亲和力是班主任和学生沟通的法宝

亲和力不是与生俱来的,是对社会、人、环境的情绪发展成一种抛不下、割不断的情感后产生的,从外观到行为让人折服和信赖的情感魅力。亲和力就是让人觉得你是亲善和蔼的,有什么心理话都想找你倾诉的那种人格魅力,是班主任和学生沟通的法宝。     

浅谈数控机床常见故障及其维护

本文以SIEMNENS802S数控系统为例介绍了数控机床常见的故障,并对其故障的维护做了细致说明,对数控机床的操作和故障的排除有一定帮助。     

机器人技术在机械加工中的应用

机器人取代机床从事机械加工已成为自动化加工发展的一大趋向。本文在分析工业机器人应用现状的基础上,提出了机器人加工系统存在的一些问题,还对并联机床的发展作了展望。     

人工智能在OODA 循环中的应用

当前人工智能(AI) 是商业和工业，甚至军事应用领域中最热门的流行语。军事国防领域也已经将人 工智能发展成为了一种技术，并应用到军事作战和决策系统中。最初OODA 循环是最知名的空战战术模型， 后来发展成为各国空军的作战方法。OODA 循环对于任务的定义和决策过程的理解起到了重要的作用。本文主 要研究了人工智能在OODA 循环决策中的应用。讨论了未来OODA 循环各阶段中所需的AI 作用和技术，包 括可解释的人工智能和基于学习的人工智能。     

Spatial modeling of flood probability using geo-environmental variables and machine learning models,case study: Tajan watershed,Iran

The main objective of this study was to produce flood susceptibility maps for Tajan watershed, Sari, Iran using three machine learning (ML) models including Self-Organization Map (SOM), Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), and Multi-layers Perceptron (MLP). To reach such a goal, different physical-geographical factors (criteria) were integrated and mapped. 212 flood inventory map was randomly divided into training and testing datasets, where 148 flood locations (70%) were used for training and the remaining 64 locations (30%) were employed for testing. Model validation was performed using several statistical indices and the area under the curve (AUC). The results of the correlation matrix showed, three factors slope (0.277), distance from river (0.263), and altitude (0.223) were the most important factors affecting flood. The accuracy evaluation of the flood susceptibility maps through the AUC method and K-index shows that in the validation phase RBFNN (AUC = 0.90) outperform the MLP (AUC = 0.839) and SOM (AUC = 0.882) models. The highest percentage flood susceptibility of the area in MLP, SOM and RBFNN models is related to moderate (28.7%), very low (40%) and low (37%), respectively. Also, the validation results of the models using the Relative Flood Density (RFD) approach showed that very high class had the highest RFD value.     

基于知识重用的刀具选配技术研究

在分析了传统刀具选配模式存在的不足的基础上,对基于知识重用的刀具选择技术进行了研究.采用实例推理技术进行刀具智能选择,对刀具智能选择过程中涉及的特征提取、知识表示、检索策略、相似度计算等实例推理的关键技术进行了研究.     

基于加工能力模糊聚类的设备分组方法

为了在工艺设计中高效、合理、准确地确定加工设备,实现资源优化配置,提出了基于加工能力模糊聚类的设备分组方法.该方法采用加工能力元描述设备的加工能力,通过对加工能力元的聚类分组,实现对设备的分组.在此基础上,建立了加工能力元的数学模型,采用区间数模糊C-均值聚类算法对模型进行了求解,并采用改进的最大最小距离算法产生初始分组中心.最后,通过具体实例,验证了该方法的有效性.     

一种基于实例推理的刀具选配方法研究

为了快速准确地选择出合适的切削刀具,提出了一种基于实例推理的刀具选配方法,利用以往的经验和知识来解决新的刀具选择问题.重点研究了刀具选配实例的知识表示和检索匹配.最后举例验证了方法的可行性.     

基于CPCI的飞行器测控通信系统一体化自动测试平台CSCD

分析了飞行器测控通信系统测试需求,提出了实现一体化、自动化测试的设计目标,给出了基于CPCI总线的一体化测试方案,其软件功能满足不同测试流程的测试需求,测试过程及进度可配置。通过设备的集成化、一体化设计,减少了设备数量、降低研制费用,大大提高了测试效率。同时,测试平台的通用化设计,能够满足不同项目的测控通信系统测试需求,实现了地面测试设备的再继承和重复使用。最后展望了自动化测试在测控通信系统中的技术发展和应用前景。     

复合材料钻削刀具状态集成学习分类技术

刀具状态监测关系到工件加工质量,因此实时掌握刀具的磨损状态具有重要的意义。针对单一模式识别分类器的局限性,提出了基于异态集成学习模型的刀具状态监测系统。在该系统中,根据集成学习基分类器选择原则,选取了支持向量机(SVM)、隐马尔科夫模型(HMM)以及径向基神经网络(RBF)这3个单分类器作为基分类器。为了验证监测系统的有效性,进行了复合材料钻削实验,提取了加工过程中的钻削力信号、振动信号的时域特征并利用局部保持法(LPP)进行了特征选择。通过与单分类器和集成学习分类效果的对比,表明了集成学习模型相比于单一基分类器具有更高的分类精度和更好的稳定性。