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本發明公開了一種基于SOI封裝的六軸微慣性器件，包括單片集成的六軸微慣性器件、玻璃襯底、金屬電極、金屬引線、SOI蓋帽和SOI密封墻；六軸微慣性器件通過陽極鍵合工藝鍵合在玻璃襯底上；金屬電極為一個以上，均勻設置在玻璃襯底一側，金屬電極通過金屬引線與六軸微慣性器件相接，SOI蓋帽設在玻璃襯底正上方，SOI密封腔設在SOI蓋帽和SOI密封墻之間，形成空腔結構；每個金屬電極正上方的SOI蓋帽上設有梯形電極孔，梯形電極孔正下方的SOI密封墻上設有垂直貫通；梯形電極孔、垂直貫通與金屬電極一一對應。本發明具有全解耦、質量小、結構精巧、成本低和便于批量生產等優點，在單個器件內同時實現了對三軸的加速度和角速度的檢測，應用范圍廣，有著良好的市場前景。

本發明涉及一種超高強度鋼軸類零件的加工方法。該方法通過在一臺高速外圓磨床上裝夾超高強度鋼軸類零件，經過裝置設置和零件裝夾、粗磨、半精磨和精磨四個工藝流程，在粗磨、半精磨、精磨工藝流程開始之前和之后對零件進行強冷降溫，并在上述三個工藝流程過程中對磨削區域自上而下噴射高壓氣、液混合流體。本發明具有磨削力小，磨削效率高；提高了材料的脆性，并改善了材料的加工性能；減少了磨削熱的產生和溫升，減少了加工表面燒傷與硬化；無需二次裝夾，減小裝夾誤差，提高加工精度和加工效率。

本發明公開了一種火車車軸鍛造毛坯車削加工基準定位方法及 其系統。本發明火車車軸鍛造毛坯車削加工基準定位方法包括定位基 準孔位置的確定步驟：(a)采用線輪廓傳感器測量獲取車軸毛坯斷面的 輪廓數據；(b)根據所獲取的輪廓數據擬合出車軸毛坯的三維輪廓，從 而得出其中心軸線，所述中心軸線在所述車軸毛坯斷面的位置即為定 位基準孔位置。本發明避免了由于火車車軸鍛造毛坯車削加工定位基 準不準確而導致的廢品率，提高了車軸加工的合格率

本發明公開了一種氧化鋁陶瓷的刻蝕加工方法及裝置，該方法 使潔凈的氧化鋁陶瓷整體位于水中，水表面到氧化鋁陶瓷材料表面距 離為 2mm～12mm，利用紫外脈沖激光對氧化鋁陶瓷進行掃描刻蝕加 工，刻蝕加工后的氧化鋁陶瓷表面無發黑變質層和重凝層。裝置包括 紫外激光器、掃描振鏡，二維加工平臺，以及用于裝水和待加工的氧 化鋁陶瓷的容器。本發明巧妙的引入“水”的因素，在一定厚度或一 定流速的水下對氧化鋁陶瓷進行激光刻蝕的冷卻和排渣

本發明公開了一種薄壁零件的銑削變形在線測量與補償加工方 法，包括:(1)建立薄壁零件的三維模型，獲得數控代碼;(2)在三維模 型中提取測量的點位;(3)基于模型進行測量路徑規劃;(4)對工件毛坯 進行粗加工和半精加工;(5)進行在機測量，獲取所有規劃的測量點位 的坐標值;(6)將獲得的測量點位的坐標值與薄壁零件三維模型上對應 點進行對比，計算出實際加工工件的每個點位的坐標與三維模型上對 應點的偏差;(7)根據加工偏差施以補償系數優化加工軌跡據此進行精 加工，得到最終的加工變形偏差及補償值。本發明的方

（專利號：ZL 201310414136.2） 簡介：本發明提供了一種套筒類零件內表面微凸起電解加工方法，屬于電解加工領域。該方法利用微小群孔結構的彈性絕緣薄板，其面向零件一面進行導電化處理，并將其導電層與彈性絕緣薄板組成工具陰極，套筒類零件作為工件陽極，陰、陽極之間充滿電解液，陽、陰極分別與電源的正、負極連接，進行電解加工，在套筒類零件內表面制造出微凸起結構。采用本發明的電解加工方法，能夠在套筒類零件的內表面形成微

本發明公開了一種雙轉臺五軸聯動數控機床的夾具高度及加工路徑優化方法，該方法包括：(1)生成刀位軌跡文件；(2)提取刀位點位置坐標值和刀軸矢量；(3)計算雙轉臺 A 軸旋轉角度θA 和 C 軸旋轉角度θC；(4)計算出系數和以及(5)利用這些系數計算出最優夾具高度，由此實現對機床的夾具高度及加工路徑優化過程。通過本發明，由于最大程度避免了刀具及安裝刀具的機床主軸在機床坐標系下的 X、Y、Z 軸上不必要的平移運動，可以有效地縮短加工時間，并能夠避免局部運動幅度過大造成的加工質量劣化和撞刀事故。

本發明公開了一種用于預測金屬難加工材料插銑最大銑削力的方法，包括下列步驟：(1)為難加工材料建立反映插銑最大銑削力的預測模型，該預測模型使用插銑過程中的側向步距、切寬、進給和切削速度這些參數作為預測因子；(2)設計且進行難加工材料的插銑加工實驗并采集其插銑加工過程中的銑削力數據曲線；(3)通過對數據曲線執行濾波和取極值處理以獲得實驗數據并計算出預測模型中的修正系數和指數，由此確定指數模型；以及(4)運用指數模型來執行最大銑削力值的預測過程。通過本發明，由于在預測模型中增加了側向步距作為參數，因此更準確全面地預測難加工材料插銑過程中的最大銑削力大小，從而能夠為難加工材料的高效加工提供有效指導。

本發明公開了一種對采用球頭刀具的五軸聯動機床平滑加工路徑的方法，包括：(1)根據加工零件的幾何形狀和工藝參數，生成刀位軌跡源文件；(2)對源文件依次進行逐行讀取、解析并提取其刀位點位置和刀軸矢量，以及判斷刀位行有無干涉錐角以確定其錐角值的操作，由此獲得錐角刀路文件；(3)對錐角刀路文件依次進行逐行讀取，解析并提取其刀位位置、刀軸矢量和錐角，以及確定所有刀位行最優刀軸矢量的操作；以及(4)根據最優刀軸矢量計算刀位點坐標并執行后置處理以生成機床加工路徑，從而實現對機床加工路徑的平滑處理。通過本發明，能夠使刀軸平滑過渡局部變成三軸加工，以消除局部非線性誤差，并消除了奇異位置機床旋轉軸大幅旋轉問題，提高加工效率。

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%。