中外合作办学人才培养机制的创新探讨

提高当代教育教学质量和人才培养工作的整体质量是当前我国教育事业研究的重点方向,面对当前世界经济文化一体化的趋势,我国教育界将目光放在了中外合作办学上,中外合作办学能够充分利用国外教育和国内教育两者的优点,显著提高当代教育教学工作的质量和效率。为了进一步研究中外合作办学人才培养的相关机制,文章从中外合作办学人才培养在当代社会教育工作中的适用性入手,详细分析了当前时代背景下中外合作办学对人才培养工作发展的重要意义,从不同方向论述了中外合作办学人才培养机制的整体建构方式,并结合当前国内国外教育教学的实际情况论述促进中外合作办学人才培养工作发展的创新策略。

动态齿侧间隙与啮合角作用下行星齿轮传动系统动力学建模与分析

该文考虑齿轮振动对直齿行星齿轮啮合齿侧间隙与啮合角的影响,建立包含动态齿侧间隙与啮合角的行星齿轮动力学模型。以转速为控制变量,使用数值积分算法对该模型进行求解,对比该模型与早期固定齿侧间隙与啮合角模型的动力学响应特性。仿真结果表明:低转速下两种模型的预测结果基本相同,随着转速的增大,该文提出的新模型表现出更丰富的非线性特性。

基于小波能谱系数的风力机疲劳裂纹特征

提出了风力机叶片裂纹扩展声发射信号的优化小波重分配尺度谱及小波能谱系数相结合的分析法。基于Shannon熵理论计算裂纹扩展声发射信号的重分配尺度谱小波基函数带宽参数,得到最适合裂纹声发射信号的Morlet小波基函数。用优化后的小波基函数计算重分配尺度谱,获得裂纹扩展特征成分在时间尺度平面的高幅值能量分布,利用特征能谱系数表征其重分配尺度谱的特征。实验结果表明,该方法有良好的时频聚集性和抗噪能力,实现了风力机叶片裂纹扩展声发射信号的时频特征提取,得到了能谱系数作为特征向量表示信号特征。该方法可用来实现风力机叶片在复杂环境中的模式识别。

新工科背景下机械类“智能运维”方向应用型本科课程体系建设研究

为应对新工科背景下工业生产对新型运维人才的需求,对现有课程体系的教学内容与教学方法作出相应的探索与改革,提出了机械类“智能运维”方向应用型本科课程体系的建设方法。该课程体系可为制造业培养高素质的“智能运维”人才,也可为其他工科专业的课程体系建设与改革提供新思路。

风力机叶片疲劳裂纹AE信号的小波变换优化方法

为实现风力机叶片的及时有效地监测和维护,使用声发射技术采集疲劳裂纹信号,从而提取裂纹特征。而声发射信号的突发性和冲击性需要具有时频分析能力的信号处理方式来提纯和降噪,小波变换方法作为常用的时频处理方式油漆有效性,但是现有的小波基函数不足以适应该信号的分析。提出基于Shannon熵理论计算疲劳裂纹扩展的声发射信号的小波基函数带宽参数,得到最适合此裂纹声发射信号的Morlet小波基函数,计算优化基函数的小波,获得风力机疲劳裂纹特征成分在时间尺度平面的高幅值能量分布。实验研究表明,优化小波基的方法具有很好的时频聚集性和抗噪能力,实现了风力机叶片裂纹声发射信号的时频特征清晰准确的提取。

风电机组叶片裂纹故障特征提取方法

为实现风电机组叶片及时有效地监测和维护,使用声发射技术采集疲劳裂纹信号,从而提取不同裂纹特征。鉴于尺度谱受到Heisenberg测不准原理的极限制约,时频聚集性不佳、干扰强的现象,提出风电机组叶片裂纹声发射信号的优化小波重分配尺度谱分析。基于Shannon熵理论计算裂纹萌生和预制裂纹再扩展的声发射信号的重分配尺度谱小波基函数带宽参数,得到最适合此两阶段裂纹声发射信号的Morlet小波基函数,计算优化基函数的小波重分配尺度谱,获得不同类型裂纹特征成分在时间尺度平面的高幅值能量分布。实验研究表明,优化小波重分配尺度谱的方法具有很好的时频聚集性和抗噪能力,实现了风电机组叶片裂纹声发射信号的时频特征清晰准确的提取,识别风电机组叶片不同阶段裂纹故障。进而可以采用该方法监测风电机组叶片在复杂环境中的退化状态。

基于瞬时包络尺度谱熵的滚动轴承早期故障奇异点识别及特征提取

滚动轴承故障信号具有较强的非平稳特性,并且极易受齿轮等噪源污染,故障特征信息微弱,特别当滚动轴承处于故障早期,上述问题尤为严重。针对这一难点,提出基于瞬时包络尺度谱熵的滚动轴承早期故障奇异点识别及特征提取方法。应用重分配尺度谱对轴承的包络信号进行时频分解,计算每一时刻的功率谱熵,以获取信号的瞬时包络尺度谱熵(Instantaneous envelope scalogram entropy,IESE),则信号IESE曲线发生畸变的位置,即是轴承故障表征最为明显的时刻,进而可以提取轴承故障信号的最优故障表征时段(Optimal fault characterization phase,OFCP),应用包络解调和包络尺度谱分析OFCP,以提取轴承故障特征频率。实测信号分析结果表明,该方法能有效提取轴承故障早期的微弱故障特征信息。

