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對不同注塑工藝參數下長直注塑件翹曲變形進行模流分析，結果表明，澆注 遠端處的翹曲變形量較大，澆注入口處的翹曲變形量較小。保壓時間的增加，可 以降低塑件的翹曲變形。保壓壓力增加,塑件整體翹曲變形減小，尤其在澆注入 口處比較明顯。熔體溫度從 230°C提高到 270°C，塑件整體翹曲明顯減小，特別 在澆注遠端處比較明顯。降低模具溫度，對降低注塑件的翹曲變形有顯著地效果。

本發明公開了一種薄壁件銑削振動的多機械手臂隨動抑制裝置，包括剛性底盤、機械手臂系統、音圈電機、薄板、立柱、主軸、支架、激光位移傳感器、轉換器、控制器、驅動器；機械手臂系統控制四個機械手臂跟隨機床主軸的進給運動；控制器對振動位移信號進行采集、處理并輸出相應的控制電壓對音圈電機進行控制；剛性底盤為八邊形的鋼質材料，安置于機床加工槽內，其上配置有用以安裝立柱和四個機械手臂的結構；音圈電機用以對薄板提供輔助支撐以及抑制其振動；激光位移傳感器用以檢測薄板的振動位移。本發明使得抑振裝置實時跟隨銑削刀具的進給移動

本發明公開了一種薄壁件銑削振動的多機械手臂隨動抑制裝置， 包括剛性底盤、機械手臂系統、音圈電機、薄板、立柱、主軸、支架、 激光位移傳感器、轉換器、控制器、驅動器；機械手臂系統控制四個 機械手臂跟隨機床主軸的進給運動；控制器對振動位移信號進行采集、 處理并輸出相應的控制電壓對音圈電機進行控制；剛性底盤為八邊形 的鋼質材料，安置于機床加工槽內，其上配置有用以安裝立柱和四個 機械手臂的結構；音圈電機用以對薄板提供輔助支撐以及抑制其振動； 激光位移傳感器用以檢測薄板的振動位移。本發明使得抑振裝置實時 跟隨銑

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%。

本實用新型公開了一種圓柱形零件翻轉的自動上下料裝置。零件儲料箱內裝有零件，零件儲料箱底面為帶有傾角的斜面，零件儲料箱底端設有出料口，出料口連接出料槽，出料槽出口處安裝有選料輪，選料輪周面沿圓周等間距開有四個凹槽，選料輪旋轉出口的一側下方設有用于承接零件的傾斜的滑槽，滑槽與提升機構銜接，提升機構的出口處下方設有豎直導向管，豎直導向管的出料口下方為零件操作臺。本實用新型僅依靠一個電機帶動的選料輪即可實現對圓柱形零件的周期性取料，利用重力滑落實現零件翻轉上料，并能保證零件出料方向的一致性，簡便節能，自動化程度高，且具有較高的可靠性。

產品詳細介紹我司面向全國零售批發各種規格零件柜（樣品柜，零件整理柜）！零件柜價格，零件柜價錢，零件柜報價，零件柜批發，零件柜供應，零件柜供應商，零件柜生產廠家，零件柜廠家，零件柜廠家電話，零件柜銷售，用于分類放置各類五金工具、機械零件、模具配件、電子元件、刀具刀片等，方便分類管理，取用方便。適用于倉儲、運輸配送、五金配件、食品、玩具、電子、裝配業、化工等行業。我們本著“質量第一、信譽至上”的宗旨，竭誠歡迎客戶朋友聯系訂購，共同發展！◆產品描述：1、本產品柜體、導軌均為冷軋鋼板材質，堅固耐用、承重量大；2、抽屜采用一次性注塑成型，抽屜背面卡位設計，可防止抽屜拉出時滑落；3、每個抽屜附配兩片隔片，可隨意調整抽屜內部空間；4、抽屜前端附各顏色標簽卡片，可標注抽屜內物料名稱、規格等參數，方便目視分類管理5、樣品(零件)柜種類:    24抽 W458*D230*H650 40抽W475*D230*H650     20抽W460*D230*H310 10抽W250*D230*H310     12抽W550*D300*H370     48抽W600*D245*H940 有門W640*D300*H900     75抽W600*D230*H940 有門W649*D280*H990     30抽W620*D360*H950 有門W643*D360*H950一.樣品(零件)柜種類:1.A.帶門鎖分為:75屜、48屜、30屜 B.不帶門分為:75屜、48屜、40屜、30屜、24屜、20屜、12屜、10屜. 2.塑膠盒分為藍色和透明兩種.二.樣品(零件)柜用途:1.適用于存放各類小樣品、零件.2.色彩管理 抽屜可附彩色標示卡標明屜內存放物品名稱及規格 提高效率 三.樣品(零件)柜特點:1.可有效整理貴司小樣品.2.配有標簽，可明確分類.3.彈性空間 每屜附活動隔板二片，可以隨意調整屜內空間 4.防止抽屜拉出時滑落，確保物品不受損壞適合工廠、辦公室各種小型零件、物料、文具用品等之儲存使用。彈性空間運用，每個抽屜附活動隔板二片，可以隨意調整屜內空間，增加分類功能。零件盒彩色標示管理，抽屜附色卡，具彩色可供選擇，可標明屜內存放物品名稱及規格，提高管理效率聯系電話：0755-33925653      傳真：0755-33870652      手機：15814646794         聯系人：劉小姐（QQ：1535796531）

