DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 数据与方法 2.1. 仪器与数据 MPM4710型自记温度计广泛应用于海洋、江河测量、水利、城市防洪、生活供水等行业，其利用电池供电，具备无人值守连续运行的优点。该仪器采用最新微处理器技术，使传感器的压力和温度信号具有更高的精度和分辨率，压力传感器的线性和温度误差全部进行了数字化补偿。人工观测采用的仪器是表层水温计SWL1-1型，主要适用于海洋、湖泊、河流、水库等的表层水温度的测量，两种仪器水温观测值均按照文献 [ 3 ] 方法整理。 2015年8月至2016年8月，利用两种仪器在同一位置(见图1)进行同步观测水温，并对水温数据进行分析 图1. 水温观测位置示意图 整理，成果可靠。本文选取每日8时水温进行模型构建和分析。 2.2. 回归分析 线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。如果在回归方程中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，称为一元线性回归方程。方程形式如下： 式中：A、B为参数，X为自变量，Y为因变量。 因观测方式和观测仪器不同，本文从不同角度进行分析两者之间关系：1) 只考虑观测方式不同产生的随机误差，采用相关关系建立直接相关模型；2) 只考虑观测仪器不同产生的系统误差，计算出系统误差值，建立常数模型；3) 同时考虑系统误差和随机误差，建立混合模型。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 鄱阳湖水温变化基本特征 水温主要受太阳辐射的控制，还受到气温、湖流、风浪、微地形、水质、湖底质等因素的综合影响，同时，会随着时间和空间不同而发生变化，其分布特征是非常复杂的。 3.1.1. 空间分布特征 水温在平面的分布比较复杂，本文将鄱阳湖大致分成南、北两大部分，南部以棠荫站、康山站水温为代表，北部以星子站、都昌站水温为代表。通过分析，各月水温自北向南逐渐升高。 从表1可以看出，南部湖区各月份水温较北部湖区高0.1℃~3.5℃，年平均高1.8℃；1、2、12月温差相差较大，6、7、8、9月温差相差较小。主要原因在于：1) 南部月平均气温较北部高；2) 北部为入江水道区，水深流急，散射作用较南部大。 同时，根据徐火生等研究，鄱阳湖水温还存在西岸比东岸水温低，主槽比洲滩水温低的特征 [ 4 ] [ 5 ] 。 3.1.2. 年内、际分布特征 鄱阳湖星子站历年平均水温18.3℃，以8月份为界，1~7月为上升阶段，8~12月为下降阶段(见表2)，最低水温一般出现在1月份，最高水温一般出现在8月份；各月份水温变幅基本在7.1℃~11.5℃之间，最大变幅出现在春夏交际的4月，最小变幅出现在8月；年平均水温的Cv值为0.03，除1月、2月、3月、12月水温较离散外，其余月份的Cv值在0.03~0.09之间，表明鄱阳湖水温年、月变化较稳定。 3.2. 模型建立 根据建模思想，建立了三个水温关系模型：1) 直接相关模型就MPM自记水温与人工水温相关关系，建立一元回归模型，见图2；2) 常数法是假设MPM自记水温与人工水温值只相差个系统误差，建立常数模型；3)混合模型法是考虑了仪器之间的系统误差和随机误差，综合常数和相关关系建立模型，具体模型见表3。 本文以人工观测水温为真值，就误差合格率、最大绝对误差、系统误差和随机不确定度方面进行模型精度统计，由表4可以看出混合模型法精度最高，其次为常数模型法，直接相关模型法精度最小。混合模型计算的 Table 1 Spatial distribution of Poyang Lake water temperature (unit: ˚C 站点 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 年均 北部 8.9 9.3 11.0 12.1 13.8 15.9 16.7 16.2 14.6 11.8 10.5 9.3 12.5 南部 12.5 13.0 13.9 14.4 14.9 16.4 16.8 16.3 14.9 13.2 12.9 12.7 14.3 表1. 