高校日语公选课的教学实践与研究——以天津职业技术师范大学为例

在日本动漫、游戏、饮食文化等影响下,青年学生想要听懂和使用日语的意愿日益强烈。以天津职业技术师范大学日语公选课教学实践为例,提出了以课程思政为目的、以混合式教学为载体、以现代教育技术为抓手的几点建议。课程实践证明,课程思政的融入使学生增强了对中华优秀传统文化的理解和热爱,混合式教学模式的引入解决了不同基础学生对课程目标要求不一致的矛盾,现代教育技术的应用提高了课堂的趣味性,有效调动了学生参与课堂的积极性和主动性。

基于云平台的智能实验室安全监测系统

针对实验室可能存在的安全隐患、或由不可控因素导致的危险事故,文章设计了一款基于云平台的智能实验室安全监测系统,该系统由实验室终端数据采集系统和云平台监测中心组成。终端数据采集系统以STM32单片机为控制核心,通过传感器实时采集实验室的温度、湿度、有毒气体、火焰和人员进出情况等信息,并将采集数据通过云平台实时发送到微信小程序上。通过实际测试,该系统实现了实验室的远程智能化监测,能有效减轻实验室工作人员的负担,提高实验室环境的安全指标和节约人力成本。

基于多传感器人工嗅觉系统及机器学习模型的苹果种类识别方法

基于多传感器人工嗅觉系统的苹果种类识别方法是将自行研发的便携式硬件和上位机算法相结合,目的是将市面上常见的外形相似的‘花牛’和‘阿克苏’苹果进行无损种类识别,降低检测成本。实施方法是根据实际情况选择传感器并设计电路对待测样本气味信息进行响应,下位机将采集到的信号传输至上位机的机器学习算法中进行模型训练。通过线性判别分析算法(Linear Discriminant Analysis,LDA)、逻辑回归算法(Logistic Regression,LR)、邻近算法(K-NearestNeighbor,KNN)、前馈神经网络算法(Back Propagation,BP)分类模型对气味信息数据进行计算并作出分类。最终得到LDA、LR、KNN、BP算法识别的准确率分别为86.83%、85.33%、91.26%、85.00%,通过stacking框架将以上4种算法模型进行融合,融合后算法识别的准确率最高为97.14%。与传统单预测模型相比,基于多模型融合的苹果识别方法精确度更高。研究结果表明,基于多传感器人工嗅觉系统可以直接通过气味对其种类进行识别,为苹果的无损分类做出有效的判断,可为受主观因素影响的的感官评价提供客观的理论依据。

高校智能电表缺失数据修复方法

高校运行数据在采集、传输、存储过程中往往会产生数据缺失。对此,提出一种基于改进长短期记忆神经网络-链式方程多重插补法的缺失数据修复方法。采用链式方程多重插补法,通过迭代对每个缺失的属性值产生多个填补值,从而产生多个完整数据集,并进行分析优化得到一个最终的完整数据集。为提高缺失值修复精度,在长短期记忆神经网络的预测任务中,采用麻雀搜索算法进行超参数寻优,并结合均值匹配模型对缺失数据进行修复。使用北方某高校2019年数据进行验证,通过无自然缺失算例和自然缺失算例对提出方法进行评估,结果表明,在无自然缺失算例中,整体归因误差为0.106,较其他模型至少降低29.3%,验证了方法的有效性;对11.8%自然缺失率下的数据进行填补,经提出的方法填补之后的数据有效提高了高校后续运行数据的预测精度,间接验证了缺失数据填补的有效性。

基于超声波传感器的无人机避障技术研究

本文主要研究多旋翼无人机的超声波多面壁障的原理与实现方法,使用较为常见的传感器以及控制芯片实现无人机壁障目标,以此为例进一步探讨无人机工作过程以及壁障原理。

压缩传感在超声相控阵检测系统中的应用研究

为解决超声相控阵汽车发动机腐蚀检测系统中全通道采集带来的存储传输数据量大的问题,进行压缩传感理论在超声相控阵发动机检测系统中的应用研究。根据超声相控阵成像的方式,首先对单阵元接收到的回波信号进行压缩传感:对回波信号在稀疏变换域中的稀疏度进行分析,并应用随机高斯矩阵进行测量采样,正交匹配追踪算法进行信号重构;然后依据超声相控阵的成像原理,对腐蚀缺陷进行压缩传感下的B扫描成像;最后分析结果表明,压缩传感下的缺陷图像具有较高的重构精度,此研究为降低超声相控阵发动机缸体检测系统复杂度以及数据采样传输对硬件的要求提供了新的思路。

