機械領域有哪些高端應用

㈠ 機械工程領域包括哪些細分領域

以有關的自然科學和技術科學為理論基礎，結合生產實踐中的技術經驗，研究和解回決在開發、設計、製造、安答裝、運用和修理各種機械中的全部理論和實際問題的應用學科。機械是現代社會進行生產和服務的五大要素（人、資金、能源、材料和機械）之一，並參與能量和材料的生產。
現代機械工程有5大服務領域 ：①研製和提供能量轉換機械，包括將熱能、化學能、原子能、電能、流體壓力能和天然機械能轉換為適合於應用的機械能的各種動力機械，以及將機械能轉換為所需要的其他能量的能量變換機械。②研製和提供用以生產各種產品的機械，包括農、林、牧、漁業機械和礦山機械以及各種重工業機械和輕工業機械等。③研製和提供從事各種服務的機械，如物料搬運機械，交通運輸機械，醫療機械，辦公機械，通風、採暖和空調設備以及除塵、凈化、消聲等環境保護設備等。④研製和提供家庭和個人生活用的機械，如洗衣機、電冰箱、鍾表、照相機、運動器械和娛樂器械等。⑤研製和提供各種機械武器。

㈡ 機械工程應用領域有哪些

機械工程應用領域有哪些？服務領域機械工程的服務領域廣闊而多面，凡是使用機械、工專具，以至能屬源和材料生產的部門，無不需要機械工程的服務。概括說來，現代機械工程有五大服務領域。
①研製和提供能量轉換機械，包括將熱能、化學能 、原子能 、電能、流體壓力能和天然機械能轉換為適合於應用的機械能的各種動力機械，以及將機械能轉換為所需要的其他能量（電能 、熱能 、流體壓力能 、勢能 等）的能量變換機械。
②研製和提供用以生產各種產品的機械，包括應用於第一產業的農、林、牧、漁業機械和礦山設備，以及應用於第二產業的各種重工業機械和輕工業機械。
③研製和提供從事各種服務的機械，包括交通運輸機械、物料搬運機械、辦公機械、醫療器械、通風、採暖和空調設備 、除塵、凈化、消聲等環境保護設備等。
④研製和提供家庭和個人生活中應用的機械，如洗衣機、冰箱、鍾表、照相機、運動器械等。
⑤研製和提供各種機械武器。

㈢ 液壓機械的應用領域有哪些什麼行業對液壓機械的使用量大

我也對液壓蠻感興趣的，從我個人的觀點上看，液壓的領域太寬了，所以還不好選，不過從液壓的基本組成分析的話，不外乎在液壓泵、液壓缸、液壓馬達、以及各種控制閥上可以有所建樹，我最近也在考慮朝液壓方面發展，到時候有什麼了解可以再跟你說

㈣ 機械手應用在哪些領域

機械手抄能模仿人手和臂的某些動襲作功能，用以按固定程序抓取、搬運物件或操作工具的自動操作裝置。機械手是最早出現的工業機器人，也是最早出現的現代機器人，它可代替人的繁重勞動以實現生產的機械化和自動化，能在有害環境下操作以保護人身安全，因而廣泛應用於機械製造、冶金、電子、輕工和原子能等部門。
機械手的最初目的是為了幫助人們擺脫繁重的勞動和簡單的重復勞動，以及代替人到有輻射等危險環境中進行作業，因此機械手最早在汽車製造業和核工業領域得以應用。隨著機械手技術的不斷發展，工業領域的焊接、噴塗、搬運、裝配等場合已經開始大量使用機械手，另外，在軍事、海洋探測、航天、醫療、農業、林業甚至服務娛樂行業，也都開始使用機械手。

㈤ 機器人在哪些領域得到了應用

機器人應用很廣泛啊，我了解的大概有工業機器人和服務機器人，工業的話大致是機械臂一類的，用來替代人進行機械工作。服務機器人比較多，比如科技館里的科普用機器人，各種下棋機器人啊畫像機器人啊售貨機器人啊講解機器人啊什麼的都算，生活中也有，小到掃地機器人，大到酒店和活動現場的各種簽到、迎賓、主持、語音互動、跳舞什麼的，都是服務機器人。所以基本上科普領域、工業領域、商業領域都有涉及。

㈥ 機械手應用在哪些領域

機械手的最初目的是為了幫助人們擺脫繁重的勞動和簡單的重復勞動，以及代替人到有輻射等危險環境中進行作業，因此機械手最早在汽車製造業和核工業領域得以應用。隨著機械手技術的不斷發展，工業領域的焊接、噴塗、搬運、裝配等場合已經開始大量使用機械手，另外，在軍事、海洋探測、航天、醫療、農業、林業甚至服務娛樂行業，也都開始使用機械手

㈦ 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

㈧ 機器人在哪些領域具有重要用途

機器人在工業、醫學、農業、建築業甚至軍事等領域中均有重要用途。所謂工業機器人就是面向工業領域的多關節機械手或多自由度機器人。而特種機器人則是除工業機器人之外的、用於非製造業並服務於人類的各種先進機器人，包括：

服務機器人、水下機器人、娛樂機器人、軍用機器人、農業機器人、機器人化機器等。在特種機器人中，有些分支發展很快，有獨立成體系的趨勢，如服務機器人、水下機器人、軍用機器人、微操作機器人等。

(8)機械領域有哪些高端應用擴展閱讀

機器人產業：上海機器人產業規模已達60-70億人民幣，在全國名列第一。國際上機器人領域排名前四的ABB、FANUC、KUKA、安川等均在上海設有機構。ABB機器人事業總部已落戶上海，機器人的年產量達6000台，KUKA上月在松江的新工廠已開工，預計到2015年產能可達5000台。

上海將拓展機器人系統集成應用，使上海發展成為我國最大的機器人產業基地、機器人核心技術研發中心、高端製造中心、服務中心和應用中心。

㈨ 人工智慧是什麼在機械領域有哪些應用最好說得通俗易懂一些。。不要復制粘貼的。。

人工智慧也稱為機器智能，由計算機應用系統來模擬人類智能活動的能力，以延伸人類智能的科學。而從學科角度講，目前的人工智慧是計算機科學的一個分支。說白了就是電腦在工業中的應用。機械領域的機器人等自動化設備的控制，都是其具體應用。