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期刊信息/Journal information
工程设计学报
浙江大学 中国机械工程学会
工程设计学报

浙江大学 中国机械工程学会

冯培恩

双月刊

1006-754X

zdgcsj@zju.edu.cn

0571-88272805

310007

杭州市天目山路148号

工程设计学报/Journal Journal of Engineering DesignCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是由浙江大学、中国机械工程学会主办，浙江大学出版社出版的学术性国际合作科技期刊。多年来一直得到国家自然科学基金委员会、德国机器制造协会（VDMA）的资助。学报被美国《剑桥科学文摘(工程技术）》（CSA（T)）、波兰《哥白尼索引》（IC) 、中国科技期刊精品数据库、中国学术期刊（光盘版）、《中国学术期刊文摘》、《中国机械工程文摘》、《工程机械文摘》等十几家数据库收录，入选《中文核心期刊要目总览》2008年版（即第五版）核心期刊、中国科学引文数据库2009--2010年来源期刊、中国科技核心期刊（中国科技论文统计源期刊）。荣获第一届、第二届、第三届中国高校特色科技期刊奖，2007--2008年浙江省优秀科技期刊一等奖。主要读者对象为各种技术产品制造业（以机电产品行业为主）的设计、开发和研究人员。
正式出版
收录年代

    一种基于场景人物数量的任务卸载方案:针对云边协同智能监控系统

    庞笛魏喆陈墨张凯...
    689-696,732页
    查看更多>>摘要：在云边协同智能监控系统的边缘计算设备上部署行为识别算法时,由于缺乏合理的任务卸载方案,使得系统的计算资源分配不均,从而导致系统运行功耗不稳定,并影响识别的速度及准确率.为解决上述问题,设计了一种基于场景人物数量的任务卸载方案,以优化云边协同智能监控系统的运行稳定性和识别效果.首先,对智能监控系统的运行参数进行了采集,确定了其功耗曲线和识别性能.然后,设计了轻量型人物数量识别模块,并通过程序编写实现了基于场景人物数量的监控任务分类.接着,测试了不同视频采样率对智能监控系统功耗和识别性能的影响,并确定了最佳采样率分配方案.最后,在复兴号动车组生产线的智能监控系统上对所提出的任务卸载方案进行了测试.结果显示,相较于现有的并行式任务卸载方案,基于场景人物数量的任务卸载方案使该生产线智能监控系统的平均识别准确率提高了0.53%,平均延迟缩短了1.56%,平均功耗降低了14.47%,有效地提高了系统的运行稳定性.研究结果对云边协同智能监控系统运行稳定性和识别效果的优化具有重要意义,可为其性能提升提供理论依据和工程支持.

    边缘计算智能监控系统任务卸载云边协同

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    面向制造企业动力能源的智能供应与管控研究

    蔡霞王可郑军红何利力...
    697-706页
    查看更多>>摘要：为了实现碳达峰、碳中和目标,需要持续推动制造企业高质量发展,构建节能降耗的新发展格局.针对新的发展需求,制造企业的能源结构需要不断优化,而动力能源管控方式直接影响制造企业的能源结构布局.制造企业内不同的职能车间存在不同的设备运行方式和能源消耗特性,多年生产运行积累了大量的能源使用数据,但这些数据并未被充分利用,存在数据孤岛现象,严重影响了制造企业的生产效益.因此,亟需一种针对制造企业不同工况需求的动力能源管控方法.为解决上述问题,以蒸汽能源为例,构建了工艺用蒸汽预测模型和空调用蒸汽预测模型,以实现满足制造企业生产工艺需求的蒸汽智能供应与管控.首先,提出了基于划分工段的工艺用蒸汽预测模型,用于预测具有强时段性的工艺蒸汽用量;模型改进后工艺平均能耗折标降低了5.12%.然后,构建了基于混合深度学习的组合式空调用蒸汽预测模型和基于多场景的独立式空调用蒸汽预测模型;通过与其他预测模型的对比,验证了所提出模型的有效性和准确性.结果表明,所提出的动力能源预测模型具有一定的广泛适用性,通过适当修改调整后可将其应用于其他制造企业不同动力能源的管控.研究结果有助于相关制造企业充分利用历史能源使用数据,实现动力能源的节能增效,进而为我国制造企业的数字化转型升级提供有力支持.

