DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 本文根据Nation与Macalister (2010) [ 1 ] 的语言课程设计模型，结合托福口语考试的任务特点和官方要求，探讨了托福口语教学中运用翻转课堂型课程授课的必要性，避免千篇一律的传统教学模式给学员带来的低分结果和口语能力始终无法得到有效提升的状况。本文针对国内托福口语教学现状，阐述了托福口语翻转课堂型的课程设计在语言课程设计模型理论依据指导下的具体实施方式，以及这些策略实施时需要注意的事项，并结合作者的真实教学案例进行分析，供托福口语教学者参考。 关键词 :语言课程设计模型，托福口语，翻转课堂 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. 基于语言课程设计模型的托福口语课程设计分析 根据Nation与Macalister的语言课程设计模型，语言课程的设计需要考虑以下几个要素：环境分析、需求分析、遵循原则、目标确立、内容与顺序、格式与呈现、监控与评估以及课程评估 [ 1 ]。本部分内容将针对托福考试口语科目教学对以上要素做出分析。 1.1. 环境分析 中国的托福课堂上，就口语单项学习而言，6~8人的小班型也极有可能出现学员口语水平不均的情况。Jeremy Harmer教授曾指出英语学习者所处的水平可大致分为三类：beginners (初级学习者)，intermediate students (中级学习者)以及advanced students (高级学习者)，且处于不同阶段的学员有不同的特点和学习需求 [ 2 ]。初级学习者的学习压力最大，学员最容易在这个阶段发现英语学习的乐趣，也最容易在这个阶段产生挫败感。中级学习者往往会遇到学习上的瓶颈，产生plateau effect，不易发现自身的显著进步，急需教师帮助他们设定清晰的学习目标，给予他们更富有挑战性的任务并更加深入地分析他们习得的语言。高级学习者需要教师帮助指出仍需要努力的地方，且教师应鼓励他们越来越多地为自己的学习负责 [ 2 ]。然而，托福口语课堂中如果同时出现这三个水平的学员，教师会发现很难用传统的教学模式既保证初级学习者获得自信，又保证中、高级学习者迅速获得提升。更复杂的情况是，同一个托福班级的学员又会分为“首次接受培训”和“已有培训经历”两种情况，而其中“已有培训经历”又可以分为“与之前培训黏度较大”和“与之前培训黏度较小”两种情况。如果教师讲得快了，首次培训的学员跟不上；讲得慢了，有培训经历的学员会觉得内容重复，效率低下。此外，培训学校课堂授课时长有限，且很难监督学员课下学习情况，这也是一个不可忽视的环境因素。 1.2. 需求分析 根据《托福考试官方指南第5版》(以下简称《官方指南》)的建议，备考托福口语，最佳练习方式是和以英语为母语的人交流。要尽可能地找他们说话，这一点至关重要 [ 3 ]。显然中国大陆备考托福的学员并非都具备条件与英语为母语的人交流，但《官方指南》中的建议无疑强调了口头训练与考试高分之间的重要关联。根据2018年的全球托福分数数据，中国考生的口语平均分是19分 [ 4 ]，为四科当中平均分最低的一科，这个分数不仅会影响中国学生的托福总分，也会因口语单科过低而无法满足部分院校或专业对单科成绩的要求。因此，中国托福学员的现状是：在急需取得高分的需求下，他们需要掌握更多口头交流的技能，符合托福口语评分标准的高分要求，也需要更多的口语实战提升流利度和准确度，但由于课外语言环境的影响，他们又普遍缺乏这种技能练习和实战。 1.3. 确立目标 本文将“确立目标”这一要素放在“遵循原则”之前分析，主要原因是托福教学的原则是紧密围绕学习目标的。由于托福口语考试打分依据是Speaking Scoring Rubric [ 3 ]，课堂授课也会以评分标准为学习目标。托福口语评分整体上关注以下三个维度：Delivery：表达清晰流畅，发音准确，节奏自然，并有自然的语调模式。Language Use：有效使用词汇语法表达想法，有效使用基本结构和复杂结构，合理运用词汇。Topic Development：充分回答提问，表达连贯，论证充足，条例清晰。学员根据目标分数，匹配相应的评分标准，并在学习过程当中实现评分标准中对发音、语言、内容的各项分目标的要求。 1.4. 遵循原则 Nation与Macalister在Language Curriculum Design一书中提出了20条与内容顺序、格式呈现、检测评估有关的基本原则 [ 1 ]。根据托福口语课堂的学习目标，其中的以下几条原则总结需要引起课程设计者与教师的重视： 内容顺序方面：托福口语课程需帮助学生最有效地运用已经学过的知识，逐步增加语言知识点的学习并不断深化技能与策略的使用。学生需有一定间隔的、重复多次的机会在各种不同语境下再次关注想要学习的内容并加强练习巩固。托福口语课程需训练学生如何学习语言并且可以监控和觉察自我的学习，帮助学生成为高效独立的语言学习者。 格式呈现方面：托福口语课程需包含大量的语言为中心的学习，如发音、语法、话语特征等。同时也需包含足够的活动帮助学生提升流利度，使学生在输入和输出方面都可以熟练使用他们已经了解的语言。托福口语学习者尤其应被激励多做输出练习，并对语言学习有深入的思考。此外，托福口语学员需要有尽可能强烈的学习动机，在学习过程中保持乐趣，并认为所学内容是非常有价值的。 监控反馈方面：学生需要得到有效监督，及时发现自身问题，得到有价值的形成性反馈，帮助他们不仅提升任务层面的水平，同时更好了解口语学习的进程和如何改善自己的学习习惯。 1.5. 课程评估 托福口语教师需要对课程进行形成性评估。在此过程中，教师需要结合学员的自我评估和同伴评估，收集学生学习情况的相关证据，再结合学生对课程的反馈情况，对课程设计进行调整。总之托福口语课程是一个教师需要不断从学员身上获取信息再进行课程完善的过程，因此教师对学员任务表现以及评估的观察和记录至关重要。 以上要素分析可用以下表1进行简要汇总： Table 1 TOEFL speaking class analysis based on language curriculum design mode 语言课程设计模型要素 托福口语课程要素分析 环境分析 学生水平不均 学生课前培训经历不同 课堂时间有限 需求分析 急需口语提分以不影响总分 需要更多的实战练习 缺乏提升口语实战技能的环境 目标确立 托福口语官方指南评分标准 遵循原则：内容顺序 课程需帮助学生最有效地运用已经学过的知识，逐步增加语言知识点的学习并不断深化技能与策略的使用 学生需在不同语境重复关注学习内容并加强练习巩固 学生需成为可以监控和觉察自我学习的高效独立的语言学习者 遵循原则：格式呈现 课程需包含大量的语言为中心的学习，如发音、语法、话语特征等 包含足够的活动帮助学生提升流利度，学员应被激励多做输出练习，并对语言学习有深入的思考 学生有强烈的学习动机，在学习过程中保持乐趣，并认为所学内容是非常有价值的 遵循原则：监控评估 学生需要得到有效监督，得到有价值的形成性反馈 课程评估 对课程进行形成性评估，教师需要更多来自学生的学习证据 表1. 基于语言课程设计模型的托福口语课程要素分析
