随着动车组速度提高,轮轨间动力作用不断加剧,当轮轨匹配关系不良或车体、转向架、车轮等部件磨耗、配合间隙超过运用限度时,容易造成动车组异常振动,引起旅客不舒适反应,甚至影响动车组运行安全。
截至2023年底,我国高速铁路营业里程已达4.5万km。伴随铁路路网规模扩大和成网运营,实现基础设施安全风险全面感知、设备状态准确评价、趋势变化精准预测,是确保铁路持续安全运营的重要技防手段。牛道安等结合新形势下高速铁路高质量发展和工电设备修程修制改革要求,在既有专业检测监测系统基础上,研究提出高速铁路基础设施检测监测体系框架,为推进实施基础设施精准维修和预防性状态修,以及提高维修效率、降低维修成本奠定了理论基础。
抗蛇行减振器作为高速动车组二系悬挂系统的关键零部件,对改善车辆运动稳定性、提高车辆系统的临界速度具有重要意义。抗蛇行减振器在高级修时需全部进行拆解维修或报废处理,若在高级修中的三、四级修时其性能尚能够满足实际使用要求,将其过早地拆解检修或者报废换新无疑增加了运用成本。
车轮是机车走行部的重要部件,不仅承受来自机车的绝大部分载荷,同时为整列车提供牵引和制动力。机车车轮受到垂向接触应力、横向力、切向摩擦力等复杂的混合应力作用。机车在运行过程中,车轮踏面、轮缘等部位的常规磨耗会导致尺寸超限问题;同时存在一定概率剥离、擦伤等伤损问题。以上问题会对机车的安全运行产生影响,因此需要对机车车轮进行相应的检测和维修,以消除安全隐患。
今天给大家推荐一个航空发动机轴承公开数据集,该数据集是以航空发动机为原型搭建的试验台,与航空发动机工况更接近,诊断起来也更具有挑战性。该数据集是2023年公开的,因此目前基于该数据集的论文不是很多,小伙伴们赶紧用起来吧!对于研究航空发动机诊断的小伙伴们,再也不用担心写论文因为只用了公开试验台数据集而被审稿人质疑啦。
继上次推荐的航空发动机轴承数据集,今天给大家推荐一个风力发电机行星齿轮箱公开数据集,该数据集是继东南大学行星齿轮箱数据集的第2个行星齿轮箱数据集,该数据集有5种健康状态、8个转速,还考虑了不同安装效果,诊断起来更具有挑战性。该数据集是2023年公开的,因此目前基于该数据集的论文不是很多,小伙伴们赶紧用起来吧!对于研究风力发电机故障诊断的小伙伴们,再也不用担心写论文找不到数据啦。
机械故障诊断干货 | (电机、减速机、风机)振动传感器部署指南,附图详解!
由于神经网络在模式识别和数据挖掘领域的实用性和简单性,近年来它的受欢迎程度大大提高。在深度学习中使用 CNN、RNN 和自动编码器来完成目标识别和语音识别等任务,导致了对神经网络研究和开发的大量投资。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统,旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台,整合各工厂的生产、设备数据和资源,打造集团统一的工业操作系统底座,为集团提供统一的管理视角和决策依据,提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后,北大也不甘示弱,推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的,而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的,所以总体上内容更加专业、全面和深入,尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化,可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市,秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念,运用 CIM 平台+免接口数据集成技术,打造城市大脑, 推行网络理政。通过接入市、区(市)县两级部门信息系统,融合政 府、企业和社会数据,以网络理政为城市大脑中枢,构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系,提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上,试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
具身智能的定义:一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统,其通过智能体与环境的交互获取信息理解问题、做出决策并实现行动,从而产生智能行为和适应性。
DeepSeek通过核心能力突破+开源、低成本、国产化三大优势,推动A!技术平权和国产AI生态繁荣,成功进入全球大模型第一梯队,促使行业从唯规模论向性价比、高效能、工程化方向转变。
0 延迟要求高:典型要求百微秒级读取延迟以满足数据分析、模型训练等应用的需求因元数据瓶颈,现有系统延迟在毫秒级,如 Ceph
在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下,数据分析带来的决策能力,已经变成每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说,如何高效的看见和理解数据,并基于数据快速做出决策和指挥,也越来越成为一个基本要求。因此,数据分析的可视化逐渐成为普遍需求,由此进一步演进到数据李生技术,构建和物理世界一一映射的数字孪生体,
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