智能汽车专业校企合作模式及人才培养方式的探究

智能汽车已经成为未来汽车领域的发展方向,且高校逐渐与企业合作,建立智能汽车人才培养模式。但是现阶段,校企合作深度以及人才培养方式仍然存在一定的不足,不利于为智能汽车领域输送更多的人才。基于此,本文主要探究智能汽车专业校企合作模式以及人才培养模式,详细阐述智能汽车专业校企合作模式及人才培养模式中存在的问题,进而提出针对性的建议。     

新能源汽车技术专业“1+X”课证融合思考

在《国家职业教育改革实施方案》当中,明确提出了开启"1+X"的证书制度,其主要目的是要利用把学历教育和技能培训进行有效融合,培养出符合时代需求的高素质技术技能人才。以新能源车技术专业作为实例,对"1+X"制度进行积极地探索,找到培养高品质应用型技术人才的新方式,从新能源汽车技术专业的课程内容、考核方式、师资力量等各方面进行探索,为"1+X"课证融合的有效开展寻找高效途径,从而提高人才的质量。     

漂浮式风力机在纵摇运动下的气动性能数值研究

与固定式风力机不同,漂浮式风力机气动性能受六自由度平台运动影响。其中,平台纵摇运动的影响尤为重要。本文基于计算流体力学(CFD)方法,使用IDDES模型和重叠网格技术,研究漂浮式风力机气动性能在纵摇运动影响下的特性。使用实验数据验证数值模型,对漂浮式风力机在纵摇运动影响下的气动响应和周围流场实施数值模拟。结果表明,漂浮式风力机气动响应与平台纵摇运动同周期变化,且叶轮推力、扭矩的幅值以及平均功率随纵摇运动振幅增加而增大,随纵摇运动周期增加而减小。此外,发现漂浮式风力机在纵摇运动中的动态失速和尾涡干扰现象。漂浮式风力机的纵摇运动将对其气动性能产生较大影响,因此应在设计阶段予以考虑。     

Influence of initial heeling angle on ship roll motion response北大核心CSCD

[目的]系统地研究初始横倾角对随机横浪下船舶横摇运动响应的影响。[方法]以路径积分法为基础,通过数值求解控制横摇运动微分方程概率属性的Fokker-Planck方程,得到横摇运动响应的概率分布。[结果]结果显示,初始横倾角对船舶横摇运动响应谱的影响有限,但对横摇角概率分布以及横摇运动响应极值分布的影响十分明显,且会造成船舶安全性的显著恶化。[结论]路径积分法可作为研究随机海浪下船舶横摇运动特性的有效数值方法。     

燃料电池应用于汽车动力装置的技术现状及前景展望

本文介绍了国内现阶段燃料电池应用于车用动力装置的现状以及面临的技术性问题,同时阐述了限制其推广应用的主要原因。通过与传统内燃机的对比,分析了其应用现状,并作了未来展望。目前燃料电池由于技术水平、制造成本及燃料制取储备等原因尚未得以广泛应用,在未来的相当一段时间内仍会以内燃机为主占据主流车用动力市场。但是,随着化石能源的日渐枯竭以及相关技术的不断完善,燃料电池必将在车用动力装置中占据一席之地。     

体育小镇交通发展思考

体育特色小镇与体育、旅游等产业融合发展,正在成为新型城镇化的重要载体。交通运输是体育特色小镇发展重要条件,也是促进体育特色小镇繁荣的基本途径,优良的交通系统能够为小镇营造整洁的空间秩序和优美的运动康体文化环境,有效提升体育小镇发展的总体形象。本文梳理了体育特色小镇的主导功能,针对不同功能特色的体育小镇,提出了小镇交通发展的基本思路。尽管体育小镇的主导功能不同,但其交通系统都需要融入运动和康体的主题元素,也要更加注重绿色环保的交通体验,塑造美好生活导向的交通文化和交通文明。     

基于果蝇优化算法的轮廓误差控制研究

针对传统果蝇优化算法精度低、收敛慢、易陷入局部最优的问题,通过增加随机机制扩大其探测能力,并通过改变步长,提高其后期寻优精度。将改进后的算法应用于PID控制器的参数优化,并将复杂的时变信号作为优化模型的输入。对获得的PID参数的控制效果进行验证,结果表明:改进后的果蝇算法寻优速度快、精度高,其优化后的PID参数,轮廓运动控制精度高、鲁棒性好。     

京津冀地区燃料电池汽车示范运行研究

本文在跟踪调研北京和张家口地区示范运营的燃料电池汽车的基础上,采集车辆的运营数据,完成了车辆运营里程、加氢量、百公里耗氢量、加氢次数、故障信息等数据指标的统计和分析对比,针对示范运营过程中存在的问题提出建议,论文研究结果在一定程度上概括和反映了2019年度京津冀地区燃料电池汽车的示范运营情况。     

基于教学能力比赛的信息化教学改革研究与实践

1课程简介汽车发动机电控技术课程是面向汽车运用与维修技术专业开设的一门专业核心课程,培养具有安全规范诊断与检修发动机电控系统能力的实践性人才,对学生的职业岗位能力、职业素养养成起支撑作用,该课程的内容包括汽车维修中级工、二手车鉴定评估师等职业资格证书和1+X证书中所涉及的相关知识。