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團隊利用單點超精密五軸金剛石車床(Nanotech 350FG)開展相關研究，解 決了高精度大尺寸光學元件的加工問題，提出了刀具補償技術、大口徑鏡片去應 力技術和高精度自由曲面加工技術。基于這三項技術，團隊開發(fā)的自由曲面反射 鏡和魚眼透鏡，已經(jīng)為深圳與宜興的光學公司制備短焦投影儀用核心元器件，面 型精度均優(yōu)于 0.5 微米以下，粗糙度優(yōu)于 8 納米。自由曲面反射鏡和魚眼透鏡的 配合，在保證圖像質量的同時，實現(xiàn)了短焦距和高投射比。團隊研發(fā)的自由曲面 反射鏡，雙自由曲面反射鏡，窄邊平面反射鏡及凸面反射鏡

XK-L650數(shù)控銑床是高精度、高剛度、高可靠性的新一代生產(chǎn)型數(shù)控機床，由我公司與機床公司合作生產(chǎn)，主機結構合理可靠，制作精良。 能自動進行各種鉆、銑、鏜、鉸、攻絲等工序加工，支持CAD/CAM功能，完成復雜板類、箱體類零件、特別是模具的加工。

MCV380-5加工中心是高精度、高剛度、高可靠性、高性能價格比的新一代生產(chǎn)型數(shù)控機床，由我公司與機床公司合作生產(chǎn)，主機結構合理可靠，制作精良。 能自動進行各種鉆、銑、鏜、鉸、攻絲等工序加工，支持CAD/CAM功能，完成復雜板類、箱體類零件、特別是模具的加工。

VMC300小型五軸數(shù)控加工中心 顯著特點 1、 使用220伏電壓，占地小，耗電少，采用全封閉安全設計結構，提高觀摩安全性的同時又保障機器的結構穩(wěn)固性美觀； 2、高強度樹脂砂鑄件，功能加大，5軸聯(lián)動，配置YORNEW M5五軸聯(lián)動數(shù)控系統(tǒng)，適用國際通用程序，故障自動檢測報警功能、斷電記憶功能； 3、配置精密高速主軸單元100-24000rpm，變頻G指令控制主軸轉速，主軸電機功率1.5Kw； 4、配置10工位斗笠式刀庫，使用氣壓0.6 Mpa，可極大提高復雜產(chǎn)品的加工效率及加工精度； 5、采用C3級精密雙螺母滾珠絲桿,經(jīng)中周波熱處理及精密研磨，各軸施以預拉減少熱變形，定位及重覆精度高； 6、XYZAC軸采用伺服電機，最快移動速度8000mm/min； 7、機器采用雷尼紹激光干涉儀精確檢測，確保各軸精度背隙,保證定位精度； 8、帶工冷冷卻系統(tǒng)，配有5軸電子手脈三檔可調極大地方便操作和對刀，機器配置有自動間歇潤滑系統(tǒng)； 9、配有移動腳輪和水平腳墊，方便設備的移動與定位；   適用行業(yè)：小零件加工、模具廠、印刷機械廠、機械配件廠、首飾加工廠、職業(yè)數(shù)控教學、科研開發(fā)等。   技術參數(shù) 重復定位精度：0.02mm 系統(tǒng)分辨率：0.001mm 錐孔跳動精度：2um 最大鉆孔直徑：13mm 最大銑削直徑：13mm 工作臺：450×160mm X\Y\Z軸行程：300\175\270mm A軸行程：+30~-120度 C軸行程：360度 刀庫：斗笠式10工位 軸聯(lián)動性：5軸聯(lián)動 數(shù)控系統(tǒng)：YORNEW M5五軸數(shù)控系統(tǒng)(可選配華中數(shù)控系統(tǒng)) 最快移動速度：8000mm/min 最快切削進給：1-4000mm/min 電子手脈：5軸三檔可調 主軸端部至工作臺面距離：320mm 工作臺面距地面高度：780mm 工作臺 T 型槽尺寸 ：12 mm 工作臺 T 型槽個數(shù)：3 主軸轉速：100-24000 轉/分鐘 主軸電機功率：1.5 KW 指令編程格式：全面兼容國際標準G代碼和多種CAM軟件（MasterCAM，UG等） 使用氣壓：0.6Mpa 工件冷卻方式：水冷循環(huán) 潤滑系統(tǒng)：自動潤滑系統(tǒng) 使用電源：AC220V/50Hz 外形尺寸：1360× 990 ×1800 mm 重量：500 kg

