基于人工智能的机械设计制造及其自动化实践

2020-12-07

魅力中国 2020年17期

（沈阳三新实业有限公司，辽宁沈阳 110000）

引言

人工智能在现代化生产生活中应用愈发广泛，影响性也越来越突出，在现代化信息技术快速更新趋势下，未来人工智能技术也会随之不断优化，并应用于社会各个领域，尤其是机械设计制造及其自动化领域。而机械设计制造及其自动化相关工作具备重复性、高负荷性、高危险性等特性，引进人工智能可有效防止这些特性对相关领域发展的阻碍，因此机械设计制造及其自动化必然会朝向人工智能化方向发展。

一、机械设计制造中自动化技术的应用意义

机械设计制造过程中的自动化技术是提升企业生产效率、增加企业效益的关键技术，由于我国目前机械制造产业的自动化技术应用还不够完善，所以想要提升机械生产效率，带来更高的经济效益，必须要结合我国当前的经济发展战略来进行自动化技术在机械设计制造中的应用。只有将多重领域在机械工程自动化技术的研发过程中进行有机结合，才能更好地促进生产制造流程智能化，减少生产过程中的资源浪费，为我国机械设计制造产业发展构建强有力的推动力量。

二、基于人工智能的机械设计制造及其自动化实践分析

（一）机械设计中的应用

人们通过人工智能设计体现自身思维与创造能力，在社会逐渐进步趋势下，现代化设计理念与传统设计理念在不同层面有所分歧。尤其是在现代化机械设计中，设计与制造乃至营销、售后服务等所有层面，都引进了计算机技术。据此可知，传统设计模式早已不能满足现代化社会发展需要，所以有效解决，机械设计领域必须根据实际情况引进人工智能技术。多元化人工智能技术可在一定程度上推动机械设计方式方法趋向于多元化，由于属于智能系统，在整个设计中，致力于实现过程自动化，并在最大程度上减少设计中主观因素的影响。此外，不同于传统设计模式，现代化机械设计中引进人工智能技术，具有显著优势，其既能够长时间处于工作状态，又能够有效节约人工时间与成本，还能够为工作人员提供多样信息存储方式，以便于日后查询学习。由此可以看出，随着人工智能的加入，机械设计领域获得更多新发展机遇，且有效突破了传统设计局限性。

（二）机械制造中的应用

在机械制造中积极引进人工智能技术，不仅可提升生产效率与能力，还可有效保障产品质量。基于人工智能技术，机械制造过程可以实现自动化控制与处理相关功能。所以，利用人工智能技术可更精确化控制机械制造过程，避免受到外界要素与环境的影响，从而显著提升生产效率与产品质量。与此同时，人工智能技术的引进，还可以自动化处理分析与调整生产过程，以此更大程度上满足人们对不同产品的个性化需要。此外，人工智能可以通过技术实现，明确评估设备故障点，如果在某阶段系统出现故障，人工智能技术便可通过发挥自身功能，实时检测分析客观数据信息，以快速准确定位故障，发现故障原因，以便于工人及时采取措施加以诊断解决。

（三）信息处理中的应用

机械设计制造及其自动化主要依赖于电子信息的信息传输体系实现信息传送，然而此过程极易发生各种各样的问题。尤其是在输入或输出海量信息的时候，经常会发生一些不可预估的错误，从而引发严重影响。这主要是由于机械电子系统自身的稳定性与可靠性相对不足，为有效解决此问题，必须在信息处理环节切实引进人工智能技术。由于人工智能技术可准确全面监测信息传输过程中电子信息系统的具体状态与稳定性，所以可有效保障信息输入或输出的准确性与可靠性。这样一来，才能够更顺利地开展信息处理工作，进而为机械设计制造及其自动化实践奠定坚实的基础，发挥有效的辅助作用。

（四）故障诊断中的应用

机械设计制造及其自动化整个过程具备一定的复杂性，且在此过程中需处理计算海量数据，即建模与论证过程便需通过大量公式进行计算推导，而此过程如果完全依赖于人工进行计算处理，不仅极易发生计算失误，还会耗费更多时间和精力，这会直接影响整个生产过程。因此，需积极引进人工智能技术，以自动化分类归纳信息，提高计算精确度，从而防止后续环节失误或故障发生。与此同时，通过人工智能还能够对机械故障进行有效评估诊断，先把机械监测数据信息基于人机界面传输于系统，然后推理机基于正向推理机制与规则获取诊断结果，提出专家意见，最后基于检索获得历史类似案例，根据案例计算分析相似度，以实现机械故障诊断。

（五）基于神经网络计算存储数据

在机械设计制造及其自动化中人工智能技术应用最具代表性的就是神经网络系统。神经网络系统即通过人类神经系统仿真，构建的电子信息系统，主要特性在于存储量较大，能保障数据存储的精确性与安全性。具体来讲，神经网络系统实际上就是通过模拟结构分析局部数据，然后通过数据分析结果获得参与值。就结构角度而言，神经元结构具备紧密性与稳定性，所以，可促使神经网络系统实现智能化。因此，即使是需要处理海量数据信息，神经元系统也能够在一定程度上保障精确性，而在机械设计制造及其自动化中，涉猎的数据信息都能够基于神经网络系统加以计算分析与储存。