齿轮副接触线的性质反映了齿轮传动的啮合性能，为了研究人字齿轮对称度误差对啮合传动的影响，从人字齿轮使用性能角度考虑，提出一种通过测量人字齿轮两侧轮齿中同侧齿面啮合瞬时接触线来评定对称度误差的方法。首先，根据渐开线人字齿轮齿廓的几何特征，并结合斜齿轮接触线的定义，给出人字齿轮接触线和基于接触线的对称度误差的定义。其次，建立人字齿轮接触线的数学模型，模拟构造理论接触线和叠加误差的实际接触线离散数据，利用最小二乘法对模拟数据进行拟合，获得实际接触线。最后，通过计算两侧轮齿中同侧齿面啮合瞬时接触线交点到人字齿轮对称中心平面的距离，得到人字齿轮的齿面接触线对称度误差。算例表明，人字齿轮周向成120°夹角的2个轮齿接触线的对称度误差分别为0.019 007和0.019 772 mm,与通过测量螺旋线获得的对称度误差0.019 089和0.019 816 mm基本一致，该方法为面向使用性能的人字齿轮对称度误差的测量、评定奠定了基础。

滚压螺纹方法因其可以提高螺纹的硬度和螺栓的抗疲劳强度从而得到了广泛应用。但是此方法会引起滚压螺纹金相折叠等缺陷。在不同的滚丝轮转速和进给量下对PH13-8Mo航空用不锈钢进行滚压螺纹实验，探究不同的滚丝轮转速和进给量对于螺纹不同位置处金相折叠的影响规律并分析金相折叠机理。研究发现，牙顶折叠主要受滚丝轮进给量的影响，牙底折叠主要受滚丝轮转速的影响，牙侧中径以上位置的折叠受滚丝轮转速和进给量的共同影响；牙顶的折叠主要由于靠近滚丝轮牙侧的工件材料与螺纹中间部位的工件材料塑性流动能力不同造成，牙底和牙侧的折叠主要是由于工件材料与滚丝轮之间的摩擦发生改变从而引起相对滑动导致工件材料出现堆积并被挤压造成。该研究为PH13-8Mo不锈钢冷滚压螺纹的加工生产提供了一定的理论指导。

为解决某发动机工作转速范围内所出现的啸叫声问题，对转子机油泵总成噪声进行优化研究。通过分析转子机油泵噪声机理，结合发动机台架试验得到的噪声频谱，分析噪声特征与来源；以降低噪声为优化目标，针对突出的声学缺陷对转子机油泵总成的结构进行优化设计。结果表明，采用优化方案后，该机油泵一阶振动速度降低，且困油区压力最大值平均降低约56%,阶次噪声明显改善，背景宽频能量有所降低，噪声的总声压级降低了2.8 dB。优化方案有效改善了该机油泵总成声学特性，为同类结构声学优化提供了思路。

在制造业生产过程中，瓶颈工序并不是一直保持不变的，当各种扰动因素出现时，瓶颈工序可能会随着生产的推进不断发生变化。针对扰动因素引起的工序产能损失导致生产瓶颈发生转移的现象展开研究，用惩罚成本识别了生产线的初始瓶颈。研究了4种主要产能扰动因素耦合对工序可用产能时间造成的损失，并用BP神经网络预测出各工序可用产能时间的损失大小，建立工序产能可用率预测模型，引入新的瓶颈转移指标计算方式间接建立瓶颈转移预测模型。最后采用瓶颈辨识与转移预测流程进行案例分析，并验证了瓶颈转移预测模型的可靠度。

根据第Ⅰ类双边装配线平衡问题的特性，建立同时考虑最小化成对工位数和总工位数，以及最小化均衡指数的多目标数学模型。为求解该问题，提出一种融合禁忌思想的改进果蝇优化算法，并提出基于分级位置权的作业选择原则以及基于成对工位的作业分配方式初始化果蝇个体。运用改进果蝇优化算法求解实际工程案例，得到新的平衡方案，将其与原平衡方案及遗传算法求得的平衡方案进行对比，证明了该算法的有效性、稳定性和优越性。

