线性回归在磨削烧伤的磁弹法检测定标中的应用

磨削烧伤是工件在磨削过程中形成的一种隐形缺陷，其存在将严重成胁到产品的质量。但对于这一“隐患”的检查，传统的方法有着很大的局限性，难以满足准确、快速检测的要求。本文介绍了近年来在国内外应用日渐增多的磁弹法的工作原理，以及在这基础上研制的专用仪器的概况，尤其叙述了应用磁弹法时的评定特征值和仪器的定标。文章着重阐述了如何通过线性回归的分析方法，解决了仪器定标中确定不合格品界限的“量化”难题，使磁弹法的间接测量特性转化为更贴近产品的直接测量。     

磨削烧伤检测及其评定方法

介绍了磨削烧伤的成因及其相应检测手段,现有测试方法难以满足准确、快速地检测磨削烧伤零件的要求,因此需要改进、完善、提升磨削烧伤的检测和评定。阐述了基于"磁弹法"的磨削烧伤检测工作原理,在此基础上研制的新颖、高效、实用的专用仪器,以及磁弹法检测工件磨削烧伤时的评定指标和仪器的特征值定标。     

重要零件表面品质检测手段的提升和应用

在以批量生产为特征的汽车零部件行业,凸轮轴、万向节、轴承、气门和活塞销等重要零件的表面品质是产品质量的一项重要指标,但传统的测试方法却难以满足准确和快速检测的要求。文章对零件的表面品质及其惯用检测手段进行了描述,着重推出了一种新颖和高效的磨削烧伤检测方法——磁弹法。文章介绍了这种方法的工作原理,以及在这基础上研制的专用仪器的基本结构和组成,叙述了应用磁弹法时的评定特征值mp和仪器的定标,并通过所举实例予以说明。     

多元线性回归分析在隧道施工抽排水定额编制中的应用

隧道施工中,涌水的抽排处理工序因影响因素复杂而导致定额测定结果差异性大。为提高定额测定方法的科学性、数据的准确性和成果周期的时效性,根据现场测定资料和对各定额影响因素敏感性的分析,划分定额子目,利用SPSS统计软件进行多元线性回归法分析处理样本数据,优化定额测定施工组织模型,并按分析成果进行定额测定数据的再平衡,缩短了施工定额编制周期,提高了施工定额数据的准确性和可信度。     

基于灰色关联度与多元线性回归模型的客运需求预测

在分析客运需求影响因素的基础上,采用灰色关联分析相关理论,对影响中国旅客运输需求的各个因子进行分析,选出影响客运需求较大的因子,建立客运需求量与主要影响因子之间的多元线性回归预测模型;通过实例运用,将回归模型预测数据与实际数据进行对比,预测精度在±8%以内,精度较高。     

基于浮动车数据的城市隧道实时路况多元线性回归模拟

给出了Floating Car Data(FCD)技术在实时路况仿真模拟中的应用模式,采用GPS技术获得的流动车数据可用以确定车辆在某一时段内所属的路段、通行距离、时间间隔,计算平均车速.并通过多个车辆的平均车速模拟出地面道路实时通行速度.由于车辆在隧道中接收不到GPS信号,故无法采用地面道路的算法模拟隧道中的通行速度,进而提出了采用多元线性回归模型模拟隧道通行速度的方法,利用与隧道进出口连通的相关路段已知通行速度,推估隧道内的通行速度.此外,车辆路测数据验证了该方法能满足实际应用的精度要求,可以合理、有效地模拟隧道内的实时路况.     

柴油机瞬态试验循环的线性回归分析

介绍了柴油机排放的瞬态试验循环,引入了试验循环有效性判断的依据,并就某6缸发动机的瞬态试验循环进行了线性回归分析研究。在允许点删除前后、不同时间延迟及设定量设置值和执行值不同情况下针对转速、扭矩和功率循环特征参数进行了线性回归分析。结果表明:在包括允许删除工况点的条件下,负扭矩工况点对线性回归分析结果影响较大;设定值和实际反馈值的线性回归分析存在最佳延迟时间;试验过程中设定量的执行值偏离设置值使实际试验循环偏离目标试验循环较远,以致循环有效性不能得到正确评价。     

多元线性回归的轿车产量预测模型研究

1 多元线性回归模型的原理 在市场调查和预测中,经济现象与经营要素之间客观存在着各种各样的有机联系,多元线性回归就是利用历史资料,建立多元线性回归模型,用来研究某一因变量与两个或两个以上自变量之间的相互关系的理论和方法。从理论上讲,多元线性回归预测技术已是一种成熟的定量化分析方法。     

基于多元线性回归方法的城市汽车保有量预测研究——以天津市为例

当前,我国民用汽车保有量不断增加,能源、环境、交通等越来越成为制约汽车保有量扩张的重要因素。通过分析主要影响因子,本文运用多元线性回归模型对城市民用汽车保有量进行预测,并以天津市为例进行实证分析。通过研究民用汽车保有量的变化趋势对合理制定公路交通发展规划,有效调节汽车产业的供需平衡具有重要指导意义。     

基于新信息回归分析对隧道变形检测的探讨

回归分析在隧道等变形监测中,具有重要作用。但单一的数学模型无法较好地预测实际变形,而分段回归仍有缺陷,遂提出基于相等个数新信息的回归分析,并给出算例,得到较为合理的结论。