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汽车检测与维修技术专业职业能力系统化课程体系设计 被引量:13
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作者 张庆尧 武文侠 李松林 《职业技术教育》 北大核心 2010年第2期21-23,65,共4页
根据汽车检测与维修技术领域和职业岗位(群)的任职要求,参照国家职业标准,确定该专业课程的定位、目标和内容。通过职业素质、职业能力和可扩展能力的分析,以素质教育为基础,以能力培养为主线,构建公共课程、专业课程和可扩展课程,设计... 根据汽车检测与维修技术领域和职业岗位(群)的任职要求,参照国家职业标准,确定该专业课程的定位、目标和内容。通过职业素质、职业能力和可扩展能力的分析,以素质教育为基础,以能力培养为主线,构建公共课程、专业课程和可扩展课程,设计并实施模块化的理论知识教学体系以及项目化的技能训练教学体系。 展开更多
关键词 汽车检测与维修技术 职业能力 系统化 课程体系
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农产品销售中网络搜索引擎技术的研究与分析 被引量:2
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作者 刘华金 《农业考古》 北大核心 2011年第3期86-88,共3页
文章从农产品网络销售特点出发,分析农产品网络营销的优点,以及存在的问题。通过分析农产品搜索引擎现状,提出了农产品搜索引擎的关键技术及优化策略。从农产品销售网站各个方面详细阐述搜索引擎优化技术,提高农产品网站在搜索引擎中的... 文章从农产品网络销售特点出发,分析农产品网络营销的优点,以及存在的问题。通过分析农产品搜索引擎现状,提出了农产品搜索引擎的关键技术及优化策略。从农产品销售网站各个方面详细阐述搜索引擎优化技术,提高农产品网站在搜索引擎中的排名,从而提高农产品销售量,促进农业经济发展。 展开更多
关键词 农产品 网络销售 搜索引擎 优化
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新能源汽车结构与原理教学理论研究——评《新能源汽车结构与原理》 被引量:1
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作者 李倩 《人民长江》 北大核心 2022年第10期I0002-I0002,共1页
新能源汽车区别于传统燃油汽车之处是其利用电池进行驱动,简单来说就是采用新型动力系统,主要甚至完全依靠于新能源来进行启动的,其主要包括插电式混合动力(含增程式)汽车、纯电动汽车和燃料电池汽车等。这三种新能源汽车各有优缺点,首... 新能源汽车区别于传统燃油汽车之处是其利用电池进行驱动,简单来说就是采用新型动力系统,主要甚至完全依靠于新能源来进行启动的,其主要包括插电式混合动力(含增程式)汽车、纯电动汽车和燃料电池汽车等。这三种新能源汽车各有优缺点,首先是纯电动汽车,这类汽车其能源利用率很高,由于完全依靠电力,因此污染物排放量几乎为零。在结构方面也十分简单,因此牢固性很强,不容易甚至不会遭到破坏,相较于其他汽车,其最大的优点就是噪音小、耗能低,但行驶里程短,并且为了防止在路中突然断电而造成事故,车上需要配套电力设备,这也是这类汽车需要改善的地方。 展开更多
关键词 新能源汽车 教学理论研究 燃料电池汽车 插电式混合动力 燃油汽车 纯电动汽车 牢固性 能源利用率
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欠发达乡镇跨越式发展思考 被引量:2
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作者 邓志敏 楼莉萍 《生态经济》 CSSCI 北大核心 2008年第10期139-141,共3页
加快欠发达乡镇社会经济发展已成为我国全面建设小康社会和构建和谐社会进程中迫切需要解决的一大问题,因此,研究欠发达乡镇跨越式发展具有十分重要的意义。欠发达乡镇要实现跨越式发展,追赶发达乡镇,要紧密依托资源优势,大力培育区域... 加快欠发达乡镇社会经济发展已成为我国全面建设小康社会和构建和谐社会进程中迫切需要解决的一大问题,因此,研究欠发达乡镇跨越式发展具有十分重要的意义。欠发达乡镇要实现跨越式发展,追赶发达乡镇,要紧密依托资源优势,大力培育区域特色产业,发展农型经济;要高水平开发人力资本,着力提升农民整体素质和就业竞争力;要大力推进人口和产业向城镇聚集,营造欠发达地区经济增长级;要努力构筑完善的生态产业发展体系,大力发展生态效益型经济。 展开更多
关键词 欠发达乡镇 跨越式发展 特色产业 生态经济 人力资本开发
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基于双频精细复合多尺度排列熵的齿轮箱损伤识别 被引量:1
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作者 刘心 费莹 李倩 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第8期1176-1184,共9页
齿轮箱振动信号的非线性会导致其损伤特征难以得到有效提取,针对这一问题,提出了一种基于双频精细复合多尺度排列熵(DFRCMPE)和鲸鱼算法优化支持向量机(WOA-SVM)的融合损伤识别方法。首先,采用小波包分解(WPD)对齿轮箱损伤振动信号进行... 齿轮箱振动信号的非线性会导致其损伤特征难以得到有效提取,针对这一问题,提出了一种基于双频精细复合多尺度排列熵(DFRCMPE)和鲸鱼算法优化支持向量机(WOA-SVM)的融合损伤识别方法。首先,采用小波包分解(WPD)对齿轮箱损伤振动信号进行了两层分解,获得了反映齿轮箱损伤特性的低频和高频分量;然后,利用精细复合多尺度排列熵(RCMPE)对两组频带分量进行了分析,以充分提取嵌入在振动信号中的损伤信息,构建损伤特征;最后,将损伤特征输入至WOA-SVM分类模型中,成功对损伤进行了智能识别,并以实验采集到的齿轮箱振动信号为对象,对基于DFRCMPE和WOA-SVM的融合损伤识别方法的有效性开展了对比讨论。研究结果表明:与基于精细复合多尺度样本熵(RCMSE)、精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)、RCMPE、精细复合多尺度散布熵(RCMDE)的特征提取方法相比,基于DFRCMPE和WOA-SVM的融合损伤识别方法的准确率和稳定性更高,平均识别准确率达到了100%;该方法能够为解决实际应用中的齿轮箱故障识别问题提供可行的思路。 展开更多
关键词 齿轮传动 损伤特征提取 齿轮箱振动信号 双频精细复合多尺度排列熵 鲸鱼算法优化支持向量机 小波包分解
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