بازسازی تئاتر آناتومیک در اوپسالا

عتیقه‌شناس به من گفت که فکر می‌کند تئاتر آناتومیک زیباترین فضا در اوپسالا است.» در حالی که از درب دفتر کوچکی که به ما اجازه استفاده از نور خورشید را داده‌ایم می‌گذرم، دکتر کریستین بیس از روی انبوه جعبه‌ها به بالا نگاه می‌کند. عتیقه‌های ساختمانی از آرشیو موزه شهرستان اوپسالا (Upplandsmuseet) بازیابی شده است تا ما دو نفر به آن نگاه کنیم. این دومین روز بازدید ما از اوپسالا و آخرین توقف ما است. این اولین باری است که دکتر بیس این تئاتر را می بیند، تئاتری که با فضای دراماتیک قدرتمندش که تولید دانش اولیه برجسته دانشگاه را اعلام می کند، که به طور گسترده در عرفان باروک پوشیده شده است، مورد علاقه است. من خودم از دوران کودکی، زمانی که مادرم، یک دانشمند پزشکی و محقق در دانشگاه اوپسالا، همکاران بین‌المللی را به اینجا می‌آورد، همیشه بازدیدکننده بوده‌ام. از زمان ورودمان به اوپسالا، من و دکتر بیس چیزی جز اشتیاق و اشتیاق برای کمک نداشتیم. قصد من از این بازدید تحقیق در مورد بازسازی اواسط دهه 1900 تئاتر است که اولین بار در سال های 1662-1662 ساخته شد. در نگارش این مقاله، نقش تئاتر در اوپسالا را در زمینه دو دوره مهم ملت‌سازی سوئد بررسی می‌کنم: اوج امپراتوری سوئد در اواسط دهه 1600، و ساخت رفاه سوئد. سیستم و «مفهوم تقریباً اسطوره‌ای ناسیونالیستی و سوسیالیستی فولکلمت، یا خانه مردم» در اوایل دهه 1900.

سایت

 

شهر اوپسالا تا دوران اصلاحات، زمانی که کلیسا و دانشگاه متعلق به آن از پایه اقتصادی محروم شدند و استکهلم پایتخت جدید شد، مقر سلطنت سوئد بود. (این دانشگاه در سال 1477 تأسیس شد و آن را به یکی از قدیمی‌ترین دانشگاه‌های جهان تبدیل کرد که هنوز در حال فعالیت است.) اوپسالا حتی پس از این ضربه نیز برخی از پیامدهای خود را حفظ کرد: از آنجایی که مقر کلیسای سوئد در اوپسالا باقی ماند، تاج‌گذاری همچنان در اوپسالا برگزار می‌شد. کلیسای جامع و قلعه اوپسالا هنوز توسط تاج مورد استفاده قرار می گرفت. تصمیم برای پیوستن به جنگ سی ساله در اینجا گرفته شد، تصمیمی که برای ظهور امپراتوری کوتاه و پرآشوب سوئد بسیار مهم بود، زمانی که سوئد کنترل بیشتر قلمروهای اطراف دریای بالتیک و همچنین مستعمرات در آمریکای شمالی، غرب آفریقا و کارائیب موقعیت جدید سوئد به عنوان یک قدرت بزرگ نظامی نیاز به مقامات دولتی شایسته ایجاد کرد و ولیعهد سرمایه گذاری زیادی در دانشگاه اوپسالا انجام داد، که در آن زمان عملاً غیرفعال بود.3 در سال 1620 ساختمانی در عرض میدان کلیسای جامع قرون وسطایی اوپسالا که قبل از اصلاحات ، دارایی کلیسای کاتولیک بود که توسط پادشاه به دانشگاه اهدا شد و با نیازهای آموزشی و انتشاراتی تطبیق داده شد و نام "گوستاویانوم" را بر آن نهادند. امروزه این قدیمی‌ترین ساختمان باقی‌مانده دانشگاه است. تقریباً در همان زمان، در نتیجه ضد اصلاحات، کلیسای سوئد مایل بود برای حفظ وضعیت موجود، روحانیون را آموزش دهد و امتیازات سابق دانشگاه احیا شد.

معمار

 

آغازگر، معمار و استاد سازنده تئاتر آناتومیک واقع در گوستاویانوم، اولوف رودبک، آناتومیست، گیاه شناس، مهندس و معمار بود. مورخ، ستاره شناس، زبان شناس و خواننده. پسر یک استاد سابق دانشگاه اوپسالا که اسقف شد، به عنوان دانشجو وارد دانشگاه شد و تا زمان بازنشستگی در سن 61 سالگی، ده سال قبل از مرگش در سال 1702، مدت کوتاهی پس از اینکه ادعا می‌شد رهبری تلاش‌ها برای خاموش کردن شعله‌های آتش را رهبری کرده بود، به عنوان استاد پزشکی باقی ماند. آتش سوزی بزرگ اوپسالا (که بیشتر آثار زندگی او را نابود کرد) از سقف تئاترش. او قبلاً به عنوان یک دانش آموز توجه ملکه کریستینا و متحدانش را به خود جلب کرده بود. علاقه ملکه به تبدیل دانشگاه اوپسالا به مؤسسه ای شایسته یک قدرت بزرگ اروپایی، زمینه مساعدی را برای جاه طلبی و بهره وری رودبک فراهم کرد، و به او مناصبی در دانشگاه داده شد که برای مدتی عملاً او را به خودکامگی تبدیل کرد. به نظر می‌رسد که او همیشه در طول زندگی حرفه‌ای خود اعتماد به نفس، متقاعد کردن و متحدان قدرتمندی داشته است تا بتواند از هر مشکل مهمی جلوگیری کند و پروژه‌های خود را محقق کند.

 

 

تئاتر

 

دکتر بیس هنگامی که از اولین برداشت های او می پرسم، می گوید: «این احساس شبیه یک تئاتر آناتومیک است». راه‌های زیادی وجود دارد که این فضا را می‌توان خواند، زیرا شبکه گسترده‌ای از روابط را بین مجموعه دال‌هایش می‌چرخاند. از نظر فضایی بسیار فشرده، پر از وسایل نمایشی است. زاویه دراماتیک طبقات هشت ضلعی فضایی را ایجاد می کند که در آن همه افراد حاضر در یک رابطه فضایی و بصری صمیمی با یکدیگر قرار می گیرند: حداکثر 200 نفر یا بیشتر در همان صفحه تقریبا عمودی مشترک هستند، مانند یک نقاشی رول شده. در مرکز پایین این عمودی مسطح با زیورآلات کنترل‌شده و کنده‌کاری‌شده آن از نظم‌های مختلف کلاسیک که با رنگ‌های تیره رنگ‌آمیزی شده‌اند، زمانی مجرمان محکوم کالبد شکافی شدند. بر فراز طبقات، گنبدی هوس‌انگیز شناور است که مملو از نور ناشی از یک قلاب دوگانه است. عناصر معماری اطراف گنبد و پنجره‌ها به شکلی شاد و ارگانیک تزیین شده‌اند. بنابراین، دوگانگی بخش بالایی و پایینی تئاتر قابل توجه است: ممکن است قسمت بهشت ​​و زمین یا بهشت ​​و برزخ باشد.

ترمودینامیک و علم ترمو

ترمودینامیک یک علم کاربردی است که در چندین شاخه مهندسی از جمله مهندسی مکانیک و شیمی استفاده می شود. در ساده ترین حالت، ترمودینامیک مطالعه انرژی، استفاده و تبدیل آن از طریق یک سیستم است.[51] به طور معمول، ترمودینامیک مهندسی با تغییر انرژی از یک شکل به شکل دیگر مرتبط است. به عنوان مثال، موتورهای خودرو انرژی شیمیایی (آنتالپی) را از سوخت به گرما و سپس به کار مکانیکی تبدیل می کنند که در نهایت چرخ ها را می چرخاند.

