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采用FLAC3D程序和离散裂隙网络技术构建的遍布节理岩体模型能同时考虑节理岩体中节理和岩体的作用,具有概念清晰、建模快捷、计算效率高等特点.首先对现场结构面测绘数据进行统计分析,获得其概率分布特征参数,在此基础上分两尺度考虑节理并确定其离散裂隙网络模型;其次基于离散裂隙网络模型构建相应的节理岩体模型,研究其强度特征并获取工程岩体单轴抗压强度;结合Hoek-Brown、Mohr-Coulomb准则及最大围压拟合综合确定节理岩体力学参数;最后将拟合所得参数用于边坡稳定性分析,分别运用强度折减法和极限平衡法计算两种模型的安全系数,对比发现计算结果基本一致,表明所提出的研究思路用于确定节理岩体参数是可行的
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通过本章学习,要求掌握债券基本价值的估算、债券定价原理、债券收益率曲 线以及债券久期和凸性理论;掌握股票定价的零增长模型、不变增长模型、两 元增长模型、有限持有模型以及市盈率模型;掌握基金与可转换债券的定价理 论。 第一节 债券的价格决定 第二节 股票的价格决定 第三节 投资基金的价格决定 第四节 可转换债券的价格决定
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在GTN模型基础上,考虑到微孔洞剪切变形对材料劣化的影响,建立适用于压应力状态的剪切修正模型.通过用户子程序接口VUMAT将与损伤耦合的弹塑性本构模型嵌入具有ALE法的有限元软件Abaqus/Explicit中.利用模拟拉伸与纯剪切试验拟合载荷-位移曲线以确定模型参数.将修正模型应用到辊冲工艺有限元模拟中预测断面质量,并进行试验验证.结果表明:前刃口为小间隙冲裁,塌角较小,光亮带较大但带有一定的倾角;后刃口为大间隙冲裁,塌角与断裂带较大,光亮带较小;裂纹会同时在前刃口凸模与凹模侧面萌发,而对于后刃口,会首先在凹模侧面产生
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本文经随机实验统计分析得出孔隙率函数(3lnφ-2ln(1-φ))近似服从正态分布,在实验的粒径范围内(30~180 mm),其期望值和方差都随着岩块粒径的增大而增大.在推导出岩层二维下沉曲面方程的基础上,先后推演出燃空区冒落岩体孔隙率的连续非均质分布模型和随机离散化非均质分布模型.依据模型计算矩形煤火空间得出以下结果:燃空区浅部及边缘侧冒落岩体的孔隙率大,而中间区域孔隙率小;孔隙率等值线在x-y平面上的投影呈侧躺的"U"形分布;沿x轴,随着深入燃空区距离的增加,孔隙率呈类负指数形式衰减.此外,孔隙率连续分布和随机离散化分布,在整体的变化趋势上是相同的,区别之处在于后者所表示的孔隙率具有一定的随机波动性.将上述随机离散化模型应用在某火区温度场的数值模拟中,并经现场红外测温验证了模拟的准确性和孔隙率模型的适用性
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一、模型估计方法的比较 二、为什么普通最小二乘法被普遍采用 三、模型的检验
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针对高炉炼铁过程的关键工艺指标——铁水硅含量[Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机(R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[Si]动态软测量建模方法.首先,针对标准最小二乘支持向量机(LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGⅢ加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标.在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[Si]在线软测量模型.工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性
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本文在应用铸坯凝固传热数学模型离线计算的基础上,并参照电路瞬态过程参量变化规律,提出了新的连铸二冷水量动态控制模型。它系采用前馈控制方式,拉速变化时过渡过程中水量变化曲线呈指数形式。该模型具有快速简便而精确的优点经计算机仿真验证,该动态控制模型的控制效果明显地优于一般静态比例控制
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本文应用我院的计算机控制四机架热连轧试验机组进行了模型试验研究,确定了能耗、温降、轧制力等模型系数,试验研究了设定模型的控制效果和模型系统自适应校正等问题
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为从力学本质上揭示SI-FLAT非接触式板形仪的检测原理,基于薄板流固耦合振动理论,建立了薄板振幅与残余应力关系的数学模型.在非协调Föppl-von Kármán方程组的平衡方程中引入惯性项与流体压强项,利用气动载荷在时间上的周期性将流体速度函数、流体压强函数、薄板挠度函数和薄板应力势函数的时间变量分离出来,得到描述SI-FLAT板形仪稳定工作状态的偏微分方程组.进一步利用分离变量法求解该方程组,最终建立起薄板振幅与残余应力的数学关系.同时结合实测残余应力数据,利用Siemens提出的振幅-残余应力模型反算得到实际薄板振幅分布,并将其与流固耦合振动模型计算的振幅进行对比,验证了提出的数学模型的可靠性.进一步利用流固耦合振动模型分析了气泵进风口流体速度、检测距离和激振频率对振幅的影响,为SI-FLAT板形仪科学合理的利用提供了理论依据
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为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题,提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法,对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式,确定以24 h为周期的粒化窗宽,利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入,并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据,应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型,并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明,基于模糊粒化时间序列的预测模型,能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定,对模糊粒子拟合效果较好
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