近日,生成式人工智能应用DeepSeek引发广泛关注,迅速成为科技领域舆论热议的核心议题。基于对技术前沿的探索动机,大家通过多元化的问题交互模式,进行深入功能验证。
当前,人工智能技术在众多领域广泛应用,正在深刻改变传统生产模式。在能源电力、石油化工、轨道交通、航空航天、汽车工业等领域,懿朵科技通过将AI技术运用于质量控制、缺陷识别、故障诊断、预测性维护、智能预测与优化等关键环节,帮助用户实现生产效能跃升与成本结构优化。
下面摘取有关项目案例作简要介绍。
案例1
质量控制与缺陷识别
(1)目的:采用无损系统检测生产线终端的缺陷部件。
(2)生产线终端(EOL)测试方法:
一个专用的数据采集测量系统
对信号进行处理和利用AI技术进行数据分析和分类
采用AI技术对特征计算和数据分类,定义一个自动排序算法来分类所有测量的样本。
案例2
旋转机械故障检测
案例3
多物理场泵膜优化模拟
以泵入口流速和泵膜刚度两个自变量作为输入,泵膜中心位移量作为输出,建立了机器学习优化模型并进行分析。为该款泵挑选了最优的流速和泵膜刚度配合方式。
案例4
管道噪声优化
使用机器学习预测管道的气动声学响应。通过仿真软件为机器学习算法提供信息的计算,然后使用机器学习算法预测新的参数配置方案下管路噪声。
案例5
声源识别与分类
(1) 目的:利用声学照相机进行声源检测/识别
(2) 检测方法:
声天线:测量和去噪源
自动检测
每个声源声学特征的分离
用于声源类型识别的机器学习(图像和声音处理)
案例6
风电叶片故障预防
用无人机和摄像机检查叶片
风机叶片裂纹检测
案例7
短轨缺陷检测
小波变换