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大數據時代機械設計的發展趨勢探究

2020-07-29 02:05:05王城
科學與財富 2020年16期
關鍵詞:機械設計大數據人工智能

王城

摘 要:在大數據時代,智能化設計、模塊化設計及一些新技術支持下的設計思維及理念應用到機械設計中,促進了機械設計的發展。本文以大數據時代為背景,件數了大數據時代的特點,探討了大數據時代機械設計的發展趨勢。旨在為機械設計及制造提供一些參考,提高機械制造企業的市場競爭優勢。

關鍵詞:大數據;機械設計;人工智能;模塊化設計;組合設計

引言:近幾年來,國際上對大數據的關注度一再的提高,我國更是將大數據產業作為商業模式的新業態重點推廣,各級政府也因此推出各種支持性政策。大數據技術的發展與成熟為其在社會各行各業的應用奠定了良好的發展基礎。我國作為世界制造業大國,國家機械制造的發展對提升國際影響力有著重要的促進意義。在機械設計與制造中,大數據的應用為“中國制造業2025”年計劃的實施和目標完成做出了重要的貢獻?;诖髷祿尘跋轮悄芗夹g、模塊化設計、數字孿生技術等在機械設計中的應用,為機械制造業智能化、高效化、精準化、個性化設計與制造提供了技術基礎。近些年來,這些技術的進步進一步提帶動了國家制造業的發展,同時為未來制造業的發展提供了方向。研究大數據時代機械設計的發展趨勢對于指導制造企業提升國際市場競爭優勢有著重要的意義。

一、大數據時代的特點

大數據時代的主要特點就是信息資料的海量化、巨量化。該特點表現在數據的產生、數據的應用等多個方面,且數據資料來源于世界各地,具有跨時空的意義。因此,任何微小的數據都隱藏著巨大的價值。在大數據應用方面,大數據的特點主要體現在大量、多樣、高速、價值四個方面。

二、大數據時代機械設計的發展趨勢

(一)基于人工智能的機械設計

人工智能是一種類人系統,通過實現定義程序的場景賦予程序完成任務的功能。在人工智能完成機械設計前,首選需要給任務設定可能面臨的場景和需要做什么,再通過大數據分析模擬人類在不確定情況下制定計劃和和完成決策的能力。簡言之,就是程序設計師通過機械設計的詳細需求將可能用于機械設計的一切物理過程、操作要求、誤差分析等通過編程和模塊化重組的方式進行流程化,從而賦予及其人類智能的功能。它包括機械學習、機器評估、機械優化配置、機械產品開發與管理等。

1.專家系統

專家系統是指基于計算機程序的人工智能的應用的一個分支。它研究的目標就是模擬人類專家的推理思維過程。專家系統的原理是將各領域專家的知識與經驗通過知識表達的模式存儲在計算機內,在通過系統對輸入事實的推理完成計劃與決策。專家系統的應用并不是為了完全替代人類專家,而是更好的利用人類領域專家的知識與經驗完成更高的價值的轉化,擴大其知識與經驗的應用范圍。從系統結構設計上,專家系統主要包括用戶界面、推理機、知識庫。其中用戶界面主要用于用戶輸入信息、回答系統提出的問題、輸出推理結果等,是用戶與系統交流的平臺。推理機是針對已知信息、問題及條件等與知識庫中的知識、經驗、規則等匹配,從得出解決問題的方法與結果。推理機的推理方法包括正推與反推。正推從已知條件中獲得結論,發推從假設中證明結論成立。這種思維方式與專家解決問題有著異曲同工之處。正是推理機的功能,才賦予了知識庫知識與經驗更高的應用價值和更廣的應用范圍。

2.生成機械系統

生成設計是一種模仿自然進化的設計方法。設計師將設計目標、制造原材料、制造方法、成本約束等相關的物理參數輸入生成設計軟件,從而完成處理方案選優的過程,生成最終的設計方案及備選方案。其主要眼里是機器學習系統通過不斷的測試學習哪些方案可行、哪些方案不可信,最終選擇出可行的處理方案的一個過程。它的優勢在于設計方案廣泛多樣。如果說人類專家在同一時間內一個人智能產生一種思維和一種解決問題的方案,那么生成系統在同一時間可自動搜索出成千上萬種思維方式和解決方案,并根據生成的參數證明具體哪個設計方案最優化。生成設計方案的廣泛性和多樣性成就了更多的設計可能,這是一個對設計方案不斷選優和不斷優化的過程。特別是在一些創建一些內部網格和復雜形狀時,它的3D打印制造方式就可以輕松的完成對設計方案可行性的驗證,而這些是人類專家及思維無法在短時間內做到的。在材料和制造方法的優化上,生成設計通過設定目標與參數,再通過這些物理菜蔬來約束更高性能的設計選項。這有利于防止高性能設計選項與材料、制造方法設計方面發生的沖突,從而導致設計方案不可性問題的出現。綜合而言,生成設計的方案優選能夠幫助設計師更好的進行機械設計方案的創新。

(二)基于模塊化的機械設計

模塊化設計是通過標準結構的獨立部件創建新系統的機械設計法。傳統的設計計算和修復工作,而模塊化設計利用大數據對固定的模塊進行處理分析,從而得出更加精準的參數來源,以提供給通用部件。設計者只需要將這些通過模塊根據機械設計的功能需求、升級需求等進行重組設計,就可以實現對機械設計的創新。它也是基于人工智能機器學習的功能實現的對模塊化的重組與設計。

(三)基于數字孿生技術的機械設計

傳統的機械設計或者能夠,一個獨立的零部件需要多個機床組合完成,機械設計中也因此需要充分考慮裝配設計的合理性。基于數字孿生技術的機械設計通過增材旨在工藝來完成制造。這種通過融化連續材料來完成產品制造的方式節省材料,又能根據零部件設計的需求來旨在出多種復雜形狀,極大的節約了機械制造的成本。例如3D打印技術,借助3D打印火箭燃料噴射器完成部件的打印。

三、結語

大數據時代,信息資源的共享利用為機械設計組合設計創新優化提供了良好的發展基礎。機械制造也的最新研究領域智能化、個性化、信息化設計等都必須與大數據為前提,通過組合大數據來實現高效的設計優化。本文中提高的智能化設計、模塊化設計、數字化孿生技術及增材制造技術的應用均是為了適應現代制造業創新發展的需求。信息技術的升級與發展加快了機械制造的設計與發展,而大數據必將為機械旨在設計及產業升級提供信息技術,最終實現機械設計系統化、流程化、數字化、智能化、模塊化的集成設計,極大的縮短機械制造設計與生產的周期。

參考文獻:

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