动力性能指标范文

动力性能指标范文（精选8篇）

动力性能指标 第1篇

本刊讯9月28日, “东方红”动力换挡重型拖拉机驶下中国一拖总装线。“东方红”动力换挡重型拖拉机, 突破了数字化建模等10项关键技术, 主机主要性能指标达到国际同类产品先进水平。从此, 结束了国际大型农机制造企业垄断动力换挡重型拖拉机的历史。

“东方红”动力换挡重型拖拉机拥有专利23项, 其中发明专利3项, 拥有40个前进挡和40个后退挡, 分为6个速度区段, 与国际同类产品的当前技术水平同步。

与现今国内生产的拖拉机相比, 动力换挡拖拉机是一种全新技术平台的产品, 从产品设计、试验, 到试制、生产, 都对企业提出了更高的要求。中国一拖引进了当今国际先进的工艺和制造手段, 如高清洁度保持技术、在线测试和检验技术、特种焊接技术等, 工艺、制造技术在行业上达到国际先进、国内领先水平。

高性能版战神动力提升30% 第2篇

大众的钢炮战神

近日，去年北京车展发布的大众R400概念车的量产版现身了，R400概念车量产版或命名为高尔夫R420，量产版在德国纽博格林赛道上的首次谍照曝光，预计新车将在明年日内瓦国际车展正式发布。据大众官方透露，全新高尔夫R420量产已经是板上钉钉的事了，新车售价预计将高于海外高尔夫R（3.9万欧元）的售价但不超过5万欧元。全新高尔夫R400概念车将搭载 2.0L四缸涡轮增压汽油发动机，最大功率输出309kW。如果未来进入国内市场，它将是大众超级钢炮的新代言人。

一汽大众新发动机产能倍增

在一汽-大众的“2020战略”中，一项主要目标是年产销规模达到300万辆，为保证该战略目标的顺利实现，一汽-大众正在对车辆核心零部件的生产进行扩能。日前，从一汽-大众官方了解到，一汽-大众长春EA211发动机项目一期已于5月18日正式投产，这将使一汽-大众EA211系列发动机的年产量达到90万台，实现产能翻倍。包括奥迪品牌在内，未来一汽-大众旗下匹配EA211系列发动机的车型将超过7款。目前，长春可实现EA211 1.6L、1.4T两个品种共线生产。随着一汽-大众旗下车型陆续实现发动机升级换代，长春与成都两地的发动机厂将为一汽-大众所生产的1.6及以下排量车型的发动机供应提供有力保障。

宝马打造中国专属小型三厢车

宝马在华目前已投产两款轿车，分别是宝马3系与5系，而这两款轿车不约而同的都是三厢车，三厢车在中国的受捧自然成为了宝马选择车型国产时的重要考虑因素。而在入门级车型方面，宝马1系仅推出了两厢版本，而竞争对手奥迪则推出A3三厢版，因此在这个细分市场宝马自然不甘心落后于奥迪。近日据相关媒体透露：宝马将推出1系三厢版车型，并有望于2017年正式推出。新车外观基本延续了宝马家族式设计，动力方面则将搭载1.5T/2.0T发动机，显然奥迪A3三厢版独领风骚让宝马有些坐不住了。

丰田拓宽在华产品阵容

丰田2014年在华实现销量103.24万辆，同比增长12.5%，首次突破百万大关，为了获得更大市场份额，丰田将进一步完善在华产品序列，以提升品牌竞争力。据相关人士透露，丰田第八代Hilux皮卡有望引入国内市场。根据一汽丰田此前发布的新车规划显示，未来五年其将推出至少十五款新车，全新Hilux皮卡有望为其中之一。丰富的产品阵容不仅可以提升品牌竞争力，同时也可以让消费者拥有更大的选择空间，丰田全新Hilux皮卡引入国内后，其在华产品阵容将扩充至六种类型，实现了从轿车、SUV、MPV、新能源车、中型客车到皮卡的全面覆盖。

上海大众首款C级车

2014年大众汽车集团在华销量占其全球总销量的比重超过了三分之一，中国地区已经是该集团在全球的第一大市场。以目前大众汽车集团在华强大的品牌影响力，中国市场仍有很大的上升空间。今年上海车展前夜，大众品牌发布了一款名为C Coupe GTE Concept的概念车，上海大众旗下的首款C级车就将基于该车进行打造。据相关媒体报导，全新C级车将有望在8月首发亮相。新车一经推出，将与丰田皇冠等同级别车型产生激烈的竞争。看来，这个龙头的位置大众是跟丰田争定了。

兰博基尼要推高性能入门超跑

并联混合动力汽车动力性能仿真 第3篇

超级电容式并联混合动力汽车结构

并联混合动力汽车的动力系统部件包括一个动力总成 (含发动机和变速器) 、电池组和电动机。动力总成和电动机都可以给汽车提供动力, 电动机还可作为发电机给电池充电。一般情况下, 并联混合动力汽车的变速器默认为五速, 默认的控制策略是并联电动机辅助策略, 混合动力汽车的负载为恒电功率负载。并联混合动力汽车的结构图如图1所示。

整车动力性能仿真

汽车动力性能指标中, 主要以汽车的最高车速、最大爬坡度和百公里加速时间来作为考量指标。ADVISOR本身自带有很多典型车辆的模块, 由于软件的源代码公开, 所以用户可根据自身需求修改模型。本车动力性能设计的要求为最大车速v≥140km/h, 最大爬坡度为15%, 0~100km/h的加速时间t≤14s。

本款混合动力汽车仿真模型, 仿真思路是以向后仿真为主, 向前仿真为辅。

整车动力系统技术参数

根据上述仿真流程, 在仿真前先要输入整车参数, 如整车质量、风阻系数等, 通过其中的变量编辑按钮直接修改并保存, 也可通过其Matlab-M文件来进行修改, 如发动机的万有特性等。经反复对参数进行匹配, 设定整车仿真参数见表1。

1.仿真参数选择

我国主要以E C E_E U D C循环工况为主, 在A D V I S O R仿真参数输入界面中, 选择C Y C_E C E_EUDC循环工况, 在该工况中, 总行驶时间为1 225s, 总行驶里程为10.93km, 最大行驶速度为120km/h, 平均速度为32.12km/h, 最大加速度为1.06m/s, 行驶过程中共停车13次。

在加速度性能测试选项中, 换挡延迟时间为默认值0.2s, 选择所有系统都可用, 选择0~100km/h所用时间、最高加速度和最高车速为输出的结果。在爬坡性能测试选项中, 爬坡速度为36.8km/h, 选择所有系统可用。

