摘要：电解铣削加工技术具有加工柔性好、工具电极无损耗及与待加工材料力学性能无关等特点，在高效、精密加工难切削加工材料制作的复杂结构方面具有重要的应用前景，成为电解加工技术研究的热点。详细介绍了国内外研究者在电解铣削的材料去除机制、加工过程建模及加工工艺等方面的研究进展，发现目前距离该技术的规模化工程应用仍有加工精度、表面质量及加工效率等方面的诸多挑战，需在加工过程中就精确建模、提高加工效率、创新复杂型面加工工艺及复合加工方法等取得突破性进展，从而为规模化工程应用奠定技术基础。

摘要：超声加工技术因其众多良好的加工效果，得到了广泛的重视和良好的发展，形成了特有的行业体系。系统介绍了超声加工技术在机械制造、生物医学制造、微纳制造行业的发展应用，从加工模式、装备、应用方面重点介绍了超声加工的标志性进展，最后对超声加工技术的发展现状和发展趋势进行了总结与展望。

摘要：金属增材制造技术在航空航天领域具有复杂内流道的构件成形上具有广阔的应用前景，然而具有复杂内流道的增材制件的精整加工是工业应用的瓶颈问题。分析了内流道机械抛光技术、化学与电化学抛光技术、电解质等离子抛光技术的加工原理、关键技术及国内外研究进展。针对增材制件内流道精整加工需求，分别研究了机械抛光技术、化学与电化学抛光技术、电解质等离子抛光技术的适应性问题及探索方向。针对增材制件内流道精整加工关键技术发展趋势提出了展望：①研究针对功能梯度材料、多金属材料的增材制件内流道精整加工技术；②研究针对具有复杂几何形状、内部复杂分叉、渐变毛细结构、拓扑结构等复杂内流道的复合精整加工技术或组合加工技术；③研究针对内流道精整加工质量的高精度检测方法和几何误差的三维重构技术。

摘要：表面工程自其诞生以来，经历了从传统表面工程向复合表面工程、纳米表面工程及表面工程自动化的发展，正在信息技术、生物技术、纳米科技等前沿领域中萌生。随着智能时代的来临，智能表面工程应运而生。智能表面工程是对摩擦表面赋予智能调控性能，使之具有自感知、自适应、自愈合能力，从而实现摩擦学行为的智能控制。介绍皮肤自感知、关节自感知、消化道自适应和表皮自愈合等人体表面智能性，触屏自感知表面、损伤自感知表面、摩擦自感知表面和触压自感知表面等自感知表面创新，自适应表面变色、自适应调光涂层、自适应疏水涂层、自清洁除尘表面、自适应隐身表面、自硬化耐磨表面和自减摩超滑表面等自适应表面创新，植物自愈合、自愈合聚合物膜、自愈合导电皮肤、自愈合离子皮肤、自修复防腐涂层、自愈合蛋白质体、自愈合关节软骨和自愈合磨损划痕等自愈合表面创新。以往的表面工程是对材料表面强化以提高其物理、化学、力学性能的技术和方法，而智能表面工程则是赋予材料表面自润滑、自抗磨、自耐蚀、自修复等功能的智能表面技术和方法。未来的智能装备离不开摩擦智能，摩擦智能必须有智能表面。智能表面制造须要深入研究仿生科学与表面工程技术交叉融合，因此在摩擦学、仿生学、低碳学等领域尚有许多需要探索的关键理论和技术问题，一旦取得突破，将促进智能表面工程领域的显著进步。可以预见，摩擦智能表面工程将支撑智能装备制造技术的发展，创造出更快、更强、更稳的机械系统；仿生智能表面工程将使机器人更智能地实现对自身运动的感觉、对空间的感知和对外部刺激的反应；低碳智能表面工程将降低摩擦系统能耗、减少建筑领域碳排放，从而使摩擦学及表面工程研究与人类命运共同体紧密结合在一起。

摘要：为评估六自由度工业机器人末端执行器在任务空间中作业的可靠性与精确性，提出了一种基于包络法的机器人运动可靠性分析策略。首先，通过运动学获得机器人系统的误差函数及可靠性模型。其次，采用包络法求解可靠性模型获得末端执行器的失效概率，并通过泰勒公式对误差函数进行线性化处理，同时，在计算过程中排除协方差矩阵中的冗余点，使其符合正定条件，提高包络线的准确性。最后，对所提方法进行了仿真分析，结果表明，包络法相对于蒙特卡洛法的误差为0.5%~19.8%，验证了该方法的有效性。

