中图分类号：TH39

文献标识码：A

引言

机械设计制造是工业发展的重要基础，它的发展状况与人民的生活息息相关。在自动化技术发展进程中，机械设计和制造扮演着极为关键的角色，但传统机械的作业效率较低且精准度不足，无法完全满足现代工业的需求。机械设计制造及自动化技术的兴起，为机械设计与制造带来了全新的发展方向。将机械设计制造及自动化技术应用于机械领域，既能显著提高生产效率和产品质量，又可促进机械行业向智能化和现代化转型。因此，研究自动化技术在机械设计和制造中的具体实践，对于当前机械行业发展具有较高的实际价值。

1人工智能技术在机械自动化生产中的应用意义

1.1提高生产效率与精度

以人工智能算法、计算机视觉技术和深度学习为例，人工智能算法实时开展设备运行数据的分析，能精准预估设备处于的最佳运行状态，预先规划维护日程，大幅降低非必需的停机时长；计算机视觉技术与深度学习算法的融合应用，能对生产流程实施高精度监督，及时识别产品尺寸差异、表面缺陷等状况，做到100%的产品全检，避免人工检测引发的主观误差与效率瓶颈。人工智能技术可以根据生产任务自动优化如机床转速、进给量等参数，在保障产品质量的基础上提高生产效率超30%，其对生产数据进行深度挖掘、分析的能力，可实现生产工艺的持续优化，通过持续调校生产参数实现生产流程的动态调适，让产品精度与生产效率得到进一步提高，推动机械自动化生产迈向高效精准的智能化境界，为企业在激烈市场竞争中赢得核心关键优势。

1.2推动产业智能化升级

将机器学习、深度学习等人工智能技术融入机械设计、制造及管理全流程，企业有望成功突破传统生产模式的禁锢，由劳动密集形态向技术密集形态转型。基于人工智能打造的智能设计系统能自动生成创新方案，加快产品迭代的速度；智能生产系统根据实时数据对生产流程做动态调整，实现柔性化生产制造。人工智能与物联网、大数据的协同实践，推动设备实现互联互通格局，构建高度聚合的智能工厂生态模式，推进生产、物流和管理等环节实现一体与智能融合，人工智能驱动下的预测性维护、质量稽核等技术，明显提高生产安全与可靠水平，降低运营成本。

1.3增强生产灵活性

面对产品更新迭代和订单数量的波动，传统自动化生产线因生产流程和参数固定而难以迅速调整，导致生产效率下降，人工智能把强大的自主学习与决策能力赋予机械自动化系统，当生产任务发生变化时，系统可迅速分析订单需求、产品工艺特点等数据，自动重新规划生产路径，调配资源并调整设备参数。例如，在汽车零部件生产阶段，若接到不同款式车型订单，智能生产线可迅速切换模具，同时优化加工工艺，实现多类型、小批量的生产。人工智能还能实时感知生产环境的变化，实时调整生产方案，避免因物料缺失、设备故障等意外情况中断生产进程。

2人工智能技术融入机械设计及自动化的策略

2.1在机器人中的应用

在机器人领域，人工智能的应用正深刻改变着机械自动化的发展格局。机器人通过机器学习算法能够从大量的操作数据中学习规律，实现自主决策与优化。例如，在工业装配机器人方面，借助深度学习模型可快速识别零部件的形状、位置和姿态，精准完成复杂的装配任务，使装配精度提升30%以上，且能适应不同规格产品的柔性生产需求。在服务机器人方面，自然语言处理和计算机视觉技术赋予机器人理解人类指令、感知环境的能力，如家庭服务机器人可通过语音交互接收清洁指令，并利用视觉识别技术规划最优清扫路径，避开障碍物，同时智能识别垃圾类型进行分类处理。此外，强化学习让机器人在不断试错中优化行为策略，如仓储物流机器人通过强化学习，能在动态变化的仓储环境中，高效规划搬运路线，减少等待时间，使仓储物流效率提高40%。人工智能的融入，不仅让机器人具备更强的环境适应性和任务执行能力，还推动机械自动化向智能化、自主化方向迈进。

