汽车智能制造与维修技术应用

汽车智能制造与维修技术应用

伍蓉

湖南省新邵县工业职业中等专业学校 湖南 邵阳422000

摘要：随着中国汽车市场的日益繁荣，提升汽车产业的整体实力成为关键议题。在这样的趋势下，寻求创新路径以推动产业向高质高效的方向转型显得尤为迫切。智能化生产方式正成为这一转型的重要驱动力。作为智能制造体系的核心元素，智能加工设备扮演着核心角色，它们涵盖了自动化生产线、精密感知仪表、数字化机床、智能化管理系统以及先进工业机器人等诸多技术集成。随着汽车行业加速前行，对于这些高端智能装备的需求日益增长。然而，部分企业仍面临自主研发能力不足和技术水平有限的问题，这在一定程度上制约了他们生产出的汽车产品性能的提升。因此，强化自主研发和引进先进技术，是提升汽车制造企业竞争力和产品质量的关键环节。

关键词：汽车；智能制造；维修技术；应用

1汽车智能制造技术应用路径

1.1建立和完善车间运输系统三维模型

考虑到某些汽车制造商可能同时涉足电动汽车和燃料电池汽车的生产，生产流程中可能会面临混合车型的挑战。为此，车间运输系统的精密设计至关重要，它要求精准对接各种车型的特定需求。提升装置、吊具和滑板承载装置的支撑结构需与各类RPS钻孔定制适配，且能自动调整传送路线的核心定位，确保微米级别的精准度。在此基础上，我们需要深化三维模型的构建与优化，运用智能制造技术来探究设备布局策略以及生产线的车型兼容性。在数字化传送设备的过程中，首先要明确设备的规格，并通过虚拟环境进行预调试，以便提前发现潜在的问题并验证设备性能。车间运输系统采用了先进的射频识别技术，结合光电转换器，实现了对不同车型的高效识别。升降机、吊具和滑板这类设备能根据汽车型号自动调整支架或轴心，确保与车身RPS钻孔无缝对接。此外，我们还注重设备的可调性，以适应不断变化的制造需求，包括多平台、多样化车型以及非线性的生产流程。这种方法强调了灵活性，确保了高效而灵活的生产环境。

1.2应用针对复杂产品设计的先进制造技术

在探讨汽车技术革新时，电动汽车正逐渐引入前沿科技，如R744环保制冷系统和增强现实（AR）抬头显示器（AR-HUD）。AR-HUD作为智能驾驶的关键组件，它不仅革新了传统车载信息显示方式，而且预示着汽车行业未来的发展趋势。通过集成高精度制造技术，AR-HUD能实现无缝的虚拟与现实融合，为驾驶者带来更为沉浸式的体验，显著提升行车安全性和舒适性。不同于常规抬头显示器，AR-HUD的创新之处在于其宽广的投影区域，能无缝结合车辆周围环境，增强导航指示和道路标记的互动，从而增强驾驶者的感知能力。然而，AR-HUD的实施并非易事，它对汽车生产流程提出了严苛的要求，从设计到安装的每个步骤都直接影响最终效果。为了保证AR-HUD传感器的精准度和安全性，生产过程中需采用高效的在线校准系统。这种系统集成了多项创新成果，如实时虚拟影像识别、动态追踪调整以及反馈控制机制。

1.3采用机器人进行底盘结合柔性拧紧

大众品牌的电动车型与传统燃油车的差异显著，对混线生产提出了独特的挑战。底盘装配过程中，对拧紧精度和质量的需求尤为关键。为此，一种创新的解决方案是采用柔性拧紧系统，其中包括先进的机器人识别控制系统和精密的装载拧紧机构。这个系统的核心在于机器人，其组成部分包括工业计算机驱动的拧紧设备、可编程控制器支持的电子拧紧系统，以及单片机为核心的特殊控制单元。例如，滑柱拧紧机器人，其机械臂由拧紧枪和高效的传动系统构成，旨在实现高效的高速拧紧任务。识别控制系统具备高度的智能化，能精准扫描生产线上的不同车型，通过调用预设的螺纹机程序，执行精确的命令，确保生产流程的流畅性。为了保证连接件的品质，螺丝连接机器人具备实时监测功能，确保整个螺纹连接过程的扭矩精度无误。在底盘安装环节，采用了扭矩-角度监控策略，当达到预设极限时，旋紧装置会自动调整速度，逐步完成拧紧，直至达到理想状态。这种方法展现了强大的控制性能，能有效监控产品质量，拧紧成功率高达99.8%，充分满足了生产线对设备灵活性和拧紧精确度的要求。

