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本成果提出了基于零件批量加工數(shù)據(jù)分析的加工工藝與流程優(yōu)化，主要包括零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法、基于數(shù)據(jù)和機(jī)理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測(cè)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的零件加工工藝優(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗(yàn)證這四方面。以下是各方面具體對(duì)應(yīng)內(nèi)容： 1）零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法：在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集硬件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)加工力、加工振動(dòng)、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)和機(jī)理模型相結(jié)合的零件加工精度預(yù)測(cè)：在航空薄壁件加工精度預(yù)測(cè)方面，對(duì)復(fù)雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預(yù)測(cè)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(yù)測(cè)混合驅(qū)動(dòng)模型，實(shí)現(xiàn)了加工精度的高效高精預(yù)測(cè)。 3）基于機(jī)器學(xué)習(xí)的零件加工工藝優(yōu)化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優(yōu)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(jié)合軸類零件加工過程開展了優(yōu)化工作；提出了加工參數(shù)自適應(yīng)調(diào)控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗(yàn)證：構(gòu)建加工數(shù)據(jù)庫1套，包含機(jī)床設(shè)備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測(cè)數(shù)據(jù)等四種類型數(shù)據(jù)。開發(fā)全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發(fā)南方公司柔軸車間），實(shí)現(xiàn)航軸全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實(shí)現(xiàn)了端到端的零件加工質(zhì)量智能推理，可以用于工藝設(shè)計(jì)與現(xiàn)場(chǎng)預(yù)先感知，加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實(shí)現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實(shí)現(xiàn)后續(xù)工序加工誤差推理，加工過程工藝優(yōu)化與智能決策模塊實(shí)現(xiàn)了零件多工序加工質(zhì)量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標(biāo)下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對(duì)應(yīng)功能結(jié)構(gòu)示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢(shì)】 圍繞航空領(lǐng)域制造的加工質(zhì)量問題，開展基于制造過程數(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術(shù)與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實(shí)現(xiàn)工藝與制造過程的智能控制。在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法、航空薄壁件加工精度預(yù)測(cè)、軸類零件全流程加工工藝優(yōu)化與決策、零件全流程加工質(zhì)量智能推理與優(yōu)化、智能加工產(chǎn)線智能決策技術(shù)應(yīng)用與推廣等多個(gè)方面實(shí)現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價(jià)值與應(yīng)用價(jià)值。 規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產(chǎn)生的深層機(jī)理，構(gòu)建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機(jī)床、夾具、刀具、加工參數(shù)全方位、多層次的因素對(duì)于零件加工誤差產(chǎn)生的影響規(guī)律，提出了零件加工工藝與流程優(yōu)化策略，形成制定面向航空發(fā)動(dòng)機(jī)大長(zhǎng)徑比軸類零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類零件全流程加工過程中機(jī)床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個(gè)方面的具體要求。通過中國航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸類零件加工工藝優(yōu)化與決策技術(shù)規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進(jìn)行高度集成，開發(fā)了零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數(shù)據(jù)庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關(guān)知識(shí)與優(yōu)化規(guī)則形成權(quán)。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識(shí)庫軟件通過第三方測(cè)評(píng)，測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)具備MA與CNAS認(rèn)證資質(zhì)，最終形成《零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件第三方測(cè)試報(bào)告》、《智能加工產(chǎn)線工藝全流程智能決策工藝知識(shí)庫軟件第三方測(cè)試報(bào)告》。 應(yīng)用驗(yàn)證方面，結(jié)合航空發(fā)動(dòng)機(jī)制造具體需求，將相關(guān)成果應(yīng)用到某型號(hào)航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸類零件（動(dòng)力渦輪傳動(dòng)軸）加工生產(chǎn)中。將零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件部署在航軸加工車間，在驗(yàn)證產(chǎn)品的加工設(shè)備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實(shí)時(shí)采集加工過程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫和產(chǎn)品數(shù)字化檢測(cè)系統(tǒng)，獲取機(jī)床、夾具、刀具、產(chǎn)品質(zhì)量等信息，構(gòu)建了加工工藝數(shù)據(jù)庫，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場(chǎng)加工質(zhì)量預(yù)先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際加工驗(yàn)證等工作。通過南方公司現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用驗(yàn)證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優(yōu)化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優(yōu)化后，次品率為3.81%）。相關(guān)應(yīng)用驗(yàn)證通過了中國航發(fā)南方公司的效果認(rèn)定，并形成用戶報(bào)告。 【技術(shù)指標(biāo)】 1）采用機(jī)理模型/有限元仿真技術(shù)獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數(shù)據(jù)集，構(gòu)建代理模型實(shí)現(xiàn)了切削過程的毫秒級(jí)預(yù)測(cè)，切削過程關(guān)鍵物理量的預(yù)測(cè)時(shí)間優(yōu)于10毫秒。 2）建立了機(jī)理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)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(zhǔn)方法，實(shí)現(xiàn)了加工誤差快速（毫秒級(jí)）精準(zhǔn)（偏差小于5微米）預(yù)測(cè)。 3）提出了航軸加工質(zhì)量狀態(tài)估計(jì)方法，建立了現(xiàn)場(chǎng)多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實(shí)現(xiàn)工序間感知平均誤差控制在9.21%內(nèi)。 4）建立了加工次品率與加工參數(shù)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(lián)合決策方法框架，聯(lián)合決策優(yōu)化框架保證次品率降低優(yōu)于50%。

