نحوه ساخت داربست

در اینجا یک مرور کلی از مراحل مورد نیاز برای ساخت داربست آورده شده است:

 

پایه را ایمن کنید. داربست ها باید هم سطح و روی زمین ایمن ساخته شوند. برای اطمینان از پایداری، داربست را به صفحات پایه یا طاقچه‌های گلی وصل کنید - اگر روی سطح ناهمواری هستید، ممکن است لازم باشد که سطح خاک را حفاری کنید.

آن را تراز کنید. مطمئن شوید که داربست با استفاده از پیچ های تنظیم تراز شده است. اگر سطح شیب زیادی دارد، ممکن است به اکستنشن پا نیاز داشته باشید.

کاستورها را در نظر بگیرید. اگر قصد دارید آن را از نقطه ای به نقطه دیگر جابجا کنید، راه اندازی داربست باید شامل چرخاننده باشد. هنگامی که چرخ‌ها را در جای خود قرار می‌دهید، مطمئن شوید که چرخ‌ها قفل هستند.

از مونتاژ مناسب اطمینان حاصل کنید. انتهای داربست باید به درستی مونتاژ شود. ابتدا یک قسمت انتهایی را بلند کنید، سپس بریس متقاطع بالایی را وصل کنید. برای چسباندن بریس متقاطع بالایی قطعه انتهایی دوم، باید انتهای انتهایی این بریس را بلند کنید تا تکه انتهایی را نگه دارید. در نهایت بادبندهای ضربدری را با محکم کردن انتهای آن به پایین قاب انتهایی مقابل وصل کنید.

تخته ها را قرار دهید. تخته ها را روی میله داربست حرکت دهید و در موقعیت خود قرار دهید، آنها را با سخت افزار ارائه شده در جای خود محکم کنید.

تعیین دسترسی هنگام تنظیم داربست خود، حتماً دسترسی را در نظر بگیرید. اگر از نردبان برای دسترسی استفاده می شود، مطمئن شوید که برای داربست خاصی که استفاده می کنید طراحی شده اند و واژگون نمی شوند یا خطرات ایمنی دیگری ایجاد نمی کنند.

نرده های محافظ را وصل کنید. همه داربست ها به دلیل ارتفاع تجهیزات و خطر سقوط باید دارای نرده های محافظ باشند. شما همچنین باید اقدامات حفاظتی در برابر سقوط را در نظر بگیرید، مانند کراوات.

آن را بررسی کنید. داربست را به دقت بررسی کنید تا مطمئن شوید استفاده از آن ایمن است. با بازرسی کامل نصب، مطمئن شوید که تمام قطعات داربست ایمن هستند. همیشه سیستم داربست را پس از خروج و بازگشت به سایت مجدداً بررسی کنید تا از سالم بودن آن مطمئن شوید.

اجاره داربست در مقابل خرید

هنگام تصمیم گیری برای اجاره داربست یا خرید داربست باید عوامل زیادی را در نظر گرفت. به طور کلی، اکثر شرکت‌های بزرگی که از داربست استفاده می‌کنند، به جای پرداختن به تدارکات و هزینه‌های ناشی از خرید و ذخیره‌سازی، اجاره را انتخاب می‌کنند.

 

با این حال، سناریوهایی وجود دارد که خرید خودتان می تواند منطقی باشد - در اینجا مواردی وجود دارد که باید هنگام تصمیم گیری در مورد اجاره یا خرید داربست به خاطر داشته باشید.

 

چه زمانی باید داربست را اجاره کنید

ممکن است بخواهید داربست اجاره کنید اگر:

 

شما انتظار ندارید که خیلی اوقات از آن استفاده کنید.

شما فقط به صورت دوره‌ای به آن نیاز دارید—برای بازرسانی که بازرسی‌های معمولی را انجام می‌دهند، اجاره تقریباً همیشه بهترین راه است، زیرا این بازرسی‌ها معمولاً هر چند سال یک بار انجام می‌شوند.

بازه زمانی شما سه ماه یا کمتر است.

پروژه شما به کار در ارتفاع 20 فوتی یا بیشتر نیاز دارد.

شما تجربه ساختن/برداشتن داربست را ندارید (اجاره ها اغلب می توانند با هزینه های ساخت و ساز/برچیدن همراه شوند).

شما روی یک سطح غیرعادی کار می کنید، مانند چیزی که منحنی است یا شکل نامناسبی دارد، و برای ساخت داربست خود به کمک حرفه ای نیاز دارید.

چه زمانی باید داربست بخرید

ممکن است بخواهید داربست بخرید اگر:

 

شما نیاز منظم و طولانی مدت به آن دارید.

پروژه شما بیش از سه ماه طول خواهد کشید.

پروژه شما فقط با ارتفاعات مستقیم ساده است.

شما فقط قصد دارید در ارتفاع 20 فوتی یا کمتر کار کنید.

شما قبلاً یک برنامه ایمنی در اختیار دارید و پرسنل لازم را برای نصب داربست و برچیدن آن دارید یا می دانید که چگونه آن را نصب، برچید و بسازید.

چگونه پهپادها می توانند نیاز به داربست داخلی را در کار بازرسی کاهش دهند؟

یا بازرسی در ارتفاع، معمولاً سه گزینه برای بازرسان وجود دارد:

 

داربست

دسترسی با طناب

هواپیماهای بدون سرنشین

دو گزینه اول مستلزم این است که بازرسان به صورت فیزیکی در ارتفاع کار کنند، یا با استفاده از طناب یا ایستادن روی داربست. به همین دلیل، هر دوی این رویکردها خطرات بالقوه ای را برای بازرس برای جمع آوری داده های بازرسی ایجاد می کنند.

 

اما گزینه سوم - هواپیماهای بدون سرنشین - راهی را برای بازرسان ارائه می دهد تا داده های مورد نیاز خود را از راه دور جمع آوری کنند، بدون اینکه

موارد استفاده از داربست

این روزها از داربست برای فعالیت های مختلفی استفاده می شود. در اینجا برخی از رایج ترین کاربردهای داربست آورده شده است:

 

تمیز کردن

 

کارگران معمولاً می توانند روی داربست ها بایستند تا پنجره ها و سایر قسمت های ساختمان های بلند را تمیز کنند.

