该成果获2018年度高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）科技进步类二等奖。1.关键技术研究与创新。系统建立了海洋混凝土结构用长寿命高强耐蚀钢筋制备与应用关键技术，包括：（1）严酷环境下混凝土中合金钢筋全寿命连续耐蚀理论与腐蚀自抑制技术；（2）严酷环境下混凝土中高强耐蚀钢筋耐蚀性评价与寿命预测技术；（3）高强耐蚀钢筋混凝土结构应用技术。2. 工程应用与推广。研究成果应用于青连铁路胶州湾特大桥工程，为长寿命高强耐蚀钢筋制备与应用提供了系统技术，有效保障了严酷环境下钢筋混凝土结构耐久性与长寿命服役。

本发明公开了一种使用中间层扩散制备多层非晶合金与铜复合 结构的方法，包括如下步骤：对非晶合金和铜片进行切割、研磨、抛 光和清洗，同时用刀片将中间层划分成规定的尺寸，对非晶合金薄片， 中间层以及铜薄片进行组装和固定，以形成固定后的工件，将固定后 的工件放进真空扩散炉中，使中间层溶解于非晶合金薄片与铜薄片中实现扩散焊接。本发明使用中间层能够降低扩散温度，使得非晶合金 薄板在扩散后中仍然保持非晶态。复合结构具有非晶合金的强度和铜 的韧性，能阻断非晶合金塑性变形时剪切带的延伸，从而避免了纯非 晶合金材料容易脆断的问题，增强抗剪切能力，焊接后薄片表面质量 高，连接可靠。

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。

本实用新型公开了一种装配式建筑围护外墙与工字钢梁的连接结构，其包括工字钢梁、围护外墙和设置于围护外墙中的预埋连接件，所述预埋连接件包括两块正对设置的承压钢板和设置于两块承压钢板之间的钢套筒，两块承压钢板分别记为第一承压钢板和第二承压钢板，所述第一承压钢板设置于围护外墙的内部，所述第二承压钢板的外表面与围护外墙的外侧壁位于同一平面上，所述第一承压钢板上位于钢套筒的上、下两侧分别设置有钩筋，所述钩筋与围护外墙内部的钢筋网片筋相连接，所述围护外墙的侧壁上沿竖直方向对应设置有两个角钢。本实用新型整体抗震能力

本发明公开了一种使用中间层扩散制备多层非晶合金与铜复合结构的方法，包括如下步骤：对非晶合金和铜片进行切割、研磨、抛光和清洗，同时用刀片将中间层划分成规定的尺寸，对非晶合金薄片，中间层以及铜薄片进行组装和固定，以形成固定后的工件，将固定后的工件放进真空扩散炉中，使中间层溶解于非晶合金薄片与铜薄片中实现扩散焊接。本发明使用中间层能够降低扩散温度，使得非晶合金薄板在扩散后中仍然保持非晶态。复合结构具有非晶合金的强度和铜的韧性，能阻断非晶合金塑性变形时剪切带的延伸，从而避免了纯非晶合金材料容易脆断的问题，增

锚固技术是一种有效的巷道围岩加固支护技术，在矿山、水利、隧道、岩土等工程中得到了广泛的应用。但是由于巷道围岩条件的复杂多变性，锚固作用机理尚未形成系统的理论体系，对巷道锚固支护设计的定量指导性不足，由锚固失效引发的顶板事故在国内多有发生。 本发明的目的在于提供一种半体锚固结构应力与变形场同步测试系统及测试方法，以实现锚固结构拉拔试验过程中围岩变形场与锚杆应力同步测试。 专利优势： (1) 本发明保证了锚杆沿半体锚固结构轴向拉拔，实现了锚固结构变形场与应力同步测试，提高了锚固机理研究数据获取的准确性和全面性。 (2) 本发明采用固定筒体上设置凸起圆环的方式，代替上部内置挡板固定锚固结构，使锚固结构顶部为自由面，更符合现场工程，且结构简单易行。 (3)本发明具备半体锚固结构制备及测试两项功能，增加另一半固定筒体即可进行锚固结构常规拉拔试验，在固定筒体前侧增加一个全遮挡透明前置挡板后，可进行土层锚固结构拉拔测试。

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%。