DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 作为一种常见的骨科疾病，骨肉瘤属于恶性程度甚高、预后极差且转移较快的骨原发性恶性肿瘤。由于该病多发于青少年且危害很大，因此，早期发现、早期诊断和早期治疗便成为治疗骨肉瘤的关键。将机器学习中的基于近邻的局部分类器引入到骨肉瘤的数据分类中来，极大的提高了分类的自动性以及效果。然而由于骨肉瘤数据可能存在稀疏、噪声和非平衡等问题，如此算法的效果往往不佳。本文根据认知的相对性规律提出了基于相对变换的局部均值分类算法，通过相对变换将数据的原始空间变换到相对空间，在相对的空间中度量数据的相似性更符合人们的直觉，从而提高了数据之间的可区分性，同时在一定条件下相对变换还能抑制噪声的影响。实验结果表明，相对局部均值算法具有非常好的分类效果，可以有效地辅助临床医生。 关键词 :k近邻分类器，局部均值算法，相对变换，相对局部均值算法 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 作为一种常见的骨科疾病，骨肉瘤属于恶性程度甚高、预后极差且转移较快的骨原发性恶性肿瘤。由于该病多发于青少年且危害很大，因此，早期发现、早期诊断和早期治疗便成为治疗骨肉瘤的关键。在机器学习，计算机视觉，图像处理等领域中，将事物按照一定的特征或者规律进行分类是非常重要的一个步骤。将机器学习中的分类器引入到骨肉瘤的数据分类中来，极大的提高了分类的自动性以及效果。过去的数十年间，产生了大量的分类算法，经典的比如k近邻算法(k nearest neighbors， KNN)及其各种变体 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。由于理论上极其简单，也不需要对数据的分布做任何的假设，且只需要一个参数，因此KNN成为非常实用并且高效的分类器。然而，KNN在分类的时候，由于将每个样本同等看待，因此，当近邻间的信息不可以忽略并且在高密度区域外变得越来越大时，KNN分类器的效果往往比较差。另外一方面，当遇到非平衡数据的情况下，比如一类的数据明显比另一类多且分界线明显倾向于数据比较少的类的时候，KNN算法的分类效果也比较差。为了解决这个问题，Y. Mitani等人 [ 6 ] 设计了局部均值中心分类算法(Local mean center classifier， LMC)，即将每一类的k个近邻计算其局部均值中心，然后将待分样本分给距离该中心比较近的类；Boyu Li等提出了一种基于局部概率中心的分类算法(Local probability center classifier， LPC) [ 7 ] ，该方法关注于寻找最优分类面两侧具有代表意义的局部概率中心；P. Vincent等提出了一种局部超平面的分类器算法(K-local hyperplane nearest neighbor classifier， HKNN) [ 8 ] 。 考虑到生活中存在大量稀疏，噪声和非平衡数据，这些将极大地影响到分类器的性能。本文根据认知的相对性规律提出了基于相对变换的局部均值分类算法，通过相对变换将数据的原始空间变换到相对空间，在相对的空间中度量数据的相似性更符合人们的直觉，从而提高了数据之间的可区分性，同时在一定条件下相对变换还能抑制噪声的影响。基于相对变换的局部均值分类算法的主要优点如下：1) 将善于区分噪声，稀疏和非平衡数据的相对变换引入到分类器中来，极大地提升了分类器的性能；2) 将基于相对变换的局部均值分类器应用到骨肉瘤的分类中来，表明机器学习在临床辅助方面具有一定的作用。
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user: 2. 局部均值算法 作为KNN分类器的改进版本，由Y. Mitani等人于2006年提出的局部均值算法是一个局部的、懒惰的、非参数的分类器 [ 6 ] 。LMC算法的主要思想是要计算每个类的局部几何中心作为测试样本的最近邻，这一几何中心称为局部平均向量。具体说来，LMC方法中首先在训练样本的每个类中选出k个距离测试样本最近的样本，然后用在每个类别中选取的k样本计算出每个类的局部平均向量。由于每个类都计算出了一个局部平均向量，因此这些局部平均向量可以视为是每个类的一个类代表点。最后，该方法将测试样本分类到与该测试样本最近的局部平均向量所属的类别。局部均值分类器的具体算法描述如下 [ 9 ] ： 步骤1：在每个类中选出与测试样本最近的k个样本； 步聚2：对于每个类，由选取的k个最近邻样本，计算出针对每个类的局部平均向量； 步骤3：对于每个类，计算测试样本与局部平均向量之间的欧氏距离； 步聚4：根据测试样本与每个类的局部平均向量计算出的距离，将测试样本分类到具有最小欧氏距离的类别中去。
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user: 3. 相对变换 相比机器而言，人类在区分稀疏、噪音以及非平衡数据方面具有一种与生俱来的本领，这点值得机器向人类学习。当前的识别人脸、基因分类的机器学习方法常常需要数百甚至是上千的样本做训练，而人类视觉识别仅仅需要少量的样本就可以 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。这是由于人类在区分事物的时候一方面根据它们各自的属性，另外一方面是受团队中的成员影响，并且事物本身的属性又常常被周围的环境影响和改变着。经验表明，人类的感知具有相对性，如图1所示。在图1中的两个虽然实际上是一样大的圆 和 [ 12 ] ，常常会误认为圆 比圆 大。原因是与周围的圆相比，圆 显得比较大，而圆 则明显小于其周围的圆，最终会误认为圆 大于圆 。 由于相对变换并不是等距变换，而是一种具有放大作用的变换，因此更加容易凸显数据间的拓扑结构，并因此提高了数据之间的可区分性，如图2所示。在原始空间中由于 ， 和 等概率成为 的最近邻，而在相对空间中由于 ，则很容易判断相比 ， 与 更近，如此也更符合人类的直觉。因此相对变换并不是简单的线性变换，通过相对变换，原始空间中不好区分的数据在相对空间中则容易区分开来，从而提高了数据间的可区分性。此外，相对变换还容易识别出孤立点，如图2所示。从直观上看，图2(a)中的 很有可能是孤立点，但是由于在原始空间中满足了 ，这使 和 拥有等概率成为 的近邻，这也与我们的直觉不一致。而在相对空间中由于 ，这意味着孤立点 更加远离正常数据点，从而提高了数据间的区分性。 为模型化该认知规律，以原始数据空间 中的每个数据点作为基向量来构造新的空间，这样任意点 到其他所有点的距离就构成该点在新空间中的坐标，这个过程称之为相对变换。 图1. 人类视觉的相对性 图2. 相对变换能抑制噪声的影响，(a) 原始空间，(b) 构造的相对空间
