检索结果-南通市图书馆

基于OBE理念的自动控制原理课程教学模式探索

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中国现代教育装备 2024年第15期 76-79页

作者：李爱莲解韶峰内蒙古科技大学信息学院内蒙古包头014010 内蒙古科技大学基建处内蒙古包头014010

针对我校自动化专业以课程为单元的学生能力培养因缺乏系统性、层次性而限制了学科发展的现状,通过建立运动控制与过程控制两大课程群开展自动控制原理课程教学模式探索,优先选择两个专业方向推进案例式教学,以工程项目为教学案例,贯穿... 详细信息

针对我校自动化专业以课程为单元的学生能力培养因缺乏系统性、层次性而限制了学科发展的现状,通过建立运动控制与过程控制两大课程群开展自动控制原理课程教学模式探索,优先选择两个专业方向推进案例式教学,以工程项目为教学案例,贯穿教学全过程。针对自动控制原理课程理论性强、难学、枯燥的特点,贯彻OBE理念,从科普性导入、分层级课程思政融入、项目式案例剖析、多形式辅助教学、多元化学习效果评价等方面着手,充分调动学生的学习积极性,实现两个专业方向的工程项目案例与理论支撑的精准对接,逐步提升学生解决复杂工程问题的能力。

关键词： OBE理念控制理论课程思政项目教学法复杂工程问题

种植密度和播期对薏苡产量的影响及相关性分析

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中国农学通报 2010年第13期26卷 149-152页

作者：杨念婉李艾莲陈彩霞中国医学科学院.北京协和医学院药用植物研究所北京100094

为薏苡在北方地区的高产栽培和育种提供科学依据,采用二因素随机区组排列设计,研究了种植密度、播期对薏苡产量的影响,利用通径分析对产量构成因素进行了相关性分析。结果表明,种植密度和播期对薏苡产量及其构成因素的影响均达极显著水... 详细信息

为薏苡在北方地区的高产栽培和育种提供科学依据,采用二因素随机区组排列设计,研究了种植密度、播期对薏苡产量的影响,利用通径分析对产量构成因素进行了相关性分析。结果表明,种植密度和播期对薏苡产量及其构成因素的影响均达极显著水平,种植密度为8.25万株/hm(2株行距40cm×60cm)时薏苡的产量最高,若考虑经济效益,则最优种植密度为4.05万株/hm(2株行距60cm×80cm),适宜播期在4月27日左右。通径分析表明,单株粒数和百粒重是影响薏苡产量的首要因素,应作为育种中的首选指标;分蘖数和结实率对产量具有较大的间接增加作用,可通过栽培中对密度的调节得以提高,从而获得薏苡高产。

关键词：薏苡种植密度播期产量构成

小波包分解与单节点重构改进算法在轧辊偏心补偿中的应用

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机床与液压 2016年第5期44卷 47-50页

作者：李仲德徐翔宇崔桂梅李爱莲内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010

针对小波包算法在从复杂的轧制力信号中提取轧辊偏心信号时的频率混淆问题,提出了一种小波包分解与单节点重构改进算法的偏心信号提取新方法,并将其应用到轧辊偏心的补偿中。仿真结果表明:该算法能够有效地提取并重构轧辊偏心信号模型,... 详细信息

针对小波包算法在从复杂的轧制力信号中提取轧辊偏心信号时的频率混淆问题,提出了一种小波包分解与单节点重构改进算法的偏心信号提取新方法,并将其应用到轧辊偏心的补偿中。仿真结果表明:该算法能够有效地提取并重构轧辊偏心信号模型,对轧辊偏心的控制效果明显。

关键词：冷轧机轧辊偏心小波包补偿控制

一种用于超高频RFID阅读器的端射圆极化天线

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无线通信技术 2023年第3期32卷 7-12页

作者：李爱莲华昌洲宁波大学信息科学与工程学院宁波315211

本文提出了一种宽轴比带宽的RFID阅读器端射圆极化天线。该天线结构简单,采用矩形波导结构(等效为磁偶极子)结合一对蝶形振子结构(等效为电偶极子),同时采用四分之一波长的微带线结构和U型微带线调节阻抗匹配以及移相。最终,设计实现了... 详细信息

本文提出了一种宽轴比带宽的RFID阅读器端射圆极化天线。该天线结构简单,采用矩形波导结构(等效为磁偶极子)结合一对蝶形振子结构(等效为电偶极子),同时采用四分之一波长的微带线结构和U型微带线调节阻抗匹配以及移相。最终,设计实现了一款超高频端射右旋圆极化天线,仿真结果表明该天线在谐振频点出的S11为-19.6 dB,阻抗带宽为180 MHz(850 MHz-1030 MHz),3 dB轴比带宽(AR)为130 MHz(850 MHz-980 MHz),可广泛应用于超高频RFID阅读器。

关键词： RFID阅读器宽轴比带宽超高频端射圆极化天线

行距配置和种植密度对薏苡光合生理、籽粒灌浆及产量的影响

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中国农学通报 2016年第13期32卷 97-102页

作者：钱茂翔李艾莲中国医学科学院北京协和医学院药用植物研究所北京100193

为薏苡高产栽培提供参考依据,采用2因素裂区设计,设置2种行距(等行距、宽窄行)和4种密度(7万、6万、5万、4万株/hm2),研究不同的种植方式对薏苡花后光合生理、籽粒灌浆及产量的影响。结果表明:宽窄行种植改善了薏苡的群体结构,提高了叶... 详细信息

