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魚骨是淡水魚加工中的主要廢棄物。本技術利用魚骨加工成魚骨泥，采用現代食品技術大幅度增加魚骨泥在香腸配料中的添加量，制備出高鈣、高蛋白的營養、健康的新型魚骨泥香腸。 創新要點 本技術主要包括魚骨泥的加工技術和骨泥香腸的制備技術。本產品的骨泥添加量可達到 80%，在保證口感良好的條件下充分提高鈣含量。 

XK-L650數控銑床是高精度、高剛度、高可靠性的新一代生產型數控機床，由我公司與機床公司合作生產，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型數控機床，由我公司與機床公司合作生產，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。

項目成果/簡介:本發明公開了一種棕櫚藤材藤皮藤芯的區分方法,該方法采用生物解剖方法,每隔一固定距離對藤莖徑向的藤材纖維比量,維管束密度,導管比量和薄壁組織比量進行系統測試,計算,分析和研究,根據藤材上述解剖構造特征的......

該項目通過產學研用的創新合作，已研制出水下機器人焊接與增材制造系統，可應用于核乏燃料池、核構件池、核島等強輻射環境水下焊接與增材修復，也可以應用于海洋資源開發裝備以及海洋維權裝備的遠程遙操作水下自動焊接與增材修復。自動化程度高，水下電弧穩定性，在水深壓力作用下仍具備非常優異的蓋面搭橋能力，獲得的焊縫成形美觀，接頭力學性能好。該套技術裝備已于2016年通過中廣核研究員組織的現場驗收。該技術成果被科技日報以35項“卡脖子技術”專題進行了深度報道（第28項），入選劉亞東主編的《是什么卡住了我們的脖子》一書。

本發明公開了一種棕櫚藤材藤皮藤芯的區分方法,該方法采用生物解剖方法,每隔一固定距離對藤莖徑向的藤材纖維比量,維管束密度,導管比量和薄壁組織比量進行系統測試,計算,分析和研究,根據藤材上述解剖構造特征的......

針對煉鐵高爐、煉鋼轉爐、連鑄中間包、鋼水包、魚雷罐車等高溫冶金容器及加熱爐、高溫管道等熱力系統設備的共同結構和負荷特點，綜合利用計算機仿真和現代電測及激光測試分析技術，開展其在生產過程中的熱行為、變形行為、及強度行為的內部機理和外在表現的基礎理論研究，形成了金屬－耐材高溫復合結構熱－機械耦合行為的分析方法和設計理論，并成功地應用于300噸鋼包裂紋生成分析及改制設計，轉爐延壽技術及工藝確定、高爐下降煤氣下降管的塌落事故評估和治理以及轉爐等高溫結構的設計和行為控制等方面。其中300噸鋼包裂紋生成分析及改制研究工作明確了原有進口大型鋼包裂紋的生成機理及防治方法，并首次將圓弧底和整體小耳軸應用于大型鋼包，使新鋼包的各處應力分布較為均勻，應力水平低，最大應力較原有鋼包下降約40％。各種最大應力均避開了焊縫位置。焊縫和水口附近的應力水平下降了60％－70％。其結果使鋼包的機械強度指標較原有鋼包有了很大改進，特別是焊縫和水口附近改善明顯。在提高鋼包使用壽命、降低包重、減少維修費用等方面取得了令人滿意的效果，并徹底替代了原有進口鋼包，取得了巨大的經濟和社會效益。該項成果現已在寶鋼全面推廣。

本發明公開了一種用于増材制造的變胞成形裝置，包括第一連桿機構、第二連桿機構、中間上下移動機構、中間旋轉機構、電機支座、絲桿支撐架、連接板，第一連桿機構設置于絲桿支撐架的左側，第二連桿機構設置于絲桿支撐架的右側，中間上下移動機構設置于絲桿支撐架的中下部，中間旋轉機構設置于絲桿支撐架的中上部，第一連桿機構包括第一驅動電機、第一滾珠絲桿、第一驅動連桿、第一傳遞連桿、第一擠壓執行部件、導軌、第一連接塊、第一滑塊，第二連桿機構包括第二驅動電機、第二滾珠絲桿、第二驅動連桿、第二傳遞連桿、第二擠壓執行部件、第二連

