修正kent-park模型公式
UFc
hoopFy rhos K Ue h e u e Z UFc
UFc Zm tem p rhos h e UFc UFc u e hoopSpc
b tem p er
b *10
50505.0002.03)1000(5.04/**3501000
*002.0350/cov 2sec b 5.0+=-+=+-==-+==-= 受限混凝土的特性
首先混凝土secb 为截面宽度，cover 为截面保护层（长度单位为in ）UFc 为不受限混凝土强度（单位必须为psi ），rhos 为箍筋的体积配筋率表达式如下：
hoopSpc
er h er b hoopaera hooplength hos *)cov 2)(sec cov 2(sec *r --= Hooplength 箍筋总长，hooparea 为箍筋面积，hoopSpc 为箍筋间距，hoopFy 为箍筋强度 Zm 是下降段的斜率，K 为放大系数，用于定义峰值应力处得应变
这一段对e50u ，e50h 和Z 存在一些疑问
不受限混凝土的最终应力（以前常取为0）
Strfactor
Ue Uecu Zm UFc UFcu ))0(1(---= UFc 是以psi 为单位的最后仍需转换为Mpa 所以下面除以一个单位换算系数，UFc 是一个正值，最终要返回一个负值（opensees 里定义对于受压性能必须输入负值）
定义受限混凝土的特征值
)08.0(2.0*0
*0Ce Z
Cecu CFc
CFu Strfactor UFc K CFc Ue K Ce --==-=-= 对CFu 以及Cecu 的取值方法有点疑问
多元线性回归模型的案例分析
1. 表1列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ，鸡肉价格P 1，猪肉价格P 2与牛肉价格P 3的相关数据。 年份 Y/千 克 X/ 元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/千克) 年份 Y/千克 X/元 P 1/(元/ 千克) P 2/(元/ 千克) P 3/(元/千克) 1980 2.78 397 4.22 5.07 7.83 1992 4.18 911 3.97 7.91 11.40 1981 2.99 413 3.81 5.20 7.92 1993 4.04 931 5.21 9.54 12.41 1982 2.98 439 4.03 5.40 7.92 1994 4.07 1021 4.89 9.42 12.76 1983 3.08 459 3.95 5.53 7.92 1995 4.01 1165 5.83 12.35 14.29 1984 3.12 492 3.73 5.47 7.74 1996 4.27 1349 5.79 12.99 14.36 1985 3.33 528 3.81 6.37 8.02 1997 4.41 1449 5.67 11.76 13.92 1986 3.56 560 3.93 6.98 8.04 1998 4.67 1575 6.37 13.09 16.55 1987 3.64 624 3.78 6.59 8.39 1999 5.06 1759 6.16 12.98 20.33 1988 3.67 666 3.84 6.45 8.55 2000 5.01 1994 5.89 12.80 21.96 1989 3.84 717 4.01 7.00 9.37 2001 5.17 2258 6.64 14.10 22.16 1990 4.04 768 3.86 7.32 10.61 2002 5.29 2478 7.04 16.82 23.26 1991 4.03 843 3.98 6.78 10.48 （1） 求出该地区关于家庭鸡肉消费需求的如下模型： 01213243ln ln ln ln ln Y X P P P u βββββ=+++++ （2） 请分析，鸡肉的家庭消费需求是否受猪肉及牛肉价格的影响。 先做回归分析，过程如下： 输出结果如下：
基准地价测算公式-因素修正系数
附件3 北京市基准地价因素修正系数说明表 （商业） 注： 1.商业繁华度指距商业中心的距离、商业设施的种类规模与集聚程度、经营类别、客流的数量与质量。 2.交通便捷度指公交条件、距火车站等交通疏散中心距离、区域道路密集程度。 3.区域土地利用方向指周边土地利用方向的一致性。 4.临街宽度和深度指临街宽度和深度对商业经营的影响。 5.临街道路状况指临街道路类型、级别、人行道宽度和交通管制。 6.宗地形状及可利用程度指宗地形状对土地利用的影响程度。 7.基础设施状况指水、电、热、通讯等各种基础设施的配套完善程度。
北京市基准地价因素修正系数说明表 （综合） 注： 1.办公集聚程度指办公设施的种类规模与集聚程度、距政府管理职能部门的距离。 2.交通便捷度指公交条件、距火车站等交通疏散中心距离、区域道路密集程度。 3.区域土地利用方向指周边土地利用方向的一致性。 4.临街宽度和深度指临街宽度和深度对商业经营的影响。 5.临街道路状况指临街道路类型、级别、人行道宽度和交通管制。 6.宗地形状及可利用程度指宗地形状对土地利用的影响程度。 7.公共服务设施和基础设施状况指各种公共服务设施和基础设施的配套完善程度。
