基于建立的连铸中间包及结晶器内钢液混合过程的物理模型，开发了板坯连铸异钢种连浇过程混浇坯长度及成分变化模型。以某钢厂单流板坯连铸机220 mm×1560 mm断面Q235与Q335Ti钢的混浇过程为研究对象，采用水模型试验结合数值模拟确定模型的关键参数，并通过开展现场试验对混浇坯取样验证模型的准确性。结果证明：混浇坯成分取样与模型预测的成分偏差小于5%，且模型预测的混浇坯长度与人工确定的一致。故采用该模型可跟踪不同混浇工况下中间包内及铸流上钢液的混合行为，准确预测混浇坯的长度以及成分变化规律。采用该模型研究了拉速及中间包内剩余钢液质量对混交坯长度及不同浇注长度铸坯C元素质量分数变化的影响规律。发现当拉速保持不变时，中间包内剩余钢液越多，混浇坯越长；当中间包内剩余钢液质量保持不变时，拉速越大混浇坯越短。相比而言，中间包内剩余钢液质量比拉速对混浇坯长度的影响更大。另外当拉速不变时，随着中间包内剩余钢液质量的增加，C元素质量分数由0.16%变化到0.18%的速率减慢；当中间包内剩余钢液质量不变时，随着拉速的增加，C元素质量分数由0.16%变化到0.18%的速率增加。因此异钢种连浇过程，适当提高拉速以及减少中间包内剩余钢液质量，可有效减少混浇坯长度，成分变化速率降低

一、概述 (一)定义 (二)特点 二、基本原理 (一)一般分析过程 (二)基态原子及原子吸收光谱的产生 (三)基态与激发态原子的分配关系 (四)谱线的轮廓及其变宽 (五)积分吸收与峰值吸收

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

Aggregate analysis The accounting ethod Amortized Analysis The potential method

一、Aggregate analysis 二、The accounting method 三、Amortized Analysis

一、分:如何分:要考虑合 二、治:如何治:递归+临界条件下使用其它方法

深锥浓密机内底部料浆的屈服应力过高容易导致压耙，为此通过对不同絮凝沉降条件下获得的浓缩超细尾砂料浆的屈服应力进行原位测量，并通过对絮凝前后料浆总有机碳的测试来分析超细尾砂颗粒表面的絮凝剂吸附量，进而分析了絮凝沉降对浓缩超细尾砂料浆屈服应力的影响规律。研究发现，絮凝沉降对浓缩超细尾砂料浆的屈服应力有显著影响，pH和絮凝剂单耗通过影响尾砂颗粒表面的絮凝剂吸附量进而影响浓缩超细尾砂料浆的屈服应力，屈服应力随着pH和絮凝剂单耗的增大均不断增大。综合考虑尾砂料浆的絮凝沉降效果和所得浓缩超细尾砂料浆的屈服应力，最佳絮凝条件是pH值为11和絮凝剂单耗为15 g·t?1，在此最优条件下料浆固液界面的初始沉降速率为0.4565 mm·s?1，沉降后上清液浊度为143 NTU，底部沉积尾砂料浆的固相质量分数为51.56%、屈服应力为243.18 Pa。初步建立了适用于超细人造尾砂的基于絮凝剂吸附量的屈服应力模型，屈服应力随尾砂颗粒表面单位面积的絮凝剂吸附量的增大而增大，为实际生产中控制全尾砂絮凝沉降参数提供参考

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

一、设计理论 二、分析方法 三、实现技术 四、测试技术

电路分析基础 习题课二 一、应用线性网络的一般分析 二、方法及网络定理计算电路