基于预报-校正法的城市用水量预测模型的研究

神经网络已成为提供预测与决策支持的有力工具,但传统的神经网络预测方法有一缺点就是对于峰值和谷值预测效果不佳,其预测值和实际值常有较大的误差.通过引入预报-校正法的思想,在传统的神经网络预测方法基础上另外构建一个独立的神经网络用于学习误差估计,加以对传统的神经网络预测值进行校正.实验结果表明,该方法能改进传统的神经网络预测的缺点,显著改善预测效果.此外,该方法在类似的基于神经网络的函数逼近等方面也有很好的改进效果.     

“计算机网络”实验教学研究

＂计算机网络＂是计算机专业核心课程之一,本课程的实验教学效果直接关系学生能否正确理解、掌握计算机网络的基本理论与应用技能。针对教学实际,结合自己及实验室同事多年的工作经验,给出了计算机专业网络实验室的设计方案,同时设计了相关实验项目,供同行交流参考。     

等温及连续冷却转变对模具钢组织的影响

将塑料模具钢锻后砂冷350℃回火,对低冷速连续冷却转变及不同温度下等温处理等不同状态下的组织进行分析,发现在760℃下保温,只产生少量铁素体。在珠光体区保温时,产生大量珠光体;贝氏体快速发生转变,在随后的保温时间内,该模具钢的等温转变组织更接近于回火组织。     

基于翻转课堂的嵌入式系统课程教学实践

本文介绍了翻转课堂在一门极具实践性课程《嵌入式系统》的教学实践,详细介绍了该教学实践的过程,即学生进入教学辅助系统,对电路进行仿真,教师可以在系统上对学生提出的问题进行解答,然后学生再进入实验室制作电路,编写并调试程序。实践成果表明这种教学模式效果明显,学生满意度高,能够引导学生主动学习,也对教师也提出了更高的要求,     

大模块非调质预硬型塑料模具钢的淬透性

通过成分优化设计,提高实验钢空冷及风冷时的淬透性能,并以ANSYS数值模拟计算出的厚度为500～1000 mm不等的大模块非调质生产时的冷却速度范围为验证条件,验证实验钢的空冷及风冷贝氏体淬透性。结果表明:实验用贝氏体非调质预硬型塑料模具钢达到所需的淬透性能要求,在0.01～0.1℃/s冷速范围内,即大于1000 mm厚度模块模拟冷速范围,依然获得组织均匀的贝氏体,且硬度范围在393～434 HV之间,满足硬度波动在±2 HRC以内的硬度均匀性条件,可应用于厚度在800～1000 mm大模块预硬型塑料模具钢的非调质试生产中。     

VB语言教学中表格法的巧妙运用

文章通过作者在Visual Basic语言教学中设计的表格法,探讨了循环结构题的解法,以及过程调用时形参与实参的对应关系。     

热处理工艺对预硬型模具钢组织转变的影响

利用热膨胀仪对实验预硬型塑料模具钢的不同热处理工艺进行模拟,并对其组织及原奥氏体形貌进行观察,同时用扫描电镜及透射电镜对组织内的碳化物进行能谱分析,研究发现,晶粒度对实验钢淬透性影响很小.880℃保温得到的铁素体组织的晶界处存在碳的Cr-Mn-Fe型化合物,少部分碳化物中还发现有Mo元素的存在,碳化物中出现Mo元素后,Cr及Mn元素含量也随之增加.这些碳化物容易诱发铁素体形核并长大,而硼元素难以抑制此类铁素体的生成.920℃保温碳化物溶入基体后,铁素体将不再产生.     

Si含量对热轧酸洗板表面氧化铁皮的影响

针对生产SPHC系列产品时存在氧化铁皮压入缺陷的问题,研究发现随着Si含量的增加,氧化铁皮有减少趋势。通过观察,发现Si原子主要富集到氧化铁皮下层,与O原子结合生成SiO2或更复杂的氧化物,能阻碍O原子与Fe原子发生反应,在连铸及轧制过程中提高了低碳钢的抗氧化性能。同时,Si含量的增加可部分弥补位错或空位缺陷,不利于Fe、C等原子与O结合,而这表现出来的结果是加重了晶体内部畸变程度,使铁基体强度提高。     

合金元素和碳含量对E36船板钢腐蚀行为的影响

采用失重法、扫描电镜、极化曲线、电化学阻抗谱(EIS)等技术研究了E36级别低合金船板钢在高浓度Cl-环境中的腐蚀行为;综合评定了不同碳含量和合金成分对E36钢在10%NaCl酸性溶液中耐腐蚀性能的影响。结果表明,超低碳钢(O.048%)的腐蚀速率低于低碳钢(0.1%);添加铬元素的1#钢腐蚀速率低于未加铬的2#钢,但添加铬元素同时碳含量较高的3#钢,腐蚀速率最大。这表明在低铬范围内,添加铬元素对耐腐蚀性能的提高不及降低碳元素来的明显。     

基于WEB的计算机网络实验CAI系统的设计

针对高校大规模扩招与实验教学设施数量不匹配及实验教学管理量增加的普遍现状,采用B/S模式架构,按照Web实验环境的提供和实验教学辅助管理两大功能,开发了基于ASP.NET技术的实验教学辅助管理系统。经过数年的实践,取得了良好的教学效果。