DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 在金融市场上，贷款可以提高资金在不同企业之间的流动性，是非常重要的信贷活动，同时它也是银行的主要收入来源，因此贷款定价是银行风险管理的重要组成部分。科学有效的贷款定价方法对优化信贷资源的配置有重要作用。长期以来，许多学者一直关注贷款定价。Black & Scholes提出了期权定价理论和期权定价模型，这一理论也是KMV信用风险模型理论的基础。Merton考虑企业的资本结构，将企业的债券看成一份期权，运用期权定价理论求解贷款的定价 [ 1 ]。Fraser等人提出了简单模型、资金回报模型、关系定价法、最小利差定价法、业绩定价法等，这些是西方商业银行的主流贷款定价方法 [ 2 ]。Edward用公司债券违约率估算商业贷款违约并构建了一个通过使用此信息来评估、定价和设置贷款损失准备金的模型 [ 3 ]。 对于一份贷款，市场上有多种还款方法。目前，等额本金还款法、等额本息还款法和一次性还本附息法是三种主要的还款方式。有学者对这些还款方式进行了研究。陈悦对贷款的三种主要还款方法进行了简单分析 [ 4 ]。韩惠丽和刘心明等人比较了个人抵押贷款还本付息和等额本息偿还的方法，给出了两种还款方式适应的人群 [ 5 ]。王顺和廖喜生对等额本金和等额本息两种还款方式进行了比较。同时作者提出可变更还款制度的想法，文章作者认为可变更还款制度的前提是银行等金融机构能够提供多种贷款方式，这样可以根据不同的借款人情况而选择不同的贷款模式 [ 6 ]。 不过大多数现有的还款方式仅关注贷款本身，而没有考虑到借款人资产状况的变化，合同签订后，借款人的定期还款额将保持不变。但是现实中借款人的资产是波动的且不可预测的，对于资产或收入波动较大的借款人，这些传统的还款方式会增加他们的违约风险，并且使贷款方无法收回资金，导致双方贷款合约无法顺利进行。针对这个问题，梁进和刘兆雅研究了一种灵活的还款方式。在这种还款方式中，借款人定期还款额取决于借款人当时的资产值，类似于“有多少还多少” [ 7 ]。这种还款方法可以降低借款人违约的可能性，减小借款人定期还款的压力，同时保证贷款人可以收回自己的出借资金，所以对借贷双方都有很强的吸引力。 在依赖借款人资产的还款方式中，还清贷款的时间是不确定的，与定期还款额有关。考虑到若借款人的定期还款额过少，贷款被还清将会需要过长的时间。在这种情况下，对于贷方来说，资金的流动将会受到影响，造成损失。于是，从平衡借贷双方利益的角度来说，为定期还款额设定一个最小值边界是很有必要的。在定期还款额边界的控制下，借款人的定期还款额仍然很灵活，但是最小值有限制。一旦借款人定期还款额小于等于所设定的边界，则要求借款人按照模型中所设定的条款进行清还。这样可以在减少借款人违约概率的同时保障还款期限不被过度延长，保护贷方的权力，平衡借贷双方利益，提高了模型可行性。 本文为依赖借款人的资产的还款方式中借款人的定期还款额设定了最小值边界。运用结构化方法的思想，通过对剩余贷款价值建立数学模型，将其转化为一个偏微分方程的混合问题，求解得到了在还款期限内任意时刻的剩余贷款的期望价值的解析表达式。同时，通过模型的初始条件得到了期望还清贷款时间满足的隐函数关系式。因为无法得出期望还清贷款时间的解析表达式，所以通过作图的方式分析了各个参数对期望还清贷款时间的影响。文章组织结构如下：在第二部分，分析现金流，建立模型，将该模型转化为偏微分方程问题。在第三部分中，计算偏微分方程问题的解。求解得出剩余贷款的期望价值和期望还清时间所满足的隐函数关系式。在第四部分中，分析了不同参数对期望还清贷款时间的影响并且选取数据验证了模型在降低贷款违约概率方面的有效性。最后总结全文。
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user: 2. 模型的建立 在这种依赖借贷人资产的还款方式中，由于借款人的资产价值是随时间波动的，并且借款人在不同时刻的还款额与借款人的当时资产价值有关，也是不确定的，所以剩余贷款价值也应与时间和借款人的资产价值有关。为了建立剩余贷款价值的数学模型，我们首先需要引入相应的记号和假设条件，再对模型的现金流进行分析。以下是本文中所用到的参数记号： q：贷款利率。 T：期望还清贷款的时间。 Q：初始时刻的贷款总额。 d：为借款人的资产价值所设定的边界，是一个常数。 Φ ( S ， t ) ：t时刻剩余贷款的期望价值。 2.1. 模型假设 1) 市场不存在套利机会。 2) S t 为t时刻借款人的资产价格，它作为一个连续随机过程满足几何布朗运动，即 d S t = ( r − δ ) S t d t + σ S t d W t (2.1) 其中，r为无风险利率， σ 为公司资产的波动率， W t 为标准布朗运动。 3) 借款人连续还付贷款。 δ 为还款强度，是一个常数。 δ ∈ ( 0 ， 1 ) ，表示t时刻借款人的还款额占此时借款人资产的百分比，在t时刻的借款人应付还款额为 δ S t 。 4) 借款人的还款额最小边界为 d ′ ，即 δ S t ≥ d ′ ，等价于 S t ≥ d ′ δ ≜ d 。 5) d为借款人资产价值的最小值，即 S t ≥ d 。且借款人初始时刻的资产满足 S 0 > d 。 6) τ = inf { t | S t ≤ d ; t ∈ ( 0 ， T ] } ，表示出现定期还款额小于所设定的还款边界情况的首次时刻。 7) 如果在合约期内某一时刻借款人的资产价格 S t 出现 S t ≤ d ， t ∈ ( 0 ， T ) ，那么合约立即进行清算，借款人在该时刻应当还付金额d给贷款人。 2.2. 现金流分析 由模型假设知借款人在t时刻的还款额为 δ S t 。 S t 是借款人的资产，具有波动性，它满足随机微分方程(2.1)。如果借款人不发生违约，即借款人的定期还款额始终大于我们所设定的最低还款额边界，也就 是说 δ S t ≥ d ′ ， t ∈ [ 0 ， T ] 。由于在 [ 0 ， t ] 的时间内借款人连续还本付息，那么已偿还的部分本息为 ∫ 0 t δ S θ d θ 。 在考虑贴现的情况下，对于还款期 [ 0 ， T ] 内的任意时刻 θ ，借款人的还款额应为 δ S θ ，因为贷款利率为q，所以在初始时刻还款额的价值为 δ S θ e − q θ ，从而在初始时刻借款人的贷款总额Q满足： Q = E [ ∫ 0 T δ S θ e − q θ d θ ] (2.2) 考虑到若借款人的定期还款额小于我们所设定的边界，合约终止，那么在任意时刻借款人剩余贷款的期望价值 Φ ( S ， t ) 可以表示为下面的条件期望： Φ ( S ， t ) = E [ ∫ t τ ∧ T δ S θ e − q ( θ − t ) d θ + e − q ( τ − t ) d 1 { 0 < τ < T } | S t = S ] (2.3) 其中 1 { 事 件 } = { 0           事 件 不 发 生 1             事 件 发 生 ， τ ∧ T = min { τ ， T } 。