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智能制造技術基礎篇一

課程代碼：020242024

課程英文名稱：

intelligent

manufacturing

of

vehicle

課程總學時：24

講課：24

實驗：

0

上機：0

適用專業：車輛工程

大綱編寫（修訂）時間：2017.9

一、大綱使用說明

（一）課程的地位及教學目標

本課程是車輛工程專業的一門專業選修課。通過本課程的學習，使學生了解工業4.0智能制造在汽車生產中的應用，通過相關章節的學習，使學生能夠掌握汽車智能制造理論、智能制造工藝、智能制造設備、智能管理系統等方面的知識，使學生能夠學習到汽車生產制造中的前沿思想和技術，緊緊的把握汽車生產制造的發展方向。

（二）知識、能力及技能方面的基本要求

通過本課程的學習使學生掌握智能制造在汽車生產過程中的應用，包括：智能制造在機械加工、冶金及塑料成型的應用；智能制造在發動機箱體、連桿、曲軸及裝配中的應用；智能制造在底盤懸架、軸類、制動系統、車輪及裝配中的應用；智能制造在車身沖壓、裝焊、涂裝中的應用；智能制造在總裝中的應用。重點掌握制造設備、工藝及其管理系統。使學生能夠掌握工業發展的前沿知識，具備將前沿技術與汽車實際生產過程相結合能力。

（三）實施說明

1．教學方法：以講授教學為主，包括對主要原理和理論的講解，對重點和難點問題，采用實例教學、啟發式教學，增強學生對知識點的理解和記憶，并增加學生的互動環節，如分組討論并進行講解，課堂提問等形式，調動學生的積極性及課堂的參與度。

2．教學手段：結合本課程內容特點，以多媒體教學為主，通過電子講義展示智能制造相關的內容、視頻及圖片，使學生能夠直觀的學習工業4.0的智能制造，避免教材內容晦澀，不直觀的缺點，提高課堂信息量及學生學習效率。

（四）對選修課的要求

本課程的教學必須在完成先修課程之后進行。本課程主要的先修課程有：汽車構造，汽車理論，汽車制造工藝學。

（五）對習題課、實踐環節的要求

對課堂所講授的重要知識點，在課堂上安排習題或者思考題，增強學生的思考能力和解決問題能力，通過對習題或思考題的講解，增強學生對知識的理解和記憶。

（六）課程考核方式

1．考核方式：考查

2．考核目標：重點考核學生對智能制造的理解及智能制造在汽車生產中的應用。

3．成績構成：本課程的總成績主要由兩部分組成：平時成績（包括課堂表現、出勤情況等）占30%，期末成績占70%(期末成績以小論文或者課堂測試的方式進行)

按優、良、中、及格、不及格五等級給出最終成績。

（七）參考書目

《智能制造之路：數字化工廠》，陳明等編，機械工業出版社，2016

《汽車制造工藝及裝備》，丁柏群等編，中國林業出版社，2014

二、中文摘要

課程圍繞汽車智能制造的相關知識展開，涵蓋了智能制造在汽車發動機、底盤零部件、車身制造、總裝等方面的應用，通過課堂講解及演示，使學生學習智能制造在汽車未來生產中的應用，提高學生對智能制造的認識和理解。

三、課程學時分配表

序號

教學內容

學時

講課

實驗

上機

2.1

機械加工

2.2

冶金及塑料成型

3.1

箱體類零件制造

3.2

連桿、曲軸制造

3.3

發動機裝配

4.1

底盤零部件制造

4.2

底盤總成裝配

車身智能制造

5.1

車身沖壓

5.2

車身裝焊

5.3

車身涂裝

汽車智能總裝

合計

四、大綱內容

第1部分

總學時2學時

講課

2學時

實驗0學時

上機0學時

具體內容：

重

點：

難

點：

習題內容：

第2部分

總學時4學時

講課

4學時

實驗0學時

上機0學時

第2.1部分

機械加工（講課

2學時）

具體內容：

1）智能制造在鑄造、鍛造中的應用

2）智能制造在沖壓、焊接、切削中的應用

重

點：

智能鑄造系統，智能切削技術的設備及加工過程

難

點：

習題內容：

智能切削技術可以應用于汽車哪些零部件的加工？

第2.2部分

冶金及塑料成型（講課

2學時）

具體內容：

重

點：

智能化設計在鋼鐵冶煉中的應用，3d打印技術在塑料成型中的應用

難

點：

鋼鐵冶煉中管控架構及物理架構

習題內容：

智能化鋼鐵冶煉有哪些優勢?

第3部分

總學時6學時

講課

6學時

實驗0學時

上機0學時

第3.1部分

箱體類零件制造（講課

2學時）

具體內容：

1）數控技術在箱體加工中的應用

2）柔性生產線在箱體加工中的應用

重

點：

柔性生產線的組成，數控技術加工箱體的具體方式

難

點：

柔性生產線的原理

習題內容：

柔性生產線與傳統生產線的主要區別?

