时间管理视域下高校研究生高质量培养路径研究——以南京理工大学为例

当前我国迫切需要加快建设特色高质量研究生教育体系,为建设教育强国,服务全面建设社会主义现代化国家开辟发展新领域新赛道,塑造发展新动能新优势。结合国内学者对研究生培养研究的分析,从研究生培养问题再审视出发,围绕“研究生培养的卡脖子问题”,分析研究生从入学到毕业过程中的关键点问题,在提升研究生时间管理能力的视角下建构了研究生高质量培养路径“研究生之道”体系,主要包括“导学之道、科研之道、就业之道”,助力高校研究生综合能力提升,以期实现研究生教育高质量发展。

对“卓越计划”与工程教育国际化的探索与实践——以南京理工大学中法工程师学院为例

提升学生的工程实践能力和创新能力,培养具有国际视野和国际竞争力的工程精英人才是我国高等工程教育面临的主要目标。该目标的确立要求我国的高等工程教育必须走国际化道路。本文基于"卓越计划",以南京理工大学为例,针对当前工程教育国际化形势下筹建国际合作办学机构进行了研究与实践,探索从"人才培养模式国际化、课程国际化、教学方式国际化、师资国际化、招生手段国际化、语言国际化、管理国际化"到"人才国际化"的工程精英培养新途径,以进一步提高工程教育的质量、培养创新型工程技术人才。

传统创业课程对提高学生创业意向的作用研究——以南京理工大学为例

为了检验高校创业课程的针对性及实效性,本文对当前传统创业课程的满意度以及目前创业课程的开设效果进行调查研究。采取对单一小组前期测试和后期跟踪的方法,连续进行18周的试验。结果证实,目前的教学方式具有满意度高和较好的学习效果,但是对学生的创业意向没有显著影响,即创业课程只达到让学生提前了解未来工作的目的,而远未达到引导学生"追求创业生涯"的目标。

国防特色类高校劳动教育与校园环境管理的融合策略研究——以南京理工大学为例

目前作为新时期人才培育体系的构成部分之一,劳动教育获得与“德智体美”教育同等重要的地位,标志着中国教育历史上实现了重大突破,更是合乎当代教育发展的诉求。本文通过选取520个关键词并运用VOSviewer可视化分析软件,揭示党的十九大后我国劳动教育数量、文献、关键词等热点前沿研究规律,并以国防特色类高校南京理工大学为例,探索了高校劳动教育与校园环境管理的融合策略,致力于在为高校组织展开劳动教育实践活动等方面提供借鉴与参考。

精细化思维下的工科学业后进大学生帮扶机制初探——以江苏某高校自动化学院为例

学风问题一直是理工科专业大学生教育和管理的重点,特别是对于学习困难特殊学生,应当有意识地给予更多的帮扶。在实际的工作中,学业后进学生的引导、管理难度牵扯的精力多、教育的效果不突出。要解决这一问题,需要在实践中总结科学方法,通过数据化、动态化的方式,建立学业动态的跟踪记录和分级预警制度,根据学生的实际表现调整监督的强度和方式,达到有效帮扶和精准帮助。

基于博弈论的自动驾驶驶离专用车道换道决策模型

在高速公路内侧车道设置自动驾驶专用车道的场景下,自动驾驶车辆驶离专用车道,并换道至匝道的过程中,频繁的换道行为会带来自动驾驶车和人工驾驶车交互冲突,对分流区产生交通扰动,进而带来安全风险以及影响交通效率。面向不同车道属性和自动驾驶混合车流,构建了基于博弈论和模型预测控制的自动驾驶换道决策模型。根据自动驾驶车辆到高速公路主线驶离点的距离和换道途径车道上可接受换道间隙的分布,引入换道危机感以量化自动驾驶车辆换道的难易程度。利用加速度变化率来量化混合车流中人工驾驶车辆风格,构建自动驾驶车和人工驾驶车不同类型车辆的模型预测控制成本函数。通过当前时刻的交通状况预测求解自动驾驶车辆下1个时刻的最优加速度,用斯塔克尔伯格博弈描述自动驾驶车辆在换道过程中与人工驾驶车辆的交互,以人工驾驶车辆的收益最大化为前提,选择最大的自动驾驶车辆收益,求解获得自动驾驶车辆的最优换道时间。搭建了基于Python和SUMO的联合仿真实验平台,设置4种不同车流密度的专用车道和混合车流交通场景,并与SUMO默认换道模型等2类模型进行了对比。结果表明:在所有不同车流密度的场景下,所研究的模型会选择合适的换道策略以保证速度损失的最小化,在速度方面均优于所对比的换道模型,换道过程的平均速度分别增加1.44%和11.81%,有效提升了自动驾驶车驶离专用车道的效率。

