随着科技的飞速发展，机械设计领域也在不断进步。传统的机械设计方法已经无法满足现代工业的需求，因此，将机械CAD与大数据结合，实现机械设计决策支持，成为了当前机械设计领域的研究热点。本文将从机械CAD与大数据的结合、机械设计决策支持系统构建、以及应用前景等方面进行探讨。
一、机械CAD与大数据的结合
1. 机械CAD技术
机械CAD（Computer-Aided Design）是一种利用计算机辅助进行机械设计的方法。它具有以下特点：
（1）提高设计效率：CAD技术可以将设计过程自动化，缩短设计周期，提高设计效率。
（2）优化设计质量：CAD技术可以帮助设计师在设计中考虑更多的因素，提高设计质量。
（3）易于修改：CAD技术支持设计修改，便于设计师对设计进行优化。
2. 大数据技术
大数据（Big Data）是指规模巨大、类型多样的数据集合。大数据技术主要包括以下几个方面：
（1）数据采集：通过互联网、物联网、传感器等手段，收集大量的数据。
（2）数据存储：采用分布式存储、云存储等技术，存储大量的数据。
（3）数据挖掘：运用数据挖掘技术，从海量数据中提取有价值的信息。
（4）数据分析：运用统计学、机器学习等技术，对数据进行处理和分析。
3. 机械CAD与大数据结合的优势
将机械CAD与大数据结合，可以实现以下优势：
（1）提高设计效率：通过大数据分析，可以快速找出设计方案中的不足，提高设计效率。
（2）优化设计质量：大数据可以帮助设计师在设计中考虑更多的因素，提高设计质量。
（3）降低成本：通过优化设计，可以降低生产成本。
（4）提高决策水平：大数据分析可以为决策提供有力支持，提高决策水平。
二、机械设计决策支持系统构建
1. 系统架构
机械设计决策支持系统（Mechanical Design Decision Support System，MDDSS）主要包括以下模块：
（1）数据采集模块：负责收集机械设计相关的数据，包括历史设计数据、市场数据、用户反馈等。
（2）数据处理模块：对采集到的数据进行清洗、整合、预处理等操作。
（3）数据挖掘模块：运用数据挖掘技术，从海量数据中提取有价值的信息。
（4）决策支持模块：根据挖掘出的信息，为设计师提供决策支持。
（5）可视化模块：将数据和分析结果以图形、图表等形式展示给用户。
2. 系统功能
（1）历史设计数据挖掘：分析历史设计数据，找出设计规律，为设计师提供参考。
（2）市场趋势分析：分析市场数据，预测市场趋势，为设计师提供设计方向。
（3）用户反馈分析：分析用户反馈，了解用户需求，为设计师提供改进方向。
（4）多目标优化设计：根据设计需求，进行多目标优化设计，提高设计质量。
三、应用前景
1. 提高设计效率：机械设计决策支持系统可以帮助设计师快速找到合适的设计方案，提高设计效率。
2. 降低设计成本：通过优化设计，可以降低生产成本，提高企业竞争力。
3. 促进产业升级：机械设计决策支持系统有助于推动机械设计领域的产业升级。
4. 应用领域广泛：机械设计决策支持系统可应用于航空航天、汽车制造、医疗器械等多个领域。
总之，将机械CAD与大数据结合，实现机械设计决策支持，对于提高设计效率、优化设计质量、降低设计成本等方面具有重要意义。随着大数据技术的不断发展，机械设计决策支持系统将具有更广阔的应用前景。