港口机械结构安全控制中的数据挖掘
2022-06-09
1.港口作业机械结构安全综述
港口作业机械的结构安全是关系到港口作业生产安全的重要因素，因此，对于港口作业机械的安全系数的提升，成为了一项非常重要的任务。当前港口作业的机械设备，特备是大体积规模的港口机械设备，往往都是面向于载重化，更具备大的体积，运行苏更快，而在这样的发展趋势下，港口作业的机械设备的结构安全问题，就成为了世界上港口大规模机械设备的一个瓶颈问题。
在近一些年以来，世界上对于大规模作业的机械设备的安全事故频发，特别是港口的大规模作业机械设备无法按照原定计划进行正常的计划，从而出现了一些港口作业机械的停止运转，造成了严重的损失。
从深层次的角度看，港口作业机械设备往往是缺乏一定的预见性以及确定性，从而导致了港口祖业机械的结构安全频发，因此，造成灾难性严重后果的因素是十分明显的。因此，要在原有的基础上，对于港口作业机械设备的日常运行进行合理的分析，从而能够进行动态化的控制，进一步对运行和操作的品质进行技术上的根据。
2.港口作业机械设备的数据挖掘概论
数据挖掘实际上就是一种综合性的技术手段。这种技术手段通常包含了两个层次。
第一个方面的层次为港口作业机械设备自身的数据的处理。这种数据的处理上一般都是从可视化等角度出发，促进机械设备的数据更为形象，容易被提取分析。在这样的一种需求下，港口作业机械设备的相关数据，可以通过图形或者图像进行表现，然后这些图像或者图形欧式根据空间或者时间的变化而发生变化，因此，这样可以控制变量的数据呈现，容易对各种未知的因素和关系进行了解，从而对整一个检测周期予以缩短，更好地做好有的放矢，提升整体的工作效率。
第二个方面主要是对数据挖掘的分析应用。数据挖掘综合了多种不同的技术手段，是一个具备交叉特征的一个领域，并且不仅仅是在港口作业机械设备的结构安全维护上，更是在更多的行业的管理以及决策的领域当中发挥着更为重要的作用。数据挖掘的核心工作是处理数量相对巨大的数据集合，这种数据集合也能用数据挖掘的方式进行分析，最终目的在于发掘这些数据集合当中所蕴含的未知关系，并且提取出当中有价值的部分，读这些数据进行总结。
对于港口作业机械设备的数据处理，特别是运用可视化手法进行处理，是在整一个数据挖掘技术当中相对基础性以及关键性的。
首先第一个是因为相关研究人员运用可视化手段对于港口作业机械设备的数据予以处理，能够更好地促进不同类型的数据和数据之间的交互，从而能够对整个数据集合的状况有着更为直观的了解，进一步能够明确出问题提出阶段的用户定义以及相关的目标。
其次就是相关机械作业设备的数据处理，特别是运用可视化技术进行处理，能够对机械作业设备在运行过程当中所形成的相关原始性的数据进行转化，从而对于把握一种新的的算法，以及明确数据格式的方面有着非常关键的作用。运用相关的可视化的技术或者是工具，可以更好地对相关的原始数据集合进行调整，从而可以对原始数据的格式进行转化，将机械作业设备的原始数据从抽象形式，转变成为三维或者是二维的图形，并且能够更为直接地对这些三维或者是二维的数据呈现格式进行进一步的交互以及观察。
因此，建立在数据处理之上的数据挖掘，就是一种结合了数据处理和数据分析的综合性安全控制维护的技术。
3.港口作业机械设备的安全控制里的数据处理
3.1.港口作业机械设备安全控制数据处理的理论
要实现对于港口作业机械设备的结构进行安全控制，特别是针对安全控制数据集合进行处理。这种处理主要的目的就在于给数据挖掘技术提供更为直观的数据集合。在进行干口作业机械设备的安全控制i过程的当中，在数据挖掘之前就运用数据的处理，能够更好地提升管理好检测方面的效率，确保了检测上更为安全，更为有效而且及时地发现相关的问题。
