机械设计师工资待遇及月薪是多少?具体做什么工作?_高三网当前位置：>>正文机械设计师工资待遇及月薪是多少? 17:45:33文/王晓宇　　现在是大学生毕业季，很多大学生都在忙着找工作。但还有很多同学不知机械设计师工资待遇及月薪是多少?具体做什么工作?下面高三网小编就拿北京市机械设计师工资待遇来详细说一下，希望能够帮助广大同学。1机械设计师具体做什么　　1、从构思、绘图到三维制模等，提供完整的设计方案，包括物理环境规划、室内空间分隔，装饰形象设计，室内用品及成套设施配置等；　　2、通过创意与设计，体现家居设计的空间感，实用性，优越性，革命性，凸显其人性化；　　3、阐述规划自己的创意想法，与装修人员达成观念上的协调一致；室内设计师　　4、协调解决装饰过程中的各种技术问题；　　5、协助进行室内装饰的成本核算和资源分析；　　6、了解所在行业的发展方向和新工艺，新技术并致力于创新设计。1机械设计师月薪待遇　　北京机械设计师平均工资：￥7570/月，取自326份样本，较2016年，减少0.3%。可信度票数占比偏低4590%偏高510%1机械设计师市场招聘条件分析　　北京机械设计师就业形势分析：招聘待遇，工资占比最多，达37%。经验要求，3-5年工作经验要求的占比最多，达63%；学历要求，本科学历要求的占比最多，达57%。该数据仅供参考。工资情况经验要求学历要求工资待遇：占比：工作经验：占比：学历：占比：37%3-5年63%本科57%24%0-2年27%大专40%21%8-10年8%中专3%20%6-7年5%硕士2%1机械设计师招聘薪酬待遇地区排名排名地区工资待遇1深圳￥77302北京￥75703东莞￥74104上海￥72805嘉兴￥67206中山￥65607厦门￥65508广州￥63709重庆￥601010台州￥5960　　以上机械设计师工资待遇及月薪是多少?具体做什么工作?由高三网收集整理，此数据根据企业近一年发布的薪酬数据统计所得，可能因统计算法等因素出现偏差，仅供参考。推荐阅读点击查看更多内容设计工程师必看：怎么做好机械臂的运动规划？
导语：如果你想要让机器人能帮你拿瓶子、做饭、收拾屋子等，就必须赋予机器人快速生成无碰撞、最优运动轨迹的能力，这就需要靠运动规划了。有人觉得运动规划已经很成熟了，无需再研究，但实际上，机械臂运动规划非常难……
如果你想要让机器人能帮你拿瓶子、做饭、收拾屋子等，就必须赋予机器人快速生成无碰撞、最优运动轨迹的能力，这就需要靠运动规划了。有人觉得运动规划已经很成熟了，无需再研究，但实际上，机械臂运动规划非常难，之所以这么难，主要是因为规划问题的维度太高（具体后面分析），目前暂无兼顾实时性与最优性的规划算法。
什么是运动规划（Motion Planning）
在上面四张图片中，左上角是机器人在抓取桌上的东西，这是我们实验室之前一个博士师兄的课题，主要就是机械臂通过轨迹规划抓取识别到的物体而不碰到障碍物。右上角是蛋白质折叠过程，使用的是我们之后会提到的算法去规划它空间变化。左下角是《帝国时代2》的场景，我们在玩这类游戏的时候只需要点击一个目标点，游戏人物就会自行找到可行的路径。最后一个是我们之前做过的一个机器人导航项目，通过激光雷达和算法机器人可在室内找到路径。从这四张图片我们可以从中给运动规划得出一个定义：
* 在给定环境中，指定机器人起点与终点，计算出连接起点与终点，并满足一定约束条件（如避障）的轨迹。
* 从数学角度上看，移动机器人的路径规划（ Path Planning ）也属于运动规划的范畴。但由于问题的维度不同，所以使用的算法也不同，大家习惯上将两者区分开。
为什么研究路径规划
* 社会老龄化
这是世界银行发布的关于中日两国国内生产总值（GDP）变化曲线图，小图是中日两国的人口结构，可以看到2000年日本和中国2015年的人口结构已经很接近了，所以未来中国劳动力数量会减少，我们必须提高平均劳动生产力，这样才能防止GDP的增速减缓。机器人是可以解决这些问题的。
* 市场转变
