DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 数学理论及方法 给水系统中给水流动过程中都遵循某些物理定律，例如：质量守恒、动量守恒、能力守恒等。针对这些物理定律，结合实际流体状态规律建立封闭的流体运动方程，然后求解方程组就能得到给水的流动状态和规律。 2.1. 湍流数值方程 湍流流动是常见的自然流动现象，在绝大多数工程问题中流体的流动都是湍流状态。湍流流动是一种高度非线性的复杂流动，常用于水力空化的湍流模型有 k − ω 模型，其控制方程为 [ 6 ]： ∂ ∂ t ( ρ k ) + ∂ ∂ x i ( ρ k u i ) = ∂ ∂ x j ( Γ k ∂ k ∂ x j ) + G k − Y k (1) ∂ ∂ t ( ρ ω ) + ∂ ∂ x i ( ρ ω u i ) = ∂ ∂ x j ( Γ ω ∂ ω ∂ x j ) + G ω − Y ω + S ω (2) 式中， G k 是平均速度梯度产生的湍动能； G ω 是湍流耗散产生的能量； Γ k 与 Γ ω 分别是 k 与 ω 的扩散率； Y k 与 Y ω 分别是湍流引起的 k 与 ω 的耗散率； S k 与 S ω 分别是 k 与 ω 的源项。 2.2. 多项流空化方程 混合模型可以求解混合相的连续、动量、第二相体积分数和相对速度的控制方程 [ 7 ]。在模型中定义了平均速度 v ¯ m ： v ¯ m = ∑ k = 1 n α k ρ k v ¯ k ρ m (3) 式中， α k 是第 k 相的体积分数； ρ m 是混合密度；则可得出两相流的控制方程。 连续方程： ∂ ∂ t ρ m + ∇ ⋅ ( ρ m v ¯ m ) = m ˙ (4) 式中， m ˙ 是空化产生的质量源项。 动量方程： ∂ ∂ t ( ρ m v ¯ m ) + ∇ ⋅ ( ρ m v ¯ m v ¯ m ) = − ∇ P + ∇ ⋅ [ μ m ( ∇ v ¯ m + ∇ v ¯ m T ) ] + ρ m g ¯ + ∇ ( ∑ k = 1 n α k ρ k v ¯ d r ， k v ¯ d r ， k ) (5) 式中， n 是流体相数； μ m 是混合粘度。 多相流动中，整个流域内都含有不可冷凝气体，其密度随着当地压力的变化而变化。因此，引入混合密度函数 ρ ，它和蒸汽质量分数 f v 的关系如下： 1 ρ = f v ρ v + f g ρ g + 1 − f v − f g ρ l (6) 式中，下标 v 、 g 、 l 分别代表蒸汽、气体、和液体状态。
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user: 3. 孔板空化现象数值模拟 3.1. 计算模型 蒸汽动力船舶动力系统给水系统的功能是将除氧器中除氧后的凝水经给水泵送入锅炉，是实现蒸汽动力系统封闭循环的一个重要环节 [ 8 ]。船舶实际运行过程中对动力系统的机动性要求较高，各工况切换过程中锅炉对给水的需求量变化巨大，因此通过设置给水再循环管路来减小工况变化对给水系统运行的影响，给水系统原理如图1所示 [ 9 ]。当船舶离码头、狭水道航行、防台风等极端状态下，动力系统需要保持最大机动性。此时，动力系统对外几乎没有功率输出，锅炉对给水的需求量几乎为零，给水泵的全部给水流量均需经节流孔板减压后通过给水再循环管路返回至除氧器，计算中用到的给水系统旁通节流孔板及管道几何结构如图2所示，管道直径为90 mm，孔板前端管路长度为200 mm，单片孔板后端管路长度为1000 mm，孔板厚度简化为0 mm，孔径为20 mm；3片孔板相互间隔200 mm，后端孔板后端管路长度为600 mm，如图3所示。 图1. 给水系统原理图 图2. 单片节流孔板 图3. 3片节流孔板 3.2. 网格划分及数值计算 为捕捉高温给水经过节流孔板后压降产生的空化现象，将计算流体区域内的网格进行了加密处理，基于网格敏感性分析确认该模型共含100万个单元，网格精度满足数值模拟要求，网格如图4所示。 图4. 计算域三维及网格图 3.3. 计算工况 计算了不同给水流量下，高温给水通过1片节流孔板和3片节流孔板后的空化情况，具体工况如表1所示。 Table 1 Calculation condition 序号 给水流量(kg/s) 给水温度(℃) 出口背压(pa) 工况1 22 105 305，000 工况2 26 105 305，000 工况3 30 105 305，000 工况4 34 105 305，000 表1. 计算工况 3.4. 计算结果分析 图5给出了各计算工况下管路内高温给水所占的体积百分比，从图中可以明显看出随着管路内流量的增加高温给水逐步汽化，管内水蒸气的体积百分比逐步增加，即高温给水的体积百分比逐步减小。在孔板的节流下，孔板靠近管壁两侧下游首先出现了低压的斡旋区域，同时在该区域首先产生了高温给水的空化；随着管内流量的增加，高温给水通过节流孔板的压力降也逐步增加，压降增加同时也加剧了管内高温给水的空化现象。相同流量的情况下，1片节流孔板后的空化程度明显比3片节流孔板恶劣；当给水旁通管路内设置3片节流孔板时，迎流方向第一节流孔板和第二节流孔板后方均没有出现空化现象，仅在第三节流孔板后出现了较弱的空化现象。因此，大流量给水旁通管路设置多级节流孔板是缓解节流空化的有效手段。 图6给出了各工况下给水管内高温水及空化水蒸气混合物的速度分布，从图中可以明显看出随着工况的增加，管内的流速逐步增大；在管内发生空化的部位，介质的流速也出现了增大；当管内介质流量达到一定量的时候，节流孔板后面管路内的介质出现大面积空化，管内介质流速瞬间增大，实际工程实例中管内会出现了噪声啸叫及振动现象。当给水旁通管路内设置3片节流孔板时，管内介质流速逐步分级降低。 图5. 不同工况下水含量变化 图6. 不同工况下管内流速变化 图7. 不同工况下总压变化 图7给出了各工况下管内高温水及空化水蒸气混合物的总压分布，在保持出口计算压力不变时，随着管内介质流量的增加及管内空化程度的增大管路进出口压差逐步加大。当给水旁通管路内设置3片节流孔板时，给水旁通管路节流孔板前后的压降较1片节流孔板增大非常多，压降几乎增加2.5倍。实际工程中多级节流孔板大压降会导致给水离心泵改变功率流量特性运行点，造成给水离心泵出口压力增加，同时给水离心泵的流量下降。
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user: 4. 结论 本文针对蒸汽动力船舶动力系统给水系统旁通节流调节管内发生的空化现象，采用CFD数值仿真的方法进行了现象复现。仿真计算结果表明随着给水旁通管内介质流量的增加，管内节流孔板后方介质空化的现象越严重，直至管内全部充满空化的水蒸气；给水管路内设置3片节流孔板与设置1片节流孔板相比可以大大降低高温给水空化的程度，但给水旁通管路的压力会显著增加。实际工程中由于给水旁通管内出现了非常严重的高温给水空化现象，给水管内压力波动造成了不锈钢给水管路内壁金属剥蚀、且给水空化过程中水蒸气产生和泯灭的过程中造成了给水管路的剧烈振动。给水旁通管路采用多级节流孔板降压后虽然高温给水空化现象有所缓解，但给水旁通管路的阻力成倍的增加可能造成给水泵偏离工况运行点，造成给水泵振动增大或者烧毁。所以大流量高压差给水旁通管路节流孔板的设置需要综合权衡考虑，投入更多的研究。文中的研究成果可为后续大流量高压差给水旁通管道设计提供参考。
