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%。

产品详细介绍档案管理软件：是一种基于互联网提供软件服务的应用模式，是一种随着互联网技术的发展和应用软件的成熟，档案管理软件在21世纪开始兴起的完全创新的软件应用模式，档案数字化加工是软件科技发展的最新趋势。软件业务模式与传统软件的服务模式有很大的不同，档案管理系统它可以帮助用户加速创新，关注业务目标而非IT部署，同时也是未来档案管理或知识管理的发展趋势。企业内容管理系统 数字档案云平台 数字档案馆介绍。江苏、安徽、浙江、山东地区诚招代理。              档案数字化加工：进入21世纪以来，我国的各级政府、企业、事业单位的档案信息化意识极大加强，其中就包括对浩如烟海的实体档案进行数字化，档案数字化加工以提供准确、快速、实时的网络化信息服务。档案管理软件实施实体档案数字化需要有具备相当规模的专业化团队、大量的扫描等数字化专业设备、高效的数字化加工业务管理软件系统以及严密的项目管理制度体系等条件。显然，采用数字化外包方式完成历史档案的数字化是用户最佳的选择。

本发明公开了一种基于液压绞车牵引的水下运动体的速度控制方法，包括：(1)确定主阀阀芯开度的设定值；(2)速度控制器获取当前的阀芯开度反馈值，并计算阀芯开度比；(3)若阀芯开度比不大于阈值，则以单调过阻尼的方式逐渐增大阀芯开度给定值值至阀芯开度设定值，若阀芯开度比大于阈值，则根据速度设定值与反馈速度值的差值以及阀芯开度反馈值,实时给定阀芯开度给定值；(4)液压绞车根据主阀阀芯的开度牵引柔性水下运动体以对应速度运动；(5)循环执行步骤(2)-(4)，直至小车速度达到设定值。本发明还公开了对应的控制系统。

本成果六轴驱控一体系统内部集成了基于相邻交叉耦合的六轴同步控制算法。在驱动模块内部会对每轴反馈信号进行同步控制策略处理，并引入一种基于电流动态调整的补偿系数，解决传统相邻交叉耦合结构补偿响应慢、同步精度不高的缺点，同步误差补偿周期短，具有更快的同步控制响应和更高的灵活性。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 传统的工业机器人控制和驱动分离，即采用一个独立运动控制器控制多个独立伺服驱动器的形式，存在集成度低、体积大、成本高等问题。本成果开发的六轴驱控一体工业机器人控制系统由工业机器人控制软件和伺服驱动系统组成，主要特点有： （1）基于多核的SoC芯片，通过片内总线实现控制系统和驱动系统的高速互联通信，保证信息传输的高效性和稳定性。机器人控制算法和六轴驱动系统共用一个芯片中不同的内核完成，实现高度集成。 （2）针对传统机器人六轴无法高精度同步问题，本成果六轴驱控一体系统内部集成了基于相邻交叉耦合的六轴同步控制算法。在驱动模块内部会对每轴反馈信号进行同步控制策略处理，并引入一种基于电流动态调整的补偿系数，解决传统相邻交叉耦合结构补偿响应慢、同步精度不高的缺点，同步误差补偿周期短，具有更快的同步控制响应和更高的灵活性。

天为 piMES 钢铁行业产销一体化管理系统（ TianWei process industry Manufacturing Execution System ，简称天为 piMES ）是专门面向国内钢铁制造企业的专业化软件平台，系统解决了钢铁制造企业经营管理系统与设备控制系统之间产生的信息断层问题， MES 系统上对经营管理系统接收生产计划和技术要求数据，下对生产车间各种自动控制设备进行数据采集，通过 MES 的生产作业计划、物料、质量、计量、成本等系统功能，提高企业订单执行和生产过程控制能力，强化产品质量管理，降低控制成本，提升客户满意度。

我国特钢企业基础自动化水平高但生产管理手段落后、上层管理与底层控制相互割裂、信息不畅通的问题，针对特钢企业的生产特点，大连理工大学 CIMS 中心设计开发了天为 piMES 流程型企业产销一体化管理系统，专门面向国内钢铁制造企业的专业化软件平台，系统解决了钢铁制造企业经营管理系统与设备控制系统之间产生的信息断层问题， MES 系统上对经营管理系统接收生产计划和技术要求数据，下对生产车间各种自动控制设备进行数据采集，通过 MES 的生产作业计划、物料、质量、计量、成本等系统功能，提高企业订单执行和生产过程控制能力，强化产品质量管理，降低控制成本，提升客户满意度。

本发明公开了一种用于香粉定型的铺粉装置，包括：底板；模具，固定在底板上，设有定型香粉的粉槽，粉槽的开口设置在模具的顶面；筛板，可绕回转中心轴转动，周向上设有第一传动齿轮，所述筛板的一侧面为与所述模具顶面贴合且覆盖粉槽的第一回转面，所述筛板上设有与部分粉槽重合的过粉孔；粉盒，可绕回转中心轴转动，周向上设有第二传动齿轮，底面为与所述筛板的另一侧面贴合的第二回转面，底面的部分区域为出粉口；联动齿轮，固定在底板上且位于模具外周，包括同轴固定连接且沿轴向分布的第三传动齿轮和第四传动齿轮；本发明将容器与模具结合，结构简单、使用方便，制香时不会造成香粉浪费，可以制作质地均匀的高品质香块。