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動(dòng)態(tài)矩陣控制(DMC)在過(guò)程工業(yè)上的應(yīng)用獲得了極大的成功,也是目前應(yīng)用最為廣泛和商業(yè)化實(shí)現(xiàn)最好的優(yōu)化算法[1,2].標(biāo)準(zhǔn)DMC算法采用的是標(biāo)稱模型,即通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試或機(jī)理分析得到的標(biāo)稱階躍響應(yīng)模型,理論分析和工程實(shí)踐都證實(shí)在所用模型與實(shí)際過(guò)程模型很接近時(shí),控制效果是良好的,但是當(dāng)模型和實(shí)際對(duì)象相差比較大,其控制效果將大打折扣.實(shí)際工業(yè)過(guò)程中,要獲得一個(gè)工業(yè)過(guò)程或裝置的準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型幾乎是不可能的,何況許多對(duì)象本身就具有時(shí)變性和非線性.面對(duì)復(fù)雜的工業(yè)對(duì)象,如何有效地將許多成熟的控制算法應(yīng)用上去,是非常有意義和富有挑戰(zhàn)性的。
我們針對(duì)某煉油廠進(jìn)行多變量約束優(yōu)化控制研究時(shí)發(fā)現(xiàn),絕大多數(shù)的過(guò)程都是具有純滯后的一階慣性環(huán)節(jié).就控制而言,這樣的對(duì)象應(yīng)該是十分簡(jiǎn)單的,而事實(shí)卻是,對(duì)整個(gè)裝置而言,對(duì)象的緩慢時(shí)變性和工作點(diǎn)的頻繁變動(dòng)是不可避免的,特別是在高度競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,根據(jù)庫(kù)存、價(jià)格、季節(jié)等因素的變化,定期或不定期地調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu),改變局部或整個(gè)裝置的工作點(diǎn),已成為企業(yè)生存的必由之路.這就要求控制和優(yōu)化算法都必須具備某種程度的魯棒性能,以解決上述變化產(chǎn)生的模型不確定性問(wèn)題.本文正是從這些實(shí)際問(wèn)題入手,結(jié)合現(xiàn)有的理論成果,提出了基于多模型加權(quán)優(yōu)化的多變量魯棒DMC算法。
一、基于多模型加權(quán)優(yōu)化的多變量RDMC算法
大多數(shù)魯棒控制算法中,對(duì)參數(shù)攝動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行魯棒優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí),總是針對(duì)參數(shù)域中某一關(guān)鍵性的點(diǎn)進(jìn)行的,如標(biāo)稱點(diǎn)或參數(shù)攝動(dòng)的邊界點(diǎn)等,這樣只能獲得該點(diǎn)意義上的最優(yōu)控制,很難兼顧系統(tǒng)[]在參數(shù)域其他點(diǎn)的性能.標(biāo)稱法和最小最大法是這類(lèi)方法中常見(jiàn)的兩種方法.實(shí)際應(yīng)用中,往往要求在不犧牲性能的條件下,能同時(shí)兼顧多個(gè)工作點(diǎn),這對(duì)于采用單一模型的算法來(lái)說(shuō)是很困難的.有文獻(xiàn)提出在概率描述框架下,通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的不同參數(shù)攝動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行概率加權(quán)綜合二次性能指標(biāo)尋優(yōu),實(shí)現(xiàn)整個(gè)參數(shù)域的一體化設(shè)計(jì)[3].這種基于概率魯棒優(yōu)化的思想對(duì)于時(shí)變特征明顯、而且模型參數(shù)攝動(dòng)概率與優(yōu)化計(jì)算中采用的概率相吻合的情形,總體優(yōu)化性能是好的,在統(tǒng)計(jì)意義上可以說(shuō)兼?zhèn)淞藰?biāo)稱法和最大最小法的優(yōu)點(diǎn).但問(wèn)題在于,對(duì)于實(shí)際工業(yè)過(guò)程,現(xiàn)場(chǎng)的變化十分復(fù)雜,模型的不確定性很難用一成不變的規(guī)律來(lái)描述.