MATLAB语言是美国 Mathworks公司研制开发的大型计算软件,自1985年问世 以来,特别是1993年4. x Windows版本的出现,使得 MATLAB语言的使用获得了巨 大的发展。它的强大的矩阵处理与运算功能、丰富的图形绘制能力深受用户的青睐 控制领域的研究者与工程技术人员对此给予了极大关注,国际上众多的知名学者在 此基础上先后开发出一系列的相关工具箱( toolbox),如控制系统工具箱( Control System Toolbox)、神经网络工具箱( Neural Network Toolbox)、系统辨识工具箱 ( Systerm Identification Toolbox)、最优化工具箱( Optimization Toolbox)、鲁 棒控制工具箱( Robust control toolbox)等,以及集成在 MATLAB上的面向结构图的 系统分析平台 Simulink。从而使得 MATLAB的功能得到了全面提高,几乎覆盖了控制 领域各个硏究分支

I 目 录 1学科基础课平台必修课 《画法几何与工程制图》 《工业设计工程基础 2》 《金工实训 B》 《设计素描》 《设计色彩》 《工业设计史》 《工业设计色彩写生》实习 《设计程序与方法》 2学科基础课平台选修课 《工业设计专业导论》 《构成基础》 《产品视觉传达设计》 《产品摄影》 《设计心理学》 《工业设计专业英语》 《设计管理》 《产品服务设计》 《可持续设计》 《传统文化与现代设计》 《设计材料及加工工艺》 《材料成型及加工工艺》 《设计表现》 《设计创意表现》 II 《产品设计初步》 《计算机辅助平面设计》 《计算机辅助三维设计》 《社会学概论》 《问题设计研究》 《设计概论》 《陶瓷艺术》 《产品速写》 《视觉设计基础》 《感性工学》 《产品造型工艺》 《设计论证》 《设计伦理》 《中外美术史》 《文化产品设计》 《用户研究与体验》 《市场研究》 《计算机网络艺术》 《民间艺术考察与创新》 《数字媒体编辑》 《UG 造型设计及应用》 《Pro/E 技术与应用》 3专业课平台必修课 《产品模型设计》 《产品形态设计》 《专题设计Ⅰ》 《专题设计Ⅱ》 《人机工程学》 《系统设计》 《产品创新与研发设计》 III 《产品创新与研发》 《交通工具设计》 《工设毕业实习》 《工设毕业设计（论文）1》 《工设毕业设计（论文）2》 《设计与创新实践》 4专业课平台选修课 《产品语义学》 《产品交互设计》 《陶瓷产品设计》 《虚拟设计》 《产品界面设计》 《设计前沿分析》 《产品情感设计》 《趣味产品设计》 《家具设计 B》 《展示设计 C》 《展示设计》 《创新概念设计》 《模具设计》 《品牌策划与管理》 《CMF 研究与设计》 《产品结构设计》 《信息设计》 《先进制造技术》 《ALIAS 辅助产品设计》 《3D 数字化表现》

I 目 录 1学科基础课平台必修课 《高等数学 D》 《画法几何与工程制图》 《工业设计工程基础 2》 《金工实训 B》 《设计素描》 《设计色彩》 《工业设计史》 《工业设计色彩写生》实习 《设计程序与方法》 《工业设计生产实习》实习 2学科基础课平台选修课 《工业设计专业导论》 《构成基础》 《产品视觉传达设计》 《产品摄影》 《设计心理学》 《工业设计专业英语》 《设计管理》 《产品服务设计》课程教学 《产品服务设计》 《可持续设计》 《传统文化与现代设计》 《设计材料及加工工艺》 《材料成型及加工工艺》 《设计表现》 《设计创意表现》 《产品设计初步》 《计算机辅助工业设计 1》 《计算机辅助工业设计 2》 《社会学概论》 《问题设计研究》 《设计概论》 《陶瓷艺术》 《产品速写》 《视觉设计基础》 《感性工学》 《产品造型工艺》 《设计论证》 《设计伦理》 《中外美术史》 《文化产品设计》 《用户研究与体验》 《市场研究》 《计算机网络艺术》 《民间艺术考察与创新》 《数字媒体编辑》 《UG 造型设计及应用》 《Pro/E 技术与应用》 3专业课平台必修课 《产品模型设计》 《产品形态设计》 《竞赛专题设计Ⅰ》 《竞赛专题设计Ⅱ》 《人机工程学》 《系统设计》 《产品创新与研发设计》 《产品创新与研发》 《交通工具设计》 《工设毕业实习》 《工设毕业设计（论文）1》 《工设毕业设计（论文）2》 《设计与创新实践》 4专业课平台选修课 《产品语义学》 《产品交互设计》 《陶瓷产品设计》 《虚拟设计》 《产品界面设计》 《设计前沿分析》 《产品情感设计》 《趣味产品设计》 《家具设计 B》 《展示设计 C》 《展示设计》 《创新概念设计》 《模具设计》 《品牌策划与管理》 《CMF 研究与设计》 《产品结构设计》 《信息设计》 《先进制造技术》 《ALIAS 辅助产品设计》 《3D 数字化表现》

