一、给定导体系中各个导体的总电量Qk,求解空间电场分布,(有时也要求各导体的电荷分布) 二、给定导体系中各导体的电势Uk,求解空间电场分布 三、在一定的边值条件下求解静电场的分布称为静电场的边值问题

一、给定导体系中各个导体的总电量Qk,求解空间电场分布,(有时也要求各导体的电荷分布) 二、给定导体系中各导体的电势Uk,求解空间电场分布 三、在一定的边值条件下求解静电场的分布称为静电场的边值问题

4.1流体方程的随体导数 4.2积分形式的连续性方程 输运公式可用于任何分布函数n,如密度分布、动量分布、能量分布等

为解决热轧厚壁无缝钢管横向壁厚分布不均的问题,建立三维热力耦合有限元模型,对张力减径轧制过程进行了动态模拟,并结合工业试验验证仿真模型.根据仿真结果分析了轧制过程中温度、应变和摩擦力的分布,研究了单道次轧制时金属的径向和周向流动规律,并结合整个轧制过程对金属的横向流动及壁厚不均的形成过程进行了分析,研究了轧制过程中温度对金属流动行为的影响,从而总结出横向壁厚分布不均的原因.结果表明:(1)在经过单道次轧制时,金属的周向流动为从孔型顶部流向辊缝,对应孔型角±30°位置处金属的周向流动最活跃,靠近孔型顶部和辊缝位置的金属周向流动性较差.但从整个轧制过程来看,金属总的周向流动为从孔型顶部和辊缝向孔型角±30°位置处流动,从而导致孔型角±30°位置处的壁厚比孔型顶部和辊缝位置要厚.(2)温度分布对金属横向流动有重大影响.由于塑性功换热的原因,孔型角±30°位置处金属的温度比辊缝和孔型顶部处高,此处金属较软,阻力较小,孔型顶部和辊缝处金属向此处的流动性增强,导致钢管截面呈内边方形

采用三维刚塑性有限元法对四种径向精锻变形道次的变形分布进行了数值模拟计算;结合模拟实验讨论了变形分布对锻材组织及质量的影响。结果表明,变形分布的均匀性和渗透性的结合是获得高质量锻材的必要条件,工艺中应给予考虑

一、随机变量及其分布 二、离散型随机变量的分布函数 三、离散型随机变量的概率函数 四、连续型随机变量及其概率密度 五、随机变量的函数的分布

采用核磁共振成像技术对柱浸渗流过程进行非接触、无损探测,得到溶液静止和流动时的核磁共振图像.通过对速度值分布的分析,评价了速度场均匀性,得到了均匀性指数与喷淋强度的关系,进而研究了细观渗流速度场分布特性和孔隙内速度场演化规律.研究表明:流速分布具有明显的不均匀性,流速值与孔隙大小并不严格一致;不同喷淋强度下速度值分布趋势相似,最大流速与喷淋强度正相关;通过分析速度场均匀性与喷淋强度间关系可得到喷淋强度阈值,实验中0.7 L·cm-2·h-1为此粒级级配的喷淋强度阈值.现场应用动态喷淋强度可明显改善堆场的渗透性,提高铜的浸出率

基于随机介质移动理论,构建了采动影响型地下煤火诱发地表裂隙率的时空统一分布模型,并实例分析了矩形火区引发地表线（张）裂隙率、面裂隙率以及剪裂隙率的分布及动态变化规律.地表线（张）裂隙率、面裂隙率和剪裂隙率的极大值分别分布在采（燃）空区边界内侧约20 m（约为煤层厚度的3~4倍）的位置、四周边界线的四个中点位置和四个边角端点所对应的地表区域.随着煤层燃烧,垂直于煤火发展方向上的线裂隙率以及空区边界处对应的地表面裂隙率均呈半正态曲线形式变化并最终稳定于最大值;而剪裂隙率、煤火发展方向上的线裂隙率及空区内部对应的地表面裂隙率均呈正态曲线形式变化

为解决T6态高强铝合金强度高而耐蚀性难以满足使用需求，采用三级时效工艺来改善析出强化相特别是晶界析出相的形貌、尺寸、分布等，并通过研究不同回归处理制度对组织、性能的影响而获得适宜7B50铝合金中厚板的三级时效工艺.研究发现提高回归温度或延长回归时间均会使中厚板心部及表层组织的晶内和晶界析出相发生粗化并析出稳定η-MgZn2相，导致强度下降、电导率上升，其中回归温度对强度和电导率的影响显著.三级时效处理虽使晶内析出相尺寸有所增加，但却使T6态连续分布的晶界析出相呈断续分布，结合心部和表层强度及电导率测量结果认为合适的回归处理制度为165℃/6 h.然而，热轧引起中厚板表层较心部更为严重的变形使表层含有更多的亚晶或亚结构且其分布更均匀，从而使表层更快到达峰时效，进一步的回归再时效处理则使表层析出更多稳定η相，而η相的形成与晶内析出相的粗化长大是造成表层和心部强度差异的关键.虽然淬火/三级时效态表层和心部的晶粒结构存在差异，且局部出现亚晶合并长大，但其对强度的提升效果远低于表层析出稳定η相所引起的强度下降.可见，三级时效工艺并不能缓解7B50铝合金中厚板心部和表层的性能差异，但可使表层和心部的强度、电导率满足某实际工况要求

定义设X是具有分布函数F的随机变量,若 X1X2X是具有同一分布函数F的,相互独立 的随机变量,则称X12,为从分布函数F( 或总体F,或总体得到的容量为n的简单随机 样本,简称样本,它们的观察值x1x2xn称为 样本值,又称为X的n个独立的观察值