AI輔助汽車零部件設計流程及優化分析

摘 要：隨著我國社會經濟和科學技術的不斷發展與進步，汽車制造領域迎來了新的發展機遇與挑戰。通過對自身進行完善與創新，就能夠緊跟時代的腳步共同發展。汽車零部件的設計也因此得到了優化，可以將AI作為輔助技術，有效提高汽車零部件的設計質量和效率，滿足現階段汽車制造領域的實際發展需求。本文先闡述了AI和AI輔助汽車零部件設計流程，并從多方面概括了AI輔助汽車零部件設計流程的優化策略，從而優化汽車制造領域的核心技術力量，使其具有更加廣闊的市場前景。希望能夠具有一定的參考價值。

關鍵詞：AI輔助 汽車零部件 設計流程

0 引言

在我國新時代背景下，大部分企業的發展都受到了一定程度的影響。導致其在發展過程中，需要通過運用先進的技術，提高自身的核心競爭力與優勢。汽車制造領域也應注重先進技術的應用，從而實現自身現代化與智能化的發展。AI技術則屬于其應用的首選技術，應用這項技術就能夠對汽車零部件的設計流程進行優化，能夠實現其從設計到生產的有效銜接。但是由于在實際應用AI時，會受到外界因素的影響，導致實際的應用效果不佳。具體還需結合有效措施，讓AI起到真正的輔助作用。

1 AI

1.1 定義

AI是計算機科學的一個分支，旨在開發能夠執行通常與人類智能相關的任務的計算機系統。這包括學習、推理、解決問題、規劃、感知、語言理解、知識表示和從經驗中學習等能力。AI涉及多個學科領域，如計算機科學、數學、統計學、語言學、神經科學、心理學等。其核心在于使機器具備類似甚至超越人類的智能，應對復雜的問題和挑戰。AI的研究始于20世紀50年代，經歷了符號主義、聯結主義等多個發展階段，目前正處于深度學習等先進技術引領的快速發展期。

1.2 作用

1.2.1 有利于優化人們的生活質量

通過大數據分析和機器學習，AI能夠為企業和個人提供更加精準、全面的決策支持。在金融、醫療、教育等領域，AI的決策能力有助于優化服務質量和用戶體驗。同時AI在醫療、教育、交通等民生領域的應用，也能夠為人們提供更加便捷、高效的服務。例如：智能醫療系統能夠輔助醫生進行疾病診斷和治療，智能教育平臺能夠為學生提供個性化的教學服務。這就能夠讓人們在日常生活的過程中，獲得更加優質的體驗。

1.2.2 有利于推動行業的發展

AI能夠自動化處理大量數據和信息，提高生產效率和準確性。在制造業、農業、金融等行業中，AI技術的應用顯著降低了人力成本，提高了產品質量和產量。并且隨著AI技術的不斷發展，人類社會的進步也獲得了更大的推動力量。在環保、氣候變化等全球性問題上，AI通過數據分析和模擬預測，為科學決策提供了有力支持。

1.2.3 有利于促進產業的變革

AI技術的廣泛應用，正在引領新一輪的產業變革。通過與傳統產業的深度融合，AI正在催生新的業態和模式，為經濟增長注入新的動力。這就有利于為我國更多產業的發展提供新的發展道路與方向，使其能夠真正地與時俱進[1]。

2 AI輔助汽車零部件設計流程

2.1 確定設計概念

設計概念的確定能夠確保之后AI輔助汽車零部件的設計方向足夠正確，從而保證流程的規范落實與推進。想要確定設計概念，還需通過以下三步：（1）明確AI在汽車零部件設計中應用的目的，是為了實現對汽車設計數據的精準分析，明確具體的設計規律和趨勢。此時還需設計人員注重對市場需求的分析，并了解AI技術的最新發展趨勢和相關的法律法規，確保制定的設計目標符合基本的性能指標。（2）明確AI在汽車零部件設計中應用的方法。將其應用到用戶愛好分析、汽車設計風格未來走向、汽車設計細節優化。在這一過程中，需要設計人員能夠收集并處理各種相關的數據，如：歷史設計案例、材料性能數據等，將其作為設計的基礎參考依據。（3）明確AI在汽車零部件設計中應用的核心。核心在于加快汽車智能化發展進程，讓汽車更加安全舒適。因此，可以將AI的大數據挖掘技術和自動化數據處理技術作為核心技術，從而實現對數據的挖掘、處理與整合，提高數據的質量。

2.2 進行構思制作

通過明確具體的設計概念，就能夠進行構思制作。首先，需要做好制作前的準備工作，將零部件方案中需要的原材料準備妥當。具體還需結合實際的結構布局，選擇合適的材料開展工作，避免制作過程中因材料質量不合格等原因導致制作受到影響。其中還包括AI輔助設計需要的設備或軟件。其次，需要進行設計。設計人員可以利用AI輔助設計軟件，并以優化算法和設計規則庫為基礎，生成初步設計的方案。并建立起專門的AI模型，實現材料優化推薦。這一模型能夠自動生成最優材料組合，充分結合材料的成本約束和性能需求等方面的條件。最后，進行仿真優化分析。在設計好后，就可以對初步生成的方案進行仿真模擬，從而了解實際的設計情況，分析其在不同工況下呈現的性能。為了確保仿真優化分析的科學性與穩定性，還需注重應用AI的預測能力和自動調整能力。先通過預測能力提高AI模型的準確性和效率性，再通過自動調整能力，實現設計參數等方面的調整，讓方案得到最優化。

