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粒状物料干燥过程中的传热传质分析
文档格式:PDF 文档大小:356.69KB 文档页数:4
建立了粒状物料干燥过程中传热传质数学模型,并采用数值方法进行了处理,该模型能较好地预测干燥过程中物料的含湿量及温度等的变化。模型计算结果与实验结果吻合良好
清华大学:《计量经济学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 联立方程计量经济模型理论方法(联立方程模型的单方程估计方法)
文档格式:PPT 文档大小:387KB 文档页数:53
一、狭义的工具变IV) 二、间接最小二乘法(ILS) 三、二阶段最小二乘法(2SLS) 四、三种方法的等价性证明 五、简单宏观经济模型实例演示 六、主分量法的应用 七、其它有限信息估计方法简介 八、k级估计式
清华大学:《计量经济学》课程PPT教学课件(经济计量学 Econometrics)第六章 联立方程计量经济模型理论方法 6.5-6.6 联立方程模型的单方程估计方法 Single-Equation Estimation Methods
文档格式:PPT 文档大小:384.5KB 文档页数:53
一、狭义的工具变量法(IV) 二、间接最小二乘法(ILS) 三、二阶段最小二乘法(2SLS) 四、三种方法的等价性证明 五、简单宏观经济模型实例演示 六、主分量法的应用 七、其它有限信息估计方法简介 八、k级估计式
《计量经济学》第六章 联立方程计量经济模型理论方法 §6.5 §6.6 联立方程模型的单方程估计方法 Single-Equation Estimation Methods
文档格式:PPT 文档大小:384.5KB 文档页数:53
一、狭义的工具变量法(IV) 二、间接最小二乘法(ILS) 三、二阶段最小二乘法(2SLS) 四、三种方法的等价性证明 五、简单宏观经济模型实例演示 六、主分量法的应用 七、其它有限信息估计方法简介 八、k级估计式
非对称轧制过程的参数
文档格式:PDF 文档大小:481.66KB 文档页数:6
本文提出了非对称轧制过程的全粘着三角形上限解模型,并建立了模型参数关系.采用约束优化的方法对变形功率进行极小化处理,确定了模型参数,进而研究了轧制条件对轧件弯曲、压下量分配等参数的影响.对轧辊速度不匹配时轧制参数的研究表明,文中方法和有限单元法分析及实验研究结果吻合
热轧带钢轧制力模型自学习算法优化
文档格式:PDF 文档大小:282.42KB 文档页数:5
根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型.在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数.长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中分离出的设备状态信息,从而改善了模型自学习的连续性.离线仿真分析结果表明,轧制力计算精度相对于自学习算法优化前有较大的提高
《工程科学学报》:π 型向心径向流吸附器气−固两相模型传热传质特性(北京联合大学、北京科技大学)
文档格式:PDF 文档大小:1.69MB 文档页数:11
为了明确径向流吸附器变压吸附制氧的传热传质规律并提高制氧效率,建立π型向心径向流吸附器(CP-π RFA)的气固耦合两相吸附模型,通过计算流体力学方法对能量模型、吸附热以及颗粒尺寸等因素进行了数值模拟
华东交通大学:《数学模型》课程教学资源(PPT讲稿)图论与网络模型及其应用(五)冲量模型
文档格式:PPT 文档大小:187.5KB 文档页数:18
本节我们用一个能源利用系统的例子 说明冲量过程的建模方法. 我们考察某地区的能源利用状况.先界 定系统的范围,比如只考虑能源利用量、价 格、生产率、环境质量、工业产值、就业机 会及人口总数等7个因素,它们之间相互复 杂的关系可以简化为一个因素对另外因素直 接的促进(正面)或促退(负面)作用。要研究 的问题是,当其中某个因素突然发生改变时, 预测系统各因素的演变过程和趋势
低渗透油层压裂五点井网两相流动理论分析
文档格式:PDF 文档大小:667.53KB 文档页数:6
在低渗透油层整体压裂基质-裂缝耦合的三区物理模型基础上,建立了考虑启动压力梯度的基质非达西渗流、基质-裂缝椭球流动、裂缝内非线性流动的三区耦合的理论模型,推导出了低渗透油层五点井网的整体压裂两相渗流数学模型.对五点压裂开采井网的产量影响因素进行了分析,揭示了整体压裂基质-裂缝耦合两相流动开采变化规律
一种SVM分类器自动模型选择方法
文档格式:PDF 文档大小:560.53KB 文档页数:5
提出了一种基于粗网格与模式搜索相结合的支持向量机分类器模型参数优化方法,采用Jaakkola-Haussler误差上界作为模型选择的评价标准。以黎曼几何为理论依据,提出了一种新的保角变换,对核函数进行数据依赖性改进,进一步提高分类器泛化能力。在研究人工非线性分类问题的基础上,将该方法应用于手写相似汉字识别,实验结果表明分类精度得到了明显提高
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