第3.2部分

連桿、曲軸制造（講課

2學時）

具體內容：

1）智能制造在連桿加工中的應用

2）智能制造在曲軸加工中的應用

重

點：

曲軸、連桿加工中的智能制造設備，工藝及流程

難

點：

曲軸線自動監控管理系統的基本原理

習題內容：

第3.3部分

發動機裝配（講課

2學時）

具體內容：

1）發動機裝配線智能管理

2）發動機裝配線智能設備

重

點：

發動機混流裝配線的智能管理，智能檢測裝配系統

難

點：

發動機混流裝配線管理策略

習題內容：

發動機裝配線智能設備有哪些？

第4部分

總學時4學時

講課

4學時

實驗0學時

上機0學時

第4.1部分

底盤零部件制造（講課

2學時）

具體內容：

3）智能制造在制動系統中的應用

4）智能制造在車輪、輪胎中的應用

重

點：

減振器，彈簧的智能加工，輪胎的智能加工

難

點：

制動系統的智能加工

習題內容：

懸架智能加工設備有哪些？

第4.2部分

底盤總成裝配（講課

2學時）

具體內容：

1）底盤總成裝配的自動化生產

2）底盤總成裝配的智能設備

重

點：

底盤總成裝配自動化流程，底盤總成裝配主要設備及原理

難

點：

自動化生產的基本原理

習題內容：

智能制造如何應用在底盤總成裝配過程中？

第5部分

車身智能制造

總學時6學時

講課

6學時

實驗0學時

上機0學時

第5.1部分

車身沖壓（講課

2學時）

具體內容：

1）計算機輔助沖壓技術

2）模具智能制造工藝

重

點：

計算機模擬技術，計算機虛擬技術

難

點：

模塊式沖壓技術基本原理

習題內容：

計算機控制技術是如何提高沖壓質量的？

第5.2部分

車身裝焊（講課

2學時）

具體內容：

1）焊接機器人

2)

裝焊生產線

重

點：

裝焊機器人組成及分類，裝焊機器人在裝焊線的應用

難

點：

裝焊生產線機器人布局策略

習題內容：

裝焊生產線機器人一般如何布局？

第5.3部分

車身涂裝（講課

2學時）

具體內容：

1）智能涂裝材料及工藝

2)

涂裝生產線智能控制

3）涂膠機器人

4）噴涂機器人

重

點：

水性涂裝材料，柔性運輸系統，生產線能耗控制

難

點：

涂裝生產線的實時監控

習題內容：

智能生產線如何對能耗進行控制？

第6部分

汽車智能總裝

總學時2學時

講課

2學時

實驗0學時

上機0學時

具體內容：

1）總裝自動化

2）物流系統智能控制

重

點：

總裝自動化設備及生產線布局，數字化物流配送系統及其設備

難

點：

數字化物流的信息監控原理

習題內容：

agv系統的基本構成

智能制造技術基礎篇二

1142813203 吳文樂

摘要：現代制造技術是在傳統制造技術的基礎上, 不斷吸收和發展機械、電子、能源、材料、信息及現代管理技術的成果, 將其綜合應用于產品設計、制造、檢驗、管理服務等產品生命周 期的全過程, 以實現優質、高效、低耗、靈活、清潔的生產技術模式,取得理想的技術經濟效果的制造技術的總稱傳統的自動化生產技術可以顯著提高生產效率，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的要求。隨著現代制造技術的發展，特別是自動控制技術、數控加工技術、工業機器人技術等的迅猛發展，柔性制造技術(fmi)應運而生。

關鍵詞：現代制造技術；自動控制技術；柔性制造技術

現代制造技術在系統論、方法論、信息論和協同 論等的基礎上形成制造系統工程學，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，設計不僅是指產品設計，而且包括工藝設計、生產調度設計、質量控制設計等。

2).材料成形機理的擴展。現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。現代制造技術應包括硬件和軟件兩大方面，硬／軟件工具、平臺和支撐環境有了很大的發展。

4).產品的全生命周期。制造的范疇從過去的設計、加工和裝配發展為產品的全生命周期，包括市場調研、設計、制造、銷售、維修和報廢處理等。

5).生產制造模式的發展。計算機集成制造技術 是制造技術與信息技術結合的產物，集成制造系統強 調信息集成，其后出現了柔性制造、敏捷制造、虛擬制 造、網絡制造、大規模定制、綠色制造、智能制造和協 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]。

2.柔性制造

2.1 柔性制造簡述

所謂“柔性”，是指制造系統(企業)對系統內部及外部環境的一種適應能力，也是指制造系統能夠適應產品變化的能力。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故障后，自動排除故障或將零件轉移到另一臺設備上繼續進行加工的能力；短期柔性是指系統在短時期內，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都可以稱為柔性制造系統。柔性制造技術是計算機技術在生產過程及其裝備上的應用，是將微電子技術、智能技術與傳統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的基本單元技術[5]。

