DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. BP神经网络原理 人工神经网络(简称神经网络)是基于生物学中神经网络的基本原理，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型 [ 9 ] [ 10 ]。神经网络通过网络的拓扑关系、权重、激励函数等网络参数的调节，实现非线性拟合功能，是确定性拟合的进阶，是不需要函数表达式的高级拟合技术。 典型的BP神经网络由输入层、输出层以及中间的隐含层构成，是一种误差反向传播网络。设输入层维度为n 0 ，隐含层节点数为m，输出层节点数为n 1 ，用l代表层数。第 l − 1 层第i个节点与下一层第j个节点的连接权值表示为 w j i ( l ) 。节点偏置表示为 b i ( l ) 。图2为n 0 = 3、n 1 = 2、m = 3、偏置为 1 × b i ( l ) 的3层神经网络示意图。 图2. 神经网络结构、参数示意图 设有1个输入维度为N、输出维度为q、隐含层节点数为m的3层BP神经网络。对于输入层，输入等于输出。用 P h ( k ) 表示第k层的第h个节点的输入， O h ( k ) 表示相应的输出。 b ( 2 ) 、 b ( 3 ) 表示偏置， f ( ⋅ ) 代表激活函数。 对于隐含层的第j个节点有： P j ( 2 ) = ∑ i = 1 N w i j ( 2 ) O i ( 1 ) + b j ( 2 ) (1) O j ( 2 ) = f ( P j ( 2 ) ) (2) 对于输出层的第j个节点有： P j ( 3 ) = ∑ i = 1 m w i j ( 3 ) O i ( 2 ) + b j ( 3 ) (3) O j ( 3 ) = f ( P j ( 3 ) ) (4) 然后定义1个损失函数E： E = ∑ i = 1 q ( d i − O i ( 3 ) ) 2 (5) 式中， d i 为输出层第i个节点期望输出。 BP神经网络的学习过程就是以降低损失函数E为目标，不断调整输入输出层的权值w，令期望输出和实际输出靠近的迭代过程。这是一个优化问题，通常采用梯度下降算法来优化权值。梯度下降算法用公式如下： ω ( n + 1 ) = ω ( n ) − ε ⋅ ∂ E ∂ w (6) 上式中：n为迭代次数； ε 为学习率， ε 的取值对算法的收敛性和收敛速度有较大的影响。 根据“万能逼近定理”，只要给予网络足够数量的隐藏单元，BP神经网络能够以任意精度逼近任意复杂度的连续函数 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。
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user: 4. k eff 参数预测 4.1. 原始数据获取 在一定条件下，通过分析目标系统(如硝酸铀酰溶液系统)的动态过程，得到影响系统k eff 值(简称k值，下同)的关键特征X，它们存在 k = g ( X ， t ) 关系，其中向量X为其他与时间无关的条件，如质量(Quality)、成份(Ingredient)、效率Ei( i ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ )等，t为时间参数。 根据实际经验，某系统除了8个时间节点外，k值数据随时间呈线性变化规律，对于不在该时间点上的k可以通过线性插值得到。该系统的k值在这8个节点上只与5个关键参数 X = X ( Quality ， Ingerdient ， E 1 ， E 2 ， E 3 ) 有关。因此在固定时间点上，可简化关系为 k = g ( X ) 。在5个关键参数允许范围内均匀取样本点，利用MCNP程序分别计算8个时间节点(0分钟、1分钟、2分钟、5分钟、10分钟、50分钟、100分钟、150分钟)上的有效增殖系数k eff 。 基于蒙特卡罗计算的原始数据，由于模型复杂、精度要求高，每个时间点分别生成2660组数据，计算时间在数十分钟到数小时。获得原始样本数据集T： T = { ( X i ， y i ) } m ， X ∈ ℝ n (7) 其中，X i 表示输入向量，包含质量(Quality)、成份(Ingredient)、效率1 (Effect1)、效率2 (Effect2)、效率3 (Effect3)等5个维度的数据，y i 为对应的k值，称(X i ， y i )为一个样本，m代表数据集的样本总量，这里m = 2660，n代表了输入向量的维度，这里n = 5。 4.2. 数据预处理 (一) 数据标准化 使用min-max标准化方法对包括输出在内的每一特征进行数据进行归一化： x ′ = x − x min x max − x min (8) 使得同一特征的数据处在(0， 1)之间，图3展示了归一化后的数据集。由于输出进行了归一化，真实输出的计算公式： x = x ′ ( x max − x min ) + x min (9) 由上式可知，计算真实输出需要获得样本的最小值、最大值与最小值的差。 图3. 归一化后的数据集 (二) 划分数据集：测试集与训练集 8个时刻各对应一个数据集，对每个数据集随机打乱顺序，然后按照3:7比例分割为测试集和训练集。利用训练集中的数据对神经网络进行训练，利用测试集中的数据来检验经过训练后神经网络的预测能力(精度)。 4.3. BP网络的构建 基于样本数据，需通过不断的调节BP神经网络中包括隐藏层数量、隐藏层节点数量、激活函数、学习率、迭代次数等诸多参数，最终确定合适的网络结构。图4为BP人工神经网络拓扑结构图，该网络仅含一层隐藏层，输入层含5个节点，输出层为1个节点，隐藏层为128个节点。表1为神经网络的一些超参数设置，它们需要反复调试来确定，连同网络结构一起实现了网络的拟合性能。 8个节点对应的神经网络在结构上是一致的，但是样本数据集不同，最终得到的模型权值不同，性能也不同。 图4. BP神经网络拓扑图 Table 1 Other parameters of BP neural networ 隐藏层激活函数 输出层激活函数 优化函数 学习率 损失函数 批次大小 迭代次数 Relu Relu Adam 0.001 MSE 100 310 表1. BP神经网络的其他参数 4.4. 神经网络训练结果分析 图5是8个时刻k值的神经网络模型训练过程中损失函数、平均相对误差随迭代次数的变化曲线。 图5. 神经网络训练中损失函数、误差函数的变化曲线 每个时间节点包括2个图，左图是损失函数随迭代次数的变化曲线，损失函数(loss)从迭代开始就急剧下降，直到100多代之后趋于平缓，缓慢下降直至300多代。实线为训练集上的损失值，虚线为测试集上的损失值，图中两者变化趋势基本相同，几乎重合在一起。右图是平均相对误差随迭代次数的变化曲线，实线为训练集上的误差，虚线为测试集上的误差，8个时刻的曲线略有不同，但是趋势相同。 表2统计了8个时刻模型的训练收敛时测试集的均方误差、平均误差和最大误差。8个模型的均方误差均在3 × 10 −5 以内，平均误差在1%左右，最大误差不超过4%。无论是从数据拟合程度角度还是从工程实践角度，均满足要求。 Table 2 Training results of 8 node-dat 网络(以节点时间标记) 均方误差 平均相对误差/% 最大误差/% 0 2.97e-5 0.95 3.62 1 3.30e-5 1.10 3.17 2 2.67e-5 1.00 2.77 5 2.52e-5 0.93 2.93 10 1.34e-5 0.69 2.10 50 8.33e-6 0.55 1.72 100 1.03e-5 0.62 1.69 150 8.72e-6 0.57 1.60 表2. 8个节点数据的训练结果
