2020年9月，MDPI期刊Machines被Web of Science的Science Citation Index Expanded (SCIE) 数据库收录。Machines向为期刊工作做出巨大贡献的期刊主编与编委表达衷心的感谢。同时，Machines也衷心感谢各位作者、审稿人以及读者的认可与大力支持。截至目前，MDPI出版的280余本期刊中，共有78本被SCIE数据库收录。

期刊介绍

 

 

Machines是由MDPI组织出版的开放获取期刊，隶属于机械工程学科。Machines于2013年创刊，由德蒙福特大学的David Mba教授担任主编。2016到2017年期间，由乔治亚理工学院Steven Y. Liang教授接任主编，自2018年至今，由米兰理工大学的Hamid Reza Karimi教授担任主编。目前，Machines的编委会由来自世界各地的71名知名学者组成。

 

Machines主要刊载与机械相关的科学研究，包括机械设计，应用，诊断和维护等。主要分为5个版块：机械设计及测试，机械动力学及自动化，智能机械，机电一体化及工业设计以及先进制造。Machines欢迎使用任何机械理论方法的学者和研究人员投稿。

 

主编介绍

 

Prof. Dr. Hamid Reza Karimi

任职于米兰理工大学

 

研究领域：控制理论，机电一体化，传感器和执行器，运动控制，振动控制，车辆动力学，故障检测，健康监测等

 

文章推荐

 

1. Perception, Planning, Control, and Coordination for Autonomous Vehicle

自主车辆的感知、计划、控制和协调

 

自动驾驶汽车有望在未来的城市交通系统中发挥关键作用，因为它们有潜能在附加的安全性，提高生产率，通达性，改善道路效率以及对环境产生积极影响上。近年来，由于可用计算能力的提高以及传感和计算技术成本的降低，导致全自主车辆的技术日趋成熟，使得自动驾驶系统的研究取得了巨大进步。本文概述了自主车辆软件系统领域的最新发展进展。

访问后方链接，阅读英文原文：https://www.mdpi.com/2075-1702/5/1/6

 

2. Initial Work on the Characterization of Additive Manufacturing (3D Printing) Using Software Image Analysis

软件图像分析对增材制造(3D打印)特性的初步研究

 

增材制造（通常称为3D打印）的当前挑战之一是缺陷的检测。在定制的工业制造中检测缺陷（或缺乏缺陷）可能对安全性至关重要，并且可以减少或消除对打印对象测试的需要。在消费类和原型打印中，早期缺陷检测可以帮助打印机采取纠正措施（或暂停打印并向用户发出警报），从而避免在出现小错误时重新打印对象的情况。本文考虑了一种缺陷检测方法。它通过使用多相机系统和图像处理软件评估了打印进度（从而检测完成故障缺陷）和质量的功效，还讨论了这种系统的潜在应用和推断。

访问后方链接，阅读英文原文：https://www.mdpi.com/2075-1702/3/2/55

 

3. A Review of Feature Extraction Methods in Vibration-Based Condition Monitoring and Its Application for Degradation Trend Estimation of Low-Speed Slew Bearing

基于振动状态监测的特征提取方法及其在低速回转轴承退化趋势评估中应用的综述

 

本文对低速回转轴承状态监测应用中的特征提取方法进行了实证研究。该研究的目的是寻找能够代表极低速旋转(≈1 r/min)具有自然缺陷的回转轴承退化状态的合适特征。讨论了与振动提取，时间序列分析和生物医学信号处理等广泛应用中的特征提取方法或算法有关的现有研究的情况。对实验室试验获得的振动回转轴承数据进行了分析。选取的冲击因子、裕度因子、近似熵和最大Lyapunov指数(LLE)等特征在承载状态从正常到最终失效的过程中表现出明显的变化。

访问后方链接，阅读英文原文：https://www.mdpi.com/2075-1702/5/4/21

 

4. System Identification Algorithm for Computing the Modal Parameters of Linear Mechanical Systems 

计算线性机械系统模态参数的系统辨识算法

 

