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聚酯纤维熔体输送环节的工艺模拟及预测

聚酯纤维作为最大的合成纤维品种,应用越来越广泛,对其品质的要求也随之增高。聚酯纤维的生产过程分为三个环节:聚合环节、熔体输送环节和纺丝环节,其中熔体输送环节承上启下,主要是把聚合环节的产物安全、稳定、均匀地运送到纺丝环节进行纺丝生产,所运送的熔体品质好坏直接决定了最终纺丝产品的质量。为了保证熔体输送环节运输熔体的品质,本文针对这一环节做了工艺模拟,并对熔体的性能指标运用相关模型进行预测,可以提前预知生产过程中熔体的品质从而及时做好各种预防。

  • 2021-07-01
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网络化非线性系统的同步控制与分析

近年来,网络化非线性系统在人工智能、智能制造、智能电网和互联网的拥塞控 制等领域得到了广泛的应用。这些大规模系统由许多个子系统相互交织而成,子系统 之间又通过网络彼此通信。受限于网络带宽、外界非线性扰动以及传感器自身物理结 构的限制,整个系统的运行状态会发生很大的波动。因此,如何设计控制器使得此类 网络化非线性系统达到同步至关重要。

  • 2021-07-01
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基于Windows平台的实时EtherCAT主站开发

智能制造推动工业控制系统向数字化、网络化方向发展,实时性、高速、高精的EtherCAT 现场总线广泛应用于各领域的工控系统中。工业自动化水平的不断提高,对工控系统的易操作性、开发的敏捷性提出了更高的要求,具有良好图形用户界面和完善软件开发工具的 Windows 系统逐渐应用于工控领域。因此,Windows 系统与EtherCAT 现场总线结合成为工控领域新的研究热点。本文旨在开发一种基于Windows 平台具有实时通信能力的 EtherCAT 主站系统,论文的主要研究内容如下

  • 2021-07-01
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生产线仿真平台逻辑控制研究

数字化工厂是智能制造的重要组成部分,生产系统仿真可以对工厂的生产线布局、工艺流程进行预规划,并进行分析、评估及验证,及时发现设计中的不足进行修正和优化。由于工业机器人的速度、重复定位精度、可靠性等性能的提升,在生产制造领域的应用范围越来越广。对机器人参与的智能生产线事先进行仿真模拟,可缩短制造周期,增强市场竞争力。本文针对生产线中的逻辑控制等需求,研究生产线仿真平台设计与实现中的关键技术。

  • 2021-07-01
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磁控溅射沉积制备Cu_C镀层及其摩擦学性能研究

一些智能制造中高速运转的关键零部件对性能和寿命的要求越来越严格。如高负载液压泵、涡轮增压器高速轴承等,这些零件在起速阶段不可避免会有一个瞬间干磨擦过程,这就要求在无润滑的情况下,工件也具有较好的摩擦磨损性能。而传统的耐磨材料又不能满足其力学性能要求,因此研究制备既具有良好的力学性能又能满足摩擦磨损性能的减摩镀层就具有了重要的理论意义和工程应用价值。

  • 2021-07-01
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基于多源异构工业大数据的刀具健康监测方法及应用研究

数控系统在智能制造装备系统中占据极其重要的地位,且向无人化、集成化和自动化的方向不断发展,其加工效率、加工成本和加工质量与刀具的健康状态息息相关,因此研究刀具健康监测技术显得尤为重要。随着自动化技术、传感技术和信息化等技术的飞速发展,刀具健康监测系统可以轻而易举地获取海量数据,获取的磨损状态信号呈现工业大数据多源异构的特性。传统的处理刀具健康监测的方法多通过信号特征提取、特征选择后进行模式识别达到刀具状态识别的目的,这种方式不仅依赖于大量的专家知识和极强的信号分析理论且耗时耗力,很容易受到人为主观因素影响,因此本文提出用深度学习算法处理刀具数据,从而充分利用刀具健康监测系统的多传感器信息,实现刀具多源异构大数据的融合。

  • 2021-07-01
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新科技革命背景下人与技术关系演进:基于生产方式的考察

以新一代信息技术、大数据和智能制造为代表的新科技革命促进世界经济进入新一轮增长期。本次技术革命很大程度上提升了社会生产力,对传统资本主义生产过程产生重大影响,也为人与技术关系的演进提供了契机并提出新的要求。研究人与技术关系的问题,既需要明晰人、技术的属性以及二者的联系,也需要对社会生产力水平、主流生产方式以及社会制度等因素进行考量。理论层面上,本文通过将技术哲学理论与政治经济学理论的有机结合,在充分论述人与技术―主客体相互运动的辩证统一‖的基础上引入―生产力-生产方式-生产关系‖原理,以期更深层次地揭示人与技术相互运动机制。实际应用层面上,本文立足于马克思主义政治经济学视角,系统性地解读新科技革命对生产工具与生产过程的影响,探讨由于技术进步引发的人与技术关系发展最新趋势,并给出政策建议。

  • 2021-07-01
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表面贴装生产线发料优化研究

发料是表面贴装生产过程物料控制的关键环节。表面贴装生产线生产对发料要求非常严格,如果不能按规定完成发料,就必然打乱表面贴装生产线正常生产秩序。因此,表面贴装生产线发料排序问题的研究具有重要的实际意义。本文依托“离散型智能制造车间关键技术研究与系统集成”项目,对表面贴装生产线发料排序问题进行研究,旨在提供能够有效减少发料延迟、缩短发料时间的优化排序方法。

  • 2021-07-01
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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