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智能制造關鍵技術論文 智能制造技術及應用論文1500字篇一
1142813203 吳文樂
摘要：現(xiàn)代制造技術是在傳統(tǒng)制造技術的基礎上, 不斷吸收和發(fā)展機械、電子、能源、材料、信息及現(xiàn)代管理技術的成果, 將其綜合應用于產(chǎn)品設計、制造、檢驗、管理服務等產(chǎn)品生命周 期的全過程, 以實現(xiàn)優(yōu)質、高效、低耗、靈活、清潔的生產(chǎn)技術模式,取得理想的技術經(jīng)濟效果的制造技術的總稱傳統(tǒng)的自動化生產(chǎn)技術可以顯著提高生產(chǎn)效率，然而其局限性也顯而易見，即無法很好地適應中小批量生產(chǎn)的要求。隨著現(xiàn)代制造技術的發(fā)展，特別是自動控制技術、數(shù)控加工技術、工業(yè)機器人技術等的迅猛發(fā)展，柔性制造技術(fmi)應運而生。
關鍵詞：現(xiàn)代制造技術；自動控制技術；柔性制造技術
1.現(xiàn)代制造技術發(fā)展綜述
現(xiàn)代制造技術在系統(tǒng)論、方法論、信息論和協(xié)同 論等的基礎上形成制造系統(tǒng)工程學，是一種廣義制造的概念，亦稱之為“大制造”的概念，它體現(xiàn)了制造概念的擴展。廣義制造概念的形成過程主要有以下幾方面原因[1]。
1).制造設計一體化。體現(xiàn)制造和設計的密切結合，形成了設計制造一體化，設計不僅是指產(chǎn)品設計，而且包括工藝設計、生產(chǎn)調度設計、質量控制設計等。
2).材料成形機理的擴展?，F(xiàn)在加工成形機理明確地將加工分為去除加工、結合加工和變形加工。
3).制造技術的綜合性。現(xiàn)代制造技術是一門以 機械為主體，交叉融合光、電、信息、材料等學科的綜合體，并與管理科學、社會科學、文化、藝術、人機工 程、生物工程和生命科學等相結合，拓展了新領域?，F(xiàn)代制造技術應包括硬件和軟件兩大方面，硬／軟件工具、平臺和支撐環(huán)境有了很大的發(fā)展。
4).產(chǎn)品的全生命周期。制造的范疇從過去的設計、加工和裝配發(fā)展為產(chǎn)品的全生命周期，包括市場調研、設計、制造、銷售、維修和報廢處理等。
5).生產(chǎn)制造模式的發(fā)展。計算機集成制造技術 是制造技術與信息技術結合的產(chǎn)物，集成制造系統(tǒng)強 調信息集成，其后出現(xiàn)了柔性制造、敏捷制造、虛擬制 造、網(wǎng)絡制造、大規(guī)模定制、綠色制造、智能制造和協(xié) 同制造等多種制造模式，有效地提高了制造技術的水平，擴展了制造技術的領域[2]。
現(xiàn)代制造技術的發(fā)展主要沿著“廣義制造”或稱 “大制造”的方向發(fā)展，其具體的發(fā)展可以歸納為四個方面和多個大項目[3]，如圖1所示：
圖1：現(xiàn)代制造技術方向
針對現(xiàn)代制造技術，本文從柔性制造技術的角度對現(xiàn)代制造技術進行學習，對柔性制造在實際中的應用進行深入的研究；
2.柔性制造
2.1 柔性制造簡述
所謂“柔性”，是指制造系統(tǒng)(企業(yè))對系統(tǒng)內部及外部環(huán)境的一種適應能力，也是指制造系統(tǒng)能夠適應產(chǎn)品變化的能力。柔性可分為瞬時、短期和長期柔性[4]。瞬時柔性是指設備出現(xiàn)故障后，自動排除故障或將零件轉移到另一臺設備上繼續(xù)進行加工的能力；短期柔性是指系統(tǒng)在短時期內，適應加工對象變化的能力，包括在任意時期混合進行加工2種以上零件的能力；長期柔性則是指系統(tǒng)在長期使用中，能夠加工各種不同零件的能力。迄今為止，柔性還只能定性地加以分析，尚無科學實用的量化指標。因此，凡具備上述3種柔性特征之一的、具有物料或信息流的自動化制造系統(tǒng)都可以稱為柔性制造系統(tǒng)。柔性制造技術是計算機技術在生產(chǎn)過程及其裝備上的應用，是將微電子技術、智能技術與傳統(tǒng)制造技術融合在一起，具有自動化、柔性化、高效率的特點，是目前自動化制造系統(tǒng)的基本單元技術[5]。
柔性制造技術是對各種不同形狀加工對象實現(xiàn)程序化柔性制造加工的各種技術的總和[6]。柔性制造技術是技術密集型的技術群，我們認為凡是側重于柔性，適應于多品種、中小批量(包括單件產(chǎn)品)的加工技術都屬于柔性制造技術。目前按規(guī)模大小劃分為[7]：
(1)柔性制造系統(tǒng)（fms）：關于柔住制造系統(tǒng)的定義很多，權威性的定義有：美國國家標準局把fms定義為：“由一個傳輸系統(tǒng)聯(lián)系起來的一些設備，傳輸裝置把工件放征其他聯(lián)結裝置上送到各加工設備，使工件加工準確、迅速和自動化。
(2)柔性制造單元（fmc）：m s是fms向廉價化及小型化方向發(fā)展的一種產(chǎn)物，它是由l～2臺加工中心、工業(yè)機器人。數(shù)控機床及物料運送存貯設備構成，其特點是實現(xiàn)單機柔性化及自動化，具有適應加工多品種產(chǎn)品的靈活性。迄今已進入普及應用階段。
(3)柔性制造線（fml):它是處于單一或少品種人批量非柔性自動線與中小批量多品種fms之間的生產(chǎn)線。其加工設備可以是通用的加工中心，cnc機床；亦可采用爭用機床或nc專用機床，對物料搬運系統(tǒng)柔性的要求低于fms，但生產(chǎn)率更高。它是以離散型生產(chǎn)中的柔性制造系統(tǒng)和連續(xù)生過程中的分散型控制系統(tǒng)(d c s)為代表，其特點是實現(xiàn)生產(chǎn)線柔性化及自動化，其技術已日趨成熟，迄今已進入實用化階段。
(4)柔性制造工廠(fmf):fmf是將多條fms連接起來，配以自動化屯體倉庫，用計算機系統(tǒng)進行聯(lián)系，采用從訂貨、設計、加工、裝配、檢驗、運送至發(fā)貨的完整f m s。它包括了cad／cam，并使計算機集成制造系統(tǒng)(cims)投入實際，實現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng) 柔性化及自動化，進而實現(xiàn)全廠范圍的生產(chǎn)管理、產(chǎn)品加工及物料貯運進程的全盤化。fmf是自動化生產(chǎn)的最高水平，反映出世界上最先進的自動化應用技術。它是將制造、產(chǎn)品開發(fā)及經(jīng)營管理的自動化連成一個整體，以信息流控制物質流的智能制造系統(tǒng)(ims)為代表，其特點是實現(xiàn)工廠柔性化及自動化[8]。
2.2柔性制造所采用的關鍵技術
1.計算機輔助設計未來cad技術發(fā)展將會引入專家系統(tǒng)，使之具有智能化，可處理各種復雜的問題。當前設計技術最新的一個突破是光敏立體成形技術，該項新技術是直接利用cad數(shù)據(jù)，通過計算機控制的激光掃描系統(tǒng)，將二維數(shù)字模型分成若干層二維片狀圖形，并按二維片狀圖彤對池內的光敏樹脂液面進行光學掃描，被掃描到的液面則變成固化塑料，如此循環(huán)操作，逐層掃描成形，并自動地將分層成形的各斤狀固化塑料粘合在一起，僅需確定數(shù)據(jù)，數(shù)小時內便呵制出精確的原型。它有助于加快開發(fā)新產(chǎn)品和研制新結構的速度。
2.模糊控制技術模糊數(shù)學的實際應用是模糊控制器。最近開發(fā)出的高性能模糊摔制器具有自學習功能，可在控制過程中不斷獲取新的信息井自動地對控制量作調整，使系統(tǒng)性能大為改善，其中尤其以基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的自學方法更引起人們極大的關注。
3.人工智能、專家系統(tǒng)及智能傳感器技術迄今，柔性制造技術中所采用的人工智能大多指基礎規(guī)則的專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)利用專家知識和推理規(guī)則進行推理，求解各類問題（如解釋、預測，診斷、查找故障、設汁、計劃、監(jiān)視、修復、命 令及控制等）。由于專家系統(tǒng)能簡便地將各種事實及經(jīng)驗證過的理論與通過經(jīng)驗獲得的知識相結合，因而專家系統(tǒng)為柔性制造的諸方面工作增強綜合性。展望未來，以知識密集為特征，以知識處理為手段的人工智能（包括專家系統(tǒng)）技術必將在柔性制造(尤其智能型)中起著非常重要的關鍵性的作用。目前對未來智能化柔性制造技術具有重要意義的一個正在急速發(fā)展的領域是智能傳感器技術。該項技術是伴隨計算機應用技術和人工智能產(chǎn)生的，它使傳感器具有內在的“決策”功能。
4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ann)是模擬智能生物的神經(jīng)網(wǎng)絡對信息進行并處理的一種方法。故人工神經(jīng)網(wǎng)絡也就是一種人工智能工具。在自動控制領域，神經(jīng)網(wǎng)絡不久將并列到專家系統(tǒng)和模糊控制系統(tǒng)，成為現(xiàn)代自動化系統(tǒng)中的一個組成部分[9]。
3.國內現(xiàn)代制造技術狀況
