先进制造论文 [五篇范文]

第一篇：先进制造论文

标题：先进制造技术 题目：激光技术的应用学院：机械电气工程专业：学号：姓名：马向营

09 机制 2009092503

摘要：激光是新一代光源目前在许多领域得到了广泛应用，伴随着科技的高速发展，激光技术已经融入到了我们的生活中，并为大家逐渐了解熟悉。日常生活用品中，几乎所有的产品外包装上都要标有生产日期，这些都可以是激光打标的应用对象。伴随着激光技术的发展，它在工业、农业、医学、农艺等各方面应用广泛。为我们的生活带来便利。

关键字：激光 应用 发展趋势 特性

我们利用激光器发出的激光进行的一切有益的活动。应用激光，归根结底，是利用它的相干性、准直性和单色性好的特点。但是，不同激光器发出的激光，其波长、功率、能量密度和发散度不同，因而按其性质有不同的应用。一套完整的激光应用设备，应包括激光主机、激光传输系统和外围设备。激光主机，根据不同需要，可以由激光器、计算机控制系统、电源系统和冷却系统等不同部分组成。激光传输系统，可以由光导纤维或导光臂以及激光探头组成。外围设备，则有数控机床、跟踪瞄准系统、防护装置以及其它一些相关设备。

激光的应用，按照激光探头是否与激光作用的物质接触，分为接触式和非接触式两种工作模式。激光应用的领域，主要有工业、医疗、商业、科研、信息和军事六个领域。工业应用中，材料加工和测量控制；医疗应用，有治疗和诊断；商业应用，有印刷、制版、条码判读、激光唱盘、视盘读写、激光全息和娱乐等；科研应用，有光谱学应用和基础应用，信息应用，有计算机光盘读写和光纤通信等；军事应用有遥感、模拟、制导、测距、瞄准、激光致盲和激光武器等。随着激光技术的发展，自由电子激光器化学激光器和X射线激光器异军突起，越来越显示出它们的应用潜力。自由电子激光的波长连续可调，在医疗、生物和材料学等领域大有应用前景；化学激光由于可实现大功率输出，在工业和军事领域有很大的应用价值；X射线激光，因波长短，可用于细胞照相和等离子体诊断等方面。

下面主要讲一下激光技术在机械工程方面的应用。激光焊点表面存在金属堆积，焊点中心则呈现不同程度的下塌，这主要是由于金属来不及回填产生的当激光功率达到一定值时，熔池中的液态金属急剧蒸发形成匙孔，并产生一个反冲力，把液态金属推向熔池的边缘，堆积在焊点周围。当激光停止作用时，金属不再蒸发，反冲力消失，堆积的金属重力的作用下重填匙孔，同时液态金属冷却凝固。如果金属没有完全回填匙孔的情况下凝固，就会在焊点表面形成下塌。

相对于连续焊来说，由于激光点焊加热时间短，金属冷却凝固速度很快，所以下塌现象更明显。另外，点焊过程中还存在着金属损失，这种损失一方面是由于激光点焊时金属急剧蒸发，另一方面是金属蒸发时产生的反冲压力造成金属飞溅。未熔透情况下焊点表面均无下塌现象，且功率变化对熔深的影响较大。焊点完全熔透，此时表面出现明显下塌，甚至在焊点的表面中心形成凹坑，激光功率越大，凹坑现象越明显。气孔现象要比熔透情况下明显。气孔位置一般出现在熔合面附近，这可能是由于激光功率较小时熔池的搅动不够剧烈，熔池中的气泡无法很快的上浮，从而形成气孔。激光焊接技术具有溶池净化效应，能纯净焊缝金属，适用于相同和不同金属材料间的焊接。激光焊接能量密度高，对高熔点、高反射率、高导热率和物理特性相差很大的金属焊接特别有利。激光焊接，用比切割金属时功率较小的激光束，使材料熔化而不使其气化，在冷却后成为一块连续的固体结构。激光在工业领域中的应用是有局限和缺点的，比如用激光来切割食物和胶合板就不成功，食物被切开的同时也被灼烧了，而切割胶合板在经济上还远不合算。

激光珩磨是采用高能脉冲激光束在零件表面刻蚀出宽度为10 ～ 50微米、深度为5～100 微米的微细小槽，以改善材料表面润滑特性的技术。激光刻蚀可以精确控制刻槽的深度和样式。在缸套内壁激光刻蚀微细槽，所刻蚀的细槽在摩擦副运动过程中起到储油和收集磨屑的作用，降低了的摩擦系数，从而大幅度提高摩擦副的使用寿命。激光刻蚀可用于高压环境下工作的各类重载零件，如高速、高压空气压缩机缸体内壁等。激光打孔技术具有精度高、通用性强、效率高、成本低和综合技术经济效益显著等优点，已成为现代制造领域的关键技术之一。在激光出现之前，只能用硬度较大的物质在硬度较小的物质上打孔。这样要在硬度最大的金刚石上打孔，就成了极其困难的事。激光出现后，这一类的操作既快又安全。但是，激光钻出的孔是圆锥形的，而不是机械钻孔的圆柱形，这在有些地方是很不方便的。

激光打标技术是激光加工最大的应用领域之一。激光打标是利用高能量密度的激光对工件进行局部照射，使表层材料汽化或发生颜色变化的化学反应，从而留下永久性标记的一种打标方法。激光打标可以打出各种文字、符号和图案等，字符大小可以从毫米到微米量级，这对产品的防伪有特殊的意义。准分子激光打标是近年来发展起来的一项新技术，特别适用于金属打标，可实现亚微米打标，已广泛用于微电子工业和生物工程。

激光精细刻蚀的基本原理是将高光束质量的小功率激光束聚焦成极小光斑，在焦点处形成很高的功率密度，使材料在瞬间汽化蒸发，形成孔、逢、槽。其加工工艺包括激光微纳切割、划片、刻蚀、钻孔等。

激光精细刻蚀的特点是利用激光具有的无接触加工、柔性化程度高、加工速度快、无噪声、热影响区小、可聚焦到激光波长级的极小光斑等优越的加工性能，获得良好的钻孔、划片、刻蚀和切割尺寸精度和加工质量，尤其是与某些材料相互作用是属于“光化学作用”的“冷加工”，可获得无碳化效果，在电子半导体材料加工中应用十分广泛。激光相变硬化是激光热处理中研究最早、最多、进展最快、应用最广的一种新工艺,适用于大多数材料和不同形状零件的不同部位,可提高零件的耐磨性和疲劳强度,国外一些工业部门将该技术作为保证产品质量的手段。

