DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 近年来，智能手机、平板电脑、超极本等移动设备越来越普及，人们对移动设备的使用也有赶超传统PC电脑之势。移动设备上的网络流量有了爆炸性的增长，平均每两年翻一番。显而易见的，视频流量占据着移动网络流量的主要比例，越来越多的人选择使用移动设备来观看视频。从2015年到2020年，移动端的网络流量将激增5倍，而视频流量占比将从50%增长到75%，与之相伴的，是用户对视频体验的更高需求。其中包括更高的视频分辨率、更低的视频载入延迟和更灵敏的视频交互反应速度等等，这些需求相应的对移动网络带宽的要求也会更高。增长的需求让流媒体传输技术也产生了变革，传统的实时流传输协议，对内容分发网络支持不够友好，取而代之的是基于HTTP的动态自适应流媒体协议(DASH)。自适应流媒体协议，在移动网络中有着优越的性能表现，可以适应多元化的移动设备和多元的异构移动网络，自动切换合适的码率，充分提高了网络带宽的利用率，并保障用户体验。 移动设备逐渐配备越来越多的无线网络接口，例如Cellular (蜂窝网络)、Wi-Fi (IEEE 802.1无线网络)、Bluetooth (蓝牙)和NFC (近距离无线通讯技术)等等。带宽聚合技术，是通过聚合多重网络链路的带宽，来为一个应用出口服务。如果将带宽聚合技术，应用到DASH传输中，便能提高用户的观看体验。本文提出了一个设备到设备(D2D)的协作式自适应流媒体传输框架，将结合蜂窝网络和Wi-Fi自组网络，让设备可以充分利用邻近设备闲置的网络带宽能力来下载和分享视频，并且跟现有的自适应流媒体协议(DASH)无缝结合在一起，使之可以兼容通用的DASH标准。设备终端通过Wi-Fi自组网络，连接成集群，集群的节点通过蜂窝网络从服务器下载视频切片，节点之间通过D2D自组网络传递消息和转发视频数据。它们通过集群QoE感知的方式，以提高设备集群的带宽利用率、缓存状况和能耗状况为目标，进行视频协作分发和下载。该框架不仅支持现有的DASH协议，并比其他协作方式兼容更多节点，可以实现多对多的协作传输，使群组用户有更好的观看体验(图1)。
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user: 2. 相关工作 在2015年的网络流量报告中，我们发现视频流量占据了网络数据流量的主要成分，已经超过了55%。而如今用户似乎更加习惯于在手机、平板电脑等移动设备上观看视频，视频流量在移动设备上的占比也超过了传统PC和电视。传统的实时流传输协议(Real Time Streaming Protocol， RTSP)难以满足新的移动网络的需求。如今内容分发网络(Content Delivery Networks， CDN)逐渐取代了传统服务器的网络架构，而RTSP协议由于使用TCP或UDP来传输数据，会产生难以穿透防火墙，占用过多的会话缓存开销，以及 图1. D2D协作式自适应流媒体场景示意图 需要铺设复杂的服务端系统等问题，导致难以兼容CDN网络 [ 1 ] 。而基于HTTP的分段式传输，则在CDN网络中如鱼得水，大大降低了视频内容部署的成本，并提高了传输效率。一种新型的，对移动设备友好的动态自适应流媒体技术(DASH)在商业应用中渐渐发展起来 [ 2 ] 。 其中流行的DASH协议包括：苹果公司发布的HLS (HTTP Live Streaming)技术，Adobe公司发布的HDS (HTTP Dynamic Streaming)和微软公司发布的Smooth Streaming。虽然这三家技术的核心原理相同，但都互不兼容。在2011年2月，MPEG和3GP发布了第一份公开的自适应码率协议MPEG-DASH。MPEG-DASH协议是基于HTTP的视频分段式传输协议，它支持视频按小段的时长分段，每个分段都具有不同码率的版本，并用一个索引文件MPD描述完整的分段信息。MPEG-DASH是客户端驱动的协议，它通过HTTP请求去获得视频索引文件和具体的视频数据文件。 DASH技术的核心部分，就是基于用户体验值(Quality of Experience， QoE)感应的反馈机制。QoE是衡量用户主观感受的度量值，在工业应用中难以测量。实际应用中，往往将其转化为可测量的QoS指标 [ 3 ] ，例如启动时延、卡顿总时延、功耗值以及码率自适应的变化等等 [ 4 ] 。客户端则将缓存时长、平均码率、观看时长和点击次数反馈给服务器，用于验证QoE的结果。基于QoE预测的DASH技术，能比传统流媒体技术提高20%的用户体验分数 [ 5 ] 。 现有的测试工作，分别对Smooth Streaming、HDS、HLS和MPEG-DASH等协议作了性能分析，检验客户端播放器分别对长时间和短时间的网络变化产生什么样的应变，是否可以快速地调整到当前网络带宽所能容忍的最高码率。其中Smooth Streaming表现优异，它播放平稳很少有剧烈的切换，而且对内存的消耗小，但是对短时间的网络变化反应不够灵敏，卡顿时间较长 [ 6 ] 。而当多个播放器共享同一个网络节点，产生TCP竞争时，Smooth Streaming表现平稳，而另一个播放器OSMF抖动剧烈 [ 7 ] 。针对大量的视频数据研究，得到一个有用的经验是，一定范围内，视频分段的长度越小，效果越佳 [ 8 ] 。这些研究对DASH的设计都能带来很好的帮助。 对于码率自适应算法的反馈机制，一直以来业界缺乏一个清晰的认识和统一的标准：哪个优化目标才是该机制所应该优先考虑的，哪个信号变量(预估的网络吞吐率，当前的缓存级别)才是控制回路中核心的参考信号；信号变量的影响权重应该是多少，反馈的灵敏度如何设置？围绕这个脉络，最初的码率切换算法都以网络带宽预测值作为信号变量。带宽预测是一个难点，传统的方法是分析TCP传输的回路时间(Round Trip Time，RTT)和丢包率来进行预测。可是这种方法在短时间内多变的无线网络环境下十分不准确，反而基于历史HTTP文件下载速率来预测带宽，对于DASH系统更加适用 [ 9 ] 。可是将带宽预测值作为反馈信号，码率的切换会剧烈抖动，因为TCP传输链路容量是多变的。实际上DASH中都有缓存，缓存可以有效缓解网络容量抖动，基于缓存感知的预测方法会比带宽预测更加鲁邦。只在启动的时候进行简单的带宽预测，其它时刻基于缓存感知来切换码率，会减少10%~20%的卡顿延迟 [ 10 ] 。
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user: 3. 去中心化协作传输 3.1. 自适应码率选择策略 假设现在节点 存在宽裕的蜂窝网络资源，在时间 内，可以给自组网内的其它节点集合 协作传输流媒体 。 对于 (总数为 )，只要分配的切片数确定了，相应的码率也会一致。那么所有的最优码率分布可以表示为 其中 表示 对于节点 的方案向量， 表示给节点 分配 个切片时，所选择的码率。如何选择码率，从而保证相应节点的效益之和最高是本章节所考虑的内容。相应的节点的效益之和表现为视频质量的收益，码率切换的损失，以及能耗开销的线性叠加 [ 3 ] 。可以得到下面的最优化方程。 3.2. 迭代增益分配算法 节点 给自组网内的其它节点集合 分配自己的闲置资源，具体表现为将空闲的时长按一定比例分配给各个节点，并保证总体收益最高。最优资源分配的解可以通过迭代法而得，因为上一章的码率效益增量矩阵符合非递减特性。本章节的迭代法的基本思想是每一步多分配一个基本的资源，保证每一步的解都是当前最优，类似于贪心策略，到最后所有资源都分配出去得到的解便是最优解。具体来说，先初始化资源分配向量为空，即当前没有节点获得资源。然后分配第一个切片，遍历所有的节点，计算假设该节点多分配了此切片，带来的增益是多少，选择最大增益的节点，把该切片分配给它；然后分配第二个切片，以此类推，直到空闲的切片资源分配完毕，即可得整体QoE最优的分配方案。
