|
| MOQ: | 1 PC |
| 가격: | USD 95-450 |
| standard packaging: | 적나라한 |
| Delivery period: | 8-10 작업 일수 |
| 결제 방법: | 패/기음, 디/피, 티/티 |
| Supply Capacity: | 60000ton/년 |
구조 철강 다리/장선 철강 다리
기계 학습은 첨단 센싱 기술, 적응 알고리즘 및 데이터 기반 모델을 활용하여 실시간 용접 적응을 크게 향상시킵니다.어떻게 하는지 알려드리죠:
1** 향상된 감지 및 데이터 수집 **
기계 학습은 카메라, 레이저 센서 및 역학적 저항 센서와 같은 고급 센서로부터의 고품질 데이터에 의존하여 실시간으로 용접 과정을 모니터링합니다.이 센서는 용접 풀에 대한 자세한 정보를 캡처, 꿰매기 기하학 및 기타 중요한 매개 변수, 용접 과정에 대한 포괄적 인 시각을 제공합니다.
2**실시간 결함 탐지 및 예측**
기계 학습 모델은 센서 데이터를 분석하여 결함을 감지하고 가접 품질 메트릭을 실시간으로 예측할 수 있습니다. 예를 들어,종전신경망 (CNN) 과 다른 딥러닝 기법을 통해 포러시티와 같은 결함을 분류하고 예측할 수 있습니다., 추출 및 오차 조정은 즉각적인 교정 조치를 가능하게하여 고품질의 용접을 보장합니다.
3. ** 적응 제어 알고리즘 **
머신러닝 알고리즘은 실시간 피드백을 기반으로 용접 매개 변수를 동적으로 조정할 수 있습니다.강화 학습 (RL) 및 적응 제어 시스템과 같은 기술은 용접 로봇이 용접 속도와 같은 매개 변수를 수정 할 수 있습니다., 전류 및 전압이 감지 된 오차에 반응합니다. 이것은 다양한 조건에서도 일관성 있고 고품질의 용접을 보장합니다.
4. **다양한 조건에 대한 일반화 가능한 모델**
서로 다른 용접 조건에 적응하는 도전을 해결하기 위해 다양한 데이터 세트와 일반화 기술을 사용하여 기계 학습 모델을 훈련 할 수 있습니다.이식 학습은 한 가지 조건에 훈련된 모델을 최소한의 정밀 조정으로 새로운 시나리오에 적응시킬 수 있습니다.추가 학습은 새로운 데이터가 제공됨에 따라 모델을 지속적으로 업데이트하여 시간이 지남에 따라 정확성을 유지할 수 있습니다.
5. **연속적인 개선을 위한 인간-인-loop**
기계 학습 루프에 인간의 전문 지식을 통합하면 모델의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 인간 운영자는 새로운 조건에 대한 모델의 해석을 확인할 수 있습니다.모델이 올바르게 적응하는지 확인이 협력적 접근법은 기계 학습의 정확성과 인간의 직관을 결합하여 전체 시스템 성능을 향상시킵니다.
6** 가상 센싱 및 비용 효율적인 모니터링**
머신러닝에 의해 가능하게 된 가상 센싱 기술은 기존 센서에서 얻은 데이터를 사용하여 물리적 센서의 기능을 복제할 수 있습니다.이것은 정확한 프로세스 모니터링을 유지하면서 비싼 하드웨어의 필요성을 줄입니다.예를 들어, 딥러닝 모델은 역학적 저항 데이터로부터 기계적 신호를 예측할 수 있으며 추가 센서 없이 실시간 인사이트를 제공합니다.
7. ** 용접 매개 변수 최적화 **
머신러닝 모델은 소용 있는 품질 메트릭을 달성하기 위해 용접 매개 변수를 최적화 할 수 있습니다.유전 알고리즘과 강화 학습과 같은 기술은 웰드 강도를 극대화하고 결함을 최소화하기 위해 매개 변수를 동적으로 조정할 수 있습니다.이것은 용접 과정이 다양한 조건 하에서 효율적이고 효과적임을 보장합니다.
이러한 기계 학습 기술을 통합함으로써, 용접 과정은 더 많은 적응력, 정확성, 신뢰성을 얻을 수 있습니다.다리 건설 및 다른 까다로운 응용 프로그램에서 실시간 용접 적응에 매우 효과적입니다..
