学文网智能制造论文篇1
关键词DSS；智能化；知识获取
一、引言
随着Internet和多媒体技术等的飞速发展，制造业也朝着数字化、网络化、智能化、集成化、柔性化的方向发展，并由此涌现了各种先进制造概念与模式，如敏捷制造、虚拟制造、绿色制造、虚拟样机、动态联盟、企业重组等等。它们的共同之处是其整个过程涉及的领域非常广泛，不仅与设计制造技术有关，也与信息技术、计算机技术、经营管理与决策系统技术、现代管理技术等相融合，是新兴的多学科交叉领域。
因此，必须采用跨越式发展的方式，融合信息技术、现代管理技术、计算机技术和制造技术，从系统管理、产品开发设计方法/技术与技术装备等诸方面采取综合措施，为了支持现代制造业的整个组织管理决策过程，迫切需要研究和开发新一代的DSS。
本文就是在介绍当前DSS发展概况的基础上，根据现代制造模式的特点，研究了面向现代制造领域的DSS应具备的功能、结构、协调机制、系统层次与实现方式，最后展望了其发展方向。
二、DSS发展现状
DSS从其产生以来，其发展已从最初仅通过交互技术辅助管理者对半结构化问题进行管理一直到运算学、决策学及各种AI技术渗透到其中的各种实用DSS出现，其应用涉及到多个领域，并成为信息系统领域内的热点之一。但是传统DSS投入应用的成功实例并不多，原因一方面是因为基于传统DBMS的DSS只能提供辅助决策过程中的数据级支持，而现实决策所需的数据却往往是分布、异构的；另一方面是实际中大多DSS的应用对决策者有较高的要求，不仅要有专业领域知识也要有较高的DSS构模知识；因此针对不同的社会需求，提出了多种类型的DSS，有智能决策支持系统、分布式决策支持系统、群体决策支持系统、组织决策支持系统、自适应决策支持系统、战略决策支持系统等等，这些系统的提出与实现，各自适用于不同的场合，都在不同程度上满足了新的决策形势的需求。以下将对当前最主要的几种DSS发展加以概括论述。
2.1分布与群体决策支持系统
分布决策支持系统(DistributedDecisionSupportSystem，DDSS)与群体决策支持系统GroupDecisionSupportSystem，GDSS）均是八十年代来DSS研究与应用的热门方向，满足在制造业发展虚拟企业、网络化制造的需求。其中DDSS是对传统集中式DSS的扩展，是分布决策、分布系统、分布支持三位一体的结晶。GDSS则是面向群体活动的，它为群体活动提供沟通支持、模型支持及机器诱导的沟通模式3个层次的支持。GDSS与DDSS既有区别又有联系，前者是对个体决策支持系统的扩展，后者则是相对于集中式DSS而言的，两者研究的重点和关注的焦点有所不同。GDSS对群体决策的支持既可是集中式决策，又可是分布式决策。但通常情况下，群体决策是在分布环境下实施的，这就决定了GDSS与DDSS有着非同寻常的联系。GDSS大多采用分布式和分散式结构，系统支持“水平方向”分布式处理，即支持对数据对象的远距离操作；系统还支持“垂直方向”的分散式处理，即通过在用户和各应用层之间的接口，来实现各个应用领域的功能。
DDSS与GDSS的这种特性使其在企业动态联盟、网络化制造、CSCW、医疗等领域得到了充分的应用。有学者就针对企业动态联盟开发了一个决策支持系统，该群体决策支持系统采用开放式体系结构，既可以***使用，也可以与AVE组织建立辅助工具联合使用。整个系统可根据具体AVE问题建立不同类型的决策模型与决策知识，并通过决策支持系统通用开发工具定义各类决策功能对象，从而添加进系统，形成针对某类制造企业的部分通用AVE组织管理群体智能决策支持系统。而且系统的决策模型、知识与参考模型库亦将随着时间的增加不断扩充，适合基于Internet的计算机协同工作环境进行群体决策，为建立动态联盟的动态组织管理全过程提供问题求解与决策支持。
2.2组织决策支持系统ODSS
组织决策支持系统(OrganizationalDecisionSupportSystem，ODSS)是针对目前的多人规模管理决策活动已不可能或不便于用集中方式进行而产生的，它要求在更高的决策层和更复杂的决策环境下得到计算机的支持。对ODSS迄今为止还没有一个统一的概念，但可通过其规模与其它类型的DSS区别开来，并且在要求上也与其它形式的DSS不同，它支持一个组织中多个不同功能领域和不同层次的决策任务，而非关注于针对一个决策问题的单个决策者或一个决策组。ODSS主要是在分布式环境中，用户可以通过系统从不同区域***、并行对其他用户进行访问、交流。
一般说来，ODSS应具有如下特征：1同时涉及公共数据和私有数据，同时涉及公共模型和私有模型；2一个ODSS可以跨越多个组织部门；3注重对决策者的内容支持（即提供分析工具帮助决策者进行问题分析），也注重对决策者的过程支持（即创建决策分析环境，支持决策者完成其决策过程中的各种活动）；4打破功能领域；5打破递阶层次；6有一组支持信息/过程任务的工具包，依赖计算机技术。
ODSS的上述特征使其在制造领域及CSCW领域中的得到了重视与应用。目前面向机械制造领域的ODSS的研究重点在于，根据当前网络协同设计特性，将Agent技术的分布式智能控制方法与ODSS的分布特性结合起来，利用多智能体系统适于求解功能或地理上分布的复杂问题和问题求解及推理中出现的有争议的问题特点，来完成异地协同设计与制造的协作策略、知识共享和冲突消解等问题，提高整个ODSS的智能化程度，以适应于当前网络化、分布式的计算环境。如通过采用Agent封装、改造和扩展原有决策支持系统的问题部件、数据部件和模型部件，使整个系统具有更高的柔性。
2.3自适应决策支持系统
自适应决策支持系统（AdaptiveDecisionSupportSystem，ADSS）是针对信息时代多变、动态的决策环境而产生的，它将传统面向静态、线性和渐变市场环境的DSS扩展为面向动态、非线性和突变的决策环境的支持系统，用户可根据动态环境的变化按自己的需求自动或半自动地调整系统的结构、功能或接口。对ADSS研究主要从自适应用户接口设计、自适应模型或领域知识库的设计、***帮助系统与DSS的自适应设计四个方面进行，其中问题领域知识库的建立是ADSS成功与否的关键，它使整个系统具有了自学习功能，可以自动获取或提练决策所需的知识。对此，必须给问题处理模块配备一种学习方法或在现有DSS模型上再增加一个自学习构件。归纳学习策略是其中最有希望的一种学习方法，可以通过它从大量实例、模拟结果或历史事例中归纳得到所需知识。此外，神经网络、基于事例的推理等多种知识获取方法的采用也将使系统更具适应性。
市场环境变化及产品开发过程是混沌的，因此有学者提出一种支持先进制造模式的基于自组织的决策模式及决策支持系统，系统以协同论和分形理论等自组织理论为基础，具有自学习、自适应、自身动态重组、适应混沌环境的能力。从而使企业在湍流、混沌的复杂非平衡环境下，适时、快速地设计新产品、重构制造系统，再造经营过程。
2.4基于数据仓库的DSS
在制造领域中，产品开发需要全面的、大量的信息，包括需求信息、竞争情报、管理信息、产品数据等等，并且很多信息要从分布、异构的海量数据中挖掘而得，传统的DBMS难以满足这一需求。因此基于数据仓库（DataWarehouse，DW）的DSS应运而生。数据仓库系统作为面向主题的、集成的、在一定周期内保持稳定的、随时间变化的，用以支持企业或组织决策分析的数据的集合，可将来自各个数据库的信息进行集成，从事物的历史和发展的角度来组织和存储数据，供用户进行数据分析，并辅助决策支持，为决策者提供有用的决策支持信息与知识。数据仓库技术不是一种单一的技术或软件，它融合了数据库理论、统计学、数据可视化和人工智能技术等多项研究领域，在大量数据中发现有价值的知识，用于决策支持和预测未来。因此基于这一技术的决策支持系统为决策支持系统提供了可取的数据组织方式、为决策人员提供了强有力的支持工具，能有力地推动决策的现代化进程。
基于数据仓库理论与技术的DSS的研究与开发尚处于起步阶段，但已得到了众多学者的重视，其主要研究课题包括：①DW技术在DSS系统建立中的应用以及基于DW的DSS的结构框架；②采用何种数据挖掘技术或知识发现方法来增强DSS的知识源；③DSS中的DW的数据组织与设计及DW管理系统的设计。总的说来，基于DW的DSS的研究重点是如何利用DW及相关技术来发现知识以及如何向用户解释和表达知识，为决策支持提供更有力的数据支持，有效地克服传统DSS数据管理难与忽视历史数据等问题。
2.5其它类型的DSS
DSS还有多种其它的形式，但它们均是从某个方面或某个过程出发对传统DSS进行改进而得到的，较出名的智能决策支持系统（IntelligentDecisionSupportSystem，IDSS），另外还有支持高层决策的战略决策支持系统（SDSS）、决策支持中心（DSC）、执行信息系统（ExecutiveInformationSystem，EIS）、强调激发决策者灵感与创造力的积极型决策支持系统（ActiveDSS）等等；而从技术方面则注重引入Agent技术或群件、组件技术将各种形式的决策支持系统扩展为面向Intranet/Internet的DSS。
