DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 影响因子选取 本文选取的因子包括上市公司的基本面数据，技术指标数据及投资者情绪指标数据 [ 9 ] 等50多个因子。表1给出了所选因子： Table 1 Selected impact factor 因子类型 因子名称 规模类因子 流通A股(十亿股)、总股本(十亿股)、总市值(十亿)、股东权益 估值类因子 市盈率(PE)、市净率(PB)、市销率(PS)、市现率(PCF)、每股净资产(BPS)、股息率 风险类因子 Alpha、Beta、Sharpe、Treynor、Jensen、可决系数 每股指标因子 每股收益(EPS)、每股营业收入、每股息税折旧摊销前利润 盈利能力因子 净资产收益率(ROE)、总资产收益率(ROA)、销售净利率、投入资本回报率(ROIC)、 销售毛利率、净资产/营业总收入、息税前利润/营业总收入 收益质量因子 经营活动净收益/利润总额、营业利润/利润总额 资本结构因子 资产负债率、权益乘数 短期偿债能力因子 流动比率、速动比率、现金比率 营运能力因子 总资产周转率、营业周期 成长能力因子 每股收益同比增长率、净利润同比增长率、营业利润同比增长率、 现金流量净额同比增长率、营业收入同比增长率、净资产同比增长率 技术指标因子 成交量、换手率、MACD指数平滑异同平均、DMI趋向指标、RSI相对强弱指标、 ROC变动速率、KDJ随机指标、OBV能量潮、STD标准差 分析师预测因子 预测PEG、预测净利润增长率、预测营业收入增长率 情绪能量因子 PSY情绪指标、BRAR人气意愿指标 表1. 选取的影响因子
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user: 3. 多重共线性检验 本文选取的影响因子比较多，因子之间可能存在较高的相关性，这会严重影响选股模型的准确性，使得之后的回归预测失效。因此，本文引用方差膨胀因子(VIF)检验法 [ 10 ] ，影响因子 x i 的方差膨胀因子记为VIF，它的计算方法为： VIF = 1 1 − R 2 式中， R 2 是以 x i 为因变量时对其它影响因子 x j ， j ≠ i 回归的模型拟合优度。如果最大的VIF超过10，常常表示多重相关性将严重影响回归参数的估计值。基于我国股票市场弱有效且经济因素复杂的背景下，多维度的因子之间不存在明显的线性相关关系。因此，本文引用EKPCA算法进行非线性降维解决上述问题。
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user: 5. 实证分析及实验结果 本文选用上证180成分股作为研究对象，选用前文所述的50多个因子进行基于EKPCA算法的多因子选股模型实证分析。其中，基本面数据选取上市公司2013至2018年这六年财务报表的季度数据，技术指标数据选取2013至2018年的周行情数据。这些数据时间跨度大，范围广，层面宽，获取数据样本充足，构建的投资组合考虑方面越周到，数据获取遵循可靠性，实效性，全面性，精确性，可操作性等原则。数据来源为东方财富网站Choice金融终端，该数据库较权威，数据采集质量高，实验结果可信度高。当某只股票的指标数据空缺较多时，认为该样本不具备研究价值并且直接剔除，对于其它空缺值，本文通过MATLAB2016a软件进行数据预处理。由于因子之间的量纲不同，需要先将这50多个因子标准化之后，再通过SPSS 22.0统计软件进行多重共线性检验，下表3为输出的结果： Table 3 Collinearity tes 影响因子 共线性统计 容许 VIF 流通A股 0.005 212.185 总股本 0.004 238.606 总市值 0.024 41.174 股东权益 0.016 62.108 市盈率 0.379 2.64 市净率 0.073 13.776 市销率 0.131 7.651 市现率 0.441 2.27 每股净资产 0.026 38.864 股息率 0.218 4.59 Alpha 0.039 25.404 Beta 0.09 11.063 Sharpe 0.131 7.608 Treynor 0.534 1.873 Jensen 0.079 12.662 可决系数 0.235 4.258 EPS 0.006 156.609 每股营业收入 0.121 8.235 每股息税折旧摊销前利润 0.009 112.911 ROE 0.061 16.396 ROA 0.028 36.207 销售净利率 0.192 5.201 ROIC 0.026 37.753 销售毛利率 0.147 6.794 净资产/营业总收入 0.011 94.02 息税前利润/营业总收入 0.015 64.638 经营活动净收益/利润总额 0.439 2.279 营业利润/利润总额 0.537 1.863 资产负债率 0.051 19.617 权益乘数 0.088 11.361 流动比率 0.051 19.552 速动比率 0.037 26.939 现金比率 0.069 14.413 总资产周转率 0.125 7.991 营业周期 0.059 17.023 每股收益同比增长率 0.375 2.668 净利润同比增长率 0.139 7.17 营业利润同比增长率 0.136 7.374 现金流量净额同比增长率 0.426 2.348 营业收入同比增长率 0.205 4.872 净资产同比增长率 0.19 5.257 成交量 0.213 4.701 换手率 0.313 3.198 MACD指数平滑异同平均 0.298 3.358 DMI趋向指标 0.4 2.499 RSI相对强弱指标 0.052 19.171 ROC变动速率 0.157 6.367 KDJ随机指标 0.103 9.668 OBV能量潮 0.209 4.779 STD标准差 0.036 27.471 预测PEG 0.464 2.157 预测净利润增长率 0.373 2.682 预测营业收入增长率 0.375 2.667 PSY情绪指标 0.207 4.82 BRAR人气意愿指标 0.209 4.795 表3. 共线性检验 由表3可见，最大方差膨胀因子为238.606远远大于10，认为这些因子之间的多重共线性比较严重，不能真实反映股票的收益率走向。因此，利用EKPCA算法模型进行降维处理，首先，找到最大通用熵对应的多项式核参数c和d分别是1和4，高斯核参数 θ 为8.2；然后，吴世农 [ 15 ] 等采用非回置式随机抽样方式确定上海股市适度的组合规模为21~30种股票，这一适度的组合规模可以较好地减少总风险，根据这一理论确定基本模式为30只股；最后，将这30只股票映射到高维空间进行特征抽取，对比两种核函数的特征抽取效率，发现多项式核函数只需抽取4个高效核主成分即可达到95%的方差贡献率，而高斯核函数需要抽取21个高效核主成分才能达到同样的效果，因此，本文采用多项式核函数建立核函数进行特征抽取。