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)自適應調控聯(lián)合決策方法。 4）基于數(shù)據(jù)驅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，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。 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%。

在工廠中，孔﹑平面及鍵槽加工的對稱度等位置精度有時要求很高，往往要在具有高位置精度的機床如坐標鏜床，加工中心及專用機床上進行加工，成本一般較高，若能在現(xiàn)有的加工條件下對工作臺進行適當?shù)母脑欤瑏磉_到以往要靠在具有高位置精度的機床上才能達到的精度要求，就會有可觀的效益。基于等分分度新技術及特殊的對稱處理新技術而發(fā)明的對稱加工工作臺恰好可以滿足這種需求。 工作原理：等分分度專利新技術 + 特殊的對稱處理新技術。

立臥加工中心，又稱復合加工中心。由于銑頭可以立臥轉換，配置了回轉工作臺后，能對工件五面體加工，因此是一種高性能、高效率的數(shù)控機床，國外將其稱為For productivity，是一種把立式加工中心和臥式加工中心融為一體的高新技術產(chǎn)品。 該機床銑頭采用大功率內裝式水冷主軸電機(電主軸)，AC18.1/23.7Kw、輸出扭矩115/151Nm，最高轉速可達成10000r/min；數(shù)控系統(tǒng)采用SIEMENS 810D，控制一個立臥轉換主軸(Y與Z座標轉換)、一根C軸、一根B軸、三根伺服軸(X、Y、Z)，三個方向進給均采用交流伺服閉環(huán)系統(tǒng)和大螺距滾珠絲杠，進給速度可達24m/min；刀具自動交換系統(tǒng)(ATC)刀庫容量60把，主軸錐孔ISO40，在臥式狀態(tài)下自動換刀、換刀速度＜12秒；回轉工作臺采用1×360高精度等分齒牙盤，工作臺承重10000N。

已有樣品/n汽車排氣波紋管安裝于發(fā)動機排氣岐管和消聲器之間的排氣管中， 使整個排氣系統(tǒng)呈撓性聯(lián)接，從而起到減振降噪、延長排氣消聲系統(tǒng)壽 命的作用。車用波紋管通常是由兩層薄壁不銹鋼管套接后經(jīng)液壓成型制 作而成，在生產(chǎn)過程中，由于內外管坯是由不銹鋼薄板卷曲焊接而成， 造成管坯有形變，其截面非正圓，圓形度誤差較大，另外，隨著產(chǎn)品質 量要求的提升，內外管間隙要求小于1 毫米，這就造成了內外管套接困 難。傳統(tǒng)生產(chǎn)加工中，大多采人工套管加工，需要使用錐形脹口器使外 管口略微脹大，再利用潤滑劑對內管表面進行潤滑后

?  成果簡介：具有對微小型、復雜型腔和孔、高硬超高強度鋼、不銹鋼、高強鋁等金屬結構件及其模具精密電解加工的能力；主頻率20kHz、調制頻率100-1000Hz，主軸進給分辨力0.001mm，加工精度可達0.01mm，粗糙度可達Ra0.03μm。?  項目來源：自行開發(fā)?  技術領域：先進制造?  應用范圍：該技術主要應用于精密微小型機械加工廠、刀模具制造廠。?&n

成果簡介： 石斛和藍莓都是知名的天然保健食品，但石斛和藍莓含有不同的生物活性成分，顏色、口味、口感和風味也有所不同。以石斛和藍莓為原料進行飲料生產(chǎn)，不能全部利用石斛和藍莓原料，也較難體現(xiàn)石斛和藍莓原料的天然顏色、口味和口感。此外，在某些溫度、pH條件下，石斛多糖和藍莓花青素的分子大小容易發(fā)生變化，各成分發(fā)生化學反應，導致生物活性降低。