发表机器论文

找刊物，有投稿邮箱。投稿、等待通知、缴费、等待发表、发表

第一步. 调研、入门1. 确定一个感兴趣的大领域，比如分布式系统或者机器学习，或者深度神经网络。读这个领域经典算法和技术，也可以是几本比较好的书，读完然后再实践实践，动手加深理解。这个过程做完就算是初步入门了。2. 找该领域的顶级会议，比如系统领域的有OSDI、SOSP，机器学习的领域有ICML、CVPR，深度学习的有NIPS、ICLR等等，可以搜CCF会议推荐列表看各领域的顶会列表。然后看近几年这些顶会的论文，因为这代表了最新的研究热点，咱不是说一味的追热点啊，毕竟对于初学者没有足够的领域专业背景，追热点是最快的方法。因为热点往往是该领域最亟待解决的问题，往往是发展最快的小方向，也最容易产生新成果。如果是老问题，人家都研究十几年了，给你留下的待解决的问题就很少或者不是很重要。当然如果是有几十年经验的研究者就不必追热点，他们知道该领域哪些是fundamental的问题，哪些是最值得研究的问题。3. 读了这些前沿论文后，确定一个小方向，比如分布式系统是个大方向，小方向可能是机器学习分布式训练；大方向是深度学习，小方向可能就是graph embedding；大方向是机器学习，小方向可能是半监督学习等等。确定小方向的过程是个知识不断积累的过程，非常重要，这需要你对大方向有很多了解，对小方向有更深入更全面的理解，需要读好至少100篇以上论文，需要你知道该小方向的研究进展历史，这需要你知道该小方向别人都在哪方面做工作，做该小方向的顶级研究组都有哪些，他们正在干什么。第二步. 发现问题这步超级难，如果发现了个好问题，那就是成功的一半。这个问题最好是重要的、本质的、没有直观解决方法的。4. 确定小方向后，你需要阅读大量的这个小方向的论文和了解开源项目，再不断聚焦，再确定一个要改进和优化的小小方向，这个可能就是论文的主题。小小方向可能是机器学习分布式系统中的parameter server通信模型，可能是dynamic graph embedding等。然后就要更聚焦地读这方面的相关论文，这时候论文就比较少了，几篇到几十篇到几百篇都有可能，这些论文要精读，花几个月时间研究一篇论文也不为过。5. 挑几个重要的论文工作实现，也可以找开源的运行跑一跑试一试，idea往往从实际运行中来，光靠读是不行的。这个跑一跑可能需要你尝试不同的运行环境，不同的workload数据集，不同的应用场景等。比如，parameter server（PS）模型在本地集群上跑是不是和paper声明的一样、在异构的动态性极强的集群环境下效果怎么样、除了paper提到的算法处理其他算法的时候效果怎么样、除了paper提到的数据集换另外一类数据集怎么样；graph embedding方法处理密集图和稀疏图都怎么样，处理动态变化的图怎么样，等等吧。你要发现X方法仅在a环境下好用，在b环境不好用。这个就是发现问题的过程。当然，没经验的研究者可能很难想到多种环境、多种workload、多种应用场景，这就需要积累。另外一个发现问题的方法是从实际生产中来，这个当然是最好的，但是往往是大企业环境下才有这个条件。6. 确定你发现的问题还没有被解决。这又需要广泛的阅读和调研，但是问题已经很聚焦了，搜索也会很容易，用你特定问题的关键字在google 搜索（这里强烈建议用google，其他搜索引擎基本搜不到），找到解决相关问题的论文。看看这些论文是不是已经解决了该问题，如果解决了，你有两种方案：第一，该问题已经解决的非常好了，放弃解决该问题。第二，该问题的解决方案还有问题，我还有更好的办法。我建议后者，最起码尽量尝试尝试。5和6步是个迭代的过程…第三步. 分析问题7. 分析问题产生的本质原因。这个往往和第5步发现问题同时进行。这一步靠的是功底和积累，靠的是对问题的理解程度。理解的越深刻，分析的越透测，你之后产生的解决思路就越有可能正确和有效。