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user: 3. 翻转课堂课程模式在托福口语教学中的应用策略 将翻转课堂运用到托福口语教学中，并不意味着完全翻转Bloom Taxonomy的模式，而是要结合托福口语的教学特点。在托福口语传统授课模式中，“课堂”并不意味着只有Lower Order Thinking Skills (低阶思考技能)，“课下”也并不意味着只有Higher Order Thinking Skills (高阶思考技能)。常见托福口语传统授课模式总结见表3： Table 3 Traditional teaching model in TOEFL speaking clas 传统模式 课堂 课下 理解题目特点 理解答题流程 积累常识 了解词汇与表达 理解应试要求 理解答案样本 应用以上习得知识回答问题 记忆课堂习得词汇与表达 应用题目特点、答题流程、评分标准、词汇表达来回答新题目，交给教师批改 评估自己的答案 分析答案失分的原因 模拟练习 表3. 托福口语课堂传统模式 从表3可已看出，托福口语传统授课中“课堂”也会包含“应用”这样的Higher Order Thinking Skills (高阶思考技能)，“课下”也会包含“记忆”这样的Lower Order Thinking Skills (低阶思考技能)，因此托福翻转课堂并不单独以技能高低作为“课堂”与“课下”的分界线，而是要额外考虑以下三个要素(见表4)： 1) 是否可用closed questions 和objective tests 检测学习效果 2) 学员较容易自行完成，还是需要由教师指导完成 3) 学员较容易自我监控，还是需要教师监控 Table 4 Elements for classifying tasks before and after class in TOEFL speaking flipped classroo 可用 closed questions和objective tests检测学习效果 学员易自行完成 学员易自我监控 是 课前 课前 课前 否 课堂 课堂 课堂 表4. 翻转课堂托福口语课前与课堂任务划分要素 比如传统模式中，教师会在课堂上介绍托福口语考试题型、评分标准，做答案样本解析，讲解解题思路，讲解相关概念、语言表达、模板句型，讲解语音现象，做课堂练习、纠音。在课下，要求学生背诵讲过的语料、句型，参照评分标准答新题目，发给老师批改。在这个模式中，“介绍”、“讲解”的内容学员通过自行去理解，并完成相应练习，就可以达到学习目的，而“背诵”、“答新题目”等任务较难自我监控，而且很难由学员自行判断是否完成合格，这是需要老师在场帮助才能高效完成的任务。 图2. 课前检测 按照翻转课堂模式，学员需课前提前读讲义题型介绍、评分标准、听样本音频，列出音频内容的结构框架，根据评分标准写出解析，翻译万能理由、同义替换、模板句型，查出并整理不认识的词的词义和发音，读讲义中的语音现象解析，听教师的回答示范音频，并做跟读练习。这些任务完成后，课堂上会先由教师检测回顾作业中的知识点，为了保证高效，这些知识点应该可以用closed questions和objective tests来检测，如图2。 检测过后，教师可以根据解题要求和技巧展开活动：学员会在课堂上做出解题思路提纲，做口语任务真题练习，教师会对真题进行反馈，也可以组织学员互评，这样学生可以在教师监督和同伴帮助下完成较难的任务，顺利习得语言技能。课堂互动还包括应用课前习得的语料做反复的口头造句练习及同义替换练习，通过这样的练习学员也可以自然“背诵”并应用重要的语言知识点。 课堂学习结束后，仍需要一定的课后练习强化巩固，虽然这些任务仍然属于Higher Order Thinking Skills，但对于已经在课堂上练习充分的学员来说，学习的自主性已经形成，课下任务的完成并不困难，这一点已经得到许多研究证实，如Han的相关案例研究 [ 7 ]。因此，托福口语的翻转课堂模式并非一个二分结构，而是分为“课前”、“课堂”、“课后”三部分(表5)。 Table 5 Flipped classroom mode 翻转课堂模式 课前 课堂 课后 理解题目特点 理解答题流程 积累常识 了解词汇与表达 理解应试要求 理解答案样本 了解标准答案构成 检测低级别技能掌握，评估反馈 基于概念理解，根据题目特点、评分标准分析解题思路 运用词汇表达做语言替换练习 对比答案样本，分析异同 模仿答案样本做口头练习 自我评估+教师反馈点评+小组互评+纠正练习 总结整个解题步骤和注意事项 模拟考试 应用总结清单练习题目 自我反馈纠正 对比教师反馈与自我反馈 纠正练习 表5. 翻转课堂模式
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user: 摘 要 基于密度泛函理论(DFT)，利用第一性原理研究了NO 2 分子在本征和掺杂的LaFeO 3 (010)表面的吸附行为。结果发现NO 2 分子和LaFeO 3 (010)表面之间的最佳吸附反应发生在N原子和Fe原子之间。在整个吸附反应中，电子从LaFeO 3 (010)表面转移至NO 2 分子，NO 2 分子充当电子的受体。电子定域函数和态密度的计算结果显示，表面Fe原子的3d轨道和N原子的2p轨道之间发生的强烈轨道杂化。X 2+ (X = Ni， Cu， Zn)取代Fe 3+ 能有效提升LaFeO 3 (010)表面对NO 2 分子的吸附性能，其中Zn 2+ 掺杂体系吸附作用更强。 关键词 :密度泛函理论，LaFeO 3 (010)表面，NO 2 ，吸附，掺杂 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 NO 2 是形成酸雨、光化学烟雾和雾霾的重要物质，对环境和人类健康有很大的危害 [ 1 ] [ 2 ]。因此，NO 2 的治理一直都是研究的热点之一。固体吸附法利用吸附剂对NO 2 发生吸附，因其脱除效果好、成本低、易于再生而被广泛应用。选择性催化还原法作为消除废气中NO 2 的主要方法，催化效率与固体表面上的吸附反应密切相关 [ 3 ]。因此，研究NO 2 在固体表面的吸附反应对于提高脱除效率至关重要。 近年来，钙钛矿型氧化物(ABO 3 )因其优良的热稳定性、化学稳定性、廉价以及易于改性等优点被广泛应用于光催化 [ 4 ]、化学催化 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 和气体传感器 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。研究表明，LaFeO 3 与许多气体分子能够发生强烈的吸附作用，如O 2 [ 13 ]、CO [ 14 ]、CO 2 [ 15 ]、HCHO [ 16 ]、NO [ 17 ]。这表明LaFeO 3 是优良的气体吸附剂。