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- 航空重力数据去噪方法研究与GeoProbe平台插件实现
- 作者： 王冠鑫 来源： 中国地质大学(北京) 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 重力改正 去噪 卡尔曼滤波 航空重力
- 描述： 航空重力数据去噪方法研究与GeoProbe平台插件实现
- 企业知识型员工忠诚度研究：以H航空工业公司为例
- 作者： 王静波 来源： 山西大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 知识型员工 忠诚度 薪酬福利 H航空工业公司
- 描述： 知识型员工,又称知识工作者,美国著名管理学家彼得.德鲁克最先提出了知识型员工的概念,指的是“那些掌握和运用符号和概念,利用知识和信息工作的人”①弗朗西斯.郝瑞比认为：“知识员工指那些创造财富时用脑多于用手的人们,他们通过自己的创意、分析、判断、综合、设计给产品带来附加值。”在知识爆炸的经济发展时代,经济增长的来源已经不再停留在物质资本的层面,知识资本作为重要资本成为了企业竞争的中心。知识型员工在企业里一般都处于中高层面,员工的层面越高,其对组织的忠诚就显得尤为重要。尽管管理者对知识型员工越来越重视,但针对知识型员工忠诚度的研究并不多见,仅有一些研究也只是以现象描述、理论分析为主,很少有定量研究。H公司的人才队伍以高学历为主要特点,其核心人才基本上都属于知识型员工该公司的知识型员工主要分布在产品的研发、设计、生产工艺设计、非标设备的设计及生产和质量技术等方面。在H公司工作的知识型员工需要三到五年的时间才能够自己独立完成生产任务,同时,在公司工作时间越长,积累经验越多,在解决各种疑难问题,排除各种故障时更能提出有效的解决方案。近年来,劳动力市场对高端人才的需求越来越多,各个企业都在争抢适合自己的高端人才。H公司所需求的专业人才以工科背景的高学历人才为主。而由于中国制造业大国的地位,H公司所需要的人才也是市场上的紧缺人才,因此,不断有知识型员工跳槽,而吸引新的优秀人才加入又比较困难。因此,如何提高知识型员工对企业的忠诚度,减少员工流失就成为一个重要课题。非常有必要对H公司知识型员工忠诚度进行系统分析和研究。公司正处于薪酬体系调整和完善的关键时期,希望能够通过本文研究了解和掌握影响H公司知识型员工忠诚度的相关因素,找出提升H公司知识型员工忠诚度的相关对策,为今后公司决策和出台相关政策提供依据,希望能对今后H公司人力资源工作的进一步开展提供现实指导意义。
- 航空重力测量数据处理方法技术研究
- 作者： 王静波 来源： 中国地质大学（北京） 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空重力测量 低通滤波 Kalman平滑 DGPS定位 重力异常分离
- 描述： 介绍了Kalman滤波平滑技术,以及平滑器的算法;分析比较了上述两种方法的技术特点。系统介绍了DGPS动态定位技术,研究分析了载波相位直接确定位置、速度和加速度的算法。简单介绍了GT-1A航空重力测量
- XRF和显微图像技术在航空发动机智能监测中的综合应用
- 作者： 罗锋 来源： 南京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机 磨损 XRF 磨粒分析 信息融合 智能分析
- 描述： 航空发动机是民航飞机的动力核心,因此对其运行状态进行监测至关重要。在磨损故障监测中,针对不同的监测对象,有选择地联合运用几种油液监测手段,是获得更为准确分析结论的有效途径。本文以XRF技术和显微图像技术为基础,引入神经网络、灰色系统理论、概率统计、D-S证据理论等智能方法,对航空发动机的智能监测技术进行研究,致力于研制出一套智能化、系统化的智能监测系统。 XRF(X射线荧光)技术利用同位素放射源辐射被测物质,通过一系列装置产生能谱,根据能谱来判别物质的元素类别。显微图像技术通过显微光学成像系统、图像采集与分析处理等过程,实现对发动机磨损磨粒的监测,具有颗粒计数器与铁谱仪的双重功能。 本文研究工作主要包括以下三部分:首先,在基于XRF分析技术得到能谱数据的基础上,对能谱进行处理和分析,得到元素的浓度;研究了金属元素浓度的界限值的制定方法,以及在此基础上的故障诊断,并运用灰色预测实现了发动机的故障预测。其次,在显微图像分析得到磨损磨粒参数以及磨粒数目的基础上,实现了运用径向基函数神经网络(RBF)、BP神经网络和灰度关联分析对磨损磨粒的融合识别,提高了磨粒识别的准确率。在磨粒...
- 矿产资源快速勘查评价中航空物探解释新方法研究及应用
- 作者： 熊盛青 来源： 中国地质大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空物探 航空伽玛能谱测量 地形校正 弱信息提取 结构 逻辑法 灰色关联分析 找矿预测
- 描述： 该论文的研究工作主要包括两方面的内容:一是研究如何快速有效地提取与矿产有关的弱信息以及干扰信息的识别与消除方法;二是研究以航空物探信息为主的多源地学信息定量找矿预测方法.