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基于模拟退火算法的中厚板精轧机工作辊热膨胀模型
文档格式:PDF 文档大小:585.64KB 文档页数:5
应用模拟退火算法和有限差分法,建立起适用于武钢2800 mm四辊轧机的工作辊热膨胀计算模型.此模型是一个半经验的工程运用公式,其参数的估计采用传统的优化方法难以解决,而用模拟退火算法却能得到有效地解决.应用此模型来预报工作辊的一个轧制单位全过程的热凸度变化值,其精度较高.生产使用后表明,此模型具有较高的工程实用性,可以应用于其他各类轧机的轧辊热辊形预测
不锈钢热变形流动应力数学模型
文档格式:PDF 文档大小:420.95KB 文档页数:4
采用恒变形率凸轮压缩试验机对不锈钢0Cr13热变形流动应力进行了试验研究,分析了变形温度、变形速率、变形程度对流动应力的影响,同时对不同的数学模型结构形式进行了非线性回归,提出了2个非线性流动应力数学模型.分温度段回归数学模型与试验数据具有较高的拟合精度,全温度段回归的数学模型便于计算机控制在线生产
基于正交试验与回归统计方法的露天矿运输扬尘影响因素分析
文档格式:PDF 文档大小:604.9KB 文档页数:7
露天矿运输过程中,车速、路面粉尘负荷、粉尘含水率与扬尘浓度有密切的关系.通过对它们设计正交试验和多元回归统计分析,得到运输扬尘质量浓度的计量模型,该模型具有99%的显著性和拟合性.经回归系数显著性检验,自变量对因变量的影响均极为显著,其显著性大小依次为:车速、粉尘含水率和路面粉尘负荷.最后采用实测值与模型计算值的计算机拟合,对模型进行验证.结果表明,该模型具有较高的可信度
模型更新的两级自适应跟踪方法
文档格式:PDF 文档大小:333.59KB 文档页数:4
讨论了经济管理领域中经常涉及的动态数学模型的更新问题,提出了一种模型更新的两级自适应跟踪方法.当系统环境发生突然变化时,这种方法可以及时修改模型参数,并使模型具有较高的精度
采空区顶板大面积冒落诱发冲击气浪模拟
文档格式:PDF 文档大小:558.19KB 文档页数:6
基于采空区冒落过程中冒落岩体与空气相互作用中能量的守恒与转化,建立了冲击气浪风速模型,设计制作了模拟实验测试装置。实验表明,随着下落高度增加,冲击气浪风速增加幅度略有减缓,采用大断面空间小尺寸的\打气筒\模型计算能够更好地反映冒落过程中的气体流动过程,但应该以\打气筒\和\绕流\的复合模型表征冲击起浪。在实验基础上建立的实验模型与理论模型有很好的相似性
神经网络技术在淬火控冷中的应用
文档格式:PDF 文档大小:489.41KB 文档页数:4
热轧钢材的淬火冷却是改善钢材质量和性能的重要措施,淬火过程的核心就是控制钢板的冷却速度.针对传统的淬火控冷模型的固有缺陷,为了满足扩展钢种、规格及淬火温度高精度的要求,利用神经网络技术建立了神经网络淬火控冷温度预报模型,该模型与回归数学模型相结合,完成淬火控冷现场控制.应用结果证明,该综合模型极大地提高了钢板淬火冷却的控制精度,提高了产品的成材率
金属间化合物的比热容估算模型
文档格式:PDF 文档大小:364.7KB 文档页数:5
在分析已有的热力学数据基础上,建立了估算二元金属间化合物比热容的双参数模型.用此模型可以估算由简单金属形成的二元金属间化合物的比热容,涉及Fe、Si、Nb、Ti、Cu、Co和Mg等多个体系.估算了132个已知金属间化合物AlCa、AlCo、CrNi、FeTi、FeSi、FeNb和MoSi等的比热容,平均误差为2.74J·mol-1·K-1,标准差为3.84J·mol-1·K-1.用双参数模型估算的比热容精度高,其估算误差小于离子束缚模型
金属间化合物的标准熵估算模型
文档格式:PDF 文档大小:484.29KB 文档页数:5
在分析已有的热力学数据基础上,建立了估算二元金属间化合物标准熵的双参数模型.用此模型可估算由简单金属形成的二元金属间化合物的标准熵,涉及Fe、Si、Nb、Ti、Cu、Co和Mg等多个体系.估算了132个已知金属间化合物AlCa、AlCo、CrNi、FeTi、FeSi、FeNb和MoSi等的标准熵,平均误差为4.86 J·mol-1·K-1,标准差为6.24 J·mol-1·K-1.用双参数模型估算的标准熵精度高,其估算误差小于离子束缚模型
基于样条函数的光滑支持向量机模型
文档格式:PDF 文档大小:476.32KB 文档页数:8
应用光滑函数改进支持向量机模型,得到无约束条件、可微的二次规划问题,从而可以采用快速的最优化算法求解光滑支持向量机模型.提出了一种广义三弯矩方法,用这个方法构造出新的五次样条光滑函数和七次样条光滑函数.证明了上述两个样条光滑函数的逼近精度均高于已有的各种光滑函数;基于上述两个样条函数的光滑支持向量机模型的收敛精度也高于已有的各种光滑支持向量机模型
基于支持向量机的露天转地下开采边坡变形模型
文档格式:PDF 文档大小:437.04KB 文档页数:6
提出了一种基于支持向量机的露天转地下开采边坡变形模型,有效表达了地下开采扰动引起露天矿边坡变形的非线性变化关系.采用RBF核函数学习现场监测数据,利用交叉验证选择模型参数,通过学习捕捉支持向量,建立模型预测未来变化趋势.将该模型应用于露天转地下开采的杏山铁矿.结果表明,支持向量机对学习样本的拟合精度极高,其预测精度也很高.采用捕捉的支持向量进行预测,便捷快速且有较强泛化能力
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