2.仿真结果分析

汽车行驶速度随时间变化如图2所示, 车速接近循环行驶工况的车速。图3所示超级电容作为蓄电池荷电状态的SOC曲线图, 每个抖动弯曲表明该电动汽车在行驶过程中频繁加减速过程中不断地回收能量给超级电容充电。由图3可知, 超级电容的荷电状态SOC在一段时间内变化比较平缓, 波动幅度较小, 有利于延长超级电容的使用寿命。汽车在该循环工况下, 当加速时, 电动机提供辅助驱动, 当减速或停车时, 电动机回收制动能量。

利用ADVISOR建立的仿真模型对该车进行动力性能仿真, 见表2, 仿真值与设计值对比表明整车设计和参数匹配方案可行, 且满足动力性能设计要求。

结语

动力性能指标 第4篇

从20 世纪开始,学术界就开展知识存量研究。近十年来国外政府正式将知识存量引入政策决策过程,特别是很多OECD国家进行了研发支出影响评估研究,比如欧盟第七框架计划以及 “地平线2020” 均利用NEMESIS模型进行前评估预测。该模型基于以下原理: 科技进步的内生化过程要经历3个阶段: 研发引致知识存量→知识存量引致创新→创新引致经济发展,即知识存量是知识经济时代社会发展的牛鼻子与先手棋。

与现行的科技进步贡献率不同,知识存量与知识累积贡献率充分考虑了科技进步的内生因素,认为制度创新、模式创新对创新型经济发展的贡献是锦上添花,唯有研发支出才是创新型经济社会发展的源动力。

1 “创新驱动发展战略” 与 “具有全球影响力的科技创新中心”亟需建立“科技创新驱动力”指标体系

党中央要求上海做好全国改革开放排头兵、科学发展先行者,并且提出 “建设具有全球影响力的科技创新中心”远景目标,这对上海提升城市核心竞争力、强化城市科技创新硬实力来说,是一个前所未有的重大机遇。但是,如何测度、评价科技创新中心等级和发育程度是未来亟待解决的难题。

1. 1 知识经济时代催生科技驱动作用愈发凸显

2008 年联合国、欧盟委员会、经济合作与发展组织、国际货币基金组织和世界银行即联合发布了新的GDP核算体系SNA2008,其中将技术、知识、智慧、创新能力等无形资产进行了资本化。美国于2013 年率先依据这一国际标准改进了其GDP核算体系,紧随其后,欧盟、韩国也表示将于2014 年启用SNA2008 标准,日本也计划于2016 年转向新标准。美国经济分析局在数据调整前预测,调整会让美国经济规模增加一个比利时( 全球第25 大经济体) ,实际却增加了一个伊朗( 全球第21 大经济体)[1,2,3]。与SNA1993 相比,本次调整最明显的变化在于对“知识经济” 的统计,研发支出被纳入GDP统计( SNA1993 把研发支出当作成本,认为是属于GDP剔除的一部分) ,这预示着有形资产已不再是主导,更强调了国家经济增长绩效是以知识产权产品等无形资产主导的知识创新,这一新亮点径直把国民经济竞争格局从劳动密集、资本密集升级至知识密集。美国对GDP核算体系的变更,真正从统计学上把研发费用确立为投资,也就意味着把知识经济列为国家经济的重要组成部分,更加突出了科技在经济发展中的重要作用[4]。

1. 2“科技进步贡献率” 不能准确反映 “科技创新驱动力”

常用的 “索洛余值法”测算出的科技进步贡献率是全要素生产率,这一方法是1956 年索洛在生产函数的基础上提出的新古典经济增长模型。一直以来,全要素生产率的增长被认为是经济增长的一个重要来源,也是反映经济增长质量的核心内容。由于生产率的提高主要归因于广义的技术进步,即指除资本和劳动的增加之外,所有其他一切因素导致的经济增长,包括技术变革、生产布局的变化、经济结构的调整、生产管理的改善等。这个概念引入我国后,其表述就变为 “科技进步”,尤其是在得到政府部门重视和认可后, “科技进步贡献率” 的概念就被固化下来[5]。然而, “索洛余值法” 计算出的技术进步对经济的贡献率不仅包括科技的改进与创新的贡献,还包括自然资源投入的增加,由于教育的增强从而劳动者素质的提高、劳动对象和资本质量的提高,组织管理的改进,规模经济效应,制度因素的变化等一切给定投入产出量的贡献。可见,除了科技创新以外,科技进步贡献率还包括管理创新、模式创新和制度创新等。那么,要想把科技创新与管理创新、模式创新和制度创新分离开来,很明显,科技进步贡献率做不到。

2 “知识累积贡献率” 体现出科技未来储备与后发优势

不论是创新驱动发展战略,还是 “新技术、新模式、新业态、新产业”,科技创新将是最重要一环。离开技术创新,空谈管理模式创新、商业模式创新等无异于舍本逐末。创新驱动经济,谁来驱动创新———科技! 谁来驱动科技———知识存量! 谁来测度知识存量———知识累积贡献率! 它会对科技创新驱动力进行更为精确的测算,有利于可视化展示技术创新成效,有利于体现技术创新在创新驱动发展战略的主体核心地位,有利于定量化表征上海未来科技储备力,可以作为科技创新驱动力的一项重要指标。

2. 1 发达国家已在政府层面将知识存量研究赋予政策决策实践

西方国家从20 世纪初就开始了对知识存量的相关研究,他们将知识具体化为不同的表现形式,比如技术、专利、科技文献等[6]。近十多年来,有关知识存量的相关研究日渐丰富,综合来看,知识存量一般可界定为是指某个系统在特定时间点或时间段下的知识总量,是该系统内部以人力、物力及各种资料为载体的所有知识的总和,是系统在生产和生活实践中通过学习、科研等活动的积累。它体现了系统知识水平的高低,反映了系统生产知识的能力和潜力,显示了该系统在整个环境中的竞争能力[7]。

近些年,欧盟、日本等国家在政府层面把知识存量研究。2007 年,在欧盟第七框架计划实施之前,欧盟委员会采用一个复杂计量经济模式———NEMESIS模型( New Econometric Model of Evaluation by Sectoral Interdependency and Supply) ,对三种R&D政策选择( “废除政策”、 “照搬政策”、 “强化政策”) 进行前评估。该模型纳入了多种内生技术进步因素,包含了7000 多个方程式,涵盖了30 个生产部门和27 个消费类商品类别。通过NEMESIS模型数据分析,最终选择 “要进一步强化政策”,继续加大R&D投入,会对未来欧盟经济社会发展带来显著效益( R&D投入占GDP比重提高0. 059 -0. 23% ,GDP将增长0. 45 - 0. 96% )[8,9]。

2008 年,欧盟委员会在第七框架计划第9 主题社会人文科学下设立了 “欧洲竞争力、创新和无形投资”专项计划,为期2. 5 年,项目组长为伦敦帝国理工学院Haskel教授,他把无形资产分为三大类,其中R&D投入是作为无形( 创新) 资产的重要类型,并对全要素生产率公式进行改造,把无形资产的贡献纳入到公式当中[10,11]。

