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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
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    基于最小辨识误差的机器人拖动控制系统设计

    陈燊豪毛世鑫吴蕾
    104-107页
    查看更多>>摘要：传统的拖动示教算法主要通过动力学模型补偿的方式补偿系统的惯性项和重力项,但由于动力学模型的不准确性导致拖动性能变差.基于关节力传感器,提出仅需通过重力辨识得到的模型实现拖动示教控制的效果.对于重力模型辨识,在LSM的基础上设计误差代价函数,根据代价函数得到误差迭代表达式,使模型估计参数进一步迭代收敛于真实值,实现对协作机器人重力模型的精确辨识.同时,基于重力模型设计拖动控制器,实现柔顺拖动控制.最后,通过MATLAB-Simlink联合仿真,并在搭建的协作机器人平台上验证,结果表明提出的辨识方法具有更高的收敛精度,基于重力模型的拖动控制系统具有更高的稳定性和柔顺性.

    机器人重力辨识代价函数误差迭代拖动控制器

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    基于改进YOLOv6模型的微特电机电枢表面缺陷检测

    杜佳奇肖杰朱高义王杰...
    108-112,117页
    查看更多>>摘要：针对传统工业存在对微特电机电枢表面缺陷检测任务人工成本高、工作量大的问题,提出了一种改进YOLOv6 模型的微特电机表面缺陷检测算法.首先,在主干网络加入SimAM注意力模块,加强网络信息传递,提高模型对特征的敏感程度;其次,Neck端使用GSConv新型卷积方式,以减少模型计算量;最后,使用CIoU损失函数解决GIoU损失函数的局限性,以提升模型检测精度.将所提改进算法在微特电机表面缺陷检测公开数据集上MASS-DET上进行训练并测试,实验结果表明,改进后的算法检测精度优于原算法,其中缺陷检测结果的 mAP 值和 mAR 值分别提升了4.7％和2.5％.同时相比于一些其他目前先进的目标检测算法在精度和速度上均有提升,证明了改进算法的有效性.

    缺陷检测YOLOv6注意力机制GSConv损失函数

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    基于轻量化YOLOv8网络的贴片芯片引脚缺陷检测

    杜昌都徐雷陈俊陈建华...
    113-117页
    查看更多>>摘要：在贴片芯片贴装工艺中,芯片引脚的质量对于贴装工艺的成功率起着决定性的作用,因此在贴装之前对芯片引脚缺陷的精确检测至关重要.为了提高检测的效率和精度,提出了一种基于轻量化YOLOv8 神经网络的检测方法.首先,该方法使用点云数据投影生成的深度图作为输入数据.这使得该网络能够从点云数据中提取出芯片引脚的高度信息,进而得到引脚的空间尺寸特征.为了提升检测速度,网络结构中的部分卷积模块和C2f模块被优化为GSConv卷积和VoVGSCSP模块,原网络中参数占比较高的特征融合部分和检测头部分被优化为参数更少的轻量化特征融合网络与单尺度检测头.最后,在网络中相应的环节加入注意力机制(CBAM),提升检测精度.实验结果表明,与原网络相比,轻量化的网络在保持检测精度的同时,减小了网络体积,模型参数减少了51.5%,单张图片检测速度提升了36.4%.

    引脚缺陷检测YOLOv8轻量化神经网络注意力机制深度图像

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    基于机器视觉的汽车压装衬套偏转角度测量

    张玉杰谢兴龙
    118-122,127页
    查看更多>>摘要：衬套安装的角度测量对于确保压装过程中汽车悬架与衬套的准确组装十分重要,现有的单目测量方法由于存在相机安装环境受限、测量准确率低的缺点而难以广泛应用.为提高衬套偏转角度的测量准确性,提出了一种基于特征匹配与径向基神经网络的衬套偏转角度测量方法.采用Hessian矩阵优化ORB算法,剔除误匹配对,提高ORB算法匹配性能;采用基准模板匹配策略,解决相机斜视状态下图像特征被遮挡导致的无法匹配问题,并将采集图像的特征点转换至基准模板上;通过引入径向基函数神经网络进行偏转角度软测量,拟合特征点与偏转角度的非线性关系,提高衬套偏转角度测量的精度.实验结果表明,所研究方法可以有效进行偏转角度测量,最大平均相对误差为2.72%,满足衬套偏转角度测量要求,在汽车生产过程中有一定的应用价值.

    特征匹配ORB单应性变换Hessian矩阵径向基神经网络

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    基于MEMD的双轴直线电机平台迭代学习控制

    刘思诺蔡昌友武志涛
    123-127页
    查看更多>>摘要：针对双轴直线电机平台交叉耦合迭代学习控制系统中的轮廓误差积累问题,提出了一种改进经验模态分解算法的控制策略.首先,设计单轴的PDFF位置控制器,以满足PMLSM的高精度定位需求;其次,设计了一种具备自适应调节特性的PD型交叉耦合迭代学习控制器;此外,针对经验模态分解算法的端点效应以及模态混叠问题,提出了一种基于交互直线延拓与互补集合经验模态分解的新型改进算法.该算法可以将各次迭代的轮廓误差进行分解,并剔除影响误差收敛的分量.经过仿真分析,对比传统迭代学习控制,所提方法具有更快的收敛速度,能够以较少的迭代次数实现双轴直线电机平台的高精度轮廓跟踪控制.

