虚拟现实(Virtual Reality,VR)是3D视频或虚拟世界，遮蔽了现实世界，增强现实(Augmented Reality,AR)则是将电子信息叠加于现实世界中，例如：军方的模拟飞行训练是VR、飞行员头盔上的信息提示是AR。 VR技术难点 其它连PC式头显 插手机式头盔 应用举例 AR Coming Magic Leap

在冷连轧无取向硅钢薄带过程中，为了实现锥形工作辊窜动自动控制边降，需要合理的确定功效系数与策略。这种系数的获得，不只需要研究本道次的轧辊弹性变形、薄带横向流动、机架间变形对窜辊效率的影响，更重要的是需研究上游机架窜辊对下游机架的影响。这就需要高效的仿真模型来完成以上计算。基于边降区域的金属横向流动理论，建立了将横向流动视为纯剪切增量的数值模型，避免了沿带宽方向建立刚度矩阵，从而提高了计算效率。同时考虑了薄带在机架间发生的轧后屈服流动，由于锥形工作辊窜动，打破了带钢断面的等比例遗传关系，使得轧后带钢在边部区域需要缩宽并减薄来补偿边部延伸率差。所建立的数值模型通过工业现场实验验证，相比于原有模型具有更高的精度。完成了两个机架连续计算，研究了上游机架窜辊对下游机架出口边降的影响。研究发现，第一机架的边降控制范围最宽，第二、三机架控制范围逐渐变窄。根据该规律设计了根据三点边降偏差的配合调控策略，相比单点策略在工业应用中取得了更好效果

1 误差理论的基本知识 2 衡量精度的指标 4 误差传播定律 3 算数平均值计算中误差 算数平均值计算中误差 6 误差理论的一些基本应用 5 权

概述 土石坝剖面的基本尺寸 土石坝渗流分析 土石坝的稳定计算 土料选择与填土标准确定 土石坝构造 土石坝的地基处理 土石坝与地基、岸坡及其它建筑物连接

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结合国内某2250 mm热连轧精轧机组, 实现速度调节、机架间水调节、速度和机架间水耦合调节三种控制模式, 能够根据热连轧过程中的不同钢种和不同工况采用相适应的控制模式, 以获取最佳的控制效果. 同时, 利用二次规划优化法在线优化不同控制模式的调节量, 以满足带钢全长终轧温度的控制要求. 将多模式控制模型在线应用后, 带钢终轧温度控制偏差在±20℃以内, 连续三个月命中率为99%以上. 结果表明, 该控制模型响应速度快, 计算精度高, 能够满足不同钢种和不同工况下的终轧温度控制要求, 从而提高带钢轧制稳定性和终轧温度控制精度, 提升产品竞争力

采用旋转柱体法对不同类型的含氟连铸保护渣黏度进行检测，并基于Arrhenius方程通过非线性回归分析建立了新的黏度预测模型，分析了组分变化对黏度的影响。结合模型计算和实验检测，建立了CaF2?Na2O?Al2O3?CaO?SiO2?MgO渣系的等黏度图。结果表明，与传统的含氟连铸保护渣黏度预测模型相比，该模型计算的偏差在10%以内，当渣中w（CaF2）超过20%时，偏差逐渐增大，主要由于氟化物挥发造成炉渣成分变化，最终黏度实测值与炉渣初始成分不符，造成模型无法对黏度有效预测。此外，研究发现，CaF2的增加能显著降低炉渣黏度，而Al2O3和Na2O对黏度的影响受CaF2含量的限制。当w(CaF2)>17%，炉渣黏度随Al2O3含量增加而减小，当w(CaF2)<17%，Al2O3的增加使炉渣黏度显著增大；当w(CaF2)>11.5%，炉渣黏度随Na2O含量增加显著下降，当w(CaF2)<11.5%，Na2O含量变化对黏度的影响并不明显。此外，该等黏度图表明低黏度区w(CaF2)接近14%。通过调整等黏度图中各组分比例，可以改善保护渣的黏度和流动性，供钢铁工业应用

5.1 用DFT逼近连续时间信号的频谱 5.2 用FFT计算线卷积和相关运算 5.3 倒频谱分析 5.4 系统频谱响应函数分析及确定

通过工业试验对202不锈钢进行系统取样，分析试样中夹杂物的变化特征，结合热力学计算，研究了202不锈钢中非金属夹杂物的形成机理。在进行硅锰脱氧后，LF精炼过程中钢液内以球型Ca?Si?Mn?O夹杂物为主。对于硅锰脱氧钢，钢液中残余铝质量分数为1×10?5时，可以扩大Mn?Si?O相图的液相区，但铝质量分数超过3×10?5会导致钢中容易形成氧化铝夹杂物并减小液相区。在连铸坯中以Mn?Al?O类夹杂物为主，相较于LF精炼过程试样，连铸坯试样中夹杂物的MnO和Al2O3含量明显增加，CaO和SiO2含量明显减小，夹杂物个数则由LF出钢试样的5.5 mm?2增加到11.3 mm?2。结合热力学计算发现，凝固过程中会有Mn?Al?O夹杂物形成，这也使其成为连铸坯中主要的夹杂物类型

◼ 5.1 随机事件及其概率 ◼ 5.2 离散型随机变量及其分布 ◼ 5.3 连续型随机变量的概率分布 ◼ 利用Excel计算随机变量的概率分布