港口的作业机械设备的不稳定不安全状况通常是有两个方面的因素，第一个方面的因素是因为金属构件出现了疲劳，然后这种金属构件的疲劳裂纹很大程度上会出现扩展，到达一定的极限值的时候，出现金属构件的物理断裂，第二个方面的因素是因为部分金属构件在受压的状态下，局部上失去了稳态，从而出现了整机性质的破坏，这一些方面都是因为港口作业机械设备在进行作业运转的过程当中，不同的受力状况所出现的破坏。
因此，对港口作业机械设备进行数据上的处理，尤其是运用可视化等技术进行数据处理，能够从损伤力学以及断裂力学等理论角度，对于相关的数据处理提供更为直观和形象的方案，从而能够给数据挖掘技术提供更为重要的数据综合支撑。
3.2.数据处理技术的维度调整
在进行数据处理技术的应用过程当中，数据处理技术的维度调整是相当重要的。可视性的数据处理往往要充分考虑空间坐标的因素，特别是对于业务数据以及数据上的维度变化，都与数据集合有联系。，这种维度上的调整包含了空间坐标当中的各个数轴，以及各种相对应的图形研究对象的高度、宽度或者是标识的颜色等。这一些方面可以更好地体现出数据的相关受力数值。
4.港口作业机械设备的安全控制里的数据挖掘技术
对于港口作业机械设备自身的疲劳寿命以及相关的稳定性，其数据可以通过可视性等数据处理技术进行处理，通过这一类型的处理，能够更好地处理这些数据自身的关联，从而更好地为数据挖掘技术的具体应用提供重要的基础。
4.1.对于小车位置和应力峰值之间的数据规则模型构建
港口作业机械设备在日常的装货以及卸货的运作过程当中，用最为直接的方式来进行表达，就是可以考虑将较重的物体在水平的方向或者在垂直的方向进行移动。在这样的一系列操作运作的过程当中，港口作业机械设备的每一个结构的具体受力状况，都会跟随者运作过程的变化而产生出新的变化。一旦金属构件的疲劳值只是在一个小的范围当中产生出波动，也不会轻易产生出金属构建的裂纹，只有当这个金属构件已经超过了自身的受力值，才可能会出现裂纹上的扩张。所以，对于金属构件的应力峰值的变动，都可以进行安全技术上的改进。因此分析这一种典型的测试点所具备的用力峰值和相关小车位置之间的联系，可以从其关联规则处进行数据挖掘模型的构建。
港口作业机械的结构安全是关系到港口作业生产安全的重要因素，因此，对于港口作业机械的安全系数的提升，成为了一项非常重要的任务。当前港口作业的机械设备，特备是大体积规模的港口机械设备，往往都是面向于载重化，更具备大的体积，运行苏更快，而在这样的发展趋势下，港口作业的机械设备的结构安全问题，就成为了世界上港口大规模机械设备的一个瓶颈问题。
在近一些年以来，世界上对于大规模作业的机械设备的安全事故频发，特别是港口的大规模作业机械设备无法按照原定计划进行正常的计划，从而出现了一些港口作业机械的停止运转，造成了严重的损失。
从深层次的角度看，港口作业机械设备往往是缺乏一定的预见性以及确定性，从而导致了港口祖业机械的结构安全频发，因此，造成灾难性严重后果的因素是十分明显的。因此，要在原有的基础上，对于港口作业机械设备的日常运行进行合理的分析，从而能够进行动态化的控制，进一步对运行和操作的品质进行技术上的根据。
2.港口作业机械设备的数据挖掘概论
数据挖掘实际上就是一种综合性的技术手段。这种技术手段通常包含了两个层次。
第一个方面的层次为港口作业机械设备自身的数据的处理。这种数据的处理上一般都是从可视化等角度出发，促进机械设备的数据更为形象，容易被提取分析。在这样的一种需求下，港口作业机械设备的相关数据，可以通过图形或者图像进行表现，然后这些图像或者图形欧式根据空间或者时间的变化而发生变化，因此，这样可以控制变量的数据呈现，容易对各种未知的因素和关系进行了解，从而对整一个检测周期予以缩短，更好地做好有的放矢，提升整体的工作效率。
第二个方面主要是对数据挖掘的分析应用。数据挖掘综合了多种不同的技术手段，是一个具备交叉特征的一个领域，并且不仅仅是在港口作业机械设备的结构安全维护上，更是在更多的行业的管理以及决策的领域当中发挥着更为重要的作用。数据挖掘的核心工作是处理数量相对巨大的数据集合，这种数据集合也能用数据挖掘的方式进行分析，最终目的在于发掘这些数据集合当中所蕴含的未知关系，并且提取出当中有价值的部分，读这些数据进行总结。