2.2实施柔性化与智能化制造

制造业正加速向智能化、个性化、服务化转变，小批量、多品种、定制化已成为发展趋势，这对机械制造工艺提出了更高要求。传统的刚性化生产模式已难以适应市场变化，必须通过合理化设计来实现制造过程的柔性化和智能化。一方面，设计中要广泛采用快速成型和精细加工技术，如3D打印、激光熔覆、微细切削等，突破传统工艺的约束，缩短产品研发和制造周期，快速响应用户个性化需求[2]。另一方面，要充分应用信息化、数字化、网络化手段，加快智能制造系统的构建和应用，实现设计、生产、管理、服务的集成优化。例如，可以通过虚拟样机和数字孪生技术，在设计阶段对产品、工艺、资源进行建模仿真和优化，指导实际生产；利用机器人、自动化生产线等，提高生产效率和质量稳定性；运用工业大数据、人工智能等新兴技术，实现制造全过程的实时监测和优化控制。总之，柔性化和智能化制造代表了先进生产力发展方向，机械制造工艺中的合理化设计必须紧跟这一趋势，加快转型升级步伐，推动制造业迈向中高端。

2.3数字化与信息化技术赋能

随着新一代信息技术的快速发展，数字化、网络化、智能化日益成为制造业的显著特征。机械制造工艺中的合理化设计，必将借助数字化与信息化技术实现创新发展和价值提升。未来，数字化设计、建模和仿真技术将更加普及，工程师利用虚拟样机、数字孪生等手段优化设计方案，缩短开发周期；大数据分析、工业互联网等新兴技术的应用，使海量的设计、工艺、测试数据得到充分挖掘和利用，数据驱动的设计优化成为可能；人机交互、增强现实等技术的进步，将极大提升设计效率和准确性，让设计师以更加智能、直观的方式开展工作。总之，数字化与信息化技术正加速渗透到机械制造工艺的各个环节，成为推动合理化设计的重要力量。设计人员要主动学习和掌握相关知识，运用数字化工具和平台，不断开拓创新，引领行业发展。

2.4在设备故障诊断中的应用

借助分布在机械设备各关键节点的传感器，系统能实时采集振动、温度和电流等多维度的运行数据，利用人工智能算法深度分析这些数据，可精确诊断设备的故障，依托深度学习的神经网络模型，对历史故障数据进行学习训练，构建起设备运行状态与故障类型的复杂映射关系。若设备出现异常征兆，模型能快速辨识故障的类型及位置，如提前察觉风机轴承磨损、数控机床滚珠丝杠故障这类潜在隐患，与传统诊断方式相比，极大地提高了判断的准确率与响应速度。机器学习算法还可针对设备运行数据进行趋势分析，根据数据变化的规律对设备关键部件剩余使用寿命作出预测，实现前瞻性维护措施，企业能依据预测结果提前安排维护计划，既降低了突发停机带来的生产损失，又降低了维护成本，延长了设备使用寿命，避免设备故障导致生产延误和次品产出，为机械自动化生产的稳定运行提供基础。

2.5区块链质量溯源技术

质量控制中应用区块链质量溯源技术，将区块链不可篡改的特性充分利用起来，将产品全生命周期的质量数据详细记录下来，而且无法被篡改，具有很好的安全可靠性。在产品质量溯源方面，从原材料的采购环节开始，经由生产加工、运输存储，直至销售使用等，各个环节所产生的质量数据均可实时记录于区块链上。消费者以及监管部门工作人员如果需要某方面的数据，可以查询区块链上的信息，了解产品的整个生命周期的质量控制状况，保证产品的质量安全。区块链质量溯源技术在实际应用中展现出了巨大的落地价值。在医疗零部件行业，合规追溯是一项非常重要的工作。传统的追溯方式效率低下，而且容易出现数据篡改和丢失的情况。而采用区块链质量溯源技术后，合规追溯效率提升了90%。这意味着在需要对医疗零部件进行追溯时，可以更快地获取到相关的质量数据，提高了追溯的准确性和及时性。

