馮 雙，朱 磊，董 亮

（齊齊哈爾大學(xué)通信與電子工程學(xué)院，黑龍江齊齊哈爾 161000）

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)不斷發(fā)展，人工智能正引發(fā)鏈?zhǔn)椒磻?yīng)般的的科學(xué)突破、催生一批顛覆性技術(shù)，加速培育經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)能、塑造新型產(chǎn)業(yè)體系，引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革。在此背景下教育部于2018 年4 月印發(fā)了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》［1］，指出人工智能理論和技術(shù)具有普適性、遷移性和滲透性的特點(diǎn)，應(yīng)積極開(kāi)展“新工科”研究與實(shí)踐，重視人工智能與計(jì)算機(jī)、控制等學(xué)科專(zhuān)業(yè)教育的交叉融合，探索“人工智能＋X”的人才培養(yǎng)模式。2017 年習(xí)近平總書(shū)記在十九大報(bào)告中指出，要深化產(chǎn)教融合，加快應(yīng)用型、復(fù)合型、創(chuàng)新型人才培養(yǎng)機(jī)制［2］。復(fù)合型的人工智能創(chuàng)新人才的培養(yǎng)正是我們目前面臨的一個(gè)重要課題。

校企合作教學(xué)模式對(duì)于實(shí)踐性較強(qiáng)的工科是必要而迫切的，是培養(yǎng)工科高級(jí)復(fù)合型人才的必由之路［3］。2019 年5 月我校與齊齊哈爾重型數(shù)控裝備股份有限公司簽署校企戰(zhàn)略合作協(xié)議、共建黑龍江智能機(jī)床研究院，通過(guò)承擔(dān)一系列核心關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)、成果轉(zhuǎn)化、產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目和人才培養(yǎng)，發(fā)揮各自?xún)?yōu)勢(shì)，提升雙方科技創(chuàng)新能力與核心競(jìng)爭(zhēng)力，助力地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展。本文以此校企合作為依托，將校企合作的科研項(xiàng)目融入課程教學(xué)之中，從跨學(xué)科知識(shí)融合角度構(gòu)建了人工智能創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了理論教學(xué)與實(shí)踐教學(xué)融匯貫通，提高了學(xué)生對(duì)知識(shí)理解與綜合應(yīng)用能力、團(tuán)隊(duì)合作與創(chuàng)新能力，也為復(fù)合型創(chuàng)新人才的培養(yǎng)奠定了基礎(chǔ)。

1 創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)構(gòu)建方案

人工智能是一門(mén)綜合性很強(qiáng)的學(xué)科、理論性較強(qiáng)、內(nèi)容抽象，而實(shí)驗(yàn)教學(xué)是理論課程的具體化，是人工智能課程不可缺少的一個(gè)重要環(huán)節(jié)［4］。當(dāng)前高校人工智能實(shí)驗(yàn)課程存在集中的教學(xué)模式與單一化的教學(xué)評(píng)價(jià)等問(wèn)題，這嚴(yán)重影響了人工智能實(shí)驗(yàn)課程的教學(xué)質(zhì)量［5］，針對(duì)學(xué)科的特點(diǎn)和人工智能實(shí)驗(yàn)課存在的問(wèn)題，依托智能機(jī)床研究院校企合作項(xiàng)目構(gòu)建了跨學(xué)科知識(shí)融合的激光超聲缺陷檢測(cè)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)方案，具體如圖1 所示。

圖1 跨學(xué)科知識(shí)融合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)構(gòu)建方案

實(shí)驗(yàn)被劃分為激光超聲和人工智能兩部分，是涉及光學(xué)、聲學(xué)、電學(xué)、材料學(xué)以及人工智能等學(xué)科知識(shí)的綜合實(shí)驗(yàn)，是人工智能在機(jī)械設(shè)備產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)方面的重要應(yīng)用［6-7］。此創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)針對(duì)人工智能專(zhuān)業(yè)的本科學(xué)生開(kāi)設(shè)，以校企合作項(xiàng)目為載體，旨在培養(yǎng)基礎(chǔ)扎實(shí)、綜合素質(zhì)高、具備創(chuàng)新精神的應(yīng)用型人才。

2 創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施

2.1 激光超聲缺陷檢測(cè)原理

脈沖激光輻射在固體樣品上表面的能量一部分被反射，另一部分被樣品表層快速吸收后轉(zhuǎn)化成熱能，并主要以熱傳導(dǎo)的形式向材料內(nèi)部傳遞，在激光作用表層處及下方附近很小的區(qū)域內(nèi)形成溫度梯度場(chǎng)，導(dǎo)致材料發(fā)生熱膨脹，由于介質(zhì)周?chē)募s束產(chǎn)生應(yīng)力分布，從而激發(fā)出超聲波［8］（見(jiàn)圖2）。

圖2 激光超聲的激發(fā)機(jī)理

2.2 創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)內(nèi)容設(shè)計(jì)與分析

依據(jù)實(shí)驗(yàn)的進(jìn)程和所應(yīng)用的理論知識(shí)，跨學(xué)科知識(shí)融合的激光超聲缺陷檢測(cè)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)劃分為以下既相互聯(lián)系又可互相獨(dú)立的3 個(gè)模塊：