激光包覆技术是在工业中获得广泛应用的激光表面改性技术之一,具有很好的经济性,可大大提高产品的抗腐蚀性。激光表面合金化技术是材料表面局部改性处理的新方法,是未来应用潜力最大的表面改性技术之一,适用于航空、航天、兵器、核工业、汽车制造业中需要改善耐磨、耐腐蚀、耐高温等性能的零件。

激光上釉结合火焰喷涂、等离子喷涂、离子沉积等技术,在控制组织、提高表面耐磨、耐腐蚀性能方面。激光在电子工业中也得到广泛应用。可以用它来进行微型仪器的精密加工，可以对脆弱易碎的半导体材料进行精细的划片，也可以用来调整微型电阻的阻值。随着激光器性能的改善和新型激光器的出现，激光在超大规模集成电路方面的应用已经成为许多其他工艺所无法取代的关键性技艺，为超大规模集成电路的发展展现出令人鼓舞的前景。

激光技术是高科技的产物，其产生又推动了科学研究的深入发展，并开拓出许多新的学科领域，如非线性光学、激光光谱学、激光化学、激光生物学等。激光被用来研究与生命密切相关的光合作用、血红蛋白、DNA等的机制。激光还将成为时间和长度的新标准，以后任何高精度的钟表和米尺都可以用某一特定波长的激光束来标定。

激光在核能应用上也将大显身手。乐观的专家们估计，到2020年强大的激光会产生安全经济的热核聚变，这类似恒星内部的核反应过程。如果实现，热核聚变将带来巨大无比的社会和经济效益，能源危机亦将不复存在。到那时，一桶水中的氢聚变后所产生的电力足够一个城市使用。激光的应用前景。

激光信息储存激光全信息照像技术的发展为信息储存技术开辟了新途径,它既可以把信息储存在介质的表面上也可以把信息储存在介质内。光学计算机这是用激光传递信号的计算机,它的特点是处理速度快,信息容量大,运算速度高。信息高速公路即高速通信网络,它是通过光缆把全国乃至全世界的科研机构、实验、图书馆、工矿企业、政府各部门以及个个家庭用的计算机联接起来,用激光来传输文字、声音和图像,使所有的计算机用户做到资源共享。目前我国在这方面的研究已经启步。

激光技术是多种学科和技术高度综合的产物,反过来它又促进了科学技术的发展激光应用于其它领域的研究,不仅产生了许多交叉学科,也促进了许多新兴学科的飞速前进。然而激光毕竟只有三十几年的历史,激光的许多方面还未被人们认识,许多应用技术正处于探索阶段。可以想象,等人们掌握了更多的激光特性之后,激光将会显示出它无穷的魅力,激光的应用前景将是十分广阔的

第二篇：先进制造论文

先进制造论文

周天（机械制造与自动化

机自1001帮 15号）

绪论：先进制造业是相对于传统制造业而言，指制造业不断吸收电子信息、计算机、机械、材料以及现代管理技术等方面的高新技术成果，并将这些先进制造技术综合应用于制造业产品的研发设计、生产制造、在线检测、营销服务和管理的全过程，实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，即实现信息化、自动化、智能化、柔性化、生态化生产，取得很好经济社会和市场效果的制造业总称

摘要：制造及制造技术发展迅速，制造业的水平是国家综合实力的体现。先进制造技术成为制造业的关键，柔性制造系统、计算机集成制造系统、网络制造、智能制造、及时生产、精良生产、敏捷制造、绿色制造等，将以其先进的技术和观念，进入现代化生产。

几百年来，制造一直是由手工艺和体力劳动完成的。工业革命以后，机器发挥着越来越重要的作用，使制造业出现了飞速发展，先进制造技术成为产品竞争的主要手段。改革开放之后，我国已成为世界制造大国，但，要从中国制造逐步成为中国创造，必须依靠先进制造技术。

1先进制造产生背景

20世纪80年代末，国际上提出了先进制造技术（Advanced Manufacturing Technology ,AMT）的新概念。

ATM最早起源于美国，摸过制造业在第二次时间大战及稍后时期得到了空前的发展，形成了一支强大的研究开发力量，成为当时制造业的霸主，制造业可以说是美国经济的主要支柱，因为美国财富的68%来源也制造业。战后国际环境发生了很多的变化，军事对峙和显示实力刺激制造业发展的背景减弱了。由于美国长期受强调基础研究的影响，忽略制造技术的发展，到20世纪70年代日本和德国经济的恢复时，美国制造也遇到了强有力的挑战，汽车业，家用电器业，机床业，半导体业，应用电子工业，钢铁业的霸主地位相继退位，连优势最为明显的航天，航空业遇到了强有力的竞争，出口产业的竞争力大大落后于日本和德国，对外贸易逆差与日俱增，经济膨胀，发展缓慢。而日本在过去的几十年内不断的主动采用制造新技术，已使其制造业成为公认的世界领袖。20世纪80年代初期，美国一批有识之士相继发表言论，对美国制造业的衰退进行了反思，强调了制造技术与国民经济及国力的至关重要的相依关系，强调了制造技术的重要性。在次背景下，克林顿政府在上台后，相继提出了两个颇具有号召力的口号：“为美国的利益发展技术”，“技术是经济的发动机”。强调了具明确的社会经济目标的关键技术的重要性，制定了国家关键技术计划，并对其技术基础做出了重大调整。美国先进制造技术也就是在这样一个社会经济背景下出台了。此后，AMT在诸多国家和地区得到广泛的应用。

2先进制造技术发展趋势

人类已经进入一个新的世纪，处于新技术革命的巨大浪潮冲击下的制造业，面临着严峻的挑战和机遇：①新技术革命的挑战；②信息时代的挑战;③有限资源与日益增长的环保压力的挑战；④制造全球化和贸易自由化的挑战；⑤消费观念变革的挑战。

在新世纪中，制造业发展的重要特性是全球化、网络化、虚拟化方向发展，未来先进制造技术发展的总趋势是像精密化、柔性化、智能化、全球化方向发展。

2.1企业生产方式面临重大变革

随着需求的个性化及制造的全球化、信息化，改变了制造业的传统观念和生产组织方式。

精益生产、敏捷制造、智能制造、虚拟制造、分散网络化制造系统等新的生产方式不断出现。其特点是：①以技术为中心向以人为中心转变；②以金字塔式的多层生产管理结构向扁平的网络结构转变；③从传统的顺序工作方式向并行工作方式转变；④从按功能划分部门的固定组织形式动态的，自主管理的小组工作组织形式转变；⑤快速响应市场的竞争策略是制胜的法宝。

