这个开发流程单拉哪个环节出来都够写一个长文，这里只能简单说一下我自己的认识。按照时间顺序，一个批量机器人产品的开发由以下几个流程组成：
1. 需求分析和产品定义。
产品管理人员在这个阶段搜集市场信息，走访客户，了解竞争对手，最终总结出一种产品需求，以及需求所针对的典型行业和典型工艺。根据市场提出市场预期，一年能卖多少台，目标价格区间，目标行业应用的现状和发展趋势等。根据需求，提出一份产品性能指标，定量的具体的对预期产品进行产品功能层面的描述，例如使用环境，工作范围，最高速度，额定负载，实现某典型工艺轨迹的时间，IP等级，电源类型，重量限制，使用寿命，需要遵循哪些认证和标准等等。
这里需要的技能是对行业，对市场，对成本，对公司战略，对其他开发环节和生产制造过程的综合认识以及商业敏感。这是在长期工作中慢慢建立起来的。
2. 前期研究和可行性分析
针对前一步提出的产品性能指标，机械，仿真，驱动，电气，软件领域的工程师开始从各自的技术角度对指标进行评估。主要从技术可行性和成本两个方向切入，期间还需要采购和生产人员的协助。目标是确定在技术和成本间是否存在一个可盈利的平衡点。在这个阶段另一个重要内容是对竞争对手相似产品进行详尽的分析和测试，尽可能把对手的经验转化为自己产品的优势。
本阶段结束后会得到一个概念方案，并且对开发周期和成本有了估计。这些内容会以可行性分析报告，项目计划，成本分析，风险评估等形式成为输出文档供管理层决策是否正式开始开发项目。
在这个阶段各个领域都会有资深的工程师参加。各个领域涉及的知识和技术会在后面其他开发阶段介绍。
3. 计算与仿真
前面的概念方案虽然缺乏大部分细节，但依靠大致的尺寸，负载，速度，典型工艺轨迹等信息已经可以对产品进行粗略的建模和仿真计算。依照概念方案中的几何尺寸信息可以建立机器人的运动学模型。在这样的基础上，外部负载是已经定义，自然质量负载和摩擦力根据经验估计，这样可以进一步获得动力学模型。以目标速度和轨迹作为输入进行动力学仿真就获得了两项重要的数据：a. 各驱动轴扭矩；b. 各关节受力情况；
其中前者作为驱动系统开发和选型的依据，而后者是机械结构设计的依据。
仿真计算工作是机器人开发过程中系统层和元件层的接口，面向产品功能的性能指标在这里被转化为面向技术实现的各元件性能参数。
在这个阶段格外需要经典力学，多体动力学仿真，对机械系统，电气系统以及控制理论的综合知识要有深刻的理解。需要熟练使用仿真计算工具，Matlab/Simulink, Modelica, Adams, 或各种机器人领域内的软件。当然工具的使用并不是最重要的，对知识的理解永远是第一位。
4. 驱动系统选型开发
驱动系统包括从电源，伺服驱动器，电机，到减速机的一系列元件，更多被叫做powertrain。因为不同元件涉及的领域差别较大，通常由电力电子(power electronic)，伺服电机，减速机三个领域的工程师合作完成。
根据经仿真计算得出的转速扭矩需求，在上述三个领域内的产品内选择已有的标准型号，在标准型号的基础上进行优化，或开发新型号。这里设计的三个元件驱动器，伺服电机，减速机是工业机器人最核心的三个零部件，承载了物理层的大部分关键技术，也是元件成本的大头。三个元件都是工业系统中的常用元件，但对性能要求与其他应用（除了精密加工和航空航天）比要高一些。因为安装空间有限且封闭，在紧凑型和热量管理上的要求尤其高。
在这个阶段，工程师需要对相关领域的知识有深入理解，例如电力电子，电机驱动与控制 （基于空间向量），电机（主要是无刷永磁电机）设计，电机相关的电磁学，各种减速机设计和应用，轴承与润滑等。如果不涉及元件开发只是选型则需要对各种元件的性能参数有深入的理解，且有大量应用经验。
5. 机械设计
常规的运动系统机械设计。设计输入有以下几方面，一是经过仿真计算的机械部分子系统性能指标（长度，空间运动范围，重量），二是各节点受力分析，三是驱动系统的安装要求，四是功能性能指标中对安装方式和应用环境的要求。综合这些输入，机械工程师需要选择适当的材料，设计合理的结构实现以上要求。
其中力学分析结果作为有限元分析的输入，由机械工程师对设计进行有限元计算，验证结构的强度。