为提高机器人动力学参数辨识的准确性，提出了一种基于迭代加权最小二乘(Iterative Reweighted Least Squares, IRLS)算法的辨识方法。首先推导了机器人的线性动力学模型，随后提出了一种改进摩擦模型，并设计了改进傅里叶级数作为激励轨迹采集数据。为提升动力学参数辨识的准确性，在加权最小二乘法基础上进行改进，提出了IRLS算法对动力学参数进行辨识。最后以六自由度机器人为试验对象，进行了参数辨识试验。结果表明，基于IRLS算法的辨识方法与加权最小二乘法相比，前3个关节力矩误差的均方根(Root Mean Square, RMS)值降低了13.28%,后3个关节力矩误差的RMS值降低了28.57%,6个关节力矩误差的RMS值平均降低了17.15%,证明了基于IRLS算法的辨识方法的有效性。

燃烧室是固体火箭发动机中的一个重要结构。燃烧室内表面有一层绝热层，用于确保燃烧室工作时壳体不会因高温而被破坏。初始作业时绝热层表面较为光滑，需要被打磨毛糙，以便进行下一工序。设计了一种体型较小、运行灵活的轮式打磨机器人，可在燃烧室内部运行并自动打磨。绝热层表面有一定高度、宽度的凸起，因此打磨机器人设计有独立悬挂，用来减小跨越凸起时发生的振动或冲击。建立了打磨机器人动力学模型，并利用ADAMS软件对相关设计参数进行分析，以为后续设计提供理论依据。

当前我国再制造产业正处于初级发展阶段，许多再制造企业尤其是中小再制造企业由于缺乏再制造工艺信息的积累，难以为失效情况各异的废旧零/部件设计出较好的再制造工艺方案，亟需通过跨企业间的再制造工艺信息共享来提升其再制造工艺水平。区块链，作为一种分布式存储技术，可以以去中心化的形式实现企业间的信息共享，能有效地解决信息共享的安全和风险问题。基于此，借助于区块链的技术优势，提出了一种基于区块链的再制造工艺信息共享方法，并设计了相应的原型系统，最后以某个案例验证了该方法及系统的可行性和有效性。

为了提升工程车辆的行驶平顺性和驾驶员的驾驶舒适性，在工程车辆半主动油气悬架系统力学模型的基础上，综合考虑驾驶室座椅对人体臀部和驾驶室地板对人体小腿两部分振动对驾驶员的影响，参考人体集中质量模型建立人-椅集中质量模型。基于工程车辆半主动油气悬架系统，针对滑模控制策略的稳定性问题，提出基于快速幂次趋近律的模糊滑模控制方法，并将其与被动悬架、模糊滑模控制方法进行方真对比。仿真结果表明，基于快速幂次趋近律的模糊滑模控制方法与被动悬架和模糊滑模控制方法相比，车身垂向加速度分别降低了82.6%和67.6%,车轮动载荷分别降低了46.2%和25.7%;与被动悬架相比，驾驶员总加权加速度降低了71.1%。经频域分析可见，基于快速幂次趋近律的模糊滑模控制器可以明显降低人体内脏和脊椎共振频率范围内的振动，表明基于快速幂次趋近律的模糊滑模控制方法相比于模糊滑模控制方法，可以有效提升工程车辆的行驶平顺性和驾驶员的驾驶舒适性。

针对半挂汽车列车在高速变道时因参数不确定性导致的横向失稳、半挂车运动轨迹偏移的问题，提出了基于直接横摆力矩控制(Direct Yaw moment Control, DYC)与主动转向(Active Steering, AS)技术的集成控制策略。以追踪牵引车侧向速度、横摆角速度和铰接角的参考数值为目标，设计了一种横向稳定性控制系统。在MATLAB/SIMULINK软件中搭建横向稳定性控制系统模型，并进行高速变道工况仿真试验。仿真结果表明：在高速变道工况下，施加横向稳定性控制作用后，半挂汽车列车模型能较好地追踪参考模型的响应且在车辆参数发生变化时仍有良好的追踪效果；相较于未施加横向稳定性控制作用的系统和仅施加了单控制作用的系统，双控制作用下半挂车追踪牵引车运动轨迹的能力更优。证明了设计的控制方法有效，可为提高半挂汽车列车横向稳定性和半挂车追踪牵引车运动轨迹能力方面提供一定参考。

