DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实验 4.1. 卷积神经网络 本文选择卷积神经网络作为基本模型。由于卷积神经网络的输入数据通常为二维结构，因此需要将每个指标选取的100个基因数据转换为10 * 10的二维数据矩阵。 从数据预处理的结果可以看出，第5个指标的数据一直没有变化。这样的数据是不适合进行数据分析处理的。因此，在接下来的实验中，第五个指标的数据将被舍弃。在卷积神经网络的过程中，我们使用留一交叉验证(LOOCV)来计算每个指标的分类准确率。对卷积神经网络结构中的每个参数进行更新和训练，以确定值，使每个集合具有更高的准确率。在这个过程中，我们发现这类样本更适合相对简单的结构。 在上述测试的基础上，选择了单层卷积结构。卷积神经网络结构如表2所示。下面的公式表示用于初始化卷积神经网络中的卷积核定义。 K = ( A − 0.5 ) ∗ 2 ∗ 6 f a n _ i n + f a n _ o u t 其中K为初始化的卷积核。A是一个5 * 5的随机矩阵，即在0和1之间均匀分布的随机数数组。 f a n _ i n 和 f a n _ o u t 分别为各层输入部分和输出部分的卷积核内的参数个数之和。经过多次实验，相应的错误率转化为正确率。对于每个指标，训练集和测试集的分类准确率如表3所示。 Table 2 Convolutional neural network structure settin 结构 特征图个数 卷积核大小 迭代次数 每批数量 激活函数 取值 6 5 * 5 30 2 Sigmoid函数 表2. 卷积神经网络结构设置 Table 3 The classifification accuracy rate of each indicato 准确率 特征1 特征2 特征3 特征4 训练集 98.9174% 73.5632% 73.5632% 73.5632% 测试集 100% 73.5632% 73.5632% 73.5632% 表3. 各指标的分类准确率 从表3可以看出，除第一个指标外，分类准确率都比较低。接下来，我们尝试结合这4个指标来提高整体的分类准确率。 4.2. 线性综合指标 以上分类为单一指标。事实上，仅用一个指标来判断一个样本是否癌变是不合适的。根据下式，将4个指标组合成一套新的遗传数据进行分类。组合公式如下： x n e w = ω 1 x 1 + ω 2 x 2 + ω 3 x 3 + ω 4 x 4 其中 ω i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ) 是系数并且满足 ∑ i = 1 4 ω i = 1 。 x i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ) 为基因中第i个指标的值。 ω i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ) 是对测试集中每个指标的分类准确率进行归一化处理得到。由表3可知，测试集中4个指标的分类正确率分别为100%、73.5632%、73.5632%、73.5632%。可以得到如下归一化： x n e w = 0.3118 x 1 + 0.2294 x 2 + 0.2294 x 3 + 0.2294 x 4 在生成新数据的过程中，存在一个问题。这4个指标在取值范围上存在很大的差异。以训练集为例，各指标下的基因范围如表4所示。如果直接进行数据生成，小范围的数据难以发挥作用，失去了生成新数据的重要意义。然后采用Min-max归一化方法对4个指标下的数据进行处理，确保每个指标的取值范围在0~1之间。 Table 4 The value range of genes under each indicator (training set 取值 特征1 特征2 特征3 特征4 最小值 0.0162 243 83 105 最大值 0.9559 26938 17644 17806 表4. 各指标(训练集)下基因的取值范围 随后，将归一化后新生成的数据放入卷积神经网络，进行训练和测试，还选择留一交叉验证(LOOCV)。卷积神经网络中的初始化卷积核与前一节的处理方法相同。在实验过程中，我们记录了图1所示特征图数目从1到10时不同数据集的错误率。我们可以找到最合适的特征图数目。当特征图个数为5时，训练集和测试集的误差都较小。通过转换，最优的训练集和测试集的分类准确率分别为96.67%和95.4%。 图1. 当特征图数目为1~10时，不同数据集的错误率 4.3. 卷积核改进 在卷积神经网络的改进中，我们采用了不同的卷积核初始化方法。根据样本中遗传数据的排列规则，来选择卷积核初始化规则。每个样本的100个遗传数据在矩阵中是从第一列到最后一列排列的。由于从每个样本中过滤出的100个遗传数据按照信噪比由大到小进行排序，因此有用的信息被排列在矩阵的左侧。我们试图生成下三角矩阵而不是随机生成这个矩阵。初始化卷积核的公式如下所示。 K = ( B − 0.5 ) ∗ 2 ∗ 6 f a n _ i n + f a n _ o u t 其中B为下三角矩阵，其余保持不变。同样，我们记录了图2所示特征图数目为1~10时不同数据集的错误率。我们发现最合适的特征图数目。当特征图个数为7时，训练集和测试集的误差都较小。通过转换，最优训练集和测试集的分类准确率分别为96.99%和97.7%。与之前的结果相比，准确率有了提高。 图2. 当特征图数目为1~10时，不同数据集的错误率 接下来，对上述矩阵B再次进行改进。把矩阵B右上角所有0的元素都换成−1，称它为C。初始化卷积核的公式如下所示。 K = ( C − 0.5 ) ∗ 2 ∗ 6 f a n _ i n + f a n _ o u t 同样，我们将特征图数目从1到10的不同数据集的错误率绘制如图3所示。我们找到了同时满足训练集和测试集误差都较小的特征图数目，即当特征图个数为7时，训练集和测试集的误差都较小。通过转换，最优训练集和测试集的分类准确率分别为97.43%和97.7%。 图3. 当特征图数目为1~10时，不同数据集的错误率 4.4. 比较 上述初始卷积核变化结果列于表5中进行比较，结果显示，训练集的分类准确率在逐步提升，测试集的准确率可以提高到97.7%。显然，最后一种卷积核初始化方法是最好的，它有效地增大了信噪比较高的基因所占的权重，抑制了信噪比较低的基因的权重，从而提高了卷积神经网络的分类准确率，该方法是适用于此数据集的分类问题。 Table 5 The classification accuracy rate of different initial convolution kernel method 初始核方法 特征图个数 训练集 测试集 1 5 96.67% 95.4% 2 7 96.99% 97.7% 3 7 97.43% 97.7% 表5. 不同初始卷积核方法的分类准确率
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user: 5. 结论 本文对遗传数据进行常规处理，并将新的遗传数据放入卷积神经网络中。然后，我们改变初始化的卷积核来提高神经网络的分类准确率。它们分别是下三角矩阵处理和上三角0元素处理。从结果来看，上三角0元素处理是最好的。测试集的准确率达到了97.7%，训练集的准确率也非常高。此外，还可以通过改变卷积神经网络的其他结构来试图提高分类准确率，并且，对于其他癌症基因数据的分类预测，同时可以利用这类方法进行探究。
