以就业为导向的应用型人才培养模式探究——以沈阳工程学院机械学院为例

在严峻的就业形势下,沈阳工程学院机械学院结合学校行业背景和办学特色,以就业为导向,以就业能力培养为目标,以教学质量提升促进学生稳定就业为落脚点。学院坚持以工程教育认证标准毕业要求为根本,以市场需求的人才素质为出发点和归宿点,建立与社会就业价值导向相适应的人才培养体系,旨在提高毕业生的就业质量。学院结合辽宁省地方产业发展特点,探索新的应用型本科人才培养模式。从本科人才培养定位入手,抓住培养目标、课程体系、师资队伍建设及质量保障等关键环节,提升内涵建设,积极探索符合工程教育专业认证毕业要求的人才培养模式,为振兴东北老工业基地提供人才支持。

地方本科院校应用型课程体系构建研究——以沈阳工程学院机械设计制造及其自动化专业为例

课程体系是人才培养的核心内容,课程体系的设计质量将直接影响人才培养目标的实现。地方本科高校顺利转型的关键在于如何培养具有实践能力和创新意识的高素质应用型人才,以沈阳工程学院为例,探讨了应用型课程体系的构建和实施保障措施,为创新应用型人才培养提供借鉴。

反共振振动机械的同步性与同步传动性

对惯性式反共振振动机进行动力学建模与求解,建立反共振振动机的动力学方程和两激振电动机轴的力矩方程,推导反共振状态下的同步性判据、同步传动性判据、同步稳定性判据和同步传动稳定性判据,从理论上证明了在反共振状态下,不但能够实现振动同步,而且能够实现同步传动;同步性指数总是远大于同步传动性指数。因此只要能够实现振动同步传动就肯定能够实现振动同步。在两轴能够实现自同步的情况下,却不一定能够实现同步传动。通过试验验证了理论结果的正确性。

基于深度卷积神经网络的齿轮箱健康状态识别

齿轮箱为许多机械设备的重要传动部件,其健康运行状态识别对于设备稳定运行、安全运转等具有非常重要的意义。为准确地评价齿轮箱的健康状态,提出一种基于深度卷积神经网络的齿轮箱健康状态识别方法。本文首先采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与小波阈值(Wavelet Threshold,WT)结合的方式对采集的齿轮箱振动信号进行降噪。其次,对降噪后的信号进行线性及非线性特征提取。最后,采用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)建立齿轮箱的健康状态识别模型。实验结果表明,所提方法对齿轮箱健康状态的正确识别率达到97.5%以上。

基于BP神经网络的农业机械数量预测

为了提高农业机械化水平、农业生产效率和优化农业产业结构,保证在农业机械生产与实际需求的一致性,在制订农业机械化水平发展规划过程中需要对农业机械数量进行预测。为此,采用基于遗传算法的BP神经网络预测算法,对我国从1997-2013年期间以农机总动力、中大型拖拉机数量和小型拖拉机数量为内容的主要农业装备数量进行预测。预测结果表明,利用遗传算法与BP神经网络相结合的方法预测全国农业机械装备数量,农机总动力预测值与绝对值平均误差为1.080%、农用大中型拖拉机数量预测值与绝对值平均误差为1.352%、小型拖拉机数量预测值与绝对值平均误差为1.765%,预测精度稳定,该预测方法适用于本时间序列预测问题。

工程力学教学方法的创新探索与实践

工程力学是一门重要的专业基础课,具有理论性、抽象性、概括性和灵活性的特点,学生学习难度较大。在课堂当中采用对比法教学、案例式教学、互动式教学方法,可提高所学知识的条理性和系统性、加深对所学知识的理解,提高学生学习的积极性和主动性及创新能力,有利于培养学生综合分析问题与解决问题的能力。

基于职业能力培养的工程管理专业实践教学体系的实施途径研究

工程管理专业是综合性和实践性很强的专业,其人才的培养注定要强调"职业能力"。分析工程管理专业学生职业能力的构成要素,提出构建基于学生职业能力培养的工程管理专业实践教学体系的实施途径和措施。

工程制图虚拟模型库研究与设计

针对工程制图教学中存在的教具模型问题进行了工程制图虚拟模型库的研究,在实践中综合利用了实体造型、模型优化、虚拟现实设计、二维动画设计和网页设计技术。工程制图虚拟模型库的建立实现了学生通过WEB访问对虚拟教具进行多视角观察、二维视图与三维实体相互转换的功能,对工程制图的教学辅助有重要意义。

基于三维CAD技术的工程制图教学改革研究

通过分析三维CAD技术发展现状、设计和制造领域发生的巨大变革以及对工程制图课程的影响,提出了现实条件下工程制图课程改革的必要性及改革的具体思路,介绍了基于三维CAD技术的工程制图教学改革的探索与实践的过程与结果。

