本成果提出了基于零件批量加工数据分析的加工工艺与流程优化，主要包括零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法、基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测、基于机器学习的零件加工工艺优化与决策、基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证这四方面。以下是各方面具体对应内容： 1）零件加工过程的工艺数据挖掘与机器学习算法：在数据挖掘与机器学习算法方面，搭建了轴类零件全流程加工工况数据实时采集硬件平台，实现对加工力、加工振动、主轴电流等工况数据的实时在线获取。 2）基于数据和机理模型相结合的零件加工精度预测：在航空薄壁件加工精度预测方面，对复杂曲面加工过程混合建模与全流程加工精度预测等理论开展了深入研究工作；建立了零件单工序/多工序加工精度预测混合驱动模型，实现了加工精度的高效高精预测。 3）基于机器学习的零件加工工艺优化与决策：在轴类零件全流程加工工艺优化与决策方面，围绕隐马尔可夫决策过程、遗传算法等理论开展了理论研究工作，结合轴类零件加工过程开展了优化工作；提出了加工参数自适应调控联合决策方法。 4）基于数据驱动的零件批量加工工艺优化方法验证：构建加工数据库1套，包含机床设备、加工刀具、加工参数、检测数据等四种类型数据。开发全流程加工智能推理软件1套（部署于中航发南方公司柔轴车间），实现航轴全流程质量数据感知与工艺优化，其中全流程误差建模与分析模块实现了端到端的零件加工质量智能推理，可以用于工艺设计与现场预先感知，加工过程工艺数据挖掘模块实现基于批量数据的多工序误差流分析，实现后续工序加工误差推理，加工过程工艺优化与智能决策模块实现了零件多工序加工质量数据推理与给定期望指标下的加工参数优化。 图1 本成果对应功能结构示意图 【技术优势】 围绕航空领域制造的加工质量问题，开展基于制造过程数据的工艺全流程智能决策技术与系统的研发，初步实现工艺与制造过程的智能控制。在数据挖掘与机器学习算法、航空薄壁件加工精度预测、轴类零件全流程加工工艺优化与决策、零件全流程加工质量智能推理与优化、智能加工产线智能决策技术应用与推广等多个方面实现了突破，具有显著的理论价值与应用价值。 规范制定方面，研究了薄壁件加工误差产生的深层机理，构建了批量零件加工过程中误差传递的理论模型，探究了机床、夹具、刀具、加工参数全方位、多层次的因素对于零件加工误差产生的影响规律，提出了零件加工工艺与流程优化策略，形成制定面向航空发动机大长径比轴类零件的决策规范，规定轴类零件全流程加工过程中机床、刀具、装夹、加工参数四个方面的具体要求。通过中国航发南方工业有限公司企业标准体系管理系统制定、修改、审批，形成《航空发动机轴类零件加工工艺优化与决策技术规范Q/2B 1586—2022》。 软件开发方面，将上述理论成果进行高度集成，开发了零件全流程加工智能推理优化软件（MIO软件）。软件集成了四大功能模块，包括加工工艺数据库、全流程误差建模与分析、加工过程工艺数据挖掘、加工工艺优化与智能决策。相关知识与优化规则形成权。全流程加工智能推理优化软件以及知识库软件通过第三方测评，测评机构具备MA与CNAS认证资质，最终形成《零件全流程加工智能推理优化软件第三方测试报告》、《智能加工产线工艺全流程智能决策工艺知识库软件第三方测试报告》。 应用验证方面，结合航空发动机制造具体需求，将相关成果应用到某型号航空发动机轴类零件（动力涡轮传动轴）加工生产中。将零件全流程加工智能推理优化软件部署在航轴加工车间，在验证产品的加工设备上部署了数据采集装置，实时采集加工过程数据，集成企业工艺资源数据库和产品数字化检测系统，获取机床、夹具、刀具、产品质量等信息，构建了加工工艺数据库，开展了航轴加工工艺分析、现场加工质量预先感知、加工工艺与流程优化、现场实际加工验证等工作。通过南方公司现场应用验证，零件次品率平均降低54.53%。（2019年至2020年优化前，次品率为8.38%；2021年6月至2022年5月优化后，次品率为3.81%）。相关应用验证通过了中国航发南方公司的效果认定，并形成用户报告。 【技术指标】 1）采用机理模型/有限元仿真技术获取切削力/热/柔度/加工误差数据集，构建代理模型实现了切削过程的毫秒级预测，切削过程关键物理量的预测时间优于10毫秒。 2）建立了机理模型与小样本工况数据混合驱动的预测模型不确定分析与量化模型，提出了贝叶斯框架下的不确定校准方法，实现了加工误差快速（毫秒级）精准（偏差小于5微米）预测。 3）提出了航轴加工质量状态估计方法，建立了现场多源数据信息串联模型，基于隐马尔科夫的决策模型，实现工序间感知平均误差控制在9.21%内。 4）建立了加工次品率与加工参数约束集间双向映射互通模型，首次提出了基于隐马尔科夫模型与遗传算法的联合决策方法框架，联合决策优化框架保证次品率降低优于50%。

1.绳网新产品工艺改造，提升绳网产品强度与单丝多元化2.高分子材料改性用于绳网制作进行功能性纤维研发3.聚酯瓶片（PET）阻燃母料添加剂研发，用于绳网制作达到防火要求