近年來，世界各國都投入了巨大的財力和物力，強化作為光機電一體化制造業(yè)基礎的先進制造業(yè)的技術和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略研究。美國、德 國、日 本 等 國 已 經(jīng) 開 發(fā) 出 了 數(shù) 控（nc）、計算機數(shù)控（cnc）、直接數(shù)控（cam）、計算機集成制造系統(tǒng)（cims）、制造資源規(guī)則（mrp）、柔性制造單元（tmc）、柔性制造系統(tǒng)（fms）、機器人、計算機輔助設計／制造（cad／cam）、精益生產(chǎn)（lp）、智能制造系統(tǒng)（ms）、并行工程（ce）和敏捷制造（am）等多項現(xiàn)代制造技術與制造模式。這些技術的推廣與應用，不僅使本國企業(yè)的國際競爭力得到鞏固，也使得世界先進制造業(yè)發(fā)展迅猛[10]。我國制造業(yè)市場的巨大潛力，為現(xiàn)代制造技術發(fā)展提供了廣闊的市場空間。但是，與制造業(yè)發(fā)達國家和地區(qū)相比，國內的現(xiàn)代制造技術的研發(fā)與市場拓展還不均衡。其中，國內機械基礎件制造行業(yè)中的數(shù)控化率極低，不足1.6%，先進加工工藝、技術和裝備的普及程度不足10 % ；cad／cam 系統(tǒng)應用的普及率在國內骨干企業(yè)僅有35%，產(chǎn)業(yè)規(guī)模較小。另外，在相關行業(yè)中如印刷業(yè)、電力行業(yè)和醫(yī)療器械行業(yè)等，技術裝備的低數(shù)控化率也遠不能滿足市場對中高檔先進產(chǎn)品的需求?？v觀國際制造業(yè)的競爭與發(fā)展，面對國際、國內兩個制造業(yè)市場的日漸融合，如何立足國內制造業(yè)的市場需求，整合分散的科研與企業(yè)資源，盡快形成自己在先進制造產(chǎn)業(yè)競爭中的技術優(yōu)勢，已經(jīng)是擺在我國制造業(yè)面前的迫在眉睫的課題了[11]。
總之，重視制造業(yè)和現(xiàn)代制造技術已成為全球化的大趨勢。現(xiàn)代制造技術不是一項具體技術，而是利用系統(tǒng)工程技術將各種相關技術集成的一個有機整體；現(xiàn)代制造技術是一種動態(tài)技術，而不是一成不變的，它需要不斷吸收各種高新技術成果，并將其滲透到產(chǎn)品的所有領域，結合成一個有機整體，實現(xiàn)優(yōu)質、高效、低耗、清潔和靈活的生產(chǎn)[12]；現(xiàn)代制造技術的目的是提高制造業(yè)的綜合效益，其不摒棄傳統(tǒng)技術，而是有賴于不斷用科技新手段去研究它和傳承它，并應用科技新成果去改造它和充實它；現(xiàn)代制造技術在強調環(huán)境保護的同時，還強調各專業(yè)學科之間的相互滲透、融合和淡化，并消除其間的界限。我國先進制造技術的發(fā)展應結合自身的特點，形成特色，大力發(fā)展一些關鍵前沿技術，比如新一代材料成型技術、微米及納米技術、快速原型制造以及智能制造等[13]。在不久的將來，現(xiàn)代制造技術將得到更大的發(fā)展和壯大，發(fā)展和應用先進制造技術是每個國家為提高企業(yè)的國際競爭力和技術創(chuàng)新能力的必然選擇。
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智能制造關鍵技術論文 智能制造技術及應用論文1500字篇二
人工智能先進制造技術
課程名稱
先進制造技術 學生姓名 學
號
專業(yè)班級機械設計制造及其自動化 指導教師
完成日期 2017/10/20
目錄
一、概述
二、人工智能技術的國內外發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢
三、人工智能技術的主要研究內容與核心技術難題
四、人工智能技術的評價與認識
五、結論
六、參考文獻
一、概述
先進制造技術(advanced manufacturing technique，縮寫amt，具體地說，就是指集機械工程技術、電子技術、自動化技術、信息技術等多種技術為一體所產(chǎn)生的技術、設備和系統(tǒng)的總稱。主要包括：計算機輔助設計、計算機輔助制造、集成制造系統(tǒng)等。
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。而先進制造技術主要包括以下三個技術群:（1）主體技術群：是制造技術的核心,它包括兩個基本部分:有關產(chǎn)品設計技術和工藝技術。
（2）支撐技術群：a.信息技術:接口和通信、數(shù)據(jù)庫技術、集成框架、軟件工程人工智能、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡、決策支持系統(tǒng)。b.標準和框架：數(shù)據(jù)標準、產(chǎn)品定義標準、工藝標準、檢驗標準、接口框架。c.機床和工具技術。d.傳感器和控制技術：單機加工單元和過程的控制、執(zhí)行機構、傳感器和傳感器組合、生產(chǎn)作業(yè)計劃。e.其它;（3）制造技術基礎設施.要素包括了車間工人、工程技術人員和管理人員在各種先進生產(chǎn)技術和方案方面的培訓和教育等。
先進制造技術是在傳統(tǒng)制造的基礎上，不斷吸收機械、電子、信息、材料、能源和現(xiàn)代管理技術等方面的成果，將其綜合應用于產(chǎn)品設計、制造、檢測、管理、銷售、使用、服務的制造全過程，以實現(xiàn)優(yōu)質、高效、低耗、清潔、靈活生產(chǎn)，提高對動態(tài)多變的市場的適應能力和競爭能力的制造技術的總稱，也是取得理想技術經(jīng)濟效益的制造技術的總稱。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。先進制造技術是當今國際間科技競爭的焦點，隨著社會的發(fā)展，市場需求的個性化與多元化，人們對產(chǎn)品的要求也日益多元化，市場競爭日趨激烈，企業(yè)要在日趨激烈的市場競爭中生存發(fā)展，就必須采用先進的制造技術。
二、人工智能技術的國內外發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢
人工智能技術簡介
人工智能的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機的發(fā)展，技術已最終可以創(chuàng)造出機器智能，“人工智能”（artificial intelligence）一詞最初是在1956年dartmouth學會上提出的，從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展，在它還不長的歷史中，人工智能的發(fā)展比預想的要慢，但一直在前進，從40年前出現(xiàn)至今，已經(jīng)出現(xiàn)了許多ai程序，并且它們也影響到了其它技術的發(fā)展。人工智能（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。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。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，并首次提出了“人工智能”這一術語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。ibm公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術的一個完美表現(xiàn)。從1956年正式提出人工智能學科算起，50多年來，取得長足的發(fā)展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢？科學家已經(jīng)作出了汽車，火車，飛機，收音機等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個神經(jīng)細胞組成的器官，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。
當計算機出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學家為這個目標努力著。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。例如，1997年5月，ibm公司研制的深藍（deep blue）計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（kasparov）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。
著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“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?！倍硪粋€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。”這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。
實際應用，機器視覺:指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng),智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，還有航天應用等。學科范疇：人工智能是一門邊沿學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。涉及學科：哲學和認知科學，數(shù)學，神經(jīng)生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論，仿生學，研究范疇：自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡，復雜系統(tǒng)，遺傳算法 人類思維方式
應用領域：智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程，機器人工廠，安全問題。目前人工智能還在研究中，但有學者認為讓計算機擁有智商是很危險的，它可能會反抗人類。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規(guī)劃等）的學科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應用。人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科?？梢哉f幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智能與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智能是處于思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學常被認為是多種學科的基礎科學，數(shù)學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數(shù)學工具，數(shù)學不僅在標準邏輯、模糊科學等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發(fā)展。
