DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 大学物理隐性课程思政探讨 大学物理隐性课程思政的核心在于教学理念的转变。在教学过程中，教师要以教学内容为主，思政教育为辅，不断探索大学物理课程内容与思想政治教育结合、融入、渗透的技巧与艺术 [ 6 ]。 3.1. 提升大学物理教师思政意识和能力的方法 教师是实现在大学物理课程中融入思政元素、实施隐性课程思政的关键。要想实现大学物理隐性课程思政，需要高校大学物理教师努力接受先进的教学、教育理念，学习相关知识与教学方法；需要教师提升自我思想政治素养，坚持以马克思主义为指导，全面贯彻落实党的教育方针；需要教师积极主动进行探讨；需要加强物理教研室与马克思主义学院毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论教研室沟通，实现学科之间的和谐互动。具体措施可以表现为：加强师德师风建设，加强教师们的思政教育，提高“育人”能力，做到以学生为主要对象，通过言传身教的方式不断在潜移默化中提高学生思想水平、政治觉悟、道德品质、文化素养，培养学生成为德才兼备、全面发展的人才。切实转变高校老师重“教”轻“育”的观念即重视学生知识的传授，轻视学生思想、价值的引导；通过集体备课、校研探讨等方式，加强教师之间的交流，提升教师在课程中融入思政元素的能力，把知识的传授、能力的培养、思想的引导融入大学物理课程的教学全过程 [ 15 ] [ 16 ]。 3.2. 科学地将思政元素融入大学物理授课 大学物理具有展现性、思辨性、应用性、人文性四个方面 [ 17 ]。对于在大学物理课程中实现隐性思政，教师应该注重对大学物理的思辨性、人文性的探索，并将之与思政相联系，使学生在学习物理知识的同时以一种渗透的形式正确引导学生的思想观念。大学物理的思辨性主要体现在物理理论方面，如：在学习量子力学中，我们可以了解到并协理论是量子力学中心思想，其基本含义是，微观粒子的波粒二像性是相互排斥的，即微观粒子的位置和动量无法同时测量，其量子现象无法用一种统一的图像去完整地描述。在向学生解释并协理论时教师可以用马克思主义中的对立统一规律来解释，既相互排斥又相互补充的概念对微观粒子的运动进行完整的描述。物理学中分子的热运动，天体的运动都是对运动是物质的根本属性进行佐证；水蒸气加压达到一定临界点会发生液化、相对静止物体受力超过了一定的值就会由静止转变为运动等现象可以帮助学生了解量变质变关系，启发学生认识到事物的发展过程是由量变堆积最终达到质变的过程 [ 13 ] [ 18 ]。在大学物理隐形思政课程教学中，教师根据物理学思辨的特性来教授物理，体现科学的思辨性，有助于培养学生的思辨能力，提升学生的科学素养。 大学物理的人文性主要体现在物理学史方面。中国是一个具有悠久历史的国家，对自然规律的长期探寻、积累与沉淀，为物理学发展做出了重要贡献。教师在进行隐性课程思政教学时可以选择性的讲述与课程内容相关的中国古代物理学史，例如，在教授磁场偏角时谈及到我国早在宋代就已经对地磁场偏角有了论述，比西方早400多年；讲述惯性时，谈到我国早在春秋末期据对惯性有过描述等等。在教学中，通过适时地、有选择地给学生讲述中国古代物理学史实，能够增加学生学习物理的兴趣，提高学生参与度，增强学生民族自豪感和自信心 [ 13 ]。 在教学内容上，注重时代性、社会性热点信息与教学内容的融合，如：教授电磁振荡与电磁波就可以通过提问的方式向学生们抛出怎样测量电磁波的问题，把物理教学与时代性热点“天眼”面射电望远镜(FAST)和它的负责人南仁东及其团队联系起来。说明射电波指的是可以穿过大气层的无线电波，指出球面射电望远镜(FAST)可以测量天体射电波的强度、频谱及偏振等量，具有探测遥远的“地外文明”、可寻找第一代诞生的天体、用于太空天气预报、带动中国制造技术发展、服务中国航天项目的作用。教师可以通过强调科研团队在制造FAST的艰难以及FAST制造成功后的巨大影响，提高学生学习兴趣，培养学生的科研精神，增强同学们的荣誉感、自豪感与归属感。 在教学方式上，可以通过线上线下结合的方式。在线上通过学习软件掌上杏云上传阅读学习资料，如一些关于物理前沿性的探索、物理学家的传记，有助于激发学生对于学习物理的兴趣。在线下可以以问答的形式增强与学生的互动，提高学生的自主思维能力，也可以多以引导的教学方式让学生自主思考，形成学生自己的思维链，培养学生自主思维能力 [ 15 ]。老师改变灌输式的教学方式，通过这种启发式的、多元化的教学方法，达到以学生为思政教育对象，培养自主思维能力强的高素质一流人才的目的，激发学生们的学习热情，培养他们勤于动脑和敢于创新的精神 [ 7 ]。
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user: 4. 结束语 在大学物理隐性课程思政教育中，围绕“双一流”学科建设，以“立德树人”为教育中心，以物理具有的人文性和思辨性的特点作为插入点，教师以一种侧面、迂回的方式，将思政元素完美融入在物理授课中，培养学生的逻辑思维能力和正确的科学观念，使学生树立正确的世界观、人生观、价值观，在能力培养、知识传授中，传递正能量，培养思想正确、政治道德素质良好的高素质一流人才，为实现成为一流大学的目标提供助力。
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user: 摘要 选取山东省威海海上、昌邑下营、海阳里口三座70 m高度测风塔连续一整年的观测数据，采用最小二乘法拟合等方法，对不同下垫面条件下风随高度的变化特征进行了分析。结果表明：三座测风塔风速随高度的变化有着显著差异，位于山区的里口测风塔风随高度变化最复杂，风切变指数最大，下营测风塔次之，海上测风塔风随高度变化相对最不明显，风切变指数最小，大风情况下，陆上测风塔风切变指数显著减小，但海上测风塔风切变指数变化不大。
