机械设计制造的数字化与智能化发展趋势和前景探析

林振平

（惠东县技工学校，广东 惠东 516300）

在经济快速发展的时代，我国的传统制造行业必然迎来一次新的技术革命和研发创新。特别是“中国制造2025”等战略出现之后，传统机械设计制造行业也将面临转型和升级，将机械设计制造推向智能化、数字化是今后社会发展的必然趋势。因此，智能设计的理论、方法和技术研究工作非常关键，这也是今后企业开发产品获得发展空间的关键点。

1.机械设计制造的设计方法与设计内容

1.1 数字化的核心特色

计算机技术的快速发展使得数字化对现代社会的发展起到了关键的支持作用，在机械设计层面可以通过数字化技术进行支持和帮助，在展开设计工作之前也可以先进行设计建模，借助计算机技术来进行内容模拟，保障设计质量。未来的机械设计制造工作将变得更加复杂，智能化必然会成为迫切要求。例如自动化技术的深度应用之后，机械设备的制动化程度将对设计进程产生更加显著的影响，设计人员也能利用智能技术展开体系设计。

1.2 有限元与最优化设计

有限元设计在很多范围内都得到了广泛应用，在机械设计制造领域内部，有限元设计也可以采取结构离散方法将有限数量单元进行规划，通过处理之后，在计算阶段利用近似思想将问题解决的难度控制在一个标准的合理化范围之内。这种技术措施在目前的使用环节效果突出，可以将过程工作量和实际需求进行联动。

而最优化设计虽然产生时间比较晚，但可以充分利用工作模型确定工作方向，使得整个阶段的工作内容与工作难度下降。传统的机械设计制造方法多针对设计对象进行综合研究，然而未来的系统工程学理念应用后，可以将机械设计制造过程视作是一个统一的系统，以系统作为研究对象之后，就可以将系统的各个部分进行关联性分析，因此具有良好的发展前景。机械设计制造发展的最终方向是最优化和市场化，在设计之初就应确定最优的产品设计模式，让设计成果比市场内的同类型产品更加具有竞争力，满足市场发展要求，从而创造出更加稳定的社会效益、经济效益，为现代机械设计制造行业的深层次推进提供支持。

2.机械设计制造的发展趋势

2.1 并行化工作模式

并行化工作模式的出现原因在于工业化水平的稳步提高，机械产品无论是在外观还是在性能上都有着新的要求。因为机械设计制造工作所需要完成的内容难度差异较大，很多比较繁琐的工作需要大量的人员支持，很多情况下我们需要竭力避免多人在同一空间内部进行工作的情况。特别是计算机网络的高度发达，在网络层面进行的资源信息共享机制更加完善，不仅能让传统的信息传递方式不受时间和空间的束缚，让不同位面空间的设计者们共同完成工作，还可以实现资源的共享和并行化，工作效率得到稳定提高。总而言之，自动化和并行化工作模式的应用让对应的机械自动化程度水准增加，机械设计工作人员也会考虑到整个大局设计的细节要求，制定出智能化和全面化的设计体系，然后逐一研究子系统要求。在必要时机械设计制造的工作人员也应该将更多的时间和精力放在开发创造方面，特别是在技术层面的发展和创新。因为这一领域内部本身具有较大的发展潜力。以农业为例，农业数控技术的并行化工作模式能够借助智能CAD 完成参数设计，不同空间内部的工作人员可以围绕装配模型的要求来设计智能框架，以实例分析和参数设计的结果来保障农业机械产品的质量。

2.2 复杂机械产品的分解设计

很多机械产品本身由零部件所组成，其功能结构具有可分解性和模块性。将整个生产过程看作是标准化和系列化的单元模块之后，就能够支持复杂产品的结构重组。同一层次上也具备相同功能的部件，部分部件下还包含着子部件，零件数据多样化。在建立过程当中还会涉及到对于零部件和机械产品的属性知识描述[1]。如数控车床生产环节，涉及的功能参数就较多，包括定位精度、重复定位精度、换刀时间、结构属性等，这些涵盖着生产的全过程，而车床的主轴系统、控制系统等也包含了产品智能化生产过程的实例信息、操作流程、模块化功能描述，负责对整个生产流程进行管控。

