超长柔性悬挂固体充填刮板输送机异常工况表征及自主调控方法

固体充填刮板输送机是固体充填开采技术的关键装备,其高效智能化的程度制约着固体智能充填开采技术的进步,暂难突破超大采长、大功率、高可靠性的瓶颈,运行状态受地质条件、充填工艺等主控因素影响显著,异常工况自主调控问题亟待解决。总结了固体充填刮板输送机特征;构建了固体充填刮板输送机位姿形态与运输状态表征方法;通过分析异常工况的形成机理,选取异常工况判别指标,结合位姿与运输状态表征方法,给出了其空间位姿、牵引状态等异常工况判别准则与典型异常工况的调控路径,揭示了多工况状态下固体充填刮板输送机运载调控机制,提出了实时调控充填材料运输量、直线及水平程度组合的异常工况自主调控方法。全国首个260 m工作面长固体充填工程案例表明:通过异常工况自主调控,平均最大水平偏移距每减少100 mm,刮板链牵引力可减少85 kN,输送功率损耗可减少55 kW;平均最大垂直偏移距每减小100 mm时,输送功率损耗可减少7.2 kW;单位长度货载运量每减少100 kN/m,刮板链牵引力可减少31.9 kN,输送功率损耗可减少38.2 kW。所提出的异常工况自主调控方法可显著提升固体充填刮板输送机的输送效能,可助力实现固体智能充填开采。

感性工学视域下外卖配送电动车造型设计

目的提出符合用户感性需求特征的外卖配送电动车造型设计方案。方法基于感性工学理论,将感性需求转化成定性分析与定量分析,采用SDM(语意差异法)方法制作调查问卷,收集并筛选描述外卖配送电动车造型的感性意象词汇与样本图片,并结合主成分分析法,提取影响造型设计的主要因子和外卖电动车造型元素,构建感性意象数学模型;通过多元线性回归法,借助SPSS统计软件对四个主要造型构成要素与感性意象进行量化处理。结果对外卖配送电动车的前面板、前大灯、车身架和座垫的造型元素展开分析,设计出与用户“时尚”和“速度”情感需求最匹配的梯形前面板、变异多边形前大灯、多边形车身架和细长型座垫造型元素。结论感性工学不仅能有效挖掘用户需求,而且还能直观表达出感性感受与数值的对应关系,对外卖配送电动车造型要素进行有目的的设计和调整。

基于COMET职业评价模型的工学结合课程职业能力内涵及评价探索

为实现“培养什么人,怎样培养人,为谁培养人”的教育价值回归,积极推进职业教育的“提质培优”建设,分析培养对象作为“学习者、社会人、职业人、岗位者、筑梦人”五类属性的职业能力要求。基于COMET职业评价模型建立基于职业能力发展逻辑顺序的工学结合学习领域课程体系,以及专业能力加关键能力的项目任务型课程与课程职业能力评价规范性操作文件并例证。构建工学结合课程职业能力培养与评价体系,为高职课程教学质量提升提供了新参考。

劳动关系微分化视角下网约工劳动权益的法律保障

在算法技术与平台经济相得益彰共同推进数字经济向纵深方向发展的过程中,劳动关系日益呈现出微分化的演化趋势,使得以网约工为代表的新业态从业人员陷入了“身份不明确”的主体性危机与“权益保障难”的双重困境,不仅对传统的劳动从属基础性理论提出了新的挑战,而且也日益凸显现行法律制度供给不足的现状。基于网约工群体经济从属性、人格从属性与组织从属性微分化趋势之系统理论分析,科学审视与证成微分化视阈下具有劳动从属性的网约工“第三类劳动者”之身份,并将“内在经济与人格从属程度的差距均以外在劳动量的差别为表现形式”这一从属性微分化之核心作为识别与判定标准,对具有不同强度从属性的“第三类劳动者”给予不同程度的劳动法倾斜保护,希冀能平衡平台经济有序发展与网约工劳动权益合法保障之间的关系,为健全和完善我国劳动法律制度体系提供符合数字经济内在运行规律的科学立法选择。

基于感性工学的吉语瓦当文创茶具设计研究

本研究旨在探究吉语瓦当在文创产品设计中的思路和方法。通过对文物吉语体系中吉语瓦当的形态结构范式以及“书画相应”的语意特征进行深入分析,探索了吉语瓦当与文创产品设计之间的内在联系。在感性工学研究框架下,对文创茶具套装特征进行感性意象分析,并收集具有代表性的文创茶具样本及感性词汇;采用因子分析法对收集到的感性词汇进行降维、聚类,形成三种最具代表性的用户感性语义词汇,即文化的、沉稳的、和谐的;再通过层次化的类别分析,深入挖掘并明确设计的核心情感词汇,构建这些关键词汇与设计元素之间的对应关系。通过文化解读和设计应用的多层面研究,全面探讨了吉语瓦当在文创产品设计中的创新性表达。将吉语瓦当的文化价值与区域资源相融合,实现卓越传统文化的创造性转化和创新性发展,提升区域文化的知名度,促进文化产业的长期繁荣。

