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期刊信息/Journal information
计算机集成制造系统
计算机集成制造系统

杨海成

月刊

1006-5911

Bamt@onet.com.cn

010-68962468 68962479

100089

北京2413信箱34分箱

计算机集成制造系统/Journal Computer Integrated Manufacturing SystemsCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为国家级学术刊物，旨在交流国内外CIMS研究、开发和应用的信息，推动和促进中国CIMS的发展。主要报道国内外有关发展计算机集成制造系统的政策措施、重点、趋势、科研动态、科技成果、推广应用、产品开发和学术活动等内容。设有综述、论文、专家论坛、企业实践和动态信息等栏目。已成为全国中文核心期刊。中国科技论文统计与分析文献来源期刊。中国科学引文数据库来源期刊。美国《工程索引（EI）》检索文献源期刊。1999年度影响因子达到0.746,在中国科技论文与引文数据库1372种期刊中位居前列。
正式出版
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    基于改进水波算法的复杂多人共站装配线平衡研究

    张梅傅艳霞朱金辉邓率航...
    129-143页
    查看更多>>摘要：针对实际装配环境中存在多人协同装配和共站的情况,研究了考虑工序复杂程度与工人能力差异的多人协作共站装配线平衡问题.首先,考虑到装配工序的复杂程度需指派不同规模和类型的工人组,建立了以最小化工作站数量和工人数量为目标函数的多目标优化数学模型;在此基础上,提出一种改进的离散水波优化算法,对算子进行了离散化改造,并设计了基于拓扑排序的编码方案和启发式的解码方案,同时引入扰动个体和路径重连的搜索策略来增加解的多样性,进而提高解的质量;最后,通过求解两类测试用例,以线效率和平滑指数作为性能指标,验证了改进离散水波算法在求解复杂多人共站装配线平衡问题上的可行性与有效性,并将算法应用到动车装配线平衡优化中.

    多人协作多人共站装配线平衡水波算法拓扑排序

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    翼型叶片类曲面B样条曲线拟合算法研究

    李传军王立萍
    144-157页
    查看更多>>摘要：为了获得工作性能更优的翼型叶片类曲面和更加光顺的拟合刀具轨迹曲线,对叶片类曲面离散刀具轨迹在基于等效升力最大条件下进行B样条曲线重构.利用流线位置与质点运动位置变量一一对应的连续函数关系,建立离散刀具轨迹与基于流体力学特性的升力约束联系,以机翼空气动力在翼型上的等效升力作为约束条件,用B样条曲线描述中弧线,对基于流体力学特性的离散刀轨用B样条曲线重构,在满足曲率的极小值分段,端点插值、端点切矢连续和最大允许误差下拟合等效升力刀具轨迹.选择海星型离散点和亚音速压气机叶片翼型平面叶栅叶片的B样条曲线拟合仿真和加工,对算法进行了有效性验证,B样条曲线拟合加工的叶片表面三维形貌比直线拟合方式加工的更光滑、均匀,能够获得更低的残留高度和更高的表面质量.

    翼型叶片类曲面等效升力B样条曲线拟合技术

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    基于改进A*-DWA算法的移动机器人路径规划

    刘钰铭黄海松范青松朱云伟...
    158-171页
    查看更多>>摘要：为在能量有限或补给不足的情况下,降低移动机器人的能耗,提高在动态环境下给定任务的完成率,提出一种改进A*算法与动态窗口法相融合的路径规划方法.首先,考虑地面坡度、摩擦等因素,构建机器人能耗模型,提出基于能耗成本的路径搜索新准则.其次,针对路径冗余、多转折造成能量损耗的问题,提出基于动态基准转折惩罚、三角剪枝与弦定弧过渡法相结合的路径优化方法,保证全局路径能耗最优.接着,针对动态窗口法狭窄环境下灵活性差的问题,融合改进A*和动态窗口法并提出航向角自调整策略,增强动态避障能力.最后,设计了全局节能路径偏离评价与能耗评价子函数用于局部节能路径的规划.仿真结果表明,所提方法在能耗、平滑性和动态避障等方面有明显的提升,在复杂、狭窄的场景中应用更具优越性.

    移动机器人路径规划A*算法动态窗口法动态避障

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    面向关隘地形的分层调度多机器人路径规划

    张凯翔毛剑琳宣志玮向凤红...
    172-183页
    查看更多>>摘要：针对关隘地形下多机器人路径规划存在的高度耦合性,引入调度次序优化思想构造了分层的多机器人路径求解与优化算法.首先,在优化层采用遗传算法生成所有机器人的调度次序,并根据适应度对调度次序进行迭代和进化.其次,根据优化层制定的调度次序,在规划层采用改进的层级协作A*(IHCA*)算法进行路径求解,并将求解结果返回上层以对该次序的适应度进行更新.最后,通过上下层相互配合,逐步提升问题求解成功率并降低路径耗时.此外,提出搜索熔断机制,避免原始HCA*算法在关隘地形中陷于反复无效搜索的状态,可进一步提升求解效率.研究结果表明,所提算法在高耦合关隘环境下具有较高的求解成功率,且路径总耗时更少.

