说明: 原准则指现行准则:《企业会计准则一—存货》 2002年1月1日施行 新准则指:《企业会计准则第1号——存货》 2007年1月1日施行 2006年3月28日

针对焊缝缺陷磁记忆检测中存在定量化反演难题,建立了基于改进的支持向量回归机定量反演模型.以预制不同尺寸未焊透和夹渣缺陷的Q235焊接试样为试验材料,进行磁记忆扫描检测发现:缺陷位置的磁记忆信号特征参数随尺寸变化而呈现一定的变化规律,但同时存在分散性和不确定性.鉴于磁记忆信号样本的有限性、分散性和非线性,首先将提取到的磁记忆特征参数进行归一化处理,引入支持向量回归机建立焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,并进一步利用模拟退火算法对支持向量回归机参数进行优化,使目标函数达到全局最优而非局部最优.最后,考虑到由磁记忆信号逆向反推缺陷的三维尺寸,存在解的不确定性,为此在缺陷单维尺寸反演模型的基础上,通过构建多层结构的支持向量回归机进行多尺寸反演输出,建立了基于模拟退火支持向量回归机的焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,结果表明:未焊透缺陷尺寸反演最大相对误差为7.96%,夹渣缺陷为4.97%,为焊缝缺陷的磁记忆反演与定量化评价提供一种新的思路

Ruhrstahl-Hereaeus (RH)上升管内的气液两相流是整个装置的重要动力源,并对钢液的流动、混匀及精炼过程有重要影响.上升管及真空室内的气液两相流决定了钢包内钢液的流动状态,为了研究真空室及上升管内气液两相流,通过1:6的300 t RH的物理模型模拟了RH上升管及真空室内气泡行为过程,并测量了RH循环流量的变化用于计算上升管内含气率以及气泡运动速度最终得到气泡在真空室内的停留时间,同时记录了气泡在真空室内的存在形式.气泡在真空室的存在形式的主要影响因素为提升气体流量,研究发现了气泡从规则独立的大气泡经历聚合长大,碰撞破碎成小气泡,最后变成小气泡和不规则大气泡共存的现象.液面高度达到80 mm之后,气泡在真空室内的停留时间达到一个平衡值,不再随真空室液面高度的增加而发生改变.当提升气体量达3000 L·min-1,气泡停留时间减小趋势弱,对应3000 L·min-1情况下,真空室内气泡开始聚合长大.研究认为对于300 t RH的真空室液面高度应为80 mm,提升气体量应在3500 L·min-1左右,优化后,脱碳时间由原工艺的21.4 min缩短至现工艺的17.5 min

铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究

第4章串和数组 本章主要介绍下列内容: 一、串的定义、存储结构和基本运算 二、数组的定义、基本运算和存储结构 三、特殊矩阵的压缩存储

数据库,其实就是数据的集合,通俗地说,也就是存 储数据的“仓库”,只不过该仓库是在计算机中存储, 而且数据是按照一定的格式存放的。 一些与数据库相关的概念:

一、熟悉存储管理的基本功能 二、掌握各种存储管理方式下主存分配与回收、地址转换与存储保护、管理特点 三、熟悉在各种存储管理方式下提高主存利用率的方法

4-1设有一个二维数组A[m][n]),假设A[0][0存放位置在644(1),A[2][2]存放位置在676(10),每个元素 占一个空间,问A[3][3](10)存放在什么位置?脚注(10)表示用10进制表示

一、数列极限的两大问题 二、数列极限的存在性; (此问题为最关键的问题) 三、数列极限值的大小; (存在性成立后,才想办法计算极限)

河南中医药大学：《MySQL数据库应用》课程讲稿课件_第六章 MySQL存储过程函数触发器事件（MySQL过程式数据库对象——存储过程、存储函数、触发器、事件）（2/2）