为薏苡高产栽培提供参考依据,采用2因素裂区设计,设置2种行距(等行距、宽窄行)和4种密度(7万、6万、5万、4万株/hm2),研究不同的种植方式对薏苡花后光合生理、籽粒灌浆及产量的影响。结果表明:宽窄行种植改善了薏苡的群体结构,提高了叶片光合性能和籽粒灌浆能力,与等行距种植的薏苡相比,4种密度种植的薏苡产量分别提高7.87%、7.90%、7.87%和8.75%;种植密度对薏苡产量影响显著,2种行距配置的薏苡都以种植密度为5万株/hm2时产量最高,分别达到4544.1、4901.9 kg/hm2。薏苡的适宜种植密度为5万株/hm2,宽窄行种植是薏苡高产栽培的有效措施。

关键词：薏苡行距配置种植密度光合生理籽粒灌浆产量

蚁群和粒子群混合优化SVM的钢板表面缺陷分类研究

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中国测试 2020年第1期46卷 110-116页

作者：李爱莲郭志斌解韶峰赵多祯张帅内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010 内蒙古科技大学基建处内蒙古包头014010

热轧带钢表面的温度高、生产速度快,辐射光强,并且存在着水、氧化铁皮、光照不均等现象,难以通过人工进行表面质量在线检测。针对当前国内某钢厂热轧钢板表面缺陷检测仍由人工离线完成、缺陷识别准确率低的生产问题,充分利用大量图像信... 详细信息

热轧带钢表面的温度高、生产速度快,辐射光强,并且存在着水、氧化铁皮、光照不均等现象,难以通过人工进行表面质量在线检测。针对当前国内某钢厂热轧钢板表面缺陷检测仍由人工离线完成、缺陷识别准确率低的生产问题,充分利用大量图像信息,提出一种图像处理与蚁群和粒子群混合优化支持向量机结合的缺陷分类方法。首先,融合局部二值模式和局部相位量化两种特征提取方式的优点,进行钢板缺陷图片的特征提取,采用蚁群和粒子群优化出支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行钢板表面的缺陷分类。最后采用Matlab仿真平台,将蚁群和粒子群混合优化的支持向量机分类模型与传统的支持向量机分类模型进行仿真对比分析。试验结果表明,采用蚁群和粒子群混合优化的支持向量机分类模型的分类精度高于传统的支持向量机模型。

关键词：钢板表面缺陷分类图像特征融合蚁群算法粒子群算法支持向量机

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改进深度信念网络的转炉耗氧量预测

中国测试 2020年第6期46卷 1-6页

作者：李爱莲赵多祯郭志斌张帅解韶峰内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010 内蒙古科技大学基建处内蒙古包头014010

为降低炼钢能耗,提高炼钢的产量、质量及炼钢过程中的耗氧量预测精度,针对某钢厂的转炉,基于海量历史数据,提出一种基于深度学习的改进深度信念网络(DBN)转炉耗氧量预测模型。通过引入高斯伯努利受限玻尔兹曼机(GBRBM),解决传统DBN中受... 详细信息

为降低炼钢能耗,提高炼钢的产量、质量及炼钢过程中的耗氧量预测精度,针对某钢厂的转炉,基于海量历史数据,提出一种基于深度学习的改进深度信念网络(DBN)转炉耗氧量预测模型。通过引入高斯伯努利受限玻尔兹曼机(GBRBM),解决传统DBN中受限玻尔兹曼机(RBM)所引起的在连续输入时造成的信息丢失问题。首先经过数据预处理,再采用灰色关联度法,找出影响耗氧量的主导因素,最后将其作为GBRBM-DBN模型的输入,建立GBRBM-DBN模型,并通过仿真验证该方案的可行性。结果表明:该方案能够准确地预测炼钢过程中的耗氧量,预测精度高,泛化性强,可为实际生产提供理论指导。

关键词：转炉深度学习深度信念网络受限玻尔兹曼机

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北京香山革命纪念馆给排水和消防设计

给水排水 2023年第S2期49卷 725-728页

作者：张怡李爱莲翟莎莎安宁刘玖玲清华大学建筑设计研究院有限公司北京100084 北京清华同衡规划设计研究院有限公司北京100085

介绍了北京市香山革命纪念馆项目室内、外给排水和消防系统的设计。重点围绕污废水出户方案、建筑雨水排水方案、卫生间臭气问题的预防、复杂地形处室外排水管道的敷设等设计过程中遇到的难点,详细介绍了解决过程和取得的实际效果。

关键词：纪念馆水封补水地沟卫生间臭味预防

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基于数据驱动的热连轧终轧温度预测

中国测试 2024年第3期50卷 152-159页

作者：张祥壮张帅李爱莲崔桂梅杨培宏内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010

终轧温度是热连轧生产过程中主要控制的工艺参数,是确保带钢质量的重要前提。带钢在精轧阶段经历复杂的换热过程,现场采用的半机理模型很难提高预测精度。针对此问题,从数据驱动角度出发,建立一种基于多策略改进鲸鱼优化算法(IWOA)与极... 详细信息

终轧温度是热连轧生产过程中主要控制的工艺参数,是确保带钢质量的重要前提。带钢在精轧阶段经历复杂的换热过程,现场采用的半机理模型很难提高预测精度。针对此问题,从数据驱动角度出发,建立一种基于多策略改进鲸鱼优化算法(IWOA)与极限学习机(ELM)相结合的终轧温度预测模型。融入柯西变异提升鲸鱼算法跳出局部最优的能力;借助余弦控制因子平衡鲸鱼算法全局搜索与局部开发能力;引入翻身觅食策略降低鲸鱼算法陷入局部最优的概率和提升算法的收敛速度。实验结果表明:建立的IWOA-ELM终轧温度预测模型在预报精度方面优势明显,预测终轧温度在±6℃以内的命中率为94%,具有广阔的应用前景。

关键词：终轧温度预测鲸鱼优化算法柯西变异翻身觅食余弦控制因子