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第1篇一、实训背景随着我国经济的快速发展，机械制造业在国民经济中的地位日益重要。
为了提高我国机械制造业的竞争力，培养具有创新精神和实践能力的机械设计人才，我校机械工程专业开展了机械课程设计实训。
本次实训旨在通过实际操作，让学生掌握机械设计的基本理论、方法和技能，提高学生的实践能力和创新意识。
二、实训目的1. 熟悉机械设计的基本理论和方法；2. 培养学生的动手能力和创新意识；3. 提高学生的团队协作能力；4. 增强学生对机械行业的了解。
三、实训内容本次实训内容主要包括以下几个方面：1. 机械设计基础知识；2. 机械设计软件的应用；3. 机械设计实践项目；4. 设计报告撰写。
四、实训过程1. 机械设计基础知识学习实训初期，我们学习了机械设计的基本理论，包括机械设计的基本原则、机械设计的基本方法、机械设计的基本要素等。
通过学习，我们对机械设计有了初步的认识。
2. 机械设计软件的应用在实训过程中，我们学习了CAD、SolidWorks等机械设计软件的使用。
通过软件操作，我们能够绘制出机械零件的三维模型，并进行仿真分析。
3. 机械设计实践项目在实践项目中，我们选择了“简易机械臂”的设计与制作。
首先，我们根据设计要求，对机械臂进行了方案设计，包括机构设计、运动学分析、动力学分析等。
然后，我们利用SolidWorks软件进行了三维建模，并对模型进行了仿真分析。
最后，我们根据仿真结果，对机械臂进行了优化设计。
4. 设计报告撰写在完成设计项目后，我们根据实训内容，撰写了设计报告。
报告内容包括：设计背景、设计要求、设计方案、设计过程、仿真结果、结论等。
五、实训成果1. 掌握了机械设计的基本理论和方法；2. 熟练掌握了CAD、SolidWorks等机械设计软件的使用；3. 完成了简易机械臂的设计与制作；4. 撰写了设计报告。
六、实训总结1. 本次实训使我们对机械设计有了更深入的了解，提高了我们的实践能力和创新意识；2. 在实训过程中，我们学会了团队合作，提高了沟通能力；3. 实训过程中，我们遇到了许多问题，通过查阅资料、请教老师等方式，我们逐步解决了这些问题，提高了我们的自学能力；4. 实训过程中，我们认识到机械设计的重要性，为今后的学习和工作打下了坚实的基础。
《机械优化设计》课程实验报告M a t l a b优化工具箱一、实验目的和要求熟悉Matlab7.0软件的界面和基本功能，了解Matlab优化工具箱的常用算法；使用Matlab优化工具箱的f m i n u n c/f m i n s e a r c h函数求解多变量非线性无约束优化问题；使用Matlab优化工具箱的f m i n c o n函数求解多变量非线性约束优化问题。
二、实验设备和软件台式计算机，Matlab7.0软件。
三、实验内容求解下列优化问题的最优解。
要求：（1）编写求解优化问题的M文件，（2）在命令窗口输入求解优化问题的命令，并得出计算结果。
1、标量优化问题1) f=x2-10x+362) f=x4-5x3+4x2-6x+603) f=(x+1)(x-2)22、多变量非线性无约束优化问题1) f=4(x1-5) 2+( x2-6) 2初始点：x0=[8，9]T；2) f=(x12+x2-11)2+( x1+ x22-7)2初始点：x0=[1，1]T；3) f=[1.5- x1(1- x2)]2+[2.25- x1(1- x22)]2+[2.625- x1(1- x23)]2初始点：x0=[2，0.2]T；4) f=( x12+12 x2-1)2+(49 x1+49 x2+84 x1+2324 x2-681)2初始点：x0=[1，1]T；5) f=( x1+10 x2)2+5(x3- x4)2+( x2-2 x3)4+10(x1- x4)4初始点：x0=[3，-1，0，1]T；3、多变量非线性约束优化问题1) f=( x1-2)2+( x2-1)2g1= x12-x2≤0g2= x1+x2-2≤0初始点：x0=[3，3]T；2) f= x23[( x1-3)2-9]/273≤0g1=x2-x1/3≤0g2=-x1+x2/3≤0g3=x1+x2/3-6≤0g4=-x1≤0g5=-x2≤0初始点：x0=[1，5]T；3) f=1000- x12-2x2 2-x32-x1x2-x1x3g1=-x1≤0g2=-x2≤0g3=-x3≤0g4=x12+x22+x3 2-25=0g5=8x1+14x2+7x3-56=0初始点：x0=[2，2，2]T4)f=100(x2-x12)2+(1-x1)2+90(x4-x32)2+(1-x3)2+10[(x2-1)2+(x4-1)2]+19.8(x2-1)(x4-1)-10≤x1≤10-10≤x2≤10-10≤x3≤10-10≤0x4≤10初始点：x0=[-3，-1，-3，-1]T；四、M文件、在命令窗口输入的求解命令清单及计算结果记录>>1、（1）目标函数的M文件function f=fun1(x)f=x^2-10*x+36调用求解命令x0=0;options=optimset('LargeScale','off');lb=-10;ub=10;[x,fval]=fminbnd(@fun1,lb,ub,options)或{ x0=0; [x,fval]=fminbnd(@fun1,-10,10)} x =5.0000fval =11.00002、（2）目标函数的M文件function f=fun2(x)f=x^4-5*x^3+4*x^2-6*x+60调用求解命令x0=0;options=optimset('LargeScale','off');lb=0;ub=10;[x,fval]=fminbnd(@fun2,lb,ub,options)x =3.2796fval =22.65902、（3）目标函数的M文件function f=fun3(x)f=（x+1）*（x-2）^2调用求解命令> x0=0;options=optimset('LargeScale','off');lb=0;ub=10;[x,fval]=fminbnd(@fun3,lb,ub,options)x =2.0000fval =1.9953e-0113（1）目标函数的M文件function f=fun4(x)f=4*(x(1)-5)^2+(x(2)-6)^2调用求解命令x0=[8，9];options=optimset('LargeScale','off');[x,fval]=fminunc(@fun4,x0,options)Optimization terminated: relative infinity-norm of gradient less than options.TolFun. x =5.00006.0000fval =1.7876e-0123（2）目标函数的M文件function f=fun5(x)f=(x(1)^2+x(2)-11)^2+(x(1)+x(2)^2-7)^2调用求解命令>> x0=[1,1];options=optimset('LargeScale','off');[x,fval]=fminunc(@fun5,x0,options)Optimization