DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 基本方程 考虑置于Pasternak双参数弹性地基上的周边夹紧FGM薄圆板了，其厚度为h，半径为a，圆板上受到横向均布载荷q的作用。采用笛卡尔坐标系 ( r ， θ ， z ) ，这里设r为径向且并由板中心向外为正， θ 为环向，z轴正方向垂直于平面向上，如图1所示。圆板由陶瓷和金属复合而成的功能梯度材料制成。 图1. Pasternak地基上的FGM圆板 2.1. 几何方程 由于FGM材料的非均匀性，导致几何中面和物理中面不重合，为消除FGM材料中拉弯耦合效应，引入如下物理中面 [ 15 ] z 0 = ∫ − 0.5 h 0.5 h z E ( z ) d z ∫ − 0.5 h 0.5 h E ( z ) d z (3) 根据经典板理论，圆板的位移函数表示为： u r ( r ， z ) = u ( r ) − ( z − z 0 ) w ， r ， u z ( r ， z ) = w ( r ) (4) 非线性几何关系为： { ε r = ε r 0 + z κ r = u ， r + w ， r / 2 − ( z − z 0 ) w ， r r ε θ = ε θ 0 + ( z − z 0 ) κ r = u / r − ( z − z 0 ) w ， r / r (5) 考虑对称性，FGM圆板的本构方程为： ( σ r σ θ ) = E ( z ) 1 − ν 2 [ 1 ν ν 1 ] ( ε r ε θ ) (6) 应力沿着板厚度方向积分，可得薄膜力和弯矩为 ( N i ， M i ) = ∫ − h / 2 h / 2 σ i ( 1 ， ( z − z 0 ) ) d z ， ( i = r ， θ ) (7) 式中 ε r ， ε θ 和 σ r ， σ θ 分别为径向和环向的应变和应力； N i ( i = r ， θ ) 为薄膜力， M i ( i = r ， θ ) 为弯矩。将式(5)代入式(6)，考虑到式(4)，得到 ( N r ， M r ) = ( A ， B ) [ u ， r + 1 2 w ， r 2 + ν u r ] − ( B ， D ) ( w ， r r + ν r w ， r ) (8) ( N θ ， M θ ) = ( A ， B ) [ u ， r + ν 2 w ， r 2 + u r ] − ( B ， D ) ( ν w ， r r + 1 r w ， r ) (9) 其中A、B、D分别为拉伸、拉弯耦合和弯曲，刚度定义为 ( A ， B ， D ) = ∫ − h / 2 h / 2 ( 1 ， ( z − z 0 ) ， ( z − z 0 ) 2 ) E ( z ) 1 − ν 2 d z (10) 2.2. 控制微分方程 Pastrnak模型的压力–位移关系假定为 p = k w w − k p w ″ (11) 这里 k w 是地基弹性模量， k p 是地基剪切模量。 弹性地基上圆板静力平衡方程如下 [ 16 ] N r − N θ + r N r ， r = 0 (12) M r ， r r 2 + 2 M r ， r / r − M θ ， r / r + ( r N r w ， r ) ， r / r + k w w + k p ( w ， r r + w ， r / r ) = q (13) 将式(5)~(8)代入方程(12)和(13)，整理后可获得位移形式的基本控制方程，然后再引入如下无量纲变换 ( X ， W ) = ( r ， w ) / a ， U = u a h 2 ， η = a h ， F 1 = B D h ， F 2 = A D h 2 ， F 3 = B A h ， ( K w ， K p ) = ( k w b 4 ， k p b 2 ) / D ， Q = a 4 D h q (14) 得到无量纲控制方程表示如下： U ， X X + U ， X / X − U ， X / X 2 + W ， X W ， X X + ( 1 − ν ) W ， X 2 / 2 X = F 3 W ， X X X + W ， X X / X − W ， X / X 2 (15) W ， X X X X + 2 W ， X X X / X − W ， X X / X 2 + W ， X X X / X 3 = F 2 ( ν U ， X W ， X / X + ν W ， X 3 / 2 / X + U W ， X / X 2         + ( U ， X W ， X X + W ， X 2 W ， X X / 2 + ν U W ， X X / X ) / ( 1 − F 1 F )         − F 1 ( W ， X X 2 + W ， X 2 / X 2 + 2 ν W ， X W ， X X / X ) / ( 1 − F 1 F 3 )         + { K w W − K p ( W ， X / X + W ， X X ) + Q } / ( 1 − F 1 F 3 ) (16) 无量纲边界条件为： X = 0 处， W = f i n i t e ， U = 0 ， W ， X = 0 ， lim X → 0 ( W ， X X X X + W ， X X / X ) = 0 (17a) X = 1 处， W = 0 ， U = 0 ， W ， X = 0 (17b)
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user: 3. 数值结果和讨论 分析中考虑由铝(Al)和氧化锆(ZrO 2 )复合而成的FGM圆板，其弹性模量分别为 E m = 70   G P a ， E c = 151   G P a ，泊松比均为 ν i ( i = c ， m ) = 0.3 。当 ( K w ， K p ) = ( 50 ， 10 ) 时，为Pasternak地基支撑圆板，当 ( K w ， K p ) = ( 50 ， 0 ) 时，退化为Winkler地基支撑，当 ( K w ， K p ) = ( 0 ， 0 ) 时，退化为无地基支撑。首先，给定梯度指数为 p = 2 ，图2考察了不同地基下圆板中心挠度随载荷的变化情况，显然，给定相同载荷下，Pasternak地基上FGM圆板的变形最小，无地基支撑圆板的最大，Winkler地基上FGM圆板的变形介于Pasternak地基和无地基之间。三种情况下FGM圆板的变形随横向载荷的关系均为非线性递增。 图2. 各地基下Q-W(0)关系曲线(p = 2) 下面考察Pasternak地基对FGM圆板弯曲行为的影响。给定 p = 2 ， K p = 5 ， K w 取不同值时中心挠度即最大挠度如图3所示。不难看出，随着 值的增加，板的变形减小，这相当于增加了板的约束，另外， 越大，变形随载荷的变化非线性程度有所削弱。