摘 要：近些年來，人工智能技術(shù)逐漸成熟，應(yīng)用范圍在不斷拓展，顯著推動(dòng)了社會(huì)的進(jìn)步與發(fā)展。通過在機(jī)械制造中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可進(jìn)一步提升機(jī)械制造效率與安全性，加快機(jī)械制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)步伐。因此，要充分認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和價(jià)值，不斷拓展其在機(jī)械制造領(lǐng)域的應(yīng)用范圍及深度，推動(dòng)機(jī)械制造行業(yè)的整體發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能;機(jī)械制造;應(yīng)用

近些年來，人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于機(jī)械制造領(lǐng)域，大幅度提升了機(jī)械制造效率和質(zhì)量。具體來講，人工智能技術(shù)指的是利用計(jì)算機(jī)對(duì)人的思維和行為進(jìn)行模擬，可深入變革機(jī)械制造模式。但就目前來講，機(jī)械制造領(lǐng)域中的人工智能應(yīng)用尚處于較低的層次，和西方發(fā)達(dá)國(guó)家相比還存在著一定的差距。因此，要進(jìn)一步深化理論與技術(shù)研究工作，不斷提高人工智能技術(shù)在機(jī)械制造中的應(yīng)用水平。

1 機(jī)械制造領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用類型

1.1 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)

此種技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)對(duì)虛擬世界進(jìn)行創(chuàng)建與模擬，一般以設(shè)計(jì)工具的形式被應(yīng)用于機(jī)械制造領(lǐng)域。在應(yīng)用實(shí)踐中，工程師先借助于三維建模軟件畫出相應(yīng)的產(chǎn)品，之后依托虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)對(duì)特定的模擬環(huán)境進(jìn)行生成，利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)生動(dòng)展現(xiàn)產(chǎn)品的三維模型，通過對(duì)產(chǎn)品各個(gè)部件的特性進(jìn)行觀察分析，及時(shí)快速發(fā)現(xiàn)與解決問題。同時(shí)，機(jī)械制造企業(yè)依托虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)能夠虛擬仿真測(cè)試產(chǎn)品，將機(jī)械制造過程中存在的問題及時(shí)挖掘出來，通過科學(xué)修改與調(diào)整，促使產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量得到提升，模具制造費(fèi)用得到減少。

1.2 機(jī)器人技術(shù)

通過在機(jī)械制造領(lǐng)域應(yīng)用機(jī)器人技術(shù)，危險(xiǎn)系數(shù)較高及其他繁重復(fù)雜的工作可以由機(jī)器人來完成。和傳統(tǒng)人工相比，機(jī)器人具有更高的工作效率，且長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)工作得到實(shí)現(xiàn)，不但時(shí)間與成本得到顯著節(jié)約，安全事故的發(fā)生率也能夠明顯降低[1]。在未來發(fā)展過程中，機(jī)器人技術(shù)將會(huì)全面應(yīng)用于各種制造產(chǎn)業(yè)。

1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

通過在機(jī)械制造領(lǐng)域應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以高效歸納處理大規(guī)模的產(chǎn)品信息，篩選與存儲(chǔ)有價(jià)值的信息，以便對(duì)機(jī)械制造生產(chǎn)和決策提供支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的自動(dòng)化、智能化水平較高，通過機(jī)械故障診斷領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用，可以自動(dòng)化分析推理機(jī)械故障的發(fā)生部位及原因，協(xié)助人們及時(shí)消除故障問題。同時(shí)，其能夠?qū)C(jī)床定位進(jìn)行精準(zhǔn)把控，顯著降低誤差率，促使自動(dòng)化控制與處理得到實(shí)現(xiàn)。而且，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠?qū)δ繕?biāo)自動(dòng)識(shí)別，具有較強(qiáng)的抗干擾能力，有助于優(yōu)化工況檢測(cè)與控制成效。以往機(jī)械制造控制系統(tǒng)較為繁瑣與復(fù)雜，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在計(jì)算能力、邏輯性等方面具有較大的優(yōu)勢(shì)，其可以對(duì)模糊的數(shù)據(jù)進(jìn)行自主學(xué)習(xí)、適應(yīng)和處理，促使機(jī)械設(shè)備的安全運(yùn)行得到保證，企業(yè)整體工作效率得到提高。

