混合式教学模式在中职护生药理学教学中的应用路径研究

混合式教学是一种新型的教学模式,它基于信息化智能技术,给中职学校护理专业学生护理技能实训及药理学教学创新带来了启发与支持。文章主要研究混合式教学模式在青霉素皮试护理技能实训及抗生素教学中的应用,通过分析混合式教学模式的内涵,以青霉素皮试为例,探索混合式教学在药理学教学中的应用路径,旨在促进混合式教学模式在中职护生药理学教学中的应用效果。

隧道检修一体化机器人系统设计及关键技术分析

机器人作为一种能替代人工且能大幅度提高工作效率的创新技术,在隧道维护方面的应用倍受关注。近年来,研究者基于机器人系统开发了各种隧道检测设备,但难以同步实现隧道修复的功能。目前,我国运营隧道的检测与维修均是分开进行的,且维修过程仍以传统的人工维修为主,导致一些较为严重的隧道结构病害未及时修复而产生巨大安全隐患,同时检修与维修作业人员会长时间处于复杂、密闭的隧道环境中而不利于身体健康。基于此,本文提出一种隧道检修一体化机器人系统概念,并对该系统三维成像结构形式和技术、隧道检修优化方法进行分析,可解决隧道病害成像、修复定位、修复能力等关键检修问题。结合当前隧道机器人检测系统,设计了检修一体化机器人系统,为我国运营隧道的检修与维修方法提供新的思路。

基于SVM-BP模型非完整数据的隧道围岩挤压变形预测

采用一种可靠的方法预测隧道围岩挤压变形对隧道的设计与施工至关重要。文章构建了用于围岩挤压变形分类的SVM-BP组合模型,通过设计不同特征参数和3种分类器“SVM模型、BP模型、SVM-BP组合模型”用于隧道挤压预测的试验,分析了不同模型的预测准确性和特征参数对预测结果的影响,验证了SVM-BP模型的可靠性。研究结果表明:采用隧道直径D、隧道埋深H、岩石质量指数Q和支撑刚度K这4个特征可较好地反映围岩挤压变形的分类效果;SVM-BP模型组合了SVM和BP神经网络模型的优点,具有灵活的非线性建模能力和大规模信息的并行处理能力,因此,SVM-BP模型比SVM和BP模型的分类性能更优;D,H和K这3个指标共同耦合对隧道围岩挤压变形预测结果的影响较大。