比如分布式机器学习的PS模型在异构环境下、和在处理数据不均匀的情况下就不好，本质原因是其同步的集中式通信模型，造成PS集中服务器往往需要等待。传统graph embedding方法采用批处理模式，需要graph的全局信息做embedding，当然无法应付动态性非常强的局部更新情况。8. 基于分析，就是对该问题的深刻理解，产生改进的idea。这个可能很难，可能靠运气，但我觉得更多的是靠对问题的理解程度，理解的越深刻，本质原因抓的越准，就越可能产生创新idea。读过一本介绍google企业文化的书，google产品的成功，既不是靠技术能力，也不是靠用户需求，而是靠技术洞见（insight），这就是对问题本质的深刻理解。比如，PS模型在某环境下问题的本质原因是集中式的同步模型，那么我们就可以提出尝试异步通信的模型的idea。分析能力跟个人的批判性思维、独立思考能力都有关，而这正是中国人欠缺的，可以通过读有深刻见地的书籍文章、经常提问来锻炼。第四步. 解决问题9. 实现你的idea，做大量实验验证。这需要动手能力，需要编程能力，需要坐得住。10. 验证你的解决方案，根据实验分析不断优化你的方法。做了大量试验后，得到了若干结果，可能是不好的结果，但是不要一下子否定自己的解决方案，这不能说明你的idea不好用。一个好的方法往往经过千锤百炼，同样，你的idea通常不会一下子就成功。需要你根据实验结果分析不好的原因，然后基于你的理解改进方法，这是一个反复不断迭代的过程。比如，你发现异步PS模型效果还不如原来的呢。那么关键的是，你要问自己为什么？为什么理应提升的却没有提升？你要看实验运行的日志，看看是哪里慢了，差在哪里，最后你经过不断的实验、分析、思考，你发现了，你提出的异步PS模型虽然没有了等待开销，但是计算的有效性却降低了，结果整体性能反而下降了。那么你下一次迭代就要想怎么把这个计算有效性提上来。我又有了个方法，可以评估每次计算的有效性，然后把计算资源都投到有效性高的计算上。OK，idea不错，那么怎么评估有效性呢？不能开销太大，否则又得不偿失了，你可能想到了一种近似地评估方法。重新实现后，发现效果还不错。OK，恭喜你！你可以准备发论文了！整个研究过程，导师将起到关键的作用。导师可能会给你个问题，这是难能可贵的，基本帮你做了一半的事了，否则你可能需要花上一年时间找问题。然后整个研究过程，都是在导师的引导下进行，需要定期向导师汇报，与导师讨论idea和请导师分析实验结果。最好自己也要经常找同门讨论，而不是闭门造车。第五步. 撰写论文11. 设计你的论文，草拟论文的骨架。每一章都写啥，每一段都写啥，实验都做啥。论文的逻辑往往比语言重要的多，逻辑合理的论文更易读懂，即使咱华人有天生的英语语言缺陷，但是好的逻辑就可以弥补这个不足。写论文就和讲故事一样，怎么能把一个事说明白，不那么简单，甚至说很难，需要不断锻炼。写完给老师看，老师同意后进行下一步12. 写作论文。这个就是根据骨架填肉的过程，但是这一步也不简单，特别对于英语不好的同学，写出来的东西简直是不忍直视、不堪入目、毁人三观。最近上海某高校老师辱骂学生这事就是因为这个，我可以说，我每次看到学生论文也都是这个心情，给学生通宵改论文在家里一边改一边骂，但是当面对学生还是要以鼓励为主，要耐心，要耐心，要耐心，尽力压制自己的怒火，以平和的心态帮助学生提高，期望他下次能给个更好的版本。但是往往事与愿违，看淡点吧，仅求写作态度好点就行了，毕竟这不是一朝一夕能提高的，需要你不断积累。有几个写作的方法吧。第一，不要自己想当然，对于不确定的句型，用“”扩上上google搜，看看你这句型有多少人用过，如果没有几个人用，那就别用，换个写法。第二，读别人论文时，遇到好的句型就记下来，不断积累才能提高。第三，避免一切语法错误，我觉得这个是可以做到的，现在网上那么多工具都可以用。语法错误都避免不了那基本就是态度问题。遗憾的是，我很少遇到能避免语法错误的学生，我生气往往是因为态度问题，而不是能力问题。第四，尽量用短句用简单句子，别用长句。