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中国机械工程

中国机械工程

2025年09期

《中国机械工程》由中国科协主管、中国机械工程学会主办，是中国机械工程学会会刊，是中国机械工程领域的权威期刊。曾入选国家期刊方阵“双高”期刊，获三届国家期刊奖、三届全国百强科技期刊。

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机械基础工程 | 基于多维复向特征融合与CNN-GRU的转子不平衡量识别方法

机械基础工程 | 基于多维复向特征融合与CNN-GRU的转子不平衡量识别方法

摘要：现有的无试重不平衡量识别算法采用优化算法框架，通过大量迭代运算以逐步逼近最优解，这类策略普遍收敛速度迟缓且易陷入局部极值。为此，利用神经网络直接学习并解析不平衡振动响应与不平衡量之间的复杂映射关系，进而实现不平衡量的高精度识别。通过转子动力学模型进行仿真，构建了带标签的足量不平衡振动数据集。针对不平衡数据的多维复向特性，设计了一种特征融合机制。核心算法层面，结合卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)构建了CNN-GRU混合模型，其中，CNN部分负责从振动数据中提取局部空间特征，GRU负责捕捉振动数据中的时序依赖关系，通过整合空间与时间域的信息，显著增强了模型的泛化能力和识别精度。测试集数据和实验台实验的不平衡量识别结果表明，所提方法可以准确预估识别转子的不平衡量，为无试重现场动平衡提供迅速准确的指导。
机械基础工程 | 航空燃油管路焊缝分区域建模及其对管路力学特性影响研究

机械基础工程 | 航空燃油管路焊缝分区域建模及其对管路力学特性影响研究

摘要：飞机燃油管路包含弯管、分支管和焊缝等多种结构，在外部载荷及内部流体耦合作用下表现出复杂的流固耦合力学行为。通过金相检测和微拉伸试验获取了焊接区域的微观结构参数，构建出具有不同局部结构的高精度燃油焊接管路有限元模型。模态试验结果表明，试验与仿真误差小于 10% 验证了建模和仿真的准确性。针对不同分支管弯曲半径及不同管径比开展其对管路力学特性影响研究，发现增大弯曲半径和管径比有助于使管路内流速场和压力场分布更加均匀，固有频率会随弯曲半径的增大而降低；当弯曲半径减小但管径比增大时，随机振动应力峰值下降。采用对焊缝精确建模的燃油管路模型，剖析局部结构对管路力学特性的影响，可为管路设计和优化提供依据。
机械基础工程 | 针对地铁车辆晃动的轨道几何不平顺敏感波长分析

机械基础工程 | 针对地铁车辆晃动的轨道几何不平顺敏感波长分析

摘要：针对直线电机地铁车辆横向晃动问题，调查了线路轨道几何不平顺与车辆平稳性指标的关联关系，利用多体动力学软件SIMPACK建立了直线电机车辆动力学模型，研究了轨道几何不平顺对车辆动力学性能的影响，分析了轨道几何不平顺敏感波长范围。结果表明，车辆在直线段高速运行时车体横向出现 2Hz 左右低频晃动，与晃动线路存在 10～13m 波长特征的轨向不平顺相关；轨道几何不平顺敏感波长范围主要由车辆自身悬挂模态频率决定，轨向不平顺对轮轨横向力和车体横向加速度响应影响最为显著；对于直线电机地铁车辆横向晃动，轨向不平顺敏感波长段为 10～13m,17～20m ，高低不平顺敏感波长段为 5～8m 和 12～17m ，扭曲和水平不平顺敏感波长段均为 5～8m 和 15～20m ；轨道几何不平顺的激扰频率在 10～13m 敏感波长段主要与车辆上心滚摆频率接近，在 15～20m 敏感波长段主要与车辆点头频率和摇头频率接近。
机械基础工程 | 基于内聚力模型的某型挂钩悬挂失效分析

