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本發明公開了一種基于多傳感器集成測量的自由曲面類零件加工系統；曲面測量組件集成了非接觸式和接觸式兩種傳感器，曲面加工組件裝有銑削用銑刀，曲面測量組件與曲面加工組件通過直線導軌連接；點云處理組件用于對非接觸式傳感器獲得的點云數據進行幾何處理，將當前工作臺可直接執行的加工 G 代碼提供給曲面加工組件進行加工；曲面測量組件對工件進行非接觸式測量，再對精加工得到的產品進行接觸式測量；質量檢測組件用于對接觸式傳感器獲得的測量數據進行誤差比較，獲得產品質量結果。本系統集成了非接觸式和接觸式兩種傳感器，在同一機床上實現“測量-加工-檢測”一體化，整個過程無需人工干預，提高了加工效率和自動化程度。

本發明涉及一種組合式的圓柱形零件分選操縱機構，包括底板，所述底板與供料單元的水平方向成一定度角安置，底板前開設有缺口，供料單元可上下平移運動，待分選件由此傳遞到底板上，底板兩側有接口支座，其上方豎有立柱和橫梁，分選模塊固定在橫梁上，分選模塊上有導軌、氣缸支座和左右運動導向板，安裝有基座單元的滑塊可在導軌上自由移動，基座單元中安插有帶導向輪擋板，氣缸通過氣缸支座固定在分選模塊上，氣缸活塞桿通過氣動浮頭與基座單元相連，氣缸動作帶動基座單元沿運動導向板運動，待分選件隨基座單元運動的同時實現擋板的上下移動。該機構可對圓柱形零件進行分選操縱，其模塊化結構便于組合，更容易滿足多種分選類別的擴展要求。

1. 痛點問題 數據是數字經濟時代的核心生產要素，但數據在自由流通或共享中才能產生更大價值。數據的隱私計算對保護數據安全，實現數據共享與協作應用，破除數據孤島，提供合法合規的監管抓手，最大化釋放數據價值有重大的現實價值。 零知識證明、安全多方計算、差分隱私、同態加密等現代密碼學算法具有堅實完善的理論基礎，可以提供最為可靠的數據保護方式。例如，零知識證明算法已經在學術界和工業界受到了廣泛關注，應用于可信計算、區塊鏈擴容、匿名貨幣等多種場景。然而，受制于算法的復雜度和硬件的計算能力，現有零知識證明等隱私計算性能仍比明文計算慢兩到三個數量級，難以有效實現產業化。 2. 解決方案 本成果提出了一種高效的流水線芯片架構，顯著提升了以零知識證明為核心的多種隱私計算和區塊鏈應用中的數據處理性能和效率。本成果以算法為核心、以數據流為參考、以芯片實現為目的，通過全流水設計，優化芯片性能、面積和功耗，多維度解決隱私計算的算力不足問題，致力于成為新基建“數據價值互聯網”的基礎設施。 本成果所提出的芯片架構包含兩個子系統。第一個子系統主要處理有限域上的高次多項式計算。通過利用傅里葉變換分解龐大的計算任務，同時對底層模塊進行定制化流水線設計，并利用數據分片、片上轉置等技術優化對數據流的控制。第二個子系統主要處理橢圓曲線上的大規模模冪運算。采用計算復雜度最優的Pippenger算法與定制化的數據流和底層流水線控制，并結合實際場景下的系數分布規律采用簡單高效的任務分配機制，用最小的控制邏輯實現負載均衡。

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%。

本實用新型公開了一種圓柱形零件翻轉的自動上下料裝置。零件儲料箱內裝有零件，零件儲料箱底面為帶有傾角的斜面，零件儲料箱底端設有出料口，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有四個凹槽，選料輪旋轉出口的一側下方設有用于承接零件的傾斜的滑槽，滑槽與提升機構銜接，提升機構的出口處下方設有豎直導向管，豎直導向管的出料口下方為零件操作臺。本實用新型僅依靠一個電機帶動的選料輪即可實現對圓柱形零件的周期性取料，利用重力滑落實現零件翻轉上料，并能保證零件出料方向的一致性，簡便節能，自動化程度高，且具有較高的可靠性。

