摘要：随着我国科技水平的不断提高，在当前机械设计制造行业中紧跟时展的方向，融入新型的人工智能技术，不仅可以加快设计算法和公式的计算速度，还有助于提高机械设计制造的精准性，满足新时期下对机械式制造的要求。因此需要相关技术人员加强对人工智能技术要点的深入分析，采取更加完善的优化措施，从而使机械设计制造效果能够得到全面的提升。机械设计行业为我国社会经济发展的重要基础，在信息化到来背景下为机械设计制造行业带来了新的发展前景。
关键词：人工智能技术；机械设计制造；应用利用
人工智能技术制作出新型的设计方案，优化整体制作流程，减轻相关人员的工作压力，从而使机械设计制造行业能够朝着更加规范和精准性的方向不断发展，提高机械设计制造的效果，满足各项生产要求，推动我国社会的稳定进步。
1人工智能技术的概述
人工智能技术为现代化的技术方案，具备综合性较强的特点，例如融合了计算机网络和电子信息系统方面的理论知识，构成一体化的技术结构，具备较强的应用性，以此来提高整体的发展水平。伴随着我国科技水平的不断进步，人工智能技术在计算机大力支持下，在机械设计行业中的应用较为广泛，有效满足了机械设计行业当前现代化发展的需要。在以往机械设计制造中存在着模型运算不清晰的问题，为了提高整体的设计和制造效果，要利用人工智能技术来解决这一问题。使整个网络环境变得更加安全和高效，加快信息数据处理的速度，并且根据网络搜索建立与之匹配的设计方案，从而使机械设计制造水平能够得到全面的提高，满足现代化行业的发展需求。
2人工智能技术在机械制造中的应用作用以及发展前景
2.1作用
机械设计制造领域在新时期下朝着自动化和智能化的方向而不断的发展，其中人工智能技术的应用是必不可少的，通过人工智能技术能够提高整体的设计效果，指导后续自动化的发展路径，不断的扩大机械产品的生产规模，使得生产精准性能够得到充分的提高，减少企业在生产中的投入成本。在人工智能技术利用时能够开展更多的仿真模拟实验，减少在设计制造中的误差，生产出更加高品质的产品，满足各行各业的生产需要。另外在智能技术利用的过程中，能够保证整体制造过程中的安全性，及时的发现在制造中所存在安全隐患，提出更加科学的优化措施，消除安全隐患，保障生产工作的顺利进行。最后在机械设计制造中融入智能化技术，还有助于实现资源的科学配置，例如做好人力和物力的科学调配，并且减少由于人为失误而对后续设计制造所产生的影响，逐渐的完善整体的工作模式，从而为机械设计制造行业稳定发展奠定坚实的基础。
2.2发展趋势
（1）虚拟化。随着我国当前科技水平的不断提高，智能机械设计制造逐渐朝着虚拟性的方向而不断的发展，能够弥补在以往工作中的不足，在技术发展过程中，在设计一款零部件时，可以利用人工智能技术自动化的完成数据的核算并且进行制造后的模拟，及时的发现在机械设备设计工作中所存在的问题。另外还可以通过虚拟化的电子技术在网络平台中开展虚拟性的设计，通过观察模型和虚拟实验的方式找到其中所存在的问题之后，直接可以在平台中进行全面的整改，防止在设计工作中存在诸多的偏差。这样一来既可以提高实际的生产效率，还有助于降低在生产过程中存在的成本浪费问题，提高最终的生产水平。
（2）智能化。从我国当前发展现状来看经验，设计制造已经朝着智能化的方向而不断发展了，并且已经满足智能化的标准，但是时代是不断发展的，在实际工作中需要加强对技术的研究力度，更加贴合日常的生产需求，避免出现资源浪费的问题，促进行业的不断进步以及发展。在实际工作中可以通过智能机械设计制造技术解决在以往工作中的各项误差，满足资源配置的要求，同时也可以将人工智能技术融入其中，以此来增强系统的智能性和全面性，比如可以在系统中融入视觉修复功能技术。在开展某项设计工作时，可以直接的找到问题发生的原因，采取更加科学的解决措施，并且可以自动化的处理，跳过人工操作和审核的这一环节，全面提高工作效率和精准性。在实际工作中，相关研发人员需要做好技术的研究力度，根据实际的生产需要和行业发展标准，组合不同的技术方案，全面提高整体的设计效果。在智能化技术应用时要考虑节能环保方面的要求，避免对周边环境产生一定的影响，以此来优化整体的工作模式和流程。
