浅谈电子信息工程专业人才培养模式分析与实践

当前，我国经济迅速的发展，对于电子信息工程专业的人才来说，市场需求有了更高层次的新要求。因此在培养电子信息工程专业人才的模式上，更加要注重专业的特点，将课程设计、课外活动、课程体系、教学对象以及实验模式作为基础，对人才的分层次模式进行探讨，并力图能在现有的基础模式上摸索出一条更符合新时期发展方向的具有创新精神的应用型电子专业人才的新途径。     

隧道突水突泥致灾构造分类、地质判识、孕灾模式与典型案例分析

致灾构造是突水突泥灾害发生的内在条件和控制因素,突水突泥致灾构造兼具蓄积地下水的自然属性与突水突泥致灾性的社会属性,是地质条件与地下工程活动相互作用的综合体。通过221例突水突泥灾害案例统计分析,将突水突泥致灾构造划分为3类11型,即岩溶类(溶蚀裂隙型、溶洞溶腔型、管道及地下暗河型),断层类(富水断层型、导水断层型、阻水断层型),其他成因类(侵入接触型、层间裂隙型、不整合接触型、差异风化型、特殊条件型),研究不同类型致灾构造的结构特征、赋存规律和地质判识方法,并开展典型案例分析。统计分析表明,岩溶类致灾构造突水突泥数量居首(约占48%,105例),断层类次之(约占29%,65例),最后为其他成因类(约占23%,51例)。提出4种典型的隧道突水突泥孕灾模式,即直接揭露型、渐进破坏型、渗透失稳型和间歇破坏型。研究成果为突水突泥灾害的致灾机制与灾害控制研究奠定了基础,对隧道安全施工具有借鉴和指导意义。     

关于移动IP区域注册的一些探讨

在移动IP中,每当移动节点发生了切换,改变了转交地址的时候,就需要向家乡代理注册。如果访问网络和移动节点家乡网络的距离较远的话,这些注册的时延就可能比较大。同它相比,区域注册减小了移动节点域内切换时延,降低了到家乡网络的信令开销,减少了分组丢失。本文首先介绍区域注册的过程,分析它存在的一些问题,然后介绍优化途径及相应的技术难题。     

岩溶泉域煤矿奥灰顶部相对隔水性及水文地质特征研究

奥灰岩溶水水害是华北型煤田深部开采的关键制约因素,复杂的水文地质环境是灾害频发的主因。运用钻探、水文地质试验及地球物理探测手段对保德井田奥陶系顶部岩性、岩溶裂隙发育特征及相对富水性进行综合研究,论证研究区奥灰顶部相对隔水性。实施单孔抽水试验及群孔抽水试验,查明奥灰含水层渗流场特征;通过岩溶水水化学分析,探讨奥灰含水层水化学场特征及其演化规律:沿径流路径,岩溶水水质类型总体呈HCO3→HCO3·Cl→Cl的演化顺序。依据奥灰含水层水化学特征划分岩溶水径流分区,表明井田奥灰含水层处于弱径流–滞流区。基于井田奥灰含水层水文地质特征,提出奥灰顶部注浆改造的"深度合理,施工便利;物探先行,靶区圈定;优先布网,监控紧跟;上游布孔,引导注浆;成效保障,环保并重"的总体原则,对深部开采奥灰岩溶水水害防控及顶部注浆改造实施具有一定的指导意义。     

基于蜻蜓算法优化BP神经网络的燃气轮机故障诊断

为了提高燃气轮机故障诊断的准确率,提出了一种基于蜻蜓算法(Dragonfly algorithm,DA)和BP(Back Propagation)神经网络的燃气轮机故障诊断方法。针对BP神经网络容易陷入局部极值的问题,采用蜻蜓算法(DA)对BP神经网络的权值和阈值进行参数优化。仿真结果表明:基于蜻蜓算法的DA-BP神经网络的燃气轮机故障诊断准确率高达97.78%,训练误差为0.03%,与基于粒子群算法的PSO-BP故障诊断和标准BP算法的故障诊断相比,DA-BP模型诊断的准确率最高,训练误差最小。实例证明,采用DA-BP模型实现燃气轮机气路故障诊断具有良好的诊断速率和诊断准确率,具有一定的应用价值。     