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。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數(shù)理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學等多門學科。隨著社會的發(fā)展,人們對產(chǎn)品的要求也發(fā)生了很大變化,要求品種要多樣、更新要快捷、質量要高檔、使用要方便、價格要合理、外形要美觀、自動化程度要高、售后服務要好、要滿足人們越來越高的要求,就必須采用先進的機械制造技術。中國經(jīng)濟經(jīng)過30年改革開放的快速增長,取得了令世人矚目的驕人業(yè)績,綜合國力和經(jīng)濟總量位居世界前列。自20世紀80年代以來,我國制造業(yè)取得了長足的發(fā)展。目前,中國正成為“世界工廠”,承接全世界制造業(yè)的轉移。據(jù)相關資料表明,世界上國家之間的經(jīng)濟競爭,先進制造技術是重要的競爭手段之一。其競爭能力最終體現(xiàn)在所生產(chǎn)的產(chǎn)品的市場
占有率上。隨著經(jīng)濟技術的高速發(fā)展以及顧客需求和市場環(huán)境的不斷變化,這種競爭日趨激烈,因而我國非常重視對先進制造技術的研究。制造業(yè)是我國國民經(jīng)濟和綜合國力的重要支柱產(chǎn)業(yè),其先進生產(chǎn)總值占國民生產(chǎn)總值(gdp)的40%左右。尤其，中國近幾年來房地產(chǎn)業(yè)的崛起，帶動了三一重工、中聯(lián)重科、徐工等一批工程機械企業(yè)的發(fā)展，而這些企業(yè)的發(fā)展的同時又帶動了先進制造技術的發(fā)展，然而雖然我們在先進制造技術方面取得了很多卓越的成績，但與工業(yè)發(fā)達國家相比，仍然存在一個階段性的整體上的差距。主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
管理方面：工業(yè)發(fā)達國家廣泛采用計算機管理，重視組織和管理體制、生產(chǎn)模式的更新發(fā)展，推出了準時生產(chǎn)（jit）、敏捷制造（am）、精益生產(chǎn)（lp）、并行工程（ce）等新的管理思想和技術。我國只有少數(shù)大型企業(yè)局部采用了計算機輔助管理，多數(shù)小型企業(yè)仍處于經(jīng)驗管理階段。
制造工藝方面：工業(yè)發(fā)達國家較廣泛的采用高精密加工、精細加工、微細加工、微型機械和微米 / 納米技術、激光加工技術、電磁加工技術、超塑加工技術以及復合加工技術等新型加工方法。我國普及率不高，尚在開發(fā)、掌握之中。
設計方面：工業(yè)發(fā)達國家不斷更新設計數(shù)據(jù)和準則，采用新的設計方法，廣泛采用計算機輔助設計技術（cad/cam），大型企業(yè)開始無圖紙的設計和生產(chǎn)。我國采用cad/cam技術的比例較低。
自動化技術方面：工業(yè)發(fā)達國家普遍采用數(shù)控機床、加工中心及柔性制造單元（fmc）、柔性制造系統(tǒng)（fms）、計算機集成制造系統(tǒng)（cims），實現(xiàn)了柔性自動化、知識智能化、集成化。我國尚處在單機自動化、剛性自動化階段，柔性制造單元和系統(tǒng)僅在少數(shù)企業(yè)使用。
產(chǎn)品結構方面：中國機械制造業(yè)的快速發(fā)展，主要依靠技術引進和趕超型發(fā)展戰(zhàn)略，加之中國勞動力豐富而資金相對短缺，致使機械制造業(yè)的科技開發(fā)明顯滯后。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。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。
人工智能技術的發(fā)展趨勢表現(xiàn)在：
全球化：一方面由于國際和國內市場上的競爭越來越激烈，例如在機械制造業(yè)中，國內外已有不少企業(yè)，甚至是知名度很高的企業(yè)，在這種無情的競爭中紛紛落敗，有的倒閉，有的被兼并。不少暫時還在國內市場上占有份額的企業(yè)，不得不擴展新的市場；另一方面，網(wǎng)絡通訊技術的快速發(fā)展推動企業(yè)向著既競爭又合作的方向發(fā)展，這種發(fā)展進一步激化了國際間市場的競爭。這兩個原因的相互作用，已成為全球化制造業(yè)發(fā)展的動力，全球化制造的第一個技術基礎是網(wǎng)絡化，網(wǎng)絡通訊技術使制造的全球化得以實現(xiàn)。網(wǎng)絡化：網(wǎng)絡通訊技術的迅速發(fā)展和普及，給企業(yè)的生產(chǎn)和經(jīng)營活動帶來了革命性的變革。產(chǎn)品設計、物料選擇、零件制造、市場開拓與產(chǎn)品銷售都可以異地或跨越國界進行。此外，網(wǎng)絡通訊技術的快速發(fā)展，加速技術信息的交流、加強產(chǎn)品開發(fā)的合作和經(jīng)營管理的學習，推動了企業(yè)向著既競爭又合作的方向發(fā)展。
虛擬化：制造過程中的虛擬技術是指面向產(chǎn)品生產(chǎn)過程的模擬和檢驗。檢驗產(chǎn)品的可加工性、加工方法和工藝的合理性，以優(yōu)化產(chǎn)品的制造工藝、保證產(chǎn)品質量、生產(chǎn)周期和最低成本為目標，進行生產(chǎn)過程計劃、組織管理、車間調度、供應鏈及物流設計的建模和仿真。虛擬化的核心是計算機仿真，通過仿真軟件來模擬真實系統(tǒng)，以保證產(chǎn)品設計和產(chǎn)
品工藝的合理性，保證產(chǎn)品制造的成功和生產(chǎn)周期，發(fā)現(xiàn)設計、生產(chǎn)中不可避免的缺陷和錯誤。
自動化：自動化是一個動態(tài)概念，目前它的研究主要表現(xiàn)在制造系統(tǒng)中的集成技術和系統(tǒng)技術、人機一體化制造系統(tǒng)、制造單元技術、制造過程的計劃和調度、柔性制造技術和適應現(xiàn)化生產(chǎn)模式的制造環(huán)境等方面。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。
綠色化：綠色制造則通過綠色生產(chǎn)過程、綠色設計、綠色材料、綠色設備、綠色工藝、綠色包裝、綠色管理等生產(chǎn)出綠色產(chǎn)品，產(chǎn)品使用完以后再通過綠色處理后加以回收利用。采用綠色制造能最大限度地減少制造對環(huán)境的負面影響，同時使原材料和能源的利用效率達到最高。精密化：現(xiàn)代高新技術產(chǎn)品需要高精度制造，社會的發(fā)展對機械產(chǎn)品的質量提出了越來越高的要求。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。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。
快速化：快速化是指對市場的快速響應，對生產(chǎn)的快速重組。它要求生產(chǎn)模式有高度的柔性與高度敏捷性?？焖倩軓娪辛Φ赝苿又圃旒夹g的進步與發(fā)展，它是先進制造技術發(fā)展的“動力”。
集成化：現(xiàn)代制造業(yè)的方向并不只是計算機的集成，信息的集成，而是人、技術、組織的整體集成，包括功能集成、組織集成、信息集成、過程集成、知識集成和企業(yè)間的集成。
人工智能技術在國外的發(fā)展與趨勢
智能是一種知識與思維的合成,是人類認識世界和改造世界過程中的一種分析問題和解決問題的綜合能力。對于人工智能，美國麻省理工學院的溫斯頓教授提出“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”，斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授提出“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”。綜合來看人工智能是相對人的智能而言的。其本質是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。是研究、開發(fā)模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能經(jīng)過信息采集、處理和反饋三個核心環(huán)節(jié)，綜合表現(xiàn)出智能感知、精確性計算、智能反饋控制，即感知、思考、行動三個層層遞進的特征。
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。智能感知技術的目的是使計算機能 “聽”、會“看”,目前相應的計算機視覺技術和自然語言處理技術均已經(jīng)初步成熟，開始商業(yè)化嘗試。智能處理：產(chǎn)生智能的第二步是使計算機具備足夠的計算能力模擬人的某些思維過程和行為對分析收集來的數(shù)據(jù)信息做出判斷，即對感知的信息進行自我學習、信息檢索、邏
輯判斷、決策，并產(chǎn)生相應反映。具體的研究領域包括知識表達、自動推理、機器學習等，與精確性計算及編程技術、存儲技術、網(wǎng)絡技術等密切相關，是大數(shù)據(jù)技術發(fā)展的遠期目標，目前該領域研究還處于實驗室研究階段，其中機器學習是人工智能領域目前熱度最高，科研成果最密集的領域。
