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数据驱动的结构拓扑优化技术综述

数据驱动的结构拓扑优化通过学习大量结构拓扑优化设计过程来建立拓扑优化模型,近年来备受关注。综述了结构拓扑优化技术的发展历程,回顾了结构拓扑优化技术的发展现状和研究进展,将发展历程分为四个阶段,并对每一阶段进行分析和总结;详细介绍了数据驱动的结构拓扑优化技术,按照建模方式的不同将其分类为基于卷积神经网络、支持向量回归、生成对抗网络和仿生算法的拓扑优化技术;结合各方法的研究成果,介绍了数据驱动的结构拓扑优化技术在工程设计中的应用,并对其未来的发展方向进行了展望;指出了数据驱动的结构拓扑优化技术面临的挑战和未来需要解决的问题,为拓扑优化领域未来的发展提供参考和借鉴。

  • 2024-03-08
  • 阅读1424

屏蔽泵的工作原理与结构特点

屏蔽泵又称无填料泵,是在离心泵的基础上发展起来的,其特点是泵叶轮与电机转子连成一体,装在一个密封壳体内,不再需要填料装置,从根本上消除了泄漏的可能。

  • 2024-03-08
  • 阅读822

自动控制现代控制与智能控制的关系

控制理论发展至今已有 100 多年的历史,经历了“经典控制理论”和“现代控制理论的发展阶段,已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20 世纪 80 年代以来,信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学料的发展和相互渗透,也推动了控制科学与工程研究的不断深入,控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。

  • 2023-08-18
  • 阅读877

工业控制的应用现状和发展趋势

随着计算机、通信、自动控制、微电子等技术的发展,大量智能控制芯片和智能传感器的不断出现,以及在传感器、通信和计算机领域所取得的巨大成就使人们对系统综合性能尤其是安全性能提出了越来越高的要求:希望能对系统设备的工作状况进行实时监测和控制,并在此基础上实现设备的智能维护。对企业自动化设备而言,对其工作状况进行远程监测和控制,不仅可方便设备管理者随时了解设备工作状态,设备出现异常时主动报警便于及时维修,还可拓宽设备服务范围,提高工作性能,延长使用寿命。这一目标的实现对控制网络在开放性、互连性、分散性等方面提出了更高要求

  • 2023-08-18
  • 阅读841

“零碳”数字化乡村建设实践_余小毛

实际,制定针对性的措施来解决乡村供电服务的现实问题。乡村振兴是解决三农问题的重要手段,供电企业一定要认真分析国家乡村振兴战略规划,认真落实各项要求,为农业现代化能源保障。

  • 2024-04-03
  • 阅读694
  • 下载0
  • 3页
  • pdf

“双碳”目标下石化行业关键低碳技术综合评估分析与减排贡献研究

作为主要的温室气体排放部门,石化行业在“双碳”目标下面临着巨大的减排压力,然而目前学术界对于石化行业排放特征、关键技术评估以及减排贡献的研究还不够深入。文章构建了石化低碳技术综合评估优化模型,基于实证数据识别企业排放特征,结合行业特点对关键低碳技术进行综合评估,测算“双碳”目标下低碳技术的减排贡献。结果表明,现阶段新兴低碳技术由于安全性、成本等因素无法在石化行业广泛应用,节能仍是企业短期减排的重要措施;长期来看,能源结构调整将发挥越来越重要的作用。此外不同板块企业的排放构成差异巨大,低碳技术选择也需有所侧重。

  • 2024-04-03
  • 阅读751
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  • 7页
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园区建设施工阶段碳中和实施方案研究---绿色与节能

建设施工阶段温室气体排放作为建筑全生命周期温室气体排放的重要组成部分,总量相对较小却具有高强度和集中排放的特点。园区建设作为建筑领域的重要分支,几乎没有针对其建设施工过程开展的碳中和研究。文章通过研究国内外相关文献、标准及指南,提出了园区建设施工阶段碳中和实施方案,对实现园区建设施工阶段碳中和做出前瞻性探索。

  • 2024-04-07
  • 阅读706
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  • 6页
  • pdf

信息安全四要素:诠释信息安全

摘要:本文首先将国内外对信息安全概念的各种理解归纳为两种描述,一种是对信息安全所涉及层面的描述;一种是对信息安全所涉及的安全属性的描述。然后提出了以经纬线的方式将两种描述风格融为一体的方法,即基于层次型描述方式。同时,在传统的实体安全、运行安全、数据安全这三个层面的基础之上,扩充了内容安全层面与信息对抗层面,并将其归类为信息系统、信息、信息利用等三个层次。另外还针对国外流行的信息安全金三角的描述不足,扩充为信息安全四要素,从而完备了对信息安全概念框架的描述。最后,给出了关于信息安全的完整定义。

  • 2023-04-26
  • 阅读1138
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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