機(jī)械工程專業(yè)人工智能課程教學(xué)實(shí)踐研究

李晨陽(yáng)，郝旺身

(鄭州大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院 河南 鄭州 450001)

生產(chǎn)制造過(guò)程主要包括“物質(zhì)流”和“信息流”，隨著生產(chǎn)力的發(fā)展，信息流的重要性逐漸顯現(xiàn)，制造業(yè)深度信息化、智能化是制造業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的基本技術(shù)路線。智能制造作為“中國(guó)制造2025”行動(dòng)綱領(lǐng)的主攻方向，發(fā)展智能制造可以全面提升我國(guó)制造業(yè)的發(fā)展[1]。人工智能技術(shù)在處理不確定、模糊信息方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，在智能制造業(yè)中對(duì)模型建立、控制以及故障診斷都起著關(guān)鍵作用，是加快發(fā)展智能制造的重要技術(shù)路線[2]。

目前，我國(guó)對(duì)精通機(jī)械工程領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)又兼?zhèn)淙斯ぶ悄芟嚓P(guān)技術(shù)的復(fù)合型知識(shí)交叉學(xué)科人才需求迫切。高校作為培養(yǎng)人才和推進(jìn)新工科建設(shè)的主力軍，更應(yīng)該推動(dòng)、發(fā)展人工智能技術(shù)與學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合，將人工智能技術(shù)引入新工科專業(yè)知識(shí)體系。在機(jī)械工程專業(yè)本科教學(xué)中，應(yīng)緊跟國(guó)家需求進(jìn)行調(diào)整、改革，機(jī)械工程專業(yè)本科生不但要學(xué)習(xí)機(jī)械原理、機(jī)械設(shè)計(jì)等傳統(tǒng)機(jī)械專業(yè)課程，還要學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)及其他專業(yè)知識(shí)。因此，人工智能雖然屬于計(jì)算機(jī)專業(yè)課程，但在機(jī)械工程專業(yè)本科教學(xué)中越來(lái)越重要。

機(jī)械工程專業(yè)本科教學(xué)中開設(shè)人工智能課程是專業(yè)發(fā)展的必需。機(jī)械工程專業(yè)傳統(tǒng)研究領(lǐng)域人才需求趨于飽和，而與人工智能、大數(shù)據(jù)等相關(guān)崗位需求逐年激增。根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒-2021》中的數(shù)據(jù)，機(jī)械行業(yè)從業(yè)人員收入與計(jì)算機(jī)行業(yè)從業(yè)人員有非常明顯的差距。近兩年鄭州大學(xué)機(jī)械類、計(jì)算機(jī)類高招錄取分?jǐn)?shù)情況見表1，由表1可知計(jì)算機(jī)類錄取分?jǐn)?shù)高于機(jī)械類，行業(yè)的差距已經(jīng)對(duì)不同專業(yè)招生產(chǎn)生了顯著的影響，而專業(yè)發(fā)展離不開良好的生源。機(jī)械工程專業(yè)本科生培養(yǎng)必須向新工科轉(zhuǎn)型，在教學(xué)中針對(duì)當(dāng)今制造業(yè)的人才急需，解決人才培養(yǎng)脫節(jié)的問(wèn)題，而開設(shè)人工智能課程可以很好地彌補(bǔ)這方面的不足。

表1 鄭州大學(xué)近兩年機(jī)械類、計(jì)算機(jī)類高招錄取情況

鄭州大學(xué)機(jī)械工程專業(yè)本科教學(xué)培養(yǎng)計(jì)劃中，人工智能作為一門專業(yè)選修課，共32學(xué)時(shí)，2學(xué)分，在本科階段第6學(xué)期開設(shè)，選課人數(shù)一般占本專業(yè)學(xué)生總?cè)藬?shù)的1/4至1/3之間。教學(xué)以“機(jī)械設(shè)備診斷工程”河南省科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)為依托，教學(xué)過(guò)程中注重與機(jī)械設(shè)備故障診斷相結(jié)合，突出人工智能技術(shù)對(duì)機(jī)械設(shè)備全壽命周期中感知、分析、決策、控制的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，為學(xué)生從事機(jī)械設(shè)備故障診斷工作、智能制造奠定基礎(chǔ)。

