浅析云计算在高职院校中的应用问题

随着时代的进步,网络技术越来越先进,计算机中诞生了"云"。云其实是网络、互联网的一种比喻说法。过去往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。本文介绍了云计算的概念,云计算的特点,对高职院校的影响及存在的问题。     

基于等价型模糊神经网络的战场辐射源识别算法

针对多变量、环境干扰复杂的现代战场电子对抗辐射源识别非线性系统,应用早期的识别方法已经无法满足辐射源识别系统的精度要求,采用等价型模糊神经网络,产生模糊规则和隶属函数,再基于这些规则产生模糊逻辑推理来构造模式识别算法.仿真结果表明:该算法与传统模式识别方法相比具有更高的识别能力和较强的抗干扰能力,大大提高了战场辐射源识别的正确率和可靠性.     

高速芯片分选多工位转盘的疲劳寿命预测

多工位转盘是转盘式芯片分选设备中的关键部件,其间歇式高速启停转动所引发的惯性力会在转盘支撑臂的根部产生交变循环应力.由于转盘式芯片分选设备分选效率要求达到很高,进而要求转盘启停速度很快,间歇式转动频率很高,该工况下就需要转盘具有很高的抗疲劳寿命.首先对高速转盘工作状况和间歇式转动所产生的惯性力做了分析,然后通过静力学分析方法和Ansys有限元软件疲劳分析工具,分别计算转盘支撑臂所承受的交变应力,进而计算和分析转盘支撑臂的疲劳极限安全因子.通过分析表明,多工位转盘具有超过于2.6×109次循环次数的极限疲劳寿命,可以满足分选设备长时间高频率的生产要求.     

催化剂浓度对6H-SiC晶片Si面化学机械抛光性能的影响

目的提高6H-SiC晶片Si面化学机械抛光(CMP)的材料去除率(MRR),改善其抛光表面质量。方法使用含有不同Cu~(2+)浓度和甘氨酸形成的配合物作为催化剂、H2O2作为氧化剂的抛光液,对6H-SiC晶片Si面进行CMP。使用精密天平称量SiC晶片抛光前后的质量,计算其MRR。使用AFM观测Si C晶圆表面,测其表面粗糙度(Ra)。使用Zeta电位仪测量在不同Cu~(2+)浓度下纳米氧化硅磨粒的Zeta电势和粒径分布。使用摩擦磨损试验机测量不同Cu~(2+)浓度时Si C晶圆的摩擦系数。对比不同压力和转速在CMP中对Si C的MRR和Ra的影响。结果随着Cu~(2+)浓度的增大,MRR先增大后减小,在Cu~(2+)体积浓度为300μmol/L时,MRR有最大值,为82 nm/h,此时,Ra为0.156 nm;相比之下,不加入Cu~(2+)-甘氨酸配合物的MRR为62 nm/h,Ra为0.280 nm。同时,随着Cu~(2+)浓度的增大,一方面,溶液中磨粒的Zeta电势绝对值不断减小,但高于不加入Cu~(2+)-甘氨酸配合物时的Zeta电势绝对值;另一方面,其平均粒径逐渐增大,但低于不加入Cu~(2+)-甘氨酸配合物时的平均粒径(104.0nm)。另外,随着Cu~(2+)浓度的增大,Si C晶圆的摩擦系数先增大后减小,在300μmol/L时达到最大,为0.6137。最后,随着压力的增大,MRR不断增加,但压力过大,使得Ra增大。随着抛光盘转速的增大,MRR先增大后减小,Ra无明显变化,在120 r/min时,MRR有最大值,为96 nm/h,Ra为0.161nm。结论 Cu~(2+)-甘氨酸配合物作为催化剂能够加快Si C化学机械抛光中的化学氧化速率,从而提高MRR,并且能够提高抛光液分散稳定性,改善Si C晶圆表面质量。另外,增大抛光压力可以增强机械磨削作用,提高MRR,但压力过大,会损伤晶片表面。抛光盘转速的增大也可以提高MRR,但其过大则会使抛光液外溅,降低化学作用,导致MRR降低。     

基于MasterCAM的旋钮凸模加工方法设计

以旋钮凸模零件的加工为例,说明在MasterCAM中刀具路径的设计方法以及STL格式文件在正反面加工零件实体模拟中的应用.     

发动机罩内板修边冲孔模设计

通过发动机罩内板制件特点分析,应用三维参数化设计软件UG,进行了修边冲孔模具设计。阐述了模具设计过程,绘制了模具图,应用于生产中。     

高职院校学生思想的一般特征分析

高职院校大学生的思想存在着既矛盾与又统一的多种特征。如,既成性与可塑性、尊师性与独立性、因袭性与探索、周期性与突发性等特点。了解这些特征,有利于我们有针对性地开展思想工作。使思想工作落到实处,收到事半功倍的效果。