摘要。近年来,人工智能 (AI) 算法在预测和健康管理 (PHM) 领域的应用研究,特别是用于预测受状态监测的机械系统的剩余使用寿命 (RUL) 的研究,引起了广泛关注。为 RUL 预测建立置信度非常重要,这样可以帮助运营商和监管机构就维护和资产生命周期规划做出明智的决策。在过去十年中,许多研究人员设计了指标或指标来确定 AI 算法在 RUL 预测中的性能。虽然大多数常用的指标(如平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE) 等)都是从其他应用程序中改编而来的,但一些定制指标是专门为 PHM 研究而设计和使用的。本研究概述了应用于机械系统 AI 驱动的 PHM 技术的关键绩效指标 (KPI)。它介绍了应用场景的详细信息、在不同场景中使用特定指标的适用性、每个指标的优缺点、在选择一个指标而不是另一个指标时可能需要做出的权衡,以及工程师在应用指标时应该考虑的一些其他因素。
per week Total Credit L T P 1 PC-ME 601 Air-conditioning & Refrigeration 3 0 0 3 3 2 PC-ME 602 Modern Manufacturing Processes 3 0 0 3 3 3 PC-ME 603 Machine Design 3 0 0 3 3 4 PC-ME 604 Production & Operations Management 3 0 0 3 3 5 OE-ME 601 Open Elective-I 3 0 0 3 3 6 MC 601 Constitution of India 0 2 0 2 0 Total Theory 17 15 PRACTICAL 1 PC-ME 691空调与制冷实验室0 0 3 3 1.5 2 PC-ME 692现代制造过程实验室0 0 3 3 1.5 3 PC-ME 693设计实践实验室0 0 3 3 1.5总数9 4.5学期26 19.5
为了准确回答这个问题,需要对机械工程中的人工智能进行冷静的分析。从原始设备、组件和结构的设计开始,人工智能以多种方式增强了设计过程。一个例子是使用生成设计来解决复杂的机械工程问题。生成设计是一个迭代过程,致力于在指定的约束内解决复杂的挑战。Autodesk Fusion 360 或 Grasshopper 3D 应用程序的用户必须尝试过生成设计。在这些用例中,运行模拟所需的必要设计参数完全由机械工程师定义。
标题:用于增强军用飞机、陆地车辆和海上车辆作战能力的主动控制技术 [用于改善军用飞机、陆地车辆和海上车辆作战性能的主动控制系统技术]
机械工程是一门具有悠久技术创新历史的学科,它是以数字化,连通性和智能为特征的新技术突破浪潮的边界。机械工程学的MSC拥有世界一流的教职员工,设施和严格但灵活的课程,为结构,动态和控制措施的基本理论奠定了坚实的基础,并为学生提供了分析,设计,生产,生产和服务各种产品和系统的最新工具。
机械特异性能量(MSE)现在是量化岩石切割效率的众所周知的概念。由于其简单性,在过去几年中,通过电子钻井记录器,其利用率已大大增加,尤其是在非常规的井中,以优化钻井过程并最终降低成本。典型的用途是将MSE与岩石强度进行比较,以查看是否在位使用了适量的能量,而不是在其他地方浪费或分散。但是,单独的MSE无法确定钻井效率是否是由于岩石硬度的变化,或者是由于振动或钻头磨损或钻头造成的。本文提出了一种新方法,使能够填补空白,将MSE与钻孔强度(DS)结合起来,以检测功能障碍,例如振动或磨损。
