DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 模型建立与验证 3.1. 数值水槽的建立 为了便于与实验结果进行对比，本文在建立数值水槽时，参照所在课题组在中国海洋大学物理海洋实验室进行的内孤立波物理实验。本实验采用Oster双缸法制取密度分层的流体，采用重力塌陷法制造不同振幅的内波 [ 10 ] 。水槽长15 m，宽0.35 m，高0.7 m，额定水深0.6 m，上下层流体高度分别为9.5 cm、48.5 cm，密度分别为1035 kg/m 3 、1054 kg/m 3 。 3.2. Fluent设置 边界条件设置：数值水槽的左侧边界设置为对称边界，右侧边界设置为压力出口边界，水槽顶部与底部都设为固壁边界。 UDF设置：利用Fluent中的DEFINE_SOURCE宏编写理论UDF，将源项添加到造波源区域，嵌入到造波区控制方程中。 液面追踪方法：采用Volume of Fluid方法即VOF法来追踪流体中上下层分界处的内孤立波波面。VOF定义为目标流体的体积与网格体积的比值，只要知道这个函数在每个网格上的值，就可以实现对运动界面的追踪。当某一单元体被目标流体占满，其F值为1；当它被另一相非目标流体占满，其F值为0；当它同时含有目标流体和非目标流体时，其F值在0到1之间，表明该单元是位于两流体交界处的单元。 求解设置：压力速度耦合方式采用PISO算法，压力插值选取体积力加权法，动量方程、湍动量方程和湍动耗散率方程均采用二阶迎风格式，多次模拟得知这样的设置可以提高解的精确性。二相流体界面构造方法选用几何重构法，时间步长设置为0.01 s，每个时间步最大迭代次数为20次。 3.3. 数值造波模拟结果及分析 为便于与实验结果进行对比，在数值模拟时选取的工况设置如表1所示。根据振幅水深比的不同，各工况选取适合的内波理论进行模拟。 Table 1 Setting of numerical simulation conditio 工况 振幅(cm) 振幅水深比 内波理论 1 4.0600 0.070 KdV 2 7.3787 0.127 eKdV 3 8.1080 0.140 eKdV 表1. 数值模拟工况设置 在进行模拟时，首先通过对x轴上不同位置处波高变化的监测，找出达到设计振幅时内波所在的位置。之后通过对该位置进行监测，得到随时间变化的z轴方向上的波高。图3表示了三种工况下波高随时间的变化，截取了内波一个周期中的主要部分来展示其波形。其中工况1和工况2振幅达到设计振幅时的位置在x = 150 cm处，工况3则在x = 180 cm处。 由图3可以看出，工况1的数值造波波形与实验结果和理论解都吻合得较好，工况2和工况3的数值造波波形在前半段与实验结果、理论结果都吻合得较好，在后半段相较于实验结果，与理论解更为一致。这一结果表明本文所采用的质量源造波方法对振幅水深比小于0.1和大于0.1的内孤立波均有较好的适用性，根据其各自对应的合适的内孤立波理论进行数值模拟所得波形及振幅与实验解和理论解都较吻合，能有效实现对内孤立波的数值模拟。 图3. 数值造波波形与理论及实验结果对比
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user: 4. 大振幅内波下立管的动力响应 4.1. 模型验证 参照实际海况资料，本文进行计算的内孤立波参数如表2所示 [ 11 ] 。数值水槽总长度为5000米，其中工作区长度3000米，消波区长度1000米。 Table 2 Parameters of internal solitary wav 振幅(m) 上层水深(m) 下层水深(m) 上层流体密度(kg/m 3 ) 下层流体密度(kg/m 3 ) 40 30 210 1025 1028 表2. 内孤立波参数 利用前文所述方法，基于eKdV理论，在Fluent中利用两个质量点源进行造波，运用Fluent的监测功能将所得波高随时间变化的相关数据导出，并将CFD数据下的数值造波波形图与理论情况下的波形进行对比，对比结果如图4所示。 图4. 振幅40 m时数值模拟结果与理论解波形对比 在该模拟中，设计振幅为40 m，通过监测对比知，在x = 130 m处达到该模拟振幅最接近设计振幅的值，为39.7 m。图4展示了这一位置处的波面高度z随时间t的变化情况，由图可以看出，本文所采用的数值模拟方法下的波形与理论波形基本一致，在振幅大小、波高变化等方面吻合度较高，说明利用该方法对大振幅内波的模拟是可行的。 4.2. 结果与分析 参照相关文献，顶部张紧式立管(TTR)的参数选取如表3所示 [ 12 ] 。 Table 3 Parameters of top tension rise 立管长度(m) 立管密度(kg/m 3 ) 外径(m) 内径(m) 内流密度(kg/m 3 ) 240 7850 0.2032 0.1972 998 表3. 顶张力立管参数 在计算小尺度结构物所受波浪力时通常选用Morison公式，故本文对立管所受水平作用力的计算采用改进的Morison公式，其表达式如下 [ 13 ] ： f x = 1 2 C D ρ D ( U − x ˙ ) | U − x ˙ | + C M ρ π D 2 4 ( U ˙ − x ¨ ) 式中： x ˙ 与 x ¨ 分别为立管顺流向运动的速度和加速度， ρ 为外部流体密度，D为立管外径， C D 与 C M 分别为拖曳力系数和惯性力系数， U 与 分别为内孤立波引起的水质点的速度和水平加速度。 在进行计算时，立管顶张力取立管浮重的1.2倍。立管总长240米，全部位于水下。将立管按长度方向划分成长3米的单元，共划分出80个单元，81个节点。Fluent计算中将内波时间步长设置为0.1 s，为保持一致，在进行立管响应计算时时间步也设置为0.1 s。 由Fluent数据结果知，在第482 s时内孤立波波谷到达立管轴线，内波计算时共历时1600 s。将监测所得的内孤立波流场数据与Morison方程、立管控制方程结合，采用有限单元法在时域中对大振幅内孤立波作用下顶张力立管的动力响应进行数值模拟，最终利用MATLAB编写程序进行结果展示。 通过上述方法，得出了不同时刻立管整体位移和应力沿垂向的分布图，分别如图5、图6所示。 图5和图6中不同的线条代表不同的时刻，每条线则代表在该时刻，在内波的作用下，立管整体的位移情况与应力情况。在初始时刻，内波振幅较小，对立管的作用力微弱，无论是立管的位移还是应力，都处在一个基本没有变化的状态。后期随着波谷靠近，作用力变大，立管的位移与应力都有了明显的变化。 图5. 不同时刻立管整体位移图 图6. 不同时刻立管应力图 在两图列出的五个时刻中，波谷到达时刻为482 s，120 s和300 s为波谷到达立管之前的两个时刻，680 s和1000 s为波谷到达立管之后的两个时刻。从图中可以看出处于上层流体部分的立管，其顺流向位移及应力都明显大于处于下层流体的部分，原因是内孤立波波致流场中上层的水平流速大于下层水平流速，使得立管上半段产生较大的水平作用力。