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期刊信息/Journal information
机械设计与制造
机械设计与制造

张义民

月刊

1001-3997

mdm1963@163.com

024-86899120

110032

沈阳市北陵大街56号

机械设计与制造/Journal Machinery Design & Manufacture北大核心CSTPCD
查看更多>> 本刊为月刊，1963年创刊，中文核心期刊，中国期刊方阵双效期刊，中国科技核心期刊，国内外公开发行。期刊为大16开国际版本，彩色塑封封面，每期发行量万余册，读者人数超百万。几十年来多次受到国家机械部、中国机械工程学会、新闻出版局、科委等主管部门的表奖，是我国机械行业最有影响的专业刊物之一。
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    油膜破裂条件下柱塞泵配流副摩擦磨损性能研究

    何恒索吴怀超曹刚
    266-270,275页
    查看更多>>摘要：为了探究轴向柱塞泵配流副工作过程中油膜破裂时,配流副接触情况和磨损.根据配流副在实际工况建立了配流盘与缸体摩擦副的流-热-力耦合模型和基于退化系数的磨损预测模型.分析边界润滑条件(油膜破裂)下配流副温升、应力、应变及磨损.并分析了温升对应力、应变和磨损的影响.研究结果表明:配流副接触面应力、应变随油液压力呈周期性变化.油膜破裂情况下,缸体旋转360°最大温升为30.560℃.配流盘的最大应力为90.046MPa,相较于不考虑温升应力增大了21.310MPa.且配流盘应力分层,使得配流盘变形分化,变形主要发生在配流盘排油区外密封带.通过磨损模型分析,油膜破裂下缸体旋转360°磨损量为0.0033mg,相较于不考虑温升磨损增加了0.0009mg,说明温度会加剧磨损.

    高压轴向柱塞泵边界润滑流-热-力耦合退化系数磨损预测

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    Welch功率谱与卷积神经网络结合的滚动轴承故障诊断

    金志浩张旭张义民张凯...
    271-275页
    查看更多>>摘要：针对滚动轴承故障诊断在小训练样本下和强噪声下无法取得高精度识别的问题,提出一种基于Welch功率谱结合卷积神经网络进行诊断的方法.该方法以原始时域振动信号作为输入,用Welch功率谱转换数据形态同时对高强度噪声进行抑制,再用得到的功率谱训练卷积神经网络,最后将训练好的模型用于轴承的故障诊断.与WDCNN[1]等方法进行对比,实验发现在混合负载下,该方法平均识别率正确达到99%,其它方法达到这个精度至少需要20倍以上的训练样本量,明显优于WDCNN等方法.抗噪实验结果表明噪声对信号的干扰越强烈,该方法的抗噪表现越好,其抗噪性能要显著优于WDCNN等方法.

    故障诊断卷积神经网络滚动轴承Welch功率谱高精度识别

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    钢拱架铰接孔视觉定位方法研究

    黄海朱国力陈向阳彭丹丹...
    276-279页
    查看更多>>摘要：针对钢拱架自动化拼接过程中需要对钢拱架铰接孔进行定位的实际问题,设计了一种基于双目视觉的钢拱架铰接孔定位方法.首先通过模板匹配对钢拱架铰接孔进行初定位,找到感兴趣区域;采用一种新的自适应阈值算法计算阈值,对感兴趣区域进行二值化处理;利用边缘检测和最小二乘法提取得到铰接孔椭圆轮廓特征;然后找到椭圆轮廓上特殊的两条弦,根据空间几何关系,计算空间圆平面的法向量;利用消影线和椭圆参数矩阵,计算铰接孔圆心在图像上的实际投影点;最后基于双目视觉成像模型计算铰接孔圆心的精确空间坐标.实验证明,本方法可实现钢拱架铰接孔高精度定位,满足实际工业需求,为钢拱架自动化拼接提供技术支撑.

    铰接孔定位双目视觉模板匹配二值化椭圆检测空间圆投影

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    机器视觉在采摘机器人识别与定位中的应用

    焦迎雪董海涛武文革
    280-285页
    查看更多>>摘要：针对采摘机器人的运行环境复杂,采摘效率无法满足实际生产需求.这里在采摘机器人体系结构的基础上,提出了一种基于机器视觉的夜间识别与定位方法.使用基于粒子群优化的独立成分分析方法来降低夜苹果图像中的噪声,然后使用PCNN分割方法对图像进行分割并通过边缘检测等提取目标轮廓,最后通过改进的三点定圆法对目标果实进行定位.通过仿真验证了该方法的可行性.结果表明,该方法在夜间遮挡小于50%时识别率为94.3%,遮挡大于50%时识别率为89.05%,可以有效提高识别和定位的准确性.为机器人识别和定位技术的发展提供了一定的参考.

    机械视觉采摘机械人识别与定位独立成分分析三点定圆法

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    一种5R+异形3RPS的混联上肢康复机构研究

    梁辉王辉高云涛汪传生...
    286-290页
    查看更多>>摘要：为解决现有上肢康复外骨骼结构复杂以及腕部康复效果不佳的问题,提出了一种5R+异形3-RPS的混联上肢康复外骨骼机构,可以实现7个自由度的上肢康复训练.建立康复外骨骼的整体运动学模型,将串联部分与并联部分结合,计算串联部分的位姿转换、腕部并联机构的位姿变换矩阵及整体机构的运动学反解.使用ADAMS软件对该康复机构进行运动学仿真分析,通过末端质心的位移、速度和加速度曲线的分析,证明了机构可以按照康复轨迹正确进行并且过渡安全稳定.通过10次重复实物模型试验,验证腕部所能达到的角度范围及运行的平稳性.腕部装置实际的活动角度范围可达到理想状态的(73～82)%,运行符合预期运动轨迹,验证了理论推导和结构设计的正确性和合理性.

