华南理工大学机械制造及其自动化专业博士研究生入学考试自命题涵盖机械制造基础理论、自动化技术、先进制造技术、科研能力及工程实践五大核心模块。近年真题显示，考试题型呈现多元化趋势，包含选择题（20%）、简答题（30%）、论述题（30%）和综合应用题（20%），其中数控加工技术、智能制造系统设计、机器人运动学与控制、材料表面工程及制造误差分析为高频考点。

在机械制造基础理论部分，近五年共出现23道相关题目，重点考察《机械制造工艺学》《机械制造装备设计》等核心教材内容。典型例题为2021年第7题，要求对比分析五轴联动加工中心与三轴加工中心在复杂曲面加工中的性能差异，需从定位精度、刀具路径规划、动态响应特性三个维度展开论述。2022年第15题则结合《机械制造技术基础》教材内容，要求设计一种适用于钛合金薄壁件加工的工艺方案，重点考察工艺参数优化与夹具设计能力。

智能制造与自动化技术领域占比达35%，2020-2023年连续五年出现工业机器人轨迹规划与示教再现技术相关题目。2023年第22题要求基于ROS框架设计双机械臂协作装配系统，需完整呈现系统架构图并说明通信协议与状态监测机制。在工业互联网方向，2022年第28题以"数字孪生技术在机床故障预测中的应用"为题，要求从数据采集层、模型构建层、决策分析层进行系统阐述。

科研能力考核方面，近三年真题均设置开放式研究课题。2021年第34题要求针对"超精密加工中纳米级振动抑制"开展可行性研究，需包含实验设计、关键技术路线及预期创新点。2023年第36题聚焦"增材制造-减材制造复合工艺"，要求设计实验方案并分析组织性能调控机制。此类题目特别注重对机械制造前沿技术的理解深度，2022年相关题目引用《Nature Manufacturing》最新研究成果作为背景材料。

工程实践类题目呈现跨学科融合特征，2020年第19题结合《先进制造技术》内容，要求设计新能源汽车电池壳体激光焊接工艺，需综合考虑热影响区控制、变形补偿及检测方案。2023年第25题以"智能制造产线AGV调度优化"为背景，要求运用排队论建立数学模型并给出求解算法。此类题目特别强调将理论知识与工程软件（如MATLAB/Simulink、Mastercam）结合的能力。

备考策略建议：建立"3+X"知识体系，即精读3本核心教材（《机械制造工艺学》《机械制造装备设计》《机械制造技术基础》），拓展智能制造、机器人技术、材料科学等X个前沿领域。针对高频考点，建议完成近十年真题至少3轮精研，重点突破数控加工参数优化（如切削速度、进给量、背吃刀量三要素关系）、机器人逆运动学解算（D-H参数法应用）、表面完整性评价（表面粗糙度、残余应力、疲劳强度）等核心知识点。科研能力培养需关注《机械工程学报》《中国机械工程》等期刊近三年顶刊论文，掌握TRIZ理论在工艺创新中的应用方法。建议组建5-6人备考小组，定期开展模拟答辩与交叉命题训练，重点提升学术表达与逻辑思维能力。