传统工业机器人主要应用在汽车行业，而这个行业的特点是一个车型可以生产很多年，同时每台车的利润也会相较较高，但是从目前来看机器人在汽车行业已经基本饱和，所以大家的关注点开始转向3C（Computer、Communication、ConsumerElectronics）行业。
3C产品具备这些特点：更新周期短、款式种类多、单件利润低、整体市场大、劳动力成本增加、对自动化需要加大。
现在我们工业机器人的使用方法通常是示教，即使像右图采用拖动示教这种比较便利的方式，效率还是很低，因为每一台机器人的示教都需要人参与进来，而且示教的路径没办法应对其他一些环境的变化，尤其在3C行业你每次更新一次机型，我们就必须对流水线上所有的机器人重新示教，这样的效率肯定是不够高的。
* 加中间点
当然，目前有些机器人应用是加入了机器视觉等技术，就是在检测之后让机器人应对一些变化情况。左边码垛机器人就是通过视觉可以抓取东西，但它的路径是人工指定中间点。右边是我做过的类似插秧机器人，原理与前面码垛机器人类似。这类机器人想要在3C行业被灵活运用肯定是不行的，所以如果运动规划研究成熟算法比较稳定的话，就可以用高级编程语言去编程，比如我们的指令让它抓取零件A然后加工零件B的某一面，这种下达指令的方式就不需要每一步都示教了。
怎么做运动规划
对于规划器的评价标准，我们现在有两个准则：
Optimality（最优性）: 路径最短、规划速度最快等。
Complete（完备性）：在有限时间内解决所有有解问题。
然后，我们从最基础的问题入手，也就是2维环境中的点状机器人（point agent），点状机器人是没有实体的。接下来介绍下点状机器人的路径规划算法都有哪些。
直接朝着目标走，直到到达目标点为止。
很多 RPG 游戏就采用了这种简单的算法
最优性，但不完备
* 优化算法（蚁群等）
类似最优控制
大部分情况下效果不错，但复杂问题很容易陷入局部极值
不完备也不最优
* 人工势场
在障碍物周围建立排斥势场
从起点到终点构建吸引势场
采用梯度下降等方式求解
容易实现、效果很好
可以与控制结合
可能陷入局部极值
不完备且不最优
* 图搜索算法
将问题描述成图（节点+边）
用图搜索算法解决问题
Dijkstra、A*
在给定的图中完备且最优
* 可视图（Visibility Graph）
用封闭多面体描述障碍物
利用障碍物顶点间的连线构建一个图（graph），之后用图搜索算法求解
站在某个顶点上，环绕四周，把你能看到（无障碍物）的顶点连接起来
完备且最优
* 栅格化（Cell Decomposition）
按一定分辨率将地图进行网格划分
用四连通或八连通规则建立网格图
分辨率完备（Resolution Complete）且最优
* 随机路图法
PRM（Probabilistic Road Maps）
通过随机采样选取不碰撞的点
两点连接采用简单的局部规划器如 Walk to 算法
将起止点连入路图
用图搜索求解
概率完备且不最优
* 快速扩展随机树法
RRT（Randomly Exploring Randomized Trees）
基于树状结构的搜索算法
概率完备且不最优
前面我们讲的都是2D点状机器人的情况，现在我们想怎么把这些问题推广到实际机器人上。实际机器人有两个问题，一个是机器人不再是一个点，需要将机器人的体积考虑在内，另外，机器人的自由度更高，原本的算法是否都还可用？
* C空间（理论基础）
构形空间，Configuration Space
用向量描述机器人的构形
在C空间内，机器人是一个点
C 空间拓扑性质与笛卡尔坐标系下的情况不同——二自由度机械臂的C空间是一个圆环面
大部分机构（连续旋转关节、平动关节等）形成的构形空间均是微分流形，任一点的邻域均与欧式空间同态
微分流形：大部分算法效果与在笛卡尔坐标下效果相同
蚁群等优化算法：收敛慢，更多局部极值点
可视图法：在高维空间中，算法不成立