 

اصول ترمودینامیک توسط مهندسان مکانیک در زمینه های انتقال حرارت، ترموسیالات و تبدیل انرژی استفاده می شود. مهندسان مکانیک از علم ترمو برای طراحی موتورها و نیروگاه ها، سیستم های گرمایش، تهویه و تهویه مطبوع (HVAC)، مبدل های حرارتی، سینک های حرارتی، رادیاتورها، تبرید، عایق ها و غیره استفاده می کنند.

مقالات اصلی: نقشه کشی فنی و CNC

پیش نویس یا نقشه کشی فنی وسیله ای است که مهندسان مکانیک به طراحی محصولات و ایجاد دستورالعمل برای ساخت قطعات می پردازند. یک نقشه فنی می تواند یک مدل کامپیوتری یا شماتیک دستی باشد که تمام ابعاد لازم برای ساخت یک قطعه را نشان می دهد، همچنین یادداشت های مونتاژ، فهرستی از مواد مورد نیاز و سایر اطلاعات مربوطه را نشان می دهد.[53] یک مهندس مکانیک یا کارگر ماهر در ایالات متحده که نقشه های فنی را ایجاد می کند، ممکن است به عنوان پیش نویس یا نقشه کش نامیده شود. پیش نویس در طول تاریخ یک فرآیند دو بعدی بوده است، اما برنامه های طراحی به کمک کامپیوتر (CAD) اکنون به طراح اجازه می دهد تا در سه بعدی ایجاد کند.

 

دستورالعمل‌های ساخت یک قطعه باید به ماشین‌های لازم، یا به صورت دستی، از طریق دستورالعمل‌های برنامه‌ریزی‌شده، یا از طریق استفاده از یک برنامه تولید به کمک کامپیوتر (CAM) یا برنامه ترکیبی CAD/CAM ارائه شود. در صورت تمایل، یک مهندس همچنین ممکن است به صورت دستی قطعه ای را با استفاده از نقشه های فنی بسازد. با این حال، با ظهور تولید با کنترل عددی کامپیوتری (CNC)، اکنون می توان قطعات را بدون نیاز به ورودی ثابت تکنسین ساخت. قطعات تولید شده به صورت دستی عموماً شامل پوشش های اسپری، پوشش های سطحی و سایر فرآیندهایی هستند که به لحاظ اقتصادی یا عملی توسط ماشین قابل انجام نیستند.

 

پیش نویس تقریباً در همه زیرشاخه های مهندسی مکانیک و بسیاری از شاخه های دیگر مهندسی و معماری استفاده می شود. مدل‌های سه‌بعدی ایجاد شده با استفاده از نرم‌افزار CAD نیز معمولاً در تحلیل اجزا محدود (FEA) و دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) استفاده می‌شوند.

بسیاری از شرکت‌های مهندسی مکانیک، به‌ویژه آن‌هایی که در کشورهای صنعتی هستند، شروع به ترکیب برنامه‌های مهندسی به کمک کامپیوتر (CAE) در فرآیندهای طراحی و تحلیل موجود خود کرده‌اند، از جمله طراحی به کمک کامپیوتر مدل‌سازی جامد دو بعدی و سه بعدی (CAD). این روش مزایای زیادی دارد، از جمله تجسم آسان تر و جامع تر محصولات، امکان ایجاد مجموعه های مجازی قطعات و سهولت استفاده در طراحی رابط های جفت و تلرانس.

 

سایر برنامه‌های CAE که معمولاً توسط مهندسان مکانیک استفاده می‌شود شامل ابزارهای مدیریت چرخه عمر محصول (PLM) و ابزارهای تحلیلی است که برای انجام شبیه‌سازی‌های پیچیده استفاده می‌شوند. ابزارهای تجزیه و تحلیل ممکن است برای پیش بینی پاسخ محصول به بارهای مورد انتظار، از جمله عمر خستگی و قابلیت ساخت استفاده شوند. این ابزارها عبارتند از تجزیه و تحلیل اجزای محدود (FEA)، دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) و ساخت به کمک کامپیوتر (CAM).

 

با استفاده از برنامه‌های CAE، یک تیم طراحی مکانیکی می‌تواند به سرعت و ارزان فرآیند طراحی را تکرار کند تا محصولی را توسعه دهد که هزینه، عملکرد و سایر محدودیت‌ها را بهتر برآورده کند. تا زمانی که طراحی به اتمام نرسد، نیازی به ایجاد نمونه اولیه فیزیکی نیست، که اجازه می دهد صدها یا هزاران طرح به جای تعداد کمی از آنها ارزیابی شوند. علاوه بر این، برنامه‌های تحلیل CAE می‌توانند پدیده‌های فیزیکی پیچیده‌ای را که با دست قابل حل نیستند، مانند ویسکوالاستیسیته، تماس پیچیده بین قطعات جفت‌گیری یا جریان‌های غیرنیوتنی مدل‌سازی کنند.

 

همانطور که در مکاترونیک دیده می شود، همانطور که مهندسی مکانیک شروع به ادغام با سایر رشته ها می کند، بهینه سازی طراحی چند رشته ای (MDO) با سایر برنامه های CAE برای خودکارسازی و بهبود فرآیند طراحی تکراری استفاده می شود. ابزارهای MDO پیرامون فرآیندهای CAE موجود می‌پیچند و به ارزیابی محصول اجازه می‌دهند حتی پس از اینکه تحلیلگر به خانه می‌رود، ادامه یابد. آن‌ها همچنین از الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیچیده‌ای برای کاوش هوشمندانه‌تر طرح‌های ممکن استفاده می‌کنند و اغلب راه‌حل‌های بهتر و خلاقانه‌تری برای مشکلات طراحی چند رشته‌ای پیدا می‌کنند.

تراشکاری چگونه است

استانداردهای تعیین شده توسط انجمن اعتباردهی هر کشور برای ایجاد یکنواختی در مواد موضوعی اساسی، ارتقای شایستگی در میان مهندسان فارغ التحصیل و حفظ اعتماد به حرفه مهندسی به عنوان یک کل در نظر گرفته شده است. برای مثال، برنامه های مهندسی در ایالات متحده توسط ABET مورد نیاز است تا نشان دهد که دانشجویان آنها می توانند "در هر دو حوزه سیستم های حرارتی و مکانیکی به طور حرفه ای کار کنند." دانشگاه ها و مؤسسات فناوری اغلب چندین موضوع را در یک کلاس واحد ترکیب می کنند یا یک موضوع را به چندین کلاس تقسیم می کنند، بسته به دانشکده در دسترس و حوزه (های) اصلی دانشگاه.

 

موضوعات اساسی مورد نیاز برای مهندسی مکانیک معمولاً عبارتند از:

 

ریاضیات (به ویژه، حساب دیفرانسیل و انتگرال، معادلات دیفرانسیل، و جبر خطی)

علوم پایه فیزیکی (از جمله فیزیک و شیمی)

استاتیک و دینامیک

مقاومت مصالح و مکانیک جامدات

مهندسی مواد، کامپوزیت ها

ترمودینامیک، انتقال حرارت، تبدیل انرژی و HVAC

سوخت، احتراق، موتور احتراق داخلی

مکانیک سیالات (شامل استاتیک سیالات و دینامیک سیالات)

مکانیزم و طراحی ماشین (شامل سینماتیک و دینامیک)

ابزار دقیق و اندازه گیری

مهندسی ساخت، فناوری یا فرآیندها

ارتعاش، تئوری کنترل و مهندسی کنترل

هیدرولیک و پنوماتیک

مکاترونیک و رباتیک

طراحی مهندسی و طراحی محصول

پیش نویس، طراحی به کمک رایانه (CAD) و تولید به کمک رایانه (CAM)[

همچنین از مهندسان مکانیک انتظار می‌رود که مفاهیم پایه از شیمی، فیزیک، تریبولوژی، مهندسی شیمی، مهندسی عمران و مهندسی برق را درک کرده و قادر به اعمال آن باشند. همه برنامه های مهندسی مکانیک شامل چندین ترم از کلاس های ریاضی از جمله حساب دیفرانسیل و انتگرال، و مفاهیم پیشرفته ریاضی از جمله معادلات دیفرانسیل، معادلات دیفرانسیل جزئی، جبر خطی، جبر انتزاعی، و هندسه دیفرانسیل و غیره است.

