基于激光跟踪仪的Delta并联机构运动学误差标定

以Delta并联机构为研究对象,建立了Delta并联机构的运动学误差模型,对影响其末端精度的几何误差源进行了分析,并指出这些几何误差源可简化为18项.以激光跟踪仪作为测量工具,提出一种步进迭代的误差参数辨识方法,该方法利用Delta并联机构操作空间与关节空间之间的映射关系,通过优化多个检测点相互之间的理论距离与实际距离的残差,计算出Delta并联机构的各项几何误差参数,进而修正Delta并联机构的运动学模型,标定后机构末端精度由1.0,mm数量级提高至0.1,mm数量级,实验结果表明了文中所述方法的有效性和普遍性.     

求解子集问题的鲶鱼效应蝙蝠蚁群优化

为求解子集问题,提出一种新的基于图的蚂蚁系统--鲶鱼效应蝙蝠蚁群优化(catfish bat algorithm ant colony optimization,CBA-ACO)。基于子集问题的构造图,利用路径概率转移公式进行路径搜索,采用等效路径信息素增强进行信息素更新;动态维护一定数量较好路径作为档案信息;使用混沌映射并结合鲶鱼效应对蝙蝠算法(bat algorithm,BA)进行改进,在全局最优解多次未更新时,利用档案信息初始化鲶鱼效应增强搜索,返回较好路径解;采用本轮迭代最优更新和增强搜索更新两种方式更新信息素,兼顾算法的收敛速度和搜索能力。对算法进行了描述并分析算法复杂度。结果表明,CBA-ACO具有更好的稳定性和获取较好解的能力。     

《材料性能学》双语教学的实践与探讨

本文分析了《材料性能学》进行双语教学的必要性,本着知识教育与素质教育并重、基础知识与前沿知识并举、多媒体与双语辅助教学的形式和原则,对《材料性能学》课程进行了教学改革和实践。结果表明,合理选用双语教学的教材、合适的课堂讲授方式、采用多媒体与双语辅助教学是可行且成功的。     

七氟菊酯和溴氰菊酯对棉铃虫神经细胞大电导钙激活钾通道电流的影响

旨在明确棉铃虫Helicoverpa armigera(Hübner)神经细胞上是否存在大电导钙激活钾通道(Largeconductance calcium-activated potassium channels,BKCa),进而探究BKCa通道是否为七氟菊酯(I型)和溴氰菊酯(II型)的作用靶标.应用全细胞膜片钳技术首次记录了棉铃虫中枢神经细胞BKCa通道电流并分析了七氟菊酯和溴氰菊酯对BKCa通道的影响.结果显示,棉铃虫神经细胞膜上表达BKCa通道,其电流为一串快速激活、有快失活成分的电流,在-40 m V左右激活,电流幅值随刺激电位的增加而增强.七氟菊酯和溴氰菊酯均能显著抑制BKCa通道的峰值电流,使BKCa通道激活的电压依赖性发生改变,使激活曲线向去极化方向移动,其中七氟菊酯使半数激活电压(V1/2)向去极化方向移动约8 m V,溴氰菊酯使V1/2向去极化方向移动约16 m V.七氟菊酯和溴氰菊酯均能显著缩短BKCa通道快失活时间常数.上述结果表明BKCa通道是七氟菊酯和溴氰菊酯的作用靶标.     

中国女性性别角色文化对女性心理的影响

中国传统女性文化对女性的规训导致女性长期的压抑心理,而女性新文化与传统文化的交织,又导致女性焦虑心理的产生。中国现代女性的心理状态与中国女性文化密不可分。     

以自主建设为核心的信息光学实验初探

以自主建设为核心、数字化为要素,在前沿化、信息化的前提下,以系统化、仪器化和专业化为目标,进行了信息光学综合实验平台的建设,完成了多个光信息综合处理实验;通过自主建设,实验在系统化和学生的可操作性上进行了良好的设置,有助于学生从丰富的操作中强化对实验原理和系统功能的认知。上述实验平台已经使用2年,效果良好。     

基于Protege的大学英语教学资源本体构建

在介绍本体相关知识的基础上,针对目前大学英语教学资源良莠不齐、杂乱无章,内容形式固定不变,资源共享及重用性低等状况,运用Protege西构建工具构建大学英语教学资源本体,为今后进行语义查询扩展和语义排序等方面的研究奠定基础,提高检索效率．     

《信息光学》多媒体课件制作体会

多媒体课件作为一种现代教育手段,越来越得到广泛的应用。文中探讨了将多媒体技术和计算机网络技术更充分地应用于教育领域中,使其更好地为培养信息化时代的高素质人才服务。结合《信息光学》多媒体课件的制作和教学实践,介绍了课件制作的规范考虑、课件的内容设计和特点,以及在课件制作和教学使用过程中的一些体会和注意事项。     

物理课堂教学中的MMCAI软件制作

制作优良的MMCAI软件对物理课堂教学效率的提高有着非常重要的意义,MMCAI的制作要按五个步骤进行,即:确定选题、编写脚本、搜集素材、集成制作、系统测试。     

基于蚁狮算法的元特征选择方法

为了提升基于元学习算法选择的性能，提出一种基于蚁狮算法的元特征选择方法。首先，通过鲁棒初始化机制构建初始种群，增强所选元特征子集的鲁棒性。其次，在个体解的搜索过程中应用动态边界策略，增加方法的种群多样性。然后，采用混沌映射变异策略，提升方法的寻优性能，给出方法伪代码并分析时间复杂度。最后，使用130个数据集、150种元特征、8种候选算法和5种性能指标构建分类算法选择问题进行测试实验，分析方法的参数敏感性和机制策略效果，通过准确率、查准率、查全率和F₁分数指标评估并对比方法性能，验证了所提方法的有效性和优越性。