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智能制造中力学与数据分析的结合.pptx

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智能制造中力学与数据分析的结合.pptx

上传人:科技星球 2024/4/30 文件大小:158 KB

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文档介绍:该【智能制造中力学与数据分析的结合 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【31】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【智能制造中力学与数据分析的结合 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。:建立制造系统的虚拟模型,以精确模拟物理设备、工艺和环境。:从物理系统中收集实时数据,并与数字孪生进行同步,实现虚拟和物理系统的双向交互。:利用数字孪生进行仿真和优化,预测制造过程的行为,并识别需要改进的领域。:使用传感器和数据分析技术监测制造设备的实时状态,识别异常和潜在故障迹象。:利用机器学****算法分析传感器数据,预测即将发生的故障,并确定其根本原因。:基于故障预测,优化维护计划,避免意外停机,提高设备可靠性和可用性。:通过实验设计和优化算法,确定制造工艺中影响质量的最佳参数,提高产品合格率。:使用传感器和数据分析技术进行实时质量监控,识别缺陷和不合格品,确保产品质量。:利用数据分析技术分析缺陷模式,找出根本原因,并采取纠正措施。:利用数据分析技术预测需求和运输模式,优化物流流程,降低运输成本。:利用库存模型和数据分析,确定最优库存水平,平衡库存成本和服务水平。:建立实时供应链可视化平台,提高供应链透明度,促进协作和优化。:采用机器人和协作机器人执行重复性或危险性任务,提高生产率和效率。:利用人工智能技术自动化制造流程,例如调度、监控和决策制定。:研究和优化人机交互,确保安全和高效的协作环境。:通过数据分析和仿真,优化能源使用,降低制造过程的碳足迹。:利用力学建模仿真优化材料使用,减少废料和环境影响。:探索整合可再生能源,例如太阳能和风能,实现低碳和可持续制造。(如神经网络)从仿真数据中学****力学模型中的未知参数或函数。,提高模型精度和预测能力。,例如结构响应、材料性能和流体力学。,通过贝叶斯推理或其他方法校准力学模型的参数或边界条件。,考虑模型误差、参数不确定性和数据噪声。。(GAN)或其他数据生成方法合成逼真的数据集,以增强用于模型训练的数据。,减少了过拟合,提高了泛化能力。。,预测材料的机械性能和微观结构。。,并支持定制材料以满足特定应用需求。,从传感器数据中检测异常和故障模式。,优化维护计划,防止意外停机。,降低了运营成本,并增强了机器可靠性。、趋势和异常值。、关键特征和影响力学行为的复杂交互作用。、改进制造工艺并制定基于数据的决策。