光储直流微电网多运行工况稳定性分析

直流微电网的结构越来越复杂,运行工况也越来越多,而现有稳定性分析方法主要针对单一工况。因此研究适用于多工况运行系统的通用稳定性分析方法非常必要。首先,依据不同的运行工况建立光储直流微电网各单元的阻抗模型,利用稳态分析法结合劳斯判据推导得出系统稳定时负载功率及母线电容的边界条件;其次,通过重新定义系统环路增益表达式,得到更具通用性的基于母线电压控制变换器(BVCC)和母线电流控制变换器(BCCC)的稳定性判据,并利用该判据对系统多种运行工况进行稳定性分析,借助所得边界条件对稳定裕度较低的工况计算合适的系统参数,保证系统能够处于稳定运行状态;最后,搭建系统的仿真模型,通过对3种典型工况仿真分析,验证边界条件及稳定性分析结论的准确性。

科技创新引领中国坝工技术升级

水库大坝作为重要的基础设施,是防洪工程体系的重要组成部分,也是国家水网的重要“结点”,在水旱灾害防御、水资源优化配置、江河生态保护治理等方面发挥着不可替代的作用。立足应对气候变化和为全面建设社会主义现代化国家提供坚实水安全保障的新要求,我国坝工技术不断取得新跨越,成为世界坝工技术创新和高坝建设的引领者。2023年12月4日—5日,由中国大坝工程学会与西班牙、日本和法国大坝委员会共同主办的第九届碾压混凝土坝暨胶结坝国际研讨会在广州举办。来自20多个国家的340多位专家学者与会,分享最新研究与实践成果。本期特别邀请有关领导和专家围绕碾压混凝土坝和胶结坝技术创新及数字化与人工智能技术应用等进行解读。

融合工况预测的燃料电池汽车里程自适应等效氢耗最小控制策略

为有效地提高插电式燃料电池汽车的经济性,实现燃料电池和动力电池的功率最优分配,考虑到行驶工况、电池荷电状态(State of charge,SOC)、等效因子与氢气消耗之间的密切联系,制定融合工况预测的里程自适应等效氢耗最小策略.通过基于误差反向传播的神经网络来实现未来短期车速的预测,分析未来车辆需求功率变化,同时借助全球定位系统规划一条通往目的地的路径,智能交通系统便可获取整个行程的交通流量信息,利用行驶里程和SOC实时动态修正等效消耗最小策略中的等效因子,实现能量管理策略的自适应性.基于MATLAB/Simulink软件,搭建整车仿真模型与传统的能量管理策略进行仿真对比验证.仿真结果表明,采用基于神经网络的工况预测算法能够较好地预测未来短期工况,其预测精度相较于马尔可夫方法提高12.5%,所提出的能量管理策略在城市道路循环工况(UDDS)下的氢气消耗比电量消耗维持(CD/CS)策略下降55.6%.硬件在环试验表明,在市郊循环工况(EUDC)下的氢气消耗比CD/CS策略下降26.8%,仿真验证结果表明了所提出的策略相比于CD/CS策略在氢气消耗方面的优越性能,并通过硬件在环实验验证了所提策略的有效性.

基于KANO和感性工学的电动滑板车设计研究

目的 融合KANO和感性工学两种分析方法,分析用户需求,并根据消费者需求指导设计一款电动滑板车。从而确保滑板车设计方案符合目标用户基本需求,提升用户满意度。方法 通过调查问卷收集消费者对电动滑板车的使用需求,运用KANO进行用户需求分类,构建电动滑板车消费需求评价体系。运用感性工学分析感性要素与电动滑板车设计的影响关系并提取感性词汇。运用SPSS软件对感性词汇进行评价分析,得出符合消费者需求的感性要素辅助设计过程,使设计的电动滑板车更符合用户的需求和心理。结果 根据分析得到电动滑板车用户需求分类,并结合消费感性需求,确定电动滑板车设计方向,以此进行电动滑板车的设计工作。结论 综合应用KANO和感性工学分析电动滑板车的用户使用需求,研究消费者的感性因素,从目标用户出发,这样有助于更加准确地理解消费者需求,洞察滑板车的设计重点,使设计整体过程更加科学、全面。

