DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着城市规模不断扩大，城市人口迅速增长，人们的社会经济活动、文化交流活动也日趋频繁，在各类大型公共场所的群体活动规模和频次日益增加。在举行节假日集会和大型公共文化活动时，各个重要交通枢纽行人高度聚集，因密集人群的相互拥挤和交织诱发的踩踏事故时有发生，不仅给社会带来巨大经济损失，而且对人们的生命造成威胁。据不完全统计，近十年来，全世界平均每年有超过2000人是在大规模群体聚集活动事故中死亡。 目前，行人流动力学模型主要分为两类：第一类是建立于传统流体力学理论基础上的宏观模型 [ 1 ]，该类模型能够直观上把握行人流的整体特性，却难以刻画行人流的局部特性。第二类是考虑个体行为的微观模型(如社会力模型 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]、格子气模型 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 和元胞自动机模型 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 等)，它以行人在人群中的个体特征作为分析对象，此类模型仿真度较高，且易发现产生复杂行为的机理。因此，构建合理的微观模型已成为行人流领域乃至双向流领域中最简单、最常见的方法，被许多学者广泛研究。比如：Takimoto 等人 [ 5 ] 发现对双向行人流间设置分割线可有效提高流量，导致临界密度增大。Fukamachi等人 [ 6 ] 考虑行人的侧身效应对双向行人流的影响，结果表明侧身行为能够有效地缓解阻塞的发生。随着双向行人流研究的深入，许多学者还针对不同环境下行人行为方式及行人运动特征等情况进行了研究。如郑美容 [ 11 ]、岳昊 [ 12 ] 等基于元胞自动机对双向行人交通流人员疏散行为进行了模拟研究，为疏散策略的选择提供了一些参考数据。 事实上，在双向行人流中经常会出现商家开业庆祝活动、街头卖艺、市民吵架等行为，我们将其称为吸引源，行人会根据自身兴趣选择性地靠近吸引源区域，吸引源所在的范围称为吸引源核心区域，周围人群可以通过吸引事件本身的影响力获得吸引源存在的范围，我们称为吸引源边缘区域。在正常情况下，受潜意识影响，双向行人流会出现分层现象，左、右行人会在各自的空间运动，类似于两个独立的单向流，从而导致双向行人流不易发生拥堵；当有吸引事件发生后，原有的动态平衡将被打破，距离吸引源较近的行人会在兴趣的驱使下逐渐靠近吸引源，这部分行人或许会穿过分界线，与正常行走的行人产生碰撞，造成行人流对冲，从而容易产生拥堵甚至发生踩踏事件。 迄今为止，国内外关于吸引源影响下的行人疏散特性研究 [ 13 ] 主要集中在行人行走方向的不同以及心理因素等问题 [ 14 ] 对疏散效率的影响，比如：行人在疏散过程中路线选择的不同 [ 15 ] 以及行人密度增大时出现的排队问题 [ 16 ] 对疏散效率产生的影响；紧急情况下行人不确定的合作行为 [ 17 ] [ 18 ] 或者偶然发生的行人暴力行为 [ 19 ] 等对行人疏散效率都有一定的影响；在双向流中行人发生团队移动现象 [ 20 ] [ 21 ] 以及在视野受到限制的情况下 [ 22 ] 行人的疏散效果等。 本文的研究区别于国内外对吸引源影响下行人不同特征的讨论，主要以吸引源自身特征为主，研究吸引源位于通道中心位置、通道中靠近上方墙壁位置、通道中靠近入口位置时对行人疏散效率的不同影响，在此基础上，逐渐增大吸引源的影响范围，观察行人的运动特征以及疏散效率与吸引源的位置和影响范围大小的关系。此结果为吸引源的研究提供进一步的理论指导。
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user: 2. 模型 2.1. 基本模型 模型建立在 ( L + 2 ) × ( W + 2 ) 的二维离散元胞网格系统，如图1所示，L和W分别表示通道的长度和宽度，假设在一个狭窄通道内出现街头卖艺、市民吵架等具有吸引效应的事件时，疏散空间上、下两侧为墙壁，左、右两侧为出口，采用封闭边界条件，即开始仿真后不再有新的行人进入疏散空间。不同方向的行人被一条虚拟的分割线隔离开，行人可以越过分割线，红色、黄色和黑色带箭头的实心圆分别代表向左、向右移动和进入吸引源边缘区域的行人，黑色实心矩形代表进入吸引源核心区域的行人，黄色实心圆代表吸引源。根据吸引源的影响范围，这里将整个空间划分为吸引源核心区域 π R c 2 、吸引源边缘区域 π ( R e 2 − R c 2 ) 和正常区域 L W − π R e 2 ，其中吸引源核心区域半径为 R c ，吸引源边缘区域半径为 R e 。 图1. 模型示意图 为了简化模型，将吸引源核心区域定义为二维正态分布： f ( x ， y ) = e − ( x − m ) 2 + ( y − n ) 2 2 σ 2 (1) 其中 ( m ， n ) 为吸引源的位置坐标， σ 2 为正态分布方差，取 2 σ 为吸引源核心区域半径，即 R c = 2 σ ；吸引源边缘区域定义为以 R e 为半径的圆。 2.2. 收益值计算 本文在动态参数模型的基础上，引入默认方向收益、出口收益、墙壁收益、吸引源核心区域收益和吸引源边缘区域收益，建立了一个基于行人移动收益矩阵的扩展元胞自动机模型。行人移动邻域采用Moore型邻域，在每个时间步长内，行人可以选择向四周八个位置移动或者原地等待，如图2(a)所示如d2、d8表示向前、向后移动，d4、d6表示向左、向右移动；每个邻域内的移动收益组合成行人移动收益矩阵，如图2(b)所示。行人移动收益矩阵定义为： A i j = ( 1 − n i j ) [ λ F i j + λ 2 G i j + ( 1 − λ ) ( D i j + E i j + L i j ) ] (2) 其中 ( i ， j ) 为行人的移动邻域， D i j 、 E i j 、 F i j 、 G i j 、 L i j 分别为默认方向收益、出口收益、吸引源边缘区域收益、吸引源核心区域收益和上下边界收益， λ 表示区域控制参数， λ = 0 表示行人在正常区域， λ = 2 表示行人进入吸引源影响区域。当行人位于吸引源边缘区域时，行人受到的吸引源收益逐渐增大，行人按照吸引源边缘区域收益和核心区域收益移动；行人在正常区域内时按照默认方向收益移动；行人位于出口邻域内时，行人按照出口收益移动；行人在上下边界附近时按照上下边界收益移动。 η i j 表示元胞 ( i ， j ) 是否被墙壁或者其他行人所占据， n i j = 1 时表示该元胞被占据， η i j = 0 时表示该元胞为空。 图2. (a) 行人移动邻域；(b) 行动移动收益矩阵 2.2.1. 出口收益 当行人位于出口附近时，该元胞对行人的吸引力为正无穷大，行人尽可能地通过出口离开疏散空间，出口收益 E i j 定义为： E i j = { + ∞                                 ( 元 胞 ( i ， j ) 为 出 口 ) 0                                                                                           ( 其 他 ) (3) 2.2.2. 