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user: 摘要 目的：研究比特币与黄金价格的相关性。方法：运用Eviews8.0获得样本一些描述性统计特征，分布特性，确定两变量边缘分布模型，应用多元Copula函数估计线性相关参数，通过欧氏距离最小原则确定最佳模型。结果：在三种阿基米德Copula函数中，Gubel Copula函数的欧氏距离最小，选择Gubel Copula对两者相关性分析较为合适。结论：比特币与黄金价格具有正相关关系，但是并不显著，长时间趋势内认为两者保持协同运动。不排除短期突发情况影响。
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user: 1. 引言 自2008年日本学者中本聪挖掘出第一枚比特币后至今已过去十多年的时间，但是国际上目前对于以比特币为代表的加密数字货币的属性仍未有统一的标准。截止 2020 年 12 月 31 日 ，加密数字货币市场统计网站coinmarketcap.com上，加密数字货币种类达4037种，其中有市场价值的2319种，随着新型加密数字货币数量的不断上升，加密数字货币市场的不断扩展，受众群和交易频率，种类等方面巨大增涨的情况下，这一情况是不容忽视的。以比特币为代表的加密数字货币自2009年发行以来其价格变动，涨跌幅度过度大，行情犹如过山车，比特币的日收盘价可以在两个月时间上涨10倍，也能在仅仅一周之内下滑80%，这对于短期投资者是具有很大的风险， 2015 年 1 月 22 日 比特币价格172.7美元至 2020 年 12 月 31 日 价格为28，841.57美元，两者相差167倍，直观的对比比特币价格，可知比特币价格波动明显。加密数字货币市场的混乱现象给普通投资者、经济学家、企业家及政府多方面均带来了新的挑战与机遇。这也表示对于以比特币资产定价模型的研究是十分有意义的。 随着比特币市场的发展壮大，对以比特币为代表的加密数字货币的相关研究关注度越来越多，由于本文主要研究比特币与黄金价格变动之间的关系，于是本文主要介绍有关研究比特币和黄金相关性的文献。Al-Khazali [ 1 ] 等研究了宏观经济新闻对比特币和黄金的回报率和波动性的影响。Henriques和Sadorsky [ 2 ] 则应用GARCH模型研究在投资组合中比特币是否可以对替代黄金，证明具有替代性，甚至可能获得更高的风险调整回。Sahin Telli，Hongzhuan Chen [ 3 ] 应用MFDFA模型研究比特币和黄金的收益率和波动率系列的性质，及其决定因素。发现比特币收益率与黄金收益率相比具有明显不同的多重份特性。Sang Hoon Kang [ 4 ] 利用GARCH模型的动态条件相关(DCC)和小波相关方法，建立模型检测黄金期货和比特币收益率之间的潜在因果关系。发现了比特币和黄金期货价格之间的波动持续性，因果关系和相位差的证据。Dyhrberg [ 5 ] 发现相对于黄金和货币市场，比特币市场行为的对冲特性，认为比特币性质介于黄金和美元之间。同年Dyhrberg [ 6 ] 在前面论文的基础上用非对称GARCH模型，研究了比特币与股票市场的对冲特性。Francisco Jareno [ 7 ] 采用2010~2018年比特币和黄金收益率，发现在极端市场条件下，比特币收益率更加敏感。比特币和黄金收益率存在正向相关性，统计上十分显著。 本文应用Copula模型进行相关性分析，Copula模型开始于国外学者的研究先应用于国外金融市场之间金融变量的相关性方面研究。Patton [ 8 ] 建立二元Copula模型分析美元，日元的收益率之间的相关性，并于传统的格兰杰因果模型结果作对比，发现Copula模型更贴合实际现象。Rockinger和Jondeau [ 9 ] 建立了Copula-GARCH模型，研究金融变量之间的动态相关关系并计算风险价值，通过度量发现t-Copula比传统的模型更好的刻画相关性。Melike [ 10 ] 研究石油和股票日收益率序列，使用GARCH，Copula两模型结合方法，研究两者的动态关系。结果说明石油价格的波动性、股票收益率和投资者预期之间存在显著的，非线性尾部相关关系。当然随着模型的发展，国内学者对Coupla也开始了研究，张尧庭 [ 11 ] 首次将Copula函数应用于中国市场。先介绍了Copula函数在金融市场，特别是股票市场中的应用。罗俊鹏 [ 12 ] 对英镑和欧元的组合相关性使用Copula-GARCH-GPD模型进行了研究，认为Copula-GARCH-GPD模型可以很好的描述变量的边缘分布及相关关系。鲁万波 [ 13 ] 用Copula理论建立不等间隔日期内的投资组合波动率模型，并捕获在横截面上的资产组合中各资产的相关关系，并应用蒙特卡洛模拟计算出其在险价值。 从上述文献可以看出目前国内对于比特币和黄金之间关系的研究较少。传统的线性模型和Granger因果关系，在捕获金融市场变量之间的相关关系时存在限制性，有可能导致结论的错误，线性模型应用的前提：变量之间是线性关系，且有方差有限存在的，但目前金融市场的情况是：许多金融变量序列的方差是：不存在的，非线性的，多呈尖峰，厚尾等特征；Garnger因果关系的前提是研究变量属于小样本数据，并且只可以给出定性的分析，不可以得到定量的结论。由于目前的市场大背景状况，文章在获取比特币和黄金价格之间的相关关系时，采用Copula函数进行一系列的相关性分析，这也是自2015以后国内外在研究变量之间相关性关系应用较多的方法，较传统的方法，理论模型，相关结构更可靠，更具有优势。
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user: 2. Copula函数 2.1. Copula函数简介 Sklar最早提出Copula函数，1959年他给出了Copula理论：可以将具有k个随机变量的联合分布分解为它的一个连接函数和k个边缘分布，这个函数就是Copula函数(又叫连接函数)，它可以捕捉变量之间的相关关系 [ 14 ]。1999年Nelsen对Copula函数的定义，性质和有关理论进行了全面总结，并提出了阿基米德Copula函数，使Copula函数更加完整。 定理1：令 F ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) 是联合分布函数， F 1 ( x 1 ) ， F 2 ( x 2 ) ， ⋯ ， F N ( x N ) 分别是它的N个边缘分布函数，那么存在一个Copula函数 C ( u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u N ) 定义域内任意 ( u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u N ) 有： C ( u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u N ) = F ( F 1 ( − 1 ) ( u 1 ) ， F 2 ( − 1 ) ( u 2 ) ， ⋯ ， F N ( − 1 ) ( u N ) ) (1) 2.2. 