智能设计技术在机械研发制造中的应用

智能设计技术在机械研发制造中的应用

王冕,高洪涛

身份证号：131127198905011583

身份证号：131127198802021578景津装备股份有限公司

摘要：在科技水平与经济发展效率不断提升的背景下，为有效开展各种复杂多样的工程项目，各行各业对机械制造产品的质量要求越来越严格，因此机械研发制造行业在应用智能设计技术时需要保证该技术能够有效提高产品质量。在日渐激烈的市场竞争中，效率是确保企业能够占据优势地位的关键因素之一，而智能设计技术的应用能够有效提高机械制造的生产效率，同时降低人工作业强度。

关键词：智能设计技术；机械研发制造；技术应用

1机械制造概述

机械设计制造主要从事动力机械、机床、化工机械等生产加工工作，从现代社会发展的角度分析，机械制造行业至关重要，特别是为国民经济提供重要的机械技术的相关行业，有助于推动市场经济不断发展。除此之外，机械制造行业涉及的内容较为广泛，和很多行业领域都有着密切联系，具有较强的影响能力。机械制造行业发展与我国工业化建设有着直接联系，也与社会经济的发展有着重要联系。在新时代信息技术背景下，机械制造行业有了更高要求，传统的机械制造模式逐渐不能满足当前社会需要，严重阻碍了机械制造行业的可持续发展。当今很多机械制造企业都已经向着现代信息化生产转型，取得了一定的发展成果，但仍然面临着很多挑战，而现代人工智能技术的机械制造行业转型的发展方向，有着不可估量的重要意义。

2智能设计技术在机械研发制造中的应用现状

目前，我国人工智能技术还处于发展阶段，对于智能化技术的应用正在逐渐完善，随着市场经济的不断发展，机械制造行业的企业越来越多，智能化技术在机械制造行业中的应用也在实践中不断进步，应用范围与规模也在不断扩大，制造行业从传统的制造生产模式逐渐向着智能化、自动化转变，制造生产技术也随着科技的进步而不断改革与创新。人工智能技术在机械设计行业的应用是整个机械制造行业发展的新方向。在机械设计制造中应用人工智能技术有助于提高生产的精准程度，保障企业生产效率和产品质量。在较高风险的工业制造业或高污染的地下作业中应用人工智能技术，能有效避免出现安全事故，提高生产质量。目前我国的人工智能技术正在不断发展，但根据当前的社会经济实力、设备要求等方面分析，人工智能技术更多地应用于工业生产以及迫切需要应用人工智能技术的相关行业中。人工智能技术受到经济水平的制约，在经济实力较高的大城市和大型生产行业中应用较多，在一般的机械制造中很少利用智能技术，在管理系统和生产设施中也没有较大规模应用，人工智能技术还有着很大的发展空间，这也是人工智能技术应用过程中需要改进的方面。

3智能设计技术在机械研发制造中的应用

3.1数控车床智能设计平台系统

机械研发制造智能设计系统主要由两部分组成，一部分是以遗传算法为核心技术的优化方案系统，另一部分是以实例推理技术为核心的智能CAD详细方案设计系统。机械产品具有结构复杂化、层次多样化等特性，对其分解后的设计方案可以利用遗传算法技术进行编码，同时利用遗传优化构建出完善的设计方案。对设计方案进行深入分析，利用以实例推理技术为核心的智能CAD系统对具体的零部件结构进行详细设计。智能CAD系统主要包括推理分析与模型构建两部分，利用实例推理对过往相关成功案例进行搜索，合理选用成功案例中的系统知识，以此完成新系统结构的设计；利用参数化建模对零部件结构进行模型构建，同时支持模型修改操作，利用数据库将推理和建模有效关联。