吸引源收益 当行人进入吸引源边缘区域时，使用吸引源边缘区域收益和吸引源核心区域收益决定行人行走方向。当通道内有吸引源事件发生后，处于吸引源边缘区域附近的行人首先根据吸引源边缘区域收益决定行人继续进入吸引源或是离开吸引源沿默认方向行走。为了更准确地描述行人靠近吸引源时的方向选择，引入吸引源核心区域收益，即行人与吸引源中心位置的距离等于吸引源核心区域范围大小时，选择停止前进驻足观看或者转变方向继续沿默认方向前进。当行人继续进入吸引源核心区域时，则该行人的移动收益矩阵中增加吸引源核心区域收益，以此来决定行人的下一步行走方向。 2.2.3. 默认方向收益 当行人位于正常区域时，按照默认方向收益移动。默认方向收益 D i j 定义为： D i j = { 1                                 ( 与 移 动 规 则 符 合 的 元 胞 ) 0                                                                                                     ( 其 他 ) (4) 这里将行人分为两类，如表1：第一类行人表示未看到吸引源的行人，按照默认移动方向运动；第二类行人表示看过吸引源但没有兴趣并准备离开的行人，继续沿之前默认方向移动，即位于上半部分的行人朝左移动，位于下半部分的行人朝右移动。 Table 1 Pedestrians categor 行人分类 描述 D i j 取值 第一类行人 按照初始方向移动 上方行人朝左移动 下方行人朝右移动 第二类行人 沿之前默认方向移动 上半部分朝左移动 下半部分朝右移动 表1. 行人类别 2.2.4. 上下边界收益 当行人位于上下边界附近时，该边界元胞对行人的吸引力为负无穷大，行人会躲避上下边界附近，转换方向行走。上下边界收益 L i j 定义为： L i j = { − ∞                         ( 元 胞 ( i ， j ) 为 上 下 边 界 ) 0                                                                                         ( 其 他 ) (5) 2.3. 疏散规则 模型更新采用随机序列串行机理，行人移动规则如下： 1) 初始化仿真环境，行人随机均匀分布在疏散空间内，同时在通道内不同位置设置吸引源。 2) 计算每个行人的移动收益矩阵，行人按照最大收益值对应的方向移动。如果最大收益值对应的方向存在墙壁或其他行人，则按照第二大收益值对应的方向移动。如果行人移动收益矩阵中同时存在多个最大值，随机选取一个方向进行移动。 3) 更新所有行人位置。 4) 当行人到达出口时，移除该行人。 5) 重复以上步骤直到所有行人离开空间。
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user: 3. 模拟结果与讨论 初始时刻，行人以一定的密度 ρ = N / ( L × W ) 随机地分布在通道中，消除初始位置的随机性对结果的影响，疏散时间T定义为系统内所有行人离开通道时的时间总步数，均为20个样本平均的结果。如无特殊说明，相关参数取值为： L = 40 、 W = 20 ，研究不同位置的吸引源以及吸引源影响范围的大小对行人疏散效率的影响，忽略行人之间吸引源信息传播的影响。本文规定Case 1代表吸引源在通道中心处、Case 2代表吸引源在通道中靠近左边出口处、Case 3代表吸引源在通道中靠近上方墙壁处。 图3给出了低密度时，吸引源位置不同的情况下行人疏散过程中的时空演化斑图，随着系统演化的进行，当行人遇到吸引源时，移动收益矩阵中增加了吸引源收益从而改变行人运动方向逐渐形成拥堵。Case 1、Case 2、Case 3三种情况下，吸引源影响范围越大，行人疏散过程中产生的对流现象越多，拥堵情况越明显，Case 2、Case 3在疏散后期更容易造成拥堵。此外，Case 3行人越容易在吸引源核心区域形成拥堵，造成疏散效率的降低。 图3. ρ = 0.5 的时空演化斑图。(a) Case 1 R e = 7 ；(b) Case 1 R e = 5 ；(c) Case 2 R e = 7 ；(d) Case 2 R e = 5 ；(e) Case 3 R e = 7 ；(f) Case 3 R e = 5 图4给出了高密度时，吸引源位置不同的情况下行人疏散过程中的时空演化斑图。如图所示：Case 1、Case 2、Case 3三种情况下，行人之间产生的对流行为比低密度情况显著增多，导致疏散效率明显降低，Case 2行人的拥堵现象较早发生于Case 3的情况。而且因为行人密度较大，吸引源核心区域更容易发生行人拥堵情况。 图5给出了Case 1、Case 2、Case 3三种情况，吸引源影响范围不同情况下的疏散时间T与 ρ 的关系。由Case 1的密度曲线知，在不同密度区间，不同的吸引源影响范围对疏散时间的影响不同。当 ρ ≤ 0.3 时， 图4. ρ = 0.9 的时空演化斑图。(a) Case 1 R e = 7 ；(b) Case 1 R e = 5 ；(c) Case 2 R e = 7 ；(d) Case 2 R e = 5 ；(e) Case 3 R e = 7 ；(f) Case 3 R e = 5 图5. 吸引源边缘半径 R e = 5 ， 7 下三种情况的疏散时间T与密度 ρ 的关系图 疏散时间相差不大，低密度情况下，行人较为稀疏，可以顺利通过吸引源，发生拥堵的可能性较小。随着行人密度逐渐增大，当 ρ ≥ 0.3 时，不同密度区间，吸引源影响范围不同，疏散时间亦不相同。当 0.3 ≤ ρ ≤ 0.5 时，随着吸引源影响范围的逐渐增大，行人越难以通过吸引源，疏散时间明显持续增加。当 R e = 7 时，疏散时间最长。 ρ ≥ 0.5 后，不同吸引源影响范围下的疏散时间发生显著变化，影响范围越大，疏散时间越长。 由Case 2、Case 3的密度曲线知，当 ρ ≤ 0.3 ，所需疏散时间随密度增大而增加，在低密度下，行人之间发生拥堵可能性较小，行人大部分可以顺利通过吸引源。 0.3 ≤ ρ ≤ 0.6 时，疏散时间随密度变化不明显，当 ρ ≥ 0.6 时，随着吸引源影响范围的增大，疏散时间有明显增加，在高密度情况下，吸引源位置处在通道中靠近左边出口处以及通道中靠近上方墙壁处时更容易形成拥堵。
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user: 4. 结论 本文在元胞自动机模型的基础上，考虑通道中存在吸引源时对行人疏散效率的影响，建立了包含吸引源存在的元胞自动机模型。数值模拟了吸引源位置、吸引源影响范围等因素对行人疏散效率的影响。结果表明：1) 吸引源中心位于通道中靠近上方墙壁处以及靠近左边出口处时，行人较难以通过吸引源导致疏散效率降低；2) 吸引源影响范围越大，更容易造成行人的拥堵以及行人对流现象的发生。因此建议吸引源尽量位于通道中间位置，且吸引源影响范围不宜过大，从而提高通道整体的疏散效率。
