摘 要： 目前，社會飛速發展，隨著現代科技的發展，我國的科技在各個方面都取得了重大的突破和發展。尤其是智能化技術在眾多的科學技術中突出重圍成為了如今科技領域中不可或缺的一項技術。近年來，智能手機、AI機器人等智能化產品的出產和使用方面來說，更是奠定了智能化技術在科技領域中的地位，它還成為了我國現在很重要的一項基礎生產產業。現當代社會，消費者的消費能力大大提升，所以產品的需求也逐漸增加，并且隨著時代的需要和發展等原因，機械工程自動化產業的技術已經不能夠滿足生產的需求，所以如果需要進一步的發展則需要運用智能化技術的加持才能夠在自動化生產的過程中提高出產的效率，還能提高產品的質量最后獲得更好的效益。

　　關鍵詞： 自動化技術;機械工程;應用分析

　　引言：機械工程目標之一便是為各行業設計、制造所需要的機械生產設備，在機械工程中廣泛應用自動化技術，是提升企業產品的質量與產能、合理控制生產成本、提升企業經濟效益的重要途徑。但從自動化應用的整體程度來看，主要是單機的、剛性的自動化技術應用，相比于發達國家全智能化設備與高科技自動化技術而言，自動化應用技術仍顯不足。因此，提高自動化技術在機械工程中應用能力與范圍，成了追趕差距、提高自動化技術水平的有效途徑。

　　1 智能化技術在機械工程自動化當中的應用意義

　　智能化除了擁有自己的優勢和特點之外，還有和其他技術融合之后獲得的優勢和特點，這讓它自己本身就具備了極高的靈活性，在多項科技領域和生產產業的類型中，它就可以靈活地應用從而發揮自身優勢。首先，在傳統的機械生產模式過程中，所有的生產過程都需要人工在崗，生產的效率有時候也會跟不上，而且用于生產的機械有時候會因為意外而發生關乎員工生命安全的事故，因為智能化技術的監管會比人工監管更可靠，更具有穩定性。有時候會因為個人原因而不能時刻專注在設備生產的安全性方面，稍有不注意就會發生人命關天的事情，員工的安全則缺乏保證。在機械工程自動化的安全性上，智能化技術可以應用在監控系統和安全報警系統中，用智能設備來替代人工的監管工作，智能化的監管比人工監管模式更具有穩定性，從健康和人的特質來說，人工不可能每時每刻或者二十四小時地進行工作，所以智能化技術的應用填補了這種缺點，在生產模式過程中突然出現的危險狀況，智能設備可以第一時間發出警告，它的反應速度之快，能總結故障產生的原因還能給工作人員反饋問題來解決。在機械工程自動化生產模式的安全性方面提供了穩定的保證。其次，加入了智能化技術后的機械工程自動化生產，在投入到各個生產后，不僅可以加強工作人員工作的安全性，還可以改善工作人員周圍的工作環境，不會出現因為人工浪費后堆積的問題。應用智能化技術進行全自動職能生產后，所有的生產目標就可以有目的性的完成，還可以大大的減少工作人員的工作數量和強度，提供更多的時間去完成其他更重要的工作內容，不會拖延生產的時間和效率，確保有序生產。最后，近年來火熱發展的AI技術的融合助力了智能化的發展，智能化技術所具有的這種獨特AI，可以廣泛應用在機械工程自動化生產的各個環節，充分發揮自身高超的計算機能力優勢，在資源的使用方面可以進行最佳的調配比來使生產效率的利用率達到最好的效果，減少資源能源的浪費。因為智能化技術自身優勢，還能夠提升自動化環保節能性能，履行了可持續發展理念。

　　2 自動化技術在機械工程中的應用

　　2.1 裝配系統的應用

　　在我國目前發展階段的機械制造業中，機械裝配環節是要求較為嚴格、操作較為復雜的重要作業環節之一。因為其操作技術要求較高、操作流程與工藝較為復雜、耗時耗工較高，若是采用人工操作方式，不僅會造成大量的人力資源浪費與人力成本增加的問題，還會出現因人工實際能力、精力和效率不足造成誤差和損耗的狀況。而若在裝配環節良好應用自動化技術，以自動化機械代替人工作業，不僅能極大提升裝配環節的作業效率與效果，提升產能、降低耗損與成本，同時還能精確、恒久的達成嚴格的裝配技術標準，以此來全面把控產品在生產過程中的質量。在目前機械制造行業，自動化裝配的應用已經全面取代了人工作業環節，有效實現了生產產能與效率的極大提高，降低了生產成本，更提升了裝配環節的精準性，減少了機械工程建造中的誤差概率，優化了整體制造流程，一定程度上促進了自動化技術廣泛應用于機械工程的發展進程，為未來的發展應用奠定基石。

　　2.2 BP神經網絡

　　BP神經網絡是一種前饋神經網絡，其具有多維函數映射能力，能夠解決疑惑問題，由此使得BP神經網絡得到越來越廣泛的應用。BP神經網絡能夠進行自我調節和組織，它的硬件一經實現后，便可達到較高的分類速率，能夠快速完成數據信息的實時、精確處理。非線性映射能力以及柔性網絡結構是BP神經網絡最為突出的優點，在BP神經網絡中，神經元的數量可任意設定，基本沒有任何限制，通過加快網絡的收斂速度能夠避免局部極小值的出現，從而確保解的準確性。

　　2.3 基于反饋神經網絡的機械優化設計

　　反饋神經網絡是一種非常先進的神經網絡系統，它能夠將輸出經時移接入到輸入層，該神經網絡在快速尋優問題的解決中具有非常明顯的優勢。由于反饋神經網絡的拓撲結構在無外部輸入的情況下，可以達到自我穩定的狀態，所以神經元間的連接權值基本上都處于相同的狀態，由此使得該神經網絡具有非常高的穩定性。在這一前提條件下，可將能量函數加入到網絡架構中，以函數為依據，對運行方式的穩定性進行判斷，進而達到優化的目的。在機械優化設計過程中，對反饋神經網絡進行應用時，可將機械設備的相關問題與網絡模型建立銜接關系，依托神經網絡的深度表達，對機械設計中的變量以及目標函數進行優化，這樣便可在網絡中完成動態演化，從中找到最優進程，實現設計優化。

　　結語：機械工程自動化技術的廣泛普及與應用水平、應用效果的提升，不僅能夠增強企業的產能，優化生產結構與加工工藝，降低產品的生產成本與誤差，同時從企業整體性發展的角度來看，更能實現企業生產效率與經濟效益的廣泛提高，競爭力的極大增強。在機械工程未來的發展中，要想實現機械工程全面自動化的最終目標，應當不斷加強自動化技術的應用程度與范圍，盡力提高自動化技術的創新與應用水平，加強自動化技術在基層的推廣普及工作。完成機械工程全面自動化的發展目標，有利于加快我國工業全面邁向現代化的進程，具有不凡意義。

　　參考文獻

　　[1] 趙力.淺談機電一體化技術在機械工程領域的應用及展望[J].南方農機，2020(30)：43-45.

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