综述-神经网络在机械工程应用现状
人工智能技术在机械电子工程中的应用
人工智能技术在机械电子工程中的应用摘要：随着人工智能技术的不断发展，其在机械电子工程领域的应用越来越广泛。
本文通过对人工智能技术在机械电子工程中的应用进行系统的概述，阐述了人工智能技术在设计、制造、运维等方面的重要作用，并针对人工智能技术在机械电子工程中存在的问题提出了采用数据预处理技术、优化算法和模型结构、采用可解释性技术等三方面的措施。
关键词：人工智能技术；机械电子工程；设计；制造引言人工智能技术（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术，通过计算机程序和算法来实现智能化的决策、自主学习和推理等功能。
人工智能技术是计算机科学、数学、心理学、语言学等多个领域的交叉学科，其主要应用于机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。
人工智能技术包括了许多不同的技术和算法，机器学习是一种利用大量数据训练模型，使计算机能够自主学习和识别模式的技术。
深度学习是机器学习的一种，通过多层神经网络来实现更加复杂的数据处理和分类。
自然语言处理是一种用计算机来理解、生成和处理自然语言的技术，可以实现机器翻译、语音识别等功能。
人工智能技术的应用非常广泛，包括金融、医疗、教育、交通、农业、制造业等多个领域。
随着人工智能技术的不断发展和普及，它将会对社会生产力和生活方式产生深刻的影响和改变。
一、人工智能技术在机械电子工程中的应用现状（一）人工智能技术在机械设计中的应用机械结构设计是机械工程中非常重要的一环，其设计是否合理直接影响到机械的使用效果。
人工智能技术可以通过机器学习、深度学习等技术，对大量机械结构设计数据进行分析和归纳总结，提供更加合理的设计方案，同时还可以快速生成设计图纸，从而提高设计效率和质量。
机械控制系统设计是机械工程中另一个重要的环节，其设计是否合理直接影响到机械设备的性能和安全性。
人工智能技术可以通过模拟和优化算法，对机械控制系统进行优化和调整，从而提高机械设备的精度和安全性。
人工神经网络及其在机械工程领域中的应用
人工神经网络及其在机械工程领域中的应用
师汉民;陈吉红;阎兴
【期刊名称】《中国机械工程》
【年(卷),期】1997(000)002
【摘要】在论述人工神经网络模型的特点和性质的基础上，综述国内机械工程领域研究与应用人工神经网络技术的现状与发展，介绍最常用的模型种类，举例说明这类模型在机械制造和机械设计各环节中的实际应用，并阐述了完善模型结构，改进建模方法方面的基础性研究工作，从内容，深度，实际效果和软硬件方面评述当前在人工神经网络模型研究与应用中的不足之处，指出今后努力的方向和潜在应用领域。
【总页数】1页(P5)
【作者】师汉民;陈吉红;阎兴
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.人工神经网络的发展及其在机械工程领域中的应用
2.人工神经网络及其在机械工程领域中的应用研究
3.机械工程领域中人工神经网络的运用探析
4.探讨人工神经网络在机械工程领域中的应用
5.人工神经网络在机械工程领域中的应用
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人工神经网络在机械工程领域中的研究与应用
人工神经网络在机械工程领域中的研究与应用摘要:人工神经网络在机械工程领域中的研究与应用日益受到重视。
对于故障诊断与预测，人工神经网络可以通过学习和识别机械系统中的故障特征模式来准确地诊断故障并预测故障发生的可能性。
在智能控制与优化方面，人工神经网络能够根据输入数据的变化进行实时调整，并优化机械系统的性能。
此外，人工神经网络还可用于机器视觉与图像处理、设备状态监测与维护以及运动规划与路径优化等领域。
关键词：人工神经网络;机械工程领域;研究与应用引言人工神经网络是一种模拟大脑神经元连接方式的计算模型，拥有学习和适应能力。
随着人工智能技术的发展，人工神经网络在机械工程领域中被广泛研究和应用。
本论文将对人工神经网络在机械工程领域中的研究和应用进行综述，并探讨其未来的发展趋势。
