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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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    基于ESOINN的离散制造车间生产异常实时检测方法研究

    崔世婷郭宇汪伟丽梁睿君...
    104-109页
    查看更多>>摘要：离散制造车间存在制造要素偏离生产计划导致的生产异常事件,准确的车间异常检测有助于实时监控生产过程,提高动态决策响应速度,保证订单按时交付.针对异常检测的准确性和实时性需求,提出一种增量式无监督学习的车间生产异常检测方法.首先,以在制品在车间的流转过程为主线定义生产异常种类,搭建离散制造车间生产异常检测框架;其次,使用增强自组织增量神经网络实时检测生产异常,并根据当前生产数据在线更新模型,以适应数据分布的动态变化,提高模型检测准确率;最后以某航天机加车间为例,将所提方法与两种增量式及两种非增量式聚类算法进行对比实验,并在离散制造车间应用生产异常检测系统,验证了该方法在生产异常检测问题上的有效性.

    离散制造车间生产异常检测增量学习增强自组织增量神经网络

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    多道次轧制下电脉冲参数对轧制力特征的影响

    周以瑞成小园吴修德张建国...
    110-112,116页
    查看更多>>摘要：为了提高多道次二辊轧制效率,设计了电脉冲轧制(EPR)测试系统,之后对比了EPR轧制和常规轧制(CTR)两种方式的差异性,重点分析了单周期中的轧制力参数变化情况.研究结果表明:脉冲电流作用后,形成了波动变化的轧制力,变化幅度接近1.5％.轧制力在初期阶段呈现稳定的变化趋势,进入后期轧制阶段时,发生了轧制力的快速提高.当电压上升后,形成了更大的电流,形成了更加平缓的增长趋势.在轧制过程中轧制力差值发生了显著升高,表现出指数变化的特征.进行持续轧制期间,形成了更大的轧制力差值.进行EPR处理时,EPR形成了比CTR更小的轧制力,轧制力差值和脉冲电流热效应存在密切关联.电路断开后,轧制状态从EPR转变至CTR此时轧制力重新进入CTR稳定态.本研究对提升轧制效率以及改善实际生产过程的电脉冲参数具有很好的指导意义.

    电脉冲轧制轧制力脉冲电流热效应

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    固体火箭发动机喷管材料烧蚀仿真及分析

    康昊罗忠武生茂张维维...
    113-116页
    查看更多>>摘要：针对固体火箭发动机喷管材料烧蚀问题,分析并比较了碳基材料喷管和钨材料喷管的烧蚀率.通过计算两种喷管材料的热化学反应速率,得到了对应的烧蚀率和热流密度分布特性,并分析了燃烧室压强和温度对喷管烧蚀的影响.结果表明:碳基材料喷管与钨材料喷管的烧蚀分布规律相同,但钨材料喷管的整体烧蚀率更小;燃烧室压强和温度均会提高喷管的烧蚀率.综合考虑材料成本和固体火箭发动机整机重量因素,选用钨材料喉衬可以明显减小喷管关键位置的烧蚀量.

    固体火箭发动机喷管烧蚀热化学反应数值仿真

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    考虑几何约束的加工方法自动生成本体化研究

    李健黄美发王志越
    117-121,125页
    查看更多>>摘要：为实现加工方法选择的智能化,减少加工方法选择过程中隐含的经验化知识带来的不确定性,将本体技术引入到加工方法的自动生成中.首先,构建加工方法生成层次化表示模型,并采用OWL DL断言表示模型层次间的约束关系;其次,根据加工方法选择中的概念和关系,构建加工方法生成本体模型,采用网络本体语言OWL2描述其结构化知识.然后,根据加工方法设计领域的专家知识,考虑几何特征约束条件,使用语义网规则语言(SWRL)构建加工方法自动生成的推理规则,构建加工方法自动生成知识库,推理得到最合理的加工方法.最后,通过定位套筒零件表面加工方法自动生成,展示该方法的工作过程,并验证了方法的有效性.

    本体加工方法自动生成几何特征约束

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    激光表面重熔对退火70Mn态钢拉伸性能的影响

    张有为龙日升张义民孙伏文...
    122-125页
    查看更多>>摘要：为了探究激光表面重熔对退火态70Mn钢拉伸性能的影响,在扫描速率10mm/s、功率400W和氩气保护的条件下,制备了"条纹型"、"网格型"和"混合型"图样的重熔拉伸试件;获得了激光重熔区的显微组织、不同图样试件的拉伸性能及其断口微观形貌.试验结果表明:"条纹型"和"混合型"重熔图样未对退火态70Mn钢的抗拉强度产生明显影响,而"网格型"重熔图样试件的抗拉强度降低了8.4％;不同重熔图样对屈服强度无明显影响;与光滑试件相比,"条纹型"图样对伸长率几乎无影响,"网格型"试件的伸长率降低了16.96％,"混合型"试件的伸长率降低了9.11％.

