高职师资队伍建设的理论创新与实践

建设一支拥有"一技之长"的、职业态度端正的师资队伍,是高职师资队伍建设的目标.因此,"技高为师,德高为范"应是高职师资队伍建设的基本要求,"能力本位"应是高职师资队伍建设的基本指导思想.高职师资队伍建设应坚持走"社会化、开放性"道路,形成由能力标准、发展路径、能力鉴定机制、持续改进提高4部分组成的师资队伍建设制度框架.     

热轧工艺润滑技术的开发与应用

阐述了热轧工艺润滑的机理及作用,并结合工艺润滑技术在宝钢２０５０ｍｍ热轧厂的开发与应用,探讨了工艺润滑对带钢表面质量及环境的影响．     

基于Multisim2001的脉冲宽度调制(PWM)电路实验的研究和计算机仿真

结合PWM、SPWM、D类功放的基本工作原理,在应用Multisim2001仿真软件及基本运算放大器开发PWM、D类功放仿真实验方面进行了研究和尝试,最后给出了实验结果和几个主要波形,并作出了详细的说明.     

380t/h锅炉空预器改造

针对运行多年的回转式空预器漏风率大的问题 ,提出改造方案。主要介绍我厂采用英国HOWDEN公司提出的VN技术改造方案 ,在 #2炉空预器上进行的改造 ,并且取得了良好的效果。     

大麦虫蛋白质对运动小鼠肌肉、血液指标和运动耐力的影响

本研究采用大麦虫蛋白质作为补充蛋白源,对运动后的小鼠进行定量蛋白质补充;连续处理30d后测定相关指标。结果表明:大麦虫蛋白质作为补充蛋白时,高剂量组小鼠体重增长率最高;实验小鼠腿肌粗蛋白含量随补充剂量增加而升高,高剂量组显著高于空白对照;血液指标中血红蛋白(HGB)、血清蛋白(ALB)、血清总蛋白(TP)、血清尿素氮(BUN)均随补充剂量增加而升高;中剂量组和高剂量组爬杆时间增加显著;而力竭游泳时间各剂量组均显著高于空白对照。说明小鼠运动后适当补充大麦虫的蛋白质可以促进机体合成相应的功能性蛋白,并提高机体运动耐力。     

辐射传输方程中的平均单次散射反照率的计算

根据米耶理论,对均匀系中单粒子平均单次散射反照率的计算进行了研究,并分析了反照率与粒子尺度因子以及复折射率之间的关系.结果表明,当粒子尺度因子x较小时,反照率随着x的增大而增大,但是当x再继续增大时,反照率出现了"波动",总体呈现出减小的趋势,最终趋于0.5.利用米耶理论和van de hulst近似,还分别计算0.4～0.5μm和8～12μm光谱范围内气溶胶粒子的反照率,并进行了比较,结果表明,除了波长为3μm的邻域外,随着波长的增大,反照率逐渐减小,但是利用van de hulst近似所计算的结果在8～12μm光谱范围内有较大的误差.     

双CCD系统在三维面形测量中的应用

讨论了用于直升机着陆激光雷达地形测量系统的双目立体视觉方法,并利用双CCD系统实现了对激光器照射到固定目标表面上任意单点的三维空间坐标测量.首先应用最小二乘法对既定标定点三维空间坐标的测量进行了分析,提出了标定点列的优化原则;然后分析了正交约束条件对测距误差的影响,并建立了双CCD激光测距实验系统.理论分析和实验结果表明,选择经分布优化的标定点列和采用正交约束条件可以使目标点的各向测距误差在总体上得到优化,从而使得双CCD系统在近距测量中有较高的测量精度,适合于三维面形的测量.     

卷云散射的蒙特卡罗法模拟

在对空中目标观测时,高空卷云的散射对目标检测与识别产生了重要影响。鉴于此,该文概述了卷云中规则几何形状冰晶粒子的单次散射计算方法,以及卷云中冰晶粒子的分布情况。对卷云中冰晶粒子的微观物理特性做了进一步探讨,并假设卷云尺度谱遵从Gamma分布,模拟了光波波长0.4～4mm,粒子有效半径为10～120mm的卷云单次散射角与相函数的关系,利用Monte Carlo方法对光子与云滴的碰撞作用后产生多次散射概率进行了建模与仿真。仿真结果表明,卷云的光学厚度随多次散射阶数的增加而增大。     

大麦虫蛋白质对运动小鼠肌肉、血液指标和运动耐力的影响

本研究采用大麦虫蛋白质作为补充蛋白源,对运动后的小鼠进行定量蛋白质补充;连续处理30d后测定相关指标。结果表明:大麦虫蛋白质作为补充蛋白时,高剂量组小鼠体重增长率最高;实验小鼠腿肌粗蛋白含量随补充剂量增加而升高,高剂量组显著高于空白对照;血液指标中血红蛋白(HGB)、血清蛋白(ALB)、血清总蛋白(TP)、血清尿素氮(BUN)均随补充剂量增加而升高;中剂量组和高剂量组爬杆时间增加显著;而力竭游泳时间各剂量组均显著高于空白对照。说明小鼠运动后适当补充大麦虫的蛋白质可以促进机体合成相应的功能性蛋白,并提高机体运动耐力。      

基于BP神经网络的云相态检测方法研究

利用MODIS中5个光谱波段上不同云相态的特性,提出了一种基于BP神经网络的云相态检测方法。首先,分析了所选波段上不同云相态的特性,利用5个波段上光谱图像的反射率、亮温值和亮温差值构成4组特征数据作为输入层,隐层和输出层分别采用优化的传输函数。然后,利用3层前馈型BP神经网络对所选波段MODIS数据进行了云相态检测。最后,将两组测试数据用该BP神经网络算法进行云相态检测的结果与相应MOD06云相态数据进行了对比分析,结果表明该方法能很好地识别云相态,检测平均准确率达到86.11%,计算结果与标准结果平均相关性达到0.874的高度相关,且无需在计算前进行复杂的云和晴空分离处理。