高等教育强国建设的时代命题:逻辑进路与研究进展

高等教育强国建设是中国高等教育的时代命题,也是一个中国式的命题。解答这个命题应遵循的逻辑进路是,辨析当今各高等教育强国的基本特征及其发展路径,在知己知彼的基础上探究最适合我国的高等教育强国建设之路。十多年来,相关的研究已经取得了大量成果,但仍存在诸多若明若暗之处,因此需要在后续的研究中进一步理顺逻辑思路,更加注重高等教育强国建设的体系性、系统性、优质性、长期性问题,更加注重对自身弱点的审思,并以此作为探究高等教育强国建设之路的逻辑起点。

“中文+职业技能”模式下现行标准的适应性调整策略

文章探讨了“中文+职业技能”国际化人才培养模式在满足企业海外拓展需求中的重要性,并指出了现行《国际中文教育中文水平等级标准》与《职业中文能力等级标准》存在的局限性。为适应这一模式的发展,应从教师、职业院校、标准制定者三个层面进行适应性调整策略。教师应明确语言与职业需求,以教学设计为桥梁平衡标准与实际教学;职业院校需重视国际中文教育,打造专业师资团队;标准制定者则应深入调研,与行业合作,建立动态更新机制。通过多方共同努力推动“中文+职业技能”教育的持续健康发展,为“一带一路”沿线国家培养具有国际视野和跨文化交流能力的高素质技术技能人才。

换热器用无缝钛管失效分析

该文通过采用宏观检测、显微组织分析、扫描电镜分析、能谱分析等方法对流动介质为氯化物溶液的换热器用无缝钛管进行失效分析,发现流动介质为氯化物溶液的换热器中无缝钛管主要是通过以下2种方式发生腐蚀失效的,一种是Fe+离子存在于钛管材表面会在钛管材表面形成点腐蚀,通过点腐蚀的方式使钛管发生腐蚀失效;另一种是当换热器的管板和管材形成一定缝隙时会发生间隙腐蚀,间隙腐蚀发生时钛管会伴随有吸氢反应和自催化作用,最终导致管材产生腐蚀孔洞而失效。同时笔者建议在制作内部流动氯化物溶液的换热器时不易将不锈钢管板和钛管组合使用,并且管板与管材之间的间隙大于0.5 mm以免在使用过程中发生点腐蚀和间隙腐蚀导致换热器泄漏。

基于RF-LSTM模型的无人机执行器故障诊断算法

针对现有的无人机执行器故障检测存在解析模型构建耗时长、故障诊断准确度低等问题,该文提出了一种基于数据驱动的复合故障诊断算法,有效地避免了传统解析模型诊断需要更为精确的信息的问题,实现准确快速的执行器故障诊断。该文提出了基于随机森林长短期记忆(RF-LSTM)模型的数据驱动的无人机执行器故障诊断方法。利用随机森林(RF)算法对输入数据进行特征选择,在此基础上构建RF-LSTM小型固定翼无人机故障诊断模型。在4种典型的执行器故障模式下验证了所提出方法的可行性。仿真实验结果表明,基于RF-LSTM模型的故障诊断精度较高,具有较好的实时性。

基于APSO的微纳卫星编队轨迹规划方法

针对微纳卫星编队在指定时间内由初始构型到指定构型的路径规划问题,提出了一种基于自适应惯性权重粒子群优化(adaptive-inertial-weightedparticleswarmoptimization,APSO)算法的轨迹规划方法。首先,通过Radau伪谱法将轨迹规划的连续最优控制问题离散化为参数优化的非线性规划(nonlinear programming, NLP)问题;其次,采用APSO算法对NLP问题求解,避免了复杂梯度求解困难的问题,同时降低了计算量;最后,通过仿真实验表明,所提方法可在更短时间内求得满足约束条件的最优轨迹,以完成在线轨迹规划任务。

基于EMD和自适应形态滤波的解调方法及其应用研究

针对传统包络解调分析中窄带滤波参数难以确定和Hilbert解调的差频现象,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和自适应形态滤波的解调方法,进行滚动轴承故障信息的分离和故障特征频率提取。该方法首先应用EMD的自适应滤波特性分离出故障产生的高频调制信号;然后利用基于峭度的自适应形态滤波方法对其进行解调分析,提取轴承故障特征。仿真及实验分析结果表明:该方法自适应较好,能量损失小,能有效地进行滚动轴承故障特征提取,利于轴承的早期故障诊断。

