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本發明公開了一種用于水液壓元件的套類零件，其為中空筒體 結構，筒體材料為筒骨材料經機械加工制成，筒體外周還可以加配合 套形成強度更高的筒體結構。本發明另外還公開了一種用于水液壓元 件的套類零件，其為中空筒體結構，其特征在于，所述筒體材料由骨 粉末與高分子材料混合得到的復合材料。本發明還公開了其制備方法 和應用。本發明的用于水液壓元件中的套類零件主要承受壓縮力，采 用天然骨材料制作套類零件，由于骨的微觀組織結構中的微小空洞和 細胞組織的粘彈性，使其具有很好的水潤滑能力和適度的抗沖擊能力。 

項目概況 對于載重汽車、輕型汽車、微型汽車、轎車、沙灘車和部分三輪摩托車等軸傳動的運輸工具，其傳動軸和傳動套的市場需求量十分巨大。對于車輛傳動系統的傳動軸、傳動套等零部件，本項目采用溫鍛制坯、精密冷擠壓成形技術相結合的近凈成形加工工藝對傳動軸、傳動套的漸開線內、外齒形花鍵的進行近凈成形加工，加工后的漸開線齒形不再后續加工就能滿足傳動軸、傳動套零件的技術要求。主要特點 采用溫鍛制坯、精密冷擠壓成形技術相結合的近凈成形加工工藝進行車輛傳動系統的傳動軸、傳動套零部件的加工，其加工工藝路線主要包括：下料→溫鍛制坯→表面潤滑處理→冷擠壓內、外漸開線齒形花鍵→表面滲碳淬火→磨加工→成品檢驗。技術指標    與常規的滾齒、插齒加工工藝相比，采用本工藝生產的漸開線齒形具有齒形精度高、尺寸一致性好、表面光潔、強度高等特點；同時原材料利用率可以提高20%以上；內外花鍵的擠壓成形時間僅有40sec./件，而常規的滾齒或插齒加工時間最少要5～10min./件，生產效率有較大的提高。市場前景 達到規模生產后，本項目可取得明顯經濟效益。按年生產能力為10萬套微型汽車傳動軸、傳動套計算，可實現銷售收入2000～4000萬元，利潤400～800萬元左右。 本項目技術還可應用于各種具有漸開線齒形、矩形齒形、鋸齒形齒形的軸類零件和套類零件的大批量工業生產中。

本發明公開了一種非晶合金微細零件的制備方法，包括：將非晶合金所需的各種純金屬按比例配制成非晶合金原材料，并置于所述真空電弧吸鑄爐的真空熔腔內；準備用于制備非晶合金微細零件的硅模具，將該硅模具置于內部型腔為通孔的銅模具中，并將所述銅模具置于真空電弧吸鑄爐的下型腔中；將真空熔腔抽真空并充入保護氣，對非晶合金原材料進行熔煉，并通過降低銅模具內的氣壓使熔煉后的非晶合金熔液通過所述通孔由真空熔腔吸入硅模具內；脫模即可得到非晶合金微細零件。本發明還公開一種非晶合金微細零件的制備裝置。本發明采用真空吸鑄，克服了非

本發明公開了一種用于水液壓元件的套類零件，其為中空筒體結構，筒體材料為筒骨材料經機械加工制成，筒體外周還可以加配合套形成強度更高的筒體結構。本發明另外還公開了一種用于水液壓元件的套類零件，其為中空筒體結構，其特征在于，所述筒體材料由骨粉末與高分子材料混合得到的復合材料。本發明還公開了其制備方法和應用。本發明的用于水液壓元件中的套類零件主要承受壓縮力，采用天然骨材料制作套類零件，由于骨的微觀組織結構中的微小空洞和細胞組織的粘彈性，使其具有很好的水潤滑能力和適度的抗沖擊能力。

