第二语言学习的认知策略分析

成功的外语学习者在学习中善于使用必要的认知策略。外语教师在外语教学中,应利用学生的主观能动性,培养学生认知策略能力,提高他们分析解决问题的能力,从而有效地促进了学生学习的内在动力,使学习主体的建构成为可能。     

基于语料库数据驱动学习模式的外语教学

数据驱动学习(DDL)是一种基于语料库的发现式学习方法,是语言学习者自身在对大量真实语料观察和分析的基础上将问题解决的自主式学习,它是语料库在外语教学与学习中运用的产物,开辟了英语教学的新视野。本文浅析了语料库DLL在外语教学中的具体运用,希望能引起更多学者的探讨,丰富和改善外语教学的内容和质量。     

基于索网找形的吊弦长度计算方法探讨

在总结现有吊弦计算方法的基础上提出一种新的计算方法,阐述了新方法的基本理论基础和计算流程.最后对2种方法优缺点进行了总结.本文提出的新方法对传统的计算方法的不足进行了弥补,有理论指导意义.     

猎豹智能车无人驾驶系统总体设计

介绍猎豹智能车无人驾驶系统总体设计及其硬件和软件的设计特点和实现方法。系统采用机器视觉来识别高速公路车道线,利用拟人控制算法来实现车辆自动驾驶控制,最高时速为95km/h的初步试验结果验证了系统的可行性。     

基于改进粒子群算法的机组经济运行的博弈

在电力市场下如果能够根据实时电价求出在该电价下机组经济运行状况,可以给发电公司权衡报价风险和企业利润提供极大的帮助.如果发电公司仅依据发电成本报价,在参与竞价上网时会因缺乏灵活性而造成机组被迫频繁停机和利润空间的浪费.为此,根据企业利润最大化原则建立机组经济运行数学模型,并用改进粒子群算法对模型优化求解.通过实例分析与传统方案的预测结果进行比较,说明其效果的优劣.其给发电公司决策提供更为灵活,有效的方法.     

全局路径规划中基于改进可视图法的环境建模

主要针对静态已知环境下的全局路径规划作了研究,在切线图和Voronoi图的基础上,考虑安全性与路径最优化,论文采用一种改进的可视图法建立环境模型和确定AGV向目标点运动的有效路径．与传统的可视图法把障碍物的顶点作为图的节点、把障碍物的边作为弧相比,这种改进的方法把障碍物顶点连线的中点作为节点,把这些节点间的某些边线作为弧．最后使用遗传算法进行全局路径规划,并对规划出的各节点采用十进制任意编号,把路径编码成定长的十进制染色体串,通过MATLAB仿真,结果证明了该方法的可行性．     

基于有限元法及遗传算法的推力杆球铰多目标优化方法

为优化推力杆的球铰结构并提高其疲劳寿命,提出一种基于有限元法和遗传算法的推力杆球铰多目标优化方法。该优化方法通过有限元法计算不同橡胶衬套预压缩量和球铰结构的推力杆球铰橡胶衬套的应变分布特征和刚度参数,进而得到推力杆刚度参数、橡胶衬套预压缩量与球铰关键结构参数之间的关系,并在此基础上采用遗传算法建立推力杆球铰的多目标优化模型。利用建立的多目标优化模型计算得到推力杆球铰的优化方案。样件台架试验结果表明,此优化方案使推力杆球铰的疲劳寿命提高了7倍。提出的多目标优化方法充实了变截面橡胶金属复合结构的设计理论,并为推力杆的优化设计提供了理论依据。     

冻融循环对不同塑性路基土剪切强度的影响研究

为了研究冻融循环对不同塑性路基土剪切强度的影响,通过室内三轴试验和冻融循环试验对3种塑性指数的土样进行了研究。结果得到:当冻融循环次数增加时,剪切强度随着塑性指标的增加而有所增大;当塑性指数相同时,剪切强度随冻融次数增加与围压增加改变各不相同,与冻融循环次数成反比,与围压成正比。并且冻融循环6~7次后,3种塑性指数土样的剪切强度的变化均会趋于平缓。     

基于粒子群算法的公交车调度研究

通过对南京市江宁区21路公交线调查,运用Fisher聚类法对全天运营的时间段进行合理的聚类分析,建立兼顾公交公司与乘客利益的多目标数学模型,并应用粒子群算法求解该模型,得到较优公交调度时刻表。     

基于最优加权Steiner树的枢纽型物流中心选址问题

为了满足近年来物流运输业快速发展的需要,促进物流中转运输网络的合理化建设,研究了枢纽型物流中心的功能和选址原则,详细分析了影响枢纽型物流中心选址的各种因素,提出了基于结点带权的欧氏Steiner最优树的枢纽型物流中心选址方案.针对该方案设计了相应的智能优化算法,并进行了具体的程序实现.借助该方案不仅可以使总的运输成本最小,而且能够在无需事先确定备选点的数量和位置的情况下实现同时确定枢纽型物流中心的数量及位置的目标.最后以长三角地区枢纽型物流中心的建设问题为背景,对各种数据进行了仔细的分析比较,从中确定若干区域作为物流服务需求点集,并将各种因素的综合效用作为物流需求点的权值,对上述算法进行了有效性验证.