本软件为系列化叶轮专用CAM软件，可完成整体离心叶轮和轴流叶轮的四坐标以及五坐标数控加工编程工作，叶轮几何形状可以是直纹面叶轮或自由曲面叶轮；也可以完成叶片的三坐标数控加工编程。用户只需输入叶轮数据和加工工艺参数，软件即可自动生成特定机床的数控加工代码。    主要功能： 1）曲面造型功能：根据叶轮设计数据，计算机自动生成叶片以及叶轮的几何形状，并显示在计算机屏幕上，可通过鼠标进行平移、旋转和缩放操作。 2）刀具轨迹的生成：在叶轮粗加工中，主要针对立铣刀，采用高效的刀位轨迹排布算法，缩短刀具走刀长度，提高加工效率；精加工阶段，针对常用的球头刀或者切削刃为二次回转曲面的非标准刀具，规划出刀具加工轨迹，非标准刀具尺寸可根据叶轮数据由软件给出。粗加工和精加工的刀具轨迹以图形方式输出。 3）刀具干涉检查与修正：对生成的每一个加工刀位，自动进行干涉检查，并自动修正干涉刀位。对于最终无法修正的刀位，给出刀具与叶片的干涉量，并通过计算机屏幕显示干涉刀位位置，供设计人员重新选择合适的刀具。 4）后置处理：可根据用户不同的数控机床结构，调用相应的后置处理程序，生成符合用户机床要求的数控加工代码。    技术特点： 1）本系列软件既能完成离心叶轮的整体加工编程，又能完成轴流叶轮的加工编程；两种叶轮的叶片可为直纹面也可为自由曲面。 2）粗加工采用高效的刀具轨迹，无走刀浪费。 3）对于自由曲面叶轮，精加工可采用二次回转面刀具，加工效率可大幅度提高； 4）对于直纹面叶轮，采用侧铣法加工，对每一步刀位都采用独特的算法进行了优化，使得加工过切量为最小，提高了加工精度。 5）对于干涉到位，给出了干涉量和干涉位置，便于设计人员选择刀具或修改叶轮的设计数据。 6）对叶片前缘和尾缘进行了修圆，提高了加工质量。    应用范围： 1）鼓风机、压缩机内的离心叶轮； 2）飞机发动机叶轮、军事装备推进器中使用的叶轮； 3）微型叶轮式人工心脏中的叶轮。

成果与项目的背景及主要用途： 主要为 IT 企业提供微小零件（如芯片）批量检测的定制服务，可以一次性 测量几十个零件的边长或打孔深度。整套系统包括专用显微镜（常用奥林巴斯 50 倍显微镜头），以及软件分析系统。通过对显微镜所成的三维图像进行分析， 进行准确高速的测量。开发周期需要 6 个月—1 年。 同时，可以开发针对不易直接测量工件的软件，如在熔融状态的钢管口径。 技术原理与工艺流程简介： （1）设计了 2 种芯片的检测系统，检测芯片上打孔深度。可以实现零件的天津大学科技成果选编 77 量检，仍是抽查检验，可以有效提升良品率。 步骤：定位找点—>测量深度—>判断是否打孔过深，需要报废。 系统检查一个盘片需要 4 小时即可完成，人工需要 1 个人 1 个月的时间。 （2）测量电容器长宽是否符合标准。已使用半年，效果反馈很好。 电容很小，um 级别，采用 400*200um 的 48 倍显微镜。 步骤：定位—>识别边影—>边界剔除—>测量长宽。 人工检测 1 个需要 3 分钟，系统几秒钟便可完成十几个。 应用前景分析及效益预测： 比人工检测速度快，可代替 5-10 人工作量。一年内回收成本。 准确度高。相比人工测量，结果更稳定，不会出现人为误差。节约成本 5%-10%。 应用领域：微小零件加工业 技术转化条件： 技术改造。整套系统（镜头+软件）费用为 50-60 万。可以不限于 IT 产业， 采用图像处理技术间接测量即可。 合作方式及条件：根据具体情况面议

产品详细介绍 产品描述：731个 零件，包含基础结构：连接线、齿轮、齿条、轮皮、轮毂、积块板、传动胶圈、离合器，差速器、万向轴等等。可完成专业的机械结构、齿轮传动、模型搭建，使用该套装学会并领悟解决生活中实际问题的方法和技能。另外可搭配KJ021-动力套装一起使用可完成电动的功能。 产品图片如下图：

