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【摘 要】近年来，经济快速发展，社会不断进步，现代科技的进步使人工智能逐渐应用到机械领域中，人工智能技术在解决机械系统制造问题、远程控制和故障诊断方面具有非常显著的效果。因此，文章从机械设计、机械制造、机电工程三大角度出发，探讨人工智能技术在这三种领域中的应用方向。人工智能可以通过模拟人的智能，研究和开发一些高科技产品，帮助机械行业面对日益激烈的竞争。通过研发神经网络、专家系统等具有智能性的机械设备，不断提高机械领域的竞争力，文章对人工智能技术在机械领域中的时间运用展开简要探讨。
【关键词】人工智能技术;机械;应用
引言
机械加工制造行业是社会发展的基础性行业，随着社会经济水平和科学技术水平的不断提升，机械加工行业面临着技术优化、精度提升、效率提高等众多要求，机械行业的转型升级成为了新时期的重要工作也是必须工作。从20世纪80年代开始，我国的机械制造技术开始进入快速发展时期，随着数控制造设备的引进，机械加工行业的制造效率和制造能力得到了快速提升，如今我国的机械加工行业已经基本上实现了数控化生产，但与发达国家的生产水平相比，在制造环节、生产管理、人力资源等方面仍存在较大的差距，从机械加工业的世界技术来看，智能化机械加工已成为当前的主流，利用信息收集、智能处理、仿真模拟、柔性加工、数据共享等先进技术，能够有效提高机械加工的效率，使机械加工的能力更上一个台阶。
1关于人工智能技术
人工智能主要是建立在计算机技术、大数据技术、无线网络传输技术、仿真模拟技术、智能化控制技术等多个现代信息化技术基础上所研发和应用的智能化技术，其是属于计算机技术中不可缺少的重要组成部分，同时也是计算机领域中具有代表性且有着良好发展前景的新时代科学技术，是在充分掌握智能化本质的前提下，仿照人类意识和思维，对人类的意识与思维进行模仿，并运用到智能设备控制中，具备较高的模拟仿真功能水平。人工智能具有着明显的综合性特征，其研究领域主要包含了虚拟现实技术、语音识别技术，同时，其研究也涉及到各种不同学科专业领域的知识交叉，有着较高的复杂性。人工智能技术诞生的时期是属于计算机高速发展的阶段，此时，网络技术、计算机技术、信息技术应用刚刚开始大范围推广和应用，而这一时期社会生产方式也发生了巨大的变化，信息化建设水平日渐提升，这也为人工智能技术在生产中的应用奠定了坚实的基础。如今，人们生活中随处可见人工智能技术的应用，例如智能化家居、电器智能化控制，甚至工业生产中也开始应用了人工智能技术，在智能化生产设备和相关技术基础上，逐渐开发出了人工智能软件，但目前由于受到技术水平限制，机械设计制造及其自动化中人工智能技术应用仍然属于小范围内测试，其整体技术开发仍处在探索阶段。
2人工智能技术在机械领域中的应用探讨
2.1增强智能管理技术
工程机械的工作是复杂且全面的，实现智能管理技术，可以实现工程机械的系统性管理，从而提升机械系统的条理性，提升工程机械的施工质量。在工程机械工作中，必须增强智能管理技术，从而应对复杂的机械系统。因为工程机械涉及的系统和设备很多，因此，施工人员需要做好对设备的优化配置，实现效率的最大化。尽管当下机械工程数量增加且更加复杂，但是使用智能管理技术，就能实现对机械工程的远程控制，从而及时对系统进行快速控制，帮助工作人员针对现场施工情况进行分析，从而作出合适的施工对策，从而提升施工的效率。
2.2人工神经网络
顾名思义，人工神经网络就是模拟人类的神经网络系统，通过各部分的神经配合将一系列数据进行输入和输出。在人工神经网络中，机械的输入和输出都需要标准化的量，输出值是输入值的非线性函数，其量子可以通过各神经元的权重进行调整和改变。通过获取某一部分的权重比来达到期望的输出值，神经网络拥有强大的数值计算方法，且可以通过已知的数据和模式样本来映射学习者和获得者之间的关系，这一过程实际上是对人类思维的再模拟。由于神经网络具有超强的容错性和原则性。因此，其可以在系统内进行自适应、自学习、处理复杂模式等多种功能，还可以利用联想、鲁棒、推测等检测庞大机器系统中的多重故障和突发性故障。人工神经网络还可以作为机械故障诊断的分类器，通过模式识别角度和预测角度，对机械系统的故障进行动态预测。
2.3云计算技术
传统的人工智能的计算能力受到程序制造者和设计者的能力限制，其实施中常存在着一定的不合理因素，而云计算虽然也是分步式计算的一类，但其具备着显著的网络化特征，能够利用网络实现效用计算、负载均衡、并行计算等复合式运算，云计算能够将原本复杂的计算程序分解成为多个小计算程序，再通过众多的网络服务器计算后进行反馈，从而实现在极短的时间内完成大量数据的计算处理。计算技术在机械加工利用的应用不仅优化了智能加工过程的运算能力，还降低了计算机服务器等设备的购置成本，使智能技术的计算能力扩展实现了无限提升的可能。
