本项目核心技术获中国轻工业联合会科学技术进步奖二等奖。 1、项目简介 本项目所指复杂装备主要为复杂动力机械装备及其关键零部件，如汽轮机、压缩机等。 本项目针对复杂装备制造企业技术准备时间长、效率低、制造过程模式自动化程度低、协调能力差、信息共享度和集成度不高、信息孤岛现象等实际情况，研发了集数字化设计、制造和智能化监控管理为一体的设计制造管理系统。项目重点突破了复杂装备智能化制造过程和工艺参数优化、工艺工装设计自动化、数控机床生产的数字监控管理智能化、基于短距离无线通讯(Zigbee)技术的生产信息双向传输、自适应在线排产优化等关键技术，为研发设计制造集成管理系统提供了技术支撑。 2、创新要点 （1）将开放式装配建模技术应用于产品的研发中，创立了模型的 UML 表达方式、装配体特征、装配配合公差分析和系统的装配层次分析等，完成了产品的结构设计、零件与装配的联动设计、装配仿真分析，并建立了产品及其关键部件的数字样机。开放式装配建模方法更有效地指导产品由整体构思到样机设计的整个过程。 （2）提出了面向数字化预装配的分层干涉检测算法，该方法把干涉检测过程分为粗检测、半精检测、精确检测三层，通过逐层检测，大大加快了干涉检测的速度，提高了检测的精确度，有助于预装配中优化装配序列的快速生成。 （3）基于虚拟产品开发管理技术 VPDM，研究并解决了机械装备虚拟数字样机开发中的数据交叉、耦合和冗余问题； （4）基于工程知识和多视觉特征模型，提出了一种装配优化序列规划方法。利用直接装配关系图表达产品几何信息、设计信息、制造信息和装配信息等，通过产品特性和操作环境的评价因素，构建装配先后关系，从可行装配序列中选择最优装配序列，更好地帮助设计师完成装配设计并做出正确决定。缩短了产品研发时间，保证产品准时投放市场。 3、效益分析 目成果广泛应用于多家装备制造企业，其中 4 家企业利用该技术提高生产效率 20%~30%，按时交货率从 63％左右提高到 90％以上。近三年企业总计新增利润 6.1663 亿元，新增税收 3.3804 亿元，新增销售 28.058 亿元。减少了 80%以上的生产管理人员 4、推广情况（已推广企业） 本项目成果已在无锡透平叶片有限公司、无锡压缩机股份有限公司、江苏南方机电股份有限公司、无锡市安迈工程机械有限公司等生产企业得到成功应用。 授权专利： 1.数控机床刀具的在线管理方法 201010129780.1 2.车间加工设备群加工运行优化的方法 200910031198.9 3.数控机床监控方法 201110430626.2

