機械畢業(yè)論文范文篇2

　　試談計算智能及其在機械制造中的應用

　　1 計算智能概述

　　計算智能(Computational Intelligenee，簡稱CI)，又稱軟計算，該詞于1992年被美國學者J.C.Bezdekek首次提出，1994年全計算智能大會明確提出了計算智能的概念，標志著計算智能作為一門獨立學科的誕生。傳統的人工智能問題的處理、結論的得出都需要在建立精確的數字模型的基礎上才能實現，但現實中有很多的數據都是模糊的，無法建立精確的模型，使得人工智能的應用范圍相對狹窄，而計算智能則突破了人工智能的瓶頸，以模型為基礎，模擬人的理論與方法，只需要直接輸入數據，系統就可以對數據進行處理，應用范圍更加的廣泛。

　　計算智能的本質是一類準元算法，主要包括進化計算，人工神經網絡、模糊計算、混沌計算、細胞自動機等，其中以進化計算、人工神經網絡及模糊系統為典型代表。

　　1.1 進化計算

　　進化計算是采用簡單的編碼技術來表示各種復雜的結構，并通過遺傳操作和優(yōu)勝劣汰的自然選擇來指導學習和確定搜索的方向，具有操作簡單、通用性強、效率高的優(yōu)點，其工作原理是通過種群的方式進行計算，借助生物進化的思想來解決問題，分為遺傳算法、進化規(guī)劃及進化策略三大類。

　　1.2 人工神經網絡

　　人工神經網絡是一個高度復雜的非線性動力學系統，具有模糊推理、并行處理、自訓練學習等優(yōu)勢，其工作原理是仿照生物神經網絡處理信息方式，通過不同的算法和結構，將簡單的人工神經細胞相互連接，通過大量的人工神經單元來同時進行信息的傳播，并將信息儲存在改革細胞單元的連接結構中，快速地得到期望的計算結構。生物神經網絡的細胞是在不斷的生成和更新著的，即部分細胞壞死，整個神經網絡仍能維持正常的運轉秩序而不會驟然崩潰，同樣人工神經網絡也有著這樣的特性，即使部分神經細胞發(fā)生問題，整個網絡也能夠正常的運轉。

　　人工神經網絡按照連接方式的不同分為前饋式網絡與反饋式網絡，前饋式網絡結構中的神經元是單層排列的，分為輸入層、隱藏層及輸出層三層，信息的傳播是單向的，每個神經元只與前一層的神經元相連，即信息只能由輸出層傳向隱藏層再傳向輸入層，而不能由輸出層直接傳向輸入層;反饋式網絡結構中每個人工神經細胞都是一個計算單元，在接受信息輸入的同時還在向外界輸出著信息。不同的行業(yè)和領域可以根據自身的需要將不同的網絡結構和學習方法相結合，建立不同的人工神經網絡模型，實現不同的研究目的。

　　1.3 模糊系統

　　客觀世界中的事物都具有不同程度的不確定性，如生活中的“窮與富”、美與丑”、“相關與不相關”無法用一個界線劃分清楚，對于事物不確定研究的過程中產生了模糊數學，所謂模糊性是指客觀事物差異的中間過渡中的“不分明性”。美國專家L.A. Zdahe教授首次運用了數學方法描述模糊概念，自此之后模糊數學形成了一個新的學科，并在世界范圍內發(fā)展起來，在醫(yī)學、農業(yè)等方面得到了應用。

　　2 計算智能在機械制造中的應用

　　機械制造業(yè)是國民經濟的基礎產業(yè)，機械制造業(yè)的發(fā)展對于促進工業(yè)生產領域的發(fā)展，保持經濟穩(wěn)步增長，滿足人們日常生活的需求，提高人們的生活質量有著重要意義。一個國家機械制造業(yè)水平的高低是衡量該國工業(yè)化程度的重要指標。由于研究角度的不同，機械制造業(yè)有著不同的分類，如國家統計局將機械制造行業(yè)分為通用設備、專用設備、交通運輸設備、電氣設備、儀器儀表及辦公設備五大類，證券市場將機械制造行業(yè)分為機械、汽車及配件、電氣設備三大子行業(yè)。根據調查顯示，2013年我國制造業(yè)產值規(guī)模突破20萬億元，同比增長17.5%，產值占世界比重的19.8%，經濟總量位居世界首位，利潤4312.6億元，增長0.33%，增加值累計同比增長10.4%。

　　隨著計算智能研究的深入，計算智能在機械制造中得到了應用。伴隨著機械行業(yè)的飛速發(fā)展，各類生產安全事故也時有發(fā)生。造成安全事故的原因是多方面的，首先是操作人員安全意識淡薄;其次是企業(yè)的安全管理和監(jiān)督缺失，我國相當多的機械制造企業(yè)不重視勞動安全衛(wèi)生方面的數據統計和資料積累，為了追求最大利潤在安全生產方面投入的資金過少，缺乏對員工開展安全教育的培訓。建立科學的安全生產評價方式對于防止各類安全事故，提高安全效益有著積極意義。人工智能的安全評價方法以線性函數為基礎，而安全生產評價體系是一個復雜的系統，涉及的內容繁雜，需要考慮的因素很多，存在很大的不確定性，導致得到的結論與實際現場常常不能一致，計算智能以選擇非線性函數建立安全生產評價模型，實現對非線性函數關系的擬合，解決了這一難題。

　　在機械制造中存在著大量的模糊信息，如機械設備的損耗、零件設計目標等信息都是用比較模糊的術語來表達，傳統的人工智能進行新的零件生產制造時，設計人員對零件進行設計，確定零件的尺寸，然后試生產零件應用在設備中，如不符合要求，再進行調整，這就要求設計人員有著豐富的知識和實踐經驗，能夠根據需要設計出適合的零件，而計算智能以系統論作為基礎的，對選擇的自變量進行適當的優(yōu)化和控制，只需要設計人員將零件的形狀、大小、作用等輸入計算機，并對零件制造的程序編排，利用計算機確定零件的制造技術，同時控制零件的質量，使零件設計、制造的過程更加便捷。

　　3 結語

　　機械制造業(yè)是我國國民經濟的支柱產業(yè)，是其他經濟部門發(fā)展的基礎。相對于國際來說，我國機械制造業(yè)發(fā)展緩慢，技術落后，因此建立智能化的機械體系，將計算智能運用于機械制造中，制造出高質量、高性能、高標準的機械，建立起國際市場上的運作體系，才能進一步，發(fā)揮我國機械制造的優(yōu)勢，提高國際競爭力。