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在“科教融合”背景下,将科学研究的前沿创新成果融入教学环节,以高质量教学保障人才培养成效,对于培养新时代创新人才具有重要意义。本文针对《材料科学研究方法》专业必修课存在的理论与实践缺乏紧密联系的教学痛点,探究了科研反哺教学设计与实践的有效路径,设计了与理论知识紧密结合的且由典型科研成果转化的实验教学内容——“Co3O4晶体结构表征及其电催化性能”,采用案例型教学模式,引导学生深刻理解并掌握X射线衍射分析的基本原理、应用及数据分析方法,从而灵活运用材料分析表征方法。该教学实验设计对于促进学生实现“从学到用”的闭环、启发学生科研创新思维、提升学生自主学习能力具有极大的推动作用。 相似文献
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针对目前装备系统采用层次化、模块化设计,维修级别与测试性建模复杂度大大提高的问题,提出一种基于层次广义随机Petri网(HGSPN)的测试性建模方法。将主流模型和广义随机Petri网(GSPN)模型进行对比,阐明主流模型存在的问题,以及选择GSPN模型的原因;对装备进行层次划分,建立分层GSPN模型;系统及其组成元件存在多个故障模式,为区分这些故障模式提出一套完整编码方案;给出可达性算法获取层次相关性矩阵,运用测试性评估数学模型得到各层级的测试性水平,将各层级的测试性信息汇总,得到装备完整的测试性水平。以某型导弹发动机系统为例,建立其HGSPN模型,并对测试性指标进行确定,得到100%的故障检测率和66. 7%的故障隔离率,验证了所提建模方法和相应算法的有效性。 相似文献
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滚动轴承作为旋转机械中的必需元件,其任何故障都可能导致机器乃至整个系统发生故障,从而导致巨大的经济损失和时间的浪费,因此必须要及时准确地诊断滚动轴承故障。针对传统极限学习机中模型参数对滚动轴承故障诊断精度影响较大的问题,提出了一种基于贝叶斯优化的深度核极限学习机的滚动轴承故障诊断方法。首先,将自动编码器与核极限学习机相结合,构建了深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine, DKELM)模型。其次,利用贝叶斯优化(Bayesian optimization, BO)算法对DKELM中的超参数进行寻优,使得训练数据集和验证数据集在DKELM模型中的分类错误率之和最低。然后,将测试数据集输入到训练好的BO-DKELM中进行故障诊断。最后,采用凯斯西储大学轴承故障数据集对所提方法进行验证,最终故障诊断精度为99.6%,与深度置信网络和卷积神经网络等传统智能算法进行对比,所提方法具有更高的故障诊断精度。 相似文献
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以LPC2478为核心的嵌入式控制系统通过对多路传感器的数据采集,实现了波浪能滑翔器在海洋中的自主巡航监测环境。基于高斯大地线算法,计算出当前位置与预设位置的大地线距离和航向角偏差值;同时基于PID控制算法,计算出尾舵系统需要偏转的角度。2种算法构成了导航策略的算法体系,实现了波浪能滑翔器的视向跟踪和虚拟锚泊。同时,为保证导航信息的精准度,增加2组传感器:波高仪和流速仪,作为辅助导航传感器,从而建构了一个完整的控制波浪能滑翔器自主运行的导航系统结,在实际海洋试验中,取得了良好效果。 相似文献
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现有测试性模型对复杂装备进行分层建模时,不仅需要每层装备的故障模式、影响和危害性分析(failure mode, effects and criticality analysis,简称FMECA),还需要确定各故障模式之间的联系,增加了实际工作量和建模难度,与实际故障诊断脱节。为解决上述问题,提出一种基于Petri网的建模方法,将测试性模型与故障诊断模型相结合。首先,采用广义随机Petri网建立装备系统级的测试性模型,采用模糊Petri网(fuzzy Petri net, 简称FPN)建立子系统的故障诊断模型,完成系统到子系统的传递;其次,根据FMECA信息对故障统计数据进行处理,通过神经网络对参数进行调整学习和优化;然后,采用正向推理实现故障的准确预测,逆向推理结合最小割集完成故障定位;最后,以涡扇发动机风扇部件模型为例进行建模分析,并通过故障树和统计数据验证了模型的正确性和有效性。 相似文献