 

ساخت و ساز

 

داربست می تواند برای ساخت و ساز بسیار مهم باشد، زیرا به کارگران اجازه می دهد تا در ارتفاع روی یک سطح پایدار بایستند. این امر به ویژه در مورد آسمان‌خراش‌ها و سایر سازه‌های مرتفع صادق است، اما استفاده از آن برای کارهای ساختمانی نزدیک‌تر به زمین نیز رایج است.

 

بازرسی های صنعتی

 

بازرسی یکی از مهمترین کاربردهای داربست است، زیرا داربست به بازرسان اجازه می دهد تا به مناطقی برسند که در غیر این صورت نمی توانند به آنها دسترسی داشته باشند تا بازرسی های بصری یا سایر انواع تست NDT را انجام دهند.

 

بازرسان معمولاً از داربست های داخلی یا سایر سازه های موقت برای بازرسی های داخلی استفاده می کنند، مانند آنچه در داخل دیگ های بخار بزرگ صنعتی یا مخازن تحت فشار و همچنین برای بازرسی های خارجی انجام می شود. صرف نظر از بازرسی خاص، استفاده از داربست یکسان است - به بازرسان اجازه می دهد تا در ارتفاع بایستند و انواع مختلفی از آزمایش ها را انجام دهند تا نیازهای بازرسی را برآورده کنند.

 

نگهداری

 

بازرسی ها معمولاً اولین گام در فرآیند تعمیر و نگهداری هستند، زیرا مناطقی را که ممکن است به تعمیر و نگهداری نیاز داشته باشند را آشکار می کنند. پس از اینکه بازرسان این مناطق را پیدا کردند، کارگران تعمیر و نگهداری با ایستادن بر روی داربست برای انجام کار خود، این نقص ها را برطرف می کنند.

 

استفاده های دیگر

 

انواع مختلف داربست نیز در موارد زیر استفاده می شود:

 

تاسیسات هنری

مراحل کنسرت

غرفه های نمایشگاهی

صندلی غرفه

برج های رصد

شورینگ

رمپ اسکی

قطعات داربست

در اینجا تمام قطعات مورد استفاده برای ساخت داربست آورده شده است:

 

استانداردها. این چارچوبی است که از اعضای عمودی تشکیل شده است که بر روی زمین، درام ها یا در زمین تعبیه شده اند.

دفتر کل. لوله‌هایی که در انتهای خود یک دستگاه فیکس‌کننده گوه موردی دارند که به‌صورت افقی بین دو استاندارد قرار گرفته‌اند و طول دهانه داربست را مشخص می‌کنند.

بریس ها بریس ها به صورت مورب مطابق با استانداردها ثابت می شوند.

Putlogs. یک putlog دیواری که روی آن کار می شود و دفتر کل را به هم متصل می کند. یک سوراخ پوتلوگ در کنار ساختمان برای دریافت پوتلاگ ایجاد می شود.

ترانسوم ها. ترانسوم نوعی از لجر است که توسط هر دو دفتر پشتیبانی می شود.

افسار. بریدل ها یک انتهای پوتلاگ را نگه می دارند و برای پل زدن دهانه دیوار استفاده می شوند.

پانسیون. در طول فرآیند کار، تخته‌ها به عنوان سکوهای افقی برای حمایت از کارگران و مواد عمل می‌کنند.

ریل محافظ. ریلی که در همان سطح دفتر کل راه اندازی شده است.

تخته پا مجموعه ای موازی از تخته ها، پشتیبانی شده بر روی putlogs، که محافظت در سطح پلت فرم کار را فراهم می کند.

داربست نردبانی. نردبان داربست به کارگران این امکان را می دهد که به راحتی از داربست ساخته شده بالا و پایین بروند.

چرخ داربست. چرخ هایی در پایین داربست که امکان حرکت آسان داربست را از یک مکان به مکان دیگر فراهم می کند.

هشت نوع داربست

در اینجا هشت نوع داربست که بیشترین استفاده ر

خرید بلبرینگ

بلبرینگ

کشف دینامیک اصطکاک با استفاده از ذرات هیدروژل به عنوان بلبرینگ نرم

خلاصه

بلبرینگ نورد به طور گسترده ای شناخته شده و برای کاهش اصطکاک بین دو سطح استفاده می شود. اخیراً، سه جفت هیدروژل-هیدروژل نیز خواص روانکاری خوب اما نسبتاً پیچیده ای را نشان داده اند. در اینجا، ما از هیدروژل‌ها به عنوان یاتاقان‌های توپ استفاده می‌کنیم تا مشخص کنیم که ذرات کروی نرم رفتار روان‌کاری وابسته به نرخ غیرمعمولی دارند. بر خلاف روانکاری نیوتنی یا اصطکاک جامد خشک، ذرات هیدروژل در حالت تعلیق به عنوان تابعی از سرعت لغزش از طریق چهار رژیم اصطکاکی عبور می کنند. ما رژیم‌های مختلف را به تغییر شکل ذرات در اندازه‌های شکاف مختلف مرتبط می‌کنیم، که منطقه تماس موثر بین سطوح لغزش را تغییر می‌دهد. با تغییر سیستماتیک ویژگی‌های ذرات و ویژگی‌های سطح سطوح لغزنده، مکانیسم‌های بالقوه را برای هر یک از رژیم‌های روانکاری مختلف به عنوان تابعی از سرعت تعیین می‌کنیم: (I) اصطکاک نسبتاً زیاد به دلیل مسطح شدن ذرات و تماس مستقیم بین اجسام متقابل (II) ) کاهش اصطکاک به دلیل وجود ذرات غلتشی (III) جریان بزرگ ذرات در یک فضای محدود که منجر به ذرات فشرده می شود و (IV) تشکیل یک لایه روان کننده ضخیم. با استفاده از این سوسپانسیون ها با ذرات نرم و قابل تغییر شکل به عنوان یک سیستم بلبرینگ، ما بینش جدیدی در مورد اصطکاک مواد نرم با کاربرد در امولسیون ها، پودرها، خمیرها یا سایر مواد دانه ای ارائه می دهیم.