1.4 專家系統(tǒng)

通過在機(jī)械制造的部分復(fù)雜環(huán)節(jié)應(yīng)用專家系統(tǒng)，可發(fā)揮協(xié)助或執(zhí)行自動(dòng)決策的功能。一方面，專家系統(tǒng)能夠?qū)C(jī)械制造過程中產(chǎn)生的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，將設(shè)備性能參數(shù)、運(yùn)行錯(cuò)誤參數(shù)等數(shù)據(jù)信息反饋給執(zhí)行系統(tǒng)，這樣執(zhí)行系統(tǒng)即可對(duì)機(jī)械制造的運(yùn)行障礙進(jìn)行預(yù)測(cè)，促使異常故障得到高效處理。另一方面，專家系統(tǒng)能夠存儲(chǔ)歷史故障數(shù)據(jù)，比對(duì)新故障與歷史故障的相似性，將針對(duì)性的解決措施提出來?，F(xiàn)階段，專家系統(tǒng)已經(jīng)能夠分類故障模式，結(jié)合故障性質(zhì)將對(duì)應(yīng)的形態(tài)分析方法設(shè)計(jì)出來，促使故障安全隱患得到盡早消除。

2 人工智能技術(shù)在機(jī)械制造中的應(yīng)用

2.1 機(jī)械設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

思維力與創(chuàng)造力是人工智能技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢(shì)的重要體現(xiàn)，有利于推動(dòng)機(jī)械設(shè)計(jì)業(yè)的發(fā)展。新時(shí)期下，傳統(tǒng)設(shè)計(jì)理念已被現(xiàn)代設(shè)計(jì)理念逐步取代，人工智能技術(shù)被引入到機(jī)械制造設(shè)計(jì)、制造生產(chǎn)等各個(gè)環(huán)節(jié)，顯著提高了機(jī)械制造專業(yè)化及智能化水平。通過將多元化的人工智能技術(shù)引入到設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，可避免設(shè)計(jì)方案受到主觀因素的不利影響，促使設(shè)計(jì)方案的科學(xué)性得到提升。相較于傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方式，通過在機(jī)械設(shè)計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用人工智能技術(shù)，機(jī)械設(shè)計(jì)過程中耗費(fèi)的資源與成本得到節(jié)約，可將更加豐富的信息數(shù)據(jù)提供給設(shè)計(jì)人員[2]。同時(shí)，數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)方式的多元化得到實(shí)現(xiàn)，降低了工作人員后期查詢學(xué)習(xí)的難度?？傊斯ぶ悄芗夹g(shù)對(duì)傳統(tǒng)設(shè)計(jì)模式進(jìn)行了根本性的重塑，傳統(tǒng)設(shè)計(jì)局限性得到彌補(bǔ)，有助于推動(dòng)機(jī)械設(shè)計(jì)的整體發(fā)展。

2.2 機(jī)械制造中的應(yīng)用

機(jī)械生產(chǎn)效率及產(chǎn)品質(zhì)量受機(jī)械制造的直接影響，通過在機(jī)械制造中應(yīng)用人工智能技術(shù)，不但生產(chǎn)效率及能力可以得到提高，產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量也可得到保證?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的支持，可自動(dòng)化控制與處理機(jī)械制造過程，對(duì)生產(chǎn)過程中的各類問題進(jìn)行及時(shí)發(fā)現(xiàn)與解決。一方面，人工智能技術(shù)能夠?qū)C(jī)械制造過程進(jìn)行精準(zhǔn)控制，外界因素的不利影響得到有效消除，進(jìn)而提高機(jī)械制造質(zhì)量。另一方面，人工智能技術(shù)能夠自動(dòng)化分析與控制制造過程，結(jié)合人們的多元化需求，制定個(gè)性化的生產(chǎn)工藝，促使人們對(duì)產(chǎn)品的實(shí)際需求得到滿足。此外，一旦有故障問題出現(xiàn)于生產(chǎn)過程中，人工智能技術(shù)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)、分析故障信息，對(duì)故障部位、原因等精準(zhǔn)地位，進(jìn)而提高故障維修效率。

