第一篇：預(yù)答辯前流程

化學(xué)工程與技術(shù)學(xué)科預(yù)答辯流程

學(xué)位論文初稿完成后，經(jīng)導(dǎo)師審閱認(rèn)可，由學(xué)生向所在學(xué)科點提出預(yù)答辯申請。

一、預(yù)答辯之前工作

請各位同學(xué)準(zhǔn)備以下材料，并攜帶材料到博士研究生教學(xué)秘書處審核，審核通過后，攜帶相關(guān)材料到尹鴿平院長處審核并簽字（周一和周四下午2:00以后）。尹院長核實材料內(nèi)容、同意預(yù)答后，請將學(xué)術(shù)道德保證書和論文清單簽字版的復(fù)印件上交到教學(xué)秘書處，教學(xué)秘書進(jìn)行系統(tǒng)權(quán)限下放。預(yù)答后材料自行妥善保存，外審及答辯時使用。

1.成績單：每學(xué)期指定時間打印兩次畢業(yè)成績單，3張防偽的成績單（其中2份畢業(yè)時放入學(xué)生檔案，另外一份學(xué)生自行保存），預(yù)答辯使用的成績單需到圖書館自行打印。

備注：2012秋季以前入學(xué)博士需上交學(xué)術(shù)活動和學(xué)術(shù)報告獲得3學(xué)分，2012秋及其以后入學(xué)博士如選學(xué)術(shù)活動請上交學(xué)術(shù)活動佐證材料并獲得1學(xué)分，按要求時間段上報材料，學(xué)術(shù)活動佐證材料模板和要求請見學(xué)術(shù)活動要求；如選社會實踐，請上交佐證材料給博士協(xié)理員王玉楠老師，詳細(xì)要求請咨詢協(xié)理員老師）2.學(xué)術(shù)道德保證書一份（見附件模板，導(dǎo)師和尹院長簽字）

3.攻讀博士期間所發(fā)表的論文清單（見附件模板，導(dǎo)師和尹院長簽字）及論文初稿

4.化學(xué)工程與技術(shù)學(xué)科博士學(xué)位論文《預(yù)審申請表》及博士學(xué)位論文《預(yù)審會評議表》復(fù)印件。

5.《博士學(xué)位論文預(yù)答辯情況表》（系統(tǒng)權(quán)限下放后在系統(tǒng)中填寫相關(guān)信息并打?。?/p>

二、對預(yù)答辯委員會組成的要求

為了保證預(yù)答辯的質(zhì)量，強(qiáng)化答辯委員的把關(guān)作用，同時保證答辯委員能有效地對學(xué)科分委會負(fù)責(zé)，預(yù)答辯委員會中至少含分評委委員1人（導(dǎo)師或副導(dǎo)師除外），至少含最相關(guān)方向的博導(dǎo)、教授2人（導(dǎo)師或副導(dǎo)師除外），其余委員按照博士論文所涉內(nèi)容的覆蓋面選聘。答辯委員會組成還應(yīng)符合學(xué)校對學(xué)科分布的相關(guān)要求。

三、預(yù)答辯有關(guān)要求

預(yù)答辯的博士生，必須提前將博士論文（論文份數(shù)與答辯委員人數(shù)相同）送交學(xué)科秘書審查，由學(xué)科秘書監(jiān)督博士生在至少提前3天將博士論文送達(dá)每個委員進(jìn)行會前預(yù)審（對聘請的外地委員應(yīng)在來校后盡快送審）。如答辯委員未如期收到論文，有權(quán)拒絕參加答辯。導(dǎo)師應(yīng)保證學(xué)生按期送達(dá)論文，答辯委員會主席有義務(wù)監(jiān)督此預(yù)審程序。如發(fā)現(xiàn)未按要求提前送審論文，將追究導(dǎo)師的責(zé)任。

二、預(yù)答辯程序：

1、根據(jù)博士生的研究方向、論文特點，組織本學(xué)科及相關(guān)學(xué)科的博導(dǎo)、教授5～7人，經(jīng)學(xué)位分委員會批準(zhǔn)，組成預(yù)答辯委員會。

2、博士生按學(xué)位論文答辯的正規(guī)方式進(jìn)行報告及回答問題（可利用多媒體、投影膠片、幻燈、掛圖等）。學(xué)生進(jìn)行報告的時間應(yīng)為40～60分鐘。

3、預(yù)答辯委員會委員應(yīng)對博士學(xué)位論文進(jìn)行嚴(yán)格、認(rèn)真的審查，著重檢查博士學(xué)位論文中的創(chuàng)新成果及創(chuàng)新水平、論文工作量等，并詳細(xì)指出論文中存在的不足和問題，提出改進(jìn)意見。

4、預(yù)答辯委員會采取評議的方法做出通過預(yù)答辯、未通過預(yù)答辯或經(jīng)修改后通過預(yù)答辯的決議。對有爭議者，可采用無記名投票方式做出決定。

5、預(yù)答辯委員會應(yīng)將評議意見填入《博士學(xué)位論文預(yù)答辯情況表》。

6、博士生應(yīng)根據(jù)預(yù)答辯委員會提出的意見對論文進(jìn)行修改和完善。修改后的論文經(jīng)導(dǎo)師簽字批準(zhǔn)后，方可進(jìn)行論文評審。

化工與化學(xué)學(xué)院

附件1

學(xué)術(shù)道德保證書

本人系哈爾濱工業(yè)大學(xué) 院 系博士研究生。博士論文題目是。按照學(xué)校和研究生院有關(guān)的學(xué)術(shù)道德規(guī)范要求，本人鄭重承諾作者本人所撰寫的畢業(yè)論文內(nèi)容真實，實驗數(shù)據(jù)可靠，決不存在任何抄襲、剽竊等弄虛作假和違背學(xué)術(shù)道德規(guī)范的行為。如果因個人弄虛作假和侵權(quán)行為造成的不良影響和后果，本人愿意接受學(xué)校和研究生院延期半年畢業(yè)的有關(guān)處罰規(guī)定。特此聲明。