معرفی

اصطکاک برای عملکرد بسیاری از سیستم‌های مکانیکی مختلف مانند لاستیک‌های خودرو، یاتاقان‌های فولادی، ایمپلنت‌های زیست‌پزشکی و حتی مفاصل انسان اهمیت دارد. ضریب اصطکاک بیانگر سهولت لغزش دو سطح در کنار یکدیگر است و از نیروی اصطکاک (FF) و نیروی نرمال (FN) به صورت μ = FF/FN محاسبه می شود. پارامترهای متعددی وجود دارد که بر اصطکاک بین دو سطح تأثیر می گذارد. به این ترتیب، μ می تواند به سرعت، نیروی نرمال، چسبندگی، زبری و غیره بستگی داشته باشد. یک استراتژی ساده برای به دست آوردن اصطکاک کم این است که سطوح لغزنده را از تماس فیزیکی با یکدیگر دور نگه دارید. لازم به ذکر است که در صورت تماس سطوح با یکدیگر، اصطکاک کم نیز حاصل می شود. در مورد هیدروژل ها، نشان داده شده است که کاهش اصطکاک را می توان با افزایش سطح تماس به دست آورد. 1،2 برای کاهش مقادیر بالای اصطکاک ناشی از افزایش تماس، سطح تماس بین سطوح در حال حرکت را می توان به طرق مختلف به حداقل رساند. . وجود ساده یک لایه مایع روان کننده نازک یا پوشش پلیمری می تواند با جلوگیری از تماس مستقیم سطوح، ضریب اصطکاک را تا حد زیادی کاهش دهد.

علاوه بر این، کره های جامد قادر به کاهش اصطکاک هستند (شکل 1a). گوی های جامد بین دو سطح لغزنده توانایی کاهش اصطکاک را با جداسازی سطوح لغزنده دارند. اگرچه خود کره ها در تماس مستقیم با هر دو سطح هستند، توانایی غلتش آنها مکانیزم روانکاری را فراهم می کند. این مکانیسم به عنوان مکانیسم یاتاقان توپ 5-7 یا اصطکاک بدنه سوم شناخته می شود و این مکانیسم نقش مهمی در اکثر ماشین آلات با قطعات چرخان ایفا می کند و می توان آن را در کاربردهایی از لوازم آشپزخانه 9 تا صنایع فضایی یافت.10 به دلیل صاف بودن سطح کره، وجود بلبرینگ های غلتشی می تواند ضریب اصطکاک را در مقایسه با سطوح لغزشی در تماس مستقیم کاهش دهد.11 با استفاده از بلبرینگ هایی که به خودی خود اصطکاک بسیار کم (وابسته به سرعت) را ایجاد می کنند، می توان پرسید که اصطکاک تماس یاتاقان چگونه بر توپ تأثیر می گذارد. مکانیزم بلبرینگ علاوه بر این، یاتاقان‌های توپ یا تغییر شکل زیرلایه اغلب در مکانیسم‌های بلبرینگ در نظر گرفته نمی‌شوند، زیرا یاتاقان‌های توپ معمولاً بسیار کمتر از مقاومت داخلی خود تحت فشار قرار می‌گیرند. تغییر شکل بلبرینگ ها ممکن است به طور قابل توجهی بر نواحی تماس درگیر و با آن رفتار روانکاری بلبرینگ ها تأثیر بگذارد. بنابراین، برای یاتاقان‌های ساچمه‌ای نرم و لغزنده، می‌توانیم انتظار رفتار روانکاری غیر ضروری را داشته باشیم.

روش های ساخت انواع بلبرینگ

تغییر شکل ذرات ما چهار رژیم وابسته به سرعت را معرفی می کند. ما مکانیسم های احتمالی اساسی برای رژیم های مختلف را مورد بحث قرار می دهیم. به طور کلی، سیستم تعلیق کره‌ای نرم ما نشان می‌دهد که تماس محدود بین سطوح لغزنده باعث لغزش آسان و ضرایب اصطکاک کم می‌شود. این مورد برای سوسپانسیون های با حجم بالا، ذرات سخت و ذرات بزرگ است، زیرا این نمونه ها به خوبی قادر به جداسازی سطوح لغزنده هستند. سوسپانسیون ذرات کروی نرم که معرفی کردیم می تواند به عنوان یک سیستم مدل برای درک کامل رفتار اصطکاکی پودرها، خمیرها و سوسپانسیون هایی که معمولاً در کشاورزی، داروسازی و غذا استفاده می شوند، عمل کند.

 

2 تجربی

2.1 آماده سازی ریز ذرات ژلاتین

ما از ریز ذرات ژلاتین (شکل 2) به عنوان بلبرینگ هیدروژل نرم خود استفاده می کنیم. برای به دست آوردن ریزذرات ژلاتین ابتدا محلول های ژلاتینی با درصد وزنی مربوطه (وزنی/وزنی درصد) درست می کنیم.

