本文以武钢1700热连轧厂层流冷却现场实测数据为基础,通过传热学的理论分析,确定了对流换热系数是解决问题的关键,并对7种模型结构形式进行了比较,研制了精度较高的对流换热系数数学模型,在此基础上编写了模拟武钢1700连轧层流冷却过程的程序,取得了较高的模拟精度

针对北京地区典型粉质黏土地层隧道开挖问题,进行了多组三轴固结排水试验,分析了不同类型应力路径下土样的力学特性,并建立隧道开挖二维数值模型.选取一般工程材料参数,计算每步开挖下网格点及高斯点的应力,跟踪记录典型样点的应力变化规律,进而将地层划分为不同作用分区,将强度试验结果依次代入对应模型分区后得出考虑分区的地表最终沉降值.最后构建离心机试验模型,记录稳定后的表面沉降值,对比了分区模拟计算结果,验证了隧道开挖下地层作用分区的正确性

微震能级随时间发生变化，高能级微震事件与冲击地压有良好的对应关系，为预测矿山微震能量时序变化，基于一维卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN），建立微震能级时间序列预测模型；通过模型训练，实现以前十次微震事件的能量级别作为输入来预测下一次微震事件的能量级别。由于微震样本数据类间不平衡问题，导致模型测试时将106能量级别的微震事件全部判断为105能量级别的微震事件，为进一步提高模型对106能级微震事件预测的准确率，对模型进行改进并使用混合采样方法训练改进后的模型；利用砚北煤矿250202工作面微震能级实测部分数据，改进后模型的总体测试正确率达到98.4%，其中106能量级别的微震事件测试正确率提升到99%。将模型应用于砚北煤矿250202工作面进行微震能级时序预测，模型的预测正确率整体达到93.5%，且对高能级微震事件的预测正确率接近100%

面板数据的特点 面板数据的估计策略 混合回归 个体固定效应模型 时间固定效应 一阶差分法 随机效应模型 组间估计量 拟合优度的度量 非平衡面板 究竟该用固定效应还是随机效应模型 个体时间趋势 短面板的STATA命令及实例

通过本章的学习应掌握Exce中的算法问题,将管 理活动提升到理论的高度,提高数字化管理的能力

以恒应变速率凸轮压缩试验机得到的实验数据为基础,采用人工神经网络的方法建立了碳钢变形抗力与应变、应变速率及温度对应关系的预测模型,与多元非线性回归模型比较,神经网络模型具有较高的预测精度

将BP神经网络建模方法与预测控制思想相结合用于宽带钢板形自动控制,研究并建立了基于BP神经网络的板形预测控制数学模型.经用宝钢1420mm冷轧实测数据仿真验证表明该模型具有很高的预测精度

针对含动态再结晶粘塑性模型中的材料参数应用传统的测试方法很难准确测定的问题,吸收了遗传算法、增广高斯-牛顿算法、Levenberg-Marquardt算法和可变多面体算法的优点,构造了一套混合的全局优化算法.以26Cr2Ni4MoV为例,以镦粗实验提供的实验数据和刚塑性有限元模拟提供的数值解差值的l2范数的平方作为目标函数,应用构造的算法识别了该模型中的材料参数,计算结果和实验结果符合良好

一、建立模型： A特点 二、求解 1初始方案 2检验数 3优化

§2.1 舰艇的会合 §2.2 双层玻璃的功效 §2.3 崖高的估算 §2.4 经验模型 §2.5 参数识别 §2.6 量纲分析法建模 §2.7 赛艇成绩的比较(比例模型) §2.8 方桌问题 §2.9 最短路径与最速方案问题 §2.6 π的计算