鄱阳湖水温空间分布(单位：℃) Table 2 Monthly meanwater temperature and its variation from 1960 to 2015 at Xingzi station (unit: ˚C 月份 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 年均 平均水温 6.4 7.6 11.2 16.9 22.4 26.0 29.4 29.7 25.8 20.2 14.6 9.0 18.3 变幅 7.1 9.0 10.5 11.5 9.0 6.7 6.3 6.0 8.3 8.4 9.4 8.5 8.4 Cv 0.18 0.24 0.12 0.07 0.05 0.03 0.04 0.04 0.04 0.05 0.09 0.16 0.03 表2. 1960~2015年星子站月平均水温及变幅(单位：℃) Table 3 Water temperature analysis mode 模型名称 模型形式 备注 直接相关模型 Y 模拟 = 0.9732 × Y 自记 +1.5 Y 自记 ：MPM自记水温 Y 模拟 ：模型计算水温 常数法 Y 模拟 = Y 自记 + 1.0 混合法 Y 模拟 = 0.9732 × Y 自记 + 2.5 表3. 水温分析模型 Table 4 Comparison of the model accuracy (unit: ˚C 模型名称 误差合格率(%) 最大绝对误差 系统误差 随机不确定度 <0.2 <0.4 <0.6 <0.8 直接相关模型 0 0 0 12 1.30 0.07 0.08 常数模型 32 52 68 84 2.60 0.01 0.04 混合模型 79 100 100 100 0.30 0.01 0.01 表4. 模型精度对比(单位：℃) 图2. MPM水温与人工水温相关关系 水温与人工观测水温基本在0.4℃，大部分在0.2℃之内，表明自记水温与人工水温之间误差产生的原因主要在于两个方面：1) 仪器之间的系统误差，基本维持在1℃；2) 人工观测时因观测人员水平和放置位置不完全固定而产生的随机误差。
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user: 4. 结论与建议 鄱阳湖水温空间上具有南部比北部高、洲滩比主槽高等特点，时间上具有年际、年内变化较稳定的特点。同时，通过对MPM自记水温与人工观测水温值关系进行分析，从三种角度分别建立模型，经分析，混合模型法精度最高，模拟值与真值误差均在0.4℃以内，自记水温计观测数据经过换算后，可以用于湖区水温资料的整编。表明自记水温计能够为水文巡测工作提供有效的支持，可以在水文巡测中起到一定的作用。 由于模型建立期间，星子水域实测最高水温27.8℃(历年最高水温37.5℃)，实测最低水温5.9℃(历年最低水温0℃)，与历年极值有一定的距离，这限制了模型的使用范围，建议在水温超出模型建立时水温范围时，进行实测对比，并修正模型。
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user: 摘 要 卫星测雨的精度已成为人们关注的热点，并且在水文研究及应用上有很大的发展前景。本文选取湘江流域为研究区，以地面雨量站点数据为参照，评估了不同时空尺度下热带测雨观测计划(Tropical Rainfall Measuring Mission， TRMM)多卫星降雨分析新产品(TRMM 3B42 V7)的精度，同时分析了精度在不同时期、雨强及高程等因素下的影响规律，并驱动新安江模型展现了径流模拟效果。研究表明：TRMM降水数据与站点数据相关性较好，TRMM数据精度在月尺度明显优于日尺度，流域尺度优于栅格尺度，面雨量精度湿润季节高于干旱季节；雨量估计上TRMM相对站点在流域尺度下整体低估，栅格尺度下受高程影响，在高程较大区域TRMM数据倾向低估，反之倾向高估；各雨强级别下TRMM对小强度降雨稍低估而对强降雨和无雨高估；TRMM数据月径流模拟效果比日径流好，均在可接受范围，但对洪峰、洪量及峰现时间不如站点模拟精准。本研究为TRMM数据的精度订正提供相关思路，并分析其在径流模拟应用中的可行性。 关键词 :TRMM 3B42 V7，降水数据，精度评估，影响因素，径流模拟
