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DeepSeek大模型赋能高校教学和科研

大模型是人工智能领域的重要研究方向,其强大的语言理解和生成能力使得它在自然语言处理机器翻译、智能客服等领域有着广泛的应用。大模型的训练需要大量的数据和计算资源,同时也需要先进的技术和算法支持。随着技术的不断发展,大模型的应用场景也在不断扩展,未来将会更加广泛地应用于高校教学和科研的各个领域。

  • 2025-03-04
  • 阅读220
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设备预测性维护:“数据驱动+数字孪生”,终形成“监测-分析-预测-决策-反馈”的设备智能化闭环管理

数字孪生技术是通过将物理实体、系统或过程在数字空间中创建精确的虚拟模型,使其在虚拟环境中实时反映和模拟物理对象的状态、行为和性能。这一技术依托物联网(IoT)、大数据、云计算和人工智能等前沿技术,通过传感器和数据采集手段,持续监控物理实体的运行情况,将收集到的数据输入数字模型中,使其不断更新、优化。数字孪生不仅能帮助企业实时了解设备或系统的运行状态,还能预测未来的运行趋势,进行性能优化,甚至在虚拟空间中测试不同的操作方案,降低风险和成本。这一技术被广泛应用于制造业、城市规划、能源管理、医疗、航空航天等领域,推动了从产品设计、生产制造到运营维护的全流程数字化转型,为智能化决策和自主系统管理奠定了坚实基础。

  • 2025-03-03
  • 阅读721

整机丨一文了解航空发动机所有知识点

2016年,中国航发商发被确认为 C919 国产发动机供应商;2017 年长江 1000A核心机完成组装;2018年5月,第一次点火启动成功,核心转速达到设计要求,这是长江1000A研制第一个重大突破。 目前,长江系列发动机仍然在研究过程中。相较与成熟的西方航空发动机巨头,目前我国在民用航空涡扇发动机方面还处于空白状态,差距明显,但随着中国航发商发以及CJ1000A的出现,我国将拥有挑战世界最大航空发动机市场,发展国产大飞机及航空发动机产业的重要机遇。

  • 2025-03-03
  • 阅读530

强度丨北航:航空发动机整机动力学模型建立与振动特性分析

本文针对航空发动机的转子/整机动力学问题,使用两自由度动力学模型对转、静子的振动耦合机理进行了解释,指出传统转子动力学模型将导致最大67%的计算误差,因此需要采用整机动力学模型对发 动机的振动特性进行求解。进一步明确了整机动力学有限元模型的简化原则和模型功用,针对转、静子的 典型结构论述了详细的建模方法。采用整机三维模型对双转子涡扇发动机的固有振动特性进行了计算和评估,结果表明,慢车至最大转速区间内只存在一阶高压转子平动振型,转子系统总应变能不超过20%,共 振裕度大于20%,满足航空发动机的转子动力学设计要求。

  • 2025-03-04
  • 阅读622

航空发动机故障诊断|深度子域对抗网络DSAN让故障诊断更精准

航空发动机被誉为飞机的“心脏”,而高速轴承则是其关键“关节”。一旦轴承故障,轻则影响飞行性能,重则酿成重大事故。然而,传统诊断方法在复杂工况下表现乏力,如何实现精准诊断?南京航空航天大学团队提出深度子域对抗网络(DSAN),为航空安全加装“智能保险9”!DSAN具体来说,为每个子域构建一个单类诊断模型,并带有源域监督信息,以提取故障诊断规则。通过计算目标域数据到各个诊断规则的距离,采用自监督方法生成伪标注,并通过局部最大均值差异实现目标域和源域之间的子域对齐,实现诊断规则的传递。

  • 2025-03-04
  • 阅读540

清华大学任一夫教授报告|面向电气设备智能故障诊断的故障样本迁移增强方法研究

清华大学任一夫教授报告 | 面向电气设备智能故障诊断的故障样本迁移增强方法研究

  • 2025-02-28
  • 阅读762

工业物联网平台与数字孪生平台的区别与联系

在全球制造业加速向数字化、智能化迈进的当下,工业领域正经历着一场意义深远的变革。工业物联网平台与数字孪生平台宛如这场变革浪潮中的两颗璀璨明星,它们以各自独特的技术架构、功能特性以及应用模式,为工业生产效率的提升、成本的降低以及创新的加速提供了强大的助力。

  • 2025-02-28
  • 阅读225

工业物联网与工业互联网平台简要对比分析

IIoT平台的起源可以追溯到物联网(IoT)技术的兴起。随着传感器技术、无线通信技术(如4G/5G)、云计算和边缘计算的发展,工业领域开始将这些技术应用于设备连接和数据采集,形成了工业物联网(IIoT)。

  • 2025-02-28
  • 阅读267
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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