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本發(fā)明涉及一種組合式的圓柱形零件分選操縱機(jī)構(gòu)，包括底板，所述底板與供料單元的水平方向成一定度角安置，底板前開設(shè)有缺口，供料單元可上下平移運(yùn)動(dòng)，待分選件由此傳遞到底板上，底板兩側(cè)有接口支座，其上方豎有立柱和橫梁，分選模塊固定在橫梁上，分選模塊上有導(dǎo)軌、氣缸支座和左右運(yùn)動(dòng)導(dǎo)向板，安裝有基座單元的滑塊可在導(dǎo)軌上自由移動(dòng)，基座單元中安插有帶導(dǎo)向輪擋板，氣缸通過(guò)氣缸支座固定在分選模塊上，氣缸活塞桿通過(guò)氣動(dòng)浮頭與基座單元相連，氣缸動(dòng)作帶動(dòng)基座單元沿運(yùn)動(dòng)導(dǎo)向板運(yùn)動(dòng)，待分選件隨基座單元運(yùn)動(dòng)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)擋板的上下移動(dòng)。該機(jī)構(gòu)可對(duì)圓柱形零件進(jìn)行分選操縱，其模塊化結(jié)構(gòu)便于組合，更容易滿足多種分選類別的擴(kuò)展要求。

本發(fā)明涉及一種超高強(qiáng)度鋼軸類零件的加工方法。該方法通過(guò)在一臺(tái)高速外圓磨床上裝夾超高強(qiáng)度鋼軸類零件，經(jīng)過(guò)裝置設(shè)置和零件裝夾、粗磨、半精磨和精磨四個(gè)工藝流程，在粗磨、半精磨、精磨工藝流程開始之前和之后對(duì)零件進(jìn)行強(qiáng)冷降溫，并在上述三個(gè)工藝流程過(guò)程中對(duì)磨削區(qū)域自上而下噴射高壓氣、液混合流體。本發(fā)明具有磨削力小，磨削效率高；提高了材料的脆性，并改善了材料的加工性能；減少了磨削熱的產(chǎn)生和溫升，減少了加工表面燒傷與硬化；無(wú)需二次裝夾，減小裝夾誤差，提高加工精度和加工效率。

?  成果簡(jiǎn)介：利用取之不盡的太陽(yáng)能實(shí)現(xiàn)民用炊事，是人們多年來(lái)的愿望。現(xiàn)雖有直接反射聚焦的太陽(yáng)灶可用于烹飪方面，但它需要用戶直接在陽(yáng)光下操作，并需要及時(shí)跟蹤太陽(yáng)的運(yùn)動(dòng)軌跡，否則不能得到聚焦良好的光斑，由此給用戶帶來(lái)的極大不便，限制了此類裝置的推廣應(yīng)用。本項(xiàng)目設(shè)計(jì)的光導(dǎo)聚能高溫相變儲(chǔ)能室內(nèi)太陽(yáng)爐利用經(jīng)過(guò)特殊設(shè)計(jì)的光漏斗將太陽(yáng)光收集并導(dǎo)入儲(chǔ)能器中，將小通量的太陽(yáng)光能，經(jīng)累積產(chǎn)生高溫?zé)崮埽⒃趦?chǔ)能器中實(shí)現(xiàn)高溫相變儲(chǔ)存，儲(chǔ)存溫度大于180℃。需要炊事時(shí)將所儲(chǔ)存的熱量傳遞給儲(chǔ)熱體盤管內(nèi)的導(dǎo)

本發(fā)明公開了一種薄壁零件的銑削變形在線測(cè)量與補(bǔ)償加工方 法，包括:(1)建立薄壁零件的三維模型，獲得數(shù)控代碼;(2)在三維模 型中提取測(cè)量的點(diǎn)位;(3)基于模型進(jìn)行測(cè)量路徑規(guī)劃;(4)對(duì)工件毛坯 進(jìn)行粗加工和半精加工;(5)進(jìn)行在機(jī)測(cè)量，獲取所有規(guī)劃的測(cè)量點(diǎn)位 的坐標(biāo)值;(6)將獲得的測(cè)量點(diǎn)位的坐標(biāo)值與薄壁零件三維模型上對(duì)應(yīng) 點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算出實(shí)際加工工件的每個(gè)點(diǎn)位的坐標(biāo)與三維模型上對(duì) 應(yīng)點(diǎn)的偏差;(7)根據(jù)加工偏差施以補(bǔ)償系數(shù)優(yōu)化加工軌跡據(jù)此進(jìn)行精 加工，得到最終的加工變形偏差及補(bǔ)償值。本發(fā)明的方

一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 我國(guó)以化石能源為主的能源結(jié)構(gòu)必將長(zhǎng)期存在，大量化石能源消耗導(dǎo)致我國(guó)環(huán)境污染嚴(yán)重，霧霾是長(zhǎng)期困擾我國(guó)的重大能源環(huán)境問(wèn)題。煤電行業(yè)超低排放改造在常規(guī)污染物的排放控制處于世界先進(jìn)水平，但仍未能有效控制PM2.5、重金屬等非常規(guī)污染物的排放，而且產(chǎn)生的高鹽高腐蝕性的脫硫廢水缺乏高效的處理技術(shù)，逃逸細(xì)顆粒物和脫硫廢水是目前亟需解決的世界難題。本技術(shù)首創(chuàng)了煙氣細(xì)顆粒物“化學(xué)團(tuán)聚”技術(shù)；獨(dú)創(chuàng)了重金屬“異相團(tuán)聚”脫除技術(shù)；發(fā)明了耦合團(tuán)聚的梯級(jí)蒸發(fā)脫硫廢水零排放技術(shù)。該成果被新華社、中央電視臺(tái)等國(guó)家主流媒體譽(yù)為“綠水青山就是金山銀山”理念踐行者的典范。