经过MATLAB 2016a程序输出结果如下： 图1. 方差贡献率直方图与累计贡献率折线图 图2. 特征值碎石图 由图1和图2可知选取前4个最大的特征值，它们的累计方差贡献率可以达到95%，具有较强的综合因子差异的能力。再对比EKPCA算法与KPCA算法的特征抽取时间，发现KPCA算法完成特征抽取平均需要0.1158秒，而EKPCA算法平均只需0.0154秒，这表明EKPCA算法确实提高了特征抽取效率。 将确定的30个基本模式对应的收益率与抽取的4个高效核主成分进行以收益率为因变量，高效核主成分为自变量的多元线性回归分析，预测基本模式的收益率。收益率的计算公式为 y = p 1 − p 0 p 0 其中， p 1 为当期收盘价， p 0 为前期收盘价，本文使用月收益率效果更好。通过SPSS 22.0输出回归结果如表4所示： Table 4 Parameter estimation of multiple linear regressio 模型 非标准化系数 标准系数 t 显著性 共线性统计 B 标准错误 贝塔 容许 VIF 1 (常量) 6.722 2.038 3.298 0 高效核主成分1 −1.54E−07 0 −0.083 −0.432 0.027 0.996 1.004 高效核主成分2 3.82E−06 0 0.19 0.99 0.003 0.995 1.005 高效核主成分3 3.19E−06 0 0.152 0.793 0.73 0.996 1.004 高效核主成分4 −3.95E−06 0 −0.127 −0.664 0.872 0.996 1.004 表4. 多元线性回归的参数估计 根据方差分析表中F检验对应的P值(显著性)为0.012 < 0.05，说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，回归模型具有实际应用价值。 再根据吴世农 [ 14 ] 等人的理论，本文选用收益率最高的前25只股票进行等权重分配的投资组合。投资组合结果如表5所示： Table 5 Investment portfoli 排名 证券代码 证券名称 1 603019.SH 中科曙光 2 603799.SH 华友钴业 3 600025.SH 华能水电 4 600298.SH 安琪酵母 5 601360.SH 三六零 6 600519.SH 贵州茅台 7 600977.SH 中国电影 8 600352.SH 浙江龙盛 9 600900.SH 长江电力 10 601933.SH 永辉超市 11 600516.SH 方大炭素 12 601985.SH 中国核电 13 600061.SH 国投资本 14 601233.SH XD桐昆股 15 600585.SH 海螺水泥 16 601828.SH 美凯龙 17 600177.SH 雅戈尔 18 600688.SH 上海石化 19 600158.SH 中体产业 20 600518.SH 康美药业 21 600643.SH 爱建集团 22 600705.SH 中航资本 23 600011.SH 华能国际 24 600028.SH 中国石化 25 600598.SH 北大荒 表5. 投资组合
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user: 6. 模型评价 好的投资组合具有高收益低风险的特征，因此，对已确定的组合投资进行绩效评价涉及对超额收益率以及风险的检测。本文将2018年底所有上证180的股票数据代入模型进行回测检验，收益率采用周行情数据，由MATLAB 2016a输出的图3及结果，发现上证180在该时间段中的平均收益率为1.19%，而本模型确定的投资组合的平均收益率达到1.75%，说明构造的该投资组合的收益情况较好。再用 β 系数和夏普比率对组合的风险进行评价， β 系数用来衡量投资组合相对于整个股市的价格波动情况，其值越大说明风险越大。夏普比率可以同时对收益以及风险加以综合的指标，其值越大，说明投资组合单位风险所获的风险回报越高。经过计算，投资组合的评价情况如表6所示。 由表6数据可以得出，该投资组合在所选时间段内系统风险小于大盘，且收益绩效大幅度超过大盘，可以获得较高的超额回报。 图3. 投资组合绩效分析 Table 6 Portfolio risk return situatio 指标 市场基准水平 构建的投资组合 系数 1 0.7787 夏普比率 1.302 2.1892 表6. 投资组合风险收益情况
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user: 7. 总结 本文主要研究了基于EKPCA算法的多因子量化选股模型，该模型通过特征相关即核矩阵列向量之间的余弦距离来确定基本模式，不仅提高了以往学者的KPCA算法的特征抽取效率，而且减少了存储空间。从识别角度来看，EKPCA的识别效果也是很好的，可以在训练样本规模较大时，高效地找出影响股票收益率显著因子，构造较好的投资组合。本文在研究多因子相关关系时，通过方差膨胀因子检验法检测发现所选多因子间存在严重的多重共线性问题，提出EKPCA算法进行降维。舍弃最小特征值对应的特征向量，仍然能够保持原样本低维结构的完整性，不仅使样本的采样密度增大，而且起到降噪的效果。
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user: 摘 要 本文研究一类食饵种群具有常数收获率的捕食者–食饵模型的分支问题。利用常微分方程的定性与分支理论，分析了模型平衡点的存在条件，主要讨论了正平衡点的Hopf分支和Bogdanov-Takens分支，并得出了相应分支产生的条件及其结论。 关键词 :捕食者–食饵模型，收获率，Hopf分支，Bogdanov-Takens分支 Copyright © 2019 by author(s) 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 近几十年来，人们对种群动力学模型进行了广泛的研究，特别是关于捕食者–食饵模型的研究，得到了大量的结论 [ 1 ] - [ 8 ] 。例如，对具有常数收获率的捕食者–食饵模型，文 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 进行了研究，讨论了模型的各种分支现象。文 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 考虑了疾病在捕食者种群或食饵种群中传播的捕食者–食饵模型，研究了模型平衡点的稳定性和分支行为。