AI輔助汽車零部件設計流程及優(yōu)化分析

摘 要：隨著我國社會經濟和科學技術的不斷發(fā)展與進步，汽車制造領域迎來了新的發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)。通過對自身進行完善與創(chuàng)新，就能夠緊跟時代的腳步共同發(fā)展。汽車零部件的設計也因此得到了優(yōu)化，可以將AI作為輔助技術，有效提高汽車零部件的設計質量和效率，滿足現階段汽車制造領域的實際發(fā)展需求。本文先闡述了AI和AI輔助汽車零部件設計流程，并從多方面概括了AI輔助汽車零部件設計流程的優(yōu)化策略，從而優(yōu)化汽車制造領域的核心技術力量，使其具有更加廣闊的市場前景。希望能夠具有一定的參考價值。

關鍵詞：AI輔助 汽車零部件 設計流程

0 引言

在我國新時代背景下，大部分企業(yè)的發(fā)展都受到了一定程度的影響。導致其在發(fā)展過程中，需要通過運用先進的技術，提高自身的核心競爭力與優(yōu)勢。汽車制造領域也應注重先進技術的應用，從而實現自身現代化與智能化的發(fā)展。AI技術則屬于其應用的首選技術，應用這項技術就能夠對汽車零部件的設計流程進行優(yōu)化，能夠實現其從設計到生產的有效銜接。但是由于在實際應用AI時，會受到外界因素的影響，導致實際的應用效果不佳。具體還需結合有效措施，讓AI起到真正的輔助作用。

1 AI

1.1 定義

AI是計算機科學的一個分支，旨在開發(fā)能夠執(zhí)行通常與人類智能相關的任務的計算機系統(tǒng)。這包括學習、推理、解決問題、規(guī)劃、感知、語言理解、知識表示和從經驗中學習等能力。AI涉及多個學科領域，如計算機科學、數學、統(tǒng)計學、語言學、神經科學、心理學等。其核心在于使機器具備類似甚至超越人類的智能，應對復雜的問題和挑戰(zhàn)。AI的研究始于20世紀50年代，經歷了符號主義、聯結主義等多個發(fā)展階段，目前正處于深度學習等先進技術引領的快速發(fā)展期。

1.2 作用

1.2.1 有利于優(yōu)化人們的生活質量

通過大數據分析和機器學習，AI能夠為企業(yè)和個人提供更加精準、全面的決策支持。在金融、醫(yī)療、教育等領域，AI的決策能力有助于優(yōu)化服務質量和用戶體驗。同時AI在醫(yī)療、教育、交通等民生領域的應用，也能夠為人們提供更加便捷、高效的服務。例如：智能醫(yī)療系統(tǒng)能夠輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療，智能教育平臺能夠為學生提供個性化的教學服務。這就能夠讓人們在日常生活的過程中，獲得更加優(yōu)質的體驗。

1.2.2 有利于推動行業(yè)的發(fā)展

AI能夠自動化處理大量數據和信息，提高生產效率和準確性。在制造業(yè)、農業(yè)、金融等行業(yè)中，AI技術的應用顯著降低了人力成本，提高了產品質量和產量。并且隨著AI技術的不斷發(fā)展，人類社會的進步也獲得了更大的推動力量。在環(huán)保、氣候變化等全球性問題上，AI通過數據分析和模擬預測，為科學決策提供了有力支持。

1.2.3 有利于促進產業(yè)的變革

AI技術的廣泛應用，正在引領新一輪的產業(yè)變革。通過與傳統(tǒng)產業(yè)的深度融合，AI正在催生新的業(yè)態(tài)和模式，為經濟增長注入新的動力。這就有利于為我國更多產業(yè)的發(fā)展提供新的發(fā)展道路與方向，使其能夠真正地與時俱進[1]。