 

علاوه بر برنامه درسی اصلی مهندسی مکانیک، بسیاری از برنامه‌های مهندسی مکانیک برنامه‌ها و کلاس‌های تخصصی‌تری مانند سیستم‌های کنترل، رباتیک، حمل‌ونقل و تدارکات، برودتی، فناوری سوخت، مهندسی خودرو، بیومکانیک، ارتعاش، اپتیک و غیره را ارائه می‌دهند. بخش برای این موضوعات وجود ندارد.[36]

 

اکثر برنامه های مهندسی مکانیک نیز به مقادیر متفاوتی از تحقیقات یا پروژه های اجتماعی برای به دست آوردن تجربه حل مسئله عملی نیاز دارند. در ایالات متحده معمول است که دانشجویان مهندسی مکانیک یک یا چند دوره کارآموزی را در حین تحصیل بگذرانند، اگرچه این معمولاً توسط دانشگاه اجباری نیست. آموزش مشارکتی گزینه دیگری است. تحقیقات مهارت‌های کاری آینده[37]، بر مؤلفه‌های مطالعه‌ای که خلاقیت و نوآوری دانش‌آموز را تغذیه می‌کند، تقاضا می‌کند.[38]

وظایف کاری

مهندسان مکانیک به تحقیق، طراحی، توسعه، ساخت و آزمایش دستگاه‌های مکانیکی و حرارتی، از جمله ابزار، موتورها و ماشین‌ها می‌پردازند.

 

مهندسان مکانیک معمولاً کارهای زیر را انجام می دهند:

 

مشکلات را تجزیه و تحلیل کنید تا ببینید چگونه دستگاه های مکانیکی و حرارتی ممکن است به حل مشکل کمک کنند.

طراحی یا طراحی مجدد دستگاه های مکانیکی و حرارتی با استفاده از تحلیل و طراحی به کمک کامپیوتر.

نمونه‌های اولیه دستگاه‌هایی را که طراحی می‌کنند، توسعه داده و آزمایش کنید.

نتایج آزمایش را تجزیه و تحلیل کنید و در صورت نیاز طرح را تغییر دهید.

بر فرآیند ساخت دستگاه نظارت کنید.

تیمی از متخصصان در زمینه‌های تخصصی مانند طراحی و طراحی مکانیکی، نمونه‌سازی اولیه، چاپ سه بعدی یا/و متخصصان ماشین‌های CNC را مدیریت کنید.

مهندسان مکانیک بر ساخت بسیاری از محصولات از تجهیزات پزشکی گرفته تا باتری‌های جدید نظارت می‌کنند. آنها همچنین ماشین‌های تولید برق مانند ژنراتورهای الکتریکی، موتورهای احتراق داخلی، و توربین‌های بخار و گاز و همچنین ماشین‌های برق مصرفی مانند سیستم‌های تبرید و تهویه مطبوع را طراحی می‌کنند.

 

مانند سایر مهندسان، مهندسان مکانیک از رایانه ها برای کمک به ایجاد و تجزیه و تحلیل طرح ها، اجرای شبیه سازی ها و آزمایش نحوه عملکرد یک ماشین استفاده می کنند.

 

تأثیرات علی و کوواریانس نویز در حرکات عمودی

تأثیرات علی بین حرکات جانبی معلم و یادگیرنده در طول IP محاسبه شد. تأثیرات اجاره داربست در کردان علی از معلم به یادگیرنده به تدریج کاهش یافت، در حالی که تأثیرات از یادگیرنده به معلم به تدریج افزایش یافت (شکل 4a). ما تأثیرات علی را در نیمه اول کارآزمایی‌ها، آنهایی که در نیمه دوم کارآزمایی‌ها به‌طور میانگین محاسبه شده‌اند، و آن‌هایی که برای شبه جفت‌ها محاسبه می‌شوند و میانگین در همه کارآزمایی‌ها به‌عنوان شرایط پایه (BL) محاسبه شده‌اند، مقایسه کردیم (شکل 4b). نتایج نشان داد که تأثیر علّی معلم بر یادگیرنده به‌طور معنی‌داری بیشتر از تأثیر BL در طول IP بود (نیمه اول کارآزمایی‌ها: 001/0=p، 88/0==R، 88/0= =، 001/0=p، 001/0=p، 0/0=R). . تأثیر علی از یادگیرنده بر معلم نیز به طور قابل توجهی بزرگتر از BL در طول IP بود (نیمه اول کارآزمایی: 0.036= p، 73/0 =R ؛ نیمه دوم کارآزمایی: 015/0p ، 78/0 R = ). تأثیر علی از معلم بر یادگیرنده در نیمه دوم کارآزمایی ها به طور قابل توجهی کمتر از نیمه اول بود (036/0=p، 73/0= R). علاوه بر این، تأثیر علّی از معلم بر یادگیرنده به‌طور معنی‌داری بیشتر از تأثیر یادگیرنده بر معلم در نیمه اول آزمایش‌ها بود (021/0=p، 76/0= R)، اما اهمیت برای نیمه دوم ناپدید شد (p > 1، R = 0.41).

تأثیرات علی و کوواریانس نویز در حرکات جانبی. (الف) تأثیرات علی متوسط ​​بین معلم و یادگیرنده بین شرکت کنندگان و پیشرفت آنها در طول تقلید (حلقه های پر). دایره های باز نشان دهنده تأثیر علی محاسبه شده برای خط مبنا (BL) است (به بخش 4.4 مراجعه کنید). خطوط سرخابی تأثیرات علّی معلم بر زبان آموز را نشان می دهد. خطوط و نشانگرهای سبز نشان دهنده تأثیرات علی از زبان آموز بر معلم است. (ب) تأثیرات علّی هر شرکت‌کننده ترسیم شد و در بین شرایط مقایسه شد این سایت (BL، مقدار میانگین در نیمه اول کارآزمایی‌ها، و مقدار میانگین در نیمه دوم کارآزمایی). رنگ نمودارها و خطوط با پانل (الف) مطابقت دارد. (ج) کوواریانس متوسط ​​نویز در بین شرکت کنندگان و پیشرفت آنها در طول تقلید (دایره های پر). دایره های باز کوواریانس نویز محاسبه شده برای BL را نشان می دهد. (د) کوواریانس‌های نویز هر شرکت‌کننده رسم شد و در بین شرایط مانند پانل (ب) مقایسه شد. نوارهای خطا در پانل های (a,c) خطای استاندارد میانگین را نشان می دهد. ستاره ها در پانل ها (b,d) تفاوت معنی داری را پس از تصحیح مقایسه های چندگانه با روش بونفرونی نشان می دهند (نه تکرار برای تأثیرات علی؛ سه تکرار برای کوواریانس نویز).

تأثیرات علی و کوواریانس نویز در حرکات عمودی

سپس کوواریانس نویز بین حرکات عمودی را ارزیابی کردیم. کوواریانس نویز در طول کارآزمایی‌ها افزایش یافت (شکل 5c) و میانگین کوواریانس نویز برای نیمه اول و دوم کارآزمایی‌ها به طور قابل‌توجهی بزرگ‌تر از کارآزمایی‌های BL بود (نیمه اول کارآزمایی: 009/0= p، 75/0= R 75/0= ؛ نیمه دوم: 0.0 <1 p ، R = 0.88) (شکل 5d). با این حال، مقایسه کوواریانس نویز بین نیمه اول و دوم کارآزمایی ها تفاوت معنی داری را بین آنها نشان نداد (106/0p =، 56/0 =R) (شکل 5d).

