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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(lèi)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(kāi)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(lèi)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(kāi)展了理論研究工作，結(jié)合軸類(lèi)零件加工過(guò)程開(kāi)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(lèi)型數(shù)據(jù)。開(kāi)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(chē)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(kāi)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(lèi)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(lèi)零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類(lèi)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(lèi)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(kāi)發(fā)方面，將上述理論成果進(jìn)行高度集成，開(kāi)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(lèi)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(chē)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(kāi)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(hù)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%。

本實(shí)用新型涉及一種可擴(kuò)展到較高泥沙濃度測(cè)量與試驗(yàn)分析的裝置，包括水槽試驗(yàn)系統(tǒng)、B 超成像 測(cè)量分析系統(tǒng)、超聲反射衰減系統(tǒng)；所述水槽試驗(yàn)系統(tǒng)包括沙粒、水流和水槽，所述沙粒和水流放置在 水槽內(nèi)；所述超成像測(cè)量分析系統(tǒng)包括 B 超探頭、信號(hào)線、B 超儀和計(jì)算機(jī)，B 超探頭通過(guò)信號(hào)線與 B 超儀相連接，B 超儀通過(guò)連接線與計(jì)算機(jī)連接；所述超聲反射衰減系統(tǒng)包括反射裝置和用于固定 B 超探 頭在反射裝置正上方的固定裝置，所述固定裝置設(shè)置在反射裝置上。本實(shí)用新型裝置具有較廣泛的適用 性，解決了水中泥沙濃度過(guò)高而導(dǎo)致含沙量無(wú)法通過(guò) B 超成像測(cè)量問(wèn)題。 

本發(fā)明提供了一種基于曲面擬合的電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)頻率響應(yīng)特性分析方法，本發(fā)明綜合考慮了電 力系統(tǒng)初始運(yùn)行方式及故障形式、故障位置對(duì)觀測(cè)節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)頻率特性的改變和影響，并將節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)頻率 響應(yīng)特性擬合為多變量的空間曲面形式，采用離線仿真方式提取有限的節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)頻率響應(yīng)特性仿真值擬 合狀態(tài)曲面；同時(shí)采用節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)頻率響應(yīng)特性仿真值對(duì)曲面進(jìn)行校核和修正，使得節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)頻率響應(yīng)特 性在任意狀態(tài)下均為曲面上一個(gè)對(duì)應(yīng)的矢量點(diǎn)。本發(fā)明的計(jì)算快速性、簡(jiǎn)便性及準(zhǔn)確性均有了本質(zhì)性提 高，適用于頻率響應(yīng)快過(guò)程的電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)頻率響應(yīng)特性分析。 

本發(fā)明公開(kāi)了一種面向“雙高”電力系統(tǒng)的最低慣量需求分析方法，由高比例可再生能源發(fā)電和高比例電力電子設(shè)備介入所導(dǎo)致的“雙高”特性降低了傳統(tǒng)電力系統(tǒng)的慣量水平以及調(diào)頻能力，為實(shí)現(xiàn)慣量需求分析與受端電網(wǎng)頻率穩(wěn)定指標(biāo)要求精準(zhǔn)匹配，本發(fā)明公開(kāi)了一種計(jì)入系統(tǒng)中可再生能源發(fā)電部分虛擬慣量控制和下垂控制的頻率響應(yīng)模型，并設(shè)計(jì)了反向調(diào)節(jié)“雙高”電力系統(tǒng)中可再生能源發(fā)電部分的虛擬慣量控制參數(shù)，提出了系統(tǒng)中可再生能源發(fā)電部分未來(lái)建設(shè)規(guī)劃方法。本發(fā)明內(nèi)容能夠有效確定“雙高”電力系統(tǒng)在滿(mǎn)足慣量安全條件下的最低慣量需求，為調(diào)控受端電網(wǎng)的慣量水平提供決策支持，從而提高新型電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全性、可靠性。

本技術(shù)以巖體工程地質(zhì)力學(xué)和巖體水力學(xué)理論為指導(dǎo)，采用五圖—雙系數(shù)法對(duì)底板突水危險(xiǎn)性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，通過(guò)理論分析、室內(nèi)試驗(yàn)、現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試和模擬計(jì)算，系統(tǒng)地開(kāi)展注漿前后工作面底板水文地質(zhì)與工程地質(zhì)特征研究，揭示注漿前、后工作面底板采動(dòng)變形破壞特征的差異性，為注漿改造底板突水預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)提供技術(shù)支撐，為承壓水體上煤炭資源安全高效開(kāi)采提供地質(zhì)保障。 （1）采用五圖—雙系數(shù)法對(duì)井田 6 煤底板突水危險(xiǎn)性進(jìn)行了預(yù)評(píng)價(jià)，反映了深部水平煤層底板的水害威脅程度，為礦井防治水工程設(shè)計(jì)與實(shí)施提供了依據(jù)； （2）采用巖石物理力學(xué)實(shí)驗(yàn)、巖石質(zhì)量指標(biāo)統(tǒng)計(jì)、巖石試件波速測(cè)試和原位波速測(cè)試等多種方法，研究了注漿前后底板巖體結(jié)構(gòu)的差異性，給出了注漿前后底板巖體的強(qiáng)度值； （3）建立了注漿前原始底板、厚度增加底板、強(qiáng)度增加底板、強(qiáng)度厚度均增加底板、含套管底板等 5 種不同的底板模型，模擬注漿前后各種狀態(tài)的底板結(jié)構(gòu)類(lèi)型的采動(dòng)效應(yīng)，獲得了各種模型的底板采動(dòng)效應(yīng)特征，揭示了工作面底板巖體結(jié)構(gòu)改造的效果以及采動(dòng)效應(yīng)的巖體結(jié)構(gòu)控制作用； （4）采用孔間電阻率 CT 法對(duì)注漿后底板采動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行了監(jiān)測(cè)，獲得了注漿后底板巖層的破壞特征，揭示了底板巖層破壞具有分帶性。