terminated: relative infinity-norm of gradient less than options.TolFun. x =3.0000 2.0000fval =5.2125e-0123（3）目标函数的M文件function f=fun6(x)f=[1.5-x(1)*(1-x(2))]^2+[2.25-x(1)*(1-x(2)^2)]^2+[2.625-x(1)*(1-x(2)^3)]^2调用求解命令x0=[2,0.2];options=optimset('LargeScale','off');[x,fval]=fminunc(@fun6,x0,options)Optimization terminated: relative infinity-norm of gradient less than options.TolFun. x =3.0000 0.5000fval =3.9195e-0143（4）目标函数的M文件function f=fun7(x)f=(x(1)^2+12*x(2)-1)^2+(49*x(1)+49*x(2)+84*x(1)+2324*x(2)-681)^2调用求解命令x0=[1,1];options=optimset('LargeScale','off');[x,fval]=fminunc(@fun7,x0,options)Optimization terminated: relative infinity-norm of gradient less than options.TolFun. x =0.9570 0.2333fval =7.37643（5）目标函数的M文件function f=fun8(x)f=(x(1)+10*x(2))^2+5*(x(3)-x(4))^2+(x(2)-2*x(3))^4+10*(x(1)-x(4))^4调用求解命令>> x0=[3,-1,0,1];options=optimset('LargeScale','off');[x,fval]=fminunc(@fun8,x0,options)Optimization terminated: relative infinity-norm of gradient less than options.TolFun.x =0.0015 -0.0002 -0.0031 -0.0031fval =6.3890e-009三、3、（1）目标函数的M文件function f=fun9(x)f=(x(1)-2)^2+(x(2)-1)^2约束函数的M文件function [c,cep]=con1(x)c=[x(1)^2-x(2);x(1)+x(2)-2];cep=[]当前窗口条用求解命令x0=[3,3];options=optimset('LargeScale','off');[x,fval]=fmincon(@fun9,x0,[],[],[],[],[],[],@con1,options)Optimization terminated: first-order optimality measure less than options.TolFun and maximum constraint violation is less than options.TolCon.Active inequalities (to within options.TolCon = 1e-006):lower upper ineqlin ineqnonlin12x =1.0000 1.0000fval =1.00003、（2）目标函数的M文件function f=fun10(x)f=x(2)^3*[(x(1)-3)^2-9]/27*3^(1/2)约束函数的M文件function [c,cep]=con2(x)c=[x(2)-x(1)/3^(1/2);-x(1)+x(2)/3^(1/2);x(1)+x(2)/3^(1/2)-6];cep=[]当前窗口条用求解命令x0=[1,5];lb=[0,0];options=optimset('LargeScale','off');[x,fval]=fmincon(@fun10,x0,[],[],[],[],lb,ub,@con2,options)Optimization terminated: first-order optimality measure lessthan options.TolFun and maximum constraint violation is lessthan options.TolCon.Active inequalities (to within options.TolCon = 1e-006):lower upper ineqlin ineqnonlin13x =4.5000 2.5981fval =-7.59383、（3）目标函数的M文件function f=fun11(x)f=1000-x(1)^2-2*x(2)^2-x(3)^2-x(1)*x(2)-x(1)*x(3)约束函数的M文件function [c,cep]=con3(x)c=[];cep=[x(1)^2+x(2)^2+x(3)^2-25;8*x(1)+14*x(2)+7*x(3)-56];当前窗口条用求解命令x0=[2,2,2];lb=[0,0,0];ub=[];options=optimset('LargeScale','off');[x,fval]=fmincon(@fun11,x0,[],[],[],[],lb,ub,@con3,options)Optimization terminated: first-order optimality measure lessthan options.TolFun and maximum constraint violation is lessthan options.TolCon.No active inequalitiesx =3.5121 0.2170 3.5522fval =961.71523、（4）目标函数的M文件function f=fun12(x)f=100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2+90*(x(4)-x(3)^2)^2+(1-x(3))^2+10*[(x(2)-1) ^2+(x(4)-1)^2]+19.8*(x(2)-1)*(x(4)-1)约束函数的M文件function [c,cep]=con4(x)cep=[];当前窗口条用求解命令x0=[-3,-1,-3,-1,];lb=[-10,-10,-10,-10];ub=[10,10,10,10];options=optimset('LargeScale','off');[x,fval]=fmincon(@fun12,x0,[],[],[],[],lb,ub,@con4,options)Optimization terminated: Magnitude of directional derivative in searchdirection less than 2*options.TolFun and maximum constraint violationis less than options.TolCon.No active inequalitiesx =1.0001 1.0002 0.9999 0.9997fval =2.3989e-007五、质疑和建议对于一维标量优化问题搜索，在当前窗口中调用求解命令时，[x,fval]=fminbnd(@fun1,lb,ub,options)可以改成[x,fval]=fminbnd(@fun1,-10,10)如下：function f=fun1(x)f=x^2-10*x+36调用求解命令x0=0;options=optimset('LargeScale','off');lb=-10;ub=10;[x,fval]=fminbnd(@fun1,lb,ub,options)或{ x0=0; [x,fval]=fminbnd(@fun1,-10,10)}x =5.0000fval =11.0000。
