人工智能技术在机械设计制造中的应用研究

人工智能技术在机械设计制造中的应用研究

李圣伟

莱芜永驰橡塑有限责任公司  山东省济南市  271100

摘要：随着我国信息化技术的发展，人工智能技术也渐趋成熟，越来越多的行业开始将人工智能技术引入生产制造中。我国的传统机械设计制造行业发展规模越来越大，传统的人工生产制造模式已经难以满足当前行业的发展需求，行业迫切需要有新的智能化技术来解放生产力。在此背景下，现代人工智能技术被引用到了机械设计制造行业中。基于此，文章对人工智能技术在机械设计制造中的应用策略进行了研究，以供参考。

关键词：人工智能；机械制造；应用要点

1人工智能在机械设计制造中的应用优势

1.1优化设备控制

机械生产的过程中加工设备在长期运转的过程中必可避免的会出现疲劳、故障问题，导致机械生产的质量受到了严重的影响，精度不符合要求。为此需要对设备进行有效的监控，从而在机械自动化设计和生产的过程中可以及时发现存在的故障问题。而人工智能技术的应用可以借助传感器以及监控系统等去对设备的参数进行实时收集、分析和对比，一旦参数超出规定范围，人工智能技术会自动对参数进行调整，对设备的生产过程进行控制，或者向工作人员进行预警，确定是否需要停工维修。除此之外，人工智能技术和自动化技术的融合应用，可以进一步提升设备控制的水平，确保机械设计制造的精度符合要求。

1.2降低生产成本

传统机械设计制造程序相对较为繁琐，其中不免存在一些操作上较为复杂的设备，并且部分设备的运行量较大，半自动化是当前机械设计制造的常态，并且这些设备一旦出现故障，故障位置、原因的确定以及维修也会耗费大量的人力、物力和财力。而人工智能技术在机械设计制造中的应用，为生产过程的全自动提供了技术支持，有效降低了机械产品生产中出现的错误率，提升了机械产品的合格率和精准度，减少了由于产品不合格导致的资源、资源浪费。同时人工智能技术在应用的过程中可以为设备的维修、养护提供实时、精准的数据支持，降低了维修成本，为机械制造企业生产效益的提升奠定了基础。

1.3保障生产安全

安全性是机械设计制造系统应用的重要原则，机械制造企业想要保障产品质量的和人员安全，降低安全事故出现的概率，就要将人工智能技术充分应用起来，不仅可以有效提升机械生产效率和水平，同时也可以对机械生产中存在的安全风险和安全隐患进行监控和分析，并根据安全风险问题去自动生成相应应急保障措施，从而降低机械制造中安全故事的出现，保障生产以及内部工作人员的安全，为企业实现可持续发展奠定了重要基础。另外，人工智能技术在机械设计制造中的引用可以将工作人员从生产流程中解放出来，降低人为操作失误导致的安全问题。

2人工智能技术在机械设计制造中的应用

2.1模糊推理系统在机械设计制造中的应用

人工智能技术中，模糊推理系统是一个实用性较强的功能系统。模糊推理系统主要是通过计算机来模拟人脑判断和信息处理方式，以此对相关数据和知识进行调配和设计，再模拟人脑下达指令，通过指令形式完成数据传达。人工智能技术中的模糊推理系统在机械制造中的应用可以有效将庞大的信息数据进行分析处理，从而得到更加准确的数据处理结果。通过这种高效利用的数据分析处理模式，机械生产制造企业的数据能够得到有效利用，其数据价值能够得到深入挖掘。但与此同时，模糊推理系统的应用也存在一些问题。其系统连接不够稳定，相关技术人员需要深入挖掘其系统性能，不断完善其性能上的问题。

