ساختار با دوام بالا پل فولادی ماژولار طول کشش طولانی یک خط دوگانه

فولاد ساختاری برای پل/ پل فولادی طولی

یادگیری ماشین به طور قابل توجهی سازگاری جوش در زمان واقعی را با استفاده از فن آوری های پیشرفته سنجش، الگوریتم های سازگاری و مدل های مبتنی بر داده برای بهینه سازی فرآیند جوش بهبود می بخشد.اينطوره:

1**حسابی پیشرفته و جمع آوری داده ها**
یادگیری ماشین به داده های با کیفیت بالا از سنسورهای پیشرفته مانند دوربین ها، سنسورهای لیزر و سنسورهای مقاومت پویا برای نظارت بر روند جوش در زمان واقعی تکیه می کند.اين حسگرها اطلاعات مفصلي در مورد حوضچه جوش ميگيرند، هندسه خياط و سایر پارامترهای مهم، ارائه یک چشم انداز جامع از فرآیند جوش.

2** تشخیص و پیش بینی نقص در زمان واقعی**
مدل های یادگیری ماشین می توانند داده های سنسور را برای تشخیص نقص ها و پیش بینی معیارهای کیفیت جوش در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند. به عنوان مثال،شبکه های عصبی پیچیده (CNN) و سایر تکنیک های یادگیری عمیق می توانند برای طبقه بندی و پیش بینی نقص هایی مانند منافذ استفاده شوند.، اخراج، و عدم تراز. این امکان می دهد اقدامات اصلاحی فوری، تضمین جوش با کیفیت بالا.

3**الگوریتم های کنترل سازگاری**
الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند پارامترهای جوش را به صورت پویا بر اساس بازخورد در زمان واقعی تنظیم کنند.تکنیک هایی مانند یادگیری تقویت (RL) و سیستم های کنترل سازگاری به ربات جوش اجازه می دهد پارامترهایی مانند سرعت جوش را تغییر دهد، جریان و ولتاژ در پاسخ به انحرافات تشخیص داده شده. این تضمین می کند که جوش های ثابت و با کیفیت بالا حتی در شرایط متفاوت.

4**مدلهای عمومی برای شرایط مختلف**
برای مقابله با چالش سازگاری با شرایط مختلف جوش، مدل های یادگیری ماشین را می توان با استفاده از مجموعه های مختلف داده و تکنیک های تعمیم آموزش داد.یادگیری انتقال اجازه می دهد مدل های آموزش دیده بر روی یک مجموعه از شرایط را به سناریوهای جدید با حداقل تنظیم دقیق تطبیق دهندیادگیری افزایشی به روزرسانی های مداوم مدل را در صورت دستیابی به داده های جدید امکان پذیر می کند و اطمینان حاصل می کند که در طول زمان دقیق باقی می ماند.

5** انسان در حلقه برای بهبود مستمر**
ادغام تخصص انسانی در حلقه یادگیری ماشین می تواند دقت و قابلیت اطمینان مدل را بهبود بخشد. اپراتورهای انسانی می توانند تفسیر مدل را از شرایط جدید تأیید کنند.اطمینان از اینکه مدل به درستی سازگار استاین رویکرد همکاری، دقت یادگیری ماشین را با شهود انسانی ترکیب می کند و عملکرد کلی سیستم را افزایش می دهد.

6**رسانه مجازی و نظارت مقرون به صرفه **
تکنیک های سنجش مجازی، که با یادگیری ماشین امکان پذیر می شوند، می توانند عملکرد سنسورهای فیزیکی را با استفاده از داده های سنسورهای موجود تکرار کنند.این نیاز به سخت افزار گران قیمت را کاهش می دهد در حالی که نظارت دقیق بر فرآیند را حفظ می کندبه عنوان مثال، مدل های یادگیری عمیق می توانند سیگنال های مکانیکی را از داده های مقاومت پویا پیش بینی کنند و بینش های زمان واقعی را بدون سنسورهای اضافی ارائه دهند.