(1)柔性制造系統（fms）：關于柔住制造系統的定義很多，權威性的定義有：美國國家標準局把fms定義為：“由一個傳輸系統聯系起來的一些設備，傳輸裝置把工件放征其他聯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展的一種產物，它是由l～2臺加工中心、工業機器人。數控機床及物料運送存貯設備構成，其特點是實現單機柔性化及自動化，具有適應加工多品種產品的靈活性。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，對物料搬運系統柔性的要求低于fms，但生產率更高。它是以離散型生產中的柔性制造系統和連續生過程中的分散型控制系統(d c s)為代表，其特點是實現生產線柔性化及自動化，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，用計算機系統進行聯系，采用從訂貨、設計、加工、裝配、檢驗、運送至發貨的完整f m s。它包括了cad／cam，并使計算機集成制造系統(cims)投入實際，實現生產系統 柔性化及自動化，進而實現全廠范圍的生產管理、產品加工及物料貯運進程的全盤化。fmf是自動化生產的最高水平，反映出世界上最先進的自動化應用技術。它是將制造、產品開發及經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(ims)為代表，其特點是實現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技術發展將會引入專家系統，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數據，通過計算機控制的激光掃描系統，將二維數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，僅需確定數據，數小時內便呵制出精確的原型。它有助于加快開發新產品和研制新結構的速度。

2.模糊控制技術模糊數學的實際應用是模糊控制器。最近開發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，使系統性能大為改善，其中尤其以基于人工神經網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則的專家系統。專家系統利用專家知識和推理規則進行推理，求解各類問題（如解釋、預測，診斷、查找故障、設汁、計劃、監視、修復、命 令及控制等）。由于專家系統能簡便地將各種事實及經驗證過的理論與通過經驗獲得的知識相結合，因而專家系統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）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生的，它使傳感器具有內在的“決策”功能。

4.人工神經網絡技術人工神經網絡(ann)是模擬智能生物的神經網絡對信息進行并處理的一種方法。故人工神經網絡也就是一種人工智能工具。在自動控制領域，神經網絡不久將并列到專家系統和模糊控制系統，成為現代自動化系統中的一個組成部分[9]。

3.國內現代制造技術狀況

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基礎的先進制造業的技術和產業發展的戰略研究。美國、德 國、日 本 等 國 已 經 開 發 出 了 數 控（nc）、計算機數控（cnc）、直接數控（cam）、計算機集成制造系統（cims）、制造資源規則（mrp）、柔性制造單元（tmc）、柔性制造系統（fms）、機器人、計算機輔助設計／制造（cad／cam）、精益生產（lp）、智能制造系統（ms）、并行工程（ce）和敏捷制造（am）等多項現代制造技術與制造模式。這些技術的推廣與應用，不僅使本國企業的國際競爭力得到鞏固，也使得世界先進制造業發展迅猛[10]。我國制造業市場的巨大潛力，為現代制造技術發展提供了廣闊的市場空間。但是，與制造業發達國家和地區相比，國內的現代制造技術的研發與市場拓展還不均衡。其中，國內機械基礎件制造行業中的數控化率極低，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 系統應用的普及率在國內骨干企業僅有35%，產業規模較小。另外，在相關行業中如印刷業、電力行業和醫療器械行業等，技術裝備的低數控化率也遠不能滿足市場對中高檔先進產品的需求。縱觀國際制造業的競爭與發展，面對國際、國內兩個制造業市場的日漸融合，如何立足國內制造業的市場需求，整合分散的科研與企業資源，盡快形成自己在先進制造產業競爭中的技術優勢，已經是擺在我國制造業面前的迫在眉睫的課題了[11]。

總之，重視制造業和現代制造技術已成為全球化的大趨勢。現代制造技術不是一項具體技術，而是利用系統工程技術將各種相關技術集成的一個有機整體；現代制造技術是一種動態技術，而不是一成不變的，它需要不斷吸收各種高新技術成果，并將其滲透到產品的所有領域，結合成一個有機整體，實現優質、高效、低耗、清潔和靈活的生產[12]；現代制造技術的目的是提高制造業的綜合效益，其不摒棄傳統技術，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；現代制造技術在強調環境保護的同時，還強調各專業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展應結合自身的特點，形成特色，大力發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，現代制造技術將得到更大的發展和壯大，發展和應用先進制造技術是每個國家為提高企業的國際競爭力和技術創新能力的必然選擇。

參考文獻：

智能制造技術基礎篇三

課程名稱

號

專業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展現狀與趨勢

三、人工智能技術的主要研究內容與核心技術難題

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生的技術、設備和系統的總稱。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、包含了從產品設計、加工制造、到產品銷售、用戶服務等整個產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、數據庫技術、集成框架、軟件工程人工智能、專家系統和神經網絡、決策支持系統。b.標準和框架：數據標準、產品定義標準、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、執行機構、傳感器和傳感器組合、生產作業計劃。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技術和方案方面的培訓和教育等。

