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绝热板高温结构与保温性能
文档格式:PDF 文档大小:1.52MB 文档页数:11
本文是在研究了大量的绝热板配方[1],及其使用效果的基础上,为进一步提高其经济效果,从研究绝热板高温结构的组织出发,进行模型化,通过传热计算推导,获得了绝热板的保温性能与其材质物理特性之间的数学表达式,並加以实验验证,为设计绝热板配方提供理论根据
带有随机系数的脱碳动力学方程的某些探讨
文档格式:PDF 文档大小:409.6KB 文档页数:6
本文在[1]的基础上作了较一般的推广。将脱碳动力学模型中的容量传质系数作为随机系数来处理。在某些假定条件下,求出了解过程的理论表达式,并进行了矩函数计算
立体拱架结构性能的试验研究
文档格式:PDF 文档大小:868.12KB 文档页数:7
立体拱架结构体系是在综合了索及拱结构等优点的基础上,构思出的一种新型大跨度空间结构形式.作为一种轻巧、高效的大跨度结构,立体拱架结构已经有广泛的应用.为了进一步研究该结构形式的受力性能,制作了比例为1∶20的缩尺模型,并进行试验研究.结果表明:在荷载作用下,拱脚受力最大,其余构件受力较小且处于弹性阶段;索对提高结构承载力及抵抗结构变形起到非常重要的作用
四川农业大学:《饲料分析和饲料质量检测》第二章(2-2) 饲料的纯养分分析
文档格式:PDF 文档大小:141.1KB 文档页数:17
在学习了饲料常规成分分析的基础上,要求掌 握纤维素分析测定的 Van soest方案以及氨基 酸、常量元素与微量元素检测分析的基本原 理、方法和基本技能训练
确定性多变量自校正控制的稳定性、收敛性和鲁棒性
文档格式:PDF 文档大小:778.06KB 文档页数:7
本文用基于传递函数概念的虚拟等价系统方法统一分析各种类型的多变量确定性自校正控制系统的稳定性、收敛性和鲁棒性,分别针对参数估计收敛到真值、参数估计收敛到非真值以及参数估计不收敛的3种情况给出若干定理、推论和注释.在各个判据的基础上,进一步深化对确定性多变量自校正控制系统的理解.所得结论说明:参数估计的收敛性不是确定性多变量自校正控制系统稳定和收敛的必要条件;系统自身的反馈信息对确定性多变量自校正控制是充分的,即外加激励信号不是必要的
卷积神经网络在矿区预测中的研究与应用
文档格式:PDF 文档大小:1.02MB 文档页数:9
在研究富钴结壳高产区地形特征基础上,以富钴结壳站点地理坐标为中心,获得了一平方公里的海拔高度数值矩阵作为地形特征。使用卷积神经网络的分析方法对数值矩阵进行训练,学习坡度和平整度等区域特征,将富钴结壳站点地形和其他海底地形进行区分。依据训练后获得的模型,对富钴结壳高产区进行预测,取得了较好的预测效果,结合其他因素的影响,可以提高结壳靶区选取的精准度
中国人民大学:《金融数学》第四章 资本资产定价模型
文档格式:PPT 文档大小:211.5KB 文档页数:67
均值方差模型提出了的证券选择问题,解决 了最优地持有有效证券组合,即在同等收益 水平之下风险最小的证券组合 夏普等人在该模型基础上发展了经济含义 任何证券组合收益率与某个共同因素的关系 资产定价模型(CAPM)
《动力设备水处理手册》PDF电子书
文档格式:PDF 文档大小:11.8MB 文档页数:842
动力设备以水及其蒸汽作为生产工质和用水量大的特 点,要求对从原水到排水的各类水需作必要的处理,以便在 安全经济运行的基础上既做到保护环境又节约用水。为此 有关科技人员对水处理技术的开发提高和推广,理所当然 地十分重视,也不断作出重要贡献因而编写者在进行本书 的修订工作时,首先对着重介绍近年来国内外最先进的技术, 缩减较陈旧的内容,取得了共识
中国钢铁行业超低排放之路
文档格式:PDF 文档大小:891.85KB 文档页数:10
随着中国钢铁行业超低排放的不断深入,钢铁行业的深度治理迫在眉睫。在对几种传统的多污染物控制技术进行综述的基础上,对“基于镁法的多污染物协同去除技术”、“烟气多污染物集并吸附脱除技术”、“多污染物中低温协同催化净化技术”以及“烧结烟气循环技术”四种新型钢铁行业超低排放技术进行了总结,同时阐述了钢铁行业超低排放的必要性、难点以及推动超低排放的合理化建议,并对下一步深化钢铁行业超低排放进行展望(源头治理)。有利于推动和促进钢铁行业多工序多污染物协同控制和治理
基于CEEMDAN–LSTM组合的锂离子电池寿命预测方法
文档格式:PDF 文档大小:1.87MB 文档页数:11
针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题,提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型,从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆(LSTM)预测模型的基础上,采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势,然后使用长短期记忆神经网络(LSTMNN)算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测,最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明,所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%,平均相对误差在3%以内,且优于其他预测模型
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