2011 年, 欧盟委员会应用NEMESIS模型对“地平线2020”进行前评估,表明该项计划可预期为GDP增长贡献0. 92 个百分点,提高1. 37 个百分点的出口,增加0. 40 个百分点的就业。

2013 年,日本科技学术政策研究所( NISTEP)研究了2000 年~ 2011 年日本经济增长情况。经过分析得出12 年间日本GDP的平均增长率为0. 79% ,其中是资本贡献率为0. 11% 、劳动贡献率为-0. 55% 、知识存量贡献率为0. 42% ( 相当于总GDP贡献率的一半) 。据此提出,知识存量是日本经济增长中的最主要因素。

在我国,有关研发支出和知识存量的论文已发表很多,但仅限于学术界,政府部门仍然沿用科技进步贡献率来衡量科技对经济社会发展的贡献程度。

2.2知识累积贡献率(知识存量)可作为“科技创新驱动力”指标

以美国经济学家Griliches为代表的研究者认为[12],R&D投资即每年用于研究开发的费用支出,是一种流量。支出主体用它来进行研究开发活动,以产生新的知识,而总体所拥有的知识大部分是以往研究开发所生产的知识和经验的积累,即知识存量。能够表明企业、产业或国家技术开发能力和潜力的,不是各年的流量,而是企业、产业或国家所拥有的知识和经验的存量,这种存量构成了其后技术开发的基础,是影响技术进步的一个重要因素。在对知识存量进行度量时要考虑两个因素: 一是研发的时间滞后( δ) ,它是指从研究开发到获得新的技术知识,可以将其用于生产,要经过一定的时间,从投入R&D经费到获取技术知识的时间滞后称为研发周期; 二是知识的陈腐化率( ε) ,它是由于技术知识的老化而产生的。知识的老化是由于出现了更新的技术,使得已有技术不能再用于生产; 或者随着时间的推移,进行R&D的企业逐渐失去了对技术的专有,从而使得进行R&D企业的收益迅速减少。因此,以永续盘存法( Perpetual Inventory Method)为基础,提出知识存量的公式如下:

其中,Tt为t年的知识存量( Tt - 1为上一年的知识存量) ; TIt - δ为t - δ 年的R&D投资额; TTt为t年的技术引进资金,ε 为技术知识的年陈腐化率; δ为研发周期。

由是,笔者提出知识累积贡献率的定义: 主要考察一段时间内的知识累积存量与GDP增量两者的增速关系,公式如下:

由于上海的技术引进也占相当大比重,因此上海的知识存量需要考虑两部分: 即自主创新、技术引进,公式如下:

注意:

( 1) 任何创新要素均可以折算成R&D投入和技术引进投入———即称为创新要素的 “R&D和技术引进归一化”,比如专利、行业标准等均可以折算成R&D投入和技术引进投入。其中,基准年( 初始年) 的知识存量( 或称为 “初始知识存量”) 可追溯到R&D投入初始年和技术引进初始年。比如美国知识存量基准年( 初始年) 为1988 年,日本为1987 年[13];

( 2) δ 为R&D投入到获取技术知识的时间滞后期( 即称为研发周期) ,单位为年。研发周期一般采用不同行业的加权平均值,技术引进的时间滞后期为0 年;

( 3) ε 为知识存量的陈腐化率。直接测算知识存量的陈腐化率是很困难,一般通过间接的转换来测定。目前国外一般采用四种方法: 一是把 ε 作为技术平均使用寿命的倒数来测算; 二是利用专利登录后在册存量每年的减少率来计算; 三是简单的设定陈腐率为一固定值; 四是假定为专利产生收益时间长度的反函数。根据日本东京工业大学渡边千仞研究室的研究成果[14],日本1998 年知识存量的陈腐化率为13% ,研发周期为2. 8 年。2009 年,英国统计局对2004 家企业调查发现,研发周期为4. 6年。2005 年,国内学者研究成果表明[13],我国的研发周期为4 年,陈腐化率为7. 14% ( 根据技术的实际使用年限为14 年,取倒数而得) 。2011 年,国内学者研究成果表明[15],我国的研发周期为7 年。

2. 3 相比于科技进步贡献率,知识累积贡献率体现出 “五性”

科学性。知识累积贡献率可以剥离科技方面的软性因素,单纯测度科学技术对于未来经济发展的贡献程度,并且可以甄别出自主创新( 时间滞后 δ大于0 年) 与技术引进( 时间滞后 δ 为0 年) 分别的贡献率,从时间轴上纵向对比,可以获得上海自主创新能力的提升幅度。

精准性。科技进步贡献率常常大于50% 甚至达到90% ,容易产生误导,认为上海的科技实力已经相当出色。相关研究表明,1999 - 2000 年,美国的知识累积贡献率为74% ,日本为47%[13]。很明显,知识累积贡献率的数值低于科技进步贡献率,更精准地反映出科技对于经济社会发展的驱动力度,可以把科学技术驱动从管理模式驱动、商业模式驱动、体制机制驱动等非科技类驱动因子中区分开来,能够准确反映科技创新驱动力。

直接性。科技进步贡献率是采用间接计算得出,科技进步增速= GDP增速- ( α 劳动增速+ β 资本增速) ,而知识累计贡献率是直接计算得出,有本质区别。

持续性。研究表明: 美日持续近30 年的科研累积投入远高于中国,科研累积投入GDP占比的日本更是居于世界之首———持续高累积投入才带来科技的突飞猛进。2000 年美国和日本知识存量占GDP的比重分别为14. 32% 和22. 3% ,而中国知识存量占GDP的比重只有4. 6%[13]。

便捷性。对于上海来讲,R&D投入、技术引进数据相对容易获得,便于后期的数据归集与计算。

3 上海开展知识累积贡献率研究的若干建议

3. 1 建立创新调查长效机制,长时间持续收集产学研的R&D投资额和技术引进经费

欧盟国家早在1992 年就开展了定期的欧共体创新调查,到2008 年已开展了六轮,而我国只在2007年尝试开展了第一次全国工业企业创新调查,尚未建立长效的创新调查制度。本次研究的核心是将R&D投入或技术引进转化为知识存量,然后将知识存量作为生产要素引入经济系统模型,来测算知识累积贡献率与经济产出的关系。尽管R&D数据较易采集,但技术引进经费支出没有官方统计口径,尤其是中小型工业企业数据( 大中型工业企业、高技术产业的技术引进经费支出相对容易收集) 。

