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一、項目簡介本項目針對航空航天中的鈦合金框架類零件，擬通過加工工藝優化實現效率最大化和成本最小化雙目標；并以典型零部件，即某型航空發動機機匣的切削大數據為研究對象，采用深度學習方法對其進行多層次、多目標優化分析，研發可替代進口航空航天精密刀具 9-12 種。并將應用對象擴展到大飛機滑軌零件、渦輪盤零件、航空高溫合金零件等航空航天關鍵零部件。二、市場前景及應用該項目成果已在西飛、西航等大型航空航天企業的重點型號工程上得以應用。預期在未來五年內產生 1 億元的經濟效益；相較現有加工方式，預期可節省 10%的原料，同時縮短加工周期；項目預期產生 2 億元左右的間接經濟效益；項目成果的整體性價比優于同類國外進口刀具產品的 15%。本項目極大推動了校企合作平臺的構建、制造大數據示范應用及工業 4.0大學版智能制造平臺的建設；部分打破國外壟斷，實現行業引領和國際領先。三、技術成熟度概念驗證四、合作方式聯合研發 技術入股 轉讓附圖：原理樣機 工程樣機 中試產業化授權（許可） 面議西安交通大學國家技術轉移中心2104 工業機器人

本項目針對航空航天中的鈦合金框架類零件，擬通過加工工藝優化實現效率最大化和成本最小化雙目標；并以典型零部件，即某型航空發動機機匣的切削大數據為研究對象，采用深度學習方法對其進行多層次、多目標優化分析，研發可替代進口航空航天精密刀具9-12種。并將應用對象擴展到大飛機滑軌零件、渦輪盤零件、航空高溫合金零件等航空航天關鍵零部件。 該項目成果已在西飛、西航等大型航空航天企業的重點型號工程上得以應用。預期在未來五年內產生1億元的經濟效益；相較現有加工方式，預期可節省10%的原料，同時縮短加工周期；項目預期產生2億元左右的間接經濟效益；項目成果的整體性價比優于同類國外進口刀具產品的15%。本項目極大推動了校企合作平臺的構建、制造大數據示范應用及工業4.0大學版智能制造平臺的建設；部分打破國外壟斷，實現行業引領和國際領先。

本成果提出了基于零件批量加工數據分析的加工工藝與流程優化，主要包括零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法、基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測、基于機器學習的零件加工工藝優化與決策、基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內容： 1）零件加工過程的工藝數據挖掘與機器學習算法：在數據挖掘與機器學習算法方面，搭建了軸類零件全流程加工工況數據實時采集硬件平臺，實現對加工力、加工振動、主軸電流等工況數據的實時在線獲取。 2）基于數據和機理模型相結合的零件加工精度預測：在航空薄壁件加工精度預測方面，對復雜曲面加工過程混合建模與全流程加工精度預測等理論開展了深入研究工作；建立了零件單工序/多工序加工精度預測混合驅動模型，實現了加工精度的高效高精預測。 3）基于機器學習的零件加工工藝優化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優化與決策方面，圍繞隱馬爾可夫決策過程、遺傳算法等理論開展了理論研究工作，結合軸類零件加工過程開展了優化工作；提出了加工參數自適應調控聯合決策方法。 4）基于數據驅動的零件批量加工工藝優化方法驗證：構建加工數據庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數、檢測數據等四種類型數據。開發全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發南方公司柔軸車間），實現航軸全流程質量數據感知與工藝優化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現了端到端的零件加工質量智能推理，可以用于工藝設計與現場預先感知，加工過程工藝數據挖掘模塊實現基于批量數據的多工序誤差流分析，實現后續工序加工誤差推理，加工過程工藝優化與智能決策模塊實現了零件多工序加工質量數據推理與給定期望指標下的加工參數優化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優勢】 圍繞航空領域制造的加工質量問題，開展基于制造過程數據的工藝全流程智能決策技術與系統的研發，初步實現工藝與制造過程的智能控制。在數據挖掘與機器學習算法、航空薄壁件加工精度預測、軸類零件全流程加工工藝優化與決策、零件全流程加工質量智能推理與優化、智能加工產線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產生的深層機理，構建了批量零件加工過程中誤差傳遞的理論模型，探究了機床、夾具、刀具、加工參數全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產生的影響規律，提出了零件加工工藝與流程優化策略，形成制定面向航空發動機大長徑比軸類零件的決策規范，規定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數四個方面的具體要求。通過中國航發南方工業有限公司企業標準體系管理系統制定、修改、審批，形成《航空發動機軸類零件加工工藝優化與決策技術規范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發方面，將上述理論成果進行高度集成，開發了零件全流程加工智能推理優化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數據庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數據挖掘、加工工藝優化與智能決策。相關知識與優化規則形成權。全流程加工智能推理優化軟件以及知識庫軟件通過第三方測評，測評機構具備MA與CNAS認證資質，最終形成《零件全流程加工智能推理優化軟件第三方測試報告》、《智能加工產線工藝全流程智能決策工藝知識庫軟件第三方測試報告》。 應用驗證方面，結合航空發動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產中。將零件全流程加工智能推理優化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產品的加工設備上部署了數據采集裝置，實時采集加工過程數據，集成企業工藝資源數據庫和產品數字化檢測系統，獲取機床、夾具、刀具、產品質量等信息，構建了加工工藝數據庫，開展了航軸加工工藝分析、現場加工質量預先感知、加工工藝與流程優化、現場實際加工驗證等工作。通過南方公司現場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優化后，次品率為3.81%）。相關應用驗證通過了中國航發南方公司的效果認定，并形成用戶報告。 【技術指標】 1）采用機理模型/有限元仿真技術獲取切削力/熱/柔度/加工誤差數據集，構建代理模型實現了切削過程的毫秒級預測，切削過程關鍵物理量的預測時間優于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數據混合驅動的預測模型不確定分析與量化模型，提出了貝葉斯框架下的不確定校準方法，實現了加工誤差快速（毫秒級）精準（偏差小于5微米）預測。 3）提出了航軸加工質量狀態估計方法，建立了現場多源數據信息串聯模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現工序間感知平均誤差控制在9.21%內。 4）建立了加工次品率與加工參數約束集間雙向映射互通模型，首次提出了基于隱馬爾科夫模型與遺傳算法的聯合決策方法框架，聯合決策優化框架保證次品率降低優于50%。

