智能化技术在机械设计制造及其自动化中的应用研究

引言：

随着计算机技术、人工智能、物联网、大数据等前沿技术的蓬勃发展，智能化已成为重塑机械行业格局的主导力量。传统机械设计制造模式在面对日益增长的个性化产品需求、严苛的质量标准以及激烈的市场竞争时，逐渐显露出效率低下、创新乏力等弊端。

一、智能化技术与机械设计制造及其自动化概述

1.1 智能化技术内涵与分类

智能化技术旨在模拟人类智能，使机器能够自主地处理信息、做出决策并执行任务，极大地提升系统的效率与适应性。其核心在于赋予机器感知、学习、推理以及自我优化的能力。从本质上讲，智能化技术是多种先进技术深度融合的结晶，涵盖了计算机科学、控制理论、信息论等多学科知识，以达成对复杂任务的智能处理。智能化技术类别丰富多样。人工智能是其中的关键领域，机器学习作为人工智能的重要分支，包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习依靠有标签数据训练模型来预测未知标签。

1.2 机械设计制造及其自动化发展历程与现状

机械设计制造及其自动化的发展经历了多个重要阶段。早期，机械制造主要依赖手工操作，生产效率低下且产品精度有限。随着工业革命的推进，机械制造逐步迈向机械化，各种机械设备的发明与应用极大地提升了生产能力。而后，自动化技术开始融入，从简单的自动化生产线到数控加工技术的出现，实现了对生产过程的精确控制，提高了产品质量与生产效率。当前，机械设计制造及其自动化已取得显著成就。在设计环节，借助先进软件可进行复杂的三维建模与参数化设计，制造过程中，数控机床、自动化生产线广泛应用，实现生产过程的智能监控与优化。

1.3 智能化技术与机械设计制造及其自动化融合的理论基础

智能化技术与机械设计制造及其自动化的融合有着坚实的理论支撑。自动化控制理论是基础之一，它为实现机械系统的自动控制提供方法与策略，通过反馈控制、自适应控制等技术，使机械系统能根据预设目标自动调节运行状态。系统工程理论强调从整体出发，综合考虑机械设计制造及其自动化系统中的各个要素与环节，将智能化技术融入其中，优化系统结构与功能，实现整体性能的最优化。计算机科学理论则为智能化技术的实现提供了技术手段，如数据处理、算法设计、软件开发等，助力智能决策与智能控制的实现。

二、智能化技术在机械设计中的应用

2.1 智能辅助设计技术

智能化辅助设计是一种结合智能算法和辅助设计的软件进行机械设计的方法，改变了传统的以手工为主的机械设计过程，可以实现人机交互的过程。其中参数化设计是一种主要的辅助设计方法，在该过程中，设计者只需要输入产品的关键参数，就可以通过预先设置的参数进行设计，从而使设计软件自动提供初步设计方案，并根据具体构件的材料性能和结构强度等其他限值对参数及构件的尺寸和形状参数进行自适应的变化。这样设计过程简化了设计者重复作图的问题，也能够在方案设计过程中，在一个参数变化的基础上，能够自动对影响产品的其他因素的关联度进行测试。辅助设计的另一种方式为智能化优化设计，是通过智能算法进行产品设计的新方法。很多部件会存在重量与强度以及成本等多种不同目标约束的优化设计，可以通过遗传算法、粒子群算法等模仿自然生命演化的进化策略来获得所有可能解中的最优设计方案。

2.2 设计仿真与虚拟样机技术

产品虚拟样机是对产品设计过程和使用结果进行的“虚拟化模拟仿真研究”，它利用数值计算对产品进行动态化模拟，把零部件受力、液体在管路中的流动、产品的工作振动、产品的热胀冷缩等问题用计算机语言模拟出来。产品虚拟样机是在考虑产品质量的情况下完成的产品测试过程，避免产品过早完成实物试制及设计验证的缺陷，在设计分析中就可发现产品出现的各种问题。进行基于仿真设计，综合运用产品的固有属性、力学、气动、振动、流体等多学科分析，并最终形成一套与产品实物完全等同的虚拟样机，虚拟样机可作为产品的数字化制造实体。通过虚拟样机，可以进行虚拟装配，判定产品零部件的安装间隙；通过虚拟样机分析可进行产品机构的运动干涉分析；通过虚拟样机分析还可进行产品在使用过程中的磨损、老化等寿命分析。

2.3 智能设计知识库与专家系统

专家知识库则是作为机械设计的记忆大脑，它将包括设计经验、准则、典型案例等机械专业知识结构化、语义化，通过语义检索调用的知识库，可以推送相似的案例，为设计者提供参考，如设计重载齿轮，知识库就会返回重载齿轮的材料选择标准、齿形的经验值选择以及失效机制解决方法等信息；专家系统是在此基础上增加的“思维”，在设计规则下仿照人类专家的思考设计难题。

三、智能化技术在机械制造中的应用

3.1 智能制造系统

面向全系统的数据互联互通实现智能制造全过程的协同，智能制造需要的是建立一个感知—决策—执行的闭环：设备层采集生产现场各类生产设备运行状态等数据；控制层实现整个产线中设备间的协同控制；管理层实现的动态调度是通过数字虚拟工厂实现整个产线的数字孪生，如生产进度、设备状态、物

料情况可视化，实现智能动态排程。

3.2 智能加工技术

智能加工技术通过实时感知与自适应控制提升加工精度与效率。在切削加工中，声传感器、振动传感器可实时监测刀具状态，结合机器学习模型判断磨损程度，当检测到异常振动信号时，系统会自动调整进给速度或切削深度，避免刀具崩裂与工件报废。针对难加工材料，智能算法能基于历史加工数据预测最佳切削参数组合，平衡加工效率与表面质量。成型加工领域则通过智能温控系统实现突破，例如在铸造过程中，红外测温设备实时采集熔池温度场数据，结合传热模型动态调节加热功率，避免因局部温度不均导致的缩孔缺陷。

3.3 智能检测与质量控制技术

智能检测技术以机器视觉与传感网络为核心，实现产品质量的全自动评估。在零部件检测中，高清相机配合图像识别算法可快速识别表面划痕、尺寸偏差等缺陷，其检测速度与一致性远超人工目视。对于内部质量检测，超声探伤、射线检测等技术与人工智能结合后，能自动识别焊缝内部的微裂纹，并通过图像分割技术标记缺陷位置与尺寸。质量控制体系则依托大数据分析构建预测模型，通过采集加工参数、环境温湿度等过程数据，提前识别质量风险。

结语

智能化技术为机械设计制造及其自动化注入了强大活力，在设计、制造等环节的应用显著提升了效率与质量。虽面临数据安全、系统集成及人才等挑战，但随着技术持续进步与应用深化，这些问题将逐步解决。持续推动技术创新与融合，助力机械领域实现更高质量发展，为制造业转型升级提供坚实支撑。

参考文献

[1] 杜鹏 . 智能化技术在机械工程自动化中的应用研究 [J]. 中国设备工程 ,2021,(21):32-34.

[2] 雷代燚 , 王稳升 , 郑艳秋 . 自动化技术在机械设计领域的应用 [J]. 工程技术研究 ,2020,5(11):229-230.