این کار با افزودن پودر ژلاتین (نوع A، سیگما آلدریچ) به آب Milli-Q انجام می شود. مخلوط تکان داده شد و در دمای اتاق رها شد تا پودر ژلاتین هیدراته شود قبل از اینکه مخلوط تا دمای 60 درجه سانتیگراد گرم شود تا ژلاتین حل شود. سپس محلول ژلاتین با نسبت 1: 4 به مخلوطی از روغن آفتابگردان و 2.5 درصد وزنی امولسیفایر پلی گلیسرول پلی ریسینولئات (PGPR) در دمای 60 درجه سانتی گراد اضافه شد. یک امولسیون محلول ژلاتین در روغن با پیش مخلوط کردن محلول ژلاتین با مخلوط روغن/PGPR به مدت 15 دقیقه با استفاده از یک نوار همزن مغناطیسی ایجاد شد. امولسیون از پیش مخلوط شده بیشتر با استفاده از همگن سازی استاتور روتور (IKA Ultra Turrax) همگن شد و پس از آن امولسیون بلافاصله در یک حمام یخ خنک شد تا ژلاتین ژلاتین ایجاد شود و ذرات هیدروژل جامد مانند ایجاد شود. زمان اختلاط و سرعت اختلاط برای تغییر اندازه قطرات متفاوت بود. یک نمای کلی از زمان‌ها و سرعت‌های اختلاط مورد استفاده برای هر نمونه را می‌توان در جدول 1 یافت. برای جمع‌آوری ذرات هیدروژل ژلاتین، مقدار عمده روغن با سانتریفیوژ کردن به مدت یک سیکل 30 دقیقه‌ای در 16000 دور در دقیقه در دمای 4 درجه سانتی‌گراد حذف شد. . روغن باقیمانده با پخش کردن ریزذرات ژلاتین در استون در طول شب حذف شد. استون با روغن محلول با فیلتراسیون حذف شد و خشک شدن بیشتر توسط هوا منجر به یک پودر خشک شد. برای تهیه سوسپانسیون ذرات هیدروژل، پودر ذرات خشک شده به آب اضافی اضافه شد تا ذرات دوباره هیدراته شوند. آبرسانی مجدد ذرات را به شکل کروی اولیه خود باز می گرداند و می توان آن را به طور مکرر انجام داد.

برای جلوگیری از تجمع ذرات هیدروژل، ما سوسپانسیون را به مدت 1 دقیقه با استفاده از یک IKA Ultra Turrax و سپس برای چهار چرخه (یک چرخه در 40 بار و سپس سه چرخه در 80 بار) با استفاده از یک هموژنایزر LAB (Delta Instruments) همگن کردیم. ما تأیید می کنیم که ذرات پس از درمان، کروی باقی مانده اند، با استفاده از میکروسکوپ روشن فیلد (شکل 2b). برای افزایش بیشتر سختی ذرات میکروژل خاص، ما ژلاتین را با استفاده از روشی که در کار قبلی منتشر شده بود به صورت شیمیایی به هم متصل کردیم. پس از فیلتراسیون، یک سوسپانسیون ذرات هیدروژل متراکم به دست آوردیم که برای اندازه‌گیری‌های رئولوژیکی و تریبولوژیکی استفاده می‌شد. ما به این تعلیق با بسته بندی متراکم به عنوان "100٪" اشاره می کنیم که در اینجا به حداکثر بسته بندی اشاره دارد. کسر حجمی واقعی ذرات بسیار کمتر است، زیرا حداکثر بسته بندی ذرات کروی و تک پراکنده از نظر تئوری بین 64 تا 74 درصد است. از این رو از ادعای ارزش خاص کسر بسته بندی خودداری می کنیم و آن را "100٪" می دانیم. این سوسپانسیون 100٪ با بسته بندی متراکم با آب Milli-Q رقیق می شود تا 50٪،

داربست ویگوتسکی: چیست و چگونه از آن استفاده کنیم

معلمانی که مطالب جدیدی را به دانش آموزان خود معرفی می کنند معمولاً می توانند تعیین کنند که چه زمانی برخی از دانش آموزان برای درک مطالب به راهنمایی بیشتری نیاز دارند. داربست ویگوتسکی نظریه ای است که بر توانایی دانش آموز در یادگیری اطلاعات از طریق کمک یک فرد آگاه تر تمرکز می کند. هنگامی که داربست به طور مؤثر مورد استفاده قرار گیرد، می تواند به دانش آموز کمک کند تا محتوایی را یاد بگیرد که به تنهایی قادر به پردازش آن نبود. در این مقاله به چیستی داربست ویگوتسکی، نحوه عملکرد آن در یک محیط آموزشی، مزایای داربست، دستورالعمل ها، نحوه اجرای آن و نکاتی در مورد استفاده از آن می پردازیم.

داربست ویگوتسکی چیست؟

داربست ویگوتسکی روشی برای آموزش است که به زبان آموزان کمک می کند تا محتوای آموزشی را با همکاری با یک مربی یا فردی که درک بهتری از مطالب دارد درک کنند. این مفهوم بیان می‌کند که دانش‌آموزان هنگام کار با افرادی که دامنه دانش گسترده‌تری از دانش‌آموزانی که محتوا را یاد می‌گیرند، بیشتر یاد می‌گیرند. مربیان یا دانش‌آموزانی که به یادگیرندگان آموزش می‌دهند، مطالب را در تکه‌های کوچک‌تر داربست می‌بندند تا یادگیرنده بتواند درک خود را از مطالب بیشتر از آنچه به تنهایی انجام می‌دهد گسترش دهد.

داربست ویگوستسکی زمانی آغاز شد که نظریه پردازان دیگر نظریه او را که منطقه توسعه نزدیک (ZPD) در کلاس درس نامیده می شود، به کار گرفتند. ZPD بر روی کارهایی که یک یادگیرنده می تواند به تنهایی انجام دهد در مقابل کارهایی که می توانند با کمک شخص دیگری انجام دهند تمرکز می کند. می توانید ZPD را به صورت مجموعه ای از سه دایره متحدالمرکز تجسم کنید. کوچکترین دایره نشان دهنده چیزی است که دانش آموز می تواند به تنهایی یاد بگیرد. دایره‌ای که دایره کوچک‌تر را احاطه کرده است، مهارت‌هایی را که دانش‌آموز می‌تواند با کمک یک مربی انجام دهد، توصیف می‌کند. بزرگترین دایره نشان دهنده مهارت هایی است که دانش آموز هنوز نمی تواند انجام دهد، حتی با کمک دیگران.

