英语大班教学管理策略

在分析了大班教学的优势及不利因素之后,综合国内外研究动态,从有效分组、多种方式促进师生及生生之间的交流、丰富课外活动、加强课后及作业管理、合理应用多种测试手段等方面提出了英语大班教学管理策略。     

定位高端 领先一步——本刊总编辑刘柱对话德国因代克斯公司营销与市场总监Reiner Hammerl先生

德国因代克斯集团一直只专注于数控车床的研发和生产,其"始终领先一步"的加工理念更是使得这家创立近100年的德国企业始终处于全球数控车床的领先地位。无论是丰富的产品系列,还是各类服务和专业支持,无一不反映着其品牌的高质量、高可靠性以及技术领先的特点,正因如此,因代克斯的车床在高端精密制造领域被广泛应用。2011年因代克斯创造了4.5亿欧元的销     

大学英语词汇记忆的策略

研究大学生记忆英语词汇过程中单词遗忘率高的问题。通过元认知策略和认知策略等相关方法来记忆英语词汇,能够使学生在宏观上有意识地规划调整自己的学习,以保证在有限的时间内保质保量完成大学英语词汇的记忆。     

旋翼跨音速非定常黏性绕流的高效CFD模拟方法

为提高旋翼跨音速黏性绕流CFD模拟的效率,建立了一套基于隐式LU-SGS算法和OpenMP并行策略的旋翼非定常流场高效数值求解方法。首先,基于二维剖面翼型的Poisson方程求解和网格插值、翻折方法生成绕桨叶的O-C-O型贴体正交网格,并采用高效的"扰动衍射"(Disturbance diffraction method,DDM)挖洞方法、并行化″Inverse map″(IM)的贡献单元搜索方法,构建了旋翼运动嵌套网格系统。在此基础上,以耦合S-A湍流模型的非定常RANS方程为主控方程,对流通量采用高精度的Roe-MUSCL格式进行离散,时间推进采用隐式LU-SGS双时间方法,同时采用OpenMP并行策略加速旋翼流场求解。最后,运用所建立的方法分别对悬停ONERA 7A旋翼、前飞Caradonna-Tung(C-T)旋翼无升力状态及SA349/2旋翼有升力状态的气动特性及涡尾迹特征进行了模拟,通过与试验值对比验证了文中方法在旋翼非定常流场CFD模拟中的有效性和高效性。     

基于博弈论的顶岗实习策略分析

顶岗实习是工学结合的重要形式,以博弈论的角度,顶岗实习方案决策是职业院校与企业的博弈过程,且主要为二人零和完全信息静态博弈;建立了博弈模型,给出了纳什均衡,确定了可行策略的条件;提出了对不同企业类型的策略设计要点。     

飞机燃油管理系统仿真研究

为分析和验证飞机燃油油量管理系统功能设计的完备性、构架设计的合理性、功能实现过程逻辑关系的严密性以及系统故障检测方法的可行性,对民用飞机燃油油量管理系统进行了仿真研究。介绍了燃油油量管理系统功能、相关系统构架以及基于该系统构架构建的计算机仿真系统。在该仿真平台上,可显示飞机燃油系统管路及附件的正常工作状态;对于设定的燃油油量管理系统的故障,可显示检测的结果以及容错策略结果。仿真结果表明设计的燃油油量管理仿真系统结构合理、功能实现的逻辑关系严密、使用的故障诊断方法和容错策略可行。     

地面等待策略中的时隙分配模型与算法研究

 机场拥塞是制约民航运输的瓶颈所在,地面等待策略(GHP)是解决机场拥塞的有效方法,其核心就是时隙分配问题。为适应我国空中交通持续发展需要,实现科学时隙分配的要求,对GHP已有的研究进行分析和归纳,重点论述了时隙分配的概念、属性、模型和算法,在此基础上总结了时隙分配的关键问题,即随机容量的影响、均衡模型的建立以及模型求解算法的研究。最后指出了时隙分配问题未来的研究方向。     

试论广西精品旅游区的创建

旅游景区是我国旅游业重要的生产力和旅游创收的来源,是展示我国历史悠久的民族文化和当代精神文明建设成果的窗口,因此旅游景区的建设这一课题受到各方关注。文章立足广西旅游区发展实际情况,分析了广西创建精品旅游区的必要性,阐述了广西精品旅游区创建的意义,并从政府、企业、社区三方面对创建广西精品旅游区提出了相关对策。     

基于多智能体强化学习的空间机械臂轨迹规划

针对某型六自由度（DOF）空间漂浮机械臂对运动目标捕捉场景,开展了基于深度强化学习的在线轨迹规划方法研究。首先给出了机械臂DH （Denavit-Hartenberg）模型,考虑组合体力学耦合特性建立了多刚体运动学和动力学模型。然后提出了一种改进深度确定性策略梯度算法,以各关节为决策智能体建立了多智能体自学习系统。而后建立了"线下集中学习,线上分布执行"的空间机械臂对匀速直线运动目标捕捉训练系统,构建以目标相对距离和总操作时间为参数的奖励函数。最后通过数学仿真验证,实现了机械臂对各向匀速运动目标的快速捕捉,平均完成耗时5.4 s。与传统基于随机采样的规划算法对比,本文提出的自主决策运动规划方法求解速度和鲁棒性更优。