2.2绿色制造将成为21世纪制造业的重要特征

日益严格的环境与资源的约束，是绿色制造越来越重要。中国的资源，环境问题尤为突出，制造业不仅要解决生产过程的污染和资源浪费问题，更重要的是要为社会提供制造寿命周期内没有污染、节约资源的产品。主要技术是：

（1）绿色设计技术。在产品设计阶段做考虑在其生命周期全过程的无污染，资源的合理利用和回收；（2）清洁生产技术；（3）拆卸回收技术生态工厂的循环制造技术；（4）ISOI4000环保管理标准

2.3设计技术不断现代化

（1）设计方法和手段的现代化。他突出反映在数值仿真或虚拟现实技术的发展，以及现代产品建模理论的发展上。

（2）新的设计思路和方法不断出现。如并行设计，面向“X”的设计DFX（Design For x）健壮设计（Robust Design），优化设计（Optimal Design），反求工程技术等。

（3）由简单的、具体的、细节的设计转向复杂的总体设计和决策，要通盘考虑包括设计、制造、检测、销售、使用、维修、报废等阶段的产品的整个生命周期。

（4）由简单的、具体的、细节的设计转向综合考虑技术、经济和社会因素。设计不是单纯追求某项性能指标的先进和高低，而注意考虑市场、价格、安全、美学、资源、环境等方面的影响。

2.4虚拟技术的广泛应用

虚拟制造技术是以计算机支持的仿真技术为前提，对设计、加工、装配等过程统一建模，形成虚拟的环境、虚拟的过程、虚拟的产品。主要包括：（1）虚拟的设计（2）虚拟的制造

（3）虚拟的研究开发中心。将异地、各具有优势的研究开发力量，通过网络和视像系统联系起来，进行异地开发、网上讨论。

（4）虚拟企业。为了快速响应某一市场需求，通过信息高速公路，是产品制造得到一个由不同公司临时组建成的没有围墙、超越时空约束、靠计算机网络联系、统一指挥的合作组织实体。

3研究现状

新材料成形加工技术的研究开发，是近二、三十年来材料科学技术领域最为活跃的方向之一。先进制备与成型加工技术的出现与应用，加上了新材料的研究开发、生产和应用进程，促成了诸如微电子和生物医用材料等新兴产业的形成，促进了现代航天航空，交通运输，能源环保等高技术产业的发展。

先进工业国家对材料制备与成型加工技术的研究开发十分重视。美国制定了“为了工业材料发展计划”，其核心是开放先进的制备与成型加工技术，提高材料性能，降低生产成本，满足未来工业发展对材料的需求。德国开展的“21世纪新材料研究计划”将材料制备与成型加工技术列为六个重点内容之一。在欧盟的“第六框架”计划中，先进制备技术时新材料领域的研究重点之一。日本在20世纪90年代后期，先后实施了“超级金属”、“超钢铁”计划，重点是发展先进的制备加工技术，精确控制组织，大幅度提高材料的性能，达到减少材料用量、节省资源和能源的目的。同时开展本科学领域色前沿和基础研究，并综合利用相关学科基础理论和科技发展成果，提供预备新材料的新原理新方法，也是材料科学与工程学科自身发展的需求。

一大批先进技术和工艺不断发展和完善，并逐步获得实际应用，如快速凝固、定向凝固、连续铸轧、连续铸挤、精密铸造、半固态加工、粉末注射成型、陶瓷胶态成型、热等静压、无模成型、微波烧结、离子束制备、激光快速成型、激光焊接、表面改性等，促进了传统材料的升级换代，加速了新材料的研究开发、生产和应用，解决了高技术领域发展对特种高性能材料的制备加工与组织性能精确控制的急需。

现在将主要的先进材料加工技术分别介绍如下： 1.快速凝固 2.半固态成型 3.无模成型

4.超塑性成型技术

5.金属粉末材料成型加工 6.陶瓷胶态成型 7.激光快速成型

8.电磁场附加制备与成型技术 9.先进连接技术

先进连接技术主要包括：铝合金激光焊接、镁合金激光焊接、机器人智能焊接。

10.表面改质改性

在材料的使用过程中，材料的表面性质和功能非常重要，许多体材料的失效也往往是从表面开始的。通过涂覆（或沉积、外延生长）表面薄层材料或特殊能量手段改变原材料表面的结构（即对处理进行表面改性），赋予较廉价的体材料以高性能、高功能的表面，可以大大提高材料的使用价值和产品的附加值，是数十年来材料表面加工处理研究领域的主要努力方向。

4结论

制造技术不仅是衡量一个国家科技发展水平的重要标志，也是国际间科技竞争的重点。我国正处于经济发展的关键时期，制造技术是我们薄弱的环节。只有跟上先进制造技术的世界潮流，将其放在战略优先地位，并以足够的力度予以实施，才能尽快缩小与发达国家的差距，才能在激烈的市场竞争中利于不败之地。总之，在我国研究和发展先进制造技术势在必行！

参考文献

【1】 刘忠伟、周瑜才、李文元（编者）先进制造技术，北京国防大学出版社（2006年5月1日）

【2】 黎震、朱江峰、陈根琴（编者）先进制造技术

北京理工大学出版社（2010年8月）

【3】 樊自田（编者）先进材料成形技术与理论 化学工业出版社（2006年7月）

【4】 谢建新（编者）材料加工新技术与新工艺

北京冶金工业出版社，（2004年10月）

第三篇：先进制造技术论文

湖南农业大学课程论文

学 院： 科学技术师范学院

班 级：09级机电教育班 姓 名： 丰云

学 号：200940914106

课程论文题目：浅谈先进制造技术 课程名称： 评阅成绩： 评阅意见：

成绩评定教师签名： 日期：

浅谈先进制造技术

先进制造技术AMT是在传统制造的基础上，不断吸收机械、电子、信息、材料、能源和现代管理技术等方面的成果，将其综合应用于产品设计、制造、检测、管理、销售、使用、服务的制造全过程，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高对动态多变的市场的适应能力和竞争能力的制造技术的总称，也是取得理想技术经济效益的制造技术的总称。

当前的金融危机也许还会催生新的先进制造制造技术，特别在生产管理技术方面。

先进制造技术不是一般单指加工过程的工艺方法，而是横跨多个学科、包含了从产品设计、加工制造、到产品销售、用户服务等整个产品生命周期全过程的所有相关技术，涉及到设计、工艺、加工自动化、管理以及特种加工等多个领域，并逐步融合与集成。可基本归纳为以下四个方面：

