检索结果-内蒙古大学图书馆

振动与冲击 2025年第7期44卷 61-67页

作者：周自豪黄千稳武汉科技大学机械自动化学院武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室武汉430081

为有效减少船舶推进轴系的纵向振动,提出动力减振系统与集成隔振系统耦合,探究其对振动抑制效果的影响。运用了结构弹性波原理构建出轴系纵振数学模型,通过与ANSYS软件模态分析结果对比验证了模型的正确性,采用拉格朗日方程法结合轴系... 详细信息

为有效减少船舶推进轴系的纵向振动,提出动力减振系统与集成隔振系统耦合,探究其对振动抑制效果的影响。运用了结构弹性波原理构建出轴系纵振数学模型,通过与ANSYS软件模态分析结果对比验证了模型的正确性,采用拉格朗日方程法结合轴系一阶模态分别建立了三种不同系统下的振动微分方程,基于粒子群优化算法对减振系统参数优化,分别讨论了不同质量比、阻尼比以及频率比对系统的影响。研究表明,双系统耦合情况下,合理调节动力减振系统固有频率能最大程度叠加两系统的优点,为控制船舶轴系产生纵向振动时减振系统的安装设计提供了理论依据。

关键词：船舶推进轴系纵向振动集成隔振系统弹性波原理

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基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化

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计算机集成制造系统 2025年第2期31卷 411-422页

作者：閤泰梓唐秋华成丽新武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室湖北武汉430081

为了优化柔性作业车间的系统运行,提升能效水平,以综合能耗最小为目标,以机器选择、速度调整和适时开关机3种节能策略同时实施为手段,建立混合整数线性规划模型,并提出基于深度Q网络的协同进化算法来求解。该算法继承了局部搜索算法问... 详细信息

为了优化柔性作业车间的系统运行,提升能效水平,以综合能耗最小为目标,以机器选择、速度调整和适时开关机3种节能策略同时实施为手段,建立混合整数线性规划模型,并提出基于深度Q网络的协同进化算法来求解。该算法继承了局部搜索算法问题针对性强、收敛速度快的优势,同时融入协同进化思想,使加工顺序、机器选择和速度等级选择三段子码合作竞争、共同进化;提出基于深度Q网络强化学习的局部搜索算子推荐机制,选配与当前车间运行状态更契合、更有利于节能降耗的局部搜索算子;设计了基于归档集、利用交叉操作的重启策略,推动算法跳出局部最优。实验结果表明,所提算法在能耗指标和稳定性方面显著优于对比算法。

关键词：柔性作业车间能效调度协同进化算法算子推荐强化学习

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激光选区熔化成形多层级Gyroid点阵结构的力学性能研究

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力学学报 2025年第1期57卷 148-161页

作者：王鹏欢汤名锴王森林武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室武汉430081 华中科技大学材料科学与工程学院武汉430074

三周期极小曲面(TPMS)结构因其优异的力学性能,在航空航天领域关键零件轻量化方面展现出广阔的应用前景.为有效增强TPMS结构力学性能及其轻量化程度,提出一种基于应力场引导的多层级TPMS点阵结构设计优化方法,设计出多层级Gyroid点阵结... 详细信息

三周期极小曲面(TPMS)结构因其优异的力学性能,在航空航天领域关键零件轻量化方面展现出广阔的应用前景.为有效增强TPMS结构力学性能及其轻量化程度,提出一种基于应力场引导的多层级TPMS点阵结构设计优化方法,设计出多层级Gyroid点阵结构,采用激光选区熔化技术制备了相应的点阵结构,并与体积分数相同的初级Ti6Al4V Gyroid点阵结构进行了对比研究.在此基础上,通过有限元模拟和压缩试验,系统研究了多层级Gyroid点阵结构的压缩性能、变形行为和能量吸收性能.结果显示,与相同体积分数的初级Gyroid点阵结构相比,多层级Gyroid点阵结构压缩性能显著提升,其弹性模量、屈服强度和极限强度分别提高了约36.52%,58.55%和57.62%,能量吸收能力提升了约42.85%.此外,与初级Gyroid点阵结构在斜压杆中心区域的45°剪切断裂模式不同,多层级Gyroid点阵结构初期在填充区域发生层状断裂,随后在未填充区域的斜压杆中心区域发生45°剪切断裂.基于Johnson-Cook塑性模型和损伤模型所建立的有限元模型能够准确预测多层级Gyroid点阵结构的变形行为和力学性能,其预测误差在20%以内.文章所设计的多层级Gyroid点阵结构具有优异的力学性能和能量吸收能力,为航空航天领域高性能轻量化零件优化设计与制造提供了新的思路与技术支持.

