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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SincNet网络结合L2正则化的故障诊断

    魏永合陈懿翀谷晓娇
    158-162页
    查看更多>>摘要：故障诊断对于保持设备和系统的正常运行至关重要,它可以帮助提高效率、减少成本、增强安全性、改善用户满意度,并为决策和优化提供支持.通过及时进行故障诊断和解决,可以提高生产效率、降低风险,并提供更好的产品和服务.针对基于物理信息模型和基于数据驱动模型等传统故障诊断方式的可解释性不强、故障诊断正确率较低的缺点,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)、SincNet和L2 正则化相结合的故障诊断方法.通过以轴承为例,进行实验验证,并于传统CNN进行对比,准确率达到99.5%,也更具有可解释性.相较于传统的CNN,该模型的可解释性更强、故障诊断准确率更高.

    故障诊断SincNetCNNL2正则化

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    AR-MED共振特征增强的风电齿轮箱故障诊断

    孙抗史晓玉赵来军杨明...
    163-167,174页
    查看更多>>摘要：针对风电齿轮箱故障时脉冲成分往往淹没在其他频率分量中,早期故障特征难以有效提取的问题,提出一种自回归最小熵解卷积(AR-MED)共振特征增强的风电齿轮箱故障诊断方法,并结合一维卷积神经网络(1DCNN),实现齿轮箱高精度故障诊断.首先,使用共振稀疏分解算法(RSSD)将振动信号分解成含有噪声和谐波成分的高共振分量和含有故障冲击成分的低共振分量;其次,对低共振分量使用自回归最小熵解卷积运算,增强低共振分量中微弱的周期性冲击成分;最后,构建自回归最小熵解卷积共振特征增强的1DCNN模型,将分解得到的谐波分量和周期性冲击分量进行特征融合以及有针对的训练和分类.实验结果表明,与现有故障诊断模型相比,所提方法在提取风电齿轮箱的故障特征信息以及提高故障诊断精度方面具有有效性和优越性.

    共振稀疏分解自回归最小熵解卷积特征增强一维卷积神经网络风电齿轮箱

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    基于KAS-YOLO的钢板表面缺陷检测

    敖思铭周诗洋杨智颖刘怀广...
    168-174页
    查看更多>>摘要：针对当前基于视觉的钢板表面缺陷检测方法对小缺陷目标识别困难造成检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5s的钢板表面缺陷检测模型KAS-YOLO.首先,通过使用空洞空间金字塔池化模块来获取更大的感受野以提取更多表面缺陷的特征信息,并融入坐标注意力机制来提高特征提取能力;其次,用K-means算法聚类得到更匹配的锚框,不仅增加了正样本的数量,而且加速了模型的收敛;最后,采用SIoU损失函数来进一步提升模型对表面缺陷目标的定位和检测能力.实验结果表明,提出的KAS-YOLO模型对钢板表面缺陷的检测精度和速度优于Faster R-CNN、SSD、Reti-naNet和YOLOv5s等主流检测方法.

    钢板表面缺陷YOLOv5s注意力机制锚框损失函数

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    双列角接触球轮毂轴承动刚度优化研究

    朱梦宇杨传猛邱明张佩楠...
    175-179,184页
    查看更多>>摘要：针对轮毂轴承单元的刚度性能将直接影响汽车的服役性能这一现状,对轮毂轴承刚度特性进行研究,提出了一种基于Romax非标准轮毂轴承动刚度特性分析方法和基于粒子群算法(PSO)的优化设计方法.通过采用Romax软件对非标准的轮毂轴承进行拟静力学仿真,研究了某型号轮毂轴承的预紧量、接触角以及两列球心距对动刚度矩阵的影响规律,并通过理论和试验进行验证.研究结果表明,随着预紧量的增加,轴承动刚度呈现整体上升趋势;随着接触角的增加,径向刚度减小,轴向刚度和角刚度增加;随着两列球心距的增加,径向刚度和轴向刚度略微下降,角刚度增加.以轮毂轴承单元的角刚度最大作为优化目标,对轴承内部结构参数进行优化设计,优化后角刚度增加了14.4%,实现了提高角刚度这一优化目标,为轮毂轴承结构设计和优化提供了方法支撑.

    非标准轮毂轴承动刚度拟静力学粒子群优化设计

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    数据驱动的变压器生产物料智能配送研究

    姜任奔孙文磊张学东路程...
    180-184页
    查看更多>>摘要：在传统变压器离散装配车间信息化、数字化、智慧化转型的背景下,生产物料的高效智能配送是亟待解决的问题.提出了一种物料备料、路径决策二阶段的生产物料智能配送方法,将物料配送任务分为生产物料备料阶段及生产物料路径自决策阶段.在生产物料备料阶段,提出了基于Adam优化LSTM循环神经网络的变压器生产物料备料时间预测模型,利用生产物料相关时序性数据将Adam优化后的LSTM循环神经网络模型进行训练,准确可靠地实现了对下一阶段生产物料需求时间的预测.在生产物料配送路径自决策阶段,运用五点三次法改进的A∗算法生成了路径平滑,转向较少的配送路径.最后,以某变压器离散制造车间为对象,验证了生产物料的智能化配送方法.

    数据驱动LSTM循环神经网络改进A∗算法

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    基于改进NSGA-Ⅲ的商用车车厢底板生产批量调度

    陈勇张咏秋王宸彭运贤...
    185-192页
    查看更多>>摘要：以某商用车车厢的实际生产过程为背景,建立了以最小化加工时间、最小化能耗、最小化总拖期为目标的考虑工件分批的柔性作业车间调度模型.采用机器、工序、批量的三重编码方式对染色体进行编码,针对工件批量的变化提出了一种特殊的交叉和变异方式,针对NSGA-Ⅲ局部搜索能力较差、易陷入局部最优的缺点提出了改进NSGA-Ⅲ(BP-NSGA-Ⅲ).使用柔性分批方式使得初始批量分配更加合理且不产生无效解;通过混合初始化方式提高初始解的质量加快收敛速度;通过新增的邻域搜索步骤避免迭代后期易陷入局部最优的情况;通过引入自适应交叉变异概率加快算法迭代前期的收敛速度和迭代后期的稳定性.通过对FJSP标准算例的运算并将结果与其他算法结果进行比较,验证了BP-NSGA-Ⅲ对求解FJSP的有效性和优越性,最后使用算法求解企业实际生产问题得到了较好的调度结果和最优调度甘特图.

    柔性作业车间调度批量调度NSGA-Ⅲ邻域搜索局部最优

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