关键词： 人工智能   机电系统   故障诊断  

摘要： 机电系统在航空航天、智能制造和轨道交通等多个行业中有着广泛的应用,但由于其日趋复杂的特性,传统的故障诊断方法已经不能满足高效和精准的需求。人工智能技术为提供了新的解决方案。本文围绕数据驱动的智能诊断模型、深度学习、强化学习以及知识图谱的融合等核心技术,探索在故障检测、预测以及决策优化方面的实际应用。通过自动化的特征抽取和模式辨识,深度学习能够增强诊断的准确性和实时响应能力;将强化学习与知识图谱相结合,可以提高自我适应学习和因果关系推断的能力,从而实现更为智能的决策过程。随着多源数据的整合、自适应迁移学习以及可解释性模型的进步,故障诊断的准确性将得到进一步的增强,为机电设备的健康管理提供了坚实的后盾。

关键词： 10kV配电网   智能负荷调度   优化方法   人工智能   多目标优化  

摘要： 本文阐述了10千伏配电网智能负荷调度优化方案的实施步骤,深度分析了负荷波动特性复杂化、分布式能源接入挑战、设备老化及容量瓶颈等实际问题,深入探讨了传统电力负荷调控手段、人工智能驱动的优化方法、多目标优化策略、数据驱动与即时调度技术,构建了包括系统模型、目标函数优化、约束设定及求解方法的智能负荷调度优化模型体系。通过综合运用多种技术手段,旨在实现10千伏配电网负荷调度的智能化目标,保障电力供应安全、稳定,并在经济上合理运行,为智能电网的稳步发展奠定基础。

关键词： 土木工程   结构健康监测   人工智能  

摘要： 为了提升土木工程结构健康监测的效率和准确性,本文基于大数据和人工智能技术,提出了一种新型的结构健康监测系统。本文首先分析了传统监测方法的局限性,随后介绍了大数据和人工智能在土木工程中的应用潜力,重点探讨了数据采集、传输、分析与决策的全流程系统架构。研究发现,通过机器学习和深度学习算法,能够有效处理海量监测数据,实现对结构状态的实时评估和异常预警。在桥梁和建筑结构健康监测的实际应用中,该系统表现出较高的精度和可靠性,能够及时发现潜在的安全隐患并提供科学的维护建议。该技术在数据质量、算法可解释性以及成本控制等方面仍面临挑战。未来,随着技术的进一步发展,基于大数据和人工智能的结构健康监测系统有望在更多领域得到广泛应用,为土木工程的安全性和耐久性提供有力保障。

关键词： 钻井参数   机械钻速   机器学习   贝叶斯优化   大位移井  

摘要： 海上大位移井的井眼轨迹复杂和水平位移较大，导致井下摩阻增加，严重影响钻井效率。根据钻井数据和录井数据等，提出了一种基于机器学习钻速预测与钻井参数优化的大位移井钻井提速方法。首先，对现场原始数据进行滤波、归一化等预处理，进行了相关性分析，得出钻压、转盘转速等钻井参数及井斜角、水平位移等井眼轨迹参数与钻速有显著的相关性；然后，构建了基于BP神经网络、随机森林和支持向量机的钻速预测模型，预测精度评价结果表明，BP神经网络模型表现最优，可以较为准确地预测海上大位移钻井的机械钻速；最后，采用贝叶斯优化算法，以提高钻速为目标进行了钻压、转盘转速和排量等参数优化。优化结果表明，钻井参数优化后，机械钻速平均提升了18.86%。研究结果揭示了钻井参数和井眼轨迹参数对大位移井钻速的影响，为大位移井钻井提速提供了理论依据。

关键词： 竹木   装配式建筑   绿色发展   低碳经济   智能制造  

摘要： 在国家“双碳”战略深化推进的背景下，传统建筑行业的高能耗与高碳排放问题亟待破解。针对竹木建筑发展面临的产业规模不足、技术标准滞后、区域失衡等瓶颈，文章通过分析竹木材料的建筑性能优势，并结合产业发展现状与面临的瓶颈，提出了包括政策创新、智能建造、示范工程与产品开发的竹木建筑全链条发展路径。这一路径的实施，将有效提升竹木建材的市场渗透率，降低建筑全生命周期的碳排放。

关键词： 采编图灵   智能编目   人工智能  

摘要： 随着大语言模型和硬件支持快速发展，图书采分编智能化成为趋势。文章聚焦广东省立中山图书馆“采编图灵”项目，简述采分编从自动化到智能化的过程；分析采编图灵中的人工智能实践；探讨图书采分编人工智能探索的基本原则、基本策略、核心功能、关键要素和预期效能。

关键词： 电工维修   工业自动化   预测性维修   人工智能   增强现实   远程诊断  

摘要： 工业自动化系统维修面临复杂挑战,新型电工维修技术应运而生,研究通过实验比较传统与新型维修方法,重点探索人工智能,增强现实与远程诊断技术的创新应用,实验结果显示,新型维修技术显著提升了设备性能:将平均故障间隔时间提高42.7%,降低维修成本39.5%,提升首次修复成功率至93.8%,通过技术融合,实现了从被动维修到主动预防的转变,为工业自动化系统维护提供了有效解决方案,并为未来智能运维指明发展方向。

关键词： 人工智能   自然语言处理技术   情感计算   多模态交互技术   自适应学习与个性化推荐技术   信息处理与决策分析  

摘要： 文章通过对人工智能发展过程的回顾，分析自然语言处理、情感计算、多模态交互、自适应学习与个性化推荐、信息处理与决策分析等人工智能技术，认为人工智能够帮助人们认识世界、交流思想、驾驭机器，提高人们相互沟通与交流的信息效率，并开辟出新的社会价值源泉，鼓励大家积极参与到人工智能的开发与应用活动中。

关键词： BIM技术   装配式结构   深化设计   智能制造  

摘要： 装配式结构作为建筑工程领域重要发展趋势,结合BIM技术能够实现建筑构件精确预制、高效安装及深化设计,研究通过对装配式结构施工阶段BIM技术集成应用的分析,探索技术应对装配式结构设计难点、施工精度和构件智能化制造等方面的具体实施路径。针对预制构件参数化设计、装配化深化设计、构件精准预制、吊装定位方案优化及施工过程数字化模拟等内容,提出基于BIM技术的多维应用策略,研究结果表明,BIM技术在装配式结构施工中的应用能够有效提升构件预制精度,降低施工误差,实现装配式结构施工过程的信息化、智能化和精细化。

关键词： 模糊树   永磁同步电机   直接转矩控制   机器学习   传感器  

摘要： 永磁同步电机因其高效率和高动态性能广泛应用于工业控制，但传统直接转矩控制方法易引发转矩脉动和磁链波动，尤其在低速运行时表现不足；因此，研究将模糊树模型应用于永磁同步电机的直接转矩控制中，通过引入基于模糊逻辑和决策树融合的智能控制方法，自适应调整开关决策规则，优化电压矢量选择，提高系统的动态响应能力和稳态控制精度；实验表明，模糊树模型显著降低了转矩脉动（误差减少40%）、磁链波动（降至原65%）及能量损耗（功率损耗减少44%），同时提升动态响应（响应时间缩短25%）和效率（提升8%），能量损耗大幅减少；研究结果表明，所提出的基于模糊树模型的直接转矩控制方法为优化永磁同步电机的性能提供了一种高效可靠的解决方案，在高功率场景中表现尤为突出；研究的创新性在于采用模糊树代替传统开关表，通过自适应规则调整，显著改善了控制性能。