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本發(fā)明公開(kāi)了一種機(jī)械零件表平面殘余應(yīng)力場(chǎng)的預(yù)測(cè)方法，包 括以下步驟:1)建立主殘余應(yīng)力分量的二元 n 階三角級(jí)數(shù)多項(xiàng)式模型; 2)初步測(cè)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(cè)試點(diǎn)個(gè) 數(shù)及測(cè)試方案并進(jìn)行測(cè)試;4)根據(jù)預(yù)測(cè)模型和測(cè)試結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行 矩陣形式整理求解模型系數(shù);5)根據(jù)殘余應(yīng)力分量測(cè)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(yīng)力分量預(yù)測(cè)模型系數(shù);6)表 平面殘余應(yīng)力場(chǎng)形象表征。本發(fā)明方法避免了測(cè)試的盲目性

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)徑比軸類零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類零件全流程加工過(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%。

（專利號(hào)：ZL 201310414136.2） 簡(jiǎn)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(jìn)行導(dǎo)電化處理，并將其導(dǎo)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(yáng)極，陰、陽(yáng)極之間充滿電解液，陽(yáng)、陰極分別與電源的正、負(fù)極連接，進(jìn)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(shí)用新型公開(kāi)了一種圓柱形零件翻轉(zhuǎn)的自動(dòng)上下料裝置。零件儲(chǔ)料箱內(nèi)裝有零件，零件儲(chǔ)料箱底面為帶有傾角的斜面，零件儲(chǔ)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(kāi)有四個(gè)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(jī)構(gòu)銜接，提升機(jī)構(gòu)的出口處下方設(shè)有豎直導(dǎo)向管，豎直導(dǎo)向管的出料口下方為零件操作臺(tái)。本實(shí)用新型僅依靠一個(gè)電機(jī)帶動(dòng)的選料輪即可實(shí)現(xiàn)對(duì)圓柱形零件的周期性取料，利用重力滑落實(shí)現(xiàn)零件翻轉(zhuǎn)上料，并能保證零件出料方向的一致性，簡(jiǎn)便節(jié)能，自動(dòng)化程度高，且具有較高的可靠性。

軸系部件拆裝與分析實(shí)驗(yàn)是針對(duì)軸系結(jié)構(gòu)開(kāi)設(shè)的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)分組進(jìn)行，每組2人，課內(nèi)4學(xué)時(shí)。為使學(xué)生了解并掌握更多不同類型的軸系結(jié)構(gòu)形式，實(shí)驗(yàn)中為學(xué)生提供12種不同結(jié)構(gòu)形式的方案，配有相關(guān)零部件實(shí)驗(yàn)箱。學(xué)生自行選擇方案，按所選方案自行組裝，然后畫(huà)出軸系部件結(jié)構(gòu)草圖并進(jìn)行測(cè)繪。每個(gè)環(huán)節(jié)指導(dǎo)教師逐一進(jìn)行檢查，實(shí)驗(yàn)課結(jié)束前指導(dǎo)教師在草圖上簽字。課后按要求做實(shí)驗(yàn)報(bào)告，并畫(huà)正規(guī)軸系部件結(jié)構(gòu)圖一張。該實(shí)驗(yàn)為學(xué)生完成軸系部件設(shè)計(jì)大作業(yè)和課程設(shè)計(jì)奠定了良好基礎(chǔ)。該實(shí)驗(yàn)裝置2009年獲黑龍江省教學(xué)成果二等獎(jiǎng)。

鐵基粉末冶金（P/M）零件溫壓工藝是90年代國(guó)際上出現(xiàn)的一個(gè)粉末冶金新技術(shù)。該技術(shù)通過(guò)對(duì)于適當(dāng)?shù)匿撹F粉末及潤(rùn)滑劑系統(tǒng)在一個(gè)不太高的溫度（100-150℃）下壓制，可使鐵基P/M零件生坯的密度增加0.1-0.3g/cm3。1994-1998年，瑞典、美國(guó)、瑞士、加拿大和臺(tái)灣保來(lái)得公司已先后建立了20多條溫壓生產(chǎn)線，已能生產(chǎn)30 余種密度在7.25-7.60 g/cm3的高密度鐵基P/M零件。 本項(xiàng)目根據(jù)我國(guó)的粉末冶金發(fā)展和設(shè)備水平，通過(guò)“九五”攻關(guān)“轎車(chē)用合金粉末和高強(qiáng)度溫壓技術(shù)研究”及國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目的執(zhí)行，獲得了一批重要的研究成果。用國(guó)產(chǎn)設(shè)備和研究的模具及潤(rùn)滑系統(tǒng)，成功地實(shí)現(xiàn)了軟磁材料、高強(qiáng)度燒結(jié)鋼、復(fù)合材料零件的溫壓。本項(xiàng)目可提供經(jīng)濟(jì)的溫壓系統(tǒng)設(shè)計(jì)、工藝參數(shù)的優(yōu)化設(shè)定、溫壓零件提高疲勞強(qiáng)度的表面處理和新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)。產(chǎn)品的綜合水平達(dá)到國(guó)際和國(guó)內(nèi)先進(jìn)水平。 該項(xiàng)目適用于溫壓產(chǎn)品主要應(yīng)用于高強(qiáng)度汽車(chē)、轎車(chē)、電動(dòng)及風(fēng)動(dòng)工具粉末冶金燒結(jié)鋼零件。如高壓油泵齒輪、鏈輪、密封環(huán)、活塞環(huán)、磁軛等。