通过对NO 2 在Fe及FeS 2 表面吸附的理论计算发现，NO 2 都更加倾向于吸附在Fe原子上形成化学吸附。吸附反应主要基于N的2p轨道和Fe的3d轨道发生强烈杂化形成的Fe-N化学键 [ 18 ] [ 19 ]，结果表明Fe原子是吸附反应的活性点位。因此，研究NO 2 在LaFeO 3 表面的吸附机理对于实际应用具有重要的意义。另外，在钙钛矿材料的应用研究中，利用离子掺杂优化材料的性能是研究的热点之一。钙钛矿(ABO 3 )中的A位离子一般为碱土金属或稀土金属，具有稳定钙钛矿材料结构、调节B位离子价态的作用。B位离子为过渡金属。实验研究表明，钙钛矿材料的活性主要取决于B位元素。Hernández等人研究了La 0.6 Sr 0.4 BO 3 (B = Fe， Mn， Ti)对汽油燃烧产物炭黑的催化氧化，研究中发现改变B位离子能够影响结构的形态，电荷补偿机制及氧化还原性能 [ 20 ]。Baiker等人研究了ACoO 3 (A = La， Pr， Nd， Gd)中A位离子对催化氧化甲烷的影响，实验结果表明，A位离子对提高材料的催化活性没有帮助。ACoO 3 在甲烷催化反应中的实际活性成分是Co 3 O 4 [ 21 ]。此外，Sun等人研究了Ca 2+ ，Sr 2+ 和Ba 2+ 的A位掺杂对LaFeO 3 吸附HCHO性能的影响，发现上述离子掺杂对LaFeO 3 吸附HCHO没有明显影响 [ 16 ]。因此，B位离子掺杂对钙钛矿的性能有更大影响。Kizaki等人研究了氧空位缺陷对LaFeO 3 体相中LaO(001)表面吸附NO的影响，结果表明，存在氧空位能大幅增强表面对NO的吸附作用 [ 22 ]。因此，研究B位离子掺杂及氧空位缺陷对LaFeO 3 吸附性能的影响是有必要的。 本文基于密度泛函理论(DFT)对NO 2 在LaFeO 3 (010)表面可能的吸附点位进行了模拟计算，旨在通过分析吸附后的相关参数、电子状态等获得吸附反应机理及活性点位。同时，进一步探究了X 2+ (X = Ni， Cu， Zn)掺杂对LaFeO 3 (010)表面吸附NO 2 的影响。
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user: 2. 方法与模型 所有的计算都应用Materials Studio软件的CASTEP程序完成。交换关联能选择GGA-PBE方法描述 [ 20 ]，同时考虑了自旋极化。价电子用平面波基组展开，截断能为400 eV。平面波的计算中采用超软赝势 [ 20 ] 来描述离子芯与价电子之间的相互作用。 LaFeO 3 在常温下为正交相结构，空间群为Pnma62，其磁性表现为G-型反铁磁态 [ 22 ]。(010)晶面为LaFeO 3 的主要解理面。立方相LaFeO 3 的晶格常数为a = 5.535Å、b = 7.888Å和c = 5.599Å。原子的分数坐标为Fe (0.0000， 0.0000， 0.0000)、O 1 (0.2709， 0.0347， 0.2294)、O 2 (0.4940， 0.25， 0.5644) 、La (0.5184， 0.25， 0.0089) [ 13 ]。由于Fe属于3d过渡金属，一般认为需要考虑电子强关联作用，因此采用GGA+U计算方法 [ 23 ]。LaFeO 3 体相计算采用4 × 3 × 4的Monkhorst-Pack k点网格完成布里渊区积分。LaFeO 3 (010)表面的计算使用4 × 2 × 1的k点网格。几何优化和能量计算中，设置的能量收敛标准为2.0 × 10 −5 eV/atom，最大作用力收敛标准为0.05 eV/Å，最大应力收敛标准为0.1 Gpa，最大位移收敛标准0.002 Å。 为了使模型计算结果更加准确，我们测算了不同U值作用下的LaFeO 3 带隙值。结果表明，当U = 5.25 eV时，LaFeO 3 的带隙为2.037 eV，与实验值2.1 eV [ 24 ] 最接近。选择合理的U值有利于体系的计算结果更符合实际，因此在所有的计算中都设定U = 5.25 eV。LaFeO 3 优化后，创建以Fe-O为端面的LaFeO 3 (010)晶面并添加10 Å的真空层模拟周期性边界条件。Slab结构采用1 × 2 × 1超胞模型，包含两个Fe-O层和两个La-O层。结构如图1所示。吸附能的计算表达式为 E = E s urf + NO 2 − ( E surf + E NO 2 ) 。其中， E surf + NO 2 表示吸附体系的总能量， E surf 表示LaFeO 3 (010)表面的能量， E NO 2 表示NO 2 分子的能量。式中，吸附能为负值时，表示吸附可能发生。吸附能的大小是评价吸附稳定性的重要标准。 图1. 以FeO为终端的LaFeO 3 (010)表面
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user: 4. 结论 本文基于密度泛函理论方法研究了正交相LaFeO 3 (010)表面和NO 2 分子之间的吸附作用及X 2+ (X = Ni， Cu， Zn)掺杂和氧空位缺陷对吸附性能的影响。计算结果表明NO 2 分子在正交相LaFeO 3 (010)表面吸附的最佳吸附发生在NO 2 分子中的N原子和LaFeO 3 (010)表面的Fe原子之间，吸附反应后形成了新的Fe-N化学键。反应中电子从LaFeO 3 (010)表面转移至NO 2 分子，NO 2 分子为电子的受体。态密度的计算结果表明吸附反应机理为Fe原子的3d轨道和N原子的2p之间存在强烈杂化。X 2+ (X = Ni， Cu， Zn)掺杂后，LaFeO 3 (010)表面对NO 2 分子的吸附作用变得更强，吸附能更大。Zn 2+ 掺杂对吸附反应的作用更加明显。
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user: 摘 要 为解决四旋翼控制系统和外部环境发生变化时的悬停控制问题，提出了粒子群优化模糊自适应PID控制策略。建立了四旋翼的数学模型，引入了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization， PSO)和模糊自适应PID控制(Fuzzy adaptive PID control)，通过粒子群算法对模糊自适应PID控制在线优化来整定PID控制参数，进而提出PSO-Fuzzy-PID控制方法并应用于四旋翼的悬停控制中。MATLAB仿真结果表明，相较于传统PID控制、模糊自适应PID控制，本文中设计的控制方法具有更好的控制性能和适应能力。 关键词 :四旋翼，粒子群优化，模糊自适应，悬停控制 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 近年来四旋翼飞行器由于可以垂直起降，自由悬停，且易于操控，在军用和民用领域的应用非常广泛 [ 1 ]。但是四旋翼是一种非线性、强耦合、欠驱动的复杂系统 [ 2 ] [ 3 ]，实现其悬停的稳定控制是现在面对的一个关键问题。 对于四旋翼的悬停控制，比较成熟的传统PID控制是人们使用最广泛的方法之一。