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德国职业教育教材的使用问题探讨
被引量:
4
1
作者
孟
秋
静
《工业和信息化教育》
2014年第2期8-11,共4页
德国职业教育的教材形式丰富多样,教材内容能更好地培养学生将来在社会上就业、竞争和发展,以及独立、合作、交流、自学等一系列关键能力。我国职业教育的教材内容与企业生产实际相脱离,教材种类较少,不能很好地适应训练能力的需要。本...
德国职业教育的教材形式丰富多样,教材内容能更好地培养学生将来在社会上就业、竞争和发展,以及独立、合作、交流、自学等一系列关键能力。我国职业教育的教材内容与企业生产实际相脱离,教材种类较少,不能很好地适应训练能力的需要。本文针对我院二十多年双元制教学模式实践经验,分析德国教材的使用情况和使用问题,借鉴德国职业教育教材的优点,提出改革现有教材的几点建议。
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关键词
职业教育
双元制
教材
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职称材料
基于LSTM神经网络模型的液压管路故障诊断方法
被引量:
3
2
作者
孟
秋
静
杨钢
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第10期1374-1381,共8页
在航空发动机液压管路故障信号中,因含有噪声的干扰,导致针对液压管路故障的识别准确率较低,为此,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的航空液压管路故障诊断方法。首先,采集了航空发动机液压管路故障的振动信号,根据管路信号的特...
在航空发动机液压管路故障信号中,因含有噪声的干扰,导致针对液压管路故障的识别准确率较低,为此,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的航空液压管路故障诊断方法。首先,采集了航空发动机液压管路故障的振动信号,根据管路信号的特点设计并确定了LSTM模型;然后,开展了实例分析,将采集的液压管路原始振动信号加入了高斯噪声,并创建成液压管路数据集,利用所建长短期记忆神经网络模型对液压管路数据集进行了时序信息融合;最后,针对液压管路不同的故障情况,采用LSTM神经网络模型与循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)等模型,进行了对比分析,验证了LSTM模型对航空液压管路故障分类的可行性和有效性。研究结果表明:在识别故障管路精度上,LSTM神经网络模型明显优于SVM和BPNN等传统的浅层神经网络模型;在抗噪性能方面,LSTM明显优于近年来所用的CNN和RNN诊断方法;这说明LSTM神经网络故障诊断方法对航空发动机外部液压管路故障诊断具有适应性和实用性。
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关键词
长短期记忆神经网络模型
流固耦合振动特性
振动信号全局特征
高斯噪声
健康状态识别
时间信息融合
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职称材料
IHIE在滚动轴承损伤识别中的应用
3
作者
孟
秋
静
杨钢
王红卫
《中国工程机械学报》
北大核心
2023年第5期476-481,497,共7页
针对滚动轴承的损伤识别精度较低的缺陷,建立基于改进层次增量熵(IHIE)和海鸥算法(SOA)优化极限学习机(ELM)的损伤识别模型。首先,采用IHIE提取滚动轴承的熵值特征,生成故障特征;然后,利用SOA对ELM进行迭代寻优,建立结构最优的分类模型...
针对滚动轴承的损伤识别精度较低的缺陷,建立基于改进层次增量熵(IHIE)和海鸥算法(SOA)优化极限学习机(ELM)的损伤识别模型。首先,采用IHIE提取滚动轴承的熵值特征,生成故障特征;然后,利用SOA对ELM进行迭代寻优,建立结构最优的分类模型;最后,将故障特征输入至SOA-ELM模型中进行训练和测试,完成滚动轴承的损伤识别。利用两组滚动轴承数据集对该模型进行了实验评估。研究结果表明:该模型能够有效识别滚动轴承的损伤类型和损伤程度,两种数据集的识别准确率分别达到了100%和96.92%,且在多个维度都优于对比方法,具有一定的优越性。
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关键词
改进层次增量熵(IHIE)
极限学习机(ELM)
损伤识别
滚动轴承
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职称材料
基于MS5803的飞机大气数据仪表检测仪的设计
4
作者
孟
秋
静
《电子技术与软件工程》
2015年第17期95-96,共2页
以某型飞机备用大气数据仪表进行快速、可靠测试的检测仪的研制为背景,介绍了大气数据仪表检测仪的设计思路。在设计上,大气数据仪表经过由高精度压力采集芯片MS5803组成的测量单元进行压力采集,由单片机系统来实现参数解算。气源系统...