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user: 1. 引言 风电场风电机组的发电量是基于风力机轮毂高度处的风能参数特征，但在实际测风中测风仪器的高度并不完全能够满足风力机的轮毂高度，因此根据测风塔实测测风资料推算得到风力机轮毂高度的风参数就显得尤为重要，研究不同地形条件下风随高度垂直分布特征对于风电场的风能资源评估具有重要意义。风速随高度而变化，形成一个风切变剖面，风切变的大小可以用风切变指数来定量表示，风切变指数是风力机安全的一种重要指标，风力机的设计和选型都要考虑风切变指数的大小，大的或极端风切变，都将对风力机造成极大地风负载和疲劳损失，影响风机使用寿命和运行安全 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。 近地层风的垂直分布主要取决于地表粗糙度和低层大气的层结状态 [ 5 ] [ 6 ]，国内外诸多学者研究发现不同的下垫面特征对风的垂直分布影响显著 [ 7 ] - [ 15 ]，海上、乡村、城市、大城市等不同类型的地面粗糙度分别取0.12、0.15、0.22、0.30 [ 16 ]。但是不同的大气稳定度、风速等都会改变风切变指数，需要针对不同天气情况区别分析 [ 12 ]、 [ 17 ]。彭怀午等 [ 18 ] 发现分风速段计算不同高度层的风切变指数精度较高。龚玺等 [ 19 ] 发现当大气处于稳定层结时，要按照不同高度层分别研究其风速的变化规律。李雁等 [ 20 ] 发现风切变指数可以分为典型陆地型、海陆效应差异型、湖陆效应差异型、特殊地形型、切变指数偏大型和特殊型。符平等 [ 21 ] 根据江苏响水海上测风塔和滩涂测风塔的实测风资料，获得响水海上风资源的时间分布特点、风速垂直分布规律。雷杨娜等 [ 22 ] 分析发现陕北黄土高原复杂地形下风切变指数均为正值，地形起伏和下垫面对风廓线影响明显，风切变指数季节差异明显。龚强等 [ 23 ] 发现辽宁省近地层风速随高度变化基本遵循幂指数规律，各地的风切变指数主要受局地地形、地貌环境影响。金莉莉等 [ 15 ] 分析发现乌鲁木齐的风切变指数呈正态分布，和风速大小关系密切，受到城市边界层的影响，风切变指数日变化规律不明显。许向春等 [ 24 ] 拟合了冷空气和热带气旋时的风切变指数，发现风速大小对风切变指数有较大影响。史军等 [ 25 ] 发现当上海海面受台风影响时，风速垂直变化基本符合指数律分布。因此，研究不同地形条件下风随高度的变化是风能利用中十分重要的问题 [ 26 ]。 山东省地处沿海，辖区内包括沿海、平原、丘陵、山区等多种地形，因此本文分别选取海上、沿海平原、山区的三座70 m高度测风塔一整年的测风数据，研究山东省不同地形条件下风速随高度变化特征，这对风电场风力机选型和运行安全均有积极地指导作用。
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user: 2. 资料和方法 2.1. 资料 选取山东省威海海上测风塔、昌邑下营测风塔、海阳里口测风塔分别代表海面、平原、山区等三种不同下垫面，测风塔具体位置见图1，威海海上测风塔位于威海市以西海面上，距海岸线超过6 km，可以很好地代表海面的下垫面特征，昌邑下营测风塔位于胶莱平原，北距海岸线约10 km，以农田为主，海阳里口测风塔位于海阳市以北山区内，三座测风塔高度均为70 m，测风塔具体信息见表1。 Table 1 Information of wind towe 测风塔 高度 (m) 测风仪器高度(m) 观测时间 下垫面 海拔高度 (m) 风速 风向 威海海上 70 20、40、50、60、70 40、70 2015.03~2016.02 海面 0.0 昌邑下营 70 10、30、50、70 10、50、70 2015.06~2016.05 平原 1.2 海阳里口 70 10、30、50、70 10、50、70 2015.06~2016.05 山区 460.0 表1. 测风塔基本信息 测风塔测风资料均经过气象观测资料质量控制，剔除错误和不合理的数据，测风塔数据的检查主要包括：相隔高度在1 m~20 m下风速差小于5 m/s；相隔高度在21 m~40 m下风速差小于10 m/s；当风速大于50 m/s时，风速标准差小于10 m/s；两高度风向差小于22.5˚；小时平均风速变化小于10 m/s；风速0.4 m/s持续小于3小时；数据超过仪器测量范围被认为无效等方面。 图1. 测风塔地理位置图 2.2. 计算方法 在大气边界层中，平均风速随高度发生变化，其变化规律称为风速廓线，风速廓线可采用对数律或指数律分布 [ 1 ]。造成风在近地层中垂直变化的原因有动力因素和热力因素，前者主要来源于地面的摩擦效应，即地面的粗糙度，后则主要表现为与近地层大气垂直稳定度的关系 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。在中性层结条件下，湍流完全依靠动力发展，风速廓线可用普朗特对数律分布表示。 u ( z ) = ( u * k ) ln ( z z 0 ) (1) 上式中： u ( z ) 为离地高度 z 处的平均风速； u * 为摩擦速度； k 为卡门常数，一般取0.4。在假定混合长度随高度变化有简单的指数关系，可得到风切变指数律为： u z u 0 = ( z z 0 ) α (2) 上式中： u z 和 u 0 分别为 z 和 z 0 高度处的风速； α 为风切变指数。目前，计算近地层中平均风速切变指数多采用经验的指数率分布方法。 将公式(2)进行变换得到： α = ln ( u z u 0 ) / ln ( z z 0 ) (3) 令 y = ln ( u z u 0 ) ， x = ln ( z z 0 ) ，则得到线性方程 y = α x [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。将实测资料序列代入上式，得 到序列 y 1 ， y 2 ，…， y n ，…； x 1 ， x 2 ，…， x n ，…，用最小二乘法拟合回归系数，得到风切变指数 α 的计算公式： α = ∑ i = 1 n x ¯ i y ¯ i / ∑ i = 1 n x i 2 (4) 测风塔相邻两层的风切变指数 α 可由公式(1)计算得到，此外的风切变指数有公式(4)计算。
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user: 3. 风随高度的年变化特征 三座测风塔各高度年平均风速变化曲线见表2，可以看出，三座测风塔年平均风速随高度的变化趋势相似，风速从低层向高层增大，但变率明显不同，位于山区的海阳里口测风塔从10 m的3.6 m/s增加到70 m的6.0 m/s，增大了2.4 m/s，昌邑下营测风塔则增大了1.6 m/s，相对应的威海海上测风塔从20 m的6.0 m/s增加到70 m的6.6 m/s，仅增加了0.6 m/s，风随高度的变化最不明显，从各测风塔年平均风速结果可以看出，不同地形条件下风随高度的变化明显不同，海洋类型的下垫面最简单，风随高度变化最小，各层间风速变化均较小，平原次之，山区类型的下垫面最复杂，风随高度变化最大，尤其低层变化大。 三座测风塔风切变指数 α 分别见表2，可以看出，里口、下营测风塔10~30 m、30~50 m、50~70 m的 α 值随高度的增加而减小，低层的 α 值大，越向高层， α 值越小，里口测风塔10 m与其他层之间的 α 值最大，几乎分别是下营的两倍，里口的 α 值在低层减小的较快，从10~30 m层的0.335减小到30~50 m层的0.180，下营的风切变指数 α 在高层减小的较快，从30~50 m层的0.167减小到50~70 m层的0.048，海上测风塔各层间的风切变指数 α 较小，除了40~50 m层位0.140外，其他各层间均小于0.1。