人工智能技術在機械設計制造及其自動化中的應用

摘要：文章首先闡述了人工智能技術的內涵，其次時機械設計制造及其自動化技術的相關理論進行了概述．并對將人工智能技術在機械設計制造及其自動化領域中應用的優勢進行了探究，分析了當前我國人工智能技術在該領域的應用現狀，最后詳細論述了將人工智能技術應用于機械設計制造及其自動化中的具體方法以及未來的發展方向，以期為相關人員提供參考。

關鍵詞：人工智能；機械設計；自動化

中圖法分類號：TP18 文獻標識碼：A

１ 人工智能技術的內涵

１．１ 概念定義

人工智能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）是一門新興的計算機科學技術，研究的主要內容為：如何以機器為應用載體，實現對人智能理論與技術的開發、模仿、延伸、擴展。傳統的機械設備即便是引入了自動化和信息技術，也需要通過人為操作與編程來實現對其控制，機械設備本身不具備思考與決策的能力，而人工智能技術的引入，會讓機械設備擁有一定的思考能力，可以完成部分過去只有人才能做的工作，用于解決生產勞動中的實際問題［１］ 。

１．２ 研究價值

隨著社會的不斷發展，越來越多的科學工程領域需要通過計算才能完成相關作業，而這些計算工作大多任務繁重，利用人工進行作業不僅誤差大，還降低了工作效率，因此為能夠有效解決這一問題，則可以利用計算機大容量和高精準度的特點，來替代一些復雜的人工作業或者高危崗位。此時，人工智能技術便在其中發揮重要的作用，不僅能夠提高數據信息的精準度，還可以省掉一些冗余重復的工作流程，進一步保障了人類的生命安全。

２ 機械設計制造及其自動化相關理論概述

２．１ 機械設計及自動化制造原則分析

其需要在基礎的設計與制造理論之上，融入計算機科學技術，以便實現機械設備的自動化控制，推動社會生產力的發展［２］ 。同時，也要站在實用性機械功能的設計角度，提高設計思路的創新性，保證各類能量與信息能有效轉化。

２．２ 機械設計制造及其自動化的重要性

其能夠依靠先進的工業化技術，來提升國民的經濟水平，通過機械設備制造及自動化設備的投入，能夠改變既有生產作業過程中所存在的設備制造性能與款式局限性較強的問題，可以最大限度地減少生產誤差。

３ 人工智能技術在機械設計制造及其自動化中應用的優勢

３．１ 運行效率方面

人工智能技術能夠減少既往人工作業中的重復

性作業步驟，可以依照前期所制定的相關程序，自動進行作業內容的處理，在縮減了運行時間的同時，也能夠減少對資源的浪費［３］ 。

３．２ 安全性能方面

在機械生產的過程中很容易受到各類客觀因素的影響，而出現安全事故，同時部分人工操控的危險性也較大，通過人工智能技術，其能夠避免數據碰撞問題，并可以代替部分高危作業，減少人為對機械設備生產的影響。

４ 我國人工智能技術在機械設計制造及其自動化中的應用現狀

４．１ 發展階段

我國在機械設計制造及其自動化中應用人工智能技術的起步較晚，但在短時間之內有了較大的突破。近幾年隨著我國“十四五”規劃數字經濟政策的頒布，使得部分企業開始重視了傳統作業的轉型，并擴大了人工智能技術的應用范圍。

４．２ 存在的問題

我國人工智能技術在機械設計制造及其自動化領域的應用成本較高，部分企業受到經濟條件等客觀因素的限制，無法提高應用普及性，同時部分技術應用的領域適應性較差［４］ 。

５ 人工智能技術在機械設計制造及其自動化中應用的路徑

５．１ 核心應用技術分析

（１）ＢＰ 神經網絡技術。該項技術是人工智能技術中應用最為廣泛的神經網絡模型之一，所構建的模型能夠與數據網絡中的節點相關聯，可以對特征復雜的數據信息進行處理。將其應用到機械設計制造及其自動化領域，一是能夠以數據網絡中的運行節點為基礎，構建相應的模型，在神經元與數據協同處理下，可以提高網絡系統的運行效率。二是可以對信息進行動態化監測，保證操作的精準性［５］ 。

