DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 7. 结论 当前，我国人造板产业落后产能过剩，资源浪费和环境污染严重，相比于人造板产能的高速增长，人造板下游加工产品需求增长较慢，上游枝桠材供给相对不足，人造板企业与其上下游的发展不匹配，缺乏有效的沟通与协调；由于人造板及其加工产品(如强化地板等)供给过剩，地板制造商通常会采取销售季-促销季两阶段定价销售策略，终端顾客在面对两阶段销售策略时，往往会表现出一种战略顾客行为，而这种行为对于人造板供应链运营管理有着重要影响。本文结合人造板产业实际，界定了枝桠材供应商、人造板制造商和人造板加工商组成的人造板三级绿色供应链系统，进而，在增值税即征即退和环境税政策引导下，分别构建了战略顾客行为下的人造板三级绿色供应链收益分享–成本分担契约协调模型和传统人造板绿色供应链收益分享–成本分担契约协调模型，并进行了对比数值分析。研究结果表明：1) 有“门槛”的增值税即征即退补贴的政策以及征收环境税的政策，使得人造板企业有经济动因积极开展绿色供应链管理改进，淘汰落后产能，提高资源能源利用率，减少三废污染排放，降低单位产品成本，提高企业综合运营绩效和竞争能力。2) 无论是传统人造板供应链视角还是人造板绿色供应链视角，收益分享–成本分担契约均可以实现战略顾客行为下人造板三级绿色供应链协调运营，且绿色供应链视角下的人造板供应链及其成员最优利润高于传统供应链视角，人造板供应链及其成员有经济动因实施绿色供应链管理改进。3) 强化地板产品促销价格的高低影响到人造板绿色供应链的优化决策和运营绩效，制定一个较低的促销价格，有利于提高人造板绿色供应链及其成员的绩效。4) 通过自建经济林场、选用经济型枝桠材等措施有效保障枝桠材供应，强化技术研发和工艺流程改进，促进资源能源回收和循环利用，提高资源能源利用率，有助于提高人造板绿色供应链整体及其成员的运营绩效。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 腹膜后妊娠十分罕见，发病率和胚胎组织异位种植途径仍不明了，临床表现也不典型，但破裂出血者病情凶险，尚无专门的诊断与治疗指南。本文通过对文献报道的14例资料的综述，分析了腹膜后妊娠的临床表现、病因病理、诊断要点及治疗原则。 关键词 :腹膜后，异位妊娠
system: [SYSTEM]

user: 1. 定义与发病率 受精卵在腹膜后间隙种植、发育者，称为腹膜后异位妊娠，属异位妊娠中的特殊类型，其发生率不清楚，虽然随着辅助生殖技术的应用普及，宫外孕事件的发生有所增加，腹膜后间隙的异位妊娠仍然十分罕见，回顾从1977年到2014年的英文和中文文献，共检出14例个案报道 [ 1 ] - [ 13 ] ，其中国外7例、国内7例，目前尚无专门的诊断与治疗指南，其种植途径仍不明了。因不具备大多数常见类型异位妊娠的症状与体征，破裂出血者可病情凶险，危及患者的生命，应引起临床对腹膜后妊娠诊断与治疗的重视。
system: [SYSTEM]

user: 2. 病因与病理 腹膜后腔异位妊娠发病的病因基础尚不明了，可能存在着多次妊娠、尤其是多次异位妊娠或人工流产等诸多危险因素。分析本组14例个案的生育史，患者年龄21~38(平均30 ± 5)y，G1P0 4例、G2P1 3例、G3P1 3例、G5P1 2例、G7P1 1例、G8P1 1例；有流产史6例，其中7次1例、3次2例、1次2例、2次1例；因2次异位妊娠双侧输卵管切除2例、3次异位妊娠1侧输卵管切除1例、1侧输卵管积水伴另1侧异位妊娠双侧输卵管切除1例、放置宫内避孕环1例。辅助生殖技术的应用也是可能的危险因素，14例中，自然妊娠9例，而体外受精-胚胎移植(IVF-ET) 4例、人工宫腔内受精1例。 关于后腹膜异位妊娠发病的可能机理有2种解释 [ 2 ] - [ 11 ] ：1是受精卵经输卵管逆流排出，脱落到腹腔并着床在后腹膜表面生长，因腹腔肠袢挤压，使孕卵向腹膜后生长，当胚胎发育到一定程度时，破裂出血形成后腹膜血肿，或者是输卵管妊娠流产或破裂，胚胎业已死亡，但绒毛组织仍具活性，粘附并穿破后腹膜在后腹膜腔内种植、侵蚀周邻组织血管，形成血肿，其病理过程与另一类少见的异位妊娠继发性腹腔妊娠相似，只不过是前者的发病部位位于腹膜后间隙，这虽然能解释部分输卵管结构和功能尚存的腹膜后妊娠的成因，但是无法说明双侧输卵管均已切除者也有腹膜后妊娠的发生；2是Persson [ 9 ] 等在1例腹膜后妊娠的手术标本中发现滋养层组织周围有淋巴组织包绕，推测孕卵经淋巴管停留在腹膜后种植生长，转输途径与宫颈癌、子宫内膜癌淋巴转移类似；还有一种转输途径可能是通过血道，如同妇科恶性肿瘤，如滋养细胞肿瘤的恶性葡萄胎、绒毛膜癌的血性转移，因为比直径约150 μm的成熟卵泡大得多的4细胞期的卵裂球要经过多个淋巴结链是比较困难的。
system: [SYSTEM]

user: 3. 诊断 因孕囊组织位于腹膜后，出血也主要聚集在腹膜后间隙，腹盆腔内的积液量较少或没有，产科检查的阳性征象也不突出，术前临床诊断困难，现有文献报道中的腹膜后妊娠的最后确诊均有赖于术中所见和肿块标本内见到孕囊或胚胎绒毛组织，但是临床诊断仍是有据可循的，而且及时的超声波等影像学检查可发挥重要作用： 1) 育龄妇女有停经现病史：14例均有停经史，30 d~76 d不等； 2) 发病突然，以腹痛、腰痛多见，无外伤史：14例中发病至就诊时间3 h~1 d 13例、“人流术”后4d出现阴道流血伴左侧腰痛1例，疼痛性质以突发剧痛为主，呈持续性，主诉以右下腹疼痛为主1例、左下腹疼痛2例、下腹疼痛4例、左侧腹及腰痛5例、上中腹疼痛2例，2例伴恶心、呕吐，发作时均无明显诱因； 3) 可有贫血貌、内出血征，但多无阴道流血：14例中12例没有阴道出血、2例少量阴道出血，WBC 8.3 × 10 9 /L~10 × 10 9 /L10例、WBC 12.4 × 10 9 /L~14.3 × 10 9 /L4例，RBC 3.1 × 10 12 /L3.4 × 10 12 /L4例、3.5 × 10 12 /L~4.10 × 10 12 /L10例，Hb102 g/L~121 g/L5例，125 g/L~141 g/L9例； 4) 体格检查：患者痛苦面容，被动体位，14例均有腹部压痛，其中5例伴肾区扣痛，2例反跳痛明显，腹部可疑移动性浊音3例，贫血貌4例；T36.5℃~37.0℃13例、37.5℃1例，P76次/min~90次/min 4例、91次/min~100次/min 10例，R17次/min~24次/min 9例、R25次/min~28次/min 5例，BP 70 /50 mm Hg~90/60 mmHg (1 mmHg = 0.133 kPa) 9例、100/56 mmHg~100/70 mmHg 5例； 5) 妇科检查：下腹压痛、反跳痛相对较轻，宫颈举摆痛轻或不明显，附件区多不能触及包块，14例中，宫体积不大、质软12例，体积稍大伴少量阴道出血2例，宫颈举摆痛(±)9例、(−)5例，13例双侧附件区未扪及明显包块、1例于左侧附件区扪及触痛包块； 6) 血、尿HCG(人绒毛膜促性腺激素)水平升高：14例中，HCG：尿(+)13例、尿563 mIU/L1例，血1095 mIU/L~15638 mIU/L 12例、血β2HCG12055 IU/L~15000 IU/L2例，经治疗后明显下降或恢复正常； 7) 影像学检查：宫腔内没有孕囊图像，子宫周围、附件区无肿块，腹盆腔少量积液或积液不明显，子宫及附件区之外部位检出混合性包块，该包块大小、形态不一，所在的部位各异，但与腹膜后大血管及脏器结构联系密切：14例中，13例进行了超声波检查，其中的3例还进行了CT检查、2例进行了MRI检查。