项目导向法在电力系统分析教学中的应用

针对“电力系统分析”课程传统以课本理论知识为核心的教学方式无法满足工程教育专业认证要求的问题,本文笔者将以电气创新实践项目为导向的项目导向教学法引入“电力系统分析”课程教学过程中,基于工程教育专业认证的成果导向理念及学生创新实践能力培养的要求,设计了基于电气创新实践项目为导向的行业前沿咨询类,工程执行类,工程分析计算类和工程设计类项目的教学方案,基于软硬件资源共享与协同环境Trustie建立了课程实施所需的教学与项目研究资源。实践表明以电气创新实践项目为导向的项目导向教学方法提高了学生学习的积极性和主动性,同时也有效地增强了学生解决复杂工程问题的能力,为构建符合工程教育认证要求的课程改革方案提供了参考。     

ANSYS二次开发在冷弯仿真分析中的应用

鉴于ANSYS自有的APDL参数化功能和冷弯成型的特点,利用ANSYS平台的开发环境,结合冷弯板料成型规律,建立了弹塑性大变形有限元模型并采用动力显式算法对冷弯成型过程进行仿真计算分析,实现了在ANSYS界面下输入预设辊花参数,就可得到冷弯变形后板料的等效塑性应力应变,据此判断冷弯辊花设计是否合理,并给出修正建议,进行优化.     

烃类裂解微反装置

七十年代,人们开始把热解色谱技术应用于以生产烯烃为目的的石油烃热解研究。由于它比传统的实验室管式炉要简便、经济,可以在耗样极少的情况下,用很短的时间得到很多重要数据。因此,它已成为进行工业裂解炉原料评价、筛选以及石油烃热解的基础研究工作的一种简易实验手段。Gramer设计了载气串联脉冲微型裂解装置用于研究烃类及混合物的裂解。Nand利用载气串联微型裂解装置研究了液化石油气(乙烷、丙烷、正丁烷混合物)的裂解,测定了反应产物分布,并计算了动力学参数。Greco提出脉冲微型裂解装置与工业炉之间在产物分布上存在线性关系。因此,通过脉冲微型裂解装置可以评价不同原料在工业条件下的裂解行     

电梯曳引轮绳槽磨损的预防

本文从分析曳引轮工作情况和绳槽磨损原因入手，提出了曳引轮在选材、设计与制造工艺、安装和调试、使用和维护方面相应的标准要求以及预防不均匀磨损的办法和措施。     

用唐山粘土生产高炉粘土砖的方法

1原料砌筑高炉用粘土砖为优质粘土耐火砖。一般选用山东特级焦宝石作为骨料和细粉，山西优质粘土为结合粘土。为降低成本，拓宽原料来源现选用唐山YNS－43牌号的粘土质熟料作为骨料，当地粘土为结合粘土，Gal－80牌号细粉作为粉料，各种原料的化学成分、理化指标及配比见表回。粒度组成（％）为：YNS—43颗粒料中＞25mm3．7，2一0．5mmsl，＜0．088mm12；结合粘土中＜0．088mm62；细粉料中＜0．088mm95．2；泥料粒度（％）为：＞2．5mm25，＞2．0mm13．2，2一0．5mm32．l，＜0．088mm42．互，水分4．go1）外加2％纸浆；2）体积密度＞2．4…     

异步轧制铝合金再结晶组织的Monte Carlo模拟

异步轧制会使材料产生一个额外的剪切变形,这个变形大小与异速比直接相关,由剪切角表征。通过剪切应变的两种不同表达式,得到了剪切角的函数关系,并计算出不同异速比下的剪切角。利用Monte Carlo方法模拟出了不同剪切角下的初始组织和整个再结晶的演变过程。最后得到了异步轧制对1060铝合金再结晶的影响,模拟结果和实验相符从而验证了模拟的准确性。     

基于执业能力基准的工程管理专业“三型”人才培养

在国家新型城镇化建设战略背景下,土建类专业承担着为建筑业培养高水平人才的重任,现行的执业资格制度为高校人才培养模式改革提供了动因。文章通过剖析国际项目管理专业人士执业能力的知识、经验和素质三重要素,从复合型专业课程体系、应用型实践教学体系和外向型校园文化体系等视角,探讨了土建类专业"三型"人才培养体系的建构与路径。     

声光探测技术在汽车定位中的应用

基于电子移位逐行红外线扫描和超声波测距技术,设计出一种汽车定位系统,并给出硬件电路和软件设计方案.该系统采用内置接收头和动态红外线发射等方法消除室外强红外线干扰,以延时中断解决测距盲区问题,并用软件控制定位速度和扫描强度.现场测试结果表明,该系统能全天候工作,满足了汽车定位的速度和精度要求.     

《红楼梦》服饰色彩语言论谈

服饰色彩语言就是色彩视觉通过形象思维而产生的心理作用。是服装本身固有的．它的色彩、形象会影响我们的情感．使本无生命的色彩反映了一定的社会属性和强烈的情感因素。本文通过文学作品《红楼梦》描写人物服饰色彩的赏析，揭示当时的社会历史背景及人物的内心情感。便于读者更好读解有关色彩因素独特的艺术语言．领悟文学艺术作品的真谛。     

基于BP神经网络的CSP生产线轧制力预测模型

使用数学模型和BP神经网络相结合的方法对轧制力进行预测。与大多数神经网络仅选取轧制变量作为输入量不同,该BP神经网络增加了喷油量和轧制力模型计算值作为输入变量以考虑摩擦对轧制力的影响,避免过大的轧制力预测偏差,从而形成了11×7×1的网络结构,并和轧制力模型组合构成CSP生产线轧制力预测模型。结果表明:该神经网络模型预测值与实测平均值的平均相对误差仅为1.08%,轧制力模型的平均相对误差为6.32%,该神经网络对轧制力实测平均值的跟踪能力更好,有较高的工程应用价值。