机械基础工程 | 基于内聚力模型的某型挂钩悬挂失效分析

摘要：针对某型挂钩在进行挂载试验时阻铁镉镀层脱落造成阻铁下滑而导致悬挂物悬挂姿态发生偏转甚至有掉落风险的问题展开研究。基于内聚力模型建立了预设垂直裂纹和界面裂纹的挂钩挂载有限元模型，通过裂纹损伤因子判定裂纹失效形式，并构建了止动臂/阻铁的局部接触模型，研究镀层界面脱黏过程中的摩擦因数变化情况。结果表明，在挂钩挂载过程中，阻铁镀层与基材在结合面处产生面内剪切应力差导致界面脱黏，但整个过程不产生垂直裂纹，同时在界面脱黏过程中接触面摩擦因数会短暂降低至0.05以下，低于阻铁下滑的临界滑动摩擦因数。
机械基础工程 | 基于CPU-GPU的超音速流场N-S方程数值模拟

机械基础工程 | 基于CPU-GPU的超音速流场N-S方程数值模拟

摘要：为深入分析超音速流场的特性并提高数值计算效率，设计了一种高效的加速算法。该算法充分利用中央处理器-图形处理器(CPU-GPU)异构并行模式，通过异步流方式实现数据传输及处理，显著加速了超音速流场数值模拟的计算过程。结果表明：GPU并行计算速度明显高于CPU串行计算速度，其加速比随流场网格规模的增大而明显提高。GPU并行计算可以有效提高超音速流场的计算速度，为超音速飞行器的设计、优化、性能评估及其研发提供一种强有力的并行计算方法。
机械基础工程 | 一种运动可解耦的Stewart型并联机构的正运动学及奇异性

机械基础工程 | 一种运动可解耦的Stewart型并联机构的正运动学及奇异性

摘要：六自由度并联机构的正运动学方程非线性且强耦合，一般不具有符号式正解，不利于机器人的实时反馈控制。设计了一种在结构上弱耦合但在运动上可解耦的“7-4”式SteWart型并联机构，解析求解了正运动学方程和杆长协调方程，并开展了奇异性研究。基于“2-1”式运动链综合出六自由度“7-4”式Stewart型并联机构，并基于方位特征集理论，分析了机构的结构耦合特性。基于13个相容方程并运用四面体几何理论，提出了正运动学方程的一种解析求解算法，同时还证明出一般位形下实数解的个数为8（它们两两关于同一平面对称）。根据动球铰之间的几何约束关系，构建了杆长协调方程，研究发现，该方程也具有符号解。推导了机构的Jacobian矩阵，并分析了各种奇异类型。剖析了并联机构正运动学与奇异性之间的内在联系。
机械基础工程 | 基于电液类比原理的水导激光水压脉动衰减器滤波特性

机械基础工程 | 基于电液类比原理的水导激光水压脉动衰减器滤波特性

摘要：供液系统低频压力脉动 (0～500Hz) 导致的水束不稳定是水导激光（WJGL）中急需解决的问题。设计了一种利用柔性衬里耦合振动及Herschel-Quincke管(HQ管)反相位相消原理实现双重滤波的水压脉动衰减器。采用一维解析法及电液类比原理建立传递矩阵模型，通过试验验证理论建模的可行性。通过仿真定量分析了HQ管结构参数、内插管长度、衬里弹性模量等关键参数对低频脉动抑制效果的影响机制。结果表明，聚氨酯衬里的减振能力随着其弹性模量的减小而增强，损耗角对传递损失具有负面影响；在一定条件下改变内插管长度对传递损失影响不大，而增大HQ管的长度和减小管径可以增强衰减效果。
机械基础工程 | 磁流变液环境下密封副非线性磨损行为研究

机械基础工程 | 磁流变液环境下密封副非线性磨损行为研究

摘要：为研究磁流变液摩擦动力学行为对密封副磨损机理的影响，建立表面粗糙度与铁粉耦合效应下的动态密封磨损模型，利用ANSYS对其进行微观接触力学仿真分析，并通过自制往复式动态密封磨损试验装置测试不同表面粗糙度活塞杆样本在两种介质下的摩擦磨损性能。结果表明，粗糙纹理与铁粉瞬时接触不仅能够缓解O形圈在微凸体交变剪切作用下表面出现的疲劳裂纹，还有助于削弱铁粉对活塞杆产生的微切割效应，使密封副在磁流变液工况下展现出良好的摩擦学性能；铁粉介于抛光样本与O形圈之间长期承受微观纹理施加的横向剪切力及纵向挤压力，迫使大量铁粉嵌入O形圈内部，并在往复运动的活塞杆表面产生明显的犁沟式磨痕，导致系统因两体磨粒磨损而过早引发密封失效。
机械基础工程 | 高刚度空间套筒展开机构级间锁紧技术研究

