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机械结构概率疲劳研究：现状及展望

机械结构概率疲劳研究：现状及展望

摘要：疲劳是循环载荷作用下机械结构最常见的失效模式之一。受源自材料、载荷、尺寸等方面的多源不确定性因素影响，疲劳损伤演化往往呈现不容忽视的分散特征。尤其，当计算对输入的细微变化极其敏感时，参数在合理范围波动所导致的疲劳寿命差异可达千倍。此时，传统确定性模型耦合安全/分散系数的设计准则不再适用，亟待发展可有效量化描述疲劳行为分散性的概率模型，以面向现代结构工程领域基于可靠性的最优化设计发展趋势，满足设计冗余度检测以及检修周期、维护间隔及除役条件确定等需求。为促进概率疲劳研究发展、凸显其在疲劳可靠性设计中的重要性，概述了概率疲劳研究背景、疲劳分散性来源、疲劳行为分散特征、疲劳可靠性等基本要素及该方向研究前沿，最后结合全文内容作出总结。
机械 2026年03月26日
线驱柔性机械臂在电力行业应用现状与关键技术综述

线驱柔性机械臂在电力行业应用现状与关键技术综述

摘要：线驱柔性机械臂作为电力机器人的一种作业工具，在电力行业关键设备运维检修领域发挥了重要作用。总结了线驱柔性机械臂在变电和以核电为主的发电领域中的应用现状，综述了电力场景下所应用的线驱柔性机械臂的关键技术，分析了线驱柔性机械臂的结构设计、建模控制、传感检测、运动规划和人机交互的研究现状与存在的问题。最后，分别从线驱柔性机械臂在电力行业和其他工业领域关键设备运维检修的发展趋势进行总结与展望。
机械 2026年03月25日
压气机叶片高性能切削加工技术研究进展

压气机叶片高性能切削加工技术研究进展

摘要：新一代高推重比航空发动机对压气机叶片的抗疲劳制造技术提出了更高要求。切削加工作为叶片减材制造的重要手段，在保证叶片几何精度的同时直接影响叶片表面完整性。大量研究表明叶片表面完整性与其疲劳性能紧密相关。当前叶片的主要金属材料为轻质高强的钛合金和高温合金，但由于钛合金和高温合金是典型的受力热影响显著的材料，加之切削加工过程中存在十分复杂的力-热能场，其耦合作用对叶片表面完整性的影响十分巨大。因此，为探明压气机叶片高性能切削加工技术的发展方向，首先分析了压气机叶片型面的发展历程和切削加工叶片疲劳失效的原因；其次，分别针对光滑表面叶片和仿生表面叶片对高性能切削加工技术的国内外研究现状进行了调研和梳理；最后，总结了叶片高性能切削加工中存在的问题，并对压气机叶片高性能切削加工研究的未来发展趋势进行了展望。为实现面向抗疲劳性能优化的航空发动机压气机叶片切削加工提供了一定的发展趋势参考。
机械 2026年03月24日
仿生微纳结构减阻表面及其制造技术研究综述

仿生微纳结构减阻表面及其制造技术研究综述

摘要：减阻表面在航空、航天、航海等众多领域因发挥着减少能耗的重要作用而受到越来越多的关注，如何实现高效减阻具有重要意义。自然界中的动植物经过上亿年的自然选择形成了许多具有低阻特性的表皮结构，模仿鲨鱼等低阻生物制备的仿生微纳结构表面为高效减阻提供了新思路。本综述系统总结了仿生微纳结构减阻表面的研究进展，梳理了鲨鱼和其他鱼类启发的减阻表面的形貌特征及减阻机制，阐述了高能束流加工技术、表面刻蚀加工技术、超精密机械加工技术、3D打印技术、生物复制成形技术等减阻表面的制造技术，并简述了现有仿生减阻表面在航天、体育赛事、管道输送等方面的实际应用情况。最后，基于研究进展、制造技术和实际应用的分析，总结了仿生微纳结构减阻表面的突出优势，并凝练了仿生微纳结构减阻表面制造技术所面临的现状和挑战。
机械 2026年03月19日
辊弯成形技术研究现状与发展趋势

辊弯成形技术研究现状与发展趋势

摘要：辊弯成形是一种节材、节能、高效的金属板材成形工艺，在建筑行业、汽车制造、轨道交通等诸多领域得到了广泛应用。目前辊弯成形技术以传统等截面形状的产品生产与研究为主，但工业4.0的到来对辊弯成形的未来发展提出了新的要求与趋势，为提高辊弯成形适用范围，满足更高的产品要求，变截面柔性辊弯成形、热辊弯成形等技术得到发展与研究；更加高效、精密、灵活的辊弯成形设备也随着前沿技术的深入研究应运而生。对辊弯成形技术的理论研究、工艺研究、前沿技术、装备发展以及智能制造方面进行国内外研究与发展现状综述，并提出了辊弯成形近年来在各应用领域的前沿进展，指出未来辊弯成形关键问题与突破点
机械 2026年03月18日
构建具身智能新范式：人形机器人技术现状及发展趋势综述

