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摘要：隨著我國科技水平的不斷提高，在當前機械設計制造行業中緊跟時代發展的方向，融入新型的人工智能技術，不僅可以加快設計算法和公式的計算速度，還有助于提高機械設計制造的精準性，滿足新時期下對機械式制造的要求。因此需要相關技術人員加強對人工智能技術要點的深入分析，采取更加完善的優化措施，從而使機械設計制造效果能夠得到全面的提升。機械設計行業為我國社會經濟發展的重要基礎，在信息化到來背景下為機械設計制造行業帶來了新的發展前景。

關鍵詞：人工智能技術；機械設計制造；應用利用

人工智能技術制作出新型的設計方案，優化整體制作流程，減輕相關人員的工作壓力，從而使機械設計制造行業能夠朝著更加規范和精準性的方向不斷發展，提高機械設計制造的效果，滿足各項生產要求，推動我國社會的穩定進步。

1人工智能技術的概述

人工智能技術為現代化的技術方案，具備綜合性較強的特點，例如融合了計算機網絡和電子信息系統方面的理論知識，構成一體化的技術結構，具備較強的應用性，以此來提高整體的發展水平。伴隨著我國科技水平的不斷進步，人工智能技術在計算機大力支持下，在機械設計行業中的應用較為廣泛，有效滿足了機械設計行業當前現代化發展的需要。在以往機械設計制造中存在著模型運算不清晰的問題，為了提高整體的設計和制造效果，要利用人工智能技術來解決這一問題。使整個網絡環境變得更加安全和高效，加快信息數據處理的速度，并且根據網絡搜索建立與之匹配的設計方案，從而使機械設計制造水平能夠得到全面的提高，滿足現代化行業的發展需求。

2人工智能技術在機械制造中的應用作用以及發展前景

2.1作用

機械設計制造領域在新時期下朝著自動化和智能化的方向而不斷的發展，其中人工智能技術的應用是必不可少的，通過人工智能技術能夠提高整體的設計效果，指導后續自動化的發展路徑，不斷的擴大機械產品的生產規模，使得生產精準性能夠得到充分的提高，減少企業在生產中的投入成本。在人工智能技術利用時能夠開展更多的仿真模擬實驗，減少在設計制造中的誤差，生產出更加高品質的產品，滿足各行各業的生產需要。另外在智能技術利用的過程中，能夠保證整體制造過程中的安全性，及時的發現在制造中所存在安全隱患，提出更加科學的優化措施，消除安全隱患，保障生產工作的順利進行。最后在機械設計制造中融入智能化技術，還有助于實現資源的科學配置，例如做好人力和物力的科學調配，并且減少由于人為失誤而對后續設計制造所產生的影響，逐漸的完善整體的工作模式，從而為機械設計制造行業穩定發展奠定堅實的基礎。

2.2發展趨勢

（1）虛擬化。隨著我國當前科技水平的不斷提高，智能機械設計制造逐漸朝著虛擬性的方向而不斷的發展，能夠彌補在以往工作中的不足，在技術發展過程中，在設計一款零部件時，可以利用人工智能技術自動化的完成數據的核算并且進行制造后的模擬，及時的發現在機械設備設計工作中所存在的問題。另外還可以通過虛擬化的電子技術在網絡平臺中開展虛擬性的設計，通過觀察模型和虛擬實驗的方式找到其中所存在的問題之后，直接可以在平臺中進行全面的整改，防止在設計工作中存在諸多的偏差。這樣一來既可以提高實際的生產效率，還有助于降低在生產過程中存在的成本浪費問題，提高最終的生產水平。

（2）智能化。從我國當前發展現狀來看經驗，設計制造已經朝著智能化的方向而不斷發展了，并且已經滿足智能化的標準，但是時代是不斷發展的，在實際工作中需要加強對技術的研究力度，更加貼合日常的生產需求，避免出現資源浪費的問題，促進行業的不斷進步以及發展。在實際工作中可以通過智能機械設計制造技術解決在以往工作中的各項誤差，滿足資源配置的要求，同時也可以將人工智能技術融入其中，以此來增強系統的智能性和全面性，比如可以在系統中融入視覺修復功能技術。在開展某項設計工作時，可以直接的找到問題發生的原因，采取更加科學的解決措施，并且可以自動化的處理，跳過人工操作和審核的這一環節，全面提高工作效率和精準性。在實際工作中，相關研發人員需要做好技術的研究力度，根據實際的生產需要和行業發展標準，組合不同的技術方案，全面提高整體的設計效果。在智能化技術應用時要考慮節能環保方面的要求，避免對周邊環境產生一定的影響，以此來優化整體的工作模式和流程。

