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Machines 2023年高引用文章精选
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本期编辑荐读为您精选了5篇2023年发表在 Machines 期刊的高引用文章，内容涵盖了数字化制造、工业5.0、农业机器人、人工智能、机械设计、预测与健康管理以及发动机技术等多个领域的最新研究进展。希望能为相关领域学者提供新的思路和参考，期待您的阅读。
进入期刊英文主页：https://www.mdpi.com/journal/machines
01.Hydrodynamic Processes in Angular Fitting Connections of a Transport Machine’s Hydraulic Drive运输机械液压驱动器角接头连接中的流体动力学过程
Mykola Karpenko et al.
文章亮点：
1.研究分析了角接头对液流特性的影响，采用3D雷诺平均纳维-斯托克斯方程进行数值模拟。
2. 展示了45°和90°角接头的压力降、湍流模型及能量损失结果，并与等效长度法计算结果进行了比较。
3. 指出等效长度法在角接头研究中的局限性，建议对每种角接头进行进一步的研究。
02.Sustainable Crop Protection via Robotics and Artificial Intelligence Solutions
机器人和人工智能解决方案在可持续农业保护中的应用
Vasiliki Balaska et al.
文章亮点：
1. 农业5.0利用大数据、人工智能、机器人等数字技术，提升农业效率与可持续性，符合欧盟推动的绿色发展目标。
2. 探讨了机器人和人工智能如何应对农业面临的气候变化、害虫入侵、疾病和成本等挑战，成为现代农业生产中的先进解决方案。
3. 通过具体案例研究，分析智能机器人系统在现代农业中的应用及决策系统架构，揭示了其在农业5.0生态系统中的贡献、挑战和局限性。
03.Human–Machine Relationship—Perspective and Future Roadmap for Industry 5.0 Solutions
人机关系——工业5.0解决方案的视角和未来路线
Jakub Pizoń et al.
文章亮点：
1. 文章填补了人机关系变化研究的空白，重点探讨工业5.0如何重新强调人在生产中的重要性。
2. 分析了工业革命对人机关系的演变及技术进步的影响，指出了未来发展的方向。
3. 强调了技术发展与人类需求的互动，探讨了实现人机合作新模式在生产实践中的应用前景。
04.Early Wildfire Smoke Detection Using Different YOLO Models
利用不同YOLO模型进行早期野火烟雾检测
Yazan Al-Smadi et al.
文章亮点：
1. 本研究引入了一种新框架，显著降低了各种YOLO检测模型在烟雾识别中的敏感性，为森林火灾烟雾检测提供了新的解决方案。
2. 文章深入比较了YOLOv3、YOLOv5和YOLOv7等模型在不同距离范围内的检测性能和速度，展示了它们在复杂环境下的卓越表现。
3. 实验结果显示，基于YOLOv5x的模型在多角度烟雾检测数据集上实现了96.8%的mAP精度，明显优于传统方法，为极具挑战性的烟雾检测问题带来了有效的解决方案。
05.Intelligent-PID with PD Feedforward Trajectory Tracking Control of an Autonomous Underwater Vehicle
自主水下车辆智能PID与PD前馈轨迹跟踪控制
Zafer Bingul and Kursad Gul
文章亮点：
1. 本研究提出了基于i-PID与PD前馈控制的新型AUV轨迹跟踪框架，有效应对海洋环境中的多种扰动，确保了稳定精确的轨迹跟踪性能。
2. 文中引入海流动力学模型和以该模型为基础的海流观测器，提高了控制系统的准确性和鲁棒性，深入分析了海流对AUV的影响。
3. 通过与传统PID和i-PID控制器的对比，论证了新设计在AUV轨迹跟踪精度和稳健性方面的显著优势。
Machines 期刊介绍
主编：Antonio J. Marques Cardoso, University of Beira Interior, Portugal
主要发表机械设备故障诊断和预测、机械设计、机电一体化、机器人、叶轮机械、控制及自动化、电机和驱动器、先进制造等领域的最新学术成果。
2023 Impact Factor：2.1
2023 CiteScore：3.0
Time to First Decision：15.6 Days
Acceptance to Publication：2.7 Days
https://blog.sciencenet.cn/blog-3516770-1448904.html
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