各地基建物资设备的海量信息检索与搜索引擎攻关

1、项目简介 从含铬电镀废水回收铬黄的资源化处理即采用过量的Pb2+ 沉淀含Cr6+电镀废水中的Cr6+，生成铬黄。此工艺比还原—沉淀法处理不但降低了成本，充分利用了宝贵的资源，而且排出液易处理，水质达到排放标准。从资源化利用的角度看，电镀槽废液由于铬含量高，比冲洗废液的利用价值更高。合成的铬黄，铬酸铅含量、吸油量、105℃挥发物、水溶物等指标均合格，利用天然改性磷灰石去除废水中的重金属离子，使得Pb2+、 Cr6+、Cr3+达到排放标准，2. 技术特点：含铬的电镀废水，经过氧化、净化后，加入适量的硝酸铅溶液或冶炼的铅废水形成铬黄变废为宝，在利用高效铅离子去除剂进行处理回收铬黄后的废水，使铅离子、铬离子含量远低于国家排放标准，不仅降低了污染，而且提高了经济效益。

成果简介：本项目以聚酰胺-胺型树形分子（PAMAM）为模板制备了粒径可控、 颜色可调的 CdS/PAMAM 量子点溶液，该溶液具有较高的荧光强度；应用于潜 指纹识别时选择性吸附能力优异，发光量子点沉积在纹线上，小犁沟没有吸 附（图 1）；尤其对胶带粘面潜指纹具有非常理想的显现效果，可以通过室温 反射和紫外可见荧光两种形式成像，具有较广的适应性；对陈旧指纹的显现效果良好，大大提高了使用范围。该显现液在公安部物证鉴定中心、北京市 公安局等实战部门进行了实际应用，均取得很好的效果，一致认为其操作简便、显

随着现代激光技术的快速发展，激光跟踪在空间光通信、激光雷达、卫星遥感、定向能应用及工业测量等领域得到了广泛的应用，光束偏转原理、跟踪机构及其控制方法等是影响跟踪范围、精度、实时性和稳定性等光电跟踪性能的决定因素。在国家自然科学基金的支持下，由同济大学牵头，联合中国科学院上海光学精密机械研究所以及上海同新机电控制技术有限公司等单位开展了面向机器人误差测量等工业应用的多模式激光跟踪仪的研究。该研究对复杂场合下时变轨迹跟踪、测量或加工具有强适应性；结合图像采集系统，可以精确调整成像视轴以实现视觉导引或大范围高精度图像拼接。该项目从原理上拓展了激光多模式、变尺度跟踪的实现方法，形成了复杂场合下大范围高精度动态目标激光跟踪的核心技术，在机器人动态误差测量、动态成像检测、空间激光通信以及军事侦察等领域具有广泛的应用前景。

常用的煤层气增产措施是水平井技术，精确导航钻头钻进将水平井与目标井连通，是煤层气开采时关键技术之一，也是目前开采技术发展的一大瓶颈。为解决这一难题而研制地下导航装置并于2011年5月在山西晋城某煤层井进行现场试验，效果良好，在全国多家知名媒体都有报道。 两井连通示意图 远距离磁穿针整体样机 操作室 山西晋城现场试验

项目成果/简介:随着现代激光技术的快速发展，激光跟踪在空间光通信、激光雷达、卫星遥感、定向能应用及工业测量等领域得到了广泛的应用，光束偏转原理、跟踪机构及其控制方法等是影响跟踪范围、精度、实时性和稳定性等光电跟踪性能的决定因素。在国家自然科学基金的支持下，由同济大学牵头，联合中国科学院上海光学精密机械研究所以及上海同新机电控制技术有限公司等单位开展了面向机器人误差测量等工业应用的多模式激光跟踪仪的研究。该研究对复杂场合下时变轨迹跟踪、测量或加工具有强适应性；结合图像采集系统，可以精确调整成像视轴以实现视觉导引或大范围高精度图像拼接。该项目从原理上拓展了激光多模式、变尺度跟踪的实现方法，形成了复杂场合下大范围高精度动态目标激光跟踪的核心技术，在机器人动态误差测量、动态成像检测、空间激光通信以及军事侦察等领域具有广泛的应用前景。应用范围:该项目经过几年培育，截至2018年6月已生产多模式激光跟踪系统样机5台套，主要应用于中国科学院空间激光信息传输与探测技术重点实验室、同济大学机械工程综合实验中心等单位。 在自由空间激光通信、激光雷达、光纤光开关、激光指示器等领域中，可用于激光光束的转向及指向稳定调整。在空间观测、侦察监视、红外对抗、搜索营救、显微观察、干涉测量、机器视觉等领域中，可用于改变成像视轴，扩大搜索范围或成像视场。国内外对基于旋转双棱镜的激光跟踪理论研究集中在光束转向机制、光束扫描模式、棱镜回转控制等方面。 产学研合作开发，意向合作单位：从事光电精密仪器开发的经验，对于激光跟踪技术具有一定的技术积累，如ABB公司、Leica、西门子、新松机器人、沈阳机床厂、高校科研院所以及国防单位等。项目阶段:小试效益分析:本项目在多模式激光跟踪方面形成的研究成果处于国际先进水平，不仅能够解决工业生产中对大范围、高精度特征的测量需求，而且在多自由度特征信息提取以及智能化控制等领域应用前景广阔，在推动激光跟踪测量技术的产业化进程、提高工业自动化水平和人才培养等方面，具有巨大的经济效益和社会效益。

随着科学技术的发展，互联网用户数量及应用规模不断扩大，传统互联网日益暴露出安全性、移动性、可扩展性及服务质量差等严重问题，无法满足当今乃至未来网络的需求。因此，迫切需要构思和设计全新的互联网体系与机制。近年来，国际上对新型互联网体系与机制的研究极为重视，美国和欧盟自2007年起，相继启动了FIND、FIRE和FIA等计划，但至今尚未见到综合有效解决上述问题的方案。/line在这种背景下，“标识网络体系及关键技术”项目以自主创新为主要手段，提出了新型互联网体系的构思，并获得国家973、863等科技计划的支持。项目组发明了标识网络体系及关键技术。