论文部分内容阅读
摘 要：在大数据时代，智能化设计、模块化设计及一些新技术支持下的设计思维及理念应用到机械设计中，促进了机械设计的发展。本文以大数据时代为背景，件数了大数据时代的特点，探讨了大数据时代机械设计的发展趋势。旨在为机械设计及制造提供一些参考，提高机械制造企业的市场竞争优势。
关键词：大数据;机械设计;人工智能;模块化设计;组合设计
引言：近几年来，国际上对大数据的关注度一再的提高，我国更是将大数据产业作为商业模式的新业态重点推广，各级政府也因此推出各种支持性政策。大数据技术的发展与成熟为其在社会各行各业的应用奠定了良好的发展基础。我国作为世界制造业大国，国家机械制造的发展对提升国际影响力有着重要的促进意义。在机械设计与制造中，大数据的应用为“中国制造业2025”年计划的实施和目标完成做出了重要的贡献。基于大数据背景下智能技术、模块化设计、数字孪生技术等在机械设计中的应用，为机械制造业智能化、高效化、精准化、个性化设计与制造提供了技术基础。近些年来，这些技术的进步进一步提带动了国家制造业的发展，同时为未来制造业的发展提供了方向。研究大数据时代机械设计的发展趋势对于指导制造企业提升国际市场竞争优势有着重要的意义。
一、大数据时代的特点
大数据时代的主要特点就是信息资料的海量化、巨量化。该特点表现在数据的产生、数据的应用等多个方面，且数据资料来源于世界各地，具有跨时空的意义。因此，任何微小的数据都隐藏着巨大的价值。在大数据应用方面，大数据的特点主要体现在大量、多样、高速、价值四个方面。
二、大数据时代机械设计的发展趋势
（一）基于人工智能的机械设计
人工智能是一种类人系统，通过实现定义程序的场景赋予程序完成任务的功能。在人工智能完成机械设计前，首选需要给任务设定可能面临的场景和需要做什么，再通过大数据分析模拟人类在不确定情况下制定计划和和完成决策的能力。简言之，就是程序设计师通过机械设计的详细需求将可能用于机械设计的一切物理过程、操作要求、误差分析等通过编程和模块化重组的方式进行流程化，从而赋予及其人类智能的功能。它包括机械学习、机器评估、机械优化配置、机械产品开发与管理等。
1.专家系统
专家系统是指基于计算机程序的人工智能的应用的一个分支。它研究的目标就是模拟人类专家的推理思维过程。专家系统的原理是将各领域专家的知识与经验通过知识表达的模式存储在计算机内，在通过系统对输入事实的推理完成计划与决策。专家系统的应用并不是为了完全替代人类专家，而是更好的利用人类领域专家的知识与经验完成更高的价值的转化，扩大其知识与经验的应用范围。从系统结构设计上，专家系统主要包括用户界面、推理机、知识库。其中用户界面主要用于用户输入信息、回答系统提出的问题、输出推理结果等，是用户与系统交流的平台。推理机是针对已知信息、问题及条件等与知识库中的知识、经验、规则等匹配，从得出解决问题的方法与结果。推理机的推理方法包括正推与反推。正推从已知条件中获得结论，发推从假设中证明结论成立。这种思维方式与专家解决问题有着异曲同工之处。正是推理机的功能，才赋予了知识库知识与经验更高的应用价值和更广的应用范围。
2.生成机械系统
生成设计是一种模仿自然进化的设计方法。设计师将设计目标、制造原材料、制造方法、成本约束等相关的物理参数输入生成设计软件，从而完成处理方案选优的过程，生成最终的设计方案及备选方案。其主要眼里是机器学习系统通过不断的测试学习哪些方案可行、哪些方案不可信，最终选择出可行的处理方案的一个过程。它的优势在于设计方案广泛多样。如果说人类专家在同一时间内一个人智能产生一种思维和一种解决问题的方案，那么生成系统在同一时间可自动搜索出成千上万种思维方式和解决方案，并根据生成的参数证明具体哪个设计方案最优化。生成设计方案的广泛性和多样性成就了更多的设计可能，这是一个对设计方案不断选优和不断优化的过程。特别是在一些创建一些内部网格和复杂形状时，它的3D打印制造方式就可以轻松的完成对设计方案可行性的验证，而这些是人类专家及思维无法在短时间内做到的。在材料和制造方法的优化上，生成设计通过设定目标与参数，再通过这些物理菜蔬来约束更高性能的设计选项。这有利于防止高性能设计选项与材料、制造方法设计方面发生的冲突，从而导致设计方案不可性问题的出现。综合而言，生成设计的方案优选能够帮助设计师更好的进行机械设计方案的创新。