超声波的检查(含2例经阴道超声)结果包括：10例宫腔内未见孕囊回声、1例见宫腔内萎陷的“孕囊”提示宫内妊娠失败、1例宫腔混合性回声占位提示部分葡萄胎、1例宫腔内回声杂乱考虑胚胎停育，10例双侧附件区未见异常；显示12例包块的部位分别位于：左侧附件区、右侧附件区、上腹胰腺部位、中腹部、右上腹部及右肾下方、左下腹部各1例、腹膜后大血管周围2例、左上腹及左肾区3例，1例未检查出明确的病灶包块；包块的图像特点是：包块大小3 × 7cm~20 × 10cm，形态不规则，边界不清晰，对周邻脏器结构有不同程度的推挤，内部回声不均匀，呈囊、实混合性，6例包块中部见2 × 3 cm~2 × 4 cm的液性暗区，暗区内似可见“胚胎样”组织回声，但均无心管搏动信号，包块的实质部分及边缘可见少量血流信号；腹、盆腔少量腹水7例。CT的检查结果是 [ 1 ] [ 11 ] ：右肾下极、左肾及腰大肌前方、胰头部位各1例，图像特点：囊、实性肿块，混杂密度影，实性部分密度较高，CT值为61.8~72.2 HU，低密度CT值为8.7~10.5 HU，增强后实性部分未见强化，内可见血管影及造影剂外漏，CT值动脉期为66.3 HU，门脉期CT值为68.0 HU，囊性部分低密度影动脉及门脉期CT值均为13.4 HU，肿块周围见水样无强化低密度影。MRI的检查结果是 [ 6 ] [ 10 ] ：左肾下方及腹主动脉旁、脐水平下腔静脉旁各1例，图像特点：病灶信号混杂，以稍长T2稍长T1信号为主，边界较清晰，内部可见囊状长T2T1信号，囊壁可见结节影，增强扫描壁结节轻度增强，囊状区周围见不规则条状增强，信号强度接近周邻大血管； 8) 诊刮宫腔仅有蜕膜组织，没有绒毛及滋养细胞：14例中，11例做了诊断性刮宫术，病理检查均见蜕膜组织，而未见绒毛及滋养细胞，仅2例腹盆腔抽出少量血性液体、1例后穹隆抽出少许淡黄色液体； 9) 生育史中存在异位妊娠、流产及IVF等风险因素 [ 2 ] [ 7 ] [ 10 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 鉴别 较多见的异位妊娠类型，如输卵管妊娠者常有停经、腹痛、阴道出血，结合其HCG升高和影像学结果，与腹膜后妊娠的鉴别并不困难，但本组资料14例的入院诊断中，宫外孕腹腔妊娠2例、附件区异位妊娠2例、宫外孕或异位妊娠3例、异位妊娠或子宫穿孔1例、葡萄胎或异位妊娠1例、腹部肿瘤蒂扭转破裂1例、胰头部假性囊肿1例、左肾区包块1例，仅有2例腹膜后包块考虑异位妊娠，应引起临床的注意；与腹腔妊娠的鉴别，主要依靠影像学检查，通过显示包块与腹膜后大血管及器官的关系可用于两者的区别，同时腹腔妊娠多还可有输卵管妊娠破裂或流产的病史。腹膜后妊娠还需与一些急腹症，如肾脏肿瘤破裂、腹膜后血肿形成、胰腺假性囊肿、腹盆腔肿瘤蒂扭转区别，但此4者缺乏相应的与妊娠有关的病史和实验室指标的支持。腹膜后妊娠最终的诊断还需要手术和病理依据。
system: [SYSTEM]

user: 5. 治疗及转归 尽管因异位的胚胎组织和相关联的出血包块紧连腹膜后大血管，在手术切除中存在高风险，但一经诊断，首选的治疗措施应是手术治疗，既能明确诊断，又能取得迅速清除血肿、切除胚胎组织、彻底止血的效果。14例均进行了手术治疗或开腹探查，包括腹腔镜、机器人腹腔镜手术各1例。术中见病灶部位：右侧腰大肌表面1例、中下腹部腹主动脉与下腔静脉之间1例、左肾下极脂肪囊内1例、左肾下极近腹主动脉3例、乙状结肠后方1例、右肾下极至髂窝2例、肝区至胃底1例、左侧子宫骶骨韧带1例、右侧闭孔肌隐窝1例、中腹部下腔静脉前1例、胰头后方1例。保守治疗仅适用于病情稳定、临床判断没有活动性出血的患者，所用的药物包括抑制滋养细胞的药物，如MTX与米非司酮，和止血药，但国外学者的经验是：利用注射氨甲喋呤的保守治疗仍不能最后省去外科处理 [ 8 ] 。本组本组病例中，有2例先行氨甲喋呤(MTX)保守治疗，但因HCG难以降至正常水平终改行手术治疗 [ 8 ] ；1例术中见血肿较大，切开处理恐止血困难，且血肿经一段时间观察较为稳定，估计能用药物控制，遂行MTX和米非司酮和适当的止血药保守治疗，包块缩小，β2HCG由l2055.5 IU /L下降至100 IU/L以下 [ 3 ] 。经治疗后12例临床痊愈，胰头后方移位妊娠者术后1d死亡 [ 11 ] 。从再发风险角度看，14例报道均是散在性的，尚未见再次发生腹膜后妊娠者。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 多目标优化问题广泛存在于现实世界的应用当中。传统的基于个体进化策略的进化算法在处理这些优化问题时往往收敛速度慢、严格依赖于种群大小而且效果不大理想。分布估计算法作为元启发式(meta- heuristics)方法的一种，将统计机器学习同群体进化模式相结合，引起了学者的广泛关注。在这篇文章中，我们提出了一种基于趋势预测模型(TPM)的分布估计算法，TPM-EDA，用于解决多目标优化问题。其特点在于有效地利用了群体进化过程的历史信息来预测粒子运动的趋势，从而加速了查找最优Pareto前沿面的过程，提升了算法的搜索能力。与此同时，通过引入稀疏度来控制个体的采样频率，来实现种群的多样性。我们在6个不同的测试函数上，对TPM-EDA和多种已有的EDA算法进行了对比性试验。实验结果表明了TPM-EDA方法的有效性。 关键词 :多目标优化，分布估计算法，趋势预测模型
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 现实世界中的很多应用都与多目标优化问题存在着紧密的联系，例如购车时希望能买到性能好、价格低廉同时又省油的车。这种紧密的联系也意味着高效的多目标问题的求解方法，能够带来重要的经济利益。因此，对多目标优化问题的研究，尤其是设计通用而且高效的算法受到了相关领域的广泛关注 [ 1 ] - [ 3 ] 。 大量的多目标优化问题难以通过解析方式求得其最优解，这也就使得设计不同的启发式算法成为解决多目标优化问题的主要方法之一 [ 4 ] [ 5 ] 。分布估计算法 [ 6 ] 作为元启发式(meta-heuristics)方法的一种，其主要特点是将统计机器学习的方法同群体进化模式进行结合。与传统的遗传算法不同，在分布估计算法中，没有交叉、变异等操作，取而代之的是概率模型的学习和采样。EDA算法往往通过统计学习的手段从宏观的角度为解的分布建立一个概率模型，通过不同的方法在该模型上采样来得到下一代种群，如此反复进行，实现种群的进化。由于在优化的过程中显式的使用概率模型，EDA算法能够提供其他元启发方法所不能提供的优点。 近些年来，利用EDA算法来解决多目标优化问题，已经取得了很好的结果。