江南大学智能制造学院机械工程与机器人工程考博初试分析及备考指南

机械工程与机器人工程博士招生考试涵盖专业基础课、专业核心课及综合面试三个主要环节。专业基础课重点考察机械原理（机械设计手册第四版）、材料力学（孙训方版）及自动控制原理（胡寿松版）三大核心科目，建议考生系统梳理理论框架，结合典型例题强化计算能力。专业核心课以《机器人学导论》（李洪波著）和《智能制造系统设计》（王田苗著）为主，需深入理解机器人运动学建模、轨迹规划及智能控制算法等前沿技术，近三年真题中关于协作机器人避障策略和数字孪生系统应用占比达35%。

考生需建立"三阶递进"复习体系：基础阶段（3-6月）完成教材精读与公式推导，重点突破连杆机构运动分析、有限元应力计算及PID参数整定等高频考点；强化阶段（7-9月）通过历年真题（2018-2022年共收录127道计算题）掌握命题规律，特别注意2021年新增的"基于ROS的机械臂抓取系统设计"案例分析题；冲刺阶段（10-12月）进行全真模拟训练，推荐使用MATLAB/Simulink搭建机器人运动仿真模型，针对智能制造产线优化、工业机器人故障诊断等热点方向进行专项突破。

面试环节占比30%的考核重点包括：①学术成果展示（要求准备3个研究方向的文献综述，重点对比IEEE Transactions on Robotics近五年论文）②科研设想答辩（建议结合学院智能装备与机器人研究所的仿生机械臂、柔性制造系统等方向）③专业英语测试（需熟练阅读ASME期刊论文并完成技术翻译）。2023年新增的"双机协作系统动态特性分析"现场操作考核，要求考生独立完成UR5机械臂与KUKA KR6的通信协议配置。

建议考生重点关注2024年新增的两个博士研究方向：①基于数字孪生的智能装备预测性维护（参考导师：张教授，团队承担国家智能制造专项）②柔性夹具的机器视觉识别（参考导师：李研究员，近三年发表相关SCI论文12篇）。备考资料获取可通过学院官网下载历年招生目录，联系研招办获取《考试大纲细则》，加入机械工程博士备考群获取内部整理的《典型计算题精解（含MATLAB代码）》《智能制造前沿技术图谱》等资料。特别提醒注意2023年10月更新的《机械工程学科评估指标体系》，其中机器人系统集成能力已纳入核心评价指标。