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user: 5. k值随时间变化曲线的拟合 5.1. 不在8个时间点上的k eff 参数预测 一旦给定质量(Quality)、成份(Ingredient)、效率1 (Effect1)、效率2 (Effect2)、效率3 (Effect3)这5个参量的值，根据已训练的BP神经网络模型，即可预测0 mins、1 mins、2 mins、5 mins、10 mins、50 mins、100 mins、150 mins等8个时刻点上k的值。对于处于这些时刻之间的时刻t，k值数据(k t )随时间呈线性变化，可利用其左右两个相邻时间节点上的值进行线性插值得到 [ 14 ]，如式(10)： k t = k i + 1 − k i + 1 − k i t i + 1 − t i ( t i + 1 − t ) ， t i < t < t i + 1 (10) 其中， k i + 1 、 k i 为 t i + 1 、 t i 时刻的k eff 值。 给定一组已知参数数据，转化为输入数据 X = ( 0.5 ， 0.0 ， 0.5 ， 0.33333 ， 1.0 ) (已归一化)，对应质量(Quality)、成份(Ingredient)、效率1 (Effect1)、效率2 (Effect2)、效率3 (Effect3) 5个参量的值。其蒙特卡罗模拟计算出8个时刻的k值如表3第2行(模拟结果)所示，作为真实值。利用8个训练好的神经网络预测出的结果，如表3中第3行(预测结果)所示，作为预测值。表3最后1行给出了每个时间节点中真实k值(模拟结果)与预测值(预测结果)之间的相对误差，该值在0到0.77%之间，预测结果精度很高，从图6 (“-o-”为真实值对应的曲线，“--x--”为拟合曲线)中可以看出两条曲线几乎完全重叠在一起。 图6. k值曲线的拟合 Table 3 Calculation result 时间 0 1 2 5 10 50 100 150 模拟结果 0.7766 0.7536 0.7292 0.7009 0.6800 0.6542 0.6321 0.5965 预测结果 0.7706 0.7536 0.7281 0.7017 0.6803 0.6546 0.6327 0.5963 相对误差/% 0.77 0.0 0.15 0.11 0.04 0.06 0.09 0.03 表3. 计算结果 值得指出的是，计算一个示例，蒙特卡罗模拟单机计算需要大约1小时时间才能获得结果，而基于上述网络的预测模型，只需要0.5~1.5秒，仅前者的4/10 4 左右，其计算速度发生本质的变化。对于复杂模型，蒙卡模拟的计算时间还会增加，而基于神经网络的预测模型则几乎不会变化。 5.2. 误差评估 显然，节点外t时刻k值的误差与t i +1 、t i 时刻的误差有直接关系，式(11)计算出其预测误差的上界： e t = | k ′ t − k t | = 1 t i + 1 − t i | e i + 1 ( t − t i ) − e i ( t i + 1 − t ) | ≤ max ( e i + 1 ， e i ) (11) 式(11)说明，只需保证节点上足够小的误差，整个拟合曲线的误差也会足够小。根据表2可知，在整个拟合曲线的任意一个时刻，BP神经网络预测的k值平均误差在1.1%以内。
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user: 6. 结论 利用多体系统的核安全临界的数据集或者其MCNP模拟数据集，通过数据预处理、搭建网络拓扑结构、调参、训练和测试等一系列过程，构建精度较高的BP神经网络模型，可以实现核临界安全k eff 参数的实时智能预测。在一定条件下，神经网络预测模型对任意给定系统的质量、成分、效率1、效率2、效率3和时间等参数，不需要求解函数关系、推导物理模型，就可以快速准确预测出k eff 参数的值，从而以该数据为基础对系统运行状态及安全性能进行实时评估。该方法不需要过多的专业知识，且可以毫无困难的推广至系统运行其他关键参数的实时预测，是非常具有前景的方法。
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user: 摘要 随着移动互联网时代的到来，短视频凭借其多元化、简单化等优势受到越来越多用户的关注，这种新的表达形式催生了各种自媒体平台和短视频平台的出现。本文以短视频平台企业知识产权保护为切入点，系统调研了政府公告、行业报告和企业数据，剖析短视频平台企业知识产权保护存在的保护意识薄弱、维权困难、企业间不正当竞争、缺乏专业人才等问题，从战略与支撑体系、平台运营和内容管理三个维度构建了短视频平台企业知识产权保护体系。
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user: 1. 引言 短视频日益成为受众获取信息和休闲娱乐的重要载体。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第43次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2018年12月，短视频用户规模达6.48亿，用户使用率为78.2% [ 1 ]。短视频平台企业快速发展的同时，暴露了知识产权问题。2018年9月9日，北京互联网法院的法官通过在线审理的模式，审理了伙拍小视频在未经许可的情况下，传播抖音短视频上的视频内容，侵犯了抖音短视频的著作权。2019年7月23日，国内首例短视频生产制作机构商业音乐侵权案被审理。知识产权保护工作开始受到国家重视。2019年4月24日，中国知识产权保护高层论坛强调加强知识产权保护，国家知识产权局要着力抓好制定知识产权强国战略纲要、制定实施知识产权保护体系建设方案、完善知识产权法律法规、加强知识产权源头保护以及创新知识产权保护机制等5项主要工作。 短视频作为近年来出现的新媒体传播形式，逐渐成为受众日常生活中获取信息的重要渠道。短视频是否需要保护？短视频平台企业涉及哪些知识产权？如何进行短视频平台企业的知识产权保护？这些都是目前急需阐明的问题。本文从知识产权保护的角度出发，构建短视频平台企业知识产权保护体系，为短视频平台企业的发展提供支持。
