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本發(fā)明公開了一種機(jī)械零件表平面殘余應(yīng)力場的預(yù)測方法，包 括以下步驟:1)建立主殘余應(yīng)力分量的二元 n 階三角級數(shù)多項(xiàng)式模型; 2)初步測試分析確定模型階數(shù) n 值;3)根據(jù)模型階數(shù) n，確定測試點(diǎn)個(gè) 數(shù)及測試方案并進(jìn)行測試;4)根據(jù)預(yù)測模型和測試結(jié)果，對模型進(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)測模型系數(shù);6)表 平面殘余應(yīng)力場形象表征。本發(fā)明方法避免了測試的盲目性

1. 痛點(diǎn)問題 數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的核心生產(chǎn)要素，但數(shù)據(jù)在自由流通或共享中才能產(chǎn)生更大價(jià)值。數(shù)據(jù)的隱私計(jì)算對保護(hù)數(shù)據(jù)安全，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與協(xié)作應(yīng)用，破除數(shù)據(jù)孤島，提供合法合規(guī)的監(jiān)管抓手，最大化釋放數(shù)據(jù)價(jià)值有重大的現(xiàn)實(shí)價(jià)值。 零知識證明、安全多方計(jì)算、差分隱私、同態(tài)加密等現(xiàn)代密碼學(xué)算法具有堅(jiān)實(shí)完善的理論基礎(chǔ)，可以提供最為可靠的數(shù)據(jù)保護(hù)方式。例如，零知識證明算法已經(jīng)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界受到了廣泛關(guān)注，應(yīng)用于可信計(jì)算、區(qū)塊鏈擴(kuò)容、匿名貨幣等多種場景。然而，受制于算法的復(fù)雜度和硬件的計(jì)算能力，現(xiàn)有零知識證明等隱私計(jì)算性能仍比明文計(jì)算慢兩到三個(gè)數(shù)量級，難以有效實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。 2. 解決方案 本成果提出了一種高效的流水線芯片架構(gòu)，顯著提升了以零知識證明為核心的多種隱私計(jì)算和區(qū)塊鏈應(yīng)用中的數(shù)據(jù)處理性能和效率。本成果以算法為核心、以數(shù)據(jù)流為參考、以芯片實(shí)現(xiàn)為目的，通過全流水設(shè)計(jì)，優(yōu)化芯片性能、面積和功耗，多維度解決隱私計(jì)算的算力不足問題，致力于成為新基建“數(shù)據(jù)價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)”的基礎(chǔ)設(shè)施。 本成果所提出的芯片架構(gòu)包含兩個(gè)子系統(tǒng)。第一個(gè)子系統(tǒng)主要處理有限域上的高次多項(xiàng)式計(jì)算。通過利用傅里葉變換分解龐大的計(jì)算任務(wù)，同時(shí)對底層模塊進(jìn)行定制化流水線設(shè)計(jì)，并利用數(shù)據(jù)分片、片上轉(zhuǎn)置等技術(shù)優(yōu)化對數(shù)據(jù)流的控制。第二個(gè)子系統(tǒng)主要處理橢圓曲線上的大規(guī)模模冪運(yùn)算。采用計(jì)算復(fù)雜度最優(yōu)的Pippenger算法與定制化的數(shù)據(jù)流和底層流水線控制，并結(jié)合實(shí)際場景下的系數(shù)分布規(guī)律采用簡單高效的任務(wù)分配機(jī)制，用最小的控制邏輯實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。

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(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、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應(yīng)內(nèi)容： 1）零件加工過程的工藝數(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：在航空薄壁件加工精度預(yù)測方面，對復(fù)雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預(yù)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(yù)測混合驅(qū)動(dòng)模型，實(shí)現(xiàn)了加工精度的高效高精預(yù)測。 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程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結(jié)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(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1套，包含機(jī)床設(shè)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(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)場預(yù)先感知，加工過程工藝數(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 本成果對應(yīng)功能結(jié)構(gòu)示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢】 圍繞航空領(lǐng)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(shù)與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實(shí)現(xiàn)工藝與制造過程的智能控制。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、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(jī)床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個(gè)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(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》。 軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進(jìn)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(guān)知識與優(yōu)化規(guī)則形成權(quán)。全流程加工智能推理優(yōu)化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機(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)化軟件第三方測試報(bào)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(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(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，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場加工質(zhì)量預(yù)先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場實(shí)際加工驗(yàn)證等工作。通過南方公司現(xiàn)場應(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)證通過了中國航發(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)了切削過程的毫秒級預(yù)測，切削過程關(guān)鍵物理量的預(yù)測時(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）精準(zhǔn)（偏差小于5微米）預(yù)測。 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：ZL 201310414136.2） 簡介：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極，陰、陽極之間充滿電解液，陽、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，簡便節(jié)能，自動(dòng)化程度高，且具有較高的可靠性。

