基于“双线培养、三位一体、四个结合”的高职数控人才培养模式研究

通过对高职数控专业创新型人才培养模式的研究,提出"双线培养,三位一体,四个结合"的人才培养模式,并对职业能力与学习能力"双线培养"的数控专业课程体系进行构建,对"教、学、做""三位一体化"的课程教学模式进行探索研究,最后详细阐述"四个结合"在高职数控专业创新型人才培养模式中的作用和地位。     

实验中测量不确定度的评定与表示

介绍了不确定度有关概念 ,提出了对不确定度A类分量ΔA 和B类分量ΔB 评定的合理简化 :ΔA=tpS x可简化为ΔA=2nSx 或者ΔA=Sx;ΔB=kpΔC 可简化为ΔB=2 ΔC 或者ΔB=Δ .给出总不确定度的表示式U =tp′u ,u为合成不确定度u =Δ2 A Δ2 B 协方差 .物理实验中一般取tp′ =1.     

基于 GAN 网络的电力设施遥感图像去云算法研究

针对电力设施遥感图像云层遮挡问题,提出了基于生成对抗网络(GAN) 的遥感图像去云算法。以条件生成对抗网络 (cGAN) 为主体结构,在编码器自适应填充卷积,设计了基于 Soft Attention的递归神经网络模块,通过对所有特征节点增加 全局依赖关系来解决网络局部最优问题,通过空间信息转换提取关键信息,提高去云与重建效果。实验结果表明,方法对遥 感图像中云层遮挡去除效果较好,重建图像的结构相似性(SSIM) 与峰值信噪比(PSNR) 分别达到0.983与32.899,分别提高 了23.93%与8.86%,均优于其他改进型GAN 网络。研究的方法不仅为基于遥感图像电力设施识别提供了基础,深度学习 遥感图像处理应用提供了参考。     

基于残差神经网络的无人机射频信号识别

针对民用小型无人机对低空领域安全造成威胁及无人机视觉上识别难的问题,提出了一种无人机射频信号识别的方法,使用深度学习技术学习无人机与控制器之间的射频信号特征来识别无人机。首先将射频信号数据集中的无人机信号进行预处理操作,接着使用残差神经网络进行模型训练,最后使用训练好的网络模型对无人机信号进行识别验证。实验结果表明,该方法识别无人机是否存在的准确率达到99.8%,识别无人机型号的准确率达到91.1%,识别无人机运行模式的准确率达到70.3%,且该方法具备较强的鲁棒性和环境抗干扰能力,性能明显优于基准方法。     

高效自动碳化硅研磨液过滤搅拌循环系统的设计与研究

针对一种光纤研磨机的碳化硅研磨液过滤搅拌循环系统存在的生产效率低、人工成本高、操作不方便、碳化硅研磨液易沉淀、易污染等问题,从光纤研磨机的外部结构、机械传动、自动搅拌系统等方面进行设计改进,从而使该光纤研磨机能实现研磨液自动搅拌循环,提高研磨液的利用率,减少杂质,减少人工,使研磨液时刻处于最优的使用状态,使设备得到更进...     

单相三线式变压器模型在配电网潮流计算中的应用

针对含单相变压器的配电网络,介绍了节点间指定法,并用节点间指定法建立单相三线式变压器模型,给出模型的节点导纳矩阵。通过该模型可以解决配电网中高压系统与单相三线制低压系统的混合潮流计算问题。利用所给出的单相三线式变压器模型进行了实例计算与分析,结果表明模型在配电网潮流计算中是可行的。     

基于Grey-Taguchi方法的汽车内置储物盒注塑工艺参数多目标优化

以某汽车内置储物盒为研究实例,运用CAE软件建立了储物盒注塑成型的数值模型。选取模具温度、熔体温度、保压时间、保压压力及注射时间5个注塑工艺参数为影响因素,以储物盒的翘曲变形量及缩痕指数为优化指标,通过L_(16)(4~5)正交试验分析,获得翘曲变形及缩痕指数最小的最优工艺参数组合及影响趋势,并结合灰色关联分析法,将多目标优化转化为单目标优化问题,获得兼顾两目标的最优工艺参数组合。仿真验证结果表明:优化后的翘曲变形量减小了9.25%,缩痕指数降低了33.42%,获得了较高品质的塑件。     

公共英语教学和法律英语教学的衔接与改进

公共英语教学和法律专业英语教学既相互区别又相互联系,但教学实践中常常忽视二者的联系.分析割裂二者联系的因素,提出了由公共英语教学到法律专业英语教学过渡的调整与改革方案.     

关于《新视野大学英语》教材教学的几点思考

本文结合教师在使用《新视野大学英语》教材教学中积累的实践经验，阐述了该教材教学的特点、原则和理论基础，对今后做好《新视野大学英语》教学提出了一些建设性的意见和建议。     

新安江模型在鉴江化州站的应用

将三水源新安江模型应用于化州站洪水预报,结果表明,21场评定洪水目标函数,洪峰合格率、洪峰时差等各项指标均达到75%以上,为乙级预报方案精度,可用于实际作业预报。