简介：教学案例是真实而又典型且含有问题的事件。一个教学案例就是一个教学实践过程中的故事,描述的是教学过程中＂意料之外,情理之中的事＂。本案例的执教教师试尝＂学生自主探索、合作交流,教师引导为主,帮助为辅＂的主要教学方式,鼓励学生积极思考、主动发言并上台展示。课堂教学中,探究力的合成和分解的方法都在老师的指导下,由学生探究完成。学生在教师的引领下,在学习目标问题的驱动下,全体学生都参与到学习中来,并在探索中高效的完成本节的学习任务。

简介：在长期贮存过程中，GI-920炸药中的PETN会发生缓慢热分解，其中分解产物气体对炸药产生自加速作用。从以前的研究结果来看，GI-920网络炸药老化后有明显的爆速下降，如平面爆速板经65℃老化14个月，其爆速由原来的7303m／s下降到6822m／s。为了跟踪老化过程，本文在65℃下对GI-920炸药进行了14个月的加速老化实验，并测试了不同老化阶段的GI-920样品在100℃，48h下的常压热失重，结果见图1。

简介：原位红外光谱法是近十几年来新兴的一种动态研究方法。该方法结合了原位实时监控和红外光谱精确分析物质化学结构的优点，通过实时跟踪材料在不同温度下的化学变化，测定材料的微观结构与温度的关系。本实验采用原位红外光谱技术研究了HMX炸药在5℃／min升温条件下的热分解过程，得到如下结论。

简介：目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳船舶运动的极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于不同层次的预报模型和模型试验数据,分析非线性非平稳性对极短期预报精度的影响。方法:1.在SVR模型中引入基于自回归(AR)预报端点延拓的EMD方法,形成复合的AR-EMDSVR预报模型;2.基于集装箱船模水池试验运动数据将AR-EMD-SVR模型与AR、SVR和EMD-AR三种模型进行比较,分析非线性非平稳性对极短期预报的影响以及不同模型的预报性能。结论:1.AR-EMD方法能够有效的克服非平稳对极短期预报模型(AR和SVR)在精度上所带来的不良影响;2.基于船模试验数据的预报结果表明:相较于AR、SVR和EMD-AR三种预报模型,基于AR-EMD-SVR模型的非线性非平稳船舶运动极短期预报结果具有更高的精度。