过程优化与模拟指导书

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1、《过程优化与模拟》上机实验指导书实验一一元线性回归模型的建立一、实验目的通过建立一元线性冋归模型，让学生掌握利用最小二乘法求解一元线性冋归模型参数的方法，同时掌握一元线性回归模型的方差分析、线性相关程度的检验和模型精度的预报。二、实验要求1.熟悉本节所学的一元线性回归模型的回归系数确定的最小二乘法；回归方程显著性检验和回归方程精度预报。2.在学习建立一元线性回归模型理论的基础上，采用C语言或其它高级语言编程实现，并独立完成。三、实验数据及步骤1.实验数据某矿区取得的18个煤样，试建立其密度和灰分Z间的线性回归模

2、型。样品号密度X、灰分Yi11.52521.2431.73041.42051.83661.3771.3581.52491.733101.34111.517121.524131.625141.46151.626161.524171.49181.5202.编程步骤V实验二多元线性回归模型的建立—＞实验目的通过建立多个变量之间相关关系的线性回归模型，掌握多元线性回归分析中正规方程组解法，以及多元线性方程的统计检验。二、实验要求1.熟悉本节所学的多元线性回归模型中的正规方程组的变换，及变换后的正规方程组矩阵求解方法，以

3、及多元线性回归方程的统计检验方法。2.在学习和理解多元线性回归分析理论和模型建立方法的基础上，采用C语言或其它高级语言编程实现，并独立完成。三、实验数据及步骤1.实验数据问题：由于炭、氢、氧是煤燃烧过程中产生热量的主要元素，今从某矿区的原煤中取出12块煤样，经化验后其发热量Q(大卡/克)与C(%)、H(%)、0(%)元素的数据如下表所示，试建立它们的多元冋归模型。序号发热量Q(大卡/克)炭C(%)氢(%)氧0(%)16.5625.01527.0706.02037.2756.52547.5755.01057.77

4、85.5156&0805.24.07&4856.06.08&5884.53.09&8905.05.010&0900.82.511&5922.03.012&7953.53.52.编程步骤实验三插值模型的建立一、实验目的通过建立插值模型，掌握选矿过程模拟中，使用比较多的线性插值、三点插值和拉格朗F1多点插值模型的建立方法。二、实验要求1.熟悉本章所学的分段插值模型的建立及应用，常握线性插值、三点抛物插值和拉格朗日多点插值多项式的构造和模型形式的导出。2.在学习和理解插值模型的理论和模型建立方法的基础上，采用C语言或

5、其它高级语言编程实现，并独立完成。三、实验数据及步骤1.实验数据已知某矿原煤浮沉试验资料如2密度级-1.31.3〜1.41.4〜1.51.5〜1.61.6〜1.8+1.8平均密度1.21.351.451.551.702.0累计产率15.1557.3770.4376.3980.43100.00平均灰分3.767.51&9210.2711.5723.84密度级平均密度产率累计产率平均灰分累计灰分-1.31.215.1515.153.763.761.3〜1.41.3542.2257.377.516.521.4〜1.5

6、1.4513.0670.43&926.961.5〜1.61.555.9676.3910.277.221・6〜1・81.74.0480.4311.577.441.8219.5710023.8410.65试分别用线性插值和Lagrange三点插值求精煤灰分为9%时的理论产率和理论分选密度。2.编程步骤(a)线性插值计算框图(b)三点抛物插值程序框图实验四重力选过程模拟计算—、实验目的通过对重力选过程的模拟计算，让学生学握分配曲线正态分布积分模型、实际可选性曲线模型的建立、两产物计算方法、以及等入原则的应用，其中要重

7、点掌握分配曲线数学模型。二、实验要求1.熟悉木章所学的分配曲线数学模型，重力选产物的预测方法，实际可选性曲线数学模型和重力选过程的优化计算方法。2.在学习和理解分配曲线正态分布积分数学模型的理论和模型建立方法的基础上，结合对等入原则的理解，采用C语言或其它高级语言进行编程，实现对重力选过程的优化计算，并独立完成。三、实验数据及步骤1.实验数据某选煤厂分级入洗的块、末煤比例为4：6,原煤浮沉试验结果如下，设块、末煤分选机的可能偏差为0.04和0.06,试按等基元灰分原则求岀精煤灰分为10.0%时的精煤产率及分选密

8、度。分级入选原煤浮沉组成密度块煤末煤产率，％灰分,%产率，%灰分，％-1.323.745.762&284.551.3〜1.447.5610.1144.609.551.4〜1.59.3919.318.8520.091.5〜1・63.282&753.8329.971.6〜1.82.103&963.2641.47+1.813.9380.1811.1875.602.编程步骤广、END/分级重