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中服云智慧园区平台-产品介绍(24.11折页)

中服云智慧园区平台基于工业物联网平台,运用云计算、物联网、大数据、人工智能、数字孪生、边缘计算等新一代信息技术,秉承产业主导、业务主导、效率主导的理念。通过一体化子系统集成、智慧化业务管理、可视化运营分析、人性化客户服务、智能化能源管控等园区数智化场景整合,将产业园区、物流园区、科技园区、商业综合体等各类园区内的人、事、物以及业务有机的结合。实现园区的统一管理、统一部署、统一运维,促进园区健康、可持续的发展。

  • 2024-11-04
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人工智能与义齿制造自动化白皮书

越来越多的义齿加工厂正在使用基于 3D 打印和 CNC 铣削的数字工作流程来取代铸造等传统生产方法。 虽然数字工作流程比传统方法更高效,但许多义齿加工厂仍然难以 避免手动一步一步的操作流程。 幸运的是,人工智(AI)和云等新技术使义齿加工厂能够实现各种流程的自动化,并达到前所未有的生产力水平。 在本白皮书中,我们将回顾第一代数字化工作流程中最常见的一些挑战,并探索新技术如何使自动化变得更容易实现。

  • 2024-11-01
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不同载荷下轴承波纹状损伤的形成规律和材料损伤机制

摘 要?轴承波纹状损伤是新能源汽车、风电、高速铁路中电气设施的常见故障。为揭示不同载荷下轴承电蚀的损伤形式和微观损伤机制,重点讨论了波纹状损伤亮区与暗区的差异,使用扫描电子显微镜、光学显微镜、三维轮廓仪、能谱仪检测磨损表面的形貌和成分。结果表明,随着载荷的增加,GCr15轴承外沟道表面亮暗相间的波纹状损伤趋于不明显,波纹的宽度、高度差和表面粗糙度Ra值均减小;相比于亮区,暗区电蚀更严重,氧化程度更低,次表层碳化物聚集更多且硬度更低。分析认为轴承波纹状损伤过程伴随着金属-绝缘膜-金属电容式接触的周期性破坏和重建。关键词?滚动轴承;外圈;电蚀磨损;载荷;显微形貌分析;硬度

  • 2024-11-01
  • 阅读254

轴承滚动循环疲劳建模的多尺度概述

滚动轴承是汽车工业、 涡轮机和精密机械的基础部件, 其是不同机构和组件的组成部分。轴承用于传递载荷和运动, 同时为机械零件提供结构支承。轴承由与机械零件配合的外圈、 内圈和多个滚动体组成。根据滚子类型(即圆柱滚子、 球面滚子、 圆锥滚子)对轴承进行分类, 并可根据载荷和润滑要求进行使用。在高速涡轮机、 精密机械、 汽车和航空航天工业中, 轴承在使用过程中承受高交变载荷。轴承在数亿次应力循环的非比例加载下运转。轴承材料在滚动接触疲劳(RCF)下的响应取决于许多因素, 即接触应力、 摩擦系数、 残余应力、 碳化物体积分数、 夹杂物和轴承材料显微组织。在运转过程中, 随着应力循环的进行, 次表面区域的显微组织、 微观织构、 残余压应力和局部硬度发生变化, 使RCF现象更加复杂和不均匀。此外, 非金属夹杂物、 表面缺陷、 滑移和乏油润滑状态会进一步导致轴承使用寿命的离散性和不确定性。

  • 2024-11-01
  • 阅读201

故障与诊断:齿轮箱故障简易诊断方法详解

由于齿轮箱结构复杂,频率成分多,齿轮箱简易振动诊断方法一般应具备时域分析和频谱分析两种测试处理和分析手段,并在长期定时定点检测的基础上进行。齿轮箱简易诊断方法一般由振动测试参数和简易诊断仪器选择、结构分析、测点选择、测试时间间隔选择、建立特征参数档案、判断标准选择和制定、定时或调整时间间隔进行振动测试、趋势分析、仪器定期标定九个部分组成。

  • 2024-11-05
  • 阅读330

振动频谱分析技术应用于轴承故障

在振动领域,人们普遍认为轴承的剥落过程分为四个阶段:从第一个微观迹象到严重损坏的轴承。有些人将过程分为四个以上的阶段,并且增量更细,但过程仍然是相同的。

  • 2024-11-01
  • 阅读171

双馈风力发电机转轴微动磨损原因分析及预防措施

摘 要?针对双馈风力发电机转轴微动磨损故障,从发电机的振动,转轴与轴承内圈的配合以及材料性能等方面进行分析,认为轴承原始游隙过小,轴承过盈量偏小,机组振动偏大以及摩擦副材料性能不足是导致转轴呈蜂窝状损伤形貌的原因。通过增大转轴与轴承内圈间的过盈量和轴承原始游隙,减小振动,在接触副涂抹防蠕动膏的措施,有效解决了转轴微动磨损问题,保障了风力发电机的可靠运行。关键词?滚动轴承;风力发电机组;微动磨损;过盈配合;振动;径向游隙

  • 2024-11-01
  • 阅读224

【IEEETASE】利用工业系统中的潜在变量模型最大化异常检测性能

与传统的过程监控不同,辅助变量模型(VM)是在训练中首次学习的,然后将与提取的潜在特征和残差相关的统计数据用于在线监控。然而,这种做法忽略了建模和监控之间的动态交互,使未经探索的有用在线样本变得有用。本研究提出了一种新的基于LVM的监控框架,该框架利用加权策略和最大似然法的交互来提高在线信息的监控性能。关键思想是将加权向量集成到有助于故障检测指标的分量中,以实现更有效的在线故障信息提取。我们使用最大似然比来优化加权向量,并据此构建新的故障检测指标。数值例子和三相流设施的案例研究证明了我们方法的有效性。

  • 2024-11-01
  • 阅读213
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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

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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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