人工智能技术在机械设计制造及其自动化中的应用

摘要：文章首先阐述了人工智能技术的内涵，其次时机械设计制造及其自动化技术的相关理论进行了概述．并对将人工智能技术在机械设计制造及其自动化领域中应用的优势进行了探究，分析了当前我国人工智能技术在该领域的应用现状，最后详细论述了将人工智能技术应用于机械设计制造及其自动化中的具体方法以及未来的发展方向，以期为相关人员提供参考。

关键词：人工智能；机械设计；自动化

中图法分类号：TP18 文献标识码：A

１ 人工智能技术的内涵

１．１ 概念定义

人工智能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）是一门新兴的计算机科学技术，研究的主要内容为：如何以机器为应用载体，实现对人智能理论与技术的开发、模仿、延伸、扩展。传统的机械设备即便是引入了自动化和信息技术，也需要通过人为操作与编程来实现对其控制，机械设备本身不具备思考与决策的能力，而人工智能技术的引入，会让机械设备拥有一定的思考能力，可以完成部分过去只有人才能做的工作，用于解决生产劳动中的实际问题［１］ 。

１．２ 研究价值

随着社会的不断发展，越来越多的科学工程领域需要通过计算才能完成相关作业，而这些计算工作大多任务繁重，利用人工进行作业不仅误差大，还降低了工作效率，因此为能够有效解决这一问题，则可以利用计算机大容量和高精准度的特点，来替代一些复杂的人工作业或者高危岗位。此时，人工智能技术便在其中发挥重要的作用，不仅能够提高数据信息的精准度，还可以省掉一些冗余重复的工作流程，进一步保障了人类的生命安全。

２ 机械设计制造及其自动化相关理论概述

２．１ 机械设计及自动化制造原则分析

其需要在基础的设计与制造理论之上，融入计算机科学技术，以便实现机械设备的自动化控制，推动社会生产力的发展［２］ 。同时，也要站在实用性机械功能的设计角度，提高设计思路的创新性，保证各类能量与信息能有效转化。

２．２ 机械设计制造及其自动化的重要性

其能够依靠先进的工业化技术，来提升国民的经济水平，通过机械设备制造及自动化设备的投入，能够改变既有生产作业过程中所存在的设备制造性能与款式局限性较强的问题，可以最大限度地减少生产误差。

３ 人工智能技术在机械设计制造及其自动化中应用的优势

３．１ 运行效率方面

人工智能技术能够减少既往人工作业中的重复

性作业步骤，可以依照前期所制定的相关程序，自动进行作业内容的处理，在缩减了运行时间的同时，也能够减少对资源的浪费［３］ 。

３．２ 安全性能方面

在机械生产的过程中很容易受到各类客观因素的影响，而出现安全事故，同时部分人工操控的危险性也较大，通过人工智能技术，其能够避免数据碰撞问题，并可以代替部分高危作业，减少人为对机械设备生产的影响。

４ 我国人工智能技术在机械设计制造及其自动化中的应用现状

４．１ 发展阶段

我国在机械设计制造及其自动化中应用人工智能技术的起步较晚，但在短时间之内有了较大的突破。近几年随着我国“十四五”规划数字经济政策的颁布，使得部分企业开始重视了传统作业的转型，并扩大了人工智能技术的应用范围。

４．２ 存在的问题

我国人工智能技术在机械设计制造及其自动化领域的应用成本较高，部分企业受到经济条件等客观因素的限制，无法提高应用普及性，同时部分技术应用的领域适应性较差［４］ 。

５ 人工智能技术在机械设计制造及其自动化中应用的路径

５．１ 核心应用技术分析

（１）ＢＰ 神经网络技术。该项技术是人工智能技术中应用最为广泛的神经网络模型之一，所构建的模型能够与数据网络中的节点相关联，可以对特征复杂的数据信息进行处理。将其应用到机械设计制造及其自动化领域，一是能够以数据网络中的运行节点为基础，构建相应的模型，在神经元与数据协同处理下，可以提高网络系统的运行效率。二是可以对信息进行动态化监测，保证操作的精准性［５］ 。

