【正文】 第1版(2009年7月1日)[2]淺析高分子材料成型加工技術(shù)，硅谷2008年第8期，中圖分類號：TU5文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671－7597（2008）0420066－01 [3] 王英杰，金屬材料及其成形加工，機(jī)械工業(yè)出版社，第1版，2008 [4]柳百成，沈厚發(fā) 主編，21世紀(jì)的材料成形加工技術(shù)與科學(xué)，機(jī)械工業(yè)出版社，2004 [5]胡亞民 主編，材料成形技術(shù)基礎(chǔ)，重慶大學(xué)出版社，2008 [6]樊自田等，先進(jìn)材料成形技術(shù)與理論，化學(xué)工業(yè)出版社，2006 [7]謝建新等編著，材料加工新技術(shù)與新工藝，北京：冶金工業(yè)出版社，2004 [8]榮烈潤，材料成形加工技術(shù)發(fā)展趨勢，航空精密制造技術(shù)，2009年02期[9]Dlias Cueto,Advanced in Material Forming, Francisco Chinesta，2007 作者:于江龍第 7 頁共 8 頁?？傊?在我國研究和發(fā)[10] Anne Marie Habraken, Kogan Page Science,Material forming processes, 2003[11] Dorel Banabic，Sheet Metal Forming Proess，Springer，2010 展先進(jìn)制造技術(shù)勢在必行。（6）材料的智能化制備與成形加工技術(shù)材料的智能化制備與成形加工技術(shù)是1986年由美國材料科學(xué)界提出的“新材料成形加工技術(shù)制造技術(shù)是我們的薄弱環(huán)節(jié)。高性能、高保真、高效率、多學(xué)科及多尺度是模擬仿真技術(shù)的努力目標(biāo)，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(diǎn)課題。（5）發(fā)展計算機(jī)數(shù)值模擬與過程仿真技術(shù)，構(gòu)建完善的材料數(shù)據(jù)庫基于知識的材料成形工藝模擬仿真是材料科學(xué)與制造科學(xué)的前沿領(lǐng)域和研究熱點(diǎn)。（3）材料設(shè)計（包括成分設(shè)計、性能設(shè)計與工藝設(shè)計）、制備與成形加工一體化發(fā)展材料設(shè)計、制備與成型加工一體化技術(shù)，可以實現(xiàn)先進(jìn)材料和零部件的高效，近終形，短流程成型。該技術(shù)首先從理論上突破了控制聚合物單體或預(yù)聚物混合混煉過程作者:于江龍 [6]及停留時間分布不可控制的難點(diǎn)，解決了振動力場作用下聚合物反應(yīng)加工過程中的質(zhì)量、動量及能量傳遞及平衡問題，同時從技術(shù)上解決了設(shè)備結(jié)構(gòu)集成化問題。（2）制品成型比較簡便一般熱固性復(fù)合材料的樹脂基體，成型前是流動液體，增強(qiáng)材料是柔軟纖維或織物，因此，用這些材料生產(chǎn)復(fù)合材料制品，所需工序及設(shè)備要比其它 材料簡單的多，對于某些制品僅需一套模具便能生產(chǎn)。[4]新材料成形加工技術(shù)（2）技術(shù)的高度集成；（3）設(shè)計制造一體化；（4）快速性；（5）自由成形制造(Free Form Fabrication，F(xiàn)FF)；（6）材料的廣泛性；，復(fù)合材料成型工藝具有如下特點(diǎn)：（1）材料制造與制品成型同時完成 一般情況下，復(fù)合材料的生產(chǎn)過程，也就是制品的成型過程。大多數(shù)情況下，高分子的加工通常包括兩個過程：首先使原材料產(chǎn)生變形或流動，并取得所需要的形狀，然后設(shè)法保持取得的形狀。(3)高分子材料加工技術(shù)： 現(xiàn)代材料科學(xué)的范圍定義為研究材料性質(zhì)、結(jié)構(gòu)和組成、合成和加工、材料的性能這四個要素以及它們之間的相互關(guān)系。從CAD電子模型中離散得到“點(diǎn)”或“面”的幾何信息，再與成形工藝參數(shù)信息結(jié)合，控制材料有規(guī)律、精確地由點(diǎn)到面，由面到體地堆積零件。快速成形技術(shù)是在計算機(jī)控制下，基于離散、堆積的原理采用不同方法堆積材料，最終完成零件的成形與制造的技術(shù)?？焖俪尚停≧P）的技術(shù)設(shè)想，即是利用連續(xù)層的選區(qū)固化生產(chǎn)三維實體。(6)陶瓷膠態(tài)成型共 8 頁。它是近20年來材料先進(jìn)制備與成型加工技術(shù)的熱點(diǎn)與主要發(fā)展方向之一。(4)超塑性成型技術(shù)超塑性成型加工技術(shù)具有成型壓力低、產(chǎn)品尺寸與形狀精度高等特點(diǎn)，近年來發(fā)展方向主要包括兩個方面：一是大型結(jié)構(gòu)件、復(fù)雜結(jié)構(gòu)件、精密薄壁件的超塑性成型，如鋁合金汽車覆蓋件、大型球罐結(jié)構(gòu)、飛機(jī)艙門，與盥洗盆等；二是難加工材料的精確成形加工，如鈦合金、鎂合金、高溫合金結(jié)構(gòu)件的成形加工等。