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已有樣品/n該項目采用自主設計裝置和編寫的軟件，實現嵌入式控制，能夠對超短脈沖的脈沖寬度和相位做出精確的測量：波長范圍：400nm-2000nm，脈沖寬度15fs-20000fs，重復頻率：同步測量-100MHz。目前國內相應的相應設備均需盡快美國和德國產品，單機價格在15萬元左右，且計算程序運行電腦需要另配。該儀器與其他產品在性能相比接近的同時，實現直接的控制與顯示。

智能加工技術可以提高傳統機械加工設備的適用壽命、加工效率和產品質量。為此，本項目為了保     證機械加工零件的加工精度和零件機械性能，利用壓電驅動技術和柔性鉸鏈技術設計三自由度的智能柔     度可控精密工作臺，通過主動在線監測切削  / 磨削力調整工作臺三個自由度方向的柔度，補償加工工藝系統因彈性變形導致的加工誤差；利用多傳感器信息融合對加工過程進行智能監控，快速判別加工異常  狀態，保證加工過程平穩運行和提高機床使用壽命；利用阻尼減振技術提高切削加工系統抗振性能，降  低動態切削力以保證零件加工表面質量；建立數字化加工車間質量及加工設備運行狀態網絡智能監控系 統，實現設備狀態和產品質量信息的有效融合，保證設備使用率和產品質量。

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

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%。

  【核心專利】一種智能化中醫體質檢測系統       智能面象舌象采集終端系統及面象舌象采集方法   【發明人】祁興華   【技術領域】人工智能、生物醫藥   【摘要】 本項目是基于AI多診合參與運氣理論的智能健康檢測儀，依托于南京中醫藥大學的名老中醫、教授、博士團隊，依據“體質可分、體病相關、體質可調”理論，依據《中醫體質分類與判定》標準，通過舌診、面診及問診信息采集，建立用戶健康檔案，人工智能分析舌象、面象及問診數據，依據黃帝內經五運六氣、望診等中醫基礎理論多診合參得出體質及健康評估，并可根據時令節氣及亞健康大數據預測用戶健康狀況，智能推薦個性化養生方案。 作為一款以中醫望診理論為設計理念的健康測評設備，可隨時隨地為用戶提供中醫舌面測評、氣色及皮膚狀態觀察等服務。首創五運六氣結合九種體質分型理論的健康模型，以中醫“治未病”為核心理念，融合中醫學、現代醫學、人工智能等學科，中西醫結合健康評估指數模型及健康干預體系，進行測評技術與健康管理服務模式的創新，提供個性化的健康評估與涵蓋衣、食、住、行、用、樂、養七個方面的健康指導，形成全方位、立體化的健康管理模式。 本產品改變了現有望診設備體積大、安裝使用困難等問題，使得望聞問切走入尋常百姓家。智能健康檢測終端的誕生，為中醫數字化技術走入家庭和社區帶來了福音。

本發明公開了一種利用合頁開合壓水式噴水推進的潛艇，包括潛艇外殼、活塞推動機構和壓水噴水推進機構，所述潛艇外殼內設置有吸水腔和排水腔，所述活塞推動機構包括電機固定架一（４）、電機一（５）、聯軸器（３）、絲桿（２）、絲桿活塞連接板（１）、活塞（６），所述壓水噴水推進機構包括電機二（７）、電機固定架二（６）、曲柄（９）、連桿一（１０）、搖桿（１１）、定向固定架（１２）、滑套（１３）、連桿二、推進器（１４），所述吸水腔和排水腔連通，且所述吸水腔與排水腔設置有單向閥；所述推進器（１４）包括支架、推進器頁片（１

由縫合鋼針和縫合軟絲組成。軟絲長度為1米、70厘米、50厘米，直么為0.8、0.7、0.6、0.5mm。鋼針分為三棱針、圓針二種。采用DL100kg拉力試驗機對鈦軟絲、不鋼鈦絲、美國不銹鋼絲、聚乙稀絲性能測定，抗拉強度（MPa）是：Φ0.5，鈦軟絲500～515；美國Φ0.8不銹鋼絲715～735；美國聚乙稀線315～325；不銹鋼軟絲Φ0.5，910～9