同时可以看出，在内孤立波的波谷靠近立管的过程中，立管的位移与应力都在逐渐增大。在内孤立波的波谷到达立管时，立管的位移与应力均达到最大，而后随着内孤立波的离去，立管的位移和应力又都逐渐减小。 图7为沿立管垂向不同高度处的节点，其位移随时间变化的图像。选择的节点分别是距离底端42 m、72 m的位置，两层流体中间120 m的位置，内孤立波最大振幅所在的170 m的位置，以及上下层流体分界处的210 m的位置。从图中可以看出，不同深度的节点，其位移均随时间发生不同程度的变化，位移最大值均出现在波谷到达时刻，这是因为波谷到达时振幅最大，对立管的作用效果最显著。而在t相同的同一时刻，几处不同高度的节点，位移最大的都是z = 210 m处的节点，这是因为该节点位于上下两层流体的交界面处，受到内波的作用最大。 图7. 不同深度处节点位移时程图 图8和图9为内波的波谷到达立管时刻，即对立管的作用最强时立管的位移图与应力图，由图8可知在波谷到达时上下层流体分界面处立管位移最大，最大位移达到立管直径的10倍。由图9可知内孤立波波谷到达时上下层流体分界面处立管的应力最大，最大应力约为93 Mpa。 图8. 波谷到达时刻立管位移图 图9. 波谷到达时刻立管应力图
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user: 5. 结论 本文基于Fluent软件，建立具有多种设计振幅的内孤立波数值水槽，通过质量源造波方法实现了对内孤立波的模拟，与物理实验结果及理论结果进行对比分析，验证了造波方法的可行性与准确性。 利用软件的监测功能在对大振幅内波进行模拟时获取波致流场数据，结合改进的Morison方程计算内孤立波对顶张力立管的作用，通过传统的有限元方法得到立管的动力响应，结果表明在大振幅内孤立波作用下，上层流体中的立管所受内孤立波水平作用力明显大于下层流体中的立管，内孤立波作用下的立管会发生较大变形，产生较大应力，尤其在波谷到达立管时应力与变形达到最大，严重影响其安全性能与正常使用性能，在进行立管设计安装以及海洋工程实际中，考虑内孤立波的影响十分重要。
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user: 摘 要 基于卷积神经网络的数学模型，通过无人机拍摄外墙图像建立数据库，本文结合软硬件建立了一种外墙及饰面材料的裂缝检测系统，能有效地识别外墙裂缝的严重、一般或轻微三种毁坏程度，且有效识别率分别为86%，91%，97%。 关键词 :卷积神经网络，裂缝检测，图像处理 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. 引言 一般而言，建筑物因日久而逐渐老化，墙缝吸收水分湿气，经历温差变化所产生的热胀冷缩的效应，加上地震或台风的破坏，导致外墙或其饰面材料易被破坏、龟裂。若外墙饰面材料剥落，极大可能造成意外伤亡。因此，若能在外墙或饰面材料剥落之前提前预警，则可将意外伤亡的概率降至最低。有鉴于此，本文之主要目的，在于提供一套有效的高楼外墙裂缝检测系统，让原本繁杂、危险且高成本的例行性工作，通过信息技术而变得简易而节省。 本文拟以小型无人机搭配智能运作系统，能够在地震或者平时辨识饰面材料的损毁程度，以期能让工人减少攀高的次数，进行快速检测，识别具有潜在危险的饰面材料位置，且评估饰面材料退化的程度。为了实现上述目的，本文以机器学习作为解决问题的主要手段，以深度学习为核心，使用卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)技术将辨识功能实施在嵌入式开发板上，让人能够以简易方式辨识大楼外墙饰面材料破裂的程度。
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user: 2. 研究方法 利用无人机对建筑外墙进行拍摄，再将搜集回来的图像数据输入到嵌入式开发板，进行损坏程度的辨认，自动判断是否需要维修或更换。要想将无人机所搜集而成的数据分类并进行分析，为此需先在嵌入式开发板(本文采用Jetson TX2)与计算机主机内同时建立Tensorflow [ 1 ] 的环境并使用Keras [ 2 ] 作为架设模块的基础，利用Keras设立CNN模型且以Tensorflow作为后端进行训练。在训练前先将数据集分成几个类别(即标签化)并进行数据分类处理，将劣化程度相近的照片归成一类；利用不同的数据进行训练，再根据训练适当调整参数，让模块评估达到最低的错误率；最后将训练完成的模块储存起来放进Jetson TX2 里，就能进行饰面材料损坏程度的判断了。 上述CNN是一种由类神经网络为基础设计而成的模型，其可以通过减少神经元与撷取特征改变类神经网络的运算量。CNN是目前深度学习领域中最广泛使用的一种模型，擅长处理图像数据。CNN与图像处理技术不同，传统的图像处理是针对输入的图像进行分析与加工(如形态学处理、撷取边缘、图像切割、增加、修复等)，而CNN则采用不同策略，将大量的图片输入到类神经网络之中，通过图层的特征撷取，最后加以分类以识别图像。相较于传统的图像处理方法，CNN能够处理复杂的图像，并具备学习的能力，亦可用于预测。目前的CNN的主流设计包括LeNet-5 [ 3 ] 、AlexNet [ 4 ] 、Network-in-Network [ 5 ] 与GoogLeNet [ 6 ] 等。其中，AlexNet采用最大池化(max pooling)技巧，导入ReLU (Rectified Liner Units)机制，让神经元处理非线性情境的“梯度消失”问题；AlexNet在处理大量的数据与撷取较多的特征时，在识别的正确率及整体的训练速度有较佳的表现。 因此，在多方比较后，本文决定采用AlexNet作为实现目的的主要模型。AlexNet设计将图片分解成像素单位，并将每个像素输入类神经网络，通过连续的卷积程序作特征撷取，并通过池化(pooling)程序凸显每一个区域的最显著特征，此举可减少神经元的数量并降低所需的运算量。通过输入ImageNet的图像数据库作训练 [ 7 ] ，该模型能够从120万张照片作为训练样本、5万张当测试组，从中分辨1000种类型的图片。 在CNN模型中，卷积程序主要是通过图片与卷积核作内积运算来撷取所需的特征。例如，肖进胜等针对现有的基于CNN的图像超分辨率算法参数较多、计算量较大、训练时间较长、图像纹理模糊等问题，结合现有的图像分类网络模型和视觉识别算法对其提出了改进 [ 8 ] 。周敏等将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题，按大致4:1的比例分为训练集和测试集，并对训练集进行合理扩充，针对遥感图像与飞机分类的特殊性，结合深度学习卷积神经网络的相关理论，设计了一个5层卷积神经网络 [ 9 ] 。葛芸等人将大规模数据集ImageNet上预训练的4种不同卷积神经网络用于遥感图像检索，在UC-Merced和WHU-RS数据集上得到了一系列实验结果 [ 10 ] 。