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本研究針對復雜鑄件整體制造難、制模周期長、資源消耗大等難題，構建無模鑄造復合成形原理及機制，發明復雜砂型/芯數字化柔性擠壓近成形、切削凈成形方法，研發出砂型擠壓/切削復合成形工藝，省去木模、金屬模制造過程。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 鑄造是我國裝備制造的基礎工藝，無論是農業機械、機床、汽車、船舶，還是航空航天以及國防軍工等領域的發展都離不開鑄件。我國現已成為世界鑄件生產大國，2020年我國各類鑄件總產量達到5195萬噸，較2019年同比增長6.6%，約占世界總產量45%，位居世界第一位。 鑄造主要有砂型鑄造、金屬型鑄造和特種鑄造等，砂型鑄造由于其原材料來源廣泛、成本低、鑄型制造簡便以及應用合金種類多等優點，世界上80%的鑄件都是采用砂型鑄造。對于砂型鑄造工藝來說，模樣、芯盒等模具的設計制造是非常復雜并且耗時的過程，該過程首先需要根據鑄造方案進行模具的設計，然后通過翻模制作砂型和砂芯，之后再將制作好的砂型和砂芯經過組芯、合箱以及澆鑄從而完成金屬毛坯的制造。而高性能復雜整體金屬結構件又是航空航天、國防軍工、軌道交通等領域高端裝備的核心組成部分。因此構件的短流程、高精密、高性能制造是實現我國高端裝備自主研發及制造的關鍵環節。 傳統的金屬成形如模具鑄造、模壓鍛造等需要木模、金屬模的成形工藝，存在工序多、流程長、形性精確控制難等世界性難題，無法滿足多品種、小批量、短流程、高精度的迫切要求，亟需研發新型精密成形基礎前沿機制與方法。本項目將構建數字化精密成形理論體系，涵蓋數字化無模鑄造復合成形和數字化多材質復合鑄型等兩方面，突破了復雜整體構件高效率、高性能、高精度無模成形技術，變革了采用模具造型的傳統砂型鑄造和模壓鍛造生產模式，推動傳統金屬成形模式的創新發展。 復雜砂型/芯曲面柔性擠壓近成形、切削凈成形的數字化無模鑄造復合成形技術與裝備 本研究針對復雜鑄件整體制造難、制模周期長、資源消耗大等難題，構建無模鑄造復合成形原理及機制，發明復雜砂型/芯數字化柔性擠壓近成形、切削凈成形方法，研發出砂型擠壓/切削復合成形工藝，省去木模、金屬模制造過程。揭示了擠壓工藝對砂型透氣性、砂型強度等性能的影響規律，發明了梯度緊實的柔性擠壓成形方法，實現了砂型/芯梯度緊實柔性擠壓近成形。 復雜鑄件形性精確調控的數字化多材質復合成形技術與裝備 本研究針對傳統單一鑄型對結構復雜、壁厚差異大、鑄件形性調控難、尺寸精度差等難題，提出了多材質復合鑄型技術及與鑄件相匹配的多材質復合鑄型及其坎合組裝方法，通過建立多材質復合鑄型與高性能鑄件一體化精確鑄造成形的計算分析模型，構建了多材質復合鑄型的調控原理與方法。揭示了多材質復合鑄型對鑄件溫度場、微觀組織及力學性能的影響規律，研制出石英砂、寶珠砂、鉻鐵礦砂等構成的形性可控鑄型材料配方，實現了鑄型透氣性、固化強度、切削性能的協同調控。研究了傳統鑄型與復合鑄型的凝固溫度曲線，對比了不同工藝所制鑄件的強度，掌握了各鑄型單元的熱力學參數及型砂種類對鑄件性能的影響規律，揭示了金屬液與不同鑄型間的熱力耦合作用機理。 三、創新點及主要技術指標 1.復雜砂型/芯曲面柔性擠壓近成形、切削凈成形的數字化無模鑄造復合成形技術與裝備 本研究揭示了砂粒移位、橋連斷裂、空穴彌合的砂型/芯切削機理，建立了非均質離散體砂型切削模型，發明了一種切削排砂一體化的無模鑄型數字化快速制造方法，實現了高精高效制造，鑄件制造周期縮短50%以上，成本降低30%以上。 2.復雜鑄件形性精確調控的數字化多材質復合成形技術與裝備 本研究實現了對鑄件充型凝固過程的精確調控，提高了復雜鑄件內在質量與外在精度，實現了鑄件性能主動精確調控，使鑄件廢品率從5%～10%降至2%～4%，減重10%～20%。 四、知識產權及獲獎（成果基礎） 知識產權情況： 成果獲授權發明專利46件，其中美日等國際發明專利18件；軟件著作權12件；起草制定國家、行業等標準規范14項；出版專著《無模鑄造》（機械工業出版社，2017）。成果入選并被列為國家工信部《機械基礎件、基礎制造工藝、基礎材料產業“十二五”規劃》（工信部規[2011]509號）中“50項推廣應用的先進綠色制造工藝”的首項技術。 獲獎情況： 2020年國家科學技術進步獎二等獎； 2018年中國機械工業科學技術獎特等獎； 2017年國家技術發明二等獎； 2016年中國機械工業科學技術獎特等獎； 2016年中國專利金獎； 2014年國家科學技術進步獎一等獎； 2012年北京市科學技術獎一等獎； 2011年國家科學技術進步獎二等獎。 五、成果圖片