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user: 4. 相对变换的局部均值分类算法 算法 RLMC(x，X，k) /* x为测试样本，X为训练样本集，k为在每个类中选取的最近邻样本数 */ 步骤1：在每个类 中选出与测试样本x最近的k个样本，由 表示； 步骤2：用下面的方法构建相对空间： (4-1) 步聚3：对于每个类 ，在相对空间中，由选取的k个最近邻样本，按如下方法计算出针对每个类 的相对局部平均向量： (4-2) 步骤4：对于每个类 ，计算测试样本x与相对局部平均向量 之间的相对欧氏距离： (4-3) 步聚5：根据测试样本x与每个类 的相对局部平均向量 计算出的距离 ，将测试样本x分类到具有最小相对欧氏距离 的类别 。
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user: 5. 结论 实验中选用正常人长骨CR图像和长骨骨肉瘤图像，图像格式均为DICOM格式。有效样本共计110例，其中骨肉瘤患者为58例，正常人52例。由于这些图像来源于不同的机器，图像的分别率会有所不同，因此不同图像的感兴趣区域的分别率差异有可能成数量级变化，而该差异对纹理特征的提取结果会有较大的影响。因此对图像进行了预处理，以降低分辨率差异造成的不良影响。 为验证我们提出的方法的有效性，在骨肉瘤数据集上进行实验。实验中将本文提出的相对局部均值分类器与几种懒惰、非参数的方法进行比较，他们分别是：KNN、HKNN、LMC和LPC。从表1中的测试结果可以看到，在骨肉瘤数据上，与其它4个算法相比，RLMC算法具有最好的表现，说明该方法具有相当好的分类性能。说明通过相对变换构造的相对空间，在相对空间里面选择近邻更加符合人们的直觉，从而提高了数据的分类效果。 Table 1 Average classification errors for osteosarcoma dat 数据 KNN HKNN LMC LPC RLMC 骨肉瘤 2.54 ± 0.025 52.72 ± 0.13 47.27 ± 0.012 47.15 ± 0.05 0.36 ± 0.49 表1. 骨肉瘤数据集上各算法的平均分类错误率
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user: 6. 结束语以及展望 本文根据认知的相对性规律提出了基于相对变换的局部均值分类算法，通过相对变换将数据的原始空间变换到相对空间，在相对的空间中度量数据的相似性更符合人们的直觉，从而提高了数据之间的可区分性，同时在一定条件下相对变换还能抑制噪声的影响。基于相对变换的骨肉瘤分类算法具有非常好的分类效果，可以有效地辅助临床医生。同时，实验表明，将认知规律结合当前的分类器可以有效地提升分类性能，未来将探索更多的认知规律并且将它们应用到分类器中来。
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user: 摘 要 交互的特征是指那些分开考虑对目标集不相关或弱相关，但合在一起考虑却对目标集高度相关的特征。特征交互现象广泛存在，但找出有交互作用的特征却是一项具有挑战性的任务。本文旨在对基于聚类的FAST特征选择算法进行改进，在其基础上考虑特征的交互作用，首先去掉FAST的移除不相关特征的部分，接着加入交互权值变量，使得在移除不相关和冗余特征的同时，保留有交互作用的特征。为了对两个算法进行对比分析，我们选取了5个不同领域的16个公开数据集进行实证分析，并使用4种分类器对实验结果进行评估，包括C5.0、Bayes Net、Neural Net和Logistic，接着从选择的特征个数、算法运行时间和分类器的准确率3个方面对两个算法进行比较。实验结果表明，两者选择的特征个数相差不大，有时IWFAST甚至可以减少特征个数，同时IWFAST能提高分类器的准确率，尤其对于特征数量较多的情形，以及Game和Life领域。美中不足的是，IWFAST的运行时间较长，但仍在可接受的范围内。 关键词 :特征选择，特征交互，交互权值变量，Filter，特征聚类，图论 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 特征选择是模式识别和机器学习中的数据预处理的一个步骤，在近些年来受到各个领域中诸多学者的关注。特征选择的目标，是从特征集合中选择一个尽可能小的特征子集，并且在表达原始特征时保留一个适当高的准确率。特征选择有很多优点，比如避免出现过拟合现象、提高数据的可视化、减少储存需求、减少训练时间、提高学习的准确率、提高结果的可理解性等 [ 1 ] 。 特征选择的方法可以分为四大类：Filter、Wrapper、Embedded和Hybrid。Filter方法是选定一个指标来评估特征，根据特征指标值来对特征排序，同时设定阈值，将达不到该阈值的特征去掉。这类方法只考虑特征X和目标Y之间的关联，相对另两类特征选择方法Wrapper和Embedded计算开销最少。Wrapper方法和Filter不同，它不考虑特征X和目标Y直接的关联性，而是在添加一个特征后观察模型最终的表现来评估特征的好坏。它使用一个明确的分类器去评估特征子集，以不同的搜索策略下分类器的准确率来评价特征。这类方法的准确率一般较高，但是所选择的特征子集依赖于分类器的选择，计算复杂度较高，而且容易出现过拟合。Embedded方法将特征选择与算法本身紧密结合，在模型的训练过程中完成特征的选择，具体来说，先使用某些机器学习算法对模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数的大小选择特征。Hybrid方法是Filter和Wrapper的结合，它通过使用Filter来产出一个特征子集，再运用Wrapper来对该子集进行特征选择。在这四类方法中，Filter方法因其具有普遍性而受到广泛使用，特别是在处理大数据的情形下。 在Filter的特征选择算法中，基于聚类的特征选择算法被证实了比传统的算法更为有效，Pereira et al. [ 2 ] 、Baker和McCallum [ 3 ] 以及Dhillon et al. [ 4 ] 利用了词的分布聚类来减少文本数据的维度。在聚类分析中，图论被广泛地运用于实践中。图论聚类的思路很简单：计算样本的邻近图，然后根据某一标准删除明显比邻边更大或更小的边，由此可以得到一个森林，森林中的每一颗树代表了一个簇。