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| MOQ: | 1個 |
| 価格: | USD 95-450 |
| standard packaging: | 裸 |
| Delivery period: | 8〜10 営業日 |
| 支払方法: | L/C、D/P、T/T |
| Supply Capacity: | 60000トン/年 |
橋のための構造鋼/長距離鋼橋
マシンラーニングは 熱帯プロセスを最適化するために 先進的なセンサー技術,適応アルゴリズム,データ駆動モデルを利用することで リアルタイム熱帯の適応を大幅に向上させますこんな感じで:
1. **強化されたセンサーとデータ収集**
機械学習は,カメラやレーザーセンサー,ダイナミックレジスタンスセンサーなどの高度なセンサーからの高品質なデータに依存し,リアルタイムで溶接プロセスを監視します.このセンサーは,溶接プールについての詳細な情報をキャプチャ溶接過程の包括的な見方を提供する.
2. **リアルタイムデフォクト検出と予測**
機械学習モデルでは センサーデータを分析して 欠陥を検出し 溶接品質指標をリアルタイムで予測できます孔隙性などの欠陥を分類し予測するために,回転神経ネットワーク (CNN) と他のディープラーニング技術を使用できます.これは,高品質の溶接を保証する即時の修正措置を可能にします.
3. **適応制御アルゴリズム**
機械学習アルゴリズムは リアルタイムフィードバックに基づいて 溶接パラメータを動的に調整できます強化学習 (RL) や適応制御システムなどの技術により,溶接ロボットは溶接速度などのパラメータを変更できます検出された偏差に対応する電流と電圧です.これは,変化する条件でも一貫性があり,高品質の溶接を保証します.
4. **様々な条件に対する一般化可能なモデル**
異なる溶接条件に適応するという課題に対処するために,様々なデータセットと一般化技術を使用して機械学習モデルを訓練することができます.トランスファー・ラーニングは,ある条件で訓練されたモデルを最小限の微調整で新しいシナリオに適応させる漸進的な学習により,新しいデータが入手可能になるにつれてモデルが継続的に更新され,時間の経過とともに正確さも保たれます.
5継続的な改善のための人間・イン・ザ・ループ
機械学習ループに人間の専門知識を組み込むことで,モデルの正確性と信頼性が向上します.モデルが正しく適応することを確保する機械学習の精度と人間の直感を組み合わせて システム全体のパフォーマンスを向上させます
6仮想センサーとコスト効率的なモニタリング
機械学習によって可能になった仮想センサー技術は,既存のセンサーからのデータを利用して物理センサーの機能を複製することができます.精度の高いプロセスモニタリングを維持しながら高価なハードウェアの必要性を減らす例えば,ディープラーニングモデルは ダイナミック抵抗データから機械信号を予測し,追加のセンサーなしでリアルタイム洞察を提供します.
7溶接パラメータの最適化
機械学習モデルは 熱付けパラメータを最適化して 望ましい品質指標を達成できます遺伝アルゴリズムや強化学習のような技術により 溶接強度を最大化し 欠陥を最小化するために パラメータを動的に調整できますこれは,溶接プロセスが様々な条件下で効率的で効果的であることを保証します.
この機械学習技術を統合することで 溶接プロセスは より柔軟性,精度,信頼性を 達成できます橋の建設やその他の要求の高いアプリケーションにおけるリアルタイム溶接適応に非常に効果的です.
