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摘要：本文是针对人工神经网络模型在机械工程领域内的应用进行浅要的分析，主要探讨人工神经网络模型的性质和特点，并在此基础上，选择具有代表性的人工神经网络模型在机械工程领域的应用情况，找寻在机械工程领域应用的优势和特点，分析人工神经网络是如何利用本身的特性对机械进行有效应用的。
关键词：人工神经网络；机械工程领域；应用
一、人工神经网络模型的内涵与特点
人工神经网络在上世纪八十年代就开始得到兴起，它主要是指一种具有创新技术的建模手段，是以研究人脑组织而组建起来的复杂网络，由大量的处理单元多方位的联接而形成的，能够体现人脑的特点，但是与人脑的存在一定的区别，不能够代表人脑，只是对人脑的模拟和简化。
人工神经网络的特点主要有四点，首先是非线性，人工神经网络能够将许多的变量或定量之间实现不同的非线性的映射，由于非线性领域的发展空间还很大，人工神经网络模型在其中的还有较大的应用空降；其次是结构性，人工神经网络模型主要是由很多功能简约的神经元单元构成的， 它能够将神经元的输出与输入根据已制定的权值进行相互的连接，不同的对象构成不同的结构，不同的结构构成不同的神经模型，这也是为什么人工神经网络模型也被称为结构性模型；还有分布式与鲁棒式，分布式是指人工神经网络信息的存储方式时分布的、广泛的，是将信息利用拓扑结构进行分布，而不是分别存储在各个单元中。而利用这种信息的分布方式，使人工神经网络模型就有教强的联想能力与辨别能力，不会因为神经元的部分损坏而影响整体的性能；最后是信息的并行性，这种信息的并行性将神经元的输出与输入都是按照并行的形式来进行的，有快速变化响应的能力，在环境的变换中信息模型能够很好的适应，具有机动灵活性，在机械工程领域中也得到了广泛的应用。
二、人工神经网络模型在机械工程领域中的应用
1.人工神经网络机械在故障诊断中的应用
前面说过人工神经网络具有并行性和非线性的特性，而这两个特点就为机械工程中的故障诊断提供了使用基础。机械故障诊断系统的运行方式就是输入机械故障症状的可信度，采用人工神经网络中并行性特性将故障数据进行计算，最后再将算出的机械故障的可信度输出。输出故障信息的有效性是较高的，科技人员和机械工人对于人工神经网络对机械故障诊断的信息也是给予肯定的。随着研发的进步和诊断的精确，利用人工神经网络进行故障诊断的对象也从最简单的发电机转变到航天飞机甚至核电设备等等，诊断的手段也在不断的更新，增加了声发射和油样分析为主的几个手段。
2.人工神经网络机械在监测与预防中的应用
机械制造业具有其他行业所没有的不确定性和随机性，对于体积较大、运行复杂的机械制造来说，机器的监测和预防都有一定的困难，这个现象是机械工程领域一直存在的问题，机器的监测不全面，造成的损失和伤害比比皆是，而人工神經网络中非线性的特点就能针对这个问题。非线性的映射能力就能够利用本身的高速运算能力和函数的通近能力，输入采集的机器的振动频率、噪音、温度、各种作用等动态信号，经过运算输出机器目前的状态。对于机器的预防来说，利用人工神经网络监控机器运行的过程，观察机器的砂轮或者刀具的磨损和位置状态等等，通过对机器在运行中的监测进行长远的预测，准备好机器设备维修的管理和方法。
3.人工神经网络在机械智能拉控和辨别中的应用
人工神经网络中的非线性功能不仅对机械的故障诊断、监测和预防有一定的作用，对于机械的智能拉控和辨别也有一定的作用。人工神经网络是模拟人脑来进行塑造的，因此，对于机械的拉控来说能够并行的进行适应、学习以及处理。例如在智能机械工业的制造领域中，数控机床中刀具的位置就是利用人工神经网络来进行及时的拉控，来降低机床刀具位置的误差。还有就是加工过程中对切削量的自主性控制，这是以人工神经网络为刀具来进行切削的。它能够自主、智能的进行选择和控制，这也是人工神经网络能够在国防现代化和前言技术研究中占据重要地位的原因。除此之外，人工神经网络也逐渐来开始研究如何提高机器的智商，使机器能够主动根据要求和材料进行自动优化的切削安排，将逻辑性输入机器中，使机器具有高智商，这是科技研究的一个新的领域。
4.人工神经网络在机器模型结构的分析、设计和优化中的应用
对于机械结构系统来说，结构分析、设计和优化都是构成机械模型的重要步骤，结构分析是从开始设计机械参数到机械模型参数的一个映射，而设计是与结构分析形成一个互补的关系。机械工程的结构系统是最为复杂多变的，对性能的要求也是最为严格的，而人工神经网络把机械的实际问题中用到最多的知识转化为计算机能够优化的向题，再通过合适的网络参数、函数以及网络结构来实现最优化。
结语：
综上所述，人工神经网络在机械过程领域中有广泛的应用，能够促进机械工程领域的长期发展和效益的稳定，这也不单是依靠科技人员的高度热枕，也是因为机械工程领域的蓬勃发展，更是因为国家、企业和社会对于科技发展的高度重视。
参考文献：
[1]师汉民，陈吉红，阎兴，王平江.人工神经网络及其在机械工程领域中的应用[J].中国机械工程，1997，（02）：5-10+121.