说明地基弹性模量对FGM板的挠度有显著影响，而 是地基剪切模量。 图4为给定 ， ，剪切模量 取不同值时中心挠度随载荷变化的关系图。图中看出， 越大，相同载荷下中心挠度越小。和图3相比较，不难发现 对板变形的非线性性弱于 对板变形的影响。 图5中给定了Pasternak地基 ，考察了梯度指数变化对FGM圆板弯曲行为的影响。图中看出，梯度指数越大，变形也随之增大，纯陶瓷板的变形最小，纯金属板的最大。说明随着FGM板中随着金属成分的增加，会削弱板的弯曲刚度。另外，该图中也增加了无地基FGM板的变形曲线，和有Pasternak地基相比，同样梯度下的FGM板的变形相比较会提高。 图6给出了不同地基下随梯度指数对FGM圆板最大挠度的影响。不出意外，随着p的增加，中心无量纲挠度也增加；随着弹性地基系数 的增加，板的变形减小。和图4结论一致，p越大中心挠度越大； 的增加会削弱p对板变形的非线性程度的影响。 图3. K w 对Q-W(0)关系的影响 图4. K p 对Q-W(0)关系的影响 图5. 不同梯度下Pasternak地基圆板Q-W(0)关系 图6. 不同地基下W(0)-p变化关系
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user: 4. 结论 引入物理中面的概念，消除了材料非均匀性导致的拉弯耦合效应，分析了Pasternak双参数弹性地基上FGM航空圆板非线性弯曲弯曲力学行为。数值计算结果表明： (1) 材料梯度指数一定时，Pasternak地基下FGM板的变形小于相同工况下的Winkler地基板，板的挠度随载荷的增加非线性递增。 (2) 相比地基剪切模量 ，地基弹性模量 对FGM板的非线性弯曲影响更加显著， 越大，变形的非线性程度越弱；当 一定时，随着 的增大，板的变形减小。 (3) 地基系数一定时，随着梯度指数的增加，板的变形也随之增加； 越大，变形的非线性程度越弱。
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user: 摘要 利用2010~2018年10月武汉探空站秒级风资料，分析距地面高度3 km以下每间隔200 m及特殊层300 m共17层各高度的风向风速变化特征。结果表明：各规定层高度平均风向风速随高度变化基本一致，平均风向由低层偏东东南逐步转为高层偏南西南风，1000 m以下低空域变化幅度相对较小。08时与20时平均风速曲线几乎重合，400 m层跃升至4.7 m/s附近后，风速呈现缓慢上升。各规定层平均风速特征08时、20时基本一致，近地层变化较小，200~2000 m各层次年际变化比较平稳，2000 m以上层次振荡上升。1400 m以上层次上旬振荡减小，中旬到下旬初相对平稳，下旬中后期风速加大，极大值主要出现在27~29日之间。近地层风向逐日变化差异相对较大，从偏北风到偏南风之间来回摆动。200 m以上各层基本较为一致，变化幅度相对较小。08时、20时各规定层最多、次多风向表现有差异，08时多以东北风为最多风向，次多风向多以东东北、东风为主，而20时2400 m以下各层最多风向均为一致的东北风，次多风向以北东北和东东北为主，2600 m以上才逐渐转为偏西风。
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user: 1. 引言 近几年，我国探空站探空系统已逐步升级为L波段探空系统，与传统的探空资料相比，是目前唯一能对高空大气进行同时的、立体探测的系统且探测数据可靠(郝民等 [ 1 ]，2014)。L波段探空系统秒数据资料具有时间和空间的高分辨率、定位准确的特点，武汉探空站于2010年4月完成系统升级。它采用电子感应原件，采样可达1.2秒周期，按照400 m·min的升速来算，探空秒数据垂直采样间隔约为8 m，提供了密集的“秒级”数据，大大提高了大气探测精度(杨湘婧等 [ 2 ]，2011；田广元等 [ 3 ]，2011)。高空风是研究大气动力和气候变化的一个重要参量，又在大气中的动能、热量、水汽和气溶胶等能量和物质输送、交换中发挥着关键作用(张爱英等 [ 4 ]，2009；任国玉等 [ 5 ]，2009)。了解高空风速和风向特征对于低空飞行、跳伞等赛事以及民航活动具有重要意义。目前，我国对L波段常规探测数据的使用多限于业务上使用的标准层与特性层资料(田庆明等 [ 6 ]，2009；李刚等 [ 7 ]，2012；谢今范等 [ 8 ]，2015)，尤其是对高空风的秒级新资料分析相当缺乏(张明等 [ 9 ]，2018)。因此，本文利用武汉探空站2010~2018年10月新观测资料，对该区域的0~3 km高空风特征进行分析，以期为武汉十月低空飞行、跳伞等赛事气象保障服务提供依据。
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user: 2. 资料与方法 所用数据为武汉探空站(地理分布如图1) 2010~2018年10月逐日08时、20时的探空秒级数据资料，资料经过台站本级的质量控制，分析距地面高度3 km以下每间隔200 m及特殊层300 m共17层各高度的风特征，提取各规定层高度距离最近的一组风向风速数据，除了距离地面高度近地层0 m附近的第一组数据大概离地面高度20~30米之间外，其余距离规定层高度一般都在4 m以内，最终整理共形成数据4741对。虽然风是一个矢量，但构成矢量的风速和风向都可以作为独立的标量对待，各规定层风的风速、风向分别以标量形式进行统计。 图1. 武汉探空站的地理位置 图2. 16方位观测风向 另外，风向采用国内外气象常用的16方位表达(图2)，即8个方位中东(E)、南(S)、西(W)、北(N)、东南(SE)、西南(SW)、西北(NW)和东北(NE)；中间再增加8个方位，北东北(NNE)、东东北(ENE)、东东南(ESE)、南东南(SSE)、南西南(SSW)、西西南(WSW)、西西北(WNW)和北西北(NNW)共16方位，下同。