钠冷快堆关键热工水力问题研究现状及展望

钠冷快堆因其高热效率、高燃料利用率和固有安全性,以及能够实现闭式燃料循环以减少长寿命放射性废物的独特优势,被认为是第四代核能系统的首选堆型,也是目前国际核能领域的研究热点。本文概述了国际钠冷快堆及热工水力领域的发展历程和未来方向,并指出了当前钠冷快堆热工水力领域发展所面临的主要问题。结合我国的发展现状和挑战,本文针对热工水力研究领域的三个关键核心方面进行了深入分析:冷却剂钠的流动换热特性、堆芯热工水力分析方法,以及自然循环余热排出的设计与验证。总结了国际范围内的研究成果,分析了遇到的技术挑战和未来研究的发展趋势,并探讨了我国在这些领域的研究现状及未来的研究方向。这些分析和总结旨在为中国钠冷快堆技术在提高安全性和经济性方面的技术挑战提供指导,同时也为未来钠冷快堆的热工水力设计和优化提供重要的参考依据,以推动我国钠冷快堆技术的进一步发展。

大功率履带越野车用液力变矩器循环工况构建

为解决液力变矩器的传统稳态试验工况同实车工况契合度不高、无法反应实车上运行状态的问题,提出了一种大功率履带越野车用液力变矩器循环工况。在某型履带车辆实车工况数据基础上,统计分析液力变矩器在实车运行中的工况特征,选取了12个统计特征参数和10个比例特征参数,利用主成分分析法对工况数据进行了降维处理,通过无监督学习中的K均值聚类算法完成了数据片段的聚类分析,使用动态规划方法整合闭锁工况,获取典型工况片段用于循环工况重构,利用汉宁窗对片段进行平滑连接。以循环工况与总体数据主要特征值平均误差、连接处转速差值总和及斜率差值总和为目标,借助模拟退火和多目标粒子群算法进行优化,构建基于实车数据、契合液力变矩器实车运行特征的循环工况。结果表明,最终所得工况由叶轮转速——时间和闭锁信号——时间组成,主要特征参数平均相对误差为2.92%,与实车数据的工况特征表现一致。本研究成果为设计液力变矩器的可靠性试验工况提供了一种新的思路和途径。

基于红外热成像的围护结构热工性能定量检测方法研究进展

综述红外热成像技术在建筑围护结构热工性能定量检测领域的研究成果,介绍国内外定量红外热成像法的理论基础、发展历程以及在量化热工缺陷能量损失中的应用,从构建稳态热流环境、对流辐射换热计算、测试操作选择3个方面总结现场检测的影响因素,归纳图像处理技术在排除光学干扰、辨识热工缺陷、热工信息可视化等方面对红外检测领域的贡献,分析未来红外热成像的应用前景与发展方向。研究表明,红外热成像技术可成为围护结构热工性能定量检测与热工缺陷量化识别的优秀方法。

社会工作师职业水平考试的内容效度研究

从2008—2021年,社会工作师职业水平考试(简称社工师考试)已实施了14年,累计约20万人获得了相关证书。为了评估该权威性考试的内容效度,文章以布卢姆的教育目标分类学体系以及安德森对该体系的修订版本作为框架,采用量化的内容分析方法,对2008—2021年该考试三门科目(《社会工作综合能力(中级)》《社会工作实务(中级)》《社会工作法规与政策》)考题所考察的知识类型和认知过程进行量化研究。结果表明,社工师考试主要考察的是陈述性知识(社会工作理论知识)而非程序性知识(社会工作实务知识);社工师考试考察最多的是“记忆”这类层次较低的认知过程,而忽视了对更高级认知过程(如分析、评价、应用等)的考察。所以社工师考试实际所考察内容与其所欲考察内容之间的契合度(内容效度)有待提升。

医务社工在白血病患儿管理中的角色与任务

儿童白血病的诊断和治疗给患儿及其家庭带来严重的心理和社会压力。医务社工通过提供日常教育、心理支持和社会资源等措施,在改善患儿的生活质量和社会适应能力中起重要作用。然而,医务社工在实际工作中面临人力资源短缺、专业能力不足、管理体制不完善、社会认同度低以及跨部门合作欠缺等问题。针对这些问题,提出了一系列对策和建议,包括优化政策支持、完善培训机制、改进管理制度、强化媒体宣传和促进社会协作,以推动医务社工在白血病儿童管理中的专业化发展,提升其服务质量。

新工科背景下理工医交叉的医学信息工程专业人才培养模式探索与实践

新工科背景下,学科专业交叉融合发展是新时期我国高等教育培养应用创新人才的重要途径,本文以湖北科技学院医学信息工程专业为例,对理工医交叉的新工科专业人才培养模式进行了实践探索。首先,对国内外医学信息工程专业人才培养模式现状进行分析;接着,归纳了国内地方本科高校医学信息工程专业人才培养普遍存在的问题;最后,针对这些问题,以湖北科技学院医学信息工程专业为例,从医学信息工程行业需求与职业岗位匹配度情况、行业企业学校共同制定人才培养方案、学校-医院-企业共同参与的协同育人培养模式和多维立体定向全程实践教学体系等方面,进行了专业人才培养模式改革与实践探索。实践表明,专业改革和探索经验,可为学校其他新工科专业和地方兄弟院校医学信息工程专业人才培养模式改革提供参考。