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user: 1. 引言 降水作为水循环的主要环节，是水文分析的基础。降水数据是水文模型的输入要素，其精度对降雨-径流过程模拟具有重大影响。目前降水数据获取途径中应用最普遍的是雨量站观测，其特点是测点处精度较高但周围数据常需通过插值获得。由于降水时空分布不均，雨量站数量不足、空间展布不合理以及观测时间不连续等因素往往使得站点降水数据精度受限 [ 1 ] ，尤其在资料稀缺区和地形复杂区。卫星测雨技术在获得具有一定时空精度的连续降水数据方面具有独特优势，能一定程度弥补传统测雨方法的不足 [ 2 ] ，特别在资料稀缺区有很大的应用前景，是未来水文研究及应用的发展趋势。热带测雨观测计划TRMM卫星携带的独有仪器装备为卫星测雨提供了有力支持。 TRMM卫星由美国国家宇航局和日本国家空间发展局联合研制并于1997年11月27日发射，它是第一颗通过多频率微波、可见远红外线以及太空降雨雷达来测量热带和亚热带降雨的卫星 [ 3 ] 。降雨数据范围覆盖全球38˚S~38˚N、180˚W~180˚E间的范围，自2001年8月变轨后扩展至50˚S~50˚N，包括我国除东北少部分地区外所有面积。TRMM卫星提供多级测雨产品，用户可根据所需时空精度等下载使用。 TRMM降雨产品的精度评估和径流模拟等应用方面已成为国内外研究的热点。在精度评估方面，Koo等 [ 4 ] 采用TRMM 3B42 V6降雨资料从雨量、频率和强度等方面分析了韩国夏季降雨特性，指出了TRMM降雨在不同时间尺度和空间上的分布情况，但研究时段仅选取为6~8月未对全年进行全面分析；白爱娟等 [ 5 ] [ 6 ] 将TRMM 3B41实时数据分别在青藏高原及陕西周边区域与站点数据对比分析区域夏季降雨规律及基本特征，该版本数据时间分辨率为1 h适用于日变化分析，主要是规律性揭示和定性研究，时间跨度也限于夏季；刘俊峰等 [ 7 ] 分析了TRMM 3B42数据在中国大陆50˚N以南大范围地区的整体情况，结果表明TRMM数据与地面观测数据相关性较好，并指出精度随日月年尺度逐渐提高，湿润区好于干旱区，启示我们TRMM在降雨丰沛地区适用性更强，但文中给出的精度指标主要是相关系数的一个范围及其在地理上的空间分布情况，我们可以针对某一地区细化并可采用更多精度衡量指标；谷黄河等 [ 8 ] 将TRMM 3B42与站点数据在时空分布上对比表明TRMM数据在长江流域有较高精度，采用了多个指标但选取的2008年4~12月区间内的资料时间序列短未考虑到年际变化及差异；李相虎等 [ 9 ] 利用TRMM 3B42 V6 3 h数据在鄱阳湖流域分析降雨时空分布特征及对比了不同子流域、雨强和季节的精度差别，弥补了以往只评价整体精度的不足，指出高程和坡度对山区精度存在影响的可能但未进一步分析；吴雪娇等 [ 10 ] 对比黑河流域3B42 V7数据和9个站点数据分析山区降水，指出TRMM在数据稀少区的作用，并发现夏季拟合度高于冬季，且降水数据精度随海拔上升而下降，但站点数目较少可能存在不确定性；蔡妍聪等 [ 11 ] 用新版本3B42 V7 3 h数据验证在中高纬度内蒙古地区精度发现在整个研究区总体表现为高估降雨量，但区域上存在高低估并存的非一致现象，并分析了海拔和多年平均降雨对精度的影响；高洁 [ 12 ] 采用TRMM 3B43月降雨量与中国718个地面雨量站对比表明两者高度线性相关，TRMM数据普遍表现为低估，该研究采用月版本数据与3B42数据研究结论存在差异指出汛期精度低于非汛期；而李威等 [ 13 ] 将TRMM 3B43月降雨数据用于分析在月、季、年尺度下喀斯特山区的适用性时发现TRMM降雨估计偏大，月精度最高；杨雨蒙等 [ 14 ] 将TRMM 3B42 V7新产品与气象站点降雨数据在湖南省对比发现，日尺度两者相关性很低仅0.31，月尺度显著提高为0.88，干旱季节表现优于湿润季节，且阐释了空间要素对TRMM数据可靠性存在影响，该文是将TRMM降雨数据双线性内插得到对应站点的降雨估计值，对于高海拔或地形复杂的粗差点地区不能很好求解，一定程度影响了精度分析；一些研究 [ 15 ] [ 16 ] 表明在不同地区TRMM 3B42 V7新版本比V6数据精度有所提高；在径流模拟方面，Bruno Collischonn等 [ 17 ] 在亚马逊流域将TRMM卫星3h数据与地面观测数据驱动大尺度水文模型，表明两者模拟结果接近；国内开展系列研究 [ 18 ] - [ 21 ] 将TRMM降雨数据应用不同流域并输入不同水文模型中发现TRMM降雨数据能基本再现日径流过程但洪峰模拟精度不高，而月径流模拟则较精准。 