虽然对捕食者–食饵模型有很多的研究工作，但经典的捕食者–食饵模型仍存在一些不足的地方。例如文 [ 8 ] 考虑了由于食饵种群对捕食者种群的恐惧会造成食饵种群出生率的下降，于是对食饵种群的出生率引入了恐惧效应因子 f ( k ， y ) ，其中y为捕食者种群密度，k为与恐惧水平有关的常数，即将原来食饵种群的出生率 r 0 修改为与捕食者种群密度有关的出生率： f ( k ， y ) r 0 ，然后研究了捕食者–食饵模型的动力学性质。 受文 [ 8 ] 的启发，对食饵种群具有常数收获率的Leslie-Gower类捕食者–食饵模型 [ 2 ] [ 3 ] ，我们在食饵种群的出生率中也引入文 [ 8 ] 中考虑过的恐惧效应因子： f ( k ， y ) = 1 / ( 1 + k y ) ，即考虑如下的捕食者–食饵模型： { d x d t = r 0 x 1 + k y − d x − c x 2 − a x y − h ， d y d t = r 2 y ( 1 − y b x ) ， (1) 其中：x为食饵种群的密度，y为捕食者种群的密度， r 0 1 + k y 为食饵种群的出生率， r 2 为捕食者种群的内 禀增长率，ax为每一个捕食者捕食食饵的数量，bx为捕食者种群中与食饵有关的容纳量，c为食饵种群内部竞争的死亡率，d为食饵种群的自然死亡率，h为捕食者对食饵的常数收获率。所有参数都为正参数。 首先对模型(1)作如下的变换 x = u b k ， y = v k ， d t = 1 r 2 d τ ， 则可将模型(1)变为 { d u d τ = r u 1 + v − α u 2 − β u v − θ u − h 0 ， d v d τ = v u ( u − v ) . (2) 其中： r = r 0 r 2 ， α = c r 2 b k ， β = a r 2 k ， h 0 = b k h r 2 ， θ = d r 2 。
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user: 2. 平衡点及其类型 考虑到模型(1)的生物意义，下面我们的讨论都在 u > 0 ， v ≥ 0 上进行。首先考虑平衡点的存在性。令系统(2)右端为0，可得： 1) 若 v = 0 ，则有 α u 2 + ( θ − r ) u + h 0 = 0. (3) 记 Δ = ( θ − r ) 2 − 4 α h 0 。 i) 当 h 0 = ( θ − r ) 2 4 α 且 时，则系统(2)有唯一边界平衡点 E 0 = ( r − θ 2 α ， 0 ) 。 ii) 当 h 0 < ( θ − r ) 2 4 α 且 r > θ 时，则系统(2)有两个边界平衡点 E 1 = ( r − θ − Δ 2 α ， 0 ) 和 E 2 = ( r − θ + Δ 2 α ， 0 ) . 2) 若 v ≠ 0 ，则 u = v ，且 ( α + β ) u 3 + ( α + β + θ ) u 2 + ( θ + h 0 − r ) u + h 0 = 0. (4) 记 L ( u ) = ( α + β ) u 3 + ( α + β + θ ) u 2 + ( θ + h 0 − r ) u + h 0 ，则有 L ′ ( u ) = 3 ( α + β ) u 2 + 2 ( α + β + θ ) u + ( θ + h 0 − r ) ， L ( 0 ) = h 0 > 0 当 r > θ + h 0 时，记 u * = − ( α + β + θ ) + ( α + β + θ ) 2 − 3 ( α + β ) ( θ + h 0 − r ) 3 ( α + β ) ， 则 u * 为 L ′ ( u ) = 0 的唯一正根。如下结论成立： i) 当 L ( u * ) = 0 时，系统(2)有唯一正平衡点 E 3 ( u * ， u * ) 。 ii) 当 L ( u * ) < 0 时，系统(2)有两个正平衡点 E 4 ( u 4 ， u 4 ) 和 E 5 ( u 5 ， u 5 ) ，其中 u 4 < u * < u 5 ， L ( u 4 ) = L ( u 5 ) = 0 ， L ′ ( u 4 ) < 0 ， L ′ ( u 5 ) > 0 。 通过讨论系统(2)在平衡点处的Jacobi矩阵的特征值，利用文 [ 9 ] [ 10 ] ，可得如下结论： E 0 为一个鞍结点， E 1 为不稳定的非鞍初等奇点， E 2 为鞍点， E 3 为高次奇点， E 4 为鞍点， E 5 为非鞍初等奇点。
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user: 5. 结论 文 [ 8 ] 中给出了具有恐惧效应的捕食者–食饵模型，讨论了模型的平衡点的稳定性，极限环的存在性和余维1的Hopf分支。本文对食饵种群进一步增加常数收获率后进行分析，发现模型除了有余维1的Hopf分支外，还会产生余维2的Bogdanov-Takens分支。本文对这两种分支现象分别进行了研究，并作出了相应的相图和分支图，作图时使用了Matlab软件和Matcont软件。由本文的结论可看出，通过Hopf分支可产生极限环，其中超临界Hopf分支可产生稳定极限环，表明参数和初值的适当选取，可使捕食者和食饵种群数量最终呈周期性变化而不消失。次临界Hopf分支可产生不稳定极限环，表明当初值位于不稳 图2. 当α = 0.6， β = 5， θ = 0.2， h 0 = 0.1690754631时，分别取r = 2.464799684， 2.492799684， 2.493799684， 2.514799684， 2.494410328，系统(2)对应的相图分别为 (b)， (c)， (d)， (e)， (f)， 其中在图(d)中有一个不稳定极限环(红色闭曲线)出现，在图(f)中有一条同宿轨(红色曲线)出现 定极限环内时，轨线趋向正平衡点E 5 ，即捕食者和食饵种群数量最终趋于稳定而不消失。由Bogdanov-Takens分支可产生三种分支曲线SN，H和HL的结论，表明除了由Hopf分支产生极限环外，还可由鞍结点分支产生两个正平衡点，以及由同宿分支出现同宿轨和分支出不稳定极限环，当初值位于同宿轨或极限环内时，轨线趋于正平衡点E 5 ，即参数和初值的适当选取，可使捕食者和食饵种群数量最终趋于稳定而不消失。
