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先進制造技術課程論文(留存版)

2024-11-15 12:09上一頁面

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【正文】 樣一個定義:“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。自20世紀80年代以來,我國制造業(yè)取得了長足的發(fā)展。雖然中國機械制造業(yè)的產(chǎn)品數(shù)量已經(jīng)位居世界前列,但主要是勞動密集型產(chǎn)品,具有自主知識產(chǎn)權的高、精、尖產(chǎn)品比較少。這決定了發(fā)展精密加工、超精密加工技術是機械制造未來的一個重點 智能化:智能制造是指綜合利用各個學科、各種先進技術和方法,解決和處理制造系統(tǒng)中的各種問題。智能反饋:智能反饋控制將前期處理和判斷的結果轉譯為肢體運動和媒介信息傳輸給人機交互界面或外部設備,實現(xiàn)人機、機物的信息交流和物理互動。美國IBM公司正在研究一種新型的仿生芯片,利用這些芯片,人類可以實現(xiàn)電腦模仿人腦的運算過程,預計最快到2019年可完全模擬出人類大腦。可以歸納為八個字:機器智能、智能機器。未來人工智能的研究方向主要有:人工智能理論、機器學習模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型,智能人機接口、多智能主體系統(tǒng)、知識發(fā)現(xiàn)與知識獲取、人工智能應用基礎等。它們存在明顯的局限性。這些年來,人工智能在計算機科學、邏輯學等領域已取得重大成就,但離真正的人類智能還相差甚遠。由于AI在科技和工程中的應用,能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動,會造成社會結構的劇烈變化。學科交叉將催生更多的研究成果,對于人工智能學科整體而言,要有所突破,需要多個學科合作協(xié)同,在交叉學科研究中實現(xiàn)創(chuàng)新。2我國人工神經(jīng)網(wǎng)絡現(xiàn)狀隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡的20世紀80年代在世界范圍內的復蘇,國內也逐步掀起了研究熱潮,1989年10月和11月分別在北京和廣州召開了神經(jīng)網(wǎng)絡及其應用討論會和第一屆全國型號處理——神經(jīng)網(wǎng)絡學術會議;1990年2月由國內八個學會(中國電子學會、人工智能學會、自動化學會、通信學會、物理學會、生物物理學會和心理學會)聯(lián)合在北京召開“中國神經(jīng)網(wǎng)絡首屆學術會議”,這次大會以“八學會聯(lián)盟,探只能奧秘為主題,收到了300多篇學術論文”,開創(chuàng)了中國人工神經(jīng)網(wǎng)絡及神經(jīng)計算機方面科學研究的新紀元,經(jīng)過十幾年的發(fā)展,中國學術界和工程界在人工神經(jīng)網(wǎng)絡的理論研究和應用方面取得了豐碩成果,學術論文、應用成果和研究人員逐年增加。此外,由于BP算法的固有特性,BP網(wǎng)絡容易陷入局部極小的問題不可能從根本上避免,并且BP網(wǎng)絡隱層節(jié)點數(shù)目的確定依賴于經(jīng)驗和試湊,很難得到最優(yōu)網(wǎng)絡。:(1)快速凝固快速凝固技術的發(fā)展,把液態(tài)成型加工推進到遠離平衡的狀態(tài),極大地推動了非晶、細晶、微晶等非平衡新材料的發(fā)展。從CAD電子模型中離散得到“點”或“面”的幾何信息,再與成形工藝參數(shù)信息結合,控制材料有規(guī)律、精確地由點到面,由面到體地堆積零件。高性能、高保真、高效率、多學科及多尺度是模擬仿真技術的努力目標,而微觀組織模擬(從mm、μm到nm尺度)則是近年來研究的新熱點課題。(3)材料設計(包括成分設計、性能設計與工藝設計)、制備與成形加工一體化發(fā)展材料設計、制備與成型加工一體化技術,可以實現(xiàn)先進材料和零部件的高效,近終形,短流程成型??焖俪尚停≧P)的技術設想,即是利用連續(xù)層的選區(qū)固化生產(chǎn)三維實體。參考文獻:[1] 機械工業(yè)出版社,[2] 邊肇祺,[3] :哈爾濱工業(yè)大學出版社,[4],2004[5]董軍,1997[6],2002[7],2010[8]胡守仁,余少波,1992[9]胡金濱,2004[10],2001第五篇:先進制造技術論文先 進 制 造 技 術 論 文新材料成形加工技術新材料成形加工技術先進制造技術論—新材料成形加工技術機械學院級班 姓名: 學號:摘要:材料加工工程在先進制造技術中占有重要地位,是發(fā)展高新技術產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)工業(yè)更新?lián)Q代的重要科學基礎和共性技術。4結論在理論上.RBF網(wǎng)絡和BP網(wǎng)絡一樣能以任意精度逼近任何非線性函數(shù)。