在冶金、化工等流程型工业领域,生产中的过程控制参数往往具有高维非线性结构特征.为了解决这类高维复杂数据的异常点检测问题,本文引入了软超球体的概念,采用非线性核函数将原始数据映射到高维的特征空间,并在特征空间中确定软超球体的边界.通过检测待识别样本映射到特征空间的位置信息来判定过程参数的设定值是否为异常点,从而避免出现批量的产品质量问题.以某类汽车用钢为应用实例,对实际生产数据进行检测,证明了所提出的基于软超球体的异常点识别算法对于高维的非线性数据具有良好的检测能力

以国内某钢厂一30 t LF精炼炉为研究对象,通过建立由传热机理模型和黑箱模型相结合的灰箱模型对LF精炼终点温度进行了预测.首先根据能量守恒定律建立了传热机理模型.针对包衬耐材的蓄热以及合金的热效应难以精确计算的问题,采用偏最小二乘黑箱模型对这一部分温度进行了处理,最后将两种模型相结合综合预测了LF钢包精炼的终点温度.结果表明,偏最小二乘法在预测包衬的耐材蓄热和合金热方面的温度误差在±5℃以内的命中率达到97%以上,总的灰箱模型预测LF精炼终点温度误差在±5、±8、±10℃以内的命中率分别达到88%、96%和99%,模型具有较高的预测精度.研究可为该钢厂的LF精炼工艺提供指导

为使有限的投资取得好的效益,结合中小城市排水工程现状及建设特点,就中小城 市污水处理厂设计的问题谈几点个人看法。 关键词:污水处理厂 为了保护水体环境,国家已把城市给排水列为基本建设领域重点支持的产业,并提出 至2000年我国污水处理率达到25%,2010年污水处理率达到40%的总体目标,要求“七大 流域”、“三大湖泊”和重点沿海城市及其近岸海域城市、非农业人口50万以上的城市都 要建设城市污水处理厂

利用矩形剥离缝隙模型研究了库尔勒土壤模拟溶液中X70管线钢剥离涂层下的滞留液化学特征以及X70钢腐蚀特征.随着浸泡时间的延长，缝内滞留液的p H值逐渐下降直至稳定.Cl-在缝内滞留液中有不同程度的聚集，其中在缝隙底部的质量浓度最高.SO42-的质量浓度在腐蚀初期表现为随距离增加而降低，到腐蚀后期表现为随距离增加而升高.HCO3-和NO3-的质量浓度从漏点至缝底有小幅降低.阳离子的质量浓度变化不明显.缝内X70钢的腐蚀形貌表现为明显的点蚀，且随距漏点距离的增加，点蚀越严重

一、镜向法 例5-1真空中置一个点电荷q,大地为导体,求空间任意点处1)电 位分布;2)电场分布;3)大地表面感应电荷分布;4)q受力 解:物理过程分析:导体在外场的作用下达到静电平衡,空间各处电 场与电位是点电荷与感应电荷共同贡献的结果 上半平面任意点P(x,yz) 图5.1感应电荷的电场 关键:直接求解的关键在于找出感应电荷面密度

电动汽车以零污染、零排放等优点成为新能源汽车中最具有发展潜力的对象，锂离子电池作为其动力来源，科学准确地预测其剩余使用寿命是决定电动汽车性能的重要因素。本文研究等效循环电池组在等效循环工况、不同循环次数时，锂离子电池电压随着放电时间的变化曲线。通过分析不同循环次数下导函数在等效特征点处的斜率变化规律，建立锂离子电池等效循环工况下的寿命退化曲线。选取NASA等效循环电池组和自测JZ等效循环电池组，将放电初期和放电后期曲线与特定斜率直线交点作为等效循环寿命预测的等效特征点，根据这两组特征点分别建立退化模型Mini和Mlat。最后选取等效循环电池组内的其他电池进行锂离子电池等效循环寿命预测的验证。通过锂离子电池测试数据集验证其预测精度较高，稳定性较好，具有较强的应用价值

采用有限元分析软件ABAQUS建立了非均质土中海上风电单桩基础数值计算模型，将桩基础受到的波浪、洋流及风荷载等效成双向对称循环荷载，对水平循环荷载作用下桩身水平位移、桩身剪力、桩身弯矩和桩侧土抗力进行了研究，并对不同循环次数下桩身水平位移进行了对比分析。研究表明，桩身水平位移随时间变化逐渐累积，随着循环次数的增加，泥面处桩身最大位移发生的时间点滞后；桩身剪力出现负值；桩身弯矩最大值发生在浅层土体；桩身外壁土抗力曲线随时间的变化在埋深约2/3处出现分界点，分界点上下范围内土抗力变化规律正好相反，在淤泥土和粉砂土分界面处增加显著；不同时间点桩身内壁沿埋深承担的荷载基本不变

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景

第八章点的合成运动 8.1已知光点M沿y轴作谐振动,运动方程为 =0, y =a cos(kt +) 感光纸带以等速v向左运动; 求点M在纸带上投影的轨

分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义