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OpenBox:软件定义时间敏感网络SD-TSN

软件定义时间敏感网络:SD-TSN。融合了软件定义网络技术与时间敏感网络技术的综合系统网络。该网络既具备软件定义网络的组网灵活性、协议无关转发的高适应性、转发控制分离的高效性与可控性,同时又具有低延时、低抖动的时间敏感特性。通过软件流表与队列映射的灵活定义,极大放宽了全网流规划调度的难度,增强了TSN网络的适用范围和行业兼容性。

  • 2022-01-20
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一种有效的反激钳位电路设计方法

使用三相电进行工作的工业数字设备需要一个可以作为模拟和电源电路的稳定低压电路的辅助电源级。这些应用的软件包括工业传动器、UPS系统和计程器。

  • 2022-01-20
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SPR自冲铆接技术研究现状及应用前景

SPR(Self-Piercing Riveting)自冲铆接技术作为一种新型连接工艺,广泛应用于汽车车身制造中。阐明SPR工艺研究的难点和铆接的变形过程,归纳总结国内外关于SPR的相关研究现状,探讨接头质量的评价指标及方法,探究未来SPR工艺研究的方向和研究重点,并列举SPR工艺在汽车工业与其他领域中的应用。

  • 2022-01-20
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钛合金表面Al2O3陶瓷膜制备及性能研究

Ti及钛合金具有密度小、比强度高、耐蚀性好等特点,已广泛地应用于航空航天、汽车、化学工业等领域。但是,钛合金硬度低、耐磨性差,在服役过程中易发生粘着磨损和咬合[1,2,3,4],限制了其应用。对钛合金进行适当的表面处理可有效改善其耐磨性,提高构件的服役寿命[5,6,7]。钛合金表面硬化处理方法[8,9,10]主要可通过电镀硬铬或化学镀镍,采用物理气相沉积 (PVD)、热喷涂、激光熔覆等技术来沉积氮化物、WC-Co等硬质涂层,以及渗氮、渗碳和微弧氧化 (MAO,也称作等离子体电解氧化PEO),等等。经过上述方法处理后,钛合金的耐磨性都有不同程度的提高。

  • 2022-01-20
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连铸重压下技术研究及其应用

连铸坯重压下技术是改善铸坯中心疏松,提升铸坯致密度的有效手段。本文简述了国内外在此方面的工程实践进展,介绍了东北大学自主开发的连铸坯凝固末端重压下新工艺,包括关键工艺控制技术与相应的重压下装备设计要求,以及在唐钢宽厚板坯连铸机和攀钢大方坯连铸机的工业应用效果。

  • 2022-01-20
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核用传热管表面划伤致应力腐蚀失效问题研究

金属作为主要结构材料,在工业领域发挥着重要作用。在实际生产、运输和装配过程中,金属表面常常会出现划伤缺陷。金属构件在特定的服役环境中,表面划伤缺陷处的力学状态、水化学环境都具有一定的复杂性,这严重影响了金属构件的服役安全,降低了其服役寿命。在现有工程环节,核电站蒸汽发生器传热管表面划伤问题难以避免。在高温高压水服役环境中,表面带有划伤的传热管面临着发生应力腐蚀开裂(SCC)的风险,潜在影响着核电站的安全稳定运行。因此,理清表面划伤的变形行为、破坏机制及其对传热管SCC抗力的影响具有十分重要的意义。

  • 2022-01-19
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锂离子电池极片涂布和干燥缺陷研究综述

近几年来,随着新能源汽车行业的蓬勃发展,新能源汽车市场和国家补贴政策对锂离子动力电池的能量密度、循环寿命、安全性能和电池成本不断提出更高的要求。因此,电池厂商高度重视生产过程中的品质管控,努力提高产品的质量和一致性,并尽可能降低电池生产成本。

  • 2022-01-19
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表面粗糙度检测技术浅谈

表面粗糙度是评价加工表面特征的重要技术指标之一,特别是微纳米、亚纳米级表面的出现,更引起人们对超光滑表面粗糙度测量方法的关注。 表面粗糙度不仅直接影响机械零件的耐磨性、耐腐蚀性、抗疲劳能力、密封性能以及外表镀层和美观等,而且还对机械设备的装配质量、配合性质、工作性能、使用寿命、动力消耗、振动及噪声等也有很大影响。

  • 2022-01-19
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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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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。

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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。

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