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智能制造工程案例库建设与应用

2022-05-30陈成军官源林李东年孙显彬陈继文

大学教育 2022年10期
关键词:研究生课程智能制造案例教学

陈成军 官源林 李东年 孙显彬 陈继文

[摘 要]智能制造工程是机械工程专业学位研究生课程,该课程具有工程性、交叉性和综合性强的特点。传统的知识灌输式课堂教学会造成课程体系混乱、知识点零散的问题,学生在学习中也会存在基础知识不扎实、缺乏学习兴趣等问题。针对这些问题,课题组采用了基于工程案例的教学方法,构建了包括8个典型工程案例的智能制造工程案例库。宏观的工程案例提供了工程需求和应用情景,将微粒度的知识点融入宏观的工程案例中,可以实现对知识点的良好支撑、增强教学效果、激发学生的学习兴趣,有效培养学生综合运用知识的能力和实践创新能力。

[关键词]智能制造;案例教学;研究生课程

[中图分类号] G642 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437(2022)10-0058-03

智能制造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。智能制造代表制造业数字化、网络化、智能化的主导趋势和必然结果,是《中国制造2025》的核心和主攻方向之一,也是新一轮世界科技革命和产业革命的重要发展方向。

青岛理工大学于2018年获批智能制造工程新工科本科专业,开设了专业学位研究生智能制造工程课程。当前,案例教学法日益受到高等教育界的重视。在案例教学中,教师的“教”与学生的“学”都围绕案例完成,教师通过工程案例引导学生发现问题,并将基础知识讲解融入案例分析过程,激发学生的学习兴趣,提高学生对基础知识的掌握程度[1]。案例教学重在开发学生的创造能力和解決实际问题的能力,是一种非常适合研究生阶段教育的教学方法[2-4]。经过多年的探索和积累,本着科研服务于教学的理念、发挥专业教师特长的原则,教学团队开展了智能制造工程案例教学改革,建立了专业学位研究生智能制造工程案例库,将知识点与案例融合,增强了学生对智能制造基础知识的理解,提高了学生的实践能力,受到了学生的好评。

一、课程特点分析及案例设置原则

智能制造工程课程的主要特点是工程性、交叉性和综合性强,其融合了机械技术、电工电子技术、计算机信息处理技术、物联网技术、人工智能技术等相关专业技术。部分学生只具备本科阶段的机电类基础知识,存在知识面窄、对知识的综合运用能力差、学习力不从心、对学习缺乏兴趣等问题。

目前,智能制造工程课程尚没有成熟的研究生教材,根据多年的课程教学实际情况,我们规划该课程的教学目标包括:1.了解智能制造技术的组成、现状、发展趋势;2.了解常见智能生产装备的设计及工作原理;3.掌握智能工厂集成基础技术;4.了解智能生产相关技术及应用领域。针对上述教学目标,在课堂教学中将智能制造教学内容划分为智能制造基础技术、智能装备、智能生产三个模块和层次,每个部分的主要知识点如表1所示。

实现案例对知识点的支撑是课程案例库建设的关键,为此我们采用宏-微粒度案例与知识点融合的案例库建设方法,在微粒度零散的知识点融入宏观案例(工程应用综合案例),进行以宏观案例为主线、多个微粒度知识点案例为支撑的工程案例设计,实现课堂知识点教学与工程案例相辅相成、同频共振、互相增强的教学效果。

本课程在案例设计中坚持以下原则:1.案例服务于教学的原则。案例设计的出发点是达成教学目标,案例必须能够支撑课程的知识体系。2.以学生为中心的原则。以案例为基础,通过呈现案例情境,将理论与实践紧密结合,引导学生发现问题、分析问题、解决问题,从而掌握理论、形成观点、提高实践能力。3.案例来源于工程实际的原则。要通过寻找工程和生活中的典型案例拓展知识点。4.案例与产学研相结合的原则。要从任课教师承担的科研项目中挖掘、扩充、提升案例。5.案例持续扩充和更新的原则。要随着案例教学的不断深入,持续更新案例库。

二、智能制造工程课程案例库设计

基于智能制造工程课程的教学目标、知识点和案例设计原则,课题组设计了8个综合性的工程案例,平均每个案例4个学时,合计32个学时,共2个学分。案例库与知识点模块间的支撑关系如图1所示。

上述8个案例均来源于教学团队承担的工程项目、科研项目或者指导研究生的课题。教学团队根据课程的教学目标,以项目或课题为基础素材,同时结合互联网上的资源,开发相关的案例,力争使案例的技术覆盖较为完整,具有一定的先进性、实用性,从而激发学生的学习兴趣。每个案例均包括摘要、案例背景介绍与目标分析、知识点分析、案例分析、总结,各案例的内容如下。

1.智能工厂数据采集系统案例。本案例6个学时,主要介绍工厂常见物理量的测量、常用的信号处理方式、Ethercat总线通信技术、OPC UA通信协议、工业数据显示界面设计及实现平台等。

2.基于深度学习的瑕疵检测案例。本案例6个学时,主要介绍常见的人工神经网络模型、深度学习基础、典型深度学习网络(如CNN、RNN、FCN等)及应用、机器视觉及图像处理基础知识、基于CNN的瑕疵检测等。

3.5轴数控加工中心设计与应用案例。本案例6个学时,以数控石材雕刻机为例,介绍雕刻机的设计步骤、关键零部件选型计算、伺服系统设计、控制系统集成、整机装配调试、CAM编程等。