7** بهینه سازی پارامترهای جوش **
مدل های یادگیری ماشین می توانند پارامترهای جوش را بهینه کنند تا معیارهای کیفیت مورد نظر را به دست آورند.تکنیک هایی مثل الگوریتم های ژنتیکی و یادگیری تقویت کننده می توانند پارامترها را به طور پویا تنظیم کنند تا قدرت جوش را به حداکثر برسانند و نقص ها را به حداقل برساننداین تضمین می کند که فرآیند جوش در شرایط مختلف کارآمد و موثر باقی بماند.

با ادغام این تکنیک های یادگیری ماشین، فرآیند جوش می تواند انعطاف پذیری، دقت و قابلیت اطمینان بیشتری را به دست آورد.که باعث می شود آن را بسیار موثر برای سازگاری جوش در زمان واقعی در ساخت پل و سایر برنامه های کاربردی سخت باشد..

مشخصات:

​

جدول محدود CB200 Truss Press
نه	نیروی داخلی	فرم ساختار
		مدل تقویت نشده				مدل تقویت شده
		اس اس	DS	TS	QS	SSR	DSR	TSR	QSR
200	زمان استاندارد تراس ((kN.m))	1034.3	2027.2	2978.8	3930.3	2165.4	4244.2	6236.4	8228.6
200	تراش استاندارد تراس (kN)	222.1	435.3	639.6	843.9	222.1	435.3	639.6	843.9
201	زمان خم شدن تکه های بلند ((kN.m)	1593.2	3122.8	4585.5	6054.3	3335.8	6538.2	9607.1	12676.1
202	تراش تراش خمیده بالا ((kN)	348	696	1044	1392	348	696	1044	1392
203	نیروی برش از تراش فوق العاده بالا برش ((kN)	509.8	999.2	1468.2	1937.2	509.8	999.2	1468.2	1937.2

​​

CB200 جدول ویژگی های هندسی پل تراز ((نصف پل)
ساختار	ویژگی های هندسی
	ویژگی های هندسی	مساحت آکورد ((cm2)	خواص بخش ((cm3)	لحظه ی بی وقفه ((cm4)
ss	اس اس	25.48	5437	580174
	SSR	50.96	10875	1160348
DS	DS	50.96	10875	1160348
	DSR1	76.44	16312	1740522
	DSR2	101.92	21750	2320696
TS	TS	76.44	16312	1740522
	TSR2	127.4	27185	2900870
	TSR3	152.88	32625	3481044
QS	QS	101.92	21750	2320696
	QSR3	178.36	38059	4061218
	QSR4	203.84	43500	4641392

​​

CB321 ((100) جدول محدود فشار Truss Press
نه، نه	قدرت درونی	فرم ساختار
		مدل تقویت نشده				مدل تقویت شده
		اس اس	DS	TS	DDR	SSR	DSR	TSR	DDR
321 ((100)	زمان استاندارد تراس ((kN.m))	788.2	1576.4	2246.4	3265.4	1687.5	3375	4809.4	6750
321 ((100)	تراش استاندارد تراس (kN)	245.2	490.5	698.9	490.5	245.2	490.5	698.9	490.5
321 (100) جدول ویژگی های هندسی پل تراز ((نصف پل)
نوع شماره	ویژگی های هندسی	فرم ساختار
		مدل تقویت نشده				مدل تقویت شده
		اس اس	DS	TS	DDR	SSR	DSR	TSR	DDR
321 ((100)	خواص بخش ((cm3)	3578.5	7157.1	10735.6	14817.9	7699.1	15398.3	23097.4	30641.7
321 ((100)	لحظه ی بی وقفه ((cm4)	250497.2	500994.4	751491.6	2148588.8	577434.4	1154868.8	1732303.2	4596255.2

​

مزیت

داراي ويژگي هاي ساختار ساده،
حمل و نقل راحت، ارتجاع سریع
جدا کردن آسان
ظرفیت حمل سنگین
ثبات عالی و طول عمر خستگی
قادر به داشتن یک دامنه متناوب، ظرفیت بارگیری