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不锈钢车削加工工艺

人们把含铬量大于12%或含镍量大于8%的合金钢叫不锈钢。这种钢在大气中或在腐蚀性介质中具有一定的耐蚀能力，并在较高温度(>4500下具有较高的强度。含铬量达16%~18%的钢称为耐酸钢或耐酸不锈钢，习惯上通称为不锈钢。

  • 2023-09-28
  • 阅读765

基于模型的汽车零部件虚拟工艺制造解决方案 (1)

工艺过程管理编制的工艺没有验证手段，不能可靠地保证在生产现场工艺能被有效地实施 工艺过程管理“甩钢笔”式的应用主要作为文档编辑的工具，基本上没有管理的功能

  • 2023-10-07
  • 阅读733
  • 下载0
  • 40页
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基于单片机的无线温湿度采集系统

温湿度测量在工业生产中有着广泛的应用。通常，要实现温湿度测量和自动控制，监控室与现场之间必须敷设大量的电缆，这是一个麻烦的问题。本文提出采用无线温湿度测量的方案，不必敷设电缆，可以节省费用和时间。该采集系统是以AT89S52芯片为主要，利用数字式温湿度传感器SHT10进行收集，将收集数据传给单片机AT89S52，经过处理从无线发送模块nRF905发射出去，单片机通过模拟SPI口实现与nRF905之间的通信，因为nRF905兼具发射和接收功能，经过一定距离的通信，接受模块通过NRF905将数据传给AT89S52，单片机经处理后，将数据传给显示屏LCD1602.完成无线数据采集与发送。

  • 2023-10-16
  • 阅读728

百度智慧课堂-VR教室产品(26页 PPT)

虚拟现实 (VR )是—种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真 ,具有沉浸式、强交互、真 实性强的特点。VR是人工智能领域中重要的技术及应用场景 ,作为教育信息化的重要技术手段和发展方向 ,通过生动、形 象、互动的形式 ,能够有效传递知识 ,增强理解记忆 ,拓展视野 ,提升学习兴趣及专注度。 虚拟现实在教育部多个重要文件中被提及 ,包括推广VR+教学 ,建设VR学科 ,培养VR师资力量。VR同教育结合获 得广泛关注和政策支持。

  • 2024-07-23
  • 阅读704
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  • 26页
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完整)汽车零部件检测标准大全

本标准规定了在汽车零部件上标示永久性标识的分类，塑料件、橡胶件及热塑性弹性体、复合材料部件和金属、电器件永久性标识的范围、要求、位置及出口车型海外认证零部件标识的特殊要求。本标准适用于四川汽车工业有限公司新开发的汽车零部件，在产车型和已开发车型零部件按照原规定执行。

  • 2024-06-14
  • 阅读756

综述|旋转机械复合故障诊断的现状、挑战与机遇

复合故障作为导致旋转机械非预期停机的主要故障，大大增加了故障诊断的难度。为了解决复合故障诊断( CFD ，compound fault diagnosis)的现实难题，近年来，来自工业界和学术界的研究人员和工程师们已经取得了许多重大突破。不可否认，许多著名的研究人员对故障诊断进行了系统的研究。然而，先前的综述文章更多关注单个或独立故障的故障诊断，导致CFD仍然缺乏全面的调研。因此，为了满足上述要求，有必要对旋转机械复合故障的故障诊断方法或算法进行深入的综述，并揭示潜在的挑战与机遇，这将引导和激励读者致力于提升故障诊断技术的有效性和实用性。具体来说，实现复合故障识别的方式，详细介绍了CFD方法的相关背景，包括相关定义和一种新的分类方法。然后，基于过去几十年的相关出版物，对CFD的最新应用进行了综述。最后，总结了实现CFD在故障诊断中的挑战和机遇，并给出了本综述的结论。我们相信，这篇综述文章可以从不同的方面为潜在的读者和经验丰富的研究人员提供一个系统的CFD指南。

  • 2024-09-01
  • 阅读1101

用于预测和健康管理的类ChatGPT大型基础模型：综述和路线图

预测性维护和健康管理（PHM）技术在工业生产和维护中至关重要，能够识别和预测潜在的设备故障和损坏。这有助于实施主动维护措施，提高设备可靠性，降低生产成本。最近，基于人工智能（AI）的PHM 方法取得了显著成就，并在铁路、能源和航空等各个行业中得到广泛应用，用于状态监测、故障预测和健康管理。ChatGPT 和 DALLE-E 等大规模基础模型（LSF-Models）的出现标志着 AI 从 AI-1.0 进入 AI-2.0 的新时代，深度模型从单一模态、单一任务和有限数据的研究范式迅速演变为多模态、多任务、海量数据和超大型模型范式。ChatGPT 代表了这一研究范式的里程碑成就，由于其出色的自然语言理解能力，为通用 AI 带来了希望。然而，PHM 领域在应对这一重大变化方面缺乏共识，需要系统的综述和路线图来阐明未来的发展方向。因此，本文阐述了 LSF-Models 的关键组成部分和最新发展。然后，本文系统地回答了如何构建适用于 PHM 任务的 LSF-Models，并概述了这一研究范式所面临的挑战和未来的发展路线图。

  • 2024-09-01
  • 阅读984

融合物理知识的数据驱动方法——飞机发动机全生命周期退化监测

飞机发动机性能的下降需要实时监控。因此，本文提出了一种实时性能退化监测方法，包括用于原始发动机性能预测的基线状态（BLS）模型和用于持续发动机性能预测的实时模型。两种模型均基于LSTM，并与发动机物理拓扑集成；为了抵消模型训练期间不同发动机状态之间的数据分布差异，本文提出了一种数据增强方法。在案例验证中，采用了发动机运行600小时的数据，以推力作为目标监测参数。初始50小时数据集涵盖了随后550小时的整个工况范围，并作为两个模型的训练数据集。试验结果表面，BLS模型在最初50小时内实现了平均绝对相对误差 (MARE)低于0.5%，最大绝对相对误差(Emax)低于8%。同时，实时模型在接下来的550小时内的MARE低于0.7%，Emax低于10%。本研究在与传统方法的实时推力衰减的比较中凸显了该方法的可行性和优势。

  • 2024-08-31
  • 阅读739