三、进一步研究方向
综上所述，DSS研究走过二十几年的历程，目前正处于蓬勃发展的阶段。结合现代制造业与当前DSS的发展概况，笔者认为DSS及其相关领域将结合计算机网络、AI等领域的新发展，向着以下方向发展：
1）在Inter/Intranet环境下，体系结构朝着分布、分层、并行的三层结构方向发展。为了满足虚拟企业敏捷度要求并符合合作企业高度自治的特点，系统应具有较强的模型重组能力，并且各个决策单元可以***工作，也可在求解过程中动态组合。系统的知识子系统可对整个系统进行协调、管理、控制和冲突消解，整个系统具有良好的可扩充性、可修改性。
2）随着决策环境的越趋复杂，一方面需进一步提高DSS本身的智能，另一方面人机合作和人人交流将是进行系统开发的重点；并且在一定时期内，重点应将DSS的基于逻辑和符号处理的理性决策能力与人类的直觉决策能力相融合，充分发挥人机各自优势来解决复杂决策问题；
3）鉴于充足的数据源是DSS有效发挥作用的基础，各地分布、异构知识源的获取、表达、管理与应用将成为研究重点。整个系统应支持多种知识表达方法和推理方法，支持结构化数据和非结构化数据共存，将目前基于模型和数据库的DSS从过去仅将“数据”视为数值转移到支持建立基本文档的DSS。需要集成DW、DM与OLAP及其它KDD知识获取方法，将各类分布、异构的知识源集成起来，为决策者提供各种类型的、有效的数据分析，起到决策支持的作用。
参考文献
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智能制造论文篇2
论文摘要：智能制造是当今世界制造业的重要发展方向，它在全球范围内都得到了广泛的应用和研究。文章从对智能制造的定义开始，介绍了智能制造的概念以及智能制造系统的特点及应用，然后通过分析智能制造在国内外的发展，结合我国实际情况介绍了智能制造在我国的发展趋势。
1智能制造简介
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。以智能制造技术（Intelligent Manufacturing Technology，IMT）为基础组成的系统叫做智能制造系统（Intelligent Manufacturing System，IMS），它具有以下特征:
①具有获取信息并以此来决定自身行为的能力。要具有获取信息并以此来决定自身行为的能力，也就是需要智能系统对信息具有一定的分辨能力，这要求系统的模型必须建立在相应的知识库上，系统运用知识库来决定自身行为。
②实现人机一体化。实现人机一体化就是使人和智能机器在制造过程中相互协作，在此系统中不能把人间单的当作操作者来看待，要意识到此时人和智能机器是平等的，可以认为他们是为了完成某些项工作而进行合作的两个个体，他们需要做的就是运用各自的特长来完成任务。
③拥有学习能力和自我维护能力。产品制造是在不断发展和变化的，因此在制造过程中所需要的知识也不断的增加，同时在运行过程中不可避免的会出现故障，为了更好的适应社会对产品制造的要求，需要智能制造系统拥有学习能力和自我维护能力。
智能制造在现代制造业中应用广泛，主要包含产品智能设计、加工过程智能监控、产品***智能测量、机器故障智能诊断、制造系统的知识处理与信息处理、制造系统的智能运行管理与决策等方面。
2智能制造在中国制造业的应用现状及发展趋势
2.1国内外智能制造的发展状况
自20世纪80年代智能制造提出以来，世界各国都对智能制造系统进行了各种研究，首先是对智能制造技术的研究，然后为了满足经济全球化和社会产品需求的变化智能制造技术集成应用的环境——智能制造系统被提出。智能制造系统是1989年由日本提出的，随后还于1994年启动了先进制造国际合作项目，包括了公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等[1]。近年来，各国除了对智能制造基础技术进行研究外，更多的是进行国际间的合作研究。 在我国对智能制造的研究也早在上世纪八十年代末就已开始。在最初的研究中在智能制造技术方面取得了一些成果，而进入21世纪以来的十年当中智能制造在我国迅速发展，在许多重点项目方面取得成果，智能制造产业也初具规模。总的来说我国在智能制造方面的发展是不错的，近年来国家和各大制造企业对智能制造的发展也越来越重视，越来越多的研究项目成立，研究资金也大幅增长。
2.2智能制造在我国的发展趋势
在我国制造业未来的发展中，智能制造必将扮演更加重要的角色。我国必将由制造大国向制造强国转变，这就要求我国制造业由粗放型向集约型转化，这就要求我们必须控制能源消耗的增长，而通过智能制造系统能够更加充分的利用原材料，有助于我国制造业向集约型转化。要发展好智能制造，我们首要的任务是尽快建立起智能制造的理论体系，理论体系是整个智能制造的基础，也是全面发展智能制造的前提。在建立理论体系的同时技术体系也要相应的建立起来，智能制造系统是以智能制造技术为基础建立起来的，它以智能制造技术为基石。最后，结合我国制造业实际情况，建立符合我国制造业发展需要的特色智能制造系统。
3结语
随着全球制造业的发展，智能制造也将随之不断发展，这是制造系统由能量驱动型转变为信息驱动型所带来必然的结果。在这个全球化的智能制造浪潮中，我国当然也不落人后，我国一些高等院校已进行相关研究，随着国家和各大制造企业对智能制造的认识加深，相信将会有越来越多的人力物力将会投入智能制造的研究当中，最终得以在全国范围形成浓厚的研究氛围，国家、企业、高校之间相互合作，统筹规划、集中优势，最终形成符合我国制造业发展的智能制造系统。
智能制造论文篇3
李旭杰，男，（1986.12），山东平度人，曲阜师范大学文学院，语文课程与教学论方向研究生。
摘要：当前语文学科在教学中遇到的一个突出问题，就是如何做到因材施教。针对这个困扰语文教育工作者的问题，本文试***通过多元智力理论的启示，初步探索此问题的解决途径。
关键词：语文教学；多元智力理论； 因材施教
笔者的访谈对象是一位高中语文教师，已从教9年，现为文学院教育硕士。针对笔者的问题（您在教学中面临的最大的困难是什么？）这位老师的回答为：学生类型多种多样，很难把握他们的个性，在教学中难以做到因材施教。
针对上述问题，笔者通过搜集和查阅资料，依据教育心理学中学过的多元智力理论，初步探索了解决问题的方法和途径。
所谓“学生类型多样”指的是学生在心理上的个性差异，包括性格、兴趣、能力等，表现为在学习中主要就是学习方式方法、学习结果上的差异。正因为如此，加上客观上我国班级人数相对较多，教师才难以准确了解到每个学生的个性特点，也就难以为每个学生的学习和成长提供具有针对性的指导，进而不能满足学生个性发展的需要，以至于造成部分学生的“边缘化”和严重的课堂教学不公平。因此，笔者认为教师十分有必要加深对“因材施教”的理解和学习，而加德纳的“多元智力理论”对帮助教师贯彻因材施教有一定的启发。
一、 多元智力理论
（一）智力的含义
加德纳在他的《智力的结构》一书中给出了智力的定义，即“智力是在某种社会或文化环境的价值标准下，个体用以解决自己遇到的真正难题或生产及创造出所需要的能力”。在加德纳看来，智力并非传统智力的定义所指的那样以语言能力和抽象逻辑思维能力为核心，而是在实际生活中，面对错综复杂的事物能够发现问题、提出问题和解决问题的能力。
（二）多元智力理论的内容
加德纳认为人的智力是多元的，每个人智力的类型和特点虽然各不相同，但至少具有九种智力，即言语―语言智力、数理―逻辑智力、视觉―空间智力、音乐―节奏智力、身体智力、人际交往智力、自我反省智力、自然观察智力和存在智力。
智力是以组合的方式而存在的，每个学生都是多种智力组合的个体，并且这九中智力在每个学生的身上以不同的方式、不同程度的组合使得每个人的智力各具特点，每个学生也都是有个性的个体。只有适当的教育可以使每种智力都能发展到较高的水平。
（三）多元智力理论的特点
1.多元性
这九种智力要素是每个人都同时拥有的，九种智力同等重要，应给予同等的关注，个体在解决问题的过程中，仅靠某一两种智力是无法完成任务的。不能只关注学生的语言、抽象逻辑智力。
2.差异性
尽管每个人同时拥有相对***的九种智力，但由于受遗传、环境、教育和个体努力程度等的影响和制约，不同的人形成了不同的优势智能和弱势智能的组合，因此每个人的智力类型各具特征。这表明了，学生之间不存在智力的高低问题，只是不同的学生具有不同的认知发展水平和认知方式。
3.开发性
在加德纳的多元智力理论看来，个体智力的发展受到环境，包括社会环境、自然环境和教育条件的极大影响和制约，人的多元智力发展的关键就在于开发。因此，要想帮助一个学生开发其潜能，学校教育的宗旨就是组织各种不同类型的教学活动和多种教学手段，开发学生的多种智力，帮助学生发现其优势智力，促进全面发展。
4.实践性
从本质上讲，解决实际问题的能力（实践能力）也是一种创造能力，因为它需要综合运用多方面的智力和知识创造性地解决现实生活中无例可循的新问题。学生的实践能力和创造能力是及其重要的。
