反思性教学:教师专业发展实践之路

教师专业发展已成为我国从业教师亟待解决的问题和内在要求,教师的专业化进程本质上取决于教师自身素质的提高。反思性教学已成为教师发展的主要趋向和实践之路,反思是教师自我发展的重要机制,对于提高教师专业化水平具有重要的意义,教师成为反思者是教师专业发展的必然。     

不锈钢耐腐蚀钝化处理及选材

本研究按外贸钝化液选型方式,对军品不同牌号的不锈钢选用不同类型的钝化液进行钝化,结果表明：采用5种冷轧态不锈钢进行Ⅱ、Ⅵ、Ⅷ类钝化后的试样按军品及外贸规范进行检查,膜层外观、硫酸铜试验、水浸试验均满足要求。在进行三防选材时,尽量选用1Cr18Ni9Ti这种奥氏体不锈钢,及低碳、超低碳的奥氏体不锈钢;尽量考虑热处理改变材料的显微组织（金相结构和沉淀相）,材料中形成多相性对不锈钢钝化膜表面的化学不均一性的影响。     

终极价值观是大学道德教育的基石 --试论大学道德教育观念之转变

论文通过分析当前大学道德教育存在的问题，提出当前大学道德教育要转变过去重政治而轻道德等旧观念，以终极价值观——大学道德教育的基石中的深刻内涵，来为大学生树立起稳定而发展的真、善、美的道德观念，提高大学道德教育的实效性，实现大学生人生发展中各种道德行为的自律。     

高校教师课堂教学质量评价问题及对策研究

高校教师课堂教学质量评价体系是提高教学质量的重要手段,文章对现行评价体系的三要素评价目的、评价标准和评价方法等存在的问题进行了研究和反思,提出了系统性、向生性、针对性、有效反馈等可行的应对策略。     

EW射频隐身系统频率选择表面电磁散射参数的测量

频率选择表面(FSS)技术为电子战射频隐身提供了新的实现技术途径,散射参数的测量验证是射频隐身系统FSS设计的关键环节.针对非理想测量环境,以一种小型化带阻频率选择表面为例,提出了一套频率选择表面散射参数的测量和校准方法,有效消除了测量中信号的衰减、测量天线间的耦合以及信号多径传播等对真实结果造成的影响,使之尽可能接近在理想环境中的测试结果.该方法极大改善了周期性人工电磁结构散射参数测量对环境的依赖,降低了射频隐身FSS设计的研发成本,在电子战领域具有良好的应用前景.     

激光多普勒测速系统自适应阈值检测算法

信号检测是激光多普勒测速(LDV)系统实现高精度的关键技术,针对LDV中微弱多普勒信号的检测,本文从噪声在频域中的统计特性出发,对多普勒信号进行带阻滤波,结合雷达的恒虚警(CFAR)检测技术,设计了基于频域的单元平方和自适应阈值检测算法以解决在低信噪比(SNR)的环境中LDV的信号检测问题,提高LDV的信号探测能力,同时降低其虚警概率。仿真与实验的结果表明:该算法与固定阈值相比可以在SNR为-12 d B时实现信号的完全检测,保持低虚警概率,运算简单,工程适用性强。     

桂林航专2003级新生UPI调查结果的分析研究

通过UPI调查表，对我校2003年入校新生的心理健康状况进行调查，结果显示：1．专科新生整体心理健康状况与一般水平相比较低。2．大部分新生入学后表现出情绪消沉、不稳定的心理状况。3．男女生的心理健康状况存在着较大的性别差异，女生比男生存在更多的心理问题。由此得出对我校心理健康教育工作的一些重要启示。     

涡轮叶片裂纹故障的3维叶尖间隙变化特性分析

为了分析涡轮叶片裂纹故障的3维叶尖间隙动态变化特性,以3维叶尖间隙动态测量试验台上的模拟涡轮转子为研究 对象,建立了涡轮叶片3维叶尖间隙的有限元分析模型;采用数值仿真分析方法分别深入地分析了无裂纹涡轮叶片和不同长度裂 纹叶片3维叶尖间隙的动态变化特性。结果表明：对于无裂纹涡轮叶片,气动载荷会导致其发生弯曲变形,进而,导致轴向偏转角 呈先增大后减小的变化趋势,周向滑移角则逐渐减小,并且气动载荷对轴向偏转角和周向滑移角的影响比对径向间隙的影响更为 显著;对于有裂纹涡轮叶片,在气动载荷、离心载荷、叶片尾缘裂纹故障以及叶片自身形态等多种因素的共同影响下,导致径向间 隙呈现逐渐增大,而轴向偏转角和周向滑移角均呈现逐渐减小的变化趋势。     

基于三维叶尖间隙的叶片裂纹动力响应特征分析与诊断方法

将裂纹叶片三维动力响应分析与参数识别方法相结合,分析不同裂纹叶片状态下三维叶尖间隙（3-dimensional blade tip clearance,3D-BTC）动力响应参量的信息熵特征,并利用稀疏滤波从不同参量信息熵分布中无监督学习叶片裂纹的多尺度动力响应特征,实现裂纹叶片在运行过程中响应变化特征的信息熵定量描述。在此基础上,利用支持向量机（support vector machine,SVM）的强非线性映射能力建立多尺度响应特征空间与状态空间之间复杂映射。经试验证实,所提方法能实现叶片裂纹损伤程度的定量诊断,达到100%的诊断准确率,远优于其他方法,且诊断结果稳定性好。     

涡轮叶片早期裂纹的三维叶尖间隙EEMD能量熵融合诊断方法

为了解决航空发动机涡轮叶片早期裂纹故障信号微弱、难以识别的问题,提出一种基于三维叶尖间隙集成经验模态分解（EEMD）能量熵融合的涡轮叶片早期裂纹诊断方法。采集涡轮叶片三维叶尖间隙信息,利用EEMD分别对三维叶尖间隙各维信号进行处理,得到相应的固有模态函数(IMF),以此计算每一维信号分量EEMD能量熵,构建能表征叶片裂纹状态的不同EEMD能量熵高维矢量集。建立多个堆叠自动编码器(SAE)分别对各高维矢量集进行特征学习并提取所学习的深层特征表达。利用支持向量机算法(SVM)和遗传算法(GA)融合各维深层特征以综合不同维度信息进而充分判定叶片裂纹状态。通过涡轮叶片裂纹诊断试验,结果表明:所提方法能有效提高叶片早期裂纹诊断精度,其平均准确率达到98.415%,标准差仅为0.697%,具有很好的稳定性、泛化性和自适应性。