以某钢厂连铸生产中的二冷水控制模型为研究重点．在分析工况和合理假设的基础上．按照传热学理论导出板坯传热微分方程,用数值计算方法求解微分方程,经回归处理后,得出不同工况下的配水控制模型．仿真实验与生产试验证明了模型是有效的,试验验证的16Mn钢控制模型参数可用于指导生产．

介绍了一套自主开发的热轧工艺参数模型．该模型内耦合了不同钢种的变形抗力曲线,这些变形抗力方程中耦合了钢的化学成分、温度、应变、应变速率及奥氏体晶粒尺寸等因素．根据输入的工艺参数用西姆斯方程计算每道次的应变速率及应变量,并得到相应道次的变形抗力、热轧轧制力、力矩及功率等参数．模型可根据实测的结果自学习,并修正相应的结果．与攀钢热轧厂的实测结果相比,模型的输出结果吻合较好,预测误差在10%以内．

为了实现多金属地下矿山生产计划编制的动态性和科学有效性,以开采过程中技术经济要求和空间序列关系为约束条件,以利润最大化为目标构建多金属地下矿山生产计划动态优化模型.模型将采准、切割、爆破、回采和充填过程抽象为基本作业单元并加以模型化处理,将地下开采的均衡性要求和接续性问题转化为空间约束条件,以开采状态作为决策变量,构建生产计划优化的0-1整数规划模型,并给出基于人工蜂群模型的求解算法.以西藏某铜钼矿的生产计划动态编制为应用案例,优化解算出矿山未来3年的生产计划,并给出矿床开采时序的三维可视化展示.优化结果表明,通过开采区域的动态调整,在有效保证生产连续性的同时,提升了矿山开采的经济效益

露天矿运输过程中,车速、路面粉尘负荷、粉尘含水率与扬尘浓度有密切的关系.通过对它们设计正交试验和多元回归统计分析,得到运输扬尘质量浓度的计量模型,该模型具有99%的显著性和拟合性.经回归系数显著性检验,自变量对因变量的影响均极为显著,其显著性大小依次为:车速、粉尘含水率和路面粉尘负荷.最后采用实测值与模型计算值的计算机拟合,对模型进行验证.结果表明,该模型具有较高的可信度

为了满足某厂1580热连轧机宽度控制精度需求,提高宽展模型的广泛适用性,利用ANSYS/LS-DYNA有限元软件,对热轧粗轧区立轧-平轧过程进行了模拟.根据模拟数据,系统地分析了轧件宽度、厚度、轧辊直径、立辊侧压量和厚度压下量对\狗骨\宽展、自然宽展和绝对宽展的影响规律.利用模拟数据并结合现场数据构造了FES(finite element simulation)\狗骨\宽展模型和自然宽展模型,并建立了PSO-BP神经网络(粒子群BP神经网络).最后,FES宽展模型与PSO-BP神经网络相结合预报第1、3和5道次的宽展,其预报值与实测值误差在1mm以内的均达到了99%以上,达到了宽度控制的精度要求

I.什么是古典概率模型 如果试验E满足 (1)试验结果只有有限种, (2)每种结果发生的可能性相同。 则称这样的试验模型为等可能概率模型或 古典概率模型,简称为等可能概型或古典 概型

在分析已有的热力学数据基础上,建立了估算二元金属间化合物标准熵的双参数模型.用此模型可估算由简单金属形成的二元金属间化合物的标准熵,涉及Fe、Si、Nb、Ti、Cu、Co和Mg等多个体系.估算了132个已知金属间化合物AlCa、AlCo、CrNi、FeTi、FeSi、FeNb和MoSi等的标准熵,平均误差为4.86 J·mol-1·K-1,标准差为6.24 J·mol-1·K-1.用双参数模型估算的标准熵精度高,其估算误差小于离子束缚模型

建立了大型光亮退火马弗炉加热段温度场的三维仿真模型.该模型考虑了马弗炉实际结构、带钢退火速度和升温曲线特点,采用等效热流密度表征马弗管内保护气体和带钢的换热;选择组分传输燃烧模型、离散坐标辐射模型和标准k-ε双方程湍流模型描述马弗炉内燃烧、换热和气体流动;应用SIMPLE计算方法进行求解.典型规格304不锈钢带光亮退火过程实测特征点温度值和模拟结果基本吻合.分析得到了马弗炉内温度场、流场和速度场分布规律.结果表明:马弗管温度比较均匀,喷嘴正对区域温度偏高;燃气气流沿马弗管壁螺旋流动实现均匀加热.喷吹量较小时,喷吹量(入口速度)越大,马弗炉内温度越高;喷吹量继续增大,马弗炉内温度反而开始降低

通过分析突水水流井巷中漫延时空性变化的影响因素,提出了突水过程的三维动态仿真模型架构.经数据模型化、数据规则化、弧巷直巷化及井巷三维网络化处理,生成了井巷空间网络系统.通过研究水流在井巷空间网络中下向漫延、上向升涨的路径算法,构建了突水水流流经井巷的路径网络.结合突水水流流动的水力特征,解算了突水水流的漫延速度和到达时间.建立了能够真实模拟水流漫延过程的时空动态性变化的三维动态仿真模型.以国内某典型矿山的实际数据为例,验证了突水过程三维动态仿真模型的有效性

第1节概述 第2节汉森(Walter. Hansen)模型 第3节统计模型 第4节劳瑞(s. Lowry)模型业 第5节凯因John(.ain)模型住宅用地 第6节模型的应用