摘要：随着中国制造 2025 的推进，我国由“制造大国”向“制造强国”的转变，我国的制造水平越来越高，机械制造的各行各业的加工水平也越来越高，模具作为“机制之母”，行业对其的制造精度、制造效率要求也与日俱增。于是本文探究基于智能制造的模具加工工艺创新策略，并分析基于智能制造的模具的具体应用，并展望未来，从而为当下的模具制造行业提供一定的参考意义。关键词：模具制造；智能制造；数控加工

中图分类号：TP391;TG659

0 引言

随着世界制造业的迅猛发展，数字化和智能化已经成为制造行业转型升级的重要方向。作为制造业的基石和核心，模具制造业的重要地位是毋庸置疑的。模具制造的效率和产品的品质，将会影响到许多下游行业的竞争。但是，传统的加工方法有很多局限，已不能满足现代制造业对“高效率、高精度和柔性”的迫切需求。在信息化快速发展的背景下，以新一代信息技术和先进制造技术为代表的智能制造给模具制造业带来了空前的发展机遇。该系统可将人工智能、大数据分析、物联网等多种先进技术相结合，对制造过程进行智能决策和自动执行，从而提高制造系统的柔性与自适应能力。与此同时，随着市场对模具的需求越来越多、越来越个性化， 品的更新也越来越快，这就对模具的制造过程提出了更高的要求。在这种情况下，传统的模具制造方法常常无法满足需求。因此，推动模具智能制造，提高我国模具工业的整体水平已是大势所趋。

1 模具加工工艺智能化创新

1.1 智能化设计创新

在模具制造领域，以先进的计算机辅助设计、人工智能算法和大数据分析为基础的智能设计创新正掀起一股新的设计革命。通过建立参数化的模型，设计师可以在很短的时间里建立起各种各样的原型。这些模型不是单纯的素描，它是建立在严格的数学和物理学基础上，通过对各个参数进行灵活调节，产生各种不同的设计方案。在保证设计结果可靠的前提下，模拟技术是必不可少的一环。利用现代有限元程序，可以对模具在各种工作条件下的工作状态进行仿真。从冲压时的高压冲击，到注射时的高温熔融，再到压铸时的快速充模，模拟出各种复杂的工作状态。通过仿真分析，可以准确地预测出模具在使用时可能产生的应力集中等潜在问题。模具中还存在着变形现象，这会对制品的成形精度产生直接的影响。

以基于人工智能的拓扑优化算法为例（见图 1），其工作机理是根据模具的承载压力、传递功率等具体功能要求，结合被选择的材料（如弹性模量、屈服强度等），对模具进行了复杂的优化设计，使其具备了一定的强度和刚度。

1.2 加工过程智能化控制创新

在复杂的模具制造过程中，智能控制技术就像一个精确的指挥者，通过对工艺参数的实时监控和动态调节，充分保证了工艺的稳定和高精度。该技术的实施依赖于传感器的强大支撑，它就像是一只灵敏的触手，可以对加工过程中的重要参数进行实时获取。在铣削过程中，装配于刀具及工件架的切削力传感器可以准确地获取切削力的动态变化；通过在机床主轴和刀具上安装温度传感器，实时监测切削区的温度变化，提供了一种能准确检测机床加工过程中振动信号的方法。

将所获得的数据及时地传送给高级控制系统。该系统采用了先进的自适应控制算法和其他先进的技术，实现了对各种数据的实时分析和处理。例如，在铣削过程中，如果切削力传感器探测到的切削力突然增加，那么控制系统就会开始进行相应的分析。经过分析，当判断为刀具磨损引起时，该系统会根据实际情况，对切削工艺进行相应的调节，例如减小进给速度等，并适当加大切割速度，使之保持在一个合适的区间，防止工具过载造成的损伤，从而保证加工精度一直保持在一个很小的误差区间，一般可以达到±0.01 毫米。当分析结果为因材质不均而导致的切削力波动时，该系统可依据材质特征，对刀位轨迹进行智能调整，以确保切割过程的平滑。

