机械工程与人工智能的关系

机械工程与人工智能的关系

吕家伟

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纳百川(滁州)新能源科技有限公司

摘要：人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它集中在研究开发能使计算机模仿人类智能的技术和方法。人工智能主要包括三个方面：机器学习、深度学习和自然语言处理。 机器学习是研究如何使计算机从数据中学习，它是一种人工智能的方法。深度学习是机器学习的一种，它通过提取数据中的模式来识别新的模式，这些模式可以用来预测未来的结果。自然语言处理（NLP）是指对文本进行分析以获取知识和信息的过程，它是人工智能领域中一个非常活跃的研究方向。 人工智能属于机械工程领域，也属于人工智能研究范畴，机械工程与人工智能有密切关系，而人工智能又与机械工程息息相关。

关键词：机械工程；人工智能；关系

引言

随着时代的发展，人工智能技术已经渗透到各个领域，给各行各业带来了深远的影响。人工智能的出现使得我们对世界的认识发生了改变，它正在潜移默化地改变着人们的生活方式、工作方式以及思维方式。人工智能技术在机械工程领域中的应用，一方面，它可以为机械工程提供更多更好的智能化手段，使机械产品更加智能；另一方面，它也为机械工程技术人员提供了一种全新的思维方式和工作方法，使他们能够更加快速高效地完成机械产品的设计和制造。虽然目前人工智能技术还存在一定的缺陷，但是它为我们解决机械工程问题带来了新思路、新方法，必将进一步推动机械工程技术的发展和进步。因此，研究人工智能技术对于机械工程领域来说具有重要意义。

一、机械工程

机械工程是研究机械产品的结构、功能、设计、制造、实验等基本问题的学科。它是现代科学技术的重要组成部分，并渗透到各个技术领域，与其他学科相互渗透，在国民经济建设和社会发展中发挥着重要的作用。它主要研究如何制造机器和设备，如何运用系统理论与方法解决各种工程问题。

机械工程学科主要研究机械产品从设计制造到使用维护全过程中有关机械设计、制造、使用和维修方面的基本问题，包括现代机械产品设计方法，现代机械加工技术，现代机械制造工艺，现代制造装备技术以及现代控制理论等内容。随着世界工业的发展，对机械工程学科提出了许多新的要求，并不断地引起机械工程学科的变革和发展。

二、智能机器人

智能机器人是指具有感知、推理、学习、决策等能力的计算机或机器装置，它能自动地感知环境，理解任务，规划行动，并能学习和适应新的环境，具有多方面的智能特征。

智能机器人的研究始于20世纪60年代。当时人工智能（AI）研究迅速发展，人工智能成为热门话题。在这样的背景下，机器人被称为“机器”是不合适的。随着计算机技术、通信技术和控制技术等的快速发展，特别是微电子技术和纳米技术的发展，机器人获得了巨大进步。这些技术使得机器人有可能代替人类工作。

智能机器人是人工智能一个重要分支，它已被应用于工业生产、医疗保健、农业、家庭服务、国防等领域，并在许多领域具有广阔的应用前景。

三、智能检测

智能检测是指通过传感器采集物理量，并与标准图象、设计参数相比较，从而发现设备故障或不正常的现象。智能检测主要包括状态监测、故障诊断和智能维护。状态监测是对设备的实时状态进行监测，它是智能检测中最重要的组成部分，能够及时发现设备发生的故障，并对故障进行诊断，从而及时采取措施减少故障造成的损失。故障诊断是对设备出现的故障进行分析，并根据分析结果找出产生故障的原因并加以排除。智能维护是指通过对设备进行自动化操作以达到节约维护成本、减少维护时间、提高效率的目的。智能维护能够实现远程监测、自主决策和自动控制。

四、智能控制

智能控制（Intelligent Control），是指通过采用一些智能方法来实现对被控对象的控制，从而达到对系统的良好控制。智能控制是一种人工智能的研究方向，它与传统的控制理论有很大差异。传统的控制理论强调确定性和稳定性，而智能控制强调适应性、动态性和灵活性。

智能控制是传统控制器和现代控制器的结合，它同时具有二者的优点，从而使系统具有更好的性能。智能控制器以神经网络为基础，通过大量学习数据来实现对系统参数的自适应调整，从而使系统具有更好的性能。例如：在汽车中使用神经网络控制器，可以自动调节汽车行驶速度；在机器视觉中使用神经网络控制器，可以自动识别图像中的目标；在智能机器人中使用神经网络控制器。

五、虚拟制造

虚拟制造是指在计算机上建立制造系统的三维模型，并根据该模型进行系统性能分析、优化设计与加工过程的仿真，在此基础上对产品性能、质量及成本进行评价，以决定是否制造出满足客户要求的产品。

虚拟制造技术广泛应用于产品设计、质量控制、设备运行性能评价、企业管理等方面，如通过虚拟环境对产品进行仿真分析，以验证产品设计方案的合理性、性能的稳定性和成本的经济性；对生产过程进行仿真，以了解整个生产过程的动态性能和环境对产品的影响；对企业生产设备运行进行仿真，以了解设备的工作状态及可能产生的故障情况，并分析可能产生故障的原因；对企业管理系统进行仿真，以了解企业管理的整个过程。

六、机器视觉

机器视觉（Machine Vision）是一种利用数字图像处理技术、计算机技术及自动化控制技术，自动完成对被测量的识别、测量和控制的系统。机器视觉技术是人工智能在机器领域应用的一个重要分支，它是用计算机对图像信息进行处理，从中提取出有用的信息并加以理解和处理。

机器视觉技术的演进经历了三个关键阶段，每个阶段都代表着对图像处理和分析方法不断深入理解与创新的新阶段。

第一代机器视觉是基于几何学的方法，早期侧重于对图像中几何特征的提取与分析。这包括边缘检测、直线检测等基本几何信息的处理。然而，这种方法受限于图像质量、光照条件和物体形状的复杂变化，导致应用范围受到限制。

第二代机器视觉基于模式识别，引入了统计学和机器学习的方法。这一时期，研究者关注如何通过训练模型来自动识别和分类图像中的对象。特征提取、特征选择和分类器设计成为重要任务。这种方法在一定程度上克服了基于几何学的方法的局限，但仍然面临图像变化和复杂背景的挑战。

第三代机器视觉基于人工智能方法，特别是深度学习的兴起。深度学习通过构建多层神经网络，实现对大规模数据的高效学习和特征自动提取。这种方法允许系统直接从原始数据中学习特征，自动分层抽象图像特征，具有更强大的泛化能力。卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在图像识别、物体检测、语义分割等任务上取得了惊人的性能，推动了机器视觉技术的飞速发展。

结语

人工智能是机械工程的一个新方向，它是对传统的机械工程进行技术革命的一个方向，它也是一种非常具有潜力的技术，它可以为机械工程行业提供新的动力。人工智能技术可以使机械工程更加智能化，更加自动化，减少生产成本，提高生产效率。所以人工智能技术已经成为了机械工程领域新的发展方向。我们可以预见到，在未来的几年里，人工智能技术将会得到快速发展，而机械工程领域也将会受到广泛的重视。

参考文献

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[2]吕文艳.关于机械电子工程与人工智能关系的探讨[J].中小企业管理与科技(下旬刊),2021(02):118-119.

[3]刘凡.浅析机械电子工程与人工智能的关系[J].中国新通信,2020,22(19):66-67.