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鑄造生產(chǎn)中的人工智能技術(shù)

作者：管理員    發(fā)布于：2016-01-30 13:09:56    文字：【】【】【】

摘要：

　　鑄造生產(chǎn)中的人工智能技術(shù)徐建林王智平了人工智能在鑄造生產(chǎn)中的應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展方向，闡明了各種技術(shù)的特點(diǎn)，并指出應(yīng)將多種技術(shù)相結(jié)合以進(jìn)-步實(shí)現(xiàn)鑄造生產(chǎn)自動(dòng)化，使人工智能更好地應(yīng)用于鑄造生產(chǎn)，這對(duì)提高生產(chǎn)率及鑄件質(zhì)量具有重要意義。

　　由于鑄造生產(chǎn)是一個(gè)比較復(fù)雜的過(guò)程，生產(chǎn)1個(gè)鑄件要經(jīng)過(guò)設(shè)計(jì)、造型、熔煉、澆注等多個(gè)工序，涉及到工藝、合金設(shè)備、檢測(cè)等諸多方面，因此對(duì)鑄造生產(chǎn)的要求較高鑄造工作者們一直在努力提高鑄造生產(chǎn)的自動(dòng)化程度、生產(chǎn)效率、鑄件的成品率及使用性能，但在實(shí)際生產(chǎn)中仍不得不依靠半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ絹?lái)指導(dǎo)生產(chǎn)。雖然一些傳統(tǒng)的理其應(yīng)用受到限制人工智能是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的功能，如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、思考、學(xué)習(xí)和問(wèn)題求解等思維活動(dòng)，目標(biāo)在于研究用機(jī)器來(lái)模仿和執(zhí)行人類的目標(biāo)智力功能，并開(kāi)發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)由于人工智能系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)、推理、判斷和自適應(yīng)能力，目前，已被廣泛地應(yīng)用到各行各業(yè)中，取得了較好的效果同樣，人工智能技術(shù)也被成功地應(yīng)用到鑄造生產(chǎn)中，如工藝設(shè)計(jì)、缺陷診斷沖天爐控制、智能檢測(cè)、合金設(shè)計(jì)等方面，從而大大提高了鑄造生產(chǎn)的生產(chǎn)效率，并取得了良好的經(jīng)濟(jì)效益筆者針對(duì)人工智能技術(shù)在鑄造生產(chǎn)中應(yīng)用的幾個(gè)主要方面進(jìn)行一些分析和探討1新材料的設(shè)計(jì)在材料設(shè)計(jì)和配比方面，過(guò)去人們采用的是試驗(yàn)方法，即對(duì)成分、配比反復(fù)調(diào)整試驗(yàn)，以獲得期望的組織和性能該方法盲目性很大，費(fèi)時(shí)費(fèi)工。為了設(shè)計(jì)出合適的材料，人們利用一些參數(shù)方程來(lái)設(shè)計(jì)材料，如GUO等用回歸方程來(lái)完成球墨鑄鐵機(jī)械性能的設(shè)計(jì)，這種設(shè)計(jì)方法的思路是從大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)出發(fā)，利用數(shù)學(xué)方法找出其規(guī)律也可應(yīng)用現(xiàn)代物理知識(shí)（經(jīng)典物理、量子物理、相對(duì)論等）和數(shù)學(xué)知識(shí)，從第一原理出發(fā)進(jìn)行材料設(shè)計(jì)，如AB算法、分子動(dòng)力學(xué)等但這些方法至少存在以下問(wèn)題：①無(wú)論是成分，還是結(jié)構(gòu)都不能單獨(dú)決定性能，三者之間互相依賴、互相影響；②工藝過(guò)程參數(shù)對(duì)材料的影響無(wú)法反映出來(lái)為了克服傳統(tǒng)方法的不足，近年來(lái)，人工智能技術(shù)在材料設(shè)計(jì)領(lǐng)域中逐漸受到重視利用人工智能技術(shù)設(shè)計(jì)新材料主要借助于大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)建立成分一組織一性能之間的關(guān)系。在材料設(shè)計(jì)中，即使有些理論知識(shí)還不完善，或材料中有些新的組織還沒(méi)有觀察到，但這并不影響對(duì)材料的一些組織和性能的預(yù)測(cè)，該方法已經(jīng)取得了成功各種人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，使材料設(shè)計(jì)方法多樣化利用模糊分析方法可實(shí)現(xiàn)復(fù)相材料的設(shè)計(jì)，通過(guò)確定復(fù)相材料組織參量對(duì)性能的隸屬函數(shù)，并運(yùn)用模糊線性加權(quán)變換來(lái)完成對(duì)性能的分析與評(píng)判該方法與材料的實(shí)測(cè)值相吻合，而且方便、直接。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力也可較好地實(shí)現(xiàn)材料設(shè)計(jì)，如張國(guó)英等在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用遺傳算法對(duì)無(wú)鈷高強(qiáng)韌鋼進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，為研制新材料開(kāi)辟了一條新途徑李智等運(yùn)用現(xiàn)代優(yōu)化算法中的模擬退火算法對(duì)冶煉Mn-S合金的原料配比進(jìn)行了優(yōu)化計(jì)算，也取得了成功材料設(shè)計(jì)的專家系統(tǒng)也是較早發(fā)展的一種方法，如“壓鑄型材料優(yōu)化專家系統(tǒng)”，可根據(jù)用戶提出的制品特點(diǎn)和壓鑄型工作條件及失效方式等信息，通過(guò)推理優(yōu)化得出合理的材料。從以上介紹可看出，利用人工智能技術(shù)，在學(xué)習(xí)有關(guān)材料的數(shù)據(jù)后，經(jīng)推理或計(jì)算等來(lái)預(yù)測(cè)出材料的性能，這在對(duì)新材料的內(nèi)在規(guī)律尚不甚了解的情況下，是解決材料設(shè)計(jì)的一種很好的工程實(shí)現(xiàn)方式。

