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e-works为您找到 160  条结果

基于LF炉脱硫动力学研究及脱硫系数的人工智能预测

本研究针对钢铁生产过程中LF炉脱硫环节，深入探讨了脱硫动力学过程，并结合BP神经网络技术，对脱硫系数进行预测，旨在优化脱硫效率和钢材质量。
人工智能
来源：e-works
2025-05-27

点亮未来工厂：故障预测与健康管理的“中云”力量

近年来，随着传感器、人工智能、工业物联网、大数据等技术的蓬勃发展与应用，PHM受到了业界的广泛关注与重视，被誉为“未来工厂之光”。
TPM
来源：e-works
2025-03-07

NX使用方法与技巧 | 性能预测器

最新的NX软件“方法与技巧”视频将深入介绍端到端的完整工作流程，让我们了解如何使用性能预测器快速分析和审查在特定的约束和载荷下的模型。这是一个非常好的工具，可用于受力试验，查看应力以及位移等方面的设计性能。
MCAD
来源：西门子
2025-02-28

基于OptiStruct求解器的轮胎路面噪声预测和控制策略研究

本文阐述了传递路径分析的基本原理和典型传递路径的分析和操作步骤。通过Altair公司开发的OptiStruct求解器进行节点贡献量和TPA分析，找出噪声问题的主要原因并对车身结构和传递路径进行优化，经过对顶盖局部结构和后悬衬套参数的优化，成功解决了该车型的路噪风险问题。为乘用车轮胎/路面噪声研究提供一种思路，在工程应用上具有重要的指导意义。
CAE
来源：Altair
2025-02-21

三菱电机梁效：深化工业知识，赋能预测性维护效能提升

近年来，预测性维护受到市场的广泛关注与重视，一度被预言是工业物联网的“杀手级”应用，吸引着众多企业涉足该领域，但它的应用却一直不及预期，被认为是当下最有需求、最有前途，也是最难落地的技术之一。
其他
来源：e-works
2024-09-27
预测性维护：从落地之“痛”到破解之“道”

预测性维护：从落地之“痛”到破解之“道”

基于深入的专家访谈，剖析了预测性维护难以落地的原因，总结了预测性维护推进的七大策略，并分享了国内外典型案例。
深度剖析
来源：e-works
2024-09-20

以系统化工业智能方法突破“试点困境”：冯建设博士深度解析预测性维护技术的落地与挑战

近年来，预测性维护受到市场的广泛关注与重视，一度被预言是工业物联网的“杀手级”应用，吸引着众多企业涉足该领域，但它的应用却一直不及预期，被认为是当下最有需求、最有前途，也是最难落地的技术之一。
其他
2024-08-01

基于AI技术的产品设计优化及预测式维修研究

随着人工智能的兴起，设备运行的样本数量也将增加，随着数据增多，预测模型将越来越准确，设备的运维也必将打开新的局面。
其他
来源：e-works
2024-07-09

千里之外为工业设备“悬丝诊脉”

为了解决设备运维管理问题，东希科技自研了设备预测性维护系统，该系统以真实的系统运行数据为基础，利用机器学习和自然语言处理等技术工具，为东方希望集团建立起设备智能化运维管理标准，实现了对集团千里之外的设备“悬丝诊脉”，提高了集团的智能化水平。
其他
来源：e-works
2024-07-05

预测性维护：为何落地难？如何有效推进？

预测性维护技术落地困难，不仅源于技术本身的复杂性和难度，还在于企业缺乏一套系统化的实施方法论。本文基于深入的专家访谈，剖析了预测性维护难以落地的原因，总结了预测性维护推进的七大策略，并分享了国内外典型案例，以期为企业提供启示与借鉴。
其他
2024-05-14
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