机械基础工程 | 高刚度空间套筒展开机构级间锁紧技术研究

摘要：针对目前套筒机构应用于分体式空间望远镜展开中难以实现高刚度锁紧的问题，提出一种用于长焦距甚大口径空间望远镜次镜套筒式支撑的展开机构级间锁紧方案。通过建立胀紧瓣与套筒内壁的接触模型，探究了锁紧过程中胀紧瓣与套筒间法向接触情况以及载荷分布规律；采用伯努利-欧拉梁理论对胀紧瓣与套筒接触的法向接触力进行分析，得出级间锁紧力与设计间隙、锁紧作用点之间的规律，并通过有限元方法进行了验证；利用帕姆格林近似公式对驱动环斜面上升高度进行分析，得出了驱动环斜面设计参数，通过有限元手段对驱动环斜面上升高度取圆整数值时级间锁紧力进行分析，得到了锁紧力的数值及分布规律；搭建了锁紧机构实验样机并进行了实验测试，结果表明，滚动柱能够平稳地滚动到位，胀紧瓣的锁紧力符合预期，验证了该套筒机构锁紧方案的可行性。
机械基础工程 | Si₃N₄ 耐高温全陶瓷向心关节轴承磨损性能研究

机械基础工程 | Si₃N₄ 耐高温全陶瓷向心关节轴承磨损性能研究

摘要：针对高温工况下 Si₃N₄ 耐高温全陶瓷向心关节轴承的接触特性和磨损性能进行研究。基于热力耦合有限元仿真方式对关节轴承内外圈温度场进行分析，利用自研的高温关节轴承试验机开展磨损试验，通过扫描电子显微镜和能谱仪对内外圈不同接触区域的磨损表面形貌和成分进行分析，探明全陶瓷关节轴承的磨损机理。结果表明：全陶瓷关节轴承在 400^°C 高温下，磨损过程主要分为磨损量显著增大的磨合期、磨损量缓慢增大的稳定磨损期；磨损区域主要分为以黏着磨损和氧化磨损为主的核心承压区、以磨粒磨损为主的非核心承压区。该关节轴承在 200N 径向载荷 ,2Hz 摆动频率、 ±25^° 摆动角度、25000次摆动条件下磨损量为 108μm ，耐磨性能良好，运行状态平稳。
机械基础工程 | 黏土环境下六足机器人抬腿阻滞力学模型研究

机械基础工程 | 黏土环境下六足机器人抬腿阻滞力学模型研究

摘要：六足机器人在黏土环境下行走时常发生沉陷且脱困受阻，对其行走稳定性及能耗等方面均产生了负面影响。考虑黏土的黏附特性及抗剪特性，建立了六足机器人在发生沉陷时的抬腿阻滞力学模型，揭示了足端沉陷量与抬腿阻滞力之间的相关性。设计并搭建了足地力学实验平台，基于该平台进行了六足机器人在3种步态下的足地力学实验，获得沉陷量与阻滞力数据，并与理论模型计算结果对比,验证了力学模型的准确性。采用EDEM软件模拟黏土环境，进行足地接触仿真，揭示了黏土内部力学行为变化规律。对比仿真结果、力学模型预测结果和实验结果发现数据变化趋势基本一致。
机械基础工程 | 基于Paris模型的滚动轴承全周期疲劳寿命预测