你写论文是为了让别人理解你的方法，不是写文艺作品，能说明白就行。13. 提炼总结，改进方法。写作的过程也是屡顺自己思路的过程，写作的过程中往往也能发现自己方法的漏洞，那么就要继续回到8，重新思考解决方案，又或者你发现需要补实验来支撑你的论点，那么就继续实现系统做实验，得到实验结果。14. 关于实验。怎么做实验是学生总问的问题，怎么做科学实验也是一个很重要的问题，有对照组、无偏的、定量的，这些都是科学实验的重要要素。如果有解决该问题的其他方法你首先要说明你的方法更好，至少在某一方面更好，这其中可能要涉及到不同的执行环境，或不同的算法数据集。然后设计实验说明你的方法好在哪里，用实验数据说明，比如异步PS和同步PS对比。然后你要进一步用实验数据说明，异步PS的有效性也提高了，如果不考虑有效性的话那么结果就不好。然后你的方法是否有些重要的超参数，试试variation导致各种结果。在实验结果展示方面，要学会用各种工具画各种图，把重要的因素用可视化方式体现出来。第六步. 投稿和看待审稿意见15. 接下来就是投稿。选一个合适的会议或期刊投稿，这个可以听老师的，老师基本有这方面的常识，根据你工作的方向和档次选择合适的去处。确定好了哪个会议期刊后，就需要按照会议期刊要求来整理论文格式，latex是必会的工具了。之后赶在deadline之前提交论文，这个最后的几天可能很痛苦，因为你的论文和方法总有改进的地方，老师的要求会让你最后几天是最忙的几天。但是需要认识到，凡事无完美，你总也改不到完美，你需要一个deadline来督促你完成一个milestone。开始进一步工作或下一个工作。16. 看待评审意见。接下来是漫长的等待，会议一般是2-3个月的时间，结果可能是接收也可能是拒掉，相比于结果，更应该看评审意见，看看这些意见是否合理，是否能解决，无论是接收还是拒绝，然后接下来就再次回到解决问题的部分，再次开始优化方法的过程。如果是接收了，那就可以准备订机票开会旅游去了。如果是拒掉那一般是有比较大的问题，那就再仔细深思下一下你的方法。继续优化，还是降低档次投个差点的会，就看你导师的了。第七步. 后续17. 宣传你的工作，扩大影响力。首先你可能是要去参加会议，做个漂亮的ppt，反复演练，争取有比较好的演讲效果。有时你导师有机会去一些地方做报告，把这个工作介绍一下，都是扩大影响力的方法。18. 开放源码。还有是尽量把自己工作的代码和数据开放，挂到网上，让别人来使用，接受别人的改进意见或者是简单的debug。咱不是专业的工程人员，也不用指望你的成果可以马上用于生产，个人觉得开放代码主要是为了让别人更好滴了解你的方法，这有助于扩大影响力，产生后续研究工作。如果有人引用你的论文、或咨询论文内容、又或是使用了你的代码和数据，这也算是你对整个科研事业有那么一丁点的贡献了，这比水论文有意义多了。整体来说，发表论文需要你有：批判思维能力，动手能力，知识面，写作能力，表达能力，英语，韧劲（抗打击能力）等等一系列能力，如果在研究生期间真能发表一篇论文，经历了以上这么多磨难和锻炼，我想你的能力也是不知不觉提高了很多，成为了该小小方向的一个小小的专家了。这对你来说，是最最重要的。这里我提到了韧劲，就是说，在解决问题过程中，你会受到不断的打击，包括来自导师的、来自自己的实验结果方面的、来自评审意见的，但是你要做的就是，站起来，继续凿，直到导师满意，知道reviewer满意，直到大家满意。别把这事想简单了，当你想象一下周围好多人都发好多sci了，而你还在为这么一篇完全未知结果的论文而这么努力的时候，我觉得大部分人可能就是缺少这个韧劲才最终以失败告终的…最后，我想再强调一下，发论文不是简单地发论文，而是通过发论文宣传你的工作，以便对某技术或人有那么一丁点影响。无论你发哪个档次的论文，只要目标正确，我觉得你都会有收获和有贡献的。相比较于为了发论文而发论文，你会觉得你是那么地高尚和高大，他们只是造废纸，而你已经对社会有贡献了…（以上内容来源于学术堂）