北京市基准地价因素修正系数说明表 （居住） 单位：% 注： 1.居住社区成熟度指区域居住用地比例、居住小区规模和社区发展完善程度。 2.交通便捷度指公交条件、距火车站等交通疏散中心距离、区域道路密集程度。 3.区域土地利用方向指周边土地利用方向的一致性。 4.临路状况指临街道路类型、级别和交通管制。 5.宗地形状及可利用程度指宗地形状对土地利用的影响程度。 6.公共服务设施和基础设施状况指各种公共服务设施和基础设施的配套完善程度。 7.自然和人文环境状况指学校数目和类型；文体休闲设施状况；居民素质；景观；噪音、空气和水体污染及危险设施或污染源的 临近程度。 8.与商业中心的接近程度指与各种规模商业中心的距离和相互通达状况。
运算符对公式中的元素进行特定类型的运算
运算符对公式中的元素进行特定类型的运算。Microsoft Excel 包含四种类型的运算符：算术运算符、比较运算符、文本运算符和引用运算符。 运算符的类型 算术运算符若要完成基本的数学运算，如加法、减法和乘法，连接数字和产生数字结果等，请使用以下算术运算符： 算术运算符含义（示例） +（加号）加法运算(3+3) –（减号）减法运算(3–1) 负(–1) *（星号）乘法运算(3*3) /（正斜线）除法运算(3/3) %（百分号）百分比(20%) ^（插入符号）乘幂运算(3^2) 比较运算符可以使用下列运算符比较两个值。当用运算符比较两个值时，结果是一个逻辑值，不是TRUE 就是FALSE。 比较运算符含义（示例） =（等号）等于(A1=B1) >（大于号）大于(A1>B1) <（小于号）小于(A1
支持向量机刀具磨损预测模型及MATLAB仿真
基金项目:国家支撑计划项目(2006BAF01A27)收稿日期:2009年1月 支持向量机刀具磨损预测模型及MAT LAB 仿真 叶蔚,王时龙,雷松 重庆大学 摘要:针对刀具使用时加工参数多变的实际情况,提出使用最小二乘支持向量机(LS -S VM )建立模型并对刀具磨损进行预测:首先引入最小二乘支持向量机建立刀具磨损模型,然后针对具体实验数据,采用交叉验证的办法,选取优化的核参数。实验和仿真结果表明:该模型可以有效地学习刀具磨损中的非线性关系,刀具磨损的预测精度较高。因此该模型可以用作对实际加工中的刀具磨损进行有效预测,并为切削参数的实际选择提供依据。 关键词:刀具磨损;向量机模型;M AT LAB 仿真中图分类号:TG 701 文献标志码:A Predicting Model of Cutting Tool Wear B ased on Least Squares Support V ector Machine and MAT LAB Simulation Y e Wei ,Wang Shilong ,Lei S ong Abstract :With the variable parameter appearing in the using of tool ,the m odel built by least squares support vector ma 2chines (LS -S VM )method is provided to predicting tool wear.Firstly ,LS -S VM was introduced to m odel the wearing of tool.Aiming at the specific sam ple ,the method of cross validation is used to choose the proper kernel function parameters.Results of simulations and experiments showed that the LS -S VM m odel based on radial basis function kernel (R BF )could effectively learn the non 2linear relationship in tool wear.This method could obtain higher prediction accuracy.As a result ,the m odel could effec 2tively predict tool wear and provide theoretical basis for the selection of machining parameters in the actual processing. K eyw ords :cutting tool wear ;S VM m odel ;M AT LAB simulation 1 引言 在切削加工中,刀具寿命是一个重要的参数,它直接影响到刀具需求计划制定、刀具成本核算、生产 效率和加工成本。由于刀具寿命的评价依赖于刀具的磨损和磨钝标准的建立,因此对刀具寿命的预测归根到底是对刀具磨损的预测。 目前对于刀具的磨损预测主要有两种形式:第一种:通过分析磨损机理建立模型。如T akeyama 和Murata 针对磨料磨损和渗透磨损建立的 “差分”磨损模型,Usui 等针对粘结磨损建立的“差 分”磨损模型等[1,2]。这种针对不同磨损建立的模型虽然可以达到一定的精度预测要求,但是泛化能力不强,难以推广使用。 第二种:通过试验方法建立刀具的磨损和寿命预测的经验公式。如美国的T aylor 公式和欧洲的Hasting 公式。但T aylor 公式和Hasting 公式只是简单描述了刀具磨损与切削用量的关系,虽然简明易用,但是随着目前高速、超高速切削加工等新技术以及新型材料的推广应用,单凭经验公式已经无法完全满足刀具寿命预测的要求。 统计学习理论(Statistic Learning Theory ,S LT )是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的基本理论和数学构架。