उच्च स्थायित्व संरचना मॉड्यूलर स्टील ब्रिज लंबी अवधि एकल डबल लेन

पुल के लिए संरचना इस्पात/लंबी स्पैन इस्पात पुल

मशीन लर्निंग वेल्डिंग प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए उन्नत सेंसर प्रौद्योगिकियों, अनुकूलन एल्गोरिदम और डेटा-संचालित मॉडल का लाभ उठाकर वास्तविक समय वेल्डिंग अनुकूलन को काफी बढ़ाता है।यहाँ कैसे है:

1. **उन्नत संवेदन और डेटा संग्रह**
वास्तविक समय में वेल्डिंग प्रक्रिया की निगरानी के लिए मशीन लर्निंग उन्नत सेंसरों जैसे कैमरों, लेजर सेंसरों और गतिशील प्रतिरोध सेंसरों से उच्च गुणवत्ता वाले डेटा पर निर्भर करता है।ये सेंसर वेल्ड पूल के बारे में विस्तृत जानकारी कैप्चर, सीम ज्यामिति, और अन्य महत्वपूर्ण मापदंड, वेल्डिंग प्रक्रिया का एक व्यापक दृश्य प्रदान करते हैं।

2. ** वास्तविक समय में दोष का पता लगाने और पूर्वानुमान**
मशीन लर्निंग मॉडल दोषों का पता लगाने और वास्तविक समय में वेल्डिंग गुणवत्ता मीट्रिक की भविष्यवाणी करने के लिए सेंसर डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं। उदाहरण के लिए,घुमावदार तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) और अन्य गहरी सीखने की तकनीकों का उपयोग पोरोसिटी जैसे दोषों को वर्गीकृत करने और भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता हैयह उच्च गुणवत्ता वाले वेल्ड सुनिश्चित करने के लिए तत्काल सुधारात्मक कार्रवाई की अनुमति देता है।

3. **अनुकूली नियंत्रण एल्गोरिदम**
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम वास्तविक समय की प्रतिक्रिया के आधार पर वेल्डिंग मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित कर सकते हैं।सुदृढीकरण सीखने (आरएल) और अनुकूलन नियंत्रण प्रणालियों जैसी तकनीकें वेल्डिंग रोबोट को वेल्डिंग गति जैसे मापदंडों को संशोधित करने की अनुमति देती हैंयह विभिन्न परिस्थितियों में भी लगातार और उच्च गुणवत्ता वाले वेल्ड सुनिश्चित करता है।

4. **विभिन्न स्थितियों के लिए सामान्यीकृत मॉडल**
विभिन्न वेल्डिंग स्थितियों के अनुकूलन की चुनौती को पूरा करने के लिए, विभिन्न डेटासेट और सामान्यीकरण तकनीकों का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित किया जा सकता है।ट्रांसफर लर्निंग एक सेट स्थितियों पर प्रशिक्षित मॉडल को न्यूनतम बारीकी से समायोजन के साथ नए परिदृश्यों के अनुकूल करने की अनुमति देता हैवृद्धिशील सीखने से मॉडल को निरंतर अद्यतन किया जा सकता है क्योंकि नए डेटा उपलब्ध हो जाते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि यह समय के साथ सटीक रहे।

5. ** सतत सुधार के लिए मनुष्य-इन-द-लूप**
मशीन लर्निंग लूप में मानव विशेषज्ञता को शामिल करने से मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार हो सकता है। मानव ऑपरेटर नई स्थितियों की मॉडल की व्याख्याओं को सत्यापित कर सकते हैं,यह सुनिश्चित करना कि मॉडल सही ढंग से अनुकूलित होयह सहयोगात्मक दृष्टिकोण मशीन लर्निंग की सटीकता को मानव अंतर्ज्ञान के साथ जोड़ता है, जिससे समग्र प्रणाली प्रदर्शन में सुधार होता है।

6. **आभासी संवेदन और लागत प्रभावी निगरानी**
मशीन लर्निंग द्वारा सक्षम वर्चुअल सेंसिंग तकनीकें मौजूदा सेंसरों के डेटा का उपयोग करके भौतिक सेंसरों की कार्यक्षमता को दोहरा सकती हैं।यह सटीक प्रक्रिया निगरानी बनाए रखते हुए महंगे हार्डवेयर की आवश्यकता को कम करता हैउदाहरण के लिए, डीप लर्निंग मॉडल गतिशील प्रतिरोध डेटा से यांत्रिक संकेतों की भविष्यवाणी कर सकते हैं, अतिरिक्त सेंसर के बिना वास्तविक समय में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं।

