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Structure en acier pour pont/pont en acier longue portée
L'apprentissage automatique améliore considérablement l'adaptation du soudage en temps réel en tirant parti de technologies de détection avancées, d'algorithmes adaptatifs et de modèles basés sur des données pour optimiser le processus de soudage.Voici comment:
1. ** Détection et collecte de données améliorées**
L'apprentissage automatique repose sur des données de haute qualité
provenant de capteurs avancés, tels que des caméras, des capteurs
laser et des capteurs de résistance dynamique, pour surveiller le
processus de soudage en temps réel.Ces capteurs capturent des
informations détaillées sur la piscine de soudure, la géométrie des
coutures et d'autres paramètres critiques, fournissant une vue
globale du processus de soudage.
2. ** Détection et prédiction des défauts en temps réel**
Les modèles d'apprentissage automatique peuvent analyser les
données des capteurs pour détecter les défauts et prédire les
mesures de qualité du soudage en temps réel.les réseaux de neurones
convolutifs (CNN) et d'autres techniques d'apprentissage en
profondeur peuvent être utilisés pour classer et prédire les
défauts tels que la porositéCette mesure permet de prendre des
mesures correctives immédiates, assurant ainsi une soudure de
qualité.
3. **Algorithmes de contrôle adaptatif**
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent ajuster
dynamiquement les paramètres de soudage en fonction de la
rétroaction en temps réel.Des techniques telles que l'apprentissage
par renforcement (RL) et les systèmes de contrôle adaptatif
permettent au robot de soudage de modifier des paramètres tels que
la vitesse de soudageLa résistance la corrosion et l'évaporation
des débris de l'eau est de l'ordre d'un millième de degré.
4. **Modèles généralisables pour différentes conditions**
Pour relever le défi de l'adaptation aux différentes conditions de
soudage, les modèles d'apprentissage automatique peuvent être
formés l'aide de divers ensembles de données et de techniques de
généralisation.L'apprentissage par transfert permet aux modèles
formés sur un ensemble de conditions d'être adaptés de nouveaux
scénarios avec un minimum de réglageL'apprentissage incrémentiel
permet de mettre le modèle jour en permanence mesure que de
nouvelles données deviennent disponibles, ce qui garantit sa
précision au fil du temps.
5. **Homme dans la boucle pour l'amélioration continue**
L'intégration de l'expertise humaine dans la boucle d'apprentissage
automatique peut améliorer l'exactitude et la fiabilité des
modèles.s'assurer que le modèle s'adapte correctementCette approche
collaborative combine la précision de l'apprentissage automatique
avec l'intuition humaine, améliorant ainsi les performances
globales du système.
6. **Sensibilisation virtuelle et surveillance rentable**
Les techniques de détection virtuelle, rendues possibles par
l'apprentissage automatique, peuvent reproduire la fonctionnalité
des capteurs physiques en utilisant les données des capteurs
existants.Cela réduit le besoin de matériel coûteux tout en
maintenant une surveillance précise du processusPar exemple, les
modèles d'apprentissage en profondeur peuvent prédire les signaux
mécaniques partir des données de résistance dynamique, fournissant
des informations en temps réel sans capteurs supplémentaires.
7. **Optimisation des paramètres de soudage**
Les modèles d'apprentissage automatique peuvent optimiser les
paramètres de soudage pour atteindre les mesures de qualité
souhaitées.Des techniques comme les algorithmes génétiques et
l'apprentissage par renforcement peuvent ajuster dynamiquement les
paramètres pour maximiser la résistance de soudage et minimiser les
défautsCela garantit que le processus de soudage reste efficace et
efficace dans des conditions variables.
En intégrant ces techniques d'apprentissage automatique, le processus de soudage peut atteindre une plus grande adaptabilité, précision et fiabilité,ce qui le rend très efficace pour l'adaptation de soudage en temps réel dans la construction de ponts et d'autres applications exigeantes.
Les spécifications:
Je suis désolée.
Tableau limité CB200 | |||||||||
Je ne veux pas. | Force interne | Formation de la structure | |||||||
Modèle non renforcé | Modèle renforcé | ||||||||
Les SS | Résultats de l'enquête | Le TS | QS | RSE | RSE | RTE | Résistance la corrosion | ||
200 | Temps de traction standard (kN.m) | 1034.3 | 2027.2 | 2978.8 | 3930.3 | 2165.4 | 4244.2 | 6236.4 | 8228.6 |
200 | La coupe standard du treillis (kN) | 222.1 | 435.3 | 639.6 | 843.9 | 222.1 | 435.3 | 639.6 | 843.9 |
201 | Temps de courbure du chssis haute résistance (kN.m) | 1593.2 | 3122.8 | 4585.5 | 6054.3 | 3335.8 | 6538.2 | 9607.1 | 12676.1 |
202 | Les pièces de rechange doivent être équipées d'un dispositif de rechange. | 348 | 696 | 1044 | 1392 | 348 | 696 | 1044 | 1392 |
203 | La force de cisaillement du treillis cisaillement super élevé ((kN) | 509.8 | 999.2 | 1468.2 | 1937.2 | 509.8 | 999.2 | 1468.2 | 1937.2 |
Je suis désolée.
CB200 Tableau des caractéristiques géométriques du pont poutres ((Half Bridge) | ||||
La structure | Caractéristiques géométriques | |||
Caractéristiques géométriques | Surface de l'accord ((cm2) | Propriétés de la section ((cm3) | Moment d'inertie (cm4) | |
ss | Les SS | 25.48 | 5437 | 580174 |
RSE | 50.96 | 10875 | 1160348 | |
Résultats de l'enquête | Résultats de l'enquête | 50.96 | 10875 | 1160348 |
Résultats de la recherche | 76.44 | 16312 | 1740522 | |
Le DSR2 | 101.92 | 21750 | 2320696 | |
Le TS | Le 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 |
Je suis désolée.
CB321 ((100) Tableau limité de presse poutres | |||||||||
Je ne veux pas. | Force intérieure | Formation de la structure | |||||||
Modèle non renforcé | Modèle renforcé | ||||||||
Les SS | Résultats de l'enquête | Le TS | DDR | RSE | RSE | RTE | DDR | ||
321 ((100) | Temps de traction standard (kN.m) | 788.2 | 1576.4 | 2246.4 | 3265.4 | 1687.5 | 3375 | 4809.4 | 6750 |
321 ((100) | La coupe standard du treillis (kN) | 245.2 | 490.5 | 698.9 | 490.5 | 245.2 | 490.5 | 698.9 | 490.5 |
321 (100) Tableau des caractéristiques géométriques du pont en treillis ((Mille pont) | |||||||||
Type n°. | Caractéristiques géométriques | Formation de la structure | |||||||
Modèle non renforcé | Modèle renforcé | ||||||||
Les SS | Résultats de l'enquête | Le TS | DDR | RSE | RSE | RTE | DDR | ||
321 ((100) | Propriétés de la section ((cm3) | 3578.5 | 7157.1 | 10735.6 | 14817.9 | 7699.1 | 15398.3 | 23097.4 | 30641.7 |
321 ((100) | Moment d'inertie (cm4) | 250497.2 | 500994.4 | 751491.6 | 2148588.8 | 577434.4 | 1154868.8 | 1732303.2 | 4596255.2 |
Je suis désolée.
Avantages
Possédant les caractéristiques d'une structure simple,
transport pratique, érection rapide
facile démonter,
capacité de charge lourde,
une grande stabilité et une longue durée de vie
étant capable d'une portée alternative, capacité de chargement