一、先进的工程设计技术；

二、先进制造工艺技术；

三、制造自动化技术；

四、先进生产管理技术、制造哲理与生产模式；

五、发展。

一、先进的工程设计技术

先进的工程设计技术包括众多的现代设计理论与方法。包括CAD、CAE、CAPP、CAT、PDM、模块化设计、DFX、优化设计、三次设计与健壮设计、创新设计、反向工程、协同产品商务、虚拟现实技术、虚拟样机技术、并行工程等。

（1）产品（投放市场的产品和制造产品的工艺装备（夹具、刀具、量检具等））设计现代化。

以CAD为基础（造型，工程分析计算、自动绘图并提供产品数字化信息等），全面应用先进的设计方法和理念。如虚拟设计、优化设计、模块化设计、有限元分析，动态设计、人机工程设计、美学设计、绿色设计等等；

（2）先进的工艺规程设计技术与生产技术准备手段。

在信息集成环境下，采用计算机辅助工艺规程设计、即CAPP，数控机床、工业机器人、三坐标测量机等各种计算机自动控制设备设备的计算机辅助工作程序设计即CAM等。

二、先进制造工艺技术

（1）高效精密、超精密加工技术，包括精密、超精密磨削、车削，细微加工技术，纳米加工技术。超高速切削。精密加工一般指加工精度在10～0.1μm（相当于IT5级精度和IT5级以上精度），表面粗糙度Ra值在0.1μm以下的加工方法，如金刚车、金刚镗、研磨、珩磨、超精研、砂带磨、镜面磨削和冷压加工等。用于精密机床、精密测量仪器等制造业中的关键零件加工，如精密丝杠、精密齿轮、精密蜗轮、精密导轨、精密滚动轴承等，在当前制造工业中占有极重要的地位。

超精密加工是指被加工零件的尺寸公差为0.1～0.01μm数量级，表面粗糙度Ra值为0.001μm数量级的加工方法。

此外，精密加工与特种加工 一般都是计算机控制的自动化加工。（2)精密成型制造技术，包括高效、精密、洁净铸造、锻造、冲压、焊接及热处理与表面处理技术。

（3）现代特种加工技术，包括高能束流（主要是激光束、以及电子束、离子束等）加工，电解加工与电火花（成型与线切割）加工、超声波加工、高压水加工等。电火花加工(Electrical discharge machining(EDM)电火花加工 electric spark machining)是指在一定介质中，通过工具电极和工件电极之间脉冲放电的电蚀作用对工件进行的加工。能对任何导电材料加工而不受被加工材料强度和硬度的限制。可分为电火花成型加工(EDM)和电火花线切割加工(电火花线切割加工 electrical discharge wire – cutting--EDW)两大类。一般都采用CNC控制。

（4）快速成型制造（RPM).快速成形技术是在计算机控制下，基于离散堆积原理采用不同方法堆积材料最终完成零件的成型与制造的技术。从成型角度看，零件可视为“点” 或“面” 的叠加而成。从CAD电子模型中离散得到点、面的几何信息，再与成型工艺参数信息结合，控制材料有规律、精确地由点到面，由面到体地堆积零件。

(5)先进制造工艺发展趋势

1）采用模拟技术，优化工艺设计； 2）成形精度向近无余量方向发展； 3）成形质量向近无“缺陷”方向发展； 4）机械加工向超精密、超高速方向发展；

5）采用新型能源及复合加工，解决新型材料的加工和表面改性难题； 6）采用自动化技术，实现工艺过程的优化控制； 7）采用清洁能源及原材料，实现清洁生产；

8）加工与设计之间的界限逐渐谈化，并趋向集成及一体化；

9）工艺技术与信息技术、管理技术紧密结合，先进制造生产模式获得不断发展。

三、制造自动化技术

一句话：计算机控制自动化技术

（1）数控技术与数控机床；数控加工技术是为了实现机床控制自动化要求而发展的。它是指用代码化的数字、字母及符号表示加工要求、零件尺寸及其参数、加工步骤等，通过控制介质，输入到控制装置，经过微机进行处理与计算，发出各种控制信号与数据，使机床各部件自动协调运动，实现自动加工的技术。采用数控加工技术的机床，称为数控机床。数控加工的主要特点是：加工的零件精度高；生产效率高；特别适合加工形状复杂的轮廓表面；有利于实现计算机辅助制造；对操作者（不含编程人员）技术水平的要求相对较低；初始投资大、加工成本高。此外，数控机床是技术密集型的机电一体化产品，数控加工技术的复杂性和综合性加大了维修工作的难度，需要配备素质较高的维修人员和维修设备。

（2）工业机器人（用于物流与加工）及物流设备；工业机器人是一种可编程的智能型自动化设备，是应用计算机进行控制的替代人进行工作的高度自动化系统。最近，联合国标准化组织采用的机器人的定义是：“一种可以反复编程的多功能的、用来搬运材料、零件、工具的操作机”。在无人参与的情况下，工业机器人可以自动按不同轨迹、不同运动方式完成规定动作和各种任务。机器人和机械手的主要区别是：机械手是没有自主能力，不可重复编程，只能完成定位点不变的简单的重复动作；机器人是由计算机控制的，可重复编程，能完成任意定位的复杂运动。

（3）柔性制造系统（FMC,FMS,FML）：包括加工设备（CNC机床）、检测设备、物料输送（工业机器人、自动交换托盘（APC）、自动输送台车（RGV、AGV）等）

和储存设备（立体仓库等）；数柔性制造系统（FMS）是现代机械制造业中的新型自动化生产设备，它是为填补占机械制造中70％的中小批量生产自动化而发展起来的。它主要包括若干台数控机床和加工中心（或其他直接参加产品零部件生产的自动化设备），用一套自动物料（包括工件和刀具）搬运系统连接起来，由分布式多级计算机系统进行综合管理与控制，以适应柔性的高效率零件加工（或零部件生产）。所谓柔性的零件加工是指能够同时地和交替地加工不同的但是同系统的零件。柔性制造系统的适用范围很广，它主要解决了单件小批生产的自动化和中大批多品种的自动化加工。它把高柔性、高质量、高效率结合和统一起来，在当今具有很强的生命力

（4）计算机集成制造（CIM）和工厂自动化（FA）。计算机集成制造系统（CIMS）是由计算机管理系统、计算机辅助设计与制造CAD/CAM以及柔性制造系统FMS（还可能有其他生产单元）组成。CIMS是产品生产过程的各子系统的完美集成，即把工程设计、生产制造、市场分析和其他支持功能合理地通过计算机网络有机地集合成一个整体，以实现生产的柔性化、优化、自动化和集成化，达到高效率、高质量、低成本而灵活生产的目的。

