在技术交流中，很多人习惯使用“表面光洁度”指标。其实，“表面光洁度”是按人的视觉观点提出来的，而“表面粗糙度”是按表面微观几何形状的实际提出来的。因为要与国际标准（ISO）接轨，国标中早已不再使用“表面光洁度”这个表达术语，正规、严谨的表达均应使用“表面粗糙度”一词。 表面粗糙度是指加工表面具有的较小间距和微小峰谷的不平度。其两波峰或两波谷之间的距离（波距）很小（在1mm以下），它属于微观几何形状误差。
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机械零件的疲劳强度和轴的设计
销、铆钉、键、螺栓等起连接作用的部件主要产生剪切变形。 剪切变形的受力特点是：杆件受到一对大小相等、方向相反、作用线相距很近并且垂直于杆轴的力的作用。 变形的特点是两力间的横截面发生相对错位。 两力之间的截面称为剪切面，剪切面与外力平行且位于这对平行外力之间。只有一个剪切面的称为单剪（如用螺栓连接两块板、单键连接）；有两个剪切面的称为双剪。
为了研究螺栓松脱对航空发动机转子动力学特性的影响，本文以航空发动机模拟转子为研究对象，建立 了具有螺栓松动特性的有限元模型，利用螺栓松脱-横向裂纹等效法分析了螺栓连接结合面的开闭变化规律以及螺 栓松脱单元的时变刚度特性，采用谐波平衡法求解了系统的运动方程，通过时域、频域和三维频谱图对比分析了 有无螺栓松脱两种工况下系统的振动响应。研究表明，当存在螺栓松脱时，结合面的开闭区域与旋转角度有关， 具体变化过程为完全闭合到完全张开再到完全闭合；当螺栓松脱数量较大时，主刚度随分界线位置的变化幅度较 大，且会产生轴向-剪切、轴向-扭转、弯曲-扭转等耦合刚度；系统在一阶临界转速以及1/2，1/3，1/4临界转速 附近出现峰值，在三维频谱图中除了基频成分还出现了二倍频成分2×、三倍频成分3×和四倍频4×成分。研究结果 为航空发动机转子螺栓松脱的故障诊断提供了理论依据。
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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
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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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