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Acero estructural para puentes/puentes de acero de largo tramo
El aprendizaje automático mejora significativamente la adaptación de la soldadura en tiempo real mediante el aprovechamiento de tecnologías avanzadas de detección, algoritmos adaptativos y modelos basados en datos para optimizar el proceso de soldadura.Así es como:
1. **Sentimiento y recopilación de datos mejorados**
El aprendizaje automático se basa en datos de alta calidad de
sensores avanzados, como cámaras, sensores láser y sensores de
resistencia dinámica, para monitorear el proceso de soldadura en
tiempo real.Estos sensores capturan información detallada sobre la
piscina de soldadura, la geometría de las costuras y otros
parámetros críticos, proporcionando una visión completa del proceso
de soldadura.
2. **Detección y predicción de defectos en tiempo real**
Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar datos de
sensores para detectar defectos y predecir métricas de calidad de
soldadura en tiempo real.Las redes neuronales convolucionales (CNN)
y otras técnicas de aprendizaje profundo se pueden utilizar para
clasificar y predecir defectos como la porosidadEsto permite
acciones correctivas inmediatas, garantizando soldaduras de alta
calidad.
3. **Algorithms de control adaptativo**
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ajustar
dinámicamente los parámetros de soldadura basados en
retroalimentación en tiempo real.Técnicas como el aprendizaje por
refuerzo (RL) y los sistemas de control adaptativos permiten al
robot de soldadura modificar parámetros como la velocidad de
soldaduraEl sistema de soldadura de las piezas de soldadura de alta
calidad, que se utiliza para la soldadura de piezas de soldadura de
alta calidad, se utiliza para la soldadura de piezas de soldadura
de alta calidad, para la soldadura de piezas de soldadura de alta
calidad.
4. **Modelos generalizables para condiciones diversas**
Para hacer frente al desafío de adaptarse a diferentes condiciones
de soldadura, los modelos de aprendizaje automático se pueden
entrenar utilizando diversos conjuntos de datos y técnicas de
generalización.El aprendizaje de transferencia permite que los
modelos entrenados en un conjunto de condiciones se adapten a
nuevos escenarios con un mínimo de ajuste finoEl aprendizaje
incremental permite actualizar continuamente el modelo a medida que
se dispone de nuevos datos, garantizando su exactitud en el tiempo.
5. **Humanos en el ciclo para la mejora continua**
La integración de la experiencia humana en el circuito de
aprendizaje automático puede mejorar la precisión y fiabilidad del
modelo.garantizar que el modelo se adapte correctamenteEste enfoque
colaborativo combina la precisión del aprendizaje automático con la
intuición humana, mejorando el rendimiento general del sistema.
6. **Sensores virtuales y monitoreo rentable**
Las técnicas de detección virtual, habilitadas por el aprendizaje
automático, pueden replicar la funcionalidad de los sensores
físicos utilizando datos de sensores existentes.Esto reduce la
necesidad de hardware costoso mientras se mantiene un control
preciso del procesoPor ejemplo, los modelos de aprendizaje profundo
pueden predecir señales mecánicas a partir de datos de resistencia
dinámica, proporcionando información en tiempo real sin sensores
adicionales.
7. **Optimización de los parámetros de soldadura**
Los modelos de aprendizaje automático pueden optimizar los
parámetros de soldadura para lograr las métricas de calidad
deseadas.Técnicas como algoritmos genéticos y aprendizaje de
refuerzo pueden ajustar dinámicamente los parámetros para maximizar
la resistencia de la soldadura y minimizar los defectosEsto
garantiza que el proceso de soldadura permanece eficiente y eficaz
en condiciones variables.
Al integrar estas técnicas de aprendizaje automático, el proceso de soldadura puede lograr una mayor adaptabilidad, precisión y confiabilidad.haciendo que sea altamente eficaz para la adaptación de soldadura en tiempo real en la construcción de puentes y otras aplicaciones exigentes.
Especificaciones:
- ¿ Qué?
