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

本发明公开了一种压电与光电复合的液体流速流向测量装置及 其方法，装置包括圆柱体，压电纤维束，激光发射准直模块，弹性阻 尼体，底座，二维 PSD 位移传感器，PSD 承载及信号放大电路板，以 及测量数据处理模块；本发明利用弹性圆柱体以及安装在圆柱体内部 中心轴线区域的压电纤维束，将流体的流动转换为浸入流体中的圆柱 体的偏转运动，以及压电纤维束随圆柱体偏转产生压差，利用圆柱体 的偏转与流体流向的关系，以及压电纤维束压差与流体流速的关系， 实现流体的流速和流向的测量。本发明结构简单，体型小巧，可以减 少对

本发明公开了一种桩板平面与立面交错组合的辅助消能工，通过在泄流堰下游的消力池内等距设置 3 级板桩结构，形成空间结构交错的板桩错位布置，使水流出现旋滚，达到多级辅助消能的效果;所述 板桩结构均由若干消能桩及其之间架设的高低板组成，布置于同一过水断面上。水流剧烈撞击板桩结构， 

机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 创新性： 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。系统主要由两部分功能模块组成：自动化模型重建模块及三维可视化交互管理系统模块。其中自动建模模块由点云影像自动配准、实景三维模型重建、点云滤波、点云分类、建筑物单体化分割、建筑物结构化模型重建等软件子模块构成。系统支持DEM、DOM、实景三维模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多种产品生产；支持多核、多CPU、多GPU架构的任务并行化管理，支持搭建点云、影像、模型数据库，支持人机交互进行语义分割、模型编辑、纹理编辑等功能。 软件解决的关键问题： LiDAR点云与倾斜影像异源异构数据配准问题，点云影像数据难以联合应用； 单一数据源三维信息与纹理信息不全，高质量模型结果依赖高精度数据输入，导致数据获取成本昂贵、效率较低； 城市级实景三维模型重建自动化程度低，低精度自动结构化模型成果难复用，而手动模型绘制难度高、工艺繁琐； 实景三维数据制作单位高度依赖国外软件，国产化难。 先进性： 当前，国内90%以上地形级实景三维数据制作测绘单位都基于国外软件进行三维重建，而城市级实景三维模型则重度依赖全人工手动勾绘且需调用国外专业三维建模软件，模型重建学习成本极高、软件针对性不强而效率低下。 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统软件系统以高精度、高效率、高自动化程度城市级实景三维模型重建为首要目标。软件系统具备高精度点云影像配准模块提供异源数据联合应用基础；采用LiDAR点云约束的多视影像密集匹配策略实现高精度、全覆盖三维数据输入以实现高质量实景三维模型重建；采取地面点滤波、非地面点地物分类、目标地物单体实例分割递进式流程得到建筑物等地物单体化三维数据；优化自动结构化模型重建与人工干预的结构化建模流程，无需额外依赖专业建模软件；提供针对建筑物结构化建模的模型编辑、纹理编辑模块，不达标的自动模型可复用，三维点云端、二维影像端可独立或联合编辑，具备交互友好的参照式、勾绘式、半自动编辑模式。 独占性： 系统主要搭建两条生产路线，以适应不同地域模型精度要求差异、不同应用时间响应要求。其一是以LiDAR点云为主的快速建筑物结构化模型重建，经过点云分类、建筑物实例分割、结构化模型重建等步骤构建人工地物结构化模型，并利用配准后多视影像对模型纹理映射，此生产线主要产品包括DOM、DEM、 LoD2为主的建筑物结构化模型、典型地物真实色彩点云等轻量基础数据；其二是在LiDAR点云约束下生成高精度密集匹配点云构造高质量实景三维模型，并在此基础上提取建筑物单体三角网数据，经过模型简化抽象得到建筑物LoD3模型，此生产线主要产品包括实景三维模型、建筑物LoD3模型等城市级实景三维数据要素。 此外，软件系统支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、国产麒麟(V4/V10)等多操作系统中运行，已阶段性实现国产化。