2 AI輔助汽車零部件設計流程

2.1 確定設計概念

設計概念的確定能夠確保之后AI輔助汽車零部件的設計方向足夠正確，從而保證流程的規(guī)范落實與推進。想要確定設計概念，還需通過以下三步：（1）明確AI在汽車零部件設計中應用的目的，是為了實現對汽車設計數據的精準分析，明確具體的設計規(guī)律和趨勢。此時還需設計人員注重對市場需求的分析，并了解AI技術的最新發(fā)展趨勢和相關的法律法規(guī)，確保制定的設計目標符合基本的性能指標。（2）明確AI在汽車零部件設計中應用的方法。將其應用到用戶愛好分析、汽車設計風格未來走向、汽車設計細節(jié)優(yōu)化。在這一過程中，需要設計人員能夠收集并處理各種相關的數據，如：歷史設計案例、材料性能數據等，將其作為設計的基礎參考依據。（3）明確AI在汽車零部件設計中應用的核心。核心在于加快汽車智能化發(fā)展進程，讓汽車更加安全舒適。因此，可以將AI的大數據挖掘技術和自動化數據處理技術作為核心技術，從而實現對數據的挖掘、處理與整合，提高數據的質量。

2.2 進行構思制作

通過明確具體的設計概念，就能夠進行構思制作。首先，需要做好制作前的準備工作，將零部件方案中需要的原材料準備妥當。具體還需結合實際的結構布局，選擇合適的材料開展工作，避免制作過程中因材料質量不合格等原因導致制作受到影響。其中還包括AI輔助設計需要的設備或軟件。其次，需要進行設計。設計人員可以利用AI輔助設計軟件，并以優(yōu)化算法和設計規(guī)則庫為基礎，生成初步設計的方案。并建立起專門的AI模型，實現材料優(yōu)化推薦。這一模型能夠自動生成最優(yōu)材料組合，充分結合材料的成本約束和性能需求等方面的條件。最后，進行仿真優(yōu)化分析。在設計好后，就可以對初步生成的方案進行仿真模擬，從而了解實際的設計情況，分析其在不同工況下呈現的性能。為了確保仿真優(yōu)化分析的科學性與穩(wěn)定性，還需注重應用AI的預測能力和自動調整能力。先通過預測能力提高AI模型的準確性和效率性，再通過自動調整能力，實現設計參數等方面的調整，讓方案得到最優(yōu)化。

2.3 工藝規(guī)劃驗證

工藝規(guī)劃驗證的主要目標是確保設計方案中使用的工藝足夠科學，通過驗證，實現對方案的全面評估，從而采取針對性地解決與修正措施。在進行工藝規(guī)劃驗證時，應包括以下幾個方面。

2.3.1 工藝細節(jié)的規(guī)劃驗證

這一方面主要是指對方案中存在的細節(jié)進行驗證，以便于精準識別并修正其中存在的細微缺陷。之后需要利用AI模型對工藝進行多維度的評估，將成本、性能等方面的因素作為考量的因素之一，避免出現遺漏。

2.3.2 工藝決策的規(guī)劃驗證

這一方面的驗證主要是由于在實現工藝的設計與應用時，會根據歷史數據和當前的設計信息，提供相應的決策。實現這一方面的規(guī)劃驗證，能夠確保工藝具有明確的數據與決策支持，為決策者提供輔助作用。

2.3.3 工藝流程的規(guī)劃驗證

這一方面的驗證是為了確保設計后能夠順利生產，并有效預測可能出現的故障。此時還需注重對設計圖紙、物料清單等文件進行核對，確保能夠實現設計與生產之間的無縫銜接。并通過AI技術，優(yōu)化生產流程[2]。

3 AI輔助汽車零部件設計流程的優(yōu)化策略

3.1 設計優(yōu)化

通過AI輔助，也能夠實現汽車零部件設計方面的優(yōu)化，讓設計的質量和效率得到保障。具體的優(yōu)化方法如下。

3.1.1 通過AI進行智能設計

AI可以通過學習大量設計數據，結合使用者的需求和喜好，快速生成多種設計方案供設計師選擇。這種方式極大地提高了設計效率，縮短了設計周期。在設計過程中，AI可以提供實時反饋，幫助設計師快速調整設計方向，提升設計精度和滿意度。