二、 多元智力理论对教学的启示
（一）教师要树立尊重差异、各尽其能的学生观
每个学生都或多或少具有九种智力，只是组合和发挥程度不同，每个学生都有自己的个性和适合自己的认知方法，学校里不存在“天才”和“弱智”。教师要树立这样一个信念：每个学生都会在某一方面或几方面有其特殊的潜力，只要给予恰当的教育，让他们获得平等、全面的发展，每个学生都能成为社会所需要的不同类型的人才。
（二）教师应建立多样化的课程体系
多元智力理论要求教育教学围绕九种智力展开，教师应为学生创造多种多样的发掘和展示其多种智能的情境，给每个学生以多样化的选择，使其扬长避短，从而激发个人的潜力，充分发展每个人的个性。那么就要增设选修课或组织课外活动等，每个学生都能找到适合自己智力组合的课程和学习方式。
（三）教师要注重个性化教学
教师依据学生各种智力的特点，了解每个学生的认知风格，发现他们的智力特长，找到个性化的教学方法，力求给学生主体性发挥的机会。
（四）教师应构建发展性评价机制
首先要对学生发展持积极乐观的态度，积极探索各种智力评价方法，力***给学生公正和积极的评价。其次，建立“在学中评”的评价机制，即全过程评价制度，随时随地对学生进行评价，使评价成为学习环节的一个重要组成部分。
三、 多元智力理论对语文教学因材施教的启示
（一）以内容为导向指导教学
语文教师在每次授课时最好确立一个主题，决定该次授课应着力发展哪些学生的哪些潜能。例如，要发展言语―语言智力，就要重点引导这样的学生多体会文学经典中的高雅语言，反复揣摩字词句，总结语言现象规律和使用技巧等；发展视觉―空间智力和自然观察力，就要把雄峰峻岭、长河落日、秀木繁花等***片插入到教学课件中；要发展学生的自我反省能力，就要引导学生体验课文中任务的命运和悲欢离合，以达到心灵的陶冶、性情的磨砺。
（二）以学生为中心确立教学方法
要做到因材施教，就要创造适合每个学生的教育方法。语文教师在安排教学活动时要兼顾多领域的学习内容，利用多元智力理论营造有利于多种智力开发的情境，并扬长避短，让每个学生的多种智力能协调发展。
（三）及时肯定学习成果，注重综合性、发展性评价
在语文教学中，教师要给倾向不同智力的学生以展示的场合和时间，在学生通过其优势智力体验到成功时，要及时对他们的成果进行肯定。同时还要注意评价目标的多元化、评价方式的交互化、评价过程的个别化与评价结果的模糊化。
综上所述，作为教育心理学的重要理论成果，多元智力理论为中学语文教师的因材施教提供了有益的启示。（曲阜师范大学文学院；山东；曲阜；273165）
参考文献：
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智能制造论文篇4
2015 年6 月23 日，主题为“互联网＋智能制造”的2015“长风论坛”在浙江嘉善成功举办。
“长风论坛”是由工业和信息化部人才交流中心主办，地方***府承办的公益性***、产、学、研交流平台，是具有全国影响力的高端工业经济论坛品牌。论坛依托工业和信息化部人才交流中心“新型工业化能力建设‘长风’计划”资源优势，围绕我国国民经济社会发展规划和工业经济运行中的热点问题，结合地方经济社会发展实际需要，邀请工业和信息化领域的***策制定者、专家学者、企业家等担任论坛嘉宾，助推地方经济转型升级。
本届论坛由浙江省嘉善县人民***府承办。出席论坛的领导有工业和信息化部人才交流中心***副书记张晓峰，长风计划办公室主任林恩雪，嘉善县委副书记、县长许晴，嘉善县委***、副县长曹国良，嘉善县经信局局长沈申以及嘉兴有关县市工业和信息化主管部门的领导。
本次论坛在新型工业化能力建设“长风”计划全国示范区浙江嘉善举办，选择“互联网+ 智能制造”这个主题，一是为了贯彻落实******今年***府工作报告和《中国制造2025》等文件精神，二是为了推动嘉善县域企业创新发展、转型升级，提高智能制造的水平。
论坛分为理论和实践两个模块，包括中国制造2025、智慧工厂、智能制造、互联工厂、互联网＋信息安全、3D 打印和云制造等六个细分主题。演讲嘉宾分别来自工业和信息化部直属研究机构、重点院校、行业协会和知名企业，具有广泛的代表性。论坛主持人由《智能制造》杂志副主编赵龙担任。
参加本届论坛的当地企业200 余家，约300 人。
许晴（嘉善县委副书记、县长）
2014 年，我县与国家工信部人才交流中心签订共建框架协议，成为全国首个“新型工业化能力建设‘长风计划’示范区”，并先后举办了“中国经济的转型与升级”报告会、工业强县研修班、创新驱动企业总裁研修班、新生代企业家培训班等活动，全面提升了我县******机关干部及企业家建设新型工业化的能力和水平。通过这次论坛，希望在“互联网+ 智能制造”方面得到新的启发和新的思路，从而为嘉善经济发展和示范区建设提供坚实的保障。
张晓峰（工业和信息化部人才交流中心***副书记）
长风论坛是“长风计划”的重要组成部分，是中心围绕理念更新、知识传播、经验交流打造的高端论坛品牌。无论国家层面还是社会层面，“互联网+”都得到广泛关注，为什么是“互联网+”而不是“+ 互联网”？因为在工业4.0 阶段，互联网不仅仅是工具和手段，它是产业变革的主体，它引领传统企业的升级和转型；相反，如果是“+ 互联网”，互联网就成为了被动的角色，这是工业3.0 阶段的特征，不适合工业4.0 时代。
“互联网+工业”与中国制造2025
王喜文（工信部国际经济技术合作中心电子商务研究所所长）
德国工业4.0 侧重技术与模式，中国制造2025 侧重产业与***策。但两者有一个相同点，就是同样重视创新。“互联网+ 工业”开创了制造业的新思维，重视物理到信息、群体到个体的转变，满足个性化定制化的需求，并利用大数据推动制造业向服务业的转型。中国制造2025 将“提高国家制造业创新能力”作为九大任务之首。相信中国一定能搭上新一轮工业***的快车，通过“互联网+ 工业”，实现智能制造，实现中国制造2025 的战略目标。
工业4.0：从概念到实践
陈明（同济大学中德工程学院副院长、教授）
工业4.0 就是信息物理融合系统（CPS）在制造中的应用，基础是数字化、网络化和智能化。与以往最大的不同是高度的柔性以实现个性化生产，智能化以提高资源利用率和绿色生产。工业4.0 强调效率高、成本低、响应快，但是更重要的是能够实现个性化生产。用户的想法完全可以体现在产品的生产上，企业只有对客户个性化需求进行快速响应才能制胜。同济大学在工业4.0 研究方面做了大量的实践：建立了国内首个工业4.0；与德国合作伙伴合作开展研究；与国内知名企业合作，推进工业4.0 或智能制造示范。
智能制造与中小企业的机遇和出路
曾玉波（智能制造产业联盟秘书长）
近年来制造业面对着众多的问题和挑战，在成本问题还没有解决的时候又来了互联网问题，欧美国家争相制定新一轮的工业战略。新的工业***已经开始，中国制造业，尤其是中小企业应该怎么办？互联网时代的到来，传统制造业模式岌岌可危，大规模生产+ 大众营销+ 大品牌+ 大零售将成为过去。顺势而为，做专做精而不是盲目跟风，找到最适合自己的思路最为重要。我要分享的就是这样的三个思路。
海尔互联工厂探索和实践
孙明（海尔集团智能制造自动化总监）
互联网时代消费者的个性化需求被充分的释放出来，互联网冲击了所有行业。在转型的过程中，首当其冲就面临着组织流程的阻碍。“互联网+”时代，是以企业和用户为核心，形成开放并联流程，各方基于不同的市场目标结成利共同体，风险共担，超利共享。整个流程从串联到并联的过程，实际上就是用户参与交互、设计、制造和服务的全过程。互联网时代消费者的个性化需求被充分的释放出来，互联网冲击了所有行业。海尔是“中国制造2025”在智能制造领域最为引领的应用标杆家电企业。海尔通过自身的探索和实践，已完成四大产业的互联工厂建设。
互联网+企业信息安全解决方案
胡文友（华为企业全球解决方案部首席安全专家）
信息安全关乎一个企业的生存和发展，在“互联网+”时代，由于物联网、移动应用、云计算和大数据等技术的广泛应用，给信息安全带来前所未有的挑战。互联网时代企业如果做不好信息安全，就要慎重选择互联网战略，因为无安全不移动。制造企业也要重视信息安全的挑战，建议企业构建安全模型、基于大数据的全网安全以及生产自动化的安全防护。华为公司作为全球ICT 行业的领***企业，在“互联网+”企业信息安全方面有完善的解决方案和业界最佳实践，可以供“互联网+”制造企业借鉴和参考。
3D打印和云制造
智能制造论文篇5
【关键词】智能控制;机电一体化;应用
机电一体化技术是指将机械技术、微电子技术、电力电子技术、信息技术等多种技术融合在一块的并且用于实际的综合技术。随着机电一体化的发展，机电一体化系统对控制的技术水平要求越来越高，原来的控制技术已经不能满足机电一体化系统的要求，因此，人们开始将目光投向发展比较迅速的智能控制，期望通过智能控制，达到机电一体化系统的控制目的。因此，本文将分析智能控制的特点和主要方法，探讨智能控制如何在机电一体化系统中得到应用，从而更好地实现对机电一体化系统的控制。
1.智能控制
1.1 简单介绍
