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魚骨是淡水魚加工中的主要廢棄物。本技術利用魚骨加工成魚骨泥，采用現代食品技術大幅度增加魚骨泥在香腸配料中的添加量，制備出高鈣、高蛋白的營養、健康的新型魚骨泥香腸。 創新要點 本技術主要包括魚骨泥的加工技術和骨泥香腸的制備技術。本產品的骨泥添加量可達到 80%，在保證口感良好的條件下充分提高鈣含量。 

XK-L650數控銑床是高精度、高剛度、高可靠性的新一代生產型數控機床，由我公司與機床公司合作生產，主機結構合理可靠，制作精良。 能自動進行各種鉆、銑、鏜、鉸、攻絲等工序加工，支持CAD/CAM功能，完成復雜板類、箱體類零件、特別是模具的加工。

MCV380-5加工中心是高精度、高剛度、高可靠性、高性能價格比的新一代生產型數控機床，由我公司與機床公司合作生產，主機結構合理可靠，制作精良。 能自動進行各種鉆、銑、鏜、鉸、攻絲等工序加工，支持CAD/CAM功能，完成復雜板類、箱體類零件、特別是模具的加工。

項目簡介：  軟質聚氨酣泡沫塑料具有密度低、比強度大、彈性回復好、吸音、透氣等優點， 而被廣泛用作家具墊材、交通工具座椅坐墊等墊材，以及隔音材料、防震材料、裝飾材料和包   裝材料等。本樣品為阻燃高回彈聚氨酣軟泡，不僅解決了軟泡本身易燃的問題，還保持了自身 &nbs

EV-400高真空金屬有機蒸發鍍膜機 真空腔室：前開門真空腔體，方便取放基片、更換鎢舟、添加蒸發材料以及真空室的日常維護保養； 真空系統：國產分子泵作為主抽泵，真空極限優于5.0?10-5Pa（經烘烤除氣后）；另可選進口磁懸浮分子泵或是低溫泵作為主抽泵，真空極限優于3.0?10-6Pa（經烘烤除氣后）； 真空抽速：大氣～8?10-4Pa≤30min； 蒸發源：4～6組歐美技術金屬或是有機束源爐蒸發源可選，多源共蒸獲得復合膜/分蒸獲得多層膜，功能強大，性能穩定； 蒸發電源：真空專業蒸發電源，恒流/恒功率控制。電流、功率可預先設置，可實現一鍵啟動和停止的自動控制功能； 基片臺：最大120mm基片/15～25mmITO/FTO玻璃25片，可定制一體化高精度刻蝕掩膜板；基片臺公轉，轉速0～20r/min連續可調； 基片臺功能：襯底可選擇加熱（室溫～300℃可調可控）或水冷，基片臺可選升降，源基距最大350mm； 濺射電源：直流脈沖濺射電源、全自動匹配的射頻濺射電源可任選； 膜厚監控儀：可選配國產或進口單水冷探頭膜厚儀； 可鍍材料：可沉積金屬（Au、Ag、Al、Ca、Cu、Mg、Fe、Cr、Ti、Ni等）、非金屬、化合物（MoO3、LiF等）及有機材料，可拓展沉積單層膜、多層膜及混合膜； 控制方式：PLC+觸摸屏控制系統，具備漏氣自檢與提示、通訊故障，實現一鍵抽停真空。

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%。

本發明公開一種提高華南蔬菜農田磷肥利用效率的施肥方法。首先對土壤進行測土配方施肥，計算確定土壤蔬菜的標準施肥量，在蔬菜種植前2～3周將碳氮物質的量之比為20～35：1的有機肥作為基肥按照300～1000kg/畝一次性撒施入土壤中進行翻耕，灌水1次，翻耕深度為10～25cm；大田晾干施無機肥作為基肥，蔬菜不同生育期追肥3次。本發明通過施用一定量碳氮比的有機肥，有機肥能夠提高農作物吸收活化磷的能力，提高根際區域磷濃度，提高磷利用效率，促進作物生長和磷資源高效利用，解決了我國紅壤固定態磷素積累高而利用效率低的一個關鍵的瓶頸問題，具有重要的實際應用價值。

本發明屬于量子點 LED 封裝領域，具體涉及一種高發光效率的量子點白光 LED，其中，LED 芯片固定設置在基板表面，量子點硅納米球附著在 LED 芯片表面，熒光粉膠將量子點硅納米球和 LED 芯片完全包裹住，所透光殼體直接安裝在基板上或通過一模塑料固定在基板上方，并將熒光粉膠、LED 芯片和量子點硅納米球密封在內，透光殼體內的空隙處填充有封裝膠。本發明還公開了一種高發光效率的量子點白光 LED 的制備方法。本發明的量子點 LED 能夠顯著提高白光LED 的發光效率，在生產中能夠更加便捷地控制量子點與熒光粉各自的發光光譜，從而得到所需的理想型發光，且可顯著減少量子點的用量，節約生產成本。

本發明公開了一種提高鋁合金熱成形效率及成形性的方法，包 括如下步驟：(1)在鋁合金坯料表面涂覆具有高吸收率且具有潤滑作用 的涂料；(2)將所述鋁合金坯料置于設定特定加熱溫度的第一加熱爐中 加熱并保溫；(3)將所述鋁合金坯料從第一加熱爐中取出后轉移至成形 模具上；(4)所述成形模具在壓力機的帶動下閉合使所述鋁合金坯料成 形并保壓冷卻；(5)將成形冷卻后的零件置于設定特定加熱溫度的第二 加熱爐中加熱并保溫，進行人工時效后

該無級變速器傳動效率在 93%以上、傳遞扭矩超過 500N.m；其可以用于大、中、小型車輛的無級變速，也可以用于機械傳動系統軟啟動裝置， 替代大功率變頻調速電機的軟啟動方式，提高機械傳動效率，減少能源消耗。