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

李景茂

河北巨晨建筑工程有限公司

摘要：当前阶段，随着中国科技水平的持续提升，社会各行业正逐步实现自动化与智能化的转型。在中国现代科技体系中，人工智能技术堪称颇具代表性的领域之一，其在各个行业均展现出卓越的效能。特别是在当前社会，各行业生产技术更新换代的速度日益加快，这进一步推动了人工智能技术的迅猛发展，并使其优势得以充分展现。

关键词：人工智能技术；机械设计制造；应用

1 人工智能技术概述

人工智能技术，作为一种现代化的新兴技术手段，具备显著的综合性特质。它不仅与电子信息、计算机网络等多项技术紧密相连，还深度融入心理学、哲学等诸多专业学科领域。目前，人工智能技术已经广泛而深远地影响着众多产业领域，为其全面推广奠定了坚实的基础。在机械设计制造领域，人工智能技术的应用日益凸显其信息化特征。它有效解决了传统设计制造模式下存在的模型不清晰等问题，并在稳定的网络环境下为用户带来更为优质的使用体验。具体而言，人工智能技术在机械设计制造与自动化中的应用主要体现以下两方面显著特点：其一，人工智能技术能够确保产品功能与用户需求的高度契合。在整合产品设计、研发及生产等各个环节的过程中，它有助于进一步丰富产品功能，满足市场多元化需求。其二，人工智能技术有利于推动科学技术的深入应用与广泛推广。例如，机械制造企业可借助人工智能技术，在产品生产过程中加大信息化技术的应用力度，从而优化传统设计方法，提升制造质量，并推动生产线自动化水平的持续提升。

2 信息化的机械设计制造特点

2.1 有效推动行业转型

在信息化时代的浪潮中，我国经济建设和科学技术均取得了显著进展。特别值得一提的是，在机械设计制造行业中，人工智能技术的深度应用，极大地提升了机械领域的整体水平，这标志着我国机械制造领域迈出了坚实的步伐，同时也代表了机械设计制造行业正经历着一次深刻的转型与升级。作为机械制造技术人员，我们应当以积极进取的心态迎接这一挑战，充分挖掘并发挥人工智能技术在机械设计制造中的优势资源，从而推动机械行业的持续健康发展。

2.2 降低人工成本，提升生产效率

人工智能技术的广泛应用，使得众多机械制造类生产和工作得以通过智能操控实现。这一过程极大地减轻了企业的人工成本负担，有效缓解了经济压力，为企业带来了更为可观的利润。同时，人工智能技术的应用还显著提升了生产效率。只需将机械材料或零件的相关数据输入系统，智能设备便能实现自动化运行和生产，既高效又精确。此外，当系统出现故障时，能够迅速发出警报并定位故障点，提供解决方案，从而降低了机械加工材料的报废率，提升了生产质量和效率，实现了机械设计制造的高效运作。

2.3 优化机械设计制造流程

机械加工是一个复杂且多环节的工艺过程，传统方式中每个环节都需要人力参与，且人工操作往往伴随着各种误差。然而，随着人工智能技术在机械设计制造中的融入，不仅大幅减少了人工劳动力的需求，而且使各个加工环节更加智能化、自动化。整个设计制造流程变得更为简洁明了，操作更加顺畅。此外，人工智能技术的超越人类思维的特性，使得机械设计制造流程得到了进一步优化，生产效率和质量均得到了显著提升。

3 机械设计制造现状

我国制造业在基础层面仍显薄弱，相较于工业化强国，整体竞争力尚存明显差距。长期以来，我国机械工业的迅猛增长主要依赖于技术引进，而自主研发能力严重不足，这已成为制约我国机械工业进一步发展的关键因素。当前，正值制造业转型升级、智能制造业蓬勃发展的黄金时期，我国正朝着生产强国的目标迈进。然而，我国工业领域在自主创新能力方面仍显不足，经济发展长期依赖于投资和出口驱动。随着土地、劳动力、原材料、燃料等成本因素的全面快速增长，我国的传统比较优势正逐渐减弱，资源和环境压力日益凸显，传统的产业发展模式已难以持续，亟待创造新的竞争优势。信息化与工业化的深度融合、智能制造的快速发展以及向新型工业化道路的迈进，已成为我国经济转型和机械设计制造现代化的必然趋势。信息技术的广泛应用正深刻改变着人们的生产、生活方式和社会结构。互联网的普及将物理世界与信息世界紧密相连，引领着一场新的工业革命。智能化生产的发展是技术进步的必然要求，特别是在人口老龄化趋势加剧的背景下，从事繁重体力劳动的劳动力日益减少。因此，现代化的机械设计制造对于社会经济的持续发展具有至关重要的意义。当前，企业间的竞争已演变为人才、技术和成本的全面竞争。机械设计制造涵盖了产品设计、生产加工、产品销售以及售后服务等各个环节。为了提升竞争力，机械制造企业正逐步推广使用高效灵活的智能化设备，实现精益管理，并快速响应客户的个性化需求。