机器人技术作为先进制造技术的典型代表和主要技术手段，实现文明生产等方面具有重大作用。下面是我整理的机器人焊接技术论文，希望你能从中得到感悟!

浅谈焊接机器人

概要：本文从国内外工业机器人的发展，焊接机器人技术及现状，及焊接机器人的发展及前景，焊接机器人在生产中应用的主要 经验 和问题，四个方面分别进行阐述，为今后焊接机器人的研究提供了依据。

关键词：焊接机器人 机器人 管道焊接

中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章 编号：

1.国内外工业机器人的发展

机器人技术作为先进制造技术的典型代表和主要技术手段，它在提升企业技术水平、稳定产品质量、提高生产效率、实现文明生产等方面具有重大作用。大工业革命曾使人沦落为机器的奴隶，而机器人的诞生和广泛推广应用又重新使人类恢复了尊严。目前机器人技术已成为世界各发达国家竞相发展的高技术，其发展水平已成为衡量一个国家技术发展程度的重要标志之一。

美国是最早出现工业机器人的国家,1954年美国的G.C.戴沃尔发表了“通用重复型机器人”的专利论文,第一次提出“工业机器人”和“示教再现”的概念。1959年美国Unimation公司推出第一台工业机器人。1967年日本从美国引进Unimate和Ver satran等类型的工业机器人以后，结合国情,面向中小企业,采取一系列鼓励使用工业机器人的 措施 ,率先在汽车制造业的喷涂、焊接、装配等重要工序中得到应用。并以此为契机,向 其它 产业渗透。

在我国，人工焊接仍然占据焊接作业的主导地位，人工施焊时焊接工人经常会受到心理、生理条件变化以及周围环境的干扰。在恶劣的焊接条件下，操作工人容易疲劳，难以较长时间保持焊接工作稳定性和一致性，而焊接机器人则工作状态稳定，不会疲劳。因而，选择应用焊接机器人对产品进行焊接可以实现用稳定一致的工艺条件确保产品焊接强度和满足产品各项性能指标的要求，同时满足焊缝成型良好的产品外观质量要求。随着国外及国内对工业机器人在焊接方面的研究应用,我国也开始了焊接机器人的研究应用。在引进国外技术的基础上,中国于20世纪70年代末开始研究焊接机器人。1985年哈尔滨工业大学研制成功我国第一台HY-1型焊接机器人。1989年北京机床研究所和华南理工大学联合为天津自行车二厂研制出了焊接自行车前三脚架的TJR-G1型弧焊机器人,为“二汽”研制出用于焊接东风牌汽车系列驾驶室及车身的点焊机器人。上海交通大学研制的“上海1号”、“上海2号”示教型机器人也都具有弧焊和点焊的功能[3]。20世纪节式机器人。1999年北京机械工业自动化研究所机器人中心研制的AW-600型弧焊机器人工作站,采用PC工控机控制和PMAC可编程多轴控制系统,于1999年4月通过了国家机械工业局的鉴定。1999年7月15日,国家863计划智能机器人主题专家验收通过了由“一汽”集团、哈尔滨工业大学和沈阳自动化研究所联合开发的H-100 A型 点焊机器人。由此可见,我们国内的焊接机器人已开始走向实用化阶段。

2. 焊接机器人技术及现状

焊接机器人的应用，不但改善了劳动环境、减轻劳动强度、提高升产效率，更主要原因是焊接机器人工作的稳定性和焊接产品质量的一致性，这对于保证批量生产的产品焊接质量至关重要。

通常情况下，焊接机器人系统由焊接机器人、机器人焊机、变位机以及回转工作台等周边装置、焊接夹具、安全装置等组成。焊接机器人的工作对象几乎和手工焊接一样广泛，可以焊接低碳钢、不锈钢、铝材、铜材等。焊接材料的厚度可以从零点几毫米到几毫米、十几毫米、直至几十毫米。并且能够灵活调整焊枪姿态，实现对工件的最佳焊接。

