合作的企业类型等。简介请图文并茂，字数1000字以内。） 本项目针对薄壁群孔结构，研制出专用工艺及装备，可显著提高生产效率，降低制造成本，最小加工孔径0.5mm,最大板厚1mm。适用于航空航天、电子等行业。研制出电铸微小群孔的工艺，可实现最小孔径为数微米直径的群孔制造；研制出群坑结构高效电解加工工艺及装置，可实现活塞环、活塞及气缸内表面群坑的制造，目前最小加工坑直径为0.2mm。

本实用新型公开了一种硅通孔结构，其形成于硅片上，并包括掺杂粒子构成的导电区和绝缘区，绝缘区与所述导电区掺杂的粒子的极性相反，所述导电区表面覆盖有金属电极，所述硅片的表面除所述金属电极之外的区域覆盖有绝缘层。本实用新型硅通孔结构的优点在于：通过粒子掺杂方式形成硅通孔结构的导电区和绝缘区，导电区和绝缘区的基体都还是硅片本身，避免了目前硅通孔技术中金属和硅片热膨胀系数不同造成的热应力问题，能够提高器件的可靠性和寿命。

产品详细介绍产品概述：  用于对线路板上的孔进行金属化处理。主要用于双面板制作时。 技术参数：（CJ-K2000） 1．液体微循环系统：内置两套微孔发泡管和静音气泵使电渡液形成微循环，提高过孔电渡的质量。      2．电渡件往复运动：可控制电渡速度。      3．最大板面：340*340mm      4. 最小孔径：0.4mm 5. 最大厚径比：2.5：1 6．输出电流：0-5A 7．工作速度：20-50mm/s 8.带定时控制。  

随着我国国家经济的发展，人民生活水平的改善，对建筑物功能的要求 正逐步提高。平面尺寸超长、超宽的建筑物迅速涌现，且多用于大型公共建筑、 工业厂房、商业中心、机场停机及跑道等工程。鉴于建筑与结构的整体性、使 用功能和建设工期的要求，此类建筑的地面（或楼面）大多要求不设伸缩缝和 后浇带，或伸缩缝间距超过现行规范要求。超大面积混凝土地面无缝施工技术, 是将超大面积混凝土地面按一定尺寸分为若干小块体，相邻块体间隔施工， 过短期应力释放，先浇筑混凝土经过收缩变形后，再将地面连接浇筑成一个整体, 依靠混凝土抗拉强度抵抗后期浇筑混凝土收缩、温度应力的施工技术。

本新技术成果来自省部级科技计划，获得省部（学会）三等以上科技奖励，并获得国家发明专利授权。该成果成功解决了大断面浅埋隧道下穿高速公路的施工技术难题，研究成果处于国内领先水平。该成果已在国内下穿高速公路隧道施工当中推广应用。

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%。

本书对车削加工物理仿真关键技术及其试验研究进行了较为系统的阐述, 特别针对柔性工件车削加工进行了深入分析, 内容包括: 加工过程振动的仿真研究, 加工过程稳定性分析及其试验, 尺寸误差建模及其试验等。

随着社会的进步和科技的进步，食品安全成为国家关心的问题。有调查表明，70%～90%的癌症是由环境因素造成的，而作为主要环境因素的饮食，则成为人们日益关注的焦点。油炸、烟熏、烧烤、老卤煮制产生的有害物质对健康构成严重危害。  传统畜禽肉制品——烧鸡、烤鸭、熏鱼等深受人们喜爱，其加工技术几百年来未曾得到根本改进。国内外研究证实，反复油炸产生大量反式脂肪酸，老卤煮制和烧烤产生大量杂环胺类化合物，烟熏和烧烤时产生大量苯并芘，非常不利于健康。 “肉类绿色制造加工新技术”利用天然香辛料腌制，低温上色增香，最高加工温度不超过130℃；采用“非油炸、非卤煮、非烧烤、非烟熏”的新型加工工艺，在保证肉制品色、香、味的同时，有效的降低肉制品中有害物苯并芘和杂环胺的含量。经国家权威机构检测，苏鸡（鸭）制品中苯并[a]芘的含量远低于国家标准，小于德国标准1μg/kg，杂环胺含量比传统烧鸡减少85%。高新技术让传统鸡肉制品安全又美味，也为相关企业开拓广阔前景。目前，该技术已通过了教育部鉴定，专利已获国家授权（ZL200910181203.4），受到多家媒体报道。肉制品绿色制造技术先后荣获第十五届中国国际工业博览会高校展区优秀展品奖一等奖、中国畜产品加工研究会科技进步一等奖、中国产学研合作创新成果二等奖、中国食品科技成果交流会最佳科技成果奖、江苏省轻工业科学技术三等奖等。该技术完全成熟并已成功转化。自2011年以来，苏鸡加工技术已实现在全国5省7家企业的转化。 主要技术特点：介绍成果的性能、特征、参数 ①产品中有害物质含量大大降低：新产品中3,4苯并[a]芘残留量小于1µg/kg（国家标准限定在肉制品中的残留量小于5 µg/kg，德国的限量标准1 µg/kg；喹啉类杂环胺的限量达到：5 μg/kg。 ②基于美拉德反应原理，赋予禽肉制品特有的色香特征，使其生成橙黄色和独特的芳香气味，而且产品的色泽和风味稳定。

本项目重点就鲜切南瓜保鲜、南瓜酒、南瓜醋和南瓜粉加工及南瓜多糖提 取的关键技术进行了创新研究，得出了一些具有应用价值的新材料、新技术和 新产品。