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user: 摘 要 公交满意度是衡量公交系统设计和管理合理性的重要指标。本文从个人属性、出行信息、公交信息化、配套设施和服务质量等五个方面出发，基于贝叶斯网络，揭示它们与公交满意度之间关系，并计算这些影响因素的重要性程度。使用SPSS Modeler对南通新城区和老城区调查数据进行分析，发现它们的社会经济属性、出行目的和公交满意度具有显著地差异，提出了针对不同城区的改善方案。最后，将贝叶斯网络与TAN、Markov等模型相对比，发现该模型对于分类数据有较好的拟合能力，对样本分类的准确率也更高。 关键词 :公交满意度，贝叶斯网络，SPSS Modeler Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 如何科学提高公交的服务水平，将居民出行从私家车转向公交，是解决城市交通问题的有效途径。城市居民是否优先选择公交出行，主要取决于公交的满意度高低，其因素涉及居民自身的基本属性、公交系统状态、车内状态、车外状态、交通信息化程度和运营状态等各个方面。因此，亟待研究公交满意度的变化特征及其原因，在对其影响因素分析基础上，揭示公交满意度的内外因素对其影响程度，为如何调整公交服务水平提供科学的依据。 目前，国内外众多学者关注公交满意度研究，主要如下：巩丽媛 [ 1 ] 运用非集计模型理论建立公交乘客满意度模型，采用模糊评价方法对济南公交服务进行评价。胡国兵 [ 2 ] 等采用四分图模型，从时间调控、线路安排、服务质量等方面的满意度进行打分测评，从而建立公交满意度的评价体系。陈明伟 [ 3 ] 利用层次分析法和模糊综合评定法，对整个城市公交线路逐条分析，评价出城市公交系统的满意度。彭晗 [ 4 ] 等在分析乘客需求特征的基础上，根据指标体系设计原则，构建了科学全面实用的乘客满意度评价指标体系。苟蕾 [ 5 ] 等运用交叉列联表的独立性检验，因子分析方法，得到影响乘客满意度的五个主要因子。张磊 [ 6 ] 及刘亚坤 [ 7 ] 均以乌鲁木齐市公交运营线路为研究对象，使用模糊数学法对调查结果进行分析，对常规公交服务水平进行合理定量评判。胡晓伟 [ 8 ] 等从乘客满意度的角度出发，利用结构方程模型进行评价指标的筛选，从公交运营者和出行者两方面确定评价模型变量。欧阳剑 [ 9 ] 等利用朴素贝叶斯分类法分析调查数据，建立候车时间、步行时间和乘车环境满意度等9个属性与乘客总体满意度之间的满意度模型。霍月英 [ 10 ] 等建立一个快速公交系统的顾客满意度模型，以有序Logistic回归作为建模方法，发现在住房位置和长椅的可用性对顾客满意度的影响很大，乘客的社会经济特征对顾客满意度有很大的影响。李琼 [ 11 ] 等利用结构方程模型进行数据分析，建立由感知质量、感知价值和乘客期望等潜变量构成的结构方程模型。由上可知，现有公交的满意度研究尚未深入揭示居民个人属性与公交信息化、配套设施和服务质量之间关联性，并且已有研究侧重量化这些影响因素与公交满意度之间关联性，没有深入刻画数据不完备与它们之间状态转移耦合关系，与实际应用存在一定差异。 贝叶斯网络是表示变量之间的概率联系的网络模型，将该方法引入公交系统满意度评估中，它能在不确定的因素下利用可视化的图形进行表示影响因素与满意度之间状态转移关系，从而达到预测和决策的目的，不仅能够真正有效地处理不完整的数据，同时它能有效地避免对数据的过度拟合。综上所述，本文在分析公交满意度的影响因素基础上，从出行居民个人状况、居民出行的基本情况、交通信息化水平、公交附属设施和公交服务质量这五个方面出发，基于贝叶斯网络挖掘影响因素和公交满意度之间关联性，并通过比较贝叶斯网络与其它模型的分类正确率，从而验证模型的有效性。
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user: 2. 数据来源及描述性统计 数据来自南通市人民政府于2013年委托地方院校调查新城区和老城区公交满意度所得问卷。调查问卷设计如表1所示，调查内容包括个人特征及出行特征、居民对公交系统的感受两部分，涉及个人基本属性、出行活动、交通信息化水平、附属设施、服务质量以及满意度评价六方面，总共22个调查指标。 Table 1 Questionnaire design and basic attribute 类别 因素 取值范围 个人状况 性别 男、女 年龄 18岁以下、18~25岁、26~35岁、36~45岁、46~60岁、60岁以上 教育状况 小学及小学以下、初中、高中、中专、大专及以上 职业 学生、工人、公务员、事业单位职员、公司职员、私营个体、无固定职业及离退休人员、其他 收入 无收入、2000元以下、2000~5000元、5000~10，000、10，000元以上 出行状况 一周内乘坐次数 5天或以上、3~4天、1~2天、好几周才、一次、其他 换乘次数 0次、1次、2次、3次、3次以上 实际步行时间 0~5分钟、5~10分钟、10~20分钟、20分钟以上 实际候车时间 0~5分钟、5~10分钟、10~20分钟、20分钟以上 实际乘车时间 0~15分钟、15~30分钟、30~45分钟、45分钟以上 交通信息化水平 线路信息获取难易 非常容易、一般、不容易 线路信息获取方式 朋友咨询、网络咨询、公交查询系统、电话相关部门、其它 电子站牌利用率 非常大、一般、不大 站牌清晰程度 非常清晰、一般、不清晰 公交附属设施 公交专用道利用率 高、中、低 站台方便程度 高、中、低 公交服务质量 驾驶员服务态度 很满意、一般、不满意 车厢设施 很满意、一般、不满意 车内卫生 很满意、一般、不满意 车内治安 很满意、一般、不满意 高峰拥挤 很满意、一般、不满意 公交系统满意度 总体评价 很满意、一般、不满意 表1. 调查问卷设计及基本属性 通过对调查数据校对核验和筛选后，最终获得了1216个有效个体样本，其中新城区有效个体样本669个，老城区有效个体样本547个(图1)。对样本进行整理分析后，发现新城区和老城区所获得的样本在总体上保持着高度的一致性，但在某些因素方面也存在着一定的差异，如：新城区乘客较老城区相比向年轻化发展，大多集中在18~25岁；同时，新城区乘客学历较老城区有了较大的提高，有70%的乘客学历集中在大专及大专以上。这些属性属于乘客的个人状况的因素，对于公交系统满意度也有着一定的影响。因此，应该区分新老城区居民的公交满意度差异，据此改善公交服务水平。 图1. 新老城区居民的总体特征