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user: 3. 结果分析 从图3武汉探空站各规定层高度平均风向风速随高度的变化情况所示，(图3(a)) 08时、20时两时次平均风向基本一致，略有差异。主要体现在800 m和1000 m两个层次上，平均差异13.5˚和11.5˚。平均风向范围由近地层0 m东东南逐步偏向3000 m高空南西南风向，1000 m以下低空域变幅相对较小，之后呈现振荡上升趋势，沿顺时针方向逐渐变化。两个时次平均风速变化曲线(图3(b))几乎重合，平均风速大小及变化情况都较为一致。近地层0m层平均风速均为1.6 m/s，200 m以上跳升至4.7 m/s附近，之后风速呈现缓慢上升，最高层3000 m达到7.2 m/s。800~2000 m各层探空平均风速08时略大于20时，差异最大出现在1600 m层仅相差0.5 m/s。 图3. 各规定层平均风向(a)、风速(b)变化 3.1. 各规定层平均风速特征 从各规定层年平均风速上来看(图4)，08时和20时年平均风速基本一致。近地层0 m来看，2013、2018年最低均在1 m/s以下，其余时段较为平稳在1~2 m/s之间。200~1800 m各层次风速变化较为一致，年际变化比较平稳，也存在2013、2018年平均风速最低，大都在4~6 m/s之间。2000 m以上各层平均风速整体呈现振荡上升的趋势，2013、2016年为风速极大值，2018年为风速极小值。 从各规定层平均风速日期分布来看(图5)，08时和20时平均风速变化也基本一致，略有差异。近地层0 m平均风速两者几乎完全一致。200m以上层次，总体来看08时平均风速变化幅度相对20时要偏大一些。200~1200 m各层次整个10月变化幅度相对较小，整体呈现略上升趋势。1400 m以上层次10月上旬以前平均风速主要呈现振荡下降的趋势，中旬到下旬初平均风速变化幅度相对较为平稳，下旬中后期风速上升幅度有所加大，极大值主要出现27~29日之间。 图4. 各规定层平均风速年变化 图5. 各规定层平均风速日期分布 3.2. 各规定层平均风向特征 从各规定层年平均风向来看(图6)，08时和20时风向变化趋势基本一致。整体来看20时风向变化幅度相对08时要略大一些。近地层0 m平均风向在2013、2014年差异将近60˚。800 m以下各层风向有振荡略减小的趋势。1000 m以上各层平均风向整体相对较为平稳。 从各规定层平均风向逐日变化来看(图7)，08时、20时变化趋势基本一致，近地层0 m平均风向变化幅度最大，说明近地层风向差异相对较大，从偏北风到偏南风之间来回摆动。200 m以上各层基本较为一致，变化幅度相对较小一些。 图6. 各规定层平均风向年变化 图7. 各规定层平均风向日期分布 3.3. 各规定层风向频率特征 按照风向16方位统计08时、20时各规定层的最多、次多风向，而风速 < 0.2 m/s判定为静风，用C表示。由表1可知，08时、20时风向表现有一定差异。距地高度0 m的近地层基本以静风为主，其次为偏北风。08时200~2200 m，除了200~300 m、2000~2200为北东北风、1200 m为东风外，其余多以东北风为最多风向，次多风向多以东东北、东风为主。2400 m以上最多风向为偏西风，次多风向也多为西西南，其次为北风。20时200~2400 m最多风向为一致的东北风，次多风向以北东北和东东北为主，2600 m以上才逐渐转为偏西风，2400 m以上次多风向为偏西风。 Table 1 The most frequent and multiple wind directions of each specified laye 探空时次 08时 20时 距地高度/m 最多风向 次多风向 最多风向 次多风向 0 C NNE C N 200 NNE N NE NNE 300 NNE NE NE NNE 400 NE NNE NE NNE 600 NE NNE NE ENE 800 NE ENE NE ENE 1000 NE ENE NE NNE 1200 E ENE NE NNE 1400 NE E NE NNE 1600 NE ESE NE ENE 1800 NE E NE ENE 2000 ENE E NE ENE 2200 ENE WSW NE N 2400 NNW WSW NE NNW 2600 WSW N WSW WNW 2800 NNW N WSW W 3000 W WSW W WSW 表1. 各规定层的最多、次多风向
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user: 4. 结论 利用武汉探空站L波段雷达近9年10月08时、20时的秒级数据，对0~3 km各规定17层的风向、风速进行统计分析，主要结论如下： 1) 各规定层高度平均风向风速随高度变化基本一致，平均风向范围由低层偏东东南风逐步转为高层的偏南西南风，1000 m以下低空域变化幅度相对较小，之后呈现振荡上升趋势，沿顺时针方向逐渐变化。08时与20时平均风速变化曲线几乎重合，近地层0 m层平均风速均为1.6 m/s，200 m以上跃升至4.7 m/s附近，之后平均风速呈现缓慢上升。 2) 各规定层平均风速特征08时、20时基本一致，0 m层平均风速变化较小。200~2000 m各层次平均风速变化较为一致，年际变化比较平稳。2000 m以上各层平均风速整体呈现振荡上升的趋势。平均风速日期分布0 m层几乎完全一致，200 m以上层次08时相对20时变化幅度要略偏大。200~1200 m各层整体呈现略上升。1400 m以上各层上旬振荡减小，中旬到下旬初相对平稳，下旬中后期风速有所加大，极大值主要出现在27~29日之间。 3) 各规定层年平均风向08时、20时变化趋势基本一致，20时相对08时变化幅度略偏大。800 m以下各层略呈振荡减小，1000 m以上各层变化相对较为平稳。近地层风向逐日变化差异相对较大，从偏北风到偏南风之间来回摆动。200 m以上各层基本较为一致，变化幅度相对较小。 4) 08时、20时各规定层最多、次多风向表现有一定差异，08时多以东北风为最多风向，次多风向多以东东北、东风为主，2400 m开始逐渐转为偏西风。而20时2400 m以下各层最多风向均为一致的东北风，次多风向以北东北和东东北为主，2600 m以上才逐渐转为偏西风。
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user: 摘要 在道路路基压实过程中，随着压实的进行，土体力学参数实时发生变化，但目前的研究中仍假定其参数不变。针对这一问题，本文建立了压实度K与应变ε之间的关系，开展了室内试验并明确了压实度K与土体强度指标(粘聚力c、内摩擦角φ)间的关系，开发了ABAQUS有限元数值软件的子程序UMAT，实现了对路基土压实质量更为精确的计算，并与模型假定压实质量进行了比对分析，验证了路基土智能压实计算结果的精确性。在此基础上，进行压实程度影响因素(频率、激振力、自重)正交试验并进行敏感性分析。相关研究成果可为路基路面压实质量精确控制的相关研究提供指导和依据。