知识结构上：机械设计，材料，有限元，熟悉相关标准，了解各种加工工艺（铸造，压铸，塑料成型，钣金，焊接），熟练使用CAD软件（ProE, UG, Catia, Inventor），有限元计算，还有更重要的，经验，经验，经验。
6. 控制柜设计
典型的工业驱动控制系统电气柜设计。柜体为驱动系统中的电源和启动器，控制系统中的工控计算机（大多厂商选择工控计算机而不是PLC加运动控制器方案），以及通信总线系统提供安装，操作，维护的环境。布局，热量管理，以及相关设计标准（IEC, UL, GB, CE）的执行是关键。
知识体系：低压电气系统设计，伺服驱动系统应用，电气柜风道和散热设计，本质安全，现场总线的连接，各种设计标准。熟练使用CAD软件（Eplan, Autodesk）
麦吉尔大学机械工业专业详细介绍
近20年来，几何定理机器证明的研究和实践有了很大的进展。从古老的梦想到惊人的突破 能否建立一个通用的几何解题方法，成批地解决问题，以至万理一证，是历史上一些卓越科学家的梦想。为此，笛卡尔发明了坐标系；莱布尼兹设想过推理机器；希尔伯特在其名著（几何基础）中给出了一类几何命题的机械化定理。电子计算机的出现推动了数学机械化。50年代，塔斯基用代数方法证明了初等几何的机械化的可能性。到60年代，斯拉格和莫色斯实现了符号积分，代数与分析计算问题的机械化已经初具规模，而几何定理的机器证明看来仍遥遥无期。接着，格兰特等提出用逻辑方法建立几何推理机，科林斯等改进了塔斯基的代数方法。直到1975年，仍找不到能用计算机判定非平凡几何命题的有效算法。正当这一领域的热情由于进展缓慢而趋于冷落之际，吴文俊方法的提出给定理机器证明的研究带来勃勃生机。用吴法可在微机上很快地证明困难的几何定理。周咸青发展了吴法并把它实现为有效的通用程序，证明了512条非平凡定理，写成英文专著。这一进展是自动推理领域的一大突破，被国际同行誉为革命性的工作。从机器判定到可读证明的自动生成 吴法的成功使一度冷落的几何定理机器证明研究活跃起来。用代数方法证明几何定理的方向受到重视。新的代数方法接连出现。在国外，周咸青等提出了用Grobner基方法构作几何定理机器证明的算法和程序并获得成功。在国内，洪家威提出了单点例证方法的理论设想，但因复杂度太大不能实现。张景中、杨路则提出数值并行方法，在低档微机（甚至计算器）上实现了非平凡几何定理的机器证明和机器发明。数值并行方法的优点是所需内存极小，且易于并行化。所有这些方法都属于代数方法。它们的提出和实现丰富了几何定理机器证明的研究。但与吴法相比，没有大的新突破。代数方法不能使人满意的是，它所给出的证明是关于大多项式的繁复的计算，人难于理解其几何意义,也难于检验其是否正确。能否让计算机生成人能理解和易于检验的简明巧妙的证明，即所谓可读证明，是对自动推理和人工智能领域的一个挑战性的课题。一些著名的科学家认为，机器证明的基本思想是以量的复杂取代质的困难，这就很难想象用机器生成可读证明。国外一些学者从60年代即致力于几何定理可读证明自动生成的研究，30多年来进展不大，未能给出哪怕是一小类非平凡几何定理的机器证明的有效算法和程序。作者以多年来所发展的几何新方法为基本工具，并提出了消点思想，和周咸青、高小山合作，于1992年突破了这一困难，实现了几何定理可读证明的自动生成。这一新方法既不以坐标为基础，也不同于传统的综合方法，而是一个以几何不变量为工具，把几何、代数、逻辑和人工智能方法结合起来所形成的开放系统。它选择几个基本的几何不变量和一套作图规则，并且建立一系列与这些不变量和作图规则有关的消点公式。当命题的前提以作图语句的形式输入时，程序可调用适当的消点公式把结论中的约束点逐个消去，最后达到水落石出。消点的过程纪录与消点公式相结合，就是一个具有几何意义的证明。此算法对可构造等式型几何命题是完全的，但其应用范围不限于这一类命题。基于此法所编的程序，已在微机上对数以百计的困难的几何定理完全自动地生成了简短的可读证明，其效率也比其他方法为高。随所用的几何量的不同，它能生成面积法、向量法、复数法和全角法等多种风格的证明，也能用于立体几何。