作为炼钢厂的关键设备，风机担负着转炉除尘和煤气回收的重要任务，实现风机剩余使用寿命的准确预测具有重要的实际意义.通过对邯郸某炼钢厂风机振动数据的分析，建立了基于Wiener过程的状态退化模型，在首达时间的意义下，推导出风机剩余使用寿命的概率密度函数的解析表达式，提出了一种基于极大似然估计的参数实时估计方法，从而实现风机剩余使用寿命的在线实时预测.实验结果表明，相对于文献中的方法，本文所提出的预测方法可以得到更高的预测精度和较低的预测不确定性

7.1 概述 7.1.2 伺服系统的组成 7.1.3 数控机床对伺服系统的要求 7.2 步进电机伺服系统 7.2.1 步进电机 7.2.2 步进电机的驱动控制器 7.2.3 提高步进伺服系统精度的措施 7.3 直流伺服电机与速度控制 7.3.1 直流伺服电机 7.3.2 直流进给速度控制单元 7.4 交流伺服电机与速度控制 7.4.1 交流伺服电机 7.4.2 交流进给速度控制单元 7.5 直线电机伺服系统 7.5.2 直线电机伺服系统 7.5.3 直线电机对控制质量的影响 7.6 伺服系统的位置控制 7.6.1数字－脉冲比较伺服系统 7.6.2 相位比较伺服系统 7.6.3 幅值比较伺服系统 7.6.4 全数字控制伺服系统 7.7 主轴伺服系统 7.7.1 直流主轴伺服系统 7.7.2 交流主轴伺服系统 7.7.3 主轴准停控制

§ 1.1 测绘学与测量学 § 1.2 测绘学的发展现状 一、测绘学的发展简史 二、现代测绘学的发展现状 三、我国测绘事业的发展 四、地球空间信息学与现代测绘学的任务 § 1.3 测量学的应用和在土木建筑工程中的作用 § 1.4 学习测量学的目的和要求 • 掌握现代普通测量学的基本知识和基本理论 • 具有使用常规测量仪器的操作技能，了解先进测绘仪器的原理和使用方法 • 掌握大比例尺地形图测图原理和方法，了解数字测图过程，能正确使用地形图 • 掌握测量数据处理的基本理论和评定测量精度的一般方法 • 能正确使用测量仪器进行一般施工测量

本章介绍基于承载能力计算的齿轮设计方法。设计的基本内容就是如何确定齿轮的基本参数或主要几何尺寸。围绕这些内容所讨论的主要问题有：齿轮精度等级的选择；轮齿的主要失效形式和计算准 则；齿轮常用材料及选择方法；齿轮的载荷计算；针对齿面接触疲劳强度失效和齿根弯曲疲劳强度失效所进行的齿轮承载能力计算方法等。 第一节 概述 第二节 轮齿的失效形式与计算准则 第三节 齿轮材料及其选择 第四节 圆柱齿轮传动的载荷计算 第五节 直齿圆柱齿轮传动的齿面接触疲劳强度 第六节 直齿圆柱齿轮传动的齿根抗弯疲劳强度 第七节 直齿圆柱齿轮传动的静强度计算 第八节 斜齿圆柱齿轮传动的强度计算 第九节 直齿锥齿轮传动 第十节 齿轮传动的效率与润滑

精度检测技术 一、测量器具的选择 1、测量器具选择时应考虑的因素 普通测量器测量器具的选择应综合考虑以下几方面的因素: (1)测量精度:所选的测量器具的精度指标必须满足被测对象的精度要求才能保证测量的准确度。被测对象的精度要求主要由其公差的大小来体现。公差值越大,对测量的精度要求就越低;公差越小,对测量的精度要求就越高。一般情况下,所选测量器具的测量不确定度只能占被测零件尺寸公差 的1/10~1/3,精度低时取1/10,精度高时取1/3 (2)测量成本:在保证测量准确度的前提下,应考虑测量器具的价格、 使用寿命、检定修理时间、对操作人员技术熟练程度的要求等,选用价格较低、操作方便、维护保养容易、操作培训费用少的测量器具,尽量降低测量成本 (3)被测件的结构特点及检测数量:所选测量器具的测量范围必须大于被测尺寸。对硬度低、材质软、刚性差的零件,一般选取用非接触测量,如用光学投影放大、气动、光电等原理的测量器具进行测量。当测量件数较多(大批量)时,应选用专用测量器具或自动检验装置;对于单件或少量的测量,可选用万能测量器具

从初值)出发,得到序列)}。 计算精度可控,特别适用于求解系数为大型稀疏 矩阵 sparse matrices*的方程组

蒙特卡洛求积分的方差为 o2=}n 其中}为被积函数f的方差。 公式反映出增加随机点数n时蒙特卡洛计算的精度可以得 到改善,但是精度提高非常缓慢。因此用增加蒙特卡洛计算的随 机投点数来提高精度总是耗费大量的机时。 另一个减少计算结果误差的途径是减少f的方差v} 重要的减少方差v}的技巧

电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量

以BP算法为基础开发了ANN学习预测系统,用于宝钢IF钢大生产产品性能预测.同时,应用在宝钢IF钢大生产数据对该系统进行了测试和分析,并与多元线性回归结果进行预测精度比较.结果表明,ANN学习预测系统,除σ0.2误差较高(9.0%)外,σb,δ,r和n值均<5.0%,且比多线性回归方法精度高

1 误差理论的基本知识 2 衡量精度的指标 4 误差传播定律 3 算数平均值计算中误差 算数平均值计算中误差 6 误差理论的一些基本应用 5 权