摘要：《义务教育艺术课程标准(2022年版)》(下文称:新课标)提出了“突出课程综合”的课程理念,在新课标的指导下,很多艺术类学科教师都能够基于跨学科视角展开教学研究工作,希望可以通过相关工作,在突出艺术类学科美育功能的同时,提高学生的综合能力,达成促进学生健康、全面发展的目标。跨学科教学并非机械地将多个学科知识融合在一起,本文运用归纳总结法、文献资料研究法等研究方法,指出小学音乐跨学科教学可提升学生学习动力、音乐学习深度和问题解决能力,结合案例提出教师可在结合教材内容确定教学主题的基础上,确定音乐与其他学科的融合角度,与其他学科教师合作完成教学,最后支持学生自由拓展,落实小学音乐跨学科教学工作。

摘要：《混凝土结构设计标准》(GB/T50010-2010)中有关钢筋混凝土受弯构件最小配筋量的计算方法较为复杂,需要多次迭代计算,在进行地铁车站梁配筋设计时,计算工作量大且容易出错。为了解决上述问题,提出基于裂缝值反算配筋的计算方法,该方法简化了钢筋混凝土受弯构件最小配筋量的计算过程,与现有规范中的计算方法相比,计算方法简单,计算次数明显减少,计算结果一致。研究成果已经成功应用于青岛市地铁15号线一期工程春阳路站的设计工作中,为钢筋混凝土受弯构件最小配筋量批量化快速计算提供参考。

摘要：戏曲电视节目是中国电视节目类型中最为独特的部分,它有着传统文化的深厚底蕴,具有丰富的传统知识内涵和强大的艺术魅力。作为民族电视节目的瑰宝,从20世纪90年代至本世纪初,戏曲电视节目曾一度辉煌,培养了广泛的观众群体,获得良好的社会效益和经济效益。

摘要：分析了基于简化模型(机炉模型)设计发电单元协调控制策略的局限性,指出基于发电单元完整模型(包含锅炉、汽轮机和发电机的模型)设计协调控制策略的必要性。提出了一种新的发电单元协调控制思路,即应该权衡电网频率和发电单元本身安全程度的迫切性使用发电单元中的储能。采用增益调度控制方法设计了协调控制策略。与传统的以固定程度使用发电单元储能的协调控制策略相比,所提出的协调控制策略能根据电网运行的实际需要,及时、灵活地使用发电单元储能,从而既可以保障单元机组自身运行的安全又可以增强电网频率的控制性能。仿真结果也说明了所提出控制策略的有效性。

摘要：介绍了THDS—A型车辆轴温智能探测系统自检功能的现状,并就其存在的问题进行了改进设计。

摘要：通过概述快捷支付的概念和应用,阐述通过手机等第三方软件快捷支付实现铁路实名制售票和验证验票的技术方案,即开发第三方购票支付功能,设置快速售票端,验证验票进站,其他客服、商服解决方案。在分析铁路快捷支付优缺点的基础上,提出为旅客的财产安全提供有效保障、移动支付的产品设计更趋完善、健全金融机构间信息沟通交流常态化机制等建议。

摘要：针对不完全信息下路径规划的环境复杂与动态目标等问题,本文研究了无人机集群的路径规划策略。不完全信息下的无人机集群执行任务时,由于各无人机存在目标、始发地、时间等因素的差异,会有碰撞、冲突等问题。通过分析无人机动态战场与作战信息的不确定性,建立不完全信息的多无人机路径规划模型;基于多智能体深度确定性策略梯度算法设计无人机集群在探测时的全局奖励与部分局部奖励函数,使得训练后的无人机集群能够有效地在不完全信息的情景下,快速实现路径规划。仿真对比了无人机集群在不同参数、不同算法等条件下的学习效果,验证了改进多智能体深度确定性策略梯度算法在路径规划任务中的优越性。

摘要：分析了在电力系统紧急状态下,基于发电单元整体模型设计锅炉主汽压力控制器的必要性,并提出了基于该模型的改进能量平衡控制方法。指出与锅炉汽包一样,发电机转子也具有储能特性;和传统发电单元简化模型(机炉模型)相比,在电力系统紧急状态下,考虑发电机转子动态特性的发电单元整体模型,更能够精确描述复杂运行工况下发电单元能量转化过程中的能量平衡状况。基于发电单元整体模型,从能量输入和输出之间平衡状况的角度,提出了改进能量平衡控制方法。仿真结果表明,和基于传统发电单元简化模型(机炉模型)的直接能量控制方法相比,所提出的基于发电单元整体模型的改进能量平衡控制方法,更加具体反映了发电单元内部元件之间能量供求的动态平衡状况,有效加快了锅炉动态响应速度,改善了锅炉主汽压力的动态性能。

摘要：采用Nussbaum增益滑模自适应控制方法解决导弹制导控制一体化设计问题.充分考虑一体化模型具有通道间耦合、气动建模不确定性、气动参数摄动和目标机动引起的干扰等特点,基于自适应控制对未知量的辨识能力和滑模控制的抗干扰能力,以及Nussbaum增益控制对系数不确定系统所具有的较好的控制能力,设计Nussbaum增益滑模自适应控制律,并证明系统的稳定性.仿真结果验证了所提出方法的有效性.

摘要：针对气体传感器阵列检测模式识别方法中BP神经网络收敛速度慢且易陷入局部极小值的问题,构建了一种免疫神经网络:采用免疫算法对BP神经网络的权值进行全局搜索优化,再用BP算法进行局部搜索,并将其用于传感器阵列信号模式识别中。采用正交试验法设计神经网络的学习样本,在保证神经网络学习精度的同时减少了样本的数量。结果表明,该模式识别方法能有效解决气体传感器的交叉敏感问题,克服了传统BP神经网络存在的不足,提高了网络的训练速度和气体的检测精度。