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針對目前汽車、機床、航空航天等機械行業關鍵件的結構強度、加工質量控制的技術需求，基于有限元仿真 CAE 技術提出最佳解決方案，提高生產效率、降低企業成本，通過合理優化結構靜動態特性、加工工藝參數等，提升結構部件的穩定性及質量。 

成果描述：機械零部件在使用過程中的失效將對設備、生產等造成重大影響，對已失效的零部件進行分析以及提出改進和預防失效的措施具有重要意義。常見的失效形成有斷裂、磨損、腐蝕等現象，本課題組在長期從事金屬材料微觀組織設計、強度與斷裂工作的基礎上，與相關企業合作進行了大量的機械零部件的失效分析工作，如車輛橋箱齒輪的早期失效、耐磨構件斗齒、襯板等的失效分析和改進、高強度冷拉鋼絲的斷裂分析等。 四川大學具備金相組織分析、力學性能測試、X射線衍射儀、電子顯微鏡及能譜分析、磨損試驗機等設備，可進行失效構件的微觀組織、斷口特征、相結構分析、材料性能評定等工作，對機械零部件的失效原因進行分析，并提出改進措施。市場前景分析：四川大學具備金相組織分析、力學性能測試、X射線衍射儀、電子顯微鏡及能譜分析、磨損試驗機等設備，可進行失效構件的微觀組織、斷口特征、相結構分析、材料性能評定等工作，對機械零部件的失效原因進行分析，并提出改進措施。與同類成果相比的優勢分析：國內領先。

項目簡介 化工設備及化工設備是在高溫、高壓及腐蝕環境下工作的機械設備，其零部件的安全可靠工作是整個生產裝置的安全運行的基本保障。化工機械零部件的脆性破壞，對化工裝置的安全生產危害性極大。它無先兆、容易引起重大事故。我們采用數值分析方法，對化工設備常用零部件的受力情況進行分析計算，運用金相分析及掃描電鏡等手段對零部件斷口的組織特征及微觀形貌進行分析；采用化學分析方法及微區能譜分析方法對斷口物質成分進行分析；采用斷裂力學分析方法根據斷口的形成過程對零部件的破壞進行斷裂力學參量分析。應用情況 運用以上方法及手段，對武漢石油化工廠聚丙烯裝置活化劑管道連接螺栓的突然破壞、原油加熱裝置熱電偶管的突然破壞及催化裝置浮頭式換熱器小浮頭連接螺栓的突然破壞進行了失效分析，找出了導致零部件發生脆性突然破壞的原因，為采取有效措施防止此類破壞提供了參考依據，為整套裝置的安全運行起到了一定的保障作用。

本思政案例值巴黎奧運會火熱舉辦之際，以奧運會數據為載體，引導學生運用Python的Pandas庫進行數據清洗、篩選與聚合分析，并通過Plotly工具實現數據可視化。案例巧妙融合數據分析技能培養與思政教育，通過剖析我國奧運獎牌數據變化，讓學生直觀感受國家體育事業的蓬勃發展，深切領悟體育強國戰略背后蘊含的國家意志與民族精神。同時，鼓勵學生從數據中探尋體育精神內核，內化于心、踐之于行，涵養積極人生態度與愛國情懷。此外，案例數據可視化呈現國際競技格局，助學生理解多元包容、拓寬國際化視野，增強民族自豪感與文化自信，實現知識傳授與價值引領的有機統一。

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%。

計算機輔助工程（Computer Aided Engineering，CAE）分析是利用有限元分析、數值分析以及圖形圖像等技術模擬產品的實際工況，從而獲取產品的靜動態性能指標。采用CAE 分析技術，能大大縮短產品的開發周期，優化結構，降低成本，提升企業的市場競爭力。此項技術已廣泛于航空航天、汽車、機車、電子、土木等各行各業，是企業產品創新設計時的不可缺少的有力保障。但CAE分析模型的建立異常冗繁，且有限元分析理論和相應的軟件使用對于企業技術人員來說，仍是一個難點問題，為此，利用VC++和APDL等開

熱重分析法（TG、TGA）是在升溫、恒溫或降溫過程中，觀察樣品的質量隨溫度或時間的變化，目的是研究材料的熱穩定性和組份。廣泛應用于塑料、橡膠、涂料、藥品、催化劑、無機材料、金屬材料與復合材料等各領域的研究開發、工藝優化與質量監控。

同步熱分析將熱重分析 TG 與差熱分析 DTA 或差示掃描量熱 DSC 結合為一體，在同一次測量中利用同一樣品可同步得到熱重與差熱信息。