基于CDIO教育理念的全日制工程硕士研究生培养模式探析

简要介绍国内外工程硕士教育现状及CDIO工程教育模式,解析CDIO理念与全日制工程硕士培养模式有机融合的有效途径,从而实现基于CDIO工程教育理念的全日制工程硕士研究生培养模式的设想。

以实施'卓越计划'为契机探索全日制工程硕士培养途径

介绍了燕山大学将全日制工程硕士研究生的培养有机地融入到"卓越计划"中,从改革教学内容和教学模式、建立校企联合培养基地、加强导师队伍建设、正确把握学位论文规格和标准等方面,积极探索全日制工程硕士培养的有效途径。

资助体系在研究生培养机制改革中的重要性

研究生培养机制改革是当前研究生教育研究与实践的热点、难点问题。当前,我国学位与研究生教育事业正面临一次重大变革,即以资助体系为切入点的培养机制改革。通过资助体系的内涵及在研究生培养机制改革中扮演的重要角色,阐明以资助体系为切入点,全面推进研究生的招生机制、培养模式和导师队伍建设的重要性。

我国硕士层次卓越工程师培养模式探析——鉴于法国高等专业工程师教育

介绍法国高等专业工程师的招生情况、培养过程以及教育特点。借鉴法国高等专业工程师教育,探讨我国硕士层次卓越工程师的培养。从保证生源质量、校企联合方式和导师队伍建设三方面提出保障卓越工程师培养质量的有效措施。

论地方高校全日制专业学位研究生的培养

本文从服务地方经济社会发展出发,重新厘清高校办学指导思想和理念,确定全日制专业学位研究生培养目标,引导地方高校研究生培养模式改革与发展方向。

通过加强导师队伍建设提高全日制工程硕士研究生培养质量

介绍国外研究生导师制度,根据我国目前研究生导师队伍现状,分析全日制工程硕士研究生导师队伍建设的紧迫性,给出全日制工程硕士研究生导师队伍建设的对策与建议,即高校人才引进、创新实践型导师的培养、依托优势学科加强导师组建设、实行学术休假制度进行导师培训、建立合理的兼职导师引入机制和严格导师遴选以及健全导师监督制度等六个方面。

四轮独立驱动电动汽车驱动力最优控制方法

基于对四轮独立驱动汽车进行的动力学分析,提出通过调节驱动电机的电流来控制各轮纵向力以提高车辆操纵稳定性的策略。建立了驱动系统的动态响应模型,并将其变换为驱动系统控制模型。提出整车控制方案和控制器参考输入的调整方法,并运用最优控制理论设计了驱动系统反馈控制器。最后采用等转矩和等功率驱动力分配策略进行实验,结果表明该方法能取得较好的控制效果。

基于灰度图像的复杂环境下智能车辆道路边界识别

对于智能车辆在一些常见复杂环境下的道路识别,传统的预处理过程要对图像进行二值化,造成大量有用信息的丢失。文中直接利用灰度图像上道路边界的灰度及其梯度信息,构建基于小块统计的目标函数,用于评价道路边界的拟合质量,起到滤波的作用,有效地剔除复杂环境下的各种不规则纹理噪声。试验结果表明,本方法能有效地消除光照条件和树木阴影等因素的不良影响,准确地识别直线或弯曲道路边界。同时由于无须对图像进行预处理,大大提高了识别的实时性。

基于DS证据理论的不同光照条件下道路边界识别

为提高在不同光照条件下道路识别算法的适应性,采用从局部区域提取方向、道路边界梯度和灰度等3个特征的方法,该特征的提取几乎不受不同光照导致的道路图像全局灰度变化和阴影等噪声的干扰。共选取了14种特征单元,将道路的方向特征准确融入到局部梯度和局部灰度值中。通过应用DS证据理论,将道路边界3个特征和有效统计单元所占比例进行有效信息融合,使得目标函数可以准确拟合曲线的总体质量。在大量实验样本和光强信息的基础上,设定不同光照条件下的道路边界检验阈值选取范围,提高了识别的实时性。实验结果表明,该方法可以适应各种不同光照条件下的道路边界识别,且具有良好的准确性和实时性。

复杂路面环境下前方车辆识别目标函数的选取

首先利用道路边界信息限定车辆的存在范围,以提高识别的实时性。接着根据灰度图像上车辆底部的灰度特征、方差特征和下边界梯度特征构造车辆检测目标函数,以指导在车辆存在区检测前方车辆。最后利用区域增长方法剔除由噪声引起的误判。实验验证表明,在复杂环境下该目标函数能够有效地消除大量无规则噪声的影响,并能准确地识别出车辆目标。

高速公路分阶段协作应急资源调度模型

根据高速公路交通事件应急救援目标,在假设救援资源配置点固定的前提下,首先,对高速公路区域路网进行网络化抽象处理,以区域路网内救援资源配置总量最小为目标函数,进行了应急资源的配置优化。然后,以应急响应时间最小为目标,同时满足事故点应急资源的最大需求,建立了分阶段协作救援资源调度模型;最后,利用LINGO软件和MATLAB软件进行了实例求解分析。结果表明:经过优化后,各配置点的资源配置量和路网的总资源配置量均有明显的降低,总资源量降低了36%;分阶段协作应急资源调度模型有助于应急资源的合理调度。