本發(fā)明屬于精密加工與測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，并公開(kāi)了一種基于核外 電子概率密度分布的復(fù)雜曲面零件匹配檢測(cè)方法，包括:對(duì)待測(cè)零件 進(jìn)行非接觸式掃描獲得掃描點(diǎn)云，并將其與設(shè)計(jì)點(diǎn)云組成匹配比較對(duì) 象;將兩片點(diǎn)云轉(zhuǎn)換到同一三維坐標(biāo)系內(nèi)，并將各個(gè)點(diǎn)看作原子的原子核，將此原子核的鄰域點(diǎn)看作核外電子，遍歷所有點(diǎn)計(jì)算得出其對(duì) 應(yīng)的電子概率密度分布值;基于計(jì)算得出的電子概率密度分布值確定 兩個(gè)模型的誤差，并在當(dāng)前誤差不滿足終止條件時(shí)對(duì)測(cè)量點(diǎn)云進(jìn)行粗 匹配和精匹配，直至滿足終止條件為止。通過(guò)本發(fā)明，能夠有效解決 現(xiàn)有非接觸式匹配

本發(fā)明屬于精密加工與測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，并公開(kāi)了一種可有效保留邊界和局部特征的復(fù)雜曲面零件點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法，包括:對(duì)復(fù)雜曲面 零件生成掃描點(diǎn)云;針對(duì)點(diǎn)云中的各個(gè)點(diǎn)獲得多個(gè)鄰域點(diǎn)并計(jì)算得出 法線向量;繼續(xù)以各個(gè)點(diǎn)為球心找出最短半徑范圍內(nèi)的 m 個(gè)點(diǎn)，然后 求出點(diǎn)云中各個(gè)點(diǎn)的法線向量與這 m 個(gè)點(diǎn)的法線向量之間夾角的平均 值;基于夾角平均值來(lái)設(shè)定閾值，然后執(zhí)行特征粗分類;進(jìn)行二次細(xì) 分以完成第一個(gè)精簡(jiǎn)子集的選取，然后基于定向Hausdorff距離來(lái)完成 第二個(gè)精簡(jiǎn)子集的選取

本發(fā)明屬于精密加工與測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，并公開(kāi)了一種可有效保留邊界和局部特征的復(fù)雜曲面零件點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法，包括：對(duì)復(fù)雜曲面 零件生成掃描點(diǎn)云；針對(duì)點(diǎn)云中的各個(gè)點(diǎn)獲得多個(gè)鄰域點(diǎn)并計(jì)算得出 法線向量；繼續(xù)以各個(gè)點(diǎn)為球心找出最短半徑范圍內(nèi)的 m 個(gè)點(diǎn)，然后 求出點(diǎn)云中各個(gè)點(diǎn)的法線向量與這 m個(gè)點(diǎn)的法線向量之間夾角的平均 值；基于夾角平均值來(lái)設(shè)定閾值，然后執(zhí)行特征粗分類；進(jìn)行二次細(xì) 分以完成第一個(gè)精簡(jiǎn)子集的選取，然后基于定向 Hausdorff 距離來(lái)完成 第二個(gè)精簡(jiǎn)子集的選取；最后對(duì)兩個(gè)精簡(jiǎn)子集進(jìn)行合并，由此獲得

本發(fā)明公開(kāi)了一種用于提高零件表面質(zhì)量的熱等靜壓成形方法， 其包括如下步驟：根據(jù)成形零件的形狀和尺寸設(shè)計(jì)出包套和控形型芯 的三維模型；根據(jù)所設(shè)計(jì)的三維模型制作不銹鋼包套和碳鋼控形型芯， 利用 PVD 法在控形型芯表面噴涂陶瓷涂層；將控形型芯固定在包套 中，往包套內(nèi)填充粉末，震動(dòng)搖實(shí)；對(duì)包套進(jìn)行抽氣和加熱處理，待 包套中真空度達(dá)到一定程度后進(jìn)行封焊；采用先升溫后升壓的工藝對(duì) 包套進(jìn)行熱等靜壓處理，使粉末在高溫高壓作用下緊