理工类高职院校英语课程模块式教学策略研究--以“Made in China”产业发展主题为例

在中国的制造业已建成了门类齐全、独立完整的产业体系的今天,制造业的重要性已经被越来越多的人所认识。作为制造业后备军培养基地的理工类高职院校,其自身有着与普通高校不同的特点。在理工类院校高职英语课程中实施模块式教学模式,不仅着重语言学习的实用性,也能引起学生跨学科、将文理相结合的学习兴趣,能很好地完成英语教学。目前对模块式教学的相关研究已很多,但如何在理工类高职院校开展主题英语课程的模块式教学研究并不多。本文从分析目前高职院校教学现状开始,分析了工学背景下理工类高职院校英语教学中实施模块化教学的意义,并以“Made in China”产业发展主题为例,详细阐述了课程实施的过程、内容、教学实例、教学策略与实施效果。

OBE理念下地方高水平大学工学类本科应用型人才培养研究

地方高水平大学培养应用型人才的特点在于与地方需求紧密结合。当前学界认为,地方高水平大学工学类本科应用型人才培养还存在以下主要问题:人才培养目标有待明确,课程体系有待优化,实践教学环节有待强化,师资队伍建设有待加强,持续改进机制有待完善。基于OBE理念,地方高水平大学工学类本科应用型人才培养可从明确培养目标、优化课程体系、完善协同育人机制、强化实践教学环节、加强师资队伍建设、重视质量保障与评价等六个方面改进上述问题。

基于信息融合子域适应的不同工况下谐波减速器故障诊断方法

针对工业机器人谐波减速器不同工况数据分布差异大,部分工况数据标签缺失以及单一传感器获取信息不全面,导致诊断准确率不高的问题,提出一种信息融合子域适应的不同工况下谐波减速器故障诊断方法。该方法将源域和目标域一维振动数据利用小波变换构建时频图;使用基于小波变换的图像融合方法整合多个传感器的时频信息并构建融合图像;提出多表示特征提取结构的改进残差网络以充分挖掘融合样本多表示特征,同时,在无监督场景下将源域和目标域融合样本的多表示特征进行子域适应处理,减小两域的各个子域间的分布差异,从而将知识从标签丰富的源域迁移到标签缺失的目标域,最终实现不同工况下谐波减速器的故障诊断。通过搭建工业机器人谐波减速器故障实验台并进行实测,所提方法在所有迁移任务中平均准确率可达98.8%,能够有效实现无监督场景中不同工况下谐波减速器的故障诊断。

基于卷积神经网络的多工况多传感滚动轴承实时监控方法

针对工业环境中广泛在多工况下多滚动轴承实时状态监测的需求和部署环境受限的挑战,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的面向多传感器滚动轴承运行状态监控方法。该方法将两个不同工况下的一维时间序列数据集以均方根(Root Mean Square,RMS)指标标注,并通过将一维时间序列多传感器数据重构为二维空间张量的形式输入卷积神经网络训练。最后利用层融合和16比特量化优化,将网络部署到FPGA上,用以解决CNN的计算开销。实验结果表明,在结合了两种不同工况的数据集下,网络测试推理准确度依然高达99.24%,比多层感知机实现高10.48%,比多层感知机结合支持向量机的实现高2.91%,该算法对于新加入的数据集也有较强的鲁棒性,经过重训练,新加入的数据集准确率可以达到99.17%。基于FPGA部署优化的网络的峰值能效为76.217GPOS/W,为CPU实现的33.09倍,GPU实现的5.39倍。其中,16比特精度部署的网络测试精度相较32比特精度实现仅降低0.001%。

自监督学习结合对抗迁移的跨工况轴承故障诊断

轴承智能故障诊断应用中,由于实际工况复杂多变,极难获得足够的真实故障数据,且目标域和源域信号存在较大差异,导致深度模型的跨工况迁移识别也出现特征提取及分类困难、模型泛化性弱。考虑到目标域存在大量无标签数据,引入无监督思想,提出基于自监督学习结合对抗迁移的改进方法。首先根据信号本身特点创建辅助任务,对大量无标签数据学习,建立源域与目标域故障类别之间的内在联系;再通过对抗域适应和联合最大平均差异将源域知识迁移到目标域中,结合辅助任务优化两域差异,最终实现目标域准确的故障分类。用2个公开的轴承数据集上验证了所提方法的性能,实验结果表明,所提方法的故障诊断识别准确率在多数情况下均高于98%。