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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
收录年代

    基于文献计量的数字工程研究进展与趋势分析

    袁刚刘晓军
    765-773页
    查看更多>>摘要：数字工程被认为是系统工程在数字化时代的延伸,具有能有效缩短装备研制周期、提升产品质量、优化工程体系等优点,实现装备采办过程由"以文本为中心"向"以数据为中心"的范式转变.为全面系统地分析数字工程的发展概况和研究动态,通过对Web of Science数据库中"Digital Engineering"相关文献进行CiteSpace计量分析,分别从发文量、研究领域与文献分布、所属国家与机构分布、作者与机构合作知识图谱、共被引知识图谱、关键词共现等不同角度审视研究主题结构,结合可视化知识图谱对数字工程研究的现状、趋势和热点进行了分析.分析结果表明,数字工程研究具有多学科、跨领域的交叉特性,已跨入快速上升期;已初步形成多个数字工程研究团队,但核心作者较分散;美国、英国、德国等发达国家投入数字工程研究力度大且取得成果丰硕,而我国在数字工程研究的资助和战略部署方面亟待加强.此外,从研究趋势的演进来看,未来数字工程研究的重点将聚焦于基于模型的系统工程、Digital Twin等技术体系.最后,进行全文结论性总结,指出数字工程面临的挑战以及未来重点发展方向.

    数字工程基于模型的系统工程数字孪生体系工程知识图谱

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    基于深度学习的表面缺陷检测技术研究进展

    李键李华胡翔坤李少波...
    774-790页
    查看更多>>摘要：随着计算机视觉技术的快速发展,基于深度学习的表面缺陷检测技术实现了爆发式的应用,并逐步成为了主流发展方向.基于深度学习的缺陷检测技术可以近似为计算机视觉任务中的分类、检测、分割等任务,其主要目的是找出物体表面缺陷的类别和所在位置,相较于传统图像处理方法,深度学习在特征提取能力和环境适应能力上优势明显.以缺陷数据标签类型为依据,对近年来基于深度学习的表面缺陷检测技术进行梳理划分,总结目前技术的优点与不足,重点阐述了监督学习下的三种缺陷检测方法.探讨了表面缺陷检测技术面临的小样本以及不平衡样本等关键问题:对于小样本问题目前有结构优化、数据增广、迁移学习等解决方法;针对不平衡样本问题,介绍了近年来热点的无监督、弱监督与半监督学习模型.随后介绍了常用的工业表面缺陷数据集并展现了近年来提出的算法在NEU数据集上的应用效果.最后对进一步的研究工作提出展望,希望能给缺陷检测研究提供有意义的参考.

    计算机视觉深度学习图像处理表面缺陷检测

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    基于深度学习的多孔材料渗透率预测研究进展

    钱淼周骥向忠王嘉琦...
    791-810页
    查看更多>>摘要：渗透率作为描述多孔材料流动性能的重要指标,在机械、能源等领域有着广泛的应用.经验关系式作为传统的多孔材料渗透率预测方法,往往通过实验统计法建立,在通用性、预测精度方面存在不足.近年来,基于深度学习构建渗透率预测模型的方法受到了众多学者的关注,在解决经验关系式存在的不足方面表现出很好的前景.为此,围绕基于深度学习的多孔材料渗透率预测建模方法,首先阐述了深度学习技术在结构模型重构中的应用及发展趋势,然后综述了结构参数-渗透率、图像-渗透率以及图像-流场-渗透率快速预测建模方法的基本原理和研究进展,最后展望了该领域的研究方向,以及对多孔材料制造系统性能提升方面的前景.

    深度学习多孔材料模型重构渗透率预测模型

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    基于数字孪生的盾构机换刀机器人监控系统

    殷光淼朱国力谢哲王一新...
    811-824页
    查看更多>>摘要：为解决当前盾构换刀机器人缺乏有效监控方式的问题,设计了基于数字孪生的盾构机换刀机器人监控系统.系统通过Unity3D仿真平台构建孪生模型,利用机器人运动学模型在实时数据驱动下映射物理实体的运动状态,实现换刀机器人可视化监控,并利用虚拟现实技术提高系统沉浸性和可交互性.同时,针对有限元仿真软件获取力学数据的方式耗时较长、难以满足监控系统实时性要求的问题,构建了基于BP神经网络的换刀机器人力学数据监测模型,可快速获取末端执行器的应力和形变数据以保证系统安全性.最后,开发了盾构机换刀机器人数字孪生监控系统原型样机,验证了所提监控系统的有效性和可行性.

    数字孪生盾构换刀机器人BP神经网络机器人监控系统

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    数控机床数字孪生建模技术及智能应用研究

    孙雪皓张凤丽周正飞王金江...
    825-836页
    查看更多>>摘要：数控机床作为制造业的基础装备,正朝着高速度、高精度、高柔性和高智能化的方向发展.针对智能制造中数控机床虚拟调试、健康管理、性能评估等智能化的需求,建立面向智能应用的数控机床数字孪生实现框架,提出基于几何、物理和数据模型的数字孪生多领域建模流程,研究数字孪生模型构建过程中的关键赋能技术;构建多层分级数控机床数字孪生功能实现框架,推动数控机床数字孪生智能应用实施;基于工业互联网架构开发数字孪生数控机床应用系统,利用物理空间的数据信息,在虚拟空间构建数控机床孪生模型,建立性能测评、健康管理、虚拟调试等智能应用服务模块,实现数控机床数字孪生的智能应用,提高数控机床智能化水平.