这是因为对于 ∀ t ∈ [ 0 ， T ] ，当 S t = S 时， ∫ t τ ∧ T δ S θ e − q ( θ − t ) d θ 为从t时刻到合约终止时借款人的还款额。若借款人未发生违约，那么 ∫ t T δ S θ e − q ( θ − t ) d θ 则为借款人应偿还 的剩余贷款值。若在 [ 0 ， T ] 内发生违约，则根据模型假设7，在该时刻合约终止，且借款人偿还资产价值d给贷款方，所以借款人剩余贷款额为(2.3)。 因为 Φ ( S ， t ) 是借款人在t时刻剩余贷款的价值，且在初始时刻借款人应偿还的剩余贷款额等于全部贷款额，所以有 Φ ( S ， 0 ) = Q ，在T时刻还清贷款，从而有 Φ ( S ， T ) = 0 。 注1：在模型中，表达式中的T是期望还清贷款时间，它在初始时刻是未知的，它的值依赖于初始条件 Φ ( S ， 0 ) = Q 。因此，这是一个自由边界问题。 注2：对于一个偏微分方程的定解问题，若其定解区域的部分边界是待定的，它和定解问题的解彼此相关且必须同时确定，这类定解问题被称为自由边界问题，其待定边界称为自由边界 [ 8 ]。 2.3. 偏微分方程问题求解 根据Feynman-Kac公式 [ 9 ]，条件数学期望(2.3)是下面偏微分方程的解： { ∂ Φ ∂ t + ( r − δ ) S ∂ Φ ∂ S + σ 2 2 S 2 ∂ 2 Φ ∂ S 2 − q Φ + δ S = 0           ( 0 ≤ t ≤ T ， d ≤ S < ∞ ) Φ ( S ， T ) = 0                                                                                                                 ( d < S < ∞ ) Φ ( d ， t ) = d                                                                                                                   ( 0 < t < T ) (2.4) 其中 Φ ( S ， T ) = 0 是偏微分方程问题的终止条件， Φ ( d ， t ) = d 偏微分方程问题的边值条件。这是一个变系数倒向偏微分方程问题的混合问题。
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user: 3. 模型的求解 对于偏微分方程问题(2.4)的求解，仿照Black-Scholes方程的解法 [ 10 ]，首先进行自变量代换： x = ln S ， τ = T − t 它可以被转换为一个常系数偏微分方程的初边值问题： { ∂ Φ ∂ τ − ( r − δ − σ 2 2 ) ∂ Φ ∂ x − σ 2 2 ∂ 2 Φ ∂ x 2 + q Φ − δ e x = 0         ( 0 ≤ τ ≤ T ， ln d ≤ x < ∞ ) Φ ( x ， 0 ) = 0                                                                                                                           ( ln d < x < ∞ ) Φ ( ln d ， τ ) = 0                                                                                                                       ( 0 < τ < T ) (3.1) 再通过对定义域进行奇延拓和对问题运用齐次化原理 [ 11 ]，可得问题(3.1)的解如下： Φ ( x ， τ ) = e β x + α τ d ( 1 − β ) [ 1 − 2 N ( x − ln d σ τ ) ]     + 2 α e β x d ( 1 − β ) ∫ 0 τ e α ( τ − t 1 ) N ( x − ln d σ τ − t 1 ) d t 1 + e β x d ( 1 − β ) ( 2 − e α τ )     + δ d ∫ 0 τ e ( x − ln d ) + ( r − δ − q ) ( τ − t 1 ) N ( x − ln d + ( r − δ + σ 2 2 ) ( τ − t 1 ) σ τ − t 1 ) d t 1     − δ d 1 − β ∫ 0 τ e − 2 ( r − δ ) σ 2 ( x − ln d ) + ( r − δ − q ) ( τ − t 1 ) N ( − x + ln d + ( r − δ + σ 2 2 ) ( τ − t 1 ) σ τ − t 1 ) d t 1 其中 α = − 1 2 σ 2 ( r − δ − σ 2 2 ) 2 − q ， β = 1 2 − r − δ σ 2 ， N ( x ) = 1 2 π ∫ − ∞ x e − ω 2 2 d ω 是标准正态分布的累计概率分布函数。 将自变量 ( S ， t ) 代回，可得模型中剩余贷款期望价值的解析表达式为： Φ ( S ， t ) = S β d ( 1 − β ) e α ( T − t ) [ 1 − 2 N ( ln S d σ T − t ) ]     + 2 α S β d ( 1 − β ) ∫ 0 T − t e α ( T − t − t 1 ) N ( ln S d σ T − t − t 1 ) d t 1 + S β d ( 1 − β ) ( 2 − e α ( T − t ) )     + δ d ∫ 0 T − t e ln S d + ( r − δ − q ) ( T − t − t 1 ) N ( ln S d + ( r − δ + σ 2 2 ) ( T − t − t 1 ) σ T − t − t 1 ) d t 1     − δ d 1 − β ∫ 0 T − t e − 2 ( r − δ ) σ 2 ln S d + ( r − δ − q ) ( T − t − t 1 ) N ( − ln S d + ( r − δ + σ 2 2 ) ( T − t − t 1 ) σ T − t − t 1 ) d t 1 (3.2) 其中 α 和 β 的值如上。 尽管这种还款方式会引起还清贷款具体时间的不确定，但是通过数学期望，贷款的期望还清贷款时间是确定的。