基于人工智能的機械設計制造及其自動化實踐

李世文 張翔宇 王力強

摘要：人工智能在現代化生產生活中應用愈發廣泛，影響性也越來越突出，在現代化信息技術快速更新趨勢下，未來人工智能技術也會隨之不斷優化，并應用于社會各個領域，尤其是機械設計制造及其自動化領域。而機械設計制造及其自動化相關工作具備重復性、高負荷性、高危險性等特性，引進人工智能可有效防止這些特性對相關領域發展的阻礙，因此機械設計制造及其自動化必然會朝向人工智能化方向發展。據此，本文主要對基于人工智能的機械設計制造及其自動化實踐進行了深入探究。

關鍵詞：人工智能;機械設計制造;自動化

1? 人工智能概述

人工智能不僅是計算機科學技術的重要組成部分，也是計算機領域的典型性技術，以其深入了解智能化的本質，基于人類思維與意識模擬仿真制作智能機器。而虛擬現實技術、仿真技術、語音識別技術等都屬于人工智能研究領域，所以人工智能是一項多學科交叉的綜合性技術。在人工智能萌芽時期，即計算機技術階段，計算機技術剛衍生，只實現了在局部領域的應用，尚未實現廣泛普及。在此時期，社會生產方式依舊是手工，人工智能技術雖已出現，但在日常生產生活中并未有效發揮作用。在電子信息技術快速發展時期，在日常學習生活工作中網絡的應用隨處可見。人們對于人工智能的了解依舊處于表層，認知程度較淺，此時還未實現在各個領域的深層運用。而隨著人們的精神需求不斷強化，已逐漸意識到了人工智能的重要作用，從而在一定程度上推動了人工智能技術的發展。人工智能技術實現廣泛普及的時期，雖在生產生活中得以普遍應用，但技術尚不成熟[1]。

2? 機械設計制造及其自動化

機械設計制造及其自動化基于滿足人們多元化需求，還需具備信息能量轉換功能，這時獲取所需信息的必經流程。機械設計及自動化系統從設計制造到功能整個過程，都始終具備此核心要求，其促使產品與技術有機融合，構成了相對完善的自動化系統。機械自動化系統主要包括兩項相關內容，即機電一體化與機電一體化產品。其中還包括設計制造功能，如此便可滿足人們的多元化使用需求，且決定其功能的關鍵在于內部有機關聯組成的結構。市場上各式各樣的機械產品都具備各自優勢特性，在科學技術更新發展趨勢下，機械自動化創新在占據市場份額與擴大產品占有率層面發揮著關鍵性作用。而科學技術投入不斷增加，機械設備功能也越來越完善。所以，機械設計制造技術發展需以科學技術為載體，在既有基礎上不斷創新優化[2]。

3? 基于人工智能的機械設計制造及其自動化實踐分析

3.1 機械設計中的應用

人們通過人工智能設計體現自身思維與創造能力，在社會逐漸進步趨勢下，現代化設計理念與傳統設計理念在不同層面有所分歧。尤其是在現代化機械設計中，設計與制造乃至營銷、售后服務等所有層面，都引進了計算機技術。據此可知，傳統設計模式早已不能滿足現代化社會發展需要，所以有效解決，機械設計領域必須根據實際情況引進人工智能技術。多元化人工智能技術可在一定程度上推動機械設計方式方法趨向于多元化，由于屬于智能系統，在整個設計中，致力于實現過程自動化，并在最大程度上減少設計中主觀因素的影響。此外，不同于傳統設計模式，現代化機械設計中引進人工智能技術，具有顯著優勢，其既能夠長時間處于工作狀態，又能夠有效節約人工時間與成本，還能夠為工作人員提供多樣信息存儲方式，以便于日后查詢學習。由此可以看出，隨著人工智能的加入，機械設計領域獲得更多新發展機遇，且有效突破了傳統設計局限性。

