成果简介： 针对土压平衡式盾构机穿越长距离、高强度复合地层施工过程中的刀具磨损定量预测、掘进参数优化控制、注浆材料科学配比等难题进行了系统研究，取得了一系列创新性成果。提出了土压平衡盾构全断面“等效岩体基本质量指标”（BQ

本项目基于团队多年连续碳纤维热塑性预浸料制备及复合材料成型、聚芳醚酮（PAEK）树脂（含聚醚醚酮（PEEK））研发、半结晶型热塑性复合材料界面研究的技术积累和相关项目成果，通过自主设计搭建连续纤维热塑性复合材料生产线及相关关键成型模头和特殊工装的设计，掌握了连续碳纤维聚芳醚酮特种热塑性预浸料单向带、LFT 粒料和高纤维含量拉挤棒材的关键制备技术，打破国际技术封锁，拓展了聚芳醚酮材料的应用形式，在我国航天、军工等轻量化零部件替换上具有很好的应用前景。本项目预期在连续碳纤维特种热塑预浸料、LFT 长纤维粒料、拉挤型材及 1-2 个具体产品（航空航天、医疗）几个方面进行同步产业化落地，具有自主知识产权。项目落地后将进一步开发国际领先并具有自主知识产权的低成本高效连续热压技术，实现 3 分钟内单成型制造周期的织物层合板在线浸渍和长尺寸结构型材的连续化生产制造，建成从“树脂原材料→预浸料/LFT/棒材→成型工艺→复合材料制品→评价方法”的一整套技术体系，引领行业发展，助力连续纤维特种热塑性复合材料在我国快速、大规模的应用。

在橡胶基体内加入反应型多维微纳碳材料，实现高性能橡胶复合材料的可控制备;可控调控生物质硅炭与多维微纳碳材料的复合结构，获得具有高力学性能和耐老化功能的新型橡胶加工技术;首次在橡胶基体内构筑具有电子共辄离域效应的交联复合结构,获得具有超耐老化能力的新型橡胶复合技术。该成果涉及的上述创新点，体现出具有国际领先的加工技术，青岛科技大学拥有独占的关键加工技术,橡胶在高温高压差非常规环境中表现出耐老化超长效工作的能力。

本项目基于团队多年连续碳纤维热塑性预浸料制备及复合材料成型、聚芳醚酮（PAEK）树脂（含聚醚醚酮（PEEK））研发、半结晶型热塑性复合材料界面研究的技术积累和相关项目成果，通过自主设计搭建连续纤维热塑性复合材料生产线及相关关键成型模头和特殊工装的设计，掌握了连续碳纤维聚芳醚酮特种热塑性预浸料单向带、LFT 粒料和高纤维含量拉挤棒材的关键制备技术，打破国际技术封锁，拓展了聚芳醚酮材料的应用形式，在我国航天、军工等轻量化零部件替换上具有很好的应用前景。本项目预期在连续碳纤维特种热塑预浸料、LFT 长纤维粒料、拉挤型材及 1-2 个具体产品（航空航天、医疗）几个方面进行同步产业化落地，具有自主知识产权。项目落地后将进一步开发国际领先并具有自主知识产权的低成本高效连续热压技术，实现 3 分钟内单成型制造周期的织物层合板在线浸渍和长尺寸结构型材的连续化生产制造，建成从“树脂原材料→预浸料/LFT/棒材→成型工艺→复合材料制品→评价方法”的一整套技术体系，引领行业发展，助力连续纤维特种热塑性复合材料在我国快速、大规模的应用。

本项目产品为一种特殊的香料，具有清美而幽雅的似香柠檬油的香气，是茉莉、依兰、桂 花、紫丁香等花香型香精的主要成份，在其它许多花香型及非花香型香精中也可使用，如古龙 香型、馥奇型、玫瑰麝香型等，亦可配制人造薰衣草油、橙叶油和香柠檬油、中高档香制品及 皂用香精中。本产品通过非酯化工艺制得，合成工艺选择性好、转化率高、简单可靠、成本低 等特点，产品纯度可达96%以上。

新型双向轴流风机是我们设计开发的全新的轴流风机，采用李超俊教授发明的双头反向对称翼型和最优控制设计方法设计而成(荣获国家发明奖和第二届北京国际博览会金奖等奖)，该成果已通过国家教委组织的鉴定，鉴定结果认为该种风机是国内外首创，其研制成功是轴流风机反风技术的一个突破。该种新型风机具有以下特点：1．高效节能。在该风机的设计方法上，我们借鉴导弹发射的最优控制理论

不锈钢滤膜主要由粉末冶金法生产，具有过滤、除尘、曝气、消声等功能，广泛用于化工、医药、航天、核能、环保等。它机械强度高、可焊接、易安装、无毒、耐腐蚀，使用后可进行各种反洗、再生处理，使用寿命长。不锈钢材质种类繁多，适应各种苛刻工况。超薄不锈钢膜重量轻、效率高、阻力小，耐堵塞，过滤精度显著优于丝网和烧结毡等金属滤材。陶瓷/金属复合膜由陶瓷膜担载于不锈钢基材而成，兼具陶瓷膜精度与金属膜强度，过滤精度可达50nm 。膜材料为TiO2、Al2O3

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。

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%。