机械工程专业人工智能课程教学实践研究

李晨阳，郝旺身

(郑州大学机械与动力工程学院 河南 郑州 450001)

生产制造过程主要包括“物质流”和“信息流”，随着生产力的发展，信息流的重要性逐渐显现，制造业深度信息化、智能化是制造业进一步发展的基本技术路线。智能制造作为“中国制造2025”行动纲领的主攻方向，发展智能制造可以全面提升我国制造业的发展[1]。人工智能技术在处理不确定、模糊信息方面具有明显优势，在智能制造业中对模型建立、控制以及故障诊断都起着关键作用，是加快发展智能制造的重要技术路线[2]。

目前，我国对精通机械工程领域专业知识又兼备人工智能相关技术的复合型知识交叉学科人才需求迫切。高校作为培养人才和推进新工科建设的主力军，更应该推动、发展人工智能技术与学科专业教育的交叉融合，将人工智能技术引入新工科专业知识体系。在机械工程专业本科教学中，应紧跟国家需求进行调整、改革，机械工程专业本科生不但要学习机械原理、机械设计等传统机械专业课程，还要学习计算机科学及其他专业知识。因此，人工智能虽然属于计算机专业课程，但在机械工程专业本科教学中越来越重要。

机械工程专业本科教学中开设人工智能课程是专业发展的必需。机械工程专业传统研究领域人才需求趋于饱和，而与人工智能、大数据等相关岗位需求逐年激增。根据《中国统计年鉴-2021》中的数据，机械行业从业人员收入与计算机行业从业人员有非常明显的差距。近两年郑州大学机械类、计算机类高招录取分数情况见表1，由表1可知计算机类录取分数高于机械类，行业的差距已经对不同专业招生产生了显著的影响，而专业发展离不开良好的生源。机械工程专业本科生培养必须向新工科转型，在教学中针对当今制造业的人才急需，解决人才培养脱节的问题，而开设人工智能课程可以很好地弥补这方面的不足。

表1 郑州大学近两年机械类、计算机类高招录取情况

郑州大学机械工程专业本科教学培养计划中，人工智能作为一门专业选修课，共32学时，2学分，在本科阶段第6学期开设，选课人数一般占本专业学生总人数的1/4至1/3之间。教学以“机械设备诊断工程”河南省科技创新团队为依托，教学过程中注重与机械设备故障诊断相结合，突出人工智能技术对机械设备全寿命周期中感知、分析、决策、控制的技术优势，为学生从事机械设备故障诊断工作、智能制造奠定基础。

1 课堂教学实践

1.1 教学目标确定

人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，主要研究用机器来模拟和执行人脑的某型智力功能[3]。人工智能属于计算机科学，其预备课程主要有：“概率论与数理统计”“离散数学”“数据结构”等，而机械工程专业本科教学中不会开设后两门课程，学生在学习人工智能时存在理论基础相对薄弱的问题。在32学时中补齐学生的理论不足既不现实也无太大必要，对大多数机械工程领域从业人员而言，主要是利用人工智能技术解决本专业问题，并不直接从事人工智能基础研究工作，如利用人工神经网络预测刀具磨损和切削力[4]，还有苹果自动采摘技术，其技术关键是利用人工智能技术通过视觉图像判别苹果是否成熟[5]。研究人员主要是将人工智能技术应用到各自研究领域，对人工智能理论并没有开展深入研究、讨论。考虑到这一实际，确定人工智能教学目标应偏重应用，不能将理论作为重点。

目前，在机械故障诊断领域，从理论研究到实际应用，人工智能技术都有着举足轻重的作用[6]。人工智能技术中的贝叶斯理论、模糊集合理论、支持向量机、卷积神经网络等，已成为机械系统故障诊断不可或缺的工具，相关研究已经成为机械故障诊断领域的研究热点。例如以“卷积神经网络”和“机械故障诊断”为关键词，在中国知网检索相关期刊论文，从2019年至2021年，文献发表数分别为27篇、85篇、147篇，可见人工智能技术特别是卷积神经网络在机械故障诊断领域备受关注。大量采用人工智能诊断模型可以减少机械故障诊断对专业技术人员和诊断专家的依赖，实现在线、实时、高效、高可靠性的诊断。人工智能技术在机械故障诊断领域效益明显，应用场景覆盖面广，诸多故障诊断研究人员将其作为重点研究领域。结合本校实际以及授课教师的教学科研经验，在人工智能教学中重点突出在机械故障诊断领域中的应用。

