机械设计制造中人工智能技术的融合与应用实践研究

摘要：随着科学技术的发展，人工智能技术在机械设计制造特别是汽车制造领域中得到了深入融合和广泛应用。基于此，对人工智能技术在机械设计制造中的主要融合方向进行了分析，并针对人工智能技术在机械设计制造中的具体应用展开了深入探讨。

关键词：人工智能技术；机械设计制造；模糊推理系统

中图分类号：U462 收稿日期：2024-08-30

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.11.029

1 前言

伴随我国信息化技术的不断创新与深入发展，人工智能技术也逐渐完善并得到广泛应用，越来越多的行业在实际发展中提升对人工智能技术的重视程度和投入力度，并将其与生产制造特别是汽车制造进行融合。人工智能的应用促使我国传制造行业方向规模化与集约化创新方向发展。由于人工制造模式难以充分满足当下行业发展需求和工作标准，因此需要积极引进更具先进性和精准性的智能化技术，并确保实际应用和具体操作的规范性和标准性，以进一步提升生产效率以及工作水平。

2 机械设计制造中人工智能技术的主要融合方向

2.1 设计优化

在实际工作中，设计优化作为机械设计制造全过程工作的重中之重。对传统设计工作来说，需借助验证与多次实验以确保最终成效能够充分满足优化机械设备性能以及强化生产力等方面提出的需求和要求。人工智能技术是以计算机虚拟环境作为支撑，并在实际应用中以庞大的历史设计数据作为依据和参考，对设备性能进行精准预测和科学计算。但是，相较于传统人工作业形式来说，人工智能可并行处理的数据量较为庞大，同时可充分结合实际工作状况和设计需求，借助相应算法以及模型，以此让机械产品创新与优化设计所提出的要求和需求得到全面满足。

例如，就汽车行业来说，在各产品迭代设计方面，人工智能技术的融入与应用，可实现设计系统结合多种产品功能反馈，基于虚拟环境进行不断测试与完善，并以产品迭代要求和相关需求作为依据和参考，围绕现阶段所采用的设计制造方案展开多维度评估与判断，以此为产品迭代结果的精准性以及可靠性提供强有力保障，同时也为设计和生产提供正确指导和极大便利。

2.2 模拟仿真

机械产品设计与制造工作的开展是基于大量实验与不断验证，以确保最终设计目标得以高效高质达成。而生产实验产品对资金成本需求较大，所以要科学构建模型并加以模拟仿真来辅助和配合，从而确保设计结果能够充分满足实际需求和发展要求[1]。以此作为雏形，人工智能技术的合理引进与规范应用，能够让机械产品模拟仿真数据集得到有效优化和科学完善，让精准性和可靠性得到显著强化的同时，也可有效处理计算量较大且运行过程较复杂的模拟仿真案例，以紧跟产品更新迭代趋势和发展脚步。

例如，在进行模拟仿真工作期间，通过人工智能的辅助与支持实现对实验内容的科学设计，同时对多种变量以及实验条件进一步明确，以此为模拟仿真结果的精准性、可靠性以及有效性提供保障。凭借对机械学习技术的全面开发与标准化操作，以帮助设计人员基于仿真结果精准识别出关键因素和重要模式。

3 机械设计制造中人工智能技术的分类应用实践

3.1 模糊推理系统与机械设计制造的融合

模糊推理系统是以人工智能技术作为核心与支撑，且在实用性和功能性方面具有显著优势。此系统凭借对计算机的规范使用实现对人脑判断思维以及信息处理形式的有效模拟，进而对相关数据和知识科学配置以及合理重组，让相关资源作用和价值得到全面开发和充分发挥。然后以人脑下达指令的形式通过神经网络（图1）完成数据传达与输送。将基于人工智能技术中的模拟推理系统合理融入到机械制造中，可实现对庞大的信息数据的全面梳理、综合分析和精细划分，数据信息的精准性、真实性以及可靠性得到进一步提升。凭借这种具有一定高效性和精准性的数据分析处理系统的科学构建与规范操作，能够让机械生产制造企业数据资源的利用率得到进一步提升，为其数据价值得以全面开发和充分发挥提供强有力保障。但是，模糊推理系统在实际应用中仍存在部分不足和缺陷，有待强化与完善，其系统连接的稳定性难以得到有效保障和控制，对此，相关技术人员应针对其系统性能进行深入研究和全面分析，让其性能方面存在的不足和问题得到有效解决和科学优化。

3.2 控制并降低生产成本

通过对智能技术的合理融合与规范应用，带动传统生产工艺进行适时改进与进一步完善，同时也让人工压力和作业成本得到极大降低。结合国际机器人联盟相关调查来看，传统工业机器人在实际工作中只能让工业自动化中不足一半的需求得到满足，而智能机器人（图2）的合理引进与标准化应用，能够让产业生产力以及工作水平得到进一步提升。就手机和电视、汽车等3C制造行业来说，由于其工序具有较强的非标准化特点，并且对多种型号和各种规格的零件应用较多，绝大多数装配作业均采取人工作业形式完成。以手机代工厂为例，在绝大多数情况下粘贴岗位占12%，拧螺丝岗位占11%，组装岗位占15%，包装岗位占6%。其中，手工操作形式在拧螺丝方面依旧发挥着难以替代的作用，例如一个价值几美分的微小螺丝钉在旋拧过程中倘若作业不到位或过度，则会致使价值上百美元的机架的稳定性、精准性以及整体性能受到影响和干扰。

