机械设计制造中人工智能技术的融合与应用实践研究

摘要：在全球制造业竞争日益激烈的当下，产品迭代加速、定制需求激增，传统机械设计制造在效率、精度和灵活性上难以招架。同时，大数据、云计算等技术的成熟，为人工智能与机械设计制造融合提供了技术土壤，催生了智能制造变革的强烈需求。基于此，本文深入探究机械设计制造中人工智能技术的融合与应用实践。分析人工智能技术在提升机械设计制造效率、精度及智能化水平等方面的作用，阐述其应用现状、面临挑战与未来发展趋势，旨在为推动机械设计制造行业智能化转型升级提供理论参考与实践指导。

关键词：人工智能；机械设计制造；融合应用；智能制造

引言

在科学技术快速发展的今天，人工智能技术已经逐步深入到各个领域中。机械设计制造是工业发展中的主要支柱，将人工智能技术融入其中已经成为产业创新变革中的关键发展趋势。传统的机械制造设计面对着效率的限制和精度的局限，而人工智能的出现为这些问题提供了新的突破机会，特别是在强大的数据处理方面、分析和决策能力有希望重塑机械设计制造过程和格局，揭开智能制造的新篇章。

一、机械设计制造中人工智能技术的融合与应用实践优势

在机械设计制造领域中，人工智能的整合和运用正在引发着一场空前的改革，并表现出许多显著优势。提高设计效率和精准度，是人工智能技术所具有的主要优点，在常规机械设计中，设计师要花费很多时间与精力来完成各项计算与方案比选工作。而人工智能技术尤其是其自动化设计与优化算法可以快速地对大量设计参数与方案进行分析，并通过研究历史数据与实例，快速地给出最佳设计方案。以零部件设计为例，人工智能能够针对不同性能要求及制造约束快速产生满足各种条件的设计方案，设计师仅需要以此为基础微调即可，极大地缩短设计周期，在提高设计精准度的前提下降低人为失误[1]。人工智能强化机械制造智能化水平，制造过程中人工智能技术能够实现生产设备实时监测与预测性维护。

二、机械设计制造中人工智能技术的融合与应用实践方法

（一）通过机器学习，实现机械设计流程优化

机械设计流程中机器学习技术表现出了较强的优化效能，以冲孔落料模具刃口尺寸的计算和优化为例，为了达到模具的高精度和长寿命的目的，设计组从以往的设计资料，加工试验数据及模拟分析结果等方面广泛收集了5万余条关键信息。其中涵盖模具刃口的关键尺寸参数（如冲头直径精确至0.01mm,凹模间隙精度达0.005mm）、材料机械性能参数（硬度精确至1HRC,抗拉强度精确至10MPa），以及在不同冲压工况下（不同的板材材质、厚度、冲压的速度，频率等等）的性能数据，然后对采集到的数据做预处理，对于有缺失值的少量数据采用K近邻算法来弥补缺失；采用归一化处理的方法使全部参数在0-1区间内统一起来，从而有效地消除了量纲的影响[2]。在特征工程的过程中，利用主成分分析（PCA）的方法，从20多个初始特征中，成功地筛选出了6个关键特征。这些关键特性涵盖了模具刃口的核心尺寸和性能数据，其累计贡献率超过了90%，为未来刃口尺寸的优化计算提供了重要的数据支持。

（二）制造工艺参数的深度学习整定

在制造工艺参数整定中，深度学习起到了不可取代的关键性作用。以汽车发动机缸体铸造过程为例，为了得到准确的工艺参数建立了深度神经网络模型。通过传感器和监测设备，采集了近5万次铸造过程中的数据，包括熔炼温度（精度控制在±5°C）、浇注速度（精确到0.1L/s）、模具温度（精度±3°C）、冷却时间（精确到1s）等多个维度的参数[3]。在构建模型时，使用多层感知器（MLP），包括三个隐藏层，每一层的神经元数量分别是128、64、32，而激活函数则选择了ReLU。训练时采用Adam优化器将学习率定为0.001、批处理尺寸定为64。经500轮迭代训练后，该模型渐趋收敛。在实践中，深度学习模型的引入使产品废品率由原来的下降到现在的水平。如铸造某型发动机缸体，过去凭经验定参数，往往会出现缩孔和气孔的缺点。通过应用深度学习模型，成功地将熔炼温度稳定地控制在1450 - 1480°C的范围内，浇注速度控制在3.5 - 4.0L/s，模具温度维持在280 - 300°C，而冷却时间则精确地控制在120 - 150s之间，产品的尺寸精度也达到了±0.2mm，完全符合设计规范。生产的效率增加了50%，而能源消耗下降了15%，从而成功地降低了成本并提高了效率。

