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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(chǎng)的預(yù)測(cè)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(jí)數(shù)多項(xiàng)式模型; 2)初步測(cè)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(cè)試點(diǎn)個(gè) 數(shù)及測(cè)試方案并進(jìn)行測(cè)試;4)根據(jù)預(yù)測(cè)模型和測(cè)試結(jié)果，對(duì)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(cè)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(cè)模型系數(shù);6)表 平面殘余應(yīng)力場(chǎng)形象表征。本發(fā)明方法避免了測(cè)試的盲目性

本發(fā)明公開了一種薄壁件銑削振動(dòng)的多機(jī)械手臂隨動(dòng)抑制裝置， 包括剛性底盤、機(jī)械手臂系統(tǒng)、音圈電機(jī)、薄板、立柱、主軸、支架、 激光位移傳感器、轉(zhuǎn)換器、控制器、驅(qū)動(dòng)器；機(jī)械手臂系統(tǒng)控制四個(gè) 機(jī)械手臂跟隨機(jī)床主軸的進(jìn)給運(yùn)動(dòng)；控制器對(duì)振動(dòng)位移信號(hào)進(jìn)行采集、 處理并輸出相應(yīng)的控制電壓對(duì)音圈電機(jī)進(jìn)行控制；剛性底盤為八邊形 的鋼質(zhì)材料，安置于機(jī)床加工槽內(nèi)，其上配置有用以安裝立柱和四個(gè) 機(jī)械手臂的結(jié)構(gòu)；音圈電機(jī)用以對(duì)薄板提供輔助支撐以及抑制其振動(dòng)； 激光位移傳感器用以檢測(cè)薄板的振動(dòng)位移。本發(fā)明使得抑振裝置實(shí)時(shí) 跟隨銑

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(cè)、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(duì)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(duì)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(cè)：在航空薄壁件加工精度預(yù)測(cè)方面，對(duì)復(fù)雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預(yù)測(cè)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(cè)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(cè)。 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(kù)1套，包含機(jī)床設(shè)備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測(cè)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(chǎng)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(duì)應(yīng)功能結(jié)構(gòu)示意圖 【技術(shù)優(yōu)勢(shì)】 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(cè)、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(duì)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(zhǎng)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(guó)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(kù)、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(shí)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(shí)庫(kù)軟件通過第三方測(cè)評(píng)，測(cè)評(píng)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(cè)試報(bào)告》、《智能加工產(chǎn)線工藝全流程智能決策工藝知識(shí)庫(kù)軟件第三方測(cè)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(hào)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(kù)和產(chǎn)品數(shù)字化檢測(cè)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(kù)，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場(chǎng)加工質(zhì)量預(yù)先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際加工驗(yàn)證等工作。通過南方公司現(xiàn)場(chǎng)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(guó)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(jí)預(yù)測(cè)，切削過程關(guān)鍵物理量的預(yù)測(cè)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(cè)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(jí)）精準(zhǔn)（偏差小于5微米）預(yù)測(cè)。 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(chǎng)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(hào)：ZL 201310414136.2） 簡(jiǎn)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(yáng)極，陰、陽(yáng)極之間充滿電解液，陽(yáng)、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