事实上，根据模型的初始条件 Φ ( S ， 0 ) = Q ，结合解(3.2)可以得到期望还清贷款时间T所满足的隐函数关系式如下： S β d ( 1 − β ) e α T [ 1 − 2 N ( ln S d σ T ) ]   + 2 α S β d ( 1 − β ) ∫ 0 T e α ( T − t 1 ) N ( ln S d σ T − t 1 ) d t 1 + S β d ( 1 − β ) ( 2 − e α T )   + δ d ∫ 0 T e ln S d + ( r − δ − q ) ( T − t 1 ) N ( ln S d + ( r − δ + σ 2 2 ) ( T − t 1 ) σ T − t 1 ) d t 1   − δ d 1 − β ∫ 0 T e − 2 ( r − δ ) σ 2 ln S d + ( r − δ − q ) ( T − t 1 ) N ( − ln S d + ( r − δ + σ 2 2 ) ( T − t 1 ) σ T − t 1 ) d t 1 = Q (3.3) 在函数关系式(3.3)中的S是借款人的初始资产值 S 0 。这样我们得到了在具有最低还款额边界这个条件的限制下，这种依赖借款人资产的还款方式中借款人剩余贷款值和期望还清贷款的时间满足的隐函数关系式。
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user: 4. 数值分析 从函数关系式(3.3)中可以看出，期望还清贷款的时间T与无风险利率r、还款份额 δ 、贷款利率q、贷款人的资产波动率 σ 、贷款人的初始资产值S以及贷款总额Q有关。由于得到的是期望还清贷款时间的隐函数关系式，在这部分我们将通过作图分析它们各自对期望还清贷款时间的影响。在本部分中如无特别说明，参数取值如下： r = 0.038 ; q = 0.05 ; δ = 0.1 ; σ = 0.2 ; d = 4 × 10 4 ( 元 ) ; S = 4 × 10 6 ( 元 ) 首先分析在初始时刻借款人的全部贷款额Q与期望还清贷款时间T的关系。 图1. 期望还清贷款时间T与初始时刻借款人的全部贷款额Q的关系 图1中是期望还清贷款时间T与初始时刻借款人的全部贷款额Q的数值关系曲线。从图中可以看出当其他参数不变时，借款人初始时刻的贷款额Q越大，期望还清贷款的时间T值越大。也就是说，在设定一条还款边界的情况下，当借款人公司资产价值和状态不变时，定期还款额贷款额越大，那么还清贷款所需要的时间越久。 图2. 当S取不同值时，期望还清贷款时间T与初始时刻的全部贷款额Q的关系 图2是通过使用控制变量法，当借款人的初始时刻的资产S的取值分别为4 * 10 6 、4.5 * 10 6 、5 * 10 6 、5.5 * 10 6 和6 * 10 6 (单位：元)时，期望还清贷款时间T与初始时刻的全部贷款额Q的数值关系曲线。从图中可以看出，若其它参数不变且初始时刻借款人的全部贷款一定时，当借款人初始时刻资产值越大，对应的期望还清贷款的时间T值越小。 图3. 当不同参数变化时，期望还清贷款时间T与初始时刻的全部贷款额Q的关系 图3中我们改变不同的参数值来研究它们对期望还清贷款时间的影响。从图中可以看出当初始时刻借款人的全部贷款额一定时，若借款人的还款比率 δ 增大，则期望还清贷款的时间T值越小。这是因为在其他参数不变的情况下，若还款比率越大，则借款人的定期还款额越多，因此期望还清贷款的时间越早。并且从图中可以看出，当其他参数不变时，若贷款利率q越大，则期望还清贷款的时间T值越小；若无风险利率r越大，则期望还清贷款的时间T值越大；若借款人的资产波动率 σ 大，期望还清贷款的时间T值越大。 为了检验模型在降低违约概率方面的有效性，本文选取2013年沪深两市中符合条件的部分公司进行实证检验。以2013年我国一年期定期存款基准利率3%作为无风险利率，设定模型中还款份额 δ 为0.001，违约边界取值与KMV模型中的违约点相同，运用matlab计算出本模型的违约概率： Table 1 15 companies’ KMV model theoretical default probability and this model theoretical default probabilit 公司名称 资产价值(单位：百万元) 资产波动率 违约距离(DD) KMV模型预期违约概率 本模型理论违约概率 新农开发 40.00 0.64 1.00 0.158 0.141 吉林森工 41.84 0.50 1.11 0.134 0.128 银星能源 59.14 0.32 1.75 0.040 0.010 东方钽业 65.15 0.76 0.90 0.184 0.180 西部材料 39.46 0.58 1.11 0.133 0.091 青山纸业 45.19 0.39 1.63 0.052 0.006 川化股份 35.63 0.37 1.28 0.100 0.095 汉森制药 27.80 0.97 0.97 0.166 0.001 长城动漫 17.05 0.98 0.94 0.174 0.021 ST国通 17.84 0.70 1.01 0.156 0.101 ST生化 34.47 0.89 0.89 0.187 0.125 华西股份 35.97 0.73 1.05 0.147 0.050 兔宝宝 18.88 0.93 0.97 0.167 0.011 安纳达 18.16 0.59 1.27 0.102 0.007 ST明科 23.98 0.64 1.02 0.154 0.125 表1. 2013年15家公司KMV模型理论违约概率与本模型理论违约概率 对于选择的样本，通过计算我们得到了15家样本公司贷款合约在本还款方式中的理论违约概率，并且将其与由KMV模型测算出的原有还款方式的理论违约概率 [ 12 ] 进行了比较(见表1)。从表1中可以看出与原还款方式相比，具有违约边界的依赖借贷人资产的还款方式可以降低借款人的违约概率。 这种依赖借款人资产的还款方式考虑到借款人资产的波动性，引入了还款份额，从而“灵活”地控制借款人的定期还款额。若在一段时期内借款人资产价值降低，那么该期的还款额则相应减少，减小了借款人的还款压力，因此可以有效降低违约概率。同时，虽然这种还款方式会导致还款期限的不确定，但是在最低还款额的限制下，还款期限并不会被过度延长，保障了贷方的权益。
