基于人工智能的机械设计制造和自动化实践

陈阳

摘要：目前，我国经济发展十分迅速，随着智能技术的不断完善和发展，人们的生活水平不断提升，对自动化的需求也越来越高。自动化智能技术已经不断渗透到人们日常生活之中，对于国家的经济发展也有着十分重要的意义，当下人工智能的机械设计制造和自动化应用是时代发展的必然趋势。因此，将智能技术应用到机械设计制造和自动化实践中十分重要，智能化能够在很大程度上提升机械设计制造的自动化水平。基于此，文章分析了机械设计制造和自动化实践的现存问题，并提出了相应的解决措施，以期加强智能化在机械设计制造中的应用，满足当下人们的需求，在一定程度上促进国家经济的发展。

关键词：人工智能;机械设计制造;自动化

引言

目前，随着国内制造业对智能化设备的日益重视，人工智能技术正在迅速发展并广泛应用于各个领域，尤其是在机械制造领域。过去，人工智能被视为一种未来技术，然而，现如今已经可以在日常生活中见到其广泛运用。从无人驾驶汽车、智能机器人到智能家电等产品，这些设备的核心技术都源自人工智能。随着技术的进一步发展，甚至出现了能够模仿人类思维和意识的人工智能产品。在现代工业中，实现自动化的重要基础之一是机械制造。要想实现机械设计制造的全面自动化，势必需要充分利用人工智能技术。

1机械设计制造自动化的概述

机械自动化，就是机械与自动化技术的共同利用，其能够进一步改善行业发展水平，优化生产效率，提高生产产品的整体价值。基于现实发展可知，在这一技术利用中，必须遵循业务流程打造出完善的建设体系，改善市场发展水平，根据建设要求进行合理分析。在实际利用机械自动化技术的过程中，虽然能够提升自动生产效果，但是如果没有人工的支持，依然无法发挥出实际价值。因此，工作人员必须不断提高自身的战略水平，保证其能够发挥出更好的效果。机械自动化的出现可以有效优化传统生产方式，借助自身的优点受到了广泛关注，已经成为机械制造行业的重要组成部分。对于企业来讲，如果想获得更高的市场份额，就需要降低自身的能源消耗。而机械自动化中融入环保理念，对于企业来讲也非常重要。借助这一方式能够提升企业的竞争能力，降低成本支出，对于企业的长久发展来讲，具有非常重要的意义。

2人工智能的机械设计制造和自动化

2.1综合化系统的应用

运用自动化技术来实现复杂机械产品的生产加工，通过协调不同的制造系统，使得各工序的制造系统可以相互协作。在实际生产过程中，对机械设计与制造的各流程进行优化，提升整体的制造效率与流程。在机械设计和制造过程中，可以使用微机综合制造系统，对设计与生产过程进行综合化管理，通过对各环节中的自动化系统进行完善的数据分析及信息整合，从而构成一套系统的完整的生产流程，不仅可以进行市场调研、机械产品开发、机械设计和研发制造等相关信息资料的综合整理，同时还能做好机械设计与制造、运营管理及经营销售等后期工作的衔接，以此来达到对整个生产过程中的信息、制造、运行管理的高度统一。另外，在实现综合化的系统应用时，对设备参数与技术人员的专业水平和操作能力都有较高的要求，如果设备参数设置不符合机械制造的要求，就会造成生产中物料损失、产品质量不达标、机械损坏甚至是停产。可见，技术人员需要对设备参数进行综合化的检测与考核，才能从整体上提升机械设计与制造的质量。

2.2机械产品的质量检测

质量管理工作应贯穿机械设备设计、制造生产的全过程，加强对机械产品的质量检测性能测试，及时察觉辨别机械设备产品现存的质量缺陷并进行改正，确保产品质量可达到预期标准，满足基本使用性能需求。所有生产线上下来的机械设备，必须经过严格且专业的产品质量测试，确保其质量与安全系数达标。此时，企业的质量管理人员必须以标准、专业的机械产品质量检测技术指标为基准，采取严格有效的质量检测技术，对该机械设备现有的质量缺陷做出全面检测。自动化技术应用于机械产品的质量检测，能够扩大人工检测的范围，也能够避免人工检测时可能存在的漏检误检等问题，可以保障所有通过检验的产品均可达到专业指标。除此以外，自动化检测技术不仅能够用于检测机械产品的质量，还可检测机械制造生产线的功能。例如，部分机械设计、制造企业的生产线存在磨损问题，或会生成质量隐患，若不能及时检测或处理，任由其发展，则会引发安全事故。为此，将自动化检测技术应用于机械设备生产线的检测工作中，并制定定期检测计划，检查生产线的运行状态，确保生产线的正常运行，降低在机械设备制造过程中的故障概率。各机械制造企业的工作人员应具备较强的实践能力，并具备使用自动化技术辅助工作的能力。管理人员需要使用自动化信息管理技术，完成日常的监管工作。由于机械制造企业的正常运营，需要以各项基础设施的稳定运行为前提，而企业的运转效益也与基础设施管理体系有着密切联系。因此，管理人员需完善目前的基础设施管理体系，健全管理方案，结合企业现行的运营发展状态、项目重心，定期检验企业的基础设施的性能功能是否符合当前的设备制造需求，若不符合，则应投入基础设施建设资源或经费用以检修、租赁或更换。其次，企业的质量管理工作，要贯穿机械制造生产的全过程，提高机械制造企业在市场中的行业竞争力。分析企业目前的运行状况，并完善企业的资源配置，加强对机械制造过程中的质量漏洞等负面问题的监管力度，将质量管理工作的重心放在产品制造、产品检测、产品使用这三个方向上，使用自动化、高效率的机械制造质量控制监督手段，提高机械产品的质量与企业的经济效益。

2.3完善专家系统控制

专家系统控制是在机械设计制造和自动化实践中广泛使用的一项技术，通过模拟人类专家的知识和推理能力，实现了在特定领域的问题求解、诊断和决策等功能。人工智能技术的发展对专家系统的完善起到了重要的推动作用。利用人工智能技术，可以为专家系统注入更多的数据和知识，使专家系统的知识库更加丰富和全面。此外，基于人工智能的机器学习算法可以帮助专家系统不断优化知识库，使其具备更强的问题解决能力和判断准确性。而且，人工智能还能够为专家系统提供更高效的推理和决策能力，例如，通过深度学习技术，专家系统可以从大数据中快速学习并调整自身的决策模式，使其在面对复杂情况时能够做出更为准确的决策。在机械设计制造和自动化实践中，专家系统的完善将为智能化技术的应用提供更加稳定和可靠的支持。通过完善专家系统的知识储备和决策能力，可以有效解决现有机械设计制造中存在的各种技术问题，如优化设计、自动化生产等方面。同时，完善专家系统也将提高机械设备的智能化水平，使其能够更好地适应复杂多变的生产环境，提高生产效率和质量。

结语

在机械设计的自动化过程中，利用人工智能技术来实现优化。这一技术的应用涵盖了机械设计、制造、数据分析和设备故障识别等多个领域。它能够有效提升工作效率和精度，并引领各个领域向智能化转型。另一方面，机械设计制造及其自动化也成为了人工智能技术的实际操作场所，它们相互促进和共同成长。本研究的重点在于探讨基于人工智能的机械设计制造及其自动化的实施情况，深入研究其应用效果和潜力，并为相关领域的发展提供有益的指导。

参考文献

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