機械類智能化技術有哪些

A. 智能製造的特點以及技術有哪些

（一）發展背景

當今世界，各國製造企業普遍面臨著提高質量、增加效率、降低成本、快速響應的強烈需求，還要不斷適應廣大用戶不斷增長的個性化消費需求，應對資源能源環境約束進一步加大的挑戰。然而，現有製造體系和製造水平已經難以滿足高端化、個性化、智能化產品和服務增值升級的需求，製造業的進一步發展面臨巨大瓶頸和困難。解決問題，迎接挑戰，迫切需要製造業的技術創新、智能升級。

新一輪工業革命方興未艾，其根本動力在於新一輪科技革命。新世紀以來，移動互聯、超級計算、大數據、雲計算、物聯網等新一代信息技術日新月異、飛速發展，並極其迅速地普及應用，形成了群體性跨越。這些歷史性的技術進步，集中匯聚在新一代人工智慧技術的戰略性突破，實現了質的飛躍。新一代人工智慧呈現出深度學習、跨界協同、人機融合、群體智能等新特徵，為人類提供認識復雜系統的新思維、改造自然和社會的新技術。當然，新一代人工智慧技術還處在極速發展的進程中，將繼續從「弱人工智慧」邁向「強人工智慧」，不斷拓展人類「腦力」，應用范圍將無所不在。新一代人工智慧已經成為新一輪科技革命的核心技術，為製造業革命性的產業升級提供了歷史性機遇，正在形成推動經濟社會發展的巨大引擎。世界各國都把新一代人工智慧的發展擺在了最重要的位置。

新一代人工智慧技術與先進製造技術的深度融合，形成了新一代智能製造技術，成為了新一輪工業革命的核心驅動力。

（二）新一代智能製造是新一輪工業革命的核心技術

科學技術是第一生產力，科技創新是經濟社會發展的根本動力。第一次工業革命和第二次工業革命分別以蒸汽機和電力的發明和應用為根本動力，極大地提高了生產力，人類社會進入了現代工業社會。第三次工業革命以計算、通信、控制等信息技術的創新與應用為標志，持續將工業發展推向新高度。

新世紀以來，數字化和網路化使得信息的獲取、使用、控制以及共享變得極其快速和普及，進而，新一代人工智慧突破和應用進一步提升了製造業數字化網路化智能化的水平，其最本質的特徵是具備認知和學習的能力，具備生成知識和更好地運用知識的能力，這樣就從根本上提高工業知識產生和利用的效率，極大地解放人的體力和腦力，使創新速度大大加快，應用范圍更加泛在，從而推動製造業發展步入新階段，即數字化網路化智能化製造——新一代智能製造。如果說數字化網路化製造是新一輪工業革命的開始，那麼新一代智能製造的突破和廣泛應用將推動形成新工業革命的高潮，將重塑製造業的技術體系、生產模式、產業形態，並將引領真正意義上的「工業4.0」，實現新一輪工業革命。

（三）願景

製造系統將具備越來越強大的智能，特別是越來越強大的認知和學習能力，人的智慧與機器智能相互啟發性地增長，使製造業的知識型工作向自主智能化的方向發生轉變，進而突破當今製造業發展所面臨的瓶頸和困難。

新一代智能製造中，產品呈現高度智能化、宜人化，生產製造過程呈現高質、柔性、高效、綠色等特徵，產業模式發生革命性的變化，服務型製造業與生產型服務業大發展，進而共同優化集成新型製造大系統，全面重塑製造業價值鏈，極大提高製造業的創新力和競爭力。

新一代智能製造將給人類社會帶來革命性變化。人與機器的分工將產生革命性變化，智能機器將替代人類大量體力勞動和相當部分的腦力勞動，人類可更多地從事創造性工作；人類工作生活環境和方式將朝著以人為本的方向邁進。同時，新一代智能製造將有效減少資源與能源的消耗和浪費，持續引領製造業綠色發展、和諧發展。