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user: 2. 文献综述 2.1. 相关文献研究数量和趋势分析 本文的检索数据库主要是Web of Science和CNKI。以“Short Video”为主题词检索到98篇文献。其中涉及教育、医学、传播等领域。以“Short Video”和“Intellectual Property”为主题词检索到34篇文献。其中涉及政策、金融、教育等领域。以“短视频”为主题词检索到607篇文献。以“短视频”和“知识产权”为主题词检索到19篇文献。国内外对短视频平台知识产权管理的研究开始受到关注，但相关的系统研究较少。以短视频知识产权相关文献数量和趋势，具体如图1所示。 2.2. 国内外研究现状 2.2.1. 短视频行业内相关主体逐渐意识到知识产权保护的重要性 短视频制作和推送门槛低，普遍存在内容雷同 [ 2 ]，缺少优质的原创内容，面临着知识产权纠纷不断、没有稳定的盈利模式等问题 [ 3 ] (吕鹏和王明漩，2018；高菲，2018)。数字资产管理的研究为短视频知识产权保护研究提供了借鉴，版权资产管理体系的构建主要以信息化手段为基础，版权资产编码为核心，产品微版权模型和资产转移追踪数据模型等为主要技术 [ 4 ] (吴洁明和徐晨钢，2015)。 图1. 文献数量和趋势分析图 2.2.2. 短视频平台企业的内容管理机制和推荐算法正在不断完善 越来越多的智能技术被应用于短视频的推荐，如用多模态转换学习方法来预测短视频的受欢迎程度，可以帮助更好地向用户推荐短视频 [ 5 ] (Chen， 2016)。有学者提出了用设置手工标签的方法修订短视频智能推送过程中训练数据集不明确的问题，提高了推荐效果 [ 6 ] (Huang和Luo，2017)。在政府部门积极推动建立多元短视频内容审查机制的基础上，研究者也提出了不同对策，例如基于用户分组、信息–摘要算法信息库，以及人机结合的短视频版权保护体系，对短视频内容进行审查 [ 7 ] (卢升鸿，2018)。 2.2.3. 少数企业已经开始重视知识产权保护体系的构建 对于一些技术要求较低的传统行业，其知识产权保护对行业影响相对较少，而对于有高技术要求的行业，知识产权保护对行业发展的影响相对较高 [ 8 ] (Yang和Maskus，2001)。企业在运用知识产权时，应该依据自身的实际情况，采取适合企业发展的战略或策略来保护自己的保护 [ 9 ] (李正华，2004)。企业开展知识产权运营与保护工作应该从以下方面着手：加强知识产权意识、建立健全的知识产权制度、完善知识产权组织体系、知识产权人才培养 [ 10 ] (吴俊杰，2013)。 2.3. 研究现状分析 在现有短视频知识产权的研究中，基于短视频平台企业的发展现状、存在问题分析、运营模式探讨和发展对策建议的研究较多，但相对零散、分散，不成体系，没有深入分析短视频平台企业知识产权保护的现状和问题；有学者提出加强短视频平台企业知识产权保护的必要性，但缺乏可执行的系统化方案；针对短视频的监管机制建立，有学者开始探讨相关内容和政策建议。目前，企业知识产权保护体系建设主要针对高新技术企业，还没有涉及到短视频平台企业知识产权保护体系。因此，针对上述问题，本文将对短视频平台企业知识产权保护体系进行研究。
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user: 3. 短视频平台企业知识产权保护存在问题剖析 3.1. 短视频平台企业知识产权维权困难 少数短视频平台企业在明知道侵犯了其他平台企业或用户的知识产权时，为了获得利益选择视而不见，继续侵犯其他平台企业或用户的知识产权，直到被其他平台企业或用户提起诉讼才会选择收敛，寻求和解的方式解决问题。当短视频平台企业发现被侵权时，会想到运用法律手段来维护合法权益，但考虑到维权成本和所获赔偿无法相匹配，并且侵权者受到的处罚力度较轻，短视频平台企业一般会先通过协商调解的方式解决，除了对其企业造成比较恶劣影响的侵权行为，短视频平台企业会采取向对方提起诉讼的方式制止其继续侵权。 3.2. 短视频平台企业审核机制不完善 随着越来越多用户的加入，短视频平台的发布量每日递增，短视频平台面对日益庞大的视频量，审核机制也会面临挑战。在审核的过程中，难免会存在漏审的违规侵权视频。伴随网红效应的出现，有些短视频平台企业为了增加用户粘性，开始迎合用户的猎奇心理，将一些具有娱乐化和低俗趣味的视频上传到平台上，短视频平台上的不良视频漏出，不仅对公众的心理或精神造成伤害，还会影响短视频平台企业的口碑。 3.3. 短视频平台企业间存在不正当竞争 短视频变现主要依靠广告，其他盈利方式包括平台补贴、电商导流、定制服务、知识付费、内容植入和“粉丝”打赏等。用户在观看网络主播的短视频时，可以通过视频下方的“购物车”按钮或者直接进入微店购买产品。但这些售卖的产品有的没有经过官方鉴定和售后保障，难以辨别真伪。短视频平台并不是专业的电商平台，无法保障商品的质量，有的网络主播为了赚取利益，销售假冒伪劣、三无产品。 3.4. 短视频平台企业缺乏专业的知识产权人才 短视频平台企业在知识产权管理上缺乏专业的知识产权人才。大部分短视频平台企业在知识产权管理上，只注重会给企业带来直接利益的知识产权，对能给企业带来潜在价值的知识产权管理的认识明显不足。大多数短视频平台企业的知识产权事务由多个部门人员交叉管理。在人员配置上，组成人员规模较小，缺乏专业性和独立性，容易出现沟通不畅、信息传递不及时、工作效率低等问题。尤其是面对较复杂的知识产权事务时，团队没有足够的人力进行整体把握，容易出现错过证据收集的最佳时机和延误维权的最佳时机。
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user: 4. 短视频平台企业知识产权保护体系构建 针对目前短视频平台企业知识产权保护存在的问题，本文将从短视频平台企业知识产权战略与支撑体系、平台业务运营和知识产权管理三个维度出发，进行短视频平台企业知识产权保护体系的构建，具体的构建方案如图2所示。 4.1. 短视频平台企业知识产权保护战略与支撑体系 对于大多数短视频平台企业，知识产权战略的制定是为了提升企业运用知识产权实现长期盈利的能力。在遵守国家机构出台的各项政策规范的同时，短视频平台企业可以通过制定一系列规章制度促进其知识产权保护体系更好地完善。技术水平的高低是短视频平台企业能够在行业内长期发展的基础，大部分短视频平台企业主要是从视觉效果、推荐算法和内容审核机制等方面进行技术支撑。设立知识产权管理部门，让专业的人才处理企业内知识产权事务，为短视频平台企业知识产权保护工作增添助力。资金支持体系的资金来源主要是企业内部对知识产权管理的投入、知识产权的交易和转让、知识产权维权获得的赔偿等，对企业内知识产权进行投资，可以为企业内研发更多的知识产权提供支持。 图2. 短视频平台企业知识产权保护体系 4.2. 短视频平台企业知识产权保护平台业务运营体系 短视频平台企业在平台业务运营体系建设上可以从策划、开发、维护和推广四个角度进行。