将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径

3.1. 单层板的应力-应变关系 3.2. 单层板材料任意方向的应力-应变关系 3.3. 拉剪耦合效应 3.4. 工程弹性常数及其变换 3.5. 单层板刚度的分析和预测（细观力学方法）

1 线性时不变随机系统分析.2 2 有理谱分解定理.17 3 离散时间随机系统的级数表示.29 4 最优预测.33 5 最小方差控制.42 6 广义最小方差控制.53

针对传统最小二乘多项式板形模式识别方法鲁棒性差、各分项物理意义不明确,以及普通BP(back propagation)识别法精度低等问题,选用勒让德多项式作为板形基本模式,提出一种基于二叉树型分层BP的板形模式识别并行计算模型.该模型通过逐层细化预测范围并选用多个神经网络进行递推.实验结果表明,采用此方法不仅增强了系统的抗干扰能力,而且提高了系统的识别精度

采用Monte Carlo方法仿真了以Weibull尺寸分布为初始组织的正常晶粒长大过程.结果显示,二维正常晶粒长大发展到准稳态长大阶段时,其晶粒尺寸分布不是经典Hillert理论所预测的尺寸分布,而是仍然保持Weibull分布,并且参数基本不发生变化.与国际上同类研究成果的比较进一步表明,不同β值的Weibull分布很适用于表征二维晶粒长大的准稳态晶粒尺寸分布,且表征效果优于文献中的已有工作

采用组合式皮托管测量的方法测量了喷射沉积过程中的雾化气体流场,并基于神经网络的方法对流场进行数值模拟,获得了较为精确的雾化气体压力与流场中轴向气体速度之间的关系,实现了对不同气压下气体流场的预测

基于过程辨识理论,依据三相异步电动机在αβ坐标系下的数学模型,建立了定于绕组温度预测的数学模型,并以80C552单片机为核心构成三相异步电动机定子绕组温度在线监测硬件与软件系统,通过实验验证了此方法的正确性与可行性

基于\拟流体\的思想,给出了测量颗粒流本构关系的实验方法.在颗粒斜槽流实验中,通过颗粒的抛物线运动计算流层速度分布,根据非牛顿流体理论求得颗粒流黏性的本构关系;建立了颗粒斜槽流的数学模型,流层的速度为指数分布,流量为斜槽倾角和流层厚度的函数.以小麦颗粒为例,实验结果与用\拟流体\方法所得的预测值进行比较,相对误差在13%以内

采用边界元方法建立了某大型高炉炉缸炉底侵蚀判定的数学模型.该模型用于推定高炉炉底1150℃等温线的位置和形状,以了解和分析炉缸炉底的破损情况.结果表明,边界元方法在近似单一介质热传导问题中所建立的数学模型用来预测高炉炉缸炉底侵蚀状况,有省时、精度可控的优点

§ 2.1 给水排水工程规划原则和工作程序 § 2.2 城市用水量预测计算 § 2.3 给水管网系统规划布置 § 2.4 排水管网系统规划布置 § 2.5 给水排水工程技术经济分析方法