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成果與項目的背景及主要用途： 主要為 IT 企業提供微小零件（如芯片）批量檢測的定制服務，可以一次性測量幾十個零件的邊長或打孔深度。整套系統包括專用顯微鏡（常用奧林巴斯50 倍顯微鏡頭），以及軟件分析系統。通過對顯微鏡所成的三維圖像進行分析，進行準確高速的測量。開發周期需要 6 個月—1 年。同時，可以開發針對不易直接測量工件的軟件，如在熔融狀態的鋼管口徑。 技術原理與工藝流程簡介： （1）設計了 2 種芯片的檢測系統，檢測芯片上打孔深度。可以實現零件的量檢，仍是抽查檢驗，可以有效提升良品率。 步驟：定位找點—>測量深度—>判斷是否打孔過深，需要報廢。 系統檢查一個盤片需要 4 小時即可完成，人工需要 1 個人 1 個月的時間。 （2）測量電容器長寬是否符合標準。已使用半年，效果反饋很好。 電容很小，um 級別，采用 400*200um 的 48 倍顯微鏡。 步驟：定位—>識別邊影—>邊界剔除—>測量長寬。 人工檢測 1 個需要 3 分鐘，系統幾秒鐘便可完成十幾個。 應用前景分析及效益預測： 比人工檢測速度快，可代替 5-10 人工作量。一年內回收成本。準確度高。相比人工測量，結果更穩定，不會出現人為誤差。節約成本5%-10%。 應用領域：微小零件加工業 技術轉化條件： 技術改造。整套系統（鏡頭+軟件）費用為 50-60 萬。可以不限于 IT 產業，采用圖像處理技術間接測量即可。 合作方式及條件：根據具體情況面議

王小椿教授開發的用于解決加工單件小批量螺傘的配套軟件。該軟件可以利用普通的立銑刀和角度銑刀在五軸聯動加工中心上加工高質量的螺旋傘齒輪。采用該軟件包加工的螺旋傘齒輪和采用Gleason制銑齒機加工的螺旋傘齒輪具有完全相同的齒面幾何參數，保證了樣機或維修后的設備與原設計具有完全的同一性。由于采用通用刀具，縮短了加工準備周期，減少了刀具的初次投入費用，降低了單件小批量螺旋傘齒輪的制造成本、縮短了制造周期。 本軟件包包括齒坯設計/齒坯參數輸入模塊、干涉檢驗模塊、承載能力計算模塊、采用立銑刀的齒輪粗加工CAM模塊、采用立銑刀的齒輪精加工CAM模塊、采用角度銑刀的齒輪粗加工CAM模塊、采用角度銑刀的齒輪精加工CAM模塊和齒面接觸分析模塊（TCA），可以滿足生產、產品開發和設備維修的需要。 主要應用范圍： 該軟件可以利用普通的立銑刀和角度銑刀在五軸聯動加工中心上加工高質量的螺旋傘齒輪。

本成果提出了基于零件批量加工數據分析的加工工藝與流程優化，主要包括零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法、基于數據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化與決策、基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內容： 1）零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法：在數據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據實時采集硬件平臺，實現對加工力、加工振動、主軸電流等工況數據的實時在線獲取。 2）基于數據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化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優化與決策方面，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化工作；提出了加工參數自適應調控聯合決策方法。 4）基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證：構建加工數據庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數、檢測數據等四種類型數據。開發全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發南方公司柔軸車間），實現航軸全流程質量數據感知與工藝優化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現了端到端的零件加工質量智能推理，可以用于工藝設計與現場預先感知，加工過程工藝數據挖掘模塊實現基于批量數據的多工序誤差流分析，實現后續工序加工誤差推理，加工過程工藝優化與智能決策模塊實現了零件多工序加工質量數據推理與給定期望指標下的加工參數優化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優勢】 圍繞航空領域制造的加工質量問題，開展基于制造過程數據的工藝全流程智能決策技術與系統的研發，初步實現工藝與制造過程的智能控制。在數據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化與決策、零件全流程加工質量智能推理與優化、智能加工產線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產生的深層機理，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、加工參數全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產生的影響規律，提出了零件加工工藝與流程優化策略，形成制定面向航空發動機大長徑比軸類零件的決策規范，規定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數四個方面的具體要求。通過中國航發南方工業有限公司企業標準體系管理系統制定、修改、審批，形成《航空發動機軸類零件加工工藝優化與決策技術規范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發方面，將上述理論成果進行高度集成，開發了零件全流程加工智能推理優化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數據庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數據挖掘、加工工藝優化與智能決策。相關知識與優化規則形成權。全流程加工智能推理優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，最終形成《零件全流程加工智能推理優化軟件第三方測試報告》、《智能加工產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，結合航空發動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產中。將零件全流程加工智能推理優化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產品的加工設備上部署了數據采集裝置，實時采集加工過程數據，集成企業工藝資源數據庫和產品數字化檢測系統，獲取機床、夾具、刀具、產品質量等信息，構建了加工工藝數據庫，開展了航軸加工工藝分析、現場加工質量預先感知、加工工藝與流程優化、現場實際加工驗證等工作。通過南方公司現場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優化后，次品率為3.81%）。相關應用驗證通過了中國航發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/加工誤差數據集，構建代理模型實現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于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數據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）提出了航軸加工質量狀態估計方法，建立了現場多源數據信息串聯模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現工序間感知平均誤差控制在9.21%內。 4）建立了加工次品率與加工參數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合決策方法框架，聯合決策優化框架保證次品率降低優于50%。

