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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"。
正式出版
收录年代

    基于DBN网络的滚动轴承故障诊断

    刘鹏皮骏胡超
    140-144页
    查看更多>>摘要：为了提高滚动轴承故障诊断的准确率,提出基于DBN网络的滚动轴承故障诊断方法.针对浅层神经网络难以从振动信号中提取深层故障特征且易陷入维度灾难等技术难点,结合深度置信网络(DBN)能够处理高维非线性数据和有效提取故障特征的特点,建立基于DBN网络的滚动轴承故障诊断模型.通过验证分析,确定了DBN的隐含层层数、最佳数据类型、激活函数等网络参数,为DBN网络参数的设置提供一种新的方法与思路.并对受限玻尔兹曼机(RBM)的重构能力进行了验证.将DBN网络与BP、ELM、PNN等浅层神经网络进行了对比分析,结果表明DBN网络具有较高的诊断精度与较强的稳定性,证明了DBN网络在滚动轴承故障诊断中的有效性.

    深度置信网络受限玻尔兹曼机滚动轴承故障诊断

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    基于流固耦合的碳化硅衬底CMP过程温度场仿真分析

    翟宇轩李薇薇孙运乾许宁徽...
    145-149,155页
    查看更多>>摘要：在碳化硅衬底化学机械抛光过程中,抛光界面温度是影响抛光效率的关键因素之一,掌握抛光界面温度分布情况,有助于更深入理解CMP机理并为工艺优化提供理论指导.为此,对碳化硅衬底的CMP过程中温度场分布情况进行了探究,分析了不同抛光工艺参数和抛光液组分对抛光界面温度的影响.利用有限元分析软件ANSYS的流固耦合模块,综合考虑抛光垫与抛光液对SiC衬底的磨削作用,得到抛光过程中SiC衬底表面温度分布.仿真结果表明,SiC衬底径向温度从中心到边缘逐渐增大,边缘处上升趋势逐渐减小甚至出现温度小幅下降,最大温差接近 0.4℃(约为4%).通过单因素实验探究不同影响因素与温度之间的关系,得出结论:随着抛光转速和抛光压力的增大,SiC表面平均温度上升,均近似成线性关系,并且边缘点与中心点温度变化相差越来越大;同时,衬底界面温度随着抛光液磨料浓度的增加而上升,但变化相对较小.

    化学机械抛光(CMP)碳化硅温度流固耦合有限元仿真

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    基于LIR和GFNet的带钢表面缺陷识别

    刘双辉易灿灿肖涵黄涛...
    150-155页
    查看更多>>摘要：针对深度学习(deep learning,DL)模型处理带钢表面缺陷图像存在计算成本大、实时性差的问题,提出了一种基于可学习的图像调整器(learnable image resizer,LIR)和扫视-聚焦网络(glance and focus network,GFNet)的带钢表面缺陷分类方法.首先,针对DL模型在处理带钢表面缺陷图像时存在空间冗余的问题,提出GFNet驱动的带钢表面缺陷识别模型,其可以根据不同样本自适应分配计算资源,在模型推理阶段显著减少计算量;其次,提出LIR和GFNet联合训练的方法,调整图像大小的同时实现针对识别模型的特征增强;最后,收集整理了某钢铁企业冷轧薄板厂带钢表面缺陷数据集,利用所提方法进行分析.将残差网络(residual networks,ResNet)的ResNet-50 模型作为主干网络,与原始ResNet-50 比较,所提方法在不牺牲准确率的情况下,将单张图像的推断时间减少约3.58 倍,计算量降低约6.11 倍,从而验证了提出方法的有效性.

    带钢表面缺陷图像分类可学习的图像调整器动态神经网络扫视-聚焦网络

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    改进YOLOv3的轻量级铸件焊缝表面缺陷检测

    李闯马行穆春阳刘永鹿...
    156-159,163页
    查看更多>>摘要：针对机械制造行业中铸件焊缝表面缺陷数据集少,被检测物体处于复杂环境下目标检测困难和识别准确率低等问题,提出了一种改进的YOLOv3 算法.使用了有效的数据增强技术,提高了模型的鲁棒性,使其更加适用于真实环境;引入轻量级网络GhostNet替换原始主干网络,降低模型参数量,减少训练时间;在主干网络最后一层输出端加入空间金字塔池化结构,提高模型的感受野和增强模型的抗干扰能力;在FPN(feature pyramid network)中引入1×1 卷积和通道注意力机制,防止维度损失和提高对重要特征的关注度,增强对小目标的特征提取;在训练过程中引入Focal Loss,提高模型对正样本的预测准确率.实验结果表明,与原YOLOv3 相比,改进模型在铸件焊缝缺陷数据集上mAP提升1.55%,小目标气孔AP提升4%,增加小目标识别精度.

