步数值的三个因素。与上面的结果进行比较。上文也已经提到了，由于人口与妇女生育率的相对稳定，大致上来说，是呈现线性关系的，因此采用多变量的数据拟合的方法对于这个问题来讲，也是比较合适的。至于系数的设置问题，由于条件的改变，需要从新设定，前面的已经不适用。多变量的数据拟合的简介多变量的数据拟合的办法，主要针对的是多个变量同时对个数据产生影响的情况。具体操作如下如果说影响变量的因素不是只有个，而是有几个，比如说有个因素,同时对变量产生影响，这是通过查询得到的组数据可以得到下表编号在般的情况下来说，如果选择的是近似方程为和前面提到的样，把数据代入方程之后将得到个矛盾方程组，所以这里任然利用最小二乘法的原理来确定方程中的全部系数。使得,要求要使得,达到极小。将式子,分别对,求偏微商，而且分别令,的偏微商等于就得到也就是说这也是个正规方程组。当然这个这个正规方程组经过简化整理可以得到另种形式，该形式如下在这之中,,通过求解线性方程组即可以求得再从式子计算出，通过这两个方程组就可以求得全部的系数了。因为通常我们假设观测数据的数组大于自变量的个数即，并且假设任自变量都不能用其他自变量的线性表出，这时方程总有唯解。这就是多变量拟合的般过程和原理，大体上看来与最小二乘法是差不多的，只是变量的个数多了些。接下来就是利用多变量数大学出版社,徐泽水不确定多属性决策方法及应用北京清华大学出版社,王应明应用离差最大化方法进行多指标决策与排序系统工程与电子技术徐萃微,孙绳武计算方法引论,北京高等教育出版社,致谢在论文结束之际,我要大力感谢李强老师对于本篇论文的严格审核,不厌其烦的指出了文章中的纰漏和,并给与了我大量的指导意见,让这篇存在着大量和漏洞的拙文变得流利通畅，在这里,我要再次感谢李强老师次次的辛勤付出,在百忙之中抽出时间指导我的写作。在李强老师的帮助之下我顺利完成了这篇文章同时也非常感谢汪新凡老师赵育林老师以及其他任课老师的帮助据的拟合方法解决分孩次生育率与人口总量的数据拟合问题。多变量的数据拟合的系数设置与前面的最小二乘法数据拟合相比，多变量的数据拟合问题的系数有所不同，前面自由个变量就是妇女生育率，而这里就涉及到了三个数据变量，他们分别是孩生育率，二孩生育率，以及三孩生育率。同样的，为了不使数据溢出影响精度，仍然把人口总量作为因变量，而把妇女生育率作为自变量，因此，在这里把人口总量设置为，把孩生育率设置为，把二孩生育率设置为，把三孩生育率设置为。因此这里涉及到组数据。利用多变量的数据拟合求解在前文中已经已经查询到了关于年直到年七年的人口总量以及这几年的妇女生育的数据，这些数据如下表所示编号现在选择的近似方程是这是个线性方程，现在用最小二乘法的原理来确定系数，也就是要使得,取得极小值，为此，分别对，求偏微商，而且令他们的偏微商为得正规方程组由解得即，。程序代码解得的近似方程为这里把多属性的数据拟合函数解出来了，仍然要对其进行检测，所选取得年份仍然是年，从上文可以看到年我国的孩生育率是，二孩生育率是，三孩生育率是，当年的人口总量是万人，把分孩次生育率代入到刚才的近似方程中，解得的结果是万，与实际人口数量的偏差为万，误差是比较大的，比直接用最小二乘法解得的数据误差大些，因此用最小二乘法解更加的合适。小结本文利用最小二乘法和多变量的数据拟合的方法来求解分孩次生育率与人口总量之间的函数关系，首先查询得到历年的人口数据，然后是查询得到历年的妇女生育率的数值，利用离差最大化的决策方法来给分孩次的妇女生育率加权，使各孩次的贡献程度比较直观的表示出来了。