    数控机床数字孪生多领域建模智能应用

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    面向起重机结构承载能力评估的数字孪生系统构建方法

    董青胡双贤徐格宁南方磊...
    837-851页
    查看更多>>摘要：针对当前起重机本质安全所面临的监测力度差、能力指标单一、数据利用率不高导致承载能力评估效率低、评估结果不够全面的问题,本着"虚实互控-互调-互补"的思想,提出面向起重机结构承载能力评估的数字孪生系统构建方法.从设备服役场景出发,结合数字孪生五维模型,设计起重机结构承载能力数字孪生框架;以多指标下的结构承载能力动态综合评估方法为支撑,围绕虚实映射、数据交互与服务交互,分层分级阐述结构承载能力数字孪生系统构建方法;从模块内聚,功能集成的角度,搭建数字孪生系统平台.以YDC20/30轻小型移动式起重机为例,验证了所提方法及系统的有效性,为及时精准判断起重机服役过程中的安全性提供了一种新途径、新策略.

    数字孪生移动式起重机承载能力综合评估虚实映射

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    基于BERT和TextCNN的智能制造成熟度评估方法

    张淦袁堂晓汪惠芬柳林燕...
    852-863页
    查看更多>>摘要：随着智能制造2025目标的临近,企业为了解自身能力水平纷纷加入到智能制造成熟度评估的行列中.然而,由于智能制造成熟度评估标准的复杂性,企业缺乏其对行业水平的了解,导致企业贸然申请,浪费自身时间的同时又占用大量评估资源.鉴于此,设计了一种新的评估流程,采用文本处理算法对整个评估过程进行了重构,通过利用国标文件中智能制造成熟度评估标准,将其作为训练集,采用基于预训练语言模型与文本神经网络(BERT+TextCNN)相结合的智能评估算法代替人工评估.在真实的企业智能制造数据集上的验证表明,当BERT+TextCNN评估模型在卷积核为[2,3,4]、迭代次数为6次、学习率为3e-5时,对智能制造成熟度进行评估,准确率达到85.32％.这表明所设计的评估方法能够较准确地帮助企业完成智能制造成熟度自评估,有助于企业了解自身智能制造能力水平,制定正确的发展方向.

    智能制造成熟度模型BERT预训练语言模型文本卷积神经网络评估过程重构

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    基于知识图谱的中性几何模型装配特征语义重建方法

    凌威刘鸣飞鲍劲松
    864-878页
    查看更多>>摘要：现有企业的产品模型主要以中性几何模型文件格式储存.由于中性几何模型是以点、线、面等几何语义形式来储存信息,在实际装配过程中,中性几何模型不具有装配特征语义,不能够为装配环节提供指导作用.针对这一问题,首先提出了基于知识图谱的中性几何语义模型KG-NGSM,规范化地表示中性几何模型中的几何语义;提出一种面向中性几何模型的几何语义抽取方法,抽取几何语义元素并映射为数据层中的实体;基于知识图谱与图匹配网络进行相似度计算,从而实现中性几何模型装配特征语义的重建;最后,以某企业风力发电机产品为例,研发了装配特征语义构建系统并进行验证,结果表明,所提方法对于风机产品的实际装配操作环节具有一定指导作用.

    中性几何模型几何语义装配特征语义知识图谱相似度计算

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    动态数据流驱动的再制造拆解工艺知识图谱构建方法

    江志刚谢彬朱硕张华...
    879-892页
    查看更多>>摘要：高效稳定的再制造拆解是实施规模化再制造的重要前提.然而,废旧零部件的内部结构、损伤特征等存在较大差异,需要对拆解工艺进行频繁调整,从而造成再制造拆解效率低、质量稳定性差,严重制约了再制造规模化效益.为此,提出一种从动态数据流中提取个性化拆解工艺知识的知识图谱构建方法,利用知识的高效更新与重用提升再制造拆解效率与质量.首先,分析再制造拆解工艺数据的动态时序性特点,以拆解工位为数据分析节点,建立动态数据流模型.其次,基于工位数据对拆解工艺知识进行分类,构建包含拆解过程知识、资源知识和特征知识的本体模型,并利用命名实体识别模型(ALBERT-BiLSTM-CRF)和自然语言处理方法自动抽取拆解工艺知识.进而,提出一种动态数据流驱动的图谱更新机制,实现知识图谱对拆解工艺调整的快速响应.最后,以某型号废旧动力电池包拆解为例,验证所提方法的有效性.

    再制造拆解拆解工艺知识图谱图谱更新

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    基于知识图谱多集池化的健康状态智能评估方法

    张元鸣肖士易徐雪松程振波...
    893-905页
    查看更多>>摘要：为了从装备传感器监测数据和其他关联数据中提取更全面的时间域和空间域特征信息,提出一种基于知识图谱多集池化的健康状态评估方法.构建了带时间标签的健康知识图谱,以建模装备一段时间内监测数据、部件组成数据和先验知识间的时空依赖关系.在此基础上,设计了图多集池化网络模型,该模型通过节点特征学习、第一级图池化、自注意力特征学习和第二级图池化能够生成图谱的整体向量表示,将健康状态评估转换为基于表示学习的图谱分类任务.在公开的发动机数据集上对所提方法进行了实验评价,结果表明,该方法能够获得较高的评估准确度,在小样本情况下也表现出良好的优势.

    健康状态评估图神经网络知识图谱时空特征图池化

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