2.3 工藝規劃驗證

工藝規劃驗證的主要目標是確保設計方案中使用的工藝足夠科學，通過驗證，實現對方案的全面評估，從而采取針對性地解決與修正措施。在進行工藝規劃驗證時，應包括以下幾個方面。

2.3.1 工藝細節的規劃驗證

這一方面主要是指對方案中存在的細節進行驗證，以便于精準識別并修正其中存在的細微缺陷。之后需要利用AI模型對工藝進行多維度的評估，將成本、性能等方面的因素作為考量的因素之一，避免出現遺漏。

2.3.2 工藝決策的規劃驗證

這一方面的驗證主要是由于在實現工藝的設計與應用時，會根據歷史數據和當前的設計信息，提供相應的決策。實現這一方面的規劃驗證，能夠確保工藝具有明確的數據與決策支持，為決策者提供輔助作用。

2.3.3 工藝流程的規劃驗證

這一方面的驗證是為了確保設計后能夠順利生產，并有效預測可能出現的故障。此時還需注重對設計圖紙、物料清單等文件進行核對，確保能夠實現設計與生產之間的無縫銜接。并通過AI技術，優化生產流程[2]。

3 AI輔助汽車零部件設計流程的優化策略

3.1 設計優化

通過AI輔助，也能夠實現汽車零部件設計方面的優化，讓設計的質量和效率得到保障。具體的優化方法如下。

3.1.1 通過AI進行智能設計

AI可以通過學習大量設計數據，結合使用者的需求和喜好，快速生成多種設計方案供設計師選擇。這種方式極大地提高了設計效率，縮短了設計周期。在設計過程中，AI可以提供實時反饋，幫助設計師快速調整設計方向，提升設計精度和滿意度。

3.1.2 通過AI進行個性化定制設計

AI可以深入挖掘消費者的個性化需求和偏好，為汽車零部件設計提供定制化設計的靈感和依據。并充分結合AI的智能分析能力和設計師的創意，設計出更符合消費者個性化需求的汽車零部件產品。

3.1.3 通過AI進行設計決策的分析

AI能夠處理和分析大量設計數據、生產數據和市場需求數據，為設計師和決策者提供有力的數據支持。并基于數據分析的結果，AI可以輔助設計師和決策者做出更加科學和合理的決策，如：選擇最佳設計方案、調整生產計劃等。

3.1.4 通過AI進行設計的調整與優化

AI能夠分析市場趨勢和使用者偏好，預測未來汽車設計的風格走向，為制造商提供產品規劃的依據。通過對車身線條、顏色搭配、內飾風格等細節的優化，AI能夠生成更加美觀、和諧的設計方案，提高產品的市場競爭力。

3.1.5 通過AI進行性能仿真與優化設計

AI在汽車零部件設計中可以進行注塑件工藝參數等方面的優化，從而減少注塑件的成型周期。注塑機的原理簡單來說是將塑料顆粒熔化然后推進模具中，冷卻成型后即成為塑料件。通過采用常規的神經網絡+遺傳算法的套路，就能夠為注塑件構建合適的機理環境。如圖一所示，就能夠在注塑件質量可控的情況下，優化工藝參數減少能耗。

3.2 成本優化

通過AI實現汽車零部件設計流程性能的優化，就能夠在保證設計質量的基礎上，提高流程的經濟效益。整個流程也會因此變得更加高效，資金也會因此得到更加科學合理的使用。可以將節省的資金用于技術開發等方面，為AI在汽車零部件設計流程中的應用提供更加可靠的資金支持。AI輔助汽車零部件設計流程成本的優化可以通過以下幾種措施。

3.2.1 通過AI簡化設計流程

設計流程的簡化就能夠減少許多不必要的措施，讓設計工作能夠更加迅速的開展。這就需要相關工作人員能夠對汽車零部件設計進行準確的分析，將其中存在的繁瑣步驟消除。同時還可以以AI為基礎建立線上的流程系統，及時對流程進行適當的創新與簡化。這種通過AI將流程處于動態化的方式，能夠進一步提高簡化設計流程的及時性[3]。

3.2.2 通過AI實現生產調度

生產調度的優化就能夠對生產過程進行適當的優化與調整，提高生產效率的同時，降低生產成本。在汽車零部件設計流程中，AI想要進行生產調度，需要做好以下兩個方面的準備工作：一方面是優化AI的算法與排程。讓AI可以根據生產環境的實際情況，利用優化算法對生產調度進行優化。通過考慮生產線上各個環節的時間、資源和能力等因素，在通過AI保證生產效率的前提下，實現最佳的排程和資源分配。另一方面是做好AI數據驅動的決策支持?，通過收集和分析生產進展中的海量數據，系統能夠為企業提供實時、精準的決策支持，從而實現智能制造。??

