基于“VR+5G”的在线实训课程建设分析——以新能源汽车技术专业为例

高等职业教育具有较强的实践性和应用性,职业院校均非常重视各类实训课程的建设。然而,当前实训课程的教学模式以及教学实验设备的不足严重影响了职业教育的发展。文章以新能源汽车技术专业实训课程中存在的“三高三难”问题为基础,借助“虚拟现实(VR)+5G”技术来促进汽车类实训课程的教学走向智能化和信息化,具体围绕虚拟实训课程教学方式创新、操作演示技巧以及线上线下实训课程融合发展等,旨在突破固有教学模式,解构并重构实训课程体系,以期不断推动汽车专业的实训教学,提升信息化人才培养新动力。

智能网联汽车技术思政课堂建设的对策分析

在“大思政”和“职业教育大有可为”的时代背景下,要贯彻落实立德树人的教育使命,必须进行思政课程与课程思政协同建设,实现全员育人、全程育人、全方位育人的“三全育人”格局。随着智能网联汽车技术的迅速发展,培养新汽车人才势在必行,因此,推进智能网联汽车技术课程的思政建设具有重要意义。通过分析当前智能网联汽车技术思政课堂建设存在的问题,从课前、课中以及课后全方面、多角度挖掘思政元素,细致规划和实施思政对策,有效推进智能网联汽车技术思政课堂建设,培养集专业技能、社会责任与家国情怀为一体的新汽车人才。

基于改进YOLOv5和LSTM的车牌识别技术

针对现有车牌识别技术效率低、鲁棒性差、识别精度不高等问题,文章提出了一种高精度实时环境下车牌检测和识别的端到端深度学习模型。首先,在YOLOv5网络层的下采样过程中加入了改进的通道注意力机制,该机制加入了位置信息,减少了采样带来的信息损失,提高了模型的特征提取能力;其次,基于LSTM+CTC的组合构建识别网络,完成车牌的无字符分割识别工作,大大减少了训练周期,提高了模型的识别精度和效率。文章在中国城市停车数据集(CCPD)上进行了大量实验,结果表明,文中提出的车牌识别改进模型平均识别精度达到了98.03%,明显优于传统的车牌识别技术,且在复杂环境识别效果良好,具有较强的鲁棒性。

基于CDIO理念的汽车技术专业人才培养模式实践

随着全国高新技术和现代制造业的发展,社会各行业迫切需要高级技术型人才。文章以洛阳职业技术学院具有多年办学经验的汽车技术专业为依托,提出了一种基于构思、设计、实现和运作(CDIO)理念的技术型人才培养模式。以汽车技术专业为例,通过研究课程体系、培养模式等,探索该理念对高职院校技术型人才培养的意义。该理念能更好地利用学校的教学资源和教学理念,培养具有创新精神,满足社会和企业需求的高级技术型人才。

职业技能大赛对汽车专业发展的影响分析

依据职业院校技能大赛的内涵和目的,文章剖析职业院校汽车专业技能大赛现状和职业院校存在的比赛培训片面、忽略计划课程学习等问题。同时阐述了职业技能大赛对教学计划构建、教师教学理念更新、学生专业技能提升等促进作用,着力以赛助教、以赛促学的职业院校教育教学发展,确保职业大赛在职业院校的落地实施和良好成效。

基于CEL法的土壤切削过程模拟

针对有限元法模拟土壤深度切削时,部分单元容易发生较大的变形,网格扭曲严重,从而导致计算中断的现象,利用ABAQUS软件建立了土壤深度切削的有限元模型,分别采用耦合欧拉-拉格朗日法(简称CEL法)和传统的拉格朗日法模拟了土壤的深度切削过程。通过对比发现,CEL法的切削效果更好,并与实际的切削过程更为贴近,且CEL法的切削力波动小,更为平稳。研究结果对应用有限元法模拟矿山工程、道路路基等基建工程施工及农业耕作具有一定的参考价值,也提供了另一种模拟土壤切削过程的方法。