先進制造技術是在傳統制造的基礎上，不斷吸收機械、電子、信息、材料、能源和現代管理技術等方面的成果，將其綜合應用于產品設計、制造、檢測、管理、銷售、使用、服務的制造全過程，以實現優質、高效、低耗、清潔、靈活生產，提高對動態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、包含了從產品設計、加工制造、到產品銷售、用戶服務等整個產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，隨著社會的發展，市場需求的個性化與多元化，人們對產品的要求也日益多元化，市場競爭日趨激烈，企業要在日趨激烈的市場競爭中生存發展，就必須采用先進的制造技術。

二、人工智能技術的國內外發展現狀與趨勢

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展，技術已最終可以創造出機器智能，“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，人工智能的發展比預想的要慢，但一直在前進，從40年前出現至今，已經出現了許多ai程序，并且它們也影響到了其它技術的發展。人工智能（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發用于模擬、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。從1956年正式提出人工智能學科算起，50多年來，取得長足的發展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學。總的說來，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十億個神經細胞組成的器官，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，無數科學家為這個目標努力著。如今人工智能已經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。”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。”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律，構造具有一定智能的人工系統，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。

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、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、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。可以說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展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模糊科學等范圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發展。

人工智能技術在國內的發展與趨勢

管理方面：工業發達國家廣泛采用計算機管理，重視組織和管理體制、生產模式的更新發展，推出了準時生產（jit）、敏捷制造（am）、精益生產（lp）、并行工程（ce）等新的管理思想和技術。我國只有少數大型企業局部采用了計算機輔助管理，多數小型企業仍處于經驗管理階段。

制造工藝方面：工業發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、掌握之中。

設計方面：工業發達國家不斷更新設計數據和準則，采用新的設計方法，廣泛采用計算機輔助設計技術（cad/cam），大型企業開始無圖紙的設計和生產。我國采用cad/cam技術的比例較低。

自動化技術方面：工業發達國家普遍采用數控機床、加工中心及柔性制造單元（fmc）、柔性制造系統（fms）、計算機集成制造系統（cims），實現了柔性自動化、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僅在少數企業使用。

產品結構方面：中國機械制造業的快速發展，主要依靠技術引進和趕超型發展戰略，加之中國勞動力豐富而資金相對短缺，致使機械制造業的科技開發明顯滯后。雖然中國機械制造業的產品數量已經位居世界前列，但主要是勞動密集型產品，具有自主知識產權的高、精、尖產品比較少。比如數控機床和精密機床的可靠性差、質量問題嚴重，軸承、液壓件、密封件等基礎件產品水平低、品種少、滿足度低、質量不穩定。

人工智能技術的發展趨勢表現在：

全球化：一方面由于國際和國內市場上的競爭越來越激烈，例如在機械制造業中，國內外已有不少企業，甚至是知名度很高的企業，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，不得不擴展新的市場；另一方面，網絡通訊技術的快速發展推動企業向著既競爭又合作的方向發展，這種發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發展的動力，全球化制造的第一個技術基礎是網絡化，網絡通訊技術使制造的全球化得以實現。網絡化：網絡通訊技術的迅速發展和普及，給企業的生產和經營活動帶來了革命性的變革。產品設計、物料選擇、零件制造、市場開拓與產品銷售都可以異地或跨越國界進行。此外，網絡通訊技術的快速發展，加速技術信息的交流、加強產品開發的合作和經營管理的學習，推動了企業向著既競爭又合作的方向發展。

品工藝的合理性，保證產品制造的成功和生產周期，發現設計、生產中不可避免的缺陷和錯誤。

自動化：自動化是一個動態概念，目前它的研究主要表現在制造系統中的集成技術和系統技術、人機一體化制造系統、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化生產模式的制造環境等方面。制造自動化技術的發展趨勢是制造全球化、制造敏捷化、制造網絡化、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、綠色管理等生產出綠色產品，產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：現代高新技術產品需要高精度制造，社會的發展對機械產品的質量提出了越來越高的要求。這決定了發展精密加工、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中的各種問題。系統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，對生產的快速重組。它要求生產模式有高度的柔性與高度敏捷性。快速化能強有力地推動著制造技術的進步與發展，它是先進制造技術發展的“動力”。

集成化：現代制造業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、知識集成和企業間的集成。

人工智能技術在國外的發展與趨勢

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、開發模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能經過信息采集、處理和反饋三個核心環節，綜合表現出智能感知、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。