基于小波包能量熵-BP神经网络的核电站阀门远传机构故障诊断研究

核电站阀门远传机构长期运行在恶劣工况下,当出现故障时会使核电站中关键阀门无法正常开闭,严重时导致设备停机检修,从而造成经济损失。针对这一问题,本文提出一种小波包能量熵-BP神经网络的阀门远传机构故障诊断方法。阀门远传机构样机搭建LabWindows/CVI振动信号采集试验平台,使用小波包算法对故障信号进行分解与重构,并提取小波包能量熵来构造故障特征向量,输入到BP神经网络训练后,经MATLAB仿真运行,验证了该方法的可行性和有效性。

应用型本科院校机械专业实验室开放运行管理与实施

应用型本科院校机械专业的实践教学是本科教学的重要组成部分,实践教学的实施场所是实验室,实验室开放是保证实践教学质量的关键。本文阐述了实验室开放的必要性,总结了机械专业实验室开放运行管理过程中取得的成效,分析了实验室开放实施过程中出现的问题,提出今后实验室开放工作的具体措施。

Al-Zn-Mg-Cu-Zr合金的热变形行为研究

以7000系Al-Zn-Mg-Cu-Zr合金为研究材料,在Gleeble1500热模拟试验机上进行变形温度250~400℃,应变速率0.01~10 s^(-1)条件下的等温压缩试验。研究结果表明:合金在等温压缩过程中的流变应力随着应变速率的增大而增大,随着变形温度的增大而减小。当应变速率为10 s^(-1),变形温度为250℃时,合金的峰值应力可达205 MPa。大部分的真应力-应变曲线呈现动态再结晶特征,结合TEM分析,动态再结晶的形成机制是位错通过滑移和攀移逐渐演变成小角度晶界(2°~15°)和大角度晶界(>15°),依靠位错重排在原始晶粒内部形成亚结构,最终形成完整晶界。同时,采用Arrhenius模型和Zener-Hollomon参数方程,构建了Al-Zn-MgCu-Zr合金的本构方程,其中合金的平均变形激活能为324 187 J/mol。此外,通过Prasad失稳判据等模型,构建了0.2、0.4以及0.6应变下的Al-Zn-Mg-Cu-Zr合金的热加工图,获得可加工窗口为:252~400℃,0.01~0.015 s^(-1)。

高校转型——工程教育的回归

在高校转型发展过程中,应以行业、企业用人标准作为高校人才培养定位的重要依据;根据企业的人才需求及岗位胜任条件设计人才培养方案的课程体系,将所需的知识、能力、素质分解,确立知识构成,实现课程设置,使行业、企业的生产技术的实际应用与高校的知识传授对接。以企业的实际产品为对象,将产品的设计、制造、检验、装配的生产过程对接到专业培养的教学过程,以培养学生解决工程实际问题的能力。

高速永磁电机新型磁性复合材料弹性模量预测

一种新型粉块层级转子结构可有效提高高速永磁电机转子强度。为了准确分析新型复合转子结构强度,需要准确预测转子复合磁性材料的力学性能。该文将新型磁粉胶膜复合材料看作由磁粉颗粒、界面和基体组成的三相复合材料,首先基于蒙特卡罗法构建了Abaqus-Python耦合的代表性体积单元参数化模型,然后依据细观力学等效三相球模型推导出界面层的弹性模量,最后基于虚功原理创建磁粉胶膜弹性模量有限元预测模型,并与拉伸试验结果进行比较分析,验证了模型的准确性。在此基础上,研究了细观结构和界面参数对磁粉胶膜弹性模量的影响规律,得到了磁性材料细观结构与力学性能的映射关系。

基于优化传递函数的机床微进给控制方法仿真

高强度运行环境下,数控机床往往要求较高的加工精度,为了提升机床微进给控制性能,提出一种基于优化传递函数的机床微进给控制方法。对机床微进给架构的驱动部分建模分析,获取驱动部分的传递函数与传动部分的传递函数,根据传递函数分析机床稳定性。将机床微进给全局滑模控制和内模控制有效结合,在高强度运行环境下建立一种全新的机床微进给控制器,通过新控制器实现高强度运行环境下机床微进给控制。仿真测试结果表明,所提方法可以有效降低机床运行能耗,提高工件加工效率,降低控制误差,说明上述方法可以取得预期控制效果。