（２）模糊控制技術。該項技術是人工智能技術實際應用過程中的載體，通過模糊控制處理方式，可以最大限度地模仿人類的思維，從而保證了控制過程中的決策的精準度。將其應用于機械設計及自動化領域，能夠將系統中專業性較強以及較為復雜的運作模式轉換成計算機系統可以識別的語言算法，這樣就能夠保證系統內各類數據信息運行的安全穩定性，同時能夠對系統運行進行多方位的分析，可以為各項應對措施提供相應的輔助決策。

５．２ 在機械設計中的應用

當前，在機械設計中所應用的主要計算機軟件是ＣＡＤ（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ，ＭＳ?ＣＡＤ 管理軟件計算機輔助設計），該軟件具備函數庫、ＹＡＦ、最佳管理模型庫、設計工具等多項功能。將人工智能技術與其結合，則能夠顛覆傳統的機械ＣＡＤ設計模式，其不再依靠點線之間的關聯性，來確定產品的基礎功能，而是通過專家系統以及神經網絡算法，基于機械設備的實際使用需求，對相關工作領域的資料進行收集，針對既有部分設備在生產過程中所出現的問題進行分析，將其轉換成能夠被計算機識別的語言，應用于機械設計環節。當出現問題以后，人工智能技術便會自動協調計算機，優化設計過程，為設計人員提供良好的解決對策。通過人工神經元技術的應用，可以將產品設計過程與制造生產過程之中的非線性斷點數據相銜接，使機械性能大幅度提升，也提高了組合方案的科學性。

５．３ 在機械制造中的應用

我國許多的大型綜合化生產線都將人工智能技術引入機械制造規劃環節，其主要面向的是生產流程的重構，用于實現生產線的自動化控制以及處理，可以減少人力資源投入成本，提高企業的經濟效益，并且產品的精準度也會更高。除此之外，以人工智能技術為基點所研發的機械臂也被投入到工業裝配、安全防爆等作業中，其具備多輸入和多輸出的系統特點，主要的構成部分有視覺傳感器、機械臂系統、主控計算機，在制造的過程中，可以實現剛性化和自適應處理，具有較強的柔性和能耗低以及響應速度較快的特點，與傳統的人工機械制造生產作業相比，精準度和速率會更高，并且能夠完成流水線較長的作業任務，不會存在疲勞感與效率下降的問題。另一部分企業在制造生產時打造了智能化車間，結合機械臂的使用，可以提高生產與制造的標準化。

５．４ 在故障診斷中的應用

在機械設計制造及其自動化領域中有許多的工程步驟需要涉及大量數據信息內容的計算，而在計算的過程中工作人員不僅需要利用大型運算公式對最終的結果進行推導，還要利用結合理論論證構建出相應的數據模型，為相關作業內容的落實提供良好的支持。但在實際操作的過程中，人工計算會存在計算失誤或者推導結果不夠精準的情況，當出現此類問題時工作人員需要將數據信息帶回到上一步進行重新評測，費時費力，影響生產進度。而如果將人工智能技術應用其中，則可以有效避免這一問題，其所具備的強大計算與處理功能，能夠將所收集到的信息數據進行有效歸類與處理，在短時間之內便可以進行計算以及推導作業，精準判定出故障問題，提高了結果的精準度。具體應用步驟為：人工智能界面輸入關鍵信息→推理機利用正向推論對結果進行診斷→給出相應的決策建議→遇到故障問題分析原因并進行計算與判定。

５．５ 在信息處理中的應用

將人工智能技術應用于機械設計制造及其自動化領域的信息處理環節中，可以最大限度地保證信息的安全性和穩定性。當機械在運行時，會生成大量的信息，這些信息存在擁擠、冗余的問題，對于傳統的信息處理系統而言，在傳輸環節受到此類問題的影響，會使整個過程變得極其不穩定，最終會導致傳輸以及傳入之間產生較大的誤差，影響了生產制造結果。而將人工智能技術融入其中，一是信息處理的效率以及質量有所提升，所具備的強大信息分析功能，能夠將所收集到的海量信息進行快速處理，并依照信息的特點，將其傳輸至指定的區域之內，方便對生產作業設備的操作。二是在對其生產步驟進行規劃與設計的過程中，系統會自動保存相關流程，當執行過程中發現不合理的現象時，則可以及時地提醒工作人員，從而提升信息的利用率。

