启发式在计算机语言教学中的应用

启发式教学方法是各种教学方法的灵魂,这种教学方法符合由感性到理性、由现象到本质的认识规律,融入了过程式教学思想。在计算机语言教学中利用启发式教学方法,充分调动学生学习的积极性、主动性和创造性,引导学生通过自己的独立思考,在学习计算机语言的过程中能够举一反三、横向联合,融会贯通地掌握系统的计算机知识,培养学生分析问题和解决问题的能力,发展智能,增强自学能力。     

微量元素及热处理对ZL107组织和性能的影响

ZL107合金具有良好的铸造性能和较高的力学性能,应用非常广泛,但目前还不能满足现代工程结构中大型、复杂、高强度重要铸件的要求.实验在原有成分的基础上,通过添加微量合金元素、混合稀土变质和选择合理的热处理工艺来进一步提高ZL107的综合力学性能.实验结果表明,改进后的合金经过金属型浇注、T5处理后的力学性能:σb为324.2 MPa,δ5为4.1%,HBS为102,比原ZL107合金分别提高了19.7%、46.4%和8.0%.改进后的ZL107合金不但具有较高的强度和硬度,而且具有良好的塑性,有望成为大型、复杂、高强度结构铸铝件的优选合金之一.     

计算机辅助螺纹钢孔型设计系统的开发及应用

型钢孔型设计是制定型钢轧制工艺的重要内容之一.传统孔型设计过程以人工经验为主,其计算繁琐,原材料消耗大.为提高生产效率,通过对螺纹钢延伸孔型系统、精轧孔型系统及成品孔型的构成和设计方法的分析,结合螺纹钢孔型系统的基本设计理论和实际生产经验,对以往孔型设计过程中所使用的数学模型、经验公式等进行了修正,并以结构化程序设计方法为基础,采用可视化编程工具Visual Basic6.0建立了计算机辅助螺纹钢孔型设计系统.试用效果表明,缩短了新产品的设计周期,降低了轧机能耗和生产成本.     

TSCR工艺生产IF钢相变及组织演变规律

采用Gleeble-1500热模拟试验机,研究了薄板坯连铸连轧工艺条件下(TSCR)无间隙原子钢(IF钢)的动态连续冷却转变规律,并分析了其组织演变规律.研究表明:Ti-IF钢的相变开始温度随着冷却速度的增大而下降,即Ar3降低,有利于低温终轧,并获得性能良好的IF钢.同时IF钢的硬度值随着冷却速度的增大而增大,冷却速度从1℃/s变化到30℃/s时,HRB从53.4增加到68.3,即其强度随冷却速度增大而增加.     

凸轮-连杆组合机构设计系统

将计算机辅助设计技术、网络技术与机构设计相结合,以组合机构的尺寸综合理论为基础,以机构最小尺寸为优化目标,采用Java作为开发语言,应用模块化的面向对象的设计方法,研制开发了凸轮-连杆组合机构网上设计系统.     

高分辨率磁旋转编码器磁鼓材料的研制

采用磁浆涂布工艺制作了磁鼓涂层材料.研究了不同组分的配方对磁鼓涂层材料性能的影响,制备出性能良好的磁鼓.对Φ32～40mm的磁鼓进行了充磁测试,写入了128和256对极.采用金属薄膜磁电阻传感探头检测磁鼓表面分布磁场,信号通过电路放大、整形后接入示波器和计数器,结果显示输出信号波形良好,计数完整.     

中厚板轧后快速冷却系统设计与应用

为了完善和丰富钢板的品种和规格,同时提高产品质量和轧制生产效率,针对武钢轧板厂生产线实际情况,设计了一套具有国内领先技术的中厚板轧后快速冷却系统.系统应用工业变频供水、高压水箱水量优化分配及高密度层流等先进技术,同时采用了西门子高性能控制器进行系统综合控制.该系统结构合理,功能完善,控制精度高,已成功投入使用,取得了良好效果.     

一种高性能英文词性标注器的设计与实现

针对统计和规则方法各自的优点和局限,提出运用Viterbi和FTBL(fast transformation-based learning)算法相级联的算法,实现一种英文自动词性标注器.该级联方法以FTBL算法为整体算法,在它的规则学习和最终标注两个阶段,均以Viterbi算法作为其初始化过程.实验结果表明此算法优于其中任何一种单独的算法,达到了98%的高准确率,验证了自然语言处理中统计与规则并举的主流设计思想.     

捷联寻的制导弹药的新型卡尔曼滤波器设计

针对捷联制导系统的自身特点,设计出用于估计导弹和目标在弹体坐标系中相对运动状态的卡尔曼滤波器,使滤波与制导在同一个坐标系即弹体坐标系内进行,避免了信息在弹体坐标系和惯性坐标系之间的多次转换,从而减少了信息损失.仿真结果表明,该方法能够满足捷联制导系统的要求.     

镁修饰丝光沸石对萘异丙基化选择性的影响

2，6-二异丙基萘是制备高级聚酯材料PEN和液晶聚合物的原料。用择形催化剂丝光沸石代替传统的Friedel—Crafts催化剂，在高压釜中以萘和丙烯为原料经异丙基化反应合成了2，6-DIPN。采用浸渍法用少量镁盐修饰水汽脱铝氢型丝光沸石（SDHM），减少了SDHM外表面的强B酸中心和非择形产物的生成，从而使2，6-DIPN的择形率提高到71％。2，6-DIPN／2，7-DIPN摩尔比达到2．89，有利于2，6-DIPN的分离提纯。