对市场规模、竞争对手的产品及其知识产权情况进行调研，结合自身企业的平台特性，对上传平台的内容进行合理策划。短视频平台企业依托短视频平台上的内容和智能推荐算法，平衡流量、内容、用户之间的持续性关系。在技术研发过程中，会涉及到短视频平台企业的核心技术，产生较多的专利和商业秘密。在开发阶段，短视频平台企业不但需要企业自身的知识产权调查工作，而且需要对同类型企业的知识产权进行检索。在推广阶段，要充分考虑市场、人群、环境等因素的影响，根据用户注册时留下的基本信息、平台上监测到用户的浏览记录，推测平台上用户的喜好，形成自己的社群。 4.3. 短视频平台企业知识产权保护内容管理体系 短视频平台企业知识产权内容管理体系主要应包括确权、监测、维权和获利四个方面。知识产权确权管理是短视频平台企业内容管理的重要工作。各短视频平台企业间可针对上传违法违规内容的账户实行信息共享，有效防止对被列入名单库的人员传播不良信息。权利归属问题上，短视频平台企业可根据平台上用户画像和账号粉丝画像，实时监测新增粉丝、点赞、评论、转发等数据，及时调整内容，通过算法向用户推荐内容，优化粉丝群体结构。侵权监测上，可通过人工智能技术，对平台上的海量实时内容进行监测，对企业涉及的知识产权进行定期排查。维权管理方面，短视频平台企业需要采取分类保护，密切关注本企业的知识产权是否被其他企业或合作伙伴未经授权就使用。随着知识付费时代的来临，短视频平台上逐渐兴起了内容付费，部分短视频平台企业在其平台上传播专业知识，并通过向平台上的用户进行收费的方式来获得收益。
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user: 5. 结论 短视频是近几年出现的一种新的内容传播载体，越来越多的短视频平台企业开始布局短视频行业。但短视频平台企业存在着维权困难、缺乏专业知识产权人才、知识产权保护意识薄弱等问题，构建知识产权保护体系来促进短视频平台企业健康发展显得尤为重要。本文针对短视频平台企业的知识产权现状和目前存在的问题，从战略与支撑体系、平台运营和内容管理三个角度构建了短视频平台企业知识产权保护体系，为短视频平台企业发展提供支持，也为短视频行业的发展提供借鉴。
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user: 摘要 针对核电站在役期间检查发现的微小裂纹，通常采用核电站在役检查大纲来进行评估实施。对于遵照法系规范设计的电站，一般采用法国核岛设备设计和建造及在役检查协会编制的核电厂核岛机械设备在役检查规则(简称RSE-M，下同)来开展裂纹扩展分析。本文分别基于1997版和2010版RSE-M规范对某堆型核电站典型设备缺陷开展断裂分析，分析发现参考2010版RSE-M规范得到的结果更为精确，能够更为实际的对核电站设备的寿命进行评估，节约电厂运行成本。
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user: 1. 引言 核电站在制造、运输、安装和试运行过程中由于夹渣、冲击、人为损伤等原因，会在设备内部产生设计初期可忽略的微小裂纹。在核电站的运行过程中，设备由于受到高温高压腐蚀等原因的影响，存在扩展机理(如疲劳裂纹扩展、高温蠕变裂纹扩展、应力腐蚀裂纹扩展、腐蚀等)，微小裂纹将逐渐扩展，同时也有新的裂纹产生，进而形成贯穿性裂纹，如果不及时进行评估处理，将有可能造成重大核事件。 1997版RSEM规范中 [ 1 ] 对裂纹面应力及应力强度因子的多项式展开采用了一系列保守的假设。法国核岛设备设计与建造规则协会在总结核电厂运行经验和科研成果的基础上，在2000补遗版 [ 2 ] RSEM规范中对裂纹应力及应力强度因子计算进行了重大改进，改进得到的裂纹扩展量更为精确；2005补遗版 [ 3 ] 针对埋藏型塑性修正提出更为精细的计算，同时进一步增加不同结构和不同裂纹位置的影响系数；2010版 [ 4 ] 在前述版本的基础上综合整理并加以改进，系统的整理出一份较之前版本更为详尽的分析步骤，RSEM版本的改进对在役核电站的缺陷分析提供了与实际更为接近的结论，可更为精准的对电厂寿命进行评估，能更为有效的提高经济效益。
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user: 2. RSEM规范的改进 2.1. 裂纹应力强度因子计算方法 应力强度因子的计算由所考虑的缺陷尺寸和运行工况相关应力决定。按照线弹性断裂力学理论，有两种主要计算方法。若涉及简单的机械载荷(拉伸、内压、弯矩或扭矩)，可以直接确定总体等效应力，则采用形状因子法；但若存在复杂工况(如热瞬态等)，该方法则不太适用，此时可考虑规范中的影响函数法，该方法局限性较少，被广泛应用于核电厂设备断裂力学分析。 影响函数法首先是确定分析位置在考虑工况下的应力分布情况，随后根据裂纹的假定位置以及应力分布结果得到应力强度因子。 2.1.1. 1997版RSEM规范的计算方法 1997版RSEM规范中关于影响函数法的应力分布如下： σ = σ 0 + σ 1 ( u t ) + σ 2 ( u t ) 2 + σ 3 ( u t ) 3 ，       0 ≤ u ≤ t 式中，t为壁厚，u是数据点距内表面的距离，σ为裂纹路径上最大应力。 I型裂纹的应力强度因子 K 1 = [ i 0 σ 0 + i 1 σ 1 ( u t ) + i 2 σ 2 ( u t ) 2 + i 3 σ 3 ( u t ) 3 ] π a 式中，a为裂纹深度，t为壁厚， i j ( j = 0 ， 1 ， 2 ， 3 ) 为影响函数可在规范中查找，1997版中只有直管、圆筒和弯头的表面裂纹影响函数。 2.1.2. 1997之后版本RSEM规范的计算方法 RSEM规范中关于影响函数法的应力分布如下： 式中，u是数据点距内表面的距离，σ为裂纹路径上最大应力值，L取椭圆中心距筒体表面的距离。 I型裂纹的应力强度因子 K I = [ i 0 σ 0 + i 1 σ 1 ( a L ) + i 2 σ 2 ( a L ) 2 + i 3 σ 3 ( a L ) 3 ] π a 式中，a为裂纹深度，L取椭圆中心距筒体外表面的距离， i j ( j = 0 ， 1 ， 2 ， 3 ) 为影响函数可在规范中查找。 对比两种计算公式可看出，主要区别在于计算公式中裂纹所在截面长度的选取，1997版选取了整个裂纹所在筒体截面的长度，而之后的版本选取了以裂纹中心距筒体表面的距离，该长度小于1997版本，即认为裂纹影响范围减小，这个与实际情况更为接近，其计算的应力强度因子更为精确。 2.2. 塑性修正 2.2.1. 1997版 + 2000补遗 + 2005补遗RSEM规范塑性修正 1997版RSEM塑性修正的研究包括三种缺陷形式：延伸表面缺陷、有限长度表面缺陷和延伸表面深埋缺陷形式： 延伸表面缺陷(图1)和有限长度表面缺陷(图2)均采用裂纹尖点(A点)的塑性区半径作为应力强度因子塑性修正的基础。 图1. 延伸表面缺陷 图2. 有限长度表面缺陷 图3. 