6种工业用合金工具钢及7种WC-Co烧结合金维氏硬度(H)与温度(T)关系的研究表明,经淬火-回火二次硬化处理的工具钢,在回火温度以下,可逆软化与温度呈线性关系,且各高速钢可逆软化系数很接近;提出了计算高速钢500℃以下硬度的简易公式。高于回火温度时,工具钢H-T关系复杂化,但直到700℃,影响高温硬度的主要因素仍然是热处理(二次硬化)达到的室温硬度。WC-Co烧结合金的硬度在800℃以下和温度呈线性关系,当Co ≤ 20%时,与钴含量也呈显著的线性关系;提出了由室温硬度或钴含量(3%~20%)计算800℃以下硬度的简易公式

2向量的线性关系 一.概念 为了进一步研究线性方程组的有解性和工程技术实际问题以及理论的需要,我们在本 节研究向量的概念及其线性关系。 在向量代数一章里,我们已经知道,空间向量(向径)OM={x,y,z}(其中M (x,y,z))与有序三数组一一对应。将此推广到一般n元有序数组得到n维向量的概 念

10.1多重共线性的性质 一、定义: 狭义模型中一些或全部解释变量之间存在一种完全的线性关系(完全共线性)。 广义模型中一些或全部解释变量之间存在一种完全或非完全的线性关系(近似共线性)

向量空间有两种运算:加法和数量乘法,合起来成为线性 运算。因此向量空间也可称为线性空间。向量空间元素之间的最基本的关系就体现在运算上即所谓线性关系上。因此讨论向量之间的线性关系在研究向量空间时起着极为重要的作用。本节仅限于在F中进行讨论

多元线性回归(multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化

第一节制图函数 一、制图函数的概念 为什么使用制图函数? (1)、只有在两个基因座距离较近时,才可以使用以RF表示的图距。 (2)、在中等距离时开始出现双交换,这时图距与RF已不成线性关系 (3)、距离更远时,两基因座之间会出现多重交换,这种非线性关系变得更加明显;呈现非连锁状态

通过建立425mm×320mm连铸大方坯二维凝固传热数学模型,模拟了凝固坯壳的长大过程,并通过窄面射钉实验对数学模型进行了验证,精确得到了任意位置处大方坯凝固坯壳的厚度分布情况及最终凝固终点的位置,发现经典的凝固平方根定律对于连铸大方坯的凝壳长大进程不再适用.回归宽面中心坯壳厚度与凝固时间平方根的关系式发现,结晶器弯月面至二冷区出口,近似为线性关系,符合平方根定律,二冷区出口至凝固终点,二者为非线性关系,不再符合平方根定律

采用ANSYS软件建立了圆坯连铸过程的二维凝固传热模型,通过射钉实验以及表面温度的测定对模型进行了实验验证.结果表明模型能较准确地得到任意位置处铸坯坯壳厚度以及预测凝固终点位置.在传热模型的基础上结合铸坯低倍观察着重分析了圆坯坯壳生长规律.发现圆坯凝固过程中柱状晶区坯壳的厚度与凝固时间的平方根呈线性关系,符合平方根定律,并对平方根定律进行了修正,修正项与过热度和凝固速率有关;铸坯中心等轴区坯壳厚度与凝固时间平方根为非线性关系,凝固坯壳的生长不再符合平方根定律;间接证明了圆坯柱状晶生长是单方向传热,等轴晶生长时传热方向不唯一

在局部腐蚀微区中,金属离子水解而造成PH下降的事实虽已由不少研究工作证实,但因研究技术上的困难,这方面原位的、定量的测量数据尚不充分,现在的数据多为模拟实验提供。本文把生理学上曾得到应用的钨电极引入局部腐蚀中来,较为系统地究究了钨电极的电位与溶液pH值的线性关系,钨电极的电位随温度、时间的变化,以及腐蚀介质和某些腐蚀研究中常见的离子对钨电极的电位的影响。证明:在PH值为0.5~5.0的范围内,钨电极的电位与溶液PH值有良好的线性关系:EP=+a×pH。式中a、b为与电极表面状态有关的常数,但a的数值一般在f0mv/pH左右。温度系数<2mv/度。Cl-、SO42-、NH4+、Na+、Mg2+、Mn2+、Zn2+、Al2+、Ni2+对测定干扰很少,Cr3+及Fe3+在浓度不大时干扰也较小,因此钨电极与微参比电极配合,可以应用在局部腐蚀的微区测量中

多元线性回归( multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化 回归这一名词起源于19世纪生物学家F.高尔顿进行的遗传学研究,他在研 究子女身高与父母身高之间关系时发现