本发明公开了一种机械零件表平面残余应力场的预测方法，包 括以下步骤:1)建立主残余应力分量的二元 n 阶三角级数多项式模型; 2)初步测试分析确定模型阶数 n 值;3)根据模型阶数 n，确定测试点个 数及测试方案并进行测试;4)根据预测模型和测试结果，对模型进行 矩阵形式整理求解模型系数;5)根据残余应力分量测试结果、已求的 模型系数和自平衡条件，求解其它残余应力分量预测模型系数;6)表 平面残余应力场形象表征。本发明方法避免了测试的盲目性

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%。

（专利号：ZL 201310414136.2） 简介：本发明提供了一种套筒类零件内表面微凸起电解加工方法，属于电解加工领域。该方法利用微小群孔结构的弹性绝缘薄板，其面向零件一面进行导电化处理，并将其导电层与弹性绝缘薄板组成工具阴极，套筒类零件作为工件阳极，阴、阳极之间充满电解液，阳、阴极分别与电源的正、负极连接，进行电解加工，在套筒类零件内表面制造出微凸起结构。采用本发明的电解加工方法，能够在套筒类零件的内表面形成微

本实用新型公开了一种圆柱形零件翻转的自动上下料装置。零件储料箱内装有零件，零件储料箱底面为带有倾角的斜面，零件储料箱底端设有出料口，出料口连接出料槽，出料槽出口处安装有选料轮，选料轮周面沿圆周等间距开有四个凹槽，选料轮旋转出口的一侧下方设有用于承接零件的倾斜的滑槽，滑槽与提升机构衔接，提升机构的出口处下方设有竖直导向管，竖直导向管的出料口下方为零件操作台。本实用新型仅依靠一个电机带动的选料轮即可实现对圆柱形零件的周期性取料，利用重力滑落实现零件翻转上料，并能保证零件出料方向的一致性，简便节能，自动化程度高，且具有较高的可靠性。

本发明公开了一种基于铣削温度预测铣削加工过程中残余拉应力发生的方法，该方法包括：将被加工工件表面热源分布简化设定为梯形分布模型，并根据该模型确定被加工工件在铣削加工过程中的表面及亚表面温度 TM；建立被加工工件铣削过程中的温度与残余拉应力之间的映射关系，并计算得出当残余拉应力发生时工件的表面及亚表面临界温度 TC；根据所获得的 TM 和 TC 值之间的比较，来预测铣削过程中是否会发生残余拉应力。本发明还提供了相应的基于铣削温度对铣削加工过程中残余拉应力的方法。通过本发明，能够通过对残余拉应力的多个影响因素进行简化，并有效执行对残余拉应力的预测和控制，相应实现零件的高效低损伤加工。

相干反斯托克斯拉曼散射显微成像，采用两束时间同步、空间重合的超短脉冲照射到样品上，依据样品化学键与激光的共振，融合振转能级的频域高特异性与显微成像技术的空间高分辨，以及超短脉冲的时域高精度，开创了对生物样品进行非侵入、无损伤研究的新时代。传统基于钛宝石的固体光源体积庞大、环境敏感、维护繁琐，限制了受激拉曼散射成像技术从实验室向临床应用的推广。本团队开展了基于光子晶体光纤的非线性频率变换技术，研制成便携式的、能在临床条件下长期稳定运转的激光光源，可以在更复杂、更广泛的环境中实现非线性成像，用于临床快速检测、非侵入细胞成像、药代动力学研究。

弹簧组件限位拉压循环试验岩石试样固定装置，由下位夹具和上位夹具组成，下位夹具包括与试验机底部加载座连接的下接头、固定试样的下端帽、连接下接头与下端帽的下链条、第一中心限位机构、第二中心限位机构和第一液压机构；上位夹具包括与试验机顶部加载座连接的上接头、固定试样的上端帽、连接上接头与上端帽的上链条、第三中心限位机构、第四中心限位机构和第二液压机构；各中心限位机构均由弹簧限位组件、支撑件和转接板组成，弹簧限位组件包括圆环形支座、三根螺杆、三个带有外螺纹和内螺纹的螺套、三根限位弹簧和三个限位体；第一液压机构、第二液压机构均包括圆环形活塞及与圆环形活塞组合的圆环形油缸。

本成果首次创新性采用指甲上采集血糖拉曼信号，并利用双波长激发差分算法消除背景噪声，极大提升信号信噪比，实现个体病例一天血糖变化趋势监测。其中核心技术包括拉曼光谱差分算法和多重迭代反卷积算法进行血糖浓度预测，解决了利用光学方法实现无创监测血糖在低血糖浓度（4mmol/L）监测不准确的行业难题； 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 1、研发背景： 无创血糖动态检测技术一直是医学工程领域研究热点之一，也是具有挑战性的世界性难题，我国现有近1.4亿的糖尿病患者。而糖尿病作为一种慢性疾病，目前还没有效的治疗方式，血糖监测是其唯一的预防及治疗方式。 解决主要问题： 解决了常规拉曼无创血糖监测背景噪声影响大，监测准确度低等问题，首次创新性采用指甲上采集血糖拉曼信号，并利用双波长激发差分算法消除背景噪声，极大提升信号信噪比，实现个体病例一天血糖变化趋势监测。其中核心技术包括拉曼光谱差分算法和多重迭代反卷积算法进行血糖浓度预测，解决了利用光学方法实现无创监测血糖在低血糖浓度（4mmol/L）监测不准确的行业难题； 创新性： 1）方法创新：实验证明在指甲上可以有效测得拉曼信号，预测正确度达到85%（GB/T 27417-2017）以上，达到国际医疗标准； 2）算法创新：在差分算法中加入特殊约束算符对信号进行约束优化，有效的抑制了噪声信号并使较弱的拉曼峰信号增强近百倍。 3）外观设计创新：自主设计一款便携式、小型化（长×宽×高=15×4×10cm），符合人体工学的无创血糖仪，用户单手即可快速完成血糖监测； 技术先进性： 首次实现了 利用差分拉曼光谱技术在指甲处实现全天动态血糖监测。对比分析国内外所检文献，属于我们首次提出。 推广应用价值： 有望解决利用传统拉曼光谱技术诸多问题，将极大促进拉曼光谱技术在动态血糖监测领域的应用，加快相应无创血糖仪的推出和市场推广。 市场前景： 我国糖尿病患者近1.4亿，未来三年无创血糖仪的市场将达到180亿元，我们按1%市场占有率来看，销售规模将超亿元。 前期应用情况： 项目的技术开发完成，工程化样机开发完成，处于大样本病例数据采集测试中。

本发明公开了一种自由空间气体拉曼散射收集装置，尤其适用 于微量气体成分检测。本发明装置包括旋转抛物面反射镜和平面反射 镜；旋转抛物面反射镜为抛光的高反射镜面，平面反射镜的反射面与 抛物面反射镜中心轴线垂直，且旋转抛物面反射镜和平面反射镜构成 作为样品池的封闭区间，在抛物面反射镜的抛物曲线顶点设有用于对 样品池内被测气体进行快速更换的进气口，平面反射镜上设有用于实 现探测激光的入射和散射光的收集的窗口。本发明装置结构简