涉及到多组分混合物燃烧时,其物理过程和化学过程是极其复杂的,物理描述和数学表达都将十分困难。本章以尽可能简单的方式来介绍,以期处理下列三种情况: （1)一维平面稳流(仅x方向); （2)一维球面稳流(r方向); （3)二维轴对称稳流(r和x方向)

针对滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障提出了一种新的诊断方法,该方法融合了集总经验模态分解(EEMD)、形态谱和支持向量机(SVM)三种方法的优势.首先,利用经验模态分解对滚动轴承故障振动信号进行分解,得到若干个具有物理意义的内禀模态分量(IMF);其次,基于最大能量法筛选出含有故障特征信息最丰富的一个内禀模态分量为故障诊断数据源;再次,对数据源在选定尺度范围内进行形态谱的提取,从而构造故障特征向量;最后,利用支持向量机对滚动轴承的三种故障进行诊断.研究结果表明,该方法能够有效地诊断出滚动轴承的三种故障,且具有很高的故障诊断正确率

基于块体化程度和物元可拓理论,提出一种适用于顶板稳定性分级的BET法(classification method based on blockiness and extension theory).从三维空间上运用块体化程度指标刻化顶板围岩的完整性,建立以块体化程度、单轴抗压强度、节理条件和地下水条件为指标的评价体系;构建物元可拓模型的经典域、节域和待评物元,分析指标间不相容问题,用可拓层次分析法计算指标权重;综合计算关联度,制定出稳定性分级方法与标准.选取广西铜坑矿四个裂隙岩体试验区,进行BET分级法的工程应用研究.将BET法分级结果分别与RMR法、RSR法、Q法等传统方法及BT法的结果进行了对比.结果表明:与其他各类分级方法相比,BET法所选指标体系更全面,评价方法更客观、科学,评价结果更准确

本文提出了辨识非线性动态系统的两个方法。非线性系统近似由线性动态系统和非线性部件组成。在所提出的二个方法中,m序列和逆重复m序列用于输入信号或相关信号,这些方法可用于估算高阶多项式非线性部件的全部系数,并有足夠多的脉冲响应栅点值。此外,所提出的方法还适于存在缓慢随机漂移干扰时的在线辨识。由辨识试验的数字模拟可以证实所提方法的正确性

在前几章中,我们已经介绍了使用门和UDP实例语句的门级建模方式,以及用连续赋值 语句的数据流建模方式。本章描述 Verilog HDL中的第三种建模方式,即行为建模方式。为充 分使用 Verilog HDL,一个模型可以包含所有上述三种建模方式

旋转机械设备的维修策略对于维护机械设备运行状态,保障产品生产质量有着重要意义,并且直接影响企业经济效益.频繁维修虽可以保障设备状态,但随之会带来高昂的维修成本;检修周期过长虽然可以降低维修次数,减少维修成本,但是设备状态却难以保证.本文提出了一种基于峭度指标的故障预警方法以及基于模糊C均值方法的实时维修策略优化方法.通过监测峭度指标变化,可以成功捕捉机械设备的早期故障特征,再使用模糊C均值方法,评估设备状态,将其结果视为设备运行可靠性指标,根据企业效益最优化的维修建议准则,对设备的维修策略做出实时建议.对某钢厂的设备状态监测数据分析验证,结果表明,本文提出的基于实时维修策略优化方法的维修建议更加适用于现场设备的管理,节约了监测成本,使得企业效益更优

第七章网络矩阵方程 本章主要内容 1.图的基本概念; 2.关联矩阵A,回路矩阵B,割集矩阵Q; 3.KCL矩阵形式,KVL矩阵形式; 4.节点电压方程矩阵形式; 5.回路电流方程矩阵形式; 6.割集电压方程矩阵形式; 7.列表法(2B法)介绍

为了解决多芯电缆的非侵入式电流测量由于被测对象信号微弱、系统灵敏度高、易受环境因素干扰，造成测量误差较大的问题，采用磁阻传感器的非侵入式电流测量系统为研究对象，在分析系统测量方法及硬铁、软铁和比例因子等误差构成的基础上，提出一种基于二步法的误差校正方法，该方法通过对传感器输出信号进行非线性变换，构造了与误差相对应的矩阵方程，并在对方程求解后进行非线性回归计算，从而实现对多芯电缆的电流测量值的动态误差修正.实验结果表明，该方法可以同时校正非侵入式电流测量系统的线性误差与部分非线性误差

一、会计方法概迷 1、定义 会计方法是会计职能的具体化。是会 计开展工作和生产信息的手段和方 式, 会计目标解决“人们希望会计做什 么”的问题, 会计职能说明“会计能够做什么”的 问题, 会计方法回答“会计怎么做”的问题

提出一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的生产过程监控、诊断与优化方法.首先,利用正常样本建立SVDD监控模型,获得控制限;然后,利用贡献图对超过控制限的异常点进行诊断,分析引起异常的主要原因;最后,利用邻近点替换法对异常的生产样本进行工艺参数优化.将新方法应用于热轧薄板的生产过程中,结果表明:新方法比传统的监控方法T2 PCA具有更高的检出率,且可以实现对异常点的工艺参数优化,使之回到受控状态