内容介绍： 针对拉深壳体和窄长类饭金零件，首次提出了考虑法向量的几何映射 展开方法，解决了目前广泛釆用的几何映射展开方法的不精确不合理问 题，使改进的几何射线法适用于复杂拉深壳体和窄长类零件的展开。同 时，多参考点几何映射法与正交长度展开法相结合，弥补了两种算法各 自存在的不足，有效地避免了展开过程网格重叠现象，解决了窄

本发明公开了一种薄壁零件的铣削变形在线测量与补偿加工方 法，包括:(1)建立薄壁零件的三维模型，获得数控代码;(2)在三维模 型中提取测量的点位;(3)基于模型进行测量路径规划;(4)对工件毛坯 进行粗加工和半精加工;(5)进行在机测量，获取所有规划的测量点位 的坐标值;(6)将获得的测量点位的坐标值与薄壁零件三维模型上对应 点进行对比，计算出实际加工工件的每个点位的坐标与三维模型上对 应点的偏差;(7)根据加工偏差施以补偿系数优化加工轨迹据此进行精 加工，得到最终的加工变形偏差及补偿值。本发明的方

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%。

成果描述：本实用新型提供一种轴类零件简易装夹工装,包括底板、靠板、螺栓组件、竖横向滑板、三角连板、夹紧臂、夹子头、支撑板、滑轴、弹簧、压板、连接架和竖向滑板,具有加强筋的底板连接在靠板的左端,横向滑板、支撑板和竖向滑板连接在靠板的右端,带有夹子头的夹紧臂连接着横向滑板,三角连板两腰的角端通过螺栓分别和夹紧臂、连接架连接,连接架的上端有压板,压板和支撑板之间有滑轴,弹簧套在滑轴上。本实用新型结构简单,便于制造和使用,且具有很好的互换性,有利于不同直径的轴类零件装夹。市场前景分析：本实用新型结构简单,便于制造和使用,且具有很好的互换性,有利于不同直径的轴类零件装夹。与同类成果相比的优势分析：国内先进

一、项目简介本项目针对航空航天中的钛合金框架类零件，拟通过加工工艺优化实现效率最大化和成本最小化双目标；并以典型零部件，即某型航空发动机机匣的切削大数据为研究对象，采用深度学习方法对其进行多层次、多目标优化分析，研发可替代进口航空航天精密刀具 9-12 种。并将应用对象扩展到大飞机滑轨零件、涡轮盘零件、航空高温合金零件等航空航天关键零部件。二、市场前景及应用该项目成果已在西飞、西航等大型航空航天企业的重点型号工程上得以应用。预期在未来五年内产生 1 亿元的经济效益；相较现有加工方式，预期可节省 10%的原料，同时缩短加工周期；项目预期产生 2 亿元左右的间接经济效益；项目成果的整体性价比优于同类国外进口刀具产品的 15%。本项目极大推动了校企合作平台的构建、制造大数据示范应用及工业 4.0大学版智能制造平台的建设；部分打破国外垄断，实现行业引领和国际领先。三、技术成熟度概念验证四、合作方式联合研发 技术入股 转让附图：原理样机 工程样机 中试产业化授权（许可） 面议西安交通大学国家技术转移中心2104 工业机器人

一、项目简介本项目针对航空航天中的钛合金框架类零件，拟通过加工工艺优化实现效率最大化和成本最小化双目标；并以典型零部件，即某型航空发动机机匣的切削大数据为研究对象，采用深度学习方法对其进行多层次、多目标优化分析，研发可替代进口航空航天精密刀具 9-12 种。并将应用对象扩展到大飞机滑轨零件、涡轮盘零件、航空高温合金零件等航空航天关键零部件。二、市场前景及应用该项目成果已在西飞、西航等大型航空航天企业的重点型号工程上得以应用。预期在未来五年内产生 1 亿元的经济效益；相较现有加工方式，预期可节省 10%的原料，同时缩短加工周期；项目预期产生 2 亿元左右的间接经济效益；项目成果的整体性价比优于同类国外进口刀具产品的 15%。本项目极大推动了校企合作平台的构建、制造大数据示范应用及工业 4.0大学版智能制造平台的建设；部分打破国外垄断，实现行业引领和国际领先。三、技术成熟度概念验证四、合作方式联合研发 技术入股 转让附图：原理样机 工程样机 中试产业化授权（许可） 面议西安交通大学国家技术转移中心2104 工业机器人

管材充液成形是通过管材内部液体的加压和轴向施加压力的送料使管材变形，将其压入模具型腔而得到所需几何形状制件的一种工艺方法，是为实现减重增强的目标而提出的一种制造空心轻体构件的新工艺。 目前，管件充液成形技术主要用于制造航空、航天和汽车制造业等工业领域中使用的各种异形的空心构件，其产品主要包括：飞机用偏心轴、排气管以及民用厨房卫生用具等。原材料多为碳钢、不锈钢、铝合金、钛合金、铜合金及镍合金等，原则上适用于冷成形的材料均适用于管材充液成形技术。与航空、航天领域和民用领域相比，管材充液成形技术在汽车领域中的应用相对比较广泛。目前在轿车上应用零件种类包括：底盘类零件；车体构件；发动机与驱动系统；转向和悬挂系统。汽车行业最具代表性充液成形产品是轿车副车架。对于某车型副车架，零件数量已由6个减少到1个，比冲压件质量减轻30%，生产成本降低20%，模具造价降低60%。

本项目针对航空航天中的钛合金框架类零件，拟通过加工工艺优化实现效率最大化和成本最小化双目标；并以典型零部件，即某型航空发动机机匣的切削大数据为研究对象，采用深度学习方法对其进行多层次、多目标优化分析，研发可替代进口航空航天精密刀具9-12种。并将应用对象扩展到大飞机滑轨零件、涡轮盘零件、航空高温合金零件等航空航天关键零部件。 该项目成果已在西飞、西航等大型航空航天企业的重点型号工程上得以应用。预期在未来五年内产生1亿元的经济效益；相较现有加工方式，预期可节省10%的原料，同时缩短加工周期；项目预期产生2亿元左右的间接经济效益；项目成果的整体性价比优于同类国外进口刀具产品的15%。本项目极大推动了校企合作平台的构建、制造大数据示范应用及工业4.0大学版智能制造平台的建设；部分打破国外垄断，实现行业引领和国际领先。

内容介绍： 本项目针对高性能复杂金属结构件成形的技术难题和快速响应需求， 建立了金属结构件激光立体成形科学与技术整体架构和成形工艺规范， 成形与修复构件的综合力学性能达到锻件技术标准，研发了具有自主知 识产权系列激光立体成形与修复工艺装备，并在国内首先实现了商业应 用，为激光立体成形技术的大规模工业化应用提供了技术支撑。 该技术获授权发明专

技术原理及特点 ：本研究的应用领域为材料加工工程，特别是钢制件 的塑性加工。本研究针对凿岩机产品中同类零件最复杂的 “转动筒套体 ”， 从正、反挤压 2 方面开展了工艺试验与应用研究，成功开发了 “转动筒套 体”热挤压工艺。 本研究设计应用了一种 “分步脱模 ”机构，解决了经典的正挤压模具结 构存在的制件脱模难这一关键问题，正挤压分步脱模法为国内首创。 本研究在江西省内和凿岩机行业同类零件