引言:当今世界正处于新一轮科技和产业变革时期,以数字化、网络化和智能化为特征的新技术革命正在重构产业格局和发展路径。在这背景下,我国也提出了通过加快制造业数字化转型,推进“中国制造2025”,以提高制造业质量效率和核心竞争力。可以预见,机械工程与自动化技术必将在推动这一转型过程中发挥关键作用。

1机械工程及自动化的概念

机械工程及自动化是工程学的一个分支,主要研究机械系统的设计、分析、制造和维护。其主要概念包括:（1）机械设计:根据加载条件和使用要求,运用机械学原理设计机械装置的零部件和整体。包括传动、机构、强度计算、材料选择等。（2）制造工程:研究不同加工方法和工艺,对材料进行切削、塑形、焊接等处理,使零件达到设计要求。包括机床、工装、设备的选择和使用。（3）系统控制:通过传感器、执行机构和控制器,实现对机械系统运动和工艺参数的监测和调节,以达到自动化的目的^[1]。（4）机电一体化:结合机械系统与电气及电子控制系统,形成功能复杂、高度集成的机电系统。（5）维护保养:制定标准化的保养方案,预测和诊断机械故障,保证系统长期可靠运行。自动化技术的应用使机械系统朝智能化和无人化方向发展,机械工程也在不断地与信息技术、生物技术等领域交叉创新。

2机械工程及自动化在制造中的具体应用

2.1在机械制造方面

机械工程和自动化技术被广泛应用于机械制造的各个环节。在产品设计阶段,应用三维CAD软件进行三维建模,进行动态仿真分析,精确评估产品性能。在制造环节,使用CNC数控机床、工业机器人进行高精度加工组装,实现流水线生产,大幅降低人工成本。同时实施MES系统,实现工厂执行级监控和生产执行管理,优化生产控制逻辑。利用AGV和传送带进行自动物流运输,使不同加工站点实现无缝连接,提升制造效率。最后通过质量检测系统进行产品质量快速检测与预防性维护,确保产品质量稳定可控。总体而言,机械工程与自动化技术推动制造方式向数字化、智能化、柔性化方向快速发展。

2.2 在故障诊断方面  

机械故障诊断技术广泛应用传感器和数据分析技术。通过加速度传感器、声音传感器、温度传感器和振动传感器收集设备运行参数和状态数据。然后建立数学模型,利用参数估计、信号分析等算法技术,对设备的工作状况进行评估和预测。当模型判断设备运行参数异常时,可预判潜在故障,进行快速响应和维护。同时还可收集历史运行数据,运用机器学习算法,建立故障模式库,实现对新发故障的自动识别和定位。这种预测性维护策略,极大提高了制造系统的可靠性与可用性^[2]。

2.3在保证图纸和材料的质量方面

利用三维建模技术,制作和优化产品图纸及装配关系的三维模型。根据三维模型建立公差模型,利用CAE技术进行仿真分析验证,保证了产品设计的准确性。采用PDM系统对设计文件和工艺文件进行集中化管理,实现产品数据的版本控制、变更控制和多部门协同,杜绝了图纸错误。利用工业物联网和RFID技术,对关键原材料和装配件实施全生命周期跟踪管理,存储关联信息;采用SPC技术检验每一个环节的质量数据,对质量风险进行评估和控制。这保证了批量化生产的质量稳定性。

2.4在数控机床方面   

数控技术通过编辑程序代码的方式指挥操作机床加工工件。系统中内嵌数学模型,按照模型要求控制主轴运动轨迹,通过激光头追随轨迹切削材料。运用数字孪生等仿真技术,可以事先模拟加工程序的执行效果,修正缺陷。数控技术可在不停机情况下快速更换加工程序,实现多品种柔性生产,同时保证了加工质量。还可通过工业4.0系统收集加工数据,建立加工机床的数字模型,实施预测性维护。数控技术大幅提升了机械加工的自动化程度和精确性。

