工艺评价

提出了一种结合层次分析法(AHP)和数据挖掘技术的砂型铸造工艺自评价模型。该模型首先利用AHP方法构建了多级指标体系，对影响砂型铸造质量的因素进行层次化分析，确定各指标权重。然后，利用数据挖掘技术对历史生产数据进行分析，建立预测模型，对砂型铸造工艺进行评价。 该模型具有以下优势： 层次分明，逻辑清晰: AHP方法能够将复杂的评价问题分解成多个层次，使评价指标更加清晰明确。 定量分析，客观评价: 通过数据挖掘技术对历史数据进行分析，能够克服传统评价方法的主观性，实现对砂型铸造工艺的客观评价。 预测性强，指导改进: 建立的预测模型可以对未来的生产情况进行预测，为工艺改进提供指导。 模型应用 该

利用VC和SQL Server开发和管理工艺数据库，致力于优化工艺参数。

压圈冲压模具的设计资源，真心觉得蛮值得推荐的。文章把从材料选型到模具结构，再到具体的计算过程讲得挺细，适合做汽车、家电这类大批量生产模具的朋友看。像是对Q235碳钢的应用、IT14 级公差怎么确定、工艺方案的优劣对比，讲得都比较到位。连续模的选择理由也说得实在，能省下不少操作步骤，还节省成本。而且后面的模具设计计算部分实用，像冲压力、压力中心这些，一步步带你推导，不是那种看完还是一脸懵的。对新手友好，对老手也有参考价值。模架结构、弹性元件设计这些也提到了，用例也挺清晰，是讲弹簧选择的时候顺带讲了力的计算逻辑，挺细。配了总装图和零件拆图，对实际开模蛮大的。你要是打算搞一个落料+冲孔一起干的复合模

模型评价：- 验证模型准确性，了解实际应用中的变化- 分析错误类型和相关成本，选择更合适的模型外部验证：- 模型在真实数据上的表现可能与模拟结果不同- 模型建立时隐含的假设会影响结果，导致模型在现实中可能失效

系统评价的顺利实施需要多方面的知识和能力支撑。研究设计阶段: 需要研究者具备深厚的临床专业知识和研究设计能力，才能提出有价值的研究问题，并制定合理的检索策略。文献评价阶段: 需要研究者掌握扎实的临床流行病学知识，能够对纳入文献的质量进行严格评价，筛选出可靠的研究结果。统计分析阶段: 需要研究者具备一定的统计学基础，能够熟练运用meta分析等统计方法对数据进行整合分析，并对结果的可靠性进行检验。结果解释阶段: 需要研究者结合临床专业知识和研究经验，对分析结果进行客观、理性的解读，避免过度解读或误读。系统评价与原始临床试验的设计原则类似，区别在于，原始临床试验的研究对象是患者个体，而系统评价的研

在数据挖掘中，衡量分类方法优劣的指标多种多样，以下列举几项关键指标： 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例，是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间，体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间，影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力，体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力，决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度，影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度，影响模型的效率和可解释性。 8. 决策

详细介绍了鹤壁矿区煤层的基本条件，并统计分析了顺层和穿层预抽瓦斯钻孔布置的优缺点。针对当前采取的区域瓦斯治理模式，根据不同空间尺度条件进行了详细分析，探讨了区域消突工艺的细化应用，并深入分析了钻孔施工工艺参数的设计。研究结果显示，不同空间尺度下的区域瓦斯治理模式能够有效满足当前的治理需求。

熵值法优化TOPSIS计算公式，提出改进熵权TOPSIS法，结合定性定量因素对电力营销服务进行评价，验证了该方法的实用性。

KANO评价结果分类模板详解

炼钢生产累积大量原始数据，利用数据库技术对其进行处理和研究可获取有价值的信息。建立炼钢工艺数据库，实现数据查询、统计分析、工艺计算和分析、参数回归和线性规划等功能，为生产工艺提供指导。