信息化时代机械设计制造中人工智能技术浅析

信息化时代机械设计制造中人工智能技术浅析

高俊

关键词：信息化时代；机械设计制造；人工智能技术

1人工智能技术

随着时代不断的进步，科技的不断创新，人工智能技术获得了广泛的应用。人工智能技术之中会涉及到很多类型的知识，并且也覆盖到了非常广的范围我们对人工智能技术进行分析之后可以发现其主要是有两类对象：第一是以自然科学为对象，第二是以社会科学为对象。无论人工技术之中哪一种涉及到的知识所研究的主要对象也都是这两类对象。计算机技术的发展为人工智能技术的建立提供了基础和前提，在此基础之上，还充分的延伸和结合了计算机技术，我们可以认为二者之间所具有的关系是相辅相成的。从本质上来看的话，人工智能技术主要在于可以应用计算机编程来模拟人们的行为和思维，这样能让人的一些功能在机器上实现。所模仿的主要功能包括了识别数字和图像的功能、相对比较简单的反应功能和动作功能、针对信息进行收集的功能、较为良好的逻辑思维功能等。我们可以认为，针对于人工智能技术一些方面的应用，已经或多或少的展现出了替代人类的一些功能。而且在未来的很长一段时间发展之中，电气行业各项技术将会逐渐的朝着人工智能技术的方向进行发展。

2信息化时代机械设计制造中人工智能技术的实际应用

2.1神经网络系统

神经网络系统是人工智能技术中一个较为重要的系统。电子机械设计制造中，利用神经网络系统的神经元，将资源共享信息或数据直接上传到各大网络渠道，在有效时间内保存或分享信息，促进整个电子机械工程行业的长远发展。另外，神经网络系统可以完成动态数据处理，分析电子机械设计制造中涉及的可变数据，给出操作指令，实施工程制造作业。事实上，神经网络系统模拟人类大脑中神经系统处理信息的方式，将其应用在各大生产领域。通过神经网络系统中的神经元反射特性，可以获取电子机械工程中的数据分析结果，为数据存储提供重要保护。人工智能技术主要应用于电子机械工程的机床运动误差补偿、热变形控制、设备管理等方面。电子机械工程的加工工艺方面，其可评定工艺参数，预测加工过程中产生的误差；电子机械工程零件设计方面，其能指导齿轮强度、齿轮形态、齿轮CAD等设计。人工智能技术在电子机械设计制造中的应用，有效改善了以往机械工程设计不合理而造成生产效率低下、经济受损等状况，为企业的自动化生产提供了较大助力。

2.2在机械制造上的应用

在机械制造业中，生产制造活动是主体，首先需要制定对应的生产计划，需要考虑到多个方面的因素，在多个计划方案中选择最合适的的一个方案。在传统的制造工艺中数学模型并不能得到应用，人工智能技术的出现实现了数学模型在制造工艺中的应用。通过人工智能系统构建数学模型，制定智能化的生产计划。智能系统能够全面分析各种因素，通过成立明确的目标、设定动作序列，让生产制造的水平得到提升。例如：在机床上的应用，人工智能技术的应用能够让机床工作质量和加工的效率得到进一步提升。

2.3在机械设计方面的应用

人工智能在机械设计方面的应用是人工智能技术与机械制造的初步融合，在机械设计过程中，技术人员需要围绕机械的功能体现必要的指标分析和综合判断，在此过程中会涉及到数据计算、信息分析、机械制图等内容，这就要求设计人员必须具备系统化的知识水平，并且需要其在实践中积累大量的经验。在机械设计过程中，往往无法通过熟知计算的方法建立起准确的数学模型，而人工智能技术的应用，则能够提升CAD系统的智能性，促使CAD系统的信息处理范围得到进一步提升，具体涉及到知识与经验的集成、推理和决策，因此，在智能化系统的作用下，机械设计过程中所考虑的因素会更加全面，设计效果会显著提升，通过这种方式，极大的增强机械设计的智能化水平。

2.4故障诊断系统

机械设计制造中，机电设备常常会在运行过程中发生故障，造成生产不连续等问题。为了快速处理故障，可在故障诊断系统中引进人工智能技术，有效解决故障预测、排除等问题，一定程度上为企业节省维修成本和精准定位故障提供帮助。故障诊断系统主要包括规则推理、案例推理、故障树模型诊断三种方法。故障诊断系统之所以能够完成故障预测、检修、排除等工作，是因为它具有机械故障案例库、故障推理机、故障诊断过程解释机等结构。故障诊断系统能够有效收集机械设计制造领域中机电设备发生故障的所有案例及相关处理知识，通过后期分类总结，形成满足实际需求、便于检索的诊断系统。机械设计制造中，故障诊断系统的具体操作流程如下：（1）用户利用人机交互界面或机电设备实时监测系统输入的相关信息；（2）系统根据用户输入的信息进行科学分析及判断，充分结合诊断库中的相关资料，给出诊断结果；（3）系统结合诊断结果与故障案例库中相似的案例，为用户提供最终故障分析结果与机电设备维修建议，用户可根据提示进行操作，从而节省维修时间与成本，为企业生产提供高效服务。

2.5人工智能技术在机械电子工程领域的应用

（1）利用人工智能分析生产数据。在大数据的时代下，只要进行生产就必然会产生数据。将人工智能技术与机电工程进行融合，就能有效的对生产中出现的数据进行分析。这里以模糊系统为例，这一系统以数据理论为基础，与设计特定数据相结合。突出优点就是能对一些细节模糊的数据进行处理，将其用于机械电子工程中，就能将大批量数据进行分类处理，提取有价值的生产信息，并应用于产品生产，把控机械产品的生产质量。模糊推理系统就是人工智能技术的体现之一，它能模拟人脑对信息的判断和推理过程，并使用计算机语言进行转述表达。有数据表明，在网络体系结构的背景下，机电一体化数据的处理可以无限地接近连续函数，并且可以根据函数处理方法存储信息。即便如此，模糊系统还是有需要改进的地方，例如，使用模糊系统对电子设备的配置有一定的要求，并且在实际计算过程中的稳定性和准确性也无法完全保证。（2）利用人工智能技术储存生产数据。使用人工智能技术进行数据的储存工作，借助的是神经网络系统，这也是机械工程中使用人工智能技术的体现之一。在神经网络系统中，机械电子工程可以获取并存储重要的数据信息，还可以执行系统提出的处理命令，对电子工程中的动态数据信息进行处理。使用神经网络系统分析生产中的数据，需要动员网络中的每个神经元，最大限度地模拟真实的人类大脑，以提升数据处理的稳定性和准确性。（3）利用人工智能技术调整机械生产。在机械电子的生产过程中会出现多种突发的情况，使用人工智能技术，就是能将生产状况和施工人员的经验相结合，调整生产策略，保证生产工作的正常进行。但是在实际生产中，需要技术人员充分了解人工智能技术的使用价值和注意事项，尤其是神经网络系统和模糊系统等，只有充分认识这些技术的价值，才能将人工智能技术更好的应用在实际生产中。

结语

为了跟上时代发展的步伐，更好的迎合社会发展的具体需要，人工智能也开始普遍的应用在机械设计制造工程产业，它的出现较好的处理了传统机械设计制造存在的困难，两者的有效结合为此行业提供了无限的发展前景，让其可以在市场经济中又好又快的发展。

参考文献

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[2]晏洪利.从人工智能的角度浅析电子信息技术与计算机技术在机器人机械臂设计的应用[J].中国战略新兴产业,2018(4):78,80.