人工智能技术在机械设计制造中的应用研究

一、人工智能技术在机械设计中的应用

（一）遗传算法

在人工智能技术的应用中，遗传算法是较为常见的一种应用模式。在实际应用中，可以根据机械的结构模拟出作业结果，并从中诊断出发生变化因素，为相关管理人员提供精准的定位，进而使他们能够及时研究解决方案，提升机械的工作效率。当前，遗传算法在实际应用中主要是用来优化机械设置，规划行动路径。通过遗传算法，可以在模拟中不断调整机械的设置参数，优化结构设计，进而测试出最佳的数据与部件，提升机械效能。例如，在优化结构时可以应用遗传算法测试不同参数下机械的运行状态，使机械设计在满足标准的情况下发挥出最佳作用。同时，结合机械在作业中发生的各种情况，可以及时对其中的结构、部件、尺寸等做出调整，进而从中明确机械的最佳设计，提升运行实效，使机械实现高质量运行。在规划行动路径时，可以通过遗传算法对其中的轨迹实现有效拓扑，进而使其在不断模拟中更加平滑顺畅，有效控制机械在运行中的能源消耗，提升实际作业效率。机械臂能够有效模仿人的手部动作，完成多个工作。在优化机械臂的行动路径时，可以通过调整机械的连接处，整合其在运行中的各项数据，使得机械臂从中可以获得更加精准的数据，减少不必要环节，从而在工作中更加精准[1]。

（二）粒子群优化算法

与遗传算法不同，粒子群优化算法会对多个案例进行分析，探索其共同行为，并对其进行细致分析，从中找到最优的应对方案，完善机械设计方案。在具体应用时，粒子集群增加了案例中的学习因子，使得在应对设计问题时可以更加准确的找到其中应对方案，实现有效设计。例如，在优化机械结构时，粒子群优化算法可以发挥出较强的优势，推动机械结构、尺寸设计的不断完善。在这种算法下，相关设计人员通过不断调整机械结构的参数，能够更好的满足设计实际需要。另外，在实际运行中通过模拟机械控制原理，能够有效完成参数的调整，将这项技术应用到控制系统、参数和工艺优化环节中，可以不断测试设备的性能，进而在动态的需求下，测试出最适的设计方案，完善机械设计，促使其在作业中发挥出最佳状态。

（三）模糊推理算法

在人工智能的不断发展下，模糊推理算法实现了对人的有效模仿，掌握推理技能。当前，机械设计制造控制系统时多是通过设置推理规则库，完成对这一环节的把控，在实际实施中会将模糊的数据转变为精准的数值，使得推理的结果更加有效。例如，模糊推理算法在自动化数控机床设计中可以发挥出其最佳效果，保障设备可以实现自动操作。模糊推理算法的应用有效提升了机械设计的效率，在高效整理信息数据的同时制定出了精准的决策，满足实际的优化需求。需要注意的是，模糊推理算法中的性能可能会对影响到决策的准确性，因此，这就需要关注好算法的可靠性，使其能够推动机械设计的不断优化 [2]。

（四）退火模拟算法

退火模拟算法在机械设计中有着重要的作用，可以在热力学原理下通过模拟不同材料的退火过程，通过记录其中的变化情况，使得机械部件在使用中可以发挥出最佳效果。在机械设计过程中，其结构会影响到最终性能的发挥，在退火模拟下，能够在多种尝试下找到最适的加工方案，使其能够更加满足机械设计的实际需要。同时，在迭代展开的退火模拟算法方式中，还可以对机械的活动路径进行规划。如在机械的活动路径中，机械在运动时需要关注到许多的影响因素，利用基于迭代的退火模拟算法，可以从中测试出最适合的运动路径，使得机械在作业中可以精准的满足需要，进一步完善机械设计。

二、人工智能技术在机械制造中的应用

（一）开展自动化制造

自动化制造是当前机械制造发展的主要目标，与过往的智能理念不同，人工智能技术为机械制造提供了有力帮助，使得机械在制造中能够降低成本支出、提升工作效率、开展精准作业，进而从中获得更多是效益。在这一环节下，机械的外观结构与自动化制造可以根据实际需求，自动进行优化，同时还能够对制造中的各环节进行严格监督，精准定位其中的故障问题，以便及时作出调整。例如，在智能技术下识别产品时，可以有效把握产品生产到搬运的全过程，并通过计算机视觉技术提升设备质量，生产出最优产品。尤其是在进行自动调节环节中，人工智能技术在机械制造中可以准确记录部件磨损情况，检测不同材料在加工中出现的变化，使得生产过程更加灵活，即使是单个生产也能够发挥

出最佳效果。

（二）智能识别故障

及时的故障识别可以精准定位故障的来源，保障设备的制造效果，使得生产过程更加规范发挥出最佳效果。在人工智能的不断发展下，将其应用到机械制造中，能够有效加强机械制造中智能识别故障的水平。在传感器整合的数据中，通过机器学习算法可以对机械作业中需要的条件进行有效分析，并对其中的数据进行对比，进而明确设备的运行情况，及时处理其中出现的各种问题，规范设备运行各环节，确保其在作业中更加具有保障。在面对已经出现了的故障时，可以应用智能识别加强对故障原因的探索，找到其中的关键点，以便及时作出调整。而在维护中，通过分析过往数据，可以对可能出现的问题进行预防，避免再次出现相同的故障。另外，还能够借助互联网的优势，搜寻相关的学习样本，使得智能识别系统得到不断的完善，保障其准确性，最终实现故障的自动处理 [3] 。

（三）智能安全检测

预防事故是机械制造过程中需要重点关注的环节，能够保障生产的顺利进行，提高作业效率。通过智能化的安全检测，可以有效诊断出故障的源头，及时作出有效措施，使得生产过程更加安全可靠。通常机械制造中都配有相对完善的监控系统，将人工智能技术应用其中，可以有效检测工人的操作过程与机械的作业路径，从而分析中其中可能存在的隐患，及时杜绝不安全行为，保障生产效果。例如，在大量的机械运行的场地中，运用自助导航机械设备能够有效检测出场地中的各种阻碍，在人工智能技术的帮助下有效检测出不安全因素，提前规避不良行为。同时，随着技术的不断发展，人工智能技术展现出了多样的形式与效果，利用其中的 VR、AR 技术也可以加强对生产环节的监控，完善智能安全管理方式，使得机械制造的安全管理环节更加可靠，发挥出最佳效果。

三、结语：

在各项技术告诉发展的背景下，机械设计制造迎来了更多的发展机会，同时也面临着多样的挑战。因此，在这一形式下相关工作人员要加强对人工智能技术的研究，并提升关注力度，使其能够带动机械设计制造业的不断发展，提升作业质量，实现持续发展。

参考文献：

[1] 李嘉 , 周国梁 . 人工智能技术在机械设计制造中的应用研究 [J]. 造纸装备及材料 , 2024, 53(3):101-103.

[2] 陈帅 . 浅谈人工智能技术在机械设计制造中的应用 [J]. 中国科技期刊数据库 工业 A, 2023.

[3] 江一寰 . 人工智能技术在机械设计制造中的应用 [J]. 造纸装备及材料 , 2023, 52(3):132-134.

作者简介：

1. 王伟（1991.02），男，汉族 , 籍贯山东省烟台市福山区，本科工程师，研究方向：工程技术2. 燕超（1988.03），男，汉族 , 籍贯：山东省济南市莱芜区，本科工程师，研究方向：工程技术3. 赵嘉（1991.03），男，汉族 , 籍贯：山东省德州市德城区，本科工程师，研究方向：工程技术