【摘 要】
：
电气工程及其自动化专业作为一门专业性很强的工程类专业,分析了传统电气专业的教学模式偏重于理论方式教学,而忽视了培养学生的实践动手能力及自主学习能力,由此提出设计电气专业课程应用型教学模式的主要改革内容,包括应用型教学课堂教学模式、应用型教学项目式教学模式等内容,着力探索出转型发展背景下高校电气专业应用型教学模式。
【基金项目】
：
吉林省高等教育学会2019年一般课题(No.JGJX2019D510)。
论文部分内容阅读
电气工程及其自动化专业作为一门专业性很强的工程类专业,分析了传统电气专业的教学模式偏重于理论方式教学,而忽视了培养学生的实践动手能力及自主学习能力,由此提出设计电气专业课程应用型教学模式的主要改革内容,包括应用型教学课堂教学模式、应用型教学项目式教学模式等内容,着力探索出转型发展背景下高校电气专业应用型教学模式。
其他文献
通过对中海油华鹤煤化有限公司尿素装置技术改造,消除解吸水解系统波动,降低高压系统水碳比,提高高压系统转化率,有效防止蒸汽冷凝液污染。
视距数据链系统实现远程互联组网与数据链消息传输,可采用联合范围扩展(JRE)技术。本文通过研究国外JRE技术体制,介绍了JRE的概念、由来及应用现状,重点介绍了JREAP消息标准的两类传输封装格式,并分析JRE解决的关键技术问题:共用时间基准确立、态势信息外推、态势信息过滤、网络拓扑维护,为相关研究提供参考。
新冠肺炎疫情突然爆发后,地铁突发事件在世界各地频频发生,不仅侵害公民人身安全,还引发了极大的社会恐慌。随着国内各单位,学校的相继复工,疫情新形势使疫情防控警务工作面临全新挑战。据统计,突发事件的地点主要集中在地铁站、列车车厢;恐怖袭击工具以及手段主要有刀斧砍杀、爆炸、毒气等,多样化的施暴手段极易造成重大人员伤亡并对社会造成恶劣影响。通过地铁站内实景模拟刀斧砍杀的实验来研究地铁站内人群疏散演变机制,针对疫情防控下地铁站内可能会发生的突发事件提出了应急疏散方案意见。探究应对地铁站内暴恐事件下的处置方案,为我国
为了缓解陕北山地苹果园的水分供需矛盾,提高水分有效利用率,提出适宜于该地区的节水灌溉制度.选取陕西省绥德县为代表性区域,利用该县1961-2017年的气象资料,采用水量平衡法
针对人工分割脑肿瘤耗时耗力的问题,提出一种基于U-Net的自动分割模型。设计了以U-Net模型为主体,Dense模块和注意力机制相结合的分割网络结构,使分割后的精度有了明显的提升。同时在RAdam优化算法的基础上加入Nesterov动量,即NRAdam优化算法,不仅加快收敛速度,还提高了模型的鲁棒性。将所提出的方法应用于MRI低级神经胶质瘤图像分割任务,得到Dice值和参数大小分别为0.9168和
分析Shell煤气化炉渣屏结渣原因,发现煤种的黏温特性较差是导致渣屏结渣的主要原因,对此提出相应的优化操作建议。
根据多年来采用中频感应电炉生产机床灰铸铁件的实际情况,总结了中频感应电炉熔化铁液过程中化学成分对硬度的影响,提出了提高机床灰铸铁件硬度的控制措施,得出以下结论:(1)增加废钢使用量,改变炉料配比对机床灰铸铁件的硬度有直接影响,是熔炼控制的重要方向;(2)多元、复合合金化处理是提高电炉熔化机床灰铸铁件硬度的重要途径;(3)采用中频炉熔化出合格的原铁液,选用简单、长效的孕育剂对其进行孕育处理,是保证机床灰铸铁件获得良好抗拉强度和硬度的关键。
针对球墨铸铁端盖铸件易出现的缺陷外露问题,在特定条件允许的情况下,对缺陷部位采用手工电弧冷焊方式进行焊补。通过对焊补工艺WPS确定、WPQR焊接工艺认定和焊接过程相关参数选择进行确定,规范了焊接过程控制流程和要求,明确了焊接过程的控制要点和注意事项,提高了球墨铸铁件一次焊补合格率,降低了焊接过程的风险,提高了焊补可靠性,使得焊补后的端盖铸件能够达到最终装配和使用要求。通过试验得出结论:采用镍铁合金焊条进行球墨铸铁焊补时,在焊接后采用磁粉探伤方法将会导致错判,焊补完成后采用渗透探伤可以避免类似问题。
介绍了某球墨铸铁件在冒口颈处出现的较为严重的渣眼缺陷,分析了球墨铸铁件冒口颈处产生渣眼的主要原因,认为铁液在内浇道处因流速较快,喷溅形成的二次氧化渣聚集在铸件冒口颈处形成渣眼缺陷,并制定了相应的改进措施:通过优化浇注系统,将封闭式改为半开放式浇注系统,确定了合适的浇注系统分配比例,更改内浇道的主入水位置,将冒口颈处的入铁速度由原来的63 cm/s降至41 cm/s。生产结果显示:累计生产的4 000多件铸件表面光滑,未发现铸件冒口颈附近的渣眼问题。
针对识别树种时,过程繁琐、识别准确率低等问题,考虑到树皮在树木生命周期中具有相对稳定的特性,本文提出了一种基于Goog Le Net的树皮识别方法。搭建树皮图像识别模型,利用该模型训练识别Trunk12数据集,验证了该模型的高效性和准确性,并在扩增7倍的Trunk12数据集上充分验证了该模型的稳定性。结果表明,该方法对数据集的识别准确率为98.1%,比文献[5]、文献[15]、文献[16]所用方法