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叶片及叶盘智能闭环磨削加工装备关键技术与产品开发
叶片与叶盘是航空发动机、重型燃机等的关键核心零件,其叶片复杂型面的高效高精度先进加工技术是保证航发及燃机正常稳定运行的决定因素。为打破航发及重型燃机关键零部件高效高精加工技术国际封锁和垄断,在国家自然科学基金支持下,课题组针对叶片、叶盘的工艺特点,研究数字化设智能加工-测量一体化集成技术,自主开发了集成双模式灵巧测量-误差动态补偿-复杂曲面CAM编程-力位动态解耦-多轴联动控制的关键核心技术,开发出系列的自动化柔性复合磨削及抛光加工闭环智能制造装备,可实现一次装夹完成叶片及叶盘相应叶尖、型面、进/排气边、叶根圆角和凸台过渡区部位的复合磨抛集成加工,可极大提高航空发动机叶片及其叶盘、重型燃机整体叶盘及叶片、汽轮机叶片等的加工精度及效率,推进我国航空及能源动力产业的技术提升与发展。 应用领域: 航空发动机、重型燃机、汽轮机、鼓风机等透平机械叶片制造行业 技术指标: ? 实现各型叶片型面的粗磨及精磨过程,表面粗糙度≤Ra 0.2μm; ? 叶片型面轮廓度:距排气缘3mm范围内在±0.03mm内,其余区域在±0.05mm以内。
电子科技大学 2021-04-10
航空航天大型复杂结构机器人智能制造技术与装备
新一代航空航天器的跨代高性能要求使得其尺寸越来越大、材料体系越来越多、结构越来越复杂。传统制造周期长、质量不稳定,无法满足型号质量和精度要求,亟需变革制造模式。工业机器人智能制造技术与装备是解决该难题的最佳新途径。但机器人精度低、刚性弱、加工稳定性差等难题制约了其应用于航空航天大型复杂构件的高效高精制造,且核心装备被国外发达国家垄断,迫切需要突破基于移动机器人的制造核心技术与装备,形成基于移动机器人的大型复杂构件原位加工与装配融合的制造能力,打破国外垄断,实现自主可控。 技术特征 围绕航空航天大型复杂构件的高效、高精、高质量制造急需,突破了基于误差相似度的机器人精度补偿、机器人变刚度建模与加工颤振抑制、融合多源信息的在线感知与自适应工艺、多功能末端执行器研制等一系列关键技术,构建了移动机器人智能制造技术体系,自主研发了多台套多功能末端执行器和高精度大负载工业机器人智能钻/铆/铣制造装备。
南京航空航天大学 2021-05-11
叶片及叶盘智能闭环磨削加工装备关键技术与产品开发
叶片与叶盘是航空发动机、重型燃机等的关键核心零件,其叶片复杂型面的高效高精度先进加工技术是保证航发及燃机正常稳定运行的决定因素。为打破航发及重型燃机关键零部件高效高精加工技术国际封锁和垄断,在国家自然科学基金支持下,课题组针对叶片、叶盘的工艺特点,研究数字化设智能加工-测量一体化集成技术,自主开发了集成双模式灵巧测量-误差动态补偿-复杂曲面CAM编程-力位动态解耦-多轴联动控制的关键核心技术,开发出系列的自动化柔性复合磨削及抛光加工闭环智能制造装备,可实现一次装夹完成叶片及叶盘相应叶尖、型面、进/排气边、叶根圆角和凸台过渡区部位的复合磨抛集成加工,可极大提高航空发动机叶片及其叶盘、重型燃机整体叶盘及叶片、汽轮机叶片等的加工精度及效率,推进我国航空及能源动力产业的技术提升与发展。
电子科技大学 2021-04-10
航空航天大型复杂结构机器人智能制造技术与装备