传统PID控制是一种非常实用的控制方法，它应用的领域非常广泛，具有容易实现、控制参数较少、稳定性好等优点 [ 4 ]，但当四旋翼控制系统或外部环境出现变化时，由于只有一组固定的PID控制参数，无法针对变化作出调整 [ 5 ] [ 6 ]，就会导致四旋翼控制系统的抗干扰性和稳定性变差。模糊自适应PID控制可以在线整定PID参数，根据控制系统和环境的变化，对PID控制的三个参数作出相应的调整，但是也存在过分的依靠专家经验 [ 7 ] [ 8 ]，无法达到满意的控制效果的问题。粒子群优化算法起源于对鸟群捕食行为的研究，通过粒子群与模糊自适应PID控制的结合，在粒子群每一次优化迭代过程中，先根据系统偏差和偏差变化率由模糊规则表得出初步的PID参数增量，再结合粒子群算法寻优得出的PID参数得到该次迭代的PID参数，进行多次优化迭代得到最终参数，这样就克服了传统PID控制和模糊自适应PID控制的上述缺点，达到更加理想的控制效果。 本文将基于粒子群优化的模糊自适应PID控制器应用于四旋翼定点模式的悬停控制中。首先，建立了四旋翼控制系统的数学模型；其次介绍了模糊自适应PID控制和粒子群优化算法的原理，以及调节PID参数的过程；进而提出了粒子群优化模糊PID控制的悬停控制方法；最后，在Matlab中进行仿真。仿真结果表明该方法在提高系统动态性能和稳定性方面都优于传统PID控制和模糊自适应PID控制。
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user: 2. 四旋翼飞行器建模 为建立系统的数学模型，我们首先定义相关的坐标系。 O - x g y g z g 是地面惯性坐标系， o - x b y b z b 为机体坐标系。其中 θ 代表俯仰角度； ψ 代表偏航角； ϕ 代表滚转角，定义的坐标系如图1。 不考虑两个坐标系之间的线运动，即假设O与o相重合时，我们可以通过旋转使得两个坐标系相互重合。所以，我们可以获得两个坐标系的坐标转换矩阵： R = [ C ψ − S ψ 0 S ψ C ψ 0 0 0 1 ] ∗ [ C θ 0 S θ 0 1 0 − S θ 0 C θ ] ∗ [ 1 0 0 0 C ϕ − S ϕ 0 S ϕ C ϕ ] = [ C ψ C θ C ψ S θ S ϕ − S ψ C ϕ S ϕ S ψ + C ψ S θ C ϕ C θ S ψ C ϕ C ψ + S ϕ S θ S ψ S ψ S θ C ϕ − C ψ S ϕ − S θ S ϕ C θ C ϕ C θ ] (1) 其中 S θ 形式代表 sin θ ，其它的符号以此类推。 ψ ， θ ， ϕ 分别表示偏航、俯仰、滚转角度。在机体坐标系下，设四个旋翼的升力为 F i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ) ，则四旋翼受到的升力F B 可表示为： 图1. 四旋翼系统的数学描述 { F B = [ F x ， F y ， F z ] T = [ 0 ， 0 ， U 1 ] T U 1 = F 1 + F 2 + F 3 + F 4 (2) 利用上面得到坐标转换矩阵R得出地面惯性坐标系下的升力F E 为： F E = [ F X ， F Y ， F Z ] T = U 1 [ S ϕ S ψ + C ψ S θ C ϕ ， S ψ S θ C ϕ − C ψ S ϕ ， C ϕ C θ ] T (3) 忽略四旋翼所受的空气阻力可得： { X ¨ = U 1 ( S ϕ S ψ + C ψ S θ C ϕ ) / m Y ¨ = U 1 ( S ψ S θ C ϕ − C ψ S ϕ ) / m Z ¨ = U 1 C ϕ C θ m − g (4) 令 I X ， I Y ， I Z 为四旋翼三个轴上的转动惯量， U 2 ， U 3 ， U 4 为四旋翼的滚转力矩、俯仰力矩和偏航力矩，假设四旋翼的结构是完全对称的，忽略陀螺效应和空气阻力，四旋翼的小角度运动模型如下： { ϕ ¨ = U 2 I X ， ( U 2 = k b ( w 2 2 − w 4 2 ) ) θ ¨ = U 3 I Y ， ( U 3 = k b ( w 3 2 − w 1 2 ) ) φ ¨ = U 4 I Z ， ( U 2 = k b ( w 1 2 + w 3 2 − w 4 2 − w 2 2 ) ) (5) 最后我们将四旋翼的数学模型简化如下： { X ¨ = U 1 ( S ϕ S ψ + C ψ S θ C ϕ ) / m Y ¨ = U 1 ( S ψ S θ C ϕ − C ψ S ϕ ) / m Z ¨ = ( U 1 C ϕ C θ / m ) − g ϕ ¨ = U 2 / I X θ ¨ = U 3 / I Y φ ¨ = U 4 / I Z (6)
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user: 3. 模糊自适应PID控制系统 四旋翼无人机模型是非线性的，在实际飞行过程中，环境发生变化，传统PID控制难以实现稳定的控制。设计一种模糊自适应PID控制系统，对四旋翼仿真系统输出的悬停信号与期望悬停信号取差，遵照设定好的模糊规则，根据悬停信号差值和差值变化率，得到相应的PID参数的增量，实现PID参数的调整 [ 9 ]。 反馈悬停信号与期望悬停信号差值和差值变化率分别为e和ec，模糊自适应PID控制结构框图如图2。 图2. 模糊自适应PID控制框图 以悬停信号差值以及悬停信号差值变化率为输入，比例 k p 、积分 k i 、微分 k d 的模糊矩阵如图3~5。 设“NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB”为“−3，−2，−1，0，1，2，3”，根据e和ec，遵照模糊矩阵的整定规则按照式(7)对比例 k p 、积分 k i 、微分 k d 的参数进行调节。 k p = k p 0 + Δ k p ， k i = k i 0 + Δ k i ， k d = k d 0 + Δ k d (7) 图3. k p 整定规则 图4. k i 整定规则 图5. k d 整定规则
