智能化技術在機械設計制造及其自動化中的應用研究

摘 要：智能化技術起源于20世紀50年代中期，由于當時的計算機能力相對有限，研究內容以機器學習和解答問題為主。隨著時代的發(fā)展，人工智能技術與理論不斷成熟和完善，受到各領域的廣泛應用，成為計算機領域中的核心組成結構。模擬人類的思維和行為是智能化技術的主要優(yōu)勢和特征，其生產工作模式與人類的思維和行為極為相似。在新時代背景下，信息技術水平迅速提升，我國機械制造技術取得突破性進展，同時結合智能化技術實現了安全作業(yè)，生產率及產品質量得到顯著提升。基于此，文章首先介紹了智能化技術應用到機械設計制造及自動化中的優(yōu)勢，其次對技術創(chuàng)新與應用不足問題進行了分析，依次對智能化技術在機械設計、機械制造及其自動化中的應用進行了探討。

關鍵詞：智能化技術 機械設計制造 機械自動化

當前，信息化技術在我國工業(yè)機械制造領域的應用范圍不斷擴大，人們對工業(yè)生產中機械設計制造及其自動化技術的要求越來越高。較之傳統(tǒng)的工業(yè)生產模式，新時代智能化技術的機械設計制造技術在設計制造方面占據了很大優(yōu)勢，機械設計制造方式更加多樣，推動工業(yè)生產產業(yè)進入全新的發(fā)展階段，促進機械設計制造朝著自動化、信息化方向發(fā)展。所以，工業(yè)生產制造成為我國重要的經濟支撐，加強智能化、自動化建設已成為工業(yè)機械領域必然的發(fā)展趨勢。

1 智能化技術應用到機械設計制造及自動化中的優(yōu)勢

1.1 提高產品質量

在新時代背景下，人們對工業(yè)產品的認可主要取決于質量和功能方面，功能全面、高質量的產品市場銷量往往較高[1]。當前，AI技術被普遍應用于工業(yè)產品質檢中，產品質量檢測效果尤為突出，通過有效檢測確保流入市場的產品均符合質量標準。產品質量是制造企業(yè)生存與發(fā)展的根本，如果向客戶銷售不合格的產品，企業(yè)產品品牌和形象將會受到一定的負面影響，無法挽留新老客戶。但在AI技術的支持下，能夠幫助企業(yè)合理把控產品質量，提高客戶對產品的認同感，營業(yè)收入狀況會得到很大改善。

1.2 提高作業(yè)安全性

機械設備是制造企業(yè)生產環(huán)節(jié)中不可或缺的組成部分，在實際生產中隨著設備的不斷運行，避免不了安全事故的發(fā)生，因此，制造企業(yè)必須做好安全生產管理工作。一旦在工作中存在疏忽，企業(yè)可能會出現經濟損失和人員傷亡的嚴重后果。操作人員沒有按照標準操作機械設備是造成安全事故的主要因素，有些操作人員的安全意識較為薄弱，尚未熟練掌握機械設備正確的操作方法，存在一些錯誤的操作行為，進一步造成安全事故的發(fā)生。而通過應用AI自動化技術，可在某個生產環(huán)節(jié)利用技術模仿人員進行規(guī)范操作，大大提高了作業(yè)的安全性，為管理人員安全生產管理工作帶來了極大的幫助。表1為企業(yè)在技術實施后的一些關鍵數據。

1.3 提高生產效率

制造企業(yè)生產過程中會運用ERP（企業(yè)資源計劃）系統(tǒng)、PLC（可編程邏輯控制器）等不同類型的操作系統(tǒng)，而且需要經過多個生產環(huán)節(jié)，因此，必須嚴格管理整個生產過程，達到提高生產效率的目的。但結合實際來看，由于部分工作人員不具備豐富的工作經驗，技術水平相對較低，無法對生產工作進行有效溝通，不利于生產效率的提升。如果將智能化技術應用于生產中，能夠減少生產流程中的繁瑣環(huán)節(jié)，實現科學管理生產流程。管理人員通過應用智能化技術，彌補了以往生產流程存在的不足，生產出更多優(yōu)質產品，生產效率得到很大提升[2]。