延伸表面深埋缺陷 r y A = 1 6 π [ Δ K A ( m ， n ) S y A ( m ) + S y A ( n ) ] 2 延伸表面深埋缺陷(图3)采用了距离表面最近处的A点和另一个裂纹尖点B的塑性区半径最大值作为应力强度因子塑性修正的基础。 r y B = 1 6 π [ Δ K B ( m ， n ) S y B ( m ) + S y B ( n ) ] 2 2.2.2. 2010版RSEM规范塑性修正 2010版RSEM塑性修正的研究除了2.2节中的三种缺陷形式，还增加了有限长度深埋裂纹形式(图4)的塑性修正，该修正也基于图4所示点A和点B的塑性半径。 r y A = 1 6 π [ Δ K A ( m ， n ) S y A ( m ) + S y A ( n ) ] 2 r y B = 1 6 π [ Δ K B ( m ， n ) S y B ( m ) + S y B ( n ) ] 2 图4. 有限长度深埋缺陷 有效长度深埋裂纹形式是大量存在于工程实际中的缺陷形式，相较与之前的裂纹塑性修正更为方便和精确的适用与工程缺陷分析，能较大程度的提高寿命评估裕量。 2.3. 影响系数 1997版和2000补遗版影响系数的研究仅考虑直管、壳体的表面缺陷影响系数。从2005补遗版到2010版，影响系数增加了过渡段、弯头的表面缺陷影响系数和平板的深埋缺陷影响系数，特别是深埋缺陷影响系数的引入极大地改进了在役核电站寿命评价。
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user: 3. 各版本裂纹扩展计算对比 根据上节对各版本在裂纹扩展计算方面的描述，本文对RSE-M两个正式版本1997版和2010版进行了深入研究，分析中选取某堆型反应堆压力容器出口接管与筒体过渡段为对象，使用国际上广泛应用的有限元软件ANSYS作为分析对象，开展裂纹扩展分析。 3.1. 分析模型 图5. 分析模型及缺陷位置示意图 图6. 计算模型及分析截面 假设在筒体与接管焊缝位置存在一个体积型缺陷，沿筒壁径向深度a = 3 mm，轴向长度c = 30 mm。距离最外位置65 mm。 图5为缺陷位置示意图，该缺陷位于接管与筒体焊缝区域，采用筒体裂纹扩展计算方式进行分析。采用轴对称模型开展应力分析，分析模型及考察截面见图6。 3.2. 载荷 根据核电站反应堆冷却剂系统的设计规范要求，将反应堆各运行工况及瞬态条件进行梳理归纳，并预估其发生次数，如表1所示，将其作为裂纹计算所带入载荷。 Table 1 List of analysis conditio 序号 瞬态编号 反应堆冷却剂系统设计瞬态 发生次数 a) 正常运行 1 1 反应堆加热 200 2 2 反应堆冷停堆 200 3 3 升负荷 12，000 4 4 降负荷 12，000 5 5 负荷突升(+10%额定功率) 2000 6 6 负荷突降(−10%额定功率) 2000 7 7 －负荷阶跃到厂用负荷 200 8 8 －功率运行期间的波动 8.1负荷调节(频率控制) 300，000 8.2稳态运行期间的波动 850，000 8.3在延长换料周期稳态运行的波动 300，000 9 9 －主系统中有两相工质时的波动 9.1热停堆期间的波动 100，000 10 9.2稳压器有汽泡形成时主系统的加热和冷却 100 11 10 保持蒸汽发生器内的水位 4000 12 11 反应堆冷却剂环路停运 80 13 12 一条停用环路启动 70 14 13 在0~15%堆功率之间升负荷 2200 15 14 在15%~0堆功率之间降负荷 2200 16 15 主系统满水时的加热和冷却 2200 17 17A 用主蒸汽流的汽机启动 10 18 17B 换料后主系统排气 320 19 17C 主系统在低温下升压 10 b) 中等频率事件 20 18 有汽机旁通系统部分打开的汽机跳闸 80 21 19 丧失外电源 40 22 20 反应堆冷却剂流量部分丧失 80 23 21 21.1有正常热排出，反应堆从正常运行工况紧急停堆 230 24 21.2有正常热排出，反应堆从延长换料周期最大功率紧急停堆 80 25 22 反应堆从正常运行工况紧急停堆，有过分的给水冷却，但无安全注水 160 26 23 反应堆从正常运行工况紧急停堆，有过分的给水冷却，造成安全注水 10 27 24 反应堆冷却剂系统误卸压 20 28 25 一条停用反应堆环路误启动 10 29 26 应急堆芯冷却系统误运行 80 30 27 主系统满水时的冷却和超压 10 c) 水压试验工况 31 58 单件(设备)水压试验 3 59 主系统安装后的水压试验 3 32 60 重做水压试验 10 表1. 分析工况列表 3.3. 采用RSE-M1997版 基于第2章的分析，本小节采用RSE-M1997版有限长度表面缺陷，同时采用真空壳体表面缺陷影响系数开展分析，计算结果见表2。 Table 2 Depth and expansion of cracks at the end of a cycle of 5 years in the lifetim 服役年限 裂纹深度a (mm) 深度累积扩展量Δa (mm) 裂纹长度c (mm) 长度累积扩展量Δc (mm) 0 3.00000 0.00000 30.00000 0.00000 5 3.01537 0.01537 30.00226 0.00226 10 3.03080 0.03080 30.00453 0.00453 15 3.04640 0.04640 30.00683 0.00683 20 3.06206 0.06206 30.00914 0.00914 25 3.07790 0.07790 30.01148 0.01148 30 3.09444 0.09444 30.01392 0.01392 35 3.11053 0.11053 30.01630 0.01630 40 3.12734 0.12734 30.01879 0.01879 表2. 寿期内5年一个循环周期末裂纹的深度及扩展量 3.4. 采用RSE-M2010版 基于第2章的分析，本小节采用RSE-M2010版有限长度深埋缺陷，同时采用真空平板深埋缺陷影响系数开展分析，计算结果见表3。 Table 3 Depth and expansion of cracks at the end of a cycle of 5 years in the lifetim 服役年限 裂纹深度a (mm) 深度累积扩展量Δa (mm) 裂纹长度c (mm) 长度累积扩展量Δc (mm) 0 3.00000 0.00000 30.00000 0.00000 5 3.00269 0.00269 30.00005 0.00005 10 3.00535 0.00535 30.00010 0.00010 15 3.00805 0.00805 30.00015 0.00015 20 3.01072 0.01072 30.00020 0.00020 25 3.01342 0.01342 30.00025 0.00025 30 3.01614 0.01614 30.00030 0.00030 35 3.01885 0.01885 30.00035 0.00035 40 3.02159 0.02159 30.00040 0.00040 表3. 寿期内5年一个循环周期末裂纹的深度及扩展量 Table 4 Comparison of the end-of-life depth and expansion between the 1997 and 2010 version 项 目 1997 2010 裂纹深度a (mm) 3.1274 3.0216 深度累积扩展量Δa (mm) 0.1274 0.0216 裂纹长度c (mm) 30.0188 30.0004 长度累积扩展量Δc (mm) 0.0188 0.0004 表4. 1997版本与2010版本寿期末深度及扩展量对比