四、先进生产管理技术、制造哲理与生产模式

包括先进制造生产模式、集成管理技术和生产组织方法等。以计算机辅助生产管理为核心，研究和应用先进的生产管理系统和技术。包括成组技术、全面质量管理、精益生产与JIT、敏捷制造、并行工程、柔性制造、计算机集成制造、虚拟制造、智能制造、网络化制造、绿色制造、生物制造、可重构制造、MRP、MRPII、ERP、SCM、CRM、计算机辅助后勤支援（Computer Aided Logistic Support,CALS）、电子商务、知识管理。

五、发展

当前先进制造技术的发展趋势大致有以下几个方面：

1、信息技术对先进制造技术的发展起着越来越重要的作用

2、设计技术不断现代化

产品设计是制造业的灵魂。现代设计技术的主要发展趋势是：(1)设计手段的计算机化 在实现了计算机计算、绘图的基础上，当前突出反映在数值仿真或虚拟现实技术在设计中的应用，以及现代产品建模理论的发展上，并且向智能化设计方向发展。

(2)新的设计思想和方法不断出现(3)向全寿命周期设计发展

(4)设计过程由单纯考虑技术因素转向综合考虑技术、经济和社会因素 设计不只是单纯追求某项性能指标的先进和高低、而是注意考虑市场、价格、安全、美学、资源、环境等方面的影响。

3、成形及改进制造技术向精密、精确、少能耗、无污染方向发展

成形制造技术是铸造、塑性加工、连接、粉末冶金等单元技术的总称。

4、加工制造技术向着超精密、超高速以及发展新一代制造装备的方向发展

5、工艺由技艺发展为工程科学，工艺模拟技术得到迅速发展

先进制造技术的一个重要发展趋势是，工艺设计由经验判断走向定量分析，加工工艺由技艺发展为工程科学。

6、专业、学科间的界限逐渐淡化、消失

7、绿色制造将成为21世纪制造业的重要特征

日趋严格的环境与资源的约束，使绿色制造业显得越来越重要，它将是21世纪制造业的重要特征，与此相应，绿色制造技术也将获得快速的发展。主要体现在：

(1)绿色产品设计技术 使产品在生命周期符合环保、人类健康、能耗低、资源利用率高的要求。

(2)绿色制造技术 在整个制造过程，使得对环境负面影响最小，废弃物和有害物质的排放最小，资源利用效率最高。绿色制造技术主要包含了绿色资源、绿色生产过程和绿色产品三方面的内容。

(3)产品的回收和循环再制造 例如，汽车等产品的拆卸和回收技术，以及生态工厂的循环式制造技术。它主要包括生产系统工厂--致力于产品设计和材料处理、加工及装配等阶段，恢复系统工厂--主要对产品(材料使用)生命周期结束时的材料处理循环。

8、虚拟现实技术在制造业中获得越来越多的应用 虚拟现实技术(Virtual Reality Technology)主要包括虚拟制造技术和虚拟企业两个部分。

9、信息技术、管理技术与工艺技术紧密结合，先进制造生产模式获得不断发展，造业在经历了少品种小批量--少品种大批量、--多品种小批量生产模式的过渡后，70年代、80年代开始采用计算机集成制造系统(CIMS)进行制造的柔性生产的模式，并逐步向智能制造技术(IMT)和智能制造系统(IMS)的方向发展。精益生产(LP)、灵捷制造(AM)等先进制造模式相继出现，预计21世纪初，先进制造模式必将获得不断发展。

第四篇：先进制造技术论文

人工智能先进制造技术

课程名称

先进制造技术 学生姓名 学

号

专业班级机械设计制造及其自动化 指导教师

完成日期 2017/10/20

目录

一、概述

二、人工智能技术的国内外发展现状与趋势

三、人工智能技术的主要研究内容与核心技术难题

四、人工智能技术的评价与认识

五、结论

六、参考文献

一、概述

先进制造技术(advanced manufacturing technique，缩写AMT，具体地说，就是指集机械工程技术、电子技术、自动化技术、信息技术等多种技术为一体所产生的技术、设备和系统的总称。主要包括：计算机辅助设计、计算机辅助制造、集成制造系统等。

先进制造技术不是一般单指加工过程的工艺方法，而是横跨多个学科、包含了从产品设计、加工制造、到产品销售、用户服务等整个产品生命周期全过程的所有相关技术，涉及到设计、工艺、加工自动化、管理以及特种加工等多个领域，并逐步融合与集成。而先进制造技术主要包括以下三个技术群:（1）主体技术群：是制造技术的核心,它包括两个基本部分:有关产品设计技术和工艺技术。

（2）支撑技术群：a.信息技术:接口和通信、数据库技术、集成框架、软件工程人工智能、专家系统和神经网络、决策支持系统。b.标准和框架：数据标准、产品定义标准、工艺标准、检验标准、接口框架。c.机床和工具技术。d.传感器和控制技术：单机加工单元和过程的控制、执行机构、传感器和传感器组合、生产作业计划。e.其它;（3）制造技术基础设施.要素包括了车间工人、工程技术人员和管理人员在各种先进生产技术和方案方面的培训和教育等。

先进制造技术是在传统制造的基础上，不断吸收机械、电子、信息、材料、能源和现代管理技术等方面的成果，将其综合应用于产品设计、制造、检测、管理、销售、使用、服务的制造全过程，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高对动态多变的市场的适应能力和竞争能力的制造技术的总称，也是取得理想技术经济效益的制造技术的总称。先进制造技术不是一般单指加工过程的工艺方法，而是横跨多个学科、包含了从产品设计、加工制造、到产品销售、用户服务等整个产品生命周期全过程的所有相关技术，涉及到设计、工艺、加工自动化、管理以及特种加工等多个领域，并逐步融合与集成。先进制造技术是当今国际间科技竞争的焦点，随着社会的发展，市场需求的个性化与多元化，人们对产品的要求也日益多元化，市场竞争日趋激烈，企业要在日趋激烈的市场竞争中生存发展，就必须采用先进的制造技术。

二、人工智能技术的国内外发展现状与趋势

人工智能技术简介

人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”（ARTIFICIAL INTELLIGENCE）一词最初是在1956年DARTMOUTH学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现至今，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。

当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

实际应用，机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。学科范畴：人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。涉及学科：哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，研究范畴：自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法 人类思维方式

应用领域：智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程，机器人工厂，安全问题。目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊科学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

人工智能技术在国内的发展与趋势

人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。随着社会的发展,人们对产品的要求也发生了很大变化,要求品种要多样、更新要快捷、质量要高档、使用要方便、价格要合理、外形要美观、自动化程度要高、售后服务要好、要满足人们越来越高的要求,就必须采用先进的机械制造技术。中国经济经过30年改革开放的快速增长,取得了令世人瞩目的骄人业绩,综合国力和经济总量位居世界前列。自20世纪80年代以来,我国制造业取得了长足的发展。目前,中国正成为“世界工厂”,承接全世界制造业的转移。据相关资料表明,世界上国家之间的经济竞争,先进制造技术是重要的竞争手段之一。其竞争能力最终体现在所生产的产品的市场