1.4提升定位精度，消除定位误差

目前，电动汽车生产线中一些吊装工具的精度已不能适应自动化装配的需求，迫切需要提升精确度并消除误差，以便根据零部件的特定要求实现自动组装。例如，对于车门密封条的安装，传统的粘接方式主要分为胶接法和机器人滚压粘接法。胶接法依赖于机械压力，需要人工干预每个车辆的材料供应，随后通过半自动过程完成粘接，耗时且效率低下。尤其在生产多款车型时，对场地占用和成本控制提出了严峻挑战。鉴于胶接法的局限性，机器人滚压粘接技术逐渐成为主流。然而，这种技术对定位精度有较高要求。

2汽车维修技术应用

2.1基于AI技术的故障检测与诊断

设备故障的有效识别与诊断是保障其高效运行和维护的关键环节。当前，利用专家系统进行故障处理已成为全球普遍采纳的策略。通过整合维修行业的专业知识和实践经验，创建故障特性和维修知识库，或者借助案例推理等手段，可以智能化地实现故障识别与诊断，从而为维修人员和决策者提供精准的服务。比如，有研究者研发了一款集成测试与维修功能的专家系统，并成功应用于电力供应系统的故障管理；另一项研究在柔性制造环境中引入智能维护体系，构建了智能数据库支持的系统，为用户和制造商提供了详尽的故障与维护指南；还有一项创新开发了针对自动化设备的智能诊断软件，它不仅能实时检测故障，还能对故障进行分级，指导维修行动。

2.2基于案例推理的汽车智能维修

在维修任务中，我们采用了新颖的深度学习故障识别策略，它以形式化的四元组E来描述，即E=(D,M,R,C)。这里，D象征着故障识别码，它是诊断过程的关键标识；M则是维修手段，如专用螺丝刀、万用表或诊断软件；R代表修复步骤，例如通过M执行诊断测试，定位问题并执行相应的修复操作；C涵盖了额外信息，如维修频率和成本评估。随着大数据时代的飞速推进，现代车辆的复杂性导致了众多零部件故障的频繁出现，使得故障案例库庞大且繁杂。为了应对这一挑战，我们必须优化案例库的管理和查询效率。首先，我们将其划分为两大模块：一是电子系统和电器设备，另一是机械结构、操控系统及动力单元。通过构建详尽的索引体系，我们创建了一种多层次的故障案例库结构，每个层次对应特定的故障类型，这样在查询时就能实现高效路径搜索，显著提升效率。

结论

在汽车行业深度植入智能制造技术，无疑为企业的盈利能力与市场角逐增添了动力。通过深度融合数字化制造、智能物流优化、以及虚拟仿真分析等前沿科技，汽车制造商能在激烈的市场环境中稳固地位，精准响应消费者对于车辆性能与质量的严苛需求。随着汽车制造业从"人工密集型"转向"自动化"与"智能化"新阶段，对智能化生产线的需求呈现出前所未有的高度。为此，企业应积极投入资源，构建自动化和智能化的生产线体系，推动模块化生产模式，从而显著提升制造效率和灵活性。

参考文献：

[1]王红彦,周世桥.汽车零部件企业数字化转型建设[J].科技创新与应用,2023(3):32-36.

[2]潘协龙.自动化检测技术在汽车制造领域中的应用研究[J].时代汽车,2022(23):25-27.

[3]张军前.数控加工技术在机械加工制造中的应用[J].内燃机与配件,2021(14):93-94.

[4]陈咏泽.智能网联时代汽车照明系统的应用及发展[J].光源与照明,2023(6):83-85.