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user: 1. 绪论 近年来，我国不断加强道路基础设施建设，公路总里程数年年增加 [ 1 ]。据交通部数据预测，到2020年，我国公路总里程将达300万公里以上。然而与之相比，我国的机动车保有量更是呈现爆发式增长，这就导致了我国公路交通量日渐繁重，车辆负载不断增加，再加上公路运行时间的不断变长，导致公路在运营过程中沉陷、坑洼、水毁、开裂和车辙等破损现象屡见不鲜，严重影响了道路使用寿命与服务水平 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。为了适应新的交通环境，提高路面服务质量与耐久性，广大学者对路基路面的压实质量控制提出了更高的要求。随着信息时代的带来，各个行业向着信息化、智能化的方向发展，道路行业也不例外。因此，智能压实技术应运而生，对于道路在智能压实施工下压实度的实时监测及反馈成为各国科研人员关注的重点。 1974年，瑞典公路协会的Dr. Heinz Thurner首次将加速度传感器安装到振动压路机进行现场试验。该现场试验是智能压实行业的一次革命 [ 6 ]。试验表明，压实力与一次谐波幅值与激励频率幅值之比有关。在同一时期，日本科学家Yoo和Selig就提出，随着土体被压实遍数不断增加，土体的刚度、阻尼及振动轮的竖向加速度也是在不断变化的。由此，将加速度的幅值作为判断压实度的指标 [ 7 ]。在21世纪初期，以瑞典为中心展开的研究 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 提出，通过对振动轮加速度信号的提取，进行傅里叶变换，然后以“谐波比HVR值”即二次谐波与基波幅值之比作为道路压实质量的控制指标 [ 6 ]。日本建设省土木研究所在“谐波比”法的基础上，进一步研究时发现，当土体被压实到一定程度后，“谐波比HVR值”会出现紊乱，这是由于土体刚度增大到一定程度后，会对振动轮提供一个反力 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。因此，岛津等人在此基础上提出，以振动轮加速度的二次以上所有的谐波幅值的平方和均方与基波幅值的比值，称之为“应变率”，作为评价压实质量的指标 [ 14 ]。 2007年，Rinehart和Mooney通过现场试验发现，土体刚度系数随着压实遍数的增大而增大，而振动轮垂直方向加速度的振动响应波形与激振波形的相位差角却相应地减小 [ 15 ]。因此提出了将振动轮的振动响应波形与激振波形的相位差角作为压实程度的评价指标 [ 7 ]。 2004年美国开始着手研究智能压实，美国联邦公路局公布了“FHWA智能压实战略计划” [ 16 ]。2012 年美国联邦公路(FHWA)局颁布了岩土填料及沥青混合料智能压实标准，并在2014年美国颁布国家智能压实标准，随后2016年美国半数州交通局颁布州立智能压实标准，同年，国家智能建设技术学会成立，解决了许多技术难题，其中包括根据振动压路机动态响应识别填筑体模量问题。目前，由于加速度信号易于获取，且可实现检测压实质量的连续性，使用最广泛的压实质量评价指标，基于加速度信号的“谐波比”法被广泛用于评定智能压实质量。此外，大多数学者开展数值计算中假定土体参数是固定不变的，这与实际工程存在一定的误差 [ 17 ]。 本文将通过理论推导、室内试验建立压实度K与土体应变值ε和力学参数c、φ间的关系，开发了UMAT子程序，实现了数值计算压实过程中土体力学参数的实时变化，分析了压实过程土体位移、压实度以及CMV值的动态响应规律，可为路基土智能压实提供理论借鉴和指导。同时通过数值仿真的方法，对影响压实质量的三个压路机输入因素(频率、振幅、自重)进行正交实验，并进行相应因素敏感性分析。得到了影响压实质量最为显著的因素，并为路基土智能压实压路机输入参数的调节提供参考。
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user: 3. 结果和分析 基于上述数值计算，得到了压实过程中土体的动力学响应，提取并分析了土体位移响应、压实度以及CMV值变化规律。 3.1. 压实过程的位移响应分析 被压实土体的位移响应如图7所示。 由图7可得： 1) 在压实初期，位移有一段快速变化的过程，约1 cm。这是由于压路机与土体接触的瞬间，由于压路机自身的重力，使得被压实材料产生快速沉降变形，这一部分变形即为静压压实深度。 2) 在振动压实过程中(0~3 s)，被压实材料的竖向位移曲线较为均匀的变化。总体来看，竖向位移曲线呈内凹形，即竖向位移绝对值增大的速率是在逐渐减缓的。在3 s时，被压实材料的沉降越为5.5 cm。也就是说，在前3 s完成了90%以上材料的压实。 图7. 被压实土体位移响应图 3) 竖向沉降量在3 s后，趋于平稳至5.9 cm，即5.9 cm为土体的最终沉降。此外，在本模型的松铺系数为0.2，土体厚度为30 cm，预计沉降量为：30 cm*0.2 = 6 cm，与数值计算结果5.9 cm相近，可知数值计算的竖向沉降量是合理的。 3.2. 压实过程中压实度K变化规律分析 由于道路可以看作一个半无限空间体，在振动压实的作用下，其水平面上(XOY)的位移变化很小，可忽略不计。因此将其竖向位移U 3 的变化来表征压实度。 压实度K可按下式进行计算： K = ρ / ρ max (11) 其中，ρ = m/v，ρ max = m/v min ，因此，压实度K同样可以按照下式计算： K = v min / v (12) 将模型看成一个半无限空间体，于是x，y不变。因此，压实度K可由竖向位移U 3 表征出来： K = U 3 min / U 3 (13) 其中： v min ——达到最大压实度时的体积； v——压实过程中实时的体积。 由(13)可得压实度与时间的关系曲线，如图8所示。 通过二阶高斯拟合，可得到在5 s内，压实度随时间变化的规律为： K = 1.011 e − ( t − 1.337 33.76 ) 2 − 0.2867 e − ( t + 2.018 3.093 ) 2 (14) 且相关系数R 2 = 0.9911。 从压实度K与时间的关系曲线中可以看出： 1) 压实度K随着压实的进行逐渐增大，在0~3 s中，压实度K从0.8逐渐增大到0.98，并趋于稳定。0~3 s中，在压实度K增大的过程中，压实度曲线呈外凸形状，其切线斜率逐渐减小，即压实度K增大速度逐渐降低。 2) 在压实进行到3 s以后，压实度K的变化趋于平稳，从0.98缓慢增长到1，说明被压实材料也已经趋于密实状态，接近其最大干密度。 图8. 压实度K与时间关系曲线 3.3. 压实质量评价指标分析 CMV值基于振动轮竖向加速度，考虑了振动轮直径、重量、频率、振幅等影响压实质量的因素，是一个常用的路基路面压实质量的评价指标。其计算公式如下： C M V = C A 2 Ω A Ω (15) 式中： A Ω ：振动轮加速度振动波中基频的幅值； A 2 Ω ：振动轮加速度振动波中二次谐波分量的幅值； C ：常量系数。 由沉降分析可以看出，土体在0~3 s沉降变化最为显著。CMV与沉降同样可以反映路基的压实质量，此外，CMV值的计算是基于一定数量的数据的基础上。若数据量过少，则CMV值计算不准确；若数据量过多，则CMV值对应的时域分段区间会变少，导致CMV值的数量减少，增大了分析结果的不稳定性。因此，综合以上两点，本文对CMV值的计算分析取0~3 s，每0.5 s计算一次CMV值，共计算6次CMV值。 