隨著對生物鬧的深入了解,人工神經(jīng)網(wǎng)絡獲得長足發(fā)展??茖W發(fā)展到今天,一方面是高度分化,學科在不斷細分,新學科、新領域不斷產(chǎn)生。人工智能對經(jīng)濟的影響。四、人工智能技術的評價與認識人工智能是一門包括計算機科學、控制學、信系論、語言論、神經(jīng)生理學、心理學、數(shù)學、哲學等多種學科相互滲透發(fā)展起來的學科,其研究對象可以歸納為“機器智能、智能機器”,它體現(xiàn)在思維、感知、行為三個層次,而它要模擬眼神、擴展人的智能,其研究內容可以分為機器思維和思維機器、機器感知和感知機器、機器行為和行為機器三個層次。人工智能研究尚存在不少問題,這主要表現(xiàn)在下列幾個方面: 宏觀與微觀隔離:一方面是哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡和行為主義所研究的智能層次太低。這里,計算機實質上只是機械地、被動地執(zhí)行人們編制的應用程序指令的“電子奴仆”,也不理解為什么要做這項工作,即不懂得:為什么?。還有,在最受人關注的機器人領域里,人工智能蘊含著十分強大的發(fā)展空間!雖然現(xiàn)在已經(jīng)實現(xiàn)了機器人與人的對話交流等強大的功能,但相信在未來,人們一定會挖掘出人工智能更多更強大的功能來運用到機器人中去,讓機器人更好的未人們服務!最后,在控制領域內,雖然已經(jīng)實現(xiàn)了遠程操控技術,但并不普及,相信在未來,我們可以更輕松自如的利用人工智能來實現(xiàn)對家用電器等的遠程控制的普及,讓每一個房子都裝有這樣的系統(tǒng),那么在主人回家之前就可以設定好最符合主人生活習慣的環(huán)境,讓辛苦勞累了一天的主人能夠更好的享受到家的溫馨!人工智能誕生50多年來,在崎嶇不平的道路上取得了可喜的進展。由于深度學習的成功,學術界進一步沿著連接主義的路線提升計算機對人腦的模擬程度。智能感知:智能的產(chǎn)生首先需要收集到足夠多的結構化數(shù)據(jù)去表述場景,因此智能感知是實現(xiàn)人工智能的第一步。制造自動化技術的發(fā)展趨勢是制造全球化、制造敏捷化、制造網(wǎng)絡化、制造虛擬化、制造智能化和制造綠色化。我國采用CAD/CAM技術的比例較低。人工智能技術在國內的發(fā)展與趨勢人工智能學習的發(fā)展歷史是和計算機科學與技術的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。如今人工智能已經(jīng)不再是幾個科學家的專利了,全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科,學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程,在大家不懈的努力下,如今計算機似乎已經(jīng)變得十分聰明了。先進制造技術不是一般單指加工過程的工藝方法,而是橫跨多個學科、包含了從產(chǎn)品設計、加工制造、到產(chǎn)品銷售、用戶服務等整個產(chǎn)品生命周期全過程的所有相關技術,涉及到設計、工藝、加工自動化、管理以及特種加工等多個領域,并逐步融合與集成。(2)綠色制造技術 在整個制造過程,使得對環(huán)境負面影響最小,廢棄物和有害物質的排放最小,資源利用效率最高。它主要包括若干臺數(shù)控機床和加工中心(或其他直接參加產(chǎn)品零部件生產(chǎn)的自動化設備),用一套自動物料(包括工件和刀具)搬運系統(tǒng)連接起來,由分布式多級計算機系統(tǒng)進行綜合管理與控制,以適應柔性的高效率零件加工(或零部件生產(chǎn))??煞譃殡娀鸹ǔ尚图庸?EDM)和電火花線切割加工(電火花線切割加工 electrical discharge wire – cuttingEDW)兩大類。一、先進的工程設計技術先進的工程設計技術包括眾多的現(xiàn)代設計理論與方法。(2)主題:優(yōu)化設計內容:優(yōu)化設計的工作方法與步驟、應用數(shù)學手段、應用領域,通過查找資料(圖片等)來說明,并附以應用實例。在信息集成環(huán)境下,采用計算機輔助工藝規(guī)程設計、即CAPP,數(shù)控機床、工業(yè)機器人、三坐標測量機等各種計算機自動控制設備設備的計算機輔助工作程序設計即CAM等。(5)先進制造工藝發(fā)展趨勢1)采用模擬技術,優(yōu)化工藝設計; 2)成形精度向近無余量方向發(fā)展; 3)成形質量向近無“缺陷”方向發(fā)展; 4)機械加工向超精密、超高速方向發(fā)展;5)采用新型能源及復合加工,解決新型材料的加工和表面改性難題; 6)采用自動化技術,實現(xiàn)工藝過程的優(yōu)化控制; 7)采用清潔能源及原材料,實現(xiàn)清潔生產(chǎn);8)加工與設計之間的界限逐漸談化,并趨向集成及一體化;9)工藝技術與信息技術、管理技術緊密結合,先進制造生產(chǎn)模式獲得不斷發(fā)展。CIMS是產(chǎn)品生產(chǎn)過程的各子系統(tǒng)的完美集成,即把工程設計、生產(chǎn)制造、市場分析和其他支持功能合理地通過計算機網(wǎng)絡有機地集合成一個整體,以實現(xiàn)生產(chǎn)的柔性化、優(yōu)化、自動化和集成化,達到高效率、高質量、低成本而靈活生產(chǎn)的目的。