发现法在高校英语语法教学中的运用研究

传统的语法教学理念注重以形式为中心的语法教学,强调以演绎的形式传授语法规则,效果不甚理想。发现法在高职英语语法教学中应用具有必要性和可行性,文章介绍了其具体应用的实施策略,探索并总结了发现法在英语语法教学中的应用启示。     

弹丸质心偏心测试设备的标定与校准方法研究

质心偏心对弹丸的飞行稳定性有着较大的影响.为测量弹丸的质心偏心量化特征量参数,研究出了弹丸质心偏心测试设备.该设备属于非标设备,需要一套完备的标定与检验方法.本研究通过使用标准样柱的方法,对三点式质心偏心测试设备的质心传感器距离L、偏心传感器距离Le、传感器系数以及传感器与测量基准面L1值进行了标定与校准.在系统误差存在的条件下,本研究所提出的方法的质心误差和偏心误差均远小于设备精度,可准确的为三点式质心偏心设备进行标定与校准.     

基于数字孪生技术的变电站运维平台的研究

随着智能电网概念的提出,对变电站智能化水平有了新的要求.变电站运维平台借助在线监测技术,在设备故障诊断中提供了重要的数据支撑,但在故障定位上仍存在不足.为此,提出一种基于数字孪生技术的变电站运维平台.孪生技术将现实中变电站和虚拟变电站进行了有机结合,通过后者对真实变电站的运行状况进行实时监控,及时发现潜在故障,从而做到即时修理,防患于未然.该技术的应用,对提高变电站运维平台管理水平和决策能力,具有很好的指导和借鉴意义.     

表检系统在冷轧板表面线性缺陷检测中的应用

保护渣缺陷、气泡缺陷、夹杂物缺陷和擦划伤缺陷是冷轧薄板表面典型的 4 种线性缺陷,由于此 4 种线性缺陷宏观形貌相似,优化前的表检系统难以对其进行准确区分,给线性缺陷的判定、溯源及工艺改进造成了极大的困难。通过大量取样分析,并对各线性缺陷的表检结果和实物形貌以及微观特征进行了对比,明确了各线性缺陷的宏观和微观形貌特征,并以此为依据优化了线性缺陷表检系统的判定规则和图库,使冷轧薄板表面线性缺陷判定的准确率由80%提高至90%。     

IF钢切边质量提升控制技术

针对 IF 钢经过连退或镀锌热处理,在切边过程中由于切边质量不佳,带钢边部容易产生毛刺等缺陷,进而影响带钢边部质量的问题,通过研究切边后带钢切断面各区域比例以及切边工艺参数对切边后切断面各区域比例的影响,对圆盘剪切边工艺参数进行了优化设计;同时通过研究去毛刺辊工作原理以及亮边缺陷产生原因,对去毛刺辊的涂层和底辊辊型进行了优化设计。采取优化措施后,IF 钢的切边质量得到了改善,并彻底消除了亮边缺陷。     

IF钢轿车外板表面短线缺陷形成机理及改进措施

为了减少IF钢轿车外板表面短线缺陷,采用热重分析仪、扫描电镜和电子探针从无限冷硬轧辊的组织及其氧化特性的角度对IF钢轿车外板表面短线缺陷形成机理进行研究。结果表明,IF钢轿车外板表面短线缺陷呈现疤体形貌特征,疤体周围开裂区域存在氧化铁皮残留,疤体内微量元素呈现出高镍、低铬和低硅的特点,与无限冷硬轧辊表层组织的成分存在明显的对应关系;无限冷硬轧辊表层组织存在耐磨颗粒尺寸不均和石墨相球化不完全等问题。由此提出IF钢轿车外板表面短线缺陷主要源自轧制过程中无限冷硬轧辊在使用时表层氧化铁皮剥落和热疲劳开裂的交互作用。采取优化热轧排产制度和精轧机组负荷、加强对轧辊质量轧辊冷却水和润滑剂的管控以及提高轧辊表面质量等改进措施,效果良好。     

茶籽皂素研究进展

本文简要综述了近年来国内外对茶籽皂素研究的基本状况。内容包括茶籽皂素的提取,结构及其性能,并对其工业提取和应用方向作了初步推测。     

一种新型可变径管道机器人的结构设计与控制实现

基于ATmega128单片机的管道探测机器人系统,包括硬件系统设计以及软件程序实现。为满足不同工业环境的需要,设计了无线与RS485总线两套通信方案进行人机交互控制系统与单片机的通信。独特的变径结构可以让机器人适应不同管径的管道,配合高效的电池切换算法,可以使其更好的适应工业环境。为了观察管道内部信息,安装了一个可360°旋转的摄像头,将管道内部画面实时传送给上位机。     

改进NSGA-Ⅱ算法在锅炉燃烧多目标优化中的应用

提出改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用,优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题,在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。优化结果表明,改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解,是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具,同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较,其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。