傅隆生等人提出一种基于LeNet卷积神经网络的深度学习模型进行多簇猕猴桃果实图像的识别方法 [ 11 ] 。 如图1所示，红色框内的矩阵(维度3 × 3)与维度3 × 3卷积核进行内积而得的纯量值3填入等号右方的2 × 2矩阵对应位置之中，此即为特征值。通过红色框窗不断地往右往下位移(此例为1)再与同一卷积核作内积，可得到其他特征值并逐一填入等号右方的矩阵；该矩阵纪录撷取得到的特征值，将保留到下一层作后续计算。 图1. 卷积运作范例(等号右方2 × 2矩阵为依原图像通过卷积核所撷取之特征值) 卷积层找出特征后，即能作为输入变量进行一般的类神经网络进行分类模型训练，但网络结构愈趋复杂，样本数若不够庞大，则容易产生“过度拟合”的问题。因此引入“池化”或局部取样(subsampling)的技巧，亦即在卷积核中再通过n × n的小区域进行汇总，以凸显该区域的最显著特征。关于池化的技巧，可在很多应用文献中找到，此不赘述。 AlexNet使用双GPU (Graphics Processing Unit，图像处理器)来训练类神经网络，因此将整个网络分散在两个GPU执行，再通过现行GPU架构的特性，能够让GPU直接存取另一个GPU的内存而不需通过主机的内存进行存取。这一特性可用来实现平行运算。 由上可知，AlextNet的深度学习技术可以将数据通过多个处理层的线性或非线性转换，自动萃取出足以代表数据特性的特征。深度学习具有自动萃取特征的能力，因此也是一种特征学习的技术。
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user: 3. 图像预处理 通过无人机收集外墙或饰面材料裂缝图像数据并作处理，要先建构一个处理图像的环境，将数据通过224*224的方式撷取，撷取完毕之后再将图像输入到 PC 主机端并预处理图像。之所以选择224*224作为处理单位，是多次运算后基于预算量与检测率综合考虑而定的。图像预处理的目的，在于将无人机拍摄的RGB三信道原始图像转为颜色相对单纯、但仍能保留原图像重要信息之形式，以利于机器学习软件系统能更有效地捕捉其重要特征，而不至于因图像 RGB 颜色差异而干扰学习。之所以这样，是因为在研究进行过程中，多次实验显示机器学习的效果不如预期，后经详细检视发现，AlexNet误将壁砖颜色视为需学习的特征之一，但壁砖颜色在本研究并非关键特征，因此先对图像执行预处理。 图像预处理的步骤与算法如下： 1) 灰度化处理(Gray-level Transformation)：公式为 如图2所示，右图为左图灰度化处理后的示意图。 图2. 原始图像及其灰度化处理结果 2) 图像二值化：二值化主要是将灰度图转化为黑白图，这个程序主要是将研究者感兴趣的部分与不感兴趣的部分区隔出来；通过设定灰度阀值，能将复杂的环境去除掉并且只显示裂缝的部分。利用计算软件MATLAB (版本2018a)的自适应(adaptive)二值化函数，针对不同的图像选择各自合适的阀值，可得到较理想的二值化结果。如图3所示，为图2的自适应二值化结果。 图3. 灰度图的自适应二值化结果 图4. 开运算结果 3) 型态学运算处理：形态学用于二值化后的图像，通过利用数学处理来凸显图像的形状或特征(如边界或细线等)。形态学最基本的运算包括膨胀(dilation)、侵蚀(erosion)、开运算(opening)、闭运算(closing)。本文使用开运算，主要是希望能够强化裂缝的轮廓并且滤掉部分杂点。结果如图4所示。
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user: 4. 数据分类与参数调整 4.1. 图像数据收集 通过无人机以拍摄的方式收集原始图像数据，未处理过的数据是整张未经撷取的图片，如图5所示，其中的红色小框为待处理的撷取范围的示意图。 图5. 大楼磁砖裂缝原始图像 图6. 某处裂缝示意图 原始图像在被处理前，先刻意摒除容易造成干扰的因素(如窗户、树木等与壁砖劣化无关的部位)，再一律以224 × 224的分辨率撷取原始图片的磁砖裂缝部分，撷取后将会获得数百张类似的局部图片，图6为其中之一。 本文的外墙裂缝图像采集于城市公共建筑，如图书馆、体育馆、商业大厦等，图7是其中的几个裂缝实例。 图7. 四个外墙(瓷砖)裂缝实例 4.2. 数据分类 所有图片进行预处理程序之后，再按卷标分类，比如分为严重、一般和轻微三个等级。图片类别卷标的范例如图8所示。设定卷标完成之后，将数据分别放置于训练集与测试集两个文件夹内以利于后续存取。 图8. 从左至右依次将卷标设为严重、一般、轻微级别 鉴于计算软件MATLAB (版本2018a)具有强大的图像处理能力，可以考虑用其对图像进行批量预处理。在预处理完成后，开始建构CNN，开发环境需安装Python、Tensorflow与Keras，这样的组合为目前最常见。为了加速整个训练的流程，同时在PC端使用GPU进行训练；最后选择使用AlexNet作为训练的核心网络。 4.3. 训练与调整 通过输入不同的数据集与校正参数，来训练AlexNet并获取适当的模型。基本上，可以通过观察训练结果学习曲线(accuracy)与损失曲线(loss)的形态来决定参数是否可行。如图9所示，为显示训练集与验证集的学习曲线，分别用蓝色(accuracy)与橘色(val_acc)标识，数值越靠近1.0则代表模型训练越好越正确。图10的损失曲线则代表着模型的错误率，数值越低则代表着图片的判别错误的机率越低。图的横轴Epoch代表整个数据集输入到网络的训练周期。 图9. Accuracy学习曲线图 图10. Loss损失曲线图 验证集与训练集的资料都是从训练集的图片分类而得，验证集跟训练集的多寡会影响模型训练出来的结果。通过上述曲线，可作两个观察。第一，如图11所示，若测试集的曲线慢慢成长，但验证集的曲线并无明显增幅或发生弹跳(epoch ≥ 5的情境下)，则表明出现了过度拟合(over-fitting)；其发生的主要原因，是学习过程太久或训练的样本太少；一旦发生这种情形，需尝试改变数据集，例如增加图片或者是调整参数。另一种如图12所示，损失曲线的训练集曲线随着epoch增加而慢慢的下降，但验证集的曲线未见相应的增长或呈现弹跳现象；这种情况可能是因为图片的卷标搞错，导致模型无法正确学习，可以返回去检查图片的卷标是否存在分类错误。 图11. 过度拟合曲线图 参数调整是使用类神经网络训练必须面对的课题，本研究的核心参数为“学习率” ，在此可以通过观察Loss损失曲线图来调整；另外，还可以调整训练集与验证集的分配比例，通过这一调整可以让模型更加正确地学习。 图12. 卷标有问题的曲线图