(3)無模成型為了解決復(fù)雜形狀或深殼件產(chǎn)品沖壓、拉深成型設(shè)備規(guī)模大、模具成本高、生產(chǎn)工藝復(fù)雜、靈活度低等缺點(diǎn)，滿足社會發(fā)展對產(chǎn)品多樣性（多品種、小規(guī)模）的需求，20世紀(jì)80年代以來，柔性加工技術(shù)的開發(fā)受到工業(yè)發(fā)達(dá)國家的重視。近年來快速凝固技術(shù)主要在兩個方面得到發(fā)展：①利用噴射成型、超高壓、深過冷，結(jié)合適當(dāng)?shù)某煞衷O(shè)計，發(fā)展體材料直接成型的快速凝固技術(shù)；②在近快速凝固條件下，制備具有特殊取向和組織結(jié)構(gòu)的新材料。：(1)快速凝固快速凝固技術(shù)的發(fā)展，把液態(tài)成型加工推進(jìn)到遠(yuǎn)離平衡的狀態(tài)，極大地推動了非晶、細(xì)晶、微晶等非平衡新材料的發(fā)展。關(guān)鍵詞：材料加工工程；集成、柔性、智能化制造系統(tǒng)Abstract:Materials processing engineering plays an important role in the advanced manufacturing technology, is the development of hightech industry and traditional industry upgrading and important scientific basis and mon high efficiency, precision processing technology, equipment and testing technology,low energy consumption, low cost of product manufacturing process, integrated, flexible, intelligent manufacturing system, is an important part of project of sustainable development and green manufacturing : Materials processing engineering。參考文獻(xiàn)：[1] 機(jī)械工業(yè)出版社，[2] 邊肇祺，[3] :哈爾濱工業(yè)大學(xué)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(jìn)制造技術(shù)論文先 進(jìn) 制 造 技 術(shù) 論 文新材料成形加工技術(shù)新材料成形加工技術(shù)先進(jìn)制造技術(shù)論—新材料成形加工技術(shù)機(jī)械學(xué)院級班 姓名： 學(xué)號：摘要:材料加工工程在先進(jìn)制造技術(shù)中占有重要地位，是發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)工業(yè)更新?lián)Q代的重要科學(xué)基礎(chǔ)和共性技術(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近來越來越受到人們的關(guān)注，因為它為解決大復(fù)雜度問題提供了一種相對來說比較有效的簡單方法。RBF隱層節(jié)點(diǎn)的數(shù)目也在訓(xùn)練過程中確定。（3）BP網(wǎng)絡(luò)的輸出和初始的權(quán)值有關(guān)，而RBF網(wǎng)絡(luò)的輸出與初始的權(quán)值無關(guān)。而RBF網(wǎng)絡(luò)的建網(wǎng)過程即是訓(xùn)練過程此外，訓(xùn)練時間較少．精度也比較高。學(xué)習(xí)速度可以比通常的BP算法提高上千倍,容易適應(yīng)新數(shù)據(jù)，其隱層節(jié)點(diǎn)的數(shù)目也在訓(xùn)練過程中確定，并且其收斂性也較BP網(wǎng)絡(luò)易于保證，因此可以得到最優(yōu)解[10] [11]。此外，由于BP算法的固有特性，BP網(wǎng)絡(luò)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(luò)隱層節(jié)點(diǎn)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(luò)。Poggio和Girosi已經(jīng)證明，RBF網(wǎng)絡(luò)是連續(xù)函數(shù)的最佳逼近，而BP網(wǎng)絡(luò)不是。4結(jié)論在理論上．RBF網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)一樣能以任意精度逼近任何非線性函數(shù)。上述問題的存在，制約了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展。3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀的分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個新興學(xué)科，因此還存在許多問題。