人工智能技术在计算机辅助教学中的应用研究

计算机辅助教学随着网络时代的进步不断更新技术和内容,人工智能的兴起和成熟给教学带来了巨大的改革契机,为此围绕这一课题展开讨论,探究人工智能对辅助教学的重要意义。     

广西忻城某石材矿山涌水量预测研究

矿山涌水量计算在矿山开采中具有重要意义。露天开采矿山常形成凹陷采坑,采坑内的充水来源主要包括大气降水和地下水两部分。对于大气降水,应分别考虑降落在采坑内的部分,以及其矿坑汇流范围内的地表径流量。大气降水还应考虑频率的因素。本文通过对多年的日最大降水量应进行频率分析,分别计算了5年、10年、20年、100年一遇等暴雨条件的涌水量。通过对矿区水文地质条件分析,本文采用大井法估算了地下水补给量,通过达西定律估算了河流侧渗补给量。     

改进主成分法在钻削工艺优化控制中的应用

为提高钻削过程的生产效率,研究一种基于改进主成分分析的参数优化模型,对不锈钢钻削工艺参数进行优化选择。以AISI 304不锈钢的钻削工艺参数为研究对象,融入犹豫模糊思想,构建参数优化决策矩阵,使之更加符合实际生产过程,进一步提高了参数优化设计的可靠性。然后在主成分分析的基础上,通过主效应分析得到3组初步优化结果,结合径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行寻优搜索,最终得到改善效果良好的3组工艺参数组合。将改进主成分法应用于钻削工艺加工过程中,当3组改善后的工艺参数组合(螺旋角,(°);进给速度,mm/min;主轴转速,r/min)分别为(25,10,900)、(25,11,700)和(26,11,1 000)时,可使改善后钻削工件的表面粗糙度、后刀面磨损量以及钻头振动加速度分别达到Ra 3.154 5μm、0.072 1 mm以及0.134 4 m/s~2。将参数优化决策矩阵与主成分分析法相结合,得到最优模糊工艺参数,解决了主成分分析法易造成信息损失的问题,同时使生产决策者可以根据实际生产情况选择合适的工艺参数组合。所得参数优化结果较之于响应曲面模型,效果改善显著,证明方法是有效的。     

基于状态空间法的电动机故障诊断和识别

电动机的初期故障信号一般较弱,不易辨别,而状态空间法在小信号的处理中灵敏度很高。为达到对电动机故障的诊断和识别,试图把状态空间法应用到对电动机的故障诊断中,先通过推导,从数学理论层面分析了状态空间法对于电动机故障信号的可辨别性,再使用Matlab软件搭建状态空间的辨别模型,把实验台测试的三组数据导入到模型中进行测试。测试的结果有力地证明了此方法的可行性,并能克服快速傅里叶变换(FFT)中数据采集量较大、分辨率不高的缺点。     

印度卫星导航系统发展及现状研究

介绍了印度 GPS 辅助型静地轨道增强导航系统(GAGAN)和印度区域卫星导航系统(IRNSS)的最新研究进展，重点介绍了 IRNSS 系统的体系结构、信号样式和导航电文，分析了 IRNSS 系统的能力，最后介绍了印度导航系统的发展计划。     

LPS+ORIMA空三加密浅析

本文介绍了利用LPS+ORIMA软件进行空三加密的主要流程,并结合生产实践简介了空三加密的一点经验和体会。     

现代产量递减分析技术在敖南气井中的应用

敖南浅层气井测压资料不全,应用物质平衡法、弹性二相法等无法评价气井的动态储量。收集气井的井口产量、压力等数据,并检查与诊断合理后,应用现代产量递减分析法评价气井可动用储量。结果显示,采用现代产量递减分析方法与静态法评估结果基本一致。表明现代产量递减分析法对于评价无测压资料气井动态储量具有很好的准确性。