人工智能技术在机械设计制造及其自动化中的实践应用

姓名： 祁凤艳

出生年月： 1986.06.07

身份证号：130803xxxx06071021

性别： 女

民族：满

籍贯：河北省承德市

学历： 本科

职称：助理工程师

研究方向：机械设计制造及其自动化

摘要：在当今科技迅猛发展的时代，新一轮科技革命和产业变革正以前所未有的速度重塑全球产业格局。人工智能作为引领这一轮变革的战略性技术，正深刻地影响着各个领域的发展，机械设计制造及其自动化领域也不例外。基于此，深入研究人工智能技术在机械设计制造及其自动化中的实践应用，具有重要的现实意义和深远的战略意义。

关键词：人工智能技术；机械设计制造；自动化；实践应用

引言

人工智能作为当今科技发展的前沿领域，已经成为推动机械设计制造及其自动化发展的重要驱动力，它与机械设计制造及其自动化的融合，是未来制造业发展的必然趋势。但现阶段，传统机械设计制造及其自动化技术仍面临着一些挑战。在设计环节，传统方法往往依赖于设计师的经验和有限的计算工具，难以快速生成最优设计方案等。为了解决这些问题，人工智能技术逐渐被引入到机械设计制造及其自动化领域，利用技术可以实现机械设计的智能优化、制造过程的智能控制和产品全生命周期的智能管理，为行业发展在社会中注入现代化的活力和基础。

1引入人工智能技术的必要性​

1.1提高生产自动化程度

在传统的方矩管生产过程中，大量依赖人工操作，不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致产品质量不稳定。通过引入人工智能技术，如自动化控制系统，可以实现生产过程的自动化控制。在开卷与矫平环节，利用人工智能控制的开卷机和矫平机，能够根据带钢的材质、厚度参数，自动调整设备的运行参数，实现带钢的快速、准确开卷和矫平，大大提高了生产效率。在成型工序中，人工智能驱动的成型设备可以实时监测带钢的成型状态，并根据预设的参数自动调整成型辊的位置和压力，确保方矩管的成型精度和质量，减少了因人工操作误差导致的次品率。​

1.2实现设备的预测性维护

老旧生产线设备老化严重，故障率高，传统的设备维护方式往往是在设备出现故障后进行维修，这种方式不仅会导致生产中断，增加维修成本，还难以从根本上解决设备老化带来的问题。而人工智能技术可以通过对设备运行数据的实时监测和分析，提前预测设备可能出现的故障，及时安排维护和保养，降低设备故障率，延长设备使用寿命，减少设备维修成本和生产中断时间，提高生产的连续性和稳定性。

2人工智能技术在方矩管生产线中的具体应用

2.1智能换型系统

智能化远程自动换型系统是提升方矩管生产线效率的关键创新。工作原理基于先进的数学模型和神经网络技术，通过对生产过程中的各种参数进行实时监测和分析，实现对配辊参数的精准预测和调整，从而达到远程自动换型的目的。相比较传统的方式，智能化远程自动换型系统则通过采集大量的生产数据，包括带钢的材质、厚度、宽度，以及方矩管的规格、尺寸信息，利用数学模型对这些数据进行深入分析，建立起配辊参数与生产数据之间的复杂关系。例如，通过建立多元线性回归模型，可以准确地预测不同规格方矩管生产时所需的配辊直径、辊间距以及其他有关的参数。该系统还具备远程控制功能，操作人员可以通过互联网在远程终端对生产线进行换型操作。在换型过程中，系统会实时监测设备的运行状态和换型进度，并将相关信息反馈给操作人员，确保换型过程的安全和顺利进行。智能换型系统的应用给公司方矩管生产线带来了显著的效果提升。在换型时间方面，人工需要手动测量带钢和方矩管的尺寸，根据经验调整配辊参数，这个过程中容易出现反复调试的情况，导致时间浪费。而应用智能换型系统后，通过系统的自动计算和远程控制，使换型时间大幅缩短，换型效率显著提高。从生产成本角度来看，智能换型系统的应用也带来了积极的影响。

