摘  要：在全球制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型加速與我國“制造強(qiáng)國”戰(zhàn)略推進(jìn)的背景下，傳統(tǒng)機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)面臨效率低、個(gè)性化響應(yīng)不足、環(huán)保約束趨嚴(yán)等挑戰(zhàn)，亟須通過智能制造技術(shù)突破發(fā)展瓶頸。本文聚焦智能制造技術(shù)在機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，系統(tǒng)解析智能設(shè)計(jì)技術(shù)體系、環(huán)保與可持續(xù)設(shè)計(jì)融合路徑及個(gè)性化定制技術(shù)，并從技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)、管理政策三方面構(gòu)建應(yīng)用保障體系，以期為企業(yè)智能化設(shè)計(jì)提供參考。

關(guān)鍵詞：智能制造；機(jī)械產(chǎn)品；設(shè)計(jì)

一、前言

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等前沿技術(shù)的蓬勃發(fā)展，機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)已突破傳統(tǒng)模式的束縛，邁向智能化、高效化、綠色化的全新階段。從行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)來看，智能制造技術(shù)在機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用是大勢(shì)所趨。在市場(chǎng)層面，消費(fèi)者對(duì)機(jī)械產(chǎn)品的需求日益多樣化、個(gè)性化，傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方式難以快速響應(yīng)并滿足這些需求。而智能制造技術(shù)憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與分析能力，能夠精準(zhǔn)捕捉市場(chǎng)需求，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的定制化設(shè)計(jì)，使企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。鑒于此，深入研究智能制造技術(shù)在機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、智能制造技術(shù)在機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)中

的具體應(yīng)用

（一）智能設(shè)計(jì)技術(shù)體系構(gòu)建

1. 數(shù)字化建模

在智能設(shè)計(jì)技術(shù)體系構(gòu)建中，數(shù)字化建模技術(shù)通過參數(shù)化設(shè)計(jì)與知識(shí)工程（Knowledge Based Engineering，KBE）的融合應(yīng)用提升設(shè)計(jì)效能。參數(shù)化設(shè)計(jì)以特征為基礎(chǔ)構(gòu)建三維模型，將幾何尺寸、裝配關(guān)系等定義為可調(diào)整參數(shù)，通過參數(shù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型結(jié)構(gòu)與尺寸的快速迭代，滿足設(shè)計(jì)方案的動(dòng)態(tài)修改與優(yōu)化需求。知識(shí)工程則將領(lǐng)域?qū)＜业脑O(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則及標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)字化編碼，構(gòu)建包含設(shè)計(jì)流程、計(jì)算方法、失效模式等內(nèi)容的知識(shí)庫，借助智能推理技術(shù)將知識(shí)轉(zhuǎn)化為可自動(dòng)執(zhí)行的設(shè)計(jì)邏輯，在方案構(gòu)思、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等環(huán)節(jié)提供智能支持，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)知識(shí)的高效復(fù)用與智能化傳承，為復(fù)雜機(jī)械產(chǎn)品的快速建模與創(chuàng)新設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。

2. 智能化仿真分析

智能化仿真分析通過多物理場(chǎng)耦合仿真、虛擬樣機(jī)技術(shù)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)仿真的有機(jī)結(jié)合提升設(shè)計(jì)驗(yàn)證能力。多物理場(chǎng)耦合仿真整合機(jī)械、液壓、控制等不同領(lǐng)域的物理模型，借助AMESim與ANSYS等工具實(shí)現(xiàn)跨學(xué)科仿真數(shù)據(jù)交互，精準(zhǔn)模擬復(fù)雜工況下多系統(tǒng)耦合作用及動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性，為機(jī)電液一體化設(shè)備設(shè)計(jì)提供全面性能評(píng)估。虛擬樣機(jī)技術(shù)構(gòu)建包含幾何結(jié)構(gòu)、材料屬性、運(yùn)動(dòng)特性的數(shù)字化模型，在設(shè)計(jì)階段對(duì)產(chǎn)品全生命周期性能進(jìn)行虛擬驗(yàn)證，覆蓋運(yùn)動(dòng)學(xué)分析、動(dòng)力學(xué)仿真、疲勞壽命預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)，有效規(guī)避物理樣機(jī)試制的高成本與長周期問題，提升復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)設(shè)計(jì)可靠性。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)仿真依托機(jī)器學(xué)習(xí)算法，將歷史仿真數(shù)據(jù)與實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型，通過訓(xùn)練建立設(shè)計(jì)參數(shù)與性能指標(biāo)間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)仿真結(jié)果的智能預(yù)測(cè)與設(shè)計(jì)方案的自動(dòng)優(yōu)化，為齒輪疲勞壽命分析等復(fù)雜問題提供高效求解路徑，推動(dòng)仿真分析從傳統(tǒng)試錯(cuò)模式向數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)模式轉(zhuǎn)變。

