计算机集成制造系统

袁刚, 刘晓军

2024, 30(3): 765-773. DOI: 10.13196/j.cims.2023.0I07

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数字工程被认为是系统工程在数字化时代的延伸,具有能有效缩短装备研制周期、提升产品质量、优化工程体系等优点,实现装备采办过程由“以文本为中心”向“以数据为中心”的范式转变。为全面系统地分析数字工程的发展概况和研究动态,通过对Web of Science数据库中“Digital Engineering”相关文献进行CiteSpace计量分析,分别从发文量、研究领域与文献分布、所属国家与机构分布、作者与机构合作知识图谱、共被引知识图谱、关键词共现等不同角度审视研究主题结构,结合可视化知识图谱对数字工程研究的现状、趋势和热点进行了分析。分析结果表明,数字工程研究具有多学科、跨领域的交叉特性,已跨入快速上升期;已初步形成多个数字工程研究团队,但核心作者较分散;美国、英国、德国等发达国家投入数字工程研究力度大且取得成果丰硕,而我国在数字工程研究的资助和战略部署方面亟待加强。此外,从研究趋势的演进来看,未来数字工程研究的重点将聚焦于基于模型的系统工程、Digital Twin等技术体系。最后,进行全文结论性总结,指出数字工程面临的挑战以及未来重点发展方向。

基于深度学习的表面缺陷检测技术研究进展

李键, 李华, 胡翔坤, 李少波, 乔静

2024, 30(3): 774-790. DOI: 10.13196/j.cims.2023.IM28

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随着计算机视觉技术的快速发展,基于深度学习的表面缺陷检测技术实现了爆发式的应用,并逐步成为了主流发展方向。基于深度学习的缺陷检测技术可以近似为计算机视觉任务中的分类、检测、分割等任务,其主要目的是找出物体表面缺陷的类别和所在位置,相较于传统图像处理方法,深度学习在特征提取能力和环境适应能力上优势明显。以缺陷数据标签类型为依据,对近年来基于深度学习的表面缺陷检测技术进行梳理划分,总结目前技术的优点与不足,重点阐述了监督学习下的三种缺陷检测方法。探讨了表面缺陷检测技术面临的小样本以及不平衡样本等关键问题:对于小样本问题目前有结构优化、数据增广、迁移学习等解决方法;针对不平衡样本问题,介绍了近年来热点的无监督、弱监督与半监督学习模型。随后介绍了常用的工业表面缺陷数据集并展现了近年来提出的算法在NEU数据集上的应用效果。最后对进一步的研究工作提出展望,希望能给缺陷检测研究提供有意义的参考。

基于深度学习的多孔材料渗透率预测研究进展

钱淼, 周骥, 向忠, 王嘉琦, 魏鹏郦, 李俊

2024, 30(3): 791-810. DOI: 10.13196/j.cims.2023.0091

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渗透率作为描述多孔材料流动性能的重要指标,在机械、能源等领域有着广泛的应用。经验关系式作为传统的多孔材料渗透率预测方法,往往通过实验统计法建立,在通用性、预测精度方面存在不足。近年来,基于深度学习构建渗透率预测模型的方法受到了众多学者的关注,在解决经验关系式存在的不足方面表现出很好的前景。为此,围绕基于深度学习的多孔材料渗透率预测建模方法,首先阐述了深度学习技术在结构模型重构中的应用及发展趋势,然后综述了结构参数-渗透率、图像-渗透率以及图像-流场-渗透率快速预测建模方法的基本原理和研究进展,最后展望了该领域的研究方向,以及对多孔材料制造系统性能提升方面的前景。

基于数字孪生的盾构机换刀机器人监控系统

殷光淼, 朱国力, 谢哲, 王一新

2024, 30(3): 811-824. DOI: 10.13196/j.cims.2023.0240

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为解决当前盾构换刀机器人缺乏有效监控方式的问题,设计了基于数字孪生的盾构机换刀机器人监控系统。系统通过Unity3D仿真平台构建孪生模型,利用机器人运动学模型在实时数据驱动下映射物理实体的运动状态,实现换刀机器人可视化监控,并利用虚拟现实技术提高系统沉浸性和可交互性。同时,针对有限元仿真软件获取力学数据的方式耗时较长、难以满足监控系统实时性要求的问题,构建了基于BP神经网络的换刀机器人力学数据监测模型,可快速获取末端执行器的应力和形变数据以保证系统安全性。最后,开发了盾构机换刀机器人数字孪生监控系统原型样机,验证了所提监控系统的有效性和可行性。

