摘要：伴随着全球经济环境的变化和企业管理需求的升级,教育改革和课程创新的推动了管理经济学课程的开设。课程设置要求理论与实践相结合,课程内容具备系统性和前瞻性,拥有互动性和参与度同时要培养技能并进行评估,实现跨学科融合。管理经济学课程的设计与课程内容的更新与适应性、教学方法适应性、教学内容的实践性、学生能力的评估、教师能力的提升以及学生需求多样化方面都面临挑战。提出课程内容与时俱进,注重教学实践性,推进多元化教学,优化评估体系,加强教师培训和发展,关注学生需求,推动跨学科整合等建议。

摘要：本文针对具有强非线性、多工作点特性的控制系统,提出了一种基于递归BP神经网络的多步预测模型;通过分析预测模型的内在数学关系,选择了二次型函数作为预测控制器的目标函数,并给出了目标函数关于控制序列的雅可比矩阵和赫森矩阵的计算方法;最后使用Newton-Rhapson算法设计出了滚动优化控制策略,构建了一个非线性多步预测控制器.仿真结果表明,文中提出的多步预测控制器具有较好的控制效果.

摘要：大跨度预应力带肋单层球面网壳结构的稳定性在设计中起着控制作用,尤其是各种因素(例如矢跨比、布索方式、缺陷及加载方式等)对该结构稳定性的影响还有待深入研究,目前研究多集中在中小跨度的带肋网壳结构动力或稳定性方面。该文对K6型和K8型110m拉索预应力带肋单层球面网壳的稳定性进行了较系统研究。分析了四种不同矢跨比、两种布索方案、四种初始缺陷和三种加载方式等因素对稳定性的影响;得到了不同因素对结构稳定性影响的关系曲线,找出了最优布索方案和矢跨比,并与天津市体育中心体育馆进行结构性能和耗钢量比较,结果表明:该结构形式能充分发挥材料性能,提高了极限承载力,与原结构相比节省了25.7%的钢材,经济效益显著,对于将来工程实践具有参考和指导意义。

摘要：在非线性有限元可靠度分析当中,经常会遇到两个障碍:对于特定的材料模型,约束函数会有不连续的梯度,导致搜索方法的不收敛;试算点离失效域太远,使得结果不能数值收敛[1]。针对这两个障碍,将OpenSees提供的光滑材料模型、改进和新的算法引入大跨度空间网格结构的非线性可靠度分析当中。通过应用光滑的Bouc-Wen材料模型解决了第一个障碍;通过修正已有的算法和引进新的算法解决了第二个障碍,除了已有的改进HL-RF算法、梯度映射法和SQP算法外,又首次将Polak-He算法引入到大跨度空间结构的非线性可靠度分析当中,并且对影响其收敛和计算速度的因素做了详细地阐述;结果发现SQP法和Polak-He算法计算效率较高,iHLRF法和梯度映射法效果较差。表明Polak-He算法是一种高效的计算方法,SQP法对功能函数的调用次数少,计算工作量少。通过引入光滑材料模型及几种算法,给大跨度空间结构的非线性可靠度分析带来方便,值得进一步推广。

摘要：为避免因人为或自然因素导致的电力系统崩溃事故,设计了一种基于嵌入式系统的电力系统关键电气特性参数监控保护系统。推导了有效值与测量瞬时值之间的变换算法和电力系统电气特性参数之间算法,以110 kV微机线路保护系统为例,分别构建了基于嵌入式微处理器的特性参数状态监控软、硬件平台,相应地设计了硬件电路与软件程序。系统试运转结果验证了所设计系统能够正确地判断相关设备故障,并发送跳闸命令使设备与电力系统隔离,从而保护电力系统免遭破坏。实验结果表明:该系统对电力系统电气特性参数早期预警是有效和可用的。