    表面缺陷铸件焊缝YOLOv3空间金字塔池化GhostNet

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    基于UMAP改进的多域特征提取方法及轴承故障诊断

    尹泽明王彩年王智毛范海...
    160-163页
    查看更多>>摘要：针对传统多域特征提取方法占用计算资源过大、分类精度不足等问题,提出了一种基于统一流行逼近与投影算法(UMAP)改进的多域特征提取方法.通过对原始信号进行多域特征采集结合UMAP的全局信息提取能力进行信息融合与低维映射重构特征集;在此基础上将特征集输入到支持向量机中进行模型训练,实现轴承的故障识别与诊断.基于某大学公开的滚动轴承实验数据集对比分析了几种典型的优化算法与传统多域特征提取方法,证明所提方法识别滚动轴承故障状态的成功率为100%,验证了该方法的优越性.

    故障诊断多域特征提取统一流形逼近与投影支持向量机

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    大型数控成形磨齿机齿距误差溯源

    彭加兵洪荣晶刘洋河胡敏...
    164-167,173页
    查看更多>>摘要：齿轮的齿距误差大小直接影响到齿轮在传动过程中的平稳性,而大型数控机床具有自由度多、尺寸大、行程长的特点,对机床中影响齿距精度的误差进行溯源则显得更加关键.以五轴数控机床为研究对象,采用齐次坐标变换矩阵的方法,建立包含机床主要误差的误差传动模型.运用Morris方法对误差源进行溯源分析,得出影响因素较大的误差项.结果表明,通过所建立的误差溯源模型,对磨齿加工过程中的误差项进行溯源分析,可获得关键误差,可为后面的误差补偿提供理论基础.

    齿距误差误差建模敏感性分析静态误差

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    基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断

    陈剑黄志徐庭亮孙太华...
    168-173页
    查看更多>>摘要：针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法.提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率.该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类.采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率.

    局部均值分解二进制粒子群优化算法深度置信网络滚动轴承故障诊断

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    基于PSO-LSSVR的机器人磨抛材料去除模型

    蔡鸣朱光李论赵吉宾...
    174-177,182页
    查看更多>>摘要：为了建立磨抛工艺参数与材料去除深度的关系,建立一种基于最小二乘法支持向量回归机(LSSVR)的材料去除深度预测模型,并引入粒子群优化(PSO)算法来优化LSSVR的超参数,可提高LSSVR模型的预测准确性和全局优寻能力.搭建叶片机器人砂带磨抛实验平台,设计并进行多工艺参数实验,考虑工艺参数:砂带粒度、砂带转速、进给速度、接触力和叶片表面曲率半径,获得叶片表面的材料去除深度,最终利用实验数据建立了PSO-LSSVR叶片材料去除深度预测模型.结果表明,PSO-LSSVR模型的预测准确率为95.37%,平均预测误差为0.003 463,说明PSO-LSSVR模型具有较高的预测精度,并结合实际加工情况进行实验验证可行性,证明PSO-LSSVR模型可以有效合理地建立工艺参数与材料去除深度的关系.

    机器人砂带磨抛预测模型工艺参数最小二乘法支持向量回归机粒子群算法

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    螺旋桨叶片双面协同加工刀路规划

    王瑞葛昱昊郭祥雨
    178-182页
    查看更多>>摘要：双面对称加工通过两侧辅助支撑可解决螺旋桨叶片单面加工中存在的加工振颤、变形等问题,但桨叶复杂的表面形状导致双面对称加工无法完全实现,因此提出一种双面协同加工方法,并对其刀路规划算法展开研究.该算法通过引入两个区域划分参数将桨叶表面划分为叶梢区域、内部区域、变速区域和边缘区域4 个区域,对不同区域分别采用单面加工、对称加工、变速错位加工和无变速错位加工4 种加工方式,并借助 6 个关键加工点对双面协同加工流程进行规划设计.在变速区域通过Sigmoid组合变速曲线实现单侧刀具的S型变速,进而完成对称加工与错位加工的方式转换.最终通过加工实验得到对比数据,结果表明双面协同加工在振动与变形问题上皆有较大提升,验证了该方法的可行性和有效性.

    螺旋桨双面加工刀路规划Sigmoid曲线S型变速

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    工艺参数对不锈钢管切割表面质量的影响研究

    李和伟孙兴伟杨赫然董祉序...
    183-186,192页
    查看更多>>摘要：不锈钢管切割质量主要受到切口断面毛刺的影响,对不锈钢管切割时毛刺的形成过程及工艺参数对切口质量的影响规律进行分析.首先,建立解析模型描述切口毛刺的产生过程,分析切口毛刺形成的影响因素;其次,运用有限元仿真软件,建立奥氏体不锈钢 316L材料的三维切削仿真模型,模拟切削加工过程,分析切削完成后切口毛刺的形貌特征;最后,针对切口毛刺形成的影响因素,对切削过程进行单因素仿真.对减少切口毛刺的形成和优化工艺参数提供理论指导.

    不锈钢管毛刺解析模型三维切削仿真工艺参数

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