（二）基于模块化的机械设计
模块化设计是通过标准结构的独立部件创建新系统的机械设计法。传统的设计计算和修复工作，而模块化设计利用大数据对固定的模块进行处理分析，从而得出更加精准的参数来源，以提供给通用部件。设计者只需要将这些通过模块根据机械设计的功能需求、升级需求等进行重组设计，就可以实现对机械设计的创新。它也是基于人工智能机器学习的功能实现的对模块化的重组与设计。
（三）基于数字孪生技术的机械设计
传统的机械设计或者能够，一个独立的零部件需要多个机床组合完成，机械设计中也因此需要充分考虑装配设计的合理性。基于数字孪生技术的机械设计通过增材旨在工艺来完成制造。这种通过融化连续材料来完成產品制造的方式节省材料，又能根据零部件设计的需求来旨在出多种复杂形状，极大的节约了机械制造的成本。例如3D打印技术，借助3D打印火箭燃料喷射器完成部件的打印。
三、结语
大数据时代，信息资源的共享利用为机械设计组合设计创新优化提供了良好的发展基础。机械制造也的最新研究领域智能化、个性化、信息化设计等都必须与大数据为前提，通过组合大数据来实现高效的设计优化。本文中提高的智能化设计、模块化设计、数字化孪生技术及增材制造技术的应用均是为了适应现代制造业创新发展的需求。信息技术的升级与发展加快了机械制造的设计与发展，而大数据必将为机械旨在设计及产业升级提供信息技术，最终实现机械设计系统化、流程化、数字化、智能化、模块化的集成设计，极大的缩短机械制造设计与生产的周期。
参考文献：
[1]诸剑，王玉鹏，吴金文，吴世斌.大数据背景下工程机械远程监控技术研究[J].现代信息科技，2019（03）：178-179.
[2]刘康宁.浅析大数据时代的机械设计发展趋势[J].山东工业技术，2019（06）：40+84.
[3]严高超，刘春东，陈立伟，李超逸.大数据时代下我国机械制造业的发展方向[J].电子测试，2016（24）：157+160.
关键词：大数据;机械设计;人工智能;模块化设计;组合设计
引言：近几年来，国际上对大数据的关注度一再的提高，我国更是将大数据产业作为商业模式的新业态重点推广，各级政府也因此推出各种支持性政策。大数据技术的发展与成熟为其在社会各行各业的应用奠定了良好的发展基础。我国作为世界制造业大国，国家机械制造的发展对提升国际影响力有着重要的促进意义。在机械设计与制造中，大数据的应用为“中国制造业2025”年计划的实施和目标完成做出了重要的贡献。基于大数据背景下智能技术、模块化设计、数字孪生技术等在机械设计中的应用，为机械制造业智能化、高效化、精准化、个性化设计与制造提供了技术基础。近些年来，这些技术的进步进一步提带动了国家制造业的发展，同时为未来制造业的发展提供了方向。研究大数据时代机械设计的发展趋势对于指导制造企业提升国际市场竞争优势有着重要的意义。
一、大数据时代的特点
大数据时代的主要特点就是信息资料的海量化、巨量化。该特点表现在数据的产生、数据的应用等多个方面，且数据资料来源于世界各地，具有跨时空的意义。因此，任何微小的数据都隐藏着巨大的价值。在大数据应用方面，大数据的特点主要体现在大量、多样、高速、价值四个方面。
二、大数据时代机械设计的发展趋势
（一）基于人工智能的机械设计
人工智能是一种类人系统，通过实现定义程序的场景赋予程序完成任务的功能。在人工智能完成机械设计前，首选需要给任务设定可能面临的场景和需要做什么，再通过大数据分析模拟人类在不确定情况下制定计划和和完成决策的能力。简言之，就是程序设计师通过机械设计的详细需求将可能用于机械设计的一切物理过程、操作要求、误差分析等通过编程和模块化重组的方式进行流程化，从而赋予及其人类智能的功能。它包括机械学习、机器评估、机械优化配置、机械产品开发与管理等。
1.专家系统