本發(fā)明提出一種飛機(jī)翼梁類零件的增材制造方法，所述飛機(jī)翼 梁類零件由腹板、緣條、立柱三部分組成。加工時(shí)先將基板安裝在變 位機(jī)上，基板工作面平行于地面為初始狀態(tài)，在基板上沉積兩緣條和 腹板，待兩緣條和腹板的高度達(dá)到下一步要沉積的立柱下表面所處的 設(shè)計(jì)高度時(shí)，再單獨(dú)沉積腹板，使腹板和緣條的高度差達(dá)到所述立柱 厚度，將變位機(jī)工作臺(tái)繞翻轉(zhuǎn)軸翻轉(zhuǎn) 90°，腹板平行于地面，腹板在 緣條下方，然后按設(shè)計(jì)尺寸沉積立柱，完畢后，將變位機(jī)

本發(fā)明公開了一種基于配電網(wǎng)物理模型中的線路零序電流模擬 與檢測(cè)方法，屬于電力系統(tǒng)配電自動(dòng)化領(lǐng)域；現(xiàn)有的檢測(cè)方法實(shí)際負(fù) 載阻抗和零序電流互感器的容量不一致時(shí)將會(huì)出現(xiàn)較大的誤差；本發(fā) 明提供的方法將三相線路和副方繞組繞在同一個(gè)環(huán)形鐵芯上，通過(guò)磁 平衡原理大大提高了零序電流互感器的二次電流值和測(cè)量精度。 

本發(fā)明公開了一種機(jī)械零件表平面殘余應(yīng)力場(chǎng)的預(yù)測(cè)方法，包 括以下步驟:1)建立主殘余應(yīng)力分量的二元 n 階三角級(jí)數(shù)多項(xiàng)式模型; 2)初步測(cè)試分析確定模型階數(shù) n 值;3)根據(jù)模型階數(shù) n，確定測(cè)試點(diǎn)個(gè) 數(shù)及測(cè)試方案并進(jìn)行測(cè)試;4)根據(jù)預(yù)測(cè)模型和測(cè)試結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行 矩陣形式整理求解模型系數(shù);5)根據(jù)殘余應(yīng)力分量測(cè)試結(jié)果、已求的 模型系數(shù)和自平衡條件，求解其它殘余應(yīng)力分量預(yù)測(cè)模型系數(shù);6)表 平面殘余應(yīng)力場(chǎng)形象表征。本發(fā)明方法避免了測(cè)試的盲目性

1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的核心生產(chǎn)要素，但數(shù)據(jù)在自由流通或共享中才能產(chǎn)生更大價(jià)值。數(shù)據(jù)的隱私計(jì)算對(duì)保護(hù)數(shù)據(jù)安全，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與協(xié)作應(yīng)用，破除數(shù)據(jù)孤島，提供合法合規(guī)的監(jiān)管抓手，最大化釋放數(shù)據(jù)價(jià)值有重大的現(xiàn)實(shí)價(jià)值。 零知識(shí)證明、安全多方計(jì)算、差分隱私、同態(tài)加密等現(xiàn)代密碼學(xué)算法具有堅(jiān)實(shí)完善的理論基礎(chǔ)，可以提供最為可靠的數(shù)據(jù)保護(hù)方式。例如，零知識(shí)證明算法已經(jīng)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界受到了廣泛關(guān)注，應(yīng)用于可信計(jì)算、區(qū)塊鏈擴(kuò)容、匿名貨幣等多種場(chǎng)景。然而，受制于算法的復(fù)雜度和硬件的計(jì)算能力，現(xiàn)有零知識(shí)證明等隱私計(jì)算性能仍比明文計(jì)算慢兩到三個(gè)數(shù)量級(jí)，難以有效實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。 2. 解決方案 本成果提出了一種高效的流水線芯片架構(gòu)，顯著提升了以零知識(shí)證明為核心的多種隱私計(jì)算和區(qū)塊鏈應(yīng)用中的數(shù)據(jù)處理性能和效率。本成果以算法為核心、以數(shù)據(jù)流為參考、以芯片實(shí)現(xiàn)為目的，通過(guò)全流水設(shè)計(jì)，優(yōu)化芯片性能、面積和功耗，多維度解決隱私計(jì)算的算力不足問(wèn)題，致力于成為新基建“數(shù)據(jù)價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)”的基礎(chǔ)設(shè)施。 本成果所提出的芯片架構(gòu)包含兩個(gè)子系統(tǒng)。第一個(gè)子系統(tǒng)主要處理有限域上的高次多項(xiàng)式計(jì)算。通過(guò)利用傅里葉變換分解龐大的計(jì)算任務(wù)，同時(shí)對(duì)底層模塊進(jìn)行定制化流水線設(shè)計(jì)，并利用數(shù)據(jù)分片、片上轉(zhuǎn)置等技術(shù)優(yōu)化對(duì)數(shù)據(jù)流的控制。第二個(gè)子系統(tǒng)主要處理橢圓曲線上的大規(guī)模模冪運(yùn)算。采用計(jì)算復(fù)雜度最優(yōu)的Pippenger算法與定制化的數(shù)據(jù)流和底層流水線控制，并結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景下的系數(shù)分布規(guī)律采用簡(jiǎn)單高效的任務(wù)分配機(jī)制，用最小的控制邏輯實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。

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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(kù)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(guò)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(guò)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(wèn)題，開展基于制造過(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)中國(guó)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(kù)、全流程誤差建模與分析、加工過(guò)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(kù)軟件通過(guò)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(kù)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(guò)程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)，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(guò)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(guò)了中國(guó)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(guò)程的毫秒級(jí)預(yù)測(cè)，切削過(guò)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%。