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摘要：模具的设计直接决定了依照模具制造出来的成品的质量和生产效率。模具设计的智能化，大大提高了模具设计的效率和质量。模具设计智能化的基本技术是对人类思维的模仿，其核心是知识表示、知识利用和知识获取。在模具智能化设计中使用较多的是工具是CAD软件。结合智能化技术和CAD软件能最大限度实现模具设计的智能化。
关键词：模具设计；智能化；人工智能；CAD
1模具设计的智能化概述
1.1模具设计智能化含义
模具是工业生产中的一个专有概念，是指运用金属、工程塑料、橡胶等工业原材料，按照工业生产的需要，以锻压成型、冲压、压铸、注塑、挤出等方法制出各种模子和工具。究其本质，模具其实就是用来成型物品的工具。智能设计是指应用现代信息技术，采用计算机模拟人类的思维活动，提高计算机的智能水平，从而使计算机能够更多、更好地承担设计过程中各种复杂的任务，成为设计人员的重要辅助工具。模具设计智能化，是指综合运用计算机技术和仿生技术等模拟人类思维活动，进行模具设计的一种设计趋势。模具设计智能化最理想化的境界是完全由智能设备进行设计，无须人工参与。在目前技术背景下，模具智能化设计很难做到全部人工智能，模具设计的大部分工序流程或某些核心流程智能技术已经能够完成，但对一些特别的模具设计流程和技术，智能技术智只能起到辅助的效果，核心内容仍需人工完成。因此，在当前技术条件下，模具设计的智能化不是完全意义上的全部由计算机软件和其他软硬件来实现。
1.2模具设计智能化的研究历史
模具设计智能化的历史，就是人工智能的发展历史。早在古希腊时，人类就开始朦胧地追求对人类思维的模拟，真正在人工智能方面有突破性进展的是在第二次世界大战后。1956年，美国学者在人工智能领域取得了突破性的研究成果，美国的西蒙心理小组和J.Shaw共同证明了计算机能准确模拟出人的思维活动，塞缪尔研制的具有自适应、组织、学习能力的西洋跳棋程序，能成功击败设计者本人。以此为基础，人工智能进入高速发展阶段。1969年召开了第一届国际人工智能联合会议，此后每两年召开一次。1965年，斯坦福大学的美国科学家E.A.Feigenbaum提出，并在1968年，其成功研发出世界上第一个专家系统DENDRAL，它成功地被广泛应用到石油化工、军事、地质勘探等多个领域。1977年，在第五届国际人工智能联合会议上，人工智能的鼻祖美国根鲍姆教授首先提出了“知识工程”的概念，由此确立了知识在人工智能中的重要地位。在20世纪80年代中后期，神经网络研究的复苏，又掀起了新一轮的研究热潮。进入90年代后，人工智能技术与计算机软件技术紧密结合。21世纪，互联网技术、计算机技术与人工智能技术三者完美融合，模具设计智能化技术迎来了全新的发展阶段。
2模具设计智能化的基本技术
2.1模具设计智能化的基础：人工智能人工智能本质是对人脑思维的模拟。人脑思维的一般过程是先认知客观实体对象，再结合自己大脑中存储的相关知识对该对象进行汇总分析，最后经过一系列复杂的逻辑推理，演绎得出结论。人工智能的核心工作就是运用机器来对人类思维的模拟。
专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家问题求解能力的建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。这种基于知识的系统设计方法是以知识库和推理机为中心而展开的。专家系统是人工智能中的一个重要系统，其核心是知识库。
2.2人工智能技术
2.2.1知识表示
知识表示（KnowledgeRepresentation）是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识。知识表示是知识组织的前提和基础，任何知识组织方法都要建立在知识表示的基础上。知识表示有主观知识表示和客观知识表示两种。人工智能中的知识表示是指将人类在生产时间中获得的知识以计算机能够接受存储的算法、方式和符号表示出来。知识表示的方法一般有状态空间法、问题规约法和框架表示法。
