高职“航海气象”课程的说课探讨

航海气象是航海类专业开设的一门专业核心课程。文章从课程定位与目标、课程内容、教学程序设计、学情与学法指导、教学方法与手段、考核评价、课程改革思路等方面探讨高职"航海气象"课程的说课,旨在提高教师自身素质,提高课堂教学效果。     

建设生态型港口群的理论探索

在分析生态型港口群的含义和内容的基础上,提出建设生态型港口群的必要性,介绍其战略性、长期性、动态性及综合性等特征,阐述建设生态型港口群的主要内容包括充分发挥政府职能;共同制定环境保护规章制度、条例以及评价指标体系,并相互监督;实现更大程度的资源共享;合作制定并实施港口群中共同生态元素的保护措施。     

提高积载设计教学效果的探讨

积载设计是船舶货运课程中一个重要的实践教学环节，也是IMO制定的《STCW78／95公约》对管理级高级船员在货物装卸和积载的职能方面所提出的适任性要求。文中分析目前各大专院校在该项教学安排方面所存在的不足，提出了如何提高积载设计教学效果的方法。     

基于免疫粒子群神经网络的短时交通流量预测

免疫理论中的基于浓度选择机制能避免粒子群算法在群体收敛性和个体多样性平衡问题上的不足,使改进后的粒子群算法优化BP神经网络参数的配置,提高短时交通流量预测的准确性。仿真实验表明：免疫粒子群优化后的BP神经网络可有效提高短时交通流量的预测精度,减小预测误差。     

脑胶质细胞瘤患者IL-6的表达及细胞免疫功能的变化

目的　研究脑胶质细胞瘤患者外周血中白细胞介素 6 (IL 6 )的含量、红细胞免疫功能和T淋巴细胞亚群的变化规律 ,探讨它们之间的相互关系及临床意义。方法　采用酶联免疫吸附 (ELISA)法测定患者IL 6的含量 ;免疫黏附法测定红细胞免疫活性及其调节功能 ;链亲和素 过氧化物酶 (S P)一步法测定CD3、CD4、CD8的细胞数。结果　脑胶质细胞瘤组IL 6含量较对照组明显降低 (P <0 .0 5 ) ;红细胞C3b受体 (RBC .C3bR)、红细胞免疫调节促进因子(RFER)亦明显降低 (P <0 .0 0 1) ,而红细胞免疫复合物 (RBC .ICR)、红细胞免疫调节抑制因子 (RFIR)则明显升高 ;CD3、CD4细胞数明显降低 (P <0 .0 1) ,而CD8无明显差异 (P >0 .0 5 )。结论　脑胶质细胞瘤患者出现免疫功能低下 ,检测患者IL 6含量、红细胞免疫功能及T细胞亚群活性在脑胶质细胞瘤的发生、发展、治疗、转归及预后方面具有重要的临床指导意义。     

《网络课程的开发与设计》

网络课程就是通过网络表现的某门学科的教学内容及实施的教学活动的总和,它包括两个组成部分:按一定的教学目标、教学策略组织起来的教学内容和网络支撑环境。本文主要介绍了网络课程的一般开发过程、网络课程的设计原则及几种设计模式。     

快速路进口匝道及其衔接交叉口的协调优化控制模型

为了缓解快速路主线交通流拥挤现象,分析了快速路进口匝道与主线以及与地面衔接交叉口的影响关系,确定了进口匝道不同交通状态下的控制目标;构建了进口匝道与衔接交叉口的3段式协调优化控制模型,提出基于层次分析的分布式求解算法;以1条进口匝道及3个衔接交叉口的典型路网进行试验,采用仿真模拟软件对模型及其算法进行效用评价.仿真试验优化了7次,结果表明:前3次实现了进口匝道排队减少,接着3次优化能够实现通行能力最大,在低交通需求下,优化能使通道平均延误时间减小.研究成果为在供需平衡的基础上优化进口匝道和衔接交叉口的信号配时提供了理论基础.     

车场道岔群的工程质量监理控制

介绍并总结在道岔群施工全过程中 ,监理工作对工程质量控制的重点、主要原则及其监理工程成果。     

蓄电池式装载机双电机驱动系统参数匹配优化

为提高蓄电池式装载机整机能量利用率,在满足各项性能指标的基础上,以某蓄电池式装载机为研究对象,通过分析电机参数对蓄电池式装载机动力性能和经济性能的影响机理,提出用2台电机分别为蓄电池式装载机的液压系统和行走系统提供动力的双电机动力驱动方案。在兼顾蓄电池式装载机的动力性和高效性的基础上,对行走系统主要元件进行参数匹配,包括电机参数匹配、电池参数匹配等。基于拟合循环工况,从爬坡能力、加速能力以及插入堆料能力等方面考虑电机的峰值工作特性,采用概率统计法精确匹配电机额定功率和电机参数,从而满足蓄电池式装载机的动力需求,降低蓄电池式装载机的功率。构建蓄电池式装载机驱动系统优化模型,以单次循环耗电量为优化目标,基于蓄电池式装载机的驱动作业特性利用粒子群算法对蓄电池式装载机驱动电机运行工况、传动比参数进行了优化。研究结果表明：优化后整机模型单次循环能耗降低了2.7%,动力电池SOH健康状态下循环次数增加了2.7%,可为蓄电池式装载机参数匹配优化研究提供参考。     

支线集装箱船舶航线规划与配载协同优化

针对支线集装箱船舶运输中喂给港数和靠泊条件不一的实际背景,考虑船舶容量、行驶稳性和交付时间等约束,采用两阶段分层方法研究支线集装箱船舶航线规划和配载协同优化问题。两阶段中分别以所有船舶总运营成本最小和混装堆栈数最小为目标,构建船舶航线规划和配载优化的混合整数规划(MIP)模型,结合问题特征设计粒子群算法(PSO)求解模型。结果表明：模型与算法均可实现问题求解,对于较大规模的算例,模型最长求解时间超过600 s, PSO最长求解时间为16.66 s,平均10.00 s内完成求解,表现出较好的求解性能,可为支线集装箱船舶航线规划与配载协同优化提供决策参考。