精密機(jī)械技術(shù)是一個(gè)大學(xué)專(zhuān)業(yè)課程，主要培養(yǎng)掌握精密機(jī)械與儀器的的基礎(chǔ)理論和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，是培養(yǎng)專(zhuān)業(yè)人才的學(xué)科，一些機(jī)械人員會(huì)發(fā)表相關(guān)的論文，為此學(xué)術(shù)顧問(wèn)在這里推薦了幾篇相關(guān)文獻(xiàn)，大家可作為參考：

　　文獻(xiàn)一、基于精密機(jī)械制造加工設(shè)備的安全管理與維修研究

　　摘要隨著"工業(yè)2025戰(zhàn)略"的提出,我國(guó)在精密機(jī)械制造加工領(lǐng)域不斷加強(qiáng)科學(xué)技術(shù)投入,研發(fā)出了一批高質(zhì)量的機(jī)械制造加工設(shè)備。為了保證機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)行,需要做好維修和保養(yǎng)工作,加強(qiáng)安全管理,進(jìn)而提升機(jī)械制造業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。基于此,本文從我國(guó)機(jī)械制造加工設(shè)備安全管理與維修現(xiàn)狀入手,分析如何加強(qiáng)機(jī)械制造加工設(shè)備安全管理,希望對(duì)機(jī)械設(shè)備的管理研究具有幫助作用。

　　出處《中國(guó)設(shè)備工程》 2021年第3期65-66,共2頁(yè)

　　關(guān)鍵詞精密機(jī)械 制造加工設(shè)備 安全管理 維修

　　文獻(xiàn)二、基于德國(guó)“雙元制”的“精密機(jī)械加工師”課程體系設(shè)計(jì)

　　摘要根據(jù)德國(guó)相關(guān)專(zhuān)業(yè)"精密機(jī)械加工師"的職業(yè)培養(yǎng)計(jì)劃,分析其職業(yè)崗位職能,結(jié)合學(xué)校實(shí)際,對(duì)德國(guó)原職業(yè)培養(yǎng)計(jì)劃結(jié)合學(xué)院資源和國(guó)內(nèi)情況進(jìn)行課程重構(gòu),組織實(shí)施,培養(yǎng)適合本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展的高技能人才。

　　出處《機(jī)械管理開(kāi)發(fā)》 2021年第11期286-287,共2頁(yè)

　　關(guān)鍵詞精密機(jī)械加工師 工作過(guò)程 課程體系設(shè)計(jì)

　　文獻(xiàn)三、精密機(jī)械加工技術(shù)及其發(fā)展動(dòng)向

　　摘要隨著機(jī)械工業(yè)的發(fā)展,當(dāng)前機(jī)械精細(xì)化加工處理技術(shù)越來(lái)越重要,并成為衡量一個(gè)國(guó)家工業(yè)水平高低的重要標(biāo)準(zhǔn)。在此背景下,我國(guó)越來(lái)越重視精密機(jī)械加工工藝水平的提升。文章主要介紹了精密機(jī)械加工技術(shù)的發(fā)展概況以及精密機(jī)械加工的具體工藝類(lèi)型,分析了影響精密機(jī)械加工的因素以及未來(lái)精密機(jī)械加工的發(fā)展趨勢(shì)。

　　出處《造紙裝備及材料》 2021年第2期91-93,共3頁(yè)

　　Papermaking Equipment & Materials

　　關(guān)鍵詞精密器械 器械加工 工藝發(fā)展 特種加工

　　文獻(xiàn)四、精密機(jī)械熱動(dòng)態(tài)誤差模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模研究

　　摘要結(jié)合模糊邏輯與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),提出精密機(jī)械熱動(dòng)態(tài)誤差的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并在多變量模糊模型后件結(jié)構(gòu)與參數(shù)辨識(shí)中提出了主分量分析建模的新方法.基于語(yǔ)言控制規(guī)則的模糊模型,采用模糊推理方法,建模的關(guān)鍵在于結(jié)構(gòu)辨識(shí)和參數(shù)辨識(shí).采用主分量分析方法可有效地辨識(shí)模型后件的結(jié)構(gòu)與參數(shù).為克服建模用的有效數(shù)據(jù)量少于后件參數(shù),而無(wú)法建立相應(yīng)的模糊模型這一問(wèn)題,采用一種多變量系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)的能力,通過(guò)使用適當(dāng)數(shù)量的具有充分激勵(lì)信息的優(yōu)選數(shù)據(jù)組作為學(xué)習(xí)樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,從而建立起模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.當(dāng)辨識(shí)的模型精度達(dá)不到要求時(shí),可應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多次訓(xùn)練獲取更高的模型精度.實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)建模表明,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能有效地描述熱動(dòng)態(tài)誤差.

　　關(guān)鍵詞精密機(jī)械 熱動(dòng)態(tài)誤差 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊邏輯 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 主分量分析 誤差補(bǔ)償

　　文獻(xiàn)五、奇異值分解識(shí)別精密機(jī)械熱動(dòng)態(tài)特性參數(shù)的研究

　　摘要在精密機(jī)械熱動(dòng)態(tài)過(guò)程的離散化模型基礎(chǔ)上,提出一種識(shí)別精密機(jī)械熱動(dòng)態(tài)特性參數(shù)的新方法——奇異值分解算法.在分析精密機(jī)械零部件的非定常導(dǎo)熱問(wèn)題時(shí),由有限元法獲得熱動(dòng)態(tài)過(guò)程空間離散化模型.采用熱模態(tài)分析方法實(shí)現(xiàn)離散化模型解耦變換,模態(tài)坐標(biāo)下的特性參數(shù)為熱特征值(廣義時(shí)間常數(shù)的倒數(shù)).辨識(shí)熱動(dòng)態(tài)特性參數(shù)的方法是通過(guò)構(gòu)造熱脈沖響應(yīng)矩陣,采用矩陣奇異值分解的方法,以最少的參數(shù)和最小的階次來(lái)描述精密機(jī)械熱動(dòng)態(tài)過(guò)程,進(jìn)而求得熱特征值.實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表明,該方法能有效地識(shí)別熱特征值和快速估算出熱平衡時(shí)間.

　　關(guān)鍵詞奇異值分解 精密機(jī)械 熱動(dòng)態(tài)特性 熱平衡時(shí)間 空間離散化模型 熱模態(tài)分析

　　以上是精密機(jī)械方向可參考的論文文獻(xiàn)，除此之外這方面的文獻(xiàn)還是比較多的，或者您也可以和在線學(xué)術(shù)顧問(wèn)交流，了解更多相關(guān)文獻(xiàn)，以及投稿期刊知識(shí)，不耽誤您論文發(fā)表。