儲能在新型電力系統中源、網、荷側發揮重要的作用，儲能規劃運行和安全管理是推廣儲能可靠、安全、經濟運行的重要保障。本項目圍繞電力系統中不同應用場景的源、荷特性，針對光伏電站棄光率高和預測合格率低的問題，結合電池儲能SOX(SOH、SOP及SOE)動態性能，進行能量管理優化，提出了一種計算每個月光伏預測的合格率及懲罰成本的技術，可有效提升不同應用場景的儲能安全性和系統經濟性。 發電側:提升預測精度，減小懲罰成本，多目標優化； 配網側:可削峰填谷，提升分布式光伏消納； 負荷側:成本低，收益大。

成果介紹該成果將首先利用PDMS和PTFE為基本原料基于靜電相互作用制備基本的粘合劑，再利用適當的交聯劑進行原位交聯進一步提升粘合強度，同時在其中添加具有光催化滅活病毒功能的TiO2 NPs，最終所獲得納米復合材料PDMS/PTFE/TiO2粘附體系，不僅有望在干燥或潮濕的環境中持續有效地粘附2019-nCoV病毒，而且由于TiO2NPs的存在，又進一步在光照下對捕獲的2019-nCoV病毒實施殺滅。該粘附體系的操作方便和簡單,有效工作時間可長達1年以上，期望能夠滿快速抑制2019-nCoV傳播的迫切需求。該PDMS/PTFE/TiO2黏附劑既可以單獨使用，也可以涂敷在各種基體的表面，如棉織品、化纖織品、塑料網和金屬基材表面等，懸掛于公共場所（火車站、地鐵通道、機場、商場等）的適當位置，通過對2019-nCoV病毒的捕殺將能夠十分有效地阻止2019-nCoV病毒在空氣中的傳播。技術創新點及參數成果技術可以實現，粘附強度大于30kPa，粘附時間大于12個月，殺滅病毒包括2019-nCoC、 H1N1、HBsAg三種，滅活率90[%]以上。成果能顯著提高公共出行場所病毒傳染的抑制水平，降低醫療資源的消耗，提升公共衛生健康水平。可作為低成本、可長期儲存的公共衛生健康保障物資進行儲備；廣泛使用在人流密集的大型超市、大型醫院門診、大型賓館、大型食堂餐廳、車站候車室、火車和汽車車廂等。

成果以國家973計劃、863計劃、國家自然基金重點及面上項目等為基礎，研究了非常態條件下城市交通運行狀態智能監測與特征提取、運行態勢智能判研與風險評估、交通系統智能誘導與信號控制、多方式交通智能調度與協同組織等技術，建立了非常態條件下城市交通系統安穩運行保障技術體系。成果技術說明如下：　　1.非常態條件下城市交通運行狀態智能監測與特征提取技術。成果研發了基于大數據挖掘的城市交通非常態運行實時智能監測、動態信息獲取及精準事故甄別技術；非常態條件下城市網絡交通流關鍵參數多角度、高精度提取技術等。 2.非常態條件下城市交通運行態勢智能判研與風險評估技術。該技術涵蓋基于雷達跟蹤及大數據挖掘的城市交通偶發擁堵引發點識別、規律辨識與態勢判研技術、風險量化及安全態勢評估技術、空間-時間-信息三位一體的交通非常態運行態勢判研與風險評估共性技術等。 3.非常態條件下城市交通系統智能誘導與信號控制技術。研發了可變信息標志布設及非常態條件下信息智能發布技術及車載信息誘導裝備，提出了道路交通偶發擁堵控制技術、以擁堵快速消散為目標的非常態條件下信號控制技術等，保障了關鍵擁堵道路的高效通行。　　4.非常態條件下城市多方式交通智能調度與協同組織技術。研究了惡劣天氣下城市多方式交通協同應急疏散技術，研發了非常態條件下城市多方式交通智能管理與控制平臺，實現了應急需求動態辨識、多方式交通應急資源協同配置及應急方案智能生成。