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user: 5. 总结 在本文中，我们研究了在具有还款边界控制的情况下依赖借贷人资产的还款方式。运用结构化方法的思想，通过建立数学模型，问题被转化为一个偏微分方程的混合问题。进一步对偏微分方程求解我们得到了在还款期限内任意时刻的剩余贷款的期望价值。对于期望还清贷款时间，我们根据方程问题的初值条件得出期望还清贷款时间与其他参数所满足的隐函数关系式。最后，通过作图分析了贷款总额、还款强度、无风险利率、贷款利率、借款人初始资产、资产波动率这些参数对期望还清贷款时间的影响。 在还款边界的控制下，不仅借款人的定期还款额依旧很“灵活”，降低了贷款违约的概率，而且也可以防止还款期限被过度延长，保障贷方的收益和资金流动。本文从贷方的角度出发研究基于借款人资产的还款方式，平衡了借贷双方利益，从而增加模型对借贷双方的吸引力，提高模型的可行性。
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user: 摘 要 本文通过对大飞机襟翼制造过程中工艺特点以及难点的分析，提出了一个以工艺控制为中心的襟翼制造质量控制的方法。该方法将大飞机襟翼的制造过程和其所采用的先进复合材料的特点结合起来，强调了对先进复合材料内部质量进行全面控制的必要性。事实证明，在制造工艺很难取得实质突破的时候，通过这种办法可以部分提高制造质量并减少波动。 关键词 :大飞机，复合材料，过程质量控制，工艺约束 Copyright © 2020 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 C919是中国自主研发的大型客机。在大飞机襟翼制造过程中上大量应用了多种复合材料，由于复合材料具有比强度高、抗疲劳、耐腐蚀以及便于整体成型等显著优点 [ 1 ]，以至于其用量得多少已成为评价飞机制造先进程度的一项重要指标。 襟翼是安装在基本机翼后缘的一段或者几段重要的狭长小翼，用来提高升力，缩短起飞和降落的距离以及提高爬升率。襟翼的制造质量将直接影响大飞机总装时的部件对接能否顺利进行，以及整机的飞行安全，因此成为工程研制过程中的重中之重。 目前国际上大型客机所应用的复合材料已由以前的铝合金改为高强度碳纤维。这种材料的传统制造工艺过程，难以根据材料内部状态变化信息，因而过程很难受控，只能遵循经验。一旦原材料状态、加工环境有波动，碳纤维产品的数据离散性波动大缺点就会暴露出来。因此必须对大飞机襟翼制造过程进行严格的质量控制 [ 2 ]。
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user: 2. 襟翼制造质量控制方法现状及难点 2.1. 襟翼制造质量控制方法现状 目前，襟翼制造质量控制方法在传统材料的襟翼制造中已经得到广泛应用。但是，随着复合材料的出现和快速发展，传统的质量控制方法越来越难以适应先进复合材料的质量控制要求。William J. Sullivan认为应该控制影响复合材料构件制造场地的环境参数，如温度、湿度等 [ 3 ]。Bogucki G认为在进行铺层这道关键工序时必须对操作过程实时监控，确保关键工序方向、次序、定位的准确性，进而控制关键工序质量 [ 4 ]。Seresta等提出了一种考虑铺层连续性的工艺优化方法，可有助于提高产品质量 [ 5 ]。 这些研究成果的重点是仅停留在针对一个具体问题，提出一个具体的改进措施，基本都属于事后控制，有关成体系的制造质量控制方法还很少。为此，本文通过对大飞机襟翼制造过程中工艺特点以及难点的分析，提出了一个以工艺控制为中心的襟翼制造质量控制的方法。该方法将大飞机襟翼的制造过程和其所采用的先进复合材料的特点结合起来，强调了对先进复合材料内部质量进行全面控制的必要性。 2.2. 襟翼制造质量控制的难点 首先，制造过程控制本身难度较大。大飞机襟翼的成型过程，是材料与结构同时成型的，相当于将两个传统制造过程同时完成。不但在过程中工艺控制难度大，而且要求制造技术控制精确，使得整个制造过程控制起来变得比传统技艺困难。 其次，先进技术的应用也加大了质量控制的难度。大飞机襟翼采用共固化/共胶接的先进工艺成型技术，在结构整体成型、零件与紧固件数量大大减少的同时，一些缺陷被带入了最终产品中，放大了制造风险，给产品质量控制增加了难度 [ 6 ]。 最后，襟翼复合材料产品本身可重复性较差，加之随炉试验数据往往具有较大分散性，传统事后检验的质量控制方法根本无法达到质量控制的效果，必须通过一整套先进质量控制体系来保证襟翼的制造质量。
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user: 3. 以工艺控制为中心的概念模型 3.1. 可控影响因素分析 先进复合材料襟翼代替传统的金属材料襟翼，必须做到选材合理、工艺设计正确，根据原材料的性质，选择成型工艺方法，确定工艺装备，编制工艺规程。对于现阶段的襟翼制造过程而言，这就是说必须对五个主要可控的影响襟翼制造质量的因素：人员，机器与设备，原材料，工艺以及环境因素同时进行控制(图1)。 图1. 襟翼制造质量控制的五个方面 3.2. 以工艺控制为中心的思想 在现阶段，大飞机襟翼复合材料成型工艺还要依靠手工操作，工艺的稳定性和性能分散程度还不能令人满意，因此工艺控制的难度就会很大。 图2. 以工艺控制为中心的思想 工艺材料，工艺装备，工艺环境，工艺人员是工艺控制过程的四个要素。如图2，正是因为在现阶段克服工艺质量控制中的缺点十分困难，所以在处理这个问题的时候将工艺过程控制摆在了中心的地位，以便将问题肢解，用工艺过程控制的要求来生成对工艺人员，工艺材料，工艺设备，工艺环境的约束，这一系列约束保证了整个过程控制的顺利进行。 同时，这一系列约束也就是人工过程控制，环境过程控制，材料过程控制，工装过程控制四个方面的目标。约束条件是基于工艺工程控制的需要生成的。这种做法的目的是将薄弱环节(工艺过程控制)的肢解，并入另外四个较易控制的过程中，帮助控制核心过程。
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user: 4. 以工艺控制为中心的制造质量控制过程模型 以工艺控制为中心的制造质量控制的核心思想是将工艺过程放在首位，关键是将工艺过程的难点，切实通过基于工艺过程的约束转化到人工过程控制，环境过程控制，材料过程控制，工装过程控制四个较易控制的方面。 4.1. 环境过程约束生成 根据机翼成型工艺的要求，控制制造过程中的环境参数，尤其是关键工序对温度、湿度极其敏感。例如，襟翼复合材料整体成型时的温度，必须介于华氏65至75度，以及与之对应的湿度必须介于46%至63%。这样，根据工艺的环境要求生成对环境参数的约束，并对其进行过程监控，以保证对环境过程的控制。 4.2. 人工过程约束生成 “人”是生产管理中最大的难点，是影响产品质量工作的重要因素。虽然通过各种管理措施可以控制大多数人为差错，但是，由于人为差错的随机性，决定了产品质量形成的不确定性。同时，人工过程的差错会导致严重的后果。对于“人”的管理往往是通过企业制度、规定、操作规范等来约束的，而这些管理措施往往是事后的。这就要求企业对工艺，设计等不同方面及时总结经验教训，确保可以及时生成对人工工程的约束。 4.3. 