随着先进制造技术的发展,实现焊接产品制造的自动化、柔性化与智能化已成为必然趋势[1-8]。目前,采用机器人焊接已成为焊接自动化技术现代化的主要标志。焊接机器人由于具有通用性强、工作可靠的优点,受到人们越来越多的重视。在焊接生产中采用机器人技术,可以提高生产率、改善劳动条件、稳定和保证焊接质量、实现小批量产品的焊接自动化[9]
燃料电池汽车是电动汽车的一种。燃料电池发出的电,经逆变器、控制器等装置,给电动机供电,再经传动系统、驱动桥等带动车轮转动,就可使车辆在路上行驶,燃料电池的能量转换效率比内燃机要高2-3 倍。燃料电池的化学反应过程不会产生有害产物,因此燃料电池车辆是无污染汽车[1-3]。随着对汽车燃油经济性和环保的要求,汽车动力系统将从现在以汽油等化石燃料为主慢慢过渡到混合动力,最终将完全由清洁的燃料电池车替代[4]。
自古以来,人类就为改善生存条件和促进 社会经济的发展而不停地进行奋斗.在这 一过程中,能源一直扮演着重要的角色.从世界经济发展的历史和现状来看,能源 问题已成为社会经济发展中一个具有战略 意义的问题,能源的消耗水平已成为衡量 一个国家国民经济发展和人民生活水平的 重要标志,能源问题对社会经济发展起着 决定性的作用.
我们从一种电子产品产生过程来理解工艺这一概念 产品从市场调查、设计、试制、定型、确定生产流程、购置生产设备、培训工人、采购原材料生产、检验测试出厂。以上红色部分都是工艺。因此: 1)工艺是生产者利用生产设备和生产工具,对各种原材料、半成品进行加工或处理,使之最后成为符合技术要求的产品的技术、程序和方法 生产工艺和工艺美术是不同的,前者主要是指技术、方法,后者是指艺术2)工艺追求的是效率、质量。
无论是计算机,还是 PLC、变频器及触摸屏都是数字设备,它们之间交换的信息是由“0”和“1”表示的数字信号。通常把具有一定编码、格式和位长要求的数字信号称为数据信息。 数据通信就是将数据信息通过适当的传送到另一台机器。这里的机器可以是计算机、变频器、可编程控制器、触摸屏以及远程 I/0 模块。数据通信系统任务是把地理位置不同的计算机和 PLC、变频器、触摸屏及其他数字设备连接起来,高效地完成数据的传送、信息交换和通信处理三项任务。
汽车行业随着科学技术的发展有了质的飞跃。随着时代发展,人们生活水平提高,人们对汽车的需求逐渐增加,随之而来的便是汽车的保养。其中汽车清洗便是不可或缺的一项内容。当今社会,高科技的发展实现了各行业的自动化控制.但是在汽车清洗行业,大部分仍是人工完成。传统洗车业利用人力,对汽车涂抹泡沫,然后利用水泵对汽车进行冲洗,再在自然光及风等条件下,使清洗后的汽车进行自然风干。
IP:Internet Protocol,网际互连协议 它是TCP/IP体系中的网络层协议,是整个TCP/IP协议族的核心,也是构成互联网的基础IP地址就是IP协议里面的概念。计算机要联网,就要有P地址,就像寄信要有门牌地址一样
制冷管路的设计需要综合考虑以下的因素:最大的制冷量、最 低的成本、正常的回油、最小的功率消耗、最小的制冷剂充注量、 低噪声、正确的制冷剂流量控制以及系统制冷量能够从 0 到 100%变 化而且不会引起任何润滑方面的故障
没有账户,需要注册
本工程建筑为办公生产大楼,由地上32层、地下3层组成;其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房;地上部分:主楼一层含公共大厅;5为设备转换层,11、22层为避难层,33层设置机房;6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展,能源系统智能化特征越来越突出,能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升,所 涉及的设备和系统将数以亿计,在 规划和运行过程中将产生海量数据, 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节,蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统,将为大楼提供全面无线通信信号覆盖,所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
由于现代复杂工业过程中的非线性、动力学和局部特性,深度神经网络(DNN)可能会导致次优的监测性能。为了克服这些局限性,本文首先提出了一种新的数据构造方法,将短期自相关和空间相关性建模为三维矩阵,然后对其元素进行重新排序,以更好地编码局部和时间结构。随后,我们基于自注意机制设计了一种称为远程判别注意(LDA)的新结构,以扩大原始卷积神经网络(CNN)的接受范围,从而提取全局特征。最后,我们提出了一种基于LDA的远程判别注意自编码器(LDCA)监测模型,从构建的矩阵中提取远程和局部变量之间的结构特征。通过数值例子和三相流过程验证了该方法在故障检测中的有效性。
核方法和神经网络是两种主流的非线性数据建模方法,已被广泛应用于工业过程监测。然而,它们都存在不完美的性质,因此相关应用受到限制。一方面,内核的可重构性、可扩展性和对超参数的鲁棒性不强,导致它们在大规模数据建模和监控中的性能下降。另一方面,排序为参数初始化的神经网络的高维参数空间存在严重的异常检测性能不一致,这使得行业对使用神经网络持谨慎态度。受这些事实的启发,我们提出将核和神经网络集成在一起,形成一种可扩展、可重构和性能一致的新模型结构。具体来说,通过(1)从训练集中选择关键边缘和内部数据作为隐藏层径向基函数的中心,以及(2)在训练过程中自适应调整核宽度,提出了一种基于自编码器的非平稳模式选择核(AE-NPSK)。此外,新的神经网络具有很强的性能一致性,这有助于搜索最优参数。最后,我们在具有挑战性的多模工艺上测试了所提出方法的性能。结果验证了所提出方法的有效性。关键词:核方法、人工神经网络、过程监测、多模式过程、自动编码器、径向基函数
近年来,人工神经网络因其构建具有不同程度非线性的灵活模型和有效处理大规模数据的卓越能力,在冶金、化工和机械制造业的过程监测中得到了成功的应用。然而,由于神经网络训练和初始化的高昂成本,该模型的独特性降低,导致故障检测性能更加波动。为了缓解这个问题,并受到生物神经元发射尖峰以传输信息的方式的启发,尖峰神经元被用于构建尖峰神经网络,将参数优化从传统的全局参数调整转变为两阶段分层过程。基于此,构建了类abrain离散模型的脉冲自动编码器(SNNAE)。通过数值算例,首先将SNNAE的训练过程与具有相同结构的人工神经网络的训练过程进行了比较,结果表明SNNAE在处理高度非线性数据方面具有更高的效率和精度。为了衡量其在故障检测中的有效性,然后通过相同的数值例子和三相流过程将SNNAE与最先进的方法进行比较,表明其能够显著提高非线性过程中的过程监测性能,同时显著降低其波动。关键词:人工神经网络、尖峰神经网络、故障检测、非线性过程、性能波动
大规模预训练模型,也被称为“基座模型”或“大模型”,目前被认为是通用人工智能技术的核心引擎,已经成为了全球科技竞争焦点。本文归纳总结了以聊天生成预训练转换器(ChatGenerative Pre-trained Transformer,ChatGPT)为代表的生成式大模型技术研究现状和发展趋势,从大模型基座、大模型人类偏好对齐、大模型推理与评价、多模态大模型、大模型安全可控五个方面讨论了当前大模型研究的现状和挑战,并结合我国人工智能研究特点,简要分析了大模型未来的重点发展方向。
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