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拋光是一種常見的表面加工技術，主要目的是降低表面粗糙度、去除損傷層，最終獲得光滑且無損傷的高質量表面。無論是日常生活中的消費用品還是制造技術高度集成的半導體芯片，拋光加工都是保證表面質量不可或缺的技術手段。近年來，在金屬材料超精密加工領域，具有復雜外形和內腔的金屬零件的拋光一直是工業界所面臨的技術難題。傳統的諸如化學機械拋光、激光拋光以及磁流變拋光

1) 管材內表面激光強化處理系統 該系統采用YAG固體激光器，采用光纖導光，由于金屬材料對YAG激光的吸收率約為50～60%，所以泵筒不需要進行黑化處理，可直接進行激光淬火。采用管道機器人作為淬火執行裝置，用工控機控制系統的運行，使系統具有很好的靈活性和實用性，而且造價低，使用方便，不受管長的限制。該系統獲國家科技進步三等獎。

團隊利用單點超精密五軸金剛石車床(Nanotech 350FG)開展相關研究，解 決了高精度大尺寸光學元件的加工問題，提出了刀具補償技術、大口徑鏡片去應 力技術和高精度自由曲面加工技術。基于這三項技術，團隊開發的自由曲面反射 鏡和魚眼透鏡，已經為深圳與宜興的光學公司制備短焦投影儀用核心元器件，面 型精度均優于 0.5 微米以下，粗糙度優于 8 納米。自由曲面反射鏡和魚眼透鏡的 配合，在保證圖像質量的同時，實現了短焦距和高投射比。團隊研發的自由曲面 反射鏡，雙自由曲面反射鏡，窄邊平面反射鏡及凸面反射鏡

“高速精密臥式加工中心”是先進制造業的關鍵裝備，可實現工件一次裝夾五面加工。工信部“高檔數控機床與基礎制造裝備”科技重大專項——列有“高速、精密臥式加工中心”課題予以重點支持，其精密主軸結構設計、精密回轉工作臺結構設計，精密拖動機構設計技術，整機結構優化設計是本課題的關鍵技術。 “XH-630A臥式加工中心”采用重心驅動技術，X和Y進給設計了雙伺服/雙絲杠驅動系統，大大提高進給部件的響應速度和精度，項目由上海理工大學先進制造技術與裝備知識服務團隊設計、上海第三機床廠制造，被上海市經委列為“上海市重大技術裝備首臺業績突破項目”。 本項目首臺樣機，參展了第11屆上海國際機床展。項目通過了上海市經濟和信息化委主持的專家組驗收。一項創新技術“臥式加工中心的靜剛度測試法”獲國家知識產權局授予的發明專利。

魚骨是淡水魚加工中的主要廢棄物。本技術利用魚骨加工成魚骨泥，采用現代食品技術大幅度增加魚骨泥在香腸配料中的添加量，制備出高鈣、高蛋白的營養、健康的新型魚骨泥香腸。 創新要點 本技術主要包括魚骨泥的加工技術和骨泥香腸的制備技術。本產品的骨泥添加量可達到 80%，在保證口感良好的條件下充分提高鈣含量。 

XK-L650數控銑床是高精度、高剛度、高可靠性的新一代生產型數控機床，由我公司與機床公司合作生產，主機結構合理可靠，制作精良。 能自動進行各種鉆、銑、鏜、鉸、攻絲等工序加工，支持CAD/CAM功能，完成復雜板類、箱體類零件、特別是模具的加工。

MCV380-5加工中心是高精度、高剛度、高可靠性、高性能價格比的新一代生產型數控機床，由我公司與機床公司合作生產，主機結構合理可靠，制作精良。 能自動進行各種鉆、銑、鏜、鉸、攻絲等工序加工，支持CAD/CAM功能，完成復雜板類、箱體類零件、特別是模具的加工。

本成果提出了基于零件批量加工數據分析的加工工藝與流程優化，主要包括零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法、基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測、基于機器學習的零件加工工藝優化與決策、基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內容： 1）零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法：在數據挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數據實時采集硬件平臺，實現對加工力、加工振動、主軸電流等工況數據的實時在線獲取。 2）基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測：在航空薄壁件加工精度預測方面，對復雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預測混合驅動模型，實現了加工精度的高效高精預測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結合軸類零件加工過程開展了優化工作；提出了加工參數自適應調控聯合決策方法。 4）基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證：構建加工數據庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數、檢測數據等四種類型數據。開發全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發南方公司柔軸車間），實現航軸全流程質量數據感知與工藝優化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現了端到端的零件加工質量智能推理，可以用于工藝設計與現場預先感知，加工過程工藝數據挖掘模塊實現基于批量數據的多工序誤差流分析，實現后續工序加工誤差推理，加工過程工藝優化與智能決策模塊實現了零件多工序加工質量數據推理與給定期望指標下的加工參數優化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優勢】 圍繞航空領域制造的加工質量問題，開展基于制造過程數據的工藝全流程智能決策技術與系統的研發，初步實現工藝與制造過程的智能控制。在數據挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預測、軸類零件全流程加工工藝優化與決策、零件全流程加工質量智能推理與優化、智能加工產線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產生的深層機理，構建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產生的影響規律，提出了零件加工工藝與流程優化策略，形成制定面向航空發動機大長徑比軸類零件的決策規范，規定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數四個方面的具體要求。通過中國航發南方工業有限公司企業標準體系管理系統制定、修改、審批，形成《航空發動機軸類零件加工工藝優化與決策技術規范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發方面，將上述理論成果進行高度集成，開發了零件全流程加工智能推理優化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數據庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數據挖掘、加工工藝優化與智能決策。相關知識與優化規則形成權。全流程加工智能推理優化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構具備MA與CNAS認證資質，最終形成《零件全流程加工智能推理優化軟件第三方測試報告》、《智能加工產線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應用驗證方面，結合航空發動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產中。將零件全流程加工智能推理優化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產品的加工設備上部署了數據采集裝置，實時采集加工過程數據，集成企業工藝資源數據庫和產品數字化檢測系統，獲取機床、夾具、刀具、產品質量等信息，構建了加工工藝數據庫，開展了航軸加工工藝分析、現場加工質量預先感知、加工工藝與流程優化、現場實際加工驗證等工作。通過南方公司現場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優化后，次品率為3.81%）。相關應用驗證通過了中國航發南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數據集，構建代理模型實現了切削過程的毫秒級預測，切削過程關鍵物理量的預測時間優于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數據混合驅動的預測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準方法，實現了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預測。 3）提出了航軸加工質量狀態估計方法，建立了現場多源數據信息串聯模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現工序間感知平均誤差控制在9.21%內。 4）建立了加工次品率與加工參數約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯合決策方法框架，聯合決策優化框架保證次品率降低優于50%。

本實用新型公開了一種化妝品中汞含量測定裝置，具體涉及汞含量測定技術領域，包括便捷操作裝置，所述便捷操作裝置包括底座，所述底座頂部設有加熱箱，所述加熱箱一側設有第一卡槽，所述第一卡槽內部設有卡塊，所述卡塊與第一卡槽相匹配，所述卡塊一側設有封板，所述卡塊另一側設有樣品舟，所述樣品舟表面設有第一滑槽，所述第一滑槽內部設有第一滑塊，所述第一滑塊前側面設有刮板，所述第一滑塊與第一滑槽滑動連接，所述封板頂部設