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本系統采用我國自主建設的北斗衛星導航系統實現載體的高精度載體測量，可安裝于車載、船載、機載及星載等各種載體，應用于精密農業、駕考系統、船舶進港、無人機著陸等，系統具有精度高、實時性強、、成本低、安裝方便等特點。利用GNSS信號進行姿態測量其優勢主要有： 利用GNSS載波相位可以獲得高精度的相對定位結果，進而解算載體姿態，兩個天線可以獲得航向角和俯仰角信息，利用三個天線還可以獲得橫滾角；與利用慣性器件測量方法不同，GNSS定姿的誤差不隨時間積累，無需實時校正和經常維護，因此非常適合裝備于現代化船只及飛行器等載體；受環境的影響小；如通過磁羅盤測量姿態，受周圍磁場環境影響較大，而慣性器件等受溫度的影響較大。 主要性能指標：1. 精度(1m基線 )：航向角：0.1o（靜態），0.2（動態）；俯仰角及橫滾角精度：0.2 o（靜態），0.4（動態）；2. 可實現系統、多頻段功能，可兼容GPS； 可與慣導組合，進一步提高系統性能。

項目簡介 化工設備及化工設備是在高溫、高壓及腐蝕環境下工作的機械設備，其零部件的安全可靠工作是整個生產裝置的安全運行的基本保障。化工機械零部件的脆性破壞，對化工裝置的安全生產危害性極大。它無先兆、容易引起重大事故。我們采用數值分析方法，對化工設備常用零部件的受力情況進行分析計算，運用金相分析及掃描電鏡等手段對零部件斷口的組織特征及微觀形貌進行分析；采用化學分析方法及微區能譜分析方法對斷口物質成分進行分析；采用斷裂力學分析方法根據斷口的形成過程對零部件的破壞進行斷裂力學參量分析。應用情況 運用以上方法及手段，對武漢石油化工廠聚丙烯裝置活化劑管道連接螺栓的突然破壞、原油加熱裝置熱電偶管的突然破壞及催化裝置浮頭式換熱器小浮頭連接螺栓的突然破壞進行了失效分析，找出了導致零部件發生脆性突然破壞的原因，為采取有效措施防止此類破壞提供了參考依據，為整套裝置的安全運行起到了一定的保障作用。

本思政案例值巴黎奧運會火熱舉辦之際，以奧運會數據為載體，引導學生運用Python的Pandas庫進行數據清洗、篩選與聚合分析，并通過Plotly工具實現數據可視化。案例巧妙融合數據分析技能培養與思政教育，通過剖析我國奧運獎牌數據變化，讓學生直觀感受國家體育事業的蓬勃發展，深切領悟體育強國戰略背后蘊含的國家意志與民族精神。同時，鼓勵學生從數據中探尋體育精神內核，內化于心、踐之于行，涵養積極人生態度與愛國情懷。此外，案例數據可視化呈現國際競技格局，助學生理解多元包容、拓寬國際化視野，增強民族自豪感與文化自信，實現知識傳授與價值引領的有機統一。

西安科技大學自2006年開始就對黃土邊坡剝落病害著手開始研究，目前此項技術已經成熟并在黃土地區開始推廣應用。該成果經陜西省交通運輸廳鑒定為國際先進，獲陜西省科學技術進步三等獎，申請專利2項。成果在黃土地區高速公路建設中取得良好應用。

本發明涉及抗病毒藥物齊多夫定的離子色譜分離分析方法，特別涉及抗病毒藥物齊多夫定的等度分離積分脈沖安培檢測分析檢測方法。包括以下步驟：實際樣品處理、基線測繪、進樣和離子交換、洗脫、電化學檢測分析。本發明對抗病毒藥物齊多夫定能進行良好的分離分析，保留時間、峰高、峰面積的相對標準偏差均小于2.0％，分析時，將試樣直接注入離子色譜分離柱分離，從色譜分離柱輸出的齊多夫定溶液通過電化學檢測池經過電化學檢測器就能獲得靈敏度高的譜圖，使工藝流程大為簡化；本方法還可用于血液樣品中的抗病毒藥物齊多夫定含量的檢測。