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user: 5. 图像处理的结果 5.1. 实验执行步骤 为了测试方法的效能，实验执行步骤如下： 1) 将测试数据转换成224 × 224维度，无论任何大小都须转换； 2) 确认测试数据的完整性； 3) 辨识图片； 4) 统计验证结果； 5) 比较每个模型的错误率。 5.2. 按批次测试 将测试数据分成5个批次，都标示正确的标签，每一批测试图片为20张，所以总共有100笔的测试资料。通过统计预测的结果是否符合卷标，与观察模型的学习曲线来验证模型可用性。表1为每一个批次测试集类别的张数，通过输入不同类型的测试集来进行验证，从而避免了图像选择的特定性；其中，数据集四(DataSet4)和数据集五(DataSet5)特定类别的测试张数为零，最主要的用意是为了确认特定类别的错误张数不会偏高。 Table 1 Three test set 测试集 卷标 DataSet1 DataSet2 DataSet3 DataSet4 DataSet5 轻微(slight) 5 5 10 10 0 一般(fair) 5 10 5 0 10 严重(serious) 10 5 5 10 10 表1. 三类测试集 5.2.1. 未经预处理的测试集 未经过预处理的训练集的学习曲线(正确率数值)与损失曲线(错误率数值)分别如图13和图14所示。由图13可见，验证结果与实际的训练差异太大；由图14，可以观察到错误率也居高不下。因此，未经预处理的测试集的正确辨识率差强人意，这也可以观察到预处理模型必要性。此外，也可以很明显地了解到，在数据量少的情况下分成三类，再加上每个类别的共通性又不大的情况下，导致整个模型无法正确地训练。 图13. 未预处理的学习曲线 图14. 未预处理的损失曲线 5.2.2. 经过预处理的训练集 经过预处理后，三类卷标的正确识别率得到了有效的提高，对比结果如表2所示。显然，经过预处理图像，其识别率大大高于未经预处理的图像。 Table 2 Comparison of identification rates of three types of test set 卷标 预处理后 未预处理 成长幅度 轻微(slight) 97% 66% 46.97% 一般(fair) 91% 33% 175.76% 严重(serious) 86% 44% 95.45% 表2. 三类测试集识别率比较
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user: 6. 结论与后续研究 本文通过设计、测试与实验，基于CNN的高楼外墙及饰面材料裂缝检测技术，建构一个能够快速检测的系统，让使用者能够有效地辨识裂缝的破裂程度。利用无人机，通过简易的操作，使得普通民众也能快速处理，可大幅地减少工人攀爬高楼的频次，可大幅地减少人力的损耗。特别是针对地震等自然灾害现场，通过无人机搭配本文的识别系统，可达到安全检测、快速识别等目的。 本研究尚有若干方向可改进，包括但不限于： 1) 增加训练集的数据量，让辨识的正确率更加提升，或是缩减神经网络的架构； 2) 优化二值化的程序，更加精准地凸显人们感兴趣的特征； 3) 对于数据集的标签需要提出更标准化的评估分类指标； 4) 对特定材料(如玻璃幕墙、外墙石材等)进行识别或过滤，以避免辨识错误； 5) 实现更高度的自动辨识功能，能够从影片自动圈选出磁砖裂缝部分，以达到更方便的检视； 6) 可以将本识别系统直接内置于无人机，使其能够做到实时的辨识。
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user: 摘 要 针对管道检测中环境复杂、表面粗糙度大及实现在线检测难等问题，研制了一种基于电磁超声技术的SH波传感器。设计了传感器在用于管道检测时的封装结构，通过实验测试了传感器可以达到的提离距离；对传感器的频率特性、指向性及通过缺陷后的透射信号进行了研究。结果表明，该SH波传感器可以应用于管道检测，根据透射信号的衰减程度可以判断检测区域内的缺陷尺寸大小。 关键词 :管道检测，电磁超声，SH波传感器，提离距离 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 管道作为五大运输工具之一，在运输液体、气体、浆液等方面具有特殊的优势，但是由于管道的工作环境较为恶劣，容易发生腐蚀、疲劳破坏或者管道内部潜在缺陷扩展成为裂纹，有毒有害气体及燃气输油管道的泄露都将对人类正常的生活及生命财产安全造成巨大的威胁 [ 1 ] 。因此，对管壁减薄、缺陷和裂纹检测等一直是国内外工程领域广泛关注的重要研究课题。 目前，常用的管道内检测方法有涡流检测、漏磁检测、射线检测和超声波检测等 [ 2 ] 。与其它的检测方法相比，超声波检测方法的精度高且能够适用于不同管径和复杂环境的管道。根据换能机理的不同，超声检测方法分为压电超声和电磁超声，而由于压电超声需要耦合剂且对表面粗糙度的要求较高，无法用于在线检测和低温检测。而电磁超声检测技术具有非接触的特点，实施时无需用甘油等将其与被测管道耦合 [ 3 ] ，因此目前电磁超声技术的应用越来越广泛。 超声导波因为在传播过程中衰减小传播距离远，所以非常适用于管道的长距离检测 [ 4 ] [ 5 ] 。电磁超声导波包括Lamb波和SH波 [ 6 ] 。由于SH波在传播过程中衰减小且不发生波形转换，所以SH波检测距离更远，检测效率高，采用电磁超声SH波传感器可以较好的对管道的周向和轴向缺陷进行检测。本文通过对电磁超声SH波传感器的设计封装及性能测试，研制了可以用于管道检测的电磁超声SH波传感器，对于该技术在管道检测中的工业应用具有一定的推动作用。
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user: 2. 传感器设计 2.1. 工作原理 目前电磁超声SH波的激励方式主要有两种，第一种方式基于磁致伸缩原理，采用水平磁场与曲折形线圈激励；第二种方式基于洛伦兹力原理，采用周期性磁场与跑道形线圈激励 [ 7 ] [ 8 ] 。本文采用方式二进行SH波的激励和接收，其工作原理如图1所示，此种方式研制的传感器所需要的磁铁尺寸更小，且可以提供的磁场更强，更容易激励出高信噪比的SH波。如图1所示，SH波传感器由周期磁铁、线圈和被测试件组成，其中周期磁铁提供周期性的垂直磁场，线圈中电流的方向与磁铁排列的方向一致。当在线圈中通以大功率的高频交变电流时，会在被测件的表面感生出涡流，涡流在垂直静态磁场的作用下产生交变的洛伦兹力，被测件表面的质点在洛伦兹力的作用下，产生有规律的高频振动，宏观上表现为以超声波的形式传播。由图1可知，超声波沿磁铁排列的方向传播，振动方向与传播方向垂直。磁铁的宽度为d，则磁铁排列的每一个周期为2d，周期的大小决定了所激励SH波的波长，即： λ = 2 d (1) 在被测试件中超声波的波速v、频率f和波长 λ 的关系如公式(2)所示： λ = v f (2) 将公式(2)代入公式(1)中可得： d = v 2 f (3) 当被测工件的材料一定时，超声波在其中的传播速度是一定的，因此所采用的磁铁的宽度由选用的激励频率决定。本文中拟设计的传感器激励频率为500 kHz，超声在管道中的传播速度以3000 m/s计算，则SH波的波长为6 mm，如图2所示，周期排列的磁铁中每个磁铁的尺寸为10 × 3 × 10 mm，其中磁铁宽度3 mm为半波长。跑道形线圈采用双层的PCB软板，线宽为0.2 mm。 