Khan等 [ 7 ] 提出的多目标贝叶斯优化算法(mBOA)将贝叶斯优化算法同非支配排序算法相结合，利用NSGA-II中的选择方法来沿着Pareto前沿面寻找解。这种方法的特点在于通过提供选择压力来确保Exploitation和Exploration之间取得某种平衡；Pelikan等 [ 8 ] 提出的多目标分层BOA (mohBOA)，也借鉴了NSGA-II和mBOA中的类似过程来选择可能的候选解，但是不同之处在于在选出了候选解之后，mohBOA结合了k-means聚类算法来获得有希望的解的聚类，并使用限制的二进制锦标赛法来将新获得的聚类来与旧的种群集成，来产生下一代种群。实验结果也都证明了这种方法的有效性。Shah等人证明 [ 9 ] ，ε-hBOA，一种基于ε占有的分层贝叶斯优化算法，在求解多目标d维背包问题是较其他两种进化算法有一定优势。Karshenas等人提出的MBN-EDA [ 10 ] 建立了关于决策变量和目标变量间关系的多维贝叶斯网络。MBN-EDA不仅捕获了变量间的依赖关系，同时也刻画了目标与目标以及目标与变量间的相关关系。然而训练一个贝叶斯网络是复杂而耗时的，会造成巨大开销。除了基于贝叶斯网络的EDA方法，还有基于规则化模型的RM-MEDA [ 11 ] 、基于GNG网络的MB-GNG [ 12 ] 、基于Parzen窗口的MOPEDA [ 13 ] 、基于方向模型的IM-MOEA [ 14 ] 等。 然而，在相当多的情况下，尤其是对于多目标优化问题而言，传统EDA算法所用来建模的概率模型很难描述真实前沿面的概率分布。当模型偏差较大时，将直接导致EDA算法的失效。一种有效的解决方式是直接从某个带启发式信息的分布上进行采样然后过滤个体，来替代传统EDA的建模和采样过程。如Luhan Zhou等人在 [ 15 ] 中所使用的策略，它强调了生成个体和滤除个体之间的配合，展现出某些传统EDA 算法所不具备的优势。我们的方法正是基于这种策略来不断地产生粒子然后过滤粒子，来实现种群的进化。 在这篇论文中，我们提出了一种称为TPM-EDA的算法用于解决多目标优化问题，我们工作的主要贡献在如下两点： · 利用稀疏度来控制个体的采样频率，使得种群能均匀地分布在Pareto前沿面上，实现了种群的多样性； · TPM-EDA提出了一种不同的采样方法来生成下一代种群。其在已经选择的个体的基础上，构造一个基于历史信息的趋势预测模型，并在采样过程中使用该模型预测下一代粒子的位置，从而加速寻找前沿面的速度。 本文的文章结构如下。在第二节，介绍了多目标优化问题的相关概念以及分布估计算法。第三节先介绍了TPM-EDA的算法框架，而后详细描述了我们所提出的趋势预测模型以及TPM-EDA算法。第四节是实验部分，包括测试样例、参数设置以及实验结果。最后是总结和展望。
system: [SYSTEM]

user: 2. 多目标优化方法与进化计算 2.1. 多目标优化问题定义 在这篇论文中，我们考虑无约束的多目标优化问题。一个无约束的多目标问题定义为： 其中， 是n维决策变量， 是第i个目标函数。 定义1. (Pareto支配)我们称一个解 支配另一个解 ，记作 ，如果 定义2. (Pareto最优解集，POS)我们将一个多目标问题的解集记为POS， 定义3. (Pareto前沿面，POF)我们将一个多目标问题的前沿面记为POF， 与单目标优化问题寻找一个最优解不同的是，多目标优化问题需要寻找一个最优的解集，即上述定义的POS，使得最优解集中的解不会被其他解支配。多目标优化算法的目的便是寻找到一个最接近理论前沿面的Pareto前沿面及其对应的解集。 2.2. 分布估计算法EDA EDA算法(Estimation of Distribution Algorithms) [ 6 ] [ 16 ] - [ 18 ] 将统计机器学习与进化计算相结合，通过将概率模型引入进化框架中来对问题进行优化。与基于个体的进化策略不同的是，EDA是基于种群优化的，它通过反复地对候选解所处的空间进行建模和采样来搜索空间。由于EDA的优化过程是概率分布的反复更新，使得它相比较传统进化算法有如下优势：1) 自适应算子，它们可以根据要解决的问题来调整算子；2) 清晰的问题结构，它们提供了问题解的具体概率模型，使得模型的分析和信息挖掘变得容易；3) 先验概率的存在，EDA可以加入先验概率到模型中；4) 降低了内存需要，EDA只需记录概率模型参数而无需直接保存种群，降低了对内存的需求。EDAs已经成功应用在多目标背包问题 [ 19 ] ，经济调度 [ 20 ] ，蛋白质结构预测 [ 21 ] 等上。 近些年来，分布估计算法发展了很多不同的具体实现方法，其差别往往在于采用了不同的概率模型生成方法和不同的采样方法。尽管不同方法的设计思想有很大的不同，但是这些方法都可以归纳为下面两个主要步骤： · 首先通过某种方法来构建用于描述解空间的概率模型。EDA算法往往会通过对种群的评估，选择优秀的个体集合，然后采用统计学习等手段构造一个描述当前解集的概率模型。我们这这位概率模型的生成。 · 在概率模型的基础上，利用不同的采样方式来产生新的种群。我们称此步骤为采样方法。 EDA算法的大体流程如图1所示。 大多数的EDA算法都是通过显式地构建一个概率模型，并在这个模型上进行采样来得到新的种群。然而要准确地构建概率模型是一件很困难的事情，错误的概率模型将直接导致新得到的种群质量不高，因此很难找到问题的解。一种替代的方法是隐式的建立概率模型，通过不断地产生和过滤个体达到。我们的思路是首先根据稀疏度选择待扩展的个体，然后进行采样，并通过筛选非支配解集来得到优势种群。另外一方面，我们认同Claudio Rossi等人的观点 [ 22 ] ，即充分利用某些信息，将能够使得算法提高对变化的前沿面的追踪能力。作者使用了卡尔曼滤波来预测变化的最优点，而我们则认为不仅简单的预测机制对于多目标优化问题而言至关重要，于此同时概率知识，而不是精确值，能够给我们更多的帮助。因此，我们提出了利用基于运动趋势预测的机制来对前沿面进行预测。
system: [SYSTEM]

user: 3. TPM-EDA方法 在这一节的开始部分，我们首先定义相关的术语，然后给出TPM-EDA方法的算法框架。接下来我们将更加详细地介绍TPM-EDA的两个组成部分：待扩展个体的选择过程和趋势预测模型。前者用于选取待扩展的个体，而后者则是利用历史信息来预测下一代种群。在介绍完这两者之后，我们将给出TPM-EDA具体的算法描述。 图1. 分布估计算法流程图 3.1. TPM-EDA算法框架 定义4. (粒子)粒子是一个二元组 ，其中 表示的是多目标优化问题的解，也叫做个体；而 是n维空间中的单位向量，表示粒子的方向。 在TPM-EDA算法中，每次采样时都挑选一个待扩展的粒子，然后在这个粒子所代表的一个特定分布上进行采样。下面，我们结合图2(a)~(e)来简要介绍一下TPM-EDA的算法框架。在某一个时刻，TPM- EDA首先产生若干个粒子(图2(a))，并计算对应的POS (图2(b))。随后计算每个粒子的稀疏度，并根据稀疏度来选择粒子，其原则是稀疏度较高的粒子将会有更高的概率被选中(图2(c))。