由Vapnik 提出的基于结构风险最小的学习机器支持向量机(Support Vector Machine ,S VM )作为一种非常有潜力的分类技术,是一种基于 统计学习理论的模式识别方法,能够非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题,S VM 从理论上保证了模型的最大泛化能力,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出特有的优势,并可推广应用于预测和综合评价等领域。笔者针对刀具使用时必然面对多变的加工参数的情况,提出使用最小二乘支持向量机(LS -S VM )建立模型并对刀具磨损进行预测。 2 支持向量机回归模型的建立 刀具使用寿命的经验公式可以归结为 T =(d ,v ,f ) (1) 式(1)在一定程度上反映了切削参数对刀具寿命的影响。 与此同时,刀具寿命的量化还受到磨钝标准的制约。按照标准规定,选取刀具后刀面的磨损量VB 来衡量刀具的磨损程度[3]。通过对比实际加工中测得的数据与经验公式算出的数据,得到刀具后刀面
工程施工常用计算公式修订稿
工程施工常用计算公式 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-
工程施工常用计算公式各类钢材理论重量计算公式大全 1.钢板重量计算公式 公式：×长度(m)×宽度(m)×厚度(mm) 例：钢板6m(长)×(宽)×(厚) 计算：×6××= 2.钢管重量计算公式 公式：（外径-壁厚）×壁厚mm××长度m 例：钢管114mm(外径)×4mm(壁厚)×6m(长度) 计算：（114-4）×4××6= 3.圆钢重量计算公式 公式：直径mm×直径mm××长度m 例：圆钢Φ20mm(直径)×6m(长度) 计算：20×20××6= 4.方钢重量计算公式 公式：边宽(mm)×边宽(mm)×长度(m)× 例：方钢 50mm(边宽)×6m(长度) 计算：50×50×6×=(kg) 5.扁钢重量计算公式 公式：边宽(mm)×厚度(mm)×长度(m)× 例：扁钢 50mm(边宽)×(厚)×6m(长度) 计算：50×5×6×= 6.六角钢重量计算公式 公式：对边直径×对边直径×长度(m)× 例：六角钢 50mm(直径)×6m(长度) 计算：50×50×6×=102(kg) 7.螺纹钢重量计算公式
公式：直径mm×直径mm××长度m 例：螺纹钢Φ20mm(直径)×12m(长度) 计算：20×20××12= 8.扁通重量计算公式 公式：(边长+边宽)×2×厚××长m? 例：扁通 100mm×50mm×5mm厚×6m(长) 计算：(100+50)×2×5××6= 9.方通重量计算公式 公式：边宽mm×4×厚××长m? 例：方通 50mm×5mm厚×6m(长) 计算：50×4×5××6= 10.等边角钢重量计算公式 公式：边宽mm×厚××长m(粗算)? 例：角钢 50mm×50mm×5厚×6m(长) 计算：50×5××6=(表为 11.不等边角钢重量计算公式 公式：(边宽+边宽)×厚××长m(粗算)? 例：角钢 100mm×80mm×8厚×6m(长) 计算：(100+80)×8××6=(表 其他有色金属 12.黄铜管重量计算公式 公式：(外径-壁厚)×厚××长m? 例：黄铜管 20mm×厚×6m(长) 计算：×××6= 13.紫铜管重量计算公式 公式：(外径-壁厚)×厚××长m? 例：紫铜管 20mm×厚×6m(长) 计算：×××6= 14.铝花板重量计算公式
多元线性回归模型习题及答案
多元线性回归模型 一、单项选择题 1.在由30n =的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得多重决定 系数为，则调整后的多重决定系数为（ D ） A. B. C. 下列样本模型中，哪一个模型通常是无效 的（B ） A. i C （消费）=500+i I （收入） B. d i Q （商品需求）=10+i I （收入）+i P （价格） C. s i Q （商品供给）=20+i P （价格） D. i Y （产出量）=0.6i L （劳动）0.4i K （资本） 3.用一组有30个观测值的样本估计模型01122t t t t y b b x b x u =+++后，在的显著性水平上对 1b 的显著性作t 检验，则1b 显著地不等于零的条件是其统计量t 大于等于（ C ） A. )30(05.0t B. )28(025.0t C. )27(025.0t D. )28,1(025.0F 4.模型 t t t u x b b y ++=ln ln ln 10中，1b 的实际含义是（ B ） A.x 关于y 的弹性 B. y 关于x 的弹性 C. x 关于y 的边际倾向 D. y 关于x 的边际倾向 5、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于１，则表明 模型中存在（ C ） A.异方差性 B.序列相关 C.多重共线性 D.高拟合优度 6.线性回归模型01122......t t t k kt t y b b x b x b x u =+++++ 中，检验0:0(0,1,2,...) t H b i k ==时，所用的统计量 服从( C ) (n-k+1) (n-k-2) (n-k-1) (n-k+2) 7. 