1、有限元分析機(jī)械結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度、剛度、變形程度等，并根據(jù)分析結(jié)果又針對(duì)性的優(yōu)化改進(jìn)設(shè)計(jì)；2、動(dòng)力學(xué)分析機(jī)械機(jī)械運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)的速度、加速度、力等，針對(duì)分析結(jié)果對(duì)運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)優(yōu)化改進(jìn)；3、整機(jī)動(dòng)力學(xué)分析和運(yùn)動(dòng)學(xué)分析

任何具有溫度的物體表面都會(huì)產(chǎn)生紅外線，利用紅外線感應(yīng)裝置和計(jì)算機(jī)信息處理與成象技術(shù)，可以將物體表面的溫度場(chǎng)以可視畫(huà)面形式顯示出來(lái)——紅外圖象。采用現(xiàn)代的圖象分析與處理技術(shù)，結(jié)合被檢測(cè)設(shè)備的結(jié)果參數(shù)和現(xiàn)場(chǎng)可方便采集的一些其它數(shù)據(jù)，如電信號(hào)、壓力、流量等參數(shù)，利用先進(jìn)的模糊聚類(lèi)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能等理論可以對(duì)熱設(shè)備的運(yùn)行狀況進(jìn)行有效的在線檢測(cè)、故障分析與趨勢(shì)預(yù)測(cè)。 設(shè)備運(yùn)行狀況的在線評(píng)估與故障分析和診斷一直是生產(chǎn)實(shí)際中有待解決的問(wèn)題。本項(xiàng)目的主要特點(diǎn)是：紅外圖象可以實(shí)現(xiàn)非接觸的、在線（或離線）檢測(cè)，也可以做離線普查。基于紅外圖象的熱設(shè)備運(yùn)行狀況、故障分析與診斷系統(tǒng)除紅外圖象以外的其它信息可根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況適當(dāng)提供，并不強(qiáng)行要求。當(dāng)然信息越多越準(zhǔn)則判斷的結(jié)果越客觀，因此具有智能性。目前已有針對(duì)催化裂化、加熱爐、常用電器設(shè)備等多套專(zhuān)用的設(shè)備運(yùn)行狀況評(píng)價(jià)和故障診斷系統(tǒng)通過(guò)鑒定，并在多處投入實(shí)際使用，受到普遍好評(píng)。

1. 背景介紹信用評(píng)價(jià)作為一種服務(wù)產(chǎn)品，最早起源于1837年，路易斯?塔班在紐約建立了以企業(yè)為評(píng)價(jià)對(duì)象的最早的信用評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)。穆迪創(chuàng)建了世界第一家企業(yè)信用評(píng)估機(jī)構(gòu)。1922年，標(biāo)準(zhǔn)普爾公司的前身——普爾出版公司也開(kāi)始對(duì)工業(yè)債券進(jìn)行評(píng)價(jià)。1931年，美國(guó)制定了相關(guān)金融法規(guī)規(guī)范了民間信用評(píng)價(jià)，奠定了現(xiàn)代信用評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)。1974年美國(guó)發(fā)生了自30年代后最為嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)危機(jī)，在這次經(jīng)濟(jì)危機(jī)之后，人們開(kāi)始關(guān)注信用評(píng)價(jià)，信用風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)的增強(qiáng)促進(jìn)了信用評(píng)價(jià)的迅猛發(fā)展。相對(duì)國(guó)外信用評(píng)價(jià)的發(fā)展而言，我國(guó)起步較晚，1992年，首家全國(guó)性證券評(píng)估機(jī)構(gòu)——中誠(chéng)信證券評(píng)估有限公司成立。目前我國(guó)信用評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)已發(fā)展到60多家，遍及全國(guó)20多個(gè)省市。但是由于發(fā)展過(guò)快，評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)缺乏獨(dú)立性與公正性，評(píng)價(jià)方法不科學(xué)等各種問(wèn)題。為了完善和發(fā)展資本需要，維護(hù)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)秩序，降低金融風(fēng)險(xiǎn)，建立新的信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)，已成為我國(guó)政府急需解決的問(wèn)題之一。2. 技術(shù)原理本項(xiàng)目以云平臺(tái)為架構(gòu)，以云平臺(tái)SaaS(Software as a Service, 軟件即服務(wù))為客戶(hù)交互模式，其后臺(tái)采用云平臺(tái)的虛擬化、集群的故障定位、資源池等技術(shù)，結(jié)合近年來(lái)剛興起的智能優(yōu)化等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，結(jié)合交叉驗(yàn)證評(píng)估模型等，從而建立一個(gè)基于云平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘模式的信用管理系統(tǒng)。

該產(chǎn)品系統(tǒng)能對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的缸蓋零件進(jìn)行自動(dòng)的加工工藝的編制，避免了由于人為的 因素可能產(chǎn)生的工藝錯(cuò)誤而給企業(yè)帶來(lái)巨額損失和災(zāi)難性打擊。項(xiàng)目成果可以應(yīng)用于其 他汽車(chē)及其相關(guān)行業(yè)。該軟件系統(tǒng)能夠?qū)ξ鍤忾T(mén)缸蓋的國(guó)產(chǎn)化，以及對(duì)改進(jìn)型和新 的 發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋的生產(chǎn)線提供建議和工藝規(guī)劃。 該軟件系統(tǒng)榮獲 2003 年 6 月“上 海國(guó)際汽車(chē)城首屆創(chuàng)新人才精英賽創(chuàng)新獎(jiǎng)”。