关键词：激光选区熔化三周期极小曲面多层级结构有限元分析力学性能

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改进的非线性动力学稀疏辨识方法及其在轴承故障诊断中的应用

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武汉科技大学学报 2025年

作者：党章糜佳昊吕勇余震武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室

轴承作为机械传动环节的关键部件，其健康状态的准确识别对实现设备安全高效运行至关重要。对于包含早期故障一维振动信号的特征提取和模式识别，其关键在于如何有效剔除或降低信号中的环境噪声和本征噪声成份。非线性动力学稀疏辨识(sp... 详细信息

轴承作为机械传动环节的关键部件，其健康状态的准确识别对实现设备安全高效运行至关重要。对于包含早期故障一维振动信号的特征提取和模式识别，其关键在于如何有效剔除或降低信号中的环境噪声和本征噪声成份。非线性动力学稀疏辨识(sparse identification of nonlinear dynamics，SINDy)方法是一种能够从动态系统的观测数据中提取出内在固有模式的稀疏回归技术，在非线性动力学领域得到广泛应用。本文将SINDy应用到机械领域一维时间序列的故障诊断中，在研究其适用性、有效性的基础上，选用通用模式分解算法对原始信号进行升维，并进行对比研究，得出基于VMD的升维算法更为有效；进一步地，针对原始算法在求解稀疏系数矩阵过程中易于陷入局部最优解，提出采用迭代重加权二阶锥规划算法将原始的稀疏回归问题转化为二阶锥规划子问题，从而得到稀疏系数矩阵的全局最优解。基于上述两个改进措施构建了通过一维时间序列信号进行机械故障诊断的SINDy方法框架。采用仿真信号及实际现场信号的实验结果表明，相比于原始SINDy算法和通用模式分解算法，本文改进方法能够更大程度地降低原始信号中的噪声成份。

关键词：非线性动力学稀疏辨识滚动轴承故障诊断变模式分解

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考虑低碳的再制造工艺方案选择方法

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计算机集成制造系统 2025年第4期31卷 1314-1325页

作者：张泽琳李鸿菲王蕾郭钰瑶夏绪辉武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室湖北武汉430081

再制造工艺方案的选择是满足“双碳”背景下再制造过程低碳、高效的源头。鉴于废旧零部件失效特征的多样性与差异性及再制造工艺方法与操作特征的可选性导致再制造工艺方案的不确定性,综合考虑碳排放在工艺过程中的传递过程,提出一种考... 详细信息

再制造工艺方案的选择是满足“双碳”背景下再制造过程低碳、高效的源头。鉴于废旧零部件失效特征的多样性与差异性及再制造工艺方法与操作特征的可选性导致再制造工艺方案的不确定性,综合考虑碳排放在工艺过程中的传递过程,提出一种考虑低碳的再制造工艺方案选择方法。首先,考虑影响再制造工艺方案的碳排放因素,建立失效特征-加工工艺-操作特征的再制造工艺过程多层碳排放关联机制;然后,构建最小碳排放量、时间、成本为多目标的再制造工艺方案选择模型,并提出一种基于多层编码方式的差分进化和灰狼算法的混合算法求解。最后,将所提出的方法运用到蜗杆的再制造工艺方案选择过程中,验证该方法的实用性与有效性,为再制造商选择符合经济和生态的工艺方案提供了理论指导。