01.  成果簡(jiǎn)介 在鋼-混凝土連續(xù)組合梁橋以及鋼-混凝土組合框架，其中采用的鋼混凝土組合梁均由鋼梁和混凝土板組成，兩者通常采用栓釘連接件相連。栓釘連接件的主要作用包括：(1)抗剪：承擔(dān)鋼梁與混凝土板之間的界面縱向剪力，限制兩者之間的界面縱向自由滑動(dòng)，從而保證鋼梁與混凝土板協(xié)同變形、共同工作，充分發(fā)揮組合作用，提高截面剛度和承載能力；(2)抗拔：抵抗混凝土板因整體縱向彎曲以及局部橫向彎曲導(dǎo)致的豎向分離和掀起。 鋼-混凝土連續(xù)組合梁橋以及鋼-混凝土組合框架結(jié)構(gòu)目前尚缺少一種用于負(fù)彎矩區(qū)只抗拔但縱向不抗剪的新型連接件，從而制約了這兩種結(jié)構(gòu)形式的推廣和應(yīng)用。 本成果提出的縱向不抗剪螺桿式抗拔連接件（簡(jiǎn)稱“抗拔不抗剪連接件”）及其施工方法于2012年提出，通過改進(jìn)普通栓釘連接件在鋼混凝土組合結(jié)構(gòu)橋梁中的構(gòu)造方式，釋放鋼梁與混凝土板的組合作用，使得在負(fù)彎矩作用下，混凝土板不隨鋼梁發(fā)生變形，從而降低了混凝土板拉應(yīng)力水平，防止了混凝土板的開裂，提升了橋梁結(jié)構(gòu)的耐久性能。 該連接件用于連接鋼梁和混凝土板，連接件包括螺桿和螺帽，螺桿與螺帽通過螺紋機(jī)械連接，螺桿周圍外包彈性材料管，并焊接于鋼梁的上翼緣板上，若鋼梁和混凝土相對(duì)滑移量需求較大，可進(jìn)一步在螺帽周圍外包彈性材料管。在鋼-混凝土連續(xù)組合梁橋以及鋼-混凝土組合框架結(jié)構(gòu)的負(fù)彎矩區(qū)采用該連接件，能有效減小負(fù)彎矩區(qū)混凝土板的拉應(yīng)力，提高混凝土板的縱向預(yù)應(yīng)力導(dǎo)入度，改善混凝土板的長(zhǎng)期性能和耐久性，同時(shí)該連接件具有可靠的抗拔能力，能抵抗混凝土板相對(duì)于鋼梁的掀起作用。 抗拔不抗剪連接件屬于一種橋梁結(jié)構(gòu)建設(shè)領(lǐng)域的混凝土防開裂技術(shù)，相比于傳統(tǒng)的混凝土防開裂技術(shù)（例如預(yù)應(yīng)力技術(shù)、強(qiáng)配筋技術(shù)、非張拉預(yù)應(yīng)力技術(shù)等），該技術(shù)無復(fù)雜的工藝流程，施工速度快，構(gòu)造簡(jiǎn)單，材料成本更低，因此具有非常廣闊的應(yīng)用前景和良好的經(jīng)濟(jì)效益。 抗拔不抗剪連接件目前在國(guó)內(nèi)部分鋼混凝土組合結(jié)構(gòu)橋梁中得到了應(yīng)用，實(shí)踐表明，采用該連接件的橋梁結(jié)構(gòu)的混凝土板未發(fā)生開裂現(xiàn)象，運(yùn)營(yíng)良好，且建造成本更低。目前，鋼混組合結(jié)構(gòu)橋梁在全國(guó)的應(yīng)用不斷增加，這種防開裂技術(shù)將會(huì)得到更多的認(rèn)可。02.  應(yīng)用前景 可用于橋梁結(jié)構(gòu)和建筑結(jié)構(gòu)，特別是鋼-混凝土連續(xù)組合梁橋以及鋼-混凝土組合框架結(jié)構(gòu)負(fù)彎矩區(qū)的連接件。   03. 知識(shí)產(chǎn)權(quán) 成果涉及1項(xiàng)授權(quán)專利。   04. 團(tuán)隊(duì)介紹 團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人現(xiàn)任清華大學(xué)土木工程安全與耐久教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任、清華大學(xué)未來城鎮(zhèn)與基礎(chǔ)設(shè)施研究院院長(zhǎng)。長(zhǎng)期從事鋼－混凝土組合結(jié)構(gòu)的研究與推廣應(yīng)用工作，研發(fā)了一系列組合結(jié)構(gòu)新形式和新技術(shù)，發(fā)展了組合結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)計(jì)算理論和設(shè)計(jì)方法，解決了建筑、橋梁、特殊結(jié)構(gòu)和加固改造等領(lǐng)域的諸多難題，拓寬了組合結(jié)構(gòu)的工程應(yīng)用領(lǐng)域。獲中國(guó)鋼結(jié)構(gòu)協(xié)會(huì)首屆鋼結(jié)構(gòu)杰出人才獎(jiǎng)、光華工程科技獎(jiǎng)、何梁何利科技進(jìn)步獎(jiǎng)。以第一完成人獲國(guó)家技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)、國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)(創(chuàng)新團(tuán)隊(duì))、國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)各1項(xiàng)。   05. 合作方式 技術(shù)許可。   06. 聯(lián)系方式 電話：18811351491 郵箱：[email protected], [email protected]

本發(fā)明涉及塑料管道焊接技術(shù)，旨在提供馬鞍形管件電熔焊接時(shí)的連接固定方法及其帶狀?yuàn)A具。該馬鞍形管件電熔焊接時(shí)的連接固定方法包括步驟：將馬鞍形管件放置在主管道上，取至少兩個(gè)帶狀?yuàn)A具，分別安裝在馬鞍形管件的支管兩側(cè)，焊接結(jié)束后拆除帶狀?yuàn)A具；該帶狀?yuàn)A具的主體的一端接頭處設(shè)置有條形凹槽，另一端接頭處設(shè)置卡緊機(jī)構(gòu)和彈簧，卡緊機(jī)構(gòu)處安裝有相互連接的壓力傳感器和小型電子顯示器。本發(fā)明通過增加額外的夾具進(jìn)行進(jìn)一步的夾緊，充分保證了馬鞍形管件在焊接過程中熔融區(qū)壓力的穩(wěn)定維持，解決了現(xiàn)有焊接條件下熔融區(qū)壓力不足導(dǎo)致的焊接質(zhì)量問題，降低了馬鞍形管件焊接產(chǎn)品的報(bào)廢率，提高了經(jīng)濟(jì)效益。

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(duì)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(jiǎn)便節(jié)能，自動(dòng)化程度高，且具有較高的可靠性。

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本發(fā)明公開了一種基于拉曼光譜技術(shù)的等鞭金藻中胡蘿卜素分布的檢測(cè)方法，采用拉曼光譜儀，獲取活體等鞭金藻藻液樣本的拉曼光譜原始信息；以色素中的胡蘿卜素為例，結(jié)合曼光譜儀獲取胡蘿卜素標(biāo)準(zhǔn)品的譜線；將獲得的等鞭金藻藻液樣本的原始拉曼數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，結(jié)合胡蘿卜素的標(biāo)準(zhǔn)品譜線，指認(rèn)等鞭金藻藻液樣本的拉曼譜峰對(duì)應(yīng)的譜峰位置；選取一定區(qū)域的藻液樣本進(jìn)行面掃描，將胡蘿卜素對(duì)應(yīng)的特征譜峰處的拉曼強(qiáng)度值進(jìn)行積分，即可得到等鞭金藻藻液中胡蘿卜素分布的化學(xué)圖像。本發(fā)明解決了現(xiàn)有檢測(cè)方法需要對(duì)樣本進(jìn)行染色或復(fù)雜的化學(xué)處理，操作相對(duì)繁瑣、耗時(shí)、耗力的問題。