    多机器人路径规划关隘地形调度次序遗传算法

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    融合改进A*算法和优化动态窗口法的路径规划

    邹文韩丙辰李鹏飞田剑锋...
    184-195页
    查看更多>>摘要：针对传统A*算法在栅格数量较多时存在折点多、耗时长,以及动态窗口法在复杂环境下灵活性差的问题,提出一种融合改进A*算法和优化动态窗口法的路径规划算法.首先,在传统栅格地图上建立一层粒度值更大的拓扑层地图,接着将拓扑层规划出的路径在栅格地图上进行优化,删除冗余节点、提高路径平滑度.通过增加机器人在不同场景下的运动状态来优化动态窗口法.最后,将全局规划的关键点作为局部规划的临时目标点,实现两种算法的融合.通过对比试验,证明融合算法不仅保证了全局路径较优而且减少了折点数、耗费时间,还提高了机器人在动态环境下路径的平滑度和灵活性.

    移动机器人路径规划改进A*算法优化动态窗口法

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    不完美维护下质量退化系统生产维护联合优化

    梁啸雨陆志强
    196-204页
    查看更多>>摘要：针对设备劣化串联生产系统中质量退化问题,基于维纳过程对设备劣化建模,考虑设备不完美维护对残余劣化量和残余劣化率的综合影响,提出基于实时产品质量信息的设备不完美维护与换新策略,并与生产计划联合优化,建立最小化总成本的数学模型.利用蒙特卡洛仿真对总成本抽样,采用优化转换概率的花粉授粉算法对模型求解.数值实验证明,利用实时质量信息的视情维护策略相较于3类对比策略总成本更低,在高生产负荷系统下平均优化比例为9.61％,在低生产负荷系统下平均优化比例为10.71％.

    串联生产系统质量不完美维护视情维护花粉授粉算法

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    民机机队航班指派与维修调度联合优化策略

    丁雨童郭晋之邢雪琪郑美妹...
    205-216页
    查看更多>>摘要：针对机队维修调度定检模式的经济性不足,综合飞机个体维修需求和机队整体航班运营与维修资源共享,提出一种新的民机机队航班指派与维修调度联合优化策略.为耦合飞行路径与维修方案,将飞行路径中涵盖的维修机会作为交互关键,创新改进了连接网络模型框架以将航班指派与维修调度统筹规划.全面考虑航班全覆盖与执飞连续性的运营约束、飞机适航性要求与维修资源承载限制的维修约束,基于网络结构建立了联合优化整数规划模型.设计了一种基于原始问题分解的两阶段求解算法,通过维修机会导向的航班指派优化与维修任务择优分配,高效输出联合调度方案.通过实例分析证明所提策略能够高效获得低成本调度方案,为航司维修调度优化提供指导.

    航班指派维修调度航空网络建模启发式分解算法整数规划

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    不均衡小样本下的设备状态与寿命预测

    陈扬刘勤明郑伊寒
    217-226页
    查看更多>>摘要：针对面向小样本不均衡设备健康监测数据时AdaBoost处理效果差的问题,提出了基于裁剪过采样新增AdaBoost算法的设备健康状态分析以及寿命预测模型.首先,基于AdaBoost计算出样本权值分布和容量,根据样本最大权值与样本个数生成改进裁剪系数,选择性地对权值大于裁剪系数的样本进行处理从而提高计算效率.其次,通过类k近邻法则过滤出错分类样本权值,随后引入合成少数类过采样技术提升该种类样本权值个数,有效规避迭代过程中不均衡数据集可能引起的过拟合问题.最后,通过对设备运行状态进行准确分类并拟合出与时间相关的设备寿命曲线预测设备寿命.算例结果表明,所提模型能够有效分析出不均衡数据下的设备健康状况,同时也可以对剩余寿命进行有效预测.

    小样本不均衡数据AdaBoost算法合成少数类过采样技术剩余寿命预测

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    基于预警控制限自学习的滚动轴承早期故障预测

    樊盼盼袁逸萍马占伟高建雄...
    227-238页
    查看更多>>摘要：传统滚动轴承故障预警通常采用固定阈值分级报警,存在较多的误报警和漏报警.如何有效地从振动信号里学习能表征其健康状态的指标,自学习故障预警控制限,是解决该问题的关键所在.因此,提出一种预警控制限自学习的轴承早期故障预测方法.首先,采用短时傅里叶变换提取振动数据的故障特征;其次,提出基于矩阵变量高斯卷积深度置信网络的健康指标构建方法,在不破坏二维样本空间内部结构的同时将故障特征组合抽象成高层特征,通过全连接层构建健康指标;再次,拟合正常运行状态健康指标的概率分布的及检验拟合优度,并以上侧分位数作为故障预警控制限;最后,以国际标准轴承数据集验证了所提方法的有效性.

    早期故障预测健康指标分布拟合预测性维护滚动轴承

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    基于YOLOv5的装载机物料细粒度检测优化算法

    顾同成徐武彬李冰李志恒...
    239-252页
    查看更多>>摘要：针对装载机智能铲装过程中缺少对物料细粒度方面的高精度检测算法问题,提出基于YOLOv5改进的物料细粒度目标检测算法.该方法主要利用注意力机制提高模型对细粒度特征的提取能力和对低质量数据的检测能力.为进一步利用注意力优化网络性能,提出双线性注意力机制,研究最佳嵌入方案并将软阈值思想与双线性注意力机制结合,以达到缓解低质量数据对模型检测精度影响的目的.实验结果表明,相较于原YOLOv5,双线性注意力机制改进后的网络在高质量样本上的mAP@0.5为93.2％,提高6.0％,每秒检测帧数(FPS)为52.6;嵌入软阈值后,网络在低质量样本上的mAP@0.5为90.2％,提高9.9％,FPS为50.0,满足装载机智能铲装过程对算法检测精度和实时性的要求.

    YOLOv5算法智能铲装物料识别细粒度注意力机制目标检测

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