在数值计算过程中对加速度信号进行提取，通过MATLAB中离散傅里叶(FFT)变换，将时域信号转换成频域信号，并按照(14)计算得到CMV值，如图9所示。 图9. 0~3 s阶段CMV值 图10. CMV值随时间变化曲线 由图10的CMV值变化曲线可知： 1) CMV为非恒定值，并在一定范围内发生波动，这一现象与现有大量现场试验以及文献中的结果较吻合。 2) 在0~3 s范围内CMV值变化曲线呈“M”型，第二个波峰高于第一个波峰，这与“随着压实程度的提高，CMV值逐渐增大”的结论较为一致。 3) CMV值是一个可定性分析压实程度的压实质量评价指标，却不能用作一个定量的压实质量评价指标。这是由于在压实质量达到一定程度之后，被压实材料会压路机的抗力会增大，产生高次谐波，导致CMV值的精确度降低。 3.4. 压实程度影响因素敏感性分析 通过有限元数值仿真的方法，可得到表5正交试验9组工况对应的加速度响应。这里选择1~5 s时间内CMV的平均值(每0.5 s计算一次CMV值)作为压实质量评价的指标。利用上文提到的离散傅里叶变换，可得到每组工况对应的CMV平均值，如下表6所示： Table 6 CMV under various conditions of orthogonal tes 工况编号 CMV平均值 工况1 3.7 工况2 10.6 工况3 11.8 工况4 31.0 工况5 7.3 工况6 45.2 工况7 68.5 工况8 38.9 工况9 35.5 表6. 正交试验各工况下CMV值 根据上表6的计算结果，采用极差分析法进行压实程度评价指标CMV值主控因素分析。分析过程如下：可假定m ij 为第i因素j水平所对应的计算指标总和， m ¯ i j 为m ij 的平均值。 m ¯ i j 的大小反映了第i因素对CMV值影响的大小， m ¯ i j 的大小用极差R i 表示，即R i = Max( m ¯ i j ) − Min( m ¯ i j )。R i 越大，说明该因素对CMV值的影响也越大，Max(Ri)对应的因素是最主要的因素，Min(R i )对应的因素为所有因素中影响最小的因素。正交试验极差分析结果如下表7所示： Table 7 Range analysis table of orthogonal tes 名称 频率 振幅 自重 m i1 26.2 103.2 87.8 m i2 83.5 56.8 77.1 m i3 142.8 92.6 87.6 m ¯ i 1 8.73 34.39 29.28 m ¯ i 2 27.83 18.92 25.7 m ¯ i 3 47.6 30.86 29.19 R j 38.9 15.5 3.58 主次因素 频率 > 振幅 > 自重 表7. 正交试验极差分析表 由极差分析表的结果可以看出： 1) 频率、振幅、自重的极差值逐渐减小，各因素按照该顺序对压实程度评价指标CMV值的影响依次减小。 2) 频率和振幅的极差值远远大于自重的极差值，说明频率以及振幅对CMV值的影响十分明显。 不同因素对CMV值的影响趋势如下图11所示。 图11. 不同因素对CMV值的影响趋势 从上图中可以看出： 1) 在压路机的工作范围之内，频率是对压实质量影响最为显著的因素。不难看出，在压路机工作频率范围内，压实质量与频率呈正相关系，即压实质量随频率增大而增大，随频率减小而减小。 2) 在压路机的工作范围之内，作为影响压实质量的因素，频率比自重的影响更为显著。与此同时，振幅与频率对压实质量的响应不是简单的线性关系，而是压实质量随着振幅或频率的增大，呈现先减小后增大的趋势。 3) 在压路机的工作范围之内，若要增大或减小压实质量，最有效的办法就是调整压路机的频率，调整压路机的频率也是最为便捷的方法。
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user: 4. 结论 本文基于智能压实过程中土体力学参数发生实时变化，开展了智能压实数值计算，得到了以下结论： 1) 通过理论推导、室内试验建立了压实度K与应变值ε和土体强度指标c、φ的关系，得到了土体强度指标在压实过程中的实时变化。 2) 数值计算结果可得：在压实初期位移快速增加，压实过程中位移变化较为均匀，并逐渐趋于平稳至5.9 cm，结果与试验假设结果值6 cm较为接近，验证了数值结果的正确性。
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user: 摘要 为了解决现有钢结构防火涂料现场施工影响整体工程周期的问题，本文研发了一种装配式钢结构建筑专用预涂装防火涂料，检测得到其粘结强度达1.49 MPa，涂层厚度4.5 mm时耐火极限2.31 h。通过对涂料粘结强度、抗冲击性能、弯曲性能及耐火极限等指标的测试分析，初步提出了装配式钢结构建筑专用预涂装防火涂料的性能要求。以某装配式钢结构厂房为应用对象，开展了预涂装钢结构防火涂料的应用示范。结果表明，预涂装防火涂料的钢构件在运输、吊装过程中质量良好，无开裂脱落现象，满足预期的产品性能要求。
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user: 1. 引言 2017年3月，住房城乡建设部一次性印发《“十三五”装配式建筑行动方案》、《装配式建筑示范城市管理办法》、《装配式建筑产业基地管理办法》三大文件，全面推进装配式建筑发展。然而，目前还未形成与装配式钢结构建筑相配套的防火保护体系，现有防火保护主要在现场施工完成。为了加速我国建筑工业化的进程，亟需解决钢结构防火涂料现场施工影响整体工程周期的问题。 钢结构建筑的防火保护方法多种多样，其中涂装防火涂料具有施工简单、方便、自重轻、防火效果好等特点，是最理想、最可靠、最实用的防火保护方法之一[ 1 ] [ 2 ]。钢结构防火涂料是指涂覆在钢材表面的一类功能性工程材料的总称，在一般情况下它能起到装饰作用，当火灾发生时能够阻止燃烧或对燃烧迅速扩展起到延滞作用，从而使人们有充分的时间进行火灾扑救工作。钢结构防火涂料按分散介质可分为水性钢结构防火涂料和溶剂型钢结构防火涂料，水性钢结构防火涂料则是以水性聚合物作为成膜物质、以水作为分散介质的一类防火涂料[ 3 ]。与溶剂型钢结构防火涂料相比较，水性防火涂料具有减少挥发性有机物(VOC)排放量，减少能耗，降低涂料在生产、施工、应用等环节中对人体的危害和对环境的污染的优点[ 4 ]。 目前，国内水性钢结构防火涂料研发仍处于起步阶段，国产水性钢结构防火涂料耐火极限很少能达60 min以上。而国外的水性钢结构防火涂料则已有多年的技术储备，如阿克苏诺贝尔Interchar 1120干膜厚度2 mm时，耐火极限可以达到120 min；佐敦Steelmaster 60 WB干膜厚度2 mm时，耐火极限可以达到120 min；PPG庞贝捷Steelguard FM 585干膜厚度2 mm时，耐火极限可以达到90 min。另外，国内生产的水性钢结构防火涂料还普遍存在着涂膜耐水性差、产品稳定性差等缺点和问题。因此，研制一种理化性能好、耐火性能优异、产品稳定性高且能用于装配式钢结构构件的工厂预涂装的水性钢结构防火涂料具有非常重要的实际应用价值[ 4 ]。
