Wysoka trwałość konstrukcja modułowy most ze stali długoterminowy pojedynczy podwójny pas

Stalowe mosty konstrukcyjne/stalowe mosty o długim przedziale

Uczenie maszynowe znacznie poprawia adaptację spawania w czasie rzeczywistym poprzez wykorzystanie zaawansowanych technologii czujników, algorytmów adaptacyjnych i modeli opartych na danych w celu optymalizacji procesu spawania.Oto jak:

1. **Zwiększone wykrywanie i gromadzenie danych**
Uczenie maszynowe opiera się na wysokiej jakości danych z zaawansowanych czujników, takich jak kamery, czujniki laserowe i czujniki dynamicznego oporu, w celu monitorowania procesu spawania w czasie rzeczywistym.Te czujniki przechwytują szczegółowe informacje o puli spawania, geometrii szwu i innych krytycznych parametrów, zapewniających kompleksowy obraz procesu spawania.

2. **Wykrywanie i prognozowanie wad w czasie rzeczywistym**
Modele uczenia maszynowego mogą analizować dane czujników w celu wykrycia wad i przewidywania wskaźników jakości spawania w czasie rzeczywistym.sieci neuronowe konwolucyjne (CNN) i inne techniki głębokiego uczenia się mogą być używane do klasyfikacji i przewidywania wad, takich jak porowatośćTo umożliwia natychmiastowe działania naprawcze, zapewniające wysoką jakość spawania.

3. **Algorytmy sterowania adaptacyjnego**
Algorytmy uczenia maszynowego mogą dynamicznie dostosowywać parametry spawania na podstawie informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym.Techniki, takie jak uczenie się przez wzmocnienie (RL) i adapcyjne systemy sterowania, pozwalają robotom spawalniczym modyfikować parametry takie jak prędkość spawaniaW tym celu zapewnia się stałe i wysokiej jakości spawania nawet w różnych warunkach.

4. **Modele uogólnialne dla różnych warunków**
Aby sprostać wyzwaniu adaptacji do różnych warunków spawania, modele uczenia maszynowego można wyszkolić przy użyciu różnych zestawów danych i technik uogólniania.Nauka transferu pozwala na dostosowanie modeli wyszkolonych na jednym zestawie warunków do nowych scenariuszy przy minimalnym dopasowaniuNauka stopniowa umożliwia ciągłe aktualizowanie modelu w miarę dostępności nowych danych, zapewniając jego dokładność w czasie.

5. **Ludzie w pętli ciągłego doskonalenia**
Włączenie ludzkiej wiedzy specjalistycznej do pętli uczenia maszynowego może poprawić dokładność i niezawodność modelu.zapewnienie prawidłowego dostosowania modeluTakie podejście łączy precyzję uczenia się maszynowego z intuicją człowieka, zwiększając ogólną wydajność systemu.

6. **wirtualne wykrywanie i efektywne pod względem kosztów monitorowanie**
Techniki wirtualnego wykrywania, umożliwiające uczenie maszynowe, mogą powielać funkcjonalność czujników fizycznych przy użyciu danych z istniejących czujników.Zmniejsza to zapotrzebowanie na drogie sprzęt przy jednoczesnym zachowaniu dokładnego monitorowania procesuNa przykład modele uczenia głębokiego mogą przewidywać sygnały mechaniczne z danych o dynamicznym oporze, zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym bez dodatkowych czujników.

7. **Optymalizacja parametrów spawania**
Modele uczenia maszynowego mogą optymalizować parametry spawania w celu osiągnięcia pożądanych wskaźników jakości.Techniki takie jak algorytmy genetyczne i uczenie się wzmocnienia mogą dynamicznie dostosowywać parametry, aby zmaksymalizować wytrzymałość spawania i zminimalizować wady.Zapewnia to, że proces spawania pozostaje wydajny i skuteczny w różnych warunkach.

Dzięki integracji tych technik uczenia maszynowego proces spawania może osiągnąć większą elastyczność, precyzję i niezawodność,co czyni go bardzo skutecznym do przystosowywania spawania w czasie rzeczywistym w budowie mostów i innych wymagających zastosowaniach.

Specyfikacje:

- Nie.

CB200 Tabela ograniczona do prasy trasy
- Nie, nie.	Siła wewnętrzna	Forma struktury
		Nie wzmocniony model				Wzmocniony model
		SS	DS	TS	QS	SSR	DSR	TSR	QSR
200	Standardowy moment trasy (kN.m)	1034.3	2027.2	2978.8	3930.3	2165.4	4244.2	6236.4	8228.6
200	Standardowa obcięcie trasy (kN)	222.1	435.3	639.6	843.9	222.1	435.3	639.6	843.9
201	Wymagania w odniesieniu do zastosowań w odniesieniu do silników silnikowych	1593.2	3122.8	4585.5	6054.3	3335.8	6538.2	9607.1	12676.1
202	Szywa do wysokiego zgięcia trasy ((kN)	348	696	1044	1392	348	696	1044	1392
203	Siła strzyżenia superwysokiej śruby strzyżenia ((kN)	509.8	999.2	1468.2	1937.2	509.8	999.2	1468.2	1937.2

- Nie.

CB200 Tabela charakterystyk geometrycznych mostów trusowych (pół mostów)
Struktura	Cechy geometryczne
	Cechy geometryczne	Powierzchnia akordu ((cm2)	Właściwości sekcji ((cm3)	Moment inercji ((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

- Nie.

CB321(100) Tabela ograniczona do prasy skrzynowej
Nie, nie, nie.	Siła wewnętrzna	Forma struktury
		Nie wzmocniony model				Wzmocniony model
		SS	DS	TS	DDR	SSR	DSR	TSR	DDR
321 ((100)	Standardowy moment trasy (kN.m)	788.2	1576.4	2246.4	3265.4	1687.5	3375	4809.4	6750
321 ((100)	Standardowa obcięcie trasy (kN)	245.2	490.5	698.9	490.5	245.2	490.5	698.9	490.5
321 (100) Tabela właściwości geometrycznych mostów trasowych ((Pół most)
Typ nr.	Cechy geometryczne	Forma struktury
		Nie wzmocniony model				Wzmocniony model
		SS	DS	TS	DDR	SSR	DSR	TSR	DDR
321 ((100)	Właściwości sekcji ((cm3)	3578.5	7157.1	10735.6	14817.9	7699.1	15398.3	23097.4	30641.7
321 ((100)	Moment bezwładności ((cm4)	250497.2	500994.4	751491.6	2148588.8	577434.4	1154868.8	1732303.2	4596255.2

- Nie.

Zalety

Posiadając cechy prostej struktury,
wygodny transport, szybka erekcja
łatwe rozbieranie,
pojemność ciężkiego ładunku,
duża stabilność i długa żywotność z powodu zmęczenia
o pojemności nieprzekraczającej 50 W,