西京学院有机化学课程应用型教学改革探索

培养应用型人才是我国部分地方本科高校稳定发展的必然趋势。作者立足于西京学院应用化学专业的建设现状,以有机化学课程教学为着手点,分析传统教学中面临生源素质薄弱、课程内容繁多、教学方式单一、考核评价陈旧等四个客观问题,尝试从优化教学内容、丰富教学方式、完善考核机制等三方面进行应用型改革,尤其在教学全过程贯彻学以致用的育人理念,期望实现高素质应用型人才的有效培养。

关于西京学院重点课程《大学物理》建设的研究

本文分析了我院大学物理的教学现状,反映了当前民办三本院校学生的一些普遍状况。提出了西京学院《大学物理》重点课程的建设目标、建设内容和建设措施,强调了大学物理课程在培养'应用型人才'的课程体系中所应该具有的地位和作用,展示了我们的教学模式与探索。

西京学院学生高等数学课程成绩分析

本文收入了西京学院全校学生从2017年到2020年的主要数学基础课程的成绩数据,分析了各个学院学生对每门数学课程的卷面成绩和总评成绩等,并通过对各院系卷面不及格率和总评不及格率进行比较,分析各个学院与各年级之间存在的差距,最终得到土木工程学院的学生整体情况表现弱于全校水平,机械工程学院的学生优于全校水平。了解学生对数学学科的学习情况,并可能对以后学生数学课程的学习提出相应的改进措施,协助提高学生对数学基础课程的掌握情况,提高学习效果。

西京学院理工科数学成绩分析

成绩分析结果可以很直观地反映出一个学校的教学质量,定期对成绩进行分析对比是非常必要的。现收集出西京学院从2017年到2019年5个院系的学生人数、数学课程卷面不良好人数和总评不良好人数的数据信息。首先对数据进行有效处理,然后对2017—2019级各院系数学科目的总评不良好人数进行对比,以及对三个年级各院系之间数学成绩进行对比,得出其变化趋势,最后将处理的数据信息直观的反应在图表中,这样可以更加方便的对比出各院系每学年的成绩情况。成绩分析结论不仅有助于学校进行教育计划改革,还可以突出院系之间的差异,经过数据分析,提出一些措施与建议来提高同学们的数学成绩。

机器人控制技术课程教学改革研究——以西京学院为例

机器人控制技术是自动化专业的一门专业方向课,该课程具有理论性、设计性、实践性、创新性等特点。针对机器人控制技术课程的教学现状,结合西京学院应用型人才的培养目标,以及自动化专业智能机器人方向的专业定位,从教学内容、教学方法、实践教学、课程考核、资源建设、参加竞赛等方面进行课程改革研究,以期提高教学质量和教学效果。

基于BOPPPS教学模式下“线性代数”课程教学方法创新研究与实践

教学模式BOPPPS作为一种新颖教学模型,结合“线性代数”课程实践教学经验,将其应用于课堂教学过程当中,通过提问方式设置案例,引导学生能够全身心地融入教学活动,从导入、明确教学目标、检测学生的学习基础、提升学生的参与度、检验教学效果以及总结教学内容等六个环节进行教学应用研究,让真实的学习发生。

虚拟LED摇摇棒教具设计

设计了虚拟LED摇摇棒教具,详细论述了利用Proteus和VS.net软件进行摇摇棒建模的过程,并结合教学实际,对该教具实施了应用仿真。实践表明,虚拟摇摇棒教具不仅具有物理摇摇棒的动态显示效果,支持个性化显示应用外,还丰富了嵌入式课程教学元件,寓教于乐,提升了教学效果,增强了学生研究LED显示技术的兴趣。

过渡金属改性HZSM-5催化转化煤油共炼重油制轻质芳烃的研究

煤油共炼技术为煤炭和重质油清洁高效利用开辟了新途径,但其产品单一,附加值低。为实现煤油共炼液体产物的高值化利用,本研究以煤油共炼重油(H-CT)为原料,利用热裂解-气相色谱质谱联用仪(Py-GC/MS),通过单、双金属改性的HZSM-5对H-CT催化转化制苯、甲苯、乙苯、二甲苯和萘(BTEXN,B—苯,T—甲苯,E—乙苯,X—二甲苯,N—萘)的性能进行了考察,探究了裂解温度、升温速率和催化剂与原料的质量比对BTEXN峰面积和选择性的影响,利用红外快速加热炉对H-CT的Py-GC/MS结果进行了校正。结果表明:单、双金属负载使HZSM-5的强酸酸性减弱,中强酸酸性增强;Mo,Fe及双金属Mo-Fe的负载增大了HZSM-5介孔比表面积;H-CT裂解的最佳条件为温度700℃、升温速率5℃/ms,催化剂与原料的质量比8∶1,在此最优条件下,催化剂按转化效果由大到小依次为Mo-Fe,Mo-Ni,Mo,Ni,Fe,HZSM-5;HZSM-5和Mo-Fe/HZSM-5催化转化制备BTEXN的总选择性分别为39.78%和60.30%,修正后的BTEXN产率分别为197.3 mg/g与339.0 mg/g。过渡金属改性HZSM-5促进了BTEXN的生成,金属与HZSM-5的结合加速了催化转化过程中氢转移、脱羟基、开环、脱烷基和其他反应。

基于Adomian分解法的一类新分数阶超混沌系统的动力学分析及自适应控制

运用Adomian分解法对一类具有正弦非线性项的新超混沌系统进行分数阶分析,对该系统进行了稳定性分析,并利用相图、分岔图以及Lyapunov指数谱对系统参数变化时的动力学行为进行了分析.最后,设计了驱动系统的自适应同步控制器.仿真结果验证了该系统周期到混沌运动的丰富的动力学特性及驱动系统自适应同步控制的有效性.