چگونه در یک محیط آموزشی کار می کند؟

داربست ویگوتسکی که معمولاً به آن داربست گفته می شود، فرآیندی است که در کلاس درس استفاده می شود که در آن یک معلم یا دانش آموز توانا به دانش آموز در ZPD خود کمک می کند. وقتی یادگیرنده و معلم شروع به کار با هم می کنند، معلم بیشتر کارها را مدل می کند و توضیح می دهد که چگونه و چرا کارهایی را انجام می دهند تا به یادگیرنده کمک کند تا محتوا را درک کند. همانطور که یادگیرنده با مطالب راحت تر می شود، کمک مربی کمتر می شود و یادگیرنده بیشتر کار را به تنهایی انجام می دهد. کاهش داربست ادامه می یابد تا زمانی که دانش آموز به مطالب تسلط پیدا کند و دیگر نیازی به داربست نداشته باشد.

مزایای داربست ویگوتسکی

استفاده از داربست با دانش آموزان مزایای زیادی دارد:

 

دانش‌آموزان را به چالش می‌کشد: داربست دانش‌آموزان را به چالش می‌کشد تا دانش کنونی خود را از یک موضوع با کمک دیگران یاد بگیرند. آنها را قادر می سازد تا محتوایی را بیاموزند که در غیر این صورت یادگیری به تنهایی دشوار یا غیرممکن است.

دانش‌آموزان را درگیر می‌کند: این روش تدریس تعامل و بحث را بین زوج‌ها و گروه‌های کوچک دانش‌آموزان برای گسترش درک مطالب آموزشی ترویج می‌کند. فراگیران و معلمان می توانند با محتوا همکاری کنند و بیشتر از زمانی که مستقل کار می کنند، درگیر شوند.

به دانش آموزان فرصتی برای موفقیت می دهد: داربست احتمال دستیابی دانش آموزان به اهداف آموزشی را افزایش می دهد. شما می‌توانید به دانش‌آموزان دستورالعمل‌های صریح در مورد چگونگی تکمیل یک کار و کار با آن‌ها در حالی که بر هدف مسلط هستند و سپس می‌توانند مستقل کار کنند، ارائه دهید.

یادگیری متمایز را فراهم می کند: در کلاس های درس کوچکتر، معلمان می توانند منطقه رشد نزدیک هر دانش آموز را تعیین کنند. با این اطلاعات، آنها می توانند قالب آموزش را برای هر دانش آموز بسته به منطقه رشد نزدیک خود تطبیق دهند.

 

داربست ثبت اختراع

داربست ثبت اختراع از ترکیب فولادی بهره می برد و مجهز به کوپلینگ های ویژه ای است که تکیه گاه ها را محکم به هم قفل می کند. پلت فرم کار روی براکت های قابل تنظیم ارتفاع قرار دارد.

 

داربست چوبی و بامبو

داربست چوبی و بامبو در آسیا بیش از هر جای دیگری در جهان رایج است. این داربست ها به دلیل انعطاف پذیری و طبیعت سازگار با محیط زیست قابل توجه هستند. تکنسین ها و طراحان ماهر در حین کار بر روی سازه ها، لایه ها و داستان های داربست بامبو را می سازند و در میان آنها حرکت می کنند.

 

داربست لوله و گیره

این یک داربست فولادی است که به راحتی مونتاژ می شود. این به سادگی نیاز به اتصال تکیه گاه ها برای تشکیل دو قطب طولانی دارد و سپس استانداردها و دفترچه های متصل با گیره هایی که به طور خاص برای این تکیه گاه ها ساخته شده اند. این داربست به این دلیل محبوب است که می توانید دفتر کل را هر جا که لازم باشد جابجا کنید و شکل آن را با ساختارهای نامنظم و با شکل های عجیب و غریب تطبیق دهید تا به چندین مکان مختلف برسید.

 

داربست Kwikstage

داربست Kwikstage محبوب است زیرا با پروژه های تجاری و مسکونی سازگار است و ساخت آن نسبتاً آسان است. دارای یک سکوی ضد لغزش و نرده محافظ دوگانه است که آن را برای کارگران ساختمانی ایمن و به اندازه کافی برای قرار دادن تجهیزات قابل اعتماد می کند. فولاد گالوانیزه از این داربست تشکیل شده است که امکان استحکام و یک سیستم قفل شدن بادوام را فراهم می کند. این سیستم همچنین برای هر ارتفاعی قابل تنظیم و تنظیم است.

6 شغل ساختمانی که از داربست استفاده می کنند

در اینجا 6 شغل ساختمانی که اغلب از داربست استفاده می کنند آورده شده است:

 

1. کارگر

میانگین حقوق ملی: 32656 دلار در سال

 

وظایف اصلی: کارگر فردی است که در زمینه کار یدی، معمولاً در بخش های کارخانه و ساخت و ساز بازار کار، کار می کند. صنایع برای پروژه‌های مختلف، مانند ساخت ساختمان‌ها، جاده‌ها و پل‌ها، کارگران را استخدام می‌کنند.

 

بیشتر بخوانید: درباره کارگر بودن بیاموزید

 

2. تکنسین تعمیر و نگهداری ساختمان

میانگین حقوق ملی: 40401 دلار در سال

 

وظایف اولیه: تکنسین تعمیر و نگهداری ساختمان شخصی است که یکپارچگی سازه ها و ساختمان ها را تعمیر و حفظ می کند. آنها مهارت های زیادی دارند زیرا کارهای تعمیر و نگهداری مختلفی را بر روی یک ساختمان انجام می دهند، مانند لوله کشی، کارهای برقی، نقاشی، نجاری، تاسیسات و سایر کارهای مختلف.

 

بیشتر بخوانید: درباره تکنسین تعمیر و نگهداری ساختمان بدانید

 

3. کارگر ساختمانی

میانگین حقوق ملی: 40610 دلار در سال

 

وظایف اصلی: موقعیت کارگر ساختمانی شامل عملیات تجهیزات و ماشین آلات و سازه های ساختمانی است. کارگران ساختمانی از نقشه های دقیقی پیروی می کنند تا سازه هایی امن، محکم و کاربردی بسازند.

4. نجار

میانگین حقوق ملی: 53801 دلار در سال

 

وظایف اولیه: یک نجار سازه ها و اسکلت ساختمان ها را می سازد، نصب و تعمیر می کند. آنها مواد مورد نیاز را جمع آوری می کنند، تعیین می کنند که چگونه با هم کار می کنند و سپس یک سازه می سازند. یک نجار می تواند سازه ها یا وسایل مختلفی مانند دوش، وان، پیشخوان، کابینت و سایر سازه های داخلی بسازد.

