摘  要：在全球制造业智能化转型加速与我国“制造强国”战略推进的背景下，传统机械产品设计面临效率低、个性化响应不足、环保约束趋严等挑战，亟须通过智能制造技术突破发展瓶颈。本文聚焦智能制造技术在机械产品设计中的应用，系统解析智能设计技术体系、环保与可持续设计融合路径及个性化定制技术，并从技术创新、人才培养、管理政策三方面构建应用保障体系，以期为企业智能化设计提供参考。

关键词：智能制造；机械产品；设计

一、前言

随着人工智能、大数据、云计算等前沿技术的蓬勃发展，机械产品设计已突破传统模式的束缚，迈向智能化、高效化、绿色化的全新阶段。从行业发展态势来看，智能制造技术在机械产品设计中的应用是大势所趋。在市场层面，消费者对机械产品的需求日益多样化、个性化，传统设计方式难以快速响应并满足这些需求。而智能制造技术凭借其强大的数据处理与分析能力，能够精准捕捉市场需求，实现产品的定制化设计，使企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。鉴于此，深入研究智能制造技术在机械产品设计中的应用具有重要的现实意义。

二、智能制造技术在机械产品设计中

的具体应用

（一）智能设计技术体系构建

1. 数字化建模

在智能设计技术体系构建中，数字化建模技术通过参数化设计与知识工程（Knowledge Based Engineering，KBE）的融合应用提升设计效能。参数化设计以特征为基础构建三维模型，将几何尺寸、装配关系等定义为可调整参数，通过参数驱动实现模型结构与尺寸的快速迭代，满足设计方案的动态修改与优化需求。知识工程则将领域专家的设计经验、规则及标准进行数字化编码，构建包含设计流程、计算方法、失效模式等内容的知识库，借助智能推理技术将知识转化为可自动执行的设计逻辑，在方案构思、结构设计等环节提供智能支持，实现设计知识的高效复用与智能化传承，为复杂机械产品的快速建模与创新设计奠定基础。

2. 智能化仿真分析

智能化仿真分析通过多物理场耦合仿真、虚拟样机技术与数据驱动仿真的有机结合提升设计验证能力。多物理场耦合仿真整合机械、液压、控制等不同领域的物理模型，借助AMESim与ANSYS等工具实现跨学科仿真数据交互，精准模拟复杂工况下多系统耦合作用及动态响应特性，为机电液一体化设备设计提供全面性能评估。虚拟样机技术构建包含几何结构、材料属性、运动特性的数字化模型，在设计阶段对产品全生命周期性能进行虚拟验证，覆盖运动学分析、动力学仿真、疲劳寿命预测等环节，有效规避物理样机试制的高成本与长周期问题，提升复杂机械系统设计可靠性。数据驱动仿真依托机器学习算法，将历史仿真数据与实际运行数据输入BP神经网络等模型，通过训练建立设计参数与性能指标间的映射关系，实现仿真结果的智能预测与设计方案的自动优化，为齿轮疲劳寿命分析等复杂问题提供高效求解路径，推动仿真分析从传统试错模式向数据智能驱动模式转变。

3. 智能优化算法

智能优化算法在机械产品设计中通过模拟自然机制实现复杂问题求解，遗传算法（GA）基于生物进化理论，将设计参数编码为染色体，通过选择、交叉、变异等操作对复杂结构进行多目标优化，在重量最轻、强度最优、成本最低等多目标平衡中搜索帕累托最优解集，为齿轮箱轻量化设计等复杂场景提供全局优化方案。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）模拟鸟群觅食行为，通过粒子在解空间中迭代搜索，实时更新位置与速度，针对动态约束条件下的参数寻优问题，如轴承润滑参数受温度、负载变化影响时的自适应调整，可快速收敛至最优解，有效提升机械系统在变工况下的运行性能，推动设计方案从经验驱动向算法优化驱动转变[1]。

（二）环保与可持续设计技术融合

1. 绿色材料智能选型

绿色材料智能选型通过构建集成化数据库与智能决策模型实现环保性能与使用性能的协同优化，材料数据库整合可回收性、毒性、碳排放量等环保属性参数及拉伸强度、疲劳极限、耐腐蚀性等力学性能数据，形成覆盖金属、高分子、复合材料的多维度数据体系，为设计阶段材料筛选提供全面数据支撑。智能决策模型基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）构建评价指标体系，将材料的环境影响、经济性、功能性等因素转化为可量化的权重参数，通过建立目标层、准则层、方案层的层次结构，对候选材料进行多指标综合评价与对比分析，生成科学合理的材料优选方案，助力机械产品设计在满足力学性能要求的同时，最大限度降低环境负荷，推动可持续设计目标的实现[2]。