机械基础工程 | 基于Paris模型的滚动轴承全周期疲劳寿命预测

摘要：为预测滚动轴承疲劳寿命，根据轴承裂纹扩展方式建立了修正临界平面，将裂纹由二维扩展转化为三维扩展。将Smith-Watson-Topper-疲劳指标参数(SWT-FIP)法与应力-疲劳寿命(S-N)曲线相结合，基于修正临界平面法和修正Paris模型，以等效椭圆裂纹面积差为疲劳裂纹扩展表征量，计算等效裂纹长度，建立了涵盖裂纹萌生寿命、裂纹扩展寿命和疲劳剥落寿命的滚动轴承全周期疲劳寿命预测模型。利用两种轴承加速寿命试验数据集对全周期疲劳寿命预测模型进行验证，并与L-P模型和原Paris模型进行对比分析，结果表明：相较于原Paris模型和L-P模型，所建立的滚动轴承全周期疲劳寿命预测模型能够更准确地预测轴承疲劳寿命。
智能制造 | 深孔零件轴线直线度误差的在线测量与评定技术研究

智能制造 | 深孔零件轴线直线度误差的在线测量与评定技术研究

摘要：为实现深孔零件轴线直线度误差的精准在线测量，融合电涡流位移传感器、电磁超声换能器、旋转编码器和激光干涉仪构建了一种多传感器集成式在线测量系统。通过分析空间样点集的排列分布状态，提出了基于正余弦分布特性的粗大误差过滤法，并利用卡尔曼滤波法降低了随机误差的影响，获得了更接近零件真实轮廓的数据信息。以逼近最小区域为原则，将轴线直线度误差评定转化为参数优化问题，并采用改进斑马优化算法对该问题进行求解。经商用激光跟踪仪的对比测量实验，开发测量系统在 1500mm 的深孔零件（内径为 150mm )长度范围内的测量误差仅为 0.053mm ，直线度测量误差小于 0.065mm/m ，满足企业要求的直线度误差 0.15mm/m ，能够有效指导深孔零件的加工过程。
智能制造 | 基于共振解调新方法的滚动轴承故障诊断

智能制造 | 基于共振解调新方法的滚动轴承故障诊断

摘要：为实现滚动轴承微弱特征提取与故障诊断，提出了一种基于子带重构重排-双树复小波包变换（SRR-DTCWPT)与峰值频率提取的共振解调新方法。基于SRR-DTCWPT的频带划分方法较为精细，并且在保持DTCWPT近似平移不变性和谱能量泄漏少的优点的同时解决了频带错乱的问题。基于SRR-DTCWPT与峰值频率提取的共振解调方法不需要任何指标参与，能提取任意位置的频带，避免了强冲击干扰的影响，且计算过程自动化。将所提方法与Fast Kurtogram和Autogram算法进行比较，验证了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性与高效性。
智能制造 | 基于贝叶斯优化多尺度DenseNet的离心泵声信号故障诊断方法

智能制造 | 基于贝叶斯优化多尺度DenseNet的离心泵声信号故障诊断方法

摘要：由于一维特征向量不能保留时间特征信息，而神经网络对图像识别具有良好效果，因此尝试用离心泵故障声信号构建的图像数据集开展离心泵故障诊断，提出贝叶斯优化多尺度DenseNet的离心泵声信号故障诊断方法。将一维时间序列声信号经过格拉姆角场转化为二维图像，保留其时间信息及故障特征；然后采用多尺度密集块对图像进行特征提取，增强图像特征复用；通过dropout层和 L₂ 正则化方法防止过拟合，采用贝叶斯优化算法确定神经网络超参数，最后利用离心泵声信号进行实验验证，与其他诊断方法进行对比。结果表明，贝叶斯优化多尺度DenseNet的诊断模型对测试集具有 99.5% 的故障识别率。
智能制造 | 快速单曝光高动态范围高反光金属表面缺陷辨识算法研究