常用的Copula函数 本节介绍几种比较常用的Copula函数，如二元正态Copula函数和几种重要的二元阿基米德(Archimedean) Copula函数。 2.2.1. 二元正态Copula函数 二元正态Copula函数的分布函数 [ 15 ] 为： C ( u ， v ， ρ ) = ∫ − ∞ ϕ − 1 ( u ) ∫ − ∞ ϕ − 1 ( v ) 1 2 π 1 − ρ 2 exp ( − ( r 2 + s 2 − 2 ρ r s ) 2 ( 1 − ρ 2 ) ) d r d s (2) 二元正态Copula函数的密度函数为： c ( u ， v ， ρ ) = 1 1 − ρ 2 exp ( − ϕ − 1 ( u 2 ) + ϕ − 1 ( v 2 ) − 2 ρ ϕ − 1 ( u ) 2 ϕ − 1 ( v ) 2 2 ( 1 − ρ 2 ) ) exp ( − ϕ − 1 ( u ) 2 ϕ − 1 ( v ) 2 2 ) (3) 二元正态Copula函数在描述相关性较为普遍应用，由于它对样本数据有很好的拟合效果，然而遗憾的是，由于二元正态Copula函数具有对称性，只能描述变量间的对称相关关系，对金融市场变量间非对称的相关关系的描述无能为力。 2.2.2. 阿基米德函数 阿基米德Copula函数是由Genest和Mackay在1986年提出的，具体表达式 [ 15 ] 为： C ( u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u n ) = φ − 1 ( φ ( u 1 ) + φ ( u 2 ) + ⋯ + φ ( u n ) ) (4) 其中 φ 为阿基米德Copula函数的母函数，需要满足下面的三个条件： 1) ∑ n = 1 N φ ( u n ) ≤ φ ( 0 ) 且 φ ( 1 ) = 0 2) ∀ t ∈ [ 0 ， 1 ] 有 φ ′ ( t ) < 0 ， φ ″ > 0 ，即母函数是一个凸的减函数 3) φ − 1 ( t ) 是 φ ( t ) 的逆函数，在 [ 0 ， ∞ ) 区间内完全单调 凡是满足上式的Copula函数均称为阿基米德Copula函数。从上式可以看出，母函数是确定阿基米德Copula函数的唯一元素。阿基米德函数是一个函数族，基于本文的应用，下面只列举比较常用的三种二元阿基米德Copula函数：Gumbel Copula函数，Clyton Copula函数，Frank Copula函数。 Gumbel Copula函数的分布函数为： C G ( u ， v ， α ) = exp ( − [ ( − ln u ) 1 α + ( − ln v ) 1 α ] α ) (5) Gumbel Copula函数的密度函数为： c G = C G ( u ， v ， α ) ( ln u ⋅ ln v ) 1 α − 1 u v [ ( − ln u ) 1 α + ( − ln v ) 1 α ] 2 − α { [ ( − ln u ) 1 α + ( − ln v ) 1 α ] + 1 α − 1 } (6) Gumbel Copula函数的密度函数展现“J”字型，上尾高下尾低，也就是说分布的上尾会更加敏感，上尾比下尾更加强烈，可以更快速的反应，同时具有非对称性。 Clyton Copula函数的分布函数为： C C l ( u ， v ， θ ) = ( u − θ + v − θ − 1 ) − 1 θ (7) Clyton Copula函数的密度函数为： c C l ( u ， v ， θ ) = ( 1 + θ ) ( u v ) − θ − 1 ( u − θ + v − θ − 1 ) − 2 − 1 θ (8) 与Gumbel Copula函数相同的是，Clyton Copula函数具有非对称性，不同的是它是上尾低下尾高。也就是说它在描述变量相关性时，在分布的下尾部会更加明显和敏感，对下尾部的相关性能够给予快速的反应。由Clyton Copula函数描述变量之间的相关关系，说明这两个变量较强的相关性体现在下尾部，在上尾部几乎是不相关的。 Frank Copula函数的分布函数为： C F ( u ， v ， λ ) = − 1 λ ln ( 1 + ( e − λ u − 1 ) ( e − λ v − 1 ) e − λ − 1 ) (9) Frank Copula函数的密度函数为： c F ( u ， v ， λ ) = − λ ( e − λ − 1 ) e − λ ( u + v ) [ ( e − λ − 1 ) + ( e − λ u − 1 ) ( e − λ v − 1 ) ] (10) Frank Copula函数与Gumbel Copula和Clyton Copula函数不同的是具有对称性，呈现“U”字型，只能描述随机变量之间的对称性，对于非对称的无能为力与二元正态Copula一致。 2.3. 关于Copula函数的相关性测度 本文主要介绍常用的两个相关性测度：Kendall秩，Spearman秩相关系数。这两个都是由Copula函数导出的相关性测度，都有严格单调増变换条件下不变的特点，这也是Copula函数研究相关性的一个优势。 Kendall秩相关系数 [ 16 ] 定义1：设 ( x 1 ， y 1 ) 和 ( x 2 ， y 2 ) 是独立同分布的随机变量，则 τ = P [ ( x 1 − x 2 ) ( y 1 − y 2 ) > 0 ] − P [ ( x 1 − x 2 ) ( y 1 − y 2 ) < 0 ] (11) 为Kendall秩相关系数 τ 。 Spearman秩相关系数 [ 16 ] 定义2：设随机变量X，Y的边缘分布分别为 F ( x ) ， F ( y ) 相应的Copula函数 C ( u ， v ) ，其中 u = F ( x ) ， v = G ( y ) ， u ， v ∈ [ 0 ， 1 ] 则有 ρ = 12 ∫ 0 1 ∫ 0 1 u v d C ( u ， v ) − 3 = 12 ∫ 0 1 ∫ 0 1 C ( u ， v ) d u v − 3 (12)
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user: 3. 实证分析 3.1. 研究思路 首先利用基础数据也就是 2017 年 8 月 1 日 至 2020 年 3 月 22 日 的比特币日价格和黄金价格计算出对数日收益率，运用eviews8.0软件，获得样本的一些统计特性，分布特性，分析结果，确定并建立黄金和比特币价格对数日收益率的边缘分布模型，接着运用Matlab 9.2.0 软件进行Copula函数的选取，分别用二元正态Copula函数，t-Copula函数，Gumbel Copula函数，Clayton Copula函数及Frank Copula函数对模型进行估计，通过估计线性相关参数，计算相关测度等比较5个模型的建模效果，并通过欧氏距离最短原则，选择出一个最佳拟合模型。最后得出黄金价格与比特币之间的相关关系。 3.2. 数据来源与选择 本文样本选择 2017 年 8 月 1 日 至 2020 年 3 月 22 日 的比特币日价格和黄金价格为基础数据。比特币日交易价格由数字货币统计网站coinmarketcap.com提供，黄金每个交易日收盘价由国泰安数据库(CSMAR)提供。 