本发明公开了一种大型薄壁件的拉形和电磁复合渐进成形方法 及装置，该方法将驱动板置于待变形板料上方，用压板和托板夹持住 驱动板和待变形板料，通过升降油缸带动托板移动使得驱动板和待变 形板料初步拉弯和绷紧，实现拉形过程，调整电磁线圈的位置，使其 正对待变形驱动板进行放电，线圈绕凸模轴线在驱动板的表面旋转一 周，实现同一高度下待变形板料与凸模贴合，随后油缸再次下降并将 板料拉弯，线圈放电使待变形板料再次变形并与凸模贴合，依次类推， 实现板料的拉形-放电-再拉形-再放电的交替成形过程，直到板料变形 结束。本发明可改善材料流动的均匀性，降低板料的减薄率，实现大 型难变形材料的柔性加工和精确塑性制造。

本发明属于精密加工与测量技术领域，并公开了一种基于核外 电子概率密度分布的复杂曲面零件匹配检测方法，包括:对待测零件 进行非接触式扫描获得扫描点云，并将其与设计点云组成匹配比较对 象;将两片点云转换到同一三维坐标系内，并将各个点看作原子的原子核，将此原子核的邻域点看作核外电子，遍历所有点计算得出其对 应的电子概率密度分布值;基于计算得出的电子概率密度分布值确定 两个模型的误差，并在当前误差不满足终止条件时对测量点云进行粗 匹配和精匹配，直至满足终止条件为止。通过本发明，能够有效解决 现有非接触式匹配

本发明属于精密加工与测量技术领域，并公开了一种可有效保留边界和局部特征的复杂曲面零件点云精简方法，包括:对复杂曲面 零件生成扫描点云;针对点云中的各个点获得多个邻域点并计算得出 法线向量;继续以各个点为球心找出最短半径范围内的 m 个点，然后 求出点云中各个点的法线向量与这 m 个点的法线向量之间夹角的平均 值;基于夹角平均值来设定阈值，然后执行特征粗分类;进行二次细 分以完成第一个精简子集的选取，然后基于定向Hausdorff距离来完成 第二个精简子集的选取

本发明属于精密加工与测量技术领域，并公开了一种可有效保留边界和局部特征的复杂曲面零件点云精简方法，包括：对复杂曲面 零件生成扫描点云；针对点云中的各个点获得多个邻域点并计算得出 法线向量；继续以各个点为球心找出最短半径范围内的 m 个点，然后 求出点云中各个点的法线向量与这 m个点的法线向量之间夹角的平均 值；基于夹角平均值来设定阈值，然后执行特征粗分类；进行二次细 分以完成第一个精简子集的选取，然后基于定向 Hausdorff 距离来完成 第二个精简子集的选取；最后对两个精简子集进行合并，由此获得

发明公开了一种大幅面零部件的增减材复合制造设备，包括床身，床身上安装有多个用于增材制造的六自由度倒挂机器人和五轴·825·联动龙门铣床，多个倒挂机器人分布在龙门铣床的铣削头周围；倒挂机器人上设有增材制造设备，所使用的热源可以是高功率激光束或者电弧；增材制造设备在工作平台上进行单层或多层毛坯体制造，龙门铣床铣削头对单层或多层的毛坯体进行精加工和修整。本发明克服了大幅面复杂零部件铣削加工的困难和增材制造技术

团队发明了小料头/无料头的楔横轧成形工艺，将轴类成形的材料利用率提高至95%以上，实现楔横轧轴类零件无料头近净成形。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 轴类件为机械装备的关键零件之一，传统工艺多为锻造与切削方法加工制造。楔横轧是一种高效节能节材的轴类件先进成形技术，与传统的切削、锻造成形方法比较，成本平均下降约30%，是成形轴类件的最佳工艺。 团队发明了小料头/无料头的楔横轧成形工艺，将轴类成形的材料利用率提高至95%以上，实现楔横轧轴类零件无料头近净成形。发明了一种热辊剪成形机构，通过棒料剪切装置中上、下轧辊进行挤压剪切，得到所需的端面特定形状，解决了复杂坯料端部形状不易预成形难题。 团队研制了抑制楔横轧非对称轧制轴向窜动的新型模具，实现了非对称轴类件稳定轧制，扩大了楔横轧产品范围，同时扩展到大型长轴类的非对称件，发明了非对称铁路车轴可更换辊系自位型辊式楔横轧机，这是国内外首次设计完成的大型楔横轧机，解决了轧制时轧件受力与变形不均匀及模具快速更换难题，为高铁空心车轴等大型轴类件的国产化提供技术与设备保障。 在非对称轴类件轧制以及无料头楔横轧成形方面的技术发明，形成了具有自主知识产权的技术发明链，申请发明专利18项，已授权发明专利11项，转让发明专利5项，出版专著3部。

本发明公开了一种用于提高零件表面质量的热等静压成形方法， 其包括如下步骤：根据成形零件的形状和尺寸设计出包套和控形型芯 的三维模型；根据所设计的三维模型制作不锈钢包套和碳钢控形型芯， 利用 PVD 法在控形型芯表面喷涂陶瓷涂层；将控形型芯固定在包套 中，往包套内填充粉末，震动摇实；对包套进行抽气和加热处理，待 包套中真空度达到一定程度后进行封焊；采用先升温后升压的工艺对 包套进行热等静压处理，使粉末在高温高压作用下紧

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。