執行標準：GB/T 39701-2020 NELD-FAW137型粉煤灰快速定氨儀，是中建西部建設股份有限公司與耐爾得智能科技有限公司聯合開發的快速測量粉煤灰氨氣釋放的產品。試驗采用粉煤灰在堿性溶液中的蒸餾實現氨氣的釋放，后續進行酸性吸收，滴定后計算粉煤灰中的氨含量。 設備結構緊湊，試驗準確快速，操作性能便捷，界面友好。用戶可以使用預定義或者自定義參數進行測試，滿足不同測試需求。

成果描述：本成果現已獲得授權國家發明專利達31項，擁有泥巖源基材客土噴附生態防護技術、裸露邊坡植生基材配制技術、裸露邊坡土壤培肥技術等多項裸露邊坡土壤修復關鍵技術，對裸露邊坡坡面人工土壤流失控制、土壤有機質含量提升、土壤微生物活性改善等具有十分良好的效果，深受廣大用戶的一致好評。本成果技術比常規技術的用工量一般減少25%-38%，生產成本一般降低35%-65%，植物出苗率和成活率達到了90%以上，后期養護成本低，土壤植被修復效果明顯。市場前景分析：應用在農業、林業以及道路、水電、礦山等工程建設領域的生態恢復，市場前景廣闊。與同類成果相比的優勢分析：本成果技術比常規技術的用工量一般減少25%-38%，生產成本一般降低35%-65%，植物出苗率和成活率達到了90%以上。本成果擁有的裸露邊坡土壤修復關鍵技術已在四川、廣東、山東等全國各地推廣應用

發明公開了一種林地坡面控制水土流失的方法，所述方法采用多個攔截單元，包括如下步驟：1)將攔截單元與林地坡面固定：攔截單元包括多個竹樁，每個竹樁的下端斜削從而形成尖端部，多個竹樁并排排列，通過具有一定厚度的竹蔑片將多個竹樁連接成片狀，將其中1個片狀的攔截單元彎曲而形成為兩端向上彎曲的弧形后，將攔截單元通過尖端部敲入到林地坡面而固定；2)在每個攔截單元形成的弧形空間內盛土；3)采用如步驟1)和2)的方式固定其他攔截單元，并且多個攔截單元形成為從上至下交錯布置。通過設置竹制的屏障，從而能夠緩沖降雨強度和降雨動能，有效降低了雨水沖刷的徑流流速，有效攔截雨水和泥沙，起到保持水土的作用。? 1.一種林地坡面控制水土流失的方法，所述方法采用多個攔截單元(1)，其特征在于： 所述方法包括如下步驟：1)將所述攔截單元(1)與林地坡面固定：所述攔截單元(1)包括多個竹樁(11)，將其中 一個竹樁(11)或間隔的幾個竹樁(11)的最下一節竹筒(112)用于施肥，所述竹筒(112)中下 段的外表面打孔形成多排的第一出肥孔(113)，所述竹筒(112)包括位于頂部的上竹節 (114)和位于底部的下竹節(115)，所述上竹節(114)以及位于竹筒(112)上方的各竹節上開 設有過水孔(117)，所述下竹節(115)上形成第二出肥孔(116)，所述竹筒(112)的側壁上位 于所述上竹節(114)和第一出肥孔(113)之間的位置開設有進肥口(118)，每個竹樁(11)的 下端斜削從而形成尖端部(111)，多個竹樁(11)并排排列，通過具有一定厚度的竹蔑片(12) 將多個竹樁(11)連接成片狀，將其中1個片狀的攔截單元(1)彎曲而形成為兩端向上彎曲的 弧形后，將所述攔截單元(1)通過所述尖端部(111)敲入到林地坡面而固定；2)在每個攔截單元(1)形成的弧形空間內盛土；3)采用如步驟1)和2)的方式固定其他攔截單元(1)，并且多個攔截單元(1)形成為從上 至下交錯布置。

對不同注塑工藝參數下長直注塑件翹曲變形進行模流分析，結果表明，澆注 遠端處的翹曲變形量較大，澆注入口處的翹曲變形量較小。保壓時間的增加，可 以降低塑件的翹曲變形。保壓壓力增加,塑件整體翹曲變形減小，尤其在澆注入 口處比較明顯。熔體溫度從 230°C提高到 270°C，塑件整體翹曲明顯減小，特別 在澆注遠端處比較明顯。降低模具溫度，對降低注塑件的翹曲變形有顯著地效果。

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%。