人工智能技术在机械设计制造及自动化中的应用

文/孔藤桥

在我国经济高速发展的过程中，制造业发挥了显著的促进作用。与此同时，信息化技术不断更新升级，智能化、自动化逐渐成为制造业转型升级的热门。例如，在机械设计制造领域，人工智能等新兴技术得到了广泛应用，不仅加快了整个制造业的发展步伐，还推动了产业升级和转型进程。

人工智能技术的出现标志着人类社会迈入了一个崭新的时代。在此背景下，将人工智能技术运用于机械设计制造及自动化对整个行业的发展具有积极的推动作用。因此，本文重点探讨了机械设计制造及自动化产业中人工智能技术的有效应用策略。

一、人工智能技术概述

人工智能技术作为一种现代化的新兴技术，具有显著的综合性特征，它不仅与电子信息、计算机网络等多种技术息息相关，还涉及心理学、哲学等专业学科。当前，很多产业都直接或间接地受到人工智能技术的影响，为人工智能技术的全面推广奠定了坚实基础。例如，在人工智能技术的支持下，机械设计制造领域的发展逐渐具备了信息化的特征，并有效规避了传统设计制造模式下模型不清晰等问题，能够在稳定的网络环境下为用户提供更好的体验。具体而言，人工智能技术在机械设计制造与自动化中的应用主要呈现以下两方面的特征。（1）功能与需求相符，有助于在整合产品设计、研发及生产环节的同时进一步丰富产品功能。（2）有利于推动科学技术的应用和推广。例如，机械制造企业可通过在产品生产过程中持续加大信息化技术的应用，以优化传统的设计方法，提高制造质量，提升生产线的自动化水平。

二、在机械设计制造及自动化中应用人工智能技术的必要性

一方面，将人工智能技术引入机械设计制造和自动化领域可有效提高机械制造企业的生产效率。以前，由于机械制造企业对人工操作的依赖性较高，加上操作的复杂性，人为失误的情况时有发生，这在一定程度上影响了生产效率的提升。[1]而在引入人工智能技术后，企业管理人员通过程序设置就能实现产品的自动化制造和加工，从而提高产品的生产效率，同时避免人为失误带来的不利影响。另一方面，人工智能技术在机械设计制造和自动化领域的应用，能够保证机械制造企业的安全生产。安全生产一直是机械制造企业遵循的最重要的原则之一。而在传统生产模式下，工人经常要轮班作业。由于精力有限，部分工人较易忽视细节问题进而给生产车间埋下安全隐患。如今，有了人工智能技术的支持，机械制造企业就可以直接打造自动化的生产车间，并借助摄像设备实现对生产机器的全天候、全方位监控。另外，当生产车间的机器突发故障时，管理人员也可以运用智能化系统进行应急处理，以避免故障的进一步扩大。

三、人工智能技术在机械设计制造及自动化中的有效应用

（一）智能CAD 的应用

与传统的机械设计与制造技术相比，智能CAD 不仅可以将产品数据的点、线、面联系在一起，还可以在集合专家、神经网络等系统和算法的基础上，为机械设计与制造人员提供科学指导。例如，在开始制造前，机械制造企业可以利用专家系统收集产品生产的常见问题，之后在算法系统的支持下将其编译成相应的计算机语言。在接下来的产品设计和制造过程中，一旦出现与专家系统收集信息相一致的问题，管理人员就能立即采取相应的解决办法，从而保证生产安全和产品质量。[2]除此之外，作为人工智能技术的实现方式，神经网络也在机械设计制造及自动化领域得到了广泛应用。神经网络可以对神经元进行仿真，进而为机器的设计与制造提供技术支持。例如，在产品设计过程中，对于由非线性关联造成的数据断点，管理人员可借助神经网络进行模拟，或者利用神经网络的记忆功能进行数据“焊接”。因此，神经网络不仅能保证产品的生产质量，还有利于促进机械制造企业的稳定发展。