构建MoS2/Fe-g-C3N4异质结催化剂以促进其可见光催化产氢性能

以g-C3N4为基底,通过掺杂Fe元素,复合MoS2的方法制备了具有多孔异质结结构的MoS2/Fe-g-C3N4半导体材料,并测量了其光解水产氢性能,发现MoS2含量为3%(以g-C3N4的质量为基准,下同)时,MoS2/Fe-g-C3N4的光催化性能优异,其产氢速率达到48.2μmol/h,为g-C3N4的5.48倍。利用XRD、FTIR、SEM、TEM、XPS表征了催化剂的物化性质;利用PL、UV-Vis等方法表征了催化剂的光学性质。结果发现,Fe元素的掺杂使g-C3N4结晶度降低,并呈现一种交叉孔道结构,极大增加了催化剂的比表面积。同时,MoS2可以与g-C3N4形成异质结结构,提高了MoS2/Fe-g-C3N4的可见光吸收率以及光生电子-空穴对的分离效率,从而有效提高了MoS2/Fe-g-C3N4光解水产氢的能力。

基于自适应判别深度置信网络的棉花病虫害预测

作物病虫害预测是病虫害防治的前提,利用深度学习预测作物病虫害是一个有效且具有挑战性的研究课题。该文针对深度置信网络(deep belief network,DBN)在作物病虫害预测中的训练耗时长和容易收敛于局部最优解等问题,将自适应DBN和判别限制玻尔兹曼机(restricted boltzmann machine,RBM)相结合,利用棉花生长的环境信息,提出一种基于自适应判别DBN的棉花病虫害预测模型。该模型由3层RBM网络和一个判别RBM(discriminative restricted boltzmann machine,DRBM)网络组成,通过3层RBM网络将棉花生长的环境信息数据转换到与病虫害发生相关的特征空间,通过自动学习得到层次化的特征表示,再由DRBM预测棉花病虫害的发生概率。该模型将自适应学习率引入到对比差度算法中,通过自动调整学习步长,解决了在传统DBN模型训练时学习率选择难的问题;在学习过程中通过在DRBM中引入样本的类别信息,使得训练具有类别针对性,弱化传统RBM无监督训练时易出现特征同质化问题,提高了模型的预测准确率。对实际棉花的"棉铃虫、棉蚜虫、红蜘蛛"虫害和"黄萎病、枯萎病"病害的平均预测准确率为82.840%,与传统BP神经网络模型(BPNN)、强模糊支持向量机模型(SFSVM)和RBF神经网络模型(RBFNN)分别提高19.248%,24.916%和27.774%。

网络抗毁性的点韧性度指标计算方法研究

为快速获取网络点韧性度以衡量其抗毁性性能,设计基于改进二进制粒子群(BPSO)算法的点韧性度计算方法。改进BPSO算法的概率映射函数和位置更新式以解决算法容易陷入局部最优的不足,对网络节点状态进行编码以获取种群粒子,并设计基于广度优先搜索思想的方法求解剩余网络的适应度函数值;最后综合改进BPSO算法和适应度函数求解算法设计点韧性度计算方法。在两种基本网络和两种实际网络中的仿真分析验证了方法的有效性。

一种基于外辐射源的弱目标检测跟踪算法

针对强杂波条件下弱目标的检测跟踪问题,提出一种基于外辐射源的极大似然概率数据关联检测跟踪算法。该算法建立了多基站外辐射源雷达系统数学模型,并提出基于极大似然概率数据关联的弱目标航迹起始算法。利用遗传算法解决极大似然概率数据关联中的优化求解问题,以提高目标检测跟踪性能。通过滑窗法实现航迹维持。仿真结果表明,所提算法能有效解决强杂波条件下弱目标的检测跟踪问题,并改善检测跟踪性能。

功能化氧化石墨烯/纤维素共混复合材料对Pb^2＋吸附性能的研究

采用改进的Hummers制备氧化石墨烯,对其进行功能化改性,制得功能化氧化石墨烯f-GO,再将功能化氧化石墨烯和纤维素共混,制备了具有较强吸附性能的功能化氧化石墨烯/纤维素复合材料(f-GO/CE)。以复合材料为载体,用静态法考察了pH值、吸附时间、初始浓度等因素对f-GO/CE吸附Pb^(2+)效果的影响。结果表明,吸附最适pH为6,吸附时间是150 min,最佳初始浓度为240 mg/L;同时f-GO/CE对Pb^(2+)的吸附行为符合Langmiur方程,吸附最大量可达到105mg/g,其对铅离子具有优异的吸附性能。

