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数字印刷
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欧阳芸

双月刊

2095-9540

study@keyin.cn keyinstudy@gmail.com

010-88275760，88275607

100036

北京市海淀区翠微路2号中国印刷科学技术研究所A座1层

数字印刷/Journal Digital PrintingCSCD北大核心
查看更多>>本刊是一本面向国内外印刷包装行业，以报道国内外印刷包装行业学研动态、高端学术研究及科研论文及重要科技成果为特色的学术类期刊，旨在推动印刷包装行业的技术发展，鼓励印刷包装领域新技术、新设备、新材料、新工艺的研发和创新，为行业的科技创新和学术交流搭建国内和国际交流平台，推进行业的科研活动及专业教育的发展。面向国内外印刷高端院校、科研院所发行。
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    喷墨液滴撞击疏水表面的溅射现象研究

    王泳杭汝长海王勇叶子豪...
    203-210页
    查看更多>>摘要：为研究喷墨打印中液滴撞击疏水表面时产生的溅射现象,本研究进行了液滴撞击实验和有限元模拟.通过调控液滴速度得到沉积和溅射两种撞击结果,使用有限元法对撞击过程进行分析,发现液滴铺展前沿部分存在惯性力、黏性力和表面张力的局部竞争关系.据此进行量纲分析,得出无量纲系数K的形式,通过数据拟合得到由沉积转向溅射的临界值K=107.5.研究结果表明,密度、直径和速度的增大会导致惯性力的增大,促进溅射;表面张力的增大会促使液滴回缩,抑制溅射;黏度的增加会使黏性耗散增大,从而削弱惯性力,抑制溅射.利用此规律可以推导出定量打印的最大安全速度,在保证印刷质量的同时提高打印效率.

    喷墨打印液滴溅射疏水表面表面能黏性耗散

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    小样本数据的喷墨打印墨滴状态预测方法

    程晓鼎周耀鉴张惠娟康梦娇...
    211-217页
    查看更多>>摘要：在高精密电子器件喷墨打印制造过程中,墨滴状态的精确控制对器件的性能至关重要.然而,获取大量的墨滴状态数据费时费力,因此,本研究提出一种基于小样本数据的喷墨打印墨滴状态预测方法.首先采用单级梯形波驱动喷头,通过改变驱动电压幅值与持续时间产生不同状态的墨滴作为样本数据;然后对样本数据进行预处理后采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、决策树(Decision Tree,DT)、随机森林(Random Forest,RF)和极限梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)等五种方法对墨滴状态进行预测.实验结果表明XGBoost方法在小样本情况下具有较大优势,其平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.088、0.123和1.85%,均为五种方法中最优,可将其作为一种小样本数据的喷墨打印墨滴状态预测方法.

    小样本印制电子墨滴状态极限梯度提升

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    基于轻量级语义分割的数码喷印缺陷检测算法研究

    肖蕾张铭芷李琪陈镇家...
    218-227页
    查看更多>>摘要：喷嘴堵塞是数码喷印过程中常见的问题,为了能够及时发现、避免大量产品报废,需要对生产过程中喷印图像进行实时检测.针对目前数码喷印缺陷检测传统方法效率低,检测速度与检测精度不平衡的情况,本研究提出了一种轻量级语义分割的缺陷检测方法.使用GhostNet对Deeplabv3+中的主干网络进行轻量化网络结构改进,在Deeplabv3+的ASPP模块中加入3个残差模块,对空洞卷积进行上下文结构调整,并使用Focal Loss损失函数和ReLU6激活函数.实验结果表明,改进后的模型Gh-R-Deeplabv3+在数码喷印缺陷数据集上每秒处理帧数为47.71,并达到了82.8%的平均交并比以及90.96%的平均像素准确率,取得了较高的检测速度和检测精度,并符合实时检测标准.证实了本研究模型对数码喷印缺陷在检测速度和检测精度上的有效性.

