在热力学计算的基础上,利用10kg感应炉模拟电弧炉进行了不锈钢脱磷试验,讨论了不锈钢脱磷的工艺要点,建议温度为1600℃的水平时,脱磷碳含量应大于1.55%

运用电子显微镜和化学相分析等多种实验手段研究了Ti微合金化高强耐候钢中的析出物,并在热力学计算的基础上分析了其析出过程.结果表明:钢中主要存在TiC,TiCN,Ti4C2S2,TiN等析出物,连轧前TiN的析出过程已基本完成;大量纳米尺寸的TiC球形析出物粒子在铁素体的位错线上分布;Ti含量增加改变了MC相的粒度分布,小尺寸粒子的体积分数显著增加,增强了沉淀强化的效果

一、概述 1、视图 (1)含义:视图是在计算机屏幕上表现空间数据 的数字地图或数字图像。 (2)两类信息:采用两类数据来表达地图信息: 一类是空间数据(记录着事物或者现象的分布位置和拓扑关系)。另一类是属性数据(说明地表的事物和现象是什么)

在实际电路中,组成滤波器的LC元件的数值 旦选定后,是不会变的。而作为负载的R和L的数值 却在较大范围内经常变动。为简化计算,可将上式 进一步变形,具体做法是:

•几十年来图论在理论上和应用上都得到很大的发展,特别是在近30多年来由于计算机的广泛应用而又得到飞跃的发展。•在计算机科学、运筹学、化学、物理和社会科学等方面都取得了不少成果，对计算机学科中的操作系统研究、编译技术、人工智能和计算机网络等方面都有广泛的应用。•这里主要讨论图的基本概念和算法,为今后的学习和研究打下基础。本章首先给出图、简单图、完全图、子图、路和图的同构等概念，接着研究了连通图性质和规律，给出了邻接矩阵、可达性矩阵、连通矩阵和完全关联矩阵的定义。最后介绍了欧拉图与哈密尔顿图

采用热膨胀仪测试研究了Q450NQR1钢连铸坯5℃·min-1及20℃·min-1冷却速率下的线性热膨胀(ΔL/L0)和热膨胀系数随温度的变化规律.在此基础上,建立了一种基于平均原子体积的相体积计算模型,量化研究了奥氏体相变过程中各相体积分数的变化规律,并在将计算结果与显微组织观察结果对比分析基础上,讨论了连铸冷却速率对铸坯奥氏体相变过程的影响.结果表明:该计算模型可以较为准确地描述铸坯的奥氏体相变过程,适用于多相连续析出相变;随着冷却速率的增大,铸坯热膨胀曲线中对应于铁素体和珠光体析出的两个变化峰向低温区移动,峰值明显增大;冷却速率由5℃·min-1上升至20℃·min-1时,铁素体及珠光体起始析出温度分别降低约32℃和37℃,最终体积分数分别由0.894和0.106变为0.945和0.055

本书面向地理问题，基于Excel软件，讲述了大量数学方法的应用思路和过程。教学内容涉及回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、时（空）间序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析法、灰色系统GM(1,N)建模和预测方法，如此等等。通过模仿本书讲授的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Excel的应用技巧。本书最初以北京大学研究生地理数学方法的辅助教材身份出现，但实际上是作者对Excel计算功能深度开发的一系列试验成果的集合。书中绝大多数计算过程设计为作者首创，在国内外其他教科书中不能见到。这本书的初稿和修改稿先后在北京大学城市与环境专业研究生中试用七年，获得学生的广泛好评。书中内容曾经被其他高校和研究所的学生多次拷贝

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性

轧钢机轴系的扭振是现代轧机运行及设计中的重要问题。由于扭振造成的扭矩放大系数有时高达4～6以上,以致造成传动件的破坏。对此进行了现场实测及计算分析。为在设计中予测及降低扭矩放大系数,本文采用电算方法求多质量系统在任意激振力矩作用下的瞬态响应。对三机架横列式型钢轧机的计算结果,与实测曲线取得较大程度的一致。还用此方法对大型带钢热连轧机组中的一架粗轧机及两架精轧机进行了计算。提出将扭矩放大系数分解为四个基本因素,说明了每个因素的物理意义及其计算公式。采用多维优化设计方法,对降低轧钢机扭矩放大系数的可能途径作了分析

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求