信息技術、管理技術與工藝技術緊密結合,先進制造生產(chǎn)模式獲得不斷發(fā)展,造業(yè)在經(jīng)歷了少品種小批量少品種大批量、多品種小批量生產(chǎn)模式的過渡后,70年代、80年代開始采用計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS)進行制造的柔性生產(chǎn)的模式,并逐步向智能制造技術(IMT)和智能制造系統(tǒng)(IMS)的方向發(fā)展。人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為:“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。目前,中國正成為“世界工廠”,承接全世界制造業(yè)的轉移。比如數(shù)控機床和精密機床的可靠性差、質量問題嚴重,軸承、液壓件、密封件等基礎件產(chǎn)品水平低、品種少、滿足度低、質量不穩(wěn)定。系統(tǒng)能領會設計人員的意圖,能夠檢測失誤,回答問題,提出建議方案等。智能反饋控制是人工智能最直觀的表現(xiàn)形式,其表達能力展現(xiàn)了系統(tǒng)整體的智能水平。智能更面向實用。機器智能:例如,用計算機打印常用的報表,進行一些常規(guī)的文字處理,都是程序化的操作,談不上有智能?!叭斯ぶ悄堋?Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究智能,才能克服上述局限性。人工智能是一門研究機器智能和智能機器的新型的、綜合性的、具有強大生命力的邊緣學科,它研究怎樣讓計算機或智能機器(包括硬件和軟件)模仿、延伸和擴展人腦從事推理、規(guī)劃、計算、思考、學習等思維活動,解決迄今為止需要人類專家才能處理好的復雜問題。人工智能對社會的影響。六、參考文獻 [1]《人工智能簡史》孫興 清華大學出版社,1990年 [2]蔡自興 徐光佑 《人工智能及其應用》 清華大學出版社 2002年1月 [3]王萬森人工智能原理及其應用北京:電子工業(yè)出版社,2010第四篇:先進制造技術論文《先進制造技術》課程論文——人工神經(jīng)網(wǎng)絡摘要:人工神經(jīng)網(wǎng)絡是對人腦功能的某些程度的反映,具有自適應和自學習的能力,可通過對模式 樣本的自學習,從中獲取特征,并能將學習獲得的知識應用到圖像、文字等識別中。在國際上,1987年,在美國加洲召開第一屆國際神經(jīng)網(wǎng)絡學會,此后每年召開兩次國際聯(lián)合神經(jīng)網(wǎng)絡大會(UCNN),不久,改學會創(chuàng)辦了刊物Journal Neural Networks,另有十幾種國際著名的神經(jīng)網(wǎng)絡學術刊物相繼問世。采用局部激勵函數(shù)的RBF網(wǎng)絡在很大程度上克服了上述缺點,RBF不僅有良好的泛化能力,而且對于每個輸入值,只有很少幾個節(jié)點具有非零激勵值,因此只需很少部分節(jié)點及權值改變。傳統(tǒng)的快速凝固追求高的冷卻速度而限于低維材料的制備,如非晶絲材、箔材的制備。從制造角度看,它根據(jù)CAD造型生成零件三維幾何信息,控制多維系統(tǒng),通過激光束或其他方法將材料逐層堆積而形成原型或零件。通過計算機模擬,可深入研究材料的結構、組成及其各物理化學過程中宏觀、微觀變化機制,并由材料成分、作者:于江龍結構及制備參數(shù)的最佳組合進行材料設計[9]。新設備具有體積重量小、能耗低、噪音低、制品性能可控、適應性好、可靠性高等優(yōu)點[7]新材料成形加工技術材料成形、先進超塑性成形、激光焊接、電子束焊接、復合熱源焊接、擴散焊接、摩擦焊接等先進技術,實現(xiàn)組織與性能的精確控制,不僅可以提高傳統(tǒng)材料的使用性能,還有利于改善難加工材料的加工性能,開發(fā)高附加值材料。(2)半固態(tài)成型半固態(tài)成型包括半固態(tài)流變成型和半固態(tài)觸變成形兩類:前者是將制備的半固態(tài)漿料直接用于成型,如壓鑄成型(稱為半固態(tài)流變壓鑄);后者是對制備好的半固態(tài)坯料進行重新加熱,使其達到半熔融狀態(tài),然后進行成型,如擠壓成型(稱為半固態(tài)觸變作者:于江龍新材料成形加工技術成實體原型。可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡對事物進行預測從而用簡單的方法完成復雜的問題。我相信只要能客服這些局限性,人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展將不可限量。當人們的思想轉向研究大自然造就的精妙的人腦結構模式和信息處理機制時,推動了腦科學的深入發(fā)展以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡和鬧模型的研究。
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