7. **वेल्डिंग मापदंडों का अनुकूलन**
मशीन लर्निंग मॉडल वांछित गुणवत्ता मेट्रिक्स प्राप्त करने के लिए वेल्डिंग मापदंडों को अनुकूलित कर सकते हैं।आनुवंशिक एल्गोरिदम और सुदृढीकरण सीखने जैसी तकनीकें वेल्ड ताकत को अधिकतम करने और दोषों को कम करने के लिए पैरामीटर को गतिशील रूप से समायोजित कर सकती हैंयह सुनिश्चित करता है कि वेल्डिंग प्रक्रिया विभिन्न परिस्थितियों में कुशल और प्रभावी बनी रहे।

इन मशीन लर्निंग तकनीकों को एकीकृत करके, वेल्डिंग प्रक्रिया अधिक अनुकूलनशीलता, सटीकता और विश्वसनीयता प्राप्त कर सकती है,इसे पुल निर्माण और अन्य मांग वाले अनुप्रयोगों में वास्तविक समय वेल्डिंग अनुकूलन के लिए अत्यधिक प्रभावी बनाता है.

विनिर्देशः

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CB200 ट्रस प्रेस लिमिटेड टेबल
नहीं।	आंतरिक बल	संरचना का रूप
		गैर-मजबूत मॉडल				प्रबलित मॉडल
		एसएस	डी.एस.	टीएस	QS	एसएसआर	डीएसआर	टीएसआर	QSR
200	मानक ट्रस मोमेंट ((kN.m)	1034.3	2027.2	2978.8	3930.3	2165.4	4244.2	6236.4	8228.6
200	मानक ट्रस शीयर (kN)	222.1	435.3	639.6	843.9	222.1	435.3	639.6	843.9
201	उच्च झुकने ट्रस मोमेंट ((kN.m)	1593.2	3122.8	4585.5	6054.3	3335.8	6538.2	9607.1	12676.1
202	उच्च झुकने ट्रस शीयर ((kN)	348	696	1044	1392	348	696	1044	1392
203	सुपर हाई शीयर ट्रस का कतरन बल ((kN)	509.8	999.2	1468.2	1937.2	509.8	999.2	1468.2	1937.2

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CB200 ट्रस ब्रिज (आधा ब्रिज) के ज्यामितीय लक्षणों की तालिका
संरचना	ज्यामितीय विशेषताएं
	ज्यामितीय विशेषताएं	तालमेल क्षेत्र ((cm2)	अनुभाग गुण ((cm3)	जड़ता का क्षण ((cm4)
एसएस	एसएस	25.48	5437	580174
	एसएसआर	50.96	10875	1160348
डी.एस.	डी.एस.	50.96	10875	1160348
	डीएसआर1	76.44	16312	1740522
	डीएसआर2	101.92	21750	2320696
टीएस	टीएस	76.44	16312	1740522
	टीएसआर2	127.4	27185	2900870
	TSR3	152.88	32625	3481044
QS	QS	101.92	21750	2320696
	QSR3	178.36	38059	4061218
	QSR4	203.84	43500	4641392

​​

CB321 ((100) ट्रस प्रेस लिमिटेड टेबल
नहीं.	आंतरिक बल	संरचना का रूप
		गैर-मजबूत मॉडल				प्रबलित मॉडल
		एसएस	डी.एस.	टीएस	डीडीआर	एसएसआर	डीएसआर	टीएसआर	डीडीआर
321 ((100)	मानक ट्रस मोमेंट ((kN.m)	788.2	1576.4	2246.4	3265.4	1687.5	3375	4809.4	6750
321 ((100)	मानक ट्रस शीयर (kN)	245.2	490.5	698.9	490.5	245.2	490.5	698.9	490.5
321 (100) ट्रस ब्रिज की ज्यामितीय विशेषताओं की तालिका
प्रकार नं.	ज्यामितीय विशेषताएं	संरचना का रूप
		गैर-मजबूत मॉडल				प्रबलित मॉडल
		एसएस	डी.एस.	टीएस	डीडीआर	एसएसआर	डीएसआर	टीएसआर	डीडीआर
321 ((100)	अनुभाग गुण ((cm3)	3578.5	7157.1	10735.6	14817.9	7699.1	15398.3	23097.4	30641.7
321 ((100)	जड़ता का क्षण ((cm4)	250497.2	500994.4	751491.6	2148588.8	577434.4	1154868.8	1732303.2	4596255.2

​

लाभ

सरल संरचना की विशेषताओं के साथ,
सुविधाजनक परिवहन, त्वरित निर्माण
आसानी से अलग करना,
भारी लोड क्षमता,
महान स्थिरता और लंबे थकान जीवन
एक वैकल्पिक स्पैन, लोडिंग क्षमता के लिए सक्षम होने के लिए