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團隊利用單點超精密五軸金剛石車床(Nanotech 350FG)開展相關研究，解 決了高精度大尺寸光學元件的加工問題，提出了刀具補償技術、大口徑鏡片去應 力技術和高精度自由曲面加工技術。基于這三項技術，團隊開發的自由曲面反射 鏡和魚眼透鏡，已經為深圳與宜興的光學公司制備短焦投影儀用核心元器件，面 型精度均優于 0.5 微米以下，粗糙度優于 8 納米。自由曲面反射鏡和魚眼透鏡的 配合，在保證圖像質量的同時，實現了短焦距和高投射比。團隊研發的自由曲面 反射鏡，雙自由曲面反射鏡，窄邊平面反射鏡及凸面反射鏡

XK-L650數控銑床是高精度、高剛度、高可靠性的新一代生產型數控機床，由我公司與機床公司合作生產，主機結構合理可靠，制作精良。 能自動進行各種鉆、銑、鏜、鉸、攻絲等工序加工，支持CAD/CAM功能，完成復雜板類、箱體類零件、特別是模具的加工。

MCV380-5加工中心是高精度、高剛度、高可靠性、高性能價格比的新一代生產型數控機床，由我公司與機床公司合作生產，主機結構合理可靠，制作精良。 能自動進行各種鉆、銑、鏜、鉸、攻絲等工序加工，支持CAD/CAM功能，完成復雜板類、箱體類零件、特別是模具的加工。

VMC300小型五軸數控加工中心 顯著特點 1、 使用220伏電壓，占地小，耗電少，采用全封閉安全設計結構，提高觀摩安全性的同時又保障機器的結構穩固性美觀； 2、高強度樹脂砂鑄件，功能加大，5軸聯動，配置YORNEW M5五軸聯動數控系統，適用國際通用程序，故障自動檢測報警功能、斷電記憶功能； 3、配置精密高速主軸單元100-24000rpm，變頻G指令控制主軸轉速，主軸電機功率1.5Kw； 4、配置10工位斗笠式刀庫，使用氣壓0.6 Mpa，可極大提高復雜產品的加工效率及加工精度； 5、采用C3級精密雙螺母滾珠絲桿,經中周波熱處理及精密研磨，各軸施以預拉減少熱變形，定位及重覆精度高； 6、XYZAC軸采用伺服電機，最快移動速度8000mm/min； 7、機器采用雷尼紹激光干涉儀精確檢測，確保各軸精度背隙,保證定位精度； 8、帶工冷冷卻系統，配有5軸電子手脈三檔可調極大地方便操作和對刀，機器配置有自動間歇潤滑系統； 9、配有移動腳輪和水平腳墊，方便設備的移動與定位；   適用行業：小零件加工、模具廠、印刷機械廠、機械配件廠、首飾加工廠、職業數控教學、科研開發等。   技術參數 重復定位精度：0.02mm 系統分辨率：0.001mm 錐孔跳動精度：2um 最大鉆孔直徑：13mm 最大銑削直徑：13mm 工作臺：450×160mm X\Y\Z軸行程：300\175\270mm A軸行程：+30~-120度 C軸行程：360度 刀庫：斗笠式10工位 軸聯動性：5軸聯動 數控系統：YORNEW M5五軸數控系統(可選配華中數控系統) 最快移動速度：8000mm/min 最快切削進給：1-4000mm/min 電子手脈：5軸三檔可調 主軸端部至工作臺面距離：320mm 工作臺面距地面高度：780mm 工作臺 T 型槽尺寸 ：12 mm 工作臺 T 型槽個數：3 主軸轉速：100-24000 轉/分鐘 主軸電機功率：1.5 KW 指令編程格式：全面兼容國際標準G代碼和多種CAM軟件（MasterCAM，UG等） 使用氣壓：0.6Mpa 工件冷卻方式：水冷循環 潤滑系統：自動潤滑系統 使用電源：AC220V/50Hz 外形尺寸：1360× 990 ×1800 mm 重量：500 kg

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%。

本發明公開了一種多物理域特征信息融合方法，包括：（1）通過測量工具獲取工程事件中所需要的先驗信息，去除其中的冗余信息，獲得優化的特征信息集；（2）將優化的特征信息集中的每個特征信息值 Xi 轉換成區間形式；（3）求取廣義隱馬爾科夫初始模型；（4）根據獲得的廣義隱馬爾科夫初始模型λ，獲取最優模型；（5）求得每個單物理域的最優的廣義隱馬爾科夫模型，再各單物理域最優模型參數間的耦合關系，合成聯合的廣義區間后驗概率分布，完成獲得多物理域特征信息融合。本發明的方法通過廣義貝葉斯法則