智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。智能控制综合了多门学科，比如自动控制、人工智能、信息论和运筹学等，它克服了传统控制理论的许多缺点，能够用来控制各种复杂的系统。
1.2 智能控制与传统控制的比较
首先，智能控制包括传统控制，智能控制是传统控制的高级阶段。与传统控制相比，智能控制处理信息的综合能力更强，而且能够从全局优化系统。从结构上来看，智能控制的分布式、分级式和开放式结构也比传统控制更加先进。
其次，智能控制是多门学科进行交叉的结果，因此它比传统控制在理论体系上更加完善。智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力。智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程，采用开闭环控制和定性及定量控制结合的多模态控制方式。
再次，智能控制系统具有变结构特点，能总体自寻优，具有自适应、自组织、自学习和自协调能力。智能控制适用的对象和任务可以更加复杂、高度非线性、模型可以具有不确定性。同时智能控制系统有补偿及自修复能力和判断决策能力。
最后，智能控制系统还可以用数学表示混合控制过程，用知识描述非数学的广义模型，采用多模态控制方式，这种方式是定性决策、定量控制和开闭环控制相互结合的体现。
1.3 主要方法
目前，智能控制运用的主要方法为遗传算法控制、神经网络控制、模糊系统控制、专家系统控制、分级递阶控制、组合智能控制、混沌控制、集成智能控制、小波理论等等。
2.智能控制在机电一体化系统中的应用
2.1 智能控制在机械制造过程中的应用
智能加工技术是利用智能束与物质相互作用的特性对材料（包括金属与非金属）进行切割、焊接、表面处理、打孔及微加工等的一门技术，而智能如工艺研究之所以光器是智能加工技术应用的前提条件。机械制造是机电一体化系统中的重要组成部分，当前最先进的机械制造技术就是将智能控制技术与计算机辅助技术有机结合，向智能机械制造技术的方向发展。其最终目标是利用先进的计算机技术取代一部分脑力劳动，从机电一体化系统设计课程论文而模拟人类制造机械的活动。同时，智能控制技术利用神经网络及模糊系统计算的方法对机械制造的现状进行动态地模拟，通过传感器融合技术将采集的信息进行预处理，从而修改控制模式中的参数数据。在此过程中利用神经网络技术中的并行处理与学习功能将一些残缺不全的信息进行有效处理，利用模糊系统所特有的模糊关系与模糊集合等特征，可以将一些模糊的信息集合到闭环控制中的外环决策机构来选取相应的控制动作。智能控制在机械制造中的应用领域包括：机械故障智能诊断、机械制造系统的智能监控与检测、智能传感器及智能学习等 。
2.2 智能控制在机器人领域的应用
通常情况下，动力学中的机器人表现出的是非线性的、强耦合，而且变化具有不稳定的特征，由于信息量繁多而庞大，并且控制参数较多，需要通过智能控制来实现机器人在处理信息和参数的灵敏和快捷化。当前，智能控制技术已被广泛应用于机器人领域中的各个方面，在动力学方面，机器人是非线性、时变和强耦合的;在控制参数方面，是多变量的;在传感器信息上，是多信息的;在控制任务的要求方面，是多任务的，因此，从这些方面的分析可以得出智能控制非常适合运用于机器人领域。而且，目前在机器人领域也广泛地使用到了智能控制技术，比如机器人地行走路径规划、机器人的定位和轨迹跟踪、机器人的自主避障、机器人姿态控制等。在机器人领域，人们可以通过采用智能控制中的模糊控制、人工神经网络、专家系统技术进行环境建模和检测、机器人定位、汽车柔性制造等。为了提高机器人系统的适应能力，人们可以综合运用几种智能控制技术，例如机器人行走时可以主动的避让障碍物，还可按照规定的路径行走，其中机器人手臂可按指令完成相应预期动作。以上这些内容，都是采用了计算机神经网络智能控制技术实现的，由此可见智能控制在机器人领域中的应用也趋于成熟 。
2.3 智能控制在交流伺服系统的应用
伺服驱动装置是一种转换部件和装置，它能够使电信号转换为机械动作，并且决定着控制的功能和质量以及系统的动态性能，它是机电一体化的重要的组成部分。智能控制中电力电子技术的发展能够提高交流调速系统性能，实现直流的伺服系统向交流的伺服系统的转变。将智能控制引入交流伺服系统，能够帮助交流伺服系统应对比如负载扰动、参数时变、被控对象和交流电动机严重的非线性特性以及较强的耦合性这样一些不确定的因素，帮助交流伺服系统通过不确定的模型获得较满意的PID参数，满足系统的高性能指标要求。
常规的PID控制和智能控制技术相结合，能够形成智能PID，方法就是通过非线性的控制方式将人工智能引入到控制器，使系统的控制性能更好，并且能够不依赖控制器参数和精确的数学模型进行自动地调整，使得系统的适应性增强。
2.4 智能控制在数控领域的应用
随着科学技术的发展，我国的机电一体化技术的发展对数控技术提出了更高的要求，不仅需要完成很多的智能功能，还需要扩展、模拟、延伸等新的智能功能，从而使得数控技术可以实现智能编程、智能监控、建立智能数据库等目标，运用智能控制技术可以实现这些目标。比如说，利用专家系统可以数控领域中难以确定算法与结构不明确的一些问题进行综合处理，再运用推理规则将数控现场的一些数控故障信息进行推理，从而获得维修数控机械的一些指导性建议;利用模糊系统技术可以将数控机械的加工过程进行优化，对一些模糊的参数进行调节，从而更加清晰地发现数控机械出现的故障，并找出相应的解决措施。在数控领域，还可以利用遗传进化算法，找到数控系统的最佳加工路径;还可以运用智能控制中的预测和预算功能，在高速加工时加强对综合运动的控制。
参考文献
[1]王成勤，李威，孟宝星.智能控制及其在机电一体化系统中的应用[J].机床与液压，2008（8）.
[2]李景涛，韩英.机电一体化技术及其应用研究[J].机械管理开发，2010（01）.
智能制造论文篇6
一、多元智能理论的内涵
如上所述，传统智力观认为智能只是一种单一的逻辑推理或语文能力（换言之，除了逻辑与语文能力之外，其它的能力都是没有价值的），如此的智力观点虽然可以准确地说明学生在学成绩的高低，但却难以解释大部份学生毕业后的专业成就与杰出表现。Gardner亦质疑此种智力观点的适当性，认为智力必须与实际生活相关联，而非透过「将一个人放在一种非自然的学习环境中，让他做从未做过，而且将来可能不会再做的事情（李平，1997，页8）的方式来决定，基于这样的理念，以及相关研究（包括对脑伤患者、专家、奇才的研究，以及讯息处理机制、心理计量学、实验心理学、认知心理学、生物学等）的综合结果，Gardner重新定义智力的概念，他认为智力应是「在某一特定文化情境或社群中，所展现出的解决问题或制作（fashion）生产的能力（Gardner，1993b，页15）。同时，他进一步指出人类智能至少有八种，兹摘述如下（Gardner，1993b；1999）：
1、语文智能（linguisticintelligence）：乃指口语及书写文字的运用能力，它包括了对语言文字之意义（语意能力）、规则（语法能力），以及声音、节奏、音调、诗韵（音韵学能力）、不同功能（语言的实用能力）的敏感性。
2、音乐智能（musicalintelligence）：乃指察觉、辨别、改变和表达音乐的能力，它允许人们能对声音的意义加以创造、沟通与理解，主要包括了对节奏、音调或旋律、音色的敏感性。
3、逻辑－数学智能（logical-mathematicalintelligence）：乃指运用数字和推理的能力，它涉及了对抽象关系的使用与了解，其核心成份包括了觉察逻辑或数字之样式（pattern）的能力，以及进行广泛的推理，或巧妙地处理抽象分析的能力。
4、空间智能（spatialintellignece）：乃指对视觉性或空间性的讯息之知觉能力，以及把所知觉到的加以表现出来的能力。其核心成份包括了精确知觉物体或形状的能力，对知觉到的物体或形状进行操作或在心中进行空间旋转的能力，在脑中形成心像以及转换心像的能力，对***像艺术所感受的视觉与空间之张力、平衡与组成等关系的敏感性。
5、肢体－运作智能（bodily-kinestheticintelligence）：乃指运用身体来表达想法与感觉，以及运用双手生产或改造事物的能力，其核心成份包括了巧妙地处理（包括粗略与精致的身体动作）物体的能力，巧妙地使用不同的身体动作来运作或表达的能力，以及自身感受的、触觉的和由触觉引起的能力。
6、人际智能（interpersonalintelligence）：乃指辨识与了解他人的感觉、信念与意向的能力，其核心成份包括了注意并区辨他人的心情、性情、动机与意向，并做出适当反应的能力。
7、内省智能（intarpersonalintelligence）：乃指能对自我进行省察、区辨自我的感觉，并产生适当行动的能力，此种智能也扮演着「智能中枢的角色（centralintelligencesagency）（Kornhaber&Gardner，1991），使得个体能知道自己的能力，并了解如何有效发挥这些能力。其核心成份为发展可靠的自我运作模式，以了解自已之欲求、目标、焦虑与优缺点，并藉以引导自己的行为之能力。