调整的判定系数 与多重判定系数 之间有如下关系( D ) A.2 211n R R n k -=-- B. 22111 n R R n k -=--- C. 2211(1)1n R R n k -=-+-- D. 2211(1)1n R R n k -=---- 8．关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是（ C ）。 A.只有随机因素 B.只有系统因素 C.既有随机因素，又有系统因素 、B 、C 都不对 9．在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k 为解释变量个数)：（ C ） A n ≥k+1 B n 二、多元线性回归模型 在多要素的地理环境系统中,多个(多于两个)要素之间也存在着相互影响、相互关联的情况。因此,多元地理回归模型更带有普遍性的意义。 （一）多元线性回归模型的建立 假设某一因变量y 受k 个自变量k x x x ,...,,21的影响,其n 组观测值为(ka a a a x x x y ,...,,,21),n a ,...,2,1=。那么,多元线性回归模型的结构形式为: a ka k a a a x x x y εββββ+++++=...22110(3、2、11) 式中: k βββ,...,1,0为待定参数; a ε为随机变量。 如果k b b b ,...,,10分别为k ββββ...,,,210的拟合值,则回归方程为 ?=k k x b x b x b b ++++...22110(3、2、12) 式中: 0b 为常数; k b b b ,...,,21称为偏回归系数。 偏回归系数i b (k i ,...,2,1=)的意义就是,当其她自变量j x (i j ≠)都固定时,自变量i x 每变化一个单位而使因变量y 平均改变的数值。 根据最小二乘法原理,i β(k i ,...,2,1,0=)的估计值i b (k i ,...,2,1,0=)应该使 ()[]min (2) 1 2211012 →++++-=??? ??-=∑∑==∧ n a ka k a a a n a a a x b x b x b b y y y Q (3、2、13) 有求极值的必要条件得 ???????==??? ??--=??=??? ??--=??∑∑=∧=∧n a ja a a j n a a a k j x y y b Q y y b Q 110) ,...,2,1(0202(3、2、14) 将方程组(3、2、14)式展开整理后得: 多元线性回归模型案例分析 ——中国人口自然增长分析一·研究目的要求 中国从1971年开始全面开展了计划生育,使中国总和生育率很快从1970年的降到1980年,接近世代更替水平。此后，人口自然增长率（即人口的生育率）很大程度上与经济的发展等各方面的因素相联系，与经济生活息息相关，为了研究此后影响中国人口自然增长的主要原因，分析全国人口增长规律，与猜测中国未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。 影响中国人口自然增长率的因素有很多，但据分析主要因素可能有：（1）从宏观经济上看，经济整体增长是人口自然增长的基本源泉；（2）居民消费水平，它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度，由于教育年限的高低，相应会转变人的传统观念，可能会间接影响人口自然增长率（4）人口分布，非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。 二·模型设定 为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌，选择人口增长率作为被解释变量，以反映中国人口的增长；选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表；选择“居民消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。暂不考虑文化程度及人口分布的影响。 从《中国统计年鉴》收集到以下数据（见表1）： 表1 中国人口增长率及相关数据 ， 设定的线性回归模型为： 1222334t t t t t Y X X X u ββββ=++++ 三、估计参数 利用EViews 估计模型的参数，方法是： 1、建立工作文件：启动EViews ，点击File\New\Workfile ，在对 话框“Workfile Range ”。在“Workfile frequency ”中选择“Annual ” (年 年份 @ 人口自然增长率 （%。） 国民总收入 （亿元） 居民消费价格指数增长 率（CPI ）% 人均GDP （元） 1988 15037 1366 1989 … 17001 18 1519 1990 18718 1644 1991 【 21826 1893 1992 26937 2311 1993 . 35260 2998 1994 48108 4044 1995 — 59811 5046 1996 70142 5846 1997 ~ 78061 6420 1998 83024 6796 1999 【 88479 7159 2000 98000 7858 2001 [ 108068 8622 2002 119096 9398 2003 ： 135174 10542 2004 159587 12336 2005 、 184089 14040 2006 213132 16024 05修正系数计算方法及表格 注：各地区标准不同 综合用地修正系数体系 一、综合用地深度修正 综合用地路线价深度修正系数表 二、综合用地宽深比修正综合用地路线价宽深比修正系数表 三、综合用地容积率修正 注：当容积率W 2.0时，容积率修正系数为1,当容积率〉10?0,容积率修正系数为1.978四、综合用地使用年期修正 五、综合用地街角地修正分两种情况: 1.