油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径

在程序设计的过程中,数据的组织和表示是很重 要的,因为数据是程序的处理对象,数据的表示形式 关系到整个程序的运行效率和解决问题的能力,前面 我们已经初步了解了数据的最基本形式-整数、实数 字符、字符串等基本数据类型,也学习了在面向对 象的程序设计环境下,类和对象的构造和组织。下面 我们进一步学习其他在基本数据类型的基础构造出来 的一些复杂数据类型,如数组、指针、结构、共用体 、枚举类型等。使我们在类和对象的设计过程中,可 以运用更多的数据类型

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聚合物材料在拉力作用下的应力-应变测试是一种广泛使用的最基础的力学试 验。聚合物的应力-应变曲线提供力学行为的许多重要线索及表征参数（杨氏模量、 屈服应力、屈服伸长率、破坏应力、极限伸长率、断裂能等）以评价材料抵抗载荷， 抵抗变形和吸收能量的性质优劣；从宽广的试验温度和试验速度范围内测得的应力 -应变曲线有助于判断聚合物材料的强弱、软硬、韧脆和粗略估算聚合物所处的状况 与拉伸取向、结晶过程，并为设计和应用部门选用最佳材料提供科学依据

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数字电子技术是当前发展最快的学科之一。数字电路的设计过程和方法也在不断的发展和完善。由于半导 体技术的迅速发展,微型计算机的广泛应用,所以数字电子技术在现代科学技术领域中占很重要的地位 应用也更加广泛

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15.1 标准件的绘制 15.2 轴的绘制 15.3 盘盖的绘制 15.4 轴承的绘制 15.5 齿轮的绘制 15.6 箱体的绘制 15.7 装配图的绘制