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现代制造工程
现代制造工程

徐大湧

月刊

1671-3133

mme666@vip.sohu.com

010-83167135

100053

北京市宣武区核桃园西街36号301A

现代制造工程/Journal Modern Manufacturing EngineeringCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊重点报道传统制造技术的创新（技巧创新和决窍）和现代制造技术的最新进展、研究与生产应用成果，注重实用性，推介先进性，力促创新性，以我国机械制造技术的理论创新发展和制造企业制造现代化为己任。读者对象为机械制造技术的研究、教学、生产实践的技术人员、教师等。
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    基于硬件在环的双挂汽车列车高速横向稳定性控制研究

    曹艺凡邓召文高伟孔昕昕...
    79-88页
    查看更多>>摘要：针对双挂汽车列车在高速超车工况的横向失稳、挂车折叠和甩尾等危险情况，提出了一种基于模糊比例、积分、微分(Proportion、Integral、Differential，PID)控制的直接横摆力矩差动制动控制策略，分别以双挂汽车列车TruckSim非线性模型与四自由度线性模型的质心侧偏角、横摆角速度的偏差及其偏差变化率为目标，设计了 2种差动制动的横向稳定性控制策略，分别为仅牵引车控制的单控模式和牵引车加挂车都控制的多控模式，通过MATLAB/Simulink软件和TruckSim软件联合仿真以及硬件在环(Hardware-in-the-Loop，HIL)平台对控制策略的有效性进行仿真验证。结果表明:在高速超车工况下，相较于无控制车辆和单控模式车辆，多控模式车辆的横向稳定性控制系统更能降低车辆的质心侧偏角、横摆角速度、铰接角和车辆后部放大(Rearward Amplification，RWA)系数，在改善双挂汽车列车横向稳定性方面优势明显。

    双挂汽车列车直接横摆力矩控制差动制动模糊比例、积分、微分控制硬件在环验证

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    基于Lemaitre损伤模型的铝箔剪切过程及断面质量分析

    夏军勇孙博
    89-94页
    查看更多>>摘要：铝箔在精密剪切时存在断面翘曲、毛刺及刀具加速磨损等问题无法定性解决。建立Lemaitre剪切损伤模型，精确地分析铝箔剪切的弹塑性变形及断裂的演化过程。通过分析不同剪切间隙对剪切断面质量的影响及刀刃应力状态变化，提出了将剪切断面中剪切带高度及刀刃应力作为铝箔剪切机的优化评价指标。最后通过对仿真数据及试验结果进行分析，得到最佳剪切间隙为30％t，满足剪切质量的同时，某型铝箔剪切机的剪刃寿命提高了 15。9％。

    Lemaitre损伤模型剪切间隙刀刃应力剪切带高度剪刃寿命

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    电火花成型电极修整航空发动机叶片的加工误差分析

    汪转延蔡振辉党宏伟陈达源...
    95-102页
    查看更多>>摘要：针对航空发动机叶片电解加工后前后缘存在较大加工误差这一问题，采用电火花加工技术对叶片前后缘进行修整，并分析前后缘的加工误差。使用自研的六轴电火花成型机床，采用成型电极对叶片后缘进行修整加工，并利用三坐标测量机完成叶片点云数据的测量。采用遗传算法和迭代最近点算法，完成包络加工后叶片点云数据与理论模型的配准，通过最小二乘椭圆以及NURBS曲线拟合处理点云数据。针对拟合的叶片加工后轮廓曲线，通过在该曲线上等间距取点并计算这些点到叶片理论轮廓线的距离来反映叶片后缘的加工误差和加工误差的整体趋势。结果显示:经过电火花成型电极修整后叶片后缘的面轮廓度误差在-16。4～88。5 μm之间，平均误差为53。7 μm，叶片后缘的缘头处轮廓度误差最小，验证了电火花加工技术包络修整叶片前后缘的可行性。

