复杂土坝的渗流安全分析评价

根据福华山土坝的渗流观测资料,建立了测压管水位的回归统计模型,定量分析了各影响量(水位分量、时效分量)对测压管水位的影响效应。在此基础上,结合观测资料,采用有限元法反演了大坝各填筑区的渗透系数,并综合评价了大坝的渗流性态。     

高阶统计量地震子波估计建模

本文在反射系数序列为非高斯、平稳和统计独立的随机过程,地震子波为非因果、混合相位的假设条件下,分别应用滑动平均(MA)和自回归滑动平均(ARMA)模型对地震记录进行建模,并采用运算代价较小的基于高阶累积量的线性化求解方法——累积量矩阵方程法进行了子波提取和模型适应性的研究。数值模拟结果和实际地震数据处理结果表明:自回归滑动平均(ARMA)模型比滑动平均(MA)模型具有参数节省、模型更为高效的特点;累积量矩阵方程法可以有效地压制加性高斯噪声,但对累积量样本估计的准确性要求较高;如果累积量样本估计的误差和方差适度,结合自回归滑动平均(ARMA)模型描述的累积量矩阵方程法可以高效、准确地估计出地震子波。     

经典音箱的回归

尽管7.1配置的八声道多媒体音箱是大家在配置家庭影院时梦寐以求的，但传统的双声道高保真立体声音箱仍然获得了许多用户的青睐，尤其是那些比较经典的木质产品。[编者按]     

应用AR模型的IMU误差系数漂移预测研究

将影响IMU误差系数漂移并难于分离的多种因素综合为一种因素，假定IMU误差系数的漂移由一特定系统所引起，从而采用时间序列建模方法进行IMU误差系数漂移的预测。该方法具有消除各因素具体分析中的不确定性并减少其工作员的优点。文中描述了其原理，对某惯组的33个误差系数进行了时间序列建模与预测并得到有效的结果。最后还阐述了存在的问题及其解决方法。     

煤层瓦斯涌出初速度规律探讨

瓦斯涌出初速度是预测煤层与瓦斯突出危险性的一个常用指标，在对回采面的测定数据的统计分析中，发展与区段标高之间存在着简单的线性关系，运用最小二乘法。得到关于采面的瓦斯涌出初速度与区段标高的线性回归方程，对该回采面开采过程中，防治煤与瓦斯突出具有一定的指导作用。     

关于20MnSiV螺纹钢筋加钒合理性的探讨

本文通过对20MnSiV的屈服强度与化学成分的回归分析,指出冶炼该钢种加钒的不合理性,并提出了生产高屈服强度螺纹钢筋在化学成分控制上的建议。     

抽油机井合理沉没度与泵效关系探讨

在保证油井正常生产的前提下，确定合理的油井泵沉没度可以最大限度地提高采油系统效率。根据胜Tuo油田一区的矿场油井资料，按照油井的不同含水组别，对油井沉没度与泵效的数据加以回归，形成了油井沉没度与泵效的关系表达式和关系图。利用该关系图对泵效低下的油井沉没度进行调整，取得了较好的效果。     

5个待定系数的修正韦伯函数在发动机多火焰区燃烧模型中的应用

提出了含5个待定系数的修正韦伯函数，并应用多元非线性回归技术确定这些系数，模拟了具有双火焰区燃烧模式和稀燃－速燃特性的汽油机射流燃烧系统燃烧室中混合气的燃烧特性，从而成功地借助示功图分离出对分析整个燃烧过程至关重要的各火焰区中的质量燃烧率和火焰速比等参数，构成了实用的附有双火焰区的三区准维燃烧分析模型。应用实例表明，该函数与多区模型相结合，将在火花点火发动机燃烧模拟中具有强大生命力。     

Effects of modeling means on properties of monitoring models o spot welding quality

Analyzing and modeling the relation between monitoring information during welding and quality information of the joints is the foundation of monitoring resistance spot welding quality.According to the means of modeling,the known models can be divided into three large categories:single linear regression models,multiple linear regression models and multiple nonlinear models.By modeling the relations between dynamic resistance information and welding quality parameters with different means,this paper analyzes effects of modeling means on performances of monitoring models of resistance spot welding quality. From the test results,the following conclustons can be drawn:By comparison with two other kinds of models,artificial neural network(ANN) model can describe non-linear and high coupling relationship between monitoring information and quality information more reasonably,improve performance of monitoring model remarkably,and make the estimated values of welding quality parameters more accurate and reliable.