摘要：以国家粮食储备局无锡科学研究设计院为主体，联合中国农业机械化科学研究院、清华大学、浙江大学、江苏牧羊集团共同申报的“粮食加工机械装备国家工程实验室项目”，获国家发改委批准。该项目将围绕我国粮食加工业向大型化、规模化发展的迫切需求，针对减少粮食加工损耗，

摘要：大数据驱动的机械装备智能故障诊断方法在近年来取得了显著的成果,当前良好的诊断效果主要依赖于大量有标注的状态监测数据以中心化的方式训练模型,然而在实际工程问题中,单一用户往往难以收集充足的高质量训练数据,因此智能诊断方法的实际应用仍存在巨大困难。在工业界,多个用户往往拥有相似的机械装备与各自收集的监测数据,因此联合多用户协同进行故障诊断建模能够良好解决数据稀缺问题。然而,数据隐私性至关重要,不同用户往往不愿将私有数据与其他用户共享,给协同建模带来巨大挑战。提出保证数据隐私的装备协同智能故障诊断方法FedTL,各用户私有数据不出本地完成模型训练,多用户间传输共享数据高级表征;提出软标签信息传输方法,通过捕捉共享数据不同故障模式关系实现对私有数据诊断知识的传递;考虑多用户装备工况不同等场景,提出联邦迁移学习方法。通过轴承状态监测试验对所提方法进行验证,结果表明所提方法能够保证数据隐私良好完成多用户协同智能故障诊断。

摘要：本刊记者李和琴报道 由中国建材轻工机械集团公司、安阳市人民政府共同组织的新型机械装备制造基地暨安阳机械厂搬迁改造奠基仪式于2008年3月29日在安阳市高新技术开发区隆重举行。项目投资3．5亿元，占地面积225亩，将进行二次纤维制浆成套设备、间歇蒸煮成套设备、化学机械浆成套设备、多圆盘真空过滤机、洗涤、筛选、漂白等设备的设计和制造。

摘要：近日，2013中国（上海）国际重型机械装备展览会在上海世博展览馆成功举办。洛阳LYC轴承有限公司作为重型机械装备配套的轴承行业龙头企业参加了本届展会。此次展览会，由中国机械工业联合会、中国重型机械工业协会联合主办，是亚洲重型机械行业规模最大、档次最高的专业展。洛阳LYC公司在展会上展示了水泥、冶金、起重机、重型矿用机械四大类型配套用一系列轴承产品。洛阳LYC公司展台面积达54平方米，以稳重大气的展台造型设计，充分展示了LYC的品牌形象和产品及服务。优越的产品性能，耐心细致的技术讲解，热情活泼注重服务的员工队伍得到了现场观众的广泛好评，现场部分新老客户表达了在新领域、新设备等方面与公司的合作意向。中国机械工业联合会、中国重型机械工业协会等参会领导参观了LYC展位，并给予了高度评价。

摘要：由国家自然科学基金委员会工程与材料科学部、中国机械工业联合会支持，中国机械工程学会生产工程分会和山东机械工程学会主办、山东省机械设计研究院和山东大学机械工程学院与生产工程分会各专业委员会共同承办的“全国生产工程第十届年会暨山东省‘十二五’机械装备制造科技发展高峰论坛”于2010年12月12—15日在山东济南举行。

摘要：为推动我国陶瓷机械装备行业的发展，促进学术交流、科技成果的转让、研讨行业共性和关键性课题及今后发展思路，中国硅酸盐学会陶瓷分会第五届机械装备专业委员会换届大会暨学术年会于2006年11月6—7日在佛山华夏新中源大酒店举行。会议选举景德镇陶瓷学院张柏清教授为机械装备委员会主任委员，本届专委会挂靠在科迭机电股份有限公司，副主任委员由科达机电股份有限公司、佛山市恒力泰机械有限公司、福建海源企业、湖南五岭机械股份有限公司、华南理工大学等单位组成。本届专委会的组成人员由陶机制造企业、陶瓷生产企业、配件公司、高校、研究所等单位中从事机械装备设计、管理、研发的专家组成。本届专委会力图打造坚实的学术交流平台，让学术交流、技术交流、信息交流、成果转让有一个沟通和交流的渠道，真正使专委会起到企业之间、产学研之间和主机厂与配件厂之间、国内外同行之间的桥梁作用。

摘要：科学运用焊接工装夹具,可以保证机械装备制造的工艺质量。本文首先介绍了针对焊接工艺的工装夹具系统,分析了其特点、种类、现状与优势,然后焊接组合夹具在机械装备制造业的应用,以及计算机辅助技术在焊接夹具设计中的应用。

摘要：考虑到采用深度学习方法进行机械设备故障诊断时无法准确识别所有故障类型的缺陷,综合运用Nesterov动量法(Nesterov LSDA,NM)和独立自适应学习率算法(Self-individual adaptive learning rate,SALR),设计了一种SALR-NM优化算法,从而实现高维度与复杂数据在深度学习过程中获得更快速率并提升学习结果准确性。研究结果表明:以RVM进行处理时,各载荷工况呈现较低精度,随着载荷增大后,信号精度也逐渐降低。各载荷工况下形成的振动信号都可以通过SALR-NM准确识别故障特征,测试10次得到的准确率都是100%。各载荷状态下形成的振动信号,以SALR-NM与PCA处理时达到了100%的最高精度,Adam则达到了最小精度,只有68.82%。本研究通过Nesterov动量法构建得到具备自适应功能的深度信念网络SALR-NM,能够直接获取频域信号的深层数据特征,从而高效诊断滚动轴承故障。

摘要：作者阐述:我国榛子种植业正处于快速发展阶段,迫切需要提高生产效率和质量。Horizon榛子智能采摘装备立足智能化、模块化的设计思路,提出系统化的解决方案。本设计分为实体机械装备和应用系统两个部分,适用于大型榛子种植基地。主控巡逻车作为主模块装备,可自主进行路径规划、榛树生长状况监测、数据实时反馈与分析、能源动力控制等工作;振落机、清扫收集机等为次模块装备,为主模块所调用,协同完成榛果摇落、收集、杂质去除、果实储存等采摘任务;应用系统融装备信息、农务信息、环境信息于一体,可合理规划榛子生长期间的各类农业事务、调配智能装备,为信息共享、远程控制、用户交流、设备管理等提供了交互载体。Horizon榛子智能采摘装备设计方案旨在提高榛果采收效率,减少人力投入,提升榛子质量和产量,促进农业的可持续发展。

摘要：随着传感和信息技术的发展,各式各样的传感器获取了机械装备海量的监测数据,让剩余寿命预测有"据"可依,推动机械剩余寿命预测进入了大数据时代。但由于数据类型多样、量大面广,如何利用丰富的多传感器数据,从中快速挖掘健康状态退化信息,指导寿命预测,成为大数据时代下机械寿命预测的全新挑战。基于模型的寿命预测方法大多仅针对单一监测数据进行建模分析,无法有效利用丰富的大数据资源。数据驱动的方法则过分依赖训练数据,缺乏必要的经验指引,方法的可解释性差。为了有效利用多传感器数据指导寿命预测,从数模联动的思路出发,建立了一种融合多传感器数据的数模联动寿命预测方法。采用一种通用的Wiener过程模型对健康状态退化过程进行描述,分别建立多源观测函数和多源映射函数对状态与数据之间的因果关系和关联关系进行描述,采用粒子滤波算法将多传感器数据与模型进行动态匹配,预测剩余寿命。在提出方法的统一框架指导下,选取三种特定模型对铣刀剩余寿命进行预测,验证了提出方法的有效性。