物理研究性学习主题活动的选择与设计

在普通高级中学物理教学中开展研究性学习,是我国高中物理课程改革的一项重要举措,它符合素质教育的要求,有利于培养学生的创新精神和实践能力.研究性学习是指学生在教师的指导下,根据各自的兴趣、爱好和条件,从学习生活和社会生活中选择不同的研究课题,用类似科学研究的方式,主动地获取信息、并运用已学知识、分析、讨论乃至解决实际问题的学习活动.其目标是改变学生单纯地接受教师知识传输的学习方式,帮助学生形成一种对知识主动探求,并重视实际问题解决的积极的学习方式.并在研究性学习过程中全面培养学生综合运用所学知识的能力,收集和处理信息的能力,分析和解决问题的能力,语言文字表达的能力,领导、组织、管理以及团结协作等能力;培养学生独立思考的习惯,激发学生的创新意识.     

固体废物中芥子气的GC分析方法研究

主要介绍销毁日本遗弃在华化学武器固体废物中芥子气的GC分析方法研究。文中研究了多种模拟固体废物基质的样品、采样和处理方法。对多项测试参数进行了优化,检测的技术指标满足了要求,获得了满意的结果。     

装甲车辆工况监测参数的选择

为提高装甲车辆工况监测工作的规范性和可操作性,文章在对典型的履带式装甲车辆状态监测参数及技术性能检验方法的研究和分析的基础上,提出了在工况监测过程中,监测参数的选择方法和依据,并提出了典型的装甲车辆各机械系统工况参数。     

一种基于生物免疫原理的入侵检测新模型

入侵检测系统可以从生物免疫系统的很多特点中得到启发,文中利用生物免疫原理设计了一个新的入侵检测框架模型,该框架在传统信息传输网基础上构建了免疫淋巴网,用来监控和管理传统传输网的行为。模型中还应用了阴性选择、克隆选择等免疫算法,使得该模型对于入侵检测问题有较好的敌我识别功能。     

大容量蓄电池组的数学建模及参数辨识

建立了铅酸蓄电池组的数学模型,采用对大容量铅酸蓄电池组进行突加扰动的试验方法,对不同容量的蓄电池组开展了实验研究,验证了所建模型并辨识出蓄电池组的参数。通过对不同状态的蓄电池组的参数辨识,发现其参数几乎不变。     

叶片数控加工关键技术及切削参数优化

从涡轮叶片的叶型特点出发,综述了叶片数控加工的方法及技术的发展现状,并着重论述了叶片数控加工的几项关键技术叶片造型、叶片加工方式与刀具路径规划、叶片加工变形控制等.以表面粗糙度与切削效率为评价指标,完成了以切削深度、主轴转速、每齿进给量和走刀行距为切削参数的叶片铣削工艺试验研究,通过极差分析法考察了切削参数对表面质量和加工效率的影响规律,最终得到叶片铣削的最优工艺方案.     

一种基于多组PSO的支持向量机参数优化算法

支持向量机具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于算法参数的选取.在粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于多组粒子群优化的支持向量机参数优化算法,该算法将各粒子自动分成多个组,能较快地在支持向量机算法参数取值范围内搜索到相应数据的算法最优参数和最优性能.     

海面多径环境下雷达目标俯仰角测量提取的研究与应用

在单脉冲测角体制下,由于多径回波信号的干扰,极大地影响了雷达对低空目标俯仰角的测量。通过对多路径反射环境模型分析,同时考虑镜面反射和漫反射的干扰,得出了岸、海基单脉冲雷达低空目标跟踪时俯仰角测量误差的产生原因,将传统的多目标分辨算法(C2算法)与偏差补偿技术相结合应用于低角多径环境下偏轴跟踪目标俯仰角的测量,弥补两种算法各自的不足。在给定的测量环境下对不同高度目标进行仿真,得到良好的仿真结果,表明两种算法结合使用,可较大地提高低空目标偏轴跟踪俯仰角的测量精度。并将其应用于某型雷达对掠海巡航飞行目标测量数据事后俯仰角的提取,与雷达实时输出的俯仰角测量数据相比,验证了该算法的有效性和可实施性。     

集成神经网络的飞机作战效能评估

根据飞机作战效能的指标体系和集成神经网络的原理,提出了一种基于集成神经网络的飞机作战效能评估模型.模型由空对空作战效能评估神经网络、空对地作战效能评估神经网络和决策融合神经网络组成,当训练结束后,输入飞机的能力参数可得到飞机的单项和综合作战效能.最后用米格-29、F-15E和Su-20等三个机型作为评估的对象,结果表明该模型能有效减少评估中的人为因素及克服单神经网络结构的不足,使评估结果更为客观可信.     

警卫部队基层基础工作数据库建设刍议

在构建警卫部队基层基础工作信息数据库过程中,对于包括公安数据在内的社会相关数据的遴选、甄别、提取的考量原则,直接影响着警卫数据库的结构构建,决定着警卫基础工作信息化的实效和投资的长远效益.