智能制造 | 快速单曝光高动态范围高反光金属表面缺陷辨识算法研究

摘要：基于细节增强手段以及循环一致性生成对抗网络(CycleGAN)提出了一种快速单曝光高动态范围(HDR)的高反光金属表面缺陷辨识算法。将输入的低动态范围图像转换为HSV颜色空间，经导向滤波处理后得到亮度层和细节层；利用CycleGAN网络对这些层的动态范围分别进行扩展，并将扩展动态范围后的亮度层和细节层进行加权融合，经过滤波去噪后得到利于缺陷辨识的HDR图像；通过阈值分割、特征筛选、形态学处理等手段对HDR图像进行缺陷辨识。将该单曝光算法与经典的3种单曝光算法和1种多曝光算法进行实验对比分析，用峰值信噪比、图像熵、处理时间、灰度直方图、辨识结果5项指标综合评价实验结果。结果表明，该算法相较于其他3种单曝光算法能更好地解决过曝光问题，接近多曝光算法水平，且算法处理时间更短，能满足在线检测的需求，同时该算法挖掘图像细节信息的能力优于其他算法，辨识准确度更高。
智能制造 | 基于改进樽海鞘群算法的机械臂多目标轨迹规划研究

智能制造 | 基于改进樽海鞘群算法的机械臂多目标轨迹规划研究

摘要：提出了一种基于改进樽海鞘群算法(SSA)的机械臂多目标轨迹规划模型，以同时优化效率、能耗和冲击三个目标。利用人工势场法(APF)进行路径规划，得到机械臂抓取物料的最短、无碰撞路径，并提取关键运动序列，建立多目标函数。针对多目标樽海鞘群算法（MSSA)的初始种群多样性差、容易陷入局部最优以及在解集空间中收敛缓慢等问题，提出了一种改进的多目标樽海鞘群算法（LMSSA）。该算法结合logistic-sine混沌映射、小孔成像学习策略和黄金正弦开发策略来优化七阶B样条曲线的控制节点从而完成机械臂的多目标运动轨迹规划。搭建MATLAB-CoppeliaSim-UR16e实验平台，将轨迹规划模型应用于机械臂UR16e的实际抓取任务。实验结果表明，基于LMSSA算法的机械臂运动规划方法实现了机械臂准确、高效且节能的运动轨迹规划，并成功应用于实际操作场景中。
智能制造 | 以热图像为输人的基于ResNet的机床主轴热误差建模方法

智能制造 | 以热图像为输人的基于ResNet的机床主轴热误差建模方法

摘要：为了获得高精度高泛化的机床热误差模型，提出了以热图像为输入的基于ResNet的数控机床主轴热误差建模方法。构建以热误差取整为标签的热图像数据集，训练以热图像为输入的热误差ResNet分类预测模型。在此基础上，针对机床热误差时序序列的回归特性，将分类输出层的不同标签值对应的概率通过加权集成方式构建回归输出层，实现热误差回归预测，无需重新训练。对热图像深度特征和ResNet分类模型的分类效果进行可视化分析，验证ResNet模型对热图像特征提取的有效性以及良好的分类能力。最后，将ResNet模型与GoogLeNet和VGGNet模型在不同工况下进行比较，分别验证ResNet热误差分类模型和回归模型的高精度和高泛化性。
增材制造 | 面向高端装备的金属激光增材制造技术发展与应用

增材制造 | 面向高端装备的金属激光增材制造技术发展与应用

摘要：综述了金属激光增材制造技术在高端装备制造中的创新应用与发展，介绍了其基本原理与优势，涵盖实现复杂结构的一体化制造、材料与结构的优化设计，以及部件的性能提升；探讨了激光增材制造技术在新材料开发、新工艺创新、新结构设计和新功能集成等方面为高端装备制造带来的创新机遇;分析了当前在高端装备制造领域应用金属激光增材制造技术所面临的挑战，如材料体系开发和新材料应用、制造装备开发、制造过程在线监测与质量控制技术，以及零件后处理等技术难题。最后，对高端装备应用金属激光增材制造技术的未来发展趋势进行了展望。
增材制造 | FDM全彩色3D打印机颜色匹配标定算法研究