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user: 4. 系统设计与实现 自组网D2D协作流媒体系统主要是流媒体系统中嵌入D2D协作传输控制来实现的。如图2所示，一个完整的流媒体系统，主要由网络数据传输模块和播放器模块两大块构成。播放器由视频缓存队列，编解码器和控制器组成；数据协助传输模块主要是对控制消息和数据转发两部分进行调度，由一个总的调度器来完成；底层的网络环境是Wi-Fi网络和蜂窝网络的混合网络，分别对应两个网络接口。数据传
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user: 摘 要 本文通过对赤点石斑鱼(Epinephelus akaara)亲本强化、苗种摄食卤虫阶段和摄食桡足类阶段的饵料进行研究，结果表明：采用牡蛎作为赤点石斑鱼亲本营养强化饵料使得亲本成活率达89.33%，所产的卵子平均受精率达78.9%、孵化率达80.1%均显著高于使用南美白对虾和蛏子组(P < 0.05)；苗种培育至摄氏卤虫阶段，采用鱼油(4 g/L)包裹经小球藻强化轮虫 + 虾青素(5 g/L)代替，成活率29.53%，全长增长率175.00%效果最佳；苗种培育至摄氏桡足类阶段，采用鱼油包裹(4 g/L)包裹桡足类 + 虾青素(5 g/L)的培育效果成活率和全长增长率均显著高于其他组(P < 0.05)；而后期采用软颗粒料(鳗粉:鳀鱼 = 3:2，添加虾青素5 g/kg)可极显著提高赤点石斑鱼的养成成活率和全长增长率(P < 0.01)。 关键词 :赤点石斑鱼，饵料，成活率，增长率
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user: 1. 引言 赤点石斑鱼(Epinephelus akaara)俗称红斑，隶属于属鮨科(Serranidae)，石斑鱼属(Epinephelus)，主要分布在中国南海和东海、朝鲜半岛以及日本南部，因其肉质鲜嫩，营养丰富，深受消费者青睐，在水产养殖中是一种经济价值高的品种之一 [ 1 ] - [ 3 ] 。长期来，赤点石斑鱼养殖苗种主要依靠天然采捕，因被过度捕捞，迅速减少，野生资源和养殖规模受到了极大的限制 [ 4 ] 。为了解决该种鱼人工苗种问题，国内外学者已进行了大量的研究，上世纪60年代日本开始赤点石斑鱼人工繁殖方面的研究，1980年始我国由浙江省海洋水产研究所开始人工孵化试验，并获得了少量苗种，继而广东、福建等省也开展了相关的研究 [ 5 ] 。经过近30多年的研究，虽在育苗技术上取得了突破，但至今仍未达到产业化水平。本次对亲本强化培育、苗种繁育和养殖中不同饵料进行对比研究，旨为赤点石斑鱼实现产业化养殖技术提供理论依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 2015年4月，从宁德市南海水产科技有限公司挑选体形完整、无伤病、健壮的平均体长为36.62 cm、体质量为1206.27 g，雌、雄比例约为1:l的亲本900尾，放置于室内水泥池(水温为19.2℃)进行强化培育和苗种繁育。 2.2. 方法 2.2.1. 不同饵料强化亲本对产卵量和受精卵质量的影响 将亲本分为3组(设置3个平行实验，每组300尾)，放置于水温19.0℃，pH在7.8~8.1范围内，盐度为25，溶解氧在5 mg/L以上的水体中分别投喂南美白对虾(A)、牡蛎(B)、蛏子(C)进行强化，投喂量为体质量的5%~10%，待水温达21℃~25℃时，让其自然产卵，统计产卵量、受精率、孵化率和亲本死亡数量等相关数据。 2.2.2. 不同饵料对苗种培育的影响 取平均全长0.8 cm的幼鱼分为3组(设置3个平行实验，每组3000尾)放置于水温24.0℃，pH在7.8~8.1范围内，盐度为25，溶解氧在5 mg/L以上的水质环境下，分别投喂卤虫(A 1 )、鱼油(4 g/L)包裹经小球藻强化轮虫(B 1 )、鱼油(4 g/L)包裹经小球藻强化轮虫 + 电解多维(5 g/L) (C 1 )、鱼油(4 g/L)包裹经小球藻强化轮虫 + 虾青素(5 g/L) (D 1 )，每次投饵量控制在3~5个/mL，记录生长速度和死亡数量等数据，统计成活率和全长增长率等相关数据。 取平均全长3.1 cm的幼鱼分为3组(设置3个平行实验，每组3000尾)，放置于水温20.0℃~24.0℃，pH在7.8~8.1范围内，盐度为25，溶解氧在5 mg/L以上的水质环境下，分别投喂桡足类(A 2 )、鱼油(4 g/L)包裹桡足类 + 电解多维(5 g/L) (B 2 )、鱼油包裹(4 g/L)包裹桡足类 + 虾青素(5 g/L) (C 2 )、“林兼”牌颗粒料(D 2 )，每次投饵量控制在1~2个/mL，记录生长速度和死亡数量等数据，统计成活率和全长增长率等相关数据。 2.2.3. 不同饵料对苗种养成的影响 试验在室内进行，取平均全长13.8 cm的苗种为3组(设置3个平行实验，每组3000尾)，放置于水温18.0℃~24.0℃，pH在7.8~8.1范围内，盐度为25，溶解氧在5 mg/L以上的水质环境下，分别投喂“农好”牌颗粒料(A 3 )和软颗粒料(鳗粉:鳀鱼 = 3:2，添加虾青素5 g/kg) (B 3 )，饵料系数在2%~5%，记录生长速度和死亡数量等数据，统计成活率和全长增长率等相关数据。 2.3. 数据统计和处理 亲鱼成活率(%) = 产卵结束时亲鱼数/300。 产卵量 = 从第1 d起至产卵结束时每天收集的卵总量。 受精率(%) = 发育至原肠中期上浮卵总数/上浮卵总数。 孵化率(%) = 初孵仔鱼总数/发育至原肠中期上浮卵总数。 成活率 = 终末幼鱼尾数/初始幼鱼尾数 × 100%。 全长增长率(%) = (终末全长 − 初始全长)/初始全长 × 100%。 数据统计分析采用SPSS17.0处理软件对结果进行显著性检验。
