微型步进马达线架组自动卷线设备设计

微型步进马达线圈组卷线上下料基本靠手动作业,效率低下,同时因工人技术水平的不同造成产品品质不稳定的问题多发.为此专门设计了微型步进马达线圈组自动卷线及上下料设备.通过结合现阶段的先进工业技术,采用振动盘分离区分进料,多机构并联三菱PLC及威纶人机界面触摸屏研发了此微型步进马达线圈组自动上下料及卷线设备.通过该设备实现了微型步进马达因工人不足导致产能减少和品质多发问题,减少企业成本,提升产品品质.     

电子束光刻制备Au线栅阵列及表征

简单介绍了电子束光刻的优缺点及其在科研领域中展现的巨大应用潜力,重点阐述了如何利用基于扫描电子显微镜技术的电子束曝光工艺实现Au线栅阵列的制备,并得到了与实验设计周期和线宽相符的微结构。采用扫描电子显微镜和原子力显微镜对样片表面进行表征获得Au线栅的形貌和高度。通过测量接触角,获得了Au线栅的润湿特性。     

混合式教学模式下研究生双语地基处理案例库开发与教学应用

传统的研究生教育偏重理论教学，主要以传统线下教学模式为主，不仅课堂教学效果差，大多数研究生在实践过程中也会感到理论与工程实际的脱节，面对实际工程问题手足无措。而传统的研究生双语教学则侧重词汇讲解和句子翻译，学生专业英语水平得不到很好的提升。针对这些问题，亟待探索新的教学模式以促进该课程教学效果的提高。首先对传统线下双语教学存在的问题和混合式双语教学模式的优势进行了分析，再从课前、课堂及课后三个阶段提出混合式教学模式下研究生双语地基处理案例库开发教学设计方案，并根据已有案例进行混合式教学模式的演示，最后对教学效果提升进行评估。混合式教学模式不仅有助于训练和提高研究生在复杂环境下解决实际工程问题的能力，更能激发学生的学习兴趣，提高学生的专业英语水平，有效检测学生的学习效果和提升课堂教学效果。     

高光谱激光雷达谱位合一的角度效应分析

高光谱激光雷达以其谱位合一的技术优势为实现超三维精准遥感观测提供了可行途径,因此成为当前激光雷达与高光谱遥感领域共同大力推进的前沿发展方向。目前已有多型原型系统研发出来并得到了原理性验证,然而针对其数据处理核心环节问题的基础技术仍较为欠缺。典型问题之一是不同波段回波信号受激光入射角度的影响,该角度效应限制了高光谱激光雷达实现高性能遥感。以芬兰空间信息研究所高光谱激光雷达原型系统扫描桦树树干为例探讨了该角度效应,发现了不同激光波段对不同入射角度的回波强度响应模式,推导出了角度效应的基本规律及其精细尺度的统计规律,为后续该方向的系统研发、数据处理及信息提取等提供了可借鉴的底层机理与技术基础。     

土木工程施工课程线上平台教学实践

土木工程施工课程作为土木工程及工程管理专业的学科基础课和核心专业课程,在疫情防控期间"停课不停教""停课不停学"的要求下,通过线上平台进行授课。由于土木工程施工课程内容庞杂、综合性强、实践性强,且章节之间关联性较弱,探究既能使学生快速适应,又能保证教学质量的在线教学方法至关重要。以华南某高校土木工程施工课程为例,基于中国大学MOOC、建筑云课、腾讯课堂、QQ群等线上平台讲授教学内容,并运用问卷调查对课程线上教学效果进行评价。结果表明,线上教学为学生提供了丰富灵活的学习方式,显著提高了学生的自主学习能力,扩大了学生的知识面,达到了较好的学习效果。     

瞬变电磁法不同工作装置在强干扰区的综合应用

目前瞬变电磁法勘探广泛运用在煤矿系统,主要解决地下水的问题.随着科技的发展和进步,瞬变电磁法勘探仪器大致分2类,国外仪器一般采用大功率、大线框的大定源框内回装置;国内仪器一般采用小功率小线圈、低电压、高电流的重叠回线装置.在作业过程中,瞬变电磁法发射线框与接收设备受电磁干扰较为严重,不同的工作装置优势不同,抗干扰能力不同.通过对山西潞安集团李村矿的工作研究,证明了采用不同工作装置在高压线附近进行勘探,可起到互补的作用,达到勘探的目的 .     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。