就模型的建立与估计的方法本身而言，样本容量越大，估计结果越贴近实际。但是在较长的时间内，交易信息中可能包含的偶发事件造成的噪音影响，为了统合考虑这两个维度，使数据真实可靠，文章最终确定选取的为 2017 年 8 月 1 日 至 2020 年 3 月 22 日 这个时间段的数据。 3.3. 模型选择 利用eviews8.0软件做出比特币和黄金价格对数日收益率的单位根检验判断数据是否具有平稳性得出表1，从表1可以看出黄金和比特币收益率的t统计量比1%，5%，10%检验水平下的临界值都要小，对应的概率值也小于0.05，即两序列均无单位根的，通过平稳性检验。通过描述性统计并分析结果，由图1可以看出比特币对数收益率序列均值为0.079704，偏度为−1.029290，小于0表示序列不对称，左拖尾较长，峰度为16.24033远远超过了3，显然序列是厚尾的，存在一定的偏斜，初步判断序列均不服从正态分布。由图2黄金价格对数收益率的直方分布图及一些基本统计特征的结果可以看出，序列J-B统计量为22，702.14，P值为0.000000，则在5%的置信水平下拒绝H0：服从正态分布的原假设，确定序列不服从正态分布。 Table 1 ADF stationary test statistic 测试临界值 比特币t 黄金t 比特币p 黄金p ADF统计量 −31.94658 −25.09683 0 0 1% −3.436913 −3.43692 5% −2.864326 −2.864329 10% −2.568306 −2.568308 表1. ADF平稳性检验统计量 图1. 比特币描述性统计图 图2. 黄金描述性统计图 观察比特币和黄金的QQ图(图3，图4)，可以知道序列拟合度不高，有偏离直线的情况，明显不服从正态分布，因此当总体分布不确定时需利用经验分布来近似总体分布。通过图5和图6可以看出经验分布函数和核密度估计拟合度高，正说明对确定变量分布核密度估计具有一定的高效性。 图3. 比特币收益率QQ图 图4. 黄金收益率QQ图 通过图7二元频率直方图，图8 (U， V)二元分布直方图可以看出，频率直方图具有非对称的尾部特征，故本文放弃利用对称尾部特征的Copula函数，选择使用具有非对称尾部特征的Copula函数来描述比特币和黄金的相关关系。并且从表2中也可以看出在三种阿基米德Copula函数中，Gumbel Copula函数的平方欧氏距离最小，值为0.0174。因此本文最终决定选则Gumbel Copula函数对比特币和黄金价格之间的相关结构进行描述。 图5. 比特币经验分布于核分布拟合图 图6. 黄金经验分布与核分布拟合图 3.4. 模型评价 通过上文对Copula函数进行参数估计和检验，对比平方欧氏距离我们发现非对称的Copula函数Gumbel Copula函数是最佳的描述比特币和黄金价格相关关系的模型。我们可以画出Gumbel Copula函数的分布函数和密度函数，图形结果见图9，图10。 图7. 黄金与比特币二元频数直方图 图8. 比特币和黄金边缘二元分布直方图 Table 2 Square Euclidean distance of three Copula function Copula函数 欧氏距离 Gumbel Copula 0.0174 Clayton Copula 0.0181 Frank Copula 0.0200 表2. 三种Copula函数的平方欧式距离 图9. 比特币与黄金分布函数图 图10. 比特币与黄金密度函数图 结果表明，利用Gambel Copula函数对比特币和黄金收益率序列进行相关性分析得出的Kendall秩相关系数为0.026，大于0则比特币对数日收益率同黄金的对数日收益率的变化一致的概率大于不一致概率，从长期趋势上看两者存在正相关关系，除特殊情况以外，不排除短期时间内突发状况的情况；Spearman秩为0.04为正同理可知比特币对数日收益率与黄金的变化一致的概率大于不一致概率，同时可以知道两者的边缘分布存在正相关关系。综上所述比特币与黄金对数日收益率之间存在正相关关系，意味着当比特币价格上升时会推动黄金价格上升，由于相关系数不是远远大于0，也不排除会发生当比特币价格上升时黄金价格下降的情况，不排除短时间内发生突发状况的可能性。
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user: 4. 结论 本文基于Copula函数研究比特币与黄金价格间结构的相关性，由于Copula函数在研究金融变量相关结构，关系等方面比传统的分析方法具有优势，通过测度欧氏距离最小等方面参考，最后采用Gambel Copula函数分析其相关性，得出结论比特币与黄金价格具有正相关关系，但是并不显著，长时间趋势内认为两者保持协同运动。但短时间内的不可控因素、金融危机、通货膨胀等因素的影响，两者也存在相向运动的现象。并且比特币和黄金价格的相关结构具有非对称性的尾部特征。由于短时间的突发因素影响导致比特币价格下降，当下降到一定程度之后，就会出现价格上涨的情况发生。 通过文章的分析，讨论最后得出的结论，警惕投资者在做投资时如果遇到投资项目中某一变量发生急剧变动：上涨或者下降的情况，此时就是我们应该提高警惕的时候，文章在最后也给出了具体的定量分析结果，可以说对投资者日后的投资提供了具体的量化指标。
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user: 摘要 3D打印技术即增材制造技术，作为工业4.0时代最具发展前景的制造技术之一，是一种基于离散堆积成形思想的新型成形技术。目前，可用于直接制造金属功能零件的快速成型方法主要有电子束熔融(EBM)技术、电子束焊接(EBW)技术、选择性激光熔融(SLM)技术、数字光处理(DLP)技术、激光净型制造(LENS)技术和熔滴打印技术。高熵合金是近年来提出的一种全新的合金体系，与传统合金的一种或两种主元相比，高熵合金拥有四种或四种以上的主元，且每种主元含量都在5%~35% (原子含量)。高熵合金具有不同于传统合金的四大效应：高熵效应、扩散迟缓效应、晶格畸变效应以及“鸡尾酒”效应。这些效应赋予了高熵合金高强度、高硬度、耐磨耐蚀、高温抗软化及抗氧化等优异性能，使其被公认为21世纪最具发展潜力的材料之一。目前对多主元合金的加工工艺多以传统的真空电弧熔炼技术为主，但是该制备技术存在成形形状简单、成形尺寸有限、容易发生成分偏析、缩孔缺陷等不足，从而限制了其在多主元合金复杂成形构件的制备方面的应用。因此，尝试采用增材制造技术制备性能优异的多主元合金具有较大的科研意义。