本發明多源約束類復雜曲面零件精密加工預處理方法屬于復雜曲面零件精密加工領域，特別涉及多源約束類復雜曲面零件精密加工預處理方法。本發明對復雜曲面零件進行約束源分析，先確定零件類型，根據目標曲面最終面形的約束源類型，分析約束間的耦合作用機理，建立約束源之間的耦合關聯模型，以滿足性能指標為目標，找出對目標曲面的面形起決定作用的以性能指標為驅動的性能相伴曲面，確定通過調整幾何約束以滿足性能要求的修磨補償方法，求得目標曲面各點區域的加工余量分布，最終確定滿足性能指標的目標曲面精確面形。本發明提高了該類復雜曲面零件精密加工的效率和精度，使零件同時滿足幾何要求和性能要求。

項目簡介 針對制約我國機械裝備行業發展與提升的復雜關鍵零部件再設計與快速加381 工等技術瓶頸，以影響整機性能的機械裝備凸輪、汽輪機葉片、螺桿壓縮機轉子、 增壓器葉輪等為研究對象，著力構建未知自由曲面復雜零件再設計技術與數據點 云直接加工技術的集成創新，使再設計效率和直接加工精度得到極大提高，技術 水平和產業化成果達到國內同類研究和應用的領先水平。 技術指標 (1)未知自由曲面復雜零件的高精高效數字化技術。研究了基于蟻群算法和 遺傳算法的多特征測量路徑規劃技術、曲率連續自適應測量技術、BP 人工神經 網絡重定位技術、Delaunay 半徑補償技術等，開發了“復雜未知自由曲面三維智 能測量系統”，為高精高效數字化奠定了基礎。 (2)基于多分辨分析的曲線曲面控制頂點光順技術。針對傳統光順算法計算 效率極低，細節難于保留等問題，研究了二進小波多分辨快速光順技術和有理數 尺度小波的任意分辨率光順技術，首創了“曲線曲面多分辨分析光順系統”，兼 顧了光順的整體性和局部性。 (3)復雜零件的三維再設計質量控制技術。針對多分辨光順尺度無法確定， 光順效果評判手段有限等難題，研究了基于線性假設和逆問題的多分辨光順精度 控制技術、基于極限反射法的曲面品質分析技術，開發了“極限反射法曲面品質 分析系統”，實現了光順尺度的快速反算，消除了視點和光源對評判結果的影響。 (4)雙映射法數據點云直接加工技術。針對 CAD 建模及傳統數控加工所引起 的累計誤差，研究了雙映射散亂點云結構拓撲技術、數據點云全干涉檢查技術、 無干涉刀具加工路徑規劃技術，開發了“數據點云直接刀具規劃與加工系統”， 實現了數據點云的直接加工，填補了國內在該領域的空白。 效益分析 項目研究成果使系統的測量精度提高了 1 個數量級，測量效率提高了 3 倍以 上，再設計周期縮短了 30%，在機床允許條件下，未知原型零件的直接加工精度 可達μm 級。項目成果在無錫透平葉片有限公司、無錫壓縮機股份有限公司和無 錫沃凱精密機械制造有限公司等得到成功應用，研究成果獲發明專利 7 項，軟件 著作權 7 項，發表論文 64 篇，SCI 收錄 9 篇。 應用情況 本成果有助于提升企業研發實力與效率，降低研發成本，提升企業技術水平 和核心競爭力。首創的數據點云直接加工技術，縮短了企業的工藝流程，提升了 產品的加工效率與制造精度，降低了廢品率，對企業的節能減排和綠色制造同樣382 有顯著作用。項目在機械裝備行業有極好的推廣應用價值和社會效益。

