机械电子工程与人工智能的关系

本文是一篇机械电子工程论文范文,机械电子工程方面有关毕业论文,关于机械电子工程与人工智能的关系相关毕业论文格式范文。适合机械电子工程及机械电子及机械工程方面的的大学硕士和本科毕业论文以及机械电子工程相关开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。

摘 要机械工程行业是我国的传统工业,长久以来都是以人工为主要生产手段进行操作的.而现代社会科技高度发达,知识和信息已经成为了第一生产力,为了适应社会的发展,机械工程大量的应用电子信息技术,和日益与人工智能系统相结合,大大的提高了生产效率,满足了社会的发展需要.

关键字机械工程；电子信息；人工智能

中图分类号TH-39文献标识码A文章编号1674-6708（2013）90-0078-02

1现代社会中机械电子工程的特点

十九世纪末到二十世纪以来科学技术得到了飞速的发展,在这个时期里很多学科都得到了提高和补充,学科间的关系也越来越密切,一系列利好因素的共同作用下,机械电子工程学得以产生并发展.

顾名思义,机械电子工程就是电子信息技术与传统的机械技术的一个结合,充分的发挥了两个不同学科在技术上的共同点,达到了物理上和信息功能上的连结.这是一个跨学科的尝试,更是一个挑战,它可以将所有的机械工程信息进行分析,达到智能化的目的.虽然依旧属于机械工程行业,但是显然已经拥有了自己的特点.

1）不同的设计方法

机械电子工程与传统工程相比,已经不是单一的一个学科,它已经发展成为了有很多技术和科学共同组成的一个新学科,并且在工程设计上充分的吸纳了信息技术、机械技术,并为了使工程的各模块结构布局更加完整,设计人员一般都会采取自上而下的设计方法.

2）产品上的差异

从结构上来说,机械电子产品的构成非常简单,但是小机器却融入了大智慧,与传统机械相比,机械电子产品有很高的科技含量,也没有了臃肿庞大的外观,变得更加小巧、轻便,给机械电子产品走进社会生活创造了条件,同时也代表着生产力水平的一次飞跃.、

2机械电子工程的发展过程

机械电子工程学并不是一个孤立的学科,它与很多工程和技术都有着密切的联系,是机械工程学科和电子信息工程、智能管理技术共同作用下,形成的一个新的发展体系.在信息系统不断完善的过程中,机械电子工程体系也更加完善,并日益成熟.机械电子工程学的发展历程主要是这样的几个方面：

1）机械电子工程学的开端

机械电子工程学在刚起步的阶段,其主要的生产形式是手工生产,此时社会的生产能力很低,没有充足的劳动力资源,发展生产力变得异常艰辛.为了改变这样一个窘迫的状况,科学家进行了大量的研究和尝试,在一次次的失败中,机械工程终于得到了一定的发展.

2）机械电子工程学的高速发展阶段

在经历了起初艰难的开始阶段以后,机械电子工程迎来了高速发展时期,随着标准件生产在同一的流水线下得以实现,这一时期的生产已经具备了一定的标准,并且极大地刺激了生产力的发展.但是这样的生产模式并不是没有缺点的,生产的过程过于标准,使产品过于单一,满足不了不同用户和社会不断变化的需要.

3）机械电子工程的成熟阶段

经过了多年的发展,机械电子工程产业已经形成了一定的体系,并与现代化科学技术有了一定的融合,进入了现代机械电子发展阶段.归根结底,机械电子工程的发展是为了满足社会工作和生活的需要,现代社会工作节奏加快,生产也更加灵活,对机械电子工程提出了更高的要求,机械电子行业的特点是柔性制造,这也为机械电子同信息化社会的融合创造了条件.

3人工智能在机械电子工程的运用

人类社会的发展始终离不开能源、信息.在古代,生产力水平及其低下,人们对信息的获取能力也十分有限,能源和物质是维持人类生产生活的必需品.长久以来,人类往往都没有认识到信息的作用.随着人类文明的不断发展,生产力水平的不断提高人类对信息的概念逐渐了解,同时也产生了对信息的需求,信息的价值逐渐被发现.

随着电子计算机技术的逐渐应用,人类的生活发生了质的变化,人类社会至此进入了高科技的信息时代.人工智能系统作为电子技术发展的产物,在近两年出现,并且迅速的应用到了机械电子工程领域.

电子信息技术在方便快捷的同时,也存在一定的弊端,比如缺乏一定的稳定性,这使机械信息系统在输入和输出上就会变得十分混乱,并且不利于描述.以往的描述方法一般包括：建设规则库、推导数学方程、学习并生成知识.

一般的解析方法都比较精密、准确,但是应用范围十分有限,只能应用于比较简单的系统,而对比较繁琐复杂的体系,却不能够提供完整的解析式,必须依靠人工操作才能实现.随着人们对系统的要求越来越高,处理的信息变得复杂多样,信息的内容不仅包括数据的形式,也出现了数字信息和语言信息等新形式.为了适应时代形势的发展,人工智能处理方式以其复杂、不确定的特点成为了解析数学的新方法、新手段.

人工智能处理体系一般是这样进行分类的,模糊推理体系和神经网络体系.这两个系统存在着联系,也有所不同.模糊推理系统一般通过对大脑功能进行模拟,从而分析出语言的信号；而神经网络系统模拟的却是大脑的结构,通过对数字信号的处理得出参考数值.

1）模糊推理体系和神经网络体系的相同点

我们可以说,模糊推理体系和神经网络体系都是利用网络结构,然后在某一精度上趋近一个函数.

2）模糊推理体系和神经网络体系的不同点

（1）映射方式

在映射方式的运用方面,模糊推理系统运用域和域之间的映射,神经网络体系则是点到点的映射.

（2）物理性质

模糊推理体系与神经网络体系相比拥有更明确的物理性质.

（3）计算量和计算精度

模糊推理体系没有固定的连接,计算量和计算精度都十分有限,神经网络体系则很好的克服了这一点,在输入的过程中使每个神经元相互作用,大大的提高了计算量,并且能够保证较高的输出精度.

（4）储存方式

在储存信息的过程中,模糊推理体系采用的是比较规则的方式,神经网络体系则是利用分布式对信息进行储存.

社会作为一个不断发展变化的有机结合体,单一的处理手段是无法满足人类发展的需要的.为此,智能系统研究专家开始了对综合智能系统的开发与探索.综合智能系统是对以往人工智能体系的继承和发展,它能够融合以往两种智能体系的优点,使数学描述变得更加全面.

4结论

机械电子工程产业发展是我国工业信息化过程的一个写照,在工程制造的过程中充分利用现代化科学技术的巨大优势,实现了生产力的提高,满足社会发展的需求,机械电子工程和人工智能和完美结合实现了不同学科之间的融合,为工业信息化的发展提供了成功经验和新思路.