考生在备战江南大学智能制造学院机械工程与机器人工程专业博士考试时，需系统规划复习策略以提升竞争力。建议从三个维度构建备考体系：首先全面梳理学院考试框架，机械工程与机器人工程博士考试通常包含专业课笔试（机械原理/控制工程基础）、专业综合考试（机器人学/智能制造系统）、英语能力测试及综合面试四大模块，需提前通过研招网或学院官网获取最新考试大纲。其次，基础理论需重点突破《机械设计》第三版（孙志礼主编）、《自动控制原理》（胡寿松著）等核心教材，建议采用"知识图谱+真题反推"模式，例如通过近五年真题统计发现，机器人运动学逆解与正解计算占比达35%，应针对性强化D-H参数建模与齐次坐标变换应用。

专业深化阶段需聚焦前沿领域，重点掌握智能制造中的数字孪生、柔性制造系统、协作机器人技术等方向。推荐参考《机器人学导论》（李洪波著）与《工业机器人技术与应用》（王田苗著），结合学院导师团队在并联机器人误差补偿、工业视觉检测等领域的成果进行拓展。建议组建3-5人学习小组，通过每周专题研讨（如每月一次机器人路径规划专题）提升实践能力，同时关注IEEE/ASME期刊最新论文，整理近三年机器人领域顶刊高被引论文TOP50作为精读材料。

科研经历准备需突出创新性，建议采用STAR法则重构研究经历：将本科/硕士阶段的创新项目转化为"情境-任务-行动-成果"结构，例如将基于ROS的机械臂轨迹规划项目表述为"针对传统示教返祖法耗时问题（情境），开发基于模型预测控制的多目标轨迹优化算法（任务），通过改进LQR控制器与卡尔曼滤波器融合策略（行动），实现规划时间缩短40%（成果）"。同时需准备3-5个研究设想，建议结合学院智能装备研究院、机器人感知与控制实验室等平台资源，设计具有工程应用前景的课题，如"基于数字孪生的智能仓储机器人动态调度系统"。

英语备考应突破传统翻译模式，重点训练学术英语写作与专业术语应用。建议每日精读2篇《Robotics and Computer-Integrated Manufacturing》期刊论文，重点掌握"actuator-encoder coordination""safety-critical control"等专业表达，同时使用Grammarly等工具规范学术写作。面试模拟需构建"技术+管理"双维度训练体系，技术问题可参考《机械工程博士研究生入学考试复习指南》，管理问题则需模拟"如果获得博士学位，您计划如何组建研究团队"等场景，建议录制模拟面试视频进行360度复盘。

最后建议采用"3-6-9"时间管理法：考前3个月完成知识体系搭建，6个月进行专题突破，9个月模拟实战冲刺。特别要注意关注学院官网的"博士研究生招生"专栏，及时获取"智能制造与机器人"方向新增的《增材制造技术》等考试科目信息，同时通过中国大学MOOC平台补充学习《工业机器人系统集成》等在线课程，确保知识储备与学科前沿同步更新。