鱼骨是淡水鱼加工中的主要废弃物。本技术利用鱼骨加工成鱼骨泥，采用现代食品技术大幅度增加鱼骨泥在香肠配料中的添加量，制备出高钙、高蛋白的营养、健康的新型鱼骨泥香肠。 创新要点 本技术主要包括鱼骨泥的加工技术和骨泥香肠的制备技术。本产品的骨泥添加量可达到 80%，在保证口感良好的条件下充分提高钙含量。 

XK-L650数控铣床是高精度、高刚度、高可靠性的新一代生产型数控机床，由我公司与机床公司合作生产，主机结构合理可靠，制作精良。 能自动进行各种钻、铣、镗、铰、攻丝等工序加工，支持CAD/CAM功能，完成复杂板类、箱体类零件、特别是模具的加工。

MCV380-5加工中心是高精度、高刚度、高可靠性、高性能价格比的新一代生产型数控机床，由我公司与机床公司合作生产，主机结构合理可靠，制作精良。 能自动进行各种钻、铣、镗、铰、攻丝等工序加工，支持CAD/CAM功能，完成复杂板类、箱体类零件、特别是模具的加工。

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%。

近日，南方科技大学机械与能源工程系助理教授邓辉研究团队在机械制造领域顶级期刊International Journal of Machine Tools and Manufacture上发表最新研究成果，提出了一种基于电化学各向同性刻蚀轮廓包络原理的金属材料普适性抛光加工技术。 邓辉介绍，此项研究所提出的刻蚀轮廓包络抛光技术避免了使用传统抛光工艺所不可或缺的刚性工具，因此该技术不存在“刀具干涉”问题，可以加工具有复杂外形和内腔结构的金属零件，加工效率高且加工后表面无残余应力。此外，由该技术的加工原理可知，这一技术适用于绝大部分的金属材料，具有较强的通用性。未来，这一技术有望在航空航天和汽车零部件等领域投入应用，也可解决3D打印金属零件的后处理难题。

始创于2003年。历经几十年的发展，公司已成为集研发、销售、生产和服务于一体的现代高科技企业，是专业从事现代实验室装备的生产制造厂家，在提供实验室家具、医用家具与设备、科教设备、机电设备、自动化设备、通风设备、气路设备、净化设备、空气净化设备、空调设备、制冷设备、废水废气处理设备、消防设备、安全设备、检测设备与配件等产品的同时，还提供通风工程、气路工程、环保工程、净化工程、机电工程、消防工程、防辐射工程、装修装饰工程、水电改造工程、实验室废水废气治理工程的设计、安装与施工；实验室整体设计规划等一系列高品质服务。

西安交通大学能源与动力工程学院金属增材制造设备竞争性磋商

一、主要功能和应用领域 MBIT(维护性自检测) 设备，是对飞机飞行控制系统各个部件进行功能和性能测试、故障检测、提供维护检测信息，并且在测试后进行日常维护和部件更换，确保飞行控制系统的稳定性和安全性。其主要功能是对飞控计算机测试、导航传感器状态监控与标定、作动器的测试、交联系统的测试，发动机性能测试和下载飞中、飞前自检测故障等。主要应用在无人机飞行控制系统中，由维护人员在地面通过此设备对飞机部件进行检测。 二、特色及先进性： 1、能够对飞机作动器的卡死故障进行定位，并且提高了作动器的故障检测率。 表1 作动器故障检测率 序号 名称 助记符 检测准确率 改进前检测率 1 左外副翼作动器 LOAA 99.8% 98.6% 2 右外副翼作动器 ROAA 99.7% 97.7% 3 左内副翼作动器 LIAA 98.8% 96.9% 4 右内副翼作动器 RIAA 99.8% 96.8% 5 左外尾翼作动器 LOVTA 99.4% 96.6% 6 右外尾翼作动器 ROVTA 99.7% 95.5% 7 左内尾翼作动器 LIVTA 99.8% 96.5% 8 右内尾翼作动器 RIVTA 99.7% 97.4% 2、使用数字编码协议与地面设备进行通信，代替了字符串指令传输，更加可靠和快捷。 3、将MBIT设备软件模块化设计，提高了通用性，节省了内存空间，软件运行更加高效。 三、能为产业解决的关键问题和实施后可取得的效果 能对无人机飞控系统进行故障检测，提高了飞控系统的可靠性，降低了飞机的维护费用和时间，通用性更强。