AI聲發(fā)射工作站
| 參考價 | ￥500-￥10000/件 |
- 公司名稱 清誠聲發(fā)射研究（廣州）有限公司
- 品牌清誠聲華
- 型號
- 所在地廣州市
- 廠商性質(zhì)生產(chǎn)廠家
- 更新時間2025/7/24 16:58:09
- 訪問次數(shù) 42
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| 應(yīng)用領(lǐng)域 | 石油,道路/軌道/船舶,鋼鐵/金屬,航空航天,電氣 | 處理器 | i9 14900K |
|---|---|---|---|
| 內(nèi)存容量 | 192G | 顯卡 | RTX4090（注：支持插入兩張RTX4090的GPU，也可根據(jù)用戶選裝1塊） |
| 硬盤容量 | 2T固態(tài)硬盤 | 內(nèi)存類型 | Non-ECC |
| 電源類型 | 非冗余 | 硬盤類型 | SAS混合硬盤SATA |
| 支持CPU顆數(shù) | 1顆 | 散熱 | 加強版360一體式水冷散熱器 |
01 AI聲發(fā)射工作站
聲發(fā)射技術(shù)作為一種重要的無損檢測方法，廣泛用于材料內(nèi)部缺陷和結(jié)構(gòu)完整性的評估。AI工作站使用了GPU加速，提高海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練效率，同時可以自帶清誠開發(fā)的5大AI工具，滿足不同領(lǐng)域的需求。
5大AI工具
基于AI深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)聲源定位人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)復(fù)雜結(jié)構(gòu)下的聲源精準(zhǔn)定位。
基于聲發(fā)射參數(shù)的模式識別功能：使用聲發(fā)射參數(shù)進行模式識別，提升數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。
基于聲發(fā)射波形的模式識別功能：通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對聲發(fā)射波形進行高效模式識別。
基于聲發(fā)射參數(shù)的聚類識別功能：利用聚類算法，對聲發(fā)射參數(shù)進行分類識別，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程。
基于聲發(fā)射波形的聚類識別功能：對聲發(fā)射波形進行聚類分析，實現(xiàn)更精細(xì)的數(shù)據(jù)分類。
AI工作站集成了深度學(xué)習(xí)技術(shù)與強大的硬件配置，采用NVIDIA RTX4090，搭載CUDA12.4系統(tǒng)軟件，大幅度縮短訓(xùn)練時間。
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02 服務(wù)器介紹
服務(wù)器采用i9-14900K處理器及DDR5高頻內(nèi)存，24核心32線程，3.2GHz主頻，工作站至高支持192G DDR5 5200MHz高頻內(nèi)存，充分釋放系統(tǒng)潛能，減少因內(nèi)存不足引起的卡頓。
2TB M2大容量固態(tài)硬盤，NVM額 PCIe4.0×4高速讀寫通道，讀取速度3500MB/s，寫入速度2800MB/s，迅速讀寫，顯著提升系統(tǒng)工作效率。
RTX4090配合CUDA軟件實現(xiàn)超高效率運算。CUDA是用于GPU計算的開發(fā)環(huán)境，它是一個全新的軟硬件架構(gòu)，可以將GPU視為一個并行數(shù)據(jù)計算的設(shè)備，對所進行的計算進行分配和管理，提高數(shù)據(jù)訓(xùn)練效率。
| 處理器 | i9 14900K |
| 內(nèi)存容量 | 192G |
| 顯卡 | RTX4090（注：支持插入兩張RTX4090的GPU，也可根據(jù)用戶選裝1塊） |
| 硬盤容量 | 2T固態(tài)硬盤 |
| 內(nèi)存類型 | Non-ECC |
| 電源類型 | 非冗余 |
| 硬盤類型 | SAS混合硬盤SATA |
| 支持CPU顆數(shù) | 1顆 |
| 散熱 | 加強版360一體式水冷散熱器 |
03 AI聲發(fā)射工具
1、基于AI深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)聲源定位人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
傳統(tǒng)聲發(fā)射定位方法在復(fù)雜結(jié)構(gòu)、各向異性、材料的不均勻、邊界條件復(fù)雜等中面臨精度受限的問題。為了解決這一挑戰(zhàn)，我們提出了一種新的方法——基于AI深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)聲源定位人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
算法流程圖
AI定位跟傳統(tǒng)時差定位的準(zhǔn)確率對比，錯誤率為0%。
學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練周期輪數(shù)、訓(xùn)練輪數(shù)提供界面自定義數(shù)值。當(dāng)loss值小于輸入時，停止訓(xùn)練；當(dāng)Accuracy值大于輸入數(shù)值時，停止訓(xùn)練
loss值：損失函數(shù)是用來估量模型的預(yù)測值f(x)與真實值Y的不一致程度，損失函數(shù)越小，模型的魯棒性就越好。
Accuracy值：精確率是指模型預(yù)測為正類的樣本中，實際為正類的比例。
PC端配備GPU硬件，結(jié)合CUDA軟件加速模型訓(xùn)練，提升訓(xùn)練效率。
訓(xùn)練完成后生成模型，用于復(fù)雜結(jié)構(gòu)的聲源定位。
模型訓(xùn)練過程
2、基于聲發(fā)射參數(shù)的模式識別
模式識別采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它由多個神經(jīng)元組成，每個神經(jīng)元接收多個輸入信號，通過加權(quán)和和激活函數(shù)進行計算，產(chǎn)生一個輸出信號，作為下一層神經(jīng)元的輸入信號。神經(jīng)元之間的連接權(quán)重可以通過訓(xùn)練來調(diào)整，以達(dá)到優(yōu)等的計算效果。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：
原理：采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過加權(quán)和與激活函數(shù)對輸入信號進行計算，生成識別模型。
支持輸入輸出及中間隱藏層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以自動調(diào)整，自動調(diào)整規(guī)則。
利用大量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，生成特定模型，用于聲發(fā)射參數(shù)數(shù)據(jù)的識別與分析。
模型保存
模型調(diào)用
參數(shù)模式識別結(jié)果圖
3、基于聲發(fā)射波形的模式識別
使用大量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，生成特定的模型，模型可幫助用戶完成聲發(fā)射波形數(shù)據(jù)識別。
模型訓(xùn)練過程圖
數(shù)據(jù)訓(xùn)練完成后，得出訓(xùn)練和驗證的準(zhǔn)確率、波形識別分類結(jié)果。
訓(xùn)練得出的模型可靠性結(jié)果圖
選擇需要波形模式識別的數(shù)據(jù)進行識別后，AI模型分析得出的波形類別可能性結(jié)果。
AI模型分析得出的波形類別可能性結(jié)果圖
模型下載
模型調(diào)用
4、基于聲發(fā)射參數(shù)的聚類識別功能
使用聲發(fā)射參數(shù)進行聚類，結(jié)果以二維圖的形式展示，不同的類別用不同的顏色代替，從圖上可以大體看出相同類別的數(shù)據(jù)點都在一起，可以明顯分開不同的類別。
參數(shù)聚類結(jié)果分布圖
類別分布結(jié)果
5、基于聲發(fā)射波形的聚類識別功能
聲發(fā)射波形進行聚類，結(jié)果以二維圖的形式展示，不同的類別用不同的顏色代替，從圖上可以大體看出相同類別的數(shù)據(jù)點都在一起，可以明顯分開不同的類別。
參數(shù)聚類結(jié)果分布圖
類別分布結(jié)果
聚類的詳細(xì)結(jié)果
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