王文鑫

(江蘇省泰興中等專業學校,江蘇 泰興 225400)

0 引言

機械制造領域是工業生產的支柱之一,然而,隨著科技的不斷進步和全球市場競爭的不斷升級,制造企業需要不斷探索新的方法來提高生產效率、降低成本、提高質量,并適應市場的不斷變化需求。在此背景下,智能化技術成為了機械制造業的關鍵驅動力之一[1-3]。

智能化技術的廣泛應用從根本上改變了機械制造業的運作方式。其中,物聯網技術和3D打印技術等各種智能化技術已經得到了廣泛應用。物聯網技術的普及使機械設備之間實現了實時連接和數據共享,還可以實現遠程監控和維護,使得制造企業可以更加高效地管理全球分布的生產設施,有助于減少生產中斷和故障,降低了維護成本[4-5]。其次,3D打印技術通過將數字設計轉化為物理零件,消除了傳統制造方法中的限制,無需傳統的切削或鑄造工藝[6-8]。

本文以物聯網技術和3D打印技術為例,深入探討智能化技術在機械制造中的應用原理,明確智能化技術如何在機械制造中實現自動化、精確性和靈活性,研究結果旨在為進一步推動智能化技術在機械制造領域的創新和進步提供理論參考。

1 物聯網技術應用案例分析

物聯網(Internet of Things,IoT)是指通過互聯網連接和互通的方式,將各種物理設備、傳感器和物體與互聯網相連接,以實現數據的采集、傳輸和共享,以及遠程控制和監測,是一個將實體世界與數字世界相融合的技術[9]。

1.1 發展背景

1.1.1 自動化制造的興起

隨著自動化技術在機械制造領域的廣泛應用,制造企業依賴于大量自動化機器和設備來實現高效的生產,如果機器和設備發生故障,可能會導致生產中斷,從而產生損失。因此,對于機械制造業來說,準確和及時的故障診斷變得至關重要。

1.1.2 傳感器技術的進步

現代傳感器體型小、便宜、精確,能夠監測溫度、壓力、振動、電流和電壓等多種參數,傳感器可以輕松地嵌入到機械設備中,實時監測設備的性能和狀態。

1.1.3 預測性維護的需求

制造企業越來越重視預測性維護,以減少停機時間和維修成本。物聯網技術通過實時監測設備的性能,幫助企業預測設備故障,并提前采取維護措施,從而降低生產中斷的風險。

1.2 機械制造故障診斷流程

機械制造故障診斷是確保機械設備正常運行的關鍵過程,主要工作流程如圖1所示,根據機械設備運行工況,基于傳感器技術對其關鍵部件運行參數進行信號提取,信號經過特征提取后進行故障預測于分析,判別機械制造過程中出現的故障類型,然后及時干預。

圖1 基于物聯網技術下機械制造流程示意圖

1.3 基于物聯網技術下機械制造故障報警原理

機械制造過程中各個零部件的漸變性是無法預知的,當其中一個零部件發生損壞時,對整個機械制造過程都會產生影響。基于物聯網技術的機械制造故障預測系統通過傳感器實時監測各個零部件的數據信號[10],以便發生潛在故障前及時檢測到異常情況,可以對機械制造過程中的各類信號進行報警處理,超過某個設定值后就會發出報警(圖2)。

圖2 基于物聯網技術下機械制造故障報警原理

2 3D打印技術分類及工藝原理

3D打印技術,也稱為增材制造(Additive Manufacturing,AM),是一種先進的制造過程,以逐層堆積材料的方式來創建物體的三維實體模型[11]。與傳統的減材制造(Subtractive Manufacturing)方法相比,3D打印通過不斷添加材料來構建物體,因此具有一定的設計自由度和靈活性。

3D打印技術具有定制化和個性化生產、原型制造、材料多樣性等應用優勢,按照工作原理可以分為熔融沉積成型技術(Fused Deposition Modelling,FDM)、選擇性激光燒結技術(Selective Laser Sintering,SLS)和多射流熔融成型技術(Multi Jet Fusion,MJF)。

2.1 熔融沉積成型(FDM)

FDM是一種廣泛使用的3D打印技術,其工作原理是將塑料絲或顆粒通過一個熱噴嘴加熱至熔融狀態,然后將熔融材料逐層堆積在工作平臺上,形成所需的物體。在成型過程中,3D模型的數字設計通過計算機控制噴嘴的移動路徑來實現,每一層材料都被固化成實體后,噴嘴會上升一層,繼續堆積下一層材料,最終構建出3D打印物體,工藝原理如圖3所示。