    上肢康复运动学仿真腕部装置

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    一种骨架油封压装机构的设计分析

    周改梅李蕊白妮
    291-293,299页
    查看更多>>摘要：针对短筒礼貌型机器人用谐波减速器中骨架油封安装困难问题,介绍一种骨架油封的压装机构,该机构包括手轮驱动装置、平滑移动装置、定位压紧装置.应用CAXA CAE分析其安装过程,观察骨架油封的各应力状态,保证压装力不会损伤骨架油封.然后制作样机并进行试验,验证该压装机构的合理性和实用性.该压装机构可以保证骨架油封的利用率达到99.17%,安装时间为0.655min/个,比前期纯凭经验装配时利用率提高了19.48%,装配时间缩短了0.345min/个.该机构的设计可以解决骨架油封的安装过程中出现的弹簧脱落、唇部撕裂等问题,提高了骨架油封的利用率.

    骨架油封压装机构CAXACAE同轴性

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    桌面级协作机械臂设计与仿真分析

    曹原贾凯杜振军徐方...
    294-299页
    查看更多>>摘要：由于桌面级协作机器人具有低成本、小型化、模块化等特点,被广泛的应用在医疗、食品、科研、3C等行业.针对模块化关节,设计了满足强度刚度要求、额定负载为1kg的桌面级协作机器人,建立了基于CoppeliaSim与Matlab的实验仿真平台.首先利用旋量法建立了机器人正、逆运动学模型,提出了基于最小变化角为准则的位置控制算法,成功的实现了机器人的运动控制,验证了正、逆运动学求解模型的准确性.实验平台的仿真结果表明,该算法能够有效的控制机器人的运动,具有实用性.

    桌面级协作机器人旋量法运动学仿真平台最小变化角

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    纺织车间搬运机器人任务自适应分配研究

    刘金涛张曦王基月王心超...
    300-304页
    查看更多>>摘要：智能化纺织车间中的搬运机器人与一般传统车间不同,任务多且复杂,导致任务分配难度增加,提出针对现代化纺织车间搬运机器人的任务自适应分配方法.分析纺织车间环境、搬运任务要求及搬运机器人参数,构建机器人任务自适应分配模型,采用克隆选择算法初始化遗传算法的种群并计算其亲和度及浓度,通过克隆、变异及选择方式获取模型最优解,实现纺织车间搬运机器人任务自适应分配.实验结果表明,这种方法在纺织车间搬运机器人任务分配中效率高、碰撞次数少、搜集时间短,实际应用效果好.

    纺织车间搬运机器人任务分配模型克隆选择算法变异模型最优解

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    排球训练机器人扣球位姿修正中的解耦控制

    朱祥凤陈鹏韩盼星
    305-308页
    查看更多>>摘要：因排球训练机器人在扣球位姿控制过程中需要多回路控制,不同控制回路之间相互影响,导致存在不同回路之间的耦合干扰,要获得良好的训练效果,需要对排球训练机器人在扣球训练过程中的耦合干扰进行解耦控制.为此,提出一种针对排球训练机器人扣球位姿修正的解耦控制方法.根据机器人的主要能量和扣球速度独立非线性项计算排球机器人姿态运动参数,采用扩展卡尔曼滤波器,估计机器人在扣球训练过程中的位姿.根据机器人位姿估计结果,建立位姿修正解耦控制的目标函数,并设定扣球位姿控制的约束参量,引入变步长动态平衡反馈调节方法实现单一回路的解耦控制.实验结果表明:这种解耦控制方法在x轴和y轴中的跟踪误差均低于0.3m,在控制过程中的俯仰角、关节旋转角度和加速度变化曲线与设定期望值相符,证明所提方法可有效提高排球训练机器人的跟踪精度和控制效果,获得较好训练效果.

    排球训练机器人耦合干扰扣球位姿扩展卡尔曼滤波器位姿修正解耦控制

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    视觉机器人的零件识别与抓取方法研究

    袁斌王辉李荣焕吴瑞明...
    309-313,318页
    查看更多>>摘要：为了满足视觉机器人能够精准抓取平面零件的需求,提出一种加入深度学习算法的零件识别与定位方法.首先,利用YOLOv4-tiny目标检测算法对目标物体进行识别,并提取出感兴趣区域(Region of Interest,ROI)送入PSPnet语义分割网络中进一步提取ROI.然后,将ROI区域进行亚像素级的模板匹配,并计算目标物体的深度信息.在目标物体中心坐标求解中,以ROI区域的最大内接圆的圆心作为目标物体的中心.最后,利用D-H法对机器人进行运动学解算,并进行抓取试验.实验结果表明:该方法的深度误差率大约为 0.72%,视觉机器人抓取零件成功率达到91%,具有较高的定位精度和抓取成功率,可以满足实际工业分拣搬运需求.

    物体抓取深度学习双目测距模板匹配D-H法

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