“多肽”，这个常出现在药品或者美妆品上的名词，即便对于普通人来说也并不陌生。“多肽”是由氨基酸通过肽键连接而成的聚合物，是生命体的基本组成部分。仿生矿化，则是模拟自然界中生物的矿化过程，如骨骼、牙齿、贝壳等的形成，利用生物分子在温和条件下合成无机矿物。

成果简介干熄焦技术因具有可回收 83%的红焦显热用于蒸汽发电、 提高焦炭质量、 节约水资源等优点而被广泛应用于炼焦企业。 但我国干熄焦的控制参数大多是参照国外上世纪六七十年代的干熄焦操作经验进行工艺参数设定， 没有考虑到目前的技术进步和我国的行业政策要求， 尤其是在焦炭烧损率和产汽率的最佳运行控制以及相应的运行参数优化方面缺少研究， 导致我国干熄焦系统在运行过程中的焦炭烧损率偏高（据中国炼焦行业协会 2008 年底在浙江宁波的全国干熄焦会议上指出我国干熄焦的平均烧损率为 2.5%～3.

本发明公开了一种使用中间层扩散制备多层非晶合金与铜复合结构的方法，包括如下步骤：对非晶合金和铜片进行切割、研磨、抛光和清洗，同时用刀片将中间层划分成规定的尺寸，对非晶合金薄片，中间层以及铜薄片进行组装和固定，以形成固定后的工件，将固定后的工件放进真空扩散炉中，使中间层溶解于非晶合金薄片与铜薄片中实现扩散焊接。本发明使用中间层能够降低扩散温度，使得非晶合金薄板在扩散后中仍然保持非晶态。复合结构具有非晶合金的强度和铜的韧性，能阻断非晶合金塑性变形时剪切带的延伸，从而避免了纯非晶合金材料容易脆断的问题，增

机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 创新性： 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。系统主要由两部分功能模块组成：自动化模型重建模块及三维可视化交互管理系统模块。其中自动建模模块由点云影像自动配准、实景三维模型重建、点云滤波、点云分类、建筑物单体化分割、建筑物结构化模型重建等软件子模块构成。系统支持DEM、DOM、实景三维模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多种产品生产；支持多核、多CPU、多GPU架构的任务并行化管理，支持搭建点云、影像、模型数据库，支持人机交互进行语义分割、模型编辑、纹理编辑等功能。 软件解决的关键问题： LiDAR点云与倾斜影像异源异构数据配准问题，点云影像数据难以联合应用； 单一数据源三维信息与纹理信息不全，高质量模型结果依赖高精度数据输入，导致数据获取成本昂贵、效率较低； 城市级实景三维模型重建自动化程度低，低精度自动结构化模型成果难复用，而手动模型绘制难度高、工艺繁琐； 实景三维数据制作单位高度依赖国外软件，国产化难。 先进性： 当前，国内90%以上地形级实景三维数据制作测绘单位都基于国外软件进行三维重建，而城市级实景三维模型则重度依赖全人工手动勾绘且需调用国外专业三维建模软件，模型重建学习成本极高、软件针对性不强而效率低下。 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统软件系统以高精度、高效率、高自动化程度城市级实景三维模型重建为首要目标。软件系统具备高精度点云影像配准模块提供异源数据联合应用基础；采用LiDAR点云约束的多视影像密集匹配策略实现高精度、全覆盖三维数据输入以实现高质量实景三维模型重建；采取地面点滤波、非地面点地物分类、目标地物单体实例分割递进式流程得到建筑物等地物单体化三维数据；优化自动结构化模型重建与人工干预的结构化建模流程，无需额外依赖专业建模软件；提供针对建筑物结构化建模的模型编辑、纹理编辑模块，不达标的自动模型可复用，三维点云端、二维影像端可独立或联合编辑，具备交互友好的参照式、勾绘式、半自动编辑模式。 独占性： 系统主要搭建两条生产路线，以适应不同地域模型精度要求差异、不同应用时间响应要求。其一是以LiDAR点云为主的快速建筑物结构化模型重建，经过点云分类、建筑物实例分割、结构化模型重建等步骤构建人工地物结构化模型，并利用配准后多视影像对模型纹理映射，此生产线主要产品包括DOM、DEM、 LoD2为主的建筑物结构化模型、典型地物真实色彩点云等轻量基础数据；其二是在LiDAR点云约束下生成高精度密集匹配点云构造高质量实景三维模型，并在此基础上提取建筑物单体三角网数据，经过模型简化抽象得到建筑物LoD3模型，此生产线主要产品包括实景三维模型、建筑物LoD3模型等城市级实景三维数据要素。 此外，软件系统支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、国产麒麟(V4/V10)等多操作系统中运行，已阶段性实现国产化。

本发明公开了炭基负载α‑FeO(OH)土壤与地下水污染修复材料和制备方法，将秸秆、凹凸棒土、高岭土、沸石粉在Na6

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%。

围绕大型复杂深部矿床安全开采的技术难题，结合建设现代化矿山与大规模回采的关键问题,首创暂留隔离矿柱的大盘区、大采场、大产能三步骤连续回采工艺与安全高效阶段空场嗣后充填采矿方法，形成了深井大型矿床三步骤连续开采理论与技术。 完成了铜陵有色公司冬瓜山铜矿隔离矿柱回采工作，提出了冬瓜山铜矿初步设计、盘区回采方案、隔离矿柱回采方案、隔离矿柱回采关键技术，2015年中南大学冬瓜山项目团队开始现场调研与科学论证，2017年第一个隔离矿柱试验采场成功回采，2018年两隔离矿柱采场连续回采试验获得成功，2019年底完成52线与54线两条隔离矿柱的回采工作。

"该成果获2018年度高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）技术发明类一等奖。1. 针对MEMS风速风向传感器低风速误差大、高风速难以测量的问题，发明了风速风向传感器深槽隔热结构，降低了衬底横向热传导，提高了灵敏度，降低了测量误差，扩大了传感器的量程。 2. 针对MEMS风速风向传感器高风速难以测量的问题，建立了传感器系统级模型，实现了闭环控制；提出了风速风向传感器的温度自平衡测控方法，实现了60m/s的量程，解决了长期以来风速风向传感器量程难以提高的技术难题。 3. 针对MEMS风速风向传感器野外工作防护技术问题，发明了风速风向传感器的陶瓷圆片级倒装封装技术，提出了导热凸点与导电凸点结构及工艺技术；发明了传感器嵌入式组装结构，突破了传感器野外工作的可靠性技术瓶颈。 4. 针对MEMS风速风向传感器受环境温度、湿度影响问题，在国际上首次建立了风速风向传感器的湿度效应模型；基于传感器材料与结构的温度特性，建立了风速风向传感器温度效应模型，保障了传感器长期工作的稳定性。 "

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

需求名称：面向混流生产车间的异构AGV路径规划与任务调度系统开发 悬赏金额：15万元 发榜企业：珠海市格努科技有限公司  产业集群：智能机器人产业集群 需求领域：自动化与智能控制技术  技术关键词：异构AGV路径规划、任务调动系统、智能物流