智能感知和建模技术的合理引进与规范应用能够让人工操作不规范或不标准所产生的残次品数量得到有效控制，以实现生产成本得到极大降低和最大化利用[2]。而通过对具有较高精准度和可靠性的力控传感器以及监测设备的合理应用，可实现对整个旋钮过程进行动态监测，并对其中所产生的扭矩数据进行实时且精准记录，对于螺丝钉旋钮作业期间所发生的异常现象或者故障问题，则可以1 000 ms记录时序作为支撑和参考或缺相应的扭矩曲线模型。

以工艺数据建模结果作为依据和支撑，加之具有较高精准性和可靠性的力控传感器机械手予以辅助和配合，在进行旋拧作业期间可展开实时计算和精准预测，以实现在故障发生时可及时作出精准预判和相应措施。

除此之外，智能技术在实际应用中也具有一定的节能降耗作用，伴随智能电表和多种智能终端的全面应用与深入推广，充分结合用电数据信息，可实现对消费模式和用电需求进行科学判断以及精准预测，同时也让由于负荷临时调整造成的发电能过度损耗问题得到有效解决。智能电网技术在实际应用中，以天气、需求等诸多方面因素作为依据和参考，对能源供应结构做出实时调整和科学改进，并不断提升对风能以及太阳能等可再生能源的利用率，从能源方面实现对生产成本的有效控制。

3.3 故障诊断系统与机械设计制造的有机结合

对机器设计制造行业来说，故障诊断系统的科学构建与有效应用，可实现企业设备维修成本和时间得到极大控制，并让维修工作成效和工作质量得到进一步提升。在进行机械生产制造期间设备故障问题时有发生，唯有确保设备故障维修技术的先进性、精准性以及可靠性，方能确保故障问题得到及时处理和科学优化，让故障问题对生产进度造成的影响和干扰得到极大降低。

结合现阶段发展状况来看，机械生产制造相关设备具有一定复杂性和多样性，倘若设备内部存在故障隐患，维修人员难以借助“观察”形式对故障部位进行精准定位和判断，针对此种情况，只能对故障隐患的设备进行拆除以明确其问题所在，进而对生产进度造成一定影响和限制。而故障诊断系统与机械设备设计制造的有机融合，能够让制造行业的故障诊断工作的精准性和工作效率得到进一步提升[3]。从整体层面为出发点进行分析，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解释机三部分构成，在实际工作中凭借此三部分的相互配合与协调运作，以对机械设计制造存在的异常现象作出精准诊断和定位。

3.4 自动识别系统

以传统制造形式和模式为基础开展具体工作过程中，相关设备的运行与稳定需借助控制模型予以辅助和支撑。其中工作人员凭借对模型的利用与操作，实现对机械生产全过程进行全面管控。但是这种机械控制模式的操作流程具有一定复杂性和多元性，并且在进行部分施工生产条件较差的任务中，工作人员难以借助这种控制手段做出科学判断和精准预测。对此，合理引进人工智能技术并将此技术科学融入到机械设计制造中十分必要。

通过对人工智能技术自动识别系统的科学利用与规范操作，能够让上述问题和缺陷得到及时排除和有效优化，让整个作业的安全性、稳定性以及可靠性得到强有力保障。例如，工作人员在基于此系统进行机械设备应用与操作期间，凭借对自动识别系统效能和作用的充分发挥，可实现对相关参数数据展开全面管控和实时监测，在参数数据存在异常变动的情况下，可及时发现异常并采取相应措施进行解决和优化。因此，自动识别系统可使生产全过程的安全性、可靠性和稳定性能够得到保障和强化。

3.5 人工智能技术集成化应用

在提升智能化与自动化水平的过程中，一方面要对人工智能技术中所包含的多种技术进行合理利用与规范操作，另一方面也要对多种技术进行有机结合，实现对多种智能化、精准化技术的合理融合。例如，可将解密传感技术与计算机技术进行有机融合，以更具科学性、精准性和智能化的形式作为途径和媒介，对生产制造信息数据进行高效传递，从而让机械设计制造企业整体管理成效和工作水平得到进一步提升[4]。

除此之外，也可采取“信息处理系统+自动识别系统”形式开展实际工作。机械设备在生产期间会产生庞大的数据信息，此类数据在传输期间易发生失误或损坏等问题，针对此种情况，可科学利用自动识别系统对数据信息进行筛选与分类。倘若存在数据异常或者数据失误等问题，自动识别系统可将其进行及时排除与精准识别，并做出相应警报以提醒操作人员。集成化技术应用模式的落实和实施，可实现将多种人工智能技术进行有机结合和科学组合，从而达到“1+1>2”的成效，确保相关智能化技术在机械设计制造中的作用和价值得到充分发挥以及全面展现。

4 结语

在我国市场经济持续高效发展的环境背景下，机械制造行业要想在日益激烈的竞争环境中实现可持续高效发展，紧跟时代发展趋势和发展潮流，就应该在实际工作中进一步提升对人工智能技术的关注力度和重视程度，并以人工智能技术作为支撑和依据推动产业转型与创新，让制造行业整体智能化和自动化水平得到显著提升。唯有合理引进并规范应用人工智能技术，在解放劳动力的同时，也让整体生产效率和工作水平得到提高，从而为机械企业实现高效、高质发展提供有力支持和强有力保障。

参考文献：

[1]王少恒.人工智能技术在机械设计制造中的运用分析[J].中国设备工程，2023（10）：50-52.

[2]李青.现代人工智能技术在机械设计制造中的具体应用[J].电脑知识与技术，2022，18（17）：66-67+82.

[3]沈喜丰.浅谈人工智能技术在机械设计制造中的应用[J].中国设备工程，2022（9）：32-34.

[4]付元爽.信息化时代机械设计制造中人工智能技术分析[J].南方农机，2019，50（22）：261.

作者简介：

秦先明，男，1986年生，工程师，研究方向为低温环境血液制品实现自动化、减少人工低温下作业。