适线法在洪水超定量系列频率分析中的应用研究

为使超定量洪水的应用更方便有效,将适线法应用于洪水超定量系列频率分析中。以长江宜昌站日平均流量为例,利用独立性判别标准以确保超定量系列的独立性,选取合适的门限值形成洪水超定量系列。采用GP分布描述洪水超定量系列,利用适线法进行频率分析。结果表明,超定量洪水可扩大已有观测资料的信息使用量,且传统的适线法在基于GP分布的洪水超定量系列中应用效果良好。

基于EMD和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解的特征提取与模糊C均值(FCM)聚类的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对滚动轴承振动信号进行EMD分解,组成初始特征向量矩阵;并对该矩阵进行奇异值分解,将矩阵的奇异值作为故障特征向量;最后以FCM聚类为故障分类器,实现滚动轴承不同故障类型的识别.实验结果分析表明,该方法能有效地进行滚动轴承故障诊断.

澳大利亚北波拿巴盆地北部地区中生界层序地层与沉积相特征研究

在北波拿巴盆地北部地区,针对该区域的地质特征重点分析了中生界的层序地层和沉积相特征。在研究过程中,利用层序地层学和沉积学原理,将中生界划分为4个二级层序和9个三级层序,并将其分为2种层序组合序列。中下部层序下降旋回占主体,属海退式沉积组合序列;上部层序上升旋回占主体,多为海进式沉积组合序列。沉积环境从海洋环境过渡到陆相河流环境再逐渐过渡到海陆过渡相三角洲环境和浅海相环境,再到海相沉积,整体上是一个完整的水退至水进的沉积过程。最后,指出北部地区Sahul台地三级层序Ⅳ,Ⅴ和Ⅵ的三角洲、滨岸和东部斜坡带滨岸区为该区域的有利油气勘探区带。

一类基于非线性状态观测器的鲁棒故障检测

本文提出了一种新的基于非线性状态观测器的鲁棒故障诊断策略 .该方法在传统故障检测滤波器 (FDF)的基础上 ,针对一类满足 L ipshitz条件的仿射非线性系统 ,构造了非线性故障检测滤波器 ,给出了故障检测增益阵的设计算法及其闭环观测误差系统稳定性的证明 ,解决了非线性系统的故障可检测性问题 .在残差决策阶段 ,采用模糊自适应门限的判决方法 ,提高了故障检测的鲁棒性 .最后 ,针对歼击机结构故障的仿真 。

基于神经网络辨识的表面温度传感器动态标定及瞬态温度测量

针对瞬态温度测量设计了一种薄膜热电偶，提出了一套瞬态温度传感器动态标定的实验方案．采用神经网络辨识的方法建立反映传感器动态特性的数学模型，通过多组测量数据对网络进行自动训练，获取传感器差分多项式模型的系数，实现传感器在线动态标定．

溃疡性结肠炎患者血清和结肠上皮细胞中细菌鞭毛蛋白的表达

目的：探讨细菌鞭毛蛋白对溃疡性结肠炎（UC）的致病作用。方法：选取UC患者60例,其中中、重度UC患者30例,轻度UC患者30例。30例健康志愿者取血清样本作对照,15例结肠癌行外科手术切除的正常结肠断端取正常结肠组织作对照。采用ELISA方法检测外周血中细菌鞭毛蛋白抗体,免疫组织化学SABC法检测结肠黏膜上皮细胞中细菌鞭毛蛋白的表达。结果：各组血清中细菌鞭毛蛋白抗体水平和结肠上皮中细菌鞭毛蛋白的表达差异有统计学意义（F/χ~2=13.570和11.553,P〈0.05）,UC患者高于对照者,重度UC患者高于中度UC患者。结论：细菌鞭毛蛋白可能参与了UC的发生发展过程。

南海北部陆架主要地貌特征及灾害地质因素

利用最新高精度多波束水深资料,对南海北部陆架地貌类型和特征进行了系统的识别和分析,发现研究区活动沙波、滑塌体、隆起脊、沟槽和麻坑等灾害地质因素发育。沙波多为直线型沙波,小、中、大型沙波均有发育,自北向南随着水深增大,沙波规模增大,沙波的活动性显著增强。底流内波特征变化与沙波规模和迁移情况具有一致性,沙波的形成和迁移与内波活动密切相关。根据滑塌特征地貌识别出7处滑塌,新老滑塌均有发育,新滑塌多呈线状延伸,梯状滑塌特征明显,分析认为新滑塌近期并无进一步滑动的趋势。受古岸线残留地貌控制,南部地形起伏较大,发育一系列隆起脊,K1—K4隆起脊近NE—SW走向平行排列,K5隆起脊为E—W走向与之相交。另外,研究区发育大量麻坑,直径30～100m,麻坑深度1.0～3.0m。