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user: 3. 结果 3.1. 不同饵料强化亲本对产卵量和受精卵质量的影响 用牡蛎作为赤点石斑鱼亲本的营养强化饵料效果最好，不仅亲本的成活率和产卵后卵的平均受精率显著高于用南美白对虾和蛏子作为营养强化饵料(P < 0.05)，产卵总数和平均孵化率也呈现较高水平(P > 0.05)。3种不同的赤点石斑鱼亲本营养强化饵料呈现出牡蛎 > 南美白对虾 > 蛏子的规律(表1)。 3.2. 不同生物饵料对苗种培育的影响 经过15 d的养殖试验结果显示，在投喂卤虫阶段，采用鱼油(4 g/L)包裹经小球藻强化轮虫 + 虾青素(5 g/L)代替卤虫的培育效果成活率和全长增长率均显著高于其他组(P < 0.05)，在投喂桡足类阶段，采用鱼油包裹(4 g/L)包裹桡足类 + 虾青素(5 g/L)的培育效果成活率和全长增长率均显著高于其他组(P < 0.05) (表2)。 3.3. 不同饵料对苗种养成的影响 在室内赤点石斑鱼经过365 d的养殖，采用软颗粒料(鳗粉:鳀鱼 = 3:2，添加虾青素5 g/kg)进行投喂全长增长率(58.70%)和成活率(72.17%)极显著大于颗粒料的投喂效果(P < 0.01) (表3)。 Table 1 Different diets enhanced Epinephelus akaara parental effects on fecundity and egg qualit 组别 亲本平均成活率(%) 产卵总数(万粒) 平均受精率(%) 平均孵化率(%) A 82.67 b 560 73.6 a 79.8 a B 89.33 c 610 78.9 b 80.1 a C 78.67 a 540 74.1 a 78.2 a 表1. 不同饵料强化赤点石斑鱼亲本对产卵量和受精卵质量的影响 注：不同的字母表示同一群体相关显著(P < 0.05)。 Table 2 Different diets and additives on Epinephelus akaara breeding effec 组别 试验初 试验终 全长增长率(%) 成活率(%) 平均全长/cm 尾数/尾 平均全长/cm 尾数/尾 Tail/tail A 1 0.8 3000 1.9 757 137.50 a 25.23 a B 1 0.8 3000 2.0 763 150.00 b 25.43 a C 1 0.8 3000 2.0 832 150.00 b 27.73 b D 1 0.8 3000 2.2 886 175.00 c 29.53 c A 2 3.1 3000 4.4 2578 41.94 b 85.93 a B 2 3.1 3000 4.6 2746 48.39 c 91.53 b C 2 3.1 3000 4.7 2812 51.61 d 93.73 c D 2 3.1 3000 4.1 2769 32.26 a 92.30 b 表2. 不同饵料和添加剂对赤点石斑鱼苗种培育的影响 注：不同的字母表示同一群体相关显著(P < 0.05)。 Table 3 Effects of different diets on Epinephelus akaara larvae cultivatio 组别 试验初 试验终 全长增长率(%) 成活率(%) 平均全长/cm 尾数/尾 平均全长/cm 尾数/尾 A 3 13.8 3000 20.7 1889 50.00 ** 62.97 ** B 3 13.8 3000 21.9 2165 58.70 ** 72.17 ** 表3. 不同饵料对赤点石斑鱼苗种养成的影响 注： ** 表示不同群体差异极显著(P < 0.01)。
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user: 4. 讨论 亲本的强化在水产鱼类人工繁育技术上非常重要，毛国民等 [ 6 ] 采用新鲜的小杂鱼、毛带鱼、虾对100尾赤点石斑鱼亲鱼进行强化培育后最高平均孵化率78.2%，明显小于本次试验中所使用的牡蛎进行亲本强化。 虾青素又名虾黄素，属非维生素A源的类胡萝卜素，不溶于水，易溶于大部分有机溶剂，在高温、紫外光等条件下均不稳定，易氧化降解。虾青素的抗氧化能力强，为维生素E的550倍，是一种粉红色天然色素，具有清除自由基作用，可提高动物机体免疫力，有良好着色效果。鉴于虾青素卓越的生理功能，在国际上也将虾青素作为新型高效的饲料主要添加剂被应用在水产养殖业中。研究表明，虾青素可增加养殖对象着色，提高免疫力和存活率，促进生长、繁殖和发育。天然虾青素已被美国、欧盟、加拿大及日本等国的食品监管机构确定为安全高效的动物饲料添加剂，广泛应用于鲑鱼、鳟鱼和对虾等各种养殖对象 [ 7 ] 。本次试验结果证明在苗种培育和养成阶段均添加了虾青素，能提高赤点石斑鱼的养殖成活率和全长增长率。 本次试验结果表明：采用牡蛎作为赤点石斑鱼的强化饵料；鱼油(4 g/L)包裹经小球藻强化轮虫 + 虾青素(5 g/L)代替卤虫，鱼油包裹(4 g/L)包裹桡足类 + 虾青素(5 g/L)在室内作为赤点石斑鱼苗种培育和养成效果更佳。
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user: 摘 要 本次我们通过对赤点石斑鱼亲本进行营养强化、让其自然产卵，共计收集卵子610万粒，受精率达78.9%，孵化率达80.1%；进行人工繁育，最终培育出全长2.2 cm苗种18.8万尾，育苗成活率为30.8%。 关键词 :赤点石斑鱼，人工繁育，成活率
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user: 1. 引言 赤点石斑鱼(Epinephelus akaara)俗称红斑，隶属于属鮨科(Serranidae)，石斑鱼属(Epinephelus)，主要分布在中国南海和东海、朝鲜半岛以及日本南部，因其肉质鲜嫩，营养丰富，深受消费者青睐，在水产养殖中是一种经济价值高的品种之一 [ 1 ] - [ 3 ] 。长期来，赤点石斑鱼养殖苗种主要依靠天然采捕，因被过度捕捞，迅速减少，野生资源和养殖规模受到了极大的限制 [ 4 ] 。为了解决该种鱼人工苗种问题，国内外学者已进行了大量的研究，上世纪60年代日本开始赤点石斑鱼人工繁殖方面的研究，1980年始我国由浙江省海洋水产研究所开始人工孵化试验，并获得了少量苗种，继而广东、福建等省也开展了相关的研究 [ 5 ] 。经过近30多年的研究，虽在育苗技术上取得了突破，但至今仍未达到产业化水平。本次对亲本强营养化培育、苗种繁育和养殖等技术进行系统研究，旨为赤点石斑鱼实现工厂化养殖技术提供理论依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 设施 育苗室结构：赤点石斑鱼育苗室为钢架结构、彩钢板屋顶和墙壁、带光线调节窗帘的铝合金门窗，层高5 m以上，室内通风和隔音效果好。 育苗和饵料培育池：池子为水泥池，长方形，规格为5 m × 10 m (宽 × 长)，池深1.8 m~2.0 m，设有上溢下排的排水口和池底排污口，设1粒/m 2 充气气石。 藻水培养池：藻池建于室外，面积40 m 2 ，深1.0 m。 育苗用水：经过沉淀池沉淀，再通过两次的沙滤，预热恒温备用。 2.2. 亲鱼的选择及营养强化 2015年4月，从宁德市南海水产科技有限公司养殖基地挑选体形完整、无伤病、健壮的亲本100尾，亲本总体规格为平均体长为34.6 cm、体质量为1206.3 g，放置于室内水泥池，进行营养强化培育。强化饵料选用牡蛎，每天投喂两次，投饵量以亲本不在水面抢食为止，每天吸污换水，换水量为100%，水温保持在18.0℃~19.2℃，盐度维持在30.0~34.0范围，pH保持在7.8~8.1之间，营养强化30 d后选择性腺成熟亲本进行产卵。 2.3. 自然产卵和孵化 为了提高赤点石斑鱼的排精量，对雄性亲本进行麻醉并注射LRH-A3+17P，剂量为20 + 5000 ug/kg。注射后以雌、雄比例约为1:1搭配，放置于水温24.0℃~26.0℃，盐度维持在30.0~34.0范围，pH保持在7.8~8.1之间，溶解氧控制在5.0 mg/L以上的环境中让其自然产卵。 