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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%。

（專利號：ZL 201310414136.2） 簡介：本發明提供了一種套筒類零件內表面微凸起電解加工方法，屬于電解加工領域。該方法利用微小群孔結構的彈性絕緣薄板，其面向零件一面進行導電化處理，并將其導電層與彈性絕緣薄板組成工具陰極，套筒類零件作為工件陽極，陰、陽極之間充滿電解液，陽、陰極分別與電源的正、負極連接，進行電解加工，在套筒類零件內表面制造出微凸起結構。采用本發明的電解加工方法，能夠在套筒類零件的內表面形成微

本實用新型公開了一種圓柱形零件翻轉的自動上下料裝置。零件儲料箱內裝有零件，零件儲料箱底面為帶有傾角的斜面，零件儲料箱底端設有出料口，出料口連接出料槽，出料槽出口處安裝有選料輪，選料輪周面沿圓周等間距開有四個凹槽，選料輪旋轉出口的一側下方設有用于承接零件的傾斜的滑槽，滑槽與提升機構銜接，提升機構的出口處下方設有豎直導向管，豎直導向管的出料口下方為零件操作臺。本實用新型僅依靠一個電機帶動的選料輪即可實現對圓柱形零件的周期性取料，利用重力滑落實現零件翻轉上料，并能保證零件出料方向的一致性，簡便節能，自動化程度高，且具有較高的可靠性。

備考導學+知識精講+考點串講+習題講解+考前沖刺預測+3套模考試卷+贈送官方教材。

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本項目采用近紅外波段的DFB型二極管激光器，結合波長調制吸收光譜技術，通過一對CO2譜線的諧波信號實現對高溫高壓環境中溫度以及CO2濃度的測量，從而實現對燃料利用效率及碳排放檢測。 技術推廣意向：儀器儀表 現狀特點：可調諧二極管激光吸收光譜技術是利用二極管激光器波長調諧特性，獲得被測氣體特征吸收光譜范圍內的吸收光譜，從而對氣體進行定性分析或定量分析的一種新技術。該技術具有高靈敏度、非接觸式、實時、動態、多組分同時測量等優點。由于二極管激光器的高單色性，可以利用待測氣體分子的一條孤立吸收譜線進行測量，避免了其他分子譜線的交叉干擾，從而準確地鑒別出待測氣體。TDLAS 在許多領域有著潛在的重要應用價值，是近年來國際上非常熱門的研究領域之一，其主要的應用領域有：分子光譜研究、機動車尾氣測量、工業過程監測控制、天然氣泄漏及有毒有害氣體監測、大氣痕量氣體檢測、醫療診斷、大氣氣溶膠測量等領域。技術創新：采用價格低廉、堅固耐用的近紅外二極管激光器最為探測光源，對于壓力范圍相對較小以及氣體濃度相對較高的系統較為適用。

中試階段/n該成果通過“產-學-研”協作，歷經 20 年的研究與探索，掌握了富 氧燃燒碳捕集技術的基礎理論、設計導則和計算方法，完成了富氧燃燒 相關的鍋爐、燃燒器和氧注入器、煙氣冷凝器、低能耗三塔空分系統和 壓縮純化系統等關鍵技術和裝備的研發，先后建成了 0.3MW、3MW 和 35MW 等一系列高水平的小試、中試裝置和工業示范裝置，并完成了 200MWe 全 流程大型示范的預可行性研究和中國富氧燃燒實施路線圖研究。 該成果為燃煤火電機組實現低碳排放提供了技術解決方案。國際能 源署研究認為，中國火電

本發明涉及一種催化劑領域，具體涉及一種非金屬碳材料催化劑的制備方法和應用。其特征是通過將檸檬酸與伯胺鹽酸鹽混合溶解于水中，并在 160-200℃反應 2 分鐘-4 小時得到，該類碳材料目前也被稱為碳量子點。此材料可用于亞甲基藍的還原降解，以治理染料廢水。 技術特點：本發明克服了現有傳統的金屬催化劑的缺點，突破了傳統必須有金屬參與才能用于實現染料催化降解的瓶頸，所用原料 得，價格便宜，易于大量的生產和工業推廣，催化效率與報道的金屬 納米材料的催化能力相當，無需光照，降解速度快，常溫下即可實施，具備良好

過碳酸鈉、過碳酰胺、過氧化鈣是一類用途廣泛的化工產品，可作為織物漂白劑、消毒 劑、清洗劑、殺菌劑、電鍍添加劑、除垢劑、制氧劑、蔬菜水果保鮮劑等。 1. 在環境保護方面，用于代替傳統的曝氣，促進有機物質的分解，加速細菌繁殖，增加活 21化工學院科技成果 性污泥量；處理重金屬離子廢水；治理赤潮。 2. 在農業方面，用于水稻直播，提高產量，縮短播種周期。用于根系供氧，增產增收。用 于飼料青貯，可防止腐敗變質。 3. 紡織工業中作漂白劑：有良好的洗凈和漂白效果，且對著色物不受影響，對白色織物能 增加白度，長期使用，織物不變黃，克服了氯系漂白劑的不足。 4. 急救供氧：在催化劑存在下，加水立即分解反應發生氧氣，可用于急救供氧，處理簡 便、設備簡單、安全、便宜。 5. 其它用途：水果的表面處理與保鮮劑；金屬表面處理；天然橡膠硫化劑、密封劑、交聯 劑、引發劑等。還可用作為氧化物陰極材料以及殺菌劑、防腐劑、鮮酸劑、油類漂白劑及封閉 膠泥的速干劑。 本技術采用先進的濕法連續結晶新工藝生產過碳酸鈉、過碳酰胺，工藝簡單，設備簡單易 得投資少，技術條件易掌握。生產過程無三廢，已工業化。與國內大部分企業相比，投資減少 約30％，成本減少約20％。年產1萬噸規模，投資約600萬元。 本技術采用先進的氧化鈣懸浮氧化反應工藝生產過氧化鈣，可制取高純度的過氧化鈣 (76%或85%) 。設備少、工藝簡單、產品質量好，已工業化。年產1萬噸規模，總投資約1200萬 元。