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关键词
- 高职院校学生体质健康状况分析与对策研究——以成都航空职业技术学院为例
- 作者： 赵跃 廖洪强 来源： 当代体育科技 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据分析 对策研究 高职院校 体质健康
- 描述： 该文采用文献资料法、测试法、数理统计法，对成都航空职业技术学院2021年度2019—2021级共11389名学生的体质健康测试结果进行调查和研究，分析当前成都航空职业技术学院贯彻和执行《国家学生体质
- 海南地区航空物流产业发展影响因素实证研究与预测分析
- 作者： 张玉 陈娜娜 周益 来源： 物流科技 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空物流业 预测 影响因素 海南
- 描述： 基于灰色关联聚类原理，从供需两个层面选取影响海南地区航空物流业发展的相关指标，通过对2011—2020年相关实际数据进行聚类与关联分析，找出海南地区航空物流产业发展的驱动因素，并基于灰色模型GM
- 航空用耐腐蚀1Cr11Ni2W2MoV钢六角自锁螺母断裂原因分析
- 作者： 先世兵 来源： 中国金属通报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 力学性能 表处理 1Cr11Ni2W2MoV 六角自锁螺母 热处理
- 描述： 研究航空用耐腐蚀1Cr11Ni2W2MoV钢六角自锁螺母断裂原因同原材料、机械加工、热处理、表面处理及力学性能的关系。研究分析结果表明，该六角自锁螺母的力学性能主要与原材料化学成分、机械加工工艺、热处理工艺和表面处理工艺等因素有关。
- “双一流”建设视阈下高校导学关系影响因素调查研究——基于北京航空航天大学的案例分析
- 作者： 韩霞 薛嘉成 杨雯渊 来源： 研究生教育研究 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 导学关系 “双一流”建设 影响因素
- 描述： 高水平研究生教育是“双一流”建设的突出特征和着力点，而导学关系是研究生教育中最核心的教育关系。本文基于实际调研，从研究生视角对“双一流”建设中学校和学科发展进行评价，并就“双一流”建设下的导学关系进行透视；利用问卷调查结果构建回归模型，通过实证推演进一步探究“双一流”建设对导学关系发展的影响。在此基础上，提出要加强师资质量提升和师资资源优化配置，突出导师在导学关系中责任定位和引领作用，重视研究生的心理健康和心灵成长，从而推进“双一流”建设与导学关系的协同发展。
- 我国航空公司债务风险存在同群效应吗——基于海航债务危机事件的分析
- 作者： 王皓羽 姚丽霞 王丹阳 彭恩慧 来源： 中国乡镇企业会计 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 时间序列 债务风险 同群效应
- 描述： 本文以重资产高负债的航空公司为研究主体，基于海航债务危机事件进行分析，尝试验证债务风险中的债务违约风险在民航业中是否存在传染的同群效应。进一步地，使用时间序列模型和对比分析法，分解出季节因素
- 高职院校定向士官培养价值分析、困境及实践策略——以长沙航空职业技术学院为例
- 作者： 朱平 田禾 来源： 中国军转民 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 策略 士官 高职教育 价值
- 描述： 做出了巨大贡献。随着需求强劲产生，规模不断扩大，教育教学实施瓶颈显现，人才质量生成亟待提高。拟以长沙航空职业技术学院开展定向士官培养实证研究为例，深入对价值和困境的分析，提出深化改革和破解困境的策略，提炼可复制、可推广经验，以推动高职教育定向士官培养工作更高水平的可持续发展。
- 地铁无缝连接机场对民用航空客运量影响的计量分析
- 作者： 王殿茹 安宗扬 来源： 产业与科技论坛 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空客运量 地铁连接机场 双重差分
- 描述： 近年来，随着轨道交通的发展，机场的客流量越来越多，而与机场连接的地面交通中的地铁也是影响客流量的一个重大影响因素。本文收集了全国30个拥有机场和地铁城市的数据，构建了双重差分模型，分析了地铁无缝连接
- 基于时序分析和经验模态分解的航空发动机振动传感器数据验证技术
- 作者： 甘茂锐 丁力 来源： 科学技术创新 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 时序分析 振动传感器 经验模态分解
- 描述： 本文提出的基于时序分析的航空发动机振动传感器数据有效性验证技术，能够对通过数据预处理、AR自回归模型预测等，判断数据的有效性，从而有效避免了误判问题。而基于经验模态分解的传感器故障诊断，与传统的小
- EMD-AR和GRNN算法下的航空液压泵多模态故障诊断分析
- 作者： 郭文军 张自来 陈丽君 来源： 液压与气动 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： AR 多模态 故障诊断 液压泵 神经网络 EMD
- 描述： 针对新一代飞机高综合化、高复杂度和高耦合性导致的传统推理故障诊断策略难以满足现代维修保障需求的问题，开展基于广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)的飞机液压泵智能化故障诊断研究。构建经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)与自回归(Autoregressive, AR)相融合的深度特征提取方法，提升原始信号的隐层故障特征筛选能力；再将增强后的隐层特征与GRNN相结合进行神经网络训练，提升智能诊断模型的识别精度。实验结果表明，EMD-AR-GRNN智能诊断模型能快速、准确地诊断出液压泵各故障模态，对保障设备的安全运行，提升系统可靠性具有重要的意义。