基于OBE的课程质量评价体系研究

课程是实现人才培养质量的最小单元,通过课程质量评价查找课程教学中的问题,进而针对问题进行持续改进,能有效提高课程教学质量,从而提升人才培养质量。本文就目前的课程质量评价现状及存在问题展开分析,提出了高校在构建课程质量评价体系时要基于OBE的教学理念,明确课程目标、评价对象、评价方法,并且将评价结果用于课程质量持续改进中的相关措施。

基于深度机器学习和RFID的垃圾分类系统设计

垃圾分类已在我国全面展开,目前需要解决的主要问题是垃圾投放端的智能提醒和运输环节垃圾包的自动分拣。基于神经网络的深度学习系统可有效进行不同类型目标识别,RFID(射频识别)技术也能有效解决自动分拣问题。基于卷积神经网络的机器学习技术,在投放端完成不同垃圾种类的分类和识别,实验结果显示,针对瓶子、纸箱、废纸、塑料袋、电池等不同类型物品的训练集平均识别准确率为98.13%,测试集平均识别准确率为83.1%,有效解决了垃圾分类的识别问题,并利用语音和图形进行提醒;利用RFID技术对不同类别的垃圾袋进行分类标识,每包垃圾的识别时间小于1s,解决了垃圾运送的自动分拣问题,实现了垃圾分类的智能化和自动化。

基于多轴联动的航天器带动力风洞实验控制系统设计

针对当前航天器带动力风洞实验控制系统受动态性能和稳态精度的影响,导致航天器中心偏离风洞轴心距离控制误差较大,上旋翼所能承受压力与实际值不符的问题,设计基于多轴联动的航天器带动力风洞实验控制系统;采用PROFIBUS现场总线方式,设计控制系统总体结构;使用伺服电机模块,控制启停指令,以西门子S7-300 PLC为主站设计现场控制器,研制一种航天器风洞测试支撑装置,并将迎角机构安装在模块化分层结构中;利用多轴联动控制器,采用RS-232串行通信原理,根据负载惯量选择2 kW伺服驱动器,实现伺服电机紧急停车,完成控制系统硬件设计;计算多轴联动随动控制动态目标位置,使用柔性bang-bang控制,消除系统动态性能和稳态精度的影响,在误差数据支持下,设计实验控制流程,完成控制系统软件设计;实验结果表明,该系统控制航天器中心偏离风洞轴心最大偏离距离为0.32 mm,最小为0.05 mm,与实际值一致,且上旋翼所能承受压力控制误差仅为0.02%,具有精准控制效果。

基于光纤传感的轴承异常状态识别研究

为了解决当前轴承异常状态识别过程中存在的难题,提高轴承异常状态识别效果,提出了一种基于光纤传感的轴承异常状态识别方法。首先采用光纤传感技术获得轴承异常状态信号,并对轴承异常状态信号进行预处理,消除轴承异常状态信号中一些无用信息,然后将处理后的轴承异常状态信号输入到隐马尔科夫模型进行学习和训练,建立轴承异常状态识别的分类器,并对分类器参数进行优化,接着根据分类器进行轴承异常状态的识别,最后采用具体的实例进行了轴承异常状态识别的仿真测试。测试结果表明,这种方法的轴承异常状态识别正确率高,减少了轴承异常状态的漏识率和误识率,同时轴承异常状态识别时间短,加快了轴承异常状态识别速度,获得了理想的轴承异常状态识别结果。