1.人工神经网络概述人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种受到生物神经元系统启发的计算模型。
它由多个人工神经元节点组成，并通过节点之间的连接进行信息传递与处理。
人工神经网络具有学习和适应能力，能够通过从输入-输出数据对的训练中自动调整连接权重，从而实现对模式识别、分类、函数逼近等任务的解决。
人工神经网络的结构可以分为三层：输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部数据作为模型的输入，隐藏层是一个或多个包含若干节点的中间层，用于提取和组合输入数据的特征。
输出层产生最终的输出结果。
节点之间的连接具有权重，用来调节信号的传递效果。
节点根据输入信号和连接的权重，通过激活函数进行处理，并传递给下一层的节点。
2.人工神经网络在机械工程中的优势与挑战2.1优势人工神经网络能够处理非线性关系，对于复杂的机械系统行为可以提供更准确的建模和预测。
机械工程涉及到许多非线性问题，例如材料的非线性特性、结构的非线性响应等，传统的线性模型可能无法完全描述这些情况，而人工神经网络能够较好地应对非线性问题。
人工神经网络具有自适应和学习能力，能够从大量的数据中进行模式识别和知识提取。
机械设计中的神经网络优化原理了解神经网络优化技术在机械工程中的应用
机械设计中的神经网络优化原理了解神经网络优化技术在机械工程中的应用随着科技的快速发展和人工智能的兴起，神经网络优化技术在机械工程领域得到了广泛的应用。
神经网络优化是将机器学习和优化方法相结合，通过神经网络模型来解决机械设计中的优化问题。
本文将探讨神经网络优化的原理，并介绍其在机械工程中的应用。
一、神经网络优化原理神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，它由大量的神经元以及连接这些神经元的权值构成。
神经网络具有自我学习和自适应性的特点，可以通过不断调整权值和阈值来逼近或精确解决复杂问题。
神经网络优化是指通过调整神经网络的权值和阈值以最小化或最大化某个目标函数，实现对问题的优化。
在机械设计中，我们可以将需要优化的设计参数作为神经网络的输入，将目标函数作为输出，通过不断迭代和优化，找到最优的设计方案。
神经网络优化技术有以下几个关键步骤：1. 数据收集与预处理：收集相关的机械设计数据，并对数据进行清洗和预处理，以便提高神经网络的训练和优化效果。
2. 网络结构设计：选择适当的网络结构，包括神经元的数量、层数、激活函数等，并初始化权值和阈值。
3. 模型训练：通过将输入数据输入网络，并结合已知的目标函数值进行反向传播算法，逐步调整神经网络中的权值和阈值，以减小目标函数的误差。
4. 模型验证与评估：使用验证数据集对训练好的模型进行验证和评估，以验证模型的泛化能力和预测准确性。
5. 参数优化与调整：根据模型的表现，对网络结构、学习率和正则化参数等进行调整和优化，以进一步提高优化效果。
二、神经网络优化在机械工程中的应用1. 机械零件设计优化：神经网络优化可以用于机械零件的设计优化。
通过对零件的形状、尺寸、材料等参数进行优化，可以实现零件的性能提升和重量减轻。
例如，通过神经网络优化可以找到最佳的零件结构，以满足机械系统的强度和刚度要求，并同时降低材料的使用量，提高系统的效率和可靠性。
2. 机械系统参数优化：在机械系统设计中，神经网络优化可以用于寻找最佳的系统参数组合。
基于神经网络的机械产品结构优化设计研究
基于神经网络的机械产品结构优化设计研究随着人工智能技术的快速发展，神经网络在各个领域中的应用也日渐广泛。
机械产品结构的优化设计是其中一个重要的研究方向。
在这篇文章中，将探讨如何使用神经网络来进行机械产品结构的优化设计，并介绍相关的研究成果和应用案例。
一、引言机械产品的结构优化设计是为了在满足特定设计要求的前提下，使得产品的性能更加优越。
传统的机械产品结构设计通常通过试错法进行，需要花费大量时间和资源。
而神经网络的出现，为机械产品结构优化设计带来了新的思路和方法。
二、神经网络在机械产品结构优化设计中的应用神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，其强大的非线性拟合能力使其在机械产品结构优化设计中得到了广泛应用。
