谈谈物理教学中情感因素的影响

情感是人对客观事物是否符合自己需要的态度的体验,心理学研究表明:情感因素是影响教学质量的一个重要因素.积极丰富的情感能促进认识过程、意志过程,使个性品质得到全面发展.由于学生是学习的主体,学生的情感必然成为影响学生学习的一个极为重要的因素.     

管理者要做“补窗人”

制度就像一个窗户，违反制度就像窗户被打破。如果第一个被打破的窗户没有被修补好，就有更多的窗户被打破。     

碳纤维增强尼龙66复合材料的研究

研究了不同相对黏度的尼龙66对碳纤维增强尼龙66复合材料的力学性能及结构的影响。结果表明：碳纤维增强尼龙66复合材料的力学性能随尼龙66的相对黏度增加而降低。碳纤维的质量分数为20%时,相对黏度为3.2的尼龙66的复合材料的拉伸强度和拉伸模量分别为195MPa和12000MPa;相对黏度为2.4的尼龙66复合材料的拉伸强度和拉伸模量分别为225MPa和15000MPa,分别提高15.3%和25%。扫描电镜表明：复合材料断裂为纤维拔出断裂方式,碳纤维在相对黏度高的尼龙66复合材料中分散不均匀,发生团聚,从而导致碳纤维增强相对黏度高的尼龙66力学性能较低。     

基于虚拟仪器架构的电子测量工作站设计

基于虚拟仪器体系结构将电子测量仪器以工作站的形式进行设计与实现。提出事件处理机的概念,用FPGA进行实现,并将其作为工作站的设备控制核心,以USB2.0总线作为设备与主机的通信接口,集成实现了示波器、逻辑分析仪、信号发生器等多个硬件模块,软件采用LabWindows/CVI及VC++7.1工具,实现了关联测量模块之间的同步与联动。     

分段切换模型参数寻优的车道检测算法

车道检测算法的研究是智能车辆基于道路标识线或边界信息自主导航的首要环节。根据道路先验知识和驾驶员视觉处理经验,将道路图像分为近景和远景区域,近景区使用直线模型拟合车道线,远景区切换直线模型或三次曲线模型匹配车道线。融合道路图像的梯度幅值、梯度方向和灰度特征信息,建立概率判别函数,采用基于遗传算法操作的改进粒子群优化算法,快速搜索关于概率函数的最优模型参数,实现对车道的检测。对实际道路图像的试验结果表明,在路面存在阴影、光照不均匀、车辆遮挡以及车道标识线污损情况下,该算法都能很好地识别车道,具有很强的鲁棒性。     

基于电力系统经济调度问题的量子天牛须搜索算法

传统天牛须搜索算法（beetle antennae search algorithm）,BAS演化过程中收敛速度过慢,为了快速高效地解决电力系统经济调度问题,提出了一种量子天牛须搜索算法（quantum beetle antennae search algorithm,QBAS）。算法将量子行为的搜索机制引入到BAS算法中,在天牛须位置周围建立量子Delta势阱,利用量子理论的概率性和不确定性,有效加快收敛速度,并克服容易陷入局部最优的缺点。实验采用一组标准测试函数对QBAS算法进行性能测试,从而验证算法在收敛速度及鲁棒性上的优越性。最后将算法应用电力系统经济调度问题,选用IEEE118总线测试系统进行测试,结果表明QBAS算法在降低发电成本和减少污染物排放都优于粒子群算法和天牛须搜索算法。     

集中生活热水供应系统热水循环问题探讨

利用管路流量特性方程h=SQ2,提出集中生活热水供应系统中热水循环设计存在的问题——热水循环系统发生短路循环,无法保证整个系统的循环效果。对影响集中生活热水供应系统循环流量的因素进行分析,并提供解决该问题的方法。     

溧阳抽水蓄能电站主体工程土石方调配平衡研究

针对溧阳抽水蓄能电站工程C1标、C2标的施工方案,较全面系统地分析了土石方施工工程 中的影响因素,以及各个方面相互联系和制约关系,进行了土石方调配平衡系统与道路运输系统等的 综合优化,以寻求合理的土石方调配方案,达到快速、合理、经济施工之目的。     

基于ADMM的共享储能参与电网辅助服务的分布式优化模型

提出了一种共享储能参与主动配电网辅助服务市场的互动博弈优化模型和基于交替方向乘子法(ADMM)的分布式求解方法。设计了共享储能参与主动配电网辅助服务市场的框架与互动运行模式；考虑主动配电网的优化运行目标与共享储能设备的约束条件，建立了主动配电网与共享储能的互动博弈优化模型；基于ADMM，将系统全局互动博弈问题分解为分布式优化问题，并进行分布式优化求解。以改进IEEE 33节点系统为算例进行仿真，结果验证了所提互动博弈优化模型和分布式求解方法的合理性与有效性，表明所提方法能在保护共享储能和主动配电网隐私的情形下，兼顾主动配电网的经济性与安全性需求，实现主动配电网与共享储能用户的互利共赢。     

基于改进联邦竞争深度Q网络的多微网能量管理策略

目前,基于联邦深度强化学习的微网（MG）能量管理研究未考虑多类型能量转换与MG间电量交易的问题,同时,频繁交互模型参数导致通信时延较大。基于此,以一种包含风、光、电、气等多类型能源的MG为研究对象,构建了支持MG间电量交易和MG内能量转换的能量管理模型,提出基于正余弦算法的联邦竞争深度Q网络学习算法,并基于该算法设计了计及能量交易与转换的多MG能量管理与优化策略。仿真结果表明,所提能量管理策略在保护数据隐私的前提下,能够得到更高奖励且最大化MG经济收益,同时降低了通信时延。