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user: 3. 公交满意度特征分析的贝叶斯网络模型构建 根据贝叶斯网络的基本原理，构建公交满意度特征分析模型的核心在于节点变量定义、确定各条件和决策变量的取值范围及先验概率分布、结构学习和参数学习四部分，主要步骤如下。 步骤1：变量节点定义。共有 n + 1 个节点变量 X = { X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n } ∪ { X n + 1 } ，分为n个条件和1个决策变量节点，其中条件变量为22个调查指标，决策变量是公交满意度的调查结果。 步骤2：汇总n个条件和1个决策变量节点的取值范围及它们之间先验概率分布。 步骤2.1：查找任意变量 ∀ X i ∈ X 的取值范围 V a l ( X i ) = [ X min i ， X max i ] ，根据专家知识，对之进行离散化处理，共有K个特征取值状态空间为 ( x i 1 ， x i 2 ， ⋯ ， x i K ) ，其中： x i j = X min i + ( j − 1 ) * [ X max i − X min i ] / K 。 步骤2.2：计算变量 ∀ X i ∈ X 取值状态 x i j 的概率 p ( x i j ) = C o u n t ( x i j ) / ∑ j = 1 K C o u n t ( x i j ) ，以及两个变量 ∀ X i ∈ X 和 ∀ X j ∈ X 取它们不同状态值之间的先验概率分布 p ( x i j / x j j ) = C o u n t ( x i j ) / C o u n t ( x j j ) ，其中 C o u n t ( · ) 表示事件 · 在样本集D出现的次数。 步骤3：构建公交满意度特征分析的贝叶斯网络各节点之间拓扑结构，描述其涉及个人基本属性、出行活动、交通信息化水平、附属设施、服务质量以及满意度评价六方面和公交满意度之间因果关系。 步骤3.1：采用K2算法，在训练集上进行无监督的机器学习，得到初始网络结构； 步骤3.2：利用专家的先验知识，基于条件独立性检验方法，若任意两个结点 X i 和 X j 之间相互依赖，存在有向边相连接 p ( X i / X j ) ≠ ∅ ，对网络结构进行微调。 步骤3.3：检测获得调整后的网络结构是否符合要求，若满足要求，输出公交满意度特征分析的贝叶斯网络结构图S；否则返回步骤2.3.2，继续微调网络结构。 步骤4：在上述网络结构基础上，利用最大似然估计方法，估计公交满意度的影响因素和评价结果之间条件概率分布表。 步骤4.1：将先验分布和似然函数相结合，估计参数 θ = ∏ i = 1 n p ( X i | X n + 1 ) 。 步骤4.2：令 θ 的分布为Dirichlet函数， θ 的似然函数为 L ( θ | X ) = P ( X | θ ) = ∏ k = 1 r i ∏ i = 1 n P ( X i | θ i ) = ∏ i = 1 n ∏ j = 1 K P ( x i j | θ i j ) ，又由于 L ( θ i j | X ) = P ( X | θ i j ) = ∏ k = 1 r i θ i j k N i j k ，根据 ∂ ( L ( θ | X ) ) ∂ θ = 0 ，计算 θ = N i j k / ∑ k = 1 r i N i j k ，其中： r i 为 X i 的取值数目； N i j k 为节点 X i 取值第k个值时，在父节点取值第j个值的数量。 步骤4.3：根据上述公式推导过程，可计算它们之间条件概率。 p ( X n + 1 / X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n ) = p ( X n + 1 ) × ∏ i = 1 n p ( X i | X n + 1 ) p ( X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n ) 在上述基础上，根据预测客流或行驶时间的概率高低，预报公交环境变化，并进行反向推理其外部环境可能的变化原因，为公交动态调度提供决策数据支撑。
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user: 4. 实证分析与政策反馈 采用SPSS Modeler的贝叶斯网络工具箱对调查问卷数据进行分析，选择合适的贝叶斯网络模型，计算影响公交满意度的重要性程度，得出这些影响因素与公交满意度之间概率推理关系，为公交系统改善提供政策反馈。 4.1. 模型选取 贝叶斯网络模型的种类众多，选取TAN算法、Markov算法和Markov-FS算法三种模型进行评估进而选择最佳预测模型，由图2可知：TAN模型与Markov、Markov-FS模型都生成了相似的结果，从训练数据来看TAN模型具有较好的准确率，从测试数据来看Markov模型具有很好的准确率，而Markov-FS算法模型具有更高的预测准确率。因此，本文选取Markov-FS分析公交满意度，具体的正确率结果如表2所示。 图2. 各模型预测准确率比较图 Table 2 Prediction accuracy and consistency of each mode TAN Markov Markov-FS 一致性 训练 测试 训练 测试 训练 测试 训练 测试 正确率 81.62% 75.21% 78.53% 80.34% 76.89% 83.76% 81.26% 87.18% 错误率 18.38% 24.79% 21.47% 19.66% 23.11% 16.24% 18.74% 12.82% 表2. 各模型预测准确率及一致性 4.2. 影响公交满意度的因素重要性程度分析 如图3所示，公交满意度的影响因素重要性程度从高到低前4名依次为公交电子站牌利用率、公交专用道利用率、站台上下车方便度、车内设施以及车内卫生，计算结果符合直观分析，因为： 1) 城市电子公交站牌投入使用以来为乘客提供了大量的便利，给乘客合理安排乘车提供了基础，因此公交电子站牌利用率成为影响公交系统满意度的重要因素。 2) 公交专用道利用率是影响公交满意度的重要因素，重要性高达26.51%。站台上下车便捷程度也起到了重要作用，其重要性为17.3%。 3) 车内卫生以及车内设施也是影响乘车体验的重要因素，公交公司要提高自身的服务意识，紧抓卫生，组织公交驾驶员的培训活动，及时更新车内设施，从而更加直接的提高满意度。 此外，由于南通市新老城区居民组成差异较大，故它们关注的公交满意度影响因素也稍微不同，图3中的两者公交满意度的因素重要性差异决定了改善公交满意度的政策反馈也应该稍微差异，主要如下： 图3. 新、老城区各因素重要性比较 4.3. 影响公交满意度的各因素之间因果关系分析 影响公交满意度的各因素之间因果关系如图4所示： 图4. 基于TAN算法的贝叶斯网络预测图
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user: 5. 总结 本文通过贝叶斯网络对公交满意度的影响因素以及产生原因进行深入的剖析，以南通市问卷调查所得数据为基础，分析其影响因素，得到了公交电子站牌利用率、公交专用道利用率、站台上下车方便度、车内设施以及车内卫生对公交系统满意度有较大影响的结论。同时，将新、老城区各因素重要性作比较，给出了针对不同城区的解决措施。最后，将TAN作为贝叶斯分类器的情况和将Markov相结合的情况作了比较，从而验证模型合理性。本研究可以为交通管理部门以及公交公司等提出合理的决策方案，对提高公共交通选择率，缓解城市交通压力有较大的帮助。
