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本課題是運用控制技術、計算機網絡技術，建立了一個良好的研究開發與實驗平臺，使高校的科學研究能上一個新臺階。為提高研究生（包括碩士、博士生）的創新能力，提供了實驗環境。

本成果是基于新材料和高速激光熔覆的海上風電機組、海洋裝備和船舶的長效、環保防腐新技術。針對海上風電機組、海洋裝備和船舶的海水腐蝕問題，突破了現有防護期效短（防腐涂料期效一般為1—5年）、涂層易剝落以及涂料中所含有機化合物（VOC）污染環境的局限性，自主開發了激光熔覆用高性能耐蝕合金粉末材料和制備高耐蝕熔覆層的高速激光熔覆系統，利用高速激光熔覆技術在海上風電機組、海洋裝備和船舶的重要部件上制備超長壽命（≥50年）的耐蝕熔覆層，從根本上解決重要部件全壽命周期內腐蝕防護問題。該項技術的成熟度達到8級，具備批量生產條件。已獲授權發明專利20余項、授權GF發明專利2項。 創新點 1、研發了系列專用于高速激光熔覆的鎳基高性能耐蝕合金粉末材料。 2、開發了基于高速激光熔覆的耐蝕層制備技術與裝備,防腐層與基體冶金結合（結合強度≥200MPa）。 3、提供了一種長效、環保的腐蝕防護新技術，材料不含VOC及其他有毒化合物，耐蝕壽命≥50年。 市場前景 腐蝕使全球每年損失的鋼鐵約6000萬噸，隨著我國海洋經濟迅猛發展，我國海洋工程95%的材料都是鋼鐵或鋼筋混凝土，海洋工程防腐已成為發展中急需解決的重要課題。我國已成為世界海洋涂料使用量第一的國家，2010年我國海洋涂料市場規模已超350億元，海洋涂料的需求量年均增速超過20%。目前防腐涂料作為海上風電機組、海洋裝備及船舶應用最廣泛的腐蝕防護途徑，但存在有效防腐期較短、所含有機化合物污染環境等問題。因此，迫切需要開發防腐效果更好、時效更長、低毒環保的新方法。 應用案例 自2017年以來，成果已應用于船舶水線以下與海水接觸的鋼板、壓載泵大軸、尾舵及其它部件，已有的結果表明，熔覆層完全耐蝕，預計其耐蝕壽命大于50年。 獲獎情況 耐蝕新材料與制備技術成果于2021年經過由中國電機工程學會組織、劉振東院士任主任委員的鑒定，鑒定結論為“該項目成果整體技術居國際領先水平”。高耐磨耐蝕新材料與熔覆層的制備關鍵技術入選“2016中國黑科技百強”。

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%。

本項目實現了非水溶性青蒿素類藥物的高效裝載和響應型釋放，提升了該類藥物的生物利用度；通過磁靶向和高滲透長滯留效應（EPR）實現載體在腫瘤的富集，實現青蒿素類藥物和鐵離子的同步遞送，可有效抑制腫瘤細胞增殖；載體可作為磁共振成像對比劑（T2），弛豫率高；載體的合成過程簡便高效，可重復性好；載體本身具有較好的生物相容性。 

基于全同粒子不可分辨性的量子相干性可以提高相位鑒別的成功幾率，并且能與基于單個粒子相干疊加的相干性同時存在，因此將在具體的量子信息任務中獲得應用。

近日，我校聚烯烴工業研究團隊取得了多項新的研究成果。

郭國平教授、李海歐教授等人與中科院物理所張建軍研究員、紐約州立大學布法羅分校胡學東教授以及本源量子計算有限公司合作，在硅基鍺空穴量子點中實現了自旋軌道耦合強度的高效調控，為該體系實現自旋軌道開關以及提升自旋量子比特的品質提供了重要的指導意義。

中國科大俞書宏院士團隊與姚宏斌、倪勇教授團隊合作提出了在不犧牲鋰離子電池能量密度的前提下，在石墨負極內部引入顆粒尺寸以及孔隙率的梯度異質分布結構設計，實現了石墨負極快充性能提升。

旨在為大規模代數系統設計新型高效的求解算法，并結合信息科學進行交叉研究。在大規模代數系統新型Krylov子空間算法及其基礎理論、復雜電磁計算、圖像處理高性能數值方法、動力系統與智能控制理論方面進行了系統深入的研究，取得了具有創新性的成果，例如：解決了科學計算中的有關基礎或困難問題；提出了Lanczos雙共軛A-標準正交短遞歸Krylov子空間迭代法BiCOR/CORS/BiCORSTAB方法、一種新的“二維雙連續投影(2D-DSPM)方法”等一系列高效算法；為求解復雜電磁問題產生的復雜線性系統設計了高效算法與預條件技術；提出了一些新型高效的邊界處理、圖像復原方法，具有更快的計算速度和更好的復原質量；將數值代數與特殊矩陣分析和神經網絡交叉研究取得成果。

本實用新型公開了一種采煤工程中底板破壞深度監測的多點位移計裝置，包括灌漿錨頭、測桿、測桿保護管、位移傳感器、過渡管、固定座，其特征在于：所述的錨固頭與位移測桿一端相連，位移測桿另一端與位移傳感器一端相連，所述的位移測桿外設置保護管，所述過渡管為壓縮波紋管。該裝置結構簡單，系統可靠，在礦井下可快速安裝。