高校思政课教师数字素养提升路径探索

高校思想政治理论课教师数字素养提升是适应数字化时代教育需求的重要路径之一。本文围绕教师数字素养提升的价值、现状和路径进行了探讨。首先,分析提升教师数字素养对教师成长为“四有”好教师、契合现代信息技术与教育融合趋势、满足数字时代学习者需求变化等方面的价值意义。其次,深入解读了当前教育数字化转型的现状,包括顶层设计待完善、教师对数字化转型认识不足、技术应用与育人功能平衡问题、教师设计能力不足等方面。最后,从国家、高校和教师自身三方面入手,着力在赛、教、研、改四方面增强思政课教师数字化课程建设能力、建立并完善数字化教学能力评估标准等路径,以提升高校思政课教师的数字素养。     

基于雷达威胁的路径距离最小航路规划算法

未来作战逐渐趋向无人化、智能化,战斗机尤其是无人作战飞机感知战场态势变化,并自主重规划航行路线显得尤为重要.提出了一种雷达威胁的作战空间离散威胁概率表征方法,基于航路安全代价和航路距离代价的无人机A*航路规划算法.运用该算法仿真完成了不同安全代价和航程代价的航路规划,并给出了相应的规划路径结果.     

无人艇运动控制仿真试验训练系统设计研究

针对靶场无人装备仿真试验手段缺乏问题,在构建无人艇动力学模型和运动模型的基础上,基于CoppeliaSim仿真软件,设计了一套无人艇运动控制仿真试验训练系统,构建了PID、滑膜和模糊PID三种控制器,并采用Navmesh寻路算法实现无人艇仿真平台的路径规划。该系统弥补了靶场无人装备仿真试验的不足,解决了无人艇模拟训练手段缺乏的难题,可为无人装备数字化试验鉴定提供基础支撑。     

复杂任务区域的区域划分与覆盖路径规划

多无人机对指定区域进行巡飞探测,在地理测绘、抢险救灾等领域起到重要作用。针对多无人机对凸/非凸多边形区域的覆盖问题,开展了复杂目标区域的区域划分以及覆盖路径规划技术研究。首先,建立了无人机飞行运动模型和指定区域的边界描述。然后,针对目标区域为凸多边形与非凸多边形两种情况,同时考虑区域凸分解与集群覆盖效率优化,分别提出了基于线扫描的凸区域划分方法与基于Delaunay三角剖分的非凸区域划分方法。接着,考虑无人机运动学约束与能量消耗最小化,提出了一种最小转弯半径约束下的Z型覆盖路径。最后,通过数值仿真验证了本文所提方法的有效性。结果表明,所提方法可以对凸/非凸多边形区域实现凸划分并减小了各子区域面积差异,提高了集群总覆盖效率,覆盖路径规划方法使路径总长相较于未沿主轴覆盖时减小了26%,转弯路径占比减小了36%。     

基于神经网络Q-learning算法的智能车路径规划

针对智能小车行走过程中的全局路径规划和路障规避问题,提出了一种基于神经网络Q-learning强化学习算法,采用RBF(Radial Basis Function)网络对Q学习算法的动作值函数进行逼近,基于MATLAB环境开发了智能小车全局路径规划和路障规避仿真系统。与传统的以及基于势场的Q学习算法相比,所采用的算法能更加有效地完成智能小车在行驶环境中的路径规划和路障规避。仿真结果表明:算法具有更好的收敛速度,可增强智能小车的自导航能力。     

基于可扩展仿真平台的战术机动模型设计与实现

针对作战仿真实体战术对抗的现实需要,运用组件化建模技术,初步构建了作战实体战术机动模型,在介绍战术机动概念的基础上,详细介绍了机动模型的建模过程,并对模型的移动行为进行了简单阐述。最后用XSIM可扩展仿真平台对战术机动模型进行了实现和测试,验证了战术机动模型的可用性,并为复杂红蓝对抗作战仿真打下了基础。     

基于PSO-Markov联合模型的无人机路径规划

利用PSO算法对无人机在侦查任务中的路径进行实时规划,将算法与地形、飞行角度、油量等约束条件结合起来,有效地缩减了搜索空间;同时为了在任务中能够更好地掌握无人机完成任务与生存的概率以及整个路径的代价,引入了一种可用于计算风险和评估任务威胁的生存性联合模型,该模型使用了八状态马尔科夫链来描述无人机的状态。仿真实验结果表明,该方法可以有效地检测航路中飞机的各种状态的概率,并以此对整个航路进行评估。     

装备维修器材生产路径决策的两阶启发式算法

当前装备供应保障系统中维修器材存在短缺、积压以及配送系统效率低下等问题,亟须对生产、库存和配送作业环节进行集成优化。为客观反映各个决策环节,将该问题公式化为一个混合整数线性规划模型,针对该模型多变量、多约束的特点,提出了一个基于数学规划的两阶启发式算法对其进行求解。结合算例,检验模型的可行性,并选取求解器CPLEX和一个类似的迭代算法与该算法在求解质量和运算时间方面进行对比与分析。结果表明,提出的模型是合理可行的,该算法在求解不同规模实例时表现出优异的性能。     

求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。     

慢刀伺服加工环曲面的刀具路径规划方法

如何规划刀具路径、进而获得高质量的数控加工代码,是应用慢刀伺服技术加工环曲面的关键技术之一。提出了基于等距面规划刀位点轨迹的刀具路径规划方法,推导了外凸环曲面的面形方程及其等距面方程,对比分析了两种导动曲线及两种数据点离散方法,优选了刀具路径规划方案,应用VB.net语言编写了慢刀伺服加工环曲面用数控代码生成软件,在Vericut平台上对数控代码进行了仿真验证,直观地展示了虚拟加工面相对理论曲面的残留区域,仿真结果验证了方法的可行性。结果表明:将外凸环曲面方程中的非一次常数项a变为a+r_d,即得到外凸环曲面的等距面方程;所提刀具路径规划方法适用于慢刀伺服加工外凸环曲面;该方法对应用慢刀伺服技术加工其他面型的光学镜面具有借鉴价值。