3. 智能優(yōu)化算法

智能優(yōu)化算法在機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)中通過模擬自然機(jī)制實(shí)現(xiàn)復(fù)雜問題求解，遺傳算法（GA）基于生物進(jìn)化理論，將設(shè)計(jì)參數(shù)編碼為染色體，通過選擇、交叉、變異等操作對(duì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，在重量最輕、強(qiáng)度最優(yōu)、成本最低等多目標(biāo)平衡中搜索帕累托最優(yōu)解集，為齒輪箱輕量化設(shè)計(jì)等復(fù)雜場(chǎng)景提供全局優(yōu)化方案。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）模擬鳥群覓食行為，通過粒子在解空間中迭代搜索，實(shí)時(shí)更新位置與速度，針對(duì)動(dòng)態(tài)約束條件下的參數(shù)尋優(yōu)問題，如軸承潤滑參數(shù)受溫度、負(fù)載變化影響時(shí)的自適應(yīng)調(diào)整，可快速收斂至最優(yōu)解，有效提升機(jī)械系統(tǒng)在變工況下的運(yùn)行性能，推動(dòng)設(shè)計(jì)方案從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向算法優(yōu)化驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變[1]。

（二）環(huán)保與可持續(xù)設(shè)計(jì)技術(shù)融合

1. 綠色材料智能選型

綠色材料智能選型通過構(gòu)建集成化數(shù)據(jù)庫與智能決策模型實(shí)現(xiàn)環(huán)保性能與使用性能的協(xié)同優(yōu)化，材料數(shù)據(jù)庫整合可回收性、毒性、碳排放量等環(huán)保屬性參數(shù)及拉伸強(qiáng)度、疲勞極限、耐腐蝕性等力學(xué)性能數(shù)據(jù)，形成覆蓋金屬、高分子、復(fù)合材料的多維度數(shù)據(jù)體系，為設(shè)計(jì)階段材料篩選提供全面數(shù)據(jù)支撐。智能決策模型基于層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，將材料的環(huán)境影響、經(jīng)濟(jì)性、功能性等因素轉(zhuǎn)化為可量化的權(quán)重參數(shù)，通過建立目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層的層次結(jié)構(gòu)，對(duì)候選材料進(jìn)行多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)與對(duì)比分析，生成科學(xué)合理的材料優(yōu)選方案，助力機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)在滿足力學(xué)性能要求的同時(shí)，最大限度降低環(huán)境負(fù)荷，推動(dòng)可持續(xù)設(shè)計(jì)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)[2]。

2. 生命周期管理

生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）在環(huán)保與可持續(xù)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用通過設(shè)計(jì)階段回收工藝規(guī)劃與碳足跡追蹤技術(shù)的結(jié)合實(shí)現(xiàn)全流程環(huán)境效益優(yōu)化，模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)初期將功能單元分解為獨(dú)立可替換模塊，通過標(biāo)準(zhǔn)化接口設(shè)計(jì)確保各模塊在報(bào)廢階段可便捷拆解、分類回收及再利用，從結(jié)構(gòu)層面提升產(chǎn)品全生命周期資源利用效率。碳足跡追蹤依托數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建產(chǎn)品從原材料采購、生產(chǎn)制造、運(yùn)輸使用到報(bào)廢處理的全流程虛擬映射模型，對(duì)各環(huán)節(jié)碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集與動(dòng)態(tài)模擬，精準(zhǔn)識(shí)別高碳排放關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，為設(shè)計(jì)方案優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐，推動(dòng)機(jī)械產(chǎn)品在全生命周期范圍內(nèi)降低環(huán)境負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與生態(tài)效益的協(xié)同提升。

（三）個(gè)性化定制設(shè)計(jì)

1. 客戶需求智能轉(zhuǎn)化

客戶需求智能轉(zhuǎn)化借助自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術(shù)實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化需求向結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)參數(shù)的精準(zhǔn)映射，通過文本分析、語義解析、實(shí)體識(shí)別等技術(shù)對(duì)客戶需求描述中的功能要求、性能指標(biāo)、使用場(chǎng)景等關(guān)鍵信息進(jìn)行提取，構(gòu)建包含領(lǐng)域術(shù)語、用戶偏好、約束條件的語義模型，再通過預(yù)設(shè)的映射規(guī)則將語義信息轉(zhuǎn)化為機(jī)械設(shè)計(jì)所需的幾何參數(shù)、材料屬性、接口尺寸等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，形成可直接驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)模型生成的輸入?yún)?shù)集，解決傳統(tǒng)人工需求分析效率低、信息損耗大的問題，為個(gè)性化機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)提供精準(zhǔn)的需求輸入，實(shí)現(xiàn)客戶需求與設(shè)計(jì)方案的高效對(duì)接與智能轉(zhuǎn)化[3]。

2. 模塊化設(shè)計(jì)平臺(tái)