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user: 摘要 为了更好地识别坡垒与水坡垒的木材结构，采用宏观和微观观察方式对二者的木材特征进行了比较。结果表明：坡垒与水坡垒的木材区别明显，主要表现在前者材色微红；心材所占比例较大；复管孔多数；轴向薄壁组织以傍管型为主；木射线为异形II型，较窄；材质硬，加工难；纵切面具竹丝纹；木材无特殊气味；气干密度为0.97~1.00 g/cm 3 。后者材色微绿；心材所占比例较小；复管孔少数；离管型为主；木射线为异形III型，较宽，常与薄壁组织交织成“井”字型；材质中等硬，加工容易；纵切面具抛物线纹或鸡翅纹；具椰香味；气干密度为0.82~0.85 g/cm 3 。
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user: 1. 引言 坡垒(Hopea hainanensis Merr. & Chun)为龙脑香科(Dipterocarpaceae)坡垒属(Hopea Roxb.)植物，亦被称为“海南坡垒”或“青檀”，主要分布于海南岛和越南北部 [ 1 ] [ 2 ]，是我国珍贵用材树种之一，为有名的高强度用材，经久耐用，最适宜做渔轮的外骨，内笼筋，轴套及尾轴筒，首尾柱；亦可作码头桩材、桥梁和其它建筑用材等。坡垒材质坚硬，病虫害极少，耐水淹，已经成为热带国家建设用材的主要树种，另外，还被指定为专门的园林、造林规划用树，而海南各大特殊用材的首选即为坡垒 [ 3 ]。坡垒还具有潜在的制造非木质物品特性，其脂油、达马脂等常常被用于制药、制漆、化妆品制造等，树皮及叶片可制取单宁等产品 [ 4 ]。目前有关坡垒的研究主要包括，木材挥发油成分 [ 5 ]、种子萌发 [ 6 ]、种子保存 [ 7 ]、种苗繁育 [ 8 ]、群落/种群结构 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]、保护生物学 [ 12 ] 等方面。木材结构的研究也早有报道 [ 13 ] [ 14 ]，本研究是在坡垒原有描述的基础上，对其木材结构进行了补充描述，并获得坡垒木材结构的宏观和微观图片。 水坡垒为桑科(Moraceae)鹊肾树属(Streblus Lour.)植物假鹊肾树[Streblus indicus (Bur.) Corner]，其木材市场中也被称为“水垒”、“香坡垒”等，常生于海拔650~1400 m的山地林中或阴湿区，分布于中国的广东、海南、广西南部、云南南部以及印度东北部、泰国北部 [ 15 ] [ 16 ]。其以树皮入药，研末，内服治疗消化道出血，外撒患处治跌打损伤等 [ 17 ]。目前对于假鹊肾树的研究较少，主要集中在对其化学成分及药理活性方面的研究 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]，另外，还有对其种子形态及萌发特性 [ 22 ]，尚未见对其木材组织结构方面的研究报道。 坡垒被《国家重点保护野生植物名录第一批》(http://www.gov.cn/gongbao/content/2000/content_60072.htm)收录，保护等级列为I级，二者均被《中国生物多样性红色名录—高等植物卷》(2013版) (http://www.mee.gov.cn/gkml/hbb/bgg/201309/t20130912_260061.htm)收录，其中坡垒被列为濒危(EN)种类，而假鹊肾树则被定为无危(LC)种类。在海南，坡垒被认定为特类木材，与降香黄檀(Dalbergia odorifera T. C. Chen)、海南紫荆(Madhuca hainanensis Chun & How)、野荔枝(Litchi chinensis Sonn.)、母生[Homalium ceylanicum (Garden.) Benth.]齐名，而假鹊肾树木材则被认定为三类木材 [ 23 ]。 近年来，市场上出现了以水坡垒冒充坡垒出售，并说成是水边生长的坡垒，使得许多消费者上当受骗，引起了市场的极大混乱。为了更好地保护珍稀树种，防止盗伐和滥伐，也为了材尽其用和避免市场上鱼目混珠，维护消费者权益，笔者根据收集到的资料和标本，特对此二种木材结构特征进行比较，以便识别。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验材料 从海南本地取材，取心材和树皮，标本号为Hong202001，Hong202002，经洪少友鉴定为坡垒(Hopea hainanensis Merr. & Chun)和水坡垒(假鹊肾树) [Streblus indicus (Bur.) Corner]。凭证标本藏于中国热带农业科学院热带生物技术研究所。 2.2. 实验方法 将样品木块处理成2 cm 3 的立方体后，放入沸水中煮沸5 h，使其软化，以达到沉水为准，再用小锯子或单面刀片切成不小于1 cm 3 的立方体。在将削切木块的同时选择好木材的三个切面，即横切面要与导管纵轴垂直；弦切面要与木射线垂直，并与导管纵轴平行；径切面应与木射线平行。在此步骤中，如果在肉眼下不可见射线，可借助放大镜或体式解剖显微镜辅助。在德国Leica公司生产的RM2235切片机上切制切片，分别将弦切面、径切面和横切面按顺序切好，切片厚度一般为10~25 μm，将切好的切片轻轻夹入盛有去离子水的培养皿中，洗去碎末残渣后转入1%的番红中染色，染色时间为1 h，之后将染色好的木材切片按次序分别放入盛有50%，70%，85%和无水乙醇的酒精中进行梯度洗脱，洗脱时间为5~10 min，次数视情况而定，一般每个浓度洗脱1~2次，洗脱至洗脱液不变色为止，之后将切片放入组织透明液中透明1~2 h，透明之后，吸干透明液再直接压片，并用中性树胶封片，封片后做好标记，标记信息主要包括，树种名称、三切面名称、日期等。 气干密度测定：采用国家标准《木材物理力学性质试验方法》(GB/T1933-2009)测定木材样品的气干密度，即在试样各相对中心位置，分别测出弦向、径向和顺纹方向尺寸，得出体积，称出试样质量，得出试样气干密度值。 图像采集：数字化木材显微构造图像采集系统主要由日本OLYMPUS体式显微镜(放大倍数为7~90倍) (观测微观结构)和手持式数码显微镜(观测宏观结构)。 木材结构观测：由于横切面的宏观结构信息量大，且容易观测，因此仅对该面观测(图1)；微观结构对木材三切面(横切面、弦切面、径切面)进行观测(见图2)。