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user: 摘 要 海滩是一个适合休闲度假的圣地，堆沙堡也就成为了很多沙滩游客的娱乐活动之一，那么，怎样才能堆建一个成功的沙堡并使其保存得更为长久呢？本文针对这一目标，从搭建沙堡的材料配比方面入手，构建了液桥模型来确定最佳的水沙混合比。从而在搭建材料上保证沙堡搭建成功并保存得长久。 关键词 :沙堡，液桥模型，毛细力，Young-Laplace方程 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 堆沙堡是沙滩游客的娱乐活动之一，沙堡工作的核心其实在于沙子和水之间的混合比例，太少的水无法粘结沙子，太多的水不能固定成形。阿姆斯特丹大学的Daniel Bonn通过实验发现最好的比例是99%的沙子和1%的水，然而水沙比1:99在实际生活中很难实现。 栾茂田等 [ 1 ] 基于等径颗粒间液桥的受力分析来建立液桥桥面的弯液面方程，由于考虑了固液接触角，其弯液面方程由3个几何条件联立确定，是一个高度非线性的方程组，不能直接得到其解析解，需要通过数值分析的方法求得解析解。张昭等 [ 2 ] 等人在液桥毛细力演化规律的探索中对于液桥体积也是采用迭代的方式计算。 本文在栾茂田等人的基础上进行改进，不考虑固液接触角，得到简化后的弯液面方程，再利用定积分求得液桥体积，以曲率半径为中间变量，得到液桥体积和液桥毛细力的关系，从而可以求得液桥毛细力形成和破裂时的水沙比，并进一步在该范围内求得最佳的水沙比。 本文通过探究颗粒间的液桥毛细力和液桥体积来确定最佳的水沙混合比，为Daniel Bonnie的实验提供一定的理论依据，并且给出现实情况下容易实现的最佳水沙混合比。从搭建沙堡的材料配比方面着手，使沙堡保存更为长久，以此增加沙滩度假游客的趣味性，使他们得到堆建沙堡成功的自豪感与满足感，吸引大家前去动手参与活动，提高动手能力，除此之外，堆建沙堡也是一项团体活动，可以在活动中促进大家合作，培养人际沟通能力与合作能力，通过研究出来的水沙混合比，也能给沙雕艺术材料的配比提供一定的理论基础。
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user: 2. 数据来源与模型假设 为简化模型，本文做出以下假设： 1) 每个沙子都被认为是大小相等的球体； 2) 认为与毛细力相比，重力可以忽略不计； 3) 不考虑沙子颗粒的浮力。
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user: 3. 最佳水沙混合比的模型建立 3.1. 毛细力的形成过程 一堆干沙子之间由于没有吸引力所以是不成形的，我们常常是将沙子与水混合，才能捏出形状。这是因为当沙子和水混合之后，附着在沙子颗粒间的水分子，其颈部表面存在着一种促使液面收缩的力，称之为表面张力。同时还存在着基质吸力，这两种力共同构成了液桥毛细力。液桥如图一所示一堆干沙子之间由于没有吸引力所以是不成形的，我们常常是将沙子与水混合，才能捏出形状。这是因为当沙子和水混合之后，附着在沙子颗粒间的水分子，其颈部表面存在着一种促使液面收缩的力，称之为表面张力。同时还存在着基质吸力，这两种力共同构成了液桥毛细力。液桥如图1所示。 图中的蓝色部分表示液桥，它可看作是由两个弧面与两个固体颗粒围成的。液桥中带有阴影部分的椭圆形为液桥颈部，其表面存在着一种与液面相切而与边界线相垂直的促使液面收缩的力，称之为表面张力，还存在促使颗粒之间相互吸引的基质吸力，这两个力共同构成液桥毛细力，以颈部为例，其毛细力如图2所示。 图1. 液桥形状图 图2. 液桥毛细力图 由图2可知，水分子对沙子颗粒有相互吸引的作用。若水过多，则沙子的吸水量过大，会使其表面张力强度下降，沙子就撑不住彼此而坍软，这也是沙雕很注重排水的主要原因。若水过少，则沙子的吸水量多小，导致表面张力很小。 因此，寻求一个合适的水沙混合比是非常必要的，通过张昭等人的研究发现，液桥毛细力与液桥体积有着很大的关系，液桥体积最大和最小时分别对应着毛细力的形成和断裂状态，并且在这个范围内，液桥毛细力随液桥体积的增大呈先增后减的趋势，所以液桥毛细力势必会有一个最大值。液桥毛细力最大时对应的水沙比就是我们要寻找的最佳水沙比 3.2. 液桥毛细力建立 由gorge法可知，液桥毛细力是由作用在两个沙子之间液桥颈部截面内的基质吸力 φ 与其截面周上的表面张力 γ 共同产生，可得到液桥毛细力 f q 的表达式如下： (1) 由Young-Laplace方程可推导得到基质吸力 φ 和表面张力 γ 的关系，如下： φ = γ ( 1 r 1 − 1 r 2 ) (2) 可进一步得到液桥毛细力的表达式: f q = π γ r 2 ( r 1 + r 2 r 1 ) (3) 3.3. 液桥体积模型建立 由栾茂田等 [ 1 ] 人对液桥弯液面方程的建立和求解得到启发，如图3所示，将弯液面方程表示如下： 图3. 弯液面方程推导图 图中S区域为一个直角三角形，根据勾股定理可构造弯液面方程如下: x 2 + ( r 1 + r 2 − y ) 2 = r 1 2 (4) 将等式移项去括号等变形处理，可得到如下解析式： f ( x ) = r 1 + r 2 − ( r 1 2 − x 2 ) (5) 得到弯液面方程后，可将液桥体积表示成弯液面绕x轴旋转一周与接触颗粒的体积之差，如图4所示： 图4. 液桥体积推导图 图中 d 是颗粒间距的一半， β 是液体的填充角。则得到液桥体积如下： V q = ∫ − ( d + R − R cos β ) d + R − R cos β π [ f ( x ) ] 2 d x − V 1 − V 2 (6) 由数学知识，可得球冠的体积 V 1 ， V 2 为： { V 1 = π ( R − R cos β ) ( 3 ( R sin β ) 2 + ( R − R cos β ) 2 ) 6 V 2 = V 1 (7) 由数学知识，两个圆相切，切线只有一条，且连接圆心和切点的连线一定是垂直于切线的，所以图中一定有点 O ， O 2 ， P 三点共线，由三角形相似，则有 R cos β R + d = R R + r 1 ， R sin β r 1 + r 2 = R R + r 1 (8) 再根据 ( R cos β ) 2 + ( R sin β ) 2 = R 2 ，可得到颗粒间距一半 d 与两个曲率半径的关系，如下： (9) 所以联立以上各式可得到液桥体积的最终表达式如下： V q = ( 2 x 3 r 1 ( r 2 + r 1 2 ) * R 1 2 + x 3 3 R 3 − π R 2 ( R 1 − x 3 ) ( 2 r 2 − 2 x 3 R 1 + R 1 2 ) 3 ) R 1 3 (10) 其中 R 1 = R + r 1 ， r = r 1 + r 2 ， x 3 = R 2 + 2 r 1 r 2 ， R 为颗粒半径。可以看出，液桥体积如果不考虑固液接触角，最终只与曲率半径 r 1 ， r 2 有关。 3.4. 含水量模型建立 查阅资料得到含水量与液体体积的关系 [ 3 ] 表达式如下： V q = 8 π ρ s R 3 3 n c ρ ω (11) 式中， ρ s 为沙子密度； ρ 为海水密度； n c 为配位数，常取值8， ω 为含水量。 根据含水量，可以得到水沙的比例为： p ω = ω 1 − ω (12) 结合(9)和(10)式，得到液桥体积和水沙比的关系为： p ω = 3 n c ρ V q 8 π ρ s R 3 − 3 n c ρ V q (13)