模塊化設(shè)計(jì)平臺(tái)通過建立模塊庫與運(yùn)用快速配置技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制設(shè)計(jì)的高效執(zhí)行?；诠δ芊纸鈽?gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化模塊分類體系，以減速器模塊化設(shè)計(jì)為例，將其功能拆解為傳動(dòng)、支撐、密封等模塊，對(duì)各模塊的結(jié)構(gòu)、尺寸、性能等進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化定義，形成涵蓋多種規(guī)格的模塊庫?？焖倥渲眉夹g(shù)借助規(guī)則引擎，依據(jù)客戶需求轉(zhuǎn)化的設(shè)計(jì)參數(shù)，按照預(yù)設(shè)的組合規(guī)則，自動(dòng)篩選、匹配模塊庫中的模塊，生成滿足個(gè)性化需求的模塊組合方案，大幅提升設(shè)計(jì)效率，滿足機(jī)械產(chǎn)品多樣化定制需求[4]。

三、智能制造技術(shù)在機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)中

應(yīng)用的保障措施

（一）技術(shù)創(chuàng)新保障

技術(shù)創(chuàng)新保障涵蓋核心技術(shù)攻關(guān)與標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，加大對(duì)國產(chǎn)CAD/CAE軟件研發(fā)的支持力度，打破國外高端工業(yè)軟件壟斷，提升自主設(shè)計(jì)能力；加強(qiáng)AI算法研發(fā)，利用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)缺陷的精準(zhǔn)檢測(cè)。制定智能設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)不同軟件間模型的順暢交互；建立設(shè)計(jì)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，以仿真精度、優(yōu)化效率等指標(biāo)評(píng)估設(shè)計(jì)成果可靠性，推動(dòng)智能制造技術(shù)在機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的深度應(yīng)用。

（二）人才培養(yǎng)與組織保障

在人才培養(yǎng)與組織保障方面，通過復(fù)合型人才培養(yǎng)模式和組織架構(gòu)優(yōu)化來推動(dòng)智能制造技術(shù)在機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。高校進(jìn)行學(xué)科交叉融合，設(shè)置機(jī)械工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)相結(jié)合的跨學(xué)科課程，為智能制造儲(chǔ)備專業(yè)人才；企業(yè)加強(qiáng)實(shí)踐基地建設(shè)，聯(lián)合培養(yǎng)具備“設(shè)計(jì)+智能技術(shù)”雙能力的工程師。企業(yè)設(shè)立智能設(shè)計(jì)中心，統(tǒng)一管理數(shù)字化工具應(yīng)用并促進(jìn)跨部門協(xié)同；建立知識(shí)共享平臺(tái)，對(duì)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)、算法模型和案例庫進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化管理，提升整體設(shè)計(jì)水平[5]。

（三）管理與政策保障

管理與政策保障通過數(shù)字化管理平臺(tái)建設(shè)與政策資金支持雙管齊下，助力智能制造技術(shù)融入機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)。部署PLM系統(tǒng)，從需求分析到工藝輸出全流程數(shù)字化管控，提升設(shè)計(jì)效率與質(zhì)量；基于區(qū)塊鏈構(gòu)建設(shè)計(jì)知識(shí)庫，保障知識(shí)產(chǎn)權(quán)同時(shí)促進(jìn)知識(shí)共享。政府設(shè)立專項(xiàng)扶持，如“十四五”智能制造專項(xiàng)補(bǔ)貼研發(fā)；產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟推動(dòng)“產(chǎn)學(xué)研用”合作，像機(jī)械工程學(xué)會(huì)牽頭的聯(lián)盟整合各方資源，為智能制造技術(shù)應(yīng)用營造良好環(huán)境。

四、 結(jié)語

綜上所述，圍繞智能制造技術(shù)在機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，系統(tǒng)分析智能設(shè)計(jì)技術(shù)體系、環(huán)保與可持續(xù)設(shè)計(jì)及個(gè)性化定制技術(shù)的具體應(yīng)用路徑，構(gòu)建涵蓋技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)、管理政策的保障措施體系，進(jìn)而為技術(shù)落地提供系統(tǒng)性支撐，有效破解傳統(tǒng)設(shè)計(jì)的技術(shù)瓶頸與管理短板。未來研究可進(jìn)一步聚焦智能制造技術(shù)與制造工藝、服務(wù)環(huán)節(jié)的深度融合，探索數(shù)字孿生技術(shù)在全產(chǎn)業(yè)鏈的應(yīng)用模式，加強(qiáng)中小微企業(yè)智能化改造的成本效益分析與適配性技術(shù)研發(fā)，為我國機(jī)械制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供更具普適性的解決方案，助力“雙碳”目標(biāo)與制造強(qiáng)國戰(zhàn)略的實(shí)現(xiàn)。

參考文獻(xiàn)

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[5]周繼鵬. 機(jī)械產(chǎn)品智能設(shè)計(jì)及建模[D]. 沈陽理工大學(xué), 2017.

責(zé)編 / 馬銘陽