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user: 摘 要 为了提高综采工作面的工作效率。并根据刮板输送机的实际工作环境，我们基于冲击动力学理论和非线性接触理论考虑摩擦因素及啮合接触等因素，运用ANSYS/LS-DYNA对启动过程中链环之间和链环与链轮啮合冲击过程进行数值模拟仿真，分析出启动时链条、链轮的应力分布、应变等动态特性，从而分析出链轮链环振动冲击特性。主要介绍了两种接触类型的磨损，并且列举了影响链传动系统损伤的因素。本文为提高链轮链环使用寿命和工作的可靠性提供了理论依据。 关键词 :刮板输送机，链轮链环，仿真分析 Copyright © 2019 by author(s) 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 刮板输送机在煤矿的开采中有着十分重要的意义，刮板输送机已向高强度、大功率、长运输距离、高可靠性方向发展 [ 1 ] ，刮板输送机的链传动系统的主要传动方式为链轮链环啮合传动 [ 2 ] 。在实际的煤矿综采工作环境下，链轮链环发生的故障率占刮板输送机总的故障率比很高，主要有以下现象：卡链、断链、跳牙、链轮断齿、链轮链窝压溃等 [ 3 ] 。其中断链会影响刮板输送机的正常工作，导致整个综采工作面工作效率大大降低。导致刮板输送机链轮链环出现故障的主要因素：设备在启动过程时 [ 4 ] 、在发生卡链时和物料冲击刮板链等现象对链传动系统产生瞬间冲击力 [ 5 ] [ 6 ] ；链轮多边形效应现象对链传动系统产生周期作用力 [ 7 ] ，长期工作中链传动系统关键部件有磨损和腐蚀现象导致链轮链环失效 [ 8 ] 。本文为了解决上述问题，运用Ansys进行数字模拟仿真 [ 9 ] ，分析了链轮链环瞬时启动时的力学特性 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] ，并列举了几种摩擦形式 [ 13 ] ，为提高煤矿开采的工作效率提供理论依据。
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user: 2. 链轮链环的振动和冲击 在实际的煤矿开采工作过程中，刮板输送机的工作环境极其恶劣，受力复杂多变。根据传动系统自身特点和受到作用力的性质可以分为两类：一类是运输物料对刮板链碰撞或打击过程中受到的作用力，二是链传动关键部件的自身特点使链传动受到作用力。 由于工作性质的原因决定了链传动系统中链轮链环具有耐冲击、耐腐蚀和抗疲劳特点。但是运输的物料不均匀会使链传动系统出现片帮、卡链等现在冲击链传动系统；链轮多边形效应存在时链传动系统在工作过程中会是链轮与链环和链环之间反复冲击和振动。链传动系统出现故障的主要原因正是振动和冲击，最终会导致断链事故，影响综采工作面所有设备正常工作。 我们基于冲击冲击动力学理论和非线性接触理论考虑摩擦因素及啮合接触等因素运用ANSYS/LS-DYNA对启动过程中链环之间和链环与链轮啮合冲击过程进行数值模拟仿真，分析出启动时链条、链轮的应力分布、应变等动态特性，从而分析出链轮链环振动冲击特性。 2.1. 链环之间冲击模拟 本节以刮板输送机“SGZ764/630”型的链环为研究对象，链环参数为φ 30 × 108并对链环进行各截面相同的假设，对链条进行建模仿真，模型参数如表1所示。链环模型采用SOLID164单元模型，采用自动划分网格对链条模型划分，结果如图1。链条模型从左至右进行标号。 Table 1 Material characteristics of chai 材料 密度Kg/mm 3 弹性模量GPa 剪切模量MPa 泊松比 屈服极限MPa 23MnNiCrMo 7.86 × 10 − 6 210 560 0.25 1170 表1. 链条材料特性 图1. 链条划分网格 链环之间设置面–面自动接触，设滑动摩擦系数为0.2；静摩擦系数为0.1，据刮板输送机的实际情况，设刮板输送机速度为1 m/s，链条的张力为200 kN，模拟链环启动的瞬间。静止链环为链环1，随动链环为链环2，主动匀速运动链环为链环3，在模拟过程时，链条3右端被施加链张力和初速度，设置1秒仿真时间设置1秒，仿真后得链环在1秒的应力云图和加速度云图如图2和图3所示。 图2. 链环接触等效应力云图 图3. 链环接触加速度云图 结果表明：当刮板输送机启动时，链条的应力主要出现在两个链环的接触点上，链环1弯臂处为最大值，最大应力值等于498 MPa，接触部位应力次之的为随动链环2弯臂，主动部件为链环3，因为冲击碰撞作用的瞬间，最大应力出现在链环3弯臂处，它表明当被迫拉动时，应力值最明显。链环最大加速度为链条1右端直臂与弯臂连接过渡处，最大加速度等于2.503 m/s 2 ，链环1与链环3产生的加速度大于链环2。为了在启动过程时链环的动态响应做更进一步的分析，分别把链环1、2、3弯臂接触区域上最大应力点(分别对应图1中的A、B、C、D点)绘制在同一坐标系中，做出这些点在0~1 s内应力变化的曲线，图4是三链环接触点最大等效应力曲线。 图4. 接触点应力曲线 仿真结果分析：启动1 s内链环之间不只是发生一次相互碰撞而是发生了7次碰撞，前两次相互碰撞最为激烈，之后5次趋向于平稳；因为链环2和链环1被链环3带动，首先在链环1与链环2之间发生相互碰撞并产生应力达到峰值，在0.2 s前后链环2右端接触应力达到峰值，在0.35 s前后链环3接触应力产生峰值，此后各接触点位置因为相互碰撞作用各接触点接触应力峰值延后，随后波动在确定值附近小范围内波动。 2.2. 链轮链环啮合冲击模拟 本节以SGZ764/630型综采工作面刮板输送机的链轮链环为研究对象，链轮的齿数为7，链环为φ 30 × 108，同时对链轮和链环做合理的简化假设，建立链轮链环啮合仿真模型，链环模型参数如表2。链轮链环有限元模型采用SHELL163、SOLID164单元类型，链环与轮齿分网较密，轮毂处分网较疏，网格划分，结果如图5示。 Table 2 Material characteristics of chai 材料 密度Kg/mm 3 弹性模量GPa 剪切模量MPa 泊松比 屈服极限MPa 30CrMnSiNi 7.86 × 10 − 6 211 560 0.25 1600 表2. 链条材料特性 图5. 链环链轮啮合整体划分网络 根据综采工作面刮板输送机的实际工况，假设其链条运行速度为1 m/s，链条张力为200 kN，链轮转矩60.9 KN∙m，转速3.97 rad/s。启动时，啮入端链环速度和电机转速降低，转矩增加，模拟过程中，链轮具有初始角速度3.97 rad/s，给链轮施加转矩载荷，0.05 s后增大为120 KN∙m，假设图中啮入端的链环P1施加固定约束，采用面–面自动接触，定义动、静摩擦系数依次为0.2和0.1，设置仿真时间为0.5 s进行求解。得到发生卡链时链轮链环冲击的变形云图和应力云图分别如图6和图7所示。 图6. 链环链轮啮合变形云图 图7. 链环链轮啮合应力云图 从链环链轮啮合所有的位移仿真结果可以得出，启动时链环被链轮在转矩的作用下带动旋转，由于啮入端链环的约束，所以啮入端链环出现了比较大的位移，在链轮的拉动下啮入端链环变形为21.77 cm；从应力仿真结果可得应力变化最大主要存在链轮链窝、链环直臂、链环直臂与弯臂连接处，最大应力可达2120 Pa，链轮齿根和链窝出现了最大应力。为了便于对链轮链环啮合过程中啮合点的冲击动态响应做进一步的分析，测量了平链环与链轮链窝接触应力，各平环与链轮链窝接触点命名为A、B、C、D (如图1所示)，将各点应力值绘制到同一个坐标系中得到瞬间接触应力曲线，如图8所示。 图8. 啮合部位接触点应力曲线 仿真结果分析：启动时0.5 s内链轮链环之间并不是发生一次碰撞而是发生了6次相互碰撞，前两次碰撞最为强烈，之后4次趋于平稳，最大冲击力可达1450 MPa。