    航空发动机叶片前后缘电火花加工点云数据NURBS加工误差分析

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    新型平面螺旋齿线圆柱齿轮及其加工方法

    蒋凯佳宋爱平黄嘉铭陈忠权...
    103-109页
    查看更多>>摘要：为提升圆柱齿轮的加工效率与齿轮副承载能力，提出了一种新型的平面螺旋齿线圆柱齿轮与该齿轮的快速成形方法，即采用旋转大刀盘快速铣削齿轮，刀盘上按平面螺旋线(阿基米德螺旋线)布置多个刀杆与刀具连续切削齿轮齿槽，平面螺旋线螺距与被加工齿轮齿距相等，刀盘旋转一圈，被加工齿轮旋转一个齿，实现对齿轮的连续快速加工，通过VERICUT加工仿真验证了该方法的可行性;并研制专用加工机床，实施新型齿轮的加工;阐明了加工出的平面螺旋齿线圆柱齿轮的主要参数，其凹齿面齿线半径略大于凸齿面齿线半径，轮齿呈微鼓形，可以减弱齿轮副啮合偏载。通过对平面螺旋齿线圆柱齿轮副进行三维模拟啮合分析，得出平面螺旋齿线圆柱齿轮副接触区间主要分布于接触齿面中间的部分区域，且轮齿两端受力逐渐变小，有效减少了轮齿两端齿根处的弯曲应力，提升了齿轮副承载能力。

    大刀盘快速成形平面螺旋齿线圆柱齿轮啮合偏载

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    改进YOLOv7算法的排水管道缺陷检测与几何表征

    曾飞李斌周健樊江峰...
    110-118页
    查看更多>>摘要：定期检查排水管道可以及时发现严重缺陷，对保证排水系统健康运行和城市环境安全具有重要意义。针对排水管道低照度和低分辨率检测困难现状，提出一种改进YOLOv7算法的排水管道缺陷检测与几何表征方法。首先，利用对比度受限自适应直方图均衡化图像增强技术，改善图像的对比度和细节，以提高检测网络对排水管道缺陷的捕获能力;其次，基于设计的Drop-CA和MC模块改进YOLOv7算法，使网络获得浅层缺陷的语义信息并降低误检率，提高模型的分类和定位能力;最后，针对裂缝和断裂2种严重缺陷，设计了一种定量描述该缺陷的几何特征方法来评估缺陷的大小。实验结果表明，改进的网络模型最终平均精度达到93。3％，检测速度达到42。9 f/s。该方法有效提升排水管道缺陷检测和分类精度，且可以有效表征缺陷的几何特征。

    图像增强缺陷检测改进的YOLOv7算法Drop-CA几何特征

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    基于改进教与学优化算法的废旧智能手机拆解深度优化研究

    陈泽鹏李林楚晓静尹凤福...
    119-126页
    查看更多>>摘要：针对现有拆解深度决策方法无法客观准确地得到废旧智能手机最优拆解深度的问题，提出了一种基于改进教与学优化(Teaching-Learning-Based Optimization，TLBO)算法的废旧智能手机拆解深度优化方法。构建了拆解利润模型、拆解时间模型和拆解能耗模型并确立拆解深度优化目标，利用改进教与学优化算法求解得到一组最优的拆解深度解集。以小米5手机的拆解过程研究为例，验证了提出的拆解深度优化方法的有效性;结果表明提出的拆解深度优化方法的最优解搜寻能力和收敛速度均得到增强。