8、自然观察智能（naturalistintelligence）：乃指对周遭环境的动物、植物、人工制品，及其它事物进行有效辨识及分类的能力。详而言之，自然观察智能不只包括了对动植物的辨识能力，也包括了从引擎声辨识汽车，在科学实验室中辨识新奇样式，以及艺术风格与生活模式的察觉等能力（Gardner，1999，页116）。
二、多元智能论的理论要点
多元智能理论的主要内涵已如上述，进一步分析该理论显示它具有多项要点，兹归纳并以智能本身的性质及人类知慧的发展等两个层面分述之。
（一）就智能本身的性质而言
1、每一种智能代表着一种不同于其它智能的独特思考模式，然而它们却非***运作的，而是同时并存、相互补充、统合运作的（Gardner，1993a）。例如，一位优秀的舞蹈家必须同时具备（1）良好的音乐智能，以了解音乐的节奏与变化，（2）良好的肢体－运作智能，以能够灵活而协调地完成身体的动作，（3）良好的人际智能，以能透过身体动作来鼓舞或感动观众。
2、上述八种智能可加以归类成三类：一类是与对象有关的（object-related），包括逻辑—数学智能、空间智能、肢体－运作智能、自然观察智能，这些能力被个体所处环境的对象所控制与塑造；一类是免于对象的（object-free），包括语文智能与音乐智能，它们不受到物理世界的塑造，而是依据语言与音乐系统而决定的；另一类是与人有关的（person-related），包括人际与内省智能。
3、每一种智能都包含着数种次类智能（sub-intelligences），例如音乐智能包含了演奏、歌唱、写谱、指挥、批评与鉴赏等次类智能，所以一个人可能歌唱得不好却很会作曲，不会演奏却善于批评与鉴赏。
4、Gardner指出，多元智能论所包含的八种智能模式是暂时性的，除上述八项智能之外，仍可能有其它智能存在。事实上，原先Gardner只指出了七项智能，自然观察智能则是后来才被检视出来的，而Gardner也认为「存在智能（existentialintelligence）具有足够的资格堪称为1/2智能（Gardne，1999）。
（二）就人类的智能发展而言
1、每一个正常人至少都具有上述的八种智能，但由于遗传与环境因素的差异，每个人在各种智能的发展程度上有所不同，而且也会以不同的方法来统合或揉和（blend）这七种智能。
2、每种智能有其独特的发展顺序，而在人生的不同时期中开始生长与成熟。例如，音乐智能是最早被发展的智能。
3、这些智能非固定与静态的实体，它们能被强化与扩大。而文化则是影响智能发展的重要因素，每个文化或社会对不同型式的智能有不同的评价，使得个体在各种智能的发展上有不同的动机，也使得某一社会的人群在某些智能上会有高度的发展。
4、人类在所有智能中都有创造的可能，然而大部份的人都只能对某些特定领域进行创造，换言之，大部份的人都只能在一、二种智能上表现出优越的能力。例如，爱因斯坦是数学与自然科学方面的天才，然而他在音乐、肢体运作与人际方面却未有同样的表现。
三、多元智能理论的教育涵意
如前所述，多元智能理论使我们破除了「IQ式思维，跳脱传统心理学所框架出的界限，使我们能深入了解人类智能的本质，为教育理论与实务提供重要的启思与方向。兹述多元智能理论的教育涵意如下：
（一）教育工作应致力于八种智能的整体发展：传统教育独断地将焦点放在语文与逻辑─数学能力的培养上，并且只重视与这两种能力有关的学科，致使学生在其它领域的智能难以获得充份发展。Gardner的多元智能理论则指出人们至少具有八种智能，每种智能都具有同等的重要性，而且是彼此互补、统整运作的，仅具有语文与逻辑─数学智能并不足因应未来生活与工作所面临的挑战，因此教育工作应致力于八种智能的整体发展（Haggerty，1995）。
（二）教育是高度个别化的工作，必须配合每位学生所具有的独特智能之组型：不同的学生具有不同的心智组型，并且会以不同的方法来学习、表征与回忆知识，因此不应以相同的方法、相同的教材来教育所有的学生，有效的教师应配合学生的不同需要而使用各种不同的方法来进行教学（Haggerty，1995）。
（三）教育应尽可能鼓励学生建立自己的学习目标与学习方案：教师应尊重学生对自己认知风格的意识，并给予机会去管理自己的学习，并鼓励学生负责任地计画并监控自己的学习工作，以帮助学生逐渐地了解自己的内在潜能与发展这些潜能的方法。换言之，教育应培养学生的内省智能，而非只是背动接受学习方案（Haggerty，1995）。
智能制造论文篇7
关键字:机电一体化 ；智能控制 ；传统控制 TP273
中***分类号：TU85文献标识码： A
随着科学技术的不断发展和进步,机电一体化系统成功将机械技术与电子技术合为一体，并得以快速运转和发展。而对机电一体化系统的控制也由传统的控制技术发展到自动化智能控制技术。智能控制在机电一体化系统运作实践中得到广泛应用并取得良好成效，加速了机电一体化的发展，为社会经济发展和人们生活带来了许多的便利，相信随着对智能控制的研究和探讨，智能控制技术的不断发展会在机电一体化系统的运作中发挥更大的作用。
1 智能控制理论和系统概要
控制理论经历了反馈并传递函数的古典控制理论，到分析状态空间的现代控制理论，再到综合了自动控制、人工智能、信息论、运筹学等关于优化调控方式理论学科形成的智能控制理论三个阶段，而智能控制理论是控制理论发展至今的最高阶段。智能控制理论解决了传统控制理论的缺陷和问题，对传统控制理论无法实行控制的复杂系统采用分布式以及开放式结构解决机电一体化系统的控制难题。
智能控制系统集合了多项控制技术，主要分为外部环境与控制器。外部环境将通过传感器与执行器感应并判断的可能影响系统控制的一切外界因素信息传输到控制器。而智能控制器将外部环境传递过来的信息通过分析、评价、处理并规划所要应用的控制决策的同时将信息存入系统数据库，为以后的认知学习提供素材。所以说，智能控制系统不仅无模型参考，而且协调适应性极强，是值得投入更大研究力度的，以提高其性能为机电一体化系统所应用。
2 智能控制与传统控制的区别
（1）智能控制是对传统控制理论的延伸和发展，智能控制在传统控制的基础上发展出更高效的控制技术。智能控制系统运用分布式及开放式结构综合、系统地进行信息处理，并不只是达到对系统某些方面高度自治的要求，而是让系统做到统筹全局的整体优化。
（2）智能控制综合了很多有关调控方式理论知识的学科，与传统控制理论将反馈控制理论作为核心的理论体系相比，智能控制理论以自动控制理论、人工智能理论、运筹学、信息沦的交叉为基础。
（3）传统控制只是解决单一的、线性的控制问题，与之相比，智能控制解决了传统控制无法解决的问题，通常是将多层次的、有不确定性的模型、时变性、非线性等复杂任务作为主要控制对象。
（4）传统控制通过运动学方程、动力学方程及传递函数等数学模型来进行系统描述。相较而言，智能控制系统把对数学模型的描述、对符号和环境的识别以及数据库和推力器的设计等方面设为重点。
（5）传统控制由不同的定理和定律获取所需知识，而智能控制则通过学习专家经验来获取所需的知识。智能控制系统可以较好的运用相关被控对象和人的控制策略以及被控环境的知识，因此智能控制系统可以模拟或模仿人的智能。
3 智能控制系统的类别形式
智能化是顺应机电一体化系统需要的发展趋势，从某种程度来说，机电一体化系统的优劣是受智能控制系统好坏的影响。当前，被机电一体化系统所广泛应用的智能控制系统主要有专家控制系统、分级递阶智能控制系统、神经网络系统、模糊控制系统。
3.1 专家控制系统
专家控制系统是在把人的知识、经验和技能汇集在计算机系统中后按照相应的指令程序来操作运行的控制系统，其所涵盖的诸多理论知识在智能控制实行实际任务时发挥了很大作用，提高了控制系统的应用性能。
3.2分级递阶智能控制系统
分级递阶智能控制系统简称为分级控制系统，它是在自组织控制及自适应控制的基础上通过所关联的组织级、执行级以及协调级发挥的作用实行运行的。
3.3神经网络系统
人工神经网络控制系统是神经网络系统在机电一体化系统中应用最为广泛的，它通过运用人工神经元、神经细胞等构成的模式来实行其非线性映射、分布处理、模仿人的智能等主要功能的发挥，具有自适应控制、自组织控制以及大幅度并行处理等优势。
3.4模糊控制系统
模糊控制系统主要包括专家模糊控制以及以神经网络为基础的模糊控制。专家模糊控制能够充分表达并利用实行控制所需的多层次知识，提高了控制技术的智能。而以神经网络为基础的模糊控制利用神经网络来实行模糊控制的规则或推理以实现模糊逻辑控制的功能。
4 智能控制在机电一体化系统中的应用
4.1智能控制在机电一体化系统中的应用优势
智能控制已得到机电一体化系统的广泛认可和应用，并正在慢慢取缔着传统的控制技术，主要是因为其在机电一体化的应用中表现出来的有别于传统控制技术的优势，主要有：（1）优化效能。对于群控系统可以借助相关操作流程使系统的调整符合标准及要求；（2）程序控制。系统根据产品所需尺寸及精度编制操作程序指令进行运行；（3）改进加工。可以通过优化操作流程并缩短加工时间来实行复合加工，改进并优化了加工程序。