本發(fā)明提供一種溶脹性能優(yōu)異，即在水中充分溶脹后能達(dá)到自然脫水狀態(tài)凝膠質(zhì)量的43倍的水凝膠的制備方法以及通過溶脹和正交識別獲得深藍(lán)色經(jīng)由白色漸變?yōu)辄S色的熒光水凝膠的方法，該方法使用純有機(jī)材料并且在凝膠形成之后植入發(fā)色團(tuán)可以非常方便的實(shí)現(xiàn)熒光的調(diào)節(jié)。/line本發(fā)明提供的溶脹性能優(yōu)異的水凝膠是由丙烯酰胺、甲叉丙烯酰胺、丙烯酰胺金剛烷以及磺化杯[4]芳烴四丙烯鈉鹽聚合而成、而這種熒光可調(diào)的聚丙烯酰胺類水凝膠，通過金剛烷基團(tuán)和四苯乙烯環(huán)糊精、吡啶鹽與磺化杯[4]芳烴四丙烯鈉鹽的正交識別可以得到發(fā)出深藍(lán)色、黃色以及白色熒光的水凝膠。

“熱致水凝膠（ThermogelTM）”是一種新型醫(yī)用可注射、可植入、可降解的環(huán)境響應(yīng)型的醫(yī)用水凝膠，其化學(xué)組成為一類聚酯（PLGA）-聚醚（PEG）的嵌段共聚物的水溶液，具有常溫溶膠/體溫凝膠的反向物理成膠特性。該物理特性使得水凝膠具有注射后原位成膠、無原位化學(xué)反應(yīng)、成膠溫度可調(diào)控（常規(guī)25-400C）、體內(nèi)維持時(shí)間可調(diào)控（常規(guī)2-8周），方便包載各種藥物與活性因子，最終可降解代謝無毒害等性能優(yōu)勢。該材料既可作為醫(yī)療器械產(chǎn)品運(yùn)用于手術(shù)輔助注射、醫(yī)療美容等領(lǐng)域，也可作為藥物緩釋制劑的藥用輔料，以及用于再生醫(yī)學(xué)相關(guān)材料等，是一個(gè)具有廣泛應(yīng)用前景的材料技術(shù)平臺(tái)。該醫(yī)用水凝膠的組分均已被國家食藥監(jiān)局（CFDA）批準(zhǔn)過用于醫(yī)療器械、藥輔材料，但將這些組分共價(jià)連接后的具有上述新性能的凝膠材料尚未被注冊應(yīng)用，故該項(xiàng)目產(chǎn)業(yè)化如若成功，將具有開創(chuàng)性的影響力。

1、實(shí)現(xiàn)水電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)遠(yuǎn)程在線監(jiān)測 2、實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)預(yù)警軟件系統(tǒng)一體化集成 3、實(shí)現(xiàn)基于證據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)備狀態(tài)預(yù)警

成果描述：該技術(shù)與磷酸二氫鉀技術(shù)類似，采用濕法稀磷酸為原料，用溶劑萃取磷酸，得到凈化稀磷酸，再用氨中和，經(jīng)過濾、濃縮、結(jié)晶得到全水溶MAP。該技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是P2O5萃取率高，原料酸中80 %的P2O5進(jìn)入到產(chǎn)品中。自動(dòng)化程度高、產(chǎn)品質(zhì)量好、可大規(guī)模工業(yè)化，適合大型磷肥企業(yè)，走肥鹽結(jié)合道路。市場前景分析：磷酸二氫銨主要用作肥料和木材、紙張、織物的防火劑、滅火劑、阻燃劑、玻璃材料、磷酸鐵鋰材料和基體改進(jìn)劑，也用于制藥和反芻動(dòng)物飼料添加劑。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：產(chǎn)品磷酸二氫銨為白色粒狀晶體。磷酸二氫銨含量在99.0 %以上，相對密度1.803，熔點(diǎn)190 °C，易溶于水，1 %水溶液pH值為4.5。國際先進(jìn)。

礦井水害的預(yù)測防治是煤炭生產(chǎn)中一項(xiàng)重要任務(wù)。前人對煤層頂板含水層地下水水害已研究提出了比較可行的預(yù)測方法，但對淺埋煤層頂板含水層地下水、采空區(qū)積水和地表水多種水源復(fù)合水害問題還未研究出合理的預(yù)測方法。本成果以陜北侏羅紀(jì)煤田典型淺埋煤層礦井為研究區(qū)，研究提出了淺埋煤層開采頂板涌（突）水危險(xiǎn)性分區(qū)預(yù)測的技術(shù)方法，成果已通過陜西省科技廳組織的鑒定并獲陜西煤業(yè)化工集團(tuán)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。本成果的技術(shù)原理是：以礦井水文地質(zhì)與工程地質(zhì)條件分析為基礎(chǔ)，首先確定礦井煤層頂板的充水條件（充水水源、充水通道、充水強(qiáng)度）；其次，進(jìn)行各充水因素的富水性分區(qū)；第三，進(jìn)行各充水因素的冒裂安全性分區(qū)；第四，進(jìn)行各充水因素的富水性分區(qū)和冒裂安全性分區(qū)的疊加綜合分析，確定礦井不同區(qū)域各主采煤層的頂板涌（突）水危險(xiǎn)性大小級別，編制礦井涌（突）水危險(xiǎn)性分區(qū)預(yù)測圖；第五，針對各充水因素制定相應(yīng)的防治水措施