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。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。智能反饋控制領域與機械技術、控制技術和感知技術密切相關，整體表現(xiàn)為機器人學，目前機械技術受制于材料學發(fā)展緩慢，控制技術受益于工業(yè)機器人領域的積累相對成熟。在學術界，實現(xiàn)人工智能有三種路線，一是基于邏輯方法進行功能模擬的符號主義路線，代表領域有專家系統(tǒng)和知識工程。二是基于統(tǒng)計方法的仿生模擬的連接主義路線，代表領域有機器學習和人腦仿生，三是行為主義，希望從進化的角度出發(fā)，基于智能控制系統(tǒng)的理論、方法和技術，研究擬人的智能控制行為。
各國政府高度重視人工智能相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對人工智能的科研投入，其中美國政府主要通過公共投資的方式牽引人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，2013財年美國政府將22億美元的國家預算投入到了先進制造業(yè)，投入方向之一便是“國家機器人計劃”。
在技術方向上，美國將機器人技術列為警惕技術，主攻軍用機器人技術，歐洲主攻服務和醫(yī)療機器人技術，日本主攻仿人和娛樂機器人。
現(xiàn)階段的技術突破的重點一是云機器人技術，二是人腦仿生計算技術。美國、日本、巴西等國家均將云機器人作為機器人技術的未來研究方向之一。伴隨著寬帶網(wǎng)絡設施的普及，云計算、大數(shù)據(jù)等技術的不斷發(fā)展，未來機器人技術成本的進一步降低和機器人量產(chǎn)化目標實現(xiàn)，機器人通過網(wǎng)絡獲得數(shù)據(jù)或者進行處理將成為可能。目前國外相關研究的方向包括：建立開放系統(tǒng)機器人架構（包括通用的硬件與軟件平臺）、網(wǎng)絡互聯(lián)機器人系統(tǒng)平臺、機器人網(wǎng)絡平臺的算法和圖像處理系統(tǒng)開發(fā)、云機器人相關網(wǎng)絡基礎設施的研究等。
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。人腦仿生計算技術的發(fā)展，將使電腦可以模仿人類大腦的運算并能夠實現(xiàn)學習和記憶，同時可以觸類旁通并實現(xiàn)對知識的創(chuàng)造，這種具有創(chuàng)新能力的設計將會讓電腦擁有自我學習和創(chuàng)造的能力，與人類大腦的功能幾無二致。在2013年初的國情咨文中，美國總統(tǒng)奧巴馬特別提到為人腦繪圖的計劃，宣布投入30億美元在10年內繪制出“人類大腦圖譜”，以了解人腦的運行機理。歐盟委員會也在2013年初宣布，石墨烯和人腦工程兩大科技入選“未來新興旗艦技術項目”，并為此設立專項研發(fā)計劃，每項計劃將在未來10年內分別獲得10億歐元的經(jīng)費。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。智能更面向實用。另外，由于hopfield 多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。
既然“人工智能”的發(fā)展如此吸引人，那就一定具有相當多的發(fā)展方向啦，那么未來它的發(fā)展趨勢會是如何呢？我們不妨可以設想一下： 在計算機網(wǎng)絡如此發(fā)達的社會中，我們可以利用人工智能來實現(xiàn)語言技術與人類生活的聯(lián)系，雖然目前關于語言的研究尚未突破語義障礙，現(xiàn)在還看不出在解決自然語言中含糊曖昧的成份方面可能會取得多大的進展，也很難想象在近期內能實現(xiàn)對任意輸入均可產(chǎn)生高質量譯文的機器翻譯系統(tǒng)或非常理想的篇章理解系統(tǒng)，我們所能看到的是一些有一定限制的但與人類生活密切相關的語言處理技術的發(fā)展。隨著語言技術產(chǎn)品市場的不斷壯大，語言技術也會得到更快的發(fā)展。另外，我們也可以利用人工智能來建立與理解復雜的自適應系統(tǒng)：下一個十年人工智能研究應著重于對未必能符號化、信息未必完全的復雜的自適應系統(tǒng)的研究，其中最關鍵的是如何理解與建立這樣的系統(tǒng)。建立這樣的系統(tǒng)需要發(fā)展一些新的理論與技術。首先必須發(fā)展能理解與處理上下文的技術，使所建立的系統(tǒng)能在不同的上下文情境下合理地處理各類問題；其次應發(fā)展多路學習機制，使系統(tǒng)能從復雜的變化的環(huán)境中同時學到多種技能(如機器人足球運動員就需要有這樣的功能)；另外還應探討系統(tǒng)的可自動進化機制，使系統(tǒng)能從簡單的被動式的系統(tǒng)逐步進化為復雜的具有自適應能力的系統(tǒng)。基于人工智能的發(fā)展趨勢，還可以在機器學習的研究方面取得長足的發(fā)展。許多新的學習方法相繼問世并獲得了成功的應用,如增強學習算法、reinforcement learning等。也應看到,現(xiàn)有的方法處理在線學習方面尚不夠有效,尋求一種新的方法,以解決移動機器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在線學習問題是研究人員共同關心的問題,相信不久會在這些方面取得突破。
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。人工智能的人工智能的研究一旦取得突破性進展，將會對信息時代產(chǎn)生重大影響，對人類文明產(chǎn)生重大影響。不管是在昨天、今天還是明天，“人工智能”都是新時代的寵兒，注定未社會的發(fā)展，人們生活水平的提高做出不可小覷的貢獻！我們共同希望“人工智能”的明天更美好！
三、人工智能技術的主要研究內容與核心技術難題
人工智能是一種外向型的學科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識,而且要求有比較扎實的數(shù)學基礎及哲學和生物學基礎,只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。
因為人工智能的研究領域十分廣闊,它總的來說是面向應用的,主要研究領域有專家系統(tǒng),有人在工作,它就可以用在什么地方,因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。可以歸納為八個字:機器智能、智能機器。
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。但是,用計算機給人看病,進行病理診斷和藥物處方,或者,用計算機給機器看病,進行故障診斷和維修處理,就需要計算機有人工智能。人工智能學科領域中有一個重要的學科分支是“專家系統(tǒng)”(expert system),簡稱代寫論文es。就是用計算機去模擬、延伸和擴展專家的智能。基于專家的知識和經(jīng)驗,可以求解專業(yè)性問題的、具有人工智能的計算機應用系統(tǒng)。如:醫(yī)療診斷專家系統(tǒng),故障診斷專家系統(tǒng)等。
智能機器：“智能機器”(intelligent machine),簡稱im,研究如何設計和制造具有更高智能水平的機器,特別是設計和制造更聰明的計算機?，F(xiàn)在的計算機,雖然經(jīng)歷了從電子管、晶體管、集成電路、超大規(guī)模集成電路等幾代的發(fā)展,在工藝和性能方面都有巨大的進步。但是,在原理上,還沒有重大的突破。通常,人們用計算機,不僅要告訴計算機:做什么?,而且還必須詳細地、正確地告訴計算機:如何做?。也就是說,人們要根據(jù)工作任務的需求,以適當?shù)挠嬎銠C語言,進行相應的軟件設計,編制面向該任務的計算機應用程序,并且,正確地操作計算機,裝入、啟動該應用程序,才能用計算機完成該項工作任務。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?。因而,只不過是一個低智能的、不聰明的“電腦”。那么,如何設計和制造高智能的、聰明的“電腦”呢?這正是人工智能另一方面的研究對象和學科任務。
目前人工智能主要研究內容是:分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識系統(tǒng)(包括專家系統(tǒng)、知識庫系統(tǒng)和智能決策系統(tǒng))、知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘(從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲的數(shù)據(jù)中挖掘出對我們有用的知識)、遺傳與演化計算(通過對生物遺傳與進化理論的模擬,揭示出人的智能進化規(guī)律)、人工生命(通過構造簡單的人工生命系統(tǒng)并觀察其行為,探討初級智能的奧秘)、人工智能應用(如:模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等)等等。
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。