关键词：再制造工艺方案碳排放多层编码差分进化和灰狼混合算法

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基于物-场性能退化深度学习的机电装备经济寿命预测方法

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计算机集成制造系统 2025年第4期31卷 1358-1367页

作者：林芷萱江志刚朱硕张华鄢威武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学绿色制造工程研究院湖北武汉430081

经济寿命是衡量机电装备能否继续产生经济效益的重要指标。基于性能退化预测其经济寿命可为制定经济、高效的运维方案提供支撑。然而,装备物理实体与技术性能退化的双重作用导致退化特征复杂多样且动态变化,使关键退化因子不明确、经济... 详细信息

经济寿命是衡量机电装备能否继续产生经济效益的重要指标。基于性能退化预测其经济寿命可为制定经济、高效的运维方案提供支撑。然而,装备物理实体与技术性能退化的双重作用导致退化特征复杂多样且动态变化,使关键退化因子不明确、经济寿命预测难。为此,借鉴物-场理论并融合深度学习技术,提出一种基于退化特征的经济寿命预测方法。首先,基于互信息法筛选物理实体退化和无形技术场性能退化特征中影响经济寿命的关键物-场性能退化因子;其次,考虑退化机理的复杂性、多类型退化特征的时序性与耦合性,建立时序数据驱动的深度可分离卷积网络预测模型。最后,以行星减速器为例,验证了所提方法的有效性。

关键词：经济寿命预测物-场分析性能退化深度学习

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基于混合微调大模型的变工况机械加工能耗预测方法

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计算机集成制造系统 2025年

作者：张华张美航鄢威江志刚朱硕马峰武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室武汉科技大学冶金装备与控制技术教育部重点实验室武汉科技大学汽车与交通工程学院

针对现代机械加工中设备、环境、参数等非线性耦合强，以及工况数据分布极不均衡导致的能耗预测难题，提出了一种创新的基于混合微调大模型的变工况机械加工能耗预测方法。首先，设计了一种包括清洗、重构、扩展与抽样的数据预处理方法... 详细信息

针对现代机械加工中设备、环境、参数等非线性耦合强，以及工况数据分布极不均衡导致的能耗预测难题，提出了一种创新的基于混合微调大模型的变工况机械加工能耗预测方法。首先，设计了一种包括清洗、重构、扩展与抽样的数据预处理方法，构建了全工况与暂态工况能耗数据集，为模型训练提供了高质量数据输入。其次，提出了全参数微调（FPFT）和参数高效微调（PEFT）策略的两阶段混合微调技术，通过全工况能耗数据对大模型进行全参数微调训练，提高了模型的泛化能力和可解释性，同时利用暂态工况能耗数据对大模型进行参数高效微调，解决了变工况下的加工能耗预测难题。实验结果表明，相较于单独微调技术，所提方法在实验数据集上的性能指标MSE和MAE分别降低了70.42%和42.45%以上。与现行基于深度学习的能耗预测方法相比，所提方法更贴近实际变工况机械加工的能耗特性，展现出卓越的性能优势。所提方法可为大模型在机械加工领域的应用提供了有力支撑，展现了广阔的应用前景。

关键词：大语言模型混合微调变工况机械加工能耗预测

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基于改进人工蜂群算法的双边拆卸线平衡优化

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机床与液压 2025年第08期 52-59页

作者：轩豪杰李梓响郑晨昱杨琬琳董可欣武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室武汉科技大学精密制造研究院

在废旧产品的回收再利用过程中，双边拆卸线可以有效缩短拆卸线的长度，从而减少操作人员和机器的反复移动距离，一定程度上能够降低拆卸成本。在双边拆卸作业中，提升拆卸线效率时会出现双边拆卸线平衡问题。针对此，基于问题的优先关... 详细信息

