板料拉深成形过程中摩擦系数的确定

针对板料拉深成形过程中摩擦系数较难确定的客观情况,提出一种基于人工神经网络的能够快速识别摩擦系数的方法,在概述解析法确定摩擦系数的基础上,建立了识别摩擦系数的人工神经网络模型,用拉深试验机测取的摩擦系数、压边力、拉深力和凸模行程组成样本对其训练,实现了对摩擦系数的快速识别,从而就可以根据摩擦系数的波动,适时调整控制参数,以最佳的工艺参数来完成板料的整个拉深成形过程。实验结果表明,利用人工神经网络能够快速准确地识别出板材拉深成形过程中的摩擦系数。     

复杂型面板料成形数值模拟快速有限元建模

提出并实现了直接从测量到的空间散乱点直接生成有限元网络的新方法,使具有大尺寸复杂型面金属板料冲压成形整个数值模拟有限元建模的工作量大大降低,并使得建模的自动化程度提高。为了解决建模过程中初始坯料形状未知的问题,比较了不同的初始毛坯预测方法,提出用一步模拟法从已得到模具的有限元网格进行反推,预测出毛坯的基本形状和尺寸。     

基于TAN网络的层次约减数据分类清洗方法

为提高多源异构环境数据清洗的效率和降低多源异构数据清洗的复杂度,针对多源异构数据环境下存在大量不精确数据的问题,提出一种层次约减分类清洗方法。通过重要度度量算法在数据源层、数据属性层、数据元组层进行层次约减,基于分类算法思想构建TAN网,然后利用数据概率值完成对不精确数据的分类清洗。实验表明所提方法能够有效地提高不精确数据清洗的准确率和清洗效率。     

Ag—TiO2锐钛矿相复合粒子的纳米结构及其Ag对TiO2光学性 …

本文报导经用液相电弧放电结合水热处理制备的Ａｇ修饰ＴｉＯ２锐钛矿相复合粒子呈现亚铃状纳米结构，并具有拉曼表面增强散射（ＳＥＲＳ），随着Ａｇ－ＴｉＯ２团簇复合粒子。平均尺寸的减少，增强效应效于增加，最大增强因子可达８００。Ａｇ粒子表面等离子体激光的强电场产生ＴｉＯ２超细粒子新的光学响应。作者也发现锐钛矿相在１４０ｃｍ＾－１处或许由无序引起的一个新的谱带，同时简要讨论了体系的ＳＥＲＳ增强弱化的原因。     

《生物科学综合实验课》管理模式的探索

所者根据该课程的特点从实验室开放和教学方法上采取了特殊的管理机制，旨在培养学生的创新能力和综合素质，并体现个性发展的培养目标，受到了学生的欢迎。     

基于人工神经网络的冲裁件缺陷诊断专家系统

说明了冲裁件成形缺陷分析人工神经网络专家系统的总体结构框架。系统分为综合信息处理模块和缺陷分析推理模块两大部分,有针对性地综合提取了冲裁件缺陷信息加以分类,采用了双3层BP神经网络来分析和处理输入参数,并对系统知识表示、知识获取、知识库的构造及推理机策略的选用进行了深入的阐述,同时还对数据系统原理编写的BDAES（v1．0）软件作了简要介绍。     

检测多项式相位信号的时频综合方法

多项式威格纳分布是一种高精度的多项式相位信号检测方法,但是对噪声敏感,多信号情况下受交叉项困扰。而短时傅里叶变换对噪声不敏感,没有交叉项问题,但时频分辨率较低。首先构造了一组高效6阶多项式威格纳分布,将多项式威格纳分布与短时傅里叶变换的结果按照"与"操作和"滤波"操作相综合,得到高分辨的多项式相位信号时频分布。仿真结果表明,不同时频分析方法综合能够在低信噪比的条件下检测到多项式相位信号。     

电磁场数值计算中的多分辨分析

从多分辨数值积分、多分辨空间的矩阵压缩和时域多分辨 (multiresolutionanalysisintimedomain ,MRTD)三个方面表达了多分辨技术在电磁场数值计算中的应用。多分辨数值积分技术计算灵活 ,适合计算振荡积分。矩阵压缩技术可以将满阵转化为稀疏矩阵处理 ,以提高计算效率。证明了FDTD是基函数为HAAR尺度函数时MRTD算法的特例。与FDTD相比 ,在保证计算精度的前提下 ,MRTD算法减少了计算资源占用 ,提高了计算效率。     

基于“工学结合”高职食品类专业校外实训基地建设的研究

实训基地建设是实现高职教育培养目标的需要,是培养高职人才的必要场所。本文对高职食品类专业校外实训基地建设的作用、选择原则和建设等方面进行研究,并结合广西农业职业技术学院实践进行分析。     

语文选修课开设形式的可行性探讨

在《高中语文课程标准》中将语文教学分为必修和选修两块，并且赋予了不同的要求与内容。这是一个新的尝试，它能否成功，将决定着语文新课程改革的成败。因此．如何长期有效地开设选修课就成为语文教学一项重大而艰巨的任务。其中最重要的一点就在于选修课的具体教学形式。在新课程标准中规定了“选修课和必修课教学应存在一定的差别”，“课程有较大的灵活性和拓展性，学生具有不同于必修课的期望”等一些模糊的要求与建议，但要真正探讨课堂教学的方式，还必须征求教育主体——学生的意见。为此，笔者对温州地区的瑞安市和乐清市的两所学校进行了调查。