“人工智能”(artificial intelligence)一詞最初是在1956年dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。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。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現(xiàn)人工智能技術的機器就是計算機,人工智能的發(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。人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,人工智能將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大貢獻。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類從事腦力勞動，即使現(xiàn)有的計算機更聰明更有用。正是根據(jù)這一近期研究目標，我們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。在重新闡述我們的歷史知識的過程中，哲學家、科學家和人工智能學家有機會努力解決知識的模糊性以及消除知識的不一致性。這種努力的結果，可能導致知識的某些改善，以便能夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。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。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次未予研究，無法把宏觀與微觀有機地結合起來和相互滲透。全局與局部割裂：人類智能是腦系統(tǒng)的整體效應，有著豐富的層次和多個側面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。它們存在明顯的局限性。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。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，復雜得難以理出清晰的頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制卻知之甚少，似是而非，使我們難以找出規(guī)律。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”就算相當成功了。
上述存在問題和其它問題說明，人腦的結構和功能要比人們想象的復雜得多，人工智能研究面臨的困難要比我們估計的重大得多，人工智能研究的任務要比我們討論過的艱巨得多。同時也說明，要從根本上了解人腦的結構和功能，解決面臨的難題，完成人工智能的研究任務，需要尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，打下人工智能進一步發(fā)展的理論基礎。我們至少需要經(jīng)過幾代人的持續(xù)奮斗，進行多學科聯(lián)合協(xié)作研究，才可能基本上解開”智能”之謎，使人工智能理論達到一個更高的水平。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譯，將動態(tài)靜態(tài)圖像、聲音、語音、文字、觸覺、味覺等信息轉化為形式化（大腦中的信息存儲形式）的概念邏輯信息。
二、智能運算過程，輸入信息刺激自我學習、信息檢索、邏輯判斷、決策，并產(chǎn)生相應反應。
三、控制過程，將需要輸出的反應轉譯為肢體運動和媒介信息。實用機器人在第三個方面做得比較多，而識別和智能運算是很弱的，尤其是概念知識的存儲形式、邏輯判斷和決策這些方面更是鮮有成果，這正是人工智能要重點解決的問題。
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。人工智能研究與應用雖然取得了不少成果,但離全面推廣應用還有很大距離,還有許多問題有待于解決且需要許多學科的研究專家共同創(chuàng)作。人工智能（ai）是機器智能和計算機科學的一個分支。人工智能將是21世紀邏輯學發(fā)展的主要動力源泉，并且在很大程度上將決定21世紀邏輯學的面貌。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。
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。
人工智能遠期目標是要制造智能機器，使現(xiàn)有的計算機更聰明，能夠模擬人類的智能行為。人工智能的近期目標是實現(xiàn)機器智能，即先部分地或某種程度地實現(xiàn)機器的智能，從而使現(xiàn)有的計算機更靈活、更好用和更有用，成為人類的智能化信息處理工具。目前，人工智能技術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、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。盡管如此，從目前來看，人工智能仍處于學科發(fā)展的早期階段，其理論、方法和技術都不太成熟，人們對它的認識也比較膚淺。這些還都有待于人工智能工作者的長期探索。
五、結論
先進制造技術當今國際間科技競爭的焦點，隨著社會的發(fā)展，市場需求的個性化與多元化，人們對產(chǎn)品的要求也日益多元化，市場競爭日趨激烈，企業(yè)要在日趨激烈的市場競爭中生存發(fā)展，就必須采用先進的制造技術。進入新世紀，隨著中國加入wto,中國與世界的越來越緊密，先進制造制造技術必然會朝著全球化、系統(tǒng)化、集成化、網(wǎng)絡化、虛擬化、自動化、綠色化、精密化、智能化、快速化的趨勢發(fā)展。
人工智能對自然科學的影響。在需要使用數(shù)學計算機工具解決問題的學科，ai帶來的幫助不言而喻。更重要的是，ai反過來有助于人類最終認識自身智能的形成。
人工智能對經(jīng)濟的影響。專家系統(tǒng)更深入各行各業(yè)，帶來巨大的宏觀效益。ai也促進了計算機工業(yè)網(wǎng)絡工業(yè)的發(fā)展。但同時，也帶來了勞務就業(yè)問題。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。人工智能對社會的影響。ai也為人類文化生活提供了新的模式?，F(xiàn)有的游戲將逐步發(fā)展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經(jīng)深入到各大游戲制造商的開發(fā)中。
伴隨著人工智能和智能機器人的發(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。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產(chǎn)生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。
人工智能的長期目標是建立人類水平的人工智能，由腦科學、認知科學、人工智能等共同研究，形成交叉學科智能科學。腦科學從分子水平、細胞水平、行為水平研究自然智能機理，建立腦模型，揭示人腦的本質。認知科學是研究人類感知、學習、記憶、思維、意識等人腦心智活動過程的科學。人工智能研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)機器智能。智能科學不僅要進行功能仿真，而且要從機理上研究，探索智能的新概念、新理論、新方法。
人工智能的研究一旦取得突破性進展，將會對信息時代產(chǎn)生重大影響，對人類文明產(chǎn)生重大影響。科學發(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;另一方面是學科的高度融合，更多地呈現(xiàn)交叉和綜合的趨勢，新興學科和交叉學科不斷涌現(xiàn)。大學科交叉的這種普遍趨勢，在人工智能學科方面表現(xiàn)尤其突出。由腦科學、認知科學、人工智能等共同研究智能的本質和機理，形成交叉學科智能科學。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。
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人工智能原理及其應用北京：電子工業(yè)出版社，2010
智能制造關鍵技術論文 智能制造技術及應用論文1500字篇三
湖南農(nóng)業(yè)大學課程論文
學 院： 科學技術師范學院
班 級：09級機電教育班 姓 名： 豐云
學 號：200940914106
課程論文題目：淺談先進制造技術 課程名稱： 評閱成績： 評閱意見：
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淺談先進制造技術
先進制造技術amt是在傳統(tǒng)制造的基礎上，不斷吸收機械、電子、信息、材料、能源和現(xiàn)代管理技術等方面的成果，將其綜合應用于產(chǎn)品設計、制造、檢測、管理、銷售、使用、服務的制造全過程，以實現(xiàn)優(yōu)質、高效、低耗、清潔、靈活生產(chǎn)，提高對動態(tài)多變的市場的適應能力和競爭能力的制造技術的總稱，也是取得理想技術經(jīng)濟效益的制造技術的總稱。
當前的金融危機也許還會催生新的先進制造制造技術，特別在生產(chǎn)管理技術方面。
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?？苫練w納為以下四個方面：
一、先進的工程設計技術；
二、先進制造工藝技術；
三、制造自動化技術；
四、先進生產(chǎn)管理技術、制造哲理與生產(chǎn)模式；
五、發(fā)展。
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。包括cad、cae、capp、cat、pdm、模塊化設計、dfx、優(yōu)化設計、三次設計與健壯設計、創(chuàng)新設計、反向工程、協(xié)同產(chǎn)品商務、虛擬現(xiàn)實技術、虛擬樣機技術、并行工程等。
（1）產(chǎn)品（投放市場的產(chǎn)品和制造產(chǎn)品的工藝裝備（夾具、刀具、量檢具等））設計現(xiàn)代化。
以cad為基礎（造型，工程分析計算、自動繪圖并提供產(chǎn)品數(shù)字化信息等），全面應用先進的設計方法和理念。如虛擬設計、優(yōu)化設計、模塊化設計、有限元分析，動態(tài)設計、人機工程設計、美學設計、綠色設計等等；
（2）先進的工藝規(guī)程設計技術與生產(chǎn)技術準備手段。
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。
二、先進制造工藝技術