　　2熔煉控制沖天爐熔煉過(guò)程的影響因素較多，其中不但包括冶金因素，也有爐型結(jié)構(gòu)的因素。另外，許多工藝參數(shù)也對(duì)沖天爐的熔煉效果有很大的影響，同時(shí)，爐內(nèi)進(jìn)行著底焦燃燒熱量傳遞和冶金反應(yīng)，其隨機(jī)擾動(dòng)性較大，所以沖天爐熔煉過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程在20世紀(jì)80年代以前，沖天爐控制主要基于經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論來(lái)實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)與控制對(duì)象之間關(guān)系采用網(wǎng)狀圖來(lái)確定。Briggs等分析了各種因素對(duì)鐵水溫度的影響后，以網(wǎng)狀圖為依據(jù)建立了熔煉控制模型，通過(guò)連續(xù)精確測(cè)量鐵水溫度和熔化率來(lái)控制沖天爐運(yùn)行狀態(tài)，但該方法過(guò)于簡(jiǎn)單化，不適合于動(dòng)態(tài)熔煉控制系統(tǒng)，效果欠佳。沖天爐熔煉正向最優(yōu)化、多參量全面控制的方向發(fā)展，而網(wǎng)狀圖無(wú)法考慮由沖天爐尺寸變化引起的熔化溫度的變化，數(shù)學(xué)模型中也很難將所有影響熔煉的因素全部考慮進(jìn)去，因此研究者想尋找一種新的控制方法來(lái)達(dá)到滿意的效果。

　　人工智能的出現(xiàn)為沖天爐控制提供了新的思路和依據(jù)通過(guò)歸納總結(jié)沖天爐控制的現(xiàn)場(chǎng)操作經(jīng)驗(yàn)和專家知識(shí)，將風(fēng)量、熔化率焦耗及鐵液溫度等參數(shù)之間的關(guān)系建立成相應(yīng)的規(guī)則，在規(guī)則推理的基礎(chǔ)上可構(gòu)建沖天爐控制專家系統(tǒng)，系統(tǒng)可通過(guò)修改規(guī)則而具有很大的靈活性，但是在多變的生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，必須反復(fù)測(cè)試與修改規(guī)則才可達(dá)到滿意效果盡管沖天爐熔煉控制比較復(fù)雜，但是如果把它作為一個(gè)黑箱系統(tǒng)來(lái)處理，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)從任意n維到m維的非線性映射來(lái)確定沖天爐控制系統(tǒng)的輸入量與輸出量的關(guān)系，可使熔煉控制過(guò)程簡(jiǎn)單化由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)與泛化能力，從而可應(yīng)用于多變的生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)。

　　利用該方法成功地實(shí)現(xiàn)了沖天爐的熔煉控制，控制目標(biāo)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層）為熔化率和化學(xué)成分，控制輸入?yún)?shù)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層）為風(fēng)溫、風(fēng)量、焦耗鐵液溫度及空氣量等，由此可建立沖天爐工況參數(shù)之間的關(guān)系，并可分析各參量間的關(guān)系。模糊控制也是控制領(lǐng)域中有效易實(shí)現(xiàn)的方法，但其用于沖天爐控制的研究較少，原因是由于模糊控制規(guī)則在線修改不容易實(shí)現(xiàn)，使整個(gè)系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和魯棒性較差但是利用系統(tǒng)辨識(shí)的方法來(lái)校正模糊控制規(guī)則是一種很有發(fā)展前途的方法，可通過(guò)檢測(cè)控制的輸入輸出參數(shù)辨識(shí)系統(tǒng)模型并調(diào)整模糊規(guī)律及隸屬度等來(lái)實(shí)現(xiàn)沖天爐的控制。

