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本項(xiàng)目在國(guó)家“863”計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金等資助下，攻克了高速并聯(lián)機(jī)器人機(jī)構(gòu)創(chuàng)新、設(shè)計(jì)控制、裝備技術(shù)等難題，形成了自主研發(fā)體系，在國(guó)內(nèi)率先實(shí)現(xiàn)了技術(shù)輻射與工程應(yīng)用，成果在天津力神、石家莊四藥、杭州娃哈哈、云南安化等國(guó)內(nèi)多家企業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)線上得到規(guī)模應(yīng)用，為企業(yè)新增銷售額4.97億元，新增利潤(rùn)1.36億元，經(jīng)濟(jì)效益顯著。

成果簡(jiǎn)介：在機(jī)械加工總工作量中，約三分之一為孔加工，而深孔加工過(guò)程由于排屑困難、切削溫度高、軸線定向性差是孔加工工藝中的難點(diǎn)。生產(chǎn)實(shí)際中深孔加工的效率往往很低，加工精度也難以保證。本項(xiàng)目主要解決在中、大批量生產(chǎn)條件下，深孔加工刀具的設(shè)計(jì)與制造問(wèn)題以及相應(yīng)的切削技術(shù)。采用先進(jìn)的刀具材料、合理的切削幾何結(jié)構(gòu)、有效的排屑及冷卻潤(rùn)滑方式，可大大提高孔加工刀具的耐用度和加工精度，生產(chǎn)效率增長(zhǎng)一倍以上。替代國(guó)外同類刀具，刀具壽命提高兩倍以上，刀具轉(zhuǎn)速可達(dá)3000rpm以上。各種發(fā)動(dòng)機(jī)中的各種材料的氣門導(dǎo)管孔、

本成果獲2012年教育部科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)，本成果核心內(nèi)容有三方面：1、完善了高速鐵路路基設(shè)計(jì)理論體系；2、研發(fā)了高速鐵路路基現(xiàn)場(chǎng)動(dòng)力試驗(yàn)系統(tǒng)，提出了整套動(dòng)力試驗(yàn)技術(shù)體系；3、提出了高速鐵路路基樁板結(jié)構(gòu)等新結(jié)構(gòu)，解決了深厚松軟土路基沉降控制的技術(shù)難題。

高鐵車務(wù)仿真實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)是一套集模擬、實(shí)訓(xùn)、管理和考核功能為一體的高速鐵路車務(wù)應(yīng)急值守人員仿真實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)，可用于車務(wù)應(yīng)急值守人員崗前資格性培訓(xùn)、崗中適應(yīng)性培訓(xùn)和日常操作演練。本系統(tǒng)于2013年12月18日通過(guò)了北京鐵路局科委技術(shù)評(píng)審。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了高鐵車站信號(hào)設(shè)備的日常操作模擬和各種故障條件下的應(yīng)急處置模擬，系統(tǒng)仿真界面和操作方法與高鐵車站實(shí)際運(yùn)用的計(jì)算機(jī)聯(lián)鎖系統(tǒng)一致，實(shí)用性強(qiáng)。

星間鏈路技術(shù)主要用于跟蹤與數(shù)據(jù)中繼衛(wèi)星系統(tǒng)、軍事通信系統(tǒng)以及海洋和地面觀測(cè)衛(wèi)星系統(tǒng)等，使衛(wèi)星具有互通能力，不但可以減小信號(hào)傳輸延遲、而且提高系統(tǒng)的抗毀性和機(jī)動(dòng)性。如目前的北斗全球組網(wǎng)首要解決的問(wèn)題便是遠(yuǎn)距離、實(shí)時(shí)星間通信的問(wèn)題。

