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期刊信息/Journal information
组合机床与自动化加工技术
组合机床与自动化加工技术

宋鸿升

月刊

1001-2265

zhjcqk@126.com

0411-86658407

116033

大连市沙河口区新生路80号504室

组合机床与自动化加工技术/Journal Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国机械工程学会与大连组合机床研究所共同主办，中国科协主管的，由科技部和新闻出版署共同审核批准的公开发行的学术性科技期刊。1959年创刊。本刊主要讨论新技术在生产工程领域内的实际应用，内容侧重以汽车生产为代表的大批量制造技术及成套技术装备的开发设计。本刊也多视角、全方位的报道制造领域的研究成果，理论探讨，应用实践，技术展望及行业动态。《组合机床与自动化加工技术》的读者对象是从事机床及其它工艺装备开发、设计的工程师，从事新技术、新设备、新工艺开发及应用的科研院所工程师；汽车、内燃机、摩托车、农机、家电等大批量生产企业的工艺设计、技改设计及设备规划的工程技术人员、机电院校师生等。《组合机床与自动化加工技术》在国内制造业及机电工程院校中具有广泛的影响，相当的权威性和较高的知名度。本刊是历届中文核心期刊，长期以来一直被国内主要数据库、文摘刊物所收录，历年来一直被科技部中国科技信息所列为《中国科技论文统计源期刊》，被中国科学文献计量评价研究中心、中科院文献评价中心、中国社科院文献信息中心等六部门认定为"中国科学引文数据库来源期刊"、"中国学术期刊综合评价数据库来源期刊"。
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收录年代

    基于模糊-阻抗控制的机器人磨抛恒力控制研究

    魁崇伟张跃飞郭淼现
    1-6页
    查看更多>>摘要：为了改善机器人磨抛加工过程中力跟随的稳定性、提高工件表面质量,对机器人打磨力控制系统进行了研究.首先,设计了一种基于PID控制律的阻抗控制方法,并利用MATLAB/Simulink仿真平台分析该方法对力控系统的影响;其次,将模糊策略融入到阻抗控制中,提出了一种新的控制方法—模糊-阻抗控制;最后,利用仿真实验和机器人平台实物实验对新的控制方法进行验证.结果表明,新的控制方法下机器人末端接触力对期望力的跟踪效果更加明显,改进了力控制系统的恒力跟踪性能,有效改善了打磨工件的表面质量.

    机器人磨抛阻抗控制恒力控制模糊策略

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    基于DK-MC-WKNN算法的磁引导制孔定位

    刘逍月李海伟任维李嘉誉...
    7-11页
    查看更多>>摘要：由于翼肋刚度差易变形,飞机装配过程中尾翼翼肋上预制孔的实际装配位置与理论位置存在偏差.尾翼蒙皮遮挡翼肋,且尾翼内部空间狭窄,难以准确获取预制孔在工件坐标系下的实际位置,影响连接孔的精确定位.针对上述现象,提出了一种基于改进指纹定位算法的磁引导制孔方法.在预制孔内嵌入磁源后,通过霍尔传感器从飞机蒙皮外侧检测磁源的磁感应强度,应用指纹定位算法确定磁源的中心位置.为了提高定位精度和定位效率,引入了一种融合最小值分类和动态K值优化的DK-MC-WKNN算法.改进策略为对信号最小特征来源进行分类,并通过欧式距离比例阈值自动调整K值,从而减少噪声,提高算法的精度和效率.实验结果表明,与传统WKNN算法相比,DK-MC-WKNN算法的平均误差降低了12.52％,均方根误差降低了10.8％,定位效率提高了160％,最大定位误差为0.3 mm,达到了连接孔位置精度要求.

