浅析外语教学中的文化输入

外语教学的目的是培养学生把语言作为交际工具的能力,而文化输入的目的是发现并排除干扰语言交际的因素。分析了外语教学中文化输入的原则、方法,为培养学生的文化意识,提高交际能力提供教学参考。     

多路自相似流输入下基于FBM模型的丢包率分析

从分形布朗运动(FBM)模型出发,结合高斯输入下的丢包性能,推导了多路自相似流输入下丢包率的理论分析.结果显示,在多路自相似流输入情况下,若各条流的均值、方差近似相等,则Hurst参数最大的流对合成流的丢包率具有决定性的影响.该结论通过仿真得到了很好的验证.所提出的分析方法和得出的结论对于网络节点性能分析、缓冲区设计及资源调度等具有实际的指导意义.     

输入矩阵定常型切换线性系统的能控性探讨

重新考察一类切换线性系统的能控性,这类系统具有不同的系统矩阵和相同的输入矩阵.研究发现文献导出的必要充分条件为假命题,该判据只适用于2阶系统,对于3阶及以上系统其必要性不一定成立.并证明第一不变子空间只是能控状态集的真子集,而非其全体.最后通过1个反例对结论予以验证.     

某轿车转向瞬态响应特性仿真分析

根据某型轿车的数模及整车参数,确定了该车拓扑结构,在ADAMS/Car软件中建立了整车虚拟样机模型。参照国标中的转向瞬态响应实车试验方法,在转向盘转角阶跃输入和转向盘转角脉冲输入下,对整车瞬态响应特性进行了虚拟仿真。通过分析仿真结果,预测了该车的转向瞬态响应特性。可知该车在阶跃输入下瞬态响应较好,在脉冲输入下瞬态响应欠佳,可为实车试验及此类问题的设计研究提供参考。并进一步仿真得出了稳态横摆角速度增益的变化曲线,表明该车具有轻微不足转向特性。     

非对称路面对制动效能影响的仿真分析

针对传统制动性能分析并未涉及路面因素,提出将路面激励非对称度作为制动性能影响因子,利用Carsim联合Simulink对非对称路面下车辆制动效能进行仿真分析。以典型路面激励作为参考基准,在Simulink中构建路面激励可控的车辆制动模型。为保证前后车轮能够以相同概率遍历同一路面,依据车速和轴距确定时间延迟;根据模型计算出的当量方向盘转角界定非稳态制动跑偏,对不同路面激励下的制动减速度、制动距离进行仿真分析;并对路面激励的相关系数与跑偏车速以及制动衰减时间之间的关系进行分析。结果表明:在车速一定情况下,路面的非对称度与制动减速度波动性正相关,与制动距离负相关,且左右路面存在非对称度时,车辆更容易达到非稳态跑偏的临界车速,制动衰减时间与跑偏车速对相关系数在0~0.2内的路面激励特别敏感。     

Mobile channel estimation for MU-MIMO systems using KL expansion based extrapolation

In multi-user multiple input multiple output(MU-MIMO) systems,the outdated channel state information at the transmitter caused by channel time variation has been shown to greatly reduce the achievable ergodic sum capacity.A simple yet effective solution to this problem is presented by designing a channel extrapolator relying on Karhunen-Loeve(KL) expansion of timevarying channels.In this scheme,channel estimation is done at the base station(BS) rather than at the user terminal(UT),which thereby dispenses the channel parameters feedback from the UT to the BS.Moreover,the inherent channel correlation and the parsimonious parameterization properties of the KL expansion are respectively exploited to reduce the channel mismatch error and the computational complexity.Simulations show that the presented scheme outperforms conventional schemes in terms of both channel estimation mean square error(MSE) and ergodic capacity.     

基于BP神经网络的桥梁移动荷载识别精度

为了识别作用于桥梁结构上的移动荷载,基于反向传播神经网络方法,开展了输入参数对荷载识别精度影响的分析.首先利用ANSYS模拟移动集中力通过简支T梁桥,得到了主梁跨中位移、速度和加速度时程曲线;其次基于MATLAB建立反向传播神经网络结构,分别将桥梁结构的位移、速度和加速度动态响应数据作为反向传播神经网络的输入参数,移动荷载大小作为输出参数,研究不同输入参数对荷载识别精度的影响;然后分别选取位移和速度、位移和加速度、速度和加速度以及三者组合的工况进行多参数输入的优化设计;最后,以某4跨预应力混凝土连续T梁桥工程为背景,以重车下的竖向加速度实测数据验证了该反向传播神经网络用于识别实桥上简单移动荷载的可行性.结果 表明:利用反向传播神经网络进行移动荷载大小识别时,单输入参数的识别精度由高到低依次为加速度、速度、位移,建议在实际工程中采用较易获取的加速度数据作为输入参数进行荷载识别;多参数组合输入可以提高移动荷载的识别精度,其中速度和加速度组合可以实现较优的识别效果;实测数据证明了该反向传播神经网络用于简单的实桥荷载识别是可行的.相关研究结果可为桥梁载荷识别及桥梁结构的性能评价提供参考.     

基于神经网络的光伏电站气象-功率模型

基于双层前馈神经网络建立光伏电站输出功率与辐照等气象因素间的非机理模型。建立光伏电站输出功率与气象因素的神经网络模型;对功率模型的输入特征进行选择,分析不同气象因素的组合作为输入变量对模型准确度的影响,明确功率模型的输入变量;分析该模型网络的训练算法、隐含层神经元个数及训练次数对模型准确度的影响,据此确定功率模型的最优结构与参数;基于光伏电站的实际数据对功率模型进行验证。结果表明,基于双层前馈神经网络的光伏电站气象-功率模型具有较高的准确度。     

对外汉语教学中初级汉语听力课程以“说”促“听”教学浅谈

本文通过阐述神经语言学理论、可理解输出假说理论以及初级汉语听力课课堂现状,说明初级汉语听力教学结合口语练习的必要性;同时结合初级汉语听力课语音训练、会话训练和短文训练三个阶段的特点,以具体课文为例,说明了在初级汉语听力课堂如何以“说”促听。     

一种极化MIMO雷达导引头关键技术研究

为提高雷达导引头的工作性能,提出一种新体制极化多输入多输出(MIMO)雷达导引头的概念,研究了该雷达导引头中的关键技术. 该雷达导引头采用双极化天线阵列,各个天线子阵发射正交频分线性调频信号;同时接收雷达回波信号的双极化分量,采用匹配滤波技术实现各个回波信号的有效分离;引入瞬态极化检测与识别技术,有效提高雷达导引头的抗干扰性能;采用单脉冲测角技术实现对目标的正确测角和跟踪. 理论分析和仿真结果表明,极化MIMO雷达导引头具有优良的电子战性能.