机械专业实践报告范文1实践的目的社会实践让大学生从课堂走向社会，从理论走向实践。
当前，我们缺少的主要不是知识，而是缺少将知识与实际相结合的能力。
我们在课堂上所学的与在实际当中遇到的是不尽相同的。
其往往具有不具有明显的特征，这需要我们进行抽象概括才能解决各种问题。
将所学的理论知识与实践结合起来，培养勇于探索的创新精神、提高动手能力，加强社会活动能力，严肃认真的学习态度，为以后专业实习和走上工作岗位打下坚实的基础。
2实践历程以下是实习期间的一些总结以及心得体会。
在以后开展自身的工作，以及在对客户的沟通应对上，希望能有所借鉴。
2.1总体规模水平成都市亚创机械制造有限公司，是一家集熔模精密铸造和数控机械加工为一体的股份制企业。
公司创建于1988年，位于成都市双流蛟龙港工业区，占地面积15000平方米，建筑面积8500平方米，固定资产5000余万元，拥有各种中高级技术、管理人员260余人。
目前，公司已具备模具设计制造、熔模精密铸造、产品高精加工等生产能力。
公司始终贯彻“科技创新，诚信为本，顾客，追求卓越”的管理理念，建立起了完善、科学的管理体系。
质量管理方面，公司严格贯彻执行ISO9001：xx体系；生产管理方面，公司全面推行Lean的管理思想并坚定不移的有效落实6S管理要求；信息管理方面，公司全面、有效运用金蝶公司的ERP系统；基础管理方面，公司贯彻“日事日毕，日清日高”的管理理念。
公司拥有精铸厂、机械厂两个实体生产单位。
精铸厂建设有两条设备先进的精铸生产线，拥有完备检测设备，具备年产1000吨精密铸件的生产能力；机械厂拥有各种普通及高精、大型机加设备80余台，具备来图设计制造、来料机械加工、大件综合生产的能力。
精益求精，追求卓越是我们不变得追求；诚信经营，与客户共赢是我们的经营理念；实业报国，造福地方是我们的理想；百年发展，立足世界是我们的目标。
2.2学习过程1）安全第一。
对于任何机械厂，安全始终是重中之重，所以在实习老师的带领下，首先对我们进行了一些安全教育和以及在实习过程中的安全事项和需注意的项目。
机械制造工艺流程优化方案设计实习报告下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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机械设计专业实习报告机械设计专业实习报告3篇在现在社会，报告的适用范围越来越广泛，报告根据用途的不同也有着不同的类型。
相信许多人会觉得报告很难写吧，以下是小编帮大家整理的机械设计专业实习报告3篇，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
机械设计专业实习报告篇1一、实习目的1、通过现场参观，了解某一产品的即席制造生产过程。
2、熟悉主要典型零件（机座，机体，曲轴，凸轮轴，齿轮等或减速机箱体，转动轴，齿轮等）的机械加工工艺过程，了解拟定机械加工工艺过程的一般原则及进行工艺分析的方法。
3、了解典型零部件的装配工艺。
4、了解一般刀、夹、量具的结构及使用方法。
5、参观工厂计量室与车间检验，了解公差与测量技术在生产中的应用。
6、参观工厂的先进设备及特种加工，以扩大学生的专业知识面以及对新工艺、新技术的了解。
二、实习内容与要求1、机械制造的生产过程：了解该厂的主要机械设备的正个生产过程情况及生产中的主要工艺文件（如机械加工过程卡片、机械加工工序卡片等）。
2、典型零件工艺（1）箱体零件的加工：了解某机械设备机座、机体的机械加工方法，并纪录其工艺过程。
分析箱体零件加工平面与孔系的主要加工方法。
（2）轴类零件的加工：了解轴类及其机械加工工艺并记录其工艺过程。
了解某道工序的具体加工工艺（技术要求，刀、夹、量具，切削液等）。
（3）齿轮加工：了解一至两种齿轮的机械加工工艺，并记录其工艺过程，分析滚齿、插齿加工的运动及特点。
结合工厂的参观，简述磨齿、等的齿轮精加工方法。
3、了解刀、夹、量具的结构及使用方法，常用机床型号及其特点。
4、装配工艺：（1）了解机械设备的结构特点及其装配工艺；（2）了解机械设备装配后的最终检验项目和检验方法；（3）了解主要零部件在加工车间的检验情况，论述公差与技术测量在现场应用的实例。
三、实习地点山东莱阳信发机械制造有限公司公司简介：山东莱阳信发机械制造有限公司地处胶东半岛腹地莱阳市区军民路中段，分别距青岛、烟台两个开放城市（机场、港口）100公里，距蓝烟铁路6公里，莱潍高速公路10公里，烟青一级公路2公里，其交通条件便利，自然条件和区位优势得天独厚，电力、水力资源丰富。
精选范文:机械设计专业的实习报告(共6篇) 金工实习是高等院校学生进行工程训练、培养工程意识、学习工艺知识、提高综合素质的一门实践性的基础课。
短暂的一个月时间，我们经历了铸造、锻压、气焊、电焊、钳工、车工这几个工种，也算是把基础工业的几个工种过了一遍。
我觉得实习生活和以前想象的不一样了，实习不是一件简单的事，并不是我们的假期，不是一件轻松的事，而是一件劳心劳力的事。
在这个短暂的四个星期内，我学到许多在课堂里无法学到的东西，并在意志品质上得到了锻炼。
在实习期间虽然很累、很苦，但我却感到很快乐!因为我们在学到了作为一名技工所必备的基本知识的同时还锻炼了自己的动手能力。
前期的实习地点在大工工程训练中心，学习锻压，消失模，沙型铸造等方面的知识。
我组设计的消失模是一个创意的小便池，上书“来也匆匆，去也冲冲”背后框住一个安踏的logo，和keep moving，在制作泡沫模型的过程中，初步熟悉了各种工具的使用，例如用电烙铁笔给模型上花纹，用切割机切割泡沫小部件，用通电电热丝切割整片泡沫等等。
沙型铸造分两步，先是简单的做一个模型，然后在接触一个比较复杂的，并以这个作为考试件。
由浅入深，循序渐进。
中后期的实习在学校轮机学院工程训练中心进行，分别进行焊接，钳工，车工，数控车床方面的实习。
焊接是通过加热或加压(或两者并用)，并且用(或不用)填充材料，使焊体形成原子间结合的一种加工方法。
听了老师的介绍，我才知道目前60%-70%的金属出厂后还要经过焊接(再加工)才能使用。
由此可见焊接在工业生产中应用之广泛。
焊接方法种类很多，而我们要学习的仅仅是熔化焊中使用最广泛的两种--电焊和气焊。