综上发现，① TRMM降雨数据的已有研究成果中既有相似结论，也有存在差异甚至相悖的地方，TRMM降水数据精度及规律随数据版本和研究区域的尺度范围、气候条件及地理地形等不同而表现不同，针对特定区域有必要具体分析，为今后TRMM精度订正和提高区域适用性奠定基础。② 虽然目前对TRMM的评估已取得不少成果，总的研究内容也趋于丰富化，各自研究都具有一些侧重点，但对TRMM进行较为系统的评估的研究还较少，仍存在研究时段短、衡量指标单一、对比站点数目少、评定内容有限及数据版本非最新等一些局限，这些研究大都仅展开精度分析而未对应用性进行评定或展开径流模拟应用分析但对精度评估较简略。③ 这些研究中对影响精度的相关因素的分析相对较少，对精度的评价有助于分析数据的可用性，但考虑影响精度的因素将有助于数据的改进，同时用于径流模拟中可对其进行应用性评估，又从侧面印证其精度。鉴于此，本文旨在回答三方面问题：一是TRMM卫星降雨数据的精度如何，从日、月的不同时间尺度和流域、栅格的不同空间尺度进行多角度分析；二是TRMM数据精度存在何种规律及其影响因素，以不同时期、不同雨强和不同高程展开多方面的探究；三是TRMM降雨数据的应用性如何，通过径流模拟效果进行评定，同时反过来验证TRMM数据的精度。本文选取湘江流域为研究区，采用改善的新产品TRMM 3B42 V7，通过与站点数据的对比展开了较为全面细致的多尺度、多方面的系统评估，同时揭示了影响精度的相关因素以期为今后精度订正提供思路，并对水文过程模拟的应用效果及可行性进行分析，为其深入研究和广泛应用奠定基础。
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user: 2. 研究区域、数据与方法 2.1. 研究区域概况 本文以位于长江中游洞庭湖之南的湘江流域(24˚31'~29˚00'N，110˚31'~114˚00'E)为研究区域，该区域属于低纬度湿润区，且站点密度和分布较合理、资料较完善，将其站点降雨资料作为对比参照能科学合理地对TRMM 3B42 V7产品的进行精度和径流模拟评估(见图1)。湘江 [ 22 ] 是洞庭湖水系中最大的河流，源于广西临桂县海洋山，向东北流贯湖南省境，最终注入洞庭湖。干流全长856 km，流域面积94，660 km²。湘江流域东南西三面环山，流域地貌类型除山外大都为起伏不平的丘陵与沿河平原，地形呈由南向北逐渐倾斜的马蹄形盆地，河流向北倾注。流域属中亚热带季风湿润气候，冬季受强大蒙古高压控制，夏季受东南季风影响。流域内水系发育，支流众多，年平均气温为17°C，年平均降水量在1400 mm以上，且主要集中于汛期。 2.2. 数据及处理 本研究卫星降雨采用TRMM 3B42 V7产品，是TRMM多卫星降水分析产品(TMPA)新版本，它在原有的3B42 V6的数据源基础上进行改善并结合了新的资料。该数据是空间分辨率为0.25˚ × 0.25˚的栅格数据，时间步长为3 h (具体说明可见http://trmm.gsfc.nasa.gov/)。原始下载数据为HDF文件，为分层式数据管理结构，记录了包括降雨、误差等数据及文件信息等。每个HDF文件的降水数据中记录了3 h下降雨强度，单位为mm/h。本研究应用Matlab编程，将每日对应8个文件降雨数据累加并转换单位为mm/d，获得准全球1440 × 400网格日降雨数据；在ArcGIS中利用湘江流域矢量边界裁剪出研究区范围，得到湘江流域140个栅格及其中心点坐标；在Matlab中将降雨网格数据进行旋转并建立与坐标的联系，选择读取研究区内日降雨数据。本研究处理读取的TRMM卫星日降水数据的时间范围为1998~2005年，空间范围包括湘江流域140个栅格。 地面雨量站观测数据来源于水文年鉴刊布的1998~2005年湘江流域188个站点日降水资料，与TRMM栅格型数据不同的是雨量站为点状不连续数据，为使两者具有可比性需进行一定的预处理。