Papel universitario de diseño mecánico y fabricación
La ingeniería mecánica y electrónica es muy diferente de la ingeniería mecánica tradicional. Combina electrónica e ingeniería mecánica para sacarles el máximo partido. Ambos no sólo están relacionados con sus respectivas funciones, sino también con la información. Partiendo de la base de que la ingeniería mecánica tradicional sólo conecta energía y función, la ingeniería mecatrónica agrega información, lo que hará que la ingeniería mecatrónica sea más inteligente.
1. Desarrollo de la Ingeniería Mecánica y Electrónica
La ingeniería mecánica y electrónica es muy diferente a la ingeniería mecánica tradicional. Es una nueva disciplina desarrollada aplicando tecnología a la ingeniería mecánica. Los productos mecánicos y electrónicos tienden a miniaturizarse en apariencia y estructura, y sus funciones se vuelven más diversas. El desarrollo de la ingeniería mecánica y electrónica ha pasado por tres etapas: procesamiento manual, línea de montaje y sistema de fabricación flexible. Las primeras etapas son la ingeniería mecánica tradicional y la tercera etapa es el comienzo del desarrollo de la ingeniería mecánica y electrónica real. La tecnología electrónica y la ingeniería mecánica interactúan de alguna manera para formar la ingeniería mecatrónica, que es el resultado del desarrollo de la tecnología electrónica en el siglo XX. Al principio, la combinación de ambos era sólo una relación entre bloques separados, o la complementariedad de función y estructura. Desde este siglo, la información ha conectado la ingeniería mecatrónica y la inteligencia artificial, logrando logros en una nueva dirección.
En segundo lugar, el desarrollo de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial no es un tema aislado, integra la ciencia de la información y otras disciplinas. Su aparición brinda oportunidades para el desarrollo de muchas disciplinas. . El desarrollo de la inteligencia artificial comenzó con el desarrollo de las computadoras. La década de 1950 fue la primera etapa del desarrollo de la inteligencia artificial, durante la cual se lograron algunos avances. Desde mediados de los años 1960 hasta principios de los años 1970, el desarrollo de la inteligencia artificial tropezó con reveses. A finales de la década de 1970, se desarrolló aún más la inteligencia artificial. Después de que la nueva tecnología de la tecnología de redes se aplica a la inteligencia artificial, el desarrollo de la inteligencia artificial se estabiliza gradualmente.
3. La relación entre la ingeniería mecatrónica y la inteligencia artificial
El uso de métodos de inteligencia artificial en sistemas mecatrónicos, desde el modelado hasta el control y el diagnóstico, utilizan información para resolver el problema. Los sistemas mecánicos y electrónicos a menudo son inherentemente no lineales o inestables, lo que dificulta describir las relaciones entrada-salida de un sistema tan complejo. Por lo general, existen tres métodos para describir la relación entrada-salida del sistema: establecer relaciones matemáticas a través de ecuaciones físicas, establecer una base de reglas basada en la experiencia y generar conocimiento a través del aprendizaje de eventos. Basado en análisis teóricos y derivaciones matemáticas, el método de utilizar matemáticas analíticas para establecer la causalidad del sistema es riguroso y preciso, pero a menudo solo es aplicable a sistemas invariantes lineales relativamente simples. Para sistemas complejos, todavía es difícil dar fórmulas analíticas matemáticas. Además, incluso si se proporciona un modelo matemático analítico, la complejidad computacional aumentará dramáticamente o será imposible de calcular debido a la no linealidad, la incertidumbre y la información incompleta. Debido a que los sistemas mecánicos y electrónicos se vuelven más complejos, deben procesar diferentes tipos de información. Debido a que el proceso de procesamiento inteligente se basa en información conocida, el proceso es complejo, está lleno de incógnitas y no existe un método de implementación específico. La inteligencia artificial proporciona nuevas soluciones a problemas que las matemáticas no pueden resolver.
En el proceso de construcción de un modelo de sistema complejo, existen dos métodos para lograr el objetivo: sistema de lógica difusa y red neuronal. El sistema difuso simula la función del cerebro humano en el procesamiento de señales del lenguaje y su significado físico es claro. Las redes neuronales, como su nombre indica, imitan las estructuras neuronales humanas para procesar señales digitales. Si bien las redes neuronales o los sistemas de lógica difusa pueden mitigar y controlar hasta cierto punto los complejos desafíos de los sistemas mecánicos y electrónicos, los sistemas más complejos no pueden resolverse con un solo enfoque. Cada vez más investigadores de mecatrónica o de inteligencia artificial se dan cuenta de la importancia y la necesidad de sustituir los sistemas simples por sistemas integrados. La red neuronal difusa es un nuevo sistema que combina estos dos sistemas. El sistema de lógica difusa tiene una baja complejidad computacional y la precisión de entrada y salida de la red neuronal es alta. La red neuronal difusa combina las ventajas de ambas, descarta partes innecesarias y forma un nuevo método.
Cuatro. Conclusión
En resumen, el siglo XXI es una era de diversidad, en la que varias disciplinas son complementarias y están interrelacionadas, y cada disciplina está inseparablemente relacionada. Interactúan entre sí y juegan un papel muy importante en el desarrollo de cada uno. Es difícil para nosotros mirar cada disciplina y cada industria de forma aislada, lo que requiere que las conectemos, desempeñemos sus respectivos roles e integremos para formar nuevas disciplinas y nuevas industrias. La interacción entre la ingeniería mecánica y electrónica y la inteligencia artificial ha creado una industria completamente nueva.
Con el desarrollo de diversas industrias, la ingeniería mecánica y electrónica se asociará con más tecnologías relacionadas y se volverá más inteligente. Por un lado, las tecnologías de la información modernas se utilizan para aplicar la inteligencia artificial a la industria de la maquinaria y abrir nuevas áreas de desarrollo para la industria de la maquinaria. Por otro lado, la creciente complejidad de los sistemas mecatrónicos plantea nuevos desafíos y problemas a la inteligencia artificial, que también promoverán el desarrollo de la inteligencia artificial.