航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点,提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近,随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样,并依次构造主动学习函数,对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取,从而实现最优抽样半径的更新,通过不断的更新确定出最优抽样半径,加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度,解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题,最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法,并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比,验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

飞行器智能设计愿景与关键问题

未来飞行器正朝着多元化、无人化和智能化的方向发展,高超声速、超隐身和变体等新型飞行器不断涌现。而传统飞行器解耦分拆的设计方法越来越难以满足未来飞行器综合性能全面提升的要求,只有通过整体化设计才能充分发掘飞行器的潜能。通过分析传统飞行器设计中存在的问题,提出满足全生命周期要求的飞行器智能设计体系理念,利用知识库的构建将智能赋予飞行器平台系统设计、制造生产和运维这3个阶段,并通过数字孪生技术进行飞行器全生命周期的仿真、分析和预测,以对飞行器设计、运行等数据进行更新,使该体系形成闭环。就飞行器智能设计体系中需要的关键技术及涉及的科学问题等进行了讨论,并给出了未来发展方向以供参考。     

英语习得与人为目的语环境的创造

"语言习得"与"语言学习"是外语教学理论研究中的两个重要概念,克拉申认为只有"习得"来的语言才能成为流利的口头表达,而"学习"只能起"监查"作用.在"学习"的条件下,通过营造人为目的语习得环境,以用为本,立足实践,学习者同样可以达到习得外语的目标.     

英语专业学生中国文化英语表达能力的调查研究

英语专业学生在跨文化交流中肩负着传播中国文化的重要责任.对英语专业本科生的问卷调查显示,学生在中国文化英语表达上存在欠缺.针对调查中反映出的问题,本文探讨了提高英语专业学生中国文化英语表达能力的相关措施.     

基于Bang-Bang控制思想的迭代学习控制算法研究

根据迭代学习控制基本原理,吸取了Bang-Bang控制的思想,提出了新的迭代学习控制算法。与常用的利用迭代误差或误差变化率进行控制率计算的算法相比,该算法只需根据迭代误差的符号即可计算控制率,不仅大大减小了计算工作量,而且增强了系统的抗干扰能力。给出了算法表达式和控制结构图,进行算法收敛性分析。仿真结果表明该算法的有效性和收敛性。     

高职院校双语教学的探索与实践

双语教学在目前已经不是一个新鲜时髦的话题，但是，什么是双语教学？在高职高专教育中有没有必要进行双语教学？又如何进行双语教学？是现阶段部分已开办了中外联合办学院校和一些拟开办合作院校关心的问题。作者两年来一直从事中外联合办学方面的教学与管理工作，根据自己的经历和经验，总结出双语教学当中碰到的问题及解决办法。     

语言学习策略在高职英语教学中的运用

重点调查及研究高职一年级学生的英语学习策略，并将其记入量表。调查被试者的全国实用英语A级考试成绩，通过SPSS统计分析软件处理，进行学习策略与成绩之间的相关分析。结果显示，学生普遍运用补偿学习策略，记忆学习策略运用得最差。迁移的作用、良好的意义识记能力、悟性及敏感性的提高及言语的感知能力、言语的理解能力可以提高考试成绩，卡片式记忆反而会降低考试成绩。     

基于迭代学习控制的导弹PID控制器参数寻优

针对设计导弹PID控制器时存在的对比例、微分、积分3个控制参数大量盲目试凑的问题,利用迭代学习算法对控制参数进行自动寻优,最终得到最佳控制参数,从而实现了对PID控制器参数自动寻优的目的,简化了控制器的设计过程。通过仿真结果验证该方法在PID控制器参数自动寻优上是有效的,同时也为导弹控制器参数整定提供了工程适用的方法。     

如何加强军用软件的质量管理

军用软件在武器装备系统中的地位已经越来越重要,但我国军用软件的质量管理起步较晚,因此很有必要研究如何加强军用软件的质量管理.本文在阐述软件生命周期的基础上,从开展军用软件研制单位的软件能力评价、加强软件配置管理和加强第三方独立测试三个方面探讨了如何加强军用软件的质量管理.     

基于最小二乘支持向量机的普通高校招生人数预测研究

近年来普通高校的发展速度与规模,使社会大众兴起了对教育质量与总量的关注。普通高校招生数预测是制定教育政策的重要依据。针对中国文化教育的特征,在统计学习理论和结构风险最小化原理的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的时间序列预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为普通高校招生数预测提供了一条新的途径。