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user: 4. 结论 从表4算例结果来看，依据2010版疲劳裂纹扩展方法计算的结果明显小于1997版的计算结果，特别是长度方向，2010版的计算结果表明长度方向在寿期内若外界条件不变的情况下扩展量可忽略不计。通过上述分析可知，2010版疲劳裂纹扩展计算方法更为明确的考虑了应力强度因子计算的对象，扩展了分析范围，同时增加了针对深埋缺陷的塑性修正系数，减少了不必要的保守性。 总之随着工艺的发展，通过数值分析、试验验证等多种方法扩展了精准对象，提高设备分析的精准度以及更大程度的减少核电厂运维成本。
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user: 摘要 基于ABAQUS有限元软件实现了软硬交互层状土中静压桩的连续贯入，考虑了挤土所产生的位移场、应力场、超静孔隙水压力及消散等问题。结果表明：不同土层静压桩挤土效应表现差异较大。在填土层，距桩2 d处，土体水平位移约为桩半径的5%，距桩5.5 d处，该比值约为1%；在淤泥质土层，距桩6.2 d处，土体水平位移约为桩半径的5%，距桩20 d处，该比值约为1%。软土层土体径向位移大于硬土层，径向应力小于硬土层。位移场、应力场均在土层交界面处出现突变。静压桩沉桩过程中由于挤土作用在低渗透性的饱和土中会产生较高的超静孔隙水压力，由于土层性质的差异，全风化花岗岩层压桩结束15天后消散达99.5%，淤泥质土层消散65.2%。
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user: 1. 引言 静压桩具有噪声小、污染少、施工方便、质量可靠等优点，在软土地基加固处理中得到了较为广泛的应用。但静压桩属于挤土桩，挤土桩施工会引发土体位移、应力变化、超静孔隙水压力的产生等一系列问题。 诸多学者对静压桩的挤土效应进行了深入研究，主要分为模型试验、理论研究以及数值模拟三个方面。在试验方面，刘智 [ 1 ] 采用室内模型试验研究了有孔管桩静压沉桩所引起的挤土效应问题和管桩的极限承载力。陈祥彬等 [ 2 ] 通过模型实验研究了静压桩在软粘土中沉桩时的土体位移变化规律和土中的应力变化规律。王永洪等 [ 3 ] 基于光纤光栅传感技术，开展了黏性土中静压贯入两种不同直径单桩的模型试验研究。在理论方面，刘裕华等 [ 4 ]、周航等 [ 5 ] 基于圆孔扩张理论研究得到压桩挤土时塑性区半径、沉桩阻力、桩周土体位移场等。张亚国 [ 6 ] 基于圆孔扩张理论基础上，引入修正函数考虑了地表边界和沉桩深度对挤土位移的影响。在数值模拟方面，Kathrin A. Fischer [ 7 ] 在数值模拟中通过新的建模方法处理了桩尖部分，有效解决了桩贯入过程中桩尖效应问题。吴亚军 [ 8 ]、肖昭然等 [ 9 ] 使用ABAQUS数值模拟软件，研究静压桩在砂土中沉桩时的挤土效应，得到沉桩过程中土体应力和位移的变化曲线图。杨大海等 [ 10 ] 利用ABAQUS数值模拟软件对PHC管桩挤土效应进行了模拟，分析了桩周土弹性模量、泊松比、内摩擦角等对沉桩挤土位移和挤土应力的影响。 目前的研究大都假定土体为均质的各项同性的弹塑性体，对涉及成层土中的静压桩挤土效应同时考虑超静孔隙水压力条件的研究较少。本文以深圳市固戍二期水质净化厂工程为背景，通过数值模拟分析了软硬交互土层中静压桩挤土产生的位移场、应力场以及超孔隙水压力变化规律。
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user: 3. 结论 1) 在填土层，距桩2 d处，土体水平位移约为桩半径的5%，距桩5.5 d处，该比值约为1%；在淤泥质土层，距桩6.2 d处，土体水平位移约为桩半径的5%，距桩20 d处，该比值约为1%。随径向距离增加，挤土效应明显减弱；水平位移、超静孔隙水压力等均快速减小。 2) 水平、竖向位移，径向应力均在软硬土层交界面处出现明显转折点，软土层径向位移大于硬土层，径向应力小于硬土层。距桩越近，土体位移受不同土层性质差异影响越大。 3) 静压桩沉桩过程中会在桩端产生较高的超静孔隙水压力，由于土层性质的差异，超孔压消散程度不一。桩端全风化花岗岩层压桩结束15天后消散达99.5%，淤泥质土层消散65.2%。
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user: 摘要 软弱土地区PHC管桩在不同设计参数下的工作性状和加固效果是实际工程关注的重要问题。结合实际工程项目，采用有限元数值模拟，研究地基沉降、管桩沉降、管桩轴力、桩土应力比等随上部荷载、桩长、桩间距等设计参数的变化关系，优化桩长桩间距设计。结果表明：PHC管桩加固填海区软土地基，可有效减小总沉降。桩长对软土地区PHC管桩复合地基变形、管桩受力、桩土应力比的影响显著。地基沉降随桩长增大而减小，但减小幅度放缓。同一工况下，管桩轴力均先增大后减小。在有效桩长范围内，增大桩长可以有效的减小地基变形，桩土应力比增长较快。在一定桩间距范围内，桩间距对工程沉降特性影响较大。随着桩间距增大，桩身最大轴力增长较快。