4 人工智能技术在机械设计制造中的应用

4.1 多领域融合

结合先进的机器学习与传感技术，我们能够在机械设计过程中实时捕获并深入分析海量数据，从而为设计与制造流程提供更为精准的预测与优化方案。传感技术以其卓越的感知能力，能够为我们提供详尽的现场数据，涵盖温度、压力、振动等关键指标。而机器学习技术则能够对这些数据进行深度解析，从中提取出极具价值的信息。在机械设计制造的检测与质量控制环节，图像处理和计算机视觉技术发挥着举足轻重的作用。通过运用图像处理技术，我们能够精准地检测出诸如表面缺陷、尺寸偏差等潜在问题。同时，结合机器学习算法进行分类与决策，不仅能够有效提升产品质量，还能大幅减轻人工巡检的工作负担。此外，我们还将自然语言处理和知识图谱技术引入机械设计制造领域的知识获取与管理环节。通过对文本数据进行高效处理与分析，我们将其转化为结构化的知识图谱，实现知识的有序组织、高效共享与便捷检索。

4.2 机械设计

机械设计制造及其自动化是现代工业发展的必由之路，相较于传统的设计流程与理念，两者存在显著差异。当前，为了满足人类在生产与生活方面的需求，计算机技术正逐渐在机械产品设计中占据重要地位。为推动机械设计制造及其自动化的深入发展，我们需深刻认识到现代机械的实际需求，并注重设计的多元化。将人工智能技术融入机械设计之中，能够推动机械制造方式的创新变革。在设计过程中，我们应高度重视提升机械的自动化水平，降低人为因素的干扰。相较于过去，机械设计的优化使得设备能够长时间持续工作，显著减少了劳动力消耗，同时扩大了储存空间，便于存储各类信息，并有利于员工开展日常学习。目前，在汽车、航空航天等领域，人工智能技术已得到广泛应用，实现了机械装备设计的创新突破，颠覆了传统的机械设计思维，推动了机械柔性化的发展。借助人工智能技术，机械产品的设计将迎来更为广阔的发展空间和革新机遇。

4.3 信息处理

在机械制造及其自动化领域，信息传递的准确性与安全性至关重要。为确保数据传递过程万无一失，合理引进并应用人工智能技术显得尤为关键。通过运用人工智能技术，我们能够实现对网络信息传递的实时监控，从而及时发现并处理潜在问题，确保数据的准确性与安全性，有效防范不可预见风险的发生。随着生产效率的持续提升，电子数据传递的需求也日益增长。为确保各类信息的安全、高效传输，进而保障系统运行的平稳与安全，我们必须加大对人工智能技术的运用力度。在制造工艺中，任何数据传输的失误都可能导致产品品质下降，因此，人工智能技术在信息处理中的关键作用不言而喻。在追求效率提升的同时，我们更需确保数据的安全与稳定，以防止差错的发生。

4.4 质量控制和设备维护

机器视觉系统，通过集成摄像头与先进的图像处理技术，旨在精确检测产品表面的缺陷、异物以及尺寸偏差。近年来，深度学习算法的引入显著提升了机器视觉的检测精度，使其能够胜任更为复杂且精细的检测任务。人工智能技术不仅具备自动分类不同缺陷类型的能力，还能提供更为迅捷的反馈和问题定位，从而有助于企业及时发现并解决潜在的质量问题，进而有效降低不良品率。此外，AI技术还可用于深度分析大量的生产数据，识别异常情况并预测可能出现的质量问题，通过采取预防性的措施，进一步降低生产过程中的质量风险。在监测生产设备方面，AI技术同样展现出强大的应用价值。通过实时追踪设备的运行状态和性能数据，AI技术能够精准预测潜在的设备故障，从而降低生产线因故障而发生的停机时间，有效提高设备的整体可用性。当设备出现故障时，人工智能系统能够迅速诊断故障的根本原因，并为维修人员提供精确且有针对性的维修建议，从而显著加快故障修复的速度。最后，AI系统还能根据设备的实际运行状况自动生成优化后的维护计划，包括维护时间表和所需的零部件清单，确保设备得到最大程度地利用，同时有效减少不必要的维护成本，为企业实现更为高效、经济的生产运营提供有力支持。