    制孔磁定位WKNNDK-MC-WKNN

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    改进U-Net算法的指针式仪表智能读数方法研究

    高腾王占举王楠卜繁洋...
    12-17页
    查看更多>>摘要：随着深度学习算法的发展,指针式仪表识别方法也从原来的模板匹配算法发展到了如今通过深度学习算法进行识别,但是目前常用的深度学习读表方法多数基于YOLO,这些方法的鲁棒性相对较差,难以满足一个制造车间下不同种类仪表的识别.基于对图像分割算法的研究提出了一种改进的U-Net算法,实现对表盘的刻度及指针进行分割,并设计出了一套针对图像分割的读数方法,最后通过OCR技术中的文本区域检测和文本识别算法对表盘关键信息进行提取来实现指针式仪表的识别.使用该算法得到的指针式仪表读数的准确率高达99％.实验结果表面,该算法的稳定性及鲁棒性表现极佳,准确率也优于其他深度学习算法.

    深度学习图像分割U-NetOCR指针式仪表

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    基于几何式手眼标定的五轴平台运动学标定研究

    吴国庆高健
    18-22页
    查看更多>>摘要：运动学标定是提高多轴运动平台绝对定位精度的有效方式之一,以视觉系统为平台末端位姿测量设备时需要首先标定准确的手眼关系,以将视觉系统测量得的数据与平台末端运动量进行联系.传统的手眼标定方法需要准确的运动学模型方可精确计算出手眼关系矩阵,但是运动学几何参数未标定使运动学模型存在误差,也导致基于运动学的手眼关系矩阵存在误差.针对这一问题,提出了一种几何式的手眼标定方法,可在未标定运动学模型的情况下标定获得准确的手眼关系.该方法首先标定平台平移轴的方向向量,由此构建优化函数辨识得到手眼关系的姿态矩阵,而后通过平台的旋转轴运动标定得到手眼关系的位置矩阵,最后使用该方法获得的手眼矩阵计算出平台末端运动数据进行运动学标定.实验结果表明,所提方法具有较好的稳定性与准确性,手眼标定结果满足多轴运动平台的运动学标定要求.

    手眼标定运动学标定多轴运动平台视觉测量

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    基于卷积神经网络的机器人铣削颤振识别

    姚利诚籍永建
    23-29页
    查看更多>>摘要：串联式工业机器人整体刚度较低,铣削加工过程中极易产生颤振,降低工件表面质量与尺寸精度.针对机器人铣削颤振识别问题,提出一种基于卷积神经网络的颤振识别方法.通过机器人铣削实验采集不同加工状态下的振动加速度信号,提取信号的功率谱熵差与均方根作为特征指标;采用特征指标构建表征机器人不同铣削状态的二维散点图像数据集.采用卷积神经网络算法构建机器人铣削状态智能识别模型,对机器人铣削状态进行辨识.为验证所提方法的有效性,与现有方法进行对比分析与验证.结果表明,基于卷积神经网络构建的识别模型能够有效辨识机器人铣削加工过程中的不同状态,其识别准确率可达95.10％,优于采用支持向量机构建的模型.

    机器人铣削颤振特征提取状态识别卷积神经网络

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    低耗稳定的四间隙平面连杆多目标优化设计

    王兴东柯蕃孔建益吴宗武...
    30-34,40页
    查看更多>>摘要：为提高优化设计效率且更符合工程实践,提出了平面连杆机构低耗平稳的一套可量化的优化设计及评价体系.首先,从运动过程低耗稳定角度完成了综合方案设计和技术设计,基于含摩擦副平面连杆理论模型,建立了低耗稳定平面四连杆优化模型;其次,基于遗传算法,获得该机构的曲柄力矩、铰接点受力峰值和与摇杆角加速度pareto解集;最终,采用含四间隙平面连杆理论模型与龙格库塔法,对5组解动力学数值求解并对比选型.结果表明,满足设计要求下,相比于各目标均衡的方案5,方案1驱动力矩微增0.63％,摇杆角加速度降低了0.41％,各铰接点受力下降了2.94％、11.92％、12.92％、12.04％,既可低耗平稳,又助于减小磨损.该体系能有效减少优化时间,以及传统理论模型与实际差距.