数控机床数字孪生建模技术及智能应用研究

孙雪皓, 张凤丽, 周正飞, 王金江, 黄祖广, 薛瑞娟

2024, 30(3): 825-836. DOI: 10.13196/j.cims.2023.IM01

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数控机床作为制造业的基础装备,正朝着高速度、高精度、高柔性和高智能化的方向发展。针对智能制造中数控机床虚拟调试、健康管理、性能评估等智能化的需求,建立面向智能应用的数控机床数字孪生实现框架,提出基于几何、物理和数据模型的数字孪生多领域建模流程,研究数字孪生模型构建过程中的关键赋能技术;构建多层分级数控机床数字孪生功能实现框架,推动数控机床数字孪生智能应用实施;基于工业互联网架构开发数字孪生数控机床应用系统,利用物理空间的数据信息,在虚拟空间构建数控机床孪生模型,建立性能测评、健康管理、虚拟调试等智能应用服务模块,实现数控机床数字孪生的智能应用,提高数控机床智能化水平。

面向起重机结构承载能力评估的数字孪生系统构建方法

董青, 胡双贤, 徐格宁, 南方磊, 戚其松

2024, 30(3): 837-851. DOI: 10.13196/j.cims.2023.0391

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针对当前起重机本质安全所面临的监测力度差、能力指标单一、数据利用率不高导致承载能力评估效率低、评估结果不够全面的问题,本着“虚实互控-互调-互补”的思想,提出面向起重机结构承载能力评估的数字孪生系统构建方法。从设备服役场景出发,结合数字孪生五维模型,设计起重机结构承载能力数字孪生框架;以多指标下的结构承载能力动态综合评估方法为支撑,围绕虚实映射、数据交互与服务交互,分层分级阐述结构承载能力数字孪生系统构建方法;从模块内聚,功能集成的角度,搭建数字孪生系统平台。以YDC20/30轻小型移动式起重机为例,验证了所提方法及系统的有效性,为及时精准判断起重机服役过程中的安全性提供了一种新途径、新策略。

基于BERT和TextCNN的智能制造成熟度评估方法

张淦, 袁堂晓, 汪惠芬, 柳林燕

2024, 30(3): 852-863. DOI: 10.13196/j.cims.2023.0639

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随着智能制造2025目标的临近,企业为了解自身能力水平纷纷加入到智能制造成熟度评估的行列中。然而,由于智能制造成熟度评估标准的复杂性,企业缺乏其对行业水平的了解,导致企业贸然申请,浪费自身时间的同时又占用大量评估资源。鉴于此,设计了一种新的评估流程,采用文本处理算法对整个评估过程进行了重构,通过利用国标文件中智能制造成熟度评估标准,将其作为训练集,采用基于预训练语言模型与文本神经网络(BERT+TextCNN)相结合的智能评估算法代替人工评估。在真实的企业智能制造数据集上的验证表明,当BERT+TextCNN评估模型在卷积核为［2,3,4］、迭代次数为6次、学习率为3e-5时,对智能制造成熟度进行评估,准确率达到85.32%。这表明所设计的评估方法能够较准确地帮助企业完成智能制造成熟度自评估,有助于企业了解自身智能制造能力水平,制定正确的发展方向。

基于知识图谱的中性几何模型装配特征语义重建方法

凌威, 刘鸣飞, 鲍劲松

2024, 30(3): 864-878. DOI: 10.13196/j.cims.2023.0070

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现有企业的产品模型主要以中性几何模型文件格式储存。由于中性几何模型是以点、线、面等几何语义形式来储存信息,在实际装配过程中,中性几何模型不具有装配特征语义,不能够为装配环节提供指导作用。针对这一问题,首先提出了基于知识图谱的中性几何语义模型KG-NGSM,规范化地表示中性几何模型中的几何语义;提出一种面向中性几何模型的几何语义抽取方法,抽取几何语义元素并映射为数据层中的实体;基于知识图谱与图匹配网络进行相似度计算,从而实现中性几何模型装配特征语义的重建;最后,以某企业风力发电机产品为例,研发了装配特征语义构建系统并进行验证,结果表明,所提方法对于风机产品的实际装配操作环节具有一定指导作用。

