以专题为理念 培养高素质新型军事人才——国防科学技术大学军事指挥类学员毕业设计开展的新举措

为进一步提升本科毕业设计水平,提高人才培养质量,国防科学技术大学针对军事指挥类学员毕业设计进行一系列改革。这种改革围绕专题指导的模式进行,有利于加强指导效率,增强学生的团队荣辱观,符合军队院校对军事指挥类学员的特殊培养模式与要求,同时也可作为毕业人数众多、指导教员有限的一些地方院校进行毕业设计改革的参考。     

鄂尔多斯市飞机增雨(雪)作业安全管理探讨

鄂尔多斯市飞机人工增雨(雪)已开展了10年。10年间年平均飞行17架次,年平均增雨飞行50小时,为鄂尔多斯市的生态环境恢复、森林草原防扑火、重大社会活动气象保障做出了卓越贡献。长期以来,国内飞机增雨发生过不少安全事故,主要在人员违规操作、设备故障、缺乏管理流程等方面,因此,对飞机增雨安全管理上升到了突出地位。本文主要针对鄂尔多斯飞机增雨(雪)全过程可能发生的安全隐患得出以下结论:①作业人员身体健康状况纳入上岗必要条件。②机载设备应符合相关行业标准。③飞机的起飞、降落条件应满足机场、机长或机型的天气标准。     

优化调度的研究与应用

文章通过实例说明了运用优化调度可对水资源进行合理调节,发挥最佳水能效率.     

“三生空间”视角下城市综合承载力研究——以安徽省为例

基于“三生空间”理念,从生产空间、生活空间、生态空间3个方面构建了城市综合承载力评价指标体系,对安徽省各城市的“三生空间”城市综合承载力进行测算,并引用耦合协调度模型和障碍因子进行分析。通过分析,得出以下结论：2015—2019年间,安徽省城市综合承载力的发展没有明显的变化,但层级分化严重,各城市发展不平衡现象较为明显。安徽省各城市经济发展不平衡现象较为严重,各城市“三生空间”耦合协调度除合肥处于勉强协调状态,其他各城市均处于轻微失调和中度失调状态。通过影响安徽省城市综合承载力的主要障碍因子诊断结果可以看出,主要障碍因素为道路面积和建设用地面积,多数指标分布在生产和生活空间,表明生产和生活空间是影响安徽省城市综合承载力发展的主要制约因素。     

全渠道零售场景下配送车辆路径问题

为研究全渠道零售的配送系统对企业物流成本的影响,综合考虑时间窗、车型选择等因素,以运输成本最低为目标,建立高度协同的全渠道零售场景下的物流配送模型。该模型采用自适应遗传算法求解,利用MATLAB进行算例分析。结果显示:全渠道零售模式下的车辆调度方案能迅速响应消费者需求,与一般配送模式相比可以减少物流成本,优化车辆配置。与粒子群优化算法相比,自适应遗传算法的运行时间更短、优化结果更好,这验证了模型和算法的可行性和有效性。     

长三角城市群数字经济与新型城镇化协调发展研究

数字经济与新型城镇化的协调发展是实现社会主义现代化的必然要求。本文运用熵值法、耦合协调模型、空间自相关法以及地理探测器对2011-2021年长三角城市群数字经济与新型城镇化耦合协同程度展开研究。研究表明：(1)长三角城市群数字经济和新型城镇化综合水平逐年上升,耦合协调性逐年增强。(2)从空间聚集的角度上看,2011-2021年长三角城市群数字经济与新型城镇化耦合协调莫兰指数呈下降趋势。高-高集聚区主要位于上海都市圈,低-低集聚区主要集中在皖南地区。(3)社会经济发展水平、数字化程度和数字产业化程度是影响两系统协调发展的主要驱动因素。为推动长三角地区数字经济和新型城镇化耦合协调发展,仍需积极推进长三角一体化建设,推动城市群数字经济与新型城镇化均衡发展,利用数字赋能建设智慧城市,推动产业数字化发展。     

"行车调度"精品在线实训课程建设实践

"行车调度"实训课程是城市轨道交通运营管理专业主要实训课程之一,其对接专业核心课"行车组织",其对学生专业素质和岗位技能的培养起着重要作用.文章以"行车调度"精品在线实训课程的建设为基础,结合课程教学过程,对课程的建设目标、建设思路和建设内容进行了阐述,为促进高职学校建设精品在线实训课程提供相关理论参考.     

工程认证背景下“水库调度”课程教学改革策略

文章从秉持面向产出和持续改进理念、充分利用基于JupyterHub的水库数据和优化调度平台、培养学生解决复杂工程问题的能力、重视课程思政建设四个方面论述了工程认证背景下“水库调度”课程教学改革策略。     

考虑充电和等待时间的集装箱码头AGV调度

为提高自动化集装箱码头自动导引小车(automated guided vehicle,AGV)作业效率和利用率,考虑AGV的电量续航能力和重空载的耗电差异,在AGV任务选择时综合考虑任务距离和各任务紧急程度,并设置AGV充电结束条件以减少AGV排队等待的时间,建立以最小化完成任务总时间为目标的AGV调度模型。用Java进行实例求解。结果表明,对AGV采用多频次充电并将其允许工作电量百分比设定为71%时,完成任务总时间最短,耗电量最小,且AGV利用率较高。