自动化专业创新教育与实践教学的探索

科技创新能力和实践精神是2 1世纪知识经济对人才的要求,这使得自动化专业的人才培养面临着重大挑战和空前机遇。本文从自动化专业的培养目标出发,分析了适应本专业时代需求的创新人才的特征,探讨了科技创新教育与实践教学在培养创新人才中的重要作用,并结合自动化专业的特点介绍了培养创新性人才的初步实践体会。

基于STAGE的指挥自动化系统仿真研究

针对指挥自动化系统(C4ISR)难以进行有效建模与仿真的问题,本文提出一种基于STAGE的战场指挥自动化仿真方法。首先建立装备对抗双方的指挥控制体系结构,然后在装备平台上配置武器装备和传感装备,最后重点对传感器的行为模型及其控制脚本进行开发。基于上述方法,以某红蓝双方的装备对抗为背景,建立C4ISR下装备对抗的模型并进行仿真应用。结果表明,该方法具有合理性。

自动化立体车库教学实验系统研制

以研制高度自动化存取系统——立体车库为背景,介绍了自动化立体车库实验系统的设计思想、系统机械结构设计、控制系统设计、模块化管理软件设计。该系统应用于实际教学,收效显著,具有良好的应用前景。

自动化本科生科研训练与创新能力培养的探索

创新型人才的培养是高等学校面临的三大重要任务之一。高素质的人才不仅要具备坚实宽广的理论基础,更要具备前瞻性的思维以及创新意识和创新能力。而目前高校中开展的科研训练项目对培养本科生的创新能力和实践能力起到了积极的促进作用,对提升工科专业的人才培养质量具有重要的意义。本文主要结合我校自动化专业本科科研训练活动的实践,主要针对理论教学与科研环节的统一,科研训练模式的多样化、训练项目的实施以及质量考核等问题进行了研究和探索。

自动化专业实践教学改革

建立"实验-实践-实训"的实践教学新体系 我校2000年在全校范围内开展了教育教学思想大讨论,对中央有关教育教学的文件进行了深入的学习,并对教学计划进行了全面的修订,实验教学受到了前所未有的重视.自动化专业的实践教学时数近总学时数的四分之一,学科基础课、专业方向选修课中3学分以上的课程中,其实验学时基本达到了1个学分.

故障模式下航天测控任务指挥自动化流程优化研究

在航天强国战略和机动测控的实战背景下,对航天测控指挥自动化流程的研究显得尤为迫切。着眼提升航天测控任务指挥效率,基于操作实践建立涵盖发生时刻、故障等级、影响范围等字段组成的故障处理元数据,并通过梳理和预想构建故障知识库,实现对任务指挥和执行过程中故障模式的自动化控制;基于故障模式和处置预案建立中心级、次级、设备级三级组织指挥模式,构建故障管理权限域并采用“数据结构+算法”思维形成故障判决处理方法。实践表明,该方法能够提高故障模式下自动化指挥决策水平和信息利用效能。

基于堆叠式降噪自动编码器和深度神经网络的风电调频逐步惯性智能控制

风电调频的逐步惯性控制(SIC)策略在负荷波动后提供一个阶跃式功率增发,能够有效阻止系统频率下降,保障电网频率安全.但在其功率恢复阶段,容易出现二次频率跌落现象,需优化SIC以获得更好的调频效果.传统方法存在计算维度高和耗时较长的弊端,难以满足不同场景下快速提供最优控制效果的需求.为实现负荷扰动事件下风电调频的最优逐步惯性快速控制,引入深度学习算法,提出一种基于堆叠式降噪自动编码器(SDAE)和深度神经网络(DNN)的风电调频逐步惯性智能控制方法.首先,使用麻雀搜索算法获得最优参数,使用SDAE高效提取数据特征;随后,基于DNN对数据特征进行学习,并引入加速自适应矩估计优化网络参数,提升网络全局最优参数;最后,应用SDAE-DNN联合方法实现扰动事件后风电调频的逐步惯性在线控制.在IEEE 30节点测试系统中分别对单台风力机和风电场进行仿真分析,与传统方法、浅层反向传播神经网络及原始DNN所得结果对比发现,所提网络结构具有更优的预测精度和泛化能力,该方法能够实现良好的逐步惯性调频效果.