高精度物理建模和成像計算技術是一直是計算機圖形學、計算機動畫、科 學計算可視化、計算機輔助幾何設計等領域的研究熱點，近年來廣泛應用在虛 擬現實、數字影視游戲、數字醫療與康復、仿生工程以及三維打印等領域。 本項目針對上述應用領域需求，開展以下幾個方面的內容研究： 1）基于中間復形曲面的復雜形狀逼近理論和方法； 2）基于代數曲面的高精度碰撞檢測和距離計算； 3）基于中間復形網格的變形計算方法； 4）復雜拓撲物體受力分析、物體結構加固方法； 5）復雜拓撲形狀的高精度繪制算法。 本項目旨在通過對上述內容的研究，為開發高度真實的三維虛擬手術模擬 系統、人體器官或軟組織的高精度三維打印以及仿生裝置的加工制造系統提供 51 理論和技術支持，以提升我國在上述領域的創新設計能力和國際競爭力。 本項目獲得國家自然科學基金重點項目資助，項目執行期 2014.1-2018.12。

01、項目背景 應用于衛星星間遠距離組網通信，同時可以用于隱蔽通信場景。星間組網通信終端物理層軟件是星間組網通信終端的重要組成部分，用于建立衛星之間雙向低速率星間數據通信鏈路，完成相互間情報數據和其他信息傳輸任務。 02、項目簡介 星間組網通信終端物理層軟件包括來自上層的數據進行信道編碼和調制，對接收到的基帶數據進行同步、解調和譯碼。發射功率4W，通信距離>1000km，解調信噪比<-23dB。 03、關鍵技術 面向突發通信的超低信噪比同步技術：同步信噪比<-26dB，即噪聲功率比信號功率大400倍情況下實現精確同步。 抗干擾技術：抗干擾容限最高可達23dB。

產品詳細介紹OMS材料物理光學屬性測量儀OMS2材料物理光學屬性BRDF測量儀，用于測量光學材料表面BRDF光學屬性以及材料體光學屬性，測量出的數據經過OMS2數據處理軟件的擬合，得出.BRDF格式的文件，這些文件都攜帶了材料的表面光學屬性和體光學屬性。這些數據文件可在OMS2支持軟件中直接讀取，在OMS2支持軟件的協助下完成雜散光仿真分析處理。國內外用戶有拜爾材料、洛克希德馬丁、NASA、三星、LG、航天508所、中航工業上海航空電器有限公司等。設備組成OMS2材料BRDF光學屬性高精測量系統由OMS2測量儀、數據處理工作站、OMS4數據處理軟件。注：B2DF的解釋雙向反射分布函數（Bidirectional Reflectiondistribution function, BSDF）是研究物體表面粗糙度之光學性質。由于物體表面上有凹凸不平的微小表面，一束入射光線射到表面而產生反射現象，用BRDF 來表示這種反射（散射）現象。其中雙向（Bidirectional）系指入射光與接受散射光的方向，因不同的入射光角度所產生的散射性質亦不相同。BRDF 主要應用在計算機仿真物體表面明亮度，與真實人眼所看物體之明亮度相符；另外可應用在背光模塊之光學模擬，例如擴散膜之散射性質。測量波段OMS2測量系統可獲得測量、提取材料在可見光以及近紅外波段的光學屬性，具體測量波段是400nm—670nm測量結果（1）材料表面光學屬性BRDFa. 材料BRDF點陣數據在使用OMS2測量材料時，儀器中的光電倍增管（PMT）在2π空間內接受樣品反射以及透射的光能量數據，因此測量后會得到離散型的點陣數據。b. 材料BRDF文件數據離散型數據直接被使用于軟件仿真并不精確，所以所得的離散型數據必須經過數據處理才可使用，OMS2系統的工作站中帶有由OPTIS研發出來的數據處理系統，經過OMS2數據處理軟件的數據擬合、處理可得出精確的可直接使用.BRDF格式的文件結果中可以查看光的不同入射角度，以及不同波長時，光在材料表面反射、吸收的參數，并且還可查看反射的光型。（2）OMS2數據處理軟件OMS2數據處理軟件內含有OPTIS大量材料屬性數據庫，可對采集到的離散型數據進行處理擬合，生成.BSDF格式的材料面光學屬性文件，以及.Material格式的材料體光學屬性文件。生成的材料光學屬性文件可在OMS2支持軟件中使用。