占有率上。随着经济技术的高速发展以及顾客需求和市场环境的不断变化,这种竞争日趋激烈,因而我国非常重视对先进制造技术的研究。制造业是我国国民经济和综合国力的重要支柱产业,其先进生产总值占国民生产总值(GDP)的40%左右。尤其，中国近几年来房地产业的崛起，带动了三一重工、中联重科、徐工等一批工程机械企业的发展，而这些企业的发展的同时又带动了先进制造技术的发展，然而虽然我们在先进制造技术方面取得了很多卓越的成绩，但与工业发达国家相比，仍然存在一个阶段性的整体上的差距。主要体现在以下几个方面：

管理方面：工业发达国家广泛采用计算机管理，重视组织和管理体制、生产模式的更新发展，推出了准时生产（JIT）、敏捷制造（AM）、精益生产（LP）、并行工程（CE）等新的管理思想和技术。我国只有少数大型企业局部采用了计算机辅助管理，多数小型企业仍处于经验管理阶段。

制造工艺方面：工业发达国家较广泛的采用高精密加工、精细加工、微细加工、微型机械和微米 / 纳米技术、激光加工技术、电磁加工技术、超塑加工技术以及复合加工技术等新型加工方法。我国普及率不高，尚在开发、掌握之中。

设计方面：工业发达国家不断更新设计数据和准则，采用新的设计方法，广泛采用计算机辅助设计技术（CAD/CAM），大型企业开始无图纸的设计和生产。我国采用CAD/CAM技术的比例较低。

自动化技术方面：工业发达国家普遍采用数控机床、加工中心及柔性制造单元（FMC）、柔性制造系统（FMS）、计算机集成制造系统（CIMS），实现了柔性自动化、知识智能化、集成化。我国尚处在单机自动化、刚性自动化阶段，柔性制造单元和系统仅在少数企业使用。

产品结构方面：中国机械制造业的快速发展，主要依靠技术引进和赶超型发展战略，加之中国劳动力丰富而资金相对短缺，致使机械制造业的科技开发明显滞后。虽然中国机械制造业的产品数量已经位居世界前列，但主要是劳动密集型产品，具有自主知识产权的高、精、尖产品比较少。比如数控机床和精密机床的可靠性差、质量问题严重，轴承、液压件、密封件等基础件产品水平低、品种少、满足度低、质量不稳定。

人工智能技术的发展趋势表现在：

全球化：一方面由于国际和国内市场上的竞争越来越激烈，例如在机械制造业中，国内外已有不少企业，甚至是知名度很高的企业，在这种无情的竞争中纷纷落败，有的倒闭，有的被兼并。不少暂时还在国内市场上占有份额的企业，不得不扩展新的市场；另一方面，网络通讯技术的快速发展推动企业向着既竞争又合作的方向发展，这种发展进一步激化了国际间市场的竞争。这两个原因的相互作用，已成为全球化制造业发展的动力，全球化制造的第一个技术基础是网络化，网络通讯技术使制造的全球化得以实现。网络化：网络通讯技术的迅速发展和普及，给企业的生产和经营活动带来了革命性的变革。产品设计、物料选择、零件制造、市场开拓与产品销售都可以异地或跨越国界进行。此外，网络通讯技术的快速发展，加速技术信息的交流、加强产品开发的合作和经营管理的学习，推动了企业向着既竞争又合作的方向发展。

虚拟化：制造过程中的虚拟技术是指面向产品生产过程的模拟和检验。检验产品的可加工性、加工方法和工艺的合理性，以优化产品的制造工艺、保证产品质量、生产周期和最低成本为目标，进行生产过程计划、组织管理、车间调度、供应链及物流设计的建模和仿真。虚拟化的核心是计算机仿真，通过仿真软件来模拟真实系统，以保证产品设计和产

品工艺的合理性，保证产品制造的成功和生产周期，发现设计、生产中不可避免的缺陷和错误。

自动化：自动化是一个动态概念，目前它的研究主要表现在制造系统中的集成技术和系统技术、人机一体化制造系统、制造单元技术、制造过程的计划和调度、柔性制造技术和适应现化生产模式的制造环境等方面。制造自动化技术的发展趋势是制造全球化、制造敏捷化、制造网络化、制造虚拟化、制造智能化和制造绿色化。

绿色化：绿色制造则通过绿色生产过程、绿色设计、绿色材料、绿色设备、绿色工艺、绿色包装、绿色管理等生产出绿色产品，产品使用完以后再通过绿色处理后加以回收利用。采用绿色制造能最大限度地减少制造对环境的负面影响，同时使原材料和能源的利用效率达到最高。精密化：现代高新技术产品需要高精度制造，社会的发展对机械产品的质量提出了越来越高的要求。这决定了发展精密加工、超精密加工技术是机械制造未来的一个重点 智能化：智能制造是指综合利用各个学科、各种先进技术和方法，解决和处理制造系统中的各种问题。系统能领会设计人员的意图，能够检测失误，回答问题，提出建议方案等。

快速化：快速化是指对市场的快速响应，对生产的快速重组。它要求生产模式有高度的柔性与高度敏捷性。快速化能强有力地推动着制造技术的进步与发展，它是先进制造技术发展的“动力”。

集成化：现代制造业的方向并不只是计算机的集成，信息的集成，而是人、技术、组织的整体集成，包括功能集成、组织集成、信息集成、过程集成、知识集成和企业间的集成。

人工智能技术在国外的发展与趋势

智能是一种知识与思维的合成,是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题和解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。是研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。

智能感知：智能的产生首先需要收集到足够多的结构化数据去表述场景，因此智能感知是实现人工智能的第一步。智能感知技术的目的是使计算机能 “听”、会“看”,目前相应的计算机视觉技术和自然语言处理技术均已经初步成熟，开始商业化尝试。智能处理：产生智能的第二步是使计算机具备足够的计算能力模拟人的某些思维过程和行为对分析收集来的数据信息做出判断，即对感知的信息进行自我学习、信息检索、逻

辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。

智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。在学术界，实现人工智能有三种路线，一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线，代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线，代表领域有机器学习和人脑仿生，三是行为主义，希望从进化的角度出发，基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。

各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。

在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。

现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。

由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。智能更面向实用。另外，由于Hopfield 多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

