AI辅助汽车零部件设计流程及优化分析

摘 要：随着我国社会经济和科学技术的不断发展与进步，汽车制造领域迎来了新的发展机遇与挑战。通过对自身进行完善与创新，就能够紧跟时代的脚步共同发展。汽车零部件的设计也因此得到了优化，可以将AI作为辅助技术，有效提高汽车零部件的设计质量和效率，满足现阶段汽车制造领域的实际发展需求。本文先阐述了AI和AI辅助汽车零部件设计流程，并从多方面概括了AI辅助汽车零部件设计流程的优化策略，从而优化汽车制造领域的核心技术力量，使其具有更加广阔的市场前景。希望能够具有一定的参考价值。

关键词：AI辅助 汽车零部件 设计流程

0 引言

在我国新时代背景下，大部分企业的发展都受到了一定程度的影响。导致其在发展过程中，需要通过运用先进的技术，提高自身的核心竞争力与优势。汽车制造领域也应注重先进技术的应用，从而实现自身现代化与智能化的发展。AI技术则属于其应用的首选技术，应用这项技术就能够对汽车零部件的设计流程进行优化，能够实现其从设计到生产的有效衔接。但是由于在实际应用AI时，会受到外界因素的影响，导致实际的应用效果不佳。具体还需结合有效措施，让AI起到真正的辅助作用。

1 AI

1.1 定义

AI是计算机科学的一个分支，旨在开发能够执行通常与人类智能相关的任务的计算机系统。这包括学习、推理、解决问题、规划、感知、语言理解、知识表示和从经验中学习等能力。AI涉及多个学科领域，如计算机科学、数学、统计学、语言学、神经科学、心理学等。其核心在于使机器具备类似甚至超越人类的智能，应对复杂的问题和挑战。AI的研究始于20世纪50年代，经历了符号主义、联结主义等多个发展阶段，目前正处于深度学习等先进技术引领的快速发展期。

1.2 作用

1.2.1 有利于优化人们的生活质量

通过大数据分析和机器学习，AI能够为企业和个人提供更加精准、全面的决策支持。在金融、医疗、教育等领域，AI的决策能力有助于优化服务质量和用户体验。同时AI在医疗、教育、交通等民生领域的应用，也能够为人们提供更加便捷、高效的服务。例如：智能医疗系统能够辅助医生进行疾病诊断和治疗，智能教育平台能够为学生提供个性化的教学服务。这就能够让人们在日常生活的过程中，获得更加优质的体验。

1.2.2 有利于推动行业的发展

AI能够自动化处理大量数据和信息，提高生产效率和准确性。在制造业、农业、金融等行业中，AI技术的应用显著降低了人力成本，提高了产品质量和产量。并且随着AI技术的不断发展，人类社会的进步也获得了更大的推动力量。在环保、气候变化等全球性问题上，AI通过数据分析和模拟预测，为科学决策提供了有力支持。

1.2.3 有利于促进产业的变革

AI技术的广泛应用，正在引领新一轮的产业变革。通过与传统产业的深度融合，AI正在催生新的业态和模式，为经济增长注入新的动力。这就有利于为我国更多产业的发展提供新的发展道路与方向，使其能够真正地与时俱进[1]。

2 AI辅助汽车零部件设计流程

2.1 确定设计概念

设计概念的确定能够确保之后AI辅助汽车零部件的设计方向足够正确，从而保证流程的规范落实与推进。想要确定设计概念，还需通过以下三步：（1）明确AI在汽车零部件设计中应用的目的，是为了实现对汽车设计数据的精准分析，明确具体的设计规律和趋势。此时还需设计人员注重对市场需求的分析，并了解AI技术的最新发展趋势和相关的法律法规，确保制定的设计目标符合基本的性能指标。（2）明确AI在汽车零部件设计中应用的方法。将其应用到用户爱好分析、汽车设计风格未来走向、汽车设计细节优化。在这一过程中，需要设计人员能够收集并处理各种相关的数据，如：历史设计案例、材料性能数据等，将其作为设计的基础参考依据。（3）明确AI在汽车零部件设计中应用的核心。核心在于加快汽车智能化发展进程，让汽车更加安全舒适。因此，可以将AI的大数据挖掘技术和自动化数据处理技术作为核心技术，从而实现对数据的挖掘、处理与整合，提高数据的质量。

2.2 进行构思制作

通过明确具体的设计概念，就能够进行构思制作。首先，需要做好制作前的准备工作，将零部件方案中需要的原材料准备妥当。具体还需结合实际的结构布局，选择合适的材料开展工作，避免制作过程中因材料质量不合格等原因导致制作受到影响。其中还包括AI辅助设计需要的设备或软件。其次，需要进行设计。设计人员可以利用AI辅助设计软件，并以优化算法和设计规则库为基础，生成初步设计的方案。并建立起专门的AI模型，实现材料优化推荐。这一模型能够自动生成最优材料组合，充分结合材料的成本约束和性能需求等方面的条件。最后，进行仿真优化分析。在设计好后，就可以对初步生成的方案进行仿真模拟，从而了解实际的设计情况，分析其在不同工况下呈现的性能。为了确保仿真优化分析的科学性与稳定性，还需注重应用AI的预测能力和自动调整能力。先通过预测能力提高AI模型的准确性和效率性，再通过自动调整能力，实现设计参数等方面的调整，让方案得到最优化。

