DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 数据代表点集 由于柴油机上安装的传感器采集的数据量巨大，极大的增加了计算量。因此需要对其进行化简，从大量的训练样本中提取一定量的具有代表性的数据集，这样减少了计算量，为此引入原始数据代表点集 [ 2 ] ，使数据代表点集能够完整的代替原始数据，不丢失重要信息。所谓数据代表点集即是均匀分布在样本中的稀疏点。获取代表点集设计的算法如下 [ 6 ] ： 令 V ε ( x i ) 为样本 x i 的e-邻域，它是以 x i 为中心，以e为半径的超球，满足条件“任取 x ∈ V ε ( x i ) ， ‖ x − x i ‖ ≤ ε ”。而 x i 处的密度表示表示位于 V ε ( x i ) 中训练样本的个数，即 N ε ( x i ， X ) ，其中 X = { x i } 是样本集。进一步，如果P满足： 1) P ⊆ X ; 2) ∀ p ∈ P ， N ε ( p ， X ) ≤ q ; 3) ∀ x ∈ X ，   ∃ p ∈ P ，   satisfy   x ∈ V ε ( p ) 。 则称P为样本X的代表点集。 定义 X u n ∈ X ，为尚未考虑的样本集合。则生成样本代表点集P的伪代码如下： Set   X u n = X ，   P = φ While   X u n ≠ Φ ， do                 Arbitrarily   select   a   x ∈ X u n                 If   N ε ( x ， P ) ≤ q ，   set                 − P = P + { x }                 − X u n = X u n − { x }                 End   { if } End   { while } (1) 图1. 基于粗糙集和神经网络的故障模式识别 初始阶段，设定 X u n = X ， P = φ ，进一步计算 N ε ( x ， P ) ，如果 N ε ( x ， P ) ≤ q ，则认为x为代表点集，并且去除掉 X u n 中的点x，依次循环计算，直到 X u n 为空，这样就确定了X的代表点集P。同时，由于异常点与正常点定义的距离较远，不满足代表点集的邻域条件，这样就可以将代表点集的异常点排除，从而达到了消除异常点的作用。
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user: 4. 数据特征提取 原始数据代表点集确定后，对代表点集进行特征提取，增加输入特征的辨识性。小波包信号提取算法，按任意时频分辨率分解，将不同频段的信号正交分解到相应频段内。并根据先验知识，保留分解序列中任意一个或几个频段序列进行重构。小波包信号提取能量特征算法实现过程如下 [ 7 ] ： 1) 选取适当的小波包函数，选取sym7小波； 2) 确定分解层数L，本文 L ≥ 5 ； 3) 根据先验知识和每个序列的起始频率，计算出位于第L层的某几个频段内的频率成分； 4) 对数据进行逐层小波包分解。分解第l层时得到位于不同频段的 2 l − 1 组序列。每组序列分别由低通滤波结果 W 2 n l 和高通滤波结果 W 2 n + 1 l 组成。 5) 利用回复公式重构信号。 利用小波系数的平方来计算小波包分解第j级分解水平上的第k个子频带上的平均能量，即 E ( j ， k ) = 1 N ∑ i = 1 M [ d l ( j ， k ) ] 2 ，   ( l = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ) (2) 假定原信号按某一小波包分解树分解后由M个子频带组成，这M个子频带不一定都在同一级分解水平上。由能量守恒定律可知信号总能量等于各子频带能量之和，即 E ( 0 ， 0 ) = ∑ i = 1 M E i ( j ， k ) (3) 对式(3)的子频带的能量值进行能量归一化，得到 e = { E 1 ， E 2 ， ⋯ ， E M } T / E ( 0 ， 0 ) (4)
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user: 5. 粗糙集与数据离散化方法 粗糙集理论(Rough Set，RS)是一种用于处理不完整、不精确知识的数学方法 [ 8 ] [ 9 ] 。该理论能对数据进行分析和推理，并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。因此利用粗糙集可以提取有用信息，简化原始数据。 粗糙集通过指定对象的基本特征(属性值)和对应的特征值(属性值)进行描述的，通常此种知识表达系统称为信息系统，表述如下： S = ( U ， A ， V ， f ) 是一个知识表达系统，其中U表示对象的非空有限集合，称为论域； A = C ∪ D ， ，C称为条件属性集，D称为决策属性集； V = ∪ a ∈ A V a ， 是属性a的值域；f表示 U × A → V 是一个信息函数，它为每个对象的每个属性赋予一个信息值，即： ∀ a ∈ A ， x ∈ U ， f ( x ， a ) ∈ V 。具有条件属性和决策属性的知识表达系统称为决策表。两个属性集C与D之间的依赖程度 γ C ( D ) 定义为 γ C ( D ) = | p o s C ( D ) | | U | (5) 其中， p o s C ( D ) ⊆ X j 表示等价集 X j 是属性集C下近似集的并集； | p o s C ( D ) | 表示并集的元素个数； | U | 表示整个对象集合的个数；g表示根据条件属性C的取值，能准确判断出属于某个决策属性D的等价集 X j 的对象所占系统中整个对象的比例，即表示条件属性C能区分决策属性等价集的能力。 进一步，属性 a ∈ C 在D中对D的重要度定义为： σ C D ( a ) = γ C ( D ) − γ C − { a } ( D ) (6) 其中， γ C − { a } ( D ) 表示在条件属性集C中缺少属性a后，条件属性与决策属性的依赖程度； σ C D ( a ) 表示条件属性集C中缺少属性a后，导致不能被准确分类的对象在系统中所占的比例。如果重要度 σ C D ( a ) 的值越大，说明在已知P的条件下，属性a对于决策D越重要。 通过对振动特征数据结构特点分析，采取等频率离散法与公平尺度法相结合的离散方法进行划分 [ 10 ] [ 11 ] 。等频率离散法划分的过程为：将样本数据分成n段，每段有m个对象。根据每个属性的最大值、最小值及划分参数，将这个属性的所有数值从小到大进行排列，然后取间断点 b 0 和 b 1 ，使得每两相邻断点之间所包含属性值的个数相等；采用公平尺度法划分的过程为：对每个属性 a ∈ C ，根据 a ( x ) 的值，对 x ∈ U 进行由大到小的排序；从上到下扫描，设 x i 和 x j 代表两个相邻的实例：如果 a ( x i ) = a ( x j ) ，则继续扫描；如果 d ( x i ) = d ( x j ) ，即决策相同，则继续扫描；否则，得到一个断点 b k ， b k = ( a ( x i ) + a ( x j ) ) / 2 。即如果条件属性与决策属性都不同，那么选取两个条件属性值的平均值作为断点值。 得到约简的属性作为特征输入后，由于诊断规则不能完全涵盖所有故障样本，泛化性不强，这是粗糙集理论的一个局限。针对此情况，引入BP神经网络解决问题。考虑BP神经网络具有强大的映射能力和容错能力，建立特征输入与故障模式的非线性识别模型，增加故障模式识别系统的泛化能力。至此，本文确定的故障模式识别系统结构如图2所示。