气焊，首先将铁板融化，然后再往里添焊丝。
焊枪与焊丝分别以月牙形向前推进，但是必须慢且均匀，感觉有点像写毛笔字。
电焊，有了气焊的基础，再进行气焊就显得比较驾轻就熟了。
而且只要一只手用钳子夹住焊条就可以了，比气焊还要好控制一些。
所以在电焊的时候，我焊出来的药皮一敲就一长条都掉下来了，这和老师要求的标准一致，令我很高兴，但就是焊不直，让我很郁闷，看来每一个工种不是那么好掌握的，但是几天下来，我感觉对焊接有了比较好的理解与实践基础，实习的目的也就达到了。
机械专业社会实践报告7篇第1篇示例：机械专业社会实践报告一、实践项目概况我们机械专业的学生在大学期间，除了课堂学习外，还有着进行社会实践的任务。
今年，我们的实践项目是前往当地一家机械制造公司进行参观学习和实习。
这个项目旨在让我们更好地了解机械制造行业的实际运作，提升我们的专业技能和实践能力。
二、实践内容和收获1. 参观学习在公司内部，我们分成小组进行了深入的参观学习。
我们参观了机械加工车间、装配车间、质检部门等不同部门，对公司的生产流程和设备使用有了更直观的认识。
我们还和公司的工程师进行了交流，了解了他们对于机械设计和制造的心得体会。
这些参观学习为我们将来的专业发展提供了重要的参考。
2. 实习体验除了参观学习，我们还参与了一些实际的工作任务。
在装配车间，我们帮助工人们组装机械零件，学习了如何合理安排工作流程和有效利用工具。
在质检部门，我们学习了如何进行机械产品的检测和评估，并亲手参与了一些检测工作。
这些实习经历让我们更加深入地了解了机械制造过程中的细节和要点，提升了我们的实际操作能力和团队合作能力。
3. 收获和感悟通过这次社会实践，我们不仅加深了对机械制造行业的认识，还锻炼了我们的实际操作技能和团队合作能力。
我们意识到机械制造行业对技术要求极高，需要我们不断学习和提高自己的专业素质。
我们也体会到了团队合作的重要性，只有团结协作，才能顺利完成工作任务。
这次实践让我们收获良多，也让我们更加坚定了追求机械工程师梦想的决心。
三、展望与建议在未来的学习和实践中，我们将继续努力学习，提高专业技能，不断完善自己。
我们希望通过更多的实践机会，锻炼自己的实际操作能力和解决问题的能力，为将来的职业发展奠定坚实的基础。
我们也建议学校加强对机械专业实践的指导和支持，为学生提供更多的实践机会和资源，帮助他们更好地融入社会实践，提升自身综合素质。
这次机械专业的社会实践给我们带来了宝贵的经验和收获，让我们更加深入地了解了机械制造行业，也让我们更加坚定了追求机械工程师梦想的信心。
机械实践报告范文3篇 技工学校的培养目标应该以培养岗位能力为基础,以培养生产一线需要的型技能人才为主攻方向,侧重于提高劳动者整体素质。而机械专业是一门实践性很强的、以培养技术技能型人才为目标的专业,因此,教学的每一个环节都必须配合相应的实践教学,来加强学生对理论知识的理解,同时也可以培养学生自己的实际动手能力来加强学生对理论知识的理解。本文是店铺为大家整理的机械实践报告范文，仅供参考。 机械实践报告范文篇一： 暑假开始后，我先是在家里待了十多天，然后经亲戚介绍到了宝鸡我的一家亲戚开的机械厂里工作了一个月。机械厂不是很大，但是麻雀虽小，却五脏俱全，厂里面有各种加工零件的机器。 亲戚开的这家机械厂主要是搞零件加工的，就是说，客户送来一张零件的图纸，厂里面就按照图纸帮客户加工出客户想要的零件，另外，厂里面还帮一些大型的工厂修一些机床，机器。而且，由于我学的专业就是机械设计制造及其自动化，所以在这个机械厂里面正好可以把以前书本上学来的东西在厂里实践一下。 在机械厂里的一个月的时间里，真的让我学到了很多很多的东西，另外也让我对我的专业机械设计制造及其自动化有个更多的认识，在这一个月的时间里，我接触到了普通车床，数控机床，铣床，冲床，锯床，攻丝机，电焊等。基本了解了一个普通零件加工的全过程，知道了原来一个复杂零件就是通过一个一个的步骤加工出来的，零件在加工的过程中会受到各种各样的影响，使得零件的尺寸不在要求的范围内，这就要求加工人员在加工的过程中不断的用游标卡尺和螺旋测微记测量零件的各项尺寸，并且判断是什么原因导致零件的尺寸偏差的，这些东西都是经过长期实践积累的经验。此外，加工零件最重要的还有刀具，使用正确的刀具不但可以更好的加工零件，而且还可以使零件加工的更精确。 每天的八九个小时的工作虽然很累，但是却让我体会到了工作的辛苦，知道了父母亲戚挣钱的艰辛和不易。使我不再像以前那样大手大脚的花钱了，知道了节约和俭省。 暑假社会实践活动已经结束了，蓦然回首，虽然没有经过长时间的锻炼，但给我带来的影响却远没有结束。它使我走出校园，走出课堂，走向社会，走上了与实践相结合的道路，到社会的大课堂上去见识世面、施展才华、增长才干、磨练意志，在实践中检验自己。这一个月的社会实践虽然比较辛苦，也不知道这是庆幸还是依恋,但回想起来才发觉，原来乏味中充满着希望，苦涩中流露出甘甜。 这次社会实践是有趣的、丰富的、快乐的。 我亲身经历了一个钢材原料被加工成各种各样零件的过程，我想这是没有去过的同学所难以体会到的。这次实践经历所带给我的是一次能力的全面提升，我也认识到自己的很多不足，长期的学习使我远离了社会实践，动手能力特别弱，对压力的承受能力也不足。也许有了这次的体验，会使我在以后的日子里更加坦然地面对生活中所遇到的每一难关。 新的学期已经开始了，我决定在这个新的学期里，把我暑假这一个月来在机械厂里的实践和学校的理论学习相结合，从而巩固和提高我对机械设计制造及其自动化这门专业的学习。 春节前夕在亲戚的带领下我来到了一家汽车制造厂这家厂计近60种产品。企业的营销网络已遍布全国各地形成集市场研究整车销售技术服务配件供应四位一体的营销服务体系。 怀着一颗好奇的心我坐上了该厂生产的农用车在一位叔叔的带领下参观了整个厂区。叔叔介绍说为进一步发挥技术优势推进产品结构的提升换代公司投资了3亿元在龙州工业园区建起了占地13万平方米的汽车生产线现在已建成车架、车厢、总装、涂装、冲压、焊装、车桥等共计7万平方米的生产车间年可生产3万辆的汽车及低速货车。另外还有170亩生产用地正在规划中。我不禁感叹这么大的工厂要走一圈都得花上许多时间吧。参观完工厂我就该开始我的实习工作了。 我被分配到的第一份工作就是在冲压车间工作由于没有技术像机床铲车之类的我就不能用了所以车间主任分配给我的工作就是分类材料。我抬头望了望车间车床的轰鸣声不绝于耳原来钢板就是在这里被一个个不同大小的机床截成不同的形状再运到不同的车间进行深加工最终成为一辆车的。 回头看了看我即将工作的地方各式各样的铁质工具或摆在架子上或堆在箱子里有些还挂在墙上。我不禁蒙了这么多东西我一个都叫不上名字该怎么分类在旁边阿姨的指导下我才知道原来每个材料都有自己的图号就好似每个人都有名字一样。我的工作就是把刚从仓库送来的各种不同规格的材料放在指定的位置。说来这个工作也不困难但因为对材料图号的不熟悉及分放位置的不确定运来的一箱材料我着实花了三个小时才摆好。摆好材料也差不多到了下班时间因为不断的弯腰低头回到家后有一种骨头要散架的感觉。 冲压是汽车制造所有工序的第一步成卷的钢板首先要在切割机上切割成不同规格的小板然后由冲床进行初始的切割在进行简单的冲孔切边后就会进入真正的冲压成形工序。