3人工智能技术在机械设计制造中的具体应用
3.1模糊推理系统
模糊推理系统为人工智能技术中的重要代表，有效提高了各项工作效率，在系统中能够更加准确性的判断信息，并且完成后续的数据传达，利用科学的语言来组织不同的设计思路，以此来提高整体的设计效果。在机械设计制造中融入模糊推理系统，可以准确的分析庞大的数据，提取关键有价值的数据信息，为后续制造设计工作提供重要的保障。虽然模糊推理系统的优势较为突出，但是在应用时也会存在一定的不足，例如在系统连接方面稳定性很难得到充分的保障，因此在实际设计时要通过系统方案的完善以及创新，充分的发挥模糊推理系统本身的技术优势，以此来发挥人工智能技术的应用价值，提高整体的设计和制造效果。
3.2神经网络的运用
神经网络能够快速的将有关设计制造的数据传送到相对应的网络中，并且更加高效率的完成信息的保存以及分享，这样一来在实际机械设计制造中，如果设计人员出现某些问题，那么可以通过神经网络快速的传达相对应的信息，和其他设计人员开展深入性的沟通以及联系，全面的提高整体的设计效果。其次在神经网络技术运用的过程中，能够将数据进行动态化的处理，尤其是在后续设计中如果出现变动数据的话，那么可以将数据录入到模型中构建新型的模型数据，以此来提高整体的处理效果，避免再次出现人工返工的情况，节约整体的操作时间，保证最终设计制造的精准度。最后在神经网络利用的过程中，能够根据数据分析结果来提取相对应的价值信息，并且根据神经元的反射特点进行数据信息的保存，以此来提高整体的设计效果。从中可以看出在当前机械设计制造中融入人工智能技术的优势较为突出，因此需要相关工作人员加强对技术方案的实施力度，优化整体的机械设计制造模式。
3.3故障诊断系统
故障诊断系统包含了故障案例库和故障推理库等等，根据模型诊断和案例推理来创新整体的建设及制造方案，保证设计的精准性以及高效性。在实际操作时，设计人员需要通过人机界面来检测整个机械设计制造方案，并且快速的完成信息的录入，系统要根据分析和判断功能，在数据库中查找相对应的资料来审核这一设计方案是否是非常科学和可行，之后对调整的结果和相似案例进行相互的结合，以此来分析当前机械设计方案的科学性。最后给相关设计人员提供诸多的建议，充实形成了设计方案，提高整体的设计效果。
3.4自动识别技术
自动识别技术在机械设计制造中的应用也是非常宽泛的，在具体应用的过程中能够减少在后续制造中的安全事故，达到良好的控制效果。例如在进行机械制造时，如果发生一场情况，那么可以马上的被传感器所感知之后，将警示信息传递给相对应的设备操作人员，防止在现场存在较严重的安全事故。在进行机械识别中要配合着超声波传感技术和自动识别技术，精准性的完成现场指导过程的全面监督，以此来提高整体的工作效果。其次，在当前机械设计制造中，难免会存在着复杂的动态模型，一些适应能力较差的机械工程很难做出基本性的判断，发现在制造中所存在的安全隐患。因此，在实际工作中，需要通过人工智能技术的科学利用保证后续设计工作的顺利进行，通过全过程的监督以及管理减少安全事故发生的概率，从而使机械设计制造工作能够更加科学地进行。
3.5集成化的利用
