人工智能技术在机械设计制造中的运用分析

人工智能技术在机械设计制造中的运用分析

王自收, ,宋海龙, ,闫龙青

河南安彩高科股份有限公司  河南省安阳市 455000

摘要：进入二十一世纪，随着城市化进程的加快，经济水平得到提升，同时推动了我国科学技术水平的进步，如今各类先进技术均开始在各行各业中得到普及运用，并推动行业实现快速发展。在此背景下，机械设计制造业要紧跟时代潮流，不断引入新技术、新方法。据此，本文将以人工智能技术在机械设计制造中的运用为研究侧重点，合理分析人工智能技术在机械设计制造中的运用作用及发展趋势，并介绍人工智能技术在机械设计中的具体运用。

关键词：人工智能；机械设计制造；运用

引言

在现代人工智能化的时代背景下，我国越来越重视基于人工智能化的机械设计制造技术研究。人工智能技术是一种新兴技术，在人们日常生活中的运用已十分普及，各类人工智能设备随处可见，如智能汽车、智能机器人、智能家电等，而这些设备的核心技术均为人工智能。随着人工智能技术的进一步发展，已经能够模仿人类的思维和意识，因此，被广泛应用到各个领域。机械制造是现代工业实现自动化不可或缺的重要基础。要想实现机械设计制造自动化，必然要高度重视人工智能在机械设计领域的运用。但由于我国机械设计制造及自动化领域发展晚于发达国家，加之相关技术不成熟，导致机械设计制造的自动化发展过程尚有诸多问题有待解决。为了推动我国机械制造业稳定发展，需要找到问题所在，并积极采取适当的解决策略，这样才能够提高人工智能在机械制造及自动化领域中的应用水平。基于人工智能的机械设计制造主要是对机械零件进行加工，能够有效保证机械零件的外形、尺寸和性能的准确性，从而有效推动我国机械制造业更加稳定地发展。

1人工智能技术的基本概述

人工智能技术具体指的就是将计算机技术、大数据技术、无线网络传输技术、仿真模拟技术以及智能控制技术相结合在一起而形成一种系统的技术体系，在当前社会发展中发挥着十分关键的作用。对于当前中国人工智能技术开发情况来说，其有着一定的综合性特点，其中虚拟现实以及语音识别技术是较为常见的两种人工智能技术，同时这一技术的研究领域还涉及到其他学科知识领域的交叉，复杂性的特点也非常明显。随着计算机技术不断发展，中国逐渐加快了人工智能技术的研究力度，并得到了更加全面的推广与普及，人工智能技术的应用也更加广泛。如智能家居和电器控制为人们生活提供了很多便利，智能汽车以及智能软件等也成为了人们生活中的一部分。对于机械设计制造及其自动化来说，应用人工智能技术具有一定的可行性，在产品生产过程中，人工智能技术可以模拟人类大脑，从而进行自主分析、判断和操作。

2人工智能技术在机械设计制造中的具体运用

2.1模糊推理系统

模糊推理系统是人工智能技术在机械设计制造中运用的重要代表技术，其可以有效提高机械设计制造工作效率，并判断机械设计制造中所采用数据信息的精准性。此外，模糊推理系统还可以利用科学化语言进行对机械设计进行数据化表达，并帮助机械设计制造相关人员明确设计思路，优化设计方案，提高设计效果。具体来说，在机械设计制造中引入模糊推理系统，可有效提高数据信息的分析能力，进而从中发掘出有利于机械设计制造的数据信息，为后续机械设计制造活动提供重要的基础数据保障。总体来说，模糊推理系统可有效提高机械设计制造的整体效率及效果，不仅需要对其进行充分运用，更需要结合机械设计制造实际推动模糊推理系统实现侧重发展。

3.2人工智能在机械设计中的应用

当前机械设计制造及其自动化已经实现了较大的发展。相较于传统的设计工艺及理念，机械设计制造及自动化已经有了明显进步。人工智能在机械设计中的应用范围也得到了不断扩大，这主要是以计算机技术作支撑，能够更好地满足人们对日常生产生活的需求。因此，为了有效提升人工智能在机械设计中的应用实效性，要保证机械设计的合理性，更好地满足人们对机械产品设计的需求。为减轻主观设计因素对机械设计的影响，机械设计也需始致力于自身自动化水平的提升。虽然当前的机械设计已经实现了自动化，有效减少了人工资本的投入，但在人工智能时代背景下，对机械设计提出了更高的要求。因此，为切实满足人工智能时代的发展需求，机械设计要打破传统机械设计的思维局限，让机械设计更具灵活性，有效提升机械设计的质量。

2.2故障诊断的应用

在机械设计制造的过程中，出现各种各样的机电设备等等方面的故障是普遍存在的，这也是造成机械制造业不能实现连续生产的一个重要因素，如果这些故障单纯的依赖人工去进行诊断、排查和处理，不仅效率低、成本高，同时还带有一定的危险性，而人工智能化技术的应用，不仅可以使故障诊断的过程变得更加快捷和方便，而且精确度高、可靠性强，还能够保证工作人员的安全。同时智能化技术的应用，能够使故障诊断变得更加具有直观性，通过线上监测，取得各项运行数据，再对这些数据信息进行分析和研究，就能够找到设备运行的最佳状态，更有利于故障的预防、排查和处理，让机械设计制造工作变得更加有条不紊。我们所常见的故障诊断系统主要有故障树模型诊断、规则推理、案例推理等，具体诊断流程如下：（1）进行相关信息的输入，这样在进行机械设计制造时就能够将机电设备进入实时监测的状态，一旦发现问题，就能及时处理；（2）工作人员需要对相关的信息数据进行科学的分析，结合相关的故障案例进行判断，做出故障诊断结果；（3）将系统的故障诊断结果进行最终的分析，找到根本的解决办法。由此可见，在人工智能技术的支撑下，工作人员对于故障的诊断和处理会更加快速，能够有效地节约时间成本，提高生产效率。

2.3应用在计算和储存数据中

在机械设计制造及其自动化中人工智能应用实践非常丰富，其中神经网络属于一个代表性较强的方向。神经网络系统的本质原理就是模拟人类神经系统，其优势十分突出，包括储存能力强、精确性有保障等。神经网络系统能够精准的进行数据分析计算比对，和传统的数据处理技术相比，神经网络系统的智能化程度更高，可以大批量处理数据信息并不出现混乱或误差，这非常贴合机械设计制造及其自动化的需求，因此相关人员也逐渐提高了应用神经网络系统进行数据计算和储存的重视程度。

结语

综上所述，随着科学技术的持续发展，社会对机械设计制造的要求及需求也在持续提升。在此背景下，为满足社会日益增长的实际需求，机械设计制造应不断引入各类新技术、新方法，尤其是针对人工智能技术的运用及研究分析，更是决定着机械设计制造的未来发展水平，所以要给予高度重视。另外，在运用人工智能技术时，应充分分析机械设计制造和人工智能技术的特点，并以此为基础推动两者之间的相互融合与共同发展。

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