人工智能技术在机械设计制造及其自动化中的实践

人工智能技术在机械设计制造及其自动化中的实践

梁飞

江苏金彭集团有限公司  江苏省 221011

摘要：现阶段，我国社会不断进步。随着智能技术的完善和发展，人们的生活水平不断提升，对自动化的需求也越来越高。自动化智能技术已经不断渗透到人们日常生活之中，对于国家的经济发展也有着十分重要的意义，当下人工智能的机械设计制造和自动化应用是时代发展的必然趋势。因此，将智能技术应用到机械设计制造和自动化实践中十分重要，智能化能够在很大程度上提升机械设计制造的自动化水平。

关键词：人工智能技术；机械设计制造；自动化；实践

引言

我国信息化科学水平的快速提升，推动了我国工业机械制造产业的迅速发展，导致人们对工业生产中机械设计制造及其自动化技术的提出了更高的要求。与传统的机械设计制造及其自动化技术相比，基于新时代人工智能技术的机械设计制造技术打破了现阶段我国工业生产的固有模式，更新优化了机械设计制造方式，助力工业生产产业的升级，同时有效提高了机械设计制造及其自动化的信息化建设水平。

1人工智能技术概述

人工智能技术的出现是信息化时代科学技术发展的重要体现，是一种以机器学习、深度学习以及计算机视觉为代表的多元化智能算法与技术形式[2]，一方面，增强了智能化设备的自动化性能，提高了机械设备感知与学习的能力，能够完成复杂性更高的口令任务；另一方面还可以实现机械设计制造及其自动化生产水平的提高。人工智能技术是融合多个学科的综合性技术，研究包括常见的智能机器人、人脸识别技术以及虚拟3D技术等。现阶段，虽然人工智能技术广泛应用于人们的日常生活生产中，给人们的生活带来了极大的便捷，但是在机械设计制造及其自动化领域，人工智能技术的应用还处于初步探索阶段，在机械设计制造及其自动化中应用人工智能技术，为工业制造产业提供了新的设计思路以及发展方向，实现以数据驱动为核心的智能化技术来提升机械设备的整体性能。

2人工智能在机械设计制造和自动化中的应用意义

2.1提高生产效率

人工智能技术可以通过对大量数据的分析和学习，优化生产流程，减少人为因素的干扰，从而提高生产效率。通过机器学习算法对生产线数据进行分析，可以预测设备的故障和维护需求，提前进行维修和保养，避免因设备故障而导致的生产停滞。

2.2降低生产成本

人工智能技术可以通过对生产过程的优化和智能化控制，降低生产成本，通过智能调度算法对生产任务进行优化分配，可以减少生产过程中的空闲时间和资源浪费，提高资源利用率。此外，人工智能还可以通过对供应链数据的分析实现物料采购的精确预测和优化，降低库存成本。

2.3提升产品质量

人工智能技术可以通过对生产过程中的数据进行实时监测和分析，及时发现和纠正生产中的问题，提升产品质量。例如，通过机器视觉技术对产品进行检测和识别，可以实现自动化的质量检测和分拣，减少人工操作的错误和漏检。

3人工智能技术在机械设计及其自动化中的实践应用

3.1机械控制系统功能分析

对于机械控制系统进行研发时，要提升对其功能设计的关注。机械控制系统设计具有复杂性，同时有多种主题，设计人员进行相关工作时应该立足于系统的实际情况，对于相关的操作系统进行全面了解，对部分重点进行关注从而防止操作出现相关的偏误，同时对于设计过程中出现的漏洞及时查漏补缺并进行整改。对于电子编程，程序员应该提升其专业化知识素养，对于计算机相关的理论要更充分地掌握，从而保障其编写的程序质量。而控制系统的发展离不开机械设计制造及其自动化控制程序，自动控制机构能够降低手动控制所耗费的时间，并使得机械操作在智能技术的支持下更为高效。对于机械的控制，其中占主要地位的是监控与预警，设备在运行时主要依托智能技术来维护其正常运行。