对于港口作业机械设备的数据处理，特别是运用可视化手法进行处理，是在整一个数据挖掘技术当中相对基础性以及关键性的。
首先第一个是因为相关研究人员运用可视化手段对于港口作业机械设备的数据予以处理，能够更好地促进不同类型的数据和数据之间的交互，从而能够对整个数据集合的状况有着更为直观的了解，进一步能够明确出问题提出阶段的用户定义以及相关的目标。
其次就是相关机械作业设备的数据处理，特别是运用可视化技术进行处理，能够对机械作业设备在运行过程当中所形成的相关原始性的数据进行转化，从而对于把握一种新的的算法，以及明确数据格式的方面有着非常关键的作用。运用相关的可视化的技术或者是工具，可以更好地对相关的原始数据集合进行调整，从而可以对原始数据的格式进行转化，将机械作业设备的原始数据从抽象形式，转变成为三维或者是二维的图形，并且能够更为直接地对这些三维或者是二维的数据呈现格式进行进一步的交互以及观察。
因此，建立在数据处理之上的数据挖掘，就是一种结合了数据处理和数据分析的综合性安全控制维护的技术。
3.港口作业机械设备的安全控制里的数据处理
3.1.港口作业机械设备安全控制数据处理的理论
要实现对于港口作业机械设备的结构进行安全控制，特别是针对安全控制数据集合进行处理。这种处理主要的目的就在于给数据挖掘技术提供更为直观的数据集合。在进行干口作业机械设备的安全控制i过程的当中，在数据挖掘之前就运用数据的处理，能够更好地提升管理好检测方面的效率，确保了检测上更为安全，更为有效而且及时地发现相关的问题。
港口的作业机械设备的不稳定不安全状况通常是有两个方面的因素，第一个方面的因素是因为金属构件出现了疲劳，然后这种金属构件的疲劳裂纹很大程度上会出现扩展，到达一定的极限值的时候，出现金属构件的物理断裂，第二个方面的因素是因为部分金属构件在受压的状态下，局部上失去了稳态，从而出现了整机性质的破坏，这一些方面都是因为港口作业机械设备在进行作业运转的过程当中，不同的受力状况所出现的破坏。
因此，对港口作业机械设备进行数据上的处理，尤其是运用可视化等技术进行数据处理，能够从损伤力学以及断裂力学等理论角度，对于相关的数据处理提供更为直观和形象的方案，从而能够给数据挖掘技术提供更为重要的数据综合支撑。
3.2.数据处理技术的维度调整
在进行数据处理技术的应用过程当中，数据处理技术的维度调整是相当重要的。可视性的数据处理往往要充分考虑空间坐标的因素，特别是对于业务数据以及数据上的维度变化，都与数据集合有联系。，这种维度上的调整包含了空间坐标当中的各个数轴，以及各种相对应的图形研究对象的高度、宽度或者是标识的颜色等。这一些方面可以更好地体现出数据的相关受力数值。
4.港口作业机械设备的安全控制里的数据挖掘技术
对于港口作业机械设备自身的疲劳寿命以及相关的稳定性，其数据可以通过可视性等数据处理技术进行处理，通过这一类型的处理，能够更好地处理这些数据自身的关联，从而更好地为数据挖掘技术的具体应用提供重要的基础。
4.1.对于小车位置和应力峰值之间的数据规则模型构建
港口作业机械设备在日常的装货以及卸货的运作过程当中，用最为直接的方式来进行表达，就是可以考虑将较重的物体在水平的方向或者在垂直的方向进行移动。在这样的一系列操作运作的过程当中，港口作业机械设备的每一个结构的具体受力状况，都会跟随者运作过程的变化而产生出新的变化。一旦金属构件的疲劳值只是在一个小的范围当中产生出波动，也不会轻易产生出金属构建的裂纹，只有当这个金属构件已经超过了自身的受力值，才可能会出现裂纹上的扩张。所以，对于金属构件的应力峰值的变动，都可以进行安全技术上的改进。因此分析这一种典型的测试点所具备的用力峰值和相关小车位置之间的联系，可以从其关联规则处进行数据挖掘模型的构建。