《制造業(yè)自動(dòng)化》期刊簡(jiǎn)介

　　本雜志由北京機(jī)械工業(yè)自動(dòng)化研究所主辦，國(guó)家機(jī)械工業(yè)局主管，1979年創(chuàng)刊。主要刊載制造業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域所取得的新技術(shù)、新成果、新產(chǎn)品、新方法以及自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用成果、科技動(dòng)態(tài)與信息等。常設(shè)欄目有：專家論壇、先進(jìn)制造技術(shù)、CAD/CAM/CIMS、生產(chǎn)自動(dòng)化、自動(dòng)化技術(shù)與裝置、控制與檢測(cè)、數(shù)控技術(shù)、工業(yè)機(jī)器人、應(yīng)用技術(shù)、產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)等。讀者對(duì)象為從事制造業(yè)自動(dòng)化技術(shù)工作的科技人員、管理人員、企業(yè)技工、院校師生等。
　　

《制造業(yè)自動(dòng)化》2012年24期目錄

　　基于帝國(guó)主義競(jìng)爭(zhēng)算法的切削參數(shù)優(yōu)化....................陳志楚
　　流水作業(yè)調(diào)度問(wèn)題的算法研究............................王秋芬
　　信息技術(shù)在供應(yīng)鏈技術(shù)協(xié)同層中的應(yīng)用....................尹作重
　　基于APS的特鋼企業(yè)信息系統(tǒng)架構(gòu)研究.....................彭加霖
　　基于遺傳算法的設(shè)備維修BOM配置研究.....................熊君星
　　基于逐次二點(diǎn)法的坐標(biāo)測(cè)量機(jī)平面誤差分析................王冉
　　基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的奶粉罐內(nèi)壁缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)..........朱明
　　二維激光攝像式傳感器現(xiàn)場(chǎng)快速標(biāo)定方法..................張振利
　　異構(gòu)系統(tǒng)間物料管理集成化模型研究......................楊卓峰
　　貫流風(fēng)葉焊接機(jī)視覺(jué)定位系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)........................劉薇
　　一種基于粗糙集理論的入侵檢測(cè)方法......................吳冬妮
　　車輪沖擊結(jié)果差異性分析及修正..........................趙忠興
　　氧氣濃度檢測(cè)儀在高壓開(kāi)關(guān)站中的應(yīng)用....................陳倫瓊
　　基于空間數(shù)據(jù)挖掘的煤礦安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)....................廖美紅
　　大力神杯五軸刀路編制與機(jī)床后處理控制研究..............陳學(xué)翔
　　基于ZigBee技術(shù)的塔機(jī)群防碰撞控制系統(tǒng)..................楊輝
　　桶形工件內(nèi)表面自動(dòng)涂裝解決方案........................趙宏劍
　　基于窗函數(shù)的NLFM波形設(shè)計(jì)及脈壓性能分析................贠亞男
　　無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)在電力線健康監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用..................洪文明
　　基于模板濾波的已知角度直線檢測(cè)方法....................謝晴
 

　　
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　　制造業(yè)自動(dòng)化最新期刊目錄

基于Transformer的門式起重機(jī)應(yīng)力智能監(jiān)測(cè)方法及應(yīng)用

摘要：水電站門式起重機(jī)（門機(jī)）在運(yùn)行過(guò)程中由于環(huán)境腐蝕和工作負(fù)荷等因素，會(huì)產(chǎn)生變形、損傷等失效形式，因此門機(jī)健康管理和壽命預(yù)測(cè)研究至關(guān)重要，而其結(jié)構(gòu)應(yīng)力監(jiān)測(cè)是重要一環(huán)。近年來(lái)隨著數(shù)字化智能化的發(fā)展，數(shù)字孿生和人工智能已成為實(shí)現(xiàn)門機(jī)應(yīng)力監(jiān)測(cè)的有效技術(shù)手段。通過(guò)分析門機(jī)應(yīng)力產(chǎn)生機(jī)理，提出了基于機(jī)理模型的應(yīng)力場(chǎng)構(gòu)建方法和基于Transformer的應(yīng)力場(chǎng)重構(gòu)方法并開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的門機(jī)設(shè)備數(shù)字孿生系統(tǒng)。在孿生系統(tǒng)中...