通过收集和分析产品设计相关的数据，神经网络可以学习到设计变量与性能指标之间的复杂关系，并通过训练模型来预测最佳的设计方案。
三、机械产品结构优化设计中的神经网络模型神经网络模型主要由输入层、隐藏层和输出层组成。
其中，输入层接收设计变量（如材料、尺寸等）作为输入，输出层则给出相应的性能指标。
隐藏层则起到对输入层和输出层之间的变量进行信息传递和处理的作用。
在构建神经网络模型时，需要选择适当的激活函数、损失函数和优化算法来提高模型的性能和训练效果。
四、神经网络在机械产品结构优化设计中的案例研究近年来，许多研究者已经在机械产品结构优化设计中应用了神经网络，并取得了一系列令人瞩目的成果。
例如，在飞机结构设计中，通过训练神经网络模型，可以准确地预测不同结构参数对飞机的气动性能、结构强度等指标的影响，从而快速得到优化的设计方案。
在汽车工业中，通过神经网络模型的优化设计，可以有效地降低汽车的重量，提高燃油效率和行驶稳定性。
五、机械产品结构优化设计中存在的挑战和解决方案虽然神经网络在机械产品结构优化设计中具有巨大的潜力，但仍然存在一些挑战。
例如，数据不足、训练时间过长等问题。
为了解决这些问题，研究者采用了一系列的解决方案，如引入模拟数据和增强学习技术。
现代人工智能技术在机械工程中的应用
现代人工智能技术在机械工程中的应用摘要：当今，我国经济发展十分迅速，针对人工智能技术与机械工程之间的关系，可以用输入和输出来描述，一般基于以下方式来探索上述关系，一是用物理方程建立数学关系，二是结合理论知识和实践经验来确定关系，三是通过综合实际工作条件来表达这种关系。
上述方法的共同点是通过对数学关系的研究和分析来厘清因果关系。
虽然精度和紧密性较高，但复杂关系难以计算，计算能力有限。
人工智能技术的应用将轻松解决上述实际问题。
基于神经网络或模糊逻辑系统的高精度输入和输出。
在人工智能技术的帮助下，机械工程行业将获得更强的创新动力，满足现代发展的需要，创造更好的效益。
关键词：人工智能技术;机械工程;应用引言机械设计制造作为机械制造业的重要组成部分，其设计效果将直接影响到机械制造业的发展水平。
信息时代的到来，给机械设计制造的发展带来了新的机遇和挑战。
在这种情况下，机械设计制造领域必须立足行业特点，充分发挥新兴技术优势，推动新时代机械设计制造转型发展，进而实现抓住机遇、应对挑战的效果。
人工智能技术作为信息时代的新兴技术，也广泛应用于当前的机械设计制造领域，促进了机械设计制造的智能化、自动化发展。
为了进一步加强人工智能技术在机械设计制造中的应用效果，提高企业的市场竞争力，需要对人工智能技术的应用进行深入的研究和分析，从而带动企业乃至行业取得进一步的发展。
1机械制造及自动化特点以现代机械制造业为例，在自动化技术和智能化水平不断提高的背景下，将现代生产制造模式与传统机械制造模式进行对比分析，当代机械制造业不再是简单地将几种先进技术叠加在一起使用。
有必要将越来越先进的现代信息技术成功地融入人工智能技术，并结合起来使用，以确保不同技术的结合。
在此基础上，真正实现当代机械加工行业的深度优化和合理改造目标，确保机械生产工作的实际效率和运行质量得到显著提高，充分实现行业自动化发展目标和智能化发展目标的统一结合;而两者的最终结合可以为现代机械制造企业的最终生产效率提供促进作用。
人工智能技术在机械电子工程领域的应用
人工智能技术在机械电子工程领域的应用摘要：人工智能技术的发展能够推动我国的科技、生产力、经济的发展，对国家、社会而言百利而无一害，因此人工智能技术也得到社会各行各业的重视并引进到了行业中。
目前为止我国的人工智能技术完全可以运用到各个领域中，这么做可以推动我国经济的发展以及行业的发展。
关键词：人工智能技术；机械电子工程；领域应用1导言机械电子工程主要研究机电类产品的制造、设计开发及控制过程的智能化与自动化建设。
将人工智能技术充分应用到机械电子工程领域，可以提高自动控制设备的性能塑造能力，加速机械电子工程技术的革新，促进机械电子系统控制的精度化与稳定化发展。
因此，人工智能技术对推进我国机械电子行业的发展拥有难以替代的作用。
2人工智能技术在机械电子工程中的技术应用2.1流程自动化技术应用首先是在重复操作中的应用。
