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关键词： 铁路工程施工   起重机械   特种设备   管理   改进措施  

摘要： 随着经济的高速发展,铁路工程的建设水平也随之提高,施工过程中更需要特别关注特种设备的管理工作,针对铁路项目施工,现场特种设备必须实行科学专业的管理,真正保证施工现场的安全性和时效性,在保障施工安全的情况下提高施工效率,达到安全生产目的,助力企业增加施工效益。本文主要探讨特种设备管理中存在的问题,并针对此类问题提出有效的管理措施,为铁路工程的施工管理提供参考建议。

关键词： 设备风险   全寿命周期   设备管理  

摘要： 从设备的前期管理、运行与维护管理、维修管理、更新改造与处置管理以及设备完整性管理信息化平台规划做了简要研究与阐述,通过设备全寿命周期管理机制探索实践后,设备安全性和使用效益均得到提高,可为钢铁企业在开展设备全寿命周期管理活动中提供参考。

关键词： 煤化工机泵   维护管理   问题研究  

摘要： 机泵设施的性能效率对产品质量具有显著影响,尤其在化工领域的生产流程中,其作为关键装置,参与物料的传输与混合等核心技术步骤。若机泵效率不足,极易引发物料混合不均、化学反应不彻底等弊端,直接削弱产品的成品质量。与此相对的高效运作机泵设施可以保障物料得到彻底且均匀的混合与输送,这是保障产品稳定性与质量不可或缺的一环。由此来看机泵装置的工作效率与最终产品的质量水平之间存在着紧密的关联。

关键词： 机械设备管理   机械设备维修   重要性分析  

摘要： 如今,我国各行各业的发展速度显著提高,尤其是机械设备行业,近年来取得了长足发展,在社会建设与生产生活中发挥着重要作用.但同时,机械设备的维修问题也日益突出,不仅影响了机械设备行业的健康发展,还阻碍了我国经济水平的提高.基于此,本文先对强化机械设备维修的必要性进行了阐述,然后论述了强化机械设备维修的具体对策,以达到提升我国经济水平,推进社会建设的目的.

关键词： 流式处理   分布式系统   性能优化   大数据系统  

摘要： 随着大数据时代的到来,海量的用户数据赋能了众多数据驱动的行业应用,例如智慧交通、智能电网、商品推荐等.在数据实时性要求高的应用场景下,数据中的业务价值随时间增长快速降低,因此数据分析系统需要具有高吞吐和低延迟能力,以Apache Flink为代表的流式大数据处理系统得到广泛应用. Flink通过在集群的计算节点上并行化计算任务,水平扩展系统吞吐量.然而,已有研究指出, Flink存在单点性能弱,集群水平可扩展性差的问题.为了提高流式大数据处理系统的吞吐量,研究者在控制平面设计、系统算子实现和垂直可扩展性等方面开展优化,但现有工作尚缺乏对流式分析应用数据流的关注.流式分析应用是由事件流驱动并使用有状态处理函数的应用,例如智能电网场景下的低电压检测应用、商品推荐场景下的广告活动分析应用等.对典型的流式分析应用的数据流特征进行分析,总结其中存在的3个水平可扩展性瓶颈并给出相应的优化策略,包括:键级水位线,动态负载分发策略和基于键值的数据交换策略.基于上述优化技术,对Flink框架进行扩展并形成原型系统Trilink,选取真实场景数据集:低电压检测应用,桥梁拱顶监测应用和典型流式分析测试基准Yahoo Streaming Benchmark,与现有工作进行测试比较.实验结果表明,相较于Flink, Trilink在单机环境下吞吐率提升了5倍以上, 8节点下水平扩展加速比提高了1.6倍以上.

关键词： 物联网技术   电力工程   施工设备管理  

摘要： 随着科技的发展,物联网技术在各个领域的应用越来越广泛.在电力工程领域,传统的电力设备在自动化、监控和管理方面存在一些问题,比如设备维修不及时、能耗高、安全隐患等.而物联网技术具有实时监测、远程控制、数据采集与分析等特点,可以为电力工程施工设备管理带来革命性的改变.基于此,本文基于物联网技术对电力工程施工设备管理进行研究,以供参考.

标准号: WB/T 1041-2024

摘要： 本文件规定了自动分拣设备管理的基本要求、购置管理、安装调试和验收管理、日常管理、维护和维修管理以及改造、更新和报废管理、技能培训管理和档案管理的要求。本文件适用于自动分拣设备的管理。

关键词： 移动机器人   全局路径规划   蚁群算法   多级视野   死锁  

摘要： 针对传统蚁群算法(Ant colony optimization,ACO)在应用于移动机器人路径规划时存在优化能力差,易于死锁,搜索效率低等问题,提出一种多级视野自适应蚁群(Multi-level field of view adaptive ant colony optimization,MLFVAACO)算法。首先在ACO的基础上依次扩展2级视野使得规划出的路径更加平滑;其次设计了自适应全局初始信息素更新策略,既避免了蚂蚁在算法初期出现盲目搜索现象又加强了蚂蚁选择可选区域的指导作用;然后对算法迭代过程中的死锁蚂蚁进行优化,以提高蚁群的利用率和增加搜索解的多样性;最后对蚂蚁的状态转移规则进行改进来避免蚂蚁陷入局部最优解。通过仿真选取MLFVAACO算法的最优参数,在2种不同复杂程度的格栅地图中分别与传统ACO算法、改进ACO算法和图搜索算法进行对比,验证MLFVAACO算法的可行性和有效性。仿真结果表明,在简单与复杂环境中,MLFVAACO算法相较于传统ACO算法最优路径分别缩短12.74%和4.38%,路径转折点分别减少50%和63.16%,蚂蚁利用率分别提升99.99%和99.95%,搜索效率分别提高60.14%和62.17%;相较于改进ACO算法和图搜索算法,MLFVAACO算法能够规划出路径平滑度更好的最短路径,同时搜索解的质量也更好。这充分验证了MLFVAACO算法在应用于移动机器人路径规划时具有出色的综合性能。