初中物理实验教学的重要性及其具体应用

一、初中物理实验教学的重要性 1、物理实验能有效培养学生兴趣,激发学生的求知欲望 初中学生正处于兴趣成型和发展期,好动、好奇是他们这一时期的学龄特点,一旦兴趣被激起就好像他们喜欢踢足球一样,虽然汗流浃背、筋疲力尽仍然乐不思蜀,永不言怕!而物理实验操作相对简单、现象丰富多彩,正好迎合初中学生心理特点.因此,合理设计的物理实验能激发学生探究、学习的欲望,点燃学生智慧的火花.     

基于数据驱动的全线控底盘纵臂式悬架系统研究

汽车在越野类极限路况下行驶, 对车身高度有一定范围的调节需求, 传统悬架方案与全线控底盘进行技术融合时, 存在机构运动干涉、底盘升降过程中车轮外倾程度过大、车轮发生侧向位移等现象, 易导致轮胎过度磨损, 致使行驶失稳. 将车身高度变化对轮胎侧向参数的影响转化为车轮纵向滚动, 进而实现稳定的大行程车身高度调节, 是解决上述问题的关键. 本研究建立整车七自由度动力学模型, 对悬架系统导向机构展开力学分析, 集两者作为系统研究的输入信息; 通过正弦波激振台对弹性元件、减振器进行相关特性参数获取, 基于数据驱动开展一体化电动轮的运动学仿真测试, 包括对悬架系统关键铰接位置进行力学性能分析、对电动轮整体结构进行运动学特性研究, 以此定义系统关键性能指标, 结合理论研究与仿真测试, 确定双纵臂式主动悬架系统方案. 仿真结果与实车验证综合表明, 搭载本研究系统方案的全线控平台, 进行大行程高度调节过程中, 车轮外倾问题得到有效解决, 一体化电动轮具备良好的独立运行能力, 本研究对提高车辆在极限路况下的通过性具有重要意义.      

P-CS不确定性量化模型与其性能数据驱动更新方法

在实际工程中, 广泛存在大量的不确定性信息, 直接或间接影响着工程结构形式设计、结构性能评估与预测以及在役结构损伤识别等工作的开展与决策. 这些多源不确定性信息往往需要用多种不同的不确定性量化模型加以描述; 与此同时, 不确定性变量在使用过程中可能随时间变化且难以直接测量, 需要间接根据性能测试信息在使用工程中更新不确定性量化模型. 为兼顾上述两个问题, 本文基于等概率变换原则提出了一种P-CS (probability-convex set) 不确定性量化模型, 该模型将不确定性变量用概率随机变量与非概率凸集变量组合表征, 可统一表达概率模型、非概率模型以及非精确概率模型, 实现多源、多类型不确定性的统一量化. 本文进一步基于贝叶斯理论提出了一种针对该P-CS不确定性量化模型的性能数据驱动更新方法. 该更新方法根据性能测试数据信息更新P-CS不确定性量化模型参数取值的信度分布, 从而根据后验信度分布计算得出当前P-CS不确定性量化模型参数集合. 通过数值算例详述了P-CS不确定性量化模型的构建方法与其概率、非概率特性, 并验证了性能数据驱动更新P-CS模型方法的适用性.      

卷积神经网络在装备磨损颗粒识别中的研究综述

铁谱法是用于装备故障诊断的1种重要方法,其中铁谱法的重点是铁谱图像的分析,即磨损磨粒分析. 卷积神经网络是当下最流行的深度学习算法之一,其广泛应用于图像识别领域,使得图像识别领域得到突破. 随着卷积神经网络的快速发展,磨损颗粒在智能识别方面的技术取得了重大的突破. 本文中首先简述了卷积神经网络与磨粒智能识别的发展历史,针对基于卷积神经网络的磨粒识别方法进行了从图像数据集处理到模型优化技术方面的介绍,并详细说明了这些技术在磨粒识别中的具体应用实例. 然后从现有网络和自设计网络两方面分类,整理了近年来卷积神经网络应用于磨粒智能识别的代表性文献,综述了这些工作所提出的模型结构和特点,分析并阐述了各个模型主要的识别原理,各个网络结构存在的优缺点,以及它们的数据采用情况等,并对未来磨粒智能识别的主要研究方向进行了展望. 最后肯定了卷积神经网络方法在磨粒智能识别方面的重要性,同时指出了基于此方法的磨粒识别模型的缺点,并提出了应紧跟图像识别领域的最新技术以促进磨粒智能识别水平提高等建议,对磨粒智能识别的发展具有一定的意义.      