综合考虑上述原因，在机械工程专业本科教学中，教学目标应结合本专业特色，侧重于利用人工智能技术解决本专业问题，最终将教学目标设定为：理解人工智能基本原理，能够根据机械工程领域中的具体问题选择合适的人工智能算法。

1.2 教学内容安排

依据前文所述教学目标，机械工程专业人工智能教学内容选择的两个基本原则为：降低理论难度，突出专业特色。知其然，更要知其所以然，降低理论难度并不是不讲解理论知识，仅是降低对理论的要求，只有对理论知识有了较好地理解，才能更好地将其应用于实际。人工智能有两个基础问题，即知识表达和问题推理，授课时必须讲解。知识表达和推理的理论基础是离散数学中的数理逻辑，学生在高中阶段学习过简单的逻辑学知识，讲解离散数学的部分内容，可以为学生的知识做好衔接。

本课程的授课团队主要研究方向为机械设备故障诊断，人工智能教学内容也侧重于机械设备故障诊断方向。人工智能科学中，机器学习在机械故障诊断领域应用最广泛，其中有监督学习中的支持向量机、无监督学习中的神经网络则最重要，这部分内容将重点讲解。这部分内容理论性很强，重点讲解算法的推导对机械专业学生并不适用，而通过实例使学生理解其物理意义则更为适用。例如图1（p55）所示的圆形点和方形点在二维空间线性不可分，但转换到三维空间后就可以实现线性可分，利用图示就可让学生很好地理解在低维空间不可分而在高维空间可分这一问题。

图1 空间转换分类

计算智能属于人工智能的一个分支，主要以生物学和语言学为基础，对复杂计算开展相关研究，主要包括神经网络、模糊逻辑和进化计算。在机械领域，很多优化问题是利用进化算法实现的，例如复杂机构的拓扑分析与优化，还有提取故障特征时可以利用进化算法优化滤波器参数等。考虑到计算智能在机械领域也有着广泛应用，这部分也要作为教学内容的一部分。

综合降低理论难度，突出专业特色这两个基本原则，人工智能学时安排如下：绪论，4学时，主要讲解人工智能的基本定义，发展历程；离散数学基础，8学时，使学生具备学习人工智能的数学基础；机器学习，14学时，主要介绍机器学习中的核心算法和理论，掌握机器学习中的经典理论；计算智能，6学时，主要介绍计算智能的基本概念，相关算法的基本求解思路。

1.3 课程考核方式

课程考核是教学活动中重要的一环，也是评价课程教学效果的重要指标。围绕前文所述的教学目标，课程考核分为两部分：论文报告和期末考试，以从多角度考核学生的学习状况。

人工智能涵盖领域非常广泛，课堂所讲内容仅是一小部分，因此论文报告不要求具体内容，在人工智能领域自由选题，利用“中国知网”“万方”等数据库查阅相关资料撰写论文报告。通过论文撰写可以使学生深入了解人工智能中的某一领域，激发学生学习兴趣，锻炼学生撰写科学论文的能力。论文不限具体选题，但要求报告与课程思政相结合，以引导学生树立正确的价值观，实现专业课与思政课程协同育人的教学效果。常见的论文报告选题如人工智能与人类智能之间的关系，人工智能发展史，人工智能技术在我国制造业中的应用等。

期末考试采用开卷方式，重点考查学生对基本概念、基本原理的掌握，考查学生对算法的总体理解，考试主要分为论述题和计算题，论述题主要考察学生能否正确选择人工智能技术解决机械工程实际问题，计算题主要考查学生是否掌握理论基础，淡化具体的计算细节，例如考查简单的归结推理，主成分分析，如何实现降维等。

2 课后能力培养

课后能力培养主要在本科毕业设计环节。由于人工智能课时有限，并没有安排课程设计环节，学生很少能够真正运用课上所学到的知识，毕业设计给他们提供了一个可以在机械领域运用人工智能技术的平台。郑州大学机械工程专业本科生需进入五个不同专业方向，智能检测及生产过程控制是其中之一，毕业设计以设备故障诊断相关题目为主，毕业设计题目的选择可以多与人工智能技术相结合。例如设计基于知识的旋转机械故障诊断专家系统，在这一题目中根据故障征兆判断故障类型，主要涉及产生式知识表示、推理等相关人工智能知识。学生根据故障征兆集，利用产生式规则开发知识库，设计推理机，将故障特征与知识库中规则进行匹配，判断故障类型。完成这个题目，学生不仅需要学习机械故障诊断、离散数学的基本知识，还需要学习模糊产生式知识表达、不确定推理等知识，进一步扩展了人工智能课堂教学的学习内容，并实现了由理论到实践的提升。

