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VMC300小型五軸數(shù)控加工中心 顯著特點 1、 使用220伏電壓，占地小，耗電少，采用全封閉安全設計結構，提高觀摩安全性的同時又保障機器的結構穩(wěn)固性美觀； 2、高強度樹脂砂鑄件，功能加大，5軸聯(lián)動，配置YORNEW M5五軸聯(lián)動數(shù)控系統(tǒng)，適用國際通用程序，故障自動檢測報警功能、斷電記憶功能； 3、配置精密高速主軸單元100-24000rpm，變頻G指令控制主軸轉速，主軸電機功率1.5Kw； 4、配置10工位斗笠式刀庫，使用氣壓0.6 Mpa，可極大提高復雜產(chǎn)品的加工效率及加工精度； 5、采用C3級精密雙螺母滾珠絲桿,經(jīng)中周波熱處理及精密研磨，各軸施以預拉減少熱變形，定位及重覆精度高； 6、XYZAC軸采用伺服電機，最快移動速度8000mm/min； 7、機器采用雷尼紹激光干涉儀精確檢測，確保各軸精度背隙,保證定位精度； 8、帶工冷冷卻系統(tǒng)，配有5軸電子手脈三檔可調極大地方便操作和對刀，機器配置有自動間歇潤滑系統(tǒng)； 9、配有移動腳輪和水平腳墊，方便設備的移動與定位；   適用行業(yè)：小零件加工、模具廠、印刷機械廠、機械配件廠、首飾加工廠、職業(yè)數(shù)控教學、科研開發(fā)等。   技術參數(shù) 重復定位精度：0.02mm 系統(tǒng)分辨率：0.001mm 錐孔跳動精度：2um 最大鉆孔直徑：13mm 最大銑削直徑：13mm 工作臺：450×160mm X\Y\Z軸行程：300\175\270mm A軸行程：+30~-120度 C軸行程：360度 刀庫：斗笠式10工位 軸聯(lián)動性：5軸聯(lián)動 數(shù)控系統(tǒng)：YORNEW M5五軸數(shù)控系統(tǒng)(可選配華中數(shù)控系統(tǒng)) 最快移動速度：8000mm/min 最快切削進給：1-4000mm/min 電子手脈：5軸三檔可調 主軸端部至工作臺面距離：320mm 工作臺面距地面高度：780mm 工作臺 T 型槽尺寸 ：12 mm 工作臺 T 型槽個數(shù)：3 主軸轉速：100-24000 轉/分鐘 主軸電機功率：1.5 KW 指令編程格式：全面兼容國際標準G代碼和多種CAM軟件（MasterCAM，UG等） 使用氣壓：0.6Mpa 工件冷卻方式：水冷循環(huán) 潤滑系統(tǒng)：自動潤滑系統(tǒng) 使用電源：AC220V/50Hz 外形尺寸：1360× 990 ×1800 mm 重量：500 kg

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)挖掘與機器學習算法、基于數(shù)據(jù)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(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅動的零件批量加工工藝優(yōu)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(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法：在數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)實時采集硬件平臺，實現(xiàn)對加工力、加工振動、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實時在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)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(xiàn)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(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)自適應調控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證：構建加工數(shù)據(jù)庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測數(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），實現(xiàn)航軸全流程質量數(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現(xiàn)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(xiàn)場預先感知，加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實現(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現(xiàn)了零件多工序加工質量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優(yōu)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(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實現(xiàn)工藝與制造過程的智能控制。在數(shù)據(jù)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(yōu)化與決策、零件全流程加工質量智能推理與優(yōu)化、智能加工產(chǎn)線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 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(shù)全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產(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)動機大長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床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個方面的具體要求。通過中國航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標準體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動機軸類零件加工工藝優(yōu)化與決策技術規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進行高度集成，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。相關知識與優(yōu)化規(guī)則形成權。全流程加工智能推理優(yōu)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(yōu)化軟件第三方測試報告》、《智能加工產(chǎn)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(fā)動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發(fā)動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）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，在驗證產(chǎn)品的加工設備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實時采集加工過程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫和產(chǎn)品數(shù)字化檢測系統(tǒng)，獲取機床、夾具、刀具、產(chǎn)品質量等信息，構建了加工工藝數(shù)據(jù)庫，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場加工質量預先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場實際加工驗證等工作。通過南方公司現(xiàn)場應用驗證，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%）。相關應用驗證通過了中國航發(fā)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(shù)據(jù)集，構建代理模型實現(xiàn)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(yōu)于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)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(xiàn)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(tài)估計方法，建立了現(xiàn)場多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現(xiàn)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(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%。

①粽子生產(chǎn)技術開發(fā) 從米浸泡、餡料處理、裹粽流水線、連續(xù)煮粽機、涼粽線、自動真空包裝、連續(xù)滅菌設備，均實現(xiàn)機械化、連續(xù)化，大幅降低了人工成本，保障了標準化的產(chǎn)品質量，并在生產(chǎn)線配套了油水分離回收系統(tǒng)，實現(xiàn)了清潔化生產(chǎn)。 ②米線生產(chǎn)技術開發(fā) 從米浸泡、去石、粉碎、擠壓熟化、老化、蒸制、二老化、分段干燥、分切、包裝，均實現(xiàn)了流水線機械化，節(jié)約了大量勞動力，也節(jié)約了大量能耗，產(chǎn)品質量標準、穩(wěn)定。 食品保鮮技術簡介 開發(fā)出保鮮粽，常溫下可放置 20 天，品質基本不變；運用柵欄技術開發(fā)出保鮮濕米線，保質期可達 6 個月；這兩個技術都可以與粽子、米線生產(chǎn)流水線相結合。 

