王奇
广东省博智林机器人有限公司 广东佛山 528000
摘要：本文在阐述人工神经网络的发展过程中，对其在当前机械工程领域的应用进行分析和探索，通过对当前机械工程实际操作过程中存在的欠缺和不足进行分析，探究人工神经网络能够对机械工程带来的重要意义和影响，并为人工神经网络在今后诸多领域的应用提供相应的参考。
关键词：人工神经网络；机械工程
一、引言
人工神经网络是基于多系统单元结合成为的密集型网络，去其构建与发展旨在通过对人脑组织信息进行探索与研究总结人脑的主要特点，并通过对人体大脑系统进行仿真模拟，实现具备自主化学习的非线性持续变化过程。神经元网络的发展需要借助多向神经元都有数据信息，在机械工程的发展应用中主要通过元件搭设的方式来实现信息的交流与采集。
二、人工神经网络的发展
人工神经网络的发展源自上世纪40年代，然而直到40年过后，神经网络才真正意义上进入高速发展的时期，自此之后的相关数据研究和技术分析也都呈现出更加宽广的发展形势其所涵盖的内容与专业也在逐步增加。现如今随着神经网络分析都不断发展壮大，其目前主要涵盖了包括人工神经、电子信息以及智能设备等专业，并且通过与数学与计算机网络技术相辅相成，在智能设备终端领域取得了蓬勃的发展态势。使得智能终端设备能够脱离原有的参数限制能够通过仿真模拟预测等多方面内容实现更加广阔的发展模式。随着各国对神经网络的重视程度不断加深，越来越多的国家将神经网络归属于核心研发技术中并且通过将更多专业家神经网络进行有机的结合，能够构建出更加完备的发展模式和生态网络。
三、人工神经网络在机械工程领域中的应用
在故障诊断中的应用。对于人工神经网络来说，其他进行故障排除的过程，也能够为其他功能进行故障拮据排除提供相应的指导方法。基于人工神经网络，其对于所处的故障问题排查主要依托于问题真实性进行实现，借助于人工神经网络的合理预测，进而对所出现的问题进行合理化分析加推测从而精准高效的解决潜在的故障问题。随着机械工程和人工神经网络技术的不断发展与应用，对于机械设备的故障问题排查，也能够更加有效的依托人工神经网络，通过对现有设备进行有效识别人工神经网络能够对设备的正常运行进行合理化推演，进而从复杂的设备中准确辨别存在的故障问题。当前对于一些较大规模的机械设备，例如核电站、航天设备以及大型电力设备等，借助人工神经网络其不仅仅能够通过振动分析法对潜在的设备故障进行排除和解决，并且能够通过油样和声音传播定位的方法进行多样化的故障定位模式，只要能够有效借助专家储备和人工神经网络的管理优势，进行准确化的机械设备故障鉴别与排查。在人工神经网络的参与下，能够在故障出现初期就能够准确辨别故障的特征，并对潜在故障进行分析与识别，在传统的机械设备故障排查过程中主要依托于专家经验以及专业知识来对设备进行经验意识上的判别，这就对专家个人能力和机械设备的成本有着较高的要求。借助人工神经网络能够更好的解决非线性影射问题，综合考虑多项机械设备故障有着普遍性，无法作为准确的诊断判断依据，因此需要人工神经网络具备机械式的学习能力，不断在探索与判别过程中提升其对机械设备故障的识别能力，只有这样才能够将员工神经网络和机械工程进行完美结合提升对于机械设备的故障识别准确率。
在监控控制系统中的应用。传统机械加工是一个较为复杂且综合的系统化工程，由于在实际操作过程中容易受到诸多不确定因素的影响，导致整体的机械加工过程难以进行全部的监测与预测管理。随着人工神经网络系统在机械工程中的运用岂能够帮助企业在实际的机械加工过程中进行动态监测和控制管理，对于机械加工过程中存在大量的可变因素与动态参数，能够让人工神经网络系统对其进行有机的学习，通过将这些拆除信息输入人工神经网络能够不断提升其机械学习能力和对机械加工过程的准确判断能力，这样借助人工神经网络所说出的机械加工信息就可以作为整体机械加工运转状态的一个有效参考。结合机器自动化的控制管理模式，通过将人工神经网络所获取的信息内容进行计算机程序化处理，也能够为机械实际加工过程中的动态管理与监控提供相应的参考依据。
机械系统的识别和智能控制中的应用。在传统的机械系统运行过程中其管理控制与系统识别需要耗费大量的人力资源，不仅如此对于从业人员也有着较高的专业技能要求。随着人工神经网络技术在机械工程中的应用其能够在积液系统的识别与管理过程中实现自我适应，自我完善等特点。对于一些机械设备运行过程中所出现的设备故障与问题能够通过合理的运用分析，借助人工神经网络进行有效的解决。
在结构分析设计优化方面的应用。随着工业技术的不断发展，现在机械设备的影响参数也越来越复杂，在机械设备的实际运行过程中常常会受到静态常量以及动态常量的影响变化。因此对于现代化的机械设备来说，如果对机械设备结构进行合理的优化与设计，是一项极为复杂且系统性的工程，要做到对机械设备的统一优化设计不仅要对机械设备研究人员有着较高的专业技术能力要求，同时还应当进行大量的数据处理与计算工作，对于专业技术人员来说庞大的数据信息处理将会耗费研究人员的大量精力，也极大的加重了工作人员的工作与研究负担，不利于进行更加专业化和系统化的设备优化工作。借助人工神经网络在机械设备的性能设计上的辅助应用能够对机械设备设计过程中存在的参数数据处理工作进行有效解决，将各项参数数据信息进行函数变量计算，从而借助神经网络的综合处理求得最佳的解决模式，实现最大限度的机械结构优化设计。
四、结语
人工神经网络技术有着极为广阔的市场应用前景，随着信息数据技术与人工神经网络不断结合与发展，在当前人工神经网络在各行各业中都有着强大的市场潜力。虽然人工神经网络有这个较强的理论研究技术，但在诸多领域的是应用上仍处于理论研究阶段，对于机械工程领域来说大量对于人工神经网络与机械工程的结合尚处于理论知识阶段，多数已经参与实际运营中的项目也大多处于时间验证的模式并没有在工业上得到广泛的应用。人工神经网络的发展对于现在计算机数据处理能力有着较高的要求，因此人工神经网络技术的发展需要结合多方技术的共同探索与研究。
参考文献
[1]韩晶晶. 探讨人工神经网络在机械工程领域中的应用[J]. 市场调查信息(综合版), 2019(6):00176-00176.
[2]李渊, 杜秋月, 张明慧. 人工神经网络在机械优化设计中的应用研究[J]. 设备管理与维修, 2019, 000(020):131-133.
[3]孙翊, 姜树海, 陈至灵. 人工神经网络在林业上的应用研究进展[J]. 世界林业研究, 2019, 032(003):7-12.
[4]张明松, 陈飞, 王瑶,等. 人工神经网络在外圆断续车削中的应用研究[J]. 机械工程师, 2019, 333(03):18-21.
作者简介：王奇（1990-04-15），男，汉族，籍贯：湖北孝感，当前职务：电气工程师，学历：研究生，研究方向：机械工程