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user: 3. 观察结果 3.1. 坡垒 Hopea hainanensis Merr. & Chun， Sunyatsenia 5(1-3): 134-135， f. 15. 1940. 别名：海梅、石梓公、坡雷、海南柯比木等。 树皮：厚5~6 mm，韧皮部淡黄褐色，具腥甜气味。外皮似黄杞(Engelhardia roxburghiana Wall.)或广东钓樟[Lindera kwangtungensis (Liou) Allen]，灰褐色，具深纵裂，老皮块状脱落，内皮黄褐色，韧皮纤维发达，石细胞不可见，韧，不易折断，能制成长条，皮可层分，树皮横切面呈火焰状，树脂似青梅(Vatica mangachapoi Blanco)，而量甚少。 图1. 坡垒与水坡垒的木材宏观切面图。(a) 坡垒横切面(50×)；(b) 水坡垒横切面(35×) 图2. 坡垒与水坡垒的木材微观切面图。(a) 坡垒横切面(32×)；(b) 坡垒弦切面(90×)；(c) 坡垒径切面(90×)；(d) 水坡垒横切面(32×)；(e) 水坡垒弦切面(90×)；(f) 水坡垒径切面(90×) 木材：散孔材，心边材在横切面区别略明显，径切面上明显，界限分明，心材较大，约占直径的90%，浅棕褐色，纵切面色较淡且带黄色，边材色较淡，心材纵切面色较黄。生长轮不明显，因薄壁组织带的存在，使得年轮界限常难以确定。髓心淡棕色，圆形，直径约2毫米，导管中等大小至小，肉眼下隐约可见，放大镜下可计算，单管孔占多数，复管孔普遍，以径列复管孔为主，由2~3个管孔组成，有少数斜向，管孔团常见，由3~5个管孔组成，管孔横切面为圆形及卵圆形，分散分布，局部常径列和斜列，分布颇均匀，轮末梢较少，局部较显著，可借以确定年轮界；管孔中等多，8~15个/mm 2 ；侵填体普遍，且显著，呈小反光点；最大弦径大于89 μm，多数为55~85 μm。心材管孔几乎全部充满黄褐色的固体堆积物，弦切面上导管线肉眼下可见，呈小沟，放大镜普通具少量侵填体反光强，普遍充满棕黄色固体堆积物，显得很油润。薄壁组织发达，肉眼下可见，放大镜下可判别，傍管型为主，全部管孔具有，多数为窄的环管薄壁组织，其余为窄的短翼状薄壁组织，离管型薄壁组织带一般比射线窄，呈纤细线，带数不定，距离不等，不规则地分布于年轮中，常断续，星散薄壁组织呈很短的细线和小点，分布于射线旁和纤维间，常与管孔接触，轮界薄壁组织与薄壁组织带同，常难以区分。板面具竹丝纹。木射线窄至极窄，非叠生，放大镜下可见；射线中等大小；可观察到极微小的较深色小点，有些反光；以窄射线占多数，间距不等，中等大小较多，6~12根/mm，弦切面上肉眼隐约可见，放大镜下清晰，呈纺锤形，并有色淡而稍亮的极小点分布。单列射线少，宽16~25 μm；高2~11细胞(186~510 μm)或以上。多列射线通常宽2~3细胞(24~49 μm)，2或3列部分与单列部分约等宽；高4~41细胞(170~1446 μm)或以上，多数10~25细胞(395~730 μm)；射线组织异形II型。气干密度为0.97~1.00 g/cm 3 。 木材利用：木材为海南特点木林中的硬木之一。木材纹理：交错，结构致密，材质坚硬且较韧，加工稍难，但各切面均平滑，开燥各少开裂，且不变形，各切面显出油润的光泽，材色略鲜明，颇美观，极为耐腐，为极珍贵的工业用材，适用范围广，可作造船、桥梁、水工、建筑、车辆、运动器械、机械木附件等家具、雕刻以及其他细木工等用材，当地用作极贵重棺木，土埋地下四十余年，仍无丝毫腐朽，一经刨去表面，复见其光泽，耐水、耐浸、耐日晒，受虫蛀。材质较青梅和进口坤甸木(Eusideroxylon zwageri Teijsm. & Binn.)更好。 产地：海南岛和越南北部。 3.2. 水坡垒 Streblus indicus (Bur.) Corner， Fl. Hainan， Gardens’ Bulletin， Singapore 19(2): 226. 1962. 别名：水垒、香坡垒等。 树皮：皮面灰褐色，厚约4 mm，皮孔纵列成行，皮韧，撕开呈条时边缘有绢丝状毛，生树砍开流白汁。 木材：心边材区别略明显，边材米黄色，心材米黄色带浅绿色，心材约占直径的50%~60%。散孔材，管孔小，单管孔，分布略均匀，密且多，8~25个/mm 2 ，最大弦径220 μm，多数为60~120 μm；偶见径列复管孔，常由2~3个组成；管孔团少见；管孔充满白色沉积物，放大镜下可见，薄壁组织为环管型和离管型，环管薄壁组织多数为束状，少数为短翼状，离管型为细线状，短弦线或轮界状细线。射线非叠生，极细，放大镜下可见，比管孔略小，常见局部射线与带状薄壁组织交织成“井”字型(网状)，纵切面可见小沟状，射线多充满白色侵填体，略反光。弦切板面可见抛物线纹或鸡翅纹。单列射线少，宽12~32 μm；高3~5细胞(80~240 μm)或以上。多列射线通常宽2~3细胞(20~60 μm)；高5~20细胞(160~400 μm)或以上，多数7~15细胞(200~320 μm)；射线组织异形III型。气干密度为0.82~0.85 g/cm 3 。 木材利用：木材纹理交错，结构细致，材色一致，鲜明，各切面平滑且具光泽，硬软适中，可刨切，干燥后少开裂，微变形，宜制作木行条、门窗及高档家具，屏风摆设，家装等用。 产地：海南岛的琼中、万宁一带。 注：木材外观似青梅而不见树脂道，似坡垒但不如其坚硬，木材具椰香气味，是鉴定该木材的最佳方法。
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user: 4. 讨论 本次对坡垒和水坡垒(假鹊肾树)的木材结构特征描述参照《中国热带及亚热带木材识别、材性和利用》 [ 13 ]、《中国树木志》 [ 14 ]，并与之比较，补充树皮的特征描述，特别是对于水坡垒的木材结构特征做了详细的描述和报道。从宏观方面来看，坡垒的材色微带红，心材比例大，约占90%，板面具竹丝纹，材质坚硬，难加工，无气味；而水坡垒微带绿，心材比例小，占50%~60%，板面具抛物线纹或鸡翅纹，材质中等硬，易加工，具椰香气味。从微观方面坡垒木材的复管孔普遍，轴向薄壁组织以傍管型为主，木射线为异形II型，较窄；而水坡垒的复管孔较少，轴向薄壁组织以离管型为主，木射线为异形III型，较宽(见表1)。 Table 1 Comparison of the macroscopic characters identification between the timber of Hopea hainanensis and Streblus indicu 项目 Item 树种Species 坡垒Hopea hainanensis 水坡垒Streblus indicus 科别Family 龙脑香科Dipterocarpaceae 桑科Moraceae 材色 Timber color 米黄色微带红 Beige tinged with red 米黄色微带绿 Beige tinged with green 心材比例 Heartwood ratio 大，约占90% Large， ca. 90% 小，占50%~60% Small， 50%~60% 管孔 Pore 单管孔多数，复管孔普遍，偶见短径列及管孔团 Single pore majority， Multiple pore are common， short radial arrangement and pore cluster are occasionally 单管孔多数，偶见径列复管孔 Single pore majority， radial arrangement multiple pore are occasionally 轴向薄壁组织 The axial parenchyma 傍管型为主 Mostly alongside tubular 离管型为主 Mostly outlying tubular 木射线 Timber ray 异形II型；窄至极窄 Heteromorphic type II， narrow to extreme narrow 异形III型；较宽；常与薄壁组织交织成“井”字型 (网状) Heteromorphic type III and wide， often interwoven with the parenchyma to form a “井” shape 材质 Timber texture 硬，难加工 Hard and difficult for processing 中等硬，易加工 Medium hard and easy for processing 纵切面 Longitudinal section 具竹丝纹 Bamboo silk grain 具抛物线纹或鸡翅纹 Parabola or chicken wing pattern 木材气味 Timber smell 无No smell 具椰香味Coconut fragrance 气干密度 Air-dried density 0.97~1.00 g/cm 3 0.82~0.85 g/cm 3 表1. 