項目概況 軍事工業中的彈藥部件、微波通訊器材中的殼體、汽車中的安全氣囊、壓縮機中的渦旋殼體等都屬于鋁合金殼體類零件。這些鋁合金殼體都是具有異型型腔的盲孔類零件，其尺寸精度要求高、內孔型腔復雜和光潔度要求相當高，而且內孔側壁與底面相交部分的圓角半徑極小，內孔側壁相交部分的圓角較小。 對于形狀復雜、型腔深度較淺的盤狀類鋁合金殼體以及型腔深度較深的筒形類鋁合金殼體，采用精密鍛造成形工藝及模具等成套加工技術在硬鋁合金如2A12、鍛鋁合金如6063和6061、超硬鋁合金如7A04等鋁合金殼體的大批量工業生產上獲得了應用，達到了高效、經濟、精密制造加工的目的。主要特點 采用精密鍛造成形加工技術為軍事工業、通信器材和汽車等裝備上使用的量大、面廣的鋁合金殼體類零件的精密制造提供坯件，是提高生產效率、降低制造成本的關鍵技術。它解決了我國國內在汽車、通用機械、微波通信、軍事工業等生產企業中普遍采用的數控加工方法加工這類鋁合金殼體中存在的材料消耗大、生產效率低、能源消耗大、生產周期長和制造成本高等一系列問題，為鋁合金殼體零件的生產提供一種實用、可靠、高效、經濟的制造工藝。技術指標 對于鋁合金殼體類零件，目前國內普遍采用數控車床、數控加工中心來加工這類殼體，這種加工方法可以得到合格的鋁合金殼體；但該加工方法的材料利用率極低、生產效率低（只能采用小直徑的銑刀，因此每次機加工量較小，需要很長的加工時間）、能源消耗大、生產周期長以及制造成本很高，因此國內企業的生產規模不大、產量不高，難于同國際相關行業竟爭。 國內有些企業曾采用精密壓鑄技術來生產這類鋁合金殼體，但由于壓鑄的鋁合金殼體的內孔型腔光潔度差、殼體內始終存在著氣孔和夾雜等鑄造缺陷，使鋁合金殼體的機械性能大大降低；難以達到鋁合金殼體類零件的使用性能要求。 采用精密鍛造成形工藝進行鋁合金殼體類零件的生產，具有如下技術優勢：（1） 殼體組織致密、表面光潔；（2） 材料利用率高，可達到70%～90%；（3） 生產效率高，可班產1000件～1500件。（4） 尺寸一致性好；（5） 設備投資少。市場前景 該項目的推廣應用，既可節約貴重的鋁合金材料，又能大大提高生產效率、減少加工工序，能顯著降低制造成本；因此，具有顯著的社會效益和經濟效益。

