以全尾砂充填膏体为研究对象,利用四叶桨式旋转式流变仪测试质量分数为69%~81%的充填料浆的流变特征及其参数,采用赫谢尔-布尔克莱模型回归得出料浆在剪切速率为0~120 s-1条件下的流变模型.结果表明:质量分数为69%~81%的料浆流变模型为屈服伪塑性体,质量分数为81%的料浆为宾汉塑性体;流变性能指数n与料浆的质量分数呈线性关系,随质量分数的增大而增大.膏体的临界质量分数为80.91%

•CMAC网络特点 •改进的CMAC干式变压器卷线机跑偏信号谐波分析 •CMAC网络对非线性函数学习过程 •干式变压器卷线机跑偏信号谐波分析 •跑偏信号谐波仿真与分析 •改进的CMAC学习多维函数 •CMAC网络辨识MATLAB仿真举例 •CMAC网络原理及其应用

1. 系统和模型及建模分类 2. 辩识问题的表示形式及原理 3.辩识的内容和步骤（难点） 4.典型的非线性系统辨识与控制方法

6.1 图像退化原因与复原技术分类化的数学模型 6.2 逆滤波复原 6.3 约束复原 6.4 非线性复原方法 6.5 盲图像复原 6.6 几何失真校正 6.7 实验：图像复原

采用一种预先设定步长的元胞自动机模型模拟晶粒长大,研究了步长对模拟结果的影响.在等效时间相同的情况下,采用较大的步长导致模拟完成时晶粒尺寸较小,但其晶粒尺寸分布更符合Weibull函数,晶粒面积比(An/Aa)与晶粒边数之间也更符合线性关系.无论采用哪种步长,模拟过程中平均晶粒边数均接近6,模拟后的组织中晶粒边数分布符合正态分布,且随步长的减小符合程度提高.综合考虑,对于实际材料晶粒长大过程的模拟仿真,采用100s步长可以获得较好的结果

面对板形板厚控制这一复杂、多变量耦合的非线性系统,提出一种基于模糊神经网络的综合控制方案,实现了无模型板形板厚综合控制.仿真结果表明,该控制系统收敛性好、抗干扰性强,取得令人满意的板形板厚控制精度

将航空摄影测量中常用的照片解析方法,应用于软岩巷道模型试验的位移测量,证实了采用普通照像机且忽略非线性误差所得结果能够满足实验精度需要.该法对动态的和非接触的测量具有同样的应用前景.根据实验结果得出的软岩巷道变形破坏规律,对于采取合理的支护措施具有积极的意义

第1节 目标规划的数学模型 第2节 解目标规划的图解法 第3节 解目标规划的单纯形法 第4节 灵敏度分析 第5节 应用举例

5.1 引言 5.2 采样过程的数学描述 5.3 信号恢复 5.4 Z变换理论 5.5 采样系统的数学模型 5.6 离散控制系统分析 5.7 Matlab在离散系统中应用

运用FLAC有限差分程序,建立了一个边坡动力数值分析模型,对不同动力参数及岩土参数条件下的边坡响应规律进行数值模拟研究.结果表明,边坡动力响应放大系数与加载频率不是简单的线性关系,而是存在一个主导频率,即在该频率的动载作用下,边坡动力响应放大系数较大.进一步研究表明,主导频率主要受边坡岩土体剪切模量和密度的影响.提出了边坡动力响应放大系数与输入动力参数以及岩体力学参数间的函数关系