26、便携式制冷与工业4.0管理概念的研究与应用

便携式制冷与工业4.0管理概念的研究与应用

便携式制冷实验结果

在对便携式制冷瓶的实验中,使用了装有一升水并连接帕尔贴模块的瓶子进行测试。实验发现,热吸收率会随时间和温度差而降低。当电源功率为10.5W时,热吸收达到最大值。

关于制冷性能系数(COP)随时间的变化,结果显示COP随时间持续增加。其中,电源功率为5W时可获得最大COP,而功率为10.5W时COP最小。具体实验结论如下:
- 电源功率为10.5W时可达到较低温度,为16.2°C。
- 电源功率为5W时COP最大,10.5W时最小。
- 电源功率为10.5W时,设备的热吸收最大。
- 电源功率为10.5W时,制冷COP最小。

综合来看,当设备供电功率为10.5W时,能获得更优的性能。

工业4.0相关概念概述

自第一次工业革命以来,生产重点已从机械生产转向智能制造。21世纪提出的“工业4.0”概念,旨在借助物联网(IoT)和网络物理系统(CPS)等技术,实现制造业和生产业的自动化与全球化。

工业4.0中的智能工厂,是将CPS融入生产和物流的技术融合体,强调在企业各流程中运用物联网及相关设施。物联网通过通用的基于互联网的结构连接所有物理属性,实现数据共享和通信,为供应链管理(SCM)提供智能识别、定位、实时跟踪、控制和管理等支持。

实施精益六西格玛(LSS)、六西格玛(SS)和物联网等概念,有助于工业企业依靠技术而非人力,提高生产速度,升级现有流程,从而提升生产力、减少浪费、改变经济模式并推动工业发展。

相关管理方法原理
  1. 六西
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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