DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 非稳态模型的建立 2.1. 三维空间几何模型 单螺杆膨胀机的主要由螺杆转子、星轮、机壳、主轴以及轴承、轴封等零件构成。螺杆螺槽、星轮齿和机壳内壁面构成封闭的工作容积，该工作容积也称为基元容积，工质流体在基元容积内膨胀以此推动螺杆和星轮运动，向外输出轴功。图1给出了单螺杆膨胀机从进气结束基元容积开始膨胀到膨胀结束开始排气之前的整个膨胀过程。 图1. 单螺杆膨胀机膨胀过程示意图 考虑到单螺杆膨胀机整机三维空间结构的复杂性，本文以基元容积为研究对象，建立封闭膨胀过程的三维几何模型，通过采用CFD的动态变形网格技术对单螺杆膨胀机膨胀过程中非稳态油气两相流动进行数值模拟，进而直观地分析单螺杆膨胀机膨胀过程中润滑油的分布特性及其对工质气体的作用规律。图2从两个不同角度展示了基元容积的三维几何模型图，基元容积由顶面、螺槽左侧面、螺槽右侧面、螺槽底面和星轮齿面五个面构成的曲面结构。 图2. 三维几何模型 由于单螺杆膨胀机实际运行的复杂性，在建立单螺杆膨胀机非稳态模型时，做了一些简化和假设： 1) 单螺杆膨胀机内的工质为空气，满足理想气体状态方程； 2) 润滑油为不可压缩流体，材料属性按照壳牌S4R46型号参数设置； 3) 忽略泄漏和摩擦，认为基元容积内流体流动为闭口系绝热流动。 2.2. 网格划分 STAR-CCM+搭载了CD-adapco独创的最新网格生成技术，可以导入复杂形状数、进行表面网格重构、自动生成体网格等网格生成所需的一系列工作。本文采用STAR-CCM+软件的切割体网格划分变形流体区域。整体操作简单易行，并不需要太多的人工参与。只需要定义每个面上的网格基本大小和尺寸，就可以在面上自动生成网格，生成面网格后，通过选择体网格的类型和尺寸，便可自动光滑地生成体网格。考虑到螺槽通道的复杂曲面结构，通过面控制对局部强弯曲、细窄区域进行局部网格细化，使其更好捕捉流动形态。基元容积开始膨胀和膨胀终了时流体区域的网格，如图3所示。 图3. 三维几何模型的网格 表1给出了网格无性验证结果，具体是通过判断膨胀终了时基元容积内平均压力和气体温度与网格数的关系。可以看出，随着网格数的增加，基元容积内压力呈现下降趋势且变化逐渐趋于稳定，而基元容积内气体温度对网格敏感度非常小。当网格数达到10万之后，压力恒定在0.152 MPa左右，因此，为了节约求解时间和计算资源，同时保证计算结果的准确性，本文采用的网格数为10.15万。 Table 1 The results of grid independence verificatio 网格数(−) 压力(MPa) 温度(K) 47，809 0.16109 202.4934 65，057 0.15853 202.1277 101，508 0.15291 201.5745 152，398 0.15258 202.1812 表1. 标网格无关性验证结果 2.3. 欧拉多相流分离流模型 欧拉法着眼于空间的点，基本思想是考察空间一个点上的物理量及其变化。欧拉多相流分离流模型是对每一相都建立连续性方程、动量守恒方程，能量守恒方程，通过压力和相间交换系数的耦合来计算求解。空间各点都有多相流体各自不同的速度、温度和密度，各相间有滑移。这些流体存在同一空间并相互渗透，但各有不同的体积分数，各相的体积分数是时间和空间的连续函数，各相体积分数之和等于1。 ∑ i α i = 1 (1) 连续性方程为： ∂ ∂ t ∫ V α i ρ i d V + ∮ A α i ρ i ( v i − v g ) ⋅ d a = ∫ V S i α d V (2) 式中， ρ i 为i相流体的密度， α i 为i相流体的体积分数， v i 为i相流体的的速度， v g 为网格速度， S i α 为i相流体的质量源项。 动量守恒方程为： ∂ ∂ t ∫ V α i ρ i v i d V + ∮ A α i ρ i v i × ( v i − v g ) ⋅ d a = ∫ V α i ∇ p d V + ∫ V α i ρ i g d V + ∮ A α i ( τ i − τ i t ) ⋅ d a + ∫ V S i v d V + ∫ V M i d V (3) 式中， p 为压力，且认为对于各相均相等， g 为重力向量， τ i 和 τ i t 分别分子应力和湍流应力， S i v 为i相流体的动量源项， M i 是单位体积的相间动量转移量。相间动量传递表示各相相互施加的所有力之和，满足以下等式： ∑ i M i = 0 (4) 能量守恒方程为： ∂ ∂ t ( α i ρ i E i ) + ∇ ⋅ [ α i ρ i H i ( v i − v g ) ] + ∇ ⋅ α i v g p = ∇ ⋅ ( α i k e f f ， i Δ T i ) + ∇ ⋅ ( Τ i ⋅ v i ) + f i ⋅ v i + S u ， i + ∑ j ≠ i Q i j + ∑ ( i j ) Q i ( i j ) (5) 式中， E i 为总能量， H i 为总焓值， Τ i 为粘性应力张量， T i 为温度， f i 为体积力， Q i j 为从j相到i相的相间换热率， Q i ( i j ) 为从(ij)相界面到i相的换热率， S u ， i 为i相流体的能量源项， k e f f ， i 为有效热导率，则有： k e f f ， i = k i + μ t ， i C p ， i σ t ， i (6) 式中， k i 为热导率， μ t ， i 为湍流粘度， C p ， i 为比热， σ t ， i 为湍流热扩散普朗特数。 上述控制方程组变量多且不封闭，针对单螺杆膨胀机内非稳态流场模拟也采用工程上广泛应用的湍流数值模拟方法——雷诺平均模型。根据对雷诺应力做出的假设和处理方式的不同，湍流模型又可分为雷诺应力模型和湍动粘度模型。其中，湍动粘度模型中标准k-ε模型可解决实际绝大部分工程问题，但用于强旋流、绕弯曲壁面流动时，会产生一定的失真。因此，本文采用改进后的Realizable k-ε模型，并采用分离求解法进行迭代计算。 2.4. 初始和边界条件 本文模拟单螺杆膨胀机膨胀过程内油气两相的非稳态流动，初始条件按照进气状态参数设置，其中初始绝对压力为0.7 MPa，进气温度为293 K，润滑油初始温度为293 K，工质气体的体积分数为99.5%，润滑油的体积分数为0.5%。 计算域上壁面边界均为动态移动壁面边界条件，其中，顶面、螺槽左侧面、螺槽右侧面和螺槽底面按照螺杆转速设置，星轮齿面按照星轮的转速设置。具体是根据传动比11/6设置螺杆和星轮转子的转速，即：螺杆转子转速为3000 rpm，则星轮转速为1636.3636 rpm。 2.5. 求解流程 根据前面已设置好的物理模型、边界条件和初始条件等，便可进行数值求解计算。本文通过利用STAR-CCM+软件中的宏控制，通过采用JAVA语句编写程序，实现程序调用和语句操作。具体求解思路如流程图4所示，先根据内容积比设置，确定初始膨胀时间作为开始计算时间，获取该时刻对应基元容积的三维几何模型，之后便可对计算域进行网格划分求解一个时间步长，此时基元容积的动态边界会根据螺杆和星轮转速设置的大小进行啮合旋转运动，基元容积开始进行膨胀，随着膨胀容积的增加，需要实时替换基元容积三维几何模型，直到膨胀过程结束，输出计算结果。 图4. 数值计算流程图