사양:
- 네
| CB200 트러스 프레스 제한 테이블 | |||||||||
| 아니죠 | 내부 힘 | 구조 형태 | |||||||
| 강화되지 않은 모델 | 강화된 모델 | ||||||||
| SS | DS | TS | QS | SSR | DSR | TSR | QSR | ||
| 200 | 표준 트러스 모멘트 (kN.m) | 1034.3 | 2027.2 | 2978.8 | 3930.3 | 2165.4 | 4244.2 | 6236.4 | 8228.6 |
| 200 | 표준 트러스 셰어 (kN) | 222.1 | 435.3 | 639.6 | 843.9 | 222.1 | 435.3 | 639.6 | 843.9 |
| 201 | 높은 구부러짐 트러스 모멘트 (kN.m) | 1593.2 | 3122.8 | 4585.5 | 6054.3 | 3335.8 | 6538.2 | 9607.1 | 12676.1 |
| 202 | 높은 굽기 트러스 셰어 ((kN) | 348 | 696 | 1044 | 1392 | 348 | 696 | 1044 | 1392 |
| 203 | 초고속 셰어 트레이스의 셰어 힘 (kN) | 509.8 | 999.2 | 1468.2 | 1937.2 | 509.8 | 999.2 | 1468.2 | 1937.2 |
- 네
| CB200 트러스 브리지 (반 브리지) 의 기하학적 특성 표 | ||||
| 구조 | 기하학적 특징 | |||
| 기하학적 특징 | 악보 면적 (cm2) | 섹션 속성 (cm3) | 이너티 모멘트 (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 | |
- 네
| CB321 ((100) 트러스 프레스 제한 테이블 | |||||||||
| - 아니 | 내적 힘 | 구조 형태 | |||||||
| 강화되지 않은 모델 | 강화된 모델 | ||||||||
| SS | DS | TS | DDR | SSR | DSR | TSR | DDR | ||
| 321 ((100) | 표준 트러스 모멘트 (kN.m) | 788.2 | 1576.4 | 2246.4 | 3265.4 | 1687.5 | 3375 | 4809.4 | 6750 |
| 321 ((100) | 표준 트러스 셰어 (kN) | 245.2 | 490.5 | 698.9 | 490.5 | 245.2 | 490.5 | 698.9 | 490.5 |
| 321 (100) 트리스 브리지 (반 브리지) 의 기하학적 특성 표 | |||||||||
| 종류: No | 기하학적 특징 | 구조 형태 | |||||||
| 강화되지 않은 모델 | 강화된 모델 | ||||||||
| SS | DS | TS | DDR | SSR | DSR | TSR | DDR | ||
| 321 ((100) | 세క్షన్ 속성 (cm3) | 3578.5 | 7157.1 | 10735.6 | 14817.9 | 7699.1 | 15398.3 | 23097.4 | 30641.7 |
| 321 ((100) | 이너시 모멘트 (cm4) | 250497.2 | 500994.4 | 751491.6 | 2148588.8 | 577434.4 | 1154868.8 | 1732303.2 | 4596255.2 |
- 네
장점
간단한 구조의 특징을 가지고,
편리한 운송, 빠른 발기
쉽게 분해할 수 있습니다.
중량 실력,
높은 안정성 및 긴 피로 수명
대체 스펜, 부하 용량
비디오
비디오
비디오
비디오
비디오
비디오
비디오
비디오
비디오
비디오
비디오
|
|
| MOQ: | 1 PC |
| 가격: | USD 95-450 |
| standard packaging: | 적나라한 |
| Delivery period: | 8-10 작업 일수 |
| 결제 방법: | 패/기음, 디/피, 티/티 |
| Supply Capacity: | 60000ton/년 |
구조 철강 다리/장선 철강 다리
기계 학습은 첨단 센싱 기술, 적응 알고리즘 및 데이터 기반 모델을 활용하여 실시간 용접 적응을 크게 향상시킵니다.어떻게 하는지 알려드리죠:
1** 향상된 감지 및 데이터 수집 **
기계 학습은 카메라, 레이저 센서 및 역학적 저항 센서와 같은 고급 센서로부터의 고품질 데이터에 의존하여 실시간으로 용접 과정을 모니터링합니다.이 센서는 용접 풀에 대한 자세한 정보를 캡처, 꿰매기 기하학 및 기타 중요한 매개 변수, 용접 과정에 대한 포괄적 인 시각을 제공합니다.
2**실시간 결함 탐지 및 예측**
기계 학습 모델은 센서 데이터를 분석하여 결함을 감지하고 가접 품질 메트릭을 실시간으로 예측할 수 있습니다. 예를 들어,종전신경망 (CNN) 과 다른 딥러닝 기법을 통해 포러시티와 같은 결함을 분류하고 예측할 수 있습니다., 추출 및 오차 조정은 즉각적인 교정 조치를 가능하게하여 고품질의 용접을 보장합니다.
3. ** 적응 제어 알고리즘 **
머신러닝 알고리즘은 실시간 피드백을 기반으로 용접 매개 변수를 동적으로 조정할 수 있습니다.강화 학습 (RL) 및 적응 제어 시스템과 같은 기술은 용접 로봇이 용접 속도와 같은 매개 변수를 수정 할 수 있습니다., 전류 및 전압이 감지 된 오차에 반응합니다. 이것은 다양한 조건에서도 일관성 있고 고품질의 용접을 보장합니다.
4. **다양한 조건에 대한 일반화 가능한 모델**
서로 다른 용접 조건에 적응하는 도전을 해결하기 위해 다양한 데이터 세트와 일반화 기술을 사용하여 기계 학습 모델을 훈련 할 수 있습니다.이식 학습은 한 가지 조건에 훈련된 모델을 최소한의 정밀 조정으로 새로운 시나리오에 적응시킬 수 있습니다.추가 학습은 새로운 데이터가 제공됨에 따라 모델을 지속적으로 업데이트하여 시간이 지남에 따라 정확성을 유지할 수 있습니다.
