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焊接过程的数值模拟作为一种有效的计算手段,在焊接温度场及残余应力分布的评价中获得了广泛应用,而焊接热源模型的选择及模型参数的确定直接影响到计算和评价结果的准确性.本文通过对近年来常用的电弧焊接热源模型进行梳理,介绍了其研究进展,分析了不同热源模型的特点及适用性.高斯面热源模型和双椭球体热源模型作为基础热源模型,广泛应用于较小尺寸工件和规则轨迹的焊接过程数值模拟,且具有较高的计算精度;简化热源模型和温度替代型热源模型多用于大厚工件的多层多道焊接及复杂轨迹焊接过程的数值模拟,能够实现效率和精度的统一;多丝电弧焊接热源较为复杂,采用修正后的双椭球体叠加热源模型,计算结果能保证一定的精度;结合型热源模型对熔池形状的描述更灵活,在深熔电弧焊的数值模拟中具有优势.本文可为电弧焊接过程数值模拟的热源模型选择和模型参数确定提供有益参考
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为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率,采用数据挖掘技术,从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数,并将其应用于模型预设定计算。首先,对冷却特征参数进行识别,按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义,并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时,将其聚类为实际带钢的相似卷,并考虑各相似卷的时间影响,计算相似权重值;随后,基于相似带钢的头部和尾部信息,建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件,采用梯度下降法求解该二次规划问题,通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数;最后,根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明:基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力,学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升
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概率(或然率或几率)随机事件出现 的可能性的量度其起源与博弃问题有关 概率论是三门研究各些界随机现象数 规律的数学分支学科 16世纪意大利学者开始研究掷骰子等赌博 中的一些间题:17世纪中时法国数学家B帕 斯卡、荷兰数学家C.惠更斯基于排列组合的方 法,研究了较复杂的赌博间题,解决了“合理 分配赌注间题”(即得分问题)
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4.1 留数定理 4.2 应用留数定理计算实变函数定积分
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第八讲函数的微分法 (The Differentiable Methods of function) 阅读:第3章3.2,3.3,3.4pp.6078, 预习: 练习pp59-50习题3.1:1至5;6:单数小题;7;8,(1);9:单数小 题; 10:单数小题;11,(2);13:单数小题;14:单数小题; 15,(1),(3) 作业p5--50习题3.1:6:双数小题;8,(2);9:双数小题; 10:双数小题;11,(1);13:双数小题;14:双数小题; 15,(2),(4);17;18
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回顾 1、数组 一一维数组 多维数组 动态数组 控件数组 2、自定义数据类型 3、使用随机函数Rnd
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第七章半导体存储器 存储器—用以存储二进制信息的器件。 半导体存储器的分类: 根据使用功能的不同,半导体存储器可分为两大类: (1)随机存取存储器(RAM)也叫做读/写存储器。既能方便地读岀所存数据,又能随时写入新的数据。RAM的缺点是数据易失,即一旦掉电,所存的数据全部丢失 (2)只读存储器(ROM)。其内容只能读出不能写入存储的数据不会因断电而消失,即具有非易失性。存储器的容量:存储器的容量=字长(n)×字数(m)
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§1 数值积分概述 §2NewtonCotes 公式 §3 Romberg求积法 §4 Gauss型求积公式 §5 数值微分
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用状态表的方法设计大型复杂的数字系统 (有时甚至是简单的数字逻辑问题)是十分困难的,甚至是不可能的。原因是状态数大的惊人
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医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据,基于此,提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息(如CT图像)和数值数据(如临床诊断信息)相结合,利用结合的信息自动预测患者的病情,进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建,图像和数值数据作为输入,输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息,有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差;另外,仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据,能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性,实验结果表明,该方法是有效的,它可以提高辅助诊断的准确性
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