新一代智能製造是一個大系統，主要由智能產品、智能生產和智能服務三大功能系統以及工業智聯網和智能製造雲兩大支撐系統集合而成（圖8）。

新一代智能製造技術是一種核心使能技術，可廣泛應用於離散型製造和流程型製造的產品創新、生產創新、服務創新等製造價值鏈全過程的創新與優化。

（一）智能產品與製造裝備

產品和製造裝備是智能製造的主體，其中，產品是智能製造的價值載體，製造裝備是實施智能製造的前提為基礎。

新一代人工智慧和新一代智能製造將給產品與製造裝備創新帶來無限空間，使產品與製造裝備產生革命性變化，從「數字一代」整體躍升至「智能一代」。從技術機理看，「智能一代」產品和製造裝備也就是具有新一代HCPS特徵的、高度智能化、宜人化、高質量、高性價比的產品與製造裝備。

設計是產品創新的最重要環節，智能優化設計、智能協同設計、與用戶交互的智能定製、基於群體智能的「眾創」等都是智能設計的重要內容。研發具有新一代HCPS特徵的智能設計系統也是發展新一代智能製造的核心內容之一。

（二）智能生產

智能生產是新一代智能製造的主線。

智能產線、智能車間、智能工廠是智能生產的主要載體。新一代智能製造將解決復雜系統的精確建模、實時優化決策等關鍵問題，形成自學習、自感知、自適應、自控制的智能產線、智能車間和智能工廠，實現產品製造的高質、柔性、高效、安全與綠色。

（三）智能服務

以智能服務為核心的產業模式變革是新一代智能製造的主題。

在智能時代，市場、銷售、供應、運營維護等產品全生命周期服務，均因物聯網、大數據、人工智慧等新技術而賦予其全新的內容。

新一代人工智慧技術的應用將催生製造業新模式、新業態：一是，從大規模流水線生產轉向規模化定製生產；二是，從生產型製造向服務型製造轉變，推動服務型製造業與生產性服務業大發展，共同形成大製造新業態。製造業產業模式將實現從以產品為中心向以用戶為中心的根本性轉變，完成深刻的供給側結構性改革。

（四）智能製造雲與工業智聯網

智能製造雲和工業智聯網是支撐新一代智能製造的基礎。

隨著新一代通信技術、網路技術、雲技術和人工智慧技術的發展和應用，智能製造雲和工業智聯網將實現質的飛躍。智能製造雲和工業智聯網將由智能網路體系、智能平台體系和智能安全體系組成，為新一代智能製造生產力和生產方式變革提供發展的空間和可靠的保障。

（五）系統集成

新一代智能製造內部和外部均呈現出前所未有的系統「大集成」特徵：

一方面是製造系統內部的「大集成」。企業內部設計、生產、銷售、服務、管理過程等實現動態智能集成，即縱向集成；企業與企業之間基於工業智聯網與智能雲平台，實現集成、共享、協作和優化，即橫向集成。

另一方面是製造系統外部的「大集成」。製造業與金融業、上下游產業的深度融合形成服務型製造業和生產性服務業共同發展的新業態。智能製造與智能城市、智能農業、智能醫療等交融集成，共同形成智能生態大系統——智能社會。

新一代智能製造系統大集成具有大開放的顯著特徵，具有集中與分布、統籌與精準、包容與共享的特性，具有廣闊的發展前景。

思想價值決定企業命運的時代已經到來。

在日益全球化和移動互聯、人工智慧技術日趨普及的趨勢下，優勢企業之間的最高階段的競爭，不能局限於硬技術的競爭，而是體現在企業軟實力的競爭，亦即思想的競爭。面對今天的市場格局及為未來趨勢，你的企業應該有什麼樣的價值判斷，應該有什麼樣的思想基礎，應該發出什麼樣的聲音，這才是關鍵。

