项目开发教学法在“工程造价管理”中的教学探索与实践

论文以工程造价管理课程为研究对象,以核心专业课工程造价管理课程为例,创新性地将经典的项目教学法与建设领域传统的项目周期理论结合起来(命名为项目开发教学法),探讨项目开发教学法如何应用于工程造价等相关专业的教学实践,从而提高该专业课程的教学水平,以期培养出更具实践能力的新型人才.     

C/C复合材料微波水热浸渍H_3PO_4改性研究

以磷酸为填充液与改性剂,采用微波水热法对碳/碳(C/C)复合材料进行了抗氧化改性。主要研究了微波水热反应温度、时间对改性C/C复合材料的结构及抗氧化性能的影响。研究结果表明:浸渍磷酸后材料抗氧化性能得到明显改善,微波水热改性是提高C/C复合材料抗氧化性能的一种有效途径;复合材料的抗氧化性能在120~210℃的水热改性范围内随着温度的升高而提高;经4h水热处理后材料的抗氧化性能达最佳;在210℃/4h微波水热处理后的C/C复合材料在700℃的空气气氛中氧化10h后的质量损失为9.47%,相对未改性的C/C复合材料抗氧化效果明显增加。     

精密谐波齿轮径向刚度测试与分析

针对精密谐波齿轮存在输出轴扭转刚度不足的问题,为确定径向刚度对输出扭转刚度的影响,分析了二者之间的关系,设计了一种利用精密力传感器测力的谐波齿轮径向载荷加载装置,并结合三坐标测量机构成了精密谐波齿轮径向刚度测试系统.测试结果表明,径向刚度不是输出扭转刚度不足的主要原因.     

BP神经网络数字识别系统的设计方法

字符识别一直是一个热点问题,而人工神经网络具有并行计算能力、容错能力、泛化能力,以及任意精度逼近未知非线性对象的特点,将人工神经网络应用在字符识别中,提高字符的识别率与识别效率就具有了可行性.论文着重介绍BP神经网络数字识别系统的设计方法和步骤,指出该系统不仅可以识别数字,而且经过BP神经网络的适当改变,可以实现英文字符、简单汉字和混合字符数据的识别.     

对数零相位谱在雷达目标识别中的应用研究

高分辨距离像的频谱相位包含了大部分目标信息,对数零相位谱特征能够保留这些信息,且具有平移不变性。提出一种对数零相位谱最小距离雷达目标识别方法,并利用外场实测数据计算仿真,比较了最小欧氏距离与最小马氏距离准则下对数零相位谱的识别性能,同时与功率谱、幅度谱做对比,验证了该方法的可行性与有效性。     

面齿轮车齿加工中切削角度和切削力计算

为了提高面齿轮的加工效率，结合车齿加工圆柱齿轮的方法，提出了一种利用车齿刀加工面齿轮的加工方法。分析了车齿加工的工作原理，建立了加工运动关系模型及车齿加工坐标系，推导了车齿刀切削刃上切削点的切削速度。对车齿刀前后刀面进行设计，建立了切削角度数学模型，分析了刀具切削角度在加工过程中的变化规律。利用VERICUT和DEFORM仿真分析软件对车齿过程进行验证，获得了加工后误差及加工参数对切削力的影响规律。     

高速平台下动目标高分辨成像方法研究

高速平台对地面强散射移动目标或者海面舰船目标进行合成孔径雷达成像（SAR）时，存在两方面问题：一是传统SAR匀速直线模型已不适应高速平台自身高动态运动特征；二是目标的非合作运动一方面会引起图像散焦，另一方面动目标在地距图中的位置会产生较大偏移。针对这两个问题，首先在匀加速度模型频域相位滤波算法下，推导出了精确的斜地投影关系以及近似的反投影关系，同时给出了基于惯性组合导航（INS）的平台运动补偿方法，最后结合自聚焦技术，完成对舰船目标的聚焦并得到以目标为图像中心的地距图。     

高超声速飞行器尾喷管中磁流体发电机性能数值研究

高超声速飞行器因无涡轮而失去发电能力，利用尾喷管中磁流体（Magnetohydrodynamic,MHD）发电机进行发电可以有效解决这一问题。本文采用Fluent商业软件对高超声速飞行器尾喷管中MHD发电机的性能进行了数值研究。研究发现，当磁流体发电通道入口气体的马赫数设置为1.1时，入口气体的马赫数被迫降低至亚声速时，其才能流进通道，但气体的速度沿流向不断上升，并在发电通道出口处达到当地声速。局部磁场使MHD发电机两端出现了端部效应，导致MHD发电机的进出口附近产生了涡电流，进而降低了MHD发电机的性能。在端部效应和MHD射流效应的耦合下，发电通道流向横截面中心的气体总焓沿流向非均匀下降，在发电机入口电极处，其总焓略有增加并达到最大值；在发电机出口电极处，其总焓出现一极小值；横截面上气体总焓的平均值沿流向却均匀下降。不同电极对数的MHD发电机的数值结果表明，分段电极法拉第型MHD发电机的电极对数越多，MHD发电机内的霍尔效应越弱，焓提取率与发电效率越高。当6对电极的MHD发电机分别忽略和考虑霍尔效应时，其焓提取率相差了0.05%，发电效率相差了6.5%。     

附加周期和神经网络补偿的实时钟差预报模型

考虑到多项式模型拟合残差中仍存在显著周期信号及其他系统误差影响，提出构建一种多项式结合周期项与BP神经网络的北斗(BDS)超快速钟差预报模型，并利用实测超快速钟差数据进行算法测试验证。数值算例结果显示：利用本文模型得到的北斗超快速钟差产品，相比国内iGMAS超快速钟差产品（ISU）与德国地学中心超快速钟差产品（GBU），预报精度在3 h,6 h,12 h和24 h四个方面分别提升了26.14%,16.46%,12.68%和 10.58% 及10.34%,13.85%,8.17%和14.41%。