    70Mn激光表面重熔拉伸性能显微组织断口形貌

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    采用RGB-D的标准件语义分割方法

    屈力刚杨英铎邢宇飞荆麒瑀...
    126-129,134页
    查看更多>>摘要：图像的语义分割在工业自动化分拣、自动化装配等领域中具有重要的应用,在工程应用中有很多形状相同、尺寸不同的工件,同一类别的不同尺寸的工件在图像上仅通过彩色图像难以区分其在尺寸上差别.为了解决这一问题,提出了一种结合深度图像生成尺度特征图的方法,通过尺度特征图中目标中的点与目标重心的距离作为衡量不同尺寸目标的尺度,区分不同尺寸目标的类别,并基于MASK-RCNN设计了尺度分类网络结构.选取形状相同、尺寸不同工件中较具有代表性的标准件制作数据集进行测验.实验结果表明该方法具有较好的准确性,对于标准件数据集的语义标签分类准确率达96.3％.

    目标分类语义分割深度学习卷积神经网络

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    不同工况下RV减速器的传动效率试验分析

    古莹奎黄浩林忠海
    130-134页
    查看更多>>摘要：为提高不同工况下RV减速器的传动效率,通过单因素试验研究RV减速器负载相关损耗和负载无关损耗及对总功率损耗的影响.以RV减速器的传动效率为响应值,基于响应面法进行传递效率影响因素分析.分析及实验结果表明,负载无关损耗随着温度的升高和转速的降低而减少,负载相关损耗随着负载、转速和温度的升高而增加;随着输入转速的提高负载无关损耗在总功率损耗的占比增大,温度升高使负载损耗占比减小;在低负载工况下传动效率随转速增高而降低,在较高负载工况下,传动效率先升高后降低并趋于平稳;较高温度时传动效率随着负载扭矩的增加先升高后降低,负载和温度对RV减速器传动效率有显著性影响,转速对效率无显著性影响.

    RV减速器传动效率功率损耗单因素试验响应面分析

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    模糊神经网络的离合器波形片轴滑磨控制

    徐红梅
    135-138,147页
    查看更多>>摘要：离合器波形片轴滑磨控制受载荷条件影响,导致滑磨控制精度较差,因此提出一种新的基于模糊神经网络的离合器波形片轴滑磨控制方法.分析离合器波形片轴的结构,构建离合器总成动力学方程,获得离合器波形片轴的摩擦力矩.研究模糊神经网络五层结构,选择输入与输出变量,设定模糊规则,计算滑磨力矩,构建离合器有限元模型,确定热分析和静力分析模块约束及载荷条件.设定转速控制规则,完成滑磨控制.由仿真验证结果可知,所提方法能够精准计算滑磨力矩,有效控制滑磨温度与离合器接合速度,为保障离合器稳定运行奠定基础.

    模糊神经网络离合器波形片轴滑磨力矩有限元模型

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    考虑外部干扰的超螺旋ZNN多机械臂协调运动控制

    赵玮
    139-147页
    查看更多>>摘要：为了解决传统归零神经网络(ZNN)存在的两个缺点:收敛时间趋于无限大且外部干扰的抑制停留在渐近收敛阶段,提出了一种超螺旋归零神经网络(Super-Twisting Zeroing Neural Network,ST-ZNN)多机械臂协调运动控制模型.首先建立了考虑外部干扰多机械臂的运动控制模型,然后提出了ST-ZNN设计框架,并证明了ST-ZNN在带有外部干扰的多机械臂协调运动控制中具备全局稳定性、有限时间收敛性和鲁棒性.最后,通过两个带有不同干扰的多机械臂协调运动控制仿真实例的对比分析可知两个实例中的收敛时间均为0.2s,该结果与理论证明推导结果一致,且在不同外部干扰条件下,收敛时间相同,另外,ST-ZNN模型产生的残留误差明显小于传统ZNN模型.验证了所提出的ST-ZNN模型具有有限时间收敛性和对外部干扰的鲁棒性.

    协调运动控制归零神经网络有限时间收敛超螺旋多机械臂

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    复杂网络下机械零件三维轻量级识别方法

    鲁芬郁伯铭
    148-151页
    查看更多>>摘要：为精准获取机械零件尺寸,明确产品质量是否达到安全标准,提出一种复杂网络下机械零件三维轻量级识别方法.将机械零件三维信息转换为复杂网络下加工数据,利用邻接矩阵描述网络节点与边的内在关联,创建机械零件三维模型;把零件数据点拟作局部多项式曲面,推算各点在曲面内的投影残差,计算特征点相关指数,使用折线生长技术提取模型特征线;将三维模型变换成体素矩阵,确立不同三维特征间的差异,通过二维典型视图训练卷积神经网络,在正、反向传播运算后输出三维轻量级识别结果.仿真结果表明,所提方法有效提升了机械零件三维模型识别精度与效率,鲁棒性强,为机械零件的高质量生产提供可靠数据支持.

    复杂网络机械零件三维识别特征线提取卷积神经网络

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