Qinbao Song， Jingjie Ni和Guangtao Wang [ 5 ] 将图论聚类运用于特征选择中，采用了最小生成树(MST)理论，提出了一种基于快速聚类的特征选择算法(FAST)。FAST算法有两个步骤：首先，通过图论聚类方法将特征划分成几个类，然后，从每一个类中选出一个最具有代表性，与目标集最相关的特征，组成最终的特征子集。在这一算法中，不同类中的特征各自独立，因此该算法极可能产生有用而相互独立的特征子集。 然而，与大多数特征选择方法一样，FAST算法关注的是尽可能地去除不相关和冗余的特征。但除了鉴别不相关和冗余的特征之外，一个重要而又常常被忽视的概念就是特征间的信息交互 [ 6 ] 。有交互作用的特征是指各自对目标集不相关，但一旦结合起来却对目标集高度相关的特征。XOR问题就是一个典型的例子。尽管最近有研究指出交互作用的存在，但是很少有文献给出交互作用的具体解决方案。Zilin Zeng，Hongjun Zhang，Rui Zhang和Chengxiang Yin [ 7 ] 给出了信息交互作用的定义，提出了基于交互权值的特征选择算法，引入交互权值变量来衡量特征的冗余和交互作用。 本文拟对FAST算法进行改进，在其基础上考虑特征的交互作用，在算法中加入交互权值变量，用这一变量去修改邻近图的边的权重，并调整相应的特征筛选标准，构造一个新的特征选择算法，称为IWFAST。 为了证实IWFAST算法的有效性，我们用了5个领域的16个公开的数据集进行检验并与FAST算法进行对比分析。实证结果表明，与FAST算法相比，IWFAST算法在某些情况能够减少特征的个数，还能提高在不同分类器下算法的准确率。 本文接下来的内容按以下结构展开：第2章，介绍相关的工作。第3章，给出相关、冗余和交互的定义。第4章，分别介绍FAST算法和IWFAST算法的框架和具体流程。第5章，将两个算法分别运用于实际数据中，以做对比分析。最后，第6章，作出一个简要的结论并且给出进一步的工作计划。
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user: 2. 相关工作 近些年来，层次聚类被用于文本分类的选词中。分布聚类可将词划分成不同的群组，在这类研究中，Pereira et al. [ 2 ] 是基于词之间特殊的语法关系，而Baker和McCallum [ 3 ] 则基于目标集的分布。由于词的分布聚类会自然地凝聚，从而导致次最优的词聚类以及较高的计算开销，Dhillon et al. [ 4 ] 提出了一种新的信息理论划分算法用于词聚类，并且将其应用于文本分类中。Butterworth et al. [ 8 ] 在特征的每一个类中使用一种特殊的测量标准，叫Barthelemy-Montjardet距离，然后在得到的聚类层级中使用系统树图来选择最相关的特征。不幸的是，这种基于Barthelemy-Montjardet距离的聚类评估标准不能识别出能够允许分类器提高原始准确率的特征子集，进一步说，与其他特征选择算法相比，这一方法得到的准确率较低。 层次聚类还能用于光谱数据的特征选择中。Van Dijck和Van Hulle [ 9 ] 提出了一种Hybrid特征选择回归算法。Krier et al. [ 10 ] 展示了一个结合了光谱变量的分层约束聚类和基于互信息的簇的选取的方法。这一特征聚类方法和Van Dijck和Van Hulle [ 9 ] 的类似，唯一不同的是前者要求每个类中必须只包含连续的特征。这两种方法都使用了凝聚层次聚类来剔除冗余的特征。 与上面基于层次聚类的特征选择算法不同，Qinbao Song，Jingjie Ni和Guangtao Wang提出的FAST算法 [ 5 ] 在聚类时运用了最小生成树的理论。这也是本文重点关注的内容。 在很多分类问题中，一个特征单独地看对目标集并不提供有用的信息，但当和另一个特征结合在一起时，会对分类的准确性产生明显的提升效果。如果我们只考虑相关性和冗余而忽视交互作用，我们就会损失一些有价值的特征。 于是，特征的交互作用逐渐引起了学者们的关注。Zhao and Liu [ 11 ] 提出了一种基于数据一致性的特征评分标准，发展了一种Filter算法，叫INTERACT，以便在选择相关特征的同时探索特征的交互作用。最近，Wang et al. [ 12 ] 提出了一个基于FOIL规则的算法FRFS，它不仅保留了相关的特征，剔除不相关和冗余的特征，还考虑了特征的交互作用。FRFS首先将FOIL规则中所有在前的特征合并，得到一个排除了冗余特征并保留了交互特征的候选特征子集。接着，使用一个新的CoverRatio标准去识别和剔除候选特征子集中不相关的特征，得到最终的特征子集。 Zilin Zeng，Hongjun Zhang， Rui Zhang和Chengxiang Yin [ 7 ] 在信息理论框架中重新定义了相关性、冗余和交互作用，接着引入一个交互权值变量，该变量可以反映出特征是冗余的还是信息交互的，从而提出了基于交互权值的特征选择算法(IWFAST)。本文将利用IWFAST中的相关定义及交互权值变量，对FAST算法进行改进，使得在保留相关特征和剔除冗余特征的同时，仍能保留有交互作用的特征。
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user: 3. 相关、冗余和交互的定义 在介绍相关、冗余和交互的定义之前，首先要引入一个概念，叫交互增益(即交互信息)。交互增益的引进利用了信息增益(即互信息)的思想。 信息增益是指期望信息或信息熵的有效减少量。设 和 是两个离散的随机变量，他们的联合概率分布是 ，其中 。则信息增益 的定义为 (1) 信息增益 可被视为当两个随机变量有交互作用时对信息交互的衡量。Jakulin [ 13 ] [ 14 ] 概括了当有三个随机变量有交互作用时对信息交互的衡量，介绍了交互增益的定义： (2) 该定义又可以变为 (3) 与互信息不同，交互信息可以为正、为0或为负。当两个随机变量合在一起可以提供一些在他们分开时不能提供的信息，则交互信息取正数；当两个随机变量可以提供一些相同的信息时，交互信息取负数；当 (或 )的引入不能改变 (或 )与 的关系时，交互信息为0。 Zilin Zeng，Hongjun Zhang，Rui Zhang和Chengxiang Yin [ 7 ] 利用上述交互信息的概念给出了相关、冗余和交互的定义： 定义1 (相关)设 是一个特征全集， 且 。特征 对于目标集 是相关的当且仅当 ，使得 。否则，特征 是不相关的。 依据定义1，相关性有条件地依赖于 。一个特征 对 是相关的，只要存在 的一个子集 ，使得对于 ， 和 的条件互信息是非负的。这和传统的相关特征的定义 [ 15 ] 是一致的，并且包括了强相关和弱相关两种情况。 定义2 (冗余)设 是一个拥有 个特征的特征集， 且 。 中的特征是相互冗余的当且仅当 ， 。 依据定义2， 表明 和 是相互冗余的，换句话说，他们都提供了部分关于 的重叠的信息。因此，这一不等式暗示了 个特征中存在着冗余。 定义3 (交互)设 是一个拥有 个特征的特征集， 且 。 中的特征是相互交互的当且仅当 ， 。 依据定义3， 意味着特征子集 和 间存在协同作用，即他们合在一起会比分开时提供更多的信息。换句话说， 中任意一个特征的缺失都会降低预测 的能力。因此，交互的定义是合理的。特别地，当 时，有， 。