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user: 4. 最佳水沙混合比的液桥模型求解 这里我们选取了4种不同颗粒半径的沙子。 步骤一：利用matlab求解，以曲率半径 r 1 ， r 2 为自变量，采用暴力搜索的方法，得到不同液桥体积下对应的毛细力，关系如图5所示： 图5. 液桥毛细力与液桥体积的关系 毛细力随液桥体积呈现先增后减的趋势，与张昭等人的研究结论相符合。也进一步验证我们的推导是正确的。 步骤二：选取沙子半径 R = 7 × 10 − 5 ，绘制其毛细力与含水量的关系曲线。 由图6可以看出，有3个关键点，分别是A (0.058， 0)，P (0.072， 210)，B (0.0921， 0)。很显然，A，B两点分别对应着液桥毛细力的形成和断裂。P点是液桥毛细力最大的状态。由该图可以看到，毛细力随含水量的增加是呈先增后减的一个趋势，当颗粒吸水达到饱和后，毛细力便达到了最大值，随着含水量的慢慢增多，会破坏液桥，导致毛细力下降。最后消失为0。 图6. 毛细力与含水量的关系图 通过式(10)简单计算，A点对应的水沙比为16.24，B点对应的水沙比为9.85，可近似地取水沙比的范围为[1:10:1:16]。P点对应的最佳含水量为0.072即最佳水沙比例为 P w = 1 : 12. 8 ˙ 。取近似为1:13。
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user: 5. 结束语 本文建立的液桥模型在张昭 [ 2 ] 等人的基础上引入了弯液面方程，简化了液桥毛细力的计算。其中弯液面方程是根据栾茂田等人关于液桥体积计算的推导过程进行改进得到，不考虑固液接触角，并且引入了相似三角形得到线段的比例，从而简便计算公式。本文通过研究，在理论上提供了现实情况下容易实现的最佳水沙混合比以及水沙比的范围，从材料配比入手，使人们更加容易地堆建沙堡并保存长久，能在一定程度上增加人们的满足感和喜悦感，培养团队的合作能力。
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user: 摘 要 公交满意度决定了公交的服务水平，是实施优先公交发展的保障。本文剖析影响公交满意度的众多因素，从个人属性、出行信息、公交信息化、配套设施和服务质量等五个方面出发，基于支持支持向量机，揭示它们与公交满意度之间关系，并计算这些影响因素的重要性程度。使用SPSS Modeler对南通调查数据进行整合，发现新城区和老城区的社会经济属性、出行目的和公交满意度具有显著地差异。最后，将支持向量机与Logistic回归分析模型相对比，发现支持向量机对于分类数据有较好的拟合能力，对样本分类的准确率也更高。 关键词 :公交满意度，支持向量机，SPSS Modeler Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 优先发展公交是缓解交通拥堵十分有效的手段之一。公交满意度决定公交的服务水平，影响其高低的因素众多，与个体自身所具有的社会经济特性、出行属性及配套设施、服务相关，是一项动态、复杂的活动。因此，亟待研究公交满意度的变化特征及其原因，在对其影响因素分析基础上，揭示公交满意度的内外因素对其影响程度，为如何调整公交服务水平提供科学的依据。辅以政策引导居民公交出行，交通拥堵就会得到缓解。 目前，国内外众多学者关注公交满意度研究，部分学者研究如何建立科学全面实用的乘客满意度评价指标体系，主要采用因子分析方法 [ 1 ]、四分图模型法 [ 2 ]、AHP-DEMATEL法 [ 3 ]；在此基础上，部分学者采用不同评价模型对它们进行综合评估，包括：巩丽媛 [ 4 ] 基于非集计模型构建公交乘客满意度模型，陈明伟 [ 5 ]、张磊 [ 6 ] 及刘亚坤 [ 7 ] 利用模糊综合评定法对整个城市公交线路逐条分析，欧阳剑 [ 8 ] 基于朴素贝叶斯分类法建立乘客总体满意度模型，霍月英 [ 9 ] 利用Logistic分析现在住房位置和长椅的可用性对顾客满意度的影响很大，李琼 [ 10 ]、胡晓伟 [ 11 ] 等从乘客满意度的角度出发，利用结构方程模型进行评价。由上可知，支持向量机是一种专门研究有限样本情况下机器学习方法，在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出特有的优势，该方法尚未被应用在公交满意度的特征分析领域。此外，现有公交的满意度研究尚未深入揭示居民个人属性与公交信息化、配套设施和服务质量之间关联性，从而不能全面改善公交系统。 综上所述，本文在剖析公交满意度的影响因素基础上，从个人属性、出行信息、公交信息化、配套设施和服务质量等五个方面出发，基于支持向量机，挖掘这些影响因素和公交满意度之间关联性。以南通市为例，利用SPSS Modeler分析公交满意度的这些影响因素的重要性程度，给出了相关政策分析。最后，围绕公交满意度的分类正确率，将支持向量机与Logistic回归分析模型相对比，从而验证模型的有效性。
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user: 2. 数据来源及描述性统计 以2013年南通新、老城区公交满意度调查问卷为例，从个人特征及出行特征、居民对公交系统的感受两个视角出发，包括出行活动、交通信息化水平、附属设施、服务质量等22个指标总共收集1216个有效样本，其中新城区：669个；老城区：547个。新、老城区的出行特征总体上相似，它们差异在于新城区的乘客年轻化、高学历化，这对新、老城区公交满意度有一定的影响。因此，应该区分新老城区居民的公交满意度差异，据此改善公交服务水平。