項目簡介 針對制約我國機械裝備行業發展與提升的復雜關鍵零部件再設計與快速加381 工等技術瓶頸，以影響整機性能的機械裝備凸輪、汽輪機葉片、螺桿壓縮機轉子、 增壓器葉輪等為研究對象，著力構建未知自由曲面復雜零件再設計技術與數據點 云直接加工技術的集成創新，使再設計效率和直接加工精度得到極大提高，技術 水平和產業化成果達到國內同類研究和應用的領先水平。 技術指標 (1)未知自由曲面復雜零件的高精高效數字化技術。研究了基于蟻群算法和 遺傳算法的多特征測量路徑規劃技術、曲率連續自適應測量技術、BP 人工神經 網絡重定位技術、Delaunay 半徑補償技術等，開發了“復雜未知自由曲面三維智 能測量系統”，為高精高效數字化奠定了基礎。 (2)基于多分辨分析的曲線曲面控制頂點光順技術。針對傳統光順算法計算 效率極低，細節難于保留等問題，研究了二進小波多分辨快速光順技術和有理數 尺度小波的任意分辨率光順技術，首創了“曲線曲面多分辨分析光順系統”，兼 顧了光順的整體性和局部性。 (3)復雜零件的三維再設計質量控制技術。針對多分辨光順尺度無法確定， 光順效果評判手段有限等難題，研究了基于線性假設和逆問題的多分辨光順精度 控制技術、基于極限反射法的曲面品質分析技術，開發了“極限反射法曲面品質 分析系統”，實現了光順尺度的快速反算，消除了視點和光源對評判結果的影響。 (4)雙映射法數據點云直接加工技術。針對 CAD 建模及傳統數控加工所引起 的累計誤差，研究了雙映射散亂點云結構拓撲技術、數據點云全干涉檢查技術、 無干涉刀具加工路徑規劃技術，開發了“數據點云直接刀具規劃與加工系統”， 實現了數據點云的直接加工，填補了國內在該領域的空白。 效益分析 項目研究成果使系統的測量精度提高了 1 個數量級，測量效率提高了 3 倍以 上，再設計周期縮短了 30%，在機床允許條件下，未知原型零件的直接加工精度 可達μm 級。項目成果在無錫透平葉片有限公司、無錫壓縮機股份有限公司和無 錫沃凱精密機械制造有限公司等得到成功應用，研究成果獲發明專利 7 項，軟件 著作權 7 項，發表論文 64 篇，SCI 收錄 9 篇。 應用情況 本成果有助于提升企業研發實力與效率，降低研發成本，提升企業技術水平 和核心競爭力。首創的數據點云直接加工技術，縮短了企業的工藝流程，提升了 產品的加工效率與制造精度，降低了廢品率，對企業的節能減排和綠色制造同樣 有顯著作用。項目在機械裝備行業有極好的推廣應用價值和社會效益。

電解加工利用電化學過程的陽極溶解原理并借助預先成型的陰極將工件按照一定的形狀和尺寸加工成型的工藝方法，具有工具無損耗、加工效率高、不受金屬材料力學性能限制、成本低等優勢特點。由于電解加工過程中材料去除過程是以尺寸極其微小的金屬離子形式進行的，因此電解加工不僅用于常規尺寸零件的加工，而且在微納制造領域具有很大發展潛力。 本成果針對群縫、群孔等結構零件的傳統加工中存在的加工效率低、成本高、表面質量不理想等問題，提出了零部件群縫（槽）、群孔（坑）復雜結構的整體電解加工方法，并研制出相應的電

成果與項目的背景及主要用途： 主要為 IT 企業提供微小零件（如芯片）批量檢測的定制服務，可以一次性 測量幾十個零件的邊長或打孔深度。整套系統包括專用顯微鏡（常用奧林巴斯 50 倍顯微鏡頭），以及軟件分析系統。通過對顯微鏡所成的三維圖像進行分析， 進行準確高速的測量。開發周期需要 6 個月—1 年。 同時，可以開發針對不易直接測量工件的軟件，如在熔融狀態的鋼管口徑。 技術原理與工藝流程簡介： （1）設計了 2 種芯片的檢測系統，檢測芯片上打孔深度。可以實現零件的天津大學科技成果選編 77 量檢，仍是抽查檢驗，可以有效提升良品率。 步驟：定位找點—>測量深度—>判斷是否打孔過深，需要報廢。 系統檢查一個盤片需要 4 小時即可完成，人工需要 1 個人 1 個月的時間。 （2）測量電容器長寬是否符合標準。已使用半年，效果反饋很好。 電容很小，um 級別，采用 400*200um 的 48 倍顯微鏡。 步驟：定位—>識別邊影—>邊界剔除—>測量長寬。 人工檢測 1 個需要 3 分鐘，系統幾秒鐘便可完成十幾個。 應用前景分析及效益預測： 比人工檢測速度快，可代替 5-10 人工作量。一年內回收成本。 準確度高。相比人工測量，結果更穩定，不會出現人為誤差。節約成本 5%-10%。 應用領域：微小零件加工業 技術轉化條件： 技術改造。整套系統（鏡頭+軟件）費用為 50-60 萬。可以不限于 IT 產業， 采用圖像處理技術間接測量即可。 合作方式及條件：根據具體情況面議