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user: 2. 预涂装钢结构防火涂料研发 2.1. 防火涂料配方 水性防火涂料通常选用亲水性的水溶性树脂或水分散性的聚合物乳液作为基料。聚合物乳液是水性防火涂料的主要成膜物质，乳液需要对基材具有良好的附着力、耐久性和耐水性。乳液对发泡剂、成炭剂、脱水成炭催化剂、颜填料等起粘结作用，当涂膜干燥固化后，附着在基材表面形成坚韧、牢固、均匀的涂层。涂层的膨胀发泡、耐燃性、耐水性、耐化学品性和粘结强度都与乳液的性能和质量有关。乳液选择需要考虑以下几个方面：(1) 基料乳液与基材有较强的粘结性，防止膨胀层脱落影响耐火性能；(2) 基料乳液需要绿色环保，不含或仅含较低量的挥发性有机物(VOC)；(3) 基料乳液对基材无腐蚀性，具备较强的耐候性，以增强涂层对基材的有效保护时间以及稳定性；(4) 基料乳液应具备一定的协助膨胀阻燃体系发泡以及残炭量，基料的软化温度和膨胀温度应相匹配，确保膨胀效果[ 5 ] [ 6 ]。 通过系统研究丙烯酸类、醋酸类树脂等成膜物质对防火涂料粘结强度及发泡倍率等的影响，并采用共混与共聚改性配制适宜于预涂装钢结构防火涂料的成膜物质，最终确定了以丙烯酸和醋酸共聚改性乳液为成膜物质的配方体系；采用两种成炭剂协效配合提供足够多的含碳量以及羟基以提高膨胀炭层的强度；采用纳米无机材料改性技术对功能性助剂进行处理，提高了涂料与钢结构的粘结性能，改进了涂料的韧性；采用钛白粉、氧化铈、含氮阻燃剂等作为预涂装钢结构防火涂料的填料，通过对填料的分析和比例的调节，提高了水性钢结构防火涂料的抗烧蚀能力。根据表1所示的配方，先将水和各种助剂加入到塑料烧杯中，搅拌均匀后，再依次加入钛白粉(TiO 2 )、聚磷酸铵(APP)、三聚氰胺(ME)和季戊四醇(PER)等，进行高速研磨分散，加入乳液后，在800 r/min的条件下分散30 min，得到防火涂料。 Table 1 The experimental formula for fireproof coatin 物质 质量比 水 15%~25% 助剂 2%~5% TiO 2 8%~12% 膨胀阻燃体系 45%~55% 乳液 20%~25% 表1. 防火涂料实验配方 2.2. 水性钢结构防火涂料理化性能 在研发水性钢结构防火涂料过程中，针对不同成膜物质，采用相同配方体系制备了防火涂料，通过粘结强度测试，得到了防火涂料与钢材的粘结机制主要有附着破坏与内聚破坏两种。最终，本文制备的水性钢结构防火涂料采用了醋酸共聚改性乳液作为成膜物质，涂料与钢材的粘结机制为内聚破坏，粘结强度较高。将制备好的水性钢结构防火涂料进行了一系列理化性能测试，测试结果如表2所示，从表中可以看出，该涂料的粘结强度达1.49 MPa，是GB14907-2018中规定值0.15 MPa的约10倍。国际知名的同类产品如阿克苏诺比尔的Interchar1120型水性钢结构防火涂料，耐火极限2 h，粘结强度1.32 MPa，但无相关的装配式钢结构建筑预涂装防火涂料方面的应用。 2.3. 涂料的耐冲击性能与抗弯曲性能 采用落锤实验仪测试了本文制备的水性钢结构防火涂料涂层的耐冲击性能。将1 kg重的落锤固定于导管的同一高度，让其垂直下落冲击涂覆防火涂料的钢片，观察涂层的变化情况。测试后的钢片样品照片如图1所示。从图中可以看出，涂料在受到冲击后，涂层被破坏的面积集中在冲击部位，未向周边扩散，便于减少后续的修补工作量。同时，将涂覆涂料的钢片样品分别弯曲5˚和10˚，钢片表面涂层如图2所示，弯曲5˚后，涂层基本保持原样，而弯曲10˚后，涂层表面仅出现少许细微的裂纹，表明涂料抗弯曲性能较好，可以适应钢构件装配后的应力状态。 Table 2 Physical and chemical properties of fireproof coatings for steel structure 序号 检验项目 标准条款号 技术指标 检验结果 1 在容器中的状态 GB 14907-2018 5.2.1 6.4.1 经搅拌后呈均匀细腻状态或稠厚流体状态， 无结块 符合要求 2 干燥时间(表干)/h 5.2.1 6.4.2 ≤12 5 3 初期干燥抗裂性 5.2.1 6.4.3 不应出现裂纹 无裂纹 4 粘结强度/MPa 5.2.1 6.4.4 ≥0.15 1.49 5 pH值 5.2.1 6.4.8 ≥7 8 6 耐水性/h 5.2.1 6.4.9 24 h试验后，涂层应无起层、发泡、脱落现象，且隔热效率衰减量应≤ 35% 24 h， 符合要求， 衰减量8% 7 耐冷热循环性/次 5.2.1 6.4.10 15次试验后，涂层应无开裂、剥落、气泡现象，且隔热效率衰减量应≤ 35% 15次， 符合要求， 衰减量8% 备注 1、涂层厚度检验结果的扩展不确定度U = 0.1 mm，k = 2； 2、该普通钢结构防火涂料耐火性能试件的涂层构造依次为 XH-1003省工型环氧富锌防锈底漆、防火涂料、企业自备面漆； 3、基准隔热效率(涂层厚度1.94 mm)：88 min。 表2. 钢结构防火涂料理化性能 图1. 冲击实验后样品破坏情况 图2. 弯曲实验后样品表观情况 2.4. 耐火试验 将试制好的水性钢结构防火涂料样品送至国家防火建筑材料质量监督检验中心，按照GB 14907-2018《钢结构防火涂料》中规定的防火涂料耐火极限测试方法，采用36b热轧工字钢作为试验基材，将防火涂料施工于工字钢表面(4.5 mm)，按规定养护后，在燃烧试验炉上进行试验，试验过程中加载保持207 kN不变，如图3所示。图4为耐火试验后测得的钢结构防火涂料发泡情况，用标尺测得的防火涂料发泡厚度约为12 cm。根据最终的检测结果，该防火涂料耐火极限2.31 h。 图3. 钢结构防火涂料耐火性能试验 图4. 耐火试验后钢结构防火涂料发泡情况
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user: 3. 某装配式钢结构厂房应用示范 为了将本文研发的预涂装钢结构防火涂料推广应用于装配式钢结构建筑，选取某装配式钢结构厂房为应用对象，通过在钢构件工厂施工预涂装钢结构防火涂料、钢构件运输至工地现场(距钢构件工厂300公里左右)、钢构件现场装配化施工等流程，完成了装配式钢结构厂房的防火保护应用示范，并对整个过程中预涂装钢结构防火涂料的性能进行了跟踪。图5所示为钢构件加工厂进行预涂装钢结构防火涂料施工，每一遍涂刷厚度0.3~0.4 mm，总涂刷厚度4.5 mm。在完成主体部分的防火涂覆工作后，对垫木支座部位进行补喷防火涂料，如图6所示。待预涂装防火涂料的钢构件养护1周后，对构件吊装部位包覆珍珠棉，运输至300公里远的工地现场进行装配化施工，如图7所示，施工过程中不可避免会有部分碰撞引起涂料脱落，采用研发的快干修复防火涂料进行修补。 图5. 钢构件工厂预涂装防火涂料 图6. 钢构件隐蔽部位补喷防火涂料 图7. 预涂装钢结构防火涂料构件现场装配化施工