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user: 6. 结论 特征选择的主要目的是找出一个尽可能小的特征子集，使得该特征子集能够准确地预测目标集。特征交互存在于很多实际情形中，但找出有交互作用的特征是一项具有挑战性的任务。本文旨在对FAST算法进行改进，在FAST算法的基础上考虑特征的交互作用，使得在移除不相关和冗余特征的同时，保留有交互作用的特征。改进的IWFAST算法去掉了FAST中移除不相关特征这一步骤，对所有特征构造完成图，并在FAST的权值与相关度量的基础上加入交互权值变量，将调整后的度量作为完成图的权值，使得算法能够反映出特征的冗余或交互。接着，IWFAST算法仍需要生成最小生成树，分割最小生成树，选择代表特征，最终得到特征子集。 我们将FAST算法和IWFAST算法运用5个领域的16个公开数据集中，包括商业领域(Business)、社会领域(Social)、游戏领域(Game)、生物领域(Life)和物理领域(Physical)，并运用决策树C5.0、贝叶斯网络(Bayes Net)、神经网络(Neural Net)和Logistic回归这4个分类器对两个算法的结果进行评估，从特征个数、运行时间和准确率三个方面进行对比分析。实验结果表明，IWFAST算法的性能和效力要优于FAST算法，特别是在Game和Life领域，或者是对于特征数量较多的数据集。但是美中不足的是，IWFAST的运行时间较长，这是考虑交互作用所要付出的代价，不过也是在可接受的范围内。因此，IWFAST为基于聚类的特征选择算法提供了参考，也可以作为处理高维数据的一种有效方法。 当然，本文的算法还存在着一些不足，比如，IWFAST算法的运行时间偏长；算法只能运用于离散数据等，对连续数据离散化可能会损失部分信息。因此，我们将来的工作首先要重点关注IWFAST算法的优化，考虑是否有其他的编译环境或者编译语言能够缩减算法的运行时间。接着，要考虑是否可以将IWFAST推广到连续数据或混合型数据中。
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user: 摘 要 HyperStudy把目前使用最多的CAE仿真软件，HyperMesh及ANSYS完美的结合到了一起。运用HyperStudy能够快速的对出产的新车局部问题进行优化改进，大大缩短了出产新车的时间。内部自带的优化方法能满足目前各种优化分析的需要，用其优化的结果能快速的找到优化最优解，并以最优的方式完成整车的制造。 关键词 :HyperStudy，ANSYS，点焊车，优化设计 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 现代轨道车辆中应用最多的焊接方式有对接焊、搭接焊、点焊等。点焊结构具有质量轻、静强度高、可靠性好和易于实现自动化等优点 [ 1 ] ，被中车各生产厂所接受。对点焊车车体的安全校核，基于有限元方法进行仿真分析，是广泛采用的一种方法。张军等 [ 2 ] 构建出较好的车辆优化数学模型并验证了其可行性；陈勇敢等 [ 3 ] 对车体焊点布置方法及优化软件进行了对比，指出了OptiStruct和ANSYS对焊点布局优化的利弊，并运用这两款软件对应用模态分析对焊点进行了布局优化。谢素明等 [ 4 ] 解释了结构稳定性的算法原理，并运用OptiStruct软件对不锈钢点焊车车体局部运用子结构技术进行了稳定性分析，并通过优化手段解决了某点焊车车体的失稳问题，同时提出可用变密度法来进行焊点的布局优化。潘迪夫等 [ 5 ] 在论文中提出可运用多目标遗传算法对机车部件进行优化。 目前的优化软件较多，HyperStudy可调用各种分析软件进行形状和尺寸优化，吴洪亮 [ 6 ] 运用，HyperStudy与OptiStruct结合对汽车车体进行了尺寸优化，刘磊 [ 7 ] 对航天器结构做了优化，而焦柯 [ 8 ] 的论文中，表明修改某单元内部参数就可以完成尺寸优化，厂内目前的分析软件主要以ANSYS为主，若直接用HyperStudy与ANSYS连接，能大大提高车体研发效率。通过以上论文的启发，焊点在ANSYS中也是以网格形式模拟，若直接修改网格参数，运用HyperStudy的内部优化方法，不断修改网格参数，得到满足优化中目标函数的数据，从而完成对焊点布局的优化操作。本文工作基于HyperStudy优化平台，结合HyperMesh建模和ANSYS分析功能，对新型不锈钢点焊车车体进行分析与优化，包括补强板设计位置、厚度等，局部结构的优化设计能在节省材料的同时大大降低应力值。
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user: 2. 车体有限元模型 新型不锈钢点焊车车体钢结构整体由底架、侧墙、车顶、端墙等组成。车体整体外裹不同厚度蒙皮，内为不同尺寸Z型钢焊接而成的骨架。内外部由焊点连接。车体受力后，力通过各焊点遍布整个车体。车体端部底架及枕梁大部分用09CuPCrNi不锈钢，其余部分采用SUS301L系列不锈钢，其力学性能如表1所示。 HyperMesh是一个高质量高效率的有限元前处理软件，它提供了高度交互的可视化环境帮助用户建立产品的有限元模型。HyperMesh高质量高效率的网络划分技术可以完成全面的杆梁、板壳、四面体和六面体网格的自动和半自动划分，大大简化对复杂几何进行仿真建模的过程 [ 9 ] 。基于HyperMesh软件对上述车体进行有限元建模，有限元模型主要以四节点壳单元(ANSYS SHELL181)为主，车体焊点由两点梁单元(ANSYS BEAM188)模拟，设备质量由质量单元(ANSYS MASS21)模拟，连接关系由柔性元(RBE3)和刚性元(CERIG)模拟。车体单元总数为1，745，762个，其中梁单元总数为37，612个，节点总数为1710453个。车体有限元模型分别如图1所示，梁单元分布情况如图2所示。
