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现代工业经济和信息化
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现代工业经济和信息化/Journal Modern Industrial Economy and Informationization
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    首层自动调平3D打印机的研究

    李月振董趁心肖靖洋
    146-148页
    查看更多>>摘要:介绍了一种首层自动调平的3D打印机.通过研究该技术的研究背景和重要性,确定研究的目的和意义,以解决当前3D打印技术中首层精度不高和调平困难的问题.采用了一种创新的方法,通过自动调平系统对打印床进行实时调整,从而实现首层的自动调平.实验结果表明,该打印机在提高首层精度的同时,大大减少了调平的时间和难度.该技术的应用对于提高3D打印的质量和效率具有重要意义.

    3D打印机首层自动调平打印床精度质量

    智能技术在煤矿电气工程自动化中的应用

    张雅婕杨洁
    149-151页
    查看更多>>摘要:为进一步探究煤矿电气工程自动化领域的智能发展,结合煤矿电气工程自动化建设的实际需要,以"云平台"的设计理念,整合云计算等功能构建煤矿综合自动化集成系统平台,并整合模糊控制、聚类算法等智能算法,确保智能技术得到有效应用,以此实现对煤矿电气工程领域中相关设备的有效监管作业.

    煤矿机械自动化智能技术机械设计

    沥青烟气净化系统改造及技术经济分析

    王宝文刘凯逯志强
    152-154页
    查看更多>>摘要:分析了一项针对特定企业改性沥青防水材料生产线的废气处理系统改造项目.项目详细审查了旧系统的不足,并引入了一系列改革措施.这些措施包括使用高效改性剂,并实施了"燃烧室—余热利用单元—水雾喷淋塔"这一综合净化配置.此配置确保了生产废气经燃烧室高温处理后,再通过余热利用单元回收热能,最后在水雾喷淋塔中除去颗粒杂质,净化后的气体通过烟囱释放.通过这次系统升级,污染物的排放量大幅下降,远超过国家环保排放标准,同时项目投资在不到半年的时间内便实现了成本回收,展现了卓越的经济与环保双重价值.

    沥青烟气净化系统技术经济

    工业机器人在工业制造自动化生产线上的创新应用

    王勇
    155-157,160页
    查看更多>>摘要:全球制造业中工业机器人应用已经成为提升生产效率、降低成本、加速工业产品创新的关键驱动力.随着技术发展,特别是在自动化、人工智能、物联网等领域的进步,工业机器人已经从执行基本操作机械手臂演变成能够执行复杂任务的高度灵活和智能化系统.机器人系统在自动化生产线中应用不仅提高了操作精度,还实现了与人类操作员的高效协作,进一步优化了工业生产流程.分析了工业自动化生产线的基本原理与组成,并基于工业机器人的应用功能,提出了发展策略,列举了工业机器人汽车、电子等行业的自动化生产线上创新应用,研究成果表明工业机器人在工业制造自动化生产线上的应用已成为工业制造领域发展的未来趋势.

    工业机器人工业制造自动化生产线

    自动控制技术在工业生产中的应用

    南亮生
    158-160页
    查看更多>>摘要:两化融合背景下,工业生产面临着转型升级的关键时期.自动控制技术作为推动这一转型的核心动力,已经被广泛应用于工业生产各个环节,可提高工业生产效率与产品质量.通过实现生产流程自动化、智能化,可降低工业生产人力成本,减少生产过程中的人为错误,优化资源配置,提升工业生产的可持续性.自动控制技术发展还可助力于工业生产的规模化和数字化转型发展,为工业企业在激烈市场竞争中保持竞争优势提供了强有力支持.因此,探索自动控制技术在工业生产中应用,对推动工业生产模式创新与进步具有重要实践意义.

    工业4.0工业机器人工业生产线

    智能配电网经济效益评估模型建立

    薛惠
    161-163页
    查看更多>>摘要:智能配电网经济效益对于未来配电网规划建设可以起到促进作用,在智能配电网运行经济、建设经济以及社会经济方面,构建经济性效益评估体系与模型,使用分析法确定各项指标权重.本次研究中,以评估指标为依据,构建经济效益综合评估模型,确保智能配电网在规划前后能够对经济性进行综合评估,最后表明智能电网经济效益评估模型构建的有效性与适用性.

    智能配电网经济效益评估体系模型构建

    基于PSO-BP神经网络的风电功率预测模型分析

    曹金碧黄亚南刘耀瞳
    164-165,168页
    查看更多>>摘要:该模型旨在提高风电功率预测的准确性和稳定性,以应对风电场运行中的不确定性和波动性.介绍了粒子群优化算法、反向传播算法的原理,在此基础上分析影响风电场的输出功率的主要因素,构建数学函数式,通过多元线性拟合,来解析风电功率与相关因素之间的函数关系设计BP神经网络的结构,并利用PSO算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化,使该模型能够更准确地拟合实际风电功率与理论风电功率关系.

    风电功率预测粒子群优化算法反向传播算法多元线性拟合

    基于优化GA-PSO方法的高渗透工业电站鲁棒性控制

    靳艾静
    166-168页
    查看更多>>摘要:为了弥补传统粒子群(PSO)算法风电出力鲁棒调度较低的问题,通过以遗传算法(GA)来优化PSO的方式设计了一种基于优化GA-PSO方法的高渗透电站鲁棒性控制.通过PSO算法与交叉变异相融合形式来实现PSO快速收敛的效果,避免粒子产生局部最优.研究结果表明:该鲁棒控制方法表现出了比传统控制模式更强鲁棒性,保证电站实现安全稳定控制目标.持续提高风电场的数量后,风电场分布范围也进一步扩大,提升了风电出力稳定性,降低了电站冲击程度,造成系统风险成本发生显著降低.该方法具备PSO快速收敛优势,消除了粒子存在局部最优的缺陷.

    电站自动控制粒子群算法遗传算法鲁棒性风险成本

    基于SSA-CNN-LSTM的短期电力负荷预测

    赵艺然王宇驰原令泽
    169-170页
    查看更多>>摘要:为了提高短期电力负荷预测的精准度,建立了一种将麻雀搜索算法、卷积神经网络算法和长短期记忆网络算法相结合的短期电力负荷预测模型,旨在更有效地处理短期电力负荷预测问题.

    麻雀搜索算法卷积神经网络算法长短期记忆网络电力负荷预测

    基于遗传算法优化神经网络的中期负荷预测

    闫泓全李梓萍李校良孙楚词...
    171-172,175页
    查看更多>>摘要:针对某地中期电力负荷预测,BP神经网络因其强大的非线性映射能力被广泛应用于负荷预测.但BP算法本身存在一些缺陷,如易陷入局部最小值和较慢的收敛速度.而遗传算法以其优秀的全局搜索能力可以很好地解决这一问题,利用GA的全局优化能力,对BP网络的初始连接权重和偏置值进行系统的调整,从而显著减少了网络在学习过程中落入次优解的可能性,提升了收敛速度.研究结果表明,相较于单一的BP神经网络和其他对比模型,该集成模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升.

    遗传算法BP神经网络负荷预测优化算法