DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 理论背景 本文拟采用Logistic回归对满标影响因素进行建模分析，希望通过最终建立的模型解释各个变量对满标具体的影响程度。然后结合决策树分类的方法，借鉴其划分类别的标志变量，找出影响满标的重要因素。 2.1. Logistic回归模型 如果令二分类变量Y=1的概率为p，则有Y=0的概率为(1-p)。有 。 这种p与自变量之间的回归关系式就是Logistic回归模型。将p变换为 成为logit变换，记为logit(p)，所以也称为logit模型。logit变换使得在[0，1]范围内取值的p变换到(−¥， +¥)，当p趋向于0，logit(p)趋向于−¥，当p趋向于1，logit(p)趋向于+¥。 称为“机会”或“优势”(odds)。 2.2. 决策树 决策树(Decision Tree)又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。其中的每个内部节点代表对某个属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶节点代表某个类或者类的分布，最上面的结点是根结点。决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值的这类规则的方法。 使用决策树进行分类分为两个步骤： 1) 利用训练集建立并精化一颗决策树，建立决策树模型。这个过程实际上是一个从数据中获取知识，进行机器学习的过程。 2) 利用生成完毕的决策树对输入数据进行分类。对输入的记录，从根结点依次测试记录的属性值，直到到达某个叶结点，从而找到该记录所在的类。
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user: 3. 实证研究 3.1. Logistic回归结果 3.1.1. 数据描述 本文所选取的是利用网络爬虫从人人贷平台网站上抓取的自2013年5月至12月的5718条借款记录，其中有1758条记录显示已满标(用还款状态标记，若已还清或已垫付，则表明该标的已满标；已流标表明借款未能及时筹到所需金额的款项)。另有3960条记录显示已流标，流标率占69.26%。 本文选择标的还款状态来表示满标与否，人人贷平台上标的还款状态有已还清、已垫付和已流标。已还清和已垫付说明标的列表在标期内已筹借到足够的资金，我们将其视为标的满标；已流标代表着该标的由于平台审核等原因而未能在标期内及时抽满借款，借款宣布失败。然后选择了标的类型(信用认证标、机构担保标、实地认证标)、借款金额、借款期限、利率、信用等级、借出信用分这六个变量作为自变量来研究满标的影响因素。 3.1.2. 数据整理 btype = 1表示信用认证标，btype = 0代表机构担保标和实地认证标；credit1 = 1，credit2 = 0，credit3 = 0代表信用状况高(AA，A)；credit1 = 0，credit2 = 1，credit3 = 0代表信用状况良好(B，C或D)；credit1 = 0，credit2 = 0，credit3 = 1代表信用状况中等(E)；credit1 = 0，credit2 = 0，credit3 = 0代表信用状况差(HR)。amount为借款金额，period为借款期限，interest为借款利率，lcredit为借出信用分，overdue表示历史逾期次数。 在所有的5117条信用标中，1157条记录显示为满标占22.61%，3960条记录显示为流标，占77.39%；其他标的类型的601条记录均满标。信用状况高的645条记录中99%的借款满标，只有1%的流标；信用状况良好的324条记录中85.5%的借款满标，14.5%的借款流标；信用状况中等的395条记录中71.9%的借款满标，28.1%的借款流标；信用状况差的12.8%的借款满标，87.2%的借款流标。 3.1.3. 模型建立 我们将要建立的模型形式为： 其中P为待求的满标概率。 用spss对数据进行向后步进(似然比)方法进行回归后的结果如表1所示。 由表1可以看出，模型中btype这个变量并不显著，我们将其强制去掉后再次进行回归，得到的结果如表2所示。 据此建立如下模型： 模型结果表明：随着借款金额、借款期限和借款利率的提高，满标概率逐渐降低；信用等级越高，借出信用分数越高，满标概率大。 3.1.4. 模型评价 该模型分类的效果如表3所示。 由表3我们可以看出，满标的正确率为94.0%，流标的正确率为93.2%。模型整体拟合的正确率为93.7%，误判率较低。 表4显示了最终模型的Cox&Snell R方为0.595，Nagelkerke R方为0.840。说明模型整体上拟合效果较好。 为了进一步验证模型的推广作用，我们用五折交叉验证对该数据集进行检验，用R软件操作的结果显示，训练集的误判率为0.0624，测试集的误判率为0.0633。再次说明了所建立的该模型效果较好，可以用以推广。 3.2. 决策树分类结果 为了更进一步的得出对满标有重要影响的因素，我们采用决策树来找出能够较大程度上区分开满标和流标的关键变量。用R软件操作的结果为: 运行的结果如图1所示。 图1显示了决策树分类的结果，我们可以看出决定满标与否的两个重要变量为借出信用分(lcredit)。运用决策树分类的误判率为0.055。分类效果较好，说明依据lcredit这个变量进行分类的结果是可靠的。 Table 1 Regression results for the first tim B S.E. Wals df Sig. Exp (B) btype(1) 21.380 1599.984 0.000 1 0.989 1928037172.82 Amount 0.000 0.000 31.552 1 0.000 1.000 Period −0.088 0.012 55.426 1 0.000 0.916 Interest −4.112 1.628 6.382 1 0.012 0.016 credit1(1) 4.151 0.674 37.969 1 0.000 63.497 credit2(1) 2.040 0.252 65.803 1 0.000 7.694 credit3(1) 1.940 0.193 101.506 1 0.000 6.957 lcredit 0.078 0.003 894.283 1 0.000 1.082 常量 −12.003 0.979 150.301 1 0.000 0.000 表1. 第一次回归的结果 Table 2 Regression results for the second tim B S.E. Wals df Sig. Exp (B) Amount 0.000 0.000 39.994 1 0.000 1.000 Period −0.065 0.010 42.566 1 0.000 0.937 Interest −4.502 1.630 7.633 1 0.006 0.011 credit2(1) 2.129 0.236 81.384 1 0.000 8.407 credit3(1) 2.001 0.181 122.475 1 0.000 7.393 lcredit 0.080 0.002 1122.611 1 0.000 1.083 常量 −8.137 0.495 270.191 1 0.000 0.000 表2. 第二次回归的结果 Table 3 Classification result 已观测 已预测 finished 百分比校正 0 1 finished 0 3721 239 94.0 1 119 1639 93.2 表3. 分类结果表 Table 4 Model summar 步骤 −2对数似然值 Cox & Snell R方 Nagelkerke R方 1 1884.689 0.595 0.840 2 1886.340 0.595 0.840 表4. 模型汇总
