反向驱动制造：智能检测系统如何赋能工艺升级？
北京化工大学异检微察团队首创“检测-制造”双向赋能模式，通过智能检测系统积累的10万组缺陷数据，反向驱动3D打印工艺参数优化。在某航天支架生产中，系统使支撑结构残留量减少62%，产品良率从78%跃升至93%，研发周期缩短40%。
核心技术TSA-Net神经网络突破传统算法局限，可同步解析零件拓扑结构与缺陷分布规律。在航空发动机涡轮盘检测中，系统实现99.1%的缺陷分类准确率，并将综合质检成本压缩至传统方法的1/3。团队开发的联邦学习框架已支持6家制造企业数据安全共享，加速行业知识沉淀。
该项目依托于中国商飞复合材料工艺实验室为平台，为热应力裂纹的跨尺度分析提供了高精度实验环境。下一步将构建智能制造质检生态联盟。
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