（1）高效精密、超精密加工技術，包括精密、超精密磨削、車削，細微加工技術，納米加工技術。超高速切削。精密加工一般指加工精度在10～0.1μm（相當于it5級精度和it5級以上精度），表面粗糙度ra值在0.1μm以下的加工方法，如金剛車、金剛鏜、研磨、珩磨、超精研、砂帶磨、鏡面磨削和冷壓加工等。用于精密機床、精密測量儀器等制造業(yè)中的關鍵零件加工，如精密絲杠、精密齒輪、精密蝸輪、精密導軌、精密滾動軸承等，在當前制造工業(yè)中占有極重要的地位。
超精密加工是指被加工零件的尺寸公差為0.1～0.01μm數(shù)量級，表面粗糙度ra值為0.001μm數(shù)量級的加工方法。
此外，精密加工與特種加工 一般都是計算機控制的自動化加工。（2)精密成型制造技術，包括高效、精密、潔凈鑄造、鍛造、沖壓、焊接及熱處理與表面處理技術。
（3）現(xiàn)代特種加工技術，包括高能束流（主要是激光束、以及電子束、離子束等）加工，電解加工與電火花（成型與線切割）加工、超聲波加工、高壓水加工等。電火花加工(electrical discharge machining(edm)電火花加工 electric spark machining)是指在一定介質中，通過工具電極和工件電極之間脈沖放電的電蝕作用對工件進行的加工。能對任何導電材料加工而不受被加工材料強度和硬度的限制?？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 – cutting--edw)兩大類。一般都采用cnc控制。
（4）快速成型制造（rpm).快速成形技術是在計算機控制下，基于離散堆積原理采用不同方法堆積材料最終完成零件的成型與制造的技術。從成型角度看，零件可視為“點” 或“面” 的疊加而成。從cad電子模型中離散得到點、面的幾何信息，再與成型工藝參數(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。
(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。
三、制造自動化技術
一句話：計算機控制自動化技術
（1）數(shù)控技術與數(shù)控機床；數(shù)控加工技術是為了實現(xiàn)機床控制自動化要求而發(fā)展的。它是指用代碼化的數(shù)字、字母及符號表示加工要求、零件尺寸及其參數(shù)、加工步驟等，通過控制介質，輸入到控制裝置，經(jīng)過微機進行處理與計算，發(fā)出各種控制信號與數(shù)據(jù)，使機床各部件自動協(xié)調運動，實現(xiàn)自動加工的技術。采用數(shù)控加工技術的機床，稱為數(shù)控機床。數(shù)控加工的主要特點是：加工的零件精度高；生產(chǎn)效率高；特別適合加工形狀復雜的輪廓表面；有利于實現(xiàn)計算機輔助制造；對操作者（不含編程人員）技術水平的要求相對較低；初始投資大、加工成本高。此外，數(shù)控機床是技術密集型的機電一體化產(chǎn)品，數(shù)控加工技術的復雜性和綜合性加大了維修工作的難度，需要配備素質較高的維修人員和維修設備。
（2）工業(yè)機器人（用于物流與加工）及物流設備；工業(yè)機器人是一種可編程的智能型自動化設備，是應用計算機進行控制的替代人進行工作的高度自動化系統(tǒng)。最近，聯(lián)合國標準化組織采用的機器人的定義是：“一種可以反復編程的多功能的、用來搬運材料、零件、工具的操作機”。在無人參與的情況下，工業(yè)機器人可以自動按不同軌跡、不同運動方式完成規(guī)定動作和各種任務。機器人和機械手的主要區(qū)別是：機械手是沒有自主能力，不可重復編程，只能完成定位點不變的簡單的重復動作；機器人是由計算機控制的，可重復編程，能完成任意定位的復雜運動。
（3）柔性制造系統(tǒng)（fmc,fms,fml）：包括加工設備（cnc機床）、檢測設備、物料輸送（工業(yè)機器人、自動交換托盤（apc）、自動輸送臺車（rgv、agv）等）
和儲存設備（立體倉庫等）；數(shù)柔性制造系統(tǒng)（fms）是現(xiàn)代機械制造業(yè)中的新型自動化生產(chǎn)設備，它是為填補占機械制造中70％的中小批量生產(chǎn)自動化而發(fā)展起來的。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)）。所謂柔性的零件加工是指能夠同時地和交替地加工不同的但是同系統(tǒng)的零件。柔性制造系統(tǒng)的適用范圍很廣，它主要解決了單件小批生產(chǎn)的自動化和中大批多品種的自動化加工。它把高柔性、高質量、高效率結合和統(tǒng)一起來，在當今具有很強的生命力
（4）計算機集成制造（cim）和工廠自動化（fa）。計算機集成制造系統(tǒng)（cims）是由計算機管理系統(tǒng)、計算機輔助設計與制造cad/cam以及柔性制造系統(tǒng)fms（還可能有其他生產(chǎn)單元）組成。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。
四、先進生產(chǎn)管理技術、制造哲理與生產(chǎn)模式
包括先進制造生產(chǎn)模式、集成管理技術和生產(chǎn)組織方法等。以計算機輔助生產(chǎn)管理為核心，研究和應用先進的生產(chǎn)管理系統(tǒng)和技術。包括成組技術、全面質量管理、精益生產(chǎn)與jit、敏捷制造、并行工程、柔性制造、計算機集成制造、虛擬制造、智能制造、網(wǎng)絡化制造、綠色制造、生物制造、可重構制造、mrp、mrpii、erp、scm、crm、計算機輔助后勤支援（computer aided logistic support,cals）、電子商務、知識管理。
五、發(fā)展
當前先進制造技術的發(fā)展趨勢大致有以下幾個方面：
1、信息技術對先進制造技術的發(fā)展起著越來越重要的作用
2、設計技術不斷現(xiàn)代化
產(chǎn)品設計是制造業(yè)的靈魂?，F(xiàn)代設計技術的主要發(fā)展趨勢是：(1)設計手段的計算機化 在實現(xiàn)了計算機計算、繪圖的基礎上，當前突出反映在數(shù)值仿真或虛擬現(xiàn)實技術在設計中的應用，以及現(xiàn)代產(chǎn)品建模理論的發(fā)展上，并且向智能化設計方向發(fā)展。
(2)新的設計思想和方法不斷出現(xiàn)(3)向全壽命周期設計發(fā)展
(4)設計過程由單純考慮技術因素轉向綜合考慮技術、經(jīng)濟和社會因素 設計不只是單純追求某項性能指標的先進和高低、而是注意考慮市場、價格、安全、美學、資源、環(huán)境等方面的影響。
3、成形及改進制造技術向精密、精確、少能耗、無污染方向發(fā)展
成形制造技術是鑄造、塑性加工、連接、粉末冶金等單元技術的總稱。
4、加工制造技術向著超精密、超高速以及發(fā)展新一代制造裝備的方向發(fā)展
5、工藝由技藝發(fā)展為工程科學，工藝模擬技術得到迅速發(fā)展
先進制造技術的一個重要發(fā)展趨勢是，工藝設計由經(jīng)驗判斷走向定量分析，加工工藝由技藝發(fā)展為工程科學。
6、專業(yè)、學科間的界限逐漸淡化、消失
7、綠色制造將成為21世紀制造業(yè)的重要特征
日趨嚴格的環(huán)境與資源的約束，使綠色制造業(yè)顯得越來越重要，它將是21世紀制造業(yè)的重要特征，與此相應，綠色制造技術也將獲得快速的發(fā)展。主要體現(xiàn)在：
(1)綠色產(chǎn)品設計技術 使產(chǎn)品在生命周期符合環(huán)保、人類健康、能耗低、資源利用率高的要求。
(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。綠色制造技術主要包含了綠色資源、綠色生產(chǎn)過程和綠色產(chǎn)品三方面的內容。
(3)產(chǎn)品的回收和循環(huán)再制造 例如，汽車等產(chǎn)品的拆卸和回收技術，以及生態(tài)工廠的循環(huán)式制造技術。它主要包括生產(chǎn)系統(tǒng)工廠--致力于產(chǎn)品設計和材料處理、加工及裝配等階段，恢復系統(tǒng)工廠--主要對產(chǎn)品(材料使用)生命周期結束時的材料處理循環(huán)。
8、虛擬現(xiàn)實技術在制造業(yè)中獲得越來越多的應用 虛擬現(xiàn)實技術(virtual reality technology)主要包括虛擬制造技術和虛擬企業(yè)兩個部分。
9、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。精益生產(chǎn)(lp)、靈捷制造(am)等先進制造模式相繼出現(xiàn)，預計21世紀初，先進制造模式必將獲得不斷發(fā)展。
智能制造關鍵技術論文 智能制造技術及應用論文1500字篇四
《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。本文對人工神經(jīng)網(wǎng)絡做了簡要的概述，重點講述了兩種應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型：bp神經(jīng)網(wǎng)絡和hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡。對bp神經(jīng)網(wǎng)絡作了詳細的介紹，重點在于三層bp網(wǎng)絡的學習。hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡應用非常廣泛，本文用hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡進行英文字母識別。
關鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡，bp神經(jīng)網(wǎng)絡，三層bp網(wǎng)絡，hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡，模式識別
study on simulation analytical method of artificial neural network