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user: 4. 结论 本文采用以丙烯酸和醋酸共聚改性乳液为成膜物质的配方体系研发了一种水性钢结构防火涂料，该防火涂料可以在钢构件加工厂进行预涂装。通过某装配式钢结构厂房防火保护应用示范，验证了产品的可靠性。主要得出以下结论： (1) 预涂装钢结构防火涂料同时具有优良的粘结性能、耐冲击性能、抗弯曲性能及耐火性能，适用于装配式钢结构建筑的专用防火保护； (2) 预涂装钢结构防火涂料在应用过程中的运输、吊装等环节质量良好，无开裂脱落现象。
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user: 摘要 本文采用常规地面观测资料、每日4次的1˚ × 1˚ NCEP FNL资料、红外卫星云图和雷达径向速度资料等，对2014年8月18日至20日出现在宁波地区的暴雨天气过程进行了探讨。通过分析天气形势，讨论抬升机制、水汽条件、层结不稳定性等因素的作用，发现高空低槽的东移南压导致冷暖气流交汇是本次暴雨的系统背景，在此基础上，高低空急流激发上升运动，低层低涡提供水汽辐合，以及不稳定能量高值区的配合对应，共同导致了此次天气过程。
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user: 1. 引言 暴雨是一种灾害性天气，是我国夏季汛期主要的气象灾害 [ 1 ]。由于它具有降水时间短、强度大的特点，对国民经济各部门的危害性都很大，特别会对农业生产、国家建设和居民生活等带来很大的危害 [ 2 ]。Tang等 [ 3 ] 在研究中指出，我国东部不同区域的暴雨过程虽然同为致灾的高影响事件，但各自具有不同的天气、气候特点，而且各自过程期间的环流背景和影响系统也有显著差异。此外，不同的天气形势也会造成不同的暴雨落区、雨量大小，即使在相似的形势背景下，影响系统在位置、强度上有细微的差别，造成的降水也各不相同。因此，加强针对不同暴雨天气过程的研究，对提高暴雨预报能力有着重要意义。本文通过分析和对比地面观测资料、卫星、雷达以及NCEP FNL资料等，对宁波地区2014年8月18至20日的暴雨过程进行了探讨。
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user: 2. 灾害天气实况分析 2014年8月18日至20日，宁波市出现了暴雨过程，主要以强降水为主，同时伴随雷电、大风等天气现象。本次过程中有三个时段降水特别集中，分别是8月17日23时至18日02时，18日21时至19日10时，以及20日05至14时。宁波全市的过程平均雨量为150.1 mm，主要流域面雨量为118 mm，超过250 mm共有4个站，最大平均雨量在达蓬山(慈溪)，达到了277.4 mm，最大1小时雨量在白玉湾(象山)，达到90.3 mm。此外，还有10个站的极大风速超过17 m/s。表1为本次过程中各县(市、区)的雨量。由于降水时段高度集中，且降雨量大，城市一些低洼地带出现积水，水库和河网水位普遍偏高，不少大中型水库超过汛限水位。 Table 1 Total rainfall of all districts of Ningbo from 20:00 on August 17 to 20:00 on August 2 区/县 平均雨量(毫米) 城区雨量(毫米) 慈溪 189 178 象山 160 157 余姚 160 198 宁海 155 115 镇海 155 143 奉化 136 158 鄞州 126 140 北仑 91 82 表1. 宁波市各区县08月17日20时~08月20日20时雨量表
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user: 3. 天气形势分析 3.1. 500 hPa环流背景 陶诗言 [ 4 ] 指出：暴雨通常是在有利的大尺度环流条件下产生。此次暴雨过程主要是由西风带系统影响产生。从500 hPa环流形势场可以看出(图1(a)，图1(b))，8月18日东北冷涡后部分裂出冷空气南下，在华北到长江中下游一带形成深厚的低压槽，槽前有西南气流将暖湿空气向偏北方向输送，西太平洋副热带高压表现为东北–西南走向，588线压在浙江省南部。宁波市就处于两系统之间的宽阔地带。随后高空槽缓慢东移，到了20日，槽分为南北两支，北支即将移出东北地区，南支则再次加深、加强，因此，低槽东移南下所带来的冷空气，与副高边缘的暖湿气流交汇于长江中下游地区，激发了中尺度系统生成，同时在地面有低压配合，为暴雨的形成提供了有利的背景条件。 图1. 500 hPa高度场和风场。(a) 2019年8月18日08时；(b) 2019年8月20日08时(单位：m/s) 3.2. 红外卫星云图和多普勒雷达探测资料分析 从20日08时红外卫星云图(图略)可以看出，与500 hPa槽相对应，在东北到东南沿海地区有大片的带状云系，云带整体移动缓慢，其间不断产生中尺度的对流云团，合并加强，从而影响宁波。在08时22分的雷达径向速度图上(图略)，对流层低层存在风向的顺时针旋转。对应低层有暖平流，到高空则变为逆转，对应冷平流，上冷下暖的层结分布有利于大气趋于不稳定，触发中尺度对流发展，与20日早晨发生的强降水相互对应。
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user: 4. 暴雨成因分析 4.1. 动力抬升条件 暴雨是多个影响系统叠加的结果，当不同影响系统之间达到最佳配置时容易形成长时间暴雨 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。分析高、低空的风场配置可知，在700 hPa上，19日14时(图2(a))，切变线位于山东到湖北南部，切变线南侧的江浙一带和福建地区为一条低空急流，到20日14时(图2(b))，切变线东移南压至长江中下游一带，其南侧的急流加强，低空急流在浙江东部沿海地区，急流中心强度超过20 m/s。低空急流向暴雨区不断输送低层的动量、水汽和热量，提供中尺度天气系统形成的条件和环境场。在对流层高层200 hPa天气图上，19日14时和20时的低空急流上空偏北一侧都对应存在着高空西南急流，中心风速超过40 m/s (图2(c)，图2(d))，高空急流的主要作用是使急流前方正涡度加强，促使中低空强烈上升运动的维持与发展。暴雨区对应低空急流的左侧和高空急流的右侧，这种高、低急流的耦合配置，为强对流天气的生成提供了较好的动力抬升条件，使大气变得更加对流性不稳定。另一方面，高低空急流的长时间存在又有利于暴雨的维持。 图2. 