鈦合金TC4超聲振動(dòng)輔助切削有限元仿真分析

摘要：在ABAQUS仿真分析中，楊氏模量與泊松比隨溫度變化是以固定值輸入，影響了結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。為此，利用ABAQUS的二次開(kāi)發(fā)功能，將溫變函數(shù)嵌入到鈦合金TC4的超聲振動(dòng)輔助切削（UVAC）仿真中。分析結(jié)果表明，所進(jìn)行的二次開(kāi)發(fā)符合實(shí)際具有指導(dǎo)意義。與普通切削相比，超聲振動(dòng)輔助切削能夠有效實(shí)現(xiàn)斷屑，降低切削溫度，最大降幅可達(dá)34%。隨著振幅的增大，切屑長(zhǎng)度逐漸減小，振幅對(duì)殘余壓應(yīng)力的影響深度呈現(xiàn)...

保溫板生產(chǎn)線故障知識(shí)圖譜構(gòu)建方法研究

摘要：當(dāng)前保溫板生產(chǎn)線設(shè)備的故障診斷手段缺乏對(duì)歷史故障數(shù)據(jù)的系統(tǒng)整理和有效利用，針對(duì)該問(wèn)題，研究提出一種保溫板生產(chǎn)線故障知識(shí)圖譜構(gòu)建方法。首先，在模式層上，分析選取的故障知識(shí)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)定義保溫板生產(chǎn)線故障知識(shí)本體。其次，在數(shù)據(jù)層上，對(duì)多源故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和序列標(biāo)注，形成可用于實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)集。基于此數(shù)據(jù)，引入BERT-BiLSTM-CRF等深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行實(shí)體識(shí)別。基于句法樹(shù)對(duì)實(shí)體進(jìn)行關(guān)系匹配，形成三元組...

面向動(dòng)態(tài)作業(yè)車間調(diào)度的強(qiáng)化學(xué)習(xí)決策算法研究

摘要：為求解可變工件數(shù)量與可變機(jī)器數(shù)量場(chǎng)景下的動(dòng)態(tài)作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題，提出一種將密集卷積網(wǎng)絡(luò)（DenseNet）和帶有dueling network的雙價(jià)值深度Q學(xué)習(xí)算法（D3QN）相結(jié)合的Dense-D3QN方法。使用析取圖模型構(gòu)建最小化最大完工時(shí)間的單目標(biāo)作業(yè)車間調(diào)度模型，以多維矩陣的方式表達(dá)調(diào)度場(chǎng)景中的狀態(tài)并設(shè)計(jì)密集-稀疏獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。為驗(yàn)證提出算法的有效性，分別使用公共算例和實(shí)際數(shù)據(jù)構(gòu)建公共調(diào)度環(huán)境和...

面向人本智造的數(shù)字孿生車間有效工時(shí)可解釋性計(jì)算方法

摘要：針對(duì)制造車間工人有效工時(shí)難以精確計(jì)算和可解釋性差的問(wèn)題，從工業(yè)5.0以人為本的理念出發(fā)，提出了一種面向人本智造的數(shù)字孿生車間有效工時(shí)可解釋性計(jì)算方法。首先，建立基于數(shù)字孿生的制造車間有效工時(shí)可解釋性計(jì)算方法框架。然后，提出機(jī)器視覺(jué)與UWB集成的工人位置檢測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)工人位置的精確定位；然后，根據(jù)工人的工作行為和非工作行為的檢測(cè)計(jì)算其有效工時(shí)，并提供對(duì)應(yīng)的可解釋性三維顯示；最后，以河南省機(jī)械裝備智能...

基于改進(jìn)YOLOv8x-seg的工程車定位分割算法

摘要：針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下工程車圖片背景復(fù)雜和目標(biāo)相對(duì)較小造成分割精度低的問(wèn)題，提出一種基于YOLOv8x-seg改進(jìn)的工程車定位分割算法。首先，在主干網(wǎng)絡(luò)引入改進(jìn)的C2f特征融合模塊（C2f＿Faster），提取豐富的空間與通道信息。其次，將坐標(biāo)注意力（Coordinate Attention Mechanism）引入頸部網(wǎng)絡(luò)，以增強(qiáng)對(duì)圖像中重要區(qū)域的關(guān)注，從而提高模型對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下工程車的精準(zhǔn)定位和分割。之...