为避免不同栅格降雨精度存在差异有必要对研究区进行流域尺度面雨量分析，本文结合高程采用带外部漂移的普通克里金方法(Ordinary Kriging (OK) with external drift， KED) [ 23 ] 将188个站点数据插值到与TRMM数据对应的140个栅格中心点位置后再计算得到流域面雨量；在分析TRMM数据单个栅格尺度下精度时，可供选取的站点参照数据有栅格中心点插值雨量、距栅格中心点最近站点雨量和栅格内站点平均雨量三种。由于考虑到站点密度不均，存在无站点分布和周围站点稀疏的栅格，站点插值误差会干扰TRMM数据精度影响因素分析过程；而TRMM数据代表网格均化数据，故采用栅格内站点平均雨量比距栅格中心最近站点雨量更能反映栅格区域降雨情况。因此单个栅格尺度的TRMM精度分析选取湘江流域内有站点分布的95个栅格，采用栅格内所有站点实测日降雨的算术平均值作为参照与TRMM数据进行对比。 2.3. 新安江模型 新安江模型 [ 24 ] 是由赵人俊教授提出的一种概念性降雨径流模型，本研究采用的三水源新安江模型在湿润及半湿润地区得到广泛认可和应用。该模型按三水源划分为地表径流、壤中流和地下径流，产流方式为蓄满产流，蒸散发分为上层、下层和深层，汇流分为坡地汇流和河网汇流两个阶段产流，地面汇流采用纳西单位线，壤中流和地下径流采用线性水库。本研究将TRMM网格数据空间平均得到的面雨量和将站点资料经过外部漂移的克里金插值计算得到的面雨量用于驱动新安江模型，模拟湘潭站的径流过程。研究选取1998~2002年为率定期，2003~2005年为验证期。参数率定采用SCE-UA (Shuffled Complex Evolution)优化算法 [ 25 ] ，以纳西效率系数为目标函数自动搜寻水文模型参数最优解。 图1. 湘江流域雨量站及TRMM网格分布图 2.4. 评价方法及指标 本文在评价TRMM卫星降雨数据精度时，以地面站点观测数据为参照进行对比评估，主要采用了相关分析和统计分析的方法，径流模拟则以新安江模型为工具，评价基于各项衡量指标并结合图表进行分析，评价的各项指标及其计算公式可见表1。通过散点图直观表示两者的线性拟合程度并能展现TRMM数据的偏差状况，并采用相关系数R定量描述两者相关程度，计算了降雨总量相对误差δ、平均误差ME、平均绝对误差MAE等指标来衡量TRMM数据的偏差程度，比较了TRMM和站点数据的雨量均值、各雨强级别的频率分布等统计量以分析数据特点和精度规律。再利用TRMM和站点的降雨资料分别作为水文模型的输入，模拟得到流量系列的模型输出，将模拟流量和实测流量对比评估TRMM降雨数据用于水文模型的可行性和效果，而径流模拟效果又从侧面反映了TRMM数据的精度。在径流模拟中采用纳西效率系数NSE、水量相对误差RE进行模拟效果和偏差的定量分析。
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user: 4. 结论 本文对比了1998年至2005年湘江流域TRMM 3B42 V7产品与雨量站点降雨数据，基于流域和栅格的空间尺度及日、月的时间尺度对TRMM降雨数据的精度进行评估，同时分析了不同时期、雨强级别及高程等因素对精度的影响，并将上述两种数据输入新安江模型模拟径流过程，通过与实测径流资料对比分析了径流模拟效果。得到以下结论： 1) TRMM卫星降雨数据与站点观测数据相关性较好，偏差在可接受范围内。从时间尺度上，TRMM数据月精度明显优于日精度。从空间尺度上，TRMM数据在流域尺度的表现相对栅格尺度要好：在流域尺度下TRMM与站点面雨量相关系数为0.83，在可接受范围内；在栅格尺度下两者相关系数在0.59~0.72之间，精度有待提高。 2) TRMM日降雨在不同时期、不同雨强级别和不同高程下数据表现不同且精度有差异。研究区内总体表现为在湿润季节相对干旱季节TRMM与站点面雨量数据相关性更高。在对各雨强级别的估计上，TRMM对小强度降雨偏低估，而对强降雨和无雨事件偏高估。在雨量大小的估计上：流域尺度下TRMM面雨量数据相对站点插值面雨量数据整体表现为低估；但栅格尺度下TRMM降雨估计偏差受高程影响，表现为在高程较大区域倾向低估降雨，而在高程较低区倾向高估降雨。