流程自动化技术是基于软件机器人的智能技术，而将其应用到电子工程领域，需要技术人员在前端安装相应的软件，通过自动监视用户在界面上的操作行为及分析监视结果，明确用户的操作规律及目的，从而根据操作目的及用户操作步骤进行运作。
相较于传统的“任务编写”，直线性控制操作拥有较高的便捷性特征，可以有效降低机电一体化应用对操作人员的要求。
在重复操作中，流程自动化技术能减少重复性岗位对专业性编程所提出的要求，降低企业的生产成本。
其次在中控系统建设中的运用。
在流程自动化技术的支持下，技术人员可以通过严格“结果”或“规则”的方式，界定某动作的重复时间与重复率。
所以在机电领域，技术人员能够将人工智能技术充分运用到中控系统中，通过其“交换灵活”的特性，将作业信息充分地、完整地、及时地传递到下个程序中，提升不同生产环节的衔接质量。
2.2机械学习技术的应用首先是在故障诊断、排查中的应用。
通过学习功能，人工智能系统可以对海量数据信息进行整合与分析，解决多样化的问题，提升系统的智慧化运作能力。
而将机器学习应用到电子工程领域中，能够让“自动化系统”更准确、更全面、更快速地结合设备运行参数，识别故障原因，从而提升设备运转的效率。
神经网络在材料科学和工程中的运用
发展新型神经网络结构的展望
新型神经网络结构
目前，深度学习领域已经出现了许多新型神 经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、 循环神经网络（RNN）、变分自编码器（ VAE）等。这些新型神经网络结构在图像处 理、自然语言处理、语音识别等领域取得了 显著的成功。未来，可以尝试将这些新型神 经网络结构应用于材料科学和工程领域，以 解决传统方法无法解决的问题。
在工程领域，神经网 络可以应用于机械设 计、制造工艺优化、 质量检测等方面，提 高工程效率和产品质 量。
虽然神经网络在材料 科学和工程中的应用 取得了一定的成果， 但仍需要进一步的研 究和完善，以更好地 解决实际问题和提高 应用效果。
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03
材料性质预测的准确性取决于训练数据的数量和质量以及神经网络模型的复杂 度。
材料合成优化
材料合成优化是利用神经网络对材料合成过程进行优化的 一种方法。通过输入材料合成条件和工艺参数，神经网络 可以预测材料合成的质量和效率。
材料合成优化有助于材料科学家在实验前了解和掌握材料 合成的关键因素，避免不必要的实验和浪费。
02 隐藏层
通过非线性变换将输入层的信号转换为更高级别 的特征表示。
03 输出层
根据隐藏层的输出，预测材料的某种性质或性能 。
神经网络的学习方法
01 反向传播算法
通过计算损失函数对网络参数的梯度，不断调整 参数以最小化损失。
02 批量标准化
在训练前对数据进行归一化处理，以加速网络的 收敛速度并提高其稳定性。
05
面临的挑战和未来的发展
数据处理和模型验证的挑战
数据处理
由于材料科学涉及大量实验数据，如何有效处理和分析这些数据是一个挑战。神经网络需要大 量的标注数据进行训练，而材料科学领域往往缺乏标准化的标注数据集。
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神经网络在机械工程应用现状综述1、前言神经网络（Neural Networks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
2、正文2.1、Adaptive neural network force tracking impedance control for uncertain robotic manipulator based on nonlinear velocity observer这篇文章提出了一种基于非线性观测器的自适应神经网络力跟踪阻抗控制方案，用于控制具有不确定性和外部扰动的机器人系统。
假设可以测量机器人系统的关节位置和相互作用力，而关节速度是未知的和未测量的。
然后，设计非线性速度观测器来估计机械手的关节速度，并利用Lyapunov稳定性理论分析观测器的稳定性。
基于估计的关节速度，开发了自适应径向基函数神经网络（RBFNN）阻抗控制器，以跟踪末端执行器的期望接触力和机械手的期望轨迹，其中自适应RBFNN用于补偿系统。
