简介:针对中国船员航海英语交际能力偏低的现状,提出应用成果导向教育(OBE)理念改革船员英语口语教学,包括根据船员实际交流需求进行教学设计、创造全英文交际环境、建立校企长效合作机制等。
简介:为准确计算动车组牵引能耗,提出BP神经网络模型和改进牵规法预测动车组牵引能耗。选取机车类型、坡度、目标速度、停站方案等8个因素作为动车组牵引能耗之BP神经网络的输入变量,建立3层BP神经网络模型。采用增加动车组运动方程和优化基本阻力公式方式对牵规法进行优化。利用正交实验法对动车组牵引能耗影响因素进行分析,并对111组数据进行模拟验证。研究结果表明:BP神经网络模型的误差在4.26%以内,改进牵规法的误差基本在10%以内,证明BP神经网络模型比改进牵规法模型能更好地预测动车组的牵引能耗,而且当目标速度增大时,BP神经网络模型的计算精度明显比改进牵规法的计算精度高;目标速度和坡度对牵引能耗有显著影响。
简介:车辆超限超载不仅会对公路造成极大破坏,影响道路使用寿命,还有可能造成严重的交通事故。采用动态称重技术可以有效遏止车辆超限超载。目前,市场上有各类动态称重设备,其中弯板动态称重技术具有维护方便、成本低、使用周期长、能够实现高速(0~80km/h)动态称重的优点,是高速动态称重的较优选择。为了提高采样精确度,分析研究了传感器的输出特性,并采用无源低通滤波电路,有效消除传感器的高频噪声;考虑车辆单边轮胎通过传感器等异常行驶状态造成的原始数据缺失,提出了弯板完整性算法,处理弯板在异常过车情况下的称重数据。试验结果表明,车辆以1km/h~80km/h的速度通过弯板传感器,经过去噪处理及完整性算法分析,所得的重量数据误差均在2%以内。研究结果可为科技治超、超限超载检测、非现场执法等提供准确可靠的数据,也可以为其他动态称重设备的数据处理提供参考。
简介:在调研国内外玻璃态复合膜技术和加油站油气回收工艺的基础上,参与研发了全氟AF玻璃态材料复合膜,参照环氧外壳卷式组件,采用自行设计的测试方案和测试平台,对该复合膜与德国GKSS玻璃态膜进行了分离性能对比测试。结果表明:该膜对于小处理量、低浓度(入口油气体积浓度仅为10%~30%的情况下)混合气体的处理效果可满足加油站排放指标要求;GKSS膜组件对处理量在2~7m^3/h、入口体积浓度小于20%的混合气体,在入口压力变化较大的情况下处理后的排放气体基本稳定达标。研究为油气截留型玻璃态高分子复合膜在加油站油气回收中的推广应用提供了技术支持。