而将智能监控技术运用于机械设备的运行中，则能够在传统设施的基础上进一步增加自动警报的功能，使得设备更为规范有序地运行，效率得到提升并降低相关风险。在机械控制系统中，功能故障过滤技术的应用至关重要。在运行阶段，通过记录基础设备的故障信息，该技术可以智能捕获波形。

3.2故障诊断

基于人工智能技术的设备故障诊断系统是一项综合性的新兴技术，经过长久的发展，目前常用的诊断技术包括振动诊断、温度监测与无损检测探伤等，其中振动诊断技术在设备运行检测中应用最广，技术理论研究基础最为雄厚。故障诊断系统的运行原理主要通过利用人工智能技术，实现人机交互，智能诊断。通过传感器对设备的运行状态进行实时监测，并采集设备的运行数据，以设备参考图谱为基础，对数据进行分析处理，识别设备的运行状态，若设备运行状态出现异常，则对其展开故障诊断，根据诊断结果，作出巡回检测或监护运行或停机检查的决策，完成机械设备的检修与故障预防。在设备故障诊断中应用人工智能技术，实现了设备故障“早发现、早识别、早处理、早预防”的目标，完成了设备故障智能检测系统的应用性能，降低了设备维护成本。

3.3信息收集

信息的收集是机械系统所具备的最基础功能，其主要要求是对于系统中硬件、软件各方面运行的信息，以及设备的具体状态进行收集反馈，例如其运行的时长、出现的具体故障、所发出的警报信息等。根据智能系统汇总的信息，相关的人员能够对设备目前状况、故障情况等进行勘测。机械设备若要正常运转，相关工作人员需具有一定的高水平专业素养，即对于专业知识能够熟练掌握同时综合素养高。其次，要使得机械设计制造及其自动化发挥其作用，在操作时提升有效性也是十分有必要的，只有这样才能使得失误操作和故障等带来的停机、故障等风险降至最低。所以对于这些问题的出现，人工智能能够发挥其相应的作用来推动问题得以解决。

4智能化应用在机械设计制造中的优化策略

（1）数据质量。智能化需要大量的数据，而且数据需准确，完整和规范的。因此，在智能化应用前必须对数据进行清洗和校验，确保数据质量。智能化与智能化需要大量的数据来进行建模、训练和优化，但是数据的质量对最终结果有很大影响。如果数据不充分且质量不高，可能导致设计和制造的结果不准确甚至失误。（2）统一标准。技术标准不统一，使得智能化技术在应用方面存在障碍，也限制了技术的广泛推广不同系统和设备之间存在着数据格式和规范的差异，这会对智能化应用的整合造成困难。因此在应用智能化技术前需要建立起统一标准。一是加强行业标准化建设。建立通用的行业标准，制定通用的技术规范和流程标准，促进智能化技术全产业链范围内的互通与协作。此外，还应该积极与国际标准接轨，提高国际市场的竞争力。（3）安全应对措施。智能化应用需要存储和处理大量的机密信息，例如企业的设计图纸、机密技术等，因此应制定安全措施，保护相关数据安全。智能化的过程中需要进行数据的共享和传输，存在被黑客攻击、数据泄露等安全问题。一旦出现这些问题，可能会对企业造成重大损失。随着智能化的推广，各种安全风险也不断暴露出来，如网络安全风险、机器安全风险等。这些风险对智能化的推广和应用带来了很大的不利影响。

结语

在机械设计的自动化过程中，利用人工智能技术来实现优化。这一技术的应用涵盖了机械设计、制造、数据分析和设备故障识别等多个领域。它能够有效提升工作效率和精度，并引领各个领域向智能化转型。另一方面，机械设计制造及其自动化也成为了人工智能技术的实际操作场所，它们相互促进和共同成长。

参考文献

[1]江一寰.人工智能技术在机械设计制造中的应用[J].造纸装备及材料,2023,52(3):132-134.

[2]杜为栋.基于人工智能算法的协作机械臂智能路径规划研究[D].上海:上海应用技术大学,2023.

[3]单祖辉.人工智能在机械设计制造行业的应用[J].内燃机工程,2022,43(4):110-111.