人工智能在机械制造及其自动化中的应用

引言

机械设计制造作为机械制造行业的重要组成内容，其设计效果将会直接影响机械制造行业发展水平。信息时代的到来为机械设计制造带来了新的发展机遇和挑战。在此情况下，机械设计制造领域必须基于行业特点充分发挥新兴技术优势，推动机械设计制造实现新时代转型发展，进而实现把握机遇、应对挑战的效果。人工智能技术作为信息时代中的一种新兴技术，其在当前机械设计制造领域中也有着较为广泛的运用，并推动机械设计制造实现智能化、自动化发展。为能够进一步加强人工智能技术在机械设计制造中的运用成效，提高企业市场竞争能力，应对人工智能技术的运用进行深入研究分析，并由此带动企业，乃至行业实现进一步发展。

1 机械制造及自动化特点

以现代机械制造行业为例，在自动化技术水平、智能化水平不断升高的背景下，将现代化生产制造模式与传统机械制造模式进行对比分析，当代机械制造行业并不再是单纯的将某几项先进技术叠加到一起使用，而是需要将更加多更先进的现代化信息技术成功融合到人工智能技术中，配合使用，确保不同技术的结合运用效果。以此为基础，真正实现对当代机械加工行业的深入优化和合理改造目标，确保机械生产工作的实际效率以及作业质量得到显著改善，全面实现行业自动化发展目标和智能化发展目标的统一结合，并二者的最终结合能够为现代机械制造企业的最终生产效率提供促进作用，达到带动机械制造产业快速进步，提升社会生产总值的最终发展目标。

2 机械自动化发展的主要作用

目前，机械自动化技术的应用越发广泛，在各个领域中均有着长足的发展，不仅能够给制造企业带来显著生产优势，同时还可以进一步增强企业的核心竞争力。当现代制造企业进一步实现自身的自动化操作目标，达成自动化生产目的后，可以减少自身企业在劳动力资源方面的成本投入，同时还可以进一步减少生产作业期间出现不良安全事故率。基于此，在将机械自动化技术成功应用于现代化机械制造生产工作中以后，不仅能够进一步实现企业的现代化改革，同时还可以为自身的机械制造提供智能化、网络化、环保化发展指引作用，为企业的未来经营和发展提供关键助力作用。

2 人工智能技术在机械设计制造中的具体运用

2.1 模糊推理系统

模糊推理系统是人工智能技术在机械设计制造中运用的重要代表技术，其可以有效提高机械设计制造工作效率，并判断机械设计制造中所采用数据信息的精准性。此外，模糊推理系统还可以利用科学化语言进行对机械设计进行数据化表达，并帮助机械设计制造相关人员明确设计思路，优化设计方案，提高设计效果。具体来说，在机械设计制造中引入模糊推理系统，可有效提高数据信息的分析能力，进而从中发掘出有利于机械设计制造的数据信息，为后续机械设计制造活动提供重要的基础数据保障。总体来说，模糊推理系统可有效提高机械设计制造的整体效率及效果，不仅需要对其进行充分运用，更需要结合机械设计制造实际推动模糊推理系统实现侧重发展。

2.2 人工神经网络

神经网络是当前人工智能技术的重要组成内容，其在机械设计制造中运用时，不仅可将机械设计制造相关数据进行高效化分析及共享，还能够对数据信息实现动态化处理，进而多方面结合共同保障人工智能技术在机械设计制造领域中的运用成效。其中神经网络的数据高效化分析及共享可以确保机械设计制造相关人员之间数据信息的高效、精准传递，方便设计环境与制造环境的相互沟通交流，进而全面提高机械设计效果及产品质量；

数据信息的动态化处理则是指机械设计可根据机械制造需求，通过人工神经网络实时数据信息的动态化模拟及处理。此过程中需要需求信息录入人工神经网络模型中，进而通过模型实现机械设计方案的优化及挑战，避免不合理方案设计所引发的设计返工以及资源浪费等情况。最后，运用人工神经网络还可以对现有结果数据实施进一步分析处理，并将其中有价值数据存储到数据库，构建机械设计制造专家系统，为后续机械设计制造提供重要的支持和参考。

2.3 人工智能在机械故障诊断中的应用

人工智能在机械故障诊断中的应用主要体现在以下几个方面：智能监测与传感。采用各种传感器监测机械设备的动态特征参数，如振动、噪声、温度、应力等，并采集大量运行数据，为后续故障诊断与分析提供基础。故障模式识别。利用机器学习技术，通过对历史故障数据与案例的学习，可以识别当前机械系统可能出现的故障模式，为后续定位故障原因提供方向。故障原因辨识。根据机械知识与理论，结合监测数据，使用知识图谱推理技术可以分析出故障产生的可能原因，并据此提出修复方案。故障预警与预测。通过对机械运行数据的深度学习与建模，可以发现设备性能发生的小幅变化，在故障发生前进行预警，并据此预测可能出现的故障类型与发生时间，实现预防性故障检测。虚拟仿真检验。针对复杂故障，建立机械系统的虚拟仿真模型，在模型上模拟故障现象与影响，通过大量仿真实验找出最可能的故障诱因，为检修方案的制订提供依据。维修方案智能生成。根据故障诊断结果，结合机械知识与案例，可以利用人工智能自动生成解决故障的最佳修复方案，包括更换或修复零部件、采取调试与检验措施等内容。

2.4 人工智能在机械制造领域的应用

采用人工智能算法实现机器人与自动化设备的自主学习、复杂任务规划与控制，可以进行机械化装配、焊接、涂装、检测等操作，减少人工劳动，提高生产精度与效率。此外，人工智能为实现机械制造的自动化、智能化与优化提供了可能。机械企业应加快推进“机器换人”与“机器助人”的变革，构建由智能机器人、自动化系统与虚拟现实等人工智能支持下的新型制造模式，不断提高企业的制造能力与核心竞争力。生产者与人工智能系统需要实现深度融合，共同完成生产任务。例如，在机械制造领域，可以通过人工智能中的机器视觉系统实现对机械设备、工件和产品的图像目标识别、品质检测、位置测量以及缺陷检测等，为机械制造中的质量管理、过程优化和设备故障诊断提供视觉信息支持。

结语

随着科学技术的持续发展，社会对机械设计制造的要求及需求也在持续提升。在此背景下，为满足社会日益增长的实际需求，机械设计制造应不断引入各类新技术、新方法，尤其是针对人工智能技术的运用及研究分析，更是决定着机械设计制造的未来发展水平，所以要给予高度重视。另外，在运用人工智能技术时，应充分分析机械设计制造和人工智能技术的特点，并以此为基础推动两者之间的相互融合与共同发展。

参考文献

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