（三）专家系统对机械设计知识进行管理

结合专家系统对机械设计的知识管理的价值分析中大型工程机械变速箱设计专家系统的内容，以大型工程机械变速箱设计专家系统为例，专家系统应用于机械设计知识管理中大大促进机械设计制造效率和质量的提高。以某大型工程机械变速箱设计专家系统为例，该系统在知识获取模块的帮助下，一方面人工输入行业专家宝贵的经验和关键技术要点；另一方面，利用文本挖掘算法对大量设计手册，论文和专利进行知识抽取，建立了一个巨大知识库。在知识表示阶段将产生式规则和框架结合起来，前一种规则存储零件设计，后一种规则表示变速箱的总体结构，从而保证了知识的有序存储和高效调用。推理机采用正向推理和反向推理两种策略，当设计师投入设计需求时，首先通过正向推理对初步设计方案进行筛选，然后借助于反向推理对方案进行验证与调整。在真实的应用环境中，这一系统为设计团队解决了超过90%的传统设计问题，提高了设计效率达60%，并显著减少了新设计师的发展时间。

（四）人工智能打造装备的智能运维

就钣金折弯成型模具设计而言，人工智能技术正在引发深刻的变革，并给业界带来了新的设计和运维思路。以大型钣金加工企业核心生产装备钣金折弯成型模具为例，构建基于人工智能的智能运维系统为模具全生命周期管理提供全方位赋能。

模具的关键部位布设高精度传感器，位移传感器准确度达到0.01mm、压力传感器准确度达到±0.1MPa、温度传感器准确度达到±0.5°C,这类传感器每分钟能采集上千组模具运行数据并实时捕获模具微小变化。借助于机器学习算法对收集的数据深入分析并构造模具运行状态模型。利用决策树算法对模具正常和异常运行的数据特征进行判别，模具压力超过设定正常范围（10-15MPa）后，系统会立即启动报警机制提醒员工及时处理。

在深度学习领域，长短期记忆网络（LSTM）模型能够预测模具可能出现的故障。它把模具的位移，压力和温度数据转换成时间序列特征并对潜在故障进行预先预判。在实践中，该智能运维系统取得了显着的效果，在某大型钣金加工车间实施该系统之后，模具因故障导致的停机时间缩短了60%，同时维修的总成本也减少了35%。以某重点数控钣金折弯模具为例，该系统对模具刃口磨损故障提前十天进行预测，并由企业适时安排大修和替换，从而避免突发故障造成生产线停产。模具的稳定运行时间从原先的400小时增加到了600小时，这大大确保了生产流程的连续性，并显著地提高了公司的生产回报和在市场上的竞争力，为钣金折弯成型模具设计向智能化转变提供一个成功的实例。

（五）机械零件智能视觉识别和检测

在机械零件制造过程中的质量把控中，智能视觉识别技术以其高精度和高效率的优点成为了检测的重点方法。以汽车发动机的活塞部件检测为实例，生产线上部署的智能视觉检测系统配备了分辨率高达500万像素的工业相机，镜头畸变被控制在0.1%以内，以确保图像采集的准确性。光源为高亮度低眩光LED环形光源确保了零件表面光的均匀性，明显突出了零件轮廓和细节特征。在完成图像的采集之后，采用了基于卷积神经网络（CNN）的目标检测技术进行了深入的分析。在模型的训练过程中，收集了超过10万张包括合格和有缺陷的活塞图像数据，这些数据覆盖了划痕、气孔和尺寸偏差等多种不同的缺陷类型。图像的标注，增强处理扩大了数据集的丰富度。该模型构建使用经典Faster R - CNN架构并将特征提取网络设为ResNet50，利用迁移学习对模型参数进行预训练以加速收敛。在模型的训练阶段，采用了交叉熵损失函数和Adam优化器来调整学习速度，经过500轮的迭代训练，模型的准确性已经超过了98%。

在实际测试时，该系统的测试速度达到了5件/秒，比人工测试效率提高了8倍。尺寸检测精度能达到±0.02mm；能准确识别直径大于0.1mm的微小气孔和长度大于0.5mm的划伤缺陷。通过长时间的数据分析，发现智能视觉识别技术能够有效地将漏检率控制在0.5%以下，从而显著提高了产品的质量稳定性并减少了次品率。

