機械設計制造的數字化與智能化發展趨勢和前景探析

林振平

（惠東縣技工學校，廣東 惠東 516300）

在經濟快速發展的時代，我國的傳統制造行業必然迎來一次新的技術革命和研發創新。特別是“中國制造2025”等戰略出現之后，傳統機械設計制造行業也將面臨轉型和升級，將機械設計制造推向智能化、數字化是今后社會發展的必然趨勢。因此，智能設計的理論、方法和技術研究工作非常關鍵，這也是今后企業開發產品獲得發展空間的關鍵點。

1.機械設計制造的設計方法與設計內容

1.1 數字化的核心特色

計算機技術的快速發展使得數字化對現代社會的發展起到了關鍵的支持作用，在機械設計層面可以通過數字化技術進行支持和幫助，在展開設計工作之前也可以先進行設計建模，借助計算機技術來進行內容模擬，保障設計質量。未來的機械設計制造工作將變得更加復雜，智能化必然會成為迫切要求。例如自動化技術的深度應用之后，機械設備的制動化程度將對設計進程產生更加顯著的影響，設計人員也能利用智能技術展開體系設計。

1.2 有限元與最優化設計

有限元設計在很多范圍內都得到了廣泛應用，在機械設計制造領域內部，有限元設計也可以采取結構離散方法將有限數量單元進行規劃，通過處理之后，在計算階段利用近似思想將問題解決的難度控制在一個標準的合理化范圍之內。這種技術措施在目前的使用環節效果突出，可以將過程工作量和實際需求進行聯動。

而最優化設計雖然產生時間比較晚，但可以充分利用工作模型確定工作方向，使得整個階段的工作內容與工作難度下降。傳統的機械設計制造方法多針對設計對象進行綜合研究，然而未來的系統工程學理念應用后，可以將機械設計制造過程視作是一個統一的系統，以系統作為研究對象之后，就可以將系統的各個部分進行關聯性分析，因此具有良好的發展前景。機械設計制造發展的最終方向是最優化和市場化，在設計之初就應確定最優的產品設計模式，讓設計成果比市場內的同類型產品更加具有競爭力，滿足市場發展要求，從而創造出更加穩定的社會效益、經濟效益，為現代機械設計制造行業的深層次推進提供支持。

2.機械設計制造的發展趨勢

2.1 并行化工作模式

并行化工作模式的出現原因在于工業化水平的穩步提高，機械產品無論是在外觀還是在性能上都有著新的要求。因為機械設計制造工作所需要完成的內容難度差異較大，很多比較繁瑣的工作需要大量的人員支持，很多情況下我們需要竭力避免多人在同一空間內部進行工作的情況。特別是計算機網絡的高度發達，在網絡層面進行的資源信息共享機制更加完善，不僅能讓傳統的信息傳遞方式不受時間和空間的束縛，讓不同位面空間的設計者們共同完成工作，還可以實現資源的共享和并行化，工作效率得到穩定提高。總而言之，自動化和并行化工作模式的應用讓對應的機械自動化程度水準增加，機械設計工作人員也會考慮到整個大局設計的細節要求，制定出智能化和全面化的設計體系，然后逐一研究子系統要求。在必要時機械設計制造的工作人員也應該將更多的時間和精力放在開發創造方面，特別是在技術層面的發展和創新。因為這一領域內部本身具有較大的發展潛力。以農業為例，農業數控技術的并行化工作模式能夠借助智能CAD 完成參數設計，不同空間內部的工作人員可以圍繞裝配模型的要求來設計智能框架，以實例分析和參數設計的結果來保障農業機械產品的質量。

2.2 復雜機械產品的分解設計

很多機械產品本身由零部件所組成，其功能結構具有可分解性和模塊性。將整個生產過程看作是標準化和系列化的單元模塊之后，就能夠支持復雜產品的結構重組。同一層次上也具備相同功能的部件，部分部件下還包含著子部件，零件數據多樣化。在建立過程當中還會涉及到對于零部件和機械產品的屬性知識描述[1]。如數控車床生產環節，涉及的功能參數就較多，包括定位精度、重復定位精度、換刀時間、結構屬性等，這些涵蓋著生產的全過程，而車床的主軸系統、控制系統等也包含了產品智能化生產過程的實例信息、操作流程、模塊化功能描述，負責對整個生產流程進行管控。

