2020年度《中国机械工程》“领跑者5000”论文

来源：中国机械工程

领跑者5000(简称F5000),是中国科学技术信息研究所自2000年开始立项开发的国家级研究课题，旨在将中国精品科技期刊上发表的部分优秀论文推向国内外的高端平台，在更大范围内向世界展示和推广我国最重要的科研成果，以扩大期刊和作者的学术影响力，引领我国高水平科技期刊事业的发展和成长。

行业视野: F5000
类别; 29个
关键词; 31位
专家; 7篇
论文; 1932IP
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全面实现数字化是通向智能制造的必由之路 ——— 解读《智能制造之路：数字化工厂》

作者(Author)：唐堂, 滕琳, 吴杰, 陈明

摘要：21世纪以来，全球正出现以物联网、云计算、大数据、移动互联网等为代表的新一轮技术创新浪潮。当前，新兴经济体快速崛起，全球市场经济交流合作规模空前，多样化、个性化需求快速发展，用户体验成为市场竞争力的关键要素。在此背景下，各国将智能制造视为振兴实体经济和新兴产业的支柱和核心、提升竞争力和可持续发展能力的基础和关键。同济大学工业4.0－智能工厂实验室与西门子数字化工厂合作，结合各自在智能制造领域的实践经验和关键技术，共同策划出版了《智能制造之路：数字化工厂》一书。全书共分六篇，分别为理论篇、产品全生命周期管理篇、制造运营管理篇、全集成自动化篇、系统集成篇、案例分析篇。

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面向云制造的混流混合车间调度问题

作者(Author)：鲁建厦, 胡庆辉 , 董巧英 , 汤洪涛

摘要：为解决云制造环境下混流混合车间的生产调度优化问题，综合考虑混流装配与零部件加工的集成优化以及外协云任务与自制任务的协同调度，建立了以最小化最大完工时间、均衡化零部件生产和最大化零件车间机器利用率为优化指标的多目标车间调度模型。基于零件分批和车间调度的两阶段求解策略，设计了一种两级递阶结构的混合生物地理学优化算法，采用在迁移算子中嵌入差分进化算法的变异策略来提高算法的搜索效率。最后，通过实例验证了模型和算法的有效性。

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基于支持向量机的电火花加工8418钢表面粗糙度预测模型

作者(Author)：余剑武 , 胡其丰 , 文丞 , 柳波 , 沈湘

摘要：由于电火花加工过程的复杂性，单纯通过电火花加工实验方法研究各种放电参数及非电参数对工件表面粗糙度Ra的影响不但耗费大量时间，而且实验成本较高，为此基于支持向量机提出了一种适用于电火花加工表面粗糙度预测的模型。利用遗传算法对该模型中的各参数进行优化，预测不同电火花加工参数组合下的表面粗糙度；以电火花加工8418模具钢为例，将预测值与实验值进行对比，并且通过实验验证了电火花加工8418钢表面粗糙度预测模型参数的准确性；最后进行了误差分析，模型的最大误差值为2.27％。

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基于随机模型预测控制的四驱混合动力汽车能量管理

作者(Author)：钱立军 , 荆红娟 , 邱利宏

摘要：基于随机模型预测控制基本原理，研究了四驱混合动力汽车的能量优化管理。采用马尔可夫模型预测加速度变化过程，通过计算得到混合动力汽车未来需求转矩。在保证电池荷电状态平衡的前提下，以燃油经济性最优为目标，建立混合动力汽车能量管理优化模型。针对建立的非线性优化模型，采用动态规划算法进行有限时域内的滚动求解。将提出的控制策略在 d SPACE 中进行软件在环仿真试验。研究结果表明，随机模型预测控制策略可以实现四驱混合动力汽车基本的能量管理，可在保证各动力部件良好工作状况的前提下，提升燃油经济性。与基于恒值模型的预测控制策略相比，随机模型预测控制策略下的平均燃油经济性提升了 8.30%，优化结果接近有先验知识的预测控制策略。

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基于深度学习特征提取和粒子群支持向量机状态识别的齿轮智能故障诊断

作者(Author)：时培明, 梁凯, 赵娜, 安淑君

摘要：针对齿轮故障诊断问题，利用数理统计特征提取方法、深度学习神经网络、粒子群算法和支持向量机等技术，提出了一种基于深度学习特征提取和粒子群支持向量机状态识别相结合的智能诊断模型。该模型利用深度学习自适应提取的频谱特征与数理统计方法提取的时域特征相结合组成联合特征向量，然后利用粒子群支持向量机对联合特征向量进行故障诊断。该模型在对多级齿轮传动系统试验台的故障诊断中实现了中速轴大齿轮不同故障类型的可靠识别，获得了满意的诊断结果。应用结果也验证了基于深度学习自适应提取频谱特征的有效性。

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基于极点对称模态分解和概率神经网络的轴承故障诊断

作者(Author)：张淑清, 徐剑涛 , 姜安琦 , 李军锋 , 宿新爽 , 姜万录

摘要：针对复杂非线性的滚动轴承系统，提出了极点对称模态分解（ESMD）和概率神经网络（PNN）相结合的滚动轴承故障诊断方法。ESMD 将固有模态函数的定义进行扩充，采用内部极点对称直接插值的方法替代外部包络线插值，引入最优的自适应全局曲线（AGM）的概念优化分解的趋势线，并由此确定最佳的模态分解次数。PNN 是一种基于核函数逼近的神经网络分类器，将指数函数引入神经网络用来替代Ｓ型激活函数并进行重新构造，突出体现了梯度最速下降法的概念，减少实际和预测的输出函数之间的误差。通过对经验模态分解（EMD）、屏蔽经验模态分解（MEMD）和ESMD方法进行信号仿真分解对比，以及采用 ESMD 和 PNN对故障数据进行处理，结果表明，该方法能够更加有效地对故障信号进行识别。

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采煤机截割部传动系统的非线性动力学建模及仿真

作者(Author)：毛君, 张瑜 , 张坤 , 陈洪月 , 徐健博

摘要：针对采煤机截割部齿轮传动系统在运行中产生振动、制造噪声污染等现象，综合考虑啮合刚度、啮合阻尼、综合误差等因素，建立了采煤机截割部齿轮传动系统的非线性动力学模型，运用变步长Runge-Kutta方法对系统微分方程进行了求解。通过分析相平面图和庞加莱截面研究了啮合刚度、阻尼比及激振频率对齿轮系统动态特性的影响。研究结果表明：在一定区间内，阻尼比逐渐减小时，太阳轮位移响应由单周期运动转为多周期运动，最终进入混沌运动；啮合刚度增大时，太阳轮位移响应同样从周期运动逐渐进入混沌运动；激振频率逐渐增大时，太阳轮位移响应呈现由周期响应转变为混沌响应再转变为拟周期响应的现象。

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