人工智能技術(shù)在機械設(shè)計制造及其自動化中的應(yīng)用

摘要：文章首先闡述了人工智能技術(shù)的內(nèi)涵，其次時機械設(shè)計制造及其自動化技術(shù)的相關(guān)理論進行了概述．并對將人工智能技術(shù)在機械設(shè)計制造及其自動化領(lǐng)域中應(yīng)用的優(yōu)勢進行了探究，分析了當(dāng)前我國人工智能技術(shù)在該領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，最后詳細(xì)論述了將人工智能技術(shù)應(yīng)用于機械設(shè)計制造及其自動化中的具體方法以及未來的發(fā)展方向，以期為相關(guān)人員提供參考。

關(guān)鍵詞：人工智能；機械設(shè)計；自動化

中圖法分類號：TP18 文獻標(biāo)識碼：A

１ 人工智能技術(shù)的內(nèi)涵

１．１ 概念定義

人工智能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）是一門新興的計算機科學(xué)技術(shù)，研究的主要內(nèi)容為：如何以機器為應(yīng)用載體，實現(xiàn)對人智能理論與技術(shù)的開發(fā)、模仿、延伸、擴展。傳統(tǒng)的機械設(shè)備即便是引入了自動化和信息技術(shù)，也需要通過人為操作與編程來實現(xiàn)對其控制，機械設(shè)備本身不具備思考與決策的能力，而人工智能技術(shù)的引入，會讓機械設(shè)備擁有一定的思考能力，可以完成部分過去只有人才能做的工作，用于解決生產(chǎn)勞動中的實際問題［１］ 。

１．２ 研究價值

隨著社會的不斷發(fā)展，越來越多的科學(xué)工程領(lǐng)域需要通過計算才能完成相關(guān)作業(yè)，而這些計算工作大多任務(wù)繁重，利用人工進行作業(yè)不僅誤差大，還降低了工作效率，因此為能夠有效解決這一問題，則可以利用計算機大容量和高精準(zhǔn)度的特點，來替代一些復(fù)雜的人工作業(yè)或者高危崗位。此時，人工智能技術(shù)便在其中發(fā)揮重要的作用，不僅能夠提高數(shù)據(jù)信息的精準(zhǔn)度，還可以省掉一些冗余重復(fù)的工作流程，進一步保障了人類的生命安全。

２ 機械設(shè)計制造及其自動化相關(guān)理論概述

２．１ 機械設(shè)計及自動化制造原則分析

其需要在基礎(chǔ)的設(shè)計與制造理論之上，融入計算機科學(xué)技術(shù)，以便實現(xiàn)機械設(shè)備的自動化控制，推動社會生產(chǎn)力的發(fā)展［２］ 。同時，也要站在實用性機械功能的設(shè)計角度，提高設(shè)計思路的創(chuàng)新性，保證各類能量與信息能有效轉(zhuǎn)化。

２．２ 機械設(shè)計制造及其自動化的重要性

其能夠依靠先進的工業(yè)化技術(shù)，來提升國民的經(jīng)濟水平，通過機械設(shè)備制造及自動化設(shè)備的投入，能夠改變既有生產(chǎn)作業(yè)過程中所存在的設(shè)備制造性能與款式局限性較強的問題，可以最大限度地減少生產(chǎn)誤差。

３ 人工智能技術(shù)在機械設(shè)計制造及其自動化中應(yīng)用的優(yōu)勢

３．１ 運行效率方面

人工智能技術(shù)能夠減少既往人工作業(yè)中的重復(fù)

性作業(yè)步驟，可以依照前期所制定的相關(guān)程序，自動進行作業(yè)內(nèi)容的處理，在縮減了運行時間的同時，也能夠減少對資源的浪費［３］ 。

３．２ 安全性能方面

在機械生產(chǎn)的過程中很容易受到各類客觀因素的影響，而出現(xiàn)安全事故，同時部分人工操控的危險性也較大，通過人工智能技術(shù)，其能夠避免數(shù)據(jù)碰撞問題，并可以代替部分高危作業(yè)，減少人為對機械設(shè)備生產(chǎn)的影響。

