《画方形与圆形》教学设计

<正>学习内容分析《画方形与圆形》是苏科版《小学信息技术》三年级第10课的内容,教材中以画“小屋”为例,学习“矩形”“圆角矩形”“椭圆工具”的使用方法,通过基本图形的组合表现物体的形态,从而利用数字工具辅助创新设计,提升学生的数字化学习与合作探究能力。学习内容大致分为两个部分：第一部分是课前利用数字学习资源,进行基本技能的自主学习;第二部分是课中创作“筑梦星辰,强国有我”为主题的数字绘画作品,进行数字化创新的协作学习。     

智能化预测系统的工程应用

本文首先研究了基于参数模型的智能化预测，人类专家对预测问题的认知模式与预测模型的智能化选取问题，然后介绍了所研制的一个基于参数模型的智能化预测系统。     

一种计算机表达的机械零件模型

本文提出了一种计算机表达的机械零件模型。它把描述零件的信息分为三个层次：零件的总体描述层、零件的语义层和零件的几何层。在零件的形状建模中，语义层中的形状元素、几何居中的信息及它们之间的联系同时建立。制造活动所需的零件信息通过语义层提供。     

时序分析在机床上的应用技术讲座 第七讲故障诊断的时序方法(一)

故障诊断技术是模式识别理论在工程领域的延拓,其实质是解决工程系统、运行设备的状态识别(即状态分类)问题。实践表明,该方法有较强的识别诊断能力,现已越来越被重视。 一、模式识别和故障诊断的基本概念 模式识别的概念见图7.1。运行设备(系统)的不同状态就是不同的模式,而识     

人口死亡的时序模型分析及其群体预报

本文在卫生统计领域中引入时序方法对人口死亡数(包括各种死因死亡数)建立了不同的时序模型(AR 模型、多维 AR 模型和 SETAR 模型),并用模型对人口死亡数作群体预报和气象因素分析,结果令人满意。此项工作表明,在卫生统计领域中引入时序方法将是进行死亡预报和因素分析的一条新途径。人口死亡的统计、预报和分析是卫生统计部门的一项重要工作。我们根据我市某区防疫站提供的群体人口死亡资料及肿瘤、心脏病等死因死亡资料,应用时间序列分析方法建立了 AR 模型、多维 AR 模型和自激励门限自回归模型(Self-Excited Threshold Auto-Regreesive Model,简记为 SETAR模型),并用这些模型对人口死亡情况进行群体预报和气象因素分析。由于 AR 模型、多维 AR 模型已逐步为人们所熟知,本文将首先着重论述 SETAR 模型的意义及建模方法,然后分别示出这三种模型的预报及分析结果。     

机床切削噪声源的几种鉴别方法

一、概述 机床的噪声分为结构噪声和切削噪声。对于结构噪声源的鉴别,目前广泛采用频率分析法。这种方法是在机床空运转状态下,用声级计测取空运转噪声,计算出噪声的自谱(又称为自功率谱),再将机床各运动件的工作频率(如传动齿轮的啮合频率、滚动轴承的运转频率等)与谱图中各谱峰频率相比较,当某一运动件的工作频率等于某一谱峰频率时,即认为该运动件为一个噪声源。频率分析法简单易行,已广泛用于机床结构噪声源的鉴别,特别是对于通用机床,共主轴转速范围宽,传动链长,运动部件多,频率分析法能方便地鉴别出结构噪声的主要声源。然而,对于切削…     

时间序列分析及其在机床工业中的应用

时间序列分析方法，作为一种现代数据处理方法，已在自然科学、社会科学、技术科学及其有关的工程领域中得到了广泛的应用。特别是６０年代以来，时序方法与系统工程、控制理论、模式识别相结合，在机械工程、特别是在机床工业中受到了越来越广泛的重视，并已‘在很多方面取得了较为成功的成果。而且，在应用的广度与深度上，国内具有较国外更先进的趋势。 就机床工业而言，时序方法可用于机床结构的系统辨识、系统分析和模态参数识别，可用于机械加工过程的故障监视与诊断、状态预测与控制等方面。本讲座共分１２讲，前面４讲属于时序方法的基本内容，是应用问题的基础；后面．８讲将紧密结合各个应用专题进行讲解。为便于读者理解，每讲后都有思考题。这些专题中的实例大多选自国内最新．的应用成果。我们希望通过这个讲座，能使读者对所面临的问题具有一定的分析与处理能力。     

应用人工神经网路监测切削颤振

文章提出了应用人工神经网络模型进行颤振预报的方法。结合实测振动数据，找出了足以反映振动状态变化的特征量，并给出了人工神经网络模型的程序实现方法。最后对人工神经网络方法的性能和改进作了探讨，指出人工神经网络是一种较为可靠的预报模型。