里口测风塔位于山区，地形起伏和地表粗糙度均较大，下垫面及其复杂，因此该处低层风速受下垫面的影响显著，风速明显比平原和海面上相应值低，因此 α 值很大，而在50~70 m层， α 值则明显减小，风速受下垫面的影响减弱，下营测风塔50~70 m层间 α 值最小，为0.048，其它各层间 α 变化不大，该处低层风速受地形的影响已经明显低于里口，海上测风塔低层和高层风速差很小，对应的 α 值也小，说明下垫面对该处测风影响较弱。 Table 2 Wind shear index of three wind towe 测风塔 高度(m) 平均风速(m/s) 10 m 30 m 50 m 昌邑下营(平原) 10 4.6 30 5.6 0.179 50 6.1 0.177 0.167 70 6.2 0.165 0.131 0.048 海阳里口(山区) 10 3.6 30 5.3 0.335 50 5.7 0.307 0.180 70 6.0 0.272 0.171 0.152 测风塔 高度(m) 平均风速(m/s) 20 40 50 60 海上测风塔(海面) 20 6.0 40 6.3 0.070 50 6.5 0.077 0.140 60 6.5 0.081 0.084 0.000 70 6.6 0.044 0.071 0.041 0.099 表2. 三座测风塔风切变指数 α
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user: 4. 风随高度的月变化特征 图2给出了三座测风塔各高度平均风速的逐月变化特征，可以看出，各测风塔各高度平均风速逐月变化趋势一致，里口测风塔10 m高度与上层逐月平均风速差最大，海上测风塔风速差最小，山东省冬春季平均风速较大，夏秋季平均风速较小，虽然三座测风塔分别位于不同的地形条件下，但均处于相同的大气环流背景下，三座测风塔受到相同的大尺度环流场的影响，因此，较长时间尺度的气象要素变化趋势相似。 图2. 三座测风塔各高度平均风速月变化曲线图 图3给出了各测风塔风切变指数 α 的月变化特征，可以看出，不同地形条件下各测风塔 α 存在明显的差异，山区测风塔各月 α 均最大，海上测风塔均最小，此外，在这三种地形条件下，各测风塔风逐月 α 有较大差异，下营测风塔3月 α 最小，从3月开始 α 逐渐变大，至12月达到最大，从季节上看，春季 α 最小，秋冬季最大，里口测风塔7月 α 最小，3月最大，月变化不同于下营测风塔，从季节上看，夏季 α 最小，冬春季最大，威海海上测风塔9月 α 最小，2月最大，冬季 α 最大，秋季最小，三种地形下的三座测风塔风切变指数 α 逐月和季节变化存在着明显的差异，下营地处平原，年内 α 值波动小，测风塔测风受地面摩擦效应的影响比山区弱，地面摩擦对低层风速的衰减较小，上下层间风速差变化较小，里口位于山区，冬春季各月的平均风速较大，而低层受地面摩擦效应的影响，风速衰减的更大，造成上下层间更大的风速差，因而风切变指数 α 更大，夏秋季各月平均风速较小，同时由于湍流作用加强使得上下层风速差减小，从而 α 也相应减小。从时间上讲，由于海面上温度场的变化滞后于陆地，因此海上湍流交换晚于陆地，秋季各层的风速差更小， α 亦更小，随着湍流交换减弱，冬春季上下层间风速差增大， α 亦增大。 从理论上讲，风切变指数 α 应在冬春季节较大，夏秋季较小，但从上述三座测风塔逐月风切变指数的分析结果看，不同地形条件下的风切变指数逐月变化明显不同，说明地形和下垫面情况是影响风随高度变化的重要因素之一，各测风塔风切变指数 α 的逐月变化受年内湍流交换强弱的影响更显著，各测风塔之间的 α 值的逐月变化差异受地形和下垫面情况的影响更加明显。 图3. 三座测风塔风切变指数月变化曲线图
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user: 5. 风随高度的日变化特征 引起风的日变化的机制是由于湍流交换系数的日变化，湍流交换系数越大，说明上下层间的湍流越强，从而上下层间的风速差越小，白天由于湍流交换强，上层动量向下传输更快，使低层风速增大，夜间动量传输慢，于是低层风速变小，上层风速变大。因此，在低层风速白天变大，夜间变小，高层则相反，中间存在一个转换高度 [ 27 ]。 三座测风塔年平均风速日变化曲线见图4，可以看出，各测风塔风速的日变化明显不同，下营测风塔10 m高度夜间风速低且较稳定，日出后风速快速增大，至14~15时左右达到最大，随着太阳辐射强度的减弱，上下层间的动量交换也减弱，低层风速受地面摩擦影响增大，风速开始减小，直至在午夜前后达到最小。30 m高度风速变化与10 m类似，只是变化更小，从50 m高度向上，风速在日出后最小，说明日出后随着湍流增强，动量向下传输加快，使得该层以上风速减小，下层风速增加，30 m至50 m间存在转换高度，随着太阳辐射增强，各层风速均开始增大，由于湍流混合作用，上下层间的风速差明显变小。里口测风塔10 m高度风速明显低于其他各层，下垫面特征对该层风速的影响强于湍流交换，30 m至70 m间风速差较小，受地形的影响，风速日变化较复杂，从30 m高度开始在日出后风速减小，因此转换高度在10 m至30 m之间，这低于下营测风塔的转换高度。海上测风塔各高度风速变化相似，高层风速减小不明显，风速在午夜前后至中午10时稳定少变，10时后低层风速增加，高层减小，至17时左右达到最大，各层间的风速差在午后最小，海上测风塔风速开始增大的时间晚于下营、里口测风塔，最主要的原因是海上温度场变化滞后于陆上，而温度场的变化是湍流交换的根本原因，海面等下垫面对温度变化的响应远低于陆地，因此，湍流交换开始时间也相应地滞后一段时间。 图4. 三座测风塔各高度平均风速日变化曲线图 图5给出的是各测风塔风切变指数 α 的日变化，可以看出，三种类型的地形特征下风切变特征明显不同，里口测风塔各时次 α 值均最大，下营测风塔次之，海上测风塔 α 值最小，下营测风塔 α 值日变化最大，达到0.2左右，夜间大气层结较稳定，湍流交换最弱， α 稳定少变，日出后随着上下层间湍流交换加强， α 迅速减小，正午前后达到最小，动量充分混合后，上下层间风速差最小， α 也最小，随着太阳辐射的减弱，上下层间动量交换也减弱，低层风速受地面摩擦作用开始增大，上下层风速差增大， α 亦随之增大。里口测风塔 α 日变化与下营测风塔类似，只是没那么剧烈，由于里口地处山区，下垫面极复杂，地面摩擦对低层风速的影响更大，上下层风速差从日落至日出一直呈增大的变化趋势，相应地 α 也变大，午夜至日出前 α 均超过0.3。海上测风塔 α 值较小且稳定，夜间略大些，基本在0.1上下，湍流交换明显低于陆地。