輯判斷、決策，并產生相應反映。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、網絡技術等密切相關，是大數據技術發展的遠期目標，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形式，其表達能力展現了系統整體的智能水平。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，整體表現為機器人學，目前機械技術受制于材料學發展緩慢，控制技術受益于工業機器人領域的積累相對成熟。在學術界，實現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和知識工程。二是基于統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，基于智能控制系統的理論、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業的發展。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業的發展，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，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，歐洲主攻服務和醫療機器人技術，日本主攻仿人和娛樂機器人。

現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。伴隨著寬帶網絡設施的普及，云計算、大數據等技術的不斷發展，未來機器人技術成本的進一步降低和機器人量產化目標實現，機器人通過網絡獲得數據或者進行處理將成為可能。目前國外相關研究的方向包括：建立開放系統機器人架構（包括通用的硬件與軟件平臺）、網絡互聯機器人系統平臺、機器人網絡平臺的算法和圖像處理系統開發、云機器人相關網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展，將使電腦可以模仿人類大腦的運算并能夠實現學習和記憶，同時可以觸類旁通并實現對知識的創造，這種具有創新能力的設計將會讓電腦擁有自我學習和創造的能力，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計劃，每項計劃將在未來10年內分別獲得10億歐元的經費。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 多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。

既然“人工智能”的發展如此吸引人，那就一定具有相當多的發展方向啦，那么未來它的發展趨勢會是如何呢？我們不妨可以設想一下： 在計算機網絡如此發達的社會中，我們可以利用人工智能來實現語言技術與人類生活的聯系，雖然目前關于語言的研究尚未突破語義障礙，現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對任意輸入均可產生高質量譯文的機器翻譯系統或非常理想的篇章理解系統，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展。隨著語言技術產品市場的不斷壯大，語言技術也會得到更快的發展。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：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的研究，其中最關鍵的是如何理解與建立這樣的系統。建立這樣的系統需要發展一些新的理論與技術。首先必須發展能理解與處理上下文的技術，使所建立的系統能在不同的上下文情境下合理地處理各類問題；其次應發展多路學習機制，使系統能從復雜的變化的環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)；另外還應探討系統的可自動進化機制，使系統能從簡單的被動式的系統逐步進化為復雜的具有自適應能力的系統。基于人工智能的發展趨勢，還可以在機器學習的研究方面取得長足的發展。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展空間！雖然現在已經實現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，雖然已經實現了遠程操控技術，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，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，將會對信息時代產生重大影響，對人類文明產生重大影響。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,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”(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驗,可以求解專業性問題的、具有人工智能的計算機應用系統。如:醫療診斷專家系統,故障診斷專家系統等。

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。現在的計算機,雖然經歷了從電子管、晶體管、集成電路、超大規模集成電路等幾代的發展,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,人們要根據工作任務的需求,以適當的計算機語言,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、人工思維模型、知識系統(包括專家系統、知識庫系統和智能決策系統)、知識發現與數據挖掘(從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲的數據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律)、人工生命(通過構造簡單的人工生命系統并觀察其行為,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、知識發現與知識獲取、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人工智能技術的機器就是計算機,人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。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,人工智能將為發展國民經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，即使現有的計算機更聰明更有用。正是根據這一近期研究目標，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、神經網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 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，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，能在某些方面表現出”智能”就算相當成功了。

一、識別過程，外界輸入的信息向概念邏輯信息轉譯，將動態靜態圖像、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。

人工智能是一門包括計算機科學、控制學、信系論、語言論、神經生理學、心理學、數學、哲學等多種學科相互滲透發展起來的學科,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機器智能，即先部分地或某種程度地實現機器的智能，從而使現有的計算機更靈活、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同系統、廣義知識表達、綜合知識庫、并行推理、多種專家系統開發工具、大型分布式人工智能開發環境和分布式環境下的多智能體協同系統等方向發展。盡管如此，從目前來看，人工智能仍處于學科發展的早期階段，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，隨著社會的發展，市場需求的個性化與多元化，人們對產品的要求也日益多元化，市場競爭日趨激烈，企業要在日趨激烈的市場競爭中生存發展，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、系統化、集成化、網絡化、虛擬化、自動化、綠色化、精密化、智能化、快速化的趨勢發展。

人工智能對自然科學的影響。在需要使用數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。

人工智能對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。ai也促進了計算機工業網絡工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。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。現有的游戲將逐步發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深入到各大游戲制造商的開發中。

伴隨著人工智能和智能機器人的發展，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，將會對信息時代產生重大影響，對人類文明產生重大影響。科學發展到今天，一方面是高度分化，學科在不斷細分，新學科、新領域不斷產生;另一方面是學科的高度融合，更多地呈現交叉和綜合的趨勢，新興學科和交叉學科不斷涌現。大學科交叉的這種普遍趨勢，在人工智能學科方面表現尤其突出。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同，在交叉學科研究中實現創新。

