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811.
在建构主义学习理论基础上,根据财经类高校特点,提出集同化知识、顺应素质、平衡能力于一身的嵌入式培养模式,认为财经类高校在人才培养模式设计上应注重三个方面:社会需求与人才培养方案相互嵌入,知识传授、素质提高与能力培养相互嵌入,实验教学体系与理论教学体系相互嵌入。 相似文献
812.
近些年来,嵌入式软件的规模及复杂程度急剧增大,尤其在国防、轨道交通、汽车、民航以及工业控制等领域的用户对嵌入式软件质量要求更加严格,使用过程中对嵌入式软件缺陷的容忍度越来越低。因此,如何有效提高嵌入式软件的质量成为目前迫切需要解决的问题。文章以某款新能源汽车整车控制策略中的空调控制模块为例,分析了如何将等价类划分法、边界值分析法、因果图分析法等黑盒测试技术有序高效地融合应用在嵌入式软件测试用例设计之中;文章阐明了使用不同类型的黑盒测试用例设计方法相互融合的嵌入式软件测试思路,可以有效、有序地设计出一组可靠性高、执行性强的功能测试用例,从而提高了测试的效率,保证了软件测试的置信度和软件质量。 相似文献
813.
<正>1965年,晶体管在汽油发动机上替代了点火系统中的机械部件。之后,随着电子技术的发展,IGBT、MOSFET、模拟集成电路、数模混合集成电路、电源管理芯片、存储芯片及传感芯片等电子器件逐步成为车辆不可或缺的基础元件。上世纪八十年代末,在单一硅片上集成了CPU、嵌入式存储、时钟、A/D转换、PWM及I/O等各类外设接口的微控制器横空出世。微控制器也称MCU、单片机、嵌入式系统、片上系统或System-On-a-Chip, 相似文献
814.
815.
816.
为了给钢筋混凝土受弯梁(RC)的复合加固设计和施工提供参考,针对采用TRC面层的预应力CFRP筋嵌入式增强RC受弯梁,考虑TRC层数和开槽间距等因素的影响,对1根普通RC梁和5根复合加固梁进行了四点弯曲加载试验,并对TRC面层的预应力CFRP筋嵌入式增强RC受弯梁破坏形态、承载能力以及使用性能进行了分析。研究结果表明:采用TRC面层的预应力CFRP筋嵌入式复合加固方法可以有效提升梁的承载能力,改善梁在使用荷载下的跨中挠度和最大裂缝宽度;复合加固梁极限荷载随TRC层数的增加有所提升,但较厚的TRC加固层更易发生剥离而退出工作,承载力会因此减小;开槽间距对复合加固梁刚度和承载力无明显影响,但较窄的槽边距会导致复合加固梁发生端部混凝土拉裂破坏,该类破坏导致梁承载力较低,应采取措施避免此类破坏的发生;相比于未加固梁,复合加固梁中性轴高度明显增大,钢筋屈服后,中性轴高度逐渐稳定,曲率变化加快;复合加固梁正常使用极限荷载下的跨中挠度和最大裂缝宽度均在规范规定的限值内,并且远远低于该限值,表现出良好的使用性能;复合加固梁正常使用极限荷载下跨中挠度和最大裂缝宽度的理论值与试验值差距较小,误差总体处于1... 相似文献
817.
818.
为研究嵌入式轨道在重载铁路中的适用性,采用有限元法,建立嵌入式轨道有限元模型,从钢轨应力、钢轨位移、轨道板位移的角度分析货车轴载对嵌入式轨道结构受力及变形的影响,并针对现有嵌入式轨道结构进行优化研究。研究结果表明:货车轴载对嵌入式轨道轨头应力、轨底应力、钢轨横向及竖向位移影响显著,其中,轨头应力、钢轨横向位移均超过限值要求,但其对轨道板位移影响较小;采用75 kg/m钢轨替换60 kg/m钢轨后,轨头应力显著减小,但钢轨横向位移仍然超过限值要求;在此基础上,随着填充材料弹性模量的增大,钢轨应力及位移均显著减小,且均在规范限值内,填充材料弹性模量建议取为400 MPa。 相似文献
819.
掌握有轨电车交通荷载下路基动力响应特性是设计嵌入式轨道路基结构的关键技术前提.首先,考虑车体间铰接形式、轨道支承特点与路基阻尼影响,构建有轨电车-嵌入式轨道-土质路基耦合动力学模型;然后,以中国普通干线铁路轨道谱为激励,进行动力学仿真;最后,分析路基面承受车辆荷载特点,并讨论动应力放大系数的概率分布特征与沿深度衰减规律.研究表明:嵌入式轨道结构路基面动应力的幅值受轨道随机不平顺影响服从正态分布规律;在有轨电车轴重11 t、设计速度100 km/h、90%干线轨道谱条件下,路基面动应力放大系数服从正态分布N(1.008, 0.1002),超越概率30%的常遇动力系数为1.058,保证率为99.9%的极限动力系数为1.308;受路基材料阻尼影响,动应力放大系数沿深度线性衰减,阻尼增大,衰减趋势加剧;随着深度增加,动应力放大系数均值逐渐减小,由动力作用增大区略大于1过渡到动力作用减弱区小于1. 相似文献
820.
提出一种基于注意力机制 (Attention Mechanism,AM) 的双向门控循环神经网络模型的齿轮故障识别系统。使用基于 STM32 的嵌入式主控制器分别采集正常齿轮、断齿齿轮、轮齿剥落齿轮等 3 种故障齿轮工作时的振动传感器数据,使用基于注意力机制的双向门控循环单元网络模型进行齿轮故障识别。双向门控循环神经网络模型添加了注意力机制,保留输入特征的重要信息,不随步长增加而消失。将采集到的原始数据集按7∶2∶1的比例划分为训练集、验证集和测试集。测试集模型的齿轮故障识别准确率达到了99.67%,与GRU和Bi-GRU等模型的结果对比证明该模型的正确率更高。本系统可用于汽车变速器的监测与故障诊断。 相似文献