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user: 1. 研究背景 3D打印技术即增材制造技术，作为工业4.0时代最具发展前景的制造技术之一，是一种基于离散堆积成形思想的新型成形技术。该技术以计算机预先设计好的三维实体图为基础，通过计算机软件对实体图进行切片分层，用逐层变化的截面来制造三维形体，在制造每一层片时都和前一层自动实现联接，无需专用的模具或夹具，零件的形状和结构可不受任何约束，节省了工装和专用工具设计制造的时间，减少了制造流程，提高了制造效率。金属3D打印技术是技术最为密集、最有潜力的3D打印技术，已经应用于医疗器械、造船、汽车和航空航天等高精尖领域中形状复杂、价格昂贵的零件制造。目前，可用于直接制造金属功能零件的快速成型方法主要有电子束熔融(EBM)技术、电子束焊接(EBW)技术、选择性激光熔融(SLM)技术、数字光处理(DLP)技术、激光净型制造(LENS)技术和熔滴打印技术 [ 1 ]。 高熵合金(High entropy alloys， HEAs)是近年来提出的一种全新的合金体系，与传统合金的一种或两种主元相比，高熵合金拥有四种或四种以上的主元，且每种主元含量都在5%~35% (原子含量) [ 2 ]。虽然高熵合金中的主元成分较多，但其更倾向于形成简单的单相固溶体，如简单的面心立方(FCC)结构、体心立方(BCC)结构或密排六方(HCP)结构 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。因此，高熵合金具有不同于传统合金的四大效应：高熵效应、扩散迟缓效应、晶格畸变效应以及“鸡尾酒”效应。这些效应赋予了高熵合金高强度、高硬度、耐磨耐蚀、高温抗软化及抗氧化 [ 7 ] 等优异性能，使其被公认为21世纪最具发展潜力的材料之一。目前，高熵合金块体的制备技术主要有电弧熔炼和真空感应熔炼，但上述技术制备出的高熵合金会出现不同程度的缩孔等铸造缺陷，且较难制备出大尺寸及复杂结构的高熵合金。增材制造技术可以根据零件的三维数据直接制造出实体的高熵合金零件，从而有效减少材料的浪费；同时该技术具有较快的加热速度与冷却速度，有利于合金获得超细晶粒 [ 8 ]。此外，增材制造技术的精确打印能够保障合金成分、组织的均匀性，这些都有利于提高高熵合金材料的性能。目前，应用于制备高熵合金的增材制造技术主要包括选区激光熔化、激光熔化沉积以及电子束选区熔化。 目前对多主元合金的加工工艺多以传统的真空电弧熔炼技术为主，但是该制备技术存在成形形状简单、成形尺寸有限、容易发生成分偏析、缩孔缺陷等不足，从而限制了其在多主元合金复杂成形构件的制备方面的应用。因此，尝试采用增材制造技术制备性能优异的多主元合金具有较大的科研意义。
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user: 2. 国内外研究发展现状 金属3D打印技术是20世纪80年代后期产生于美国，并很快扩展到日本及欧洲，于20世纪90年代初引入我国，是近20年来制造技术领域的一项重大突破。近年来，金属3D打印领域得到快速发展，据统计，2014年全球金属3D打印机销量增长了35%，2016年上半年同比增长了17%。欧美国家在3D打印产业中一直处于领先地位，而国内的研究主要集中在基础的工艺。华南理工大学的研究重点是SLM技术；清华大学以EBSM技术为主；南京航空航天大学和华中科技大学主要研究SLM技术；西北工业大学深入研究了LENS工艺；中北大学则在SLM技术的基础上研制了变长线扫描SLSRPT [ 9 ]。 20世纪90年代，我国的清华大学、华中科技大学、西安交通大学、西北工业大学等开始进行激光3D打印技术研究。早在1992年颜永年 [ 9 ] 团队开发出对户开放的RPM开发平台，西北工业大学在1995年首次提出激光直接成形技术的研究思路，华南理工大学在2004年开发出国内第一台选区激光熔化快速制造设备。如今经过近30年发展，国内3D打印领域涌现出几股强劲的研发团队，清华大学、华中科技大学、西安交通大学、北京航空航天大学、西北工业大学、华南理工大学、湖南大学等都对金属3D打印技术研究深入，且已开发出市场化的金属3D打印设备。华中科技大学史玉升团队2011年牵头研发出世界最大激光3D打印机；西安交通大学卢斌恒团队致力于3D打印技术在汽车制造上的应用研究；北京航空航天大学王华明团队致力于钛合金激光3D打印技术研究，已能实现飞机钛合金大型主承力构件的打印；西北工业大学黄卫东团队提出将3D打印技术和同步送粉激光熔覆相结合的创新想法，进而进行激光立体成形技术研发，通过激光熔化金属粉末，已为国产大飞机C919制造中央翼缘条；湖南大学刘继常团队致力于金属激光3D打印及其信息管理系统研发。随着3D打印认知度的提升，高校研究所的研究热度逐步增加，近些年涌入不少高校对金属3D打印技术的切片算法、激光扫描路径规划、新材料及工艺等研究，甚至开发出一些软件或进行软件的二次开发。在政府的积极鼓励与引导下，诸多省市的高新区企业(尤其是浙江、江苏、广东等沿海地区)积极开展金属3D打印装备研发，如广东中山汉邦激光科技有限公司、佛山先临三维科技有限公司、西安铂力特激光成形技术有限公司、江苏亚太霍夫曼金属打印科技有限公司等 [ 10 ]。 目前，按照美国材料与试验协会(ASTM)的分类标准，针对不同的打印材料、打印热源和打印方式，将3D打印工艺分为七大类，包括激光烧结(Laser sintering， LS)、激光熔化(Laser melting， LM)、激光金属沉积(Laser metal deposition， LMD)等 [ 11 ] [ 12 ]。应用于金属材料的两类成熟的打印方式分别是铺粉式打印(Power bed fusion， PBF)和送粉式打印(Power feed)，后者也称为定向能量沉积(Directed energy deposition， DED)。由于地域区别等原因，目前商业用名称五花八门，但其原理却是基本一致的，具体名称见表1所示 [ 13 ]。 Table 1 Commercial names of metal additive manufacturing and their corresponding printing heat sources and printing materials [13 打印方式 商业名称 热源/材料 铺粉式打印 激光选区烧结(elective Laser Sintering， SLS) 热源为激光，材料为粉体 激光选区熔化(Selective Laser Melting， SLM) 热源为电子束，材料为粉体 电子束熔化成型(Electron Beam Melting， EBM) 激光近净成型(Laser Engineered Net Shaping， LENS) 热源为激光，材料为粉体 送粉/丝式打印 金属熔融沉积(Direct Laser Deposition， DLD) 热源为激光，材料为粉体 电弧熔丝沉积(Wire and Arc Additive Manufacturing， WAAM) 热源为电弧，材料为粉体或丝材 表1. 金属增材制造的商业名称与其对应的打印热源及打印材料 [ 13 ]
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user: 4. 总结 通过上述研究者的研究发现，传统制造高熵合金很难兼顾强度和韧性，成型尺寸小，几何形状简单。而激光选区熔化(SLM)激光3D打印技术是研究者使用最普遍的一种制备高熵合金的方法。通过SLM，并针对要制备的高熵合金种类进行参数优化，能够制备出成形良好的高熵合金。并通过XRD、EBSD、高分辨率CT等表征手段和各项力学性能测试方法，能够得到致密度高、综合力学性能优异，甚至能够兼顾强度和韧性的高熵合金，为3D打印高熵合金的研究提供了重要的研究思路和理论依据。
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user: 摘要 民法典生效前，遗嘱的撤回经解释仅限于处分行为。民法典生效后，遗嘱的撤回在文义上扩张至民事法律行为。虽然民事法律行为内含了处分行为与负担行为，但是该民事法律行为的内含仍应当限制在处分行为部分，对于负担行为的加入不宜操之过急。