旁街附设有路线价时，街角地修正计算公式为：地价二正街地价+旁街地价X 修正系数 综合用地路线价街角地修正系数表 2.若街角地只有正街路线价而无旁街路线价，则旁街的影响按下列公式计算：地价二正街地价 +正街地价x 修正系数 综合用地路线价街 角地无旁街路线价修正系数表 六、两面临街地修正 对两面临街的宗地，釆用“重叠价值法”即划分高价街与低价街影响范围的分界点（亦称合致点） ，以 合致线（合致点的连接线）将宗地分为两部分，各部分按其所面临的路线价分别计算地价，然后加总。其计算公式如下： V 二（Uh x dVh x fh ） + （U1 x dVl x fl ） 其中：V ------- 待估宗地地价 佈 ------ 高价街路线价 dVh ——高价街临街深度修正系数 fh ------- 高价街步行街宽深度修正系数 U1 ------ 低价街路线价 dVl ------- 低价街临街深度修正系数 fl ——低价街临街宽深比修正系数 高、低价街临街深度修正系数根据高、低价街的影响深度确定。 高价街路线价 高价街影响深度二 ------------------------------------------- X 全部深度 高价街路线价+低价街路线价 低价街路线价 低价街影响深度二? 舟价街路线价+低价街路线价 X 全部深度 多元线性回归模型公式 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】 二、多元线性回归模型 在多要素的地理环境系统中，多个（多于两个）要素之间也存在着相互影响、相互关联的情况。因此，多元地理回归模型更带有普遍性的意义。 （一）多元线性回归模型的建立 假设某一因变量y 受k 个自变量k x x x ,...,,21的影响，其n 组观测值为 （ka a a a x x x y ,...,,,21），n a ,...,2,1=。那么，多元线性回归模型的结构形式为： a ka k a a a x x x y εββββ+++++=...22110（） 式中： k βββ,...,1,0为待定参数； a ε为随机变量。 如果k b b b ,...,,10分别为k ββββ...,,,210的拟合值，则回归方程为 ?=k k x b x b x b b ++++...22110（） 式中： 0b 为常数； k b b b ,...,,21称为偏回归系数。 偏回归系数i b （k i ,...,2,1=）的意义是，当其他自变量j x （i j ≠）都固定时，自变量i x 每变化一个单位而使因变量y 平均改变的数值。 根据最小二乘法原理，i β（k i ,...,2,1,0=）的估计值i b （k i ,...,2,1,0=）应该使 ()[]min ...212211012→++++-=??? ??-=∑∑==∧n a ka k a a a n a a a x b x b x b b y y y Q （） 有求极值的必要条件得 ???????==??? ??--=??=??? ??--=??∑∑=∧=∧n a ja a a j n a a a k j x y y b Q y y b Q 110),...,2,1(0202（） 将方程组（）式展开整理后得： ?????????????=++++=++++=++++=++++∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑===================n a a ka k n a ka n a ka a n a ka a n a ka n a a a k n a ka a n a a n a a a n a a n a a a k n a ka a n a a a n a a n a a n a a k n a ka n a a n a a y x b x b x x b x x b x y x b x x b x b x x b x y x b x x b x x b x b x y b x b x b x nb 11221211101 121221221121012111121211121011112121110)(...)()()(...)(...)()()()(...)()()()(...)()( （） 方程组（）式，被称为正规方程组。 如果引入一下向量和矩阵： 则正规方程组（）式可以进一步写成矩阵形式 B Ab =（3.2.15’） 二、多元线性回归模型 在多要素的地理环境系统中，多个（多于两个）要素之间也存在着相互影响、相互关联的情况。因此，多元地理回归模型更带有普遍性的意义。 （一）多元线性回归模型的建立 假设某一因变量 y 受 k 个自变量 x 1, x 2 ,..., x k 的影响，其 n 组观测值为（ y a , x 1 a , x 2 a ,..., x ka ）， a 1,2,..., n 。那么，多元线性回归模型的结构形式为： y a 0 1 x 1a 2 x 2 a ... k x ka a （） 式中： 0 , 1 ,..., k 为待定参数； a 为随机变量。 如果 b 0 , b 1 ,..., b k 分别为 0 , 1 , 2 ..., k 的拟合值，则回归方程为 ?