（1）激光超聲缺陷檢測(cè)的有限元仿真實(shí)驗(yàn)。此實(shí)驗(yàn)利用comsol有限元仿真軟件進(jìn)行，仿真模型建立，建立流程如圖3 所示。圖4 所示為激光與材料相互作用的云圖，圖中顯示出橫波、縱波、表面波等各類(lèi)型超聲波的產(chǎn)生。通過(guò)材料、結(jié)構(gòu)力學(xué)、傳熱、熱膨脹等物理場(chǎng)構(gòu)建激光超聲的仿真模型，這是光學(xué)、聲學(xué)、材料學(xué)等學(xué)科知識(shí)的綜合體現(xiàn)。此實(shí)驗(yàn)?zāi)K重點(diǎn)仿真激光光源參數(shù)、材料幾何尺寸、缺陷位置與尺寸對(duì)激光超聲的影響，通過(guò)激光超聲的波形特點(diǎn)分析缺陷的位置和尺寸，具體實(shí)驗(yàn)內(nèi)容如圖5 所示。實(shí)驗(yàn)中激光光源參數(shù)（光功率、半徑、上升時(shí)間）、缺陷參數(shù)（位置、尺寸、形狀）、材料參數(shù)（材料屬性、幾何尺寸）均需進(jìn)行調(diào)整變化，可滿足每位同學(xué)一個(gè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的設(shè)置，避免了傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)中所有同學(xué)共做同一實(shí)驗(yàn)的集中式教學(xué)模式，充分調(diào)動(dòng)每一位學(xué)生的主觀能動(dòng)性，提升學(xué)生的獨(dú)立操作與動(dòng)手能力；并且通過(guò)軟件中不同算法的選擇得到最佳的計(jì)算結(jié)果，更為直觀地理解數(shù)值分析、離散數(shù)學(xué)等較為抽象的理論課程知識(shí)。

圖3 激光超聲有限元仿真模型建立流程

圖4 激光超聲與材料的相互作用

圖5 激光超聲缺陷數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

（2）激光超聲缺陷檢測(cè)數(shù)據(jù)處理實(shí)驗(yàn)。激光超聲檢測(cè)具有非接觸測(cè)量、信號(hào)帶寬寬、適用材料廣、可重復(fù)產(chǎn)生很窄的超聲脈沖以及具有極高的時(shí)空分辨率等優(yōu)點(diǎn)，在無(wú)損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域中具有很大的發(fā)展?jié)摿?，已逐漸成為材料微缺陷檢測(cè)的一種重要手段和發(fā)展方向［9］。在對(duì)激光超聲的檢測(cè)中，信號(hào)的完整提取和準(zhǔn)確處理是關(guān)鍵技術(shù)之一［10-11］。

基于激光超聲缺陷檢測(cè)的有限元仿真實(shí)驗(yàn)，可得到一系列的含缺陷特征的激光超聲時(shí)域信號(hào)波形（見(jiàn)圖6），分析可知含缺陷特征的回波峰與缺陷的深度、位置直接相關(guān)，利用傅里葉變換、小波變換等信號(hào)分析方法對(duì)時(shí)頻信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，提取均方根、峰值因子（波峰因素）、峭度指標(biāo)、波形因子（波形指標(biāo)）、脈沖指標(biāo)、裕度系數(shù)、能量熵等特征參數(shù)［12-13］，通過(guò)多特征參數(shù)融合提取揭示超聲信號(hào)在不同時(shí)間、空間尺度上的內(nèi)在特征，從而為缺陷評(píng)估提供準(zhǔn)確的信息。此實(shí)驗(yàn)將信號(hào)分析與數(shù)據(jù)挖掘理論課程的知識(shí)融入創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)，引導(dǎo)學(xué)生加深對(duì)理論知識(shí)的理解，掌握數(shù)據(jù)分析技巧、建立用于缺陷預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)集。

圖6 激光超聲響應(yīng)譜

（3）基于機(jī)器學(xué)習(xí)的缺陷預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)。本實(shí)驗(yàn)?zāi)康脑谟谕ㄟ^(guò)多參數(shù)融合方法預(yù)測(cè)缺陷的位置、尺寸等信息?；趯?shí)驗(yàn)（2）的數(shù)據(jù)分析建立用于缺陷預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)集，引導(dǎo)學(xué)生對(duì)核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Kernel neural network，KNN）、貝葉斯、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（Support vector machine，SVM）［14-16］等常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行交叉驗(yàn)證，選定最優(yōu)化的分類(lèi)學(xué)習(xí)算法和模型，對(duì)缺陷進(jìn)行分類(lèi)和預(yù)測(cè)，流程如圖7 所示。