既然“人工智能”的发展如此吸引人，那就一定具有相当多的发展方向啦，那么未来它的发展趋势会是如何呢？我们不妨可以设想一下： 在计算机网络如此发达的社会中，我们可以利用人工智能来实现语言技术与人类生活的联系，虽然目前关于语言的研究尚未突破语义障碍，现在还看不出在解决自然语言中含糊暧昧的成份方面可能会取得多大的进展，也很难想象在近期内能实现对任意输入均可产生高质量译文的机器翻译系统或非常理想的篇章理解系统，我们所能看到的是一些有一定限制的但与人类生活密切相关的语言处理技术的发展。随着语言技术产品市场的不断壮大，语言技术也会得到更快的发展。另外，我们也可以利用人工智能来建立与理解复杂的自适应系统：下一个十年人工智能研究应着重于对未必能符号化、信息未必完全的复杂的自适应系统的研究，其中最关键的是如何理解与建立这样的系统。建立这样的系统需要发展一些新的理论与技术。首先必须发展能理解与处理上下文的技术，使所建立的系统能在不同的上下文情境下合理地处理各类问题；其次应发展多路学习机制，使系统能从复杂的变化的环境中同时学到多种技能(如机器人足球运动员就需要有这样的功能)；另外还应探讨系统的可自动进化机制，使系统能从简单的被动式的系统逐步进化为复杂的具有自适应能力的系统。基于人工智能的发展趋势，还可以在机器学习的研究方面取得长足的发展。许多新的学习方法相继问世并获得了成功的应用,如增强学习算法、reinforcement learning等。也应看到,现有的方法处理在线学习方面尚不够有效,寻求一种新的方法,以解决移动机器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在线学习问题是研究人员共同关心的问题,相信不久会在这些方面取得突破。

还有，在最受人关注的机器人领域里，人工智能蕴含着十分强大的发展空间！虽然现在已经实现了机器人与人的对话交流等强大的功能，但相信在未来，人们一定会挖掘出人工智能更多更强大的功能来运用到机器人中去，让机器人更好的未人们服务！最后，在控制领域内，虽然已经实现了远程操控技术，但并不普及，相信在未来，我们可以更轻松自如的利用人工智能来实现对家用电器等的远程控制的普及，让每一个房子都装有这样的系统，那么在主人回家之前就可以设定好最符合主人生活习惯的环境，让辛苦劳累了一天的主人能够更好的享受到家的温馨！

人工智能诞生50多年来，在崎岖不平的道路上取得了可喜的进展。人工智能的人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。不管是在昨天、今天还是明天，“人工智能”都是新时代的宠儿，注定未社会的发展，人们生活水平的提高做出不可小觑的贡献！我们共同希望“人工智能”的明天更美好！

三、人工智能技术的主要研究内容与核心技术难题

人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础及哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。

因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,主要研究领域有专家系统,有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。可以归纳为八个字:机器智能、智能机器。

机器智能：例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”(Expert System),简称代写论文ES。就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。如:医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。

智能机器：“智能机器”(Intelligent Machine),简称IM,研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器,特别是设计和制造更聪明的计算机。现在的计算机,虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展,在工艺和性能方面都有巨大的进步。但是,在原理上,还没有重大的突破。通常,人们用计算机,不仅要告诉计算机:做什么?,而且还必须详细地、正确地告诉计算机:如何做?。也就是说,人们要根据工作任务的需求,以适当的计算机语言,进行相应的软件设计,编制面向该任务的计算机应用程序,并且,正确地操作计算机,装入、启动该应用程序,才能用计算机完成该项工作任务。这里,计算机实质上只是机械地、被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”,也不理解为什么要做这项工作,即不懂得:为什么?。因而,只不过是一个低智能的、不聪明的“电脑”。那么,如何设计和制造高智能的、聪明的“电脑”呢?这正是人工智能另一方面的研究对象和学科任务。

目前人工智能主要研究内容是:分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统(包括专家系统、知识库系统和智能决策系统)、知识发现与数据挖掘(从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识)、遗传与演化计算(通过对生物遗传与进化理论的模拟,揭示出人的智能进化规律)、人工生命(通过构造简单的人工生命系统并观察其行为,探讨初级智能的奥秘)、人工智能应用(如:模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等)等等。

未来人工智能的研究方向主要有:人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型,智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。

“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。人工智能研究尚存在不少问题，这主要表现在下列几个方面： 宏观与微观隔离：一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。全局与局部割裂：人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。它们存在明显的局限性。必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。3 理论和实际脱节 大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出”智能”就算相当成功了。

上述存在问题和其它问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。我们至少需要经过几代人的持续奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开”智能”之谜，使人工智能理论达到一个更高的水平。人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：

一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。

二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。

三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。

四、人工智能技术的评价与认识

人工智能是一门包括计算机科学、控制学、信系论、语言论、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透发展起来的学科,其研究对象可以归纳为“机器智能、智能机器”,它体现在思维、感知、行为三个层次,而它要模拟眼神、扩展人的智能,其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器感知和感知机器、机器行为和行为机器三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大距离,还有许多问题有待于解决且需要许多学科的研究专家共同创作。人工智能（AI）是机器智能和计算机科学的一个分支。人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。这些年来,人工智能在计算机科学、逻辑学等领域已取得重大成就,但离真正的人类智能还相差甚远。

人工智能是一门研究机器智能和智能机器的新型的、综合性的、具有强大生命力的边缘学科，它研究怎样让计算机或智能机器（包括硬件和软件）模仿、延伸和扩展人脑从事推理、规划、计算、思考、学习等思维活动，解决迄今为止需要人类专家才能处理好的复杂问题。

人工智能远期目标是要制造智能机器，使现有的计算机更聪明，能够模拟人类的智能行为。人工智能的近期目标是实现机器智能，即先部分地或某种程度地实现机器的智能，从而使现有的计算机更灵活、更好用和更有用，成为人类的智能化信息处理工具。目前，人工智能技术正在向大型分布式人工智能、大型分布式多专家协同系统、广义知识表达、综合知识库、并行推理、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。尽管如此，从目前来看，人工智能仍处于学科发展的早期阶段，其理论、方法和技术都不太成熟，人们对它的认识也比较肤浅。这些还都有待于人工智能工作者的长期探索。

五、结论

先进制造技术当今国际间科技竞争的焦点，随着社会的发展，市场需求的个性化与多元化，人们对产品的要求也日益多元化，市场竞争日趋激烈，企业要在日趋激烈的市场竞争中生存发展，就必须采用先进的制造技术。进入新世纪，随着中国加入WTO,中国与世界的越来越紧密，先进制造制造技术必然会朝着全球化、系统化、集成化、网络化、虚拟化、自动化、绿色化、精密化、智能化、快速化的趋势发展。

