關于機械設計制造及其自動化中計算機技術的融入研究

唐小斌 唐廣珍

摘要：當前，國內的科技水平正在迅速提升，計算機技術也進入快速發展的黃金期，各大領域都開始將計算機的應用融入到自己的領域中。先進的信息技術幫助這些領域獲得了很好的發展，也實現了產能上的迅速提升。本文將針對機械設計制造中的自動化發展進行分析，著重探討如何利用計算機技術實現機械制造的自動化發展。

關鍵詞：機械設計制造；自動化發展；計算機技術；領域融入

在機械設備的制造過程中融入計算機技術，可以很好的促進著整個機械行業的發展速度，提升機械設計的效率，因此計算機對機械設計制造自動化流程的融入具有很高的研究價值。

一、自動化設計下計算機技術的應用分析

計算機在機械設計制造中的應用方向和意義包含四個層面，分別為計算機對機械設計的輔助應用、3D技術的應用、仿真技術的應用和可視化技術的應用，抓住這四個方面的內容，才能推進機械設計制造行業的進步，讓自動化機械早日實現。

（一）計算機輔助技術在機械設計制造中的應用

將計算機輔助技術應用到機械行業中，能提高機械設備的結構合理，加強生產質量，計算機擁有準確的代碼指令信息，在計算機的輔助下我們可以得出兩種形式相等的真值，并理解表達式為真，而通過計算所得出的這兩種真值形式不相等，那么該表達式就可以被認定為假，這樣就能了解到機械結構的設計是否符合最初的自動化需要。計算機具備水平和垂直兩種關系，能為設計過程提供強有力的保障，給設計者設計出合理的圖紙，并且圖紙的參數布置也會比人工設計更加清晰，這樣也能有效降低過去因為人工設計發生的誤差，減少機器投入應用可能產生的返修概率。

（二）3D技術在機械設計制造中的應用

3D技術是一種立體化的影像技術，和過去的平面圖像技術比起來，3D技術可以將機械設計制造當中的細節展現得更為清晰，讓輔助作用更加出彩。通過3D技術，設計者對機械的研究能夠更加深入，設計產品的質量也會顯著提高，將3D技術融入機械設計過程，我們就能有力的實現對產品的合理規劃與設計，而且完成設計后，機械便能產生工作能力，直接投入到生產線上。比如在減速器部件的制造過程中，如果使用3D打印技術，就能縮短制造的工序，讓部件能夠以更快的速度鑄造成型，不僅質量得到保障，而且成本也得到精簡。

（三）仿真技術在機械設計制造中的應用

當前仿真技術正在迅速發生，仿真技術又叫擬真技術，是基于計算機軟件系統開發出的具有擬真能力的技術類型，將仿真技術引入到機械行業中，可以極大的加快機械制造領域的發展速度。仿真技術擁有很好的模擬效果和物理效果，在設計過程中我們可以用這種技術在構建數學以及物理模型，推演設計的機械在實際生活中的應用情況，從而更好的展開設計工作。

（三）可視化技術在機械設計制造中的應用

使用可視化技術可以將復雜的機械數據變得更加的直觀化，用可視化的手段來展現數據參數，工作人員就能更容易理解其中的內容并更好的展開設計，提高設計效率。

二、計算機技術融入、發展與設計

（一）計算機技術對機械設計的融入

要想利用計算機軟件實現機械設計的自動化就離不開優秀開發團隊的支持，而一個優秀的技術工程開發師對于整個團隊的構建都是非常重要的。對于一個團隊而言，只有科學的決策才能引導其更好地發展。當用戶提出需要設計某種自動化機械部件時，設計者就必須要充分了解用戶的需求，充分根據用戶的需求開展設計開發的前期準備工作，并確定機械設計所要實現什么樣的功能？達到怎樣的開發目標？然后再制定相關的開發方案，在方案制定時可以多擬定幾個備選方案，從而避免在機械設計時由于不確定因素的干擾導致方案無法正常運行。

（二）微型化發展

將設計微型化是機械設計制造未來的發展趨勢。在未來的發展中，機械設計將會走向小型化、微型化的道路，設計的面積更小，能耗也更低，所具備的功能也全面和豐富，這將會進一步擴展機械設計制造行業的發展。