增材制造 | FDM全彩色3D打印机颜色匹配标定算法研究

摘要：对所开发的全彩色熔融沉积建模(FDM)3D打印机混色效果进行试验分析，验证了所设计的混色喷头的混色均匀性。在此基础上提出了基于FDM3D打印聚乳酸(PLA)丝材和BP神经网络的RGB-CMYKW颜色匹配标定算法。将CMYW四色丝材按照不同比例混合，获得529种混色样片。利用SOFV-1xi图像采集设备在标准D50光源下对混色样片进行图像颜色(RGB)信息提取，同时结合标准色卡对同一采集条件下提取的信息进行颜色校正，得到529个RGB-CMYW的颜色转换子样。对子样进行训练，确定了FDM3D打印全彩色颜色匹配标定算法。利用所开发的全彩色FDM3D打印机进行24色片打印，分析计算打印色片与标准24色卡的对应色差，结果表明，色差普遍较小，能较好地复制颜色特征。同时进行了实际的三维彩色模型设计及打印，进一步验证了所提出的颜色匹配算法的可靠性和实用性。
增材制造 | 基于多尺度模拟的选区激光熔化金属件疲劳性能预测

增材制造 | 基于多尺度模拟的选区激光熔化金属件疲劳性能预测

摘要：为研究金属选区激光熔化(SLM)工艺参数、成形件微结构及疲劳性能之间的关系，建立了“工艺-微结构-性能”三元多尺度数值模型。为了分析不同工艺参数下温度场、速度场和气孔缺陷的演化过程，研究了考虑反冲力等多物理场耦合现象的介观熔池动力学过程。利用熔池温度场数据，基于元胞自动机模型得到代表性体积元(RVE)的微观结构分布，并由此阐述了工艺参数对晶粒尺寸和缺陷特征的影响。利用应力强度因子评价了不同工艺参数下缺陷的危险程度，并预测了相应RVE的宏观疲劳强度。研究结果表明，所建立的多尺度模型有效预测了不同工艺参数下SLM金属构件的疲劳性能，可为SLM工艺参数优化提供参考。
服务型制造 | 基于R-GRA的云制造协同服务主体评价研究

服务型制造 | 基于R-GRA的云制造协同服务主体评价研究

摘要：针对传统云制造模式下协同服务主体评价过程中存在的评价指标选取不全面、评价信息处理不合理等问题，提出了一种基于粗数-灰色关联度分析(R-GRA)的云制造协同服务主体评价新方法。首先，综合考虑云制造服务主体的生产能力、经济能力、组织能力、风险应对能力和可持续发展能力，系统建立了包含多个子指标的云制造协同服务主体评价指标体系，并运用熵权法度量指标权重；然后，考虑到协同服务主体评价过程中评价信息的模糊性与不确定性，构建了基于R-GRA的云制造协同服务主体评价模型，并通过融入上述评价指标权重信息，计算各协同服务主体粗数区间差异系数，输出最优协同服务主体评价结果。最后，以某电子医疗器械云制造为例，验证所提模型的科学性、合理性和有效性。
服务型制造 | 基于改进YOLOv5s的风电叶片表面缺陷检测方法

服务型制造 | 基于改进YOLOv5s的风电叶片表面缺陷检测方法

摘要：为了提高风电机组叶片健康监测技术的智能化、高效化、便捷化发展，依据目标识别技术提出一种基于改进YOLOv5s算法的风电叶片表面缺陷检测方法。首先将YOLOv5s算法的原始骨干网络用渐进特征金字塔网络(AFPN)替换，增强了网络的学习能力;其次将卷积块注意力模块(CBAM)嵌入到主干提取网络中，提高了模型对叶片表面缺陷特征的提取能力；然后使用最小点距离交并比（MP-DIoU)损失函数替换CIoU损失函数，提高了边界框定位精度;最后，采用改进的检测方法对某风电机组叶片进行缺陷检测。检测结果表明，改进后的算法在精确率、召回率和平均精度均值(mAP)等方面分别提高了 4.1%.2.9% 和 4.8% ，达到了 91.9%.89.3% 和 93.5% ，具有显著的精度优势和更好的模型稳定性。
工程前沿 | 自锁状态下钳剪抓一体属具接触性能研究