2.2在线检测系统​

组合式激光视觉传感器是整个检测系统的核心部件之一，它融合了激光测量技术和视觉成像技术的优势。对于方矩管的壁厚测量，激光视觉传感器能够通过发射激光束，根据激光在管壁内的反射和折射情况，准确计算出壁厚数值，精度可达±0.05mm。在测量方矩管的直线度时，激光视觉传感器可以沿着方矩管的长度方向进行扫描，通过分析激光束在不同位置的偏移情况，精确检测出直线度偏差，确保方矩管的直线度符合标准要求。视觉成像部分则负责采集方矩管表面的图像信息，能够清晰捕捉到方矩管表面的微小缺陷，如划痕、裂纹、气孔。通过高分辨率的相机和先进的光学镜头，视觉成像系统可以获取方矩管表面的细节图像，分辨率达到亚像素级别，能够检测到尺寸小于0.1mm的表面缺陷。但在这期间，为了确保检测系统的准确性和可靠性，还需要对系统进行定期校准和维护。校准过程包括对激光视觉传感器的精度校准和机器视觉处理系统的参数优化，以保证系统能够准确地检测出方矩管的尺寸和缺陷。维护工作则包括对设备的清洁、检查和故障排除，确保设备的正常运行。在方矩管生产线的在线检测系统中，基于人工智能的数据分析算法，以神经网络算法为例，它通过构建多层神经元网络结构，模拟人类大脑的学习和处理信息的方式。在方矩管检测数据处理中，神经网络模型需要先进行大量的训练。将历史检测数据以及对应的方矩管质量情况作为训练样本，输入到神经网络模型中。模型在训练过程中不断调整神经元之间的连接权重和阈值，学习数据中的特征和规律。经过充分训练后，当新的检测数据输入时，神经网络能够快速准确地判断方矩管的质量状况。

2.3生产过程智能优化​

在方矩管生产过程中，智能调度与排产是提高生产效率和设备利用率的关键环节。其中遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它通过对种群中的个体进行选择、交叉和变异的操作，逐步进化出适应度较高的个体，从而找到最优解。在方矩管生产的排产问题中，将生产任务、设备资源、人员安排因素进行编码，形成一多个个体。每个个体代表一种排产方案，通过计算每个个体的适应度，评估其优劣。适应度可以根据生产效率、设备利用率、交货期等指标来确定。在选择操作中，选择适应度较高的个体，使其有更大的机会参与下一代的繁殖。交叉操作则是将两个个体的部分基因进行交换，产生新的个体，增加种群的多样性。变异操作是对个体的基因进行随机改变，以避免算法陷入局部最优解。通过不断地迭代，遗传算法可以逐步找到最优的排产方案。​通过这些人工智能算法，能够综合考虑订单需求、设备状态、原材料供应多方面因素，制定出最优化的生产计划。在接到一批不同规格方矩管的订单时，智能调度系统可以根据订单的交货期、数量、规格信息，结合当前生产线各设备的运行状态、维护计划以及原材料的库存情况，利用人工智能算法快速计算出最优的排产方案。确定哪些设备优先生产哪些订单，以及各生产任务的先后顺序和时间安排，确保在满足交货期的前提下，最大限度地提高设备利用率，减少设备闲置时间，从而提高生产效率。

结语

综上所述，本次研究中，系统地探讨了人工智能技术在机械设计制造及其自动化领域的实践应用。从设计阶段的智能建模与优化，到制造过程里的自动化控制与故障诊断，再到产品全生命周期管理中的精准预测和高效决策，人工智能技术均展现出了卓越的性能和巨大的潜力。但在目前，人工智能技术在该领域的应用仍处于发展阶段，后续随着人工智能技术的不断发展和创新，以及与机械设计制造及其自动化领域的持续深度融合，人工智能将在该领域发挥更加重要的作用，为制造业的高质量发展注入强大动力。

参考文献：

[1]张菁慧.人工智能在机械设计制造及其自动化中的应用研究[J].造纸装备及材料，2024，53（09）：46-48.

[2]魏培莉，刘万晓，任婷，等.机械设计制造及其自动化中人工智能技术的应用[J].中国科技信息，2024（14）：84-86.

[3]淡书桥.机械设计制造及其自动化中计算机技术的应用[J].产业创新研究，2024（12）：78-80.