第二代桌面型激光加工系统 LPKF ProtoLaser H4 实验室加工升级解决方案 将厚板甚至多层板的机械钻孔优势与高速、无应力的激光图形加工优势集成在一台桌面型加工系统中。 常见电路板材料的图形快速加工 无机械应力，扫描电镜引导激光精确加工几何图形 厚板通过机械方式实现钻孔和透铣 结构安全、紧凑的桌面型系统：适用于实验室环境，激光安全等级Ⅰ级 智能直观的一体化操作软件LPKF CircuitPro RP 快速制作，加工材料广泛，实验室高可靠性加工方案！ 基于LPKF ProtoLaser 激光直写系统与LPKF ProtoMat机械系统的多年实践验证，LPKF推出了激光与机械结合的第二代解决方案LPKF ProtoLaser H4，该型号结构紧凑、更加经济，效率也更高，在CircuitPro智能软件的助力下，将CAD数据导入，激光加工与机械加工自动无缝对接，直接完成电路板的全部加工步骤。 最新一代的桌面型入门激光加工系统，内置电脑以及操作软件，即插即用。 仅需连接电源插座，压缩空气以及吸尘器即可加工标准单面/双面FR4基材，单面RF、PTFE或者陶瓷基板，也可实现柔性基材如PET膜上的铝箔100 μm/50 μm的线宽/间距。系统配置了真空吸附台，柔性基材和箔片材料可任意放置，确保将其轻松固定在工作台表面。 操作简单 视觉校准、材料厚度测量、六个机械刀具位以及大量软件定义的激光工具和预置大量材料参数库供参考，LPKF ProtoMat H4几乎无需用户人工干预即可自动运行。 结构紧凑加工效率高 ProtoLaser H4第二代桌面型激光系统，仅需一个电源插座和压缩空气即可运行。系统配备了大理石操作台面，激光安全等级为一级，无需其他防护措施。  

Cu-Ni-Sn系合金性能虽好，但由于Sn元素熔点低，其极易发生偏析而影响合金的最终性能。特别是由于Sn元素的偏析行为，Cu-Ni-Sn系合金在热轧和冷轧过程中容易产生裂纹，这严重制约了该合金的开发与应用。目前，国内仅有个别公司可以对Cu-Ni-Sn系合金进行小批量生产。 中南大学深冷成形及高性能有色金属材料加工研究团队开发了深冷轧制技术，通过深冷温度抑制Sn元素的偏析行为以及深冷环境下变形提高材料的变形均匀性，有效解决Cu-Ni-Sn合金等难加工金属材料的变形裂纹问题。与此同时，通过深冷轧制处理，可以实现铜合金力学性能提升20~30%。

1、透明柿饼、柿叶茶、柿子醋等是我们研制成功准备开发的新产品。 透明柿饼制作工艺是从日本引进。它的特点，几乎没有白霜；袋装，保存期长。柿叶茶变废为宝。柿叶中富含Vc、酚类物质，可有效地降低血脂，也是天然的减肥药。柿醋呈琥珀色，有分解胃酸、防治感冒、防止晕车的功效。 2、从柿子中提取柿涩、单宁、色素、果胶、柿漆等并进而加工、工业开发利用技术 柿涩（单宁）的工业开发价值极高。国外已将它开发出来用于制药、制作化妆品等。冷平教研室已掌握了柿涩提取技术；现正在研究它的深度开发利用技术。

技术原理：结合高效安全保鲜剂、防腐剂和保水剂，实现水生蔬菜传统制品加工的规模化快速分批处理技术、克服传统制品在加工贮藏销售过程中出现的褐变、软化等品质劣化难题。解决产品保质中可能出现的风味变异以及色泽、质构等劣变问题。结合固化调味技术生产泡藕带、泡藕片和泡藕丁，常温保质期达到12个月。采用稳固化调理技术实现水生蔬菜传统制品质量的提升和标准化，改善传统的加工工艺、结合现代包装工艺，降低成本，提高质量，制定产品生产和产品标准。 性能指标：产品保持其原有色泽，保持应有脆度和质地口感，保质期常温达12个月，添加剂符合国家标准。产品已经在多家企业生产，产品上市。该项目立足于湖北特色水生蔬菜藕带，对影响藕带产品生产的关键技术难题，进行了较全面的研究。完成了藕带多酚氧化酶酶学特性分析；筛选出高效抗褐变剂、专用保水保脆剂；解决了即食调味藕带保鲜、藕带脆度及藕带风味保持等技术难题。将工业化、现代化的蔬菜加工流水线改进与即食调味藕带加工工艺相结合，突破传统加工的弊病，首次开发了藕带包装保鲜加工一体化技术，实现了藕带加工的规模化、现代化。技术成熟稳定，适用于莲藕藕带产区具有藕带资源和资金基础的农产品加工企业，安全性高，风险小。