动态数据流驱动的再制造拆解工艺知识图谱构建方法

江志刚, 谢彬, 朱硕, 张华, 鄢威, 代明仁

2024, 30(3): 879-892. DOI: 10.13196/j.cims.2023.0377

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高效稳定的再制造拆解是实施规模化再制造的重要前提。然而,废旧零部件的内部结构、损伤特征等存在较大差异,需要对拆解工艺进行频繁调整,从而造成再制造拆解效率低、质量稳定性差,严重制约了再制造规模化效益。为此,提出一种从动态数据流中提取个性化拆解工艺知识的知识图谱构建方法,利用知识的高效更新与重用提升再制造拆解效率与质量。首先,分析再制造拆解工艺数据的动态时序性特点,以拆解工位为数据分析节点,建立动态数据流模型。其次,基于工位数据对拆解工艺知识进行分类,构建包含拆解过程知识、资源知识和特征知识的本体模型,并利用命名实体识别模型(ALBERT-BiLSTM-CRF)和自然语言处理方法自动抽取拆解工艺知识。进而,提出一种动态数据流驱动的图谱更新机制,实现知识图谱对拆解工艺调整的快速响应。最后,以某型号废旧动力电池包拆解为例,验证所提方法的有效性。

基于知识图谱多集池化的健康状态智能评估方法

张元鸣, 肖士易, 徐雪松, 程振波, 肖刚

2024, 30(3): 893-905. DOI: 10.13196/j.cims.2022.0948

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为了从装备传感器监测数据和其他关联数据中提取更全面的时间域和空间域特征信息,提出一种基于知识图谱多集池化的健康状态评估方法。构建了带时间标签的健康知识图谱,以建模装备一段时间内监测数据、部件组成数据和先验知识间的时空依赖关系。在此基础上,设计了图多集池化网络模型,该模型通过节点特征学习、第一级图池化、自注意力特征学习和第二级图池化能够生成图谱的整体向量表示,将健康状态评估转换为基于表示学习的图谱分类任务。在公开的发动机数据集上对所提方法进行了实验评价,结果表明,该方法能够获得较高的评估准确度,在小样本情况下也表现出良好的优势。

考虑设备劣化的加工工时预测方法

裴凤雀, 张佳煊, 刘检华, 庄存波

2024, 30(3): 906-916. DOI: 10.13196/j.cims.2023.0690

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针对加工设备在不同寿命阶段造成的机加工工时波动问题,提出了考虑设备劣化的加工工时预测方法。针对单工况,构建了基于BiGCU-MHResAtt-Weibull模型的机加工工时预测模型,采用双向门控卷积单元(BiGCU)提取局部特征,利用多头残差自注意力网络,获取不同特征间的影响关系,全连层输出优化后的残余寿命值并通过Weibull概率分布函数实现加工工时倍率映射;针对多工况,结合单工况模型,设计了大数据集和特征迁移模型,并通过聚类和曲线拟合生成加工工时预测谱系。最后,采用美国国家航天局提供的涡扇发动机数据集完成了模型训练和预测,验证了所提方法的有效性。

基于贝叶斯优化神经网络的螺栓松动特性预测

王灿, 韩帅帅, 孙清超

2024, 30(3): 917-925. DOI: 10.13196/j.cims.2022.1046

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针对螺纹松动过程影响因子多且具有典型非线性特征,预紧力衰减难以准确预测的问题,提出了一种基于贝叶斯优化神经网络的螺栓防松性能预测方法。首先建立了螺纹松动的动力学模型,并采用响应曲面法定量分析了各因子对残余预紧力的影响,确定了初始预紧力和振幅为影响松脱最敏感的两个因子;进一步采用贝叶斯优化算法,建立基于神经网络的螺栓残余预紧力预测模型,实现螺栓残余预紧力的精准预测,并对该模型进行了验证。结果表明:相对于三层神经网络、高斯过程回归以及支持向量机模型等,基于贝叶斯优化的神经网络预测模型的均方误差最小,且R2系数最接近1,通过试验验证,螺栓残余预紧力预测值与实际测试值误差在7%之内,验证了模型的有效性及可靠性,为螺栓可靠性防松设计奠定基础。

