本发明公开了一种实现转矩和效率优化的感应电机全速度域电流分配方法，该方法综合考虑了电压限制、电流限制以及电机自身的物理特性限制，在不同速度域分别推导得到转矩和效率优化的励磁电流矢量给定值和转矩电流矢量给定最大值。应用本发明可以大幅提高感应电机驱动系统的电流利用率和效率，提升全速度域转矩输出能力。

本发明属于结构优化设计相关技术领域，并公开了一种基于应 力惩罚和自适应体积的结构拓扑优化设计方法，适用于考虑应力约束、 刚度最大化和体积分数最小化的结构优化，所述方法包括以下步骤: 利用基于应力惩罚和参数化水平集方法的优化模型，求解体积约束下 基于应力的柔度最小化结构优化，利用区间搜索方法调整体积约束， 以缩小结构最优体积分数的搜索范围，获得最优结构的体积分数上限 值;利用局部搜索方法进一步调整体积约束，以获得最优结构的体积 分数，并输出最优结构。本发明运用循环的方式进行求解，避免了直 接将结构体积

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%。

悬赏金额：12.5万元 发榜企业：广东施泰宝医疗科技有限公司 需求领域：临床医学-基础 3D打印技术 医学材料 生物医用材料 临床医学-外科 产业集群：生物医药与健康产业集群 技术关键词：3D打印,SLM,多孔钛合金,孔隙结构,骨替代材料

本项目基于湖北省咸宁市农民的实地调研数据，从农民个人特征、家庭特征、土地特征和认知特征四个方面选取了18个变量作为自变量，通过Order-logit模型探究影响农民参与以地养老模式意愿的因素。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 李炤辰 工商管理学院农林经济管理 2019.9/2023.6 杨力源 工商管理学院农林经济管理 2019.9/2023.6 陈文杰 工商管理学院物流管理 2019.9/2023.6 王子阳 工商管理学院物流管理 2019.9/2023.6 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 崔许锋 工商管理学院土地资源管理 副教授 土地经济管理与GIS空间分析 四、项目简介 本项目基于湖北省咸宁市农民的实地调研数据，从农民个人特征、家庭特征、土地特征和认知特征四个方面选取了18个变量作为自变量，通过Order-logit模型探究影响农民参与以地养老模式意愿的因素。研究发现农民的年龄、务农收入比重、是否购买社会养老保险、承包地数量、宅基地面积、认知水平和风险意识对于参与意愿有显著影响。因此，应当完善农地流转机制、关注养老需求主体、发展农村非农化产业和加强政府政策宣传和支持力度，积极推动以地养老模式发展。

本发明公开了一种多用户大规模 MIMO 混合预编码能效优化方法，首先松弛约束条件，迭代求得基站能效的理论上限。然后以逼近理论上限为目标设计基带预编码矩阵和射频预编码矩阵。具体做法是，在基带，将基带预编码的求解转化为可以用内点法求解的标准的半正定松弛问题，在射频，将射频预编码的求解转化为可以用相位旋转求解的向量逼近问题。使用交替最小化的方法，迭代逼近理论上限。

本发明公开了一种双转台五轴联动数控机床的夹具高度及加工路径优化方法，该方法包括：(1)生成刀位轨迹文件；(2)提取刀位点位置坐标值和刀轴矢量；(3)计算双转台 A 轴旋转角度θA 和 C 轴旋转角度θC；(4)计算出系数和以及(5)利用这些系数计算出最优夹具高度，由此实现对机床的夹具高度及加工路径优化过程。通过本发明，由于最大程度避免了刀具及安装刀具的机床主轴在机床坐标系下的 X、Y、Z 轴上不必要的平移运动，可以有效地缩短加工时间，并能够避免局部运动幅度过大造成的加工质量劣化和撞刀事故。

近日，天津大学材料学院金属功能材料研究团队在国际知名化学材料期刊Angewandte Chemie International Edition上发表题为“Alloying-Triggered Phase Engineering of NiFe System via Laser-Assisted Al Incorporation for Full Water Splitting”的研究论文。

