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兰州交通大学:《土木工程测量学》课程教案讲义(下册)第3讲 控制网平差
文档格式:DOC 文档大小:295.5KB 文档页数:9
在测量工作中,常要确定某些几何量的大小。由几何量组成的模型称为几何模型 为了确定一个几何模型,并不需要知道该模型中所有元素的大小,而只需要知道其中 部分元素的大小就行了,其它元素可以通过它们来确定
北京大学:《核物理与粒子物理导论》精品课程教学资源(课件讲稿)第九章 原子核反应(9.7-9.11)§9.7 核反应的三阶段描述和核反应机制 §9.8 光学模型 §9.9 复合核模型 §9.10 直接反应 §9.11 重离子核反应
文档格式:PDF 文档大小:972.3KB 文档页数:30
§9.7 核反应的三阶段描述和核反应机制 §9.8 光学模型 §9.9 复合核模型 §9.10 直接反应 §9.11 重离子核反应
云南大学:《数据库系统及应用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第2章 数据模型与关系代数
文档格式:PPT 文档大小:429KB 文档页数:61
目录 2.1数据和数据模型 2.2概念层数据模型 2.3组织层数据模型 2.4关系代数
固相辅助电极型传感器的物理模型
文档格式:PDF 文档大小:500.78KB 文档页数:4
用研制的Mg2SiO4(s)+MgO(s)硅传感器,对高碳冶金熔液中的硅进行了测量,发现辅助电极的物相结构和熔体中的氧含量对测量结果有明显的影响.首先提出了辅助电极型传感器的物理模型,导出了辅助电极的局域平衡氧势与熔体氧势和硅传感器测量结果的关系式,给出了覆盖常数和结构常数的物理意义.用实验数据拟合得到了该传感器的结构常数为6.66;用该模型对小于1的不同覆盖常数的硅传感器测得同一熔体的氧势进行了校正,得到了一致的局域平衡氧势值,证明了模型与实际吻合得相当好
CaO-MnO-SiO2渣系作用浓度的计算模型
文档格式:PDF 文档大小:423.1KB 文档页数:4
基于炉渣结构的共存理论,建立了CaO—MnO—SiO2三元渣系组元作用浓度的计算模型,考察了碱度、温度对组元MnO作用浓度NMnO的影响.结果表明:模型计算值NMnO与文献实测活度值aMnO非常吻合,说明本模型能够较好地反映该渣系的结构本质;当B2.0时,NMnO随着碱度的增加而降低;在低碱度范围内,碱度对NMnO的影响更为明显;温度对NMnO的影响则不是很明显
支持辊磨损模型的模拟退火算法求解
文档格式:PDF 文档大小:502.88KB 文档页数:4
在大量实测数据的基础上,结合理论分析,用统计方法建立起适合工程应用的支持辊磨损模型.该模型是一个多峰且高度非线性系统的半经验公式,其参数的估计复杂且计算量大.借助于带记忆的模拟退火算法,得到有效的解决.计算结果表明该模型具有较高的预报精度.在武钢2800四辊轧机应用后,取得明显效果
热连轧液压活套系统非线性多变量建模及控制
文档格式:PDF 文档大小:816.76KB 文档页数:7
为进一步提高带钢热连轧厚控精度及控制品质,在液压活套的工作点附近,考虑带钢自重、液压伺服系统和活套本身的非线性,建立了液压活套系统的非线性多变量动态数学模型,并验证了该模型的有效性.针对该模型,考虑未建模动态和各种扰动,提出了一种基于反推控制和扩张状态观测器(ESO)补偿的解耦控制方法.用Lyapunov稳定理论证明了闭环系统是鲁棒稳定的.仿真表明新的模型和解耦控制方法都是有效的
板坯连铸二次冷却智能控制模型
文档格式:PDF 文档大小:872.94KB 文档页数:6
以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型.该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网络实现二次冷却水动态调整与分配.通过对某钢厂板坯连铸过程进行仿真计算和现场试验,结果表明:该模型将二次冷却水水量控制问题与板坯在冷却过程中的温度状态相结合,实现了连铸二次冷却动态优化控制,有利于提高板坯的质量
超声粒度检测建模及其粒度分布反演计算
文档格式:PDF 文档大小:229.94KB 文档页数:5
提出了在矿砂粒径尺寸级配情况下,不同粒径的筛下累积含量公式.在分析超声衰减基本理论模型的基础上,将不同粒径的筛下累积含量集成到超声波衰减模型中,推导出超声波衰减与矿浆浓度、粒度之间的关系模型.将所推导的模型结合实验和数据分析以确定超声波衰减与粒度分布的关系,且采用遗传算法反演计算获得矿浆中粒的粒度分布.结果表明,反演的计算结果精度较高
云南大学:《计量经济学 Econometrics》课程电子教案(PPT课件)第二章 一元线性回归模型(双变量线性回归模型 Simple Linear Regression Model)
文档格式:PPT 文档大小:1.39MB 文档页数:92
§2.1 一元线性回归模型的概述 §2.2 回归模型的参数估计
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