材料过程约束生成 根据机翼成型工艺的要求，要对机翼所用先进复合材料进行系统的质量控制。根据传统工艺规程，在制造之前，只对树脂材料测比重、粘度、凝胶温度等。事实表明，这些指标远不能控制树脂的化学成分，现已开始逐渐注意控制树脂的化学成分和化学特征。此外，预浸料在存放过程中会逐渐自行固化。因此，对预浸料的质量控制，除鉴定化学组成外，还必须检查预浸料自固化和吸湿的程度。这些基于工艺方法对原材料的要求就形成了对材料过程的约束。 4.4. 工装过程约束生成 工装设备就是指生产中所使用的设备、工具等辅助生产用具。生产中，设备的是否正常运作、工具的好坏都是影响生产进度，是影响质量形成不确定性的关键。根据机翼制造工艺的需要，配置可以满足工艺需要的工装设备，并保持这些设备在适宜状态下，根据工艺的有关要求生成对工装设备的约束。 4.5. 工艺过程约束生成 对于整个工艺制造过程中约束的选择有时是十分困难的，需要各个方面、各个专业人员共同分析确定，把重点集中到某一点上 [ 7 ]。所以，最好根据大飞机襟翼制造特点，应用较科学的工艺分析方法，对过程约束的选择做出决策。在整个决策过程中，始终以工艺为中心进行。 一般来说，科学的工艺分析方法确定过程约束有如下三种方法： 1) 以往报废数据归纳法。以往的工艺数据往往蕴藏着丰富信息，以往的报废记录及报废原因分析尤其重要，以此确定过程约束。 2) 以往拒收数据归纳法。以往的内部拒收数据同样包含重要信息，可通过分析拒收原因确定过程约束。 3) 风险分析法。由于复合材料加工的襟翼产品缺陷有时是难以检测的。因此经过以相关工艺为线索进行的风险分析法分析出的工艺过程，一定要加以控制，生成必要的约束。
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user: 5. 工艺过程控制及应用举例 5.1. 工艺过程控制 对工艺过程的质量可以从两个层次进行控制。第一方面是各工艺参数的控制，第二方面是各道工序工艺操作过程。前者直接控制影响产品性能的因素，后者是工序过程中的主体，受到人员，材料，机器及环境因素的影响。复合材料生产的许多工序严重依赖操作人员的熟练程度，之所以将工艺过程控制摆到如此重要的位置，就是因为工艺过程控制起来很困难，而工艺参数控制起来相对较为容易。 5.2. 约束的分解方法 约束在确定后，需要对其进行处理。因为相关约束难以测量，需要向下分解到可测量为止，必须要分解到工序及关键工艺参数上，如复合材料成型速度、时间、处理温度、铺层深度等。从某种程度上讲，需要工艺人员根据大飞机襟翼制造特点自主定义一些便于工艺人员控制的参数以及变量，这样，对过程约束的分解以及定义，会使得工艺过程更加成熟和进步。 图3是大飞机襟翼过程通过分解约束1形成的过程约束树。为了达到控制过程的目的，就要控制过程约束2和约束3。如果过程约束3是不可测可控的话，就继续分解过程约束3。直到底层约束都达到可测可控的程度。 图3. 约束分解树 5.3. 应用举例 针对大飞机襟翼质量不易控制的特点，在原有工艺的基础上，根据工艺需要分别增加了4项其他过程的约束如下： a) 禁止使用喷雾剂，杜绝加工过程中的粉尘； b) 在成型或铺层前必须对空气进行净化过滤，且需要严格控制铺层深度以及其误差； c) 控制原材料结构密度、固化反应工艺参数之间和预浸料固化度的关系，规定固化周期中关键工艺参数的上限和下限，当工艺参数超过极限值、有超过极限值趋势或者超包络时将固化后的产品进行无损检测； d) 在制造前检测原材料吸湿程度。 如表1，在增加了四项约束后，工艺过程显得复杂了，但是一次合格率提高了13.7%，不同批次的合格率波动幅度减少了4.3%。 Table 1 Qualification rate after adding four constraint 原批次 更改后批次 01 02 03 04 05 06 合格率 63.20% 75.70% 68.60% 78.80% 82.90% 87.00% 表1. 增加四项约束后的合格率
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user: 6. 结束语 襟翼的制造质量将直接影响大飞机的总装。由于大飞机襟翼广泛采用先进复合材料，使得对大飞机襟翼的质量控制方法必须有所革新。目前襟翼成型工艺过程中影响质量的因素颇多，因此在进行过程质量控制的时采用以工艺过程控制为中心的办法是比较好的选择，关键是将工艺过程的难点，切实通过基于工艺过程的约束转化到人工过程，环境过程，材料过程，工装过程四个较易控制的方面从而生成可测量可控制的约束。事实证明，在制造工艺很难取得实质突破的时候，通过这种办法可以部分提高制造质量并减少波动。
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user: 摘 要 石煤提钒很困难。本文研究了以硝酸钠为助浸剂时，用硫酸从石煤中提钒的新工艺。探讨了助浸剂、固液比、浸出时间、浸出温度及硫酸浓度对钒浸出率的影响。实验结果表明，添加1.5 wt%硝酸钠比不添加时钒的浸出率提高30%左右。在硫酸用量3.0 mol/L、硝酸钠用量1.5 wt%、固液比1:1 g/ml、浸出温度95℃，浸出时间9 h的条件下，钒的浸出率达到98.16%。 关键词 :石煤，硝酸钠，五氧化二钒，强化酸浸 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 钒是一种重要的战略金属，由于其独特的物理性能，如抗拉强度，硬度，抗疲劳性等，常用于合金。石煤是最重要的含钒资源，其中钒主要以同晶形式存在于云母族矿物的晶格中。钒以元素的形式存在于自然界中。石煤中钒的含量变化很大，一般在0.13%~1.2%左右。在目前的技术经济条件下，只有V 2 O 5 品位高于0.80%~0.85%的石煤才有工业开发利用的潜力 [ 1 ]。 中国是世界上钒储量最大的国家之一，从石煤中提取钒的研究早在20世纪60年代 [ 2 ] 就开始了，近年来已有一定程度的提高。从石煤中提取钒是困难的，石煤中的钒大部分存在于铝硅酸盐矿物的晶格中，并且在含钒云母中同构地取代了Al (III)。云母具有稳定的层状结构，高度耐酸碱侵蚀；因此，为了有效地从石煤中提取钒，必须破坏硅铝酸盐矿物的结构。目前常用的两种提取方法有：1) 焙烧–浸出，包括氯化焙烧–水浸出或酸浸，空白焙烧–碱浸出 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，钙化焙烧–硫酸浸出或碳酸盐浸出 [ 6 ]；2) 浓缩直接酸浸ED硫酸或低浓度硫酸 [ 7 ]；与此同时，在氯化焙烧过程中释放出许多有毒的气体，如HCl或Cl 2 ，以及在随后的水浸出过程中产生超高盐度废水 [ 8 ] 等工艺给环境带来严重的污染。相比之下，尽管钙化焙烧更环保，但钙化焙烧存在精确控制各原料矿钙盐添加量、焙烧时间长、能耗高的缺陷 [ 9 ]。