摘要：在材料成型及控制工程领域，传统控制方法逐渐难以满足日益增长的高精度、高效率需求。人工智能技术凭借强大的数据处理与分析能力，为材料成型控制带来新的变革契机。本文深入探讨基于人工智能技术的材料成型控制工程。分析人工智能在材料成型过程中数据采集与处理、模型构建、实时控制等方面的应用，阐述其如何借助机器学习、深度学习等算法，实现对材料成型工艺参数的优化与精准调控，提升成型质量与生产效率。研究人工智能技术与材料成型控制深度融合面临的挑战，如数据安全、算法可解释性等问题，并对未来发展趋势进行展望。旨在为材料成型及控制工程领域的智能化发展提供理论参考与技术思路，推动行业向智能化、高端化迈进。

关键词：人工智能；材料成型；控制工程

一、引言

随着制造业的快速发展，对材料成型的精度、质量和生产效率提出了更高要求。传统控制方法难以实时、准确地应对这些复杂多变的因素，导致成型质量不稳定、生产效率低下等问题。人工智能技术的崛起为解决这些问题提供了新的途径。人工智能具有强大的自学习、自适应和数据处理能力，能够对材料成型过程中的海量数据进行实时分析和处理，进而实现对成型过程的智能控制和优化。研究基于人工智能技术的材料成型控制工程，对于提升材料成型及控制工程的技术水平，推动制造业的智能化升级具有重要意义。

二、人工智能技术在材料成型控制中的应用原理

2.1 数据采集与处理

在材料成型过程中，分布于设备和生产线上的各类传感器实时采集大量数据，包括温度、压力、速度、材料特性参数等。这些原始数据具有多源、异构、海量的特点，且可能包含噪声和干扰信息。人工智能技术首先对采集到的数据进行预处理，运用滤波、降噪等算法去除噪声和异常数据，提高数据质量。通过数据清洗和归一化处理，使不同类型的数据具有统一的格式和尺度，便于后续分析。采用数据融合技术，将来自多个传感器的数据进行整合，获取更全面、准确的材料成型状态信息。利用多传感器数据融合算法，综合温度传感器和压力传感器的数据，更精确地反映材料在成型过程中的物理变化。

2.2 模型构建与训练

基于处理后的数据，利用机器学习和深度学习算法构建材料成型过程模型。机器学习算法如支持向量机（SVM）、决策树等，通过对历史数据的学习，寻找数据特征与成型质量、工艺参数之间的关系，建立经验模型。以注塑成型为例，通过SVM算法学习不同注塑压力、温度、保压时间等参数下的产品质量数据，建立参数与质量的映射模型。深度学习算法，如神经网络，具有强大的非线性映射能力，能够自动从大量数据中提取复杂的特征。在材料成型控制中，构建深度神经网络模型，输入材料特性、工艺参数等数据，经过多层神经元的计算和处理，输出预测的成型结果，如产品尺寸精度、内部缺陷等。通过大量样本数据对模型进行训练和优化，不断调整模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。

2.3 实时控制与优化

利用训练好的模型，实现对材料成型过程的实时控制和优化。在生产过程中，实时采集的数据被输入到模型中，模型根据当前的成型状态预测结果，并与设定的目标值进行比较。当预测结果与目标值存在偏差时，通过优化算法调整工艺参数，如在锻造过程中，根据模型预测的锻件尺寸偏差，实时调整锻造压力和锻造次数，使成型过程朝着目标方向进行。采用自适应控制策略，根据材料特性、环境变化等因素自动调整控制参数，确保成型质量的稳定性。利用强化学习算法，让模型在与材料成型环境的交互中不断学习最优控制策略，实现对成型过程的动态优化。

三、人工智能技术在材料成型控制中的应用优势

3.1 提高成型质量

传统控制方法难以精确应对材料成型过程中的复杂变化，导致成型质量波动较大。人工智能技术通过实时监测和精准控制，能够及时调整工艺参数，有效减少因参数波动和环境变化引起的质量缺陷。在铸造过程中，利用人工智能模型实时监测金属液的温度、流速等参数，根据模型预测结果及时调整浇注速度和温度，避免出现缩孔、气孔等缺陷，提高铸件的质量和性能。

3.2 提升生产效率

人工智能技术能够快速处理大量数据，实现对成型过程的快速分析和决策。通过优化工艺参数和生产流程，减少生产过程中的等待时间和废品率，提高生产效率。在冲压成型中，利用人工智能算法优化冲压模具的设计和冲压工艺参数，减少模具调试时间和冲压次数，提高冲压生产效率。同时，人工智能的实时控制能力可以确保设备始终处于最佳运行状态，进一步提高生产效率。

3.3 降低生产成本

提高成型质量和生产效率的同时，人工智能技术也有助于降低生产成本。减少废品率意味着减少原材料和能源的浪费，降低生产成本。通过优化设备运行参数和维护计划，延长设备使用寿命，减少设备维修和更换成本。利用人工智能技术对设备进行故障预测和诊断，提前发现潜在故障隐患，及时进行维护，避免设备突发故障导致的生产中断和损失。

四、人工智能技术在材料成型控制中面临的挑战

4.1 数据安全与隐私问题

材料成型过程中采集的数据包含企业的核心生产信息和商业机密，数据安全至关重要。人工智能技术依赖大量数据进行模型训练和应用，数据在采集、传输、存储和使用过程中面临被窃取、篡改和泄露的风险。如何保障数据的安全性和隐私性，防止数据泄露对企业造成损失，是人工智能技术在材料成型控制应用中需要解决的重要问题。需要加强数据加密、访问控制、数据备份等安全技术的应用，建立完善的数据安全管理体系。

4.2 算法可解释性问题

深度学习等人工智能算法通常被视为“黑箱”模型，其决策过程和输出结果难以直观解释。在材料成型控制中，工程师需要理解控制决策的依据，以便对生产过程进行监控和调整。算法的不可解释性增加了工程师对人工智能系统的信任难度，限制了其在一些对安全性和可靠性要求较高的材料成型领域的应用。需要开展算法可解释性研究，开发可视化工具和解释性算法，使工程师能够理解人工智能模型的决策过程和依据。

五、结束语

人工智能技术为材料成型控制工程带来了新的发展机遇，通过数据采集与处理、模型构建与训练以及实时控制与优化等环节，在提高成型质量、提升生产效率和降低生产成本等方面展现出显著优势。然而，在应用过程中也面临数据安全与隐私、算法可解释性和人才短缺等挑战。

未来，随着技术的不断进步和完善，人工智能技术将在材料成型控制工程中得到更广泛、更深入的应用。一方面，需要持续加强数据安全技术研发，解决算法可解释性问题，为人工智能技术的应用提供可靠保障；另一方面，要加大跨学科人才培养力度，为产业发展提供人才支持。随着5G、物联网等新兴技术与人工智能的深度融合，将进一步推动材料成型控制工程向智能化、自动化、数字化方向发展，助力制造业实现高质量发展，提升我国在全球制造业中的竞争力。

参考文献：

[1] 黄建炜浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J]建材与装饰，2019（29）;224-225.

[2] 刘永博电气自动化控制中人工智能技术研究[J]湖北农机化。2019（18）：133.