系統可實現在網絡環境下，完成注塑模具的并行設計。通過智能化提示，進行參數化繪圖，自動生成三維模型，并由三維模型直接或通過標準的 IGES 格式轉換進入不同系統的 CAM 模塊，實現設計與制造信息共享，達到 CAD/CAM 一體化。提高模具設計質量，縮短設計制造周期。

XM-131D女性骨盆帶韌帶、血管、神經、盆底及器官模型 ? XM-131D女性骨盆帶韌帶、血管、神經、盆底及器官模型可拆分為6部件：女性骨盆帶第五腰椎、韌帶、血管、神經、盆底肌群、及子宮部分直腸等6部件；其中子宮、膀胱、直腸又可以剖開成2部分，顯示肛門外括約肌、尿道外括約肌、會陰淺橫肌、會陰深橫肌、球海綿體肌、坐骨海綿體肌、會陰中心腱、肛提肌各個部位均可拆卸，直腸、連帶輸卵管與卵巢的子宮及陰道作正中矢狀切可分成2部件，骨盆模型的右半部能顯示髂總動脈、髂內外動脈及髂總靜脈、髂外靜脈分布及解剖結構，顯示右骶叢、右坐骨神經與右陰部神經，顯示骨與韌帶及左右兩側髖骨、恥骨聯合、骶骨、尾骨、帶椎間盤的第五腰椎。模型通過第五腰椎、骶骨與尾骨的正中矢狀切骨盆可分成左右兩部分，并能顯示錐管中的馬尾成分，第五腰椎體的左半部分可以拆卸，模型的右半部分可顯示骨盆韌帶及腹股溝韌帶、骶結節韌帶、骶棘韌帶、骶髂前韌帶、骶腰韌帶、前縱韌帶、骶髂骨間韌帶、骶髂后韌帶，以及閉孔膜等結構。 尺寸：自然大，27×19×22cm 材質：PVC材料