本項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了非水溶性青蒿素類藥物的高效裝載和響應(yīng)型釋放，提升了該類藥物的生物利用度；通過磁靶向和高滲透長(zhǎng)滯留效應(yīng)（EPR）實(shí)現(xiàn)載體在腫瘤的富集，實(shí)現(xiàn)青蒿素類藥物和鐵離子的同步遞送，可有效抑制腫瘤細(xì)胞增殖；載體可作為磁共振成像對(duì)比劑（T2），弛豫率高；載體的合成過程簡(jiǎn)便高效，可重復(fù)性好；載體本身具有較好的生物相容性。 

本研究利用腸道organoids 3D培養(yǎng)技術(shù)，發(fā)現(xiàn)精氨酸具有減緩炎性刺激引起的腸道類器官損傷，主要通過維持腸道干細(xì)胞增殖和潘氏細(xì)胞數(shù)量。

基于全同粒子不可分辨性的量子相干性可以提高相位鑒別的成功幾率，并且能與基于單個(gè)粒子相干疊加的相干性同時(shí)存在，因此將在具體的量子信息任務(wù)中獲得應(yīng)用。

近日，我校聚烯烴工業(yè)研究團(tuán)隊(duì)取得了多項(xiàng)新的研究成果。

郭國平教授、李海歐教授等人與中科院物理所張建軍研究員、紐約州立大學(xué)布法羅分校胡學(xué)東教授以及本源量子計(jì)算有限公司合作，在硅基鍺空穴量子點(diǎn)中實(shí)現(xiàn)了自旋軌道耦合強(qiáng)度的高效調(diào)控，為該體系實(shí)現(xiàn)自旋軌道開關(guān)以及提升自旋量子比特的品質(zhì)提供了重要的指導(dǎo)意義。

中國科大俞書宏院士團(tuán)隊(duì)與姚宏斌、倪勇教授團(tuán)隊(duì)合作提出了在不犧牲鋰離子電池能量密度的前提下，在石墨負(fù)極內(nèi)部引入顆粒尺寸以及孔隙率的梯度異質(zhì)分布結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了石墨負(fù)極快充性能提升。

旨在為大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)新型高效的求解算法，并結(jié)合信息科學(xué)進(jìn)行交叉研究。在大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)新型Krylov子空間算法及其基礎(chǔ)理論、復(fù)雜電磁計(jì)算、圖像處理高性能數(shù)值方法、動(dòng)力系統(tǒng)與智能控制理論方面進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究，取得了具有創(chuàng)新性的成果，例如：解決了科學(xué)計(jì)算中的有關(guān)基礎(chǔ)或困難問題；提出了Lanczos雙共軛A-標(biāo)準(zhǔn)正交短遞歸Krylov子空間迭代法BiCOR/CORS/BiCORSTAB方法、一種新的“二維雙連續(xù)投影(2D-DSPM)方法”等一系列高效算法；為求解復(fù)雜電磁問題產(chǎn)生的復(fù)雜線性系統(tǒng)設(shè)計(jì)了高效算法與預(yù)條件技術(shù)；提出了一些新型高效的邊界處理、圖像復(fù)原方法，具有更快的計(jì)算速度和更好的復(fù)原質(zhì)量；將數(shù)值代數(shù)與特殊矩陣分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉研究取得成果。