3. 2 组织相关机构开展知识累积贡献率测度研究,准确获得研发滞后期和知识陈腐化率

Haskel教授基于英国2009 年的2000 多家企业数据,如R&D生命周期为4. 6 年; 根据日本东京工业大学渡边千仞研究室的研究成果,日本到1998 年技术知识的陈腐化率也只有13% ,研究开发的时间滞后为2. 8 年; 也有研究得出,澳大利亚陈腐化率为10% ,部分国家陈腐化率为5% 。可见国外数据比较陈旧,有关我国知识存量研究当中,涉及研发周期和陈腐化率,往往直接套用陈旧数据,明显与日新月异的科技创新规律相违背。因此,上海地区的具体因子测算需要另行研究。同时,同时期各行业、各领域存在差异性,不同时间尺度更是如此,导致研发滞后期、知识陈腐化率会随着产业、企业、时间跨度不同而不同。比如同一产业五年前的研发周期、知识陈腐化率肯定与现在不同; 电子信息产业研发周期短、知识陈腐化率高,而传统制造业研发周期长、知识陈腐化率低。要想获得准确可信的研发周期与陈腐化率,到底是采用当期产业加权平均值,还是按照产业分门别类,仍有待后续深入研究。

3. 3 组织相关机构开展标准、专利等无形资产的R&D或技术引进归一化核算研究

标准、专利等无形资产都可以回溯到R&D或技术引进,因此,对无形资产的R&D或技术引进归一化核算非常关键。同时,这类无形资产的归一化核算关系到研发周期、知识陈腐化率的数值。无形资产的归一化,一方面把与知识存量相关的未来储备尽可能考虑周全,另一方面,统一归一化便于理解与计算。

3. 4 科技统计年鉴增加当年知识存量与知识累计贡献率

当年知识存量是科技储备力的数字化表示,表征着区域未来一段时间内的科技竞争力。知识存量和知识累积贡献率与其他科技统计指标一样,不仅可以在全国甚至全球范围内进行横向对比( 如对全球科技中心东移等进行可视化支撑) ,而且有助于从时间轴上纵向表示知识对于经济社会发展的贡献程度,有可能成为 “全球具有影响力的科技创新中心”的一项新指标。

同时,可以进一步区分为“自主知识存量”和“引进知识存量”。自主知识存量主要是R&D投入绩效,引进知识存量是技术引进绩效。很明显,创新驱动战略更需要自主知识存量的不断增加与累积。

3.5持续增加R&D投入,注重长期性,增加自主知识累积存量,提高创新驱动的科技动力

液压油性能指标及应用 第5篇

液压油在工业润滑油中用量最大、应用最广, 设备液压系统一旦出现故障, 必然造成较大的经济损失。然而在绝大多数企业中, 液压油的合理选用及使用控制尚未受到足够重视, 成为设备管理的薄弱环节。

一、液压油的选用原则

通常对液压油的选用遵循如下两点。

1. 根据液压系统的工况条件选油

根据系统的工作温度、连续运转时间和环境污染情况等选油时, 须注意油的黏度、温度指数, 以减少油泥沉积。针对工程机械工况, 如果附近无明火、工作温度在60℃以下、承载较轻时, 可选用普通液压油;如果设备须在很低的温度下启动时, 须选用低凝液压油。对执行机构速度、系统压力和机构动作精确度的要求越高, 则对所用液压油的承载能力等的要求也越高。

不同工程机械对液压油的要求也不尽相同: (1) 注塑机用液压油以抗磨性和清洁性为首要性能指标; (2) 压铸机用的液压油以耐高温和良好的黏温特性为首要性能指标; (3) 户外工程机械液压油以低倾点, 黏度指数高为首要性能指标; (4) 轧钢机液压油以抗燃为主的首要性能指标选用。

2. 根据液压油的特性及液压元件的材质选油

选择液压油时, 应注意液压件的工作条件及其材质, 应注意密封件、涂料等与液压油的相容性, 以保证各运动副的润滑要求。一般常将系统中泵对液压油的要求作为选油的依据 (有伺服阀的系统除外) , 油箱越小对油的抗氧化、极压抗磨性、空气释放性和过滤性等要求就越高。如果液压油的质量合格, 系统执行机构运动速度很高时油液的流速也高, 液压损失随之增大, 而泄漏相对减少, 故宜选择黏度较低的液压油;反之, 当油的流速低时, 泄漏量相对增大, 将对工作机构运动速度产生影响, 这时宜选择黏度较高的液压油。

通常, 工作压力高时, 宜选用黏度高的液压油, 因为解决高压时的泄漏问题比克服其黏阻更优先;当工作压力较低时, 宜选用低黏度的油。环境温度高时, 应采用黏度较高的油;反之, 应采用黏度较低的油。在选定液压油的品种后, 需要确定其黏度级别。因为黏度选择太大, 液压传动损失大、系统效率低, 油泵吸油困难。

二、液压油的性能指标

1. 黏度指数

液压油的黏度随温度的升高而降低, 随温度的下降而增高。油品的黏度指数越大, 其黏温特性越好, 即润滑油工作温度的变化而引起的黏度变化程度较小。液压油的黏度稳定, 才能保证液压元件的运动性能。

2. 流体状态

液压油的倾点和低温黏度应能适应油泵的最低工作温度。温度变化范围较宽的液压系统, 其液压油应具有良好的黏温性能。

3. 不可压缩性及抗泡沫性

液体在外力作用下体积不易发生变化, 但液体中混入空气后就会使其压缩性受到影响。保持液压油的不可压缩性, 对于确保操纵机构灵敏动作是至关重要的。目前使用的液压油多为石油型, 空气能溶解于油中, 其溶解度取决于空气压力及温度。当空气在油液中保持溶解状态时, 液压系统并不出现问题, 但当液压油通过油缸、阀门或其他液压元件时, 压力有时会突然降低, 加之温度变化的影响, 使得空气易从油液中释放出来并形成许多气泡, 这将影响到液压油的不可压缩性。此外, 在运转中液压油与空气在机械的翻搅下易产生泡沫, 如泡沫不能迅速消失也会使液压油工作性能下降。具有良好的抗泡沫性的油品可使动力传递性能稳定, 并可减缓液压油的氧化速度。

4. 防锈性及抗氧化性

抗氧化性好的润滑油不易生成胶质和油泥, 使用寿命也较长。一般液压油的工作温度为30~80℃, 当工作油温超过60℃后, 每增加8℃油的使用寿命就会减半, 原因是油被氧化。氧化油品除了颜色变黑、黏度上升外, 氧化物可沉积在系统中堵塞油道。另外, 氧化还会产生腐蚀酸液, 累积的沉淀物和酸液会使油液无法再用。

5. 抗剪切性及极压抗磨性

液压油的抗剪切性能不好, 其黏度会很快下降。良好的极压抗磨性可以保证油泵、液压马达、控制阀和摩擦副在高压、高速条件下得到正常的润滑。

6. 抗乳化性

质地好的液压油能与混入油中的水迅速分离, 以免形成乳化液导致系统锈蚀和降低使用效果。油水完全分离所需要的时间越短, 其抗乳化性能就越好。油的乳化导致黏度改变、油膜强度降低, 还降低油的抗泡、防锈等性能, 最终使油失效。