在数控加工领域，复杂叶轮的加工技术一直是难点。针对特殊精密双层叶轮加工精度要求高，叶片厚度薄且间距小等技术难点，采用Mastercam2019软件编程和MIKRON UCP 800 Duro五轴联动加工中心设备对精密双层叶轮加工技术进行深入的讨论和研究。对精密双层叶轮加工进行工艺规划，并进一步地优化了加工轨迹和刀具加工参数；生成了优化的加工指令，并在仿真软件中对精密双层叶轮进行虚拟仿真，确保加工指令的正确性。最后，通过五轴联动加工中心完成了精密双层叶轮的实体加工，未发生刀具干涉、过切等问题，完全满足叶轮的尺寸精度和表面质量要求，为小而薄的精密双层叶轮加工提供了借鉴。

针对模具企业数控编程工作没有规范体系、数控编程流程不统一、对数控编程经验依赖性强及优良的加工工艺未得到有效继承等问题，设计出一款规范化数控编程系统。该系统以规范化数控系统为开发目标，研究工艺知识库的构建，建立基于实例与加工规则的综合推理机制，采用PowerMILL二次开发技术开发基于规范化流程设计的数控编程系统，实现工艺数据库与CAM软件的数据交互。结果表明：该系统可有效缩短模具数控编程时间，提高工艺设计和数控加工效率。

针对船用柴油机工艺设计中三维工序模型生成自动化程度低、效率低、存储量大以及软件操作卡顿等问题，提出一种轻量化三维工序模型自动生成方法。在分析企业软件功能的基础上，采用三维软件中模型视图作为工序模型轻量化组织存储的介质；建立加工特征与建模信息之间的映射关系；研究工艺信息的智能化获取；给出工序模型自动生成的方法。最后以船用柴油机关键件为例进行测试，验证该方法的可行性和有效性。实验表明工序模型平均储存为原来的86.5%,内存平均使用量为原有的48.6%,软件卡顿现象显著改善。

针对TC4钛合金切削加工过程中刀具易磨损、加工效率低等问题，以干冰为冷却媒介对TC4钛合金进行大进给铣削加工，以提高TC4钛合金的切削加工效率，降低刀具磨损。研究了不同冷却方式下的TC4钛合金大进给铣削过程中铣削速度对刀具耐用度的影响规律和干冰低温冷却方式下刀刃形状和刀具材质对刀具耐用度的影响；分析了干冰低温冷却方式下的不同铣刀刀具的磨损特征，明晰了干冰低温冷却大进给铣削TC4钛合金时的刀具磨损机理。研究结果表明，干冰低温冷却可以抑制大进给铣削时的刀具磨损，提高刀具耐用度。此外，圆弧刃三角形刀片比四边形刀片更适合高速大进给铣削。

在曲轴柔性生产线和装配线上，需要对不同种类曲轴进行智能、实时的识别和抓取。针对批量曲轴智能识别问题，提出一种基于深度卷积神经网络的曲轴种类识别方法。根据识别的要求，对图像进行预处理和数据增强，提高样本质量和数量，在卷积神经网络两个典型模型AlexNet和LeNet-5的基础上，调整了输入图像大小、模型层数以及输出层种类等参数，以AlexNet为基础模型设计了15种曲轴识别分类模型，以5类曲轴样本为例进行训练，并从15种曲轴识别分类模型中选择出最优模型，即识别精度较高且实时性较好的模型，称为模型A,模型A参数数量为1.607×106个，数据流为3.87 MB,前向传播时间为82.9 ms,识别精度为0.982。为解决模型A在训练过程中存在振荡大的问题，以及进一步缩小模型对内存的需求，对图像预处理过程进行改进，采用GrabCut算法进行图像分割，并以模型A为基础构建出了12种曲轴识别分类模型，同样以5类曲轴样本为例进行训练，筛选出识别精度较高的最优模型，称为模型B,模型B参数数量为0.39×106个，数据流为1.93 MB,前向传播时间为49.5...更多

针对传统铸件表面缺陷检测方法不能进行分类检测、检测效率低以及检测精度低等问题，提出了一种深度网络自适应优化的Mask R-CNN模型，将其应用于铸件表面缺陷检测中，实现缺陷的精确识别和分类。选择裂纹、气孔和缩松3种常见缺陷作为研究对象，使用Labelme图像标注工具对铸件表面缺陷图像进行了标注，生成数据集。同时，运用PyTorch深度学习框架搭建Mask R-CNN模型，利用深度迁移学习的网络自适应策略优化模型的泛化能力。通过主干特征提取网络对输入的图形数据进行全图特征提取；采用区域建议网络(Regional Proposal Network, RPN)生成区域建议框；利用RoI Align获取感兴趣区域，通过分类、回归网络分别进行分类、回归，同时进行掩膜生成；在铸件表面缺陷检测平台上进行验证实验，并与其他深度学习检测方法进行对比。实验结果表明，优化后的Mask R-CNN模型整体性能优于原Mask R-CNN模型、Faster R-CNN模型和YOLO v3模型，能准确检测出常见的铸件表面缺陷，平均检测精度mAP达到92%,对铸件表面缺陷检测领域有较好的研究应用价值。