1.3 智能化检测创新

回顾以往的模具测试方法，以手工测试为主，有很多缺点。手工测试由于受到操作者的主观判断及疲劳等因素的限制，容易产生漏检现象；然而，传统的离线测试装置，其测试过程复杂、测试时间长，极大地降低了测试的效率。智能测试技术的革新使这种情况发生了翻天覆地的变化。该系统采用了机器视觉、激光扫描和超声检测等多种先进的测试手段，使其达到了自动化和实时性的目的。

例如，在模具检验过程中，采用机器视觉系统，该系统采用高精度摄像机获取模具表面的图像，并结合先进的图像识别技术对所获得的图像进行分析和处理。就拿电子模具来说，机器视觉可以精确地识别出模具表面的微小裂缝，即使裂缝的宽度只有几个微米；具有快速识别、定位砂眼等质量问题的能力。系统的检测精度可达微米量级，可确保铸型表面质量。

超声检测是一种专门针对模具内部缺陷进行检测的方法。其原理是利用超声在不同的介质中的反射、折射、衰减等性质，使超声与模具内的孔洞、夹杂等缺陷发生反射。检测装置通过对回波信号的接收与分析，可以对缺陷的位置、尺寸及形状进行精确地判定。利用超声检测方法对大型压铸模进行无损检测，可以有效地解决由于内部缺陷而引起的模具开裂等问题。

1.4 智能化质量控制创新

将统计过程控制（SPC）、大数据分析（QMS）和可预见性维修（Reasoning Process Control,SPC）相结合，从多个维度、多角度、全方位地保证了模具质量的稳定。拟通过对模具尺寸、表面粗糙度、硬度等主要质量特征参数的实时获取，例如，利用数学统计分析的方法，实现对产品质量特征的有效控制。通过数据控制图可以清楚地反映出产品质量指标的变化趋势，是生产工艺的“健康晴雨表”。当品质指标超过预先设定的控制极限时，就会产生警报，提醒作业者及时调整。比如，在注射模制造中，如果模膛尺寸数据连续几次逼近控制上限，那么系统就会发出警告，暗示可能出现了冲模磨损或者工艺不稳定的情况。这样，操作者就可以对磨损的刀具进行更换、调整注射工艺参数等手段，从而有效地避免了批次的质量问题。

2 基于智能制造的模具的具体应用

2.1 消费电子领域

在智能手机和平板电脑的生产过程中，塑料精密模具占有重要地位。以“数据驱动”的智能制造模式为研究对象，通过“生态化”的制造系统，实现对手机外壳、按键和内部部件的快速、精确制造。将高精度传感技术植入模具中，实时获取模具内部温度、压力、振动等信息，并通过机器学习等方法，对所采集的数据进行处理，从而实现对模具制造工艺的自动优化。比如，利用模流分析软件来模拟注射过程，可以预先预测出短射、飞边、缩痕等可能产生的缺陷，并根据这些缺陷对模具结构和注射工艺参数进行优化。通过这种方式，模具设计效率可提升 30% ，设计异常降低 50% ，使产品的研制周期大幅缩短，并能对消费性电子产品迅速更新的要求作出反应。同时，它还可以精确地控制生产过程，确保质量的稳定性，减少生产成本。

汽车零件的类型很多，结构也很复杂，各种模具如冲压模具、注塑模具等在汽车制造过程中得到了广泛地运用。模具智能化生产管理体系是实现智能化制造的重要手段。这是一种基于计算机辅助设计、制造和维护的新方法，利用先进的工程管理模型，对产品的生产进度进行了合理的规划，使得模具的制作周期减少了 15% ；利用设备管理模块，实时监控设备的运行状况，优化调度，提高了设备利用率 20% ；而品质追踪及控制模组，更可使产品的品质提高超过 10% 。同时，柔性制造自动化系统（FMS）该系统可以在无人值班的情况下，完成汽车发动机缸体模具和汽车内饰件模具的自动生产。在模具制造过程中，通过对模具的温度、应力、磨损等参数进行实时监控，并通过数据分析等方法，对模具的磨损和裂纹进行检测，从而达到对模具失效的早期预警。

