神經網絡技術在機械工程中的應用及發展探析

曾臻

摘? 要：文章針對神經網絡技術在機械工程中的應用及發展進行探究，深入分析神經網絡技術的特點，以期能進一步提高神經網絡技術在機械工程各個領域中的應用價值，促進機械工程的發展。

關鍵詞：神經網絡技術;機械工程;智能控制

中圖分類號：TP183? ? ? ? ?文獻標志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2020）18-0153-02

Abstract： This paper probes into the application and development of neural network technology in mechanical engineering， and deeply analyzes the characteristics of neural network technology， in order to further improve the application value of neural network technology in various fields of mechanical engineering and promote the development of mechanical engineering.

Keywords： neural network technology; mechanical engineering; intelligent control

前言

人工神經網絡技術具有非線性、適應性、并發性和儲存性等特點，包含了多種現代化的信息技術，需要相關操作人員結合神經網絡技術的特點，明確神經網絡技術在機械工程領域的發展方向，將神經網絡技術合理應用到機械工程中，促進機械智能化發展。

1 神經網絡技術的特征

1.1 非線性

神經網絡技術具有非線性的特點，能夠由神經網絡映射出多種變量和多個指令之間的關系，形成一個有機聯系的整體。神經網絡利用自身非線性的整合優勢和擬合能力，可以直觀的展示出各個元素間的聯系，并進行大規模的數據統計和儲存，能夠根據變量的特性做分類處理，提高系統的容錯性，使神經網絡技術在應用領域發揮更大的使用價值。

1.2 適應性

神經網絡具有很強的適應能力，在經過系統的訓練后，神經網絡可以對大規模的信息數據進歸納處理，因自身的適應力較強，在分析和處理信息時，神經網絡有很強的兼容性和儲存性，能夠容納大量的信息。同時，在對信息處理過程中，神經網絡能夠結合信息之間的聯系，分析信息的特點，進行分類處理，儲存有用的信息，使信息系統不斷優化，提升自身的信息適應能力和分析處理能力。

1.3 并發性

現代化的信息技術能夠在短時間內實現信息的采集和處理，應用計算機系統對信息進行處理時，能夠提高信息數據的準確性。在計算機系統運轉過程中，處理變量和指令都是由系統直接發出的，統一進行工作，這種規范化的操作模式能夠有效提高信息處理的效率。但當信息數據比較復雜時，就會影響計算機系統工作的質量。應用神經網絡技術，可以有效地規避這一問題。神經網絡具有并發性的特點，能夠自主完成對相應信息的處理任務，與計算機系統處理信息的方式不同，神經網絡技術可以實現對信息數據的單獨處理，提高對信息數據的分析和處理效率。

1.4 儲存性

神經網絡除了具有非線性、適應性、并發性的特點，還具有儲存性。神經網絡技術能夠在短時間內實現對信息的收集和處理。區別于其他的信息處理系統，神經網絡在儲存信息中，根據信息的特點和類別進行規范化、科學化的精細處理，確保在輸入相關信息時，神經網絡能夠依據提示的內容，快速查找到對應的信息數據，并完成傳輸任務。同時，神經網絡還能實現信息之間的調動，對于不完整的信息內容，神經網絡可以結合相關的信息進行分析，對缺失的信息內容找到對應的信息[1]。

2 神經網絡技術在機械工程中的具體應用

2.1 故障診斷

神經網絡技術能夠及時掌握合理的方式對信息進行分析和處理，盡可能在較短的時間內有效解決問題。因此，神經網絡技術也經常被應用在機械工程故障診斷中。在利用神經網絡技術排除系統故障時，借助人工神經網絡技術智能化、自動化的特征，對系統故障情況進行深入分析，能夠更加精準的診斷出機械設備出現此故障的成因。在進行設備故障診斷時，多是對發電系統和核電站系統等相關設備進行故障監測，使用神經網絡技術能夠打破以往只依靠振動方法來識別系統故障的方式，創新了新的監測方式，如根據聲音傳遞的方法也能監測出系統的故障，針對診斷出的故障，及時采取合理的解決措施。所以將神經網絡技術應用到機械工程故障診斷中，在一定程度上能夠縮短故障排除的時間，有效地提高了診斷結果的準確性，避免故障問題帶來更大的損失。

2.2 CAD技術

CAD作為機械工程中常用的一種技術軟件，應用在機械工程中，能夠在短時間內完成繪圖、統計以及計算等任務。隨著科學技術的進步，以往的技術已經不能滿足現階段機械工程發展的需要，而CAD技術也在原有的技術基礎上進行了創新和發展。目前CAD技術已經逐漸突破了只能繪圖的局限，還能在原理分析、結構設計、方案制定等多方面發揮作用。但CAD技術應用過程中，還存在著很多問題，由于CAD系統不健全，導致知識的獲取渠道和方式單一，獲取的知識信息主要依靠專家，缺少自身的儲存量，而且分析和處理信息數據的時間也比較長，缺少知識獲取的時效性，不能保證機械工程的效率。尤其當設計的問題和知識超過系統儲存的范圍時，CAD技術將不能對信息數據進行輸出，導致出現知識量不完整、不全面等問題。針對CAD技術使用中存在的不足之處，應用神經網絡技術能夠起到很好的規避作用，神經信息網絡具有儲存性和并發性的特點，能夠兼容儲存大量的信息數據，并且自身的容錯性和分析處理能力比較強，能夠縮短處理信息的時間，提升問題解決的準確性，提高信息處理的效率。