栅格法：理论上可行；但会计算量太大；对于一个六自由度机械臂，我们按照6°分辨率（已经是很低的分辨率了）划分网格，那么将会产生606 = 4.67 × 1010 个网格，单是对每个网格进行碰撞检测（如果碰撞检测速度为0.1ms），就需要1296小时。
一般在高于三维的问题上不使用该方法。
* 人工势场
在 C 空间内建立势场不方便
只对个别控制点进行计算，折算到每个关节上
不完备且不最优，但对于简单的问题很实用
* PRM 和 RRT
不需要知道 C 空间的具体情况，只对随机采样点进行碰撞检测（判断是否在 C 空间的可行区域内）
两点之间采用简单的局部规划器（如 Walk to）进行连接
PRM：获得一个图，采用图搜索算法求解
RRT：获得一个连接到终点的树，反向搜索即可
在高维空间内可行，概率完备且不最优
现状：主要使用 RRT 和 PRM 等 Sampling-based methods；这些算法计算的结果一般需要进行后处理（smoothing等）。
* RRT 和 PRM 变种
随机采样（各种采样算法 T-RRT）
有效性判断（如碰撞检测算法 AABB、减少碰撞检测 Lazy-RRT）
局部规划器连接（各种连接方法、重新连接 RRT，PRM）
Informed RRT
先验知识——只在sub-problem下采样
* 理论学习
Coursera: 宾大ics: Computational Motion Planning （简单编程）
Choset, Howie M. Principles of motion: theory, algorithms, and implementation. MIT press, 2005.
经典论文+编程实现经典算法。
ROS MoveIt!：http://moveit.ros.org/
容易上手+容易修改
前沿研究方向
理论现状是，从运动学规划角度，给定足够多的时间一定能够最优且完备地求解到轨迹。从理论的角度而言，这个问题已经解决了。现在研究方向主要在这两个方面，探索新问题和做一些实用化工作。
* 重规划 re-plan
这个算是蛮实用的，因为每次规划完执行的过程中会遇到环境变化的问题，这就需要在执行过程中重新规划。重新规划的路线与之前的路线是连接的，而不是中间停下来重新走。上面是RSS在2016年的研究，感兴趣的可以了解下。
* 考虑系统动力学
理想状态下机器人在运动规划下直接端一杯水到一个地方就行了，但实际情况下这个过程是有动力学在里面，如果不做任何处理，这个杯子会掉。所以，在考虑了动力学之后，重新进行运动规划，这时候杯子才不会掉。这个问题还是比较简单的，因为你只需要把它变成一个约束就好了。
* 考虑接触动力学
因为我没有做这块东西，所以不太清楚它是怎么运作的，但是这个问题是存在的，因为在规划的时候会跟环境接触，例如这个机器人攀爬杆子然后落地，涉及到整个身体动力学跟你身体运动的协调过程，这个工作是MIT计算机科学与人工智能实验室在2014年的实验。接触动力学比传统的单体动力学复杂很多，因为我们不知道它接触的碰撞摩擦力这些不好建模。
* 运动规划+任务规划
运动规划是指我给你一个大任务，你自动生成一些小任务。这是IROS在2016年的一个工作，它的目标是让机器人到达对面这个点，而它的路径被障碍物挡住了，这个时候把运动规划加进来，从更高一个空间维度去求解这个问题。第一步，它把这个桌子往前推，发现桌子推不动的时候对任务进行重规划，然后规划到去推这个桌子，然后发现执行的效果与预计的不一样，所以它又生成新的任务，然后它拉开桌子之后就走到了对面实现了工作。这只是一个很简单的demo，但实际上生活中会遇到很多这样的问题，比如我想从这个房间到另一个房间，而门是关着的，这个时候就需要把门打开。所以说，不是要给机器人生成很多子任务，而是一个大任务，未来服务机器人想要做好这块是必须要做的。
另外大部分时间大家都用在了实用化上，虽然说只要有足够时间它一定能求解出来，但实际情况下我们不可能给它无限的时间。另外RRT这些算法生成轨迹很奇怪， 你可以看右边这个视频，只是让它敲这个东西它要画一大圈，所以这也是一个问题，就是怎么优化它的轨迹。所以需要将研究领域好的算法往工业领域推，目前两者之间是存在很大缺口的。