该疗法是一项创新的、高效的、服务于耳鸣病人的具有良好前景的智能便携式医疗设备。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 耳鸣（Tinnitus）是指在无内在或外界声源时感知的声音。耳鸣的发生率大约为10%-15%，其中，约10%-20%人口的生活深受耳鸣影响，部分耳鸣患者伴有焦虑和抑郁症状。另外，耳鸣不仅降低患者个体的生活质量，还加重社会经济负担。很多研究者在探寻有效治疗耳鸣的方法，如耳鸣习服治疗，但这些治疗方法对耳鸣症状的改善效果不佳，且个体之间的疗效存在很大差异。目前仍没有完全有效治疗耳鸣的方法,这可能是因为耳鸣确切的神经生理机制仍不清楚。    近年来，随着对耳鸣中枢机制的深入研究，根据耳鸣旁抑制障碍中枢机制学说产生了切迹滤波音乐治疗。该治疗通过滤除以耳鸣频率为中心的一段频率范围，引起切迹范围内频率相应听觉皮层神经活动减弱，而邻近的神经元会被激活并通过旁抑制方式对耳鸣频率相关神经元进行抑制。 有研究表明该方法具有较满意的临床治疗效果，蔡跃新团队早期研究也发现了短期切迹音乐治疗能有效改善耳鸣的主观症状。    迷走神经刺激( vagus nerve stimulation，VNS) 是通过外科手术将线圈放在左颈部内的迷走神经上，调整电刺激参数与模式，自动刺激迷走神经来达到调节大脑皮质兴奋性的作用。Hyvarinen 等研究发现，VNS可以成功调节与耳鸣相关的β波(频率为12～30 Hz)和γ波(频率为30～48Hz)，因此可能作为治疗耳鸣的新方法。同时先前研究通过fMＲI 和脑电路已经证明迷走神经耳支刺激可以激活迷走神经系统。Ylikoski 等分析了97例接受经皮 VNS 刺激15～60 min前后心率变异性( heart rate variability，HＲV) 的变化。因为严重耳鸣患者常常表现出自主神经系统紊乱，而自主神经系统失衡往往表现出 HＲV 的降低，所以 HＲV 可以反映出VNS的治疗效果。研究发现，约3 /4患者的交感神经优势降低，即其对自主神经系统平衡的恢复起到了促进作用。曾祥丽等通过对 64 例慢性耳鸣患者的经皮VNS，发现经皮VNS能减轻患者焦虑障碍，改善睡眠质量，有超过 80% 的患者获得一定程度的主观症状改善。经典的VNS术是在颈部植入迷走神经刺激器，需要手术植入，手术取出，部分患者出现声嘶等并发症。具有一定的手术风险，成本较高。 蔡跃新团队早期研究设计外耳道经皮迷走神经刺激器，结合个性化切迹声治疗方案，是为国际首创，具有独立的知识产权。前期声治疗临床试验表明，在经过3个月治疗后，患者耳鸣严重程度明显降低，且具有较高的接受程度、依从性以及安全性。该疗法是一项创新的、高效的、服务于耳鸣病人的具有良好前景的智能便携式医疗设备。

西南石油大学紧紧围绕高水平特色大学的办学定位，2013年起，将全面深化创新创业教育改革作为推进世界“一流学科建设”、推进“一流本科教育”的重要抓手，在“能源使命激发创新创业，铁人精神铸就一流人才”特色双创教育理念引领下，构建了“布局、教育、实践、孵化、研究”链式工作模式、“进阶式”分层双创教育体系、“政行企校”四位一体协同育人机制、基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）的改革成效评价体系等典型经验组成的创新创业教育改革“西南石大方案”，实践效果显著，人才培养质量显著提升。

本发明公开了一种基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法，包括：(1)利用星载成像系统获取序列图像 f；(2)把步骤(1)获取的每一·771·帧图像 fk,k＝1,划分成互不重叠且大小为 M×N 的子块 fk,i,i＝1,2Su,m.I，SumI 为子块总数，M，N 为预设值；(3)令步骤(2)中第 3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块 JPEG-LS 编码；(4)第 3j+2 和3j+3 帧图像参

本课题是运用控制技术、计算机网络技术，建立了一个良好的研究开发与实验平台，使高校的科学研究能上一个新台阶。为提高研究生（包括硕士、博士生）的创新能力，提供了实验环境。

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%。