作者簽名：

導(dǎo)師簽名： 院系負(fù)責(zé)人簽名：

年 月 日

附件2

“攻讀博士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文”清單填寫說明

“攻讀博士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文”清單格式見后頁，填寫要求如下：（1）各項內(nèi)容如不存在，則在清單中相應(yīng)項缺省。例如學(xué)生沒有相當(dāng)于EI檢索源期刊論文，則“相當(dāng)于EI檢索源期刊”在此學(xué)生的“攻讀博士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文”清單中不出現(xiàn)。

（2）在發(fā)表的論文中需注明作者、題目、刊物、發(fā)表年、卷期、頁碼，如發(fā)表的論文被收錄，請標(biāo)明收錄號及影響因子（IF），同時標(biāo)明該文章對應(yīng)學(xué)位論文的章節(jié)號。例如：

1.盧澤生，王明海.基于遺傳算法的超精密切削加工表面粗糙度預(yù)測模型的參數(shù)辨識以及切削參數(shù)優(yōu)化.機(jī)械工程學(xué)報，2005，41（11）：158-162.（EI收錄號為06039650087，對應(yīng)學(xué)位論文4.2節(jié)）

攻讀博士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文

SCI檢索源期刊：

EI檢索源期刊：

SSCI檢索源期刊：

A&HCI檢索源期刊：

相當(dāng)于EI檢索源期刊：

一般核心期刊：

學(xué)術(shù)會議文章：

專利、獲獎：

導(dǎo)師對發(fā)表論文審查意見（是否滿足學(xué)校及所屬學(xué)科相關(guān)要求）：

導(dǎo)師簽字：

院（系）對發(fā)表文章審查意見（是否滿足學(xué)校及所屬學(xué)科相關(guān)要求）：

院（系）主管領(lǐng)導(dǎo)簽字：

第二篇：預(yù)答辯總結(jié)

碩士預(yù)答辯總結(jié)

通過三年的學(xué)習(xí)，師兄今天在XXXXXXX進(jìn)行了碩士畢業(yè)預(yù)答辯。我雖然是研一，但有幸以一名答辯老師的身份參與了師兄的預(yù)答辯。此次預(yù)答辯整體分為以下幾個部分。首先是師兄對自己的課題進(jìn)行答辯，接著參與答辯的老師進(jìn)行提問，然后是答辯的學(xué)生對老師的提問進(jìn)行一一解答。通過參與這次預(yù)答辯，我受益匪淺，學(xué)到了很多寶貴的經(jīng)驗，為我以后的答辯取起到了很大的作用。

首先是答辯注意事項上：

1．帶上自己的論文、資料和筆記本。2．注意開場白、結(jié)語的禮儀。

3．坦然鎮(zhèn)定，聲音要大而準(zhǔn)確，使在場的所有人都能聽到。

4．聽取答辯小組成員的提問，精神要高度集中，同時，將提問的問題——記在本上。

5．對提出的問題，要在短時間內(nèi)迅速做出反應(yīng)，以自信而流暢的語言，肯定的語氣，不慌不忙地—一回答每個問題。

6．對提出的疑問，要審慎地回答，對有把握的疑問要回答或辯解、申明理由；對拿不準(zhǔn)的問題，可不進(jìn)行辯解，而實事求是地回答，態(tài)度要謙虛。

7．回答問題要注意的幾點：

（1）正確、準(zhǔn)確。正面回答問題，不轉(zhuǎn)換論題，更不要答非所問。（2）重點突出。抓住主題、要領(lǐng)，抓住關(guān)鍵詞語，言簡意賅。（3）清晰明白。開門見山，直接入題，不繞圈子。

（4）有答有辯。有堅持真理、修正錯誤的勇氣。既敢于闡發(fā)自己獨到的新觀點、真知灼見，維護(hù)自己正確觀點，反駁錯誤觀點，又敢于承認(rèn)自己的不足，修正失誤。

（5）辯才技巧。講普通話，用詞準(zhǔn)確，講究邏輯，吐詞清楚，聲音洪亮，抑揚頓挫，助以手勢說明問題；力求深刻生動；對答如流，說服力、感染力強(qiáng)，給教師和聽眾留下良好的印象。

接著是答辯的準(zhǔn)備工作： 1．為什么選擇這個課題（或題目），研究、寫作它有什么學(xué)術(shù)價值或現(xiàn)實意義。

2．說明這個課題的歷史和現(xiàn)狀，即前人做過哪些研究，取得哪些成果，有哪些問題沒有解決，自己有什么新的看法，提出并解決了哪些問題。

3．文章的基本觀點和立論的基本依據(jù)。

4．學(xué)術(shù)界和社會上對某些問題的具體爭論，自己的傾向性觀點。

5．重要引文的具體出處。

6．本應(yīng)涉及或解決但因力不從心而未接觸的問題；因認(rèn)為與本文中心關(guān)系不大而未寫入的新見解。

7．本文提出的見解的可行性。

8．定稿交出后，自己重讀審查新發(fā)現(xiàn)的缺陷。

9．寫作畢業(yè)論文（作業(yè)）的體會。

10．本文的優(yōu)缺點。

總之，要作好口頭表述的準(zhǔn)備。不是宣讀論文，也不是宣讀寫作提綱和朗讀內(nèi)容提要。

內(nèi)容的組織和講解：

1.PPT主要內(nèi)容不需照著念，略一停留就可進(jìn)入背景介紹。背景介紹盡量簡練，2-3頁為宜，但信息量要足，目的是給出研究背景（對應(yīng)選題意義）、現(xiàn)狀，總結(jié)當(dāng)前工作的不足，從而引出自己的工作。

