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智能制造的数字孪生详解

数字孪生是物理系统或流程的虚拟表示,可以进行实时监控、分析和优化。在智能制造的背景下,数字孪生可用于模拟和优化生产过程,预测和预防设备故障,提高零件生产的效率和质量[ 1 , 2 ]。数字孪生可以提供物理对象或系统的详细、准确的表示,包括其行为、性能以及与环境的交互[3]。数字孪生使用机器学习、数据分析和多物理场仿真来模拟和分析不同的工作条件和影响系统的其他因素[4]。数字孪生的创建是未来技术的关键组成部分,将对全球多个行业产生影响[5]。通过分析来自物理对象的数据,数字孪生可以提供实时反馈、监控其性能并在潜在问题发生之前识别它们[6]。数字孪生可用于通过模拟物理系统的行为并确定可以改进的领域来优化物理系统的运行。[7] .此外,在投资实际原型和资产之前,公司可以利用数字孪生来建模、预测和改进不同行业(包括汽车、绿色能源和航空)的产品和制造流程,[8]。因此,数字孪生可以帮助企业和制造流程在一系列行业和应用中做出更好的决策、降低成本并提高性能。

  • 2024-04-22
  • 阅读658

智能家居系统中无线传感器网络的设计

本文主要介绍 ZigBee 无线传感器网络,将 ZigBee 技术应用到智能家居系统中。提出了一种以 ZigBee 技术为基础的智能家居系统设计方案。阐述了无线传感器网络的总体构成,CC2430 无线芯片为棱心,选取了合适的 ZigBee 模块进行了硬件电路设计。研究并分析了 ZigBe 技术。设计并实现了串口收发程序,传感器程序,以及节点间的无线通信程序,并根据 ZiqBee 协议,使节点组成树状网络,最终实现系统的监测与控制。结果表明,本系统运行稳定,达到了设计目的,有着广泛的应用前景。

  • 2024-04-22
  • 阅读982

摄像头工作原理

摄像头的工作原理大致为:景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上,然后转为电信号,经过 A/D(模数转换)转换后变为数字图像信号,再送到数字信号处理芯片(DSP)中加工处理,再通过 USB 接口传输到电脑中处理,通过显示器就可以看到图像了。

  • 2024-04-22
  • 阅读1109

国内外主要能源部门机构组成情况介绍

美国能源部( DOE)是美国联邦政府的能源主管部门。要紧负责制定和实施国家综合能源战略和政策。具体职责包括:收集、分析和研究能源信息,提出能源政策方案和制定能源进展与能源安全战略,研究开发安全、环保和有竞争力的能源新产品,治理核武器、核设施及排除核污染负责石油战略储备和石油天然气进出口,对油气资源开发、储运、油品加工、环境治理等方面作监管分析、经济分析和市场分析等。该部下设 14 个职能部门,约有1万多名政府雇员。除能源部外,美国联邦政府内政部下属的矿产治理局、联邦环保署、劳工部及运输部等其他政府部门也有部分油气资源治理的职责。

  • 2024-04-22
  • 阅读636

2023年中国人工智能产业研究报告(VI)-山高泽长,AI鼎新自显于时

能够制造并使用工具成为人类进化史上一道显著的分水岭,而当下如何更好的使用AI工具已然成为人类在产业应用、生产生活与学习工作中的热门议题。艾瑞人工智能研究团队将延续既往5年对人工智能行业的市场研究,聚焦人工智能产业发展进程、发展征程、发展旅程的各个发展阶段,集中探讨中国人工智能产业的发展环境、市场动态、产业机会、发展监管等核心要点,继续为市场提供有公信力、受到广泛认可的数据与观点。

  • 2024-04-22
  • 阅读370
  • 下载0

智慧水务大数据平台建设方案

将运营能力转化为软资产,则可以使的资产结构产生重大的改观,进而可以利用这些变化,促成水务运营的产业转型。

  • 2024-04-22
  • 阅读309

“数字孪生/故障诊断”专题|经典文章分享:数字孪生驱动的复杂设备PHM

?本期给大家推荐一篇PHM领域数字孪生技术的经典文章。如果有做基于数字孪生的PHM或者基于数字孪生故障诊断方向的同学,欢迎大家在公众号后台与小编联系,大家一起交流学习。

  • 2024-04-18
  • 阅读403

智能变电站运维人员岗位培训解析

智能变电站作为一种新的变电站技术,与常规的变电站无论在一次设备上还是二次设备上都有着巨大的差别。智能变电站具有以下不同于常规变电站的特点:数据采集数字化系统分层分布化、系统结构紧凑化、系统建模标准化、信息交互网络化、信息应用集成化设备检修状态化、设备操作智能化。如何运行一座智能变电站无经验可循,如何检修、维护智能化设备对检修维护人员也是一个巨大的挑战。因此极需对变电站运维人员进行全面的智能变电站运维知识技能培训。

  • 2024-04-22
  • 阅读314
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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