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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。

本發明公開了一種測定混凝土孔結構的方法，包括以下步驟：在成型裝置中注入待測漿料，待漿體凝結硬化后養護至所需齡期；采用溶劑終止水化，然后放入真空烘干箱進行烘干，即得帶有型腔的試樣；將溫變合金融化倒入烘干后試樣的型腔內，并置于保溫裝置中，并置于離心機上進行離心，即得可測定孔結構的試樣，并通過電鏡和CT測定試樣中溫變合金所占位置，即測得孔結構。本發明利用離心力壓入熔融溫變合金，避免傳統取樣方法對孔結構的破壞，且溫變合金無毒無害，操作過程中沒有污染，不會對人體造成傷害，也沒有改變混凝土的孔結構，能夠反映混凝土孔結構的真實性。

甜菊糖甙是從菊科草本植物甜葉菊中提取而來的一種甜味劑，國內外已經有幾百年安全食 用的歷史。甜菊糖甙除了有甜度高、熱量低等優點之外，還具有耐熱、穩定、防腐等性能，加 到食品、藥品、化妝品等產品中不易變質。除此之外，還具有降血壓、血糖、膽固醇和調節免 疫功能等生理活性。 本項目貫穿了甜葉菊的水提，絮凝，吸附，脫鹽，脫色精制出甜菊糖的全過程。產品質量 達到國家標準。包括了水提，絮凝，大孔吸附樹脂吸附，強酸樹脂脫鹽，弱堿樹脂脫色，濃縮 精制和含量的測定等。 本技術可生產符合國家標準的甜菊糖甙 (≥80%) ，產品收率大于60%，可做為保健食品和 醫藥產品的原料。

本實用新型涉及地基處理研究領域，旨在提供一種用于孔壓分布測量的沉降柱試驗儀及試驗方法。在用于盛裝土樣的中空圓柱形試驗箱中，豎向設有固定在鋼架上的排水板，中空的排水板上間隔設置多個真空度探頭，在試驗箱的底板上和側壁上均勻分布多個孔壓傳感器；各真空度探頭和孔壓傳感器均通過信號線連接至數據采集裝置，數據采集裝置與上位機相連；排水板的上端通過密閉接頭與排水管相接，排水管的另一端接至真空泵，排水管上設真空表。本實用新型能監測不同深度和不同徑向位置的孔壓變化情況。結構簡單、易于上手，模型材料及填土可重復利用，不會造成浪費和污染，并且可以自動記錄數據，減少試驗所需人手，同時減少人為讀數時產生的誤差。

小試階段/n在建筑外墻節能保溫材料中，聚苯泡沫板和顆粒、擠塑泡沫板、聚氨脂泡沫全是有機易燃物，不易與建筑基層結合，保溫層易空鼓剝落，不耐老化，10~15年就需重施工；普通珍珠巖吸水率高，吸水率高達本體重的6～10倍，在吸水后保溫效果大部分失去。制品干縮過大且抗凍性差。玻化閉孔珍珠巖克服了普通珍珠巖的缺點，但成本高，表面玻化層在運輸和使用過程中易碎裂。本技術采用柔性有機包覆技術解決珍珠巖閉孔問題、珍珠巖閉孔脆裂問題、混凝土-閉孔珍珠巖結合性問題。主要特點：1、成本與玻化珍珠巖相當，性能與聚苯乙烯類似。

由齒條板、兩側可移動的活動臂、葉片、搖柄、檔板組成。活動臂正面有四只凹槽，葉片鑲在里面，可前后滑動及旋轉，調節距離。四點撐開，受力均勻，適用于成人不同年齡、不同體重的胸骨、肋骨的牽開，且兩邊均可搖動。鈦合金制做。

成果簡介：該自動分組測量機是為發動機生產線開發的缸孔測量分組專用設備，也可用于其它大批量生產零件的內孔自動測量分組。該測量機由機械主機和測控系統組成，工件由生產線傳輸滾道進入本機預定位置后，測量機的控制系統自動將工件運送至測量位置，測量并分組后，自動送至標記位置，自動或手動涂漆（或打印）標記。測量系統采用電子式測微傳感器，具有極高的分辨力和重復精度。該測量機的主要技術指標：測頭分辨力：0.1微米；測量重復精度：0.8微米；其中工件運送行程、測頭運動行程及速度由交流伺服電機或步進電機控制，可根據測量

設計了一類具有蜂窩狀一維孔道的新型三維框架。由于使用了二次對稱的金屬草酸根鏈和三次對稱的有機橋聯配體，其孔道直徑大約是配體橋聯長度的四倍。因此，使用三種普通的三角形有機配體，就合成了孔徑約為2-4 nm的三例新型介孔框架MCF-61、MCF-62和MCF-63，其孔容為1.19-2.36 cm3g-1，BET表面積為2096-2749 m2g-1。以溫室效應可忽略的R-134a（1,1,1,2-Tetrafluoroethane）作為吸附質時，這些材料體現出介孔材料的IV型吸附等溫線，而且吸附量突躍的壓力隨孔徑增大而增大。在日常所需的吸附制冷或熱泵以及常見的低溫熱源溫度下，MCF-63可實現高達1.19 g g-1或0.38 g cm-3的循環工作量，遠高于具有相似孔容和表面積，但孔徑分布不均且具有I型吸附等溫線的多孔碳材料。上述結果不但為PCP/MOF提供了一種新的框架模型，還展示了介孔材料在吸附熱轉換應用的潛力。

產品詳細介紹 1.產品為8孔型式，由試管孔板、支撐板、試管棒、底座組成，采用透明聚碳酸酯注塑成型； 2.產品外形尺寸為240mm×63mm×74mm，試管孔孔直徑為22mm，試管防止棒棒頂端外直徑8mm，底端外直徑10mm，棒高65mm；底座上與孔上下對應有圓弧孔穴，孔穴斷面孔直徑為12mm，深3mm； 3.支撐板與試管孔板底座結合牢固、與底座垂直，試管孔板與底座平行； 4.省級檢測合格報告。

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%。