本實(shí)用新型公開了一種采煤工程中底板破壞深度監(jiān)測(cè)的多點(diǎn)位移計(jì)裝置，包括灌漿錨頭、測(cè)桿、測(cè)桿保護(hù)管、位移傳感器、過渡管、固定座，其特征在于：所述的錨固頭與位移測(cè)桿一端相連，位移測(cè)桿另一端與位移傳感器一端相連，所述的位移測(cè)桿外設(shè)置保護(hù)管，所述過渡管為壓縮波紋管。該裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，系統(tǒng)可靠，在礦井下可快速安裝。

本公司主要產(chǎn)品-多模態(tài)宮頸癌智能輔助篩查系統(tǒng)，利用人工智能和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)宮頸液基細(xì)胞全切片智能解析和細(xì)胞DNA定量分析，應(yīng)用自然語言處理技術(shù)對(duì)細(xì)胞學(xué)TBS報(bào)告、細(xì)胞DNA定量分析報(bào)告以及電子病歷報(bào)告進(jìn)行知識(shí)挖掘。 一、項(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計(jì)劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 祝新宇 軟件工程 2019.9 / 2023.6 楊志鵬 軟件工程 2019.9 / 2023.6 孫宇 軟件工程 2019.9 / 2023.6 呂焓 國際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易 2019.9 / 2023.6 朱瑩婧 會(huì)計(jì)學(xué) 2019.9 / 2023.6 唐昆銘 軟件工程 2018.9 / 2022.6 劉波 軟件工程 2018.9 / 2022.6 賀雨欣 軟件工程 2018.9 / 2022.6 束童 軟件工程 2018.9 / 2022.6 孫東東 軟件工程 2018.9 / 2022.6 黃薇 軟件工程 2018.9 / 2022.6 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 史駿 軟件學(xué)院 副教授 機(jī)器學(xué)習(xí)與智慧醫(yī)療 四、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本公司主要產(chǎn)品-多模態(tài)宮頸癌智能輔助篩查系統(tǒng)，利用人工智能和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)宮頸液基細(xì)胞全切片智能解析和細(xì)胞DNA定量分析，應(yīng)用自然語言處理技術(shù)對(duì)細(xì)胞學(xué)TBS報(bào)告、細(xì)胞DNA定量分析報(bào)告以及電子病歷報(bào)告進(jìn)行知識(shí)挖掘，形成宮頸癌細(xì)胞學(xué)知識(shí)圖譜輔助醫(yī)生決策和病理科室質(zhì)控，建立多模態(tài)宮頸癌智能輔助篩查系統(tǒng)及其輔助診斷模型，構(gòu)建AI驅(qū)動(dòng)的宮頸癌篩查全流程應(yīng)用生態(tài)，力爭(zhēng)減輕篩查過程中病理醫(yī)生的工作強(qiáng)度，最大限度地提高宮頸癌篩查的質(zhì)量和效率。 本公司主要出售兩種產(chǎn)品：（1）宮頸癌數(shù)字病理云平臺(tái)：用戶批量上傳宮頸液基細(xì)胞全切片圖像至遠(yuǎn)程，云端將自動(dòng)進(jìn)行智能分析，本系統(tǒng)算法軟件已在遠(yuǎn)端服務(wù)器進(jìn)行部署搭建，適應(yīng)了減輕病理醫(yī)生閱片篩查工作強(qiáng)度的需求。（2）智能顯微鏡及其AI組件：系統(tǒng)實(shí)時(shí)讀取顯微鏡下視野，實(shí)時(shí)出具分析結(jié)果，團(tuán)隊(duì)研發(fā)的算法已通過嵌入式開發(fā)實(shí)現(xiàn)了軟硬件一體化服務(wù)，能夠適配多種品牌的顯微鏡。由于宮頸癌數(shù)字病理云平臺(tái)需要經(jīng)過價(jià)格昂貴的掃描儀制作數(shù)字化全切片的繁瑣制作過程，成本較高，該產(chǎn)品形式避免了過程繁瑣的數(shù)字化全切片制作過程，同時(shí)成本較低，主要針對(duì)社區(qū)、鄉(xiāng)村等基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，有利于提高宮頸癌早篩的覆蓋率。