2.3 云制造技術

工程機械是基礎設施建設的主要組成部分，而“云計算”理念提出之后，利用軟件技術對機械設計制造領域內部進行改革，促進電子信息和傳統制造業的深度融合，能夠出現新時期的數字化、智能化概念，即云制造技術。云制造技術的核心在于將智能化的數字手段應用在傳統制造業內部，讓制造業在提供產品的同時以更加低成本的方式提供比較高附加值的產品服務[2]。這種制造模式可以根據不同用戶提出的要求來實現產品生命周期內的資源配置和全配套服務工作。

整個云制造體系結構可以被劃分為資源層、支撐層和服務層。

資源層負責將現有的機械設計制造資源進行整合，而支撐層負責將資源展開“云化”處理，定位用戶的需求和解決方案，將其全部展示在平臺之上完成監控管理工作。而服務層則主要面向產品的生產者和使用者，其中使用者可以通過平臺說明自己對于產品設計的具體要求，例如制造參數、產品功能能、產品定位等，生產方通過平臺獲取這些信息之后，就能夠按照需求為使用方提供相應的設計服務。整體來看，云制造技術實現了資源內部的行業共享機制，最大程度地利用了現有的資源完成了配置和服務優化，且整個產品的生命周期從提出需求開始直到最后的投入應用都實現了整合，打造了全新的開放服務模式。我國的機械設計制造行業已經從生產型朝著服務型的方向轉變，分散的設計制造資源在系統化的管理之后也能實現資源共享，大幅度地提升了管理工作的效率。

2.4 CBR

CBR 的全稱為Case Based Reasoning，即基于實例推理，按照已有的知識結構展開推理和設計過程，在現代人工智能領域得到了廣泛應用。在明確機械設計制造的設計要求之后，可以先從案例庫內部尋找相似的問題解決方案，然后根據現有的產品需求展開內容的調整和改進，重新確定最佳的設計模式[3]。CBR 在國外的應用比較廣泛，無論是建筑、電氣還是其他領域內都實現了深度應用。而我國的CBR 的應用實踐周期相對比較晚。實際上模塊設計和CBR 在設計思想上存在著一定的共同點，在進行研究時可以通過模塊設計的某些內容進行參考和借鑒[4]。例如兩者都使用了過去的實例經驗來解決新的問題，且檢索信息對應的系統都具備著更新的功能，在某一個新的問題解決之后，可以將解決時獲取的經驗信息存儲在實例庫當中，一方面保留了原有的設計經驗，另一方面擴充了系統知識的深度和廣度。參數化的模塊可以根據需求實現模塊的實例化，機械設計制造的工作人員可以設計出不同的功能模塊，以模塊的排列組合構成不同功能的產品，滿足市場環境內的不同需求[5]。

2.5 云平臺

云平臺來源于前文提到的云制造技術，機械設計制造和關鍵零部件的云平臺設計可以借助先進的智能化、數字化理論打造出更加效率的設計平臺，一方面縮短產品的技術研發周期，另一方面保障設計效率。工程機械和零部件云平臺設計的核心內容在于智能化，設計人員獲取需求后可以采用系統展開智能匹配，完成內容的仿真模擬和測試工作，通過層次分析的方式確定基本的工作流程[6]。整個制造狀態之間的關系如圖1 所示。

圖1 整個制造狀態之間的關系

具體來看，在確定不同的特征項參數之后，利用德爾菲法可以獲取專家對于不同類型參數的重要程度數據，以矩陣判斷權重是否滿足工作要求，完成參數化的建模設計。在當前的云平臺內部，參數化設計實現方法可以通過程序參數化和變量幾何法兩種方式進行，前者借助某些三維軟件二次開發工具進行編程獲取結果，例如確定某些機械零件尺寸之間的約束關系并獲取設計模型，實現整個數據建模過程的程序化；而后者則根據幾何約束代數方法將幾何約束視為不同的特征點，以特征點坐標為基礎獲取線性數據，滿足更大范圍內的約束類型計算要求[7]。系統內部根據計算相似程度給出匹配結構，設計人員可以按照產品的需求對匹配的案例信息和參數信息進行查閱和篩選，最終將確定后的內容添加至案例庫當中，借助云平臺完成輔助設計流程[8-20]。

3.結語

在工業改革發展的時代，機械設計制造需要深化數字化和智能化的發展進程，將人工智能、云計算等技術應用至機械設計制造領域內部，完成生產過程的規劃和設計，一方面實現設計制造環節的集成化和精確化，另一方面可以提升勞動效率減少勞動強度。在市場需求不斷擴大的時代背景下，機械設計制造也應該具備更加完善的功能以及對復雜環境的適應能力。