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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

    基于深度迁移学习的深孔镗削刀具状态监测

    崔益铭牛蒙蒙田芝豪杨顼...
    164-168页
    查看更多>>摘要：基于深度学习的刀具状态监测方法可以准确地预测深孔镗削过程中刀具的破损情况.然而,由于装配误差、加工环境差异等因素的影响,一台镗床上训练的刀具状态监测模型往往不能直接应用于同类镗床.针对这一问题,提出了基于深度迁移学习的刀具状态监测方法.首先,基于深度置信网络,利用第一台机床的数据训练模型.在模型隐藏层顶层引入多核最大均值差异衡量源域与目标域的差异,并利用无标签的第二台机床的数据微调模型.刀具状态监测的实例表明,经过深度迁移后,加工状态监测模型针对目标域的准确率提高了28.42％,证明了此方法的有效性.

    迁移学习深度学习刀具状态监测

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    金属嵌入件装配缺陷视觉检测技术研究

    高岩方成刚
    169-174页
    查看更多>>摘要：针对目前显示器背板上金属嵌入件装配缺陷依赖人工目视检测、效率低、主观性大的问题,提出一种显示器背板金属嵌入件装配缺陷视觉检测方法.通过预处理方法得到高质量的装配区域图像,采用蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)优化二维Otsu,分割出嵌入件,提取嵌入件的形状、位置特征并对特征进行归一化融合,输入到DBO-BP神经网络中,对装配缺陷进行识别.实验结果表明,该方法在数据集上准确率可达97.5％,在分割和分类问题上采用DBO优化的二维Otsu和BP神经网络表现均优于采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的优化.所提出的方法能够有效检测出装配后的缺陷,对工厂的噪声与光照条件变化有一定适应性,满足企业生产的实时要求.

    装配缺陷二维Otsu特征提取DBO-BP神经网络

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    基于SiC多磨粒周向间距应力干涉的材料去除机制

    李旭阳钱炜杨雪吴家义...
    175-180页
    查看更多>>摘要：针对SiC磨削工艺难以选择合适砂轮浓度的问题,开展了磨粒分布间距影响下的SiC材料去除有限元数值模拟研究.首先,根据砂轮上磨粒分布特征明确磨粒周向间距变化范围,确定对应磨粒粒径下的磨粒周向间距参数,并建立多磨粒刻划的有限元模型;然后,分析磨粒不同周向间距下的干涉应力表面形貌、横向裂纹和干涉应力分布均匀性,揭示磨削过程中磨粒周向间距对SiC材料去除的影响机制;最后,构建"砂轮浓度—体积分数—周向间距"的函数关系,提出一种基于磨粒周向排布的磨削砂轮浓度选择方法.研究结果能够为SiC磨削工艺中砂轮浓度的选择提供科学依据,以获得高表面形貌、低亚表面损伤和一致性均匀加工的SiC磨削工艺技术.

    碳化硅多磨粒干涉应力材料去除砂轮

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    改进YOLOv5s算法的带钢表面缺陷检测

    王林琳龚昭昭梁泽启
    181-186页
    查看更多>>摘要：针对带钢表面缺陷小目标检测精度低以及检测效率低等问题,提出了一种基于YOLOv5 s的带钢表面缺陷检测算法.首先,增加一个大尺度预测层,通过更丰富的位置信息提高小目标缺陷的检测效果,减少漏检和误检的问题;其次,将Shuffle Netv2轻量化骨干网络替换原来的CSPDarknet53网络结构,降低模型参数数量,加快模型推理速度;然后,在特征提取网络末端添加基于Transformer编码的C3 TR模块以及在特征融合网络中添加CA注意力机制,增强网络对缺陷的特征提取能力;最后,引入WIoU损失函数来取代GIoU,提高回归精度.实验结果表明,改进后的YOLOv5s算法在武汉某钢厂采集的带钢表面缺陷数据集上平均准确率(mAP)达到92.2％,较原始YOLOv5s提高了4.7％,检测速度FPS达到了82,具有较高检测精度.并引入公开数据集进行泛化实验,结果均有显著提升,进一步满足了对带钢表面缺陷检测的需求.

    钢材表面缺陷YOLOv5sShuffleNetv2C3TR模块CA注意力机制WIoU损失函数

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    基于NSGA-Ⅲ算法的云制造中机床供需组合匹配研究

    杨贵林于丽娅周鹏蒲睿强...
    187-192页
    查看更多>>摘要：云制造环境下,车间供需匹配环境中任务存在复杂性和多样性特点,紧急插单现象时常发生,这可能导致难以在合理的时间段内找到最优解决方案.针对这一问题,提出了一种针对车间供需环境的制造资源动态调度方法,以最大完成时间、能耗、成本为优化目标,提出一种改进的NSGA-Ⅲ算法(INSGA-Ⅲ)进行求解,引入了组合初始化、反向生成、自适应交叉与变异、变邻域搜索策略以提高算法的求解能力.通过某航空零部件加工实例证明,所提算法在求解车间供需匹配组合问题上有一定的优势,并可以供决策者提供多种机床分配方案.

    紧急插单供需匹配非支配排序反向生成

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