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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
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GMT+8, 2024-9-1 21:20
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