本發明公開了一種熱沖壓件獲得強塑性能差異化分布的方法及 裝置，采用冷氣流和熱氣流分別作用在淬火件的強度增強區和塑性增 強區，所述熱氣流的作用是在配分溫度范圍內和配分時間范圍內進行， 以使碳由馬氏體向殘余奧氏體擴散，從而使淬火件中殘余奧氏體穩定 化，進而使塑性增強區在使用溫度范圍內為馬氏體和殘余奧氏體混合 組織；所述冷氣流用于使淬火件中殘余奧氏體繼續轉變為馬氏體，使 強度增強區在使用溫度范圍內為馬氏體組織。本發明還提供了一種實 現如上方法的裝置，其包括熱沖壓件固定單元和熱氣流封閉單元。本 發明方法和裝置能提高熱沖壓件的強塑力學性能，簡單、有效實現熱 沖壓件強塑性能差異化分布。

致力于高性能非調質鋼鍛件關鍵技術研發與應用，通過鍛件一體化復合鍛造成形技術、非調質鋼曲軸和連桿熱溫復合鍛造成形工藝及專用模具、以及非調質鋼復雜構件組織性能差異化控制技術等技術，創新性發明了非調質鋼在汽車零部件上應用的關鍵技術，解決了非調質鋼強度有余而韌性不足的關鍵問題。

復雜非線性滯后動力系統分析與綜合問題是控制領域研究的熱點和難點。本項目主要取得如下創新成果： 1、非線性滯后動力系統的魯棒控制。主要研究狀態信息延遲下非線性系統的魯棒控制問題。通過構造李雅普諾夫函數和泛函，很好地解決了一直以來困擾控制領域的嚴格反饋結構非線性滯后控制難題。對于一般結構的非線性系統，提出了反饋控制設計框架，克服了現有文獻關于滯后項的強假設條件。  2、非線性關聯滯后大系統的分散協調控制。提出了強非線性關聯環節下大系統的分散自適應反饋控制器設計方法，解決了非匹配模型跟隨控制難題，為強耦合滯后大系統的分散控制問題提供了完整的解決方案。 3、滯后系統智能控制和網絡化系統控制設計。提出了非線性滯后系統的無記憶智能控制設計理論與方法。給出了非對稱網絡環境下遙操作系統的控制器設計方法，建立了網絡環境參數、控制器參數和系統性能的顯性表達式。 4、應用基礎研究：提出了化合反應系統的控制器設計方法，同時構建了工業無線網絡控制平臺。 研究成果在大型高爐建模與節能減排優化控制、惡劣工業環境下無線網絡化控制、物聯網、網絡化機器人遠程控制等領域得到了初步應用。

本成果針對城市水電氣熱等綜合能源數據來源廣泛，結構復雜，且與用戶、時間、空間信息關系緊密的特點，構建了高性能綜合能源數據分析平臺，提出了細粒度的能源數據分析理論框架及方法，并將其應用于智慧城市建設。

三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統，解決傳統口腔臨床面臨的基于二維圖像顱面測量丟失深度信息的問題。 系統基于立體視覺原理，開發高效、準確（精度<=0.1毫米）的三維面部成像儀，獲取真實的面部軟組織立體表面數據，結合高精度CBCT（Cone Beam Computed Tomography，錐體束計算機斷層）圖像，融合包含顱頜面部和口腔等軟硬組織模型，重建出真實感三維顱頜面部數字模型。 同時，系統完成基于三維成像設備的臨床三維顱頜面部測量診斷分析系統，提高顱頜面畸形、性別分析、顱面生長等臨床診斷水平。 本研究結果為正畸科、正頜外科臨床定量化手術設計、術后療效評價提供新的技術方法，為正畸和正頜外科教學培訓、多學科會診及遠程會診提供新的工具，并為進一步的口腔虛擬手術及整形美容業的手術計劃研究提供測量和規劃工具。 三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統，是牙頜數字化診療修復的基礎系統。據不完全統計，我國口腔醫療機構總數超過 12 萬，其中民營超過 4 萬家。按照以上數字計算，我國口腔醫療數字化僅三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統或同類產品就存在巨大的市場空間，若以目前市場產品價格估計，市場需求至少在 2000 億以上。三維顱頜面部成像儀及診斷分析系統的應用和推廣是推動口腔正畸修復的重要保障，具有巨大的市場空間，但鑒于國內在這方面的研究還不成熟，依然沒有國產的能夠投入臨床的成熟產品，所以該系統的推廣具有重要的經濟意義和現實意義。

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。