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user: 4. 结论 综合实证部分的分析我们可以得到，在决定满标状态的因素中，借款人的信用等级、借出信用分起 图1. 决策树分类结果 着重要的作用，具体来说信用级别为B，C和D的借款人借款成功机率高于其他级别的8.4倍；信用级别为E的借款人借款成功机率高于其他级别的7.4倍；随着借出信用分数的增加，每增加一分信用分，就增加了1.08倍的成功几率。 由于本文只是针对人人贷的数据进行的建模，而每个P2P平台运营模式不完全相同，数据都各有自己的特色，我们所建立的模型的适用性有待进一步研究。因此在接下来的研究中，我们希望通过搜集更多平台的标的数据，找出各个平台的数据共性，最终能建立一套普适的模型，对广大的借款者进行发布借款列表起到一定的参考作用。
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user: 摘 要 本文从心电图(ECG)信号自动诊断的角度切入移动医疗服务，期望以实现ECG自动诊断来带动移动医疗服务的发展。文中重点描述了实现自动诊断过程中面临的主要问题，并结合临床数据进行验证，提出以树结构层次聚类的方式提高ECG模式分类效果。在Holter临床数据上的实验结果表明，树形层次聚类法可以很好的找到数据集中的异常心拍。 关键词 :心电图，模式分类，自动诊断，移动医疗服务
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user: 1. 引言 移动医疗将医疗服务与互联网和移动互联网技术融合，是现代医疗与健康管理服务的新形态。在移动医疗服务架构下，人们改变过去只能前往医院问诊的就医方式，而是可以实时实地获得医生的建议，以及与自身健康相关的诊断报告，甚至可以直接获得远程医疗，这在很大程度上节省了人们的就医时间和就医成本。 移动医疗由于对传统医疗服务的颠覆性改变，发展十分迅速。在资本、技术和政策的多重因素推动下，如春雨掌上医生、大姨吗、康康血压等行业内的先发企业如雨后春笋班涌现，以BAT (百度Baidu、阿里巴巴Alibaba、腾讯Tencent)为代表的互联网公司背靠自身具有的技术优势也在积极布局整个行业生态。然而在如此百花齐放的盛景背后，更多的是细分领域内密集的同质化竞争，而医疗的核心却触及甚少。目前，经过互联网技术改造后的在线预约以及在线问诊等服务，只是将传统的就医模式进行了信息化优化和升级，只能做到单纯的线上沟通或者医疗建议，而无法实现真正意义上的诊断，自动诊断之路就显得更加遥远。图1展示了患者的完整就医行为链，将整个过程分为院前、院中、院后三个环节，从图中可以看出，目前的移动医疗服务仅仅处于对当下就医模式的信息化改造，很多环节并没有充分信息化和数字化。 穿戴式医疗仪器、无线通讯技术与网络技术的结合，以及大数据分析技术的发展成熟，使得实现真正意义上的自动诊断成为可能。无线传感技术和无创连续检测技术的发展，使得患者产生的数据可以方便地得到实时采集，并透过穿戴设备传输到诊断云平台，通过利用大数据分析技术，最终给患者提供诊断报告，如图2所示。史丹佛大学将电子医疗记录、全基因组序列、保险和医药记录、可穿戴式感测器和社会环境数据等作为数据分析对象，辅助医生和研究人员更好地预测个人罹患特定疾病的几率，以此制定出早期检查和预防的方案。北大医信的临床数据中心(CDR)将患者症状、诊疗情况、医嘱资讯、用药效果进行分析和利用，辅助医生进行相关疾病诊断。 在移动医疗服务的框架中，疾病与医疗诊断的整套分类系统，都需要重新改写。不再像如今的简化模式，十分粗略地将个体分配到极为宽泛的疾病类别中，而是借助患者的生理数据和疾病表征等因素，实现精确划分、个性化医疗。在未来的移动医疗平台中，大量的患者数据将被组合并为一体。在数据收集的基础之上，移动服务中的自动诊断，以及从临床取样中获取信息的能力，都将得到很大提升。人类 图1. 患者就诊行为链 图2. 移动医疗框架 的疾病信息呈现多类别多变异和信息繁杂的特点，要做到对所有疾病实现一概而论的自动诊断极为困难，有针对性的各点突破才是目前的可能。正如埃里克·托普(Eric Topol)的观点，未来移动端的诊断工具一定是多样化地针对各类疾病的，如无线传感器与基因组学相结合的心脏病检测工具、依靠嵌入式纳米传感器检测血液中分子标签的新型智能手机应用等[ 1 ] 。 心电图(electrocardiogram， ECG)是记录人体心脏电活动的可视时间序列，由于其采集简便可靠，对病人的无创性，已被广泛应用于心脏相关疾病的诊断工作。荷兰生理学家爱因托芬(William Einthoven)由于在ECG领域的杰出贡献，荣获1924年生理学及医学诺贝尔奖[ 2 ] 。一批实时监测患者心电波动的穿戴设备，在移动医疗服务的浪潮下应运而生，为人们实现智慧医疗提供了一种新手段。本文以ECG临床数据(动态心电图数据，Holter)为研究背景，通过数据分析建立以ECG分类和诊断为基础的自动诊断模式。
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user: 2. ECG数据特点及分析现状 临床数据中，病态ECG种类繁多、变异性极大，同种病理不同患者的心电图、甚至同一患者不同时刻的心电图都存在着很大的差异[ 3 ] [ 4 ] 。这使得在人工识别各类ECG信号时，实时性和准确都不能得到很好的保证。 为了提高医疗诊断效率、缩短诊断时间，20世纪60年代Pipberger等提出计算机辅助ECG分析的设想[ 5 ] ，之后大量学者着手ECG模式识别和分类问题的研究工作[ 6 ] 。董军等将ECG模式分类总结为四个阶段：知识推理阶段、结构(语法)模式识别、统计模式识别以及神经网络分类[ 7 ] 。其中，统计分析方法和神经网络模型取得了很好的效果，例如用于ECG特征提取和选择的主成分分析(principal component analysis， PCA)、独立成分分析(independent component analysis， ICA)、小波分析(wavelet analysis， WA)，用于ECG分类的K最近邻(KNN， k-nearest neighbor)、贝叶斯概率模型(Bayes)、支持向量机(SVM)，以及自组织神经网络(self-organizing map， SOM)和BP算法等。近几年，随着深度学习技术的兴起和发展，已有越来越多的学者将CNN等深度学习神经网络模型用于ECG模式分类工作[ 8 ] 。 经过几十年的长足发展，用于ECG模式分类的方法越来越多，在细节处理上的技巧也越来越成熟。