新课程背景下高中物理教学模式的探讨

在新课程的背景下,根据教学实际采用适应差异、注意个性发展的多样化教学模式,以弥补传统教学模式的不足,成为我国今后教学模式改革的重要走向。本文在通过对国内外历史上各种不同的教学模式与理念分析对比的基础上,对如何在高中物理教学过程中应用不同的教学模式、实施各种教学模式时所需注意的问题进行探讨,并提出建设性的意见。     

基于GRA-PSO算法的端铣工艺参数多目标优化

考虑生产实际的需求,综合最小变形误差、最大金属切除率和最大刀具耐用度建立端铣工艺参数多目标优化模型。通过对粒子群全局寻优能力和灰色理论的适应性综合分析,研究提出耦合粒子群算法（Particle Swarm Op-timization,PSO）和灰色关联（Gray Relevancy Analysis,GRA）的多目标工艺参数优化算法。该方法将多目标函数的优化问题转化为优化单项灰关联度,得到了多项工艺指标要求下的参数优化组合。将该方法应用在多目标工艺参数优化设计中取得了满意的结果,表明其具有很大的适应性。     

WinCC在数字化油库监控系统中的应用

为适应油库数字化建设需要,解决油库监控中区域分散、设备点多、监控面广导致的数据采集和统一管理较为困难、系统实时性差、可靠性低等问题,设计了基于WinCC的数字化油库监控系统。该设计应用OPC技术实现与控制器的数据交互,利用用户归档和变量归档,有效实现数据库的建立、查询和修改,克服了软件编程中与现场设备通信复杂和一般组态软件数据管理较差的缺陷,大大缩短了系统开发周期,使系统操作方便,界面友好美观,维护简单快捷,可广泛应用于油库监控。     

战时装备保障过程建模仿真研究

目前战时装备保障方案制定,多是依靠基本原则和经验,过程描述随意性大,同时保障活动的组织缺乏有效的手段,导致方案缺乏科学性、可操作性差。为此借鉴过程管理的思想,应用IDEF3方法建立装备保障准备阶段过程模型,形成规范的、易于交流的保障流程,依据过程模型采用离散事件仿真的方法对不同活动组合的过程效率进行了分析,改变以往根据排队理论经过大量计算分析效率的方式,实现战时快速准确优化过程的目的,为装备保障方案的形成提供方法支持。     

基于半马氏决策过程的电容器维修策略优化

针对电容器随机劣化失效的特点,采用半马氏决策过程解决其预防性维修方案设计和维修策略优化问题.在电容器随机劣化的Gaussian-Poisson模型基础上,以检测周期为优化变量,同时考虑预防性维修次数阈值的影响,建立电容器长期运行费用率优化模型.分析表明,对该型号电容器来说,预防性维修相比于事后修理更加有利于节省部件长期运行的费用率.     

基于Multi-Agent技术的大型航天研发项目风险分析方法

大型航天研发项目对于社会经济发展和国防安全有着重要影响,是国家重大工程中一类较为特殊的项目,而风险分析是大型航天研发项目按计划、高质量、低成本完成的重要保障。通过分析大型航天研发项目的特点、风险因素以及管理过程,结合Multi-Agent以及分布式项目管理的理论和技术,研究和提出了一种新的基于Multi-Agent技术的大型航天研发项目风险分析方法,在此基础上针对具体项目进行了实验仿真,获取了项目的风险水平和关键风险因素,为航天研发项目风险管理与控制提供决策支持。     

导弹测发控系统软件质量评价

在分析了导弹测发控系统软件特点的基础上,建立了针对该软件的质量模型,运用集成改进层次分析法和多级模糊评判于一体的综合评价方法对该软件进行质量评价,最后获得该软件质量的定量评价结果,并对结果进行了分析。     

马尔可夫过程的k/N系统使用任务完成能力分析

研究了任务期间允许换件维修和备件供应时k/N系统的任务完成能力.首先,利用马尔可夫过程分析了k/N系统的状态转移过程,研究了k/N系统在特定维修保障策略下的运行过程.然后,以k/N系统固定任务时间内在正常状态停留时间的分布函数作为其任务完成概率模型,并通过全概率分解和更新过程的分析方法对任务完成概率进行求解.最后,利用任务完成概率模型在Matlab中绘制了任务完成概率随任务时间、任务量、备件携行数量以及备件平均供应时间的变化曲线,讨论并分析了对任务完成概率的影响.     

基于维纳过程金属化膜电容器的可靠性评估

金属化膜电容器作为惯性约束聚变(ICF)激光装置的重要元器件,其可靠性直接影响着系统的性能。为此,很多研究者对电容器的可靠性进行了评估,然而这些评估方法得到的只是电容器的总体特性,无法给出单个电容器的可靠性水平。鉴于此,提出了融合单个电容器性能退化数据与先验性能退化数据信息的可靠性分析方法,首先采用W inner过程对其性能退化过程进行建模;其次基于B ayes方法对单个电容器的可靠性进行实时评估;最后通过一个实例表明了其研究意义和实用价值。     

Skewness correction X̄ and R charts for skewed distributions

This paper proposes a skewness correction (SC) method for constructing the and R control charts for skewed process distributions. Their asymmetric control limits (about the central line) are based on the degree of skewness estimated from the subgroups, and no parameter assumptions are made on the form of process distribution. These charts are simply adjustments of the conventional Shewhart control charts. Moreover, the chart is almost the same as the Shewhart chart if the process distribution is known to be symmetrical. The new charts are compared with the Shewhart charts and weighted variance (WV) control charts. When the process distribution is in some neighborhood of Weibull, lognormal, Burr or binomial family, simulation shows that the SC control charts have Type I risk (i.e., probability of a false alarm) closer to 0.27% of the normal case. Even in the case where the process distribution is exponential with known mean, not only the control limits and Type I risk, but also the Type II risk of the SC charts are closer to those of the exact and R charts than those of the WV and Shewhart charts. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 50: 555–573, 2003