不确定性，以便可以提高关节位置和力跟踪的准确性。
基于Lyapunov稳定性定理，证明了所提出的自适应RBFNN阻抗控制系统是稳定的，闭环系统中的信号都是有界的。
最后，给出了双连杆机器人的仿真实例，以说明该方法的有效性。
[1]在控制方案中，首先设计非线性速度观测器来估计机械手的关节速度，并用严格的Lyapunov稳定性理论分析观测器的稳定性。
接下来，根据估计的速度，开发自适应神经网络阻抗控制器以跟踪末端执行器的期望接触力和操纵器的期望轨迹，其中自适应神经网络用于补偿操纵器的系统不确定性，因此然后可以改善力和位置跟踪精度，并且使用鲁棒项来补偿神经网络的外部干扰和近似误差。
最后，通过双连杆机器人的计算机模拟显示了控制方案的有效性。
2.2、Neural network-based bounded control of robotic exoskeletons without velocity measurements这篇文章提出了一种新的机器人外骨骼神经输出反馈轨迹跟踪控制器。
控制器是通过定义辅助动力学，并利用自适应前馈神经网络（NN）项来补偿系统的未知非线性动力学而开发的。
所提出的方法仅需要NN权重矩阵的控制器和自适应规则中的位置信息。
此外，控制器提供先验有界控制命令。
通过在下肢机器人外骨骼上进行的模拟和实验来验证控制器的性能。
通过实验示出，控制器的NN项具有按需辅助的属性，使得当用户可以在康复任务中遵循期望的轨迹时，其在控制器输出中的贡献减小。
[2]结果表明，对于控制增益的给定条件，控制命令是先验有界的。
这一结果与控制器和NN的适应规律只需要位置信息的事实一起，构成了这篇文章的主要贡献。
所提出的仿真和实验结果清楚地表明了控制器的令人满意的性能。
2.3、Neural network-based region reaching formation control for multi-robot systems in obstacle environment本研究涉及在存在模型不确定性和外部扰动的情况下，多机器人系统的区域达到碰撞和避障的地层控制问题。
提出了一种基于神经网络的鲁棒控制方案，结合自适应补偿器和自适应控制增益，实现了碰撞和避障的区域到达编队控制。
结果表明，在所提出的控制方法下，所有机器人都可以始终到达目标区域，保持其形成，并保证碰撞和避障。
提供说明性示例以显示所提出的控制方案的有效性。
[3]在这篇文章中，多机器人系统的区域到达的控制问题得到解决。
已经结合自适应增益技术和用于多机器人系统的自适应补偿器，推导出基于神经网络的区域到达具有冲突避免的编队控制方案。
通过利用所提出的控制方案，机器人可以到达目标区域并且通过碰撞和避障来保持期望的几何刚性构造。
此外，理论结果已通过所提出的数值模拟进行了验证。
尽管RBF 神经网络具有许多优点，但神经网络仍然面临着一些需要解决的问题。
例如，需要通过算法确定神经网络中隐藏节点的数量的选择。
确定隐藏层节点的中心值需要进一步研究。
进一步的研究工作将主要集中在基于神经网络的多机器人系统的最优控制问题上。
2.4、Real time direct kinematic problem computation of the 3PRS robot using neural networks直接运动学问题（DKP）的可靠计算是在并联机器人中实现实时（RT）控制器的主要挑战之一。
DKP根据放置在致动器上的传感器估计机器人的末端执行器的姿态。
但是，这种计算需要使用耗时的数值迭代程序。
从这篇文章可以知道，提出的这种使用人工神经网络（ANN）来近似DKP的方法。
基于3PRS并联机器人，进行了一项综合研究，其中提出了几种网络配置来近似DKP。
此外，为了证明该方法的有效性，所提出的网络不仅要考虑它们的近似能力，还要考虑它们与机器人中使用的传统迭代程序相比的实时性能。
[4]在这篇文章中，已经提出了DKP求解并联机器人的多层感知器人工神经网络精度和时间性能的综合研究。
本研究提出了两个主要贡献：a）基于有界误差准则确定最佳MLP架构的方法，以及使用最大绝对近似误差作为性能指标; b），全面研究MLP网络体系结构的实时性能以及隐藏层大小对ANN计算成本的影响。