CB200 Tabla limitada de prensas de vigas | |||||||||
- No, no es así. | Fuerza interna | Forma de la estructura | |||||||
Modelo no reforzado | Modelo reforzado | ||||||||
El SS | D.S. | El TS | Cuadro de calidad | El SSR | El RDS | El TSR | Residuos | ||
200 | El momento estándar de la armadura ((kN.m) | 1034.3 | 2027.2 | 2978.8 | 3930.3 | 2165.4 | 4244.2 | 6236.4 | 8228.6 |
200 | La velocidad máxima de despliegue de los motores de las unidades de tracción es de: | 222.1 | 435.3 | 639.6 | 843.9 | 222.1 | 435.3 | 639.6 | 843.9 |
201 | El momento de inclinación de la trama de alta altura ((kN.m) | 1593.2 | 3122.8 | 4585.5 | 6054.3 | 3335.8 | 6538.2 | 9607.1 | 12676.1 |
202 | Las condiciones de producción de las máquinas de corte de tramos de alta flexión (kN) | 348 | 696 | 1044 | 1392 | 348 | 696 | 1044 | 1392 |
203 | Fuerza de cizallamiento de una trenza de cizallamiento superalta ((kN) | 509.8 | 999.2 | 1468.2 | 1937.2 | 509.8 | 999.2 | 1468.2 | 1937.2 |
- ¿ Qué?
CB200 Tabla de características geométricas del puente de truss ((Half Bridge) | ||||
Estructura | Características geométricas | |||
Características geométricas | Área del acorde ((cm2) | Propiedades de la sección ((cm3) | El momento de inercia ((cm4) | |
S y S | El SS | 25.48 | 5437 | 580174 |
El SSR | 50.96 | 10875 | 1160348 | |
D.S. | D.S. | 50.96 | 10875 | 1160348 |
Las condiciones de los productos | 76.44 | 16312 | 1740522 | |
El DSR2 | 101.92 | 21750 | 2320696 | |
El TS | El TS | 76.44 | 16312 | 1740522 |
El TSR2 | 127.4 | 27185 | 2900870 | |
El TSR3 | 152.88 | 32625 | 3481044 | |
Cuadro de calidad | Cuadro de calidad | 101.92 | 21750 | 2320696 |
Cuadro 3 | 178.36 | 38059 | 4061218 | |
Cuadro 4 | 203.84 | 43500 | 4641392 |
- ¿ Qué?
CB321(100) Tabla limitada de prensas de vigas | |||||||||
- No, no es así. | Fuerza interna | Forma de la estructura | |||||||
Modelo no reforzado | Modelo reforzado | ||||||||
El SS | D.S. | El TS | DDR | El SSR | El RDS | El TSR | DDR | ||
321 ((100) | El momento estándar de la armadura ((kN.m) | 788.2 | 1576.4 | 2246.4 | 3265.4 | 1687.5 | 3375 | 4809.4 | 6750 |
321 ((100) | La velocidad máxima de despliegue de los motores de las unidades de tracción es de: | 245.2 | 490.5 | 698.9 | 490.5 | 245.2 | 490.5 | 698.9 | 490.5 |
321 (100) Tabla de las características geométricas del puente de truss ((Half bridge) | |||||||||
Tipo No. | Características geométricas | Forma de la estructura | |||||||
Modelo no reforzado | Modelo reforzado | ||||||||
El SS | D.S. | El TS | DDR | El SSR | El RDS | El TSR | DDR | ||
321 ((100) | Propiedades de la sección ((cm3) | 3578.5 | 7157.1 | 10735.6 | 14817.9 | 7699.1 | 15398.3 | 23097.4 | 30641.7 |
321 ((100) | Momento de inercia (cm4) | 250497.2 | 500994.4 | 751491.6 | 2148588.8 | 577434.4 | 1154868.8 | 1732303.2 | 4596255.2 |
- ¿ Qué?
Ventajas
Posee las características de una estructura simple,
transporte conveniente, erección rápida
fácil desmontaje,
capacidad de carga pesada,
gran estabilidad y larga vida de fatiga
con una capacidad de carga de un rango alternativo,