基于网络语言学习中心的公共英语口语辅助教学设计

为了推进高校公共英语教学,以国家示范性院校建设为契机,学院建立了英语语言学习中心,开始了结合网络自主学习概念的公共英语教学改革的尝试。英语口语教学作为公共英语教学的主要组成部分,主要是以基于网络语言自主学习的辅助教学展开设计方案。     

无人火星取样返回任务关键环节分析

无人火星取样返回探测在科学成果获取和工程能力提升方面均具有重要意义,与国外已经多次实现的火星着陆巡视任务相比,其任务周期更长,技术风险更高。取样返回飞行方式决定了任务的系统顶层设计。通过对国外研究成果的对比论证,认为应当在火星轨道附近完成交会捕获与样品转移任务,因此需要采用2个不同功能探测器:一个完成火星捕获、样品转移收纳与火地返回;另一个完成火星大气进入、表面上升与样品投送。在此基础上对大气进入、起飞上升、火星轨道交会捕获、样品转移、地球再入等关键环节进行任务分析,论证主要技术难点和初步的可实现途径。     

基于过程神经网络的液体火箭发动机状态预测

提出一种基于极限学习算法的离散过程神经网络模型,用于解决液体火箭发动机状态预测这一难题。首先,在历史数据的基础上建立离散过程神经网络（DPNN）预测模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习（EL）算法对双并联前馈离散过程神经网络（DPFDPNN）隐层到输出层的权值进行更新,并应用权值更新后的过程神经网络对发动机状态进行预测;最后,以液体火箭发动机状态预测中氢涡轮泵扬程预测为例,分别采用有权值更新和无权值更新两种预测模型进行了试验。结果表明,通过更新过程神经网络权值可以使模型具有更高的预测精度和更好的适应能力,该方法能够为液体火箭发动机状态预测提供一种有效的解决途径。      

模糊等价关系下滚动轴承振动性能变异分析

在小样本且概率分布未知条件下,提出模糊等价关系和自助最大熵模型,并通过变异概率分析滚动轴承振动性能变异过程。对滚动轴承振动加速度原始数据分组得到样本,选定本征样本,计算各样本间的模糊等价系数;运用自助最大熵模型建立各样本的概率密度函数,通过交集法得到各样本相对于本征样本的变异概率,建立模糊等价系数和变异概率的关系曲线以实现对变异过程的监控;通过仿真和实验案例验证了所提模型的可行性和正确性。实验结果表明:随着磨损直径的逐渐增大,变异概率曲线呈“躺椅状”非线性上升趋势,对应滚动轴承磨损的3个阶段,即初级磨合阶段、正常性能退化阶段和性能恶化阶段。      

航空网络关键节点辨识的核极限学习机算法研究

通过技术手段准确识别航空网络的关键节点,对航空网络平时的正常运行以及战时的防御和修复,具有重要的理论意义和参考价值。提出一种基于核极限学习机的航空网络关键节点识别方法,首先,采用层次分析法对节点综合重要度进行评估;然后,选取三个简单指标,基于核极限学习机学习简单指标与综合重要度之间的映射关系,建立重要度评估模型;最后,以中美两国航空网络为例进行仿真。结果表明:仅需计算 40 个节点的复杂指标值,就可对关键节点取得较满意的辨识效果,降低了计算复杂度,提高了辨识效率,即采用本文方法辨识航空网络的关键节点是有效、可行的。     

基于网络平台的大学英语自主学习现状与对策研究

基于网络平台的大学英语自主学习对大学英语教学产生了积极的影响。通过问卷调查发现,存在着学习目标不明确、学习内容不系统、自我监控能力较差等问题。应通过加强对学生自主学习策略的培养,落实学生的主体地位,加强网络监控来提高自主学习的效率。     

小推力转移燃料消耗估计的机器学习方法

深空探测任务设计初段往往需要求解复杂的全局优化问题。小推力轨迹的设计与优化问题精确求解较为复杂,求解速度较慢。由于计算能力与时间要求,不可能在全局优化的过程中对每一个方案都进行精确的小推力数值求解,所以在全局优化阶段需要对小推力转移进行快速准确地估计。采用机器学习的方法,对燃料最优小推力转移的燃料消耗进行了估计,其结果明显优于目前最为常用的Lambert估计方法。根据轨道描述方法的不同以及是否带有Lambert估计特征,采用不同的特征组合进行机器学习,分析结果发现带有Lambert估计特征的春分点轨道根数的特征组合为较好的机器学习特征组合。可为未来深空探测任务轨道设计提供参考。     

航天器椭圆轨道自主交会的自适应学习控制策略

 提出了一种在缺少绝对轨道信息时的航天器椭圆轨道自主交会方法。利用Lawden方程描述椭圆轨道下的两星相对运动关系,并将方程中的时变参数单独归类。在假设这些时变参数无法得到的情况下,采用Lyapunov方法设计了椭圆轨道下自主交会的参数估计规则和自适应学习控制律。仿真结果表明,在只有相对状态信息的情况下,估计参数有效地跟踪了真实参数的变化,所设计的控制律能够实现椭圆轨道下航天器的自主交会。     

自助法在小样本数据均值估计中的应用

自助法（Bootstrap）是较好的处理小样本数据的方法,其无先验性及计算过程中只需要实际观测数据的优越性,使其广泛地应用于小样本数据处理。针对方法自身存在的缺陷,文章比较了目前自助法常用的两种抽样方式的优劣性,并采用改进的样本经验分布函数来解决这个问题,通过对均值的估计证实了方法的有效性。     

双因子仿真结果水平分析方法

针对双因子的情况,提出了一种仿真结果水平分析方法,旨在对各因子的不同水平以及各因子水平组合的交互作用进行分析.当仿真结果不正确时,并非所有因子的所有水平以及它们之间所有的交互作用全都仿真错误.该方法可以确定哪些因子的哪几个水平未被正确仿真,或哪几对因子水平组合的交互作用未被正确模拟.在工程应用中,只需按照文中给出的流程图进行判断,即可为仿真软件系统的编制和修改提供依据.