4.2智能控制在机电一体化系统中的实际应用
4.2.1机械制造中的智能控制
以经典的机械理论和计算机辅助技术并结合智能控制方法，在机电一体化系统的制造过程中形成了新行的机械制造工艺，并不断向智能制造系统方面发展。智能控制技术解决了现代较为先进的制造系统必须依靠不够精准和完备的数据来处理无法预测状况的问题，利用神经网络和模糊数学的方法，建立制造过程的动态模型，并以神经网络的学习和并行处理信息的能力实行***的模式识别操作，对残缺不全的信息进行及时有效处理。
4.2.2电力电子学研究领域中的智能控制
包括变压器、电动机、发电机在内的电机电器设备在规划设计、投入生产、实际运行及控制过程等方面都是相当复杂的。将智能控制技术引入电力系统，在电机电器设备的优化设计、故障控制和诊断等方面，都相当有成效。对电器设备的设计优化，可用先进的遗传算法进行优化计算，能大幅度缩短计算时间，有效节约成本，并提高电机电器的设计质量和效率。而神经网络系统以及模糊逻辑专家系统是在电机电器设备的故障控制和诊断中所应用的智能控制技术。
智能控制在电力电子学应用领域中发挥重要作用的最具代表性的现象是将其电流控制技术中广泛应用，智能控制技术在电力系统中的应用方向是电力电子学研究领域极具研究价值的一个项目，可以推动电力电子领域的进步和电力系统不断的发展。
4.2.3工业过程中的智能控制
智能控制在工业过程中的应用主要包括全局级与局限级两个方面。全局级智能控制针对整个生产过程的操作工艺，主要在规划过程中操作处理异常、控制过程的故障诊断等情况下发挥作用。而局限级智能控制在***自适应调整、参数整定方面有明显优势，并且对解决非线性一类的复杂控制问题有显著成效。局限级智能控制在主要是神经网络控制器和专家控制器的智能控制器上投入研究力度，通过将智能应用到工业过程的某一单元来设计控制器。
4.2.4数控领域中的智能控制
数控领域所应用的智能控制有相当高的性能要求，尤其是在延伸、扩展和模拟的知识处理方面，如加工运动推理、网络通信制造能力以及感知加工环境的能力等，必须能进行自适应控制、自组织控制等，智能控制可以解决信息模糊、不确定性等控制问题，取得良好的成效。例如模糊控制系统可以处理信息模糊的问题从而优化加工过程，而专家控制系统可以综合数据库里的专家经验并根据推理规则解决结构不明确的问题。
4.2.5交流伺服系统中的智能控制
伺服驱动装置在机电一体化系统中的控制质量和系统动态性能方面发挥着关键性的作用，但交流伺服系统有着相当复杂的非线性和时变性等不确定因素，而智能控制技术以非线性控制方式将人工智能引入智能控制器，能很好地适应系统参数的时变情况，其在交流伺服系统的应用解决了建立精准数学模型的困难，提高了机电一体化系统的稳定性。
综上而言，机电一体化系统应用智能控制技术改变了传统的机械自动化运行模式，智能控制是在社会经济与科学技术同步发展的现代机电一体化系统中应用极为广泛的控制方式，而机电一体化系统采用智能控制策略的原因是智能控制技术高性能、高水平、高效率的控制优势，这种合理、科学的选择不仅促进了机电一体化的发展和进步，而且推进了人们生活与工业生产向信息化、智能化的发展。
参考文献
[1]罗杨宇.机电系统的智能控制技术[J].机电一体化,2008,(3).
智能制造论文篇8
【关键词】智能控制 机械制造 应用 探讨
一、引言
在人类发展的漫长过程中，技术是重要的一个环节，和人们的生活息息相关。智能控制技术作为20世纪科学技术发展的主要标志，是现代机械制造工业中最为热门的一项。智能技术和现代信息社会光电子技术成为了现代工业的支柱。本文将会针对智能技术和智能产业的发展前景和局限做出探讨，研究其在机械制造中的应用和发展。毕竟是受到世界先进国家的高度重视的智能控制技术，在机械制造工业中的应用前景还是很大的。
二、相关概念的基本定义
在详细介绍智能控制在机械制造中的应用探讨之前，先简单介绍一下其中基本术语的简单定义。
（一）智能控制
智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
（二）机械制造
机械制造指从事各种动力机械、起重运输机械、农业机械、冶金矿山机械、化工机械、纺织机械、机床、工具、仪器、仪表及其他机械设备等生产的工业部门。
三、智能控制在机械制造中的应用优势
智能控制在机械制造中起到了一定的应用优势。如，帮助提升开拓市场的桥梁，智能加工工艺提高了整体的机械制造水平。当然，智能控制在机械制造中也对生产工艺产业的水准提高起到了决定性的重要作用。这些对智能控制的前景发展是具有非常重要的作用的。推土机主机架智能的理论在这里也是不容忽视的。
在机械制造中，机械设计实际上是一个模型的综合和分析的过程，在这个过程中由工人亲自操刀设计，进行一切的制造工艺，那是一个相当劳重的任务。因为这些任务不仅包括大量的计算、分析、绘***等数值计算型工作；还包括拟定初始方案，选择最优方案，制定合理结构等方案设计工作。如果在现代机械制造工业中大范围融入只能控制技术，这样就可以减少大批的劳力。因此，设计智能化已成为机械设计中一个很热门的研究课题之一，智能控制在机械制造中的应用效果也很好。减少机械自动化过程、减少制作时长，成为了智能控制在机械制造中最为主要的优势。
四、智能控制在机械制造中的不足之处
中国机械制造业经过几十年的努力已经具有相当的规模，智能控制技术的研究也已经逐渐成熟。智能控制在机械制造中的应用也有些年日，积累了大量的技术和经验。但是随着世界经济一体化的形成，智能控制在唉机械制造中的应用局限性也越来越明显。由于中国潜在的巨大市场和丰富的劳动力资源，导致机械制造工业速度跟不上，智能控制技术在国外属于较为先进成熟的技术，在国内却尚属于新兴技术。因此，智能控制技术在机械制造中依然存在一些不足之处。笔者在经过探讨和研究智能控制在机械制造中的优势之后，也按着现在所面临的前所未有的工业行业激烈竞争局面整理出了智能控制的些许不足之处。
（一）企业应变能力差
今天的市场瞬息万变，需求多样化。机械制造行业如果想要在市场中占到头名，就要有先进的生产技术做支撑。然而，企业虽然响应国家号召，积极使用智能控制技术，可惜企业的应变能力差，按订单装配MTO，按订单制造MTO，按订单设计MTD，大规模定制MC，忽略了智能控制技术的根本，导致无法好好利用智能控制技术。这是智能控制技术在机械制造应用中最大的不足。机械加工行业的品种规格繁多，生产、采购异常复杂，如果能够好好利用智能控制技术，改善企业的应变能力，想必能够大幅度提升机械制造行业的生产力。
（二）成本计算不准确，成本控制差
人工成本核算一般只能计算产品成本，无法计算零部件成本。在机械制造行业中成本的费用分摊更是非常粗糙，没有办法进行精密而细致的预算、估算。在使用了智能控制技术之后，大量成本数据采集都是通过电脑计算机归集的，然而个别企业在使用操作不当，导致计算机的估算、预算数据准确性也很差，这样子非但不能利用智能控制技术提高机械制造工艺的进展，也不能控制成本计算精准度，协助控制成本。这种利用智能控制还不能提高成本计算准确度的难题也成为了限制智能控制在机械制造中应用的一大因素。一般机械制造行业都不进行标准成本的计算，也很少进行成本分析，因此成本控制差。
（三）信息分散、不及时、不准确、不共享
在机械制造业中，产、供、销、人、财、物是一个有机的整体，他们之间存在大量信息交换。利用传统的机械制造加工模式，全部都是通过人工管理信息的，这样的管理速度很慢。如果利用智能控制技术在行业中的应用，辅助管理信息则能够提高速度，然而目前在机械制造中的应用却显示，智能控制依然具有管理分散、缺乏完善的基础数据等不足之处。由此可见，要想将智能控制很好的应用在机械制造行业的各个部分，一定要先解决信息分散、不及时、不准确、不共享、大大影响管理决策的科学性等难题。
五、智能控制在机械制造中应用的提升探讨
如果管理工具落后，大部分企业就无法提升自己的产业管理工作或者加工进度，在机械制造类行业中，这些阻力更加明显。在前文中已经提过了关于智能控制在机械制造中的不足，接下来将针对机械制造中的应用管理方面，整理一些有建议性的改善方案，希望对于仍处于分散管理或微机单项管理阶段的智能控制应用有较好的提升和完善。
（一）共享和资源的优化配置
在机械制造中，很多加工链条都是采用一条龙这样一个完美的供应链管理系统。从科学的供应链管理里节约了大量的成本，共享和资源的优化配置，这是现代企业中都需要优先学习的管理方法。所以，在提升智能控制系统在机械制造中的应用效果时，最先考虑的就是如何利用智能控制提升共享资源的效果，并且优化资源配置，给客户提供最好的服务和商品。只有加入了这样的改动，才能够使得机械制造业发展更加飞速。是机械制造业就要找扩展ERP，做成一个非常完整的集成系统，减少集成的费用。“集成”两个字说起来非常简单，只要完善和优化智能控制技术在机械制造中的应用就好。
（二）增加智能控制程度