本技術(shù)采用大數(shù)據(jù)智能分析算法，處理高速列車運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，智能辨識(shí)高速列車運(yùn)行狀態(tài)。以高速列車外部受流裝備為對(duì)象，從受電弓狀態(tài)實(shí)時(shí)感知與能耗分項(xiàng)統(tǒng)計(jì)兩個(gè)角度，展示非侵入式智能感知技術(shù)在高速列車的最新應(yīng)用。 1.受電弓狀態(tài)實(shí)時(shí)感知 獲取受電弓的原始信號(hào)并進(jìn)行預(yù)處理，獲取多個(gè)原始數(shù)據(jù)向量；對(duì)原始數(shù)據(jù)向量進(jìn)行多尺度分解，從每個(gè)子頻帶提取特征量并構(gòu)建時(shí)序特征向量；將特征向量和受電弓故障的分類標(biāo)記作為特征映射數(shù)據(jù)，訓(xùn)練故障識(shí)別預(yù)判機(jī)制；以原始數(shù)據(jù)向量和故障類型分別作為輸入輸出數(shù)據(jù)，訓(xùn)練故障識(shí)別模型。對(duì)受電弓的實(shí)時(shí)電流信號(hào)進(jìn)行處理，得到原始數(shù)據(jù)向量和特征向量，故障識(shí)別預(yù)判模型根據(jù)特征向量對(duì)受電弓進(jìn)行故障預(yù)判，若有故障，故障識(shí)別模型根據(jù)原始數(shù)據(jù)向量對(duì)受電弓的故障類型進(jìn)行識(shí)別。實(shí)現(xiàn)列車運(yùn)行狀態(tài)下，對(duì)受電弓進(jìn)行實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)與故障類型識(shí)別，且無(wú)需在列車外部及路網(wǎng)沿線另外加裝硬件設(shè)備。 2.列車能耗分項(xiàng)統(tǒng)計(jì) 通過(guò)大數(shù)據(jù)智能分析方法，結(jié)合位于電路關(guān)鍵位置部分傳感器提供的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，可對(duì)動(dòng)力系統(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)、照明系統(tǒng)、廚衛(wèi)系統(tǒng)、用戶交互系統(tǒng)等不同功能模塊，提供非侵入式能耗分項(xiàng)統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果能為鐵路管理部門提供參考，優(yōu)化列車運(yùn)行管理模式，改進(jìn)各系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制，降低高速列車運(yùn)行能耗。 圖1 高速列車受電裝置 圖2 受流裝置故障特征映射及辨識(shí)方法 圖3 不同功能模塊設(shè)備的提取特征 圖4 不同設(shè)備的分項(xiàng)能耗統(tǒng)計(jì)

5G、大數(shù)據(jù)、人工智能、元宇宙等新業(yè)務(wù)應(yīng)用的興起，以及后疫情時(shí)代催生的遠(yuǎn)程辦公、遠(yuǎn)程教學(xué)等實(shí)時(shí)視頻業(yè)務(wù)，急劇加速了通信網(wǎng)絡(luò)流量激增的趨勢(shì)。而長(zhǎng)距離、大容量、高速率的光纖通信技術(shù)成為了實(shí)現(xiàn)信息化社會(huì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的必由之路。對(duì)于光通信產(chǎn)業(yè)鏈上的模塊廠商、設(shè)備制造商、運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)，測(cè)試是必不可少的環(huán)節(jié)。一般來(lái)說(shuō)，驅(qū)動(dòng)光收發(fā)機(jī)的高速芯片的開發(fā)進(jìn)度會(huì)比光通信器件滯后差不多一年。 在光通信模塊廠商、設(shè)備制造商開發(fā)最新相干光通信子組件時(shí)，工程師需要先進(jìn)的測(cè)試設(shè)備，提供足夠的性能，證明其最終模塊設(shè)計(jì)的預(yù)期性能。隨著系統(tǒng)速率的提升，復(fù)雜調(diào)制格式的演進(jìn)，市場(chǎng)大量需求的出現(xiàn)，催生了低成本、高性能的寬帶高速光電信號(hào)分析儀的巨大市場(chǎng)需求。同時(shí)，當(dāng)今世界格局下，亟需突破國(guó)外在高速光通信信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域?qū)?guó)內(nèi)的技術(shù)限制和關(guān)鍵儀器、器件的性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)在高速光電信號(hào)分析儀的國(guó)產(chǎn)化目標(biāo)。 【成果介紹】 本成果基于線性光采樣，利用低重復(fù)頻率脈沖光對(duì)待測(cè)信號(hào)光在光域上進(jìn)行采樣，使用技術(shù)成熟成本較低的低速的光電探測(cè)器和采集卡進(jìn)行光電和模數(shù)的轉(zhuǎn)換，軟件同步算法為光采樣技術(shù)提供了數(shù)字信號(hào)處理上的支持，通過(guò)恢復(fù)出信號(hào)的眼圖和星座圖以及計(jì)算相應(yīng)的 EVM 和 Q 值來(lái)判斷信號(hào)的質(zhì)量。通過(guò)多年技術(shù)積累，在相干檢測(cè)中全光采樣技術(shù)、超低時(shí)間抖動(dòng)采樣脈沖源的實(shí)現(xiàn)方法、以及相干檢測(cè)算法和軟件時(shí)鐘提取技術(shù)中取得突破。 圖1 高速光調(diào)制信號(hào)分析儀樣機(jī) 【性能指標(biāo)】 基于線性相干光采樣技術(shù)在國(guó)內(nèi)首次現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試了4個(gè)ITU-T標(biāo)準(zhǔn)波長(zhǎng)信道下的128Gbps PDM-QPSK光信號(hào)，測(cè)量結(jié)果利用安捷倫的光調(diào)制分析儀作為對(duì)照參考，同樣信號(hào)下測(cè)得的 EVM 差值小于2%，Q 因子差值小于2dB。實(shí)現(xiàn)指標(biāo)包括全光采樣源時(shí)間抖動(dòng)為60.335fs，分析帶寬>1THz，時(shí)域分辨率200fs，待測(cè)光信號(hào)速率達(dá)到508.608Gbps，實(shí)測(cè)相位誤差小于1.5°，測(cè)量時(shí)間100ms，平均故障間隔時(shí)間MTBF 1000小時(shí)。開發(fā)全光采樣時(shí)域分析數(shù)據(jù)解算軟件，可以實(shí)現(xiàn)光電信號(hào)波形分析、速率測(cè)量和眼圖測(cè)量等功能。 圖2 測(cè)試架構(gòu) 圖3 窄帶光采樣結(jié)果 圖4 寬帶光采樣結(jié)果 【技術(shù)優(yōu)勢(shì)】 已經(jīng)研制出樣機(jī)。光采樣技術(shù)相對(duì)于傳統(tǒng)電采樣方式，降低了系統(tǒng)帶寬要求，減緩了光電探測(cè)器和采集卡帶寬的瓶頸效應(yīng)，降低了成本和硬件設(shè)計(jì)復(fù)雜度。同時(shí)，本產(chǎn)品所采用的線性光采樣技術(shù)，其靈敏度遠(yuǎn)高于非線性光采樣，且對(duì)高階調(diào)制格式具有同樣的處理效果和優(yōu)越性能，能全面分析信號(hào)特性。低成本高測(cè)量帶寬的線性光采樣技術(shù)已成為高速信號(hào)質(zhì)量檢測(cè)未來(lái)最有潛力的方向。