700 hPa (上)和200 hPa (下)风矢量(箭头)和全风速分布图(阴影，单位：m/s)。 (a) (c) 2014年8月19日14时；(b) (d) 2014年8月20日14时 4.2. 水汽条件 从850 hPa水汽通量散度的水平分布及演变情况可以看出，8月19日20时，在福建中部有一低涡存在，对应有强的水汽辐合区，中心值达到−6 × 10 −5 g∙cm −2 ∙hPa −1 ∙s −1 (图3(a))，随后低涡不断向东北方向移动，20日02时位于浙闽交界处(图3(b))，20日08时(图3(c))移至浙江中部，低涡前部所带来的偏东气流的水汽输送，在宁波上空形成强烈水汽辐合中心。可以看出，水汽通量的辐合区，即水汽通量散度负大值区与暴雨的落区有很好的对应关系，有利于触发低层不稳定，低层的水汽汇聚为大暴雨提供了充足的水汽和能量，形成深厚的高湿层结，并且使不稳定层结维持，从而触发中尺度对流发展。 图3. 850 hPa水汽通量散度(阴影，单位：g∙cm −2 ∙hPa −1 ∙s −1 )和流场。(a) 2014年8月19日20时；(b) 2014年8月20日02时；(c) 2014年8月20日08时 4.3. 层结不稳定性条件 暴雨的形成不仅需要充足的水汽供应和强烈的上升运动，冷暖空气活动所构成的不稳定能量的积累对于暴雨的产生同样具有重要的作用 [ 8 ]。假相当位温(θ se )是能够表征大气温、压、湿特征的综合物理量。17日20时(图4(a))随着高空槽的推进，带动急流不断东进，θ se 的大值区位于浙江到广西一带，呈东北—西南走向，我市大部分地区θ se 超过345 k，西部地区达到350 k以上。到18日02时(图4(b)) θ se 略向东南压，依旧维持高值，表明能量锋区的维持南压，以及中层干冷空气入侵使不稳定性进一步加强。在18日凌晨这段集中降水期间，宁波始终处于低层增温增湿，中层干冷的不稳定层结当中。在K指数的分布上与θ se 有着相似性(图4(c)，图4(d))，在夜间将白天积聚的不稳定能量释放后，宁波仍旧处于36℃以上的大值区当中。研究表明，在不稳定的大气层中，只要空气具有初始上升运动，即可得到斜升动力 [ 9 ]。因此当低空出现了强迫的辐合上升运动，并冲过低空暖盖后，就可以加速斜升运动，将更容易产生雷暴、短时强降水等极端天气。此外，18日凌晨降水的强度分布上，宁波市南北地区相差较大，东南部的降水量要比西北的降水量大，例如象山石浦站小时最大雨强为23 mm，而慈溪站仅为7.9 mm，这与不稳定能量分布特征是相对应的，不稳定能量快速累积有利于中尺度对流的触发从而造成强降水。 图4. 700 hPa θ se (上，单位：k)、K指数(下，单位：℃)分布图。(a) (c) 2014年8月17日20时；(b) (d) 2014年8月18日02时
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user: 5. 总结 1) 本次暴雨过程中，高空槽带来的冷空气与副高边缘的暖湿气流在长江中下游地区交汇，为强对流天气及暴雨的生成提供了大尺度环流背景。 2) 高、低空急流的配合为暴雨提供了有利的触发、抬升条件，使暴雨区的上升运动得以维持和加强，并且引发强对流天气。暴雨过程中，宁波地区低层具有强烈的水汽输送和辐合，为大暴雨的产生提供了充沛的水汽条件。另外，不稳定能量的逐步释放增强了大气层结的不稳定性，易于触发中尺度对流，从而导致暴雨形成，高能舌的范围移动变化与暴雨的分布和强度有着较好的对应关系，这对今后的降水预报有一定的参考作用。
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user: 摘要 为研究浦东新区高血压发病的因素，本文收集了2010年1月至2014年12月共60期上海市浦东新区高血压发病就诊数据，并使用ARMA模型，季节模型和Holt-Winters拟合分析并预测得到了12期数据，与实际数据对比，得出高血压发病就诊数具有明显的季节周期特征的结论，故我们认为季节变化对于高血压发病情况具有显著影响。
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user: 1. 前言 高血压作为一种慢性疾病，其原发性发病机理尚在探寻，近年来高血压患病群体趋于青年化，而与此同时人们的健康意识也在逐渐提升，对于高血压等慢性疾病的探索需求与日俱增。因此，研究高血压发病规律对于统筹医疗资源，提高卫生服务质量，探究发病机理具有重要意义。本文中，我们将从宏观的时间跨度来分析高血压可能存在的发病因素。
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user: 2. 问题分析 对浦东新区2010年1月至2014年12月的高血压发病就诊数据建立时间序列，若时序图具有明显趋势，则采用差分或温斯特指数平滑法提取趋势 [ 1 ]，建立适当的时间序列模型，通过调整参数，显著性检验得到最优模型，并对未来12期高血压发病就诊数据进行预测。
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user: 3. 名词解释 (1) Holt线性指数平滑：考虑时间远近对t时期趋势估计值的影响，对含有线性趋势的数据采用的一种加权平均的办法。 (2) Holt-Winters指数平滑：在Holt线性指数平滑的基础上考虑季节变动的影响，一般来讲，对于趋势和季节的加法模型，Holt-Winters指数平滑法 [ 2 ] 的公式如下 { α t = α ( x t − s t − π ) + ( 1 − α ) ( α t − 1 + b t − 1 ) ; b t = β ( α t − α t − π ) + ( 1 − β ) b t − 1 ; s t = γ ( x t − α t ) + ( 1 − γ ) s t − π 其中， α t 为该序列水平部分； b t 为该序列的趋势部分； s t 为该序列季节部分；π为一个季节的周期长度；α，β，γ为平滑系数，介于0到1之间。 (3) 季节模型 [ 2 ]： y t = ∇ d ∇ s D x t ，若 { y t } 满足季节周期为s的ARMA (p，q) × (P，Q)模型，则称 { x t } 为季节周期为s，非季节阶数为p，d，q，季节阶数为P，D，Q的乘积季节求和自回归移动平均模型，记作Sarma (p，d，q) × (P，D，Q) s。
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user: 4. 模型假设 (1) 假设2010年1月至2014年12月之间，浦东新区没有发生导致高血压发病的重大卫生事件。 (2) 假设2010年1月至2014年12月之间，浦东新区医疗水平变化不足以导致高血压发病确诊人数出现显著变化。 (3) 假设采集的数据口径相同，无太大误差。