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以``流体力学实验助手'课件为例，介绍了数据输入与处理课件在流体 力学实验教学中的应用. 该课件作为流体力学实验课程的辅助教学工具，用于学生在实验结 束后当场输入和保存实验数据,教师对学生实验报告的批阅和讲评，以及学生对发回实验报告 的检查和核对. 该课件的使用，节省了教师批阅和讲评学生实验报告所费时间和精力，并为 学生核查实验报告计算或作图是否正确提供了方便.     

Ⅰ型逐阶删失数据下基于EM算法的Weibull参数估计

研究了Ⅰ型逐阶删失数据下基于EM算法的Weibull参数估计,模拟产生不同Weibull参数组合和删失计划下的Ⅰ型逐阶删失数据,应用基于,EM算法的极大似然估计方法得到参数的估计值,并与数值方法得到的极大似然估计值进行对比,说明EM算法的估计效果.对73名肾脏移植患者生存数据进行实例分析,验证了基于EM算法的参数估计方法的可行性.     

有限通信数据率下一阶多自主体系统的包含控制设计

研究了多个静态领导及有限通信数据率下一阶多自主体系统的分布式包含控制问题.通信拓扑为有向图.给出了存在基于量化信息的协议使得系统达到包含一致性的充要条件,还给出了此包含控制协议的设计算法.     

一类线性时滞系统的采样数据控制

研究了线性时滞系统的采样数据控制问题.基于新的依赖时间的LyapunovKrasovskii泛函,采用广义系统方法与自由权矩阵方法,得到了采样数据控制的指数稳定性分析和状态反馈控制器设计的条件,并表达为线性矩阵不等式形式.通过仿真举例,证明了结论的正确性与可行性.     

基于自适应权重的函数型数据聚类方法研究

基于有限维离散数据的传统聚类分析并不能直接用于函数型数据的分类挖掘。本文针对函数型数据的稀疏性和无穷维特殊性展开讨论,在综合剖析现有函数型聚类方法优势与不足的基础上,依据聚类指标的信息量差异重构加权主成分距离为函数相似性测度,提出了一种函数型数据的自适应权重聚类分析。相对同类函数型聚类算法,新方法的核心优势在于:(1)自适应赋权的距离函数体现了聚类指标分类效率的差异,并且有充分的理论基础保证其必要性和客观合理性;(2)基于有限维离散数据的聚类实现了无限维连续函数的聚类,能够显著降低计算成本。实证检验表明,新方法的分类正确率明显提高,能够有效解决传统聚类算法极端情形下的失效问题,有着复杂函数型数据分类问题下的灵活性和普遍适用性。     

收入分布变迁与消费结构转变——基于门限模型的非线性计量分析

当前我国消费存在着明显的结构性转变特征,且居民收入分布上不同收入层次人群的消费偏好具有显著的差异。由此选取CHIP数据并运用门限回归模型,根据城镇居民收入与消费(关系)的非线性特征划分出不同的收入组群,来对居民消费进行更为细致的分析。结果表明,城镇居民消费存在显著的收入组群差异,同时各类消费市场的发展阶段也存在区别,收入分布变迁正促使城镇居民消费结构由生存型消费向更高一级的享受发展型消费转变。可见当前我国经济中,居民收入水平对消费的影响与消费对经济增长的贡献,都已不再具有明显的整体效应。因此,拉动消费以促进经济增长就需要关注重点的收入组群以及具有显著成长性的消费市场。