角位移的编程求解通常涉及以下步骤：
确定已知量和未知量
杆1作为机架，其角位移为0，是已知量。
曲柄2的角位移是均匀变化的量，也是已知量。
连杆3和摇杆4的角位移是未知量，需要求解。
建立数学模型
使用牛顿-辛普森公式或泰勒级数展开来建立角位移的方程。
将方程写成矩阵形式，以便于编程计算。
编写迭代算法
初始化曲柄2的角位移为0。
使用for循环逐步增加曲柄2的角位移。
在每次循环中，使用嵌套的for循环进行迭代计算，直到求出的角位移满足预定的精度条件。
如果满足条件，则跳出迭代循环，并将求出的角位移存入矩阵中。
计算角速度
根据求出的角位移，利用微分公式计算连杆3和摇杆4的角速度。
将计算出的角速度存入角速度矩阵。
绘图
使用绘图函数绘制角位移和角速度曲线，以便于观察和分析。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
已知杆长
l1 = 304.8
l2 = 101.6
l3 = 254.0
l4 = 177.8
定义角度变化量
dr = np.pi / 180.0
初始化角位移和角速度矩阵
theta = np.zeros（4）
omega = np.zeros（4）
曲柄2的初始角位移为0
theta = 0
迭代求解角位移
for i in range（1000）: 假设最大迭代次数为1000
计算角度的微小变化量
dtheta = dr
使用牛顿-辛普森公式或泰勒级数展开更新角位移
theta += dtheta
theta += dtheta
theta += dtheta
theta += dtheta
检查角位移是否满足条件（例如，小于某个阈值）
if np.linalg.norm（theta） < 1e-6:
break
计算角速度
omega = dtheta / l2
omega = （theta - theta） / l3
omega = （theta - theta） / l4
绘图
plt.figure（figsize=（10, 6））
plt.subplot（2, 1, 1）
plt.plot（theta）
plt.title（'角位移曲线'）
plt.xlabel（'杆编号'）
plt.ylabel（'角位移'）
plt.subplot（2, 1, 2）
plt.plot（omega）
plt.title（'角速度曲线'）
plt.xlabel（'杆编号'）
plt.ylabel（'角速度'）
plt.tight_layout（）
plt.show（）
```
这个程序示例展示了如何通过迭代方法求解四杆机构的角位移，并计算角速度，最后绘制出角位移和角速度曲线。实际应用中可能需要根据具体问题进行调整和优化。