    双轴直线电机平台轮廓误差迭代学习交互直线延拓互补集合

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    多网络协同的三阶段电枢缺陷检测

    徐海涛廖家威夏雨微王杰...
    128-131页
    查看更多>>摘要：电枢是微特电机的重要组成部件,其表面质量直接影响电机运行.当前有关电枢表面质量的检测准确率低下,特征难以把控.为提升信息捕捉效率,实现电枢缺陷的精细划分和识别,提出了一种多网络协同的三阶段电枢检测方法.首先,利用MobileNetV2 对电枢图像进行铜线和变阻区域完整性的分类检测;然后,将通过检测的图片利用YOLOv4 进行特征识别;最后,基于识别到的检测结果进行模式识别.实验结果表明,该方法可以准确、精细地划分电枢的缺陷.

    电枢多网络协同卷积神经网络YOLO缺陷检测

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    重载齿轮齿条偏载特性及修形优化分析

    张罡铭章翔峰阿依夏·买合木提张信...
    132-135,141页
    查看更多>>摘要：针对抽油机齿轮齿条重载工况下齿条齿面上出现偏载损伤的问题,对重载齿轮齿条偏载特性修形优化进行了研究.根据石川法结合切片法计算齿轮齿条受载以后的变形量及重合度,通过理论计算了齿轮齿条偏载变形公式,从而确定修形量.并分析了不同修形方案对低速重载齿条齿面偏载的影响.结果表明,齿轮齿条机构在低速重载中,受偏载力的作用,其沿着齿向会呈现重合度逐渐减小,载荷不断增大,变形量逐渐增大.采用齿向齿廓同时修形能最大程度减少偏载时的接触应力.

    抽油机齿轮齿条偏载特性接触应力修形优化

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    极限工况下滚珠丝杠副疲劳失效研究分析

    杨飞周长光翟光钰冯虎田...
    136-141页
    查看更多>>摘要：滚珠丝杠副被广泛应用于航空航天领域,常规工况下的失效机理在航空航天极限工况下不再适用.因此,针对极限载荷下滚珠丝杠副失效机理,提出了基于裂纹萌生和扩展的失效机理研究方法.通过电镜、金相、粗糙度仪和显微硬度等方法进行分析.结果表明,切向表面与次表面裂纹均是垂直于切向力的方向萌生,表面裂纹背离切向力扩展,次表面裂纹沿塑性变形方向扩展;轴向表面产生的疲劳裂纹角度在50°～85°;剥落坑形貌沿切向力方向由深到浅,剥落坑前侧区域比后侧区域更容易受疲劳影响,但后侧区域更容易受磨损影响;国外滚珠丝杠副寿命高于国内,提高滚珠丝杠副接触表面精度和组织均匀度,预计可以提升50%使用寿命.

    滚珠丝杠副疲劳失效裂纹萌生裂纹扩展

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    基于改进阈值分割算法的刀具损伤检测方法

    潘盛湖彭伦文吕彭杰
    142-146,152页
    查看更多>>摘要：为了解决刀具损伤缺陷难以被视觉检测系统收集的问题,提出了一种基于粒子群算法(PSO)的Otsu阈值分割法对刀具磨损量进行检测.算法改进了PSO算法惯性系数的更新策略,有效扩大了算法的搜索范围,缩短了算法的运行时间,通过对粒子群添加扰动,解决了传统粒子群算法容易陷入局部最优的问题,搭建了实验平台,验证所用检测方法的有效性.实验结果表明,该检验方法能够实现刀具损伤区域识别和刀具损伤量的测量,而且相较于Otsu、Canny算法,局部阈值分割法等算法具有识别精度高,运行速度快等优点.研究结果对于实际刀具缺陷检测系统具有一定的参考价值.

    刀具磨损视觉检测Otsu粒子群算法

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    基于改进T-S模糊模型的弧焊机器人轨迹实时跟踪

    姚江云王宽田李旺昆梁世华...
    147-152页
    查看更多>>摘要：针对弧焊机器人在实际作业中受到诸多不确定因素的影响,导致弧焊机器人焊接轨迹偏离预期轨迹的问题,提出一种基于改进T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的弧焊机器人轨迹实时跟踪方法.采用图像识别技术识别并定位焊缝,通过坐标转换,确定焊缝中心线在机器人坐标系中的位置坐标.利用蚁群算法根据焊缝中心线在机器人坐标系中的坐标,搜索从起始位置到目标位置的最优焊接路径.设计了一种改进区间二型T-S模糊模型,通过视觉传感器实时获取新的焊缝信息,计算轨迹误差,以此为输入,利用改进T-S模糊模型对机器人的运动轨迹进行实时调整.实验结果表明,采用改进T-S模糊模型后,机器人轨迹跟踪离散度均降至1mm以下,弧焊机器人轨迹与预期轨迹高度重合,比传统方法跟踪离散度大大降低.

    改进T-S模糊模型弧焊机器人焊缝识别与定位轨迹规划轨迹实时跟踪方法

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