装备预研航空工业联合基金基础研究类项目（航空科学基金）2019年度指南发布公告
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来源：全军武器装备采购信息网
中国航空工业集团有限公司关于装备预研航空工业联合基金基础研究类项目（航空科学基金）2019年度指南发布公告
项目概要：
一、项目概要 装备预研航空工业联合基金（以下简称联合基金）是由中央军委装备发展部与中国航空工业集团有限公司（以下简称航空工业）共同出资设立的航空装备和技术发展研究基金。作为联合基金的子基金，航空科学基金主要支持联合基金中的基础研究类项目。根据联合基金“十三五”规划和年度计划安排，装备预研航空工业联合基金管理办公室（以下简称基金办）通过全军武器装备采购信息网公开发布航空科学基金2019年度“未来飞行+”专项指南（见附件1）和航空科学基金2019年度“航空智能制造”专项指南（见附件2）。诚邀国内从事相关技术研究的优势单位申报，共同促进航空飞行器技术和航空智能制造技术创新发展。现将有关事项公告如下：
主要内容：
二、主要内容
（一）项目定位
航空科学基金是装备预研航空工业联合基金的子基金，用于开展联合基金中的基础研究类项目，重点资助对航空技术和武器装备发展具有应用前景或潜在应用前景的基础研究和应用基础研究。
（二）申报要求
1．申报单位
l 申报单位应为中国境内法人单位，不受理外资企业和中外合资企业申报；
l 允许多家单位自愿联合申报，但必须明确唯一责任单位，同一指南条目同一单位只能申报一项（包括联合申报项目）；
l 申报单位应对本单位提交的申请材料进行审核，审核内容包括：申请书内容的真实性、研究方案的可行性、经费预算的合理性、研究内容及申请材料的涉密情况以及研究条件落实情况等；
l 申报单位必须与合同签订单位一致。
2．申请人
l 项目申请人应为中国国籍；
l 项目申请人应为项目的实际负责人，应有足够的时间和精力从事申报项目的研究；
l 项目申请人是申报单位正式在职人员，应具有中级（含）以上技术职称或博士学位，年龄不超过50周岁（按申请当年1月1日计算）；
l 项目申请人当年申请和在研的航空科学基金总项目数不超过1项。
（三）申报流程
1．指南对接
申报单位通过全军武器装备采购信息网直接查询指南信息，如有疑问可与联系人进行指南需求对接咨询。
2．项目申报
l 项目申报采用单位集中上报的方式，不接受个人申请。项目申报材料应经申报单位保密审查，严禁涉及国家秘密及内部敏感信息。
l 项目申报材料包括：项目申请书（格式见附件3），项目申请单位审核表（格式见附件4），项目汇总表（格式见附件5），项目申报材料保密审查意见（格式见附件6）。全部申报材料应同时提供电子版与纸质盖章件各1份。
l 项目申报集中受理时间为2019年8月1日-2日（工作时间为8：30-16：30），逾期不接受申请。
（四）评审与结果公示
1．评审程序
依据《航空科学基金管理办法》，将受理项目统一纳入年度航空科学基金评审工作,评审工作分为形式审查、专家函审和会议审查三个阶段。
1.1形式审查
基金办组织对所受理的申请项目进行初步审查。有下列情况之一者，终止评审：
l 申请人不具备申请资格；
l 申请手续不完备或申请书不符合要求；
l 研究内容不符合航空科学基金定位；
l 申请经费超过项目资助强度；
l 申请人以往航空科学基金项目未通过验收；
l 申请人以往航空科学基金项目延期超过一年仍未完成；
l 申请书研究内容与其它项目重复；
l 申请书无实质性研究内容；
l 项目研究内容已经过时。
1.2 专家函评
基金办组织在航空科学基金同行专家库中随机选择3名以上专家进行通讯评审。通讯评审采取单位回避制度，通讯评审专家按照项目评分标准进行评审并打分。每项指南选取前3名进入会议评审。
1.3 会议评审
基金办汇总专家的函评意见和评分，组织会议评审并拟定资助方案。资助方案报航空工业批准后进行结果公示。
2．结果公示
经集团公司批准的项目将在全军武器装备采购信息网上进行公示，公示时间为5个工作日。
（五）合同签订
公示期结束后，项目承研单位应按照规定的格式编制项目合同书，基金办审核通过后与承研单位在规定时间内签订书面合同。
（六）其他事项
1．本公告由装备预研航空工业联合基金管理办公室负责解释。
2．联系人及联系方式