专家系统是指基于计算机程序的人工智能的应用的一个分支。它研究的目标就是模拟人类专家的推理思维过程。专家系统的原理是将各领域专家的知识与经验通过知识表达的模式存储在计算机内，在通过系统对输入事实的推理完成计划与决策。专家系统的应用并不是为了完全替代人类专家，而是更好的利用人类领域专家的知识与经验完成更高的价值的转化，扩大其知识与经验的应用范围。从系统结构设计上，专家系统主要包括用户界面、推理机、知识库。其中用户界面主要用于用户输入信息、回答系统提出的问题、输出推理结果等，是用户与系统交流的平台。推理机是针对已知信息、问题及条件等与知识库中的知识、经验、规则等匹配，从得出解决问题的方法与结果。推理机的推理方法包括正推与反推。正推从已知条件中获得结论，发推从假设中证明结论成立。这种思维方式与专家解决问题有着异曲同工之处。正是推理机的功能，才赋予了知识库知识与经验更高的应用价值和更广的应用范围。
2.生成机械系统
生成设计是一种模仿自然进化的设计方法。设计师将设计目标、制造原材料、制造方法、成本约束等相关的物理参数输入生成设计软件，从而完成处理方案选优的过程，生成最终的设计方案及备选方案。其主要眼里是机器学习系统通过不断的测试学习哪些方案可行、哪些方案不可信，最终选择出可行的处理方案的一个过程。它的优势在于设计方案广泛多样。如果说人类专家在同一时间内一个人智能产生一种思维和一种解决问题的方案，那么生成系统在同一时间可自动搜索出成千上万种思维方式和解决方案，并根据生成的参数证明具体哪个设计方案最优化。生成设计方案的广泛性和多样性成就了更多的设计可能，这是一个对设计方案不断选优和不断优化的过程。特别是在一些创建一些内部网格和复杂形状时，它的3D打印制造方式就可以轻松的完成对设计方案可行性的验证，而这些是人类专家及思维无法在短时间内做到的。在材料和制造方法的优化上，生成设计通过设定目标与参数，再通过这些物理菜蔬来约束更高性能的设计选项。这有利于防止高性能设计选项与材料、制造方法设计方面发生的冲突，从而导致设计方案不可性问题的出现。综合而言，生成设计的方案优选能够帮助设计师更好的进行机械设计方案的创新。
（二）基于模块化的机械设计
模块化设计是通过标准结构的独立部件创建新系统的机械设计法。传统的设计计算和修复工作，而模块化设计利用大数据对固定的模块进行处理分析，从而得出更加精准的参数来源，以提供给通用部件。设计者只需要将这些通过模块根据机械设计的功能需求、升级需求等进行重组设计，就可以实现对机械设计的创新。它也是基于人工智能机器学习的功能实现的对模块化的重组与设计。
（三）基于数字孪生技术的机械设计
传统的机械设计或者能够，一个独立的零部件需要多个机床组合完成，机械设计中也因此需要充分考虑装配设计的合理性。基于数字孪生技术的机械设计通过增材旨在工艺来完成制造。这种通过融化连续材料来完成產品制造的方式节省材料，又能根据零部件设计的需求来旨在出多种复杂形状，极大的节约了机械制造的成本。例如3D打印技术，借助3D打印火箭燃料喷射器完成部件的打印。
三、结语
大数据时代，信息资源的共享利用为机械设计组合设计创新优化提供了良好的发展基础。机械制造也的最新研究领域智能化、个性化、信息化设计等都必须与大数据为前提，通过组合大数据来实现高效的设计优化。本文中提高的智能化设计、模块化设计、数字化孪生技术及增材制造技术的应用均是为了适应现代制造业创新发展的需求。信息技术的升级与发展加快了机械制造的设计与发展，而大数据必将为机械旨在设计及产业升级提供信息技术，最终实现机械设计系统化、流程化、数字化、智能化、模块化的集成设计，极大的缩短机械制造设计与生产的周期。
参考文献：
[1]诸剑，王玉鹏，吴金文，吴世斌.大数据背景下工程机械远程监控技术研究[J].现代信息科技，2019（03）：178-179.
[2]刘康宁.浅析大数据时代的机械设计发展趋势[J].山东工业技术，2019（06）：40+84.
[3]严高超，刘春东，陈立伟，李超逸.大数据时代下我国机械制造业的发展方向[J].电子测试，2016（24）：157+160.