巴黎高科路橋大學秉承法國精英式高等教育體系，針對工業發展需求，將技術、人文與管理相結合，教學內容具有更新快，目的性強的特點，在學術科研上以項目為主線，擁有強大的企業合作背景和資源。學校注重全球發展和國際合作，在四大洲共有67個合作夥伴院校。

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B. 機械設計製造及自動化專業能力有哪些

機械設計製造及其自動化培養的能力是各種工業機械裝備及機電內產品從設計、製造、運容行控制到生產過程的企業管理的綜合技術學科。培養具備機械設計製造基礎知識與應用能力，能在工業生產第一線從事機械製造領域內的設計製造、科技開發、應用研究、運行管理和經營銷售等方面工作的高級工程技術人才。
以機械設計與製造為基礎，融入計算機科學、信息技術、自動控制技術的交叉學科，主要任務是運用先進設計製造技術的理論與方法，解決現代工程領域中的復雜技術問題，以實現產品智能化的設計與製造。

C. 智能化工程機械的技術難題

主要技術難題在感測器技術上，目前還不能對目標有理想的數據採集方法（精確距離、硬度、粘度、比重等）

D. AI(人工智慧)在機械領域有哪些應用

1.機械領域的主要應用：1.1 機械設計 機械設計實際上是一個模型的綜合和分析的過程，它不僅包括大量的計算、分析、繪圖等數值計算型工作；還包括擬定初始方案，選擇最優方案，制定合理結構等方案設計工作。 目前， 有些企業已引入CAD/CAM 系統， 由於CAD/CAM系統對符號推理工作需要綜合運用多種科學的專門知識和豐富的實踐經驗才能解決，這需要CAD/CAM系統具有智能性，因此，設計智能化已成為機械設計中一個很熱門的研究課題之一，它把計算機從數值處理擴展到非數值處理，包括知識與經驗的集成、推理和決策，力圖使機械設計過程自動化，減少人類專家在設計過程中由於個人因素造成的不足。此外，與傳統設計方法相比，專家系統在機械設計中有著不可比擬的優勢，它不僅可以長期穩定工作、節省成本，還可以為專家知識特別是啟發式知識提供存儲手段和傳授途徑、易於繼承。1.2 機械製造 在機械生產製造過程中，需要為工廠中所有的裝配機器供應零件。目標可能由監控者提供，也可能由系統對當時狀態做出評估而產生。智能系統怎樣推斷出適當的目標，然後構造試圖達到目標的動作序列，這個過程通常稱為規劃(planning), 它是自動問題求解的特例，是人工智慧研究的重要子領域。 此外，計算機集成加工系統（CIMS）和柔性加工系統（FMS）在近年來獲得迅速發展。在一個復雜的加工過程中，不同條件下的多種操作是必要的。環境的不確定性以及系統軟硬體的復雜性，向當代工程師們設計和實現有效的集成控制系統提出了挑戰。為了把現有的Petri 網技術用於現代加工系統，需要開發一種新技術，把機器智能技術和Petri 網理論以及智能離散事件控制器連接起來。1.3 機械電子工程 在許多工程系統中，往往由於內部結構復雜，存在著對加工過程式控制制及故障診斷等方面的困難，一般的PID 等典型控制方法雖然能解決一些問題，但在一些場合已不能滿足生產的要求，當前，典型的機電一體化產品- 數控機床、交流伺服驅動裝置等正在向數字化、小型化、高精度等方向發展，為監控帶來新的挑戰，由於模糊神經網路控制不依賴控制對象和數學模型，具有較強的魯棒性，是一種非線性的控制方法，在解決此類問題中有很好的優勢。而專家系統主要用於復雜的機械繫統，能夠克服基於模型的故障診斷方法對模型的過分依賴性。1.4 機械繫統故障診斷 對機械設備進行故障診斷主要是通過對設備敏感部位的信號利用感測器進行數據採集和特徵提取，根據不同機械部件在不同時間和狀態下具有不同的特徵，來判斷是否工作正常。它包含兩方面的內容，即對系統運行狀態進行監測和發現異常情況後對故障進行分析、診斷。