联系人：李丹，010-57827767，13520011165
办公地址：北京市朝阳区小关东里14号B座205室
通讯地址：北京市9816信箱
邮政编码：100029
附件：1．航空科学基金项目“未来飞行+”专项2019年度指南
2．航空科学基金项目“航空人工智能”专项2019年度指南
3．项目申请书（格式）
4．项目申报单位信息审核表（格式）
5．申报项目汇总表（格式）
6．项目申报材料保密审查意见（格式）
装备预研航空工业联合基金管理办公室
附件下载地址：http://m.weain.mil.cn/cggg/zbgg/656148.html?from=timeline&isappinstalled=0
附件1
2019年度指南
（1）全无尾布局飞行器航向增稳设计技术研究
研究目标：研究增强飞机本体航向稳定性的几何外形设计，以及增强航向操纵能力的创新型舵面设计，获得满足机动能力和飞行品质要求的布局外形及操纵控制方式。
研究内容：
翼身融合体优化设计；
后体/喷管一体化优化设计；
创新型控制舵面设计。
主要指标：
全速域本体航向静不安定度小于0.0002；
全速域航向操纵能力大于0.01。
预期成果：
布局优化设计方案数模及报告；
创新型控制舵面设计报告；
航向增稳与控制综合设计研究报告。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（2）高效高精度腔体气动噪声数值仿真技术研究
研究目标：研究典型长深比的空腔气动噪声数值仿真问题，建立高效高精度的数值仿真方法，快速准确的获得声压级和频谱特性。
研究内容：
来流马赫数对腔体噪声影响的机理研究；
典型空腔问题数值仿真网格无关性研究；
典型空腔问题数值仿真时间推进步长影响研究；
远场声传播问题研究。
主要指标：
腔体区域时域脉动压力总声压级预测精度<5dB；
远场频域声压级预测精度<3dB。
预期成果：
腔体噪声问题非定常流动机理研究报告；
典型腔体气动噪声数值仿真报告。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（3）基于主动流动控制的舵面效率增强技术研究
研究目标：研究采用主动流动控制措施改善机翼后缘舵面及尾翼面附近的流场流动，进而增强极简布局飞行器三轴操纵能力。
研究内容：
等离子体流动控制机理及控制效能研究；
吹气/抽吸等主动流动控制机理及控制效能研究；
复合控制措的控制效能研究。
主要指标：
低速时采用等离子体流动控制使舵效提高30%；
低速时采用吹气/抽吸等控制方法使舵效提高20%。
预期成果：
等离子体流动控制舵效增强方案设计报告；
吹气/抽吸等控制方法舵效增强方案设计报告；
复合控制措施方案设计报告。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（4）有/无人机协同指控交互技术研究
研究目标：研究基于语音识别、手势识别和虚拟现实等增强式人机交互技术，提升飞机对飞行员指挥操纵意图的理解效率；完成有人机对无人机指挥逻辑与控制指令集设计及有人机对无人机群指控交互界面设计；通过构建数字仿真系统，完成对新型增强式指控手段有效性的仿真验证。
研究内容：
基于语音识别、手势识别和虚拟现实等增强式人机交互技术研究；
有人机指控无人机群人机交互界面设计；
有人机对无人机指挥逻辑与控制指令集设计。
主要指标：
单架有人机可指控不少于4架无人机；
对飞行员典型操作意图理解准确性不低于90%。
预期成果：
有机指挥控制无人机交互仿真模型；
有人机指挥控制无人机技术研究报告。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（5）多机协同态势感知技术研究
研究目标：针对有/无人协同编组态势感知能力增强的需求，开展多机协同探测能力合成、多源异构信息融合、多机协同威胁评估等关键技术研究，并构造典型场景，建立仿真模型，完成关键技术算法有效性仿真分析。
研究内容：
多机协同探测能力合成技术研究；
多源异构信息融合技术研究；
多机协同威胁评估技术研究。
主要指标：
协同探测能力或效率提升≮50%；
统一态势生成时间≮1s；
威胁评估置信度≮85%。
预期成果：
多机协同态势感知技术研究报告；