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user: 3. 基于支持向量机的公交满意度分析 支持向量机(Support Vector Machine， SVM)定义为特征空间上间隔最大的线性分类器，从现有样本数据出发，运用统计学的方法，对样本数据规律进行学习，寻找能够将全部训练样本点正确分类的最优分类面，同时保证距离该分类面最近的样本点与其间隔最大。 由上可知，公交满意度的特征分析主要围绕揭示个人基本属性、出行活动、交通信息化水平、附属设施和服务质量五方面与满意度评价之间关联性，输入变量x是五个方面涉及21个影响因素，决策变量y是公交满意度价，将问卷样本数据离散化后，将支持向量机应用挖掘它们之间因果关系过程如下： 已知观测样本为 [ x i ， y i ] ，首先进行线性分类，即找到一个最优分类平面 ω ⋅ x + b = y ，其中 ω ， b ∈ R 待定，满足如下条件： { ( ω ⋅ x i ) + b = 1 ， y i = 1 ( ω ⋅ x i ) + b = 0 ， y i = 0 ( ω ⋅ x i ) + b = − 1 ， y i = − 1 要使样本总体到分类面的距离最大，则有 max 2 ‖ ω ‖ ⇒ min 1 2 ‖ ω ‖ 2 公交系统满意度问题属于非线性可分问题，而目前尚无能够直接处理非线性数据分类的SVM算法，我们需要将原来的坐标空间进行变换，应用映射函数将其变为新的坐标空间，以便可以使用线性支持向量机方法进行分类。要将非线性空间映射为线性空间，从技术上就需要利用核函数的支持。 核函数算法实现如下：若在原始空间中的简单超平面不能得到满意的分类效果，利用核函数将输入样本空间映射到高维特征空间，令： K ( x i ， x j ) ≤ ϕ ( x i ) ⋅ ϕ ( x j ) 用核函数 K ( x i ， x j ) 代替最优平面中的点积 x i T x j ，就相当于把原特征空间变换到了某一新的特征空间，此时优化函数变为： Q ( a ) = ∑ i = 1 n a i − 1 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n α i α j y i y j K ( x i ， x j ) 而相应的判别式则为： g ( x ) = sgn [ ( w ∗ ) T φ ( x ) + b ∗ ] = sgn ( ∑ i = 1 n a i ∗ y i K ( x i ， x ) + b ∗ ) 应用核函数将数据的非线性纬度变换为线性纬度后，再使用前面的线性支持向量机方法对数据进行分类。SVM中几种常见的核函数包括线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、Sigmoid核函数(两层神经网络)等。核函数决定了支持向量机的性能，核函数的确定是建立在样本的基础上，同时受到各参数的影响。如表1所示，针对四种常见的核函数，基于问卷调查数据，建立基于不同核函数的公交系统满意度预测模型，确定核函数中参数，检验模型的预测效果，以回代训练样本准确率和预测检验样本准确率来综合评价预测模型的性能，并最终确定合适的核函数作为预测模型的核函数。 Table 1 Test results of different kernel function 核函数名称 训练集准确率 测试集准确率 线性核函数 80.98% 82.05% 多项式核函数 100% 79.49% 径向基核函数 100% 83.76% Sigmoid核函数(两层神经网络) 77.16% 82.91% 表1. 不同核函数测试结果 由此可见，径向基核函数具有学习性能好，偏差小的优点。在这里我们该核函数作为核函数，其核函数公式为： K ( x i ， x j ) = exp { − ‖ x i − x j ‖ 2 σ 2 }
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user: 4. 数据分析与对策 4.1. 结果分析 利用SPSS Modeler，采用SVM模型对调查问卷数据进行分析，具体情况如表2所示，研究表明：影响公交满意度评价的因素重要性大于5%，从高到低依次为驾驶员服务态度、公交专用道利用率、公交站牌标识清晰度、车内卫生、车内治安、乘客从事职业、站台上下车方便程度和实际步行站点时间，总体情况如下： 1) 乘客的职业、月收入、性别、教育状况等个人情况对公交的满意度均有较大的影响，但是这些因素在客观上难以改变，需要乘客从自身出发。 2) 驾驶员服务态度最为重要，其重要性为12.92%，为提高满意度公交公司需要提高驾驶员素质，对驾驶员开展定期培训，同时制定严格的奖惩措施用以规范驾驶员的言行。 3) 公交专用道利用率、站台上下车方便度和实际步行站点时间也是影响公交满意度的重要因素，重要性分别为8.74%、5.64%和5.54%，这些因素体现了公交设施的设置合理性的影响。交通部门可以在公交专用车道的设置以及公交站点的设置方面做适当的调整，使乘车更加便捷从而提高满意度。 4) 随着科技的不断发展，乘客对于车辆信息的获取也有了越来越高的要求，不仅要求公交站牌标识清晰，车辆信息准确、可靠，还需要为乘客提供一些便捷的信息获取方式，如现在已投入使用的公交实时到站的电子站牌及公交APP等工具。 5) 除此之外，乘客对于车内的卫生以及治安情况也较为重视，公交公司也需要加强车内管理，努力为乘客营造一个良好、舒适的乘车环境。 Table 2 Importance of factors influencing public transport system satisfactio 因素 重要性 老城区 新城区 因素 重要性 老城区 新城区 驾驶员服务态度 0.1292 0.0451 0.0662 公交专用道利用率 0.0874 0.0244 0.042 公交站牌标识清晰度 0.0789 0.037 0.0309 车内卫生 0.0755 0.0363 0.0743 车内治安 0.0733 0.0289 0.0525 从事职业 0.0711 0.0302 0.0175 站台上下车方便度 0.0564 0.0284 实际步行站点时间 0.0554 0.0727 0.0219 一次换乘次数 0.0496 0.0376 0.0214 线路信息获取难易 0.0496 0.0266 0.0149 线路信息获取方式 0.0417 0.1924 0.0334 月收入 0.0388 0.0322 0.0412 公交电子站牌利用率 0.0367 0.0308 0.0746 性别 0.0348 0.0384 0.0486 一周乘坐次数 0.0314 0.0545 0.0382 车内设施 0.0275 0.0485 0.0728 居住地 0.0271 旅途乘车时间 0.0208 0.0373 0.0559 教育状况 0.0159 0.1137 0.0549 站点实际候车时间 0.0007 0.0287 0.0602 表2. 影响公交系统满意度各因素重要性 此外，新、老城区公交满意度的影响因素重要性也存在差异，如图1所示，具体表现在： 1) 线路信息方式以及实际步行至站点时间等因素对老城区的影响更大，这主要取决于老城区年长人口较多，对于乘车的便捷程度更为重视，交通部门及公交公司需要从线路和站台设置方面入手。 2) 车内设施、车内卫生、车内治安以及高峰拥挤等对新城区的影响更大，主要取决于新城区青年人较多，对于公交的乘车体验更为重视，交通部门及公交公司需要改善车辆状况和车内环境，合理安排车次。 图1. 新、老城区各因素重要性比较 4.2. SVM模型与Logistic回归算法模型的比较分析 将支持向量机和Logistic回归算法进行比较分析，二者的模型分类正确率如表3所示，从中可知：不管是支持向量机还是Logistic回归分析算法，对公交满意度样本数据都起到了很好的分类作用；但是支持向量机的分类正确率高于Logistic回归分析算法，特别是在对训练样本的分类上，支持向量机有着很大的优势。 Table 3 Classification accuracy of SVM model and logistic regression algorithm mode 算法 支持向量机 Logistic回归算法 训练 测试 训练 测试 正确 100% 83.76% 80.35% 81.2% 错误 0 16.24% 19.65% 18.8% 表3. SVM模型与Logistic回归算法模型分类正确率
