无缝钢管坯料设计是在满足生产工艺要求下,将客户订单钢管合理地分配到生产原料圆坯的过程.实际生产中的批量原则使得每个钢管订单在圆坯中有最小分配重量要求;由于无缝钢管分配支数必须取整,导致钢管订单在圆坯中的分配重量并非连续取值.因此,比起相关的板坯设计问题和装箱问题,无缝钢管坯料设计的求解更为复杂.本文给出了无缝钢管坯料设计问题的一般性描述,并建立了混合整数规划模型.针对库存中只有单一尺寸圆坯的情况,简化了问题模型并且求得了问题的下界.结合问题特点,提出了基于贪婪策略的两阶段启发式算法,并用实际生产数据和仿真数据验证了算法求解此类问题具有很好的有效性和稳定性

8.1有线电视网简介 8.2基础设计 8.3自动配置ODBC数据源 8.4参数设置与数据维护 8.5串行通讯的实现 8.6运行与发布

在酸碱滴定过程中，我们研究的是溶液中pH 位的改变。而在氧化还原滴定过程中，要研究的则 是由氧化剂和还原剂所引起的电极电位的改变，这 种电位改变的情况，可以用与其他滴定法相似的滴 定曲线来表示。滴定曲线可以通过实验的方法所测 得的数据进行描绘，也可以应用能斯特方程进行计 算，求出相应的数据绘出

在科学实验中，为了得到准确的测量结果，不 仅要准确地测定各种数据，而是还要正确地记录和 计算。分析结果的数值不仅表示试样中被测成分含 量的多少，而且还反映了测定的准确程度。所以， 记录实验数据和计算结果应保留几位数字是一件很 重要的事，不能随便增加或减少位数。例如用重量 法测定硅酸盐中的SiO2时，若称取试样重为0.4538 克，经过一系列处理后 ，灼烧得到SiO2沉淀重 0.1374克，则其百分含量为：

将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现

提出一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的生产过程监控、诊断与优化方法.首先,利用正常样本建立SVDD监控模型,获得控制限;然后,利用贡献图对超过控制限的异常点进行诊断,分析引起异常的主要原因;最后,利用邻近点替换法对异常的生产样本进行工艺参数优化.将新方法应用于热轧薄板的生产过程中,结果表明:新方法比传统的监控方法T2 PCA具有更高的检出率,且可以实现对异常点的工艺参数优化,使之回到受控状态

一、数值数据的表示和转换 1. 进位计数制 (1)十进制数:十进制数: 特点:有十个不同的符号0,1,2,…9；逢“十”进位

建立回归方程ya+bX所建方程的回归系数ab值应使实际 数据点尽可能的接近回归直线。也就是各数据点到回归直 线的坚直距离的平方和越小越好

装炉的热锭温度值是均热炉热工技术和管理工作的重要数据,现场普遍用传搁时间表反映热锭温度,传擱时间表通过实测制定,但实测工作量大,并且不易测准。由于钢锭凝固和冷却过程复杂,很难用分析解法进行理论计算。将传热基本方程置换为差分方程可以用计算机进行理论计算,计算结果与实测数据规律一致,说明计算可用于生产。计算还可用于均热炉计算机控制冷却数学模型的离线解析计算

根据老人认知心理特征中的迟滞性特征,结合基于Gross认知重评的情感计算模型,考虑迟滞性特征对个体情感状态转移的影响,在认知重评参数的基础上,建立迟滞性因子,对当前情感状态下的认知重评能力进行修正,从而对情感计算模型进行有效的修正,使人机交互更加自然和谐.为了实现情感计算模型的可信,结合现场可编程门阵列硬件平台和高级加密标准密码算法对情感计算模型中的老人情感信息进行加密处理,实现情感计算过程中的数据可信.采用可编程片上系统技术在现场可编程门阵列芯片EP4CE115F29C7中搭建功能实现所需的所有硬件组件,结合硬件组件编写逻辑程序并实现高级加密标准密码算法,在情感计算过程中实现数据的实时传输和安全处理,实现可信的情感计算.最后实验结果表明受到迟滞性特征影响下的情感计算模型与老人的真实情感具有高度一致性,且可信计算有助于提升老人的正向情感状态