期刊,制造技术与机床 2024年卷3期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

制造技术与机床

主　　编：梁玉

出版周期：月刊

国际刊号：1005-2402

电子邮箱：edit@mtmt.com.cn

电　　话：010-64739683/79

邮政编码：100102

地　　址：北京朝阳区东直门外望京路4号

制造技术与机床/Journal Manufacturing Technology & Machine ToolCSCD北大核心CSTPCD

查看更多>>本刊为月刊，是中国机床行业及制造技术领域的专业性期刊，创刊于1951年8月。主要栏目有：国内外动态、综述、设计与研究、工艺与检测、改装与维修、管理技术、商务桥梁、企业之窗、数控专栏等。本刊是境内外厂商了解中国机械制造业市场、向用户介绍产品的好平台，欢迎广大读者或厂商踊跃订阅、投稿或刊发产品宣传广告等。

正式出版

收录年代

基于CSO-LSSVM模型的选择性激光烧结成型工艺参数优化

蒋成雷李健肖亚宁郭艳玲...

147-155页

查看更多>>摘要：成型收缩是影响选择性激光烧结技术(selective laser sintering,SLS)制件精度的关键因素,而工艺参数对材料烧结情况和收缩变形程度有着明显影响,因此选择合理的参数组合对减小精度误差和改善成型性能质量有着重要意义.为降低SLS成型件工艺参数优化试验成本,文章开发了一种名为CSO-LSSVM成型精度预测模型用于工艺参数的预测.该模型的设计思路是:首先,通过Sine映射、非线性切换因子和针孔成像反向学习等 3 种改进策略全方面协调增强了蛇优化器(snake optimizer,SO)的收敛精度和寻优速度,接着,将改进后的蛇优化器(chaotic multi-strategy enhanced snake optimizer,CSO)与最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)结合,整定关键核函数参数,提高模型预测精度和泛化能力.为验证CSO-LSSVM模型的有效性和优越性,利用Matlab软件在真实数据集基础上将其与LSSVM、BP(back propagation)神经网络以及极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型进行对比.结果表明:文中所提方法具有更高的预测精度,其误差评价指标均方根误差、平均绝对百分比误差和平均绝对误差分别为 0.546 2、9.487 7、0.401 7.该模型可为SLS成型加工提供最优工艺参数,有效指导加工.

关键词：

选择性激光烧结蛇优化器最小二乘支持向量机成型精度优化

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缸体平衡轴孔同轴度偏差问题分析及解决

糜兆强

156-160页

查看更多>>摘要：文章应用变异源分析,结合工艺流程变异检查以及对三坐标测量结果的深入研究,识别出造成平衡轴孔同轴度偏差的根本原因.通过对工艺流程的优化,消除了影响同轴度整体表现的普遍变异因素.通过多种机床调整方法,消除了具有问题聚焦性机床的特殊变异因素,进而有效解决了缸体平衡轴孔的同轴度偏差问题.

关键词：

平衡轴孔同轴度工艺流程优化机床调整

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基于AlexNet-SVM模型微型钢球表面缺陷快速识别方法

栗琳王仲吴秀丽

161-167页

查看更多>>摘要：微型钢球由于高反射、球体需要全覆盖的特点,其表面缺陷的质量控制尤为困难.针对人工检测方法效率低且准确度不足的问题,文章提出一种改进的AlexNet的卷积神经网络和SVM模型的钢球表面缺陷快速识别方法.该模型删减了后 3 个卷积层,保留全连接层FC7 提取的特征,采用SVM代替原始Softmax分类器以防止过拟合,提高模型泛化能力.此外,研究了基于K-CV的改进网络搜索算法确定分类器最佳参数.实验采用混淆矩阵对提出模型的识别结果进行性能评估,结果表明,该方法平均准确率达到 99.43%,运算时间为 17.2 ms.对比原模型及其他网络模型,具有较高的准确度和推理速度,能够满足工业现场检测的需求.

关键词：

微型钢球卷积神经网络AlexNetSVM表面缺陷检测

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基于改进灰狼算法的宏微复合驱动器磁滞模型的参数辨识

喻曹丰陶雪枫魏益军杨坤...

168-172,192页

查看更多>>摘要：精确辨识磁滞模型参数是保证宏微复合驱动器位移跟踪精度的关键,针对传统灰狼算法(GWO)存在局部最小值和求解精度不高的缺陷,文章提出一种改进的灰狼算法(TGWO).通过Singer混沌映射优化了灰狼个体的初始位置,以增加种群多样性;采用非线性收敛因子策略提高了局部开发度和全局搜索度;在种群位置迭代更新中引入动态权重更新和自适应更新策略.通过仿真和实验表明:该算法能有效可靠地辨识宏微复合驱动器磁滞模型的参数,平均相对误差为 4.6%,拥有更高的精度和收敛性.