2.5在虚拟化方面

通过三维虚拟仿真技术,利用计算机高速并行处理能力,基于CAD三维模型构建的虚拟样机在多个物理特性上与实物高度吻合。进行模块化建模后,可针对在装配关联性、运动适配性方面出现的问题提早优化。通过集成多体系统动力学仿真和有限元仿真算法,构建包含控制逻辑和多场物理特性的“数字孪生”模型。完成了从设计优化到生产验证的完全虚拟化过程,大幅提升了产品设计与生产的准确性与效率。

2.6智能自动化应用

智能自动化技术正在制造业中得到广泛应用。各种传感器、视觉系统和控制算法的使用,使机器人和生产线能够实现更高级别的自主操作和优化。例如,机器视觉系统结合深度学习算法可以进行产品质量的检测和过程监控,并相应地对设备参数进行调整,实现闭环控制。这可以确保产品质量的一致性。另外,可以通过机器学习算法来进行预测性维护,在问题扩大或导致停工之前,提前识别生产设备的潜在故障模式。这将大大减少维护成本和停工时间。总体而言,智能自动化将使制造业更加灵活、高效,产量和质量也更加可控。

2.7柔性自动化应用

柔性自动化解决方案使制造商能够快速重配置生产线,以满足不同产品的小批量和多品种生产的需求。这主要是通过模块化的机械设计、先进的传感器和可重配置的控制集成来实现。例如,多功能或协作机器人可以在不同工序和站点之间进行快速转换,从而组成灵活重构的生产单元。同时,模拟和数字孪生技术的应用可以对重构过程进行虚拟验证,确保安全可靠。这种应用极大地提高了工厂的适应性和对市场变化的响应速度。

3机械工程及自动化在制造中的发展趋势

3.1网络化与智能化发展

随着信息技术的快速发展,机械工程及自动化系统向网络化和智能化方向发展。工业互联网和物联网技术的应用,使制造系统的各个组成部分实现了信息的快速交互和连接。通过云计算和大数据分析,可以实时监控设备的工作状态,进行预测维护,实现制造过程的智能化和柔性化。同时,VR/AR、数字孪生等新技术的应用,可构建虚实融合的智能制造系统,优化生产流程,提高产品质量。未来,机械工程和自动化系统将实现全面感知、连接和智能协作,大大提升制造业的自动化水平。

3.2机电一体化发展

机械制造向机电一体化方向发展,是当今制造业发展的主要趋势之一。电气控制技术、传感技术、执行技术等在机械设备中的深度集成,实现了机械系统的智能化和信息化,大大提高了系统的灵活性和可重构性。同时,3D打印等新技术使机电设备向模块化设计方向发展,不同模块和组件可以根据需要进行快速重组和升级。这为个性化和小批量定制提供了支持。总体上,机电一体化加速了从“机械制造”向“智能制造”的转变^[3]。

3.3结构设计模块化和标准化发展

为适应市场和客户需求的快速变化,机械制造业正在推进结构设计的模块化和标准化。通过模块化设计,可以快速组装不同的模块来实现定制和升级,大大提高生产的灵活性。同时,界面和连接的标准化使模块和组件之间可以快速互换使用。结构模块的标准化,也使得外购件的使用成为可能,降低了制造成本。总体上,模块化和标准化使机械制造向个性化定制方向发展,能够快速响应多变的市场需求。它是实现柔性制造和大批量定制的重要手段。

结束语:综上所述,机械工程和自动化技术正在深入改变着制造业的面貌,极大地提升了制造效率、质量和灵活性。其在工业制造中的应用范围和影响力还将持续增强。因此,加快这些核心技术的创新与应用,是推动制造业转型的重要内容,也必将带来巨大的经济和社会效益。

参考文献：

[1] 陈佳兴. 机械工程自动化在制造业中的应用与发展趋势[J]. 石材,2022,(11):33-35+57.

[2] 芮晨. 机械工程及自动化在制造中的应用及发展趋势[J]. 大众标准化,2022,(03):110-112.

[3] 刘耀树. 机械工程及自动化在制造中的应用及发展趋势[J]. 冶金管理,2021,(17):60-61.