5 resultados para Learning process of arithmetic
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Resumo:
Neueste Entwicklungen in Technologien für dezentrale Energieversorgungsstrukturen, erneuerbare Energien, Großhandelsenergiemarkt, Mini- und Mikronetze, verteilte Intelligenz, sowie Informations- und Datenübertragungstechnologien werden die zukünftige Energiewelt maßgeblich bestimmen. Die derzeitigen Forschungsbemühungen zur Vernutzung aller dieser Technologien bilden die Voraussetzungen für ein zukünftiges, intelligentes Stromnetz. Dieses neue Konzept gründet sich auf die folgenden Säulen: Die Versorgung erfolgt durch dezentrale Erzeugungsanlagen und nicht mehr durch große zentrale Erzeuger; die Steuerung beeinflusst nicht mehr allein die Versorgung sondern ermöglich eine auch aktive Führung des Bedarf; die Eingabeparameter des Systems sind nicht mehr nur mechanische oder elektrische Kenngrößen sondern auch Preissignale; die erneuerbaren Energieträger sind nicht mehr nur angeschlossen, sondern voll ins Energienetz integriert. Die vorgelegte Arbeit fügt sich in dieses neue Konzept des intelligenten Stromnetz ein. Da das zukünftige Stromnetz dezentral konfiguriert sein wird, ist eine Übergangsphase notwendig. Dieser Übergang benötigt Technologien, die alle diese neue Konzepte in die derzeitigen Stromnetze integrieren können. Diese Arbeit beweist, dass ein Mininetz in einem Netzabschnitt mittlerer Größe als netzschützende Element wirken kann. Hierfür wurde ein neues Energiemanagementsystem für Mininetze – das CMS (englisch: Cluster Management System) – entwickelt. Diese CMS funktioniert als eine von ökonomischorientierte Betriebsoptimierung und wirkt wie eine intelligente Last auf das System ein, reagierend auf Preissignale. Sobald wird durch eine Frequenzsenkung eine Überlastung des Systems bemerkt, ändert das Mininetz sein Verhalten und regelt seine Belastung, um die Stabilisierung des Hauptnetzes zu unterstützen. Die Wirksamkeit und die Realisierbarkeit des einwickelten Konzept wurde mit Hilfe von Simulationen und erfolgreichen Laborversuchen bewiesen.
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Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Computersimulation des Rissinitiierungsprozesses für einen martensitischen Stahl, der der niederzyklischen Ermüdung unterworfen wurde. Wie auf der Probenoberfläche beobachtet wurde, sind die Initiierung und das frühe Wachstum dieser Mikrorisse in hohem Grade von der Mikrostruktur abhängig. Diese Tatsache wurde in mesoskopischen Schädigungsmodellen beschrieben, wobei die Körner als einzelne Kristalle mit anisotropem Materialverhalten modelliert wurden. Das repräsentative Volumenelement (RVE), das durch einen Voronoi-Zerlegung erzeugt wurde, wurde benutzt, um die Mikrostruktur des polykristallinen Materials zu simulieren. Spannungsverteilungen wurden mit Hilfe der Finiten-Elemente-Methode mit elastischen und elastoplastischen Materialeigenschaften analysiert. Dazu wurde die Simulation zunächst an zweidimensionalen Modellen durchgeführt. Ferner wurde ein vereinfachtes dreidimensionales RVE hinsichtlich des sowohl dreidimensionalen Gleitsystems als auch Spannungszustandes verwendet. Die kontinuierliche Rissinitiierung wurde simuliert, indem der Risspfad innerhalb jedes Kornes definiert wurde. Die Zyklenanzahl bis zur Rissinitiierung wurde auf Grundlage der Tanaka-Mura- und Chan-Gleichungen ermittelt. Die Simulation lässt auf die Flächendichten der einsegmentige Risse in Relation zur Zyklenanzahl schließen. Die Resultate wurden mit experimentellen Daten verglichen. Für alle Belastungsdehnungen sind die Simulationsergebnisse mit denen der experimentellen Daten vergleichbar.
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TOSCANA is a graphical tool that supports the human-centered interactive processes of conceptual knowledge processing. The generality of the approach makes TOSCANA a universal tool applicable to a variety of domains. Only the so-called conceptual scales have to be designed for new applications. The presentation shows how the use of abstract scales allows the reuse of formerly defined conceptual scales. Furthermore it describes how thesauri and conceptual taxonomies can be integrated in the generation of conceptual scales.
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Organic agriculture requires farmers with the ability to develop profitable agro-enterprises on their own. By drawing on four years of experiences with the Enabling Rural Innovation approach in Uganda, we outline how smallholder farmers transition to organic agriculture and, at the same time, increase their entrepreneurial skills and competences through learning. In order to document this learning we operationalised the Kirkpatrick learning evaluation model, which subsequently informed the collection of qualitative data in two study sites. Our analysis suggests that the Enabling Rural Innovation approach helps farmers to develop essential capabilities for identifying organic markets and new organic commodities, for testing these organic commodities under varying organic farm management scenarios, and for negotiating contracts with organic traders. We also observed several obstacles that confront farmers’ transition to organic agriculture when using the Enabling Rural Innovation approach. These include the long duration of agronomic experimentation and seed multiplication, expensive organic certification procedures and the absence of adequate mechanism for farmers to access crop finance services. Despite prevailing obstacles we conclude that the Enabling Rural Innovation approach provides a starting point for farmers to develop entrepreneurial competences and profitable agro-enterprises on their own.
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Agricultural development has not yet created empowered farmers in Indonesia. Most farmers living in eastern Indonesia are peasants with low access to development resources. This condition causes most of the peasants to be classified as poor citizens. This research was meant to formulate improvement strategies for empowerment of the peasants. The data were collected between March – May 2012 using the following methods: observation, interview and focus group discussion. The data was analysed using descriptive statistic and structural equation modelling (SEM) and showed that: (1) the empowerment of peasants was within the lowest category for all variables, namely: the peasant characteristics, the role of the agents for development, program quality, the learning process and access to environmental support, (2) the determining factors affecting the empowerment of the peasants were: program implementation quality, the role of the agents of development, environmental access and support, the peasant characteristics, and the appropriateness of the learning process and (3) the strategy to improve empowerment of the peasants could be through corrective efforts towards program implementation quality, the role of facilitators, environmental access and support while considering the peasant characteristics and the learning process of the peasants.