以某型飞机备用大气数据仪表进行快速、可靠测试的检测仪的研制为背景,介绍了大气数据仪表检测仪的设计思路。在设计上,大气数据仪表经过由高精度压力采集芯片MS5803组成的测量单元进行压力采集,由单片机系统来实现参数解算。气源系统的动、静压力,与经实体管路送至被测机载备用仪表实测参数进行比较,从而确定仪表的误差,实现仪表的鉴定目的。
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关键词
51单片机
大气数据仪表
检测仪大气数据演算
高精度压力采集
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职称材料
《工程力学》课程思政的实施与思考——以航空维修专业为例
5
作者
王敏
孟
秋
静
《中文科技期刊数据库(文摘版)教育》
2022年第1期198-201,共4页
“立德树人”是高等教育的根本任务,《工程力学》是航空维修专业的基础课程,本文通过影响《工程力学》课程思政的因素如课程特点、学生现状、教师现状等基本情况进行分析,从教学目标、教学内容、教学方法、及考核与评价形式等方面进行...
“立德树人”是高等教育的根本任务,《工程力学》是航空维修专业的基础课程,本文通过影响《工程力学》课程思政的因素如课程特点、学生现状、教师现状等基本情况进行分析,从教学目标、教学内容、教学方法、及考核与评价形式等方面进行教学实践,并基于现状,从教师角度进行研究,提出保障教学效果的举措,对《工程力学》课程思政进行教学实施与深入思考。
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关键词
课程思政
工程力学
高职
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职称材料
题名
德国职业教育教材的使用问题探讨
被引量:
4
1
作者
孟
秋
静
机构
上海电子信息职业技术学院中德学院
出处
《工业和信息化教育》
2014年第2期8-11,共4页
文摘
德国职业教育的教材形式丰富多样,教材内容能更好地培养学生将来在社会上就业、竞争和发展,以及独立、合作、交流、自学等一系列关键能力。我国职业教育的教材内容与企业生产实际相脱离,教材种类较少,不能很好地适应训练能力的需要。本文针对我院二十多年双元制教学模式实践经验,分析德国教材的使用情况和使用问题,借鉴德国职业教育教材的优点,提出改革现有教材的几点建议。
关键词
职业教育
双元制
教材
分类号
G719.1 [文化科学—职业技术教育学]
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职称材料
题名
基于LSTM神经网络模型的液压管路故障诊断方法
被引量:
3
2
作者
孟
秋
静
杨钢
机构
上海电子信息职业技术学院中德工程学院
重庆交通大学机电与车辆工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第10期1374-1381,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52178273)。
文摘
在航空发动机液压管路故障信号中,因含有噪声的干扰,导致针对液压管路故障的识别准确率较低,为此,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的航空液压管路故障诊断方法。首先,采集了航空发动机液压管路故障的振动信号,根据管路信号的特点设计并确定了LSTM模型;然后,开展了实例分析,将采集的液压管路原始振动信号加入了高斯噪声,并创建成液压管路数据集,利用所建长短期记忆神经网络模型对液压管路数据集进行了时序信息融合;最后,针对液压管路不同的故障情况,采用LSTM神经网络模型与循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)等模型,进行了对比分析,验证了LSTM模型对航空液压管路故障分类的可行性和有效性。研究结果表明:在识别故障管路精度上,LSTM神经网络模型明显优于SVM和BPNN等传统的浅层神经网络模型;在抗噪性能方面,LSTM明显优于近年来所用的CNN和RNN诊断方法;这说明LSTM神经网络故障诊断方法对航空发动机外部液压管路故障诊断具有适应性和实用性。
关键词
长短期记忆神经网络模型
流固耦合振动特性
振动信号全局特征
高斯噪声
健康状态识别
时间信息融合
Keywords
long short-term memory(LSTM)neural network model
fluid-solid coupling vibration characteristics
