本发明公开了一种光学元件支撑参数的确定方法，该方法具体为：确定保证面形精度的最少支撑点数为最优支撑点数，并计算支撑点的理想支撑力；依据理想支撑力定义多个不同支撑力波动水平，计算不同支撑力水平下随机支撑力引起的镜片面形变化；统计并检验镜片面形畸变的随机分布规律，建立不同支撑力水平与光学元件成像质量的映射关系；根据质量控制标准，确定支撑力的波动范围。本发明基于蒙特卡洛方法，解析不均匀支撑力作用下镜片面形畸变的随机分布规律，分析不同随机支撑力水平对光学元件成像质量的影响，从而确定合理的支撑力波动范围，为光

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%。

本实用新型涉及一种可扩展到较高泥沙浓度测量与试验分析的装置，包括水槽试验系统、B 超成像 测量分析系统、超声反射衰减系统；所述水槽试验系统包括沙粒、水流和水槽，所述沙粒和水流放置在 水槽内；所述超成像测量分析系统包括 B 超探头、信号线、B 超仪和计算机，B 超探头通过信号线与 B 超仪相连接，B 超仪通过连接线与计算机连接；所述超声反射衰减系统包括反射装置和用于固定 B 超探 头在反射装置正上方的固定装置，所述固定装置设置在反射装置上。本实用新型装置具有较广泛的适用 性，解决了水中泥沙浓度过高而导致含沙量无法通过 B 超成像测量问题。 

本发明提供了一种基于曲面拟合的电力系统节点动态频率响应特性分析方法，本发明综合考虑了电 力系统初始运行方式及故障形式、故障位置对观测节点动态频率特性的改变和影响，并将节点动态频率 响应特性拟合为多变量的空间曲面形式，采用离线仿真方式提取有限的节点动态频率响应特性仿真值拟 合状态曲面；同时采用节点动态频率响应特性仿真值对曲面进行校核和修正，使得节点动态频率响应特 性在任意状态下均为曲面上一个对应的矢量点。本发明的计算快速性、简便性及准确性均有了本质性提 高，适用于频率响应快过程的电力系统节点动态频率响应特性分析。 

1、双光子超分辨荧光分析仪及试剂研发人才； 2、特定蛋白免疫分析仪及试剂研发人才； 3、化学发光分析仪及试剂研发人员。

产品详细介绍产品简介：　　 MiniQMR清醒小动物体成分分析与成像系统适用于测量活体小鼠及其他小动物体内全组分的台式核磁共振成像分析仪，可快速、无损准确的测量动物脂肪、水分、瘦肉含量，并提供成像功能，进行脂肪分布研究。　　MiniQMR清醒小动物体成分分析与成像系统（动物脂肪/代谢测量仪），是基于核磁共振（NMR)原理的分析技术。不同组织中H质子含量以及H质子的弛豫时间均有一定的差异，可通过核磁共振信号强度与弛豫时间差异，用特定的信号处理与算法将脂肪、水分、瘦肉含量快速的区分开来。该方法可在小动物清醒状态下完成测试，测试过程对动物没有伤害，可对同一动物模型进行长期持续研究，排除个体差异影响。该仪器可用于从事糖尿病、肥胖症、代谢研究和营养学的科研机构、相应的大学和制药公司。技术指标：1、磁体类型：永磁体；2、磁场强度：0.5±0.08T，仪器主频率：21.3MHz；3、探头线圈直径：40mm；应用领域：1、肥胖研究2、糖尿病3、营养学研究4、药理学5、骨质疏松症6、心脏病学等研究仪器优势与功能：1、脂肪含量测定2、瘦肉含量测定3、自由水含量测定4、脂肪分布成像5、几分钟内检测全身的肌肉、脂肪和水分含量6、适合不同体位的测试，放样对测试无影响7、永磁体，无维护费用，使用成本低8、适用于裸鼠、小鼠和大鼠9、测试过程无损伤，对动物无风险10、动物可在清醒状态下测试，无需麻醉，测试过程简单应用案例一：快速测定老鼠脂肪，瘦肉含量应用案例二：脂肪分布-核磁共振成像测试应用软件注：仪器外观如有变动，以产品技术资料为准。