基于云计算和RFID的科技创新仪器管理平台构建

目前高校科技创新活动中科技创新仪器设备管理(特别是自有固定资产)存在效率低、成本高、精准度低、分析手段薄弱等问题。针对上述问题,采用云计算和射频识别(RFID)技术提出了高校科技创新仪器设备共享管理平台的构建方案;基于"软件即服务"模式(SaaS),文中对平台的系统组成、软件架构、客户端功能、管理业务流程等分别进行了设计。该系统可实现出入库、调拨、盘点、借出归还、维修报废等仪器设备日常使用环节的管理与统计,具有技术先进、功能实用、部署快捷、成本低等优点。该系统应用于高等院校大学生创新基地的自有固定资产管理中,将大幅度提高管理的效率和精准度,提升资产寿命和使用率。

半主动阻抗复合式消声器声学性能探究

在消声器的设计过程中,消声器流阻与消声量是一对矛盾。为解决这一问题,并使消声器能够适应不同工况下的消声需求,设计了一种可以根据消声器流阻大小改变内部结构,从而改变消声器内部空气流动模式的半主动阻抗复合式消声器。以基于椭圆柱坐标系的三维分析法为理论依据计算了该消声器两种不同结构下的消声量,并在驻波管实验系统中对计算结果进行了实验验证。结果表明,通过切换结构能够在大大减小流阻的情况下保证一定的消声量,从而实现消声量对不同工况的适应性。

风力机叶片裂纹特征的小波尺度谱识别

为了在强大噪声干扰下提取风力机叶片的早期裂纹特征,识别不同种类的裂纹,通过搭建声发射设备检测风力机叶片复合材料块实验平台,采集扩展裂纹与萌生裂纹的声发射信号,并借助小波尺度谱优越的时频分析性能来有效提取裂纹信号的特征,以区别扩展裂纹和萌生裂纹.实验结果表明,小波尺度谱能有效提取非线性、非平稳信号中的故障特征,优于小波分析方法.通过实验研究,得到了识别扩展裂纹和萌生裂纹的判据,建立了基于声发射和小波尺度谱的风力机叶片裂纹识别新方法.

围绕素质教育进行军事物流教学改革

从能力培养和素质教育为出发点,对军事物流教学的课程体系、教学辅导、实践环节几个方面进行改革和创新,为培养高素质军事物流专业人才探索出一条新路子。

采用驻波理论的一种特殊的隔声结构

在为相对狭小声源作隔声处理过程中,考虑到声音传播时出现类似管道中的驻波现象,通过理论计算,设计新型的隔声结构。经真实的实验研究结果验证,这种结构不仅能有效地吸收隔声,还能防止因驻波现象对机器本身造成的不良影响。

基于时频冲击原子分解的风力机叶片早期故障分析

介绍一种自适应的基元函数选择方法,基于指定原子字典的具有冲击特性时频原子,基元函数的确定使得原有信号的原子分解即可以处理稳态正弦成分也可以处理冲击成分。有效地匹配模拟冲击信号中的冲击故障特征,且有效去除了噪声,并结合遗传算法提高了运算速度,从而在工程领域更具有实用价值。最后,将该方法应用于实验风力机叶片的监测早期故障所采集到的声发射信号特征提取中,证明了该方法的工程实用性和有效性。

强化服务管理 优化成才环境

自治州建立五十年特别是改革开放以来，在中共大理州委、州人民政府正确领导下，我们的专业技术人才队伍建设坚持以“三个代表”重要思想和科学的人才观为指导，认真贯彻落实党对知识分子的各项方针政策，紧紧围绕经济建设中心，紧紧抓住促进发展这个第一要务，深化改革，开拓创新，专业技术人员的职称改革不断深化、继续教育得到强化、成长环境得到优化，在建设高素质社会化的专业技术人员队伍上迈出了坚实步伐，取得了较好成效。

涡旋压缩机二级隔振降噪系统设计与实现

某经济技术开发区办公大楼顶楼涡旋压缩机空调机组振动噪声超标。设备运行时产生的振动噪声对楼下办公室的影响较大。经测试发现中央空调机组及所有管路都未进行隔振处理,设备与建筑物间形成声桥,引起固体声的传播。考虑到固体传声的特性,必须进行彻底的隔振处理,才能有效降低其低频噪声污染。由于顶楼的实际情况,需要采用二级隔振方式。经计算设计二级隔振系统,安装后取得良好的隔振效果,噪声平均下降20 dB。

AF180曲轴磨床量仪改造

简述了基于MTX数控系统,利用MAPOSS P7量仪和博世-力士乐MSK060C电动机对AF180曲轴连杆颈磨床进行改造。

质量偏心对风机行星轮响应影响分析

针对风力发电机齿轮箱中的行星传动系统,在考虑啮合误差与质量偏心的前提下,建立了18自由度的动力学微分方程。使用Runge-Kutta算法,计算各个构件在变载荷下分别存在不同程度的质量偏心时的动力学响应。计算结果表明:时变载荷主要影响行星架、行星轮以及太阳轮的扭转振动;对于平移振动,由于时变载荷、质量偏心等因素的影响,啮合频率处存在明显的边频带;对于1.5 MW风力发电机齿轮箱行星传动系统,额定工况下行星架、行星轮与太阳轮的质量偏心对系统动力学响应的影响较小。

风力机叶片蒙皮初始裂纹的盲信号提取

针对风力机叶片初始裂纹特征难以提取的问题,提出了一种逐步提取并消减噪声源信号从而获得微弱裂纹故障特征的盲提取方法。首先基于卷积混合模型极小化改进代价函数推导自适应学习迭代算式,在仿真实验中确定非线性激励函数和滤波器的传输函数,根据输出信号的性能参数证明了改进算法对尖峰噪声的异常点更加敏感稳健。在风力机叶片疲劳实验台上模拟叶片蒙皮的初始横向裂纹,通过声发射信号采集系统获得观测信号,分析噪声源的特性并提取了初始裂纹的声发射信号特征,为风力机叶片状态监测和预警提供了依据。