构建具身智能新范式：人形机器人技术现状及发展趋势综述

摘要：当前人形机器人技术正在加速演进，已成为全球科技创新与产业升级的新高地。在“人本智造”理念下，人形机器人作为具身智能的重要代表，具有广阔的发展前景。针对人形机器人技术多学科交叉、体系复杂与高度集成的特点，结合该领域的最新研究成果与发展动态，综述人形机器人的技术现状及发展趋势。首先，介绍人形机器人的定义与发展历程，从技术水平、产业格局、政策支持等方面描述国内外现状，对比总结典型技术发展特征与产品特色。重点剖析了核心零部件、环境感知与场景理解、步态控制与灵巧操作、具身智能与大模型、人机共融与交互、操作系统与工具链等关键核心技术，讨论其实现途径与当前研究进展。进而，介绍人形机器人在特殊服役环境、智能制造、家庭及社会服务等领域的典型应用，并探讨其在新兴应用领域的拓展潜力。进一步，围绕技术瓶颈和应用难题，分析当前人形机器人发展面临的主要挑战。最后，针对以人形机器人为代表的具身智能在多模态垂直大模型、高算力仿真训练平台以及安全与伦理等方面的发展趋势进行了展望。希望在总结把握人形机器人前沿技术发展动态的同时，为相关研究人士提供参考与启发，助力推动我国人形机器人技术进步与产业化发展。
机械 2026年03月17日
非侵入式脑机接口在机器人控制领域的研究综述

非侵入式脑机接口在机器人控制领域的研究综述

摘要：非侵入式脑机接口(Brain-computer interface, BCI)技术作为一种新兴的人机交互方式，在机器人控制领域展现了广阔的应用前景。首先概述其发展背景与重要性，并深入探讨脑电信号的生理基础，阐明脑电图(Electroencephalography, EEG)以其无创性和便捷性成为BCI系统的常用测量手段。随后，分析了典型BCI 范式的优劣特点和适用场景——包括主动式如运动想象、反应式如稳态视觉诱发电位(Steady-state visual evoked potential, SSVEP)、事件相关电位P300，以及结合多种范式优势的混合范式，展示了这些范式如何实现复杂且高效的机器人控制任务。此外，系统地介绍了EEG 信号采集、预处理及模式识别的关键步骤，强调了深度学习在提高解码精度方面的作用，同时也指出了其面临的挑战，如数据量需求大和模型解释性差。最后，总结了BCI 技术的发展趋势和研究挑战，提出了推动非侵入式BCI 技术在实际机器人控制应用中进一步发展的方向。综上所述，不仅对非侵入式BCI 技术在机器人控制领域应用进行了探讨，还强调了该技术在未来可能带来的变革性影响，为后续研究提供参考和启发。
机械 2026年03月16日
人本智造：人体行为识别关键技术分析与展望

人本智造：人体行为识别关键技术分析与展望

摘要：随着新一代信息技术与制造技术的持续深度融合，以人为中心的智能制造范式正在重塑传统工业生产模式，人体行为识别技术作为实现人本智造的关键使能技术，主要研究人体行为语义的智能识别与理解，展现出广阔应用前景。对工业场景中人体行为识别技术的发展现状、关键挑战与应用前景进行系统探讨，有助于推动人本智造的理论发展与创新实践。首先，以人体行为识别技术的发展脉络为基础，深入分析人体感知、行为建模和行为识别等核心技术的演进过程，为人体行为识别技术的工业化应用奠定技术基础；其次，针对工业场景的特殊需求，重点讨论多模态鲁棒感知系统、多尺度行为理解框架、融合意图理解的人机协同及工业场景的优化部署等关键技术的研究现状；在此基础上，对工业场景人体行为数据集进行系统化分析和质量评估，并重点阐述人体行为识别技术在生产安全管控、生产调度优化、工艺改进和行为改善等典型应用场景的实践进展；最后，结合空间智能、生理认知融合、多模态大语言模型等新兴技术，展望工业人体行为识别技术的未来发展方向。
机械 2026年03月16日
工业5.0环境下面向生产调度的人本融合技术

工业5.0环境下面向生产调度的人本融合技术

摘要：工业5.0 引领制造业向以人为本的智能制造(人本智造)变革，制造系统中不同岗位和角色的人展现出更多样化和更全面的操作、智能和社会属性。针对生产调度这一典型场景，在人-信息-物理生产系统(Human-cyber-physical production system,HCPPS)的语义下，定义感知层-认知层-决策层贯通的智造回路环，从环内操作人融合的适应性创新、环上决策人融合的智能化创新和环外社会人融合的可持续创新这三个角度，构建多层次人本融合框架；并分别提出面向操作人融合的适应性调度技术、面向决策人融合的人-机混合智能技术和面向社会人融合的可持续协同优化技术；最后，以飞机脉动总装线典型调度场景为案例，验证了所提技术的有效性，为实现工业5.0 的人本智造提供理论和技术实践参考。
机械 2026年03月14日
机器学习的发展现状及其在激光增材制造中的应用

机器学习的发展现状及其在激光增材制造中的应用

摘要：激光增材制造技术可以快速制造出形状结构复杂且尺寸精度高的零件，被广泛应用于汽车、航空航天和医疗器械等领域。在激光增材制造过程中，为了得到性能更佳的合金和适用于不同材料的工艺参数，需要进行大量的反复试验，耗时且成本较高。机器学习通过输入试验数据和采用特定的算法，建立起能泛化的模型并通过自我更新和优化来不断提高结果的准确性，可以有效预测增材制造材料的成分、性能和缺陷，在高性能辅助材料开发方面具有广阔的发展前景。从上述三方面总结了近年来机器学习在激光增材制造中的应用实例，并提出了其未来发展的趋势及应用方向。
机械 2026年03月13日