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user: 4. 基于粒子群优化的模糊自适应PID参数优化结构 粒子群优化算法(PSO，又叫鸟群觅食算法)：是1995年由Eberhart博士和Kennedy博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究。我们把待优化问题的解看作一个粒子，粒子经过迭代寻找最优解，实现对参数的优化 [ 10 ] [ 11 ]。 粒子群优化算法的位置和速度更新公式如下： v k + 1 = ω v k + c 1 r a n d (   ) ( p b e s t k − x k ) + c 2 r a n d (   ) ( g b e s t k − x k ) (8) x k + 1 = x k + v k + 1 (9) 式中， ω 称为惯性权重，惯性权重的大小决定粒子当前速度继承的大小； v k 是粒子的速度； x k 是当前粒子的位置； p b e s t k 表示粒子本身找到的最优解的位置； r a n d (   ) 是介于(0，1)之间的随机数； g b e s t k 表示整个种群目前找到的最优解的位置； c 1 和 c 2 称为学习因子；通过改变 c 1 和 c 2 值的大小可以调整 p b e s t k 和 g b e s t k 对粒子吸引的影响强度。 本文设计的基于粒子群优化的模糊自适应PID控制器，通过粒子群优化算法对 k p 、 k i 、 k d 三个参数进行寻优，同时通过实际输出的悬停信号与目标悬停信号的差值e，差值变化率ec，按照制定好的模糊规则得到比例 k p 、积分 k i 、微分 k d 三个参数的增量，即 Δ k p 、 Δ k i 、 Δ k d ，然后按照式(7)得到优化的参数。基于粒子群优化的模糊自适应PID控制器参数优化结构框图和仿真流程图如图6，图7。 图6. 粒子群优化模糊PID控制框图 图7. 粒子群优化模糊PID仿真流程图 1) 粒子群优化算法初始化。待优化的参数分别为比例 k p 、积分 k i 、微分 k d ，维数为3；设定粒子群算法的惯性权重 ω 为1；为了方便优化，本文构造50个粒子，40次迭代，初始的搜索范围设计在已知数据的上下空间内。 2) 适应度值的计算。本文对四旋翼悬停控制的自适应PID控制器的比例、积分、微分的参数优化，采用ITAE指标作为适应度函数，即时间与绝对误差乘积的积分。它可以很好地体现系统的偏差与时间的关系，数值越小时控制性能越好，公式为： J = ∫ 0 ∞ t | e ( t ) | d t (10) 3) 粒子群优化算法的更新和终止。粒子群优化仿真主要分为两个环节，一个是粒子群优化寻优的m文件，另一个是Simulink仿真模型，这两个环节是相互联系合作的。在优化过程中，粒子群算法构造粒子并在Simulink模型中仿真计算得到适应度值，然后将得到的适应度值传递到粒子群算法进行下一代的迭代计算。如此循环往复，直到达到预先设定好的指标或最大迭代次数时，终止算法。将仿真计算得出的比例、积分、微分参数作为自适应PID控制器的参数输入到位置控制仿真模型中，控制无人机的悬停。 在四旋翼无人机悬停控制仿真中，采用仿真模型的运行时间与系统偏差的绝对值来计算适应度值： J = ∫ 0 T t | e ( t ) | d t (11) 上式中，T为仿真模型运行时间，e为系统偏差。
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user: 5. 系统仿真及结果 5.1. 基于粒子群优化的模糊自适应PID控制器的参数优化仿真 四旋翼的仿真控制模型主要包括两个回路：一个是内环的姿态控制回路，另一个是外环的位置控制回路 [ 12 ] [ 13 ]。定点模式下的四旋翼仿真模型主要包括x、y、z三个输入阶跃信号的悬停控制器。本文是在四旋翼仿真模型的位置控制封装模块中加入了三个粒子群优化模糊自适应PID控制器，来控制x、y、z三个悬停控制器。在MATLAB的Simulink模块构建了四旋翼定点模式下的仿真模型如图8。 图8. 四旋翼仿真模型 仿真过程包括粒子群优化模糊自适应控制器仿真模型、模糊PID控制程序、粒子群优化控制程序和Simulink仿真模型连接的程序、粒子群优化控制程序四部分。 第一部分：在图8四旋翼仿真模型的位置控制模块中加入三个粒子群优化的模糊自适应PID控制器，分别控制，x、y、z三个输入。粒子群优化模糊自适应控制器主要包括两个模块：一个是模糊自适应PID控制器，另一个是粒子群优化PID控制器。x、y、z三个输入的粒子群优化模糊自适应PID控制器原理相同，以x输入的控制器为例，位置控制模块、粒子群优化模糊自适应PID控制器模块如图9、图10。 第二部分：构建模糊自适应PID控制程序的m文件，初始化参数，确定描述输入输出变量语言值的模糊子集，并设置输入输出变量的论域，利用Matlab模糊控制工具箱设计仿真模型中的模糊自适应PID控制器。 第三部分：在图7中，构建m文件，编写连接四旋翼Simulink仿真模型与粒子群优化算法的程序。在m文件中将x(1)、x(2)、x(3)的值赋给 k p 、 k i 、 k d ，将参数导入仿真模型中进行仿真，并将得到的ITAE性能指标传递给粒子群优化算法，用于粒子群的迭代更新。 第四部分：编写粒子群优化算法程序，在编写好的程序中调用第三部分的连接程序，将由Simulink仿真模型得到的适应度值调用到编写好的算法当中。 5.2. 仿真结果比较分析 本文对四旋翼x，y，z三个悬停控制器进行了控制，在四旋翼位置控制模块(如图9)加入了三个粒子群优化模糊自适应PID控制器(如图10)，控制原理相同。以四旋翼定点模式下的仿真模型的x输入为例进行仿真结果的比较分析。 图9. 位置控制模块 图10. 粒子群优化模糊自适应PID控制器 普通PID参数 k p = 100 ， k i = 2 ， k d = 88 ；采用模糊自适应PID控制后参数 k p = 379 ， k i = 0 ， k d = 200 ；采用粒子群优化算法之后得到四旋翼x控制器最优控制参数为别为 K p = 500 ， K i = 0 ， K d = 200 ，最优适应度值为 J = 268 ，粒子群优化选优过程中的适应度值的变化如图11。 将加入粒子群优化算法后的模糊自适应PID控制器的仿真结果与模糊自适应PID控制及普通PID控制仿真结果放到一个图进行比较，仿真结果如图12。 图12中，曲线1代表普通PID对阶跃信号的响应曲线，曲线2表示未加入粒子群优化算法的模糊自适应PID控制器的悬停信号输出曲线，曲线3代表使用粒子群优化算法优化之后的悬停信号输出曲线。由图可以看出，模糊自适应PID控制的抗干扰性和稳定性要优于普通PID控制。在响应阶跃悬停命令的过 图11. 适应度值随迭代次数变化曲线 图12. 仿真结果比较图 程中，模糊自适应PID控制的超调更小，波动也更少；在对四旋翼进行悬停控制时，模糊自适应PID控制抗干扰性能好，波动性小，而只采用普通PID控制算法容易受到外界影响，容易失稳。普通PID控制和模糊自适应PID控制都可以使悬停输出信号趋于稳定，但存在大约4%的稳态误差。经过粒子群优化算法优化过后的悬停信号输出曲线调节时间更短、上升时间更短、超调量更小、稳态误差更小，具有更好的控制性能。