通過超高真空分子束外延技術，在SrTiO3襯底上成功制備出宏觀尺度的單原胞層（厚度小于1納米）高溫超導體FeSe與FeTe0.5Se0.5單晶薄膜，其超導轉變溫度大約在60 K左右，并通過原位掃描隧道顯微鏡和隧道譜技術對其中的超導配對機制進行了深入研究。?? 原位掃描隧道顯微鏡觀測表明沉積的Fe原子處于薄膜上層的Te/Se原子間隙處。由于沉積密度極低，Fe原子以孤立吸附原子形式存在，且吸附位附近無近鄰Fe原子團簇。系統的原位超高真空（~10-10 mbar）掃描隧道譜實驗發現，對特定的吸附原子/單層FeSe（FeTe0.5Se0.5）耦合強度[數量占比約13% (15%)]，Fe吸附原子上可觀測到尖銳的零能電導峰（圖1）。該電導峰緊密分布在吸附原子附近，衰減長度~3 A，且遠離吸附原子時不劈裂。變溫實驗表明，零能電導峰在遠低于超導轉變溫度時即消失，可初步排除Kondo效應、常規雜質散射態等解釋（圖2A和圖2B）。進一步的控制實驗和分析顯示，零能電導峰半高寬嚴格由溫度和儀器展寬限制、在近鄰雙Fe原子情形不劈裂、服從馬約拉納標度方程，這些結果均與馬約拉納零能模的唯象學特征吻合（圖2C-圖2G）。對沉積于單層FeSe薄膜與FeTe0.5Se0.5薄膜上的Fe吸附原子，結果基本相同。相比于單層FeSe，統計結果表明單層FeTe0.5Se0.5上Fe吸附原子中觀測到零能束縛態的幾率更高且信號更強。波士頓學院汪自強教授和合作者曾在理論上提出，無外加磁場時，強自旋-軌道耦合s波超導體間隙磁雜質可產生量子反常磁通渦旋。理論上如果單層FeSe和FeTe0.5Se0.5由于空間反演對稱破缺而具有較強的Rashba自旋-軌道耦合, Fe原子的磁矩局域破壞時間反演對稱，可以使量子反常渦旋“承載”馬約拉納零能模。對單層FeSe和FeTe0.5Se0.5有些理論也預測存在拓撲非平庸相。在二維拓撲超導體中，馬約拉納零能模也會產生于Fe原子誘導的量子反常渦旋中的束縛態。因此，實驗中觀測到的零能電導峰可歸因于Fe吸附原子引起的局域量子反常渦旋。更深入、具體的理解還有待于進一步的實驗和理論探索。這一工作將探索馬約拉納零能模的超導材料從三維拓展到二維、從低溫超導拓展到超過40 K超導轉變溫度的高溫超導體系，同時無需外加磁場，觀測到的零能束縛態原則上可操縱、“存活”溫度明顯提升。這些優勢為未來實現可應用的拓撲量子比特提供了可能的方案。

具有使用方便、參數精確、重復性好等優點。

鎂鋰合金及其復合材料具有高的比強度和比剛度、優良的減震性能和電磁屏蔽性能，在航空、航天、武器、單兵裝備、3C產品等領域有著廣闊的應用前景。 本項目研制了鎂鋰基合金及其復合材料的設計技術、熔煉技術、成型工藝和表面處理技術，設計開發了具有超輕（密度約為1.5g/cm3）、高強（抗拉強度200-300MPa）、高模量（70-100GPa）、高穩定性的稀土金屬間化合物增強Mg-Li基復合材料，建立了鎂鋰合金及其復合材料全鏈條中試制備平臺，部分產品樣品已經在航空航天、單兵裝備等領域獲得試用。

建筑物“零變形”智能控制系統，是在主體結構上連接驅動系統和智能控制系統； 驅動系統包括驅動力源、驅動裝置、熱電阻片、溫度測量儀、智能錨固裝置；驅動力源 采用形狀記憶合金材料，并布置在結構構件的體外，布置形狀可以是直線、折線或曲線， 兩端由智能錨固裝置與主體結構錨固；驅動裝置通過導線與驅動力源形成一個閉合回路， 用于實現對驅動力源的驅動，熱電阻片固定在驅動力源上，與溫度測量儀連接；智能控 制系統包括受力狀態監測儀、計算機控制系統，受力狀態監測儀安裝在主體結構的控制 截面處，經計算機控制系統與驅動系統連接，形成閉合的控制環，計算機分析處理結構 構件的受力信息，并控制驅動系統的作動。可精確控制建筑物形變。

石灰石/石膏濕法煙氣脫硫工藝因技術成熟、脫硫效率高、運行穩定等優點 在燃煤機組得到了廣泛的應用，是燃煤電廠主要脫硫方式。該脫硫系統采用石 灰石漿液洗滌煙氣，由于燃煤及工藝水中含有微量元素氯，因此在脫硫系統運 行過程中會在吸收塔中產生氯離子富集的現象，當氯離子富集到一定濃度時會 將一部分脫硫廢水排出吸收塔外，以達到控制循環漿液中 Cl－濃度的目的。脫 硫廢水主要特點是：酸性較大，懸浮物含量很高，汞離子、Cl－ 濃度很高。 目前國內脫硫廢水的化學水處理系統，能耗大、運行費用高、占地面積大。 對這些廢水進行經濟有效地處理以及對有效成分加以回收利用，對我國燃煤電 廠脫硫系統經濟運行具有重要意義。 本項目技術在國家自然基金資助課題深入研究基礎上，開發了一種經濟、 高效的脫硫廢水處理工藝，能夠實現脫硫廢水零排放。本技術的創新點：（1） 101 利用廢水中有效成分，實現煙氣中汞的氧化，并對其進行深度固定，協同實現 煙氣中汞達標排放，使電廠無須再增加汞控制系統；（2）利用噴霧干燥原理， 將脫硫廢水蒸發并全部循環利用，減少脫硫系統工藝水耗量；（3）在將脫硫廢 水循環利用過程中，實現靜電除塵器的除塵增效，并提高煙氣中細顆粒物的脫 除率。