人工智能原理及其應用北京：電子工業出版社，2010

智能制造技術基礎篇四

《汽車智能制造技術》課程教學大綱 課程代碼：020242024 課程英文名稱：
intelligent manufacturing of vehicle 課程總學時：24 講課：24 實驗：
0 上機：0 適用專業：車輛工程 大綱編寫（修訂）時間：2017.9 一、大綱使用說明 （一）課程的地位及教學目標 本課程是車輛工程專業的一門專業選修課。通過本課程的學習，使學生了解工業4.0智能制造在汽車生產中的應用，通過相關章節的學習，使學生能夠掌握汽車智能制造理論、智能制造工藝、智能制造設備、智能管理系統等方面的知識，使學生能夠學習到汽車生產制造中的前沿思想和技術，緊緊的把握汽車生產制造的發展方向。

（二）知識、能力及技能方面的基本要求 通過本課程的學習使學生掌握智能制造在汽車生產過程中的應用，包括：智能制造在機械加工、冶金及塑料成型的應用；
智能制造在發動機箱體、連桿、曲軸及裝配中的應用；
智能制造在底盤懸架、軸類、制動系統、車輪及裝配中的應用；
智能制造在車身沖壓、裝焊、涂裝中的應用；
智能制造在總裝中的應用。重點掌握制造設備、工藝及其管理系統。使學生能夠掌握工業發展的前沿知識，具備將前沿技術與汽車實際生產過程相結合能力。

（三）實施說明 1．教學方法：以講授教學為主，包括對主要原理和理論的講解，對重點和難點問題，采用實例教學、啟發式教學，增強學生對知識點的理解和記憶，并增加學生的互動環節，如分組討論并進行講解，課堂提問等形式，調動學生的積極性及課堂的參與度。

2．教學手段：結合本課程內容特點，以多媒體教學為主，通過電子講義展示智能制造相關的內容、視頻及圖片，使學生能夠直觀的學習工業4.0的智能制造，避免教材內容晦澀，不直觀的缺點，提高課堂信息量及學生學習效率。

（四）對選修課的要求 本課程的教學必須在完成先修課程之后進行。本課程主要的先修課程有：汽車構造，汽車理論，汽車制造工藝學。

（五）對習題課、實踐環節的要求 對課堂所講授的重要知識點，在課堂上安排習題或者思考題，增強學生的思考能力和解決問題能力，通過對習題或思考題的講解，增強學生對知識的理解和記憶。

（六）課程考核方式 1．考核方式：考查 2．考核目標：重點考核學生對智能制造的理解及智能制造在汽車生產中的應用。

3．成績構成：本課程的總成績主要由兩部分組成：平時成績（包括課堂表現、出勤情況等）占30%，期末成績占70%(期末成績以小論文或者課堂測試的方式進行) 按優、良、中、及格、不及格五等級給出最終成績。

（七）參考書目 《智能制造》，國家制造強國建設戰略咨詢委員會編，電子工業出版社出版， 2016 《智能制造之路：數字化工廠》，陳明等編，機械工業出版社，2016 《智能制造：關鍵技術與企業應用》，譚建榮等編，機械工業出版社，2017 《汽車制造工藝及裝備》，丁柏群等編，中國林業出版社，2014 二、中文摘要 課程圍繞汽車智能制造的相關知識展開，涵蓋了智能制造在汽車發動機、底盤零部件、車身制造、總裝等方面的應用，通過課堂講解及演示，使學生學習智能制造在汽車未來生產中的應用，提高學生對智能制造的認識和理解。

智能制造技術基礎篇五

——人工神經網絡

摘要：人工神經網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。本文對人工神經網絡做了簡要的概述，重點講述了兩種應用最廣泛的神經網絡模型：bp神經網絡和hopfield神經網絡。對bp神經網絡作了詳細的介紹，重點在于三層bp網絡的學習。hopfield神經網絡應用非常廣泛，本文用hopfield 神經網絡進行英文字母識別。

1引言

運用人工神經網絡建模，可以進行預測事物的發展，節省了實際要求證結果所需的研究時間。

2我國人工神經網絡現狀

隨著人工神經網絡的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網絡及其應用討論會和第一屆全國型號處理——神經網絡學術會議；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）聯合在北京召開“中國神經網絡首屆學術會議”，這次大會以“八學會聯盟，探只能奧秘為主題，收到了300多篇學術論文”，開創了中國人工神經網絡及神經計算機方面科學研究的新紀元，經過十幾年的發展，中國學術界和工程界在人工神經網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網絡學會，此后每年召開兩次國際聯合神經網絡大會（ucnn），不久，改學會創辦了刊物journal neural networks，另有十幾種國際著名的神經網絡學術刊物相繼問世。至此，神經網絡理論研究在國際學術領域獲得了其應有的地位。

[1]。正是由于人工神經網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。因此，許多國家的政府和企業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網絡的廣泛問題立項研究。從人工神經網絡的模擬程序和專用芯片的不斷推出、論文的大量發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形成。

