机械设计制造及自动化的优化方式分析

机械设计制造及自动化的优化方式分析

胡晶

湖南省工业设备安装有限公司 湖南长沙 410000

摘要：机械设计制造及过程自动化的优化，应结合“节能减排”等先进理念，运用先进信息科技、智能科技等，对整个机械设备生产制造过程进行全面优化，整体提升机械设备制造智能化、绿色化水平。

关键词：机械设计制造；自动化；优化

引言：

农业种植生产机械化发展，物流运输甚至快递配送等都在向着智能机械化的方向发展。重视机械设备生产制造优化，运用现代先进科技，持续提高优化效果，推动制造业向着更加智能化的方向发展，是每个生产制造甚至相关人员都应具备的基本素养。且应围绕这一目标的实现，从基础设计制造优化，到生产制造自动化程度提升等，予以全面关注。

一、机械设计制造优化

（一）优化设计

机械设计优化，建议从“节能减排”出发，利用高新技术，对传统机械设计理念及方法等予以有效更新。即在机械设计过程中，优先考虑节能因素。选择高效能、低能耗的元器件，优化机械系统的能源消耗。如使用永磁同步电机替代传统电机，以减少能源损失。再从模块化、人机交互等层面，对机械制造体系、系统予以优化，将机械系统划分为多个模块，便于后期维护和升级，降低生产成本，提高生产效率；优化人机交互界面，使操作更为简便直观，以提高工作效率，还能降低操作失误率。

如在机械设计阶段，对机械系统各部分能耗的细致分析，优化设计以降低能耗。能耗分析方面，对机械系统各部分的能耗进行详细分析，了解各部分能耗的分布和主要用途，包括对电机、传动系统、液压系统等主要部分进行能耗分析。节能元件选择方面，要依据能耗分析结果，选择具有高效能、低能耗的元件，如高效率电机、节能型传动元件和低摩擦材料等。系统优化方面，应考虑对整个机械系统进行优化设计，合理配置各部分元件，实现整体能耗的最小化，强化对系统结构、布局和工作模式的优化。

此外，建议从轻量化设计层面，进一步加强机械设备的节能设计。通过减轻机械部件的重量，降低能耗和减少排放。优先选择轻量化的材料，如高强度钢、铝合金和复合材料等。这些材料具有较高的比强度和比刚度，能够满足性能要求的同时减轻重量。对机械部件进行细致的结构设计，采用先进的结构分析软件对不同设计方案进行优化，以降低部件的重量并保持足够的强度和刚度。根据材料和结构的特性，选择合适的制造工艺，如采用先进的焊接、铸造和成型工艺，以实现部件的轻量化，减轻机械设备的“体重”，减少运行能耗。

（二）优化制造

依据设计方案，制造机械设备，是生产的核心环节。强调节能减排，优化机械设备性能的过程中，必然要重视优化制造环节。利用先进技术，优化制造生产过程中的各个环节。具体可从数字化制造、智能制造、绿色材料等层面加以优化。

如利用3D打印技术等数字化技术进行机械制造，实现快速原型制造和小批量生产，降低生产成本。通过物联网、大数据和人工智能等技术，实现生产过程的智能化，以提高生产效率、减少能源消耗和排放。优先选择可再生、可回收和环境友好的材料进行制造，有助于降低机械产品的环境影响。

（三）优化管理

为保证机械设计制造的优化效果，自然不能忽视“管理”的重要性。应在优化的过程中，同步优化管理方案、管理技术等，使其成为机械设计制造的强有力帮手[1]。具体可实行生命周期管理政策，借助现代信息科技予以持续性的改进，同时重视提高人员综合素质，为管理及机械生产制造提供更好的服务。

如对机械产品进行全生命周期管理，包括设计、制造、使用、维护和回收，以提高产品的可靠性、降低能耗和减少环境影响。通过收集和分析数据，持续改进机械产品的性能和效率。如通过数据分析，优化机械系统的运行参数，提高能源利用效率。定期对管理人员进行技术和管理培训，提高其管理技能水平和职业素养、综合素质，确保机械设计制造过程的顺利进行。

