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拋光是一種常見(jiàn)的表面加工技術(shù)，主要目的是降低表面粗糙度、去除損傷層，最終獲得光滑且無(wú)損傷的高質(zhì)量表面。無(wú)論是日常生活中的消費(fèi)用品還是制造技術(shù)高度集成的半導(dǎo)體芯片，拋光加工都是保證表面質(zhì)量不可或缺的技術(shù)手段。近年來(lái)，在金屬材料超精密加工領(lǐng)域，具有復(fù)雜外形和內(nèi)腔的金屬零件的拋光一直是工業(yè)界所面臨的技術(shù)難題。傳統(tǒng)的諸如化學(xué)機(jī)械拋光、激光拋光以及磁流變拋光

1) 管材內(nèi)表面激光強(qiáng)化處理系統(tǒng) 該系統(tǒng)采用YAG固體激光器，采用光纖導(dǎo)光，由于金屬材料對(duì)YAG激光的吸收率約為50～60%，所以泵筒不需要進(jìn)行黑化處理，可直接進(jìn)行激光淬火。采用管道機(jī)器人作為淬火執(zhí)行裝置，用工控機(jī)控制系統(tǒng)的運(yùn)行，使系統(tǒng)具有很好的靈活性和實(shí)用性，而且造價(jià)低，使用方便，不受管長(zhǎng)的限制。該系統(tǒng)獲國(guó)家科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。

“高速精密臥式加工中心”是先進(jìn)制造業(yè)的關(guān)鍵裝備，可實(shí)現(xiàn)工件一次裝夾五面加工。工信部“高檔數(shù)控機(jī)床與基礎(chǔ)制造裝備”科技重大專(zhuān)項(xiàng)——列有“高速、精密臥式加工中心”課題予以重點(diǎn)支持，其精密主軸結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、精密回轉(zhuǎn)工作臺(tái)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，精密拖動(dòng)機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)，整機(jī)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)是本課題的關(guān)鍵技術(shù)。本項(xiàng)目首臺(tái)樣機(jī)，參展了第 11 屆上海國(guó)際機(jī)床展。項(xiàng)目通過(guò)了上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委主持的專(zhuān)家組驗(yàn)收。一項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)“臥式加工中心的靜剛度測(cè)試法”獲國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予的發(fā)明專(zhuān)利。 

團(tuán)隊(duì)利用單點(diǎn)超精密五軸金剛石車(chē)床(Nanotech 350FG)開(kāi)展相關(guān)研究，解 決了高精度大尺寸光學(xué)元件的加工問(wèn)題，提出了刀具補(bǔ)償技術(shù)、大口徑鏡片去應(yīng) 力技術(shù)和高精度自由曲面加工技術(shù)。基于這三項(xiàng)技術(shù)，團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的自由曲面反射 鏡和魚(yú)眼透鏡，已經(jīng)為深圳與宜興的光學(xué)公司制備短焦投影儀用核心元器件，面 型精度均優(yōu)于 0.5 微米以下，粗糙度優(yōu)于 8 納米。自由曲面反射鏡和魚(yú)眼透鏡的 配合，在保證圖像質(zhì)量的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了短焦距和高投射比。團(tuán)隊(duì)研發(fā)的自由曲面 反射鏡，雙自由曲面反射鏡，窄邊平面反射鏡及凸面反射鏡

XK-L650數(shù)控銑床是高精度、高剛度、高可靠性的新一代生產(chǎn)型數(shù)控機(jī)床，由我公司與機(jī)床公司合作生產(chǎn)，主機(jī)結(jié)構(gòu)合理可靠，制作精良。 能自動(dòng)進(jìn)行各種鉆、銑、鏜、鉸、攻絲等工序加工，支持CAD/CAM功能，完成復(fù)雜板類(lèi)、箱體類(lèi)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(jià)格比的新一代生產(chǎn)型數(shù)控機(jī)床，由我公司與機(jī)床公司合作生產(chǎn)，主機(jī)結(jié)構(gòu)合理可靠，制作精良。 能自動(dòng)進(jìn)行各種鉆、銑、鏜、鉸、攻絲等工序加工，支持CAD/CAM功能，完成復(fù)雜板類(lèi)、箱體類(lèi)零件、特別是模具的加工。