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user: 7. 总结 本文设计了“原始数据代表点集 ＋ 小波分解特征提取 ＋ 粗糙集理论 ＋ BP神经网络”的故障识别系统，较好地解决了柴油机转子振动系统故障模式识别问题。得到的主要结论如下： 1) 本文设计的故障识别系统达到了很高的精度。选取了原始数据代表点集，极大的减少了计算量，同时代表点集又可以表示原始数据全部信息，可以达到很高的诊断精度。 2) 代表点集经过特征提取和粗糙集处理后，能够得到最简化的最直接的与故障相关的特征，诊断精度大为提高。并且本文故障识别系统与SVM多分类与k-means识别方法相比，计算用时与精度都有所提高。 3) 以最简化的诊断规则作为输入，带入到BP神经网络中，不能涵盖所有故障样本，此时增加条件属性数量，带入到神经网络输入中，可以提高识别断精度。 Table 5 Comparison of representative point and original dat 输入 诊断精度 计算用时(s) 代表点集 91.66% 66.52 原始数据 75.00% 103.82 表5. 代表点集和原始数据输入的结果对比 Table 6 Comparison of representative point direct input and feature extractio 输入 诊断精度 计算用时(s) 代表点集特征提取输入 91.66% 66.52 代表点集直接输入 83.33% 44.12 表6. 代表点集直接输入和特征提取输入结果对比
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user: 致 谢 感谢孙涛博士在论文撰写中所给的技术和数据支持。
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user: 摘 要 众筹融资是互联网金融下的新产品，是个人和小微企业发展的动力。本文综述了美国和中国众筹融资的发展现状及存在问题，并试图通过对比美国和中国众筹融资过程中的发起人、跟投人以及筹资平台三方的心理和行为方面的差别，进一步重新认识和审慎思考众筹思想的本质以及众筹融资在我国的可行方案，为众筹融资方式在我国更好地发展提供借鉴。 关键词 :众筹，发起人，跟投人，筹资平台，互联网金融 Copyright © 2018 by author 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 众筹融资作为新型的互联网金融模式，已经成为不少创业者筹集资金或者宣传产品的重要方式之一，是新时代之下互联网金融的重要组成部分。众筹为有梦想，有创意的草根群众和小微企业提供了重要的融资平台，搭建了实现梦想的桥梁，它成为人们关注的热点。 众筹融资所涉及的主体包括发起人，跟投人，筹资平台三方，在众筹融资进行过程当中，三方主体之间存在着不可避免的问题和矛盾。理顺众筹融资发起人，跟投人，筹资平台三方之间的关系具有实践上的指导意义，如众筹平台更加积极地承担众筹失败的部分责任；对发起人进行有效的道德约束，避免非法金融活动；使得跟投人能够在提高风险识别能力和风险防范意识的同时，体验到成熟、高质量、有保障的产品，促使跟投人积极主动地参与到发起人产品的改善甚至研发中去。总之，众筹融资三方主体之间问题和矛盾的解决能够更好地帮助个人及小微企业实现创意和梦想，使得真正有价值的项目得以顺利启动。
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user: 2. 文献综述和评析 关于有关众筹融资的问题，人言籍籍，聚讼纷纭，国内外学者在众筹融资这一领域的研究，主要集中在以下几个方面： 2.1. 对众筹融资的商业模式研究 关于众筹融资的商业模式，贺欢(2014)提出“众筹主要有四种模式，包括：捐赠、赞助的众筹；奖励或预售的众筹；借贷的众筹；股权的众筹等。” [ 1 ] 。孟韬(2014)认为“众筹融资的商业模式可以根据其运行的复杂程度，和涉及到的利益相关者的数量和法律环境划分成三种模式，分别是捐赠与赞助模式、预售模式、借贷与股权投资模式。” [ 2 ] 。 2.2. 对众筹融资的发展现状和问题研究 关于众筹融资发展的现状，肖本华(2013)分析，“近年来，全球众筹融资模式发展非常迅速。根据Massolution公司的研究报告，2009年全球众筹融资额仅5.3亿美元，2011年则快速上升至15亿美元；2007年，全球不足100个众筹融资平台，到2012年上半年则有450多个。其中，美国的众筹融资占据了全球众筹融资的主要份额。” [ 3 ] 。于延磊，潘旭华(2015)分析“近几年来，该模式在欧美国家发展速度不断加快，在其它国家和地区也得到迅速传播。据《2014年上半年中国众筹模式运行统计分析报告》显示，2014年上半年美国国内共发生近5600起众筹集资案例，有大约281万人参与众筹融资，拟募集资金10，426.99万美元，实际募集资金21，508.61万美元，集资成功率高达206.28%。” [ 4 ] 。 关于众筹融资的问题与挑战，贺欢(2014)认为“众筹商业模式政策不明朗；易卷入非法金融活动；投资者保护难度大；中介机构担保能力有限；我国国民收入和对众筹的认知度低对众筹困境也有较大影响。” [ 5 ] 。胡吉祥(2013)指出“众筹存在着给金融发展和监管带来新的挑战的突出问题，有高发的欺诈现象；投资者保护的难度加大；众筹融资极易卷入非法金融活动；众筹融资平台风险堆积。” [ 6 ] 。贺微蕾(2015)提出“众筹模式发展遇到相关法律规范不明、界定不清的困境。” [ 7 ] 。肖本华(2013)认为，“虽然众筹融资在美国发展迅速，但也存在着许多问题，制约了其进一步的发展。这些问题可以概括为两个方面：一是股权融资限制，二是投资者保护问题比较突出。” [ 8 ] 。东方财经(2014)指出“纵观美国目前的众筹市场，项目发起者对于模式的陌生主要表现在以下的两个方面：将众筹项目视为提款机；对Kickstarter过度迷信，相信Kickstarter就等同于成功 [ 9 ] 。 2.3. 对众筹融资监管实践的研究 关于众筹融资监管实践的研究，贺欢(2014)指出“对于违纪的单位和个人，如果触犯刑法的，应当移送公安机关或者检察机关，追求刑事责任；如果不构成犯罪的，应当根据相关的行政法规，给予行政处罚；加强依法治税的力度，提高税源的监督检查的力度；对于财政非税收入方面，确保财政收入的依法征收。” [ 5 ] 。胡吉祥(2013)提出“在对众筹融资进行监管时，应该有具体的关注点，关注点包括如下几个方面：审慎性和包容性要兼顾，专门的监管规则应具备；监管主体要明确，分工要协调，以避免监管的重叠和盲区；行业的健康发展需要引导，不能踩踏非法集资、非法证券活动的法律红线；投资者的教育要切实加强，以提高风险识别能力和风险防范意识。” [ 10 ] 。 以上论文对众筹融资的研究多是集中于各种模式的优缺点，监管实践的研究，虽然对众筹融资的发展现状及问题做了一些探讨，但是对于众筹融资的发起人，跟投人，筹资平台这三方主体之间心理和行为的问题的分析以及由此产生的众筹模式本身在中国能否更好地发展方面的研究则较少。
