靠TA来优化发动机零部件！这将为行业带来什么？
近来，“人工智能（AI）+”在汽车行业正在绽放光彩。
近日，韩国釜山国立大学利用AI设计齿轮泵转子轮廓的报道公开后，一些相关企业认为，正是依托“AI+”，汽车发动机零部件优化正在逐步实现从“经验驱动”到“数据智能”的变革。
突破传统技术瓶颈
在汽车工业发展历程中，发动机零部件的优化长期依赖工程师的经验与反复的物理试验。这种传统模式在过去取得了显著成就，但随着技术的飞速发展，逐渐暴露出诸多瓶颈。
其中，据行业人士介绍，其研发周期冗长是传统优化模式的一大痛点。以发动机涡轮增压器的叶片设计为例，工程师往往需要凭借多年积累的经验，初步确定叶片的形状、角度等参数。随后，通过物理试验来验证设计的合理性。在试验过程中，若发现叶片的空气动力学性能不佳，或强度无法满足要求，就需要重新调整设计，再次进行试验。这一过程周而复始，单个部件的一次迭代最快也需要数月时间。如此漫长的研发周期，不仅延缓了新发动机的推出速度，还使车企在快速变化的市场中难以迅速响应。
同时，成本高昂也是传统模式难以回避的问题。发动机零部件的物理试验需要投入大量的人力、物力和财力。更为关键的是，传统优化模式难以突破材料性能与结构设计之间的耦合限制。材料的性能在很大程度上决定了零部件的性能上限，而结构设计则是在材料性能的基础上，通过合理的形状、布局等方式，尽可能地发挥材料的性能。在传统模式下，工程师在进行结构设计时，往往受到现有材料性能的束缚，难以实现突破性的创新。
人工智能带来巨变
可以说，是人工智能的投入，为优化发动机零部件带来新的机遇。
在设计优化方面，AI使传统的“有限试错”向“全局搜索”转变。在设计环节，人工智能带来了前所未有的变革。人工智能技术，特别是拓扑优化算法的应用，彻底改变了传统的“慢节奏”。拓扑优化算法则是在给定的设计空间、载荷工况和约束条件下，通过数学方法寻求材料的最优分布，以实现零部件的性能优化。
通过相关新技术的结合，AI能够在短时间内生成并评估数百万种设计方案，自动筛选出最优解。韩国釜山国立大学利用AI设计齿轮泵转子轮廓的案例尤其有说服力。在传统设计方法中，由于计算能力和设计思路的限制，很难对转子轮廓进行全面的优化，导致流量不规则性和压力波动较大。而借助AI技术，研究团队通过生成对抗网络生成了大量不同形状的转子轮廓设计方案，并利用拓扑优化算法对这些方案进行评估和筛选。最终得到的优化设计方案使齿轮泵的流量不规则性降低了74.7%，压力波动减少了53.6%，这一成果远超传统数学模型设计的极限，充分展示了AI在设计优化方面的强大能力。
此外，基于机器学习构建发动机部件参数化模型也是AI在设计优化中的重要应用。这种模型能够实时关联材料属性、工况数据等多方面信息，自动调整关键参数，以实现发动机性能的优化。例如，在活塞环的设计中，需要考虑到材料的热膨胀系数、发动机在不同工况下的温度场分布等因素，以确定合适的活塞环间隙。传统方法往往难以准确地综合考虑这些因素，导致活塞环在实际运行中可能出现密封不严、磨损过快等问题。而利用机器学习构建的参数化模型，可以实时采集发动机运行过程中的各种数据，并根据这些数据自动调整活塞环间隙等关键参数。通过对大量数据的学习和分析，该模型能够找到最优的参数组合，使发动机的热效率提升，同时降低了燃油消耗和排放。
制造流程发生改变
AI的加持，不仅改变了发动机零部件的设计，而且给制造业带来了新的突破。
进入制造流程，人工智能成为实现精准控制的关键力量，扭转了传统粗放生产模式的诸多弊端。
在传统的发动机缸体生产线中，生产排程往往依赖人工经验和简单的生产计划系统。这种方式难以应对复杂多变的生产环境，容易导致设备闲置、生产效率低下等问题。而AI算法的引入，为生产排程的优化提供了强大的支持。AI算法可以结合订单需求、设备状态和物料库存等多方面信息，进行实时的数据分析和模拟计算，从而动态优化生产排程。例如，某欧洲车企在应用AI优化生产排程后，取得了显著的成效。在面对小批量多型号部件的生产任务时，传统的生产排程方式需要4小时来完成设备的切换和生产准备工作，而应用AI技术后，这一时间缩短至40分钟。这不仅大大提高了生产效率，还使设备的闲置率减少了20%以上，有效降低了生产成本，提高了企业的市场竞争力。
在生产过程控制方面，AI同样发挥着重要作用。以发动机缸盖砂芯的生产为例，传统的压铸工艺难以精确控制铸造模具的温度、注塑压力等参数，导致砂芯缺陷率较高。而利用传感器实时采集这些关键参数的数据，并结合强化学习算法，AI可以实现对压铸机参数的自动校准。通过不断地学习和优化，AI能够根据实时的生产数据调整压铸机的参数，使砂芯的质量更加稳定，有的企业能够从缺陷率由12%降至1.5%。这不仅减少了废品率，降低了生产成本，还提高了产品的质量和可靠性。据不完全统计，某企业应用这一技术后，单条产线每年节约成本超过800万元，经济效益十分显著。
此外，基于深度学习的机器视觉系统是AI在发动机质量控制中的一项重要应用。这不仅降低了维修成本，提高了设备的利用率，还保障了生产的连续性和稳定性，为企业带来了显著的经济效益。
“AI开启了发动机‘智造’的新时代。”有关专家认为，当人工智能与汽车工业深度融合，发动机零部件优化已从“渐进改良”迈向“颠覆创新”。从设计上的智能生成，到生产线上的精准控制，再到性能上的性能跃升，AI正重塑汽车“心脏”。对于行业而言，这不仅是技术的突破，更是从“制造”到“智造”的战略转型。可以认为，在这场变革中，谁能率先拥抱AI，谁就能在未来的汽车工业版图中占据更多话语权。