vibration signal global characteristics
Gaussian noise
health status identification
time information integration
分类号
TH137.86 [机械工程—机械制造及自动化]
V267 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
IHIE在滚动轴承损伤识别中的应用
3
作者
孟
秋
静
杨钢
王红卫
机构
上海电子信息职业技术学院中德工程学院
重庆交通大学机电与车辆工程学院
东南大学机械工程学院
出处
《中国工程机械学报》
北大核心
2023年第5期476-481,497,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(52075095)
安徽省高校重点自然科学基金资助项目(KJ2017A781)。
文摘
针对滚动轴承的损伤识别精度较低的缺陷,建立基于改进层次增量熵(IHIE)和海鸥算法(SOA)优化极限学习机(ELM)的损伤识别模型。首先,采用IHIE提取滚动轴承的熵值特征,生成故障特征;然后,利用SOA对ELM进行迭代寻优,建立结构最优的分类模型;最后,将故障特征输入至SOA-ELM模型中进行训练和测试,完成滚动轴承的损伤识别。利用两组滚动轴承数据集对该模型进行了实验评估。研究结果表明:该模型能够有效识别滚动轴承的损伤类型和损伤程度,两种数据集的识别准确率分别达到了100%和96.92%,且在多个维度都优于对比方法,具有一定的优越性。
关键词
改进层次增量熵(IHIE)
极限学习机(ELM)
损伤识别
滚动轴承
Keywords
hierarchical increment entropy(IHIE)
extreme learning machine(ELM)
damage identification
rolling bearing
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于MS5803的飞机大气数据仪表检测仪的设计
4
作者
孟
秋
静
机构
上海电子信息职业技术学院中德学院
出处
《电子技术与软件工程》
2015年第17期95-96,共2页
文摘
以某型飞机备用大气数据仪表进行快速、可靠测试的检测仪的研制为背景,介绍了大气数据仪表检测仪的设计思路。在设计上,大气数据仪表经过由高精度压力采集芯片MS5803组成的测量单元进行压力采集,由单片机系统来实现参数解算。气源系统的动、静压力,与经实体管路送至被测机载备用仪表实测参数进行比较,从而确定仪表的误差,实现仪表的鉴定目的。
关键词
51单片机
大气数据仪表
检测仪大气数据演算
高精度压力采集
分类号
V241.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
《工程力学》课程思政的实施与思考——以航空维修专业为例
5
作者
王敏
孟
秋
静
机构
上海电子信息职业技术学院中德工程学院
出处
《中文科技期刊数据库(文摘版)教育》
2022年第1期198-201,共4页
文摘
“立德树人”是高等教育的根本任务,《工程力学》是航空维修专业的基础课程,本文通过影响《工程力学》课程思政的因素如课程特点、学生现状、教师现状等基本情况进行分析,从教学目标、教学内容、教学方法、及考核与评价形式等方面进行教学实践,并基于现状,从教师角度进行研究,提出保障教学效果的举措,对《工程力学》课程思政进行教学实施与深入思考。
关键词
课程思政
工程力学
高职
分类号
G641 [文化科学—高等教育学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
德国职业教育教材的使用问题探讨
孟
秋
静
《工业和信息化教育》
2014
4
下载PDF
职称材料
2
基于LSTM神经网络模型的液压管路故障诊断方法
孟
秋
静
杨钢
《机电工程》
CAS
北大核心
2022
3
下载PDF
职称材料
3
IHIE在滚动轴承损伤识别中的应用
孟
秋
静
杨钢
王红卫
《中国工程机械学报》
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
4
基于MS5803的飞机大气数据仪表检测仪的设计
孟
秋
静
《电子技术与软件工程》
2015
0
下载PDF
职称材料
5
《工程力学》课程思政的实施与思考——以航空维修专业为例
王敏
孟
秋
静
《中文科技期刊数据库(文摘版)教育》
2022
0
下载PDF
职称材料
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