基于Android平台串口驱动的多传感器数据传输的实现

为了实现将植物生长柜传感器节点的信息传输到Android系统下,同时在该系统下实现对各传感器节点的数据显示和控制。本研究在对Android平台串口驱动进行重点分析的基础上,设计并实现多传感器(包括2个温度传感器、1个湿度传感器、1个光照传感器、1个二氧化碳浓度传感器)的数据传输和实时显示。Android平台具有强大的功能,将多传感器数据传输到该平台下,为后续开发提供广阔空间。

适用于AFM的数字智能反馈控制器设计

原子力显微镜(AFM)是进行纳米测量和操作的一种重要工具。近年来,纳米科技的迅速发展使得传统AFM越来越无法满足纳米测量快速和高分辨率的测试需求,而反馈控制器的速度是限制AFM成像速度和分辨率的关键因素之一。为此,本文搭建基于高速数字信号处理器(DSP)的数字反馈控制系统,将模糊控制算法与比例积分PI控制算法结合,利用模糊规则自动选择合适的比例和积分参数,改善Z向反馈系统的鲁棒性。基于自制的AFM系统,将该方法与传统PI控制算法进行对比实验,在相同的扫描条件下,该数字智能反馈控制器可在扫描范围为30μm×30μm时,将AFM的行扫描速度由3 Hz提高到40 Hz,验证了该方法能够有效改善AFM的扫描速度和成像分辨率。

基于稳态视觉诱发电位的电力载波传输控制系统研究

利用人体的脑电信号控制外界的设备是一种新型的人机交互方式,依此展开了基于稳态视觉诱发电位的电力载波传输控制系统的研究。设计了一套脑电实时控制家庭终端的新型智能家居系统。系统中融合了电力载波通信技术,不仅解决了那些行动不便的人群与外界交流的问题,也解决了传统控制模式中射频干扰与传输距离限制的问题。系统采用单片机控制LED作为视觉刺激器。脑电算法处理在Lab VIEW平台上进行,利用功率谱估计实时提取诱发电位向量,产生脑_机接口控制命令,控制命令通过电力载波模块实现在家用电力线的传输,并最终在家庭终端实现动作控制。通过实验验证,设计的系统平均识别率在95%以上,平均单次对家电开关控制的时间在6 s左右。

LED智能植物生长柜的一种营养液温度控制装置

研发一种全新的绿色植物种植方法可以缓解人类面对的日益严峻的食品安全问题,在此背景下LED智能植物生长柜异军突起。本文运用嵌入式控制技术,设计出一种适用于LED智能植物生长柜的无土栽培营养液温度控制装置,并阐述植物根部的温度对植物生长状态的关系。根据此关系提出全新二维温控策略,并通过实验证明本装置及控制系统有效提高植物的生长质量。

实验室设备防盗追踪器设计

针对目前实验室设备管理现状,设计了实验室设备防盗追踪器。该设计由触发模块和追踪器构成,利用红外传感器、蓝牙通信、GPS定位和GSM通信技术进行状态检测、实时报警、移动位置监测及短信上报,实现实时有效的实验室设备防盗报警及移动追踪功能。

基于AVR单片机温室智能控制系统的设计

设计了一种用于植物工厂的温室智能控制系统.采取AVR单片机完成下位机设计,通过RS-485总线与上位机通信,并定义了通信协议,利用VC6.0开发人机界面.将该系统用于对温室环境因子的监控,用户可以根据植物实际生长需要选择适当的控制参数,实现对温室环境的管理.

激光自混合干涉位移传感器研究

为减小自混合干涉信号预处理前后的相位改变及波形畸变,提高激光自混合干涉位移传感器的测量精度,提出零相位滤波方法对自混合干涉信号进行预处理。通过对基于零相位数字滤波器的自混合干涉信号预处理算法原理的研究,利用压电陶瓷对自混合干涉位移测量系统进行标定。实验结果表明:在进行全相位谱分析算法解调相位之前,采用零相位滤波方法对自混合干涉信号进行预处理,可将激光自混合干涉位移传感器的测量误差减小到3.4 nm。