由图2可知，本文所设计传感器的工作部分主要包括双列的周期性磁铁和跑道形线圈，因为跑道线圈两侧的电流方向是相反的，因此所采用的两列磁铁中相邻磁铁的磁极方向也是相反的。当在PCB线圈中通有大功率的高频交变电流时，两侧跑道同时激励出沿如图2所示方向传播的超声波，接收过程为激励的逆过程，从而实现在管道中SH波的激励和接收。 图1. 基于洛伦兹力的电磁超声SH波工作原理图 图2. 电磁超声SH波传感器组成 2.2. 传感器封装设计 与传统的压电传感器相比，电磁超声的局限性为换能效率低，从而造成超声信号的信噪比低 [ 9 ] 。为了保证传感器激励的超声信号质量，必须尽量降低传感器工作时的提离距离，即PCB线圈与被测管道表面的间距。以用于管道内部安装的传感器为例，为了使得传感器的表面与管道表面相适应，采用如图3所示的封装方案。因为超声信号的激励方向与周期性磁铁的排列方向一致，所以如图3(a)所示为轴向传感器的封装，将与磁铁排列方向垂直的边封装为与管道半径相适应的圆弧状，图3(b)所示为周向传感器的封装，将与磁铁排列方向平行的边封装为与管道半径相适应的圆弧状。因为PCB线圈与被测工件表面之间必须为非金属介质，且电磁超声传感器可以达到的提离距离较小，因此本文采用环氧树脂对传感器进行灌封，封装后PCB线圈与被测工件表面的间距可以保证在0.2 mm左右。同理，若需要封装用于管道外部安装的传感器，则需要将传感器底部加工为内凹的形式。 图3. 电磁超声SH波传感器的封装设计，(a) 轴向传感器，(b) 周向传感器
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user: 3. 实验装置 在完成SH波传感器的设计封装之后，以外部安装传感器的轴向检测为例，本文采用的实验系统装置如图4所示，系统主要包括Ritec RAM-5000高能脉冲发射接收仪、激励和接收传感器、被测管道和示波器。RAM-5000高能脉冲发射接受仪给激励传感器提供500 kHz的高频交变电流，激励传感器产生的SH波在管道内部沿轴向传播，经过接收传感器时在其内部激励出电信号，信号通过BNC线进入RAM-5000设备的接收端，将Ritec设备的信号监测端与示波器连接即可在示波器上显示传感器的接收信号。 图4. 实验装置图
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user: 4. 传感器测试 4.1. 传感器的频率特性 按照如图4所示的实验装置，在1 mm厚的钢板上对本文所研制的中心频率为500 kHz的SH波传感器进行频率特性测试。采用一发一收的模式进行测试，激励和接收传感器的间距约为120 mm，激励脉冲的周期数为5，当激励频率为500 kHz时得到的信号如图5(a)所示。采用Ritec设备的扫频功能，对图5(a)中所示的信号区域利用窗函数积分，频率范围为0.2~1 MHz，所得的扫频结果如图5(b)所示。从图5(b)中可以看出，所研制的SH波传感器中心频率与设计值基本一致，误差是由磁铁厚度的尺寸误差导致。 图5. SH波传感器的频率特性，(a) 500 kHz频率下的信号结果；(b) 频率特性 4.2. 提离距离对传感器信号的影响 电磁超声的激励信号强度随着提离距离的增大程指数规律衰减，为了研究传感器可以满足的工作条件，必须首先确定其可以达到的有效提离距离。本文中采用一发一收的模式测试传感器的提离距离，对激励和接收传感器同时进行相同高度的提离，得到提离距离与接收到的超声信号的关系如图6所示。从图中可以看出，随着提离距离的增加传感器接收到的信号幅值和信噪比都逐渐减小，当提离距离达到1 mm时，所得到的信号的信噪比约为2。一般认为，当信噪比低于2时传感器不能有效使用，因此得到本文传感器的最大提离距离为1 mm。提离距离即PCB线圈与被测管道表面的距离，包括环氧树脂的灌封厚度和被检测表面的涂覆层，能否保证提离距离小于1 mm是传感器能否应用的关键。 图6. 提离距离对信号的幅值和信噪比的影响规律 4.3. 传感器信号的指向性 在500 kHz的激励频率下，对SH波的指向性进行测试。测试采用一发一收的模式，激励和接收传感器的距离为150 mm，实验方案如图7(a)所示。实验时，激励传感器的位置不变，接收传感器的位置以5˚的步长从−45˚移动到45˚，移动过程中接收传感器的位置始终正对激励传感器。在同一位置重复测量4次求平均值，得到的实验结果如图7(b)所示。 图7. SH波传感器指向性实验，(a) 实验方案；(b) 实验结果 由图7可知，电磁超声SH波传感器沿磁铁排列的方向具有较强的指向性，声束的辐射角约为10˚左右，与文献 [ 10 ] 中给出的结论较为一致，因此在采用SH波传感器对管道进行检测时，应按照检测需求对激励和接收传感器进行相应的放置。 4.4. 传感器信号与缺陷尺寸的关系 由于管道长度较大，通常采用一发一收的方式利用透射波分析检测区域内的缺陷情况。激励频率为500 kHz，激励和接收传感器沿管道轴向放置，当激励和接收传感器间隔200 mm时实验方案和所得信号如图8所示。由图8可知，当激励和接收传感器之间不存在缺陷时，接收传感器可以得到高信噪比的透射信号。 图8. 采用一发一收模式对管道轴向检测的实验方案及接收信号 为了研究当激励和接收传感器之间存在缺陷时透射信号的变化，在SH波传播的路径上加工圆孔形的人工缺陷，缺陷的直径依次为2 mm、3 mm、4 mm、5 mm、6 mm、7 mm、8 mm和9 mm，得到的透射信号幅值与圆孔直径的关系如图9所示。从图9中可以看出，当没有缺陷时，接收传感器接收到的信号幅值约90 mv，随着圆孔直径的增大，接收的信号也逐渐减小，当圆孔直径增大到9 mm时接收到的信号约43 mv。由于实验误差的存在，近似认为随着缺陷直径的增大接收到的信号呈线性减小，损失的信号主要由缺陷反射所致。因此，这种方法只能描述缺陷在垂直于信号传播方向的线性尺寸，沿传播方向的缺陷尺寸还需要借助其他检测手段进行确定。 图9. 信号幅值与圆孔缺陷直径之间的关系 4.5. 传感器在不同厚度钢板和钢管中的测试 为了测试本文所研制的SH波传感器在不同厚度钢材料上的工作情况，分别选用了厚度为1 mm、2 mm和3 mm的钢板及壁厚为12 mm的钢管。采用一发一收的工作模式，在钢板上测试时激励和接收传感器的距离为100 mm，在钢管上测试时激励和接收传感器的距离为150 mm，在500 kHz的激励频率下所得的信号结果如图10所示。在图10(a)、10(b)和10(c)中第一个信号为直接接收到的信号，第二个信号为经过端面反射的信号，比较图(a)、(b)和(c)可得，随着钢材厚度的增加，SH波在其中传播时衰减增大。在图10(d)中，接收传感器在50 μs和63 μs两个相邻的位置均接收到了信号，这是因为SH板波具有频散特性，在12 mm厚的钢管中传播时产生了两种模态。频散现象给信号的采集和处理增加了困难，为了更好的实现厚壁管道的检测，需要研制频率更低的SH波传感器。