[2]陈惠端.人工神经网络的发展及其在机械工程领域中的应用[J].引进与咨询，1998，（04）：43-44.
关键词：人工神经网络；机械工程领域；应用
一、人工神经网络模型的内涵与特点
人工神经网络在上世纪八十年代就开始得到兴起，它主要是指一种具有创新技术的建模手段，是以研究人脑组织而组建起来的复杂网络，由大量的处理单元多方位的联接而形成的，能够体现人脑的特点，但是与人脑的存在一定的区别，不能够代表人脑，只是对人脑的模拟和简化。
人工神经网络的特点主要有四点，首先是非线性，人工神经网络能够将许多的变量或定量之间实现不同的非线性的映射，由于非线性领域的发展空间还很大，人工神经网络模型在其中的还有较大的应用空降；其次是结构性，人工神经网络模型主要是由很多功能简约的神经元单元构成的， 它能够将神经元的输出与输入根据已制定的权值进行相互的连接，不同的对象构成不同的结构，不同的结构构成不同的神经模型，这也是为什么人工神经网络模型也被称为结构性模型；还有分布式与鲁棒式，分布式是指人工神经网络信息的存储方式时分布的、广泛的，是将信息利用拓扑结构进行分布，而不是分别存储在各个单元中。而利用这种信息的分布方式，使人工神经网络模型就有教强的联想能力与辨别能力，不会因为神经元的部分损坏而影响整体的性能；最后是信息的并行性，这种信息的并行性将神经元的输出与输入都是按照并行的形式来进行的，有快速变化响应的能力，在环境的变换中信息模型能够很好的适应，具有机动灵活性，在机械工程领域中也得到了广泛的应用。
二、人工神经网络模型在机械工程领域中的应用
1.人工神经网络机械在故障诊断中的应用
前面说过人工神经网络具有并行性和非线性的特性，而这两个特点就为机械工程中的故障诊断提供了使用基础。机械故障诊断系统的运行方式就是输入机械故障症状的可信度，采用人工神经网络中并行性特性将故障数据进行计算，最后再将算出的机械故障的可信度输出。输出故障信息的有效性是较高的，科技人员和机械工人对于人工神经网络对机械故障诊断的信息也是给予肯定的。随着研发的进步和诊断的精确，利用人工神经网络进行故障诊断的对象也从最简单的发电机转变到航天飞机甚至核电设备等等，诊断的手段也在不断的更新，增加了声发射和油样分析为主的几个手段。
2.人工神经网络机械在监测与预防中的应用
机械制造业具有其他行业所没有的不确定性和随机性，对于体积较大、运行复杂的机械制造来说，机器的监测和预防都有一定的困难，这个现象是机械工程领域一直存在的问题，机器的监测不全面，造成的损失和伤害比比皆是，而人工神經网络中非线性的特点就能针对这个问题。非线性的映射能力就能够利用本身的高速运算能力和函数的通近能力，输入采集的机器的振动频率、噪音、温度、各种作用等动态信号，经过运算输出机器目前的状态。对于机器的预防来说，利用人工神经网络监控机器运行的过程，观察机器的砂轮或者刀具的磨损和位置状态等等，通过对机器在运行中的监测进行长远的预测，准备好机器设备维修的管理和方法。
3.人工神经网络在机械智能拉控和辨别中的应用
人工神经网络中的非线性功能不仅对机械的故障诊断、监测和预防有一定的作用，对于机械的智能拉控和辨别也有一定的作用。人工神经网络是模拟人脑来进行塑造的，因此，对于机械的拉控来说能够并行的进行适应、学习以及处理。例如在智能机械工业的制造领域中，数控机床中刀具的位置就是利用人工神经网络来进行及时的拉控，来降低机床刀具位置的误差。还有就是加工过程中对切削量的自主性控制，这是以人工神经网络为刀具来进行切削的。它能够自主、智能的进行选择和控制，这也是人工神经网络能够在国防现代化和前言技术研究中占据重要地位的原因。除此之外，人工神经网络也逐渐来开始研究如何提高机器的智商，使机器能够主动根据要求和材料进行自动优化的切削安排，将逻辑性输入机器中，使机器具有高智商，这是科技研究的一个新的领域。
4.人工神经网络在机器模型结构的分析、设计和优化中的应用
对于机械结构系统来说，结构分析、设计和优化都是构成机械模型的重要步骤，结构分析是从开始设计机械参数到机械模型参数的一个映射，而设计是与结构分析形成一个互补的关系。机械工程的结构系统是最为复杂多变的，对性能的要求也是最为严格的，而人工神经网络把机械的实际问题中用到最多的知识转化为计算机能够优化的向题，再通过合适的网络参数、函数以及网络结构来实现最优化。
结语：
综上所述，人工神经网络在机械过程领域中有广泛的应用，能够促进机械工程领域的长期发展和效益的稳定，这也不单是依靠科技人员的高度热枕，也是因为机械工程领域的蓬勃发展，更是因为国家、企业和社会对于科技发展的高度重视。
参考文献：
[1]师汉民，陈吉红，阎兴，王平江.人工神经网络及其在机械工程领域中的应用[J].中国机械工程，1997，（02）：5-10+121.
[2]陈惠端.人工神经网络的发展及其在机械工程领域中的应用[J].引进与咨询，1998，（04）：43-44.