3.2模糊推理技术的应用

人工智能系统当中模糊推理技术能模仿人的大脑对数据信息进行判断和处理，并且分析和处理速度比人的大脑还要快，反应还要及时。经模糊处理技术分析和处理过的信息数据可以自动实现和学科知识的结合和转换，以确保传输数据的准确性和可参考性。模糊推理技术是当前阶段人工智能技术领域最重要的技术内容之一。模糊推理技术复杂的数据分析功能能够在机械设计制造的过程当中对庞大的相关数据信息进行快速、精准的分析和整理。基于人工智能强大的模糊推理技术实现的数据分析和处理，能进一步保障机械设计制造的精准性，为提高机械设计制造的质量打下坚实的基础。借助模糊推理技术机械设计制造可以呈现连续函数的表达。但是，目前阶段，模糊推理技术在系统连接的稳定性方面还有比较明显的提升空间，也是接下来人工智能在机械设计制造中应用的一个重点研究方向。

3.3神经网络系统的应用

人工智能技术中神经网络系统较为重要。在机械设计制造中充分利用神经网络系统中的神经元，在各大网络渠道分享资源信息或数据，实现资源共享，在相关期限内进行信息的保存和分享，推动整个机械制造自动化的健康发展。另外，神经网络系统能有效处理动态数据，将机械设计制造中涉及的相关数据进行分析，做出合理的处理指令，完成制造。神经网络系统与人类大脑中神经系统处理信息十分相似，在各大生产领域应用神经网络系统。制造行业可以充分利用神经网络系统中神经元的反射特性来分析电子机械工程中的数据，保障信息数据的存储。电子机械工程中，机床运动误差补偿、设备管理、热变形控制等方面都可以应用现代人工智能技术，人工智能能在电子机械工程加工工艺方面进行工艺参数的评定，有效预测加工中产生的误差，能在电子机械工程零件设计过程中进行齿轮强度、齿轮形态等方面的指导。有助于改善传统机械工程中由于设计不合理导致的生产效率不高、经济效益不良等情况，为制造企业自动化生产提供了重要的技术支持。

3.4自动识别技术的应用

传统的机械设计制造中控制器的执行原理是先建立控制模型，然后利用动态控制方程开展动态控制。但由于动态控制方程的复杂性，部分机械设计制造工程现场不具备动态控制方程的控制操作条件。传统的动态控制方程适应性一般，对机械工程预警的判断缺乏一定的合理性和精准性。人工智能自动识别技术应用于机械设计制造之后，传感器可以实现对机电设备相应参数的实时监控，一旦监测到参数异常情况，会自动触发系统的报警机制，同时实现自动停机。工作人员接到报警立即切断电源，进行检查。既保证了工作人员在安全的环境下进行工作，又保证了异常数据信息的及时发现和处理。同时，基于自动识别技术的自动识别—激光扫描--超声波传感在机械设计制造中可以保证对作业对象的精准识别，结合现代化的计算机系统，实现指令执行。既能提高动态控制操作的准确性和适应性，又进一步简化了动态控制流程，提高了动态控制的工作效率和质量。

3.5故障诊断系统的应用

在机械设计制造中应用故障诊断系统有助于企业降低维修时间和维修成本。故障诊断系统主要由机械故障案例库、故障推理机以及故障诊断过程解释机三个部分组成，用户利用实时监测系统了解人机交互界面或机电设备的实际情况，进行信息的输入；根据用户输入的信息，结合诊断库中的相关资料信息进行分析和判断，总结诊断结果；将诊断结果与类似案例结合分析，在系统中得到机电设备最佳的维修建议。

结论

综上所述，智能设计技术在应用中能够极大程度地提高生产设计质量与效率，利用大数据、虚拟现实等技术提高产品设计的精确度与高效性，进而推动机械研发制造行业的创新发展。

参考文献：

[1]陈新伟.智能自动化技术在机械设计制造中的应用研究[J].中国高新科技，2021(18)：60-61.

[2]周传应，张锦.浅谈人工智能技术在机械设计制造中的应用[J].中国设备工程，2021(12)：18-19.

[3]周志博，王丰.智能设计技术在农业机械研发制造中的应用[J].南方农机，2020，51(9)：69.