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user: 5. 结论 基于电磁超声SH波传感器的工作原理和组成形式，针对管道检测的需求，研制了一种可以满足管道检测的中心频率为500 kHz的电磁超声SH波传感器，并对传感器的特性进行了测试： 1) 测试了传感器的频率特性，其中心频率为与设计频率一致；测试了传感器的提离距离，在提离距离为1 mm时接收信号的信噪比可以达到2，其中传感器的封装厚度约为0.2 mm，因此可以保证传感器在距离管道表面0.8 mm的范围内对管道进行有效检测。 2) 为了更好的对一发一收模式下的激励和接收传感器进行布置，研究了传感器的指向性，结果表明SH波的声束角约为10˚，传播方向沿磁铁的排列方向，具有较好的指向性。 3) 采用一发一收的工作模式，研究了在经过不同尺寸的孔缺陷后所得信号幅值的变化规律，得出可以通过所得信号的衰减情况判断缺陷在与传播方向垂直方向上的线性尺寸，该SH波传感器可以对管道中的缺陷进行检测；随着被检测钢材厚度的增加，SH波在其中传播时的衰减增大且可能产生频散现象。 图10. SH波传感器在不同厚度钢板及钢管中的测试结果，(a) 厚度1 mm的钢板；(b) 厚度2 mm的钢板；(c) 厚度3 mm的钢板；(d) 壁厚12 mm的钢管 下一步工作需要研制频率更低的SH波传感器，并尝试对管道中存在的裂纹、腐蚀、泄漏及划痕等缺陷进行检测。
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user: 摘 要 内地与香港特区签订相互委托提取证据的安排，为三地的交往提供有力的法律保障。同时，安排在法律形式、联络机关、取证方式、委托书退回事由、委托时限等方面存在质疑和问题。为更好发挥安排的积极作用，笔者就上述方面提出了积极的建议和改善措施。 关键词 :提取证据，司法协助，安排 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 《内港取证安排》的签订及其意义 2016年12月最高人民法院与香港特别行政区政府律政司在深圳签署了《关于内地与香港特别行政区法院就民商事案件相互委托提取证据的安排》(以下简称《内港取证安排》)，这是内地与香港特区两地自2006年签订《认可和执行判决安排》 [ 1 ] 以来，再次达成新的司法方面的合作安排，“是两地司法协助安排商签工作停滞十年后的重大突破，开启了两地司法协助工作的新篇章，为重启司法协助安排商签创造了良好开局” [ 2 ] 。 从香港回归至去年底，内地与香港特区签署了《CEPA协议》 [ 3 ] 和十个补充协议及《CEPA服务贸易协议》 [ 4 ] 、《CEPA投资协议》 [ 5 ] 、《CEPA技术合作协议》 [ 6 ] 。内地与香港特区实施CEPA协议后，加速了地区经济一体化进程，客观上要求圆满解决在货物、人员、服务、资本流动中出现的各种争议。最高人民法院2018年的工作报告中提及到2017年人民法院“审结涉港澳台、涉侨案件8.1万件，办理涉港澳台司法协助互助案件5.8万件”，可见两地频繁的经贸、人文交往不可避免的产生涉港诉讼，这也迫切要求区际相关法律制度不断完善。在当下，粤港澳经济不断深化合作，区域经济一体化程度日渐加强，粤港澳大湾区建设是习近平总书记亲自谋划、亲自部署、亲自推动的国家战略。党的十九大报告指出，要支持香港、澳门融入国家发展大局，以粤港澳大湾区建设、粤港澳合作、泛珠三角区域合作等为重点，全面推进内地同香港、澳门互利合作，制定完善便利香港、澳门居民在内地发展的政策措施。《内港取证安排》的出台必将为三地的交往提供有力的法律保障，发挥积极的作用。
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user: 摘 要 本文把工程案例式教学法应用到了《互换性与测量技术》的课堂中。通过汽车离合器设计这一工程案例，说明工程案例式教学法在《互换性与测量技术》课堂教学中的具体应用步骤，即介绍工程实际案例、引入基本概念、解释基本概念。 关键词 :工程案例式教学，互换性与测量技术，教学经验总结 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 《互换性与测量技术》是车辆工程专业本科生的一门重要的专业基础课，是未来工程师们表达设计思想的必备能力。同时，该课程具有高度抽象难学的特点，一直是机械工程专业大学生，尤其是数理基础相对薄弱的应用型本科大学生们最为头疼的一门课程。 笔者在10年的教学工作中，总结完善了工程案例式教学法 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，在车辆专业的《互换性与测量技术》教学中得以实施，并取得了不错的教学效果。本文以平面度和平行度的概念的讲解为例，说明工程案例式教学法在《互换性与测量技术》教学中的具体应用。
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user: 2. 案例问题(汽车离合器设计之摩擦片) 随着汽车舒适性需求的提高，离合器在原有的基础上不断地进行改进，汽车上越来越多地采用双质量的飞轮反向减震器，有效地减少了传输系统的噪音。对于重型离合器，由于商用车辆往往很大，发动机功率增加，但离合器被允许增加空间的尺寸是有限的(现在离合器压板的直径为430毫米)，为了提高离合器的扭矩能力，双片干式离合器可以在重型车辆上使用。在相同的径向尺寸下，离合器的双重扭转能力和使用寿命是单片离合器的一种，但在其他客观因素的影响下(如散热等)，实际效果低于理论价值。由于在给定的汽车是膜片弹簧的离合器，它的扭矩比推力大。金属陶瓷离合器比传统有机带的离合器高30%，使用寿命至少高70%。所以优化离合器的设计具有重要的工程实际意义。 再离合器的设计中，基本参数有性能参数 β 和 p 0 ，尺寸参数D、d和摩擦片厚度b以及结构参数Z和离合器间隙 Δ t ，最后还有摩擦因数f。 摩擦片外径D是离合器基本尺寸，它关系到离合器的结构重量和使用寿命，它和离合器所需传递的转矩大小有一定关系。发动机转矩是重要参数，当按发动机最大转矩 T e max ( N ⋅ m ) 来选定D时，按下列公式： D = 100 T e max A (1) 式中系数A反映了不同结构和使用条件对D的影响，一般小轿车A = 47，初选D以后，注意摩擦片尺寸的系列化和标准化。表1为我国摩擦片尺寸的标准。所以选取D = 200 mm，d = 140 mm，h = 3.5 mm，单面面积160 cm 2 。 经过设计计算，最后设计出来的摩擦片零件图如图1所示。在标注零件图1的时候，用到了《互换性与测量技术》中的两个概念，平行度与平面度。 图1. 摩擦片 Table 1 The size series and parameters of the clutch friction dis 外径D/mm 160 180 200 225 250 280 300 内径d/mm 110 125 140 150 155 165 175 厚度h/mm 3.2 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 单位面积/cm 2 106 132 160 221 302 402 466 表1. 离合器摩擦片尺寸系列和参数
