建立了龙门加工中心几何误差整机-部件-零件-结构的精度正向递推分配、精度保持薄弱结构-零件-局部动件-整机的精度逆向修正补偿方法，提升了龙门加工中心大行程工况加工精度要求 一、项目分类 关键核心技术突破   二、成果简介 高性能龙门加工中心是航空航天、高铁船舶、核电等大型精密零件加工的重要装备。高性能龙门加工中心设计研发中遇到了多部机型谱匹配、大行程精度均衡、大惯量爬行抑制等三大技术难题，急需新的设计方法与制造工艺的支撑。在国家科技重大专项等课题资助下，浙江大学谭建荣院士科研团队开展了高性能龙门加工中心整机设计与制造工艺关键技术及应用研究，取得了一系列重要成果： （1）发明了高性能龙门加工中心整机布局方案骨架型谱。建立了多部机匹配的龙门加工中心布局方案骨架型谱，揭示了龙门加工中心多体系统低序体阵列拓扑约束解耦机理，提升了龙门五面加工中心、数控龙门镗铣床等一体化龙门框架多部机布局型谱自适应匹配性能，一阶固有频率由54Hz提高到63Hz，结构件刚度由50.4N/μm提高到55.6N/μm，打破了国外大型精密动梁五面体龙门加工中心垄断。 （2）发明了基于螺旋变换的多轴联动精度分配方法。建立了龙门加工中心几何误差整机-部件-零件-结构的精度正向递推分配、精度保持薄弱结构-零件-局部动件-整机的精度逆向修正补偿方法，提升了龙门加工中心大行程工况加工精度要求，X/Y/Z轴行程定位精度由0.08/0.06/0.05mm提高到0.03/0.02/0.015mm，整机几何精度达到发达国家同类产品Ⅰ级标准。 （3）发明了龙门加工中心运动部件爬行特征判定方法。建立了基于动梯度粘滑特性的动件爬行特征判定方法，揭示了大惯量动件重载负荷低速摩擦副防爬机理，提升了重载低速大范围的静压导轨低摩擦副高精度控制性能，加工工件表面粗糙度从Ra0.4提升至Ra0.2，转台平面跳动由0.02mm提高到0.01mm，转台热浮升变形由0.2mm提高到0.05mm。 研制了行业首创的龙门加工中心设计制造工具集，在国家重大工程的关键部件精密加工中得到成功应用，并推广应用到国家重点机床企业的高端加工中心设计研发中。项目突破了发达国家对我国龙门加工中心技术封锁，研发的机床产品成功替代进口，对提高我国重大精密装备国产化率与自主创新能力等起到了重要作用。

项目简介添加弱（非） 粘煤或不粘结煤进行配煤炼焦时扩大炼焦煤源、 降低配煤成本的主要方向之一。 但弱（非） 粘煤的利用存在两大需要解决的问题： 一是如何改善弱（非） 粘煤及其配入后的配合煤粘结性问题； 二是在高温干馏过程中如何合理使用弱（非） 粘煤。 为了解决上述两大难题， 必须对弱（非） 粘煤进行改质处理。 本技术在综合日本 SCOPE21 炼焦工艺技术的基础上， 结合我国煤质特点， 开发了这套非粘煤快速加热处理装置， 经处理后的非粘煤可以替代部分气煤或 1/3焦煤或贫瘦煤进行配煤炼

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%。

1.绳网新产品工艺改造，提升绳网产品强度与单丝多元化2.高分子材料改性用于绳网制作进行功能性纤维研发3.聚酯瓶片（PET）阻燃母料添加剂研发，用于绳网制作达到防火要求

一、成果简介 苹果皮渣和葡萄籽是苹果和葡萄加工产品开发后的副产物，富含高品质的功能性油脂和多酚，如籽油含量达到 22-28%，其中功能性多不饱和脂肪酸(以油酸和亚油酸为主)达到了70-80%。近年来的一系列科学研究发现，苹果和葡萄籽油具有重要的功能特性，如降低血清 胆固醇、降血压、抑制血栓形成、预防动脉硬化、冠心病等。

