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51.
联想教学高尔夫改变了传统的满堂灌、填鸭式的课堂教学理念,秉持“以学生为中心”的教学理念,以建构主义理论为基础,将授课过程设计为快乐高效教学九环节,利用交流分享、动画演示、通关游戏、小组讨论等多种教学方法,保证教学活动快乐高效进行.在高职课堂中应用联想教学高尔夫教学理念,体现了“做中学、做中教”的职业教学特色,让学生在轻松愉快的旅程中获得收获. 相似文献
52.
针对现有的几种典型电力电子变压器(PET)拓扑结构对电网电压暂升骤降的变化抑制能力较弱,无法保证负载电压的恒定,提出一种基于谐振式双侧三电平半桥直流变换器的电力变压器拓扑结构。该系统输入级使用三相三电平PWM变换器,有效确保了交流电网输入的电流和电压维持波形正弦及直流侧电压恒定,功率因数可调,降低了电路元件的耐压等级。隔离级采用LC谐振式的半桥三电平DC-DC变换器,该变换器可有效降低电路损耗,提高电能质量。在此基础上,结合系统的工作特征在本系统输入级、隔离级和输出级引入闭环控制策略,提高了电路的稳定性,保证了系统的输出电压的恒定,抑制了输入级电压突变对输出的影响。仿真结果验证了该方案的可行性和有效性。 相似文献
53.
针对现有的几种典型电力电子变压器(PET)拓扑结构对电网电压暂升骤降的变化抑制能力较弱,无法保证负载电压的恒定,提出一种基于谐振式双侧三电平半桥直流变换器的电力变压器拓扑结构.该系统输入级使用三相三电平 PWM 变换器,有效确保了交流电网输入的电流和电压维持波形正弦及直流侧电压恒定,功率因数可调,降低了电路元件的耐压等级.隔离级采用 LC谐振式的半桥三电平 DCGDC变换器,该变换器可有效降低电路损耗,提高电能
质量.在此基础上,结合系统的工作特征在本系统输入级、隔离级和输出级引入闭环控制策略,提高了电路的稳定性,保证了系统的输出电压的恒定,抑制了输入级电压突变对输出的影响.仿真结果验证了该方案的可行性和有效性。 相似文献
54.
羌梦华 《昆明冶金高等专科学校学报》2018,(2)
针对云南高校校园足球工程在学校和学生层面形成的瓶颈现象,采用文献研究法、问卷调查法和访谈法对云南10所高校的校园足球进行了调查。研究表明,运动场地不足、校内赛事少、校园足球人口较少、学生对足球的兴趣不浓等是影响学生主动参与足球运动的原因。提出学校要成立校园足球领导小组,做好校园足球顶层设计;在校园内要建立院(系)和学校二级赛制,衔接校外赛制,构建高校校园足球三级或四级赛制;重视学生足球技术的掌握,逐步提高足球人口数量;充分发挥足球队和足球社团的辐射引领作用,持续推进校园足球文化建设。 相似文献
55.
本文从硬件和软件的角度介绍了温湿度数据采集装置各部分的原理、功能.温湿度传感器使用SHT11,它是一款贴片型温湿度传感器芯片,提供全量程标定的两线数字输出.采用低功耗、高性能的8为微控制AT89S52单片机,实现对信号的采集处理、传输.RS232接收/发送器采用MAX232,实现TTL电平和RS232电平之间的转换. 相似文献
56.
夏颖怡 《精密制造与自动化》2017,(2)
刀具的使用寿命对于刀具需求计划制定、刀具生产准备以及切削参数的设置等具有重要影响。为了准确预测刀具使用寿命,在BP神经网络中引入了一种新型遗传算法,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络的刀具寿命预测方法。BP神经网络中的权值和阈值利用遗传算法进行优化处理,训练BP神经网络预测模型求得最优解。实验结果表明,基于GA-BP神经网络刀具寿命预测方法相比传统BP神经网络预测具有更高的寿命预测精度,为刀具需求制定、成本核算、切削参数的制定提供了理论依据。 相似文献
57.
为提高光伏微电网的自动化程度和能源利用效率,保证光伏微电网安全稳定运行,以智慧新能源实训系统V2.0为研究基础,基于力控组态软件设计开发了光伏微电网远程监控系统。该系统由上位监控机和前端数据采集单元组成。数据采集模块以西门子S7-1200plc控制器为核心,通过RS485通信总线,将环境模拟平台的太阳光照度、温度、湿度、太阳倾角等数据采集传输给PLC控制器。PLC控制器通过PROFENET通信,将采集数据传输给力控组态软件,以达到实时数据采集、监测显示、管理控制等远程控制的目的。 相似文献
58.
为了减少GDX2包装机组中的4350CH小盒透明纸长边热封装置在包装过程中产生的皱纹、气泡和漏气等现象。以ANSYS作为分析平台,通过对热封装置进行深入地运动研究分析。研究结果表明:在不同的生产率下,通过相同位置的时间、速度和加速度都不同,随着生产率的提高,整个设备的稳定性将会降低,对设备与环境的不利因素也将增大。既保证设备的生产率和产品的高品质情况下,又能确保设备的稳定性,需要把生产率限制在一定的范围之内。4350CH小盒透明纸长边热封装置中的成型转塔的生产率限制在350~450包/min范围内,最能满足实际生产需求。 相似文献
59.
深度学习无需先验特征提取的优点使其受到了工业设备的智能故障诊断领域研究的青睐,但深度学习的低鲁棒性和较高的数据要求阻碍其实际应用。为适应在工业现场复杂多变的工况,该文提出了一种基于谱归一化(spectral normalization, SN)和循环一致对抗网络(cycle-consistent adversarial networks, CycleGAN)的SN-1DCycleGAN网络用于变工况条件下的故障数据迁移生成和诊断。首先,搭建一种适应振动数据生成的1DCycleGAN网络,用于获得同种工况下正常信号与故障信号的映射关系。使用谱归一化对网络进行改进,有效的防止CycleGAN网络训练过程中训练不稳定情况。其次,通过不同工况的正常数据生成自适应的故障数据,实现变工况迁移生成的目的。最后,3种评价指标以及分类器准确率对数据生成质量进行定量评估,并使用仿真与试验信号进行验证。试验结果表明,SN-1DCycleGAN在一维振动信号上具备一定迁移效果,可对变工况数据进行增强,提升分类器的准确率。 相似文献