新一代航空航天器的跨代高性能要求使得其尺寸越来越大、材料体系越来越多、结构越来越复杂。传统制造周期长、质量不稳定,无法满足型号质量和精度要求,亟需变革制造模式。工业机器人智能制造技术与装备是解决该难题的最佳新途径。但机器人精度低、刚性弱、加工稳定性差等难题制约了其应用于航空航天大型复杂构件的高效高精制造,且核心装备被国外发达国家垄断,迫切需要突破基于移动机器人的制造核心技术与装备,形成基于移动机器人的大型复杂构件原位加工与装配融合的制造能力,打破国外垄断,实现自主可控。技术特征围绕航空航天大型复杂构件的高效、高精、高质量制造急需,突破了基于误差相似度的机器人精度补偿、机器人变刚度建模与加工颤振抑制、融合多源信息的在线感知与自适应工艺、多功能末端执行器研制等一系列关键技术,构建了移动机器人智能制造技术体系,自主研发了多台套多功能末端执行器和高精度大负载工业机器人智能钻/铆/铣制造装备。效益分析:项目的成功研制拓宽了工业机器人应用领域,已在歼20、歼10、L15高教机、大飞机、××导弹、天宫2号空间站等国家重点型号研制和批产中应用,实现了歼20翼面、歼10机翼部件、高教机翼面、天宫二号空间站舱体等航空航天产品核心复杂大部件的生产,为我国航空航天大型复杂构件制造提供了技术与装备支撑。此外,成果还在国产机器人、精密零件制造等龙头企业实现应用推广,核心专利转化1999.2万元,近三年新增直接经济效益达11.2409亿元。
南京航空航天大学 2021-04-10
一种分布式能量收集与智能变形的多功能机翼
本发明涉及一种分布式能量收集与智能变形的多功能机翼。该多功能机翼的柔性后缘通过拓扑优化进行设计,并由介电弹性体材料维持其表面形状,能在变形过程中保持连续光滑,避免传统操纵面与机翼之间的缝隙导致的气流分离,提高气动效率。同时,由于机翼表面连续,还能够减少气动噪声,提高飞行品质。
北京航空航天大学 2021-04-10
一种远程监测与预警的智能型接地电阻测量装置
本实用新型公开了一种远程监测与预警的智能型接地电阻测量装置。包括环境监测装置、接地电阻测量装置、微处理器单元、无线通信单元;所述环境监测装置包括土壤PH值监测功能模块和土壤温湿度监测功能模块;所述环境监测装置实时监测接地电阻测量地点土壤的PH值和温湿度值的变化情况;所述接地电阻测量装置用于测量接地电阻。本实用新型通过在现有的接地电阻测量装置上设置微处理器单元和无线通信单元实现远程监控与分析智能型接地电阻测量装置;通过环境监测装置监测土壤的PH值、温湿度,并对一段时间内的土壤PH值、温湿度和接地电阻阻
安徽建筑大学 2021-01-12
叶片及叶盘智能闭环磨削加工装备关键技术与产品开发
成果简介: 叶片与叶盘是航空发动机、重型燃机等的关键核心零件,其叶片复杂型面的高效高精度先进加工技术是保证航发及燃机正常稳定运行的决定因素。为打破航发及重型燃机关键零部件高效高精加工技术国际封锁和垄断,在国家自然科学基金支持下,课题组针对叶片、叶盘的工艺特点,研究数字化设智能加工-测量一体化集成技术,自主开发了集成双模式灵巧测量-误差动态补偿-复杂曲面CAM编程-力位动态解耦-多轴联动控制的关键核心技术,开发出系列的自动化柔性复合磨削及抛光加工闭环智能制造装备,可实现一次装夹完成叶片及叶盘相应叶尖、型面、进/排气边、叶根圆角和凸台过渡区部位的复合磨抛集成加工,可极大提高航空发动机叶片及其叶盘、重型燃机整体叶盘及叶片、汽轮机叶片等的加工精度及效率,推进我国航空及能源动力产业的技术提升与发展。 应用领域: 航空发动机、重型燃机、汽轮机、鼓风机等透平机械叶片制造行业 技术指标: 实现各型叶片型面的粗磨及精磨过程,表面粗糙度≤Ra 0.2μm; 叶片型面轮廓度:距排气缘3mm范围内在±0.03mm内,其余区域在±0.05mm以内。
电子科技大学 2017-10-23
一种抗误码和丢包的信源编码与智能解码方法
本发明公开了一种抗误码和丢包的信源编码与智能解码方法,包括:星上编码步骤:把图像划分成互不重叠的子块;对每个子块进行 JPEG-LS 编码;每 K 个子块后插入一组 EDC 信息形成检错码流;进行 RS(m,n)纠错编码;对检纠错码流按 c*m 字节分成等长的数据包;在压缩码流前加入每帧的压缩帧头,而在其压缩码流后加入每帧的压缩帧尾。地面解码步骤:采用距离最小化准则从码流中搜索压缩帧头,并提取一帧的压缩码流;在帧头中