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user: 6. 不同风速等级下的风随高度变化特征 三座测风塔不同风速等级下的风切变指数 α 见表3，表3给出的各风速等级是根据10 m高度平均风速划分的，共划分为4个风速等级，各测风塔的 α 值均在小风条件下最大，昌邑下营和海阳里口测风塔 α 值随着风速的增大而减小，由于地表粗糙度是固定的，地表对风速的衰减程度不会因为风速的增大而增大，或者说地表对风速的衰减速度没有风速增大的速度快，同时，对于相同的z/z 0 和风速差，风速越大，v/v 0 越小，相应地 α 值越小，因此随着风速增大，风切变指数 α 值迅速减小。海阳里口测风塔10 m高度观测期间没有出现超过12.0 m/s的风速。威海海上测风塔在风速< 2.0 m/s时 α 值相对较大，风速超过2.0 m/s时的 α 值变化不大，在海上，风速越大，海面的粗糙度相应地也越大，使得上下层间的风速差变大，因此，海面上风速增加会导致风切变指数 α 值增大，结合对于相同的z/z 0 和风速差，风速越大，v/v 0 越小，相应地 α 值越小的变化规律，两者相互作用的结果使得在海上风切变指数 α 随风速增加而变化不大。 图5. 三座测风塔风切变指数日变化曲线图 Table 3 Wind shear index under different wind classificatio 风速等级(m/s) <2.0 2.0~6.0 6.0~12.0 >12.0 昌邑下营(平原) 0.237 0.205 0.098 0.057 海阳里口(山区) 0.336 0.275 0.202 -- 海上测风塔(海面) 0.110 0.081 0.085 0.081 表3. 不同风速等级下的风切变指数 α
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user: 7. 结论 山东省不同地形条件下的近地层平均风具有以下主要特点： 1) 地形起伏和地表粗糙度均较大的山区低层风速受下垫面的影响显著，平原次之，海面等下垫面对风速的影响较弱，风切变指数较小。 2) 各测风塔风切变指数 α 的逐月变化受年内湍流交换强弱的影响更显著， α 值的逐月变化差异受地形和下垫面情况的影响更加明显。 3) 里口测风塔各时次 α 值均最大，下营测风塔次之，海上测风塔 α 值最小，下营 α 值日变化最大，里口 α 日变化与下营类似，只是没那么剧烈，海上测风塔 α 值较小且稳定，夜间略大些。 4) 各测风塔的 α 值均在小风条件下最大，昌邑下营和海阳里口测风塔 α 值随着风速的增大而减小，威海海上测风塔在风速< 2.0 m/s时 α 值相对较大，风速超过2.0 m/s时的 α 值变化不大。 总之，不同地形条件下的风速随高度年、月、日等变化特征明显不同，地形、下垫面特征是影响风速垂直变化的重要因素。
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user: 摘要 课程思政是一种中国特色的课程观，作为高校开展三全育人的关键举措，具有重要的时代价值。新冠疫情下在线教学有效保障了学生隔离在家也能正常学习，使得在线课堂成为高校教育教学的新阵地。课程思政是必然需求，在线教学是大势所趋，二者的碰撞使得机遇与挑战并存。本文从教学准备，教学过程，教学效果和教学评价与管理等多个方面分析在线教学模式下开展课程思政面临的机遇和挑战，为完善高校教学体系提供探讨性的建议。
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user: 1. 引言 课程思政是高校落实立德树人根本任务的重要举措，也是完善三全育人的重要抓手 [ 1 ]。因此，高校课程思政具有重要的时代价值，是当前高等教育的必然要求。 在线教学，即利用现代化工具，包括直播教学和线上资源同步教学，不仅帮助教师依靠获得的数据精准掌握学情、调整教学策略，还能使学生深度参与、积极互动 [ 2 ]。在线教学作为互联网时代下的产物，因其机动灵活，方便快捷，不受学习地点的物理约束，优质教学资源共享度高等优势，备受学生们的喜爱。特别是新冠疫情的影响下，2019~2020 (2)学期全国高校开展了在线教学，保障了学生学习进度不因居家隔离而中断。 课程思政和在线教学都成了高校教学必不可少的组成部分。本文从机遇和挑战两个方面思考和探讨了课程思政和在线教学在高校课堂上的碰撞会产生的火花。
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user: 2. 课程思政和在线教学的研究现状与分析 课程思政作为一个新的课程观，它的探索和实践目前研究尚处于起步阶段，主要集中在两个方面：理论阐述和教学实践。理论阐述上大多是思政教育领域的学者从方法论上阐述课程思政的内涵，要求，问题，现状和未来。广义上来说，课程思政作为中国教育领域的新探索，它主张挖掘思想政治教育元素基因式融入专业课程教学中，进而实现立体化渗透、浸润式演绎，实现学生的全面发展 [ 3 ]。但是，高校课程思政面临的现实问题是课程思政理念还未直入人心，不同类型课程之间依然各自为政，顶层设计和整体规划不够完善 [ 4 ]。针对高校课程思政改革工作面临的这些困难和挑战，需要从领导机制、工作机制、评价机制等多个方面进行协同思考，并提出对策建议 [ 5 ]。教学实践上，高校教师积极把课程思政元素融入高等数学 [ 6 ]，机械 [ 7 ]，医学 [ 8 ] 和计算机数据结构 [ 9 ] 等课程。这些来多样化课程思政探索和实践为高校课程思政顺利实施提供了一些成功的方法经验和范例。 在线教学，也叫网上远程教学，2000年之后就开始逐步成为中国大学的一种重要教学方式 [ 10 ]。互联网+时代下教学平台 [ 11 ] 的丰富和完善慕课 [ 12 ] 和微课 [ 13 ] 等进一步推动了在线教学的蓬勃发展，使得学生能够更灵活自主的进行学习。目前的高校教学系统中在线教学包含两层含义：教学层面上某门课程的教学中大量使用在线课程资源，且采用翻转课堂或混合式教学的教学模式；课程层面上将完全的在线学习课程纳入学校学历教育的课程方案，学生修完在线课程可以获得学分 [ 14 ]。譬如新冠疫情之前，大多数国内的在线教学都集中在教学层面上；新冠疫情之下2019~2020 (2)学期全国高校基本开展的是教学层面的在线教学。2015年4月《教育部关于加强高等学校在线开放课程建设应用与管理的意见》出台，标志着“在线课程融入”成为高校课程教学改革的一大战略方向 [ 15 ]。近年来，许多高校课程开展了在线教学包括音乐课 [ 16 ]、有机化学 [ 17 ]、桥梁工程 [ 18 ]、大学英语 [ 19 ] 和解剖学 [ 20 ] 等。 针对课程思政的新要求与在线教学的新模式之间的碰撞问题，本文思考和探讨了课程思政采用在线教学的新机遇和在线课程中开展课程思政的新挑战。
