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美国宇航局涡扇发动机的预测性维护 - IJFMR
为从科学研究到宇航员训练的各种任务提供所需的推力。但是，该发动机需要定期维护以确保其最佳性能和安全运行。在本文中，我们将通过应用数据科学技术和机器学习算法来预测更准确的维护要求，从而找到涡扇发动机的剩余使用寿命。我们将检查不同机器学习模型的性能指标，并使用随机搜索调整最佳模型的参数。我们将使用 Streamlit 部署为应用程序。Web 应用程序的最终结果是它将模型所做的预测结果作为 csv 文件提供，以及模型损失和准确性。关键词：预测性维护、剩余使用寿命、机器学习、Streamlit、Web 应用程序 1。介绍
深度学习在汽车预测性维护中的应用...
致谢 ................................................................................................................ ii 摘要 ...................................................................................................................... iii 研究成果 ................................................................................................................ vi 目录 ...................................................................................................................... viii 表格列表 ...................................................................................................................... xii 图表列表 ...................................................................................................................... xiii 符号列表 ...................................................................................................................... xv 缩写列表 ............................................................................................................. xvii 第 1 章 简介 ...................................................................................................... 1
人工智能信任量表的制作及信度、效度检验
I II III 因素 1 (H1)：不信任他人的自我中心主义 (α=.79) 12. 人们可能会说好话，但最终他们最关心的是自己的幸福。 5.03 (1.12) .65 -.05 .00 16. 人们更有可能维护自己的权利，而不是承认他人的权利。 4.70 (1.06) .64 -.04 .00 2. 人们会做一些轻微的错事来获得自己的利益。 4.48 (1.11) .60 .08 .09 17. 人们撒谎是为了避免麻烦。 4.61 (1.08) .60 .01 .07 6. 人们撒谎是为了出人头地。 4.35 (1.21) .54 .13 .16因素 2 (H2)：相信人们的诚实 (α=.70) 5. 人们通常过着诚实正直的生活 4.16 (1.17) -.11 -.70 .14 8. 人们通常诚实地与他人打交道 4.55 (1.03) .13 -.65 -.15 1. 人们基本上是诚实的 4.36 (1.19) .08 -.61 -.15 14. 人们说到做到 4.00 (1.08) -.11 -.50 .16 因素 3 (H3)：不相信人们的谨慎 (α=.67) 4. 人们怀疑别人对自己很友善，因此很谨慎 3.90 (1.09) .05 -.07 .64 10. 人们认为不信任他人更安全4.03 (1.14) .13 .03 .54 13. 人们内心不愿意帮助别人 3.53 (1.10) .00 .11 .53 9. 人们很谨慎，因为他们认为有人会利用他们 4.38 (1.08) .20 -.15 .43 最大似然法，Promax 旋转 特征值 3.93 1.90 1.16 贡献率 30.3% 14.6% 8.9% 累积贡献率 30.3% 44.8% 53.7% 因子间相关性 I - 0.25 0.55 II - - 0.31
- 致力于治愈遗传性疾病 -
13:50-14:50 第 6 节 主席：Toya Ohashi 和 Hiromi Kanegae 先天性代谢错误的体内基因治疗 1) 针对罕见疾病患者正在进行的基因治疗临床试验的结果：MPS IIIa、GSDIa、OTC 缺乏症和威尔逊氏病 Eric Crombez – (Ultragenyx Pharmaceutical Inc. 美国加利福尼亚州诺瓦托) 2) 通过在小鼠中表达血脑屏障穿透酶的 AAV 使 GM1 神经节苷脂储存完全正常化 Koki Matsushima (慈惠会大学医学院基因治疗系)
维护和可靠性 – 维护和可靠性
同时，通用航空领域开发新解决方案的资源有限，导致目前使用的许多发动机类型仍未采用 FADEC 技术。通用航空类别包括各种应用，从用于娱乐飞行的小型飞机，到农用飞机，再到用于客运的飞机。这些应用可能因飞机的尺寸/设计（以及安全要求）而有很大不同，但也因特定飞机执行的飞行类型而不同。尽管最初是为涡轮发动机设计的，但最近 FADEC 也越来越受欢迎，用于带有活塞发动机的小型飞机。在这一领域，Continental 和 Lycoming 等活塞发动机制造商越来越多地在其发动机上使用这项技术。Lycoming 使用其 iE2 FADEC 技术（TO-450、TIO-540-NXT、TSIO-550、TEO-540-A1A 发动机）。大陆航空使用其 PowerLink FADEC（IO-240、IO-360、IO-550、IOF-240、IOF-550、TSIOF-550 发动机）。FADEC 在这方面的主要优势包括发动机控制简单（飞行员可以更多地关注态势感知，而不是飞机控制）、更好的问题诊断以及更高的性能和效率。用于航空用途的柴油往复式发动机的 FADEC 也受到同样的关注。据 Cox [12] 称，用于此应用的 FADEC 价格在 2500 美元到 7500 美元之间。
使用人工智能预测性维护来帮助最大化资产价值
德勤人工智能研究院帮助组织连接强大、高度动态和快速发展的人工智能生态系统的各个方面。人工智能研究院以前沿见解引领跨行业应用人工智能创新对话，促进“协同时代”的人机协作。德勤人工智能研究院旨在促进人工智能的对话和发展，激发创新，并研究人工智能实施面临的挑战及其解决方法。人工智能研究院与由学术研究团体、初创企业、企业家、创新者、成熟的人工智能产品领导者和人工智能远见者组成的生态系统合作，探索人工智能的关键领域，包括风险、政策、道德、工作和人才的未来以及应用人工智能用例。结合德勤在人工智能应用方面的深厚知识和经验，该研究院帮助理解这个复杂的生态系统，并因此提供有影响力的观点，帮助组织通过明智的人工智能决策取得成功。
传感器和图像 AI 的实施以实现预测性维护
[压合机] 三铃工业株式会社以每分钟200～300次的高速压合金属带。由于离线目视检查是在加工一卷金属带后进行的，因此，如果冲压废料或冲压碎屑（金属碎片）粘附在模具上，就会产生数千到数万个缺陷凹痕。为了减少凹痕缺陷，需要在冲压废料、冲压碎屑等粘附到模具上时立即检测出来。
医疗保健领域对人工智能的接受度
3 另外，道具的展示顺序也是随机的。 4 由于10个项目中有4个被呈现，因此如果随机呈现，每个项目出现的次数可能会有所不同。因此，可以使用平衡的不完全区组设计（Louviere 和 Flynn，2010）来确保项目出现的频率相等。然而，由于本章的样本量非常大，达到 150,010（使用下面描述的计数方法），我们确定由于随机呈现而导致的出现次数差异很小。