将趋势预测模型作用到所选择的粒子上，得到一系列新的解(图2(d))，并由此得到新的POS和POF (图2(e))。以此不断循环，直到停止条件满足。 3.2. 选择过程 TPM-EDA的做法是在采样阶段挑选那些更“重要”的粒子，从而保持粒子的多样性和前沿面的分布性。我们的做法是在那些稀疏的个体附近产生更多的子代，而密集的区域只产生少量的个体，即以稀疏度为权重来选择个体。假设当前群体为 ，每个个体的拥挤度为其他粒子对其的相互作用之和。距离更近的个体相互作用应该更高，因此我们定义粒子 的拥挤度为： 其中，参数h表示带宽。个体p k 的稀疏度则定义为拥挤度的倒数： 每次采样时我们依据粒子的Sparseness值进行轮盘赌法。可以看出当粒子处在较稀疏的位置时，被采样的概率较高，能在其领域内产生更多的子代；而较密集的地方产生子代的概率小。这样，我们调节了所获得前沿面的稀疏程度，从而能够保持粒子的多样性，使前沿面更具有分布性。 3.3. 趋势预测模型 在上述选择过程挑选完待扩展的粒子后，我们需要在这粒子所代表的某个特定分布上进行采样。在物理上，如果知道了一个物体的运动方向 ，那么下一时刻的位移方向 便等于 。可以写成： 与这种简单的线性预测不同的是，我们希望给物体的运动添加一些概率性，使得速度只是提供给物体一个可能的运动趋势而非直接确定下一时刻运动方向。这样的运动趋势可以很好地引导粒子进行更新，从而更快、更精确地逼近前沿面。 定义5. (趋势预测模型，TPM) 任意给定向量 和距离度量函数 。我们把 上的一个概率分布 叫做趋势预测模型，如果其满足： 这样的一个分布刻画了粒子的运动趋势：将以较大的概率沿着原速度 方向，而又允许粒子以较小的概率违背这个方向。 图2. TPM-EDA算法框架 图3展示了这样一个TPM实例。其中黑点是依据稀疏度被选择后的粒子， 是其运动方向。如果 所代表的TPM模型以cos距离为距离度量方式，定义域为单位球面，则因为 相比较 更靠近 (反应在cos距离上是二者夹角更小)，所以 被选择到的概率更高。类似的， 的概率比 这概率更低，而 最不可能被采样到。 在我们的算法当中，每个粒子运动的启发式信息，产生它的父节点指向该节点的方向向量，被作为运动方向记录下来。我们希望设计一个趋势预测模型使得采样出的向量离这个运动方向 越近则概率越高。为此，我们设计了一个特定的TPM模型 。设定该模型距离度量方式为cos距离，定义域 为单位球面，位移方向与原速度的夹角从均值为0，方差为带宽 的高斯分布上进行采样，而粒子的步长则由均值为0，方差为 的高斯分布上产生。由于 是单位球面，所以 其实是关于方向向量的分布，cos距离则刻画了采样出来的位移方向与原速度之间的夹角大小。算法sample描述了这个采样过程的具体实现。 因为每个粒子都带有能够刻画运动趋势的方向向量，因此能够准确预测前沿面的推进方向。为了实现时间维度上的开发与扩展平衡，更具体地，要实现在算法前期具有较高的搜索速度，在后期具有较细致的搜索能力，我们引入趋势度的概念。通过控制算法不同阶段趋势度来调节这个平衡。注意到，当 趋于0时， 趋于均匀分布。均匀分布可以看作没有任何趋势的分布，因此，我们定义 的趋势度为其与均匀分布的距离。 定义6. (趋势度，TD)定义趋势预测模型 的趋势度为： 其中dis为分布间距离的度量方式，Uniform表示均匀分布。令算法中的参数带宽h随着迭代不断降低。基于上述定义， 模型的趋势度将随着时间递减。算法运行阶段前期趋势度大，粒子会最大可能沿着速度方向前进，从而较快逼近前沿面；后期趋势度不断降低，来达到局部的、更细致地搜索。 我们需要设定个停止条件来让算法终止。定义如下指标来衡量两个前沿面 、 之间的差距： 该条件描述了离前沿面的临近程度，若 、 一致，则 。因为参数带宽h随着迭代不断降低，粒子运动的步长将不断趋于0，因此以该条件作为TPM-EDA算法的停止条件时，算法是可以停止的。 3.4. TPM-EDA算法 综合上述的选择过程以及趋势预测模型，我们给出TPM-EDA算法的具体实现。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验 我们将GM-EDA和其他的EDA方法进行了对比性实验，画出了它们解出的前沿面，并利用IGD指标来对各种算法的求得的解的收敛性和多样性进行比较。The inverted generational distance (IGD) [ 25 ] 被用来衡量多目标算法的性能。令 为均匀分布在最优前沿面上的点集，而 是算法求得的前沿面点集。定 图3. 一个TPM实例 义IGD指标为： 要使得IGD值尽量小，需要 尽量逼近 。因此，该定义刻画了算法求得的POF与最优POF之间的相近程度。 4.1. 测试样例和参数设置 在这篇文章中，我们将所提出的方法与其他四种EDA算法相比较，包括MBN-EDA [ 10 ] ，RM-MEDA [ 11 ] 和EGNA [ 23 ] 。MBN-EDA方法基于联合概率模型，它通过建立多维的贝叶斯网络来捕获决策变量和目标变量间的关系。RM-MEDA是基于规则模型的多目标优化算法。它假定Pareto解集处在分段连续的m-1维流形空间中并使用局部的主成分分析来为候选区域进行建模。EGNA是使用高斯网络来为决策变量建立概率模型的一种简单EDA方法，但它并不考虑目标的信息。 在实验中，我们使用了6个测试样例 [ 24 ] ，包括FDA4、FDA5、DIMP2、dMOP2、dMOP3和HE2。这些测试函数具有不同的特性，它们的理论前沿面具有不同的形状，比如连续型的、分离型的等。FDA4和FDA5是3目标函数而其他是两目标函数。 实验中的EDA算法都遵循相同的环境设置：每次迭代至多含有100个个体，最多迭代次数200。各个算法的参数与它们各自的文章中一致：对于MBN-EDA，使用利润增益排序(Profit gain ordering)作为排序方法 [ 10 ] ；RM-MEDA中，局部PCA聚类的数目被设置为5 [ 11 ] ；EGNA中截断选择被用作选择方法 [ 23 ] 。 4.2. 结果 由于篇幅有限，我们只选取部分算法和测试函数来画出他们所获得的前沿面的情况。图4中画出了三个EDA方法求解得到的前沿面情况。红色的点表示算法求得的个体，3D线框展示的是理论的前沿面。从图中可以看出，TPM-EDA方法取得了接近真实前沿面的结果。 图5展示的是DIMP2函数的情况。红色的点是算法求得的解，蓝色实线表示理论的前沿面。所测试的三个方法在这个测试函数上表现都不大理想。但相对而言，TPM-EDA的效果较好，它获得的种群具有更好的分布性。 图6展示的是HE2函数的情况，该函数的前沿面是分离的。从图中可以看出TPM-EDA具有最好的收敛效果，其前沿面最贴近真实的前沿面。然而TPM-EDA算法缺少位于最右侧的前沿面片段中的个体，导致它前沿面的离散程度弱于RM-MEDA。 图4. MBN-EDA， RM-MEDA和TPM-EDA获得的FDA4前沿面 图5. MBN-EDA， RM-MEDA和TPM-EDA获得的DIMP2前沿面 图6. MBN-EDA， RM-MEDA和TPM-EDA获得的HE2前沿面 为了考察算法解的收敛性，对每个标准函数，我们都进行了20次测试。