基于深度學(xué)習(xí)的擰緊故障智能診斷方法

摘要：螺栓擰緊質(zhì)量對(duì)機(jī)械產(chǎn)品的安全性有重大影響，而傳統(tǒng)的診斷方法效率低且精度不高，因此實(shí)現(xiàn)有效的故障診斷具有重要的工程價(jià)值。提出一種基于LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）和專家知識(shí)的螺栓擰緊故障智能診斷方法。首先，基于特定故障模式下擰緊過(guò)程數(shù)據(jù)建立故障診斷專家知識(shí)；其次，采用噪聲裁剪、階段分割、擬合和采樣等算法對(duì)擰緊數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；之后，構(gòu)建融合LSTM與專家知識(shí)的故障診斷模型，通過(guò)LSTM獲取的...

始末速度可任意指定的通用S型速度規(guī)劃算法

摘要：在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制領(lǐng)域，面對(duì)多樣化的起始和終止位置以及速度要求，提出一種新型的通用S型速度規(guī)劃算法，旨在適應(yīng)任意指定的起始和終止位置及速度條件。首先介紹了速度到速度的S型速度規(guī)劃算法，隨后詳細(xì)闡述了普通7段S型速度規(guī)劃算法，并在此基礎(chǔ)上，提出了更為通用的S型速度規(guī)劃算法。針對(duì)不同的輸入?yún)��?shù)，將s-t曲線分為十種類型，并為每種類型提供了詳細(xì)的分段規(guī)劃策略。通過(guò)仿真測(cè)試，驗(yàn)證了該算法不僅在效率上具有優(yōu)勢(shì)...

攀爬機(jī)器人存取系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度與儲(chǔ)位指派聯(lián)合優(yōu)化研究

摘要：電商行業(yè)的蓬勃發(fā)展催生出“多品種小批量”的訂單特征和送貨時(shí)效的客戶需求，倉(cāng)儲(chǔ)面臨的關(guān)鍵難題在于如何向智能化方向發(fā)展，合理優(yōu)化倉(cāng)庫(kù)布局，高效執(zhí)行訂單揀選。基于此，為提高訂單揀選效率，優(yōu)化攀爬機(jī)器人存取系統(tǒng)中攀爬機(jī)器人的運(yùn)行時(shí)間，提出一種考慮任務(wù)順序的儲(chǔ)位指派策略，并聯(lián)合優(yōu)化攀爬機(jī)器人任務(wù)調(diào)度和料箱動(dòng)態(tài)儲(chǔ)位指派。以最小化最大攀爬機(jī)器人揀選時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)，構(gòu)建了混合整數(shù)規(guī)劃模型，并通過(guò)設(shè)計(jì)模擬退火算法求...

基于橋式起重機(jī)路徑規(guī)劃的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與研究

摘要：目前許多橋式起重機(jī)作業(yè)場(chǎng)所仍采用近距離人工手柄操作，針對(duì)操作人員容易面臨潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，設(shè)計(jì)一種可遠(yuǎn)程路徑規(guī)劃的橋式起重機(jī)實(shí)驗(yàn)裝置。為提高橋式起重機(jī)的穩(wěn)定性和抓取效率，確定裝置的機(jī)械結(jié)構(gòu)方案；通過(guò)研究實(shí)驗(yàn)臺(tái)三維空間下的工作特點(diǎn)，設(shè)計(jì)裝置的三維路徑規(guī)劃；對(duì)蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)，將信息素存儲(chǔ)在路徑節(jié)點(diǎn)上，采用逐層前進(jìn)與柵格平面法相結(jié)合的搜索方式，運(yùn)用剪枝算法對(duì)路徑節(jié)點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化處理，并采用全局與局部路徑規(guī)劃...

基于相電壓圖像生成的配電網(wǎng)故障類型辨識(shí)方法

摘要：為了有效地解決配電網(wǎng)故障類型辨識(shí)困難的問(wèn)題，提出了一種基于相電壓圖像生成的配電網(wǎng)故障類型辨識(shí)方法。首先，提取故障前與故障后一個(gè)周期的三相電壓信號(hào)，并通過(guò)模變換矩陣將獲取的三相電壓信號(hào)轉(zhuǎn)換為線模分量；其次，利用格拉姆角和場(chǎng)以及格拉姆角差場(chǎng)將電壓信號(hào)的線模分量轉(zhuǎn)換為含有豐富故障特征的圖像，并將這兩種特征圖進(jìn)行空間域圖像融合，融合后圖像的點(diǎn)線面等信息可以充分反映當(dāng)前系統(tǒng)的運(yùn)行工況；最后，將融合后的圖像輸...

