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为了实现冶炼过程中对炉渣成分的实时预测,给电弧炉炼钢过程中加料等工艺操作提供帮助,对影响炉内炉渣成分的因素(炉内反应、加料与流渣)进行了研究,构建了电弧炉炼钢炉渣成分实时预报模型。结果显示,该模型能够实时预测炉内炉渣质量和成分变化,预报炉内铁元素氧化状况,可为冶炼过程中添加辅料与流渣等工艺操作提供指导作用。通过与现场炉渣取样检测结果进行对比,得到炉渣中CaO、SiO2和FeO实测成分与模型预测成分的平均相对误差分别为12.66%、11.17%和19.16%
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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
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根据300t钢包RH真空处理超低碳铝镇静钢的实验数据,建立了RH处理过程钢中总氧含量的预测模型,得到了钢中氧含量的预测公式.模型综合考虑了处理时间、真空室吹氩流量、钢水环流量、浸渍管直径和钢包渣中(FeO+MnO)含量等因素对总氧含量的影响,并对改进RH处理工艺进行了讨论.模型分析表明,促进夹杂物上浮的手段有增大吹氩流量、增加浸渍管直径,但都有一个合适的范围
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采用有限元软件ANSYS/LS-DYNA建立了15个颗粒与基板的冷喷涂沉积模型,通过多颗粒沉积模型预测工艺条件、不同颗粒/基板组合的沉积行为和微观形貌;制备了Al和Cu冷喷涂涂层,观察了涂层截面形貌和颗粒变形特征,并与模拟结果进行对比.结果表明,多颗粒沉积模型可预测喷涂条件对颗粒沉积过程及涂层微观特征的影响,以及不同颗粒/基板组合的界面微观形貌.当碰撞速度低时,颗粒变形不充分,颗粒交界处易形成孔洞;随着速度增加,颗粒流变填充孔洞,涂层致密.与颗粒相比,硬基板涂层/基板界面平滑,机械互锁作用小;软基板形成射流状金属挤入颗粒之间,增加结合作用
文档格式:PDF 文档大小:1.14MB 文档页数:9
针对环境仓内升温增湿过程,采用计算流体动力学(CFD)方法预测了试件的结露行为并加以试验验证.研究了被测试样的尺寸、材质对其表面结露行为的影响.测试结果表明,材料/构件的环境适应性试验中润湿时间存在明显的尺寸效应和材质效应,是该类试验中需要着重考虑的因素.通过优化建模,数值模拟结果与测试数据能够较好地吻合,表明可以利用数值模拟方法预测工程构件在环境适应性测试中的传热行为与结露规律
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第一节主要介绍了时间序列分析和预测的基本方法。首先解释了时间序列的形态,常常通过它帮助我们考虑时间序列的四种独立成分:趋势、循环、季节和不规则。通过分离这些成分和测量它们的明显影响,可以预测时间序列的未来值。◼第二节主要介绍了回归分析预测法。市场活动中的许多现象也不例外,其变化与各种影响因素变化之间存在着一定的依存关系。回归分析预测法就是从各种经济现象之间的相互关系出发,通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析,推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法
文档格式:PDF 文档大小:830.47KB 文档页数:10
浅层黄土滑坡是黄土高原广泛分布和频繁发生的地质灾害,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.尽管二维确定性模型已被广泛用于浅层滑坡稳定性预测,但不能充分考虑岩土性质、地层结构、地下水等条件的三维空间变化,这可能与实际的斜坡稳定性不相符.因此,利用能考虑复杂斜坡环境的三维确定性模型评价滑坡稳定性,对获取更真实的评价结果以及指导滑坡防治工作具有重要意义.本文利用Scoops3D三维确定性模型评价了在浅层黄土滑坡稳定性预测中的适应性和可靠性.首先,模型计算参数敏感性的分析发现黏聚力、滑动视倾角和栅格单元重量对安全系数准确度影响较大,并用于指导获取详细的关键参数.然后,选取不同分辨率的数字高程模型(DEM)数据,利用Scoops3D模型对典型黄土沟壑中的浅层黄土滑坡稳定性进行预测,并通过详细的点状和面状滑坡分布图与预测结果的对比发现,该模型对黄土沟壑区的浅层滑坡稳定性预测准确度较高,且点状滑坡分布图可能更适合模型适应性的检验.最后,混淆矩阵法和成功率曲线法对不同分辨率数字高程模型预测结果可靠性的检验显示,该模型能够有效地预测黄土浅层滑坡的稳定性,且在高分辨率数字高程模型数据下可以获得可靠的预测精度
文档格式:DOC 文档大小:29KB 文档页数:4
通过本章教学,应使学生了解什么是市场、市场的不同层次、市场的划分、不同类型市场的特点;要掌握市场需求的概念,影响市场需求的因素以及市场需求的计算;要了解市场预测的相关概念,掌握各种不同的市场预测方法
文档格式:PDF 文档大小:863.6KB 文档页数:7
为了实时获得冷轧带钢酸洗溶液的浓度值,便于进行酸浓度控制,采用软测量方法实时预测酸浓度.由于酸浓度建模数据中无关成分和特异点会影响模型精度,利用正交信号校正和稳健回归相结合的方法来建立酸浓度预测模型首先利用正交信号校正对建模数据进行预处理,去除自变量中与因变量无关的成分;然后采用基于迭代加权最小二乘的稳健回归算法进行建模,降低特异点对模型的影响;最后将预测结果和多元线性回归、传统稳健回归方法和正交信号校正多元线性回归进行比较.实验结果表明:采用正交信号校正-稳健回归方法后,模型预测能力得到提高,与多元线性回归结果相比,亚铁离子质量浓度和氢离子质量浓度的相对预测误差分别从1.82%降低到1.17%、从5.87%降低到4.73%.本文提出的方法具有更好的模型预测精度,可以满足工业应用要求
文档格式:PPT 文档大小:3.54MB 文档页数:114
主要内容: 水环境影响预测模型、水质模型的标定、开发行为对地表水环境影响的识别、地表水环境影响预测与评价、地表水体的污染与自净
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