由于人們對食品安全性的認識和要求日益提高，多數(shù)國家開始大力限制化學防腐劑的 使用，而我國也在防腐劑方面加大了限制力度。乳酸片球菌素（Pediocin）是由乳酸片球菌 （Pediococcus acidilactici）產(chǎn)生的一種類似于Nisin的短肽。Pediocin與Nisin的物理化學性質和用 途類似，耐高低溫、耐酸、在人體中可降解，因此安全無毒，且方便使用。Pediocin的抗菌效 果與Nisin類似，但在抗菌譜上有較大差異，能抑制包括白色念珠菌、大腸桿菌、金黃色葡萄 球菌、肉毒芽孢桿菌、耐熱腐敗菌等在內的大量致病菌。因此Pediocin可以單獨用在食品防腐 和醫(yī)療上，同時也可以與Nisin互相補充，增強抑菌效果，具有極高的使用價值和應用前景。 ●所屬領域：生物 ●項目成熟度：小試 ●應用前景： 實驗發(fā)現(xiàn)，所產(chǎn)的Pediocin對包括白色念珠菌、大腸桿菌、金黃色葡萄球菌、肉毒芽孢桿 菌、耐熱腐敗菌等在內的大量致病菌都有顯著的抑制效果，因此，具有很高的應用前景；目前 片球菌LH31的菌體密度最高可達OD（600nm）20左右，而Pediocin的效價由最初的1500AU/ml 提高到18000AU/ml，高于Nisin目前的發(fā)酵單位。目前，國內外都還沒有實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，其類似 產(chǎn)品Nisin在我國已經(jīng)實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)化（年產(chǎn)5噸左右，全球產(chǎn)量最大），年產(chǎn)值10億元人民幣。

毛蕊花糖苷是一種控糖療效非常 優(yōu)良的α-葡萄糖苷酶抑制劑。本技術成果通過篩選、誘導獲 得一株β-葡萄糖苷酶高產(chǎn)菌株，通過高效催化將松果菊苷轉 化為毛蕊花糖苷，經(jīng)萃取、分離，獲得純度超過50%及90%的 毛蕊花糖苷單體化合物。藥理學研究表明，毛蕊花糖苷中試產(chǎn) 品對降低2型糖尿病模型小鼠空腹血糖值及提高胰島素濃度和胰島素敏感性效果顯著；

流體食品陣列感應電場低溫綠色殺菌技術，針對指標菌（大腸桿菌，沙 門氏菌，金黃色葡萄球菌）和指標酶（辣根過氧化物酶，多酚氧化酶，果膠酶） 的殺滅溫度為 60-65 ℃，處理時間<15 s，技術含標準化的開發(fā)流程。該新技術 可替代傳統(tǒng)巴氏殺菌（~68℃, ~30 min）和超高溫瞬時殺菌（~135℃，~8 s）的 裝備產(chǎn)品，實驗室版處理量是 60-100 mL/min，應用客戶包括高校、科研單位、 企業(yè)研發(fā)部；工業(yè)版處理量是 100-2000 L/h，客戶包括醬油、食醋、黃酒、啤 酒、乳制品、蛋液、果汁等液態(tài)食品生產(chǎn)企業(yè)，中藥/天然產(chǎn)物生產(chǎn)企業(yè)（中藥 提取物和浸膏的殺菌）。 

本項目運用免疫學方法和原理，結合最新的納米科學技術，研制和開發(fā)食品 安全檢測新技術和新產(chǎn)品。目前已成功開發(fā)針對擬除蟲菊酯類、三聚氰胺、黃曲 霉毒素、赭曲霉毒素、萊克多巴胺、雙酚 A、鄰苯二甲酸酯類、重金屬鉛、重金 屬鎘、羅丹明 B、赤蘚紅、堿性橙、磺胺類、牛奶過敏原、花生過敏原、金黃色 葡萄球菌、大腸桿菌 O.157 等多種抗原抗體、ELISA 免疫檢測試劑盒、膠體金快 速檢測試紙條、免疫親和柱以及基于碳納米管材料的新型超靈敏檢測傳感器。

已有樣品/n許多健康問題，如慢性疼痛、肥胖、糖尿病、心臟病、中風、偏頭痛、甲狀腺問題、牙齒問題、感染性疾病和癌癥都源于炎癥。從天然產(chǎn)物資源中篩選對炎癥具有良好療效的成分，開發(fā)為藥物，抗炎治療；來源于可食性植物天然產(chǎn)物開發(fā)成功能性食品或飲品，消除和改善慢性炎癥。相關內容采用技術秘密保護，詳情可進一步協(xié)商。

【項目來源】江蘇省大學生科技創(chuàng)新課題資助項目，獲得江蘇省大學生科技創(chuàng)新獎?！绢?nbsp;   別】保健食品?！緞?nbsp;   型】可作為具有排鉛功能的食品添加劑應用，適宜制成果奶、果凍、果茶等食品。也可單獨制成片劑、膠囊等劑型?！颈＝」δ堋恳种沏U等重金屬的吸收和體內沉積，促進體內重金屬的排出。【主要技術指標】我國近3億2～14歲的兒童中，有1.76億個兒童血鉛超標，這是一個無比龐

一、成果簡介 食源性病原微生物目前是威脅我國食品安全的首要風險。通過分子生物學手段可快速、準確、廉價的檢測病原微生物，但傳統(tǒng)分子生物學技術在食品微生物檢測中只能做到靶向檢測和事后檢 測，即在例行檢查中只檢測種類有限的常規(guī)病原微生物，而不在常規(guī)檢測范圍內的病原微生物在爆發(fā)食品安全事件后才進行檢測，這種靶向性和后驗性導致食源性病原微生物檢測的遺漏和滯后。另 外，傳統(tǒng)的分子生物學技術一次實