圖7 機(jī)器學(xué)習(xí)流程圖

2.3 創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)的實(shí)施與考核

（1）基于課程平臺(tái)的線上預(yù)習(xí)機(jī)制的建設(shè)。人工智能是一門(mén)多學(xué)科交叉融合的專(zhuān)業(yè)，應(yīng)用于人們生活的各個(gè)領(lǐng)域，2017 年人工智能行業(yè)發(fā)展研究報(bào)告白皮書(shū)顯示我國(guó)目前急需創(chuàng)新性的人工智能復(fù)合人才［17］。基于創(chuàng)新性的人工智能復(fù)合人才的培養(yǎng)目標(biāo)創(chuàng)建此實(shí)驗(yàn)，旨在引導(dǎo)學(xué)生加深對(duì)專(zhuān)業(yè)知識(shí)的理解和應(yīng)用，了解行業(yè)需求。然而課程課堂教學(xué)時(shí)間有限，學(xué)生在課堂教學(xué)中無(wú)法對(duì)所有知識(shí)進(jìn)行深入理解，特別是學(xué)科交叉性較強(qiáng)的知識(shí)，在此情況下，課程組基于我校課程平臺(tái)構(gòu)建了實(shí)驗(yàn)預(yù)習(xí)機(jī)制。通過(guò)教學(xué)視頻、課程PPT、實(shí)驗(yàn)案例、教學(xué)軟件及人工智能領(lǐng)域前沿文獻(xiàn)和技術(shù)等幾個(gè)模塊的設(shè)計(jì)引導(dǎo)學(xué)生課下對(duì)知識(shí)提前預(yù)習(xí)和線下復(fù)習(xí)，了解行業(yè)前景，體會(huì)人工智能快速發(fā)展的魅力，激發(fā)學(xué)生對(duì)知識(shí)和科研探索的興趣；設(shè)置線上預(yù)習(xí)測(cè)試題借此考查學(xué)生對(duì)知識(shí)和實(shí)驗(yàn)的理解及掌握程度，保障線上學(xué)習(xí)的質(zhì)量。

（2）因材施教的自主、開(kāi)放實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。激光超聲缺陷檢測(cè)的有限元仿真實(shí)驗(yàn)整體包括激光超聲的有限元數(shù)值仿真、特征參數(shù)提取、機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行缺陷預(yù)測(cè)3個(gè)部分，而每個(gè)部分均可采用不同的策略來(lái)實(shí)現(xiàn)。教學(xué)中教師提供3 種以上的實(shí)驗(yàn)方案供學(xué)生選擇與參考，學(xué)生可根據(jù)個(gè)人的興趣和特長(zhǎng)選擇適合的方案并進(jìn)行方案的改進(jìn)、選擇同一方案的同學(xué)可在教師的指導(dǎo)下通過(guò)多人協(xié)作的方式完成實(shí)驗(yàn)到達(dá)預(yù)期目標(biāo)。此設(shè)計(jì)可以發(fā)揮每個(gè)學(xué)生的特長(zhǎng)、充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的主觀能動(dòng)性。

（3）多元考核方式的實(shí)現(xiàn)策略。教學(xué)評(píng)價(jià)是人工智能實(shí)驗(yàn)課的重要環(huán)節(jié)，它是檢測(cè)課堂教學(xué)質(zhì)量的重要依據(jù)。為改善現(xiàn)行的以實(shí)驗(yàn)報(bào)告和操作為考核依據(jù)的單一化考核方式，此創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)采取線上、線下相結(jié)合的方式進(jìn)行考核，線上考核內(nèi)容側(cè)重于基本知識(shí)和基本實(shí)驗(yàn)操作的考查，考核通過(guò)后方可進(jìn)行線下實(shí)驗(yàn)；線下的考核包括實(shí)驗(yàn)操作、實(shí)驗(yàn)報(bào)告和答辯，與傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)考核方式不同，此實(shí)驗(yàn)引入了答辯環(huán)節(jié)，在實(shí)驗(yàn)開(kāi)展之初和結(jié)束兩個(gè)階段對(duì)分組學(xué)生的實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行考核，由學(xué)生互評(píng)和教師評(píng)價(jià)兩個(gè)部分構(gòu)成答辯評(píng)分，這可以有效保障實(shí)驗(yàn)方案的正確性和可實(shí)施性，通過(guò)學(xué)生互動(dòng)和師生互動(dòng)實(shí)現(xiàn)教學(xué)相長(zhǎng)。

3 結(jié)語(yǔ)

以校企合作為契機(jī)、以工程應(yīng)用為目的，建立了跨學(xué)科知識(shí)融合的人工智能創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)，將激光超聲的物理建模、數(shù)值模擬、數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等跨學(xué)科知識(shí)引入到人工智能課程教學(xué)中。通過(guò)線上實(shí)驗(yàn)預(yù)習(xí)平臺(tái)構(gòu)建、因材施教的自主實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)機(jī)制和多元化的考核方式保障了創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)的實(shí)施。此創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)的構(gòu)建可充分激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情，將碎片化的知識(shí)加以整合，融會(huì)貫通，同時(shí)可以培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、創(chuàng)新能力。