3.1.2 通過AI進行個性化定制設計

AI可以深入挖掘消費者的個性化需求和偏好，為汽車零部件設計提供定制化設計的靈感和依據。并充分結合AI的智能分析能力和設計師的創(chuàng)意，設計出更符合消費者個性化需求的汽車零部件產品。

3.1.3 通過AI進行設計決策的分析

AI能夠處理和分析大量設計數據、生產數據和市場需求數據，為設計師和決策者提供有力的數據支持。并基于數據分析的結果，AI可以輔助設計師和決策者做出更加科學和合理的決策，如：選擇最佳設計方案、調整生產計劃等。

3.1.4 通過AI進行設計的調整與優(yōu)化

AI能夠分析市場趨勢和使用者偏好，預測未來汽車設計的風格走向，為制造商提供產品規(guī)劃的依據。通過對車身線條、顏色搭配、內飾風格等細節(jié)的優(yōu)化，AI能夠生成更加美觀、和諧的設計方案，提高產品的市場競爭力。

3.1.5 通過AI進行性能仿真與優(yōu)化設計

AI在汽車零部件設計中可以進行注塑件工藝參數等方面的優(yōu)化，從而減少注塑件的成型周期。注塑機的原理簡單來說是將塑料顆粒熔化然后推進模具中，冷卻成型后即成為塑料件。通過采用常規(guī)的神經網絡+遺傳算法的套路，就能夠為注塑件構建合適的機理環(huán)境。如圖一所示，就能夠在注塑件質量可控的情況下，優(yōu)化工藝參數減少能耗。

3.2 成本優(yōu)化

通過AI實現汽車零部件設計流程性能的優(yōu)化，就能夠在保證設計質量的基礎上，提高流程的經濟效益。整個流程也會因此變得更加高效，資金也會因此得到更加科學合理的使用。可以將節(jié)省的資金用于技術開發(fā)等方面，為AI在汽車零部件設計流程中的應用提供更加可靠的資金支持。AI輔助汽車零部件設計流程成本的優(yōu)化可以通過以下幾種措施。

3.2.1 通過AI簡化設計流程

設計流程的簡化就能夠減少許多不必要的措施，讓設計工作能夠更加迅速的開展。這就需要相關工作人員能夠對汽車零部件設計進行準確的分析，將其中存在的繁瑣步驟消除。同時還可以以AI為基礎建立線上的流程系統(tǒng)，及時對流程進行適當的創(chuàng)新與簡化。這種通過AI將流程處于動態(tài)化的方式，能夠進一步提高簡化設計流程的及時性[3]。

3.2.2 通過AI實現生產調度

生產調度的優(yōu)化就能夠對生產過程進行適當的優(yōu)化與調整，提高生產效率的同時，降低生產成本。在汽車零部件設計流程中，AI想要進行生產調度，需要做好以下兩個方面的準備工作：一方面是優(yōu)化AI的算法與排程。讓AI可以根據生產環(huán)境的實際情況，利用優(yōu)化算法對生產調度進行優(yōu)化。通過考慮生產線上各個環(huán)節(jié)的時間、資源和能力等因素，在通過AI保證生產效率的前提下，實現最佳的排程和資源分配。另一方面是做好AI數據驅動的決策支持?，通過收集和分析生產進展中的海量數據，系統(tǒng)能夠為企業(yè)提供實時、精準的決策支持，從而實現智能制造。??

3.2.3 通過AI減少材料浪費

影響汽車零部件設計流程成本最直接的因素就是材料，減少材料浪費，能夠實現生產成本的降低。可以通過AI自動生成相應尺寸的產品，以便于減少材料的采集成本。如：建立專門的數據庫，以數據庫為基礎，進行材料的智能推薦。并且這一措施還不會對產品的功能性和美觀性產生影響。與此同時，在產品的裝配環(huán)節(jié)，也可以通過AI技術對裝配過程進行實時的監(jiān)測與控制，避免裝配過程中出現錯誤操作。

3.3 性能優(yōu)化

AI輔助汽車零部件設計流程性能的優(yōu)化主要是為了解決流程中存在的問題，通過有效措施，提高設計流程的安全性與穩(wěn)定性。首先，選擇合適的損失函數，可以引導模型更好地學習任務特征，這對于提升模型的泛化能力至關重要。如：需要針對特定任務實施特征工程，如添加輔助特征、去除冗余特征等，也是提升模型性能的有效方法。

