激发动机以用促学——建筑类专业英语教学方法的探索

本文通过分析专业英语的教学目标和教学特点,强调学以致用的教学方针。引介外语学习的情感过滤假设和外语学习动机理论,结合具体的教学环节,进行专业英语教学改革的探索：改变应试教育和满堂灌的教学模式,激发学生的专业英语学习动机。     

叶轮结构参数对压气机性能影响数值分析

针对车用涡轮增压器的唯一对气体做功的部件——叶轮,应用ANSYS CFX软件数值模拟的方法,对离心压气机内部流场进行研究,分析叶轮各结构参数对压气机性能的影响,并将模拟计算结果与性能实验数据进行对比分析,为选取显著性结构参数、进行叶轮优化设计提供理论支撑。     

聚羧酸减水剂合成方法最新研究进展

聚羧酸减水剂（PCEs）具有强大的分子设计能力,可通过引入特殊官能团、改变分子链结构、调节分子量及分子量多分散指数等化学手段或通过阴离子交换插层反应、共挤出技术等物理手段对PCEs进行修饰改性,从而制备不同功能型的PCEs。本文从合成方法角度讨论普通自由基聚合、可逆加成-断裂链转移（RAFT）聚合、化学改性、物理改性及化学改性和物理改性相结合制备PCEs的结构特点,分析纳米PCEs在水泥中的工作机理。此外,对PCEs的发展进行了展望,即从分子设计和合成工艺改善角度优化高性能聚羧酸减水剂。     

静电纺丝PET/PVA复合纳米纤维膜的制备及性能

使用聚乙烯醇(PVA)对聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)进行改性,静电纺丝法制备了PET/PVA纳米纤维复合膜,并采用戊二醛蒸气对其交联处理,通过扫描电子显微镜(SEM)观察了纤维形貌,通过热分析(DSC)、水接触角测试及拉伸测试,考察了制品的性能。结果表明,成功制备了力学性能良好、亲水性优异的纳米纤维复合膜。     

PA66/POE/POE-g-MAH的分散相形态与力学性能研究

以(乙烯/辛烯)共聚物(POE)和马来酸酐接枝POE(POE-g-MAH)并用,制备了尼龙(PA)66/POE/POE-g-MAH合金,研究了POE-g-MAH用量对合金形态结构、力学性能的影响.结果表明,随着POE-g-MAH含量的增加,PA66/POE/POE-g-MAH合金的形态结构得到明显改善,弹性体分散相粒径细化且分布均匀,冲击强度显著提高;分散相粒径越小,粒径分布越均匀,POE-g-MAH较好增韧PA66的粒径范围是0.1～0.3μm;弹性体含量一定时,合金的缺口冲击强度随弹性体的细化而增大,但拉伸屈服强度和拉伸弹性模量不受影响.     

改进YOLOv8n的O型密封圈表面缺陷检测算法研究

针对O型密封圈表面缺陷尺度小且缺陷特征与背景相似性高,存在特征提取困难等问题与工业实时检测的需求,提出一种改进YOLOv8n的YOLO-Oring算法。在卷积计算的基础上,融入线性变化,设计新的CBLGhost模块,减小计算特征图所需的计算资源;针对缺陷与背景相似度高,引入DySample轻量动态上采样模块,使采样点集中在目标区域而忽略背景部分,实现缺陷的有效识别;为提高检测效率,设计C2f-OREPA模块,将复杂的结构重参数转为单卷积层,在保持特征表达能力的同时降低大量训练耗时;为提高算法对小尺度缺陷识别能力,设计DyHead-DCNv3检测头,用于识别多尺度目标,弥补传统标准卷积在长距离建模能力和自适应空间聚合能力上的不足,从而更好地完成检测任务。由于O型密封圈检测数据集缺乏,建立了包括划痕、凹陷、毛刺3类缺陷的1?734张数据集,实验结果表明,YOLO-Oring算法的mAP达到了94.1%,提升了1.3个百分点,FLOPs降低了16%。通过与主流目标检测算法进行比较,结果表明YOLO-Oring算法对O型密封圈表面缺陷有较好的检测性能,更利于工业实时检测。