 

پاسخ های ضربه ای مربوط به تأثیرات علی

تأثیر علی از حرکت جانبی معلم به یادگیرنده بیشتر از یادگیرنده به معلم بود. در مقابل تأثیر نصب داربست در کردان علی حرکت عمودی از یادگیرنده به معلم بیشتر از معلم به یادگیرنده بود. از آنجایی که تأثیرات علی میزان تأثیر را نشان می دهد اما قطبیت تأثیر را نشان نمی دهد، پاسخ های ضربه ای مربوط به تأثیر علی غالب محاسبه و ارزیابی شد (شکل 6). پاسخ ضربه ای معلم به یادگیرنده در حرکت جانبی (یعنی پاسخ یادگیرنده شبیه سازی شده که در آن ورودی لحظه ای که ارتفاع 1 است به معلم در مدل خودرگرسیون دو متغیره تخمین زده شده وارد می شود) اوج مثبت بالایی با تأخیر 400-600 میلی ثانیه نشان داد. (پانل های بالایی شکل 6). در حالی که پاسخ ضربه ای از زبان آموز به معلم در حرکت عمودی (یعنی پاسخ معلم شبیه سازی شده که در آن ورودی لحظه ای آن ارتفاع 1 به یادگیرنده در مدل خودرگرسیون دو متغیره تخمین زده می شود) اوج منفی کم با تاخیر 600-800 را نشان داد. ms (پانل های پایینی شکل 6).

تأثیرات علی و کوواریانس نویز در حرکات جانبی

عملکرد، که با زمان صرف شده برای حل معما اندازه گیری می شود، داربست آلفا در آزمایشات مورد بررسی قرار گرفت (شکل 3). مدت زمان حل معما معلمان در طول TP به تدریج با پیشرفت یادگیری و مدت زمان آزمایشات 3-5 کاهش یافت، و آزمایشات 7 به بعد به طور قابل توجهی کوتاهتر از آزمایش اول بود (3: p = 0.002، R = 0.86؛ 4: p = 0.008 ، r = 0.81 ؛ 5: p = 0.040 ، r = 0.73 ؛ 7: p = 0.002 ، r = 0.85 ؛ 8: p = 0.001 ، r = 0.88 ؛ 9: p = 0.006 ، r = 0.83 ؛ 10: p = 0.001، R = 0.88). مدت زمان پازل زبان آموزان در طول IP نیز به تدریج با مدت زمان آزمایش دوم کاهش یافت و بعداً همه به طور قابل توجهی کوتاه تر از آزمایش اول شدند (2: p = 0.006، R = 0.88؛ 3: p = 0.001، R = 0.88; = 0.001، R = 0.85؛ 5: p = 0.004، R = 0.81؛ 6: p = 0.009، R = 0.88؛ 7: p = 0.004، R = 0.81; = 0.001، R = 0.83؛ 10: p = 0.001، R = 0.88). عملکرد یادگیرندگان در IP به طور قابل توجهی از آزمایش دوم بهبود یافت، در حالی که عملکرد معلمان در TP از آزمایش سوم بهبود یافت. اگرچه غیرمستقیم، تفاوت در تغییر عملکرد نشان می‌دهد که یادگیری تقلیدی کارآمدتر از یادگیری انفرادی است، علی‌رغم اینکه قبل از شروع جلسه یادگیری دستی به یادگیرنده (معلم) دستورالعمل‌های کتبی حل پازل داده می‌شود.

عملکرد، که با زمان صرف شده برای حل معما اندازه گیری می شود، در آزمایشات اجاره داربست  مورد بررسی قرار گرفت (شکل 3). مدت زمان حل معما معلمان در طول TP به تدریج با پیشرفت یادگیری و مدت زمان آزمایشات 3-5 کاهش یافت، و آزمایشات 7 به بعد به طور قابل توجهی کوتاهتر از آزمایش اول بود (3: p = 0.002، R = 0.86؛ 4: p = 0.008 ، r = 0.81 ؛ 5: p = 0.040 ، r = 0.73 ؛ 7: p = 0.002 ، r = 0.85 ؛ 8: p = 0.001 ، r = 0.88 ؛ 9: p = 0.006 ، r = 0.83 ؛ 10: p = 0.001، R = 0.88). مدت زمان پازل زبان آموزان در طول IP نیز به تدریج با مدت زمان آزمایش دوم کاهش یافت و بعداً همه به طور قابل توجهی کوتاه تر از آزمایش اول شدند (2: p = 0.006، R = 0.88؛ 3: p = 0.001، R = 0.88; = 0.001، R = 0.85؛ 5: p = 0.004، R = 0.81؛ 6: p = 0.009، R = 0.88؛ 7: p = 0.004، R = 0.81; = 0.001، R = 0.83؛ 10: p = 0.001، R = 0.88). عملکرد یادگیرندگان در IP به طور قابل توجهی از آزمایش دوم بهبود یافت، در حالی که عملکرد معلمان در TP از آزمایش سوم بهبود یافت. اگرچه غیرمستقیم، تفاوت در تغییر عملکرد نشان می‌دهد که یادگیری تقلیدی کارآمدتر از یادگیری انفرادی است، علی‌رغم اینکه قبل از شروع جلسه یادگیری دستی به یادگیرنده (معلم) دستورالعمل‌های کتبی حل پازل داده می‌شود.

تأثیرات علی بین حرکات جانبی معلم و یادگیرنده در طول IP محاسبه شد. تأثیرات علی از معلم به یادگیرنده به تدریج کاهش یافت، در حالی که تأثیرات از یادگیرنده به معلم به تدریج افزایش یافت (شکل 4a). ما تأثیرات علی را در نیمه اول کارآزمایی‌ها، آنهایی که در نیمه دوم کارآزمایی‌ها به‌طور میانگین محاسبه شده‌اند، و آن‌هایی که برای شبه جفت‌ها محاسبه می‌شوند و میانگین در همه کارآزمایی‌ها به‌عنوان شرایط پایه (BL) محاسبه شده‌اند، مقایسه کردیم (شکل 4b). نتایج نشان داد که تأثیر علّی معلم بر یادگیرنده به‌طور معنی‌داری بیشتر از تأثیر BL در طول IP بود (نیمه اول کارآزمایی‌ها: 001/0=p، 88/0==R، 88/0= =، 001/0=p، 001/0=p، 0/0=R). . تأثیر علی از یادگیرنده بر معلم نیز به طور قابل توجهی بزرگتر از BL در طول IP بود (نیمه اول کارآزمایی: 0.036= p، 73/0 =R ؛ نیمه دوم کارآزمایی: 015/0p ، 78/0 R = ). تأثیر علی از معلم بر یادگیرنده در نیمه دوم کارآزمایی ها به طور قابل توجهی کمتر از نیمه اول بود (036/0=p، 73/0= R). علاوه بر این، تأثیر علّی از معلم بر یادگیرنده به‌طور معنی‌داری بیشتر از تأثیر یادگیرنده بر معلم در نیمه اول آزمایش‌ها بود (021/0=p، 76/0= R)، اما اهمیت برای نیمه دوم ناپدید شد (p > 1، R = 0.41).

 

مدل سازی بلبرینگ عناصر غلتشی: بررسی

قطر عیب روی سطح عنصر نورد یاتاقان آزمایشی 1.2 میلی متر است و در شکل 9 (الف) نشان داده شده است. عرض و عمق عیب در سطح بیرونی راه آهن بلبرینگ آزمایشی به ترتیب 1.2 میلی متر و 0.25 میلی متر است که در شکل 9 (b) نشان داده شده است. عیوب در بلبرینگ آزمایشی با مدل شبیه سازی شده مطابقت دارد.