待自然产卵后，用80目捞网，捞取上浮的受精卵并称重量，同时称量沉卵重量。采用消毒过的海水洗净受精卵，除去多余的精子，以避免多精受精，然后将受精卵移入孵化池中孵化，孵化时鱼卵密度为40~110粒卵/L海水，水流速度以能使鱼卵或仔鱼漂浮为度，水温保持在24℃左右，盐度30.0~34.0，并保持稳定。孵化过程中需适度充气，充气量太大或太小都不好，使海水溶氧量保持在5毫克/升以上。孵化中采用虹吸法清除底部死卵，以防水质变坏。同时用Leica DM2500显微镜随机测定50个受精卵直径和油球直径。 2.4. 日常管理 水质条件控制：赤点石斑鱼苗种培养温度控制在24.0℃，盐度24.0~32.0，溶解氧为5.0 mg/L以上，pH值为7.9~8.2之间，氨氮值为0.2 mg/L以下，光照度为2000~3000 LX。 吸污及换水：每天吸去残饵、粪便、死苗，清除表面的脏物，并观察苗种摄食及死亡情况 [ 6 ] 。10日龄前换水20%~30%，18日龄前换水50%~60%，18日龄后换水100%，水温维持在22.0℃~25.0℃，溶解氧维持在5.0 mg/L以上。 巡池：每隔3个小时观察幼苗摄食、病害及水质变化情况。 2.5. 饵料的选择 赤点石斑鱼开口口径较小，因此采用牡蛎受精卵作为开口饵料，4~6日龄采用SS轮虫进行投喂，保持在10.0~15.0个/mL；6~8日龄开始投喂轮虫，保持在15.0~20.0个/mL；8~10日龄投喂卤虫，投喂量为1.0~2.0个/mL；10~19日龄开始投喂桡足类，保持在0.2~1.0个/mL，15日龄之后开始投喂颗粒料和康虾，日投喂量在鱼体体质量的5%~10%之间，具体看摄食情况(图1)。
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user: 3. 结果 经测定，本次采用牡蛎作为亲本营养强化饵料可有效的减少亲本的损耗，使得亲本成活率达89.3%；共计收集卵子610万粒，受精率达78.9%，孵化率达80.1%；平均卵子直径为0.42 ± 0.3 mm，油球直径为0.14 ± 0.02 mm之间，经过长期的培育，最终培育出全长2.2 cm苗种18.8万尾，育苗成活率为30.8% (表1)。 图1. 赤点石斑鱼培育饵料系列 Table 1 Epinephelus akaara artificial breedin 亲本成活率/% 产卵量/万粒 受精率/% 孵化率/% 卵径/mm 油球径/mm 育苗成活率/% 89.3 610 78.9 80.1 0.42 ± 0.3 0.14 ± 0.02 30.8 表1. 赤点石斑鱼人工繁育情况
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user: 4. 讨论 目前神经坏死病是石斑鱼育苗过程中最为致命的瓶颈之一，一旦暴发造成鱼苗大规模死亡以至全军覆没 [ 7 ] 。该病也是造成赤点石斑鱼繁育低成活率的主要原因，因此笔者建议除了在受精卵阶段对其和平常养殖水体进行消毒，更重要的应在苗种开口阶段就应加强营养培育，保证苗种具有较强的免疫力。虾青素又名虾黄素，属非维生素A源的类胡萝卜素，不溶于水，易溶于大部分有机溶剂，在高温、紫外光等条件下均不稳定，易氧化降解。虾青素的抗氧化能力强，为维生素E的550倍，是一种粉红色天然色素，具有清除自由基作用，可提高动物机体免疫力，有良好着色效果。鉴于虾青素卓越的生理功能，在国际上也将虾青素作为新型高效的饲料主要添加剂被应用在水产养殖业中。研究表明，虾青素可增加养殖对象着色，提高免疫力和存活率，促进生长、繁殖和发育。天然虾青素已被美国、欧盟、加拿大及日本等国的食品监管机构确定为安全高效的动物饲料添加剂，广泛应用于鲑鱼、鳟鱼和对虾等各种养殖对象 [ 8 ] 。故笔者建议在苗种不同的生长时期可以添加适量的天然虾青素增强赤点石斑鱼的抗病力和体色。 闽东地区主要以大黄鱼养殖为主，大黄鱼为中上层摄食鱼类 [ 9 ] 。而赤点石斑鱼为中下层鱼类，多生活在岩礁底质海区，常栖息于沿海岛屿附近的岩礁间、珊瑚礁的岩穴或缝隙中，笔者建议可将赤点石斑鱼与大黄鱼进行混合养殖，提高养殖容纳量，增加养殖效益。也可模仿生态制作岛礁进行栖息培育，提高摄食量。
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user: 摘 要 大型的数控龙门加工中心中，卧式主轴头通过一对直齿圆锥齿轮副来作为相交轴的传动部件。其加工中心在高速运转时，直齿圆锥齿轮副会发出大的噪声和冲击，导致加工中心的加工质量和精度下降。为了解决这一问题，提出采用弧齿圆锥轮副代替直齿圆锥齿轮副。基于ANSYS Workbench软件，分析直齿圆锥齿轮副与弧齿圆锥齿轮副的齿跟弯曲应力和齿面接触应力的状况，在此基础上，得出弧齿圆锥齿轮副在传动过程中其轮齿的综合力学性能要优越于直齿圆锥齿轮副相应的轮齿性能。这使得数控龙门加工中心可回转式卧式主轴头在更换前70分贝的噪声降至到60分贝，噪声得到了显著的降低。 关键词 :直齿圆锥齿轮，弧齿圆锥齿轮，齿根弯曲应力，齿面接触应力
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user: 1. 引言 数控龙门加工中心中，卧式主轴头的设计中涉及到了直齿圆锥齿轮副的使用(如图1所示)，在直齿圆锥齿轮副高速运转时，由于轮齿制造、安装误差的存在，以及轮齿啮合对数、啮合点位置及瞬时传动比不断变化，使得轮齿刚度不断变化，轮齿在啮合过程中不断互相冲击，从而激发齿轮振动，正是这些内在因素成为产生噪声的主要原因。数控龙门加工中心机床的加工精度以及对噪声的高标准要求，这使得直齿圆锥齿轮副在高速运转时噪声偏大的弊端突出，数值仿真证明，工作载荷下的实际重合度和传动误差是影响振动噪声的主要因素 [ 1 ] 。为了使这种齿轮的本质噪声降低，应使轮齿间的刚度变化尽量柔和，应提高齿轮的重合度。冲击和噪声会随着圆锥齿轮副传动时重合度的提高分别减弱、下降，同时圆锥齿轮轮齿应力的减少对降低冲击现象和噪声强度也有明显的效果 [ 2 ] - [ 4 ] 。其次，主、被动齿轮在啮合线外进入啮合时，其速度的瞬时差异造成在被动齿轮齿顶处产生撞击。在不同载荷下齿轮传动产生的噪声程度不同，原因在于不同载荷下轮齿产生的变形量不同，造成的撞击不同 [ 5 ] [ 6 ] 。论文提出使用弧齿圆锥轮副代替直齿圆锥齿轮副，通过直齿圆锥齿轮和弧齿圆锥齿轮在重合度、齿跟弯曲应力和齿面接触应力的比较，齿跟弯曲应力和齿面接触应力大小的比较是为了反映出轮齿综合的变形量，间接得到齿跟弯曲应力和齿面接触应力对噪声的影响，得弧齿圆锥齿轮副在传动过程中其轮齿的综合力学性能要优越于直齿圆锥齿轮副相应的轮齿性能。 如图1所示，可回转式卧式主轴头内部结构形式，具有水平面四个工位回转的功能，拓宽了数控龙门加工中心的加工范围。可回转式卧式主轴头的动力传递是通过2.BT50传动拉杆带动4.直齿圆锥齿轮1，4.直齿圆锥齿轮1与键连接在6主轴上的5.直齿圆锥齿轮2的啮合，实现了将2.BT50传动拉杆的立式旋转动力转化为6主轴的水平旋转动力，并通过主轴带动刀具完成切削加工的任务。