面向精度提升与工艺改进的容差分配多目标模型融合方法

郭飞燕, 宋长杰, 张硕, 童清云, 白雪涛, 刘连喜

2024, 30(3): 926-941. DOI: 10.13196/j.cims.2023.0336

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在现代机械产品装配容差优化过程中,多以简单加权求和的方式构建多目标容差优化模型,求解效果较差且与装配现场的适用性不强。鉴于此,以装配精度提升与工艺改进为目标导向,首先,考虑配合误差引起的零件上不同关键特征间的位姿变动,构建装配误差传递累积模型与协调尺寸链,精准预测装配误差与多装配体间的协调误差;其次,结合各制造环节误差数据与装配精度累积数据,分别建立加工成本、质量损失、修配成本3个单目标优化模型,并以此提出可避免容差数据优化失衡与优化方向偏离的多目标模型权重参数分配方法,构建多目标容差优化分配模型;最后,采用加速粒子群算法求解得到面向工艺性能提升的各组成环误差数值。以某型航天器分段式机翼对接装配优化为例,在改进产品定位装夹方式之前,机翼对接外形阶差与修配成本分别降低94.68%与83.49%;在使用外形卡板定位后,通过优化使上述两项装配指标分别降低11.21%与8.50%,有效地保障了产品型面装配精度与对接协调质量。

融合Mar-G LSTM的流程生产工艺质量预测算法

阴艳超, 苏逸凡, 唐军, 林文强, 蒲昊苒, 汪霖宇

2024, 30(3): 942-957. DOI: 10.13196/j.cims.2023.0126

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针对流程生产连续性强、时序耦合复杂等特点,传统神经网络不具备长期记忆能力,且在深层次网络训练时易出现训练参数灾难、梯度爆炸等问题,提出基于马尔可夫优化的融合门控循环单元(GRU)与长短期记忆网络(LSTM)的组合预测模型(Mar-G LSTM)。首先在循环神经网络结构中融入门控机制构建深度 LSTM 神经网络模型,对流程生产时序数据信息进行选择性记忆,学习时序数据序列的信息依赖,进而解决训练过程中的梯度爆炸问题;同时结合马尔可夫链对GRU-LSTM模型的预测结果进行修正优化,在降低模型的复杂度的情况下进一步提高了模型的预测精度。最后,结合某流程生产线的工艺数据进行分析验证,结果表明,Mar-G LSTM 算法在预测精度上较随机森林模型、门控循环单元神经网络模型(GRU)、长短期记忆神经网络模型(LSTM)和卷积神经网络与门控循环单元网络组合模型(CNN-GRU)分别提高了37.42%、21.32%、17.91%和12.56%,所提Mar-G LSTM 算法可实现流程生产质量的准确预测,为降低工艺参数调控任务的完成时间提供了思路和实现途径。

基于偏正结构表示的加工命名实体识别方法

王素琴, 王钰珏, 石敏, 朱登明, 李兆歆

2024, 30(3): 958-967. DOI: 10.13196/j.cims.2022.IM03

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制造企业积累大量的零件加工经验多以文本形式存在,如何从文本中挖掘出高质量的零件加工知识是个尚待解决的问题。针对待识别实体存在的偏正结构特征,导致实体边界界定模糊的问题,提出一种多网络协调的中文命名实体识别方法。在BERT生成字向量的过程中,通过领域自适应方法,提高字向量对工艺实体的表征能力,同时,在BiLSTM-CRF模型中引入注意力机制和多门控制的混合专家网络捕获上下文特征与实体信息。实验表明,较于当前主流的命名实体识别模型,该文提出的方法对机械零件加工实体识别的F1值达到80.15%,取得优于其他模型的最好性能。

先验规则和深度学习融合驱动的舰船电气图纸布局方法

黄一学, 秦克, 罗威, 吴盛, 郝佳, 夏琳

2024, 30(3): 968-981. DOI: 10.13196/j.cims.2022.0642

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针对目前舰船总体设计过程中电气图纸设计自动化程度低、人力消耗大、易出错等问题,提出一种融合先验规则和深度学习、统筹布局和布线、可应用于工程实践的电气图纸自动化布局方法。首先,根据当前舰船电气原理图布局的拓扑特点,基于树状图拓扑结构提炼出典型的先验规则;其次,以电气连接关系为输入,自动化生成初步电气原理图;最后,采用奇异值分解方法提取连接关系特征,并使用深度神经网络对初步电气原理图参数进行优化。选取某型舰船的7张典型图纸开展应用验证,结果表明:①所提方法可在保证图纸连接关系正确的基础上,实现自动化电气设计布局布线任务,②在大样本的布线试验中,99.1%的图纸都能在10秒内完成布线。所提方法可以应用在所有连接关系为树状拓扑或可以转化为树状拓扑的电气布线任务中,实现电气图纸正确、快速、合理的自动化布线布局,有效提高电气布局布线工作中的自动化程度,进而提高舰船的总体设计能力和效率。

