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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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    考虑黏接工艺对云纹干涉钻孔法标定系数基本机理的影响

    张克明曹宇席尚宾郑佩...
    1-8,41页
    查看更多>>摘要：云纹干涉法与钻孔法相结合的增量钻孔技术被公认为是一种测量内部残余应力的有效方法。该技术中使用的黏接剂在试验过程中起着将应变从结构表面传递到光栅层的关键作用。然而，在求解标定系数时，往往没有考虑黏接剂的影响。基于有限元软件，从黏接剂的材料性质、粘接层的形状和尺寸、粘接层的厚度、钻孔的增量和应变测量方法5个方面考察了黏接剂对标定系数的影响。通过比较有无黏接剂时的标定系数误差，说明了黏接剂的影响。结果表明，忽略黏接剂的影响会显著影响标定系数的精度，将黏接剂从有限元模型中剔除会导致低估标定系数，标定系数的误差超过2。5％，并且与钻孔增量和测量方法有很大关系。此外，黏接剂对薄壁构件的影响比对较厚的试件更显著。

    增量钻孔法云纹干涉法黏接剂残余应力有限元模拟

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    基于信噪比和灰色关联分析的电火花喷爆加工工艺参数优化

    刘宇韩钧曲嘉伟张诗奇...
    9-16页
    查看更多>>摘要：随着SiCp/Al复合材料应用领域日益广泛，对其加工效率和表面质量提出了更高的要求。针对上述问题，设计L25(56)的正交试验，使用一种新型高效的电火花加工方式——电火花喷爆加工，对20％的SiCp/Al复合材料进行工艺试验。主要优化指标为材料蚀除率(MRR)、电极损耗率(TWR)和表面粗糙度(Ra)，工艺参数为高压波电流、高压波电压、低压波电流、低压波电压、脉宽和相位差。根据正交试验结果，采用信噪比分析法，研究得到各工艺参数对不同优化指标的影响以及单目标最优加工参数组合。基于灰色关联度分析法，以层次分析法确定各优化指标权重，分析得到综合考虑3个优化指标的多目标最优加工参数组合，并进行试验验证。结果表明，多目标优化的最优工艺参数组合为高压波电流6 A、高压波电压120 V、低压波电流2 A、低压波电压100 V、脉宽10μs、相位差50％，使用该加工参数组合进行加工可以有效地提高加工效率、改善表面质量。

    SiCp/Al工艺参数优化灰色关联度分析法信噪比电火花喷爆加工

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    基于改进鲸鱼优化算法的AGV柔性作业车间多目标优化调度

    王赟马荣唐思源
    17-25页
    查看更多>>摘要：针对柔性作业车间的自动引导车辆(Automated Guided Vehicle，AGV)调度问题，基于可持续视角，考虑车间能耗问题，在机器和AVG数量均存在数量约束的条件下，以最小化最大完工时间、车间能耗和AGV使用数量为优化目标构建可持续柔性车间调度模型。首先，设计一种改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm，IWOA)，在标准的鲸鱼优化算法的基础上引入非线性收敛因子和自适应惯性权重以提升算法的搜索能力和收敛速度;其次，使用模糊隶属度理论构建了损失函数，以获得多目标模型的最优折衷解;最后，基于算例实验验证算法性能。实验结果表明改进鲸鱼优化算法在求解2个算例时均表现出良好的效果，为求解采用AGV运输的可持续柔性作业车间多目标优化调度提供了一种有效的实践途径。