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user: 3. 课程思政与在线教学的碰撞：机遇 课程思政这一新的课程观，使得高校教学体系发生了根本性的变化，对授课教师也提出了新的更高的要求。教师教学是课程思政的基础载体，也是承载思政元素的直接方式。特别是课程思政隐式融入专业知识教学的方式，也使得教师是课程思政的主体作用愈加重要。教师发挥主体作用的三位一体自我发展体系，包括自内而外的三个方面： 本文从以下三个环节探讨课程思政采用在线教学的新机遇： 1) 在线教学能够为课程思政的全方位落实提供丰富多样的教学资源。 在线教学一个重要的优势就是可以利用互联网平台下各种优秀的精品课程资源。从教师角度上，这不仅大大减少了不必要的重复备课，也方便教师利用更多时间设计课程思政教学，更好引导学生思考和讨论。从学生角度上，学生可以不必局限于本校资源，通过在线教学的丰富资源开阔视野，接轨国内外最先进的教学内容，同时还能更好的对标找差距，激发自己的学习热情。特别是课程思政是一个系统工程，需要教师和学生两个方面的同心同力，更需要不同学校不同专业不同课程之间相互借鉴以及课程系列的教师团队合作分工。因此，在线教学为高质量的课程思政教学快速提供核心素材，为课程思政的开展提供交流互助提供便捷的隐形平台，为课程思政的全方位落实提供丰富多样的教学资源。 2) 在线教学能够为课程思政在高校和专业的不同定位提供弹性的配置空间。 在线教学并非全国同一个课程只用一个模板，而是方便高校教师根据人才培养的定位选择合适的在线教学资源，并结合高校自身的特色或专业需求定制自己的课程思政计划。譬如上海海事大学以海运，物流，海洋为特色，这也使得上海海事大学教师在讲解通信理论的时候不仅让学生通过线上教学掌握通用的基础理论和知识，还需要混合课堂教学融入海上通信的挑战和解决思路，积极引导学生为海洋强国努力学本领。同时，在线教学也方便教师针对同一班级不同类型的学生配置多样化的教学方案和教学内容。因此，在线教学是推动现代教学的有效工具和手段，可以为课程思政在高校和专业的不同定位提供弹性的配置空间。 3) 在线教学能够为课程思政的育人质量评价提供完整全面的反馈数据。 在线教学以互联网为载体，作为大数据时代的产物，是教学反馈数据的重要来源。首先，从课堂学生教学评价上，贯穿教学全过程的学生反馈意见都可以收集，作为学生对课程思政元素融入的情感分析素材；而且同一批学生不同学期上课课程的反馈数据对比，也能反映学生取得成长进步或存在一些教学问题。其次，从课堂教学的学生瞬态表情，老师授课声音情绪以及督导组的文字评价等多个方面，基于人工智能的深度学习方法开展教学质量评价的智能分析与预测，为在线课程思政提供更为客观的评价参考。特别是，在线教学还能有效延伸到课堂之外的反馈数据跟踪，为课程思政的长期评价体系构建提供完整全面的反馈数据。 综上可知，在线教学从教学准备，教学开展以及教学评价三个方面对课程思政实施的全过程起着积极的推动作用，为课程思政提供了新的机遇。
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user: 4. 课程思政与在线教学的碰撞：挑战 本文从以下三个角度探讨在线教学中开展课程思政的新挑战： 1) 课程思政进一步加大了教师在线教学的难度。 在线教学在为教师提供丰富教学资源的同时，本身也带来了教师在线教学的挑战，165位开展半年以上在线教学的统计数据 [ 21 ] 显示绝大多数教师人为课程实际和制作需要花费大量时间和经历是巨大挑战，50%以上教师认为搜集和筛选优质教学资源是重大挑战，30%教师认为获得学校和同时认可支持是重大挑战。更重要的是，课程思政需要教师在收集、选择、消化已有教学资源基础上定制课程方案，并挖掘课程思政元素融入新的课程设计。同时，课程思政元素的更新或素材动态变化，步一步导致教师在线教学中开展课程思政的备课时间长，授课难度大。 2) 课程思政进一步加剧了在线教学中学习效果不均衡的问题。 相比于线下的课堂教学，在线教学会使得一些学生因为注意力不集中，不自律，时间管理不到位等因素学习效果大大降低，甚至出现少部分同学缺席在线课堂。与此相反，也有一些学生发挥自己的主体性作用，通过充分的预习和积极在线互动可以更好的提高学习效率以及学习效果。课程思政元素的融入使得学生在线教学中呈现更为严重的学习效果两级分化。即积极主动型的学生发挥课程思政和在线教学激励作用学的更好更快，消极被动型却学的更差甚至放弃。因此，课程思政的在线教学对学生的主体作用依赖度很高，很大程度上会进一步加剧在线教学中学习效果不均衡的问题。 3) 课程思政进一步提出了在线教学管理中智能分析的新要求。 一般性的在线教学通常采用在线平台中统计数据直观反映教学效果对比和教学质量评价，譬如点赞和分数等评价方式。但是，课程思政是隐式浸润，这使得它的教学质量和人才培养质量的全面评价更加复杂。在线平台中包括线上教学、答疑、讨论、反馈等各个环节的反馈数据都是课程思政评价的数据来源，不仅有数字、文本、甚至还有声音和图像，多模态的数据使得评价更加困难。人工智能领域的深度学习方法作为开展智能分析的有效手段，可以应用到高校教学管理系统中，更好的满足课程思政的评价的隐式、全面、全过程的新要求。因此，在线教学中的课程思政使得教学管理面临着智能分析的新挑战。 综上可知，课程思政一方面会加剧在线教学中固有的教师挑战大和学习效果差问题，另一方面对在线教学管理提供除了更高的智能分析的新要求。只有克服这些障碍，才能充分发挥在线教学中课程思政的激励作用。
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user: 5. 讨论与建议 课程思政这一新的课程观与在线教学的新模式碰撞，使得高校教学体系发生了根本性的变化。本文阐述了课程思政采用在线教学从教学准备、教学开展和教学评价等三个环节的新机遇，以及在线教学中实施课程思政的教师教学难度大，教学效果不均衡和教学管理新要求等三个角度的新挑战。针对这些机遇和挑战，为了把课程思政和在线教学更好地融入高校教学系统中，建议从以下四个方面着手：1) 教师加强自身发展发挥能动性，注重团队合作和科学分工，更好地利用在线教学的资源优势，发挥团队教学的核心力量打造高质量的课程思政建设；2) 学生强调主体性的地位和作用，积极适应在线教学的新模式，利用对专业和课程的兴趣及热情进一步提升学习效果，多参与线上教学互动和反馈；3) 教学管理部分深化智能分析对教学系统的重要作用，积极探索信息、教育、管理等交叉的高水平数字驱动管理体系；4) 高校师生还需通力合作和共同打造良性的在线教学平台和课程思政意识。