冲压成形由冲床和模具实现模具的作用非常大模具的质量直接决定这工件的质量。每一个工序大多都是先经过冲压成形然后再经过冲压切边翻边等等工序最后才会成为所需要的工件。刚开始工作特别容易感到累车间主任对我非常关心总是把最轻的活交给我做。我也主动会去干一些重活像切片的时候我也会在一旁帮忙希望多体验一些不一样的工作。 后来的几天时间我又被调去不同的车间尝试不同的工作在焊装车间我负责给即将焊接的钢材上红漆在涂装车间由于粉尘比较大所以我的工作是将喷好漆的车头推到空旷处晾晒而在仓库的工作我本以为会是最轻松的其实不然由于进库出库的货物非常多而且每种型号的材料需求不同为此我经常是忙的焦头烂额。 到汽车工厂里工作确实非常的辛苦在厂里都是一些粗重的活而且正赶上农用车生产的旺季每天的工作量都非常的大。但是想想那些同龄的工人不是都做的好好的我知道千万不能再把自己当一个孩子来看待了毕竟已经20多岁了。 在后来的工作中我认识到要做好工作不但要认真而且要有责任心一个人在工作岗位上的那份热情不管这份工作是高贵还是贫贱都应该用一颗认真的心去对待。 在实践的过程中我认真、负责地做好每一件自己该做的事对自己产生的疑问都得到了一个满意的答案。原本以为自己已经学会了一些基础的知识就够用了可到了真正实践的时候才知道原来自己要学的东西还有很多以后自己要走的路还很长不能只安于现状一定要勇往直前。我也认识到和同龄甚至比我们还小的老工人进行交流的重要性。 他们多是在初中毕业后就出来打工了我虽然受过高等教育但在社会实践经历上我远远不如他们。十几年的学习时间让我忽视了实践。只学不实践那么所学的就等于零而实践也可为以后找工作打基础理论应该与实践相结合。相信参加过实践的人都可以深刻的体会到这些道理。通过几天的工作我积累了社会经验使我在社会中接触各类人群时有了更灵活的应对手段使我学会了去与人接触认识并且与人交流使我在此过程中充分地克服了自己害羞畏缩的心理使我在与陌生人的接触中多了一份自信添了一份自如。 实践工作虽然和专业不对口但是我相信这对于我之后的学习还是很有帮助的。通过几天的观察和了解我发现公司在生产经营实践中逐步形成了自己的企业文化。从管理学角度来看企业文化是企业的灵魂是一种对行为的约束方式是推动企业发展的不竭动力。强烈的企业文化是全体员工对企业信仰所共享的价值系统。 一个好的企业不论是建立之初员工的开创精神还是发展过程中体现出的团结进取这些都是不可多得的宝贵精神财富。“质量第一用户至上”的原则的宗旨抓住机遇吸纳人才懂得产品质量要过硬、营销要靠信誉这一原则但公司管理者还没有把这些收集起来形成统一的价值观念和思想体系并外化为规章制度和企业精神将之灌输到每一位职工的头脑中体现在公司运转的方方面面。寒假社会实践活动已经结束了蓦然回首虽然没有经过长时间的锻炼但给我带来的影响却远没有结束。它使我走出校园走出课堂走向社会走上了与实践相结合的道路到社会的大课堂上去见识世面、施展才华、增长才干、磨练意志在实践中检验自己。 这几天的社会实践虽然比较辛苦也不知道这是庆幸还是依恋但回想起来才发觉原来乏味中充满着希望苦涩中流露出甘甜。这次社会实践是有趣的、丰富的、快乐的。我亲身经历了从一块钢板到一辆汽车的伟大转变我想这是没有去过的同学所难以体会到的。完成生产计划的满足感、学习新技能的欣喜、帮助他人的快乐、被别人帮助的快乐等等。这次实践经历所带给我的是一次能力的全面提升我也认识到自己的很多不足长期的学习使我远离了社会实践动手能力特别弱对压力的承受能力也不足。也许有了这次的体验会使我在以后的日子里更加坦然地面对生活中所遇到的每一难关。 机械实践报告范文篇二： 生产实习是我们机械专业学习的一个重要环节，是将课堂上学到的理论知识与实际相结合的一个很好的机会，对强化我们所学到的知识和检测所学知识的掌握程度有很好的帮助。为期10天的生产|实习，我们去了中辰机械厂，在中辰机械厂当中，我们学到了许多课本上没有的知识，真的是受益匪浅。 中辰机械厂位于江苏省,从事耐热耐磨钢铸造,机械制造,机械加工,是生产.加工.销售为一体的独资企业 。主营：，，，，。 (一) 目的 1：通过在中辰机械厂生产，深入生产第一线进行观察和调查研究，获取必要的感性知识和使自己全面地了解机中辰机械厂的生产组织形式以及生产过程，了解和掌握本专业基础的生产实际知识，巩固和加深已学过的理论知识，并为后续专业课的教学，课程设计，毕业设计打下坚实的基础。 2：在期间，通过对典型零件机械加工工艺的分析，以及零件加工过程中所用的机床，夹具、量具等工艺装备，把理论知识和实践相结合起来，让我们的考察，分析和解决问题的工作能力得到有效的提高。 3：通过，广泛接触工人和听工人技术人员的专题报告，学习他们的好的增产经验，技术革新和成果，实践中的经验，学习他们在机械行中的无私贡献精神。 4：通过参观中辰机械厂，掌握一台机床从毛坯到产品的整个生产过程，组织管理，设备选择和车间布置等方面的知识，扩大知识面，开阔了视野。 5：通过记日记，写报告，锻炼与培养我们的观察，分析问题以及
机械类社会实践报告机械类社会实践报告（精选7篇）机械类社会实践报告篇1实践目的将所学的理论学问与实践结合起来，培育勇于探究的创新精神、提高动手力量，加强社会活动力量，严厉仔细的学习态度，为以后专业实践和走上工作岗位打下坚实的基础。
单位简介xx市机械制造有限公司，是一家集熔模精密铸造和数控机械加工为一体的股份制企业。
公司创建于1988年，位于xx市工业区，占地面积15000平方米，建筑面积8500平方米，固定资产5000余万元，拥有各种中高级技术、管理人员260余人。
目前，公司已具备模具设计制造、熔模精密铸造、产品高精加工等生产力量。
公司始终贯彻“科技创新，诚信为本，顾客至尊，追求卓越”的管理理念，建立起了完善、科学的管理体系。
质量管理方面，公司严格贯彻执行iso9001：20__体系；生产管理方面，公司全面推行lean的管理思想并坚决不移的有效落实6s管理要求；信息管理方面，公司全面、有效运用金蝶公司的erp系统；基础管理方面，公司贯彻“日事日毕，日清日高”的管理理念。
公司拥有精铸厂、机械厂两个实体生产单位。
精铸厂建设有两条设备先进的精铸生产线，拥有完备检测设备，具备年产1000吨精密铸件的生产力量；机械厂拥有各种一般及高精、大型机加设备80余台，具备来图设计制造、来料机械加工、大件综合生产的力量。
精益求精，追求卓越是我们不变得追求；诚信经营，与客户共赢是我们的经营理念；实业报国，造福地方是我们的抱负；百年进展，立足世界是我们的目标。
实践过程1）平安第一。
对于任何机械厂，平安始终是重中之重，所以在实践老师的带领下，首先对我们进行了一些平安教育和以及在实践过程中的平安事项和需留意的项目。
比如在进加工车间时了，不允许穿凉鞋进厂；进厂必需穿长裤；禁止在厂里吸烟，进厂后衣服不准放开，外套不准乱挂在身上，不得背背包进厂；人在厂里不要成堆，不要站在生产主干道上；在没有实践老师的允许状况下，不准乱按按扭、开关；2）毛坯选择。
机械设计实习报告范文机械设计实习报告范文精选2篇（一）实习报告一、实习内容及任务在本次机械设计实习中，我参与了一个机械设计团队，主要负责了一个新产品的设计与开发工作。
具体任务包括：1. 竞品调研：对市场上同类型产品进行了调研，了解竞争对手的设计特点和优势。
2. 方案设计：根据产品需求和竞品分析结果，提出了一个初步的设计方案，包括结构、功能和材料等方面。