= b 0 b 1x 1 b 2 x 2 ... b k x k （） 式中： b 0 为常数； b 1, b 2 ,..., b k 称为偏回归系数。 偏回归系数 b i （ i 1,2,..., k ）的意义是，当其他自变量 x j （ j i ）都固定时，自变量 x i 每变 化一个单位而使因变量 y 平均改变的数值。 根据最小二乘法原理， i （ i 0,1,2,..., k ）的估计值 b i （ i 0,1,2,..., k ）应该使 n 2 n 2 Q y a y a y a b 0 b 1 x 1a b 2 x 2a ... b k x ka min （） a 1 a 1 有求极值的必要条件得 Q n 2 y a y a b 0 a 1 （） Q n 2 y a y a x ja 0( j 1,2,..., k) b j a 1 将方程组（）式展开整理后得： 一、选择题 1．新建一个工作簿后默认的第一张工作表的名称为： (A)Excel1 (B)Sheetl (C)Bookl (D)表1 2．Excel中图表文件的扩展名为： (A)．xlc (B)．xls (C)．xlt (D)．xla 3．在单元格中输人数字字符串100081(邮政编码)时，应输入： (A)10008l (B)"100081" (C)'100081 (D)100081' 6．工作表中表格大标题对表格居中显示的方法是： (A)在标题行处于表格宽度居中位置的单元格输入表格标题 (B)在标题行任一单元格输入表格标题，然后单击"居中"工具按钮 (C)在标题行任一单元格输入表格标题，然后单击"合并及居中"工具按钮 (D)在标题行处于表格宽度范围内的单元格中输入标题，选定标题行处于表格宽度范围内的所有单元格，然后单击"合并及居中"工具按钮 7．下列不能对数据表排序的是： (A)单击数据区中任一单元格，然后单击工具栏中升序"或"降序"按钮 (B)选定要排序的数据区域，然后单击工具栏中的"升序"或"降序"按钮 (C)选定要排序的数据区域，然后使用"编辑"菜单的"排序"命令 (D)选定要排序的数据区域，然后使用"数据"菜单的"排序"命令 8．SUM(5，6，7)的值是： (A)18 (B)210 (C)4 (D)8 9．设在B5单元格存有一公式为SUM(B2：B4)，将其复制到D5后，公式变为： (A)SUM(B2：B4) (B)SUM(B2：D5) (C)5UM(D5：B2) (D)SUM(D2：D4) 12．拖曳窗口与边框角落可改变窗口的： (A)颜色 (B)粗细 (C)大小 (D)字体 13．利用鼠标拖放移动数据时，若有"是否替换目标单元格内容?"的提示框出现，则说明： (A)数据不能移动 (B)目标区域已有数据 (C)目标区域为空白 (D)不能用鼠标拖放进行数据移动 15．在"页面设置"对话框中的"页面"选项卡中的打印质量的数字越大，则表示打印的质量越，打印的速度越。 (A)低、快 (B)高、快 (C)高、慢 (D)低、慢 17．当某一单元格中显示的内容为"# NAME?"时，它表示： (A)使用了Excel不能识别的名称 (B)公式中的名称有问题 (C)在公式中引用的无效的单元格 (D)无意义 18．已知工作表B3单元格与B4单元格的值分别为"中国"、"北京"，要在C4单元格中显示"中国北京"，正确的公式为： (A)＝B3+B4 (B)＝B3，B4 (C)＝B3＆B4 (D)＝B3；B4 二、填空题 1．Microsoft Excel的是计算和存储数据的文件。 2．在输入一个公式之前必须先输入符号。 3．Excel中常用的运算符分为、和三类。 4．记忆式输入和选择列表只适用于数据的输入。 5．将"A1+A4+B4"，用绝对地址表示为。 有限元模拟滑动摩擦磨损 摘要 磨损往往是影响产品寿命的一个主要因素。因此磨损预测就成为工程的一个重要部分。这篇论文介绍了用有限元软件ANSYS来模拟磨损的方法。用线性磨损定律和欧拉解析积分提出了一个模型化的模拟程序。然而，还要考虑保证模型的正确性和数学方法的收敛性。分别用实验和有限元的方法分析了球形pin-on –disk系统在没有润滑条件下的接触问题，使用了Lim 和Ashby磨损图来区分磨损机理。在给定几何尺寸和载荷的条件下，可以用有限元的方法模拟磨损，得到磨损率对滑动距离的对应关系。有限元软件ANSYS非常适合解决接触问题和磨损模拟。实际磨损率的分布范围在±40-60%的界限内会导致磨损模拟结果相当大的偏离。因此这些结果必须在一个相对的值上进行估测，从而比较不同的设计。 关键词：磨损模拟；FEA；磨损试验；接触温度 1．绪论 摩擦副之间最可靠的摩擦学行为的知识可以通过做磨损实验来获得。然而，当特别是设计改变时需要在日常的内部程序基础上进行迅速的估测。已经进行了大量的研究工作来帮助设计者实现这一步。 已经证实一个给定系统滑动磨损的主要参数是接触载荷和相对滑动速度。速度由机构运动来决定。系统载荷怎么影响接触应力是很复杂的一个问题。第一个分析两个弹性实体接触应力的人是赫兹。他认为接触体是弹性的，接触部分为椭圆形，而且没有摩擦的。这些假设被用在接触应力的计算中。磨损发生在机械构件相互接触时。一个重要的实际问题是在给定的时间里有多少的材料损失。由于功能和加工误差等表面的形状是不同的。而且会因为磨损和弹性变形而改变。因此压力的分配就依赖于这些条件。有限元的方法是一个通用的工具来解决应力应变的问题。这篇论文使用有限元软件ANSYS5.0A分析了接触压力和磨损模拟。 2. 磨损模型 磨损过程可以认为是动态的，由许多参数决定，这个过程的预测可以看作是一个初始值的问题。从而磨损率就可以由一个总的方程来描述。 