2.全文工作思路，1-2頁。理清邏輯，讓觀眾到此明白問題輪廓和自己的工作全貌。

3.講解自己的詳細(xì)工作要突出思路和重點，不一定在語言表達(dá)上涉及太多細(xì)節(jié)，比如，用過多公式講解他人的工作步驟應(yīng)避免，屬于自己的工作要在視覺和語言上進(jìn)行標(biāo)注和區(qū)別。實驗結(jié)果的表示要精煉，讓人容易理解；對比試驗要公平，有說服力，對比對象要新，要有對比意義，從而體現(xiàn)自己的工作價值（這是研究方法和論文寫作階段都有的問題，但是答辯時常被質(zhì)問）。講解包含可能的額外演示。4.最后一定要有總結(jié)，突出個人工作和結(jié)果；展望和工作的不足之處不宜多，淡化處理。致謝可以寫，但要簡練，并且不要照著讀，一句話即可，如：“最后，感謝所有關(guān)心和幫助過我的每一個人，感謝各位專家和評委老師”。

5.接著聽取提問時，將問題要點記在本子上，可以對幾個問題進(jìn)行統(tǒng)一回答。遇到不會的問題，第一不要沉默，第二要盡量打擦邊球進(jìn)行回答。

非常感謝XXX老師能夠給我提供參與師兄預(yù)答辯的機(jī)會。通過參與此次預(yù)答辯，不僅在我以后的答辯過程中起到很好的作用，在我以后人生道路上也會起到很大的幫助。

第三篇：預(yù)答辯演講稿

1.各位老師，上午好！

2.我的論文題目是??，主要分以下幾個方面介紹。

3.我國早期風(fēng)電開發(fā)主要集中在東北、西北、華北等高風(fēng)速風(fēng)資源區(qū)，由于這些地區(qū)用電負(fù)荷較小、遠(yuǎn)離負(fù)荷中心，導(dǎo)致嚴(yán)重的棄風(fēng)限電現(xiàn)象。由于低風(fēng)速區(qū)占地面積更廣，且主要分布在東部及南部等負(fù)荷中心區(qū)域，因而，發(fā)展低風(fēng)速風(fēng)電對解決風(fēng)電消納問題、實現(xiàn)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

4.對于一臺給定的風(fēng)力機(jī)，其風(fēng)能捕獲效率會隨風(fēng)速與風(fēng)輪轉(zhuǎn)速之間的比值、即葉尖速比的變化而變化。只有當(dāng)風(fēng)力機(jī)運行在最優(yōu)葉尖速比時，風(fēng)力機(jī)才以最大風(fēng)能利用系數(shù)捕獲風(fēng)能。這是風(fēng)力機(jī)最大功率點跟蹤的基本原理。也是控制目標(biāo)。

5.但是，由于風(fēng)輪轉(zhuǎn)動慣量的存在，風(fēng)輪轉(zhuǎn)速難以實時跟蹤風(fēng)速的變換，導(dǎo)致風(fēng)力機(jī)常運行在跟蹤最優(yōu)葉尖速比的過程中、而非最優(yōu)葉尖速比處。這意味著風(fēng)力機(jī)常常以較低的風(fēng)能利用系數(shù)來捕獲風(fēng)能，導(dǎo)致跟蹤損失。

6.而且，這一跟蹤損失問題在低風(fēng)速風(fēng)力機(jī)上會更加嚴(yán)重。低風(fēng)速區(qū)風(fēng)速幅值小、湍流大、波動快的特性以及由低風(fēng)速導(dǎo)致的風(fēng)力機(jī)尺寸大幅增加，進(jìn)一步加劇了風(fēng)速快波動性與風(fēng)力機(jī)慢動態(tài)特性之間的固有矛盾，從而給風(fēng)力機(jī)的跟蹤控制及風(fēng)能捕獲帶來嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。7.傳統(tǒng)的風(fēng)力機(jī)設(shè)計大多遵循著本體（氣動外形和支撐結(jié)構(gòu)）設(shè)計在前、控制器設(shè)計在后的分離、順序設(shè)計流程。其中，氣動設(shè)計重點關(guān)注風(fēng)力機(jī)在?opt處的氣動效率提升；結(jié)構(gòu)設(shè)計在保證風(fēng)力機(jī)結(jié)構(gòu)滿足強(qiáng)度、剛度和穩(wěn)定性要求的前提下，降低制造成本；控制器設(shè)計則關(guān)注最大功率點跟蹤的實現(xiàn)，使風(fēng)力機(jī)保持運行在?opt。依照這樣一種分離設(shè)計的思想，前面提到的低風(fēng)速風(fēng)力機(jī)因跟蹤不上風(fēng)速、無法保持運行在?opt而導(dǎo)致的跟蹤損失問題，應(yīng)主要由MPPT控制器的設(shè)計優(yōu)化來解決。

8.但是，優(yōu)化控制器以解決低風(fēng)速風(fēng)力機(jī)跟蹤不上風(fēng)速的潛力發(fā)掘基本飽和。這主要是因為：（1）僅控制器改進(jìn)這一單方面的努力，不能充分發(fā)掘緩解風(fēng)速快速波動與風(fēng)力機(jī)慢動態(tài)特性固有矛盾的潛力，所能獲得的閉環(huán)性能提升有限。僅控制改進(jìn)所能獲得的效率提升平均在1%左右。（2）由于發(fā)電機(jī)這一風(fēng)速跟蹤控制的執(zhí)行機(jī)構(gòu)的額定功率、額定轉(zhuǎn)矩和風(fēng)力機(jī)載荷的共同約束，過于激進(jìn)的風(fēng)速跟蹤控制會增大風(fēng)力機(jī)的疲勞載荷、降低運行壽命。這也限制了通過控制改進(jìn)所能提升的效率的幅度。（3）正是意識到風(fēng)力機(jī)慢動態(tài)特性與風(fēng)速快速波動之間的固有矛盾，部分文獻(xiàn)采取犧牲局部效率換取整體性能的思路，而這也體現(xiàn)出僅控制器優(yōu)化已很難大幅提高M(jìn)PPT性能。