坡垒和水坡垒的木材识别特征比较 水坡垒从材质、材性、机械强度，特别是抗腐、抗磨方面远不及坡垒。不法分子更有甚者是竟然将其称为海南唯一的坡垒。由于水坡垒木材具有一种近似于椰子香味的气味，亦将其称为“香坡垒”，而将不具椰香气味的坡垒称为不是正宗的坡垒，以次充好，欺骗和迷惑大众。目前市场是的坡垒价格多在40~50元/kg，而水坡垒的价格多在20~30元/kg。 本文旨在强调坡垒珍贵、珍稀的一面，更起到保护珍稀物种的目的，而水坡垒(假鹊肾树)虽然不是我国一类保护树种，但其珍稀性也应该得到保护，不得滥伐滥用。通过本文的研究，将为制定相关的鉴定标准和规范木材交易市场提供理论依据。
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user: 摘要 冷杉小天牛是一种有着较大危害潜力的林业害虫，以前尚未有在四川分布的记录。本文报道了检疫性林业害虫冷杉小天牛在四川卧龙自然保护区的首次发现，并对其外部形态特征和生活习性进行了描述和介绍，进而对其传入四川的可能途径进行了分析，结合近年来其在国内不同省份的发现情况和相关资料提出了应对措施。
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user: 1. 引言 在最近两年的野外调查过程中，我们在四川卧龙自然保护区偶然发现了一种罕见的，并且以前四川境内从未有分布报道的检疫性林业有害生物——冷杉小天牛(见图1)。但均为零星分布，未见大规模成灾的现象。但在后续的调查中未能再次发现，由于冷杉小天牛是一种具有较大危害潜力的物种，故先作报道，以作警示。 图1. 卧龙自然保护区发现的冷杉小天牛
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user: 2. 冷杉小天牛简介 冷杉小天牛亦称冷杉短鞘天牛、缺脊膜花天牛、家茸天牛、云杉断眼天牛、云杉花黑天牛、血翅枞天牛等，是外形比较特殊，较为罕见的一种天牛。通常的天牛都是鞘翅能够遮盖住整个腹部，只有有极少数天牛的鞘翅很短，只盖住腹节前面的1~2节。 目前国内公开报道的短翅小筒天牛属只有三个种，分别是冷杉小天牛Molorchus minor、微型短翅天牛Molorchus heptapotamicus和柴田短翅天牛Glaphyra shibatai。 资料显示，冷杉小天牛主要分布于太平洋沿岸部分地区，以及朝鲜、日本、欧洲以及西伯利亚地区为主 [ 1 ]。国内已知的分布区域主要在黑龙江、吉林、辽宁和陕西南部地区，其余地区尚未见分布报道。本次报道也是冷杉小天牛在四川境内的首次分布报道。 冷杉小天牛一年发生一代，一般以幼虫越冬。成虫在每年6~7月大量出现，其主要为害对象包括科罗拉多冷杉、加州红冷杉、刺柏属等。冷杉小天牛成虫飞行能力强，可进行自然扩散。成虫常产卵于树皮浅表层，幼虫可定殖于相关寄主，啃食韧皮部或木质部。幼虫通常在新砍伐的松木、杉木的树干及树枝中蛀食。其虫道长而弯曲，可深入木质部。干扰树木正常生长，严重时可导致寄主大片死亡。此外，冷杉小天牛幼虫取食会造成松木、杉木等过量流胶，啃食形成的虫道、侵入孔和羽化孔会严重影响木材的使用价值。一旦成灾，对我省林业资源和生态环境有可能产生严重影响。 比较相关记录，冷杉小天牛特征总结如下：该天牛为小型天牛，体长7.5~10.5 mm，体宽2~2.5 mm。躯干黑色，触角、鞘翅以及足为红褐色，背部有淡褐色疏松的长毛，前胸背板的前后缘、小盾片及腹面的毛略呈银白色 [ 2 ]。头与前胸前部宽度相等，刻点小；触角长，雌虫触角11节，约与身体等长；雄虫触角为12节，触角约为体长的2倍，触角间有浅的纵沟。前胸长大于宽，后端略窄于前端，后端前部有一条横沟，侧剌突起，小而钝；前胸背板刻点大而密集，中部有5个圆形隆起，微具刻点，两侧刻点较大，中间较小 [ 3 ] [ 4 ]。小盾片呈长方形，末端圆形。鞘翅极短，长度仅仅至第一腹节中部，远远短于常见天牛。鞘翅基端宽，末端窄，后缘圆，翅末端较厚并有隆起；翅面刻点大而稀疏，在翅面中央偏后处有乳白色纵纹，白色纵纹在左右两翅对称呈倒八字形。足细而小，腿节末端突然膨大。
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user: 3. 近年来冷杉小天牛在其他省份的发现 2015年11月，青岛检验检疫局在对来自俄罗斯的桦木包装板的查验时，发现多种有害生物 [ 5 ]。经鉴定，确认为冷杉小天牛、长林小蠹 [ 5 ]。其中，冷杉小天牛为山东口岸首次发现。见图2。 图2. 冷杉小天牛标本照 2016年7月江苏太仓检疫工作人员在入境的加拿大原木中发现大量活体有害昆虫，其中，冷杉小天牛为江苏口岸首次截获的检疫性有害生物(同批被截获的还包括检疫性有害生物还包括暗褐断眼天牛、美松齿小蠹、红翅大小蠹等)。 以上事实说明，冷杉小天牛已经通过各种途径，正在逐步入侵到我国不同省份，该物种是对我国的林业生态安全是有巨大潜在危害的物种，各相关部门一定要引起重视，采取严格的检疫程序，尽可能的将其杜绝在国门之外。对于国内已经发现的省份要严格监测其危害程度、种群分布以及种群密度，做好相关预案，以备不时之需。
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user: 4. 冷杉小天牛在卧龙出现的可能传播途径 4.1. 大量可供寄生的树种存在 卧龙自然保护区位于四川省阿坝藏族羌族自治州汶川县西南部，邛崃山脉东南坡，面积20万公顷，是我国最早建立的综合性国家级保护区之一，主要保护西南高山林区自然生态系统及大熊猫、雪豹等珍稀动物。其境内海拔2600~3600米区域分布着大量寒温性针叶林。主要建群种有表吊杉(Picea brachytyla)，冷杉(Abies spp.)方枝柏(Sabina saltuaria)四川红杉(Larixmastersiana)等，理论上都为冷杉小天牛提供了较好的生存环境。 4.2. 当地频繁的外部交往 卧龙自然保护区在国内外有着巨大的知名度，既是世界自然遗产地，又是大熊猫栖息地的核心区域。保护区长期和各大国际组织开展相关科研和公益性合作，每年有不少进口仪器设备运抵，可能通过原木包装带入。其次，当地作为著名的热点景区，每年接待大量的国内外游客，也有可能随人流将其从外地带入。 4.3. 发现地紧挨已有分布区 从地理环境上看，保护区的属地阿坝藏羌自治州与甘肃南部和陕西南部均接壤，地理环境上有一定的相似之处，而陕南地区是国内已知的冷杉小天牛的分布区域，加上其较强的飞行能力，完全有可能通过自然扩散迁飞的方式逐渐侵入到阿坝州境内，并在寄主资源丰富的卧龙保护区定殖下来。