基于ESP8266的无线信息传输系统设计

为解决二维码扫描器占用电脑存储,造成难以收集和查询数据及浪费资源的问题,提出一种基于物联网使多个二维码扫描器通过局域网与服务器连接的方法。该方法利用ATMEGA16A单片机对ESP8266进行模式配置,使ESP8266同时连接到局域网及以visual studio 2008为平台搭建的服务器上,进入透传模式,将本地异步串口通信转换成基于TCP/UDP协议的网络通信,实现将多台二维码扫描器扫描所得到的信息通过ESP8266远程传输到服务器,并记录到后台的Access数据库中。

基于CFD的高超声速飞行器模型建立及面向控制建模研究

针对高超声速飞行器带有非线性、强耦合等特性的复杂模型分析问题,采用计算流体动力学(computationalfluiddynamics,CFD)方法,在构建机身三维结构的基础上,设置计算流域、计算网格、计算模型,得到不同飞行状态下的关键气动力数据,并结合数据拟合技术,获得了多项式形式的气动力数学模型。考虑包含过多交叉耦合项和高阶项的模型形式过于复杂给控制器设计带来难题的问题,采用基于蒙特卡洛仿真的敏感性分析方法,从影响模型使用的风险因素入手,将模型中的拟合参数视为简化模型中的风险因素,结合模型状态输出建立安全性评价指标,利用敏感性参数分析技术给出面向控制建模分析的数学模型。结果表明:基于敏感性分析定量指标获得了简化后易于控制器设计的面向控制高超声速飞行器的数学模型。

无权重系数的永磁电机宽范围预测速度控制

为提高永磁同步电机系统的宽范围调速精度和动态响应性能,并解决预测速度控制中传统价值函数权重系数难以调整的问题,本文提出一种无权重系数的永磁电机系统快速预测速度控制策略,并结合电压矢量优化提出一种新的拓宽调速范围的方法。首先建立PMSM离散化模型,并进行参考电压矢量的预测,之后改进价值函数到电压量纲以省去权重系数,并根据参考电压矢量所在扇区位置进行备选矢量的选择,以缩短计算次数。同时为拓宽PMSM的调速范围,结合电压比较法,并从α-β坐标系电流极限和电压极限角度分析,辅以电压矢量调节时间的修正以实现对电流和电压的限制。最后,通过实验研究证明所提出的控制策略能够满足宽范围调速的动稳态需求,且无需权重系数整定。

非线性多智能体系统的分布式编队控制

根据一致性协议,设计了多智能体系统的分布式编队控制算法,运用Lyapunov函数理论及模型转换分析了多智能系统的稳定性,以线性矩阵不等式的方法给出了多智能体系统实现编队控制稳定性的充分条件,并通过数值仿真验证了该理论的有效性。

用于测量冰层厚度的智能检测系统开发

冰上体育场馆或冬季风景区中的冰层厚度是相关部门关注的重点指标之一。为了保证竞技质量或确保游客安全,监测部门需要对冰层的厚度进行实时测量。传统的测量方法需要人工操作,效率低下且存在较大的安全隐患。文章提出了一种测量冰层厚度的智能检测系统,采用超声波传感器测量冰层厚度,通过STM32单片机进行数据处理与控制,实现了自动化检测冰层厚度的功能。实验结果表明,该系统具有较高的测量精度和稳定性,能够满足实际应用需求。

基于STM32单片机的智能冰厚测量系统设计

文章旨在设计和实现一种基于STM32单片机的智能冰厚测量系统,通过系统的需求分析、系统设计和硬件设计等环节,实现对冰层厚度的自动测量功能。研究成果将有助于提高冰层测量的效率和准确度,为冰面作业和冰层厚度监测提供更可靠的数据支持。此外,该系统的设计和实现还可为其他类似应用场景提供参考和借鉴,推动智能化、自动化技术在环境监测领域的应用。

基于ECA和YOLOv5的隧道渗水检测方法

针对现有方法存在的隧道渗水检测精度不高和特征融合过程中信息丢失的问题,提出了一种基于有效的通道注意力(efficient channel attention,ECA)和YOLOv5的隧道渗水检测方法。该方法融合ECA注意力模块设计瓶颈结构,加强挖掘浅层特征表征的几何结构信息,充分提取水迹特征信息的同时抑制背景特征,提高水迹检测精度。在建立的隧道渗水水迹数据集上进行实验,结果表明:对比原YOLOv5模型,所提出的隧道渗水检测方法的平均精度均值提高了10%,准确率提高了17%,召回率提高了6%。实验结果验证了该方法的有效性。