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user: 1. 引言 近年来，随着中国基础设施建设的快速发展，复合地基被广泛应用于各种软弱土地基处理中，以满足建(构)筑物的承载力要求和工后沉降。工程实践推动着复合地基理论和设计的不断向前发展，复合地基承载力的确定、荷载传递机制、有效桩长桩间距的优化等一直为学界研究热点。 诸多学者对各式复合地基的承载力、变形及受力特性进行了深入研究。闫楠 [ 1 ] 对青岛某厂区的6根水泥土搅拌桩单桩及2组3桩水泥土搅拌桩复合地基进行竖向抗压静载荷试验，并采用修正双曲线模型预测单桩和复合地基的极限承载力。肖耀廷 [ 2 ] 利用桩身强度控制法提出了柔性桩复合地基的上边界解；基于桩土应力单独作用的模式提出了柔性桩复合地基有效桩长的计算方法；利用侧摩阻力折减法提出了软土地区刚性桩有效桩长的计算方法。傅栋梁 [ 3 ] 等结合工程实例，对泥炭土地区道路地基处理方案进行比选，分析计算确定预应力管桩复合地基的设计参数，对施工中应重点注意的问题进行总结。常远 [ 4 ] 提出了按桩和土承担荷载各自位移相叠加的方法计算建筑物沉降，引入面积比和桩距比的概念分析桩基础沉降变化规律，基于变刚度调平理念提出新的基础布桩方案，提出有效减小不均匀沉降的变桩距设计方法。B. Chevalier [ 5 ] 同时进行试验和有限元对比研究刚性桩复合地基荷载传递规律。袁曦明 [ 6 ] 以广州市南沙地区淤泥质土的处理为例，研究深层水泥土搅拌桩复合地基产生变形的各种影响因素。陈亚楠 [ 7 ] 研究指出一定桩长范围内，复合地基承载力随着桩长的减少而减小且幅度较大，桩分担的荷载显著减小，而土分担的荷载几乎没有变化。胡江洋 [ 8 ] 等运用有限元软件建立砾石桩复合地基数值分析模型，考虑砾石桩复合地基在施工期和运营期排水固结的前提下，对上部路基荷载作用下砾石桩复合地基桩土的承载性状、沉降性状、应力分担等作用性状进行分析。 PHC桩单桩承载力高、抗弯性能好，目前被广泛地用于实际工程中。从现阶段复合地基研究来看，研究重点多集中于刚柔性桩荷载传递规律及承载试验研究，对PHC桩复合地基的沉降特性和力学特性研究滞后。本文以深圳市固戍二期水质净化厂工程为背景，分别分析了不同荷载条件下、不同桩长、不同桩间距条件下地基力学性状和承载特性。着重研究不同工况下地基沉降、管桩沉降、管桩轴力、桩土应力比变化规律，优化桩长桩间距设计，为同类工程提供经验参考。
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user: 2. 数值模拟 2.1. 工程概况 固戍水质净化厂二期选址位于宝安区西乡街道现状固戍水质净化厂一期项目用地以西(图1)，总占地面积15.14公顷，采用双层上盖形式，中间为停车场，上层覆土建设市政公园。其施工场地位于填海区软弱土地带，基础置于粘性素填土、淤泥之上，多为软弱不良地基土，不满足承载力要求，需进行大面积地基加固处理。面临加固区域大、施工工期短、成本高等问题，为确定不同荷载、桩长、桩间距下地基加固效果，达到技术安全与经济合理的双重目的，进行此次相关模拟研究。土层参数如表1所示，设计采用PHC管桩加固地基。管桩外径400 mm，壁厚95 mm。碎石垫层厚度300 mm。 图1. 施工场地位置 2.2. 数值建模 采用数值分析软件Midas GTS建立三维数值分析模型，采用单一变量法，分析不同荷载不同桩长桩间距下地基沉降特性和力学规律。标准模型计算深度取30 m，宽度取12 m，设9根管桩，矩形布置，桩长16 m，间距2.3 m，碎石垫层厚0.3 m，地基上部设均布荷载100 kPa (模型图见图2)，其它工况均在此基础上改变单一变量进行模拟对比分析，由于群桩数量较多，管桩的沉降和力学分析取中间桩进行分析。土层与垫层采用Mohr-Coulomb理想弹塑性本构模型、实体单元模拟，管桩采用梁单元加软件自带的桩界面接触单元模拟。底面约束水平和竖向位移，侧面约束水平位移，模型上表面为自由边界。主要物理、力学参数见表1。 对于未采取管桩进行复合地基加固和加固两种方案分别进行数值模拟计算，结果表明(图3)：采取PHC管桩加固的地基沉降明显小于未加固方案的沉降，加固效果明显。两种方案沉降发展趋势相同，均呈漏斗形，最大沉降点均位于地基中部。经加固后的最大地基沉降量比未做加固的最大值减小了59.9%。可见加固效果明显，一方面管桩插入土体可与地基土共同承担荷载，增强整体承载能力，另一方面复合地基中垫层的存在通过桩顶向上刺入极大改善了桩顶应力集中情况，降低了对桩顶的基底反力，使受力更加均匀，同时减小了刚性基础对桩的位移约束，使各桩体桩身最大应力更加均匀。 图2. 数值模型 Table 1 Physical and mechanical parameters of formatio 材料 泊松比 密度 弹性模量 粘聚力 摩擦角 kg/m 3 /MPa /KPa /度 粘性素填土 0.34 1670 12.8 15 12 淤泥质土 0.30 1710 10.7 6 1.8 粘土质粗砂 0.32 1820 20.8 22 20 砂质粘性土 0.30 1830 18.4 21 23 全风化混合花岗岩 0.30 1900 28 24 23 砂土状强风化花岗岩 0.26 1930 40 30 32 垫层 0.28 2100 80 - - 管桩 0.2 2500 38，000 - - 表1. 地层物理力学参数 图3. 未加固和加固土体竖向位移比较
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user: 3. 不同荷载影响 考虑在垫层之上施加不同的外部荷载，荷载依次取值80 kPa、100 kPa、120 kPa、140 kPa，不同荷载下地基最大沉降如图4所示。当荷载增大，土体会更加挤密，所以沉降值与上部荷载呈正相关关系，当荷载值相对于80 kPa依次增加25%、50%、75%时，沉降值依次为18.8 mm、25.7 mm、29.8 mm，相比80 kPa下沉降值分别增加34.3%、83.6%、112.9%。地基沉降量增加速率超过外加荷载增加速率。 图4. 不同荷载下地基最大沉降 荷载对管桩沉降影响如图5所示，同一荷载下，桩顶沉降大于桩端沉降，两者之差即为桩身压缩值，在外加荷载80 kPa时沉降沿桩身深度变化趋势最为平缓，桩顶沉降与桩端沉降差值仅为1.48 mm，而后曲线变化幅度随荷载增大而增大，说明荷载对管桩沉降的影响主要在管桩上部。不同荷载下，管桩沉降随着荷载的增大而增大，但增大幅度不同。100 kPa时桩顶沉降为9.33 mm，120 kPa时桩顶沉降为12.05 mm，140 kPa时桩顶沉降为12.68 mm，相对于80 kPa时的桩顶沉降值依次增大22.9%、58.7%、67.1%。荷载120 kP增大到140 kP，桩顶沉降仅增加了0.63 mm，桩端沉降增加了0.19 mm，说明此时桩侧摩阻力已达到最大，桩端阻力发挥了较大作用。 图5. 不同荷载下管桩沿深度沉降