2.3 信息處理中的應(yīng)用

機(jī)械制造質(zhì)量受信息處理的影響較大，過去所使用的信息處理工具難以對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行高效、正確地處理，導(dǎo)致機(jī)械制造質(zhì)量得不到保證。特別是近些年來，隨著機(jī)械制造工藝的革新與發(fā)展，在機(jī)械生產(chǎn)過程中會(huì)產(chǎn)生海量的信息，依托傳統(tǒng)信息處理手段難以有效保證輸入輸出環(huán)節(jié)信息的準(zhǔn)確性。主要原因在于傳統(tǒng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性不強(qiáng)，導(dǎo)致機(jī)械制造數(shù)據(jù)處理需求得不到滿足。而通過將人工智能技術(shù)引入到信息處理環(huán)節(jié)，可對(duì)信息傳輸過程中暴露的問題進(jìn)行全面監(jiān)測(cè)，不但電子信息系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性得到保證，海量信息輸入輸出的可靠性也能夠顯著提升?？傊?，基于人工智能技術(shù)的支持，不僅預(yù)期信息處理目標(biāo)可以順利實(shí)現(xiàn)，機(jī)械制造的自動(dòng)化能力也可得到提高，有助于機(jī)械制造智能化、專業(yè)化的發(fā)展。

2.4 故障診斷中的應(yīng)用

受諸多因素的影響，難免會(huì)有一些復(fù)雜的故障問題出現(xiàn)于機(jī)械制造過程中，在極大程度上降低機(jī)械制造效率和質(zhì)量。由于機(jī)械制造生產(chǎn)的復(fù)雜性較強(qiáng)，會(huì)有海量的數(shù)據(jù)信息產(chǎn)生，如果單單采用人工及其他輔助性軟件開展計(jì)算推導(dǎo)工作，將容易有計(jì)算失誤情況出現(xiàn)，導(dǎo)致建模、論證的科學(xué)性得不到保證。而通過應(yīng)用人工智能技術(shù)，可對(duì)海量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行自動(dòng)化分類，精準(zhǔn)控制數(shù)據(jù)計(jì)算流程，促使計(jì)算的精確度得到提升[3]。此外，人工智能技術(shù)能夠自動(dòng)化診斷運(yùn)行故障問題，收集且于系統(tǒng)中存儲(chǔ)機(jī)械監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，依據(jù)以往的歷史數(shù)據(jù)對(duì)故障相似度進(jìn)行計(jì)算。如果類似于以前發(fā)生過的故障，可由專家系統(tǒng)提出針對(duì)性的維修方案。

3 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，人工智能技術(shù)能夠顯著提高機(jī)械制造的效率和質(zhì)量，有助于加快機(jī)械制造業(yè)的整體發(fā)展步伐?，F(xiàn)階段，雖然人工智能技術(shù)的應(yīng)用已受到充分關(guān)注，但依然處于較低的應(yīng)用層次。因此，要結(jié)合機(jī)械制造的發(fā)展需求，進(jìn)一步研發(fā)與應(yīng)用人工智能技術(shù)。

參考文獻(xiàn)：

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[3]王一雯.人工智能在機(jī)械制造及其自動(dòng)化中的應(yīng)用分析[J].鍛壓裝備與制造技術(shù)， 2021（1）：10-11.

顧俊峰（1981年9月6日），民族：漢，籍貫：江蘇省無錫市，學(xué)歷：本科，職稱：機(jī)械制造專業(yè)助理工程師，研究方向：機(jī)械制造