（２）模糊控制技术。该项技术是人工智能技术实际应用过程中的载体，通过模糊控制处理方式，可以最大限度地模仿人类的思维，从而保证了控制过程中的决策的精准度。将其应用于机械设计及自动化领域，能够将系统中专业性较强以及较为复杂的运作模式转换成计算机系统可以识别的语言算法，这样就能够保证系统内各类数据信息运行的安全稳定性，同时能够对系统运行进行多方位的分析，可以为各项应对措施提供相应的辅助决策。

５．２ 在机械设计中的应用

当前，在机械设计中所应用的主要计算机软件是ＣＡＤ（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ，ＭＳ?ＣＡＤ 管理软件计算机辅助设计），该软件具备函数库、ＹＡＦ、最佳管理模型库、设计工具等多项功能。将人工智能技术与其结合，则能够颠覆传统的机械ＣＡＤ设计模式，其不再依靠点线之间的关联性，来确定产品的基础功能，而是通过专家系统以及神经网络算法，基于機械设备的实际使用需求，对相关工作领域的资料进行收集，针对既有部分设备在生产过程中所出现的问题进行分析，将其转换成能够被计算机识别的语言，应用于机械设计环节。当出现问题以后，人工智能技术便会自动协调计算机，优化设计过程，为设计人员提供良好的解决对策。通过人工神经元技术的应用，可以将产品设计过程与制造生产过程之中的非线性断点数据相衔接，使机械性能大幅度提升，也提高了组合方案的科学性。

５．３ 在机械制造中的应用

我国许多的大型综合化生产线都将人工智能技术引入机械制造规划环节，其主要面向的是生产流程的重构，用于实现生产线的自动化控制以及处理，可以减少人力资源投入成本，提高企业的经济效益，并且产品的精准度也会更高。除此之外，以人工智能技术为基点所研发的机械臂也被投入到工业装配、安全防爆等作业中，其具备多输入和多输出的系统特点，主要的构成部分有视觉传感器、机械臂系统、主控计算机，在制造的过程中，可以实现刚性化和自适应处理，具有较强的柔性和能耗低以及响应速度较快的特点，与传统的人工机械制造生产作业相比，精准度和速率会更高，并且能够完成流水线较长的作业任务，不会存在疲劳感与效率下降的问题。另一部分企业在制造生产时打造了智能化车间，结合机械臂的使用，可以提高生产与制造的标准化。

５．４ 在故障诊断中的应用

在机械设计制造及其自动化领域中有许多的工程步骤需要涉及大量数据信息内容的计算，而在计算的过程中工作人员不仅需要利用大型运算公式对最终的结果进行推导，还要利用结合理论论证构建出相应的数据模型，为相关作业内容的落实提供良好的支持。但在实际操作的过程中，人工计算会存在计算失误或者推导结果不够精准的情况，当出现此类问题时工作人员需要将数据信息带回到上一步进行重新评测，费时费力，影响生产进度。而如果将人工智能技术应用其中，则可以有效避免这一问题，其所具备的强大计算与处理功能，能够将所收集到的信息数据进行有效归类与处理，在短时间之内便可以进行计算以及推导作业，精准判定出故障问题，提高了结果的精准度。具体应用步骤为：人工智能界面输入关键信息→推理机利用正向推论对结果进行诊断→给出相应的决策建议→遇到故障问题分析原因并进行计算与判定。

５．５ 在信息处理中的应用

将人工智能技术应用于机械设计制造及其自动化领域的信息处理环节中，可以最大限度地保证信息的安全性和稳定性。当机械在运行时，会生成大量的信息，这些信息存在拥挤、冗余的问题，对于传统的信息处理系统而言，在传输环节受到此类问题的影响，会使整个过程变得极其不稳定，最终会导致传输以及传入之间产生较大的误差，影响了生产制造结果。而将人工智能技术融入其中，一是信息处理的效率以及质量有所提升，所具备的强大信息分析功能，能够将所收集到的海量信息进行快速处理，并依照信息的特点，将其传输至指定的区域之内，方便对生产作业设备的操作。二是在对其生产步骤进行规划与设计的过程中，系统会自动保存相关流程，当执行过程中发现不合理的现象时，则可以及时地提醒工作人员，从而提升信息的利用率。

