成形过程数据驱动的人工智能技术应用研究

孙勇, 刘子雯, 凌云汉, 袁超(中国机械总院集团北京机电研究所有限公司)

摘要: 随着制造业向智能化转型, 成形过程作为塑性工程领域的核心环节, 面临着工艺优化难、质量预测精度低、生产效率提升瓶颈等挑战。人工智能(AI) 技术凭借其强大的数据处理与建模能力, 为解决成形过程中的复杂问题提供了新路径。以“成形过程数据+AI” 为核心, 系统梳理人工智能技术在制造领域的应用逻辑与实践成果。首先, 从控制论视角解析人工智能三大学派在制造业的作用, 重点阐述行为主义学派(控制论) 在制造过程参数调控中的应用; 其次, 探讨数字孪生系统如何为AI 提供结构化、高时效性的数据支撑, 构建数字孪生技术牵引复杂系统集成; 再次, 深入分析机器学习算法(如K-means 聚类、神经网络) 在成形工艺寻优与质量预测中的具体应用; 最后, 针对通用大语言模型(LLM) 在制造业的局限性, 提出基于知识图谱(KG) 与检索增强生成(RAG) 的锻造领域垂直大模型构建方案, 为成形工艺智能化升级提供理论参考与实践路径。

关键词: 成形过程数据; 人工智能; 数字孪生; 工艺寻优; 垂直大模型