很多模型和算法在MIT-BIT等标准数据库上测试的性能都取得了很好的效果，但ECG模式分类成功应用于临床诊断的案例却极少。其中，最主要的原因是很多分类算法都是在如MIT-BIT上的标准数据库上做的测试，而MIT-BIT包含的患者记录数量非常少，且大多是2导联数据，噪声少干扰小。反观当前临床数据，采用12导联数据，数据体量大、噪声多，而采集于移动设备上的数据干扰项就更多。这就导致算法在临床数据集上的性能表现得不尽如人意。通过对Holter临床数据的分析，总结出导致此问题的主要原因有： 1) 算法的泛化能力很弱，对数据源的鲁棒性不够。很多算法在固定数据集上表现出令人满意的结果，但当数据源发生变化，算法的准确率往往也会随之出现较大幅度的下降。而在临床上数据集上，尤其是动态ECG (ambulatory electrocardiogram， AECG或Holter)诊断方面，数据集的改变是不可避免的，病人的切换就意味着数据集的变化。并且在处理实时情况下的异常心拍识别时，类别的可分性会随着数据量的增加而变弱，这也导致了模型的泛化能力下降。 2) 没有很好的特征和方法来表示和区分异常心拍。实现自动诊断的必经之路是要识别病人表现疾病特征的那些心拍，这就需要在ECG模式分类的基础上剔除正常心拍以及干扰心拍。而对于ECG的疾病特征提取与表示就显得尤其重要，就目前而言，考虑融合医学专家诊断过程中所关注的特征或许是可行途径之一。 3) 提取异常心拍的算法时间复杂度太高，很难做到实时性。目前对异常心拍的处理，多在事后进行，采用静态数据分析的方式，通过模式匹配的方法，提取异常心拍。由于ECG数据分布的复杂性，此类模型通常需要较长的时间才能训练出适应数据集的算法。在移动端的ECG诊断中，数据量大、实时性要求高，传统的模型和算法不再适用，需要设计出新的算法和模式。
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user: 3. 树形结构层次聚类分析Holter数据 以典型的树形结构构造适用于Holter数据的分类模型。首先，运用自顶向下的多层结构，在不同的层次训练不同的聚类模型。在聚类的结果基础上递归再聚类，根据聚类效果判定是否需要继续进行聚类分析。其次，在多属性类别聚类分析的基础上，训练分类器识别未知心拍中的噪声和异常心拍。图3展示了此方法的主要分析框架，其核心之处在于根据不同的样本选择不同的聚类分析模型以及设定合适的阈值判定是否需要进一步聚类。 图3的分析框架使得在ECG数据量较大时，能够很好降低类别间的交叉度，提高聚类效果；使得类别数目可以根据数据本身具有的结构进行调节。因此，在噪声干扰和异常心拍较多时，同一水平的聚类效果往往意味着更多的类别数目。并且在聚类分析和训练分类器的各个环节上，根据不同的效率指标，可以选择不同的聚类算法和分类算法，这就将多种算法实现了有机融合。 图4显示了在Holter二十四小时临床数据集上的部分聚类分析结果，这里采用了SOM神经网络模型和学习矢量量化神经网络LVQ (Learning Vector Quantization)。图3的框架仅对不符合聚类阈值标准的 图3. 分析框架 图4. 聚类结果展示 类别进行再聚类，因此随着算法深入，输入算法的数据集会随之减少。在2000个Holter临床心拍组成的数据集上，采用树形结构的聚类方法显示了很好的效果。数据集被聚成了16类，从形态特征上看，每类之间都呈现较大的差异，聚类效果很好，如图4所示。在此基础上，将数据纪录多的类别记入“大分类”，数据纪录少的类别记入“小分类”，分别采用BP神经网络模型和SVM支持向量机模型进行训练。 树形结构是一种递归实现，它保证了Holter数据做聚类分析时的效果。然而由于递归算法的特性，其无法直接应用于新数据分类，识别新数据异常心拍。为实现这个目的，我们利用监督算法给数据加上标签，并输入监督学习算法训练分类器，将分类器用于识别新数据异常心拍。由于树形聚类算法将类别间交叉度都降到了很低的程度，所以在这里我们尝试的SVM和BP神经网络的分类算法都达到了比较好的效果，SVM的准确率为92.7%，BP神经网络的准确率为93.01%。图5展示了BP神经网络算法在分类处理时的收敛情况。 可以看到，到目前为止这种树形聚类算法的表现都非常好，这是因为分类算法最大程度地利用树形聚类带来的优势。但是当我们将分类算法应用在新的数据源上时，该算法的泛化能力却极其低下。我们采用不同于原2000个心拍数据的临床数据，最后分类算法的识别结果如图6 (这里只展示了部分结果)。在ECG模式分类的研究中，算法在临床数据上泛化能力差一直是学者们十分头痛的问题，也是阻碍ECG自动诊断在临床上应用的主要原因之一。本文尽管采取了树形聚类降低了类别交叉度，但是树形结构的算法本身是递归算法，尽管通常显得很简洁，但需要很大的内存消耗和时间复杂度，尤其在数据量增大的情况下。 树形聚类的设计目的是为了更准确的捕捉异常心拍，将其作为疾病诊断特征之一。因此，先天心拍数据的加入除了增加算法的时间和空间复杂度外，并没有其它的作用。基于此考虑，为了弥补树形聚类的不足，我们在聚类之前首先采用模式匹配的方法将原数据集进行先天心拍剔除处理。根据大数定律，以均匀分布的方式抽样患者心拍数据；均值化处理，得到先天心拍模板；再根据先天心拍模板过滤整个数据集；在过滤的过程中，增加的先天心拍作为更新先天心拍模板的数据来源。在Holter数据集上的实验结果显示，经过模式匹配处理，可以过滤掉90%以上的ECG数据。 经过处理后的数据集，体量明显缩小，树形聚类的效果也得到了很大提升。图7展示了修改后的聚类算法识别出的异常心拍。结果显示，树形聚类可以有效提取剩余10%数据中的异常心拍。然而，树形聚类的递归实现，使得算法本身具有了过拟合的特点，因此在训练分类算法进行实时异常心拍预警处理时，这个方法仍然遇到了困难。树形聚类是基于经验阈值进行递归的，经验值的确定极其重要，太高会过拟合，太低会使后来的分类算法难以收敛。这是在以后的工作中有待提高的地方。
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user: 4. 结论 各种用于心电监测的移动设备，使得ECG数据采集的规模日益增长，医生和研究人员能够以更细微的粒度去挖掘和分析ECG中隐藏的形态特征和疾病信息。目前来看，ECG分类以及预测模型的建立并不是主要困难，大数据分析技术的日趋成熟，使得可供选择的技术和策略都大大改善，建立的模型和算 图5. BP神经网络算法收敛示意图 图6. 分类算法泛化能力测试效果图 图7. 修正后的树形聚类识别出的异常心拍 法在标准数据库上的测试结果都能得到比较满意的结果。主要的困难点是建立合适的模型及算法，包括与临床应用相匹配的模型，能够辅助临床正确决策、实现自动诊断的算法。 本文提出的模型虽然克服了很多困难，但是在临床应用中仍然有不足。如前面所提到的，训练得到的聚类模型无法在每个树节点中保存下来。因此，聚类算法的结果只能是给训练数据贴上标签，而为了捕捉新数据的异常心拍，需要进一步训练适用的分类器。虽然我们通过剔除先天心拍极大的降低了数据体量，通过树形层次聚类很好的捕捉了异常心拍，但是这同样也会带来由于数据量减少分类器泛化能力降低的困扰。综合考虑计算时间和泛化能力，以识别动态心拍中的异常心拍为目的的算法，应该是基于足够数据集的稳健模型。该模型从在大规模数据集上长时间训练得来，具有相当的泛化能力，并且可以通过捕捉到的实时异常数据对模型进行更新。