传统的优化方法在描述能力、建模方法、方法实现和模型数据的分析等方面都存在着局限性,需要引入新的思路.针对上述问题,提出了基于知识的广义优化方法,给出了广义优化中知识概念、优化问题的描述,以及基于知识的广义优化方法的一般求解过程.其基本方法是在优化问题知识模型的基础上,建立基于知识的广义优化算法,通过知识系统的约简,得到用于制定优化方案的决策规则.同时给出了基于知识的广义优化方法在在锅炉燃烧优化问题中的应用示例,说明了方法的有效性

针对地下矿突水三维可视化仿真，基于矿山复合场理论，通过对水灾漫延过程中各场量参数的空间几何性、分布性、矢量性和时序性进行分析，给出属性空间的拓扑关系，构建了地下矿突水仿真的一体化动态模型，提出了相关属性的可视化仿真方法.通过对空间场量进行体素化和场量化处理，以时间为步长，实现了水灾漫延过程的动态可视化表达.以某典型地下矿山为例，通过对相关数据进行整理分析，实现了水灾漫延过程的动态可视化仿真，验证了地下矿突水一体化模型的可行性和有效性

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

梁单元用于生成三维结构的一维理想化数学模型。与实体单元和壳单元相 比，梁单元可以效率更高的求解。 两种新的有限元应变单元，BEAM188 和 BEAM189，提供了更强大的非线性分 析能力，更出色的截面数据定义功能和可视化特性。参阅 ANSYS Elements Reference 中关于 BEAM188 和 BEAM189 的描述。 何为横截面？

转炉冶炼终点碳曲线拟合模型避开了熔池初始碳含量难以精准确定的问题,假设吹炼后期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系,通过这种函数关系预报钢水终点碳含量.终点碳的三次方模型和指数模型预报精度在±0.02%之间的命中率分别为85.9%和81.2%.运用熔渣分子理论,基于冶炼热轧板材(SPHC)的渣组元成分,计算得出渣中FeO的活度为0.241.出钢温度为1686℃时,C和Fe元素选择性氧化的临界碳质量分数为0.033%.本文在传统指数模型的基础上,充分考虑了枪位、顶吹流量、底吹流量等操作参数对熔池脱碳速率的影响,建立了基于熔池混匀度的指数模型.基于熔池混匀度的指数模型与其他烟气分析碳曲线拟合模型相比,命中率有所提高.以新钢生产热轧板材(目标碳质量分数为0.06%)时的烟气数据为研究对象建模,终点碳质量分数预报误差在±0.02%之间的有75炉次,占验证数据量的88.2%

为实现岩石试样蠕变全过程的准确模拟,并从细观角度探究蠕变过程中微裂隙的发生和发展规律,在二维颗粒流程序(PFC2D)中开发出具有黏弹塑性特征的西原体流变接触本构模型,进一步提出包含两种非定常元件的非定常西原体模型,推导了模型本构关系和蠕变方程.在PFC2D中调用自定义西原体流变模型,通过参数调试,获得与真实试样具有相同强度特性的数值试样.以室内单轴压缩蠕变试验数据为基础,在Matlab中对模型非定常参数进行拟合反演分析.在此基础上,进行单轴压缩蠕变试验的模拟,计算过程中分别采用定常和非定常两种模型,并对微裂隙进行监测.对比分析结果表明:定常模型仅适用于衰减和稳定蠕变阶段;非定常模型也可用于描述加速蠕变阶段,从而准确模拟蠕变全过程;加速蠕变阶段主要是由微裂隙的加速发展而产生,加速蠕变将导致试样剪切破坏

采用FLAC3D程序和离散裂隙网络技术构建的遍布节理岩体模型能同时考虑节理岩体中节理和岩体的作用,具有概念清晰、建模快捷、计算效率高等特点.首先对现场结构面测绘数据进行统计分析,获得其概率分布特征参数,在此基础上分两尺度考虑节理并确定其离散裂隙网络模型;其次基于离散裂隙网络模型构建相应的节理岩体模型,研究其强度特征并获取工程岩体单轴抗压强度;结合Hoek-Brown、Mohr-Coulomb准则及最大围压拟合综合确定节理岩体力学参数;最后将拟合所得参数用于边坡稳定性分析,分别运用强度折减法和极限平衡法计算两种模型的安全系数,对比发现计算结果基本一致,表明所提出的研究思路用于确定节理岩体参数是可行的

定性数据的建模 一、列联表及列联表分析 二、对数线性模型的基本理论和方法 三、对数线性模型的SPSS实现 四、Logistic回归基本理论和方法 五、 Logistic回归步骤以及SPSS实现

对纳微米级孔隙多孔介质内的气体流动进行了研究.利用克努森数划分流态，绘制了流态图版，阐明了不同区域的流动特征.基于Beskok-Karniadakis模型，对渗透率校正系数进行了改进，引入多项式修正系数，将Beskok-Karniadakis模型简化为二项式方程，并利用最小二乘法分段拟合得出多项式修正系数的取值.模型对比显示，简化后的模型具有较高的精确度.应用此模型推导出了纳微米级孔隙气体流量的计算公式.进行了室内微观渗流模拟实验，得到气体平面单向渗流规律，与由纳微米级孔隙气体流量公式计算所得渗流特征进行对比，结果显示本模型与实验数据拟合较好.采用本模型进行编程计算，对其影响因素进行分析，发现气体流量随压力平方差增加而增大，且增加趋势越来越快，并随多孔介质渗透率和克努森扩散系数的增加而增大

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