应用于火灾救援机器人的相变胶囊多层堆积热防护数值研究

持续高温的工作环境产生的热量是导致火灾中救援机器人电子元器件失效的主要因素。因此,为了设计合理地保护救援机器人内部电子元器件的热防护结构,利用COMSOL Multiphysics软件分别建立了相变胶囊复合结构、热障-隔热双层结构及玻璃棉胶囊复合结构模型,通过数值模拟的方法对比3种结构的热防护性能。然后,通过改变相变胶囊尺寸和堆积方式,设计了相变胶囊单层堆积结构、双层堆积结构和大小胶囊混合堆积结构,进一步探究了相变材料含量和堆积方式对热防护效果的影响。结果表明:应用相变材料的相变胶囊复合结构具有更优秀的热防护性能;在整个加热期内,大尺寸相变胶囊堆积的单层结构内壁平均温升相较于双层堆积结构和混合堆积结构分别降低了41.8%和29%,表现出更优的热防护效果。

基于多元回归分析的铁路智能安全标线设置的研究

随着城市化的进程和高速铁路网络的快速发展,站台乘客的安全受到了广泛关注。本文通过数学建模方法探讨高速列车通过站台时对候车乘客的气流影响,分析安全标线的设置依据,并提出保障铁路站台安全的建议。本文分别从力的计算、安全线的设置及影响因素分析三个方面进行了深入研究,提出了基于回归分析的改进的贝努利模型。本文通过对我国幼儿、成年人、老人的各个年龄段的平均体重、体积以及列车的车速三个自变量与乘客所受风力作为因变量进行多元线性回归性分析,得到数据分类处理。再通过改进的贝努利模型计算出在列车任何速度以及人与车的任意距离下人所受的推力或拉力大小。确定了乘客能够安全承受的最大气流力,并引入了安全系数来考虑不同体型和稳定性的乘客。进而本文提出了不同列车速度下安全标线的最佳位置,以确保所有乘客的安全,提出智能安全标线设置。With the process of urbanization and the rapid development of high-speed railway network, the safety of platform passengers has received wide attention. The purpose of this study is to explore the influence of the high-speed train passing through the platform through mathematical modeling method, analyze the basis of setting up the safety line, and put forward suggestions to ensure the safety of the railway platform. This paper studies deeply from three aspects of force calculation, safety line setting and influencing factor analysis and proposes an improved Bernoulli model based on regression analysis. In this paper, the average weight and volume of children, adults and the elderly at all ages in China, as well as the speed of the train, are analyzed with multiple linear regression as dependent variables, and the data are classified and processed. Then, the thrust or pull of people at any speed of the train and any distance between people and cars can be calculated according to the improved Bernoulli model. The maximum airflow force that passengers can safely bear is determined, and a safety factor is introduced to consider passengers with different sizes and stability. Furthermore, this paper puts forward the optimal position of safety marking under different train speeds to ensure the safety of all passengers, and proposes the intelligent safety marking setting.

发电厂巡检机器人导航控制算法研究

针对目前发电厂巡检机器人导航控制技术中定位不准确、灵活性差等问题,提出一种基于KEA128单片机的巡检机器人导航控制算法。利用多传感器融合采集信号,建立合理的反馈控制数学模型,分别设计平衡控制、速度控制、方向控制3个方面的反馈控制系统,根据Nyquist判据计算出稳定的反馈控制系统。最后,基于MATLAB/Simulink对该控制系统的PID控制算法进行仿真分析和参数整定,结果验证了算法的有效性。该导航控制算法可为电厂巡检机器人的安全稳定运行提供理论依据,具有实际的应用价值。

基于改进的EWT+小波阈值的齿轮振动信号去噪研究

针对采集到的齿轮振动信号含有较多噪声,严重影响后续齿轮故障诊断准确性的问题,提出一种改进的经验小波变换(EWT)结合小波阈值的去噪方法。该方法对传统的EWT频谱分割方法进行了改进,首先使用寻峰算法对频谱寻峰,然后采用平滑算法对峰值曲线进行平滑处理,取平滑曲线的极小值点作为频谱分割边界,使得划分出的滤波器组更精确。模拟信号和实验信号的去噪结果表明:本文使用的方法的信噪比达到16.27,均方根误差达到7.54e-07,相较于小波阈值、经验模态分解和传统EWT具有更好的去噪效果和更高的鲁棒性。

基于多域特征参数的长期屈颈位人群颈部疲劳识别分析与研究

长时间保持屈颈姿态易导致颈肌疲劳,从而引起颈椎的软组织损伤和退行性改变。因此,对长期屈颈伏案工作者的颈部肌肉疲劳状态进行识别具有很高的研究价值。首先,采用小波阈值法、经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)、EMD与小波阈值结合的方法对长时间屈颈伏案人员的颈部肌电信号进行消噪处理,并通过计算均方根误差、信噪比及运算速度对3种去噪方法进行对比分析,得出基于EMD与小波阈值的消噪方法的信噪分离能力最好。其次,提取了颈部肌电信号的时域、频域及非线性特征参数,通过分析各特征参数随时间变化趋势确定有效特征。最后,将有效特征向量作为分类器输入,建立卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型对颈部肌肉的疲劳状态进行识别,分类准确率达到90.48%。