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user: 5. 对策与建议 据报道，卧龙保护区内已有部分地区的杉木发生钻蛀性虫害 [ 6 ]，但尚未能确认属于冷杉小天牛危害。由于杉木均为天牛类害虫的重要寄主，且保护区内杉木数量众多，面对严峻的形势，相关机构和人员应当未雨绸缪，防患于未然。 首先，加强检疫。严格实施林木检疫制度，杜绝冷杉小天牛继续向我省继续传播。其次，对当地有冷杉、方枝柏、四川红杉等可供冷杉小天牛寄生的树种分布区域要加强日常监管，对死亡树木进行剖解，查明死亡原因。继续严格监控当地的冷杉小天牛的种群密度变化，做好相应预案，一旦出现异常及时干预。再次，加强对冷杉小天牛的基础生物学特性研究，观察期生活习性，确定最佳的化学防治手段。最后，未雨绸缪，提前准备。冷杉小天牛属于体型较小的天牛，若能获取幼虫可先期进行生防试验，目前已有对小型天牛有很好寄生效果且寄主多样的天敌，如川硬皮肿腿蜂，管式肿腿蜂和花绒寄甲可供试验。若实验效果好，可作为保护区冷杉小天牛灾害防治的备选预案之一。总之，冷杉小天牛是有严重危害潜力的林业害虫，且在保护区内连续发现过两次，我们需要引起足够的重视。
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user: 6. 结论 林业有害生物的动态监测是森林保护工作的常态化工作，也是防范于未然的基础工作，病虫害的前期预测预报工作得力，将极大地减轻后续防治工作的工作难度和防治压力。作为一种尚未在国内爆发成灾的检疫性害虫，且四川以前尚未有分布性报道的钻蛀性害虫，我们亟需加强日常监测，并尽快完成对其分布范围和生活史的基础性野外调查，完善相关基础资料，为后续可能的防治工作打好基础。
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user: 摘要 在图像中识别在架书脊信息有助于实现更便捷的图书盘点，也可能实现即拿即走等更流畅的读者借阅体验，而书脊区域精确分割是重要前提。区别于普通目标分割，该分割问题的难点在于书脊的密集性及重复性。本文提出一种山字形深层神经网络结构，包含一个编码器及两个解码器。其中一个解码器为书脊分割主通道，另一个则结合书脊边界信息以融入更多的书脊边缘细节。另外，本文建立了一个书脊图像样本集，包含661张图像及15，454个手工标注的书脊实例。实验结果表明，提出的网络模型对书籍一类密集目标图像语义分割具有较高精度，在建立的样本集中具有约90%的均值交并比以及约95%的平均像素精度，性能优于经典的分割模型，验证了提出模型的有效性。
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user: 1. 引言 智慧图书馆建立在现代物联网技术基础之上，给我们带来更具魅力及亲和力的公共阅读、交流空间。新一代智慧型图书馆的发展将在多点突破，其中人工智能的快速发展为图书馆带来了新一轮转型的契机。 受零售行业无人商店思想的启发，实体图书馆一样可以实现无缝、流畅的借阅体验。其中的关键是通过机器视觉技术实现身份验证与物品识别。人脸识别技术为身份验证提供了成熟的方案，包括图书馆应用场景。而图书精确识别却是一个有待挖掘的领域，尤其是对于在架图书来说只有书脊部分可被观察到。为了实现便捷、准确的在架图书识别，本文将首先聚焦于图书书脊语义分割问题。如图1所示示例，每本图书均可被定位、分割出来以方便后续处理，其中绿色掩膜部分即为书脊区域。 图1. 书脊分割图例 图像分割是计算机视觉理解图像的重要一环，分割技术经历了从早期基于图的方法以及基于像素聚类的方法，到近期更为实用的基于深层神经网络的方法 [ 1 ] [ 2 ]。2014年Long等人 [ 3 ] 首次使用全卷积网络(Fully Convolution Networks)对自然图像实现端到端的像素分类框架，图像分割才真正产生了质的飞跃。全卷积网络使用了下采样会遗失细节信息，通过插值上采样将粗糙分割结果密集化，但上采样的热度图同样缺乏细节表达。Badrinarayanan提出的Segnet [ 4 ] 以及Ronneberger提出的U-net [ 5 ] 则采用了编码解码结构的网络，是目前最为广泛采用的分割模型结构。Segnet、U-net分别在道路场景和在医学图像场景中取得良好的效果，但对于非常稠密的目标，极易受到噪声的干扰，目标边界处常常无法正确分割。DeepLab [ 6 ] 系列文章则使用空洞卷积，并在网络末端为每个像素构造条件随机场模型，以提高模型捕获细节的能力。笔者实践表明，对于相同书的不同实例，书脊间隙仍然有不少错分割区域，说明细节捕获能力仍有待改善。 如图1所示的在架图书场景则具有更多的挑战性，至少包含以下几点是没有被完全解决的。首先书脊目标特别稠密，目标位置的起止难以精准确定。其次是常有相邻多本一模一样的实例，传统分割算法会把他们合并起来当作一个实例。再次是异常摆放的书籍难以准确分割。 为了解决这些难点，本文提出一种编解码结构的多任务分割网络，称为山字形网络。其基本思想是在主通道分割目标的同时，在另一条通道上分割书脊的间隙，最后综合两个通道的结果即完成书脊语义分割。研究团队建立了一个包含661张图片样本数据集，每张图片以手工方式标注书脊区域，总共15，454个多边形区域。在该数据集上，实验结果表明，相对于传统的网络，提出的模型取得很好的效果，实现了均值交并比90%、平均像素精度95%的性能。
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user: 2. 山字形网络 受SegNet的编码–解码模型的启发，本文提出的山形网络结构如图2所示。该网络由一个编码器和两个解码器构成，是一个典型的多任务学习网络 [ 7 ]。编码器是一个经典的卷积神经网络，由10个大小为3 × 3步长为1的卷积层组成，每个卷积层紧跟着一个校正线性激活单元(ReLU)。大小为2 × 2步长为2的最大池化层对特征图进行了下采样以减少特征规模，也使下一层特征具有更大的感受野。实际上，编码器取自经典VGG19网络的前十层，更多的卷积层需要更多的存储空间且已被证实对最终效果帮助甚微。两个解码器根据特征图分别重建书脊稠密特征及书籍间隙稠密特征。对这两个特征进行像素分类后得到书脊粗分割和间隙分割结果，书脊精确分割结果则由这些分割结果融合得到。 编码器典型的输入图像大小为352 × 480，每次下采样尺寸减半，且在紧接着的卷积中对通道数加倍，最后得到512通道的22 × 30特征图。在解码器阶段，为了作上采样操作使特征图稠密化，网络在编码器对应位置使用转置卷积，同时接着的卷积层的特征通道数减半。为了保留更多的底层细节特征，使用了跳层连接，即每次转置卷积输出与编码器对应位置的特征图进行拼接。 书脊间隙非常小，我们期望间隙被归为背景一类。如果使用单任务学习，间隙信息会被学习过程抑制，这是因为间隙元素在前景中占比非常小。而把间隙单独作为一个分割任务有助于其得到强化。实验结果证实了这一点，间隙分割辅助任务可以改善书脊分割主任务的结果。 