一、正交试验设计的概念:正交设计是一种研究多因素试验中利用正交表仅挑选部分有代表性的水平组合构成试验方案设计方法。 二、正交试验设计的优点:节省处理数。在多因素多水平的试验中,处理组合数相当多,正交设计的特点就是在较多的全部处理组合中,仅挑选部分有代表性的少数水平组合进行试验

一个组织的目标、计划制定出来以来,一个重要的问题就是如何使它们变为现实。 为此就要求管理者能够根据组织目标和计划中所提出的要求,设计出合理的、高效的、 能保证计划顺利实施的组织结构与体系,并保证各项工作的落实。 因此,组织目标和计划一经确定,接下来的工作就是如何组织实施

《通信电路原理》课程课堂讨论题二 通信电路的机辅电路分析和系统仿真 模拟滤波器的分析和设计:390201 高频小信号放大器电路分析和设计:390202 C类放大器电路分析和设计:390203 振荡器电路分析和设计:390204 调幅和解调电路分析和设计:390205 每个专题的讨论时间不超过15分钟

一、系列设计的方法 A、通过基本型延续拓展使之系列化的方式。这是运用基本造型方法中的造型手段,以某个大师作品为基型,对那具有创造力、表现力的作品的设计理念、设计风格、制作工艺的精确表达与运用,作细致全面

管道内气液两相流广泛存在于核工业、化工业以及石油运输等多个领域中，其诱发的流激力会引起管道振动，导致管系的疲劳破坏。本文分别从流激力发生机理、影响因素及计算模型出发，对流激力研究进展进行综述。研究表明：动量通量的改变被认为是引起流激力的最主要原因，管道内压力波动、液塞的脉动冲击、起伏不定的液波等因素同样会对流激力的产生做出贡献，针对不同流型建立完整的流激力发生机理的理论体系，是流激力机理研究方面的重点发展方向。在不同流型下，流激力展现出不同的波动特征，目前研究所针对的管道大多是单独的水平管或立管管道，开展多种集输–立管管道系统中流激力的研究将具有重要的工程意义。关于流激力经验模型和理论模型的建立逐渐完善，计算流体力学（Computational fluid dynamics，简称CFD）软件能够同时对流场和流激力大小进行模拟计算，优势明显，是一种重要的计算手段，对CFD软件计算结果的准确性进行研究，对比优选有效的CFD计算模拟方法，将具有重要科研价值

在一个组织中,计划工作是管理的首要职能,其他工作都只有在确定了目标、制订 了计划以后才能开展,并围绕着计划的变化而变化。 但在我国的管理实践中,计划工作普遍不受重视,致使各项工作缺乏明确的目标, 短期行为严重,结果不确定程度较大

二重比估计与二重回归估计的思想与二重分层估计的思 想相类似。比估计与回归估计需要事先知道辅助变量X的平 均数或总和。如果事先并不掌握辅助变量的平均数或者总和 的信息,但辅助变量的观察要比调查的指标Y容易得多,那 么就可以使用二重比估计或者二重回归估计

问卷设计是一门技巧性很强的学问,一份设计巧妙的问 卷应当使被访问者完全明确调查的意图并乐意配合作出正确 的回答,同时使得调查机构便于对调查进行计算机处理并作 出推断与预测。 这样就要求调查问卷的设计者不仅要有大量的统计推断 知识,而且要对调查内容的有关知识有所了解。例如,调查 计算机网络设备的市场需求问题,倘若一个人对计算机、网 络等都很不熟悉,那就干脆不要去设计问卷。必要时应当与 有关专家一起设计

一、一维定积分计算的平均值法(期望值估计法)。 一维积分计算=f(x)dx0≤x≤1,osf(x)s1在x的定义域[0,1]上均匀地随机取点该均匀分布的随机变量记为ξ。我们定义一个随机变量η为n=f(5)

黏度是冶金熔渣的基本物理性质，其大小直接影响到反应速率、熔渣分离效果等冶炼过程。通过深入探索熔渣黏度与其结构的关系，在分析熔渣黏度与其(NBO/T)比值（即单个聚合物粒子所拥有的非桥氧数量）相互关系的基础上，本文提出基于（NBO/T）比值的多元熔渣黏度计算模型。首先建立SiO2–∑MxO简单渣系的黏度计算模型，通过拟合纯氧化物和SiO2–MxO二元渣系的黏度数据得到模型参数，拟合平均误差在9%～18.5%之间；随后将该模型扩展至SiO2–Al2O3–∑MxO多元渣系的黏度计算，针对Al2O3在熔渣中同时表现出酸性氧化物和碱性氧化物的特点，在计算SiO2–Al2O3–MxO三元渣系黏度时，将其中的Al2O3拆分为酸性物质和碱性物质来计算（NBO/T）比值和黏度活化能。在SiO2–MxO二元系模型参数的基础上，通过拟合SiO2–Al2O3–MxO三元渣系的黏度数据得到含Al2O3渣系的模型参数，拟合平均误差在10%～25%之间。利用该模型计算了SiO2–Al2O3–CaO–MgO–FeO–Na2O–K2O–Li2O–BaO–SrO–MnO多元复杂渣系及其子体系的黏度值，计算平均误差在25%以内，取得了较好的预报效果。本模型基于熔渣结构理论，并借鉴了经验模型的数据处理方式，在预报效果和适用范围上都优于传统经验模型，在计算方式上比结构模型要简单