    柔性作业车间可持续多目标优化调度改进鲸鱼优化算法模糊隶属度

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    基于逐层生成的多轴机器人增材制造轨迹优化研究

    曲利红景世沛
    26-34页
    查看更多>>摘要：为解决增材制造生产旋转薄壁零件时出现的阶梯效应和沉积问题，提升零件制造的质量与精度，提高增材制造效率，提出了一种基于逐层生成的多轴机器人增材制造轨迹优化策略。首先，基于六轴机器人的逆几何模型构建方向向量，并从中提取方向参数定义不同层的目标函数和约束函数，提出逐层轨迹优化策略;其次，考虑同轴沉积系统产生的轴冗余，运用轴冗余改善机器人的运动轨迹，并将轨迹优化应用于旋转薄壁零件的实际制造;最后，为验证所提方法的有效性，选取逐点和非优化轨迹策略，并选择空心半球体、拉瓦尔喷嘴和进气漏斗构型进行实验验证。实验结果表明，所提方法能够提供更平滑的关节运动轨迹，提升零件的制造质量与制造效率，且与非优化轨迹策略相比，所提方法具有更高的几何精度，可有效改进增材制造工艺。

    多轴机器人增材制造多轴沉积轨迹优化逐层生成

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    基于GA-GRNN的AWJ强化3D打印AlSi10Mg表面性能实验研究

    张苗苗侯荣国吕哲王龙庆...
    35-41页
    查看更多>>摘要：为提高磨料水射流(Abrasive Water Jet，AWJ)强化工艺对3D打印AlSi10Mg表面性能的强化效果预测的准确性及高效性，首先开展磨料水射流强化AlSi10Mg表面强化实验;然后分别以表面硬度和表面残余应力作为目标，基于遗传算法-广义回归神经网络(Genetic Algorithm-Generalized Ragression Neural Network，GA-GRNN)对实验数据样本进行训练，建立3D打印AlSi10Mg表面性能预测模型;最后，利用遗传算法对建立的神经网络预测模型中的AWJ强化主要参数进行优化。研究结果表明，经过磨料水射流强化后的AlSi10Mg表面硬度与表面残余应力均得到有效提高;建立的GA-GRNN预测模型与校验值误差在2。3％以内，具有较高的准确性;经遗传算法优化后，得到表面硬度最佳参数组合:射流压力为33 MPa，磨料粒径为0。15 mm，靶距为12。4 mm，此时表面硬度为159。25HV;表面残余应力最佳参数组合:射流压力为40 MPa，磨料粒径为0。13 mm，靶距为15 mm，此时表面残余应力为-137。4 MPa。为后续磨料水射流强化零件表面的参数选择提供数据支撑。

    磨料水射流3D打印的AlSi10Mg表面强化GA-GRNN神经网络遗传算法

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    三自由度微曲面电路3D打印方法及工艺

    李超赵斌刘清涛张义超...
    42-48页
    查看更多>>摘要：针对打印微曲面电路技术复杂、成本较高等问题，提出了一种使用三自由度打印机打印微曲面电路的方法，该方法旨在使用三自由度打印机在微曲面上打印共形电路，同时开发了一种自适应微曲面3D打印控制算法。该算法将DXF格式的文件作为输入，提取文件中的线路数据并对其进行离散处理，对离散后的数据逐点测量并根据反馈的数据进行线路重构，最终输出可以直接用于3D打印微曲面电路的G代码。利用三自由度打印机在不同基材制备的微曲面上完成电路打印实验和亮灯实验，验证了该方法的可行性。对3D打印微曲面电路的工艺参数进行研究，通过设计正交试验分析了工艺参数对打印的微曲面电路的影响，得到了最优工艺参数组合。结果表明，在针头直径为0。16 mm的情况下，打印气压为0。3 MPa、打印速度为100 mm/min和打印头高度为0。4 mm时，打印的微曲面电路连续且均匀，质量最优。

    3D打印微曲面电路控制算法打印工艺

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    基于数字孪生的车间生产数据感知方法设计及实现

    陈旺马强刘治红
    49-60页
    查看更多>>摘要：针对传统车间在进行数字孪生时，对于生产数据的采集存在着目标单一、信息模型灵活性差以及通用性低等问题，提出了一种面向数字孪生的车间生产数据感知方法。首先，通过分析数字孪生车间生产数据采集与应用需求，提出了一种多层次的生产数据采集体系架构;其次，围绕该体系架构的处理层，针对基于OPC统一架构(OPC Unified Archi-tecture，OPC UA)的生产资源数字化表征模型构建关键技术进行了重点阐述;最后，基于车间应用实例，结合关键技术以及体系架构开发了数字孪生系统，验证了该方法的可行性，有效支撑了装配车间数字孪生系统的运行。