在系統運行過程中，若某一時刻系統發生故障，領域專家可以憑借視覺、聽覺、嗅覺、觸覺或測量設備得到一些客觀數據，並根據對系統結構和系統故障歷史的深刻了解很快做出判斷，確定故障的原因和部位。對於較為復雜的系統，這種基於專家系統的故障診斷方法尤為有效。2 人工智慧在機械繫統中的應用方法 應用機械繫統的AI 技術傳統上可以分為專家系統（ES）、人工神經網路(ANN)、模糊集理論(FST)和啟發式搜索(GA)四類。2.1 專家系統（Expert System .ES） 專家系統是人工智慧的主要分支之一。一個典型的專家系統由四部分組成：知識庫、推理機、知識獲取機制和人機界面。專家系統按其知識表達方式不同，可分為基於規則和基於框架的專家系統；按其推理方式不同可分為正向推理和逆向推理。在知識表達方面，利用產生式規則進行知識表達，一方面得有益於現有人工智慧語言，另一方面，它的表達合乎人的心理邏輯，便於進行知識獲取，利於人們接受，利用框架進行知識表達得到了越來越多的應用。在診斷推理方面，主要表現在對推理邏輯和推理模型的研究，在人工智慧領域，存在著許多推理邏輯，在專家系統中廣泛使用模糊推理邏輯降低系統復雜性，在機械繫統故障診斷上能產生很好的效果。專家系統技術的研究和應用正以前所未有的速度在故障診斷、模擬模擬、自動控制、工藝編程、生產規劃、產品設計等許多機械工程領域不斷發展。隨著研究工作的不斷深入，一些新的技術方法和先進製造技術正融入機械工程專家系統技術的研究和應用中，不僅使知識表示、知識庫構建、知識獲取和推理模式等關鍵技術的研究取得了一定成果，還出現了一些集成式的新型專家系統，如神經網路專家系統、模糊專家系統、基於Internet 的專家系統、CAD 專家系統、CAPP 專家系統等。他們綜合利用了專家系統啟發性、透明性、靈活性以及具有處理不確定知識能力的特點，使機械工程專家系統的應用領域不斷拓寬。2.2 人工神經網路（artificial neural network. ANN） 人工神經網路是模擬的生物激勵系統，將一系列輸入通過神經網路產生輸出。這里輸出、輸入都是標准化的量，輸出是輸入的非線性函數，其值可由連接各神經元的權重改變，以獲得期望的輸出值，即所謂的訓練過程。基於數值計算方法的神經網路，將已有數據和已知系統模式作樣本，通過學習獲得兩者的映射關系，實現了對人類經驗思維的模擬。 由於神經網路具有原則上容錯、結構拓撲魯棒、聯想、推測、記憶、自適應、自學習、並行和處理復雜模式的功能，使其在工程實際存在著大量的多故障、多過程、突發性故障、龐大復雜機器和系統的監測及診斷中發揮著較大作用。 在機械繫統的應用方式有：從模式識別角度應用神經網路作為分類器進行故障診斷；從預測角度應用神經網路作為動態預測模型進行故障預測；利用神經網路極強的非線性動態跟蹤能力進行基於結構映射的故障診斷；從知識處理角度建立基於神經網路的診斷專家系統等。目前，為提高神經網路在實用中的學習和診斷性能，主要從神經網路模型本身改進和模塊化模型診斷策略兩方面開展研究；同時，與模糊邏輯的結合研究也是一個研究熱點。2.3 模糊集理論（Fuzzy Sets Theory. FSN） 人的認知世界包含大量的不確定之時，需要對所獲信息進行一定的模糊化處理，以減少問題的復雜度。1965 年Zadeh 創立的模糊集理論是處理不確定性的一種很好的方法。模糊邏輯可認為是多值邏輯的擴展，能夠完成傳統數學方法難以做到的近似推理。目前基於多類電量測試信息模糊融合的模擬電路故障診斷方法已經提出。基於K故障節點診斷法和最小標准差法的元件故障隸屬函數構造方法,以及基於可測點電壓與不同測試頻率下電路增益的模糊信息融合診斷演算法也已闡述。分別利用此兩類測試信息及K 故障診斷法和最小標准差法,對電路進行初步診斷,再運用模糊變換及故障定位規則, 得到融合的故障診斷結果。模擬實驗結果表明,所提方法大大提高了機械繫統故障定位的准確率。