在Gurson损伤模型的基础上，采用有限元数值模拟与温热冲压实验相结合的方法，对镁合金板材温热冲压成形过程中的材料损伤过程进行了预测.考虑了板材的塑性各向异性行为，通过用户自定义材料子程序VUMAT将损伤模型嵌入到有限元软件ABAQUS/Explicit中.采用单轴拉伸试验数据与有限元数值模拟结果进行迭代，确定了Gurson模型所需要的材料参数.使用ABAQUS模拟得到了镁合金板材温热冲压过程中微孔洞的演变及分布规律.通过扫描电子显微镜，对不同温度下的AZ31镁合金板材由孔洞增长和聚合引起的内部损伤演化进行了观察分析.研究结果表明，板材中微孔洞的分布与实验数据相吻合，说明本文所提出的方法可以应用于金属板材温热冲压成形性能预测

运用Fluent动网格模型实现采空区的四维动态变化,并用用户自定义函数将煤低温氧化动力学机理及非均质孔隙率函数编入Fluent中,结合时间和空间,对U+L型通风系统采空区升温规律进行四维动态模拟研究.研究表明:非均质孔隙率四维动态模型能更真实地反应孔隙率的空间与时间变化,空间某一位置的孔隙率随时间呈负指数递减;工作面推进速度越大,采空区升温速率越小,推进速度为3.6 m·d-1时平均升温速率仅为推进速度为1.2 m·d-1时的1/5;然而,推进速度越大,高温点的深度越大,不利于自燃的预防;尾巷的存在使得温度场范围扩大,温度升高,CO主要从尾巷流出,尾巷释放的CO量是回风巷CO释放量的10倍.最后利用现场实测的数据对结果进行验证,表明模拟结果是正确可信的

1学科基础课平台必修课 《高等数学 B1》 《高等数学 B2》 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《管理学 A》 《统计学 A》 《统计学 A》课程考试 《基础会计学 B》 《市场营销学 A》 《信息管理与信息系统专业导论》 2学科基础课平台选修课 《经济法 C》 《组织行为学》B 《计算机办公自动化》 《运筹学 B》 《市场调查与分析》 《财务管理学 B》 《创业管理》 《战略管理 B》 《系统工程学 C》 《管理研究方法》 3 专业课平台必修课 《数据库原理与应用 A》 《面向对象程序设计》 《电子商务概论》 《信息系统开发环境与工具》 《信息资源组织与管理》 《管理信息系统》 《信息专业实习》 《信管毕业实习》 信息管理与信息系统专业毕业设计（论文） 4 专业课平台选修课 《平面图像处理》 《网页设计与制作》 《网页设计与制作》考试 《网页设计与制作》课程实训 《信息经济学》 《操作系统》 《操作系统》课程考试 《信息检索与利用》 电子商务支付与安全 《数据挖掘与商务智能》 《信息服务与用户》 《软件工程》 《信息分析与预测》 《移动开发技术》 《信息系统项目管理》 《信息资源知识产权》 《电子政务》 《决策支持系统》 《信管专业英语》 《信管专业认知调查》 《信息管理与信息系统》 《数据结构》 《商业数据分析》 《创新创业创意实训》

5G标准下的蜂窝网络正在向异构化、超密集化的方向发展，传统的基于六边形网格模型的研究方法较为理想化且并不精确，越来越不适用于如今的异构网络.针对这个问题，目前常用的方法是使用基于随机几何的泊松点过程来研究异构网络的基站部署，这种方法假设基站的空域分布完全随机，因此得到了覆盖概率的理论下界.但是由于宏蜂窝边缘（盲区）以及热点地区（忙区）等特殊区域中，站点的分布可能形成簇，此时，基于泊松点过程的空域分布将不再准确.针对这个问题，本文使用泊松簇过程研究三层异构蜂窝网络的基站部署与规划.首先，提出基于泊松簇过程的基站部署系统模型，讨论了基于簇分布的基站形成过程；其次，在充分分析用户受到的聚集干扰基础上，采用基于瞬时信干噪比的小区选择机制，推导出了中断概率模型，并讨论了三种特殊条件下的中断概率；最后，通过仿真对比分析了基于泊松簇过程与泊松点过程的中断概率的差异以及信干噪比阈值变化时的中断概率的变化曲线，证明了基于簇的空域基站部署具有更低的中断概率

首先从绿色通信入手, 对网络能量效率的国内外研究现状进行了分析. 在此基础上, 对超密集网络的关键性能指标, 即能量效率的各种定义进行了梳理, 为建模奠定了基础. 其次, 讨论了网络能量效率建模和优化过程中经常使用的4种理论模型: 随机几何、博弈论、最优化理论和分数阶规划. 并综述了能效提升的技术, 包括高能效部署与规划、高能效基站休眠、高能效用户关联、高能效资源管理、高能效传输方式. 最后, 指出未来的可能的技术挑战: 网络能效理论与超密集网络体系架构、超密集小基站高能效覆盖机理、超密集网络的柔性资源匹配机理、移动用户群体行为建模与高能效服务方法. 通过研究超密集网络高能效覆盖机理和柔性资源匹配机理, 为未来无线通信网络建模和分析提供设计依据与技术支撑

为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的