一、项目简介本项目针对航空航天中的钛合金框架类零件，拟通过加工工艺优化实现效率最大化和成本最小化双目标；并以典型零部件，即某型航空发动机机匣的切削大数据为研究对象，采用深度学习方法对其进行多层次、多目标优化分析，研发可替代进口航空航天精密刀具 9-12 种。并将应用对象扩展到大飞机滑轨零件、涡轮盘零件、航空高温合金零件等航空航天关键零部件。二、市场前景及应用该项目成果已在西飞、西航等大型航空航天企业的重点型号工程上得以应用。预期在未来五年内产生 1 亿元的经济效益；相较现有加工方式，预期可节省 10%的原料，同时缩短加工周期；项目预期产生 2 亿元左右的间接经济效益；项目成果的整体性价比优于同类国外进口刀具产品的 15%。本项目极大推动了校企合作平台的构建、制造大数据示范应用及工业 4.0大学版智能制造平台的建设；部分打破国外垄断，实现行业引领和国际领先。三、技术成熟度概念验证四、合作方式联合研发 技术入股 转让附图：原理样机 工程样机 中试产业化授权（许可） 面议西安交通大学国家技术转移中心2104 工业机器人

一、项目简介本项目针对航空航天中的钛合金框架类零件，拟通过加工工艺优化实现效率最大化和成本最小化双目标；并以典型零部件，即某型航空发动机机匣的切削大数据为研究对象，采用深度学习方法对其进行多层次、多目标优化分析，研发可替代进口航空航天精密刀具 9-12 种。并将应用对象扩展到大飞机滑轨零件、涡轮盘零件、航空高温合金零件等航空航天关键零部件。二、市场前景及应用该项目成果已在西飞、西航等大型航空航天企业的重点型号工程上得以应用。预期在未来五年内产生 1 亿元的经济效益；相较现有加工方式，预期可节省 10%的原料，同时缩短加工周期；项目预期产生 2 亿元左右的间接经济效益；项目成果的整体性价比优于同类国外进口刀具产品的 15%。本项目极大推动了校企合作平台的构建、制造大数据示范应用及工业 4.0大学版智能制造平台的建设；部分打破国外垄断，实现行业引领和国际领先。三、技术成熟度概念验证四、合作方式联合研发 技术入股 转让附图：原理样机 工程样机 中试产业化授权（许可） 面议西安交通大学国家技术转移中心2104 工业机器人

本项目针对航空航天中的钛合金框架类零件，拟通过加工工艺优化实现效率最大化和成本最小化双目标；并以典型零部件，即某型航空发动机机匣的切削大数据为研究对象，采用深度学习方法对其进行多层次、多目标优化分析，研发可替代进口航空航天精密刀具9-12种。并将应用对象扩展到大飞机滑轨零件、涡轮盘零件、航空高温合金零件等航空航天关键零部件。 该项目成果已在西飞、西航等大型航空航天企业的重点型号工程上得以应用。预期在未来五年内产生1亿元的经济效益；相较现有加工方式，预期可节省10%的原料，同时缩短加工周期；项目预期产生2亿元左右的间接经济效益；项目成果的整体性价比优于同类国外进口刀具产品的15%。本项目极大推动了校企合作平台的构建、制造大数据示范应用及工业4.0大学版智能制造平台的建设；部分打破国外垄断，实现行业引领和国际领先。

产品详细介绍 产品详情：KJ016科技小零件套装               针对补充；易损；易丢失；使用率高的科技小零件。  产品图片如下：

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%。

本发明多源约束类复杂曲面零件精密加工预处理方法属于复杂曲面零件精密加工领域，特别涉及多源约束类复杂曲面零件精密加工预处理方法。本发明对复杂曲面零件进行约束源分析，先确定零件类型，根据目标曲面最终面形的约束源类型，分析约束间的耦合作用机理，建立约束源之间的耦合关联模型，以满足性能指标为目标，找出对目标曲面的面形起决定作用的以性能指标为驱动的性能相伴曲面，确定通过调整几何约束以满足性能要求的修磨补偿方法，求得目标曲面各点区域的加工余量分布，最终确定满足性能指标的目标曲面精确面形。本发明提高了该类复杂曲面零件精密加工的效率和精度，使零件同时满足几何要求和性能要求。