XM-130B男性骨盆帶韌帶、血管、神經、盆底及器官模型 ? XM-130B男性骨盆帶韌帶、血管、神經、盆底及器官模型可拆分為7部件，顯示了男性骨盆的骨骼、韌帶、血管、神經以及盆底肌肉和外部性器官的彼此連接，通過一個正中切面展示了整個骨盆，右邊的外部肛門括約肌、坐骨海綿體肌、會陰淺橫肌和深橫肌，以及球海綿體肌均可拆除， 直腸、膀胱、前列腺和陰莖也可在正中一拆為二，陰莖部分的皮膚和筋膜已部分去除，因此可見血管和神經，陰囊和精索區域的部分皮膚也已去除，因此睪丸和附睪是可見的。在左側，精索以不同層進行顯示，在右側，睪提肌以及精索內筋膜已經暴露。右半部分骨盆顯示了常見的外部和內部髂動脈及外部髂靜脈，顯示了彼此之間的位置關系。仙骨神經叢、坐骨神經叢、陰部神經叢、陰莖背神經叢、陰囊前神經、會陰神經、肛門神經以及輸精管均有顯示。模型還展示了以下骨骼及韌帶：雙側髖骨、恥骨聯合、骶骨、尾骨以及第五腰椎和椎間盤。正中切面通過第五腰椎、骶骨以及尾骨，因此骨盆可以被拆分成兩半，這意味著馬尾(脊尾)在椎管內可見。第五腰椎的左半部分可以被拆除。以下韌帶也可見：腹股溝韌帶、骶結節韌帶、骶棘韌帶、髂骶前韌帶、髂腰韌帶、前縱韌帶、棘上韌帶、骶髂骨間韌帶、骶髂骨后韌帶、骶尾外側韌帶、骶尾后淺韌帶、閉鎖膜以及腔隙韌帶。 尺寸：自然大，17×18×30cm 材質：PVC材料

XM-131D女性骨盆帶韌帶、血管、神經、盆底及器官模型 ? XM-131D女性骨盆帶韌帶、血管、神經、盆底及器官模型可拆分為6部件：女性骨盆帶第五腰椎、韌帶、血管、神經、盆底肌群、及子宮部分直腸等6部件；其中子宮、膀胱、直腸又可以剖開成2部分，顯示肛門外括約肌、尿道外括約肌、會陰淺橫肌、會陰深橫肌、球海綿體肌、坐骨海綿體肌、會陰中心腱、肛提肌各個部位均可拆卸，直腸、連帶輸卵管與卵巢的子宮及陰道作正中矢狀切可分成2部件，骨盆模型的右半部能顯示髂總動脈、髂內外動脈及髂總靜脈、髂外靜脈分布及解剖結構，顯示右骶叢、右坐骨神經與右陰部神經，顯示骨與韌帶及左右兩側髖骨、恥骨聯合、骶骨、尾骨、帶椎間盤的第五腰椎。模型通過第五腰椎、骶骨與尾骨的正中矢狀切骨盆可分成左右兩部分，并能顯示錐管中的馬尾成分，第五腰椎體的左半部分可以拆卸，模型的右半部分可顯示骨盆韌帶及腹股溝韌帶、骶結節韌帶、骶棘韌帶、骶髂前韌帶、骶腰韌帶、前縱韌帶、骶髂骨間韌帶、骶髂后韌帶，以及閉孔膜等結構。 尺寸：自然大，27×19×22cm 材質：PVC材料

本發明提供一種薄膜非連續卷繞輸送模切裝置，包括：放料輥，用于對成卷柔性薄膜的放卷；收料輥，用于對成卷柔性薄膜的收卷；輸送對輥，設在所述放料輥和收料輥之間，用于完成薄膜進給；摩擦對輥和設在放料輥上的滑差軸，用于協作保持薄膜在進給過程中的張力穩定；模切機，用于完成薄膜裁切；工業相機，用于對薄膜的模切切痕成像；工業計算機，用于對模切切痕成像進行圖像處理，處理得到的誤差作為薄膜輸送進給步長的精度補償。本發明通過視覺裝置識別薄膜上的模切切痕，圖像處理所得薄膜進給誤差，補償下一步薄膜進給步長，有效保證薄膜非連續卷繞進給工況下，模切機薄膜進給精度和裁切切口均勻性。

