人工智能技術在機械設計制造中的應用

竇小剛

摘要：隨著人工智能技術在機械設計制造領域的應用和普及，人工智能技術的優勢和作用也更加突出和明顯，推動著機械設計制造行業的進一步轉型和發展。本文基于人工智能技術在機械設計制造中應用的積極作用分析，探究了人工智能技術在機械設計制造中的具體應用，以此助力人工智能技術在機械設計制造中的更廣泛應用和發展。

關鍵詞：人工智能技術 機械設計制造 作用 應用

引言

我國傳統意義上的機械設計制造過程，對人工勞動力的需求量比較大，而且在具體的設計和制造環節很多工作內容人工操作的危險性比較高，且精準性和合理性難以保障。人工智能技術在機械設計制造中的應用，不僅可以有效的降低人工成本，還可以推動機械設計制造的數字化、信息化和智能化，提高機械設計制造的效率和質量，推動機械設計制造行業的快速、健康發展。

一、人工智能技術在機械設計制造中應用的積極作用

1.在降低人工成本的基礎上，大幅度的提升生產效率

傳統的機械設計制造基本都是依賴于人工來完成的。一方面，要投入大量的人工成本。另一方面，很多環節的操作和設計受人工因素的影響比較明顯。例如：設計和操作的精準度問題；復雜和危險環節的操作安全問題；人工所能完成的工作量問題等等都會成為影響機械設計制造工作效率和質量的因素。人工智能技術在機械設計制造中的應用，有效的解決了以上問題的出現。一方面，借助人工智能技術一定程度上降低了人工成本的投入，很多環節可以實現自動化和智能化。另一方面，也正是因為人工智能的自動化和智能化，系統不僅可以二十四小時正常運轉，還可以更加精準、及時的預警故障問題，給出故障解決的建議；并且，在零配件和模具的設計制造方面，精準性和直觀性更強。不僅可以在機械設計制造過程中降低成本投入，提升工作效率，還可以進一步保障工作質量，為實現企業經濟效益打下堅實的基礎。

2.簡化和優化機械設計制造流程

傳統的機械設計制造過程，很多環節需要人工的反復嘗試和試驗，才可以敲定設計方案，投入大規模的生產。在整個過程中，人工的消耗是非常大的，且因人工操作產生誤差的可能性也是非常高的。人工智能技術在機械設計制造中的應用，推動了機械設計制造的數字化和智能化，在機械設計制造中很多環節基于強大的智能技術和信息系統就可以實現更科學合理的精準設計和測試，不再需要過多的人工參與和操作。很多制造設計流程被簡化和優化，系統關系更加清晰，操作上更加便捷、順暢。并且人工智能技術中的神經網絡技術是對人腦的精準模擬，相比人工，工作反應速度更快、工作質量更高。所以，在機械設計制造中，人工智能技術的應用越來越廣泛[ 1 ]。

3.刺激和推動機械設計制造行業的轉型

任何行業的生存和發展都要順應時代發展的規律。隨著科學技術的飛速發展和進步，人類已然步入人工智能時代，人工智能也被更廣泛的應用到社會的各行各業。但是，我國的機械制造設計行業中，還有很多中小型企業仍然在沿用傳統的機械設計制造工藝。在激烈的市場競爭當中，生存和發展面臨著嚴峻的考驗。人工智能技術走進機械設計制造行業，推動著我國機械設計制造水平的進一步提升，也刺激著我國的機械設計制造行業實現轉型、改造和發展。當今時代，社會需求在不斷升級和變化，機械設計制造企業必須積極地去引進和采用人工智能技術，才能搭上科技飛速發展的“快車”，跟隨時代進步，引領行業升級和轉型，推動我國制造業的可持續發展。

二、人工智能技術在機械設計制造中的具體應用

1.模糊推理技術的應用

人工智能系統當中模糊推理技術能模仿人的大腦對數據信息進行判斷和處理，并且分析和處理速度比人的大腦還要快，反應還要及時。經模糊處理技術分析和處理過的信息數據可以自動實現和學科知識的結合和轉換，以確保傳輸數據的準確性和可參考性[ 2 ]。

模糊推理技術是當前階段人工智能技術領域最重要的技術內容之一。模糊推理技術復雜的數據分析功能能夠在機械設計制造的過程當中對龐大的相關數據信息進行快速、精準的分析和整理。基于人工智能強大的模糊推理技術實現的數據分析和處理，能進一步保障機械設計制造的精準性，為提高機械設計制造的質量打下堅實的基礎。

借助模糊推理技術機械設計制造可以呈現連續函數的表達。但是，目前階段，模糊推理技術在系統連接的穩定性方面還有比較明顯的提升空間，也是接下來人工智能在機械設計制造中應用的一個重點研究方向。

2.神經網絡技術的應用

一是，基于目前階段人工智能中的神經網絡技術可以將數據信息迅速上傳網絡，快速實現數據信息的保存、傳播和共享。二是，神經網絡技術也可以實現數據信息的動態處理。在機械設計制造中的應用就是對相關數據信息進行快速、準確的處理之后，將數據分析和處理結果轉變成機械操作指令，自動完成機械操作任務。三是，所謂的神經網絡技術，在一定程度上是對人體的神經系統的模仿，基于該技術的神經元反射特性技能自動實現數據分析結果的提取和處理，還能實現數據信息的保存和保護，就像我們人體，基于我們龐大的神經系統，可以感知指令，接受指令，并依據指令做出相應操作，也會對指令有所記憶。