说明TRMM数据对区域雨量高估还是低估，与该区域空间范围及区域内地形有关，可进一步深入研究地形地势对TRMM精度的影响。 3) TRMM降水数据的月径流模拟效果比日径流模拟效果好，均在可接受范围，同时侧面反映了TRMM数据精度良好。但TRMM的模拟效果在洪峰、洪量及峰现时间方面不如站点精准，后期通过对TRMM数据精度订正提高其应用价值具有可行性。 综上所述TRMM测雨精度较好，且根据TRMM数据在不同时期、雨强、高程下的规律，后期可进一步深入研究，以期通过分期、分雨强级别及结合地形高程等对TRMM进行精度订正，尤其需要改进TRMM的日精度。为其更好地应用于水文模拟及预报、水资源规划及管理等方面奠定基础，并使其更具应用价值。
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user: 摘 要 针对我院种业公司包装系统稳定差、精度低的特点，设计了一种模糊PID与PLC技术相结合的自动配料称重包装控制系统，给出了详细的系统结构、具体的控制方式和实现方法，详细论述系统硬件电路设计和软件设计方法。运行表明，系统包装精度和工作稳定性都得以明显改善，实用价值高，值得推广。 关键词 :自动包装系统，模糊控制，PID，动态精度，PLC
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user: 1. 引言 种子的称量、包装和物流是农业生产过程的重要环节 [ 1 ] 。而种子的包装，要按包装要求进行准确称量。称量包装机械的核心部件为电子秤。传统的种子配料包装系统是单一的手动操作，系统稳定差、精度低，不能确保产品质量，生产效率低。基于模糊PID与PLC控制的配料包装系统，采用微机监控称重配料全过程，并自动进行称量误差补偿，操作人员通过人机操作界面进行系统参数设置、修改工艺设定值，当设备出现故障时及时报警，并自动切断设备电源，减少了称重原料消耗，确保了称量精度和产品质量、实现了管理科学规范化、生产过程自动化，提高了生产效率。
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user: 2. 系统功能与结构框图 自动配料包装系统是利用PLC控制变频调速进料机构，配合微机软件控制，实现对不同类型的种子进行输送、分类、分选、装袋、称重、包装、生产数据管理等功能的自动化生产线。为提高称量精度，通过网络实现多个称量系统集中控制。 2.1. 系统功能要求 为确保计量精度，在称重槽下安装T-BX应变式计量传感器，并将数据以RS232方式传送到工业计算机PLC中。系统停机时对称重槽零位监视，并进行人工检零；连续配、送料时系统对称重槽零位自检修正。为加快称量速度，确保了称量精度，系统给料分粗给料和细给料两个阶段。第一阶段为粗给料，进料快，时间短，为额定量的90%至95%。第二阶段为细给料，为额定量的5%至10%。配料过程中，闸门故障造成堵塞时，系统自停报警，并做出相应处理。加料过程结束，放料气动阀开启，开始放料。物料在重力作用下自然流出。当系统检测到称重槽重量为零位时，关闭放料气动阀，放料结束。 2.2. 系统方框图 系统主要由工业计算机、控制台、变频器、A/D转换、电子秤和料斗六部分组成。系统总体结构如图1所示。 工业计算机和变频器是系统的核心，在一个称重循环过程完成后， 关闭称斗，迅速排空料斗内附着物料，然后测皮重补偿称量误差，进入下一个称重循环 [ 2 ] 。 2.3. 系统的功能 (1) 自动控制装袋重量与包装；(2) 自检称斗皮重补偿称量误差；(3) 故障自检报警。系统具有称量范围大、速度快、精度高的特点。通过参数设置可实现每分钟6至8包，10到50 Kg的称重量，动、静态精度 ≥ 0.2%。