(school of engineering, hlj august first land reclamation university, daqing 163319)abstract:artificial neural network is to the brain function, some degree of reflect with adaptive and self-learning ability, but through the study of pattern samples from, obtain characteristics, and can be applied to study the knowledge obtained recognition of images and on artificial neural network did briefly, focused on the two kinds of the most widely used neural network model: bp neural network and hopfield neural bp neurl network is analyzed in detail, the emphasis is on three layers of bp neural network ld neural network is us extensively, this article with the hopfield neural network for english letters words: artificial neural network, the bp neural network, and the third floor hopfield
neural network bp network, pattern recognition
1引言
隨著多媒體和網(wǎng)絡技術的飛速發(fā)展及廣泛應用，人工神經(jīng)網(wǎng)絡已被廣泛運用于各種領域，而它的預測功能也在不斷被人挖掘著。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種旨在模仿人腦結構及其功能的信息處理系統(tǒng)?，F(xiàn)代計算機構成單元的速度是人腦中神經(jīng)元速度的幾百萬倍，對于那些特征明確，推理或運算規(guī)則清楚地可編程問題，可以高速有效地求解，在數(shù)值運算和邏輯運算方面的精確與高速極大地拓展了人腦的能力，從而在信息處理和控制決策等方面為人們提供了實現(xiàn)智能化和自動化的先進手段。但由于現(xiàn)有計算機是按照馮·諾依曼原理，基于程序存取進行工作的，歷經(jīng)半個多世紀的發(fā)展，其結構模式與運行機制仍然沒有跳出傳統(tǒng)的邏輯運算規(guī)則，因而在很多方面的功能還遠不能達到認得智能水平。隨著現(xiàn)代信息科學與技術的飛速發(fā)展，這方面的問題日趨尖銳，促使科學和技術專家們尋找解決問題的新出路。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。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。在經(jīng)歷了漫長的初創(chuàng)期和低潮期后，人工神經(jīng)網(wǎng)絡終于以其不容忽視的潛力與活力進入了發(fā)展高潮。這么多年來，它的結構與功能逐步改善，運行機制漸趨成熟，應用領域日益擴大，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。通過
運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡建模，可以進行預測事物的發(fā)展，節(jié)省了實際要求證結果所需的研究時間。
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。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。至此，神經(jīng)網(wǎng)絡理論研究在國際學術領域獲得了其應有的地位。
經(jīng)過多年的發(fā)展，目前已有上百種的神經(jīng)網(wǎng)絡模型被提出。這么多年來，它的結構與功能逐步改善，運行機制漸趨成熟，應用領域日益擴大，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]。正是由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一門新興的學科，它在理論、模型、算法、應用和時限等方面都還有很多空白點需要努力探索、研究、開拓和開發(fā)。因此，許多國家的政府和企業(yè)都投入了大量的資金，組織大量的科學和技術專家對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的廣泛問題立項研究。從人工神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬程序和專用芯片的不斷推出、論文的大量發(fā)表以及各種應用的報道可以看到，在這個領域里一個百家爭鳴的局面已經(jīng)形成。
3人工神經(jīng)網(wǎng)絡現(xiàn)狀的分析
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一個新興學科，因此還存在許多問題。其主要表現(xiàn)有：
(1)受到腦科學研究的限制：由于生理實驗的困難性，因此目前人類對思維和記憶機制的認識還很膚淺，還有很多問題需要解決；
(2)還沒有完整成熟的理論體系；
(3)還帶有濃厚的策略和經(jīng)驗色彩；
(4)與傳統(tǒng)技術的接口不成熟。
上述問題的存在，制約了人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究的發(fā)展。
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。
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)。但由于它們使用的激勵函數(shù)不同，其逼近性能也不相同。poggio和girosi已經(jīng)證明，rbf網(wǎng)絡是連續(xù)函數(shù)的最佳逼近，而bp網(wǎng)絡不是。bp網(wǎng)絡使用的sigmoid函數(shù)具有全局特性，它在輸入值的很大范圍內每個節(jié)點都對輸出值產(chǎn)生影響，并且激勵函數(shù)在輸入值的很大范圍內相互重疊，因而相互影響，因此bp網(wǎng)絡訓練過程很長。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。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。學習速度可以比通常的bp算法提高上千倍,容易適應新數(shù)據(jù)，其隱層節(jié)點的數(shù)目也在訓練過程中確定，并且其收斂性也較bp網(wǎng)絡易于保證，因此可以得到最優(yōu)解[10] [11]。
從上面所示的結果來看，主要有一下幾方面的不同：
（1）由于學習速率是固定的，因此bp網(wǎng)絡的訓練過程較長，當需要處理較復雜的問題時，需要的時間很長。而rbf網(wǎng)絡的建網(wǎng)過程即是訓練過程此外，訓練時間較少．精度也比較高。
（2）在處理同一問題時，通常情況bp網(wǎng)絡所需的神經(jīng)元個數(shù)比rbf網(wǎng)絡要少。
（3）bp網(wǎng)絡的輸出和初始的權值有關，而rbf網(wǎng)絡的輸出與初始的權值無關。
（4）rbp網(wǎng)絡隱含層的層數(shù)和單元數(shù)的選擇要憑借經(jīng)驗反復驗證，因此網(wǎng)絡的冗余性比較大。rbf隱層節(jié)點的數(shù)目也在訓練過程中確定。但是要確定徑向基函數(shù)的分布密度。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡近來越來越受到人們的關注，因為它為解決大復雜度問題提供了一種相對來說比較有效的簡單方法?？梢酝ㄟ^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。
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智能制造關鍵技術論文 智能制造技術及應用論文1500字篇五
智能制造
作者：王玉石
湖北文理學院機械與汽車工程學院工業(yè)工程1311班 學號2013123106
摘要：介紹了智能制造提出的背景、主要研究內容和目標,人工智能與imt、im的關系,ims和cims,智能制造的物質基礎及理論基礎,智能制造系統(tǒng)的特征及框架結構,并簡要介紹了智能加工中心imc,智能制造技木的發(fā)展趨勢，以及智能制造系統(tǒng)研究成果及存在問題。
關鍵詞：智能制造，ims,imc,imt。1.主要研究內容和目標