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user: 2. 直齿圆锥齿轮与弧齿圆锥重合度分析 选用某机床厂数控龙门加工中心可回转式卧式主轴头中的一对直齿圆锥齿轮和弧齿圆锥齿轮啮合齿轮对，进行接触分析，以初步分析齿轮轮齿的应力分布和变形情况。 图1. 可回转式卧式主轴头 相比较的两组齿轮除了类型不同之外，其他参数设置都相同。通过表1直齿圆锥齿轮参数和表2弧齿圆锥齿轮参数中的重合度一栏的数据分别为2.0411、3.4908，可以很容易的得到弧齿圆锥齿轮的重合度要比直齿圆锥齿轮大71%，而重合度是减少噪声的一项重要的指标，可见在同样的工作条件下弧齿圆锥齿轮产生的噪声要比直齿圆锥齿轮少的多。
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user: 3. 轮齿受力分析 两对圆锥齿轮均采用合金结构钢，在工作时额定功率为10 kW，转速3000 rpm [ 7 ] 。 3.1. 直齿圆锥齿轮轮齿的受力分析 图2所示，为齿轮啮合传动时主动齿轮的受力情况，不考虑摩擦力时，轮齿所受总作用力F n 将沿着啮合线方向，F n 称为法向力。F n 在分度圆上可分解为切于分度圆的切向力F t 和沿半径方向并指向轮心的径F r 。 式中: d m 齿宽中点分度圆直径(mm)， ； T—名义转矩(N∙m)， [ 8 ] ； P—名义功率(kW)； n—转速(r/min)。 图2. 圆锥齿轮受力分析简图 Table 1 Spur bevel gear parameters [9 小轮 大轮 大端模数 4 4 齿数 41 41 齿宽 36 36 齿宽系数 0.31 0.31 重合度 2.0411 2.0411 分圆锥角d 45˚ 45˚ 分度圆锥距R 115.97 115.97 节圆直径d 164 164 齿距P 12.57 12.57 中点螺旋角b b 0 0 压力角a 20˚ 20˚ 齿顶高 3.4 3.4 齿全高 7.552 7.552 精度等级 6-D6 6-D6 表1. 直齿圆锥齿轮参数 [ 9 ] Table 2 Arc tooth taper gear parameter 左旋 右旋 大端模数m 4 4 齿数z 41 41 压力角a 20˚ 20˚ 齿宽 36 36 齿宽系数 0.31 0.31 重合度 3.4908 3.4908 螺旋角b 35˚ 35˚ 分圆锥角d 45˚ 45˚ 分度圆锥距R 115.97 115.97 节圆直径d 164 164 中圆锥距R m 97.97 97.97 齿距P 12.57 12.57 中点螺旋角b b 42.793˚ 42.793˚ 螺旋放向 左旋 右旋 齿顶高 3.4 3.4 齿全高 7.552 7.552 精度等级 6-D6 表2. 弧齿圆锥齿轮参数 由公式得： 圆周力F mt = 459.492 N。 径向力F r = 118.258 N。 轴向力F x = 118.258 N。 3.2. 弧齿圆锥齿轮轮齿受力分析 式中：d m 齿宽中点分度圆直径(mm)， ； T—名义转矩 (N∙m)， ； P—名义功率 (kW)； n—转速 (r/min)； 圆周力F mt = 459.492 N； 径向力F τ = −139.402 N； 轴向力F x = 461.555 N。
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user: 4. ANSYS Workbench线性静力学结构分析 文章中分析直齿圆锥齿轮和弧齿圆锥齿轮生成的模型时其齿数、模数等基本参数保持一致，并且将模型进行同载荷同约束的分析。 在结构尺寸、材料均相同的情况下，同时在直齿圆锥齿轮和弧齿圆锥齿轮上施加相同大小方向的扭矩力。直齿圆锥齿轮和弧齿圆锥齿轮分别在齿面接触应力、应变和齿跟弯曲应力及应变的状况 [ 10 ] [ 11 ] 。 1) 直齿圆锥齿轮和弧齿圆锥齿轮网格的划分 (图3) 2) 通过直齿圆锥齿轮和弧齿圆锥齿轮接触应力、接触应变的分析 通过图4圆锥齿轮接触分析中(a)、(b)、(c)、(d)四幅图可以容易得知：直齿圆锥齿轮等效应力云图和等效应变云图分别为62.185 MPa、0.41 μm， 弧齿圆锥齿轮等效应力云图和等效应变云图分别为33.96 Mpa、0.19 μm。在同样受到31834 N∙mm的扭矩作用时，弧齿圆锥齿在接触应力只占直齿圆锥齿轮接触应力的54.6%，等效应变也只占46.3%。综合以上的数据来看，弧齿圆锥齿轮的力学性能的确要优越于直齿圆锥齿轮的力学性能。 将图中直齿圆锥齿轮和弧齿圆锥齿轮轮齿接触线上节点依次从小端到大端平均取10个节点，并将其等效应力列在表1、表2上，并生成应力对比图。 通过表3、表4、图5可以明显看出，同等约束、载荷作用下、直齿圆锥齿轮接触线上的接触应力比弧齿圆锥齿轮受力要大，可见，弧齿圆锥齿轮较直齿圆锥齿轮的接触强度比直齿圆锥齿轮的要大。 3) 通过直齿圆锥齿轮和弧齿圆锥齿轮齿跟弯曲等效应力、应变的分析 通过图6圆锥齿轮齿跟弯曲应力分析中(a)、(b)、(c)、(d)四幅图可以容易得知：直齿圆锥齿轮齿跟弯曲等效应力云图和齿跟弯曲等效应变云图分别为32.248 MPa、0.22 μm， 弧齿圆锥齿轮齿跟弯曲等效应力云图和齿跟弯曲等效应变云图分别为19.963 Mpa、0.12 μm。在同样受到31834 N∙mm的扭矩作用时，弧齿圆锥齿在齿跟等效弯曲应力只占直齿圆锥齿轮齿跟等效弯曲应力的61.9%，齿跟弯曲等效应变也只占54.5%。综合以上的数据来看，弧齿圆锥齿轮的轮齿的弯曲承受能力要优越于直齿圆锥齿轮的轮齿力学性能。 图3. 圆锥齿轮网格划分图。(a)直齿圆锥齿轮网格图；(b)弧齿圆锥齿轮合网格图 图4. 圆锥齿轮接触分析。(a)直齿圆锥齿轮等效应力云图；(b)直齿圆锥齿轮等效应变云图；(c)弧齿圆锥齿轮等效应力云图；(d)弧齿圆锥齿轮等效应变云图 Table 3 Spur bevel gear contact line 10 nodes equivalent stres 节点号 1 2 3 4 5 等效应力/Mpa 39.709 43.351 48.803 49.03 45.283 节点号 6 7 8 9 10 等效应力/Mpa 46.724 45.568 34.632 36.263 36.506 表3. 直齿圆锥齿轮接触线上10节点等效应力 Table 4 Arc tooth taper gear contact line 10 nodes equivalent stres 节点号 1 2 3 4 5 等效应力/Mpa 8.308 1.1093 0.80781 7.2612 0.723 节点号 6 7 8 9 10 等效应力/Mpa 4.7664 7.1391 24.878 6.713 2.8121 表4. 弧齿圆锥齿轮接触线上10节点等效应力 图5. 直齿圆锥齿轮与弧齿圆锥齿轮等效接触应力比较 图6. 圆锥齿轮齿跟弯曲应力分析。(a)直齿圆锥齿轮齿跟等效应力云图；(b)直齿圆锥齿轮齿跟等效应变云图；(c)弧齿圆锥齿轮齿跟等效应力云图；(d)弧齿圆锥齿轮齿跟等效应变云图 将图中直齿圆锥齿轮和弧齿圆锥齿轮轮齿齿跟线上节点依次从小端到大端平均取10个节点，并将其等效应力列在表5、表6上，并生成齿跟弯曲应力对比图。 通过表5、表6、图7可以明显看出，同等约束、载荷作用下、直齿圆锥齿轮齿跟上的等效弯曲应力值的分布比弧齿圆锥齿轮的值偏高，可见，弧齿圆锥齿轮较直齿圆锥齿轮的齿跟承载能力强度比直齿圆锥齿轮的高。
