大学生工程素质教育认知偏差及纠正策略

当代大学生对于工程素质教育认知偏差主要体现在认知的肤浅性和表面性、形而上学、盲目性和偏激性等方面。为了帮助大学生纠正对于工程素质的认知偏差,充分培养学生实践动手能力,合肥工业大学工程素质教育中心结合课程思政建设,创新工程素质教育课程,积极打造以学生为中心、以科学技术发展为诉求、培养学生工程素质的新教学模式,力求纠正学生认知偏差。

依托工程实训中心的新文科劳动教育课程体系探索——以衢州学院为例

新文科劳动教育应针对文科生的特点及人才培养需要,为学生提供文理交叉的跨学科学习。该研究依托工程实训中心,构建“理论+实践”新文科劳动教育课程体系,充分利用工程实训中心的资源优势和劳动属性,实现劳动教育与工程训练和非遗技艺传承的融合,为文科生提供综合性的跨学科学习,实现专业知识面的拓展与创新性思维的培养,探索新文科劳动教育工程实践模式的可行性及实施效果。

劳动教育背景下工程实训中心师资队伍建设探索

随着社会的发展和技术的进步,劳动教育在人才培养中的地位越来越重要。工程实训中心作为高校劳动实践教学的重要场所,对于提高学生的实践能力和综合素质具有重要作用。而师资队伍则是工程实训中心的核心力量,直接影响着劳动实践教学的质量和效果。因此,优化工程实训中心师资队伍是当前劳动教育背景下高校急需探索的方向。文章针对劳动教育背景下工程实训中心师资队伍建设的问题进行了探索,从多个方面提出了优化工程实训中心师资队伍的策略和方法,以适应新时代的教育要求和学生需求,推动高校劳动教育事业不断向前发展。

项目式工程训练模式对学生工程能力达成研究

传统工程训练模式难以适应新时代人才培养的需要。本文提出了以工程实际项目为牵引,以问题为导向,开发符合产出导向教育理念(Outcome based education,OBE)的项目式工程训练课程,依托工程素质教育中心实训平台,围绕学生的知识、能力、素质和价值培养目标,通过实际案例的项目设计与制作,采用模糊层次分析法对学生工程能力进行评价。结果表明:工程训练新模式相较于传统工程训练,对毕业要求达成度最高,有利于培养大学生的自主学习能力、高阶思维能力及解决复杂工程问题能力。

新时代大学生劳动教育的实践与探索

劳动教育是高校人才培养的重要组成部分。合肥工业大学工程素质教育中心针对该课程学生量大面广的实际情况,在借鉴工程训练实践课程经验的基础上,探索出了一套“慕课—职业体验—总结反思”式劳动教学流程。课程教学目标明晰,线上慕课侧重马克思主义劳动价值观引领,职业体验目的是通过劳动实践出力流汗而感同身受,课程评价科学多元,关注教育效果。深入思考是让学生从理论到实践,再从实践到理论达到思想升华。

基于点云与NeRF的三维重建系统

三维重建可以帮助人们更好地查看被重建对象的细节,广泛应用于物体展示、虚拟场景模拟、文物保护等场景中。传统的多视图三维重建容易出现大量噪声、空洞等问题,而且展示效果不佳。新兴的利用神经网络进行三维重建的NeRF算法虽然能够达到接近真实的效果,但是渲染的速度慢,无法满足交互的要求。文章通过结合两种方法,得到了一种兼顾交互效果与渲染效果的三维重建系统。结果表明,本文系统在采集的稀疏图片数据集上,达到了较好的交互与渲染效果。

皖南优秀家训家风融入高校思想政治教育的路径

皖南优秀家训家风蕴含着和谐友爱、孝悌睦邻、勤俭治业等道德规范,遵守奉公守法,崇文重教,诚信厚德等价值观念,诸多地体现和融通了社会主义核心价值观基本内涵。积极倡导和创新优秀家训家风在大学生思政教育融合应用,对践行社会主义核心价值观、增强大学生思想政治教育实效和推动以核心价值观引领新时代文化建设有着现实借鉴意义。

立德树人视域下的工程训练教学改革探索

通过调查,从企业用人的特点、社会急需人才、高校毕业生的不足、学习者的需求和对工程训练的期望几个方面进行分析,指出工程训练教学存在的主要问题,根据立德树人根本任务,结合实践育人目标和工程实际,提出了立德树人视域下的工程训练教学改革策略及教学管理方法。

一种基于Jetson Nano深度学习的生活垃圾智能分类桶

长期以来,垃圾处理往往伴随着巨大的资源浪费和环境污染,尽管我国已经出台相关垃圾分类政策,但由于人工分类成本高、分类效率低下等一系列问题,该类政策难以大规模推行。据此,提出了一种以单片机(single chiped microcomputer,SCM)为基础,围绕Jetson Nano为核心设计的生活垃圾智能分类桶。其图像识别基于深度学习设计,通过上位机和摄像头判断投入垃圾桶的垃圾类型,将分析得到的数据传递给下位机;下位机通过控制二维云台进行垃圾分类投放;采用红外测距模块进行满载检测,并在APP界面内进行满溢警报,从而完成了类型识别、分类投放、满溢检测、满载报警的完整过程,实现了生活垃圾自动分类。该装置经实测工作稳定,并有内置的学习函数保障其续航能力,具有很强的实用性。

