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由知識庫、綜合數(shù)據(jù)庫、推理機、用戶接口及系統(tǒng)輸出部分組成的專家系統(tǒng)屬于計算機的一種智能程序。科學合理地應用專家系統(tǒng),可以綜合運用知識庫和數(shù)據(jù)庫中的知識與數(shù)據(jù),合理的推理和分析,從而解決只有專家才能解決的比較復雜的問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是指智能控制系統(tǒng)模擬生物的激勵系統(tǒng),將一系列輸入通過神經(jīng)網(wǎng)絡產(chǎn)生輸出。這里所說的輸出與輸入都是標準化的量,并且輸出是輸入的非線性函數(shù),在改變神經(jīng)元權重的情況下,輸出值將會發(fā)生改變。模糊集理論。模糊集理論是指將經(jīng)典的集合理論模糊化,并引入語言變量和近似推理的模糊邏輯,這使得此理論可以被看作一種具有完整的推理體系的智能技術,包含模糊知識庫、模糊推理機及人機界面等幾部分,能夠?qū)栴}的相關信息予以收集并且進行一定程度的模糊化處理,從而簡化問題,進而有效解決問題?;谝陨蟽?nèi)容的分析,確定數(shù)控智能在機械設計、機械制造、機械電子及機械系統(tǒng)故障診斷中有效應用。但也不得不承認數(shù)控智能的應用還是具有一定局限性的,也可以確定的是數(shù)控智能在機械制造系統(tǒng)中有更多應用和發(fā)展空間。要想在未來能夠?qū)?shù)控智能更加有效地應用于機械制造系統(tǒng)中,應當大力發(fā)展數(shù)控智能組合,使之能夠立足于整個系統(tǒng)上,從提高機械制造系統(tǒng)整體水平的角度出發(fā)來優(yōu)化處理各個部分。所以,數(shù)控智能在機械制造系統(tǒng)中的發(fā)展趨勢是數(shù)控智能組合這一方向。國外的機械自動化技術應用相比,國內(nèi)機械工程對其自動化技術的重視程度有限,技術創(chuàng)新不夠,管理過程缺乏系統(tǒng)性和科學性,使整體機械自動化技術的更新過慢。因此,我國許多自動化技術仍然處于剛性的自動化階段,局部形式較為明顯,在生產(chǎn)發(fā)展上受到限制。機械自動化技術人才培養(yǎng)問題在機械工程自動化人才的管理方面,我國既缺乏對技術人才的有效管理,也缺乏對機械自動化技術人才的培養(yǎng)。目前,我國機械工程自動化技術還處于初級階段,對此方面技術人才的培養(yǎng)重視度不夠,繼而造成人才匱乏的現(xiàn)象。另外,在技術人才管理方面,我國更注重理論性人才的培養(yǎng),這使自動化技術人員理論知識水平較高,但缺乏一定的應用實踐能力,制約了技術性人才的發(fā)展。從中國機械設計水平角度看,設計水平的滯后,使設計人員的技術水平也沒有大幅度的提升。這種現(xiàn)象使我國機械自動化技術在機械制造中的呈封閉狀態(tài)發(fā)展,使生產(chǎn)和技術的平衡性被打破。實現(xiàn)創(chuàng)新科技為導向的技術應用。從機械行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀出發(fā),我國機械行業(yè)應當以市場需求為契機,根據(jù)企業(yè)發(fā)展要求,通過技術的引進和技術自主研發(fā),實現(xiàn)科技不斷創(chuàng)新,進而實現(xiàn)生產(chǎn)力的發(fā)展。在技術引進方面,機械工程企業(yè)需要以創(chuàng)新科技為導向,結合傳統(tǒng)設備和先進機械自動化應用的不同特點,加大機械自動化技術研發(fā)的投資,引進市場與企業(yè)真正需求的新技術。數(shù)控技術在工業(yè)生產(chǎn)中的應用,節(jié)省了大量勞動力,提升了生產(chǎn)效率,生產(chǎn)成本相應降低;同時生產(chǎn)質(zhì)量得到保障,是規(guī)模化量產(chǎn)的重要考慮途徑。