3人工智能技術在機械設計制造中的具體應用

3.1模糊推理系統

模糊推理系統為人工智能技術中的重要代表，有效提高了各項工作效率，在系統中能夠更加準確性的判斷信息，并且完成后續的數據傳達，利用科學的語言來組織不同的設計思路，以此來提高整體的設計效果。在機械設計制造中融入模糊推理系統，可以準確的分析龐大的數據，提取關鍵有價值的數據信息，為后續制造設計工作提供重要的保障。雖然模糊推理系統的優勢較為突出，但是在應用時也會存在一定的不足，例如在系統連接方面穩定性很難得到充分的保障，因此在實際設計時要通過系統方案的完善以及創新，充分的發揮模糊推理系統本身的技術優勢，以此來發揮人工智能技術的應用價值，提高整體的設計和制造效果。

3.2神經網絡的運用

神經網絡能夠快速的將有關設計制造的數據傳送到相對應的網絡中，并且更加高效率的完成信息的保存以及分享，這樣一來在實際機械設計制造中，如果設計人員出現某些問題，那么可以通過神經網絡快速的傳達相對應的信息，和其他設計人員開展深入性的溝通以及聯系，全面的提高整體的設計效果。其次在神經網絡技術運用的過程中，能夠將數據進行動態化的處理，尤其是在后續設計中如果出現變動數據的話，那么可以將數據錄入到模型中構建新型的模型數據，以此來提高整體的處理效果，避免再次出現人工返工的情況，節約整體的操作時間，保證最終設計制造的精準度。最后在神經網絡利用的過程中，能夠根據數據分析結果來提取相對應的價值信息，并且根據神經元的反射特點進行數據信息的保存，以此來提高整體的設計效果。從中可以看出在當前機械設計制造中融入人工智能技術的優勢較為突出，因此需要相關工作人員加強對技術方案的實施力度，優化整體的機械設計制造模式。

3.3故障診斷系統

故障診斷系統包含了故障案例庫和故障推理庫等等，根據模型診斷和案例推理來創新整體的建設及制造方案，保證設計的精準性以及高效性。在實際操作時，設計人員需要通過人機界面來檢測整個機械設計制造方案，并且快速的完成信息的錄入，系統要根據分析和判斷功能，在數據庫中查找相對應的資料來審核這一設計方案是否是非常科學和可行，之后對調整的結果和相似案例進行相互的結合，以此來分析當前機械設計方案的科學性。最后給相關設計人員提供諸多的建議，充實形成了設計方案，提高整體的設計效果。

3.4自動識別技術

自動識別技術在機械設計制造中的應用也是非常寬泛的，在具體應用的過程中能夠減少在后續制造中的安全事故，達到良好的控制效果。例如在進行機械制造時，如果發生一場情況，那么可以馬上的被傳感器所感知之后，將警示信息傳遞給相對應的設備操作人員，防止在現場存在較嚴重的安全事故。在進行機械識別中要配合著超聲波傳感技術和自動識別技術，精準性的完成現場指導過程的全面監督，以此來提高整體的工作效果。其次，在當前機械設計制造中，難免會存在著復雜的動態模型，一些適應能力較差的機械工程很難做出基本性的判斷，發現在制造中所存在的安全隱患。因此，在實際工作中，需要通過人工智能技術的科學利用保證后續設計工作的順利進行，通過全過程的監督以及管理減少安全事故發生的概率，從而使機械設計制造工作能夠更加科學地進行。