智能制造在國際上尚無公認的定義。目前比較通行的一種定義是, 智能制造技術是指在制造工業(yè)的各個環(huán)節(jié),以一種高度柔性與高度集成的方式,通過計算機來模擬人類專家的制造智能活動。因此,智能制造的研究開發(fā)對象是整個機械制造企業(yè), 其主要研究開發(fā)目標有二: ①整個制造工作的全面智能化,它在實際制造系統(tǒng)中首次提出了以機器智能取代人的部腦力勞動作為主要目標,，強調整個企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程大范圍的自組織能力;②信息和制造智能的集成與共享, 強調智能型的集成自動化。目前,imt和ims的研究方向已從最初的人工智能在制造領域中的應用(aim)發(fā)展到今天ims,研究課題涉及的范圍由最初僅一個企業(yè)內的市場分析、產(chǎn)品設計、生產(chǎn)計劃、制造加工、過程控制、信息管理、設備維護等技術型環(huán)節(jié)的自動化,發(fā)展到今天的面向世界范圍內的整個制造環(huán)境的集成化與自組織能力,包括制造智能處理技術、自組織加工單元、自組織機器人、智能生產(chǎn)管理信息系統(tǒng)、多級競爭式控制網(wǎng)絡、全球通訊與操作網(wǎng)等。2.人工智能與imt，ims 人工智能的研究一開始就未能擺脫制造機器生物的思想,即“機器智能化”。這種以“自主”系統(tǒng)為目標的研究路線,嚴重地阻礙了人工智能研究的進展。許多學者已意識到這一點, feigenbaum、newell、錢學森從計算機角度出發(fā),提出了人與計算機相結合的智能系統(tǒng)概念。目前國外對多媒體及虛擬技術研究進行大量投資,以及日本第五代智能計算機研制計劃的擱淺等事例, 就是智能系統(tǒng)研究目標有所改變的明證。人工智能技術在機械制造領域中的應用涉及市場分析、產(chǎn)品設計、生產(chǎn)規(guī)劃、過程控制、質量管理、材料處理、設備維護等諸方面。結果是開發(fā)出了種類繁多的面向特定領域的獨立的專家系統(tǒng)、基于知識的系統(tǒng)或智能輔助系統(tǒng),形成一系列的“智能化孤島”。隨著研究與應用的深入,人們逐漸認識到, 未來的制造自動化應是高度集成化與智能化的人—機系統(tǒng)的有機融合, 制造自動化程度的進一步提高要依賴于整個制造系統(tǒng)的自組織能力。如何提高這些“孤島”的應用范圍和在實際制造環(huán)境中處理問題的能力, 成為人們的研究焦點。在80 年代末和90年代初,一種通過集成制造自動化、新一代人工智能、計算機等科學技術而發(fā)展起來的新型制造工程—— imt和新——代制造系統(tǒng)—— ims 便脫穎而出。人工智能在制造領域中的應用與 imt 和ims 的一個重要區(qū)別在于, ims 和 imt 首次以部分取代制造中人的腦力勞動為研究目標, 而不再僅起“輔助和支持”作用,在一定范圍還需要能獨立地適應周圍環(huán)境, 開展工作。四ims和cims發(fā)展的道路不是一帆風順的。今天,cims的發(fā)展遇到了不可逾越的障礙,可能是剛開始時就對cims提出了過高的要求,也可能是cims本身就存在某種與生俱來的缺陷,今天的cims在國際上已不像幾年前那樣受到極大的關注與廣泛地研究。從cims的發(fā)展來看,眾多研究者把重點放在計算機集成上,從科學技術的現(xiàn)狀看,要完成這樣一個集成系統(tǒng)是很困難的。cims作為一種連接生產(chǎn)線中的單個自動化子系統(tǒng)的策略,是一種提高制造效率的技術。它的技術基礎具有集中式結構的遞階信息網(wǎng)絡。盡管在這個遞階體系中有多個執(zhí)行層次,但主要控制設施仍然是中心計算機。cims存在的一個主要問題是用于異種環(huán)境必須互連時的復雜性。在cims概念下,手工操作要與高度自動化或半自動化操作集成起來是非常困難和昂貴的。在cims深入發(fā)展和推廣應用的今天,人們已經(jīng)逐漸認識到,要想讓cims真正發(fā)揮效益和大面積推廣應用,有兩大問題需要解決:①人在系統(tǒng)中的作用和地位;②在不作很大投資對現(xiàn)有設施進行技術改造的情況下亦能應用cims?，F(xiàn)有的cims概念是解決不了這兩個難題的。今天,人力和自動化是一對技術矛盾,不能集成在一起,所能做的選擇,或是昂貴的全自動化生產(chǎn)線,或是手工操作,而缺乏的是人力和制造設備之間的相容性,人機工程只是一個方面的考慮,更重要的相容性考慮要體現(xiàn)在競爭、技能和決策能力上。人在制造中的作用需要被重新定義和加以重視。
3．智能制造的物質基礎及理論基礎
3.1.智能制造系統(tǒng)的物質基礎主要有：
(1)數(shù)控機床和加工中心美國于1952年研制成功第一臺數(shù)控銑床,使機械制造業(yè)發(fā)生一次技術革命。數(shù)控機床和加工中心是柔性制造的核心單元技術。(2)計算機輔助設計與制造提高了產(chǎn)品的質量和縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期,改變了傳統(tǒng)用手工繪圖、依靠圖紙組織整個生產(chǎn)過程的技木管理模式。
(3)工業(yè)控制技術、微電子技術與機械工業(yè)的結合———機器人開創(chuàng)了工業(yè)生產(chǎn)的新局面,使生產(chǎn)結構發(fā)生重大變化,使制造過程更富于柔性擴展了人類工作范圍。
(4)制造系統(tǒng)為智能化開發(fā)了面向制造過程
中特定環(huán)節(jié)、特定問題的“智能化孤島”,如專家系統(tǒng)、基干知識的系統(tǒng)和智能輔助系統(tǒng)等。
(5)智能制造系統(tǒng)和計算機集成制造系統(tǒng)用計算機一體化控制生產(chǎn)系統(tǒng),使生產(chǎn)從概念、設計到制造聯(lián)成一體,做到直接面向市場進行生產(chǎn),可以從事大小規(guī)模并舉的多樣化的生產(chǎn);近年來,制造技術有了長足的發(fā)展和進步,也帶來了很多新問題。數(shù)控機床、自動物料系統(tǒng)、計算機控制系統(tǒng)、=機器人等在工業(yè)公司得到了廣泛的應用,越來越多的公司使用了“計算機集成制造系統(tǒng)(cims)”、“柔性制造系統(tǒng)(fms)”、“工廠自動化(fa)”、“多目標智能計算機輔助設計(m1cad)”、“模塊化制造與工廠(mxmf)、并行工程(ce)”、“智能控制系統(tǒng)(ics)”以及“智能制造(im)”、“智能制造技術(imt)”和“智能制造系統(tǒng)(ims)”等等新術語。先進的計算機技術、控制技術和制造技術向產(chǎn)品、工藝和系統(tǒng)的設計師和管理人員提出了新的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的設計和管理方法不能再有效地解決現(xiàn)代制造系統(tǒng)提出的問題了。要解決這些問題、需要用現(xiàn)代的工具和方法,例如人工智能(ai)就為解決復雜的工業(yè)問題提出了一套最適宜的工具。3.2.智能制造技術的理論基礎
智能制造技術是采用一種全新的制造概念和實現(xiàn)模式。其核心特征強調整個制造系統(tǒng)的整體“智能化”或“自組織能力”與個體的“自主性”。“智能制造國際合作研究計劃jirpims”明確提出:“智能制造系統(tǒng)是一種在整個制造過程中貫穿智能活動,并將這種智能活動與智能機器有機融合,將整個制造過程從訂貨、產(chǎn)品設計、生產(chǎn)到市場銷售等各個環(huán)節(jié)以柔性方式集成起來的能發(fā)揮最大生產(chǎn)力的先進生產(chǎn)系統(tǒng)“?；谶@個觀點,在智能制造的基礎理論研究中,提出了智能制造系統(tǒng)及其環(huán)境的一種實現(xiàn)模式,這種模式給制造過程及系統(tǒng)的描述、建模和仿真研究賦予了全新的思想和內容,涉及制造過程和系統(tǒng)的計劃、管理、組織及運行各個環(huán)節(jié),體現(xiàn)在制造系統(tǒng)中制造智能知識的獲取和運用,系統(tǒng)的智能調度等,亦即對制造系統(tǒng)內的物質流、信息流、功能決策能力和控制能力提出明確要求。作為智能制造技術基礎,各種人工智能工具,及人工智能技術研究成果在制造業(yè)中的廣泛應用,促進了智能制造技術的發(fā)展。而智能制造系統(tǒng)中,智能調度、智能信息處理與智能機器的有機融合而構成的復雜智能系統(tǒng),主要體現(xiàn)在以智能加工中心為核心的智能加工系統(tǒng)的智能單元上。作為智能單元的神經(jīng)中樞——智能數(shù)控系統(tǒng),不僅需要對系統(tǒng)內部中各種不確定的因素如噪聲測量、傳動間隙、摩擦、外界干擾、系統(tǒng)內各種模型的非線性及非預見性事件實施智能控制,而且要對制造系統(tǒng)的各種命令請求做出智能反應。這種功能已遠非傳統(tǒng)的數(shù)控系統(tǒng)體系結構所能勝任,這是一個具有挑戰(zhàn)性的新課題。對此有待研究解決的問題有很多,其中包括智能制造機理、智能制造信息、制造智能和制造中的計算幾何等?？傊?制造技術發(fā)展到今天,已經(jīng)由一種技術發(fā)展成為包括系統(tǒng)論、信息論和控制論為核心的、貫穿在整個制造過程各個環(huán)節(jié)的一門新型的工程學科,即制造科學。制造系統(tǒng)集成與調度的關鍵是信息的傳遞與交換。從信息與控制的觀點來看,智能制造系統(tǒng)是一個信息處理系統(tǒng),由輸入、處理、輸出和反饋等部分組成。輸入有物質(原料、設備、資金、人員)、能量與信息;輸出有產(chǎn)品與服務;處理包括物料的處理與信息處理;反饋有產(chǎn)品品質回饋與顧客反饋。制造過程實質上是信息資源的采集、輸入、加工處理和輸出的過程,而最終形成的產(chǎn)品可視為信息的物質表現(xiàn)形式。4．結語
制造業(yè)是國家經(jīng)濟和綜合國力的基礎,被稱為“立國之本”。而我國的制造工業(yè)與發(fā)達國家相比,差距很大,主要表現(xiàn)為自主開發(fā)能力和技術創(chuàng)新能力薄弱,核心技術、關鍵技術仍依賴進口。對此,我國已引起重視,在“九五”科技規(guī)劃和15年科技發(fā)展規(guī)劃中,將先進制造技術列為重點發(fā)展領域之一。進入21世紀,經(jīng)濟全球化的進程日益加快,制造業(yè)領域的競爭日益加劇,而競爭的核心是先進制造技術。在此環(huán)境下,我們只有抓住機遇,迎接挑戰(zhàn),利用先進制造技術改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),實現(xiàn)技術創(chuàng)新、機制創(chuàng)新、管理創(chuàng)新及人才創(chuàng)新,才能實現(xiàn)我國躋身世界制造強國的目標。
參考文獻
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