針對火力發(fā)電廠汽輪發(fā)電機組的軸系找正技術進行了詳細分析 ,探討了軸系找正誤差對機組運行穩(wěn)定性 、設備壽命和維護成本的影響。通過采用激光對中法進行軸系找正 ,確保機組的軸系精確對中 ,消除振動和不均勻負載 ,提高機組的運行效率和穩(wěn)定性。研究表明 ,軸系不對中會增加振動幅度 , 降低機組效率并加速設備磨損 ,而精確的找正技術能夠有效提高機組的運行效率 ,延長設備使用壽命 ,并減少故障和停機時間。該研究為優(yōu)化火力發(fā)電廠機組的安裝質量、提升運行穩(wěn)定性提供了技術支持。
走進許多理工科實驗室,你就會看到這樣的機器人:它們通常被當作“高級演示品”或一次性教學輔助工具而被束之高閣。它們演示一個概念,然后就被人遺忘。而 Hiwonder PuppyPi 則旨在打破這種循環(huán)。它并非一種一次性使用的教學工具;它是一個全面、專業(yè)級別的平臺,能夠將基礎編程與高級研究之間的差距連接起來。通過結合樹莓派大腦、強大的 ROS 原生框架以及工業(yè)級的擴展性,它從一個課堂上的奇思妙想轉變?yōu)榻逃透偧紮C器人領域創(chuàng)新的強大工具。
你的樹莓派是否仍被安放在一個柜子里,默默地充當著網(wǎng)絡存儲設備或家庭服務器的角色?是時候給它賦予一個新的形態(tài)了——一個能夠移動、觀察和互動的形態(tài)。這就是我最新項目的核心內容:將 PuppyPi(一款專為學習而設計的開源 ROS 四足機器人)改造為一個真正實用的家庭助手原型。這并非關于遠程控制,而是要創(chuàng)造一個能夠自主巡邏、理解指令甚至能執(zhí)行簡單物理任務的移動智能體。這就是我如何將一個開發(fā)平臺轉變?yōu)榧彝バ鲁蓡T的過程。
針對抽水蓄能電站強迫油循環(huán)水冷主變壓器冷卻器頻繁啟停問題 ,在分析現(xiàn)有控制邏輯基礎上 ,提出基于油溫分段控制的啟停邏輯優(yōu)化方案 。原邏輯為“油溫高二段啟動兩臺輔助冷卻器”, 易導致運行過程中冷卻器反復投切 ,加劇設備損耗與能耗。因此 ,將啟動邏輯調整為“油溫高一段啟動一臺輔助冷卻器”,并結合冷卻器定期輪換機制 ,實現(xiàn)油溫的提前干預與精細化控制?,F(xiàn)場應用結果表明 ,優(yōu)化后油溫高二段觸發(fā)頻次降低90%以上 ,冷卻器啟停次數(shù)減少50% ,年預估節(jié)省維護及廠用電費約12萬元 , 顯著提升了主變冷卻系統(tǒng)的運行穩(wěn)定性、經濟性與設備壽命。
量化任務在內部使用 AIMET 框架來對模型進行量化處理。要完成這一量化操作,需要使用訓練數(shù)據(jù)集的一部分。所需校準數(shù)據(jù)的大小通常在數(shù)千個樣本的量級。
在半導體存儲領域,HBM(高帶寬內存)用近十年時間完成了從技術概念到產業(yè)核心的蛻變,成為 AI 大模型、高端 GPU 等算力密集型應用的關鍵支撐。
OpenAI 首席財務官莎拉?弗萊爾(Sarah Friar)通過博客發(fā)布關鍵運營數(shù)據(jù),回應外界對公司大規(guī)模算力投資合理性的質疑。
編譯以檢查代碼。此操作無需新的庫或附加文件。調用 Setup() 函數(shù)即可開啟 UART 電路,并通過 Serial.begin(31250) 設置默認的串行波特率或速度(適用于 MIDI)。
當人與人面對面交流時,唇部動作是核心關注焦點之一。迄今為止,機器人始終難以精準模擬唇部動作,而人類對自身面部神態(tài)的關注度極高,尤其對唇部動作更為敏感
受電弓是地鐵列車高壓受流裝置 , 為地鐵列車核心部件 ,其狀態(tài)好壞直接影響運營安全 ,針對受電弓傳統(tǒng)維保模式檢查效率低 、周期長問題 , 結合東莞2號線的實際應用情況 ,介紹了一種適用于120 km/h地鐵快線的受電弓軌旁在線檢測系統(tǒng) ,詳細闡述了系統(tǒng)的組成 、功能 、工作原理 、工作流程及實際應用效果 , 對該系統(tǒng)在120 km/h地鐵快線上的推廣應用具有重要意義。