针对邯钢IF钢冶炼过程，采用统计学软件SPSS中逻辑回归分析、相关性统计、描述性统计等方法，研究了冶炼过程中关键参数和轧材夹杂缺陷之间的对应关系以及参数间的相关性.结果表明：在IF钢冶炼过程中将转炉终点温度控制在1695~1700℃之间，吹氧量控制在250 m3以下，静置时间控制在30~40 min之间，加铝前氧位不超过3.9×10-4时，IF钢轧材出现夹杂缺陷的机率减少.由此对现场提出了改善措施，结果表明以上优化措施可以减少IF钢轧材中夹杂缺陷的产生

本文讨论了对电渣炉一类时滞传递特性对象的分析方法,可用以估计模型的结构,并应用了动态数据系统（DDS）辨识过程所得自回归滑动平均（ARMA）的模型。根据微处理机的控制和运算能力,对量测随机干扰的滤波和熔化速度控制回路的调节规律,提出了可行的算法。分析了系统的组成,并应用现代控制理论最佳控制的思想,提出了今后工作要点

建模方法是时间序列分析的核心问题之一。本文给出了两种基于最小二乘法的自回归模型（AR模型）的建模方法。采取预留少量数据递补进入计算的办法,使矩阵XTX可以用分块矩阵求逆公式递推求逆,或者用矩阵的Crout分解法递推求解。同时引入了Winograd向量内积快速算法,充分利用各向量和各矩阵之间的关系来减少计算工作量。使计算量比一般最小二乘建模方法大幅度减少,达到与Marple算法和Burg的最大熵谱法可比的程度

对含有不同碳、锰、硅的16Mn钢进行了控轧控冷实验,测定了各项力学性能,对其主要组织参量铁素体晶粒平均直径(dF)及珠光体百分数(Pe%)进行了定量金相分析,进行了各项力学性能对16Mn钢中各元素含量和二主要组织参量的多元线性逐步回归分析,获得控轧控冷16Mn钢各项力学性能与钢的化学成分和组织参量之间定量关系的数字表达式。根据数学表达式所提供的信息,参照二组织参量对钢的化学成分和控轧控冷工艺参数的多元线性回归方程,探讨了控轧控冷16Mn钢的强韧化机制

为了更好地了解镁电解中及熔盐氯化中铁的行为,对铁离子在氯化物中的化学平衡作了研究。求出在PCl3=101.325kPa和实验温度下,反应FeCl_2(熔)+1/2Cl2(气)=FeCl3(熔)的表观平衡常数K。在PCl2=0和实验温度下,FeCl3完全分解。K的测量值与回归方程的预报值很吻合。熔盐体系、氯分压和温度对K值影响较大,总铁浓度的影响稍小一些。在其他条件相同时,体系3的K值最大,这表明,用光卤石作为电解质时,镁电解的电流效率会低一些,而氯化钾含量高时,在熔盐氯化中铁的催化作用较好

通过建立425mm×320mm连铸大方坯二维凝固传热数学模型,模拟了凝固坯壳的长大过程,并通过窄面射钉实验对数学模型进行了验证,精确得到了任意位置处大方坯凝固坯壳的厚度分布情况及最终凝固终点的位置,发现经典的凝固平方根定律对于连铸大方坯的凝壳长大进程不再适用.回归宽面中心坯壳厚度与凝固时间平方根的关系式发现,结晶器弯月面至二冷区出口,近似为线性关系,符合平方根定律,二冷区出口至凝固终点,二者为非线性关系,不再符合平方根定律

以某矿全尾砂和聚丙烯酰胺(PAM)为实验原料进行静态絮凝沉降实验,研究给料浓度和絮凝剂单耗对尾矿最大沉降速度和静止沉降极限浓度的影响,通过对实验数据回归分析得出简易的沉降速度模型.将模型划分为六个阶段,包括紊流影响段、加速沉降段、沉降末速段、干涉沉降区、压密沉降段和极限沉降段,并利用两相流理论、絮凝理论对其合理性进行阐述.实验结果证明:在单耗一定(20g·t-1)时,沉降速度与给料浓度负相关,极限浓度与给料浓度正相关;在给料质量分数20%时,单耗临界值为30g·t-1,极限浓度与单耗负相关.建议深锥浓密机给料质量分数20%,絮凝剂单耗20g·t-1

针对厂坝露天矿高陡边坡滑坡的可能性和影响因素的不确定性,根据现场调查资料及监测数据,首先分析了影响边坡滑坡的五个潜在影响因素,并通过正交实验找出了关键影响因素,分析了影响滑坡的关键作用路径;然后进行回归分析,获得了影响因素与位移矢量间的拟合函数,并在极限状态下数值计算得出一系列岩体强度参数及其对应的位移和安全系数.最终获得了岩体参数和位移矢量之间以及安全系数和位移矢量之间的拟合函数.研究表明,该边坡安全系数在1左右,处于较不稳定状态,应加强监测

以某钢厂连铸生产中的二冷水控制模型为研究重点．在分析工况和合理假设的基础上．按照传热学理论导出板坯传热微分方程,用数值计算方法求解微分方程,经回归处理后,得出不同工况下的配水控制模型．仿真实验与生产试验证明了模型是有效的,试验验证的16Mn钢控制模型参数可用于指导生产．

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性