运用动力学蒙特卡洛(KMC)方法从原子尺度对CVD金刚石膜{100}取向在3种不同化学反应模型下的生长进行了仿真.结果表明:(1)以CH3为主要生长组元的生长机制比较适合于{100}取向金刚石膜的生长;(2)对金刚石{100}取向而言,含有双碳基团的模型沉积速度并不比含有单碳基团的模型沉积速度大;(3)在高的生长速率下仍有可能获得表面粗糙度较小的金刚石膜;(4)对Harris模型的仿真结果与其本人的预测结果一致,并与实验结果符合良好

采用恒应变速率凸轮塑性计,对4种铝合金的流动应力进行了实验研究,分析了变形温度、应变速率及应变率对流动应力的影响.通过对5种不同结构型式的流动应力数学模型的回归分析比较,提出了拟合精度较高的4个铝合金流动应力的数学模型,并给出了数学模型的回归系数值

本文提出了一种交互式的面向对象的参数建模方法。这种方法用面向对象的建模方法实现了具有尺寸和结构参数的参数模型的生成。此方法不是通过存储描述代码建立参数模型。其所建模型的内部模型本身就是参数模型,因此建模所需的内存较小,建模效率较高

在单期证券市场模型中,证券只在期初交易一次。这种模型最适合于证券的风险与收益间的 关系以及风险的均衡配置中的证券的作用的研究 在单期模型中,所有的不确定性是一次解决的。更现实的是,假设不确定性是逐渐被解决的 随着不确定性的解决,代理人一次又一次地交易证券。本章和后面几章的多期模型允许不确定性 的逐步解决,以及当获得有关证券价格和支付的新信息时允许证券的再交易

提出采用多层局部回归神经网络建立多变量非线性系统多步预测模型的方法,神经网络模型可提供多步预测控制所需要的系统输出预测值及输出向量对控制向量的雅可比矩阵.仿真试验表明这种动态神经网络的预测模型具有较高的精度

第一节 函数及其性质 一、 函数的概念 二、 函数的几种特性 三、 反函数 第二节 初等函数 一、基本初等函数 二、复合函数 三、初等函数 第三节 数学模型方法简述 一、数学模型的含义 二、数学模型的建立过程 三、函数模型的建立

根据热轧工艺特点将板坯热轧批量计划编制问题归结为不确定旅行商数的多旅行商问题,建立了以生产成本最小化和产品质量最优化为主次目标且考虑加热区段能耗的生产调度数学模型,并采用遗传算法和禁忌搜索相结合的混合算法进行求解.基于实际生产数据的计算结果表明:该模型充分满足了现场热轧批量计划编制的需求,在轧制单元数最优的基础上,缩短了传搁时间,提高了热送热装率,优化了产品质量.与人机结合方式相比,本文模型的计算结果体现了更好的高产和节能效果

以气一固两相的动量、热量、物质守衡为基础,用多流体模型描述气体和颗粒两相的运动,用气相湍流模型和颗粒湍流代数模型分别描述气相和颗粒相的湍流特性,建立了高炉局部富氧喷煤直吹管内气-固两相流动及传热的数学模型.数值模拟了9种工况下的气相流场、温度场以及煤粉颗粒相的速度场、浓度场和温度场,并研究了富氧率、风温、固气比、插枪角度等喷吹参数对各种场量的影响.数值模拟结果与实测值符合良好

A general lagged variable model2:滞后时期数 1)如=0,称为分布滞后模型 (1)又如有限,称为有限分布滞后模型 (2)又如无限,称为无限分布滞后模型 2)如s=0,称为自回归模型

针对锂离子电池荷电状态（Stage of charge，SOC）在线估计精度不高，等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题，本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进，并以电池工作电压、电流为输入，对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出，采用极限学习机算法，建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型，采用物理–数据融合方法，基于误差预测模型，建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型。仿真结果表明，改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度，而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估计模型减小了由电压、电流测量所引入的估计误差，克服了等效电路模型法估计精度与模型复杂度之间相矛盾的问题，进一步提高了SOC的估计精度，满足估计误差不超过5%的应用需求