50、工业4.0中管壳式换热器数字孪生与机器人双臂同步控制技术

工业4.0中管壳式换热器数字孪生与机器人双臂同步控制技术

在当今科技飞速发展的时代,工业领域的创新与优化成为推动经济发展的重要动力。本文将聚焦于管壳式换热器数字孪生技术以及机器人双臂同步控制技术,深入探讨它们在工业中的应用与优势。

管壳式换热器数字孪生技术

管壳式换热器(STHE)作为热力行业的关键组件,在能源回收和热交换过程中发挥着重要作用。其结构简单、适应性强,广泛应用于炼油、化工等众多领域。随着工业4.0的到来,数字孪生技术为管壳式换热器的发展带来了新的机遇。

数字孪生是现实系统或过程的虚拟表示,通过实时信息交换,实现现实与虚拟空间的动态连接。在本研究中,利用COMSOL Multiphysics 5.3软件建立了管壳式换热器的仿真模型,这是迈向建立数字孪生的第一步。

模型定义
  • 流体参数 :热流体(水)以0.1 m/s的速度和80°C的温度从管入口进入,冷流体(空气)以1 m/s的速度从壳侧进入。
  • 材料选择 :换热器材料为结构钢,管材料可选用不锈钢或铜。
  • 物理耦合 :通过耦合传热模块和k - ϵ湍流模型进行有限元分析。
  • 挡板设置 :采用交错排列的挡板,提高传热速率并减少流体振动。
网格划分

采用物理控制网格,在腔内进行自由四面体网格划分,靠近壁面处使用边界层网格。

本构方程

使用k - ϵ湍流模型

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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