本项目核心技术获中国轻工业联合会科学技术进步奖二等奖。 1、项目简介 本项目所指复杂装备主要为复杂动力机械装备及其关键零部件，如汽轮机、压缩机等。 本项目针对复杂装备制造企业技术准备时间长、效率低、制造过程模式自动化程度低、协调能力差、信息共享度和集成度不高、信息孤岛现象等实际情况，研发了集数字化设计、制造和智能化监控管理为一体的设计制造管理系统。项目重点突破了复杂装备智能化制造过程和工艺参数优化、工艺工装设计自动化、数控机床生产的数字监控管理智能化、基于短距离无线通讯(Zigbee)技术的生产信息双向传输、自适应在线排产优化等关键技术，为研发设计制造集成管理系统提供了技术支撑。 2、创新要点 （1）将开放式装配建模技术应用于产品的研发中，创立了模型的 UML 表达方式、装配体特征、装配配合公差分析和系统的装配层次分析等，完成了产品的结构设计、零件与装配的联动设计、装配仿真分析，并建立了产品及其关键部件的数字样机。开放式装配建模方法更有效地指导产品由整体构思到样机设计的整个过程。 （2）提出了面向数字化预装配的分层干涉检测算法，该方法把干涉检测过程分为粗检测、半精检测、精确检测三层，通过逐层检测，大大加快了干涉检测的速度，提高了检测的精确度，有助于预装配中优化装配序列的快速生成。 （3）基于虚拟产品开发管理技术 VPDM，研究并解决了机械装备虚拟数字样机开发中的数据交叉、耦合和冗余问题； （4）基于工程知识和多视觉特征模型，提出了一种装配优化序列规划方法。利用直接装配关系图表达产品几何信息、设计信息、制造信息和装配信息等，通过产品特性和操作环境的评价因素，构建装配先后关系，从可行装配序列中选择最优装配序列，更好地帮助设计师完成装配设计并做出正确决定。缩短了产品研发时间，保证产品准时投放市场。 3、效益分析 目成果广泛应用于多家装备制造企业，其中 4 家企业利用该技术提高生产效率 20%~30%，按时交货率从 63％左右提高到 90％以上。近三年企业总计新增利润 6.1663 亿元，新增税收 3.3804 亿元，新增销售 28.058 亿元。减少了 80%以上的生产管理人员 4、推广情况（已推广企业） 本项目成果已在无锡透平叶片有限公司、无锡压缩机股份有限公司、江苏南方机电股份有限公司、无锡市安迈工程机械有限公司等生产企业得到成功应用。 授权专利： 1.数控机床刀具的在线管理方法 201010129780.1 2.车间加工设备群加工运行优化的方法 200910031198.9 3.数控机床监控方法 201110430626.2 

机器人打印3D工作站六轴关节机器人，数字化焊接电源，推拉丝焊枪与防碰撞装置、3D离线编程软件、铣削减材系统、移动式煌接除尘器、3D柔性连接平台、控制系统、防碰撞焊枪、移动烟尘净化器、安全围栏等组成一套智能3D增材制作机器人打印工作站，可广泛用于有色金属的3D成型打印及工艺试验。满足教学需求，方便实际应用的高配置型机器人3D接工作站。本工作站按照企业应用要求:标准模快化设计，通过学习机器人工作站结构，配置选型、控制原理，PLC控制原理与编程，以及系统之间的通讯、3D打印工艺分析、工艺评定，工装设计原则、机器人外部轴的添加与联动。安全防护、1/0通讯、程序数据、程序编写、硬件连接、通讯方式设定。掌握机器人编程操作、M参数设定、工装设计基础、变位机选型与通讯。适合中高职、本科院校自动化、焊接及材料成型类相关专业《金属3D打印技术》、《工业机器人与控制技术》、《焊接自动化技术》《自动化技术》《金属3D打印技术》等课程的实训教学，提供机器人的编程、维护、焊接工艺的编制、工作站的项目设计及项目管理全方位实训与工艺试验论证。使用KRL结构模式设置可快速编写打印程序。将零件的三维模型输入到计算机3D打印制造软件中，由软件通过几何层面的分析，确定增材制造的策略，数模分层切片，多种加工策略，包括增材和减材制造的交善时机，并生成多种加策路和加工代码。

智能制造（铣削）综合实训平台既可独立实训，也可以接通实物机电设备实现动作控制。本设备集成了智能制造执行系统（MES）、工业机器人控制系统、数控铣削控制系统、可编程控制器（PLC）、触摸屏（HMI）、场景系统、MES系统。通过机器人示教器、数控系统、PLC及电路控制虚拟场景中的设备。利用该设备可综合实训MES系统、工业机器人编程与操作、数控铣床编程与操作、触摸屏编程与控制、工业PLC的交互控制编程与调试。本设备还配备自定义I/O接线仿真功能模块，用户可自定义删除和连接I/O端口的接线设置，从而可以按自定义的I/O接线进行PLC程序编辑，拥有自主搭建场景功能。 该平台面向智能制造专业群可开展《工业机器人技术与应用》、《数控铣削加工实训》、《数控铣床系统参数调试》、《PLC基础应用》、《触摸屏组态控制》、《智能制造单元综合实训》等课程的教学、考核及相应的技能竞赛训练。

