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一种欠驱动的仿生四足机器人
一种欠驱动的仿生四足机器人,属于仿生机器人领域,解决现有仿生四足机器人腿部的质量和转动惯量过大的问题,同时减小与地面碰撞产生的能量损失,增加腿的柔顺性。本发明由机身以及前左腿、前右腿、后左腿、后右腿组件构成,前左腿、前右腿、后左腿和后右腿组件的结构相同,前左腿、前右腿组件左右对称、分别连接于机身前部的左右两侧,后左腿、后右腿组件左右对称、分别连接于机身后部的左右两侧。本发明驱动电机都布置在机身上,减小了腿部的质量和转动惯量,提高机器人运动速度;通过拉线方式实现膝关节和踝关节联动,减小了主动电机的数量
华中科技大学 2021-04-14
仿生多孔镁合金/水凝胶/生物陶瓷复合骨支架
多孔骨支架材料是修复骨缺损最有前景骨替代材料,但制约其临床应用的瓶颈是支架深部骨再生能力,本研究在复习文献,总结现有骨支架材料的优缺点的基础上,提出仿生多孔复合骨支架材料的设想。自骨单位——哈弗斯系统结构特点得到启发,从结构与成分仿生出发,结合现有的生物合金、水凝胶及陶瓷支架的优势特点,设计了一种新型镁合金/水凝胶/生物陶瓷复合骨支架。支架内部由力学强度较高的多孔镁合金支架构成核心,支撑支架形态,可体内降解,且降解产物有助于成骨;支架其余部分由仿生多孔水凝胶/陶瓷复合骨支架填充,具有中央大孔和周围放射层板状孔隙结构(图1)。该孔隙结构开放度高,骨传导性强(图2);水凝胶/陶瓷支架可在体内降解,并模拟骨组织细胞外基质特点,为成骨细胞提供适宜的微环境(图3)。新型仿生多孔镁合金/水凝胶/生物陶瓷复合支架具有力学强度适宜,可体内降解,生物活性优良等特点,有望逐步取代现有的陶瓷或金属骨支。
中南大学 2022-11-24
类视网膜仿生光电和图像传感器芯片
基于事件驱动方式的仿生视觉图像传感器,用于高速场景的拍摄 一、项目分类 关键核心技术突破、显著效益成果转化 二、成果简介 随着虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合虚拟增强现实(MR)技术、自动驾驶、物联网以及机器视觉等领域的飞速发展,对图像传感器的采集速度提出了更高的要求。传统基于“帧”扫描形式的CMOS 或 CCD 图像传感器较难满足高速运动物体的拍摄需求,若提高相机的图像采集帧率,则需要采用高性能且结构复杂的模数转换器,大量的图像会带来较大的数据冗余,此外,也会面临功耗高的问题。 相比于传统的光电和图像传感器,生物视网膜具有许多不可比拟的优势。视网膜中的光感受器可根据外界光强的变化自适应调节增益,能够感知超过 180dB 的光强范围。另外,视网膜基于事件驱动式的采集方式,仅输出场景中光强发生变化的信息,因而,能够滤除低频信息带来的冗余。在信号处理和传输上,采用异步通信的方式,通过神经节细胞将光强信息转换为时空脉冲信号,实现低功耗。 受到生物视网膜的启发,研究人员提出了基于事件驱动方式的仿生视觉图像传感器,用于高速场景的拍摄。该类传感器多采用对数像素电路作为光强探测单元,因其动态响应范围宽,可随机读取。然而,对数电路在弱光环境下灵敏度低,几乎没有光响应,即仍然无法模仿视网膜弱光下的高灵敏度,除此之外,其输出受到 (Fixed Pattern Noise,FPN)的影响,降低了图像质量。 我们提出了一种兼容 CMOS 工艺的光敏二极管体偏置场效应晶体管器件(PD- body biased MOSFET,简称 PD-MOS),其结构图和等效电路如图 1所示。 利用 PD 的感光特性以及 MOSFET 的正向衬底偏置效应实现集成光强探测及信号放大于一体的光电器件。该器件可解决对数电路在弱光下灵敏度低的问题,并且提出了一种明暗传感器的方案以降低噪声。设计成像测试方案并搭建静态图像采集测试系统,实现静态显示,通过 MTALAB 进行图像恢复从而实现动态图像显示功能。   