2.1. 书脊分割损失函数 书脊分割损失由Softmax层(如图1)与交叉熵(cross-entropy)损失函数组合而成。对于书脊–背景这一二分类问题，标签 y i ∈ { 0 ， 1 } 。交叉熵损失定义为 L c = − ∑ i = 0 1 y i log p i (1) 图2. “山”字形网络结构图 其中 p 0 、 p 1 分别是预测标签为 y 0 和 y 1 的softmax层归一化输出。 书脊区域与背景区域面积差别巨大，样本不平衡。为了较少占优标签样本对损失学习的贡献，使用参数 α t 进行调节，则 L c = − ∑ i = 0 1 α i y i log p i 。在本研究的实践中， α 0 = 0.4 ， α 1 = 0.6 。 2.2. 书脊间隙分割任务 由于书脊间隙特别小，手工无法直接在样本上进行间隙标注。本研究所建立的数据集仅标注书脊部分，因此该数据集不可直接用于间隙分割任务。受文献 [ 8 ] 工作的启发，我们在书脊标注数据上应用图像处理等手段，获取书脊间隙的掩膜。具体流程如表1所示。 Table 1 Steps of obtaining the masks between the spines of book 输入书脊掩膜，输出书脊间隙掩膜 1. 使用霍夫变换等直线检测算法在书脊掩膜中提取书脊边缘直线； 2. 估计书脊边缘线上的书脊上下界； 3. 截取所有有效的书脊边缘线； 4. 每个有效书脊边缘线与书脊上下界所围多边形区域即为书脊间隙区域； 5. 集成所有的书脊间隙区域，形成书脊间隙掩膜。 表1. 获取书脊间隙掩膜的步骤 由于间隙区域占比非常小，分割任务中正负样本比例极不平衡。传统的解决方案是按照类别比例增加权重或按类别比例采样，虽然容易分类的像素样本分割交叉熵损失小，但数量众多，对损失总贡献依旧大，产生了梯度被容易样本占优的问题。因此本文采用焦点损失(Focal loss [ 9 ] )函数，重点学习不易分类样本，即 L f = − ∑ i = 0 1 α i ( 1 − p i ) γ y i log ( p i ) (2) 其中为焦点参数，该参数作用是减小正确分类样本对损失的贡献。当 γ = 0 时，上式退化为式(1)的交叉熵损失，随着 γ 的增加，对正确分类样本损失贡献的抑制力度增加。在本研究的实践中，设置 γ = 2 。
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user: 3. 训练及测试结果分析 3.1. 样本获取及模型训练 本文的另一个重要工作在于建立了一个已经标注好的书脊图像样本库。在笔者所在高校资源丰富，具有藏书323万余册。本研究的样本来自于各种手机的拍照，包含不同的书籍种类(如中英文、文理科目等)、不同的拍照角度、不同的拍照时间(环境光不同)以及不同的拍照距离以覆盖各种可能的情况。采用Labelme平台进行手工多边形标注。目前数据集包含661个图像 1 ，每个图像包含20到30个书脊实例，总共15454个手工标注实例，数据集规模还将随着研究的深入持续扩大。 本文所有训练及测试均采用Matlab环境及其深度学习工具箱。深度学习硬件配置主要有Intel i7-4790 CPU，16G内存以及GTX1080显卡。与本文提出方法进行对比的传统方法有五个，分别是FCN16s、FCN32s、Segnet、U-net以及Deeplab-v3。输入图像尺寸统一为352 × 480，使用数据增广技术增加样本的多样性，包括随机裁剪、旋转、颜色变化以及加入噪声等。 训练优化方法采用带动量的随机梯度下降法，动量因子设为0.9。另外为了加速模型收敛，我们使用一个平滑递减的方式调整学习率， l r = l r 0 ⋅ ( max _ i t e r − i t e r max _ i t e r ) 0.9 (3) 其中， l r 0 为初始学习率， max _ i t e r 是预设的最大迭代次数， i t e r 表示当前迭代次数。 3.2. 分割结果及分析讨论 在相同的数据集上，本文提出方法的性能与主流的语义分割算法进行对比，如FCN16s、FCN32s、Segnet、U-net、Deeplab-v3。一个分割示例如图3所示。我们分别采用均值交并比mIoU和平均准确度mPA来衡量分割性能。mIoU定义如下， m I o U = 1 2 ∑ i = 0 1 T P i F P i + F N i + T P i (4) 其中 T P i 、 F P i 、 F N i 分别表示分类为i的真正、假正、假负的像素总数。而mPA定义如下 m P A = 1 2 ∑ i = 0 1 T P i F P i + T P i (5) 全卷积神经网络将分类网络的全连接层替换为卷积层，池化下采样到最小分辨率后直接反卷积输出像素分类的热度图，这对于分割稠密的目标结果将显得粗糙。从图xxx不难发现，无论是全局补偿为16 (FCN16)还是32 (FCN32)，书脊区域光滑连成一片，书角处错分，也无法分割不同的书脊。 Segnet和U-net则使用了编解码结构，在解码器上应用了多层小尺寸的反卷积，增加了计算量，但大大减小了参数量。该结构重视了分割的细节，书的边角可以正确分割，但书脊间隙仍然分割困难，且书脊不被当做整体看待，远处的背景以及不完整的书脊均有部分被当作目标。 Deeplab采用了空洞卷积的方法，可以大大提高感受野，因此书脊被当作整体看待，远处背景以及不完整的书脊区域均可被正确分类。Deeplab同时采用了残差神经网络的结构，网络总层数达到100层之多，参数量相对于其他网络也激增，如表2所示。从图3可以看出，无论是在书脊间隙还是在书脊边缘部分，提出模型相对于Deeplab方法均有较大的提升，且参数总量也大大优于Deeplab。 Table 2 Performance comparison of algorithm 模型 可学习参数总量(M) mIoU mAP FCN16s 134.3 0.8160 0.9063 FCN32s 134.3 0.8193 0.9072 SegNet 0.37 0.8660 0.8762 U-Net 31.0 0.7640 0.8750 deepLab v3 8479.1 0.8391 0.9186 提出模型 59.3 0.8998 0.9514 表2. 算法性能比较 图3. 算法效果对比示例 由于样本不平衡的问题并不突出，书脊与背景的比例约为0.4:0.6，表2显示的均值交并比和平均准确度数据差异并不大，它们对性能评价的效果是一致的，皆反映了提出模型比传统方法的分割性能有较大的提升，证实了提出模型的有效性。 表2的性能数据同时也说明了分割性能仍有较大的提高空间，一方面可以在模型研究上下功夫，另一方面数据集标注是由手工标记多边形完成，书脊处标注困难却对分割结果影响巨大，因此提高数据标注质量势在必行。由于在架的同一本书通常有多个副本，而索书号却是相同的。为了达成精准识别的目标，要求我们下一步对书脊进行实例分割。此外由于在架图书配置情况万千种，书脊信息有中文又用英文，也有多种不同的字体和字号，而笔者团队期望下一步建立的更大规模的数据集，训练好的模型泛化能力必定还有更大的提升空间。