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user: 摘要 随着电网建设规模的持续扩大，对金属导线的用量需求逐渐增加，由于新旧产品的更替速度较快，每年有大量铜制废旧线缆退役退出，为提高电网企业废旧物资管理的经济与社会效益，本项目从铜制废旧线缆的实际处置情况出发，识别废旧电力电缆处置价格的关键材料，建立多因素时间序列分析模型，实现废旧线缆处置与市场价格联动，形成智能分包与智能设定竞拍底价的处置策略，实现处置效益的最大化。同时，结合废旧仓库库容管理，形成铜制废旧线缆动态批次处置预警机制，以实现处置效率的最大化。联合价格预测、库容监控两方面共同优化电力企业废旧物资处置管理工作，提升电力企业废旧线缆处置收益，为电力公司提质增效做出贡献。
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user: 1. 引言 近年来，废旧物资的回收、处理和再利用逐渐受到重视，废旧物资的处置管理也被提升到企业发展的战略高度。在电力行业，更加集约化、精益化的报废物资处置方式逐渐形成并应用到设备资产的采购、退役、报废及回收处置的全过程，大幅提高了电网企业物资管理的经济与社会效益 [ 1 ]。随着电网建设规模的持续扩大，对金属导线的用量需求逐渐增加，由于新旧产品的更替速度较快，每年有大量铜制废旧电线电缆退役退出，因此，电力企业优化完善铜制废旧线缆的处置工作，保证评估价格测算的合理性与科学性，对我国经济发展具有重要意义。 本项目从电力废旧线缆类物资仓库的实际处置过程出发，综合评估处置收益和成本情况，识别废旧电力电缆处置价格的关键材料，根据关键材料价值波动的趋势，建立多因素铜制废旧线缆处置分析模型，实现废旧线缆处置与市场价格和库容情况的联动，优化电力企业废旧物资处置管理工作，提升电力企业废旧线缆处置收益。
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user: 2. 相关理论与方法 2.1. 价格理论研究基础 1) 价值规律与价格机制 价值规律是商品生产和商品交换的基本经济规律，商品的价值量取决于社会必要劳动时间。而商品价格会因为商品的供求关系而出现反复震荡波动的情况。价格机制是在市场中商品的供需情况和导致价格发生变动的相关因素的基础上形成的，其中包含价格的形成、运行和调节机制。价格机制可以调整生产、传导信息和优化资源配置。 2) 均衡价格理论 均衡价格是指某种商品的需求量等于其供给量时的所对应的价格，即当市场实现供需均衡时，商品所对应的价格，在此价格水平上的商品成交量被称为均衡数量。当铜的价格处于较低水平时，市场上的铜需求量多于其供给量，供不应求的情况导致铜的价格出现上涨的趋势；当铜的价格处于较高水平时，市场上的供给量多于其需求量，供过于求的情况导致铜价格出现下跌的趋势。如图1所示，其中S曲线代表铜的供给曲线，D曲线代表铜的需求曲线，点E即为铜的均衡点，点E的横坐标值点Qe即为铜的均衡数量，纵坐标点Pe即为铜的均衡价格。 图 1. 均衡价格理论 2.2. 价格预测研究方法 1) 相关性分析法与回归预测分析法 相关分析和回归分析都是研究客观事物之间相关关系的分析方法。相关性分析指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性分析可以看出变量之间是否有关系以及这种关系的强弱，但无法判断相关因素之间的因果方向。回归分析则可以通过在相关分析的基础上进一步分析因素之间作用的方向从而建立回归模型。根据自变量个数的不同，回归分析可以分为一元回归和多元回归。 2) 时间序列分析法 时间序列，指某些数值在固定的时间间隔上按照被观测的次序排列起来而产生的一组数列，其变化规律可以大体分为三种：趋势性变动、周期性变动、随机性变动。复杂的时间序列将这三种变化叠合在一起。其中第一种和第二种变化规律相对简单，被称为确定性时间序列。第三种，随机性变化是指变化无规则且不确定，多由偶然因素引起，分析起来比较复杂，被称为随机性时间序列分析。 2.3. 仓储管理理论基础 仓储管理是指对仓储进行管理的行为和活动，仓储管理涉及对仓储的库房及物资进行管理，并对物资出入库进行统一的管理，仓储管理是物资管理部门针对仓储管理的现状进行仓储活动的安排，使仓储物资利用率达到最优的过程和行为。随着我国经济发展的市场化程度不断提升，针对物资仓储管理的概念也不断变化，基于最优化理论，遵循物资仓储管理经济效益最优化原则，运用背包动态规划的方法开展仓储管理能够提高物资管理水平，降低仓储成本，提高管理的科学化和精确度，从而提高企业的经济效益。 最优化理论是关于系统的最优设计、最优控制、最优管理问题的理论与方法。最优化是在一定的约束条件下，使系统具有所期待的最优功能的组织过程，其目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。运用最优化理论的过程中应遵循局部效应服从整体效应的原则、系统多级优化原则、优化的绝对性与相对性结合的原则。 2.4. 仓储管理研究方法 物资仓储管理的主要作用就是提供高效服务所进行的计划、组织、控制和协调过管理流程和措施进行企业物资的出入库管理、利库管理、三料管理等各项活动，进一步降低物资仓储的成本，物资仓储管理可以满足企业物流管理和供应链管理的日常需要。主要研究方法包括优化配置仓储物资资源、合理组织管理机构。合理的规划和组织物资仓储管理部门，设立有效的物资仓储管理机构、充分利用先进的仓储手段。
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user: 3. 基于原材料价格的废旧线缆处置价格分析模型 3.1. 铜制废旧线缆处置价格与铜价的相关性分析 铜作为重要的大宗商品，具有熔点低、电阻率低、延展性好、导热性强和导电性能好等特性，被广泛用于电力电器、机械电子制造业、交通能源和建筑领域，成为支撑国民经济发展的主要有色金属之一。 如图2，从铜矿到铜制品，一般经过找矿、采矿、选矿、冶炼(粗炼、精炼)、加工等过程，铜的供给分为铜矿供给和冶炼供给两方面，铜冶炼供给的最终产品为精炼铜 [ 2 ]。铜制废旧线缆处于铜行业产业链的供应端，属于铜的冶炼供给，最终产品为精炼铜，以电解铜为代表。选取2015年1月5日至2020年9月9日电解铜日均价格数据，绘制趋势图如下图3所示。 图2. 铜行业产业链 如图3，铜的价格波动性较强且波动规律复杂，呈现出非平稳、非线性和高噪声等特点 [ 3 ]。现货铜价格、期货铜价格以及铜制废旧线缆历史成交数据，都可按照时间的先后顺序排列，而时间序列数据之间往往存在统计上的依存关系。