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一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 我國以化石能源為主的能源結(jié)構(gòu)必將長期存在，大量化石能源消耗導致我國環(huán)境污染嚴重，霧霾是長期困擾我國的重大能源環(huán)境問題。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)了煙氣細顆粒物“化學團聚”技術(shù)；獨創(chuàng)了重金屬“異相團聚”脫除技術(shù)；發(fā)明了耦合團聚的梯級蒸發(fā)脫硫廢水零排放技術(shù)。該成果被新華社、中央電視臺等國家主流媒體譽為“綠水青山就是金山銀山”理念踐行者的典范。

本發(fā)明提出一種飛機翼梁類零件的增材制造方法，所述飛機翼 梁類零件由腹板、緣條、立柱三部分組成。加工時先將基板安裝在變 位機上，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到下一步要沉積的立柱下表面所處的 設(shè)計高度時，再單獨沉積腹板，使腹板和緣條的高度差達到所述立柱 厚度，將變位機工作臺繞翻轉(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)計尺寸沉積立柱，完畢后，將變位機

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 與檢測方法，屬于電力系統(tǒng)配電自動化領(lǐng)域；現(xiàn)有的檢測方法實際負 載阻抗和零序電流互感器的容量不一致時將會出現(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環(huán)形鐵芯上，通過磁 平衡原理大大提高了零序電流互感器的二次電流值和測量精度。 

本發(fā)明公開了一種機械零件表平面殘余應力場的預測方法，包 括以下步驟:1)建立主殘余應力分量的二元 n 階三角級數(shù)多項式模型; 2)初步測試分析確定模型階數(shù) n 值;3)根據(jù)模型階數(shù) n，確定測試點個 數(shù)及測試方案并進行測試;4)根據(jù)預測模型和測試結(jié)果，對模型進行 矩陣形式整理求解模型系數(shù);5)根據(jù)殘余應力分量測試結(jié)果、已求的 模型系數(shù)和自平衡條件，求解其它殘余應力分量預測模型系數(shù);6)表 平面殘余應力場形象表征。本發(fā)明方法避免了測試的盲目性

1. 痛點問題 數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟時代的核心生產(chǎn)要素，但數(shù)據(jù)在自由流通或共享中才能產(chǎn)生更大價值。數(shù)據(jù)的隱私計算對保護數(shù)據(jù)安全，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與協(xié)作應用，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)價值有重大的現(xiàn)實價值。 零知識證明、安全多方計算、差分隱私、同態(tài)加密等現(xiàn)代密碼學算法具有堅實完善的理論基礎(chǔ)，可以提供最為可靠的數(shù)據(jù)保護方式。例如，零知識證明算法已經(jīng)在學術(shù)界和工業(yè)界受到了廣泛關(guān)注，應用于可信計算、區(qū)塊鏈擴容、匿名貨幣等多種場景。然而，受制于算法的復雜度和硬件的計算能力，現(xiàn)有零知識證明等隱私計算性能仍比明文計算慢兩到三個數(shù)量級，難以有效實現(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證明為核心的多種隱私計算和區(qū)塊鏈應用中的數(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、以芯片實現(xiàn)為目的，通過全流水設(shè)計，優(yōu)化芯片性能、面積和功耗，多維度解決隱私計算的算力不足問題，致力于成為新基建“數(shù)據(jù)價值互聯(lián)網(wǎng)”的基礎(chǔ)設(shè)施。 本成果所提出的芯片架構(gòu)包含兩個子系統(tǒng)。第一個子系統(tǒng)主要處理有限域上的高次多項式計算。通過利用傅里葉變換分解龐大的計算任務，同時對底層模塊進行定制化流水線設(shè)計，并利用數(shù)據(jù)分片、片上轉(zhuǎn)置等技術(shù)優(yōu)化對數(shù)據(jù)流的控制。第二個子系統(tǒng)主要處理橢圓曲線上的大規(guī)模模冪運算。采用計算復雜度最優(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)合實際場景下的系數(shù)分布規(guī)律采用簡單高效的任務分配機制，用最小的控制邏輯實現(xiàn)負載均衡。

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(jié)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(qū)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(nèi)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(jié)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(qū)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(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)自適應調(diào)控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證：構(gòu)建加工數(shù)據(jù)庫1套，包含機床設(shè)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(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(zhì)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(jié)構(gòu)示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢】 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(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(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(shù)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(guān)知識與優(yōu)化規(guī)則形成權(quán)。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構(gòu)具備MA與CNAS認證資質(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(jié)合航空發(fā)動機制造具體需求，將相關(guān)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(shè)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(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)場加工質(zhì)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(guān)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(shù)指標】 1）采用機理模型/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)建代理模型實現(xiàn)了切削過程的毫秒級預測，切削過程關(guān)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(qū)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(zhì)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(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%。

（專利號：ZL 201310414136.2） 簡介：本發(fā)明提供了一種套筒類零件內(nèi)表面微凸起電解加工方法，屬于電解加工領(lǐng)域。該方法利用微小群孔結(jié)構(gòu)的彈性絕緣薄板，其面向零件一面進行導電化處理，并將其導電層與彈性絕緣薄板組成工具陰極，套筒類零件作為工件陽極，陰、陽極之間充滿電解液，陽、陰極分別與電源的正、負極連接，進行電解加工，在套筒類零件內(nèi)表面制造出微凸起結(jié)構(gòu)。采用本發(fā)明的電解加工方法，能夠在套筒類零件的內(nèi)表面形成微

本實用新型公開了一種圓柱形零件翻轉(zhuǎn)的自動上下料裝置。零件儲料箱內(nèi)裝有零件，零件儲料箱底面為帶有傾角的斜面，零件儲料箱底端設(shè)有出料口，出料口連接出料槽，出料槽出口處安裝有選料輪，選料輪周面沿圓周等間距開有四個凹槽，選料輪旋轉(zhuǎn)出口的一側(cè)下方設(shè)有用于承接零件的傾斜的滑槽，滑槽與提升機構(gòu)銜接，提升機構(gòu)的出口處下方設(shè)有豎直導向管，豎直導向管的出料口下方為零件操作臺。本實用新型僅依靠一個電機帶動的選料輪即可實現(xiàn)對圓柱形零件的周期性取料，利用重力滑落實現(xiàn)零件翻轉(zhuǎn)上料，并能保證零件出料方向的一致性，簡便節(jié)能，自動化程度高，且具有較高的可靠性。

該成果創(chuàng)造性地發(fā)明一種凈化有機廢氣的金屬氧化物混合物催化劑及其制備方法，催化劑載體是堇青石蜂窩陶瓷，用硝酸強化預處理以獲得高比表面積，在載體上一次性負載鈰鑭鋯混合氧化物改性的活性氧化鋁與含多種金屬氧化物混合物的活性組分。 與現(xiàn)有催化劑技術(shù)相比，該成果的催化劑制備工藝過程更為簡單，硝酸強化預處理載體以增大比表面積，實現(xiàn)一次性負載活性氧化鋁與活性組分，降低能耗。組成配方更經(jīng)濟可靠，活性成分為金屬氧化物，不含貴金屬，成本低；氧化鋁涂層經(jīng)鈰鑭鋯改性，抗燒結(jié)和壽命更長。凈化性能更優(yōu)越，能徹底銷