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user: 1. 导言：案例争议 案例：甲在自己的遗嘱中写明，“甲死后，其名下所拥有的一处房产在将由法定继承人之一的乙来继承”。随后，甲在去世之前，与丙就该处房产订立了买卖合同，但尚未完成过户。后甲去世。 自《中华人民共和国民法典》(以下简称“民法典”)颁布之后，根据第1142条第1款和第2款的规定，遗嘱人可以撤回、变更自己所立的遗嘱。立遗嘱后，遗嘱人实施与遗嘱内容相反的民事法律行为的，视为对遗嘱相关内容的撤回。随之所产生的问题便在于，此处的民事法律行为应当如何理解？若是仅包含了处分行为，在该案例中，甲的遗嘱并不被视为撤回，丙仅具有对法定继承人之一的乙有请求过户的债权。若包含了负担行为，在该案例中，甲的遗嘱便被视为撤回，丙具有的是对所有的法定继承人请求过户的债权。
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user: 2. 问题的提出 根据《最高人民法院关于贯彻执行中华人民共和国继承法若干问题的意见》(以下简称“继承法若干意见”)第39条的规定，这里所谓的与遗嘱内容相反的民事法律行为指的是处分行为。不难理解，当遗嘱人通过处分行为将自己既有之权利移转给第三人时，不仅从处分的角度而言，遗嘱人丧失对物的处分权，无权处分之法律行为并不当然生效。而且，通过对处分行为这一客观行为进行解释，可很明显的确定遗嘱人之内心真意为撤回之前所立之遗嘱内容，所获之确定性较强。但是，根据《民法典》的规定，视为遗嘱撤回的对象是民事法律行为。民事法律行为内含了处分行为以及负担行为。因此究是继续维持《继承法若干意见》的意见，将民事法律行为限缩在处分行为，还是扩张适用至负担行为变成了一问题。有观点认为本条的规定较原先的《继承法若干意见》扩大了具体情形的范围，更加适应实践中的不同要求 [ 1 ]。若此理解，负担行为就有可能被将来实务纳入考量的倾向。本文从行为加入的时间作为切入点，试分析遗嘱人真意，以此来判断负担行为是否应当被纳入考虑。
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user: 3. 遗嘱解释的目的 法律行为的解释中，意思主义和表示主义这两大阵营的争论由来已久。除在故意保留自己内心真意时，对表示行为的客观解释下所产生的法效来直接约束表意人这一给予相对人强力之保护。原则上，无论是意思主义还是表示主义，在双务合同中最后均是表意人之真意略占优势地位。相对人以获得信赖利益这一弱保护。而作为单方、无需受领、且无对待给付的遗嘱，更应当在解释上对尊重表意人真意，尽可能的探求表意人真意为何。在《民法典》中处处可体现规范对表意人真意的尊重。最直观的便是第1143条第2、3、4条之规定。受欺诈、胁迫，伪造，篡改之遗嘱均无效。因此探究、尊重以及保护表意人之真意作为解释中最为重要的任务。 同时，应当注意到遗嘱之中，往往所涉财产甚大，人数有时也牵涉较多，若纯粹以尊重遗嘱人内心真意而事无巨细之探究，此间的确困难重重，以及需要耗费巨大的人力、物力。因此为出于争议的减少、增强司法裁判公信力等各个原因。遗嘱的内在要求便产生了形式上强制的需求，以兼顾各方利益 [ 2 ]。在《民法典》中，形式上的要求体现在第1134~1139条。分别规定了自书遗嘱、代书遗嘱、打印遗嘱、录音录像遗嘱、口头遗嘱以及公证遗嘱。在这些规定中，形式要求均较高。比如代书遗嘱需要有两个以上见证人在场见证，由其中一人代书，并由遗嘱人、代书人和其他见证人签名，注明年、月、日。对在场人数，见证人身份，代书形式以及签字人等都做了严格的规定。一旦不符合代书遗嘱的规定，在继承遍无特别之约定，应当回归原则，即在不符合法律行为成立要件中要式之规定之时，应当认定遗嘱不成立。随后便依照法定继承已经遗产的分配。不可否认，前置的形式审查节约了后续法院对遗嘱人内心真意探寻的工作，以及避免了主观意思判断的不确定性。但是，表意人之所以订立遗嘱说明其不想依照法定分配方式，然因形式要求导致又回归法定遗产之分配，对当事人真意的保护似乎又让位于客观的要件的认定。不仅如此，一旦法定继承人的人数众多，在后续财产的具体分配上也会出现诸多纠纷，使得法院所付出之精力并不会因认定遗嘱不成立采用法定继承而减少。故而，应当尽可能的避免将遗嘱认定为不成立抑或是无效之后果。 是故，笔者认为，遗嘱解释的目的原则上应当以探究遗嘱人之真意为原则，受意思自治以外的因素的影响，内嵌的形式要件应置于从属地位。
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user: 4. 遗嘱的效力 (一) 遗嘱订立后，去世之前 遗嘱是一个效力待定的协议。学理上认为，遗嘱作为死因行为，订立之后并未生效。唯有遗嘱人死亡才使得遗嘱发生效力。该观点也可从《民法典》第1142条第1款获得佐证。遗嘱人可以随时撤回、变更自己所订立之遗嘱。之所以用撤回一词，而非之前《继承法》中所用“撤销” [ 3 ]。正是因为行为的特别生效要件–死亡–未发生，所以协议的效力应始终处于效力待定之状态。 但是，此种状态应当区别于一般意义下的“效力待定”之状态。理由如下：一方面义务范围不同。在效力待定的状态下，双方当事人往往具有相应的义务。消极义务之一则为合同成立后，在实质拘束力以及形式拘束力的作用下，任何一方均不可擅自变更、撤回自己已经生效的意思表示。积极义务之一则为在需要通过行政部门审批的合同中，一方具有积极报批的义务。若违反此项义务，并不影响守约方追究违约方的违约责任。相反，在遗嘱尚未生效前，遗嘱人并不负有任何的积极抑或消极的义务。其可任意的撤回自己的意思表示，而无需征得对方的同意，也并无对继承人负有遗嘱内容所包含的财产的注意义务。 另一方面保护程度不同。一般意义下的“效力待定”，各方当事人属于确定的地位，对合同生效后的拥有的权利义务都较为明确，信赖程度也较高，对各方当事人的保护也趋向于履行利益为多。而遗嘱在此阶段下，即便受继承的人知道对其赠与的情形下，导致内心对将来财产的继承期待有所提高，但是这并非属于法律所保护的信赖内容。其原因在于：一是遗嘱中并不存在对待给付，对继承人而言是一种无偿赠与。若是让遗嘱人因订立遗嘱而对此后财产的处置受到拘束，而继承人在无需任何付出的时候就受到信赖保护，这就不仅背离了遗嘱订立的初衷，而且也违反了法律中公平的观念。二相比于因对遗嘱的信赖来保护继承人的善意。遗嘱人意志自由的保护则是处于更高的保护顺位。以社会一般观念思量，在遗嘱未生效时，遗嘱中标的物的所有权仍然归属遗嘱人，其当然有自由处分的权限。从实践角度而言，生活中也并没有遗嘱人愿意通过遗嘱的订立来使自己受到处分的限制。 (二) 遗嘱订立后，去世之后 遗嘱人订立遗嘱后，因死亡，遗嘱最终产生相应的法律效力。遗嘱中所指定的继承人根据《民法典》第230条的规定，直接取得财产的所有权。换言之，死亡这一法律事实，不仅产生遗嘱人对财产的所有权消灭的法律效果，而且遗嘱人通过遗嘱的形式，使一个附不定期限的处分行为生效，以体现对自己财产的自由处分之意志。此时，法律在尊重并保护行为人的意志的同时，对受赠的继承人的保护也随之提升。即使在继承人不知的情形下，第三人侵害了该部分的财产，受赠的继承人事后主张保护的时间可溯及死亡发生之时，以此为由主张原物返还、损害赔偿等救济。