本發明涉及一種批量鋼管混凝土自平衡加載裝置，包括反力架、千斤頂、上蓋板、下蓋板及用于澆 注混凝土的鋼管，所述反力架橫梁上面設有滑動小車，反力架橫梁下方依次設有千斤頂、上蓋板、壓力 傳感器、鋼管、下蓋板和位于混凝土地面上的底板；所述上蓋板和下蓋板通過四根雙頭螺紋拉桿將鋼管 夾在中間，通過千斤頂對已經澆筑的鋼管進行加壓，然后擰緊四根雙頭螺紋拉桿上的螺帽，以便在千斤 頂泄壓后還維持對混凝土鋼管持續加載，然后千斤頂通過滑到小車移到另外一個位置進行下個澆筑的鋼 管加載，由于鋼管加載裝置屬于內部自平衡系統，無需外力維持，還可以通過反力架鋼橫梁上的小車滑 動可以實現對混凝土鋼管的批量加載，該裝置結構簡單，制造方便。

成果簡介：當代化工、制藥等領域正在面臨深刻變革，新材料的出現，助推了這一趨勢。山東大學科研團隊長期致力于各種新型納米材料的研制，獲得了多個品類的新型納米材料。 ① 新型碳納米材料 以塊體富碳材料和小分子有機化合物為原料，利用混酸回流、無溶劑熱解等方法，制備了發光納米碳；以多胺為原料，制備了超高分子量聚合物和碳納米顆粒；以有機羧酸為原料，制備了生物相容性納米碳。產品可用于發光二極管、熒光油墨、油田、食品等多個領域。 ② 結構精確的膠體銀 以硝酸銀和巰基煙酸為原料，堿性條件下制備了具有原子級精準結構的銀簇，主體框架為六個銀原子形成的八面體，外圍被六個巰基煙酸配體保護起來。該納米材料可溶于水，形成膠體銀，具有抗菌等功效。 ③ 強吸附多孔材料 共價有機多孔材料具有比表面積大、穩定性高、可塑性強等優點。把對二氧化碳具有親和作用的富氮基功能團引入共價有機框架材料，制備了一系列富氮基共價有機多孔材料，可選擇性吸附二氧化碳。該方法可替代傳統二氧化碳處理方法，即有機胺水溶液吸收法，能夠降低能耗，減少環境污染。 ④ 納米纖維素 利用酸解法，制備了納米纖維素水分散液，品質高，性能穩定。 成果相關圖片：

近幾年，世界風能發電平均以30%以上的速度增長，全球風電產業的迅猛發展帶動了風電機組的快速發展，風力發電一般可劃分為大型風電、中型風電及小型風電。小型風電多為離網型風電，是獨立運行的供電系統，即在電網未通達的偏遠地區，用小型風電機為蓄電池充電，再通過逆變器轉換成交流電向終端電器供電，單機容量一般在100W-10kW。早在20世紀70年代，小型風電技術在中國風能資源豐富的內蒙古、新疆等地得到了發展，最初小型風電技術被廣泛應用在送電到鄉項目中為農牧民家用供電。目前，在小型風力發電機葉片生產過程中，由于葉片采用的原材料多為木質、玻璃鋼、合金材料，生產過程機械化程度偏低，很難保證每根葉片的重量和重心位置滿足裝機要求。這就給小型風力發電機的安裝帶來很大的麻煩，因為要保證小型風力發電機在運行過程中的平衡和穩定性，需要安裝在每一臺風機上的葉片重量和重心位置滿足裝機要求。于是對所生產的葉片進行測試和配對就成為葉片出廠前的關鍵技術環節，目前的配對方法和技術不僅生產效率低，并且無法快速大批量自動實現小型風電葉片的最優化配對和配重。針對上述現有小型風力發電機生產過程中葉片配對工序的不足，而提供一種快速高效的小型風電葉片批量自動優化配對裝置。該配對裝置包括測量系統、數據傳輸裝置和數據處理裝置。并配套有相應軟件，在對葉片重力、幾何尺寸等數據進行測量的基礎上，通過數據處理裝置計算出葉片的實際重量、重心位置，將重量和重心位置相同或相近的葉片編號配對，具有測量精準、配對準確、配對效率高的優點。

