基于深度学习的机械设备使用寿命预测方法研究

在科学技术日新月异的时代下,为了满足人们生产生活的需求,机械设备正在朝着大型化、复杂化以及智能化的方向发展。但从实际情况来看,在机械设备长期运转的过程中,必然会因设备老化而出现工作效率低下、运行成本升高等问题,为了确保机械设备运行的稳定性和安全性,对其运行过程中出现的机械老化和故障问题、机械设备剩余使用寿命进行预测已经成为机械设备预测与健康管理领域内的一个主要研究方向。而深度学习算法则是一种具有学习能力强、适应性好且覆盖范围广等很多优点的预测方法,将其应用于机械设备使用寿命预测过程中,能够有效解决传统预测方法模型泛化能力不足和适用性局限等问题。因此,该文基于深度学习网络对机械设备使用寿命预测方法进行了研究。

基于改进UNet的人造板表面缺陷的图像分割方法

为满足人造板表面缺陷图像分割的精度要求,提出了一种改进的UNet语义分割网络模型。在传统的UNet网络结构上将编码部分改进为残差网络ResNet50并去掉连接层与平均池化层,网络通过残差块堆叠获取更多特征的底层信息;同时在跳跃连接中嵌入聚焦注意力机制的模块,抑制干扰信息,保留有效位置信息,聚焦缺陷区域并加强学习。对4种UNet网络模型的人造板表面缺陷图像分割进行仿真比较,结果表明,融合聚焦注意力机制的残差UNet网络模型在像素准确率和平均交并比等指标上有较大提升,分割精度较高。

智慧办公楼宇功能与应用分析

本文介绍智慧功能在办公楼宇中的实际应用情况,提出智慧楼宇功能的具体措施和方法。研究发现,将智慧功能融入办公楼宇中,能够为办公提供便利,改善办公环境,符合人们对于现代化办公的需求。本文从应用控制系统、信息设施系统、公共安防系统、消防系统、设备管理系统等5方面对智慧楼宇的智慧功能、应用功能进行进行介绍,提出合理应用智慧办公楼宇功能的对应方法,为相关研究提供参考。