3人工神經網絡現狀的分析

人工神經網絡是一個新興學科，因此還存在許多問題。其主要表現有：

(2)還沒有完整成熟的理論體系；

(3)還帶有濃厚的策略和經驗色彩；

(4)與傳統技術的接口不成熟。

上述問題的存在，制約了人工神經網絡研究的發展。

我相信只要能客服這些局限性，人工神經網絡的發展將不可限量。

4結論

在理論上．rbf網絡和bp網絡一樣能以任意精度逼近任何非線性函數。但由于它們使用的激勵函數不同，其逼近性能也不相同。poggio和girosi已經證明，rbf網絡是連續函數的最佳逼近，而bp網絡不是。bp網絡使用的sigmoid函數具有全局特性，它在輸入值的很大范圍內每個節點都對輸出值產生影響，并且激勵函數在輸入值的很大范圍內相互重疊，因而相互影響，因此bp網絡訓練過程很長。此外，由于bp算法的固有特性，bp網絡容易陷入局部極小的問題不可能從根本上避免，并且bp網絡隱層節點數目的確定依賴于經驗和試湊，很難得到最優網絡。采用局部激勵函數的rbf網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，只有很少幾個節點具有非零激勵值，因此只需很少部分節點及權值改變。學習速度可以比通常的bp算法提高上千倍,容易適應新數據，其隱層節點的數目也在訓練過程中確定，并且其收斂性也較bp網絡易于保證，因此可以得到最優解[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網絡的建網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網絡所需的神經元個數比rbf網絡要少。

（3）bp網絡的輸出和初始的權值有關，而rbf網絡的輸出與初始的權值無關。

（4）rbp網絡隱含層的層數和單元數的選擇要憑借經驗反復驗證，因此網絡的冗余性比較大。rbf隱層節點的數目也在訓練過程中確定。但是要確定徑向基函數的分布密度。

人工神經網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。可以通過神經網絡對事物進行預測從而用簡單的方法完成復雜的問題。

參考文獻：

[2] 邊肇祺，張學工.模式識別.清華大學出版社，2006.1

[4]朱大奇.人工神經網絡研究現狀及其展望.江南大學學報，2004

[7]馬銳.人工神經網絡原理.北京機械工業出版社，2010

智能制造技術基礎篇六

裝備制造作為制造業的核心，作為實體經濟的主要組成部分，在國際競爭中起到至關重要的作用，可以說為當今國力之根本。從“互聯網+”到“物聯網+”，高端裝備制造的智能化轉身，是當下國家大力推進實體經濟、“中國制造2025”戰略和“一帶一路”等倡議，深度融入世界經濟的關鍵。

泰富海洋工程裝備(天津)有限公司(以下簡稱“泰富海工”)是泰富重裝集團旗下全資子公司，其正在投資建設的“泰富港機及海工高端裝備制造基地”項目占地2200畝，制造基地所追求的智能化、數字化、物聯網化，以及全新的商業新模式。此基地位于中國高端裝備較為集中的天津濱海新區臨港經濟區，基地建成后，泰富海工將成為我國該行業內智能制造示范基地和“中國制造2025”示范工廠、中國乃至世界高端裝備制造的標桿和先進制造的引領者。

目前，裝備制造行業的“智能制造”需重點關注兩個方面：裝備制造各環節的“智能化”和“物聯化”。裝備智能與物聯的融合，將成為未來智能制造的主流發展趨勢，不僅將帶來生產力的解放，更能釋放出新的經濟能量，對產業鏈的上下游乃至不同行業帶來深度影響。泰富在夯實現有企業技術基礎的同時，也在智能制造的道路上開展了自己的探索。

變定制制造為流程智造

泰富港機及海工高端裝備制造基地陸域面積約145萬平方米，按照功能布局，該基地分為七大板塊，包括科研數據中心、聯合廠房、移動廠房及調試坪、高端裝備展示、超大件裝配及模塊組裝、保稅倉庫、碼頭作業區。廠房建筑集成將運用綠色建筑、水源熱泵空調、光伏發電等綠色環保節能技術，按照綠色建筑三星標準建設。

在基地的設計上突出智能、數據驅動與物聯化，結合綠色、新能源等新技術應用。其中最具代表性的是科研數據中心，其內部中央控制中心是整個基地的智慧中心，可對基地所有產品的生產過程，包括從產品下料到零部件加工、焊接、涂裝、檢測、裝配、調試、展示、體驗、發運等進行實時監控和遠程操作。

值得一提的是，該基地還將重點建設涵蓋柔性制造及柔性生產線、智能化實時測控、智能化物流和零庫存控制、信息化生產管理、大型機器人焊接單元的智能制造系統，以及輻射數字化研發創新平臺、erp系統平臺、集團財務管控平臺、客戶服務平臺及客戶關系管理平臺、企業管理門戶的智能信息管理體系，創新性地變“制造”為“智造”， 并且從“生產型制造”向“服務型制造”轉變，最大限度地滿足國內外客戶個性化定制需求，生產出一體化緊湊型高效裝卸船設備、適應海上作業的高度穩定性系統、基于機器視覺的智能化卸船系統等一系列先進產品。