4.6DOF关节机械手设计及示教案例。本案例2个学时,以6自由度关节机械手为例,介绍机器人的结构、功能、应用领域、焊接机器人编程等。

5.AGV设计与应用案例。本案例2个学时,介绍车间自动导引小车(AGV)的结构、导航的原理(磁钉、激光、视觉等)、视觉SLAM导航的基本原理、智能仓储系统、AGV的集成与应用等。

6.3D打印与增材制造案例。本案例2个学时,介绍3D打印技术原理、常用的3D打印材料、3D打印机的应用等。

7.数控机床轴承监测与故障诊断案例。本案例4个学时,介绍制造服务的相关理念、设备故障诊断的基础知识、滚动轴承的特征频率计算、信号处理方法、基于BP神经网络的故障诊断方法、基于D-S证据理论的故障诊断方法、基于深度学习的故障诊断方法等。

8.XX卷烟厂MES系统建设及应用案例。本案例4个学时,以某卷烟厂制造执行系统(MES)为例介绍MES系统的组成、功能、关键技术,智能生产流程及相关技术等。

三、典型案例介绍:智能工厂数据采集系统案例

工厂数据采集是实现数字化、网络化、智能工厂的关键核心技术,涉及传感技术、信号处理技术、工业总线技术等。智能工厂数据采集系统案例主要介绍智能工厂常见物理量的测量(包括常见信号的采集、分析和处理)、EtherCAT总线通信技术、OPC UA通信协议、数据可视化技术等多个知识点。该案例来源于多个研究生课题[5-6],案例的架构如图2所示,主要包括数据采集端和服务器端(云端)。数据采集主要包括过程数据采集端和智能装备数据采集端。过程数据采集端完成生产过程中各种与生产相关的数据采集,如产品生产数量、生产质量、生产环境参数等,并传输给服务器端。智能装备数据采集端将装备(机器人、数控机床、AGV小车等)的状态参数传输给服务器端。由于智能装备数据采集端通常使用OPC UA协议与云端通信,因此其通信技术与过程数据采集端的OPC UA协议相同,本案例将两者合二为一,只分析过程数据采集端案例。本文以智能工厂数据采集系统为例,介绍案例的设计过程,重点介绍案例分析部分。

图3所示为智能工厂数据采集系统知识点与子案例之间的支撑关系。智能工厂数据采集案例共包括4组9个子案例(细粒度案例):传感器案例组、I/O板案例、电压\电荷放大电路板案例、测控板案例、EtherCAT总线通信板案例、EtherCAT主站案例、VC++界面设计案例、QT界面设计案例、Echarts界面设计案例。上述9个子案例组合在一起即可实现一个数据采集系统。教师在实施案例课堂教学时,要根据学生的背景知识灵活做好案例之间的衔接过渡。例如,对于传感器的原理,多数机械类学生在本科阶段已经学习过了,这部分案例教学以强化、复习、总结为主。可以通过传感器案例组总结常见传感器的输出形式:电参量、开关信号和电荷等,然后过渡到信号处理的知识点和案例。多数机械类的学生在本科阶段已经学习了A/D转换和微机原理接口知识,因此从信号处理知识点向工业总线知识点过渡时,教师应简单提及相关知识。工业总线及通信协议、工业数据存储及可视化是本案例的重点。

需要注意的是,部分案例教学与实物体验相结合能使学生进一步深入理解案例、掌握所学知识点。如以团队开发的振动测量系统为例开展实物验证教学,让学生了解振动测试系统的组成、原理,掌握EtherCAT总线的原理及通信接口、OPC UA通信协议以及数据采集界面程序的编写等。

将智能制造相关的知识融入案例中进行教学,可以提高学生的学习兴趣,让学生能更好地将所学知识用于解决工程问题,从而扩展学生的知识面、培养学生的实践创新能力。近年来,学生普遍反映该案例教学效果良好。

四、总结

机械工程专业学位研究生智能制造工程课程是促进研究生学习智能制造基本概念、前沿基础理论知识,提升系统继承能力和创新能力的主要课程。本文在分析课程特点、课程知识体系的基础上,采用了基于工程案例的教学方法,构建了包括8个典型工程案例的课程案例库。宏观的工程案例提供了工程需求和应用情景,将微粒度的知识点融入宏观的工程案例中,实现了案例对知识点的良好支撑,教学效果良好,受到了学生的好评。

[ 参 考 文 献 ]

[1] 常裕.美国高校案例教学法的嬗变及启示:以法学案例教学法为例[D].兰州:西北师范大学,2015.

[2] 王应密,张乐平 . 全日制工程硕士案例教学资源库建设探析[J]. 高等工程教育研究,2013(4):166-171.

[3] 林高用, 王德志, 李慧中,等. 研究生课程教学案例库建设与应用[J]. 中国冶金教育, 2020(2):66-69,74.

[4] 郭保苏,吴凤和,孙迎兵.机械工程专业学位研究生《智能制造》教学案例库构建及应用[J].教育现代化,2020(41):135-138,196.

[5] 張昊苏 ,陈成军. 基于视觉检测和EtherCAT总线的控制系统设计[J]. 机电工程技术, 2018(11):102-106.

[6] 张昊苏. 基于EtherCAT总线的全自动托盘生产设备研究与实现[D].青岛:青岛理工大学,2018.

[责任编辑:钟 岚]

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