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user: 5. 结论 由以上的分析可知：在同等情况下，弧齿圆锥齿轮比直齿圆锥齿轮啮合时的重合度要大71%，前者接触应力只占后者的54.6%，前者等效应变只占后者的46.3%，前者等效弯曲应力只占后者的61.9%，前者的齿跟弯曲等效应变只占后者54.5%，因为弧齿圆锥齿轮比直齿圆锥齿轮实际重合度要大，可以得到其所产生噪声也要比后者的小。弧齿圆锥齿轮比直齿圆锥齿轮轮齿的综合力学性要高。 图7. 直齿圆锥齿轮与弧齿圆锥齿轮等效齿跟弯曲应力比较 Table 5 Spur bevel gear with 10 nodes equivalent stres 节点号 1 2 3 4 5 等效应力/Mpa 24.677 16.021 22.781 21.075 17.595 节点号 6 7 8 9 10 等效应力/Mpa 31.808 19.667 18.229 32.248 15.532 表5. 直齿圆锥齿轮齿跟上10节点等效应力 Table 6 Arc tooth taper gear tooth with 10 nodes equivalent stres 节点号 1 2 3 4 5 等效应力/Mpa 10.16 9.2802 18.383 11.846 12.444 节点号 6 7 8 9 10 等效应力/Mpa 8.105 8.0783 1.8952 2.458 1.1662 表6. 弧齿圆锥齿轮齿跟上10节点等效应力 最终使得弧齿圆锥齿轮轮齿的变形量要小于直齿圆锥齿轮的轮齿变形量。因此可得出弧齿圆锥齿轮副在传动过程中所产生的振动冲击会减少，噪声也会降低。基于以上结论，数控龙门加工中心可回转式卧式主轴头应采用弧齿圆锥齿轮副来传动，这样会使得更换前70分贝的噪声降至到60分贝，噪声得到了的降低。
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user: 摘 要 本文针对动车轮轴、毂及联轴节表面划痕的特征，进行了测量工艺的研究，提出了可视化接触式测量的工艺方案；研发了一款新型适于动车轮对及联轴节轴孔划痕测量仪。介绍了测量仪的工作原理与基本组成；并对其精度与可靠性进行了理论分析与实验研究。 关键词 :轴毂，表面划痕，接触式测量，CCD图像
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user: 1. 引言 随着我国铁路事业的发展，列车的运行速度不断提高，对其中各零部件的质量提出了更高的要求。轮对和联轴节作为列车的关键部件，不仅有使列车在轨运行和转向的作用，同时能承受列车的静、动载荷，并完成卸荷实现列车平稳运行。因此，对轮对的日常检查是非常重要的 [ 1 ] 。 轮对和联轴节的主要故障有裂纹、磨伤、车轴弯曲和车轮的踏面磨耗等，其中磨伤主要指车轴、轮毂、防尘板座上的纵、横向划痕、凹痕等。而划痕是产生应力集中，造成车轴裂纹的主要原因。因此，对轮对的划痕及时而准确的测量，淘汰不合格的轮对，对保证列车安全、可靠的运行具有重要意义 [ 2 ] - [ 4 ] 。 轮对的和联轴节检测方法主要有接触式测量方法和非接触式测量方法 [ 5 ] [ 6 ] 。接触式测量是探头与被测表面直接接触，通过探头的移动将被测表面的情况通过位移变化量的形式进行反馈。非接触式测量是以光、电、电磁等技术为基础，在不接触物体表面的情况下，得到物体表面参数信息的测量方法。非接触测量虽然具有自动化程度高、反应快、数据率高等优点，但其在使用时对操作人员的技术水平要求较高、测量精度受到所配置PSD (Position Sensitive Detector)元器件性能的限制、对被测表面的光洁平整度也有一定的要求。因此，同一款非接触测量仪不能满足广泛适用性的要求。且受划痕测量空间和被测表面形状的限制，目前没有合适的非接触测量设备，对轮对划痕进行测量，仍主要依靠人工检测的方式进行测量，测量误差率较大。 本文将介绍一款新型动车轮对及联轴节轴孔划痕测量仪，不仅集成了机械接触式测量方法定位可靠、反应真实的特点，而且融入了CCD (Charge Coupled Device)技术和数字处理技术反应快、数据率高的优点。
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user: 2. 划痕测量仪的测量原理 2.1. 测量要求 测量对象：联轴节轮毂内锥孔、轮轴外圆锥表面、轮对轴、孔圆柱表面划痕深度。 测量技术要求：如表1所示，给出了零件的结构参数与划痕的测量参数及要求。  工件结构特征：材料为钢或合金钢，表面粗糙度Ra0.4~Ra0.8；最小孔为圆锥孔，锥度1:50，大端直径Φ68 mm，深度75 mm；圆柱轴直径范围Φ60~Φ200 mm，圆锥轴锥度1:50，大端直径Φ68 mm。 Table 1 Nick measurement technology inde 零件名称及表面 测量要求 量程 (mm) 分辨率 (mm) 重复测量精度 (mm) 外圆柱、锥度1:50外圆锥表面 轻微划伤深度的测量 2 0.002 0.005 度1:50圆锥孔、圆柱孔内表面 轻微划伤深度的测量 2 0.002 0.005 表1. 划痕测量技术指标  划痕特征：工件材料为钢，划痕为细长轻微形状，方向不定，划痕截面宽度最小值0.04 mm，深度最小值0.01 mm。  作业环境与作业模式：在生产现场作业，人工手提测量仪，现场安装测量，并直接给出测量结果。  自动化程度：手动测量。 2.2. 测量工艺分析及工艺方案确定 测量工艺方法选择：测量方法的选择，不仅取决于被测工件的材料、划痕的形状、尺度及测量精度特征，还取决于工件形状、测量作业环境和作业模式。 特征分析  测量基准与定位方式确定 工件结构特征表明，最小圆锥孔的测量空间狭小，考虑到测量仪的定位装置还需要占据一定空间，传感器结构尺寸受到限制严格限制，因此需要首先设计定位装置，原则是在保证定位精度及操作要求前提下，尽可能减少体积和占据的空间，为传感器的选择和设计提供准确空间尺寸参数。  测量方式类型选择 综合考虑各种传感器的测量精度、测量尺度、结构尺寸、抗干扰能力、使用条件和成本等因素，进行各项指标对比，均需满足特征要求。分析以上各个方面的因素，传感器的精度与结构尺寸限制较为严格，因此选择测量方式主要从这两项指标考虑。 非接触式测量可选的传感器类型： 激光测距激光测距(脉冲法、相位法、三角法和干涉法)、超声波、电磁感应、电容测距、CCD传感器等。以上传感器结构尺寸过大，测量空间容纳不下，因此均被排除(特殊的能满足结构尺寸和测量精度传感器成本太高)。 接触式测量可选的传感器：由于接触式测量方法是由测头直接接触被测量表面，只要求测头触点半径小于被测划痕最小曲率半径，即可实现测量，因此传感器选择只需要考虑其结构尺寸、测量精度、抗干扰能力和成本即可。 基于以上要求，国内外现有的技术和产品均能实现，因此确定选择这种测量方式。 接触式测量尚需要解决的问题：1. 为了保证探针能够接触到划痕底部，接触式测量探针针尖圆弧半径要小于划痕最小曲率半径；2. 为了保证找到最低点，在观察无法判断的情况下，需要多点测量比较的方法求取深度最大值得到；3. 由于划痕过于微细，人眼无法分辨划痕较深位置，也难于清晰判断探针是否测量到划痕底部，需要通过放大图像观察判断，实现可视化定位；4. 为了保证探针达到划痕底部，手动调节的位移分辨尺度必须小于划痕的尺度(微米级)，需要具有微位移调整功能实现手动精细调整。  测量操作工艺方案 综合以上因素，确定测量工艺方案：采用接触式测量仪，依靠可视化方法实现探针对划痕的准确定位，手动测量方法，利用多点测量并通过对测量值比较求取最大值方法达到测量目的。
