王文鑫

(江苏省泰兴中等专业学校,江苏 泰兴 225400)

0 引言

机械制造领域是工业生产的支柱之一,然而,随着科技的不断进步和全球市场竞争的不断升级,制造企业需要不断探索新的方法来提高生产效率、降低成本、提高质量,并适应市场的不断变化需求。在此背景下,智能化技术成为了机械制造业的关键驱动力之一[1-3]。

智能化技术的广泛应用从根本上改变了机械制造业的运作方式。其中,物联网技术和3D打印技术等各种智能化技术已经得到了广泛应用。物联网技术的普及使机械设备之间实现了实时连接和数据共享,还可以实现远程监控和维护,使得制造企业可以更加高效地管理全球分布的生产设施,有助于减少生产中断和故障,降低了维护成本[4-5]。其次,3D打印技术通过将数字设计转化为物理零件,消除了传统制造方法中的限制,无需传统的切削或铸造工艺[6-8]。

本文以物联网技术和3D打印技术为例,深入探讨智能化技术在机械制造中的应用原理,明确智能化技术如何在机械制造中实现自动化、精确性和灵活性,研究结果旨在为进一步推动智能化技术在机械制造领域的创新和进步提供理论参考。

1 物联网技术应用案例分析

物联网(Internet of Things,IoT)是指通过互联网连接和互通的方式,将各种物理设备、传感器和物体与互联网相连接,以实现数据的采集、传输和共享,以及远程控制和监测,是一个将实体世界与数字世界相融合的技术[9]。

1.1 发展背景

1.1.1 自动化制造的兴起

随着自动化技术在机械制造领域的广泛应用,制造企业依赖于大量自动化机器和设备来实现高效的生产,如果机器和设备发生故障,可能会导致生产中断,从而产生损失。因此,对于机械制造业来说,准确和及时的故障诊断变得至关重要。

1.1.2 传感器技术的进步

现代传感器体型小、便宜、精确,能够监测温度、压力、振动、电流和电压等多种参数,传感器可以轻松地嵌入到机械设备中,实时监测设备的性能和状态。

1.1.3 预测性维护的需求

制造企业越来越重视预测性维护,以减少停机时间和维修成本。物联网技术通过实时监测设备的性能,帮助企业预测设备故障,并提前采取维护措施,从而降低生产中断的风险。

1.2 机械制造故障诊断流程

机械制造故障诊断是确保机械设备正常运行的关键过程,主要工作流程如图1所示,根据机械设备运行工况,基于传感器技术对其关键部件运行参数进行信号提取,信号经过特征提取后进行故障预测于分析,判别机械制造过程中出现的故障类型,然后及时干预。

图1 基于物联网技术下机械制造流程示意图

1.3 基于物联网技术下机械制造故障报警原理

机械制造过程中各个零部件的渐变性是无法预知的,当其中一个零部件发生损坏时,对整个机械制造过程都会产生影响。基于物联网技术的机械制造故障预测系统通过传感器实时监测各个零部件的数据信号[10],以便发生潜在故障前及时检测到异常情况,可以对机械制造过程中的各类信号进行报警处理,超过某个设定值后就会发出报警(图2)。

图2 基于物联网技术下机械制造故障报警原理

2 3D打印技术分类及工艺原理

3D打印技术,也称为增材制造(Additive Manufacturing,AM),是一种先进的制造过程,以逐层堆积材料的方式来创建物体的三维实体模型[11]。与传统的减材制造(Subtractive Manufacturing)方法相比,3D打印通过不断添加材料来构建物体,因此具有一定的设计自由度和灵活性。

3D打印技术具有定制化和个性化生产、原型制造、材料多样性等应用优势,按照工作原理可以分为熔融沉积成型技术(Fused Deposition Modelling,FDM)、选择性激光烧结技术(Selective Laser Sintering,SLS)和多射流熔融成型技术(Multi Jet Fusion,MJF)。

2.1 熔融沉积成型(FDM)

FDM是一种广泛使用的3D打印技术,其工作原理是将塑料丝或颗粒通过一个热喷嘴加热至熔融状态,然后将熔融材料逐层堆积在工作平台上,形成所需的物体。在成型过程中,3D模型的数字设计通过计算机控制喷嘴的移动路径来实现,每一层材料都被固化成实体后,喷嘴会上升一层,继续堆积下一层材料,最终构建出3D打印物体,工艺原理如图3所示。

