中国一流本科独立学院强势崛起 西南财经大学天府学院八大创新 开创人才培养模式改革新篇章（下篇）

又到了大学毕业生们毕业的季节。与往年一样，这时候出现最多的一个词语就是“就业难”。但另一方面，企业对高素质人才总处于饥渴状态．企业招不到人，大学生找不到工作，这是当下我国高等教育面临的一个“结构性矛盾”。而这矛盾正好反映出了我们的大学培养学生的思路与企业用人标准的严重脱轨。为此，西南财经大学天府学院围绕着“素质教育”这个核心，推出了“一个头脑两个工具”、“小社会大课堂”等独具特色的创新教育理念，同时在此基础之上，又派生出招生模式、管理模式、教学模式、考试模式等一系列创新。我们相信，他们一系列教学管理中的创新与探索，必将引领和推动中国高等教育的改革。在上期我们为读者介绍了“西南财经大学天府学院八大创新”上篇，这期我们将继续为读者推出下篇，希冀给读者呈现出一个对中国高等教育改革可供借鉴的模式。[编者按]     

连续生产模式车间管理控制器的研究

根据我国汽车，家电，电子行业特点，提出了一种连续生产模式，它既满足了大批量生产的高效率，又具有单件生产的灵活性，是MRPII（Manufacturing resource planⅡ）与JIT（Just in time)思想结合的产物，以生产计划为主线，确定了集成环境下连续生产管理系统的体系结构，设计出连续生产车间管理控制器的体系结构及功能框架，结合连续生产模式的特点，针对MRPII的“推式”控制与JIT的“拉式”控制在生产线控制策略上结合的可行性进行研究，设计出生产线Push/Pull控制策略的处理流程及在连续生产车间管理控制器中Push/Pull控制的实现方法，本文为连续式生产模式企业车间管理与控制提供了一个参考模式。     

低负荷弯叶栅流谱结构与气动性能的实验研究

在一套典型的低负荷矩形涡轮静叶栅中开展弯叶片影响叶栅内部流谱结构与气动性能的实验研究.利用微型5孔探针分别对6套叶栅的进出口流场进行详细测量,并在叶栅表面和端壁进行油流显示实验.从定性和定量的角度考察了叶片弯曲对壁面流谱拓扑结构、出口涡量、出气角及二次流损失分布的影响,总结了弯叶片影响边界层迁移与二次流损失发展的规律.     

浅议我国民航飞行人才培养模式的选择与创新

在对比分析了国内外飞行员培养模式的基础上,提出在新形势下我国民航飞行人才培养模式的选择与教育创新。     

拓扑优化方法在航空用钣金零件设计中的应用

为了满足航空产品高载重量及低耗油率的要求,采用拓扑优化技术对航空用钣金零件进行结构优化,实现了钣金零件强度高和重量轻的指标.案例分析表明,在航空用钣金零件初始设计阶段引入拓扑优化方法,会比设计过程中单纯使用结构尺寸优化和形状优化获得更大的经济效益.     

浅谈故障模式影响分析在维修工程分析技术体系中的应用

阐述了故障模式影响分析的简要内容,介绍了基于S3000L的维修工程分析技术体系及FMEA在S3000L中的应用,为民用飞机维修工程分析技术体系提供技术支持。     

“北斗”卫星导航系统正在造福人类——第四届中国卫星导航学术年会

2013年5月15-17日,第四届中国卫星导航学术年会在武汉国际会展中心召开。本届年会的主题是"北斗应用—机遇与挑战",国家有关部门、地方政府领导,国内外卫星导航系统主管部门和卫星导航领域知名专家学者以及企业家共2000余人参加了本届年会,通过学术交流、高端论坛、展览展示和科学普及等一系列活动,分享学术研究的最新收获,展示卫星导航应用最新成果,探讨卫星导航应用服务模式,谋划卫星导航产业     

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本,并根据风险预测自适应地确定分类阈值,然后进行特征匹配与虹膜分类,从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

拓扑数据分析在复杂脑网络分析中的应用

针对复杂脑网络分析中网络结构变化阈值选择中没有公认的标准确定合适阈值这一问题,基于拓扑分析中的持续同调性理论,本文提出一种多尺度大脑网络建模分析方法,该方法在大脑全尺度距离范围之内,通过不断增加阈值,运用Rips过滤算法捕获网络的动态持续拓扑特征,并用条形码和持续图对拓扑特征可视化,最后通过计算持续图之间的Bottleneck距离和Wasserstein距离分析持续特征的稳定性。实验结果表明,该方法能更准确地提取大脑网络的拓扑结构特征并提高诊断分类的准确性。     

利用掩星温度数据推算大气月平均纬向风场

为了弥补中高层大气风场探测数据的不足,对2007年COSMIC全球掩星在20～60km高度内的温度数据进行网格化插值,利用梯度风计算方法,计算得到20～60km高度内的月平均纬向风场,分别与ECMWF再分析数据和HWM07模式进行对比分析.结果表明,利用COSMIC温度数据计算得出的纬向风与ECMWF的纬向风十分接近,而与HWM07结果有一定差异,但总体变化趋势一致.与ECMWF再分析数据相比,利用COSMIC温度数据计算的月平均纬向风场平均偏差为-1.50～-0.08m·-1,标准差为1.50～11.95m·-1.与HWM07模式风场相比,利用COSMIC温度计算的月平均纬向风场平均偏差为-0.83～1.21m·-1,标准差为3.69～11.14m·-1.