以某钢厂1580热连轧生产数据为基础,提出一种有限元与神经网络集成建模的方法.该方法首先对轧制过程的塑性变形进行有限元建模,然后结合有限元数值分析方法和智能技术的优点,实现有限元和神经网络的集成建模.集成模型中的神经网络模型为有限元模型提供参数调整的依据,并且在神经网络训练过程中使用改进的混沌粒子群优化算法对神经网络进行优化.通过与现场实际生产数据进行比较,验证了该模型的有效性

从数学角度探求了基于偏好设计的物理规划理论的有效性.通过定义偏好的概念及对偏好的数学量化,采用数值分析方法,构造了四种不同偏好结构的偏好函数,进而构造出综合偏好函数,并建立了物理规划数学模型.通过实例分析,得到了符合不同偏好区间的设计结果

教学目标的制定是教学目标研究的一个课题,其中主要的问题是制定教学目标的原则和方法

1、从现实对象到数学模型 2、数学建模示例 3、数学建模的方法和步骤

利用自行研制的振子式摩擦仪测定了聚乙烯醇水凝胶自摩擦副、人关节软骨/聚乙烯醇水凝胶摩擦副的摩擦因数,并根据其Stribeck曲线对其摩擦润滑机理进行初步探讨,实验结果表明,在透明质酸润滑条件下,聚乙烯醇水凝胶与人关节软骨具有相似的摩擦学特性,且聚乙烯醇水凝胶自摩擦副的摩擦因数略小于聚乙烯醇水凝胶/人软骨的摩擦因数,由其Stribeck曲线初步判定其润滑机制为液膜润滑

从本质上说,教育过程是教育者帮助受教育者按照预期方式变化的过程 教师的主要任务是确定学生应发生什么变化,以及在此过程中如何为他们提供 帮助。据此,美国心理学家、教育家布鲁姆(B.S. Bloom)认为:用精确的术语 详细地说明学生改变其思维、感情和行动的方式就是教学目标。通俗地说,教 学目标就是教师所预期的学生在思维、感情和行动方面变化的数量和程度

在寒冷的北方,许多住房的玻璃窗都是双层玻璃的,现在一的的学模型,不妨可以提出以下假设: 1、设室内热量的流失是热传导引起的,不存在户内外的空气对流。 2、室内温度T1与户外温度T2均为常数。 3、玻璃是均匀的,热传导系数为常数

研究了超声波功率对加稀土高碳钢中夹杂物的作用.结果表明:超声处理可以明显弥散、细化和去除加稀土高碳钢中的夹杂物;随着超声波功率的增加,钢中总氧含量明显降低,夹杂物的平均直径明显减小,夹杂物得到一定程度的去除,但是夹杂物的当量个数明显增多.超声波功率100 W时,高碳钢中总氧的质量分数为59×10-6,钢中夹杂物的当量个数I为134 mm-2,平均直径d为2.91μm,小于2.31μm的夹杂物占夹杂物总量的43%以上

第一部分:需求概述 超级市场中,有的时候需要保存购买者的名称、电话号码、地址信息,以方便进行送货上 门、订购服务。 电话号码目录是拥有大量数据的存储库,提供有关个人和组织的信息,简易的电话号码存 储系统可以采用C语言来实现,并且这些信息可以保存在磁盘文件上。 随着新订户的加入、一些老订户的删除以及其他订户数据的改变,必须经常地更新目录。 除了添加、删除、修改操作外,还可以查询现有的数据

轧制力模型是冷连轧过程控制系统的基本模型,影响其预报精度的主要因素是材料的变形抗力和摩擦因数.本文采用参数自适应方法来提高轧制力的预报精度.在对轧制力模型进行自适应过程中,将材料的变形抗力作为轧制过程模型的整体属性,各机架根据累计变形程度确定各自的变形抗力.在此基础上,将摩擦因数看成是各机架的单体属性,各机架取不同的模型参数.实践证明,这种综合考虑变形抗力和摩擦因数的参数自适应方法可以对二个参数同时进行修正,能有效提高轧制力模型的预报精度