    动力能源智能管控蒸汽供应多工况预测混合深度学习

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    基于点特征匹配的电力多模态图像配准方法

    钟宇峰林昊林楠汪铭峰...
    707-715页
    查看更多>>摘要：电力设备的可见光图像与红外图像配准作为一种常见的多模态数据配准应用模式,在变电站巡检过程中具有重要的应用价值.但是,由于巡检机器人与人工捕捉的数据在分辨率、视角及光照条件上的差异,电力设备的可见光图像与红外图像的配准存在较大挑战.针对2种图像在特征层级存在同一性,提出了一种基于电力设备边缘点特征的尺度不变特征变换算法,通过构建双边特征描述符并将双边特征点之间的距离作为置信度约束,以减少可见光图像与红外图像的模态差异,最终实现变电站主配网关键设备多源异构图像数据的高精度配准.实验结果表明,所提出的方法对分辨率、视角变化具有良好的鲁棒性,在电力设备多模态图像的实际配准应用中表现出优异性能.研究结果为提升电力设备巡检的智能化和可靠性提供了理论支撑和工程实践指导.

    变电站巡检多模态图像配准边缘点特征尺度不变特征变换

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    基于耦合场快速计算的核电厂主变压器数字孪生体搭建

    薛杨刘森吕杰彭锦...
    716-724页
    查看更多>>摘要：针对核电厂主变压器智能化程度低,运维仍以人工巡检、定期维护为主,以及缺乏运行状态实时预测和评估手段的现状,搭建了基于耦合场快速计算的主变压器数字孪生体.首先,建立主变压器的精细化数字模型并开展多物理场实时仿真分析,获得了其关键部件的电磁场、损耗分布云图.然后,为解决主变压器流场和温度场仿真耗时长、无法实现运行状态实时监测的问题,提出了一种耦合场快速计算方法.最后,结合所提出的方法和各传感器采集的运行状态数据,搭建了主变压器的数字孪生体,实现了对实体主变压器多维度、全过程、全景式的状态监测与展示.结果表明,通过搭建数字孪生体可实现对不同工况下主变压器运行状态的实时监测和预测评估,为主变压器的运维巡检提供了便利,有助于核电厂的安全可靠运行.

    核电厂主变压器数字孪生数字模型耦合场快速计算

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    高空无人机桨发匹配设计及效率提升

    钟文义梁世哲张斌唐鹏...
    725-732页
    查看更多>>摘要：电推进系统的桨发匹配设计是高空无人机实现长航时飞行的关键环节.根据高空无人机全剖面的动力需求,分别采用功率损失法和单点法开展了电推进系统电动机与螺旋桨的总体参数匹配设计,并通过地面静态试验对电推进系统的拉力、功率特性进行了测试.同时,在确定电动机选型的基础上,基于BP(back propagation,反向传播)神经网络建立代理模型,以开展电推进系统桨发匹配设计及效率提升工作.试验结果表明,电推进系统的实测拉力与计算拉力相吻合,说明所采用的电动机、螺旋桨总体参数匹配设计方法具有较高的精度.以仰角为5°的爬升剖面为例,经代理模型优化匹配后得到的新螺旋桨的效率约提升了0.1,节能效果显著.相关代理模型可为无人机电推进系统方案设计及后期工程使用阶段的桨发匹配优化设计、动力特性及经济性提升提供有力工具.

    高空无人机电推进系统桨发匹配代理模型效率提升地面静态试验

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    内腔油冷机壳自然风冷驱动电机冷却性能研究

    黄泽好谢彦景张霄霆曹永鹏...
    733-740页
    查看更多>>摘要：针对车辆驱动用高功率密度、大扭矩、小体积永磁同步电机的传统风冷结构有效散热面积小,以及运行时因存在电磁损耗而导致内部各部件温度过高的问题,提出了一种内腔油冷、机壳自然风冷的油风混合冷却方式,以满足驱动电机内部各部件的温度性能要求.采用等效热网络法计算了不同工况下驱动电机定子绕组、定子、永磁体和转子的温度,得到驱动电机的最高温度出现在定子绕组处.随后,通过实验对驱动电机定子绕组端部的温度进行了测量并与仿真结果进行对比,仿真结果与实测结果的相对误差均在5%以内.结果表明,不同工况下油风混合冷却驱动电机定子绕组及其余各部件的温度下降明显且均满足温度性能要求,说明油风混合冷却方式的散热性能良好,冷却效率高.研究结果可为车用驱动电机散热系统的研制提供参考.