关键词：

宏微复合驱动器Jiles-Atherton磁滞模型改进的灰狼算法参数辨识

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仿真驱动下的压力容器封底多损伤快速定位方法

王长林朱高亮钟永腾

173-177页

查看更多>>摘要：面向大型压力容器特种设备的球形封底结构,传统的无损检测较难完成在役大型储底部的在线损伤检测.压电陶瓷传感器(PZT)能够同时激发和接收Lamb波实现大面积区域的损伤检测.文章利用压电陶瓷传感器构造了均匀圆心阵列,并提出了一种仿真数据驱动的压力容器球形封底多损伤快速定位方法.首先,对在半球形封底结构模型上建立阵列Lamb波信号的传播模型,利用阵列导向矢量构造圆心阵列稀疏特征;其次,在ABAQUS有限元软件中建立压力容器封底有限元分析模型,获取虚拟阵列稀疏特征库;最后,将损伤信号的阵列转向向量与虚拟阵列稀疏特征库进行相似性比较,通过损伤成像快速确定损伤信号的位置.数值和实验结果都验证了基于虚拟阵列稀疏特征建模的多损伤定位方法能够有效地监测轴对称结构,且精度较高.

关键词：

压力容器损伤检测仿真驱动快速定位

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基于量子计算和威布尔分布的混合CHIO算法求解JSP问题

亓祥波赵品威王润

178-187页

查看更多>>摘要：针对冠状病毒群免疫优化算法(coronavirus herd immunity optimizer,CHIO)在解决优化问题时存在易陷入局部最优解、收敛速度慢和收敛精度差等问题,文章提出一种量子混合CHIO算法(quantum hybrid coronavirus herd immunity optimizer,QCHIO).首先,引入量子计算的思想,通过量子相关性实现全局搜索和快速收敛的目标,能够有效避免算法陷入局部最优解的问题.其次,采用威布尔分布算子的大步长和小步长来增加算法的多样性,使算法能够更好地探索搜索空间,增强了算法的全局开发能力.此外,还引入-登山算子通过搜索当前最优解的邻β域,尝试找到更优的解,从而增加了算法的搜索宽度,改善了解的质量.多邻域搜索则通过搜索全局最优解的多个邻域来增加了算法的收敛精度.为验证其性能,将QCHIO应用到 10 种标准算例中与其他几种改进算法进行了对比分析,并通过显著性检验证明了QCHIO的优越性.最后将QCHIO应用到某发动机生产调度实例上,进一步证明了QCHIO的可行性和优越性.

关键词：

冠状病毒群体免疫优化算法量子计算威布尔分布β-登山多邻域搜索车间调度

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基于特征的零件制造成本测算

李庭泰陶建华

188-192页

查看更多>>摘要：由于零件制造成本测算过于依赖传统人工经验,为提升零件制造阶段对于动态需求变更响应的能力,提出了一种基于特征的零件制造成本测算方法.通过对加工特征的分类,分析影响制造成本主要因素,定义了板类零件制造成本模型,并建立了制造资源数据库;针对材料成本和加工成本的关键信息,深度分析基于加工特征的加工工时计算方法,确定了加工成本,结合企业实例验证该方法的可行性.

关键词：

加工工时特征工艺制造成本测算

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基于数字孪生与k-近邻算法的车间设备运行状态预测研究

和征李忠鹏杨小红

193-199页

查看更多>>摘要：由于传统车间设备运行状态预测不能有效利用历史数据进行学习,实时响应能力有限,难以在复杂调度环境中取得良好效果,因此文章提出一种数字孪生与k-近邻算法相结合的车间设备运行状态预测模型.构建车间设备实体在信息空间的数字孪生模型,并建立设备实体与模型之间的映射关系,从而获取实时特征数据,即设备的运行状态特征数据.运用k-近邻算法计算实时特征数据与历史数据之间的欧几里得距离,即计算设备当前运行状态与历史已知状态的相似度,最终通过前k个距离所对应的设备历史运行状态数据,预测设备的当前运行状态.该模型的本质是通过数字孪生的实时数据采集,获取指定设备运行状态特征数据,运用k-近邻算法预测设备的实时运行状态.相较以往研究,本研究贡献在于提高设备实时运行状态预测的准确率.如果将数字孪生、k-近邻算法与具备自我学习能力的相关算法相结合,模型的预测效果会更好.

关键词：

k-近邻算法机器学习数字孪生车间设备运行状态预测

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