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user: 3. 中美众筹融资过程中三方主体之间存在的差异 众筹模式是近几年伴随着互联网的发展、特别是社交网络的崛起而出现的新生事物，但代表着未来发展的新趋势，其独有的特点为解决中小企业融资难打开了另一扇窗。但是与作为众筹融资发源地的美国相比，中国的众筹融资仍然处于雏形，其发展现状暴露了其中存在的问题，以下内容是在我国众筹融资发展现状下，对三方主体之间存在问题的分析，以及可能的原因的解析。 3.1. 筹客的风险识别意识和风险控制意识不同 美国众筹的支持者和中国众筹的支持者对于风险识别的意识和风险控制的能力是完全不一样的。美国经历过的重大危机使得整个市场对风险有很高的意识，因此众筹平台需要去做的有关投资者教育或众筹支持者教育的工作量少一点。但是，在中国，在社会状态比较浮躁的情况下，人人都想搞一个公司上市的情况下，支持者带着各种各样的目的来，是不是能够很好地控制风险的，当碰到跳票的情况可能会很急躁或者有一些急功近利的要求。这方面的文化差别是比较大的，会对整个众筹市场的走向有大的影响。 3.2. 融资渠道管制有差别使得国内外众筹的作用点不同 众筹是一个融资的过程，美国的融资渠道非常多，融资的形式非常多，风投、银行小额贷款、或者说其它一些民间借贷，这方面管制又很少。所以这种情况下，众筹更纯粹的是帮助实现梦想。然而，中国资本市场有严格的准入限制，创意和创业愿望都需要通过众筹去实现，各种各样的众筹项目都会来，那么众筹网站的定位很困难。
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user: 4. 美国众筹三方主体行为对我国的启示与借鉴 美国的众筹有很多地方值得我国借鉴。真正成功的众筹项目具有以下特征：首先，项目拥有一群坚定的追随者，他们积极响应发起者并且愿意帮助宣传项目。其次，项目打破常规，让大众眼前一亮。再次，项目有充分的市场调研，真实可靠的市场数据是必要条件。最后，鸣谢支持者，让投资者感到被重视。此外，众筹时间要恰到好处，众筹金额应合乎情理，众筹项目介绍需完整详实，项目信息要定期更新，发起人要保持与投资者的互动交流。 我国的项目资金目标和项目筹资最后期限均由项目发起方设置。笔者在京东众筹网，淘宝众筹网等众筹网站注册账号，试图通过发起项目来查看项目发起人协议，经阅读发起协议，并与国外的Kickstarter发起协议对比发现：我国在项目产品介绍方面，存在细节性的疏漏。笔者在浏览众多创意项目的过程中，发现非常多的项目没有足够充分地向支持者透漏项目的有效信息，这就产生支持者不信任，跑票的现象，最严重的是造成项目失败。然而国外的Kickstarter网站在这方面做得比较好，它的每个项目都付加有一个视频的介绍。 笔者建议完善协议，注意细节方面的内容。首先要应该明确提出项目创始人不能误导他人或歪曲事实，应该坦率地讲述他们的计划。其次当项目涉及复杂的制造流程，例如制作一个复杂的小工具，众筹平台应该要求项目禁止使用真实感渲染，即技术制图，CAD模型。此外，创始人要显示尽可能多的信息，所展示给支持者的信息要有最低数量限制。提供给支持者的信息可以包括生产计划，生产产品进度估计时间表和任何其他详细信息。另外，让支持者知道项目处于发展的哪一阶段，也要提供项目的现实意义，例如到目前为止，什么工作已经完成，哪些工作有待完成。 笔者认为，我国的众筹网站必须明确规定这些内容，完善严格的协议，并且强制执行，这样有助于降低发起人为了短时间获得资金而虚报项目进度甚至夸大项目的道德风险，也有助于跟投人的维权，避免出现只有图纸而无实物的情况下获得资金后，实际产品与预期产品有较大差异的现象，从而增加项目的成功率。
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user: 5. 相关建议 笔者认为，众筹平台应该成为能够真正为个人和拥有新奇创意的中小企业圆梦的平台。因此，众筹平台上需要的是一群“理想主义者”，而不是一堆“理性主义者”。 “理想主义者”对改变社会有伟大憧憬，甚至在购买时感性因素超越了理性，他们的感性是因为情怀，是出于兴趣，是喜欢体验新鲜事物，是有着探索的精神，因而想要尝试项目，甚至积极参与研发过程而让项目成功。他们十分享受探索未知的乐趣，与创意者有着形同或者相似的梦想，懂得创意，支持创意。他们扮演着极客 1 的角色，注重参与感，希望参与到整个开发过程，寻找BUG。最重要的一点也是最可贵的一点是，“理想主义者”和项目发起人有互动有交流。 但是，“理性主义者”却多了些商业化，少了些“理想主义者”的情怀。可以说，在众筹融资中，“理性主义者”仅仅是为了得到产品而启动项目。当产品不成熟，甚至是次品时，“理想主义者”避之唯恐不及，他们不愿意成为BUG的牺牲品，他们认为只有靠谱的产品才是最好的产品，他们觉得产品攥在了手里才是实实在在的，才是唯一的目的。 在我国，商业化的方法运作众筹是客观存在的现实。它的弊端百出，但不可否认的是，它也是一件好事，因为这毕竟这是中国众筹发展的基础。但是，随着我国社会主义的政治更加民主、经济更加发展、文化更加繁荣、社会更加和谐、生态更加文明，随着我国社会主义制度的不断完善，众筹融资在我国的发展走向成熟，“理性主义者”会慢慢变成“理想主义者”。“理性主义者”会对梦想的理解更加深刻，梦想不仅仅代表着一个愿景、目标，还被诠释成了一份感动、一个诉求的满足。创意项目的实现之于“理性主义者”就是梦想的最终的实现。我认为，“理性主义者”摆脱种种因素而努力成为“理想主义者”的过程，其实就是他们摆脱只关注经济上的利益而转而享受生活的过程。而发起人提供奖励，是怀着感恩以及梦想实现的幸福来感谢支持者在资金以及精神上的鼓励和支持。