最后是分别用最小二乘法和多变量的数据拟合的方法分别拟合函数，并做个比较，最终的结果是使用最小二乘法的效果比使用多变量的数据拟合的方法误差要小，在本文的条件下，使用最小二乘法来拟合函数是比较适合的。参考文献中国人口统计年鉴年年国家统计局中国统计年鉴年年国家统计局李勇胜人口统计学成都西南财经大学出版社,温勇人口统计学南京东南排序的作用越小。反之则说明该属性对于排序来说起着更大的作用。因此，从方案排序的方面来讲，偏差值越大的属性应该赋予更大的权重。特别的，若所有方案在属性下的属性值无差异，则该属性对于方案的排序来说是不起任何作用，可令其权重为，而离差最大化的方法正是在这前提条件下通过计算方案的离差，并求解方案的离差模型达到最优值而求解出最终的结果。但是考虑到本篇文章的特殊性，即不需要对方案进行最后的排序，只需要在计算出权重属性后计算出各年的决策属性值即可，因此舍去了决策分析的最后过程，具体的步骤如下步骤对于个多属性决策问题,我们首先需要做的是要构造个决策矩阵,并利用适当的方法把它规范化为规范化的方法为如果属性权重的类型是效益型，即属性值越大越好的属性,那么或者若属性权重值是成本型,也就是说属性值越小越好的属性,那么或者其中,为各个方案,为属性效益型以及成本型由此得到我的规范化矩阵步骤利用公式,计算出各方案的最优权重向量,，属性权重值就算出来了步骤根据上步所计算出来的属性权重值给各个方案进行加权,以此计算出来的结果即是每个属性的综合决策属性值。由于本文并不需要对各年的妇女生育率属性进行排序，所以最后的步骤也就是排序的步骤就省略了。由计算所得的决策权重计算各年的综合决策值骤由计会造成注射时模具受力不均。设计浇注系统时，应考虑去除浇口方便，修正浇口时在塑件上不留痕迹。腔多模时，应防止将大小悬殊的的塑件放在同模具内。在设计浇口时避免塑件熔体填充过程中不致产生塑料熔体涡流紊流现象，使型腔内的气体顺利排出模外。在满足成型排气良好的前提下，要选择最短的流程，这样可以缩短填充时间在设计浇口时，避免塑料熔体直接冲击小直径型芯及嵌件，以免产生弯曲折断或异位。在成批生产塑件时，在保证产品质量的前提下，要缩短冷却时间及成型周期。若是主流道型浇口，因主流道处有收缩现象，若塑件在这个部位要求精度较高时，主流道应留有加工余量或修正余量。浇口的位置应保证塑料熔体流入型腔，即对着型腔中宽畅厚壁部位。尽量避免使塑件产生熔断痕，或使其熔断痕产生在塑件不重要的部位。主流道的设计主流道的尺寸主流道是端与注射机喷嘴相接触另端与分流道相连的段带有锥度的流动通道。主流道锥度为，小端前面是球面，其深度为先端直径比注射机直径大工序号工序名称工序内容设备备料块料锻造加工编程，对刀，操作加工中心多用工作灯后盖注塑模有图纸结论经历了八周的毕业课程设计即将结束在此希望各位老师对我的设计过程做最后的审阅与检查。在这次的毕业课程设计中我通过对有关模具设计方面的资料的参考及查阅，请教戴芳老师等参与辅导我们毕业设计的老师有关模具方面的问题，特别是在采用标准零件时所遇到的困扰。老师们都能给予我们答案。使我在短短的时间内，对模具有了定的了解。让我对塑料模具设计的各种成型材料的设计，成型零件的加工工艺主要有线切割电火花加工数控车床加工中心，主要设计参数的计算，产品缺陷及其解决方法，模具总体结构设计及零部件的设计有了进步的了解及掌握。在设计过程过程中，起初的设计中也不顺利，但通过查阅有关书籍致谢在这次毕业设计中得到了戴芳老师等参与辅导我们毕业设计的老师及同学的指点和帮助，特别是老师们耐心讲解的指导，使我在这次课程设计中受益非浅。