第二章参数化建模 一、ANSYS优化的基本要求(拓朴优化除外就是要将模型参数化。 二、在此模型中,我们要: A.定义参数化模型 B.复习某些APDL语言基础 C.按要求建立一个参数化模型并建立一个分析文件 D.做一、二个课堂练习

通过建立高耸圆筒形构筑物爆破拆除物理-力学模型,并对这类构筑物爆破拆除过程进行计算机模拟和爆破参数设计计算机化处理。同时,利用这一物理-力学模型进行了2个工程实例的分析,证明了所建的物理-力学模型是正确的,计算方法是先进的

为了提高瓦斯涌出预测的准确性,采用BP型神经网络,利用BP型神经网络自学习、自组织和自适应等特性,在MATLAB环境下构建瓦斯动态预测模型.通过对唐山矿瓦斯信号实时监测数据的分析,对瓦斯动态预测模型进行训练和测试.结果表明,该模型的预测速度快、精度高,可以实现对工作面瓦斯涌出的动态预测,并能综合判断工作面所处地点的安全状况以及前方的潜在的危险性

建立稳定、可靠的急性肾损伤模型是研究急性肾病的重要手段。目前该类模型的造模方法多样、适用范围各异、成模标准不一,笔者通过整理近年来相关文献,将急性肾损伤模型进行合理归类,分析其塑造方法理机制、应用、成模特点等方面,以期为学者展开相关研究提供思路与参考

本文通过对Buhlmann—Straub模型结构的剖析，引入基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟方法，构建出风险保费预测值信用估计的贝叶斯模型。实例分析的结果证明了该模型能够在数据缺失的情况下，动态模拟出有关参数的后验分布，求出缺失参数的后验估计，提高计算的精度，从而有助于更有效地甄别出各保单问的非同质程度

本章主要讨论了经典单方程回归模型的几个专门题。 第一个专题是虚拟解释变量问题。虚拟变量将经济现象中的一些定性因素引入到可以 进行定量分析的回归模型，拓展了回归模型的功能。本专题的重点是如何引入不同类型的虚 拟变量来解决相关的定性因素影响的分析问题，主要介绍了引入虚拟变量的加法方式、乘法 方式以及二者的组合方式

8.1 计算模型 8.1.1 随机存取机RAM 8.1.2 随机存取存储程序机RASP 8.1.3 RAM模型的变形与简化 8.1.4 图灵机 8.1.5 图灵机模型与RAM模型的关系 8.1.6 问题变换与计算复杂性归约

§1 高等数学相关模型 1.1卫星轨道长度 1.2射击命中概率 1.3人口增长率 §2 线性代数相关模型 2.1投入产出综合平衡分析 2.2输电网络 §3 概率统计相关模型 3.1合金强度与碳含量 3.2年龄与运动能力 3.3商品销售量与价格

什么是领域模型 概念类 识别和提取概念类 创建领域模型步骤 几个问题 ⚫ 命名 ⚫ 概念类or属性? ⚫ 属性与外键 ⚫ 数量和单位 ⚫ 添加Specification/ description ⚫ 相似概念问题 ⚫ Modeling the Unreal World 不同视角的模型 Process

浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标，目前主要是通过人工化验的方法检测获得，人工检测周期较长，造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上，分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法，建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明，BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率，当预测相对误差在±3%范围内时，模型的预测精度达到91%，对于实际生产具有良好的参考作用