* 轨迹复用（相对固定的动作）
这个工作是想办法把旧的轨迹给用起来，通过人工的方式指定一个运动微元，也就是原始轨迹，等到了新的环境后再进行改变。当然，这个爬楼梯的过程，环境和动作基本上都相同，所以可以在这个微元的基础上进行改变。首先，通过变形的工作拉到现在起始点位置，部分起始点会重合，然后对这些新起始点进行重复利用，它会形成一个好的轨迹。这个工作是Hauser et al在2008年发布的论文。现在存在的问题是运动微元必须由人工来指定，所以研究方向是由系统自动生成运动微元。
* 旧轨迹信息（相对固定的环境）
这是之前做的一个内容，比较简单但在相对固定的环境比较好用。大概原理就是根据人工示教的路径，通过高斯混合模型（GMM）对可行C空间进行建模，之后在这个GMM-C空间内进行规划。这个方法有点类似Learning From Demonstration 的工作，但我只用了它们前面一半的步骤，后面一半还是采用采样的方法。
这个是我针对加工过程做的另一个工作。我们在工业领域用机器人往往期望的不是整个机械臂的动作，而只是末端的动作。假设我要抛光一个面，首先我要对末端进行规划，用CAD模型就可以计算实现；得到路径后发给机器人，之后直接求逆解或者用雅克比迭代过去。当然，这种方法大部分时候够用，但有时候也会遇到奇异点或者碰到障碍物。我就是针对这个七轴的机械臂，利用它的一个冗余自由度进行规划。因为末端是固定的轨迹，这个时候，只要找到冗余自由度对应的C空间流形，我们就可以在这么一个低维（2维）流形内进行很快速的规划，实现末端固定轨迹，且关节避障避奇异。
* 深度强化学习 DRL
我个人现在现在最关注的一块，目前还没有实质性的东西出来，在这里就和大家讨论下，我觉得这一块未来会出来不少的研究成果。
假设深度学习做运动规划，那么它进行一次运动规划的时间就是一次网络正向传播时间，这个时间非常短的，所以只要网络训练好后，运动规划需要耗费很长时间的问题就没有了。目前这块也有一些这方面的研究，上面左边图是用深度学习玩游戏，Nature上的一篇论文，效果比人还厉害；右上角是谷歌用深度学习来开门；右下角就是AlphaGo下围棋了。这个是很有意思的，它也是运动规划和控制的问题，但它是用网络来做的映射。
我为什么对这方面很感兴趣呢？首先，CNN已经具备强大的环境理解能力，很容易从观测估计状态，观测是图片这类，而状态，如果是物体识别，就是是什么物体，如果是定位，那就是物体在什么地方。也就是说，在给定信息满足系统状态可观性的前提下，CNN环境理解能力是非常强大的。
第二个就是RL（强化学习）可以进行路径规划，通过 value iteration 等方式建立表格，这个表格纪录的是从状态到动作的映射。不过运动规划的维度这么高不可能用表格来存，所以可以通过神经网来解决这个映射问题。
（本文来源于雷锋网）
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衡量一个优秀的机械设计师有哪些标准？
　其实，要成为一个优秀的机械设计师，学好大学里的课程只是万里长征的第一步，你需要谦卑一点，静下心来，需要学习的东西还有很多。今天，小编整理了一些行业前辈的金玉良言，希望对刚入行的小年轻有所裨益。
　　1.基本功要扎实" d$ O/ Y5 Q; V9 o
1 u0 p& N8 {9 S. S; O; G
　　不管什么工作，基本功都是最重要的，机械工程师也一样。比如，电机的转动惯量表达的意义，与你机构的惯量如何匹配；机构的转动惯量如何计算；材料的硬度、热处理方式；气动元件的知识；气缸、气缸出力计算、电磁阀、各种阀的使用、真空元件的使用等；各种运动机构的相关知识(丝杠、电机、齿轮、蜗轮蜗杆、电磁感应等)；部分电气知识，比如电机驱动器、PLC、运动控制卡、继电器等等。不要以为大学学的知识没用，用到的地方其实很多。