 

پاسخ ارتعاش یاتاقان آزمایشی با خطای مرکب در هر دو حوزه زمانی و طیف فرکانس از آزمایش در شکل 13 نشان داده شده است. سیگنال های آزمایشی بزرگ شده در حوزه زمان از 1.56 اینچ به 1.66 اینچ در شکل 13 (b) آورده شده است. از نمودار تقویت‌شده در حوزه زمان می‌توان مشاهده کرد که هنگامی که عنصر نورد بر روی عیب راهرو بیرونی می‌چرخد، تکانه‌های A3 و A4 ایجاد می‌شوند، و هنگامی که نقص عنصر نورد با مسیر داخلی یا بیرونی تماس پیدا می‌کند، تکانه‌های B3 و B4 ایجاد می‌شوند. در همین حال، فواصل زمانی بین ضربه تقریباً 9.3 اینچ و 7.38 اینچ است که به ترتیب برابر با 1/fBPFO و 1/fBPB است. از ارقام حوزه زمان به وضوح نشان داده می شود که سیگنال های شبیه سازی شده و تجربی باربری با خطای مرکب دارای پدیده ضربه دوره ای در حوزه زمان هستند.

از شکل 12(c) و شکل 13(c) می توان دید که fBPFO، fBPB و فرکانس هارمونیک آنها به وضوح قابل مشاهده است. فرکانس مشخصه خطای fBPFO و fBPB به ترتیب 104.7 هرتز و 139.6 هرتز است. خطاهای نسبی fBPFO و fBPB بین نتایج تجربی و شبیه سازی شده به ترتیب 0.29٪ و 3.02٪ است. بنابراین، مدل شبیه سازی با نتایج تجربی مطابقت دارد. خطاهای نسبی مربوط به پیش بارگذاری، لغزش عنصر غلتشی و عوامل دیگر است.

 

با مقایسه شکل 10(c) با شکل 12(c)، می توان به وضوح مشاهده کرد که وقتی بلبرینگ عنصر غلتشی دارای خطای مرکب است، دامنه فرکانس مشخصه خطا بزرگتر از آنهایی است که دارای نقص واحد هستند. پاسخ ارتعاشی یاتاقان با خطای مرکب، نتیجه جفت شدن سیگنال‌های ارتعاشی از یک خطای واحد بر روی سطوح عنصر نورد و مسیر بیرونی است.

ویژگی ارتعاش یاتاقان غلتکی خطای منفرد یا مرکب

5.1. تأثیر بار بر پاسخ ارتعاش یاتاقان خطای منفرد یا مرکب

هنگامی که عرض عیب در راهرو بیرونی 1.2 میلی متر و قطر عیب روی سطح عنصر نورد 1.2 میلی متر و سرعت شفت 1750 اینچ در دقیقه باشد، بار اعمال شده بر یاتاقان از 10 N به 150 N افزایش می یابد. دامنه های fBPFO، fBPB و فرکانس های هارمونیک آنها را می توان در شکل 14 تحت سه حالت خطای بلبرینگ المنت غلتشی نشان داد.

از شکل 14، نشان داده شده است که فرکانس های مشخصه خطا و فرکانس های هارمونیک آنها تغییر نمی کند، اما دامنه سیگنال ارتعاش آنها با افزایش بار اعمال شده افزایش می یابد. هنگامی که بار اعمال شده بر روی یاتاقان زیاد باشد، بار ضربه ای ناشی از غلتش عنصر در سراسر عیب بزرگ خواهد بود، که پاسخ ارتعاش یاتاقان را افزایش می دهد.

 

5.2. تأثیر اندازه نقص بر پاسخ ارتعاش یاتاقان خطای منفرد یا مرکب

عیوب یاتاقان ها مانند ترک، حفره، گودال و سایر عیوب موضعی در حین کار رخ می دهد و اندازه این عیوب به تدریج افزایش می یابد.

 

هنگامی که سرعت بلبرینگ 1750r/min و بار اعمال شده 50 N باشد، عرض عیب در مسیر بیرونی و قطر عیب روی سطح عنصر نورد به ترتیب 0.6، 0.9، 1.2 و 1.5 میلی متر است. دامنه فرکانس های مشخصه خطا و فرکانس های هارمونیک آنها در شکل 15 نشان داده شده است.

از شکل 15 می توان دریافت که فرکانس های مشخصه خطای مربوطه و فرکانس های هارمونیک آنها تغییر نمی کنند. با این حال، دامنه سیگنال ارتعاش آنها با افزایش اندازه نقص از 0.6 میلی متر به 1.5 میلی متر افزایش می یابد. افزایش اندازه نقص یاتاقان منجر به افزایش نیروی تحریک داخلی می شود. بنابراین، دامنه پاسخ ارتعاشی ارتعاش یاتاقان به نسبت قوی تر خواهد بود. می تواند رابطه بین اندازه نقص و پاسخ ضربه تحریک را تا حد معینی توضیح دهد.

 

5.3. تأثیر سرعت چرخش بر پاسخ ارتعاش یاتاقان خطای منفرد یا مرکب

در حین کارکرد تجهیزات، سرعت چرخش تأثیر زیادی بر پایداری سیستم بلبرینگ دارد، بنابراین بررسی پاسخ ارتعاشی یاتاقان خطای مرکب با سرعت های مختلف ضروری است.

 

عرض عیب در مسیر بیرونی یاتاقان 1.2 میلی متر، قطر عیب در سطح عنصر نورد 1.2 میلی متر و بار اعمال شده 50 اینچ است. دامنه فرکانس های مشخصه خطا و فرکانس های هارمونیک آنها را می توان در زیر نشان داد. شکل 16 به ترتیب تحت سرعت 1550، 1650، 1750 و 1850 r/min است.

مدل پیش‌بینی دقت دورانی غلتک‌های استوانه‌ای

در حالی که مطالعاتی در مورد عملکرد غیر تکراری و پویا انجام شده است، تحقیقات نسبتا کمی در مورد دقت چرخشی یاتاقان‌های غلتشی وجود دارد. تحقیقات در مورد دقت دورانی عمدتاً بر خطای حرکت یاتاقان‌ها ناشی از عملکرد ترکیبی تعداد غلتک و خطای گرد بودن اجزا در فرآیند چرخش متمرکز شده است. خطای حرکت بلبرینگ شامل خارج شدن حلقه چرخان در جهت افقی و عمودی صفحه شعاعی است.

 

در تحقیقات فعلی در مورد دقت دورانی، بسیاری از مطالعات تأثیر خطای هندسی مؤلفه را بر روی خروج عمودی حلقه چرخان بررسی کرده‌اند. با این حال، خروج عمودی حلقه دوار، خروجی حلقه چرخان را در صفحه شعاعی به طور دقیق منعکس نمی‌کند، زیرا خروجی افقی حلقه چرخان را نادیده می‌گیرد. ما با مطالعه تأثیر جفت شدن شماره غلتک و تأثیر خطاهای گرد بودن مؤلفه بر روی از بین رفتن حلقه چرخان در صفحه شعاعی، به دنبال شناسایی عوامل کلیدی مؤثر در خطای حرکت بلبرینگ‌های غلتیدیم. یک مدل پیش‌بینی خطای حرکت برای یاتاقان‌های غلتکی استوانه‌ای در مقاله قبلی این سری پیشنهاد شده است و به طور خلاصه در بخش «مدل پیش‌بینی دقت دورانی غلتک‌های استوانه‌ای» توضیح داده شده است. مطالعه حاضر به طور تجربی مدل پیشنهادی قبلی را تأیید می‌کند.