2.3 工艺规划验证

工艺规划验证的主要目标是确保设计方案中使用的工艺足够科学，通过验证，实现对方案的全面评估，从而采取针对性地解决与修正措施。在进行工艺规划验证时，应包括以下几个方面。

2.3.1 工艺细节的规划验证

这一方面主要是指对方案中存在的细节进行验证，以便于精准识别并修正其中存在的细微缺陷。之后需要利用AI模型对工艺进行多维度的评估，将成本、性能等方面的因素作为考量的因素之一，避免出现遗漏。

2.3.2 工艺决策的规划验证

这一方面的验证主要是由于在实现工艺的设计与应用时，会根据历史数据和当前的设计信息，提供相应的决策。实现这一方面的规划验证，能够确保工艺具有明确的数据与决策支持，为决策者提供辅助作用。

2.3.3 工艺流程的规划验证

这一方面的验证是为了确保设计后能够顺利生产，并有效预测可能出现的故障。此时还需注重对设计图纸、物料清单等文件进行核对，确保能够实现设计与生产之间的无缝衔接。并通过AI技术，优化生产流程[2]。

3 AI辅助汽车零部件设计流程的优化策略

3.1 设计优化

通过AI辅助，也能够实现汽车零部件设计方面的优化，让设计的质量和效率得到保障。具体的优化方法如下。

3.1.1 通过AI进行智能设计

AI可以通过学习大量设计数据，结合使用者的需求和喜好，快速生成多种设计方案供设计师选择。这种方式极大地提高了设计效率，缩短了设计周期。在设计过程中，AI可以提供实时反馈，帮助设计师快速调整设计方向，提升设计精度和满意度。

3.1.2 通过AI进行个性化定制设计

AI可以深入挖掘消费者的个性化需求和偏好，为汽车零部件设计提供定制化设计的灵感和依据。并充分结合AI的智能分析能力和设计师的创意，设计出更符合消费者个性化需求的汽车零部件产品。

3.1.3 通过AI进行设计决策的分析

AI能够处理和分析大量设计数据、生产数据和市场需求数据，为设计师和决策者提供有力的数据支持。并基于数据分析的结果，AI可以辅助设计师和决策者做出更加科学和合理的决策，如：选择最佳设计方案、调整生产计划等。

3.1.4 通过AI进行设计的调整与优化

AI能够分析市场趋势和使用者偏好，预测未来汽车设计的风格走向，为制造商提供产品规划的依据。通过对车身线条、颜色搭配、内饰风格等细节的优化，AI能够生成更加美观、和谐的设计方案，提高产品的市场竞争力。

3.1.5 通过AI进行性能仿真与优化设计

AI在汽车零部件设计中可以进行注塑件工艺参数等方面的优化，从而减少注塑件的成型周期。注塑机的原理简单来说是将塑料颗粒熔化然后推进模具中，冷却成型后即成为塑料件。通过采用常规的神经网络+遗传算法的套路，就能够为注塑件构建合适的机理环境。如图一所示，就能够在注塑件质量可控的情况下，优化工艺参数减少能耗。

3.2 成本优化

通过AI实现汽车零部件设计流程性能的优化，就能够在保证设计质量的基础上，提高流程的经济效益。整个流程也会因此变得更加高效，资金也会因此得到更加科学合理的使用。可以将节省的资金用于技术开发等方面，为AI在汽车零部件设计流程中的应用提供更加可靠的资金支持。AI辅助汽车零部件设计流程成本的优化可以通过以下几种措施。

3.2.1 通过AI简化设计流程

设计流程的简化就能够减少许多不必要的措施，让设计工作能够更加迅速的开展。这就需要相关工作人员能够对汽车零部件设计进行准确的分析，将其中存在的繁琐步骤消除。同时还可以以AI为基础建立线上的流程系统，及时对流程进行适当的创新与简化。这种通过AI将流程处于动态化的方式，能够进一步提高简化设计流程的及时性[3]。

3.2.2 通过AI实现生产调度

生产调度的优化就能够对生产过程进行适当的优化与调整，提高生产效率的同时，降低生产成本。在汽车零部件设计流程中，AI想要进行生产调度，需要做好以下两个方面的准备工作：一方面是优化AI的算法与排程。让AI可以根据生产环境的实际情况，利用优化算法对生产调度进行优化。通过考虑生产线上各个环节的时间、资源和能力等因素，在通过AI保证生产效率的前提下，实现最佳的排程和资源分配。另一方面是做好AI数据驱动的决策支持‌，通过收集和分析生产进展中的海量数据，系统能够为企业提供实时、精准的决策支持，从而实现智能制造。‌‌