9.依照氣動與控制分離設(shè)計的思想，除了主要通過控制器的優(yōu)化改進(jìn)外，還可通過氣動設(shè)計優(yōu)化來提升風(fēng)能捕獲效率。但是，沿用傳統(tǒng)氣動設(shè)計目標(biāo)有可能進(jìn)一步加劇低風(fēng)速風(fēng)機(jī)的跟蹤損失。這是因為，由于氣動與控制的分離設(shè)計，氣動設(shè)計師在氣動設(shè)計過程中往往隱含假設(shè)MPPT控制可以保證風(fēng)力機(jī)始終運行于?opt，進(jìn)而以?opt處的氣動性能最佳為設(shè)計目標(biāo)。這種僅追求單一工況點氣動性能提升的優(yōu)化方法，會導(dǎo)致優(yōu)化葉片對應(yīng)的CP-λ曲線頂端較陡。由于低風(fēng)速風(fēng)力機(jī)所處的運行風(fēng)況特點及自身結(jié)構(gòu)特性導(dǎo)致其更長時間運行在非最優(yōu)葉尖速比，尖而窄的CP-λ曲線將進(jìn)一步加劇其跟蹤損失、大幅降低風(fēng)能捕獲效率。已經(jīng)有氣動設(shè)計開始考慮風(fēng)力機(jī)的轉(zhuǎn)速控制性能。例如，針對定速風(fēng)力機(jī)，以不同風(fēng)速下風(fēng)力機(jī)輸出功率的加權(quán)和為目標(biāo)函數(shù)的氣動設(shè)計方法；針對風(fēng)力機(jī)翼型，以多個攻角下翼型升阻比的加權(quán)和為目標(biāo)函數(shù)的多攻角設(shè)計方法。本質(zhì)上，風(fēng)力機(jī)氣動設(shè)計將目標(biāo)函數(shù)從傳統(tǒng)的單一工況轉(zhuǎn)變到多工況氣動性能的做法，本身已經(jīng)隱含了氣動設(shè)計對控制動態(tài)的考慮。

10.可見，沿用分離設(shè)計思想在許多方面不利于進(jìn)一步解決低風(fēng)速風(fēng)力機(jī)的跟蹤損失問題。由于風(fēng)力機(jī)的某些本體參數(shù)能夠影響控制性能，而且受到考慮風(fēng)力機(jī)控制的氣動設(shè)計的啟發(fā)，利用風(fēng)力機(jī)本體參數(shù)與MPPT控制之間的協(xié)同效應(yīng)，開展風(fēng)力機(jī)本體參數(shù)與跟蹤控制的一體化設(shè)計，應(yīng)是進(jìn)一步有效提升低風(fēng)速風(fēng)力機(jī)風(fēng)能捕獲效率的一條可行途徑。

11.但是，在一體化設(shè)計過程中，風(fēng)力機(jī)本體參數(shù)的調(diào)整必須滿足所在學(xué)科領(lǐng)域的工程要求，且在實際的設(shè)計/制造標(biāo)準(zhǔn)中的可調(diào)自由度不大。同時，多考慮一個本體參數(shù)，將增加一體化設(shè)計中優(yōu)化分析與計算的復(fù)雜度。如果將所有本體參數(shù)都與控制器進(jìn)行一體化設(shè)計。即使這樣的一體化設(shè)計在理論上是可行的，但僅為效率提升而全面改動風(fēng)力機(jī)本體設(shè)計的代價也是難以接受的。因此，尋找敏感影響風(fēng)速跟蹤控制性能的本體參數(shù)不僅十分必要，而且使得基于敏感本體參數(shù)的一體化設(shè)計更具潛力和工程意義。這里的敏感本體參數(shù)是指那些經(jīng)過小幅調(diào)整就可以換取閉環(huán)性能明顯提升的參數(shù)。

12.下面就風(fēng)力機(jī)一體化設(shè)計方面的研究進(jìn)展，從以下四個方面展開敘述。

13.首先，已經(jīng)有研究指出平緩的CP-λ曲線更有利于風(fēng)力機(jī)實現(xiàn)MPPT；頂端較陡的CP-λ曲線會加劇跟蹤損失問題，甚至導(dǎo)致風(fēng)輪失去跟蹤能力，從而嚴(yán)重影響風(fēng)力機(jī)的效率。另外，大量研究表明，風(fēng)力機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)——風(fēng)輪轉(zhuǎn)動慣量的提升不利于風(fēng)力機(jī)的MPPT控制。這些氣動、結(jié)構(gòu)參數(shù)對MPPT控制性能的影響也表明了風(fēng)力機(jī)一體化設(shè)計的必要性。14.涵蓋控制的風(fēng)力機(jī)一體化設(shè)計還很少見，現(xiàn)有做法主要是通過構(gòu)建同時包含氣動、結(jié)構(gòu)、具體控制器參數(shù)的優(yōu)化模型，將一般處于設(shè)計末尾的控制器設(shè)計提升至與氣動、結(jié)構(gòu)設(shè)計等同對待，進(jìn)而依賴優(yōu)化算法實現(xiàn)各子系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)配合。

