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內容介紹： 首創了一種有機-無機納米復合材料的制備技術，操作工藝簡單、無 污染，納米粒子分散均勻，所制備的材料耐熱性好、機械強度高、摩擦 系數低、耐磨性好。 該技術達到國際先進水平，獲發明專利1項。性能指標：

以投影光刻機、超精密光學系統、超穩定運動工件臺以及激光干涉測量儀等為代表的超精密設備對其加工環境要求及其苛刻，對環境中的溫度、壓力、濕度、潔凈度都必須加以超穩定的超穩定控制。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 以投影光刻機、超精密光學系統、超穩定運動工件臺以及激光干涉測量儀等為代表的超精密設備對其加工環境要求及其苛刻，對環境中的溫度、壓力、濕度、潔凈度都必須加以超穩定的超穩定控制。以光刻機為例：在光刻機工件臺實際工作過程中，溫度的空間不均勻性或者隨時間漂移性都會嚴重影響光刻機的定位精度和套刻精度。具體表現有：工件臺關鍵部件會由于空間溫度的漂移而產生形變進而導致運動誤差，而以激光干涉儀為代表的超穩定測量儀器的波長會受溫度、壓力影響，波長的漂移勢必會造成測量結果的誤差進而最終影響光刻精度。除此之外，空氣中的污染顆粒和化學腐蝕物也均會對工件臺的運動性能造成顯著影響。無論對于精密加工裝備還是測量設備來說，當精度達到納米級時，由環境參數波動引起的誤差因素就成為限制其精度的一大障礙，在這個時候很有必要引入一套環境控制系統來保證這些精密設備的苛刻工作環境需求。

該材料實現了系列突破： 1. 產率高、三廢少，可實現投料 98%以上的產出； 2. 制備工藝先進、能耗低、產量大，便于大規模生產； 3. 水溶性高，最高可實現 70%左右的水溶性，性能遠高于市場同類產品； 

該技術是繼上世紀九十年代初我校建立的可在春節和元旦上市 的“無加溫冬季草莓早熟半早熟栽培技術”之后的草莓栽培技術又一重要突破。 利用引進甜查理鮮食草莓品種、卡瑪魯沙等出口草莓品種以及鉆石等珍稀草莓 品種，在建立的系統化高產栽培技術基礎上，通過工廠化育苗技術和全新的育青島農業大學科技成果介紹 2017 －25－ 苗方法，以無公害栽培方式，促進草莓花芽提早分化、超早成熟。 生產條件及經濟效益預測：培育的草莓比現有草莓提前一至兩個月成熟， 可于 10 至 11 月上市銷售，畝產可達 4000kg。10-1

縱向偏振激光束作為一種特殊光束，它的主要偏振態與光束的傳播方向一致， 這與傳統的麥克斯韋方程所描述的光的偏振態與它的傳播方向垂直相矛盾;該光 束的尺寸可以小于系統 0.5 波長衍射極限分辨率，達到 0.36 波長，如果用于掃 描成像，可以實現 38%的分辨率提高，對于藍色 405 納米的激光，分辨率可以小 于90納米。

產品詳細介紹

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%。

產品詳細介紹  JHT—DDC單人單面超凈化工作臺（垂直）   這是一種供單人操作的通用型局部凈化設備，氣流形式為垂直層流，它可造就局部高清潔度空氣環境，是科研制藥、醫療衛生、電子光學儀器等行業最為理想的專用設備。 特點： 1、操作區為全不銹鋼 2、外型美觀結構合理 3、采用自定們上下推拉門系統 4、風量可調，雙側電源插座   技術指標：   型號   JHT--DDC 外形尺寸 900×800×1630 工作臺尺寸 870×650×570 潔凈等級 100級@≥0.5ｕm(美聯邦209E) 平均風速 0.3—0.5m/s(可調) 噪音 ≤65dB(A) 振動 ≤3ｕm 照明 ≥300LX 電源 220V 50HZ 消耗功率 ≤360W 紫外線 30W×1 照明 30W×1 備注 不銹鋼臺面，雙側電源，上下推拉門  

本發明涉及一種鏟?篩互振式木薯挖掘機，包括：機架、仿壟輪組件、挖掘鏟組件、動力傳動機構和振動篩組件；所述機架由方形鋼管焊接而成，機架的前部上方焊接有懸掛裝置，機架的前橫梁上焊接有兩個三點懸掛掛接板、兩個仿壟輪掛接板和三個挖掘鏟掛接板，機架的中部橫梁兩側和后橫梁兩側分別焊接有振動篩掛接板；兩個三點懸掛掛接板分別位于懸掛裝置的兩端，機架上的三點懸掛掛接板和懸掛裝置通過銷軸與拖拉機的三點懸掛裝置連接；所述仿壟輪組件通過銷軸與機架上的仿壟輪掛接板掛接，所述挖掘鏟組件通過銷軸與機架上的挖掘鏟掛接板掛接，所述振動篩組件通過銷軸與機架上的振動篩掛接板掛接，所述動力傳動機構通過螺栓與機架連接。

本發明公開了一種變線寬激光振鏡掃描快速刻蝕方法，本發明 利用激光束離焦后功率密度梯度變小光斑變大的原理以及高速振鏡掃 描誤差精確矯正方法，通過設置不同的在焦和離焦激光加工距離及對 應功率參數和激光振鏡掃描參數來控制激光光斑大小，對圖形填充區 采用離焦后的大光斑光柵掃描填充，然后對圖形輪廓進行矢量掃描勾 勒。本發明針對不同的工作距離預先進行振鏡掃描誤差矯正，生成高 精度振鏡掃描定位表，確保在不同激光加工距離獲得同等高精