陈昌昊教授与合作者结合丢番图方程与调和分析，给出了几乎处处Weyl和的最佳下界估计；并且对于Weyl和相关例外集，通过构造正则的康托子集，得到了相关例外集的Hausdorff维数下界估计。

课题组采用基于密度泛函理论的晶格动力学方法研究了碲化镉(CdTe)材料的声子谱（见图1(a)），通过系统分析发现在具有闪锌矿结构的II-VI半导体碲化镉中存在理想的第二类外尔声子（见图1(b)），并且发现这样的准粒子激发发生于声学支和光学支的交汇处。课题组随后根据二阶力常数矩阵构造类似于电子系统的Wannier紧束缚Hamiltonian，从而可以

研究人员创造性地运用了可积模型以及低维量子场论的研究手段，通过严格的计算，分析了由一维接触相互作用玻色气体实现的量子热机循环，得到了热机效率、功率等主要参数的解析表达式。作者针对冷原子物理实验的特点，提出了通过调控原子之间相互作用强度实现量子热机循环的构想，理论上证实了相互作用调控可实现和原先人们熟知的磁热、压热效应类似的一种全新的量子热效应。基于

近期，数学科学学院青年教师钮维生和陈昌昊分别与合作者在偏微分方程均匀化理论、Weyl和度量理论等理论数学研究领域取得新进展，相关论文连续发表于数学领域国际顶尖学术期刊MathematischeAnnalen。

本实用新型提供了一种育苗温室结构，包括保温育苗室、调温室和引风系统，调温室的顶板为透光板，以使太阳光透过透光板射入调温室；调温室通过引风系统与保温育苗室连接；其中，引风系统具有第一工作状态和第二工作状态，在冬季气温较低时，引风系统处于第一工作状态，通过太阳照射提高调温室的空气温度，再将调温室的空气输送至保温育苗室以保证保温育苗室相对较高的恒定温度；在夏季温度较高时，引风系统处于第二工作状态，将调温

包括世界桥梁、世界建筑等经典结构的图片赏析。每套课件含1张光盘。

产品详细介绍南京固琦分析仪器制造有限公司专业制造各类萤石分析仪器，白云土分析仪，不锈耐酸钢分析仪，机械加工分析仪器，石油机械分析仪器,模具钢分析仪，低温钢分析仪，合金工具钢分析仪，钢轨钢分析仪，桥梁钢分析仪，锅炉钢分析仪，压力容器用钢分析仪，硬化钢分析仪，切削钢分析仪，硅钢船用钢分析仪，锚链钢分析仪，船用钢板分析仪，精密合金分析仪，耐蚀合金分析仪，高温合金分析仪，可锻铸铁分析仪，耐热铸铁分析仪，轧辊用铸钢分析仪，低合金结构钢分析仪，合金弹簧钢分析仪，高速工具钢分析仪，滚珠轴承钢分析仪，可测定工业材料中碳、硫、锰、磷、硅、镍、铬、钼、铜、钛、锌、钒、镁、稀土等元素素的含量。仪器测量范围广、精度高，高、中、低档齐全，并能接受用户特殊定货。广泛应用于钢铁分析仪器、冶金化验仪器、机械分析仪器，化工分析仪器、矿山开发设备等行业及质量监督部门和大专院校。(http://www.gqfxy.com)  025-57357222 13851978239)。

本发明公开了一种可组网便携式汽轮机组振动数据采集与故障分析系统，包括ARM主控模块、电源模块、故障诊断模块、对传感器传递的快变及键相信号进行预处理的信号调理模块，所述信号调理模块的输出端连接可对多路同步快变信号进行键相采集的同步快变信号采集模块，同步快变信号采集模块的输出端与ARM主控模块通过总线通讯连接；所述故障诊断模块接收ARM主控模块通过总线传递的数据并诊断，诊断结果通过总线反馈给ARM主控模块；所述电源模块通过总线为信号调理模块、同步快变信号采集模块以及ARM主控模块提供电源。所述总线为PC/104并行总线。本发明优点：结构紧凑小巧、方便携带、能够与其他系统组网以动态分配任务、处理效率高、使用灵活性好。

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%。