    数码喷印缺陷检测Deeplabv3+GhostNet

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    基于UG二次开发的多材料零件3D打印建模方法研究

    葛正浩王楠张新安刘磊...
    228-236页
    查看更多>>摘要：随着制造业的不断创新与改进,多材料三维(Three-Dimensions,3D)打印工艺的重要性日益显现,多材料建模技术是3D打印工艺的核心模块.本研究提出一种基于UG二次开发的多材料3D打印建模方法.首先利用现有3D建模软件UG(Unigraphics NX)创建待打印零件的3D模型,通过包围盒原理及交集算法,对3D模型所处的材料空间微分化;其次通过UG对其单个或局部小立方体添加颜色,将颜色信息通过材料颜色映射表映射为材料信息,输出多材料模型文件;最后将3D模型导入材料空间,打印出满足功能要求与外观要求的多材料零件.该建模方法可为多材料3D打印建模技术研究提供参考.

    多材料零件UG包围盒原理几何空间材料空间

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    基于分子动力学模拟的印刷电子纳米图案成型机理研究

    黄海洋李艳张润良
    237-244页
    查看更多>>摘要：为研究利用选择性吸附原理实现纳米图案自动成型的可行性,本研究选用液态镓作为导电油墨,石墨烯作为印版表面.通过改变纳米级石墨烯印版图案化区域的表面润湿性,模拟了石墨烯印版表面液态镓图案的自动成型过程.结果表明,液态镓可以在石墨烯印版图案化区域的表面实现自动图案化;镓和碳原子之间的相互作用能越大,图案就越清晰;镓液容易残留在图案复杂的局部位置,使图案难以成型;如果相邻图案线之间的间距过大或过小,将导致线之间残留镓液;增加镓膜的厚度将导致图案扩展到边界之外,但是增加镓膜厚度也可以增强图案线的厚度和均匀性.研究说明选择性吸附原理可以实现纳米图案的自动成型,图案成型效果受原子相互作用能和图案构型等因素的影响.

    分子动力学液态镓石墨烯图案成型

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    基于DXF文件的数字模切路径优化算法研究

    陈林林董竞哲徐晓徐宏伟...
    245-252页
    查看更多>>摘要：针对数字模切直接提取刀线文件数据时图元模切顺序的无序性,即直接按刀线文件所给出的图元路径规划的先后次序进行路径模切,则会出现空刀路径太长的问题,本研究提出了一种基于遗传算法的改进型路径规划方法.首先分析了刀线文件数据特点,将各图元模切起始点分解为由图元序号和各图元内初始模切点对应的锚点序号组成的染色体,将染色体分割为头部和尾部分别进行变换处理.其中针对图元序号的唯一性特点进行遗传和交叉变换,针对初始模切点对应的锚点序号不能大于该图元中锚点的个数这一特点进行遗传和变异的变换.为了提高效率,避免局部优化,该算法是首先通过一维优化的方法对图元顺序进行了优化,以图元顺序优化结果作为初始染色体序列,然后利用遗传算法进行了再次优化.通过实例计算将该算法和刀线模切的直接路径规划算法进行计算对比,结果表明经该算法优化后的模切路径中空刀程路径长度远小于直接路径规划中的空刀程路径长度,节约运行时间,数字模切效率得到了较大的提高.

    数字模切路径规划遗传算法优化

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    温湿度处理对烟用BOPP膜上机适应性的影响研究

    刘文婷杨凯诺李文璟褚玮...
    253-261页
    查看更多>>摘要：作为包装膜,双向拉伸聚丙烯(BOPP)已广泛应用于卷烟包装领域中.本研究通过设置标准环境和4种非标准环境,对不同型号的烟用BOPP膜进行了详细的处理研究,明确了环境温湿度对BOPP包装膜包括摩擦性能、热封性能、热收缩性能和力学性能4种上机适应性的影响趋势.通过理论计算和分子动力学模拟的方法,验证了烟用BOPP膜在异常温湿度下性能的劣化机制.结果表明,烟用BOPP膜上机适应性均受环境温湿度影响较大.因此,在储存和运输环节应尽量避免异常温湿度,并在性能检测和上机卷接包前进行标准环境的稳定处理.本研究对于企业提高效率和质量控制有重要参考意义.