对每次测试得到的IGD值取平均得到算法在这个测试函数上的IGD度量，所获得的结果在表1当中。可以看出TPM-EDA在大部分测试函数上都超过了其他算法。在dMOP2测试函数上，TPM-EDA也处在了第二的位置。因此，算法求得的前沿面具有较好的收敛性，能够很好地逼近理论的最优解。 4.3. 讨论 从静态实验结果以及IGD指标上都可以看出TPM-EDA算法能取得比其他EDA算法更优秀的结果。基于稀疏度的选择过程以及趋势预测模型的使用使得TPM-EDA能够更快、更准确地逼近理论前沿面。趋势预测模型有效地利用了粒子更新过程中的历史信息，以此预测粒子运动的趋势。 我们可以将所提出的TPM-EDA方法应用到很多实际应用中。机器学习中的很多问题都可以转化为 Table 1 IGD values of each metho IGD MBN-EDA RM-MEDA EGNA TPM-EDA FDA4 0.43 0.44 1.43 0.32 FDA5 0.51 0.47 1.53 0.40 DIMP2 6.97 5.12 6.56 3.56 dMOP2 1.40 0.29 1.35 0.38 dMOP3 1.38 1.05 1.86 0.98 HE2 0.83 0.74 1.08 0.50 表1. 各个方法的IGD指标 多目标优化问题，如在深度学习中，我们可以利用TPM-EDA同时优化深度神经网络的训练误差和网络结构 [ 26 ] ；在迁移学习的领域适应方法中，可以利用多目标优化算法来同时优化映射后领域的相似性以及样本的可分性 [ 27 ] ；在云计算的多任务调用中寻找到效率高而又节能的调度方案 [ 28 ] 等。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结和展望 本文提出了一个新的基于趋势预测模型的分布估计算法，TPM-EDA，用来解决多目标优化问题。TPM-EDA通过反复的产生子代个体和筛选优势种群来促进种群的进化，并使用方向向量这个启发式信息来预测子代可能所处的区域，从而提升搜索的准确性。此外，基于稀疏度的选择方法被用来调节个体的稀疏程度、控制种群的多样性，使得获得的前沿面分布性良好。实验结果也充分证明了我们方法的有效性。 一个高效的多目标优化算法是很多问题的基础。我们后期的研究方向包括基于多目标优化的深度学习及迁移学习 [ 26 ] [ 27 ] ，机器人自主学习 [ 29 ] - [ 31 ] 以及如何利用多目标优化辅助亚符号模型的知识抽取上 [ 32 ] - [ 36 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 条件概率神经网络在进行模式分类时具有独特的优势，然而如何对其进行有效的训练，从而找到最优参数却是一个困难的问题。在考虑条件概率神经网络的结构特点之后，本文提出了一种基于粒子群优化的条件概率神经网络的训练方法。我们将这种基于粒子群优化的条件概率神经网络用于人脸年龄估计，实验结果表明这种网络能够显著地提高识别的准确率。 关键词 :年龄估计，标签分布学习，条件概率神经网络，粒子群优化
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 年龄估计因其在身份认证、人机接口、视频检索以及机器人视觉中存在着潜在的应用，因而倍受关注。年龄估计有着广泛的应用前景，主要包括：1) 更人性化的HCI：通过自动识别用户的年龄，可以为用户提供更合适其年龄的个性化的用户界面和服务。2) 图像及视频检索：限定年龄范围，从数据库中检索到需要的人脸图像或视频。3) 人口信息采集：用自动年龄估计系统在公共场合收集有价值的人口信息。4) 安全门禁控制：通过自动检测年龄，实现安全网络或系统门禁控制。 自动年龄估计面临的主要难题就是年龄相对于其他面部因素的特殊性： 1) 老化的过程不可控。导致样本数据收集很费力 2) 独特的年龄格局。每一个人的基因，健康情况，生活方式都不同，造成年龄格局不同。 3) 年龄格局是时间的函数。老化的过程必须按照时间顺序，某时刻的脸部状态能够影响到后面的年龄的面部状态，但是不能影响到年轻时刻的。 国际上，Young和Niels [ 1 ] 是最早提出年龄估计的人。他们早在1994年就提出过通过人脸图像进行年龄估计。但他们的工作相对较为简单。他们把年龄粗略地分成：小孩、年轻人和老年人三种。Hayashi等人 [ 2 ] 研究了基于Hough变换的皱纹纹理和人脸图像肤色分析的年龄和性别识别方法。2003年，Iga等人用支持向量机开发了一个用于估计年龄的分类器。Lanitis等人 [ 3 ] 提出一种基于脸部外观的统计模型。他们比较了不同分类器，例如kNN、MLP、SOM的性能，并且认为机器几乎可以和人一样估计出人的年龄。Nakano等人 [ 4 ] 提出利用脸部和脖子上皱纹纹理的边缘信息来进行年龄估计。Zhou等人 [ 5 ] 提出用Boosing的方法做为回归方法进行年龄的估计，并用实验表明该方法比基于SVMs的方法还要好。Geng等人 [ 6 ] 提出衰老模式子空间的方法，通过学习一些代表性的子空间来建模衰老模式。 条件概率神经网络(Conditional Probability Neural Network， CPNN) [ 7 ] ，是一种三层的神经网络模型，它接收目标变量和条件特征向量作为输入，输入两者的条件概率，使用KL散度来作为损失函数，并通过误差反向传播来更新网络的权重。CPNN可以利用相邻的年龄信息协助学习，有效地解决年龄估计问题。然而CPNN存在如下问题：首先，反向传播算法容易陷入局部最优。反向传播算法是一种局部寻优算法。它利用误差对于权值系数的一阶导数信息来获取下一步的权值调整方向，以求达到误差最小。实际问题的求解空间往往是极其复杂的多维曲面，存在很多局部极小点，使得陷入局部极小的可能性大大增加。其次，难以决定标签分布的参数。合适的标签分布可以使得网络在学习一个类的时候从周围获得良好的特征帮助学习，而范围过大可能会对学习造成干扰。据此，本文提出了使用粒子群优化算法帮助寻找条件概率神经网络的最优参数，从而有效的解决人脸年龄估计问题。 文章结构组织如下。第二节先介绍了标签分布的概念，然后将问题模型化，并介绍了以Hellinger distance作为损失函数的CPNN和其参数学习的方法，第三节介绍了运用在CPNN上的PSO算法来优化标签分布的参数和CPNN的权值。第四节是实验部分，我们给出了实验结果，并对其进行了分析。最后，我们总结了文中所提及的研究工作，并对未来将要进行的研究进行了展望。
system: [SYSTEM]

