针对单个球团未反应核模型在研究多球反应体系中存在的局限性,首先基于单球团未反应核动力学模型,构建了等温固定床中多球体系下球团矿还原模型;然后通过引入无因次变量,得到方程的解析解,并且采用特征线法进行求解得到了方程的数值解;最后在中温管式炉中设计了等温固定床球团矿还原试验.实验结果与模型计算值有较好的吻合

1．时间序列（ARIMA）模型回顾 时间序列分析方法由 Box-Jenkins (1976) 年提出。它适用于各种领域的时间序列分析。 时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是： （1）这种建模方法不以经济理论为依据，而是依据变量自身的变化规律，利用外推机制描述时间序列的变化

鉴于边坡系统影响因素之间的高度非线性和不确定性,融合RS-GP模型的优势,提出了依据边坡稳定性影响因素类比计算边坡安全系数的方法.该方法通过学习样本的数据特征分析、计算属性的重要性及约简规则,降低了遗传规划预测模型的结构规模.人工神经网络(ANN)模型与RS-GP模型计算结果比较表明:该方法具有计算速度快、容错能力强及精度高等特点

在工程设计和绘图过程中，三维图形应用越来越广泛。AutoCAD可以利用 3种方式来创建三维图形，即线架模型方式、曲面模型方式和实体模型方式。 线架模型方式为一种轮廓模型，它由三维的直线和曲线组成，没有面和体的特 征

采用基于Monte Carlo Potts模型的仿真技术对单相多晶体各向同性晶粒组织进行了三维建模.利用OpeGL图形接口,在所建多晶体组织模型数据结构的基础上进而实现了三维可视化和任意角度观测.结果表明,所建几何图像模型可以很好地仿真预定细观组织结构参数的三维多晶体组织,不但满足模型化研究所要求的统计意义上的准确性,而且非常符合实际材料显微组织的多变性特征,可望用作细观尺度多晶材料加工过程数值模拟和细观力学计算的基本组织模型

单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的

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

5.1 被控过程的特性 5.2 被控过程的数学模型 5.3 解析法建立过程的数学模型 5.4 实验辨识法建立过程的数学模型 5.5 本章小结

LF精炼工序在炼钢过程起着调节温度的关键作用,准确预报LF精炼终点钢水温度对实际生产有重要意义.传统的LF精炼预报模型包括机理模型与黑箱模型.机理预报模型能够体现各工艺因素对终点钢水温度的影响,但由于LF精炼传热机理研究尚不完善,依靠机理模型预报终点钢水温度,难以达到预期效果;黑箱预报模型能够准确预报终点钢水温度,但不能反映精炼过程各工艺因素对钢水温度的影响,尤其当生产工艺条件发生改变时,黑箱模型在应用上会受到限制.本文以方大特钢LF精炼炉为研究对象,建立一种机理预报模型与黑箱预报模型(BP神经网络预报模型)相结合的LF精炼终点钢水温度灰箱预报模型.该模型既能反映各工艺因素对终点钢水温度的影响,又能准确预测终点钢水温度,其终点钢水温度预测误差在±5℃以内的命中率可以达到95%以上

铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究