3. 3D模型设计：使用CAD软件进行了产品的三维模型设计，包括组装和零件设计。
4. 工程图纸绘制：根据3D模型，绘制了产品的工程图纸，包括总装图、分解图和零件图等。
5. 样机制作与测试：参与了样机的制作和测试工作，对样机进行了功能和性能测试，分析并优化了设计方案。
6. 报告撰写：根据实习任务和实际工作情况，撰写了一份详细的实习报告，记录了设计过程和结果。
二、实习收获通过这次机械设计实习，我获得了以下几方面的收获：1. 理论知识应用：将学习过的理论知识应用到实际项目中，解决实际问题，提高了实际操作能力。
2. 团队合作能力：在团队中与其他成员紧密合作，共同完成项目任务，提高了团队合作和沟通能力。
3. 创新思维培养：在设计过程中，需要不断寻找创新点和优化方案，培养了创新思维和解决问题的能力。
4. 工程图纸绘制技能：通过实习，熟练掌握了CAD软件的使用，学会了绘制工程图纸，提高了技术能力。
5. 项目管理经验：在实习过程中，需要协调各个部门的工作，合理安排时间和资源，提高了项目管理能力。
三、实习总结通过这次机械设计实习，我在实践中学到了很多知识和技能。
与此同时，我也发现了自身的不足之处，比如在设计过程中对一些细节的处理还不够完美，需要进一步提升自己的技术水平。
通过实习，我学到了许多与课堂相比不同的实践经验，这对我今后的学习和工作都具有重要意义。
同时，通过与同事的合作和交流，我也认识到了团队合作的重要性，这将对我今后的工作有着很大的帮助。
最后，非常感谢实习期间领导和同事们的帮助和指导，让我能够在实践中有所收获。
机械优化设计上机实践报告班级：机械（茅以升）101姓名:学号: 1004010510成绩:指导教师: 张迎辉日期: 2013.11.201 《一维搜索方法》上机实践报告1、写出所选择的一维搜索算法的基本过程、原理（可附流程图说明）。
（一）进退法 1. 算法原理进退法是用来确定搜索区间（包含极小值点的区间）的算法，其理论依据是：()f x 为单谷函数（只有一个极值点），且[,]a b 为其极小值点的一个搜索区间，对于任意12,[,]x x a b ∈，如果()()12f x f x <，则2[,]a x 为极小值的搜索区间，如果()()12f x f x >，则1[,]x b 为极小值的搜索区间。
因此，在给定初始点0x ，及初始搜索步长h 的情况下，首先以初始步长向前搜索一步，计算()0f x h +。
（1） 如果()()00f x f x h <+则可知搜索区间为0[,]x x h +%，其中x %待求，为确定x %，后退一步计算0()f x h λ-，λ为缩小系数，且01λ<<，直接找到合适的*λ，使得()*00()f x h f x λ->，从而确定搜索区间*00[,]x h x h λ-+。
（2） 如果()()00f x f x h >+则可知搜索区间为0[,]x x %，其中x %待求，为确定x %，前进一步计算0()f x h λ+，λ为放大系数，且1λ>，知道找到合适的*λ，使得()*00()f x h f x h λ+<+，从而确定搜索区间*00[,]x x h λ+。
2. 算法步骤用进退法求一维无约束问题min (),f x x R ∈的搜索区间（包含极小值点的区间）的基本算法步骤如下：（1） 给定初始点(0)x ，初始步长0h ，令0h h =，(1)(0)x x =，0k =； （2） 令(4)(1)x x h =+，置1k k =+；（3） 若()()(4)(1)f x f x <，则转步骤（4），否则转步骤（5）；（4） 令(2)(1)(1)(4),x x x x ==，()()(2)(1)f x f x =，()()(1)(4)f x f x =，令2h h =，转步骤（2）； （5） 若1k =，则转步骤（6）否则转步骤（7）；（6） 令h h =-，(2)(4)x x =，()()(2)(4)f x f x =，转步骤（2）；（7） 令(3)(2)(2)(1)(1)(4),,x x x x x x ===，停止计算，极小值点包含于区间(1)(3)(3)(1)[,][,]x x x x 或（二）黄金分割法1、黄金分割法基本思路：黄金分割法适用于[a ，b]区间上的任何单股函数求极小值问题，对函数除要求“单谷”外不做其他要求，甚至可以不连续。
因此，这种方法的适应面非常广。
黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法，即在搜索区间[a ，b]内适当插入两点a1，a2，并计算其函数值。
a1，a2将区间分成三段，应用函数的单谷性质，通过函数值大小的比较，删去其中一段，是搜索区间得以缩小。
然后再在保留下来的区间上作同样的处理，如此迭代下去，是搜索区间无限缩小，从而得到极小点的数值近似解。
2 黄金分割法的基本原理一维搜索是解函数极小值的方法之一，其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。
一维搜索的解法很多，这里主要采用黄金分割法（0.618法）。
该方法用不变的区间缩短率0.618代替斐波那契法每次不同的缩短率，从而可以看成是斐波那契法的近似，实现起来比较容易，也易于人们所接受。
图1黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点α*的一种方法。
它是优化计算中的经典算法，以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称，是许多优化算法的基础，但它只适用于一维区间上的凸函数[6]，即只在单峰区间内才能进行一维寻优，其收敛效率较低。
其基本原理是：依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间[7]。
具体步骤是：在区间[a,b]内取点：a1 ，a2 把[a,b]分为三段。
如果f(a1)>f(a2)，令a=a1,a1=a2,a2=a+r*(b-a)；如果f(a1)<f(a2) ，令b=a2，a2=a1,a1=b-r*(b-a),如果｜(b-a)/b｜和｜(y1-y2)/y2｜都大于收敛精度ε重新开始。
因为[a,b]为单峰区间，这样每次可将搜索区间缩小0.618倍或0.382倍，处理后的区间都将包含极小点的区间缩小，然后在保留下来的区间上作同样的处理，如此迭代下去，将使搜索区[a,b]逐步缩小，直到满足预先给定的精度时，即获得一维优化问题的近似最优解。
