机械设计制造的数字化与智能化探析

机械设计制造的数字化与智能化探析

厉翰峙

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摘要：在如今阶段，随着我国智能化技术与数字化技术的不断发展，技术人员在机械设计制造领域更应加大对智能技术乃至数字技术的有效应用，全面有效地提高机械设计制造的效果，这样一来能够让机械产品能够满足社会的需求。

关键词：机械设计制造；数字化技术；智能化发展

引言

随着经济社会的快速发展，我国的机械制造业从之前的传统发展模式向着高质量发展的方向迈进，绿色、智能、自动化等成为机械制造业的代名词，同时该行业的产品质量要求也在不断地上升，因此在新的趋势、新的要求之下，机械制造需要接受新技术，不断地更新自己，以此让行业更好地发展，让国家和经济更好地前进。

1数字化、智能化机械设计制造技术的相关概述

数字化设计制造是将云计算、大数据和人工智能等技术与机械设计制造技术深度融合，对机械产品进行仿真建模，由此生产出高质量、高性能的机械产品。智能制造的核心是对产品进行数字化设计与制作，结合大数据技术的海量信息分析功能对机械产品参数进行分析、建模，不仅提升了机械产品设计效率，还有效节约了研发成本，体现出了良好的经济性和时效性。另外，数字化设计制造技术还体现出了可装配的设计和集成化的特点，真正地实现了面向装配的集中化管理。

2机械设计制造中数字化和智能化的优势

2.1提高工作效率

在传统的机械设计制造过程中，会受到各个方面因素的影响，导致机械设计行业在实际发展中技术比较繁杂，因此影响到了实际的生产效率，在此背景下广大技术人员的工作难度高、工作时间长，导致工作人员流失率高，从而形成了对机械设计制造行业发展的不良影响。随着智能化技术和数字化技术的不断发展，将其融入机械设计制造中，不仅能够提高机械设计制造产品的生产效率，还能够更好地优化工作人员的工作环境。在机械设计制造产品的生产过程中，开发出自动化生产线路，能够让繁杂的技术工艺得到有效简化，节约了大量的人力、物力以及财力资源，让原本需要复杂环节完成的工作，只需要一人一设备就能够完成生产，从而大大地提高了产品的生产效率。智能化技术和数字化技术的不断应用过程中，能够实现对产品的智能化检测，帮助产品解决实际的质量问题，从根本上保证了产品的质量，所以说智能化技术和数字化技术的有效应用，提高了产品生产工艺的标准，能够让机械设计制造工作中的产品质量得以保证，并同时全面提高相关的工作效率。

2.2简化生产流程

在传统的机械设计制造生产工作当中，由于生产方式主要是以人工为主的，因此对每一位工作人员的生产操作都有较高的要求。随着数字化技术和智能化技术的不断应用和发展，需要推动机械设计制造产品在生产过程中的不断升级，这样一来既能够减少技术人员的数量，也减少了对工作人员的技术要求，从而让机械设计制造产品的生产过程变得更加简单；从另外一方面看，工作生产流程有了数字化和智能化的加持，能够让质量标准得到有效的统一，这样能够更好地提高机械设计制造产品的生产质量。

3数字化与智能化在机械设计制造中的应用

3.1虚拟仿真技术

虚拟仿真技术是机械设计制造中普遍应用的数字技术之一，是通过建设虚拟环境来为机械产品设计与生产提供实验平台。一直以来，仿真技术在机械产品制造中作出了巨大贡献，利用仿真技术可搭建三维实体模型，便于将机械产品内部构造、尺寸及质量等参数更加直观、系统和准确地展示在设计人员面前，减少了设计过程中的出错率，节约了机械产品的设计开发经费。同时，仿真技术还能够通过建立模型，将机械设备的数据信息进行处理、分析和存储，同时也能够为后期的设计及修改提供数据支撑，从而保证机械产品制造过程中的精准度。