选取2019年1月至2020年3月废旧线缆处置价格与对应的铜现货价格与期货价格月度数据开展相关分析，见图4。 图3. 电解铜的日均价格 图 4. 相关性分析 电网废旧电缆处置价格与现货铜的价格具有强相关关系，见表1。同时，就废旧物资本身而言，不存在期货价格 [ 4 ]，因此本文主要考虑废旧电缆的历史成交价格和现货铜的价格的波动。基于同一时间段内，8808笔废旧电缆历史交易的日均成交单价与对应的现货铜日均价格、单日最高价格、单日最低价格数据，绘制趋势图如下图5所示。 Table 1 Correlation coefficient test of copper pric 单位：元/吨 废旧线缆均价 铜现货价格 铜期货价格 废旧线缆均价 相关系数 1 p值 铜现货价格 相关系数 0.833 ** 1 p值 0.000 铜期货价格 相关系数 0.387 0.597 * 1 p值 0.171 0.024 表1. 铜价格的相关系数检验 * p < 0.05; ** p < 0.01. 由图5可知，废旧线缆的历史处置价格与现货铜的价格水平均具有一定的趋势性，且二者之间具有明显的联动特征。通过相关系数检验，确定废旧线缆的真实处置价格与现货铜的交易价格之间同样具有显著的相关关系，相关系数在0.3左右。由于日度数据具有较大的波动性，本文采用月度数据，保证时间序列数据的稳定性。现货铜的月均价格与铜制废旧线缆价格之间的比值稳定在0.43左右(见图6)。 3.2. 基于原材料市场价格的时间序列分析模型 本文选取2019年1月至2020年3月期间现货铜的月均价格作为样本数据集进行分析。基于前文分析可知，现货铜的月度平均价格是非平稳时间序列，且具有一定的趋势性，因此首先对时间序列进行差分处理，开展平稳性检验，又称单位根检验。 图 5. 废旧线缆与现货铜日均价格趋势图 图 6. 铜制废旧线缆月均价格预测分析路线 由表2可知，针对铜现货价格(元/吨) (一阶差分)，该时间序列数据ADF检验t统计量为−4.908，p值小于0.01，即在1%的置信水平下，可以拒绝原假设，经过一阶差分的时间序列没有单位根，是平稳序列。 Table 2 ADF test resul 差分阶数 t p 临界值 1% 5% 10% 1 −4.908 0.000 −4.138 −3.155 −2.714 表 2. ADF检验结果 如图7，现货铜价一阶差分序列的自相关系数和偏自相关系数始终不为零，均具有拖尾性。因此可以判断序列适用于ARIMA (p， 1， q)预测模型。对p值和q值均进行不超过6的尝试，综合显著性最大，AIC和SIC最小以及模型最简的原则考虑，建立差分自回归移动平均模型ARIMA (2， 1， 1)，模型表达式为： y ( t ) = 101.972 × y ( t − 1 ) + 0.188 × y ( t − 2 ) + 0.358 × ε ( t − 1 ) 铜 制 废 旧 线 缆 预 测 价 格 = 现 货 铜 预 测 价 格 × 0 . 4 3 其中y是现货铜预测价格，t代表月度周期，ε表示随机序列。对模型残差进行白噪声检验，根据Q统计量结果，Q6的p值(0.803)大于0.1，说明在0.1的显著性水平下不能拒绝原假设，此模型的残差是白噪声，模型基本满足要求，预测曲线见图8。 图 7. 自相关和偏自相关分析图 图 8. 铜现货价格(元/吨)模型拟合和预测 相比于铜制废旧线缆的真实交易历史价格，现货铜价数据更具连续性和稳定性，因此逐月动态更新同年现货铜的月度平均价格水平数据，计算智能处置预警系数k： k = 最 近 一 个 周 期 铜 的 价 格 预 测 结 果 同 年 度 铜 的 平 均 价 格 水 平 计算2018年均价格，经计算，k的取值范围为[0.970， 1.043]，其1/4、3/4分位数依次为0.98、1.02，分层级设置智能处置计划预警，见表3。 Table 3 Early warning table of hierarchical intelligent disposal pla k值区间范围 智能处置计划预警信号 k < 0.98 减少或停止安排处置计划。 当不得不进行处置时，出铜率较低的品类优先。 0.98 < k < 1.02 正常安排处置计划。 1.02 < k 增加安排处置计划 出铜率较高的品类优先。 表 3. 分层级智能处置计划预警示意表
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user: 4. 多因素铜制废旧线缆处置分析模型应用方案设计 4.1. 铜制废旧线缆仓储空间使用价值评估模型 在真实拍卖过程中，不同型号规格的铜制废旧线缆的价格主要由其提炼所得铜的重量决定，不同型号、不同规格的铜制废旧线缆具有不同的出铜率，即每单位长度的线缆能够提炼出铜的重量 [ 5 ]。因此，可以建立铜制废旧线缆的价值估算模型，表达式如下： V = θ 材 料 ⋅ l ⋅ p 4.2. 基于库容监控的动态批次处置机制 由于仓库空间是有限的，而且废旧物资的价值存在差异，处置时间的延迟意味着保管和仓储的费用增加 [ 6 ]，因此对仓库的空间分配和物料的价值分布情况进行统计分析，以便为铜制废旧物料处置时机的选择提供建议。 从图9和图10可以看出废旧仓库的价值构成具有周期性特征，每年1月至3月，8月~10月仓库以铜为代表的高价值废旧物料在废旧仓库的价值构成中占较大比重，仓库内铜制废旧线缆的总价值较高，是仓库总价值的重要组成部分，其对废旧仓库空间的占用情况也具有明显的周期性特征，每年1月至3 图 9. 废旧仓库的价值构成情况 图 10. 铜制废旧物料的空间占比情况 月、5月至9月间都会出现存量骤减的情况，即清库。根据趋势曲线的波动情况，清库行为都发生在存量接近高峰水平线之后，说明目前的处置计划仅考虑库容的堆积情况，并未与现货铜的价格进行联动。统计分析铜制废旧物料在废旧物资仓库内的空间占比历史数据分布的中位数、四分之三分位数设定库容监控的处置预警点，应用废旧物资价值评估模型进行即时运算，形成动态批次处置机制，见表4。 Table 4 Dynamic batch disposal mechanis 仓库空间占比 库容状态 提示信息 45%以下 安排处置计划 若历史铜价与预测铜价均呈下降趋势，则适当增加处置量。 若现货铜的预测价格大幅上升，则增加高价值品类铜制废旧线缆的处置量。 45%~55% 安排处置计划 若历史铜价与预测铜价均呈下降趋势，则适当增加处置量。 若现货铜的预测价格大幅上升，则增加高价值品类铜制废旧线缆的处置量。 55%以上 爆仓预警 尽快处置。 表 4. 动态批次处置机制 4.3. 基于价格研判的智能分包策略 铜制废旧线缆按照型号、规格的不同，其单位长度包含铜的重量不同，内在价值也不同 [ 7 ]。利用出铜率指标对其科学分包，并根据处置时机的选择，为其设定合理的处置优先级。