（三）邏輯化設計

在設計計算機邏輯數據的過程中，不僅要注意對每一個個體進行全面考慮，還要充分考慮個體與個體之間的聯系，這些交錯關系的描述最好是根據圖形化的方式來表達，這是最為形象和直觀的展現方式，與邏輯學中的歐拉圖有些類似。很多時候在需要明確說明幾個概念外延的關系時，就會運用到歐拉圖。但是要注意在說明一些軟甲規格時，要堅決避免出現不完全性、模糊性和矛盾性內容。比如滿足系統功，滿足系統能不能只圍繞某個單一的要求，其主要滿足一系列的機械功能和機械機構設計[1]。

自動化的設計必須要建立在計算機的邏輯基礎上，使用者在設計需求分析過程中說明機械的功能和服務目的時，所需開展的工作中該款軟件功能如何實現的充分條件的考察與研究是最為首要的[2]。比如我們用計算機計算機械臂的設計參數時，就可以利用粒子算法計算機械臂的活動空間。粒子群算法是把所有個體視為在搜索空間中的一個沒有重量與體積的粒子，在此基礎上在搜索空間內經一定的速度飛行[3]。此飛行速度依附于個體的飛行經驗與群體的飛行經驗予以動態調整。舉例說明，針對第 個微粒表示的D維向量，粒子們在搜索空間內跟蹤兩個最大系數；第1個最大系數即為粒子本身所找到的最優解，此解即為個體極值Pbest，記為 Pi=（pil，pi2，pid），第2個最大系數即為群體所經歷過的最好區間，此解即為全局極值gbest，記為Pg=（pg1，pg2，pgd），粒子的速度通過Vi=（Vil，Vi2，Vid）表示，各粒子的區間即為一個潛在的解，在每一次迭代計算時，粒子的第d維（1≤d≤D）能夠依附于下述公式更新自己的速度及區間：

上述公式rand[0，1]區間內變化的隨機數；c1，c2即為正實數，稱作加速度常數，起作用即為調節各迭代的步長，通常設置為2；w即為慣性權重，其作用即為調整算法的搜索能力；n即為迭代次數[4]。

在線控制時，主要對徑向基函數網絡inverse-dynamics模型控制裝置隱含層節點中心權值cij，隱含層節點中心寬度σi，為網絡輸出層權值wi予以優化。依附于實情選用相匹配的徑向基函數網絡構架，在此基礎上把網絡的中心值、寬度以及輸出權值視作粒子的構成因子，（記為xi），令式（7）即適應度函數。優化過程序為：

依附于具體問題，構建有關系數，其中包括種群規模m、循環代數G，慣性權重w，加速度常數c1，c2以及粒子飛行速度的上界與下界，初始化群體內的粒子的區域；在一個采樣過程中，獲取系統輸出系數，同時依附于設定輸出，通過目標函數評價相關粒子的適應區間函數Ji；把各粒子的適應系數和群體經歷的歷史最佳系數Jibest予以對比，若既有適應度系數更優，那么選擇既有的系數更新Jibest；

根據式子更新各粒子的位置和速度；判斷粒子飛行的速度是否超過最大速度限制，若超過，則限制速度在指定范圍內，計算優化性能標準，若滿足結束條件，那么即可返回既有的最佳粒子結果，同時通過最優系數作為網絡系數計算控制輸出，從而確定機械的設計參數

三、結語

合理的在機械設計制造中應用計算機技術才能有效實現自動化的機械設計，加強機械行業的發展，有鑒于此，我們也要積極在將計算機技術合理的融入機械產業中，如此才能助力整個行業的良好發展。

參考文獻：

[1].洪昭斌；陳力；基于高斯基模糊ANNS的漂浮基柔性空間機械臂自學習控制[J]；工程力學；2017年06期

[2].陳瑞燕；梁輝；馮永；用于深水水下設備下放安裝的多功能機械臂[A]；第十三屆中國科協年會第13分會場-海洋工程裝備發展論壇論文集[C]；2015年

[3].關圣濤；楚紀正；邵帥；粒子群優化算法在非線性模型預測控制中的研究應用[J]；北京化工大學學報（自然科學版）；2016年06期

[4].陳建業；劉士榮；史先鵬；一類帶不確定性機械臂的動態面控制方法[A]；第二十九屆中國控制會議論文集[C]；2014年