黄金分割法原理如图１所示，3 程序流程如下：4 实验所编程序框图否算例1：min f(x)= x*x+2*x(1)C++程序如下：#include <math.h>#include <stdio.h>#define f(x) x*x+2*xdouble calc(double *a,double *b,double e,int *n){ double x1,x2,s;if(fabs(*b-*a)<=e)s=f((*b+*a)/2);else{ x1=*b-0.618*(*b-*a);x2=*a+0.618*(*b-*a);if(f(x1)>f(x2))*a=x1;else*b=x2;*n=*n+1;s=calc(a,b,e,n);}return s;}main(){ double s,a,b,e;int n=0;scanf("%lf %lf %lf",&a,&b,&e);s=calc(&a,&b,e,&n);printf("a=%lf,b=%lf,s=%lf,n=%d\n",a,b,s,n);}2、程序运行结果：算例2：min f=x^2-10*x+36理论最优解：x*=5.0，f（x*）=11.0（1）MATLAB程序清单：function f=myfun_yi(x)f=x^2-10*x+36>> fminbnd(@myfun_yi,1,12)（2）运行结果：>> fminbnd(@myfun_yi,1,12)f =11.0407f =18.8309f =12.9691f =11f =11.000011.0000ans =5（3）结果分析：由迭代程序f=11.0，ans=5，与理论结果相等算例3：minf=x^4-5*x^3+4*x^2-6*x+60理论最优解：x*=3.2796，f（x*）=22.6590（1）MATLAB程序清单：function f=myfun_yi(x)f=x^4-5*x^3+4*x^2-6*x+60>> fminbnd(@myfun_yi,1,12)（2）运行结果：>> fminbnd(@myfun_yi,1,12)f =165.3948f =1.5836e+03f =24.8730f =35.9194f =23.9089f =22.7621f =31.7507f =22.6673f =22.6594f =22.6590f =22.6590f =22.6590f =22.6590 ans =3.2796（3）结果分析：由迭代程序得f =22.659，ans =3.2796，与理论最优解相等2 《无约束优化搜索方法》上机实践报告1、写出所选择的无约束优化搜索算法的基本过程、原理（可附流程图说明）。
鲍威尔改进方法鲍威尔（Powell）法是直接利用函数值来构造共轭方向的一种方法在鲍威尔基本算法中，每一轮迭代都用连结始点和终点所产生出的搜索方向去替换原向量组中的第一个向量，而不管它的“好坏”，这是产生向量组线性相关的原因所在。
在改进的算法中首先判断原向量组是否需要替换。
如果需要替换，还要进一步判断原向量组中哪个向量最坏，然后再用新产生的向量替换这个最坏的向量，以保证逐次生成共轭方向。
2、程序计算结果分析：中间各步骤的结果分析及与理论计算结果分析对比。
算例1：min f=4*(x(1)-5)^2+(x(2)-6)^2初始点：x0=[8;9],f(x0)=45最优解：x*=[5;6],f(x*)=0(1)MATLAB程序清单：function f=myfun_wuyueshu(x)f=4*(x(1)-5)^2+(x(2)-6)^2>> [x,fval]=fminunc(@myfun_wuyueshu,x0)(2)运行结果：f =45Warning: Gradient must be provided for trust-region algorithm;using line-search algorithm instead.> In fminunc at 367f =45.0000f =45.0000f =f =23.5625f =23.5625f =2.6958f =2.6958f =2.6958f =1.3788f =1.3788f =1.3788f =0.00540.0054f =0.0054f =6.4975e-05f =6.4973e-05f =6.4975e-05f =6.1579e-09f =6.1522e-09f =6.1443e-09f =1.7876e-121.8627e-12f =1.5586e-12Local minimum found.Optimization completed because the size of the gradient is less thanthe default value of the function tolerance.<stopping criteria details>x =5.00006.0000fval =1.7876e-12(3)结果分析：由迭代程序得x =[ 5.0000；6.0000],fval =1.7876e-12，与理论最优解相等。
算例2：min f=(x(1)^2+x(2)-11)^2+(x(1)+x(2)^2-7)^2初始点：x0=[1;1],f(x0)=106最优解：x*=[3;2],f(x*)=0(1)MATLAB程序清单：function f=myfun_wuyueshu(x)f=(x(1)^2+x(2)-11)^2+(x(1)+x(2)^2-7)^2>> [x,fval]=fminunc(@myfun_wuyueshu,x0)(2)运行结果：>> x0=[1;1]11>> [x,fval]=fminunc(@myfun_wuyueshu,x0)f =106Warning: Gradient must be provided for trust-region algorithm; using line-search algorithm instead.> In fminunc at 367f =106.0000f =106.0000f =29.5430f =29.5430f =29.5430f =1.7450e+041.7450e+04f =1.7450e+04f =90.3661f =90.3661f =90.3661f =0.3575f =0.3575f =0.3575f =0.0179f =0.0179f =0.0179f =0.0064f =0.0064f =0.0064f =1.0048e-06f =1.0044e-06f =1.0049e-06f =4.8639e-09f =f =4.8781e-09f =5.2125e-12f =5.8703e-12f =5.7870e-12Local minimum found.Optimization completed because the size of the gradient is less thanthe default value of the function tolerance.