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user: 3. 计算结果及分析 3.1. 整车应力分析 车体静强度分析包括垂向、纵向、扭转等14个工况，其中最为恶劣的是整备状态车钩1500 KN压缩 图1. 车体几何模型 图2. 焊点分布图。 (a) 焊点整体分布图；(b) 焊点局部分布图 Table 1 Mechanical Properties of stainless steel high speed EMU 材料名称 密度 kg/m 3 弹性模量 MPa 泊松比 屈服极限 MPa 09CuPCrNi-A 7.297 210，000 0.3 345 SUS301L-DLT 7.297 183，000 0.3 345 SUS301L-ST 7.297 183，000 0.3 410 SUS301L-MT 7.297 183，000 0.3 480 SUS301L-HT 7.297 183，000 0.3 685 表1. 不锈钢高速动车组车体材料力学性能表 图3. 整备状态下车钩处1500 KN压缩工况加载示意图 工况。对纵截面进行横向位移约束及纵向垂向扭转约束，为模拟真是实验状态，左右车钩处各施加750 KN的纵向压力，车体地板梁处施加151 KN的垂向力，施加状况如图3所示。 提取压缩工况计算结果，车体各窗角附近应力值均在200 MPa以上，最大窗角处应力值到达247 MPa，具体位置如图4所示。 3.2. 修改窗角设计 窗角处计算应力值达到较大值247 MPa，超出屈服强度，需要对窗角结构进行修改设计，以优化结构降低应力。为计算方便计算，修改设计过程中采用子模型技术，把窗角处分离出来，引入总体结构中边界条件，对子模型单独进行优化计算。修改设计选定在窗角四周均加入2 mm厚L型补强板，同时在横梁和立柱交叉处焊接2 mm厚十字立板，如图5所示，此时应力值下降到202 MPa。
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user: 4. 基于HyperStudy的结构优化 图6是两图对比，说明这块区域应力在整车上，和分离出来应力最大值差不多，所以可用子模型结构来替换整车结构，进行计算分析。虽然增加补强板后，应力值下降到了厂里要求的水平，但从板厚的选择，焊点的布置并不是最优解，在此处可利用HyperStudy平台，对子模型中的5块补强板及与之关联的34个焊点进行优化，优化方法选用序列二次规划法(SQP法)及遗传算法(GA法)，对编程后的cdb文件，运用ANSYS11.0版本求解器优化后使分布达到最优解。补强板结构优化设计过程如图7所示。 图4. 整备状态车钩1500 KN压缩工况应力云图。(a) 车体整体应力云图；(b) 车体局部应力云图 图5. 窗角补强方案模型。(a) 窗角处原结构；(b) 加十字板结构；(c) 加强板结构 图6. 修改结构后应力云图。(a) 子模型应力云图；(b) 整车局部应力云图 4.1. 优化方法介绍 [ 10 ] 4.1.1. 序列二次规划法(SQP法)介绍 序列二次规划法(SQP法)是一种用于求解有约束问题的优化方法。其基本思想是在原有模型的基础上构建一个拉格朗日二阶近似模型，并通过求解该近似模型已确定搜索方向: 在搜索过程中，设计约束被线性化，得： 求解此类二次问题即得优化目标。搜索方向的确定服从以下基本原则：从当前设计点出发，通过搜索得到的新的设计点需要使目标目标函数的取值更优，且满足约束条件。 4.1.2. 遗传算法(GA法)介绍 遗传算法是以进化理论为依托的一类机器学习技术。其实一种群体进化技术，个体通常用二进制来进行编码。在进行适应度(Fitness)计算时，需对个体进行解码。适应度是评价某个解优劣性的指标。按照达尔文的适者生存进化理论，具有高实用度的个体更有可能被选择(Selection)来繁殖下一代。 图7. 车体补强板处优化的流程图 基于所选个体，通过遗传操作算子将繁殖(Reproduction)下一代。一个个体与所选的另一个个体按照一定概率进行交叉(Cross over)和变异(Mutation)。所产生的个体成为下一代的候选解。这一过程将被重复许多代以使种群不断进化，从而获得优化问题的解。 4.2. 焊点布局优化(SQP法) 4.2.1. 仅对beam梁拓扑优化 在优化求解器中选择SQP方法，设计变量：单独设置34个beam梁材料的弹性模量值为183，000 MPa，下限为1 MPa，上限为183，000 MPa；设置约束条件：子模型所有节点最大应力值小于等于180 MPa；设置目标函数：弹性模量总和最小。设置好后执行优化，优化结果如图8所示。根据要求，去掉小于1000 MPa弹性模量的beam梁4个，beam梁优化后形状改变图如图9，应力云图如图10，在bottom面，最大值为193.107 MPa。 4.2.2. 对结构尺寸优化 再对5个补强板进行优化，同理在优化求解器中选择SQP方法，设计变量：单独设置5块板厚度值为4mm，下限为1.5 mm，上限为4 mm；设置约束条件：子模型所有节点最大应力值小于等于180 MPa；设置目标函数：应力值最低。设置好后执行优化，优化结果如图11所示，最大应力值降低到184.6 MPa， 图8. 焊点布局优化历史 图9. beam梁优化后形状改变图 图10. 焊点布局优化后应力分布图 结果表明若想继续降低应力需增加全部板厚。 4.3. 焊点布局优化(GA法) 4.3.1. 仅对beam梁拓扑优化 在优化求解器中选择GA方法，设计变量：单独设置34个beam梁材料的弹性模量值为183，000 MPa，下限为1 MPa，上限为183，000 MPa；设置约束条件：子模型所有节点最大应力值小于等于180 MPa；设置目标函数：弹性模量总和最小。设置好后执行优化，优化结果如图12所示。根据要求，去掉小于1000 MPa弹性模量的beam梁6个。形状改变图如图13所示；得应力云图如图14所示，在bottom面，最大值为193 MPa。 4.3.2. 对结构尺寸优化 再对5个补强板进行优化，同理在优化求解器中选择GA方法，设计变量：单独设置5块板厚度值为4 mm，下限为1.5 mm，上限为4 mm；设置约束条件：子模型所有节点最大应力值小于等于180 MPa；设置目标函数：应力值最低。设置好后执行优化，优化结果如图15。根据要求，分别改变厚度以降低应力值，最大应力值降低到181.9 MPa，优化结果与用SQP优化结果基本一致。 4.4. 计算结果对比