５．６ 在数据处理中的应用

除上述应用方式以外，人工智能技术在数据的计算以及存储方面也存在极高的应用价值，其所应用到的主要技术为神经网络，该技术能够依照人类的神经活动仿真出一个电子化的网络系统，该系统凭借大容量存储的特点，能够提高对数据的处理精度。传统系统之中的数据处理模式，难以满足机械设计制造及其自动化生产过程中所出现的高强度以及高频次处理需求，而ＡＩ 芯片则可以对数据实时分析，与系统之中所生成的旧数据进行对比，并将所分析的结果进行有效存储。

５．７ 在自动识别中的应用

将人工智能技术应用于机械设计制造及其自动化领域的自主识别方向中，其需要结合搭载系统以及数据网络才能够实现实体化的表达，而在其中也应用到了多样化的搭载传感器设备，在驱动的过程中可以对运行时所出现的信息及时采集、分析以及反馈，从而与系统所搭建的数据库基准信息做对比，能够及时地发现异常情况。同时，现代化的人工智能识别系统还具备超声波以及无损检测等功能，可以对硬件设备所运行的具体工况进行多维度的识别与管理，为相关人员的运维工作奠定了良好的基础。当前主要的识别模式可以分为３ 种类型：统计模式识别；句法模式识别；模糊模式识别。具体的识别步骤与人类对图像识别的原理类似，首先需要对关键信息进行获取，然后进行预处理和特征的抽取与选择，之后再进行分类器设计以及分类决策。

５．８ 在机器人设计中的应用

人工智能技术与智能化机器人设计和生产之间存在较强的关联性，其设计的依据很大程度上取决于机器人未来所要投入生产时的主要应用方向，以及市场对于机器人性能的客观需求，在设计的过程中为能够进一步提升机器人的性能，多采用集成化的方式开展，如引入ＧＰＳ 定位技术、紧密传感技术、计算机信息技术等，可以替代部分高危的人工岗位，能够解决实际问题。不仅如此，将所设计的机器人应用到实际的生产作业中，还可以实现远程综合化管理，满足多种作业需求，如通过系统内所设定的质量管理参数，对所生产的机械产品质量进行严格管控，同时符合国家的既定标准。在机械制造工序中，可以利用机器人的智能化制造管理系统进行全过程的监控，不仅提高了生产制造的自动化水平，还可以减轻工作人员的工作压力。

６ 人工智能技术在机械设计制造及其自动化中未来的应用方向

６．１ 网络化方向发展

当前，我国人工智能技术在机械设计制造及其自动化领域已经迈过了理论积累以及工具平台构建的时期，为能够以人工智能技术推动机械设计制造及其自动化的发展，应依照市场为导向，将人工智能技术、机械设计制造及其自动化作业与网络化进行有机结合，从而提高作业的驱动能力，实现一体化管理。

６．２ 虚拟化方向发展

在网络化的基础之上也建议将人工智能技术的应用逐渐往虚拟化的方向推進，这样能够达到作业集中管控的目标，方便对单独的系统模块进行检测与维修，同时能够提高计算机应用程序的资源简化程度，便于企业传统作业的转型，也能够实现业务的有机拓展与组配。

参考文献：

［１］ 夏付欣．人工智能技术在机械设计制造及其自动化中的应用［Ｊ］．造纸装备及材料，２０２２，５１（４）：１１１?１１３．

［２］ 刘涵，梁家勋．人工智能在机械设计制造及其自动化中的应用分析［Ｊ］．新型工业化，２０２１，１１（１１）：２５０?２５１＋２５３．

［３］ 邹相宝．人工智能在机械设计制造及其自动化中的应用［Ｊ］．集成电路应用，２０２１，３８（９）：１４４?１４５．

［４］ 孙后法．人工智能技术在机械设计制造自动化中的创新应用［Ｊ］．新型工业化，２０２１，１１（８）：７９?８０．

［５］ 丁枢新．人工智能在机械制造及其自动化中的应用分析［Ｊ］．新型工业化，２０２１，１１（５）：１０７?１０８．

作者简介：李宇萱（１９８５—），本科，助教，研究方向：机械设计制造及其自动化。