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user: 摘 要 油品粘度是表征液体物理性能的一项重要指标，它表明油品在一定温度下的粘稠情况，而且油品的粘度对某些生产过程或设备的运行具有重要影响。所以，研究油品粘度的快捷测量方法及其自动控制对于满足生产过程的控制及设备的正常运行具有重要的实际意义。本文旨在介绍一种基于磁浮子时间测量法的在线式油品运动粘度自动测量及控制系统，分别从系统组成、在线运动粘度测量原理、运动粘度自动控制系统的组成及工作原理、故障报警等方面进行论述与研究，并研制装置应用于实训室柴油机燃用的重油运动粘度的实际测量及自动控制。试验证明基于磁浮子时间测量法的在线式油品运动粘度自动测量及控制系统的设计原理可行，所得结果可以在实践中得到实际应用。 关键词 :油品运动粘度，磁浮子，时间测量法，自动测量，控制系统，论述与研究，实际应用 Copyright © 2018 by author 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 油品粘度是表征油品物理性能的一项重要指标，它表明油品在一定温度下的粘稠情况，而且油品的粘度对某些生产过程或设备的运行具有重要影响。所以，研究油品粘度的快捷测量方法及其自动控制对于满足生产过程的控制及设备的正常运行具有重要的实际意义。而油品的粘度主要以运动粘度来表征，如燃料油、重油、柴油、润滑油等。目前油品的运动粘度的测量方法主要采用毛细管逆流法测量 [ 1 ] 。本文旨在提出一种磁浮子时间测量法的在线式油品运动粘度自动测量及控制系统，可实现在线对油品的质量分析自动化，并可减少检验人员的工作量及提高分析的质量。而且可实现对油品运动粘度自动控制的功能，保证设备的正常运行。本文将详细地介绍磁浮子时间测量法对油品运动粘度的自动测量及控制的原理、组成及自动控制系统。
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user: 2. 磁浮子时间测量法油品运动粘度自动测量系统的组成及工作原理 2.1. 液体运动粘度 液体运动粘度是指液体流动时的摩擦力量度。运动粘度是在一定温度下，测量一定体积的液体流过粘度计的时间，即在一定温度下粘度计常数与流动时间的乘积 [ 2 ] 。对于同一粘度计来说，粘度计常数C是常数，则运动粘度计算公式为： Vt = C ⋅ Tt 式中：C为粘度计常数，mm 2 /s 2 ； Tt为液体在温度为t℃时的流动时间，单位s； Vt为t℃时所测液体的运动粘度，mm 2 /s； 液体的运动粘度与其温度成反比，液体温度越高，运动粘度越小，液体的流动时间越短；液体温度越低，运动粘度越高，液体的流动时间越长。本文将介绍的是自动测量油品(液体)的流动时间以反映油品的粘度值的系统。 2.2. 测量系统的组成及工作原理 1) 测量系统的组成 测量系统的组成框图如图1所示。它主要由主机单元(host unit)、温度控制单元(temperature controlunit)、油品的传送(包括油品泵送和液位检测)及时间测量单元(oil transmission and time measurement unit)、显示单元(display unit)、打印单元(print unit)等组成。 2) 测量系统的工作原理 主机单元 主机单元是系统的核心单元，主要实现测量系统的油品粘度自动测量与控制、数据的处理计算、输出/输入信号和单元之间的通讯。 温度控制单元 根据测量系统的需要，温度控制单元实现所测油品的温度恒定的控制。它把由温度传感器所测量的油品温度信号转换为数字信号，并将测量信号输入主机单元与温度设定值比较，经PID调节器计算后，输出相应的控制信号进行温度的调节，保持温度恒定 [ 3 ] 。 油品传送及时间测量单元 油品传送及时间测量单元的工作原理如图2所示。该单元由定量泵(quantitative pump)、单向阀(unidirectional valve)、定量筒(quantitative cylinder)、磁性浮子(magnetic float)、检测开关(干簧管)(detection switch)等组成。 油品传送及时间测量单元工作原理是定量泵从油品管线上吸入油品经单向阀把油泵送至定量筒，定量泵的启动及停止由定量筒内的磁性浮子和检测开关(干簧管开关)控制，当定量筒内的油排出使液位降低到下限检测开关位置时，磁性浮子吸合下限检测开关，此信号送入主机单元，主机单元输出信号使定量泵启动，油品被泵送入定量筒，定量筒内液位升高，磁性浮子也跟随着升高，下限检测开关自动断开，当液位升高到上限检测开关位置时，磁性浮子吸合上限检测开关，此信号送入主机单元，主机单元输出信号使定量泵停止运行，如此完成了油品的传送及液位检测。 随后油品排出，液位下降，磁性浮子随着下降，上限检测开关断开 ，当液位再次降低到下限开关位置时，磁性浮子又吸合下限检测开关，重复上述油品传送及液位检测过程。 图1. 测量系统组成 图2. 油品传送及时间测量单元工作原理图 时间的测量(粘度测量)是由上限检测开关断开时开始计时，一直到定量筒内油品不断排出使液位下降到磁浮子吸合下限检测开关时停止计时，即上限检测开关断开至下限检测开关闭合的间隔时间。由于定量筒内上下限之间的油量体积是恒定的，所以，定量筒内油品排出的流动时间(上限检测开关断开至下限检测开关闭合的间隔时间)即表征油品的运动粘度。 显示单元 显示单元是将所测量的粘度由主机单元输出到显示单元进行显示。 打印单元 主机单元输出接口可以把测量值输出至打印单元进行打印。
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user: 3. 油品运动粘度自动控制系统 3.1. 自动控制系统的组成 磁浮子时间测量法的油品运动粘度自动测量系统适用于油品生产企业，用于生产过程进行在线油品的运动粘度的测量与分析。如果磁浮子时间测量法的油品运动粘度自动测量系统应用于柴油机燃用油品(燃料油、重油)的运动粘度自动测量，并增加燃油粘度的自动控制(调节单元)单元，即可实现柴油机燃油粘度自动控制。如图3所示为柴油机燃油磁浮子时间测量法的运动粘度自动控制系统的组成框图，它由主机单元(host unit)、油品的传送(包括油品泵送和液位检测)及时间测量单元(oil transmission and time measurement unit)、调节(控制)单元(adjustment unit)、显示单元(display unit)、打印单元(print unit)等组成。 3.2. 自动控制系统的工作原理 如图4所示为柴油机燃油磁浮子时间测量法的运动粘度自动控制系统的原理图。其主要组成有燃油泵(fuel pump)、粘度测量系统(viscosity measurement system)、温度程序调节单元(temperature program adjusting unit)、主机单元(host unit)、电动调节阀(electric regulating valve)和蒸汽加热器(steam heater)。 如图4所示，燃油运动粘度自动控制由温度程序控制(temperature program control)和粘度定值控制(viscosity constant value control)两部分组成。当系统刚启动至油温达到上限值之前由温度程序控制对油温进行温升速率的控制，以防止油温升高过快而使粘度变化太大导致燃油雾化不良，从而影响燃烧质量。