图3 FDM工艺原理示意图

2.2 选择性激光烧结(SLS)

SLS是一种利用激光束烧结粉末材料的3D打印技术。工作原理是将薄层粉末材料均匀分布在工作台上,然后使用激光束扫描并烧结粉末,将其融合成所需的形状(图4)。与FDM不同的是SLS不需要支撑结构,因为未被烧结的粉末充当支撑材料,增加了制造的自由度,因此,SLS技术适用于制造金属、塑料和陶瓷等材料的零部件,具有高强度和制造复杂几何形状的特点。

图4 SLM工艺原理示意图

2.3 多射流熔融成型(MJF)

多射流熔融成型技术是一种将多个材料射出头通过热加工来创建物体的3D打印技术,MJF技术允许将不同材料结合在一起,以实现多材料的3D打印,制造具有多种硬度或颜色的零部件。MJF技术在工作过程中将热塑性聚合物粉末均匀分布在工作台上,然后使用多个喷头精确喷射热敏感的墨水和材料,墨水和材料在激光照射下快速固化,逐层堆积形成3D打印物体。

3 机械制造智能化发展趋势

3.1 大数据分析和预测性维护

大数据分析和预测性维护是机械制造智能化发展的关键领域之一[12]。通过在机械制造过程中收集大量数据,如生产过程中的传感器数据、设备性能指标、产品质量参数等,然后通过高级分析工具和算法来解析,以识别生产中的趋势、模式和异常情况,此外,企业可以了解哪些因素影响了生产效率,从而做出调整,在设备故障之前进行干预性维护,减少了废品率,提高了产量。

3.2 增强现实和虚拟现实

增强现实(AR)和虚拟现实(VR)技术是机械制造领域的前沿工具,AR和VR技术可以应用于机械制造过程中的人员培训、机械维护和机械产品设计等方面。

1)人员培训。通过VR,工作人员可以在虚拟环境中进行实际设备的模拟操作,新员工可以在没有实际设备的情况下学习如何正确操作复杂的机械设备,直到他们熟练掌握。同时,VR技术可以模拟危险工作场所,以进行安全培训。员工可以在虚拟环境中学习安全程序,识别危险,并学习如何应对紧急情况。

2)机械设备维护。首先AR头戴设备可以在实地维护中提供实时故障诊断,工作人员可以通过头戴设备查看设备的传感器数据、维护手册和可视化指导,以确定问题并采取适当措施。AR技术允许远程专家通过网络连接,实时查看设备并提供指导,可以解决设备问题、减少停机时间和降低维护成本。

3)机械产品设计。工程师可以使用VR来创建和操纵三维模型,直观的交互方式可以加速设计过程,允许工程师更好地理解设计细节,更快地制作原型和样品,以进行测试和验证,可以加速产品开发周期。

3.3 自适应制造系统

自适应制造系统代表着机械制造业的未来,不仅可以为企业带来了更高的竞争力,还使其能够更加灵活地适应快速变化的市场需求。自适应制造系统通过实时数据采集和监控,不断收集有关生产线性能、材料供应、库存水平和市场趋势的信息,相关数据被传输到中央控制系统,为决策提供了基础。其次,基于收集到的数据,中央控制系统使用高级算法和人工智能来分析市场需求和生产能力之间的差距,有助于确定机械制造生产线上可能的瓶颈和短缺。最后,自适应制造系统会自动调整生产计划和资源分配,以满足市场需求的变化。这可能包括重新安排生产顺序、更改工艺参数、调整库存水平或变更供应链合同。这种灵活性和自动化使企业能够更快速地应对市场变化,保持竞争力,并实现可持续增长。

4 结语

在机械制造领域,智能化技术的研究和应用取得了明显进展,已经较在生产过程中实现了较高的效率、较低的成本和较高的质量水平。本文以物联网技术和3D打印技术为案例进行分析,对技术概念及应用原理、优势进行阐述,并提出机械制造智能化发展趋势,未来制造业将更加数字化、自动化和智能化,以支持决策制定和优化。