2.3 云制造技术

工程机械是基础设施建设的主要组成部分，而“云计算”理念提出之后，利用软件技术对机械设计制造领域内部进行改革，促进电子信息和传统制造业的深度融合，能够出现新时期的数字化、智能化概念，即云制造技术。云制造技术的核心在于将智能化的数字手段应用在传统制造业内部，让制造业在提供产品的同时以更加低成本的方式提供比较高附加值的产品服务[2]。这种制造模式可以根据不同用户提出的要求来实现产品生命周期内的资源配置和全配套服务工作。

整个云制造体系结构可以被划分为资源层、支撑层和服务层。

资源层负责将现有的机械设计制造资源进行整合，而支撑层负责将资源展开“云化”处理，定位用户的需求和解决方案，将其全部展示在平台之上完成监控管理工作。而服务层则主要面向产品的生产者和使用者，其中使用者可以通过平台说明自己对于产品设计的具体要求，例如制造参数、产品功能能、产品定位等，生产方通过平台获取这些信息之后，就能够按照需求为使用方提供相应的设计服务。整体来看，云制造技术实现了资源内部的行业共享机制，最大程度地利用了现有的资源完成了配置和服务优化，且整个产品的生命周期从提出需求开始直到最后的投入应用都实现了整合，打造了全新的开放服务模式。我国的机械设计制造行业已经从生产型朝着服务型的方向转变，分散的设计制造资源在系统化的管理之后也能实现资源共享，大幅度地提升了管理工作的效率。

2.4 CBR

CBR 的全称为Case Based Reasoning，即基于实例推理，按照已有的知识结构展开推理和设计过程，在现代人工智能领域得到了广泛应用。在明确机械设计制造的设计要求之后，可以先从案例库内部寻找相似的问题解决方案，然后根据现有的产品需求展开内容的调整和改进，重新确定最佳的设计模式[3]。CBR 在国外的应用比较广泛，无论是建筑、电气还是其他领域内都实现了深度应用。而我国的CBR 的应用实践周期相对比较晚。实际上模块设计和CBR 在设计思想上存在着一定的共同点，在进行研究时可以通过模块设计的某些内容进行参考和借鉴[4]。例如两者都使用了过去的实例经验来解决新的问题，且检索信息对应的系统都具备着更新的功能，在某一个新的问题解决之后，可以将解决时获取的经验信息存储在实例库当中，一方面保留了原有的设计经验，另一方面扩充了系统知识的深度和广度。参数化的模块可以根据需求实现模块的实例化，机械设计制造的工作人员可以设计出不同的功能模块，以模块的排列组合构成不同功能的产品，满足市场环境内的不同需求[5]。

2.5 云平台

云平台来源于前文提到的云制造技术，机械设计制造和关键零部件的云平台设计可以借助先进的智能化、数字化理论打造出更加效率的设计平台，一方面缩短产品的技术研发周期，另一方面保障设计效率。工程机械和零部件云平台设计的核心内容在于智能化，设计人员获取需求后可以采用系统展开智能匹配，完成内容的仿真模拟和测试工作，通过层次分析的方式确定基本的工作流程[6]。整个制造状态之间的关系如图1 所示。

图1 整个制造状态之间的关系

具体来看，在确定不同的特征项参数之后，利用德尔菲法可以获取专家对于不同类型参数的重要程度数据，以矩阵判断权重是否满足工作要求，完成参数化的建模设计。在当前的云平台内部，参数化设计实现方法可以通过程序参数化和变量几何法两种方式进行，前者借助某些三维软件二次开发工具进行编程获取结果，例如确定某些机械零件尺寸之间的约束关系并获取设计模型，实现整个数据建模过程的程序化；而后者则根据几何约束代数方法将几何约束视为不同的特征点，以特征点坐标为基础获取线性数据，满足更大范围内的约束类型计算要求[7]。系统内部根据计算相似程度给出匹配结构，设计人员可以按照产品的需求对匹配的案例信息和参数信息进行查阅和筛选，最终将确定后的内容添加至案例库当中，借助云平台完成辅助设计流程[8-20]。

3.结语

在工业改革发展的时代，机械设计制造需要深化数字化和智能化的发展进程，将人工智能、云计算等技术应用至机械设计制造领域内部，完成生产过程的规划和设计，一方面实现设计制造环节的集成化和精确化，另一方面可以提升劳动效率减少劳动强度。在市场需求不断扩大的时代背景下，机械设计制造也应该具备更加完善的功能以及对复杂环境的适应能力。