关键词： 智能化技术   机械设计制造   机械自动化  

摘要： 智能化技术起源于20世纪50年代中期，由于当时的计算机能力相对有限，研究内容以机器学习和解答问题为主。随着时代的发展，人工智能技术与理论不断成熟和完善，受到各领域的广泛应用，成为计算机领域中的核心组成结构。模拟人类的思维和行为是智能化技术的主要优势和特征，其生产工作模式与人类的思维和行为极为相似。在新时代背景下，信息技术水平迅速提升，我国机械制造技术取得突破性进展，同时结合智能化技术实现了安全作业，生产率及产品质量得到显著提升。基于此，文章首先介绍了智能化技术应用到机械设计制造及自动化中的优势，其次对技术创新与应用不足问题进行了分析，依次对智能化技术在机械设计、机械制造及其自动化中的应用进行了探讨。

关键词： 电磁分离器   束流诊断   机械设计  

摘要： 177Lu系列核药研发在国内的蓬勃发展，催生了对其前级材料-高丰度176Yb的巨大需求。国核铀业研制了一台稳定同位素电磁分离器，用于制备高丰度176Yb同位素。束流诊断系统用于了解束流信息和观察束流状态，是电磁分离器的重要子系统之一。文章给出了束流诊断系统的研制情况，包括张角测量仪、束位测量仪和观察窗的机械设计和安装。束流调试结果表明，借助该束流诊断系统，在电磁分离器中实现束流在接收位置的良好分离，接收176Yb样品丰度达到98.4%。

关键词： 黏菌优化算法   自适应高斯变异算子   多尺度差分变异与交叉   多目标Pareto优化   柔性作业车间调度  

摘要： 在当今的生产领域,柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)因其在实际生产过程中的广泛应用和高复杂性而成为研究热点,尤其是在智能制造和数字化工厂的背景下,FJSP的研究显得尤为重要。然而FJSP本质上是NP-hard问题,其复杂性随着生产规模的扩大而显著增强,亟需高效的优化算法进行求解,以提高生产效率和资源利用率。 随着人工智能技术的发展和广泛应用,将智能算法应用于求解FJSP成为趋势,可以更好地满足现代制造业对节能减排和高效生产的目标要求。在此背景下,本文以FJSP单目标优化和多目标优化作为问题模型,基于黏菌算法(Slime Mould Algorithm,SMA)进行改进求解。本文主要研究内容如下: (1)针对单目标柔性车间调度优化问题,本文提出一种混合改进的黏菌优化算法(Chaotic Cosine Slime Mould Algorithm,CCSMA)。首先,为提高初始种群质量,引入混合布朗运动的伯努利混沌映射生成初始种群,增强种群的多样性和均匀性;其次,采用非线性函数sigmoid优化算法权重调整,以便更好地调节个体位置与最优位置之间的适应度差异;此外,为解决算法本身易陷入局部最优的问题,设计余弦型参数平衡勘探与开发阶段;最后,引入自适应高斯变异算子提升种群多样性,并通过结合粒子群算法来增强算法的局部搜索能力。实验结果表明,所提出的CCSMA算法在多组基准算例中均能获得最优解,且最大完工时间和RPD%均优于同类型算法,证明了CCSMA算法在求解单目标FJSP问题时的精度和搜索效率优势,验证了改进算法的有效性。 (2)针对多目标FJSP优化问题中,现有优化方法在收敛性、多样性和计算效率上的局限性。本文以完工时间、机器能耗和资源消耗为优化目标,提出一种自适应多尺度变异的黏菌算法(Adaptive Multi-Scale Mutation Slime Mould Algorithm,AMS-SMA)。首先,设计了均匀的分层拉丁超立方采样改进黏菌算法的初始种群;接着,采用非线性递减的动态权重控制解的更新幅度,增强搜索能力;其次,利用多尺度差分变异与交叉操作优化黏菌算法的位置更新方式,提高解的探索与开发效率;最后,结合非支配排序收集Pareto前沿,通过多次运行算法汇总解集,去重后保存最终的Pareto解集。实验结果表明,AMS-SMA在多目标FJSP优化对比实验中,综合考虑了四种评价指标,分别在解集的逼近性、覆盖性、均匀性和解集的相对支配性四个方面取得相对优异的结果,验证了所提算法的有效性。 本文提出的CCSMA和AMS-SMA两种改进算法,通过仿真试验与算法性能测试验证了两种改进算法在求解柔性车间调度问题中的优越性和可行性,结合具体的调度实例有助于所提理论与实际应用的深入融合,该研究有助于推动SMA算法和生产调度理论的发展,具有重要的理论和实际意义。