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user: 5. 结论 本次对车体补强结构整体进行了优化，解决了直接用HyperMesh导出CDB文件进行优化的难题。使用序列规划法优化，结果显示有4个beam梁的弹性模量值在1000以下，得到优化结果后取出此4个beam梁并去除与之相连的局部补强板；使用遗传算法优化，结果显示有6个beam梁的弹性模量值在1000以下，得到优化结果后取出此6个beam梁并去除与之相连的局部补强板。结构改变后放入ANSYS 图11. 目标约束函数及变量迭代步骤数值变换图 图12. 焊点布局优化迭代历史 图13. Beam梁优化后形状改变图 图14. 焊点优化应力分布图 图15. 目标约束函数及变量迭代步骤数值变换图 重新计算，得到结果与直接优化产生一致，至此表明优化结果能合理的应用到实际中，并能通过优化达到减材减重的效果。
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user: 摘 要 水电站、大坝等工程的建设，阻断了河流流域中各种鱼类的洄游路线。为保证鱼类的生存环境，各工程大都采用了修建鱼道的形式来沟通鱼类的洄游。竖缝式鱼道是各种型式鱼道中采用最广泛的。本文主要通过对竖缝式鱼道进行模型试验，得到竖缝式鱼道主流流速的变化规律及主流的路径，从而绘制出相关的竖缝式鱼道的主流变化规律图以及主流的流速图。 关键词 :竖缝式鱼道，模型试验，结构，流速图 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着发电需求量逐日加大、水资源紧缺现状日益加重，对水利工程建设的依赖也日趋增加。然而，大坝等水工建筑物的修建阻断了河流的连续性，改变了河流固有的自然特性，阻断了鱼类的洄游通道。鱼道是沟通鱼类洄游通道的一种有效措施。 鱼道主要有3种类型，即丹尼尔式鱼道、池堰式鱼道和竖缝式鱼道 [ 1 ] 。丹尼尔式鱼道，适合于跳跃能力强的鱼类；而堰流式鱼道，适合跳跃能力强的鱼类 [ 2 ] 。我国在2000年以来经过技术评估的24个国家级水利水电项目鱼道建设中，垂直竖缝式占到了58.3%，目前我国以垂直竖缝式鱼道为主 [ 3 ] 。
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user: 2. 国内外研究现状 2.1. 国外鱼道研究现状 竖缝式鱼道最早应用于加拿大Fraser河鬼门(Hell’s Gate)峡的鱼道中，对于竖缝式鱼道的水力特性与设计方法，国外学者进行了较多的研究。Rajaratnam等人 [ 4 ] 对竖缝式鱼道的均匀流和非均匀流特性进行了试验研究，得出无量纲流量与相对水深的关系。Wu等人 [ 5 ] 竖缝式鱼道的流场结构进行了试验，研究了竖缝式鱼道的消能效率，认为通过竖缝的流动可看作平面射流，但与平面射流又有很大区别；Guiny等人 [ 6 ] 对竖缝式鱼道的水力特性进行了数值模拟计算。 2.2. 国内鱼道研究现状 在国内，毛熹等人 [ 7 ] 对竖缝式鱼道提出了一种优化的新结构，使每一级鱼池都具有三级跌坎及一个凹槽，优化鱼道相比于原模型，鱼道内的平均流速降低了30%以上，水流也更为平缓。董志勇等人 [ 8 ] 分析了异侧竖缝式鱼道的横向流速分布的特征及其随流量的变化情况，得出了鱼池横向流速分布的特征表现为：在前半池长，近似为壁面射流分布；在后半池长，近似为高斯分布；横向流速分布特征几乎不随流量的变化。 另外，我国现在也有许多水利水电工程采用竖缝式鱼道作为鱼道工程类型，比如，辽宁三湾水利枢纽 [ 9 ] 、吉林老龙口水利枢纽 [ 10 ] 、北京上庄新闸 [ 11 ] 等。
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user: 3. 竖缝式鱼道模型试验 3.1. 模型尺寸 模型按照非1:1的比例进行时，对试验数据结果会有一定的误差，为了使试验数据结果更为精确，采用1:1的试验模型如图1所示，其更加地能体现出真实状态下的鱼道的模型的水流特征，能够提供更为准确的试验数据。 鱼道是提供鱼类洄游的通道，若要使鱼类的洄游更加地顺利，需要满足适合鱼类洄游各个条件，其 图1. 鱼道的模型尺寸示意图 中流速极为重要，在鱼类洄游的路径之中出现了流速超过了鱼类洄游的最大游泳能力下的游速，鱼道是很难使鱼类顺利完成洄游的。此次试验将对鱼道的主流流速进行数据记录。 3.2. 试验设备与量测方法 3.2.1. 试验设备 试验所使用的试验设备为声学多普勒点式流速仪(小威龙)，小威龙是一款高精度三维点式流速仪，应用范围十分广泛。小威龙采用声学多普勒测量原理，测量数据精度高，而且仪器本身不产生零点漂移。测量水深时精度可达0.001 m，测量流速时精度可达0.0001 m/s。因此精度要求完全可以满足试验要求。 3.2.2. 试验测量方法 试验模型由9个鱼池组成，每级鱼池布置34个测点，在各测点用小威龙进行测量。最终得到数据，分析数据，得到该鱼道主流流速的大小。
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user: 4. 试验结果及分析 4.1. 鱼道沿程流速变化 鱼道向下游方向设为x轴，垂直鱼道为y轴，如表1所示。 由图2可以得到，流速沿程一直处于波动状态，但是结合到该试验的试验模型的长度2.4 m，便能发现波动几乎是按照一个鱼池的长度2.4 m呈现出周期性的波动。并且每一个鱼池的最大流速相对上一个鱼池的最大流速有减弱的趋势。 由水力学知识，水流的连续性方程为： ，其中，Q为流量，在此次试验中为一个定值。当水流经过两个异侧竖缝的时候，过水面积为最小值，此时便有了流速V的最大值，随后断面面积增大，流速V又减小，然后水流流速就会重复这样的周期进行变化，这便是每一个鱼池流速波动的原因。 另外，由于鱼道不是绝对光滑，会存在沿层阻力系数，会产沿层损失，使得水流的能量减小，再加上水流撞击在异侧竖缝上面，会产生局部损失，水流的能量也会减小。两者均为能量损失，使得总水流的能量为损失，所以相对上一级水流的最大速度有所减小。因此，每一个鱼池的最大流速相对于上一个鱼池的最大流速稍有减小。 Table 1 The velocity data of fishwa x(m) y(m) V(m/s) x(m) y(m) V(m/s) 0.30 0.60 0.89 9.90 0.60 0.89 0.90 0.80 0.65 10.50 0.80 0.63 1.50 0.60 0.54 11.10 0.60 0.51 2.10 0.30 0.74 11.70 0.30 0.73 2.70 0.60 0.91 12.30 0.60 0.86 3.30 0.80 0.66 12.90 0.80 0.60 3.90 0.60 0.55 13.50 0.60 0.50 4.50 0.30 0.75 14.10 0.30 0.69 5.10 0.60 0.92 14.70 0.60 0.82 5.70 0.80 0.68 15.30 0.80 0.59 6.30 0.60 0.55 15.90 0.60 0.48 6.90 0.30 0.77 16.50 0.30 0.64 7.50 0.60 0.91 17.10 0.60 0.79 8.10 0.80 0.62 17.70 0.80 0.54 8.70 0.60 0.55 18.30 0.60 0.42 9.30 0.30 0.75 18.90 0.30 0.59 表1. 