在机械设计制造行业中，要通过智能化技术完成以往工作中所遗留出来的问题，并且配合多种智能化技术来提高整体的运用效果。例如可以配合着解密传感技术和计算机技术满足集中化的要求及标准，综合性的传递相对应的信息，从而使整体管理效果能够得到全面的提高。在实际管理时需要配合自动化技术和工程信息系统等相关的技术方案做好各个方面的集成性控制，对整个过程进行全面的监督以及管理，避免存在质量不符的问题，严格按照相关的标准和要求，提高整体的监管效果，从而使机械设备质量能够得到充分的保证。在机械设计制造行业中需要将各个技术进行相互的融合，并且明确在自动化制造方面的注意事项，为后续设计和制造工作顺利进行奠定坚实的基础。在机智能管理时，要加强对信息数据的搜集和整合力度，并且融入相对应的技术方案，避免出现信息丢失和遗漏的问题，逐渐的完善当前的生产制造模式，从而使得机械设备制造效果能够得到全面的提高。其次，在集成化控制中还要减少失误率的产生，例如在以往工作中，由于人为因素会导致输入的错误出现信息泄露和操控不当的问题，并且也会增加在生产时的安全隐患，因此在实际工作中要通过集成化的控制实现数据信息的精准性管理。如果在后续等运行时出现问题，桌子可以马上发出相对应的预警信号，操作员在接受到信号之后要马上的解决现场所存在的问题，从而提高信息输出的价值，使信息输出能够具备较强的可靠性，为后续运行管理提供重要的支持，满足精细化管理的要求和标准。
3.6安全管理
由于机械制造过程具有复杂性的特征，如果在某个环节存在偏差，那么会影响整体工作顺利进行，也会出现较多的影响因素，所以在实际工作中要配合人工智能技术做好现场的安全管理，将影响因素扼杀在摇篮之中，提高现场的安全系数。在具体工作中可以通过人工智能技术来进行现场操作环节的科学检测，不仅可以减轻相关人员的工作量，还有助于保障人员的安全操作，有效的提高了当前的安全的安全管理效果。采取人工智能技术还可以对零部件的加工参数进行智能化的检测及反馈，并且在后续生产线中能够实时的反映集中的故障问题，快速的找到故障发生的位置，为后续维修工作提供重要的基础，减少安全隐患发生的几率，保障现场工作的顺利进行，以此来提高整体的管理效果。同时在智能化技术应用方面还可以进行多方位的检测，根据不同的环境按照质检所设计流程来进行科学的管理，作出相应的依据，信息满足安全管理的要求以及标准，全面的提高整体的运用效果。
3.7信息管理
在机械设计制造自动化中融入人工智能技术进行创新时要做好信息的管理，统筹现场的生产信息，为生产流程的优化奠定坚实的基础。在技术实施时，需要依托于神经网络进行数据信息的动态化处理，并且构建网络化的数字模型之后，再确定各个数据节点之间的关联性，做好复杂性数据的多方位处理，以此来使各个数据能够具备较强的逻辑性。同时还需要根据不同数据信息的反应节点优化当前的数据处理模块，在不同数据操控领域下，通过信息的输入和输出来进行数据的全面整合，及时的发现在实际生产时所存在的问题，优化当前技术模式，从而提高整体自动化控制效果。在系统中还可以配合人工操作模块，根据后续的工作要求以及标准来传递相对应的信息，也可以修改信息搜集模块的相关指令，真正的满足智能化的工作要求之后，再通过智能化技术的科学预测以及管理，加快信息的储存速度，满足实际的生产要求。在智能化技术应用的过程中，要确定实际的网络处理模式，从而使信息传输网络能够具备较强的科学性。另外还需要操控底层和顶层数据之间的共通，完成指令的对接任务，更好地了解现场的生产情况，不断提高整体管理的精准性，凸显人工智能技术本身的应用优势。
4结语
在当前机械设计制造中，要紧跟时展方向，融入人工智能技术创新整体的设计流程，遵循灵活性和高精准度的设计原则，不断完善整体设计方案，实现全过程的监督以及管理，之后，再通过人工智能技术为现场生产和制造提供重要的建议，从而使机械设计制造行业能够朝着现代化的方向发展。
作者：沈喜丰 单位：上海北玻镀膜技术工业有限公司