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【BT】基于深度神经网络和遗传算法的生物质灰污泥堆肥建模与优化

本研究探讨了使用深度级联前馈神经网络(DCFNN)对脱水污泥和生物质粉煤灰(BFA)共堆肥中的线性和非线性混沌关系进行建模。将模型结果与RSM、前馈神经网络和反馈神经网络以及级联前馈神经网络进行了比较。DCFNN对所有实验设计中的所有数据集都产生了MAPE值小于1%的预测结果,只有一个数据集的MAPE值为1.99%。此外,通过遗传算法(GA)对决策变量进行了优化。从优化结果中获得的期望水平在少数设计中为100%,在所有其他设计中均高于95%。结果表明,DCFINN是模拟堆肥过程参数的可靠和一致的工具,GA也是确定输入参数在实验装置中会产生哪些输出的令人满意的工具。

  • 2024-07-17
  • 阅读237

5G+工业互联网整体解决方案(55页 PPT)

工业互联网是新一代信息网络技术与现代工业技术深度融合的产物,是工业技术的数字化、网络化、智能化的重要载体。工业互联网通过构建连接企业、机器、物料、人、信息系统的基础网络,实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析,形成科学决策与智能控制,提高制造资源配置效率,正成为领军企业竞争的新赛道、全球产业布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。

  • 2024-07-16
  • 阅读180
  • 下载2
  • 55页
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5G 工业互联网十大典型应用场景和五个重点行业实践(40页 PPT)

协同研发设计主要包括远程研发实验和异地 协同设计两个环节。远程研发实验是指利用 5G 及增强现实/ 虚拟现实(AR/VR)技术建设或升级企业研发实验系统,实 时采集现场实验画面和实验数据,通过 5G 网络同步传送到 分布在不同地域的科研人员;科研人员跨地域在线协同操作 完成实验流程,联合攻关解决问题,加快研发进程。异地协 同设计是指基于 5G、数字孪生、AR/VR 等技术建设协同设 计系统,实时生成工业部件、设备、系统、环境等数字模型, 通过 5G 网络同步传输设计数据,实现异地设计人员利用洞 穴状自动虚拟环境(CAVE)仿真系统、头戴式 5G AR/VR、 5G 便携式设备(Pad)等终端接入沉浸式虚拟环境,实现对2D/3D 设计图纸的协同修改与完善,提高设计效率。

  • 2024-07-16
  • 阅读1874
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  • 40页
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【专家PPT】张汉阔-以信息化、智能化为手段打造生态型、效益型“国际一流示范矿山”

山东黄金十三五战略落地建设国际一流矿业企业的需要 战略目标:争做国际一流 勇闯世界前十 战略愿景:建设业内领先、国际一流的黄金矿业企业

  • 2024-07-16
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  • 37页
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【专家PPT】张达-矿山监测智能化技术新进展(35页 PPT)

新基础:产业内分工愈加明显,产品与服务之间的界限愈加模糊 新突破:人工智能、云计算、大数据等技术取得突破,交叉融合趋势明显 新模式:平台经济、共享经济、众筹经济等新经济模式不断涌现 新规则:更高的自由化、劳工环保标准,竞争中立原则 新布局:多区域生产中心与近岸贸易时代

  • 2024-07-16
  • 阅读175
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  • 35页
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【专家PPT】姜寄-膏体充填成套装备在智能矿山的应用(55页 PPT)

供水能力:变频可调; 水泵互为备用,制备时单独开启,洗管时同时开启; 德国E+H流量计,质量可靠; 双路供水,一路稳定供水、一路调浓供水,更准确; 计量精度: ±1%;

  • 2024-07-16
  • 阅读157
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  • 55页
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【专家PPT】管孝强-有色金属矿山智能化采选生产线(19页 PPT)

云南迪庆有色金属有限责任公司作为国内第二家采用自然崩落法开采的高海拔矿山 ,环境生 态保护要求高 ,生产能力大 ,为加快普朗铜矿项目建设进度 ,为达标、达产奠定良好的基础 ,确保矿山安全、高效、绿色、低成本生产 ,除了采用先进的生产工艺、生产装备和生产系统之外 ,运用自动化、信息化、智能化技术手段 ,加强对矿山地质、采矿、选矿、动力( 水电 )、生产经 营管理整体管控 ,实现自动化全过程控制、信息化全过程管理、智能化全过程决策 ,打造国内一流、世界领先的智能化矿山 ,是普朗铜矿提高核心竞争力的必然选择。

  • 2024-07-16
  • 阅读213
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  • 19页
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【专家PPT】陈鑫-露天矿智能管控系统及应用(58页 PPT)

以生产执行系统为主线,协同作业平台为基础 ,通过配 置角色和用户的权限,控制不 同用户使用六大平台的权限。 是用户日常操作的纽带型 系统平台,登录系统后,根据 个人首页中的通知公告、待办 提示信息和告警预警信息等, 在该平台中或启动对应的其他 系统平台处理采矿业务和流程 业务等。

  • 2024-07-16
  • 阅读247
  • 下载0
  • 58页
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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