状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，它以状态和操作符为基础。在利用状态空间图表示时，从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。问题归约法从目标（要解决的问题）出发，逆向推理，通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子子问题集合，直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。框架是一种结构化的表示方法。框架通常由指定事物各个方面的槽组成，每个槽拥有若干个侧面，而每个侧面又可拥有若干个值。大多数实用系统必须同时使用许多框架，并可把它们联成一个框架系统。
2.2.2知识利用
知识利用（KnowledgeUtilization）本质上是“推理”，依靠某些数据结构基础，通过形式上的知识解决既存问题。在模具设计智能化过程中，知识利用是一个关键的环节，对既存的问题进行阶段性分割，通过分割形成各个设计单元，每个设计单元都有对应知识。整个人工智能系统，通过上述过程来完成模具设计。整个过程就是推理的过程，对知识利用的过程，也是对问题给出答案的过程。人工智能对人类推理的模拟是一个极其复杂的过程，需要大量的数据资料和运算。
在知识利用的过程中，一般的逻辑过程是已知在某事实的基础上，通过智能设备推算出某状态。在这个知识利用的过程中，首要的是将某事实转化成计算机能识别的信息，这离不开知识表示。再通过知识推理的过程进行推理，进而得到所需要的某状态。计算机推理的一般规则为正向推理和逆向推理，正向推理是将已明确的事实与假定的条件进行比较，如果事实与假定相匹配，则相应的规则会被激活。逆向推理是基于数量庞大的客观情况来证实客观，是一个从目标出发追溯到源头的过程。
2.2.3知识获取
知识获取（KnowledgeAcquisition）是设计和构造人工智能系统的紧要之处。一个运行良好的人工智能系统基础是知识库，知识库的标准是知识齐全、完善并且有效，方能解决相关问题，满足推理需要。从这点来看，知识获取的根本任务是为人工智能系统获取知识。知识获取的作用是把知识转换为计算机可存储的内部形式，然后把它们存入知识库。知识库里面的知识是该领域的专家经过长期研究和实践总结出来的。虽然这些知识在专家的大脑中能够娴熟地使用，并能正确解决相关问题，但有些知识并不能被专家准确、详尽地表达出来。这样就不能保证系统中存储的知识完全准确。解决的办法是将这些知识进行要点和流程化总结。机器学习是知识的另外一个来源，所谓机器学习是计算机模拟人类的学习行为，通过学习获得知识。
3模具设计智能化工具CAD
3.1传统CAD
CAD是指ComputerAidedDesign，即计算机辅助设计，诞生于60年代，是美国麻省理工大学提出交互式图形学的研究，可以进行二维和三维的图形设计。在模具设计中，CAD软件成为设计人员非常很重要的工具。传统的CAD软件工具使模具设计人员能快速解决一些设计问题，大大降低了设计人员的工作强度，其优势主要有三点。第一，大大提高了设计的效率。原始的手工绘制设计模具时，设计人员需要花费大量的时间进行测量、作图，利用CAD工具，大大提高了设计效率。第二，模具设计的质量和水平得到提高。CAD工具中，往往包含了一些模具的行业标准，因此，在设计时直接套用行业标准和模板即可，这样设计出来的模具符合行业标准，误差概率较小。设计和绘图是利用计算机设备，人工误差几乎可以忽略，设计的品质和质量得到保证。第三，模具设计人员能充分发挥想象力和创造力。利用CAD摆脱了大量的绘图作业工作，CAD软件可以依靠计算机的强大计算能力进行逻辑计算，方便表达出设计人员的意愿。传统CAD的优势相当明显，但传统软件仍然需要人工进行大量的前期准备工作，其设计的本质仍然是由设计人员进行，还不是真正意义上的人工智能设计。
3.2智能CAD
智能CAD（IntelligentCAD，ICAD）是传统计算机辅助设计和人工智能技术相结合的综合性CAD系统，简言之是让计算机进行自主设计。
智能CAD通过引入知识工程、多智能体技术、遗传算法等人工智能技术处理工程设计中的经验知识、规范和标准等并进行规划、判断和决策，使CAD系统能很大程度上模拟设计师思维，在设计过程中有效进行各种复杂的设计分析和决策，以满足产品设计自动化的需求。智能CAD技术的出现，为模具设计提供了新思路。特别是专家系统中知识库的建设，充分利用互联网的海量信息，将人工智能技术与计算机网络通信技术、软件技术等相结合形成的智能CAD技术，充分利用知识工程对模具的设计知识和专家经验的知识处理能力，并依赖计算机强大的计算能力和方便快速的网络通信能力，实现模具的智能化设计。
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