之后再從零部件設計和質量檢測、故障診斷方面的優(yōu)化。在零部件設計方面，AI技術通過數據分析和模擬仿真快速生成更優(yōu)化的設計方案。例如，利用大量的歷史數據和機器學習算法，AI可以預測不同結構參數對零部件強度和安全性的影響，幫助工程師快速選擇最佳設計方案。同時，深度學習技術還可以在設計階段進行圖像識別和形態(tài)識別，快速生成復雜零部件的CAD模型?。在質量檢測和故障診斷方面，傳統(tǒng)的質檢方法依賴于人工經驗和有限的采樣，容易出現漏檢和誤檢。而AI技術利用大數據和強大的計算能力，通過模式識別和統(tǒng)計分析，自動篩選出可能存在的缺陷或故障，并提供相應的處理方案。這有助于提高產品質量，減少廢品率。?

3.4 技術優(yōu)化

AI輔助汽車零部件設計流程中，技術的優(yōu)化同樣關鍵。將更多先進的技術應用到流程設計中，同時還能夠為設計提供更多的可能性和發(fā)展方向。能夠用于AI輔助汽車零部件設計流程優(yōu)化的技術主要有以下兩種。

3.4.1 Stable Diffusion

Stable Diffusion是一個實現文本到圖像的潛在擴散模型，如圖二所示。通過應用Stable Diffusion，能夠對隨機高斯噪聲進行去噪，將其作為高性能的模型，生成更高質量的圖像。在應用Stable Diffusion時，需要組件專門的神經網絡。通過建設Language model、Decoder和Diffusion model這三個部分，就能夠形成一個整體，使得這一技術科學運行。同時還可以為其添加適當的附加設置，從而提高數據的精準性。[4]

3.4.2 3D掃描技術

3D掃描與打印技術越發(fā)成熟，該技術為增材制造，可通過逐層堆疊材料進行物體構建，3D掃描與打印技術需要將原有物體的幾何形狀轉化為薄層切片，通過 3D模型分解和薄層切片逐層疊加制造物體。首先應利用3D建模軟件將處理后的數據轉換為數字模型。這一步驟中，根據需要進行模型優(yōu)化和修正，確保數字模型能夠準確反映實物注塑件的形狀和結構。再使用計算機模擬軟件對數字模型進行驗證和檢測，以保證其符合設計要求。這一步驟通過模擬實際使用條件，檢查模型的可行性和性能，確保最終產品的質量和性能。

4 結論

綜上所述，通過實現AI輔助汽車零部件設計流程的優(yōu)化，有利于解決以往汽車零部件設計中存在的技術性難題，讓設計工作的開展更加高效，能夠真正從客戶的角度出發(fā)解決問題。尤其是在AI持續(xù)發(fā)展的情況下，其在汽車制造領域會發(fā)揮出越來越重要的作用與價值。汽車制造領域可以以此為基礎，為自身發(fā)展帶來更大的動力。由此制造出的汽車零部件也會更加安全穩(wěn)定，能夠為之后人們的用車安全提供更加穩(wěn)固的保障，有利于我國社會和諧穩(wěn)定的發(fā)展。

參考文獻：

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[2]龔淑娟，Sven Prawitz.“全球TOP100汽車零部件供應商”榜單發(fā)布，電氣化、智能化成為主要增長引擎[J].汽車制造業(yè)，2024（04）：4-7.

[3]關亮亮，田國紅.基于超聲輔助的汽車微小零部件內部缺陷無損檢測方法[J].沈陽工業(yè)大學學報，2024，46（03）：324-330.

[4]聞一然，劉彥博，董晨.基于Stable Diffusion的AI輔助汽車零部件設計流程的研究[J].上海汽車，2023（12）：39-45.

[5]張云，盛步云，肖忠祥.汽車發(fā)動機零部件DVP輔助生成方法研究[J].機械設計與制造，2023（07）：56-60+64.