从Harmens物性方程出发,依据O2-Ar-N2三元物系气-液平衡关系,对通用模型塔建立统一的数学模型和求解方法,在此基础上开发了空分单塔及精馏系统的计算模型并对填料塔精馏过程进行了探讨和计算.通过宝钢5#空分精馏系统的模拟计算,说明该模型能够准确地描述精馏过程各参数变化

1市场经济中的蛛网模型 2离散形式的阻滞增长模型 3按年龄分组的种群增长模型 4减肥计划节食与运动

隧道健康状态诊断过程作为一个模糊系统，具有随机性和模糊性的特点.传统的隧道结构健康诊断方法无法妥善地将系统的模糊性和随机性关联在一起.基于此，针对隧道结构健康状态诊断系统的模糊性和随机性特点，提出了基于云理论的隧道结构健康状态诊断方法.首先，建立反映隧道结构健康状况等级评语集的正态云模型.然后，依据逆向云发生器原理，将隧道结构健康状态指标的监测数据的归一化结果值转化为隶属度云模型.将健康状态指标的重要性语言值转化为权重云，用于表征各健康状态指标的重要程度.最后，运用云理论的计算方法对隧道结构健康状态等级进行诊断，得到健康状态等级诊断结果的云模型.应用云模型的改进方法，对某市地铁2号线盾构隧道结构健康状态进行了诊断，极大提高了诊断结果的可视化和鲁棒性

以气一固两相的动量、热量、物质守衡为基础,用多流体模型描述气体和颗粒两相的运动,用气相湍流模型和颗粒湍流代数模型分别描述气相和颗粒相的湍流特性,建立了高炉局部富氧喷煤直吹管内气-固两相流动及传热的数学模型.数值模拟了9种工况下的气相流场、温度场以及煤粉颗粒相的速度场、浓度场和温度场,并研究了富氧率、风温、固气比、插枪角度等喷吹参数对各种场量的影响.数值模拟结果与实测值符合良好

指出了现象相似的数学物理本质是它们在同一个量纲为1的单元坐标体系中有相同的量纲为1的模型:模型的结构相同且各特征数数值——对应相等.以冶金工程中常见的问题——一维非稳态传导传热问题为例进行了说明与讨论.指明在量纲为1的单元坐标体系中不同现象的规律性之区别仅在于变量之间的关系不同,并不依赖于描述实际现象的方程.只要现象相似,它们在量纲为1的单元坐标体系中有相同的模型且有相同的解.在量纲为1的单元坐标体系中具有相同结构模型的现象是同类现象,同类现象中特征数数值对应相等的现象才是相似现象

何为子模型？ 子模型是得到模型部分区域中更加精确解的有限单元技术。在有限元分析 中往往出现这种情况，即对于用户关心的区域，如应力集中区域，网格太疏不能 得到满意的结果，而对于这些区域之外的部分，网格密度已经足够了。见图 5-1

为了实现地下金属矿山生产接续的紧凑性、科学高效地调度生产设备,针对矿山开采工序复杂、设备资源有限、生产任务量大等特点,以最短工序时间间隔和最短总完成时间为共同优化目标构建了地下矿山生产接续与设备调度集成优化模型.通过分析地下矿山生产循环顺序、作业设备类型和生产能力等生产要素,考虑工序闲置期间采场的安全隐患问题,运用改进遗传算法对最优解进行主-从两步骤搜索,得到地下矿山生产接续和设备调度最佳方案.以国内某大型金矿为案例进行了模型的有效性验证,解算出矿山最优的设备调度计划.验证结果表明,与传统的单一目标优化相比,模型在保证完成指定任务的同时,有效缩短工序时间间隔,并且保证了作业的安全要求

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

已经学习回归模型和时间序列模型，如果把这两种分析方法结合在一起，有时会得到比 其中任何一种方法都好的预测结果

表面张力是矿物棉生产的重要参数，直接影响到配料和工艺参数的选择.通过实验测量并建立模型预报系统研究了以高炉渣为主要原料制备矿物棉时熔体的表面张力.首先测量了SiO2（40%-60%）-Al2O3（5%-20%）-CaO（20%-30%）-MgO（5%）四元系的表面张力，其值处于350-500 m·m-1之间；然后结合文献报道的表面张力数据，利用人工神经网络技术建立了SiO2（35%-60%）-Al2O3（5%-20%）-CaO（20%-45%）-MgO（0-10%）四元渣系的表面张力预报模型.该模型对成分范围内的表面张力预报平均误差为9.32%，预报精度较高，可以预报矿物棉熔体成分范围内的表面张力