    驱动电机损耗温度油风混合冷却冷却性能

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    基于小波包分解与随机森林的离心泵故障诊断

    马飞邵礼光徐君陶梦秋...
    741-749页
    查看更多>>摘要：针对核电厂离心泵在线故障诊断困难的问题,提出了一种基于小波包分解与随机森林的故障诊断方法.首先,利用小波包分解对离心泵电机驱动端径向垂直方向的振动信号进行3层分解并提取子频带能量特征.然后,基于离心泵振动信号的波形数据提取时域统计特征,并与小波包能量特征相结合作为随机森林模型的输入.最后,通过由振动试验得到的离心泵振动数据集对随机森林模型进行训练,形成离心泵故障诊断模型,并对该模型与支持向量机、逻辑斯蒂回归、K近邻、高斯朴素贝叶斯等机器学习模型在相同的离心泵振动数据集上进行了对比测试.结果表明,所构建的模型能够准确识别离心泵正常、叶轮破损、叶轮堵塞、电机轴承故障等运行状态,并表现出更优的分类性能.基于小波包分解与随机森林的故障诊断方法可以有效地从振动信号中提取特征并实现故障分类,对于核电厂离心泵在线故障智能诊断具有一定的可行性和有效性.

    离心泵故障诊断振动信号小波包分解随机森林

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    基于Fast R-CNN和DeepLabV3+的变电站仪表盘示数自动识别方法

    王飞陈向俊
    750-756页
    查看更多>>摘要：随着新型能源系统的不断发展,变电站的自动化水平对于电网稳定运行和仪表设备维护具有至关重要的影响.准确获取仪表盘示数是实现变电站自动化的关键环节之一,这对变电站仪表设备的状态监测和故障诊断具有重要意义.然而,由于仪表盘示数复杂多变以及多种环境因素(如光线、角度等)的影响,实现仪表盘示数的自动识别具有较大挑战性.为了解决这一问题,提出了一种基于Fast R-CNN(regional convolutional neural network,区域卷积神经网络)和DeepLabV3+的变电站仪表盘示数自动识别方法.首先,对基于Fast R-CNN的目标检测技术进行了理论分析,并利用变电站仪表盘数据集详细阐述了其训练过程.然后,设计了基于DeepLabV3+的仪表盘语义分割模型以及示数计算方法.最后,开展变电站仪表盘示数自动识别实验,验证了所提出方法的有效性和准确性.实验结果表明,该方法可实现对变电站仪表盘示数的高效、准确识别,且具有很好的鲁棒性.基于Fast R-CNN和DeepLabV3+的仪表盘示数自动识别方法能够提高变电站的工作效率、安全性和降低运维成本,可进一步推动电力系统的智能化进程.

    仪表设备目标检测示数识别FastR-CNNDeepLabV3+

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    电力数据驱动的电池剩余寿命预测研究

    金晶王京周奕辰潘文明...
    757-765页
    查看更多>>摘要：新型能源系统的发展愈发强调电子设备的状态监测和性能预测.电池作为新型能源系统的重要组成部分,准确监测和预测其使用寿命和性能对提高电子设备性能、降低维护成本和提升能源利用效率具有深远意义.然而,由于电池的性能受到多种复杂因素的影响,预测其剩余寿命仍是一大挑战.针对上述问题,提出了一种新型的电池剩余寿命预测模型.首先,对残差神经网络(residual neural network,ResNet)、双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络和多头自注意力(multi-head self-attention,MHSA)机制进行了深入的理论研究.然后,基于上述理论构建了基于MHSA-Res-BiLSTM的电池剩余寿命预测模型,并对其超参数进行了优化设计.最后,开展电池剩余寿命预测实验,以验证所提出的MHSA-Res-BiLSTM网络的性能.实验结果显示,所提出的模型在电池剩余寿命预测上表现优越;相比于其他几种预测模型,该预测模型具有更低的平均绝对误差和均方根误差.基于MHSA-Res-BiLSTM的电池剩余寿命预测模型具有良好的预测性能和收敛性能,可为新型能源系统中电池的健康管理提供理论技术支撑.

    新型能源系统剩余寿命预测长短时记忆网络多头自注意力机制

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    流体脉宽调制双向变量机构流量特性研究

    徐修文任燕鲁立中阮健...
    766-775页
    查看更多>>摘要：液压系统流量双向变化大多采用变转速驱动变量泵的方法,但变量机构的结构较复杂,且频繁双向变量调节会导致动态响应速度较慢.因此,提出了适用于定量泵流量调节的新机构,以实现双向变量功能.通过双向变量机构阀芯的轴向移动改变流体脉宽调制占空比,阀芯相对阀套的转速与阀芯上过流窗口数的乘积决定了流体脉宽调制的频率.对双向变量机构的流量特性进行了仿真和试验分析,结果表明:双向变量机构能够实现占空比为0～100%的双向流量控制,且仿真结果与试验结果之间仅有1.8%的误差.研究结果为固定转速设计的液压泵在变转速工况下的使用提供了一种新的流量控制方式.

    双向变量机构双向变量流量调节流体脉宽调制流量特性

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