多机协同态势感知仿真模型。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（6）低成本固定翼无人火线补给飞机设计技术研究
研究目标：围绕低成本柔性机翼设计技术，结合支撑翼布局与局部装甲防护结构设计，开展低成本固定翼无人火线补给飞机的设计研究。通过攻克高增升布局方案设计、低成本柔性机翼结构设计、支撑翼布局方案优化设计以及低成本可分离模块化任务舱设计等关键技术，完成低成本固定翼无人火线补给飞机方案设计，形成一套系统的面向前沿阵地的空中低成本高效物资投送方案。
研究内容：
低成本固定翼无人火线补给飞机总计方案设计；
低成本柔性机翼结构设计技术研究；
支撑翼布局方案优化设计；
局部装甲防护结构优化设计；
低成本可分离模块化任务舱结构设计技术研究。
主要指标：
任务载荷不小于100kg；
作战半径不小于200km；
飞行速度不小于200km/h；
加工成本不大于30万元。
预期成果：
低成本固定翼无人火线补给飞机总计方案；
低成本柔性机翼结构设计技术；
低成本可分离模块化任务舱结构设计技术；
面向前沿阵地的空中低成本高效物资投送方案。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（7）小型高原运输机概念研究
研究目标：探索研究可在高原地区使用，满足战区日常补给需求，能够在恶劣气象环境下完成补给，并能灵活提供支援保障的小型运输机，完成概念方案设计。
研究内容：
我国高原地区运输需求分析及指标论证；
小型运输机高增升装置设计方案研究；
主要指标：
起降高度：≥4000m；
升限：≥8000m；
预期成果：
小型高原运输机概念方案；
高增升装置设计方案。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（8）无人机储电机体结构技术研究
研究目标：研究具有储电能力和结构承载力的机体结构技术，综合全机级能量管理，通过将储电单元封装与机体结构融合、发掘承载结构的储电能力等技术方向提升电动无人机或混动无人机整体电能储备以及装载空间。
研究内容：
基于常见储电单元封装要求的机体适应性结构技术；
基于次承力结构的储电结构技术；
飞行环境对储电机体结构性能影响研究。
主要指标：
电池体积占用降低不小于20%；
平台电能装机量提升不小于50%；
机体结构性能下降不大于10%。
预期成果：
与机体结构共生的储电单元封装技术；
基于储电功能要求的复合结构技术。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（9）基于可记忆结构的塑态飞行器总体设计技术研究
研究目标：以可记忆智能材料和智能控制响应，进行重塑性结构构型转换以适应任意自由改变装载空间和飞行剖面变化的飞行器总体重塑性设计技术。建立可编程结构实现总体布局平顺构型转换模型，提出气动优化设计方法，实现布局性能最优化。提出基于可记忆结构的塑态飞行器总体设计技术关键技术体系池，分析任务装载转换引起结构重塑性和飞行器构型适应性变化的外界气动动态流动控制、柔性结构转换控制、塑态飞行器强度优化、多模态飞管系统优化、记忆材料感知系统等方面技术的可行性途径，以实现未来飞行器多样性发展趋势。
研究内容：
可记忆结构的塑态飞行器构型转换因子研究；
可编程结构总体布局构型模型研究；
塑态飞行器动态转换气动设计研究；
内部柔性结构装载和外界气动变化感知相关性研究；
可记忆结构的塑态飞行器总体设计方案研究。
主要指标：
建立可重塑态飞行器设计关键技术池；
建立基于可编程架构塑态飞行结构模型；
提出1套塑态飞行器动态转换气动设计方法；
可记忆结构的塑态飞行器总体设计构型。
预期成果：
可重构塑态飞行器构型模型；
设计方法、总体构型；
可重构塑态飞行器关键技术池。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（10）可潜航无人飞行器气水动布局融合设计技术研究
研究目标：研究可潜航无人飞行器气、水动布局的融合设计技术，参考水下潜航航行器水动布局的特点，开展可潜航无人飞行器气动布局优化设计，对飞行器的气动及水动布局进行融合设计，综合考虑二者特点，使可潜航无人飞行器同时具备较好的水下及空中航行特性，为可潜航无人机的研制奠定基础。
研究内容：
可潜航无人飞行器气水动布局设计及优化；
