针对北京地区典型粉质黏土地层隧道开挖问题,进行了多组三轴固结排水试验,分析了不同类型应力路径下土样的力学特性,并建立隧道开挖二维数值模型.选取一般工程材料参数,计算每步开挖下网格点及高斯点的应力,跟踪记录典型样点的应力变化规律,进而将地层划分为不同作用分区,将强度试验结果依次代入对应模型分区后得出考虑分区的地表最终沉降值.最后构建离心机试验模型,记录稳定后的表面沉降值,对比了分区模拟计算结果,验证了隧道开挖下地层作用分区的正确性

通过本章的学习应掌握Exce中的算法问题,将管 理活动提升到理论的高度,提高数字化管理的能力

以恒应变速率凸轮压缩试验机得到的实验数据为基础,采用人工神经网络的方法建立了碳钢变形抗力与应变、应变速率及温度对应关系的预测模型,与多元非线性回归模型比较,神经网络模型具有较高的预测精度

一、建立模型： A特点 二、求解 1初始方案 2检验数 3优化

§2.1 舰艇的会合 §2.2 双层玻璃的功效 §2.3 崖高的估算 §2.4 经验模型 §2.5 参数识别 §2.6 量纲分析法建模 §2.7 赛艇成绩的比较(比例模型) §2.8 方桌问题 §2.9 最短路径与最速方案问题 §2.6 π的计算

针对含动态再结晶粘塑性模型中的材料参数应用传统的测试方法很难准确测定的问题,吸收了遗传算法、增广高斯-牛顿算法、Levenberg-Marquardt算法和可变多面体算法的优点,构造了一套混合的全局优化算法.以26Cr2Ni4MoV为例,以镦粗实验提供的实验数据和刚塑性有限元模拟提供的数值解差值的l2范数的平方作为目标函数,应用构造的算法识别了该模型中的材料参数,计算结果和实验结果符合良好

将BP神经网络建模方法与预测控制思想相结合用于宽带钢板形自动控制,研究并建立了基于BP神经网络的板形预测控制数学模型.经用宝钢1420mm冷轧实测数据仿真验证表明该模型具有很高的预测精度

在直流电弧炉炼钢过程控制系统中,由于它的复杂机理,高度非线性加大了建模的难度.为提供适用于直流电弧炉炼钢过程优化控制的模型,提出一种引人遗传算法的神经网络建模方法,并将其用于某厂直流电弧炉炼钢过程模型的建立,获得了很好的效果.同时给出了基于现场实测数据的仿真结果

用自制线圈探头测定了电磁铸造单锭和双锭系统冷态模型的磁场分布规律,并用互感耦合模型对磁场进行了数值计算。实验和计算结果表明:互感耦合模型是合理的,是理论分析磁场的1种有效方法。磁场除角部因叠加效应较高外,在铸锭其他区域分布均匀。对于双锭系统,当两锭间的距离大于15cm时,两锭间的相互影响可以忽略

为了明确径向流吸附器变压吸附制氧的传热传质规律并提高制氧效率，建立π型向心径向流吸附器（CP-π RFA）的气固耦合两相吸附模型，通过计算流体力学方法对能量模型、吸附热以及颗粒尺寸等因素进行了数值模拟