除此之外，本科毕业设计还可以设立与机器学习相关的题目，如利用神经网络对滚动轴承故障进行分类。关于滚动轴承故障研究非常充分，有很多关于滚动轴承故障振动信号的公开数据库。利用这些已有数据库分别构造正常及故障状态的样本，利用神经网络进行训练，通过训练好的神经网络对滚动轴承故障类型进行识别、判断。MATLAB、Python等平台提供了很多相关应用函数，这样避免了开发相关程序，对机械工程专业本科生而言，降低了门槛，又可以很好地应用人工智能技术，实现运用人工智能技术的教学目标。

通过设立机械故障诊断领域相关毕业设计题目，培养学生运用人工智能技术解决专业问题的能力，同时为学生走向工作岗位尤其是进一步深造打下了基础。

3 课程思政的引入

2020年6月，教育部印发了《高等学校课程思政建设指导纲要》，对人工智能教学也提出了新要求。课程思政梳理、总结各门专业课之中所蕴含的思政要素，在专业教育中实现思政教育与专业教育的融合、统一，是坚持社会主义办学方向重要保障之一。在教学实践中，通过人工智能理论所蕴含的思政映射点、人工智能应用案例讲授和人工智能技术的科学精神三个方面，对学生的思想意识、行为举止产生潜移默化的影响。

在讲解离散数学基础时，合式公式转换为子句集这一过程就体现了本质和现象之间的辩证关系。再比如完成上节所述毕业设计时，需要学习模糊逻辑。模糊逻辑主要处理具有模糊性的问题，如歌唱比赛中判断歌手名次。在艺术领域中，不同人对同一作品有着不同甚至是“优”与“劣”的观点，模糊逻辑将这些问题进行量化，找出最可能符合“优”的作品以及最可能符合“劣”的作品，这一过程体现了模糊与精确之间的辩证关系。在机械领域中，一台设备有多大的可能处于故障状态，也需要利用模糊逻辑进行判断。

课堂授课时，结合人工智能应用案例可以更好地让学生了解人工智能技术对于生产、生活的影响。如人工智能技术与风力发电机监控相结合，随着新能源技术的推广，在我国已经建成了大量风力发电机组，人工监测数量庞大的风力发电机组几乎不可能，而利用设备在线智能监测可以有效解决这一问题。人工智能应用案例也布置为论文报告，作为课程考核的一部分。例如，论文报告以人工智能技术在抗击新冠肺炎疫情中的应用为题，学生不仅可以了解到在药品研发、疫情分析和患者诊断等诸多环节都使用了人工智能技术，并通过论文撰写引导学生深刻、完整、全面认识党中央确定的疫情防控方针政策[7]。

对于机械工程专业本科生来说，虽然不要求能够掌握人工智能技术的理论基础、详细推导过程，但在使用这些技术时仍需要有认真的态度，比如学习机器学习时，需要对系统参数不断调整，对系统进行反复训练，才能得到优化结果。通过这一过程，教师不仅可以加深学生对机器学习的认识，还可以培养学生严谨、专注的科学精神。此外，人工智能技术的发展离不开相关科研人员的不懈努力，例如吴文俊院士一生“锲而不舍、积极进取”的精神就非常值得大家学习，通过介绍人工智能学者的科研事迹，可以很好地激励学生认真学习。

4 结论

人工智能专业的理论性强，在当今社会、生活中有着广泛的应用，是发展智能制造的基础之一，对机械工程专业本科生人才培养和专业自身的发展都日趋重要。通过本课程的教学，不仅要讲解人工智能基本原理，更要培养能够解决实际问题能力、德才兼备的新时代机械工程人才。本文从课堂教学实践、课后能力培养和课程思政等角度阐述了机械工程专业本科生的人工智能课程教学实践，在教学过程中已收到了一定成效，但如何结合本专业特色进一步提高人工智能教学效果，还有许多需要改进的地方。