dh/ds=f( 载荷，速度，温度，材料参数，润滑，….) h为磨损深度（m），s为滑动距离（m）。文献中可以查到很多磨损模型。这些数学表达多种多样，从简单的经验式到复杂的依赖于物理概念和定义的方程[1]。常常包括特定的参数和变量，只有在特定的情况下是正确的，在手册中是查不到的。因此这些模型很少被用于实际中磨损的估测。 Lim和Ashby给出了钢板一个更广泛的在大范围载荷和速度下的磨损分类方法。他们的工作建立在简化磨损方程并在很多pin-on-disk实验数据的基础上进行调整。通过这个工作得到了一个磨损图，图1所示。给出了磨损机理的轮廓和无量纲化磨损率?，作为无量纲化压力p和无量纲化速度v的作用结果，定义如下 （1） V为磨损体积（m3），A为接触面积（m），r0为接触半径（m），F N为载荷，H为接触对中较软材料的硬度（P a），v为相对滑动速度（m/s）。表一列出了Lim和Ashby使用的方程和参数。 英文原文 Case Study Theoretical and practical aspects of the wear of vane pumps Part A. Adaptation of a model for predictive wear calculation Abstract The aim of this investigation is the development of a mathematical tool for predicting the wear behaviour of vane pumps uscd in the standard method for indicating the wcar charactcristics of hydraulic fluids according to ASTM D 2882/DIN 51 389. The derivation of the corresponding mathematical algorithm is based on the description of the combined abrasive and adhesive wear phenomena occurring on the ring and vanes of the pump by the shear energy hypothesis, in connection with stochastic modelling of the contacting rough surfaces as two-dimensional isotropic random fields. Starting from a comprehensive analysis of the decisive ring-vane tribo contact, which supplies essential input data for the wear calculation, the computational method is adapted to the concrete geometrical, motional and loading conditions of thetribo system vane pump and extended by inclusion of partial elastohydrodynamic lubrication in the mathematical modej. For comparison of the calculated wear behaviour with expenmental results, a test series on a rig described in Part B was carried out. A mineral oil-based lubricant without any additives was used to exclude the influence of additives which cannot be described in the mathematical model. A good qualitative correspondence between calculation and experiment regarding the temporal wear progress and the amount of calculated wear mass was achieved. Keywords: Mathematical modelling; Simulation of wear mechanisms; Wear testing devices; Hydraulic vane pumps; Elastohydrodynamic lubrication; Surface roughness 1. Introduction In this study, the preliminary results of a newmethodological approach to the development of tribo- meters for complicated tribo sysLems are presented. The basic concept involves the derivation of a mathematical algofithm for wear calculation in an interactive process