例如在催化裂化裝置中,原料油成分的改變、催化劑的改變、工作點(diǎn)的轉(zhuǎn)移、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的改變等因素,都可以成為控制對(duì)象模型參數(shù)攝動(dòng)的原因.因而如果對(duì)象模型的攝動(dòng)因素不用某種在線機(jī)制來(lái)不斷地更新和調(diào)整,那么,得到的所謂魯棒優(yōu)化控制器仍然經(jīng)不起現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際實(shí)用考驗(yàn)的。
基于多模型加權(quán)優(yōu)化的RDMC算法,在借鑒了上述概率魯棒優(yōu)化思想的基礎(chǔ)上,將經(jīng)典DMC中的模型預(yù)測(cè)和滾動(dòng)優(yōu)化分別擴(kuò)展為多模型預(yù)測(cè)和多模型加權(quán)優(yōu)化,并且加入了多模型優(yōu)化加權(quán)因子的在線自校正機(jī)制.在多個(gè)預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上,通過(guò)大小不同的加權(quán)因子對(duì)不同的預(yù)測(cè)模型給予不同程度的重視,以反映各模型對(duì)未來(lái)時(shí)刻輸出的可能貢獻(xiàn)。
(一)多模型預(yù)測(cè)
對(duì)于維線性多變量系統(tǒng)的預(yù)測(cè)輸出可通過(guò)單變量預(yù)測(cè)的輸出疊加而成.假設(shè)不確定性系統(tǒng)是由L個(gè)確定性系統(tǒng)的某種組合. 那么,在第j個(gè)輸入分量的一步增量作用下,第i個(gè)輸出分量在第l個(gè)基模型下的N步預(yù)測(cè)輸出為
, (1)
其中: ;
;
.
這里表示輸出對(duì)輸入的階躍響應(yīng)系數(shù)矢量, 和分別為k時(shí)刻控制作用不變和變化時(shí)的未來(lái)預(yù)測(cè)輸出矢量,N為模型長(zhǎng)度。
同樣,我們可以得到連續(xù)M個(gè)輸入增量作用下,L個(gè)基模型的P步預(yù)測(cè)輸出.下面用向量形式給出預(yù)測(cè)模型的表達(dá)式:
, (2)
其中:
以上各表達(dá)式中,,且P ≤ N.
(二)多模型加權(quán)滾動(dòng)優(yōu)化
多變量情形下的多模型加權(quán)滾動(dòng)優(yōu)化性能指標(biāo)可用下式表示:
; (3)
其中,, ,為模型優(yōu)化加權(quán)系數(shù),先假定它是事先根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定的,后面我們會(huì)看到,優(yōu)化加權(quán)系數(shù)可以通過(guò)自校正算法在線獲得.上式中的其余向量和矩陣為:
不難發(fā)現(xiàn),誤差權(quán)陣Q和控制權(quán)陣R相對(duì)各基模型是不變的,這是因?yàn)镼和R代表的意義是未來(lái)各個(gè)時(shí)刻輸出偏差和控制增量的加權(quán),僅與時(shí)刻有關(guān),故沒(méi)必要將其設(shè)為依基模型而變的.各基模型的重要性體現(xiàn)在模型的優(yōu)化加權(quán)系數(shù)的權(quán)值中。
在不考慮約束的情況下,由預(yù)測(cè)模型(2)可求出使性能指標(biāo)(3)最優(yōu)的未來(lái)M個(gè)控制增量構(gòu)成的向量為:
; (4)
其中,.盡管每次優(yōu)化時(shí)都計(jì)算出未來(lái)M個(gè)控制增量,但僅執(zhí)行當(dāng)前時(shí)刻的控制增量:
, (5)
其中, .
(三)多模型反饋校正
反饋校正是根據(jù)上一時(shí)刻對(duì)當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出與當(dāng)前時(shí)刻的采樣值之差經(jīng)過(guò)加權(quán)來(lái)求出的,由于采用了多模型結(jié)構(gòu),所以共有L組預(yù)測(cè)輸出,同樣就會(huì)有L組誤差向量:
. (6)
有了誤差向量,就可以對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)初始值做出校正:
, (7)
其中,H為校正矩陣,通常取為塊對(duì)角陣, S為p個(gè)移位矩陣構(gòu)成的塊對(duì)角矩陣,即
;;
這里,;.