图 1 (a) PD-MOS 器件结构及其 (b) 等效电路图 经过商用 180nm CMOS 工艺流程制备后的器件概貌如图 2 所示,图 (a) 为三种不同像素设计的芯片实物图,从上至下分别为环形结构、条形结构及对数像素电路,将其中的环形结构在显微镜下放大观察可看到图 (b) 所示的形貌,图 (c) 为4个像素的显微图。   图 2 (a) PD-MOS 成像阵列芯片的实物图,(b) 环形结构芯片在显微镜下的放大图以及 (c) 环形结构像素放大图 上位机实时显示效果如图3所示,可以明显看出两根头发相交。子图 (a) 为暗态时的 100 帧平均灰度图,子图 (b) 为暗态时的曲面图,子图 (c) (e) (g) (i) 为光态下的图,子图 (d) (f) (h) (j) 为光态下的图像数据减去暗态下图像数据的降噪图,可以发现在30nw/cm2 辐照度下已经出现头发的轮廓,当辐照度继续增加,头发的轮廓越来越清晰,当辐照度达到 3mw/cm2,仍然可以看到头发的轮廓。   图 3 阵列芯片采集的图像 不同于传统计算机视觉系统的图像采集方式,生物视觉系统的成像由视野场景中发生的事件触发,且生物视网膜具有宽动态响应范围、超低功耗以及异步传输等特点,这为仿生视觉系统的研究提供了全新的思路。随着物联网、自动驾驶以及安防等领域的快速发展,它们对高速动态图像传感器的需求也日益提升。近些年,针对这些需求,研究人员提出了一种用于采集高速动态信息的类视网膜相机,成为了一大热点研究方向。类视网膜相机的工作原理模拟了生物视网膜事件驱动型的采集方式及异步型的传输模式,为动态视觉成像提供了硬件基础。综上,该类传感器的研究具有十分重要的科研意义和深远的经济价值。
中山大学 2022-08-15
高级综合穿刺仿生标准化病人JC-D111
解剖结构正确,体表骨性标志清楚,关节运动灵活,可添加或替换不同的穿刺模块,可进行腰椎穿刺、髂前上棘骨髓穿刺、胸腔穿刺、腹腔穿刺、静脉穿刺等操作训练。适用于临床医学本科生实习示教、住院医师培训等。 可根据用户需求在此模型身上添加新的穿刺模块。 注:模型充分体现经济价值性,行穿刺功能同时,还可定制克雷氏骨折、根骨骨折等全身各处骨折形式。
营口巨成教学科技开发有限公司 2022-09-07
智慧教育AIGC信创一体机
智慧教育AIGC信创一体机是集pc端畅学杏林,手机端掌上金课为一体,结合高质量知识图谱、国产通用大语言模型和自主芯片算力的3级全信创AIGC服务器。响应教育部高校教育质量控制建设号召,结合OBE教育理念将BOPPPS教育模式,应用于学生手机端,教师在课堂中把控五步关键环节,激活学生4种互动状态,保障继教课程质量。构建起智学、智教、智管、智评“四位一体”服务平台,推动全终端、全受众、全空域、全时域、全场景、全连接的“六全式”融合教学模式改革。 丰富的课程资源:汇聚成都中医药大学1200门优秀本科课程,包括国家一流课程、省级一流课程、名师讲堂等,全校师生可以选择学习。提供全面的中医药数字教学资源,涵盖电子教材、视频讲座直播课堂和在线测试等功能,方便师生随时访问。 特色AI教学工具:主要特色通过集成的AI教学工具,实现线上线下混合式学习,提高教学效率,并促进教学方法的。允许教师通过AI出题、AI答疑、AI微课功能协助开展教学,提高备课、教学效率。学生则可通过AI助学功能,利用语音或文字输入进行提问和获取智能答疑。 可视化“教学督导”:围绕课程教学质量,搭建“学生画像”、“教师画像”教学评价,提供校内、校外业务相统一的督导巡课平台。创建校外专家评审链接,在外网环境下,点击链接即可访问平台进行督导巡课。 智慧教育AIGC信创一体机一体机集大模型Agent软硬件、算法和数据处理多维层级灵活部署,搭载鲲鹏920处理器,支持8张Atlas300i加速卡超强算力,结合多核高效鲲鹏架构,提供高效AIGC大语言模型推理和数据处理及安全保护体系。 让高校智慧教育快速实现:智慧教育AIGC信创一体机在手,教育创新与数字化转型的蓝图便触手可及。
成都众意达医信科技有限公司 2024-11-12
一种注塑机开模路径优化方法