直接湿法冶金浸出工艺，如硫酸或盐酸浸出，由于严格的环境问题和立法，尽管存在高温、高酸浓度和低钒浸出效率的缺点，但正在进行深入研究 [ 10 ]。采用氧压酸浸 [ 11 ] 和超声辅助酸浸 [ 12 ] [ 13 ] 来提高钒的浸出率，但是这些处理对设备提出了很高的要求。用NH 4 F [ 14 ] 、CaF 2 [ 15 ] [ 16 ] 或H 2 SiF 6 [ 17 ] 等助剂对浸出进行了研究。虽然氟化物会破坏硅酸盐矿物的晶体结构，但它们对环境和工人的健康构成威胁。 近年来工业上对钒的需求量逐渐增加，但大量的石煤钒矿资源却难以开采利用。因此，研究清洁高效的石煤提钒方法迫在眉睫。在一些金属的回收过程中，长期以来，使用了添加少量氮元素(如硝酸盐或硝酸盐)的硫酸处理方法 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]。其中的原因是：1) 它们是强氧化剂；2) 从烧瓶中逸出的氮氧化物气体可以被少量的氢氧化钠溶液吸收，形成硝酸钠和硝酸盐，然后进入浸出回路；3) 氧化剂可以自动催化再生。然而，利用硝酸盐作为添加剂对石煤提钒的研究却很少。因此，本文提出了一种以硝酸钠为辅料的硫酸法从石煤中提取钒的方法，并进行了系统的研究。
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user: 2. 实验部分 2.1. 试剂与仪器 本研究所用石煤矿取自湖南湘西自治州古丈县。石煤的主要化学成分通过ICP-AES (电感耦合等离子体原子发射光谱法，Thermo.iCAP 6300)测定，如表1所示。矿物相分析由X射线衍射仪(TD-3500，丹东通达科技有限公司)，如图1所示为石煤样品的XRD图谱，以石英、白云母为主相，以菱锌矿为次相。数显恒温水浴锅(XMTD-4000，上海比朗仪器有限公司)；数显无极调速搅拌器(SXTQ-1，郑州长城科工贸有限公司)；集热式恒温磁力加热搅拌器(BF-101，上海上登实验设备有限公司)；循环水式多用真空泵(SHB-III，郑州长城科工贸有限公司)；实验所有试剂，包括硫酸、硝酸钠、高锰酸钾、氢氧化钠、氟化氢、磷酸二氧化锰(MnO 2 )、重铬酸钾、次氯酸钠、氯酸钠和硝酸钠，均为分析级。 Table 1 Chemical composition of run-of-mine or Element V K Si Fe Ca Mg Al Content t/wt.% 1.20 1.12 34.36 0.32 0.16 0.22 11.26 表1. 矿物化学成分含量 图1. 石煤原矿的XRD图谱 以往的研究表明，钒以V (III)、V (IV)、V (四价钒)和V (V) (五价钒)的形式存在于石煤中，其中V (III)不溶于酸和水。测定石煤中三价钒的方法如下：1) 石煤样品用脱氧蒸馏水制备的氢氧化钠溶液浸出，过滤。滤液载有石煤中全部V (V)，其含量以硫酸亚铁铵滴定法测定，以2-(苯氨基)-苯甲酸为指示剂；2)残渣在80℃下预置时间用混合酸HF-H 3 PO 4 分解。过滤后，在过滤液中加入一定量的过量V (V)标准溶液，其中V (V)预期通过V (III)减少到V (IV)。结果，用硫酸亚铁铵滴定法，以2-(苯氨基)-苯甲酸为指示剂，测定了未还原的V (V)含量；3) V (IV)含量等于总V减去V (V)和V (III)。表2列出了V (III)、V (IV)和V (V)的含量，石煤中的钒主要以三价钒的形式存在，五价钒种类稀少，说明石煤中的钒很难提取。 2.2. 实验方法 精确称取50 g石煤样品(干燥矿石经筛分，筛分粒度为125~180 μm，占100%)于500 ml三颈烧瓶中，按一定固液比加入不同浓度的硫酸溶液，加入一定比例(质量比)的助浸剂，浸出过程在装有特氟隆磁力搅拌的恒温水浴锅中反应一特定时间。产生的废气用氢氧化钠溶液吸收，其中硝酸盐和硝酸盐的含量可通过化学分析容易地测定，相同浸出条件下进行三组实验。浸出反应完成后，抽滤，滤饼用酸化去离子水洗涤，然后在80℃下干燥，称重。洗涤水与滤液混合。采用ICP-AES法测定了浸出液和残渣中钒的含量，以计算钒的浸出效率。 v % = ( v 1 + v 2 + v 3 ) / 3 Table 2 The distribution of different valence state of stone coa Valence state V (III) V (IV) V (V) Content， % 0.98 0.17 0.054 Proportion total V， % 81.67 13.85 4.48 表2. 石煤原矿中不同价态钒的含量
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 助浸剂的比较 对石煤直接酸浸与添加各种氧化剂KMnO 4 (高锰酸钾)、MnO 2 (二氧化锰)、K 2 Cr 2 O 7 (重铬酸钾)、NaClO (次氯酸钠)、NaClO 3 (氯酸钠)、NaNO 3 (硝酸钠)回收钒进行了比较。在硫酸浓度为1.8 mol/L、固液比为1:1 g/ml、浸出温度为95℃、浸出时间为6 h、单独添加氧化剂2% (氧化剂与石煤样品的质量比)的条件下，表3列出了各种氧化剂的钒效应。 Table 3 The vanadium leaching efficiency with different oxidan Oxidant no oxidant MnO 2 KMnO 4 K 2 Cr 2 O 7 NaClO NaNO 3 NaClO 3 Effection (%) 37.25 49.40 37.97 38.58 49.26 68.27 49.71 表3. 同助浸剂时钒的浸出率 从表3中可以看出，与不添加氧化剂相比，添加氧化剂使钒的浸出效率提高了10~30%。具体而言，当使用NaNO 3 时，钒的浸出效率最高，达到68.27%，高于使用其他氧化剂的情况，尽管它们是强氧化剂。当硝酸钠加入到酸性溶液中时，很容易形成亚硝酸。亚硝酸进一步反应生成NO + ， HNO 2 + H + → NO + + H 2 O NO + /NO偶联具有极高的氧化还原电位1.450 (V/SHE) [ 22 ]，远远大于其它氧化剂的氧化还原电位。然后NO + 与矿物 [ 19 ] 反应，破坏这些铝硅酸盐矿物的晶体结构，并将V (III)氧化成水溶性V (V)。与此同时，亚硝酸降低至NO，与大气氧反应生成NO 2 。NO 2 很容易被吸收回溶液中，这允许原位再生亚硝酸。如上所述，亚硝酸作为将氧气输送到固体颗粒表面的快速手段，这允许产生的反应在高的氧化还原电位下进行。总的净反应是矿物质与酸和氧的反应，大气中的氧是无限的，远远超过其他使用的氧化剂。 3.2. 硝酸钠用量对的影响 采用浸出温度、浸出时间、固液比和硫酸浓度分别为80℃、6 h、1:1 g/ml、2 mol/L，研究了硝酸钠用量(NaNO 3 与石煤样品的质量比)对钒浸出的影响。