(四)優(yōu)化加權(quán)因子在線自校正
首先,我們要在對(duì)各個(gè)基模型過(guò)去若干個(gè)周期的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,給出MIMO情形下各基模型與實(shí)際對(duì)象之間的距離的定義。
定義 對(duì)于維離散時(shí)間系統(tǒng),假設(shè)描述它的模型為,那么,在時(shí)刻k,模型與實(shí)際對(duì)象之間在過(guò)去共T個(gè)間隔上的距離可以用下式來(lái)表示
. (8)
利用上面的定義, 我們可以得到,在多模型框架下,每個(gè)時(shí)刻RDMC中每個(gè)基模型與實(shí)際對(duì)象之間的距離:
; (9)
其中,.在上述定義的基礎(chǔ)上,可以得到如下形式的優(yōu)化加權(quán)因子校正表達(dá)式:
. (10)
二、Wood/Berry精餾塔仿真實(shí)例
在石化工業(yè)裝置中,精餾過(guò)程的應(yīng)用是極為廣泛的.下面的仿真研究中,我們采用一個(gè)被文獻(xiàn)中廣泛采用的試驗(yàn)性的乙醇/水系統(tǒng)精餾塔模型來(lái)作研究,精餾塔模型為:
.
模型中各變量的物理意義如表1所示,時(shí)間單位為分鐘.采樣周期取1分鐘.
表1 Wood/Berry 乙醇/水雙組分精餾塔變量總匯
Table 1 The Wood/Gerry ethanol/water two-element distillation column variables
在真實(shí)系統(tǒng)中,模型不可能絕對(duì)精確,假設(shè)幾種失配情形下輸入輸出傳遞函數(shù)陣分別為:
,,
,.
設(shè)實(shí)際對(duì)象的輸入輸出傳遞函數(shù)陣為,假設(shè)不考慮進(jìn)料的干擾,即認(rèn)為進(jìn)料量固定在2.45 lb/min 不變,控制要求為(1) 塔頂成分由穩(wěn)態(tài)值96.25%上升到新的穩(wěn)態(tài)值96.85%;(2) 塔底成分由穩(wěn)態(tài)值0.5%降到新的穩(wěn)態(tài)值0.4%.
我們用基于多模型加權(quán)優(yōu)化的RDMC對(duì)Wood/Berry 精餾塔進(jìn)行控制,各控制參數(shù)為: ,,,
L=4, N=60, P=30, M=10.
我們共做了6組仿實(shí)驗(yàn)來(lái)比較各種控制算法的性能. 仿真結(jié)果如圖1和圖2所示,圖中各曲線所對(duì)應(yīng)的控制算法如下:(1)實(shí)線, 經(jīng)過(guò)自校正的RDMC;(2)短劃線, 平均取值(各取0.25)的RDMC;(3)點(diǎn)線, 標(biāo)稱模型采用G1(s)的DMC;(4)點(diǎn)-短劃線, 標(biāo)稱模型采用G2(s)的DMC;(5)標(biāo)稱模型采用G3(s)的DMC;(6)雙點(diǎn)-長(zhǎng)劃線, 標(biāo)稱模型采用G4(s)的DMC.
經(jīng)過(guò)比較之后可以發(fā)現(xiàn), 在各種模型失配情形下, 經(jīng)過(guò)自校正的RDMC具有最佳的控制效果.在多次的實(shí)驗(yàn)之中, 我們還發(fā)現(xiàn), 無(wú)論的初始值如何選取, 在沒(méi)有外來(lái)強(qiáng)制干擾的情形下, 校正后的值總是趨近于某組基本恒定的數(shù)值, 這正說(shuō)明本文提出的自校正算法的數(shù)值穩(wěn)定性, 同時(shí)也表明,前面關(guān)于模型與對(duì)象之間的距離的定義,能夠基本真實(shí)地反映各基模型同真實(shí)對(duì)象的之間的“差距”或失配程度。