system: [SYSTEM]

user: 3. 模型验证 为了验证模型的可靠性，针对117 mm标准CP型单螺杆膨胀机，基本参数如表2所示，通过将单相空气绝热膨胀过程的压力、温度变化的模拟计算值与理论计算值进行对比，如图5和图6所示。其中，虚线为理论计算值，实线为模拟计算值。从图中可以看出，在四种不同内容积比下(图中用τ表示)，模拟计算膨胀过程的压力和温度与理论计算值曲线变化基本重合，说明二者吻合较好。因此，可通过采用该模型对单螺杆膨胀机膨胀过程的油气两相流动进行模拟研究。 Table 2 The basic structural parameters of single screw expande 参数 数值 螺杆直径 117 mm 星轮直径 117 mm 中心矩 93.6 mm 星轮齿宽 17.1 mm 基元容积 0.0408 dm 3 表2. 单螺杆膨胀机基本结构参数 图5. 压力模拟值与理论值的对比 图6. 温度模拟值与理论值的对比
system: [SYSTEM]

user: 4. 计算结果分析 本文以117 mm标准CP型单螺杆膨胀机为例，通过模拟喷油单螺杆膨胀机在螺杆转速3000 rpm，初始膨胀压力为0.7 MPa，温度为293 K，通过对比油气两相与单相流体的状态参数，分析润滑油对工质气体的作用规律，并给出膨胀过程中基元容积机内气体压力、温度及不同油气两相分布的情况。 4.1. 润滑油的影响 如图7所示，不同内容积比下的单螺杆膨胀机膨胀过程中基元容积内单相流和两相流的工质压力变化曲线。其中，两相流工质的压力采用实线表示，单相流工质的压力采用虚线表示，可以看出，在四种内容积比下，单相流和两相流工质的压力随螺杆转角的曲线几乎重合，说明考虑润滑油后对工质的压力影响非常小。 图8给出了不同内容积比下的膨胀过程中基元容积内单相流和两相流的工质温度变化关系，图中两相流工质的温度采用实线表示，单相流工质的温度采用虚线表示。可以看出，在相同的内容积比下，两相流中工质温度随着膨胀过程的进行会逐渐高于单相流工质的温度，主要是因为润滑油的比热容高于工质气体，随着膨胀过程的进行，气体在膨胀降温过程中会从润滑油中吸收一部分热量。结合图9两相流中润滑油和气体温度随着螺杆转角的变化曲线可知，润滑油在膨胀之初温度开始缓慢降低，且温度总高于同期工质气体温度，因此，两相流中油气相互作用使得工质温度会高于单相流的情况。此外，随着内容积比的增加，二者差值也逐渐增大，如内容积比为5.4的膨胀终了时单相流和两相流气体温差达到23 K，而内容积比为1.8的膨胀终了时二者气体温差不到7 K。这是由于内容积比越大，进气孔口越小，进气过程缩短，膨胀过程延长，润滑油对工质气体温度作用时间也越长，使得内容积比越大，单相流和两相流气体温度相差越大。 图7. 不同内容积比下单相流与两相流工质压力随螺杆转角的变化关系 图8. 不同内容积比下单相流与两相流工质温度随螺杆转角的变化关系 图9. 不同内容积比下工质和润滑油温度随螺杆转角的变化关系 4.2. 压力变化 图10给出了内容积比为3.0时，基元容积在膨胀过程中不同螺杆转角下的两相流的压力云图。从螺杆转角为65˚开始膨胀直至150˚膨胀结束，压力从0.7 MPa降低到0.152 MPa。结合图7中压力随螺杆转角的变化曲线，可以看出，膨胀过程中。压力随着容积增大呈现先快速下降后缓慢下降的趋势，并且从压力云图中可以看出在给定时刻(螺杆转角)基元容积内压力整体分布均匀。 图10. 基元容积的压力云图 4.3. 温度变化 图11给出了内容积比为3.0时，不同螺杆转角对应基元容积内两相流的温度云图。从图中可以看出，给定时刻(螺杆转角)基元容积内温度等温线分布较多，说明局部区域温度分布不均匀。结合图8中工质温度随螺杆转角的变化曲线可以看出，基元容积内的温度随着膨胀过程的进行呈现先快速下降后缓慢下降的趋势。从螺杆转角为65˚开始膨胀直至150˚膨胀结束，温度从293 K降低到202 K。 4.4. 油气体积分数的影响 通过定量表示基元容积内油和气体的体积分数，可以直观地看出二者的分布情况。其中，体积分数越接近1，表明其体积分数越高，而体积分数越接近0，表明该项占比越小。文献 [ 21 ] 指出喷油压缩机内一般油气体积比在1%左右，因此，本文通过选用油气体积比为0.5%和1%两种情况进行数值模拟。 图11. 基元容积的温度云图 膨胀过程中基元容积内油气两相分布云图，如图12(a)和图12(b)所示。从图中可以看出，膨胀初期油气两相均匀分布，膨胀过程中由于螺杆和星轮啮合旋转导致的离心力使得润滑油向顶面、螺槽左侧面及星轮齿面聚集。此外，随着油气体积比的增加，相同螺杆转角下油相分布面积增多。 图12. 不同油气比下油气两相分布云图 为了进一步分析油气体积比对工质压力和温度的作用规律，图13给出了不同油气体积比下膨胀过程基元容积内工质压力和温度随着螺杆转角的变化曲线。从图中可以看出，不同油气体积比对工质压力影响非常小，而随着油气体积比增大，工质温度在膨胀过程中下降速度减缓，且在膨胀终了时温度会升高。说明喷入润滑油的量对于单螺杆膨胀机的工质气体的压力作用很小，对工质气体的温度影响较大，尤其是膨胀终了时气体的温度。 图13. 两种不同油气比下工质压力和温度随着螺杆转角的变化关系
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论与展望 本文将通过采用STAR-CCM+软件中的变形网格技术实现单螺杆膨胀机膨胀过程中基元容积内油气两相的非稳态流动。主要结论如下： 1) 两相流中润滑油对工质压力影响甚微，对工质温度影响较大，且随着内容积比的增加，影响更加显著。 2) 基元容积两相流动的压力云图总体分布变化均匀，而温度云图由于润滑油的影响分布不均匀且局部存在温度差。 3) 基元容积润滑油在膨胀过程中会向顶面、螺槽左侧面以及星轮齿面聚集。 4) 油气体积比的增加会导致局部润滑油聚集面积增大，且会使膨胀过程中工质气体温度升高。 虽然本文研究了单螺杆膨胀机基元容积内油气两相非稳态流动，但由于做了一些较为理想化的假设，后期需要深入的工作还有很多，如考虑泄漏因素模拟单螺杆膨胀机整机实际运行工作过程中的两相非稳态流动。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 液压系统污染直接影响TBM的正常掘进与使用，及时排查并处理可以有效提高液压油污染处理效率，降低损失。文章基于常见问题案例，结合国标、新处理设备等，研究开发出掘进机液压油污染处理的新工艺。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着我国基建的发展，隧道施工中TBM 1 的应用越来越广泛，而液压系统又是TBM的关键系统，其工作介质液压油为各自系统提供冷却、润滑、传递动力的功能，若液压油发生污染，将直接影响系统工作进而影响设备使用，TBM施工如图1所示： 图1. TBM全断面隧道掘进机 近年来，TBM施工过程中，频繁发生大规模液压油污染问题，由于现场对设备不熟悉或对问题处理不及时，造成巨大的直接和间接经济损失。据统计常规单台TBM液压油含量约为5000~6000 L，经济成本7.5~9万元，油液污染处理一般需要更换3遍，直接损失22.5~27万元，处理周期5天，工地因误工、延期、支付工人工资等费用约合20万以上，因此单次系统污染造成损失可达120万元人民币以上，我国TBM目前保有量超200台，每年发生油液污染的概率为20%，总的经济损失超过4000万以上，某施工现场大规模液压油污染如图2所示： 图2. 工地配置的大量液压油 因此快速排查和处理液压油污染问题，减少直接和间接损失具有重要意义。液压油污染主要分为乳化和清洁度不达标两种。其中乳化会加速液压油的氧化，降低液压油性能，使系统元件提前磨损或腐蚀；清洁度不达标会引起过滤系统的堵塞，液压油老化，液压元件磨损进而降低效率。