2.2故障诊断系统在机械设计制造中的应用

在机械设计制造行业中，故障诊断系统的应用能够有效帮助企业降低设备的维修成本和实践，从而提高维修效率。在机械生产制造过程中，设备的故障是较为常见的，只有具备良好的设备故障维修技术，才能在短时间内快速将其故障处理好，避免因为故障而影响生产进度。但由于机械生产制造设备具有明显的复杂性，当其内部出现故障问题时，维修人员很难通过肉眼观看去找到故障部位，因此只能通过拆解设备找到其内部故障部分，但这种处理方式会导致其维修时间过长，有时会影响其生产进度。而故障诊断系统在机械设计制造行业中的应用不仅能够有效提高其企业的机械生产故障诊断效率，还能提高故障诊断的精准度，及时给出更加精准有效的故障解决方案。故障诊断系统主要是由机械故障案例库、故障推理机以及故障诊断过程解释机三个部分组成，在开展故障诊断的过程中，系统主要通过这三个部分协调运作。首先，设备使用人员通过故障诊断系统中的监测系统对其机械生产线进行实时监控，在此基础上进行信息输入。当信息被输人到诊断库中时，系统能够根据其相关资料进行数据分析和判断，从而得出相应的诊断结果，判断出故障位置。得出故障位置之后，故障诊断系统会根据其案例库进行相应分析，结合类似的案例经验给出最佳的故障维修方案。

2.3机械设计制造中自动识别系统的应用

在传统的机械生产制造过程中，其设备需要通过建立控制模型开展制造任务，人员通过操控模型达到操控机械进行生产的目的。但是这种机械控制模式操作复杂，并且当应对一些施工生产情况较差的任务时，人员很难通过这种控制方式准确判断预算。因此，将人工智能技术应用到其机械设计制造行业中是很有必要的。人工智能技术中的自动识别系统能够有效解决以上提到的问题。比如，当人员在操控机械设备时，人员可以通过其系统功能实时监控相关参数数据，当参数数据出现异常时，人员能够第一时间发现异常并采取相应的处理措施。通过这种方式，人员在操控机械进行生产时，其生产安全能够得到有效保障。此外，自动识别系统还能自动识别计算机系统中的相关指令，从而通过指令达到控制机械的目的。通过自动识别系统，机械设计制造行业的自动化生产效率能够得到有效提高。

2.4人工智能技术集成化的应用

除了可以单独利用人工智能技术中的不同技术之外，相关人员还可以通过操控不同的技术，将不同技术以集成化、组合化、灵活化的形式应用于机械设计制造行业中，以此深人挖掘人工智能技术的作用和价值。比如，可以将解密传感技术和计算机技术结合起来，通过更科学而智能化的方式传递生产制造中的信息，以此优化其机械设计制造企业的管理水平。比如，可以将以上的信息处理系统和自动识别系统结合起来应用，将其融入实际的机械制造生产中。机械设备在生产过程中可能会产生大量的信息数据，这些数据在传输过程中可能会出现失误的情况，因此可以借助自动识别系统对其数据进行筛选。一旦出现数据异常或者数据失误的情况，自动识别系统就可以将其数据错误识别出来，及时发出警报，告知给操作人员。通过这种集成化的技术应用，很多人工智能技术之间能够实现有效的互补和组合利用，从而达到1+1大于2的效果，使其技术在机械设计制造中发挥出更大的作用和价值。

结语

综上所述，在机械设计制造领域，人工智能技术的应用已经取得了巨大的进展，并且展现出令人振奋的未来前景。本文从人工智能技术的理论基础出发，深入探讨了其在机械设计制造中的多个应用领域，包括设计优化、自动化生产、质量控制、供应链管理、设备维护以及人机交互与可视化等。随着技术的不断进步和创新，人工智能技术将在机械设计制造过程中发挥更大效能，进而位我国工业化进程的持续推进打下坚实基础。

参考文献

[1]金长军.探析基于人工智能的机械设计制造及其自动化实践[J].中国设备工程，2023(10):35~37.

[2]张明.人工智能在机械设计制造及其自动化中的应用分析[J].冶金与材料，2023，43(02):81~83.