（二）在机械制造环节的应用

在机械制造环节，人工智能技术的作用主要体现在对产品的生产和加工过程进行自动化处理与控制，在保证产品精度的前提下，尽可能降低外部环境对生产效率与质量的不利影响。例如，在人工智能技术的支持下，生产车间的管理人员能够有效把握市场需求变化，智能调整生产计划，充分满足客户的多样化需求。同时，在机械制造环节，机器人和机械手的应用越来越普遍。而在引入人工智能技术后，机器人和机械手的工作效率显著提升，不仅能取代大量的人工作业，还可以同时开展多项任务，为机械制造企业创造更高的经济效益。

（三）在数控机床控制系统设计中的应用

人工智能技术在机械设计与制造领域的应用主要体现在，利用自动控制技术来开展数控机床控制系统设计。通常，在运行期间，数控机床主要通过分析和计算已有的测量数据来判断加工参数的适配性，并在镗孔环节将切削振动控制在合理范围内。在传统机械设计与制造模式下，技术人员的主要工作是操作数控机床完成生产任务。而在运用人工智能技术搭建自动控制系统后，机械制造企业可打造工业机器人协同装配中心，以便技术人员更加精准地操控数控机床。需要注意的是，自动控制技术离不开计算机技术的辅助。也就是说，在引进自动控制技术之前，机械制造企业必须安装计算机辅助系统，以充分发挥自动控制技术在节约时间成本、降低能耗、提高综合效益等方面的优势。

（四）在信息处理中的应用

现阶段，机械设计制造及自动化等领域大多采用电子信息系统，但此类系统容易在数据信息传输过程中发生故障，造成数据信息传送失败等后果。其原因在于电子信息系统的稳定性不足。因此，机械制造企业有必要将人工智能技术应用于信息处理工作。人工智能技术不仅能解决高难度的计算问题，还能在数据信息传输过程中对整个电子信息系统的安全性及稳定性进行精准定位与动态监测，以确保数据信息传输的准确性、全面性、时效性，方便相关工作人员高效处理数据信息，为机械设计制造及自动化产业的发展提供有力支持。

（五）在神经网络的信息数据存储计算中的应用

基于人工智能技术的网络系统同时也是模拟人的神经系统搭建而成的电子信息系统，该系统在信息数据存储计算与分析等方面具有显著优势，如内存容量大、检索效率高等优势。[3]具体来说，在进行机械设计制造的过程中，在人工智能技术支持下的神经网络不仅可以模拟相关设备、生产模式等，还可以全面深入分析相关数据信息，切实提高加工参数的准确性，保证产品生产的有序性与高效性。另外，从神经网络结构层面来分析，产品生产流程中的每一个节点都可以看作是一个神经元。正因为如此，电子信息系统的结构更加紧凑、稳定，神经网络的智能化水平不断提升。

（六）在故障诊断系统中的应用

在机械产品设计与制造过程中采用故障诊断技术，有助于缩短设备的维护周期和降低维护费用。就当前来看，常见的故障诊断系统主要由机械故障案例库、故障推理机以及故障诊断过程三部分组成。而在故障诊断过程中，技术人员常用的方法也有三种：一是应用故障树模型进行诊断；二是基于案例推理进行诊断；三是通过规则推理进行诊断。基于此，在实现机械设计制造及自动化的过程中，机械制造企业的具体操作主要涉及以下三个环节：（1）用户登录人机交互界面并点击进入机电设备实时监测系统，在相应模块输入数据信息；（2）借助故障诊断系统的分析和判断功能对用户输入的数据信息进行诊断，并记录诊断结果；（3）根据诊断结果和相似案例的处理方式，为机电设备的维修提供可行建议，指导完成故障诊断和设备维修等工作。

四、结语

随着时代的发展与进步，传统的机械设计制造及自动化体系已经无法满足当前阶段的市场需求，必须进行升级和优化。因此，机械制造企业必须加大人工智能技术的应用，不断提高生产效率与产品质量。目前，人工智能技术在机械设计制造及自动化中的应用主要体现在智能CAD、机械制造、数控机床控制系统设计等多个领域。目前，人工智能技术在机械设计制造及自动化中的应用范围仍有较大空间，各机械制造企业要结合产业需求和智能化、自动化转型方向，不断优化生产模式，促进机械设计制造和智能产业的稳定发展。