　　2.要见多识广、各种机构信手拈来1 u% c& @# r. W9 M% {&&B
1 z4 N" D; ]* Q! C
　　我有一个师父常说，机械是什么，机械就是“拼”，是各种零部件的创造性组合。各种元件、各种机构拼凑在一起，满足人们特定的需求就行。话虽然俗，但道理却是对的。7 D; H&&l3 {3 G
　　3.要有自己的一套学习方法, j/ G&&\8 C) B
2 g&&o/ Y2 C+ w% ~: T
　　相信大部分人都不认为自己是天才，不可能万事皆通，肯定是要有一个学习的过程才能成为大师的。这个学习的方法各人不同，但你必须要有自己的一套行的通的学习方法。举个例子，我有一个同事，见到什么新奇机构都用手机拍下来，回家慢慢看，不明白的话第二天就去拆开再看。还有很多选型资料上都有一些平时不经常接触的知识，比如MISUMI的选型目录上知识很多，例如各种螺纹的螺距、螺帽的大小、高度，开口扳手槽要开多大，还有SMC的选型目录上无论是气缸还是电磁阀都会在上边画出来气路图，这些气路图也是学习的知识点。& ~" f$ s$ f% ], a
　　4.要有活学活用、创新思维的能力
　　你学了很多知识，只是能够在你设计机械时加快你的设计进度而已，最本质能力的还是各种想法、和创意。通常机械完成一个动作有很多种组合途径可以实现，而这些组合有可能都有着或多或少的不足和缺陷，你要有将这些不足改进优化的能力。
　　5.团队协作4 P% Z6 {. L- s. L' a6 ^+ C
　　通常一个大的项目并不是一个人来完成的，即使你能一个人完成，恐怕上司也不会让你一个人完成，因为太慢而且不保险，总之，你要有团队协作的能力。) v4 y) q0 f- ^
7 [&&B" R1 v! |8 R' X' H- \; t
　　6.沟通理解能力
9 F* _&&Z1 z' j* @) H
　　老大的意思你能百分百理解，这本身就是一项非常了不得的本领。
+ X&&w' H5 }. o. }/ |) R7 V0 P
　　7.经验的积累* W, p, a7 l7 k
　　机械这行业要想做出成绩，基本上都要有一定时间的工作经验积累，因为机械牵涉到东西太多太杂，而且实践性很强，只看书解决不了所有问题。具体多少时间要根据行业和自己的努力程度。比如现在我从事的塑料机械，3-5年才能算基本合格，如果是自己肯用功，机缘又好，估计可以缩短1-2年 ，但是如果实践时间少于2年，我觉得很难学到什么东西。如果是汽车机械要想独当一面怎么也要5年，如果是航空机械，我那些同学，现在都有10年工作经验了，但是好像说是怎么样也是未必。
　　8.要能有独立解决问题的能力
. y( F6 @0 R6 S&&`- t4 A
　　比如客户有个要求或者老板有个构思，你能不能搞定，能不能自己提出大体的解决方案。在我们这行，你只会画图，也就是赚个辛苦钱，和车间工人的区别就是工作环境的好一点，如果你能自己搞定项目，自己设计东西，收入能大幅提高。
　　9.用最优办法手段解决问题的能力7 `4 r7 l4 M% z3 w* M
&&}) D: s&&Y9 m4 y
　　在一入行就有前辈和我说，做机械是看你设计的东西好不好用，简单不简单。其实有水平的人都能解决问题，但是解决问题的代价如何就看出人与人之间能力的差距了。一个产品出来，行家一看就知道设计的人水平如何，别人需要用20个零件搞定的，你如果可以用几个部件就能实现同样的功能，成本更少，那你就是厉害。2 E( N1 Y! s/ `& `6 G) ]) _7 X&&b
&&a* l: |3 S9 t! W2 N% Q
　　10.协调工作伙伴的能力) {: ?, l$ \. g0 I/ ~$ |" q# z0 w+ c
9 b& f+ ~, a( G7 L: N$ S
　　到了一定阶段，你就不是一个工程师，你是一个协调者，当然这时你就不仅是普通机械工程师，去往项目经理的方向走了。( I9 [4 I&&`&&c% A5 M' E9 t
