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本發(fā)明公開了一種基于注入種子光的光學微腔光頻梳產(chǎn)生裝置 及產(chǎn)生方法，包括泵浦激光、第一光放大器、第一分束器、光纖環(huán)、 光濾波器、合束器和光學微腔；第一放大器的輸入端連接泵浦激光， 分束器的輸入端連接至第一放大器的輸出端；光纖環(huán)的一端連接至分 束器的第二輸出端，光濾波器的輸入端連接至光纖環(huán)的另一端，合束 器的第一輸入端連接至分束器的第一輸出端，合束器的第二輸入端連 接至光濾波器的輸出端，光學微腔的輸入端連接至所述合束器

本成果提出了基于零件批量加工數(shù)據(jù)分析的加工工藝與流程優(yōu)化，主要包括零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法、基于數(shù)據(jù)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(yōu)化與決策、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證這四方面。以下是各方面具體對應內(nèi)容： 1）零件加工過程的工藝數(shù)據(jù)挖掘與機器學習算法：在數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)實時采集硬件平臺，實現(xiàn)對加工力、加工振動、主軸電流等工況數(shù)據(jù)的實時在線獲取。 2）基于數(shù)據(jù)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(qū)動模型，實現(xiàn)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(yōu)化與決策：在軸類零件全流程加工工藝優(yōu)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(yōu)化工作；提出了加工參數(shù)自適應調(diào)控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的零件批量加工工藝優(yōu)化方法驗證：構建加工數(shù)據(jù)庫1套，包含機床設備、加工刀具、加工參數(shù)、檢測數(shù)據(jù)等四種類型數(shù)據(jù)。開發(fā)全流程加工智能推理軟件1套（部署于中航發(fā)南方公司柔軸車間），實現(xiàn)航軸全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)感知與工藝優(yōu)化，其中全流程誤差建模與分析模塊實現(xiàn)了端到端的零件加工質(zhì)量智能推理，可以用于工藝設計與現(xiàn)場預先感知，加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘模塊實現(xiàn)基于批量數(shù)據(jù)的多工序誤差流分析，實現(xiàn)后續(xù)工序加工誤差推理，加工過程工藝優(yōu)化與智能決策模塊實現(xiàn)了零件多工序加工質(zhì)量數(shù)據(jù)推理與給定期望指標下的加工參數(shù)優(yōu)化。 圖1 本成果對應功能結構示意圖 【技術優(yōu)勢】 圍繞航空領域制造的加工質(zhì)量問題，開展基于制造過程數(shù)據(jù)的工藝全流程智能決策技術與系統(tǒng)的研發(fā)，初步實現(xiàn)工藝與制造過程的智能控制。在數(shù)據(jù)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(yōu)化與決策、零件全流程加工質(zhì)量智能推理與優(yōu)化、智能加工產(chǎn)線智能決策技術應用與推廣等多個方面實現(xiàn)了突破，具有顯著的理論價值與應用價值。 規(guī)范制定方面，研究了薄壁件加工誤差產(chǎn)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(shù)全方位、多層次的因素對于零件加工誤差產(chǎn)生的影響規(guī)律，提出了零件加工工藝與流程優(yōu)化策略，形成制定面向航空發(fā)動機大長徑比軸類零件的決策規(guī)范，規(guī)定軸類零件全流程加工過程中機床、刀具、裝夾、加工參數(shù)四個方面的具體要求。通過中國航發(fā)南方工業(yè)有限公司企業(yè)標準體系管理系統(tǒng)制定、修改、審批，形成《航空發(fā)動機軸類零件加工工藝優(yōu)化與決策技術規(guī)范Q/2B 1586—2022》。 軟件開發(fā)方面，將上述理論成果進行高度集成，開發(fā)了零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件（MIO軟件）。軟件集成了四大功能模塊，包括加工工藝數(shù)據(jù)庫、全流程誤差建模與分析、加工過程工藝數(shù)據(jù)挖掘、加工工藝優(yōu)化與智能決策。相關知識與優(yōu)化規(guī)則形成權。全流程加工智能推理優(yōu)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(zhì)，最終形成《零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件第三方測試報告》、《智能加工產(chǎn)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(fā)動機制造具體需求，將相關成果應用到某型號航空發(fā)動機軸類零件（動力渦輪傳動軸）加工生產(chǎn)中。將零件全流程加工智能推理優(yōu)化軟件部署在航軸加工車間，在驗證產(chǎn)品的加工設備上部署了數(shù)據(jù)采集裝置，實時采集加工過程數(shù)據(jù)，集成企業(yè)工藝資源數(shù)據(jù)庫和產(chǎn)品數(shù)字化檢測系統(tǒng)，獲取機床、夾具、刀具、產(chǎn)品質(zhì)量等信息，構建了加工工藝數(shù)據(jù)庫，開展了航軸加工工藝分析、現(xiàn)場加工質(zhì)量預先感知、加工工藝與流程優(yōu)化、現(xiàn)場實際加工驗證等工作。通過南方公司現(xiàn)場應用驗證，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年優(yōu)化前，次品率為8.38%；2021年6月至2022年5月優(yōu)化后，次品率為3.81%）。相關應用驗證通過了中國航發(fā)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(shù)據(jù)集，構建代理模型實現(xiàn)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(yōu)于10毫秒。 2）建立了機理模型與小樣本工況數(shù)據(jù)混合驅(qū)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(xiàn)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(zhì)量狀態(tài)估計方法，建立了現(xiàn)場多源數(shù)據(jù)信息串聯(lián)模型，基于隱馬爾科夫的決策模型，實現(xiàn)工序間感知平均誤差控制在9.21%內(nèi)。 4）建立了加工次品率與加工參數(shù)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(lián)合決策方法框架，聯(lián)合決策優(yōu)化框架保證次品率降低優(yōu)于50%。

