关于船员专业技能适任培训和质量控制的思考

文章分析了我国开展船员专业技能适任培训方面存在的问题,提出了船员专业技能适任培训的质量保障与控制措施。     

轮机工程技术专业“点单式”人才培养模式探讨与实践

文章通过对江苏海事职业技术学院轮机工程技术专业基于"工学结合、校企共育"的新型"订单式"人才培养模式探索,根据行业特点和国际公约,探讨建立符合轮机工程技术人才特点的"点单式"人才培养模式,创新"校、企、学"三主体共同发展的高职教育育人新机制。     

软件测试中基路径获取方法的研究

软件测试是软件质量保证的重要手段,基路径测试是结构测试的一种重要方法.主要分析生成线性独立路径集合时,前后判定节点使用变量存在数据依赖关系的情况.借鉴程序切片技术中的转化理论,对数据控制依赖的判定节点在控制流图中进行修改;对一般的基路径获取步骤进行改进,可避免选择的路径不可达,提高基路径获取速率.实例表明它是有效的.     

基于MATLAB的发动机功率计算优化方法研究

发动机功率决定汽车动力性能,在分析发动机功率确定方法的基础上,介绍发动机功率计算优化方法,根据转速的动态确定和拟合相关变量,分析发动机功率计算的影响因素和动态路径,建立基于MATLAB的可以实时求解发动机功率的模型,利用MATLAB的运算工具和强大运算能力,对汽车的动力性设计提供有力的实践计算方法。     

基于新形势下完善“工学结合”职业教育培养模式

加强和完善"工学结合"人才培养模式是新形势下职业教育教学改革的重要主题,这不仅利于提高学生的职业综合素质,更重要有利于提高职业人才对社会经济需求的适应能力。作为一名教育工作者应该怎样去贯彻和落实全国教育工作会议和发展规划纲要精神,完善和提高ISO9000教学质量管理体系,找到高职教育的"工学结合"职业教育培养模式更加贴近企业实际和市场需求的新思路,增强培养过程灵活性,给了我们更多的启迪和思考。     

论地方高校青年教师培养的意义与策略

青年教师是高校师资队伍的生力军,加强青年教师培养是一项十分重要的战略性工作。本文全面论述了地方高校青年教师培养的意义和培养的内容、模式、手段及配套措施。     

船舶科研测试设备在远洋教学实习船中的应用

远洋教学实习船是在大连海事大学提出建成“世界一流高等航海学府”的目标基础上建成的,专供航海学员航行实习的船舶。结合远洋教学实习船的详细设计,搭建“数字船舶”的测试平台。简要介绍了为其配备的先进船舶科研设备的功能和应用。该船为今后数字化信息化航海技术工作者的学习与探索提供了经验及资料数据。     

浅谈创建学习型公路行业

文章针对＂十二五＂时期公路行业发展需要,阐述了创建学习型公路行业的必要性,分析了当前公路行业发展现状与存在的问题,提出了创建学习型公路行业的对策。     

智能分布式驱动汽车路径跟踪/制动能量回收协同控制策略研究

为了解决智能分布式驱动汽车路径跟踪与制动能量回收系统间的协同控制难题,充分考虑分布式驱动汽车四轮扭矩独立可控在智能驾驶系统中的优势,设计适应不同路面附着条件的智能分布式驱动汽车转向、制动分层协同控制策略。上层控制器依据不同的路面类型设计差异化的多目标代价函数,以综合优化各工况下的控制目标。高附路面下,制定满足最大能量回收值的全局参考车速,在线优化路径跟踪指令,实现最优能量回收的同时减小系统运算负荷;低附路面下,优先考虑车辆的路径跟踪性能和行驶稳定性,在多目标代价函数中取消对全局参考车速的跟随要求,增设终端速度约束与能量回收项性能指标并减小能量回收项性能指标的权重系数。上层控制器基于模型预测控制方法对多目标代价函数进行滚动优化与预测求解,得到期望的前轮转角及4个车轮的总制动扭矩需求。下层控制器根据制动扭矩需求对四轮的液压制动扭矩和电机制动扭矩进行分配,最终完成整个复合制动过程。基于MATLAB/Simulink和CarSim软件,搭建控制器在环仿真平台,并在高附和低附路面条件下对所提出的策略进行试验验证。研究结果表明：高附路面下,所提出的控制策略在准确跟踪期望路径的同时相较固定比例制动力分配方法可提升2.7%的能量回收值并减少约0.02 s的单次计算时间;低附路面下,与使用高附控制策略相比,能够保证车辆的路径跟踪准确性与行驶稳定性,同时可提升7.8%的能量回收值;控制器在环试验结果证明了该协同控制策略对车辆性能提升的有效性。     

基于混合A*和可变半径RS曲线的自动泊车路径优化方法

路径规划是自动泊车系统的重要组成部分,是确保泊车运动安全、缩短行车距离、提高乘坐舒适性的关键。而当前自动泊车规划系统往往面临行驶空间狭小、障碍物多、路径搜索难度大等技术挑战,同时搜索曲线半径固定容易导致路径接点处曲率不连续,增大了路径跟随控制难度和轮胎磨损程度,这些都提升了泊车路径规划的研究难度。针对以上问题,设计可变半径的Reeds-Shepp曲线,提出基于混合A^*和该曲线的自动泊车路径规划方法,通过调整曲线半径,提升其在复杂场景下路径的搜索能力和灵活性。随后,设计基于分段贝塞尔曲线和梯度下降的路径优化方法,利用其多阶导数连续的优势优化已搜索的路径曲率,并采用梯度下降来保证路径曲率大小和对障碍的规避,解决直线与圆弧相接等位置曲率变化不连续的难题。结合路径搜索与路径优化的泊车规划方法能够切实满足复杂场景下的泊车需要。最后,基于团队自主研发的PanoSim虚拟系统与MATLAB搭建联合仿真环境,针对多种自动泊车工况测试验证提出的方法。研究结果表明：调整Reeds-Shepp曲线的搜索半径进行全局路径搜索,可获得更短和更易跟随的路径,具有良好的灵活性;基于贝塞尔曲线和梯度下降法的路径优化可有效消除曲率突变点、约束路径曲率并保证对障碍的无碰撞要求。