2.4 啟發式搜索（Heuristic Search. HS） 遺傳演算法（Genetic Algorithms ,GA）和模擬退火（Simulated Annealing ,SA）演算法是近年來逐漸興起的兩種啟發式搜索，通過隨機產生新的解並保留其中較好的結果，並避免陷入局部最小，以求得全局最優解或近似最優解。GA是由數字串的集合表示優化問題的解，通過遺傳運算元，即選擇、雜交和變異的操作對數字串尋優。SA 在已知解的鄰近區產生新的解，並逐漸縮小鄰近區域的大小，直到逼近全局的最優解。兩種方法都可以用來求解任意目標函數和約束的最優化問題。 在交流伺服系統中採用遺傳演算法的模糊神經網路控制較之傳統的PID 控制方式具有響應速度快、誤差小、無震盪、伺服性能強等優點，模擬結果表明，將遺傳演算法融入模糊神經網路控制器來控制交流伺服系統，其系統的響應超調量明顯減少，具有較好的抗干擾性、伺服性。3 人工智慧在機械繫統中的發展趨勢 人工智慧中的四種主要工具， 即ES、ANN、FST 和GA，雖然在機械領域有不同程度的應用，但各自都存在一些局限：ES 存在知識獲取的「瓶頸」、知識難以維護、應用面窄、診斷能力弱等問題。ANN 在外推時誤差較大、系統結構變化時ANN 的組成結構也要變化、難以實現基於結構化知識的邏輯推理、缺乏解釋能力等。FST 存在可維護性問題。GA 在依據的信息發生畸變時，難以保證可靠性等。 目前，缺少一種普遍有效的方法應用於機械繫統的各個領域。混合智能，即綜合多種智能技術用以設計、控制、監測機械繫統成為新的發展趨勢。結合的方式主要有基於規則的專家系統與神經網路相結合，CBR 與基於規則系統和神經網路的結合，模糊邏輯、神經網路與專家系統的結合等。其中模糊邏輯、神經網路與專家系統結合的診斷模型是最具發展前景的，也是目前人工智慧領域的研究熱點之一。混合智能在機械繫統的應用中有如下發展趨勢：由基於規則的系統到混合模型的系統，由領域專家提供知識到機器學習、由非實時診斷到實時診斷、由單一推理控制到混合推理控制策略等。4 人工智慧在機械繫統中的應用實例 智能技術在機械領域已經有了許多成功的應用。在工程中，典型的專家系統有幫助工程師發現結構分析問題的分析策略的SACON 系統；幫助識別和排除機車故障的DELTA 系統；幫助操作人員檢測和處理核反應堆事故的REACTOR 系統。 在故障診斷方面,1967 年在美國航天局（NASA）倡導下，由美國海軍研究室（ONR）主持美國機械故障預防小組（MFPG），積極從事故障診斷技術研究和開發。目前各種類型的故障診斷和維修專家系統已用於美國F- 15 戰斗機、B- 1B 轟炸機、海軍艦艇、陸軍軍械裝置等現役裝備的故障診斷和維修中。在我國，華中理工大學研製了用於汽輪機組工況監測和故障診斷的智能系統DEST；哈爾濱工業大學和上海發電設備成套設計研究所聯合研製了汽輪發電機組故障診斷專家系統MMMD- ；清華大學研製了用於鍋爐設備故障診斷的專家系統等等。 在電路和數字電子設備方面，MIT 研製用於模擬電路操作並演繹出故障可能原因的EI 系統；美國海軍人工智慧中心開發了用於診斷電子設備故障的IN- ATE 系統;波音航空公司研製了診斷微波模擬介面MSI 的IMA 系統；義大利米蘭工業大學研製用於汽車啟動器電路故障診斷的系統。 2006 年初，上海交通大學機電控制研究所、上海市農業機械研究所成功研製了適用於我國數字農業特點的兩種主要智能型農業機械：中、小型收割機智能測產系統及其配套軟體；智能變數施肥、播種機及其配套軟體。雖然相關的應用實例還有很多，但它們大都處於實驗室或小范圍試驗狀態，限於成本、技術等問題，不能得到普及應用，這將成為智能技術在機械領域應用的「瓶頸」。引用： http://teardown.eefocus.com/xuweitao/blog/08-01/141923_aa9c4.html