智能控制把计算机从数值处理扩展到非数值处理，这样的操作和改动使得计算机能够更好的为人类工业产业服务，智能控制技术就是在这种情况下发展起来的，包括知识与经验的集成、推理和决策，这些都是发展智能控制在机械制造中的巨大优势。只有力***使机械设计过程自动化发展，增加智能控制程度，才能够减少人类的劳累，并且提升社会生产产值。智能控制下的机械制造技术与传统的设计机械制造技术方法相比，智能控制在机械设计中有着不可比拟的优势，它不仅可以长期稳定工作、节省成本，还可以为专家知识特别是启发式知识提供存储手段和传授途径、易于继承。 （三）利用智能控制技术实现管理创新
机械制造企业是管理非常复杂的企业，目前管理中存在诸多的问题，智能控制在机械制造中的应用非常利于激烈的市场竞争环境。然而个别企业的利用率很低，不能够最大限度的发挥智能控制的应用效果。只有利用智能控制技术创新，实现管理和控制技术的双重创新，这样才能真正的提高智能控制技术在机械制造加工中的管理水平和发展速度。智能控制技术在机械制造中的优势是不容置疑的，然而因为不同的难题阻挠了智能控制技术的进步和发展，要想提升智能控制在机械制造中的应用效果，就必须按着控制理论的发展实现管理上的创新。
（四）增加相关科技技术的相互渗透
20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展给国内的各项工业企业带来了一定的推动发展作用。现在兴起的智能控制技术要想在机械制造业中进一步发展，就必须要增加和其他相关学科的发展和相互渗透，这样才能够更好地推动机械制造的加工工艺，为科学与工程的研究带来不断深入的启发性质。要知道智能控制系统本身就属于控制系统向新兴科技的过度发展，如果能够增加智能控制系统与其他相关科技技术的渗透发展，增能够更好的带动智能控制在机械制造中的应用趋势。
六、结论：
在现如今的社会上，智能控制的产品已经多不胜数，有专项研究表明，这是一个非常具有前途的发展行业。本文在研究了智能技术在机械制造中的应用优势和局限性之后，经过借鉴和反思整理出了相关的建议。希望这些建议能够对智能控制在机械制造中的应用和发债带来一定的帮助。无论放在哪个时期来说，机械制造都是工业产业中最重要的环节，应当对其提起高度重视。
参考文献：
[1]宋建丽；邓琦林；陈畅源；葛志***；胡德金；；宽带智能熔覆高硬度火焰喷涂层组织和裂纹行为[J]；机械工程学报；2006年12期
[2]余廷；邓琦林；董刚；杨建国；张伟；；钽对智能熔覆镍基涂层的裂纹敏感性及力学性能的影响[J]；机械工程学报；2011年22期
智能制造论文篇9
关键词：成功智力理论；高职教育；启示
智力研究与教育发展二者之间的关系可谓是十分紧密。智力理论研究的每一次重大发现，都促进了当时的教育改革的质的飞跃。近年来，随着对智力研究的深入，许多学者对传统的智力观提出了新的不同内容的解答。美国心理学家斯腾伯格总结其对智力研究的经验成果，提出了成功智力理论，对传统智力理论进行了批判，指出了其存在的弊端以及不利于教育发展的方面。
一、成功智力理论
成功智力理论是由美国当代著名的心理学家斯腾伯格提出来的。这一理论对传统的智力研究和理论进行了批判，指出传统研究未能真正解开智力的真实面纱。通过多年的研究后，斯腾伯格于1985年对其原来提出的治理理论就行了修正，提出了著名的“三重智力理论”。在新理论中，斯腾伯格认为，成功智力是由分析性智力、创造性智力和实践性智力三方面组成的。
（一）分析性智力
斯腾伯格认为，分析性智力是一种分析和评价各种思想、解决问题和制定决策的能力。它指的是对心理活动的方向进行有意识地规定，以找出解决某一问题的对策和方法。在我国，中小学校中就普遍存在以分数评价一个学生好坏的单一评价模式，分数越高，则代表此学生一定是优秀的学生。反之，则是差学生。殊不知，我们在考试的这个过程中，我们评价的主要能力大多是学生的记忆能力和部分的分析能力，而在分析性智力中问题解决和决策制定是更为重要的方面，则没有在考试过程的任何环节体现出来，往往这两项能力的考察却是比分数的高低更为重要。
（二）创造性智力
斯腾伯格认为，创造性智力是一种能超越已知给定的内容，产生新异有趣思想的能力。创造力另一层含义是：好的思想不会自动的受到别人的青睐，我们必须走出去，让他人了解它的价值所在.我国是制造业大国，但不是制造业强国。究其原因是因为我们的教育培养学生时，过分得强调记忆和复制，没有主动超越已知内容的观念，甚至有些人认为是不“尊师重道”这种行为。
（三）实践性智力
斯腾伯格认为，实践性智力是一种可在日常生活中将思想及其分析的结果以一种行之有效的方法来加以使用的能力。实践性智力不能等同于学业智力。我们同学聊天的时候常聊到某些同学时，会有这样的对话：“张三”当时在学校里成绩优秀，甚至在市内都是出类拔萃，但是现在中却只能某个单位是个临时工，“混的”真差；相反，有些人在学校里表现平平，而如今则是某某公司的老板。造成这种差异的原因，就是每个人实践性智力的不同。由此可见，实践性智力所起的作用对于人的一生所产生的影响。但是实践性是可以通过年龄的增长而增长，通过实践来提升，并不是一成不变的。
二.高职教育的特点
高等职业技术教育它不仅是高等教育，还是职业技术教育，同时也是职业技术教育的高等阶段。2000年我国的高职教育进入了发展期，***高教[2000]2号文件进一步明确指出：高职高专教育是我国高等教育的重要组成部分，能够为我国的经济发展和建设培养许多适应生产、建设、管理、服务第一线需要的并且各方面综合素质都较高的高级专业人才；学生应在具有必备的基础理论知识和专门知识的基础上，重点掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能，具有良好的职业道德和敬业精神。
高等职业教育与普通高等教育属于两种不同的教育类型，在培养方向、课程设置、教学内容等许多方面都存在差异，应由以学科为本位过渡到以能力为本位。
（一）高职教育的办学思想是以服务为宗旨，就业为导向，面向地方、行业、企业、岗位。
（二）办学模式和人才培养模式：在校企合作上紧密联系行业企业合作专业建设、合作培养人才，在工学结合中，职业要素在专业教学过程的有效融入。
（三）人才培养目标则是要培养高素质技能型人才，具有专科学历加高技能、实用并有用。高职教育的培养模式是以能力为中心，通过对本校办学定位，对区域内的就业市场进行科学的调研，按照社会实际需求设置专业，招收学生。在教学实施方面则要打破传统的教学方式，让学生在学习中操作，操作过程中学习，使之贴近岗位，更有针对性。让学生把专业学习得够精、够专、够纯熟，才能真正的体现出高职教育的实质。
三、成功智力理论对高职教育的启示
作为高职教育，如果我们简单的将以往的教育理论作为培养学生的理论基础，这就违背了高职教育办学的宗旨。在如今我国经济面临转型，急需要大量的高技术操作型人才，而成功智力理念则正好符合我国职业教育的发展。斯腾伯格的成功智力理论对于我国当前的高职教育无疑是适用的，能够给我们带来很多启发，供我们在教学中加以实践。
（一）、针对学生特点，全面分析，实施个性化教育。在教育发达国家，他们的从业者就很重视学生的人性发展，不但不打压，反而大量鼓励学生要有各自的个性，提倡创新。反观我们的学校，在统一的方针下，对教学过程中，提出特别想法的学生，我们往往是坚决制止，认为其它的想法是“荒妙”，这样在制止“荒妙”的同时，也抑制了创造力的发展。我们的教育决策者应该反思现行的教育方式和方法，不能再继续执行传统的只考量学生学业成绩等分析性智力的方法，而应该注重学生的实践性智力和创造性智力的培养。在教学过程中，要十分注重这两点，有意识的引导学生对这两方面能力的重视和培养，让他们认识到这两方面能力的重要性。同时，学校对于学生的考核评价，也应该将这两点纳入考核体系，不仅要注重学习成绩，实践能力和创造能力的培养也要考察，做到全面。
（二）、斯腾伯格的成功智力理论强调创造智力和实践智力的思想，为我们实施素质教育、新的人才培养方式提供了重要的理论依据。在2003年的金融危机出现后，由于制造产业的第三次转移、人工成本的上升的因素的影响，我国的制造产业面临着产业升级，这时就需要大量的技术工人。以往的教育模式在90年代后二十年对我们在承接初级加工制造也中，起到了很大的作用。但如今面临新的发展形势，我们的人才培养已经不能满足市场的需要，需要对人才培养的模式升级，培养的人才需要适应产业的升级，同时产业的升级也能促进人才培养模式的提高。斯腾伯格指出，具有成功智力的创造性个体具有合理冒险、愿意成长、自我奖赏、能够容忍模棱两可等12种人格特征。这给我们的启发就是，我们的教育，除了要培养具有创造性思维的高素质人才之外，还要做到的就是，能够培养出具有创造性意识和创造性人格的高素质人才。当然，具备这些素质和能力的人才，还应该要求具备相应的实践性智力，能够通过实践活动将自己的想法和创造性发挥出来，转化成行动和成果。
通过上述分析，对我国的高职教育，我们应先对高职教育这个概念搞清楚，不能盲目的跟随普通教育的发展模式。然后对市场需求人才调查清楚，要培养市场需求的人才。最后把人才培养方式理清楚，不能简单的培养学生某项能力，而是全面培养。我国现阶段产业转型，经济发展处于瓶颈，如何通过教育这个突破口来打开这个“潘多拉”迷盒，斯腾伯格的理论正好符合我们职业教育改革的理论基础。（作者单位：长沙职业技术学院）