2.5、A recurrent emotional CMAC neural network controller for vision-based mobile robots基于视觉的移动机器人经常受到高非线性动力学和精确定位要求的困扰，这导致了对移动机器人控制和监测中更强大的非线性近似的发展需求。
这篇文章提出了一种满足这种需求的复发情绪小脑模型关节控制器（RECMAC）神经网络。
特别地，所提出的网络将循环回路和情绪学习机制集成到小脑模型关节控制器（CMAC）中，该控制器被实现为基于视觉的移动机器人的控制器模块的主要组件。
简而言之，控制器模块由滑动表面，RECMAC和补偿器控制器组成。
将复现结构纳入滑动模型神经网络控制器可确保保留机器人的先前状态，以提高其动态映射能力。
应用Lyapunov稳定性分析理论保证了该系统的收敛性。
通过仿真和实际的移动目标跟踪任务对所提出的系统进行了验证和评估。
实验证明，所提出的系统优于其他流行的基于神经网络的控制系统，因此在控制基于视觉的移动机器人中的近似高度非线性动力学方面具有优势。
[5]在这篇文章中，这种新的递归神经网络RECMAC，用于构建基于视觉的机器人的网络控制器。
通过将神经网络和循环回路集成到CMAC中，系统的非线性逼近能力和动态特性得到了改善。
所提出的网络通过仿真验证并应用于基于视觉的实际移动机器人的控制器。
控制器在移动对象跟踪任务中执行得非常有效，这证明了所提出的神经网络的强大功能。
尽管表现良好，但仍有改进的余地。
预计在RECMAC中应用自组织机制将使网络在动态环境中更加灵活，这将在未来进行调查。
另外，所提出的网络目前仅应用于目标跟踪任务;值得进一步探索应用领域，以便所提出的系统能够更广泛地为更广泛的领域做出贡献。
3、总结神经网络控制是一种基本上不依赖于模型的控制方法，它比较适用于那些具有不确定性或高度非线性的控制对象，并具有较强的适应和学习能力，这正是处于机械领域的机器人控制所需要的，因此神经网络控制在机器人控制中获得了广泛的应用，同时，在其他机械的相关领域也会被广泛的应用。
4、参考文献[1]Zeqi Yang,Jinzhu Peng,Yanhong Liu. Adaptive Neural Network Force Tracking Impedance Control for Uncertain Robotic Manipulator Based on Nonlinear Velocity Observer[J]. Neurocomputing,2018.[2]Hamed Jabbari Asl,Tatsuo Narikiyo,Michihiro Kawanishi. Neural network-based bounded control of robotic exoskeletons without velocity measurements[J]. Control Engineering Practice,2018,80.[3]Jinwei Yu,Jinchen Ji,Zhonghua Miao,Jin Zhou. Neural network-based region reaching formation control for multi-robot systems in obstacle environment[J]. Neurocomputing,2018.[4]Asier Zubizarreta,Mikel Larrea,Eloy Irigoyen,Itziar Cabanes,Eva Portillo. Real time direct kinematic problem computation of the 3PRS robot using neural networks[J]. Neurocomputing,2018,271.[5]Wubing Fang,Fei Chao,Longzhi Yang,Chih-Min Lin,Changjing Shang,Changle Zhou,Qiang Shen. A recurrent emotional CMAC neural network controller for vision-based mobile robots[J]. Neurocomputing,2019.。