此时粘度测量系统(viscosity measurement system)不工作，选择阀(selection valve)接收温度程序控制的温度调节单元(temperature adjusting unit)的信号送入主机单元(host unit)，主机单元(host unit)对温度调节单元(temperature adjusting unit)送来的油温变化速率与设定值计算及比较，若温升速率低于设定值，则主机单元(host unit)输出信号去调大电动调节阀(electric regulating valve)开度，增加进入蒸汽加热器(steam heater)的蒸汽量，使温升速率稳定在设定值上，相反，调小电动调节阀开度，减少进入蒸汽加热器的蒸汽量。然后，当燃油温度上升到上限温度(雾化最佳的粘度值所对应的温度)时温度程序控制停止工作，而粘度定值控制自动投入工作，由粘度测量系统对燃油粘度值自动测量并由选择阀将测量值送入主机单元，主机 图3. 粘度自动测量与调节系统组成 图4. 粘度自动调节控制系统原理图 单元把测量值与设定值进行计算及比较，如果测量值比设定值大，主机单元输出信号去调大电动调节阀开度，增加进入蒸汽加热器的蒸汽量，使燃油粘度减小，相反，调小电动调节阀开度，减少进入蒸汽加热器的蒸汽量，使燃油粘度增加，直至测量值回到设定值上，只要燃油的粘度与希望的最佳设定值有偏差，该系统即可及时调节直至偏差为零，使测量值稳定在设定值上 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。
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user: 4. 装置运动粘度测量与自动控制的测试 根据基于磁浮子时间测量法的在线式油品运动粘度自动测量及控制系统的原理，我们研制了装置，并在实训室柴油机燃用的重油运动粘度的实际测量及自动控制进行测试。实验用油品为船用180CST燃料油(残渣型燃料油)，测试该油品100℃运动粘度，对其进行粘度测量与自动控制。从常温加热到100℃的升温过程进行温度程序控制(temperature program control)，升温速率设定值为2℃/min，当温度达到100℃时，自动转换为粘度定值控制(viscosity constant value control)，运动粘度设定值为180 S，系统能自动(PID调节器)调节将运动粘度控制在180 S。当系统运行中受到扰动(运动粘度设定值手动分别更改为160 S、170 S、190 S、200 S)，每次设定值更改后，电动调节阀受控于主机单元的输出信号，增减电动调节阀开度，即增减蒸汽加热器的蒸汽量，则测量值也随着改变，并最终回到所更改的设定值上，电动调节阀保持此开度。试验所得结果满足实际应用要求。 图5. 油品的传送及时间测量单元报警原理图
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user: 5. 测量系统的油品传送及时间测量单元故障报警 为了提高油品运动粘度自动测量系统的运行可靠性，本运动粘度自动测量系统设计了故障报警模块，报警装置及其电气控制原理如图5所示。图中L1、L2、L3为报警灯(alarm lamp)，K1、K2为上、下限干簧管开关(reed switch)，1、2、3为报警器(a burglar alarm)。 5.1. 排空时间Tf过长故障 排空时间Tf是上限检测开关K1断开的时刻开始到下限检测开关K2闭合时刻为止的间隔时间(即定量筒内定量燃油的排空时间)，当上限检测开关K1一直处于闭合状态，或排出管路堵塞，都将导致排空时间过长。当排空时间Tf超过设定值Ts的偏差ΔT > 0.2Ts，控制系统则发出排空时间Tf过长故障报警。相应报警灯L1亮及报警器1发出声光报警。 5.2. 排空时间Tf过短故障 当排空时间Tf小于设定值Ts的偏差ΔT < 0.2Ts，控制系统则发出排空时间Tf过短故障报警。相应报警灯L2亮及报警器2发出声光报警。 5.3. 燃油注入定量筒的注入时间过长故障 燃油注入定量筒过程中，当下限检测开关K2一直处于闭合状态，可能是因定量泵故障或K2故障，将导致燃油注入定量筒的注入的时间超过规定值，此时，控制系统发出注入时间过长故障报警。相应报警灯L3亮及报警器3发出声光报警。
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user: 6. 结论 基于时间测量法的油品运动粘度自动测量及控制系统，其测量技术采用测量油品的流动时间可以精确地反映油品的运动粘度值，本测量及控制系统的装置结构简单，操作、管理和维护方便，粘度控制系统的参数可以远距离的监控及显示，并可打印测量结果，自动化程度高。
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user: 摘 要 商业银行的消费性贷款中，承做住房抵押贷款业务一直是相当重要的业务。实务上会影响借款人风险行为的因素相当多，因此金融机构承做房屋贷款业务时，其所面临贷款者的可能违约决策而言，是一种不确定性的概念。本研究借由数据之分析，以找出影响借款人对于房贷行为违约的可解释因素，同时与先前国内外学者所做相关研究进行比较。以提出影响住房抵押贷款行为中普遍主要影响风险因素。而这些因素事实上也是金融机构在承做相关房贷业务时所需要考察的风险因子，以提供其授信决策之参考。 关键词 :罗吉斯回归，住房抵押贷款，风险管理 Copyright © 2018 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. 研究背景与动机 由于与借款人有关的微观变量和借款人无力抗拒的宏观变量影响了抵押贷款的违约风险，因此这二者常被作为研究抵押贷款违约的影响因素。总结国内专家关于抵押贷款违约风险影响因素的相关研究，可知微观层面对违约影响的研究更多，主要体现在借款人、贷款和抵押品特征变量对违约风险的影响。上述变量只受借款人个人的特性所影响，不受时间影响。借款人无力抗拒的宏观变量通常有经济周期变量、国家政策、市场供求变化。该变量不随借款人的个人特征改变，只随时间变化，借款人是被动的，不能自行改变，然而这些变量却极大程度上影响了违约率。而同一周期、不同区域因为各自经济发展特点的差异性，个人抵押贷款违约风险因素也存在显着差异。 银行开展个人住房抵押贷款业务的过程中，受房地产价格波动、利率变动、借款人收入变化以及银行内部管理等因素的影响，会面临不同类型的风险，包括信用风险、流动性风险、利率风险、法律风险和操作风险等。其中，信用风险也称作违约风险，是指因借款人还款能力下降和还款意愿不强而发生贷款本息拖欠，导致银行贷款损失的风险。它是银行开展个人住房抵押贷款业务过程中面临的最主要和最基本的风险。因此，本文通过理论及实证研究分析，揭示违约贷款发生的规律和影响违约风险的主要因素，在此基础上选择合适的计量工具进行风险控制，为住房抵押贷款的违约风险提供一些基础信息，同时也想通过抛砖引玉，为商业银行规避个人住房抵押贷款面临的违约风险提供进一步的量化研究的信息。