5. **연속적인 개선을 위한 인간-인-loop**
기계 학습 루프에 인간의 전문 지식을 통합하면 모델의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 인간 운영자는 새로운 조건에 대한 모델의 해석을 확인할 수 있습니다.모델이 올바르게 적응하는지 확인이 협력적 접근법은 기계 학습의 정확성과 인간의 직관을 결합하여 전체 시스템 성능을 향상시킵니다.
6** 가상 센싱 및 비용 효율적인 모니터링**
머신러닝에 의해 가능하게 된 가상 센싱 기술은 기존 센서에서 얻은 데이터를 사용하여 물리적 센서의 기능을 복제할 수 있습니다.이것은 정확한 프로세스 모니터링을 유지하면서 비싼 하드웨어의 필요성을 줄입니다.예를 들어, 딥러닝 모델은 역학적 저항 데이터로부터 기계적 신호를 예측할 수 있으며 추가 센서 없이 실시간 인사이트를 제공합니다.
7. ** 용접 매개 변수 최적화 **
머신러닝 모델은 소용 있는 품질 메트릭을 달성하기 위해 용접 매개 변수를 최적화 할 수 있습니다.유전 알고리즘과 강화 학습과 같은 기술은 웰드 강도를 극대화하고 결함을 최소화하기 위해 매개 변수를 동적으로 조정할 수 있습니다.이것은 용접 과정이 다양한 조건 하에서 효율적이고 효과적임을 보장합니다.
이러한 기계 학습 기술을 통합함으로써, 용접 과정은 더 많은 적응력, 정확성, 신뢰성을 얻을 수 있습니다.다리 건설 및 다른 까다로운 응용 프로그램에서 실시간 용접 적응에 매우 효과적입니다..
사양:
- 네
| CB200 트러스 프레스 제한 테이블 | |||||||||
| 아니죠 | 내부 힘 | 구조 형태 | |||||||
| 강화되지 않은 모델 | 강화된 모델 | ||||||||
| SS | DS | TS | QS | SSR | DSR | TSR | QSR | ||
| 200 | 표준 트러스 모멘트 (kN.m) | 1034.3 | 2027.2 | 2978.8 | 3930.3 | 2165.4 | 4244.2 | 6236.4 | 8228.6 |
| 200 | 표준 트러스 셰어 (kN) | 222.1 | 435.3 | 639.6 | 843.9 | 222.1 | 435.3 | 639.6 | 843.9 |
| 201 | 높은 구부러짐 트러스 모멘트 (kN.m) | 1593.2 | 3122.8 | 4585.5 | 6054.3 | 3335.8 | 6538.2 | 9607.1 | 12676.1 |
| 202 | 높은 굽기 트러스 셰어 ((kN) | 348 | 696 | 1044 | 1392 | 348 | 696 | 1044 | 1392 |
| 203 | 초고속 셰어 트레이스의 셰어 힘 (kN) | 509.8 | 999.2 | 1468.2 | 1937.2 | 509.8 | 999.2 | 1468.2 | 1937.2 |
- 네
| CB200 트러스 브리지 (반 브리지) 의 기하학적 특성 표 | ||||
| 구조 | 기하학적 특징 | |||
| 기하학적 특징 | 악보 면적 (cm2) | 섹션 속성 (cm3) | 이너티 모멘트 (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 | |
- 네
| CB321 ((100) 트러스 프레스 제한 테이블 | |||||||||
| - 아니 | 내적 힘 | 구조 형태 | |||||||
| 강화되지 않은 모델 | 강화된 모델 | ||||||||
| SS | DS | TS | DDR | SSR | DSR | TSR | DDR | ||
| 321 ((100) | 표준 트러스 모멘트 (kN.m) | 788.2 | 1576.4 | 2246.4 | 3265.4 | 1687.5 | 3375 | 4809.4 | 6750 |
| 321 ((100) | 표준 트러스 셰어 (kN) | 245.2 | 490.5 | 698.9 | 490.5 | 245.2 | 490.5 | 698.9 | 490.5 |
| 321 (100) 트리스 브리지 (반 브리지) 의 기하학적 특성 표 | |||||||||
| 종류: No | 기하학적 특징 | 구조 형태 | |||||||
| 강화되지 않은 모델 | 강화된 모델 | ||||||||
| SS | DS | TS | DDR | SSR | DSR | TSR | DDR | ||
| 321 ((100) | 세క్షన్ 속성 (cm3) | 3578.5 | 7157.1 | 10735.6 | 14817.9 | 7699.1 | 15398.3 | 23097.4 | 30641.7 |
| 321 ((100) | 이너시 모멘트 (cm4) | 250497.2 | 500994.4 | 751491.6 | 2148588.8 | 577434.4 | 1154868.8 | 1732303.2 | 4596255.2 |
- 네
장점
간단한 구조의 특징을 가지고,
편리한 운송, 빠른 발기
쉽게 분해할 수 있습니다.
중량 실력,
높은 안정성 및 긴 피로 수명
대체 스펜, 부하 용량
