为了进一步研究热压缩及热处理过程对组织及取向变化的关联性, 通过对TC17进行热压缩变形及后续热处理, 利用光学显微镜和背散射电子衍射等分析方法, 结合晶粒尺寸、织构分布图、极图以及反极图, 研究变形后及热处理后的TC17的组织结构、晶粒尺寸的变化和取向的演变规律以及两者之间的关联性.结果表明: 随着变形温度升高, 初生α相含量大幅减小, 尺寸减小, 大部分α相晶粒分散分布, 且位于高温β相晶粒的三叉晶界上; 热处理后, α相和β相组织特征清晰, 界限明显, 初生α相依旧存在, 且趋于等轴化, 亚稳定β相发生转变, 形成片层状β转变组织; 热变形使α相织构极密度值减小, 且随之温度增加, α相织构极密度值也变小; 热变形后的α相已不存在明显的强织构, 热变形对α相晶粒的取向影响较大, 很明显的改善了其取向的均匀性; 热变形同样使β相织构极密度值减小, 但效果不明显.β相仍存在取向集中现象, 取向均匀性相对较差

静态工作点分析 微变等效电路分析 图解法分析 失真分析

采用现场调查、模拟实验、理论分析与现场监测相结合的研究方法,对圆梁山隧道岩溶突水特征及突水机理进行了系统研究,揭示了隧道岩溶突水是受岩溶充填物、水压与隧道围岩塑性区范围等因素影响的渐进破坏过程.针对圆梁山隧道揭露的5个岩溶,分别制定了有效防治岩溶突水的关键技术对策

第一节 静态场边值问题的基本概念 第二节 分离变量法 第三节 有限差分法

广西大学：《概率论与数理统计》课程电子教案（PPT课件）第三章 多维变量及其分布 3.5 两个随机变量的函数的分布

广西大学：《概率论与数理统计》课程电子教案（PPT课件）第三章 多维变量及其分布 3.3 条件分布

广西大学：《概率论与数理统计》课程电子教案（PPT课件）第三章 多维变量及其分布 3.2 边缘分布

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量

采用Burgers模型对排土场散粒体蠕变的减速蠕变和等速蠕变两阶段进行描述,利用分层总和法的思想,将垂直填筑的排土场进行分层处理,底层在上覆‘自重’变荷载作用下发生沉降变形,分别采用定常和非定常Burgers蠕变模型从理论解析角度推导排土场填筑动态过程中沉降、工后沉降及累计沉降计算公式.以齐大山铁矿排土场监测数据进行实例验算,应用结果表明:非定常Burgers模型和定常Burgers模型拟合的相关系数均较高,非定常Burgers模型沉降最终收敛于5.07 m,定常Burgers模型沉降曲线具有发散性,可见非定常Burgers模型能更好地表述排土场沉降真实工况;将排土场分为十个分层,结合FLAC3D软件的蠕变数值分析计算,得出各单层沉降率的变化规律,即各单层工后沉降量上层沉降值小于下层和中间层,且上层沉降量呈现单调递减变化,越接近排土场顶部单层沉降量越小;中间层沉降量相对下层沉降量要大,其中第5单层的沉降量最大

多元线性回归( multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化 回归这一名词起源于19世纪生物学家F.高尔顿进行的遗传学研究,他在研 究子女身高与父母身高之间关系时发现