本发明公开了一种注塑机开模路径优化方法,包括以下步骤: 根据模具参数及开模工艺参数进行开模路径规划;根据规划的开模路 径进行开模动作,获得开模结果数据;计算开模误差,判断开模误差 是否在设定误差范围内,如是,则优化结束,如否,则通过迭代学习 方法对开模路径进行重新规划;通过多次开模及路径优化,直至开模 误差小于设定误差允许范围,优化过程结束,并保存开模控制参数。 通过本发明,在注塑机更换新的模具后,能够在不需要人工调
华中科技大学 2021-04-14
零件与模具的无模直接制造方法
零件与模具的无模直接制造方法,属于零件快速制造方法,步骤为:(1)设计零件的三维 CAD 模型;(2)对三维 CAD 模型进行切片处理;(3)根据分层数据进行路径规划,生成每层成形的数控代码;(4)采用数控等离子熔积喷枪,将合金、金属间化合物、金属陶瓷或陶瓷的丝材或粉末,在基板上按照每层数控代码熔积成形;(5)熔积成形过程中,将等离子弧与激光复合;(6)按照上述步骤逐层熔积成形,直至达到零件尺寸形状的要求。本发明保持等离子成形成本低、效率高,成形体易于达到满密度的优点,仅附加小功率激光,成本低于激光
华中科技大学 2021-04-14
新型电力系统数字动模实验平台UREP
新型电力系统仿真分析、测试验证。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 随着“双碳目标”国家能源战略的确定和新型电力系统概念的提出,我国能源转型力度持续加大,逐步形成了大量新能源接入电力系统的局面。由于风能、太阳能等新能源与常规能源禀性差别很大,其并网发电系统具有显著不确定性、波动性和机械惯量缺失等特点。此外,高比例电力电子装备、新一代直流输电、多能互补的综合能源、各类大规模储能电站、各种通信及自动化新技术装置等因素使得新型电力系统组成要素愈加复杂,动态特性蕴含诸多未知,造成系统规划设计、装备制造、系统集成和运行控制等都面临史无前例的挑战。目前,电力科研院所、规划设计单位、装备制造厂家、教育培训机构等对新型电力系统开展仿真分析、测试验证的需求很大、很迫切。同时看到,新型电力系统的这些新型场景对仿真技术要求苛刻,门槛很高。 1)新型电力系统需要精细化动态模拟。人们对新型电力系统动态行为的认识还不够深入,无论是基础理论层面还是工程技术层面还处于广泛讨论、观点碰撞或局部示范试验阶段。然而,电力设施的新技术路线试错成本极高,不太可能对所有备选方案和技术选项都逐一示范。因此,开展大量深入的仿真研究是推进新型电力系统实施的必要手段。对于新型电力系统,需要深入开展仿真研究的领域包括:①新型电网体系结构研究;②新能源接入电网关键技术; ③ 新能源电网保护与自动化技术; ④源网荷储协同控制与优化调度;⑤新型配电网的电能质量分析与控制;⑥人工智能等新技术对新型电力系统的支撑。 2)新能源基地并网需要做稳定性评估。大规模陆上及海上风电集中接入局部电网有可能引发次/超同步振荡、宽频谐波谐振等电网安全稳定性问题,需要对这些问题进行机理及应对策略分析。所以需要对包含多类型新能源装备的局部电网做精细化动模仿真测试。然而,百千台级风光机组电磁暂态详细建模与仿真是一个卡脖子难题。 3)软、硬件在环仿真是必要的。新能源及储能电站的电力电子变流器控制及保护策略是厂家核心机密,对外不公开。由于控保策略对装置外特性及其接入系统的响应特性有重要影响,故需要分析内部核心控保策略。需要将新能源及储能控制器实物或黑盒模型接入测试平台开展动模仿真,以对其多时间尺度动态响应特性进行精细化分析。软、硬件在环试验对仿真平台提出了更高要求。 4)超大规模储能电站的仿真难度大。①单个储能机组的设备形态发生改变,从两/三电平变流器向模块化多电平变流器(MMC)的复杂结构演变,甚至采用储能跟变流器集成,故需要对这种复杂新形态做精细化测试验证。②超大规模、超大机组的储能电站包含较多并联储能单元或者储能机组,吉瓦时级储能电站,需上百台机组并联。另外,储能变流器的控制策略正从电流源型向电压源型转变,控制策略趋于复杂化,故需要大量的储能变流器的控制装置接入测试平台,才能对实现对储能单机以及多机之间协调控制性能测试,进而实现超大规模、超大机组的储能电站的精细化仿真。 5)现代直流输电控制与保护测试提出更高要求。