機械工程智能化的現(xiàn)狀及發(fā)展方向研究

機械工程智能化的現(xiàn)狀及發(fā)展方向研究機械工程是以機械裝置和設備制造、設計及應用為主要研究對象，包括運動學、材料力學、傳動理論、制造工藝、熱力學、流體力學、機器人技術(shù)、控制技術(shù)等領(lǐng)域。隨著信息化和智能化的快速發(fā)展，機械工程也在不斷進行智能化的探索和研究，使得機械工程的智能化成為了一個重要的發(fā)展方向。

一、機械工程智能化現(xiàn)狀

1.智能制造

智能制造是指通過物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)手段，使得機械制造的各個環(huán)節(jié)實現(xiàn)信息化、智能化、柔性化，進一步提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

通過智能制造的技術(shù)手段，可以實現(xiàn)數(shù)字化制造，減少了制造過程中的切削試驗、試驗樣件等，大大降低了生產(chǎn)成本和時間開銷；實現(xiàn)了柔性制造，可以滿足不同客戶批量生產(chǎn)的需求；實現(xiàn)了精益制造，可以從生產(chǎn)的視角對整個制造流程進行優(yōu)化，最大化地降低制造成本，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

2.智能設計

智能設計是指通過人工智能和機器學習技術(shù)，對機械設計進行優(yōu)化和改進。通過對已有設計案例的數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，預測未來可能的設計趨勢，發(fā)掘優(yōu)秀設計方案。

智能設計具有以下特點：

（1）數(shù)據(jù)驅(qū)動：大量的數(shù)據(jù)可以讓智能設計系統(tǒng)更加準確地分析問題、預測答案；

（2）自學習：智能設計系統(tǒng)可以自動學習，根據(jù)不斷的反饋進行優(yōu)化，從而更加符合用戶的需求；

（3）快速迭代：智能設計可以通過快速迭代，不斷優(yōu)化設計，使得產(chǎn)品的性能和質(zhì)量得到很大的提升。

3.智能控制

智能控制是指通過傳感器、數(shù)據(jù)分析、機器學習等技術(shù)手段，對機械控制進行優(yōu)化和改進。通過對物理系統(tǒng)進行最優(yōu)控制，實現(xiàn)對機械的自動化控制，大大提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

機械工程智能化現(xiàn)狀可概括為以下幾點。

（1）智能制造：利用物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)實現(xiàn)制造環(huán)節(jié)的信息化、智能化、柔性化。

（2）智能設計：通過人工智能和機器學習技術(shù)，對機械設計進行優(yōu)化和改進，使得產(chǎn)品的性能和質(zhì)量得到提升。

（3）智能控制：通過傳感器、數(shù)據(jù)分析、機器學習等技術(shù)手段，對機械控制進行優(yōu)化和改進，實現(xiàn)對機械的自動化控制。

二、機械工程智能化發(fā)展方向

1.強化智能制造

未來機械工程智能化的發(fā)展方向之一是強化智能制造。這需要企業(yè)在產(chǎn)品整個生命周期內(nèi)全面推進信息化和智能化改造，實現(xiàn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

智能制造需要實現(xiàn)基礎設施、數(shù)據(jù)采集和計算設施、生產(chǎn)制造設施的數(shù)字化改造，通過數(shù)據(jù)采集、云計算、大數(shù)據(jù)、智能化控制等手段，提高產(chǎn)品制造過程的可視化程度和實時性，實現(xiàn)智能制造。

2.加強智能設計

機械工程智能化的另一個重要發(fā)展方向是加強智能設計。未來，機械工程設計應該注重提高多學科融合的能力，實現(xiàn)“設計-仿真-制造-測試-優(yōu)化”的一體化嵌套，提高設計效率和質(zhì)量。

3.推動智能控制

未來，機械工程智能化的第三個發(fā)展方向是推動智能控制。根據(jù)機械產(chǎn)品復雜程度的不同，智能控制將具有不同形式。在相對較簡單的機械控制領(lǐng)域，可以采用基于規(guī)則、知識驅(qū)動的控制方法，實現(xiàn)傳統(tǒng)控制的智能化。在復雜的機械控制領(lǐng)域，應采用基于數(shù)據(jù)、模型驅(qū)動的控制方法，利用各種信息和知識，進行動態(tài)優(yōu)化和自適應控制。

4.推進機器人技術(shù)智能化

機器人技術(shù)是機械工程領(lǐng)域最為重要的智能化技術(shù)之一。未來，機器人技術(shù)應該在智能化方面有更廣泛的應用。機械工程可以通過深度學習技術(shù)，實現(xiàn)機器人的無人值守、自主學習和自主決策，提高機器人處理復雜任務的能力，提高機械加工效率，提高機器人的應用水平。