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user: 3. 通过案例引出概念 在机械和仪器制造工业中，零、部件的互换性是指在同一规格的一批零件或部件中，任取其一，不需任何挑选或附加修配(如钳工修理)就能装在机器上，达到规定的性能要求。为满足机械制造中零件所具有的互换性，要求生产零件尺寸应在允许的公差范围之内。这就必须对一种零件的形式、尺寸、精度、性能等规定一个统一的标准。同类产品还需按尺寸大小合理分档，以减少产品的系列，这就是产品标准化。为把零部件的制造误差控制在许可的范围内，就需要定义一系列的公差定义，包括平面度和平行度。
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user: 4. 概念的讲解 4.1. 形状公差之平面度 平面度测量是指被测实际表面对其理想平面的变动量。是将被测实际表面与理想平面进行比较，两者之间的线值距离即为平面度误差值，或通过测量实际表面上若干点的相对高度差，再换算以线值表示的平面度误差值。 平面度公差带是距离为公差值t的两平行平面之间的区域。如图2所示，表面必须位于距离为公差值0.1 mm的两平行平面内。 图2. 平面度公差 4.2. 位置公差之平行度 平行度指两平面或者两直线平行的程度，指一平面(边)相对于另一平面(边)平行的误差最大允许值。 面对面的平行度如图3所示，被测要素：上平面；基准要素：底面。 图3. 面对面平行度 线对线的平行度，分为一个方向、相互垂直的两个方向、任意方向。
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user: 5. 结论 本文把工程案例式教学法应用到了《互换性与测量技术》的课堂中。通过汽车离合器设计这一工程案例，说明工程案例式教学法在《互换性与测量技术》课堂教学中的具体应用步骤，即介绍工程实际案例、引入基本概念、解释基本概念。
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user: 摘 要 检验流调中心抑郁量表(CES-D)在全国人口抽样中的最佳拟合模型。在全国各个地区进行分层随机抽样，抽取612名被试，对数据进行多个竞争模型的验证性因素分析，确定最佳结构模型，对其进行信度分析、内部一致性检验。结果发现：Yen等人研究的三因素模型相比其它模型获得了更好的拟合。拟合指数分别为：χ 2 = 390.94 * ，CFI = 0.97，TLI = 0.96，RMSEA [90% CI] = [0.04， 0.06]，达到测量标准。各分量表内的Cronbach’s α系数为0.82~0.83，McDonald ω系数为0.83~0.85，总量表Cronbach’s α系数为0.88，McDonald ω系数为0.90。积极情绪因素对量表因素结构拟合贡献不大。相比于其它模型，CES-D中文版的三因素模型为全国人口抽样数据的最佳拟合模型。 关键词 :流调中心抑郁量表，抑郁，模型比较，成人群体 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 在现实的工作和生活中，会遇到各种各样的问题，这些问题会影响着我们的生理和心理健康。若无法有效的自我调整或得不到社会支持，容易产生抑郁、焦虑等负性情绪，而负性情绪一旦持续较长时间，极易产生心理问题和心理疾病(Shelley， 2006)。抑郁症作为心理疾病中最为常见也最为人熟知的一类心理疾病，受到了越来越多的关注。常见的抑郁量表有症状自评量表(SCL-90)、抑郁自评量表(SDS)等(金婷，张磊晶，2017)，它们的因素结构得到了各自验证。美国国立精神卫生研究院(NIH) Radloff编制的流调中心抑郁量表(Center for Epidemiological Studies Depression Scales， CES-D)，是目前世界上使用最广泛的抑郁症测量工具之一，在我国应用广泛，被用来识别一般中年人群的抑郁症状。Radloff (1977)的研究中将量表分成4个维度：躯体症状、抑郁情绪、积极情绪和人际问题。 截止目前，已经有研究报道了二因素结构(Cheung & Bagley， 1998; Edman， Danko， Andrade， Mcardle， Foster， & Glipa， 1999; Kazarian & Taher， 2010)、三因素结构(Guarnaccia， Angel， & Worobey， 1989; Liang， Van， Krause， & Markides， 1989; Yen， Robins， & Lin， 2000)、四因素结构(张娜，张英辉，马梅，张韬，邱培媛，2014)，甚至是五因素结构(Thorson & Powell， 1993; Ying， Lee， Tsai， Yeh， & Huang， 2000)。特定群体中CES-D抑郁量表的因素结构可能会发生一定的改变，由于文化背景、地域等因素的各种影响，对量表项目进行认知理解和解释时会存在差异。在国内研究中，不同年龄、地域的群体，因素结构会存在差异。例如：凌宇(2008)等人的研究发现CES-D中文版的四因素结构模型在高中生的研究数据中拟合最佳，张宝山，李娟(2012)发现CES-D的16项目三因素结构在我国老年人群数据中拟合最佳，而痴呆病人照顾者的CES-D因素结构为不同于常模的三因素结构(Huang， Wang， & Liao， 2015)。 国内近几年关于CES-D抑郁量表的研究多集中在CES-D中文版的信效度研究和本土常模的建立。章婕等人(2010)以各个年龄段的普通人群为样本，获得了各个年龄组的常模，在城市人群全面地验证了CES-D中文版的信度与效度。其次，国内关于CES-D的研究大多集中在以青少年或老年期的被试为年龄段样本的研究，对于以多年龄段被试为样本的研究甚少，未见到以中国全年龄段为样本的20题CES-D信度与效度的研究。 闫丁和焦璨(2016)对简版流调中心抑郁量表的研究和张宝山，李娟(2012)对流调中心抑郁量表的研究中得出一致性的结论：积极情绪对量表因素结构的拟合水平贡献不大。在之前的研究中有结果表明积极情绪与其它项目相关较低，对积极情绪的合理性提出质疑。因此，我们也将在CES-D中考察积极情绪这一维度，探讨是否对CES-D中文版的拟合程度和可靠性造成影响。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 研究对象 本研究采用分层随机抽样的方法，在全国范围内抽取22个省、31个地市的612名被试，剔除无效和作答率低(未作答项目 ≥ 2)的问卷后，最终获得579份有效问卷。