15.還有一種考慮控制性能的風(fēng)力機(jī)本體設(shè)計。與參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化不同，它們以從控制視角對本體設(shè)計提出具體要求的方式參與風(fēng)力機(jī)本體設(shè)計。以風(fēng)力機(jī)多工況氣動設(shè)計為例，MPPT控制性能的提升希望平緩的CP-λ曲線，那么在氣動設(shè)計過程中主動將目標(biāo)函數(shù)修改為多個工況點的平均氣動性能。這樣，在延續(xù)了經(jīng)典的“先對象設(shè)計、再控制設(shè)計”分離設(shè)計原則的同時可進(jìn)一步提升系統(tǒng)的閉環(huán)性能，因此，其本質(zhì)仍是一體化設(shè)計。而且，這種一體化設(shè)計方式因為不依賴于具體控制策略而使得設(shè)計結(jié)果更具一般性。

16.總結(jié)現(xiàn)有的風(fēng)力機(jī)一體化設(shè)計，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前的風(fēng)力機(jī)一體化設(shè)計，大多是將氣動、結(jié)構(gòu)與控制多學(xué)科模型構(gòu)架在一起，依靠智能算法進(jìn)行本體參數(shù)與控制器參數(shù)的聯(lián)合數(shù)值尋優(yōu)。許多聯(lián)合優(yōu)化的機(jī)理問題，如哪些本體參數(shù)會影響控制性能、本體參數(shù)改變控制性能的機(jī)理、有利于控制性能提高的風(fēng)力機(jī)本體參數(shù)的調(diào)節(jié)機(jī)制等尚待深入探討。正是由于聯(lián)合優(yōu)化的機(jī)理不明確，導(dǎo)致當(dāng)前的風(fēng)力機(jī)一體化設(shè)計在本體參數(shù)選擇過程中存在一些問題，例如，可能選擇對閉環(huán)系統(tǒng)控制性能無影響的參數(shù)參與到一體化設(shè)計，這樣只能無謂地增加優(yōu)化計算的復(fù)雜度；選擇的本體參數(shù)可能對控制性能影響不敏感，控制性能的優(yōu)化可能導(dǎo)致這類不敏感參數(shù)的大幅調(diào)整，這種為了性能的提升而去大幅修改本體設(shè)計的做法在工程上也是難以推進(jìn)的。

17.與參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化不同，考慮控制性能的風(fēng)力機(jī)氣動設(shè)計以從控制視角對本體設(shè)計提出具體要求的方式間接參與風(fēng)力機(jī)本體設(shè)計。這種一體化設(shè)計方式不依賴于處于末端的具體控制器，而且在延續(xù)了經(jīng)典的分離設(shè)計原則的同時提升了系統(tǒng)的閉環(huán)性能。但該方法目前仍未成熟，亟待探索。因此，解決上述問題的關(guān)鍵在于：在掌握風(fēng)力機(jī)本體參數(shù)對控制效果的影響機(jī)理的基礎(chǔ)上，尋找對控制性能影響效應(yīng)敏感的本體參數(shù)，探索考慮敏感本體參數(shù)對控制性能影響的風(fēng)力機(jī)一體化設(shè)計方法。這樣，較小的本體參數(shù)調(diào)整不僅能明顯提升控制性能，且更容易滿足風(fēng)力機(jī)本體設(shè)計的固有約束。

18.本文工作正是圍繞上述科學(xué)問題展開，主要研究內(nèi)容包括以下三個方面：首先探索風(fēng)力機(jī)本體參數(shù)對MPPT控制性能的影響機(jī)理和作用規(guī)律，并從中提取能夠顯著影響MPPT性能的敏感參數(shù)。然后，深入探索敏感氣動參數(shù)對MPPT的影響機(jī)理和作用規(guī)律，并嘗試定量描述這一影響，從而為完成考慮敏感本體參數(shù)對MPPT影響的本體設(shè)計奠定基礎(chǔ)。最后，在借鑒已有的考慮控制性能的風(fēng)力機(jī)本體設(shè)計的基礎(chǔ)上，根據(jù)敏感氣動參數(shù)對MPPT的影響及其描述，調(diào)整當(dāng)前風(fēng)力機(jī)氣動設(shè)計的目標(biāo)函數(shù)或約束條件，構(gòu)建不含具體控制器參數(shù)、但能考慮敏感氣動參數(shù)對MPPT控制影響的風(fēng)力機(jī)氣動設(shè)計模型，以形成更具總體工程可行性的風(fēng)力機(jī)一體化設(shè)計方法。下面重點介紹風(fēng)力機(jī)本體參數(shù)對MPPT的影響分析及敏感參數(shù)提取的相關(guān)內(nèi)容，對于考慮控制的本體設(shè)計方法簡要演示一下優(yōu)化結(jié)果。

19-20-21-22.從風(fēng)力機(jī)閉環(huán)系統(tǒng)（翻到PPT20頁）的視角出發(fā)，將影響MPPT控制效果的因素按科學(xué)劃分為風(fēng)況參數(shù)、氣動參數(shù)與結(jié)構(gòu)參數(shù)（翻到21頁），并結(jié)合本體設(shè)計模型，將本體參數(shù)劃分為集總參數(shù)與分布參數(shù)（翻到22頁）；以風(fēng)力機(jī)的閉環(huán)性能指標(biāo)（包括運行葉尖速比概率分布與平均風(fēng)能捕獲效率）來量化描述各參數(shù)對MPPT性能的影響。

23.在分析各影響因素對MPPT性能的影響時，采用只改變單一關(guān)注因素而固定其他因素的方法，并通過仿真比較因素改變前后閉環(huán)性能指標(biāo)的變化規(guī)律。考慮到分布參數(shù)的種類和數(shù)量較多、加之其不同排列組合又會產(chǎn)生新的葉片外形，因此，為縮小搜索范圍以盡快找到影響MPPT性能的敏感參數(shù)，采用從集總參數(shù)到分布參數(shù)的搜索路線。具體地，首先從風(fēng)力機(jī)本體參數(shù)中的集總參數(shù)入手，待從中搜索到敏感參數(shù)后，再深入到該敏感參數(shù)所在學(xué)科的具體分布參數(shù)，從中搜索敏感參數(shù)。