三、液压系统油温过高原因

1. 设计不当

(1) 系统中没有泄荷回路。设计时没有根据实际情况采用高低压组合等节省功率的方式, 采用定量泵加溢流阀的系统可导致系统供油过剩, 引起系统发热。

(2) 油箱容积太小, 散热面积不够;油管过细过长、弯曲过多、截面变化频繁等, 造成油在管道内能量损失过大。

(3) 对于工作温度高、负荷大、使用时间长的系统, 设计时没充分考虑液压油冷却问题, 致使油温过高。

(4) 液压元件选择不当。阀的规格选用过小、过滤精度过高等, 造成液压系统压差太大, 产生热量, 使整个系统发热。

2. 使用不当

(1) 油箱中油位较低。这会使液压系统没有足够的流量带走其产生的热量, 使油温升高。

(2) 所用液压油的性能等级不符合机械工况要求。

(3) 施工现场环境恶劣, 油液中混入杂质和污物, 增加摩擦损失和泄漏, 使油温升高。

(4) 液压系统中混入空气, 导致系统振动生热。

(5) 过滤器滤芯没有定期检查和更换, 造成吸油阻力和能耗增加, 引起油温升高。

(6) 液压油冷却循环系统工作不良, 导致油温过高。

四、油温过高的解决办法

1. 设计方面

(1) 在调速回路设计中, 应尽量减少节流调速, 增加容积调速;采用限压式变量泵时, 应减少高压溢流阀, 仅以很小的流量来补充泵的泄露, 维持系统压力, 可有效控制油温。对于众多液压缸在工作期间对压力流量需求差异较大时, 应采用变量泵、高低压组合形式加上泄荷溢流阀或差动连接, 能较好地解决这一问题。

(2) 蓄能器长时间维持系统工作, 既经济又减少系统发热。在以下情况应考虑使用蓄能器: (1) 当系统要求在短时间内提供很大流量以实现快速动作时; (2) 系统长时间工作在特小流量时。

(3) 油箱在设计时应考虑液压系统的发热、压力、工作的连续性、调速方式等, 应使油箱有足够的散热面积。油箱的吸油口和回油口之间要保持一定距离, 油箱内应设置隔板, 可以避免回油直接流向吸油口, 有利于沉淀杂质、散热。

(4) 合理选用油管的管径, 尽量减少管长和弯曲, 减少油阻, 必要时考虑冷却器。

2. 使用方面

(1) 注意油箱的液压油位应满足要求。

(2) 选用油液应根据设备的说明书要求或根据实际情况来确定。

(3) 一般在系统累计工作1 000h后要更换油。换油时, 系统中应不留旧油, 用120目以上的过滤网加足油量。同时, 每次换油后需要排空气体, 并及时修理或更换磨损过大的零部件。

(4) 定期清洗、更换过滤器。经常检查管接口的密封性, 防止空气进入。

(5) 定期检查和维护液压油循环冷却系统, 一旦发现故障, 必须立即停机排除。

水泥产品理化性能指标检测的分析 第6篇

关键词：细度,凝结时间,标准稠度用水童,安定性,胶砂强度

随着我国经济建设和社会发展的需求, 水泥作为一种建筑用重要建材, 产品质量是保障工程建设的关键, 尤其是特殊工程对水泥产品质量有更严格的要求。2008年6月1日起我国正式实施《通用硅酸盐水泥》GBl75-2007新标准准, 该标准规定了不溶物、烧失量、氧化镁、三氧化硫、氯离子、细度、凝结时间、安定性、强度和碱含量等十项技术要求[1]。水泥质量的好坏可以从它的基本物理力学性能反映出来, 可以通过有资质的试验室对水泥产品检测进行理化性能试验。本文主要总结水泥产品理化试验中常见的问题和解决方法, 供大家参考交流。

1 细度试验

细度对水泥凝结时间、各龄期强度都有影响, 细度越细, 水化速度越快, 凝结时间越短, 早期强度高。细度试验主要包括以下两个部分:

1.1 负压筛析法检测水泥细度

1) 负压筛析仪压力达不到4000Pa, 可能是出现了堵塞现象, 应及时清理吸尘器内的水泥。另外压力不够也有可能是筛盖和筛上口的密封性不好, 要更换橡皮圈。

2) 筛析完后要清扫筛子, 清洗外壳。如果有试样堵塞在筛网上, 可以将筛网反放在筛析仪上, 盖上筛盖, 空筛一段时间, 不可以用力挖, 会损害筛网。清洗时要用专门的清洗剂不可用弱酸浸泡, 会严重影响试验结果的准确性。

3) 要保持仪器的水平, 避免受到外界的振动和冲击影响。

1.2 勃氏法检测水泥比表面积

1) 同一密度的试样测定比表面积结果却差异很大, 可能由于试样捣实程度不一致, 捣出的试样形状、长短不一致引起, 建议试样放大圆筒后采用统一的捣实方法以减少误差。

2) 试料层体积应隔一定时间如一季度或在改变使用滤纸后重新校正。

2 凝结时间的测定

新拌水泥浆体的凝结时间是反映水泥使用性能极为重要的参数, 它直接影响水泥砂浆和混凝土的凝结硬化速度, 为使砂浆和混凝土有充分的时间进行搅拌、运输、浇捣和砌筑, 国标规定了各品种水泥的凝结时间。凝结时间采用维卡仪测定, 以试针沉入水泥标准稠度净浆至一定深度所需的时间来表示[3]。

2.1 凝结时间的测定

将标准净浆一次装满试模, 振动数次刮平, 立即放人湿气养护箱中养护, 记录水泥全部加入水中的时间作为凝结时间的起始时间。3min后进行第一次测定, 临近初凝时, 每隔5min测定一次, 当试针沉至距板底4mm±1mm时水泥达到初凝状态, 由水泥全部加人水中至初凝状态的时间为水泥的初凝时间;终凝时间的测定采用装有环形附件的专用试针, 临近终凝时间时, 每隔15min测定一次, 当试针沉入试体0.5mm时, 即环形附件开始不在试体上留下痕迹时, 水泥达到终凝状态, 由水泥全部加人水中至终凝状态的时间为水泥的终凝时间。

2.2 凝结时间试验的注意事项

1) 第一次测试时应小心用手扶着, 试杆徐徐下沉, 避免试针撞弯, 试针撞弯要及时更换。

2) 做试验时先把搅拌机的搅拌锅和搅拌叶片用湿布擦拭, 尽量把握好湿布的干湿度, 避免湿布上的水入到用水量。

3) 因为受到阻力的影响, 每次测试时要在不同的位置, 不能在原孔和挨着原孔的位置测试, 在原孔和紧挨原孔的位置浆体对试针的阻力减小。试针应离圆模壁至少l0mm, 因为离试模距离越近浆体对试针的阻力越大。