3.2.3 通过AI减少材料浪费

影响汽车零部件设计流程成本最直接的因素就是材料，减少材料浪费，能够实现生产成本的降低。可以通过AI自动生成相应尺寸的产品，以便于减少材料的采集成本。如：建立专门的数据库，以数据库为基础，进行材料的智能推荐。并且这一措施还不会对产品的功能性和美观性产生影响。与此同时，在产品的装配环节，也可以通过AI技术对装配过程进行实时的监测与控制，避免装配过程中出现错误操作。

3.3 性能优化

AI辅助汽车零部件设计流程性能的优化主要是为了解决流程中存在的问题，通过有效措施，提高设计流程的安全性与稳定性。首先，选择合适的损失函数，可以引导模型更好地学习任务特征，这对于提升模型的泛化能力至关重要。如：需要针对特定任务实施特征工程，如添加辅助特征、去除冗余特征等，也是提升模型性能的有效方法。

之后再从零部件设计和质量检测、故障诊断方面的优化。在零部件设计方面，AI技术通过数据分析和模拟仿真快速生成更优化的设计方案。例如，利用大量的历史数据和机器学习算法，AI可以预测不同结构参数对零部件强度和安全性的影响，帮助工程师快速选择最佳设计方案。同时，深度学习技术还可以在设计阶段进行图像识别和形态识别，快速生成复杂零部件的CAD模型‌。在质量检测和故障诊断方面，传统的质检方法依赖于人工经验和有限的采样，容易出现漏检和误检。而AI技术利用大数据和强大的计算能力，通过模式识别和统计分析，自动筛选出可能存在的缺陷或故障，并提供相应的处理方案。这有助于提高产品质量，减少废品率。‌

3.4 技术优化

AI辅助汽车零部件设计流程中，技术的优化同样关键。将更多先进的技术应用到流程设计中，同时还能够为设计提供更多的可能性和发展方向。能够用于AI辅助汽车零部件设计流程优化的技术主要有以下两种。

3.4.1 Stable Diffusion

Stable Diffusion是一个实现文本到图像的潜在扩散模型，如图二所示。通过应用Stable Diffusion，能够对随机高斯噪声进行去噪，将其作为高性能的模型，生成更高质量的图像。在应用Stable Diffusion时，需要组件专门的神经网络。通过建设Language model、Decoder和Diffusion model这三个部分，就能够形成一个整体，使得这一技术科学运行。同时还可以为其添加适当的附加设置，从而提高数据的精准性。[4]

3.4.2 3D扫描技术

3D扫描与打印技术越发成熟，该技术为增材制造，可通过逐层堆叠材料进行物体构建，3D扫描与打印技术需要将原有物体的几何形状转化为薄层切片，通过 3D模型分解和薄层切片逐层叠加制造物体。首先应利用3D建模软件将处理后的数据转换为数字模型。这一步骤中，根据需要进行模型优化和修正，确保数字模型能够准确反映实物注塑件的形状和结构。再使用计算机模拟软件对数字模型进行验证和检测，以保证其符合设计要求。这一步骤通过模拟实际使用条件，检查模型的可行性和性能，确保最终产品的质量和性能。

4 结论

综上所述，通过实现AI辅助汽车零部件设计流程的优化，有利于解决以往汽车零部件设计中存在的技术性难题，让设计工作的开展更加高效，能够真正从客户的角度出发解决问题。尤其是在AI持续发展的情况下，其在汽车制造领域会发挥出越来越重要的作用与价值。汽车制造领域可以以此为基础，为自身发展带来更大的动力。由此制造出的汽车零部件也会更加安全稳定，能够为之后人们的用车安全提供更加稳固的保障，有利于我国社会和谐稳定的发展。

参考文献：

[1]章瑾，叶杨，冯平，等.汽车用零部件产品设计及3D打印加工工艺的应用研究[J].内燃机工程，2024，45（04）：111.

[2]龚淑娟，Sven Prawitz.“全球TOP100汽车零部件供应商”榜单发布，电气化、智能化成为主要增长引擎[J].汽车制造业，2024（04）：4-7.

[3]关亮亮，田国红.基于超声辅助的汽车微小零部件内部缺陷无损检测方法[J].沈阳工业大学学报，2024，46（03）：324-330.

[4]闻一然，刘彦博，董晨.基于Stable Diffusion的AI辅助汽车零部件设计流程的研究[J].上海汽车，2023（12）：39-45.

[5]张云，盛步云，肖忠祥.汽车发动机零部件DVP辅助生成方法研究[J].机械设计与制造，2023（07）：56-60+64.