以某钢厂1580热连轧生产数据为基础,提出一种有限元与神经网络集成建模的方法.该方法首先对轧制过程的塑性变形进行有限元建模,然后结合有限元数值分析方法和智能技术的优点,实现有限元和神经网络的集成建模.集成模型中的神经网络模型为有限元模型提供参数调整的依据,并且在神经网络训练过程中使用改进的混沌粒子群优化算法对神经网络进行优化.通过与现场实际生产数据进行比较,验证了该模型的有效性

它具有SLR(1)的状态数少的优点和LR(1) 的适用范围广的优点。 LALR(1)方法的功能介于SLR(1)和LR(1) 之间。 LALR(1)状态机的状态个数和LR(0)状态 机的状态个数相同，而其展望符则即不 采用SLR(1)的Follow集方法，也不采用 LR(1)的完全精确法

数学期望 随机变量的方差与标准差 条件数学期望

一、为什么学习泊松方程 二、热流,势能流,静电学 三、提升许多求解偏微分方程问题的能力 四、基本数值技术 五、基函数(FEM)和有限差分法 六、积分方程法

国家开放大学：2011—2012学年第二学期“开放专科”机械制造（机电方向）专业数控机床期末试题（7月）

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