VMC300小型五軸數(shù)控加工中心 顯著特點(diǎn) 1、 使用220伏電壓，占地小，耗電少，采用全封閉安全設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)，提高觀摩安全性的同時(shí)又保障機(jī)器的結(jié)構(gòu)穩(wěn)固性美觀； 2、高強(qiáng)度樹(shù)脂砂鑄件，功能加大，5軸聯(lián)動(dòng)，配置YORNEW M5五軸聯(lián)動(dòng)數(shù)控系統(tǒng)，適用國(guó)際通用程序，故障自動(dòng)檢測(cè)報(bào)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(zhuǎn)速，主軸電機(jī)功率1.5Kw； 4、配置10工位斗笠式刀庫(kù)，使用氣壓0.6 Mpa，可極大提高復(fù)雜產(chǎn)品的加工效率及加工精度； 5、采用C3級(jí)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(yù)拉減少熱變形，定位及重覆精度高； 6、XYZAC軸采用伺服電機(jī)，最快移動(dòng)速度8000mm/min； 7、機(jī)器采用雷尼紹激光干涉儀精確檢測(cè)，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(diào)極大地方便操作和對(duì)刀，機(jī)器配置有自動(dòng)間歇潤(rùn)滑系統(tǒng)； 9、配有移動(dòng)腳輪和水平腳墊，方便設(shè)備的移動(dòng)與定位；   適用行業(yè)：小零件加工、模具廠、印刷機(jī)械廠、機(jī)械配件廠、首飾加工廠、職業(yè)數(shù)控教學(xué)、科研開(kāi)發(fā)等。   技術(shù)參數(shù) 重復(fù)定位精度：0.02mm 系統(tǒng)分辨率：0.001mm 錐孔跳動(dòng)精度：2um 最大鉆孔直徑：13mm 最大銑削直徑：13mm 工作臺(tái)：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(kù)：斗笠式10工位 軸聯(lián)動(dòng)性：5軸聯(lián)動(dòng) 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(dòng)速度：8000mm/min 最快切削進(jìn)給：1-4000mm/min 電子手脈：5軸三檔可調(diào) 主軸端部至工作臺(tái)面距離：320mm 工作臺(tái)面距地面高度：780mm 工作臺(tái) T 型槽尺寸 ：12 mm 工作臺(tái) T 型槽個(gè)數(shù)：3 主軸轉(zhuǎn)速：100-24000 轉(zhuǎn)/分鐘 主軸電機(jī)功率：1.5 KW 指令編程格式：全面兼容國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)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(rùn)滑系統(tǒng)：自動(dòng)潤(rùn)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(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%。

