高职校园文化的内涵与特征分析

诠释高职校园文化的内涵，从文化存在的形态着眼，将高职校园文化划分为物质文化、制度文化、行为文化、精神文化四个层面；分析高职校园文化的特征，包括稳定性、应用性、时代性、实践性、技术独特性；指出建设高品质高职校园文化应该坚持时代性与独特性相结合、开放性与封闭性相结合、创新性与继承性相结合的原则。     

基于NuSMV的系统安全性分析平台开发和应用

传统的安全性分析方法,受到分析人员自身技能和经验等因素的影响,容易疏漏系统的失效状态或误判失效的影响。模型检验使用严格的数学方法推理,能够验证产品的规范或设计是否符合要求。将模型检验引入飞机系统安全性分析中,基于模型检验工具NuSMV建立安全分析平台,并以＋5V电源监控系统为例,对其安全性进行了分析。     

叶片外物损伤的实验模拟及其疲劳强度的研究

研究了空气炮法模拟外物损伤叶片的可行性,分析了外物损伤对模拟叶片疲劳强度的影响规律。用空气炮发射以300m/s左右速度发射直径1~4mm的钢珠,冲击模拟叶片,空气炮法在发射速度控制和撞击缺口深度方面具有较强的可控性及可重复性。采用光学和扫描电子显微镜对外物损伤的宏观和微观特征进行了观察,冲击损伤处具有材料丢失、塑性变形、剪切撕裂、应力集中、微裂纹、空穴结构和材料的折叠等特征。采用步进法对部分外物损伤模拟叶片进行了高周疲劳强度测试,试验结果比较分散,且冲击损伤引起的高周疲劳强度下降不随缺口深度的增加而单调变化,表明物损伤模拟叶片的疲劳强度是受缺口的宏观特征、微观特征等综合因素的影响。     

TC4钛合金试样渐进破坏试验与数值研究

以商业有限元分析软件ABAQUS为平台,基于GTN金属断裂模型对TC4钛合金光滑圆形试样和两种不同缺口形状试样在单向拉伸试验中的渐进破坏过程进行数值研究,同时对比分析了几何非线性的影响在数值计算中的差异。结果表明,该模型预测TC4钛合金试样单向拉伸试验的载荷-位移曲线及宏观断裂形貌与真实试验结果基本一致。     

基于UML用例图与顺序图模型的操作剖面构造

探讨了由面向对象用例模型构造操作剖面的可行性,结合一个实例,详细介绍基于统一建模语言UML(Unified Modeling Language)的用例图和顺序图构造操作剖面的具体方法,并对基于UML用例图和顺序图构造操作剖面方法的有效性进行了分析.结果表明,将操作剖面构造与软件系统建模相结合,可大大简化构造过程,降低开发费用.     

波音737NG飞机无线电高度表系统典型故障分析

无线电高度表系统测量飞机到地面的真实高度。本文介绍了B737NG飞机无线电高度表系统的工作情况,对因无线电高度表系统故障引起飞机其他系统工作异常的一般现象进行了分析,介绍了排除故障过程,最后主要分析了无线电高度表系统引起的起落架警告的典型故障,并给出了维护建议。     

热障涂层技术应用进展

阐述了TBC技术在航空发动机上的应用和发展。随着航空发动机技术的发展,要求热障涂层用陶瓷材料应具有更低的热导率和更高的相稳定性能。鉴于新型稀土复合氧化物材料具有热导率低、抗烧结能力强等优点而被认为有望作为新一代热障涂层候选材料。为提高TBC在储存期的抗腐蚀能力,可对其表面进行封孔处理。     

大型飞机推力管理功能研究

推力管理是现代民用客机的重要功能,能改善飞机的燃油经济性。对推力管理功能的提出及其功能与系统组成做了全面介绍与分析,同时介绍了当前先进机型在推力管理功能框架设计上的一些先进理念,总结了推力管理功能涉及的两项关键技术。     

引入缺陷的细粒度软件变更识别方法

软件开发过程中,缺陷通过变更引入软件系统。为提高缺陷发现效率,降低人工审查成本,提出一种引入缺陷细粒度变更自动化识别方法。该方法基于机器学习分类思想,将细粒度变更作为实例,从时间、地点、内容、意图以及人员5方面构造特征集;采用程序静态分析与自然语言语义分析相结合的方法挖掘软件历史库,自动化构建细粒度变更实例;使用软件历史中的细粒度变更实例训练分类器,从而识别新的细粒度变更是否引入了缺陷。在实际软件系统上运用成本有效性评估策略验证方法有效性。结果表明相比于文件和事务粒度的引入缺陷变更识别方法,该方法可显著降低人工审查成本。     

奇异谱分析在故障时间序列分析中的应用

由于日益增长的飞行安全和飞机维护质量需求,飞机使用可靠性已经成为一个重要的研究领域。从某航空公司波音737飞机使用过程中现场所记录的18年的故障数据出发,应用奇异谱分析（SSA）方法,对故障时间序列进行了建模和预测,进一步以预测结果的均方根误差（RMSE）最小为优化目标对SSA模型参数进行了优选。在此基础上,提出了一种更为广泛的模型组合方法和实现算法,这种方法采用不同的时间序列模型来构造SSA分解出的趋势、周期和残差等成分。通过与三次指数平滑（Holt-Winters）、自回归移动平均（ARIMA）2种时间序列模型的实验结果对比,SSA及其参数优选和模型组合方法在故障时间序列分析中具有更好的拟合和预测精度。