可潜航无人飞行器空中段气动分析与仿真；
可潜航无人飞行器水动特性分析与仿真；
可潜航无人飞行器入水段载荷分析与仿真。
主要指标：
形成一套适用于可潜航无人飞行器的气水动融合布局方案，使飞行器能满足以下基础指标：
飞行器巡航速度≮0.8Ma；
空中最大升阻比≮13，水下零阻系数≮0.02；
翼载500kg/m2下布局失速度速度≯50m/s。
预期成果：
可潜航无人飞行器气水动布局融合设计报告；
可潜航无人飞行器气动特性分析数模；
可潜航无人飞行器水动特性分析数模；
可潜航无人飞行器外形数字样机。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（11）变体飞行器机翼结构非线性动力学分析与试验技术研究
研究目标：研究变体飞行器机翼（含副翼、襟翼等舵面）结构非线性动力学分析及试验技术。
研究内容：
变体机翼和舵面结构非线性动力学研究；
连续变体机翼和舵面结构非线性动力学试验及测试技术研究；
变体机翼和舵面非线性结构动力学分析与试验验证结果对比。
主要指标：
建立变体机翼和舵面的动力学分析模型及运动方程，并用仿真分析、数值计算等方法研究机翼和舵面的非线性动力学特性；
建立完整、可行的变体机翼和舵面的非线性动力学试验及测试方法，得到有效的试验结果；
仿真分析或数值计算结果与试验结果应趋势一致，能够解释试验反映出来的变体机翼和舵面的一些非线性动力学特点；
仿真分析或数值计算与试验得到的固有频率误差不大于20%。
预期成果：
变体飞行器机翼结构非线性动力学分析与试验技术报告；
形成可工程应用的连续变体机翼（含副翼、襟翼等舵面）结构动力学试验及测试技术；
发表高水平论文、专利。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（12）单机寿命监控的可靠性系数取值方法研究
研究目标：分析单机寿命监控各环节对获取结构真实损伤的影响，研究各影响因素的量化方法，建立单机寿命监控的可靠性系数取值方法。
研究内容：
载荷预测模型精度对计算疲劳损伤结果影响研究；
疲劳损伤算法适应性研究；
由于结构特性导致的疲劳分散系数通用确定方法研究；
综合考虑各种因素下的单机寿命监控可靠性系数取值方法研究。
主要指标：
单机寿命监控中模型和算法对疲劳损伤获取结果的影响研究报告；
综合考虑各种因素下的单机寿命监控可靠性系数取值方法研究论文。
预期成果：
单机寿命监控的可靠性系数取值方法；
发表高水平论文、专利。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
附件2
2019年度指南
（1）制造设备的智能交互协同技术
研究目标：针对智能制造模式下生产系统的数据实时交互、系统/单元/设备间协同工作的需求，研究多样化异构的信息处理、控制执行和物理结构之间的融合、交互、互联互通的技术原理，探索解决广域范围分布环境下生产系统中多源、异构、海量数据及制造资源的融合、集成及协同控制等问题，提出可实时协同、网络化感控、异构制造设备智能化交互与协同的系统构建原理及实现方法。
研究内容：
异构与分布状态下生产系统信息链接与控制方法研究；
制造资源实时协同与嵌入式网络化感控技术研究；
混合异构模式的制造设备互联方法研究。
主要指标：提出数据交互、操作交互、设备/单元互联等3类技术实现方案。
预期成果：研究报告、算法、软件及论文。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（2）智能单元体结构原理及其实现技术研究
研究目标：为支持智能制造单元的自主性、自治性、协作性等智能处理能力，开展基于CPS原理的智能单元体结构研究，研究智能单元体结构原理、交互与互联机制、决策控制方法等，提出智能单元体自主识别、自主运行、软硬件互操作等功能的实现途径，为智能生产系统构建提供参考。
研究内容：
智能单元体组织结构原理研究；
制造功能封装与运行控制逻辑研究；
智能单元体的交互通讯与互操作机理研究。
主要指标：形成面向机加、增材、装配3类工艺的智能单元体结构模型，提出智能单元体应用框架。
预期成果：研究报告、模型、软件及论文。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（3）工业物联网边缘计算技术
