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针对电化学修复技术导致修复后结构内钢筋混凝土黏结性能退化问题,通过中心拉拔实验获取电化学修复后钢筋混凝土黏结滑移曲线,研究电化学修复参数(电流密度和通电时间)对钢筋混凝土黏结性能的影响规律,通过实验结果进行模型参数分析,建立基于电流密度和通电时间两个控制变量的黏结强度劣化模型。研究结果表明:电通量较小的情况下,钢筋混凝土黏结性能损失较小;不控制通电参数的电化学修复技术导致黏结强度下降明显,采用5 A·m–2的电流开展28 d的恒电流通电,试件的最大黏结力损失量高达56.9%;本文提出的劣化模型可以定量表征电化学修复后试件黏结强度折减情况,模型的数值模拟结果与本文及其他文献的实验结果均有较好的一致性,相关系数分别为0.9606和0.9745
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第一节 函数及其性质 一、 函数的概念 二、 函数的几种特性 三、 反函数 第二节 初等函数 一、基本初等函数 二、复合函数 三、初等函数 第三节 数学模型方法简述 一、数学模型的含义 二、数学模型的建立过程 三、函数模型的建立
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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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概念模型(信息模型) 现实世界反映到人脑中,人们对这些事物有一个认识过 程,经过抽象(选择、命名、分类)之后进入信息世界。 语义式数据模型,着重描述高层次的概念,如被描述对 象的意义、相互关系等,按用户观点对数据和信息建模
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第八章 单方程模型的几个问题 第九章 联立方程模型
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在冷连轧无取向硅钢薄带过程中,为了实现锥形工作辊窜动自动控制边降,需要合理的确定功效系数与策略。这种系数的获得,不只需要研究本道次的轧辊弹性变形、薄带横向流动、机架间变形对窜辊效率的影响,更重要的是需研究上游机架窜辊对下游机架的影响。这就需要高效的仿真模型来完成以上计算。基于边降区域的金属横向流动理论,建立了将横向流动视为纯剪切增量的数值模型,避免了沿带宽方向建立刚度矩阵,从而提高了计算效率。同时考虑了薄带在机架间发生的轧后屈服流动,由于锥形工作辊窜动,打破了带钢断面的等比例遗传关系,使得轧后带钢在边部区域需要缩宽并减薄来补偿边部延伸率差。所建立的数值模型通过工业现场实验验证,相比于原有模型具有更高的精度。完成了两个机架连续计算,研究了上游机架窜辊对下游机架出口边降的影响。研究发现,第一机架的边降控制范围最宽,第二、三机架控制范围逐渐变窄。根据该规律设计了根据三点边降偏差的配合调控策略,相比单点策略在工业应用中取得了更好效果
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矿用车辆无人驾驶是实现矿山无人化开采的关键技术, 而路径跟踪控制是无人驾驶系统的核心技术之一.路径跟踪控制系统是多变量、多约束系统, 采用传统方法在多约束条件下存在执行器饱和等问题.针对上述问题, 本文引入模型预测控制方法, 通过考虑车辆的姿态与位置之间的关系, 以跟踪路径的横向偏差最小化和车辆的航向角偏差最小化为目标对预测控制的目标函数进行优化, 以获得车辆速度和铰接角度的最优控制量, 实现对多变量、多约束系统的求解.针对模型预测控制算法不能提前判断道路曲率突变而导致跟踪超调的问题, 提出基于预瞄距离的控制方法, 通过提前判断道路突变信息, 提高车辆路径跟踪精确性和稳定性.使用Matlab/Adams仿真软件进行对比仿真试验, 结果表明: 使用模型预测跟踪控制器能够解决多变量、多约束系统控制问题, 有效防止执行器饱和; 而使用基于预瞄距离的模型预测跟踪控制器能够使车辆的横向位置偏差保持在±0.04 m, 航向角偏差保持在±1.8°范围内, 相较于改进前的控制器, 其横向位置偏差减少了80.9%, 航向角偏差减少了59.1%, 证明改进后的控制器具有更好的横向稳定性和精确性
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一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定
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现代投资理论的产生以1952年3月 Harry.m. Markowitz发 表的《投资组合选择》为标志 1962年, Willian Sharpe对资产组合模型进行简化,提出 了资本资产定价模型( Capital asset pricin g model CAPM) 1976年, Stephen Ross提出了替代CAPM的套利定价模型 (Arbitrage pricing theory, APT) 上述的几个理论均假设市场是有效的。人们对市场能够 地按照定价理论的问题也发生了兴趣,1965年, Eugene Fama在其博士论文中提出了有效市场假说(Efficient market hypothesis, EMH)
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