（六）人机协作，实现机械装配作业的最优化

机械装配操作场景中，人机协作模式将人的灵活性和机器人精确性相结合，显著提高装配效率和质量。以3C产品的主板组装为例，介绍了协作机器人和人类一起工作的方法。该协作机器人负载能力达到5kg，重复定位精度达到±0.05mm；装备有六轴机械臂且运动灵活。它的末端执行器能够依据不同的组装任务迅速替换吸嘴和夹爪等刀具。作业流程采用视觉定位系统和力传感器进行人机协作，该视觉定位系统采用双目相机实时定位主板及零部件的位置，定位精度达±0.1mm，指导机器人精准抓取零部件。力传感器安装在机器人末端，实时感知装配力反馈，当装配力超出设定阈值（例如，将螺丝的拧紧力维持在1 - 1.5N·m的范围内），机器人自动调整力度，避免过拧或装配不到位。

三、机械设计制造中人工智能技术的融合与应用实践趋势

（一）全流程智能化整合

在今后的机械设计制造中，人工智能技术必将向着全流程智能化整合的方向阔步发展。从设计环节入手，在AI强大算法与海量数据学习能力的支持下，设计师在录入产品功能需求，性能指标以及其他关键参数之后，人工智能系统则可以迅速产生各种创新设计方案，利用模拟仿真技术评价方案的性能，选出最佳的设计方案。举例来说，在航空发动机的设计过程中，传统的设计方法需要投入大量的人力和时间进行反复的计算和优化，但是当引入AI技术后，设计周期可以缩短30% - 50%。进入制造环节后，各生产设备通过工业互联网互联，人工智能对生产数据实时收集与分析，动态调整制造工艺。以制造汽车零部件为例，AI能够根据设备的运行状况、原材料的特性等数据，自动优化加工参数，例如切削速度、进给量等，保证了产品的加工精度不超过±0.01mm，废品率下降到不超过1级。在AI技术的推动下，智能物流系统能够精确地配送原材料和零部件，从而使库存周转率提升在40% - 60%之间，有效地减少了库存成本。在产品的质量检测过程中，将智能视觉识别技术与深度学习算法相结合，可以迅速且准确地识别产品的表面和内部缺陷，其检测的准确率高达99%或更高。

（二）智能赋能绿色可持续制造

面对世界范围内对环保要求越来越严格以及可持续发展趋势，机械设计制造和人工智能的融合有助于绿色可持续制造的实现。一方面，在产品设计阶段AI可以充分考虑到材料选择及产品可回收性。利用生命周期评估（LCA）模型，人工智能能够研究各种材料在生产、应用和废弃过程中对环境的影响，并筛选出对环境影响最微小的材料。在电子产品的外壳设计过程中，AI建议采用可降解或可回收的材料，这样可以使产品在废弃后的回收率增加30%-50%。另一方面，在生产过程中，人工智能通过优化能源管理实现节能减排。AI能够实时追踪设备的能源使用情况，并根据生产的任务和设备的运行状况，智能地调节设备的工作参数，从而使能源的使用效率增加15%-25%。以钢铁生产为例，通过AI对加热炉温度及燃烧时间进行控制，实现了生产需求的准确匹配，降低了能源浪费。同时，AI还能预测设备的维护需求，提前安排维护计划，避免设备突发故障导致的生产中断和能源浪费，降低设备维护成本20%-30%。

结束语

综上所述，人工智能技术和机械设计制造之间的结合是产业发展的必然趋势，虽然目前面临着很多挑战，但是伴随着科技的进步和提高，其对于提高机械设计制造智能化水平，促进产业升级将会起到越来越大的促进作用。今后需要不断关注技术发展动态并积极迎接挑战，全面发掘人工智能技术应用于机械设计制造领域中的潜能，推动这一产业的优质可持续发展。

参考文献：

[1]邓俊龙.机械设计制造及其自动化的特点、优势和发展趋势[J].南方农机，2020，51(19):129-130.

[2]张俊生，兰宇.机械设计制造及其自动化的特点与优势及发展趋势分析[J].南方农机，2020，51(02)：159-160.

[3]吕从强.浅析机械设计制造及其自动化的特点与优势及发展趋势[J].内燃机与配件，2020(01):214-215.