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user: 6. 结论 本文构建了四旋翼定点模式下的悬停控制模型，提出了一种粒子群优化模糊自适应PID控制器的控制策略，并将其应用到构建的模型当中去。结果表明，加入粒子群优化算法的模糊自适应PID控制系统，控制效果达到显著的提升。通过不同控制策略下的系统性能对比，得到如下结论： 1) 普通PID控制在系统参数变化或外部扰动情况下，达不到理想的控制效果。 2) 模糊自适应PID控制，是一种可以在线整定的控制策略，可以根据偏差和偏差变化率的不同，调整PID参数，达到良好的控制效果。将模糊自适应PID控制应用到四旋翼悬停控制中，仿真结果验证了该控制方法的可行性，但是存在实际输出存在一定的稳态误差的问题。 3) 采用粒子群优化的模糊自适应PID控制器的策略，对系统PID参数进行优化，确保了四旋翼悬停控制系统的动态性能和稳定性，通过仿真验证了该控制方法可以使系统输出达到稳定、准确、快速的要求。相较于传统的控制方法，粒子群优化模糊自适应PID控制的方法具有稳定性好、调整速度快、鲁棒性强的特点。
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user: 摘 要 L油田主力层系为浅层明化镇组和深层沙河街组，明化镇组发育浅水三角洲而沙河街组发育辫状河三角洲，本文通过对这两种不同类型三角洲沉积特征的分析，研究了它们形成的油藏差异，浅水三角洲主要形成岩性油藏，而辫状河三角洲则形成构造层状油藏，在此基础上针对两种类型分别形成了不同的建模方法即基于单砂体的确定性建模和基于油组的随机建模，表征了不同类型三角洲的空间分布。 关键词 :浅水三角洲，辫状河三角洲，沉积特征对比，地质建模 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 储层建模研究已经经历了近30年的发展历程 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，如何建立符合地下地质情况的优质模型，为数值模拟提供坚实的物质基础，一直是地质建模人员孜孜不倦的追求。渤海海域大量发育浅水三角洲及辫状河三角洲沉积，这两种沉积类型具有明显的区别，且往往发育于不同的油田，对于它们的表征，前人也多有研究 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，但是多以同一种建模方法采用层状油藏的模式建立地质模型，没有形成系统的对比及针对不同三角洲的相应的建模方法，尤其是在前期研究阶段由于井点资料匮乏，不确定性强，根据地质认识选择建模方法尤为重要。 目前，多层发育的油田将越来越多，而对于多套层系的一体化建模，却未见报道，在以往的地质建模中，也很少涉及。 本课题从基础的地质研究入手，系统总结不同类型的三角洲的异同，探讨其相应的建模方法。
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user: 2. L油田不同类型三角洲特征分析 L油田位于渤海海域南部、莱西构造带西部、垦东凸起东北部斜坡带，北临黄河口凹陷，南接青东凹陷主力含油层系为新近系明化镇组和古近系沙河街组，明化镇组发育浅水三角洲沉积，而沙河街组发育辫状河三角洲沉积，物源均来自于南部垦东凸起。 2.1. L油田浅层明化镇组浅水三角洲沉积地质特征 2.1.1. 沉积相特征 根据岩心沉积构造特征以及分析化验和测井曲线等资料，结合区域沉积环境分析认为，L油田明下段储层主要发育浅水三角洲沉积，根据前人的研究成果 [ 9 ] [ 10 ]，渤海海域浅水三角洲普遍发育三角洲平原，三角洲前缘和前三角洲发育较少，主要沉积微相为水上分流河道以及分流间湾，由于水深较浅，且三角洲平原常年处于湖平面之上，因此其分流间湾沉积泥岩以红褐色为主，前三角洲发育泥岩则以灰绿色为主，因此在岩心上往往表现为杂色特征，而在测井曲线上则以平直型曲线为主。浅水三角洲的另一个典型特征是河道的分流，由于河道分流以后水动力减弱，因此沉积砂岩以细砂岩和中砂岩为主，GR曲线为箱形、钟形和锯齿状；SP曲线比较光滑，呈箱形、钟形与低幅锯齿形。 2.1.2. 储层发育特征 明下段砂地比约为27%，油层主要集中在明下段III、IV、V油组，其中III和V油组砂地比较高，储层较发育。 为了进一步分析储层的发育情况，本次研究统计了各井上单油层分布的情况，根据油层厚度的划分标准，0~2 m厚度的油层为薄油层，2~5 m厚度的油层为中厚油层，5~15 m厚度的油层为厚油层，大于15 m厚度的油层为巨厚油层。对于本油田来说，个数频率和厚度频率显示，总体上以中–厚油层为主(2~5 m)，其中4井和5井以薄油层为主。 2.1.3. 储层砂描 基于以上地质分析，进行了储层反演。选取密度作为区分砂泥岩的敏感参数，获取了密度反演数据体。在地震可识别的厚度下，多属性反演密度数据体与钻井上的砂泥对应关系较好。主要目的砂体在反演数据体基本可识别，砂体的识别分辨率可以达到3 m，即3 m以上砂体都能识别，该数据体满足了砂体精细刻画的要求(图1)，可在反演密度数据体上开展砂体描述工作。 图1. L油田多属性反演密度连井线剖面 本文在密度数据体上进行砂体精细刻画。砂描确定砂体的主要原则有三个：同相轴明显断开或结束的地方确定为描述砂体的边界；两期砂体横向叠加的地方确定为砂体边界；地震资料响应弱，钻井证实储层的地方描述为砂体。 2.1.4. 油藏模式 L油田明化镇组油气藏是在低幅构造背景上发育的受岩性、构造双重因素控制的构造–岩性油气藏和岩性油气藏，每个含油、气砂体具有独立的流体系统，具有“一砂一藏”的特点(图2)。 2.2. L油田深层沙河街组辫状河三角洲沉积地质特征 2.2.1. 沉积相特征 根据区域沉积研究成果，结合测井曲线，沙河街组储层位于辫状河三角洲前缘亚相，主要发育水下分流河道微相，SP曲线较光滑，呈钟形、箱形和锯齿状，GR曲线形态呈齿化箱形或钟形与箱形的复合形。 2.2.2. 储层发育特征 沙二段辫状河三角洲以大于10 m厚砂层为主，平面上也是连片分布，砂体连续性较好。 2.2.3. 油藏模式 沙河街组油藏为构造层状油藏(图3)。 图2. L油田过4-3井油藏剖面图 图3. L油田沙河街组油藏示意图 2.3. L油田浅水三角洲和辫状河三角洲沉积的异同 综上所述，L油田浅层浅水三角洲和深层辫状河三角洲的异同点主要包括岩性、砂地比、砂体厚度、平面分布、油藏模式和储量计算方法等方面(表1)。 Table 1 Statistical table of similarities and differences of shallow water delta and braided river delta deposits in L oilfiel 对比因素 特征说明 浅水三角洲 辫状河三角洲 岩性 岩屑长石砂岩为主 明下段浅水三角洲泥岩红褐色为主 岩屑长石砂岩为主 沙二段辫状河三角洲绿灰色为主 砂地比 明下段浅水三角洲平均27% 沙二段辫状河三角洲平均68% 砂体厚度 明下段浅水三角洲以5 m左右中等厚度砂层为主 沙二段辫状河三角洲以大于10 m厚砂层为主 平面分布 明下段浅水三角洲以浅水三角洲平原为主更接近曲流河沉积特点 沙二段辫状河三角洲以三角洲前缘为主平面呈朵页状分布 油藏模式 明下段浅水三角洲主要发育构造–岩性模式油藏 沙二段辫状河三角洲发育构造层状模式油藏 储量计算 明下段浅水三角洲通过砂描计算储量 沙二段辫状河三角洲通过层面构造计算储量 表1. 浅水三角洲和辫状河三角洲特征异同表