因此，許多國家的政府和企業(yè)都投入了大量的資金，組織大量的科學(xué)和技術(shù)專家對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛問題立項研究。這么多年來，它的結(jié)構(gòu)與功能逐步改善，運(yùn)行機(jī)制漸趨成熟，應(yīng)用領(lǐng)域日益擴(kuò)大，在解決各行各業(yè)的難題中顯示出巨大的潛力，取得了豐碩的成果[1]。至此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究在國際學(xué)術(shù)領(lǐng)域獲得了其應(yīng)有的地位。2我國人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的20世紀(jì)80年代在世界范圍內(nèi)的復(fù)蘇，國內(nèi)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(luò)及其應(yīng)用討論會和第一屆全國型號處理——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)會議；1990年2月由國內(nèi)八個學(xué)會（中國電子學(xué)會、人工智能學(xué)會、自動化學(xué)會、通信學(xué)會、物理學(xué)會、生物物理學(xué)會和心理學(xué)會）聯(lián)合在北京召開“中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首屆學(xué)術(shù)會議”，這次大會以“八學(xué)會聯(lián)盟，探只能奧秘為主題，收到了300多篇學(xué)術(shù)論文”，開創(chuàng)了中國人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)計算機(jī)方面科學(xué)研究的新紀(jì)元，經(jīng)過十幾年的發(fā)展，中國學(xué)術(shù)界和工程界在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論研究和應(yīng)用方面取得了豐碩成果，學(xué)術(shù)論文、應(yīng)用成果和研究人員逐年增加。這么多年來，它的結(jié)構(gòu)與功能逐步改善，運(yùn)行機(jī)制漸趨成熟，應(yīng)用領(lǐng)域日益擴(kuò)大，在解決各行各業(yè)的難題中顯示出巨大的潛力，取得了豐碩的成果。隨著對生物鬧的深入了解，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得長足發(fā)展。隨著現(xiàn)代信息科學(xué)與技術(shù)的飛速發(fā)展，這方面的問題日趨尖銳，促使科學(xué)和技術(shù)專家們尋找解決問題的新出路。但由于現(xiàn)有計算機(jī)是按照馮人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理系統(tǒng)。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用非常廣泛，本文用Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行英文字母識別。本文對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做了簡要的概述，重點(diǎn)講述了兩種應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。學(xué)科交叉將催生更多的研究成果，對于人工智能學(xué)科整體而言，要有所突破，需要多個學(xué)科合作協(xié)同，在交叉學(xué)科研究中實現(xiàn)創(chuàng)新。大學(xué)科交叉的這種普遍趨勢，在人工智能學(xué)科方面表現(xiàn)尤其突出?？茖W(xué)發(fā)展到今天，一方面是高度分化，學(xué)科在不斷細(xì)分，新學(xué)科、新領(lǐng)域不斷產(chǎn)生。智能科學(xué)不僅要進(jìn)行功能仿真，而且要從機(jī)理上研究，探索智能的新概念、新理論、新方法。認(rèn)知科學(xué)是研究人類感知、學(xué)習(xí)、記憶、思維、意識等人腦心智活動過程的科學(xué)。人工智能的長期目標(biāo)是建立人類水平的人工智能，由腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、人工智能等共同研究，形成交叉學(xué)科智能科學(xué)。伴隨著人工智能和智能機(jī)器人的發(fā)展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現(xiàn)代的科研，因此很可能觸及倫理底線。AI也為人類文化生活提供了新的模式。由于AI在科技和工程中的應(yīng)用，能夠代替人類進(jìn)行各種技術(shù)工作和腦力勞動，會造成社會結(jié)構(gòu)的劇烈變化。AI也促進(jìn)了計算機(jī)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)的發(fā)展。