研究團隊多年來一直從事光機設計與圖像檢測技術研究以及相關儀器的開發(fā)，已成功系統(tǒng)：1）開發(fā)公安技偵系統(tǒng)專用針孔無畸變系統(tǒng)10°視場、針孔直徑0.8m、入瞳位于鏡頭前2.5m、畸變小于1%高清針孔攝像系統(tǒng)；2）導引頭紅外自動標定系統(tǒng)，實現(xiàn)±5°范圍內(nèi)目標源標定誤差小于3”；3）超低溫衛(wèi)星外掛成像系統(tǒng)，該系統(tǒng)可在-90°環(huán)境下正常工作，直接裸露在衛(wèi)星外面，無需提供溫度調(diào)控裝置；4）生物菌落識別與自動篩選裝置。

中試階段/n基于硅基材料的光互聯(lián)技術具體有高速高密度、受電磁干擾小、低功耗，兼容 于 CMOS 工藝等特點。1、在激光器研制方面，擁有基于 InP 基的微鈉尺度微腔激光 器和光子晶體激光器以及基于硅基的光發(fā)射器件；2、在光調(diào)制器研制方面擁有基 于硅基的光調(diào)制器；3、在探測器方面，擁有通過鍵合方式集成在 Si 上的 InP 基探 測器和直接在硅上外延鍺或 GeSn 的探測器等；4、擁有基于硅基的光波導器件、硅 基波分復用解復用器件以及可見光衰減器。 片上、片間光互聯(lián)技術主要應用于高性能電子芯片、超級計

本實用新型公開了一種光引擎模組熱響應測試平臺，該光引擎模組包括鋁基板、焊接至所述鋁基板的單相全波橋式整流芯片、分段線性恒流驅(qū)動芯片、整列在鋁基板外圍的多個交流發(fā)光二極管，所述熱響應測試平臺包括暗箱、置于暗箱內(nèi)的樣件安放平臺、在所述樣件安放平臺正上方設置的紅外熱成像模組、以及位于所述暗箱外并且與所述紅外熱成像模組信號連接的熱響應分析儀，其中，所述樣件安放平臺上選擇性地設有用于置放所述鋁基板的絕熱板或散熱器。根據(jù)本實用新型的光引擎模組熱響應測試平臺通過光引擎模組老化測試過程中LED芯片、電源驅(qū)動、橋式整

結合遺傳學和生物化學的方法，證明Serine/Threonine Kinase（絲氨酸／蘇氨酸激酶）PINOID（PID）直接與COP1進行相互作用并針對其第20位絲氨酸殘基進行磷酸化修飾。這一翻譯后的修飾導致了COP1活性的適度降低，從而維持了植物體內(nèi)COP1活性處于一個正常穩(wěn)定的狀態(tài)，以適應植物生長過程中所遇到的多變的生長環(huán)境和確保植物順利的進行光形態(tài)建成過程。該項研究揭示了一個光調(diào)控植物幼苗形態(tài)建成的一個重要分子機制，為進一步理解光調(diào)控植物生長發(fā)育信號通路具有重要意義并為通過基因工程技術改良作物種子的出土效率提供了理論基礎。