　　3缺陷診斷鑄件缺陷的消除一直是鑄造工作者追求的目標(biāo)，然而影響鑄件質(zhì)量的因素錯(cuò)綜復(fù)雜，很難用數(shù)學(xué)公式來(lái)描述，因此對(duì)于鑄造工作者來(lái)說(shuō)，，經(jīng)驗(yàn)顯得特別重要，尤其是專家的經(jīng)驗(yàn)。鑄件缺陷診斷的專家系統(tǒng)正是基于這種情況而建立的。如Roshan等建立的鑄件缺陷分析的專家系統(tǒng)可幫助鑄造生產(chǎn)者識(shí)別缺陷，分析缺陷產(chǎn)生的原因，最后給出消除方法，它主要是通過(guò)專家系統(tǒng)的推理機(jī)制來(lái)完成的。但專家系統(tǒng)也有不足之處，即如何將專家的經(jīng)驗(yàn)很準(zhǔn)確地描述出，如何在模糊生產(chǎn)條件下作出準(zhǔn)確的判斷，如何在缺陷產(chǎn)生之前預(yù)見(jiàn)缺陷，進(jìn)而消除缺陷等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)給缺陷預(yù)測(cè)提供了可能通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向計(jì)算，可對(duì)鑄造缺陷進(jìn)行預(yù)測(cè)，這一方法已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，如“球墨鑄鐵件缺陷診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型”該系統(tǒng)通過(guò)對(duì)球鐵件的常見(jiàn)缺陷及影響因素進(jìn)行歸納總結(jié)，依據(jù)球鐵生產(chǎn)過(guò)程中的工藝參數(shù)，采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的方法建立球鐵缺陷的預(yù)報(bào)系統(tǒng)，并且對(duì)預(yù)測(cè)可能產(chǎn)生的缺陷提出防止措施，從而有效地提高鑄件的成品率。在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)缺陷時(shí)，應(yīng)注意工藝措施的合理描述，模糊描述就是有效的一種方法，如澆口冒口設(shè)置的合理性等此外，若所預(yù)測(cè)的缺陷種類多，網(wǎng)絡(luò)龐大時(shí)，應(yīng)借助遺傳算法來(lái)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，這樣可大大減少樣本數(shù)及提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度，相信這些方法很快會(huì)被應(yīng)用于該領(lǐng)域4微觀組織模擬及力學(xué)性能預(yù)測(cè)在鑄造生產(chǎn)中，液態(tài)金屬流入型腔之后，流動(dòng)場(chǎng)和溫度場(chǎng)的分布、凝固狀況組織形成及缺陷產(chǎn)生都是鑄造生產(chǎn)者關(guān)心的問(wèn)題，如何把它們模擬計(jì)算出來(lái)，保證鑄件的質(zhì)量和使用性能，這是鑄件凝固數(shù)值模擬的主要任務(wù)對(duì)此國(guó)內(nèi)外都作了卓有成效的研究，模擬軟件已達(dá)到成熟階段，如MAGMAsoft軟件，CASTCAE模擬軟件等。鑄件的微觀組織模擬和性能預(yù)測(cè)目前國(guó)內(nèi)外均處于研究開(kāi)發(fā)階段，如Venugopalan實(shí)現(xiàn)了鑄鋼件微觀組織的預(yù)測(cè)，這些都使鑄造設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)向著周期短、成本低鑄件質(zhì)量高等方向發(fā)展在模擬與性能預(yù)測(cè)研究中，一般需要建立精確的數(shù)學(xué)模型，目前國(guó)內(nèi)外研究對(duì)象大多數(shù)仍以簡(jiǎn)單形體鑄件進(jìn)行數(shù)學(xué)模型和計(jì)算方法的研究，因此，需要在完善數(shù)學(xué)模型方面進(jìn)一步深入此外，一些研究仍是在特定試驗(yàn)條件下得出的，使其通用性受到限制。

