对氨基苯酚 (PAP) 是一种应用十分广泛的精细化工中间体，主要应用于医药、染料、橡胶、饲料、石油和照相工业等。用于合成扑热息痛、安妥明、维生素B1、复合剂烟酰胺、六羟基喹啉、心得宁和菲那西汀等镇痛药，以及合成分散、酸性、直接、硫化等染料，也大量用于合成对苯二胺类橡胶防老剂。预计2014年我国对氨基苯酚总需求量将达到15万吨。目前我国对氨基苯酚在橡胶工业和饲养业这两大行业中的应用还有较大增长空间，其市场前景依然看好。 电解还原法是以硝基苯为原料制备对氨基苯酚，副产苯胺和硫酸铵。以硝基苯为萃取剂萃取分离副产苯胺杂质，生产过程实现无废水排放工艺。该工艺特点为工艺简单，成本低，产品质量好，无三废污染的环境友好工艺，是最有发展前途的生产工艺路线。本技术开发历经小试、中试研究。

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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%。

JC-YBS-DT型精密数字压力计是一种多功能的数字压力计，集电压、电流、温度、压力等参数的检测与输出为一体，如图所示。采用外接智能压力传感器模块，即插即用，传感器兼容进口产品以实现互换。采用图形液晶显示。能同时检测两种以上的参数。企业委托项目。

Ø  成果简介：所研制的微小型零件显微视觉检测系统，适用于各种块类、板类微小型零件及小模数微小型直齿轮的任意边缘的微米级精度测量和微结构在线快速测量。Ø  技术指标：X/Y方向测量范围：0.01mm-50mm；Z方向测量范围：0.01mm-100mm；X/Y方向位置检测分辨率：0.05mm;X/Y方向测量精度：(1+1000/L)mm；可进行模数≤0.2mm微小型模数直齿轮的基本参数、几何尺寸、主要单项误差和综合误差测量。荣获国防科技进步三等奖1

传统钛合金铸造用陶瓷型芯材料如Al2O3、SiO2等材料存在易反应、难脱芯,而高化学稳定性的Y2O3、ZrO2等材料却价格昂贵且难以脱芯。实验室经过多年的研究和实践，开发了稳定性较高、价格低和易水解的 CaO材料为主的钛合金精密铸造陶瓷型芯材料，先后开展了对CaO型芯的成分、结构和生产工艺优化等工作。为了解决CaO陶瓷型芯材料在生产放置中的潮解并进一步改善其与钛合金熔体的界面稳定性，实验室正在开发利用溶胶-凝胶方法制备ZrO2/Y2O3包覆CaO陶瓷型芯材料的新技术，使陶瓷型芯具有壳-核结构，有效降低了CaO型芯在放置期间的吸潮速率，同时也提高了陶瓷型芯材料与钛合金熔体作用的化学界面稳定性。目前，CaO型芯已在复杂钛合金航空铸件得到了试应用，正致力于具有复杂内腔的钛合金精密铸件的成型。该技术获国家发明专利1项。

本项目基于所研发的MSIP系列磁控溅射镀膜设备和掺Cr类石墨碳膜制备工艺，成功开发出高速缝纫机用牙架、针杆等一系列兼具高硬耐磨性（Hv > 2000 MPa）和优异固体自润滑特性（摩擦系数f < 0.1~0.2）的高速滑动部件镀膜产品，这些产品具有常规钢材1/10不到的摩擦系数和两倍于常规氮化处理的高表面硬度，不但具有超低的磨损率，而且可保证镀膜零部件在无油作业条件下长时间低温高速滑动。通过大量缝纫机行业客户批量使用证明，该技

本实用新型公开了一种机床安装导轨精密校调装置，包括滑台安装座，滑台安装座上安装有精密导轨，精密导轨上安装有滑台，滑台通过软杆连接有激光位移传感器，滑台安装座上安装有轮毂式步进电机和同步带轮，轮毂式步进电机通过同步带与同步带轮连接，滑台安装座通过销轴铰接有电机座，电机座上安装有电机及微调机构，所述电机座包括用于吸附到机床的安装导轨上的磁性底座。本实用新型采用滑台作为调节基准，并通过激光位移传感器自动找基准，较传统校调装置与方法的精度更高，更加快捷，工作量大大减小，使得导轨的校直、检验工作能够快速进行，