实验结果如图2所示。 图2表明，随着硝酸钠用量的增加，钒的浸出率逐渐增加。当加入1.5 wt%硝酸钠时，钒的浸出率达到62.24%，之后随着硝酸钠用量的增加，钒的浸出率缓慢上升。与不含硝酸钠的硝酸钠相比，硝酸钠的浸出率提高了30个百分点。因此，取硝酸钠加入量为1.5 wt%。 水溶性五价钒，如钒酸盐，易提取，而石煤中的不溶性三价钒不能直接提取。研究人员发现偶联氧化还原电位：φ Θ (VO 2+ /V 3+ ) = +0.359 (V/SHE)和φ Θ (VO 2+ /V 3+ ) = +0.680 (V/SHE)，表明三价钒可以通过氧化还原电位 > 0.680 (V/SHE)的氧化剂氧化成钒酸盐。硝酸钠是酸性溶液中 φ Θ ( NO 2 − / NO ) = +0.957 (V/SHE)的强氧化剂，特别是生成φ Θ (NO + /NO) = +1.450 (V/SHE)，表明三价钒具有氧化成钒酸盐的潜力。 图2. 添加剂的影响 3.3. 固液比的影响 考察了固液比在0.1 mol硫酸、1.5 wt%硝酸钠、80℃浸出温度和6 h浸出时间条件下对钒浸出的影响。 图3表明，钒的浸出效率随固液比从1:0.5 g/ml降低到1:1 g/ml而增加，在1:1 g/ml时达到最大值，然后随着固液比的进一步降低而降低。降低固液比为1:0.5 g/ml至1:1 g/ml降低了矿浆的粘度。因此，矿石和酸混合得很好，提高了浸出效率。一方面，降低固液比等于降低浸出浆的密度和粘度，从而降低酸–矿界面的传质阻力。因此，钒的提取随着固液比的降低而增加，直到1:0.6 g/ml。另一方面，随着固液比的降低，硫酸的浓度也降低，因为硫酸的初始量是恒定的，所以当固液比小于1:0.8 g/ml时，它应该负责曲线的下降，如图3所示。结果表明，固液比1:1 g/ml对其它浸出参数的测定是合适的。 图3. 固液比的影响 3.4. 浸出时间的影响 在硫酸浓度2 mol/L、浸出温度80℃、固液比1:1 g/ml、硝酸钠添加量为1.5 wt%的条件下，浸出时间对钒提取的影响如图4所示。图4表明，9 h内钒的浸出率迅速达到78.25%，9 h后钒的浸出率为79.16%，缓慢上升，延长浸出时间没有效果。延长浸出时间将降低设备生产能力，因此9 h是进行以下实验的适宜浸出时间。 图4. 浸出时间的影响 3.5. 浸出温度的影响 在硫酸浓度2 mol/L、固液比1:1 g/ml、浸出时间9 h、硝酸钠添加量为1.5 wt%的条件下，研究了不同浸出温度下钒的浸出率。结果如图5所示。 图5. 浸出温度的影响 如图5所示，浸出温度对钒浸出率有显著影响。浸出温度越高，钒浸出率越快。这种现象可能是由于浸出剂与矿物之间的离子扩散速率随着温度的升高而增加，从而加速了矿物的溶解 [ 23 ]。在95℃时，钒的浸出率最高可达85.22%，当浸出温度超过95℃时，水蒸发速率增加。因此，选择95°C作为最适宜的浸出温度。 3.6. 硫酸浓度的影响 在95℃下，以1:1 g/ml固液比和1.5 wt%硝酸钠为添加剂，研究了1.0 mol/L~3.0 mol/L硫酸浓度对反应9 h的影响，结果如图6所示。 图6. 硫酸浓度的影响 钒的浸出率随酸浓度的增加而增加。这种现象的出现是因为在高酸浓度下，足够的质子(H + )很容易穿透并破坏云母的晶格；此外，高浓度的硫酸具有钒的高溶解度极限 [ 24 ]。然而，使用极高的硫酸浓度会增加溶液中杂质的量并给环境带来极大的压力。当酸浓度为3 mol/L时，钒浸出率接近98.16%，石煤中的钒几乎完全浸出。
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user: 4. 结论 助浸剂硝酸钠能显著提高石煤中钒的浸出率，其机理可分为两种： 1) 产生氧化还原电位极高的NO + 1.450 (V/SHE)，有利于云母结构的破坏； 2) 把低价钒氧化成高价钒，有利于钒的浸出。实验结果显示，加入1.5 wt%硝酸钠时钒的浸出率比未添加硝酸钠的浸出率高30个百分点左右。 3) 在浸出条件为：硝酸钠1.5 wt%、固液比1:1 g/ml、硫酸浓度3.0 mol/L、浸出温度95℃、浸出时间9 h，石煤中钒的浸出率达到98.16%。
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user: 摘 要 本文提出了一种基于改进型的微带振子型宽带宽角扫描天线。该宽带宽角扫描天线具有频带宽、体积小、结构简单等特点。使用Ansoft HFSS软件建模、仿真和优化，该天线在2.7~3.5 GHz范围内电压驻波比小于2.5，在2~4GHz范围内天线电压驻波比除少数频点的个别扫描角外，驻波比小于3.5，绝对工作带宽达到2 GHz。该天线可广泛适用于大规模相控阵雷达领域。 关键词 :微带振子，宽带，宽角扫描，电压驻波比 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着软件化雷达天线阵面技术的快速发展，越来越要求雷达的开发具有通用的开放式体系结构，采用面向应用的开发模式，系统功能通过软件定义、扩展和重构，把传统“以硬件为核心实现专用功能”的雷达系统构建方法，转到“以面向应用为核心实现任务和功能的灵活配置”的设计思想。宽带宽角扫描天线技术是软件化雷达天线阵面技术需要解决的关键技术之一。为了提高相控阵雷达的抗干扰能力，相控阵天线必须具有尽可能大的带宽；为了提高雷达的分辨、识别能力和解决多目标雷达的成像问题，相控阵雷达必须采用具有大瞬时信号带宽的信号；为了一部天线同时实现通信、目标探测与跟踪、导航等多种功能，采用宽带天线阵列可以实现天线复用，大大减少天线数量、重量及其所占空间，合理安排天线布局，有效降低不同频段天线间的互扰有非常重要的意义 [ 1 ] [ 2 ]。本文基于此研究背景，将致力于研发一种适用软件化雷达抗干扰能力强、目标成像识别高、绝对工作带宽需达800 MHz的扫描天线，借助于微带天线设计理论和Ansoft HFSS计算软件设计了一种基于改进型的微带振子型宽带宽角扫描天线，绝对工作带宽达到2 GHz，端口驻波比小于3.5，具有良好的阻抗带宽，满足设计要求。