4.5 故障诊断

人工智能技术，尤其是机器学习与深度学习的应用，为提升故障诊断的精准性与效率带来了创新的解决方案。利用深度学习进行故障诊断，主要遵循以下步骤：首先是数据收集阶段，我们借助传感器从各类机械设备，如轴承、电机及齿轮等，采集涵盖振动信号、温度、声音等多维度的数据。这些数据作为故障诊断的基石，其质量与完整性至关重要。紧接着是数据预处理环节，通过运用滤波、去噪等技术手段，对原始数据进行清洗，旨在提升数据质量。针对振动信号，我们采用快速傅里叶变换（FFT）等先进技术进行频域分析，从而有效凸显故障特征。在特征提取阶段，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），展现出了卓越的能力。通过设计合理的网络结构，我们可以自动从原始数据中提取出有价值的故障特征，无需人工干预，从而显著提升诊断效率与准确性。进入模型训练阶段，我们利用大量经过标注的故障数据与正常数据，采用监督学习方式对模型进行训练。通过调整网络参数，利用反向传播算法不断优化模型性能，直至模型在验证集上的表现达到预期目标。此外，为应对故障样本稀缺的问题，我们还采用了数据增强和迁移学习等技术手段，有效提升了模型的泛化能力。最后，在故障预测阶段，我们将实时采集的数据输入至训练好的模型中，模型将输出故障类型及可能性评估结果。通过实时监控设备状态，我们能够实现早期故障的检测与预警，有效减少意外停机时间，提升生产效率。

4.6 云制造技术

云制造技术的运用在机械设计制造环节中发挥了显著作用，不仅能够有效改变传统的制造方式，还促进了传统制造行业与电子信息的深度融合。这种融合提升了机械制造成本的附加值，进而为各类用户提供了更高质量的机械设计制造配套服务。在云制造技术的实际应用中，其涵盖了多个关键层面，包括支撑层、资源层和服务层。支撑层通过全面的线上云处理，实现对各类资源的有效整合与优化，并根据用户的实际需求提供针对性的解决方案；资源层则专注于整合现有的机械设计制造资源，实现资源的最大化利用；而服务层则通过搭建平台，使服务者、生产者和使用者能够相互连接，从而确保使用者能够全面了解产品设计需求，并据此设计出符合需求的产品。总体而言，云制造技术的应用推动了共享机制的建立，优化了资源配置，为机械设计制造行业打造了一种开放、高效的服务模式。

5 结束语

总之，现代信息技术在机械设计制造领域的应用已日渐广泛，对推动我国制造行业的转型升级与持续发展起到了重要作用，同时也为行业带来了全新的挑战与发展契机。通过将现代人工智能技术深度融入机械设计制造流程之中，制造企业能够更加精确地分析运行情况，制定科学合理的管理决策，进而优化制造工艺，有效削减生产成本，提升企业整体运营效率。此外，现代人工智能技术的运用还有助于实现个性化产品的精准制造与市场营销，满足市场多元化需求。

参考文献：

[1]吕爱英.人工智能在机械设计制造及自动化中的应用分析[J].中国设备工程,2024,(08):269-271.

[2]李嘉,周国梁.人工智能技术在机械设计制造中的应用研究[J].造纸装备及材料,2024,53(03):101-103.

[3]孔藤桥.人工智能技术在机械设计制造及自动化中的应用[J].华东科技,2023,(12):39-41.

[4]杨园园,崔峻硕,赵佳琪,等.人工智能技术在机械设计制造中的应用研究[J].信息记录材料,2023,24(12):189-191.

[5]陈林.现代人工智能技术在机械设计制造中的应用[J].模具制造,2023,23(10):184-186.

[6]冀永曼.人工智能技术及其在机械设计中的应用与发展趋势[J].农机使用与维修,2023,(09):76-78.

[7]陈闯.人工智能技术在机械设计制造中的应用[J].中国机械,2023,(25):36-39.