山東索力得焊材股份有限公司始建于1996年，位于山東省肥城市，注冊資本8000多萬元，是從事焊絲科研開發和生產銷售的企業，中國焊接協會副理事長單位，主導產品“索力得”牌焊絲現有產能近40萬噸。焊絲產品已形成氣保焊絲、埋弧焊絲、氬弧焊絲、耐候鋼焊絲、藥芯焊絲、不銹鋼焊絲六大系列幾百個品種。焊絲產品易于實現連續焊接，尤其適用于機器人自動化、集約化生產，具有成本低、效率高、焊接性能穩定等優點，廣泛應用于高速機車、船舶、工程機械、壓力容器、煤礦機械、橋梁建筑、電力設備等制造行業的多個領域，形成了以華東地區為核心，輻射全國各大中城市的市場營銷網絡，并出口德國、英國、澳大利亞、俄羅斯、巴西、埃及等50多個國家和地區。 公司先后通過了ISO9001 國際質量體系認證、ISO14001環境管理體系認證、ISO45001職業健康安全管理體系認證，歐盟CE、DB、TUV認證；中國（CCS）、美國（ABS）、日本（NK）、德國（GL）、英國（LR）、法國 (BV)，加拿大焊接局（CWB)等國船級社認證。“索力得”商標榮獲中國機械工業優質品牌，榮獲2015年度中國品牌價值評價信息榜機械制造類25強，榮獲山東省安全生產標準化二級企業、第五、六、七、八、九屆 “山東省消費者滿意單位”、AAA級標準化良好行為企業、省級文明單位、山東省明星企業、創新型企業、守合同重信用企業、職業衛生基礎建設示范企業、中國焊接協會AAA級信用企業等榮譽稱號。 2007年公司被認定為“山東省高新技術企業”，2008年成立企業技術研發中心，先后投入2000多萬元加大先進設備配置，購置試驗、化驗、檢驗儀器裝備，引進高端技術人才， 2012年被認定為“省級企業技術中心”和“一企一技術”研發中心。以索力得公司為依托的戰略聯盟被省科技廳認定為山東省焊材產業科技創新戰略示范聯盟，被山東省人民政府認定為第四批省級企業實訓基地。公司擁有五項專利，其中三項發明專利，兩項實用新型專利。參與國家標準GB/T-19869.2《鋁及鋁合金的焊弧工藝評定試驗》制訂、GB/T3429《焊接用鋼盤條》等多項標準的修訂。公司實施的高性能合金焊絲產業化項目被列入國家科技成果轉化專項。近幾年技術中心研究開發、技術改造項目成果較多，《儲罐用低溫鋼SLD-60焊接材料》、《礦山機械用SLD-90高強度焊絲》、《環保無鍍銅技術》等8項科技成果通過了山東省科技廳科技成果鑒定，《礦山機械用SLD-70高強度焊絲》、《重型機械用700MPa級低合金高強度焊絲》等12項新產品通過了山東省經信委新產品鑒定。其中獲得市級以上科技進步獎項，專利獎3項，部分科技創新項目和科技創新成果獲得了國家、省市財政專項扶持資金。 索力得公司近幾年不斷加強質量管理，使經營管理和經濟效益得到有效提升，可持續發展能力進一步增強，2013年度獲得泰安市市長質量獎提名獎，2015年5月公司在新三板成功掛牌（832398）。公司始終堅持“以人為本，誠信經營，以質取勝，互利共贏，科學發展，做大做強”的宗旨，索力得全體員工拼搏進取，緊緊圍繞焊絲產業發展，不斷促進產品升級，增強綜合競爭力，打造中國焊材產業研發基地。

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%。