9 U9 ]: U$ U/ T) {
　　对照以上十点“标准”，你达标了几项呢？如果说你已经基本上全部达标了，那你一定是一个在机械行业摸爬滚打奋斗多年的精英了。而刚入行的年轻人也可以对比各项要求来检测一下自己还存在哪些不足，以便加以修正，少走弯路。* @4 x( I; U4 K4 A6 ]
2 \% d0 T! D" O
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老板的眼睛是雪亮的。看你拿多少钱一个月
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一个优秀的机械设计师应该是什么样，看后泪崩
多年来，我在机械非标设计一线跌跌拌拌，主持设计了几十种产品的设计；在这些项目中与帝都知名设计研究院，著名高校及兄弟单位进行过多次合作。
　　多年来，我在机械非标设计一线跌跌拌拌，主持设计了几十种产品的设计；在这些项目中与帝都知名设计研究院，著名高校及兄弟单位进行过多次合作。深深体会到机械设计人才良莠不齐，浑水摸鱼沽名钓誉之徒太多；大多数设计人员毕业后很少再学习，甚至平均下来每月还不看一本专业书籍，所以其水平也不敢恭维。　　国人学习做事喜欢捷径找方法，总结起来有四种方法：模仿别人，学习别人的经验消化理解，这是最聪明的方法；经过自己深思熟虑实践，这是最宝贵的方法；总结自己失败的经验和教训，这是最痛苦的方法。国外的工业帝国有企业出书和工程师出书，读几本也受益匪浅。但是机械行业鉴于当今知识产权做的不到位，机械行业大都互相堤防，不像电子等新兴行业，好多工程师把自己的经验发到论坛上分享。机械行业大家相互遮遮掩掩，唯恐被别人看破看懂；在此我想记录下自己设计过程中的点滴，抛砖引玉，互相交流。　　古代有三教九流之类的说法&一官、二吏、三僧、四道、五医、六工、七匠、八娼、九儒、十丐&，一目了然，咱们做匠人的值得庆幸的是排到了娼前面。按照当下国内的说法人才分四类：首先是搞艺术，因为中华艺术是神圣的所以咱们常人无法达到；然后一流人才做销售，在中国各种政府采购及规则，能把销售做好不亚于搞艺术。二流的人才做管理，神舟飞天好几年了贪污腐败到现在还没好办法，可见管理这谭水不是一般的深啊；当你放弃了梦想，失去了斗志，没有了勇气，不要过于悲伤，还可以做三流人才，做技术吧。　　深深地感觉到机械设计师&&中国三流人才里最悲催的职业。之所以称之为悲催就是经过痛苦的挣扎和不懈的努力终于从茧里爬了出来却发现自己不是蝴蝶。机械设计有这么难吗？简单地说：设计就是综合。综合是创造一套完成某项给定目标的计划或办法的过程。规定机器的尺寸、形状、材料和零件的组合以便使机器顺利完成它的预定工作的过程。说深奥一些：设计过程的总体却有一种非常象科学一样的艺术特性，科学在设计中的作用仅是为设计者提供用以实践他们艺术的工具。想成为一个优秀的设计师，要经历一下几个阶段：　　1.婴儿级　　这个级别就是能掌握设计所需的工具；熟练操作CAD，ProE，SW，ANSYS、Mathcad等软件，深刻理解材料力学，工程力学，机械设计理论，机加工工艺，金属工艺学等基础理论；熟练掌握公差配合，工程材料等基础知识。当然什么叫做熟练操作，经常见那些自称用某种软件很熟练的小伙子们实际操作软件的时候是那么生疏，熟练程度不好界定，如果必须量化那么只能给个近视量，如果用某个软件绘制工程图不到500张，如果三维模型画够上千个就别说自己是熟练。深刻理解力学理论也一样，不说对那些要点如数家珍，最起码说对一个学科能系统地从头到尾穿起来。熟练掌握是更进一步的要求，举个例子，对于公差配合熟练掌握就是对基准基准体系、形状公差、位置度公差、延伸公差带、等知识熟记于心，对这些公差的应用，公差的检测，以及加工过程中保证这些公差的工艺等有初步了解。达到了这些要求，具备了机械设计的基础知识。　　2.