人工智能技术在机械设计及自动化中的设计应用

人工智能技术在机械设计及自动化中的设计应用

贾英锋任林

平顶山职业技术学院，河南平顶山，467000

摘要：人工智能技术在机械设计制造及其自动化中的实践应用已成为推动行业发展的关键力量。从提高生产效率和制造精度到减轻人工操作压力，这些进步不仅展示出技术的革新，也为机械设计制造行业的未来奠定坚实的基础。在不断变化的市场需求和技术革新的驱动下，人工智能技术在机械设计制造及其自动化中的实践应用将继续引领制造业向更高效、更智能的方向发展。

关键词：人工智能技术；机械设计；自动化；有效应用

随着信息化技术应用范围的拓展，人工智能带来的效果与优势逐渐体现，在机械设计及自动化领域中，人工智能具有多重优势，能够有效满足制造业的效率和精度要求，对我国的现代化发展具有重要意义。

1 人工智能技术的概述

人工智能技术（ArtificialIntelligence，简称AI）是指模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的总称。它通过模拟人类的认知、学习、推理、决策等能力，使机器能够具备类似于人类的智能水平，实现自主学习、自主决策和自主执行任务。而人工智能技术在机械设计及自动化领域的全过程实现，离不开机器学习、深度学习、强化学习、机器视觉、自然语言处理等算法及训练工具，在通用支撑技术的助力下，结合工业知识及经验来进行自动化机械生产应用。

2 机械设计制造及其自动化的相关特点研究

随着先进的科技的不断推陈出新，许多前沿的高新技术都需要精密的设备来支撑。其中，机械材料是最重要的，它们的运输、安装、维护、调试等都离不开先进的工艺流水线，这些工艺流水线的运行状态取决于先进的机械设备的使用，从而使其具备更强的功率、更大的灵活性、更好的适配性。近年来，中国大力推进机械设计制造与自动化的技术创新，并将当前的技术水平运用于设计制造，以实现设计制造的最佳性能，从而大幅提高机械制造的效率和品质。近年来，随着科学技术的飞速进步，现代化的机械设计制造及其自动化生产模式已经成为当今社会经济发展的必要组成部分，它的使用率和可靠性也显著改善，为当前的经济增长和社会进步做出了重要贡献。随着科学的进步，当前的机械设备和工艺的智能化水平已显著改善。它为我们的工厂带来了更高的灵活性和可靠性，并且大大推高了工厂的经营效率。在此基础上，许多工厂开始采用先进的自动化技术，以实现更高的生产速率和更好的质量。

3 人工智能技术在机械设计及自动化中的设计应用

3.1 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，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。

3.2 专家系统控制

专家系统控制是在机械设计制造和自动化实践中广泛使用的一项技术，通过模拟人类专家的知识和推理能力，实现了在特定领域的问题求解、诊断和决策等功能。人工智能技术的发展对专家系统的完善起到了重要的推动作用。利用人工智能技术，可以为专家系统注入更多的数据和知识，使专家系统的知识库更加丰富和全面。此外，基于人工智能的机器学习算法可以帮助专家系统不断优化知识库，使其具备更强的问题解决能力和判断准确性。而且，人工智能还能够为专家系统提供更高效的推理和决策能力，例如，通过深度学习技术，专家系统可以从大数据中快速学习并调整自身的决策模式，使其在面对复杂情况时能够做出更为准确的决策。在机械设计制造和自动化实践中，专家系统的完善将为智能化技术的应用提供更加稳定和可靠的支持。通过完善专家系统的知识储备和决策能力，可以有效解决现有机械设计制造中存在的各种技术问题，如优化设计、自动化生产等方面。同时，完善专家系统也将提高机械设备的智能化水平，使其能够更好地适应复杂多变的生产环境，提高生产效率和质量。

3.3 智能监测与检测

借助高分辨率摄像头复杂算法，系统对产品进行全面扫描分析，识别出表面裂纹、瑕疵点等各种类型缺陷，自动化缺陷检测与分类方法提高检测准确性效率，避免人为因素对检测结果影响，从而保证了产品质量稳定性。监测生产线上各种关键参数质量指标，系统及时发现生产过程中异常情况质量问题，并立即反馈给生产线控制系统。控制系统根据反馈信息，及时调整生产参数工艺流程，以纠正生产过程中问题，保障产品达到质量标准，实时监控与反馈机制有效减少了生产过程中质量变异，提高了产品质量稳定性。收集大量生产数据，并运用数据分析技术，系统发现生产过程中潜在问题改进空间，智能传感器还实现对生产设备状态实时监测，预测设备故障维护需求，从而减少了生产线停机时间维修成本，提高了生产效率。

3.4 模糊推理算法

人工智能的最大优势在于模糊推理算法可以模拟人类思考的过程并进行推理。虽然在机械设计制造的过程中，通过设置推理规则库进行过程控制的方式并不少见，但相比有具体条件的推理方式，模糊推理算法更注重在各种类型的环境条件中，将模糊输出转换为更加精确的输出值，从而全面提升推理的正确性与可靠性。该算法在控制系统的设计过程中较为常见。例如，在自动化的数控（CNC）机床设计过程中，模糊推理算法的应用可以为实现设备的自适应控制提供可靠的保障。再借助深度学习技术，从海量历史数据中提取车床加工相关的技术，并在此基础上针对车床的控制要求进行灵活的调整，从而自动控制刀具的轨迹、切换方式，实现对生产过程的精准控制。模糊推理算法的应用可以使机械设计快速处理庞大的信息数据，并制订具有针对性的设计决策，从而满足实际的优化需求。但同时，模糊推理算法的可靠性和性能也会对其决策精度带来直接的影响，需要在不断提升算法可靠性的基础上确保算法能够支持机械设计优化。

3.5 智能制造调度

实时监测生产线运行状态与订单需求，系统准确了解当前生产情况，及时发现并解决潜在问题，从而实现生产计划实时调整优化，实时监控调度方式，大大提高了生产线响应速度适应能力，使得生产过程灵活高效。面对多样化订单需求时，系统会根据订单优先级自动调整生产任务排程，保障高优先级订单得到及时处理，降低了客户等待时间，提高了客户满意度，优先级调度灵活排程方式，使得生产计划贴近实际需求，避免了因订单紧急而导致生产延误或资源浪费。

4 结束语

综上所述，从目前的实际发展情况来看，机械行业中的人工智能技术在科技水平和应用领域的不断提升和拓展，带来了产业链的进一步完善和产品种类的进一步丰富。同时在这种趋势的影响下，多种技术的多领域融合应用也已经成为未来机械行业中的人工智能技术的主要发展方向。随着技术的不断演进和应用的不断深化，人工智能技术在机械行业中的应用前景也将更加广阔。

参考文献：

[1]侯莹,屈毅. 人工智能技术在机械设计及自动化中的设计应用 [J]. 鞋类工艺与设计, 2024, 4 (08): 168-170.

[2]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.

[3]杨晨. 人工智能技术在机械设计制造及其自动化中的实践应用 [J]. 造纸装备及材料, 2024, 53 (02): 100-102.