西南石油大学紧紧围绕高水平特色大学的办学定位，2013年起，将全面深化创新创业教育改革作为推进世界“一流学科建设”、推进“一流本科教育”的重要抓手，在“能源使命激发创新创业，铁人精神铸就一流人才”特色双创教育理念引领下，构建了“布局、教育、实践、孵化、研究”链式工作模式、“进阶式”分层双创教育体系、“政行企校”四位一体协同育人机制、基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）的改革成效评价体系等典型经验组成的创新创业教育改革“西南石大方案”，实践效果显著，人才培养质量显著提升。

本发明公开了一种基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法，包括：(1)利用星载成像系统获取序列图像 f；(2)把步骤(1)获取的每一·771·帧图像 fk,k＝1,划分成互不重叠且大小为 M×N 的子块 fk,i,i＝1,2Su,m.I，SumI 为子块总数，M，N 为预设值；(3)令步骤(2)中第 3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块 JPEG-LS 编码；(4)第 3j+2 和3j+3 帧图像参

本课题是运用控制技术、计算机网络技术，建立了一个良好的研究开发与实验平台，使高校的科学研究能上一个新台阶。为提高研究生（包括硕士、博士生）的创新能力，提供了实验环境。

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%。

围绕大型复杂深部矿床安全开采的技术难题，结合建设现代化矿山与大规模回采的关键问题,首创暂留隔离矿柱的大盘区、大采场、大产能三步骤连续回采工艺与安全高效阶段空场嗣后充填采矿方法，形成了深井大型矿床三步骤连续开采理论与技术。 完成了铜陵有色公司冬瓜山铜矿隔离矿柱回采工作，提出了冬瓜山铜矿初步设计、盘区回采方案、隔离矿柱回采方案、隔离矿柱回采关键技术，2015年中南大学冬瓜山项目团队开始现场调研与科学论证，2017年第一个隔离矿柱试验采场成功回采，2018年两隔离矿柱采场连续回采试验获得成功，2019年底完成52线与54线两条隔离矿柱的回采工作。

（专利号：ZL 201410485637.4） 简介：本发明公开了一种五氧化二钒纳米带及其常温合成方法与应用，属于纳米材料和电化学储能技术领域。本发明的一种五氧化二钒纳米带的常温合成方法，向钒源水溶液中加入矿化剂，然后将加有矿化剂的钒源水溶液置于常温条件下搅拌，反应完全后，洗涤收集得到五氧化二钒纳米带；五氧化二钒纳米带为均匀超长纳米带，其长度为10-20微米，五氧化二钒纳米带的宽度为20-50纳米。本发明能够在常温常压下简单、低成本、高产

涡轮叶栅表面弱化换热机理与气热复合反问题的研究建立了叶片气动与传热的多目标优化设计平台。叶栅参数的优化效果优于局 部型线的优化效果，优化叶片表面传热量下降 20%。研究叶片前缘和端壁 3D 造 型与气动优化方法，实现对叶栅前缘边界层分离的推迟，并降低由此引起的壁面 二次流的强度，从而降低了叶栅端壁热负荷 5%~10%。证明“弱化叶栅表面传热” 的新思路是具有理论可行性和工程应用价值的。

本发明涉及一种丝素蛋白与海洋贻贝粘附蛋白复合材料的制备方法，公开了一种丝素蛋白与海洋贻贝粘附蛋白复合的多功能材料的制备方法，制备步骤为将再生丝素蛋白和一定比例的海洋贻贝粘附蛋白溶解于一定量的有机溶剂中，不断搅拌使其混合均匀，配成一定浓度，即可制得丝素蛋白与海洋贻贝粘附蛋白的混合溶液，一定量的混合溶液制膜或者支架。本发明在整个处理过程中具有耗能低，生物安全性高，价格低廉，操作简单方便，对环境无污染等优势；通过该发明制得的生物丝素与海洋贻贝粘附蛋白复合纳米纤维膜具有较强的力学性能。

"该成果获2018年度高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）技术发明类一等奖。1. 针对MEMS风速风向传感器低风速误差大、高风速难以测量的问题，发明了风速风向传感器深槽隔热结构，降低了衬底横向热传导，提高了灵敏度，降低了测量误差，扩大了传感器的量程。 2. 针对MEMS风速风向传感器高风速难以测量的问题，建立了传感器系统级模型，实现了闭环控制；提出了风速风向传感器的温度自平衡测控方法，实现了60m/s的量程，解决了长期以来风速风向传感器量程难以提高的技术难题。 3. 针对MEMS风速风向传感器野外工作防护技术问题，发明了风速风向传感器的陶瓷圆片级倒装封装技术，提出了导热凸点与导电凸点结构及工艺技术；发明了传感器嵌入式组装结构，突破了传感器野外工作的可靠性技术瓶颈。 4. 针对MEMS风速风向传感器受环境温度、湿度影响问题，在国际上首次建立了风速风向传感器的湿度效应模型；基于传感器材料与结构的温度特性，建立了风速风向传感器温度效应模型，保障了传感器长期工作的稳定性。 "