本文介绍了METHEDAS怎样检查用户命令。根据用户命令的语法结构,对其进行三方面检查:(1)命令关键字及格式。(2)参数关键字及格式,参数的数据类型。(3)命令与参数的搭配关系。上述任务由用户命令解释程序的换码模块和语法检查模块完成。METHEDAS的用户命令解释程序用FORTRAN-Ⅳ实现。它简单、实用、便于移植。在编制程序过程中较好地模拟了FORTRAN77的字符处理功能

用计算机模拟钢锭加热过程进行数值求解,可以解决各种钢锭装炉状态和烧钢方法的加热计算问题,如炉温、供燃料量随时间的变化,以及加热各期的时间长短,还可以算出炉子的燃料消耗和生产率等。计算可用于研究均热炉的加热制度,也可用于建立均热炉计算机控制的数学模型

本文结合极点配置的基本设计思想,提出了一类具有输出跟踪的多变量自校正控制算法。该算法将工程应用中提出的要求与系统的性能指标联系起来,实现了闭环极点配置的广义最小方差控制,而性能指标中加权多项式矩阵R(z-1)的选取是根据使闭环系统输出对参考信号实现稳态无偏跟踪的原则进行的。进而运用Martingle收敛理论对算法进行了研究,导出了控制器的无偏收敛条件。数字仿真研究表明了该算法的可行性和有效性

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法.算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定.为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究.结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法

高碳钢连铸坯中心偏析是影响高碳钢线材在冷加工过程中拉拔断裂的重要原因之一，连铸中间包温度稳定是改善连铸坯中心偏析的有效措施.对668炉高碳钢温度控制数据采用工序能力调查的方法进行了分析.结果表明：转炉工序温度控制能力较低，精炼炉工序充分发挥了其对温度控制的作用，保证中间包温度的稳定；对开浇炉钢液温度各工序控制能力不足，需进行改进.提出了提高精炼效率的改进办法，即稳定转炉出钢温度，减少开浇炉钢液从钢包到中间包的温降，并提高开浇炉钢液从转炉工序到精炼工序的温度

结合某钢厂RH精炼装置,运用数值模拟的方法对脱气时的流场进行了计算,得出了该型号RH装置在该厂操作条件下的流场,并成功解释了操作中遇到的一些现象.利用实践生产中的经验公式与数据对模拟结果进行了验证,结果表明模拟结果可靠.最后利用该模型计算了RH内钢液的湍动能耗散情况以及钢液循环流量与吹Ar量的关系,并给出了最佳吹Ar量的控制范围

以振动球磨方式混合Ti-Mo粉体,采用凝胶注模成形制备了多孔Ti-7.5Mo合金制品,并利用扫描电子显微镜、X射线衍射和力学性能试验分别对其显微结构和力学性能进行了测试和分析,研究了预混液单体质量分数和浆料固相含量对其孔隙性能和力学性能的影响.结果表明,与纯Ti粉末相比,添加质量分数为7.5%的Mo混合粉末浆料的流变特性较好,所得合金由分布均匀的α-Ti基体和β-Ti组成,其孔隙率为39.15%~45.97%,孔径为5~98μm.与凝胶注模多孔纯钛相比,多孔Ti-7.5Mo合金的生物力学性能更加优异,适合作为医用植入材料

1.1 拉格朗日插值公式 1.2 牛顿插值公式 1.3 埃特金插值公式 1.4 存在惟一性定理 1.5 插值余项 1.6 分段三次埃尔米特插值 1.7 三次样条插值 1.8 应用实例

用铂坩埚测定了熔渣氮容量。在大气条件下,测得(质量分数/%)10CaO-33BaO-49Al2O3-8TiO2和54CaO-21Al2O3-6MgO-6SiO2-13CaF22种渣系的氮容量分别为10-6和10-5次方数量级。采用氧化镁坩埚测定了氮在钢与炉外精炼常用渣之间的分配系数