خطای دورانی بلبرینگ های غلتشی در شرایط بدون بار و سرعت کم، میزان دقت دورانی را تعیین می کند. با کاهش خطای چرخشی، سطح دقت چرخش افزایش می یابد. دقت دورانی بلبرینگ های غلتشی به عنوان خطای بین موقعیت صفحه تنظیم و موقعیت ایده آل حلقه چرخان در شرایط بدون بار و سرعت کم تعریف می شود.

 

در حین اندازه گیری ها هیچ بار کاری به یاتاقان وارد نمی شود، اما برای حفظ پایداری عملیاتی یاتاقان (تماس کامل بین عناصر نورد و مسیر مسابقه)، لازم است بار اندازه گیری کوچکی به بلبرینگ اعمال شود. این بار باید به اندازه کافی کوچک باشد تا باعث ایجاد تغییر شکل الاستیک قابل مشاهده بین اجزای یاتاقان نشود. سرعت های پایین از ضربه بین قطعات جلوگیری می کند و لرزش یاتاقان را کاهش می دهد، اطمینان حاصل می شود که خطای حرکتی اندازه گیری شده یاتاقان غلتکی تنها به دلیل خطاهای گردی در اجزای یاتاقان ایجاد می شود.

شکل 1 نمودار یک بلبرینگ نورد را نشان می دهد که حلقه داخلی آن در امتداد جهت های افقی و عمودی صفحه شعاعی حرکت می کند. خطای حرکت زمانی رخ می‌دهد که حلقه داخلی حول محور خود می‌چرخد، زیرا به دلیل خطاهای هندسی در مسیرهای مسابقه و غلطک‌ها وجود دارد. در مورد تصویر، راهروی داخلی با قسمت پایین غلتک ها تماس می گیرد قبل از اینکه حلقه داخلی به موقعیت تعادل (Xi، Yi) حرکت کند. مختصات مرکز حلقه داخلی با چرخش متفاوت است. مدل پیش‌بینی توسعه‌یافته قبلی از یک مدل محدودیت هندسی استوانه‌ای غلتکی مشتق شد. مدل محدودیت هم خطاهای هندسی راهروها و غلتک ها و هم تغییر در موقعیت های تماس واقعی بین راهروها و غلتک ها را ترکیب می کند. محاسبات مدل پیش بینی به شرح زیر تکرار می شود:

 

1.

مختصات مرکزی غلتک های پایینی که با راهرو بیرونی تماس می گیرند، زمانی محاسبه می شود که حلقه داخلی یک زاویه پله معین بچرخد.

 

2.

حلقه داخلی در صفحه شعاعی حرکت می کند و وضعیت های تماس (تماس، جداسازی و تداخل) بین راهرو داخلی و غلتک ها برای هر موقعیت مشخص تعیین می شود.

 

3.

موقعیت حلقه داخلی در صفحه شعاعی از طریق معیار پایدار بر اساس اصل تعادل نیرو از سایر موقعیت ها متمایز می شود.

4.

فاصله بین مراکز حلقه داخلی و حلقه بیرونی زمانی محاسبه می شود که حلقه داخلی یک زاویه مشخص را بچرخاند.

هر بار که حلقه داخلی می چرخد، با تکرار محاسبات بالا در زوایای چرخش مختلف، فاصله بین مراکز حلقه داخلی و حلقه بیرونی محاسبه می شود. تفاوت بین حداکثر فاصله و حداقل فاصله به دست آمده از این فرآیند، تغییر خروجی حلقه داخلی است این سایت که بازتابی از محدوده خروجی حلقه داخلی است.

 

داربست در آموزش آنلاین

با در نظر گرفتن ویژگی‌های اصلی داربست (یعنی تشخیص یادگیری، محو شدن، و حمایت‌های احتمالی از یادگیرندگان)، مربیان متوجه می‌شوند که چه زمانی باید داربست و چه زمانی کم‌رنگ شوند. در اصل، بسته به سطح پیشرفت زبان آموزان، تمام داربست ها به تدریج حذف می شوند. تشخیص هایی مانند ارزیابی پویا و نظارت بر درک فراگیران در حین انجام وظایف یا حل مشکلات می تواند داده های مربوطه را جمع آوری کند (لاجوئی، 2005)، و اطلاعات اولیه را برای تعیین نیازهای داربست ارائه دهد. با این حال، ارزیابی پویا از فرآیندهای یادگیری و پیامدهای داربست محو شده به اندازه کافی در زمینه یادگیری آنلاین بررسی نشده است. تاکنون، تحقیقات اثرات متفاوتی را بر نتایج یادگیری نشان داده است (Ge, Law, & Huang, 2012). برای مثال، وو و پدرسن (2011) دریافتند که دانش‌آموزانی که داربست‌های رویه‌ای مبتنی بر کامپیوتر محو شده را دریافت کرده‌اند، در تحقیقات علمی عملکرد خوبی ندارند. بلاند، واکر، اولسن و لیری (2015) اثرات بزرگتری از داربست را بدون محو شدن گزارش کردند.

 

استراتژی‌های داربست با دقت بیشتری در حوزه یادگیری شناختی نسبت به سایر حوزه‌ها طراحی و اجرا شده‌اند، و بسیاری از محققان در مورد اثربخشی یادگیری آن گزارش داده‌اند (Proske، Narciss، & McNamara، 2012؛ van Merriënboer و Kirschner، 2012). به طور خاص، Belland و همکاران. (2017) 144 مطالعه تجربی را تجزیه و تحلیل کرد که اثرات داربست مبتنی بر رایانه را بر یادگیری شناختی یادگیرندگان STEM بررسی می‌کرد و اندازه اثر کوچک تا متوسط ​​را گزارش کرد (g = 0.46). اگرچه اندازه اثر فقط کوچک تا متوسط ​​نشان داده شد، اما اثرات داربست بر یادگیری شناختی از نظر آماری معنی‌دار بود.

پیش‌بینی می‌شود که یادگیری آنلاین به سرعت در آموزش عالی در دهه آینده افزایش یابد (Blumenstyk، 2018)، به ویژه به این دلیل که محیط‌های یادگیری آنلاین معمولاً دسترسی به منابع یادگیری، ابزارها و رسانه‌های ارتباطی را در هر کجا که دانش‌آموزان زندگی می‌کنند و سفر می‌کنند، فراهم می‌کند. مهمتر از همه، ارائه یک زیرساخت کافی که دسترسی آسان و راحت به این ابزارها را برای یادگیری در سراسر یک دانشگاه یا مؤسسه ممکن می سازد، می تواند یادگیری انعطاف پذیر و خودگردان را ارتقا دهد. به عنوان مثال، رشد سریع MOOC ها رشد گزینه های یادگیری آنلاین و فرصت های آموزشی را برای ارضای انگیزه و نیازهای فراگیران تسریع کرده است (Milligan & Littlejohn, 2017). به لطف پیشرفت های تکنولوژی، فرصت های یادگیری بیشتری بدون محدودیت برای دانش آموزان فراهم شده است. با این حال، نظرسنجی‌های اخیر و یافته‌های پژوهشی نگرانی‌هایی را در مورد یادگیرندگان آنلاین از جمله مشارکت کم یادگیری و آموزش با کیفیت پایین شناسایی کرده‌اند (دو و همکاران، 2020). برای افزایش نتایج یادگیری آنلاین، فراگیران به حمایت آموزشی مناسب مانند داربست به موقع و مناسب نیاز دارند که فراگیران را تشویق می کند تا دانش خود را در محیط یادگیری آنلاین ایجاد کنند (الیور و هرینگتون، 2003) که به نوبه خود، یادگیری را معنادارتر و جذاب تر می کند.

