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本軟件為系列化葉輪專用CAM軟件，可完成整體離心葉輪和軸流葉輪的四坐標以及五坐標數控加工編程工作，葉輪幾何形狀可以是直紋面葉輪或自由曲面葉輪；也可以完成葉片的三坐標數控加工編程。用戶只需輸入葉輪數據和加工工藝參數，軟件即可自動生成特定機床的數控加工代碼。    主要功能： 1）曲面造型功能：根據葉輪設計數據，計算機自動生成葉片以及葉輪的幾何形狀，并顯示在計算機屏幕上，可通過鼠標進行平移、旋轉和縮放操作。 2）刀具軌跡的生成：在葉輪粗加工中，主要針對立銑刀，采用高效的刀位軌跡排布算法，縮短刀具走刀長度，提高加工效率；精加工階段，針對常用的球頭刀或者切削刃為二次回轉曲面的非標準刀具，規劃出刀具加工軌跡，非標準刀具尺寸可根據葉輪數據由軟件給出。粗加工和精加工的刀具軌跡以圖形方式輸出。 3）刀具干涉檢查與修正：對生成的每一個加工刀位，自動進行干涉檢查，并自動修正干涉刀位。對于最終無法修正的刀位，給出刀具與葉片的干涉量，并通過計算機屏幕顯示干涉刀位位置，供設計人員重新選擇合適的刀具。 4）后置處理：可根據用戶不同的數控機床結構，調用相應的后置處理程序，生成符合用戶機床要求的數控加工代碼。    技術特點： 1）本系列軟件既能完成離心葉輪的整體加工編程，又能完成軸流葉輪的加工編程；兩種葉輪的葉片可為直紋面也可為自由曲面。 2）粗加工采用高效的刀具軌跡，無走刀浪費。 3）對于自由曲面葉輪，精加工可采用二次回轉面刀具，加工效率可大幅度提高； 4）對于直紋面葉輪，采用側銑法加工，對每一步刀位都采用獨特的算法進行了優化，使得加工過切量為最小，提高了加工精度。 5）對于干涉到位，給出了干涉量和干涉位置，便于設計人員選擇刀具或修改葉輪的設計數據。 6）對葉片前緣和尾緣進行了修圓，提高了加工質量。    應用范圍： 1）鼓風機、壓縮機內的離心葉輪； 2）飛機發動機葉輪、軍事裝備推進器中使用的葉輪； 3）微型葉輪式人工心臟中的葉輪。

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。可以實現零件的天津大學科技成果選編 77 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

產品詳細介紹 產品描述：731個 零件，包含基礎結構：連接線、齒輪、齒條、輪皮、輪轂、積塊板、傳動膠圈、離合器，差速器、萬向軸等等。可完成專業的機械結構、齒輪傳動、模型搭建，使用該套裝學會并領悟解決生活中實際問題的方法和技能。另外可搭配KJ021-動力套裝一起使用可完成電動的功能。 產品圖片如下圖：

一、項目簡介本項目針對航空航天中的鈦合金框架類零件，擬通過加工工藝優化實現效率最大化和成本最小化雙目標；并以典型零部件，即某型航空發動機機匣的切削大數據為研究對象，采用深度學習方法對其進行多層次、多目標優化分析，研發可替代進口航空航天精密刀具 9-12 種。并將應用對象擴展到大飛機滑軌零件、渦輪盤零件、航空高溫合金零件等航空航天關鍵零部件。二、市場前景及應用該項目成果已在西飛、西航等大型航空航天企業的重點型號工程上得以應用。預期在未來五年內產生 1 億元的經濟效益；相較現有加工方式，預期可節省 10%的原料，同時縮短加工周期；項目預期產生 2 億元左右的間接經濟效益；項目成果的整體性價比優于同類國外進口刀具產品的 15%。本項目極大推動了校企合作平臺的構建、制造大數據示范應用及工業 4.0大學版智能制造平臺的建設；部分打破國外壟斷，實現行業引領和國際領先。三、技術成熟度概念驗證四、合作方式聯合研發 技術入股 轉讓附圖：原理樣機 工程樣機 中試產業化授權（許可） 面議西安交通大學國家技術轉移中心2104 工業機器人

一、項目簡介本項目針對航空航天中的鈦合金框架類零件，擬通過加工工藝優化實現效率最大化和成本最小化雙目標；并以典型零部件，即某型航空發動機機匣的切削大數據為研究對象，采用深度學習方法對其進行多層次、多目標優化分析，研發可替代進口航空航天精密刀具 9-12 種。并將應用對象擴展到大飛機滑軌零件、渦輪盤零件、航空高溫合金零件等航空航天關鍵零部件。二、市場前景及應用該項目成果已在西飛、西航等大型航空航天企業的重點型號工程上得以應用。預期在未來五年內產生 1 億元的經濟效益；相較現有加工方式，預期可節省 10%的原料，同時縮短加工周期；項目預期產生 2 億元左右的間接經濟效益；項目成果的整體性價比優于同類國外進口刀具產品的 15%。本項目極大推動了校企合作平臺的構建、制造大數據示范應用及工業 4.0大學版智能制造平臺的建設；部分打破國外壟斷，實現行業引領和國際領先。三、技術成熟度概念驗證四、合作方式聯合研發 技術入股 轉讓附圖：原理樣機 工程樣機 中試產業化授權（許可） 面議西安交通大學國家技術轉移中心2104 工業機器人

本項目針對航空航天中的鈦合金框架類零件，擬通過加工工藝優化實現效率最大化和成本最小化雙目標；并以典型零部件，即某型航空發動機機匣的切削大數據為研究對象，采用深度學習方法對其進行多層次、多目標優化分析，研發可替代進口航空航天精密刀具9-12種。并將應用對象擴展到大飛機滑軌零件、渦輪盤零件、航空高溫合金零件等航空航天關鍵零部件。 該項目成果已在西飛、西航等大型航空航天企業的重點型號工程上得以應用。預期在未來五年內產生1億元的經濟效益；相較現有加工方式，預期可節省10%的原料，同時縮短加工周期；項目預期產生2億元左右的間接經濟效益；項目成果的整體性價比優于同類國外進口刀具產品的15%。本項目極大推動了校企合作平臺的構建、制造大數據示范應用及工業4.0大學版智能制造平臺的建設；部分打破國外壟斷，實現行業引領和國際領先。

產品詳細介紹 產品詳情：KJ016科技小零件套裝               針對補充；易損；易丟失；使用率高的科技小零件。  產品圖片如下：

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%。

本發明多源約束類復雜曲面零件精密加工預處理方法屬于復雜曲面零件精密加工領域，特別涉及多源約束類復雜曲面零件精密加工預處理方法。本發明對復雜曲面零件進行約束源分析，先確定零件類型，根據目標曲面最終面形的約束源類型，分析約束間的耦合作用機理，建立約束源之間的耦合關聯模型，以滿足性能指標為目標，找出對目標曲面的面形起決定作用的以性能指標為驅動的性能相伴曲面，確定通過調整幾何約束以滿足性能要求的修磨補償方法，求得目標曲面各點區域的加工余量分布，最終確定滿足性能指標的目標曲面精確面形。本發明提高了該類復雜曲面零件精密加工的效率和精度，使零件同時滿足幾何要求和性能要求。