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user: 3. 不同类型三角洲建模方法研究 3.1. L油田浅层地质模型 明下段浅水三角洲沉积，采用以砂体顶底面为基础的单砂体建模方法。利用单砂体顶、底面建立地层模型，砂体就是模型的主要构架，以砂体为控制，结合平面地震属性分析，形成孔隙度、渗透率等属性模型。 3.1.1. 构造模型 模型采用网格大小50 m × 50 m，采用地震输入砂描砂体顶底面，重新插值形成新的砂体顶底面作为输入数据进行层面建模(图4)。 图4. L明化镇组单砂体构造建模 3.1.2. 属性模型 属性模拟采用基于单砂体相控确定性建模，平面变程包含砂体的范围，垂向变程通过变差函数分析得到，一个砂体就是一个砂岩相模型，在相控的基础上并采用地震属性协同模拟，建立孔隙度模型(图5)。 采用孔隙度下限值进行截断，计算净毛比模型。 由于孔隙度与渗透率相关性较好，采用孔隙度作为第二变量进行协同模拟，建立渗透率模型。 图5. L油田浅层明化镇组属性模型建立示意图(左：岩相模型，中：地震属性，右：属性模型) 3.2. L油田深层地质模型 沙二段辫状河三角洲沉积，采用层状构造模式建模。由于辫状河三角洲平面分布比较稳定，砂体多呈层状分布，以沙二段顶底面建立地层框架模型；为突出其空间分布特点，沿层细分切片，提取能够代表储层的地震属性，平面以地震属性为约束，结合纵向砂岩百分比，模拟相模型；在相控基础上完成孔隙度、渗透率等属性模型的建立。 3.2.1. 构造模型 平面网格大小100 m × 100 m，采用油组构造层面建立构造框架模型，相对于浅层单砂体建模，范围大，构造平缓，但是储层的表征需依赖于属性模型的刻画。 3.2.2. 属性模型 通过沿层地震属性切片演绎，分析砂体的平面分布方向，结合区域沉积认识，发现沙二段辫状河三角洲物源方向为西南方向。因此，以平面属性及纵向砂地比为约束，相变程主方向为西南方向，平面变程根据区域认识及属性分布范围选择，完成沙二段辫状河三角洲岩相模型的建立(图6)。 孔隙度、渗透率等属性模型在相模型的控制下，采用随机模拟方法建模(图7)。主变程方向与相模型相同，平面变程根据区域沉积认识选择，垂向变程通过变差函数分析得到。 采用孔隙度c下限值进行截断，计算净毛比模型。 由于孔隙度与渗透率相关性较好，采用孔隙度作为第二变量进行协同模拟，建立渗透率模型。 图6. L油田沙河街组相模型的建立示意图(左：地震属性，中：纵向砂岩百分比，右：岩相模型) 图7. L油田沙河街组相控建立属性模型示意图((a)为相模型剖面图，(b)为属性模型剖面图)
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user: 4. 结论 1) L油田浅层明化镇组发育浅水三角洲沉积，以岩性油藏为主，表现为“一砂一藏”的地质油藏特征，可利用井震结合的储层反演技术精细雕刻砂体的空间展布，因此采用基于单砂体顶底面的确定性地质建模方法表征砂体； 2) L油田深层沙河街组发育辫状河三角洲，以构造油藏为主，表现为“层状模式”的地质油藏特征，地震反演不能精细刻画砂体分布，但是储层砂地比高，可采用基于油组顶底面的随机建模方法表征砂体分布。
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user: 摘 要 词汇搭配在语言学习中起着重要的作用。然而对于语言学习者来说很难正确使用或像母语者那样使用词汇搭配，这进一步阻碍了学习者听说读写等语言技能的提高。产生错误的其中一个原因是词汇迁移，这意味着语言学习者将母语的元素迁移到所学第二语言中的元素。本研究以52篇中国大学生英语作文为研究对象，首先采用定量的方法，分析了词汇搭配错误的频率和词汇搭配错误的种类。另外，定性地分析了由于词汇迁移所带来的词汇搭配错误。整个过程中，词汇搭配错误的提取和检查全部基于在线语料库的帮助下进行。中国学习者使用搭配错误的频率较高，词汇迁移是最主要的原因。研究结果表明，中国大学生词汇搭配错误频率较高，且大多受母语的词汇迁移所影响，为语言教学提供了新思路。 关键词 :词汇迁移，词汇搭配，语言学习，语料库 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. 简介 词汇对于学习语言来说是一项基本知识，在语言学习过程中占有主导地位。因此，词汇的搭配也被认为是非母语者在语言学习过程中的一个重要而又困难的问题。在2010年，Arnon和Snider的研究表明 [ 1 ]，语言学习者在使用词汇搭配时，是逐字考虑进行选择的，而不是把搭配中的所有元素作为一个整体来考虑。基于这种情况下，语言学习者的写作中经常会发现词汇搭配错误，从而影响着他们的写作能力。 当研究语言学习者词汇搭配错误的原因时，部分研究者提出了由于第一语言影响所学外语的词汇迁移的概念。Gas提出 [ 2 ]，语言学习者经常会把母语的元素迁移到外语的使用。特别是对于母语为汉语的学习者而言，汉语词汇搭配中的词素顺序与英语词汇搭配的差异性，以及汉语多义词的翻译困难，增加了因母语词汇迁移而造成英语词汇搭配错误的可能性。因此，本研究旨在调查中国大学写作中英语词汇搭配错误的证据，并对词汇迁移对英语词汇搭配可能造成的影响进行调查。同时，会对不同类型的英语词汇搭配错误进行划分和比较。
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user: 2. 研究问题 本研究将解决一下三个研究问题，分别为： 1) 中国大学生英语作文中常见的词汇搭配错误类型有哪些？ 2) 哪些词汇搭配错误可能与词汇迁移有关？ 3) 对中国学生的英语词汇搭配学习和教学有什么启示？
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user: 3. 文献综述 3.1. 词汇迁移 词汇搭配学习是语言学习的重要组成部分。然而，由于词汇的复杂性，许多二语学习者不能完全掌握二语词汇，他们在二语口语和书面产出中经常出现母语迁移错误 [ 3 ]。在L2词汇学习的一些初步研究中，发现了词汇层面上母语对二语习得的强烈影响。正如Yip所说 [ 4 ]，从教学的角度来看，词汇迁移错误是非常具有启示性的，因为它们反映了母语知识会被迁移且母语迁移会如何影响二语习得。在词汇搭配方面，人们普遍认为它很难学习，尤其是对于非母语人士来说 [ 5 ]。其中一种解释是，语言学习者必须了解整个短语在源语言中的意义以及目标语言中的典型用法，而不是简单地逐字翻译。对于语言学习的初学者来说，他们的母语是他们获取学习外语的唯一语言信息，因此他们必须经历一个认知过程，将他们所知道的知识转化为他们正在学习的知识 [ 6 ]。研究发现，语言学习者在母语和二语之间建立了对等的关系，并在不同语言的两种搭配中迁移了他们认为共同的元素 [ 7 ]。另外研究者们还指出了词汇搭配迁移的其他原因，如不同语言中语义韵律的差异，这在Dorna和Emele的研究中得到了支持 [ 8 ]。为了解释语言学习者，尤其是外语学习者，在词汇或配的学习和教学中遇到的困难，原因之一可以归结为母语向二语的迁移。