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user: 2. 文献综述 (一) 抵押贷款违约与提前偿还风险研究 吴双全和刘水林(1998) [ 1 ] 巧认为理性违约指借款人虽有能力履约，但在对履约与违约进行充分权衡分析后，如果违约叱履约更能实现借款人收益最大化时，借款人通过理性思考后可能做出的一种违约选择。理性违约是一种主动的违约行为，与借款人的实际支付能力无关。 刘廷祥等(2006) [ 2 ] 将违约风险的成因归纳为信用风险、市场风险和管理风险三类，并分别予以分析。白蔚萌(2005) [ 3 ] 提出责任风险的重要性，认为担保人和汽车经销商的责任是影响借款人违约风险的重要因素。财产风险、人员风险也是主要因素。吴政仲(2010) [ 4 ] 藉由以Heckman两阶段回归模型与Tobit回归模型估计，其次根据相关文献采用一般线性模式中的卜瓦松回归模式与负二项回归模式统计量之检定结果，得出与所搜集文献所整理有关考虑之借款者个人属性因素、借款契约条件内容相近。然数据具有过度分散问题，所以利用卜瓦松回归(poisson regression model)与负二项回归模式(negative binomial regression model)来预测结果，且所估计之参数具有一致、渐进有效及渐进常态之特性，偏误也会随着样本的增加而减少。其结果在违约风险得知贷款剩余期数、贷款年限、初贷金额、现欠余额与财务状况自变项是有意义的违约次数预测因子。宽限付款期限、贷款成数、年龄和性别皆是没有意义的。结论可知贷款剩馀期数、贷款年限、初贷金额、现欠余额与财务状况能有较准确预估借款人违约次数的变数。 裴国晶(2014) [ 5 ] 基于主层次分析法，分析来自借款人自身风险的各个因素的作用强度，建立影响借款人还款因素的信用模型。余晓雷(2016) [ 6 ] 以个人住房抵巧贷款违约风险影响因素为研究对象，基于房地产经历了高速发展、调整、化谷、复苏相对完整周期的背景下，试图再次识别不同区域影响我国个人住房抵押贷款违约风险的主要因素，使数据更完整、结论更可靠，为信用风险量化研究提供一定的基础，特别是为个人住房抵押贷款方面的违约风险进一步提供一定的研究成果。 Schwartz and Torous (1989) [ 7 ] 以重新借款利率、借款余额为解释变数，利用比例存活模型与最大概似的方法(method of maximum likelihood)，评估影响抵押借款人提前清偿之决定因素，经实证结果：当重新借款利率低于抵押借款的利率时，提前清偿之条件机率(condition probability of prepayment) 显着增加。借款余额之高低显着的影响提前清偿之条件机率。当借款余额减少时，该机率亦减少；反之，则否。当重新借款利率与抵押借款的契约利率比较结果，足够低时，提前清偿显着的加快。提前清偿之条件机率随抵押借款的年数之增加而递增，至第6.265年时，达到最高峰提前清偿之比率达到最高峰。之后，则随着借款年数的增加而递减。 陈勇(2011) [ 8 ] 应用蒙特卡洛方法和有限差分法对提前偿还期权和违纷期权进行双因子定价分析，研究表明FRM隐含的提前偿还和违约风险的价值约为贷款息额的6.75%；当LVT比率增加时，违约风险增加；市场利李和房价波动增加时，住房抵押贷款的期权风险上升。风险期权理论前提假设源于经济理论中的经济人假说，期权理论认为每个借款人都是一个理性的决策者，其目标是追求一定约束条件下的个人效用最大化，即在完善的资本市场上，仅仅通过比较抵押贷款债务额与房价、合同利率与现行利率，借款人即可做出违约与否的决定。风险期权理论模型的假设前提过严，影响了其可靠性。 (二) 住房抵押贷款风险特征研究 Hall (1985) [ 9 ] 以市场利率、提前偿还的罚金等为解释变数，利用两阶段选择权评价模型(two-state option-pricing model)评估抵押借款人之提前偿还选择权，结果显示：市场利率会影响提前偿还选择的评价，尤其是期望未来利率的变动，而现行利率只有一些影响，增加提前清偿的罚金，会降低借款人提前偿还的选择。 Giliberto and Thibodeau (1989) [ 10 ] 利用MIT/Harvard joint Center for Housing Research Consumer Mail Panel的资料，以利率、收入、家庭规模、年龄、区域别、婚姻状况为解释变数，利用借款人的买回选择权(borrower's call option)之概念，进行传统住宅抵押贷款再融资的研究。经评估结果发现：利率的变动会影响住户做提前偿还之决定；住户之收入与规模增加时会刺激抵押贷款提前偿还；户长年龄在40与60岁之间者，其提前偿还机率低于其他住户；区域的不同亦显示不同的提前偿还机率，例如：New England，the North Central，and the Pacific region等地区，则比较喜欢提前偿还；婚姻状况对提前偿还没有影响。
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user: 3. 研究方法 Logistic模型的显着优势是它解决了不连续变量的回归问题，尤其对于因变量属于分类变量的利用该模型可以获得准确的结果。逻辑分析模型在确定自变量对个人住房抵押贷款违约风险的研究尤为适合，对最后定性、定量研究抵押贷款违约风险具有其独特优势。而Logistic模型从Logit模型导出的。Logit模型用逻辑概率分布函数(cumulative logistic probability function)数学表达为 P i = e z i 1 + e z i 或 P i = 1 1 + e − z i 对上式两边乘以 1 + e − z i ，进而获得： ( 1 + e − z i ) P i = 1 再对上式两边除于 P i ，并减去1，可得： P i 1 − P i = e z i 在上式两边取自然对数，最终获得Logistic模型： Ln ( P i 1 − P i ) = z i 其中， Z i = β 0 + β 1 γ i + β 2 γ 2 + ⋯ + β n γ n + μ i ， P i 是个人住房抵押违约的概率 1 − P i 代表的是不违约的概率 β i 则是需要估算的系数值 γ i 表示的是自变量 μ i 是一个随机误差项。 最大似然估计方法用于测试Logistic模型的拟合效应，并且通过Wald统计测试回归系数。Wald检验值越大，自变量的影响越明显。 本研究采取Logistic回归法，logistic回归方式的基本形式与一般线性回归(如：复回归)大致相似，但是logistic方式之因变数(被解释变数)的结果必须转换成介于0到1之间的概率值，因此其因变数未必符合常态分配假设，此即与一般线性回归法最主要差异之处。 若方式中因变数的值为0或1两种结果之一，则应采用二元logistic回归法进行分析。