【摘 要】
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第一章“十三五”行业发展回顾rn1“十三五”期间涂料行业总体运行情况rn1.1涂 料rn1.1.1涂料产量超额完成“十三五”预期任务rn根据涂料行业“十三五”规划,全行业经济总量
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第一章“十三五”行业发展回顾rn1“十三五”期间涂料行业总体运行情况rn1.1涂 料rn1.1.1涂料产量超额完成“十三五”预期任务rn根据涂料行业“十三五”规划,全行业经济总量保持稳步增长,总产值年均增长6.5％左右,预测2020年涂料行业总产值增长到5 600亿元左右,产量按年均5％增长,预测2020年涂料行业总产量增长到2 200万t左右.实际上,在2018年产量已经达到2 377.1万t,2020年产量已经超过2 459万t,超额完成预期任务,而产值在2020年仅有3 054亿元(见图1-1),离预期有较大差距.
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在故障诊断过程中,为了更好地提取特征以及提高故障识别率,提出了一种基于离散小波变换和深度可分离神经网络算法以及SVM分类器的滚动轴承故障诊断方法。首先,模型利用离散小波变换对原始振动信号提取特征,形成多通道样本;然后对样本进行深度可分离卷积神经网络训练,最后在全连接层后接SVM分类器实现对故障信号的分类。实验所用数据来自CTU-2实验平台,故障标签共有10类。实验结果表明,相比较单一使用小波变换提取特征或者CNN卷积神经网络分类的方法,该模型的诊断效果更加优秀。
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针对非标定制化自动装配产线中的生产工艺和流程不可更改的问题,基于数字孪生技术对生产工艺和流程提出重新设计、优化和改进。根据唐山某公司现场调研装配产线的功能,设计多适应装配产线的工艺流程,实现数字孪生系统的质控过程同步监控、生产过程的仿真优化设计及协作生产等三个功能;并采用深度学习云决策平台+雾制造网络架构实现工业大数据的相互融通及智能决策。数字孪生多适应装配产线落地应用,实现非标定制自动化产线的研发、智能优化决策及组装工件的定制化更改,提高了生产效率、扩展了产线适应性。
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