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user: 3. 测量仪研发 3.1. 测量仪组成 划痕测量仪用于测量轴外锥面和轮毂的内锥孔，被测件如图1所示。 3.2. 测量仪工作原理与结构 工作原理：CCD摄像头采集视觉信息经处理后显示在图像显示屏上，人工观察探针的位置，手动调节仪器位置使对正测量部位，位移传感器测量探针的位移，经信号传输、信号采集、A/D转换、数据处理，输出到显示屏或存储。仪器采用接触式测量方法，选择精密位移传感器(英国基恩斯)，由探针直接接触测量表面，测量圆锥表面的位移值，将基准表面的测量值作为标定值，测量并求取划痕的深度差，即得到划痕的实际深度。为了准确将探针置于划痕的测量位置，利用摄像头经过放大3倍的镜头，通过显示屏可观察划痕和探针的测量位置，达到可视化测量的效果，从而实现可视化手动测量的目的。 精度指标：联轴节内外圆锥表面划痕测量仪和梯形槽侧面划痕测量仪采用英国基恩斯AML/EU-±0.5 mm—S2型位移传感器，其分辨率0.001 mm，非线性度小于0.5%，重复精度小于0.001 mm。 划痕测量仪组成，如图2所示，各部分功能见表2。 组成：如图2所示，测量仪由联轴节轮毂与车轴圆锥表面测量附件、测量装置和配电箱组成。测量附件安装在测量装置上，其功能是将测量装置定位并安装到轮毂或车轴圆锥表面；测量装置实施测量；电控箱内装有供电、控制元器件，其表面安装有数据显示屏和图像显示屏，提供可视化测量截面，同时显示测量结果。 图1. 被测轴与轮毂 Table 2 Nick measuring instrument parts functio 部件名称 零件名称 功能 操作箱体 探针 定位被测点 LED灯 照亮被侧表面 测量辅件更换螺钉 连接测量辅件与操作箱体 滚轮 控制探针上下移动 控制按钮 控制PLC进行数据采集记录 外锥面测量辅件 安装于操作箱体端部与车轴外锥面配合实现定位 内锥孔测量辅件 安装于操作箱体端部与轮毂内锥孔配合实现定位 表2. 划痕测量仪各部分功能 图2. 划痕测量仪组成 测量附件原理结构 测量附件分为轮毂测量附件和车轴测量附件。附件通过定位止口定位，通过三个螺钉固定安装到测量装置上。轮毂测量附件：如图3所示，由两部分组成，即与轮毂内锥孔定位的定位套(定位元件)和安装于测量附件的支撑套组成。定位套将圆锥面转化为圆柱面，即可以利用两套之间的孔轴配合，既可实现定位，又能使测量装置相对测量表面实现轴向移动和转动。 车轴测量附件 如图4所示，附件作为定位元件，其端面与测量装置由定位止口定位通过螺钉安装在测量装置上，由此保证测量装置的探针与附件的位置精度。附件上具有与定位端面垂直布置的V形槽作为与车轴圆锥表面的定位基准。 测量装置原理结构 测量装置如图5所示，由测量头与操控盒组成。测量头由位移传感器和安装其上的探针组成；工作时探针接触被测表面，接触力由压缩弹簧施加恒定力；探针提起由拨轮绳索牵引手动完成。测量时，分为基准测量和划痕测量，差值为划痕深度值，可以通过显示屏读取。摄像头与水平30度安装，焦距中心在探针头部附近，用以采集视频信号，供显示屏输出。 测量仪与工件安装结构如图6所示，图6(a)为测量仪安装到被测轴上图片，图6(b)为测量仪安装到轮毂上图片。 3.3. 划痕测量仪的特点 3.3.1. 测量精度 划痕测量仪的测量精度主要由以下两方面进行保证： (1)测量仪定位精度 轮对的车轴外表面和轮毂内表面均是具有一定锥度的锥面，而划痕测量仪的测量辅件在设计时也预留了与之配合的锥度，且经过精密的磨削处理。因此当进行测量时，测量辅件将与被测面形成精密的机械配合，实现被测面与操作箱体的完全定位，从而排除操作人员因抖动带来的测量误差。 (2)探针单点接触式测量 探针经过精密的磨削处理，使探针端部极其尖锐，从而使探针与被测件之间形成单点接触，保证测量值反应被测点的值，而不是探针接触点所在区域的测量值；又因为探针与被测件之间直接接触，所以能真实、准确的反应被测量的信息，而不受外部环境因素的影响。 图3. 轮毂测量附件 图4. 车轴测量附件 图5. 测量装置结构图 图6. 夹具与测量装置图 3.3.2. 测量点定位 当启动划痕测量仪时，CCD摄像头将把探针与被测面的画面，放大3倍地显示在图像显示屏上，可方便操作人员实时把握探针与被测表面的位置状态。只有当探针对准被测点时，才放下探针与被测面接触，这样就避免了以往探针一直与被测面接触，探针滑动时磨损过快，造成测量不准确的弊端。 3.3.3. 操作方便 (1)当需要测量时，只需拨动操作箱体上的滚轮，带动探针上下移动，即可实现测量。 (2)测量车轴外锥面和轮毂内锥孔时，只需更换操作箱体头部的测量辅件，且更换极为方便。其中，轮毂内锥孔的安装拆卸过程，如图7所示。首先，旋松操作箱体上的测量辅件更换螺钉；其次，将螺钉头部从测量辅件固定孔的大端穿过；再次，旋转测量辅件使螺钉头部与测量辅件固定孔的小端配合；最后，拧紧螺钉。当需要更换时，只需旋松螺钉，执行相反的操作即可。 3.3.4. 读值方便 当进行测量时，PLC将保存记录在基准里的数值，以后每次测量均以它为基准，进行代数运算，并将基准值、实时测量值和它们之间的差值直接反应在一块数字显示屏上，方便操作人员观察和做出判断。当需要重新选定基准时，只需配合控制按钮的操作即可完成。
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user: 4. 结论 依据动车轮对及联轴节轴孔划痕特征，进行了测量工艺的研究，提出了可视化接触式测量的工艺方案。 图7. 测量辅件更换过程 研发了一款新型适于动车轮对及联轴节轴、孔表面划痕测量的测量仪；介绍了测量仪的工作原理与基本组成；并对其精度与可靠性进行了理论分析。 制作了功能样机和适于轴、孔定位的夹具，并对实际工件进行了测量试验，证明了样机原理方案的可行性，结构方案的合理性与可行性。 本文研发的动车轮对划痕测量仪，不仅具有接触式测量定位准确、测量精度高的特点；同时具有非接触式测量图像处理、数据分析处理的反应快、数据率高的特点。经实际测量验证，该划痕测量仪可达到微米级的测量精度，完全满足动车轮对划痕的测量精度要求。
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user: 摘 要 本文运用机器学习方法，对无线信道的特征建立了相应的决策树分类模型。并且对所建立的决策树模型运用真实信道数据进行了测试检验，发现分类效果较好。因此，该机器学习模型对无线信道特征的识别具有较高的准确性。进而可以运用该模型对无线信道数据进行有效的区域划分，并且该模型还具备了一定的统计学意义。 关键词 :机器学习，无线信道，决策树模型，区域划分