研究目标：面向智能制造系统工业物联网络的数据采集与传递的实时性要求，研究制造制造系统要素间数据采集、实时分析、快速交换的基本方法，开发边缘技术系统原型或原型装置，支持网络中的数据采集、交换和传递效率的均衡处理。
研究内容：
航空产品制造系统环境中不同通信协议与连接设备进行互操作实现原理和方法；
工业互联网络的边缘计算的可伸缩性和可扩展性技术；
开发面向各种工业现场总线、计算机网络的的边缘计算原型系统或原型装置。
主要指标：
提出传输协议、计算能力、组件的适用范围和应用方式；
开发不少于2种的边缘计算原型系统或装置；
满足设备层（毫秒、秒级）、控制层（毫秒、秒、分钟级）作业现场实时数据处理要求。
预期成果：研究报告、装置、软件及论文。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（4）基于机器学习的制造工艺设计方法研究
研究目标：开展基于人工智能机器学习方法的航空复杂产品制造工艺的设计方法研究，突破工艺设计知识学习、工艺设计场景感知与理解、工艺过程自动生成与人机协同反馈等关键技术，最大程度上提高工艺设计效率，降低工艺设计中人工工作量。
研究内容：
基于机器学习的工艺设计知识学习研究；
工艺设计场景感知与理解机制研究；
基于类比学习的工艺设计场景表达方法研究；
基于对抗学习的工艺过程自动生成及协同设计方法研究。
主要指标：开发基于机器学习的工艺设计软件原型系统，构建基于及其学习的工艺模型。
预期成果：研究报告、算法、软件及论文。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（5）新一代生物感知驱动的飞行器结构件变形检测技术研究
研究目标：开展基于计算机视觉的飞行器结构件变形检测的深度神经网络模型研究，攻克基于生物感知技术的多类高精度检测关键技术，满足非限制环境下飞行器结构件高质量智能制造的需求。
研究内容：
基于生物视觉感知技术的飞行器结构件变形检测机理研究；
面向多任务深度神经网络联合分析的飞行器结构件弯曲变形高精度检测方法；
非约束性条件下基于关键点分析技术的飞行器结构件轮廓高精度检测方法。
主要指标：
最小变形量：不低于 0.2mm；
准确率：不低于 85%；
响应时间：小于 1s 。
预期成果：研究报告、算法、软件及论文。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（6）基于机器视觉的飞行器蒙皮接缝特征智能检测研究
研究目标：在飞行器装配中，蒙皮接缝因受到加工精度、组装精度以及环境等因素的影响，不可避免地会偏离理想特性，从而影响飞行器的隐身和气动特性。通过对蒙皮接缝图像进行机器视觉智能分析与判别，结合现场嵌入式检测技术，开展异源非接触测量数据融合，建立飞行器蒙皮接缝实际特征模型，实现对接缝宽度、高度差等特征的智能检测与提取，从而为蒙皮装配提供检测信息。
研究内容：
基于机器视觉的接缝特征智能提取研究；
异源数据融合的接缝三维定位和空间特征检测研究；
蒙皮接缝现场嵌入式检测技术研究；
视觉系统标定方法研究。
主要指标：
识别准确率：≥95%；
响应时间：小于2s；
宽度检测精度：0.080mm；
高度差检测精度：0.030mm。
预期成果：研究报告、算法、软件及论文。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（7）生产单元自组织技术研究
研究目标：开展工业生产单元的智能识别与认证、多维度管理壳建模等技术研究，使生产单元（加工、物流、仓储、检测）具有动态感知能力，适应航空制造的多品种、变批量特点，可以依据生产任务的需求，进行生产系统自主配置和重构，实现生产单元自主决策任务分配。
研究内容：
生产单元物联网构建技术；
机器对机器（M2M）通信技术；
生产单元管理壳建模技术；
生产单元智能调配技术。
主要指标：
实现生产单元机械结构、物流接口、产品接口、供应接口、检测接口、通信接口等6类管理壳子模型构建；
重构单元识别的准确率95%。
预期成果：研究报告、算法、软件及论文。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（8）面向航电设备的人工装配过程智能分析研究