3机械制造工艺合理化设计的发展趋势与展望

3.1可持续发展与绿色制造升级

伴随着资源枯竭、环境恶化等问题日益凸显，可持续发展已成为全人类的共同追求。制造业作为国民经济的中流砥柱，必须加快向绿色化、低碳化转型，践行可持续发展理念。这就要求机械制造工艺中的合理化设计，必须将节能、环保、减排作为重要目标，最大限度降低资源消耗和环境影响。未来，生态设计、绿色设计理念将进一步深化，清洁生产、循环经济等先进模式将得到广泛推广。再制造、再利用技术的突破，将从源头改变产品的设计思路，实现废旧产品的高值化利用。新材料、新能源技术的发展，使得机械产品的轻量化、节能化、长寿命化成为可能。

3.2加强人才培养

既懂机械设备又懂自动化技术的人过少，这限制了行业发展。高校和职业院校应着重加强机械设计制造等专业的发展，调整课程内容，增加与自动化和人工智能相关的课程，培养和引进适合机械设计制造技术发展的专业人才。企业应为操作人员和技术维护人员提供自动化设备的操作与维护培训，提升他们的技术能力，重点围绕自动化设备的规范化操作流程、智能化维护技术及故障诊断方法开展分阶段、分层次的专项教学。企业可以采取理论知识与实践操作相结合的培训模式，并开展集中授课、模拟演练及现场示范教学等活动。通过集中授课传授专业知识，以模拟演练让参训人员亲身体验自动化设备的操作流程；进行现场示范教学来确保员工全面掌握现代机械设备的操作技巧与维护要点。

3.3构建产业协同生态

企业深度合作可打破技术、数据与资源的壁垒，实现优势的互补协同。机械制造企业具备丰富的生产场景、大量设备资源和行业经验，而人工智能企业拥有算法研发、数据分析及软件系统开发的能力，当双方建立战略合作伙伴关系后，可共同开发符合需求的智能解决方案。由机械企业提供生产设备运行数据和实际应用场景需求，人工智能企业据此优化算法模型，合作打造适用于机械加工、装配等环节的智能控制方案，推动技术成果从实验室走向生产线。

构建协同生态，产业标准的制定至关重要。机械自动化设备和人工智能系统在数据接口、通信协议和安全规范等方面缺乏统一标准，导致不同厂商设备在兼容性上存在障碍，阻碍了技术的集成应用，行业协会需牵头整合企业、科研机构和标准化组织，共同制定涵盖数据采集格式、算法接口规范、系统安全认证等领域的行业标准，采用统一标准可降低企业技术整合成本，提高系统间的互操作性，加快产业链上下游企业协同发展进程。

结束语

综上所述，机械制造工艺中的合理化设计是一项系统工程，需要设计者具备全局观念和创新意识。只有准确把握合理化设计的内涵，遵循基本原则，突破关键技术，把握行业趋势，才能不断推动机械制造工艺的进步。未来，智能制造将成为主战场，数字化、网络化、智能化将深度融合，人工智能、机器人、绿色制造等新技术将广泛应用。

参考文献:

[1]王建国,李忠华.基于深度学习的机械拓扑优化方法研究[J].机械工程学报,2022,58(10):123-132.

[2]赵军,张波.模糊PID控制在液压自动化系统中的应用[J].液压与气动,2021,(8):45-51.

[3]李娜,王军.强化学习在机械自动化生产线调度中的应用[J].制造业自动化,2023,45(3):78-83.

[4]陈明,刘强.人机协同机器人的意图预测模型[J].机器人,2022,44(2):189-196