2 智能化技術在機械設計中的應用

2.1 BP神經網絡

網絡化與信息化是BP神經網絡的主要特征和優(yōu)勢，在建立數據模型時依托于人工智能技術，將人類思維融合到神經網絡中，其邏輯推理效果尤為顯著，當機械設備中產生大量且復雜的數據時，可利用BP神經網絡進行高效處理，確保神經網絡系統(tǒng)運行的流暢性。圖1展示了BP神經網絡系統(tǒng)結構示意圖，在機械設計中的應用具體如下。

第一，在神經元數據模型的構建過程中，將數據網絡系統(tǒng)與所有節(jié)點緊密相連，確保網絡數據與神經元能夠相互融合。第二，充分利用BP神經網絡系統(tǒng)實時管理設備運行中產生的數據，并精準傳遞數據信息，確保系統(tǒng)任務對接的有效性。第三，可將BP神經網絡系統(tǒng)的反射功能應用于設備數據的收集過程中，當設備出現故障時，通過分析數據確定故障根源，能夠為機械設計工作提供數據支持。

2.2 知識工程在機械設計中的應用

知識工程技術是機械設計過程中的核心方法，在技術研究過程中專業(yè)人員通過將知識理論與實踐相結合，針對知識工程設計與技術相關的準則，同時構建了完整的知識庫。在應用知識工程技術過程中，可以將有關知識系統(tǒng)儲存到知識庫中，為后續(xù)的管理工作提供便利，設計人員的信息調用工作更加精準迅速。與傳統(tǒng)的機械設計模式相較，知識工程實現了知識獲取、知識表示、知識推理及知識應用機械設計，體現出系統(tǒng)化、智能化的設計模式[3]。專家系統(tǒng)是知識獲取的主要途徑，在現有數據庫和設計經驗的基礎上系統(tǒng)性地獲取專業(yè)知識，并將此轉變?yōu)閼脙r值較高、可行性較強的信息。同時，在知識獲取過程中會顯示一些建議信息，設計人員可以通過知識表示設計模式有效保存信息，進入設計環(huán)節(jié)時，能夠在知識庫中快速找到目標信息。知識工程中的知識庫具有一定的綜合性，如果設計人員在設計中遇到難題，可通過知識庫搜索相關數據作為參考，進而實現工作效率和設計質量的雙向提升。

2.3 人工智能輔助設計

機器學習是人工智能輔助設計中的關鍵環(huán)節(jié)，通過學習掌握自然語言處理方法，同時在設計系統(tǒng)中融入人的思維與創(chuàng)造力，使設計的方案更加新穎獨特，并具備智能化特點。運用新穎、智能化的設計方案能夠使整個設計過程井然有序，有效提升設計效率，打破傳統(tǒng)設計的局限，實現設計理念、設計形式和技術的突破與創(chuàng)新。從機械設計的角度進行分析，智能設計的產生主要依托于人工智能技術，通過人工智能系統(tǒng)準確分析不同的數據信息，包括用戶需求、數據設計信息等，并根據分析結果自動生成符合要求的設計方案。在運用該設計方法時，可以利用人工智能輔助技術代替人工操作，完成一些繁瑣、規(guī)律性較強的設計任務，既減少了人員的投入，還節(jié)省了大量的工作時間和精力。同時打破了常規(guī)設計思路的局限，體現出設計的創(chuàng)造性和創(chuàng)新性。例如，在機器學習算法培訓中，該系統(tǒng)能夠快速明確設計目標，深入探索設計空間，采取不同的方式和方法，尋找與設計目標契合度最高的設計方案[4]。