E. 機械行業的工廠智能化有什麼好的實現方式嗎

智能化系統：是指來利用視頻、音源頻、顯示、電子、控制、網路、計算機等科學技術，採用各種現代化的產品、設備或軟體，減少人們日常生活的手工操作、給人們的生活帶來便利性和舒適性的系統。 樓主想要實現的話可以找專業的公司去有針對性做，現在國內的話可以看一下中淵科技的，可以去他們網站具體看下，這家公司擁有多類控制和自動化系統發明權和軟體著作權，技術和理念國際領先

F. 有什麼農業智能機械啊

農業智能機械說的通俗一些。
其實就是機械人工程在農業上的應用。
比如智能自動化收割機，
智能化灌溉裝置。
實質上就是在原有器械設備基礎上加上感測器和數據分析系統而已。

G. 機械設計製造及其自動化有哪些必修課

機械設計製造及其自動化專業的必修課如下:
專業基礎課
高等數學、線性代數、概率論與數理統計、大學物理、大學物理實驗、普通化學及實驗、工程圖學、理論力學、材料力學、電路基礎、機械原理、機械零件、電子技術、互換性與技術測量、工程材料、金屬工藝學、測試與感測技術、製造技術基礎、液壓與氣動技術、機電傳動控制、機械工程綜合實驗、微機原理與結構技術、CAD/CAM、單片機原理及應用。
專業課
機械製造工藝學、機械繫統設計、機電控制系統分析與設計、機械製造裝備設計、數控技術及應用。
機械設計製造及其自動化專業選修課
機械動力學、軟體工程、網路技術、多媒體技術及應用、資料庫原理及應用、機械創新設計、工業機器人基礎、機械故障診斷學、文獻檢索、專業外語、有限元方法、機械優化設計、工藝過程自動化、先進製造技術、特種加工、成組技術與CAPP、智能機械概論、微小機械概論、虛擬樣機技術、市場營銷學、在線檢測與控制、實用控制系統設計、數控機床與編程。
機械設計製造及其自動化，指研究各種工業機械裝備及機電產品從設計、製造、運行控制到生產過程的企業管理的綜合技術學科。培養具備機械設計製造基礎知識與應用能力，能在工業生產第一線從事機械製造領域內的設計製造、科技開發、應用研究、運行管理和經營銷售等方面工作的高級工程技術人才。
以機械設計與製造為基礎，融入計算機科學、信息技術、自動控制技術的交叉學科，主要任務是運用先進設計製造技術的理論與方法，解決現代工程領域中的復雜技術問題，以實現產品智能化的設計與製造。
學科背景
機械設計製造及其自動化隨著微電子技術、信息技術、計算機技術、材料技術和新能源技術等高新技術與機械設計製造技術的相互交叉、滲透、融合，使傳統意義上的機械設計製造技術在原有基礎上得到了質的飛躍，形成了當代的先進設計製造技術，與傳統的機械設計製造技術相比既有繼承，又有很大發展。如今，先進的設計製造技術正成為經濟發展和人民生活需要的主要技術支撐，成為加速高技術發展和國防現代化的主要支撐，成為企業在激烈市場競爭中能立於不敗之地並求得迅速發展的關鍵技術。計算機技術引入機械領域，使機械設計製造及其自動化技術產生了深刻變化。利用計算機輔助設計與優化設計技術，使設計過程實現了自動化和最優化；微電子技術與機械技術的結合，實現了機電產品的一體化，出現了數控機床和加工中心、機器人、微型機電系統等；利用計算機控制技術使機械製造過程實現了自動化和智能化，感測技術、計算機技術和機械設計製造的結合；機器的設計與運行過程的緊密結合，可以對機電產品的設計過程、製造過程、銷售過程、安裝與運行過程實現綜合的自動化控制。