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user: 5. 总结 本文利用支持向量机挖掘公交满意度的变化特征及其原因，在对其影响因素分析基础上，以南通市的问卷调查数据分析为对象，揭示公交的满意度与驾驶员服务态度、公交专用道利用率、公交站牌标识清晰度等因素有较大的联系，对比了新城区和老城区之间各因素如何影响公交满意度的差异，并给出了相关对策分析。最后，通过将支持向量与Logistic回归算法的比较，从而验证模型合理性。本研究工作为如何调整公交服务水平提供科学的依据，辅以政策引导居民公交出行，交通拥堵就会得到缓解。
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user: 摘 要 电磁铆接工艺成形机理不同于普通铆接，需要对其工艺参数及力学性能进行研究和分析。本文基于便携式电磁铆接设备HH54系统，针对Φ4 mm、Φ5 mm、Φ6 mm直径的铝合金铆钉进行铆接工艺研究，得出钉孔直径、钉杆外伸量和充电电压等工艺参数；通过选取合适的工艺参数，进行了电磁铆接力学性能及微观金相试验，证明了电磁铆接代替手工锤铆的可行性。 关键词 :电磁铆接，工艺参数，力学性能，金相分析 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着航空航天技术的发展，为了满足某些特殊需求，航空航天产品中越来越多地选用高强度大直径铆钉，并且对其铆接的可靠性要求越来越高 [ 1 ]。例如，运载火箭某些铆接部段为增加箭体强度，大规模地选用了Φ5 mm、Φ6 mm直径的铝合金铆钉，给传统的应对Φ4 mm以下铆钉铆接的气动锤铆带来了较大的困难，而自动钻铆系统等自动化设备又很难满足某些有结构和空间限制部位的铆接需求。 电磁铆接作为一种新型的铆接工艺，其利用电能–磁场能–机械能的转换获得瞬时冲击载荷并作用于铆钉，铆钉在应力波作用下遵照金属材料的动力学特性成形，对复合材料铆接及大直径铆钉的成形具有特殊的功能，因此在国外航空制造业领域得到了广泛的应用 [ 2 ] [ 3 ]。与普通铆接不同的是，电磁铆接因为经历了动态加载过程，其铆钉成型时具有一系列特殊的力学性能，决定了电磁铆接工艺与手动锤铆和电动压铆等传统工艺有较大的区别。因此，引入电磁铆接技术，必须对电磁铆接的工艺参数进行分析研究并通过试验验证论证其工程化应用的可行性。本文针对使用范围最广的铝合金铆钉，首先对孔径、钉杆外伸量、铆接电压等工艺参数进行了研究 [ 4 ] [ 5 ]，随后又开展对比分析试验，验证了电磁铆接相较于气动锤铆的优越性。
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user: 2. 电磁铆接工艺参数研究 2.1. 孔径选择 针对不同直径、不同材料的铆钉，应给予不同的孔径参数，若孔径过小，干涉量较大，夹层材料易被损伤；若孔径过大，钉杆变形量不够，不能填充满钉杆和被铆接件的缝隙，造成铆接强度不好，且钉头容易铆歪，铆裂，影响产品的外观质量和一致性。航空制造技术标准《干涉量和涨孔量的选择》中规定了干涉配合铆接过程中干涉量的控制范围，各层干涉量一般应控制在3%~4%左右。本文选取Φ4 mm、Φ5 mm、Φ6 mm三种常用规格的2A10铝合金铆钉设计试验，进行孔径参数研究。底孔直径的选择参考航天产品铆接通用技术条件中规定的选用范围。采用电磁铆接成型并保证镦头质量符合铆接通用技术条件后将铆接试片纵向剖开，测量钉杆直径，计算干涉量。试验结果发现，钉孔间隙为0.1 mm时，Φ6 mm的铝合金铆钉出现了钉孔处胀坏的现象；钉孔间隙为0.3 mm时，Φ4 mm、Φ5 mm铆钉干涉量小于2.5%，影响铆接强度，且钉杆容易歪斜，铆接质量不好。根据成型质量和干涉量计算结果得出不同铆钉最佳制孔参数见表1。 2.2. 钉杆外伸量选择 为了保证合格的干涉量及墩头成型质量，必须根据铆钉直径及夹层厚度控制铆钉的长度。铆钉长度不够，干涉量及墩头成型量不达标，影响连接强度；铆钉过长，干涉量过大，极易引起夹层材料的损伤，且铆接时铆枪的微小偏斜即会导致钉杆歪斜，影响铆接成型质量和连接强度。通过大量的工艺实验得出，电磁铆接时，为形成符合铆接通用技术条件的墩头外形，钉杆外伸量可参考普通铝铆钉钉长选择范围。这一结论符合体积不变原理。其中，钉杆外伸量L的参考公式为(d为铆钉直径)： L = ( 1.2 ~ 1.4 ) d 。 Table 1 Interference of different rivets and optimal hole making parameter 铆钉直径(mm) 铆钉材料 夹层材料 钉孔直径(mm) 最佳制孔参数(mm) Φ4 2A10 铝合金 4.1、4.2、4.3 4.2 Φ5 2A10 铝合金 5.1、5.2、5.3 5.2 Φ6 2A10 铝合金 6.1、6.2、6.3、6.4 6.3 表1. 不同铆钉的干涉量及最佳制孔参数 2.3. 充电电压选择 对于不同直径、不同长度的铆钉，铆接成形所需能量不同。随着铆钉直径增大，其成型所需能量就越大。电磁铆接产生的能量来源于电容放电电压，可通过控制充电电压参数来达到不同直径铆钉成型的目的。在最佳制孔参数及合适的铆钉长度参数下进行铆接试验，探究不同直径铆钉变形的电压参数，可以对铆接参数及设备工作能力有更深入的了解。本文采用HH54电磁铆接设备，针对Φ4 mm、Φ5 mm、Φ6 mm直径的铝合金铆钉进行了充电电压参数试验。 以2A10 Φ6 × 15 mm铆钉，钉孔直径6.2 mm，铆接夹层10 mm铝合金材料为例进行详细说明。随着放电电压增加，铆钉钉头变形量增加，钉杆直径变大，当放电电压为780 V时，钉头直径为8.7 mm，符合规范值，当放电电压为830 V时，钉头直径为10.1 mm超过规范值。因此对于Φ6 × 15 mm规格的2A10铝铆钉，采用的放电电压是780 V。同理得出直径4 mm、5 mm、6 mm铝铆钉的合适的铆接电压参数范围如表2所示。 Table 2 Typical riveting voltage parameter 铆钉直径Φ (mm) 铆钉材料 夹层材料 夹层厚度(mm) 钉孔直径Φ (mm) 充电电磁(V) 4 2A01 铝合金 4~15 4.1 350~450 4 2A10 铝合金 4~15 4.1 440~530 5 2A01 铝合金 5~20 5.2 500~610 5 2A10 铝合金 5~20 5.2 620~720 6 2A01 铝合金 6~25 6.3 640~730 6 2A10 铝合金 6~25 6.3 750~880 表2. 典型铆接电压参数