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本文介绍了拐轴和斜轧辊套采用电渣整体熔铸新工艺后的质量、性能、寿命、金属利用率及成本等技术经济指标。经比较,已赶上并超过了锻造件水平。两年来的生产使用表明:电渣熔铸是适于机械配件毛坯生产的重要途径。简要地分析了电渣熔铸能以铸代锻的主要原因是由于渣钢提纯精炼和强冷纵向凝固提高了铸态质量,以及在合理的工艺方案下能得到优越的成型质量。用试验结果和热传递原理探讨了影响表面成型的因素和规律。并指出渣池单位容积功率Pv值是影响炉温及成型的主要因素。经统计得到Pv与铸件半径r的经验式,1/Pv=3（r-2）。履带式拖拉机用拐轴和钢球轧机用斜轧辊以往都是短缺配件,而且形状复杂,前者中部有曲拐、断面多变,后者外径为φ470毫米、表面为凸棱高度渐变的双头螺纹带弧形孔型的中空辊套。过去都要经过熔炼、铸锭,先锻轧成园材,再经冲压、模锻或胎模锻加工成毛坯,工序多,工序间周转长、金属损耗大。一般铸造法又满足不了质量要求,故需要寻找配件生产的新途径。此外,对通常的电渣重熔工艺在保证质量前提下为改善效率与成本也需要向新的领域发展。为此,采用了电渣熔铸,直接成型新工艺

根据国际能源机构（IEA）的统计数据，目前，在交通领域的石油消费占石油消费总量的六成。而依照世界上的开采水平，石油储量在40年左右的时间内就会耗尽。据测算，汽车所排放的尾气约占地球温室气体总排放量的20%。无论是石化能源的消耗困惑，还是尾气排放问题，大量的燃油汽车的使用是造成这些问题的最主要的要素。因此，寻找适合汽车的新能源成了当务之急。相对于燃油汽车而言，新能源汽车的优势明显，可基本上满足低能耗、零排放、弱噪音、无污染等要求。无论从经济效益还是社会效益，新能源汽车都有着很大的优势

§3.1 多元线性回归模型 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定 §3.2 多元线性回归模型的估计 一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例 §3.3 多元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间 §3.4 多元线性回归模型的预测 一、E(Y0)的置信区间 二、Y0的置信区间 §3.5 回归模型的其他函数形式 一、模型的类型与变换 二、非线性回归实例 §3.6 受约束回归 一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束

§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF） §2.2 一元线性回归模型的参数估计 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例：时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题

本章主要内容：工程项目质量管理与质量控制的概念、工程项目质量特征及影响因素、工程项目质量管理思想、工程项目质量控制体系；勘察设计单位的质量责任和义务、工程勘察质量管理、工程设计质量管理；施工单位工程质量责任与义务、施工质量控制的依据与基本环节、施工质量计划的内容与编制方法、施工生产要素的质量控制、施工准备的质量控制、施工过程的质量控制、施工质量与设计质量的协调；施工过程的质量验收、竣工质量验收、工程质量不合格的处理；数理统计方法在工程质量管理中的应用（分层法、因果分析图法、排列图法、直方图法）。本章重难点：工程勘察质量管理、工程设计质量管理、施工生产要素的质量控制、施工准备的质量控制、施工过程的质量控制、施工过程的质量验收、竣工质量验收、工程质量不合格的处理

在今年前八个月中国创下的608亿美元贸易顺差纪录中,从出口同比增幅的角度看,无论出口数量还是金额,钢材、成 品油和汽车零件都位列前三甲一—此三者今年1月到8月的出口额,分别比去年增长了121.6%、90%和55.4%。 不过从出口量值考察,更庞大的出口大军在于机电、高新技术和纺织服装等传统行业中。 据前八个月的海关统计数据,机电产品对出口增长的贡献率高达55.8%,是出口产品中真正的生力军。但是今年以来, 在30%以上高位增长的同时,进口却大幅回落,前八个月的进口增比上年同期下滑了29.2个百分点到8 月底,仅机电产品的进出口顺差已达445.5亿美元。 关于机电产品出口快速增长的原因,一种解释是受人民币升值传闻影响所致

江苏沿江8市企业集团发展对比分析 2003-05-29(江苏省统计网) 沿江八市包括苏南地区的苏州、无锡、常州、南京、镇江以及苏中地区的南通、扬州 和泰州,这一区域是我省经济发展势头最猛、增长潜力最大、贡献份额最高的地区,也是 大企业、大集团最为密集的地区。省内一些规模较大的企业集团如金陵石化、苏源集团、 熊猫电子集团、春兰(集团)公司、南钢集团、沙钢集团、中石化江苏石油分公司、小天 鹅集团、江苏移动通信等,均集中于沿江地区。近年来,沿江各市充分发挥资源优势,积 极扶持和培育大企业、大集团,促进了国民经济持续

一、运输需求量预测的基本概念 (一)预测的基本概念 预测是人们预选的、事前的对某事物发展的一种推测,一种测算,测算事物发展变化可 能出现的前景和趋势,有时还要推测事物发展变化可能达到的水平和规模,推测事物间相互 联系、相互制约、相互影响以及影响程度等等。 运输需求量预测就是根据运输及其相关变量过去发展变化的客观过程和规律性,参照当 前已经出现和正在出现的各种可能性,运用现代管理的、数学的和统计的方法,对运输及其 相关变量未来可能出现的趋势和可能达到的水平的一种科学推测

EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模 型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件 方差或变量波动性模型。 我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因:首先,我们 可能要分析持有某项资产的风险;其次,预测置信区间可能是时变性 的,所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间;第三,如果 误差的异方差是能适当控制的,我们就能得到更有效的估计