关键词： 可持续发展   机械设计   绿色化   机械制造  

摘要： 在全球可持续发展理念日益深化的背景下，机械设计制造绿色化转型成为关键。本文系统阐述它的必要性：在环保上，减少机械产品全生命周期污染物排放；在资源节约上，降低原材料消耗、提高资源利用率；在市场竞争上，满足环保需求、突破贸易壁垒。同时，剖析了绿色化在材料选择、设计方法、制造工艺方面的应用。并分析了当前面临的挑战，为机械设计制造行业绿色化提供理论和实践参考，推动行业可持续发展。

摘要： 随着全球环境问题的加剧，绿色、环保理念日益受到重视。在机械设计与制造领域，绿色机械设计已成为推动行业可持续发展的重要方向。本文旨在探讨机械原理与环保之间的紧密联系，阐述绿色机械设计的基本原则，如资源节约、能源高效及污染预防等，并介绍实现绿色机械设计的有效方法。同时，本文还将强调科普推广在提升公众环保意识、推动绿色机械设计普及方面的重要作用，以期为行业绿色发展贡献力量。

关键词： 柔性装配作业车间调度   装配序列变化   装配序列规划   有限资源约束   多目标优化算法  

摘要： 制造业是国家经济发展的重要支柱,车间调度问题作为制造业生产管理中的核心问题之一,直接影响企业的生产效率和成本控制。随着制造业向智能化、柔性化方向发展,传统的车间调度方法已难以满足实际生产需求。本文针对目前装配作业车间调度(Assembly job shop scheduling,AJSS)问题研究中,装配序列通常提前给定,未考虑装配作业车间调度中零件加工序列变化与装配序列变化之间交互关系对调度结果的影响这一不足,通过结合企业不同生产场景需求,提出了一系列同时考虑产品生产过程中零件加工序列变化与装配序列变化的柔性装配作业车间调度问题。与此同时,基于所提出的问题,分别建立了在考虑有限资源约束(机器、工人、自动引导车)、混合生产、运输任务及模糊工序时间条件下的柔性装配作业车间调度问题数学模型,旨在最小化总生产完成时间、最小化总库存时间和最小化总人力成本。最后,依据所建立模型的特点与复杂程度,分别设计了具有不同染色体编码结构、更新机制、性能提升策略的优化算法,对所建立的数学模型进行求解。主要工作如下: (1)提出了机器与工人双资源约束下,考虑装配序列变化的柔性装配作业车间调度(Flexible assembly job shop scheduling considering assembly sequence variation under dual-resource constraints,FAJSS-ASV-DRC)问题,并建立了相应的数学模型。与此同时,针对所建立的模型,提出了一种具有三层混合染色体编码结构的离散藤壶优化算法(Discrete barnacles mating optimizer,DBMO)对其进行求解。通过基于装配工序的变异算子,进一步保证了装配序列与解的多样性。随后,通过案例研究,证明了所提出的FAJSS-ASV-DRC对应生产模式相比传统生产模式在提升生产效率时的优越性,以及DBMO在解决所提出问题时的有效性和鲁棒性。 (2)在FAJSS-ASV-DRC问题的基础上,结合企业生产中通常需要利用现有的机器和工人进行多产品混合生产,并利用多装配工位同时对所生产的产品进行装配的需求,提出了双资源约束下,考虑多装配序列变化的混合生产柔性装配作业车间调度(Mixed-production flexible assembly job shop scheduling considering multi assembly sequence variation under dual-resource constraints,MFAJSS-MASV-DRC)问题,并建立了相应的数学模型。与此同时,针对所建立的模型,在DBMO的基础上,提出了一种具有四层分段式混合染色体编码结构的多目标混合模因算法(Multi-objective hybrid memetic algorithm,Mo HMA)对其进行求解。通过引入混合初始化策略(MIX3)、变邻域搜索策略(Variable neighborhood search,VNS),以获取高质量的初始种群并防止Mo HMA陷入局部最优。此外,通过精英保留策略,进一步提高了最终所获取非支配解的质量。随后,通过消融实验,证明了MIX3、VNS策略的有效性;通过案例研究,证明了MFAJSS-MASV-DRC对应生产模式在提升生产效率时的优越性,以及Mo HMA在解决所提出问题时的有效性和鲁棒性。 (3)在MFAJSS-MASV-DRC问题的基础上,考虑到随着生产过程中自动化水平的提高,自动引导车开始广泛应用于制造过程的物料运输环节,并凭借其高效、精准和灵活的特点,在保持生产线物料供应的稳定性、优化物流路径以及降低人工成本方面发挥了重要作用,为此提出了多资源约束下,考虑多装配序列变化与运输任务的混合生产柔性装配作业车间调度(Mixed-production flexible assembly job scheduling considering multi assembly sequence variation and transportation task under multi resource constraints,MFAJSS-MASVTT-MRC)问题,并建立了相应的数学模型。与此同时,针对所建立的模型,在Mo HMA的基础上,提出了一种具有五层分段式混合染色体编码结构,基于Q-Learning的模因算法(Q-Learning based memetic algorithm,QLMA)对其进行求解。通过将启发式算法与Q-Learning相结合,设计了一种模因算法交叉参数自适应选择策略,以提高算法的搜索效率。随后,通过案例研究,证明了QLMA在解决所提出问题时的有效性和鲁棒性。