新能源学院赵学波教授领衔的氢能团队在具有工业应用前景的丙烷氧化脱氢制丙烯高性能催化剂研究方面取得新进展，相关论文《含硼金属有机框架化合物衍生的球形超结构氮化硼纳米片》（A Spherical Superstructure of Boron Nitride Nanosheets Derived from Boron-Contained Metal-Organic Frameworks）在国际化学领域顶级期刊Journal of the American Chemical Society发表。我校2016级博士生曹磊、新能源学院代鹏程副教授为该论文共同第一作者，新能源学院赵学波教授、代鹏程副教授、昆士兰大学Yusuke Yamauchi教授为共同通讯作者，中国石油大学（华东）为第一署名单位。 丙烯是极为重要的大宗化工基础原料，后续衍生出的众多有机化工产品在建筑、汽车、包装纺织等领域有广泛应用。近年来随着丙烯下游产业规模的迅速扩张，传统的丙烯来源已无法满足市场需求，因而亟需开发新的丙烯来源。丙烷氧化脱氢制丙烯具有底物转化率高、工艺能耗低和无积碳不易失活等优势，极具工业应用前景。但是由于产物丙烯容易与氧化剂发生过度氧化，降低了目标产物的选择性，从而让丙烷氧化脱氢工艺一直无法达到工业化的要求。因此，开发一种高效催化剂，抑制过度氧化，提升产物中丙烯的选择性是推动丙烷氧化脱氢发展最直接有效的手段。 氮化硼是目前烯烃选择性最高的丙烷氧化脱氢催化剂，但是单程烯烃收率离工业化需求仍有一定差距。通过可控合成提高活性物种在氮化硼表面的含量和分散度是一种提升催化性能的有效途径。构建分层的三维结构，尤其是基于二维氮化硼纳米片为基本单元的球状三维结构，有助于提高边缘活性物种的含量。除丰富的边缘活性位点外，特殊的三维球状结构促使反应混合气沿着球面进行有效地扩散并充分与活性位接触，提高催化剂的催化活性。然而迄今为止，如何控制氮化硼纳米片自组装形成三维球状超结构仍是一个充满挑战性的工作。 针对上述问题，研究人员以金属有机框架化合物（MOFs）为前驱体，通过溶剂热转换的方式制备了三维球形超结构MOFs纳米片（SS-MOFNSs），并进一步以SS-MOFNSs为自牺牲模板，制备了球形超结构氮化硼纳米片（SS-BNNSs）催化剂。 SS-BNNSs在丙烷氧化脱氢反应中表现出了优异的催化性能，510 ºC的操作温度下，产物中烯烃的收率达到了40.2%（丙烯，27.8%；乙烯，12.4%），远超商业化的氮化硼纳米片（丙烯，23.8%；乙烯，8.6%）和高比表面积的氮化硼纤维（丙烯，20.7%；乙烯，10.2%）。通过系统的表征可以发现，SS-BNNSs表面富含B-OH，让催化剂无须活化就可以直接催化反应进行，同时特殊的结构优势提高了活性物种的分散度，利于反应气与活性位点快速接触和产物丙烯的迅速脱附，提升了产物丙烯的单程收率。SS-BNNSs自组装的构造过程和结构优势带来的性能提升拓宽了催化剂的设计思路。 该研究成果获得审稿专家充分肯定，审稿专家一致认为该工作提出的含硼MOFs衍生三维超结构氮化硼纳米片具有很好的创新性，其作为丙烷氧化脱氢催化剂表现出的高烯烃收率在工业应用方面具有较大潜力，为丙烷氧化脱氢催化剂的研究提供了新的参考。

大会将围绕新能源及智能网联汽车产业发展趋势及西咸新区高质量创新发展等需求，汇聚新能源及智能网联汽车与相关产业的新理论、新技术、新成果，联通政产学研用各界，打造高端学术交流平台、成果发布平台、创新合作平台、产业聚集平台和投融资对接平台，建立长效合作机制，推动产业结构转型升级和经济高质量发展。