基于改进EfficientFormer的自动驾驶目标检测算法

车辆目标检测技术是自动驾驶车辆环境感知模块的关键,对驾驶安全至关重要。本文在EfficientFormer算法的基础上,使用加入了3×3卷积的FFN替代局部token混合器,抓取局部和全局信息。在注意力中加入深度3×3卷积,将局部信息注入到值矩阵V中,并添加全连接层实现注意力头之间的相互通信。将池化和3×3 DWConv分别作为稳定和可学习局部下采样并进行结合,得到注意力下采样机制。利用4阶段模型和阶段分配进行搜索空间优化。利用BDD100K数据集进行训练,得到改进的EfficientFormer算法的mAP达到58.9%,精准率达到了76.4%,召回率达到了49.1%,比其他主流算法性能更加优越。同时,其在真实场景检测中的延迟降低到了7.2ms,这表明该算法在自动驾驶目标检测中即有精准性又有时效性。

面向光伏集群的配电网模型⁃数据联合驱动无功/电压控制

传统配电网的无功/电压控制(VVC)方法,难以兼顾控制决策的全局最优性与实时响应能力,分布式光伏(DPV)的分散化、高比例并网导致该矛盾日益突出。结合模型优化的寻优能力与深度强化学习的在线决策效率,提出了面向光伏(PV)集群的配电网模型-数据联合驱动VVC策略。首先,考虑日前优化调度与日内实时控制的运行特征,结合DPV集群划分,构建了配电网分布式两阶段VVC框架;然后,以系统运行网损最低为目标,建立了配电网分布式日前VVC模型,并提出了基于Nesterov加速梯度的分布式求解算法;其次,以日前决策为输入量,建立了基于部分可观马尔可夫博弈的配电网实时VVC模型,并提出了基于迭代终止惩罚函数的改进多智能体深度确定性策略梯度算法;最后,基于MATLAB/PyCharm软件平台进行了算例分析,验证了所提方法的全局趋优性以及实时响应能力,提高了PV高比例接入配电网运行的经济性和安全性。

PLC技术在电气工程及其自动化控制系统中的应用

随着科学技术的不断进步,推动了我国各行业领域企业的迅速发展,使得经济持续稳定增长.尤其是在电气工程中,当前电气工程正在逐步脱离传统的机械化,朝着自动化控制的方向发展,PLC技术的应用使我国电气工程在自动化控制方面取得了较大的进步.本文就PLC技术在电气工程及其自动化控制系统中的应用做了详细论述.

基于地标点匹配的高精度室内定位算法

针对基于惯导的行人室内定位算法定位误差大的问题,提出了一种基于地标点匹配的行人高精度三维室内定位算法。该算法仅使用惯性测量单元(IMU)这一单一传感器,包含速度约束、航向角约束、水平位置约束和高度约束四个模块。水平位置约束模块可根据航向角变化实时检测并建立地标点,并设计了一种地标点匹配度函数,提高了地标匹配的准确度。多楼层行走实验表明所提算法能够提升行人室内定位精度,其终点误差为0.3421 m,相较于ZUPT算法和ZUPT+HDE算法分别减小了82.6%和68.3%,具有一定的工程应用价值.

无人机系统控制研究综述

无人机(UAV)作为集技术创新和应用场景多元化为一体的低成本、高效率的明星产品,正引领着当前社会中众多行业的变革。这一变革的核心在于无人机系统控制的不断研究与进步。系统控制是无人机技术中至关重要的一个环节,它涉及到飞行稳定性、导航精度、任务执行能力以及安全性等多个方面。对近些年来的相关文献进行了综述和分析,首先,阐述了无人机系统控制的发展需求,并对无人机系统控制发展及控制架构两部分进行了详细的介绍;接着,围绕无人机系统控制的关键技术问题,即导航定位、跟踪控制、自适应控制、集群协同控制,展开全面概述和深入剖析;最后,对无人机系统控制的发展趋势进行了展望。

基于射击时机的坦克射击门分析及改进

针对坦克的射击门控制逻辑,分析现有射击门在坦克高速行进条件下在射击时机判断上的不足,提出基于预测机制的射击门改进方法,该射击门在考虑射击时延和炮口切向速度影响的情况下,去除了身管必须满足进入简单射击门的角度约束,可更大限度地把握有效射击时机,数字仿真结果验证了改进射击门的优越性。

电力电子变压器参与配电网调压调频的应用研究

为提升配电网的稳定性,该文提出利用配电网电力电子变压器对配电网的电压和频率进行调节。通过电力电子变压器输入级进行配电网无功功率调节,利用母线电压下垂特性提出无功调节方法,并引入无功电流反馈以提高配电网电压质量和稳定性;同时,通过电力电子变压器输出级控制负载电压以调节配网有功功率,作为一次调频储备负载,从而在频率暂态期间减小频率偏差。通过对基于配电网电力电子变压器的调压调频控制方法进行实验验证,所提控制策略能改善配电网电压和频率质量,有效提升配电网的稳定性。