Φ的确定 基本思路:Φ的确定是一个反复迭代不断 逼近的过程,它是依据最优化原理以预测误差 平方和为小为目标函数,按照最速下降法逼近 (调整)

正态总体的均值和方差的推断 应用: 检验工业过程均值以确定过程是否处于控制之 下。 通过读取方差计算实验室仪器测量的精度。 预测区间和容忍区间是从一个总体中进行预测 估计的方法。 使用中心极限定理(CLT),在大样本情况下, 正态总体的均值的推断过程可以扩展到非正态 总体的均值推断上

环境规划的技术方法应包括环境评价 环境预测和环境决策等方法,其中环境 预测和决策是环境规划中具有重要作用 的两项基本活动。它们贯穿渗透在环境 规划过程的许多环节中。本章从综合集 成的角度,重点介绍环境规划常用的预 刚与决策技术方法

一、分类: 1 预测分类标号(或离散值) 2 根据训练数据集和类标号属性,构建模型来分类现有数据,并用来分类新数据

基于双亚点阵模型,计算了两种不同铌含量的高钢级管线钢在不同温度下Nb、Ti和Al的析出量,测定了不同加热温度和保温时间下奥氏体晶粒尺寸,建立两种钢奥氏体晶粒长大模型.发现Nb含量增加提高了其全固溶温度,并且温降过程中Nb析出量显著增多,在晶界两边析出的细小碳氮化物对奥氏体晶粒长大有显著的阴碍作用.高铌钢加热温度为1250℃时奥氏体晶粒显著粗化,预测模型也不同于1050~1200℃的模型,但相同保温温度下晶粒尺寸明显小于低铌实验钢.通过数据拟合计算出高铌钢的长大激活能远远高于低铌钢,再次证明高Nb的管线钢在1200℃以下能够有效地细化奥氏体晶粒,预测模型与实验值吻合较好

变形回弹作为金属板料成形的主要缺陷之一,如何提高变应变路径条件下的回弹预测精度一直是研究者们面临的难题.本文针对镁合金变形特点,提出了同时考虑同向硬化、动态硬化和屈服圆畸变的本构模型.以0.8 mm厚AZ31B镁合金板料为研究对象,施加不同预拉伸后进行弯曲变形试验,观察了不同预变形对回弹规律的影响.同时结合有限元分析ABAQUS-Explicit (Vumat)和ABAQUS-Implicit (Umat)对板料的变形及回弹过程进行模拟仿真,对比试验与模拟结果,验证动态硬化对于镁合金板料变形回弹的重要影响

为了解决某钢厂IF钢冶炼RH精炼过程铝耗偏高问题,通过数理统计和BP神经网络相结合的方法建立了铝耗预测模型,并与多元线性回归模型进行比较,该模型具有更高准确度.该模型分析了不同冶炼工艺参数对铝耗的具体影响,并对相应工艺参数进行了优化.结果表明:脱碳结束氧活度或RH进站氧活度降低0.005%左右,每吨钢铝耗可降低0.07~0.08 kg,铝脱氧有效利用系数为70.31%~80.35%;RH进站钢液温度增加35~40℃,铝耗降低1 kg左右,铝热反应升温利用系数在97.4%左右;吹氧量小于100 m3和大于100 m3时,氧气与铝反应的比例分别为37.3%和74.6%左右,吹氧量每增加50 m3,铝耗分别增加0.1 kg和0.2 kg左右.工艺参数优化后平均铝耗由1.359 kg降低到1.113 kg,降幅达18.1%

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基于典型微观凝固单元体内的溶质质量守恒，结合前人的研究工作，建立了一个适合于枝晶凝固方式的二元合金微观偏析半解析模型.本模型同时考虑了反向扩散和粗化对微观偏析的影响，并对枝晶臂间距的粗化直接进行计算，因此更为精确.若只考虑反向扩散的影响，本模型可以简化为BF模型形式；而如果只考虑粗化的影响，本模型可简化为Mortensen模型.本模型完整地统一了以BF模型为代表的反向扩散类模型和以Mortensen模型为代表的粗化模型.利用本模型同样可以对多元合金的微观偏析进行很好预测.以Fe-C-X（Si，Mn，P，S）合金体系为例对本模型的求解过程进行了详细的阐述.本模型可以很好地预测Al-4.9%Cu二元合金的共晶分数以及Fe-C-X（Si，Mn，P，S）多元合金体系的零强度温度和零塑性温度，并与实测值吻合良好