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user: 6. 结语 在遗嘱成立生效前，成立债权行为，并无撤回遗嘱之意的讨论。在遗嘱成立生效后，再为债权行为。从遗嘱人真意而言，仅存有一种“撤回”之动机所在；第三人可通过遗嘱的存在直接找到受指定的继承人，并主张债务，节省了其维权的成本；受指定的继承人无论是否知债权行为的存在，均不能影响其自身的利益；遗嘱的效力而言，认定诺成合同的订立来直接“撤回”，则实质上削弱了形式要件的作用，造成不合理的结果。因此，笔者认为民法典第1142条第2款中的“民事法律行为”仍是仅包括处分行为的存在，债权行为不宜被加入。
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user: 摘要 为了研究非晶合金变压器中的磁致伸缩特性，本文首先对非晶合金带材进行了磁特性与磁致伸缩特性的测量，建立了一个非晶合金磁致伸缩预测模型。然后在非晶合金的磁特性与磁致伸缩特性的测量数据的基础上，建立一个非晶合金变压器的有限元模型，并进行了多物理场分析。通过搭建不同频率下的非晶合金变压器的磁致伸缩测量实验，对不同频率下的磁特性与磁致伸缩特性进行分析，并根据测量结果建立非晶合金数值模型进行振动噪声分析。将测量结果与模型计算结果进行对比，论证了磁致伸缩预测模型的准确性。
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user: 1. 引言 随着社会工业化和城市化程度的进一步提高，城市人口密度不断增加，配电系统与居民区的位置越来越近，变压器产生的噪声与人之间的距离越来越近，目前的强度虽然不会危及生命，但是长期存在却会对人体健康产生影响，同时，也会对变压器本体产生不良影响 [ 1 ]。与此同时，随着电力电子技术和电工装备的快速发展，电力装备朝着大功率、小型化的方向不断发展。由于高频变压器频率较高，磁芯和绕组的体积和重量会相应减小，这一变化直接导致了一个效果，那就是传递能量的功率密度得到了进一步提高，这就使得相比于传统变压器，高频变压器可以在节省空间和节约材料成本的同时保持较高的工作效率，优势十分突出 [ 2 ]。 在磁致伸缩模型的建立方面，文献 [ 3 ] 等从磁畴理论、现象学理论、热力学关系及弹性力学4个角度对磁致伸缩的建模机理与存在的问题进行了具体阐述与分析。文献 [ 4 ] [ 5 ] 对不同型号的硅钢片在不同工况下进行了较为准确的磁特性与磁致伸缩测量，考虑磁畴转矩建立了适用于硅钢片的磁致伸缩模型。 非晶合金电力设备的振动噪声主要来源是由于非晶合金的磁致伸缩引起的电磁振动 [ 6 ]。目前，国内外学者基于磁–机械耦合模型对非晶铁心设备振动噪声已有一定的研究，主要针对应力、温度等外界条件对非晶合金变压器振动噪声的影响进行了分析研究 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。当前的研究趋势是：在已有研究的基础上，把噪声影响因素考虑在内进行研究，尽可能地模拟现实中电工装备的实际运行情况，对振动噪声进行分析。 为了研究非晶合金变压器中由磁致伸缩效应引起的振动噪声特性，本文首先建立了一个非晶合金的磁致伸缩模型，紧接着结合磁致伸缩计算结果建立一个有限元仿真模型，来模拟工作状态下的变压器的振动噪声情况。通过不同的输入和磁致伸缩数据，计算得到不同频率下的磁通密度、应力和噪声分布，并设计实验进行测量验证。这为非晶合金的磁致伸缩特性模拟和振动噪声分析提供了参考。
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user: 2. 非晶合金的磁致伸缩测量与模拟 本小节主要就非晶合金变压器的磁特性与磁致伸缩特性进行测量与建模分析。通过测量装置对非晶合金带材进行测量，基于实验测量的非晶合金磁特性与磁致伸缩特性数据，结合改进J-A模型，建立非晶合金磁致伸缩模型，并通过粒子群优化算法对模型参数进行优化计算。 2.1. 磁特性与磁致伸缩特性测量 非晶合金的磁特性与磁致伸缩特性的实验测量图如图1所示，磁特性与磁致伸缩特性测量设备主要包括励磁装置、初级绕组、采集绕组、轭铁、激光干涉仪、位于底部的光学隔震平台以及计算机等。 图1. 磁致伸缩特性测量装置MST500 测量得到的不同磁通密度下的磁特性与磁致伸缩特性数据如图2所示。 图2. 非晶带材的测量结果 2.2. 模型的建立 关于J-A磁滞模型的研究已经有了长久发展，现阶段的研究主要集中在以磁畴平移作为主要磁化机制的磁化过程，并且有了很好的描述 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。在传统J-A模型的能量平衡方程基础上，综合考虑涡流损耗以及异常损耗，就可以得到较完善的磁性材料中磁化能量平衡方程。同时，基于磁畴旋转理论，在趋于磁饱和的过程中，参数k是随着磁化状态的改变不断变化的。用不可逆磁化强度M irr 作为自变量的修正函数对损耗系数k进行修正。因此。在动态J-A模型中引入参数v，将上边的J-A模型进行修正，推导出适用于不同频率下的非晶合金的磁致伸缩预测模型。修正后得到的磁化过程中的能量平衡方程为： μ 0 ∫ M d H e = μ 0 ∫ M a n d H e − μ 0 ∫ k [ 1 − v ( M i r r M S ) 2 ] δ d M i r r d H e d H e − ∫ k c ( d B d t ) 2 d t − ∫ k e | d B d t | 3 / 2 d t (1) 其中，M表示磁化强度， M a n 表示无磁滞磁化强度， M i r r 为不可逆磁化强度， M S 为饱和磁化强度， H e 表示有效磁场， 、 k e 表示与涡流损耗以及异常损耗相关的参数。 从微观上看，材料的磁致伸缩主要来自于晶体场、自旋轨道和磁偶极子相互作用的耦合。从宏观上看，磁致伸缩是指材料内部的磁畴在外界激励条件下发生偏转，磁畴沿磁场方向产生较小的变形。磁畴的方向也受到外界应力的影响。当磁性材料受到应力作用时，磁畴反转的方向将发生偏转，这与克服磁晶体各向异性的应力极性相反。 磁场和机械耦合引起的振动是非常复杂的。对于磁性材料而言，磁性材料的外应力和晶格各向异性将影响其磁致伸缩系数。材料的磁畴反转主要是沿着易磁化的垂直轴方向进行。磁致伸缩应变 λ 和磁化强度M之间的关系可以被描述为： λ = 3 2 λ S ( M M S ) 2 (2) 只要J-A模型计算的磁化强度是准确的，那么相应的磁致伸缩应变就是准确的。因此，将(1)与(2)结合，建立如下磁致伸缩模型如下： d λ d B = 3 λ S M M S 2 M − M a n − c δ 1 − c k [ 1 − v ( M i r r M S ) 2 ] d M a n d H e + k c d B d t + k e δ | d B d t | 1 2 μ 0 ( α − 1 ) ( M a n − M + c δ 1 − c k [ 1 − v ( M i r r M S ) 2 ] d M a n d H e ) − μ 0 δ 1 − c k [ 1 − v ( M i r r M S ) 2 ] (3) 2.3. 模型参数的计算 粒子群算法(Particle swarm optimization， PSO)以其独特的优势被广泛应用于参数优化中 [ 13 ]。因此，本节对改进的磁致伸缩模型的相关参数进行提取计算后，用粒子群算法对参数进行优化。