KS Sangwan 教授,皮拉尼校区 MS Dasgupta 教授,皮拉尼校区 Abhijeet K. Digalwar 教授,皮拉尼校区 Bijay K. Rout 教授,皮拉尼校区 Manoj Soni 教授,皮拉尼校区 Rajesh P Mishra 教授,皮拉尼校区 Dhananjay Madhukar Kulkarni 教授,果阿校区 教授Pravin Madanrao Singru,果阿校区 Shibu Clement 教授,果阿校区 R. Karthikeyan 教授,迪拜校区 Amit Kumar Gupta 教授,海得拉巴校区 Jeevan Jaidi 教授,海得拉巴校区 Morapakala Srinivas 教授,海得拉巴校区 N Suresh Kumar Reddy 教授,海得拉巴校区 Sandip S. Deshmukh 教授,海得拉巴校区 Srinivasa 教授Prakash Regalla,海得拉巴校区 YV Daseswara Rao 教授,海得拉巴校区 NVM Rao 教授,Pilani 校区 Shamsher Bahadur Singh 教授,Pilani 校区 Ajit Pratap Singh 教授,Pilani 校区 Annapoorna Gopal 教授,Pilani 校区 Arya Kumar 教授,Pilani 校区 PB 教授Venkataraman,皮拉尼校区 Srikanth Mutnuri 教授,果阿校区 D. Sriram 教授,海得拉巴校区 Sanket Goel 教授,海得拉巴校区 S Gurunarayanan 教授,海得拉巴校区 Venkata Vamsi Krishna Venuganti 教授,海得拉巴校区 Bhausaheb Botre 博士,CSIR - CEERI,皮拉尼 Udit Narayan Pal 博士,CSIR - CEERI,皮拉尼
汽车工程:汽车及其开发,汽车的分类,传输系统,转向系统,制动系统,发电机和交流发电机和排气排放计算机集成制造:NC,CNC和DNC的简介,构建和工具,构造和工具,零件编程,零件编程,系统工程,系统,材料,自动化材料,自动化材料,机构材料,机构,工程学,工程,•工程•合金,热处理,塑料和高级材料工程机制:力法则,力矩,摩擦,重心和简单机器流体机制:流体的类型和特性:液体的类型和特性,压力及其测量,流体的测量,管道流动和流动的流动流动热量转移:热传递的模式:热传递,傅立叶法,稳态辐射,自然辐射,自然辐射,自然,限制,限制,限制,限制,限制,限制,限制,限制,限制,限制,限制。
摘要:在本研究中,我们提出了一种混合制造工艺来生产高质量的 Ti6Al4V 零件,该工艺结合了增材粉末激光定向能量沉积 (L-DED) 用于制造预制件,随后的热锻作为热机械加工 (TMP) 步骤。在 L-DED 之后,材料在两种不同的温度 (930 ◦ C 和 1070 ◦ C) 下热成型,随后进行热处理以消除应力退火。在小子样本上进行拉伸试验,考虑到相对于 L-DED 构建方向的不同样本方向,并产生非常好的拉伸强度和延展性,类似于或优于锻造材料。所得微观结构由非常细粒、部分球化的 α 晶粒组成,平均直径约为 0.8–2.3 µ m,位于 β 相基质内,占样本的 2% 至 9%。在亚β转变温度范围内锻造后,典型的 L-DED 微观结构不再可辨别,并且增材制造 (AM) 中常见的拉伸性能各向异性显著降低。然而,在超β转变温度范围内锻造会导致机械性能的各向异性仍然存在,并且材料的拉伸强度和延展性较差。结果表明,通过将 L-DED 与 Ti6Al4V 亚β转变温度范围内的热机械加工相结合,可以获得适用于许多应用的微观结构和理想的机械性能,同时具有减少材料浪费的优势。
拥有机械工程或相关领域的学士学位,最低 CGPA 为 2.75 或同等学历,毕业于玛利亚大学或玛利亚大学参议院认可的其他高等教育机构;相关领域:物理学;化学;计算机科学;工程和工程行业;机械和金属加工;电力和能源;电子和自动化;化学和工艺;机动车、船舶和飞机;土木工程;材料工程;材料(木材、纸张、塑料和玻璃);采矿和开采;应用科学;工程技术;化学工程;电气工程;或者拥有机械工程或相关领域的学士学位,但 CGPA 不达到 2.50,但须在相关领域拥有至少 5 年的工作经验。相关领域:物理学;化学;计算机科学;工程和工程行业;机械和金属加工;电力和能源;电子和自动化;化学和工艺;机动车、船舶和飞机;土木工程;材料工程;材料(木材、纸张、塑料和玻璃);采矿和开采;应用科学;工程技术;化学工程;电气工程