摘要： 期刊简介《机械设计》于1983年试刊,1984年正式出版,是由中国科学技术协会主管,中国机械工程学会、天津市机械工程学会、天津市机电工业科技信息研究所主办的机械行业重要学术期刊,连续10次入选北京大学《中文核心期刊要目总览》,是中国机械工程学会机械设计分会会刊,中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊、中国科技论文统计源期刊、学位与研究生教育指定中文重要期刊、WJCI科技期刊世界影响力指数报告来源期刊、《机械工程领域高质量科技期刊分级目录》入选期刊。

关键词： 自动化控制   机械设计   结构优化   耦合建模   系统集成   性能评价  

摘要： 为提升机械系统的运行效率与控制精度，基于自动化控制理论开展机械设计优化研究。通过构建状态空间控制模型，协同优化结构参数与控制策略，形成控制-结构耦合系统，并开展仿真与实测分析。结果表明，该优化方案有效提升了系统响应速度与运行稳定性。研究成果可为复杂机械系统的智能化升级和工程实践提供理论依据与技术路径。

摘要： 技能大赛集中体现了行业企业的最新需求，大赛集训教学恰是技工教育与产业需求深度融合的关键实践。集训教学中参赛学生通过针对性强化训练能够快速弥补技术短板，高强度的模拟实战更是对参赛学生心理韧性与创新能力的双重塑造。本文以太原市高级技工学校（以下简称“学校”）参与山西省职业技能大赛CAD机械设计赛项的实践基础，通过访谈调研指导教师、参赛学生及裁判员，深入剖析影响大赛集训教学质量的核心因素，构建“知识—素养—心理—师资”协同优化模型，不断促进参赛学生职业素养提升，有效为其职业发展赋能。

关键词： 现代学徒制   机械设计与制造   校企合作   产教融合   教学创新  

摘要： 智能化、数字化是未来制造业发展的必然趋势，职业教育作为高素质技能人才培养的主力军，必须改革传统职业教育范式，主动迎合时代发展需求。现代学徒制作为校企合作、产教融合的重要体现，对于职业院校机械设计与制造专业教学创新将起到助推作用。基于现代学徒制的内涵及国内外实践现状，通过分析机械设计与制造专业教学的痛点，探讨现代学徒制模式在该专业教学中的具体创新对策，旨在从课程体系重构、校企协同机制、师资队伍建设、评价体系优化等方面着手，为教学改革提供新的思考路径。