 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

教学目的: 1. 掌握系统误差与随机误差的区别和减免；准确度与精密度的区别、联系与表示方法。 2. 熟练掌握有效数字的位数确定及运算规则，会用置信区间和置信概率处理分析数据。 3. 了解随机误差的分布规律，了解ｔ检验和 F 检验在具体分析中的应用。 教学重点： 1. 有效数字及其运算，标准偏差和平均值置信区间的计算 2. t、F 检验法的方法与作用，可疑值的取舍， 3. 提高分析结果准确度的方法。 教学难点： 1. 正态分布的概率范围； 2. 平均值的置信区间(如从σ求µ的置信区间,从 S 求 X 的置信区间，t 分布)

在航空、机械及材料研究领域中，零件的强度是一个很重要问题。研究强度问题的途径之一便是实验应力分析。本课程设计便是利用实验应力分析中的电测法来测定弹性元件等强度悬臂梁在力的作用下产生的应变。具体方法是通过在悬臂梁上粘贴三个应变片，它们均分布在悬臂梁的上表面上，其中一应变片位于纵向轴的中心线上，其余两个应变片分别位于轴中心线的两侧等距离处，且靠近变动端；然后通过增减砝码的个数改变所加的力，利用数字万用表记录、读取数据。为了减小实验误差，本实验采用多次测量求平均值的方法，并对实验数据利用Excel进行了拟合，作出了应变片的电阻变化值与载荷之间的关系图，再根据有关公式，最终得出在弹性限度内悬臂梁的应变与它所受到的外力大小成线性关系

钢渣用作建筑材料时,由于其中含有大量游离氧化钙(f-CaO),稳定性较差,通常需要改性钢渣以提高其稳定性、胶凝性. 在对钢渣、高炉渣进行化学成分和矿物组成分析的基础上,对高炉渣改性钢渣的可能性进行了热力学计算,结果表明高炉渣中的SiO2与钢渣中f-CaO反应,生成胶凝相,同时降低了钢渣中的f-CaO含量. 本文通过研究热态高炉渣改性钢渣,结合X射线衍射、拉曼光谱、扫描电镜及能谱分析等研究方法,对改性钢渣的矿物成分、f-CaO含量、黏度变化等进行了分析. 研究发现随着热态高炉渣配比量的增加,改性渣黏度缓慢增加,改性钢渣中f-CaO、RO相含量降低,改性渣的胶凝性能提高. 在1550℃下,钢渣中添加10%高炉渣时,改性渣中2CaO·SiO2(C2S)、3CaO·SiO2(C3S)含量显著提高,f-CaO质量分数降至1.64%,稳定性大大提高,符合建材化使用要求. 此外,进一步使用焦炭还原改性渣中的铁,轻松实现了渣铁分离,提高改性渣的易磨性

Ruhrstahl Heraeus（RH）精炼炉是重要的二次精炼装备，但在真空处理过程中会遇到钢液易挥发合金元素的损失量大的问题，且造成钢液真空喷溅的结瘤及对后续钢液的二次氧化。针对含锰钢RH真空处理过程锰的气化导致的元素损失及真空喷溅等问题，跟踪和研究了120 t RH不同真空处理模式下钢液中Mn元素的变化规律及迁移行为。分析了锰元素损失与其挥发和真空喷溅的关系，并在RH真空室内壁不同位置结瘤物的解剖实验中得到验证。研究表明，钢液中Mn元素在RH真空过程中存在着明显损失，真空前期损失量最大；RH真空室内壁结瘤物中锰氧化物的质量分数整体占比高达14%～70%；热力学计算结果显示：温度、钢中Mn的含量以及真空度对Mn的挥发行为均有着很大的影响，是真空过程锰迁移的关键影响因素。通过改进真空压降模式，采用步进式抽真空，元素锰的损失由原先的2×10?4降低至1×10?4，结果对现场生产具有很强的指导意义，通过改进真空压降模式可以有效的抑制钢液的喷溅和挥发，进而减少合金元素锰的损失

无论Eye-in-Hand或Eye-to-Hand型式的机器视觉控制系统,均存在视场受限、丢失等情况,从而无法在一定距离、角度内对目标进行在线视觉测量,进而无法建立全闭环的伺服控制.基于Eye-in-Hand型式的机器视觉控制系统,以及最短测量距离Lmin,提出一种闭环与开环相结合的伺服控制系统:即测量距离大于Lmin时为位置反馈型闭环控制的原位调姿,在测量距离小于Lmin时为位置给定型开环控制,机器人以相对线性运动进给到目标位置.针对该过程中的偏移问题,提出了前馈补偿模型,即利用前期运动数据对运动误差进行估计.实验证明,该方法能有效地补偿定位误差

