1.引起汽缸变形的原因有哪些？ 答：引起汽缸变形的原因主要有 1）汽缸温度长期超过材料的允许温度：如真空太低，低压缸温度超标； 2）汽缸隔板与汽缸内壁的径向间隙过小，隔板热膨胀时顶住汽缸； 3）汽缸外部的保温层不好，使汽缸温差过大； 4）滑销系统卡死，汽缸不能自由膨胀；
PLC组态平台是一个用于开发、配置和调试PLC应用的工具软件。简单来说，它的主要功能是把复杂的工业控制系统“可视化”，让工业领域的工程师可以更方便地设计和管理控制逻辑。
离心式压缩机在运行中可能遇到的常见故障及排除方法，涵盖了流量和压力不足、逆转、吸气压力低、分子量不符、转速低、循环量增大、压力计或流量计故障、进口导叶位置不当、防喘阀及放空阀不正常、喘振、密封间隙过大、进口过滤器堵塞、气体温度高、冷却系统故障、叶轮破损、工作条件不良、负荷过大、异常振动、夹杂物侵入、冷凝水浸入、应力腐蚀、齿轮增速器故障、轴承温度升高、油压油温异常、机组振动、轴封不良、齿轮啮合不良、地脚螺栓松动、油冷却器堵塞等多种情况，并提供了相应的解决措施。
在智能制造的背景下，工业流程变得越来越复杂，在流程、产品品种和绩效指标（PI）方面都是现代化的。近年来，性能驱动的过程监控引起了广泛关注。然而，大多数方法都需要过程变量和PI之间的时空对应，很少考虑各种PI之间的相关性。本文提出了一种基于时空特征提取的多性能指标协同监测框架。首先，考虑到PI测量中的缺失数据，开发了一种基于加权张量核范数（WSTNN）的批处理数据完成方法，该方法可以深入处理局部缺失和不完整数据问题，并为后续建模建立时空对应关系。其次，针对特定的PI，设计了一种新的典型变量分析嵌入式时空卷积网络（CVA-STCN），用于提取具有时空依赖性的PI相关特征。第三，考虑到多个PI的动态相互作用，建立了一个三阶特征张量来进行未来的融合，并通过张量分解探索了各种PI相关特征之间的相关性。最后，在几个子空间上开发了一个分层的多性能指标协同监测模型。该方法在田纳西-伊士曼工艺和实际热轧带钢工艺上得到了验证。总体而言，在更高的故障检测率和更低的误报率方面，所提出方法的监测性能优于传统方法。此外，多子空间协同监测图提供的信息可以为现场工程师提供有价值的指导。
在全球能源转型与数字化浪潮的推动下，火电厂正面临更加严峻的挑战与机遇。实现从传统运行管理模式向智能化、精细化管理的转变，已成为提升电厂经济效益和环境绩效的必由之路。围绕“基于数据挖掘的火电厂能耗分析与节能诊断服务”，我想跟大家一块探讨，如何通过数据驱动实现能效提升和智能化转型。
本期给大家推荐胡昌华教授的数字孪生智能故障诊断的最新进展综述（上）。随着工业4.0时代的到来，智能制造和数字技术迅速发展，对工业设备的稳定性、可靠性和安全性提出了更高的要求。最近，数字孪生为智能故障诊断提供了一种新的解决方案。本文将从概念、关键技术、应用场景和挑战展望等方面对数字孪生技术在智能故障诊断的发展应用进行综述。
但是目前很多企业正处于这样的一种境况，经济放缓使其能力受损，无法持续扩大其劳动力规模。面对保守的经济预测，领导者不得不重新评估他们的人才策略、整合岗位、精简流程，同时保护增长潜力。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
当今世界，低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表，低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命，更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模，其广阔前景吸引全球目光。然而，产业爆发式增长的背后，空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战，正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。
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