４ 我國人工智能技術(shù)在機械設(shè)計制造及其自動化中的應(yīng)用現(xiàn)狀

４．１ 發(fā)展階段

我國在機械設(shè)計制造及其自動化中應(yīng)用人工智能技術(shù)的起步較晚，但在短時間之內(nèi)有了較大的突破。近幾年隨著我國“十四五”規(guī)劃數(shù)字經(jīng)濟政策的頒布，使得部分企業(yè)開始重視了傳統(tǒng)作業(yè)的轉(zhuǎn)型，并擴大了人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍。

４．２ 存在的問題

我國人工智能技術(shù)在機械設(shè)計制造及其自動化領(lǐng)域的應(yīng)用成本較高，部分企業(yè)受到經(jīng)濟條件等客觀因素的限制，無法提高應(yīng)用普及性，同時部分技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)域適應(yīng)性較差［４］ 。

５ 人工智能技術(shù)在機械設(shè)計制造及其自動化中應(yīng)用的路徑

５．１ 核心應(yīng)用技術(shù)分析

（１）ＢＰ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。該項技術(shù)是人工智能技術(shù)中應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一，所構(gòu)建的模型能夠與數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點相關(guān)聯(lián)，可以對特征復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息進行處理。將其應(yīng)用到機械設(shè)計制造及其自動化領(lǐng)域，一是能夠以數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的運行節(jié)點為基礎(chǔ)，構(gòu)建相應(yīng)的模型，在神經(jīng)元與數(shù)據(jù)協(xié)同處理下，可以提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運行效率。二是可以對信息進行動態(tài)化監(jiān)測，保證操作的精準(zhǔn)性［５］ 。

（２）模糊控制技術(shù)。該項技術(shù)是人工智能技術(shù)實際應(yīng)用過程中的載體，通過模糊控制處理方式，可以最大限度地模仿人類的思維，從而保證了控制過程中的決策的精準(zhǔn)度。將其應(yīng)用于機械設(shè)計及自動化領(lǐng)域，能夠?qū)⑾到y(tǒng)中專業(yè)性較強以及較為復(fù)雜的運作模式轉(zhuǎn)換成計算機系統(tǒng)可以識別的語言算法，這樣就能夠保證系統(tǒng)內(nèi)各類數(shù)據(jù)信息運行的安全穩(wěn)定性，同時能夠?qū)ο到y(tǒng)運行進行多方位的分析，可以為各項應(yīng)對措施提供相應(yīng)的輔助決策。

５．２ 在機械設(shè)計中的應(yīng)用

當(dāng)前，在機械設(shè)計中所應(yīng)用的主要計算機軟件是ＣＡＤ（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ，ＭＳ?ＣＡＤ 管理軟件計算機輔助設(shè)計），該軟件具備函數(shù)庫、ＹＡＦ、最佳管理模型庫、設(shè)計工具等多項功能。將人工智能技術(shù)與其結(jié)合，則能夠顛覆傳統(tǒng)的機械ＣＡＤ設(shè)計模式，其不再依靠點線之間的關(guān)聯(lián)性，來確定產(chǎn)品的基礎(chǔ)功能，而是通過專家系統(tǒng)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，基于機械設(shè)備的實際使用需求，對相關(guān)工作領(lǐng)域的資料進行收集，針對既有部分設(shè)備在生產(chǎn)過程中所出現(xiàn)的問題進行分析，將其轉(zhuǎn)換成能夠被計算機識別的語言，應(yīng)用于機械設(shè)計環(huán)節(jié)。當(dāng)出現(xiàn)問題以后，人工智能技術(shù)便會自動協(xié)調(diào)計算機，優(yōu)化設(shè)計過程，為設(shè)計人員提供良好的解決對策。通過人工神經(jīng)元技術(shù)的應(yīng)用，可以將產(chǎn)品設(shè)計過程與制造生產(chǎn)過程之中的非線性斷點數(shù)據(jù)相銜接，使機械性能大幅度提升，也提高了組合方案的科學(xué)性。

