一、湍流流动的主要特点 （1)湍流流场具有完全不规则的瞬息变化的运动特征。 （2)湍流流场中,各种物理量都是随时间和空间变化的随机量。 （3)湍流流场中,流体微团的随机运动在足够长的时间内服从某种数学统计规律。空间点上任一瞬时物理量均可用平均值与脉动值之和来表示,即

本节要求掌握单因素实验的方差分析的基本方法和 步骤。 在科学试验和生产实际中,影响一事物的因素往往 是很多的。例如,在化工生产中,有原料成分、原料剂 量、催化剂、反应温度、压力、溶液浓度、反应时间、 机器设备及操作人员的水平等因素

$7.0 什么是机器学习 $7.1 相关关系和相关系数(correlation and correlation coefficient) $7.2 相关系数的显著性检验 $7.3 线性回归和非线性回归 $7.4 一元线性回归线的置信区间 $7.5 多元二项式回归的Matalab实现 $7.6 回归方程的拟合检验 $7.7 Logistic Regression (Intuition) $7.8 Support Vector Machines (支持向量机) $7.9 Training, Validation, and Test

第一节 随机试验 二、事件的关系与运算 一、随机事件 第二节 频率与概率 一、频率 二、概率 第三节 古典概型 一、古典概率 二、几何概率

牧草饲料作物栽培学是一门实践性很强的专业课,它需要求的与之配套的专业基础课有 植物学、植物分类学、植物生理学、植物生态学、牧草遗传育种学、气象学、土壤肥料学、 植物保护学、家畜饲养学、数理统计及田间试验设计等,由本课程衍生出来的饲料生产学、 牧草种子学、饲草饲料加工贮藏学和草坪学,拓宽了本课程内涵和知识面。草学专业是以草 地学和牧草学为主构成的二个主要研究方向

统计数据与统计学 统计学的产生与发展 统计学的分科 统计数据的来源 统计数据的质量 统计学的基本概念

针对企业冶炼超低碳铝镇静钢过程中增氮量高、波动大及控制不稳定的问题,采用工艺数据统计和现场取样的手段,系统梳理了冶炼过程钢液脱氮和增氮的主要环节和影响因素.转炉脱碳期和真空处理是脱氮的主要环节,碳氧期的总脱碳量高则终点氮含量低;转炉底吹N2/Ar切换点在吹炼70%以前对终点氮含量影响不大;VD在无氧条件下脱氮有利,RH则在有氧条件下脱氮有利.控制钢中溶解氧>200×10-6则出钢过程增氮可控制在5×10-6以下;炉料的氮带入是真空精炼环节增氮的重要因素,最高达11×10-6;采用密封垫+吹Ar的保护方式,增氮量最低为1×10-6

本章主要内容：工程项目质量管理与质量控制的概念、工程项目质量特征及影响因素、工程项目质量管理思想、工程项目质量控制体系；勘察设计单位的质量责任和义务、工程勘察质量管理、工程设计质量管理；施工单位工程质量责任与义务、施工质量控制的依据与基本环节、施工质量计划的内容与编制方法、施工生产要素的质量控制、施工准备的质量控制、施工过程的质量控制、施工质量与设计质量的协调；施工过程的质量验收、竣工质量验收、工程质量不合格的处理；数理统计方法在工程质量管理中的应用（分层法、因果分析图法、排列图法、直方图法）。本章重难点：工程勘察质量管理、工程设计质量管理、施工生产要素的质量控制、施工准备的质量控制、施工过程的质量控制、施工过程的质量验收、竣工质量验收、工程质量不合格的处理

一、学科平台课程 1《电工技术》 2《工程制图 D》 3《化学实验室安全技术》 二、专业课程 1《环境科学与工程概论》 2《环境学》 3《工程力学》 4《工程流体力学》 5《环境工程原理》 6《环境规划与管理》 7《环境微生物学》 8《环境微生物学实验》 9《水污染控制工程》 10《水污染控制工程实验》 11《物理性污染控制》 12《环境工程化学》 13《环境监测》 14《环境监测实验》 15《大气污染控制工程》 16《大气污染控制工程实验》 17《固体废物处理与处置》 18《环境影响评价》 19《环境工程制图与 CAD》 三、个性化发展课程 1《室内空气污染监控技术》 2《环境专业英语》 3《环境化学》 4《产业生态学》 5《工程环境监理》 6《生态工程学》 7《创业实践与管理》 8《膜技术与应用》 9《工业水处理技术》 10《污染修复技术》 11《环境工程大数据建模和分析技术》 12《环境学科研究进展与创新》 13《环境工程设计基础》 14《环境工程概预算》 15《环境工程设备基础》 16《景观生态学》 17《环境数理统计》 四、专业实践环节 1《环境影响评价课程设计》 2《水污染控制工程课程设计》 3《大气污染控制工程课程设计》 4《固体废物处理与处置程设计》 5《环境专业研究性设计性实验》 6《认识实习》 7《生产实习》 8《毕业设计（论文）》

为了解决某钢厂IF钢冶炼RH精炼过程铝耗偏高问题,通过数理统计和BP神经网络相结合的方法建立了铝耗预测模型,并与多元线性回归模型进行比较,该模型具有更高准确度.该模型分析了不同冶炼工艺参数对铝耗的具体影响,并对相应工艺参数进行了优化.结果表明:脱碳结束氧活度或RH进站氧活度降低0.005%左右,每吨钢铝耗可降低0.07~0.08 kg,铝脱氧有效利用系数为70.31%~80.35%;RH进站钢液温度增加35~40℃,铝耗降低1 kg左右,铝热反应升温利用系数在97.4%左右;吹氧量小于100 m3和大于100 m3时,氧气与铝反应的比例分别为37.3%和74.6%左右,吹氧量每增加50 m3,铝耗分别增加0.1 kg和0.2 kg左右.工艺参数优化后平均铝耗由1.359 kg降低到1.113 kg,降幅达18.1%