2.3 医疗设备行业

医疗设备对高精度和高品质的要求，对模具的制作提出了非常高的要求。随着智能制造的发展，模具的状态识别和故障诊断越来越受到人们的重视。将高精度传感器应用于医用注射器和外科手术器械等模具中的重要零件上，实现对模具温度、压力和振动的实时测量。在此基础上，利用先进的数据分析方法，对模具中的缺陷和故障进行精确辨识，辨识率≥95%，病因分析正确率≥90%。同时，利用智能化设计技术，针对医疗设备的复杂性，提出了一种基于有限元分析和拓扑优化的高精度模具设计方法，保证医疗设备零件的尺寸，形状，性能都满足了严格的设计要求，从而保证了医疗器械的安全性和有效性。

3 基于智能制造的模具加工工艺发展趋势与展望

3.1 智能化程度持续提升

在人工智能、大数据、物联网等技术快速发展的背景下，模具制造过程智能化水平不断提高。在设计阶段，利用人工智能算法对不同工作状态下的模具性能进行更精确的仿真，从而达到从方案到细节设计的全过程自动化。设计者只需要将产品的主要性能参数以及设计限值信息输入到系统中，就可以迅速地产生各种可行的设计方案，并对其进行智能评价，从中选出最佳方案。同时，设计过程将实现深度交互，系统可以对设计人员提出的改进建议进行实时修正，大大缩短了设计时间。在加工阶段，智能装备具有较强的适应性，可通过实时获取的加工信息，对工艺参数进行自主优化，达到对加工过程进行动态调节和精确控制。比如，通过对切削力、温度和刀具磨损等多因素的综合分析，实现对切削速度、进给量等参数的实时判断，实现实时调整，从而保证加工质量一直处于最佳状态。

3.2 绿色制造与可持续发展

随着世界范围内环境保护的不断加强，模具生产过程的绿色化已是大势所趋。因此，模具制造业应更多地关注节能降耗和环保问题。在原料方面，我们拟采用可循环、可降解、具有优异性能的新材料，例如生物质基复合材料和可再生金属材料，以减少对传统能源的依赖。采用干式切削、微量润滑切削等方法，对切削过程进行工艺路线和工艺参数的优化，减少切削液、润滑油等污染物的用量，实现切削过程的节能减排。与此同时，企业还将积极引进能耗管理体系，对各生产环节的能耗进行实时监控与分析，准确定位高能耗环节，并对其进行优化。比如，对设备的启停时间进行智能化控制，调节设备的工作功率，从而达到能量的有效利用。

3.3 与新兴技术融合创新

随着现代科技的发展，模具的制造过程也在不断地与新技术的结合，产生更多的创新性应用。与增材制造（3D 打印）技术相结合，可突破传统制造方法的局限，降低模具零件数目，提高模具综合性能，从而实现对复杂模具结构的集成、快速、高效制造。比如，通过 3D 打印制备带有形状冷却通道的注射模，可以大幅提高模具的冷却效率、缩短成形时间、提高产品品质。与 VR/AR 技术相结合，为模具设计、组装、调试和员工培训提供了崭新的体验。通过虚拟现实技术，设计师可以在虚拟场景中对模具进行身临其境的设计与优化，并能及早地发现问题；通过虚拟现实技术，装配人员可以获得实时的装配引导，从而提升装配的准确性和工作效率。通过虚拟现实技术，使操作者在训练过程中能够更快地掌握实际的加工过程，减少了训练的费用和风险。

4 总结

本项目以智能制造为切入点，对智能设计创新、加工过程智能化控制、智能检测与质量控制等多个环节进行了系统的研究，为提高模具加工的精度、效率和品质提供了理论依据。并对其在消费电子产品、汽车制造、医疗器械等行业中的实际应用进行了分析，显示出其实用价值和明显的经济效益。同时，预测了其今后的发展方向，不断提高的智能化水平，深化绿色制造和可持续发展的理念，并与新兴技术的深度融合，为模具制造提供了更大的发展空间。

参考文献

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作者简介：向伟（1987—），男，汉族，广安人，本科，研究方向为模具加工。