超/特高压直流输电系统应用于新能源基地外送的控制保护策略及其硬件在环试验对实时仿真平台硬件资源要求苛刻,既要对直流输电系统建模,又要对新能源基地建模,应用场景的复杂性对仿真平台要求更高。 1 技术分析(创新性、先进性、独占性) 1.1 国产化实时仿真技术现状 实时仿真是指仿真模型执行进度与系统时钟完全同步的一类仿真,具备这种特性的仿真装置称为实时仿真器。新型电力系统的认知、试验、生产、培训需求快速增长,形成了实时仿真领域巨大潜在市场。但目前RTDS、RT-LAB等进口设备依旧垄断市场,对于大规模新能源场站、县域规模万节点级电力系统、多端特高压直流输电等应用场景电磁暂态仿真,所需的仿真资源巨大,平台造价极高。且关键核心技术处于卡脖子状态,平台应用的灵活性和开放性受到很大限制。只有开发和推广国产化实时仿真技术才能为顺利推进新型电力系统建设过程中的研究和生产提供自主可控的工具和手段。 1.2 UREP与进口设备的对比试验  为了实现电力实时仿真器的国产化替代,彻底解决电力实时仿真领域的技术“卡脖子”问题,国产实时仿真器UREP需要与国际主流技术进行对比,力求达到甚至超过目前世界最先进的技术。对标对象为行业公认的电力系统实时仿真仪(RTDS)和行业广泛使用的RTLAB,以上两款设备均为加拿大生产。对比试验方案如图1-1所示。制定标准(典型)测试算例,分别在UREP、RTDS和RTLAB环境下搭建测试算例的仿真模型,在完全相同的测试条件和试验内容下得到各种仿真器的仿真结果,比较仿真结果的一致性。同时比对仿真规模、建模效率和编译时间等关键指标。             图1-1  国产UREP与进口设备对标方案 1.2.1电气网络仿真对比    图1-2表示了一个多支路网络,基于图1-1中三种仿真器搭建该模型,通过不断增加支路数扩大网络规模,直到仿真器过载,得到仿真器的算力极限。         图1-2  多支路电气网络 在50us仿真步长下,对于图1-2案例RTLAB最大仿真规模为78个 三相节点,UREP也为78个 三相节点,二者相同。在编译速度方面,RTLAB编译时间为3分52秒,UREP编译时间为1分12秒,UREP是RTLAB的3.22倍。      图1-3  基于RTDS的仿真模型  当基于RTDS建模时,如图2-5,每块PB5最多允许24个节点;当基于NovaCor建模时,在超大步长150us下可以达到100节点,在50us步长下仿真规模未知。 2.2.2 双馈风机仿真对比   双馈风机含有电机、传动链、电力电子变流器和控制系统,是具有代表性的新能源元件。在在50us仿真步长下,对于如图1-4案例,RTLAB最大仿真规模为6台,UREP也为6台,二者相同。在编译速度方面,RTLAB编译时间为7分0秒,UREP编译时间为2分12秒,UREP是RTLAB的3.18倍。                图1-4  双馈风机测试案例 2.2.3 直流输电仿真对比   直流输电是最复杂的电力电子装备,有换流阀、阀控制器、极控制器、站控制器等一次和二次系统,是实时仿真领域的难点,也是检验仿真器能力的试金石。图1-5是双端单极直流输电系统测试用例,每端包含2个六脉波桥,控制保护包括了阀控、极控和主控模型,封装于蓝色模块内。   图1-5 双端单极直流输电系统测试用例 将图1-5所示算例分别在RTLAB和UREP中建模运行,在单核可用资源下,若仿真对象为电气主系统和控制保护组成的整个系统,则RTLAB过载,UREP也过载。若仿真对象仅为电气主系统(即双侧电源、交直流滤波器和4个6脉波桥),则RTLAB和UREP均不过载。在编译速度方面,RTLAB编译时间为3分40秒,UREP编译时间为1分11秒,UREP是RTLAB的3.10倍。 2.2.4 同步发电机组仿真对比    同步发电机目前仍是电力系统主力电源,是电力系统的主要仿真对象。同步发电机组模型包括同步发电机、调速器、励磁调节器及升压变。搭建多台同步电机并列运行算例,如图1-6所示。   图1-6  同步电机并列运行算例 在50us仿真步长下,对于图1-6案例RTLAB最大仿真规模为11台,UREP为13台。