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user: 4. 不同桩长影响 保持各项参数不变，改变单一变量因素管桩桩长，分别取值16 m、18 m、20 m、23 m、27 m。随着桩长增大，桩土接触面积增大，摩擦阻力增大，桩端进入更坚硬的土层，桩端阻力增大，桩所分担荷载比例增大，如图6所示，地基最大沉降随管桩长度增大而减小，桩长16 m时最大沉降量为18.4 mm，随管桩长度的增加，最大值依次为17.5 mm (18 m)/16.8 mm (20 m)/16.0 mm (23 m)/15.1 mm (27 m)。 由图可知，随桩长增大，地基沉降量减小幅度放缓，因此，不能盲目地通过增加桩长来控制沉降量。 图6. 不同桩长下地基最大沉降 桩长对管桩桩身沉降的影响如图7所示。不同桩长下，管桩沉降量随桩长的增大而减小。同一桩长下，管桩桩顶沉降量最大，随深度的增大沉降量减小，说明桩体沉降量集中在桩体上部，桩长16 m时桩顶沉降9.33 mm，18 m时桩顶沉降8.3 mm，20 m时桩顶沉降7.47 mm，23 m时桩顶沉降6.37 mm，27 m时桩顶沉降4.99 mm，相比桩长16 m时依次减小11% (18 m)、19.9% (20 m)、31.7% (23 m)、46.5% (27 m)。 图7. 不同桩长下管桩沿深度沉降 桩长对于管桩轴力影响如图8所示，不同桩长下管桩轴力沿深度变化趋势相同，均先增大后减小，约呈“弓”形。出现这种变化的原因主要是垫层及侧摩阻力的存在，由于桩的刚度远大于土的刚度，在荷载作用下桩间土沉降量大于桩的沉降量，桩顶向上刺入褥垫层，褥垫层相对向下位移，产生负摩阻力，其决定了最大轴力位置不是桩顶，而是桩顶下部某一位置处，即中性点处。同时也减小了桩顶应力集中。桩深4 m处正处于淤泥层，桩间土承载力弱，桩的荷载分担比例大，轴力较大。 图8. 不同桩长下桩身轴力沿深度曲线 桩长对桩土应力比的影响如图9所示，桩土应力比与桩长总体呈正相关关系，当桩长从16 m增加到23 m，桩土应力比增长较快，说明管桩桩顶的应力增长速度高于桩间土的应力增速，应力更多地向桩顶集中，桩土荷载分担比增大；当桩长自23 m增加到27 m，桩土应力比增速较缓，说明此时增加桩长对复合地基特性影响力降低。桩土应力比是反应地基优化设计的重要内容，后期增加桩长对桩土应力比没有较大改变，所以选择合适的桩长对于桩在复合地基中所分担荷载比例具有重要意义。 图9. 不同桩长下桩土应力比
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user: 5. 不同桩间距影响 保持桩长、桩径、垫层厚度、上部荷载等各项参数不变，改变桩间距，分别取值1.6 m、1.8 m、2.0 m、2.3 m、2.5 m。随着桩间距的增大，面积置换率降低，地基最大沉降量随着桩间距增大而增大，如图10所示，在间距1.8 m以内地基最大沉降量几乎无变化，间距2.3 m以内，沉降量变化趋势较缓，超过2.3 m之后，沉降量迅速增大。桩间距1.8 m时沉降12.3 mm，2 m时沉降15 mm，2.3 m时沉降18.4 mm，2.5 m时沉降26.9 mm，2.5 m时相较于间距2.3 m时地基沉降值增加了46.2%。可见，并非桩间距越小，沉降控制效果越好。桩间距过小，不能有效发挥基础下桩间土承载能力。桩间距增大可降低成本，但沉降增大较快。对于本工程条件，桩间距控制在2.3 m是较为合理的。 图10. 不同桩间距下地基最大沉降 不同桩间距下管桩轴力变化如图11所示，桩间距增大，复合地基单位加固面积上桩体置换率减小，单位加固土面积上的桩体减少，管桩轴力随着桩间距增大而增大，且桩身中上部增幅较两端大，相较于间距1.6 m，桩身最大轴力分别增加了39.8% (1.8 m)、130.2% (2.0 m)、221.2% (2.3 m)。不同桩间距下，桩土荷载分担比不同，中性点位置不同致使其最大轴力所处位置并不在地下同一深度，间距1.6 m时最大轴力约位于地下1.65 m处，至间距2.3 m时最大轴力约位于地下3.2 m处，中性点下移。不同桩间距下管桩轴力分布曲线高度相似，同一桩间距下，轴力先增大后减小。 图11. 不同桩间距下桩身轴力沿深度曲线
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user: 6. 结论 1) PHC管桩加固填海区软土地基，可有效减小总沉降，加固效果明显。经加固后的最大地基沉降量相比未做加固沉降值减小了59.9%。 2) 桩长对软土地区PHC管桩复合地基桩间土沉降、管桩沉降、管桩轴力、桩土应力比影响显著。在有效桩长范围内，增大桩长可以有效的减小地基变形，但并非桩长越长，沉降控制效果越好。管桩轴力沿桩身深度先增大后减小，呈弓形。桩土应力比随桩长增大而增大，但趋势逐渐放缓。 3) 桩间距对本工程沉降特性影响较大，桩间距增大，复合地基单位加固面积上桩体置换率减小，间距2.3 m和间距2.5 m地基最大沉降量差值可达到8.5 mm。随着桩间距增大，桩身最大轴力同样增长较快。对于本文条件模拟的工况，桩间距取2.3 m是较为合理的。
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user: 摘要 本文主要研究网络舆情引发的爆款商品在地区间与地区内的调配问题，对于地区间商品调配问题，我们采用最短距离模型，优先选取距离缺少商品地区最近的商品储量多的地区配送，直至满足缺少商品地区需求；对于地区内的商品调配，我们采用节约里程法，选择节约里程数最大的路线为最优路线，规划出物流中心最优配送方案。最后，我们以湖南省长沙市为例，运用两个模型，当长沙市缺少某商品时，得到其他地级市向长沙市调配商品的方案，和长沙市黎江智能物流园根据需求向其他区、县物流园区配送商品的最优配送路线方案。
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user: 1. 引言 在运用拟合模型对爆款商品的销量进行了预测后，我们得到了在舆论热点爆发后相关商品的销量，随之是商品配送的问题，如果舆论热点涉及的地区此商品储存量不满足预测销量的需求，则需要从其他地区进行调配，要在满足需求的条件下尽快且尽可能低成本地将其他地区的商品运送到缺少商品的物流中心并配送到各个物流站，这是我们接下来要研究的问题。 由于当前的物流管理系统分配策略较为简单，且我国路网发达，运输路线众多，因而存在较多问题，如商品堆积而导致部分存储量较大的商品放置困难、劳动力消耗较高、运输效率低；运输路线和物流站众多，货车运送路程的重复等无法走最优路线而导致的人力物力等资源浪费和过高成本问题 [ 1 ]。 为了解决这些问题，我们提出研究，基于数据挖掘提取出爆款商品的类型，考虑到爆款商品的调配问题，对商品调配策略做出优化设计，从而提高物流站商品存储的合理性，减少因商品堆积导致的资源浪费，因商品缺少导致的利润减少。同时设计运输最优路线，减少成本并增加利润。
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user: 2. 问题分析 本文以湖南省长沙市为例，主要研究受舆论影响的爆款商品在地区间和地区内之间的商品调配问题。根据舆论影响推断出急需某商品的地区并预测其销量，根据预测出来的销量以最快的速度从不同地区调来该商品，并尽可能减少运输成本；同时考虑商品到达该地后，如何向下级物流站货仓库配送该商品，在满足各物流站需求的条件下，减少人力物力的使用，降低成本，提高效率。 在地区间商品调配问题中，我们采用最短距离模型，收集该省不同地区距离该地区的距离和各地区商品的储存量，优先考虑从距离最近的地区调配商品，其次考虑距离次之的地区，以此类推，直至满足需求为止。 在地区内商品配送问题中，我们运用节约里程法来寻找最优的配送路线，考虑货车起始地和目的地相同时不同行驶路线的距离，找到与最长路线相比，节约公里数最多的路线作为最优路线。不同级物流站均可用该法向下级物流站运送商品，直至商品送至客户手中。