小鼠大腦海馬區(qū)CA3-CA1神經(jīng)環(huán)路各頻率波段震蕩變化規(guī)律，以及小鼠腦缺血缺氧（腦卒中）對海馬區(qū)CA3-CA1神經(jīng)環(huán)路各個頻率波段震蕩幅度的影響。同時，團隊利用體外低頻伽馬（30-50 Hz）LED光視覺波刺激，同步記錄清醒小鼠學習中的在體腦電活動，發(fā)現(xiàn)低頻伽馬LED光波可調(diào)控海馬區(qū)CA3-CA1神經(jīng)環(huán)路低頻率伽馬波震蕩，有效保護腦卒中誘發(fā)的神經(jīng)損傷和學習記憶障礙。

太陽能光伏光熱聯(lián)用技術就是將單一的光伏組件和太陽能集熱器有機結合起來，光伏組件即作為光電轉(zhuǎn)換裝置，又作為集熱器的吸熱體，同時將太陽能轉(zhuǎn)換成熱能和電能，從而實現(xiàn)熱電聯(lián)產(chǎn)，以提高太陽能的綜合利用率。光伏/光熱集熱器(photovoltaic thermal collector，簡寫為PV/T集熱器)與傳統(tǒng)獨立的光伏系統(tǒng)和集熱系統(tǒng)相比，具有1、提高了太陽能的綜合利用率；2、它可以共用一些組件，從而降低了系統(tǒng)的成本；3、減少了需要的安裝面積，有利于建筑的美觀。

本項目聚焦生物醫(yī)學工程產(chǎn)業(yè)，圍繞分子影像成像核心領域，致力于研發(fā)具有完全獨立知識產(chǎn)權的光聲醫(yī)學影像產(chǎn)品，本技術的產(chǎn)業(yè)化對提升我國在該領域的全球競爭力具有重要的促進作用。采用超短脈沖激光照射生物組織產(chǎn)生熱彈膨脹，引發(fā)寬帶超聲信號（即光聲信號），據(jù)此重建生物組織的結構和功能圖像。光聲成像的獨特價值在于能夠表現(xiàn)生物組織的化學和功能信息（如血氧代謝信息等），對疾病（如乳房癌等）早期檢測和和診斷具有重要意義。創(chuàng)新優(yōu)勢體現(xiàn)在首次提出光譜與聲譜融合的光聲圖像分析方法，首次提出光聲圖像與超聲圖像互補信息融合的方法

1. 痛點問題 光伏太陽能發(fā)電是實現(xiàn)雙碳目標的重要途徑。目前主流的光伏發(fā)電技術采用的是晶硅太陽能電池，但是它仍然存在著多種問題。主要包括效率還有待進一步提高；光電轉(zhuǎn)換效率受光照強度影響大（光照較弱的時候幾乎不發(fā)電）；有傾斜角要求不適合用于立面；不便用于需要透光的場合如窗戶等。 2. 解決方案 鈣鈦礦太陽能電池是新一代光伏發(fā)電技術的典型代表。鈣鈦礦是一類帶隙可調(diào)的材料，因而可以用來制備效率更高的疊層太陽能電池。作為直接帶隙材料，鈣鈦礦光吸收系數(shù)高，光電轉(zhuǎn)換效率不受光照強度影響，而且可以利用散射光發(fā)電，因此鈣鈦礦太陽能電池安裝沒有傾斜角要求。此外，還可以制備半透明的鈣鈦礦太陽能電池。基于鈣鈦礦太陽能電池的這些特點，可以開發(fā)多種形式的太陽能電池新應用場景。本實驗室開發(fā)了真空蒸發(fā)制備高效率鈣鈦礦太陽能電池的新工藝，并且通過多種方法大幅度提高了鈣鈦礦太陽能電池的穩(wěn)定性，結合鈣鈦礦太陽能電池的特點可開發(fā)多種應用場景的太陽能光伏電池產(chǎn)品。 合作需求 可行的需求包括： 1、中試驗證和連續(xù)化生產(chǎn)線需要場地約800平方米，購置相關的設備需要資金約2000萬元。 2、從事光伏發(fā)電和清潔能源相關的企業(yè)，可開展合作技術開發(fā)和技術轉(zhuǎn)讓。