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%。

基于全同粒子不可分辨性的量子相干性可以提高相位鉴别的成功几率，并且能与基于单个粒子相干叠加的相干性同时存在，因此将在具体的量子信息任务中获得应用。

本发明公开了一种基于氯化铵化学链循环的纯碱—氯乙烯联产工艺，氯化铵化学链循环为：首先利用载体与氯化铵反应吸收氯化氢，释放出氨气，再将吸收氯化氢的载体进行加热，释放出氯化氢；然后将获得的氨气与氯化钠水溶液及二氧化碳反应生产纯碱，副产的氯化铵循环回用；将获得的氯化氢与乙炔反应生产氯乙烯，乙炔制备过程副产的二氧化碳回用至纯碱生产，释放氯化氢后的载体循环回用。本发明所述的氯化铵化学链循环技术，集成现有的纯碱和氯乙烯生产工艺，解决了氯化铵循环问题，有望实现纯碱工艺的低氨或零氨消耗；简化纯碱和氯乙烯工艺，大幅降低资金投入及能源消耗；同时减少了生产中CO2与固体废弃物的排放，并得到高附加值的轻质碳酸钙。

本发明公开了一种基于快速成形制造技术的碳纤维传感元嵌入装置，包括：工作台；升降和平移模块，安装在工作台上；水平移动台，用于安装和移动快速成形制造结构的任一叠加层；储丝模块；铺丝模块，安装在升降和平移模块的动力输出端，用于在快速成形制造的任一叠加层内牵引和嵌入来自储丝模块的纤维丝；断丝模块，用于切断嵌入快速成形结构中的纤维丝的尾部；纤维丝固定模块，用于在嵌入的起始位置固定纤维丝；本发明还公开了一种基于快速成形制造技术的碳纤维传感元嵌入方法；本发明通过设置铺丝模块和水平移动台，可以快速有效地将纤维丝自动化嵌入实体结构中，实现自监测智能结构的自动化制造。

本发明公开了一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法和装置。所述方法通过建立一阶峰 和二次谐振峰强度随风速变化的经验模型，先用现场浮标实测风速数据或者在雷达近距离单元上由常规 二阶谱方法估计的风速作为标准进行拟合估计出模型参数，然后利用回波多普勒谱中的一阶峰和二次谐 振峰强度估计出风速，对二者进行加权组合给出最终的风速估计值。解决了高频地波雷达现有基于回波 二阶谱的风速估计方法不够准确这一难题，将回波多普勒谱中一阶布拉格峰和二次谐振峰的强度与风速 值联系起来，实现直接从一阶峰和二次谐振峰等线谱中提取风速，以大幅度提升利用高频地波雷达估计 海面风速的精度

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。 

本发明公开了一种基于改进 SIFT 算子的低空多视角遥感影像匹配方法，首先采用优化的 DoG 算子 对第一影像和第二影像进行特征点检测，然后利用基于局部区域采样模拟的 SIFT 描述子对特征点进行 描述形成特征向量，最后采用 NNDR 策略形成初始匹配特征点，并利用基于极几何约束的 RANSAC 算 法对匹配点进行提纯。本发明能够有效地解决低空遥感影像匹配中存在的多视角以及弱纹理等问题。 

本发明提供了一种基于快速二值编码的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括步骤:步骤 1，划分 待分类遥感影像获得场景单元;步骤 2，从场景单元中提取尺寸相同的图像块作为局部图像块训练样本; 步骤 3，采用非监督学习法学习局部图像块训练样本获得滤波器组;步骤 4，将场景单元与滤波器组中 各滤波器分别做卷积获得各场景单元的幅滤波器响应图，采用二值编码法分别融合各场景单元的幅滤波 器响应图获得各场景单元的全局特征描述;步骤 5，基于场景单元的全局特征描述进行场景单元分类。 本发明在保证场景分类精度的前提下，大大降低了非监学习法的计算代价。

本发明公开了一种基于多次同步异频法的大型地网工频接地阻抗测量方法，具体为:在使用异频法 测量大型地网工频接地阻抗时，采用本专利给出的多次同步测量方法，同步测得多组异频电压和异频电 流;利用加窗傅里叶滤波算法计算得到多组异频电压相量和异频电流相量;利用本专利给出的计算方法， 计算得到大型地网在异频频率下的接地阻抗;利用插值方法计算得到大型地网工频接地阻抗，包括阻性 分量和感性分量。本发明方法考虑了利用停运线路作为测量回路测量大型地网接地阻抗时，电流极引线、 测量回路周围中性点接地系统的平行架空线路与电压极引线的电磁耦合效应对测量结果的影响，从而大 大提高了大型地网工频接地阻抗测量结果的精度。