杨路、高小山、周咸青与作者合作，把消点法用于非欧几何可读证明的自动生成也获得成功，并得到一批非欧几何新定理。消点法也可用于几何计算和公式推导。基于几何量和消点思想的新原理的建立，像是打开了几何定理机器求解的一个矿床。它也使几何定理机器证明的成果在数学教育中的应用有了现实可能。这一成果被国际同行誉为使计算机能像处理算术那样处理几何的发展道路上的里程碑，是自动推理领域30年来最重要的工作。在多数情形下，消点法也可用笔纸证明不平凡的定理。它结束了两千年来几何证题无定法的局面，把初等几何解题法从四则杂题的层次推进到代数方程的阶段。机器证明与人工证明媲美的新阶段 但是，比起人类在几千年间积累起来的丰富多彩的几何知识来，计算机目前所能做的仍是十分有限。应当把几何学家所掌握的方法更多地教给计算机，使计算机产生的解法可以与几何学家相比。为此,要分析几何学家有哪些解题方法，计算机已经学会了哪些，以确定下一步应当做什么和如何做。几何学家常用下列四种手段： W1.检验：对具体图形作观察和计算，以确信命题为真。W2.搜索：依据常用的引理和已知条件去找寻题图中更多的几何性质。这样做如达不到目的，得到的信息就是进一步工作的基础。W3.归约：从结论出发，利用已知信息消去依赖的几何量或几何元素，使结论的真假趋于显然或易于检验。W4.转化：改变命题的形式，如几何变换、反证法、辅助线等。手段W1的机器模拟已经实现。手段W3的机械化研究得到了最大的成功。吴法、GB法、面积法和向量法均属此类。手段W4充分体现了人的思维活动的灵活性与丰富性，尚难以机械化。手段W2，搜索，是传统几何证明活动中的常规方法，是归约的补充和转化的基础。我们基于前推模式设计并实现了一个几何信息搜索系统(GISS）。由于适当选择几何工具，合理组织数据和优化推理的过程，效果极好。文献中曾提出的用搜索法处理涉及圆的命题，以及找出所有可能推出的几何性质（达到推理不动点）的问题，均被我们的算法完满回答。我们的程序用C语言在NeXT工作站上实现，用于161个非平凡几何命题，均在合理的时间内达到不动点，并能发现新定理，证得其它方法不能证明的结果。程序已具有添加某些辅助线的功能。非线性代数方程组的研究 机器生成可读证明的实现并不使代数方法失去价值。一些特殊问题及代数曲线、曲面的几何问题仍需用代数方法求解。代数方法与非线性代数方程组的理论和符号求解密切相关，有广泛应用，是自动推理的一大热点。数学、物理和工程技术中的许多问题，归根结底要靠解代数方程组。线性方程组还好办，非线性方程组就成了难关。特别是非线性方程组的符号求解，更难，理论上也更重要。对非线性代数方程组的研究，19世纪就提出了各种结式方法。由于结式法涉及大行列式的计算，算不动，研究就冷下来。本世纪有了计算机，人们又研究新的算法。在60年代，国外提出GB法和Ritt法。GB方法是完全方法。Ritt方法经吴文俊先生改进后，也成了一种完全方法。叫Ritt-Wu方法,在中国简称吴法（把Ritt-Wu方法用于几何定理的机器证明，也叫吴法。国外有人把机器证明的吴法叫Ritt-Wu方法，是不确切的。Ritt和几何定理机器证明没有关系。）。两个方法哪个更好，目前还没有定论。用于几何定理机器证明，吴法确实比GB法强。中国学者还用吴法解决了许多重要问题，涉及理论物理、微分方程、样条理论和机器人。虽已有了吴法、GB法等优秀的完全方法，但是道高一尺，魔高一丈，更难的问题要求更有力的新方法。近年来，国外一再提出新的思路和算法，欧共体还投资数百万美元组织项目专门研究非线性代数方程组的解法，但均无突破性进展。最近，基于我们提出并加以完善的新的理论和算法———结式矩阵法，符红光编写了代数方程组符号求解和机器证明的MAPLE程序。新算法的特点是： ⑴是非线性代数方程组符号求解和相容性判定的完全方法。⑵不依赖于多项式的因式分解。⑶用我们提出的弱非退化条件作零点分解，减少多余分支。⑷子结式计算与数值检验配合，进行大范围消元。⑸将所给方程组分解为三角列，便于机器证明和最终求解。经许多例子的演算，它比已知的各种方法有更好的效果。此法能在PC486机上解六变量循环方程，反解各种类型的六关节机器人问题，这是其它方法做不到的。非线性代数方程组研究的又一新进展是杨路等提出的实系数代数方程的判别式系统。这不但彻底解决了几世纪悬而未决的关于代数方程一个基本问题，也使几何不等式机器证明的难题得到了突破。杨路等最近所写的程序，能快速地证明许多几何不等式，根据已给条件推出几何不等式，并已改正和改进了国外一些关于几何不等式的结果。展望与建议 预计在未来十年中初等几何等式型问题的机器求解将基本完成，并进入实用阶段。在前述成果的基础上，会出现新的热点：