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user: 2. 天线设计 宽带宽角扫描天线的结构模型示意图如图1所示。整个天线单元分为三层结构形式，上面是微带贴片辐射振子，中间为泡沫夹层板，最下面为反射板。此天线阵采用了介电常数为3.5的高介电常数的板材，这样做的目的是使天线的尺寸变小，其介质板的板厚为2 mm，利用四周的4个金属螺钉固定天线阵。通过反射板背馈的方式给整个微带振子天线进行馈电，馈电探针从介质板背面的金属反射板穿过后直接连接辐射单元。 图1. 天线三维结构模型 根据微带天线理论计算出微带振子的长度、宽度，这样就可以计算出整个天线单元的宽度和高度 [ 3 ] [ 4 ]。如图2所示是宽带宽角扫描天线三维计算模型，微带天线可以看作是一个终端开路的传输线，场沿贴片的宽度方向没有变化，沿纵向为驻波分布，开路端为电场的波腹点，则在馈电端也是电场的波腹点，但两处的电场方向相反，导体贴片与接地板之间由馈源激励起的高频电磁场，通过贴片四周与接地板之间的缝隙向外辐射，沿着传播方向前后两缝上的电场可以分解为相对于接地板的垂直分量和水平分量，垂直分量反相，在远区产生的辐射场相互抵消，水平分量方向相同，远区场同相叠加 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。 图2. 天线三维计算模型 微带天线理论中矩形微带振子天线的计算公式为： w = c 2 f ( ϵ r + 1 2 ) − 1 2 (1) 式(1)中，w为微带天线宽度，f为工作频率，ϵ r 为介电常数。 辐射贴片的长度一般取0.5倍的介质波导波长，但考虑到边缘缩短效应，实际的辐射单元长度L为： L = 1 2 λ − 2 Δ L = c 2 f ϵ e − 2 Δ L (2) 式(2)中，λ为介质的波导波长，ϵ e 为有效介电常数，∆L为等效辐射缝隙长度。ϵ e 、∆L的计算公式如下： ϵ e = ϵ r + 1 2 + ϵ r − 1 2 ( 1 + 12 h w ) − 1 2 (3) Δ L = 0.412 h ( ϵ e + 0.3 ) ( w h + 0.264 ) ( ϵ e − 0.258 ) ( w h + 0.8 ) (4) 利用上述公式进行计算，并利用Ansoft HFSS软件仿真优化计算得出的基本参数，其中通过改变振子的长度和宽度来调节微带振子天线阵的频率变化，通过改变馈电点的位置可以调节微带振子天线阵的阻抗匹配。最后确定优化后的天线单元体积小、结构简单，其宽度为21 mm，高度为22 mm。
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user: 3. 仿真结果 根据上述的确定的设计结果，利用Ansoft HFSS软件对宽带宽角扫描天线进行三维仿真计算，可以得到天线单元端口有源驻波曲线。 从图3可以看出，在任意扫描角内，微带振子天线在2.7~3.5 GHz频带范围内有源驻波比基本小于1.8，全部小于2.5，具有良好的阻抗带宽。 从图4可以看出，在任意扫描角内，微带振子天线在2~4 GHz频带范围内有源驻波比除少数频点的个别扫描角外，驻波比小于3.5，绝对带宽达到2 GHz。 图3. 天线端口驻波仿真结果(2.7~3.5 GHz) 图4. 天线端口驻波仿真结果(2~4 GHz)
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user: 4. 结论 本文通过对微带振子型天线进行改进设计，通过理论分析和仿真软件的优化计算，设计出了一种工作在2~4 GHz频带范围内的带宽角扫描天线，该天线频带宽、体积小、结构简单等特点。除少数频点的个别扫描角外，驻波比都小于3.5，绝对带宽达到2 GHz，在2.7~3.5 GHz频带范围内的端口驻波比都小于2.5，相对带宽达40%，具有良好的阻抗带宽，满足800 MHz带宽的设计要求。该天线可广泛适用于大规模相控阵雷达领域。
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user: 摘 要 为确定鼾声的特征，定义并提取了基于频率域的功率谱密度的鼾声特征，对正常和异常鼾声进行了评价。本研究分为三个阶段：首先，通过微信号采集和预处理，利用小波分解方法去除噪声。其次，利用功率谱密度函数(PSD)结合阈值法提取频域特征。最后，对十三名健康学生的三十二小时正常呼吸声和三名患者的十一小时异常鼾声进行了研究。分析结果表明，异常呼吸声对应的两个主成分分别分布在10~300 Hz和500~800 Hz范围内，比从正常呼吸声中提取的主成分高。 关键词 :呼噜声信号，小波变换，功率谱密度函数，呼噜声成分 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 打呼噜是睡觉时的呼吸噪音，这是所有年龄层和男女都存在的一个常见问题，《中国卫生健康统计年鉴2019》 [ 1 ] 有关于全国耳鼻喉疾病研究报告资料统计指出，我国大约有40% (见图1(A))的人群(年龄段在5至70岁)患有严重打呼噜的症状，其中年龄在5~12岁的孩子占15% (见图1(B))，12~22岁青少年占有30%，22~50岁的青年及中年人占30%，50~70岁人群占25%。习惯性打呼噜引起的阻塞性睡眠呼吸暂停综合征发病率也在逐年增长，年龄也趋向于偏小化 [ 2 ]。儿童阻塞性睡眠呼吸暂停的特点是在睡眠中反复出现完全或部分上气道阻塞 [ 3 ]，表现为间歇性低氧血症、高碳酸血症、破坏人体神经调节功能、频繁觉醒和断裂性睡眠，这种症状不利于儿童的生长发育，患有严重打呼噜的儿童其生长发育是远远落后于同龄儿童，并且对其智力发育、行为习惯等都会造成影响，比如学习能力差，注意力很难集中，自控意识差，社会适应能力差等。 图1. 打呼噜人数比例与年龄分布 目前诊断和评估阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的主要技术手段是多导睡眠图，也称为睡眠研究。多导睡眠技术能测量睡眠过程中发生的生物生理变化，测试在夜间睡眠实验室进行。通过对睡眠中阻塞性呼吸的评估和对呼吸暂停低通气指数(Apnea-Hypopnea Index， AHI)的评分来确定患病的严重程度。它要求患者在睡眠实验室过夜，并且需要在患者身体连接很多生理传感器 [ 4 ]。完整的多导睡眠图诊断麻烦，而且整个检测价格昂贵，实际检测过程繁琐，耗费大量时间。这也降低了其临床应用的价值。相对于多导睡眠图技术检测诊断，呼噜声的声学分析是一种非侵入性诊断技术，成本低，对呼噜声信号的采集具有安全、简单、经济的特点，具有极大的潜力和广阔前景 [ 5 ]。因此近年来国内外许多研究者对呼噜声的声学特性进行研究，试图从呼噜声中提取有价值的信息，找到一种通过分析呼噜声特征对病症进行诊断的方法 [ 5 ] [ 6 ]，利用呼噜声分析技术对阻塞性睡眠呼吸暂停综合症进行评估和分析的研究得到快速发展。 对呼噜声进行声学分析，可以作为临床上由打呼噜造成健康问题的一种评估参考，同时对治疗呼噜相关科学研发具有一定的启迪作用。针对具有病变特征的呼噜声，研究首先对呼噜声信号降噪，并将降噪后的信号与原始呼噜声信号进行比较，确定最合适的降噪参数(小波族和阈值类型)。本研究实验结果也表明了分解层次和阈值类型是影响呼噜声降噪效果的最重要参数。之后基于功率谱从能量和频率两个角度对呼噜信号定性分析。本研究基于功率谱分析从频率和能量两个角度对呼噜声信号分析，并对此进行研究。