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

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

團隊利用單點超精密五軸金剛石車床(Nanotech 350FG)開展相關研究，解 決了高精度大尺寸光學元件的加工問題，提出了刀具補償技術、大口徑鏡片去應 力技術和高精度自由曲面加工技術。基于這三項技術，團隊開發(fā)的自由曲面反射 鏡和魚眼透鏡，已經(jīng)為深圳與宜興的光學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眼透鏡的 配合，在保證圖像質(zhì)量的同時，實現(xiàn)了短焦距和高投射比。團隊研發(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

“高速精密臥式加工中心”是先進制造業(yè)的關鍵裝備，可實現(xiàn)工件一次裝夾五面加工。工信部“高檔數(shù)控機床與基礎制造裝備”科技重大專項——列有“高速、精密臥式加工中心”課題予以重點支持，其精密主軸結構設計、精密回轉工作臺結構設計，精密拖動機構設計技術，整機結構優(yōu)化設計是本課題的關鍵技術。 “XH-630A臥式加工中心”采用重心驅動技術，X和Y進給設計了雙伺服/雙絲杠驅動系統(tǒng)，大大提高進給部件的響應速度和精度，項目由上海理工大學先進制造技術與裝備知識服務團隊設計、上海第三機床廠制造，被上海市經(jīng)委列為“上海市重大技術裝備首臺業(yè)績突破項目”。 本項目首臺樣機，參展了第11屆上海國際機床展。項目通過了上海市經(jīng)濟和信息化委主持的專家組驗收。一項創(chuàng)新技術“臥式加工中心的靜剛度測試法”獲國家知識產(chǎn)權局授予的發(fā)明專利。

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(xiàn)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(yǎng)、健康的新型魚骨泥香腸。 創(chuàng)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(chǎn)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(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)控機床，由我公司與機床公司合作生產(chǎn)，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(chǎn)型數(shù)控機床，由我公司與機床公司合作生產(chǎn)，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。

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(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(diào)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(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 本成果對應功能結構示意圖 【技術優(yōu)勢】 圍繞航空領域制造的加工質(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(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(zhì)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(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(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%。

本實用新型提供了一種用于生產(chǎn)畜禽飼料添加劑的乳酸菌發(fā)酵罐，包括第一殼體，所述第一殼體內(nèi)設有第二殼體，所述第一殼體兩側內(nèi)壁上等距離設有多個加熱電阻，所述第一殼體上端中部位置設有支撐架，所述支撐架上安裝有電機，所述電機的輸出軸上連接有套筒，所述套筒內(nèi)插接有連接桿，所述連接桿兩側均設有限位機構，所述連接桿下端固定連接有螺紋桿，所述螺紋桿上等距離設有多個攪拌輥，所述第一殼體底壁的中部位置固定連接有固定桿，