航空发动机电缆绝缘检测技术研究

提出了用于发动机电缆绝缘检测的方法及检测装置的设计、制作方案。根据电缆的结构和原理,将错综复杂的触点进行细致地分类、组合及优化处理,应用效果显著。     

挤压式偏心回转泵试验研究

针对传统结构原理泵难以同时具备高压和大流量的性能,设计一种挤压式偏心回转泵,其同时具备离心泵大流量和往复泵高压力的特点.本研究提出挤压式偏心回转泵的原理及设计方法,推导缸体内腔包络线、转子型线的表达式,对进出口的尺寸、位置进行合理性分析,对曲轴、转子密封系统进行材质、受力等分析,并进行试验测试,研究挤压式偏心回转泵的流量、压力的时间曲线,分析其容积效率、机械效率、水力效率及总效率在不同出口直径时随转速的变化规律.结果表明:输入功率为17. 6 k W、电机转速为800 r/min时,测试泵的流量达32. 17 m~3/h,压力达1. 7 MPa;转速800 r/min以内时,其流量不均匀系数小于2. 4%,容积效率在85%以上;转速为800 r/min、出口直径为d时机械效率达最大值90. 23%;水力效率随转速的升高而升高,当转速达800 r/min时开始减缓升高或降低;测试泵的总效率在转速为800 r/min、出口直径为d时达最大值60. 75%.挤压式偏心回转泵可以同时具备大流量和较高的压力,可在需求高压和大流量的工况下推广应用.     

NMA改性PVAc基反向核壳结构乳液的制备及其性能研究

采用粒子设计手段,通过半连续种子乳液聚合法制备了以PVAc(聚醋酸乙烯酯)为核、PS(聚苯乙烯)为壳、MA(马来酸酐)为桥接单体的反向核壳结构乳液。以具有自交联属性的NMA(N-羟甲基丙烯酰胺)为功能单体,在壳层表面通过接枝共聚方法进行功能性修饰。核壳结构化的构建及表面功能性修饰赋予复合乳液室温交联特性,构建的乳胶粒子形貌呈草莓型。w(NMA)=1.0%、2.0%(相对于单体总质量而言)时,粒径均匀约为157 nm。复合乳液胶接试件耐水性增强,可耐沸水煮180 min;且剪切湿强度明显提升,最大湿强度达到2.2 MPa。     

滤波辨识(5):输出误差自回归滑动平均系统的滤波辅助模型递推广义增广参数估计

针对输出误差自回归滑动平均系统,即Box-Jenkis系统,利用滤波辨识理念,研究和提出了滤波辅助模型广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型多新息广义增广投影辨识方法、滤波辅助模型递推广义增广梯度辨识方法、滤波辅助模型多新息递推广义增广梯度辨识方法、滤波辅助模型递推广义增广最小二乘辨识方法、滤波辅助模型多新息递推广义增广最小二乘辨识方法。这些滤波辅助模型广义增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。     

基于语义理解注意力神经网络的多元特征融合中文文本分类

在中文文本分类任务中,针对重要特征在中文文本中位置分布分散、稀疏的问题,以及不同文本特征对文本类别识别贡献不同的问题,该文提出一种基于语义理解的注意力神经网络、长短期记忆网络(LSTM)与卷积神经网络(CNN)的多元特征融合中文文本分类模型(3CLA)。模型首先通过文本预处理将中文文本分词、向量化。然后,通过嵌入层分别经过CNN通路、LSTM通路和注意力算法模型通路以提取不同层次、具有不同特点的文本特征。最终,文本特征经融合层融合后,由softmax分类器进行分类。基于中文语料进行了文本分类实验。实验结果表明,相较于CNN结构模型与LSTM结构模型,提出的算法模型对中文文本类别的识别能力最多提升约8%。