概率统计在实际生活中的应用

概率统计是一种数学方法和数学手段,是根据实际生产和生活中不断总结和提炼形成的,具有较强的实践意义,能够对日常生活进行指导.概率统计学的本质与日常生活有着密切的练习,但是从当前概率统计学应用的情况来看,其并没有发挥实际作用.文章中分析统计概率在生产和生活中应用的重要价值,并且提出了在日常生活中的应用,从而对人民的日常行为和生活进行指导.     

微星主板大调转

MS-6199VA,这可是一款性价比很高的好东东,用的是威盛PRO-133的芯片,带两个温度探测头,还具有D-LED四个发光二极管用来侦测硬件故障。一日攒机选中它,轻车熟路安装完毕,开机,机箱的喇叭长鸣了三声,接着屏幕上显示了一行红字,翻泽后就是“硬件错误,要继续请按回车”,按下回车键,顺利进入了Win98。重启系统问题依旧。这时我想起,6199的D-LED侦测功能。重启后那四个发光二极管依照检测顺序显示,当长鸣三声,红字出现时,检测显示“红绿红绿”,与主板说明书上对照,“VGABIOS”出错,即显卡BIOS出错,为了确定问题,我又把另一块显卡换上,没解决问题。     

添加活性剂的T2纯铜MIG堆焊304L不锈钢工艺

为实现T2纯铜基体堆焊304L不锈钢,采用MIG焊的方法进行试验,在分析焊接电流、预热温度对堆焊层成形影响的基础上进一步添加活性剂过渡层,通过分析活性剂对堆焊层及铜-不锈钢结合界面的作用发现：活性剂可以有效增加熔深,改善铜-不锈钢界面的结合情况,其中Cr₂O₃既可产生电弧收缩,又可改变熔池流动形态,效果优于NaF的作用。添加Cr₂O₃活性剂后铜-不锈钢结合界面Cu-Fe相互过渡形成混溶区,在铜侧形成球状富Fe相,在不锈钢侧形成颗粒状富Cu相。Cu-Fe的充分扩散可改善结合界面,避免产生渗铜裂纹,优化后的工艺为：添加Cr₂O₃活性剂,预热温度400℃,焊接电流320 A。     

作业车间区间型多属性瓶颈识别方法

针对扰动情形下作业车间瓶颈识别时机器的特征属性难以用确定值表示的问题,采用区间形式描述机器特征属性,构建了区间型多属性瓶颈识别模型,提出了区间TOPSIS多属性瓶颈识别方法.考虑瓶颈识别与瓶颈利用的紧密关系,提出了先进行瓶颈利用再进行瓶颈识别的统一框架.其中瓶颈利用层基于Plant-Simulation 仿真平台设置了机器故障等随机扰动,采用遗传算法对扰动情形下的调度问题进行了优化仿真,获得了适应扰动情形的最优调度优化方案;瓶颈识别层基于调度优化方案,综合考虑了瓶颈的多维特征属性,采用区间TOPSIS多属性瓶颈识别方法识别了瓶颈机器.通过与机器利用率、瓶颈出现率和移动瓶颈识别法等进行比较,验证了所提方法的有效性.最后,分析了制造成本和原材料成本两个参数对瓶颈识别的影响.     

文15块高含水期精细挖潜实践与认识

文15块由于水驱效率高,经过多年注水开发,到1998年采出程度已达47.8%,其中一类层动用程度达64.9%,综合含水96.7%,水淹较为严重,同时井况损坏严重,井损井占总井数31.8%,致使区块自然递减高达38.78%,开发形势变差。针对开发中暴露出的矛盾,开发方向逐步向二、三类层转移,形成以动用二、三类层为主的注采井网,精细断块内部小断层、边部构造研究和剩余油研究。     

不同工艺制备的大豆浓缩蛋白功能特性的比较

分别采用醇法、酸法和超滤的方法制备大豆浓缩蛋白,比较3种方法制备的浓缩蛋白在功能性质上的区别。结果表明:超滤法生产的浓缩蛋白其蛋白质含量、风味色泽、溶解性、起泡性、乳化性及乳化稳定性均较突出,而泡沫稳定性则最差。     

Fe-Cr-C-Ni-Mo耐磨堆焊合金的组织与性能

在Fe-Cr-C系堆焊合金基础上添加Ni、Mo,设计了金属粉型药芯焊丝。使用自动埋弧焊接机在16Mn试板上进行堆焊试验。通过光学显微镜、X射线荧光光谱仪、扫描电镜对堆焊层金属的组织进行观察,采用磨粒磨损试验机、冲击试验机、洛氏硬度仪对堆焊合金进行耐磨性、冲击韧性及硬度进行测试。结果表明:堆焊合金成分与2Cr13马氏体不锈钢相似,堆焊层合金顶部的组织为针状马氏体、板条马氏体组成的混合马氏体和弥散的Mo碳化物强化相。堆焊合金的耐磨性好,其相对于母材耐磨性的比值为4.46,冲击功为48 J,堆焊层表面平均硬度为46.9 HRC。     

浅谈离心式液力透平在石化项目中的应用

在石化项目中,离心式液力透平可以对工艺流程中高压流体降压过程中富余液能进行回收再利用.根据可回收的富余液能工况差异,离心式液力透平有多种结构形式可供选择.随着离心式液力透平的设计及应用的日益成熟,其需求量不断提升.文章依据石化装置中液力透平能量回收的实际需要和使用业绩作为理论支撑,着重介绍不同机组配套方案的优缺点及选用...     

武强县化工行业污染现状及防治对策分析

针对武强县化工行业发展实际情况及污染现状,分析了对化工行业进行污染治理基本对策。     

基于门控递归神经网络的电网日峰值负荷预测

日峰值负荷作为非线性、非平稳且波动的时间序列,难以准确预测。提出了一种结合动态时间规整（DTW）的门控递归神经网络（GRNN）用于准确预测日峰值负荷。利用DTW距离用于匹配最相似的负荷曲线,可以捕捉负荷变化趋势。采用热编码方案对离散变量进行编码,扩展其特征从而表征对负荷曲线的影响。提出了一种基于DTW的门控递归单元（DTW-GRU）算法用于日峰值负荷预测,并在欧洲智能技术网络（EUNITE）数据集上进行了测试。仿真结果表明,与其他算法相比,该算法的MAPE仅为1.01%。