可建立智能控制系统，实现对机械设计制造全生命周期的精细化管理，同时帮助实现机械系统的智能化和高效化，提高能源利用效率并减少排放。如设计智能化的控制系统，以实时监测机械系统的运行状态和工作参数，根据实际运行情况自动调整工作模式和参数，以实现最优化的能源利用。系统可以收集机械系统的运行数据，利用大数据分析和人工智能技术进行数据挖掘，再经分析数据，发现潜在的能耗问题和改进空间，进一步优化系统的能源利用效率。建立远程监控系统，实时监测机械设备的运行状态。通过故障诊断技术，及时发现潜在故障并进行预警，避免因故障导致的能耗增加和排放问题，有助于提高机械设备的可靠性和稳定性。

二、机械设计制造自动化系统优化

（一）智能化决策支持系统

机械设备自动化设计制造过程的进一步优化，必然要向着智能、精密系数更高以及自动化程度更高，甚至实现人机协作等方面发展。通过人工智能技术，建立智能化决策支持系统，可实现自动化操作中的智能决策。具体要从系统数据采集与处理、模型构建与训练、智能决策执行几个层面出发，对系统功能予以完善。

如利用传感器和监控系统收集机械设计制造过程中的实时数据，并进行预处理和分析。基于历史数据和机器学习算法，构建预测和决策模型

[2]。通过训练模型，使系统能够根据实时数据自动调整决策参数。在自动化操作过程中，系统自动根据实时数据和模型预测结果，调整设备参数、工作流程和生产计划，实现智能决策支持。

（二）精密计算与优化控制

当前机械设备设计制造过程只能算是“半自动”，尚未达到全自动程度。这与控制系统运行精密程度，数据采集、整理以及分析等功能尚不完善有着最为直接的关系。利用精密计算技术，对机械设计制造过程中的物理、化学和材料等方面的参数进行精确计算和控制，是进一步提高机械设备制造自动化水平的关键。

如在参数测量与获取方面，通过高精度传感器和测量设备，获取机械设计制造过程中的各种参数，如温度、压力、流量、位移等。建立精密计算模型，对采集到的参数进行实时分析和处理。根据模型预测结果，对机械系统的工作状态进行精确控制。实时优化控制方面的优化，则可通过精密计算模型的控制输出，实时调整机械系统的运行状态和工作参数，以提高设备的运行效率和产品质量。

（三）自动化故障诊断与修复

利用人工智能和机器学习技术，推动实现自动化故障诊断与修复功能。如通过传感器和监控系统实时监测机械设备的运行状态。利用机器学习算法，自动识别异常状态和潜在故障[3]。基于识别到的异常状态和潜在故障，利用专家系统和故障树分析等方法，对故障进行诊断和定位，确定故障的原因和位置。根据故障诊断结果，自动调整机械系统的工作参数或触发相应的修复和维护流程。如自动调整工作参数、启动备用设备或执行预防性维护计划等，以减少故障停机时间，提高生产效率和设备可靠性。此外，在自动化操作系统中融入人机协作的理念，实现人机智能的协同工作。如设计直观、易用的交互界面，使操作人员能够方便地与自动化系统进行交互。界面应提供实时数据、状态信息和操作选项，支持语音、手势等多种输入方式。

结束语：

综上所述，现代社会发展已经离不开“机械设备”，农用、工用、商用机械设备的生产制造，需要从效率、质量双向提升的角度，进一步运用现代科技，实现智能制造、节能制造以及制造节能机械等目标。

参考文献：

[1]罗长威. 自动化技术在机械设计制造中的应用及优化措施[J]. 造纸装备及材料,2023,52(10):67-69.

[2]姜国仙. 机械设备自动化制造过程资源优化调度方法设计[J]. 制造业自动化,2022,44(1):10-13,26.

[3]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.