工程前沿 | 自锁状态下钳剪抓一体属具接触性能研究

摘要：为了提高钳剪抓一体多功能属具中功能转换机构自锁性能的可靠性，研究了该机构在自锁状态下的接触性能，并基于测试条件设计了该机构的原始样机和测试样机，然后进行了测试研究。设计了功能转换机构的样机，提出了一种基于滑块-滑槽的自锁机构。在充分考虑样机自锁状态下的弹性变形、黏着、堆叠变形及滑动剪切的接触状态后，提出了新的接触模型。在此基础上，通过有限元分析研究了滑块-滑槽在接触区域的自锁状态和接触特性分布规律。设计了试验以验证模型及设计的可行性。结果表明，样机能够实现自锁且展现出良好的受力特性，另外，所提接触模型的最大剪切应力相对误差比传统模型低 59.3% 。
工程前沿 | 移动载荷作用下输电线路的动力响应分析

工程前沿 | 移动载荷作用下输电线路的动力响应分析

摘要：针对巡检设备对输电线路振动激励大、振动机理不明确的问题，通过研究移动载荷对输电线的动力学特性，探究其动力响应及振动规律。提出了一种三维动态非线性柔索模型，并对巡检机器人进行了动力学建模;采用联合拉格朗日-里兹法对移动载荷输电线耦合系统的动力学方程进行离散，利用MATLAB进行数值仿真，分析了非线性效应对输电线路的影响；针对移动载荷速度和输电线路安装高差的典型工况进行了仿真计算。结果表明，在移动载荷作用下，输电线呈非线性大位移特性并具有端部效应，轴向力增量的非线性因子最高达1.677；增大移动荷载速度 (0.5～2m/s) ，横向位移、纵向位移和轴向力增量分别增大 2.4%.3.9% 和 4.4% ，端部效应振幅分别增大 140%.138% 和 225% ；增大安装高差（ 0～10m ），输电线下垂距离减小，纵向位移与轴向力增量分别减小 7.3% 和 6.2% ，端部效应振频最大降低 50% 。研究成果可为移动载荷作用下柔索结构的相关工程设计提供理论参考。
工程前沿 | 新型可变形串联管道检测机器人：设计、建模及实验

工程前沿 | 新型可变形串联管道检测机器人：设计、建模及实验

摘要：面向油-气管道日常维护和检测的重大需求，提出了一种具有自适应变形能力的模块化管道检测机器人RoboChain-I。与多数轮式管道机器人不同，该机器人采用细胞启发的模块化仿生设计，具备更灵活的关节冗余转动自由度，可根据管道形状及管径变化主动变形。单体模块采用双轮独立驱动，前后各设置一对俯仰、偏航作动机构，模块间由可被动伸缩的弹簧阻尼支撑结构或可控电磁吸附分离的刚性结构连接，提高了机器人复杂管道通过能力和适应性。对机器人管道内运动受力进行建模，利用Adams实现其运动学仿真，对模型设计参数选择进行了验证。最终，RoboChain-I完成了地面、直管、弯管、变径管道及整机子母主动分离的通过实验，验证了机器人在 175～440mm 管径范围内实现三维复杂管网检测作业的有效性和可靠性，最大运动速度达 0.87m/s( 地面）与 0.4m/s( 管内）。
工程前沿 | 基于ResGNNet多模态融合的油气管道缺陷等级磁记忆定量识别

工程前沿 | 基于ResGNNet多模态融合的油气管道缺陷等级磁记忆定量识别

摘要：针对油气管道磁记忆信号特征自动提取及缺陷等级定量识别难题，提出一种结合残差神经网络和图神经网络的多模态融合模型即ResGNNet模型。采用金属磁记忆检测仪采集L245N管线钢不同深度缺陷的磁记忆原始信号。为实现特征的自动提取，保留原始磁记忆信号的完整信息并考虑样本之间的相互关系，利用K近邻-动态时间规整将原始信号转换成节点图，并利用格拉姆角场将原始信号转换成二维图像。设计的图神经网络、残差神经网络可分别自动提取一维信号和二维图像的嵌入特征向量。融合多模态嵌入特征向量经多头自注意力机制加权筛选后，输入SoftmaX分级模块，完成缺陷等级识别。模型验证结果表明，管道缺陷等级定量识别的准确率达到 93% 。

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