 

بیشتر بخوانید: با نجار بودن آشنا شوید

 

5. برقکار

میانگین حقوق ملی: 55187 دلار در سال

 

وظایف اصلی: برقکارها متخصصان آموزش دیده ای هستند که روی سازه های الکتریکی کار، نصب و نگهداری می کنند. آنها معمولاً روی سیم کشی های مسکونی یا صنعتی، کابل ها و وسایل برقی کار می کنند. برقکارها می توانند در پروژه های بیرونی و داخلی کار کنند.

 

بیشتر بخوانید: با برقکار بودن آشنا شوید

 

6. نقاش

میانگین حقوق ملی: 59,441 دلار در سال

 

وظایف اولیه: نقاش صنعتی یا ساختمانی کارگر فردی است که سطوح ساختمان ها را رنگ آمیزی می کند. آنها نمای داخلی و خارجی ساختمان ها را رنگ آمیزی می کنند و از روش های خاصی برای محافظت از کار خود در برابر عواملی مانند دما یا هوای شدید و فرسایش استفاده می کنند.

سییستم یادگیری ماشین های صنعتی

محاسبات را به عنوان زبان رایج بخوان، ما راه درازی را پیموده ایم، اما سفر پیش رو هنوز طولانی است. هیچ یک از ماشین های هوشمند امروزی به وسعت و عمق هوش انسان نزدیک نمی شوند. در بسیاری از برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی، همانطور که توسط AlphaGo و چالش علمی Allen AI نشان داده شده است، مشخص نیست که آیا فرمول‌بندی مسئله به طور منظم در یادگیری کامل قرار می‌گیرد یا خیر. مشکل ممکن است دارای یک جزء بزرگ باشد که می‌توان آن را با استفاده از یک الگوریتم هوش مصنوعی بدون مؤلفه یادگیری مدل‌سازی کرد، اما ممکن است محدودیت‌های اضافی یا دانش گمشده وجود داشته باشد که مشکل را خارج از رژیم خود قرار دهد و یادگیری ممکن است به پر کردن شکاف کمک کند. به طور مشابه، دانش برنامه ریزی شده و استدلال ممکن است به یادگیرندگان کمک کند تا شکاف های خود را پر کنند. بین هوش مصنوعی و ML تفاوت متقارن وجود دارد، و رفتار هوشمند در ماشین‌ها یک جست‌وجو مشترک است، با بسیاری از مشکلات تحقیقاتی باز گسترده و جذاب:

 

• چگونه کامپیوترها می توانند در مورد داده های پیچیده مانند داده های چندوجهی، نمودارها و پایگاه های داده نامشخص استدلال کنند و یاد بگیرند؟

 

• چگونه می توان از دانش از قبل موجود بهره برداری کرد؟

 

• چگونه می توانیم اطمینان حاصل کنیم که ماشین های یادگیری محدودیت های داده شده را برآورده می کنند و تضمین های خاصی را ارائه می دهند؟

 

• چگونه کامپیوترها می توانند به طور مستقل بهترین نمایش را برای داده های در دست تصمیم بگیرند؟

 

• چگونه الگوریتم های مختلف را که شامل الگوریتم های آموخته شده یا ناآموخته می شود، هماهنگ می کنیم؟

 

• چگونه ML و AI را دموکراتیک کنیم؟

 

• آیا نتایج آموخته شده از نظر فیزیکی قابل قبول یا به راحتی برای ما قابل درک است؟

 

• چگونه کامپیوترها را با ما در حلقه یاد بگیرند؟

 

• چگونه کامپیوترها را با کمک و داده های کمتری که ما ارائه می کنیم، یاد بگیرند؟

 

• آیا آنها می توانند به طور مستقل بهترین محدودیت ها و الگوریتم ها را برای یک کار در دست تصمیم گیری کنند؟

 

• چگونه می‌توانیم رایانه‌ها را به اندازه انسان‌ها، به شیوه‌ای سریع، انعطاف‌پذیر و قابل توضیح، درباره جهان یاد بگیرند؟

پاسخ به این سؤالات و سایر سؤالات مشابه، رویای ماشین های هوشمند و مسئولیت پذیر را در دسترس قرار می دهد. محاسبات کاملاً برنامه‌ریزی‌شده، همراه با محاسبات برنامه‌ریزی‌شده مبتنی بر یادگیری، به تعمیم بهتر، فراتر از داده‌های خاصی که دیده‌ایم، کمک می‌کنند که آیا تلفظ جدید یک کلمه یا یک تصویر به‌طور قابل‌توجهی با تلفظ‌هایی که قبلا دیده‌ایم متفاوت است. آنها به ما اجازه می دهند به طور قابل توجهی فراتر از یادگیری نظارت شده، به سمت یادگیری تصادفی و بدون نظارت برویم، که چندان به داده های آموزشی برچسب گذاری شده بستگی ندارد. آنها زمینه مشترکی برای دستکاری های مداوم، عمیق و نمادین فراهم می کنند. آنها به ما اجازه می دهند که بینش هایی را از علوم شناختی و سایر رشته ها برای ML و AI بدست آوریم. آنها به ما این امکان را می دهند که بیشتر بر روی کسب دانش عقل سلیم و استدلال علمی تمرکز کنیم، در حالی که مسیر روشنی را برای دموکراتیزه کردن فناوری ML-AI، همانطور که توسط De Raedt و همکاران پیشنهاد شده است، فراهم می کنند. (1395) و کردجمشیدی و همکاران. (2018). ساختن سیستم‌های هوشمند نیازمند تخصص در علوم کامپیوتر و مهارت‌های برنامه‌نویسی گسترده برای کار با روش‌های مختلف استدلال ماشینی و یادگیری در سطح نسبتاً پایینی از انتزاع است. ساختن سیستم های هوشمند همچنین نیازمند کاوش آزمایشی و خطای گسترده برای انتخاب مدل، پاکسازی داده ها، انتخاب ویژگی و تنظیم پارامتر است. در واقع فقدان درک نظری وجود دارد که بتوان از آن برای حذف این ظرافت ها استفاده کرد. زبان‌های برنامه‌نویسی مرسوم و پارادایم‌های مهندسی نرم‌افزار نیز برای رسیدگی به چالش‌هایی که متخصصان هوش مصنوعی و ML با آن مواجه هستند، مانند برخورد با داده‌های درهم و برهم و دنیای واقعی در سطح مناسب انتزاع و با تعاریف دائمی متغیر مسئله، طراحی نشده‌اند. در نهایت، علم داده محور یک کار اکتشافی است. با شروع از یک پایه اساسی دانش تخصصی حوزه، مفاهیم مرتبط و همچنین مدل‌های اکتشافی می‌توانند تغییر کنند، و حتی تعریف مسئله احتمالاً به طور همزمان در پرتو شواهد جدید تغییر شکل می‌دهد. ML و AI تعاملی می‌توانند مبنای روش‌های جدیدی باشند که اهداف در حال تکامل پویا را مدل‌سازی می‌کنند و دانش تخصصی را در پرواز ترکیب می‌کنند. برای اینکه متخصص حوزه بتواند تحقیقات مبتنی بر داده را هدایت کند، فرآیند پیش‌بینی نیز باید به اندازه کافی شفاف باشد.