3 智能化技術在機械制造中的應用

3.1 智能化加工技術

人工智能系統(tǒng)、計算機數控技術、自動化算法是智能化加工技術的綜合應用，與傳統(tǒng)的人工和半自動化加工方法存在一定的差別。通過應用智能化加工技術可以幫助人員正確操作，整個加工過程更加協(xié)調和穩(wěn)定。同時，智能化加工技術中的控制系統(tǒng)在車削加工工藝、物料切割及鉆孔方面占據了很大優(yōu)勢，無需人工操作便可獨立完成加工任務，而且各項參數的監(jiān)測效果尤為突出，從很大程度上確保了加工質量。智能化加工技術具有生產柔性化的優(yōu)勢，在提升加工精度和加工效率的同時，能夠自動調整各項參數，滿足不同的加工需求。制造企業(yè)可以利用智能化加工技術增強柔性生產能力，及時掌握市場環(huán)境變化，提高設備調試效率，快速完成重新編程任務。

3.2 智能化裝配技術

人工操作的裝配方式過于傳統(tǒng)，需要經過繁瑣的裝配工序，有些人員缺乏豐富的操作經驗，或者面臨較大的工作壓力時，無法高質量完成裝配任務。如果通過智能化技術對設備進行操作，可將機器人系統(tǒng)與人工智能算法融入裝配過程中，實現智能化與自動化裝配，從很大程度上確保了產品裝配質量。智能化裝配設備在裝配流程中具有重要作用，其定位、安裝、零部件抓取及檢測效率極高，不再依賴于人工操作。通過運用智能化裝配技術，能夠在穩(wěn)定的狀態(tài)下精準完成組裝任務，進而達到提高生產效率的目的[5]。由于智能裝配設備中的視覺引導系統(tǒng)識別零部件位置及走向的準確性非常高，可以根據實際安裝需求自動調整抓取動作，使整個裝配過程精準無誤。同時，智能化裝配系統(tǒng)還能靈活調整裝配參數和步驟，確保裝配過程符合產品具體要求，滿足不同產品的生產需求，提高生產效率和產品質量。

3.3 智能化質量檢測技術

數據分析技術、智能傳感器、視覺檢測系統(tǒng)是智能化質量檢測技術的主要組成結構，與傳統(tǒng)的制安檢測方式相較，該技術的檢測效率和準確性更高，在機械制造領域得到廣泛應用。智能化質量檢測技術在機械制造中的應用，能夠確保產品質量達到設計標準，及時發(fā)現早期階段出現的質量問題，立即反饋并調整，提高生產效率，節(jié)約大量的人工成本、材料成本、設備損耗成本等。智能化質量檢測系統(tǒng)依托于以上技術對產品各參數進行監(jiān)測和分析，將各生產環(huán)節(jié)控制在標準范圍。智能化技術不僅可以檢測成品質量，同時可作用于整個生產過程。在機械制造中，質量檢測范圍有很多，包括表面質量、尺寸測量、形狀分析等，這些關鍵工序都可利用智能檢測系統(tǒng)進行實時檢測，提升下道工序中產品合格率。另外，智能化檢測系統(tǒng)在數據處理方面占據了很大優(yōu)勢，即使面對海量的檢測數據，也能高效完成數據的分析和儲存，為產品的持續(xù)改進和生產流程的優(yōu)化提供有力的數據支撐。

4 智能化技術在機械自動化中的應用

4.1 智能控制系統(tǒng)

