该成果 2013 年获全国商业科技进步奖二等奖。主要创新成果有： 1. 应用葡萄酒风味物质变化规律生产特色新产品工艺优化体系。 2. 营养保健葡萄酒生产工艺优化以及关键技术。 3. 酒泥酵母甘露糖蛋白提取应用技术与高档特色葡萄酒生产工艺集成开发。4. 建立了新工艺产业化应用及技术转移新模式。

建立了龙门加工中心几何误差整机-部件-零件-结构的精度正向递推分配、精度保持薄弱结构-零件-局部动件-整机的精度逆向修正补偿方法，提升了龙门加工中心大行程工况加工精度要求 一、项目分类 关键核心技术突破   二、成果简介 高性能龙门加工中心是航空航天、高铁船舶、核电等大型精密零件加工的重要装备。高性能龙门加工中心设计研发中遇到了多部机型谱匹配、大行程精度均衡、大惯量爬行抑制等三大技术难题，急需新的设计方法与制造工艺的支撑。在国家科技重大专项等课题资助下，浙江大学谭建荣院士科研团队开展了高性能龙门加工中心整机设计与制造工艺关键技术及应用研究，取得了一系列重要成果： （1）发明了高性能龙门加工中心整机布局方案骨架型谱。建立了多部机匹配的龙门加工中心布局方案骨架型谱，揭示了龙门加工中心多体系统低序体阵列拓扑约束解耦机理，提升了龙门五面加工中心、数控龙门镗铣床等一体化龙门框架多部机布局型谱自适应匹配性能，一阶固有频率由54Hz提高到63Hz，结构件刚度由50.4N/μm提高到55.6N/μm，打破了国外大型精密动梁五面体龙门加工中心垄断。 （2）发明了基于螺旋变换的多轴联动精度分配方法。建立了龙门加工中心几何误差整机-部件-零件-结构的精度正向递推分配、精度保持薄弱结构-零件-局部动件-整机的精度逆向修正补偿方法，提升了龙门加工中心大行程工况加工精度要求，X/Y/Z轴行程定位精度由0.08/0.06/0.05mm提高到0.03/0.02/0.015mm，整机几何精度达到发达国家同类产品Ⅰ级标准。 （3）发明了龙门加工中心运动部件爬行特征判定方法。建立了基于动梯度粘滑特性的动件爬行特征判定方法，揭示了大惯量动件重载负荷低速摩擦副防爬机理，提升了重载低速大范围的静压导轨低摩擦副高精度控制性能，加工工件表面粗糙度从Ra0.4提升至Ra0.2，转台平面跳动由0.02mm提高到0.01mm，转台热浮升变形由0.2mm提高到0.05mm。 研制了行业首创的龙门加工中心设计制造工具集，在国家重大工程的关键部件精密加工中得到成功应用，并推广应用到国家重点机床企业的高端加工中心设计研发中。项目突破了发达国家对我国龙门加工中心技术封锁，研发的机床产品成功替代进口，对提高我国重大精密装备国产化率与自主创新能力等起到了重要作用。

本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。

1.绳网新产品工艺改造，提升绳网产品强度与单丝多元化2.高分子材料改性用于绳网制作进行功能性纤维研发3.聚酯瓶片（PET）阻燃母料添加剂研发，用于绳网制作达到防火要求

本项目采用了一种新型制氢工艺，该工艺主要包括四部分：1）铁氧化物与水反应得到纯净的氢气；2）一氧化碳还原铁氧化物；3）还原反应产生的二氧化碳与碳反应生成一氧化碳；4）还原气造气过程中所需碳源由煤经过高温炭化得到。整个工艺过程消耗的是煤和水，得到的产物是纯净的氢气、纯净的一氧化碳和煤炭化释放出的煤气（主要成分是甲烷、氢气和一氧化碳，可直接作为燃气使用）。该方法的优势在于：1）不把煤作为燃料，而将其作为制氢的原料，可以实现煤炭中有害物质的集中处理与转化，从而避免煤炭分散燃烧带来的环境污染和高处理成本。2）煤转化为气体燃料，其能量利用效率大大提高，如煤基氢—电联产系统效率可达75%，纯发电效率达到60%，而传统的煤燃烧发电系统的效率只有33%～35%。3）本方法中氢气和一氧化碳分别在不同的反应阶段，由不同的反应器中分别输出，可以直接得到纯净的氢气和一氧化碳，与传统的煤气化制氢工艺相比，减少了分离、净化环节，工艺更简单。4）各种煤经过高温炭化处理后都可以作为反应所需的碳源，而煤气化制氢工艺则对煤种的适应性有较大局限性。已证实了该工艺的可行性与稳定性，项目目前进入进入中试放大研究阶段。

已有样品/n全金属化源漏FOI FinFET 相比类似工艺的常规FinFET 漏电降低1 个数量级，驱动电流增大2 倍，驱动性能在低电源电压下达到国际先进水平。由于替代了传统的源漏SiGe 外延技术，与极小pitch 的大规模FinFET 器件的兼容性更好，有助于降低制造成本，提高良品率，具有很高的技术价值。

如今人们对可携带电池的要求越来越高，除了本身提供的高能量、大倍率性能外，还需要电池具有可折叠属性。然而基于高温烧结和刷浆成膜的传统工艺，存在着先天的不足：极片受力变形，活性颗粒脱落，反复受力时会导致电池使用寿命急剧下降。 因此在保证电池本身能量和功率密度的前提下，研发具优异力学性能的柔性电池的新工艺已经成为锂电池技术真正引发能源改革的重要环节。 基于直接电沉积的新型电池新工艺技术于2017年在国际著名期刊Science Advance报道，并已申请相关专利。

多肽药物研发具有广阔的研究空间和市场应用前景。2015 年全球多肽药物市场为 175 亿美元，据预测，2015-2025 年年增长率为10.3%，到 2025 年全球多肽药物市场将增至 469 亿美元。随着多肽药物价格的平民化、蛋白相互作用新靶点以及替代传统注射给药的新型给药技术迅猛发展，多肽药物的临床应用范围将进一步得以拓展。然而，多肽药物工业化生产中存在合成步骤繁琐、成本高等一系列技术问题，导致药品价格昂贵，大大增加了医疗负担，严重影响了这些多肽新药投放市场的速度。而我国多肽药物产业与欧美相比还

基于声发射磨削过程监测技术，开发了可视化的磨削工艺优化技术，主要提供磨削效率以及磨削精度改善技术，已经用于数十家企业磨削工艺优化之中。

香兰素广泛应用于食品、饮料、烟草、酒类、化工、医药和各类化妆用品中，是一种性能稳定、香味纯正、留香持久的优良香料和食品添加剂。 乙醛酸法合成香兰素新工艺采用低温缩合和氧化剂氧化新工艺，缩合收率由85%提高到95%，氧化收率由90%提高到95%。采用香兰素新技术生产，预计每吨香兰素成本可降低约1万元，具有极强的竞争优势。