3.5集成化的利用

在機械設計制造行業中，要通過智能化技術完成以往工作中所遺留出來的問題，并且配合多種智能化技術來提高整體的運用效果。例如可以配合著解密傳感技術和計算機技術滿足集中化的要求及標準，綜合性的傳遞相對應的信息，從而使整體管理效果能夠得到全面的提高。在實際管理時需要配合自動化技術和工程信息系統等相關的技術方案做好各個方面的集成性控制，對整個過程進行全面的監督以及管理，避免存在質量不符的問題，嚴格按照相關的標準和要求，提高整體的監管效果，從而使機械設備質量能夠得到充分的保證。在機械設計制造行業中需要將各個技術進行相互的融合，并且明確在自動化制造方面的注意事項，為后續設計和制造工作順利進行奠定堅實的基礎。在機智能管理時，要加強對信息數據的搜集和整合力度，并且融入相對應的技術方案，避免出現信息丟失和遺漏的問題，逐漸的完善當前的生產制造模式，從而使得機械設備制造效果能夠得到全面的提高。其次，在集成化控制中還要減少失誤率的產生，例如在以往工作中，由于人為因素會導致輸入的錯誤出現信息泄露和操控不當的問題，并且也會增加在生產時的安全隱患，因此在實際工作中要通過集成化的控制實現數據信息的精準性管理。如果在后續等運行時出現問題，桌子可以馬上發出相對應的預警信號，操作員在接受到信號之后要馬上的解決現場所存在的問題，從而提高信息輸出的價值，使信息輸出能夠具備較強的可靠性，為后續運行管理提供重要的支持，滿足精細化管理的要求和標準。

3.6安全管理

由于機械制造過程具有復雜性的特征，如果在某個環節存在偏差，那么會影響整體工作順利進行，也會出現較多的影響因素，所以在實際工作中要配合人工智能技術做好現場的安全管理，將影響因素扼殺在搖籃之中，提高現場的安全系數。在具體工作中可以通過人工智能技術來進行現場操作環節的科學檢測，不僅可以減輕相關人員的工作量，還有助于保障人員的安全操作，有效的提高了當前的安全的安全管理效果。采取人工智能技術還可以對零部件的加工參數進行智能化的檢測及反饋，并且在后續生產線中能夠實時的反映集中的故障問題，快速的找到故障發生的位置，為后續維修工作提供重要的基礎，減少安全隱患發生的幾率，保障現場工作的順利進行，以此來提高整體的管理效果。同時在智能化技術應用方面還可以進行多方位的檢測，根據不同的環境按照質檢所設計流程來進行科學的管理，作出相應的依據，信息滿足安全管理的要求以及標準，全面的提高整體的運用效果。

3.7信息管理

在機械設計制造自動化中融入人工智能技術進行創新時要做好信息的管理，統籌現場的生產信息，為生產流程的優化奠定堅實的基礎。在技術實施時，需要依托于神經網絡進行數據信息的動態化處理，并且構建網絡化的數字模型之后，再確定各個數據節點之間的關聯性，做好復雜性數據的多方位處理，以此來使各個數據能夠具備較強的邏輯性。同時還需要根據不同數據信息的反應節點優化當前的數據處理模塊，在不同數據操控領域下，通過信息的輸入和輸出來進行數據的全面整合，及時的發現在實際生產時所存在的問題，優化當前技術模式，從而提高整體自動化控制效果。在系統中還可以配合人工操作模塊，根據后續的工作要求以及標準來傳遞相對應的信息，也可以修改信息搜集模塊的相關指令，真正的滿足智能化的工作要求之后，再通過智能化技術的科學預測以及管理，加快信息的儲存速度，滿足實際的生產要求。在智能化技術應用的過程中，要確定實際的網絡處理模式，從而使信息傳輸網絡能夠具備較強的科學性。另外還需要操控底層和頂層數據之間的共通，完成指令的對接任務，更好地了解現場的生產情況，不斷提高整體管理的精準性，凸顯人工智能技術本身的應用優勢。

4結語

在當前機械設計制造中，要緊跟時代發展方向，融入人工智能技術創新整體的設計流程，遵循靈活性和高精準度的設計原則，不斷完善整體設計方案，實現全過程的監督以及管理，之后，再通過人工智能技術為現場生產和制造提供重要的建議，從而使機械設計制造行業能夠朝著現代化的方向發展。

作者：沈喜豐 單位：上海北玻鍍膜技術工業有限公司