人工智能技术在机械设计制造中的应用

引言

在全球制造业加速向智能化、数字化转型的背景下，机械设计制造作为工业体系的核心支柱，正面临传统发展模式的深度变革。传统机械设计制造依赖人工经验与固定流程，存在设计周期冗长、生产效率低下、资源浪费严重等问题，难以满足市场对产品个性化、定制化及快速迭代的需求。

一、人工智能技术与机械设计制造概述

1.1 人工智能技术基础

人工智能作为一门综合性学科，致力于使机器模拟人类智能行为，涵盖学习、推理、自我修正与感知环境等能力。其发展历程波澜壮阔，自 20 世纪 50 年代图灵提出图灵测试，奠定理论基石后，历经专家系统兴起，随后神经网络复兴，反向传播算法引入，机器学习逐渐成为主流，支持向量机等算法广泛应用。进入大数据时代，计算能力提升，深度学习蓬勃发展，卷积神经网络、循环神经网络等模型在图像识别、自然语言处理等领域取得突破性进展，开启人工智能应用新篇章。

1.2 机械设计制造流程

机械设计制造传统产品开发过程是从产品设计要求出发，设计师分析市场需求、用户需求、设计产品。概念设计，提出产品形态结构多种可能性，再进行对比选择，设计出大致结构。详细设计，对零部件的外形尺寸、构造、材料的详细参数进行设计。工艺规划，根据设计制定工艺、选定设备工装。制造加工，根据工艺制成产品，通过车、铣、刨、磨等方式使材料成为产品，通过组装调整各部件的关系使之共同工作。

1.3 人工智能与机械设计制造的契合点

AI 与机械设计制造两者彼此关联，且具有各自的互补优势。机械设计制造借助 AI在设计阶段能分析整合大量的设计数据，帮助设计师提出产品概念和更多的设计方案，借助智能优化设计参数提升产品性能。运用运筹学算法、机器学习构建机器学习算法模型优化机械产品生产计划与生产调度，提升机械设备的利用率及生产效率。

二、人工智能技术在机械设计中的应用

2.1 智能辅助设计

AI 还能辅助机械设计师设计产品。在机械设计的参数化设计上，借助人工智能算法，可以根据产品设计的要求，依据相关设计条件和参数，例如某一种产品中，不同功能的产品，在相应设计条件下的设计参数，进行相关的设计，可以自动生成一定的合理的设计参数。比如在汽车自动换挡的变速箱设计上，对于产品设计参数和设计需求，利用机器算法的学习，基于以往的一些数据和汽车变速箱的性能参数学习和积累，自动生成与汽车变速箱相关的齿轮模数、齿轮齿数等相关参数。在对汽车变速箱的设计上，用AI 就能比较快速和便捷地做到，可以一定程度地缩短产品的设计时间。其次，在 AI 与产品的设计创新概念上，产品在研发上，由于已经充分分析了市场的需求以及市场相关技术的研发需求和未来的市场机遇，针对市场需求和现有条件的必要性，通过AI 中图像和自然语言的生成，能够从AI 中生成相关的机械设计外观的设计概念和结构设计的概念。

2.2 设计优化与仿真

人工智能大大加快了机械设计的优化和仿真。利用机器学习的优化设计，可以对机械结构力学、疲劳寿命等进行分析优化，用于飞机发动机叶轮片的设计，通过深度学习算法对结构形状、材料、排布等方面进行迭代优化，提高叶轮片的气动力、抗疲劳强度等方面，减小消耗材料的质量。在仿真的过程中，人工智能能够加快仿真速度、提升仿真精度。利用深度学习的模型能够实现对于仿真结果的预测，从而减少传统仿真试验中使用物理样机的花费和试验次数。

2.3 多主体协同设计中的智能调度

多人多专业共同参与机械设计是设计工作十分普遍的场景之一，此时智能调度人工智能的有效运用会对机械设计过程中的一系列问题进行合理规避，例如人工智能系统可以基于设计人员的专业背景、设计任务的优先级以及设计时间的要求进行机械设计任务的合理划分，智能调度设计任务。此外，人工智能系统还可以针对大型船舶工程项目中不同专业的设计人员按照不同的专业背景合理分配到船舶工程的项目组中进行不同专业化机械设计的设置，在分配设计人员和船舶工程项目开展后可以自动将不同类型的船舶工程项目进行进度管理和任务跟进。

三、人工智能技术在机械制造中的应用

3.1 智能制造执行系统

机器学习在机械制造中深度支持智能制造执行，推动智能制造生产计划与调度、生产过程监控等执行环节的智能化。在生产计划和调度环节，以机器学习技术、运行监控数据库中的生产数据、车间设备状态、订单优先级等多源信息进行机器学习算法支持，为生产制造单位提供最佳生产计划决策机制；在生产过程监控环节，基于物联感知网络采集的生产设备运行过程参数和生产加工工艺过程数据，以及关键生产参数的历史记录和实际采集数据，应用基于机器学习技术的决策算法模型，实时感知数据特征变化，在出现设备异常振动、温度过高、异常减速、减速运动等异常现象时，即时进行警示自动控制或自动报警处理，辅助人员对制造设备的自动维护修理，或将制造执行风险降至最低。

3.2 智能机器人以及自动化生产线。

人型机器人和生产流水线在人工智能相关技术的推动下，从智能化向智慧化发展。机器人体积较大地搭载了计算机视觉、力学传感器等组件，可以提供良好地环境感知能力与智能决策功能，在 3C 制造中借助视觉感知模块对零部件进行定位，通过深度学习定位出最优的抓取轨迹，完成对零件的精密装配操作，装配精度能达到微米级，对提升零件装配质量有所帮助。

3.3 质量检测与控制

智能化推动机械制造中的质量检测、控制。机械制造中常见的基于计算机视觉的质量检测技术，能够采用深度学习的方法，对大量产品图片进行学习训练，实现对高精度产品缺陷的识别。机械制造中的质量预测以及过程控制，通常应用机器学习的方法对生产的历数据、实时数据进行深度挖掘与分析，能够实现产品高精度的质量预测。还能够采用机器学习的方法对质量数据进行质量溯源分析，寻找影响质量的主要原因，并为进一步对机械制造工艺数据的持续改进提供数据支持，实现从质量检测到质量控制的跨越。

结语

人工智能技术深度应用于机械设计制造，显著提升了设计创新能力、制造效率与质量管控水平。通过智能算法优化、自动化生产调度与精准质量检测，有效解决了传统模式的效率与精度瓶颈。尽管当前仍面临技术、管理与人才等挑战，但随着技术创新推进、标准体系完善及人才培养加强，人工智能将进一步推动机械设计制造向智能化、柔性化方向迈进，重塑行业发展新格局。

参考文献

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