这项研究的目的是构建一种用于识别线性机械系统的模态参数的计算程序。本文采用的方法是基于结合观测器/卡尔曼滤波器识别方法（ERA / OKID）实现的特征系统实现算法。该方法代表了一种基于时域的行之有效的系统识别数值过程。这项工作中开发的算法是利用全车模型通过数值实验来测试的。为此，对于作为示例性的车辆系统，获得了主动和半主动悬架系统设计所需的模态参数。为了分析此研究中开发的方法的性能表现，本文考虑了两个案例研究，即完全状态测量和不完全状态测量，对系统识别数值程序进行了测试。正如预期的那样，确定的动力学模型的数值结果与机械系统模型的模态参数显示出了很好的一致性。此外，数值结果表明，在考虑到输入和输出测量的信噪比相对较高的情况下，该方法表现出的性能优异。本文开发的方法可以有效地用于解决重要的工程问题，例如道路车辆的控制系统的设计。

访问后方链接，阅读英文原文：https://www.mdpi.com/2075-1702/6/2/12

 

5. Integrated Fault Detection Framework for Classifying Rotating Machine Faults Using Frequency Domain Data Fusion and Artificial Neural Networks 

使用频域数据融合和人工神经网络对旋转机械故障进行分类的集成故障检测框架

 

复杂旋转机械的可用性对于预防大量工业操作中的灾难性故障是至关重要的。可靠性工程理论规定，优化故障机器的平均维修时间(MTTR)可以极大地提高其可用性。然而，实际上，这些需要花费大量时间来准确地检测和分类与转子相关的异常情况，而这些异常通常使驱动器无效，从而无法实现真正可靠的维护决策系统。本文的开头部分是对与旋转机状态监测(CM)中数据融合方法的一般概念的相关文献进行了全面的搜索。基于pCCS特征的潜力，本文的后半部分关注于相同特征在探索简化的两阶段人工神经网络(ANN)分类方法中的应用，该方法为旋转机械故障的自动分类法铺平道路，同时也表明在关键旋转机械的现场状态监测方面，有非常大的应用潜力。

访问后方链接，阅读英文原文：https://www.mdpi.com/2075-1702/6/4/59

 

6. Use of the Adjoint Method in the Optimal Control Problem for the Mechanical Vibrations of Nonlinear Systems 

伴随法在非线性系统机械振动最优控制问题中的应用

 

伴随方法可以有效地解决与一类非线性机械系统有关的最优控制问题。正如本研究中所讨论的那样，伴随方法代表了广泛的计算框架，而不是单一的数值算法。在该算法中，非线性动力学系统的控制问题可以通过一套先进的分析方法以及一系列完善的数值程序来有效地制定和实施。本文提出了适用于适用于进行伴随分析的方法的计算机实现的数值算法的详细理论推导和全面描述。为此，在这项工作中主要分析了两个重要情况，即前馈控制方案的设计和反馈控制体系结构的开发。在这项研究中，考虑了以广义Van der Pol阻尼模型与非线性振荡器的机械振动有关的控制问题，目的是通过数值实验来说明基于伴随方法的计算算法的有效性。

访问后方链接，阅读英文原文：https://www.mdpi.com/2075-1702/6/2/19

 

7. On the Evaluation of Errors in the Virtual Design of Mechanical Systems 

机械系统虚拟设计中的误差评估

 

在本文中，信息值在数值分析中既能用于数据逼近的方法，又能作为一组值之间的数据相等性的度量。为此，提出了一种表面分割方法， 这种方法是基于一项使用某些相似性准则为向量聚类构建层次结构的研究。该技术是基于与表示给定类型的临界点关联区域的向量分析。本文引入了一种基于度量空间最大熵（MEMS）的方法，以提取局部特征簇去获得2D和/或3D空间中的机械系统分析。本文提出的方法可以有效地用于虚拟样机和机械系统的优化设计。

访问后方链接，阅读英文原文：https://www.mdpi.com/2075-1702/6/3/36

 

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文案作者：Missy Wu

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