产品详细介绍SC-G型自动考种分析及千粒重仪系统（多功能种子分析仪）1、货物名称：SC-G型自动考种分析及千粒重仪系统2、主要用途：SC-G型自动种子考种分析及千粒重仪系统是根据图像识别原理来实现自动分析的。目标照明模式可在背光和普通日光之间切换。可用于各类农作物实粒种子（谷粒、玉米、小麦、油菜籽等）的精确考种、各类粮库的虫口计数分析，以及出苗数、整齐度、均匀度分析，可兼做表面光滑的昆虫计数或虫卵计数（如：米象、蚜虫、蚕卵、鱼籽等），以及被当作种子净度工作台用于种子净度检验。内置支持网上在线升级的模块。3、主要技术指标：★ 500万像素分辨率的彩色数码拍摄仪，及超薄的背光光源板，具有相机画面畸变、背光板均匀性的自动矫正特性，有效减小尺寸测量误差。拍照分析的种粒直径1～20mm。稻种的实粒与秕谷需经风选，再分别计数分析。能大批量自动分析成像后的种粒图片。★ 全自动数粒速度：1200～20000粒/分钟，数粒误差≤±0.1~0.4%，极少监视修正即达100%正确。全自动千粒重分析的精度误差：≤±0.5%。适用于各类农作物实粒种子的自动精确考种、各类粮库的虫口自动计数，以及出苗数、整齐度、均匀度分析，显示和输出计数结果。★ 具有对被分析目标颜色、形状进行自学习和再学习，并实现自动分类的特性，以及品种比对特性。能自动测出各类粘连种粒的每粒粒形参数（长、宽、长宽比、面积、等效直径、周长等），并排序输出。分析过程为全程电脑控制，高效、准确、简便易用，真正一键式操作，鼠标一点，结果即现。具有被测样本条码、电子天平RS232重量数据的自动输入接口。辅助删补：用鼠标选择增加/删除，或直接用鼠标在屏上手工计数，以确保100%正确目标区的个性化计数：对工作区视野中任选范围或矩形范围内的计数。分析数据导出：分析图像结果可保存，自动形成总报表，统计分析结果能输出至Excel表，以及，以及按宽度、长度、面积等输出的排列图和测量图。4 供货基本配置：SC-G型自动考种分析及千粒重仪系统 数量 备注SC-G型自动考种分析及千粒重软件系统及电子版简明手册 1张 光盘，3年免费升级软件锁 1个 1年保换、2年保修SC-G型自动考种分析及千粒重系统软件质量三包卡 1张 光盘电子文档中USB2.0接口的拍摄仪（彩色500万像素） 1台 非人为损坏，质保1年超薄的背光光源板（A4工作台板） 1个 非人为损坏，质保1年带RS232通讯接口的量程220g电子天平（精度1mg） 1台 生产厂家质保1年RS232接口通讯传输线 1条 非人为损坏，质保1年种粒成像盘、种粒收纳小盘 各1个 注：本技术标书中打★款项必须响应，否则为重大偏离5. 推荐电脑配置（需另配，由投标的经销商在当地找供应商）品牌一体机电脑（酷睿双核CPU / 4G内存/1G显存/ 500G硬盘 / 19.5”彩显/无线网卡，5个以上USB2.0口，Windows 10完整专业版或完整旗舰版）

任何具有温度的物体表面都会产生红外线，利用红外线感应装置和计算机信息处理与成象技术，可以将物体表面的温度场以可视画面形式显示出来——红外图象。采用现代的图象分析与处理技术，结合被检测设备的结果参数和现场可方便采集的一些其它数据，如电信号、压力、流量等参数，利用先进的模糊聚类、神经网络、人工智能等理论可以对热设备的运行状况进行有效的在线检测、故障分析与趋势预测。 设备运行状况的在线评估与故障分析和诊断一直是生产实际中有待解决的问题。本项目的主要特点是：红外图象可以实现非接触的、在线（或离线）检测，也可以做离线普查。基于红外图象的热设备运行状况、故障分析与诊断系统除红外图象以外的其它信息可根据现场实际情况适当提供，并不强行要求。当然信息越多越准则判断的结果越客观，因此具有智能性。目前已有针对催化裂化、加热炉、常用电器设备等多套专用的设备运行状况评价和故障诊断系统通过鉴定，并在多处投入实际使用，受到普遍好评。

中国石油大学（华东）动态热演化岩石物理分析系统招标项目的潜在投标人应在青岛市市北区敦化路138号甲西王大厦24楼23A01室获取招标文件，并于2022年07月11日14点30分（北京时间）前递交投标文件。