随着我国国家经济的发展，人民生活水平的改善，对建筑物功能的要求 正逐步提高。平面尺寸超长、超宽的建筑物迅速涌现，且多用于大型公共建筑、 工业厂房、商业中心、机场停机及跑道等工程。鉴于建筑与结构的整体性、使 用功能和建设工期的要求，此类建筑的地面（或楼面）大多要求不设伸缩缝和 后浇带，或伸缩缝间距超过现行规范要求。超大面积混凝土地面无缝施工技术, 是将超大面积混凝土地面按一定尺寸分为若干小块体，相邻块体间隔施工， 过短期应力释放，先浇筑混凝土经过收缩变形后，再将地面连接浇筑成一个整体, 依靠混凝土抗拉强度抵抗后期浇筑混凝土收缩、温度应力的施工技术。

本新技术成果来自省部级科技计划，获得省部（学会）三等以上科技奖励，并获得国家发明专利授权。该成果成功解决了大断面浅埋隧道下穿高速公路的施工技术难题，研究成果处于国内领先水平。该成果已在国内下穿高速公路隧道施工当中推广应用。

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%。

成果简介：精密内孔加工特别是硬淬材料和高粘性材料的内孔加工，砂轮的损耗十分严重，而内孔加工精度和表面质量对砂轮几何形貌及磨削性能的变化十分敏感，因此，需要采用高耐磨的具有良好保持性的超硬砂轮及其磨削技术，本项目可针对不同材料的内孔磨削要求，提供高效的砂轮设计与制造及其应用技术。该技术主要应用于强化铸铁、轴承钢、不锈钢、陶瓷等材料的精密内孔加工。比普通砂轮提高耐用度10倍以上，磨削粗糙度Ra≤0.4。 项目来源：自行开发 技术领域：先进制造 应用范围：有一定的

随着现代激光技术的快速发展，激光跟踪在空间光通信、激光雷达、卫星遥感、定向能应用及工业测量等领域得到了广泛的应用，光束偏转原理、跟踪机构及其控制方法等是影响跟踪范围、精度、实时性和稳定性等光电跟踪性能的决定因素。在国家自然科学基金的支持下，由同济大学牵头，联合中国科学院上海光学精密机械研究所以及上海同新机电控制技术有限公司等单位开展了面向机器人误差测量等工业应用的多模式激光跟踪仪的研究。该研究对复杂场合下时变轨迹跟踪、测量或加工具有强适应性；结合图像采集系统，可以精确调整成像视轴以实现视觉导引或大范围高精度图像拼接。该项目从原理上拓展了激光多模式、变尺度跟踪的实现方法，形成了复杂场合下大范围高精度动态目标激光跟踪的核心技术，在机器人动态误差测量、动态成像检测、空间激光通信以及军事侦察等领域具有广泛的应用前景。

项目成果/简介:随着现代激光技术的快速发展，激光跟踪在空间光通信、激光雷达、卫星遥感、定向能应用及工业测量等领域得到了广泛的应用，光束偏转原理、跟踪机构及其控制方法等是影响跟踪范围、精度、实时性和稳定性等光电跟踪性能的决定因素。在国家自然科学基金的支持下，由同济大学牵头，联合中国科学院上海光学精密机械研究所以及上海同新机电控制技术有限公司等单位开展了面向机器人误差测量等工业应用的多模式激光跟踪仪的研究。该研究对复杂场合下时变轨迹跟踪、测量或加工具有强适应性；结合图像采集系统，可以精确调整成像视轴以实现视觉导引或大范围高精度图像拼接。该项目从原理上拓展了激光多模式、变尺度跟踪的实现方法，形成了复杂场合下大范围高精度动态目标激光跟踪的核心技术，在机器人动态误差测量、动态成像检测、空间激光通信以及军事侦察等领域具有广泛的应用前景。应用范围:该项目经过几年培育，截至2018年6月已生产多模式激光跟踪系统样机5台套，主要应用于中国科学院空间激光信息传输与探测技术重点实验室、同济大学机械工程综合实验中心等单位。 在自由空间激光通信、激光雷达、光纤光开关、激光指示器等领域中，可用于激光光束的转向及指向稳定调整。在空间观测、侦察监视、红外对抗、搜索营救、显微观察、干涉测量、机器视觉等领域中，可用于改变成像视轴，扩大搜索范围或成像视场。国内外对基于旋转双棱镜的激光跟踪理论研究集中在光束转向机制、光束扫描模式、棱镜回转控制等方面。 产学研合作开发，意向合作单位：从事光电精密仪器开发的经验，对于激光跟踪技术具有一定的技术积累，如ABB公司、Leica、西门子、新松机器人、沈阳机床厂、高校科研院所以及国防单位等。项目阶段:小试效益分析:本项目在多模式激光跟踪方面形成的研究成果处于国际先进水平，不仅能够解决工业生产中对大范围、高精度特征的测量需求，而且在多自由度特征信息提取以及智能化控制等领域应用前景广阔，在推动激光跟踪测量技术的产业化进程、提高工业自动化水平和人才培养等方面，具有巨大的经济效益和社会效益。