关键词： 热塑性硫化胶   代表性体积单元模型   机器学习   力学性能  

摘要： 本文针对热塑性硫化胶（TPV）的力学性能进行了深入研究，以解决其相对于传统硫化橡胶存在的弹性问题。TPV以其突出的可回收性和优良的回弹性在材料科学领域具有独特的优势，然而相对于橡胶仍面临弹性不足的问题。本研究提出了一种综合的研究方法，即集成代表性体积单元（RVE）模型和机器学习方法，用以全面研究TPV的力学响应。应用支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和随机森林算法（RF）等机器学习模型对TPV的力学性能进行预测，并验证了模型的准确性。通过重要性分析和特征相关性分析，揭示了聚丙烯（PP）和三元乙丙橡胶（EPDM）的弹性模量比对TPV性能的重要影响，并提出相应的调节理论。该研究对于理解和预测TPV材料性能有重要意义，为材料设计和工程应用提供了深刻见解。

关键词： 智能制造系统   机电一体化技术   数控模式优化   性能测试  

摘要： 随着智能制造的快速发展,机电一体化技术在提高生产效率和产品质量方面发挥着至关重要的作用。本文针对智能制造系统的需求,分析了传感技术、数控技术和自动化生产线等关键机电一体化技术,并对基于机电一体化技术的数控模式进行了优化研究。最后,通过性能测试表明,该设计不仅提高了生产效率,还降低了资源消耗,有助于推动智能制造行业的发展。

关键词： 博物馆   人工智能   数据   大语言模型  

摘要： 本文提出了利用注意力机制的人工智能技术对博物馆数据进行系统管理的概念，探讨了技术实现方法，即整合博物馆所有数据到统一的数据仓库之中，使用大语言模型来理解利用自然语言提出的要求，将其转化为能处理图像、文本、声音等多模态数据的程序语言，执行统计、查询、归纳、推理等任务。通过数据层、处理层、交互层的协作，不仅能够确保提取数据的准确、完整和全面，还能通过数据分析形成信息，由信息融合成为知识，进而形成智慧能力，同时消弭长期存在于博物馆各类业务系统中的数据孤岛状态。

关键词： 机器学习   工业自动化工程   IP特征模型识别   异常检测技术  

摘要： 基于机器学习的工业自动化技术中IP特征识别和异常检测技术,本文通过分析机器学习算法在工业场景中的应用,解释了如何使用大量工业数据来创建准确的IP特征模型并实现高效的异常检测。同时,详细介绍了向量机、决策树等在特征提取、模型训练和异常检测应用中的支持等各种机器学习算法。并通过结合实际工业案例,展示了该技术在提高工业自动化系统稳定性和可靠性方面取得的重大成就,为工业企业实现智能生产提供了强有力的技术支持和理论基础。

关键词： 智能制造   机械自动化   生产控制系统   系统架构   人机交互  

摘要： 在智能制造的大背景下,机械自动化生产控制系统成为提高生产效率、保障产品质量和实现人机协作的关键。本文探讨智能制造环境下机械自动化生产控制系统的设计,分析系统的需求,并提出基于智能制造的解决方案,包括系统架构、生产调度优化、设备健康管理以及人机交互技术。通过实验验证所提出系统的有效性和优越性,为智能制造的发展提供技术支撑。

关键词： 信息技术   交通流量分析   交通优化   数据挖掘   机器学习  

摘要： 信息技术是当今交通信息化呈现的基础框架,在道路和桥梁的交通流量分析以及优化提供助力中扮演重要角色。信息技术在交通流量管理中的应用越来越明显。而传统模式在处理这类交通流量分析和优化问题时有一定挑战。基于信息技术构建的这种新型交通流量分析与优化模型恰好针对这些问题进行了突破。以大数据分析为中心,将数据挖掘、机器学习等多种技术融合创新。不仅流量信息能被实时捕获和处理,对于未来的交通趋势,也可以做出更准确的预测。实验结果表明,与传统方法相比该模型能更有效地提高交通流量的分析精准度,优化交通组织,减少交通拥堵,提高道路交通效率。此研究成果有助于指导和推动我国的交通信息化建设,对于解决大城市的交通拥堵问题具有重要的实践意义。

关键词： 隧道照明   节能优化   智能控制   物联网   人工智能  

摘要： 随着交通基础设施建设的快速发展,隧道在现代交通网络中的作用愈发重要。隧道照明系统作为保障行车安全的关键设施,其能耗问题日益突出。本文深入探究隧道照明系统的节能优化与智能控制策略,分析传统隧道照明系统存在的能耗高、控制方式单一等问题,创新性地提出基于物联网、大数据分析、人工智能等先进技术的智能控制策略,并结合实际案例进行分析验证,旨在为隧道照明系统的节能降耗和智能化发展提供科学依据和实践指导。

关键词： 智能分拣系统   算法优化   效能提升   机器学习  

摘要： 文章深入探究动车配件智能分拣系统算法优化的意义,以及算法在效能提升方面所起到的作用。通过使用高级机器学习算法、对训练数据集进行扩展与优化、对硬件设备进行升级改造、建立算法持续优化机制等措施,分拣系统识别准确度与处理速度得到有效改善。研究结果表明:算法优化后分拣效率显著提高,错误率下降,对于铁路运输的安全与效率具有积极的促进作用。强调持续优化与技术创新的重要性,以期对智能分拣系统开发提供理论支持与实践指导。

关键词： 电子信息工程技术   通信智能化   5G   通信   物联网   人工智能  

摘要： 在信息化高速发展的今天,通信产业正在发生巨大的变化,以智能化为主导的通信产业正在发生着巨大的变化。电子信息工程技术是推进信息采集、传输、处理和存储的重要组成部分,是实现通信系统高效运转、功能扩展和业务升级的重要支撑。从5 G通信、物联网、人工智能与通信融合、通信网络优化四个角度出发,对其在通信智能化中的应用进行了深入的研究,并对其在实际应用中所遇到的问题进行了分析,并给出了解决方案,从而揭示了 EIS技术对通信智能化的促进作用,为我国通信行业的不断创新和发展提供了理论基础和实践指导。

关键词： 风电场   风电变流器   并网振荡   稳定裕度   自主协同   自适应控制   人工智能  

摘要： 受出力波动和电网强度变化等时变因素影响，风电场并网稳定裕度呈现出时变特性，存在因裕度不足而导致的并网振荡风险。为此提出一种基于多机自主协同架构的风电场稳定裕度在线自适应控制方法，包括机组侧自主控制和场站侧矫正控制，前者用于保证对时变裕度响应的快速性，后者用于提升整场的响应精度。具体地，首先建立一种考虑多机交互且控制设计友好的风电场频域模型，基于该模型和时-频模态分析方法设计针对弱模式的多机附加阻尼环路，并将其阻尼参数作为裕度控制量；然后分别建立计及时变参数和裕度控制量的机组、场站裕度评估模型，构造裕度自主控制器和裕度矫正控制器；进一步提出基于人工神经网络(artificial neural networks，ANN)的裕度评估加速方法，实现对整场裕度的在线自适应控制。最后，基于实时仿真平台测试典型时变工况下的裕度控制效果，结果表明其可有效提升风电场稳定裕度对时变因素的自抗扰能力，起到振荡预防的作用。