3.2 機械制造中的應用

在機械制造中積極引進人工智能技術，不僅可提升生產效率與能力，還可有效保障產品質量。基于人工智能技術，機械制造過程可以實現自動化控制與處理相關功能。所以，利用人工智能技術可更精確化控制機械制造過程，避免受到外界要素與環境的影響，從而顯著提升生產效率與產品質量。與此同時，人工智能技術的引進，還可以自動化處理分析與調整生產過程，以此更大程度上滿足人們對不同產品的個性化需要。此外，人工智能可以通過技術實現，明確評估設備故障點，如果在某階段系統出現故障，人工智能技術便可通過發揮自身功能，實時檢測分析客觀數據信息，以快速準確定位故障，發現故障原因，以便于工人及時采取措施加以診斷解決[3]。

3.3 信息處理中的應用

機械設計制造及其自動化主要依賴于電子信息的信息傳輸體系實現信息傳送，然而此過程極易發生各種各樣的問題。尤其是在輸入或輸出海量信息的時候，經常會發生一些不可預估的錯誤，從而引發嚴重影響。這主要是由于機械電子系統自身的穩定性與可靠性相對不足，為有效解決此問題，必須在信息處理環節切實引進人工智能技術。由于人工智能技術可準確全面監測信息傳輸過程中電子信息系統的具體狀態與穩定性，所以可有效保障信息輸入或輸出的準確性與可靠性。這樣一來，才能夠更順利地開展信息處理工作，進而為機械設計制造及其自動化實踐奠定堅實的基礎，發揮有效的輔助作用。

3.4 故障診斷中的應用

機械設計制造及其自動化整個過程具備一定的復雜性，且在此過程中需處理計算海量數據，即建模與論證過程便需通過大量公式進行計算推導，而此過程如果完全依賴于人工進行計算處理，不僅極易發生計算失誤，還會耗費更多時間和精力，這會直接影響整個生產過程。因此，需積極引進人工智能技術，以自動化分類歸納信息，提高計算精確度，從而防止后續環節失誤或故障發生。與此同時，通過人工智能還能夠對機械故障進行有效評估診斷，先把機械監測數據信息基于人機界面傳輸于系統，然后推理機基于正向推理機制與規則獲取診斷結果，提出專家意見，最后基于檢索獲得歷史類似案例，根據案例計算分析相似度，以實現機械故障診斷。

3.5 基于神經網絡計算存儲數據

在機械設計制造及其自動化中人工智能技術應用最具代表性的就是神經網絡系統。神經網絡系統即通過人類神經系統仿真，構建的電子信息系統，主要特性在于存儲量較大，能保障數據存儲的精確性與安全性。具體來講，神經網絡系統實際上就是通過模擬結構分析局部數據，然后通過數據分析結果獲得參與值。就結構角度而言，神經元結構具備緊密性與穩定性，所以，可促使神經網絡系統實現智能化。因此，即使是需要處理海量數據信息，神經元系統也能夠在一定程度上保障精確性，而在機械設計制造及其自動化中，涉獵的數據信息都能夠基于神經網絡系統加以計算分析與儲存[4-5]。

4? 結語

綜上所述，在科學技術快速更新發展趨勢下，社會生產與人們日常生活據此衍生了巨大變化，生產效率與質量不斷提高，生活節奏逐步加快。在機械設計制造及其自動化中科學應用人工智能技術，即在機械設計、機械制造、信息處理、故障診斷等層面的應用，不僅可顯著提升工作效率與水平，還可推動各領域朝向智能化方向發展。而且從其他角度看，機械設計制造及其自動化也在很大程度上為人工智能技術提供了實踐平臺，二者彼此推動與發展。

參考文獻：

[1]程洪巖.機械設計制造及自動化發展方向探究[J].黑龍江科技信息，2016（14）：66.

[2]趙紅杰.基于機械設計制造及其自動化的發展方向探究[J].建材發展導向，201917（6）：103.

[3]楊明卓.淺談機械設計制造及其自動化的發展趨勢之人工智能方向[J].福建質量管理，2019（16）：136.

[4]榮鴻飛.人工智能在機械設計制造中的應用研究[J].科學與信息化，2018（32）：41.

[5]王禹博.人工智能在機械設計制造及自動化領域的應用[J].信息記錄材料，2019，20（8）：79-80.