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user: 4. 结论 为了实现更智能化的图书馆，利用计算机视觉技术对在架图书书脊进行分割是必经之路。书脊分割却是一个难点，因为在架书脊的密集性及相似性。本文因此建立了一个包含661张在架图书图像的数据集，并作手工标注。也提出了一种能解决密集书脊图像语义分割的“山”字形深度神经网络模型。该网络属于多任务学习网络，主分支针对书脊分割问题，另外还有一个书脊间隙的分割任务分支。实践结果证实，引入书脊间隙分割分支可以有效提升书脊分割的效果、提高分割精度。本研究的下一步计划建立体量更大、标注更精细的数据集，并实施实例分割以区分书籍的不同副本。
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user: 摘要 在搅拌摩擦焊焊接过程中，因为工艺参数和搅拌头设计选择不当等因素，会产生焊接缺陷这样的问题，本文设计了三维运动机械装置对搅拌摩擦焊缝进行C扫实现涡流检测。通过ANSYS和ADAMS对滚珠丝杠进行仿真，分析其在瞬态下的载荷以及其线性关系。为了提高缺陷检测能力，只有依靠分析差分检测信号的特性，进而获得检测到的缺陷信息，故而本文设计了圆台状脉冲涡流传感器，并对其进行磁场解析。借助COMSOL对其进行了电磁仿真，对比了有无缺陷的铝试件磁场分布图像和有无屏蔽罩的磁场图像。基于铁磁性材料存在的磁屏蔽，进行了铁磁性仿真试验研究。接着使用蚁群算法进行轮廓识别，对信号依次进行奇异值分解去噪、卡尔曼滤波、RBF优化卡尔曼滤波。最后建立VB人机操作界面进行有效地控制。
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user: 1. 引言 搅拌摩擦焊(FSW)是英国焊接学会(TWI)在1991年的时候发明的一种新型固相连接技术 [ 1 ]。工艺源于传统的摩擦焊接技术，可完成长直缝和复杂构件的焊接 [ 2 ]。搅拌摩擦焊的工作原理如图1所示，高速旋转搅拌头压入焊接件的接头，搅拌头的轴肩和搅拌针与周围金属材料产生摩擦热，摩擦热使搅拌头附近区域的母材被加热，产生塑性变形，同时搅拌头沿焊接方向移动，使热塑性变形区域也随着搅拌头的移动而移动，热塑性母材从焊缝前端转移到后部，在搅拌头肩部的锻造作用下实现焊接金属之间的固态连接 [ 3 ]。 已有的研究结果表明，在FSW焊接过程中，因为工艺参数和搅拌头设计选择不当等因素，会产生焊接缺陷这样的问题；FSW未焊头缺陷(LOP)是焊缝背面常见的焊接缺陷，严重影响焊缝质量。与传统的焊接缺陷不同，FSW这种缺陷有方向精细复杂、紧密贴合等这些特点 [ 4 ]，因此，对常规熔焊缺陷较为敏感的无损检测方法不完全适用于这种FSW未焊透缺陷的检测 [ 5 ]，所以缺陷的检测问题是影响FSW技术广泛应用的重要因素。与过去的无损检测方法相比，涡流检测对致密缺陷具有较高的识别灵敏度，且不影响试件的使用性能 [ 6 ]。因此，采用涡流检测的方法来研究FSW未焊透缺陷对技术更广泛的应用有着重要的现实意义。
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user: 2. 脉冲涡流检测原理 2.1. 涡流效应原理 涡流是由电磁感应引起的。当导体通电时，导体内部磁场产生的电流或与之相关的电流呈现出一种类似于涡流常有的闭合电路，这种涡流现象称为涡流效应。脉冲涡流探伤技术是一种新型的涡流探伤技术。如图2所示，探头位于金属样品上方，并且矩形波电流加载在励磁线圈中。在电流的高电平部分，励磁线圈产生一个稳定的初级磁场，作用在被测部分上。当电流跳到低电平部分时，初级磁场会出现急剧减小的情况。根据电磁感应定律，在试件表面上会产生涡流。随着时间的流逝，涡流将在试件中扩散和衰减。由涡流变化引起的二次磁场变化被接收线圈转换成电压信号，即PEC信号。它具有较大的动态范围，通常在双对数坐标系中进行分析。由于涡流的变化过程与试件的壁厚有关，因此希望从PEC信号中提取试件的壁厚，从而实现对试件壁厚的PEC检测。 图1. 搅拌摩擦焊工作原理图 图2. 涡流效应原理 与过去的涡流检测技术进行相比，脉冲涡流检测技术的激发源是有一定占空比的脉冲方波的情况的。而当我们把方波信号放到励磁线圈的两边时，励磁线圈中存在的脉冲电流会产生急剧衰减的脉冲磁场的情况，并且变化的磁场将在样品中感应出瞬时涡电流(脉冲涡电流)。脉冲涡流将流到样品并传播迅速衰减的涡流场。随着涡电流磁场的衰减，检测传感器上的检测信号随时间变化。金属试件中要是存在缺陷时，缺陷就会阻碍试件中脉冲涡流的分布情况，脉冲磁场的变化也会引起衰减涡流磁场的变化，可以使用检测测试元件的信号，进而来获得测试件的信息情况 [ 7 ]。脉冲涡流检测原理如图3。 2.2. 趋肤效应原理 导体电磁特性的不连续性会引起二次磁场的异常。当缺陷存在时，缺陷改变了试样的物理性能，即感应电流的路径和电阻的大小。导体电阻小于空气电阻，对电流的电阻较小。缺陷的物理性质可视为存在气隙，气隙干扰涡流分布，如图4所示。在连续导体电磁特性的情况下，涡流分布相对均匀，如图4(a)所示；但当缺陷存在时，涡流分布受缺陷影响，改变原来的涡流路径，得到电阻最小的电路，其特征是缺陷分布中存在涡流畸变，如图4(b)所示。导体电磁特性的不连续性导致涡流分布的变化和感应二次磁场的差异。通过获得不同的磁场，可以检测出导体中的缺陷，判断导体的性能和结构健康状况。 图3. 脉冲涡流检测基本原理 图4. 感应涡流分布图 2.3. 提离效应原理 与其他非破坏性测试方法相比，非接触式测试是涡流测试的优势其中的一个，表现了在工业应用中实现在线检测的可行性。在现实检测中，探头与被测设备之间可能存在一定距离，我们称作距地面的距离。提离距离越小，涡流检测的灵敏度越高，更有利于缺陷的定点检测。因此，在实际检查中，在检查条件和现场环境允许的范围内，我们尝试减小与地面的距离。
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user: 3. 搅拌摩擦焊涡流机械装置 3.1. 三维运动平台设计 本文设计了一个三维运动平台进行检测，如图5。通过两项混合步进电机——(LM1)联轴器——滚珠丝杠进行连接。由于提离效应的影响，Z轴滚珠丝杠先移动到合适的高度，然后在X-Y方向执行C扫。用这种三维平台使用涡流检测时，探头只需夹在夹块中。只有驱动电机才能使夹具运动，从而带动涡流探头直线运动，从而实现直线扫描功能。线性扫描通常在实验中用于检测缺陷，以便执行常规的检查方法(例如扫描)以达到所需的测试要求。 在进行脉冲涡流检测的实验中，有时需要对检测试件进行周向扫描。因此有必要旋转试样或采用沿圆周方向扫描探针。仅仅依靠探头，三维检测装置的主体很难进行圆周扫描，因此选择了将试件放置在平台上进行旋转扫描。旋转平台采用电机驱动轴驱动上圆盘的旋转，下微光传感器测量用来旋转角度，如图6。 图5. 三维运动平台 图6. 旋转平台设计 3.2. 滚珠丝杠运动控制方案设计 设计的运动系统如图7所示。当运动控制器接收到PC机的指令时，将同步控制信号发送给两个交流伺服驱动器，驱动器放大后驱动电机，使电机以相应的频率和角位移运行。光电编码器返回的脉冲信号进入交流伺服驱动器，形成速度环。移动台的位移脉冲信号通过测量角位移间接测量，进入运动控制器形成位置环。位移脉冲被发送到运动控制器中的可逆计数器进行计数。计数指示表的当前位置。由于进给传动链的滚珠丝杠螺母副，位置反馈中不包括导向副的误差。因此当前位置与实际位置之间存在一定的误差，所以系统是一个半闭环系统。运动控制器在系统中的作用是根据预先设计的控制规律，根据给定的位置值与位置反馈值的差来控制整个系统，从而保证工作台的位移随运动量的变化而变化。控制系统具有位置增益高、速度快、动态精度高等特点，能够满足小型控制系统的要求。 3.3. ANSYS滚珠丝杠瞬态分析 瞬态动力学是用于分析结构承受任意的随时间变化载荷动力学的一种方法。用户可以使用ANSYS的瞬态动力学技术计算结构在稳态载荷、瞬态载荷和简谐载荷的随意组合作用下的随时间变化的位移、应变、应力及力。载荷和时间的相关性使得惯性力和阻尼作用不重要，就可以用静力学分析代替瞬态动力学分析。本文对滚珠丝杠进行瞬态分析，如图8。 图7. 滚珠丝杠运动控制 图8. ANSYS滚珠丝杠瞬态分析 滚珠丝杠经过有限元处理，可以看出丝杠和螺母集中载荷和惯性载荷较为稳定。 3.4. ADAMS滚珠丝杠仿真 由图9可知，滚珠和丝杠之间具有很好地线性。 图9. ADAMS滚珠丝杠仿真