24.通過閉環(huán)系統(tǒng)的動態(tài)仿真，可歸納出：風(fēng)力機(jī)動態(tài)性能的提高或MPPT跟蹤要求的降低，都會促使運行葉尖速比更加集中地分布于最優(yōu)葉尖速比附近、提升平均風(fēng)能捕獲效率；反之，則導(dǎo)致運行葉尖速比分布更分散、平均風(fēng)能捕獲效率越低。

25.靈敏度系數(shù)的計算結(jié)果如表所示?？梢?，相比結(jié)構(gòu)參數(shù)（風(fēng)輪轉(zhuǎn)動慣量），氣動參數(shù)對MPPT性能的影響更敏感；而且，相比最大風(fēng)能利用系數(shù)，氣動參數(shù)中的最優(yōu)葉尖速比、葉片半徑對MPPT的影響更為顯著。

26.需要說明的是，因為無法用單值指標(biāo)刻畫CP-λ曲線的平緩度，導(dǎo)致CP-λ曲線的平緩度對應(yīng)的靈敏度系數(shù)難以計算。以平均風(fēng)能捕獲效率這一閉環(huán)性能指標(biāo)對比分析了CP-λ曲線的平緩度與CP, max對MPPT的影響。研究發(fā)現(xiàn)，即使CP, max小幅降低，頂部較平緩的CP-λ曲線仍可提升平均風(fēng)能捕獲效率。由此可推測，相比最大風(fēng)能利用系數(shù)，CP-λ曲線的平緩度對MPPT的影響更為顯著。

27.由于氣動集總參數(shù)對MPPT性能的影響更為顯著，深入到葉片氣動分布參數(shù)（翼型、弦長、扭角），通過遍歷弦長和扭角、搜索相似翼型，以湍流風(fēng)速下葉素的平均風(fēng)能捕獲效率為指標(biāo)，仿真比較各分布參數(shù)對MPPT控制性能的影響。28.結(jié)果發(fā)現(xiàn)，翼型形狀的細(xì)微調(diào)整能夠帶來更大幅的性能提升。

29.綜上可知，相比結(jié)構(gòu)參數(shù)（轉(zhuǎn)動慣量），風(fēng)力機(jī)的氣動參數(shù)，尤其是最優(yōu)葉尖速比、CP-λ曲線平緩度、翼型外形可以更加顯著地改變MPPT控制性能。因此，開展這些氣動參數(shù)與MPPT控制的一體化設(shè)計不僅易于達(dá)到協(xié)調(diào)目標(biāo)、有效提升風(fēng)能捕獲效率，而且在滿足風(fēng)力機(jī)本體設(shè)計的固有約束和工程可行性方面具有十分重要的現(xiàn)實意義。

30.然后分別選擇不同的氣動敏感參數(shù)，主要通過修改現(xiàn)有的氣動設(shè)計模型中的目標(biāo)函數(shù)，考慮它們對MPPT控制性能的影響，完成了風(fēng)輪氣動參數(shù)與MPPT控制一體化設(shè)計。

第四篇：預(yù)答辯演講稿

研究背景

近年來，我國的會展旅游發(fā)展迅猛，尤其在一些會展業(yè)發(fā)達(dá)的地區(qū)，會展業(yè)對經(jīng)濟(jì)的帶動作用達(dá)到1:9的水平。據(jù)不完全統(tǒng)計，九十年代以來我國會展旅游業(yè)每年增長達(dá)20%左右，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過我國其他領(lǐng)域經(jīng)濟(jì)總量的增長。會展業(yè)已經(jīng)成為我國經(jīng)濟(jì)的新亮點。并開始逐步走向國際化、規(guī)?；I(yè)化和品牌化。會展旅游不僅能提高一個國家和城市的知名度，對一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展也具有很強(qiáng)的推動作用，中國會展業(yè)具有光明的發(fā)展前景。

會展經(jīng)濟(jì)的發(fā)展已經(jīng)越來越多的引起政府和相關(guān)部門的高度重視，相關(guān)政策和措施陸續(xù)出臺。《國家“十二五”規(guī)劃》再次對我國會展業(yè)的發(fā)展做出戰(zhàn)略性的規(guī)劃，“十二五”時期，中國會展業(yè)進(jìn)入了發(fā)展的快車道。2015年，中國會展業(yè)產(chǎn)值規(guī)模已達(dá)到3000億元。面臨的問題

在會展業(yè)發(fā)展如火如荼的時候，我國會展業(yè)的管理仍然處在初級階段，會展舉辦期間，在舉辦地短時間內(nèi)聚集了大量的人流，人群密度大，人群聚集可能導(dǎo)致會展擁堵踩踏事件發(fā)生，群體性恐慌 擁擠、踩踏

會展活動風(fēng)險事故管理面臨嚴(yán)峻考驗

以下表1-1是我國2001年至2013年間統(tǒng)計的因為會展活動引發(fā)的人員傷亡事故。

人員傷亡事故多達(dá)144起，死亡人數(shù)多至93人。

可見，在會展期間維持正常的參觀秩序，保證人員安全就顯得尤為重要。這就要求有關(guān)政府部分盡快完善會展相關(guān)的管理方式，讓會展行業(yè)有序的發(fā)展，盡快實現(xiàn)會展業(yè)的智能化管理。研究意義

如何更為有效保障會展高峰時期參觀者的安全，維持正常的參觀秩序，并實現(xiàn)大量人流的管理與疏導(dǎo)，是會展管理部門重點關(guān)注的問題，其中，會展入口人流量控制和疏導(dǎo)是重要方面。如果能及時準(zhǔn)確預(yù)知未來時刻會展入口的人流量，就能讓管理者提前做好防范措施，比如：人流量少時，開放部分入口閘門，節(jié)省人力、物力；人流量多時，增加入口閘門開放數(shù)或者減少/停止售票等等。這樣有利于合理利用會展資源，同時實現(xiàn)會展入口人流量的控制與疏導(dǎo)，減少擁堵與踩踏事件發(fā)生，提高了旅游者的參觀質(zhì)量，對實現(xiàn)會展旅游的智能化管理具有十分重要的意義。

