以武钢程潮铁矿西区开采为工程背景,采用现场钻孔监测与相似材料模型实验相结合的方法,对无底柱分段崩落法开采过程中顶板围岩的变形和崩落规律进行了系统研究.首先,结合矿体赋存条件、地层结构和开采进程,设计两个钻孔实时监测顶板围岩的崩落规律.其次,以模型相似理论为基础,确定了所要研究模型的剖面和几何尺寸,设计制作模型,采用百分表、压力传感器和近景摄影测量等手段监测模型的应力、应变和破坏特征,并对百分表数据、应力盒数据、围岩位移和围岩破坏裂纹进行系统分析.研究成果初步揭示了金属矿山无底柱分段崩落法开采过程中,顶板围岩崩落机理和地表沉陷的基本规律

为研究压下对连铸坯内部裂纹产生的影响，利用ABAQUS有限元软件建立了230 mm×280 mm断面大方坯压下数学模型。通过压下模型对重轨钢连铸坯压下过程进行热力耦合模拟计算，对压下过程中产生的内部裂纹进行了预测。首先，对连铸坯不同中心固相率为0.3～0.7的温度场进行计算；然后，利用压下模型计算了连铸坯中心固相率0.3～0.7时凝固前沿的等效塑性应变。研究结果表明，在连铸坯中心固相率为0.3～0.7的位置处分别施加7 mm压下量进行压下，连铸坯凝固前沿等效塑性应变未超过临界等效塑性应变（0.4%），连铸坯未出现内裂纹；同时，对连铸坯在中心固相率为0.6位置处进行了不同压下量的研究，研究结果表明，当连铸坯压下量超过7 mm时，凝固前沿的等效塑性应变超过临界塑性应变（0.4%），连铸坯出现内裂纹，并且压下量越大，连铸坯内裂纹越严重。同时，工业试验结果与模型计算结果基本吻合，验证了模型计算的准确性

采用恒变形率凸轮压缩试验机对不锈钢0Cr13热变形流动应力进行了试验研究,分析了变形温度、变形速率、变形程度对流动应力的影响,同时对不同的数学模型结构形式进行了非线性回归,提出了2个非线性流动应力数学模型.分温度段回归数学模型与试验数据具有较高的拟合精度,全温度段回归的数学模型便于计算机控制在线生产

数学模型概迷 1、绪论 2、数学模型 3、数学建模过程 4、数学建模示例123 5、建立数学模型的方法和步骤 6、数学模型的分类

采用恒应变速率凸轮塑性计,对生产现场所采集的9个碳钢的实体样本进行压缩试验,测定了热轧条件下的流动应力。选用了7种不同结构型式的流动应力数学模型,对试验数据做了回归分析,得到了较全面反映碳钢中主要化学元素和诸变形条件对流动应力影响的数学模型,此模型的结构优于现有模型,已用于生产的在线控制,效果良好

建立了高浓度水煤浆长距离管道输运中非稳定段里的数学模型,对模型的求解可以预测非稳定段长度、压力梯度及总的压力损失。模型略作修改后可以计算流量突变后管内阻力损失的变化过程。实验验证了模型的正确性

本文提出一种预示三元系热力学性质和用于相图计算的新几何不对称模型。该模型在现有不对称模型中数学解析式最简洁,计算精度较高。它应用于Bi-Ga-Sn、An-Ag-Sn和NaCl-KCI-CaCl2 3个三元系,计算值与实验结果吻合较好。文中还阐明了在不对称模型中选取不对称组元的热力学准则

为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升

建立了扁锭冷却、保温和加热过程的二维有限长圆筒模型。利用该模型可以进行扁锭整体传热的研究。模型计算结果和实测数据很吻合,这说明该模型是可靠的

通过计算机模拟误差补偿,从计算预报误差的时间和精度上对两种模型作了比较。指出滚齿机展成链传动误差预报模型应该是时变参数模型,并提出了提高时变参数模型的预报速度,以便实现误差补偿与控制的措施,得到的结论对传动误差的补偿与控制有实际意义