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在礦山機械制造中應用現(xiàn)代數(shù)控技術,通過數(shù)控設備的智能化、精確化完成對礦山機械制造的整體管控,在提升礦山機械設備的生產(chǎn)效率與安全可靠性上發(fā)揮著重要作用??v觀礦山機械的具體操作過程,通過運用數(shù)控技術,實現(xiàn)計算機對各程序代碼的處理,可進一步提升礦山機械設備操作動作的精度,既能實現(xiàn)礦山開采的智能化,又能有效提升礦山開采效率與經(jīng)濟效益。在開采過程中,還可以通過數(shù)控技術的終端處理體系檢測并示警系統(tǒng)漏洞,甚至自發(fā)處理,確保礦山機械設備的正常運轉(zhuǎn)。通過對以往機械設計工作落實情況的分析,確定實際機械設計之中設計人員難以有效利用精確數(shù)值計算的方法來構建關于機械的數(shù)據(jù)模型,更不能利用制圖技術做到這一點。而數(shù)控智能有效應用于機械設計之中,能夠充分發(fā)揮其高精確度、高效率、柔性自動化等特點,有效地處理機械相關數(shù)值數(shù)據(jù)及非數(shù)值數(shù)據(jù),如數(shù)值數(shù)據(jù)與實際操作經(jīng)驗相集成,構建立體化的機械模型,進而優(yōu)化設計機械,達到設計目標。機械生產(chǎn)制造中,首先要確定機械生產(chǎn)計劃,而對于機械生產(chǎn)計劃的制定是從多種因素組合中選出最能滿足所有約束條件的最佳方案。而通過對以往機械制造情況的分析,確定因為沒有立體化的機械模型來呈現(xiàn)機械制造方案,致使機械制造中難以注意到某些細節(jié),制造的機械存在一些缺陷或不足。而將數(shù)控智能有效地應用于機械制造之中,一方面能夠數(shù)字化的制造裝備,促使機械制造自動化、數(shù)字化水平得以提高;另一方面形成柔性制造單元、數(shù)字化車間及數(shù)字化工廠,如此能夠提高機械制造的柔性自動化和智能化水平,使機械制造高質(zhì)高效地完成。機械制造機械電子。機械電子系統(tǒng)具有結構比較簡單、元件和運動部件減少,性能高等特點,這使其應用越來越廣泛。而在科學技術蓬勃發(fā)展的影響下,機械電子系統(tǒng)不斷地優(yōu)化與創(chuàng)新,使其內(nèi)部結構越來越復雜,已經(jīng)不能有效地應用數(shù)學解析法來優(yōu)化機械電子系統(tǒng)內(nèi)部結構了。盡管數(shù)字解析方法具有嚴密性、精確性高等特點,但其也只能處理比較簡單的機械電子系統(tǒng),而不能給出復雜的機械電子系統(tǒng)的數(shù)學解析式,優(yōu)化系統(tǒng)內(nèi)部結構。針對此種情況,可以將數(shù)控智能有效地應用于機械制造之中,以知識信息為基礎來對機械電子系統(tǒng)的結構予以推理和計算,進而優(yōu)化機械電子系統(tǒng)結構,提高系統(tǒng)的有效性。機械系統(tǒng)故障診斷。機械系統(tǒng)故障診斷,則是根據(jù)機械電子系統(tǒng)表現(xiàn)出的不正常的現(xiàn)象,按照一定的法則,推測出問題產(chǎn)生的原因,進而找到設備故障的所在位置?;谝酝鶛C械系統(tǒng)故障診斷實際情況。要想使機械系統(tǒng)故障診斷能夠充分發(fā)揮作用,需要配備經(jīng)驗豐富、專業(yè)知識扎實的維護保修人員,如此才能針對機械系統(tǒng)故障現(xiàn)象來推出故障原因,否則面對這一比較復雜的故障推理過程很容易出現(xiàn)差錯或考慮不周,進而無法準確診斷故障問題。而將數(shù)控智能有效的應用于機械系統(tǒng)故障診斷之中,則可以將人工智能等方法應用到機械系統(tǒng)故障問題中,通過智能化的機械系統(tǒng)故障診斷,可以在短時間內(nèi)找到故障原因,并且提出故障問題處理方案。所以,將數(shù)控智能有效地應用于機械系統(tǒng)故障診斷中是非常必要的,能夠提高機械系統(tǒng)故障診斷水平。基于以上內(nèi)容的分析,確定機械制造中數(shù)控智能的有效應用具有較高的現(xiàn)實意義,利于提高機械制造水平,促進機械制造領域更好更快地發(fā)展。在此之前需要掌握機械制造中數(shù)控智能的應用方法。

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