Die härten sind ein entscheidendes element in verschiedenen mechanischen geräten und baumarten, und eine optimale optimierung des fertigungsprozesses ist für die steigerung der leistungsfähigkeit der geräte, die verringerung des energieverbrauchs und die strukturelle sicherheit wichtig. Durch verbesserungen im bereich der manueller intelligenz und des maschinentechnik werden diese techniken allmählich auch bei der produktion fester gegenstände eingesetzt, wodurch neue lösungen zur optimierung des produktionsprozesses entstehen. Ziel dieses beitrags ist es, zu erforschen, wie sich die verarbeitung Von nahtlosen gegenständen durch maschinen optimieren lässt, was effizienz und qualität der produkte steigert.
Die exakte kontrolle über die verschiedenen einflussfaktoren bei der herstellung eines festen materials – die stoffe, der prozess und der zustand der geräte – lässt sich nur schwer mit den herkömmlichen methoden bewerkstelligen. Außerdem sind die durch die herstellung intensiver fasern erzeugten daten einerseits hochlinear und zeitlos, was datenanalysen und -verarbeitung wiederum vor große herausforderungen stellt. Hier wird versucht, unter verwendung Von maschinentechnen die optimierung Von nahtlosen prozessen zu erreichen, damit effizienz und qualität gesteigert werden können.
Dieser beitrag stellt eine methode zur optimierung der produktion Von festen elementen dar, die auf tiefenem lernen beruhen. Zunächst werden sensoren und überwachungssysteme verwendet, um daten zu erhalten, die während der herstellung Von festen gegenständen vorhanden sind, wie materialkomponenten, verfahrensparameter, zustand der geräte usw. Das waschen und löschen der daten mittels vorverarbeitungsverfahren; Und danach wurden diese daten mit einem deep-level-algorithmus modelliert und analysiert.
In dieser studie werden daten zur analyse und verarbeitung anhand Von modellen entwickelt, die einem drahtsiven neuronalen netzwerk (CNN) und einem langzeitgedächtnis – netzwerk (LSTM) dienen. CNN verwendet, um die daten zu entziffern, um ein besseres verständnis der produktionsmuster zu Erlangen; Die LSTM wird zur verwendung Von zeitordnungsdaten verwendet, um künftige produktionsprozesse vorherzusagen und zu optimieren. Durch kombination dieser beiden modelle erhält man eine größere dimension der faktoren bei der produktion eines festen materials und höhere zielgenauigkeit.
Experimentelles design und edv
Um die gültigkeit der hier beschriebenen methode zu überprüfen, wurden die folgenden experimente durchgeführt:
Datenkollektion: die erhebung geschichtlicher daten über die produktionslinien eines Engen stückes mit sensoren und überwachungssystemen, wie materialkomponenten, technisches verfahren, zustand der geräte usw.
Datenvorbearbeitung: die gesammelten daten werden gewaschen, aufbereitet und gekennzeichnet, zur weiteren ausbildung und prüfung.
Einrichtungsmodell: geleitet Von vorverarbeitungsdaten werden die modelle Von CNN und LSTM ausgerichtet, um die besten modelle zu finden, indem die verschiedenen modellparameter angepasst werden.
Prognose und optimierung: vorhersagen für zukünftige produktionsprozesse werden mit gut ausgebildeten modellen vorgenommen und optimiert, die ergebnisse mit den tatsächlichen produktionsdaten verglichen und die genauigkeit und optimierung der modelle bewertet.
Ergebnisse werden analysiert und diskutiert
Die ergebnisse zeigten, dass die modellierung und analyse Von prozessen der firmbildung mit hohem lernalgorithmus die produktivität und qualität der produkte drastisch erhöhen könnte. Wie konkret wird die leistung auf folgende weise ausgedrückt:
Optimal: durch die analyse historischer daten kann ein modell das verhältnis zwischen diesen parametern und der qualität der produkte erkennen und automatisch justieren, um die qualität der produkte erheblich zu verbessern.
Überwachung des zustands der geräte: die modelle überwachen den betrieb der geräte in echtzeit, vorhersehen ihre mögliche gefährdung, indem sie frühzeitig wartung und inspektion durchführen, die dauer der ausfälle verringern und die produktivität steigern
Prognosen hinsichtlich der produktqualität: modelle können die zukünftige produktqualität vorhersagen, indem sie den unternehmen helfen, potenzielle qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen, die dann durch entsprechende maßnahmen verbessert werden.
Das vorliegende werk hat die verarbeitung Von firmware mittels maschinen optimiert. Die ergebnisse zeigen, dass die analyse Von daten zur herstellung Von firmwerten mit hilfe Von tiefenlernens zur erreichung verbesserter parameter, zur überwachung des zustands der geräte und zur bestimmung der qualität der produkte führt und sowohl die produktivität als auch die qualität der produkte steigert.
Sind wir in zukunft weiter dabei, die anwendungen anderer mechanischer lernalgorithmen bei der optimierung der firmproduktion zu erkunden, wie etwa die verstärkung des lernens, die bildung Von netzwerken usw., um eine umfassendere optimierung der produktion zu ermöglichen. Des weiteren werden wir uns der optimierung der energieeffizienz und der umweltpolitik im prozess der herstellung fester stoffe widmen, um die nachhaltige entwicklung dieses sektors zu fördern. Gleichzeitig hofft man, dass die studie einen gewissen referenzwert bezüglich der optimierung der produktion in anderen fertigungsbereichen bietet.