會展入口短時人流量的特性分析 第二章，首先分析了會展入口短時人流量的特性，通過分析發(fā)現(xiàn)具有：不確定性、時變性、隨機(jī)性、周期性、混沌性等特性 預(yù)測模型建立的原則

接著對會展入口短時人流量預(yù)測模型的原則進(jìn)行了分析，模型應(yīng)該具有：實時性原則、準(zhǔn)確性原則、抗噪聲能力、可移植性原則、歷史數(shù)據(jù)少等特點 預(yù)測模型的選擇

接著整理總結(jié)了目前所有預(yù)測模型的優(yōu)缺點，發(fā)現(xiàn)單一模型總是存在這樣那樣的不足，而融合模型取長補(bǔ)短，在短時流量預(yù)測中既可以提高預(yù)測精度又可以保證預(yù)測誤差的穩(wěn)定性。

基于對會展入口短時人流特征的分析以及己有預(yù)測模型的綜合比較，發(fā)現(xiàn)融入模型中的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型既具有小波良好的時—頻局部特性和變焦能力，又有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極強(qiáng)的非線性、自學(xué)習(xí)能力和相對較高的預(yù)測精度，對非線性變化的數(shù)據(jù)序列不用建立精確模型就能進(jìn)行預(yù)測，這一特征恰好符合入口短時人流數(shù)據(jù)的隨機(jī)性和難以建立精確模型這一特性。實驗預(yù)處理

第三章主要講數(shù)據(jù)預(yù)處理（1月26至2月1，每天14:00-22:00的入口人流量數(shù)據(jù)，每15分鐘取1個數(shù)據(jù)，7天共231個數(shù)據(jù)），在確定了會展入口短時人流量預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理，因為在人流量數(shù)據(jù)的采集、傳輸過程中，由于設(shè)備故障、傳輸錯誤、噪聲干擾等原因會使采集到的數(shù)據(jù)無法按照一定時間間隔上傳或者上傳錯誤，最終導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集錯誤現(xiàn)象的發(fā)生，而采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響到預(yù)測的精度，所以必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，一般分為修復(fù)和去噪兩步。這是修復(fù)后與修復(fù)前數(shù)據(jù)對比圖。接著對修復(fù)后數(shù)據(jù)進(jìn)行小波去噪。這是數(shù)據(jù)小波分解，隨機(jī)噪聲主要集中在d1層，加大d1層的閾值，這是降噪后與原始信號對比圖。

數(shù)據(jù)歸一化處理

接著對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，主要是為了加快網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度，將實驗數(shù)據(jù)歸一化在[-1,1]之間。這是歸一化代碼。表3-5是部分自貢燈會入口人流量數(shù)據(jù)歸一化結(jié)果。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層節(jié)點的選擇

在第四章簡要介紹了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及學(xué)習(xí)算法推導(dǎo)過程，重點分析了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層節(jié)點及參數(shù)的選擇，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往選取三層結(jié)構(gòu)，輸入層和輸出層可以根據(jù)實際應(yīng)用要求確定，本次實驗選取輸入個數(shù)為4，輸出個數(shù)為1，而隱含層的神經(jīng)元個數(shù)選取則是一個難點，一般根據(jù)經(jīng)驗公式選擇，根據(jù)輸入4，輸出1，根據(jù)公式可算出隱含層個數(shù)在4~12之間 實驗對比驗證

這是在輸入層為4，輸出層為1，模型其他參數(shù)都一致，而輸入層不同的情況下，進(jìn)行50此仿真取平均值，表示預(yù)測模型優(yōu)劣評價指標(biāo)結(jié)果，由表可以看出，在隱含層節(jié)點數(shù)為10時，各評價指標(biāo)最優(yōu)。所以確定預(yù)測模型結(jié)構(gòu)為4-10-1 4-10-1 模型下不同學(xué)習(xí)率

在確定模型結(jié)構(gòu)后，有對模型參數(shù)學(xué)習(xí)率進(jìn)行實驗驗證對比，同樣是仿真50次取平均值，由表看出在學(xué)習(xí)率為0.01和0.001情況下預(yù)測誤差最小。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（4-10-1，0.01，0.001）這是在小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定了結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)率情況下，以自貢燈會入口人流量為實驗對象的仿真圖，發(fā)現(xiàn)預(yù)測效果較理想，高峰期（1400人）最大誤差為350人左右，大多數(shù)都在100人以內(nèi)浮動 評價指標(biāo)

這是小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測自貢燈會入口短時人流量的各評價指標(biāo)值，由表可以看出，平均絕對誤差是64人左右，均方誤差為11.79，均方百分比誤差約為4.5%左右，當(dāng)EC?0.85時，說明預(yù)測效果較好，越接近1說明預(yù)測結(jié)果的可靠性越高，本文預(yù)測精確度達(dá)92%，訓(xùn)練加預(yù)測時間為5.4秒左右，體現(xiàn)出了實時性。根據(jù)評價指標(biāo)可以看出訓(xùn)練還是比較理想的。誤差分析

針對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果的誤差，從四個方面進(jìn)行了誤差分析：實驗數(shù)據(jù)的采集、實驗數(shù)據(jù)預(yù)處理、實驗影響因素、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

