XK-L650数控铣床是高精度、高刚度、高可靠性的新一代生产型数控机床，由我公司与机床公司合作生产，主机结构合理可靠，制作精良。 能自动进行各种钻、铣、镗、铰、攻丝等工序加工，支持CAD/CAM功能，完成复杂板类、箱体类零件、特别是模具的加工。

MCV380-5加工中心是高精度、高刚度、高可靠性、高性能价格比的新一代生产型数控机床，由我公司与机床公司合作生产，主机结构合理可靠，制作精良。 能自动进行各种钻、铣、镗、铰、攻丝等工序加工，支持CAD/CAM功能，完成复杂板类、箱体类零件、特别是模具的加工。

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%。

针对干喷存在的粉尘大、强度低、回弹率高等现状，先后与山东能源新巨龙煤矿、同煤集团同忻煤矿、徐工-施维英公司、中煤王家岭煤矿展开湿喷技术及配套装备研究合作，现已成熟应用。湿喷机采用防粘度技术成功解决了料腔粘料、堵管问题。在同忻煤矿首次实现了水、水泥、砂子、石子及各种添加剂全程定量的喷混凝土作业控制，能够保证喷混凝土性能稳定。为提高机械化程度，在王家岭矿首次采用喷浆机械手，通过远距离遥控器操作机械手来实现喷浆作业，解除了喷浆工人的繁重体力劳动，提高了施工效率、喷浆质量。根据不同矿井条件，设计了不同湿喷砼模式。在新巨龙矿成功应用了“地面配料+大巷搅拌站+井下湿喷”系统，研究成果获山东省煤炭科技进步二等奖；在同忻矿成功应用了“地面配料和搅拌+罐车运输+井下湿喷”系统，用防爆罐车把砼（加入水化控制剂）运至湿喷地点，接着把罐车内砼加入到湿喷机进行喷射，山西省科技厅组织有关专家对其进行了成果鉴定，研究成果获部级三等奖；在王家岭矿采用“地面配料+井下搅拌并给入湿喷机+机械手喷浆”系统，进一步提高了机械化程度。研究团队现拥有一种高强度低耗能的煤矿湿喷系统及湿喷方法（2013106765591）、喷浆机械手（2014100645459）、一种矿用螺旋式定量配水输送车（2013106812342）、一种矿井用混凝土搅拌运输罐车（2014205178627）等专利六项。

采用有限单元法、光测弹性力学法、极限载荷测试以及链条系列产品的计算机辅助设计（CAD）等先进技术，使产品的设计水平大为提高。通过链板应力场及位移场分布特征的研究，改善了危险断面的应力水平分布，提高了产品的极限破坏载荷。 通过对产品的材质和热处理研究，提出了满足高强度要求的新材质及合理的热处理工艺，细化了晶粒，减少了表面脱碳和变形，提高了零件的高温强度和抗回火稳定性等性能。 该链条与传统产品相比，其强度提高了10—20%，使用寿命提高3—4倍，具有明显的经济效益和社会效益。 该项成果曾通过原冶金部技术鉴定，被评定为国内领先水平，并获得冶金部科技成果三等奖。其产品先后被评为冶金部优质产品及国家科委和冶金部推荐推广使用的优质产品。已在生产中应用。

小型柔性取样机械臂采用柔性带曲度的弹簧钢作为取样臂，达到了收缩体积小、质量轻和功耗低等优点，可搭在在各种移动车体上或移动机器人上进行取样分析。主要应用在如环境污染区域等高污染危险环境的泥土、砂石等取样分析，在某些人迹罕至的恶劣环境下亦可有其应用价值。该设备加工精度要求较高，目前已发展了3代样机，技术已趋于成熟。希望能够和精密机械加工及力学分析领域的专家合作。

