新高考背景下加强高中物理课程建设的若干思考

2014年9月,国务院印发《国务院关于深化考试招生制度改革的实施意见》,这是促进教育公平、提高选拔水平的新举措,同时表明新一轮考试招生制度改革拉开序幕。高考改革涉及因素众多、影响范围广泛,更关系着家庭和谐、社会安定。因此,教师在高中物理教学时应紧跟教育改革,调整教学方法,加强学科教学研究,才能应对新高考的变化。

基于应变模态的采煤机摇臂振动特性及实验研究

为解决采煤机截割煤岩过程中摇臂在重载、强冲击下容易损坏的问题,以MG500/1130-WD型采煤机为研究对象,提出一种基于应变模态的采煤机摇臂振动特性辨识方法。利用Block Lanczos方法对摇臂壳体进行模态分析,获得采煤机摇臂前10阶固有频率,分析摇臂壳体与传动系统的2阶模态共振特性。根据实际截割工况,通过EDEM模拟获得截割滚筒三向截割载荷及三向截割阻力矩,使用ADAMS、EDEM、ANSYS对摇臂进行刚柔耦合动力学联合仿真,得到摇臂2阶应变模态固有频率为63.98 Hz,搭建摇臂应变数据采集系统,面向摇臂关键截面的应变响应进行截割实验,并对采集数据进行时域与频域分析。研究表明:应变模态分析与联合仿真所得摇臂2阶固有频率误差为0.52%,摇臂前2阶固有频率的模态分析与实验误差小于5%。应变模态分析方法可有效识别采煤机摇臂低阶固有频率和低频激励,为采煤机摇臂的振动研究提供新思路。

基于采煤机摇臂销轴载荷数据卡尔曼最优估计的煤岩识别方法

采煤机的煤岩识别技术是实现智能控制的基础,现有煤岩识别方法对现场环境及检测设备要求较高,实际综采工作面难以满足所需的必要条件。针对上述问题,提出了一种基于采煤机摇臂销轴载荷数据卡尔曼最优估计的煤岩识别方法,在不增加外部附属仪器设备的基础上,采用摇臂销轴传感器替换现有销轴感知煤岩载荷,可较好地适应环境。通过测定位于摇臂与连接架连接处摇臂销轴传感器的应变数据,采用卡尔曼最优估计算法对载荷数据进行降噪处理,使采煤机在截割煤岩等不同工况下的载荷区间相互分开,通过判断实时载荷处于的区间实现煤岩识别。构建随机载荷信号,利用卡尔曼最优估计算法、最小均方(LMS)自适应估计算法、变步长LMS自适应估计算法对相同信号进行降噪处理,结果验证了卡尔曼最优估计算法对载荷信号降噪处理的可行性与优越性。在某综采实验平台上进行煤岩识别验证,以空载、截割煤壁、截割岩石3个阶段对煤壁侧上端摇臂销轴沿采煤机牵引方向的载荷进行分析,结果表明:载荷数据未经卡尔曼最优估计算法处理之前,截割煤壁与截割岩石状态下的载荷区间存在重合部分,无法准确完成煤岩识别;载荷数据经过卡尔曼最优估计算法处理后,空载、截割煤壁、截割岩石3种工况下的载荷区间相互分开,且各工况下的载荷区间长度缩短了65.6%~83.3%,均方差降低了66.5%~72.9%,数据波动更小,有效提高了数据的辨识度。在实际工程应用中可根据该方法设定截割煤层状态时的期望载荷受力范围,一旦超出该范围,则判断此时不是截割煤壁状态,从而实现煤岩识别。

内燃机燃烧室壁温度波的理论研究

本文针对一维瞬态热传导方程,定义了稳态温度、瞬态温度和波动温度等概念,给出了利用线性叠加原理和分离变量法得出的温度波的理论解的形式。再针对内燃机中复杂的第三类边界条件,利用傅立叶分析法、三角形脉冲热流叠加法和辛普森积分法,计算了内燃机燃烧室壁的温度波,并与实测结果进行了比较。然后对温度波的渗透与衰减特性进行了探讨,分析了温度波的渗透与衰减过程中的能量守恒规律,给出了温度波的波长的概念,并指明了温度波的波长是衡量其渗透能力和衰减特性的指标,对温度波的实验研究和数值研究有着重要的指导意义,比所谓渗透深度或瞬变温度层厚度具有更明确的物理意义。

基于深度学习算法的道路旅行时间预测

旅行时间预测是城市智能交通系统的重要指标。采用深度学习中的长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法预测道路旅行时间,通过调节LSTM隐藏层单元数和训练次数得到最优的时间相关的LSTM模型;而后将改进时间型LSTM模型和传统BP(Back Propagation)神经网络模型、支持向量机模型、k NN模型以及时间序列ARIMA模型进行对比分析。实验结果表明,改进的T-LSTM模型训练效率和预测精度均优于其他四种模型。