基于改进MobileNetV2的铣削振动状态辨识

郑华林, 涂磊, 胡腾, 王小虎, 米良

2024, 30(3): 982-991. DOI: 10.13196/j.cims.2022.IM11

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针对现有铣削振动状态辨识模型准确率不高,训练耗时较长的问题,提出基于改进MobileNetV2的铣削振动状态辨识方法。以MobileNetV2骨干结构为主干特征提取网络,联合多尺度注意力聚融层(MAFL)与层递式分类器(LC)对MobileNetV2顶层结构进行重建,从而达到模型改进目的;其次,以变分模态分解与希尔伯特变换为基础开展铣削振动状态数据预处理,并以迁移学习(TL)与Fine-tune相结合对改进模型进行训练;进而,以不同转速下变切深侧铣工艺为对象,利用改进MobileNetV2模型及多种经典分类模型对铣削振动状态进行辨识与对比分析。结果表明,改进MobileNetV2在准确率和耗时方面均具有优势,所提辨识方法更适应制造工程领域对切削状态实时认知与颤振预警的应用需求,具有较广阔的工程应用前景。

专利数据辅助的新产品概念设计方案生成方法

杨雯丹, 曹国忠

2024, 30(3): 992-1010. DOI: 10.13196/j.cims.2023.IM18

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在生成新产品概念设计方案的过程中,企业常缺乏辅助新产品功能描述、分解及创新的设计知识,且存在功能实现技术检索结果可用性不高、难以有效转化为概念设计方案技术特征的问题。为此,提出一种专利数据辅助的新产品概念设计方案生成方法。首先,使用文本相似度算法,检索国际专利分类表中与设计任务相关的分类号文本,辅助描述新产品的主功能。其次,引入C-K理论将下级分类号释义视为K空间中的元素,新产品子功能视为C空间中的元素,通过元素间转化辅助完成主功能分解。再次,结合专利技术成熟度分析和功能创新策略,确定新产品的功能创新方向,并依据共现分类号释义预测新产品的集成功能,辅助实现新产品的功能创新。接着,应用专利文献跨域特征分析模型,引入技术领域融合度的概念,量化专利技术的知识广度和流动性,辅助优选功能实现技术,并利用语义解析技术自动提取专利独立权利要求中的技术特征,辅助生成新产品概念设计方案。最后,将该方法应用于重型汽车底盘预装设备领域的新产品开发,证明了方法的有效性。

基于深度学习的产品风格精细识别

李雄, 苏建宁, 张志鹏, 祝铎, 鱼宝银

2024, 30(3): 1011-1022. DOI: 10.13196/j.cims.2022.0550

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为有效提取具有差异性的产品风格特征,提出一种基于复合学习通路的细粒度风格识别卷积神经网络(FSR-CNN)。一是注意力学习通路,以残差结构为基础,采用串并结合的方式将坐标注意力、卷积块注意力和多头注意力嵌入其中,提出轻量化的混合注意力残差网络(HA-ResNet),用于抽取“专用特征”。二是迁移学习通路,应用微调预先训练的GoogLeNet以扩充HA-ResNet模型容量,实现多感受野“通用特征”抽取。最后对二者输出的特征进行融合,并使用MLP分类器识别产品风格类型。在自行车头盔数据集上进行实验,并与其他经典深度卷积神经网络模型进行比较,实验结果表明FSR-CNN模型表现出较高的准确率和良好的稳健性,为产品风格精细检索与知识重用提供了一种新的模型算法架构。

