人工智能技术在机械设计与制造中的应用

摘要；随着人工智能技术的快速发展，其与机械设计制造领域的融合成为推动行业变革的关键力量。本文基于人工智能技术与机械设计制造的基本理论，系统探讨人工智能在机械设计中的智能辅助设计、知识图谱应用及设计流程自动化，以及在机械制造环节的智能制造生产线构建、智能化质量检测和设备故障诊断与预测性维护等方面的创新应用。通过实际案例分析，验证了人工智能技术在提升设计效率、保障产品质量、降低生产成本等方面的显著成效。

关键词：人工智能；机械设计制造；智能辅助设计；智能制造；故障诊断

引言

在全球制造业加速向智能化转型的时代背景下，机械设计制造作为工业发展的核心支柱，正面临着前所未有的机遇与挑战。传统的机械设计制造模式，因过度依赖人工经验、设计流程繁琐、生产效率低下等问题，已难以满足市场对产品多样化、高性能以及生产高效化、绿色化的新需求。与此同时，人工智能技术凭借其强大的数据处理、学习分析和自主决策能力，在诸多领域展现出巨大的应用潜力。

一、人工智能技术与机械设计制造概述

1.1 人工智能技术简介

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。自1956年达特茅斯会议首次提出人工智能概念以来，经历了数次发展浪潮。早期受限于计算能力和算法，人工智能发展缓慢；随着计算机技术的飞速进步，特别是大数据时代的到来，人工智能在机器学习、深度学习等核心技术领域取得重大突破。机器学习通过构建算法模型，让计算机从大量数据中学习规律，从而实现预测和决策。深度学习作为机器学习的一个分支，基于人工神经网络，通过构建多层神经网络结构，自动提取数据特征，在图像识别、语音处理等领域展现出强大性能。1.2 机械设计制造的发展现状与需求

以往的机械设计制造模式主要是通过人工完成从概念设计、详细设计、工艺规划到加工制造的过程，往往都是工程师的主观经验，并通过手工计算。导致一个复杂产品的设计周期过长，一般是从产品概念设计到确定最终设计都存在多次更改及反复计算验证；容易造成设计失误，人工错误，不合理的设计；在当前以市场需求为导向的时代下，市场对于机械产品有着更加多样、个性的需求，产品性能要求越来越高，需求愈加简单、成本更低，以及开发周期越来越短。如汽车方面，对于新能源汽车在续航性及汽车轻量化提出了更高的要求；对于航空航天中的零部件，效率越高越稳定。

二、人工智能技术在机械设计中的创新应用

2.1 智能辅助设计

参数优化在机械设计中对于产品的性能提升有着重要的作用。传统的机械参数优化设计主要是为了寻求设计参数以获得更优的产品性能。在机器学习支撑下的参数化优化设计可以从大量的历史设计数据出发，寻找设计参数与产品性能之间存在的映射模型。生成式设计是改变常规的面向问题特征的思维模式，是一种面向结果特征的利用算法约束自动生成设计思路的方法。在飞机、航天领域，如飞机机翼结构、飞机或发动机上的叶片等，要设计一种构件，采用常规方法需受其结构的限制，很难突破已有的结构，使用生成式设计通过约束条件给出结果性能如材料，甚至加工工艺即可获取一种创新结构，使得设计结构重量减轻，强度和刚度均有所提升。

2.2 知识图谱助力设计知识管理

机械设计包含大量的原理、准则、案例等知识，传统储存、管理知识不能保证高效检索和运用。设计知识图谱能将分散的知识以结构的方式组织起来，通过语义网络能够将知识联系起来。实际设计中，知识的查询和推理功能能发挥作用。例如设计人员机械传动系统时，查询功能通过知识图谱方便设计人员能够快速检索出相关的设计规范、成功案例和设计人员经验；应用知识推理技术能够根据设计需求自动给出相应的传动方案和关键参数，为设计提供支持。

2.3 设计流程自动化

机械设计自动化设计工具与系统的应用，进一步提高了机械设计的生产率。它自动完成设计过程中设计数据的大量繁琐计算、绘图和设计文档的输出等工作。例如某电子产品的外壳设计，应用了电子产品的外壳设计的自动化设计系统后，只需要给出所设计产品的要求包括产品功能、产品尺寸要求与限制以及产品材料要求等，则自动进行产品外壳产品概念设计、外壳详细设计、外壳的散设计、装配设计等的设计，并快速输出外壳的所有设计文档。

三、人工智能在机械制造环节的深度融合

3.1 智能制造生产线

智能机器人的协同调度是智能制造生产线上实现智能制造的基础。比如在汽车生产线上部署机器人，如焊接机器人、装配机器人等，并使用人工智能算法对机器人分配工作任务，规划最优路径，在生产线上部署传感器感知设备运行状况、生产进度、产品质量等信息，人工智能算法通过分析计算传感器数据，及时捕获生产过程中的问题并调整生产参数。

3.2 质量检测智能化

利用计算机视觉对检测对象的缺陷进行计算机检测技术，常应用于产品制造过程的质量检查。通过在工件检测现场安装工业相机对产品进行拍摄，结合计算机视觉算法对拍摄的图像进行处理分析，能快速有效地检查出产品表面的缺陷，如划痕、裂缝、孔洞等。计算机视觉检测系统检测手机外壳可在很短时间里高效检测许多个手机外壳，且检测正确率可达99%以上。复杂质量检测适合深度学习的应用。对一些高精密度机械零件的内部缺陷和复杂表面质量问题不适合传统的检测手段，而运用深度学习算法，通过对大量缺陷样本的图像学习，识别出无法凭借肉眼发现的微小缺陷和质量隐患，保证产品的质量检测效果。

3.3 设备故障诊断与预测性维护

人工智能故障诊断技术是在信号处理、模式识别技术等基础上，对设备运行过程中产生的振动、温度、电流等信号进行处理和分析，从而判断设备是否产生故障、发生何种故障的一种技术。例如，数控机床的故障诊断可运用信号处理技术采集机床的主轴振动信号，并运用机器学习算法对信号进行特征提取、模式分类，就可以实现对主轴轴承磨损、刀具破损等故障的准确诊断。预测性维护是通过对设备运行数据进行持续监测并预测设备未来运行的状态和故障的发生的可能性，从而实现设备故障预防的一种维护模式。

结语

通过以上描述不难看出，人工智能的应用为机械设计与制造行业带来了新的发展契机，在设计环节的智能设计、智能知识管理、制造环节的智能生产、质量检测以及设备维修等关键位置中，人工智能使机械设计制造更加智能、高质、可靠。同时，虽然现阶段人工智能在机械设计制造中的应用存在一些弊端如技术局限性、数据安全以及人员匮乏等现象，但相信随着今后技术不断更新以及完善，人工智能将会在机械设计制造中更进一步，与机械设计制造行业紧密结合、相辅相成，共同推动机械设计制造行业向智能化、数字化、绿色化发展，从而为提升制造业发展的质量提供保障。

参考文献

[1]郭思迪.人工智能技术在机械设计与制造中的应用[J].大众标准化，2025，（04）：175-177.

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