1 課堂教學(xué)實(shí)踐

1.1 教學(xué)目標(biāo)確定

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支，主要研究用機(jī)器來(lái)模擬和執(zhí)行人腦的某型智力功能[3]。人工智能屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)，其預(yù)備課程主要有：“概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)”“離散數(shù)學(xué)”“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”等，而機(jī)械工程專業(yè)本科教學(xué)中不會(huì)開設(shè)后兩門課程，學(xué)生在學(xué)習(xí)人工智能時(shí)存在理論基礎(chǔ)相對(duì)薄弱的問(wèn)題。在32學(xué)時(shí)中補(bǔ)齊學(xué)生的理論不足既不現(xiàn)實(shí)也無(wú)太大必要，對(duì)大多數(shù)機(jī)械工程領(lǐng)域從業(yè)人員而言，主要是利用人工智能技術(shù)解決本專業(yè)問(wèn)題，并不直接從事人工智能基礎(chǔ)研究工作，如利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)刀具磨損和切削力[4]，還有蘋果自動(dòng)采摘技術(shù)，其技術(shù)關(guān)鍵是利用人工智能技術(shù)通過(guò)視覺(jué)圖像判別蘋果是否成熟[5]。研究人員主要是將人工智能技術(shù)應(yīng)用到各自研究領(lǐng)域，對(duì)人工智能理論并沒(méi)有開展深入研究、討論?？紤]到這一實(shí)際，確定人工智能教學(xué)目標(biāo)應(yīng)偏重應(yīng)用，不能將理論作為重點(diǎn)。

目前，在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域，從理論研究到實(shí)際應(yīng)用，人工智能技術(shù)都有著舉足輕重的作用[6]。人工智能技術(shù)中的貝葉斯理論、模糊集合理論、支持向量機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，已成為機(jī)械系統(tǒng)故障診斷不可或缺的工具，相關(guān)研究已經(jīng)成為機(jī)械故障診斷領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。例如以“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“機(jī)械故障診斷”為關(guān)鍵詞，在中國(guó)知網(wǎng)檢索相關(guān)期刊論文，從2019年至2021年，文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)分別為27篇、85篇、147篇，可見人工智能技術(shù)特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域備受關(guān)注。大量采用人工智能診斷模型可以減少機(jī)械故障診斷對(duì)專業(yè)技術(shù)人員和診斷專家的依賴，實(shí)現(xiàn)在線、實(shí)時(shí)、高效、高可靠性的診斷。人工智能技術(shù)在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域效益明顯，應(yīng)用場(chǎng)景覆蓋面廣，諸多故障診斷研究人員將其作為重點(diǎn)研究領(lǐng)域。結(jié)合本校實(shí)際以及授課教師的教學(xué)科研經(jīng)驗(yàn)，在人工智能教學(xué)中重點(diǎn)突出在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用。

綜合考慮上述原因，在機(jī)械工程專業(yè)本科教學(xué)中，教學(xué)目標(biāo)應(yīng)結(jié)合本專業(yè)特色，側(cè)重于利用人工智能技術(shù)解決本專業(yè)問(wèn)題，最終將教學(xué)目標(biāo)設(shè)定為：理解人工智能基本原理，能夠根據(jù)機(jī)械工程領(lǐng)域中的具體問(wèn)題選擇合適的人工智能算法。

1.2 教學(xué)內(nèi)容安排

依據(jù)前文所述教學(xué)目標(biāo)，機(jī)械工程專業(yè)人工智能教學(xué)內(nèi)容選擇的兩個(gè)基本原則為：降低理論難度，突出專業(yè)特色。知其然，更要知其所以然，降低理論難度并不是不講解理論知識(shí)，僅是降低對(duì)理論的要求，只有對(duì)理論知識(shí)有了較好地理解，才能更好地將其應(yīng)用于實(shí)際。人工智能有兩個(gè)基礎(chǔ)問(wèn)題，即知識(shí)表達(dá)和問(wèn)題推理，授課時(shí)必須講解。知識(shí)表達(dá)和推理的理論基礎(chǔ)是離散數(shù)學(xué)中的數(shù)理邏輯，學(xué)生在高中階段學(xué)習(xí)過(guò)簡(jiǎn)單的邏輯學(xué)知識(shí)，講解離散數(shù)學(xué)的部分內(nèi)容，可以為學(xué)生的知識(shí)做好銜接。