考虑多源误差影响的谐波减速器传动误差建模与分析

杨聪彬, 李文汉, 张涛, 刘志峰, 赵永胜

2024, 30(3): 1023-1035. DOI: 10.13196/j.cims.2023.0185

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为解决现有谐波减速器传动误差建模方法的不足,提出一种考虑装配误差、齿面误差的综合误差建模方法。该方法首先建立装配误差和齿面误差数学模型,并进行误差影响参数分析。其次,测量实验样机装配偏心量和歪斜角度,基于模型得到对应偏心误差、歪斜误差模型理论值,齿面加工误差幅值按一般加工工况大小代入模型,得到对应加工误差模型理论值;然后,分别进行500 h、1500 h、3000 h时长的磨损实验,磨损后进行齿面形貌扫描和数据分析,得到对应的齿面形貌参数,基于模型得到对应的磨损误差模型理论值。最后,综合考虑多源误差影响,设置3组同型号样机,进行传动误差实验。实验结果表明:考虑装配偏心、歪斜和齿面加工等影响因素,传动误差的实验测量值与模型理论值误差在1.7~3.3%之间;综合考虑装配偏心、歪斜、齿面加工、齿面磨损等影响因素,在磨损500 h、1 500 h、3 000 h后传动误差的实验测量值与模型理论值误差分别在-3.45~2.07%、-5.88~-2.94%、1.33~5.33%之间。

应力驱动的2.5D梯度各向异性维诺多孔零件轻量化建模方法

曹伟, 潘文珺, 刘斌, 路平, 江开勇

2024, 30(3): 1036-1049. DOI: 10.13196/j.cims.2022.1031

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为了提高多孔零件的设计自由度、内部力学性能梯度与实际应力分布的匹配度,提出一种应力驱动的2.5D梯度各向异性维诺多孔零件轻量化设计方法。将零件有限元分析结果分解为应力标量场和应力方向场,通过加权随机采样算法将应力标量场映射为零件设计域内的维诺站点分布,实现零件内部力学性能的梯度分布;将应力方向场映射为二维黎曼流形,提出一种基于胞元择优方向生长策略的各向异性维诺图生成算法,生成胞元沿黎曼流形分布的各向异性维诺图。在此基础上,通过偏置算法、调和距离场和拉伸算法生成光滑的梯度各向异性维诺多孔零件。最后,采用有限元分析、三点弯曲实验等方法将所设计的多孔零件和其他多孔零件进行比较分析。实验结果表明,所提出的梯度各向异性维诺多孔零件建模方法能有效提升零件内部力学性能梯度与实际应力分布的匹配度,降低材料消耗,实现轻量化设计。

考虑最小尺寸控制的压力驱动柔顺机构拓扑优化设计

占金青, 蒲圣鑫, 王啸, 刘敏

2024, 30(3): 1050-1059. DOI: 10.13196/j.cims.2022.1032

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拓扑优化设计的压力驱动柔顺机构拓扑构型容易出现类铰链结构,导致难以制造加工。为了满足制造工艺要求,提出一种考虑最小尺寸控制的压力驱动柔顺机构拓扑优化设计方法。采用改进的固体各向同性材料惩罚模型,利用达西定律结合排水项计算流体压力载荷,以机构的互应变能最大化和应变能最小化为优化目标,采用Otsu算法和拓扑细化算法提取柔顺机构的骨架特征,从而构建最小特征尺寸控制,以结构体积和最小特征尺寸作为约束,建立考虑最小尺寸控制的压力驱动柔顺机构拓扑优化模型,采用移动渐近线算法进行压力驱动柔顺机构拓扑优化问题求解。数值算例结果表明,所提设计方法获得的压力驱动柔顺机构最小特征尺寸满足约束,能够有效地抑制类铰链结构,并且分析不同最小控制尺寸对柔顺机构拓扑优化结果影响规律。

基于数控工艺信息挖掘的型腔特征粗加工刀具序列优化决策方法

徐昌鸿, 张树生, 梁嘉宸

2024, 30(3): 1060-1071. DOI: 10.13196/j.cims.2023.0058

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为有效提升数控加工过程中粗加工刀具的使用效率,提出一种基于数控工艺信息挖掘的型腔特征粗加工刀具序列优化决策方法。首先计算型腔特征的中轴变换表征数控加工的刀具轨迹,探究中轴变换与数控加工的映射机理;然后基于加工规则和中轴变换参数,挖掘隐含在型腔特征中的深层次数控工艺信息;最后综合考虑材料去除量和加工连续性,建立刀具序列决策的多目标优化模型,采用混合蚁群/模拟退火算法进行优化求解。实验结果表明,该方法能够高效、自动生成型腔特征最优粗加工刀具序列,提升企业数控工艺设计智能化水平。