3.2.3 通過AI減少材料浪費

影響汽車零部件設計流程成本最直接的因素就是材料，減少材料浪費，能夠實現生產成本的降低?？梢酝ㄟ^AI自動生成相應尺寸的產品，以便于減少材料的采集成本。如：建立專門的數據庫，以數據庫為基礎，進行材料的智能推薦。并且這一措施還不會對產品的功能性和美觀性產生影響。與此同時，在產品的裝配環節，也可以通過AI技術對裝配過程進行實時的監測與控制，避免裝配過程中出現錯誤操作。

3.3 性能優化

AI輔助汽車零部件設計流程性能的優化主要是為了解決流程中存在的問題，通過有效措施，提高設計流程的安全性與穩定性。首先，選擇合適的損失函數，可以引導模型更好地學習任務特征，這對于提升模型的泛化能力至關重要。如：需要針對特定任務實施特征工程，如添加輔助特征、去除冗余特征等，也是提升模型性能的有效方法。

之后再從零部件設計和質量檢測、故障診斷方面的優化。在零部件設計方面，AI技術通過數據分析和模擬仿真快速生成更優化的設計方案。例如，利用大量的歷史數據和機器學習算法，AI可以預測不同結構參數對零部件強度和安全性的影響，幫助工程師快速選擇最佳設計方案。同時，深度學習技術還可以在設計階段進行圖像識別和形態識別，快速生成復雜零部件的CAD模型?。在質量檢測和故障診斷方面，傳統的質檢方法依賴于人工經驗和有限的采樣，容易出現漏檢和誤檢。而AI技術利用大數據和強大的計算能力，通過模式識別和統計分析，自動篩選出可能存在的缺陷或故障，并提供相應的處理方案。這有助于提高產品質量，減少廢品率。?

3.4 技術優化

AI輔助汽車零部件設計流程中，技術的優化同樣關鍵。將更多先進的技術應用到流程設計中，同時還能夠為設計提供更多的可能性和發展方向。能夠用于AI輔助汽車零部件設計流程優化的技術主要有以下兩種。

3.4.1 Stable Diffusion

Stable Diffusion是一個實現文本到圖像的潛在擴散模型，如圖二所示。通過應用Stable Diffusion，能夠對隨機高斯噪聲進行去噪，將其作為高性能的模型，生成更高質量的圖像。在應用Stable Diffusion時，需要組件專門的神經網絡。通過建設Language model、Decoder和Diffusion model這三個部分，就能夠形成一個整體，使得這一技術科學運行。同時還可以為其添加適當的附加設置，從而提高數據的精準性。[4]

3.4.2 3D掃描技術

3D掃描與打印技術越發成熟，該技術為增材制造，可通過逐層堆疊材料進行物體構建，3D掃描與打印技術需要將原有物體的幾何形狀轉化為薄層切片，通過 3D模型分解和薄層切片逐層疊加制造物體。首先應利用3D建模軟件將處理后的數據轉換為數字模型。這一步驟中，根據需要進行模型優化和修正，確保數字模型能夠準確反映實物注塑件的形狀和結構。再使用計算機模擬軟件對數字模型進行驗證和檢測，以保證其符合設計要求。這一步驟通過模擬實際使用條件，檢查模型的可行性和性能，確保最終產品的質量和性能。

4 結論

綜上所述，通過實現AI輔助汽車零部件設計流程的優化，有利于解決以往汽車零部件設計中存在的技術性難題，讓設計工作的開展更加高效，能夠真正從客戶的角度出發解決問題。尤其是在AI持續發展的情況下，其在汽車制造領域會發揮出越來越重要的作用與價值。汽車制造領域可以以此為基礎，為自身發展帶來更大的動力。由此制造出的汽車零部件也會更加安全穩定，能夠為之后人們的用車安全提供更加穩固的保障，有利于我國社會和諧穩定的發展。

參考文獻：

[1]章瑾，葉楊，馮平，等.汽車用零部件產品設計及3D打印加工工藝的應用研究[J].內燃機工程，2024，45（04）：111.

[2]龔淑娟，Sven Prawitz.“全球TOP100汽車零部件供應商”榜單發布，電氣化、智能化成為主要增長引擎[J].汽車制造業，2024（04）：4-7.

[3]關亮亮，田國紅.基于超聲輔助的汽車微小零部件內部缺陷無損檢測方法[J].沈陽工業大學學報，2024，46（03）：324-330.

[4]聞一然，劉彥博，董晨.基于Stable Diffusion的AI輔助汽車零部件設計流程的研究[J].上海汽車，2023（12）：39-45.

[5]張云，盛步云，肖忠祥.汽車發動機零部件DVP輔助生成方法研究[J].機械設計與制造，2023（07）：56-60+64.