实现多晶硅生产冷氢化工艺过程工程化的关键加热系统装置；降低成本40%，减少能耗2/3。8000小时以上无故障稳定运行加热合成反应器关键技术。

1、吸附氯乙酸生产过程中副产氯化氢的乙酸、酸酐等杂质，提高氯化氢纯度；降低氯乙酸生产中杂质的含量，水分含量≤0.2%（wt），硫酸根＜0.5%（wt），铁含量≤5mg/kg，铅含量≤1mg/kg。2、寻求成熟的双氧水法环氧氯丙烷生产工艺；减少环氧氯丙烷生产工艺副产物，保证环氧氯丙烷成品含量≥99.9%。

酿酒、调味品等食品酿造工艺工程类及精细化工领域装备技术合作

成果与项目的背景及主要用途： 菌糠是指以棉籽壳、木屑、稻草、玉米芯、甘蔗渣及多种农作物秸秆、工业 废料（如酒糟、醋糟、造纸厂废液及制药厂黄浆废液等）为主要原料栽培食用菌 后的废弃培养基。菌糠主要含有物质是纤维素、半纤维素、木质素、抗营养因子 和少量的蛋白质，这些原料作为培养基栽培食用菌后，通过食用菌菌体的生物固 氮作用、酶解作用等一系列生物转化过程，粗蛋白质、粗脂肪含量均比不经过食 用菌发酵前提高二倍以上，纤维素、半纤维素、木质素等均已被不同程度的降解， 其中粗纤维素降低了 50%以上，木质素降低 30%以上，棉酚降低 60%以上，同 时还产生了多种糖类、有机酸类和生物活性物质。据报道，我国菌糠年产量在 200 万吨以上大部分当作废料而被浪费掉，给环境造成了很大的污染，一些菌糠 可以被用作畜禽饲料，并且用废弃菌糠来改良土壤可以做到废物利用、改善环境， 实现农业的可持续发展。 我国土壤绝大部分严重缺磷、缺钾，化学肥料中的磷元素和钾元素在施肥后 很快被固化，不再能够被植物使用。解磷菌、解钾菌及固氮菌是生物益生菌肥中 的主要菌株，使用这些土壤益生菌可以提高土壤中植物可利用氮磷钾的利用率。 如果能够利用废弃菌糠大规模培养这三种菌，制备成为生物菌肥，将会极大的增 211天津大学科技成果选编 加菌糠做为肥料的优势。本项目利用菌糠培养解磷菌、解钾菌、固氮菌，制备成 为生物菌肥，预期产生极大的经济效益和社会效益。 技术原理与工艺流程简介： 本项目拟利用处理后的废弃菌糠残渣培养酵母、解磷菌、解钾菌、固氮菌， 优化发酵条件，提高菌体量，获得制备微生物菌肥的最佳工艺路线。 天津大学从农业废弃物堆肥中筛选出 7 株解磷能力较强的菌株，其中菌株 FL7 表现出较好的解磷效果，FL7 解磷量为 436.63mg/L。该菌株已经于 2010 年 7 月 13 日在中国微生物菌种保藏中心进行保藏（保藏号：CGMCC NO.4008）。 本课题组还从农业废弃物堆肥中筛选得到解钾菌 K3、固氮菌 N1。解钾菌 K3 解 钾量达 4.10mg/L、固氮菌 N1 固氮量为 1.81×10—2mol/L。 另外，天津大学已经建立了以菌糠为基质培养解磷、解钾、固氮菌的发酵条 件，经过发酵条件优化，制备的菌肥中三种菌的含量达到 48.62×108CFU/g，其 中解磷菌 2.4×108cfu/g，解钾菌 25.22×108cfu/g，固氮菌 21×108cfu/g，均远高于 国标。 应用领域：生物、农业领域 合作方式及条件：具体面议