在废旧产品的回收再利用过程中，双边拆卸线可以有效缩短拆卸线的长度，从而减少操作人员和机器的反复移动距离，一定程度上能够降低拆卸成本。在双边拆卸作业中，提升拆卸线效率时会出现双边拆卸线平衡问题。针对此，基于问题的优先关系约束、节拍约束和方向约束，构建了混合整数规划模型，以优化成对工位数量和工位数量。案例分析结果表明：混合整数规划模型可有效处理AND优先关系和OR优先关系约束以及其他的约束条件，实现小规模问题的精确求解。同时提出改进人工蜂群算法对大规模问题进行求解。为了测试改进算法的性能，将改进人工蜂群算法与9种常见智能算法进行对比。结果表明：改进人工蜂群算法的性能优于对比算法，可实现双边拆卸线平衡问题的高效求解。

关键词：双边拆卸线平衡问题 AND/OR优先关系改进人工蜂群算法智能优化算法

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基于废旧机电产品多属性寿命情景的再制造策略决策方法

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计算机集成制造系统 2025年

作者：许鉴江志刚朱硕鄢威朱华平孙碧莲武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室武汉科技大学绿色制造工程研究院湖北三六一一应急装备有限公司

再制造策略的有效决策对于最大限度地回收废旧机电产品的剩余价值至关重要，而这一过程取决于对其具体失效状态的精确识别。然而，随着技术的快速发展，废旧机电产品的失效状态不仅包括可见的物理失效，还包括因技术性能过时或运维成本... 详细信息

再制造策略的有效决策对于最大限度地回收废旧机电产品的剩余价值至关重要，而这一过程取决于对其具体失效状态的精确识别。然而，随着技术的快速发展，废旧机电产品的失效状态不仅包括可见的物理失效，还包括因技术性能过时或运维成本增加而导致的隐性失效，这使得制定有效的再制造策略变得更加复杂。为此，提出一种基于多属性剩余寿命情景的废旧机电产品再制造策略智能决策方法。多属性寿命情景分析废旧机电产品中可见失效和隐形失效耦合的失效状态，通过考察不同情景下剩余物理寿命、技术寿命和经济寿命的比例，为再制造策略决策提供了科学依据。首先，基于物-场理论分析废旧机电产品的物理实体性能和功能场技术性能，对其失效状态进行综合分析；对多属性剩余寿命进行量化，并建立不同寿命情景与再制造策略之间的映射关系。然后，基于贝叶斯网络开发智能决策模型，从而实现了快速、准确的决策。最后，通过在行星减速机再制造中的应用，验证所提方法的有效性。

关键词：失效状态多属性剩余寿命再制造策略智能决策

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基于价值评估的废旧产品拆卸序列与拆卸深度决策

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组合机床与自动化加工技术 2025年第1期 143-149页

作者：张华殷俊鸿鄢威马峰江志刚朱硕武汉科技大学绿色制造工程研究院武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室武汉430081 武汉科技大学汽车与交通工程学院武汉430081

为解决拆卸序列规划(disassembly sequence planning, DSP)中存在的复杂模型构建难题、组合爆炸以及拆解深度决策不合理等问题,提出了一种基于知识图谱属性图模块化的改进方法实现废旧产品拆卸信息的获取,并提出了一种基于剩余回收效益... 详细信息

为解决拆卸序列规划(disassembly sequence planning, DSP)中存在的复杂模型构建难题、组合爆炸以及拆解深度决策不合理等问题,提出了一种基于知识图谱属性图模块化的改进方法实现废旧产品拆卸信息的获取,并提出了一种基于剩余回收效益评估的拆解序列与拆解深度综合决策方法。首先,通过分析废旧产品的拆卸特征以及产品内部零部件的信息和拆卸联接关系,构建支持拆解的模块化属性图模型;其次,采用组合赋权及改进的TOPSIS灰色关联分析法构建了零件回收综合评价模型的多属性决策模型,对产品综合内部零部件剩余回收效益进行排序;再次,提出了基于改进遗传-粒子群算法的完全拆解序列生成方法,并结合剩余回收效益值进行废旧产品零件的拆解深度决策。以废旧汽车动力电池包为例对上述模型和方法进行了验证,证明了该方法的可行性和高效性。

关键词：废旧产品知识图属性图模型零件回收综合评价拆卸序列优化拆卸深度决策

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