采用异常数据更新的原因是异常数据体量小，计算时间短，并且由于模型在大数据集上训练的稳健性，其对先天心拍数据已有非常好的识别能力。基于以上考虑，未来的工作是采用深层神经网络模型对本文分析框架进行修正和补充，弥补由于模型无法保存而带来的重复训练。 未来的ECG自动诊断技术还依赖于数据采集、数据分析和临床经验的多方面结合。目前的ECG临床数据受干扰因素多，很大部分都没有如标准数据库中明确标注心拍信息，这给后来的数据分析工作带来很大困难。未来ECG数据的采集以及检测工作，需要依赖于多工具的交叉，如使用血压与心拍波峰交叉检验[ 9 ] 。从目前的研究来看，ECG数据分析工作采用的方法主要是，基于机器学习的方法和统计分析的方法。鉴于ECG数据本身的多维性(文本、数字、图像)、异质性和时空动态等特征，已有很多学者将多种不同模型和算法进行融合，用于ECG数据分析。就目前来看，其临床效果仍然不令人满意。下一个可能的技术突破可能是引入更适宜的多学科方法，比如数据包络分析(DEA)技术与数据挖掘技术的结合[ 10 ] 。更多适用的算法需要研究者不断的尝试和比较。
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user: 摘 要 本文以直杆为研究对象，利用二次拟合方法、遗传算法和量子遗传算法对影长数据和视频进行处理，来建立太阳影子定位模型，从而可以得出拍摄地点与日期。首先，转化视频中部分图片并提取出灰度矩阵，对其中直杆、杆影矩阵进行二值化处理；其次，根据其比例关系算出不同时刻的杆影长度，通过二次拟合求得经度的大致范围；接着，对经纬度网格化，采用启发式算法遍历所有格点；最后，将经纬度求出的影长与实际影长的相似度作为目标函数，得出地理坐标。建模时，发现启发式算法的收敛速度较慢，故运用遗传算法对经纬度全局搜索。为确定可能的拍摄日期，建立基遗传算法的太阳影子定位模型，采用二进制编码初始化种群，转化为十进制计算适应度，通过迭代得出结果。 关键词 :影子定位，拟合，启发式算法，遗传算法，灰度矩阵
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user: 1. 引言 通过视频中的信息计算出经纬和日期是目前计算机视觉领域的研究热点问题，计算经纬度和估算日期不仅自身具有重要的价值理论而且对其他的计算机视觉问题也有极其重要的启发意义。太阳影子定位技术就是通过分析视频中物体的太阳影子变化规律，确定视频拍摄的地点和日期的一种方法，因此在计算机视觉领域研究中是一种热门技术，受到很多学者的热捧。如何设计出合理简单的数学模型应用到太阳影子定位技术中，使太阳影子定位技术能够更加简易完善，在计算机视觉领域中得到更广泛的应用，则具有不可估量的研究价值和意义。
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user: 2. 通用符号说明 基于遗传算法的太阳影子定位模型中所使用的符号释义如下：
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user: 4. 结论——模型的总结、归纳及未来发展的展望 ① 本文为分析影长的变化规律，运用天文知识，结合相关文献，得出太阳高度角关于太阳时角、赤纬角、方位角和本地纬度的关系式，利用几何关系得出影长 ，其中 为杆长， 为太阳高度角，建立基于太阳高度角的影长变化模型。② 知日期确定拍摄地点：要求根据影子顶点数据确定可能的拍摄地点，首先通过二次拟合求得经度的大致范围，再对经纬度网格化，采用启发式算法遍历所有格点，以经纬度求出的影长与实际影长的相似度作为目标函数，得出地理坐标为，大致为海南。建模时，发现启发式算法的收敛速度较慢，故运用遗传算法对经纬度全局搜索，以求得的影长和实际影长的相似度为适应度进行迭代，得出地点位海南省内。③ 有太阳影子确定可能的拍摄地点和日期：沿用问题二的思路进行建模，建立基遗传算法的太阳影子定位模型，采用二进制编码初始化种群，转化为十进制计算适应度，通过迭代得出地理坐标为，大致为新疆自治区和湖北省。④ 确定视频拍摄地点的数学模型，并给出若干个可能的拍摄地点；首先转化视频中部分图片并提取出灰度矩阵，对其中直杆、杆影矩阵进行二值化处理，根据其比例关系算出不同时刻的杆影长度，再沿用前面的思路进行建模，建立基于动态遗传算法的太阳影子定位模型。 通过确定经纬度和日期求出了不同时刻的太阳高度角，此模型可应用于太阳能电池的采光，通过调整电池板的朝向使之与太阳光线垂直，即能最大化接收太阳辐射能，提高其采光率。在我们建立模型的扩展上，未来则可以在时间未知的情况下定位，故该模型可应用于无GPS信号下的大致定位。但需要注意的是该模型只能确定多个可能的可行解，故若需要精确判断还需结合实际情况。特别的在视频确定日期地点的模型中，它不仅可以在计算机视觉领域广泛应用，还可以推广到其他领域，例如：刑事侦查中嫌疑人或物品的信息提取，测绘软件的开发等。目前，我们正致力于这些领域的发展，将基于遗传算法的太阳影子定位技术更加简洁完善。
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user: 摘 要 通过木星轨道运动与太阳黑子活动周的关系研究，发现是木星、土星等巨行星的轨道运动调控太阳黑子活动。因太阳与木星的公共质心在太阳色球层，处在该位的木星轨道运动能将其角动量(能量)转移给太阳，并对太阳对流层质点产生切向力(垂直于日木质心连线)作用，使太阳表层等离子管破裂形成太阳黑子。木星在轨道运动中受土星等巨行星的摄动，使木星与太阳距离发生变化，从而随木星等行星的轨道运动调控太阳黑子周并形成蝴蝶图。1645年后的75年“蒙德极小期(Maunder Minimum)”，近年太阳黑子活动平静期的原因是该时间段，天王星、海王星、土星及木星(同时或多个)处在木星的远日点位或近日点位，使日、木距离超过某一阈值(如使日、木系质心趋近日面或进入太阳内部)，减小(或丧失)对太阳对流层质点的切向力作用之故。由于能够量化计算其他星球对木星的摄动力，故能预测太阳黑子活动周的起始和终止时间及活动的强弱。 关键词 :木星轨道运动，太阳活动周，公共质心，蝴蝶图，预测
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user: 1. 引言 德国人施瓦布(Schwabe)在1843年就宣布说，根据他43年的黑子观测记录，太阳黑子的出现有大约10年的周期[ 1 ] 。此后，瑞士苏黎世天文台台长Wolf研究了从1700年至1848年太阳黑子的观测资料，发现存在11.1年的平均周期。他和Carrrington等人注意到这个周期长度与木星绕日运动的周期十分相近，由此揭开研究行星运动与太阳活动关系问题的序幕。20世纪90年代中国科学院陈协珍等人根据观测资料进行：《关于太阳活动与行星摄动关系的研究》[ 2 ] 。提出行星的轨道运动对太阳黑子活动的动力作用的可能性。本文进一步讨论木星等行星的轨道运动对太阳黑子活动的动力作用，发现是木星的轨道运动调控着太阳黑子活动的周期性。由于日、木系的公共质心在日冕层不在太阳内部，木星等行星的轨道运动对太阳对流层质点的切向力(垂直于日木质心连线)作用是产生太阳黑子活动周期性(蝴蝶图)及“蒙德极小期”和近年太阳黑子活动“超常平静”的原因。