2020年3月19日，《自然-通訊》（Nature Communications）雜志在線發(fā)表了北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部何春陽(yáng)教授團(tuán)隊(duì)的最新研究成果，定量評(píng)估和揭示了中國(guó)空氣污染防控政策成效，指出中國(guó)依然需要在未來(lái)實(shí)施更強(qiáng)有力的空氣質(zhì)量控制政策。該論文題為“中國(guó)需要進(jìn)一步改善空氣質(zhì)量以減少PM2.5污染導(dǎo)致的人口死亡（Stronger policy required to substantially reduce deaths from PM2.5 pollution in China）”。 PM2.5污染是指直徑小于2.5μm的細(xì)顆粒物散布在空氣中，進(jìn)而影響人類(lèi)福祉與健康的現(xiàn)象。聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3.9明確指出，到2030年，需要實(shí)質(zhì)性地減少危險(xiǎn)化學(xué)品以及空氣、水和土壤污染導(dǎo)致的死亡和患病人數(shù)。根據(jù)全球疾病負(fù)擔(dān)項(xiàng)目最新的測(cè)算結(jié)果，中國(guó)每年有近一百萬(wàn)人死于PM2.5污染。為了控制空氣污染及其負(fù)面影響，國(guó)務(wù)院于2013年施行了“大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃”（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“大氣十條”），計(jì)劃到2017年將城市中的PM2.5濃度降低10-25%。該計(jì)劃的整體投入約1.7萬(wàn)億人民幣（約合2700億美元），覆蓋了中國(guó)三百多個(gè)地級(jí)行政區(qū)，橫跨能源、工業(yè)、交通、法律和法規(guī)等多個(gè)部門(mén)，是一項(xiàng)前所未有的空氣污染防治行動(dòng)。2018年，中國(guó)生態(tài)環(huán)境部宣布該計(jì)劃設(shè)定的PM2.5濃度控制目標(biāo)順利達(dá)成。然而，“大氣十條”相關(guān)的PM2.5污染防控所帶來(lái)的健康效益依然缺乏定論。 評(píng)價(jià)“大氣十條”健康效益的難點(diǎn)在于，PM2.5污染致死人數(shù)受PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等多個(gè)因素的共同影響。目前已有研究往往使用PM2.5污染致死人數(shù)在2013-2017年的變化量來(lái)近似表示“大氣十條”所帶來(lái)的健康效益，也有研究通過(guò)假設(shè)其它因素不變來(lái)量化PM2.5濃度變化的影響。但是，這些研究都很難區(qū)分各個(gè)因素的相對(duì)貢獻(xiàn)，部分結(jié)果甚至相互矛盾。施行“大氣十條”究竟產(chǎn)生了多少健康效益依然缺乏定論。 為此，該研究結(jié)合長(zhǎng)期的PM2.5監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和最新的流行病學(xué)模型，對(duì)比了實(shí)施“大氣十條”前后（2000-2013和2013-2017）中國(guó)PM2.5污染致死人數(shù)的變化趨勢(shì)。同時(shí)使用解構(gòu)的思路量化了PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等因素對(duì)于PM2.5污染致死人數(shù)變化趨勢(shì)的影響，全面揭示了“大氣十條”通過(guò)減緩PM2.5污染所產(chǎn)生的健康效益。結(jié)果表明，中國(guó)的PM2.5污染致死人數(shù)在2000-2017年總體呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，從2000年的71.4萬(wàn)人增加到了2017年的97.1萬(wàn)人，增加了36.1%，年均增長(zhǎng)率為1.8%。“大氣十條”實(shí)施以后中國(guó)的PM2.5污染致死人數(shù)依然呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，但是年均增長(zhǎng)率在2013年以后有所下降。2000-2013年，中國(guó)的PM2.5污染致死人數(shù)新增了22.1萬(wàn)人，年均增長(zhǎng)率為2.1%。而在2013-2017年，中國(guó)PM2.5污染致死人數(shù)增加了3.6萬(wàn)人，其年均增長(zhǎng)率為1.0%，明顯低于實(shí)施“大氣十條”之前的水平。進(jìn)一步的解構(gòu)分析表明，由于實(shí)施“大氣十條”后PM2.5濃度降低，2017年的PM2.5污染致死人數(shù)比2013年減少了6.4萬(wàn)人。 在此基礎(chǔ)上，該研究進(jìn)一步探索了2030年P(guān)M2.5污染致死人數(shù)在兩種不同的PM2.5控制政策情景（趨勢(shì)情景和強(qiáng)力政策情景）下的變化趨勢(shì)。研究假設(shè)趨勢(shì)情景中，中國(guó)會(huì)延續(xù)現(xiàn)有的空氣質(zhì)量控制力度，人口加權(quán)的PM2.5濃度會(huì)在2030年逐漸降低到35μg/m3（中國(guó)現(xiàn)行的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)）。而在強(qiáng)力政策情境中，中國(guó)會(huì)采取更加嚴(yán)格的空氣污染控制政策，人口加權(quán)的PM2.5濃度會(huì)在2030年大幅度降低至10μg/m3（世界衛(wèi)生組織公布的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)）。與此同時(shí)，人口和年齡結(jié)構(gòu)按照現(xiàn)有趨勢(shì)發(fā)展，而疾病死亡率由于醫(yī)療保健水平的提高而進(jìn)一步降低。該研究的預(yù)測(cè)結(jié)果表明，趨勢(shì)情景中PM2.5污染致死人數(shù)將在2030年達(dá)到95.3萬(wàn)人，僅比2017年降低了2%。而在強(qiáng)力政策情景中，PM2.5污染致死人數(shù)將在2030年達(dá)到55.0萬(wàn)人，比2017年降低了40%以上。這意味著，如果延續(xù)當(dāng)前政策趨勢(shì)，雖然PM2.5濃度依然會(huì)有所下降，但是由于老齡化等其它因素的影響，PM2.5污染致死人數(shù)依然很難實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3.9所提到的“實(shí)質(zhì)性”降低的目標(biāo)。中國(guó)依然需要在未來(lái)實(shí)施更強(qiáng)有力的空氣質(zhì)量控制政策，才能夠一定程度上抵消老齡化等因素的影響，使得PM2.5污染致死人數(shù)“實(shí)質(zhì)性”地下降（圖2）。 該研究的主要貢獻(xiàn)是通過(guò)解構(gòu)分析全面認(rèn)識(shí)了PM2.5濃度、人口數(shù)量、年齡結(jié)構(gòu)和疾病死亡率等多個(gè)因素對(duì)PM2.5污染致死人數(shù)變化的影響，進(jìn)而準(zhǔn)確地估算了施行“大氣十條”所帶來(lái)的健康效益。同時(shí)，該研究還綜合考慮了各個(gè)影響因素的變化，對(duì)未來(lái)PM2.5污染致死人數(shù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，為中國(guó)制定未來(lái)的環(huán)境政策，實(shí)現(xiàn)相關(guān)的聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)提供了重要參考。