    双向拉伸聚丙烯(BOPP)上机适应性温湿度处理分子动力学模拟

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    基于复合结构的耐磨超疏水表面制备

    朱琳孙集一刘壮
    262-267页
    查看更多>>摘要：超疏水表面在自清洁防尘、防腐蚀、防覆冰方面具有极大应用价值,但其粗糙结构的机械易损伤性影响了应用价值.本研究成功制备了一种机械性能稳健的超疏水铝表面.先采用纳秒激光在铝表面烧蚀微米级结构,再将聚苯乙烯(PS)、疏水性纳米SiO2颗粒依次浸渍在铝表面,制备得到超疏水铝表面.研究表明,超疏水表面具有多尺度分级形貌,在微米级粗糙结构中有间隔为100μm的微米级突出结构.该超疏水表面的最大接触角(CA)为160°,滚动角(SA)小于5°,并经50次磨损测试后仍保持疏水性.与无微米级结构的超疏水铝表面相比,其耐磨损性能优异,证明微米级结构对纳米级疏水颗粒具有重要的保护作用.本研究提供了一个制备多重结构机械稳健的超疏水表面的框架,其研究结果为制备机械稳健的超疏水表面提供了新的思路.

    纳秒激光超疏水SiO2

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    基于改进遗传算法的印刷车间多AGV调度研究

    许路李宏峰高振清刘玉琴...
    268-275页
    查看更多>>摘要：针对当前印刷车间内印刷品依赖人工搬运、AGV利用率低且多AGV作业时会发生碰撞、死锁等问题,本研究提出了一种改进的遗传算法对AGV的任务分配进行优化.首先,结合印刷车间的实际环境,以AGV搬运任务总时间最少作为目标函数进行建模;其次,利用加入了时间窗模型的改进双向A*算法对传统遗传算法进行优化,实现AGV的路径规划与调度管理;最后,利用MATLAB仿真软件对该算法进行仿真验证.对比传统遗传算法与改进遗传算法仿真结果,发现改进后的遗传算法得到的AGV调度结果搬运任务用时比传统遗传算法节省了13%,迭代次数比传统遗传算法减少了42%,因此改进后的遗传算法能更好的实现印刷车间内多AGV的无碰撞运行、路径规划与调度.

    车间建模时间窗模型遗传算法任务调度路径规划

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    基于CEEMDAN-VMD-BiGRU模型的印刷园区电力负荷预测

    王国彬黄伟郭汶昇周锐...
    276-287页
    查看更多>>摘要：为确保印刷园区绿色低碳运行,充分了解和预测电力负荷需求至关重要.然而,电力负荷预测面临数据复杂性、噪声干扰等问题,导致难以捕捉信号的非线性特征.为解决这一问题,本研究提出了基于CEEMDAN-VMD-BiGRU模型的印刷园区电力负荷预测方法.首先,使用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对印刷园区电力负荷数据进行分解,并计算各模态分量的排列熵(PE).其次,利用变分模态分解(VMD)对熵值高频模态分量进行二次分解,从而减弱序列的非平稳性.最后,使用各分量作为双向门控循环单元(BiGRU)预测模型的输入进行训练,将模型结果线性叠加,得到最终预测结果.以某印刷园区电力负荷数据为研究对象,对提出的模型进行与BiGRU模型、CEEMDAN-BiGRU模型预测结果的比较.实验结果表明:融合VMD方法的二次分解模型R2达到97.13%,RMSE为25.354,MAE为62.776,相较于其他模型,本研究提出的预测模型性能更佳.

    二次分解CEEMDANVMD印刷园区负荷预测

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