针对恶劣复杂救援环境的探索和勘察工作对移动机器人的大量需求,借鉴三轮辐腿式移动机器人的优秀越障能力,设计了一种新型轮腿可变式移动机器人,该新型移动机器人的车轮可实现圆形车轮和三轮辐型车轮的相互转换。在SolidWorks中建立了三维模型;介绍了变形车轮结构的工作原理;对变形车轮进行受力分析,分析了理论条件下机器人的越障能力;在ADAMS软件中对车轮的展开过程和机器人越障过程进行运动仿真,验证了结构的合理性。最后制作物理样机证明了该变形车轮具有一定可行性和上述工作的有效性。
大数据技术在信息搜集、语义分析、数据关联、数据存储和利用等方面的优势为大学英语教学提供了便捷的技术支持,可以运用其进行英语课件制作与展示,搭建在线英语互动课堂,模拟英语口语演练情景,创新大学英语教学模式.数据技术与大学英语融合发展是高校英语教学的全新变革,是新时代探索高校教学新模式的重要实践,为突破大数据时代的发展难题,把握高校英语教学的创新发展机遇,探索大数据时代大学英语新模式具有重要意义.由邓涛主编、复旦大学出版社出版的《大学英语写作网络教程》一书,以英语写作为突破口,为大学英语教学模式研究提供了良好
为解决油阻尼脱扣器在不同环境温度下工作时存在误动或拒动故障,从而导致用电设备存在安全隐患的问题,以某型号油阻尼式脱扣器为研究对象,采用虚拟样机技术,基于ANSYS Workbench与ADAMS软件,通过建立电磁场、温度场、流体场和力场的多场耦合仿真模型,分析了模型温度随线圈生热、自身散热和环境温度的变化,阻尼液黏度和阻尼力随阻尼液温度的变化,电磁吸力随铁心位置与衔铁角度的变化,以及脱扣器的动作特性。结果表明,脱扣器由冷态开始工作时,其脱扣时间受环境温度影响较大。通过仿真结果与实测数据的对比,验证了仿真模
为了研究应力比对高强螺栓常幅疲劳性能的影响,针对端板连接用8.8级M24高强螺栓完成了3种应力比(R=0.3,0.5,0.8)共14个试件的疲劳试验,选取典型螺栓试件疲劳断口进行宏观和微观分析,并对不同应力比下高强螺栓应力分布规律进行了数值模拟。研究结果表明:在相同应力幅下,应力比与螺栓常幅疲劳寿命整体上呈负相关,最大应力比对应的螺栓疲劳寿命仅占最小应力比对应螺栓疲劳寿命的7.2%~43.7%;不同应力比对螺栓疲劳断口的影响较明显,尤其是疲劳扩展区所占面积,最小应力比对应的螺栓疲劳扩展区面积约为最大应力比
合成高效低成本的氟离子吸附剂仍是具有挑战的研究课题。本文采用无有机物的方法制备了单层结构的薄水铝石,并以此薄水铝石得到大比表面积的活性氧化铝。活性氧化铝的大比表面积保证了很高的吸附效率,合成过程无有机表面活性剂或模板剂的使用,控制了成本。采用X射线衍射(XRD)及扫面电镜(SEM)等方法对样品进行了表征,发现制备的氧化铝前体为单层结构的薄水铝石,其比表面积为789.4 m
2∙g
−1,焙烧后得到活性氧化铝的比表面积为678.4 m
2∙g
为了提高带闪蒸器的喷气增焓式(flash-tank vapor injection,FTVI)制冷系统性能及解决中间补气的匹配问题,建立数学模型和热力学模型,分析补气压力对排气温度、制冷量和制冷性能系数(coefficient of performance,COP)的影响,并在蒸发温度为-30~-10℃、冷凝温度为35~50℃工况下,探究补气压力对系统性能相关参数的影响。结果表明:存在最佳的补气压力和补气比,可使排气温度最小,COP值最大;补气比、耗功、制冷量随着补气压力的增大而减小;相对于蒸发温度改变而
随着物联网、云计算及大数据技术的不断发展,“互联网+”已成为新时代社会经济发展的新业态,为高校大学生创新创业提供了良好的发展契机.高校积极响应国家“大众创新,万众创业”的号召,为社会不断培养着新时代创新创业的高素质人才.当代大学生是创新创业的主力军,应充分利用互联网新技术提升自身创新创业综合能力.然而,部分高校存在创业实践平台缺乏、大学生创业意识淡薄以及专业人才培养队伍经验不足等问题,在一定程度上不利于互联网时代大学生创业能力的高效提升.由冯建平、钟铁铮、徐多编著,高等教育出版社出版的《互联网+职业生涯规
高校承载着为国家发展和社会进步培育高素质人才的重大使命,是保障人才培养质量的关键因素.互联网技术的发展为高校教育改革提供了新的契机,“互联网+教育”的发展模式成为众多高校教学改革的有益探索.高校应革新滞后的教育理念,设计高效的教学手段,培养信息化的教师队伍,推动教育现代化进程.高校教育在互联网技术的影响下,也面临着亟需突破的现实困境,挖掘互联网与高校教育之间的内在关联、实现互联网技术支持下高校教育的创新发展成为时代进步的必然选择.由牟忠刚编著、北京工业大学出版社出版的《互联网时代教育改革与发展研究》一书,
随着信息技术的发展创新,人类社会正逐步向信息化和科技化方向发展.在人类教育发展历程中,互联网技术发挥着重要的促进和支撑作用,推动着教育模式的演变,为教育模式的改革创新提供了方向和动力,特别是对大学英语教学产生了重大影响.面对国际发展中的压力和竞争力,我国需要培养优秀的外语人才来促进国家的建设和发展.传统的外语教学模式已不能更好地服务于学生,因此改革传统的外语教学模式,将信息技术运用到大学英语课堂,增加英语课堂的趣味性和生动性是各大高校教学改革的必然趋势.
针对传统跟驰模型在实际应用中对前车驾驶行为描述不够准确的问题,提出一种自学习的深度跟驰网络模型。首先,为提高对前导车检测的准确性,在图像特征提取模块各层之间大量使用跳层连接,使网络检测深度增强;其次,在信息处理模块中引入测距、测速算法,实现对前导车速度和相对距离的精准判断;最后,为提高模型的预测精度,在循环神经网络(recurrent neural network,RNN)隐藏层中引入Tanh激活函数,并采用双向RNN作为多任务输出模块。实验结果表明,所提深度跟驰网络能够实现对驾驶行为的良好预测,基本满足