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机械电子工程方面有关论文例文,与机械电子工程与人工智能的关系相关毕业论文开题报告

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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.


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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.


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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&#

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30340;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.

参考文献

[1]周嵘,杜海峰,王孙安.机械电子工程与人工智能[J].机床与液压,2002(2):94-101.

[2]王琪.机械电子工程与人工智能的关系探究[J].科技传播,2012(1):114-115.

[3]孙辉,王蕊.人工智能在混沌技术中的应用[J].机械与电子,2006,8(1):153-155.

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