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user: 3. 系统硬件设计 称重传感器是系统关键部分，选型、连接方式和控制方式是提高系统精度的前提 [ 3 ] ，设计思路如下。 3.1. 传感器电路设计 传感器是将质量信号转换为电信号输出的测量装置，是称量控制系统的核心。根据自动配料包装控制系统的工作环境，为实现系统功能及控制要求，选用XTR115为核心的半导体应变式传感器，其内部结构图如图2所示。主要有应变桥构成检测电路、TL061运算放大器、XTR115精密电流变送器等组成。称重传感器主要由弹性体、电阻应变片、电缆线组成惠斯通应变桥。当弹性体荷载发生形变时，便输出物质重量的电信号 [ 4 ] 。图2中，把电阻应变片因荷载产生的电阻变化，由应变桥构成检测电路转为物质重量电压信号，经TL061放大后输送到XTR115精密电流变送器的第5脚，将电压信号转换为电流信号由第4脚输出。 3.2. PLC控制电路设计 系统选用型号为FXIN-40MR的PLC为核心控制器，结合3A模块的输入通道实现称重信号转换处理，处理后的信号再经3A的输出通道控制相应部件动作。I/O分配表如表1所示，I/O接线图如图3所示。 3.3. PLC与称重传感器的连接 称重传感器经量纲转换后通过A/D采样送入PLC进行运算处理，信息流向如图4所示。
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user: 4. 控制算法的实现 为了确保称量精度，提高生产效率，将配料分粗配料和精配料两个阶段 [ 5 ] 。粗配料流量大速度快，精配料速度慢。系统进料精度的高低关键是控制粗、精配料的速度和找到精、粗配料过程的切换点合理解决精度与速度的矛盾关系。本系统采用模糊控制技术，对粗、精配料的初始阶段实施多变量动态控制；采用PID算法控制实现称量误差带的精确静态控制与补偿。模糊控制的关键是选择合适模糊控制器与模糊规则建立。 本系统模糊控制器由四部分组成，构成双输入单输出模型。框图如图5所示。控制器有三个变量： 图1. 系统总体结构框图 图2. 内部结构图 第一输入变量是物料流量偏差e，和偏差变化率ec。第二个输入变量是期望值y，用于控制配料斗不同高度落差产生的超调量；第三个变量为输出变量u。将e、y、u模糊化后，得E、Y和U信号。 根据如图6隶属度函数所示，在X、Y、Z上的模糊子集{EI，YJ，UIJ}，模糊关系R = UIJ (EI × YJ) × UIJ和知条件EI和YJ，进行模糊合成计算与决策即Uij。 由模糊合成推理规则，得出模糊集合U满足U = R × (E × Y)模糊关系，模糊控制规则见表2。 本系统因系统内存不足，所以选用增量式PID控制，采用增量公式计算如下： 图3. I/O接线图 图4. 信号流向图 图5. 模糊PID控制器框图 图6. 隶属度函数定义规则 Table 1 System I/O distribution tabl 输入 输出 内部寄存器 启动按键SB1 x0 粗进料控制KP1 y0 粗料给定 D0 停车按键SB2 x1 细进料控制KP2 y1 细料给定 D1 压力开关SB3 x2 卸料控制KP3 y2 皮重 D2 斗门检测SB4 x3 夹袋控制KP4 y3 称皮重延时 T0 夹袋检测SB5 x4 称重显示KP5 y4 放料延时 T1 运行标志KP6 y5 辅助继电器 M8020 报警信号KP7 y6 表1. 系统I/O分配表 Table 2 Fuzzy control rule tabl U Y PL PM PS PO E PL PL PL PM ※ PM PL PM PS * PS PM PS * * PO * * * * 表2. 模糊控制规则表 注：※表示该状态不存在，*表示PID控制。 (3) 式中，ΔP(k)为k时刻控制增量，e(k)、e(k − 1)、e(k − 2)分别为第k、k − 1、k − 2时刻采样偏差值。K1、K2、K3为经验系数，需现场调试修改。为保持系统压力稳定，采用压力补偿方法。即当压力下降时，U(k)减小，偏差e(k)增大，电动机工作频率升高、转速加快、压力上升 [ 6 ] 。输入、输出偏差信号离散化后，系统动态性能下降，抗干扰能力变差，需依据偏差大小及变化率，利用数字滤波和自动调节PID的比例系数KP、积分常数KI和微分常数KD的方法来抑制干扰，增强系统的实时控制能力。
