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《UML及软件建模》第三章 类图和对象图
文档格式:PPT 文档大小:238KB 文档页数:16
◼ 如何对一个类建模 ◼ 如何表现一个类的特性、职责和约束。 ◼ 小结
复杂生产过程工况的自动识别
文档格式:PDF 文档大小:394.49KB 文档页数:5
针对复杂生产过程中的工况识别问题,利用了模块化的设计方法,将其分为离线建模模块和在线决策模块.建模模块采用自适应延时神经网络构造各类工况相应的预测模型,决策模块通过计算未知工况序列相对于各类预测模型的匹配程度判断其所属类别
多晶体晶粒尺度三维组织建模及可视化
文档格式:PDF 文档大小:1.06MB 文档页数:4
采用基于Monte Carlo Potts模型的仿真技术对单相多晶体各向同性晶粒组织进行了三维建模.利用OpeGL图形接口,在所建多晶体组织模型数据结构的基础上进而实现了三维可视化和任意角度观测.结果表明,所建几何图像模型可以很好地仿真预定细观组织结构参数的三维多晶体组织,不但满足模型化研究所要求的统计意义上的准确性,而且非常符合实际材料显微组织的多变性特征,可望用作细观尺度多晶材料加工过程数值模拟和细观力学计算的基本组织模型
遗传机理神经网络在电弧炉炼钢模型辨识中应用
文档格式:PDF 文档大小:477.53KB 文档页数:4
在直流电弧炉炼钢过程控制系统中,由于它的复杂机理,高度非线性加大了建模的难度.为提供适用于直流电弧炉炼钢过程优化控制的模型,提出一种引人遗传算法的神经网络建模方法,并将其用于某厂直流电弧炉炼钢过程模型的建立,获得了很好的效果.同时给出了基于现场实测数据的仿真结果
热连轧液压活套系统非线性多变量建模及控制
文档格式:PDF 文档大小:816.76KB 文档页数:7
为进一步提高带钢热连轧厚控精度及控制品质,在液压活套的工作点附近,考虑带钢自重、液压伺服系统和活套本身的非线性,建立了液压活套系统的非线性多变量动态数学模型,并验证了该模型的有效性.针对该模型,考虑未建模动态和各种扰动,提出了一种基于反推控制和扩张状态观测器(ESO)补偿的解耦控制方法.用Lyapunov稳定理论证明了闭环系统是鲁棒稳定的.仿真表明新的模型和解耦控制方法都是有效的
《UML及软件建模》第十三章 在建模过程中运用UML(1/3)
文档格式:PPT 文档大小:288KB 文档页数:36
《UML及软件建模》第十三章 在建模过程中运用UML(1/3)
脉动热管的理论研究与应用新进展
文档格式:PDF 文档大小:5.09MB 文档页数:12
作为一种工作机理独特的新型传热装置,脉动热管具有极高的传热效率、较高的抗烧干能力、良好的环境适应性,且结构简单、可变,成本较低,具有很高的实际应用价值,是目前传热技术领域的研究热点.本文在对脉动热管的优点、结构形式和工作原理进行总体介绍的基础上,首先从理论建模研究入手归纳了目前研究中通常采用的直管、单弯头管、部分单弯头管等结构模型和质量-弹簧-阻尼模型,质量、动量、能量方程模型以及其他数学模型,然后从实验可视化研究和计算可视化研究两方面综述了脉动热管的运行过程、工作机理以及近年来国内外在脉动热管方面的最新研究进展,从启动性能、传热性能和传热极限三方面系统介绍了管径、长度、截面形状、加热方式、充液率、倾斜角度、输入功率和工作流体种类等不同设计和使用参数对脉动热管性能的影响.进一步从设计与应用方面,对脉动热管在电子设备、太阳能集热、动力装置热管理和低温环境换热等方面的研究进行了综述,展示了脉动热管在实际应用中的效果和优势.最后对今后的研究方向与发展趋势进行了展望,指出可通过更详细的理论和仿真建模研究脉动热管的工作机理、工作性能、工作过程和优化设计方法
合肥工业大学:《Solidworks3d造型》课程教学课件(PPT讲稿)第7章 特征复制
文档格式:PPT 文档大小:114.5KB 文档页数:3
特征复制是零件建模中常用的方法,合理地使用特征复制将更加合理地反映用户的设计意图,并大大加快零件的建模速度
合肥工业大学:《Solidworks3d造型》课程教学课件(PPT讲稿)第2章 三维实体建模方法
文档格式:PPT 文档大小:173KB 文档页数:25
SOlidworks是当今最为流行的三维CAD软件之一,它具有基于特征、参数化、实体造型的特点。 要掌握三维建模的方法,必须正确理解其基本概念,并作大量的三维实体造型工作
模糊时序与支持向量机建模相结合的PM2.5质量浓度预测
文档格式:PDF 文档大小:648.63KB 文档页数:9
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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