鱼道沿程流速数据 图2. 各鱼池沿程流速变化示意图 4.2. 第三级鱼池的流速测量结果 根据Wu等人 [ 5 ] 的研究，对于鱼道的大部分鱼池而言，其中的水流流态基本一致，同时，当鱼道坡度小于10%时，鱼池中水流呈明显的二维特征，因此本实验(鱼道坡度为6%)只取二维结果，另外，由于篇幅原因，这里只列出了第三级鱼池的试验数据。 表3的数据是表2中每个横坐标所对应的最大流速，11个点，如图3所示。由图3及表3可以看出， Table 2 Velocity data of the third poo x(m) y(m) V(m/s) x(m) y(m) V(m/s) 0.30 0.60 0.16 1.20 0.60 0.42 0.30 0.90 0.90 1.20 0.90 0.70 0.30 1.20 0.12 1.20 1.20 0.38 0.30 1.50 0.16 1.20 1.50 0.05 0.30 1.80 0.08 1.20 1.80 0.46 0.60 0.30 0.26 1.50 0.30 0.62 0.60 0.60 0.24 1.50 1.20 0.20 0.60 0.90 0.94 1.50 1.50 0.11 0.60 1.20 0.27 1.50 1.80 0.27 0.60 1.50 0.24 1.80 0.30 0.50 0.60 1.80 0.28 1.80 1.20 0.37 0.90 0.60 0.30 1.80 1.80 0.20 0.90 0.90 0.74 0.20 0.68 0.96 0.90 1.20 0.28 0.65 0.88 0.99 0.90 1.50 0.18 1.12 0.83 0.62 0.90 1.80 0.27 1.47 0.65 0.55 1.20 0.30 0.21 1.69 0.35 0.78 表2. 第三级鱼池的流速数据 Table 3 Velocity data of the mainstrea 点号 x(m) y(m) Vmax(m/s) (1) 0.20 0.68 0.96 (2) 0.30 0.90 0.90 (3) 0.60 0.90 0.94 (4) 0.65 0.88 0.99 (5) 0.90 0.90 0.74 (6) 1.12 0.83 0.62 (7) 1.20 0.90 0.70 (8) 1.47 0.65 0.55 (9) 1.50 0.30 0.62 (10) 1.69 0.35 0.78 (11) 1.80 0.30 0.50 表3. 第三级鱼池同一列最大流速表 图3. 第三级鱼池流速示意图 每一级鱼池中，最大的流速出现在竖缝附近处，在一个鱼池中主流流速前部分沿程有所减小，后部分又有所增大。随着水流向鱼池中间段流去，主流的路径会越来越靠近鱼池中央，然后又会偏向下一个竖缝处，鱼池流态大致形状为一个“S”型。 另外，水流流速在主流处向鱼道两侧呈一个衰减趋势，但是当要靠近鱼池两侧时，水流流速又有所回升。同时，在主流两侧均有水流的回流，在每个鱼池中形成2个回流区，其流速较小，可作为洄游鱼类的休息区域。
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user: 5. 结论 (1) 通过对竖缝式鱼道的模型试验研究，本文可得出以下几点结论： (2) 竖缝式鱼道整体主流流速沿程一直处于波动状态，以一个鱼池为一个周期变化。 (3) 竖缝式鱼道整体主流流速每一个周期较前一个周期的最大主流流速有所减小。 (4) 竖缝式鱼道在每一级鱼池的主流流速沿程变化表现为：在前半池长，主流流速逐渐减小；在后半池长，主流流速逐渐增加，主流流速最大在竖缝附近。 (5) 竖缝式鱼道在每一级鱼池会形成2个可供鱼休息的回流区域。
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user: 摘 要 本文首先介绍了智能电网研究的背景。随后对物联网的概念进行简要介绍后，提出了物联网技术在智能电网发展中的重要性。接着阐述了物联网技术应用于智能电网的层次结构和物联网技术在智能电网领域的应用。 关键词 :智能电网，物联网，智能化应用 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 1.1. 智能电网研究的背景 中国国家电网公司于2010年5月21日公布了智能电网计划，其主要内容包括：以坚强的智能电网为基础，以通信信息平台为支撑，以智能控制为手段，包含电力系统的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，覆盖所有电压等级，实现“电力流、信息流、业务流”的高度一体化融合，构建坚强可靠、经济高效、清洁环保、透明开放、友好互动的现代电网。 2011到2015年国家电网加快特高压电网和城乡配电网建设，初步形成智能电网运行控制和互动服务体系，关键技术和装备实现重大突破和广泛应用 [ 1 ] 。 1.2. 基于物联网技术的智能电网 智能电网的实现，首先依赖于电网各个环节重要运行参数的在线监测和实时信息掌控，基于此，物联网作为“智能信息感知末梢”，可成为推动智能电网发展的重要技术手段。基于物联网技术的智能电网是以物理电网为基础，将现代先进的传感测量技术、通讯技术、信息技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集成而形成的新型电网。它以充分满足用户对电力的需求和优化资源配置、确保电力供应的安全性、可靠性和经济性、满足环保约束、保证电能质量、适应电力市场化发展等为目的，实现对用户可靠、经济、清洁、互动的电力供应和增值服务。国家电网公司提出了智能电网的发展战略，作为企业发展变革的关键举措。而将物联网技术引入智能电网，充分利用物联网的优点，结合电力网络实际情况，建立基于物联网技术的智能电网则是其发展的必经之路。