system: [SYSTEM]

user: 2. 液压油污染处理步骤 采样油液先进行目测，若油品存在明显乳化、变黑、杂质多等异常污染情况，可直接换油或进行其它处理。具体的液压油检测和处理步骤如图3所示： 图3. 工地配置的大量液压油
system: [SYSTEM]

user: 3. 液压油检测 3.1. 采样 参考GB/T 17489中第4.1/4.2条，采样操作如表1所示： Table 1 Sample location and descriptio 序号 采样位置 说明 1 管路采样 在系统运行情况下，从总回油管、总泄油管采样，油品可反映油液系统整体的污染情况；从具体元件的2回油、泄油管采样，可反映具体元件的污染磨损情况。 2 油箱采样 在系统运行情况下，从油箱中部采样，油品可反映进入泵头的油液质量。 3 过滤器采样 在系统运行情况下，从过滤器前采样，油品可反映泵头的磨损情况；从过滤器后采样，油品可反映过滤器的效果。 4 特定点采样 可以反映特定点的污染情况。 表1. 采样位置与说明 备注：避免在系统未运行、油液不流动、不循环的死区采样，避免在油管末端和立管中采样。 3.2. 液压油换油指标与分析 1) 参考NB/SH/T 0599-2013换油标准第3.1条，如表2所示： Table 2 Hydraulic oil change inde 项目 换油指标 40℃运动粘度变化率 超过±10% 酸值增加*/(mgKOH/g) >0.3 水分(质量分数) >0.1% 清洁度 >−/18/15或NAS9 Fe(铁) mg/kg ≤20 Cu(铜) mg/kg ≤10 Pb(铅) mg/kg ≤8 Cr(铬) mg/kg ≤5 表2. 液压油换油指标 2) 指标分析 a) 运动粘度、水分、酸值、清洁度为油品关键指标，每月检测一次。 b) 运动粘度、酸值为油品的不可逆理化指标，超限需及时换油。 c) 水分、清洁度为油品的污染度指标，影响系统润滑、元件和油液寿命，但在油品理化指未超标的情况下，可以采取专业的除水、过滤等相应维护措施继续使用。 d) 元素分析指标分三类，第一类为磨损元素(金属等)，反应设备、元件磨损情况；第二类为污染元素(硅钙等)，反应油液进泥沙污染情况；第三类为添加剂元素(磷锌等)，反应油液添加剂的消耗程度 [ 1 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 液压油污染处理 液压油污染必须先确定问题根源并解决，然后再进行处理。 4.1. 液压油乳化处理 1) 排查乳化源 a) 水冷器击穿导致乳化，原因如表3所示： Table 3 Water cooler inspection item 序号 检查项目 排查方法 1 水冷器进油/水存在冲击，包括换向冲击、启动冲击等会产生高于正常数倍的回油/水压力，进而击穿水冷器。 参考NB/T47004−2017种8.4和8.5条进行液压或气体实验，板式热交换器应两侧分别进行单侧液压试验。一侧进出口保压时，另一侧进出口应敞开，保压压力应为油、水通过换热器的实际工作压力，保压30 min，检查板式热交换器是否有渗漏、异响、变形。 2 水冷器接口上受额外负载，包括硬管、元件等直接固定在接口上产生弯矩，进而扭裂接口。 逐个检查冷却器的油/水进出口。 3 水冷器固定位置震动剧烈损坏冷却器。 现场确认工作过程中震动程度。 表3. 水冷器击穿检查项目 b) 油箱进水导致乳化，原因如下： 冲洗设备时，冲洗水进入油箱。或隧洞内水分大，油箱液位频繁升降从呼吸帽吸入潮湿空气，累积导致乳化。 c) 密封结构失效导致乳化，原因如下： 中心回转、泄露腔密封失效进水。 d) 人为误加导致乳化，原因如下： 将水、水玻璃等误加入油箱，进而导致乳化 [ 2 ]。 2) 乳化油处理 a) 在线真空脱水 此处理工艺目前在TBM隧道施工行业应用并不广泛，但前景广阔，具有处理效率快、无需油液冲洗等特点，对于理化指标未超限的油液特别适用，可以直接降低污染油处理成本并提高效率优势明显，其处理工艺如下： 在泵站油箱处接入真空滤油机设备在线脱水，避免死区。 脱水过程中间隔运行各个系统，将泵、阀、过滤器、马达、油缸、管路中的乳化油冲回油箱脱水。 一直循环脱水，直到水分指标满足要求为止。 真空滤油机 2 工作原理为：将液压油加热到70℃左右，在此温度范围内不会造成液压油的老化，同时提高真空罐内的真空度，使水分汽化，进而达到脱水目的 [ 3 ]，真空滤油机设备见图4所示。 图4. 真空滤油机 滤油机的真空度设定与油温相关，需满足水份在此温度下的汽化条件，具体参照表4所示： Table 4 Water vaporization condition 温度(℃) 真空度(Kpa) 温度(℃) 真空度(Kpa) 温度(℃) 真空度(Kpa) 温度(℃) 真空度(Kpa) 20 −98.7 40 −93.7 60 −81.2 80 −53.9 21 −98.6 41 −93.3 61 −80.0 81 −51.9 22 −98.4 42 −92.9 62 −79.3 82 −49.9 23 −98.3 43 −92.5 63 −78.3 83 −47.8 24 −98.1 44 −92.0 64 −77.2 84 −45.6 25 −97.9 45 −91.5 65 −76.1 85 −43.4 26 −97.7 46 −91.0 66 −75.0 86 −41.1 27 −97.5 47 −90.5 67 −73.8 87 −38.7 28 −97.3 48 −89.9 68 −72.6 88 −36.3 29 −97.1 49 −89.4 69 −71.3 89 −33.8 30 −96.8 50 −88.8 70 −70.0 90 −31.2 31 −96.6 51 −88.2 71 −68.0 91 −28.5 32 −96.3 52 −87.5 72 −67.0 92 −25.7 33 −96.1 53 −86.8 73 −65.7 93 −22.8 34 −95.8 54 −86.1 74 −64.2 94 −19.8 35 −95.5 55 −85.4 75 −62.6 95 −16.8 36 −95.2 56 −84.6 76 −61.0 96 −13.6 37 −94.8 57 −83.8 77 −59.3 97 −10.4 表4. 水在特定温度下的汽化真空度条件 b) 直接换油 此处理工艺主要用于理化指标超限，无法复原的污染油处理，必须将旧油进行置换，其处理工艺如下表5： ➢ 将油箱、泵、阀、过滤器、马达、油缸、管路中的油液排出。 ➢ 清洗油箱、泵、过滤器、马达、油缸、管路，清洗方式如表5所示： Table 5 Cleaning condition of hydraulic syste 序号 项目 清洗方式 1 液压油箱 排油完成后，用无纺布清洗干净油箱内部。 2 泵、马达 吸油、出油、泄油口拆开排油后重新安装，泄油口灌满新油。 3 油缸 排掉有杆腔、无杆腔污染油。 4 液压管路 所有管路拆开，排出污染油后安装。 表5. 液压系统清洗方式 ➢ 加入新油，运行各个系统，用新油冲洗所有液压管路和元件。 ➢ 进行水分检测，若超标则继续上一个循环，若正常则开始使用。 4.2. 清洁度超标处理 1) 排查乳化源 a) 元件磨损，检查项目如表6所示： Table 6 Component wear inspection item 序号 检查项目 排查方法 1 检查回油、泄油、出油过滤器滤芯。 若存在异常数量的铁屑、铜屑、密封碎屑等，说明系统元件存在磨损，根据碎屑出现的位置和种类判断磨损的元件。 2 检查泵、马达泄油流量。 根据容积效率，泄油流量一般为2~5%，若流量异常则可能磨损。(验证确认呢个泵损坏) 表6. 元件磨损检查项目 b) 过滤器失效 若液压系统污染度高且无法控制，则说明整套过滤系统已失效，需要更换吸油、出油、回油、泄油过滤器滤芯。 c) 空滤器失效 多粉尘施工现场空滤器损坏或缺失，粉尘直接进入油箱污染油液。 d) 机械原因 机械结构本身磨损或者存在泄露缝隙等，导致污染物进入。 2) 污染油处理 a) 在线过滤 ➢ 首先更换磨损的元件。 ➢ 更换整套过滤系统滤芯。 ➢ 运行泵站上的独立过滤系统开始过滤。 ➢ 过滤过程中间隔运行各个系统，将泵、阀、过滤器、马达、油缸、管路中的污染油冲回油箱过滤。 ➢ 直到清洁度指标满足要求为止。 备注：也可在泵站油箱处接入专门的外置过滤设备处理。 b) 直接换油 ➢ 将油箱、泵、过滤器、马达、油缸、管路中的油液排出。 ➢ 清洗油箱、泵、过滤器、马达、油缸、管路，参考乳化油处理。 ➢ 加入新油，运行各个系统，用新油冲洗所有液压管路和元件。 ➢ 进行清洁度检测，若超标则继续上一个循环，若正常则开始使用。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 本论文是在分析TBM液压系统冷却原理的基础上，并总结近年来工地液压油污染的实际案例，设计的液压油污染处理工艺具有较强的针对性和操作性，根据论文中的参考标准、分析步骤和处理方式可以快速解决工地液压油污染问题，进而降低损失，同时在传统污染油处理的基础上，将真空脱水的在线处理方式引入到TBM的施工中来，对传统的油液处理工艺提出了革新，具有很高的理论意义和实用价值。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 文章介绍了检测技术与仪表课程的特点和作用，指出了检测技术与仪表课程学生学习评价改革必要性和可行性，文章说明了学生学习评价改革的思路，指出原有学生学习评价改革的缺点，文章提出了了N + 1 + 1的学生学业评价模式，对检测技术与仪表课程设置丰富多样的学习评价项目、对检测技术与仪表实行学生学习评价主体多元化，介绍了检测技术与仪表课程学生学习评价成绩具体构成。通过学生学习评价方式改革，能够培养理论扎实、富有创新精神和实践能力、具有创新创业能力、适应社会发展需求的高素质应用型人才。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 检测技术与仪表课程是自动化类、仪器仪表类等专业的一门非常重要专业基础课程，在专业课程体系中具有非常重要的作用，因此必须让学生努力掌握这门课程，但是，检测技术与仪表也是一门理论性和实践性都非常强的课程，其理论非常抽象难懂，学生难以理解和接受，为解决这个问题，我们通过学生学习评价方式的改革，来提高学生学习的积极性、主动性，提高学生学习兴趣，培养学生创新创业能力，适应应用型人才培养目标的要求。通过检测技术与仪表学习评价改革，改变过去“一考定成败”的教学模式，将教学过程考核、期末考核和实验考核等各种考核有机的结合到一起，实现对学生学习过程的全面考核。检测技术与仪表课程学生学习评价改革通过改进课程考试评价模式、评价指标、调整评价时点等，形成更科学的课程考试评价模式，更全面、更能够真实反应学生学习状态、学习成果的评价体系和评价指标 [ 1 ]。通过改革，推动课程教学设计的改进，推动课程教学的提升，以更加有利于专业人才培养目标的达成；推动改进教学模式和教学方法提升，形成更丰富教学手段，以此强化技能培养过程，提高学生专业技能。考试作为人才培养的一个重要环节，必须与创新创业人才培养体系相适应。
system: [SYSTEM]

user: 2. 现有的学习评价体系 目前，我校《检测技术与仪表》课程的学习评价体系为平时成绩占40%。期末考试成绩占60%。这种评价体系中，平时成绩主要由作业成绩和考勤成绩组成，导致学生不注重过程学习，期终考试前突击学习；另外，平时成绩也没有细化，导致学生认为只要不缺勤和按时交作业就能得到较高的平时成绩，并不注重上课的质量和作业的质量。这种评价方式，学生还是为了应付考试和作业而被动的去学习，不能调动学生学习的积极性、主动性和创造性，学习效果差，教学质量难以提高，不适合我校培养理论扎实、富有创新精神和实践能力、具有创新创业能力、适应社会发展需求的高素质应用型人才的培养目标。 为了改变这种状况，使学生学业成绩能够充分体现学生的素质、能力和知识水平，课程组经过充分的学习和调研，依据课程的专业特点、形成了学生学习评价目标多样化、学生学习评价项目多样化、学生学习评价主体多元化、加强实验过程的考核，把学生的学科竞赛成绩、学生的论文写作、学生的创新创业项目以及创新创业大赛成绩等纳入学生学业成绩考核评价中，实现对学生全面的考核 [ 2 ]。在学期开始，把学生学业成绩的评定方法和组成公布给学生，确保学习评价改革的顺利实施。
system: [SYSTEM]

user: 3. 学生学习评价改革思路 检测技术与仪表课程学习评价改革应以实现培养高素质、应用型创新创业人才培养目标的要求，实现学生学习评价目标多样化和学生学习评价项目多样化。既要考核学生基础知识和基本理论掌握情况，更要考核学生运用所学知识分析问题和解决问题的能力；既要考核学生应掌握的专业知识，还要考核学生应掌握的专业技能。促进课程教学质量的提高。检测技术与仪表课程学生学习评价改革通过改进课程考试评价模式、评价指标、调整评价时点等，形成更科学的课程考试评价模式，更全面、更能够真实反应学生学习状态、学习成果的评价体系和评价指标。通过改革，推动课程教学设计的改进，推动课程教学的提升，以更加有利于专业人才培养目标的达成；推动改进教学模式和教学方法提升，形成更丰富教学手段，以此强化技能培养过程，提高学生专业技能 [ 3 ]。 学生学习评价改革的核心是建立一个合适的评价体系，该体系不仅能考核学生对所学知识的掌握程度，还要能考核学生多方面的能力，要能实现对学生综合素质的考核。首先，要改变传统的考试题目，要优化考试内容，任课教师要按照教学大纲要求系统地拟制试题，科学地确定考试内容，使试题涵盖认知、理解、应用、分析、综合等方面的内容；科学地设置客观性试题与主观性试题的比例结构，使各章节考试内容和分值与教学大纲、授课学时建立起合理的对应关系，使命题既能符合大纲的要求，又能和专业培养目标对应，注重考查学生综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力，培养学生独立思考、探究创新的精神，坚决摒弃考查学生对知识死记硬背的考试观。其次，还要把学生在课程学习中的各种表现以及成果给予评价，从全方位对学生学业进行评价，激发学生学习的热情，全面提高学生自身的综合素质，同时，还要注意对学生创新创业能力的培养，注重对学生思政意识的培养，让学生树立正确的人生观、世界观和价值观。通过改革，全面提高学生自身的素质、能力和知识水平 [ 4 ]。
