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已有樣品/n本實用新型公開了一種車載含水乙醇低溫重整制氫裝置，其原理是利用汽車發動機余熱將含水乙醇經過兩級催化重整為富氫氣體，再將富氫氣體通入汽車發動機與燃油進行混合燃燒。本實用新型利用兩級蜂窩鈦網結構能夠產生較大的催化劑接觸表面積，有利于重整制氫裝置的小型化，使車載在線產氫的目的成為可能；兩級催化的結構實現了催化劑的相互協同作用，解決了使用單一催化劑乙醇轉化效率和氫氣選擇性較低等問題；在低溫環境下通過堿性催化劑的相互協同作用，解決了催化劑的燒結和積炭問題，提高了催化劑的使用壽命。本實用新型利用汽車尾氣余熱，實現了汽車在線摻氫的目的以及提高化石燃料的燃燒效率，降低了汽車發動機有害物質的排放量。

針對氯醇法生產環氧丙烷過程中產生大量的廢水、廢渣，環境污染嚴重。開展了丙烯直接氧化制環氧丙烷研究，實現了催化劑由200ml到2L 、100L、2m 3 、10m 3 的工業化生產；不僅為千噸級中試裝置提供催化劑，而且還能滿足萬噸級工業化生產的需要，1500噸/年環氧丙烷中試裝置初步開工結果表明，雙氧水的轉化率在92%左右，環氧丙烷的選擇性可達到85%左右。通過了天津市科技創新資金領導小組辦公室組織的“1500噸/年丙烯直接環氧化制環氧丙烷”的結題驗收。正在進行萬噸級工業示范裝置的建設。

目前乙二醇（EG）主要生產路線是石油路線，即石油裂解得到乙烯，乙烯氧化制得環氧乙烷（EO），環氧乙烷水合制乙二醇。我國是一個缺油貧氣，煤炭資源相對豐富的國家。目前國內煤炭氣化技術已經較成熟，煤氣化產生的合成氣可以經草酸二甲酯加氫合成乙二醇，該工藝路線具有反應條件溫和，設備壓力等級和材質要求低，催化劑對環境污染小等優點，具有較好的發展前景。在石油價格不斷上漲的形勢下，這一技術的開發對我國的經濟發展具有重要的戰略意義，其經濟性也明顯優于石油路線。合成氣合成乙二醇新技術的工藝過程有三個反應，分兩步進行：首先一氧化碳與亞硝酸甲酯（MN）羰化偶聯合成草酸二甲酯（DMO），反應生成的一氧化氮與氧氣和甲醇反應生成亞硝酸甲酯，在反應體系中循環；第一步反應的產物草酸二甲酯再加氫制乙二醇（EG）。其中，亞硝酸甲酯羰化偶聯和草酸二甲酯加氫兩步反應通過氣-固催化反應完成。該技術反應自封閉循環，生產過程消耗CO、H2（經分離的合成氣），及氧氣，生成乙二醇產品和少量水，是原子經濟性較高的綠色化工路線。華東理工大學發揮化學工程專業優勢，與上海浦景化工技術有限公司和安徽淮化集團合作，完成了從催化劑到工業流程的工程開發過程，年產1000噸/年的中試裝置一次開車成功，各步反應的轉化率和選擇性均大于設計值，產品乙二醇質量指標達到優級品標準。目前在國內處于領先地位。

 一、成果簡介 饅頭、包子等傳統面制食品是我國重要的主食種類，在我國糧食加工領域占有非常重要的位置。但是，饅頭和包子等生產規模小，輻射半徑小。主要原因在于除了冷凍外，缺乏適當的保鮮技術。而且饅頭和包子冷凍后用微波加熱較困難，口感也受到嚴重影響。因此，饅頭和包子的生產市場受到明顯影響。本技術采用申請了國家發明專利的技術對小麥在制粉前進行滅菌和滅蟲處理，大幅度降低面粉微生物含量。同時，采用自動化生

一、成果簡介 目前，液態乳是我國乳制品市場的主要產品，奶粉次之，乳制品存在同質化的問題。其中，干酪僅僅占乳制品的0.2%，遠遠落后于乳品發達國家60%的市場比重。同時，我國市場的干酪品種主要為進口天然干酪，因其價格偏高以及濃烈的發酵型風味難以被消費者所接受。因此，研究適合國人的干酪產品，勢必會推動干酪產 業在中國的發展。相比天然干酪，再制干酪具有成本較低，風味柔和等優勢，是符合我國消費者需求的