多目標(biāo)場(chǎng)景下基于像素篩選與置信度評(píng)估的棧板識(shí)別研究

摘要：工廠自動(dòng)化作業(yè)中，棧板識(shí)別工作通常在多目標(biāo)場(chǎng)景下進(jìn)行，僅依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供的檢測(cè)置信度來(lái)選擇目標(biāo)物，容易引發(fā)誤識(shí)別問(wèn)題。此外，對(duì)于存在顯著偏移角度或位移的棧板，進(jìn)行位姿計(jì)算的效用有限，不僅可能誤導(dǎo)后續(xù)任務(wù)，還會(huì)帶來(lái)計(jì)算資源的浪費(fèi)。針對(duì)以上問(wèn)題，提出了一種多目標(biāo)場(chǎng)景下基于篩選策略與置信度評(píng)估的棧板識(shí)別方法。首先，利用深度相機(jī)安裝在貨叉中部的幾何特性，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)框的像素坐標(biāo)、置信度及深度信息，從多...

基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動(dòng)機(jī)脫粘機(jī)電阻抗監(jiān)測(cè)方法

摘要：固體發(fā)動(dòng)機(jī)界面脫粘是固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)的主要破壞模式之一，是限制發(fā)動(dòng)機(jī)壽命的薄弱環(huán)節(jié)。準(zhǔn)確可靠的監(jiān)測(cè)粘接界面的脫粘損傷對(duì)于確保發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性具有重要意義。固體發(fā)動(dòng)機(jī)的脫粘監(jiān)測(cè)識(shí)別準(zhǔn)確度仍然較低，為此提出了基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)電阻抗脫粘損傷識(shí)別方法。建立了脫粘監(jiān)測(cè)的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直接采用機(jī)電阻抗實(shí)部曲線作為輸入，實(shí)現(xiàn)脫粘損傷位置的“端到端”識(shí)別。試驗(yàn)驗(yàn)證了所提出方法的識(shí)別精度，結(jié)果表明所提出的方法可以在每...

基于云模型和證據(jù)理論的集成FMEA風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法

摘要：針對(duì)失效模式風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的不確定性及信息損失問(wèn)題，提出基于云模型和證據(jù)理論的集成FMEA方法。采用云發(fā)生器對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息進(jìn)行量化，解決評(píng)估過(guò)程中的模糊性和隨機(jī)性問(wèn)題，在證據(jù)理論的框架下將云量化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息進(jìn)行融合，提高信息質(zhì)量。此外，還借助主客觀博弈組合方法處理風(fēng)險(xiǎn)因子權(quán)重，考慮了失效模式與風(fēng)險(xiǎn)因子之間的差異。根據(jù)云證據(jù)融合信息計(jì)算各失效模式與云證據(jù)正負(fù)理想解之間的距離，然后使用TOPSIS方法對(duì)失效...

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的直升機(jī)多站位裝配車間排產(chǎn)問(wèn)題研究

摘要：為解決多站位裝配車間排產(chǎn)方式過(guò)度依賴人工經(jīng)驗(yàn)、計(jì)劃細(xì)致度低等問(wèn)題，提出了車間智能排產(chǎn)方案。首先，將車間排產(chǎn)抽象為馬爾可夫序列決策問(wèn)題，建立了以裝配總?cè)蝿?wù)完工時(shí)間最小為優(yōu)化目標(biāo)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型。其次，針對(duì)車間特性，設(shè)計(jì)了一種遞階式的多智能體合作方式，引入了噪聲網(wǎng)絡(luò)與優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制，提高智能體的訓(xùn)練效率。最后，為解決由缺料導(dǎo)致的計(jì)劃頻繁調(diào)整問(wèn)題，提出了一種基于前攝性評(píng)估的排產(chǎn)方式，利用物料的庫(kù)存、...

一種新型水空兩棲救援無(wú)人機(jī)的設(shè)計(jì)及仿真分析

摘要：針對(duì)水域傳統(tǒng)救援響應(yīng)慢的痛點(diǎn)，提出一種融合無(wú)人機(jī)飛行與救援艇功能的水空兩棲救援裝備的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案。無(wú)人機(jī)采用輕量化機(jī)身與NACA4412翼型氣動(dòng)設(shè)計(jì)，通過(guò)機(jī)翼旋轉(zhuǎn)與層疊對(duì)轉(zhuǎn)螺旋槳伸縮機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)快速跨介質(zhì)形態(tài)切換。同時(shí)，通過(guò)建立該無(wú)人機(jī)的數(shù)學(xué)模型及狀態(tài)空間模型分析其動(dòng)力學(xué)性能，并設(shè)計(jì)了一種模糊PID控制器。采用MATLAB/Simulink對(duì)該無(wú)人機(jī)的數(shù)學(xué)模型及所設(shè)計(jì)的模糊PID控制器進(jìn)行動(dòng)態(tài)響應(yīng)仿...

