工业智能系统：做可持续传承的“制造智慧”

正0 引述:中国智能制造面临的误区2018年8月,《华尔街日报》报道美国通用电气公司GE准备将包括Predix在内的GE Digtial核心资产出售。消息一出,听到不少业内外人士叹息道,GE的工业互联网大潮最终还是退去。其实,GE与Predix"分手"的征兆在一年前就开始出现。那时,虽然GE仍在持续大力投入Predix等相关数字化业务的技术研发,但是营收却迟迟不尽如人意。官方数据显示,截止2017年,GE Digital一直处于亏损状     

汾河漫滩地层盾构隧道开挖面最小极限支护压力的研究

针对河漫滩地质条件,运用数值分析方法,研究了欠压条件下分段推进盾构开挖面的稳定性。在考虑渗流的影响下,分析研究了不同埋深条件下的最小极限支护压力变化规律。结果表明:随着支护压力比的逐渐减小,隧道开挖面中心位移、塑性区、横向沉降、纵向沉降都要经历不敏感、较敏感和突变3个阶段;开挖面支护压力主要平衡的是地下水压力,水的影响不可忽视;在太原地铁2号线所考虑的区间,若最小极限支护压力比保持λ0.4,开挖面前方则不会出现失稳状况;埋深对于最小极限支护压力比的影响不大。     

米曲霉产中性蛋白酶条件的优化

以豆瓣酱中分离的米曲霉M1为出发菌株,研究了该米曲霉产蛋白酶的分布及最佳培养温度、时间、pH值等,优化了米曲霉最佳培养基的组成.结果表明,米曲霉产中性蛋白酶的能力最强.产中性蛋白酶适宜的培养条件为:麸皮∶水=1∶1 (w/w),最佳培养温度为30℃,培养时间为72h.培养基的组成为:酵母粉添加量2.0％,蛋白胨添加量0.2％,硝酸钾添加量0.1％,麦芽糖添加量0.1％,葡萄糖添加量0.1％,硫酸铵添加量2.0％.在此条件下培养,最高酶活达到12113.85U/g干基,比优化前提高22.98％.     

基于水化学数据的矿山涌水水源识别:主成分分析与残差分析

涌水是矿山安全生产的重要威胁之一,掌握涌水的水源是预防这类灾害的重要依据。基于多期次的水化学监测数据,提出了利用主成分分析(PCA)和残差分析来识别涌水的水源数量和水源类型。主成分分析能够充分提取高维数据的结构信息,消除变量冗余。残差分析利用主成分分析结果,提取不同的主成分个数重构离子浓度,得出重构离子浓度和原始离子浓度之间的残差,利用残差的结构性信息来判断可能的涌水水源数量和水源类型。结果表明:随保留主成分个数的增加,重构离子浓度的精度越高,离子残差的结构性得到消除且表现出随机性。在实例应用中,通过利用5个主成分重构离子浓度消除了所有主要离子残差结构性,保证了信息的最大程度提取,因此,确定研究矿山涌水水源数量为5个; 同时,利用每个主成分对残差结构性的影响程度及离子相关性分析,确定了这5个水源类型为海水、第四系孔隙水、富钙基岩水、富镁基岩水和淡水。