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產品詳細介紹 無色透明，無雜質。  

本實用新型提供一種用于提高現有數控系統運動精度的裝置。該裝置安裝在原數控系統和驅動器之間， 無需對原數控系統和驅動器做任何調整和改變，方便實用。在進行一種零件的重復加工時，通過大容量存 儲器記憶數控系統的控制和誤差信號，并依據一定的學習算法，得到下一個零件加工所需新的控制信號并 進行運動控制，新的控制信號將減小上一個零件加工時的運動誤差。經過多次記憶——學習的過程，可使 運動誤差減小，從而提高數控機床的輪廓運動精度。控制裝置包括微處理器、大容量存儲器以及數控系統 進給運動控制指令信號、學習后的控制輸出信號、位置檢測信號接口等。

本發明公開了一種批量快速創建文件系統元數據和數據的方法， 具體針對預知的工作集，例如目錄拷貝，壓縮文件解壓操作等，在保 證文件系統可靠性的前提下，首先對元數據區域的超級塊、塊組描述 符、數據位圖、Inode 節點位圖三種元數據進行修改。然后依次按照操 作的順序將 Inode 節點信息和數據分別寫入元數據區域和數據區域。 根據本發明的方法，首先，使得系統避免了元數據頁面寫回引入的頻 繁隨機的小寫問題；其次，增加了寫延遲

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%。

超細球形/類球形二氧化硅粉體是一種現代工業的無機精細化學原料。該材料有嚴格的超微細粒度（一般為小于 1 微米的膠體顆 粒）要求，顆粒形貌必須為球形或類球形。以作為電子封裝材料的無機填料為例，要求其達到超微細粒級、放射性元素含量低、 純度高、顆粒形貌球形化。目前，制備超微細球形或類球形二氧化硅顆粒的方法主要包括火焰成球法、高溫熔融噴射法、溶膠凝 膠法及化學沉淀法等，工藝復雜、成本較高。該技術基于介質攪拌磨中研磨介質對顆粒表層的剪切剝離研磨及添加某種鹽溶液對 二氧化硅顆粒表面進行化學溶蝕的耦合作用，將化學溶蝕輔助超 細研磨應用于類球形二氧化硅顆粒的制備中，得到顆粒更細、粒徑分布更窄、分散穩定性良好的亞微米粒級類球形二氧化硅粉體。 

本團隊采用獨特的從“0 到 1”的原創水相體系制備技術路線，實現鉑載量從 30-60%不同系列鉑碳催化劑的小規模批量制備。以典型的50%鉑碳催化劑為例，催化劑粒徑 2.5nm，均勻分布，BET 面 積 260m2/g，電化學活性面積 80 m2/g，初始質量活性 0.25 A/[email protected]；按照 DOE 測試標準，3 萬圈循環，電化學活性面積衰減30%，質量活性衰減 35%。小規模量產的鉑碳催化劑一致性偏差小于5%，且制備過程環保、成本低、性價比優良。以此鉑碳催化劑制備的膜電極功率密度大于 1.1W/[email protected]。 鉑基合金催化劑包括鉑鎳碳和鉑鈷碳，催化劑中活性組分含量大于45%，平均粒徑 3.6nm，BET面積305 m2/g，電化學活性面積 65 m2/g，初始質量活性 0.55 A/[email protected]；按照DOE測試標準，3萬圈循環，電化學活性面積衰減30%，質量活性衰減30%。    

近日，中國科大俞書宏院士團隊與工程科學學院丁航教授課題組和吳恒安教授課題組合作，在間歇式水熱合成的流體行為研究領域取得重要進展。研究人員首次利用氧化石墨烯（GO）的液晶行為和凝膠化能力，借助酚醛樹脂（PF）的固化定型作用，獲得具有環形極向結構的凝膠（GO / PF 凝膠），根據凝膠的微觀結構來揭示水熱合成中的流體行為。該成果發表于Cell Press材料學旗艦期刊Matter上。研究人員發現，在水熱條件下，GO納米片在流體剪切力的作用下可以沿著流場的方向進行排列（圖1）。此外，GO納米片能夠通過與酚醛樹脂的原位交聯固定形成具有環形結構的軸對稱（類似于地球磁場分布結構）凝膠。研究人員可以通過對凝膠形貌和結構的直接觀察分析，進而推測出水熱合成中的流體行為。據此，研究人員開展了加熱溫度、溶液粘度和反應釜尺寸/形貌等多個因素進行了研究。

(1)溫度低，90 ℃左右(2)流量大，如2500 m3的高爐，沖渣水2400 T/h；(3)PH值8.5，Ca：84 mg/L，Mg：51 mg/L，Na：3216 mg/L，Cl：1091 mg/L。(4)大量含沙，直徑0.1 mm系統工作原理：? 采用的是雙循環流程設計? 沖渣水排出溫度約85～90 ℃，經過沉淀除雜后進入特殊設計的換熱器，將熱量傳遞給有機工質，溫度降到50 ℃左右，再送到高爐供沖渣之用，從而回收了一定量的余熱。? 有機工質在換熱器內吸收熱量后變成80 ℃的過熱蒸氣，然后進入氣輪機膨脹做功，帶動發電機轉動，對外輸出電能。 

基于復雜流動網絡計算理論，將電站鍋爐蒸發受熱面抽象為以節點、受熱回路和連接管等元件組成的流動網絡系統，根據遵循的質量守恒方程、動量守恒方程、能量守恒方程及流動傳熱試驗關聯式，建立流量分配的非線性計算數學模型，采用Fortran和Visual Basic混合編程技術，開發出具有自主知識產權的通用電站鍋爐水動力計算軟件HYDROSYS。 軟件根據系統部件以及實際功能劃分為不同的設備和功能模塊，各個模塊間相互結合，可以對各種容量等級、各種蒸汽參數、各種爐型（П型、塔式、T型）、各種管圈型式（螺旋管圈水冷壁、垂直水冷壁）和燃燒技術（切向燃燒方式、墻式燃燒方式、W火焰方式、循環流化床燃燒方式）的亞臨界汽包鍋爐、超（超）臨界直流鍋爐水動力和壁溫特性進行計算分析。