Cấu trúc độ bền cao Cầu thép mô-đun Dải dài đơn hai làn

Thép cấu trúc cho cây cầu/cây cầu thép dài

Học máy cải thiện đáng kể việc thích nghi hàn thời gian thực bằng cách tận dụng các công nghệ cảm biến tiên tiến, thuật toán thích nghi và các mô hình dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa quy trình hàn.Đây là cách:

1. **Cải thiện cảm biến và thu thập dữ liệu**
Học máy dựa trên dữ liệu chất lượng cao từ các cảm biến tiên tiến, chẳng hạn như máy ảnh, cảm biến laser và cảm biến kháng động, để theo dõi quá trình hàn trong thời gian thực.Những cảm biến này thu thập thông tin chi tiết về hồ bơi hàn, hình học may, và các thông số quan trọng khác, cung cấp một cái nhìn toàn diện về quá trình hàn.

2. ** Khám phá và dự đoán khiếm khuyết thời gian thực**
Các mô hình học máy có thể phân tích dữ liệu cảm biến để phát hiện lỗi và dự đoán số liệu chất lượng hàn trong thời gian thực.mạng thần kinh xoắn (CNN) và các kỹ thuật học sâu khác có thể được sử dụng để phân loại và dự đoán các khiếm khuyết như độ xốpĐiều này cho phép hành động khắc phục ngay lập tức, đảm bảo hàn chất lượng cao.

3. ** Các thuật toán điều khiển thích nghi **
Các thuật toán học máy có thể điều chỉnh động các thông số hàn dựa trên phản hồi thời gian thực.Các kỹ thuật như học tăng cường (RL) và hệ thống điều khiển thích nghi cho phép robot hàn sửa đổi các thông số như tốc độ hànĐiều này đảm bảo hàn nhất quán và chất lượng cao ngay cả trong các điều kiện khác nhau.

4. **Các mô hình tổng quát cho các điều kiện khác nhau**
Để giải quyết thách thức thích nghi với các điều kiện hàn khác nhau, các mô hình học máy có thể được đào tạo bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu và kỹ thuật tổng quát khác nhau.Học tập chuyển giao cho phép các mô hình được đào tạo trên một tập hợp các điều kiện được điều chỉnh cho các kịch bản mới với sự tinh chỉnh tối thiểuHọc tập gia tăng cho phép cập nhật liên tục mô hình khi dữ liệu mới có sẵn, đảm bảo nó vẫn chính xác theo thời gian.

5. ** Con người trong vòng lặp để cải thiện liên tục **
Việc kết hợp chuyên môn của con người vào vòng lặp học máy có thể cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.đảm bảo rằng mô hình thích nghi đúngCách tiếp cận hợp tác này kết hợp độ chính xác của máy học với trực giác của con người, nâng cao hiệu suất tổng thể của hệ thống.

6. ** Khám phá ảo và giám sát hiệu quả về chi phí**
Các kỹ thuật cảm biến ảo, được kích hoạt bởi máy học, có thể sao chép chức năng của các cảm biến vật lý bằng cách sử dụng dữ liệu từ các cảm biến hiện có.Điều này làm giảm nhu cầu về phần cứng đắt tiền trong khi duy trì giám sát quá trình chính xácVí dụ, các mô hình học sâu có thể dự đoán tín hiệu cơ học từ dữ liệu kháng động, cung cấp thông tin chi tiết trong thời gian thực mà không cần cảm biến bổ sung.

7. ** Tối ưu hóa các thông số hàn **
Các mô hình học máy có thể tối ưu hóa các thông số hàn để đạt được các chỉ số chất lượng mong muốn.Các kỹ thuật như thuật toán di truyền và học tăng cường có thể điều chỉnh các thông số để tối đa hóa độ bền hàn và giảm thiểu các khiếm khuyếtĐiều này đảm bảo rằng quá trình hàn vẫn hiệu quả và hiệu quả trong các điều kiện khác nhau.

Bằng cách tích hợp các kỹ thuật học máy này, quá trình hàn có thể đạt được khả năng thích nghi, độ chính xác và độ tin cậy cao hơn,làm cho nó rất hiệu quả cho việc thích nghi hàn thời gian thực trong xây dựng cầu và các ứng dụng đòi hỏi khác.

Thông số kỹ thuật:

​

CB200 Truss Press Bảng giới hạn
Không.	Lực lượng nội bộ	Hình dạng cấu trúc
		Mô hình không tăng cường				Mô hình tăng cường
		SS	DS	TS	QS	SSR	DSR	TSR	QSR
200	Động cơ truss tiêu chuẩn ((kN.m))	1034.3	2027.2	2978.8	3930.3	2165.4	4244.2	6236.4	8228.6
200	Cắt truss tiêu chuẩn (kN)	222.1	435.3	639.6	843.9	222.1	435.3	639.6	843.9
201	Khoảnh khắc cong cao truss ((kN.m)	1593.2	3122.8	4585.5	6054.3	3335.8	6538.2	9607.1	12676.1
202	Máy cắt truss cao cong ((kN)	348	696	1044	1392	348	696	1044	1392
203	Sức cắt của truss cắt siêu cao ((kN)	509.8	999.2	1468.2	1937.2	509.8	999.2	1468.2	1937.2

​​

CB200 Bảng đặc điểm hình học của cây cầu truss ((nửa cây cầu)
Cấu trúc	Đặc điểm hình học
	Đặc điểm hình học	Vùng hợp âm ((cm2)	Tính chất của phần ((cm3)	Khoảnh khắc Trọng lực ((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

​​

CB321 ((100) Bảng giới hạn Truss Press
Không, không.	Sức mạnh bên trong	Hình dạng cấu trúc
		Mô hình không tăng cường				Mô hình tăng cường
		SS	DS	TS	DDR	SSR	DSR	TSR	DDR
321 ((100)	Động cơ truss tiêu chuẩn ((kN.m))	788.2	1576.4	2246.4	3265.4	1687.5	3375	4809.4	6750
321 ((100)	Cắt truss tiêu chuẩn (kN)	245.2	490.5	698.9	490.5	245.2	490.5	698.9	490.5
321 (100) Bảng các đặc điểm hình học của cây cầu truss ((Nửa cây cầu)
Loại không.	Đặc điểm hình học	Hình dạng cấu trúc
		Mô hình không tăng cường				Mô hình tăng cường
		SS	DS	TS	DDR	SSR	DSR	TSR	DDR
321 ((100)	Tính chất của phần ((cm3)	3578.5	7157.1	10735.6	14817.9	7699.1	15398.3	23097.4	30641.7
321 ((100)	Khoảnh khắc quán tính ((cm4)	250497.2	500994.4	751491.6	2148588.8	577434.4	1154868.8	1732303.2	4596255.2

​

Ưu điểm

Có những đặc điểm của cấu trúc đơn giản,
vận chuyển thuận tiện, cương cứng nhanh
dễ tháo rời,
Khả năng tải trọng,
ổn định cao và tuổi thọ mệt mỏi dài
có khả năng trải dài thay thế, khả năng tải