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TD-LTE数字蜂窝移动通信网无线操作维护

本标准规定的测量报告数据主要来自UE和eNodeB的物理层、RLC层,以及在无线资源管理过程中计算产生的测量报告。原始测量数据或者经过统计计算(可以在eNodeB或OMC-R上实现统计)报送到OMC-R以统计数据形式进行存储,或者直接报送到OMC-R以样本数据形式进行存储。

  • 2022-01-04
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基于数字孪生技术的产线设计和迭代演化

近年来,数字孪生技术在工业4.0和中国制造2025的大背景下得到了快速发展,未来几年国家将重点支持新基建涉及的七大领域的发展,包括5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网[1],而数字孪生技术将是助力新基建的各大领域实现颠覆式升级转变的引擎之一。在此背景下,国内外对数字孪生技术的研究和应用呈现井喷式发展,同时涌现了很多新的研究成果。但是数字孪生技术在自动化生产线的设计研发和具体应用尚处于探索阶段,研究成果相对较少且缺乏系统性。

  • 2022-01-04
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数字孪生技术赋能矿山数字化转型

当前,世界正处于百年未有之大变局,在变局和危机中,各行各业转型升级的需求十分迫切。数字化转型和智能化升级已经成为释放巨大发展动能的关键因素,也成为了各国关于未来全球发展的共识。对于采矿业来说,要走科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化道路,数字化、信息化是其发展的必然趋势。实行数字化管理,可综合考虑生产、经营、管理、环境、资源、安全和效益等各种因素,使矿山规划管理具有更高的效率、更丰富的表现手法、更多的信息量、更高的分析能力和准确性,从而提高矿山生产和管理的时效性、有效性、资源优化配置水平及综合实力,促进矿山的可持续发展,达到提高整体效益、市场竞争力和适应能力的目的。

  • 2022-01-04
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基于数字孪生技术的船舶远程检验研究与探讨

近年来,数字孪生这一前沿技术得到了工业界与学术界的广泛关注。全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner 将数字孪生列为十大战略科技发展趋势之一。目前,数字孪生主要应用于制造业领域。国际数据公司(IDC)表示,现今有40%的大型制造商都会应用这种虚拟仿真技术为生产过程建模,数字孪生已成为制造企业迈向工业4.0的解决方案。

  • 2022-01-04
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数字孪生技术中CFD降阶方法在电子设备散热分析中的应用

本文介绍了联合利用ANSYS Fluent和ANSYS Twin Builder建立液冷板散热ROM和温度场Static ROM的过程,实现了三维CFD仿真降阶为一维数学模型(ROM),为建立液冷板散热模型创建了基本的仿真计算数学模型,从而提升了数字孪生的应用价值和工作效率。

  • 2022-01-04
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数字孪生技术在高速公路信息化管养中的应用

随着工业 4.0,智能制造等技术和发展战略的不断出台,数字孪生技术逐步成为智能制造的一个基本要素,并得到了各方的普遍关注。洛克希德马丁公司于 2017-11 将数字孪生列为 2018 年未来国防和航天工业顶尖技术之首;英国国家基础设施委员会于 2017-12 发布《数据的公共利益报告》(Public Good Report),提出创建一个与国家基础设施相对应的数字孪生体,并于 2019-01 启动相关计划;Gartner 公司连续 3 年(2017-2019 年)将数字孪生列为当年十大战略科技发展趋势之一。

  • 2022-01-04
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浅谈数字孪生技术及在航空领域中的应用

美国空军和美国国家航空航天局(NASA)对数字孪生的定义为:一种面向飞行器或系统的高集成度多物理场、多尺度、多概率的仿真模型,能够利用物理模型、传感器数据和历史数据等反映与该模型对应实体的功能、实时状态及演变趋势。数字孪生可以帮助减少飞机认证测试的次数和持续时间、消除意外的裂纹和故障、减少结构维护检查的次数和频率等,可以与数字线索共同应用于飞机制造、测试、运营和支持、维护等各个阶段,改变当前的飞机认证、管理和维护方法,从而满足下一代装备更轻的质量、更极端的服务条件、更长的服役时间等要求,实现前所未有的经济性、安全性和可靠性。

  • 2022-01-04
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太赫兹光子滤波器技术的研究

太赫兹(THz)波是指频率在100GHz~10THz范围的电磁波,它介于毫米波与红外之间,称为亚毫米波或者远红外光,处于从电子学向光子学的过渡区。太赫兹波与毫米波相比具有较短的波长,具有更高的空间分辨力和穿透地面的能力,太赫兹技术应用于雷达,可实现对敌方隐蔽武器、地下雷场分布、以及空气中传播的有毒生物颗粒或化学气体的探测,太赫兹技术还可用于危险品和藏匿物品的探测成像。

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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

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