3.2计算机辅助技术

（Computer-aidedTechnology），该技术助力了机械设计的绘图阶段，时代的发展让计算机在各个行业中普遍应用，工作人员利用计算机工具，把相关的设计数据和设计参数输入到计算机中，利用相关的软件便可以把相应的机械设计制造模型全方位地展现出来，让工作人员更好地了解进度，方便后续修改，大大减少了成本的浪费，也为机械设计带来了进步，并且，数字化程度越高，人们使用的功能越多。目前，计算机辅助技术在不断进步，为机械设计制造行业带来更多的可能性。

3.3人工神经网络

神经网络是当前人工智能技术的重要组成内容，其在机械设计制造中运用时，不仅可将机械设计制造相关数据进行高效化分析及共享，还能够对数据信息实现动态化处理，进而多方面结合共同保障人工智能技术在机械设计制造领域中的运用成效。其中神经网络的数据高效化分析及共享可以确保机械设计制造相关人员之间数据信息的高效、精准传递，方便设计环境与制造环境的相互沟通交流，进而全面提高机械设计效果及产品质量；数据信息的动态化处理则是指机械设计可根据机械制造需求，通过人工神经网络实时数据信息的动态化模拟及处理。此过程中需要需求信息录入人工神经网络模型中，进而通过模型实现机械设计方案的优化及挑战，避免不合理方案设计所引发的设计返工以及资源浪费等情况。最后，运用人工神经网络还可以对现有结果数据实施进一步分析处理，并将其中有价值数据存储到数据库，构建机械设计制造专家系统，为后续机械设计制造提供重要的支持和参考。

3.4应用在故障诊断中

机械设计制造本身就是一项复杂性、综合性较高的工作，在整个过程中涉及到很多的数据计算以及传输等环节，如建模或论证时就要进行大量的运算推导，稍不注意就会造成较大的损失，尤其是人为操作更容易增加失误记录，若是数据运算和传输错误就后悔白白浪费大量的时间与精力，这对于机械设计制造及其自动化的发展将会造成负面影响。因此，要充分发挥人工智能技术的优势来分类处理各项信息，从而提升计算推导的精准性，从根本上避免发生失误风险。此外，人工智能技术在机械故障诊断中也发挥着重要的作用，人员可以在人工智能系统中输入机械检测数据，发挥其推理功能获得针对结果和解决建议，然后将案例情况与机械故障情况进行对比，通过分析其中的相似度来了解机械故障原因和部位，以此来实现人工智能自动化机械故障处理。机械设计制造及其自动化运行中若是出现故障问题，那么就会造成巨大的危害与风险。为了能够提升生产效率和质量，那么就可以在故障处理工作中引进智能化技术，包括模糊网络、专家网络以及神经网络等，利用智能监控找出故障问题。传统机械故障处理方法往往需要应用变压器、发动机等，不仅需要耗费大量时间与精力，同时也无法保障故障诊断的准确性。而应用智能化技术，便可以大大提高故障诊断的准确性，若是设备发生故障，计算机控制系统会接受消息，实施监控故障位置，并通过仿真分析将收集到的故障数据信息反馈到处理系统中，实现故障自动诊断与解决，切实有效的提升机电工程管理效率。

结束语

机械设计制造行业当中全面引入智能化技术和数字化技术，是时代发展的需求，也是时代发展的必然趋势，将先进科学技术的有效融入，不仅能够改变传统机械化生产中的缺陷，还能够从产品入手全面改善产品的质量和效率，在机械设计制造领域具有广阔的发展前景。但是就目前智能化技术和数字化技术的发展情况来看，仍然有需要注意的因素，有必要进行不断的改进，这是机械设计制造行业发展的必然选择。

参考文献

[1]欧振议.机械设计制造的数字化与智能化发展研究[J].中国设备工程，2022（4）：26-27.

[2]黄星森.机械设计制造的数字化与智能化发展前景分析[J].内燃机与配件，2021（2）：167-168.

[3]惠子君.机械设计制造的数字化与智能化发展前景分析[J].内燃机与配件，2020（17）：154-155.