<stopping criteria details>x =3.00002.0000fval =5.2125e-12(3)结果分析：由迭代程序得x=[3;2],fval = 5.2125e-12,与理论最优解相等算例3:ff=x[0]*x[0]+2*x[1]*x[1]-4*x[0]-2*x[0]*x[1];（1）鲍威尔改进算法C++程序清单：#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#include "math.h"double objf(double x[]){double ff;ff=x[0]*x[0]+2*x[1]*x[1]-4*x[0]-2*x[0]*x[1];return(ff);}void jtf(double x0[ ],double h0,double s[ ],int n,double a[ ],double b[ ]) {int i;double *x[3],h,f1,f2,f3;for (i=0;i<3;i++)x[i]=(double *)malloc (n*sizeof(double));h=h0;for(i=0;i<n;i++)*(x[0]+i)=x0[i];f1=objf(x[0]);for(i=0;i<n;i++)*(x[1]+i)=*(x[0]+i)+h*s[i];f2=objf(x[1]);if(f2>=f1){h= -h0;for (i=0;i<n;i++)*(x[2]+i)=*(x[0]+i);f3=f1;for(i=0;i<n;i++){*(x[0]+i)= *(x[1]+i);*(x[1]+i)= *(x[2]+i);}f1=f2;f2=f3;}for(;;){h=2. *h;for(i=0;i<n;i++)*(x[2]+i)=* (x[1]+i) +h*s[i];f3= objf(x[2]);if(f2<f3)break;else{ for(i=0;i<n;i++){*(x[0]+i)= *(x[1]+i);*(x[1]+i)= *(x[2]+i);}f2=f3;}}if(h<0. )for(i=0;i<n;i++){a[i]=*(x[2]+i);b[i]=*(x[0]+i);}elsefor(i=0;i<n;i++){a[i]=*(x[0]+i);b[i]=*(x[2]+i);}for(i=0;i<3;i++)free(x[i]);}double gold(double a[],double b[],double eps,int n,double xx[]) {int i;double f1,f2,*x[2],ff,q,w;for(i=0;i<2;i++)x[i]=(double*)malloc (n*sizeof(double));for(i=0;i<n;i++){*(x[0]+i)=a[i]+0.618*(b[i]-a[i]);*(x[1]+i)=a[i]+0.382*(b[i]-a[i]);}f1=objf(x[0]);f2=objf(x[1]);do{if(f1>f2){for(i=0;i<n;i++){b[i]=*(x[0]+i);*(x[0]+i)=*(x[1]+i);}f1=f2;for(i=0;i<n;i++)*(x[1]+i)=a[i]+0.382*(b[i]-a[i]);f2=objf(x[1]);}else{for(i=0;i<n;i++){a[i]=*(x[1]+i);*(x[1]+i)=*(x[0]+i);f2=f1;for(i=0;i<n;i++)*(x[0]+i)=a[i]+0.618*(b[i]-a[i]);f1=objf(x[0]);}q=0;for(i=0;i<n;i++)q=q+(b[i]-a[i])*(b[i]-a[i]);w=sqrt(q);}while(w>eps);for(i=0;i<n;i++)xx[i]=0.5*(a[i]+b[i]);ff=objf(xx);for(i=0;i<2;i++)free(x[i]);return(ff);}double oneoptim(double x0[],double s[],double h0,double epsg,int n,double x[]) {double *a,*b,ff;a=(double *)malloc(n*sizeof(double));b=(double *)malloc(n*sizeof(double));jtf(x0,h0,s,n,a,b);ff=gold(a,b,epsg,n,x);free(a);free(b);return(ff);}double powell(double p[],double h0,double eps,double epsg,int n,double x[]) {int i,j,m;double *xx[4],*ss,*s;double f,f0,f1,f2,f3,fx,dlt,df,sdx,q,d;ss=(double *)malloc(n*(n+1)*sizeof(double));s=(double *)malloc(n*sizeof(double));for (i=0;i<n;i++){for (j=0;j<=n;j++)*(ss+i*(n+1)+j)=0;*(ss+i*(n+1)+i)=1;}for (i=0;i<4;i++)xx[i]=(double *)malloc(n*sizeof(double));for (i=0;i<n;i++)*(xx[0]+i)=p[i];for(;;){for (i=0;i<n;i++){*(xx[1]+i)=*(xx[0]+i);}f0=f1=objf(x);dlt=-1;for (j=0;j<n;j++){for (i=0;i<n;i++){*(xx[0]+i)=x[i];*(s+i)=*(ss+i*(n+1)+j);}f=oneoptim(xx[0],s,h0,epsg,n,x);df=f0-f;if(df>dlt){dlt=df;m=j;}}sdx=0.;for (i=0;i<n;i++)sdx=sdx+fabs(x[i]-(*(xx[1]+i)));if(sdx<eps){free(ss);free(s);for (i=0;i<4;i++)free(xx[i]);return(f);}for (i=0;i<n;i++)*(xx[2]+i)=x[i];f2=f;for (i=0;i<n;i++){*(xx[3]+i)=2.*(*(xx[2]+i)-(*(xx[1]+i))); x[i]=*(xx[3]+i);}fx=objf(x);f3=fx;q=(f1-2*f2+f3)*(f1-f2-dlt)*(f1-f2-dlt);d=0.5*dlt*(f1-f3)*(f1-f3);if((f3<f1)||(q<d)){if(f2<=f3)for (i=0;i<n;i++)*(xx[0]+i)=*(xx[2]+i);elsefor (i=0;i<n;i++)*(xx[0]+i)=*(xx[3]+i);}else{*(ss+(i+1)*(n+1))=x[i]-(*(xx[1]+i)); *(s+i)=*(ss+(i+1)*(n+1));}f=oneoptim(xx[0],s,h0,epsg,n,x);for(i=0;i<n;i++)*(xx[0]+i)=x[i];for (j=m+1;j<=n;j++)for (i=0;i<n;i++)*(ss+i*(n+1)+j-1)=*(ss+i*(n+1)+j);}}}void main(){double p[]={1,1};double ff,x[2],x1,x2,f;ff=powell(p,0.3,0.001,0.0001,2,x); printf("shuchuzuiyoujie：\n");x1=x[1];x2=x[2];f=ff;printf("x1=%f,x2=%f,f=%f\n",x1,x2,f); getchar();}（2）运行结果为：3《约束优化搜索方法》上机实践报告1、写出所选择的约束优化搜索算法的基本过程、原理（可附流程图说明）。