“物聯協同”實現平臺運維

現下，基于物聯網的智慧城市建設已日漸成熟，滴滴打車、ofo等共享經濟概念的出現為人們的生活帶來了無限便利。在裝備行業領域內，通過物聯網手段實現機器、人、原材料以及產品的聯通正逐漸成為主流。泰富結合自身特點，通過在工廠內各實體和產品之間建立物聯網通信系統，將實現企業和產品的平臺化運維。基于泰富現有戰略布局，目前除湖南湘潭制造基地外，泰富在天津臨港、安徽蚌埠、湖北沙洋等地都建設有產業化制造基地，各制造基地在智能化主旋律的基礎上，通過物聯網協同系統的建設，將充分實現各基地內部和基地之間協同制造，極大提高生產效率。

同時，以港口機械、海洋工程裝備、散料輸送等大型成套系統設備為主的產品體系，其精細化、智能化程度高的特點為泰富實現產品物聯帶來了極大的便利。產品物聯和制造協同的有機結合，將有效助推泰富平臺化運維模式的實現，對企業建設具有實時感知、業務預測、信息反饋和智慧決策智能管理系統至關重要。

“智能服務”助推商業創新

裝備制造行業特別是大型裝備制造行業普遍面臨著設計、制造、施工、服務相互分割及集成性差的現象，資金運轉很難靈活開展。泰富集團創新發展模式，實現了由制造型企業向制造綜合服務型企業的轉型，從單一產品制造商到系統配套服務提供商的模式轉變。這為泰富的快速發展帶來了強大動力，同時也槭諧∠钅康目展帶來了復合挑戰。

伴隨著物聯網的普及，智能設計、智能制造、智能產品的出現，原有行業內產業鏈上下游單一的業務模式將發生變革。以港機大型成套系統產品為例，其智能化和物聯化的轉型將使其運維方式更加多樣，效能共享和效益分割將成為可能。通過與金融手段的結合，融資租賃這一裝備行業現有主流金融模式將得以動搖和創新。

同時，伴隨著以智能制造為核心的先進制造模式的普及，人在制造過程中的作用將逐漸往產業鏈兩端延伸，泰富集團的工作重心也將向服務化轉移。相信在不久的將來，在泰富集團內部，由服務帶來的數據等無形資產價值將會比生產設備來的更為重要。

主動適應海工裝備發展

作為高端裝備制造業發展的重要方向，近年來，海洋工程裝備制造業發展迅猛，已經成為我國重點發展的戰略性新興產業，也是發展海洋經濟的先導性產業，《中國制造2025》將海工裝備及高技術船舶列為十大重點領域之一。憑借良好的基礎設施和成本優勢，中國已經具備承接國際海工產業轉移的條件。2012年《海洋工程裝備制造業中長期發展規劃》就提出，未來10年，我國海洋工程裝備制造業的發展目標是：在產業規模、自主創新能力和綜合競爭力上大幅提升，形成較為完備的產業體系，產業集群形成規模，國際競爭力顯著提高，推動我國成為世界主要的海洋工程裝備制造大國和強國。

面對機遇與挑戰，泰富集團順勢而起，先后承擔了國家發改委、工信部產業振興和技術改造項目、國家科技部火炬計劃項目、2015年湖南省科技重大專項在內的國家、省市等多個重大專項，被工信部授予“全國工業企業質量標桿”稱號。

2014年，泰富成功晉級“中國民營企業500強”，并躋身“湖南民營企業百強”第14位。

“全球布局”實現國際化轉型

近兩年，泰富一直在抓緊布局“一帶一路”，2016年11月，.簽訂了馬來西亞巴生港項目戰略合作協議。2014年，通過當地合作伙伴幫助，泰富第一個國際化戰略項目落地巴西。結合“一帶一路”倡議，在“走出去”的路上劈波斬浪，國際訂單紛至沓來。縱觀全球，泰富先后與上海鼎信科技有限公司簽訂采購合同，為其印度尼西亞項目提供斗輪堆取料機;與巴西synergy集團累計簽訂2.3億美元合同;與塞拉利昂簽訂7.08億美元的弗里敦伊麗莎白二世港口改建工程合作協議;與印度簽訂haldia港口基礎設施建設項目;與印尼簽訂東南蘇拉威西散雜貨泊位港口工程epc總承包項目。

此外，依托“互聯網+”， 泰富正在努力圍繞高端裝備交易，建設具有行業前瞻性的“中國國際高端裝備交易服務創新中心”項目。通過對產業鏈上下游各環節的線上整合，圍繞高端裝備推出一攬子解決方案，助推企業轉型。循著“中國制造2025”的路線，泰富不斷地在渤海之濱開疆拓土，快速發展。