　　鑄造生產(chǎn)過(guò)程是一個(gè)非常復(fù)雜的多元非線性系統(tǒng)，如化學(xué)成分對(duì)灰鑄鐵性能的影響就是非線性的，用一般數(shù)學(xué)模型來(lái)描述不可避免地存在較大的誤差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在組織與性能預(yù)測(cè)方面受到人們的重視Trowsda丨6將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的有限元方法結(jié)合起來(lái)，先用有限元計(jì)算應(yīng)力、應(yīng)變等，然后用所得數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向計(jì)算來(lái)預(yù)測(cè)應(yīng)力、應(yīng)變等。YAO等通過(guò)分析灰鑄鐵化學(xué)成分、工藝參數(shù)與性能關(guān)系，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了預(yù)測(cè)灰鑄鐵機(jī)械性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。夏伯才等提出模糊建模方法，建立了灰鑄鐵強(qiáng)度的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型，通過(guò)不斷修正各模糊子集的隸屬度，實(shí)現(xiàn)了模糊預(yù)報(bào)模型的自動(dòng)更新這些方法都給我們帶來(lái)了有益的啟示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將事物的內(nèi)在聯(lián)系隱藏在網(wǎng)絡(luò)權(quán)值中，給分析問(wèn)題的本質(zhì)規(guī)律帶來(lái)難度，但它仍可為我們提供進(jìn)一步研究的途徑，如利用MATLAB軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱可分析某一因素對(duì)微觀組織與性能的影響趨勢(shì)圖，這對(duì)指導(dǎo)生產(chǎn)及進(jìn)一步研究很有意義5型砂質(zhì)量控制在鑄造生產(chǎn)中，型砂質(zhì)量是保證鑄件質(zhì)量的重要前提，但還應(yīng)將造型、澆注等工序?qū)π蜕暗囊蠼Y(jié)合起來(lái)考慮型砂質(zhì)量的控制，即Vingas等提出的總量控制的概念一般的控制方法是確定出型砂的組成與性能之間的關(guān)系，通過(guò)檢測(cè)型砂性能的變化來(lái)調(diào)節(jié)各組分的加入量。Heine等就是利用該方法來(lái)實(shí)現(xiàn)型砂質(zhì)量的控制的他們首先確定出型砂水分、膨潤(rùn)土等與緊實(shí)度及濕壓強(qiáng)度的關(guān)系，利用該關(guān)系圖來(lái)確定控制規(guī)律該方法簡(jiǎn)單直觀，然而對(duì)于連續(xù)混砂系統(tǒng)，時(shí)滯及擾動(dòng)性大，同時(shí)具有很強(qiáng)的模糊性與非線性特性，傳統(tǒng)的控制方法有限，而人工智能控制則成為必然。Bartelt為了控制樹(shù)脂砂質(zhì)量，構(gòu)造了3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以樹(shù)脂強(qiáng)度和型砂緊實(shí)度為控制目標(biāo)，通過(guò)控制水、砂、粘結(jié)劑的比例及砂溫等參數(shù)來(lái)控制樹(shù)脂砂的質(zhì)量，不僅提高了生產(chǎn)率，而且也降低了成本。黃天佑等建立了“型砂質(zhì)量管理專家系統(tǒng)”，該系統(tǒng)具有2個(gè)方面的功能，即由于型砂質(zhì)量引起的鑄件缺陷分析和型砂質(zhì)量現(xiàn)狀分柝模糊理論在型砂控制中應(yīng)用的前景也是可觀的，姜義祥分析了型砂系統(tǒng)中的模糊現(xiàn)象，并利用模糊聚類分析的方法，解決了原砂化學(xué)成分的定量比較問(wèn)題，這對(duì)鑄造型砂生產(chǎn)有實(shí)際意義，且為制定原砂標(biāo)準(zhǔn)提供了科學(xué)的理論方法。

