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大工程视野的机械工程专业教育研究 被引量:8
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作者 宋朝省 罗远新 刘飞 《中国大学教学》 CSSCI 北大核心 2023年第5期42-47,共6页
当前高校工程学导论课程多通过新生研讨课、采用课堂理论教学模式进行,教学内容偏重历史回顾,缺乏对学生全局思维与大工程视野的培养。作为工科大类培养的核心骨干课程,本研究通过建立“大工程”视野的工程学导论课程教学体系,重构了多... 当前高校工程学导论课程多通过新生研讨课、采用课堂理论教学模式进行,教学内容偏重历史回顾,缺乏对学生全局思维与大工程视野的培养。作为工科大类培养的核心骨干课程,本研究通过建立“大工程”视野的工程学导论课程教学体系,重构了多学科交叉融合的工程学导论课程教学内容,开展了虚实结合、项目实践牵引的工程学导论课程教学模式研究,建立了基于全过程的工程学导论课程能力达成评价体系。教学改革实践效果表明,开放式的虚实实践项目充分提升了学生创新实践能力,培养了学生解决复杂工程问题的能力。 展开更多
关键词 新工科 大工程观 机械工程 工程学导论 形成性教育
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基于高斯展开法的碟形声学黑洞宽频调谐减振机理研究 被引量:1
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作者 丁媛 施凯耀 郑玲 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期291-298,342,共9页
近年来,嵌入式声学黑洞(acoustic black holes,ABH)以其优异的性能,在结构减振降噪、声波调控、能量回收等领域展示了广阔的应用前景,但其局部结构强度弱化会影响其工程实用性。提出一种碟形声学黑洞(dish-shaped acoustic black hole,D... 近年来,嵌入式声学黑洞(acoustic black holes,ABH)以其优异的性能,在结构减振降噪、声波调控、能量回收等领域展示了广阔的应用前景,但其局部结构强度弱化会影响其工程实用性。提出一种碟形声学黑洞(dish-shaped acoustic black hole,DABH)结构,将其附加在主体结构上,以实现对主体结构的宽频减振。在Rayleigh-Ritz法框架下,选择高斯函数作为基函数,根据声学黑洞板的形状确定基函数的分布,避免质量和刚度矩阵的奇异化,建立了其耦合系统半解析模型。通过与有限元模态分析结果的对比,验证了半解析建模方法的正确性。研究了碟形声学黑洞结构参数以及连接位置对主体结构振动响应特性的影响规律,分析了碟形声学黑洞的ABH效应以及与主体结构的耦合效应,揭示了其宽频调谐减振的机理,为拓展声学黑洞在宽频结构振动控制上的应用提供了新的思路。 展开更多
关键词 声学黑洞(ABH) 减振 高斯展开法 动态吸振器效应
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面向狭窄场景的鲁棒多视角配准方法 被引量:4
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作者 刘飞 黄瀚霖 +2 位作者 杨恬 李文博 杨炀 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期192-200,共9页
多视角点云配准是逆向工程中的关键步骤之一,具有重要的研究意义和工程应用价值。而对于狭窄场景(如口腔或机械结构内部)获取的点云数据,多视角配准算法的精度直接影响重建精度的好坏。为了提升狭窄场景多视角点云配准的速度和鲁棒性,... 多视角点云配准是逆向工程中的关键步骤之一,具有重要的研究意义和工程应用价值。而对于狭窄场景(如口腔或机械结构内部)获取的点云数据,多视角配准算法的精度直接影响重建精度的好坏。为了提升狭窄场景多视角点云配准的速度和鲁棒性,提出一种基于位姿图优化的增量式多视角点云配准方法。首先针对相邻视角的点云,结合迭代最近点法(ICP)和基于特征的配准方法,提出一种多策略融合的成对点云配准算法,用于求解相邻视角点云的配准结果;然后在增量式相邻视角点云配准的基础上,进一步提出一种基于距离约束的回环检测方法,并依据相邻视角点云的配准结果和回环检测的结果构建位姿图;最后采用实时优化策略对位姿图进行优化,消除累计误差,实现鲁棒的多视角配准。实验结果表明,提出的多策略融合配准算法和基于距离约束的回环检测方法是有效的。经典ICP算法和基于FPFH特征的配准算法在实验中存在失效的现象,而提出的多策略融合配准算法并无失效。基于距离筛选的回环检测方法较常规的回环检测方法效率提高。提出的多视角配准算法在配准牙齿模型数据时精度可达到0.0357mm。为了验证算法的普适性,采用多个狭窄场景下连续采集的模型点云进行验证,结果表明:提出的算法取得了不错的效果,表明该方法是一种有效的狭窄场景多视角配准方法。 展开更多
关键词 多视角点云配准 回环检测 位姿优化 迭代最近点算法 机器视觉
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融入时频能量特征的车内噪声声品质评价方法 被引量:3
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作者 金可心 卢海峰 +1 位作者 杨亮 褚志刚 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期96-103,共8页
为提升车内噪声声品质评价的准确性,建立了一种融入时频能量特征的车内噪声声品质评价方法。该方法首先对车内噪声信号进行变分模态分解获得本征模态分量,再基于Hilbert变换得到各分量的瞬时强度及计权能量,进而获得信号的时频能量特征... 为提升车内噪声声品质评价的准确性,建立了一种融入时频能量特征的车内噪声声品质评价方法。该方法首先对车内噪声信号进行变分模态分解获得本征模态分量,再基于Hilbert变换得到各分量的瞬时强度及计权能量,进而获得信号的时频能量特征;在此基础上,建立了以心理声学客观参量和时频能量特征为联合输入的遗传算法优化反向传播神经网络声品质评价模型。应用建立方法对某汽车车内噪声声品质进行评价,其结果与主观评价结果的相关度达93.7%、相对误差小于8.0%,该车车内噪声声品质被准确评价。建立的融入时频能量特征的车内噪声声品质评价方法准确性高,在汽车声品质开发实践中具有良好应用前景。 展开更多
关键词 车内噪声 声品质 变分模态分解 能量特征 GA-BP神经网络
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