因此，为了提高词汇或交际教学水平，研究者们进行了大量有关母语迁移的研究。 3.2. 母语迁移 如果语言学习者被要求用外语进行交流，他们通常会表现出一种倾向，即把第一语言中的成分无意识地“迁移”到第二语言(即目标语言)的言语模式上。尽管母语迁移现象已被广泛接受，但不同领域的学者却从不同的角度来探讨这一问题，即使在今天，“迁移”一词本身的定义和恰当性也一直备受争议。例如，Kellerman建议，这个术语只用于指从一种语言到另一种语言的特征整合过程，它和另一些术语如“干扰”和“跨语言影响”表述的是同一现象 [ 9 ]。Grosjean指出，术语“迁移”应该用来指母语对二语的永久影响，而“干扰”则用来描述二语中的语言生产中不时出现母语特征的情况 [ 10 ]。大多数学者在心理语言学领域使用“干扰”一词，而二语习得领域的语言学家更喜欢使用“迁移”或“跨语言影响”，因为他们认为前者在本质上包含负面含义 [ 11 ]。一个被广泛引用的关于迁移的定义是Odlin在他的著作《语言迁移》中所述 [ 12 ]： 迁移是由于目标语言和任何其他语言之间的相似性和差异而产生的影响，这些语言以前(也许是不完全)习得过。 具体来说，本研究中的迁移指的是学习者母语(汉语)对二语(英语)词汇学习的影响。 虽然在一般的迁移现象中存在着很大程度的一致性，但不同的学者对迁移的各个方面给予了具体的重视。例如，McWhinney指出，在词汇、概念化、语用学、语音和音韵学等层面上，迁移比其他层次更容易发现，综合性和生产性的过程都表现出迁移的证据 [ 13 ]。当谈到迁移发生的阶段时，Pienemann提出了一种发展观点，即学习者在获得足够的二语知识之前不会从母语迁移元素 [ 14 ]。换言之，中级和高级学习者比初级学习者更容易进行母语迁移，后者仍处于学习第二语言的初级阶段，缺乏第二语言的熟练程度。相比之下，Lefebvre、White和Jourdan认为，一般情况下，母语在二语学习的早期阶段起着至关重要的作用，而在后期阶段，如果缺乏积极的证据，它仍然会影响二语习得 [ 15 ]。此外，研究发现，二语学习者或双语者之间的迁移方向不仅限于从一语到二语或从二语到一语 [ 16 ]，多语种之间的情况更为复杂，因为它们不仅可能将一语元素迁移到二语，还可能从一语迁移到三语，从二语迁移到三语 [ 17 ]。因此，母语极有可能被迁移到目的语，从而影响学生的词汇搭配学习和语言学习。
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user: 4. 数据收集与语料库软件介绍 4.1. 学习者语料库 本研究为试图找出英语词汇搭配模式，并找出可能由于母语向二语负迁移而导致的词汇搭配错误，在SketchEngine建立了一个学习者语料库(图1)，包括至少52篇由中国大学生撰写的学术英语论文，其中大部分学生就读于英语相关的专业。此外，为了保证数据的充分性，要求每篇论文的字书均在2000字以上，总字数为146，591，确保可以找到大量的词汇搭配以供分析。 图1. SketchEngine中构建的学习者语料库摘要 4.2. 参考语料库 本研究首先通过笔者手动筛选高亮学习这语料库中的任何可能的词汇搭配错误，随后辅助Grammarly把学习者语料库进行再一次筛选，两次筛选尽可能标记出所有可能的词汇搭配错误。然后，所标记的词汇搭配到底正确与否，需要使用参考语料库进行进一步的检验。参考语料库为concordance English v.8.3 (http://www.lextutor.ca)。concordance English拥有大量的英语语言样本语料库，因此可以通过它来识别英语中地道的词汇搭配，如为了检验“make efforts”这个搭配是否正确，我们可以通过concordance English v.8.3对词汇搭配正确与否检验(见图2)。如图4所示，可以将关键字“make”设置为一个家族词，以便可以搜索其所有不同形式的家族词(例如“making”“made”和“makes”)，以获得搜索结果。此外，将关联词“effort”设置为在任意一方3个词内搜索与关键字相伴的，从而扩展搜索区域，以获得更准确的检验。结果根据图3中的搜索结果，可以发现尽管它在不同的上下文中以不同的形式出现，词汇搭配“make efforts”在语料库中的使用频率很高(百万分之25)，因此这种词汇搭配对于学习者来说是正确的，是地道的或标准的英语。 图2. 在语料库Concordance English v.8.3中检验词汇搭配正确性，“make efforts”为例 图3. 在语料库Concordance English v.8.3中“make efforts”的检验结果 另一个使用的检验程序是SkerchEnigne，这是前面提到的创建学习者语料库的数据库。然而，在这里，英国国家语料库(BNC)被用作参考语料库，以确定某些英语搭配在中国学习者写作中的有效性和正确性。在SketchEngine中，有两种方法可以用来检查词汇搭配的正确性。仍以词汇搭配“make efforts”为例，如图4显示，可通过在“make”和“efforts”之间加星号，来搜索这个词汇搭配中间存在其他词汇的情况。另一方面，SketchEngine还可以设置为搜索“make”和“efforts”之间的任意数量的单词。将主要引导词“make”两边的单词距离设置为5，如图5所示，搜索结果可以显示出更多与搭配“make efforts”相关的结果(例如，“efforts should be made”和“make an ever greater efforts”)，这有助于进一步研究词汇搭配在参考语料库中的使用频率，判断其是否正确。 图4. “make efforts”在SketchEngine语料库中的搜索结果1 图5. “make efforts”在SketchEngine语料库中的搜索结果2 通过这两个参考语料库，对学习者语料库中所有可能出现的词汇搭配错误进行了检查，并对搭配错误进行了识别。词汇搭配错误使用的原因可能是由于掌握不足、母语迁移或其他原因，因此研究者将进一步探讨那些被认为可能是母语迁移组引起的词汇搭配错误，并给出它们的母语等价物和判断的原因。此外，考虑到共有6种词汇搭配类型，“错误库”中的所有词汇搭配错误都将标记其类型，并在Excel电子表格中单独分组。在识别出母语迁移引起的词汇搭配错误后，将其输入Excel电子表格作为一个“库”，并将其分为不同的类型，运用这种定性研究方法可以解决第一个研究问题。随后，采用定量研究方法进行计数和计算。如前所述，所有可能由母语迁移引起的词汇搭配错误都被标记并归类为不同类型，因此不同类型的词汇搭配错误将被分别计算。通过比较不同词汇搭配错误类型的数量，可以回答第二个研究问题，即中国学习者通常会犯哪些类型的搭配错误。此外，还将计算每种类型的错误频率，并提供如下公式： 错 误 频 率 = 错 误 数 量 总 字 数 × 1000 通过比较，得出中国学习者最常误用的词汇搭配类型，对中国学习者的词汇搭配教学具有一定的指导意义。