　　6工藝設(shè)計(jì)鑄造工藝設(shè)計(jì)是利用計(jì)算機(jī)來(lái)確定鑄造方案、分析鑄件質(zhì)量?jī)?yōu)化鑄造工藝等，它是計(jì)算機(jī)模擬、數(shù)值模擬和數(shù)據(jù)庫(kù)的有機(jī)聯(lián)結(jié)。國(guó)內(nèi)外在這方面已經(jīng)作了較多的研究與開(kāi)發(fā)工作。Tanner建立了CAD/CAM設(shè)計(jì)軟件，該軟件通過(guò)大量數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了3DCAD模型。國(guó)內(nèi)金平等完成了鑄鐵件工藝CAD系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)，該系統(tǒng)主要功能包括工藝參數(shù)設(shè)計(jì)、實(shí)用冒口設(shè)計(jì)、澆注系統(tǒng)設(shè)計(jì)等，并結(jié)合工廠管卡零件進(jìn)行了鑄造工藝設(shè)計(jì)在鑄造工藝設(shè)計(jì)中，涉及許多繁雜的數(shù)學(xué)計(jì)算、查表工作及經(jīng)驗(yàn)，基于專家系統(tǒng)的工藝設(shè)計(jì)也由此出現(xiàn)Nyamekye等還利用模糊控制方法來(lái)預(yù)測(cè)壓鑄澆注系統(tǒng)的基本工藝參數(shù)、充填時(shí)間和內(nèi)澆口速度，并結(jié)合壓鑄流體動(dòng)力學(xué)理論，給出設(shè)計(jì)澆注系統(tǒng)的全部工藝參數(shù)隨著CAE技術(shù)的發(fā)展，其也將在鑄造生產(chǎn)中嶄露頭龜7討論7.1應(yīng)用領(lǐng)域人工智能技術(shù)在鑄造中的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，但在有些領(lǐng)域的應(yīng)用還未見(jiàn)報(bào)道定量金相分析中的應(yīng)用人工智能在圖像處理領(lǐng)域已成功應(yīng)用，而與圖像處理緊密相聯(lián)系的定量金相分析還暫時(shí)受到了冷落。雖然有一些系統(tǒng)可完成定量分析，但更準(zhǔn)確、智能化的分析金相仍是研究方向之一，如合理地評(píng)價(jià)球鐵中石墨的形狀石墨的分布等，這些可用模糊描述與模糊聚類分析來(lái)實(shí)現(xiàn)。

　　在熱分析中的應(yīng)用熱分析技術(shù)用于建立平衡相圖已很久了，其在鑄造生產(chǎn)中的應(yīng)用也不斷推廣，但應(yīng)用的基準(zhǔn)仍然是建立冷卻曲線特征值及試樣性能間的回歸關(guān)系用模式識(shí)別技術(shù)識(shí)別冷卻曲線，用數(shù)據(jù)庫(kù)代替回歸方程仍然無(wú)法解決工廠多變的生產(chǎn)條件的影晌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與進(jìn)化算法將可能是這一領(lǐng)域的有力工具（3）信息處理與智能決策將MIS系統(tǒng)應(yīng)用到鑄造車間中是有益的嘗試，通過(guò)對(duì)車間各工步數(shù)據(jù)的采集及建立經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，可實(shí)現(xiàn)材料、鑄件的管理，各種數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn)各工步的輔助工藝，這對(duì)提高生產(chǎn)率及成品率有積極作甩但隨著數(shù)據(jù)量的遞增，智能檢索成為發(fā)展方向，同時(shí)智能決策也將受到關(guān)注，如現(xiàn)在常見(jiàn)到的模糊決策（評(píng)價(jià)）系統(tǒng)等7.2技術(shù)隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究，鑄造水平的不斷提高，人工智能在鑄造中的應(yīng)用前景會(huì)更加廣闊。但就目前情況來(lái)看，在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上提高應(yīng)用的范圍和效果，主要還應(yīng)在人工智能技術(shù)上作進(jìn)一步研究人工智能技術(shù)也有著不足之處專家系統(tǒng)在專家知識(shí)的總結(jié)、表述極不確定的情況下推理是目前專家系統(tǒng)的瓶頸所在。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本的收集和在線訓(xùn)練困難，模糊理論的模糊性都將制約著各自的應(yīng)用與發(fā)展各種技術(shù)的綜合不失為一種有效的方法，如經(jīng)常見(jiàn)到的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊專家系統(tǒng)、進(jìn)化方法等將進(jìn)一步提高人工智能在鑄造生產(chǎn)中的應(yīng)用效果鑄造生產(chǎn)的多變復(fù)雜性及操作的人工經(jīng)驗(yàn)性，使人工智能的應(yīng)用受到限制此外，一些工藝參數(shù)的定量化實(shí)現(xiàn)也不容易解決的方式一是通過(guò)進(jìn)一步提高鑄造生產(chǎn)的自動(dòng)化水平，減少人為干預(yù)；二是利用模糊評(píng)價(jià)體系來(lái)評(píng)價(jià)一些工藝參數(shù)，逐步提高鑄造生產(chǎn)的可控性隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)也在進(jìn)一步完善，如多種方法混合技術(shù)、多專家系統(tǒng)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、并行分布處理技術(shù)等目前已引人注目，我們應(yīng)當(dāng)有信心期待著有效的新型人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，到那時(shí)鑄造業(yè)也將會(huì)更加光明。

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