大学生卓越人才培养模式再探索——南京航空航天大学“飞行器动力工程专业培优班”建设的思考

南京航空航天大学"飞行器动力工程培优班"自组建以来既取得了诸多经验,也反映出学生流动性过大和发展机会不足等问题。优化培养方案的关键在于改进招生模式,关注学生心态的培养与潜能的开发,利用学校优势与国内外著名校企建立交流机制,实现资源利用的最大化,进一步从传统教育向现代教育转型。     

某轨道试验车非线性有限元结构动力学分析

为检验用于标定实验的某轨道试验车是否符合设计要求,对其进行动力学分析。首先采用UG对某轨道试验车进行三维建模,其次利用Abaqus软件建立某轨道试验车的结构动力学有限元模型,最后运用隐式时间积分动力学方法模拟该轨道试验车的牵引和制动过程,并获得整车动态响应和车体的应力、变形以及关键部件应力云图。结果表明:该轨道试验车的车体和关键部件满足设计要求,但牵引系统-牵引杆不满足强度设计要求。分析结果为进一步改进牵引杆结构提供了理论依据,也为轨道试验车的设计提供了参考。     

大学生卓越人才培养模式探索——“飞行器动力工程专业培优班”建设

通过“飞行器动力工程专业培优班”的建设,对大学生卓越人才培养模式进行了探索,飞行器动力工程专业卓越人才培养模式探索需要考虑的主要内容包括可行性与操作形式,专业能力培养的定位,学生专业思想教育与管理模式,培养方案设计与教学计划安排,学业指导方法与师资力量配备,同时还拟建立起调研-总结-分析-凝练-实践-修改与完善-提出可行的一套培养体系的探索方法与技术路线。     

多通道特征融合卷积神经网络的齿轮箱故障诊断

针对一维数据的卷积神经网络故障诊断方法无法十分准确地识别齿轮箱故障类型的问题,提出一种二维振动信号的多通道特征融合卷积神经网络(MC-FFCNN)算法。采用格拉米角场将传感器获取的一维振动信号转换为二维矩阵,将矩阵中的数值作为像素值转换为灰度图从多个通道输入卷积神经网络,经过多个卷积层、池化层及增加的融合层,导出各通道的融合数据到全连接层。在试验中,通过对多个故障数据进行训练与测试,实现齿轮箱单一故障的诊断。将诊断结果与单通道的卷积神经网络诊断结果进行比较分析,结果显示：所提方法的故障诊断准确率更高。