2.4人工智能在机械设计制造及其自动化中故障诊断的应用
机械设计：制造及其自动化过程有着较高的复杂性，而且对各项数据有着极为精确的要求，需要经常进行数据计算，例如在进行建模和论证过程中，需要应用多种计算公式和推导、演算，如果在这一过程中全部进行手工计算，不但需要花费大量的时间，同时在计算误差方面也会有着很高的错误率，对生产效率和生产质量都会带来严重的影响，所以，需要运用人工智能技术的精准化和计算速度进行自动化归纳与信息分类，确保计算结果的精确性和准确性。也能够快速完成计算。而且在机械设计制造及其自动化过程中，各项设备的运行状态也能够在人工智能技术运用下进行准确的诊断，利用人工智能技术中人机交互界面进行机械运行数据的实时监测，并运用正向推理规则和推理机制诊断结果分析，一旦出现异常，能够快速进行智能化自动化调整。
3人工智能技术在机械领域中的发展方向
在未来，人工智能技术会随着生物工程和科技的不断更新，获得更多的发展机遇。因此，机械领域可以运用人工智能技术中的超声波传感技術、自动识别技术、激光扫描技术等获得更高质量的发展。首先，在超声波传感技术中，机械可以实现对距离的精准测量和精准控制，以此提高机械设备的智能化程度;其次，在自动识别技术中，机械可以通过人工智能技术的支持，远程接受操作人员的指令，通过判断和推理远程指令，提升机械运行的效率;最后，机械可以利用激光扫描技术，提升数据传输的可靠性和准确性。另外，机械领域还可以抓住人工智能仿生性的特点，研究机器视觉系统，模拟人眼来进行机器的测量和判断，依据像素亮度、颜色等信息将目标转换成信号，控制现场设备的动作。由于机械在运行过程中会受粉尘、实际场地的影响，因此传输数据的准确性有待考量，而人工智能的加入，可以帮助机械在特定的时间内选择特定的测量方法，保证数据的精准性。人工智能技术在现阶段已经成为一种趋势，机械领域需要正视这一机遇，通过深入研究其在机械领域中的应用和技术发展，在机械制造、机电工程方面取得技术性的突破，提高机械制造企业的市场竞争力，让人工智能和机械技术有效融合，打造智能化的科技产品。
结语
目前机械制造行业能够为各工业企业提供大量的机械设备、零部件产品，所以，机械制造行业是实现工业现代化、工业自动化的基础。因此，要想实现机械设计制造及自动化水平的整体提升，就必须要应用人工智能，将其融入到机械生产制造过程中。
参考文献：
[1]赵从佳.人工智能技术在机械电子工程领域的应用[J].精品，2019（8）：225.
【关键词】人工智能技术;机械;应用
引言
机械加工制造行业是社会发展的基础性行业，随着社会经济水平和科学技术水平的不断提升，机械加工行业面临着技术优化、精度提升、效率提高等众多要求，机械行业的转型升级成为了新时期的重要工作也是必须工作。从20世纪80年代开始，我国的机械制造技术开始进入快速发展时期，随着数控制造设备的引进，机械加工行业的制造效率和制造能力得到了快速提升，如今我国的机械加工行业已经基本上实现了数控化生产，但与发达国家的生产水平相比，在制造环节、生产管理、人力资源等方面仍存在较大的差距，从机械加工业的世界技术来看，智能化机械加工已成为当前的主流，利用信息收集、智能处理、仿真模拟、柔性加工、数据共享等先进技术，能够有效提高机械加工的效率，使机械加工的能力更上一个台阶。
1关于人工智能技术
人工智能主要是建立在计算机技术、大数据技术、无线网络传输技术、仿真模拟技术、智能化控制技术等多个现代信息化技术基础上所研发和应用的智能化技术，其是属于计算机技术中不可缺少的重要组成部分，同时也是计算机领域中具有代表性且有着良好发展前景的新时代科学技术，是在充分掌握智能化本质的前提下，仿照人类意识和思维，对人类的意识与思维进行模仿，并运用到智能设备控制中，具备较高的模拟仿真功能水平。人工智能具有着明显的综合性特征，其研究领域主要包含了虚拟现实技术、语音识别技术，同时，其研究也涉及到各种不同学科专业领域的知识交叉，有着较高的复杂性。人工智能技术诞生的时期是属于计算机高速发展的阶段，此时，网络技术、计算机技术、信息技术应用刚刚开始大范围推广和应用，而这一时期社会生产方式也发生了巨大的变化，信息化建设水平日渐提升，这也为人工智能技术在生产中的应用奠定了坚实的基础。如今，人们生活中随处可见人工智能技术的应用，例如智能化家居、电器智能化控制，甚至工业生产中也开始应用了人工智能技术，在智能化生产设备和相关技术基础上，逐渐开发出了人工智能软件，但目前由于受到技术水平限制，机械设计制造及其自动化中人工智能技术应用仍然属于小范围内测试，其整体技术开发仍处在探索阶段。