system: [SYSTEM]

user: 4. 检测技术与仪表学生学习评价改革的内容 4.1. 推行“N + 1 + 1”考试模式综合改革 针对检测技术与仪表课程自身的特点，设置丰富多样的学习评价项目，积极推行“N + 1 + 1”综合考试改革，将过去单一的静态知识考核转变为动态的过程考核，保证学生学习评价效果的均衡性、阶段性的、可持续性。“N + 1 + 1”考试模式，旨在实现全学程全时空的考试综合改革。在这里，N是形式多样的过程考核，包括课堂笔记、课堂提问、讨论、考勤、作业、平时测验、单元测试、实践实验考核、期中考试，学生论文、学生学科竞赛成绩等；第一个1是课程期末考试；第二个1是结合专业和课程特点的特色考试。‘N + 1 + 1’考试模式综合改革改变了单一的考试模式，形成了多元的学业评价体系，实现了向学习过程考核的转变，学生的创新意识、创业能力、实践能力在考试过程中得以培养和锻炼，人才培养质量显著提升，促进了考风、学风、教风建设，形成了学生乐学、教师乐教的良好氛围 [ 5 ]。学生学业评价方式改革是坚持以服务学生发展为中心，落实立德树人根本任务，紧紧围绕学校人才培养目标定位，以提高人才培养质量为核心，解决考试模式单一与创新创业教育之间的矛盾，积极探索构建适应创新创业型人才培养的相对科学完善的学业考试和评价体系，全面推进“N + 1 + 1”考试模式综合改革，充分发挥考试的杠杆和导向作用，切实增强学生创新意识，提高分析问题、解决问题的能力，培养高素质应用型人才，为新旧动能转换和区域经济社会发展提供智力支撑。 4.2. 学生学业成绩的构成 检测技术与仪表课程实行学生学习评价主体多元化，期末考试、考勤、作业、课堂笔记课堂提问，期中考试由任课老师根据实际情况给出评价成绩，实验考核由实验老师给出实验评价成绩，电子设计大赛由电子设计大赛的指导老师给出评价成绩，论文依据学生的论文水平由任课老师给出成绩，课堂研讨和读书笔记可以通过学生互评的方式给出评价成绩。通过这种多元化的评价主体，消除了由任课教师单一评价所带来的缺陷，能够使评价成绩更加的客观、公正 [ 6 ]。 检测技术与仪表课程学生学习评价成绩具体构成是课堂考勤(4%)、作业(5%)、课堂笔记(8%)、课堂提问和课堂研讨(10%)、实验成绩(10%)、期末考试(40%)、期中考试(8%)，而平时测验、读书笔记、课程小论文、电子设计大赛成绩、学生创新创业能力、学生作品等这几项的成绩占比(15%)。在成绩构成中，减少了期末考试成绩在学生学业成绩构成中所占的比重，加强了学生平时学习和学生的各种比赛成绩在学生学业总成绩中所占的比重，使学生的学业成绩能够真实反映学生对知识的掌握程度，学生对知识的应用能力以及学生的综合素质。 4.3. 学生学习评价改革的效果 通过对检测技术与仪表课程学生学习评价方式的改革，首先，提高了学生自主学习能力，通过课堂提问和课堂研讨，使课堂气氛活跃，提高学生学习热情，同时提高了学生的表达能力，自我表现能力提高；其次，通过电子设计大赛和作品制作，使学生动手能力更强，加深了学生对知识的理解，能够进一步提高学生的学习成绩；第三，同时，通过电子设计大赛、论文写作和作品制作，增强了学生的电路设计能力，解决问题的能力明显提高，培养了学生团队合作能力，为学生毕业后更好的融入社会打下良好的基础。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结 通过对检测技术与仪表课程学生学习评价方式的改革，更加注重对学生学习过程的考核，把理论知识的学习和学生综合素质、综合能力的提升结合起来，学生不仅从课堂上学习理论知识，而且通过各种竞赛、论文写作等方式，获得很多与课程相关的知识的学习，扩展了学生学习的知识面，加深了学生对理论知识的进一步理解，提高了学习效果，适应我校培养理论扎实、富有创新精神和实践能力、具有创新创业能力、适应社会发展需求的高素质应用型人才，构建符合时代要求和富有特色的教学体系，加快教学改革的步伐。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 本文构建Copula-ARMA-GARCH模型，研究开放式基金投资组合的风险度量问题。所选数据为景顺长城和泰达宏利的每日单位净值序列，采用ARMA-GARCH-t模型拟合其边缘分布，选取拟合效果较好的t-Copula函数描述资产之间的相关结构，建立联合分布模型，进而采用蒙特卡洛模拟方法计算投资组合的VaR。结果表明，景顺长城和泰达宏利之间对称相关，当置信水平相同时，不同权重组合的VaR不同，投资组合权重相同时，随着置信水平提高，VaR增大，应用Copula-ARMA-GARCH模型计算投资组合VaR对研究基金市场的风险具有重要的理论意义和实用价值。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 近年来，开放式基金在我国的金融市场中占据了越来越重要的位置，然而，其所承受的风险也越来越大，其中市场风险尤为突出。因此，如何有效地度量、规避基金市场风险成为投资者极为关注的问题。 由于金融资产波动剧烈，传统的线性相关建模方法并不能准确度量资产间的相关结构，Sklar提出了Copula函数不仅可以描述金融资产之间非线性相关关系，还消除了对边缘分布和联合分布正态性假设的依赖 [ 1 ]，因此Copula理论在金融风险度量的研究中得到广泛的应用 [ 2 ]。Embrechts等把Copula理论引入到金融风险度量中，且进一步探讨了传统的线性相关系数在实际运用当中的不足，证实了此理论在研究相依关系的有效性 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。由于GARCH模型可以刻画金融时间序列的波动聚集现象，Jondeau和Rockinger提出了Copula-GARCH模型，并基于此模型分析国际上四个主要股票市场之间的相关性 [ 6 ]。然后国内学者也开始研究Copula理论在金融领域的应用。张尧庭研究分析了Copula模型在我国金融市场的可应用性 [ 7 ]。也有学者用Copula函数模型对不同的相依性进行研究 [ 8 ] [ 9 ]，Copula函数是将多个一元分布连接起来构成联合分布的连接函数，度量风险时单个金融资产边缘分布的准确刻画至关重要。GARCH族模型是用以刻画金融时间序列最常用的波动模型，吴振翔等结合Copula和GARCH两个函数优势建立了Copula-GARCH 模型，对我国股票市场的风险进行精准分析 [ 10 ]。何其祥等运用Copula-GARCH模型对金融投资组合的风险度量问题进行实证研究 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。韦艳华和张世英提出了可用于资产投资组合分析的多元Copula-GARCH模型，结合Monte Carlo模拟法，对上海股市进行了实证研究 [ 16 ]。以上学者对投资组合风险的研究主要集中于股票、期货、外汇市场，对开放式基金风险的研究相对较少。因此文中将基于Copula理论对开放式基金的在险价值进行研究。
