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本發明公開了一種薄壁零件的銑削變形在線測量與補償加工方 法，包括:(1)建立薄壁零件的三維模型，獲得數控代碼;(2)在三維模 型中提取測量的點位;(3)基于模型進行測量路徑規劃;(4)對工件毛坯 進行粗加工和半精加工;(5)進行在機測量，獲取所有規劃的測量點位 的坐標值;(6)將獲得的測量點位的坐標值與薄壁零件三維模型上對應 點進行對比，計算出實際加工工件的每個點位的坐標與三維模型上對 應點的偏差;(7)根據加工偏差施以補償系數優化加工軌跡據此進行精 加工，得到最終的加工變形偏差及補償值。本發明的方

本發明提出一種飛機翼梁類零件的增材制造方法，所述飛機翼 梁類零件由腹板、緣條、立柱三部分組成。加工時先將基板安裝在變 位機上，基板工作面平行于地面為初始狀態，在基板上沉積兩緣條和 腹板，待兩緣條和腹板的高度達到下一步要沉積的立柱下表面所處的 設計高度時，再單獨沉積腹板，使腹板和緣條的高度差達到所述立柱 厚度，將變位機工作臺繞翻轉軸翻轉 90°，腹板平行于地面，腹板在 緣條下方，然后按設計尺寸沉積立柱，完畢后，將變位機

本發明公開了一種基于配電網物理模型中的線路零序電流模擬 與檢測方法，屬于電力系統配電自動化領域；現有的檢測方法實際負 載阻抗和零序電流互感器的容量不一致時將會出現較大的誤差；本發 明提供的方法將三相線路和副方繞組繞在同一個環形鐵芯上，通過磁 平衡原理大大提高了零序電流互感器的二次電流值和測量精度。 

本發明公開了一種機械零件表平面殘余應力場的預測方法，包 括以下步驟:1)建立主殘余應力分量的二元 n 階三角級數多項式模型; 2)初步測試分析確定模型階數 n 值;3)根據模型階數 n，確定測試點個 數及測試方案并進行測試;4)根據預測模型和測試結果，對模型進行 矩陣形式整理求解模型系數;5)根據殘余應力分量測試結果、已求的 模型系數和自平衡條件，求解其它殘余應力分量預測模型系數;6)表 平面殘余應力場形象表征。本發明方法避免了測試的盲目性

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%。

（專利號：ZL 201310414136.2） 簡介：本發明提供了一種套筒類零件內表面微凸起電解加工方法，屬于電解加工領域。該方法利用微小群孔結構的彈性絕緣薄板，其面向零件一面進行導電化處理，并將其導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、負極連接，進行電解加工，在套筒類零件內表面制造出微凸起結構。采用本發明的電解加工方法，能夠在套筒類零件的內表面形成微

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。

備考導學+知識精講+考點串講+習題講解+考前沖刺預測+3套模考試卷+贈送官方教材。

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