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应用灰关联分析原理讨论了海水环境与金属腐蚀性之间的关系.基于灰关联度的计算,找出了在全浸带条件下,海水中对A3钢具有腐蚀影响的主要因素,利用人工神经网络BP算法建立了海水环境对A3钢的腐蚀作用模型,用该模型预测了新海水域环境下金属的腐蚀速度,取得了较好的结果
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制备出P-型半导体超细氧化亚铜,并将其应用于光催化降解对硝基苯酚,通过单因素实验确定主要影响因素和水平后,利用响应曲面法(RSM)对超细氧化亚铜的光催化降解的主要影响因素进行优化.通过分析实验结果,建立了超细氧化亚铜光催化降解对硝基苯酚的二次多项数学模型,预测处理最佳实验条件为:对硝基苯酚溶液的质量浓度为30mg·L-1,H2O2滴加量为0.28mL,pH3.64,氧化亚铜投加量为0.11g.在最佳条件下进行验证实验,发现真实脱色率与预测脱色率具有良好一致性,相对误差仅为3.02%
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变形回弹作为金属板料成形的主要缺陷之一,如何提高变应变路径条件下的回弹预测精度一直是研究者们面临的难题.本文针对镁合金变形特点,提出了同时考虑同向硬化、动态硬化和屈服圆畸变的本构模型.以0.8 mm厚AZ31B镁合金板料为研究对象,施加不同预拉伸后进行弯曲变形试验,观察了不同预变形对回弹规律的影响.同时结合有限元分析ABAQUS-Explicit (Vumat)和ABAQUS-Implicit (Umat)对板料的变形及回弹过程进行模拟仿真,对比试验与模拟结果,验证动态硬化对于镁合金板料变形回弹的重要影响
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利用灰色关联度分析方法,研究了与石钢煤气发生、消耗相关联的因素,根据煤气发生、消耗量与其相关影响因素间的关系建立了石钢煤气预测模型,并在此基础上开发了石钢煤气优化系统,实现了煤气资源的合理利用与分配
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本文旨在研究夹杂-细晶粒区-鱼眼诱发疲劳失效的超长寿命预测模型.基于Cr-Ni-W合金钢疲劳试验结果,结合局部应力-寿命法和位错-能量法,分别构建了局部裂纹萌生寿命模型(LCIL)和考虑夹杂及细晶粒区影响的裂纹萌生寿命模型(IFCIL),并与Tanaka-Mura模型(T-M)进行了对比分析.其次,分别对细晶粒区内的小裂纹扩展行为和细晶粒区外鱼眼内的长裂纹扩展行为进行建模,最终形成了包含裂纹萌生和扩展在内的全寿命预测模型.结果表明,考虑夹杂及细晶粒区影响的裂纹萌生寿命模型(IFCIL)有较高的预测精度;对应细晶粒区的裂纹萌生寿命几乎等同于全寿命;裂纹扩展寿命仅占据全寿命很小的一部分;预测结果全部处于2倍偏差以内,即全寿命模型可有效地用于夹杂-细晶粒区-鱼眼诱发失效的超长寿命预测
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◼ 计划职能的概念、性质及其重要性 ◼ 计划与预测的关系 ◼ 制定计划的程序与原理 ◼ 预测的含义、分类、方法及特点 ◼ 决策的含义及分类 ◼ 影响科学决策的因素
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建立了RH—MFB精炼过程中钢水温度的数学模型,通过Delphi程序计算了精炼过程中钢水的温度.结果表明,RHMFB精炼开始阶段,钢水温度急剧下降,前10min降温速率约为3℃·min-1.加Al吹氧、加合金和真空室内壁初始温度对钢水温度影响较大.采用该模型预测了精炼结束时刻的钢水温度,与生产中钢水温度平均误差在±5℃以内的占80%.
文档格式:DOC 文档大小:65.5KB 文档页数:10
第十八章企业组织创新 一、单项选择题 1.行为引导和整合的基本前提是行为的()。 A.多样性B.可预测性C.多变性D.不可预测性 2.通过企业经营活动()的分配,企业制度规范了参与者类群间的权力关系,从而影响着这些参与者在()中的行为表现。 A.组织权力;企业决策制定与执行B.经营成果企业决策制定与执行 C.组织权力;企业成果形成D.经营成果:企业成果形成
文档格式:PDF 文档大小:4.6MB 文档页数:9
分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义
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为提高无钟高炉炉喉料面的预测精度,建立了考虑炉料运动的炉料分布数学模型.在分析炉料运动的基础上,指出了炉料运动是影响炉料堆积过程的重要因素,采用尺寸比1∶10的无钟布料器模型试验分析了不同炉料分速度对炉料堆积行为的影响,建立了考虑炉料运动因素的料堆轮廓预测模型,并通过数值方法确定了料堆的位置和料面轮廓曲线,应用于料面形状的预测.结果表明:炉料的运动是造成料堆两侧堆积角差异、料堆横截面面积变化以及料面轮廓改变的重要原因,料堆轮廓采用直线段和曲线相结合的方式进行构造,炉料的堆积角和曲线过渡区域长度作为重要的模型参数均考虑了炉料速度的影响,模型构造的轮廓接近真实料堆形状,应用该模型实现了炉喉料面的准确预测
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