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user: 3. 链轮链环的磨损损伤和疲劳损伤 综采工作面刮板输送机链轮链环主要损伤种类还包括磨损失效和疲劳失效。在输送机上加载或减载物料都会产生松链或紧链现象，该现象会使链环与中部槽过度摩擦和链环之间相对滑动摩擦，同时也会造成链环与链轮啮合过程中出现冲击后再滑动摩擦等，摩擦会对链环链轮产生磨损。正常工作中，由于链轮多边形效应会使链传动系统受到周期性的作用力，这种周期性作用力会造成链轮链环出现疲劳裂纹，使链轮链环失效。 3.1. 链轮链环的磨损损伤 刮板输送机运行时，链传动系统将承受多种性质的载荷作用，处于一个非常复杂的工况环境，并且链条在张力、温度、频率等因素变化的情况相对运动，链环和链轮表面会不断损耗产生变形，造成链传动系统损伤。 按磨损形式分类：链轮链环磨损主要有黏附磨损、磨粒磨损、疲劳磨损、机械化学磨损和微动磨损等形式。磨损影响刮板输送机的使用寿命和可靠性。 关键部件按接触类型分类 [ 13 ] ：刮板输送机链传动系统中磨损主要有链环与链环之间、链环与刮板、链环与中部槽、链环与物料和链环与链轮等。在链环与物料、链环之间以及链环与链轮之间是最明显的接触磨损形式。下面主要介绍两种接触类型的磨损。 3.1.1. 链环与物料之间的磨损 综采工作面刮板输送机链条暴露在开发环境下，运输的物料中并且夹杂矸石、金属颗粒和腐蚀性颗粒等杂质与链环反复接触，这些硬度比链环高的细小物质会使链环产生犁沟，进而该处会产生塑性变形，当硬度比链环高的细小物质再次作用在产生塑性变形出犁沟出会加深该犁沟并产生更大的塑性变形，这样反复作用犁沟形成裂纹使链环失效。 3.1.2. 链环与链轮之间磨损 链环与链轮啮合过程中，由于受到随机载荷、多边形性效应和物料掺杂在链轮链窝，影响链轮链环啮合，链轮链环在啮合过程中会有啮入冲击力、啮入滑动、啮出滑动等现象，磨损位置主要在链轮链窝处，链窝的磨损原因包括接触疲劳磨损、点蚀磨损、磨粒磨损、胶合磨损等，其中接触疲劳磨损是主要原因。在重载荷和冲击载荷的双重作用下圆环链和链轮之间产生了缝隙，与此同时，在变力重载荷作用下链轮链窝接触区域产生最大应力，使得链传动系统链窝接触区域会产生疲劳磨损。该疲劳磨损不仅导致连环链轮之间的间隙加大而且传动过程中的冲击载荷也会变大，反过来更加大了接触疲劳磨损，影响了链轮的使用寿命。当硬度大于链轮链环的物料掺杂在链环上啮入链轮时会使链轮链窝和链环啮合点出现犁沟，啮入滑动和啮出滑动会使链轮链环接触点温度瞬间升高使链轮链环出现塑性变形，这是磨粒磨损，使之造成链轮链环失效。 3.2. 链轮链环疲劳损伤 由于综采工作面刮板输送机在实际工作中存在随机冲击载荷和链轮的多边形效应，使啮合在链轮上的链条的速度具有周期性振动，造成链轮链环的疲劳损伤，降低了刮板输送机的可靠性。 关键部件出现疲劳损伤的形式有：链环在最大应力位置出现疲劳裂纹，发生断裂；链轮链窝接触面压溃。 链环疲劳损伤一般分为：出现裂纹，裂纹扩展和最终断裂三个阶段。链环在周期性脉动载荷作用下出现裂纹，在应力的作用下，裂纹增大，当裂纹增大到一定程度时该处的强度急剧下降，在周期性载荷力作用下该处的裂纹急剧增大直至链环断裂出现断链。链环的疲劳过程与链轮的材料、加工过程和受力情况息息相关。由于链条是有链环环环相扣相连接，在链环直臂和弯臂受拉应力和剪应力的作用，链环直臂处主要受拉压力，该处容易出现最大应力；焊接部分如果有缺陷，在受拉应力时也会出现最大应力，最终导致疲劳损伤；立链环在工作中，溜槽连接处的棱角会划伤立链环的表面，使立链环出现裂纹，导致出现应力集中现象，使链环出现损伤。 链轮是该系统的传动部件，链轮的设计质量对刮板输送机的正确啮合以及可靠性有重要影响。此外，链轮的承载能力和质量的提高对未来刮板输送机的发展方向有着重要影响。影响链传动系统损伤的因素有：几何形状、材料性质、表面状态、残余应力、应力集中、载荷频率、温度和环境等影响。只有充分的理解各种因素影响链传动系统关键部件的疲劳强度规律，才能更好的找到抗疲劳的有效途径。 1) 几何尺寸影响：几何尺寸和部件的疲劳强度成反比例关系。 2) 材料性质：圆环链和链轮在选择材料过程中既要满足强度要求，又要考虑到需具有良好的抗疲劳性能。 3) 残余应力：构件在生产制造过程中，在多重工艺的相互作用下，仍有部分作用和影响停留在构件中。残余应力严重影响结构的疲劳强度度、抗腐蚀开裂和高温蠕变开裂能力。 4) 表面状态：链轮链环接触的表面状态，表面状态所受应力越高，产生的缺陷就越多；材料表面层约束越少，链轮链环相对滑动和链环之间相对滑动都容易出现开裂现象所以零件的表面状态也影响其疲劳强度。 5) 载荷频率：零件的加载时间和频率受最大应力载荷的影响，在外载荷作用下零件进行塑性变形之后，变形量与最大应力载荷的作用时间成正比。 6) 温度和环境：链轮链环在腐蚀环境下表面材料会发生氧化形成氧化膜，在疲劳载荷作用下氧化膜会出现局部开裂现象。材料表面易形成腐蚀坑，腐蚀坑处易产生应力集中，反过来加速了裂纹的扩大，降低了使用寿命。
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user: 4. 结论 本文主要分析了综采工作面刮板输送机链轮链环损伤形式，主要分为链环之间的振动、冲击和正常工作磨损损伤及疲劳损伤。第一节主要利用冲击理论并用有限元软件分析了启动过程中链环之间和链轮链环之间冲击力过程；第二节主要分析了链轮链环磨损损伤的原因和种类、链轮链环疲劳损伤的原因，因此我们提出了改善链轮链环的加工材料，提高材料质量，降低材质中杂质的百分率，进一步提高抗磨损能力；改进零部件的材料特性和加工工艺，严格控制链轮形状和链环的节距尺寸偏差，使其在一个高标准的合理范围内，降低裂纹的产生，降低表面的残余应力，防止裂纹的扩展，提高链轮链环接触区域抗疲劳腐蚀强度；改变链轮链窝的形状或链轮链环接触形式，将链轮与圆环链的啮合接触形式由点接触变为线(面)接触；严格控制工作过程中冲击力的大小，在入料口添加导向挡板等改进措施。提出的改进措施能提高链轮链环的抗磨损能力和延长使用寿命。