对ERP系统内含出铜率的212条物料信息进行分析，按物料编码绘制不同物料编码的出铜率情况，见图11。 如图12，从总体来看，铜制废旧线缆按出铜率进行分包定价是合理的，将铜制废旧线缆分为五包，按此级别划分物料编码并进行分类保管、分包竞拍，同时基于各标包内所有规格型号的铜制废旧线缆的价格估值情况，计算其平均值设定为竞拍底价，见表5。 4.4. 基于原材料价格和库容监控的铜制废旧线缆处置分析模型 基于多因素铜制废旧线价格预测和废旧仓库的空间占用和价值分布情况，根据最优化理论，建立动态组合优化模型，见图13。 目标函数：处置收益最大化 图 11. 出铜率在物料编码上的分布情况 图12. 不同规格铜制废旧线缆出铜率的分布情况 Table 5 Smart subcontracting disposal pla 出铜率区间范围 分包物料编码个数 (0.581， 4.281] 75种 (4.281， 7.981] 57种 (7.981， 15.381] 57种 (15.381， 26.481] 20种 (26.481， +∞) 3种 表 5. 智能分包处置计划 图 13. 多因素铜制废旧线缆处置分析模型 图 14. 基于原材料价值与库容监控的智能监控预警系统 限定条件： 1) 库容监控预警模型 ·预警机制：废旧铜制线缆的仓库空间占比 2) 现货铜价格预测——铜制废旧线缆价格监控预警 ·处置价值估测：铜制废旧线缆处置价格估测 ·预警机制：按K值发布分级处置提醒
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user: 5. 总结 如图14，运用多因素废旧物资报废处置监控预警系统一方面可以对废旧仓库的库存情况进行日常监控，预警提示能够帮助管理人员及时处置低价值铜制废旧线缆，避免爆仓情况的发生，实现仓储效率最大化。另一方面，基于智能分包策略，将不同价值水平的铜制废旧线缆分类保管，能够科学评估废旧仓库的价值结构及分布，为高、低不同价值的铜制废旧线缆选择适宜的处置时机，智能设定竞拍底价，实现处置效益的最大化。以上策略能够合理评估废旧物资的处置价格，引导回收商有序竞争，建立良好的市场秩序；避免由于价格变动导致回收商产生履约风险，提升报废物资处置成功率，以实现仓储效率和处置效益的最大化，为电力公司提质增效做出贡献。
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user: 摘要 功能梯度材料结构由于容重轻，机械强度高，常常应用于飞机、滑翔机等的航空板中。本文研究了Pasternak地基对FGM圆板在横向载荷下非线性弯曲行为的影响。假设功能梯度材料性质只沿梁厚度方向并且按成分含量的幂指数形式变化；为消除材料非均匀性导致的拉弯耦合效应，引入了物理中面，给出了地基弹性模量k w 和地基剪切模量k p 对FGM圆板变形的关系，分析了材料梯度指数对不同地基板的影响。结果表明：地基弹性模量是影响FGM板变形的主要因素，k w 越大，板的变形越小；材料中金属成分越多，板的变形越大；k w 越大，梯度指数对FGM圆板变形的非线性影响越小。
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user: 1. 引言 航空胶合板由材质均匀、强度高的木材旋制的薄单板。鉴于功能梯度材料(FGM)具有耐高温，抗腐蚀，强度高，韧性好等优点 [ 1 ]，目前已被广泛用来作为高温及恶劣环境下工作的结构构件，在航空航天等实际工程中备受关注 [ 2 ]。因此，FGM材料代替传统材料制作的航空板具有极大的应用前景。另外，FGM板还适用于航空军事工业中的仪器、仪表、高低压开关柜面板等结构中。为防止结构由于受到外力的冲击而发生破坏或较大变形，需要在圆板上增加不同的弹性地基。因此，有必要对弹性地基上的FGM圆板的非线性力学行为进行详细的分析。从而为航空工业结构设计及应用提供必要的理论依据。 国内外学者采用不同的弹性地基模型，研究了地基系数对板屈曲或弯曲的力学行为做了大量的工作。文献 [ 3 ] 基于经典板理论，研究了在winkler弹性地基上的线性变厚度极正交各向异性圆板的轴对称振动问题。李世荣等 [ 4 ] 研究了winkler弹性地基及均匀升温作用下弹性圆板的轴对称热过屈曲问题，分析了地基刚度参数临界屈曲温度载荷及过屈曲平衡构形的影响。文献 [ 5 ] 研究了winkler弹性地基上弹性圆形复合板在突发局部荷载作用下的轴对称振动问题。Fatemeh Farhatnia等 [ 6 ] 基于正弦剪切理论，研究了winkler地基上FGM后圆板在热/机载荷下的非线性弯曲问题，分析了地基刚度系数对板变形的影响。 工程实际中，由于水平力作用必然会导致地基与结构接触面上存在切向方向的相互作用，因此没有考虑切向力的Winkler模型与实际问题不符。为了克服Winkler模型不足，马立博等 [ 7 ] 提出了一种三参数弹性地基梁模型，计算结果表明：三参数地基模型比Winkler模型更加符合工程实际。之后，学者们对Winkler地基模型进行了不同方法的改进 [ 8 ]。然而，这些模型均未能考虑地基在切向和竖向地基反力作用下纵横方向变形以及振动的耦合特性。文献 [ 9 ] 考虑了水平摩阻力，分析了竖桩支撑的弹性地基梁的变形。这个模型比较接近工程实际，但也只局限于线性弹性地基梁。文献 [ 10 ] 研究了非线性弹性地基上梁在随动载荷作用下的屈曲和振动问题，考虑了梁和非线性弹性地基水平以及竖向的耦合影响，结果表明：线性刚度的影响大于立方刚度的影响。张大光 [ 11 ] 基于物理中面与高阶剪切变形理论，用Ritz法分析了双参数弹性地基上FGM梁非线性弯曲响应。讨论了地基参数变化对FGM梁力学行为的影响。 在上述研究的基础之上，考虑水平摩阻的Pasternak地基模型被许多学者所采用。边学成 [ 12 ] 等克服了Winkler地基模型无法考虑路基填料和地基中应力扩散的缺点，采用双参数的Pasternak模型研究路面荷载作用下土工格室加筋体的受力与变形机理。刘飞禹 [ 13 ] 等采用Pasternak地基模型模拟路基特性，运用有限元方法进行组装并采用迭代法进行求解， 得到路面结构在不同地基系数下的变形结果。研究结果表明：水平摩阻的影响不能忽略。Tahouneh [ 14 ] 等研究了任意边界条件下Pasternak弹性地基上连续梯度纤维增强环板三维振动问题。 大量的文献调研表明：各种弹性地基上梁结构的静动态力学响应分析较多，相比之下，弹性地基上板的弯曲和屈曲分析较少，尤其是FGM圆板在Pasternak弹性地基上的非线性弯曲行为的研究鲜见。鉴于此，本文给出了Pasternak弹性地基上FGM圆板在横向均匀载荷下的非线性弯曲控制方程，引入物理中面的概念消除了非均匀材料引起的拉弯耦合效应，数值计算了双参数弹性地基系数对FGM圆板弯曲响应的影响。