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水射流冲击冷却过程靶面热流密度测试方法的改进
文档格式:PDF 文档大小:993.95KB 文档页数:6
为了准确测量水射流冲击冷却过程靶面热流密度,提出在靶体背侧增加绝热材料,采用单点测温,使用一维导热反问题计算靶体表面热流密度的方法.实验数据分析显示,采用该方法对靶体背侧温度预测的相对误差±5%以内的概率为93%以上,由于靶体背侧仅是近似的绝热条件,导热反问题计算的靶体背侧温度略高于实测温度.结果表明,通过在靶体背侧增加绝热材料,即便采用单点测温,仍然可以很容易地获得足够精确的靶体温度和表面热流密度
带圆孔的薄壁管多轴向低周疲劳性能的判据
文档格式:PDF 文档大小:502.83KB 文档页数:6
在40Cr钢制成的带圆孔的薄壁管上进行拉-扭双向的低周疲劳试验,并用弹塑性有限元方法分析试件圆孔区域应力和应变分布。通过对以前的多轴向疲劳准则的分析研究,根据薄壁管拉-扭双向疲劳的试验和理论分析的结果,提出了一个新的多轴向应力疲劳的判据。它可以比较好地预测疲劳起裂寿命和裂纹位置
货币模型的建立、开发和应用
文档格式:PDF 文档大小:634.47KB 文档页数:7
木文以中国宏观经济为背景,简述了计量经济学方法数学模型的建立、开发和应用的过程,对经济模型的数学描述。结构分解与分析以及政策仿真方法做了有益的探讨,并建立了国家货币必要量预测和供应量控制数学模型。本文的成果包括一个完整的货币模型,关于结构分解和政策仿真算法以及相应的计算机软件。为实现宏观经济决策科学化提供了一种有力的辅助工具
《家畜育种学》ppt课件 第七章 个体遗传评定(7-2)BLUP法估计育种值
文档格式:PPT 文档大小:311.51KB 文档页数:43
遗传评定的概念 一、评定个体单个或多个性状的遗传价值 二、预测后裔在特定环境下的表现 三、科学、准确地选择种畜的方法
类砂岩型矿石浸出液质量浓度混沌时序重构与浸矿周期预测
文档格式:PDF 文档大小:559.77KB 文档页数:8
以河砂、水泥和盐为原料制作类砂岩型矿石试件,采用水浸的方式对不同品位矿石进行浸矿试验,对浸出液质量浓度进行监测.考察了浸出液质量浓度和浸出率随浸矿时间演变规律;将浸出液质量浓度时间序列进行相空间重构,用混沌理论揭示了不同品位矿石浸出液质量浓度在相空间中相点距演化规律;利用灰色理论,建立了浸出液质量浓度相点距演化预测模型,确定合理的浸矿周期.研究发现:浸出液质量浓度表现出混沌特性,对其进行相空间重构处理后,细微变化特征得以放大,内部规律得以充分展现;不同品位矿石表现出不同的非线性动力学行为;利用基于相空间重构的残差修正灰色模型预测了浸矿周期,为溶浸采矿理论与技术提供了一种新的研究和探讨方法
基于多模态和加权支持向量机的热轧轧制力智能预报
文档格式:PDF 文档大小:344.8KB 文档页数:5
为了提高热轧生产过程精轧机组的轧制力预设定精度,需要对轧制力进行高精度的预报.本文通过机理公式计算出轧制力的近似值,然后采集大量的实际生产数据修正轧制力预报值.首先利用聚类方法区分不同的生产状态,其次在相同生产状态下采用加权最小二乘支持向量机计算轧制力的修正系数,最后采用乘法方式修正轧制力,达到高精度的轧制力预测.结果表明,轧制力预报的平均相对误差为3.2%,满足现场的生产要求
基于尾砂沉降与流变特性的深锥浓密机压耙分析
文档格式:PDF 文档大小:1.17MB 文档页数:6
采用深锥相似模型动态沉降实验及流变参数测定方法研究深锥浓密机压耙原因.结果发现造成深锥浓密机压耙一方面是由全尾砂进料浓度和絮凝剂添加量波动造成全尾砂絮凝沉降效果不佳而引起的;另一方面是间歇式充填排料引起深锥中料浆浓度分布差异性增强,进而导致料浆流变参数突变引起的.通过对深锥压耙机理的研究,为深锥正常运行及事故预测和排除提供理论依据
高淬透性硼微合金化特厚板钢成分优化设计
文档格式:PDF 文档大小:529.36KB 文档页数:7
海洋工程用特厚板钢通常要求具有良好的淬透性,合理设计此类钢化学成分是改善其淬透性的主要方法之一.传统钢成分设计大多以实验为主,耗费巨大.本文以热力学计算软件Thermo-Calc和材料性能计算软件JMat Pro为工具,采用计算、预测与实验相结合的研究模式,对含B微合金化特厚板钢进行成分优化,以期获得高淬透性能.使用Thermo-Calc计算了B微合金化钢的热力学平衡析出相.通过对析出相的析出温度、析出量及相间关系分析,阐述了此类钢的成分设计原则,给出了可获得高淬透性的B微合金化钢的设计成分.采用JMat Pro对设计钢淬透性进行预测,预测结果很好地说明了设计钢成分的合理性.经过淬透性实验和化学相分析,进一步肯定了优化设计结果.理论计算与实验结果表明高铝含量有利于改善硼微合金化钢淬透性
一种改进的最大相关最小冗余选择性贝叶斯分类器
文档格式:PDF 文档大小:319.5KB 文档页数:5
利用K均值聚类和增量学习算法扩大训练样本规模,提出一种改进的mRMR SBC.一方面,利用K均值聚类预测测试样本的类标签,将已标记的测试样本添加到训练集中,并在属性选择过程中引入一个调节因子以降低K均值聚类误标记带来的风险.另一方面,从测试样本集中选择有助于提高当前分类器精度的实例,把它加入到训练集中,来增量地修正贝叶斯分类器的参数.实验结果表明,与mRMR SBC相比,所提方法具有较好的分类效果,适于解决高维且含有较少类标签的数据集分类问题
《生物化学》课程PPT教学课件:第5章 蛋白质的三维结构
文档格式:PPT 文档大小:3.05MB 文档页数:114
一、研究蛋白质构象的方法 二、稳定蛋白质三维结构的作用力 三、多肽主链折叠的空间限制 四、二级结构:多肽链折叠的规则方式 五、纤维状蛋白质 六、超二级结构和结构域 七、球状蛋白质与三级结构 八、膜蛋白的结构 九、蛋白质折叠和结构预测 十、亚基缔合和四级结构
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