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user: 2. 太阳黑子是日幔对流层中离子管柱破裂所致 太阳内部结构不能直接观测到，但可以从有关的观测资料出发进行计算分析和推理，目前有下述几条是可以肯定：太阳的半径约为 ；太阳的质量约为 ；太阳自转时日面呈现“较差自转”，太阳赤道区自转快，高纬自转慢，由于地球的轨道运动，日面赤道的自转会合周期为27.275天，相应太阳自转的恒星周期为25.38天[ 3 ] 。根据太阳光谱推定太阳上元素丰度“最丰富的是氢，其次是氦……”以及太阳射电频谱可推断太阳是个等离子组成的气体星球。根据对太阳磁场及黑子磁场的测量，证明太阳活动现象跟磁场有密切关系，太阳黑子是聚集着大量磁通量的区域。太阳黑子为我们研究太阳结构和太阳活动规律带来很多信息，为我们研究等离子导电流体提供大尺度的实验基地。正如曲维政先生所说：“处于等离子体状态的太阳大气大尺度辐散辐合的涡旋运动以及与之相联系的强烈对流运动，不仅形成了极性不同的黑子，同时产生了与黑子极性一致的强大磁场和与磁场正交的导电流体环流”[ 4 ] 。笔者在2005年提出的“太阳黑子磁场物理模型”认为：“太阳黑子是日幔对流层中离子管柱破裂所致”[ 5 ] 通过曲维政等归纳的《太阳黑子磁场极性指数时间序列》与木星等行星轨道运动对太阳黑子活动影响对应关系研究，发现是木星、土星等行星的轨道运动调制着太阳黑子活动的周期。 太阳黑子磁场物理模型认为：“从 到 为日幔对流层中的等离子体， 在高温、高压、强引力、强电磁力作用，主要是受到安培力、洛伦兹力等力的作用，太阳物质进行着强烈而有序的运动，现定量定性分析如下。 (1) 安培力的作用。根据高斯定理，可计算出太阳球面内的电场强度为零，但是日幔对流层中的等离子体在太阳自转时，正电荷的等离子与负电荷的等离子体一起绕日轴逆时针旋转，运动着的正电荷和负电荷好比通过方向相反的电流，这些电流所产生的磁场对等离子体本身会产生安培力的作用。箍缩效应表现为等离子体同种电荷同向运动的引力而产生的箍缩力。以及异种电荷同向运动产生的推斥力。这二种力的作用下，会使太阳对流层的等离子体形成正负电荷的等离子体管。在洛伦兹力的作用下，离子管会发生左旋或右旋运动。当带正电荷的离子体随太阳自转运动时，好比是一个通过电流的等离子体圆柱(见图1箍缩效应)，这电流在等离子体内产生的磁场是随距圆柱轴的距离r变化的，即B = B(r)，在圆柱内利用安培环路定理，很容易证明B(r)随r增大而增大，在圆柱表面处(r = R)，磁场B最强。由于运动带电粒子在不均匀磁场中总是被推向磁场弱的地方，等离子体圆柱会沿径向轴收缩。这种现象叫做箍缩效应。这种箍缩效应既能起到对等离子体的磁约束作用，也对等离子体的稳定存在造成困难。首先，高温等离子体圆柱难以保持圆柱粗细均匀，由于某种原因，若粗细出现一些不均匀，譬如中间细了一点，那么在细的部位磁场就会比粗的部位强，中间磁场强的部位的等离子体会被推向两端磁场弱的区域，造成细部位进一步变细，以至发展到等离子体圆柱被截断，这种情况称为“截断不稳定性”或“腊肠不稳定性”[ 6 ] (图2)；再如，等离子体圆柱某处出现了一点弯曲，弯曲部位凹侧磁场就会比凸侧磁场强，因此靠近凹侧的等离子体会被推向凸侧部位，造成等离子体柱进一步弯曲，最终导致等离子体管的折断，这种情况叫做“扭曲不稳定性”。等离子体管的折断处会有强磁场，这就是黑子磁场。 (2) 洛伦兹力的作用。 太阳球面内的电场强度虽然为零，但太阳磁场对太阳球面内的运动带电粒子有着洛伦兹力的作用。带电量q，以速度v运动的带电粒子，在磁场B中受磁场的洛伦兹力Fm为： ；洛伦兹力Fm与带电粒子的运动速度 和磁场 是垂直的，这就导致了带电粒子在磁力作用下的运动和粒子在其他力场中的运动有一些明显的不同。 由于太阳上存在着二种极性相反的偶极磁场是与时俱在的。这二种极性相反的偶极磁场，在太阳磁赤道上均表现为磁场的径向分量为零，在太阳南北半球上各自极性相反。在太阳日幔对流层中，设赤道附近有二个离子圆柱(见图3、日幔对流层中的洛伦兹力示意图)二个圆柱的A点和B点的离子电荷随太阳自转向纸里运动，则洛伦兹力使北半球A点位离子圆柱会逆时针旋转，而南半球B点位离子圆柱会顺时针旋转。太阳日幔等离子流体表层沿赤道线，有一方向朝向日面的电流。……因此，太阳表层南北半球的等离子圆柱会因以不同偶极磁场作用而产生顺时针或逆时针的旋转。“共旋起电”太阳模型认为：“太阳黑子是太阳日幔对流层中左旋或右旋的离子管柱破裂所致。”[ 5 ] 在太阳较差旋转及其异种电荷同向运动产生的推斥力作用下，太阳南北半球离子管圆柱会出现南北远离，日幔赤道区两等离子管圆柱距离近，高纬的两等离子管圆柱距离远的较差等离子管圆柱现象(见图6(b))。由于“截断不稳定性”或“腊肠不稳定性”以及较差自转以及木星的轨道运动对太阳对流层质点的切向(垂直于日木质心连线)作用。会首先出现高纬的日幔对流层中离子管柱破裂，导致太阳周黑子首先在高纬对称出现的现象。 黑子首先在高纬对称出现的现象。 图1. 箍缩效应 图2. 腊肠不稳定性和扭曲不稳定性 图3. 日幔对流层中的洛伦兹力
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user: 3. 日、木系质心在太阳日冕层是形成太阳黑子的关键 (1) 太阳系各行星轨道运行过程中与太阳的公共质心位置计算。一般认为太阳系各行星与太阳的公共质心都在太阳内部。经过计算发现木星却是个例外，木星与太阳的公共质心位置不在太阳内部(光球层以内)而是在日冕层的內冕层(< )见表1。 (2) 木星的轨道运动对太阳对流层质点的切向(垂直于日木质心连线)作用。 图4中O、O'、O''为太阳、日木系、木星的质心。将太阳、木星的质量和近(远)日距离代人公式： ；得日、木公共质心的近日心距离： ；日木系质心远日心距离： 。则日木系质心离太阳表面最近距离： ；最远 Table 1 The distance calculation table of the sun and the public mass center of planetary system and heliocentric (unit: m 星名 星球质量 (kg) 近日点距离 (m) 远日点距离 (m) 星日系质心近 日心距(m) 星日系质心远 日心距(m) 水星 3.302e23 4.6002e+010 6.9817e+010 7.6369e+003 8.1134e+003 金星 4.865e24 1.0747e+011 1.0894e+011 2.6317e+005 2.6677e+005 地球 5.974e24 1.4710e+011 1.5210e+011 3.0957e+005 4.5729e+005 火星 6.419e24 2.0668e+011 2.4921e+011 6.4841e+004 7.8183e+004 木星 1.898e27 7.4058e+011 8.1636e+011 7.0639e+008 7.7868e+008 土星 5.685e26 1.3543e+012 1.5124e+012 3.8699e+008 4.3216e+008 天王 8.663e25 2.7544e+012 3.0055e+012 5.8985e+007 6.5870e+007 海王 1.024e26 4.4602e+012 4.5605e+012 6.9722e+007 7.7860e+007 表1. 