在此，我要对关心及指导我的老师们和帮助过我的同学表示衷心的感谢。，因此要求主流道球面半径比喷嘴球面大流道的表面粗糙度﹤主流道衬套的形式多用工作灯后盖注塑模有图纸主流道小端入口与注射机喷嘴反复接触，属易损坏，对材料要求较严，因而模具主流道部分常设计成可拆卸更换的主流道衬套形式俗称浇口套以便有效的选用优质钢材单独进行加工和热处理。浇口套都是标准件，只需要去买就行了。常用浇口套分为有托浇口套和无托浇口套两种，下图为前者，有托浇口套用于装配定位圈。浇口套的规格有，等几种。由于注射机的喷嘴半径为，所以浇口套为。如下图所示为浇口套的剖面图图浇口套剖面图此处省略字。如需要完整说明书和图纸等请联系专业为您服务本设计已通过答辩,完整机械毕业设计全套下载地址爱问带来不便请见谅,主流道衬套的固定因为采用的有台阶的浇口套所以用定位圈配合后固定，在模具的面板上。定位定位圈是标准件，外径为，内径为，具体固定的形式如下图所示附表二机械加工工艺规程常州工学院机械加工工艺过程卡产品型号产品名称零件名称步数值的三个因素。与上面的结果进行比较。上文也已经提到了，由于人口与妇女生育率的相对稳定，大致上来说，是呈现线性关系的，因此采用多变量的数据拟合的方法对于这个问题来讲，也是比较合适的。至于系数的设置问题，由于条件的改变，需要从新设定，前面的已经不适用。多变量的数据拟合的简介多变量的数据拟合的办法，主要针对的是多个变量同时对个数据产生影响的情况。具体操作如下如果说影响变量的因素不是只有个，而是有几个，比如说有个因素,同时对变量产生影响，这是通过查询得到的组数据可以得到下表编号在般的情况下来说，如果选择的是近似方程为和前面提到的样，把数据代入方程之后将得到个矛盾方程组，所以这里任然利用最小二乘法的原理来确定方程中的全部系数。使得,要求要使得,达到极小。将式子,分别对,求偏微商，而且分别令,的偏微商等于就得到也就是说这也是个正规方程组。当然这个这个正规方程组经过简化整理可以得到另种形式，该形式如下在这之中,,通过求解线性方程组即可以求得再从式子计算出，通过这两个方程组就可以求得全部的系数了。因为通常我们假设观测数据的数组大于自变量的个数即，并且假设任自变量都不能用其他自变量的线性表出，这时方程总有唯解。这就是多变量拟合的般过程和原理，大体上看来与最小二乘法是差不多的，只是变量的个数多了些。接下来就是利用多变量数大学出版社,徐泽水不确定多属性决策方法及应用北京清华大学出版社,王应明应用离差最大化方法进行多指标决策与排序系统工程与电子技术徐萃微,孙绳武计算方法引论,北京高等教育出版社,致谢在论文结束之际,我要大力感谢李强老师对于本篇论文的严格审核,不厌其烦的指出了文章中的纰漏和,并给与了我大量的指导意见,让这篇存在着大量和漏洞的拙文变得流利通畅，在这里,我要再次感谢李强老师次次的辛勤付出,在百忙之中抽出时间指导我的写作。在李强老师的帮助之下我顺利完成了这篇文章同时也非常感谢汪新凡老师赵育林老师以及其他任课老师的帮助据的拟合方法解决分孩次生育率与人口总量的数据拟合问题。多变量的数据拟合的系数设置与前面的最小二乘法数据拟合相比，多变量的数据拟合问题的系数有所不同，前面自由个变量就是妇女生育率，而这里就涉及到了三个数据变量，他们分别是孩生育率，二孩生育率，以及三孩生育率。同样的，为了不使数据溢出影响精度，仍然把人口总量作为因变量，而把妇女生育率作为自变量，因此，在这里把人口总量设置为，把孩生育率设置为，把二孩生育率设置为，把三孩生育率设置