大学物理理论教学与Matlab/Simulink仿真技术结合的教学探讨

研究了Matlab/Simulink软件在大学物理理论教学中的应用,以典型力学和热学知识点为案例,分析了如何演算物理公式并图形化呈现物理原理的方式,且讨论了仿真在大学物理中的注意事项。得出事项包括:需要更新教师教学观念并优化教学过程,应仿真演示物理原理与生活以及工程技术结合,应采用简单易学的编程语言完成仿真,应在班级微信群等发送给学生理论与仿真预习与复习重点。教学改革结论为:教学理念上学生参与成为重要组成部分,教学手段上仿真软件的使用是特色,教学方法强调网络敦促学生学习。     

大学物理实验竞赛试题设计和考核方式的讨论

本文主要对大学物理实验竞赛的试题设计和考核方式进行了探讨.认为采用开放式和封闭式（现场命题式）结合的试题模式,采取笔试和操作的基础上增加口试和实物展示相融合考核方式,能够体现物理实验竞赛的目的.达到物理实验教学质量的提高,激发大学生对物理实验的兴趣与潜能,选拔创新型人才.     

聚光光伏与温差联合发电装置的研究

针对太阳能量利用率较低的现状,设计了基于砷化镓多结太阳能电池、半导体温差发电片的聚光光伏与温差联合发电装置.通过测量得出单独聚光光伏发电模块在几何聚光比为75时光电转换效率最大,达31.87%;而在加了半导体温差发电模块之后在几何聚光比为112时系统光电转换效率达32.81%,提高了整体光能量转化电能效率.     

热敏电阻温度特性仿真实验的教学分析

大学物理仿真实验是把实验设备,教学内容,教师指导和学习者的思考、操作有机融合为一体,为物理实验改革提供了有力的途径;学生运用多媒体和计算机模拟技术,进行模拟操作、数据处理和分析思考,理解和掌握实验原理和方法.但同时仿真实验也存在有一定的弊端.通过仿真实验"热敏电阻温度特性"的典型教学,以及调查和分忻,得出了仿真实验在实验教学中的消极影响,并提出了一些需要注意的问题,为大学物理实验改革提供新思路.     

光伏电池发电仿真实验

借助Matlab/Simulink模块建立光伏发电仿真模型并应用于教学实践,解决目前相关课程缺乏丰富实验条件的问题.针对不同温度与光强下光伏发电的仿真,发现光强1 000W/m2情况下,温度在0～100℃区间内电池输出功率随温度升高而下降;温度25℃情况下,光强在400～1 200W/m2区间电池功率随光强的升高而升高.探索与总结出了该类仿真教学的注意事项,并提出了提高仿真实验教学效果的方法,为光伏发电技术等相关课程的仿真教学提供了新的途径及方法.     

两类光伏发电工程模型的适用性研究

光伏发电模型的研究对于预测和分析光伏发电受外界的影响具有重要意义.本文研究并分析了两类光伏发电工程模型的适用性,一类是基于并联电阻无穷大下的简化模型(称简化模型),另外一类是基于幂律函数下的指数模型(称指数模型);结果首先表明,两类模型总体都可以比较精确的描述电池输出特性,但两类模型的理论与实验误差随偏压上升而上升;原因在于,高偏置下电池的特征已改变,无法用理想恒流源、理想二极管来描述电池属性.其次,发现当光照强度或电池温度改变的时候,两类模型的理论与实验之间误差都上升;原因在于两方面,第一在于外界环境变化,电池的非线性效应明显,模型无法适应电池的实际变化;此外,两类模型都是基于标准测试情况下的参考值来预估电池发电特征;因此,模型对于偏离标准情况下的分析就会有误差.最后,注意到指数模型整体优于简化模型,更加适应任意情况下的电池发电特性;原因在于两方面,一方面是指数模型考虑了光照强度对电流与电压的影响,而简化模型仅仅考虑了光照强度对电流的影响;另外一方面指数模型考虑了短路电流、开路电压、最大功率点电流和电压4个温度系数,而简化模型仅仅考虑了两个温度补偿系数.     

人工智能技术的教学讨论——以粒子群算法为例

近年来人工智能技术迅速发展,各高校广泛开展了人工智能课程.但对人工智能教学平台缺乏详细的分析.为此,本文以粒子群算法为例对人工智能课程进行了阐述,并讨论了教学注意事项.研究表明,及时预习基础知识有利于学生理解人工智能模型,结合具体问题讨论人工智能算法将有利于学生掌握技术,拓展人工智能技术应用范围并引导学生对算法本身思考将有助于学生建立正确概念,建立互动式解决实验问题将有助于增加学生的学习热情.     

自启动太阳能温差发电系统

基于现有的温差发电理论,建立太阳能热水器与温差发电片组结合的自启动温差发电系统模型.作为大学生物理演示实验仪器的制作实践,设计了其温差发电片组在温差条件变化情况下的发电输出功率和维持稳定温差所需水泵的消耗功率、水泵流量和体系热散失关系的物理实验,并验证了自启动温差发电模型的可行性.