2人工智能技术在机械领域中的应用探讨
2.1增强智能管理技术
工程机械的工作是复杂且全面的，实现智能管理技术，可以实现工程机械的系统性管理，从而提升机械系统的条理性，提升工程机械的施工质量。在工程机械工作中，必须增强智能管理技术，从而应对复杂的机械系统。因为工程机械涉及的系统和设备很多，因此，施工人员需要做好对设备的优化配置，实现效率的最大化。尽管当下机械工程数量增加且更加复杂，但是使用智能管理技术，就能实现对机械工程的远程控制，从而及时对系统进行快速控制，帮助工作人员针对现场施工情况进行分析，从而作出合适的施工对策，从而提升施工的效率。
2.2人工神经网络
顾名思义，人工神经网络就是模拟人类的神经网络系统，通过各部分的神经配合将一系列数据进行输入和输出。在人工神经网络中，机械的输入和输出都需要标准化的量，输出值是输入值的非线性函数，其量子可以通过各神经元的权重进行调整和改变。通过获取某一部分的权重比来达到期望的输出值，神经网络拥有强大的数值计算方法，且可以通过已知的数据和模式样本来映射学习者和获得者之间的关系，这一过程实际上是对人类思维的再模拟。由于神经网络具有超强的容错性和原则性。因此，其可以在系统内进行自适应、自学习、处理复杂模式等多种功能，还可以利用联想、鲁棒、推测等检测庞大机器系统中的多重故障和突发性故障。人工神经网络还可以作为机械故障诊断的分类器，通过模式识别角度和预测角度，对机械系统的故障进行动态预测。
2.3云计算技术
传统的人工智能的计算能力受到程序制造者和设计者的能力限制，其实施中常存在着一定的不合理因素，而云计算虽然也是分步式计算的一类，但其具备着显著的网络化特征，能够利用网络实现效用计算、负载均衡、并行计算等复合式运算，云计算能够将原本复杂的计算程序分解成为多个小计算程序，再通过众多的网络服务器计算后进行反馈，从而实现在极短的时间内完成大量数据的计算处理。计算技术在机械加工利用的应用不仅优化了智能加工过程的运算能力，还降低了计算机服务器等设备的购置成本，使智能技术的计算能力扩展实现了无限提升的可能。
2.4人工智能在机械设计制造及其自动化中故障诊断的应用
机械设计：制造及其自动化过程有着较高的复杂性，而且对各项数据有着极为精确的要求，需要经常进行数据计算，例如在进行建模和论证过程中，需要应用多种计算公式和推导、演算，如果在这一过程中全部进行手工计算，不但需要花费大量的时间，同时在计算误差方面也会有着很高的错误率，对生产效率和生产质量都会带来严重的影响，所以，需要运用人工智能技术的精准化和计算速度进行自动化归纳与信息分类，确保计算结果的精确性和准确性。也能够快速完成计算。而且在机械设计制造及其自动化过程中，各项设备的运行状态也能够在人工智能技术运用下进行准确的诊断，利用人工智能技术中人机交互界面进行机械运行数据的实时监测，并运用正向推理规则和推理机制诊断结果分析，一旦出现异常，能够快速进行智能化自动化调整。
3人工智能技术在机械领域中的发展方向
在未来，人工智能技术会随着生物工程和科技的不断更新，获得更多的发展机遇。因此，机械领域可以运用人工智能技术中的超声波传感技術、自动识别技术、激光扫描技术等获得更高质量的发展。首先，在超声波传感技术中，机械可以实现对距离的精准测量和精准控制，以此提高机械设备的智能化程度;其次，在自动识别技术中，机械可以通过人工智能技术的支持，远程接受操作人员的指令，通过判断和推理远程指令，提升机械运行的效率;最后，机械可以利用激光扫描技术，提升数据传输的可靠性和准确性。另外，机械领域还可以抓住人工智能仿生性的特点，研究机器视觉系统，模拟人眼来进行机器的测量和判断，依据像素亮度、颜色等信息将目标转换成信号，控制现场设备的动作。由于机械在运行过程中会受粉尘、实际场地的影响，因此传输数据的准确性有待考量，而人工智能的加入，可以帮助机械在特定的时间内选择特定的测量方法，保证数据的精准性。人工智能技术在现阶段已经成为一种趋势，机械领域需要正视这一机遇，通过深入研究其在机械领域中的应用和技术发展，在机械制造、机电工程方面取得技术性的突破，提高机械制造企业的市场竞争力，让人工智能和机械技术有效融合，打造智能化的科技产品。
结语
目前机械制造行业能够为各工业企业提供大量的机械设备、零部件产品，所以，机械制造行业是实现工业现代化、工业自动化的基础。因此，要想实现机械设计制造及自动化水平的整体提升，就必须要应用人工智能，将其融入到机械生产制造过程中。
参考文献：
[1]赵从佳.人工智能技术在机械电子工程领域的应用[J].精品，2019（8）：225.