在编译速度方面,RTLAB编译时间为3分51秒,UREP编译时间为1分16秒,UREP是RTLAB的3.04倍。 2.2.5 最小步长对比 基于CPU的最小仿真步长能够体现仿真计算时间的抖动问题,抖动越小,允许的仿真步长就越小。因此,通过比较最小仿真步长,也可以反映仿真器的计算性能。仿真对象采用单台双馈风机,模型包括风力机、绕线异步电机、机侧变流器、网侧变流器、主动系统、所接入的配电网等元素,如图1-7所示。             图1-7  测试最小步长算例 经测试,RTLAB最小仿真步长为24us,UREP最小仿真步长为20us。可见,UREP具有更小的仿真抖动。 2.2.6 仿真精度对比 为了验证国产UREP的仿真精度,采取和RTDS交叉对比验证方法说明UREP的仿真精度。电力系统仿真包括电磁暂态和机电暂态,因此,从电磁暂态和机电暂态两个方面进行对比,同时考虑各种应用场景,以覆盖各种情形。电磁暂态检测案例的电网拓扑如图1-8所示。 图1-8 电磁暂态检测使用案例 无穷大电源电压等级为110kV,频率为50Hz,系统内阻抗为;L1、L3线路阻抗为,L2、L4线路阻抗为, T1、T2两变压器的额定容量均为,短路电压,空载损耗,空载电流,短路损耗,变比,高低压绕组均为Y形联结;假设系统A1、B1、A、B处供电负荷为(5+j1)MVA,C1和C处供电负荷为1+j0.1MVA。UREP建模如图1-9所示。   图1-9 电磁暂态检测案例的UREP仿真模型 基于RTDS建立电磁暂态案例的仿真模型如图1-10所示,其电压过零点短路控制如图1-10所示。   图1-10  RTDS仿真模型   图1-11  RTDS电压过零点短路控制结构 对上述模型,分别使用UREP和RTDS进行实时仿真,仿真时间为0.2s,短路故障发生在0.06s-0.16s之间,仿真步长为100微秒,横轴表示在0.2s时间内仿真采样点数,纵轴表示母线电压、电流,单位分别为V、A。在母线A点处发生三相短路,短路前后及短路期间的三相电压波形如图16-7。为了显示细微之处,将图1-12局部放大后,如图1-13。   图1-12  A点发生三相短路时三相电压波形   图1-13  A点处发生三相短路时三相电压波形局部放大 点划线为RTDS仿真结果,虚线为UREP仿真结果。可以看出,两种仿真结果高度重合,表现出电磁暂态仿真结果的高度一致。电磁暂态过程除了表现在电压动态还表现在电流动态,短路前后及短路期间的三相短路电流波形如图1-14。   图1-14 A点处发生三相短路时三相电流波形 图1-15  A点处发生三相短路时三相电流波形局部放大图 1.3  对标结论 (1)在内核资源完全等同条件下,国产UREP和RTLAB的仿真算力基本相同,即内核授权数相同条件下,具有相同的仿真规模。 (2)国产UREP的建模效率和编译速度远远高于RTLAB。小规模场景下,UREP是RTLAB的3倍左右,大规模场景下UREP是RTLAB的45倍左右。 (3)在仿真对象完全相同的条件下,国产UREP和RTDS的电磁暂态仿真结果完全相同,二者交叉对比没有差别。
贵州大学 2022-08-15
基于网络的注塑模三维CAD系统
系统可实现在网络环境下,完成注塑模具的并行设计。通过智能化提示,进行参数化绘图,自动生成三维模型,并由三维模型直接或通过标准的IGES格式转换进入不同系统的CAM模块,实现设计与制造信息共享,达到CAD/CAM一体化。提高模具设计质量,缩短设计制造周期。
大连理工大学 2021-04-14
数字化无模铸造精密成形技术与装备