５．３ 在機械制造中的應(yīng)用

我國許多的大型綜合化生產(chǎn)線都將人工智能技術(shù)引入機械制造規(guī)劃環(huán)節(jié)，其主要面向的是生產(chǎn)流程的重構(gòu)，用于實現(xiàn)生產(chǎn)線的自動化控制以及處理，可以減少人力資源投入成本，提高企業(yè)的經(jīng)濟效益，并且產(chǎn)品的精準(zhǔn)度也會更高。除此之外，以人工智能技術(shù)為基點所研發(fā)的機械臂也被投入到工業(yè)裝配、安全防爆等作業(yè)中，其具備多輸入和多輸出的系統(tǒng)特點，主要的構(gòu)成部分有視覺傳感器、機械臂系統(tǒng)、主控計算機，在制造的過程中，可以實現(xiàn)剛性化和自適應(yīng)處理，具有較強的柔性和能耗低以及響應(yīng)速度較快的特點，與傳統(tǒng)的人工機械制造生產(chǎn)作業(yè)相比，精準(zhǔn)度和速率會更高，并且能夠完成流水線較長的作業(yè)任務(wù)，不會存在疲勞感與效率下降的問題。另一部分企業(yè)在制造生產(chǎn)時打造了智能化車間，結(jié)合機械臂的使用，可以提高生產(chǎn)與制造的標(biāo)準(zhǔn)化。

５．４ 在故障診斷中的應(yīng)用

在機械設(shè)計制造及其自動化領(lǐng)域中有許多的工程步驟需要涉及大量數(shù)據(jù)信息內(nèi)容的計算，而在計算的過程中工作人員不僅需要利用大型運算公式對最終的結(jié)果進行推導(dǎo)，還要利用結(jié)合理論論證構(gòu)建出相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型，為相關(guān)作業(yè)內(nèi)容的落實提供良好的支持。但在實際操作的過程中，人工計算會存在計算失誤或者推導(dǎo)結(jié)果不夠精準(zhǔn)的情況，當(dāng)出現(xiàn)此類問題時工作人員需要將數(shù)據(jù)信息帶回到上一步進行重新評測，費時費力，影響生產(chǎn)進度。而如果將人工智能技術(shù)應(yīng)用其中，則可以有效避免這一問題，其所具備的強大計算與處理功能，能夠?qū)⑺占降男畔?shù)據(jù)進行有效歸類與處理，在短時間之內(nèi)便可以進行計算以及推導(dǎo)作業(yè)，精準(zhǔn)判定出故障問題，提高了結(jié)果的精準(zhǔn)度。具體應(yīng)用步驟為：人工智能界面輸入關(guān)鍵信息→推理機利用正向推論對結(jié)果進行診斷→給出相應(yīng)的決策建議→遇到故障問題分析原因并進行計算與判定。

５．５ 在信息處理中的應(yīng)用

將人工智能技術(shù)應(yīng)用于機械設(shè)計制造及其自動化領(lǐng)域的信息處理環(huán)節(jié)中，可以最大限度地保證信息的安全性和穩(wěn)定性。當(dāng)機械在運行時，會生成大量的信息，這些信息存在擁擠、冗余的問題，對于傳統(tǒng)的信息處理系統(tǒng)而言，在傳輸環(huán)節(jié)受到此類問題的影響，會使整個過程變得極其不穩(wěn)定，最終會導(dǎo)致傳輸以及傳入之間產(chǎn)生較大的誤差，影響了生產(chǎn)制造結(jié)果。而將人工智能技術(shù)融入其中，一是信息處理的效率以及質(zhì)量有所提升，所具備的強大信息分析功能，能夠?qū)⑺占降暮Ａ啃畔⑦M行快速處理，并依照信息的特點，將其傳輸至指定的區(qū)域之內(nèi)，方便對生產(chǎn)作業(yè)設(shè)備的操作。二是在對其生產(chǎn)步驟進行規(guī)劃與設(shè)計的過程中，系統(tǒng)會自動保存相關(guān)流程，當(dāng)執(zhí)行過程中發(fā)現(xiàn)不合理的現(xiàn)象時，則可以及時地提醒工作人員，從而提升信息的利用率。

５．６ 在數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用

除上述應(yīng)用方式以外，人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)的計算以及存儲方面也存在極高的應(yīng)用價值，其所應(yīng)用到的主要技術(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該技術(shù)能夠依照人類的神經(jīng)活動仿真出一個電子化的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，該系統(tǒng)憑借大容量存儲的特點，能夠提高對數(shù)據(jù)的處理精度。傳統(tǒng)系統(tǒng)之中的數(shù)據(jù)處理模式，難以滿足機械設(shè)計制造及其自動化生產(chǎn)過程中所出現(xiàn)的高強度以及高頻次處理需求，而ＡＩ 芯片則可以對數(shù)據(jù)實時分析，與系統(tǒng)之中所生成的舊數(shù)據(jù)進行對比，并將所分析的結(jié)果進行有效存儲。

