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本节讨论关于积分号下取极限的性质,即取极限和求积分交 换顺序的定理.内容包括三个重要的定理以及一些推论
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针对装备各类故障样本分布不平衡、现有算法故障诊断精度较低的问题,通过引入p范数约束多核极限学习机和基于AdaBoost的集成学习策略,定义了一种p范数约束下正则化加权多核集成极限学习机的故障诊断模型。首先,在p范数约束下,基于各类故障样本自身规模,分别进行了两种自适应的样本权重分配;其次,在每层分类器的优化中,将多核学习的多源数据融合能力和极限学习机运算高效的特点相结合,同时,将样本的权重$ {\\boldsymbol{W}} $
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针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法
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第二章极限论 第二讲极限(二) 阅读:第二章2.3pp.4043 预习:第二章2.4pp.4450 练习pp43--44习题2.3:1至810;12,(2),(4),()(8)9,12)(14) 作业pp43--44习题2.3:91112,(1),(3,(5)(7((1)(13)(15) 班级
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为探究新型混凝土受硫酸盐侵蚀后的力学性能,采用质量分数为5%的硫酸盐溶液全浸泡加速侵蚀法,对11组聚丙烯纤维混凝土(PC)试块、11组聚丙烯纤维锂渣混凝土(PLiC)试块、8根PC大偏心受压柱和8根PLiC大偏心受压柱进行侵蚀试验,得到了不同侵蚀时间下混凝土的力学性能。基于分形理论分析了试块及构件破坏时表面裂缝分布的分形特征,详细讨论了试块及构件表面裂缝分形维数与其侵蚀时间、抗压强度、极限承载力之间的关系。研究表明,PC和PLiC立方体抗压强度随侵蚀天数先增加后降低,在120 d达到最大;试块及构件破坏时表面裂缝分布具有分形特征,试块表面裂缝分形维数随侵蚀天数的增加呈现先增加后减少再增加的规律,随试块抗压强度的提高而减少;PC及PLiC混凝土大偏心柱极限承载力随侵蚀天数的增加先增加后减少,锂渣的掺入可以提高聚丙烯纤维混凝土柱的抗硫酸盐侵蚀能力,构件破坏时表面裂缝分形维数随硫酸盐侵蚀天数呈现震荡上升的趋势;因此混凝土表面裂缝的分形特征可作为判定构件损伤程度的指标之一,可为今后对在役混凝土结构承载力和寿命预测提供参考
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介绍了几种主要的转炉烟气分析碳含量预报模型,并分析了其中的指数衰减模型及其三种改进算法的基本原理和优缺点。在综合三种模型优点的基础上,提出了基于“极限碳含量拟合+曲线同步更新”算法的改进指数模型。首先,利用历史炉次吹炼后期的脱碳氧效率和碳含量数据,通过指数拟合得到“历史脱碳曲线”和极限碳含量参数;其次,使用当前炉次吹炼中期的最大脱碳氧效率值对“历史脱碳曲线”的特征参数进行替换,得到当前炉次吹炼后期的“参考脱碳曲线”,再对其进行归一化处理,得到归一化的“参考脱碳曲线”;然后,采用多点校正的方法,计算当前炉次吹炼至各等距离校正点时“参考脱碳曲线”的脱碳量,并根据计算脱碳量与转炉实际脱碳量的偏差,对熔池碳含量及脱碳曲线参数进行计算与校正,得到“计算脱碳曲线”;最后,通过逐次迭代计算对“参考脱碳曲线”和“计算脱碳曲线”进行同步更新,进而实现对转炉吹炼后期熔池碳含量的精准预报。研究表明,改进的指数模型具有较高的准确率,终点碳含量预报误差在±0.02%范围内的命中率达到90%
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以特殊钢钢渣、炭黑、促进剂、硫磺、氧化锌、硬脂酸与复合橡胶制备特殊钢钢渣基复合橡胶。测试了内辐射指数、外辐射指数、安定性、拉伸强度、撕裂强度、拉断伸长率、邵尔A硬度、极限氧指数、燃尽时间、浸出液中重金属浓度、矿物组成、粒径分布、导热系数、孔结构、化学成分、微观形貌和热稳定性。研究了特殊钢钢渣作为橡胶功能填料的可行性与环境风险。结果表明:特殊钢钢渣的矿物组成为Ca2SiO4、Ca3Al6Si2O16、(Fe, Mn)2SiO4、Ca3Al2(SiO4)3、Na2TiSiO5、CuMn6SiO12、Na2SiO5、Pb3Ta2O8、Pb3SiO7等金属固熔体,特殊钢钢渣具有良好的粒径分布,其安全性与安定性满足相关国标的要求。特殊钢钢渣基复合橡胶中特殊钢钢渣掺量为20%~40%时,特殊钢钢渣基复合橡胶的拉伸强度为20.0~21.5 MPa、撕裂强度为45.2~48.6 kN·m?1、拉断伸长率为475%~501%、邵尔A硬度为63.5~65.3、极限氧指数为18.5~18.6、燃尽时间为264~292 s、导热系数为0.15~0.17 W·m?1·K?1。特殊钢钢渣的主要重金属氧化物为Cr2O3、PbO和CuO,且以稳定的金属固熔体存在,特殊钢钢渣基复合橡胶中Cu、Zn、Cd、Pb、Cr、Ba、Ni、As等重金属浸出浓度远低于危险废物鉴别标准限值,因此将特殊钢钢渣作为橡胶功能填料安全、可行
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针对锂离子电池荷电状态(Stage of charge,SOC)在线估计精度不高,等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题,本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进,并以电池工作电压、电流为输入,对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出,采用极限学习机算法,建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型,采用物理–数据融合方法,基于误差预测模型,建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型。仿真结果表明,改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度,而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估计模型减小了由电压、电流测量所引入的估计误差,克服了等效电路模型法估计精度与模型复杂度之间相矛盾的问题,进一步提高了SOC的估计精度,满足估计误差不超过5%的应用需求
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由6.1知定积分是一个复杂和式的极限,但要想通过 求积分和的极限来得到定积分的值,却非常困难;下面 寻求一种计算定积分的非常简便的新方法——牛顿莱布 尼兹(Netwon-Laibniz-)公式计算法. 一.积分上限函数
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