本研究针对复杂铸件整体制造难、制模周期长、资源消耗大等难题,构建无模铸造复合成形原理及机制,发明复杂砂型/芯数字化柔性挤压近成形、切削净成形方法,研发出砂型挤压/切削复合成形工艺,省去木模、金属模制造过程。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 铸造是我国装备制造的基础工艺,无论是农业机械、机床、汽车、船舶,还是航空航天以及国防军工等领域的发展都离不开铸件。我国现已成为世界铸件生产大国,2020年我国各类铸件总产量达到5195万吨,较2019年同比增长6.6%,约占世界总产量45%,位居世界第一位。 铸造主要有砂型铸造、金属型铸造和特种铸造等,砂型铸造由于其原材料来源广泛、成本低、铸型制造简便以及应用合金种类多等优点,世界上80%的铸件都是采用砂型铸造。对于砂型铸造工艺来说,模样、芯盒等模具的设计制造是非常复杂并且耗时的过程,该过程首先需要根据铸造方案进行模具的设计,然后通过翻模制作砂型和砂芯,之后再将制作好的砂型和砂芯经过组芯、合箱以及浇铸从而完成金属毛坯的制造。而高性能复杂整体金属结构件又是航空航天、国防军工、轨道交通等领域高端装备的核心组成部分。因此构件的短流程、高精密、高性能制造是实现我国高端装备自主研发及制造的关键环节。 传统的金属成形如模具铸造、模压锻造等需要木模、金属模的成形工艺,存在工序多、流程长、形性精确控制难等世界性难题,无法满足多品种、小批量、短流程、高精度的迫切要求,亟需研发新型精密成形基础前沿机制与方法。本项目将构建数字化精密成形理论体系,涵盖数字化无模铸造复合成形和数字化多材质复合铸型等两方面,突破了复杂整体构件高效率、高性能、高精度无模成形技术,变革了采用模具造型的传统砂型铸造和模压锻造生产模式,推动传统金属成形模式的创新发展。 复杂砂型/芯曲面柔性挤压近成形、切削净成形的数字化无模铸造复合成形技术与装备 本研究针对复杂铸件整体制造难、制模周期长、资源消耗大等难题,构建无模铸造复合成形原理及机制,发明复杂砂型/芯数字化柔性挤压近成形、切削净成形方法,研发出砂型挤压/切削复合成形工艺,省去木模、金属模制造过程。揭示了挤压工艺对砂型透气性、砂型强度等性能的影响规律,发明了梯度紧实的柔性挤压成形方法,实现了砂型/芯梯度紧实柔性挤压近成形。 复杂铸件形性精确调控的数字化多材质复合成形技术与装备 本研究针对传统单一铸型对结构复杂、壁厚差异大、铸件形性调控难、尺寸精度差等难题,提出了多材质复合铸型技术及与铸件相匹配的多材质复合铸型及其坎合组装方法,通过建立多材质复合铸型与高性能铸件一体化精确铸造成形的计算分析模型,构建了多材质复合铸型的调控原理与方法。揭示了多材质复合铸型对铸件温度场、微观组织及力学性能的影响规律,研制出石英砂、宝珠砂、铬铁矿砂等构成的形性可控铸型材料配方,实现了铸型透气性、固化强度、切削性能的协同调控。研究了传统铸型与复合铸型的凝固温度曲线,对比了不同工艺所制铸件的强度,掌握了各铸型单元的热力学参数及型砂种类对铸件性能的影响规律,揭示了金属液与不同铸型间的热力耦合作用机理。 三、创新点及主要技术指标 1.复杂砂型/芯曲面柔性挤压近成形、切削净成形的数字化无模铸造复合成形技术与装备 本研究揭示了砂粒移位、桥连断裂、空穴弥合的砂型/芯切削机理,建立了非均质离散体砂型切削模型,发明了一种切削排砂一体化的无模铸型数字化快速制造方法,实现了高精高效制造,铸件制造周期缩短50%以上,成本降低30%以上。 2.复杂铸件形性精确调控的数字化多材质复合成形技术与装备 本研究实现了对铸件充型凝固过程的精确调控,提高了复杂铸件内在质量与外在精度,实现了铸件性能主动精确调控,使铸件废品率从5%~10%降至2%~4%,减重10%~20%。 四、知识产权及获奖(成果基础) 知识产权情况: 成果获授权发明专利46件,其中美日等国际发明专利18件;软件著作权12件;起草制定国家、行业等标准规范14项;出版专著《无模铸造》(机械工业出版社,2017)。成果入选并被列为国家工信部《机械基础件、基础制造工艺、基础材料产业“十二五”规划》(工信部规[2011]509号)中“50项推广应用的先进绿色制造工艺”的首项技术。 获奖情况: 2020年国家科学技术进步奖二等奖; 2018年中国机械工业科学技术奖特等奖; 2017年国家技术发明二等奖; 2016年中国机械工业科学技术奖特等奖; 2016年中国专利金奖; 2014年国家科学技术进步奖一等奖; 2012年北京市科学技术奖一等奖; 2011年国家科学技术进步奖二等奖。 五、成果图片
南京航空航天大学 2022-08-12
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