1、为实现完全的手推进样，开发了配套的注射器流量稳定头，使得手推注射器可以产生稳定的流量，摆脱浓缩效果的强流速依赖性。所开发微流控滤头具有优异的样品浓缩性能，操作通量达到若干毫升/分钟级。 2、开发了一款具有自主知识产权的全自动细胞分选仪器(如下图所示)，该仪器以“8核”螺旋流道惯性分选芯片为核心，集成了被动流量调节阀，使得仪器可以采用低成本的隔膜泵作为进样驱动。仪器具有多次分选、回液、富集浓缩及自动清洗等多种模式。可全自动实现血液中肿瘤细胞的高通量自动分选和浓缩。两次分选后血细胞去除率99%，癌细胞回收率80%以上。该仪器无需复杂的生化标记，有望为癌症转移的早期诊断和有效预后评估提供重要工具手段。

易班精品微党课，本课群包含易班总部最新推出的27门精品微党课，其中7门是朋辈教育（博士生讲师团）。 习近平新时代中国特色社会主义思想内在逻辑与丰富内涵 新时代主要矛盾的内涵 十九大新征程与中国共产党的百年建国目标 学习十九大精神坚定中国特色社会主义道路自信 打好脱贫攻坚战——精准扶贫 全面认识“一带一路” 改革开放40年在改革开放中坚定文化自信 ……

小蜂王160/170

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%。

本技术成果属于分析化学样品前处理领域，研发了一种动态液液固印迹微萃取-液相色谱在线联用系 统，包括磁力搅拌器、水浴瓶、萃取瓶、引流管、蠕动泵、高压六通切换阀、分子印迹固相微萃取材料、 高压六通进样阀、定量环、进样针、液相色谱泵、色谱柱、检测器和液相色谱等，通过动态液液固印迹微 萃取装置和液相色谱的联用，实现水相样品中目标分析物预富集、萃取、解吸、分离和检测全过程的在 线。本系统结合了液液萃取的通用性、分子印迹固相微萃取技术的高选择性、高富集能力和液相色谱的高 效分离能力和高灵敏度，提高了分析自动化程度，缩短了分析时间，提高了准确度和精密度，可有效应用 于复杂样品中痕量有机物的分析检测。

成果简介：利用高速旋转的转子产生的高离心力对在高承载环境下使用的器件进行加载试验，采用成熟试验技术方法和检测手段，实现对微小型机械结构件和电子器件、加速度传感器在高承载环境下的高载荷试验和标定。该设备最高加速度实验值：8万g，最高加速度标定值：1万g，实验对象最大回转半径：50mm，加速度实验精度：3%，标定精度：6%，实验对象尺寸：实验件最大尺寸长度≤18mm，实验件三维尺寸处于直径D=18，高度H=15的圆柱体范围里。适合钢、铝及铜质等各种材质加工的，在高承载环境下工作的机械结构件、电子元器件

本发明公开了一种超精密双层宏微运动平台的同步控制系统，该系统包括设置在计算机内的主控制模块、两个宏微运动平台控制模块和同步控制模块；两个宏微运动平台控制模块均包括微动平台控制模块，跟随控制模块，宏动平台控制模块，激光测量模块，以及光栅测量模块。本发明引入了微动平台位置转换器，简化了微动平台的控制；提出了力作用转换器，提高了宏动平台的跟踪精度；采用宏动平台跟踪微动平台的控制方式，防止了微动平台运动饱和的发生，提高了宏微运动平台的定位精度；采用了双层宏微运动平台同步控制器，减小了同步误差，并改善了双层宏