user: 2. 背景知识 2.1. 问题描述 首先我们给出标签分布的定义。 定义1. (描述度)给定一个实例x，定义描述度 ，表示y描述x的程度。 对于一个实例x，实际年龄为a，那么a的领域范围内的描述度对a均有贡献。对于年龄a的标签分布，应该满足如下2条假设：a的描述度在标签分布中是最大的，以确保在类描述中实际年龄起到主导地位；其他年龄的描述度随着离a越远而越小，保证了相邻的年龄对实际年龄的贡献度比其他的更高一些。显然对于这两条假设，高斯分布和三角分布都满足要求。 令 代表q维输入空间， 代表有限的标签集，标签数量为c，训练集 ，这里 代表一个实例， 代表实例 所对应的描述度，标签分布学习的目标为条件概率 。假设条件概率 为含参模型 ，这里 为模型的参数，因此标签分布的学习目标为找出参数 使得给定一个 ，模型可以产生一个尽可能相似于 的标签分布。用Hellinger distance [ 8 ] 来描述，定义如下。 定义2. (Hellinger距离)对于两个分布 和 ，Hellinger距离 因此模型如下： (1) 2.2. CPNN算法描述 条件神经网络由输入层，一层隐层和输出层构成。CPNN与传统BP神经网络存在不同：输入变量中不仅包含实例x，还包含实例的一个标签y，x与y可以来自不同的领域，拥有不同的取值范围。如在年龄估计问题中，x代表面部特征，每个元素取值通常在[0，1]之间，y代表面部所对应的年龄，取值范围通常在[0，100]之间。CPNN的输出为条件概率 。 隐层输出节点的网络激活函数可以表示为 (2) 这里G为sigmoid函数， 是第l层的节点个数， 代表在第l层的第m个节点与第l-1层的第k个节点之间的链接权重。 当输入同时包含x和y时，神经网络输出变为： (3) 这里 (4) 代表输出节点的偏重，保证了 。 因此条件概率计算如下： (5) 根据Sarajedini等人 [ 9 ] 的方法， 可以被写作如下所示： (6) 比较Equation (6)和Equation (5)，归一因子可以重写为： (7) 回顾Equation (1)，模型的损失函数为： (8) 种令 ，Equation (8)关于θ的梯度为： (9) 最后，使用RPROP算法 [ 10 ] 作为权值的更新算法。RPROP算法是一种从改变学习速度的方面着手的对反向传播的改进算法，其中一个特性就是根据符号序列更新步长而不是梯度值。在RPROP算法中有两个值进行了计算：1) 更新值的符号，2) 更新值的大小。更新值的符号计算如式(10)所示。 (10) 这里 为当前步。更新值得大小如式(11)所示。 (11) 这里 。最终权值更新公式如式(12)所示。 (12)
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于PSO的CPNN 3.1. PSO概述 借助于生物觅食运动的启迪，Kennedy和Eberhart提出了PSO算法 [ 11 ] 。PSO算法通过个体间的协作与竞争，实现复杂空间中最优解的搜索。PSO先生成初始种群，即在可行解空间中随机初始化一群粒子，每个粒子都为优化问题的一个可行解，并由目标函数为之确定一个适应值(fitness value)。每个粒子将在解空间中运动，并由一个速度决定其方向和距离。通常粒子将追随当前的最优粒子而动，并经逐代搜索最后得到最优解。在每一代中，粒子将跟踪两个极值，一为粒子本身迄今找到的最优解pbest，另一为全种群迄今找到的最优解gbest。 虽然进化算法对那些大而复杂、误差梯度信息很难获取或根本不可用的问题特别有吸引力，但与BP算法的局部搜索能力相比，进化算法在接近问题最优解附近的解空间搜索就比较慢，其局部搜索能力较弱。把进化算法与BP算法相结合可以增强算法的整体搜索能力，这种混合算法的学习过程分两步：首先，利用进化算法的全局搜索能力找到一个较好的神经网络初始权值；其次，在进化算法搜索到的初始权值点处利用BP算法训练神经网络，最终搜索到神经网络的最优连接权值。这种混合算法主要是利用了进化算法全局搜索的优点和BP算法局部搜索速度快的特点，而又避免了进化算法局部搜索的弱点和BP算法容易陷入局部极小点的缺点。 3.2. PSO-CPNN 假设CPNN网络结构中含有n个隐层节点，粒子被设计向量 的形式， 表示CPNN网络的权值， 为标签分布的参数。 PSO-CPNN算法流程图如下所示。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验 4.1. 设计与说明 本文中使用的数据集为FG-Net Aging Database [ 12 ] 。此数据集中含有82个人共1002张面部图片，其中每人有6~18幅标有实际年龄的图像，数据集中的年龄变化范围在0~69岁之间。除了年龄特征之外，图片中的面部还带有姿势，表情等特征。 在本文的实验阶段，一些现有专门用于面部年龄估计问题的算法用于与本文的算法进行比较，如：OHRank [ 13 ] ，AGES [ 14 ] ，WAS [ 15 ] 和AAS [ 16 ] 。同样的，传统的分类算法也进行了比较，如：kNN，BP，C4.5，SVM，ANFIS [ 17 ] 。 对比试验的参数设置如下，在OHRank中，使用了绝对值损失函数与RBF核函数。在AGES中，aging pattern subspace的维度设置为20。在AAS中，在appearance cluster training step中的误差阈值设置为3。在kNN中，k设置为30并使用Euclidean distance来寻找邻点。BP神经网络隐层节点数设置为100，并使用sigmoid函数作为激活函数。C4.5.在SVM中使用RBF核函数.ANFIS中隶属函数设置为2个。Cpnn中使用两种分布：高斯分布，标准差设置为1，2，3，4。三角分布，bottom length 设置为2，4，6，8。 年龄估计的性能指标使用MAE (Mean Absolute Error)，即模型输出值为 ，对应真实值为 ，则 。使用此指标可以很好的反映实际年龄和预测年龄之间的差距。 算法的测试阶段使用十折交叉验证，即将数据集分成十分，轮流将其中9份作为训练数据，1份作为测试数据，进行试验。每次试验都会得出相应的MAE。最后将10次的结果的MAE的平均值作为对算法精度的估计。 4.2. 结果与分析 实验结果如表1所示，PSO-CPNN显示的是最好的结果，可以看出，标签分布算法的性能优于其他算法。原因主要是标签分布学习算法可以学习相邻年龄的信息。 进一步看，高斯分布优于三角分布，因为高斯分布利用所有相邻的年龄，三角分布只利用了三角形内的年龄。然而，CPNN对参数的选择比较敏感，选择不同的参数对结果影响较大。图1显示了选择不同参数时MAE的变化。通过运用本文中的方法，确定了较优的参数，从而使得MAE降到了一个较低的值。 为了比较KL距离和Hellinger距离的性能，单纯的CPNN算法也进行了，如图2所示，Hellinger距离在大部分情况下优于KL距离。 为了验证CPNN适用于训练样本较少的情况，逐渐减少训练样本数量。通过每次减少一半的训练样本，CPNN的MAE曲线如图3所示，并与OHRank和AGES方法比较，即使减少训练样本，CPNN的MAE并不会增加很快。相反的，当训练数据集减少的时候CPNN与PSO-CPNN表现得更加地稳定。但是，当数据减少的比较多的时候，由于模型复杂性更高的原因，PSO-CNPP的性能劣于CPNN。并且，在对标签分布进行优化的时候，当标签分布越接近均匀分布时，两个年龄相异的标签分布的相似度就越近。图4便显示了PSO-CPNN算法中MAE的变化。 最终，模型对应高斯分布的方差值如图5所示。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结和展望 本文中提出了一种新的用于年龄估计的神经网络PSO-CPNN，其特点是利用了粒子群优化算法来寻找条件概率神经网的最优参数。