仕様:
わかった
| CB200 トラスプレス限定テーブル | |||||||||
| 違う | 内部力 | 構造形式 | |||||||
| 強化されていないモデル | 強化モデル | ||||||||
| SS | DS | TS | QS | SSR | DSR | TSR | QSR | ||
| 200 | 標準トランスモメント (kN.m) | 1034.3 | 2027.2 | 2978.8 | 3930.3 | 2165.4 | 4244.2 | 6236.4 | 8228.6 |
| 200 | 標準型トラスシール (kN) | 222.1 | 435.3 | 639.6 | 843.9 | 222.1 | 435.3 | 639.6 | 843.9 |
| 201 | 高屈曲トランスモメント (kN.m) | 1593.2 | 3122.8 | 4585.5 | 6054.3 | 3335.8 | 6538.2 | 9607.1 | 12676.1 |
| 202 | 高屈曲式トラスシール (kN) | 348 | 696 | 1044 | 1392 | 348 | 696 | 1044 | 1392 |
| 203 | 超高切断網の切断力 (kN) | 509.8 | 999.2 | 1468.2 | 1937.2 | 509.8 | 999.2 | 1468.2 | 1937.2 |
わかった
| CB200 架橋 (半橋) の幾何学的特徴表 | ||||
| 構造 | ジオメトリ 特性 | |||
| ジオメトリ 特性 | アコード面積 ((cm2) | セクションプロパティ (cm3) | 慣性の瞬間 (cm4) | |
| ss | SS | 25.48 | 5437 | 580174 |
| SSR | 50.96 | 10875 | 1160348 | |
| DS | DS | 50.96 | 10875 | 1160348 |
| DSR1 | 76.44 | 16312 | 1740522 | |
| DSR2 | 101.92 | 21750 | 2320696 | |
| TS | TS | 76.44 | 16312 | 1740522 |
| TSR2 | 127.4 | 27185 | 2900870 | |
| TSR3 | 152.88 | 32625 | 3481044 | |
| QS | QS | 101.92 | 21750 | 2320696 |
| QSR3 | 178.36 | 38059 | 4061218 | |
| QSR4 | 203.84 | 43500 | 4641392 | |
わかった
| CB321 ((100) トラスプレス限定表 | |||||||||
| 違う 違う | 内なる力 | 構造形式 | |||||||
| 強化されていないモデル | 強化モデル | ||||||||
| SS | DS | TS | DDR | SSR | DSR | TSR | DDR | ||
| 321 (((100) | 標準トランスモメント (kN.m) | 788.2 | 1576.4 | 2246.4 | 3265.4 | 1687.5 | 3375 | 4809.4 | 6750 |
| 321 (((100) | 標準型トラスシール (kN) | 245.2 | 490.5 | 698.9 | 490.5 | 245.2 | 490.5 | 698.9 | 490.5 |
| 321 (100) 架橋の幾何学特性の表 (半橋) | |||||||||
| タイプ番号 | ジオメトリ 特性 | 構造形式 | |||||||
| 強化されていないモデル | 強化モデル | ||||||||
| SS | DS | TS | DDR | SSR | DSR | TSR | DDR | ||
| 321 (((100) | 切断の性質 (cm3) | 3578.5 | 7157.1 | 10735.6 | 14817.9 | 7699.1 | 15398.3 | 23097.4 | 30641.7 |
| 321 (((100) | 慣性の瞬間 (cm4) | 250497.2 | 500994.4 | 751491.6 | 2148588.8 | 577434.4 | 1154868.8 | 1732303.2 | 4596255.2 |
わかった
利点
シンプルな構造の特徴を持つ
便利な輸送,迅速な勃起
簡単に分解できる
重荷の負荷能力
高い安定性と長耐性
代替の跨度,負荷能力が備わっています
ビデオ
ビデオ
ビデオ
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ビデオ
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| MOQ: | 1個 |
| 価格: | USD 95-450 |
| standard packaging: | 裸 |
| Delivery period: | 8〜10 営業日 |
| 支払方法: | L/C、D/P、T/T |
| Supply Capacity: | 60000トン/年 |
橋のための構造鋼/長距離鋼橋
マシンラーニングは 熱帯プロセスを最適化するために 先進的なセンサー技術,適応アルゴリズム,データ駆動モデルを利用することで リアルタイム熱帯の適応を大幅に向上させますこんな感じで:
1. **強化されたセンサーとデータ収集**
機械学習は,カメラやレーザーセンサー,ダイナミックレジスタンスセンサーなどの高度なセンサーからの高品質なデータに依存し,リアルタイムで溶接プロセスを監視します.このセンサーは,溶接プールについての詳細な情報をキャプチャ溶接過程の包括的な見方を提供する.
2. **リアルタイムデフォクト検出と予測**
機械学習モデルでは センサーデータを分析して 欠陥を検出し 溶接品質指標をリアルタイムで予測できます孔隙性などの欠陥を分類し予測するために,回転神経ネットワーク (CNN) と他のディープラーニング技術を使用できます.これは,高品質の溶接を保証する即時の修正措置を可能にします.
3. **適応制御アルゴリズム**
機械学習アルゴリズムは リアルタイムフィードバックに基づいて 溶接パラメータを動的に調整できます強化学習 (RL) や適応制御システムなどの技術により,溶接ロボットは溶接速度などのパラメータを変更できます検出された偏差に対応する電流と電圧です.これは,変化する条件でも一貫性があり,高品質の溶接を保証します.
4. **様々な条件に対する一般化可能なモデル**
異なる溶接条件に適応するという課題に対処するために,様々なデータセットと一般化技術を使用して機械学習モデルを訓練することができます.トランスファー・ラーニングは,ある条件で訓練されたモデルを最小限の微調整で新しいシナリオに適応させる漸進的な学習により,新しいデータが入手可能になるにつれてモデルが継続的に更新され,時間の経過とともに正確さも保たれます.