不确定非线性系统的神经网络智能重构控制

针对一类不确定非线性动态系统,提出了一种基于神经网络动态补偿的鲁棒模型跟随重构控制策略.该方法吸取了线性模型跟随方法的基本思想,通过引入神经网络在线补偿控制器,以克服系统由故障引起的未建模非线性动态的影响,从而提高模型跟随重构控制的动态性能和稳态精度;并且当系统存在模型不确定性时,其输出仍能精确地跟踪理想模型的输出.文中还给出了特定假设条件下闭环重构控制系统稳定性的严格证明.理论分析和仿真研究表明,所提的方法是有效的并可保证闭环系统具有良好的重构性能.

澳大利亚北波拿巴盆地北部地区中生界层序地层及地震相研究

利用层序地层学理论,对北波拿巴盆地北部地区中生界的层序地层特征进行了研究,可以分为4个二级层序和9个三级层序。从内部反射结构和外部几何形态出发,再辅以振幅、连续性等参数,在研究区的中生界地震反射剖面上可见多种地震相类型,其中亚平行波状地震相、丘状地震相、发散充填相、前积地震相等最为发育。地震相的分布和演化受沉积体系演化的控制,在测井和钻井资料约束下的地震相解释能够重现北波拿巴盆地北部地区沉积体系的演化。

基于神经网络自适应观测器的鲁棒故障检测

提出一种基于动态神经网络的不确定非线性系统鲁棒故障检测方法,该方法通过构造神经网络自适应观测器来获取反映系统故障的残差信息以进行快速的故障检测,并采用Lyapunov稳定理论证明了闭环误差系统的一致最终有界稳定性.针对某型飞机舵面故障的仿真验证了本文方法的有效性.

智能重构控制技术及其应用

重构控制已成为目前控制领域的研究热点和具有挑战性的课题。概述了重构控制发展的背景、现状及存在问题 ,通过分析得知 ,重构控制的智能化已成为该领域发展的重要方向 ,并进一步总结了目前若干具有代表性的智能重构控制方法 ,着重介绍了基于神经网络和模糊推理的智能故障诊断和智能重构控制方法。最后 。

Ni添加剂对MH-Ni蓄电池负极性能的影响

采用开口电池方式研究了三种不同粒度及用量的Ni粉添加剂对贮氢负极合金利用率、放电比容量、放电电压和循环寿命的影响。结果表明:5%(质量分数)的Ni粉添加量有最好的放电综合性能,特别是循环稳定性;增加Ni粉添加量显著提高了负极的合金利用率和放电中值电压,5%Ni添加量时0.2C放电合金利用率提高了8%～14%,1C放电合金利用率也提高了10%～12.5%,放电中值电压从1.19V提高到1.22V;Ni粉粒度减小负极利用率分别提高了8.1%、11.7%和13.8%,质量比容量提高了2.1%、9.1%和13.9%,但增大了容量衰减率,并且对放电电压影响不大。

不确定TCP流模型的离散H_∞鲁棒主动队列管理算法

针对TCP/IP网络存在参数时变和不确定性下的拥塞控制问题,提出一种新的基于H∞状态反馈控制的离散鲁棒主动列队管理算法(AQM).该方法针对不确定TCP流模型,将短期突发流所占据的带宽作为系统的外部干扰,同时考虑时滞和参数不确定性因素,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术,设计了离散鲁棒状态反馈控制器以保证路由器队列响应的稳定性和鲁棒性.最后,通过NS-2仿真验证了本文方法的有效性.

澳大利亚北波拿巴盆地北部物源分析与沉积特征研究

基于地震、钻井资料,从物源供给模式入手,分析波拿巴盆地北部地层的沉积层序、物源特征及其油气勘探前景。研究区具典型断陷—坳陷双层地质结构,表现南北向双物源特点。断陷期物源供给主要来自南部的Darwin陆架,同时还接受北部Sahul台地的物源;拗陷期以南部Darwin陆架物源供给为主。断陷期,南部沉积物在侏罗系形成大规模楔状体,并与北部物源形成的三角洲在中央凹陷带交汇;拗陷期,白垩系发育大规模浅海沉积,且研究区内Sahul台地及其周边发育较大规模的台地石灰岩。地震资料和盆地区域资料显示,位于侏罗系—白垩系的多期次扇三角洲、三角洲、滨岸储层,是良好的油气勘探目标。