 

تلاش مشترک برای شناسایی رفتار هوشمند در ماشین ها

بنابراین، AI و ML هر دو در مورد ساخت برنامه های کامپیوتری هوشمند هستند و DL که نمونه ای از ML است، از این قاعده مستثنی نیست. یادگیری عمیق (LeCun و همکاران، 2015؛ گودفلو و همکاران، 2016)، که به دستاوردهای قابل توجهی در بسیاری از حوزه های شامل تشخیص شی، تشخیص گفتار، و کنترل دست یافته است، می تواند به عنوان ساخت برنامه های کامپیوتری، یعنی لایه های برنامه نویسی انتزاع در نظر گرفته شود. به روشی متفاوت با استفاده از ساختارهای قابل استفاده مجدد مانند کانولوشن، ادغام، رمزگذارهای خودکار، شبکه های استنتاج متغیر و غیره. به عبارت دیگر، ما پیچیدگی الگوریتم‌های نوشتن را که هر احتمالی را پوشش می‌دهند، با پیچیدگی یافتن طرح کلی درست الگوریتم‌ها - به شکل، به عنوان مثال، یک شبکه عصبی عمیق - و پردازش داده‌ها جایگزین می‌کنیم. با توجه به عمومیت شبکه های عصبی - آنها تقریبگرهای عملکرد کلی هستند - آموزش آنها نیاز به داده دارد و معمولاً به مجموعه های آموزشی برچسب گذاری شده بزرگ نیاز دارد. در حالی که مجموعه‌های آموزشی معیار برای تشخیص شی، صدها یا هزاران نمونه را در هر برچسب کلاس ذخیره می‌کنند، برای بسیاری از برنامه‌های هوش مصنوعی، ایجاد داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده زمان‌برترین و گران‌ترین بخش DL است. یادگیری بازی های ویدیویی ممکن است به صدها ساعت تجربه آموزشی و/یا قدرت محاسباتی بسیار گران نیاز داشته باشد. در مقابل، نوشتن یک الگوریتم هوش مصنوعی که هر احتمالی از یک کار را پوشش می دهد تا مثلاً استدلال در مورد داده ها و دانش را حل کند تا به طور خودکار داده ها را برچسب گذاری کند (راتنر و همکاران، 2016؛ راث، 2017) و به نوبه خود، به عنوان مثال، DL کمتر به داده نیاز دارد – کار دستی زیادی است، اما ما می دانیم که الگوریتم با طراحی چه کاری انجام می دهد و می تواند مطالعه کند و می تواند پیچیدگی مشکلی را که حل می کند آسانتر درک کند. هنگامی که یک ماشین باید با یک انسان تعامل داشته باشد، به نظر می رسد که این امر بسیار ارزشمند است.

این نشان می دهد که ML و AI در واقع مشابه هستند، اما کاملاً یکسان نیستند. هوش مصنوعی در مورد حل مسئله، استدلال و به طور کلی یادگیری است. یادگیری ماشینی به طور خاص در مورد یادگیری است - یادگیری از مثال ها، از تعاریف، از گفته شدن، و از رفتار. ساده ترین راه برای فکر کردن به رابطه آنها این است که آنها را به صورت دایره های متحدالمرکز تجسم کنیم که ابتدا هوش مصنوعی و ML در داخل آن نشسته است (با DL متناسب با هر دو)، زیرا ML همچنین نیاز به نوشتن الگوریتم هایی دارد که هر احتمالی، یعنی فرآیند یادگیری را پوشش دهد. نکته مهم این است که آنها ایده استفاده از محاسبات را به عنوان زبان رفتار هوشمندانه دارند. چه نوع محاسباتی استفاده می شود و چگونه باید برنامه ریزی شود؟ این سوال درستی نیست. محاسبات نه تکنیک های برنامه نویسی جستجو، منطقی، احتمالاتی و محدودیتی را رد می کند و نه روش های یادگیری (عمیق) (غیر) نظارتی و تقویتی را در میان دیگران، اما به عنوان یک مدل محاسباتی، شامل همه این تکنیک ها می شود.

 

بررسی مجدد AlphaGo: AlphaGo و جانشین آن AlphaGo Zero (Silver et al., 2017) هر دو DL و جستجوی درختی-ML و AI را ترکیب می کنند. از طرف دیگر، "چالش علمی هوش مصنوعی آلن" (Schoenick et al., 2017) باید در نظر گرفته شود. وظیفه درک یک پاراگراف که یک مسئله علمی را بیان می کند، در سطح دبیرستان و سپس پاسخ به یک سوال چند گزینه ای بود. همه مدل‌های برنده از ML استفاده می‌کردند، اما نتوانستند آزمون را در سطح یک دانش‌آموز متوسطه شایسته قبول کنند. همه برندگان استدلال کردند که واضح است که استفاده از یک سطح معنایی عمیق تر از استدلال با دانش علمی برای پرسش و پاسخ، کلید دستیابی به هوش واقعی است. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی باید دانش، استدلال و یادگیری را با استفاده از مدل های برنامه ریزی شده و مبتنی بر یادگیری به صورت ترکیبی پوشش دهد.