从宽泛的意义上讲，这种模型属于进化神经网络(evolutionary neural network， ENN)的一种，而我们所提出这种算法克服了传统条件概率神经网络不能有效处理缺失数据集的 Table 1 MAE in different age estimator Method MAE My method Gaussian 4.39 Triangle 4.88 CPNN Gaussian 4.76 Triangle 5.07 OHRank 6.27 AGES 6.77 WAS 8.06 AAS 14.83 kNN 8.24 BP 11.85 C4.5 9.34 SVM 7.25 ANFIS 8.86 表1. 不同模型的MAE 图1. 分布估计算法流程图 图2. Hellinger距离与KL距离的性能比较 图3. 不同模型性能比较 图4. 算法过程中MAE变化情况 图5. 不同年龄的标准差 缺点。实验表明，本文中提出的方法的性能显著地高于其他用于年龄估计的算法。需要指出的是PSO-CPNN算法不仅能够用于优化条件神经网络的结构，同时所有输出为分布形式的网络，都可以使用本文所提出的方法来进行方法优化。 通过本文研究，我们可以得出结论，CPNN网络可以被粒子群算法优化，由此，我们相信结合不同的启发式算法，来优化条件或深度网络的结构，并将其应用到不同的领域，将是我们未来的研究方向，例如如何在深度网络中自动调参 [ 18 ] ，如何整合符号-神经元方法 [ 19 ] - [ 21 ] ，以及如何在机器人中运用本文的结果 [ 22 ] - [ 25 ] 等。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文对一艘86.7 m海上风电安装船在作业过程中可能遇到环境载荷、设计载荷与功能载荷进行计算，并确定了包括自升固定，正常作业起吊与预压在内的8种计算工况。应用大型商用有限元计算软件ABAQUS进行全船有限元建模，并对8种典型工况下的船舶关键部位进行了结构强度分析，为海上风电安装船结构强度分析提供了可供参考的数值方法。 关键词 :风电安装船，结构强度，载荷，有限元
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 近年来，随着全球环境污染与能源紧缺问题的日趋严重，风能作为一种可再生的无污染能源，其发展得到了广泛的重视。同时，陆上可用空间的有限性与海上更丰富的风能资源，海上风能的开发日益受到重视。从1991年至2009年，欧洲建设完成并投入运用的共有38个海上风电场，装机容量达到2056 MW，占世界海上风电装机容量的三分之二，其中有一半以上的海上风电场是近五年建成 [ 1 ] 。我国目前已建成的海上风电总装机为142 MW [ 2 ] ，规划2020年海上风电达到3000万KW [ 3 ] 。 因海上风电机组安装的特殊性，需要专用的安装作业工程船，海上风电安装船应运而生，已是当今海上风电场项目发展的首选装备。海上风电安装船是一种新型的海洋工程船舶，其船型主尺度比例已超出现行规范的要求，在多种工况与不同作业环境下的应力、弯矩等也不能运用相关规范中所提供的简化计算或者等效的计算法则来计算。此外，海上风电安装船船型具有特殊性，船体与桩腿受到载荷，波浪载荷与海流载荷等环境载荷的冲击，在桩腿，固桩架，桩靴等关键部位又会出现设计者最为关心的较高的应力水平。因此，探索海上风电安装船全船应力较高的部位并对其强度校核以保证全船结构的安全性，对海上风电安装船结构强度的直接计算显得尤为必要。 对风电安装船结构强度的研究可采用实验方法、解析方法和数值分析方法三种方法，高额的试验成本限制了实验方法的应用，直接计算与数值计算成为研究者最常采用的方法。谌宗琦，朱翔等人采用直接计算法，对航行工况下的自升自航式风电安装船总强度进行了评估，提出的方法可以为自升式风车安装船的整体强度评估与船型优化提供一定的依据 [ 4 ] 。姚震球，唐文献等对一艘已完成的海上风电安装船关键部位进行了有限元建模分析，得出风电安装船关键部位的结构应力 [ 5 ] ；随后，他们又对海上风电吊装作业船的最危险工况——风暴自存状态下船舶的结构强度进行了分析 [ 6 ] 。 随着计算机技术的发展，将整船划分为有限元来进行分析的全船分析有限元技术成为可能，船体总强度的分析自此有了革命性的突破 [ 7 ] 。本研究利用大型商业软件ABAQUS对一艘86.7米的近海风电安装船进行全船有限元分析，并对8种典型工况下风电安装船关键部件进行了结构强度分析，为海上风电安装船结构强度分析提供了可供参考的数值方法。
system: [SYSTEM]

user: 2. 全船有限元模型的建立 该海上风电安装船的船体为扁平箱型，具有较长的平行中体，方艉，单层平甲板。尾部甲板为开敞的承载甲板，可以运载4台5 MW风电机组。为将船体上升到海平面得以使自身的吊装作业工作环境平稳，不受海上波浪的影响，安装船设有4条桩腿作为支撑。在船尾右舷桩腿固桩架上有可以360度旋转的起重吊机。风电安装船全船有限元模型见图1。有限元模型使用笛卡尔右手坐标系，坐标原点选定在船尾部艉封板延伸面与底板延生面的交线的中点，X轴正向指向船首，Y轴正向指向船左舷，Z轴正向垂直向上。 船体内部舱壁分布情况见图2。建立模型时主要采用以下两种单元类型：板壳单元(shell element)与梁单元(beam element)。板壳单元有平面内的弯曲刚度，能够承受弯曲应力和平面内的正应力与剪应力；梁单元有两主轴惯性矩以及截面积，能承受拉压与弯曲。 在ABAQUS中定义相互作用可以使用“相互作用”模块来创建约束。对于固桩架与船体之间的连接，在建模中使用了“绑定”约束。对于桩腿和固桩架之间的连接，由于本船的升降装置采用的是齿轮齿条啮合形式的传递结构，二者之间使用齿轮齿条传递垂向力。在ABAQUS软件中使用“运动耦合”约束来进行模拟动耦合能够更加真实的模拟实际情况。使用耦合约束在上下导向环耦合水平位移，在锁紧区耦合水平和垂直位移。对于固桩架与加强肘板之间的连接，由于在实际工程中二者之间是通过焊接来实现加强作用的，于是使用“绑定”约束能得到较好的模拟效果。 网格数量对计算的精度与计算的时间有最直接的影响。对于船舶结构来说，有相对较为成熟的网格划分原则：沿船长方向主要依据船体的肋位分布，船宽方向上参考船体的纵骨分布 [ 8 ] 。本文中，考虑到所研究的船舶为特殊的工程船，应力水平较普通水面型船舶较大且计算精度要求较高，因此网格密度保持在一个纵骨间距三个单元的量级水平，目的在于使结构单元更为精细。主要构件的四边形单元边长比不超过1:2。最终全船有限元模型共有节点649，868个，单元766，109个。
system: [SYSTEM]