太阳与行星系公共质心与日心距离计算表(单位为：m) 图4. 日木星系轨道运动对太阳对流层作用示意图 距离： 。即在太阳的日冕的內冕层(< )区域。考察太阳绕日木系质心运动过程中，我们分别以日心自转轴为界将太阳分为近木星半球和远木星半球。 据质心公式，若质量均匀分布，半径为R的半球体，计算太阳半球的质心位置： 。即：太阳半球质心Ro1、Ro2离日心距离均为 。木星轨道运动(公转)的平均角速度有： ；则：木星在轨道运行至近日点时，太阳上的远木星半球质心自西向东运动速度(垂直于日木质心连线)为： ；太阳近木星半球质心自西向东运动速度为： ；太阳远木星半球质心自西向东运动速度与太阳自转同向，太阳近木星半球质心自西向东运动速度与太阳自转反向。由于太阳自身自转角速度为： ；太阳表层质点的自转线速度为： ；则太阳近木星半球质心的自西向东运动速度为： ，木星运行至近日点时，太阳远木星半球质心自西向东运动速度为： 。因日木系质心在日冕层会引起太阳的远(近)木星半球质心线速度差，就是说木星在近日点时，木星轨道运动能使太阳角动量增加： 。 同理，木星在轨道运行至远日点时，太阳上的远木星半球质心自西向东运动速度(垂直于日木质心连线)为： ；太阳近木星半球质心自西向东运动速度为： ；太阳远木星半球质心自西向东运动速度与太阳自转同向，太阳近木星半球质心自西向东运动速度与太阳自转反向。太阳近木星半球质心的自西向东运动速度为： ，木星在远日点时，太阳远木半球质心自西向东运动速度为： 。木星在远日点时，木星轨道运动会引起太阳的远(近)木星半球质心线速度存在差异，能使太阳角动量增加： ； 由于日木系质心在日冕层的原因，木星的远近日点轨道运动会将其角动量转移给太阳的对流层，其增值为： ；其能量增值是如此之大，形成黑子周就可以理解了，因此说日、木系质心在太阳日冕层是形成太阳黑子的关键。
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user: 4. 太阳黑子活动周形成机理探索 图5为应用Matlab软件，用倒推法得到的模拟1940年~2001年木、土等巨行星运动调控太阳黑子周的机理示意图。图中上部显示太阳系木、土等巨行星运行过程中木星与其他巨行星相合的年份和月份。图中间红小球为太阳、黄色细线为土星、木星等的运行轨道。轨道上的红色 号为星球的近日点位置，蓝色 号为远日点位置。粉红色的 号及其年份和月份为土星和木星轨道运行过程中会合的位置。图中显示每隔二十年会合在天球的三个方向，如图中的1940年、1960年、1980年如同一个三角形分布在天球上。1940年和2000年几乎在同一位置，说明六十年一个甲子时间，木星、土星会合回到木星近日点附近的原位附近。将图5与 曲维政 先生在《太阳黑子磁场极性指数时间序列》一文给出的“1749~2007年月平均太阳黑子磁场磁性指数时间序列数据”进行对照，可得到太阳活动周与太阳系天体运行有如下关系： (1) 图中显示：1940年~2000年的约60年间木、土二星的轨道运动中有4次二星会合，会合时间均发生在太阳活动的峰位附近。此时的日、木、土三星一线排列，木星居中。见图5中红色曲线的正峰位。当三星一线排列为木、日、土，太阳居中时，此时段表示太阳活动红色曲线处在的负峰位附近(绿色曲线为负峰位红色曲线的共轭曲线)。说明太阳活动的峰谷位置与木、土二星的轨道运动存在对应关系。 (2) 证实“海耳和他的同事们于1919年指出，太阳活动的真正周期不是11年而是22年”。[ 1 ] 与曲维政先生在《太阳黑子磁场极性指数时间序列》一文给出的“1749~2007年月平均太阳黑子磁场磁性指数时间序列数据”[ 4 ] 一致(见图5中黑色的实际黑子点位置和运用摄动力计算的红色曲线及对应的绿色曲线)。运用摄动力计算的红色曲线和绿色曲线相交点(即木、日、土三星成±90˚三角形排列时)应该是一个太阳活动周的起始和终止的年份。 (3) 从图5可见，描述摄动力的红绿色曲线与实际的黑色黑子数点并非一致，描述摄动力的红绿色曲线交点年份要超前太阳活动周起始和终止年份的1~2年。说明摄动力作用在先，然后才有黑子的出现。图中显示：在一般情况下，太阳活动周起始后黑子数量会迅速增加，高峰过后的黑子衰退期时间要长一些。然后到达太阳黑子周的谷年，再开始新的一个太阳黑子周。 (4) 太阳黑子磁场磁性指数时间序列数据，证实太阳活动的形成机制与木星、土星轨道运行过程中所处的位置有关，当木星处在日、木、土三星一线的中间位置时，太阳黑子磁场磁性指数时间序列数据为正；当太阳处在木、日、土三星一线的的中间位置时，太阳黑子磁场磁性指数时间序列数据为负。 (5) 太阳黑子活动与日、木距离关系很大，日、木距离又决定着日、木系质心位置。而日、木距离是由其他星球对木星的摄动(即与距离三次方成反比的引潮力)所决定。1645年后的75年“蒙德极小期 图5. 1940年~2000年木、土二星运动调控太阳黑子周的机理示意图 (Maunder Minimum)”，近年太阳黑子活动的平静期，与该时间段，天王星、海王星、土星、木星(同时或多个)处在木星的远日点位或木星的近日点位，使日、木距离超过某一阈值(如使日、木系质心趋近日面或进入太阳内部)，减小(或丧失)对太阳对流层质点的切向力作用之故。日、木距离的阈值大小需进一步探索。同时需要探索太阳黑子活动与木星与土星在轨道运动过程中交角之间的关系，寻找太阳黑子周的形成机理。
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user: 5. 探索太阳黑子群“蝴蝶图”形成机理 “太阳黑子活动不仅具有周期性，太阳黑子的纬度分布还遵从“蝴蝶图”的变化规律。其机制是什么？针对这些问题，人们不断提出新的想法和学说，试图在解释这些问题方面前进一步。在众说纷纭中，美国天文学家巴布柯克1961年提出的较差自转–磁场增强–磁力线束上浮的学说受到了比较普遍的肯定，能够较好地说明黑子的生成、“蝴蝶图”、黑子磁性周期的形成，也能解释太阳黑子周的一些特征与性质”[ 1 ] 。但没有说明太阳原始磁场从何而来?较差自转的能量能否长期维持太阳黑子周的存在、太阳光球下面各层是怎样自转的，为什么有时有长达几十年的时间里很少观测到黑子、太阳南北两半球参加同一个较差自转过程却常在黑子活动方面出现巨大的差异等。笔者试图从星球运动调控黑子周探索太阳黑子群“蝴蝶图”形成机理。 图6为太阳黑子群“蝴蝶图”形成机理示意。图6(a)为太阳处在平静期，由于日球离子层和电子层带有同量又不同性质的电荷，故由它们随太阳自转产生的偶极磁场，在极区的极性虽不明显，但是每一太阳周中总有一主导偶极磁场，图中标有“+”极，表示北极为“N”极，标有“−”极，表示南极为“S”极。当太阳自转时，等离子流体正负电荷也一起绕日轴顺时针旋转，运动着的正电荷和负电荷好比通过方向相反的电流，这些电流所产生的磁场对等离子体本身会产生安培力的作用。表现为等离子体同种电荷同向运动的引力而产生的箍缩力。以及异种电荷同向运动产生的推斥力。这二种力的作用下，会使太阳对流层的等离子流体形成等离子流体管，在太阳偶极磁场的洛伦兹力的作用下，离子管会发生左旋或