５．６ 在數據處理中的應用

除上述應用方式以外，人工智能技術在數據的計算以及存儲方面也存在極高的應用價值，其所應用到的主要技術為神經網絡，該技術能夠依照人類的神經活動仿真出一個電子化的網絡系統，該系統憑借大容量存儲的特點，能夠提高對數據的處理精度。傳統系統之中的數據處理模式，難以滿足機械設計制造及其自動化生產過程中所出現的高強度以及高頻次處理需求，而ＡＩ 芯片則可以對數據實時分析，與系統之中所生成的舊數據進行對比，并將所分析的結果進行有效存儲。

５．７ 在自動識別中的應用

將人工智能技術應用于機械設計制造及其自動化領域的自主識別方向中，其需要結合搭載系統以及數據網絡才能夠實現實體化的表達，而在其中也應用到了多樣化的搭載傳感器設備，在驅動的過程中可以對運行時所出現的信息及時采集、分析以及反饋，從而與系統所搭建的數據庫基準信息做對比，能夠及時地發現異常情況。同時，現代化的人工智能識別系統還具備超聲波以及無損檢測等功能，可以對硬件設備所運行的具體工況進行多維度的識別與管理，為相關人員的運維工作奠定了良好的基礎。當前主要的識別模式可以分為３ 種類型：統計模式識別；句法模式識別；模糊模式識別。具體的識別步驟與人類對圖像識別的原理類似，首先需要對關鍵信息進行獲取，然后進行預處理和特征的抽取與選擇，之后再進行分類器設計以及分類決策。

５．８ 在機器人設計中的應用

人工智能技術與智能化機器人設計和生產之間存在較強的關聯性，其設計的依據很大程度上取決于機器人未來所要投入生產時的主要應用方向，以及市場對于機器人性能的客觀需求，在設計的過程中為能夠進一步提升機器人的性能，多采用集成化的方式開展，如引入ＧＰＳ 定位技術、緊密傳感技術、計算機信息技術等，可以替代部分高危的人工崗位，能夠解決實際問題。不僅如此，將所設計的機器人應用到實際的生產作業中，還可以實現遠程綜合化管理，滿足多種作業需求，如通過系統內所設定的質量管理參數，對所生產的機械產品質量進行嚴格管控，同時符合國家的既定標準。在機械制造工序中，可以利用機器人的智能化制造管理系統進行全過程的監控，不僅提高了生產制造的自動化水平，還可以減輕工作人員的工作壓力。

６ 人工智能技術在機械設計制造及其自動化中未來的應用方向

６．１ 網絡化方向發展

當前，我國人工智能技術在機械設計制造及其自動化領域已經邁過了理論積累以及工具平臺構建的時期，為能夠以人工智能技術推動機械設計制造及其自動化的發展，應依照市場為導向，將人工智能技術、機械設計制造及其自動化作業與網絡化進行有機結合，從而提高作業的驅動能力，實現一體化管理。

６．２ 虛擬化方向發展

在網絡化的基礎之上也建議將人工智能技術的應用逐漸往虛擬化的方向推進，這樣能夠達到作業集中管控的目標，方便對單獨的系統模塊進行檢測與維修，同時能夠提高計算機應用程序的資源簡化程度，便于企業傳統作業的轉型，也能夠實現業務的有機拓展與組配。

參考文獻：

［１］ 夏付欣．人工智能技術在機械設計制造及其自動化中的應用［Ｊ］．造紙裝備及材料，２０２２，５１（４）：１１１?１１３．

［２］ 劉涵，梁家勛．人工智能在機械設計制造及其自動化中的應用分析［Ｊ］．新型工業化，２０２１，１１（１１）：２５０?２５１＋２５３．

［３］ 鄒相寶．人工智能在機械設計制造及其自動化中的應用［Ｊ］．集成電路應用，２０２１，３８（９）：１４４?１４５．

［４］ 孫后法．人工智能技術在機械設計制造自動化中的創新應用［Ｊ］．新型工業化，２０２１，１１（８）：７９?８０．

［５］ 丁樞新．人工智能在機械制造及其自動化中的應用分析［Ｊ］．新型工業化，２０２１，１１（５）：１０７?１０８．

作者簡介：李宇萱（１９８５—），本科，助教，研究方向：機械設計制造及其自動化。