在传统汽车连杆的裂解槽加工中，对于裂解槽几何尺寸只能靠肉眼观察，没有高效精准的检测方式。介绍了将机器视觉应用到连杆裂解槽加工过程中，用机器视觉代替人眼，把46MnVS5连杆胀断的裂解槽参数作为检测标准，实现对连杆裂解槽几何尺寸的实时检测，判断裂解槽是否满足胀断要求，提高加工效率。机器视觉检测系统主要包含CMOS相机、镜头、同轴光源、工业计算机以及可编程逻辑控制器(PLC)。该系统与激光切槽装备进行集成，连杆裂解槽加工完成后，通过可编程逻辑控制器控制转盘将连杆移至镜头下方，相机采集图片，对采集的图像进行预处理、模板匹配及深度处理，得到完整的裂解槽轮廓线，采用HALCON算子分别测量裂解槽的槽深h、张角α及曲率半径r。最后，采用HALCON算子和C#语言进行联合编程，创建人机交互界面，可以实现槽深在0.3～0.7 mm,张角在15°～35°,曲率半径在0.1～0.3 mm时的连杆裂解槽参数的实时检测。

针对目前汽车装配监视生产线仍需人工作业、工作步骤繁琐以及效率不高的情况，设计了基于西门子S7-1200 PLC和西克射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)技术的装配监视追溯系统。详细介绍了该系统的基本结构，系统实现了生产现场自动采集和写入仪表信息，上位机集中监视现场装配状况，同时将数据库中的仪表信息接入汽车厂制造企业生产过程执行管理系统(Manufacturing Process Execution Management System, MES),为汽车零/部件追溯和故障召回提供数据支持。该系统已在长春某汽车厂正式投入使用6个月，实践应用表明，该系统提高了工作效率，运行平稳，采集仪表底盘号成功率在99%以上，取得了良好的预期效果。

传统数据采集系统存在精度差、采集速率低等问题，难以应用于数控机床高频信号采集，制约了机床后级系统性能的提升，为此开展了数控机床高频信号高精度数据采集系统的研究。首先提出了基于STM32和FPGA的数据采集系统整体结构；然后分析了前端调理电路、AD采集电路、STM32与FPGA控制电路、以太网通信电路和电源电路，设计了数据采集系统控制程序；最后进行了数据采集系统的测试验证。相关测试结果表明，数据采集系统可有效采集数控机床的高频信号，具有较高精度和稳定性，工程应用价值较好。

机床横梁为现代立柱式机床主要支撑部件，目前的横梁设计存在自身质量过重及横梁刚度有待提升等问题。以DVT250型双柱立式车床为研究对象，预设计不同种类车床横梁结构，研究横梁的受力变形情况与固有频率值；根据车床应用中实际工况进行静力特性分析及模态分析，以横梁质量最小化为目标，根据仿真结果进行相对密度法拓扑优化设计，根据拓扑优化的材料分布结果及生产工艺性确定横梁减质位置，通过分析对比多组(多种类)横梁仿真分析数据后确定菱形筋板结构为最佳横梁筋板结构。优化结果为：车床所用的最优横梁结构减重比为4.81%,受力最大变形降低率为12.62%,静刚度提升了6.52 N/μm;优化后横梁1阶～6阶固有频率分别提升了16.30、22.42、10.83、13.45、26.46和20.48 Hz,前6阶固有频率值均出现不同程度的提高。

首先，简要介绍了移动式抛丸机的系统组成、工作原理以及在船舶、桥梁等领域的应用需求。然后，对国内外相关产品和研究成果进行了详细综述和对比分析，总结了我国与国外先进移动式抛丸机生产制造厂家的差距。最后，围绕移动式抛丸机集成及设计、关键部件设计与优化、抛丸过程演变及弹丸动力学，以及移动式抛丸工艺参数规划等关键技术进行了总结，并对移动式抛丸机的发展趋势进行了预测与展望。