system: [SYSTEM]

user: 2. 模型构建 2.1. Copula函数 2.1.1. 椭圆Copula族函数 1) 二元正态Copula分布函数： C ( u ， v ， ρ ) = ∫ − ∞ Φ − 1 ( u ) ∫ − ∞ Φ − 1 ( v ) 1 2 π 1 − p 2 exp [ − s 2 − 2 p s t + t 2 2 ( 1 − p 2 ) ] d s d t (1) 正态Copula函数适合刻画对称相关性，具有显著的对称性，但难以捕捉尾部相关关系，会低估实际风险。 2) 二元t-Copula分布函数： C ( u ， v ; ρ ， k ) = ∫ − ∞ t k − 1 ( u ) ∫ − ∞ t k − 1 ( v ) 1 2 π 1 − p 2 [ 1 + s 2 − 2 p s t + t 2 k ( 1 − p 2 ) ] − ( k + 2 ) / 2 d s d t (2) t-Copula函数适合描绘较厚尾部对称的相关性，对风险相关性更敏感。 2.1.2. 阿基米德Copula族函数 1) 二元Gumbel Copula分布函数： C ( u ， v ; α ) = exp { − ( ( − ln u ) α + ( − ln v ) α ) 1 α } (3) Gumbel Copula函数适合描述非对称相关关系，更快地捕捉上尾的变化。 2) 二元Clayton Copula发布函数： C ( u ， v ; θ ) = ( u − θ + v − θ − 1 ) − 1 θ (4) Clayton Copula适合描绘非对称相关关系，并且对下尾的风险更敏感。 3) 二元Frank Copula分布函数： C ( u ， v ; λ ) = − 1 λ ln ( 1 + ( e − λ u − 1 ) ( e − λ v − 1 ) e − λ − 1 ) (5) Frank Copula适合描绘对称的相关性，捕捉在中心以及顶上尾和下尾更均匀分布的风险。 2.2. 边缘分布模型构建 GARCH类模型可以捕捉金融时间序列的厚尾特性和波动聚集性，t分布可以描述其时变性，所以本文构建ARMA-GARCH-t模型拟合金融资产的收益率，模型表达式如下： { r t = μ + φ r t − 1 + θ ε t − 1 + ε t ， ε t = σ t z t ， z t ~ t v ， σ t 2 = ω + α ε t − 1 2 + β σ t − 1 2 ， (6) 其中： r t 为各资产收益率序列， μ 为收益率均值， σ t 表示收益率的波动率， φ ， θ ， ω ， α ， β 为待估参数， t v 为自由度为v的t分布。 2.3. VaR的计算 VaR是指在一定的置信水平下，某金融资产或资产组合在未来特定时期内的最大可能损失，数学公式表示为： p r o b . ( Δ p ≤ VaR ) = 1 − α . (7) 其中， p r o b . (   ) 表示某个事件发生的概率， Δ p 是某资产或资产组合在特定时期内的损失， α 表示一定的置信水平。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实证分析 3.1. 数据的选取与处理 本文选取了景顺长城(000418)和泰达宏利(000319)两支开放式基金作为研究样本，基于Copula-ARMA-GARCH模型研究投资组合的VaR。采用的数据为样本基金2015年1月1日~2019年12月31日的每日单位净值，数据来源为中国基金网。基金的日收益率序列为： R t = ln ( N A T t / N A T t − 1 ) ， 其中 N A T t 为第t日的单位净值。 对收益率序列进行基本统计分析，从表1可以看出：两个对数收益率序列的偏度都小于0，具有一定的左偏，峰度的值都大于3，表明收益率序列具有明显的尖峰厚尾特征。另外，JB统计量均大于临界值，且其p值均小于0.05，拒绝序列服从正态分布的假设。 Table 1 Descriptive statistics of Invesco Great Wall and Teda Manulif 基金名称 均值 标准差 偏度 峰度 JB统计量 景顺长城 5.2660e−04 0.0191 −0.9247 7.3357 1.1322e+03 泰达宏利 3.1660e−04 0.0156 −0.7475 6.3040 670.1987 表1. 景顺长城和泰达宏利的描述性统计结果 对数据进行ADF检验，发现无论是在1%、5%还是10%的显著性水平下，景顺长城和泰达宏利收益率的ADF统计量都小于临界值，故拒绝原假设，说明这两支基金的收益率序列是平稳的。绘制收益率序列图(图1、图2)，也可看出序列都是平稳的。 图1. 景顺长城日收益率序列时序图 图2. 泰达宏利日收益率序列时序图 3.2. 边缘分布建模及参数估计 运用ARCH-LM方法检验上述收益率序列的条件异方差性时，发现景顺长城和泰达宏利收益率序列的LM统计量的p值都小于0.05，在95%的置信水平下，拒绝不存在条件异方差原假设，因此收益率序列存在ARCH效应，可以通过GARCH族模型描述。本文通过ARMA-GARCH(1， 1)-t模型来估计各资产收益率的边缘分布，表2、表3是运用极大似然估计法参数估计的结果。 Table 2 Estimation of mean equation parameter 样本基金 μ ( × 10 − 3 ) φ θ 景顺长城 1.068 0.013 0 泰达宏利 1.588 −0.786 0.826 表2. 均值方程参数估计结果 Table 3 Estimation of variance equation paramete 样本基金 ω ( × 10 − 6 ) α β υ 景顺长城 1.665 0.085 0.913 6.244 泰达宏利 1.518 0.074 0.920 6.178 表3. 方差方程参数估计结果 对上述模型的标准化残差进行自相关性和异方差性检验，发现标准化残差不存在自相关性和异方差性，进而将标准化残差进行概率积分变换，并对变换后的序列进行K-S检验，结果表明变换后的序列服从(0，1)均匀分布。 3.3. Copula函数选取及参数估计 为了选择合适的Copula函数描述景顺长城和泰达宏利的收益率序列的相依性，绘制其二元频率直方图(图3)，可以发现频率直方图的尾部对称，结合之前介绍的Copula函数的性质，可知正态、t和Frank Copula函数可能适合描述样本序列的相关结构。 图3. 景顺长城和泰达宏利收益率频率直方图 对以上三种Copula函数进行参数估计，并计算对应的平方欧氏距离，结果如表4所示，t-Copula函数的平方欧式距离最小，根据二元频率直方图和平方欧氏距离综合判断，t-Copula函数拟合效果较好。