    数字孪生车间数字化表征模型生产数据采集OPC统一架构

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    基于故障观测器的机器人多关节手臂最优容错控制

    杨怀磊姚云磊
    61-68页
    查看更多>>摘要：针对机器人多关节手臂容易出现卡死、饱和及损伤等故障影响控制精度的问题，利用设计的故障观测器提出了一种最优容错控制律。首先根据机器人多关节手臂末端的空间位置与各关节转动角度的关系，建立了机器人多关节手臂的故障模型;然后定义了多关节手臂的转角和接触力的跟踪误差，并设计了故障观测器，通过引入径向基函数(Radial Basis Function，RBF)神经网络估计出模型参数;最后根据动态规划的思想，建立了综合位置/接触力跟踪误差和故障的机器人多关节手臂性能指标矩阵，并设计了包含Hamiltonian方程的容错控制律，利用RBF神经网络求解出最优的性能指标，从而得到最优的容错控制律。仿真结果表明，设计的最优容错控制律能够克服各类故障带来的影响，故障估计的最大误差仅为0。09 N·m，位置跟踪的最大误差仅为0。14 cm，接触力控制的最大误差仅为0。18 N，验证了设计方法的可行性。六自由度多关节手臂测试结果表明，在8个空间坐标上定位的最大误差仅为0。17 cm，接触力的最大误差仅为0。22 N，从而验证了设计的最优容错控制律具有优越的工程实用性。

    机器人多关节手臂故障观测器RBF神经网络动态规划最优容错控制

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    移动机器人多传感器数据融合方法研究

    冯婧魏航信岳高峰王煜坤...
    69-76页
    查看更多>>摘要：多传感器数据融合技术能够更好地解决智能设备产生的数据不兼容问题，提高设备运行效率和生产力。现有方法缺乏高性能表现以及未考虑数据隐私保护问题，将联邦学习引入多传感器数据融合中，联邦学习局部模型采用门控循环单元(Gated Recurrent Unit，GRU)算法解决多传感器数据拟合问题，首次设计了一种在时间域和空间域上并行的立体式多传感器数据融合方法，该方法既具备优异的融合性能，又保证了各客户端数据的隐私性。实验结果表明了该方法的正确性与合理性，并在鲁棒性方面呈现出优势。

    移动机器人多传感器数据融合联邦学习

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    基于融合A*-蚁群优化算法的移动机器人全局优化

    方文凯廖志高
    77-84页
    查看更多>>摘要：针对传统蚁群算法在室内移动机器人全局路径规划中，存在的搜索效率低下、路径不够平滑、易陷入局部最优及死锁状况等问题，设计出一种融合改进A*算法的双向搜索蚁群优化算法。首先利用改进A*算法在栅格环境中快速收敛得到初始路径，构建初始信息素矩阵，并引入障碍物因子来减少蚂蚁死锁状况的发生;其次设定双向搜索蚁群优化算法规则，并改进双向搜索中的启发函数模型，引入精英蚂蚁搜索策略和自适应信息素挥发因子策略;最后利用三阶贝塞尔曲线对路径进行平滑处理。通过Pycharm平台仿真结果表明，该算法融合了 A*算法全局搜索能力强及蚁群算法正反馈的特性，使得融合改进后算法比传统蚁群算法和麻雀算法在路径长度上优化12。85％和7。76％，搜索时间上优化38。17％和23。46％，迭代次数上优化67。71％和54。41％，全局路径优化效果较明显。

    移动机器人A*算法蚁群算法双向搜索路径贝塞尔曲线

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