为了适应炼钢-连铸生产调度系统对实时性和动态性的要求,用Unifled Modeling Language(UML)对该问题建立了需求模型、静态模型和动态模型,探讨了使用UML建模的特点及关键技术。结果表明,UML能够将系统的结构与数据良好的结合起来,精确体现系统的需求

将BP神经网络建模方法与预测控制思想相结合用于宽带钢板形自动控制,研究并建立了基于BP神经网络的板形预测控制数学模型.经用宝钢1420mm冷轧实测数据仿真验证表明该模型具有很高的预测精度

建立了基于析出、回复和再结晶之间交互作用的低碳含铌钢组织预测模型,用于模拟低碳含铌钢热轧道次间隔期间粗晶奥氏体的再结晶及析出行为,并讨论了模型在绘制低碳含铌钢的再结晶-析出-时间-温度(RPTT)图中的应用.结果表明,模型对两种低碳含铌钢在热变形道次间隔期间内粗晶奥氏体的组织演变过程的模拟结果与测试数据符合较好,可以有效预测不同低碳含铌钢在不同工艺条件下的析出和再结晶行为

• 2.1 信息检索模型概述 • 2.2 一个简单的搜索示例 • 2.3 倒排索引 • 2.4 布尔检索模型 • 2.5 布尔检索模型的优化与扩展

概述 信息检索模型 信息检索系统的评价标准 Web搜索引擎的难点 Web搜索引擎体系结构 Web Crawler 预处理 索引和查找 检索结果排序

8.2数字信号的最佳接收 2.数字信号接收的统计模型

对纳微米级孔隙多孔介质内的气体流动进行了研究.利用克努森数划分流态，绘制了流态图版，阐明了不同区域的流动特征.基于Beskok-Karniadakis模型，对渗透率校正系数进行了改进，引入多项式修正系数，将Beskok-Karniadakis模型简化为二项式方程，并利用最小二乘法分段拟合得出多项式修正系数的取值.模型对比显示，简化后的模型具有较高的精确度.应用此模型推导出了纳微米级孔隙气体流量的计算公式.进行了室内微观渗流模拟实验，得到气体平面单向渗流规律，与由纳微米级孔隙气体流量公式计算所得渗流特征进行对比，结果显示本模型与实验数据拟合较好.采用本模型进行编程计算，对其影响因素进行分析，发现气体流量随压力平方差增加而增大，且增加趋势越来越快，并随多孔介质渗透率和克努森扩散系数的增加而增大

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

为实现岩石试样蠕变全过程的准确模拟,并从细观角度探究蠕变过程中微裂隙的发生和发展规律,在二维颗粒流程序(PFC2D)中开发出具有黏弹塑性特征的西原体流变接触本构模型,进一步提出包含两种非定常元件的非定常西原体模型,推导了模型本构关系和蠕变方程.在PFC2D中调用自定义西原体流变模型,通过参数调试,获得与真实试样具有相同强度特性的数值试样.以室内单轴压缩蠕变试验数据为基础,在Matlab中对模型非定常参数进行拟合反演分析.在此基础上,进行单轴压缩蠕变试验的模拟,计算过程中分别采用定常和非定常两种模型,并对微裂隙进行监测.对比分析结果表明:定常模型仅适用于衰减和稳定蠕变阶段;非定常模型也可用于描述加速蠕变阶段,从而准确模拟蠕变全过程;加速蠕变阶段主要是由微裂隙的加速发展而产生,加速蠕变将导致试样剪切破坏

在韧性断裂中微观孔洞演化机制的基础上,提出了一个基于孔洞演化机制的非耦合型韧性断裂预测模型.模型充分考虑了两种典型的孔洞演化机制:孔洞的长大机制和孔洞的拉长扭转机制.该模型引入了三个具有不同物理意义的材料参数:材料对不同孔洞演化机制的敏感度、应力状态敏感度系数和材料的损伤阈值,并使用等效塑性应变增量表征其对韧性损伤累积过程的驱动作用.为了使模型可以更好地反映三维应力状态对材料韧性断裂性能的影响,将该模型从主应力空间转换到由应力三轴度、罗德参数和临界断裂应变构成的三维空间,得到了由模型确定的三维韧性断裂曲面,并研究了相关参数对三维韧性断裂曲面及平面应力二维韧性断裂曲线的影响.利用5083-O铝合金、TRIP690钢和Docol 600DL双相钢三个典型的轻质高强板材的韧性断裂数据验证了该模型对不同材料和不同应力状态的适用性和准确性