采用非等温热重的方法,在30% CO+70% N2(体积分数)气氛下,以10 K·min-1升温至1123 K的过程中,比较了铁酸钙与赤铁矿的逐级还原过程及其还原动力学.结果表明:铁酸钙和赤铁矿开始还原温度分别为873 K和623 K;由反应速率与反应度的关系及分阶段X射线衍射物相分析发现,铁酸钙还原过程为两段式反应(CaO·Fe2O3→2CaO·Fe2O3→Fe),而赤铁矿还原过程为传统的三段式反应(Fe2O3→Fe3O4→FeO→Fe).通过Freeman-Carroll法计算得知铁酸钙和赤铁矿的还原平均活化能分别为49.88和43.74 kJ·mol-1;铁酸钙还原过程符合随机成核随后生长模型,动力学模式函数为Avrami-Erofeev方程,其积分形式为[-ln (1-α)]n;而赤铁矿还原过程动力学机理分为两部分,在还原度α为0.1~0.5时,为三级化学反应模型,模式函数积分形式为1-(1-α)3;在α为0.5~0.9时,符合二维圆柱形扩散模型,动力学模式函数为Valensi方程,其积分形式为α+(1-α)ln (1-α)

高含泥尾矿由于其屈服应力大的特点，流动性能差，不利于管道输送.为改善流动性能，设计流变特性试验，对泵送剂影响高含泥膏体流变特性的机理进行分析.研究结果表明，膏体在不同泵送剂添加量情况下，浆体质量分数与屈服应力之间存在显著的线性关系.对该线性函数作进一步分析，发现泵送剂添加量与该函数的截距和斜率之间存在显著的指数关系.最终得出不同泵送剂添加量和浆体质量分数情况下的屈服应力预测函数，能够有效表征泵送剂对高含泥膏体流变特性的影响，有利于泵送剂添加量的预测与膏体流动性能的控制.基于上述预测模型，提出泵送剂对高含泥膏体流变特性的影响机理.通过环境扫描电镜（ESEM）发现泵送剂破坏了絮团结构，添加量在1%左右时破坏最明显.泵送剂使得絮团尺寸变小，进而造成屈服应力的降低；后期由于絮团间距增加，絮团间的作用力削弱，絮团结构破坏速度放缓，与理论分析一致

设计了不同相构成的超高强DH钢，抗拉强度均大于1300 MPa，组织由铁素体、马氏体、残留奥氏体和极少量碳化物构成。对比了不同相构成对超高强DH钢力学性能和应变硬化行为等的影响，并深入研究了残留奥氏体在超高强度DH钢中的作用机制。结果表明：随着马氏体和残留奥氏体体积分数的增大，铁素体体积分数的减小，实验钢屈服和抗拉强度同时升高，而延伸率呈先增大后减小趋势。软韧相铁素体体积分数的减小和硬相马氏体体积分数的增大导致屈服强度和抗拉强度增加。相对于回火马氏体，淬火马氏体对强度的提升更显著，在拉伸过程中转变的残留奥氏体的量是引起延伸率变化的主要原因，组织中显著的带状组织会造成颈缩后延伸率的明显降低。通过对应变硬化行为的分析表明，随着真应变的增大，应变硬化率呈减小的趋势，在真应变大于2%后的大范围内，对于应变硬化率，DH1>DH2>DH3，主要与铁素体体积分数有关；在真应变大于5.73%后，DH2钢的应变硬化率高于DH1钢和DH3钢，主要与DH2钢中更显著的TRIP效应有关。除了残留奥氏体体积分数，残留奥氏体中的碳含量对TRIP效应同样有显著的影响。较高比例的硬相马氏体组织结合适当比例的软韧相铁素体和残留奥氏体有助于DH2钢获得最良好的强塑积13.17 GPa·%，其中屈服强度达880 MPa，抗拉强度达1497 MPa，均匀延伸率为6.71%，总伸长率为8.8%，颈缩后延伸率为2.09%，屈强比0.59

铝脱氧齿轮钢中易生成大量的高熔点Al2O3类夹杂物，容易导致水口结瘤及钢材性能恶化，目前较常采用钙处理将钢中高熔点的Al2O3类夹杂物改性为低熔点的钙铝酸盐类夹杂物。合理的钙处理可以减轻水口结瘤并提高连铸过程钢液的可浇性，工业试验研究了喂钙前钢液中T.Ca含量、喂钙速度、喂钙量、净空高度及渣厚等参数对齿轮钢中钙收得率的影响，并在1.5 m·s?1的喂钙速度条件下研究了不同喂钙量对钙处理过程中齿轮钢中非金属夹杂物改性的影响。研究结果表明，当喂钙前钢液中T.Ca的质量分数小于10×10?6，喂钙速度为1.5 m·s?1，适当降低喂钙量和净空高度和渣厚，钢液中钙收得率均高于20%。当钢液中T.Ca的质量分数高于17×10?6时，钢中生成大量高熔点CaS型夹杂物，三元相图中夹杂物的平均质量分数远离液相区。随着齿轮钢中T.Ca含量的增加，夹杂物的平均尺寸和数密度逐渐增加。热力学计算结果与工业试验钙处理对钢中非金属夹杂物改性效果具有较好的一致性