三、結(jié)論
本文針對(duì)多模型不確定性對(duì)象,提出并詳細(xì)描述了一種改進(jìn)的魯棒DMC算法――基于多模型加權(quán)優(yōu)化的RDMC.并將該算法應(yīng)用在Wood/Berry乙醇―水雙組分精餾塔模型做了詳細(xì)的仿真研究.仿真結(jié)果表明,基于多模型加權(quán)優(yōu)化的RDMC,較好地解決了多模型失配模式下DMC算法的性能魯棒性問(wèn)題,這一魯棒DMC控制算法特別適合于解決石化裝置中那些因切換工作點(diǎn),調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)導(dǎo)致對(duì)象特性遷移產(chǎn)生模型失配而導(dǎo)致的控制品質(zhì)下降問(wèn)題。
參考文獻(xiàn)
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(作者單位:1.內(nèi)蒙古商貿(mào)職業(yè)學(xué)院;2.上海交通大學(xué))
作者簡(jiǎn)介
二十四節(jié)氣農(nóng)諺歌(一)(正元立春雨水,二月墊春分,三月清明谷雨,四月立夏不滿,五月芒種夏至,六月小暑大暑;
七月立秋處暑,八月白露秋風(fēng),九月寒露霜降,十月立冬小雪,十一月大雪冬至,十二月小寒大寒。)
立春梅花分外艷,雨水紅杏花正妍。驚蟄蘆林聞雷報(bào),春分蜂蝶舞花間。
清明風(fēng)箏放斷線,谷雨嫩茶翡翠連。立夏桑葚似櫻桃,小滿養(yǎng)蠶又種田。
芒種玉簪庭前放,夏至稻花如白練。小暑風(fēng)吹早豆熟,大暑池畔賞紅蓮。
立秋知了催人睏,處暑葵花笑開(kāi)顏。白露燕歸又來(lái)雁,秋分丹桂香滿園。
寒露菜苗田間綠,霜降蘆花飄滿天。立冬報(bào)喜獻(xiàn)三瑞,小雪鵝毛飛蹁躚。
大雪紅梅迎風(fēng)開(kāi),冬至瑞雪兆豐年。小寒游子思鄉(xiāng)歸,大寒歲底慶團(tuán)圓。
二十四節(jié)氣農(nóng)諺歌(二)正月:歲朝蒙黑四邊天,大雪紛紛是旱年,但得立春晴一日,農(nóng)夫不用力耕田。
二月:驚蟄聞雷米似泥,春風(fēng)有雨病人稀,月中但得逢三卯,到處棉花豆麥佳。
三月:風(fēng)雨相逢初一頭,沿村瘟疫萬(wàn)民憂,清明風(fēng)若從南起,預(yù)報(bào)豐年大有收。
四月:立夏東風(fēng)少病遭,時(shí)逢初八果生多,雷鳴甲子庚辰日,定主蝗蟲(chóng)損稻禾。
五月:端陽(yáng)有雨是豐年,芒種聞雷美亦然,夏至風(fēng)從西北起,瓜蔬園內(nèi)受煎熬。
六月:三伏之中逢酷熱,五谷田禾多不結(jié),此時(shí)若不見(jiàn)災(zāi)危,定主三冬多雨雪。
七月:立秋無(wú)雨甚堪憂,萬(wàn)物從來(lái)一半收,處暑若逢天下雨,縱然結(jié)實(shí)也難留。
八月:秋風(fēng)天氣白云多,到處歡歌好晚禾,最怕此時(shí)雷電閃,冬來(lái)米價(jià)貴如何。
九月:初一飛霜侵損民,重陽(yáng)無(wú)雨一天晴,月中火色人多病,若遇雷聲菜價(jià)高。
十月:立冬之日怕逢壬,來(lái)歲高田枉費(fèi)心,此日更逢壬子日,災(zāi)殃預(yù)報(bào)損人民。
