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%。

悬赏金额：12.5万元 发榜企业：广东施泰宝医疗科技有限公司 需求领域：临床医学-基础 3D打印技术 医学材料 生物医用材料 临床医学-外科 产业集群：生物医药与健康产业集群 技术关键词：3D打印,SLM,多孔钛合金,孔隙结构,骨替代材料

本项目基于湖北省咸宁市农民的实地调研数据，从农民个人特征、家庭特征、土地特征和认知特征四个方面选取了18个变量作为自变量，通过Order-logit模型探究影响农民参与以地养老模式意愿的因素。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 李炤辰 工商管理学院农林经济管理 2019.9/2023.6 杨力源 工商管理学院农林经济管理 2019.9/2023.6 陈文杰 工商管理学院物流管理 2019.9/2023.6 王子阳 工商管理学院物流管理 2019.9/2023.6 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 崔许锋 工商管理学院土地资源管理 副教授 土地经济管理与GIS空间分析 四、项目简介 本项目基于湖北省咸宁市农民的实地调研数据，从农民个人特征、家庭特征、土地特征和认知特征四个方面选取了18个变量作为自变量，通过Order-logit模型探究影响农民参与以地养老模式意愿的因素。研究发现农民的年龄、务农收入比重、是否购买社会养老保险、承包地数量、宅基地面积、认知水平和风险意识对于参与意愿有显著影响。因此，应当完善农地流转机制、关注养老需求主体、发展农村非农化产业和加强政府政策宣传和支持力度，积极推动以地养老模式发展。

本发明公开了一种多用户大规模 MIMO 混合预编码能效优化方法，首先松弛约束条件，迭代求得基站能效的理论上限。然后以逼近理论上限为目标设计基带预编码矩阵和射频预编码矩阵。具体做法是，在基带，将基带预编码的求解转化为可以用内点法求解的标准的半正定松弛问题，在射频，将射频预编码的求解转化为可以用相位旋转求解的向量逼近问题。使用交替最小化的方法，迭代逼近理论上限。

本发明提供了一种绿氢耦合加氢过程在线代理模型辅助多目标优化方法，包括：针对绿氢耦合加氢过程的绿氢‑灰氢混合波动，构建经济与碳减排多目标操作参数优化问题，对操作参数进行灵敏度分析，获取待优化操作参数及其取值范围；对加氢过程建立第一性原理模型并进行拉丁超立方采样，采用高斯过程回归建立离线代理模型；在混合氢气波动条件下，基于高斯过程生成初始在线代理模型，采用快速非支配排序优化方法求解经济与碳减排多目标优化问题，并通过周期性更新在线代理模型。本发明兼顾了投资成本与碳减排效益，实现了绿氢‑灰氢混合频繁波动下的经济效益与碳减排多目标的平衡优化。

本项目采用计算机虚拟现实技术和跨平台的数控系统硬面板仿真技术为基础，采用采用硬面板数控系统仿真器通过在线方式驱动计算机中的虚拟机床模拟实际机床的运动和进行虚拟切削加工的方式，实现“虚实结合”的高仿真度的新的数控加工培训系统。由两部分组成：虚拟数控机床仿真环境和系统可置换硬面板数控系统仿真器。系统主要内容包括：虚拟数控机床仿真环境软件、跨平台数控系统内核、硬面板数控系统仿真器和仿真器系统在线接口软件等。该产品主要应用于数控职业技能培训领域，关键解决了同一软硬件平台对不同类型数控系统仿真和实训的问题，避免了重复投资，节省了培训资源。该产品可以实现从纯软件培训到数控机床上机实训的过渡，缩短机床上机实训时间，和软件仿真互补，其中采用的核心技术动态建模技术达到国际先进水平。本项目为填补国内外空白产品，目前还没有同类产品出现。在职业技能培训市场和教学型系统可置换车铣床领域均有广阔的市场前景和空间，潜在的海外市场发展潜力巨大。如投入量产经济效益显著。

本发明公开了一种数控系统加工过程数据的采集、转储方法及其系统，该方法包括以下步骤：在加工开始前设置需要采集的数据类型，该数据类型包括数控系统内部的指令数据；在加工过程中，以一个数控系统的控制周期为周期将需要采集的数据类型对应的数据记录到数据缓存区中；然后再将数据缓存区中的数据通过通讯接口转储到其他存储设备。本发明与现有技术相比，由于通过对数控系统内部指令数据进行采集，采集的数据类型全面，能够有效弥补现有数控系统无法全面反映加工过程的缺陷；数据为按周期连续采集，且传感器反馈的采样信号与内部的指令数据同

本发明公开了一种基于给定阈值的数控成品电路板性能退化测评方法，包括：(a)选取测评样板执行加速性能退化试验，并测量表面绝缘电阻值；(b)执行试验数据拟合，建立测试样板的加速性能退化模型；(c)基于失效阈值并结合加速性能退化模型，计算得出测评样板的伪失效寿命；(d)选取测评样板的寿命分布模型，并利用伪失效寿命拟合检验来计算寿命分布模型的参数；(e)确定测试样板的寿命分布概率密度函数，计算其平均寿命，由此完成对电路板的性能退化测评过程。通过本发明，能够克服现有可靠性测评技术中失效数据的不足，同时节约可靠

本发明公开了一种数控系统伺服驱动信号谐波频率的自动校正 方法，其包括：采集数控系统伺服驱动信号，进行快速傅氏变换，将 伺服驱动信号的幅度谱按幅值由大到小排列获得幅值有序序列 A＝ {a1,a2,…,an}，利用 Fibonacci 数列法或黄金分割法搜索得到有序序列 A 中的分段点，分别获取有序序列 A 的第 1 段和第 2 段中幅值的平均 值 A1、A2，进而计算获得阈值 t；利用阈值 t 逐个提取并保存幅度谱 中的各谐波波段；利用提取的各谐波波段结合校正公式实现谐波频率 的自动校正。本发明通过按

本发明公开来一种基于指令域分析的数控机床工作过程的 CPS 建模方法，包括如下步骤：(1)在数控机床执行工作任务前，确定事前 工作任务数据和事前制造资源数据；(2)采集数控机床工作过程中的内 部电控数据和外部传感器数据，得到数控机床运行状态数据、事中工 作任务数据以及事中制造资源数据；(3)将制造资源、工作任务作为输 入，数控机床运行状态作为输出，在赛博空间建立相关映射关系，以 该映射关系作为数控机床工作过程的 CPS 模型，实现对数控机床工作 过程的 CPS 建模。本发明的方法通过制造资源数据和工