人工智能技术在机械设计制造及其自动化中的实践应用

引言：机械工业是国民经济的主导产业，其智能化发展水平影响着制造强国建设进程。当前，以人工智能为代表的新一代信息技术正加速与机械设计制造及自动化领域深度融合，成为新一轮产业变革的核心驱动力。把握人工智能发展机遇，探索智能制造新模式，对于提升机械工业创新能力、推动高质量发展具有重要意义。

一、机械设计制造及其自动化中的人工智能关键技术

（一）基于BP 神经网络的智能设计与制造

BP 神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，由输入层、隐藏层和输出层构成。它通过不断调整神经元之间的连接权重，实现对复杂非线性问题的建模和求解。在机械设计优化中，BP 神经网络可用于建立设计参数与性能指标之间的映射关系，通过训练学习，快速搜索最优设计方案，缩短设计周期 [1]。例如，针对某机械零件的设计优化问题，以零件的几何尺寸作为输入，强度、刚度等性能指标作为输出，构建 BP 神经网络模型，经过训练后可实现设计参数的智能优选。同时，BP 神经网络还可应用于机械制造过程控制，通过实时采集加工参数，输入训练好的神经网络，实现对加工质量的在线预测和闭环控制，保证产品精度稳定在目标水平。

（二）机械设备故障智能诊断技术

近年来，以振动信号分析为代表的设备故障智能诊断技术取得长足进展。通过在设备关键部位布置振动传感器，实时采集振动信号，再利用小波分析、经验模态分解等信号处理方法提取故障特征，结合支持向量机、卷积神经网络等智能诊断模型，可实现设备故障的早期预警和定位。

（三）人工智能在数控加工及机器人技术中的应用

数控加工是现代机械制造的重要手段，但传统数控系统仍以事先编制好的加工程序为主，柔性不足。引入人工智能技术，通过机器学习算法分析加工参数与表面质量、刀具磨损等性能的关联规律，自适应优化切削参数，并结合视觉传感等在线检测手段，实现智能化自适应控制，极大提升数控加工的智能化水平。此外，在工业机器人应用方面，传统的示教编程、轨迹规划方法灵活性差，人机协作效率不高。基于强化学习的机器人智能规划，可使机器人通过持续与环境交互，自主学习避障路径规划策略，在复杂非结构化环境下实现灵活的运动控制 [2]。

二、人工智能驱动的机械设计制造及自动化发展趋势

（一）数字孪生与虚拟物理系统

数字孪生技术能够在产品全生命周期中发挥重要作用。在设计阶段 ,机械工程师利用 C r e o,S o l i d W o r k s 等三维设计软件 , 构建起产品的数字化模型。该模型不仅包含几何、材料等物理属性 , 还融合了工艺、测试等生产制造信息。通过对数字化模型进行有限元分析、多物理场仿真等 , 工程师可快速识别潜在的设计缺陷 , 优化结构参数。进入生产阶段后 , 数字孪生在虚拟调试、预测性维护等方面价值凸显。以某汽车发动机为例 , 工程师在投产前基于数字孪生构建了发动机装配线的虚拟仿真模型。通过模拟机器人、夹具等资源在线内的排布和运动, 提前发现了若干装配干涉问题,避免了返工浪费。同时 , 虚拟仿真还能优化工人与机器人的协作 , 合理划分任务 , 将装配效率提高 1 5 % 以上。当发动机批量生产后 , 企业又进一步将物理装配线与虚拟孪生系统实时链接。一方面 , 装配过程中采集的数据( 如装配站节拍、设备加速度等 ) 被实时传递给孪生系统 , 动态修正仿真模型 ; 另一方面 , 孪生系统基于历史数据训练的机器学习算法 , 能够预判设备故障风险 , 对物理系统进行预警和优化决策。最终 , 企业实现了发动机装配线的全流程数字化管控, 不良率降低2 个百分点,OEE 提升 5 % 。

( 二) 云- 边- 端协同的智能制造模式

在“云”的层面 , 机械制造企业构建面向服务的云制造平台。某数控机床企业将数控系统、刀具、工艺参数等生产要素抽象为制造能力 , 封装成可复用的微服务 , 以开放 API 形式发布到云平台供用户调用。平台智能匹配机床资源 , 优选刀具和切削参数 , 将任务分解到具体加工单元 , 并嵌入故障预警、工艺优化等增值服务。在智能终端设备层面 , 德国舍弗勒集团在轴承等核心零部件中内嵌集成多种传感器的边缘计算节点 , 采集轴承振动、温度等状态数据 , 通过本地算法分析轴承健康水平和剩余寿命 , 控制执行单元对失效风险做出快速反应。一些龙头企业和产业联盟已开始探索跨企业的制造资源协同共享。通用汽车联合 Stratasys 等合作伙伴成立汽车 3D 打印联盟 , 集成各成员单位的 3D 打印制造能力。当整车厂急需备件时 , 平台自动匹配最优打印服务商 , 并行完成制造 , 将交付周期压缩至 2-3天。这一模式有望推动制造业整体效率和敏捷性提升。

( 三) 知识自动化与智能决策优化

机械产品设计和制造过程中蕴含大量专业知识 , 以往主要依靠人工经验 , 难以应对日益复杂的优化决策需求。现代人工智能技术为知识自动化应用开辟了新路径。通过知识图谱、本体推理等技术 , 可将设计规范、工艺规程等显性知识和专家经验等隐性知识进行结构化表示和语义关联 , 构建领域知识库 , 实现设计规则和经验的自动化应用。在某高端装备制造企业 , 工程师利用知识图谱技术构建起涵盖产品、工艺、资源等多维度的设计知识库。当设计人员输入初步方案时 , 系统自动进行设计规则检查 , 提示潜在问题 , 推荐优化措施。在生产调度优化方面 , 企业将多年积累的调度决策记录和性能数据用于训练智能算法模型, 结合知识库中的调度规则,实现设备、人员等资源的实时动态优化配置。随着知识的不断积累与优化,未来机械制造系统将由经验驱动向知识驱动跃升。

三、结语

综上所述，人工智能技术为破解机械设计制造及自动化领域面临的智能化瓶颈提供了新思路新方法。展望未来，人工智能在机械行业的应用将从单点智能走向系统协同，形成设计、制造、管理、服务全链条智能化闭环，并通过知识驱动推动智能突破智慧，最终实现机械制造向智能制造的跨越发展。

参考文献：

[1] 张克伟 , 徐开春 . 人工智能技术在机械设计制造中的应用探讨 [J].新潮电子 ,2025,(05):49-51.

[2] 杨晨 . 人工智能技术在机械设计制造及其自动化中的实践应用 [J].造纸装备及材料 ,2024,53(02):100-102.