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关键词： 思政主线   教学理念   教学策略   教学实施  

摘要： 基于“岗课赛证”,以“三科技三精神”为思政主线,创新教学理念、教学策略和教学评价体系,构建“三阶八环”教学实施流程,对“传感器与检测技术”课程进行教学改革和实施。教学实践表明,学生知识、技能和素养增值显著,有效提高了传感器应用型人才培养质量。

关键词： 隧道工程   初喷混凝土   平整度检测   多传感器融合   激光雷达  

摘要： 隧道初喷混凝土平整度直接对后续施工质量产生严重影响,若采用人工平整度检测则存在检测效率不高,无法保证检测精度等问题。本文提出了一种基于多传感器融合的隧道初喷混凝土平整度检测技术,该技术利用激光雷达、惯性测量单元(IMU)和振动传感器,实现对隧道内壁三维点云数据的采集和姿态信息的获取,并通过数据融合算法进行平整度分析。实验结果表明,该方法能够有效提高检测效率和精度,为隧道施工质量控制提供可靠的技术支撑。

关键词： 热敏传感器   微型电子电路   检测技术   应用分析   改进策略  

摘要： 本文主要分析了微型电子电路中热敏传感器检测技术的应用,并探讨了热敏传感器在此领域中的性能优势和改进策略。首先,研究了热敏传感器在微型电子电路中的典型应用场景,并对其工作原理和特点进行了详细阐述。同时,对比分析了热敏传感器与其他传感器(如热电偶、热电阻)在微型电子电路中的性能差异和应用优势。针对热敏传感器在微型电子电路应用中可能出现的问题,如温度漂移、测量精度受限、响应时间慢等,提出了相应的改进策略,具体包括:采用高性能材料提高热敏传感器的灵敏度和稳定性;引入数字处理技术和信号调节电路,以改善测量精度和抗干扰能力;设计高效的散热结构和传热路径,以减少系统热惯性并缩短响应时间。

关键词： 传感器检测技术   电子电路   安全监测   故障诊断   数据处理  

摘要： 本文深度剖析了传感器检测技术在电子电路安全监测中的孜孜实践效果。考量电子电路的独特属性和多样需求,选择适合的传感器类型,诸如电压传感器、电流传感器到温度传感器,以致力于实时且准确地监测电子电路中的微妙参数。并根据通过传感器监测得到的数据,采纳妥适的数据处理策略,如滤波、归一化,去提升监测数据的精炼度及真实性。然后,通过数据分析和故障诊断,对电子电路中的异常情况进行及时检测和预警,降低故障发生的概率。以具体案例进行分析,证实了基于传感器检测技术的电子电路安全监测方法具有较高的实用性和可靠性。

关键词： 生物传感器   食品检测   重金属污染   快速检测技术   电化学传感   荧光分析  

摘要： 随着当前社会工业化的快速发展,食品重金属污染问题日益突出,对人类健康的影响不容忽视。为此必须加强对食品中重金属污染的快速检测,而基于生物传感器的重金属快速检测技术因其高灵敏度、高选择性以及便携性等优点被广泛使用。本文综述了生物传感器在食品中重金属快速检测方面的应用情况,并展望了该技术的未来发展趋势。

关键词： 多传感器   信息   融合   防波堤结构   检测技术  

摘要： 近年来,港口设施发展迅速,本文以多传感器信息融合为分析的基础,对基于它的防波堤结构检测技术进行分析,要求防波堤的结构检测能符合工作需求,让防波堤结构经过检测后,防波堤结构能保持较好的运行水平,使其能很好地满足相关工程的需求,使得防波堤能顺利阻断波浪的冲击力,保证港口的安全,促使港口能很好地满足使用标准。

关键词： 《传感器与检测技术》   OBE—CDIO   教学模式   实践教学改革  

摘要： 在工程教育领域,提升学生实践技能至关重要。鉴于《传感器与检测技术》课程面临教学方法陈旧和模式僵化等问题,本文以OBE-CDIO教育理念为指导,尝试对课程教学模式、教学方法、课程设计和考核机制进行全面革新。学生需经历从项目构思、方案设计、产品制作至操作完善四个阶段的深入学习,不仅加深了对该课程的理解,更有助于培养具有OBE-CDIO特征和满足产业需求的创新性工程技术人才。此举旨在通过教育创新促进学生综合素质的发展,为工程领域的人才培养提供新思路。

关键词： 课堂有效性   教学实践   教学效果   课堂教学  

摘要： 课堂教学的有效性直接影响学生的学习成绩和个人成长,构建合理的教学模式显得尤为重要。为了提高课堂教学的有效性,整理和研究了课堂教学有效性相关的理论基础和研究动态,分析了不同教学方法对课堂教学成效的影响。我们在《传感器与检测技术》课程教学中尝试变革,进行了课堂教学有效性的相关教学实践,尝试提升课堂教学质量和学生的学习效果。。

关键词： TMR传感器   车辆检测   识别   GA-SVM   嵌入式  

摘要： 为了提高车辆行程检测的灵敏度、准确率以及使用性,提出采用TMR传感器技术的车辆行程检测方法。基于TMR传感器技术实现车辆行程的检测,将TMR传感器作为系统的检测器,对车辆行程信息进行数据采集,采用遗传优化支持向量机(GA-SVM)算法,将支持向量机算法从二维空间优化到高维空间,进而实现对车辆的分类以及识别。通过实验,该系统准确率可达98%,算法准确率可达95%。