考虑工艺约束的多阶耦合集成调度问题优化

苏章圣, 邓超, 钱斌, 胡蓉, 陈波

2024, 30(3): 1072-1091. DOI: 10.13196/j.cims.2022.1009

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具有工艺约束的多阶耦合集成调度问题(MCISP_PC)普遍存在于现有混合生产制造企业中。针对加工-运输-装配3个阶段,结合多阶耦合性特征,提出结合规则启发式的混合分布估计算法(HEDA_RH)求解以最小化最大完工时间为优化目标的MCISP_PC。在充分挖掘问题耦合约束层级性和时序性基础上,采用只针对加工阶段的编码方式,并对各阶段分别提出两种规则,通过实验确定较优规则组以完成解码。在HEDA_RH中,结合个体中出现的同型聚集块和异形聚集块两种块结构特征,从全局角度设计概率模型更新机制和两种采样方式,较好地引导搜索方向以提高求解效率;从局部角度设计矩阵立方学习模型,通过积累6种启发式搜索操作优质信息,自适应地选择调整搜索深度及规则执行策略以改进解的质量。最后,通过仿真对比实验验证了HEDA_RH求解MCISP_PC的有效性。

融合浅层特征和注意力机制的PCB缺陷检测方法

廖鑫婷, 张洁, 吕盛坪

2024, 30(3): 1092-1104. DOI: 10.13196/j.cims.2023.0039

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缺陷检测是印制电路板(PCB)生产过程中质量控制的重要环节。由于PCB表面缺陷尺寸微小,导线布局复杂多样,现有的检测算法难以充分利用微小缺陷的特征信息,其检测准确率难以满足生产需求。为解决上述问题,提出针对PCB微小缺陷检测的YOLOv5-TDD算法。该算法在YOLOv5基础上,首先在颈部网络中增加浅层特征融合分支,提升微小缺陷特征信息流通效率;其次引入SE-SiLU注意力机制模块,以对特征信息分配权重的方式,提高网络对浅层特征的微小缺陷信息关注度。实验结果表明,YOLOv5-TDD在PCB_DATASET缺陷数据集测试中,其检测精度mAP为99.12%,相较于YOLOv5提高了3.54%,检测精度优于其他算法。

基于知识图谱推理的热轧带钢产品质量缺陷追溯

张佳琪, 凌卫青

2024, 30(3): 1105-1114. DOI: 10.13196/j.cims.2022.IM07

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热轧带钢生产面临多工况、机理复杂、工艺参数繁多等问题,造成专家很难及时有效给出生产中导致质量缺陷的原因。由此提出一种基于知识图谱推理的质量缺陷追溯方法。首先通过可解释方法SHAP实现对随机森林模型预测结果的解释,并通过知识图谱将数据挖掘结果与工艺机理、专家经验等知识进行融合,进一步将图谱中表示工艺参数与质量参数依赖关系的子图映射到贝叶斯网络,推断不同工艺参数导致产品质量缺陷的后验概率。实际生产数据验证表明,针对不同生产工况,该方法能有效识别各个批次中导致质量缺陷的工艺参数,表现出良好识别率。

近邻密度辅助模糊优化孪生支持向量机的钢板表面缺陷分类

侯政通, 胡鹰, 乔磊明, 邓志飞

2024, 30(3): 1115-1126. DOI: 10.13196/j.cims.2023.0135

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为提升钢板表面缺陷分类精度,提出一种选择性弱化样本的分类模型。首先,在图像预处理阶段引入显著性检测算法来减少二值化后图像出现失真的影响;其次,为了降低不利的边缘样本点对模型的影响,同时又能提高有利的边缘样本点对模型的贡献,构造了一种新的密度模糊隶属度函数对样本进行权重赋值;最后,在孪生支持向量机(TWSVM)的基础上,将构造的密度模糊隶属度函数作为优化条件嵌入模型内,提出了近邻密度辅助模糊优化的TWSVM算法,以提高分类效果。在数据集NEU上的实验结果表明,引入显著性检测算法后,重新设计的特征在整体准确率上提高了1.66%,同时采用优化后的算法进行缺陷分类,准确率达到98.33%,进一步提高了分类性能。