而若因变数为多元顺序尺度(multiple ordinal scale)或类别尺度的变数，例如：可将客户信用或违约程度分为1，2，3，4 及5等五个等级，等级愈高者表示信用愈不好(或愈好)，或违约程度愈严重(或愈不严重)，则可将此五个等级以0到1之间的值表之，1表示0 P < 0.2，2表示0.2 P < 0.4，3表示0.4 P < 0.6，4表示0.6 P < 0.8，5表示0.8 P < 1。此种多元尺度之因变数的logistic回归法，在SPSS统计软件中即称为多元logistic回归(multinomial logistic regression)。Logistic回归的基本方式如下： P i = F ( Z i ) = 1 1 + e − Z i Z i = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + ⋯ + β n X n 其中，P i 为事件i (违约或未违约)发生的概率，F(·)为Logistic的积累概率分配函数(cumulative density function)，X n 为回归式中第n个预测变数，预测变数个数的多寡则视预测方式而定，而n则为回归式中第n个预测变数的系数。 Logistic模型是将以数值方式转换成以概率方式呈现，在分析之前不需假设资料具有常态性假设、自变数间也不存在共线性，但是要注意的是样本数需大于回归参数的个数。 Logistic模型的函数型态预测出的结果是介于0至1间的概率。样本分成房贷违约户和正常无违约房贷户2群，分别预估出违约房贷户的Logistic函数，最后将违约房贷户与正常无违约房贷户之变数分别代入Logistic函数中即可计算出一概率值。由概率值预测与判断是房贷户违约之预测行为，若预估出的概率高过分割点(cutoff point)概率也就越靠近1则认定为违约户，若预估出的概率低过分割点即概率越接近0则认定为无违约户，没有灰色地带所以不会造成无法认定是违约户或是无违约户的问题。金融机构能藉由此信用风险模型的建构而预测发生违约的可能。当分数高过于某一门槛值则认定为违约，而低于某一门槛值则认定为正常无违约，介于两门槛值中间则属于灰色地带，而灰色地带无法准确的认定公司为违约户与正常无违约户，所以通常由金融机构或与该金融机构有密切往来的客户自行判断。过去研究的结论，大多认为由于logistic回归对解释(或预测)变数的分配并无特定限制，当解释变数中同时有离散(discrete)及连续(continuous)变数时，logistic回归法所建立之预测方式的预测准确率通常较高。
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user: 5. 结论与建议 (一) 研究结论 授信评估即银行根据授信基本原则及有关法令规章并参酌对借户征信调查所得资料加以综合判断借款人信用之良否，及授信之风险程度以决定应否核贷及如何核贷(含金额、期限、条件等)之过程，其目的在于授信品质的管理，授信品质管理得宜不仅可持续生利，银行债权亦可确保。 本研究实证结果发现，在不考虑其他因素时，细分变数模式信用评等模式是最佳模型。在此模式中家庭月收入、贷款期限、贷款金额、贷款利率、建筑面积、住房购买价格、贷款价值比与月还款额占家庭月收入比例为影响住房抵押贷款风险管理因素分析品质好坏的主要因素。以模式归类之正确率而言，细分变数模式能对实际归类为好贷款的借款人做70.3%之正确预测归类；对于实际归类是坏贷款的借款人预测之准确度也可达到81.0%，整体总正确率是75.7%，因此，本研究以细分变数模式作为最终的信用评等模式，以此模式所包含的变数，作为审核借款人信用条件、决定是否核贷的重要关键因素。LR模式除了利于实际运用外，也可提供授信人员另一客观之授信准则。利用最终模式求出之机率，可作为除担保品之外的另一审核标准，使授信政策更具弹性，也可作为对顾客执行差别取价之依据。使金融机构不仅可降低金融机构逾放比例、提高放款品质之目的，更可兼顾放款量之提升。 其次，本研究希望能了解在实务上银行业在对住房抵押贷款授信时，产生逾期放款之可能影响因素为何及何项为影响较大之因素，并将在许多产生逾期放款之影响因素中，筛选简化成几个关键的因素，以利研究了解逾期比率不同的银行群组间，对于住房抵押贷款授信产生逾期放款之可能影响因素认知上有何显著的不同。因此本研究认为银行授信评估考虑因素上，就其相对重要性言，有许多因素随授信用途、授信期限别而异，而有些状态为银行授信时可预见变化的，有些因素其状态为银行授信不可预见的，而需由授信人员加以判断，易受主观因素影响。故银行对于可预见变化的因素，授信前要详实征信，对不可预见变化的因素除授信前应做好预估工作外，授信后应做好追踪工作。 最后，本研究模式在实务上，可提供借款人作为申请贷款时之衡量工具，并可协助银行作为初步筛选借款人之参考，从而减轻借款市场上借贷双方严重资讯不对称之情形。 (二) 研究建议 首先，银行应建立严谨的授信管理制度，授信人员能以审慎的态度作授信决策，才有良好授信品质。此外，尚应不断加强授信人员训练，使其将5P之授信原则及相关政策、准则及程序，融为推展授信业务之基本动作，逐渐形成良好的授信文化，才能维持良好的授信品质，确保银行永续经营。其次，金融机构在授信审核过程中，应做到查证申请者填写资料是否属实，确实做好征信的工作，并确认借款人与其他金融机构之借贷金额、往来情形，而不是以担保品价值作为核贷与否之唯一条件。最后，建议银行业须对外在大环境之变化所可能产生之影响，保持警觉，经常检视授信策略并修正之。 第二，进一步加强银行的电子化建设。银行历来是信息技术领域的先行者和倡导者。将银行的信贷政策、会计系统以及市场拓展部门搜集整理的各种信息汇集到一起，自动分类、整理、分析、储存，以供内部管理人员作信贷审批、审查之用。近年来我国商业银行都不惜投入巨资进行电子化建设，使我国银行的电子化建设水平得到迅速提高。但住房抵押贷款样本资料录入计算机系统的信息很少，大量信息仍堆积于档案库中，而没有进行无纸化处理。所以当前还不能有效利用各种系统提供的信息进行快速、准确地识别、评估和管理风险。因此，未来我国商业银行信息现代化建设应逐步转向以风险管理为统领的整体性网络建设上来。 第三，从国外银行业务发展趋势来看，消费信贷特别是住房抵押贷款成为银行贷款发放的主要领域之一，并有稳定增长之势，如美国住房抵押贷款余额占到银行信贷余额的22%左右。而我国住房抵押贷款业务发展却因风险管理的滞后面临着看似统一却又矛盾的两种困境：一方面从银行来讲，虽然银行已认识到信贷政策应向住房抵押贷款倾斜，但由于缺乏有效的风险识别技术和风险控制措施，银行在扩大住房抵押贷款业务过程中存在种种顾虑、束手束脚、信贷政策变化较大，风险和收益不能达到均衡，影响了银行利润的最大化。另一方面从社会来讲，居民通过住房抵押贷款融资可改善居住条件，提高生活水平，促进社会总福利的最大化。但银行住房抵押贷款门槛太高，使一部分有能力分期付款的人被拒之门外，无法获得住房抵押贷款改善居住条件，从而影响了社会总福利的最大化。因此当前的关键问题是构建和完善住房抵押贷款风险识别技术和风险管理措施，以搭起发展银行业务与改善居民居住条件的桥梁。