本专利公开了一种机械传动的分度机构，属于机械传动设备技术领域。该机构由主动轴、主动盘、从动盘、输出轴、摆块、定位套、左棘爪、右棘爪等零件组成。针对机构任意等分分度的要求进行设计，通过主动轴和外部动力机构相连，带动主动盘旋转，主动盘上的摆块带动从动盘上的左棘爪，实现输出轴运动的正向输出；反向旋转时，主动盘带动摆块顺时针转动，由于摆块的顶面进入右棘爪底部时的径向尺寸小，加之右棘爪能够做一定的摆动，摆块滑过右棘爪后，转动到左棘爪的底部，初始阶段摆块的顶面进入左棘爪底部时径向尺寸小，接触后，左棘爪作逆时针摆动到达死点后，左棘爪底部强行压迫摆块的顶部使摆块亦作逆时针转动，使摆块定位面和主动盘定位面接触，实现摆块的重新定位，由于两个主动盘定位面的高度差异，继续转动后，摆块的右侧面顶点高于右棘爪的左侧面低点，摆块的右侧面则靠在右棘爪的左侧面，带动从动盘转动，实现运动的反向输出。本专利利用输出轴与主动轴少转一整转的转数差以及主动轴和输出轴连接的机械传动机构，实现设计要求的机构的任意等分分度，分度精度较高，且结构简单可靠。

机械手无损检测系统由关节式机械手、超声检测仪器、超声换能器和液浸槽等构件组成，采用高性能计算机实现机器人和超声检测仪器的集成控制，采用创新的软硬件接口技术保证扫查点位置坐标数据和超声检测信号的同步采集，实现高检测分辨力和检测重复性。机械手无损检测系统的特点有检测精度高、速度快，灵活性好；位置信息和超声信号同步采集，精准定位缺陷位置；全波数据采集与存储功能，可实现任意深度成像观测；多种成像方式，可实现多种物理特性观测与分析；显示直观，快速扫描显示工件内部缺陷。机械手无损检测系统主要针对复杂曲面的金属和复合材料构件的超声无损检测与评估难题，采用单（双）机械手夹持换能器或工件实现快速准确的自动化无损检测，完成人工无法实现的扫查工作。 机械手无损检测系统目前已经应用在西安航空发动机（集团）有限公司，兵器工业集团内蒙古一机集团，航天材料及工艺研究所等单位；并在2017年11月由北京理工大学申请，国家质量技术监督局颁布国家标准《无损检测 机械手超声检测方法》（GB/T34892-2017），2018年6月1日开始实施；同时机械手无损检测系统申请多项国家发明专利。

一、成果简介 我国是苹果生产大国，苹果的种植面积和总产量均居世界第一。苹果成熟后，经过采摘、清洗、分级、包装及运输等多重工序，极易发生碰伤、损伤等机械损伤。且受损早期的苹果，损伤部位很 难被肉眼识别，如不将其剔除，损伤苹果会随着时间的延长而腐烂，不但失去本身的食用价值及商业价值，还影响其他苹果，造成严重的经济损失。苹果受机械损伤后，多发生果肉褐变。成熟的富 士苹果果皮颜色为红色，更加

机械手无损检测系统由关节式机械手、超声检测仪器、超声换能器和液浸槽等构件组成，采用高性能计算机实现机器人和超声检测仪器的集成控制，采用创新的软硬件接口技术保证扫查点位置坐标数据和超声检测信号的同步采集，实现高检测分辨力和检测重复性。机械手无损检测系统的特点有检测精度高、速度快，灵活性好；位置信息和超声信号同步采集，精准定位缺陷位置；全波数据采集与存储功能，可实现任意深度成像观测；多种成像方式，可实现多种物理特性观测与分析；显示直观，快速扫描显示工件内部缺陷。机械手无损检测系统主要针对复杂曲面的金属和复合材料构件的超声无损检测与评估难题，采用单（双）机械手夹持换能器或工件实现快速准确的自动化无损检测，完成人工无法实现的扫查工作。 机械手无损检测系统目前已经应用在多家央企、研究所等单位；并在2017年11月由北京理工大学申请，国家质量技术监督局颁布国家标准《无损检测 机械手超声检测方法》（GB/T34892-2017），2018年6月1日开始实施。