高校科技成果盡在科轉云

成果與項目的背景及主要用途： 人類通過視覺系統獲取的信息占獲取信息總量的 80%以上，如果說計算機相 當于人類的大腦，那么圖像傳感器則相當于人類的眼睛。圖像傳感器作為圖像信 息獲取最重要和最基本的技術在信息世界中將占據著極其重要的地位。半導體圖 像傳感器相比傳統的膠片成像具有可實時處理和顯示、數字輸出、便于儲存和管 理等諸多優勢，正在迅速成為圖像傳感器發展的主導力量。CMOS 圖像傳感器相 對于 CCD 圖像傳感器具有單片集成、低功耗、低成本、體積小、圖像信息可隨 機讀取等一系列優點。在手機拍照、PC 攝像、機器視覺、視頻監控等諸多領域 已經取代了 CCD 圖像傳感器。 技術原理與工藝流程簡介： （1）時間延遲積分型 CMOS 圖像傳感器芯片 通過 0.18μm 1P4M CMOS 工藝完成了對最高 128 級線陣長度為 1024 像素的 TDI 型 CMOS 圖像傳感器芯片的設計、投片和測試工作。 （2）具有緊湊讀出的多次積分動態范圍擴展 CMOS 圖像傳感器 提出了一種通過多次積分擴展動態范圍的方法，采用緊湊讀出方式，以降低 對對讀出電路的工作速度要求。成功流片 128×128 陣列原型，動態范圍可以擴展 39dB,像素讀出時間相對于滾筒是曝光增加了 3 倍。 應用前景分析及效益預測： ?該領域開始向著高清專業攝像、高精度工業和醫療成像、抗輻射太空成像等 專業高端領域邁進。CCD 傳感器的衰退之勢難以挽回，CMOS 將在未來幾年保 持優勢地位。2015 年，CMOS 出貨量將達到 36 億個，份額達 97%；而 CCD 出 貨量將下降到只有 9520 萬個，占 3%份額。 應用領域： CMOS 圖像傳感器廣泛應用于消費類、工業和科技等各個領域。民用領域： 拍照手機、數碼相機、可視門鏡、攝像機、汽車防盜等；工業領域：生產監控、 安全監控等。 技術轉化條件： 四十平方米以上的辦公用房，電腦、工作站若干，相應軟件。也可以和 RFID 天線制造單位，卡片封裝單位共同合作。 合作方式及條件：根據具體情況面議

芯片的重要功能包括:地面數字電視傳輸標準 DTMB、有線數字電視傳輸標準、AVS/MPEGII 解碼和 UTI 接口等。清華大學是 DTMB 的重要技術提供方，已經于 2007 年 11 月順利完成了 DTMB 解調芯片的 MPW 流片，主要性能與國內最好產品的指標相當，一 些指標國內領先，當前正在完成國家重大專項數字電視 SoC 設計和產業化項目。清華大學 同時也是工信部確定的《數字電視接收機 UTI 機卡分離接口技術規范》和《數字電視接收 機 UTI 機卡分離接口測試規范》兩項標準的牽頭研發單位。在電視機產業面臨升級換代的 關鍵時刻，我們愿意充分發揮自己的技術優勢，與合作伙伴一道，以國家重點支持的高端數 字電視芯片 SoC 設計為契機，開發出低成本、高可靠性和有市場競爭力的芯片，為當地電 子信息產業的發展盡微薄之力。

人工智能物聯網時代要求語音交互有非常好的體驗感,室內環境下,當距離超過兩米后,通過墻壁的反射造成的混響、音響設備的回聲及其他環境噪聲對語音識別帶來了極大的影響,因此基于麥陣的聲音采集與處理模塊成為物聯網時代的最佳人機交互采集模塊。目前成熟的麥克風陣列語音信號采集與前端處理模塊尚未出現，市面上僅有少數國外廠家如科勝訊提供雙麥降噪芯片。同時,語音識別應用還需要配合降噪處理,目前的方案全部采用分離設計,一顆降噪芯片+一顆語音識別芯片。近年來隨著大數據挖掘,基于人工智能神經網絡的深度學習開始在語音識別領域進行推廣運用,相對于傳統的GMM模型,識別率得到了很大的提升。然而神經網絡計算量非常巨大,需要采用GPU或CPU陣列的方式來進行運算,并且需要外加語音陣列降噪模塊,其方案成本高,體積和功耗大。因此市場上對一款同時支持遠場語音麥陣降噪和神經網絡識別,具備高性價比的單芯片需求極大,具有巨大的市場前景和競爭力。