如：本文實驗對象自貢燈會在數(shù)據(jù)采集時在高峰期時，很多都沒掃描票，見到票就直接進(jìn)場，還有在數(shù)據(jù)修復(fù)時，不能完全恢復(fù)原始信息，只是一個預(yù)估計值，另外小波去噪會損失原有數(shù)據(jù)中本有的高頻細(xì)節(jié)。還有其他外在因素的影響，如票價、天氣、節(jié)假日等都會對實驗結(jié)果造成一定誤差，但通過分析發(fā)現(xiàn)除了實驗數(shù)據(jù)造成的誤差外，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的不足是造成誤差的重要原因，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的不足

如圖是網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù)與誤差百分比之間的關(guān)系，當(dāng)?shù)?50次時陷入局部極小值，這會使預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生較大的誤差，而且小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度也較慢，學(xué)習(xí)效率低，對參數(shù)選擇較為敏感，針對這些不足，提出用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化。遺傳算法優(yōu)化

這是優(yōu)化后的預(yù)測自貢燈會入口短時人流量的效果圖，發(fā)現(xiàn)模型的擬合程度更高，預(yù)測效果更好，最大誤差為240人左右，相對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有了明顯的改善。

預(yù)測平均誤差提高了8%，預(yù)測精度提高了4%，效果理想 迭代曲線對比圖

這是小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)在相同條件下的迭代曲線圖，可以發(fā)現(xiàn)算法優(yōu)化后模型在迭代100次時，基本收斂于目標(biāo)條件，曲線趨于平穩(wěn)狀態(tài)；而傳統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型要迭代400次左右才能收斂于目標(biāo)條件?？梢泽w現(xiàn)出優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)在收斂速度上得到了較明顯的提高。

仿真實驗表明：采用遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，達(dá)到了提高訓(xùn)練精度和收斂速度的目的，這說明WGANN算法具有更高的魯棒性和更高的預(yù)測精度，遺傳算法優(yōu)化了小波算法收斂慢和容易陷入局部極小值的不足。

方案

第六章主要是綜合分析全文，針對類似于自貢燈會入口短時人流量預(yù)測的會展情況，總結(jié)出預(yù)測流程的方案

應(yīng)用—2016年自貢燈會實驗驗證

最后將方案應(yīng)用于2016年自貢燈會入口短時人流量的預(yù)測上，這是應(yīng)用界面圖，這是2016年2月24日燈會入口短時人流量預(yù)測結(jié)果的誤差圖，在高峰期時預(yù)測誤差最大為200人左右，大多數(shù)在50人以內(nèi)浮動，可見實際應(yīng)用效果還是比較理想的?？偨Y(jié)及展望

本章對前六章的工作內(nèi)容作了簡要總結(jié)與分析，指出論文中存在的不足并簡要闡述了今后研究工作的展望。

第五篇：預(yù)答辯

計算機(jī)學(xué)院2012屆預(yù)答辯通知

為了進(jìn)一步提高畢業(yè)設(shè)計質(zhì)量。特組織2012屆畢業(yè)生預(yù)答辯。具體安排如下：

一、時間

4月18日上午8：00開始。預(yù)答辯分組情況在學(xué)院網(wǎng)站公布。

二、要求

每人在預(yù)答辯時必須提交前8周的紙本畢業(yè)設(shè)計進(jìn)展記錄（每兩周一份），若不能按時提交的同學(xué)，將不得參加預(yù)答辯。沒有參加預(yù)答辯的同學(xué)不可以參加正式的畢業(yè)答辯。

預(yù)答辯時每人把自己的研究論文或畢業(yè)設(shè)計成果軟件運行情況屏幕截圖，做成PPT，自己講述3分鐘，講述以下主要內(nèi)容：

①自己已開展的工作；

②存在問題；

③后續(xù)工作計劃。

每個學(xué)生要認(rèn)真記錄預(yù)答辯時老師給出的評價，并向自己的導(dǎo)師匯報該評價，請導(dǎo)師對自己的設(shè)計或論文進(jìn)行指導(dǎo)。

答辯時請同學(xué)自己準(zhǔn)備答辯用的微機(jī)或筆記本電腦（一組相鄰的同學(xué)可以合用一臺）。

三、預(yù)答辯初步評價

學(xué)生的預(yù)答辯成績分為以下等級：較好、一般、較差、很差。

由于預(yù)答辯的時間距離正式答辯的時間已經(jīng)很短（約一個月），評價為較好的同學(xué)，要努力爭取優(yōu)秀成績，直至參加省級優(yōu)秀畢業(yè)設(shè)計（論文）評選；評價為一般的同學(xué)，要努力做畢業(yè)設(shè)計，不要放松對自己的要求，以防在正式答辯時進(jìn)入質(zhì)疑行列；評價為較差的同學(xué)，相當(dāng)于給予黃牌警告，更要加大對畢業(yè)設(shè)計（論文）工作的投入，否則，極有可能在正式答辯時不合格；對于畢業(yè)設(shè)計（論文）很差的同學(xué)，幾乎可以斷定該生的畢業(yè)答辯已經(jīng)不可能及格，相當(dāng)于給予紅牌罰下處理，建議該生申請延緩畢業(yè)。

四、說明

符合以下條件的可以暫時不回來：

1.已經(jīng)簽訂了就業(yè)協(xié)議，用人單位工作上不能讓學(xué)生離開的；協(xié)議必須已經(jīng)在學(xué)院或在預(yù)答辯前將協(xié)議交給學(xué)院；如果協(xié)議正在簽訂過程中，則必須由用人單位出具書面說明并且說明協(xié)定協(xié)議的具體時間。

2.參加研究生復(fù)試、公務(wù)員考試或面試等，必須有復(fù)試、考試通知；

以上條件由朱兆靜老師和指導(dǎo)教師聯(lián)合掌握。對于暫時不回來的學(xué)生，學(xué)生必須親自給指導(dǎo)老師電話說明自己的畢業(yè)設(shè)計進(jìn)展情況和存在的問題，請指導(dǎo)老師給以指導(dǎo)。

計算機(jī)學(xué)院2012.4.10