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51.
本文研究森林面积分布系统的最优控制问题。本文将林木总和长消率作为控制变量,以“范数最小”来衡量其最优性,利用空间L^2(0,T)T〉0的自反、光滑和严格凸性,给出了森林面积分布系统最优控制的一个存在性定理。 相似文献
52.
线性空间上凸函数若干等价命题 总被引:2,自引:0,他引:2
本文在线性空间中的凸集上定义一种导数.应用于研究凸函数,得到了凸函数的若干等价命题. 相似文献
53.
54.
本文同时运用能耗率极值原理和重力理论研究了固液两相流在粗质颗粒时固相浓度的垂线分布,通过探讨能耗率极值原理对“非单向性”作用问题,进一步揭示了两相流运动的机理。计算结果与实测数据有较好的吻合。其研究方法、原理、步骤也极易推广到其它各种粒径的固相。 相似文献
55.
56.
研究了迷向表示分为9个不可约子空间的满旗流形Sp(3)/T上的不变爱因斯坦度量,计算Sp(3)/T非零结构常数的值,根据其爱因斯坦方程,利用Maple软件得到64个不变爱因斯坦度量(差常数倍的情况下),在等距的意义下,其中有1个凯莱爱因斯坦度量和3个非凯莱爱因斯坦度量. 相似文献
57.
钢包炉(ladle furnace,LF)精炼的核心任务之一是进行钢水合金化过程,以保证钢包到达连铸平台后满足钢水成分要求。钢水合金化也是较为复杂的物理化学反应过程,其不仅对钢水温度有影响,而且对钢水质量、合金料消耗量均有影响。因此,实现LF精炼过程中合金元素收得率的精准预测具有重要意义。本研究首先采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对模型输入变量进行处理,用于简化实际生产数据结构;然后,融合SGDM算法和L2正则化方法,构建了深度神经网络(deep neural network,DNN);最后,采用主成分分析和深度神经网络相结合的方法,建立了合金元素收得率预测模型。结果表明,Si元素收得率命中率在±1%, ±3%和 ±5%误差范围内分别为54.0%、93.8%和98.8%;Mn元素收得率命中率在±1%, ±2%和 ±3%误差范围内分别为77.0%、96.3%和99.5%。此外,PCA–DNN模型的预测精度优于参考炉次法、多元线性回归模型、改进BP神经网络模型和DNN模型,有助于实现钢水成分的“窄窗口”控制。本研究中合金元素收得率预测模型的建立,也可为LF智能精炼合金化控制模型的开发提供支撑。 相似文献
58.
环向加筋圆柱壳轴向不均匀冲击响应 总被引:2,自引:0,他引:2
对轴向不均匀冲击载荷下环向加筋圆柱壳的动力响应进行了研究,在考虑了壳体及加筋肋骨骨的剪切变形和转动惯性的情况下,运用Hamilton原理推导出壳体-肋骨系统的运动方程,并且采用一种半解析有限差分法进行求解,着重探讨了加筋肋骨对环向加筋圆柱壳动力响应的影响。 相似文献
59.
60.
对采用注射法导入外源基因的棉铃,在激素种类、不同生态条件、结铃部位、结铃性、整枝方式等方面进行分析,探讨了导入棉铃落铃机理和提高导入棉铃成铃率的技术途径。 相似文献