當前，機械自動化領域都在普遍應用智能控制系統(tǒng)，自動化設備智能化水平和運行效率顯著提升。智能控制系統(tǒng)與傳統(tǒng)控制系統(tǒng)有所不同，該系統(tǒng)中引入了多種先進技術，包括遺傳算法、模糊邏輯等，體現出自學習、自適應、自優(yōu)化控制策略的工作模式。智能化技術在機械自動化中的應用，使機械設備的控制方式更加自動化，即使設備處于運行狀態(tài)，也可以對其功能進行調整，特別是在調整控制參數時會準確分析生產環(huán)境影響因素，為生產過程提供安全穩(wěn)定的運行環(huán)境。智能控制系統(tǒng)能夠同時采集各種不同的數據，如生產中的位移數據、溫度數據、壓力數據等，同時將傳感器和控制器相結合，確保生產各環(huán)節(jié)有序進行[6]。

4.2 工業(yè)機器人技術

工業(yè)機器人具有較高的靈活性與高效性，為現代制造業(yè)提供了很多快捷和便利，其功能可用于搬運、加工、組裝、檢驗等各流程。同時，工業(yè)機器人技術創(chuàng)新能力相對較高，在智能制造發(fā)展中具有一定的引領作用。智能制造過程中的生產任務要求非常多樣，可以利用工業(yè)機器人技術的編程功能控制動作的精準度，根據生產任務的變化快速調整工作內容，同時可以通過更換末端執(zhí)行器來適應不同的生產需求。工業(yè)機器人技術能夠實現持續(xù)運行，自動化生產效率提升效果尤為突出，利用技術代替人工操作，減少了人工作業(yè)失誤問題的發(fā)生。特別是在惡劣的環(huán)境下執(zhí)行危險性較大、重復性強的作業(yè)時，工業(yè)機器人可以替代人工作業(yè)，避免工人因環(huán)境惡劣受到傷害，確保生產過程安全有效，進一步提升生產線自動化水平。在機械自動化領域，工業(yè)機器人技術可以和大數據、人工智能、物聯網等先進智能技術融合應用，在復雜和精密任務的執(zhí)行中發(fā)揮作用。工業(yè)機器人依托于智能控制系統(tǒng)，能夠快速找到與工作流程相匹配的技術功能，根據生產需求自動調整操作路徑和生產參數，從而提升其在生產中的應用價值。

4.3 機器視覺技術

由于機器視覺技術具備了部件尺寸定位、檢查部件瑕疵、辨識和定位等優(yōu)勢，成為機械自動化領域的核心技術。機器視覺技術可應用于現代自動化生產線中，該技術獲取產品圖像的準確度非常高，能夠根據設計要求分析和處理圖像數據。機器視覺技術屬于一種無接觸式檢測手段，在高精度制造中可發(fā)揮較大優(yōu)勢，彌補了傳統(tǒng)人工操作存在的不足，極大地提高了生產效率，確保產品質量始終保持標準范圍。另外，機器人引導系統(tǒng)也是機器視覺技術的重要功能。工業(yè)機器人執(zhí)行復雜的裝配與加工任務時，會從多角度分析被操作對象，待明確方位與狀態(tài)后做出相應的調整，并結合機器視覺確定物體的具體位置進行下一步的調整工作，確保抓取、組裝及處理任務的高效完成。采用該工藝后，自動化設備在執(zhí)行任務時能夠準確地完成操作，而且對生產條件的適應性較強，能夠根據生產環(huán)境的變化靈活調整執(zhí)行模式。

5 結語

總而言之，人工智能技術在機械設計制造和自動化領域中發(fā)揮著無可替代的作用，通過技術的應用，可以減少制造企業(yè)的生產成本，從很大程度上保障了產品的生產質量。通過文章分析可以發(fā)現，將智能化技術應用到機械設計制造及自動化中具有諸多優(yōu)勢，如提高產品質量、提高作業(yè)安全性、提高生產效率等。同時，智能化技術中融合了其他先進的智能技術，進一步提升了技術在機械設計制造與自動化中的應用效率，能夠促進工業(yè)的轉型與升級，推動經濟快速發(fā)展。

參考文獻：

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[2]張子彪.智能制造背景下機械設計制造及其自動化技術發(fā)展趨勢分析[J]．大眾標準化，2023（11）：140-142．

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