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本發明公開了一種豌豆淀粉和蠟質玉米淀粉納米晶復合膜的制備方法，包括以下步驟：(1)將含質量分數為0.047％的豌豆淀粉，質量分數為0.023％的甘油的水溶液，經沸水浴攪拌加熱40-50min后冷卻至45-55℃；(2)向步驟(1)所得溶液中加入WMSNC，所述WMSNC的加入量為PS干基含量的1％-9％；(3)將步驟(2)所得溶液磁力混合攪拌25-35min后倒入抽濾瓶中，用真空度為1.0MPa的真空泵脫氣6-15min，得復合膜液體；(4)取上述復合膜液體平鋪于平面皿上，置于35-45℃的恒溫干燥箱中干燥即得復合膜。添加WMSNC后，復合膜的TS和M增加，而E降低，透水系數和透水速率顯著降低。純PS膜表面平整、光滑，隨著WMSNC添加量的增加復合膜表面逐漸粗糙。

本發明公開了一種玉米淀粉復合膜及其制備方法及應用，其由玉米淀粉，甘油、增強劑組成，所述增強劑為納米CaCO3、蠟質玉米淀粉納米顆粒或殼聚糖，所述質量比玉米淀粉：甘油＝6.5～8.0 : 1.5～3.0，當增強劑為納米CaCO3時、蠟質玉米淀粉納米顆粒，增強劑/玉米淀粉的質量分別為：0.02～0.5、1～25；當增強劑為納米CaCO3和殼聚糖時，納米CaCO3的質量/玉米淀粉的質量為0.06，殼聚糖的質量/玉米淀粉的質量：10～50；所述納米CaCO3顆粒大小介于30～50nm；所述蠟質玉米淀粉納米顆粒大小70～120nm。本發明的復合膜機械性能得到明顯的改善；膜的透光率和透濕性降低；熱特性較好；復合膜比玉米淀粉膜的熱穩定性高；玉米淀粉與納米CaCO3顆粒之間有較好的相容性。

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%。

本發明涉及種子科學領域，特別是關于一種玉米種子萌發頂土力測量方法。它包括頂土力信號采集、信號放大處理、濾波去噪處理、實時信號存儲與回放、信號量化處理、數據后處理等流程。種子萌發芽鞘頂端接觸壓力傳感器探頭開始頂土力信號采集；信號放大器對微弱信號放大處理；濾波器去噪；Holter記錄盒實時信號存儲與回放；利用波形量化軟件將模擬信號轉數字信號，得到量化數據；根據頂土力測量要求對量化數據進行篩選、導出、存儲、分析等后處理獲得頂土力測量結果。本發明基于種子萌發伴隨頂土力大小變化的特性，采用生物力傳感技術對頂土力信號進行實時監測，量化存儲，實現頂土力測量。本發明可以廣泛的應用于玉米種子活力測定中。

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。

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。

已有樣品/n汽車排氣波紋管安裝于發動機排氣岐管和消聲器之間的排氣管中， 使整個排氣系統呈撓性聯接，從而起到減振降噪、延長排氣消聲系統壽 命的作用。車用波紋管通常是由兩層薄壁不銹鋼管套接后經液壓成型制 作而成，在生產過程中，由于內外管坯是由不銹鋼薄板卷曲焊接而成， 造成管坯有形變，其截面非正圓，圓形度誤差較大，另外，隨著產品質 量要求的提升，內外管間隙要求小于1 毫米，這就造成了內外管套接困 難。傳統生產加工中，大多采人工套管加工，需要使用錐形脹口器使外 管口略微脹大，再利用潤滑劑對內管表面進行潤滑后

?  成果簡介：具有對微小型、復雜型腔和孔、高硬超高強度鋼、不銹鋼、高強鋁等金屬結構件及其模具精密電解加工的能力；主頻率20kHz、調制頻率100-1000Hz，主軸進給分辨力0.001mm，加工精度可達0.01mm，粗糙度可達Ra0.03μm。?  項目來源：自行開發?  技術領域：先進制造?  應用范圍：該技術主要應用于精密微小型機械加工廠、刀模具制造廠。?&n

成果簡介： 石斛和藍莓都是知名的天然保健食品，但石斛和藍莓含有不同的生物活性成分，顏色、口味、口感和風味也有所不同。以石斛和藍莓為原料進行飲料生產，不能全部利用石斛和藍莓原料，也較難體現石斛和藍莓原料的天然顏色、口味和口感。此外，在某些溫度、pH條件下，石斛多糖和藍莓花青素的分子大小容易發生變化，各成分發生化學反應，導致生物活性降低。