β-环糊精磁性复合微球的制备及其对Cr6+的吸附

用自制的磁性Fe_(3)O_(4)对β-环糊精进行改性,制备了β-环糊精磁性复合微球(β-CDM),并对β-CDM的形貌、结构进行表征,研究其对Cr^(6+)的吸附行为。结果表明:β-CDM外观圆整,表面稍粗糙,具有网状结构;Langmuir等温吸附方程和准二级动力学方程对吸附过程拟合度较高,吸附过程为单分子层有利吸附,既包含物理吸附,也包含化学吸附;β-CDM重复利用5次后,解吸率和吸附率均有所下降,但基本满足重金属废水处理的要求。

基于不确定性理论的防相撞人因CREAM模型

提高人的可靠性,可最大限度降低人为差错发生的概率,改善防相撞工作的安全管理水平。为此,基于认知可靠性和失误分析方法 (CREAM)与不确定性理论建立防相撞人因失效分析模型。首先,采用CREAM扩展法,建立认知需求剖面,评价共同绩效条件,识别失效模式,预测失效概率;然后,在无客观历史数据情况下,基于不确定性理论对专家数据进行处理,修正CREAM得出的失效概率,评估事故中人的可靠性。以管制员为主体的空中相撞事故的实例分析表明,此方法可对防相撞工作中人的可靠性进行定量评估,且过程严谨,操作性强,可信度高;还能够采集和丰富人为因素的基本数据,表明其在防相撞人因失效分析中也有一定可行性和有效性。

亲水SiO2改性水性聚氨酯-聚丙烯酸酯的制备及性能

为了提高水性聚氨酯材料的耐热性、耐化学试剂性及力学性能,利用甲基丙烯酸甲酯(MMA)作为聚氨酯预聚合的连续相,同时采用羧酸型以及磺酸型亲水扩链剂,乳化时引入反应性的亲水性纳米二氧化硅(WSiO2),通过无有机溶剂法制备了稳定的耐温水性聚氨酯-聚丙烯酸酯(WPUA)乳液。利用透射电镜、红外光谱、X射线衍射和热重等手段研究了WPUA乳液及其膜的结构和性质。结果表明:随着样品中WSiO2含量的增加,WPUA乳液的平均粒径增大,WPUA膜的光泽度下降,硬度、附着力增加,WPUA薄膜的硬度和附着力增加,拉伸强度值先上升后下降,最佳WSiO2添加量为1%。适量的WSiO2可以改善WPUA材料的耐热行为。当热分解率为50%时,WSiO2改性后WPUA的分解温度比改性前提高了39℃。WSiO2改性使WPUA的力学和耐化学试剂性也得到了改善。

可编程计数器的时长捕获与数据安全设计

为了消除计数器的捕获数据错误和保障数据安全,在阐述可编程计数器捕获测时的原理及方法的基础上,建立了软件计数器的读-写者模型,指出了软件计数器共享问题是造成65536数据出错的原因。从计数器的工作时序入手,引入了计数器新的工作态——竞争态,提出了工作状态检测+事件同步的软件解决方法,并在STM32单片机和FreeRTOS操作系统上对该方法进行了验证。实验表明,该新方法准确捕获了周期大于1个计数器周期的时间间隔信号,计数误差为±1,证明了新方法更正了计数器溢出中断和捕获中断调用的时序,消除了变量共享矛盾,避免了传统中断方法的65536计数错误,为捕获测时提供了安全可靠的设计与方法参考。

灰色综合评价方法在飞行训练空域环境安全性评价中的应用

为提高空域环境安全性评价的科学性和合理性,改善军事飞行训练的安全水平,提出了一种基于灰色系统理论的综合评价方法。在该方法中,首先,通过问卷调查与统计分析,建立了军事飞行训练的空域环境安全性评价指标体系;然后,使用基于信息熵的专家群组灰色聚类方法实现评价指标的赋权;最后,在评价指标赋权基础上,采用灰色综合评价法进行军事飞行训练的空域环境安全性评价。某训练空域环境的实例表明,该方法的安全性综合评价值为2. 671,介于(2,3]之间,其安全性评价等级为"一般",评价结果基本反映了客观实际,并能指出存在的安全隐患和薄弱环节。从而验证了该方法评价飞行训练空域环境安全性的有效性和可行性。

聚硅酸铝铁/改性壳聚糖复合絮凝剂对造纸综合废水的处理研究

采用聚合硅酸铝铁(RSAF)与改性壳聚糖(mCTS)进行复配,制备了低成本、高效的新型复合絮凝剂,将其用于造纸综合废水的处理,考察了废水pH值、絮凝剂用量、废水水温等因素对处理效果的影响。结果表明:在使用复合絮凝剂处理造纸综合废水时,废水的pH值为7.8、絮凝剂用量和废水水温分别为7 mL/500 mL和25℃条件下,处理效果最好,对色度、浊度和COD的去除率分别是83.7%、95.2%和72.1%。同时,该复合絮凝剂具有去除率高、投加量少等优点,对造纸综合废水可以达到较好的处理效果。