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本發明公開了一種光學元件支撐參數的確定方法，該方法具體為：確定保證面形精度的最少支撐點數為最優支撐點數，并計算支撐點的理想支撐力；依據理想支撐力定義多個不同支撐力波動水平，計算不同支撐力水平下隨機支撐力引起的鏡片面形變化；統計并檢驗鏡片面形畸變的隨機分布規律，建立不同支撐力水平與光學元件成像質量的映射關系；根據質量控制標準，確定支撐力的波動范圍。本發明基于蒙特卡洛方法，解析不均勻支撐力作用下鏡片面形畸變的隨機分布規律，分析不同隨機支撐力水平對光學元件成像質量的影響，從而確定合理的支撐力波動范圍，為光

本發明公開了一種基于 GPU 和 CPU 混合平臺的高速無損數據 壓縮方法，包括：CPU 讀取待壓縮數據文件，將該待壓縮數據文件從 內存拷貝到 GPU 的全局存儲器中，設置 GPU 上的線程塊組 bk[a]，每 個線程塊中的線程個數 b，設置壓縮字典窗口的長度為 c，并設置指向 第一個壓縮字典窗口的頭部指針為 p_dic_h，設置預讀窗口大小為 d， 指 向 第 一 個 預 讀 窗 口 的 指 針 p_pre_r ， 該 指 針

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

本發明公開了一種含聚環氧乙烷的聚合物、其制備方法及應用。 所述含聚環氧乙烷的聚合物，具有交聯分子核和含聚環氧乙烷的鏈臂， 多個所述鏈臂共價結合在所述交聯分子核上，所述多個鏈臂徑向排列 呈星型。其制備方法包括如下步驟：(1)將聚乙二醇單醚和縛酸劑溶解 在有機溶劑中；(2)在冰浴條件下，向步驟(1)中獲得的聚乙二醇單醚溶 液滴加溴代試劑，室溫下反應 12～36 小時得到大分子引發劑；(3)將大 分子引發劑與低價金屬催化劑

本發明提供了一種活性端基液態橡膠與空心玻璃微珠協同增韌 的環氧樹脂復合材料及其制備方法。具體制備步驟為：將空心玻璃微 珠與活性端基液態橡膠充分混合后與環氧樹脂進行預酯化反應，然后 加入固化劑混合高速剪切攪拌，再抽真空脫除氣泡后加入固化促進劑， 接著澆鑄成型，最后分別在低溫、中溫和高溫進行固化，制得協同增 韌的環氧樹脂復合材料。協同增韌的環氧樹脂復合材料表現出優異的 韌性、模量、彎曲強度等力學性能。

本發明公開了一種空心玻璃微珠改性環氧樹脂復合材料的制備 方法，是通過添加有機蒙脫土和變溫分段澆注固化的方法制備空心玻 璃微珠改性環氧樹脂復合材料。該方法能有效地防止低密度填料的析 出，解決復合材料的相分離問題、實現空心玻璃微珠在基體中的均勻 分散。該方法同時能消除環氧樹脂復合材料制備過程中產生的氣泡， 減少復合材料的內部缺陷。

1. 痛點問題 數據是數字經濟時代的核心生產要素，但數據在自由流通或共享中才能產生更大價值。數據的隱私計算對保護數據安全，實現數據共享與協作應用，破除數據孤島，提供合法合規的監管抓手，最大化釋放數據價值有重大的現實價值。 零知識證明、安全多方計算、差分隱私、同態加密等現代密碼學算法具有堅實完善的理論基礎，可以提供最為可靠的數據保護方式。例如，零知識證明算法已經在學術界和工業界受到了廣泛關注，應用于可信計算、區塊鏈擴容、匿名貨幣等多種場景。然而，受制于算法的復雜度和硬件的計算能力，現有零知識證明等隱私計算性能仍比明文計算慢兩到三個數量級，難以有效實現產業化。 2. 解決方案 本成果提出了一種高效的流水線芯片架構，顯著提升了以零知識證明為核心的多種隱私計算和區塊鏈應用中的數據處理性能和效率。本成果以算法為核心、以數據流為參考、以芯片實現為目的，通過全流水設計，優化芯片性能、面積和功耗，多維度解決隱私計算的算力不足問題，致力于成為新基建“數據價值互聯網”的基礎設施。 本成果所提出的芯片架構包含兩個子系統。第一個子系統主要處理有限域上的高次多項式計算。通過利用傅里葉變換分解龐大的計算任務，同時對底層模塊進行定制化流水線設計，并利用數據分片、片上轉置等技術優化對數據流的控制。第二個子系統主要處理橢圓曲線上的大規模模冪運算。采用計算復雜度最優的Pippenger算法與定制化的數據流和底層流水線控制，并結合實際場景下的系數分布規律采用簡單高效的任務分配機制，用最小的控制邏輯實現負載均衡。

本課題是運用控制技術、計算機網絡技術，建立了一個良好的研究開發與實驗平臺，使高校的科學研究能上一個新臺階。為提高研究生（包括碩士、博士生）的創新能力，提供了實驗環境。

本成果是基于新材料和高速激光熔覆的海上風電機組、海洋裝備和船舶的長效、環保防腐新技術。針對海上風電機組、海洋裝備和船舶的海水腐蝕問題，突破了現有防護期效短（防腐涂料期效一般為1—5年）、涂層易剝落以及涂料中所含有機化合物（VOC）污染環境的局限性，自主開發了激光熔覆用高性能耐蝕合金粉末材料和制備高耐蝕熔覆層的高速激光熔覆系統，利用高速激光熔覆技術在海上風電機組、海洋裝備和船舶的重要部件上制備超長壽命（≥50年）的耐蝕熔覆層，從根本上解決重要部件全壽命周期內腐蝕防護問題。該項技術的成熟度達到8級，具備批量生產條件。已獲授權發明專利20余項、授權GF發明專利2項。 創新點 1、研發了系列專用于高速激光熔覆的鎳基高性能耐蝕合金粉末材料。 2、開發了基于高速激光熔覆的耐蝕層制備技術與裝備,防腐層與基體冶金結合（結合強度≥200MPa）。 3、提供了一種長效、環保的腐蝕防護新技術，材料不含VOC及其他有毒化合物，耐蝕壽命≥50年。 市場前景 腐蝕使全球每年損失的鋼鐵約6000萬噸，隨著我國海洋經濟迅猛發展，我國海洋工程95%的材料都是鋼鐵或鋼筋混凝土，海洋工程防腐已成為發展中急需解決的重要課題。我國已成為世界海洋涂料使用量第一的國家，2010年我國海洋涂料市場規模已超350億元，海洋涂料的需求量年均增速超過20%。目前防腐涂料作為海上風電機組、海洋裝備及船舶應用最廣泛的腐蝕防護途徑，但存在有效防腐期較短、所含有機化合物污染環境等問題。因此，迫切需要開發防腐效果更好、時效更長、低毒環保的新方法。 應用案例 自2017年以來，成果已應用于船舶水線以下與海水接觸的鋼板、壓載泵大軸、尾舵及其它部件，已有的結果表明，熔覆層完全耐蝕，預計其耐蝕壽命大于50年。 獲獎情況 耐蝕新材料與制備技術成果于2021年經過由中國電機工程學會組織、劉振東院士任主任委員的鑒定，鑒定結論為“該項目成果整體技術居國際領先水平”。高耐磨耐蝕新材料與熔覆層的制備關鍵技術入選“2016中國黑科技百強”。

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%。