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《抽样调查理论与方法》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 比估计与回归估计 §3 数值例子 §4 回归估计量
文档格式:PPT 文档大小:1.48MB 文档页数:34
例5.2某地区有976个自然村,根据该地区的地貌将各村所属 耕地划为三种类型,各村按类型上报了耕地面积(以计算 为核实这些上报数据,采用按比例分配的分层随机抽样方法 在每一种类型中抽取若干村进行实测核实,倘若以表示上 报数据,以Y表示实测数据,抽样结果如下表:
Al-Si合金枝晶生长相场法模拟影响因素
文档格式:PDF 文档大小:555.16KB 文档页数:5
采用相场法技术,确定了噪声、初始晶核半径、各向异性及过冷度等因素对枝晶生长形貌模拟的影响规律.结果表明:在保证初始晶核不被熔化的前提下,初始晶核半径r0的大小不影响模拟结果;随着界面各向异性系数的增大,枝晶尖端生长速度以线性方式增大,而枝晶尖端半径以抛物线方式减小;过冷度越小,枝晶的生长越困难,越不能出现二次枝晶.相场法模拟影响因素对枝晶生长形貌模拟有重要的影响
《抽样调查理论与方法》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 分层抽样 §1 分层抽样及估计量 §2 比例分配及最优分配
文档格式:PPT 文档大小:650.5KB 文档页数:23
1分居抽样及估针量 简单随机抽样是最基本的抽样手段,在一些小型的抽样 调查中被人们采纳。所谓小型是指总体容量N较小,当总体 容量N较大时,不便采用简单随机抽样方法。这时,分层抽 样将起到作用
宣钢优特钢用活性石灰反应过程动力学研究
文档格式:PDF 文档大小:307.19KB 文档页数:5
对宣化钢铁公司石灰厂所用的石灰石的分解过程进行了动力学研究.以升温速率分别为10、15、20、25和30℃/min的方式将过200目筛子的石灰石粉末加热到1000℃,通过测量其热重曲线,得出分解过程的机理方程为F(α)=(1-α)-1;所用碳酸钙的热分解反应的速率常数为$k=54325{{\\rm{e}}^{-\\frac{{98873}}{{RT}}}}$.通过对(0.02 m×0.02 m×0.02 m)的石灰石样品在1223、1323和1423 K进行的分解实验,确定了CO2在该石灰石生成CaO过程中的扩散系数和温度的关系为$\\lg D=-\\frac{{2506}}{T}+2.28$,得到了石灰石分解的动力学模型,并用此模型作了预测,与实际吻合较好
综掘工作面粉尘运移的数值模拟及压风分流降尘方式研究
文档格式:PDF 文档大小:693.78KB 文档页数:5
针对综掘工作面产生尘量高,煤尘浓度大,降尘效率低的现状,结合流体力学、气固两相流理论和射流理论等相关理论,采用FLUENT模拟技术,研究\长压短抽\式除尘通风时掘进巷道中粉尘运移和分布规律,对比分析了压入风量、抽吸比及抽、压风筒口位置等通风参数对粉尘浓度及分布范围的影响,提出了压风分流通风方式,并对其降尘效果进行了模拟分析
高炉圆周方向焦炭非均一消耗条件下固体流研究
文档格式:PDF 文档大小:578.97KB 文档页数:6
利用三维离散元法对5000 m3高炉圆周方向风口回旋区焦炭非均一消耗条件下,炉内固体炉料的速度、应力分布以及炉墙和炉底的受力情况进行了分析.结果发现,炉口料面料层结构、炉料速度和应力以及炉墙炉底受力呈非对称性分布,死焦堆增高,且在其表面存在狭长的滑动粒子带
微生物催化还原浸出深海锰结核中有价金属
文档格式:PDF 文档大小:453.07KB 文档页数:4
在常温、酸性、厌氧环境下,按一定的比例添加微生物培养基和供电子体,采用J13菌连续高密度培养、矿浆预浸、微生物固定和强化传质的手段,提高微生物浸出结核中有价金属的速率,浸出时间为3d,可直接浸出结核中的铜、钴、镍和锰.浸出率:钻95.2%,镍97.5%,锰95.8%,铜81.2%;按此方法进行了陆地软锰矿和硬锰矿的浸出试验,浸出时间9d,锰矿中的锰浸出率较高.根据以上试验结果提出了微生物催化两矿偶合还原浸出氧化锰矿中有价金属的方法,并初步探索了浸出机理
北京大学:《电磁学》课程教学资源(PPT课件)第五章 电路(5.1)直流电路和暂态过程
文档格式:PPT 文档大小:574.5KB 文档页数:22
元件最简单的联结方式为串联和并联; 简单电路:能够通过运用元件串、并联 的计算法将电路化为一个单回路。复杂电路:不能将元件的联结方式归并为串、并联的电路
喷射沉积过程中气体流场的测定及数值模拟
文档格式:PDF 文档大小:372.34KB 文档页数:4
采用组合式皮托管测量的方法测量了喷射沉积过程中的雾化气体流场,并基于神经网络的方法对流场进行数值模拟,获得了较为精确的雾化气体压力与流场中轴向气体速度之间的关系,实现了对不同气压下气体流场的预测
一种新的加热炉状态识别算法
文档格式:PDF 文档大小:547.86KB 文档页数:5
最小距离法是一种应用非常广泛的状态识别算法,但其在使用过程中要求待识别样本必须符合类内距离较小、类间距离较大这一前提条件,否则将会造成识别错误.针对最小距离法存在的问题,提出了一种基于人工神经网络的改进最小距离法,并将该方法应用于加热炉工况的状态识别.结果表明,该方法具有识别速度快、识别率高的优点,完全能够满足工业生产过程的需要
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