柔索驱动混联机器人的结构设计与研究

文章针对传统串联机器人转动惯量大、刚度小等问题提出并设计了一款柔索驱动混联机器人。利用共轴球面并联机构通过走线设计将驱动单元安装在基座实现柔索驱动,模块化设计实现串、并联机器人的构型;然后根据机械结构和运动特性,利用SD-H法和矢量法对混联机器人进行运动学建模并分析验证;仿真实验采用B样条曲线进行轨迹规划,研究机器人关节柔顺性。实验结果表明,柔索驱动混联机器人具有较小的转动惯量、较好的柔顺性和较大的刚度。

智能机器人实验室建设的实践研究

创新精神和创新能力是大学生素质教育的核心,而实验教学是培养学生动手能力的关键。合肥工业大学宣城校区工程素质教育中心,依托工程实践教学特色与优势,通过建立智能机器人实验室,提供软硬件实训实验环境支撑,完善实验教学体制机制。实验室的建立,为提升学生实践创新能力、提高教师业务素质、促进学术交流和公共服务提供了重要平台,同时也取得了丰富的教研成果,对高校实验室的实践研究具有一定的借鉴意义。

一种集成式公交站台共享单车存取系统的设计

公交站台附近共享单车存放、取用需求量大。针对公交站台附近共享单车存、取困难等问题,设计了一种共享单车存取装置,并将其集成在公交站台的两侧。对单车存取装置和公交站台的集成进行了总体方案设计,重点介绍了单车垂直升降机构、车轮夹紧机构、单车横向移动机构、单车纵向移动机构、单车存储移位机构。对单车存取系统的控制任务进行了分析,给出了存车、取车流程简图,开发了基于PLC的控制系统。实际应用表明,所设计开发的集成式公交站台共享单车存取系统能有效解决公交站台附近共享单车停放难、取用难等问题,规范了单车的使用。

收敛序列空间上算子列的收敛性

对于一类典型的矢值序列空间,本文引入了一类重要的子集,并利用该子集族的重要性质,在抽象对偶系统框架下研究了的算子序列收敛性问题,给出了最强的序列赋值收敛,并获得了一个全程不变性结果.本文完全去掉了通常对映射的线性限制,其结论理论意义重大,又大大增加了应用的可能性.

斯特林引擎小车结构优化设计

斯特林引擎小车以简化微型斯特林发动机作为动力机,液态酒精燃料提供热源,驱动小车在指定赛道上持续运行。在综合分析设计制作的斯特林引擎小车的发动机原理和影响其工作效率的主要因素等工作基础上,讨论了小车结构装配调试时的注意事项,提出采用双缸串联和单飞轮结构优化设计斯特林引擎小车。经赛道检验,文中提出的结构优化方法可以改善该引擎小车性能,四轮结构稳定,加工工艺精良,装配精巧,高效节能环保,有效提升了在赛道上的实际运行距离,效果突出。

考虑不确定性的风光储协同控制

为研究考虑新能源出力不确定性的电力系统协同控制问题,文中针对同时含有光伏电站、风电场和储能装置的电力系统,以降低备用需求和平抑负荷波动为目标,建立了不确定性优化模型,提出一种考虑新能源出力不确定性的求解优化算法,将混合高斯模型与粒子群算法结合,对储能装置的充放电进行优化,并对优化结果进行置信度校验。研究结果表明:利用本文所提的方法,等效负荷方差下降了41.57%,负荷波动性得到了有效抑制;备用容量需求下降了5.69%,降低了系统对备用容量的需求程度。与确定性方法相比,文中方法优化效果更好。

基于置信度校验的新能源多厂站互补优化

针对新能源厂站发电的不确定性,以同时含有光伏电站和风力发电场的电力系统为研究对象,提出一种基于置信度校验的新能源多厂站互补优化方法。以降低备用需求、提高经济效益为目标建立新能源多厂站不确定性互补优化模型;使用粒子群优化算法结合内点法对优化模型进行求解,得到风电及光伏最优出力;为满足互补优化模型中的不确定性约束条件,对求得的最优出力进行置信度校验。采用所提互补优化方法在MATLAB环境下编程,对安庆地区电网2020年的新能源出力情况进行优化。结果表明:利用本文所提互补优化方法可对新能源出力进行优化,新能源出力最大提高159%,备用容量最大降低100%,经济效益提高69%,从而验证了所提互补优化方法的有效性。

四线电阻屏电子裁判系统的设计与制作

作为国内首个激战类机器人竞赛的RoboMaster大赛,吸引了数以千万的科技爱好者的关注和参与。RoboMaster竞赛中的竞技评判技术依赖于一套能检测出机器人是否被弹丸击中电子裁判系统,即根据击中情况扣除相应的血量,但购买成本较高,使机器人竞技爱好者望而却步。设计和制作了一个低成本的电子裁判系统,使用STM32F103C8T6作为核心控制器,采用四线电阻屏传感器作为射击检测传感器,用WS2812灯条作为血条显示装置,用C型转换型继电器实现血条清零时机器人断电的操作从而实现竞技裁判的功能。该系统成本低、作简单、准确性高,为更多科技爱好者提供一个可自主设计和制作的参考方案。

一种用于新能源承载力分析的改进粒子群算法

针对电网新能源承载能力分析中需要考虑潮流约束的问题,文中建立了新能源承载能力分析优化模型。考虑到电网的潮流约束,提出了一种改进的粒子群优化算法,通过引入修正因子,对不满足约束条件的解进行修正。仿真结果表明,文中算法能够在满足潮流约束的前提下,有效算出电网的新能源最大可接入容量。与现有算法相比,文中算法可将新能源承载能力提高7.3%,同时将迭代次数降低43.9%,具有优化效果好、迭代次数少的优势。