参考文献
智能制造论文篇10
关键词：三元智力理论；成功智力；教育教学；成功智力的结构
中***分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2015）12-0058-02
1985年，美国著名心理学家罗伯特・斯腾伯格（Robert.J.Sternberg）所著的《超越IQ》，首次提出了智力的三元理论。之后在1996年，斯腾伯格超越性的提出了成功智力理论，这是心理学界对智力的研究和定义的再一次新的尝试。近年来，随着对于智力的研究与了解的深入，人们发现不同类型智力对于教育的影响趋于多元化，本文就成功智力的内涵进行了探讨，并且探讨了成功智力下的“教学观”与“教师观”。
一、三元智力理论
三元理论是斯腾伯格通过因素分析的方法进行拟合而提出的，即情境亚理论（外部世界）、成分亚理论（内部世界）和经验亚理论（内外部世界的结合点）。情境亚理论把智力指向有目的地适应、选择以及塑造与人生活相关的现实世界环境的心理活动。它揭示人和环境之间的相互作用，强调人的主体性和能动性；经验亚理论就是期望说明个体对任务或情景的经验水平与他的智力行为之间的关系。
二、成功智力理论
斯腾伯格提出的三元理论，强调的是人和环境之间的和谐，但是和谐的标准是什么呢？三元理论认为和谐就是个体主体的满意，那么主体的满意又是什么？是一时的满意，还是对于人生的满意呢？三元理论没有解决这个问题。之后斯腾伯格提出“成功智力”的概念，并对以上问题进行了回答，认为个体主体的满意就是在现实世界中与环境互动过程中取得自己人生的成功。斯腾伯格认为成功意味着个体在现实生活中达成了自己的目标；每个正常人都可以发展成功智力，人人都可以获得成功。斯腾伯格认为，成功智力包括分析性智力（analytical intelligence）、创造性智力（creative intelligence）和实践性智力（practical intelligence）三个方面。分析性智力涉及解决问题、制定决策和判定思维成果的质量，强调比较、判断、评估等分析思维能力；创造性智力涉及发现、创造、想象和假设等创造思维的能力，是一种能超越已知给定的内容，产生新异有趣思想的能力；实践性智力则涉及解决实际生活中问题的能力，包括使用、运用及应用知识的能力。成功智力的三个方面是一个有机的整体，创造性智力帮助人们从一开始就形成好的问题和想法，分析性智力用来发现好的解决问题的方法，实践性智力则可将思维及其分析结果以一种行之有效的方法来整合实施。成功智力只有在分析、创造和实践能力三方面协调、平衡时才最为有效。知道什么时候以何种方式来运用成功智力的三个方面，要比仅仅具有这三个方面的素质来得更为重要。
三、成功智力理论对教育教学的启示
斯腾伯格认为成功智力需要经过系统的教育和训练才能获得。过去理论界认为，智力是非习得的，是相对稳定和难以改变的。但斯腾伯格认为，智力是可以“教学”的，成功智力尤其具有发展的可能性，只要学校开设相应的课程，学生的成功智力就可以得到发展。斯腾伯格的成功智力理论较为全面地分析了影响智力的因素，认为人们对自身思维过程（分析、创造和实践性的问题解决、推理和决策等）了解和控制的元认知能力，比单纯的认知能力（如知觉、记忆、思维等）更能影响到智力，只有重视和发展元认知能力，才能从根本上发展智力。同时个性和文化因素对个体智力的发展有着不容忽视的影响。斯腾伯格对分析性思维教学（问题解决的6项技能：明确问题、分配资源、表征和组织信息、形成策略、问题解决监控策略、评估解决方案）、创造性思维教学（12种创造性策略：重新界定问题、质疑并分析假设、“推销”创意、产生想法、意识到知识的两面性、明确困难并克服困难、明智地冒险、忍受不确定性、增强自我效能感、发现真正的兴趣、延迟满足、示范创造性）和实践性思维教学（影响实践性思维的19种障碍：缺乏动机、缺乏控制冲动的能力、缺乏坚持力或缺乏坚持程度的自我控制、用错了能力、不能将思想转化为行动、做事虎头蛇尾、无法完成工作不能坚持到底、无法迈出第一步、害怕失败、拖延、对过失的错误归因、过分自怨、过度依赖、陷于个人困难中不能自拔、容易分神缺乏专注、想做的事情过多或过少、一叶障目不见森林、分析性思维和实用性思维及创造性思维失衡、自大或自卑）提出了具体建议。
四、成功智力理论对教师的要求
1.以发展的眼光来看待学生智力的成长。坚信通过一些有效的教育措施，每一位学生的智力都可以得到发展。同时，教师要对学生的能力有信心，并积极探索学生成功智力提高的培养方法和教育措施。除了让学生掌握书本上的知识，还需要传授学生如何运用书本知识解决一些生活中的常见问题的方法，如何用最简单直接的方法解决这些问题。要做到这一步就需要大量的动手实验练习，只有通过一定量的积累才有可能达到质的飞跃。在具体实验和练习过程中容易发现问题，从而可以有的放矢的解决问题。经常结合知识点准备好探究性的课题，让学生分组练习或寻找相关的资料，激发学习兴趣。每一次探究活动结束后，以小组讨论会的形式，由学生共同修改、品评，以使他们开阔思路，共同提高。
2.树立“人人都能成功”的理念。学校教育中要给予每个学生平等的机会，要关注学生学业以外的成功，同时坚信每位学生都具有成功的潜能。学生总是抱着学习的愿望进学校的，每一个学生都不愿意别人把他看成捣蛋鬼或傻瓜。“好好学习”是学生求学时期的全部意义，也是指导他们不断前进的目标。教师要寻找最适合发展学生分析性能力、创造性能力、实践性能力的教学材料，唤起传统教学方法所不能开发出来的学生更多种类的能力。
3.有效发挥教师的正面期望作用，扫清成功智力发展的障碍。斯腾伯格认为有三大障碍阻碍学生成功智力的发展：第一是权威人物的负面期望。对学生来说，权威人物就是教师，负面期望就是教师对学生的消极评价，如批评为主，惩罚学生等。第二是学生自己否定自己，即自卑。第三是缺乏可以学习的榜样。因此要有效发挥教师的正面期望作用，教育工作者对所有的学生要一视同仁，把握每个学生的智力特点，给予恰当的正面期望，最大程度地发挥教师的期望效应；肯定学生的进步和取得的成绩，并在各个方面树立学生榜样，以赏识教育为主。只有当学生在学习或工作中获得成绩，并得到师生的肯定，感受到自己在沿着陡峭的“知识”小径不断地向上攀登时，他才会不断鞭策自己，向着目标奋勇直前。
4.积极探索成功智力理论在课堂教学中的应用。创造性思维教学在成功智力教学中具有重要的地位。所谓创造性思维教学，是说通过大量的课堂内外的教学实践，给学生以创造思考的时间、评价，奖励学生的创造力，鼓励学生合作创造，从不同角度去想象事物。如教师应鼓励学生基于自己的理论解释天空为什么是蓝色的；如果臭氧层一直以目前的速度消失，100年后会对地球产生什么影响？让学生思考，如果没有1776年反对英国殖民者的***战争，美国社会今天会是什么样子？如果纳粹德国在第二次世界大战中获胜，今天的世界会是什么样子？成功智力教学除了要培养学生的创造性思维，还要培养他们的其他能力。总之，要把学生从死读书、读死书的枷锁下***出来，培养会学、会用、会创造的能力。
5.提倡新型的师生关系，帮助学生在发挥自己优势的同时，改正和弥补自己的弱点，增强学生的学习动机。建立民主与平等的师生关系，使他们在精神上相互沟通，这是获得学生信任的关键。只有当学生热爱你时，他才愿意成为你的学生；而只有当他信任你时，他才会热爱你。当学生满怀希望注视着你，十分信任你的时候，你就是他们真正的教师和生活的导师，你就是权威和真理的化身、他们的朋友和偶像。在课堂教学中要注重讲课的语气，尊重学生的人格和自尊心。课堂上批评学生时，应注意方式和方法。在课外活动中要多和学生交流，了解学生的想法，同时也让学生理解你的想法，在师生之间建立起一座可以互相沟通的桥梁。对于一些自尊心较强的学生，在课余时间以朋友的身份指出他们在课堂上的不足时，他们更容易接纳你的意见。但是，一旦这种关系遭到破坏，对于学生来说你只是他们的监视人，而不是他们的师长。比如说，在高科技飞速发展的今天，作为教师不可能全部掌握这些高新知识技术，而对于中专学生来说，他们有一定的自学能力和社会经历，也有一定的自我表现欲望，作为教师对此要有正确的认识。
当前，我国正在提倡和探索素质教育，强调打破传统的“为学而学，为分而学”的应试教育模式，把学生从死读书、读死书的枷锁下***出来，培养会自学、会活用、会创新的人才。成功智力教学为实行素质教育的目标提供了良好的理论途径。培养学生的分析能力、实践能力和创造能力，让学生学会分析问题，将知识应用于实践，并在实践中有所创造，这无疑是素质教育的理想之一，也是理想人才的培养模式之一。
参考文献：
[1]于国庆，李其维.从智力的三元理论到成功智力：是对QI的再次超越吗[J].心理科学，2003，（26）：612-616.
[2]R.J斯腾伯格.超越IQ―人类智力的三元理论[M].俞晓琳，吴国宏，译.上海：华东师范大学出版社，2000：4，31.