當前階段，神經網絡系統在機械設計制造中主要應用于設備管理。加工工藝方面，基于神經網絡技術的工藝參數評定和誤差預測功能，神經網絡技術在機械設計制造中，也常常應用于機床運動過程中的誤差補償。在零配件設計和制造方面，神經網絡技術也可以應用于指導齒輪CAD、齒輪形狀、大小、強度的設計，一方面，提高設計的精準性和合理性。另一方面，在降低可能產生的經濟損失基礎上，提升生產效率和質量。

3.自動識別技術的應用

傳統的機械設計制造中控制器的執行原理是先建立控制模型，然后利用動態控制方程開展動態控制。但由于動態控制方程的復雜性，一方面，部分機械設計制造工程現場不具備動態控制方程的控制操作條件。另一方面，傳統的動態控制方程適應性一般，對機械工程預警的判斷缺乏一定的合理性和精準性。人工智能自動識別技術應用于機械設計制造之后，傳感器可以實現對機電設備相應參數的實時監控，一旦監測到參數異常情況，會自動觸發系統的報警機制，同時實現自動停機。工作人員接到報警立即切斷電源，進行檢查。既保證了工作人員在安全的環境下進行工作，又保證了異常數據信息的及時發現和處理。同時，基于自動識別技術的自動識別—激光掃描--超聲波傳感在機械設計制造中可以保證對作業對象的精準識別，結合現代化的計算機系統，實現指令執行。既能提高動態控制操作的準確性和適應性，又進一步簡化了動態控制流程，提高了動態控制的工作效率和質量[ 3 ]。

4.故障診斷技術的應用

機電設備在正常工作過程中的故障問題，是影響工作效率和工作質量的重點問題之一。所以，機械設計制造中故障診斷也是非常重要的一環。人工智能技術中故障診斷技術在機械設計制造中的應用，一方面，可以快速、精準的定位故障問題；另一方面，可以基于精準的故障預警，有效排除故障，協助故障處理，降低因故障可能產生的成本消耗，提高機械運轉效率和質量。

同時，人工智能的故障診斷系統可以實現機械設計制造方面相關故障信息和案例的收集、分析、總結和記憶，更提高了故障預警和故障檢索的速度和精準性。在機械制造設計中故障診斷系統的應用操作一般是：用戶通過人機交互對系統發出實時監控指令；系統在接收到指令之后，結合數據庫中的資料信息對指令信息進行精準的分析和判斷；然后，系統根據診斷結果，會自動實現與數據庫中相關案例信息的參考和比對，依據精準診斷，確定故障問題，并給出建議性的故障解決方案。而此時，用戶依據系統的判斷和建議，就可以開展故障修復或者處理工作。一方面，降低故障處理和修復成本；另一方面，提高故障診斷和處理工作的便捷性和有效性，實現工作效率提升，保障工作質量。

5.虛擬現實技術的應用

從字面意義上判斷，虛擬現實技術是一定程度上“虛擬”與“現實”的結合。虛擬現實技術在機械設計制造中發揮著重要的“工具”作用。機械工程師利用三維建模軟件將產品畫出來之后，借助虛擬現實技術的環境模擬功能，可以將三維畫面更真實的展現出來。也就是將三維立體圖形轉變成“仿真”模型。基于這個仿真模型，可以更精準的展現產品的各方位細節，輔助定位產品的細節問題，以便及時發現問題，及時處理問題。所以，很多制造企業都可以使用虛擬現實技術先進行設計產品的反復仿真模擬測試，基于測試結果對產品設計進行進一步的優化和調整，得到更科學合理的設計方案之后，再進行模具生產。一方面，可以有效的降低制造模具的生產成本，避免了因設計不精準而造成的重復返工成本增加。另一方面，模具的精準性和科學性，是進一步保障產品質量的基礎[ 4 ]。

6.機器人技術的應用

依據現階段的科學技術，日常生活和生產當中，由于很多工作的復雜性和人工操作的困難性，會讓機器人代替人工。在機械設計制造中，機器人技術往往也用來代替人工進行一些復雜的、安全性能差的工作。與人工相比，機器人的工作時間更長，工作狀態更穩定，工作精準性更高。所以，機器人技術的應用，不僅可以提高機械設計制造部分工作的工作效率，還可以盡可能的避免在機械設計制造過程中可能產生的危險事故。以目前階段的機器人在社會各行各業中的應用情況來看，機器人技術的升級和普及也是未來機械設計制造領域的一個重點發展方向。

三、結語

順應時代發展的規律和要求，人工智能技術被更廣泛的應用于機械設計制造行業，并推動著機械設計制造行業的快速、健康發展。因人工智能技術的加入，機械設計制造企業的工作效率和工作質量都得到了進一步的保障和提升，并帶動了機械設計制造行業的轉型、升級和發展。

【參？考？文？獻】

[1] 劉宇祺.人工智能技術在機械設計制造中的應用[J].科技創新與應用，2021，11（22）：172-174.

[2] 李健生.人工智能技術在機械制造中的應用研究[J].中國設備工程，2021（12）：24-25.

[3] 劉建軍.人工智能在機械設計制造及自動化中的應用[J].造紙裝備及材料，2021，50（03）：43-45.

[4] 李雪琴.信息化時代機械設計制造中人工智能技術淺析[J].信息與電腦（理論版），2019（16）：130-131.

（責任編輯：劉占行）