华中科技大学 2021-04-14
新一代柠檬酸绿色智能发酵技术集成与产业化
本项目获 2018 年中国轻工业联合会科技进步奖一等奖柠檬酸是一种重要的三羧酸类化合物,广泛应用于食品、医药、化工等领域,是当前世界上产量和消费量最大的食用有机酸,是世界第二大发酵产品。虽然发酵法生产柠檬酸起步较早,但目前其生产技术仍存在问题,如发酵种子培养周期长、活力低;发酵菌种影响柠檬酸合成的生理、代谢特性认识有限;传统同步糖化发酵工艺原料利用不充分;柠檬酸提取过程能耗高,废水有机物浓度高、处理难度大等。因此,本项目在江南大学刘龙教授带领下实现了传统的技术升级和转型,实现绿色智能化生产。获 2018 年度中国轻工联合会科技进步一等奖。 主要创新内容及技术突破: 1、建立了结合超声波诱导孢子快速萌发与种子糖化酶水平表征的移种策略, 发酵强度由 2.55 g·L-1·h-1 提升至 2.85 g·L-1·h-1(提升幅度 11.8%); 2、进行了柠檬酸发酵生产菌株的系统生物学分析,发现发酵后期的低 pH 环境可激活柠檬酸合成相关基因的表达,葡萄糖作为效应物可激活其转运蛋白的表 达; 3、强化同步糖化发酵方式,利用葡萄糖模糊预测模型结合糖化酶阶段添加的策略补偿发酵中后期 pH 急剧降低导致的葡萄糖供给速率不足,中试规模发酵强度进一步提升至 3.15 g·L-1·h-1,残总糖由 19.2 g·L-1 下降至 13.2 g·L-1(下降幅度 31.3%); 4、应用模拟移动床实现了柠檬酸发酵液连续分离提纯及废水资源再利用,在实现了清洁化生产的同时柠檬酸收率达到 98%,较传统钙盐法提高 5%。 
江南大学 2021-04-11
我校王琴教授团队在人工智能与量子密码系统结合研究方向取得重要突破
我校量子信息技术研究所王琴教授团队在量子密码领域取得新突破,该团队首次提出将人工智能领域的长短期记忆神经网络(LSTM)应用到量子密码控制系统之中, 实现了对量子密码系统的主动反馈与控制, 在不引入任何额外硬件和辅助稳定设备的条件下,将系统传输效率提升接近百分之二十。该成果近期发表在美国物理学会权威学术期刊《PhysicalReview Applied》上。   量子密码作为量子信息技术领域发展最为成熟的技术,正逐渐从实验室阶段走向商用化,有望在未来大规模网络加密通信中发挥重要作用,因而得到学术界和工业界的广泛关注。自第一个BB84协议提出以来,量子密码无论是在理论上还是在实验上均取得了巨大进展。现有量子密码系统包括相位、偏振、时间-能量编码等编码方式,其中相位编码方式应用最为广泛。该类系统在运行过程中不可避免地存在相位漂移问题,因而需要不断对发送端和接收端的相位进行实时校准。目前主流系统通过采用扫描+传输的方法来解决。该方法虽然可以实现相位补偿,但会导致量子密码系统传输效率降低。针对该缺点,我校王琴教授团队首次提出将人工智能与量子密码控制系统相结合,利用LSTM网络主动预测系统相位漂移大小,进而实现主动反馈与控制;同时通过固定时间间隔对网络细胞状态进行更新,使量子密码系统始终保持稳定的高效率运行状态。该方法在不提高系统硬件复杂度的前提下大幅提升了量子密码系统传输效率。此外值得提出,该方法的适用范围不依赖于某种协议或编码方式,原则上同样适用于其他任意量子密码协议和任意编码系统,为未来开展大规模量子通信网络应用提供新的研究思路与应用方法。 该项工作的第一作者是我校通信与信息工程学院硕士研究生刘靖阳,量子信息技术研究所的王琴教授和江苏省图像处理与图像通信重点实验室的谢世朋副教授是该工作的共同通讯作者。该工作得到了安徽问天量子科技有限公司的技术支持。此项工作受到国家重点研发计划、国家自然科学基金以及江苏省研究生科研实践创新等项目的支持。
南京邮电大学 2021-04-26
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