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user: 5. 缺陷轮廓识别 5.1. 脉冲涡流扫描介绍 在检测过程中，因为瞬态响应信号将在几毫秒内产生，这非常短，因此探头类似于被测金属空间。因此有必要移动探针进行扫描来增加检测的区域，以获得不同位置的金属信息。图19显示了探头的移动路径过程。探头扫描之后，系统将记录获取的数据并通过算法对其进行处理，以识别是否存在缺陷。如果已知缺陷位置，则可以进一步分析缺陷信号以最终评估缺陷的空间信息。 图19. 路径扫描图 5.2. 蚁群算法识别轮廓 人工蚁群(AAC)是模拟蚂蚁的社会行为，通过信息素在蚂蚁移动过程中的积累实现通信，然后找到最优解的一种方法 [ 10 ]。该算法使用迭代选择方法来确定图像的阈值水平。这是一种非常通用的全局优化算法。蚁群算法的边缘检测是在二维图像上随机定位蚂蚁的位置。每个蚂蚁占据一个像素，并初始化一个与图像大小相同的信息素矩阵。运动概率决定图像中每个蚂蚁的运动。运动的可能性越高，对蚂蚁运动方向的影响就越大。移动的可能性与路径上的信息素以及下一步中每个位置的启发式信息有关。启发式信息与图像的灰度布局的变化成比例，最后蚂蚁会聚集在边缘。由于蚂蚁的每次移动都会改变路径上的信息素，因此我们可以看到，在信息素矩阵中，图像边缘的信息素值将非常大。 基于蚁群算法的缺陷边缘检测方法可以实现对被测金属缺陷的在线识别。通过对检测后得到的脉冲涡流响应信号分析，可以反映出缺陷的位置信息。所以，得出一个缺陷自动评估的方法，详细的步骤如图20所示。 图20. 缺陷自动评估方法步骤图 (1) 信号预处理：选择连续10个周期的脉冲涡流瞬态响应信号，并取其平均值以消除一些高频噪声； (2) 特征提取：将每个采样位置所得的脉冲涡流瞬态响应信号，利用基于Fisher判别和系统识别法的在线缺陷识别分类法，提取特征量，反映缺陷信息的特征值，然后生成扫描成像图。创建一个矩阵 F m × n ，其中m和n分别为扫描区域X方向和Y方向所采样的点数。通过基于Fisher判别的在线缺陷识别分类方法和系统识别方法，将从每个采样位置获得的脉冲涡流瞬态响应信号用于提取特征量并反映缺陷信息的特征值，然后进行扫描成像图。创建一个矩阵 F m × n ，其中m和n分别为扫描区域X方向和Y方向所采样的点数； (3) 缺陷边缘检测：边缘检测算法用于提取缺陷的边缘并确定缺陷所在的位置。依靠获得的缺陷边缘信息，获得探针在缺陷上方时采集的脉冲涡流瞬态响应信号，并采用基于蚁群算法的缺陷边缘检测方法进行缺陷参数自动识别。 本文对C形的摩擦焊进行了识别，借助MATLAB得到了如图21所示的效果。 图21. 蚁群算法识别结果
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user: 6. 脉冲涡流信号的预处理 脉冲涡流检测中，因为有被测试件表面光洁度、检测环境和系统噪声等因素的影响，获得的检测信号往往附带有大量的噪声，脉冲涡流差分信号是通过将原始检测信号做差分处理得到的，因而若不对原始检测信号进行降噪，差分信号的特征必将受到极大的影响，进而会直接影响检测结果的正确性及缺陷轮廓重构的精度 [ 11 ]。因此为得到能准确反映缺陷参数的脉冲涡流差分信号，必须首先对脉冲涡流原始检测信号进行预处理，以提高检测信号的信噪比。 6.1. 奇异值分解去噪 奇异值分解降噪(SVD)方法作为非线性滤波方法，可以有效降低信号中的噪声。原始噪声信号的奇异值可以通过一个阈值分为两部分，大于该阈值的奇异值可以认为是信号产生的奇异值.小于阈值的奇异值是由噪声引起的 [ 12 ]。降噪过程中，把奇异值曲线中的最大突变点用作阈值，把小于阈值的奇异值认为为零，然后使用奇异值分解曲线中的最大突变点。作为阈值，小于阈值的奇异值设置为零，接着利用奇异值分解的逆过程即可得到原始矩阵 A y 的最佳逼近矩阵 A ¯ y 。相比于矩阵 A y ，矩阵 A ¯ y 中的噪声成分已被大大压缩。最后将 A ¯ y 中对应的元素相加并求平均，就可以得到降噪后的信号。本文借助MATLAB拟定了一条圆台状传感器的差分信号曲线，如图22(a)。经过奇异值去噪处理，得到图22(b)。 图22. 奇异值处理后的差分信号图 对比图22(a)和图22(b)，所提出的降噪方法在保留原始信号检测信号有效特征的同时，很好地剔除了噪声，提高了信号的可识性。 6.2. 卡尔曼滤波 在奇异值分解去噪的基础上再次进行卡尔曼滤波(KF)。卡尔曼滤波 [ 13 ] 是基于信号统计特性的一种最优滤波方法，它是从时间域上来表述的基本思想是在系统状态为线性空间的基础上，当信号模型参数给定后，对有噪声的输入和测量信号进行处理，在时域中采取递推公式的计算方式得到信号的最佳偏差，以获得系统的真实状态或真实数值，在通常状况下可以得到比测量值精度更高的滤波估计值。对于每个时刻的系统扰动和测量误差(即噪声)，仅仅需要对它们的统计性质作出适当的假设。卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程，当系统噪声和测量噪声为高斯白噪声时，卡尔曼滤波是无偏、最优的最小方差估计。卡尔曼滤波采用递推算法，卡尔曼滤波计算过程中不要求存储全部过往数据，它只需要根据当前时刻的测量数据和前时刻的测量数据，然后根据递推公式计算出新的状态估计值。 借助MATLAB得到图23，可以看出卡尔曼滤波算法具有很好的滤波性，但是依然存在些许偏差，下文将采用RBF进一步优化卡尔曼滤波。 6.3. RBF优化卡尔曼滤波 神经网络算法 [ 14 ] 是一种常用的优化算法，人们可以发现神经网络在几乎所有领域中的应用。它具有以下特点：1) 人工神经网络方法相比传统参数模型方法的最大区别在于，它是一种数据驱动的自适应技术，不需要对问题模型进行任何假设；2) 具有概括能力；3) 具有很强的非线性能力。该神经网络具有BP神经网络，快速BP神经网络以及使用L-M算法的前向网络和径向基函数网络。 图23. 卡尔曼滤波 借助MATLAB，从图24可以看出RBF优化后的卡尔曼滤波具有更强的滤波性，测量误差小于原来的卡尔曼滤波，而且具有更高的稳定性。 6.4. 人机操作界面的设计 为了运行方便，借助于VB，建立了人机操作界面，如图25所示。 图24. RBF优化卡尔曼滤波 图25. VB人机操作界面