人工智能對經(jīng)濟(jì)的影響。在需要使用數(shù)學(xué)計算機(jī)工具解決問題的學(xué)科，AI帶來的幫助不言而喻。進(jìn)入新世紀(jì)，隨著中國加入WTO,中國與世界的越來越緊密，先進(jìn)制造制造技術(shù)必然會朝著全球化、系統(tǒng)化、集成化、網(wǎng)絡(luò)化、虛擬化、自動化、綠色化、精密化、智能化、快速化的趨勢發(fā)展。這些還都有待于人工智能工作者的長期探索。目前，人工智能技術(shù)正在向大型分布式人工智能、大型分布式多專家協(xié)同系統(tǒng)、廣義知識表達(dá)、綜合知識庫、并行推理、多種專家系統(tǒng)開發(fā)工具、大型分布式人工智能開發(fā)環(huán)境和分布式環(huán)境下的多智能體協(xié)同系統(tǒng)等方向發(fā)展。人工智能遠(yuǎn)期目標(biāo)是要制造智能機(jī)器，使現(xiàn)有的計算機(jī)更聰明，能夠模擬人類的智能行為。這些年來,人工智能在計算機(jī)科學(xué)、邏輯學(xué)等領(lǐng)域已取得重大成就,但離真正的人類智能還相差甚遠(yuǎn)。人工智能（AI）是機(jī)器智能和計算機(jī)科學(xué)的一個分支。四、人工智能技術(shù)的評價與認(rèn)識人工智能是一門包括計算機(jī)科學(xué)、控制學(xué)、信系論、語言論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透發(fā)展起來的學(xué)科,其研究對象可以歸納為“機(jī)器智能、智能機(jī)器”,它體現(xiàn)在思維、感知、行為三個層次,而它要模擬眼神、擴(kuò)展人的智能,其研究內(nèi)容可以分為機(jī)器思維和思維機(jī)器、機(jī)器感知和感知機(jī)器、機(jī)器行為和行為機(jī)器三個層次。三、控制過程，將需要輸出的反應(yīng)轉(zhuǎn)譯為肢體運(yùn)動和媒介信息。人工智能要解決的問題主要是以下幾個方面：一、識別過程，外界輸入的信息向概念邏輯信息轉(zhuǎn)譯，將動態(tài)靜態(tài)圖像、聲音、語音、文字、觸覺、味覺等信息轉(zhuǎn)化為形式化（大腦中的信息存儲形式）的概念邏輯信息。同時也說明，要從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，解決面臨的難題，完成人工智能的研究任務(wù)，需要尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，打下人工智能進(jìn)一步發(fā)展的理論基礎(chǔ)。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出”智能”就算相當(dāng)成功了。3 理論和實際脫節(jié) 大腦的實際工作，在宏觀上我們已知道得不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜得難以理出清晰的頭緒。它們存在明顯的局限性。全局與局部割裂：人類智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。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(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)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(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。在重新闡述我們的歷史知識的過程中，哲學(xué)家、科學(xué)家和人工智能學(xué)家有機(jī)會努力解決知識的模糊性以及消除知識的不一致性。人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動機(jī)(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計算機(jī)，用以代替人類從事腦力勞動，即使現(xiàn)有的計算機(jī)更聰明更有用。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計算機(jī),人工智能的發(fā)展歷史是和計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。人工智能是指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。未來人工智能的研究方向主要有:人工智能理論、機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)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(yīng)用基礎(chǔ)等。那么,如何設(shè)計和制造高智能的、聰明的“電腦”呢?這正是人工智能另一方面的研究對象和學(xué)科任務(wù)。這里,計算機(jī)實質(zhì)上只是機(jī)械地、被動地執(zhí)行人們編制的應(yīng)用程序指令的“電子奴仆”,也不理解為什