幼儿级　　图纸是工程师的语言，作为幼儿就应该学会说话了；国标就是语法，常用的三五十个制图国标应该倒背如流，如果有企业标准和规范会稍多一点，这些倒没这么难绘制两三千张工程图这些标准就会形成一种习惯；关于制图，之前也曾说过&现在好多工作多年的机械设计人员连张像样的图纸都画不出来&。三维图也是有语法的，并不是按照尺寸画出三维图就行了：是采用自上而下、还是自下而上，如果自下而上从零件时候就必须为下一步装配，方针，修改做准备；基准面怎么选，用什么特征都不是随便选的；零件图绘制顺序还要结合零件的加工工艺顺序一致，是先拉伸切除还是先旋转切除都要结合零件的加工工艺；三维图装配也一样，根据装配规范的总成逐级装配。　　3.儿童级　　儿童级是最为漫长的一个阶段，这个阶段可以在师傅的指导下完成简单的零件设计。既然是设计肯定要对这个零件的功能要求力学性能了如指掌，然后进行适当的力学计算；不要依靠分析软件，因为当没搞明白本质之前，靠软件就是盲目的；在这里需要强调的就是在机械设计中任何软件都是工具，真正宝贵的是设计者的思想和创意，而并非软件。分析的目的在于获得符合要求的工作性能的同时，做到重量轻巧，加工简单，降低成本，其实归根结底就是钱的问题；那么设计就可以理解为在某事某地某工况下为某以技术任务给出一个尽可能好的解决办法所必须的一切综合和分析的活动，在儿童级别可以狭义地理解设计即：确定一个零件部件机器的尺寸结构及材料特性等。　　这个阶段应该很清楚设计的每一个零件是怎么加工出来的，用到什么机床，采用什么样的表面处理工艺，每个公差存在的意义，只有这样才能保证你设计的零件在当今的加工条件下能制造出来。然后就是装配问题，心中应该比较明确自己设计的部件，机器，是怎么安装的，采用什么工具安装，需不需要吊装孔，要不要定位。然后维修，使用，易损件更换是否方便。这个阶段应该深刻认识到对加工工艺了解远比理论更有意义，这个阶段你会慢慢感觉到那些每天炫耀三维软件制作三维动画和生成红黄绿网格的最多只能算是个制图员。　　当终于把这个阶段走完的时候，发现作为设计师终于可以自己设计一些简单的结构了。这时候也慢慢发现有人在骂你，或者说有机会挨骂了。因为生产、采购、使用、维修、运输、所有的错误都可以归结为设计的错误，的确如此，因为设计的时候都可以避免的。　　首先车间的工人会骂你，理由如下。你设计的一个零件某个工序会让他们更换20把刀具；因为你设计的零件某个公差要求导致加工合格率只有50%；因为你设计的零件加工时候需要翻来覆去折腾好几次，甚至不得不为了加工一个零件而做了一堆工装，因为你设计的一个零件质检人员检测时必须用三坐标才能检验。当然也会有一些科研单位不在乎，实现同样的功能难度越大越能证明研究所的技术水平高，甚至成为炫耀的资本，可以吹牛我这个零件必须用电火花，必须采用激光，必须采用特种复合材料喷涂。简单就是科学是设计的通用思想，据说国外设计师完成一个零件设计后都要问自己两句话公差精度可不可以再低一些，结构可不可以再简单一些；但是在国内一切皆有可能，以后我把某研设计院特聘专家们让人作呕的设计跟同行们作为反面教材分享一下，因为这是我迄今为止见过犯错误犯的最全面的设计。　　其次就是产品使用者会骂，理由更多。设计出的设备难以操作，或者你写的使用说明书密密麻麻50页，让操作者难以掌握，操作者是反应问题最多的，所以你的设计必须把使用产品的人想的足够笨。然后就是误操作，不要怀疑，误操作也是设计者的设计失误造成的，如果你把两个按钮设计的一样，操作者肯定会不小心按错啊。然后就是舒适度，如果你了解操作者手操作的最佳高度是1~1.2米，一般人手操作50N左右的时候最舒适，低于20N的操作件要考虑误操作的可能性，大于130N的操作件人会感觉费力。严谨的统计计算可以解决这个问题：一个操作手柄在多高的位置需要多大的力量可以扳动这个是可以计算的，一个普通工人在指定工况下所能轻松扳动的力量也是可以统计的，人在什么高度下操作最舒适也是可以统计的，手握手柄的时候当手柄做成什么形状什么尺寸最舒服，所有的这些问题都要想到。
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