⑴在几何定理可读证明自动生成工作的影响下，用几何不变量为工具进行机器求解的研究会有新的进展。例如几何作图的机器求解，几何推理数据库的研究及微分几何可读证明的研究。
⑵几何不等式的机器求解，会随着实代数研究的进展而出现新的突破。
⑶非线性代数方程组的理论与算法，仍将是热点。结式法和插值方法等利于并行的算法会得到更多重视。
⑷微分多项式的机器推导研究将得到开展。
⑸机器证明的成果，特别是非线性代数方程组理论与算法的研究成果，将在数学、物理和工程技术中得到更多的应用。目前,在几何定理机器证明方面，中国处于国际领先地位。
在非线性代数方程组研究领域，竞争激烈，中国已进入先进行列，但还不能说领先。在数学机械化软件开发方面，由于起步晚、队伍小和资金不足等原因，中国远不及欧美先进国家。我们不应满足于某些方向上的领先地位。在继续进行几何定理机器证明研究并保持领先的同时，要把力量集中到非线性代数方程组的方向上来，特别应加强对实用而有效的算法的研究。在数学机械化推广应用方面，也应投入力量，发挥我们在理论与算法方向的优势，在软件开发方面赶超先进。在几何定理机器证明成果的基础上，开发高智能的教育软件和自主版权的符号演算数学软件，为中国科技、教育事业作出贡献。（此文是作者在中国计算机学会第九次全国学术会议上所作的特约报告的详细摘要）
高级机械工程师职称论文
麦吉尔大学的机械工程师传统上关注机械系统的概念、设计、实施和操作。常见的工作领域包括航空航天、能源、制造、机械和运输。将为您详细介绍专业详情。
一、关于机械工业专业
由于该学科的广泛性，通常对具有高级培训的机械工程师有很高的要求。该学院包括30多名教职员工和200名研究生，主要位于新近装修的麦克唐纳工程大楼内。该学院拥有最先进的实验设施（包括一个主要的风洞设施），并拥有广泛的计算设施。该学院的教授通常通过包括智能机器中心在内的研究中心与其他单位的教授广泛合作； 麦吉尔高级材料研究所和蒙特利尔神经病学研究所和医院。
二、研究领域
该学院的研究兴趣非常广泛，主要属于以下七个方面：空气动力学和流体力学；生物工程；燃烧和能源系统；设计和制造；动力学和控制；材料和结构；振动，声学和流体结构。
在这些领域内，具体的研究主题如下：
空气动力学和流体力学：实验流体力学和空气动力学，气动弹性和气动声学； 理论流体力学； 动荡； 在湍流中混合； 流体流量控制； 流体，结构相互作用； 计算流体动力学，多学科优化和计算机流程可视化； 传播热量； 燃烧，冲击波物理，高能材料，高速反应流，高超声速推进和替代燃料。
生物工程：生物力学，生物材料，血液和呼吸流动，软组织力学，心血管设备，医学诊断图像处理，语音生成。
燃烧和能源系统：燃烧，冲击波物理，热传递和可压缩气体动力学。
设计和制造：设计理论与方法，设计优化； 仿生； 机床和系统，制造过程，管理和控制； 微/纳米加工； 磨损和粉碎过程。
动力学和控制：多体系统，腿式和轮式车辆，柔性机构和运动几何； 系绳系统，轻于空气的飞行器和水下航行器； 航天器动力学和空间机器人； 建模与仿真； 流固耦合，非线性和混沌动力学； 叶片组件的动力学。
材料和结构：复合材料，结构设计，分析，制造和加工； 微/纳米力学； MEMS / NEMS； 自适应结构； 热力学，波传播和计算力学。
振动，声学和流体结构：振动，声学和流体，结构相互作用。
三、联系电话
电话：514-398-8869或514-398-6281
传真：514-398-7365
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