摘要：设计了一种通过佩戴阵列型表面肌电传感器,实时识别受试者的8种手势,并控制一个自主研发的六自由度灵巧操作假手进行同步动作的人–机协同控制系统.控制假手的手势识别策略基于神经网络算法,受试者仅需在首次训练阶段重复完成预先设定的8种手势动作(分别为放松、手腕外翻、手腕内翻、握拳、伸掌、手势2、手势3和竖大拇指),之后该系统即能够实时识别受试者随机完成8种手势中的任意一种手势.本文提出的网络参数随机搜索算法和梯度下降算法,与目前同规模的神经网络相比提高了网络的训练速度和手势预测精度;该手势识别算法使用Tensorflow机器学习框架学习权值并进行了可视化分析;采用经过优化的手势训练方式既缩短了受试者的手势训练时间,同时提高了手势训练的熟练度.本文对一名肌肉无损伤的受试者进行表面肌电信号采集、训练和预测,对8种手势的综合预测精度达到97%,且再次佩戴时不再需要进行训练.受试者实际控制假手时,使用投票算法对实时手势预测结果进行深度优化,最终假手的动作同步率到达99%.

摘要：脊柱侧弯在青少年中的发病率越来越高,严重影响青少年的心理和生理健康,如何矫正青少年不良姿态的问题迫切需要解决。为帮助脊柱侧弯的青少年得到更好的治疗,开展了基于分布式触觉传感技术的智能脊柱矫形装置研究。针对现有的支具治疗法在日常监督和提醒方面的不足,提出了将分布式触觉传感器用于矫形支具上,以提高其治疗效率。研究包括分布式触觉传感系统设计、支具设计和APP软件设计,采用模糊算法控制提醒强度,并对该算法进行实验验证。实验证明,该系统能在用户产生不良姿态时实时提醒,并能对用户的恢复情况进行检测,具有良好的实用价值;将分布式触觉传感技术应用在矫形支具上,可大大提高其智能化,为治疗青少年的脊柱侧弯问题提供帮助。

摘要：A prototype of the master slave telerehabilitation robotic system with force feedback is developed. This system contains a pair of robots with the master being operated by the therapist and the slave following the master to guide the patients to exercise. A slave device with a slave controller is designed to stretch and mobilize the impaired elbow joints accurately and safely. A master device with a master controller is designed to control/monitor the procedure of treatment and assess the outcome of treatment remotely and accurately. By using the twoport network theory and the circuit equivalent impedance models, the position-force control scheme is designed to generate force feedback for the therapist who is to be informed of the interaction force between the subject and the robot arm during exercise. Experiments were conducted with a healthy male. Results show that the therapist can guide the patient to exercise by the master arm and can feel the interaction forces between the impaired arm and the robot. Compared with the traditional therapy, this system is more cost-efficient, more convenient and safer for both the stroke patients and the clinicians.

摘要：为了提高偏瘫患者在镜像康复训练过程中的主动性与系统抗干扰性,该文提出一种基于自适应按需辅助的上肢镜像控制策略。该策略主要包括镜像控制和自适应按需辅助控制两个模块,镜像模块采集健侧位置解算出患侧期望位置,与患侧实际位置比较得到位置偏差;按需辅助模块结合传统阻抗控制和一种患肢运动状态评估方法,自动实时调节对患肢的辅助力大小,以实现患肢主动力矩的最大化。该文设计了两项实验,分别验证本策略对患者主动性和系统抗干扰性的提升效果,实验结果表明,对于镜像康复训练系统使用所提方法有效减小了56.9%的平均辅助力,患肢跟随健肢的位置精度为5.6%,能有效补偿89%的干扰外力。因此所提方法有效提升了训练者的主动性,同时具有良好的抗干扰性,满足镜像康复训练的要求。

摘要：针对机器人辅助患肢进行康复训练时患肢病情的变化对系统运动平滑性和稳定性造成的影响,在传统阻抗控制方法的基础上,提出了一种基于进化动态递归模糊神经网络(EDRFNN)的新的自适应阻抗控制方法。该方法根据在线辨识得到的患肢机械阻抗参数,运用EDRFNN对目标阻抗控制参数进行动态调整。在调整过程中,首先采用混合进化算法离线优化目标阻抗控制参数,然后再利用基于Lyapunov函数稳定收敛性理论设计的动态BP算法对目标阻抗控制参数在线作进一步的调整。分析和仿真结果表明,这种新的方法较其它阻抗控制方法更能有效地适应患肢病情的变化,且具有较好的平滑性和稳定性。