本課程的授課團(tuán)隊(duì)主要研究方向?yàn)闄C(jī)械設(shè)備故障診斷，人工智能教學(xué)內(nèi)容也側(cè)重于機(jī)械設(shè)備故障診斷方向。人工智能科學(xué)中，機(jī)器學(xué)習(xí)在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛，其中有監(jiān)督學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則最重要，這部分內(nèi)容將重點(diǎn)講解。這部分內(nèi)容理論性很強(qiáng)，重點(diǎn)講解算法的推導(dǎo)對(duì)機(jī)械專業(yè)學(xué)生并不適用，而通過(guò)實(shí)例使學(xué)生理解其物理意義則更為適用。例如圖1（p55）所示的圓形點(diǎn)和方形點(diǎn)在二維空間線性不可分，但轉(zhuǎn)換到三維空間后就可以實(shí)現(xiàn)線性可分，利用圖示就可讓學(xué)生很好地理解在低維空間不可分而在高維空間可分這一問(wèn)題。

圖1 空間轉(zhuǎn)換分類

計(jì)算智能屬于人工智能的一個(gè)分支，主要以生物學(xué)和語(yǔ)言學(xué)為基礎(chǔ)，對(duì)復(fù)雜計(jì)算開展相關(guān)研究，主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯和進(jìn)化計(jì)算。在機(jī)械領(lǐng)域，很多優(yōu)化問(wèn)題是利用進(jìn)化算法實(shí)現(xiàn)的，例如復(fù)雜機(jī)構(gòu)的拓?fù)浞治雠c優(yōu)化，還有提取故障特征時(shí)可以利用進(jìn)化算法優(yōu)化濾波器參數(shù)等。考慮到計(jì)算智能在機(jī)械領(lǐng)域也有著廣泛應(yīng)用，這部分也要作為教學(xué)內(nèi)容的一部分。

綜合降低理論難度，突出專業(yè)特色這兩個(gè)基本原則，人工智能學(xué)時(shí)安排如下：緒論，4學(xué)時(shí)，主要講解人工智能的基本定義，發(fā)展歷程；離散數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，8學(xué)時(shí)，使學(xué)生具備學(xué)習(xí)人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；機(jī)器學(xué)習(xí)，14學(xué)時(shí)，主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中的核心算法和理論，掌握機(jī)器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典理論；計(jì)算智能，6學(xué)時(shí)，主要介紹計(jì)算智能的基本概念，相關(guān)算法的基本求解思路。

1.3 課程考核方式

課程考核是教學(xué)活動(dòng)中重要的一環(huán)，也是評(píng)價(jià)課程教學(xué)效果的重要指標(biāo)。圍繞前文所述的教學(xué)目標(biāo)，課程考核分為兩部分：論文報(bào)告和期末考試，以從多角度考核學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況。

人工智能涵蓋領(lǐng)域非常廣泛，課堂所講內(nèi)容僅是一小部分，因此論文報(bào)告不要求具體內(nèi)容，在人工智能領(lǐng)域自由選題，利用“中國(guó)知網(wǎng)”“萬(wàn)方”等數(shù)據(jù)庫(kù)查閱相關(guān)資料撰寫論文報(bào)告。通過(guò)論文撰寫可以使學(xué)生深入了解人工智能中的某一領(lǐng)域，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，鍛煉學(xué)生撰寫科學(xué)論文的能力。論文不限具體選題，但要求報(bào)告與課程思政相結(jié)合，以引導(dǎo)學(xué)生樹立正確的價(jià)值觀，實(shí)現(xiàn)專業(yè)課與思政課程協(xié)同育人的教學(xué)效果。常見的論文報(bào)告選題如人工智能與人類智能之間的關(guān)系，人工智能發(fā)展史，人工智能技術(shù)在我國(guó)制造業(yè)中的應(yīng)用等。

期末考試采用開卷方式，重點(diǎn)考查學(xué)生對(duì)基本概念、基本原理的掌握，考查學(xué)生對(duì)算法的總體理解，考試主要分為論述題和計(jì)算題，論述題主要考察學(xué)生能否正確選擇人工智能技術(shù)解決機(jī)械工程實(shí)際問(wèn)題，計(jì)算題主要考查學(xué)生是否掌握理論基礎(chǔ)，淡化具體的計(jì)算細(xì)節(jié)，例如考查簡(jiǎn)單的歸結(jié)推理，主成分分析，如何實(shí)現(xiàn)降維等。

