在当今快节奏的工业环境中，设备可靠性至关重要。制造过程的效率取决于机器在无意外故障的情况下运行的能力。确保真空泵以最佳状态运行对于严重依赖真空系统的行业（例如半导体制造和药品生产）至关重要。在这种情况下，实施利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的 xPump 等先进监控系统可以显著提高设备可靠性。本博客探讨了如何将 xPump 与 DynaSeal 液环真空 TRO015H 泵集成以彻底改变维护策略。
Lab Instrument Maintenance: A Guide to Keeping Your Science Running Smoothly
实验室仪器维护基本指南：让您的科学研究顺利进行实验室仪器是科学研究的支柱，提供进行实验和分析数据所需的工具。但是，与任何复杂的机器一样，实验室仪器需要定期维护以确保最佳性能和使用寿命。在本指南中，我们将探讨维护常见实验室仪器（如 HPLC、GC、MS、培养箱和超低温冰箱）的重要性。实验室仪器维护实验室仪器维护的重要性实验室仪器的正确维护对于确保准确可靠的结果至关重要。定期校准和维修有助于识别和纠正任何差异或故障，否则会导致错误数据。这在制药、环境测试和临床诊断等领域尤为重要，因为这些领域的精度至关重要。通过保持仪器处于最佳状态，实验室可以维护其研究的完整性并避免代价高昂的错误。除了准确性之外，
Harness the Power of AI/ML for Predictive Maintenance: Get Ahead of Pump and Motor Failures
在当今快节奏的工业环境中，确保机器平稳运行对于保持生产力和避免代价高昂的停机至关重要。工业维护中最重大的挑战之一是预测设备故障。传统的维护方法通常是被动的或计划性的，可能会导致意外故障和昂贵的维修。然而，随着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的进步，企业现在可以利用预测性维护系统提前数周预测泵和电机故障。在这篇博文中，我们将探讨基于 AI/ML 的预测性维护系统的工作原理，以及它们为何会改变现代工业。
PUBLICATION NOTICE: A Generalized Approach for Modeling Creep of Snow Foundations
摘要：当施加外部载荷时，雪将继续及时变形或蠕变，直到载荷被移除。当使用雪作为基础材料时，必须考虑雪力学的时间依赖性，以了解其长期结构性能。在这项工作中，我们开发了一种预测雪蠕变行为的通用方法。这种新方法涵盖了初级（非线性）蠕变状态和次级（线性）蠕变状态。我们的方法基于单轴流变 Burgers 模型并扩展到三个维度。我们使用根据实验雪蠕变数据计算的密度和温度相关常数对模型进行参数化。导出了多轴雪蠕变模型的有限元实现，并讨论了将其包含在 ABAQUS 用户材料模型中。我们根据我们的分析雪蠕变模型验证了用户材料模型，并根据其他实验数据集验证了我们的模型。结果表明，该模型捕捉了雪在不同时间尺度、温