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user: 摘 要 履带车以履带、轮系代替了传统轮式行走，具有承载能力大、抓地力强、噪音低、可原地转弯的优点，同时采用履带式行走装置还增大了与地面的接触面积，使支架车具有良好的行驶性能，对路面产生的伤害小，增强了自身的越障能力，地形适应能力强。因此，研发防爆履带式液压支架搬运车对井下支架搬运运输具有现实意义。本文基于履带式液压搬运车结构设计，对其进行动力学建模，并通过虚拟样机仿真与实验手段，研究了履带式液压支架搬运车的力学与运动特性。本文的研究工作主要有：建立履带支架搬运车运动学分析模型，分析防爆履带式液压支架搬运车越障工况的运动学特性。研究防爆履带式液压支架搬运车在越障过程的运动分析，得出了防爆履带式液压支架搬运车驱动转矩与仰角的关系。 关键词 :履带车，运动学分析，动力学建模，越障 Copyright © 2019 by author(s) 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 我国是煤炭资源丰富的大国，煤炭工业仍将是拉动我国国民经济的一大命脉，煤炭作为主体能源的地位不会改变 [ 1 ]。2012~2015年，高端液压支架需求将达12，000~20，000架，接近85~160亿元的市值 [ 2 ]。液压支架的运输过程，从其下井到综采工作面，或从一个工作面搬迁到新的工作面，会遇到的工况十分复杂，是煤矿辅助运输系统中的重要组成部分 [ 3 ]。在现代化高产高效矿井中，常采用专用支架搬运车来实现支架的搬迁，它具有运行速度快、承载能力好以及重心低等优点，具备液压支架的整体不转载运输能力，提高了运输效率 [ 4 ]。该种车辆是特别为提高综合开采大型设备搬迁转场效率而研发的专用载具，是一种矿用装备 [ 5 ]。支架搬运车承重部件多是车辆轮胎，这种类型的轮胎材质存在一些缺点，如材质较脆，在受到磕碰时容易撕裂掉块 [ 6 ]。除此之外会导致支架搬运车在井下遇到坡度大的路面时动力不足 [ 7 ]。较轮式车而言，履带车以橡胶履带、轮系代替了传统轮式行走，具有承载能力大、抓地力强、噪音低、可原地转弯的优点，同时采用履带式行走装置还增大了与地面的接触面积，使支架车具有良好的行驶性能，对路面产生的伤害小，增强了自身的越障能力，地形适应能力强 [ 8 ]。因此研究更加自动化的防爆履带式液压支架搬运车的越障性能对井下支架搬运运输具有现实意义。
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user: 2. 运动学模型建立 考虑到防爆履带式液压支架搬运车的行走履带左右两侧互相对称，在建立运动学整机坐标系时，选择对称中心为初始坐标系的原点。通过D-H坐标变换方法，将机身的动坐标系建在驱动轮中心上，动坐标系为 O 1 − X 1 Y 1 Z 1 ，由图可知前后两轮连线指向从动轮作为X轴，在该平面垂直两轮连线向上作为Y轴，将垂直XOY平面向里作为Z轴。选取机身以外的自然定坐标系作为固定坐标系 O 0 − X 0 Y 0 Z 0 ，将以上几个坐标系的联合坐标变化来表示防爆履带式液压支架搬运车在运动过程中的坐标变化 [ 9 ]。上文所建立的防爆履带式液压支架搬运车多种坐标系如图1所示。 图1. 防爆履带式液压支架搬运车各坐标系 选用欧拉角表示防爆履带式液压支架搬运车的空间位置变化，设定绕x轴转动角度为 β ，绕y轴转动角度为γ，绕z轴转动角度为α。因此，旋转矩阵可用变换矩阵 R P Y ( β ， γ ， α ) 表示 [ 10 ]。 R P Y ( β ， γ ， α ) = R o t ( y ， γ ) R o t ( x ， β ) = [ cos α cos γ − sin α cos β + cos α sin γ sin β sin α sin β + cos α sin γ cos β sin α cos γ cos α cos β + sin α sin γ sin β − cos α sin β + sin α sin γ cos β − sin γ cos sin β cos γ cos β ] (2.1) 令机身变动坐标系 O 1 - X 1 Y 1 Z 1 的原点相对于固定坐标系的 O 0 - X 0 Y 0 Z 0 的坐标为 ( a ， b ， c ) ，因此可以得到各坐标系之间的齐次变换矩阵： T 0 = [ cos α cos γ − sin α cos β + cos α sin γ sin β sin α sin β + cos α sin γ cos β a sin α cos γ cos α cos β + sin α sin γ sin β − cos α sin β + sin α sin γ cos β b − sin γ cos γ sin β cos γ cos β c 0 0 0 0 ] (2.2) 式中， β ——机身绕x轴旋转角； γ ——机身绕y轴旋转角； α ——机身绕z轴旋转角； ( a ， b ， c ) ——坐标系 O 1 - X 1 Y 1 Z 1 的原点在 O 0 - X 0 Y 0 Z 0 中的坐标。 从图1观察可得，防爆履带式液压支架搬运车整体的质心G坐标在支架搬运车机身变动坐标系 O 1 - X 1 Y 1 Z 1 下的坐标为 G ( L x ， L y ， 0 ) ，支架搬运车质心在其本身坐标系下用 p 1 表示， p 1 = ( L x ， L y ，0，1 ) T ，通过变换计算用 p 1 ， p 0 表示质心坐标系与变动坐标系及固定坐标系的坐标的公共关系，计算结果如下： p 0 = T 0 p 1 = [ cos α cos γ L x + ( − sin α cos β + cos α sin γ sin β ) L y + a sin α cos γ L x + ( cos α cos β + sin α sin γ sin β ) L y + b − sin γ L x + cos γ sin β L y + c 1 ] (2.3) 考虑支架搬运车实际越障时，架搬运车绕Z轴旋转的俯仰角 α 是对机体翻越障碍的主要影响因素，所以这里在分析时把绕X和Y轴旋转的侧翻角 β 和转向角 γ 忽略不计，可以得到支架搬运车质心位置在固定坐标系 O 0 - X 0 Y 0 Z 0 中精简为如下表达式： p 0 = [ cos α L x − sin α L y + a sin α L x + cos α L y + b c 1 ] (2.4)