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user: 1. 引言 无线信道的特征识别与区域划分，仅仅是通过对其进行特征提取进而进行区域划分 [ 1 ] 。然而，在某些特殊情形可能难以区分预判别。为了能够更好的有效区分区域与场景应建立相应的统计模型。以便更加准确的区分场景以及区域同时也具备了统计意义。 相比于传统的统计模型，机器学习(Machine Learning)方法是近年来较为热门的一个研究领域，是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。随着数据挖掘以及人工智能技术的发展，国内外的研究学者提出了许多新的机器学习算法，包括：决策树、boosting、bagging、随机森林、支持向量机、神经网络等等。 近年来，机器学习方法在通信领域的各个方面应用越来越广泛。顾来华(2012)，通过机器学习方法减少了稀疏高斯过程计算复杂度，提出了基于稀疏高斯过程的多用户检测技术，从而使得机器学习方法大大简化了无线通信应用研究中的计算复杂度 [ 2 ] 。胡俊(2014)使用机器学习中的支持向量机和决策树的方法对电信通信数据进行分析，同时结合接收信号电平和接收信号质量对测量报告数据进行类别划分，发现决策树的分类效果较好 [ 3 ] 。王磊等(2015)通过大数据模型的自动学习和训练，实现了对每个小区级无线网络质量趋势的预测，从而可以帮助将网络优化工作的事后处理模式向预先评估预警模式进行转变 [ 4 ] 。王志浩(2015)在充分研究在线机器学习方法的基础上，提出了基于在线学习算法的通信设备故障预警技术，针对训练样本进行故障特征提取、训练分类器，从而用训练好的分类器去实时监测故障 [ 5 ] 。 因此，本文将借助机器学习方法对无线信道参数的特征值的提取与分类建立相应的决策树模型。
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user: 2. 机器学习模型的建立 分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树 [ 6 ] 。 它是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。 首先，对数据进行预处理。各个场景的原始真实测量数据根据相应特征提取方式进行特征提取，得到信道系数。并将每个场景的五个样本进行组合得到训练集。 然后，运用R软件对训练集进行机器学习，得到决策树模型如图1所示。 为了验证该模型的效果，我们建立十折交叉验证集，对训练样本进行验证，并计算其平均误判率上述决策树模型是从实际数据出发所得到的训练模型，并且其误判率为0.032，效果很好。能够清晰的从统计意义上对样本进行区分。 其中为获取“指纹”特征可以通过本文编写的feature函数以及feature4函数进行特征提取，详细的matlab函数代码见附录。
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user: 3. 模型测试 针对两个真实信道的测量结果，需要判断其属于问题一种对应的哪些场景。基于前述的分析可知，可以先运用图形化描述或者计算各个特征值的范围对其进行初步判断。然后，运用决策树模型对两个真实信道的结果进行判别以检查分段的精确性。 首先，获取该问中两个样本数据的图形描述。如图2所示。 由图形描述的对比以及其“指纹”特征的值。可以知道第一个信道测量结果对应为第一场景，第二个信道测量结果对应为第二场景。 图1. 训练集的决策树分类图 图2. 样本数据的描述图 接下来，运用所建立的决策树模型对结果进行检验。由于已经获得由训练样本集训练出的决策树模型。因此，此处只需将本题中的两个样本数据经过特征提取后作为测试集输入决策树模型。运行结果如下： 第一个信道测量数据的输出结果： 第二个信道测量数据的输出结果： 显然，由决策树模型结果可准确判断，第一个信道测量结果为第一场景，第二个信道测量结果为第二场景。此结果与图形描述以及“指纹”特征分析的结果一致。
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user: 4. 无线信道区域的划分 在一条连续路段的真实信道测量结果，该结果对应于以3 km/h的速度步行近150 m的测试距离。因此，该路段中可能包含不同的场景或区域。首先，根据图形化描述以及“指纹”特征可以对该路段进行初步分段。然后，根据所建立的决策树模型，将所给数据按分段结果分别获取训练样本集以及测试样本集。最后，对决策树模型所得出的结果进行分析以及改进。 4.1. 图形化描述以及“指纹”特征 根据所给路段的真实测试数据，可以画出其图形，如图3所示： 图3. 真实数据的指纹特征图 Table 1 The partition table for test range zon 区域一(1~4500) 区域二(4501~10，500) 区域三(10，501~17，700) (0~37.5 m) (37.5 m~87.5 m) (87.5 m~147.5 m) 表1. 测试距离区域划分表 由图分析可知，此路段大致可分为三段，其中第一个分段点为4500，第二个分段点为10，500。 4.2. 区域划分 根据图形化描述以及“指纹”特征模型我们将其分为三段，其中第一个分段点为4500，第二个分段点为10，500。 首先，划分训练集与测试集，将分段后的真实信道测量结果再进行划分，其中在每一段中提取前60%的样本做为训练集。这样组成一个分为三段的训练集，其余的样本归为测试集。 其次，将训练集与测试集都转化为信道参数。在“指纹”特征的基础上再进行建模。 最后，将训练集进行训练得到此三段的决策树模型，再对测试集进行测试。进而计算出误判率。进而可以判断出区域划分是否合理。 4.3. 区域划分的模型检验 首先，在R中运行：dybxunlianji=3xd1[c(1:2700，4501:8010，12331:14820)，]得到训练集。(详细的R语言程序见附录)；运行：dybceshiji=3xd1[c(2701:4500，8011:12330，14821:17700)，]得到测试集。(详细的R语言程序见附录)。 然后，在对训练集进行训练，得到区域划分的决策树模型。 最后，将所得到的决策树模型对测试集进行测试。测试结果如下： 因此，可以通过测试集测试结果计算误判率： 误判率 = 误判数目/测试集总数。 本题中误判率为6.2%，小于10%，因此，可以认为三分段是合理的。又由于此结果对应于以3 km/h的速度步行近150 m的测试距离，故我们可以合理的将此段路程分为三个区域，具体划分如表1所示。
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user: 5. 结论 本文通过运用机器学习的方法，对无线信道参数的特征建立了决策树模型。并且通过实际信道数据对所建立的模型进行了检测，发现模型的准确性较好。因此，本文所建立的模型可以用于无线信道的特征识别以及区域的划分。并且本模型具有统计学意义。
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user: 摘 要 本文基于非局部弹性理论和欧拉梁理论，研究了磁场和温度场耦合作用下输流碳纳米管的动力学特性。采用微分求积法进行求解，详细讨论了常温环境下温度变化量和磁通量等对系统的振动频率和临界流速的影响。结果表明随着温度变化量的增大，系统的振动频率和临界流速都增大。随着磁通量的增大，系统的振动频率和临界流速明显增大，增强磁场能够显著提高系统的稳定性。 关键词 :热效应，非局部弹性理论，磁场，稳定性