人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。

人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。

伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。

人工智能的长期目标是建立人类水平的人工智能，由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究，形成交叉学科智能科学。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学。人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。智能科学不仅要进行功能仿真，而且要从机理上研究，探索智能的新概念、新理论、新方法。

人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生;另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。

六、参考文献 [1]《人工智能简史》孙兴 清华大学出版社，1990年 [2]蔡自兴 徐光佑 《人工智能及其应用》 清华大学出版社 2002年1月 [3]王万森

人工智能原理及其应用北京：电子工业出版社，2010

第五篇：先进制造技术论文

《先进制造技术》课程论文

——人工神经网络

摘要：人工神经网络是对人脑功能的某些程度的反映，具有自适应和自学习的能力，可通过对模式 样本的自学习，从中获取特征，并能将学习获得的知识应用到图像、文字等识别中。本文对人工神经网络做了简要的概述，重点讲述了两种应用最广泛的神经网络模型：BP神经网络和Hopfield神经网络。对BP神经网络作了详细的介绍，重点在于三层BP网络的学习。Hopfield神经网络应用非常广泛，本文用Hopfield 神经网络进行英文字母识别。

关键词：人工神经网络，BP神经网络，三层BP网络，Hopfield神经网络，模式识别

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 text.Based 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 networks.On BP neurl network is analyzed in detail, the emphasis is on three layers of BP neural network learning.Hopfield neural network is us extensively, this article with the Hopfield neural network for English letters recognition.Key words: artificial neural network, the BP neural network, and the third floor Hopfield

neural network BP network, pattern recognition

1引言

随着多媒体和网络技术的飞速发展及广泛应用，人工神经网络已被广泛运用于各种领域，而它的预测功能也在不断被人挖掘着。人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚地可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到认得智能水平。随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。当人们的思想转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和闹模型的研究。随着对生物闹的深入了解，人工神经网络获得长足发展。在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。通过

运用人工神经网络建模，可以进行预测事物的发展，节省了实际要求证结果所需的研究时间。

2我国人工神经网络现状

随着人工神经网络的20世纪80年代在世界范围内的复苏，国内也逐步掀起了研究热潮，1989年10月和11月分别在北京和广州召开了神经网络及其应用讨论会和第一届全国型号处理——神经网络学术会议；1990年2月由国内八个学会（中国电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学会、物理学会、生物物理学会和心理学会）联合在北京召开“中国神经网络首届学术会议”，这次大会以“八学会联盟，探只能奥秘为主题，收到了300多篇学术论文”，开创了中国人工神经网络及神经计算机方面科学研究的新纪元，经过十几年的发展，中国学术界和工程界在人工神经网络的理论研究和应用方面取得了丰硕成果，学术论文、应用成果和研究人员逐年增加。在国际上，1987年，在美国加洲召开第一届国际神经网络学会，此后每年召开两次国际联合神经网络大会（UCNN），不久，改学会创办了刊物Journal Neural Networks，另有十几种国际著名的神经网络学术刊物相继问世。至此，神经网络理论研究在国际学术领域获得了其应有的地位。

经过多年的发展，目前已有上百种的神经网络模型被提出。这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果

[1]。正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百家争鸣的局面已经形成。

3人工神经网络现状的分析

人工神经网络是一个新兴学科，因此还存在许多问题。其主要表现有：

(1)受到脑科学研究的限制：由于生理实验的困难性，因此目前人类对思维和记忆机制的认识还很肤浅，还有很多问题需要解决；

(2)还没有完整成熟的理论体系；

(3)还带有浓厚的策略和经验色彩；

(4)与传统技术的接口不成熟。

上述问题的存在，制约了人工神经网络研究的发展。

我相信只要能客服这些局限性，人工神经网络的发展将不可限量。

4结论

在理论上．RBF网络和BP网络一样能以任意精度逼近任何非线性函数。但由于它们使用的激励函数不同，其逼近性能也不相同。Poggio和Girosi已经证明，RBF网络是连续函数的最佳逼近，而BP网络不是。BP网络使用的Sigmoid函数具有全局特性，它在输入值的很大范围内每个节点都对输出值产生影响，并且激励函数在输入值的很大范围内相互重叠，因而相互影响，因此BP网络训练过程很长。此外，由于BP算法的固有特性，BP网络容易陷入局部极小的问题不可能从根本上避免，并且BP网络隐层节点数目的确定依赖于经验和试凑，很难得到最优网络。采用局部激励函数的RBF网络在很大程度上克服了上述缺点，RBF不仅有良好的泛化能力，而且对于每个输入值，只有很少几个节点具有非零激励值，因此只需很少部分节点及权值改变。学习速度可以比通常的BP算法提高上千倍,容易适应新数据，其隐层节点的数目也在训练过程中确定，并且其收敛性也较BP网络易于保证，因此可以得到最优解[10] [11]。

从上面所示的结果来看，主要有一下几方面的不同：

（1）由于学习速率是固定的，因此BP网络的训练过程较长，当需要处理较复杂的问题时，需要的时间很长。而RBF网络的建网过程即是训练过程此外，训练时间较少．精度也比较高。

（2）在处理同一问题时，通常情况BP网络所需的神经元个数比RBF网络要少。

（3）BP网络的输出和初始的权值有关，而RBF网络的输出与初始的权值无关。

（4）RBP网络隐含层的层数和单元数的选择要凭借经验反复验证，因此网络的冗余性比较大。RBF隐层节点的数目也在训练过程中确定。但是要确定径向基函数的分布密度。

人工神经网络近来越来越受到人们的关注，因为它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。可以通过神经网络对事物进行预测从而用简单的方法完成复杂的问题。

参考文献：

[1] 高隽.人工神经网络原理及其仿真实例 机械工业出版社，2007.2

[2] 边肇祺，张学工.模式识别.清华大学出版社，2006.1

[3] 徐丽娜.神经网络控制.哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社，2008.3

[4]朱大奇.人工神经网络研究现状及其展望.江南大学学报，2004

[5]董军，胡上序.混沌神经网络研究发展和展望.信息与控制，1997

[6]韩力群.人工神经网络理论，设计及应用.北京化学工业出版社，2002

[7]马锐.人工神经网络原理.北京机械工业出版社，2010

[8]胡守仁，余少波，戴葵.神经网络导论.国防科技大学出版社，1992

[9]胡金滨，唐旭清.人工神经网络的BP算法及其应用.信息技术，2004

[10]宋桂荣.改进BP算法在故障诊断中的应用.沈阳工业大学学报，2001