该算法的迭代格式简单，具有群体智能、内在并行性，可以快速收敛到最优解所在区域。 利用粒子群算法进行参数优化的过程，实际上是求解参数的最佳组合使得目标函数的值最小的过程，其参数的具体优化流程图如图3所示。 图3. 粒子群优化算法图 经过优化算法计算得到不同磁通密度下的参数，以lk101非晶合金带材为例进行讨论。如图4所示，展示了磁通密度B的波形在模型优化前后以及实验结果的对比。 图4. 优化前后与实验结果的磁通密度对比 图5为在磁通密度分别为0.8 T和1.2 T的情况下，磁滞回线的测量与模拟对比图。图6为在磁通密度分别为0.8 T和1.2 T的情况下，磁致伸缩的测量与模拟对比图。可以看到，得到的计算结果与实验测量的结果极为接近，具有较好的一致性。结果表明本文建立的模型可以实现在不同磁通密度下对非晶合金材料的磁致伸缩模拟。 由此可知，工频条件下模型模拟得到的与实验测量得到的磁致伸缩数据误差较小，完全可以作为基础数据，应用于有限元仿真模型的计算之中，实现对变压器振动噪声的模拟。 由于实验条件的限制，在较低频率范围内进行多次不同频率的测量，分别对不同频率下的数据进行分析，并完成上述测量分析的过程。这个过程中，可以得到参数值随频率变化的规律，完成对较高频率下的磁致伸缩回线的预测，实现较高频率下磁致伸缩单值曲线的模拟。 图5. 不同磁通情况下的磁滞回线测量模拟对比图 图6. 不同磁通密度时的磁致伸缩曲线实验与模拟对比图
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user: 3. 有限元仿真模型的建立 在有限元软件中建立一个与后续实验中使用的变压器的几何参数完全相同的非晶合金变压器有限元模型，如图7所示。 图7. 铁心的数值计算模型 本节采用上文中得到的利用磁致伸缩模型预测出来的磁特性和磁致伸缩特性数据，作为变压器数值模型的基本输入参数，对高频条件下的变压器有限元仿真模型进行计算分析，直观的对高频情况下的仿真进行了展示。 由图8可知，500 Hz、1000 Hz条件下铁心磁场计算中磁通密度的整体分布情况均匀，变化趋势相同，模型准确。 由图9可知，500 Hz、1000 Hz条件下铁心机械场计算中应力的整体分布情况均匀，变化趋势相同，且随着频率的增加，应力数值整体变大，模型准确。 由图10可知，500 Hz、1000 Hz条件下铁心声场计算中噪声的整体分布情况均匀，变化趋势相同，且随着频率的增加，噪声数值整体变大，模型准确。 由于噪声的分布情况还不够直观，于是，选定两个方向对声场进行多切面处理，分别是纵切面和横切面，这使得噪声的等级分布更加直观。图11中图(a)和图(b)，分别对应纵切面和横切面的噪声声压级等级分布。 图8. 铁心的磁通密度计算结果 图9. 铁心的应力计算结果 图10. 铁心的噪声计算结果 图11. 铁心噪声场多切面结果 综合考虑铁心的声场计算结果可得出，该样机的噪声辐射源主要集中在铁心两柱上侧的附近位置，且随着与铁心的距离越来越远，噪声值逐渐降低。
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user: 4. 实验验证 搭建实验平台对非晶合金铁心的振动噪声数据进行测量采集，基本结构如图12所示，振动噪声测试平台应该包括测试铁心，激励和测试线圈，信号发生器和功率放大器，功率分析仪，振动噪声检测记录装置等，并选定监测点对其进行声波采集，与模型预测的数据进行对比。 图12. 实验原理图 本文中的振动噪声实验选择与仿真模型中相同的测量点，位于铁心中心顶部，振动加速度测量点的位置如图13所示。 图13. 振动加速度测量点 选取输入频率为500 Hz激励下的磁通密度达1.2 T时，测量点的位移变化如图14所示，可知主要振动方向为Z方向，另外两个方向的振动可忽略不计。在仿真数值模型中，利用测量的磁特性以及磁致伸缩单值曲线，可以得到与实验测点位置相同的三维截点处的位移测量值如图15所示。 图14. 测量点的位移变化 图15. 三维截点处测得的位移变化图 综合图14和图15，可以了解到，在实际测量和采用模型预测出的磁致伸缩数据建立的有限元仿真模型所得到的位于参考点的位置处的位移变化趋势是一致的。因此，预测模型是准确的，可以用于对实际工程应用的仿真。 在仿真数值模型中，选取几个噪声测量点，测量点位置如图16所示。 图16. 噪声测量点的分布图 记录其噪声值，同时在实验时，利用噪声测量仪测量相应位置的噪声值，测量值与模拟值对比如表1所示。 Table 1 The noise value at the measuring poin 测量点 测量值(dB) 模拟值(dB) 1 59.6 60.3 2 56.2 57.2 3 57.6 58.2 表1. 测量点处的噪声值 由表1可知，将磁致伸缩模型计算得出的数据结果用于对变压器的有限元仿真，可以充分的实现对振动噪声的模拟。
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user: 5. 结论 本文建立的非晶合金的磁致伸缩预测模型，可以用于计算不同频率不同激励下的非晶合金磁致伸缩数据，在预测模型数据的基础上，建立了一个非晶合金变压器有限元模型进行振动噪声分析，并通过搭建不同频率下的非晶合金变压器的磁致伸缩测量实验系统，对不同频率下的磁特性与磁致伸缩特性进行实验测量分析。将测量结果与模型计算结果进行对比发现，随着频率的升高，铁心的振动噪声在逐渐增大，且最终噪声的误差小，论证了磁致伸缩预测模型的准确性，这对工程实践具有一定的指导意义。
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user: 摘要 举办创新型竞赛是目前培养大学生创新意识和能力的重要途径。首先，采用泊松回归模型以及二阶聚类算法分析大学生面临竞赛选择时的影响因素，得到学校提供的科研条件、学校的奖励政策、周围同学的参与度、专业的相关程度、对个人能力提升程度以及国家政策的支持力度是影响大学生竞赛选择的显著因素，并且划分的三类人群对这些因素的重视程度存在差异。其次，采用配对样本t检验比较大学生参加创新型竞赛前后创新能力的差异，发现创新型竞赛对大学生创新能力的促进作用主要表现在知识水平、产出能力和学习能力三个维度。最后，根据研究结论从竞赛、学校和学生三个角度提出相应的建议。
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user: 1. 引言 十九大报告指出要建设创新型国家，开启全面建设社会主义现代化国家的新征程，坚定实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略。培养创新型人才是建设创新型国家的关键，创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。目前，对学生实践能力和创新意识的培养已经成为了各个高校的重点工作，但基于创新型竞赛对高校学生创新意识培养作用的评价标准及影响评估的研究却少有。期刊论文一般从影响因子、即年指数、载文量等指标来评价其影响力和期刊水平，而竞赛评价主要从竞赛学科、举办频数、举办目标、举办形式、评审标准、社会评价等指标建立评价体系来评价创新型竞赛对学生创新意识的培养作用。因此，建立科学合理的竞赛分类标准和评价体系，不仅可以为高校学生选择竞赛项目提供合理化的参考标准，还可以在一定程度上为各类竞赛扶持政策和奖励政策的制定提供有效的理论支撑。