本发明公开了一种用碳纤维复合材料制造汽车车身的方法。该方法的步骤如下：将用于制造汽车车身相符合的柔性内模充气呈汽车车身形状，再将预涂胶的碳纤维材料按照设计的角度和层数要求敷设于柔性内模外表面，即为该汽车车身；将敷设好的碳纤维材料的柔性内模放置于外模内固定和充气加压后，置于固化炉内固化；碳纤维复合材料固化后自然冷却，将柔性内模放气泄压，打开外模，将固化成型后的复合材料汽车车身取出。由于本发明采用碳纤维树脂复合材料的车身，与传统金属材料汽车车身相比，重量减轻60%以上，耐腐蚀性能得到提高，车身吸能更加好，运行能耗得到降低。

CIGS 薄膜太阳电池具有效率高，无衰退、抗幅射、寿命长等特点，采用非真空技术可以进一步降低这种电池的成本，预计可达到0.3$/W。 本项目产品结构为：衬底/Mo/CIGS/CdS/i-ZnO/ZnO:Al/Ni-Al；其中光吸收层 CIGS 薄膜为 p 型半导体，其表面贫 Cu 呈 n 型与缓冲层CdS 和 i-ZnO 共同成为 n 层，构成浅埋式 p-n 结。太阳光照射在电池上产生电子与空穴，被 p-n 结的自建电场分离，从而输出电能。工艺流程：普通钠钙玻璃清洗→Mo 的溅射沉积→非真空法分步电沉积Cu-In-Ga 金属预置层→快速加热硒硫化处理（RTP）→化学水浴法沉积 CdS 或 ZnS→本征 ZnO 溅射沉积→ZnO:Al 透明导电膜的溅射沉积→Ni/Al 电极沉积，等。

CIGS 薄膜太阳电池具有效率高，无衰退、抗幅射、寿命长等特 点，采用非真空技术可以进一步降低这种电池的成本，预计可达到 0.3$/W。 本项目产品结构为：衬底/Mo/CIGS/CdS/i-ZnO/ZnO:Al/Ni-Al；其 中光吸收层 CIGS 薄膜为 p 型半导体，其表面贫 Cu 呈 n 型与缓冲层 CdS 和 i-ZnO 共同成为 n 层，构成浅埋式 p-n 结。太阳光照射在电池 上产生电子与空穴，被 p-n 结的自建电场分离，从而输出电能。工艺 流程：普通钠钙玻璃清洗→Mo的溅射沉积→非真空法分步电沉积CuIn-Ga 金属预置层→快速加热硒硫化处理（RTP）→化学水浴法沉积 CdS 或 ZnS→本征 ZnO 溅射沉积→ZnO:Al 透明导电膜的溅射沉积→ Ni/Al 电极沉积，等。 

西南大学人工智能学院段书凯教授团队完成的“面向汽车开发和制造领域的智能技术研究与产业化”项目荣获2019年中国产学研合作创新成果一等奖。汽车工业是国民经济的支柱产业，同时也是一个高技术密集产业，涉及到许多科学领域里的新材料、新设备、新工艺和新技术。该获奖项目通过产学研联合创新，以提质增效、节能减排、国产化为目标，为汽车配件生产企业和整车企业进行了系统、全面的基础理论研究和自主技术创新，并进行了产业化应用，解决了汽车制造过程中的生产环境复杂、效率低下、生产节奏不合拍，以及汽车产品中动力传动系统效率低、关键控制技术长期缺失等瓶颈问题，通过该成果的实施，有望显著提升汽车产品设计开发和制造领域的智能化技术，实现该领域的重大创新。