圖3 FDM工藝原理示意圖

2.2 選擇性激光燒結(SLS)

SLS是一種利用激光束燒結粉末材料的3D打印技術。工作原理是將薄層粉末材料均勻分布在工作臺上,然后使用激光束掃描并燒結粉末,將其融合成所需的形狀(圖4)。與FDM不同的是SLS不需要支撐結構,因為未被燒結的粉末充當支撐材料,增加了制造的自由度,因此,SLS技術適用于制造金屬、塑料和陶瓷等材料的零部件,具有高強度和制造復雜幾何形狀的特點。

圖4 SLM工藝原理示意圖

2.3 多射流熔融成型(MJF)

多射流熔融成型技術是一種將多個材料射出頭通過熱加工來創建物體的3D打印技術,MJF技術允許將不同材料結合在一起,以實現多材料的3D打印,制造具有多種硬度或顏色的零部件。MJF技術在工作過程中將熱塑性聚合物粉末均勻分布在工作臺上,然后使用多個噴頭精確噴射熱敏感的墨水和材料,墨水和材料在激光照射下快速固化,逐層堆積形成3D打印物體。

3 機械制造智能化發展趨勢

3.1 大數據分析和預測性維護

大數據分析和預測性維護是機械制造智能化發展的關鍵領域之一[12]。通過在機械制造過程中收集大量數據,如生產過程中的傳感器數據、設備性能指標、產品質量參數等,然后通過高級分析工具和算法來解析,以識別生產中的趨勢、模式和異常情況,此外,企業可以了解哪些因素影響了生產效率,從而做出調整,在設備故障之前進行干預性維護,減少了廢品率,提高了產量。

3.2 增強現實和虛擬現實

增強現實(AR)和虛擬現實(VR)技術是機械制造領域的前沿工具,AR和VR技術可以應用于機械制造過程中的人員培訓、機械維護和機械產品設計等方面。

1)人員培訓。通過VR,工作人員可以在虛擬環境中進行實際設備的模擬操作,新員工可以在沒有實際設備的情況下學習如何正確操作復雜的機械設備,直到他們熟練掌握。同時,VR技術可以模擬危險工作場所,以進行安全培訓。員工可以在虛擬環境中學習安全程序,識別危險,并學習如何應對緊急情況。

2)機械設備維護。首先AR頭戴設備可以在實地維護中提供實時故障診斷,工作人員可以通過頭戴設備查看設備的傳感器數據、維護手冊和可視化指導,以確定問題并采取適當措施。AR技術允許遠程專家通過網絡連接,實時查看設備并提供指導,可以解決設備問題、減少停機時間和降低維護成本。

3)機械產品設計。工程師可以使用VR來創建和操縱三維模型,直觀的交互方式可以加速設計過程,允許工程師更好地理解設計細節,更快地制作原型和樣品,以進行測試和驗證,可以加速產品開發周期。

3.3 自適應制造系統

自適應制造系統代表著機械制造業的未來,不僅可以為企業帶來了更高的競爭力,還使其能夠更加靈活地適應快速變化的市場需求。自適應制造系統通過實時數據采集和監控,不斷收集有關生產線性能、材料供應、庫存水平和市場趨勢的信息,相關數據被傳輸到中央控制系統,為決策提供了基礎。其次,基于收集到的數據,中央控制系統使用高級算法和人工智能來分析市場需求和生產能力之間的差距,有助于確定機械制造生產線上可能的瓶頸和短缺。最后,自適應制造系統會自動調整生產計劃和資源分配,以滿足市場需求的變化。這可能包括重新安排生產順序、更改工藝參數、調整庫存水平或變更供應鏈合同。這種靈活性和自動化使企業能夠更快速地應對市場變化,保持競爭力,并實現可持續增長。

4 結語

在機械制造領域,智能化技術的研究和應用取得了明顯進展,已經較在生產過程中實現了較高的效率、較低的成本和較高的質量水平。本文以物聯網技術和3D打印技術為案例進行分析,對技術概念及應用原理、優勢進行闡述,并提出機械制造智能化發展趨勢,未來制造業將更加數字化、自動化和智能化,以支持決策制定和優化。