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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%。

微萃取組件，由上盤和下盤組成，所述上盤中心部位設置有微流體通道，底面為平面，所述下盤中心部位設置有進料凹槽，從進料凹槽至下盤頂面邊緣分布有微形槽，組合方式為：上盤設置的微流體通道中心線與下盤頂面設置的進料凹槽中心線重合，上盤的底面與下盤的頂面之間具有0.05～0.25mm的間隙；一種超重力場微萃取裝置，包括上述微萃取組件、進料混合器、聯接體、接料槽、防護罩、軸套、減速器、電機和支撐系統，微萃取組件中的下盤通過軸套與減速器的動力輸出軸連接并位于接料槽內，萃取組件中的上盤與聯接體連接，連接時應使上盤設置的微流體通道的中心線與聯接體設置的插孔的中心線重合。

在工廠中，孔﹑平面及鍵槽加工的對稱度等位置精度有時要求很高，往往要在具有高位置精度的機床如坐標鏜床，加工中心及專用機床上進行加工，成本一般較高，若能在現有的加工條件下對工作臺進行適當的改造，來達到以往要靠在具有高位置精度的機床上才能達到的精度要求，就會有可觀的效益。基于等分分度新技術及特殊的對稱處理新技術而發明的對稱加工工作臺恰好可以滿足這種需求。 工作原理：等分分度專利新技術 + 特殊的對稱處理新技術。

本項目已獲國家發明專利（201110166508.8）。項目應用變溫 壓差膨化、負壓低溫油炸、三段低溫真空干燥、微波膨化等食品加工高新技術， 攻克了低過氧化值花生制品生產共性關鍵技術；解決了花生制品過氧化值過高、 保質期短等難題；開發了裹衣花生、花生炒貨、油炸花生等 14 種新產品。應用 低溫壓榨、復合保鮮、超聲波輔助處理結合酶法改性、生物酶等高新技術，攻 克了活性花生蛋白生產的共性關鍵技術；解決了花生蛋白嚴重變性、低變性花 生蛋白粉易哈敗、保質期短、功能性不足的難題；開發了花生濃縮蛋白、分離 蛋白、功能蛋白和活性肽等 6 種新產品。應用微波輔助半仿生提取、超聲波輔 助提取、水蒸氣蒸餾結合萃取濃縮、生物酶結合美拉德反應等高新技術，攻克 了花生功能成分生產共性關鍵技術，實現了花生加工副產物綜合利用。開發了 花生殼黃酮、原花青素、花生精油和花生天然香味劑等 6 種新產品。 技術優點或者效益預測:本項目攻克了低過氧化值花生制品、活性花生蛋 白、花生功能成分生產關鍵技術；突破了我國花生制品出口及在國際市場競爭 的技術“瓶頸”，提高了企業的國際競爭力；實現了資源高效利用，提高了花 生加工附加值，合理調整了產業結構；提升了花生加工產業，為我國花生加工 業的可持續發展奠定了堅實基礎。 

本項目重點就鮮切南瓜保鮮、南瓜酒、南瓜醋和南瓜粉加工及 南瓜多糖提取的關鍵技術進行了創新研究，得出了一些具有應用價值的新材料、 新技術和新產品。對“南瓜系列深加工及新技術研發”課題所產生的經濟效益 進行了客觀分析，統計出這一科研成果所達到的科研成果已獲經濟效益為 3452.335 萬元，科研成果還可能產生的經濟效益為 3767.96 萬元，科研成果年青島農業大學科技成果介紹 2017 －52－ 經濟效益為 1444.059 萬元，科研投資年均純收益率為 8.780589 元。 

立臥加工中心，又稱復合加工中心。由于銑頭可以立臥轉換，配置了回轉工作臺后，能對工件五面體加工，因此是一種高性能、高效率的數控機床，國外將其稱為For productivity，是一種把立式加工中心和臥式加工中心融為一體的高新技術產品。 該機床銑頭采用大功率內裝式水冷主軸電機(電主軸)，AC18.1/23.7Kw、輸出扭矩115/151Nm，最高轉速可達成10000r/min；數控系統采用SIEMENS 810D，控制一個立臥轉換主軸(Y與Z座標轉換)、一根C軸、一根B軸、三根伺服軸(X、Y、Z)，三個方向進給均采用交流伺服閉環系統和大螺距滾珠絲杠，進給速度可達24m/min；刀具自動交換系統(ATC)刀庫容量60把，主軸錐孔ISO40，在臥式狀態下自動換刀、換刀速度＜12秒；回轉工作臺采用1×360高精度等分齒牙盤，工作臺承重10000N。