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user: 图6. 太阳黑子群“蝴蝶图”形成机理示意图；(a) 原始偶极磁场、(b) 较差自转使等离子管成横V型、(c) 破裂形成成对的黑子、(d) 极区场的抵消与反转极性、(e) 反转极性、(f) 反转极性使等离子管内离子反转 右旋运动，太阳表层等离子流体管随太阳自转时日面呈现“较差自转”，产生如图6(b)的离子管柱。在北半球离子管柱会发生右旋运动，在南半球离子管柱会发生左旋运动。它们的离子管柱旋转方向不同，南北半球离子管柱形成磁场的极性也不同。 由于太阳偶极磁场是非均匀磁场，太阳对流层内部等离子会受到“磁镜效应”作用，使等离子粒子沿着非均匀磁场磁力线为轴线，沿磁场方向作螺旋运动(类似范爱伦辐射带)，使等离子电荷在日幔内部形成离子螺线管中往返于南北半球之间并与太阳表层日面呈现“较差自转”的等离子流体管对接，形成立体的等离子管回路通道(见图6(b))。但由于等离子管的截断不稳定性及腊肠不稳定性，受木星轨道运动将其角动量(能量)转移给太阳，使太阳表层等离子管破裂形成太阳黑子。以23周为例，1996年是太阳活动的平静期(如图6(a))，也是太阳黑子磁场极性转换之年(见图5的由负转正红色曲线)。此时土星已由处在天球的西半球(磁场磁性指数数据为负)运行至东半球(磁场磁性指数数据为正时段)。1998年木星轨道运行从天球西半球至东半球的近日点附近向天球东边的升交点运动，图5显示2000年5月木星和土星两星会合在木星的近日点位附近，此时太阳活动急剧变化，太阳活动指数由2000年1月的90.1(平均黑子数150)迅速达到7月的170.1 (平均黑子数248)。随着太阳自转，在偶极场的作用下，由于离子管柱的箍缩力，及在偶极场中产生如图6(b)的离子管柱。南北半球离子管柱形成磁场的极性也不同。离子管柱靠太阳内侧磁场强，外侧磁场弱，由于运动带电粒子在不均匀磁场中总是被推向磁场弱的地方，靠近凹(内)侧的等离子体会被推向凸(外)侧部位，造成等离子体柱进一步弯曲。太阳对流层中左旋或右旋的不稳定离子管圆柱，它们在安培力、及上浮时的切线力的作用下，南北半球离子管柱会有彼此分离成较差自转运动的趋势，随太阳自转，这些等离子体离子管破裂形成太阳黑子磁场会有如图6(c)的排列。由于太阳自转周期比木星的公转周期短得多，在木星的轨道运动对太阳对流层质点的切向(垂直于日木质心连线)力作用下，太阳自转一周中南北半球某一离子管柱均会跟随木星轨道运动使太阳上的远木星半球等离子管柱先断裂。断裂时顺时针旋转或逆时针旋转的离子管断截面的旋涡形成N极或S极黑子磁场，被折断的离子管柱磁场磁力线会如牵牛花一样向外扩散，黑子中心本影处磁场最强越往外磁场越弱。由于运动带电粒子在不均匀磁场中总是被推向磁场弱的地方，因此带电粒子会在折断截面处一边旋转一边向外喷发，使断面中心凹陷，并带走大量能量，使本影温度降低成为黑子。 由于木星轨道运动使太阳上的远(近)木星半球质心自西向东运动速度(垂直于日木质心连线)引发太阳活动周。因此在一个黑子周中，开始时一般黑子出现在离木星较远的太阳西半球纬度 左右，甚至出现在 左右。 随着木星轨道运动，与日、木、土三星一线的的土星趋近时，黑子出现数量不断增多，黑子纬度平均值逐渐减小，太阳黑子磁场指数趋强，木星轨道运动到达与土星三星一线(木星居中)位时，黑子数达到极大值。黑子的平均纬度在 值(+表示北纬，−表示南纬)。由于太阳偶极磁场是非均匀磁场，是“磁镜效应”作用。使等离子螺线管沿偶极磁场磁力线往返于南北半球。所以黑子都出现在与太阳赤道平行的两条纬度带上。绝大部分黑子出现在南北纬度 之间。使 以上和 以下至赤道间黑子相当少。这是由于赤道面上太阳偶极磁场的径向分量为零之故。 从图6(c)也可看出：黑子群均成对出现，且前导与后随黑子极性相反，南北半球前导黑子的极性相反，这些均因太阳自转引起的“较差运动”而引起。黑子峰期过后，由于较差运动，会使与极区极性不同的黑子向高纬漂移，逐渐与极区原来的极性抵消(见图6(d))。大约十一年以后，木星运行到垂直于土日连线位，就出现图6中(e)的状态，又出现平静期。即极性完全抵消时，出现普遍磁场的反转，也就是使光球电子层产生偶极场起主导作用。在下一周的日幔对流层的离子管在洛伦兹力的作用下，南北半球离子管的旋转方向与上一黑子周的离子管的旋转方向相反，如图6(f)，随着木星轨道运动，与日、木、土三星一线的会合位的土星趋近时，黑子出现数量不断增多，又会出现新一轮的黑子高峰，黑子峰期过后，由于较差运动，黑子磁场的极性又出现极性反转。又会出现后随黑子向高纬漂移，逐渐与极区的极性抵销而后再出现如图6(a)的平静期，完成了22年周期的循环。由于黑子和黑子群成对出现，南北半球成对称分布，因而从外形看，好像一列伏在赤道线上的蝴蝶，所以叫做“蝴蝶图”。 由于黑子群“蝴蝶图”是主要由土星和木星绕太阳公转时的相互摄动所引起。所以土星运行至天球的南北半球的轨道倾角、离太阳距离的远近均会影响太阳南北两半球黑子数的多寡，因此太阳南北两半球出现巨大的差异均在情理之中。
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user: 6. 对24、25太阳活动周太阳黑子磁场强度的初步预测 图7为运用“木星轨道运动调制太阳黑子活动周物理模型”模拟2001年~2028年的约28年间巨行星轨道运动调控太阳黑子周的机理计算示意图。图5显示：木、土二星于2000年5月的轨道运动中的二星会合，图7显示木、土二星在2020年轨道运动中的二星会合。会合时间均应发生在太阳活动的峰位附近。当木、日、土三星在天球上成直角三角形排列的时段会出现太阳活动周的谷位，也就是说太阳活动跟木、土二星的交角余弦值有较好的对应关系。余弦值为1时，太阳活动周处在峰位，太阳黑子磁场极性指数为正的最大值。余弦值为−1时，太阳活动周处在22周期的谷位，太阳黑子磁场极性指数为负的最大值。余弦值为0时期是太阳活动的平静期。说明太阳活动22年周期的峰谷位置与木、土二星的轨道运动木、土二星的交角余弦值存在对应关系。对探索黑子活动周的形成机理有着重要意义。 由于太阳和土星等星球对木星引潮力作用(太阳为主)，由于土星的轨道运动速度比木星慢，因此土星对木星而言，时而与太阳同一方向，时而与太阳反方向。如图5的2000年5~6月的木星、土星在轨道运 图7. 2000年~2028年太阳系星球运动调控太阳黑子周的机理计算示意图 动过程中，日、木、土三星一线，而且木星居中，此时的土星对木星的摄动力最大，则会使木星偏向土星，使日、木距离拉大，计算得出木星的轨道运动其角动量转移给太阳对流层的能量也加大。因此出现太阳黑子的峰位。此时为木星居中，木星、土星轨道运动过程中交角的余弦为正值；故图7显示2000年至2005年，太阳黑子磁场磁性指数为正。 查阅天文年历，2000年5月31日木、土二星会合在黄经约53˚的时空范围，该时空位正是木、土二星的近日点位置附近的同一扇面内。土星在轨道运行中对木星的摄动作用使太阳活动急剧变化，于2000年7月迅速到达峰位。2005年木星运行到远日点，2006年木星运行到黄道面的第4扇区。据 曲维政 先生给出的《太阳黑子磁场极性指数时间序列》，2006年太阳黑子磁场极性指数由正值转为负值。按太阳活动22年周期计，应是2006年开始了第24太阳活动周，以后太阳活动日趋剧烈，到2010年应达到最大值。但是实际情况是：“科学家称2009年上半年太阳活动为近100年来最不活跃的低谷。