機械設計製造及其自動化學科在國民經濟中處於極其重要的地位，它對其他技術領域起著支撐性作用，成為國民經濟各行業的基礎。機械工業的發展也必將帶動其他技術及行業的發展。各種自動化機械設備大大提高了勞動生產率，降低了工人的勞動強度，各種大型成套設備的開發成功使得各種重點工程的建設成為可能；機械設備的精密化帶動了微電子工業和計算機工業，實現了集成電路的高度集成製造並使存儲器的容量成倍提高；航空航天及各種武器裝備的研製與生產、科學技術和教育事業的發展均需依賴於機械設計與製造技術的進步。
培養目標
機械設計製造及其自動化本專業培養具備機械設計製造基礎知識與應用能力， 具有機電新產品開發
與管理企業所需的知識結構及潛能，也具有適應科研、教育、經貿及行政管理等部門工作或繼續深造的素質和能力，能在機械工程及其自動化領域內從事設計製造、科技開發、應用研究、運行管理和經營銷售等方面工作的高級工程技術人才。
部分高校按以下專業方向培養： 機械製造及自動化 製造自動化與測控技術 微電子製造裝備及自動化 機電 模具 數控 機電控制 機械電子 機械製造 汽車工程 設計製造 數控技術 職教師資 機電一體化 機械自動化 機械電子工程 機械工藝技術 先進製造技術 機電傳動與控制 機械設計與製造 流體傳動及控制 模具設計與製造 數字化設計製造

H. 機械製造及自動化專業的課程有哪些

機械設計製造及其自動化專業 專業前景 本專業是以機械設計與製造為基礎，融入計算機科學、信息技術、自動控制技術的交叉學科，主要任務是運用先進設計製造技術的理論與方法，解決現代工程領域中的復雜技術問題，以實現產品智能化的設計與製造。 學科實力 本專業現有教授14人，博士生導師9人。近年來承擔了多項國家「863計劃」，國家「十一五」科技支撐計劃，農業部科技項目以及國家自然科學基金項目等的研究工作。 培養目標 本專業培養具有堅實的自然科學、人文社會科學和工程技術基礎，受到較強工程實踐和研究能力的訓練，能從事機械工程領域內的設計製造、教學與科研、科技開發及技術經濟管理等方面的工作，具有較高綜合素質和創新能力的高級工程技術人才。 專業特色 本專業以機為主，機電結合，突出自動化技術與計算機技術的應用，加強實踐環節，強調工程素質、工程實踐能力以及創新能力的培養。 主幹課程 工程力學、工程材料、機械設計理論、機械製造工程學、模擬和數字電子技術、微機原理與介面技術、自動控制理論、機電控制技術、數控技術、液壓與氣動、機械產品三維造型設計、CAD/CAM技術、機械裝備設計、模具設計等。 所授學位 工學學士 就業方向 學生畢業後可到機械、汽車、通訊、家電等領域從事產品設計、科技開發、應用研究、運行管理等方面的工作。就業面廣，就業率高。