 

تخیل یک رژیم زیبایی‌شناختی در شهر مدرن عربی

این شهر عربی در دهه گذشته با اختلاف نظر احاطه شده است. زمان آن فرا رسیده است که این مخالفت را که به عقیده من ادامه دارد، از دریچه های برنامه ریزی و معماری مرور کنیم و گفتمان های معماری و شهری را که تخیل شهر عربی در درون آنها گنجانده شده است، مرور کنیم. شهر را فضایی مولد می‌داند و نه صرفاً به‌عنوان یک مقوله یا حوزه مطالعاتی، و عوامل مختلف فعال را در تولید و شکل‌دهی یک رژیم زیبایی‌شناختی برای شهر عربی امروز ترسیم می‌کند. این امر از طریق بررسی برخی جنبه‌های برنامه‌ریزی پس از استقلال در جهان عرب و با تحلیل گفتمان منتشر شده توسط سازمان شهرهای عربی (ATO) و رژیم زیبایی‌شناختی مرتبط به عنوان ابزارهای ضداستعماری و سیاسی به دست می‌آید.

 

این مقاله با کالبدشکافی کنش‌های جمعی و فردی مرتبط با این رژیم زیبایی‌شناختی، «زبان» متنی و بصری آن، بازنگری در موقعیت معماران و شهرسازان خود در منظر سیاسی را تحت تأثیر قرار می‌دهد. این مقاله با یک بحث تئوریک درباره یک رژیم زیبایی‌شناختی خاص که با تخیل شهر عربی مرتبط است و تلاش می‌کند تا ظهور این رژیم را به‌عنوان ابزاری استعمارزدایی درک کند، آغاز می‌شود (و متعاقباً با ساختار آن ساخته می‌شود). با در نظر گرفتن یک مقاله روزنامه در سال 1979 که ATO را به عنوان نقطه ورود به گفتگو درباره شکل‌گیری‌های اولیه شهر مدرن عربی نشان می‌دهد، سپس این شهر را به‌عنوان فضای سازنده‌ای از مخالفت دوباره ترسیم می‌کند که در آن می‌توان شکل‌گیری خود را بازاندیشی و دوباره تصور کرد. سپس مقاله تحلیلی از توزیع جدید حساسیت ها در شهر ارائه می کند. در نهایت، مقاله «شعر فضا» چندین پروژه طراحی شده توسط معمار محمد مکیا را که به ATO در میان سایر سازمان‌های پان عرب مرتبط است، نشان می‌دهد.

 

کار ژاک رانسیر در مورد رژیم زیبایی‌شناختی با من طنین‌انداز می‌شود و به من ابزاری می‌دهد تا این درهم‌تنیدگی فضا و سیاست را باز کنم. من از طریق کار مصطفی دیکچ به اینجا می‌رسم که نوشته‌های رانسیر در مورد زیبایی‌شناسی را در کنار نوشته‌های ژان لوک نانسی و هانا آرنت تفسیر می‌کند تا سیاست فضاهای درون شهرها را درک کند. رانسیر ادعا می‌کند که زیبایی‌شناسی عبارت است از:

نه تابع قانون فهم است که مستلزم تعین مفهومی است و نه تابع قانون حس که ابژه ای را می طلبد. تجربه زیبایی شناختی هر دو قانون را به طور همزمان معلق می کند. بنابراین روابط قدرت را که معمولاً تجربه سوژه دانا، کنشگر و خواستار را ساختار می دهد، معلق می کند.

 

 

من با این گفته موافقم، که می‌خواهم آن را مجدداً فرموله کنم تا ادعا کنم که تجربه زیبایی‌شناختی می‌تواند احساسات و امیال از پیش موجود را به حالت تعلیق درآورد و آنها را نادیده بگیرد. در هر صورت، این به طور مفید برخی از زمینه های مشترکی را که بین زیبایی شناسی و سیاست وجود دارد، نشان می دهد. نوید شاعرانگی نو بیانگر و می تواند حساسیت های ما را سازماندهی کند. گسست هایی که از رویارویی با تازگی زیبایی شناختی ایجاد می شود، لزوماً نباید لحظه های بزرگ یا خشونت آمیز تغییر باشند. آنها می توانند با ظرافت اتفاق بیفتند (مانند هنگام درگیر شدن با یک چیدمان هنری ظریف) و همچنان ما را به تفکر و احساس در جهت های جدید تحریک کنند.

همانطور که قبلاً ذکر شد، این مقاله بر اساس خواندن و ترجمه مقاله من در روزنامه با عنوان "شهرهای عربی ما هویت خود را از دست داده اند" توسط فوزی شعبان که در 21 ژانویه 1979 در اخبار الخلیج منتشر شده است (شکل های 1 و 2 را ببینید) ساختار یافته است. هر سطر از ترجمه بر اساس فرآیندی از تحلیل گفتمان شماره گذاری شده است که در زبان شناسی و مطالعات اجتماعی استفاده می شود و به خواننده ارجاعات دقیقی به متن در بافت کامل آن ارائه می دهد. به ترجمه من مراجعه کنید (شکل 2). در انجام ترجمه، به جای اینکه ترجمه را کلمه به کلمه ترجمه کنم، سعی کرده ام تا حد امکان معنا را به طور کامل بیان کنم. گاهی اوقات افعال و اسم های عربی به شیوه ای متفاوت و عمدی قرار می گیرند تا جلوه ای دراماتیک ایجاد کنند، یک تکنیک ادبی که همیشه به خوبی به انگلیسی ترجمه نمی شود. من دوباره به مسائل زبان خواهم پرداخت.