XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System机械寿命
WS2的水热合成及摩擦学性能...
根据Holmberg等人最近的研究，重型车辆的发动机、变速箱、轮胎、辅助设备和制动器的摩擦消耗33%的燃料能量[1]，汽车中的摩擦消耗28%的燃料能量[2]，整个造纸厂摩擦消耗的能量占15-25%[3]。因此，人们进行了多次尝试，引入各种方法来克服摩擦。润滑被公认为减少摩擦和磨损最有效的方法之一[4]。润滑油添加剂对润滑性能有重要的影响。这些添加剂是活性成分，可以在混合过程中添加到基础油中，以增强基础油的现有性能或赋予基础油所缺乏的新特性[5-6]。在现代工业中，对机械寿命和效率的不断增长的需求刺激了对性能更好的润滑油添加剂的研究。在过去的几十年中，过渡金属二硫属化物MX 2 (M=Mo、W、Ti、V、Nb和Ta，X=S、Se) 因其独特的结构和优越的性能而引起了人们的极大关注。众所周知，过渡金属二硫属化物具有由XMX层堆叠而成的夹层结构。各层之间仅靠范德华力松散地结合，易于分裂，
微电子可靠性
重引线键合是高功率电子制造中最常见的互连技术之一。对于工业应用，这些连接的长期可靠性至关重要。除了选择引线材料和环几何形状本身之外，环形成工艺参数也会影响引线键合的可靠性。在这项工作中，系统地研究了引线键合过程中键合头向后移动对引线键合连接质量的影响，并通过循环机械寿命测试、激光共聚焦显微镜对跟部区域的表面粗糙度测量和静态拉伸测试进行了鉴定。引线键合环由具有不同硬度值的 300 μm 铝 H11 和 H14CR 线制成。通过分别在 5 Hz 和 60 kHz 下运行的两种不同的机械循环测试方法确定了低频循环和高频循环模式下的寿命。结果表明，环形成过程中初始塑性变形引起的跟部区域的表面拓扑对由于跟部开裂而导致的引线键合失败有显著影响。在低频和高频循环范围内的所谓起皱分析中，失效前的负载循环次数与表面粗糙度呈反比关系。软线与硬线相比，根据测试条件表现出不同的使用寿命，而在所有情况下，当键合过程中反向运动 > 30 % 时，使用寿命会显著缩短。
使用IIT，AI和ML
工程，浦那，马哈拉施特拉邦摘要4.0，预测维护正在改变制造业效率和可靠性的方式。这项研究介绍了一种具有机器学习方法的系统，并非常强调随机森林算法，并嵌入了技术，以预测和防止设备故障。通过利用来自IoT传感器的实时数据，我们的方法可以准确评估机器健康并在出现任何问题之前进行维护。随机森林模型的使用通过分析数据中的复合物，非线性关系来确保高预测精度，从而实现了对设备条件的强大估计。这种主动的策略大大降低了意外的停机时间，降低了维护成本并延长了机械寿命。我们回顾了预后和健康管理（PHM）的最新进展，设备剩余使用寿命（RUL）的估计以及基于条件的维护（CBM）。此外，我们还探讨了诸如工业环境中模型可解释性，可伸缩性和数据多样性之类的挑战。关键字 - 随机森林算法，IoT传感器，机器健康，机器学习，预后和健康管理（PHM），基于条件的维护（CBM）1。引言随着行业4.0的发展，正在通过高级技术的集成来改变制造过程和运营策略。这种数据驱动的方法使组织能够预测潜在的失败并提前计划维护活动，从而降低了意外的停机时间并降低了运营成本。2。预测性维护（PDM）已成为通过利用工业互联网（IIOT）的能力来提高工业设备的可靠性和效率的关键策略，企业可以从机械和系统中收集大量的实时数据，从而深入了解设备健康和性能。预测维护系统的有效性在很大程度上取决于人工智能（AI）和机器学习（ML）。这些技术促进了复杂数据集的分析，从而识别可能向设备降解的模式和异常。通过复杂的算法，组织可以开发预测模型，不仅可以评估机械的当前状况，还可以预测未来的性能。文献综述本研究[1]使用逻辑回归，支持向量机（SVM）和集成模型研究了预测维护系统的实施，并在实际工业场景中证明了它们的功效。该方法强调了来自传感器和设备的数据集成，从而提供了准确的预测，尽管它需要大量的专业知识和投资才能成功部署。这项研究[2]探讨了物联网和机器学习的整合，用于最先进的异常检测，并利用各种算法，例如装袋，增强和随机森林。该研究强调了实时监控和故障检测的优势，大大降低了维护成本和停机时间。