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user: 摘 要 商场火灾事故一直是社会关注的焦点问题之一，要想彻底地预防商场火灾事故的发生，就必须从消除火灾隐患方面着手。通过小尺寸实验对狭长空间火灾燃烧特性进行研究，研究商场火灾从起火到旺盛期的发展变化过程及距离起火点不同位置火焰温度的变化和烟气的蔓延特性，并对不同阶段可燃物的热释放速率进行了分析。最后得出结论根据不同阶段的燃烧特点为制定商场火灾防控对策提出合理的建议。 关键词 :商场火灾，小尺寸实验，蔓延特性 Copyright © 2018 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 商场属于大型公共建筑，具有用电设备多、电气线路隐患突出、可燃物多、消防设施管理不到位、人员高度密集疏散难度大等特点，一旦发生火灾，火灾蔓延速度很大，灭火和救援工作很难快速展开。因此，对商场火灾蔓延特性研究尤为重要。学者张姣对商场火灾危险性进行分析，运用层次分析法对指标体系进行了权重值计算，建立了火灾风险评估体系 [ 1 ] 。吴凤开展了扁平地下大空间实体火灾实验，对烟气的蔓延特点进行了分析，拟定了大型商场的防火策略 [ 2 ] 。杜兰萍等学者根据家电商场火灾的实际特点，对货架和堆垛两种摆放形式的模拟家电标准组件进行了全尺寸的火灾实验研究，用实验结果分析了火灾过程中不同阶段的燃烧特点，以及温度、辐射热流和火灾载荷等参数对火灾发展和蔓延规律的影响 [ 3 ] 。本研究通过对商场实际走访调查，发现商场中杂物堆积现象十分严重，堆积物大多为用来包装商品的泡沫，泡沫是可燃物，遇明火极易引起火灾，而且泡沫塑料的主要成分有的是聚苯乙烯，有的是聚氯乙烯聚氨酯，泡沫塑料在燃烧时多为不完全燃烧，浓烟含有大量的CO、CO 2 、HCHO、HCN等有毒性气体，一旦引起火灾，造成的伤害不可小视。因此，本文采用泡沫作为燃烧物进行火灾实验模拟研究商场火灾的特性，采用狭长空间实验模型，对事先准备好的可燃物(泡沫)进行燃烧试验，在开口及通风条件不变的基础上，从可燃物起火开始直至熄灭整个过程中，监测模型中距可燃物不同位置温度的变化情况及烟气组成成分含量的变化情况。 通过可燃物的燃烧参数用于评价材料的危险性，为制定商场火灾防火规范以及改善相关防火技术、防火对策研究提供有利参考。
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user: 2. 实验部分 2.1. 实验系统与装置 实验采用狭长空间小尺寸实验模型装置见图1(a)，主体尺寸长宽高分别为4.5 m × 1.8 m × 0.8 m，采用0.6 L的酒精作为引燃物，放入直径为30 cm的燃烧盆中，在容器中再放入事先准备好的三块尺寸约为20 cm × 20 cm × 10 cm的标准泡沫试块进行燃烧试验。模型的壁面和顶部、底部均采用“1 mm厚镀锌钢板 + 30 mm岩棉保温层 + 1 mm厚镀锌钢板”的结构形式，模型的两端设活动镀锌钢板，以实现对于通风口面积的调整。实验模型图如图1(b)所示。 实验模型中部放置直径为300 mm的不锈钢燃烧盘作为主油盘，内置酒精作为主火源。采用三块尺寸约为20 cm × 20 cm × 10 cm的标准泡沫进行试验，质量约为0.1 kg。对实验平台进行测点布置，如图2(a)所示。 图1. (a) 狭长空间实验模型实物图；(b) 狭长空间实验模型图 图2. (a) 电偶实际布置图；(b) 单根电偶测点布置图；(c) 电偶水平方向测点布置图 自狭长空间顶部以下共布置了7层(L1~L7)，8颗点偶树。垂直方向热电偶间距如图2(b)所示。水平方向电偶布置图如图2(c)所示。 实验中的热电偶均为直径1.0 mm的K型铠装热电偶，以测量火源表面、火焰以及上部热烟气层温度的演变。K型热电偶具有线性度好，热电动势较大，灵敏度高，稳定性和均匀性较好，抗氧化性能强，价格便宜等优点，能用于氧化性惰性气氛中。其测量范围为50℃~1300℃，可长期测量900度的高温，短期可测到1200度，误差一般在0.67%~0.89%之间。 温度检测系统热是通过电偶及热流传感器产生的电压信号将输入到LR8400-21数据记录仪，数据记录仪再将电压信号转化成温度，最终通过RS232端口传送到计算机或者进行USB外部保存，完成温度的采集与储存。 烟气分析系统主要部件是VARIO PLUS增强型烟气分析仪，两台烟气分析仪的探头分别布置在距离主油盆中心左右两侧600 mm且距顶部450 mm的位置。 2.2. 实验步骤 1) 开启温度测量系统、烟气分析系统等各监测系统，并对其进行调零和校准。 2) 将燃烧盆点燃，记录点燃时的时间，并观察记录实验现象，在不同角度对实验整个过程进行拍摄。 3) 待火焰完全熄灭时，关闭各监测系统并存储实验数据。同时把火焰完全熄灭时间记录下来。实验过程中现场照片如图3(a)、图3(b)所示。
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user: 4. 实验结论 狭长空间小尺寸燃烧试验结果表明： 1) 泡沫作为大多数产品的包装材料属于易燃物，且燃烧速率较大，火灾整个过程中火源的热释放速率大致呈现上升–平稳–下降趋势。从起火到充分燃烧只需120 s，占整个燃烧时长的1/5，属于危险性较大的火灾。 2) 火灾的蔓延特点为从火源向四周扩散，大致成V型。水平方向上离火源越近温度越高，竖直方向上随着高度增加温度依次升高。烟气在大约燃烧至整个燃烧时间的1/5时，浓度最大。燃烧过程中产生的一氧化碳浓度较高，超过成年人所允许的最大含量。 3) 商场火灾发展过程大致可分为起火阶段、火灾全面发展阶段、火灾后期和熄灭阶段。初期起火阶段是灭火最为有利的时机，应设法尽早发现火灾，在建筑物内安装和配备适当数量的灭火设备、设置报警装置很有必要。火灾充分发展阶段，商场的部分商品极易破坏，甚至一些商品会发生爆炸，建筑设计时，应注意选用耐火性能好、耐火时间长的材料并进行防火分隔结构设计。熄灭阶段要防止建筑构件因经受火焰高温作用和灭火射水的冷却作用出现裂隙、下沉、倾斜或倒塌，防止火灾和烟气向相邻建筑物蔓延。
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user: 摘 要 介绍了一种铝合金车体侧墙焊接机器人激光跟踪系统，该系统主要包括机器人系统、激光跟踪系统、龙门行走系统、焊接系统、侧墙安装系统、中央控制系统。采用激光跟踪系统，即可检测焊缝位置、形状数据，实时调整机器人行走路径和焊接参数。设计了试验系统对激光跟踪信号与焊接信号互通技术、激光跟踪数据与焊接即时数据逻辑分析模型进行了实验研究，验证了系统设计的有效性，采用此系统可以对焊接设备的运行状况、焊枪的行走路径以及焊接参数进行有效的反馈。避免焊接造成恶劣结果以及焊接工件报废现象的发生。 关键词 :机器人，激光跟踪，侧墙焊接，焊接 Copyright © 2018 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/