智能制造作为制造业转型升级的核心驱动力，大连理工大学在该领域的研究积淀深厚，其考博参考书目体系以"理论-技术-应用"三维架构为特色，重点考察考生对智能制造系统全生命周期的认知深度。在《智能制造系统理论与技术》《工业互联网与数字孪生》等核心教材中，学科交叉特征显著，要求考生既掌握机械工程、控制科学的理论基础，又要具备对人工智能算法、大数据分析等新兴技术的整合应用能力。

学科前沿动态方面，2023年新增的《智能产线规划与柔性制造》实践教材，通过虚拟仿真平台构建了包含数字孪生建模、MES系统集成、AGV路径优化的综合案例库。考生需重点理解基于数字主线（Digital Thread）的制造数据贯通机制，以及如何运用强化学习算法实现动态排产优化。值得关注的是，书中关于"工业元宇宙在设备预测性维护中的应用"章节，通过Unity引擎构建了三维可视化运维平台，要求考生具备将抽象算法转化为可视化解决方案的能力。

备考策略上，建议采取"三阶段递进式学习法"：第一阶段（1-2个月）精读《智能制造导论》构建知识框架，重点标注交叉学科接口处的知识盲区；第二阶段（3-4个月）通过《智能控制技术》《先进制造工艺》等配套教材深化技术细节，同步完成大连理工智能制造研究院近三年发表的12篇顶刊论文精读；第三阶段（5-6个月）依托学校提供的"智能制造虚拟实验室"，完成包含5G+工业互联网、AI视觉检测等模块的综合性实验项目。特别需要提醒的是，2024年新增的"智能制造伦理与可持续发展"考核模块，要求考生结合《工业4.0与碳中和》等政策文件，提出具有工程可行性的绿色制造方案。

在近年真题分析中，约35%的考题涉及多学科知识融合应用，例如2022年出现的"基于数字孪生的智能车间能耗优化"案例分析题，要求考生综合运用热力学建模、遗传算法优化和数字孪生技术进行多目标决策。建议考生建立"技术要素-工程问题-解决方案"的三维分析模型，在《智能制造系统设计》教材中重点掌握TRIZ创新方法在工艺优化中的应用实例。对于跨专业考生，需额外补充《工程系统思维导论》中的系统动力学建模知识，特别是在处理复杂制造系统时，要注重建立"需求-资源-约束"的动态平衡方程。