2.3 機械設計

神經網絡技術不同于專家系統通過建立和完善知識數據庫來滿足運行需要，而是依靠訓練樣本的訓練對知識信息數據進行儲存和管理，利用模擬的便捷方式，實現對系統信息數據的分析和處理，充分發揮自身非線性和適應性的特點，使復雜的問題逐漸簡單化。而且神經網絡技術的容錯性很強，對于網絡連接失敗的情況，仍舊可以正常運轉。將神經網絡技術應用到機械工程機器設計中，能夠有效地提高機械設計的準確性和智能化。如在機床設計過程中，利用神經網絡技術的特性，根據機械工程需要工件的材料質量和標準改制機床的結構，結合機床的承重力和耐受力設計出合理的計劃方案，將人工神經網絡技術切實應用到機械設計中，使神經網絡技術得到充分應用，同時也提高了機械工程設計部門的工作效率。

2.4 智能控制

神經網絡具有較強的適應能力，因此被廣泛應用在機械工程機構智能化控制中。工程結構智能檢測系統包括推理、神經網絡學習以及數據庫管理，在機械工程中，應用神經網絡技術能夠實現對數據信息的精準讀取，為數據庫儲存更多的信息資源。在這一環節，神經網絡技術發揮自身強大的適應性，開展自主學習模式，在規定的范圍和時間內，完成相應的任務。此外，神經網絡具有非線性以及并發性的特點，在機械工程應用中，能夠運用這一特點，合理把控機械定位，確保機床的準確性，避免出現較大的偏差問題[2]。通過應用神經網絡技術，實現對機械工程的智能化控制，對科研成果和技術創新具有很大的促進作用。

3 神經網絡技術在機械工程中的發展方向

神經網絡技術涵蓋多個領域，被廣泛應用在機械工程、電子設備、網絡技術和數學專業中。目前，神經網絡技術又有了新的發展，在機械工程中，神經網絡技術不僅應用于系統設備故障檢測、CAD技術、繪圖設計以及智能化控制方面，在工程檢測與控制、機器人工智能化工程領域也有了新的突破。

3.1 工程的檢測與控制

科技的發展勢必會促進神經網絡技術應用于機械工程其他領域。例如，在機械工程加工制造過程中，因為加工制作各個環節的指標和變量存在著隨機性和變動性，使加工制作的環節無法順利進行，這就需要神經網絡技術發揮非線性和適應性的特點，為加工制作提供有效的解決方法。運用神經網絡技術，能夠準確的分析出非線性的復雜信息內容，根據得出的信息結果，采取合理的控制方案，發揮神經網絡技術的在線控制優勢。將神經網絡技術應用到工程的檢測與控制中，能夠在短時間內掌握工程的進展情況，在一定程度上節省了時間和勞動力，推進了機械智能化的發展進程，也促進了現代化技網絡技術的廣泛應用。

3.2 機器人工智能工程

由于現代化信息技術在各個領域內應用，促進了神經網絡技術的全面發展。在機械工程中，神經網絡技術將進一步實現使用價值，在機械領域發揮重要作用。如傳統的控制方法已經不能夠適應機械工程發展的需要，要求應用神經網絡技術在機器設備方面實現最佳的控制效果。通過神經網絡技術的非線性、適應性、并發性和儲存性等特點，提升整個工程系統的容錯性，使神經網絡技術在機械設計、制造等方面發揮最佳的使用效果，促進機械智能化發展[3]。

4 結束語

綜上所述，神經網絡技術被廣泛應用在機械工程領域中，對于推進機械工程自動化發展十分重要。需要相關操作人員結合神經網絡技術的特點，深入分析神經網絡技術在機械工程各領域的使用價值，如在故障診斷、CAD技術、機械設計以及智能控制等方面的應用，明確神經網絡技術在機械工程檢測與控制、建立人工智能化工程等方面發展方向，不斷推進神經網絡技術在各領域廣泛應用，促進機械智能化、自動化發展。

參考文獻：

[1]尚忠華.人工智能技術在機械電子工程領域的應用[J].科技風，2019（17）：107.

[2]王盈學.神經網絡技術在機械工程中的應用與發展分析[J].南方農機，2019，50（08）：183.

[3]柴偉杰.人工神經網絡及其在機械工程領域中的應用研究[J].南方農機，2018，49（22）：40.