５．７ 在自動識別中的應(yīng)用

將人工智能技術(shù)應(yīng)用于機械設(shè)計制造及其自動化領(lǐng)域的自主識別方向中，其需要結(jié)合搭載系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)才能夠?qū)崿F(xiàn)實體化的表達(dá)，而在其中也應(yīng)用到了多樣化的搭載傳感器設(shè)備，在驅(qū)動的過程中可以對運行時所出現(xiàn)的信息及時采集、分析以及反饋，從而與系統(tǒng)所搭建的數(shù)據(jù)庫基準(zhǔn)信息做對比，能夠及時地發(fā)現(xiàn)異常情況。同時，現(xiàn)代化的人工智能識別系統(tǒng)還具備超聲波以及無損檢測等功能，可以對硬件設(shè)備所運行的具體工況進行多維度的識別與管理，為相關(guān)人員的運維工作奠定了良好的基礎(chǔ)。當(dāng)前主要的識別模式可以分為３ 種類型：統(tǒng)計模式識別；句法模式識別；模糊模式識別。具體的識別步驟與人類對圖像識別的原理類似，首先需要對關(guān)鍵信息進行獲取，然后進行預(yù)處理和特征的抽取與選擇，之后再進行分類器設(shè)計以及分類決策。

５．８ 在機器人設(shè)計中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)與智能化機器人設(shè)計和生產(chǎn)之間存在較強的關(guān)聯(lián)性，其設(shè)計的依據(jù)很大程度上取決于機器人未來所要投入生產(chǎn)時的主要應(yīng)用方向，以及市場對于機器人性能的客觀需求，在設(shè)計的過程中為能夠進一步提升機器人的性能，多采用集成化的方式開展，如引入ＧＰＳ 定位技術(shù)、緊密傳感技術(shù)、計算機信息技術(shù)等，可以替代部分高危的人工崗位，能夠解決實際問題。不僅如此，將所設(shè)計的機器人應(yīng)用到實際的生產(chǎn)作業(yè)中，還可以實現(xiàn)遠(yuǎn)程綜合化管理，滿足多種作業(yè)需求，如通過系統(tǒng)內(nèi)所設(shè)定的質(zhì)量管理參數(shù)，對所生產(chǎn)的機械產(chǎn)品質(zhì)量進行嚴(yán)格管控，同時符合國家的既定標(biāo)準(zhǔn)。在機械制造工序中，可以利用機器人的智能化制造管理系統(tǒng)進行全過程的監(jiān)控，不僅提高了生產(chǎn)制造的自動化水平，還可以減輕工作人員的工作壓力。

６ 人工智能技術(shù)在機械設(shè)計制造及其自動化中未來的應(yīng)用方向

６．１ 網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展

當(dāng)前，我國人工智能技術(shù)在機械設(shè)計制造及其自動化領(lǐng)域已經(jīng)邁過了理論積累以及工具平臺構(gòu)建的時期，為能夠以人工智能技術(shù)推動機械設(shè)計制造及其自動化的發(fā)展，應(yīng)依照市場為導(dǎo)向，將人工智能技術(shù)、機械設(shè)計制造及其自動化作業(yè)與網(wǎng)絡(luò)化進行有機結(jié)合，從而提高作業(yè)的驅(qū)動能力，實現(xiàn)一體化管理。

６．２ 虛擬化方向發(fā)展

在網(wǎng)絡(luò)化的基礎(chǔ)之上也建議將人工智能技術(shù)的應(yīng)用逐漸往虛擬化的方向推進，這樣能夠達(dá)到作業(yè)集中管控的目標(biāo)，方便對單獨的系統(tǒng)模塊進行檢測與維修，同時能夠提高計算機應(yīng)用程序的資源簡化程度，便于企業(yè)傳統(tǒng)作業(yè)的轉(zhuǎn)型，也能夠?qū)崿F(xiàn)業(yè)務(wù)的有機拓展與組配。

參考文獻：

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［５］ 丁樞新．人工智能在機械制造及其自動化中的應(yīng)用分析［Ｊ］．新型工業(yè)化，２０２１，１１（５）：１０７?１０８．

作者簡介：李宇萱（１９８５—），本科，助教，研究方向：機械設(shè)計制造及其自動化。