高速列車標(biāo)書技術(shù)指標(biāo)自動(dòng)抽取對(duì)齊方法

摘要：標(biāo)書是高速列車配置設(shè)計(jì)的核心依據(jù)，現(xiàn)有的技術(shù)指標(biāo)抽取主要依賴人工操作，存在效率低、易遺漏等問(wèn)題。盡管近年來(lái)文檔實(shí)體及關(guān)系抽取技術(shù)取得了顯著進(jìn)展，但由于不同業(yè)主對(duì)技術(shù)指標(biāo)的描述存在差異，且列車模塊間存在復(fù)雜的結(jié)構(gòu)及接口約束，導(dǎo)致技術(shù)指標(biāo)的自動(dòng)抽取仍難以達(dá)到預(yù)期。為此，提出了一種融合知識(shí)圖譜和大語(yǔ)言模型的標(biāo)書技術(shù)指標(biāo)自動(dòng)抽取方法。首先，建立譜系配置設(shè)計(jì)本體模型，定義了本體結(jié)構(gòu)及關(guān)聯(lián)約束；其次，設(shè)計(jì)了自...

復(fù)合材料多噴頭協(xié)同3D打印系統(tǒng)設(shè)計(jì)

摘要：為解決傳統(tǒng)桌面級(jí)單噴頭FDM 3D打印機(jī)成型尺寸小、打印效率低等問(wèn)題，設(shè)計(jì)搭建了一臺(tái)中型FDM多噴頭協(xié)同3D打印機(jī)，該打印機(jī)采用笛卡爾型（XYZ型）結(jié)構(gòu)并裝有三個(gè)并列的復(fù)合材料打印噴頭，可根據(jù)需求對(duì)噴頭進(jìn)行選擇性擠出。控制系統(tǒng)按功能分為主運(yùn)動(dòng)控制模塊、嵌入式輔助測(cè)控模塊、人機(jī)交互模塊等三部分，并對(duì)這三個(gè)部分進(jìn)行軟硬件開(kāi)發(fā)。設(shè)計(jì)了多噴頭同步式成型與層疊式兩種打印模式并提出了對(duì)應(yīng)的路徑規(guī)劃算法。經(jīng)打印...

研制型訂單和批產(chǎn)型訂單混合排程方法

摘要：在研制與批量生產(chǎn)并行的生產(chǎn)模式下，由于研制型訂單的工時(shí)不確定以及資源的限制，導(dǎo)致訂單排程困難。針對(duì)該問(wèn)題，首先采用區(qū)間數(shù)工時(shí)表示研制型訂單產(chǎn)品工時(shí)浮動(dòng)范圍；其次以最小化最大完成時(shí)間為目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建研制型訂單和批產(chǎn)型訂單混合排程的數(shù)學(xué)模型；最后提出三層編碼遺傳算法求解混合排程模型。對(duì)于該算法，染色體的三層基因分別表示訂單層、產(chǎn)品層和設(shè)備層，以克服兩層編碼無(wú)法區(qū)分出同一個(gè)訂單中的不同的產(chǎn)品和不同訂單的同...

感應(yīng)電機(jī)固定時(shí)間預(yù)定性能位置跟蹤優(yōu)化控制

摘要：針對(duì)感應(yīng)電機(jī)位置系統(tǒng)存在的參數(shù)攝動(dòng)，負(fù)載擾動(dòng)，以及全狀態(tài)約束等問(wèn)題，提出一種基于自適應(yīng)觀測(cè)器的固定時(shí)間預(yù)定性能優(yōu)化控制方法。首先，基于自適應(yīng)固定時(shí)間觀測(cè)器對(duì)具有攝動(dòng)的定子電阻進(jìn)行快速準(zhǔn)確地估計(jì)，并通過(guò)構(gòu)造固定時(shí)間觀測(cè)器對(duì)系統(tǒng)匹配/非匹配擾動(dòng)進(jìn)行觀測(cè)；其次，將固定時(shí)間控制方法與預(yù)設(shè)性函數(shù)法相結(jié)合，分別完成全狀態(tài)約束下感應(yīng)電機(jī)位置子系統(tǒng)和磁鏈子系統(tǒng)控制器的設(shè)計(jì)，在固定時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)了對(duì)電機(jī)系統(tǒng)給定值精確的...

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