with experiments, which can be used model of the tribo system to be simulated. In this way, an additional design tool to achieve the correlation of the wear rates of the model and original system is created. The investigations are performed for the Vickers vane pump V104 C usedin the standard method forindicating the wear characteristics of hydraulic fluids according to ASTM D 2882/DIN 51 389. In a first step, a mathematical theory based on the description of abrasive and adhesive wear phenomena by the shear energy hypothesis, and including stochastic modelling of the contacting rough surfaces, is adapted to the tribological reality of the vane pump, extended by 对多元线性回归模型的各种检验方法 对于形如 u X X X Y k k +++++=ββββ 22110 （1） 的回归模型，我们可能需要对其实施如下的检验中的一种或几种检验： 一、 对单个总体参数的假设检验：t 检验 在这种检验中，我们需要对模型中的某个（总体）参数是否满足虚拟假设0 H ：j j a =β，做出具有统计意义（即带有一定的置信度）的检验，其中j a 为某个给定的已知数。特别是，当j a =0时，称为参数的（狭义意义上的）显著性检验。如果拒绝0H ，说明解释变量j X 对 被解释变量Y 具有显著的线性影响，估计值j β?才敢使 用；反之，说明解释变量j X 对被解释变量Y 不具有显 著的线性影响，估计值j β?对我们就没有意义。具体检验 方法如下： （1） 给定虚拟假设 0H ：j j a =β； （2） 计算统计量 )?(?)?()(?j j j j j j Se a Se E t βββββ-=-= 的数值； 11?)?(++-==j j jj jj j C C Se 1T X)(X ，其中σβ （3） 在给定的显著水平α下（α不能大于1.0即 10%，也即我们不能在置信度小于90%以下的前提下做结论），查出双尾t （1--k n ）分布的临界值2/αt ； （4） 如果出现 2/αt t >的情况，检验结论为拒绝 0H ；反之，无法拒绝0H 。 t 检验方法的关键是统计量 )?(?j j j Se t βββ-=必须服从已 知的t 分布函数。什么情况或条件下才会这样呢？这需要我们建立的模型满足如下的条件（或假定）： （1） 随机抽样性。我们有一个含n 次观测的随机样(){}n i Y X X X i ik i i ,,2,1:,,,,21 =。这保证了误差u 自身的随机性，即无自相关性， 如何理解参数的修正系数？ 统计修正系数计算时，公式括号中的正负号如何选择?不利组合具体情况下怎么考虑?除了抗剪强度取负值外，还有那些指标通常取负值或那些指标可以取负值?另外，统计修正系数一般情况下在0.75-1之间，如果计算出来是负数或大于1，是不是计算结果就不能用了呢? 对于岩土参数的统计规范有规定，对于原住测试该怎么统计呢，是按照规范的公式，还是按平均值-1.645σ? 答复: 《岩土工程勘察规范》(GB50021-2001)给出了岩土参数标准值φk 的计算公式: 式中正负号的选用取决于指标的性质，如对于抗剪强度指标，应取负号。为什么对抗剪强度标准这样的参数需要取负号呢?什么指标需要取正号呢?这还必须从概率统计的基本原理说起。 统计修正系数是对土性指标的平均值因变异性而进行的修正，平均值乘以修正系数以后称为标准值，标准值是具有概率意义的代表性数值或者称为取用值。 岩土参数的标准值是岩土工程设计的基本代表值，是岩土参数的可靠性估值。对岩土设计参数的估计，实质上是对总体平均值作置信区间估计。在勘察工作中取土试样或者作原位测试测定岩土的性状和行为，其目的是希望了解岩土体的总体的性状和行为，取土试验或作测试工作是一种抽样的手段，而非目的。抽样所得的子样，包括试验的结果和原位测试的结果都是抽样得到的子样，这些子样并非我们的终极目标。例如，我们取土作三轴试验，求得的强度指标仅是所取的土样的性状，这些指标在多大程度上反映了整个土层的实际性状呢?我们感兴趣的不是几筒土样，而是整个土层，需要了解的是整个土层强度的平均趋势，也就是需要了解强度指标的总体。如何从子样的数据中得出关于总体的结论呢?这种方法在统计学中称为统计推断，就是从有限的样品的结果出发来估计总体的特征，从特殊的抽样数据来推断一般的总体特征的方法。 在采用统计学区间估计理论基础上，可以得到的关于参数总体平均值置信区间的单侧置信界限值:多元线性回归模型公式
多元线性回归模型案例分析
05修正系数计算方法及表格
多元线性回归模型公式定稿版
多元线性回归模型公式().docx
EXCEL复习题(已修改)
ansys计算磨损
中英文中英文文献翻译-为适应预测磨损计算模型
多元线性回归模型的各种检验方法
如何理解参数的修正系数