2 課后能力培養(yǎng)

課后能力培養(yǎng)主要在本科畢業(yè)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)。由于人工智能課時(shí)有限，并沒(méi)有安排課程設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，學(xué)生很少能夠真正運(yùn)用課上所學(xué)到的知識(shí)，畢業(yè)設(shè)計(jì)給他們提供了一個(gè)可以在機(jī)械領(lǐng)域運(yùn)用人工智能技術(shù)的平臺(tái)。鄭州大學(xué)機(jī)械工程專業(yè)本科生需進(jìn)入五個(gè)不同專業(yè)方向，智能檢測(cè)及生產(chǎn)過(guò)程控制是其中之一，畢業(yè)設(shè)計(jì)以設(shè)備故障診斷相關(guān)題目為主，畢業(yè)設(shè)計(jì)題目的選擇可以多與人工智能技術(shù)相結(jié)合。例如設(shè)計(jì)基于知識(shí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷專家系統(tǒng)，在這一題目中根據(jù)故障征兆判斷故障類型，主要涉及產(chǎn)生式知識(shí)表示、推理等相關(guān)人工智能知識(shí)。學(xué)生根據(jù)故障征兆集，利用產(chǎn)生式規(guī)則開發(fā)知識(shí)庫(kù)，設(shè)計(jì)推理機(jī)，將故障特征與知識(shí)庫(kù)中規(guī)則進(jìn)行匹配，判斷故障類型。完成這個(gè)題目，學(xué)生不僅需要學(xué)習(xí)機(jī)械故障診斷、離散數(shù)學(xué)的基本知識(shí)，還需要學(xué)習(xí)模糊產(chǎn)生式知識(shí)表達(dá)、不確定推理等知識(shí)，進(jìn)一步擴(kuò)展了人工智能課堂教學(xué)的學(xué)習(xí)內(nèi)容，并實(shí)現(xiàn)了由理論到實(shí)踐的提升。

除此之外，本科畢業(yè)設(shè)計(jì)還可以設(shè)立與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的題目，如利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行分類。關(guān)于滾動(dòng)軸承故障研究非常充分，有很多關(guān)于滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)的公開數(shù)據(jù)庫(kù)。利用這些已有數(shù)據(jù)庫(kù)分別構(gòu)造正常及故障狀態(tài)的樣本，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)滾動(dòng)軸承故障類型進(jìn)行識(shí)別、判斷。MATLAB、Python等平臺(tái)提供了很多相關(guān)應(yīng)用函數(shù)，這樣避免了開發(fā)相關(guān)程序，對(duì)機(jī)械工程專業(yè)本科生而言，降低了門檻，又可以很好地應(yīng)用人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)用人工智能技術(shù)的教學(xué)目標(biāo)。

通過(guò)設(shè)立機(jī)械故障診斷領(lǐng)域相關(guān)畢業(yè)設(shè)計(jì)題目，培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用人工智能技術(shù)解決專業(yè)問(wèn)題的能力，同時(shí)為學(xué)生走向工作崗位尤其是進(jìn)一步深造打下了基礎(chǔ)。

3 課程思政的引入

2020年6月，教育部印發(fā)了《高等學(xué)校課程思政建設(shè)指導(dǎo)綱要》，對(duì)人工智能教學(xué)也提出了新要求。課程思政梳理、總結(jié)各門專業(yè)課之中所蘊(yùn)含的思政要素，在專業(yè)教育中實(shí)現(xiàn)思政教育與專業(yè)教育的融合、統(tǒng)一，是堅(jiān)持社會(huì)主義辦學(xué)方向重要保障之一。在教學(xué)實(shí)踐中，通過(guò)人工智能理論所蘊(yùn)含的思政映射點(diǎn)、人工智能應(yīng)用案例講授和人工智能技術(shù)的科學(xué)精神三個(gè)方面，對(duì)學(xué)生的思想意識(shí)、行為舉止產(chǎn)生潛移默化的影響。