user: 3. 计算工况的确定 该风电安装船所受到的载荷包括重力及功能载荷，环境载荷、设计与货物载荷。 图1. 全船有限元模型 图2. 船体内部有限元模型 3.1. 重力及功能载荷 本船体的钢材重量为3140.4 t，采用重力载荷为全船进行加载；轮机设备重量为100 t，根据轮机设备所在的舱室位置以MPC (多点约束)的形式作用在对应的结构节点上；淡水、生活用水以及污水等共计234 t，燃油、滑油等共计340.8 t，以面压力的方式施加到模型中的对应舱室中的底面上；船上共设置了4个压载水舱来调整船舶的浮态。在载荷的计算中，使用面压力的形式将压载水载荷施加到压载水舱内的底板上。 3.2. 环境载荷 本论文选择风电安装船最危险工况(作业工况)时进行强度校核，以保证船舶营运过程的安全。作业时，风电安装船完全自升为平台，环境载荷考虑风、浪、流共同作用，其中波浪载荷与海流只作用于桩腿结构上。 风速设计作业要求为：浦式6级(10.8~13.8 m/s)，实际取值13.5 m/s (27 kn)。风压P的计算公式参考规范 [ 9 ] 按式(1)： (1) 式中： ——设计风速，m/s。 作用于构件上的风力按式(2)计算，并应确定合力作用点的垂直高度。 (2) 式中： ——风压，KPa； ——平台在正浮或倾斜状态时候受风构件的正投影面积，m 2 ； ——受风构件的高度系数，其值可以根据构件的高度h (构件型心到设计水面的垂直距离)； ——受风构件形状系数，可以根据风洞试验确定。 波浪力考虑小尺度孤立桩柱上的波浪力，参考莫里逊公式进行计算 [ 9 ] ： (3) 其中： ——单位长度上的曳力，kN/m； ——单位长度上的惯性力，kN/m。 作用在平台水下部分构件的海流载荷可按式(4)计算 [ 9 ] ； (4) 其中： ——曳力系数； ——海水密度，t/m 3 ； ——设计海流流速，m/s； ——构件在与流速垂直平面上的投影面积，m 2 。 3.3. 设计载荷与货物载荷 本工作船使用的起重机重量约为600 t，其中吊臂的重量为120 t。本船对风电机组的装载量的设计是单程运输量为4套单机容量5 MW的风机，采用“兔耳式”运输方式进行装载运输。所谓的“兔耳式”运输，即由一个机舱和两个叶片组装形成类似兔子耳朵的组合体，减少了风电机组吊装安装的步骤与工程安装的复杂性。该5 MW风机的机舱重61.6 t，轮毂重14.3 t，叶片重6.1 t。在船长方向上左右舷依次放置两个机舱和兔耳。兔耳重量以面积力形式加载。 3.4. 计算工况的确定 本研究选取工况包括自升后固定，正常作业起吊以及保证自升式钻井平台地基稳定性而预先施加垂直载荷的下桩预压等不同作业状态和环境组合工8种工况。具体说明详见表1。
system: [SYSTEM]

user: 4. 计算结果和强度校核 1号工况自升后的固定时船体应力结果见图3。吊机支座固桩架下桩腿、吊机支座固桩架下桩腿边、吊机底座固桩架内部齿轮齿条啮合处应力结果分别见图4~6。 选择吊机底座桩腿、固桩架、桩靴以及横舱壁、舷侧外板、纵舱壁作为海上风电安装船关键观察局部点进行结构强度校核。许用应力按照式(5)进行计算 [ 9 ] 。 (5) 其中S为安全系数，选取依据表2，船体各部分材料的许用应力如表3。 不同工况作用下风电安装船关键部位强度校核结果见表4，表中所示的应力结果为von Mises应力结果。 图3. 工况1时船体应力结果 图4. 吊机支座固桩架下桩腿的应力分布 图5. 吊机基座固桩架应力分布 图6. 吊机底座固桩架内部齿轮齿条啮合处应力分布 Table 1 Cases of wind power installation vesse 工况号 作业状态 风向 吊重 吊臂状态 1 2 3 4 5 6 7 8 自升后固定 自升后固定 正常作业起吊 正常作业起吊 正常作业起吊 正常作业起吊 预压 预压 横风 迎风 迎风 横风 迎风 横风 迎风 横风 无 无 风机自重 风机自重 风机自重 风机自重 无 无 固定 固定 沿船长方向 沿船长方向 沿船宽方向 沿船宽方向 固定 固定 表1. 风电安装船的工况确定 Table 2 Values of safety facto 静载工况 组合工况 轴向、弯曲应力 1.67 1.25 剪切应力 2.50 1.88 表2. 安全系数取用值 Table 3 Critical stress of each part of the hul 船体部位 需用应力(MPa) 船体钢板板材 235 桩腿外板 301 骨架、固桩架 301 桩靴 301 表3. 船体各部位高应力强度校核时许用应力 Table 4 Summary of stress results of ship hull at different cases (unit: MPa 部位 工况 甲板 底板 桩腿 固桩架 桩靴 横舱壁 舷侧外板 纵舱壁 1 60.08 29.65 100.8 72.31 120.4 16.63 39.14 39.35 2 59.71 29.46 100.8 73.27 120.8 16.64 39 39.34 3 154.8 66.05 87.62 117.6 104.6 45.61 91.53 102.7 4 155.2 65.97 87.64 117.3 104.2 45.61 91.58 102.5 5 176.2 61.39 203.1 174.8 243.6 93.17 82.11 148.2 6 175 61.26 203.3 174 243.2 92.89 81.93 134 7 67.05 45.04 174 122.2 197.9 24.18 54.85 70.66 8 67.08 45.04 171.1 122.5 198.4 24.17 54.28 70.69 许用应力 235 235 301 301 301 301 235 235 满足强度 是 是 是 是 是 是 是 是 表4. 各工况下船体各部位应力结果汇总(单位：MPa)
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 1) 全船有限元数值分析方法是海上风电安装船结构强度分析的有效工具。 2) 本船各关键部位应力水平均在许用应力范围内，满足结构强度要求。 3) 在自升固定工况下，结构的应力水平不高，安全程度较高。相比所有工况，5号工况下的各部分应力结果偏于最大，最大应力出现在桩靴与桩腿相接部位。 4) 升降装置结构是主要的受力装置，设计过程中使用强度较大的材料，结构尺寸又大，故整体应力水平不算高。 5) 在各工况中，应力较大的区域主要集中在兼做吊机基座的固桩架周围肘板与甲板相接处，以及即齿轮齿条相接部位容易产生应力集中的现象。这里局部的结构在实际建造中应该进行结构加强。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 近年来大规模流行病学研究发现，高尿酸血症与高血压、心脑血管疾病、糖尿病、代谢综合征等疾病的发生和发展密切相关，已成为威胁人类健康的严重代谢性疾病，也是肾脏疾病进展的独立危险因素。尿酸作为嘌呤代谢的终末产物，可以通过多种分子机制导致肾脏损伤，包括诱导炎症反应和肾脏间质纤维化，激活氧化应激，诱导肾小管上皮细胞向间质细胞转化(epithelial-to-mesenchymal transition， EMT)等。为了深入研究高尿酸血症性肾脏疾病的发病机制，寻找新的药物治疗靶点，本文对高尿酸血症性肾病发生发展的病理生理机制及其治疗药物的研究进展进行综述。 关键词 :痛风，高尿酸血症，慢性肾脏疾病，药物治疗