產品詳細介紹CNC-100型仿型制樣機（啞鈴制樣機，拉伸樣條制樣）關鍵詞：仿型，制樣機，拉伸，彎曲CNC-100型仿形制樣機是一種先進的微機控制的自動銑割機械。儀器可快速制樣，按用戶要求的樣品尺寸快速切割實驗室用測試試樣，使用者可在計算機界面實時觀察到切割過程。儀器內置相關標準樣品加工程序和軟件，可用于各種實驗室根據執行標準的拉伸，壓縮，彎曲及沖擊測試樣條的自動加工設備。特別適應于管材生產企業以及產品質量監督檢驗所、建筑科學院等對塑料的功能，性能測試時的標準樣條的制取的專用和首選設備。一、符合標準：1、滿足GB-T 8804.2-2003 熱塑性塑料管材 拉伸性能測定2、符合 ISO 6259-3: 1997《 熱塑性塑料管材能測定第 3部分: 聚烯烴管材)3、滿足GB/T1043.1-2008塑料簡支梁沖擊性能的測定 4、符合(PVC-HI)管材(ISO 6259-2:1997,IDT) 等國內標準和國際標準二、主要用途：1、適合用于制備聚乙烯（PE）的熱熔和電熔焊接試件試樣的制備2、 熱塑性塑料管材 拉伸性能測定3、硬聚氯乙烯(PVC-U)、氯化聚氯乙烯(PVC-C)和高抗沖聚氯乙烯(PVC-HI)管材的切割制樣4、塑料，有機玻璃，玻璃鋼，符合材料及各種非金屬的沖擊缺口樣條，拉伸實驗啞鈴樣條，壓縮彎曲等標準樣條。5、非金屬（聚乙烯）管道焊接考試專用《C型拉伸制樣機》三、產品性能特點1、制樣精度高，速度快，超寬兼容性，切面光滑2、整機設計合理，結構緊湊，采用全鑄鉛結構，且床身經過時效處理，消除殘余內應力，剛性強、精度高。3、使用AMT高精預緊直線導軌，使運行更平穩，高速無噪音。4、螺桿采用滾石雙螺母預緊滾珠絲桿，確保整機運行精度。四、主要技術指標1、操作方式：一鍵多裝，自動制樣2、X/Y/Z運動定位精度：0.01/0.01/0.01mm3、X/Y/Z重復定位精度：0.008/0.08/0.01mm4、X/Y/Z有效行程：300×300×130mm5、工作臺尺寸：400×400mm6、工作臺最大承重：120Kg7、主軸轉速：0-24000rpm8、卡頭規格：ER169、快速移動速度：10m/min10、最高進給速度4m/min11、空間：4-50mm11、切面效果：光滑12、工作電壓：220V/50Hz制作好樣品

本實用新型提供一種用于提高現有數控系統運動精度的裝置。該裝置安裝在原數控系統和驅動器之間， 無需對原數控系統和驅動器做任何調整和改變，方便實用。在進行一種零件的重復加工時，通過大容量存 儲器記憶數控系統的控制和誤差信號，并依據一定的學習算法，得到下一個零件加工所需新的控制信號并 進行運動控制，新的控制信號將減小上一個零件加工時的運動誤差。經過多次記憶——學習的過程，可使 運動誤差減小，從而提高數控機床的輪廓運動精度。控制裝置包括微處理器、大容量存儲器以及數控系統 進給運動控制指令信號、學習后的控制輸出信號、位置檢測信號接口等。

本發明公開了一種批量快速創建文件系統元數據和數據的方法， 具體針對預知的工作集，例如目錄拷貝，壓縮文件解壓操作等，在保 證文件系統可靠性的前提下，首先對元數據區域的超級塊、塊組描述 符、數據位圖、Inode 節點位圖三種元數據進行修改。然后依次按照操 作的順序將 Inode 節點信息和數據分別寫入元數據區域和數據區域。 根據本發明的方法，首先，使得系統避免了元數據頁面寫回引入的頻 繁隨機的小寫問題；其次，增加了寫延遲

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%。