计算其Kendall秩相关系数和Spearman相关系数，发现与用收益率原始数据计算出的Kendall秩相关系数和Spearman相关系数比较接近，见表5，所以t-Copula函数能很好地描述样本基金之间的相依性。 Table 4 Estimation results of related parameters and squared Euclidean distanc Copula函数类型 正态Copula t-Copula (k = 2.4550) Frank Copula 线性相关参数 0.7374 0.7699 6.8818 平方欧式距离 0.0401 0.0289 0.0759 表4. 相关参数和平方欧氏距离的估计结果 Table 5 Kendall correlation coefficient and Spearman correlation coefficien Kendall相关系数 Spearman相关系数 t-Copula 0.5594 0.7558 原始序列 0.5487 0.7306 表5. Kendall相关系数和Spearman相关系数 3.4. 蒙特卡罗模拟计算VaR 通过Monte Carlo模拟两支基金构成的投资组合的未来的收益，具体方法如下： 1) 由蒙托卡罗模拟生成10，000组具有上述t-Copula函数分布的随机数 { u ， v } ，用逆概率积分得到 { F 1 − 1 ( u ) ， F 2 − 1 ( v ) } ， F 1 − 1 ， F 2 − 1 分别为各自序列的逆分布。 2) 将 { F 1 − 1 ( u ) ， F 2 − 1 ( v ) } 代入波动率方程得到的各支基金的模拟收益率 { r 1 ， T + 1 ， r 2 ， T + 1 } ( T + 1 时刻)。 3) 假设基金在投资组合中所占权重为 α ， β ( α + β = 1 ) ，则投资组合收益率为： R T + 1 = α r 1 ， T + 1 + β r 2 ， T + 1 。 4) 给定置信水平，即可求出投资组合相应的VaR。 在置信水平为95%和99%时，计算了投资组合三种权重比下的VaR，如表6所示： Table 6 Portfolio VaR based on t-Copula functio 权重比 0.25:0.75 0.50:0.50 0.75:0.25 95% 0.0181 0.0216 0.0264 99% 0.0187 0.0223 0.0275 表6. 基于t-Copula函数计算的投资组合VaR
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语 利用Copula-ARMA-GARCH模型对景顺长城和泰达宏利收益率序列相关性进行分析，发现二者之间对称相关，且相关系数大于0，表明两支基金收益率序列呈正相关。进而采用Monte Carlo方法模拟产生各资产的收益率序列，计算出投资组合的VaR。结果表明，在同一置信水平下，不同权重组合的VaR不同，投资组合权重相同时，置信水平提高，VaR增大。金融资产之间存在非线性相关结构，所以借助Copula函数计算投资组合VaR比传统估计VaR的方法更有效，使得投资组合的风险估计和最优投资方案得到更定量的描述。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 按照“两性一度”的要求，为了实现知识、能力、素质有机融合，能够培养学生解决复杂问题的综合能力和高级思维。从课程目标、教学内容、教学模式设计及其评价机制等方面讨论了经济管理专业《统计学》课程混合式教学改革思路，以期优化专业课程教学模式。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 课程教学是大学培养人才的重要环节，推进课程教学改革对教育教学工作效率、人才培养质量与培养效果具有重要意义 [ 1 ]。在十一届“中国大学教学论坛”上，教育部司长吴岩作了题为“建设中国金课”的报告，提出“两性一度”即高阶性、创新性、挑战度的金课要求 [ 2 ]。当前高等教育对人才培养已经逐渐从理论知识学习转向素质、创新精神的培育和实践能力的掌握。特别是对经管类专业学生而言，这一方面相对薄弱，通过《统计学》课程的学习，能够增强其数据处理能力与分析能力 [ 3 ]，提高解决复杂问题的综合能力和高级思维 [ 4 ]。这也成为经管类专业《统计学》课程的教学目标，围绕这一目标，如何实施线上、线下混合式教学改革 [ 5 ]，激发学生的自主学习兴趣，进行有效的自主学习，最终提高其综合素质与实践能力，是教学改革中的核心问题。
system: [SYSTEM]

user: 2. 《统计学》课程当前教学情况介绍 《统计学》是经济管理类本科各专业的核心平台基础课程。在经济管理各专业开设已30多年，经历了初期的基本建设阶段(1987年~1999年)，课程实施以理论教学为主，辅以少量的实践调查分析作业。课程快速发展阶段(2000年~2010年)，面对人才市场竞争激烈的新形势和创建一流应用型学校的新要求，为培养出让企业满意的高素质高技能劳动者和创业者的人才培养目标，《统计学》课程组积极探讨新型的人才培养模式，逐步构建“加强基础、强化技能、提高素质、发展个性、产学研结合”的新型人才培养模式，于2005年建设成为校级精品课程。随着《统计学》辽宁省精品资源共享课建设成功，课程改革创新阶段(2011年~至今)；课程采用以学生为核心，线上线下混合式的教学模式。培养学生利用所掌握的知识与技能独立展开调查研究，以提高学生解决工程问题的综合职业素质。打破现行的教材内容体系，以模块化为教学方式，融知识、能力培养为一体，贯穿课程授课的整个过程。以职业能力形成为中心的评价体系，把关人才培养标准；与企业签订了稳定的校企合作协议，建立长期良好的合作伙伴关系，并融“产、学、研”为一体，完成高素质技能人才的培养。
system: [SYSTEM]

user: 3. 课程改革的目标 通过混合式教学改革，要实现以下目标：(1) 传授知识与技能。通过学习，使学生对统计学的学科体系有一个全面的认识，掌握统计学的基本原理、基本方法；能够自主查阅文献与资料，运用统计理论对社会经济现象实际问题进行调查研究，提高解决实际问题能力。(2) 掌握过程与方法。通过学习与分组实践调查，使学生掌握统计数据的收集、整理及分析的整个过程。掌握描述统计和推断统计方法，具备根据实际情况制定和运用统计分析的能力，能熟练地使用excel或spss等统计软件，并能以报告的形式给出分析结果和合理化建议。(3) 树立正确情感、态度与价值观。通过学习与训练，促进学生之间的合作与交流，使学生能够端正学习态度，养成良好的学习习惯，加强学生与社会的交流与沟通，有利于树立正确的人生观与价值观。
system: [SYSTEM]

