“不择手段”——艺术设计基础课教学形式的多样化探索

教学是一个动态的过程,艺术设计的基础课教学更是如此,需要教师不断地更新适应时代发展的教学理念,在教学过程中更要"不择手段",探索丰富多样的教学形式。文章论述了在教学过程中对教学形式多样化的研究与实践,主要包括教学过程、学生作业形式、教学地点三个方面,以及对"基础"这一概念的再诠释。     

运用多媒体改革经济数学教学存在的问题与对策

如何将多媒体技术有效地应用于经济数学课堂教学中,是目前经济数学教学改革值得注意的问题。结合教学实践,分析当前经济数学多媒体教学存在的问题,提出经济数学课程使用多媒体教学必须结合课程的特点,教学的需要以及学生的实际情况,将传统黑板教学与多媒体教学优势互补,以实现最佳教学效果。     

基于FPGA的激光粒度仪数据采集系统

本文采用ALTERA公司Cyelone系列的FPGA芯片和IP核PCI_t32,设计了可应用于LSA系列激光粒度测试仪的数据采集系统,并在FPGA内部实现了系统的控制逻辑和PCI总线接口.该系统利用AD7321可为112路模拟信号提供一个12位采样精度的数据采集通道,系统的数据平均传输速率达到了3Mbps.利用该数据采集系统对标准粒子板的测量结果符合ISO13320标准的要求,这表明该系统满足了设计的要求.     

增强Web2.0视频网站服务能力的P2P解决方案

高带宽需求是制约Web2.0视频分享网站服务能力的瓶颈,也是网站高成本的主要原因.文中提出了一种利用P2P技术的视频网站建站方案,通过播放用户相互共享数据,可从根本上消除带宽瓶颈,有效降低投资成本.仿真实验表明,当用户缓存并共享5%以上的视频数据,这种方案可以使网站服务能力得到显著提高.     

基于DSP智能家居控制系统设计

本文以凌阳16位微控制器SPCE061A为核心,配合各种外接监控设备,设计一套智能家居控制系统.采用高性能收发组件完成监控设备信息采集与传送.详细介绍了具有语音识别功能的新一代智能家居控制系统的硬件配置与软件流程,从而在实现系统功能的同时,将低成本、低功耗与友好人机界面有机结合起来.     

考虑数据分类的建筑电能耗集成预测方法

建筑侧各类可再生能源的应用日益普及,建筑电能耗预测在用能供需平衡、电网稳定运行、尖峰需求响应等方面发挥越来越重要作用。尽管诸多数据驱动模型在能耗预测方面获得广泛应用,当前仍缺乏预测精度高、泛化能力强的短期预测模型。针对该问题,提出一种基于建筑物能耗特点并结合数据挖掘技术的分类集成式能耗预测方法。首先,采用递归特征消除法对数据进行特征筛选,并用模糊C均值聚类算法对训练集数据进行聚类,使用K最邻近法对验证集和测试集数据进行归类;选择5种结合智能优化算法的混合数据驱动模型作为子学习器,分别对每类数据做预测,最后使用多元线性回归法进行结果集成。经3个建筑电力用能案例验证,此集成预测模型精度均优于单个子模型,具有适用不同建筑类型和用能尺度的预测潜力。     

Research on wind turbine blade damage based on pre-stressed FBG strain sensors

One of the essential parts of a wind power generator that captures wind energy is the wind turbine blade. The safety of the blades rapidly declines as a wind turbine''s operating period grows. For real-time monitoring, a chip-type pre-stressed fiber Bragg grating (FBG) strain sensor was fabricated. The sensor''s structure was improved using simulation analysis along with optimization. It was discovered through calibration trials that the pre-stressing method expanded the sensor''s range of measurement, guaranteed overall linearity, and prevented the potential hysteresis phenomena during compression. The sensor''s final sensitivity was calculated to be 1.970 pm/με, and its linear fitting coefficient was 0.999. Finally, the sensor was used to monitor the wind turbine blades and the strain change curve of the root of a normally functioning blade is found to be a sine curve, which provides a certain reference value for judging whether the blade is damaged in the future.