    拆解深度废旧智能手机拆解模型Circle混沌映射教与学优化算法多目标优化

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    永磁爪型联轴器的设计与分析

    牟红刚刘启明张伟张司颖...
    127-133页
    查看更多>>摘要：提出一种基于磁斥力同步传动的新型永磁爪型联轴器(PMCC)。首先，介绍了 PMCC的结构;其次，对PMCC的结构设计问题进行了分析;再次，通过有限元仿真软件对PMCC的磁路进行计算，分别研究了 PMCC设计时的几个重要参数如磁极对数、磁钢厚度角、角向间隙对其传递扭矩特性的影响;最后，计算了采用强弱磁组合设计方案时PMCC的扭矩传递曲线。研究结果表明，可通过增加磁极对数或磁钢厚度角来增大PMCC的传递扭矩;当增大初始角向间隙时，有利于提高PMCC的弹性缓冲特性;此外，当采用强弱磁组合设计方案时，可以增大PMCC的传递扭矩和初始角向间隙。该研究可为PMCC的研发设计及其在机械传动系统的应用提供重要的参考。

    永磁爪型联轴器磁斥力角向间隙磁极对数扭矩

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    基于IPSO-MCKD的汽车变速箱轴承故障诊断

    牛礼民万凌初胡超
    134-139页
    查看更多>>摘要：针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题，在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution，MCKD)的方法，为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数，提出了一种参数自适应的最大相关峭度反卷积的故障诊断方法。该方法以输入信号的包络谱中最大相关峭度为目标函数，采用改进后的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization，IPSO)算法优化MCKD中的滤波器系数和位移数，最后通过对故障信号的包络谱进行分析，提取轴承的故障特征。仿真和试验的结果表明，该方法可以有效降低环境中的噪声干扰，准确从强噪声中提取故障特征，实现故障诊断。

    变速箱轴承MCKD算法IPSO算法故障诊断

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    基于双线性频率分离的梁类结构呼吸裂纹定位方法

    蒋阳鲁志文冯科伟
    140-147页
    查看更多>>摘要：针对梁类结构早期呼吸裂纹定位问题，基于含呼吸裂纹梁不同测点位置双线性程度的差异，提出了一种双线性频率分离的梁类结构呼吸裂纹定位方法。利用零点搜索、信号分割等技术将不同空间位置的结构响应，分解为双线性效应对应的正响应和负响应分量，分别反映了结构在裂纹张开状态及闭合状态下的动力学行为。不同测点分裂分量频率成分的差异与裂纹位置及深度有关，为此构造了双线性频率成分间的距离损伤指标，实现裂纹的定位。通过对裂纹位置、裂纹深度、激励频率和幅值、固有结构形状及噪声等影响因素的数值研究，表明了方法的有效性，可为实际工程应用提供理论依据。

    裂纹定位双线性特性零点搜索呼吸裂纹信号分割

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    基于MRSDAE-SOM结合HGRU的滚动轴承RUL预测

    陈家芳刘钰凡吴朗
    148-155,53页
    查看更多>>摘要：基于传统方法预测轴承剩余使用寿命(Residual Useful Life，RUL)，步骤繁多，成本昂贵，且模型不具泛化性。现有的基于深度学习(Deep Learning，DL)的预测方法，由于数据量过大，经常导致模型出现过拟合现象，从而使模型精度不高。为了克服以上缺点，提出一种基于MRSDAE-SOM结合HGRU的滚动轴承RUL预测方法。首先，使用无监督式网络流形正则化堆栈去噪自编码器(Manifold Regularization Stack Denoising Auto Encoder，MRSDAE)结合自组织映射(Self-Or-ganizing Mapping，SOM)构建轴承健康因子(Health Indicator，HI)。然后，通过分层门控循环单元(Hierarchical Gated Re-current Unit，HGRU)网络建立预测模型，HGRU网络通过加入多尺度层和密集层，使其具有捕获时序特征且集成不同时间尺度注意力信息的能力。最后，通过实验验证表明，相比于其他基于数据驱动的方法，所提方法构建健康因子使用无监督方式，高效快捷且便于应用;预测模型泛化能力好，并有效防止了过拟合现象，实现了更高的预测精度。

    深度学习剩余使用寿命流形正则化堆栈去噪自编码器分层门控循环单元

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