4) 在凝结时间测定过程中不能让圆模受到振动, 振动会导致浆体紧密影响试针下沉, 最终影响结果的准确性。

3 标准稠度用水量试验

水泥标准稠度是指水泥净浆达到可测试初终凝时间一种特定的可塑状态。通过试验水泥净浆的穿透性, 确定水泥标准稠度用水量。标准稠度状态下水泥其它技术指标的检验结果具有可比性。

GB/T1346-2000[2]将标准稠度测定试杆法 (ISO9597:1989) 规定为标准法, 以试杆沉入净浆距板底6mm土1mm的水泥净浆为标准稠度净浆。试验表明:在符合GB/T1346稠度的前提下, 对于同一水泥试锥法用水量相差共3.5-4.0ml。试杆法用水量的差别不超过0.2ml。标准稠度用水量的测定速度要尽量快, 因为标准稠度用水量的测定要求在拌和结束后1.5min内完成整个测试操作。时间长由于水分的蒸发和水泥的水化, 不能获得准确结果。试杆法测定水泥净浆标准稠度时应注意保持试杆的自由滑动, 试杆上润滑油过多同样会影响试杆的自由下落。在松开固定螺丝时用力恰当, 保证螺丝离开试杆的突然性即可, 避免用力过度加给试杆额外向下的力, 影响测试结果。

4 安定性测定

安定性是反映水泥净浆硬化体因局部产生体积膨胀而导致不均匀变形的物理性能指标。安定性是确定该水泥试样是否为废品的物理性能中的主要指标之一, 所以用沸煮法检验必须合格[4]。测定安定性的沸煮法有试饼法 (代用法) 和雷氏夹法 (标准法) 两种。

4.1 安定性测定方法

GB/T1346将雷氏法列为标准法, 它是测定水泥净浆在雷氏夹中沸煮后的膨胀值来检验水泥体积安定性的一种定量方法。试饼法是观察水泥净浆试饼沸煮后的外形变化来检验水泥体积安定性的一种定性方法。GB/T1346将其列为代用法, 有矛盾时以标准法为准。

4.2 操作对安定性试验的影响

1) 试件成型时净浆应尽量充满雷氏夹, 每个试件插捣15次左右后抹平, 减少空洞。

2) 雷氏试件养护结束取下玻璃片发现底部是空心的, 很不饱满密实, 这种情况是因为在装模时顾着表面的光滑和平整忽略了均匀的插捣。

3) 在拆模时必须小心不能用大力扳指针, 这样指针容易失去弹性也容易扳断雷氏夹。当很难取下时, 把模外的附着物刮掉会比较容易取下。

4) 雷氏夹检查:GB/T1346[2]9.1规定每个试样需成型两个试件, 对一个样品的检测所选雷氏夹的弹性值要求接近, 弹性增加值不大于2mm, 这样就不会造成两试件沸煮后增加值超过4mm, 雷氏夹弹性值检查的配对每月进行一次。

5) 配重玻璃配检:雷氏夹内水泥浆体纵向膨胀用相同的配重玻璃压住 (雷氏夹平放, 试针水平于大地) , GB/T1346标准法测定的是雷氏夹内水泥浆体横向膨胀。因此, 两块配重玻璃的质量差不得超过1.59g。当日检测超过20个样品时, 配重玻璃的配检要求每月一次, 剔除磨损的玻璃, 减少人为误差。

5 强度的测定

水泥的强度是水泥的重要性能指标之一, 影响水泥强度的因素很多, 主要有以下几个方面[2]:

5.1 水灰比

在水泥用量不变情况下, 加水量越多水灰比越大。水灰比对水泥强度值的高低有直接影响, 加水量多强度降低, 所以为了尽量防止误差, 加水时应用专用胶砂强度量水杯, 每一次做胶砂强度试验时保证胶砂搅拌锅和搅拌叶片干净, 干燥。

5.2 环境温湿度的影响

温度和湿度会直接影响水泥强度, 在一定的范围内温度越高水泥强度增长越快, 潮湿的环境对水泥凝结硬化有利, 干燥的环境对水泥凝结硬化不利, 特别是对早期强度影响更大, 所以在工作中要采取有效温湿度的控制装置和监控措施, 养护箱、成型试验室的温度一定达到GB1767标准规定的温湿度要求。

5.3 胶砂强度过程中操作因素的影响

试模由3个水平的模槽组成, 可同时成型3条40mmX40mmX160mm的棱体试体。试模要按期核查, 保证任何一个公差符合JCT726标准的要求。

1) 在刮平过程中不能施加太大的外力, 施加外力极易使试体胶砂密度不一致, 进而导致试体尺寸不规则, 或高或低。此外如果抹面次数过多会导致试体胶砂中的水分过多, 由内部向表层渗透, 使试体表面泌水脱皮, 影响表层密实度, 最终影响强度检验结果。

2) 在脱模的时候发现除了上表面其他贴模的三面存在许多的小孔, 是因为涂油不均匀。泥胶砂在振动成型时拭模上残存着小油珠, 不能和水泥浆体混合而嵌入试体表面, 试体脱模后, 油珠破裂所以残留了小孔洞, 如果空洞较大并且多而集中会使强度检测结果偏低, 所以在涂油时也要适量点到即可。

3) 养护后的试样一头高一头低, 可能是养护箱里的板没有放平, 胶砂往低的一处流动的缘故, 严重影响了强度。所以建议定期用钢直尺检查板的水平度。

4) 在养护过程中要严格控制养护箱和水养箱的养护条件, 养护中途不能随意添加养护水, 过高或过低的温度会影响水化反应使强度的增长速度加快或减缓, 对早期的强度影响尤为明显。

5) 严格控制抗折和抗压强度的测试时间, 如3天强度的试验必须控制在72h±45min进行, 水泥的早期强度发展较快, 一般3天强度可以达到50%左右, 7天强度己经达到了80%左右, 所以在试件标识时记录水泥加水搅拌的具体时间并插小条至水养箱的盒外用来控制试验时间。

6) 试验过程中的控制影响

(1) 加水时操作速度不要太快, 应将加水器放置一定的倾角进行加水, 并持续一定时间但不要 (但时间不宜过长) 使器壁上附着的水全部流进锅内。

(2) 水泥胶砂搅拌时停拌90s在第一个15s内用一胶皮刮具将叶片和锅壁上的胶砂刮入锅中间。成型时要及时, 尤其是在第一料层振实60下之后要立即装第二层, 以免造成试体分层, 这对水泥胶砂强度影响很大。