本項(xiàng)目找出了青藏高原高山峽谷區(qū)不同工程地質(zhì)背景下巨型高速遠(yuǎn)程滑坡的運(yùn)動(dòng)與演化規(guī)律，揭示了高速遠(yuǎn)程滑坡“相變轉(zhuǎn)化停積就位過(guò)程”。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 以青藏高原龍門山斷裂帶、SN向亞?wèn)|-谷露裂谷帶、理塘-德巫斷裂帶、公格爾山拉張斷裂帶等高山峽谷區(qū)巨型高速遠(yuǎn)程滑坡為研究對(duì)象，通過(guò)野外地質(zhì)調(diào)查、無(wú)人機(jī)遙感成像、三維激光掃描、室內(nèi)實(shí)驗(yàn)、理論分析等多種研究手段，精細(xì)刻畫了滑坡運(yùn)動(dòng)路徑上縱向脊、橫向脊、共軛脊、堆積丘等表面堆積形態(tài)和反粒序、層序保留、拼貼構(gòu)造等剖面沉積學(xué)結(jié)構(gòu)特征的空間展布形式，提出了不同工程地質(zhì)背景下高速遠(yuǎn)程滑坡的精細(xì)工程地質(zhì)模型。 找出了青藏高原高山峽谷區(qū)不同工程地質(zhì)背景下巨型高速遠(yuǎn)程滑坡的運(yùn)動(dòng)與演化規(guī)律，揭示了高速遠(yuǎn)程滑坡“相變轉(zhuǎn)化停積就位過(guò)程”。基于野外地質(zhì)調(diào)查和系列室內(nèi)模型實(shí)驗(yàn)，構(gòu)建了考慮差異性動(dòng)力破碎和運(yùn)動(dòng)路徑物質(zhì)效應(yīng)的滑坡相變轉(zhuǎn)化停積就位模型;率先發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)路徑物質(zhì)條件是控制其堆積區(qū)相變學(xué)特性的關(guān)鍵因素，受運(yùn)動(dòng)路徑物質(zhì)條件控制，滑體在堆積區(qū)表現(xiàn)出明顯的差異性運(yùn)動(dòng)特征;從而拓展了不同工程地質(zhì)條件下高速遠(yuǎn)程滑坡運(yùn)動(dòng)模式的認(rèn)識(shí)，實(shí)現(xiàn)了高速遠(yuǎn)程滑坡運(yùn)動(dòng)路徑上動(dòng)力破碎過(guò)程的半定量化分析。

本成果來(lái)自省部級(jí)科技計(jì)劃項(xiàng)目，為獲得發(fā)明專利授權(quán)的專利成果。該成果可在高速公路監(jiān)控系統(tǒng)下實(shí)現(xiàn)惡劣天氣、道路狀況的智能監(jiān)測(cè)，對(duì)雨、雪、霧、道路濕滑、擁堵、違章停車、逆行等情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。該成果通過(guò)省級(jí)鑒定，目前樣機(jī)系統(tǒng)已經(jīng)高速公路監(jiān)控中心試運(yùn)行。

本成果為高速列車關(guān)鍵電氣零部件，保障列車運(yùn)行電氣安全，完成樣件研制和服役性能評(píng)價(jià)，達(dá)到進(jìn)口樣件性能參數(shù)，全面掌握加工制造技術(shù)和檢測(cè)規(guī)范。