基于TOPCARES-CDIO构建高水平工程人才评估体系研究

传统的高校人才培养以教师及其课程为中心,忽视学生自身是教育的核心,导致学生综合素质的培养不足.本文对国内外工程教育的发展和问题进行分析,引出工程管理专业人才培养中存在的问题.根据TOPCARES-CDIO教育理念对工程管理专业的培养目标重新进行定位,细化能力指标,并运用TOPCARES-CDIO教育理念构建工程管理专业...     

财务困境预测：二元Logistic回归分析与GABP算法比较

为了更好的判断和预测公司财务状况的健康程度,选取2018年至2021年114家首次被特别处理(Special Treatment, ST)的公司和189家非ST公司的85项指标,分别采用二元Logistic回归分析和GABP算法对公司的财务状况进行预测和分析。结果显示GABP算法对于财务困境的预测在预测准确率、适应性和可解释性方面均强于二元Logistic回归分析,说明机器学习在处理大量财务数据以及复杂的线性拟合问题方面具有较大的优势。将GABP输出的结果通过K-means算法进行聚类分析,纵向分析可以看出公司的发展趋势,横向分析可以得出公司财务状况在当前市场的地位,为下一步战略的规划和实施提供帮助。研究结果可为公司判断和预测财务状况选择合适方案提供依据。     

基于杆臂补偿的多MIMU六方位倍速率标定方法

误差建模、标定与补偿是提高微惯性测量单元(MIMU)精度的关键,而杆臂效应是影响低成本微机电系统(MEMS)惯导精度进一步提升的瓶颈.针对杆臂效应引起的多MIMU标定误差问题,提出了一种基于杆臂补偿的多MIMU六方位倍速率标定方法.分析了杆臂效应影响多MIMU标定的误差机理,设计了一种六方位倍速率标定方案,建立了基于杆...     

基于环境减灾二号A/B卫星HSI数据的太湖叶绿素遥感监测研究

叶绿素a(Chl-a)是湖泊富营养化和初级生产力评价的关键指标。在传统地面观测受限于时空尺度的问题下,高光谱遥感为光学特性复杂的内陆湖泊监测提供了新的思路。文章针对环境减灾二号A/B卫星高光谱成像仪(HJ-2A/B HSI)数据的湖泊叶绿素定量监测能力问题,选择太湖为研究区域,结合地面同步观测数据和准同步的哨兵-2(Sentinel-2)卫星多光谱(MSI)数据,系统评估了HJ-2A/B HSI数据的遥感反射率数据质量,构建了太湖叶绿素HJ-2A/B HSI遥感反演模型。模型的平均绝对百分比误差(MAPE)为37.5%,均方根误差(RMSE)为0.0078 mg/L,HJ-2A/B HSI与Sentinel-2 MSI影像提取的叶绿素浓度整体空间趋势基本一致。结果表明：HJ-2 HSI可为内陆湖泊叶绿素及其它水质参数的遥感定量监测提供有效的数据支撑,并仍可在辐射数据质量、大气校正等方面进行进一步的优化,以满足水环境遥感业务化监测的应用需求。     

利用环境减灾二号A/B卫星红外相机数据监测沙尘暴

针对国产卫星数据在沙尘监测领域应用较少的情况,基于环境减灾二号A/B(HJ-2A/B)卫星搭载的红外相机(IRS)探测数据构建沙尘监测算法。在分析IRS分辨不同沙尘天气场景能力基础上,与中等分辨率成像光谱仪(MODIS)监测结果对比,分析了不同时间尺度下的沙尘遥感监测能力,并讨论了IRS的不足之处。结果表明：环境减灾二号A/B卫星数据质量整体较好,影像可以清晰地呈现陆地、云和沙尘等主要场景的整体轮廓及纹理,有利于准确提取沙尘天气;与MODIS监测沙尘结果相比,IRS的准确率和召回率分别为81%和与57.6%,其时空分布规律基本一致,IRS具备一定的沙尘监测能力;同时,IRS存在数据噪声、定标精度等问题。此研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有参考意义。     

环境减灾二号A/B卫星在森林树种识别中的应用

采用环境减灾二号A/B卫星数据,在福建武夷山国家公园和东北虎豹国家公园2个试验区开展森林树种识别的应用研究。分别提取2个试验区影像的光谱特征、归一化植被指数(NDVI)和基于主成分第一分量的8个纹理特征信息,采用支持向量机(SVM)和原型网络分类对森林主要树种进行识别,并利用验证样本进行精度评价。结果表明：在福建武夷山国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为86.37%和91.11%,Kappa系数分别为0.83和0.90。在东北虎豹国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为91.77%和91.34%,Kappa系数均为0.90。总体来说,环境减灾二号A/B卫星数据在2个试验区的主要树种识别精度较好,后续能较好地满足林业行业相关业务应用需求。     

典型二元高超声速进气道与侧压式进气道的性能比较

在相同的约束条件下运用高超声速进气道已有的相关设计方法设计了两类典型的二元进气道与侧压式进气道,利用数值模拟手段对两类进气道的流场结构和总体性能开展了对比研究.研究发现,二元进气道出口流场畸变较小,流场均匀性优于侧压式进气道;二元进气道流量系数对飞行马赫数的敏感程度远高于侧压式进气道;设计点,二元进气道性能优于侧压式进气道.非设计点,尤其在接力状态下,侧压式进气道性能突出;侧压式进气道阻力特性优于二元进气道,而二元进气道的前体升力则高于侧压式进气道.      

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

前体边界层状态对高超声速进气道流动结构及性能的影响

采用CFD方法研究了前体边界层状态对轴对称高超声速进气道的波系结构、激波/边界层干扰特性以及流量捕获能力、总压恢复系数等的影响,获得了不同马赫数下进气道性能参数随一级锥边界层强制转捩位置的变化规律,并对采用二维粗糙体作为强制转捩措施给流场所带来的干扰进行了分析,研究中还对比了具体进气道设计方案间的差别.