2008年，在366天的时间里，有266天没有太阳黑子活动，没有黑子活动的时间占了全年总时间的73%；2009年，太阳黑子比2008年还不活跃。在前3个月的90天里，有78天没有太阳黑子的活动，比例达到了87%”。太阳物理学家迪恩·佩斯奈尔(Dean Pesnell)说：“我们正在经历一个太阳活动极小期。”[ 7 ] 。为什么会“经历一个太阳活动极小期”。笔者认为这也是巨行星轨道运动调控太阳活动之结果。2008年天王星、海王星、木星均运行到黄道面的第4扇区，且处在天球的南半球。天王星、海王星又处在远日点位。图7显示：2009年底海王星与木星会合、2010年底天王星与木星会合，这些巨行星会对木星有摄动作用。因为太阳系星球是以太阳为主宰的星系，除木星外，它们的公共质心均在太阳内部，太阳对这些处在同一扇区星球的摄动力是最大的。它们会同时靠近太阳，木星也不会例外。一般情况下日木系质心离太阳表面最近距离：只有 ；很有可能处在该时该位的日木系质心会回到太阳内部。由于日、木系质心在太阳日冕层是形成太阳黑子的关键，处在此时的木星轨道运动将不会将其角动量转移给太阳的对流层，当然也不可能出现黑子。因此出现太阳物理学家迪恩·佩斯奈尔(Dean Pesnell)所说的“我们正在经历一个太阳活动极小期”。 鉴于太阳黑子活动强弱是由日、木距离所决定，根据图7的预测显示，我们预测第24、太阳活动周是太阳活动强度较弱的周期，计算预测终止日期应在2015年，实际终止时间应推迟1~2年。25太阳活动周应开始于2016年，到2020年左右达到峰位，应在2026年左右终止。预测25太阳活动强度比24周强，但比23太阳活动周强度弱。
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user: 7. 讨论 本文通过木星轨道运动与太阳黑子活动周的关系研究，认为下述几点值得讨论： (1) 认为太阳黑子是日幔对流层中离子管柱破裂所致，日、木系质心在太阳日冕层是形成太阳黑子的关键。因太阳与木星的公共质心在太阳色球层，处在该位的木星轨道运动能将其角动量(能量)转移给太阳，并对太阳对流层质点产生切向力(垂直于日木质心连线)作用，使太阳表层等离子管破裂形成太阳黑子。 (2) 认为木星在轨道运动中受土星等巨行星的摄动，使木星与太阳距离发生变化，从而随木星等行星的轨道运动调控太阳黑子周并形成蝴蝶图。 (3) 认为1645年后的75年“蒙德极小期(Maunder Minimum)”，近年太阳黑子活动平静期的原因是该时间段，天王星、海王星、土星及木星(同时或多个)处在木星的远日点位或近日点位，使日、木距离超过某一阈值(如使日、木系质心趋近日面或进入太阳内部)，减小(或丧失)对太阳对流层质点的切向力作用之故。 (4) 由于能够量化计算其他星球对木星的摄动力，故能预测太阳黑子活动周的起始和终止时间及太阳黑子活动周活动的强弱。预测第24太阳活动周是强度较弱的周期，预测该周终止日期约在2016年左右。25太阳活动周要到2020年左右达到峰位，预测该周2026年左右终止。预测25太阳活动强度比24周强，但比23太阳活动周强度弱。
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user: 摘 要 采用Gleeble-3800热模拟试验机对5083铝合金进行热压缩实验，并利用有限元分析软件DEFOM-3D对5083铝合金在变形温度为400℃应变速率为1 s −1 ，变形温度为400℃应变速率为10 s −1 ，变形温度为500℃应变速率为1 s −1 条件下热压缩过程进行数值模拟，利用后处理程序，分析了合金内部的应变场、应变速率场、应力场和温度场变化。研究表明：5083铝合金热压缩过程具有明显的变形不均匀性，试样分为易变形区、难变形区和自由变形区；为了合理预测再结晶晶粒尺寸，需对实验数据进行修正。 关键词 :5083铝合金，热压缩，有限元分析，变形不均匀性
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user: 1. 引言 现代材料物理模拟技术中利用热/力实验模拟装置对小试样进行试验检测，可快速、准确地研究材料在近似于实际情况下的性能和组织的变化规律，因此物体模拟技术在材料工程界受到广泛重视。压力加工作为物理模拟技术在热加工工艺研究中最重要的领域之一，其目的在于通过材料在不同变形条件下热压缩变形获得的不同性能和组织，从而确定最佳的热加工工艺[ 1 ] -[ 3 ] 。但在圆柱体试样的热压缩过程中，通常由于端面存在较大摩擦力，变形后试样往往会出现上下端面小而中间凸的腰鼓状，即发生不均匀变形。变形的不均匀将直接影响材料的析出动力学与形变再结晶，从而导致相应区域性能与组织特性不均匀 [ 4 ] [ 5 ] 。因此，深入研究热压缩试样纵剖面上变形不均匀性及其规律，对指导物理模拟实践具有重要意义。 随着计算机技术的迅速发展，诸如DEFORM、ABAQUS、COMSOL Multiphysics等有限元软件在科学研究与工程领域应用越来越广泛，有限元模拟通过将数学方程转化为数字式图象来描述材料变形过程中的物理现象，可有效提高科研效率。通过实验数据与有限元模拟相结合的方式是研究材料热压缩过程中不均匀变形的有效途径 [ 6 ] [ 7 ] 。 本文通过Gleeble-3800热模拟试验机在变形温度为300℃~500℃、变形速率为0.01~10 s −1 、变形量为50%范围内对5083铝合金进行了热压缩实验，以实验数据为基础建立DEFOM-3D有限元模型，通过软件模拟了5083铝合金在变形温度为400℃应变速率为1 s −1 ，变形温度为400℃应变速率为10 s −1 ，变形温度为500℃应变速率为1 s −1 条件下的热压缩变形过程，利用后处理程序分析了试样不同部位应变场、应变速率场、应力场和温度场的不均匀性特征，为材料物体模拟过程的不均匀性研究提供了参考依据。
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user: 2. 实验方法 2.1. 实验材料与物理模拟 实验用材料为已再结晶的5083铝合金板材，板材经机加工成Φ10 × 15 mm的圆柱体试样。在Gleeble- 3800热模拟机上进行等温压缩实验，压缩温度分别为300℃、400℃、500℃，应变速率分别为0.01、0.1、1、10 s −1 ，变形量为50%，压缩时试样两端添加石墨片并均匀涂上润滑剂(75%石墨 + 20%机油 + 5%硝酸三甲苯脂)以减小摩擦的影响。加热温度为5℃/s，保温2 min。对物理模拟实验数据进行处理，计算出Al-4.5Mg-0.6Mn铝合金材料在变形温度为300℃~500℃、变形速率为0.01~10 s −1 、变形量为50%范围内的本构方程为： 其中έ为变形速率；σ为流变应力；R为摩尔气体常数；T为变形温度。 2.2. 有限元模型的建立 用DEFORM-3D有限元软件建立热压缩变形过程的三维有限元模型，模型如图1所示。模拟试样尺寸与实验试样尺寸保持一致，均为Φ10 × 15 mm，为减少计算量，选取圆柱体试样的1/2进行模拟运算；两端压头材料特征设定为刚性，压缩试样材料选用5083铝合金，材料流变应力本构关系选用上述实测数据所计算出的本构方程；实验过程中一端固定，另一端以恒定应变速率沿Z向变形至50% (真应变0.69)；模拟过程中试样整体温度设定为400℃或500℃。