随着机器人控制技术的发展和焊接机器人应用范围的扩大，尤其为适应现代产品更新换代快和多品种小批量的需要，要求焊接机器人和变位机，弧焊电源等周边设备实现柔性化集成。这有助于减少辅助时间，是提高生产效率的关键之一。例如，在球形或椭圆形工件的径向焊缝或复杂形状工件的周边的卷边接头等状态下焊接时，为了使整条焊缝在焊接时都能使焊池水平或稍微下坡状态，焊接时变位机必须不断地变换工件位置和姿态。即变位机在焊接过程中不是静止不动的，而是要做相应的协调的运动。弧焊电源和工装夹具等也要在机器人统一控制下作相应的协调运动，才能保证整个系统的高效率，高质量的工作。

3. 焊接机器人的发展及前景

随着我国国民经济的发展和工业自动化水平的不断提高，特别是加入WTO,许多生产企业为提高产品质量和生产效率，争取尽快和国际市场接轨，在市场竞争中争取主动权，对在生产中采用机器人的要求越来越强烈，对应用机器人的呼声也越来越高，为焊接机器人市场的快速增长提供了一个良好的机会。机器人的需求量在逐年增加，中国近几年机器人市场将会一个大的跨越。

种种迹象表明，今后几年中国的焊接机器人市场将是技术不断提高，市场迅速扩大，应用工程项目市场竞争激烈的局面。预计今后的几年内，国内企业对点焊、弧焊机器人的需求量将以 30% 以上的速度增长。从机器人技术发展趋势看，焊接机器人不断向智能化方向发展，机器人的感觉功能将实现多传感器信息的融合，控制系统从示教、离线编程向模糊控制发展，实现生产系统中机器人的群体协调和集成控制，从而达到更高的可靠性和安全性。从应用技术市场角度分析，性能和价格以及技术服务的质量将仍然是决定用户做出正确选择的主要因素。随着国内机器人公司自主品牌的性能价格比进一步提高，短期内将可以达到与国外产品抗衡的能力。从机器人应用范围来看，焊接机器人的应用在传统制造业领域的需求持续增长同时不断向其它行业扩散。国内外众多机器人厂家激烈竞争的结果将促进我国工业制造技术自动化水平的不断提高，应用焊接机器人的企业在高技术、高质量、低成本条件下获得高速发展。

4 .焊接机器人在生产中应用的主要经验和问题

弧焊机器人在实际生产中的应用及产业化仍有如下的关键问题等待进一步研究解决:

(1)弧焊机器人系统的柔性化集成及优化，减少辅助时间，提高生产效率;

(2)新型机器人用弧焊逆变电源结构和性能的优化及电流波形控制，使熔滴实现最佳过渡，减少飞溅;

(3)弧焊过程实用传感技术，快速准确地提取弧焊过程的特征信息，实现焊缝自动跟踪;

(4)实用化的弧焊动态过程和焊接质量的实时智能控制技术;

(5)弧焊机器人工程应用和产业化中的技术成果转化。

5 .结论

工业机器人技术的研究、发展与应用,有力地推动了世界工业技术的进步。特别是焊接机器人在高质高效的焊接生产中,发挥了极其重要的作用。我国焊接机器人技术的研究应用虽然较晚,但借鉴于国外的成熟技术,得到了迅速的发展。近年来,我国在焊缝跟踪、智能控制、信息传感、周边设备及机器人专用电源等方面进行了大量的研究与应用,取得了许多优秀的成果。随着智能机器人技术和人工智能理论的进一步发展,焊接机器人系统还有许多值得我们认真研究的问题,特别是多智能体系统、基于PC的控制器和模糊神经网络等方面将是研究的 热点 问题。

参考文献

1 孙明如 日本焊接自动化和焊接机器人发展动态 电焊机,vol.29,1999(11):30～31;

2龚进峰,彭商贤，履带式可变结构管道机器人及其双控制系统的研究 高技术通讯2001.12;

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