2. 生命周期管理

生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）在环保与可持续设计中的应用通过设计阶段回收工艺规划与碳足迹追踪技术的结合实现全流程环境效益优化，模块化结构设计在产品设计初期将功能单元分解为独立可替换模块，通过标准化接口设计确保各模块在报废阶段可便捷拆解、分类回收及再利用，从结构层面提升产品全生命周期资源利用效率。碳足迹追踪依托数字孪生技术构建产品从原材料采购、生产制造、运输使用到报废处理的全流程虚拟映射模型，对各环节碳排放数据进行实时采集与动态模拟，精准识别高碳排放关键节点，为设计方案优化提供数据支撑，推动机械产品在全生命周期范围内降低环境负荷，实现经济效益与生态效益的协同提升。

（三）个性化定制设计

1. 客户需求智能转化

客户需求智能转化借助自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术实现非结构化需求向结构化设计参数的精准映射，通过文本分析、语义解析、实体识别等技术对客户需求描述中的功能要求、性能指标、使用场景等关键信息进行提取，构建包含领域术语、用户偏好、约束条件的语义模型，再通过预设的映射规则将语义信息转化为机械设计所需的几何参数、材料属性、接口尺寸等结构化数据，形成可直接驱动设计模型生成的输入参数集，解决传统人工需求分析效率低、信息损耗大的问题，为个性化机械产品设计提供精准的需求输入，实现客户需求与设计方案的高效对接与智能转化[3]。

2. 模块化设计平台

模块化设计平台通过建立模块库与运用快速配置技术实现个性化定制设计的高效执行。基于功能分解构建标准化模块分类体系，以减速器模块化设计为例，将其功能拆解为传动、支撑、密封等模块，对各模块的结构、尺寸、性能等进行标准化定义，形成涵盖多种规格的模块库。快速配置技术借助规则引擎，依据客户需求转化的设计参数，按照预设的组合规则，自动筛选、匹配模块库中的模块，生成满足个性化需求的模块组合方案，大幅提升设计效率，满足机械产品多样化定制需求[4]。

三、智能制造技术在机械产品设计中

应用的保障措施

（一）技术创新保障

技术创新保障涵盖核心技术攻关与标准体系建设，加大对国产CAD/CAE软件研发的支持力度，打破国外高端工业软件垄断，提升自主设计能力；加强AI算法研发，利用深度学习实现设计缺陷的精准检测。制定智能设计数据接口标准，实现不同软件间模型的顺畅交互；建立设计质量评价体系，以仿真精度、优化效率等指标评估设计成果可靠性，推动智能制造技术在机械产品设计中的深度应用。

（二）人才培养与组织保障

在人才培养与组织保障方面，通过复合型人才培养模式和组织架构优化来推动智能制造技术在机械产品设计中的应用。高校进行学科交叉融合，设置机械工程与计算机科学、数据科学相结合的跨学科课程，为智能制造储备专业人才；企业加强实践基地建设，联合培养具备“设计+智能技术”双能力的工程师。企业设立智能设计中心，统一管理数字化工具应用并促进跨部门协同；建立知识共享平台，对设计经验、算法模型和案例库进行标准化管理，提升整体设计水平[5]。

（三）管理与政策保障

管理与政策保障通过数字化管理平台建设与政策资金支持双管齐下，助力智能制造技术融入机械产品设计。部署PLM系统，从需求分析到工艺输出全流程数字化管控，提升设计效率与质量；基于区块链构建设计知识库，保障知识产权同时促进知识共享。政府设立专项扶持，如“十四五”智能制造专项补贴研发；产业联盟推动“产学研用”合作，像机械工程学会牵头的联盟整合各方资源，为智能制造技术应用营造良好环境。

四、 结语

综上所述，围绕智能制造技术在机械产品设计中的应用，系统分析智能设计技术体系、环保与可持续设计及个性化定制技术的具体应用路径，构建涵盖技术创新、人才培养、管理政策的保障措施体系，进而为技术落地提供系统性支撑，有效破解传统设计的技术瓶颈与管理短板。未来研究可进一步聚焦智能制造技术与制造工艺、服务环节的深度融合，探索数字孪生技术在全产业链的应用模式，加强中小微企业智能化改造的成本效益分析与适配性技术研发，为我国机械制造业智能化转型提供更具普适性的解决方案，助力“双碳”目标与制造强国战略的实现。

参考文献

[1]郑志芳. 基于大数据分析的智能制造在机械加工中的工艺优化设计与验证[J]. 造纸装备及材料, 2025, 54 (04): 104-106.

[2]张锦旭. 基于智能制造的机械加工工艺装备创新设计[J]. 现代制造技术与装备, 2025, 61 (03): 87-89.

[3]程显云. 智能制造时代机械设计制造及自动化深度应用研究[J]. 中国设备工程, 2025, (05): 33-35.

[4]鞠洪德, 史振涛, 谭树海. 基于智能制造的机械设计分析[J]. 造纸装备及材料, 2025, 54 (02): 88-90.

[5]周继鹏. 机械产品智能设计及建模[D]. 沈阳理工大学, 2017.

责编 / 马铭阳