(3) 对于搅拌后有点干硬、松散的胶砂, 在装入试模第一料层时不要份量过多约1/3, 并用大播料器沿3个模槽前后来回拉膛一、二次, 再由前向后间距均匀插若干次胶砂, 然后用大播料器刮平胶砂。振实60下后, 装人第二料层时, 也要按装入第一料层的操作法小心处理, 同时要注意插实、刮平胶砂时不要破坏第一料层的振实状态。根据经验, 干硬、松散的胶砂如操作处理不好, 抗折和抗压强度数据出现离散无效的概率较高。

(4) 胶砂在振实两次共120下后, 要及时移下振实台, 在进行胶砂刮平时应小心在不破坏试体原有振实状态的前提下, 以合理的速度将多余的胶砂刮去并抹平。

6 小结

水泥产品在建筑行业中被广泛的应用, 要保证建设工程质量安全, 有资质的检验机构应把好水泥产品的检测关。检验人员应不断提高试验能力, 准确、高效、快捷地对水泥产品性能进行科学的检测, 在实践中发现问题、分析问题、解决问题。

参考文献

[1]《通用硅酸盐水泥》GBl75-2007.2008.6.1

[2]黄政宇编写《土木工程材料》[M]北京:北京高等教育出版社2002.12-16

[3]罗国源编写《土木工程材料》[M]重庆:重庆重庆大学出版社2002.02-07

北斗卫星导航系统服务性能指标分析 第7篇

北斗卫星导航系统是我国自主建设、独立运行,并与世界其他卫星导航系统兼容共用的全球卫星导航系统。北斗卫星导航系统建成后将为全球用户提供卫星定位、导航和授时服务,并为我国及周边地区用户提供定位精度1 m的广域差分服务和120个汉字/次的短报文通信服务。北斗卫星导航系统的性能指标是描述其性能优劣的直接表述,它集合了卫星导航系统所有的性能参数,也是了解和衡量它的最直接窗口。完整的北斗卫星导航系统性能指标规范,也是向广大用户宣传北斗,推广北斗的最有力工具,对指导北斗系统建设也有重要的借鉴意义。本文在详细介绍北斗卫星导航系统性能指标的基础上,依据各个指标之间的相互关系,进一步构建其二级性能指标。

1 北斗卫星导航系统性能指标

北斗系统服务指标体系从系统提供给普通用户和授权用户的服务入手,构建指标体系,初步构建体系框架图如图1所示。

依据北斗卫星导航系统各个组成部分以及其相互关系,分解得到其二级性能指标,主要包括星座构型指标、空间信号指标、信号传输指标、信息处理指标和用户终端性能指标等。

卫星导航系统性能指标的常见标准有:覆盖性、精度、完好性、几何因子、可用性、连续等[1]。本文主要从覆盖性、几何精度因子、完好性、可用性几个方面描述北斗卫星导航系统的性能指标。

1.1 覆盖性

覆盖范围是指定位服务空间信号可以满足特定精度要求的地球表面区域[2]。覆盖范围分为单星覆盖范围和基准/可扩展星座覆盖范围。它与覆盖重数紧密相关,覆盖重数是指卫星都健康可用(无故障)的情况下,服务区内导航用户可以接收到的卫星数(在某一确定的卫星遮掩角下),卫星的空间分布(方位角)等;星座中有2颗卫星故障(最差组合)时,服务区内用户接收的卫星数。覆盖重数表示方法有:无故障时,一定卫星遮掩角下的平均可见星数,95%平均可见星数,最大可见星数,最少可见星数,可见星数直方图等;2颗故障时,平均可见星数,95%平均可见星数,最大可见星数,最少可见星数等。

1.2 几何精度因子

根据我国北斗二代卫星导航系统的特点,是由分布在不同轨道高度的异质卫星组成的混合星座导航系统,不同轨道卫星定轨误差不同,用户得到的观测量精度也不相同,若仍假设观测值具有相同的精度,直接利用几何精度因子(GDOP)进行分析就不能真实地反映定位精度,所以要引用加权几何精度因子(WGDOP)对我国二代卫星导航系统的定位精度进行分析[3]。

假设伪距观测模型可表示如下:

式中:W=diag(σ12σ22⋯σm2)为权矩阵;σi是第i(i=1,2,⋯,m)颗卫星的测距均方根误差。由式(1)求得加权最小二乘解为:

由此求出状态估计值的协方差为:

WDOP定义如下:

1.3 完好性

完好性是一个与系统可靠性密切相关的概念。北斗卫星导航系统的完好性,指的是导航系统所提供定位信息的可靠性,要求在系统不能用于导航的情况下为用户提供及时和有效的警报。

北斗卫星导航系统完好性通常用以下4个参数描述:

(1)保护限值。定位误差的最大幅值,当用户的定位误差超过这一限值时,系统向用户发出警报。

(2)告警时间。用户定位误差超过报警限值的时刻和系统向用户显示这一警报时刻的最大允许时间。

(3)最大虚警概率。系统无故障时所允许的最大告警概率。

(4)漏检概率。发生故障而没有检测到并向用户指示的故障概率。漏检概率有时也用最小可检测概率来等效表示。两者之间的关系是:漏检概率=1-最小可检测概率。

目前导航卫星完好性监测方法通常有3种[4],即接收机自主完好性监测(Receiver Autonomous Integrity Monitoring,RAIM)、地面完好性通道(Ground Integrity Channel,GIC)和卫星自主完好性监测(Satellite Autonomous Integrity Monitoring,SAIM)。

1.4 可用性

可用性是指用户利用北斗卫星导航系统进行导航定位的可用时间的百分比,即北斗卫星导航系统同时满足精度和完好性要求的可能性。可用性是北斗系统在某一指定覆盖区域内提供可以使用的导航服务能力的标志。不同用户所处的位置不同,不同的观测时间,可视导航卫星的几何结构和观测误差就不同,因而不同时空点的系统可用性就不同[5]。某一位置某一时间点的可用性称为瞬时可用性,同一位置不同时间的可用性称为单点可用性,某一服务区不同单点可用性称为服务区可用性。可用性还可以用多种方式描述,如单星可用性和星座可用性,精度可用性和完好性可用性等。单星的可用性可详细地分为以下三种:

(1)瞬时可用性(Instantaneous Availability):指卫星瞬间保持正常工作的概率。

(2)平均可用性(Mean Availability):指卫星在某段时间内保持正常工作的概率。

(3)稳态可用性(Steady Availability):指卫星长期使用时的可用性,它是用户比较关心的指标。

1.5 仿真分析

本文仿真的星座结构为5颗GEO卫星、3颗IGSO卫星和27颗MEO卫星[6]。仿真星座的卫星星下点轨迹如图2所示。

图3所示结果表明仿真星座构型下,北斗卫星导航系统在亚太地区的卫星平均可见数达到16颗,能很好地覆盖亚太地区。

仿真星座构型下的平均DOP值如图4~图6所示。

从图4~图6可以看出,仿真星座构型下北斗系统的平均DOP值都小于3,定位精度良好。特别是在亚太地区,定位精度更高。

2 结语

北斗卫星导航系统正处于全面建设时期,它的建设目标是建成独立自主、开放兼容、技术先进、稳定可靠覆盖全球的导航系统,促进卫星导航产业链形成,形成完善的国家卫星导航应用产业支撑、推广和保障体系,推动卫星导航在国民经济社会各行业的广泛应用。“北斗”全球卫星导航系统建成后,中国军队也将拥有自己的全球卫星导航手段,车辆、单兵、舰船乃至高速移动的飞机和导弹都可以应用,我国的北斗卫星导航系统也会积极融入国际社会这个大舞台,推动国际交流与合作,让广大用户了解北斗、使用北斗、推广北斗。我们也将积极实现北斗卫星导航系统与世界其他卫星导航系统的兼容与互操作,为全球用户提供高性能、高可靠的定位、导航与授时服务。

参考文献

[1]翟桅,张国柱,雍少为.基本星座下北斗卫星导航系统服务性能分析[J].全球定位系统,2011,36(4):56-60.

[2]GPSNAVSTAR.SPS-performance-standard[S].United States:America Department of Defense,2008.

[3]连远锋,赵剡,吴发林.北斗二代卫星导航系统全球可用性分析[J].电子测量技术,2010,33(2):15-18.

[4]卢虎,廉杰.北斗用户机自主完好性监测研究[J].空军工程大学学报,2010,11(3):53-57.

[5]陈金平,周建华,赵薇薇.卫星导航系统性能要求的概念分析[J].测控技术,2005,35(1):30-32.

动力性能指标 第8篇

本科人才培养是高等教育中的重要组成部分,全面提高人才培养质量是高等学校深化教育教学改革的重要内容。本研究目的就是为了深入贯彻《国家中长 期教育改 革和发展 规划纲要 (2010- 2020年)》,推动体制机制创新, 深化校企合作、工学结合,进一步提高高等学校办学特色,全面提高教学质量。

能源与动力工程专业主要是培养适应新时代要求的能源生产与转换领域的人才,目前在辽宁省内该专业有分布点11个,但这些院校的层次不同,专业背景不同,人才培养的定位也不相同,例如沈阳工程学院是一所以工程教育为主体的应用型本科院校,肩负着为社会发展培养“用得上,用得好”的应用型人才,其能源与动力工程专业培养的学生主要面向电站方向的能源生产的运行人员;又如东北大学是教育部直属的国家重点大学,是一所以培养科技创新型人才为主体的科研型本科院校,肩负着为社会发展培养“厚基础、宽口径、高素质、有创新精神和实践能力”的高水平人才,其能源与动力工程专业培养的学生主要面向钢铁冶金领域的技术人员。同样在大连理工大学、辽宁工程技术大学、辽宁石油化工大学、沈阳航空航天大学等学校,能源与动力工程专业培养模式、行业背景及人才点位也不尽相同。所以在辽宁省普通高等学校本科专业综合评价过程中, 建立一个该专业通用的教学质量评价机制及指标,是真实反映各学校教学水平和人才培养质量的关键。因此,开展能源与动力工程专业教学质量评价机制及指标的研究与实践,对推进全省能源与动力工程专业的健康发展具有重要的理论意义。

二、研究现状分析

辽宁省普通高等学校本科专业综合评价工作进行了两年,在贯彻落实党的十八大精神,全面落实国家及省中长期教育改革和发展规划纲要,充分发挥专家学者对高等教育教学改革的研究、咨询、指导作用,进一步引导高校紧密围绕国家和辽宁经济社会发展需要,加强专业内涵建设,创新人才培养机制,提升人才培养质量等方面,取得了非常显著的效果。在这期间,各个专业教学指导委员会都组织专家对评价指标进行了大量的研究。

作为能源动力类专业教学指导委员会成员单位,课题组一直在研究教学质量评价机体系的建设与实践,所在的沈阳工程学院能源与动力工程专业本着“点面结合,突出重点”的原则,以教学质量评价体系为核心,以教学质量检查、教学评价为纽带,认真探索,不断总结,逐步建立了一套行之有效的教学质量评价方法和反馈机制,并构建了评价指标体系。并且经过几年的实践,专业内部质量保障体系基本形成,主要采取学生评教、督导听课、教学巡视等方法, 及时地收集教学过程信息,发现教学中存在的各类问题并及时反馈;根据教学计划、教学大纲、教案、授课计划、课堂与实践教学要求,设置了20多个监控和评价项目,对教学过程进行监控评价。初步形成了较系统的校内教学质量监控评价体系,有效地促进了教学质量的不断提高。

但在实践过程中,也发现现有的教学质量监控评价体系还存在以下不足: 一是信息采集、反馈局限于专业内部,不能体现开放性。二是专业建设、课程建设和教学环节等标准建设缺乏实践,不能完全适应市场变化。三是教学质量监控缺乏开放性,未能形成工学结合、校企密切合作的职业教育要求。四是没有进行院校之间的横向对比。

三、研究内容

(一)建立评价体系

探索构建与人才培养模式改革、创新相适应的能源与动力工程专业教育教学质量评价体系。按照以学校为主体,教育行政部门引导,社会用人单位参与,校内成绩与企业实践考核相结合的要求,健全社会、用人单位跟踪调查制度,学生、家长意见反馈制度,学校教学各个环节质量的动态监控制度,形成行业企业参与、学校与社会有机结合的有效评价机制。由学校、行业企业共同参与对教学全过程实行节点监控、过程监控及评价。教学过程结束,进行终结性评价和反馈,最终形成科学的教育教学质量监控评价体系,为学院教学质量目标提供保障。

(二)评价数据的管理

利用辽宁省普通高等学校本科专业信息平台、各院校自己建立的评价数据库及校内的各类评估评价活动采集的数据,将为建立评价体系提供数据支撑。

(三)评价指标的设计

依据本科教学综合评价指标要求, 修订和整合原有指标体系,将原有的指标体系拆分成若干个相互独立的模块化指标,这样各项评估指标就可以通过选取模块进行组合而构成新的动态的评价指标。

(四)评价方法

为便于对本科教育质量进行准确的评价和鉴定,采取定性与定量相结合的方式,不是以前仅凭专家的主观判断来确定评价排名的单一做法。定性评价可通过专家考察、问询和交流来确定,定量评价可通过量化指标的赋值计算来确定,用真实数据反映建设成果,用过程管理反映建设水平。

四、结论

指标体系的建立可为所有学校能源与动力工程专业建设提供依据,便于了解和分析学校所处的地位、优势和差距。