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user: 2. 物联网技术应用于智能电网的层次结构 为了满足物联网的异构需求，物联网需要一个开放的、分层的、可扩展的网络架构。面向智能电网应用的物联网主要包括感知层、网络层和应用服务层。 1) 感知层主要通过各种新型MEMS传感器、基于嵌入式系统的智能传感器、RFID等智能采集设备，实现对智能电网各应用环节相关信息的采集。 2) 网络层以电力光纤网为主，辅以电力线载波通信网、无线宽带网，转发从感知层设备采集的数据，负责物联网与智能电网专用通信网络之间的接入，主要用来实现信息的传递、路由和控制。在智能电网应用中，考虑到对数据安全性、传输可靠性及实时性的严格要求，物联网的信息传递、汇聚和控制主要借助于电力通信网实现，在条件不具备或某些特殊条件下也可依托于无线公网。 3) 应用服务层主要采用智能计算、模式识别等技术，实现电网相关数据信息的综合分析和处理，进而实现智能化的决策、控制和服务，从而提升电网各个应用环节的智能化水平。物联网技术应用于智能电网的层次结构 [ 2 ] 如图1所示。 面向智能电网的物联网将具有多元化信息采集能力的底层终端部署于监测区域内，利用各类仪表、传感器、RFID射频芯片对监测对象和监测区域的关键信息和状态进行采集、感知、识别，并在本地汇集，进行高效的数据融合，融合后的信息传输至中间一层的网络接入设备；中间层网络接入设备负责底层终端设备采集数据的转发，负责物联网与智能电网专用通信网络之间的接人，保证物联网与电网专用通信 图1. 物联网技术应用于智能电网的层次结构 网络的互联互通。在物联网中，网络设备之间的数据链路可采用多种方式并存的链路连接，并依据智能电网的实际网络部署需求，调整不同功能网络设备的数量，灵活控制目标区域／对象的监测密度和监测精度，以及网络覆盖范围和网络规模。
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user: 3. 物联网技术在智能电网领域的智能化应用 智能电网的核心在于，构建具备智能判断与自适应调节能力的多种能源统一入网和分布式管理的智能化网络系统，可对电网与客户用电信息进行实时监控和采集，且采用最经济、最安全的输配电方式将电能输送给终端用户，实现对电能的最优配置和利用，提高电网运行的可靠性和能源利用效率。以下将从五个方面阐述了物联网技术在智能电网领域的作用 [ 3 ] 。 1) 在能源接入方面 智能电网可以更方便、更迅速地让可再生能源发电等新型电力，比如分布式发电的入网。通过物联网技术在智能电网中的应用，可以对风能、太阳能等新能源发电进行在线监测、控制以及及时预测分布式电源的功率变化，从而使分布式发电的出力在可控的范围内，不仅消除了分布式电源给电网带来的扰动，而且可以满足智能调度系统的需要，参与调峰。 2) 在输配电调度方面 通过物联网技术的应用，通过遍布电网的传感器及时感知电网内部运行状况，比如电压、电流的变化，预测故障的发生，通过网络重构改变潮流的分布，将故障遏制在萌芽状态，实时将信息反馈给调度中心，并能够辅助调度人员在保证安全运行的前提下优化网络的运行方式，节省能源消耗，推动低碳经济。 3) 在安全监控与继电保护方面 输电线路状态在线监测是物联网的重要应用，它可以提高对输电线路运行状况的感知能力，包括外界实时气象条件、线路覆冰、导地地微风震动、导线温度与弧垂、输电线路风偏、杆塔倾斜等内容的监测。例如在杆塔防护系统之中，采用地脉振动传感器对变电站的振动状态进行检测，防止由于变电站地基不牢固造成的变电站塔基出现损毁的问题。在壁挂处安装振动器，对壁挂上缠绕的电线振动情况进行检测 [ 4 ] 。并且能够把电网中有问题的元件从系统中隔离出来，并在很少或不用人为干预的情况下使系统迅速恢复到正常运行状态，几乎不中断对用户的供电服务。 电力设备巡检是有效保证电力设备安全、提高电力设备可靠率、确保电力设备最小故障率的一项基础工作。在物联网智能电网监管的过程中，技术人员手持信息设备的数据采集终端，该智能手持终端系统可与置入RFID标签的电力设备近距离通信，并把获得的巡检信息通过GPRS或短信方式传送给电力设备监控中心；而且该智能手持终端还可加入GPS模块实现定位跟踪，便于监控中心的调度管理。 4) 在用户用电信息采集方面 通过物联网技术的应用，每个电表都会通过无线传感模块，与用户集抄管理终端联系，终端再将这些信息发送给电力公司，从而不需要抄表员，实现实时对用户用电缴费情况的管理。通过搜集家家户户的电表信息，还可以计算出一定时间段的用电动态需求量，再将这一信息及时反馈到发电企业，按需发电，在提升电网智能程度的同时，避免无效发电的成本浪费。另一方面，借助智能电表内部强大的计算能力支持，还可以进行可靠的电能管理，比如分时管理、用户用电情况分类管理、最大负荷控制等。通过这些管理为一些高耗能的设备从用电高峰时段转到非用电高峰时段提供优惠折扣，实现错峰避峰用电。 5) 在用户侧用电方面 物联网技术的应用可以实现智能家居。智能家居中各种用电设备都集成了智能用电芯片或安装了智能用电插座，能够根据电器各自的运行特性优化运行，从而节能省电。家庭域采用Zigbee技术，将不同类型的智能家电终端节点进行组网。Zigbee适宜于电力通信应用场景，其具有功耗低，电池使用寿命长，抗干扰能力强的优点，被广泛用于低速率、低功耗场合，适用于无线传感器网络、工业控制、环境监测、智能家居控制等诸多领域，技术应用成熟。将家庭域网中智能终端设置为Zigbee传输节点，采用Zigbee技术进行组网，构成Zigbee网络，并与无线公网进行连接，实现智能家电的控制与监测。比如，检测屋内无人，自动关闭照明。能够实时监测电价信息的变化，从而实现在低电价时运行。又如夜间电价较低时，洗衣机自动进行洗衣。在白天通过与电力交易中心信息的实时互动，将太阳能电池板上用不完的电接入公共电网，进行售电实现盈利等等。
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user: 4. 结束语 物联网作为智能电网末梢信息感知不可或缺的基础环节，在电力系统中具有广阔的应用空间，物联网将渗透到电力输送的各个环节，从发电环节的接入到检测、变电的生产管理、安全评估与监督，以及配电的自动化、用电的采集、营销都要采用物联网，在电网建设、生产管理、运行维护、信息采集、安全监控、计量应用和用户交互等方面将发挥巨大作用。
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user: 摘 要 新疆南北疆经济发展存在着很大的不均衡性，区域之间经济发展的差异较大，本文试应用理性度——制度模型，将文明与制度的冲突在模型中应用来分析南疆和北疆所处的效率区域，并分析制度的供应造成的社会交易费用差异和社会分工的差异，从而提出新疆经济社会发展政策建议，以更好地促进新疆区域间经济发展。 关键词 :理性度—制度模型，社会交易费用，经济效率 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/