摘要: 为解决传统三轴打印在曲面领域制备能力不足的瓶颈，克服阶梯效应等缺陷，本文设计研发了一种基于多自由度机械臂的直写式3D 打印平台，并采用硅橡胶材料开展打印实验，系统研究了喷头打印角度对线条几何形状和多层线条成型效果的影响，最终制备出高保形性的结构样品。研究表明: 改变喷头引导角进行打印时，随着喷头引导角度的增大，硅泡沫线条宽度的一致性更高，且引导角大于0°时所打印的线条横截面形状规则，多层结构的成型效果良好，并可改善大跨距下的线条塌陷问题。本文实验结果揭示了打印高保形性硅泡沫的多角度工艺规律，与传统的竖直方向或法线方向相比，喷头引导角大于0°时打印的硅泡沫结构保形性更高，可为曲面传感器、共形天线等对保形性要求较高的应用场合提供借鉴指导。

摘要: 金属增材制造是制造强国战略下推动我国高端装备制造业转型升级的重点发展方向。电弧增材制造以其高沉积效率、低成本、可进行复杂结构直接成形等优势受到了广泛的关注。但增材过程中涉及的物理过程复杂，成形质量与精度面临很大挑战。针对电弧增材制造技术短流程、长周期的制造特征，讨论如何从热源上降低成形偏差、从过程上降低制造误差、从结果上改善成形精度，介绍了一系列创新的热源调制、过程控制与结果优化的方法策略，总结了现有技术存在的问题与面临的挑战，为如何进一步提升电弧增材过程的成形控制效果提出了几点思考。

摘要：蜂窝夹层结构是由具有特定几何形状的蜂窝芯与上下蒙皮粘接制备而成，蜂窝芯的表面形状精度也决定了整个夹层结构的强度和性能。蜂窝芯加工表面形状精度的测量和评价是保证加工精度的重要基础，但目前仍缺少理想的测量和评价手段。蜂窝芯是一种非连续薄壁结构，其表面形状精度的测量采用接触式方法时，难以在薄壁上定位；非接触式测量时，其壁厚的尺度导致常规测量方法难以满足精度要求。针对蜂窝芯表面形状精度评价技术的研究需求，对现有的接触式和非接触式蜂窝芯表面形状测量技术的研究现状进行综述，详细介绍各个方法的测量原理、关键技术及目前的进展。预测未来蜂窝芯表面形状测量技术的发展趋势。

摘要：现今，采用机器人代替人类完成各种危险的任务已经成为一种趋势。然而，机器人在高温环境下的应用受到热控技术发展的严重制约。本文首先介绍了机器人内部热敏感器件及相应的温控研究工作，进而对近年来机器人热控技术的发展现状进行了综述与分析，最后对高温环境下机器人热防护的关键问题和技术应用分别进行了探讨与展望。

摘要：机器视觉是一种用机器替代人眼进行测量和检测的技术，这种技术应用于缺陷检测具有效率高、速度快、成本低等优点，许多学者将其应用在不同领域（农业、航空航天等），并取得了较好的成果，目前轴承领域也逐渐采用该检测方法。因此，需对应用于不同轴承缺陷及机器学习、深度学习下的轴承缺陷检测算法进行综述，并对其缺陷检测算法的性能进行分析归纳及对比。首先，探讨分析了轴承缺陷形成的磨损机理，并详细介绍了轴承常见磨损形式（腐蚀磨损、疲劳磨损、黏着磨损、滚道磨损等）；然后，分别介绍了基于机器学习和深度学习的检测算法的区别及特点；其次，列举了机器学习的算法及深度学习的算法用于轴承缺陷检测的研究应用与分析，主要包括机器学习的人工神经网络、主成分分析、支持向量机等，及深度学习的单阶段和双阶段目标检测算法的应用；最后，为了促进深度学习算法用于轴承缺陷的诊断，针对具体问题提出了轴承缺陷检测的挑战和未来研究方向并给出了详细的建议，对机器视觉在轴承缺陷检测中的研究现状提出了总结与展望。