چندین مطالعه اخیر اثرات داربست در یادگیری آنلاین در کشورهای مختلف را بررسی کرده اند. Ak (2016) اثرات داربست مبتنی بر رایانه را در بحث‌های ناهمزمان آنلاین مبتنی بر مشکل در ترکیه بررسی کرد. یافته‌ها نشان داد که دانش‌آموزان در گروه‌های داربستی از نظر کیفی و کمی در ارسال پیام و ارتباط بیشتر از گروه غیر داربستی بهره‌وری بیشتری داشتند. مطالعه Ak همچنین گزارش داد که انواع ساده داربست، مانند برچسب‌های پیام و بازکننده جملات در بحث‌های ناهمزمان، تعامل مرتبط با وظایف دانش‌آموزان را تسهیل می‌کند. آک نتیجه گرفت که داربست مبتنی بر فناوری در یک بحث ناهمزمان آنلاین مبتنی بر مشکل، جهت گیری تکلیفی دانش آموزان را افزایش می دهد و فعالیت های یادگیری مرتبط با کار را تسهیل می کند.

 

اخیراً، کیم و لیم (2019) تأثیرات داربست حمایتی (یعنی مفهومی) و تأملی (یعنی فراشناختی) را بر عملکرد حل مسئله و نتایج یادگیری در حل مسئله با ساختار نامناسب آنلاین در کره مقایسه کردند. نتایج نشان داد که گروه داربست بازتابی از گروه داربست حمایتی در عملکرد حل مسئله و نتایج یادگیری بهتر عمل کرد. نویسندگان همچنین دریافتند که تعامل قابل توجهی بین نوع داربست به کار رفته و اثرات فراشناختی در یک محیط یادگیری آنلاین وجود دارد.

 

یلماز و یلماز (2019) همچنین اثرات حمایت فراشناختی را با استفاده از یک عامل آموزشی بر آگاهی تکلیف و گروهی در یادگیری مشارکتی با پشتیبانی رایانه بررسی کردند. یافته‌های آن‌ها نشان داد که حمایت فراشناختی با استفاده از عامل آموزشی تأثیر مثبتی بر انگیزه، آگاهی فراشناختی و پردازش گروهی یادگیرندگان دارد. با توجه به نفوذ فراگیر و فراگیر جهانی یادگیری آنلاین امروزه در هر بخش آموزشی در هر منطقه از جهان (Bonk, 2009)، بررسی اثرات داربست به عنوان یک استراتژی آموزشی برای افزایش نتایج یادگیری در یادگیری

داربست به عنوان یک نقشه راه: هدایت و حمایت از یادگیری دانش آموزان

اگر زمانی برای ایجاد یک ساختار انعطاف پذیر برای یادگیری و موفقیت دانش آموزان وجود داشته است، اکنون زمان آن فرا رسیده است. یکی از قوی‌ترین و دلسوزانه‌ترین شیوه‌هایی که می‌توانیم در کلاس‌های خود ادغام کنیم، داربست است، یک استراتژی آموزشی که به دانش‌آموزان چارچوبی برای هدایت و حمایت از یادگیری آنها ارائه می‌دهد (وود، برونر و راس، 1976). داربست می‌تواند ساختار هفتگی را ارائه دهد که از رشد دانش‌آموز پشتیبانی می‌کند، یادگیرندگان مستقلی را ایجاد می‌کند که مسئول یادگیری خود هستند، و به یادگیرندگان اعتماد بیشتری در کسب مهارت‌های جدید می‌دهد.

 

در سمینار کارآموزی، یک دوره کارشناسی 400 سطحی که در برنامه مدیریت موسیقی و هنرهای نمایشی در مدرسه هارت ارائه می شود، شرکت کنید. داربست دادن به فرآیند نگارش در این دوره، ارزیابی مقاله پژوهشی را به روش‌های مختلف متحول کرده است. دانش‌آموزان این دوره را در سال آخر خود به‌عنوان پروژه‌ای می‌گذرانند که آنچه را که در طول سال‌های کارشناسی مطالعه کرده‌اند و آموخته‌اند ترکیب می‌کند. این دوره به دانشجویان کمک می کند تا در نوشتن تجزیه و تحلیل جامع یک سازمان هنری عمیقاً تحقیق کنند. استاد هر هفته با دانش آموزان ملاقات می کند تا پروژه را پیش ببرند تا زمانی که دانش آموزان اعتماد به نفس کافی برای نوشتن خود را داشته باشند.

 

ایجاد یک مقاله تحقیقاتی می تواند برای دانش آموزان به یک کار دلهره آور و چالش برانگیز تبدیل شود. فشارهای ناشی از همه‌گیری COVID-19 را اضافه کنید، و مزایای ارائه ساختار و حمایت دانش‌آموزان از طریق این ارزیابی داربستی ارزشمند می‌شود. از طریق این فرآیند دانش آموزان وضوح بیشتری دارند زیرا آنها دقیقاً می دانند که چه کاری باید انجام دهند.

 

در اینجا چهار راه برای ایجاد یک ساختار داربست قوی برای تدریس شما وجود دارد:

1. یک ارزیابی بزرگ با ماتریس سازماندهی کنید

یکی از جنبه های بیماری همه گیر که برای مربیان چالش برانگیز بوده است، فاصله فیزیکی بین معلم و دانش آموز است که در درجه اول ارتباط موثر را مختل می کند و نظارت بر پیشرفت را پیچیده می کند. با تکنیک داربست، تکالیف را می توان به بخش های مختلفی تقسیم کرد تا به دانش آموزان در هضم مقادیر زیادی اطلاعات کمک کند.

 

یک ماتریس می تواند به سازماندهی این امر کمک کند و کل پروژه را برای ساخت تدریجی بدون تحت فشار قرار دادن دانش آموز در چشم انداز قرار دهد. یک ماتریس با ساختار خوب می تواند معیارهایی مانند هدف(ها)، جدول زمانی، طول تقریبی صفحه و تاریخ های سررسید را پوشش دهد.

 

دانلود نمونه ماتریس

 

اکنون چگونه می توانید از آن استفاده کنید: اگر ارزیابی دارید که چندین مرحله یا چندین تاریخ سررسید دارد، یک ماتریس همه را در مسیر خود نگه می دارد. به خصوص در حال حاضر، دانش آموزان باید تاریخ های سررسید را ثبت کنند تا مهلت ها از بین نرود. با ظرفیت کامل ذهنی همه، ماتریس راهی دلسوزانه برای حمایت از دانش‌آموزان و اطمینان از ارسال به موقع تکالیف است.

2. دانش آموزان را به استفاده از نقشه ذهنی و ابزار طوفان فکری دعوت کنید

بسیاری از ما یادگیرندگان بصری هستیم، این زمانی است که ابزارهای طوفان فکری مانند نقشه مفهومی یا ذهنی بسیار مؤثر هستند. اینها به دانش آموزان اجازه می دهد که کاغذ را ابتدا در ذهن خود و سپس روی کاغذ "ببینند". نقشه های ذهنی می توانند شامل جزئیاتی در مورد رابطه بین مفاهیم مختلف باشند، یا می توانند به سادگی نمودارهای پیوندی باشند. در هر صورت، این تمرین خلاقیت دانش‌آموزان را به جریان می‌اندازد و به آن‌ها کمک می‌کند تا مالکیت فرآیند را در دست بگیرند.

 

این همچنین زمان خوبی برای ایجاد یک فرضیه یا بیانیه پایان نامه است که مرحله بعدی فرآیند داربست (یعنی سازمان دهنده تحقیق) را نشان می دهد.

 

دانلود نمونه نقشه مفهومی

 

اکنون چگونه می توانید از آن استفاده کنید: قبل از اینکه دانش آموزان اولین پیش نویس را بنویسند، از آنها بخواهید که فرآیند طوفان فکری خود را ضبط کنند. دانش‌آموزان می‌توانند از نقشه‌های ذهنی روی Canva استفاده کنند یا اگر از کاغذ و مداد استفاده کرده‌اند، به سادگی از ایده‌های خود عکس بگیرند و آپلود کنند. بررسی روند شروع مقاله به شما امکان می دهد در صورت نیاز دانش آموزان به اصلاح درس، پشتیبانی و بازخورد ارائه دهید.

