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。

针对淡水养殖鱼类体内因脂肪蓄积而造成养殖鱼类产量和质量下降的问题，该成果公开了一种降低淡水鱼类体脂肪含量的饲料添加剂及制备方法，它由氯贝丁酯、大豆油、沸石粉一定比例制成，其步骤是：A、将沸石粉粉碎至过70——90目筛，按比例称取氯贝丁酯、大豆油、沸石粉各组分；B、把氯贝丁酯和大豆油混匀后，再与沸石粉在混合机中混合均匀，使得混合物的变异系数≤5%，为一种降低淡水鱼类体脂肪含量的饲料添加剂。方法易行，操作简便，效果显著。 该产品使用剂量小，方法易行，操作简便，效果显著克，服了当前降脂添加剂作用效果不理想、针对性不强等问题，是一种从基因水平来调控鱼体脂肪代谢的新型饲料添加剂；制备方法易行，操作方便，可用于大规模工业化生产。 成果完成时间：2016年3月

本技术以岩体工程地质力学和岩体水力学理论为指导，采用五图—双系数法对底板突水危险性进行综合评价，通过理论分析、室内试验、现场测试和模拟计算，系统地开展注浆前后工作面底板水文地质与工程地质特征研究，揭示注浆前、后工作面底板采动变形破坏特征的差异性，为注浆改造底板突水预测和评价提供技术支撑，为承压水体上煤炭资源安全高效开采提供地质保障。 （1）采用五图—双系数法对井田 6 煤底板突水危险性进行了预评价，反映了深部水平煤层底板的水害威胁程度，为矿井防治水工程设计与实施提供了依据； （2）采用岩石物理力学实验、岩石质量指标统计、岩石试件波速测试和原位波速测试等多种方法，研究了注浆前后底板岩体结构的差异性，给出了注浆前后底板岩体的强度值； （3）建立了注浆前原始底板、厚度增加底板、强度增加底板、强度厚度均增加底板、含套管底板等 5 种不同的底板模型，模拟注浆前后各种状态的底板结构类型的采动效应，获得了各种模型的底板采动效应特征，揭示了工作面底板岩体结构改造的效果以及采动效应的岩体结构控制作用； （4）采用孔间电阻率 CT 法对注浆后底板采动效应进行了监测，获得了注浆后底板岩层的破坏特征，揭示了底板岩层破坏具有分带性。

“基于物联网及云计算技术的设备故障诊断及预测平台”利用云计算、物联网、大数据、移动互联网等现代信息通信技术，实现人与设备、人与人、设备与设备的实时互动，实现信息和数据的共享。软件产品以服务的方式向用户提供。减少企业的平台搭建费用、数据安全维护成本、服务器投资和维护成本、专业技术人员投入成本、软件升级维护成本等。所有云服务产品实现全移动化，支持IOS和Andriod系统的多个版本，并且与PC端数据实时同步。云平台配置了冗余容灾、异地备份以及通讯加密、防止暴力破解等技术解决方案。 技术优势： 1.我们在围绕以大型建筑设备为主的智能运维平台中处于领先阶段目前该行业设备比较分散，信息化程度不高，我们从2014年开始研发该智能运维平台，目前处于国内领先阶段。 2.智能运维平台数据积累量巨大，为大数据分析提供基础设备智能运维云平台经过近两年的研发，于2016年年底上线至今已得到行业内企业的认可。目前已接入上千台设备，每月新增数据条数达几十亿条，该运维平台将会是大数据平台的数据、需求、市场的直接来源。 3.产学研合作推进平台的技术发展 产学研合作将为该项目提供更多研究性成果，目前已申请发明型专利2项、实用新型专利6项，软件著作权7项。 应用概况： 该平台于2016年年底上线至今已得到行业内企业的认可。目前已接入上千台设备，每月新增数据条数达几十亿条。设备主要为建筑设备相关，如：大型中央空调主机、冷冻机、水泵等。接入设备主要分布于南京、上海、杭州、济南、贵州等地。目前平台接入企业50多家。

开发使用绿色的纤维素基材料和一些可降解的合成高分子，可以缓解“白色污染”与“能源危机”，这符合我国提出的节能减排、低碳经济的可持续发展战略，拥有良好的发展前景。江南大学绿色功能复合材料实验室白绘宇副教授利用聚乙烯醇/纤维素体系环保廉价的优点，并对该体系进行简单快捷的光敏改性，制备出了具有阻水性能的聚乙烯醇/微纤化纤维素包装膜材料，和具有吸附性能，敏感性能以及胶粘性能的聚乙烯醇/纳米晶纤维素水凝胶材料。这些发明赋予聚乙烯醇以及纤维素等材料新的功能性，拓宽了聚乙烯醇以及纤维素的运用领域。 

以有机复合谷类杂粮为主要原料，采用微波烘焙、超微粉碎、冷杀菌（电磁脉冲杀菌、超高压杀菌等）及瞬时超高温杀菌等关键技术及装备对产品营养、稳定性、色香味的影响及加工研究，生产固体或液体健康饮品。 创新要点 独特的营养配方；产品的稳定性、保质期保障；不同口感、色彩；不添加化学合成添加剂。

我国湖泊水库近在近20年来富营养化发展速度相当快，藻类爆发日趋频繁，已经严重影响到了饮用水水质。上海地处平原，河道水流缓慢，近年来日益严重的“黑臭河道”现象也是典型的半封闭性水域的富营养化。曝气富氧和种植水生植物是修复富营养化水体的有效技术，但是常规大气泡富氧方式富氧效率低，容易造成底泥扰动反而加重水体污染；水生植物在冬季修复效率低下。前期研究结果发现微纳米气泡具有比表面积大、上浮速度慢的特点，可以改善下层水体的溶解氧浓度，恢复好养微生物和浮游动物的活力。本课题针对富营养化水体，采用微纳米气泡富氧技术与水生植物种植技术相结合的方式，根据不同的水质条件（水库、黑臭河道）调控相应的微纳米气泡的应用方式及条件，结合种植适宜的水生植物，促进植物根系发展提高冬季氮磷去除效率，从而实现水体的高效净化。通过对修复过程中的水质变化规律和微生物演替规律进行动态监测，观察不同微纳米气泡的实施条件对水生植物的生长和根际微生物变化的影响，探索微生物群落特征与水体修复效果的映射关系，用以指导该技术的推广和应用。 我国湖泊水库近在近20年来富营养化发展速度相当快，藻类爆发日趋频繁，已经严重影响到了饮用水水质。上海地处平原，河道水流缓慢，近年来“黑臭河道”现象日益严重，黑臭异味的根源是半封闭性水域的富营养化，外源污染物的过量输入超越了水体的环境容量。封闭性和半封闭性富营养化问题亟待解决，本项目拟开发的环保绿色高效的修复技术具有广阔的市场前景。