应力迭代法重构电弧增材AA7075铝合金薄壁件残余应力场研究

周志杰, 池元清, 蔡舒鹏, 张琪, 唐雪松, 张永康

2024, 30(3): 1127-1137. DOI: 10.13196/j.cims.2022.1037

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残余应力是影响电弧增材制造构件疲劳寿命的关键因素,传统的测量与仿真难以完整高效地分析增材构件的残余应力分布。为此基于本征应变相容原理,提出一种通过应力迭代重构电弧增材AA7075铝合金薄壁件残余应力场的新方法。该方法使用有限的残余应力实测数据与基函数构造应力分量,并使用APDL语言对ANSYS进行二次开发,将应力分量映射至有限元模型迭代重构残余应力场。结果表明,重构的残余应力场与X射线衍射法实测值、热弹塑性模型仿真值误差较小,证明了该方法用于电弧增材薄壁件的全局残余应力场重构的有效性。

基于CEEMDAN-VSSLMS的滚动轴承故障诊断

江莉, 向世召

2024, 30(3): 1138-1148. DOI: 10.13196/j.cims.2023.IM09

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针对传统机械轴承故障诊断模型易受系统噪声干扰、特征识别效率低等问题,提出一种基于信号固有模式深度建模分析的轴承故障诊断方法。首先,将采集到的轴承振动信号进行噪声自适应完全经验模态分解(CEEMDAN),获得不同时间尺度的局部特征信号,使用相关系数判别并去除虚假模态分量,再利用可变步长最小均方算法(VSSLMS)对剩余IMF分量降噪并进行重构;然后,将降噪后的振动信号进行离散小波变换(DWT)得到时频谱图,并利用形态学开运算进行特征增强;最后利用改进GoogLeNet网络模型对特征图进行训练,通过Softmax分类器完成特征归类,从而实现轴承故障诊断。将提出的故障诊断方法应用于不同工况下的轴承故障数据集,试验结果表明,所提方法在噪声干扰下具有较高的诊断精度。

基于RRT*-DR算法的机械臂避障路径规划

商德勇, 汪俊杰, 樊虎, 索双富

2024, 30(3): 1149-1160. DOI: 10.13196/j.cims.2022.0902

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为使机械臂在障碍物环境下快速规划较优路径,提出了一种基于动态区域采样的改进RRT*-DR路径规划算法,将整个规划过程分为快速探索路径和优化初始路径两个步骤。首先利用半目标导向扩展快速探索,找到连接起始点和目标点的路径。随后利用动态区域采样方法,始终在当前最优路径的周边范围内采样,优先密化当前最优路径附近的节点树,节省计算资源,使初始路径经过迭代快速向渐进最优路径收敛。同时,提出一种近障碍节点变步长机制,有选择性地缩短靠近障碍节点的扩展步长,可有效减少碰撞检测失败次数,提高算法效率。最后,在MATLAB和ROS系统下进行路径规划算法仿真,结果表明RRT*-DR算法可在更短时间内实现路径规划,同时有效缩小路径代价。进一步通过实体机器人路径规划避障实验,验证了该算法的实用性和有效性。

基于连续可微采样的无人机多向视点规划

吴华, 徐肖顺, 白晓静

2024, 30(3): 1161-1170. DOI: 10.13196/j.cims.2022.0767

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无人机在各种工业基础设施的自主巡检中,需要为大型复杂待巡检对象设计大量的数据采集航点,以获取高质量的全覆盖影像数据。逐点飞行作业能耗高采集效率低,限制了无人机大规模的工业应用。为了优化飞行作业模式,有效提升巡检效率,针对已知待巡检复杂设备结构提出一种全新的多向视点规划算法——连续可微采样的无人机多向视点规划算法(MD-VPP)。该方法在满足全面覆盖巡视目标以及数据采集质量要求的前提下,大幅减少航点数量。首先,将云台俯仰角、偏航角和相机成像面积作为约束条件,构建视点采集连续可微的视图质量目标函数,优化求解候选视点集;然后利用贪心算法求解全覆盖待巡检对象的航点位姿。通过实验对比分析了针对不同巡检对象的航点数量和航点数减少率,相比领域内其他优秀方法,所提方法在确保全覆盖的前提下航点数量至少降低77%,极大地提升了无人机单次作业的数据采集效率。

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