农作物生长环境及不同生长阶段水分、养分和病虫害等关键信息难以适时、全域、快速准确获取，地面定点测试、无人机低空监测和卫星大面积遥感的地－空－星三位一体多源信息获取与融合技术体系，充分发挥了地面定位涓星的灵活精确、无人机检测主动快速、卫星遥感高效面广等综合优势，满足了全周期、全天候、大面积、低成本信息获取与肥水药精准管理要求，在农业生产中具有重要意义。传统农田信息的地面点测量效率低、成本高，无人机监测载荷小、作业面积有限，卫星遥感分辨率低、受周期性和云雾影响，单一检测手段难以满足精准生产管理要求。 浙大团队研发了农田定点信息地面车载动态快速获取技术与装备、田块尺度作物信息无人机低空遥感高效获取技术与装备、区域尺度农田信息卫星遥感解析和多源融合技术与系统，解决了地面实测信息、无人机低空感知与卫星遥感信息的时空融合难题，在省域土壤缺水量与墒情预测、省／市／县三级耕地地力管理与测士配方施肥、田块肥水药精准管理进行了广泛应用。 该成果总体达到了国际同类研究先进水平，其中在多尺度农田信息快速获取与融合技术、无人机变量喷药作业技术及肥水药一体化变频控制和喷施技术等方面处于国际领先水平。 近三年在全国20多个省市（区）推广应用，累计综合效益13.7亿元，社会、经济和生态效益显著。

成果简介： 叶片与叶盘是航空发动机、重型燃机等的关键核心零件，其叶片复杂型面的高效高精度先进加工技术是保证航发及燃机正常稳定运行的决定因素。为打破航发及重型燃机关键零部件高效高精加工技术国际封锁和垄断，在国家自然科学基金支持下，课题组针对叶片、叶盘的工艺特点，研究数字化设智能加工－测量一体化集成技术，自主开发了集成双模式灵巧测量－误差动态补偿－复杂曲面CAM编程－力位动态解耦－多轴联动控制的关键核心技术，开发出系列的自动化柔性复合磨削及抛光加工闭环智能制造装备，可实现一次装夹完成叶片及叶盘相应叶尖、型面、进/排气边、叶根圆角和凸台过渡区部位的复合磨抛集成加工，可极大提高航空发动机叶片及其叶盘、重型燃机整体叶盘及叶片、汽轮机叶片等的加工精度及效率，推进我国航空及能源动力产业的技术提升与发展。 应用领域： 航空发动机、重型燃机、汽轮机、鼓风机等透平机械叶片制造行业 技术指标： 实现各型叶片型面的粗磨及精磨过程，表面粗糙度≤Ra 0.2μm； 叶片型面轮廓度：距排气缘3mm范围内在±0.03mm内，其余区域在±0.05mm以内。

对不同来源、性质的农业固体废弃物分类采用蚯蚓生物消解与蚯蚓粪覆盖下的微生物分解，实现对废弃物的高效、清洁转化，获得高品质有机肥或基质生产原料。根据作物生长特性与育苗、栽培工艺要求，配制理化性质优良的基质产品。根据不同来源、性质的农业固体废弃物的特征，分别采用相应的无害化处理技术，确保在清洁生产条件下获得无害化处理效果与较高的物质转化效率。全程满足清洁生产要求；无害化处理效果符合国内外相关标准；物质转化效率在 60%以上。

本课题研发用于海洋环境（海水及水产品）中病毒、致病菌等病原微生物、重点针对可能引起人类疾病的细菌和病毒（如总杆菌数、大肠杆菌、粪链球菌、产气荚膜梭菌、铜绿假单孢菌、金黄色葡萄球菌、腺病毒、肠道病毒、甲肝病毒、副溶血弧菌、创伤弧菌、沙门氏菌及李斯特菌）快速检测的分子生物技术，为研制用于这些微生物的现场监测手段和设备奠定理论和技术基础。检测方法采用基因芯片检测、蛋白质检测和聚合酶链式反应（PCR）检测三种。

该成果 2013 年获全国商业科技进步奖二等奖。主要创新成果有： 1. 应用葡萄酒风味物质变化规律生产特色新产品工艺优化体系。 2. 营养保健葡萄酒生产工艺优化以及关键技术。 3. 酒泥酵母甘露糖蛋白提取应用技术与高档特色葡萄酒生产工艺集成开发。4. 建立了新工艺产业化应用及技术转移新模式。

随着我国社会经济发展和人民生活水平的提高，城市居民对重塑慢行系统、提升城市空间品质提出了更高的要求。共享单车作为一种便捷、高效、绿色的新型出行方式，是解决城市短距离出行和"最后一公里"难题的重要工具。本文以一种新的视角，应用共享单车骑行轨迹数据从骑行行为角度对骑行环境进行研究。以龙岗区为例，首先对街道骑行行为的时空间分布特征进行了研究，发现骑行行为在时间上主要集中在早晚高峰时段，在空间分布上主要集中在地铁和公交的接驳站点和龙

以喜树碱为研究对象，从多样性合成与结构优化—先导发现—活 性筛选—构效分析—活性分子模版的构建—候选药物分子药效、安全 性评价—药物分子的成药性综合评价的基本策略与研究路线，开展以 喜树碱为先导的抗肿瘤药物的创制研究，构建多种具活性骨架的喜树 碱类似物，发现了具有临床价值的 YQL 系列抗肿瘤候选药物，研究 发现该类药物对多药性耐药细胞株表现出较高的活性，且活性优于目 前的临床药物伊立替康。

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。

一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 我国以化石能源为主的能源结构必将长期存在，大量化石能源消耗导致我国环境污染严重，雾霾是长期困扰我国的重大能源环境问题。煤电行业超低排放改造在常规污染物的排放控制处于世界先进水平，但仍未能有效控制PM2.5、重金属等非常规污染物的排放，而且产生的高盐高腐蚀性的脱硫废水缺乏高效的处理技术，逃逸细颗粒物和脱硫废水是目前亟需解决的世界难题。本技术首创了烟气细颗粒物“化学团聚”技术；独创了重金属“异相团聚”脱除技术；发明了耦合团聚的梯级蒸发脱硫废水零排放技术。该成果被新华社、中央电视台等国家主流媒体誉为“绿水青山就是金山银山”理念践行者的典范。

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%。