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负载感应型泵控系统动特性
文档格式:PDF 文档大小:451.69KB 文档页数:5
对负载感应型泵控系统进行理论分析,建立了描述其动特性的数学模型.在此基础上开发了仿真软件.理论计算与实验结果进行对比,说明提出的设置假想容积的方法所建立的数学模型是可靠的.管路中液体按集中参数处理可加快计算速度
尾矿库隐患及风险演化系统动力学模拟与仿真
文档格式:PDF 文档大小:1.81MB 文档页数:8
针对矿山尾矿库危害问题,构建了尾矿库事故隐患关联的复杂网络,给出了尾矿库隐患状态及风险演化的系统动力学模型,并结合矿山尾矿库案例进行了应用分析.结果表明,通过隐患关联的复杂网络法、隐患转移的三态法以及风险演化的系统动力学模型的巧妙结合,能够明确地表征尾矿库事故隐患及风险演化规律,包括隐患作用关系、递演途径、风险程度等.成果应用于临钢980沟尾矿库,仿真结果与980沟尾矿库事故发展规律的实际情况吻合较好,说明所建模型可有效表征尾矿库溃坝事故演化的时空规律和风险程度,预测危险的发生
带钢热连轧AGC系统实时仿真
文档格式:PDF 文档大小:596.95KB 文档页数:4
设计了基于数字信号处理器(DSP)的热连轧自动厚度控制(AGC)实时仿真器,建立了调厚过程压下系统和变形区的动态模型.仿真时,仿真器实时并行地计算带钢和轧机的模型,计算机控制系统的控制器运行AGC软件,两者通过内存映像网实时交换数据,通过虚拟的对象实现了对AGC软件的实时离线调试.
贵州电子信息职业技术学院:《自动控制原理 Principles of Automatic Control》课程教学资源(PPT课件讲稿)第3章 自动控制系统的数学模型
文档格式:PPT 文档大小:2.59MB 文档页数:86
◼ 微分方程式的编写 ◼ 非线性数学模型线性化 ◼ 传递函数 ◼ 系统动态结构图 ◼ 系统传递函数和结构图的变换 ◼ 信号流图 ◼ 小结
西华大学:《管理信息系统 Management Information Systems》课程教学资源(目录)第4章 管理信息系统的战略规划和开发方法
文档格式:DOC 文档大小:20KB 文档页数:1
4.1诺兰阶段模型的实用意义何在?它把信息系统的成长过程划分为那几个阶段?学习诺兰模型有何意义? 4.2管理信息系统的开发策略有哪几种?各有何优缺点?选择开发策略的主要依据是什么?
南京大学:《大数据关键技术与应用创新》课程教学资源(PPT课件讲稿,上篇:大数据关键技术)第二章 数据库系统原理(数据库技术的基本原理)
文档格式:PPTX 文档大小:2.2MB 文档页数:81
2.1 此为数据库,非彼大数据 2.2 数据库技术重要的历史发展阶段 2.3 关系模型的直观认知 2.4 关系模型的预备知识 2.5 关系数据库的基本原理 2.6 关系数据库体系的优化设计 2.7 本章小结
《面向对象程序设计》第一章 面向对象技术概论(1.3)面向对象的分析方法
文档格式:DOC 文档大小:173.5KB 文档页数:25
作为一个比较全面的方法,面向对象分析由五个主要步骤组成,即确定类 与对象,识别结构,识别主题,定义属性和定义方法。一旦建立了模型,就可 以由五个层次来表示,它们是: 主题层主题给出分析模型的总体概貌。 对象层对象是数据及其处理的抽象。它反映了系统保存和处理现实世界 中某些事物的信息的能力
基于人工神经网络的扁钢轧制力模型
文档格式:PDF 文档大小:343.4KB 文档页数:3
根据BP人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模.结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差<1%,模型计算值与实测值的偏差<4%,较好地反映了实际轧制过程的特征
露天矿山高陡边坡变形破坏的工程地质模型
文档格式:PDF 文档大小:479.84KB 文档页数:4
我国的大多数大中型露天矿山已经或即将进入深部开采.随着边坡的加高加陡,露天边坡稳定性维护的难度和采场破坏的概率越来越大.由于矿体赋存条件的制约性,矿山边坡的变形破坏模式与地质构造特征、岩体结构特征的关系极为密切.本文通过系统地现场工程地质调查和实验研究,基本掌握了水厂铁矿的地质构造特征与工程地质条件.边坡变形破坏机理和主要破坏模式,建立了水厂铁矿高陡边坡地质模型,为采用极限平衡分析和数值模拟相结合的方法进行边坡稳定性分析和设计提供依据
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)绪论
文档格式:PDF 文档大小:5.2MB 文档页数:61
机器学习是数据分析与挖掘的一种手段 机器学习是什么? 利用经验改善系统自身的性能 关于T和P,程序对E进行学习 Looking for a function 机器学习发展史 人工智能三阶段:推理期、知识期、学习期 深度学习∈机器学习∈人工智能 机器学习基本术语 回归、分类;模型、学习器;样本、样例…… 模型选择:奥卡姆剃刀?NFL?
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