3. از فرآیند تحقیق با یک سازمان دهنده حمایت کنید

اگر می‌خواهید از دانش‌آموزان خود در مرحله تحقیق یک تکلیف حمایت کنید، استفاده از یک سازمان‌دهنده تحقیقاتی ساده به شما این امکان را می‌دهد که ببینید آیا دانش‌آموزان در مسیر درستی هستند یا خیر و به سرعت متوجه شوید که چه کسی ممکن است از سوراخ خرگوش فرو رفته باشد.

 

این کمک می کند تا کلمات و مفاهیم کلیدی را به منظور دستیابی به منابع مرتبط در مرحله تحقیق بررسی کنیم. علاوه بر کلمات اساسی، توصیه می شود برای مترادف ها نیز یک جلسه طوفان فکری انجام دهید.

 

در کلاس سمینار کارآموزی، استنادات بالقوه در چهار گروه ارائه می شود (پنج استناد برای هر یک شروع خوبی است):

آ. مقالاتی از نشریات ادواری: مجلات مصرف کننده، انتشارات تجاری و مجلات علمی یا کاربردی

ب وب سایت ها و وبلاگ ها

ج کتاب ها و فصل ها

د ویدئو، پادکست و مستند

 

بسته به حوزه تحقیق، استنادهای دیگری مانند بروشورها، گزارش های سالانه، پایان نامه ها و پایان نامه ها ممکن است وارد تصویر شوند. در نهایت، لیستی از افراد بالقوه برای مصاحبه را می توان به این بخش نیز اضافه کرد.

 

رویکردهای مبتنی بر مدل فیزیکی و داده محور برای تشخیص نشت

سایر مطالعات در  نیکاپایان زمینه تشخیص نشت از روش های داده محور به طور مشترک با مدل های تحلیلی و فیزیکی استفاده می کنند. ژانگ و همکاران [28] یک روش تجزیه و تحلیل گذرا هیدرولیکی و ترمودینامیکی معکوس و یک الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) بهبود یافته برای تشخیص نشت پیشنهاد می‌کند. ابتدا یک مدل گذرا هیدرولیکی و ترمودینامیکی با استفاده از نرخ جریان و فشار معرفی می‌کنند. در مرحله بعد، داده های مورد نیاز برای تشخیص نشت از سنسورهای مبدا و پایانه خطوط لوله استخراج می شود. انحراف بین داده های محاسبه شده و داده های تجربی برای تشخیص نشت استفاده می شود. دلگادو-آگویناگا و همکاران. [29] از سنسورهای فشار و جریان قرار داده شده در انتهای خطوط لوله و یک مدل غیر خطی برای تخمین ضرایب نشت با استفاده از معادلات واتر-همر و فیلترهای توسعه یافته کالمن مربوطه استفاده می‌کنند. با این حال، این روش قادر به تشخیص چندین نشت همزمان از خطوط لوله در موقعیت های مختلف نیست.

 

Ostapkowicz [23] از روش های NPW و گرادیان برای تشخیص نشت استفاده می کند. در روش گرادیان فشار، فرض اصلی این است که تغییرات فشار در طول خط لوله خطی است. با این حال، این فرض نمی تواند تمام دینامیک جریان را مدل کند [9]. Sun و Chang [7] روش NPW را با استفاده از پردازش سیگنال و ترکیبی از سیگنال‌های جریان و فشار برای تشخیص نشت گسترش می‌دهند. هنگامی که تضعیف سیگنال یکپارچه بیشتر از تغییرات سیگنال تک فشار باشد، نشت و موقعیت آن قابل تشخیص است. با این حال، دقت این روش به شدت به نوع و عملکرد دینامیکی دبی سنج های نصب شده در هر دو انتهای خطوط لوله بستگی دارد. علاوه بر این، این روش برای یک محیط پر سر و صدا یا برای خطوط لوله کوتاه مناسب نیست [6].

3.3. رویکردهای صرفا مبتنی بر داده برای تشخیص نشت

در میان رویکردهای مختلف برای تشخیص نشت،  این سایت برخی تنها از روش‌های مبتنی بر داده برای تشخیص نشت استفاده می‌کنند. کو و همکاران [30] از حسگرهای فیبر نوری به موازات خطوط لوله برای درک ارتعاش لوله ها استفاده کنید. آنها یک طبقه‌بندی کننده ماشین بردار پشتیبان را برای طبقه‌بندی ارتعاشات عادی و غیرعادی ناشی از نشت در خطوط لوله اعمال می‌کنند. محل نشتی با استفاده از سنسورهای فیبر نوری توزیع شده تشخیص داده می شود. با این حال، این روش برای لوله های با فاصله کوتاه قابل اجرا نیست. داسیلوا و همکاران [31] از یک طبقه‌بندی فازی برای طبقه‌بندی حالت عملیاتی و گذراهای فرآیند استفاده می‌کند. همبستگی بین انحرافات نرخ جریان و گذراهای عملیاتی برای تشخیص نشت استفاده می شود. واچلا و همکاران [32] این روش را برای استفاده از طبقه‌بندی‌کننده عصبی فازی برای تشخیص نشت گسترش می‌دهد. در روش آنها، مساحت خطوط لوله به زیر ناحیه ها تقسیم می شود و محل نشتی توسط مجموعه ای از طبقه بندی کننده های عصبی فازی تعیین می شود. برای شناسایی و محلی سازی نشتی، باقیمانده های بین جریان اندازه گیری شده و جریان پیش بینی شده در نظر گرفته می شود. اگر باقیمانده ها از حد معینی تجاوز کنند، نشت تشخیص داده می شود. با این حال، این روش نمی تواند نشت های کوچک را تشخیص دهد، زیرا باقی مانده ها نمی توانند تغییرات خاصی را در جریان در این مورد نشان دهند.

در میان روش‌های مبتنی بر داده دستگاه بسته بندی، برخی از داده‌های تصویری مایع نشت‌کننده و روش‌های پردازش تصویر برای تشخیص نشت استفاده می‌کنند. آنها از دوربین های IR به عنوان سیستم های بازرسی دید بیرونی برای نظارت بر خطوط لوله استفاده می کنند. این مفهوم برای اولین بار توسط نلیس [33] به عنوان راهی برای نظارت بر کانال های آب ارائه شد. نلیس [33] روش را ارزیابی می کند و نشان می دهد که یک مدل اقتصادی و مناسب برای تشخیص نشت است. با این حال، او از پردازش تصویر برای نشت خودکار استفاده نمی کند. یکی دیگر از کاربردهای دوربین های IR در تشخیص نشتی را می توان در کار آدفیلا و همکاران یافت. [34]. آنها نشت گاز از خطوط لوله را در نظر می گیرند و حساسیت دوربین های IR را در ثبت تغییرات دما در گاز نشت کننده ارزیابی می کنند. با این حال، آنها هیچ روش پردازش تصویری برای تشخیص نشت گاز پیشنهاد نمی کنند. عاطف و همکاران [35] یک مکانیسم تشخیص نشت خودکار با استفاده از تجزیه و تحلیل تصویر در تصاویر IR برای لوله‌های انتقال آب پیشنهاد می‌کند. آنها یک روش خوشه بندی را برای تشخیص نشت روی تصاویر اعمال می کنند. برای محلی سازی نشت، آنها یک روش تقسیم بندی را بر اساس روش رشد منطقه پیشنهاد می کنند. روش دیگری مبتنی بر دوربین های IR و پردازش تصویر توسط دای و همکاران ارائه شده است. [36] برای تشخیص نشت گاز. پس از کاهش نویز با فیلتر وینر تطبیقی، مناطق متحرک با اعمال الگوریتم بهبود یافته Surendra پی