    低耗稳定四间隙平面连杆接触碰撞多目标遗传算法

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    基于改进YOLACT的堆叠零件实例分割算法

    张笑尘晁永生李豪玉周方圆...
    35-40页
    查看更多>>摘要：为了解决堆叠环境下零件实例分割精度差的问题,提出了一种改进YOLACT算法.通过在主干网络中C3和C4层引入多级特征融合与通道注意力机制模块(MLCA),优化了特征提取的精度.为了在保证图像同时获取多感受野信息,采用上下文特征金字塔模块(AC-FPN)结构替代传统FPN金字塔,获取更多感受野,以准确完成预测.通过自制堆叠零件数据集完成网络训练与实验.对比实验表明,改进后的YOLACT算法在未明显提升运行时间的基础上,相较原算法表现出更优的检测与分割效果.

    堆叠零件实例分割YOLACTMLCAAC-FPN

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    连杆与机架平行位形直线导引机构综合及稳健设计

    钱卫香屈卓成杨银烁靳智超...
    41-45,50页
    查看更多>>摘要：针对连杆与机架在初始位形平行时的直线导引机构综合问题,基于瞬时运动几何理论,考虑机构常规性能和稳健性能,提出一种该类机构的综合方法.在给定欲逼近理想直线的鲍尔点及其方向角和机架一个定铰点的条件下,建立连杆与机架平行位形时的机构综合模型,该模型可综合得到无穷多满足位形要求的直线导引机构.通过对机构常规性能施加约束得到可行解域,为判断可行解域内机构是否满足稳健性能要求,建立直线导引机构稳健模型,提出机构稳健性能的质量特性指标,依据质量特性指标筛选出稳健机构得到可行稳健解域.设计者可精确快捷的在可行稳健解域内寻找到满足机构常规性能要求与稳健性能要求的最优稳健机构解.通过机构综合示例验证了该方法的可行性和有效性.

    机构综合鲍尔点曲率驻点曲线稳健性能

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    基于改进YOLOv8的航空发动机叶片表面缺陷检测

    李文龙王欣威慕丽
    46-50页
    查看更多>>摘要：针对航空发动机叶片表面缺陷的复杂性,检测效率和精度不高的问题,提出了一种改进的基于注意力机制的YOLOv8 s航空发动机叶片表面缺陷检测方法.通过将EIoU替换为CIoU作为算法的损失函数.在提高边界框回归速率和目标定位精度的同时,改善数据集中的质量不平衡问题.在主干特征网络(Backbone)中嵌入EMA注意力模块,以增强对关键特征的提取,提高模型的检测准确性.使用自建的航空发动机叶片数据集对网络进行训练和测试.试验结果表明,YOLOv8 s-EMA网络的平均检测精确度达到了98.7％.相较于Faster-RCNN和YOLOv5 s等目前主流的目标检测模型,平均检测精确度分别提高了2.1％和3.0％,FPS也有显著提升.证明了该方法在航空发动机叶片表面缺陷检测中具有更高的精度,取得了良好的检测效果.

    缺陷检测叶片YOLOv8sEMA注意力机制EIoU

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    基于两点测量对大直径杆中的正向波抵消研究

    吕超勇赵翼飞于涛
    51-56,61页
    查看更多>>摘要：采用两点应变测量对大直径杆中正向波进行分离,并设计一种前-反馈控制系统对弹性杆至下游波扰动进行预测和抑制.由于力波在大直径杆的传播过程中存在弥散效应,为了在这种情况下将正向波分离并抵消,考虑横向惯性修正的一维纵波控制方程,在Pochhammer-Chree理论的第一模态可以充分描述波的传播的假设下,通过应变计进行测量,正波在一个测量位置的傅立叶分量可以通过被测力波历程的相应傅立叶分量或其导数确定,并利用波数相对于弹性杆的圆频率的导数等消除几何弥散对测量数据的影响,从而对其准确展开频谱信息提取,并利用相位角的弥散修正对下游扰动准确进行预测,通过仿真和模拟将计算数据带入前馈控制系统,结果表明可达到理想消振效果.

    两点应变测量前-反馈控制弥散效应机械波

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