基于发展科学探究能力的高中化学教学实践 ——以"元素周期律"章节为例

基于学生在学习元素周期律时存在的普遍问题改进了教学实践,分析了元素周期律发展学生科学探究能力的价值,设计了四个教学环节——趣味导入,成果展示;分析规律,做出猜想;设计方案,收集证据;梳理模型,迁移应用,并提出了三点针对学生探究能力发展的教学建议.     

基于带缺失PISA数据对中国学生科学素养的诊断分析

利用DINA模型(Deterministic inputs,noisy and gate model)对PISA2015中国学生科学素养数据进行建模,使用贝叶斯M CMC算法实现对缺失数据的自动填补和模型参数的估计.     

基于多软件联合仿真的载货汽车平顺性提升方法研究

针对改善某载货汽车行驶平顺性的问题,对某整车制造企业生产的某型载货汽车进行了研究,提出一种新的方法对该车顺性进行提升.首先,应用ADAMS/Car建立载货汽车的刚柔耦合样机模型;其次,建立ADAMS/Car与Simulink的联合仿真模型;最后,利用MATLAB编写加速度RMS(加权加速度均方根值)程序,并应用Isight/Optimization软件中的多岛遗传算法优化此联合仿真模型.以载货汽车不同车速行驶在随机级路面(C级),驾驶室座椅处加速度RMS值来评价整车平顺性的优劣.结果表明:采用提出的方法设计优化后,驾驶室座椅处X向的加速度RMS值最大降低了12.84％,座椅处Z向的加速度RMS值最大降低了13.08％,座椅处综合加速度RMS值最大降低了11.46％,平顺性能得到了提升.     

热管堆固态堆芯典型栅元设计优化

热管堆固态堆芯设计是影响堆芯传热性能和结构完整性的关键问题。为避免固态堆芯设计中间隙热阻导致的温度和应力过大，本文建立了四种堆芯典型栅元的三维热力学模型，对不同填充物下间隙尺寸和栅元截面尺寸等关键参数进行了优化分析。结果表明，尽管高热导率的液态钠填充装配间隙能够有效降低燃料包壳和芯块温度，但热应力反而可能增大；圆管插入液态钠方案的热力学性能最优；固态堆芯方案中，六角管拼接氦气填充方案的热力学性能最优。      

车门铰链系统与车门下沉刚度的相关性

针对某型车门下沉问题,通过台架试验获得车门、铰链和车身等各单因素下沉量和车门绞链系统整体下沉量,对单因素下沉量与系统整体下沉刚度进行线性拟合分析,得到车门铰链系统各单因素与系统下沉刚度的相关度排序.对前、后车门分别选取相关度较高的单因素进行优化,最终改进方案的仿真和试验结果证明该方案可有效地提升车门下沉刚度.采用定量分析法可快速找出影响下沉刚度的敏感因素,并能够快速生成优化方案,为新车型设计提供参考.     

面向多任务阶段的运载火箭可靠性精细化建模技术

为解决运载火箭当前可靠性模型未考虑任务过程多阶段和动态变化、任务结果状态多样等问题,采用事件树与故障树联合建模方法对某型运载火箭动力系统氧增压子系统开展了精细化建模研究,获得了不同任务阶段可靠性精细化模型,可用于对运载火箭不同产品层级不同后果状态的可靠性评估.     

乙醇浓度预测的多元线性回归模型建立及验证

设计了由光源、气室、探测器和控制器等组成的非分散红外吸收系统，往气室内通入不同浓度的多组分气体（含有乙醇、二氧化碳和水蒸气），采用红外光谱仪进行光谱数据采集，得到多组分气体混合光谱图。根据数据集样本求解回归系数，建立了多元线性回归模型，并进行干扰修正以降低二氧化碳和水蒸气对乙醇浓度预测的影响。对建立的多元线性回归模型进行评价，结果表明:模型真实有效且具有良好的线性回归效果，可以用于预测气体浓度，乙醇、二氧化碳和水蒸气浓度预测误差均在可接受的范围之内，其中乙醇浓度预测误差最小，不超过2.0×10-4。通过干扰修正尽可能排除二氧化碳和水蒸气的干扰，能够较准确地预测乙醇浓度。     

简支梁桥横向分布加载装置及板梁模型试验研究

针对一种新型桥梁横向分布加载装置和3个不同有效铰缝高度的有机玻璃板梁桥实验模型,通过对模型梁进行横向加载实验,实测横向分布分析值与铰接板法理论分析值吻合较好.实测结果表明,铰缝有效高度对板梁的横向分布略有影响,铰接板法理论对工程设计是偏安全的.该实验加载装置装拆方便,占用空间小,不受场地限制,教学效果良好,可推广应用于相关高校同类专业实验教学中.     

高铁桥梁智慧建造综合管控平台的设计与应用

为了提升高铁桥梁的施工技术和管理水平,通过地空快速高精度三维数据融合与场景构建技术,并结合建筑信息模型(Building Information Model,BIM)技术,开展基于工业互联网的工地数据库全连接研究,打破生产现场管理信息"孤岛",将拌合站、钢筋加工场、试验室、施工现场的三维场景、工艺生产、配料任务、施工进度、安全质量、视频监控、应力监测等数据进行关联,实现施工生产多维度数据全连接,最终构成基于"一张图"的企业级高铁桥梁施工智慧综合管控平台.     

基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.