此次抽样年龄段为18~55岁，基本情况为：男性261人，占总体的45.10%，女性310人，占总体的53.50%，有1.40%的缺失数据；419人(72.40%)为城镇户口，91人(15.70%)为农村户口，69人(11.90%)缺失；5人(0.90%)为小学以下学历，88人(15.20%)为初中学历，80人(13.80%)为高中学历，22人(3.80%)为职业高中，65人(11.20%)为中专学历，145人(25.00%)为大专学历，大学本科和硕士及艺术的人数分别为142人(24.50%)和30人(5.20%)，2人(0.30%)缺失；在婚姻状况中已婚人士占到377人(65.10%)，未婚人士有177人(30.60%)，有7人(1.20%)缺失数据。 2.2. 工具 采用CES-D中文版测量抑郁症状的水平，共20题，包含16个消极情感和4个积极情感的项目，4级评分，0 = “偶尔或无”，3 = “多数时间或持续”，所有题分数相加为抑郁总分，总分范围为0~60，分数越高，代表被试抑郁程度越高。该抑郁量表的测量内容包含了国际上关于抑郁症认定的大部分症状，包括抑郁心境、精力减退、注意力差以及睡眠困扰等，但是不包括精神运动性改变以及存在自杀观念等(陈祉妍，杨小冬，李新影，2009)。 2.3. 统计方法 1) 使用SPSS23.0软件进行因素间的相关及卡方检验等分析。 2) 通过Mplus7.4软件对CES-D流调中心抑郁量表的因素结构进行验证性因素分析，基于拟合指数比较，找出拟合最好的模型，获得适合中国人的最佳因素模型。 3) 通过JASP0.8.4.0软件，对获得的最佳模型进行内部一致性信度分析，获得该模型的各个维度Cronbach’s α系数及McDonald ω系数。 2.4. 数据处理与估计法的选择 CES-D量表信度与效度研究，在以中国人为样本时，存在分析方法的局限性。CES-D量表为4点计分的工具，收集到的CES-D数据却常被看作是连续的，把这些离散数据当作连续数据处理违反多元正态假设，会扰乱因素结构和相关的结果。Mplus软件在验证性因素分析中，默认用极大似然估计法(Maximum Likelihood， ML)，在国内关于CES-D的验证性因素分析中，大多数研究使用ML法进行参数估计。ML估计法的使用前提必须是数据连续分布、多元正态分布、数据独立和大样本，大多把项目看作是连续变量，且认为数据是正态分布，因此CES-D量表的类型违背了极大似然估计法的前提要求。在Mplus软件中，进行验证性因子分析时常采用的估计法有ML、MLM和WLSMV (王孟成，2014)。有研究表明，当选项数在5个以上时，将其作为连续变量可以获得可靠的估计结果(Johnson & Creech， 1983)，但是这种数据本质还是类别数据。所以验证性因素分析中，在Mplus中指定数据类型为类别数据，此时Mplus默认的估计方法为稳健加权最小二乘法。
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user: 4. 讨论 基于CES-D多竞争模型拟合指数比较，Yen，Robins，Lin提出的三因素模型在各个拟合指数上优于其它模型，达到理想拟合标准，Yen等人提出的三因素模型更适合中国人的抑郁结构。三因素模型将Radloff提出的四因素模型中人际关系因素纳入到抑郁情绪因素，躯体症状和积极情绪因素无变动。根据DSM-V抑郁症的诊断标准，此三因素与抑郁症的主要症状因素相吻合。抑郁情绪与积极情绪是测量近两周的直接情绪状态，躯体症状是情绪状态的间接表现，三因素模型具有良好的适配性和合理性。 研究表明，中国人习惯把人际关系问题和抑郁情绪(夏凌翔，万黎，宋艳，杨翼龙，2011)相联系，习惯把困扰自己的人际关系问题与抑郁情绪等同。因此，三因素模型将四因素模型中人际关系因素纳入抑郁情绪因素时拟合度上升。从临床角度看，人际关系极易造成抑郁。抑郁症主要是由生物性和社会性因素以及人际关系压力等综合因素导致的一组综合征(霍平，郑红光，孙丽丽，徐晓丽，程显山，2000)。在进行抑郁症筛查时工作者会从人际关系出发，人际关系出现问题的患者有可能以抑郁情绪的方式表达出来。因此，将人际关系因素纳入抑郁情绪因素在国内具有合理性。 本研究同样发现删除积极情绪因素的项目会使量表的内部一致性信度提高，积极情绪因素会降低该量表的信度。积极情绪因素与其它两个因素的相关明显低于消极情绪因素与躯体症状因素之间的相关，消极情绪与躯体症状共享同一个高阶因素，积极情绪不支持该高阶因素。为此，对积极情绪削弱量表信度效度的原因进行讨论。 Jang等人(2010)提出亚洲文化对积极情绪有抑制作用，这可能与中国的历史、地域、文化有关。中国文化强调收敛、平庸，面对积极情绪时，中国人不会很顺利地表达此情绪，使得题目处理加工受阻，影响量表的可靠性。另一方面，侯杰泰等人(2011)提出反向题目确实自成一个负向方法因子，尤其是对低龄的学生来说，这个负向方法因子与学生的能力关系显著。研究显示，用“不”或与主要概念相反的词句，回答者可能产生一些含混或复杂的心理反应，应小心分析处理。反向计分题目还会让被试付出认知转换和重复的代价(孙天义，许远理，郭春彦，2011)。陶沙(2006)基于已有研究发现一般结果期待倾向是抑郁的重要预测因素，结果指出，乐观倾向和悲观倾向是相关而不同的两种结果期待倾向，悲观倾向对于抑郁变异的独立贡献率高于乐观倾向，研究结论对积极情绪的抑郁拟合贡献水平较低提供了支持。在归因方式上，戴琴，冯正直，戴勤素(2009)的研究表明，在经历一个负性事件时，具有消极归因方式的人比具有积极归因方式(将负性事件归因为外部的、暂时的和具体的原因，正性事件归因为内部的、稳定的和全面的原因)的人更容易产生抑郁，这个观点得到了广泛的研究支持，消极情绪因素比积极情绪因素更容易联系抑郁。积极情绪的题目会对国内CES-D测量结果产生较少的不良影响，降低可靠性。
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user: 摘 要 利用常规地面观测资料、EC_thin、T639_thin、ED_thin、DOGRAFS资料对2015年12月10日~12日昌吉州暴雪过程多模式数值预报效果进行检验分析。通过分析EC_thin、T639_thin、ED_thin、DOGRAFS四家数值模式的预报，分别对降水时间段、落区、量级和Ts评分进行检验，结果表明：降雪时段的预报以开始时间偏早，结束时间偏晚为主，24 h时效的预报效果较48 h和72 h好，且EC_thin和T639_thin预报效果较好；3个时效的降雪落区准确，但大值区(暴量)范围小，主要集中在中西部，东部预报偏小一个量级；晴(雨)、一般性降水(暴雪)、漏报率，ED_thin具有很好的参考价值；各模式预报的天气系统强度略偏弱，是造成预报与实况有偏差的主要原因，而模式预报的差异程度造成了预报降雪量级存在差异。 关键词 :EC_Thin， T639_Thin， ED_Thin， DOGRAFS Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/