全数字飞行仿真平台的设计与实现

为便于对飞行器建模和控制等理论技术进行演示和验证,采用软件工程的概念设计并实现了一种通用的研究型可视化飞行仿真平台.首先,基于面向对象的思想设计了仿真平台的总体结构和各个主要功能模块,建立了飞行器运动/动力和飞行控制模块的数学模型,并为其设计了模式化的接口,使平台可适用于多飞行器多控制策略下的飞行仿真.为获得较高的仿真...     

浅谈对大学生教育管理工作的思考总结

高等教育的重要性在新时代的来临之后逐渐显现出来,随之而来的传统的高等教育管理问题也展现在大众面前,为应对这一新形势的改变,更合理的高校教育管理制度应该运用到各高校的管理模式当中去。     

海军水中格斗技术训练方法研究

恐怖主义是当今世界政治“瘟疫”，军队是反恐斗争的主要力量。如何提高海军部队履行海上反恐能力的根本途径，是一项全新的训练课题。格斗训练可以直接生成反恐的显性战斗力。文中通过对部队格斗技术训练现状的分析，提出了我海军海上部队水中格斗技术的训练方法，为海军部队有效开展海上反恐训练提供参考。     

论精准营销的广告传播(续)

随着信息社会的到来,建立在网络和信息技术基础上的精准营销模式将是现代企业营销发展的方向.基于这一论断,本文对精准营销体系中的重要组成部分--广告传播进行探讨,分析了其三个核心要点,主要的传播方式及对比传统广告传播的特点和优势,并预测了其发展前景.     

论精准营销的广告传播

随着信息社会的到来,建立在网络和信息技术基础上的精准营销模式将是现代企业营销发展的方向。基于这一论断,本文对精准营销体系中的重要组成部分——广告传播进行探讨,分析了其三个核心要点,主要的传播方式及对比传统广告传播的特点和优势,并预测了其发展前景。     

镍催化卤代烷烃交叉偶联反应的配体忧化

两个结构相似的卤代烷烃直接经过镍催化还原偶联反应生成新的 C(sp³ )—C(sp³ ) 键 一直是有机合成中的难点. 通过前期的研究发现, 采用 Zn 作还原剂, Ni(cod)₂ 作催化剂, 在 Pybox 类配体存在的条件下, 可以成功地实现不同卤代烷烃的交联反应, 不过其中一个卤代烷烃必须使用 3 mol 的用量. 为了进一步提高反应的效率, 采用 2 mol 的 1-溴丁烷和 1 mol 的 4-溴-1-对甲苯磺酰基哌啶为模型进行反应, 通过优化反应条件, 特别是对配体结构的修饰, 进一步提高不活泼烷基卤代物的还原交叉偶联反应效率. 研究结果表明, Pybox 类配体是效果较好的配体, 而二齿配体在吡啶存在的条件下也能得到中等期望值的产率. 这一结果为今后进一步优化反应提供了参考依据.     

特困学生群体“心理贫困”的特征与心理扶贫

随着高等教育的发展和高校招生规模的扩大，特困大学生群体的数量也相应的不断增加，关注特困大学生的精神贫困，注意满足他们的精神需要，从心理和精神上帮助特困大学生是高校义不容辞的职责。关注特困生的心理健康，引领特困生走出心理困境，彻底摆脱“心理贫困”困扰，是高校特困生工作的当务之急。     

张力减径过程管形预报的有限元模型

根据张力减径机的孔型特点,建立了全系统三维弹塑性有限元分析模型,对18机架张力减径过程进行数值模拟,通过研究横向壁厚分布,得出减径钢管产品沿圆周方向的壁厚分布不均,产生内多边形缺陷,并将模拟结果与实测结果进行对比,验证了所建立模型的准确性.本模型可以对钢管减径进行产品质量预测,为分析产品缺陷、指导工艺设计提供了依据.     

论高校国防教育与民族精神培育创新

民族精神是一个民族赖以生存和发展的精神支撑,是一个国家经济和社会发展的精神基石。对大学生进行以爱国主义为核心的民族精神教育,是国防教育课程的主要内容。     

基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的故障诊断的研究与应用

故障诊断在工业生产过程中具有很重要的作用,尤其是对于要求比较高的分子蒸馏来说,微小的故障都会造成其提纯率,因此本文提出一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的故障分类方法（IWOA-SVM）,加入反向学习策略和对数权重因子到普通鲸鱼算法中。首先用反向学习策略(OBL)代替随机初始种群,用反向学习策略选取出反向种群,对种群进行择优选择,一方面OBL能够高效的提高群智能算法的全局搜索能力,另一方面提高鲸鱼算法在重复迭代中的多样性,使其跳出局部最优解,然后引入自适应权重因子并将其加入到鲸鱼优化算法中,利用权重因子的动态变化,很大程度上增强了全局搜索能力。最后采用改进之后的鲸鱼算法对SVM的参数进行寻优,并利用优化之后的支持向量机对刮膜蒸发过程获得的故障数据进行诊断识别,将IWOA-SVM的结果与WOA-SVM、SVM、PSO-SVM以及GWO-SVM做对比。结果表明,相比之下本文提出的IWOA-SVM算法分类准确率提升了2%,且其准确率保持在98%以上,IWOA-SVM在分类结果的准确性以及算法的鲁棒性方面于其他算法。