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user: 3. 转向运动关系 在防爆履带车辆运行时，履带和车辆两者会出现打滑现象，导致牵引履带的驱动轮线速度和履带带速有速度差，这种情况使履带和地面产生滑动位移。因此，履带的理论速度是其转向极位置的速度(如下示意图2)。 图2. 转向过程位置关系示意图 则有： ω ( R + ( − 1 ) i B / 2 ) + ω A i = v i ，   i = 1 ， 2 (3.1) 式中，v i ——履带的理论对地速度； ω ——车辆转动的角速度； R 1 ——理论转向半径。 在履带转向时，其实际速度是与地面产生滑移后的速度。这表明，履带的滑移速度为驱动轮轴端面侧向位移大小和车的转向角速度之积，从而推导出履带两侧驱动轮轴的侧向位移为： A i = v a y i / ω ，   i = 1 ， 2 (3.2) 式中，v ay ——滑移速度。 驱动轴的侧向或纵向相对位移值： { a i = A i / ( L / 2 ) d = D / ( L / 2 ) (3.3) 操纵履带车辆工作时，难免遇到转弯的情况，通过控制车辆的行驶速度和方向，可以达到车辆以某一半径转弯的目的。转向过程中，驾驶员控制油门、制动、转向等，为了达到一定的转向半径和保证一定的速度，转弯速度等同于转向角速度。下面研究在考虑履带滑移和不考虑履带滑移情况下，转动半径和角速度两者的联系，然后将其当作运动参数对待。 由(3.1)解出考虑履带滑移情况时的相对转弯半径方程： ρ = 1 2 ( 1 + λ a 1 ) + K v ( 1 + λ a 2 ) 1 − K v = f ρ ρ t (3.4) 式中， ρ ——考虑履带滑移情况的相对转弯半径， ρ = R / B ′ ； ρ t ——不考虑履带滑移情况的相对转弯半径， ρ t = 1 2 ( 1 + K v 1 − K v ) ； λ ——履带贴地长度L和履带中心距离B之比， λ = L / B ； f ρ ——履带滑移时，相对转弯半径和不考虑履带滑移的相对转弯半径比例系数，即转弯半径修正系数，表达式为： f ρ = ( 1 + λ a 1 ) + K v ( 1 + λ a 2 ) 1 + K v (3.5) 对于方程(3.4)、(3.5)，其使用条件是将履带对地面的重力考虑成集中重力分布，不受转弯半径影响。通过超越方程中的驱、制动力和转弯力矩关系计算出驱动轴的侧向相对位移量 a i 。 当考虑履带滑移条件下，角速度方程为： ω = v 2 − v 1 B ′ + A 2 + A 1 = f ω ω t (3.6) 式中， ω ——考虑履带滑移时角速度； ω t ——不考虑履带滑移条件下的角速度， ω t = ( v 2 − v 1 ) / B ′ ； f ω ——考虑履带滑移时相对转弯半径和不考虑履带滑移的角速度比例系数，即转弯半径修正系数，表达式为： f ω = 1 1 + λ / 2 ( a 2 − a 1 ) (3.7) 速度 V > 0 情况中，防爆履带搬运车在如图实现转弯过程中的回转半径设为 ρ ，履带宽度距离为B，设每一侧的履带有效与地面接触的长度是L，转向角速度为 ω ，可以计算得防爆履带式液压支架搬运车左右两侧履带线速度分别为： { v r = ( ρ − 1 2 B ) ω v l = ( ρ + 1 2 B ) ω (3.8) 式中， v r 表示右侧履带速度， v l 表示左侧履带速度，防爆履带式液压支架搬运车中点上的平均速度 v = R ω 。由于防爆履带式液压支架搬运车履带与传动轮是通过齿轮关系连接传动，所以传动轮外侧线速度相同，此时设左右两侧履带轮的角速度分别为 ω l 和 ω r ，驱动轮半径R，所以左右两侧的链轮的线速度分别计算如下： { v r = R ω r v l = R ω l (3.9) 由式(3.8)、式(3.9)得防爆履带式液压支架搬运车的转速为 ω ： ω = R ω r ρ − 1 2 B = R ω L ρ + 1 2 B (3.10) 联立消去回转半径 ρ 后可以得 ω = R ( ω l − ω r ) B (3.11) 其中 ρ = 1 2 B ( ω l + ω r ) ω l − ω r = 1 2 B ( 1 + 2 ω l / ω r − 1 ) (3.12) 通过Matlab求解可得式(3.11)和式(3.12)关系函数图如图3所示，图3(a)体现了搬运车转速与左右链轮转速之差的函数关系，图3(b)体现了搬运车转向半径与左右链轮转速之商的函数关系，则防爆履带式液压支架搬运车转向速度与左右链轮转速之差成正比例函数，同增亦增，同减亦减；防爆履带式液压支架搬运车回转半径与驱动轮角速度之积..成反比例函数，随 ω l / ω r 增大而减小， ω l / ω r → 1 时，回转半径将无穷大，这就是防爆履带式液压支架搬运车直线运动的特殊情况。 图3. 回转速度、回转半径关系图
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user: 4. 防爆履带式液压支架搬运车越障运动分析 防爆履带式液压支架搬运车工作时，主要应该考虑其机体重心是否可以适应障碍物，同时，防爆履带式液压支架搬运车输出转矩受其机体运行时的姿态影响，找到转矩的变化规律，研究其翻越障碍时履带的位姿形态，建立其位姿调整的动态模型。下图4为防爆履带式液压支架搬运车从接触障碍物到完全越过的过程示意图。 图4. 防爆履带式液压支架搬运车越障过程 机身接触障碍物姿态即为防爆履带式液压支架搬运车通过调整两侧履带姿态，将防爆履带式液压支架搬运车本体引导轮抬升，防爆履带式液压支架搬运车驱动轮着地时的姿态。如图5为防爆履带式液压支架搬运车受力分析图。 图5. 防爆履带式液压支架搬运车受力情况 根据如图4所示的受力分析，由力矩平衡原理，整理可得： { { T + G ( L x cos α − L y sin α ) + F f B cos α ( R + L sin α − R ) − ( F f B sin α + F N B ) L 1 cos α = 0 F f B = μ F N B (4.1) 式中， F f A ， F f B ——搬运车受到地面的摩擦力； F N A ， F N B ——搬运车受到地面的支撑力； G——搬运车本体结构重力； T——输出转矩； μ ——摩擦系数，取 μ = 0.5 ； α ——搬运车仰角，其中规定防爆履带式液压支架搬运车逆时针旋转为正。 整理式(4.1)可以得到履带搬运车输出电机输出转矩函数： T = ( F f B sin α + F N B ) L 1 cos α − G ( L x cos α − L y sin α ) − F f B cos α L sin α (4.2) 其中M表示机身的质量；L表示机身引导轮和驱动轮的中心距； L G ( L x ， L y ) 表示机身的质心位置；R表 示防爆履带式液压支架搬运车轮半径。绘制防爆履带式液压支架搬运车驱动转矩随防爆履带式液压支架搬运车仰角变化曲线图。 图6. 驱动转矩随支架搬运车仰角变化曲线图 通过对图6分析可得，防爆履带式液压支架搬运车驱动转矩受仰角影响，即仰角越大，其驱动转矩越大。其中防爆履带式液压支架搬运车本体处于仰角 α = 33 ∘ 时，取得最大转矩值， T max = 1650   N ⋅ m 。通过分析，驱动电机选用最大输出力矩达1740 N∙m的300 KW减速电机，通过图6所示的履带需求力矩关系可知，能够达到防爆履带式液压支架搬运车翻越障碍物时的需求。
