以“原子结构”为例的初高中化学教学衔接研究

目前在基础化学教育过程中我国各省市均采用初高中两个阶段进行教学,由于各阶段课程标准的不同、教师教学方法的转变、学生心理发展和学习习惯的变化等都可能导致学生在学习中出现问题,因此初高中化学课程过渡阶段的衔接至关重要。立足于初高中化学衔接现状,以“原子结构”为例,浅要分析如何进行初高中化学教学的有效衔接。     

基于神经网络和证据理论的滚动轴承故障预测方法

传统的故障预测方法难以对不同工况下的滚动轴承故障进行有效预测,为此,提出了一种基于BP神经网络和DS证据理论的滚动轴承故障预测方法。首先采用擅长于处理非平稳信号的小波包分解对多个传感器采集的原始振动数据进行特征分析,然后对BP神经网络的结构和参数进行优化设置并使用多个BP神经网络分别进行故障预测模型训练,最后利用DS证据理论将多个神经网络得到的预测结果进行融合并输出最终预测结果。实验结果表明,该方法能对不同工况下的滚动轴承故障进行有效预测,故障预测平均准确率达96.37%;且与相关文献提出的方法相比,所提出的方法得到的滚动轴承故障预测准确率有所提升。     

基于参数辨识的力传感器动态校准方法

力传感器动态校准通常采用静态指标分析方法,很难评价其结构参数对模型时变特性的影响,为此提出一种力传感器动态校准方法。针对被校准力传感器的结构特征建立参数化数学模型,分析动态激励与结构响应之间的频域传递关系;利用最小二乘法对传递函数的频谱特性进行解析,实现模型参数的辨识;采用频率分析法建立传递函数的频域几何关系式,实现动态校准模型的稳定性评价。采用落锤式冲击力校准装置验证所提方法,结果表明该方法能以较小的标准差辨识被校准力传感器的结构参数,也能依据相位裕量和幅值裕量判断动态校准模型的稳定性。     

线激光传感器的边缘偏差修正方法

为了修正线激光传感器在轮廓测量中的边缘偏差,提出了一种边缘偏差修正方法。该方法通过分析边缘偏差的主要误差来源,建立一种基于曼哈顿距离和切比雪夫距离的混合去噪模型,实现杂散噪声的滤除;采用最小二乘法对线激光轮廓测量误差模型进行补偿。为了验证该方法的有效性,以量块的标称尺寸作为评价指标进行测量校准实验。实验结果表明:该修正方法对杂散噪声的滤除效果显著;其中,未经补偿的尺寸测量误差为0.43 mm,经修正方法补偿后的尺寸测量误差最小达0.04 mm,比前者降低了一个数量级。因此,该方法可有效修正边缘偏差,提高线激光传感器的轮廓测量精度。