“問(wèn)渠那得清如許?為有源頭活水來(lái)。”那些源頭活水是什么呢?那就是生活,那就是鄉(xiāng)土資源。于漪老師曾說(shuō):“民族文化是民族的根,鄉(xiāng)土文化負(fù)載著民族文化,是根之根?!笔堑?,鄉(xiāng)土文化是民族歷史發(fā)展進(jìn)程中創(chuàng)造的物質(zhì)財(cái)富和精神財(cái)富總和的具體體現(xiàn)。千百年來(lái)的農(nóng)家文化,農(nóng)家風(fēng)情孕育了豐富的中華文化。許多作家就是吸著鄉(xiāng)土資源的營(yíng)養(yǎng)長(zhǎng)大的。如魯迅先生的文化之根在浙江紹興,是紹興魯鎮(zhèn)孕育滋養(yǎng)了他的《故鄉(xiāng)》、《社戲》等作品。沈從文的文化之根在湖南湘西,是古老、純樸而又神秘的湘西文化滋養(yǎng)了他的《邊城》等作品。諾貝爾文學(xué)獎(jiǎng)獲得者莫言的文化之根在山東高密鄉(xiāng),可以這么說(shuō),沒(méi)有高密鄉(xiāng)的風(fēng)土人情,沒(méi)有高密鄉(xiāng)厚重的歷史,就沒(méi)有今天的莫言。他的《紅高粱》等作品都深深地烙上了高密鄉(xiāng)的印記。楚良的作品的根又在哪呢?在湖北省仙桃市沙湖鎮(zhèn),他在談創(chuàng)作感受時(shí)說(shuō):“《石磙滾向何方》這篇小說(shuō)是我從打谷場(chǎng)上撿來(lái)的。”這些例子充分說(shuō)明鄉(xiāng)土資源對(duì)作家是多么的重要??!作為語(yǔ)文教師,我們不要再舍近求遠(yuǎn),緣木求魚(yú)了,而應(yīng)當(dāng)腳踏實(shí)地地開(kāi)發(fā)利用鄉(xiāng)土資源,為學(xué)生源源不斷地輸送營(yíng)養(yǎng)。
一、開(kāi)發(fā)利用鄉(xiāng)土資源,為語(yǔ)文課堂教學(xué)增色添彩
適時(shí)適度地把鄉(xiāng)土資源引入語(yǔ)文課堂教學(xué)中,可以拓展課堂教學(xué)內(nèi)容的廣度和深度,實(shí)現(xiàn)語(yǔ)文教學(xué)由課內(nèi)向課外的自然延伸,為學(xué)生打開(kāi)一扇“生活化語(yǔ)文”的窗口。
學(xué)了端木蕻良的《土地的誓言》一文后,就可以進(jìn)行拓展延伸,將學(xué)生的注意力由端木蕻良的家鄉(xiāng)引到學(xué)生的家鄉(xiāng)。端木蕻良用妙筆描繪了自己可愛(ài)的家鄉(xiāng),我們也可以描繪一下我們美麗的家鄉(xiāng)。我們的家鄉(xiāng)仙桃也很美,這里有美若少女的仙下河,輕歌曼舞的體育廣場(chǎng),琳瑯滿目的商城大廈,水鳥(niǎo)翔集、蘆花滿地的沙湖濕地公園……只要我們用心去觀察,這些美麗的景色就會(huì)流向我們的筆端。仙桃也有酒不醉人人自醉的風(fēng)土人情,學(xué)了琦君的《春酒》之后,也可以讓學(xué)生寫(xiě)一寫(xiě)年味十足的春節(jié),飄著粽子香味的端午節(jié)……這些風(fēng)土人情都能給同學(xué)們帶來(lái)無(wú)窮的歡樂(lè),這些濃濃的親情、鄉(xiāng)情,鮮活的農(nóng)家生活都會(huì)很自然地流向同學(xué)們的筆端。
二、開(kāi)發(fā)利用鄉(xiāng)土資源,為語(yǔ)文綜合性學(xué)習(xí)服務(wù)
《新課標(biāo)》明確指出:“溝通課堂內(nèi)外,充分利用學(xué)校、家庭和社區(qū)等教育資源,開(kāi)展綜合性學(xué)習(xí),拓寬學(xué)生的學(xué)習(xí)空間,增加學(xué)生語(yǔ)文實(shí)踐的機(jī)會(huì)?!比私贪娉踔姓Z(yǔ)文教材每個(gè)單元都編排了語(yǔ)文綜合性學(xué)習(xí),這些綜合性學(xué)習(xí)對(duì)提高學(xué)生語(yǔ)文綜合素養(yǎng)會(huì)產(chǎn)生巨大的影響。