在講解離散數(shù)學(xué)基礎(chǔ)時(shí)，合式公式轉(zhuǎn)換為子句集這一過(guò)程就體現(xiàn)了本質(zhì)和現(xiàn)象之間的辯證關(guān)系。再比如完成上節(jié)所述畢業(yè)設(shè)計(jì)時(shí)，需要學(xué)習(xí)模糊邏輯。模糊邏輯主要處理具有模糊性的問(wèn)題，如歌唱比賽中判斷歌手名次。在藝術(shù)領(lǐng)域中，不同人對(duì)同一作品有著不同甚至是“優(yōu)”與“劣”的觀點(diǎn)，模糊邏輯將這些問(wèn)題進(jìn)行量化，找出最可能符合“優(yōu)”的作品以及最可能符合“劣”的作品，這一過(guò)程體現(xiàn)了模糊與精確之間的辯證關(guān)系。在機(jī)械領(lǐng)域中，一臺(tái)設(shè)備有多大的可能處于故障狀態(tài)，也需要利用模糊邏輯進(jìn)行判斷。

課堂授課時(shí)，結(jié)合人工智能應(yīng)用案例可以更好地讓學(xué)生了解人工智能技術(shù)對(duì)于生產(chǎn)、生活的影響。如人工智能技術(shù)與風(fēng)力發(fā)電機(jī)監(jiān)控相結(jié)合，隨著新能源技術(shù)的推廣，在我國(guó)已經(jīng)建成了大量風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，人工監(jiān)測(cè)數(shù)量龐大的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組幾乎不可能，而利用設(shè)備在線智能監(jiān)測(cè)可以有效解決這一問(wèn)題。人工智能應(yīng)用案例也布置為論文報(bào)告，作為課程考核的一部分。例如，論文報(bào)告以人工智能技術(shù)在抗擊新冠肺炎疫情中的應(yīng)用為題，學(xué)生不僅可以了解到在藥品研發(fā)、疫情分析和患者診斷等諸多環(huán)節(jié)都使用了人工智能技術(shù)，并通過(guò)論文撰寫引導(dǎo)學(xué)生深刻、完整、全面認(rèn)識(shí)黨中央確定的疫情防控方針政策[7]。

對(duì)于機(jī)械工程專業(yè)本科生來(lái)說(shuō)，雖然不要求能夠掌握人工智能技術(shù)的理論基礎(chǔ)、詳細(xì)推導(dǎo)過(guò)程，但在使用這些技術(shù)時(shí)仍需要有認(rèn)真的態(tài)度，比如學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，需要對(duì)系統(tǒng)參數(shù)不斷調(diào)整，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練，才能得到優(yōu)化結(jié)果。通過(guò)這一過(guò)程，教師不僅可以加深學(xué)生對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的認(rèn)識(shí)，還可以培養(yǎng)學(xué)生嚴(yán)謹(jǐn)、專注的科學(xué)精神。此外，人工智能技術(shù)的發(fā)展離不開相關(guān)科研人員的不懈努力，例如吳文俊院士一生“鍥而不舍、積極進(jìn)取”的精神就非常值得大家學(xué)習(xí)，通過(guò)介紹人工智能學(xué)者的科研事跡，可以很好地激勵(lì)學(xué)生認(rèn)真學(xué)習(xí)。

4 結(jié)論

人工智能專業(yè)的理論性強(qiáng)，在當(dāng)今社會(huì)、生活中有著廣泛的應(yīng)用，是發(fā)展智能制造的基礎(chǔ)之一，對(duì)機(jī)械工程專業(yè)本科生人才培養(yǎng)和專業(yè)自身的發(fā)展都日趨重要。通過(guò)本課程的教學(xué)，不僅要講解人工智能基本原理，更要培養(yǎng)能夠解決實(shí)際問(wèn)題能力、德才兼?zhèn)涞男聲r(shí)代機(jī)械工程人才。本文從課堂教學(xué)實(shí)踐、課后能力培養(yǎng)和課程思政等角度闡述了機(jī)械工程專業(yè)本科生的人工智能課程教學(xué)實(shí)踐，在教學(xué)過(guò)程中已收到了一定成效，但如何結(jié)合本專業(yè)特色進(jìn)一步提高人工智能教學(xué)效果，還有許多需要改進(jìn)的地方。