user: 4. 课程内容与资源建设情况课程教学内容及组织实施情况 《统计学》课程在辽宁省精品资源共享课建设的基础上，在新时代大数据背景下，根据知识、能力、素质培养的要求，重新构建了《统计学》课程体系，包括四部分、10个模块和48个知识点。第一部分统计学相关知识介绍，包括2个模块5个知识点；第二部分描述统计理论方法，包括三个模块14个知识点；第三部分推断统计的理论方法，包括二个模块11个知识点；第四部分统计分析方法的应用，包括三个模块18个知识点。每一个模块与知识点都提供了教学视频，PPT、练习、作业、拓展材料等，线上资源非常丰富。从教学大纲、教学计划、教案、教学手段、教学辅导、教学实践、教学研究与改革等多方面，进行了积极有效的改革探索。在本科生教育教学中，按照其规律和特点，以就业为导向、以应用能力为标准，加大课程改革力度，完善课程体系建设，强化方法和手段的应用。实践教学设计主要体现统计学基础理论与方法在实践中的应用，包括统计调查方案的设计、调查问卷的设计、统计图表的制作、综合指标分析和统计案例分析5个模块。
system: [SYSTEM]

user: 5. 课程教学内容及组织实施情况 《统计学》课程组积极探索以学生为主体的混合式教学模式，按照“统计现象-问题-理论-方法-创新意识”五环相扣设计教学，加强对统计现象和问题的分析；通过剖析现象和问题，追寻解决的理论方法，使学生理解理论、方法、思考未来；同时，采用启发式与讨论式相结合的互动式教学模式，由学生自主开放地进行创造，使学生在学习的同时，向“问题发掘”与“自主创新”两个方向延伸 [ 6 ]。具体教学实施设计思路如图1所示： 图1. 混合式课程模式 5.1. 前期准备阶段 课程组从课程资源建设、MOOCs平台使用 [ 7 ] 和成员分工等方面准备，为混合式课程的实施做好充足的准备工作。 5.1.1. 课程资源建设 《统计学》课程是辽宁省精品资源共享课，也是辽宁石油化工大学经济管理类各专业的平台基础课，其课程资源丰富、完整和专业性强。 5.1.2. MOOCs平台使用 课程以超星尔雅公司的泛雅MOOCs在线学习平台作为载体，满足了大学生网络自主学习和教师统计大学生学习过程情况的需求。在课程实施过程中，超星尔雅公司对师生开展使用平台的培训，解答教师平台使用过程中遇到的一些问题，为课程顺利实施提供全程的技术和人力支持。 5.1.3. 课程组成员分工 《统计学》课程组依据成员的科研、能力专长与教学特点，合理分配各教师的教学工作任务，使其各负其责又相互衔接。专业教师负责课程资源内容的更新与维护，教育技术教师负责网络技术内容的设计，指派专业教师负责网上在线答疑和监控，全方位、多层次保证项目的顺利实施。 5.2. 教学实施阶段 5.2.1. 制定合理教学计划 《统计学》课程共四部分10个模块，教学内容总计48个教学知识点，教学周期一般为16周。第1周，教师介绍课程安排和教学形式；第2~4周，完成第1~3模块的教学内容；第5~8周，完成第4~6模块教学内容；第9~11周，完成第7~8模块教学内容；第12~13周，完成第9模块教学内容；第14~15周，完成第10模块教学内容；第16周，学生完成期末内容汇报。 5.2.2. 混合式教学实施 教师在教学过程中坚持“以学生为核心”的教学理念，采用混合模式实施教学活动 [ 8 ]。具体应用为“课前”学生的自主学习，即“课堂下的教学”、“课中”的教师教学，即“课堂上的教学”部分和“课后”学生复习与教师总结反馈三个部分。 具体实施如下： (1) 课前，重新整合教学内容、碎片化教学内容，布置课前预习内容。根据《统计学》教学大纲将知识点重新梳理，按教学进程布置学习任务，有选择的让学生在课前进行网络视频学习，预习新课。 (2) 课中，采用混合式教学模式进行课程授课。通过课堂提问或小测试的方式进一步了解学生对课本知识内容的掌握程度，详解知识点的重点、难点和易错点；回答学生的疑问及讲解练习题答案；实施随堂小考、竞赛、小组讨论等加强学生对网络线上学习的知识点的把握。有些知识点采用翻转课堂方式，让学生去讲解知识内容，然后教师给与评价和指导，锻炼学生的自主学习的能力和积极性。 (3) 课后，发布课后作业，包括做问卷调查、参观访问、研究项目等。课后作业以培养学生的分析、创新等高阶能力为主，多维拓展实践作业。对课程课中上课情况进行总结，布置一些相关问题，进行拓展训练。 5.3. 教学实施阶段 采用多元评价体现课程教学实施效果，综合采用过程评价、结果评价和动态评价等方式。最终成绩评定过程与内容，如图2所示。 图2. 成绩评定方式与内容
system: [SYSTEM]

user: 6. 《统计学》课程改革的实施结果分析 对改革前后两个学期两个班的《统计学》课程实施教学，为了解不同教学方法对学生学习的促进作用，将2020级作为试验班2019级作为对比班。通过成绩的对比来分析2020级与2019级学生成绩的差异。 表1为两个班级卷面成绩、平时成绩及总成绩的描述统计分析结果，从结果上看，无论是卷面成绩、平时成绩还是总成绩2020级学生成绩都略高于2019级学生成绩。 Table 1 Group statistic 类别 N 均值 标准差 均值的标准误 卷面成绩 2020级 52 87.596 4.3080 0.5974 2019级 70 84.243 3.8502 0.4602 平时成绩 2020级 52 34.192 3.1563 0.4377 2019级 70 32.600 4.6420 0.5548 总成绩 2020级 52 86.75 4.520 0.627 2019级 70 83.15 6.164 0.737 表1. 组别统计量 Table 2 Independent sample tes 均值比较 方差方程的Levene检验 均值方程的t检验 F Sig. t df Sig. (双侧) 卷面成绩 假设方差相等 0.341 0.576 4.523 120 0.000 假设方差不相等 4.457 102.75 0.000 平时成绩 假设方差相等 1.45 0.242 2.143 120 0.035 假设方差不相等 2.263 119.165 0.026 总成绩 假设方差相等 2.81 0.098 3.566 120 0.001 假设方差不相等 3.727 119.98 0.000 表2. 独立样本检验 表2是独立样本t检验的结果。就卷面成绩而言，t = 4.523，p = 0.000 < 0.01，表示2020级与2019级卷面成绩差异显著，已达0.01显著水平。就平时成绩而言，t = 2.143，p = 0.035 < 0.05，表示2020级与2019级平时成绩达到0.05显著水平的差异显著，未达到0.01显著水平的差异显著。就总成绩而言，t = 3.566，p = 0.001 < 0.01，表示2020级与2019级总成绩已达到0.01显著水平的差异显著。通过分析可以看到，改革后的班级无论是平时成绩、卷面成绩还是总成绩都比改革前的班级有明显提高、且差异显著。
system: [SYSTEM]

user: 7. 结论 通过教学改革，以应用型创新能力培养为宗旨，在《统计学》课程改革过程中，优化整合《统计学》教学内容，基于“两性一度”的要求重构了《统计学》课程体系。课程模块与知识点按照“统计现象–问题–理论–方法–创新意识”五环相扣的思路进行教学设计，实现了知识、能力、素质有机融合，能够培养学生解决复杂问题的综合能力和高级思维。注重提高教学质量、教学效率和教学效果，实现知识点与课程思政有机融合。积极探索以培养学生创新意识和实践能力为目标的课程教学新模式。根据专业培养目标，明确课程教学目标；分析教学对象，确定教学改革措施与策略。最终实现提高应用型复合人才的培养质量，满足社会人才的需求。