EBOM/PBOM/MBOM的协同管理，到底怎么实现？

对设计BOM转换后添加工艺流程、工艺定额等信息形成工艺BOM，在工艺BOM上面向制造模块的结构调整，并添加工艺辅料、原材料等形成制造BOM，在制造BOM上建立工艺路线、导入标准工艺编制工序、工步、标准工时，添加工艺资源、分配物料，形成BOP，是设计BOM到工艺BOM到制造BOM的形成过程。本文通过Teamcenter系统集成设计BOM、工艺BOM、制造BOM，实现以设计BOM作为数据输入源。

2021-08-23
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镁渣高掺量配料在新型干法水泥生产中的工艺优化与技术集成

分析了原材料性能和镁渣配料的可行性，确定了镁渣高掺量配料方案，选择了高饱和比（＞0.95）、高硅率（＞2.7）、中铝率（1.55）的“两高一中”配料方案；采取了精细化生产工艺方案，解决了生产中存在的难题；技改了生产系统相关设备：预热器系统、分解炉系统、窑尾喂料系统、三次风阀闸阀、煤粉秤、生料秤等，形成整体的技术集成与优化方案，经过生产实践，镁渣掺量为20%时，熟料28d抗折、抗压强度分别提高了1.0MPa、4.3MPa；生料磨提产22.4t/h，回转窑提产11.25t/h，取得显著效益。

2021-08-20
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预分解系统分级燃烧综合脱硝技术及其应用

氮氧化物（NOx）的排放总量和排放浓度是目前水泥熟料生产企业最关心的问题。随着国家环保政策的严格执行和社会责任履行自觉性的提高，如何解决氮氧化物（NOx）的排放总量和排放浓度问题，已成为大家必须面对的课题。事实上，在烧成系统涉及NOx产生和减少的环节，诸多技术在围绕这个课题发挥作用，如果这些技术匹配合适，效果非常明显。我们在对10多条生产线实施“分级燃烧分解炉”技术改造的基础上，联合专业环保公司，开发出科邦预分解系统分级燃烧综合脱硝技术，这项技术是将“低氮燃烧器+分级燃烧分解炉+SNCR系统优化+精准平衡操作技术+系统自动控制软件”五项技术科学匹配发挥作用的。这是典型的工艺措施，不仅达到减排NOx的目的，还能提高系统综合技术性能。本文就科邦预分解系统分级燃烧综合脱硝技术及其应用效果进行介绍。

2021-08-20
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一文了解自动驾驶汽车

驾驶是人类日常从事的活动中最困难的之一。遵循交通规则，通过眼神与其他司机沟通交流、对天气状况做出反应是成为优秀司机的先决条件。在自动驾驶汽车中，所有这些信息都由算法处理，算法可以构建其他汽车、自行车、行人和障碍物所在位置以及模拟他们的移动轨迹。本文将带您了解自动驾驶的方方面面。

2021-08-20
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燃料电池元年，氢能产业链谁是霸主？

汽车是燃料电池重要的应用领域之一。从上文分析可以看到，移动式燃料电池应用在装机容量方面位列第一，而汽车则是其重要的一个应用方向。不同于传统的燃油汽车和动力电池驱动的新能源汽车，燃料电池主要是通过电化学反应将阳极的燃料（氢气）和阴极的氧化剂（氧气）的化学能转化为电能，从而带动整个汽车的运行。

2021-08-20
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什么是一个好的物流中心？

物流行业还是一个发展中的行业，企业对于物流的理解各自不同，有时甚至有很大分歧，业主更是如此。尤其对于物流方案的理解，更是没有一个简单的标准可以参照，也许客观上也不存在。如果说设计一个物流中心就像是下象棋，有时一步随手的棋，整个棋局已经输了。高手和业余的区别，不在于外表有多像，而在于对棋局的理解和判断，从而付诸行动。有时一步棋，高手下和常人下是一样的，但他们对于为什么这么下的理解是不一样的。

2021-08-20
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官方全面解读“5G＋工业互联网”

“5G+工业互联网”是指利用以5G为代表的新一代信息通信技术，构建与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态。通过5G技术对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了新的实现途径，助力企业实现降本、提质、增效、绿色、安全发展。

2021-08-20
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智慧城市顶层整体设计方案（ppt）

2021-08-20
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广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。

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王南极：基于ISSA-BPNN算法的配电线路绝缘跳线夹过热感知方法

以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。