基于SPOC的深度学习模式策略研究

当下在线课程的发展已越来越重视实际教学中的使用及效果,SPOC缓解了MOOC课程参与度与完成度较低的学习者学习动机问题。深度学习能力是进一步提升SPOC在线课程的有效教学程度及学生能力培养的核心目标。要建构基于SPOC的深度学习模式,就要注重深度学习课程资源动态生成、突出基于建构迁移的深度学习教学设计、加强深度学习虚拟社区协同构建、深化深度学习评价行为分析。     

角接触球轴承生热预测方法与灵敏度分析

通过拉丁超立方实验设计法获取角接触球轴承NSK-7015C的结构参数样本数据,采用Newton-Raphson法求解轴承变形几何协调方程、滚动体平衡方程和内圈平衡方程所构成的非线性方程组。应用Kriging和Monte Carlo相结合的方法(AK-MCS)构建样本数据与轴承生热的函数关系,在此基础之上使用全局灵敏度计算方法计算轴承结构参数对轴承生热的影响。研究结果表明:在相同轴承结构参数下,采用AK-MCS法预测的轴承生热与轴承拟静力学分析模型求得的结果差值均小于0.003 W,说明AK-MCS算法的预测结果具有较高的准确性;轴承生热对轴承滚动体直径变化反应最灵敏,轴承内、外圈沟道直径影响次之,轴承内、外圈沟道曲率半径影响最小,该研究能够为轴承结构参数的设计优化和加工精度的选择提供理论依据。      

多用途重力梯度和磁控三轴稳定小型卫星公用平台

首先介绍重力梯度稳定小型卫星的突出特点：结构简单,可靠性高,成本低,研制周期短,质量轻;其次论述重力梯度小型卫星平台可能达到的技术性能指标;最后探讨了四种三轴姿态稳定小型卫星公用平台。     

搭载小卫星轨道控制策略研究与实际应用

随着小卫星应用领域的日益广阔和小卫星数量的不断增长,对小卫星轨道控制技术的要求也越来越高。本文以某搭载小卫星(下面简称搭载星)为例,对太阳同步轨道小卫星的轨道特性、轨道控制策略等问题进行了较深入的探讨,并对变轨策略实施的理论计算结果和实测定轨结果进行了对比分析。     

Regression model for civil aero-engine gas path parameter deviation based on deep domain-adaptation with Res-BP neural network

The variations in gas path parameter deviations can fully reflect the healthy state of aero-engine gas path components and units; therefore, airlines usually take them as key parameters for monitoring the aero-engine gas path performance state and conducting fault diagnosis. In the past, the airlines could not obtain deviations autonomously. At present, a data-driven method based on an aero-engine dataset with a large sample size can be utilized to obtain the deviations. However, it is still difficult to utilize aero-engine datasets with small sample sizes to establish regression models for deviations based on deep neural networks. To obtain monitoring autonomy of each aero-engine model, it is crucial to transfer and reuse the relevant knowledge of deviation modelling learned from different aero-engine models. This paper adopts the Residual-Back Propagation Neural Network (Res-BPNN) to deeply extract high-level features and stacks multi-layer Multi-Kernel Maximum Mean Discrepancy (MK-MMD) adaptation layers to map the extracted high-level features to the Reproduce Kernel Hilbert Space (RKHS) for discrepancy measurement. To further reduce the distribution discrepancy of each aero-engine model, the method of maximizing domain-confusion loss based on an adversarial mechanism is introduced to make the features learned from different domains as close as possible, and then the learned features can be confused. Through the above methods, domain-invariant features can be extracted, and the optimal adaptation effect can be achieved. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified by using cruise data from different civil aero-engine models and compared with other transfer learning algorithms.     

专科学生英语学习动机研究

学习动机与学生的学习态度、学习策略及学习成绩是紧密相关的.它直接制约着学习的积极性,极大地影响着学生的外语学习效果.本文介绍了对大学生英语学习动机研究的过程及其教学启示.     

人工智能气动特性预测技术在火箭子级落区控制项目的应用

发展了一种基于人工智能算法的气动特性预测技术,在开展部分工况风洞试验基础上,结合少量数值仿真结果,通过机器学习模型预测全部工况气动特性.该方法能够降低研制成本,缩短周期.先后解决了相关函数选择、模型超参数训练、数据检验和"人在回路"应用等关键算法与技术问题,应用于运载火箭子级栅格舵落区控制项目气动研制,获得了设计所需完...     

小卫星编队飞行动力学及其应用

由若干颗小卫星编队飞行组成一个虚拟卫星 ,其功能相当或超过一颗大卫星。这将为小卫星开拓一个完全崭新的应用领域。文章首先论述编队飞行的概念和应用 ,其次研究轨道动力学。系统地研究编队飞行三种动力学模型 ,最后进行相应数学仿真 ,分析研究各种数学模型的精度和它们的应用场合。     

气动力星座保持的最优控制

研究了利用气动力进行星座保持的最优控制问题。首先得到了正则方程，然后针对最优控制问题提出了一种求解算法，利用此算法进行了仿真计算。结果表明，算法简单有效。     

多环小步进频综杂散分析与设计

对多环混频锁相式小步进频综的杂散和相噪等关键指标进行理论分析,对杂散规律、杂散电平及杂散频率给出简单、有效的工程数学方法。在此基础上设计实现S/C频段宽带小步进高性能频综,带宽分别为500MHz/1300MHz,杂散电平<-75dBc。