第一节 审美教育 • 一、审美教育的涵义及其必要性 • 二、审美教育的基本内容 第二节 审美教育的特点和规律 • 一、审美教育的特点 • 二、审美教育的规律 第三节 审美交流与审美教育的实施 • 一、审美交流的涵义 • 二、审美交流的基本特点 • 三、审美交流视角下的审美教育方式

为促进超声振动拉丝的实际应用,针对不同施振方式的作用效果,建立了一套正交复合超声振动拉丝实验系统,系统由超声波驱动器、超声振动系统、拉丝模和拉丝机等组成.利用有限元法对正交复合超声振动拉丝进行仿真模拟,分析超声振动拉丝的加工机理.通过对铜丝的一系列拉拔实验,考察了在实际拉丝加工过程中,纵向振动、横向振动和正交复合超声振动对拉拔力和丝表面质量的影响.实验结果表明:当振幅达到一定值后,正交复合超声振动的作用效果最好,能使拉丝机的张力调节周期有效延长3倍以上,减少了丝材的不均匀变形,使拉丝更趋于稳定;当拉拔速度为980 mm·s-1时,可使拉拔力减小近10%,改善了丝材表面质量

交通规划中预测路网交通量的一般方法，它在范围 比较大区域制定长期性、宏观性交通规划时发挥着 重要作用。 随着机动车保有辆的快速发展，在城市内部产生了慢 性交通阻塞，影响了市民的正常出行和城市经济的可 持续发展。 及时进行交通设施建设，扩大通行能力是解决这一 问题基本方法

提出了求解TSP问题的一种新的基于信息素的遗传交叉算子,并对算子构造子个体的过程进行了实验分析.在生成子个体时,基于信息素的遗传交叉算子不仅能够利用包括边长度和邻接关系在内的局部信息,还可以利用以信息素形式保存的全局信息.在纯遗传算法框架内,利用TSP基准算例对所提出的交叉算子的性能进行了实验测试.结果表明,该算子在精度和收敛速度上均优于其他知名的交叉算子

在冷态模拟实验中,就交叉射流的参数对主变形率的影响进行了研究。增加交角、提高出口动量比和保持两枪之间适当的距离都有利于提高混合效果。对不同类型喷枪的煤粉燃烧率进行了热态模拟实验,发现采用交叉式氧煤双枪和双煤枪可以获得比单枪较高的燃烧率。这表明交叉射流为煤粉在风口前的燃烧提供了良好的传热和传质条件

为了准确预测管道在不同应力比交替作用下的剩余寿命,在疲劳裂纹扩展速率实验的基础上,建立了一种新的含缺陷管道剩余寿命预测方法,即不同应力比交替作用下单参数疲劳寿命预测方法.该方法全面考虑了管线运行过程中不同应力比交替作用引起的破坏.以X52管线钢为例,通过模拟天然气实际运行情况(R=0.1和R=0.6交替作用)预测了其剩余寿命

交通规划中预测路网交通量的一般方法，它在范围 比较大区域制定长期性、宏观性交通规划时发挥着 重要作用。 随着机动车保有辆的快速发展，在城市内部产生了慢 性交通阻塞，影响了市民的正常出行和城市经济的可 持续发展。 及时进行交通设施建设，扩大通行能力是解决这一 问题基本方法

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求

一、概述 1993年,局域网交换设备出现,1994年,国内掀起了交换网络技术的热潮。其实, 交换技术是一个具有简化、低价、高性能和高端口密集特点的交换产品,体现了桥接技 术的复杂交换技术在OSI参考模型的第二层操作。与桥接器一样,交换机按每一个包中 的MAC地址相对简单地决策信息转发。而这种转发决策一般不考虑包中隐藏的更深的其 他信息

为了实时获得冷轧带钢酸洗溶液的浓度值,便于进行酸浓度控制,采用软测量方法实时预测酸浓度.由于酸浓度建模数据中无关成分和特异点会影响模型精度,利用正交信号校正和稳健回归相结合的方法来建立酸浓度预测模型首先利用正交信号校正对建模数据进行预处理,去除自变量中与因变量无关的成分;然后采用基于迭代加权最小二乘的稳健回归算法进行建模,降低特异点对模型的影响;最后将预测结果和多元线性回归、传统稳健回归方法和正交信号校正多元线性回归进行比较.实验结果表明:采用正交信号校正-稳健回归方法后,模型预测能力得到提高,与多元线性回归结果相比,亚铁离子质量浓度和氢离子质量浓度的相对预测误差分别从1.82%降低到1.17%、从5.87%降低到4.73%.本文提出的方法具有更好的模型预测精度,可以满足工业应用要求