智能制造环境下机械设计的材料与工艺优化

前言：

智能制造模式向装备制造领域的深入发展，机械设计过程需要从材料属性向制造过程进行系统重构。传统的基于结构安全性的设计方法，缺乏对材料特性和加工工艺之间的动态耦合机理的深入研究，使其难以满足目前高集成度、高性价比和迭代速度快等核心需求。

1. 智能制造环境下机械设计的材料选择要求

1.1 集成化与轻量化要求

智能制造模式的转变，结构一体化、功能复合化和轻质化等结构化发展，对其结构性能的多目标协同优化提出了新的技术要求。一是结构一体化发展的趋势，大幅提高了材料的强度和刚度。传统的“装配”结构正逐步向“功能集成”方向发展，其对材料的整体成型和复杂型面的适应性提出了更高的要求。高强铝合金、钛合金及其复合材料因具有优良的高比强度和良好的成形性能，在航空航天和高端装备制造等行业中具有重要应用价值，可有效降低构件的集成度和减少构件数目，从而提高制造过程的可靠性和加工效率[1]。

1.2 智能化信息交互要求

智能制造模式下，机械设计流程与 CPS （CPS）中的数字化建模、智能感知和实时监测等技术元素紧密结合，对其信息表达能力和数字化建模精度提出了更高的要求。材料已经突破了传统的物理实体，成为多源数据获取、参数反馈和性能预报的核心载体，其信息交互特征是支撑智能制造系统闭环调控和适应性响应机制的重要技术瓶颈[2]。

2. 智能制造环境下机械设计工艺优化策略

2.1 基于模型驱动的工艺全流程仿真优化

在智能制造模式下， CPS 体系结构下，机械制造工艺优化突破了单环节参数调试的限制，演变为系统的设计－仿真－制造－反馈的系统建模和动态优化。本文以“模型驱动工程”（MDE）为核心，以“高精度数字孪生”为基础，将实体制造过程和虚拟计算空间进行深层次的耦合，为复杂制造过程的精细模拟和多变量全局优化提供技术途径。在过程建模方面，根据零件几何拓扑特性、受力工况和成形结构的复杂性，建立包含准确边界条件和加载路径的数字化加工模型。从粗加工到半精加工，整个加工过程中，切削力场分布特征、热传导路径演变规律、材料流变本构关系和应力 - 应变动力学演化机理等关键科学问题都将被解决。为此，本文拟将有限元、计算流体力学和热－力－电等多物理场耦合模拟技术相结合，实现多工况条件下材料性能的时变预测和量化表征。如，通过热－力耦合分析，可以准确捕捉到铣削过程中的热源积聚范围和热扩散系数，从而对铣削过程中的局部热变形进行量化预测，从而为切削方案的提前调整奠定基础。在过程多目标的选择和优化过程中，采用模型驱动的方法，对各过程的绩效进行系统评估。在此基础上，综合考虑成形精度、加工效率、刀具耐用度和能量消耗等多个目标，利用拉丁超立方体采样和响应曲面建模等方法，对过程参数进行高维采样和灵敏度分析，揭示关键过程参数对加工过程的影响规律和影响机制。在典型应用场景下，设计人员利用遗传算法（GA）、多目标微粒群（MOPSO）等智能优化算法，实现刀具路径规划、进给速度、切削深度等多个决策变量的自适应搜索，得到帕累托最优的加工参数组合，并进行动力学模拟，以保证其在工程上的实用性和稳健性。

2.2 融合人工智能的自适应加工参数优化

以面向智能制造的闭环控制为核心，研究面向复杂外形、高性能材料和小批量定制产品的高品质制造需求，以解决复杂外形、高性能材料、小批量定制等难题。在数据感知方面，采用高频率采集的多模态传感网络，实现对切削温度场、主轴振动频谱、功率载荷特性、刀具磨损特性和粗糙度等关键参数的实时获取。该方法通过对边缘节点的变换、小波分析和去噪处理，实现不依赖于云计算的前提下对工艺状态的初步评价。为了解决多源异质数据的融合问题，本文拟建立一套统一的时间标记同步机制和协议规约，保证分析过程中各个传感信号之间的时序一致性和逻辑相关性，为后续模型分析提供高质量的数据支持。在建模方面，利用深度学习和有监督的学习方法，实现对传感数据的识别、分类和预测。支撑向量机（SVM）在低特征维数和完整样本情况下具有良好的分类性能，可用于制造误差识别和刀具状态评价的系统。卷积神经网络（CNN）因其在图像数据和多维阵列数据处理方面的独特优势，被广泛用于曲面粗糙度图像识别和刀具磨损图谱分析。长时程记忆网络（LSTM）适合于对工艺参数进行时序预测，能够准确判断系统的稳定发展趋势。

2.3 多工艺协同路径优化与资源调度集成

在智能制造模式下，设计制造过程包含铸造、锻造、热处理、焊接、切削加工和装配等多个工序的串联和并联协作。由于工艺参数体系相对独立，设备资源配置存在时序约束，缺少系统的调度机制和协同优化框架，容易造成资源利用率下降、流程断裂和交货延迟。为此，本文拟以“过程集成、模型驱动和决策智能”三个关键技术支撑，以满足客户个性化需求和提高生产效率为目标。从路径融合和过程链建模两个维度出发，构建基于产品 BOM （BOM）结构的生产过程网络拓扑模型。本文拟从结构层次解析、部件属性特征抽取和过程需求映射三个方面，建立工序序列矩阵和资源映射矩阵，以解决零件制造过程与工艺路线之间的逻辑关系问题。在路径建模中，需要考虑多路径可行性分析、工艺转移节点（粗－热－精加工顺序）和并行工艺能力评价等关键因素，从而建立面向多路径的制造资源网络模型。建立了装备可用状态矢量、加工能力边界、刀具更换时间、准备时间和运输时间系数等基本参数，为后续的优化和调度提供参数集合。在协同轨迹的优化层次上，将代价函数、时间函数和品质函数相结合，建立多目标的集成优化模型。以最小化过程费用和最少制造时间为研究对象，利用混合整数规划（MILP）对该问题进行求解。本文提出一种基于多目标函数、时间约束、资源冲突约束和工艺连续约束的多目标优化模型，并采用分支定界、切割平面等高精度求解策略，实现多目标优化。本文拟将 MILP 建模扩展到多阶段、多目标动态规划模型，使其能够满足任务动态嵌入和流程重构的实时调度需求。

结语：

综上所述，随着信息物理系统（CPS）、工业互联网及数字孪生等技术的日趋成熟，未来机械设计领域正朝着产品全生命周期的智能响应与闭环控制方向演进。面对新一轮制造业变革，需强化跨学科技术的深度融合，构建材料—结构—工艺—数据一体化的设计制造体系，为高端装备制造向智能化、自主化与绿色化的可持续发展提供支撑。

参考文献：

[1] 张慧芳 . 智能制造环境下机械设计制造的数字化协同模式研究 [J]. 工程技术研究 ,2025,7(8):205-207.DOI:10.12417/2705-0998.25.08.067.

[2] 张顺祥 . 智能制造环境下的机械设计技术和应用 [J]. 模型世界 ,2025(5):63-65.DOI:10.3969/j.issn.1008-8016.2025.05.021.

向娜，女，（1982， 11- ），本科，苗族工程师，主要研究先进工艺及材料与智能制造。