5継続的な改善のための人間・イン・ザ・ループ
機械学習ループに人間の専門知識を組み込むことで,モデルの正確性と信頼性が向上します.モデルが正しく適応することを確保する機械学習の精度と人間の直感を組み合わせて システム全体のパフォーマンスを向上させます
6仮想センサーとコスト効率的なモニタリング
機械学習によって可能になった仮想センサー技術は,既存のセンサーからのデータを利用して物理センサーの機能を複製することができます.精度の高いプロセスモニタリングを維持しながら高価なハードウェアの必要性を減らす例えば,ディープラーニングモデルは ダイナミック抵抗データから機械信号を予測し,追加のセンサーなしでリアルタイム洞察を提供します.
7溶接パラメータの最適化
機械学習モデルは 熱付けパラメータを最適化して 望ましい品質指標を達成できます遺伝アルゴリズムや強化学習のような技術により 溶接強度を最大化し 欠陥を最小化するために パラメータを動的に調整できますこれは,溶接プロセスが様々な条件下で効率的で効果的であることを保証します.
この機械学習技術を統合することで 溶接プロセスは より柔軟性,精度,信頼性を 達成できます橋の建設やその他の要求の高いアプリケーションにおけるリアルタイム溶接適応に非常に効果的です.
仕様:
わかった
| CB200 トラスプレス限定テーブル | |||||||||
| 違う | 内部力 | 構造形式 | |||||||
| 強化されていないモデル | 強化モデル | ||||||||
| SS | DS | TS | QS | SSR | DSR | TSR | QSR | ||
| 200 | 標準トランスモメント (kN.m) | 1034.3 | 2027.2 | 2978.8 | 3930.3 | 2165.4 | 4244.2 | 6236.4 | 8228.6 |
| 200 | 標準型トラスシール (kN) | 222.1 | 435.3 | 639.6 | 843.9 | 222.1 | 435.3 | 639.6 | 843.9 |
| 201 | 高屈曲トランスモメント (kN.m) | 1593.2 | 3122.8 | 4585.5 | 6054.3 | 3335.8 | 6538.2 | 9607.1 | 12676.1 |
| 202 | 高屈曲式トラスシール (kN) | 348 | 696 | 1044 | 1392 | 348 | 696 | 1044 | 1392 |
| 203 | 超高切断網の切断力 (kN) | 509.8 | 999.2 | 1468.2 | 1937.2 | 509.8 | 999.2 | 1468.2 | 1937.2 |
わかった
| CB200 架橋 (半橋) の幾何学的特徴表 | ||||
| 構造 | ジオメトリ 特性 | |||
| ジオメトリ 特性 | アコード面積 ((cm2) | セクションプロパティ (cm3) | 慣性の瞬間 (cm4) | |
| ss | SS | 25.48 | 5437 | 580174 |
| SSR | 50.96 | 10875 | 1160348 | |
| DS | DS | 50.96 | 10875 | 1160348 |
| DSR1 | 76.44 | 16312 | 1740522 | |
| DSR2 | 101.92 | 21750 | 2320696 | |
| TS | TS | 76.44 | 16312 | 1740522 |
| TSR2 | 127.4 | 27185 | 2900870 | |
| TSR3 | 152.88 | 32625 | 3481044 | |
| QS | QS | 101.92 | 21750 | 2320696 |
| QSR3 | 178.36 | 38059 | 4061218 | |
| QSR4 | 203.84 | 43500 | 4641392 | |
わかった
| CB321 ((100) トラスプレス限定表 | |||||||||
| 違う 違う | 内なる力 | 構造形式 | |||||||
| 強化されていないモデル | 強化モデル | ||||||||
| SS | DS | TS | DDR | SSR | DSR | TSR | DDR | ||
| 321 (((100) | 標準トランスモメント (kN.m) | 788.2 | 1576.4 | 2246.4 | 3265.4 | 1687.5 | 3375 | 4809.4 | 6750 |
| 321 (((100) | 標準型トラスシール (kN) | 245.2 | 490.5 | 698.9 | 490.5 | 245.2 | 490.5 | 698.9 | 490.5 |
| 321 (100) 架橋の幾何学特性の表 (半橋) | |||||||||
| タイプ番号 | ジオメトリ 特性 | 構造形式 | |||||||
| 強化されていないモデル | 強化モデル | ||||||||
| SS | DS | TS | DDR | SSR | DSR | TSR | DDR | ||
| 321 (((100) | 切断の性質 (cm3) | 3578.5 | 7157.1 | 10735.6 | 14817.9 | 7699.1 | 15398.3 | 23097.4 | 30641.7 |
| 321 (((100) | 慣性の瞬間 (cm4) | 250497.2 | 500994.4 | 751491.6 | 2148588.8 | 577434.4 | 1154868.8 | 1732303.2 | 4596255.2 |
わかった
利点
シンプルな構造の特徴を持つ
便利な輸送,迅速な勃起
簡単に分解できる
重荷の負荷能力
高い安定性と長耐性
代替の跨度,負荷能力が備わっています