人教版八年級(jí)上冊(cè)第四單元的綜合性學(xué)習(xí)是“到民間采風(fēng)去”。仙桃有著一千四百多年的歷史,蘊(yùn)藏著豐富多彩的民間文化。我們就組織學(xué)生到民間采風(fēng),并且收獲頗豐。同學(xué)們采到了散發(fā)著濃郁鄉(xiāng)土氣息的《哪有閑空回娘家》、《襄河謠》、《龍船調(diào)》等沔陽(yáng)民歌;采到了扣人心弦、悅耳動(dòng)聽(tīng)的天沔花鼓戲;采到了“雕龍雕鳳雕吉祥、繡花繡朵繡美好”的仙桃雕花剪紙。同學(xué)們也嘗到了仙桃獨(dú)特的風(fēng)味小吃。不必說(shuō)肥而不膩、香飄四海的沔陽(yáng)三蒸,也不必說(shuō)沙湖的咸蛋范關(guān)的酒,毛嘴的鹵雞沔城的藕;單說(shuō)那蘆林湖的藕帶、農(nóng)家小院的臘肉炒藜蒿,就讓人滿嘴生津,回味無(wú)窮。也可以組織學(xué)生觀看:北緯30°•中國(guó)行 第五十六集 物華天寶話仙桃《遠(yuǎn)方的家》,進(jìn)一步地了解仙桃。同時(shí),仙桃也是一塊人杰地靈的寶地,從古到今涌現(xiàn)出了許多杰出人才。有愛(ài)國(guó)民主人士張難先,有國(guó)際問(wèn)題專家、軍事評(píng)論家、民國(guó)新聞巨子楊潮(羊棗),有著名歌劇表演藝術(shù)家王玉珍,有體壇王子李小雙、李大雙,也有中國(guó)IT精英雷軍,文物鑒賞專家甘學(xué)軍。開(kāi)展“數(shù)風(fēng)流人物”的綜合性學(xué)習(xí)時(shí)可以組織學(xué)生瀏覽中國(guó)仙桃網(wǎng)中的《天下仙桃人》欄目,因?yàn)椤短煜孪商胰恕窓谀恳浴白穼^斗足跡、弘揚(yáng)仙桃精神、傳遞鄉(xiāng)音鄉(xiāng)情、共建美好家園”為宗旨,為展示仙桃形象提供了一個(gè)嶄新的舞臺(tái)。同學(xué)們可以通過(guò)這個(gè)窗口了解仙桃人在五湖四海創(chuàng)業(yè)的艱難歷程和輝煌成就。他們會(huì)以現(xiàn)在這些風(fēng)光天下的仙桃人為楷模,發(fā)憤圖強(qiáng)。
三、開(kāi)發(fā)利用鄉(xiāng)土資源,為學(xué)生作文提供素材
在作文教學(xué)中,有效地開(kāi)發(fā)利用鄉(xiāng)土資源,就會(huì)讓學(xué)生在學(xué)習(xí)中嗅到濃郁的鄉(xiāng)土文化,挖掘出豐富的寫(xiě)作資源。
仙桃地處江漢平原腹地,這里四季分明,景色優(yōu)美,自然資源極為豐富。下面一段順口溜就形象準(zhǔn)確地道出了仙桃?guī)资陙?lái)的發(fā)展變化:江南水鄉(xiāng)景色佳,流潭公園人人夸。天然氧吧何處尋?沙湖濕地公園迎。休閑娛樂(lè)健身體,體育廣場(chǎng)屬于你。農(nóng)家小院客滿堂,老板廚師人倍忙。商賈云集大興路,人頭攢動(dòng)忙購(gòu)物。武商集團(tuán)進(jìn)仙桃,帥哥靚妹歡樂(lè)淘。沔街美食潮頭立,城鄉(xiāng)改造換新衣。謀求發(fā)展不斷線,南城新區(qū)大家建。仙桃并不缺少美,缺少的是發(fā)現(xiàn)美的眼睛。美就在我們身邊,我們要用慧眼捕捉自然之美,用妙筆描繪自然之美。
現(xiàn)在許多孩子屬于獨(dú)生子女,家庭條件相對(duì)較好,家里玩具、電視、電腦一應(yīng)俱全。許多孩子節(jié)假日要么整天宅在家里看電視玩電腦;要么參加各種培訓(xùn)班。漸漸地,他們遠(yuǎn)離了社會(huì),遠(yuǎn)離了自然。作為老師就應(yīng)該幫助孩子改變這種狀況,把他們從電視電腦中解放出來(lái),把他們從繁重的課業(yè)負(fù)擔(dān)中解放出來(lái)。老師可以建議家長(zhǎng)多陪陪孩子到大自然中走一走,引著孩子去觀察周?chē)娜?、事、景。春看桃紅柳綠百花園;夏賞古鎮(zhèn)沔城蓮花池,秋游千年風(fēng)雨太子湖;冬覽銀裝素裹仙下河。這樣既擴(kuò)大了孩子的視野,也為孩子作文積累了素材。
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