研究目标：利用工业互联以及AR/VR技术，针对目前航电设备零件装配过程中，人工装配质量一致性难以得到保证，以及装配质量仍有提升空间的问题，构建智能人工辅助装配工作站，提高航电产品的装配效率。
研究内容：
面向航电设备装配场景的人工装配过程中的操作流程及作业动作建模技术；
基于AR/VR的辅助人工装配技术；
基于机器视觉的航电产品装配质量检测技术。
主要指标：
实现语音对文本文件的关联与转换；
出错率降低80%；
装配品种适应3种以上。
预期成果：研究报告、模型、软件及论文。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（9）面向复杂环境的车间物流智能控制技术研究
研究目标：利用人工智能以及机器视觉相关技术，针对目前航空制造过程中，物料转运过程多依赖人工方式的现状，研究利用云-边协作形式，云端大数据分析路径最优解，边缘分析路线障碍物，并进行高效转运，最终实现提升物料转运效率的目的。
研究内容：
面向典型航空制造场景，对现场环境模型进行抽象与构建；
基于优化算法的路径自动规划技术；
基于机器视觉的AGV避障路径优化技术。
主要指标：
通过视觉、红外等传感器，自主躲避障碍物；
最短路径自动规划准确率95%；
物料转运效率提高90%。
预期成果：研究报告，软件，专利及论文。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（10）基于边缘计算的智能航空零部件检测及制造参数优化研究
研究目标：开展基于边缘计算的智能航空零部件在线检测技术研究，解决人眼检测速度慢及敏感度低等缺陷，建立相应的缺陷样本图集便于训练及精确质量分析，寻找产品缺陷与生产制造参数之间的耦合关系，建立相应的智能理解、智能预测及智能决策模型，开展在线参数优化技术研究，提高产品一致性、生产制造效率及成品率，降低生产成本。
研究内容：
基于人工智能理论开展在线航空零部件检测技术研究；
缺陷样本特征提取及训练样本图集建立方法研究；
产品缺陷智能理解、生产制造参数智能预测及决策模型研究；
低复杂度在线优化技术研究。
主要指标：
缺陷检出率：高于90%；
缺陷检测准确率：高于高于95%；
参数调整时间：小于5 s。
预期成果：研究报告、算法及源代码程序。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（11）基于数字孪生的航空零件云制造调度优化方法研究
研究目标：针对航空零件制造“多品种、小批量”的特点，开展基于数字孪生的云制造机制中调度优化方法研究，构建数字孪生驱动的云制造资源虚拟化框架，攻克面向多目标优化问题的智能调度关键技术，实现航空零件分布式智能制造过程中的动态组织、自主决策和连续优化等任务。
研究内容：
基于数字孪生驱动的云制造多维资源虚拟化建模策略研究；
基于混合智能算法的云制造服务组合优化方法研究；
基于深度学习和进化算法的云制造资源智能调度方法研究。
主要指标：
完工时间缩短率：高于5%；
平均设备利用率：优于70%。
预期成果：研究报告、高水平论文、专利。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
（12）航空智能制造系统模型构建及其水平评价方法研究
研究目标：基于智能制造概念与原理，技术体系架构，智能制造系统基本原理等相关研究，针对航空智能制造系统的基础共性技术内容展开深入研究，构建面向航空智能制造系统分级模型，研究其建设水平评价方案，确定评价指标，突破模型构建和系统水平评价关键技术，满足航空制造业智能制造系统改造或建设的需求。
研究内容：
智能制造系统分级模型的组成，结构，关系及其建模方法研究；
基于人工神经网络的评价指标权重的确定方法研究；
基于可拓理论的航空智能制造系统水平评价方法研究。
主要指标：
标准化：满足航空制造企业结构件生产线建设需求，形成标准建模方法和标准化评价方法；
定量化：通过调整评价参数可以满足智能制造系统的定量评价；
准确度：准确度表征对系统评价的符合程度，准确度达到90%以上。
预期成果：研究报告，算法及源代码程序。
资助经费：20万元。
研究周期：2019年10月-2021年09月。
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