  發明了一種新的熱鍍鋅工藝，不同于傳統的溶劑法，不用助鍍劑實現熱鍍，沒有大量鋅煙、少鋅灰少鋅渣，除了熱鍍鋅還可以實現構件熱鍍合金鍍層，如Galfan、Galvalume、ZAM等合金。大幅度降低熱鍍鋅的成本，最高可降低70%以上。配合環保除銹劑使用可徹底解決批量熱鍍鋅的環保問題。下圖是利用環保熱鍍工藝做出的Galfan合金（鋅-5%鋁-稀土合金）樣品，這是迄今為止世界上還沒有做出來，也沒有相關標準。已經申報了三項有關熱鍍Galfan產品的標準：《鋼管熱浸鍍鋅-5%鋁-稀土合金》《鋼鐵制件熱鍍鋅-5%鋁-稀土合金鍍層技術要求及試驗方法》《緊固件熱鍍鋅-5%鋁-稀土合金層》。?資金需求： 建設100萬噸熱鍍鋅產業基地，需要投資10億元，在省級以上園區占地300畝，年產值15億元，純利潤5億元。用工1000人，裝卸料實現自動化后可減少600人用工。可出讓的股份比例：

  發明了一種新的熱鍍鋅工藝，不同于傳統的溶劑法，不用助鍍劑實現熱鍍，沒有大量鋅煙、少鋅灰少鋅渣，除了熱鍍鋅還可以實現構件熱鍍合金鍍層，如Galfan、Galvalume、ZAM等合金。大幅度降低熱鍍鋅的成本，最高可降低70%以上。配合環保除銹劑使用可徹底解決批量熱鍍鋅的環保問題。下圖是利用環保熱鍍工藝做出的Galfan合金（鋅-5%鋁-稀土合金）樣品，這是迄今為止世界上還沒有做出來，也沒有相關標準。已經申報了三項有關熱鍍Galfan產品的標準：《鋼管熱浸鍍鋅-5%鋁-稀土合金》《鋼鐵制件熱鍍鋅-5%鋁-稀土合金鍍層技術要求及試驗方法》《緊固件熱鍍鋅-5%鋁-稀土合金層》。資金需求： 建設100萬噸熱鍍鋅產業基地，需要投資10億元，在省級以上園區占地300畝，年產值15億元，純利潤5億元。用工1000人，裝卸料實現自動化后可減少600人用工。可出讓的股份

近幾年，世界風能發電平均以30%以上的速度增長，全球風電產業的迅猛發展帶動了風電機組的快速發展，風力發電一般可劃分為大型風電、中型風電及小型風電。小型風電多為離網型風電，是獨立運行的供電系統，即在電網未通達的偏遠地區，用小型風電機為蓄電池充電，再通過逆變器轉換成交流電向終端電器供電，單機容量一般在100W-10kW。早在20世紀70年代，小型風電技術在中國風能資源豐富的內蒙古、新疆等地得到了發展，最初小型風電技術被廣泛應用在送電到鄉項目中為農牧民家用供電。目前，在小型風力發電機葉片生產過程中，由于葉片采用的原材料多為木質、玻璃鋼、合金材料，生產過程機械化程度偏低，很難保證每根葉片的重量和重心位置滿足裝機要求。這就給小型風力發電機的安裝帶來很大的麻煩，因為要保證小型風力發電機在運行過程中的平衡和穩定性，需要安裝在每一臺風機上的葉片重量和重心位置滿足裝機要求。于是對所生產的葉片進行測試和配對就成為葉片出廠前的關鍵技術環節，目前的配對方法和技術不僅生產效率低，并且無法快速大批量自動實現小型風電葉片的最優化配對和配重。 針對上述現有小型風力發電機生產過程中葉片配對工序的不足，而提供一種快速高效的小型風電葉片批量自動優化配對裝置。該配對裝置包括測量系統、數據傳輸裝置和數據處理裝置。并配套有相應軟件，在對葉片重力、幾何尺寸等數據進行測量的基礎上，通過數據處理裝置計算出葉片的實際重量、重心位置，將重量和重心位置相同或相近的葉片編號配對，具有測量精準、配對準確、配對效率高的優點。 本產品屬于小型風力發電機葉片生產安裝領域。

納米粘土是聚合物和涂料的理想填料，通常采用濕法介質攪拌磨研磨的方法制備。作為填料使用前，需要對納米粘土漿料進行干燥處理。由于納米粘土顆粒具有極高的表面積、表面能和表面活性，在干燥過程中易發生團聚，團聚體尺寸往往達數微米以上， 影響納米粘土的使用性能。該技術通過對納米粘土漿料干燥前脹化處理來解決上述問題，并與新型工業化干燥技術集成，緩解納米粘土在干燥過程中的團聚現象，配合干燥后改性處理技術，對納米粘土進一步解聚改性，還原干燥后粘土的納米顆粒特性，生產的產品可作為高端填料使用。