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user: 5. 结论 防爆履带式液压支架搬运车在煤矿井下实践应用中，其运行是否稳定受防爆履带式液压支架搬运车的仰角影响，仰角越大，防爆履带式液压支架搬运车后翻越严重，将会损坏防爆履带式液压支架搬运车车体和液压支架，出现严重的安全隐患。因此对煤矿井下防爆履带式液压支架搬运车运行稳定性进行研究势在必行。本文在研究防爆履带式液压支架搬运车失稳问题时，具体分析了防爆履带式液压支架搬运车车体重心受其仰角影响，而且搬运车后翻时有着地区域，其仰角越大，车体重心越靠近防爆履带式液压支架搬运车着地区域的临界点。
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user: 摘 要 为了更加全面地了解中国西北地区某省的农业面源污染特征，选取化肥施用强度、农药施用强度、农膜使用密度、畜禽养殖化学污染物排泄总量、农村居民年生活垃圾量作为农业面源污染的主要评测指标，结合第一次全国污染源普查数据，根据统计年鉴基础数据资料核算出五类农业面源污染指标，对人均农林牧渔产值与农业面源污染的环境库兹涅茨拟合曲线(EKC)进行关系验证。结果表明：研究时段内，该地区农业面源污染整体上呈逐年上升趋势。从农业面源污染与人均农林牧渔产值的EKC拟合曲线检验可以看出，化肥施用强度、农膜使用密度与人均农林牧渔业产值呈较为显著的倒“U”型关系；畜禽养殖化学污染物排泄总量与人均农林牧渔产值之间呈正“N”型关系；而农药施用强度、农村居民年生活垃圾总量与人均农林牧渔业产值呈线性上升关系，不符合库兹涅茨曲线。结合实证分析结果，提出有益于改善农业面源污染状况，提高农业经济增长，促进农业环境保护协调绿色发展的建议与措施。 关键词 :农业面源污染，农业经济增长，环境库兹涅茨曲线，关系验证 Copyright © 2019 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 党的十九大报告中将建设生态文明提升到新的高度，关乎着中华民族的永续发展，首次把建设美丽中国作为新时代中国特色社会主义建设的重要目标，报告中提出要着力解决突出环境问题，加强农业面源污染防治 [ 1 ] 。近年来，随着经济发展水平的提高，对农业资源的需求愈加强烈，与农业资源的稀缺性之间的矛盾日益加深。现代农业的发展离不开化肥、农药、农膜等生产要素的广泛使用，在提高畜禽养殖业规模化水平和生产总量的同时，势必会造成一定程度的农田生态系统破坏，农村污染物也随之增多，污染源范围也越来越大。资源禀赋的差异化使得农业生产的压力各有不同，经济发展对农业环境污染的程度也不尽相同，这一现象严重威胁着农业经济的绿色、稳定、可持续发展，阻碍了我国生态文明建设的道路发展，使人们对优美的生态环境，良好的空气环境质量更加重视。 关于经济增长与环境污染方面的国内外研究已经取得不少成就和显著成果，其中最有代表性的是环境库兹涅茨曲线(EKC)。1991年Grossman和Krueger提出了环境库兹涅茨曲线(EKC)，即认为人均GDP水平较低时，环境污染程度随着人均GDP水平的上升而不断恶化，人均GDP水平继续上升，达到一定程度后，环境污染程度则随着人均GDP水平的进一步上升而得到改善，环境污染程度得到有效控制，呈现“倒U型”的关系 [ 2 ] 。吴其勉等基于库兹涅茨理论，实证分析了福建省1995~2011年农业面源污染与经济增长的关系，发现化肥施用量、农药使用量、禽畜养殖产污量与实际农业生产总值之间的关系符合环境库兹涅茨理论，但农膜使用量与实际农业生产总值之间并不存在显著的倒“U”型曲线，且经济增长值对农业面源污染具有负向冲击和影响 [ 3 ] 。史磊分析了山东省1992年至2013年三类农业非点源污染排放指标和农业经济增长之间的关系，两者之间存在显著的格兰杰因果关系，且呈现出显著的正“N”关系 [ 4 ] 。徐丽萍等人在根据GIS技术对新疆地区农业面源污染进行空间分异研究，按轻重程度将其划分为四个污染区 [ 5 ] 。周晓琴等人以新疆养殖业与种植业为研究对象，分析了各个地区农业面源污染的空间分布差异，认为农牧业污染源具备地域一致性，新疆地区面源污染的关键要素是总氮和COD，且牛养殖是COD的主要来源 [ 6 ] 。吴义根等人利用探索性空间数据分析方法讨论了我国农业面源污染的时空分异与动态演进，认为畜禽养殖的贡献最大，存在较大的区域差异性和严重的极化现象 [ 7 ] 。谢文宝等人采用Tapio模型对新疆面源污染排放与农业经济增长之间的脱钩关系进行实证分析，对各污染物排放的时序变化进行因素分解 [ 8 ] 。 综上所述，对农业面源污染与经济增长之间关系的研究主要集中于证明二者之间的关系是否符合环境库兹涅茨拟合曲线的倒“U”型特征上，得出的结论基本上符合该特征，但由于不同地区之间的农业生产、地域特征等方面存在较大差异性，污染物指标的选取和其他相关因素之间均存在不确定性。虽然近年来国内各学者对农业面源污染与经济发展的研究取得不少成果，大多集中在化肥、农药、农膜、畜禽粪便排放量的测度上，或研究农业面源污染物的空间分布特征，且以单项的影响关系评估为主；此外，已有研究多侧重放在各类农业面源污染的化学需氧量(COD)、总氮(TN)、氨氮、总磷(TP)的总和上，但针对有地方生产特色的新疆地区，对于将化肥施用强度、农药施用强度、农膜使用密度、畜禽养殖过程中产生的化学污染物排泄量、农村居民年生活垃圾量等五大类面源污染相结合进行库兹涅茨曲线验证的相关研究较少，还有进一步拓展的空间。 本文将基于环境库兹涅茨理论，根据1996~2017年新疆地区5种相关农业面源污染的时序数据，对新疆农业面源污染与农业经济增长之间的EKC拟合关系进行验证，并根据结论制定出更具针对性的政策建议，对提高新疆地区农业面源污染防控能力，保障农业经济长期稳定增长，实现两型农业和生态循环农业发展具有重要意义。