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user: 5. 系统的软件设计 系统总体流程图 由I/O地址分配表可知，该系统有启动、停机、斗门状态、夹袋夹紧和气源压力开关5个检测信号输入，粗进料、细进料、卸料、夹袋、称重、运行标志、报警7个控制信号输出。根据输入输出信号的数量，选择型号为FXIN-40MR三菱PLC可编程序控制器；选用XSB5高精度称重传感显示控制仪；构成自动化程度高的称量控制系统。用接近开关检测称重斗门关闭和夹袋夹紧信号。料门缓冲、称重斗门、夹袋，动作，由电磁阀控制相应气缸运动实现。系统总体流程如图7所示。只要按下启动按钮，系统启动自动快慢进料、称重、装袋、包装、计数等动作过程。通过PLC精准控制双作用气缸行程速度，结合手动调节进料门的开度大小完成快慢进料，提高了称重速度和精度。 图7. 系统流程图 C语言模糊控制程序代码如下：
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user: 6. 系统仿真与运行测试 将模糊PID控制与常规PID控制进行软件仿真运行试验 [ 7 ] 。运行情况如图8所示。 图8. 模糊PID与常规PID控制响应曲线比较 响应曲线结果表明，模糊PID控制比常规PID控制超调量低，大大改善系统动、静态性能。本系统自2013年8月应用于我院种业有限公司的包装机中至今，运行效果好，性能稳定。
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user: 7. 结束语 模糊PID控制与PLC控制有效结合，匹配专用高精度压力称重传感器构成自动配料称量包装控制系统，自动化程度高，实现了自动配料称量包装过程的动、静态精准控制，确保了称量精度和产品质量，提高了生产效率。实践证明该系统运行性能稳定、可靠，效果好，具有较高推广价值。
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user: 摘 要 本文我们利用非线性Wolff位势来研究右端项含测度的非齐次拟线性p-调和型椭圆方程弱解的点态梯度估计。 关键词 :p-调和型，拟线性，椭圆，Wolff位势，梯度估计
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user: 1. 引言 本文我们主要考虑下述非齐次拟线性p-调和型椭圆方程 。 (1.1) 这里 为有界开区域且 为Borel测度。 1983年，Wolff在文献 [ 1 ] 中提出了经典非线性Wolff位势。后来，Kilpeläinen，Malý [ 2 ] [ 3 ] ，Trudinger，Wang [ 4 ] 和Korte，Kuusi [ 5 ] 用不同的方法研究了拟线性椭圆方程(1.1)弱解的逐点估计 。 这里 的非线性Wolff位势 的定义如下： 且 。 最近，Duzaar，Kuusi和Mingione在 [ 6 ] - [ 9 ] 中借助非线性Wolff位势和线性Riesz位势给出了拟线性椭圆方程(1.1)及其一般情形的弱解的逐点梯度估计。本文我们主要采用非线性Wolff位势来研究非齐次p-Laplacean方程(1.1)弱解的梯度估计，我们将结合文 [ 6 ] - [ 9 ] 的证明方法给出一个新证明。 首先，我们给出弱解的定义。若 为方程(1.1)的弱解，则对任意 ，有 。 现在我们来阐述本文的主要结论。 定理1.1. 设 是方程(1.1)的弱解， ， 为Borel测度，且 是 的一个Lebesgue点， 。那么存在 ，有如下梯度估计 。 (1.2)
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user: 2. 主要结论的证明 我们记 。 简记 。对具有正测度的集合 ，记积分平均 。 引入 为下述参考方程的弱解 。 (2.1) 现在我们给出齐次p-Laplacean椭圆方程(2.1)弱解的一个经典的估计(参见文献 [ 10 ] - [ 14 ] )。 定理2.1. 设 是(2.1)的弱解，则存在 ，它们都依赖于 ，有如下估计 。 (2.2) 其中 为同心球。 现在考虑 是如下Dirichlet问题的弱解 (2.3) 那么，我们可以得到下面的比较引理。 引理2.2. 设 是方程(1.1)的弱解， 是方程(2.3)的弱解，则存在 依赖于 ，当 时，有估计 。 (2.4) 证明：我们可以通过逼近理论(见 [ 15 ] - [ 17 ] )只研究 的情形。通过基本的尺度变换 且 另外，通过归一化变换 且 。 这里 。(2.5) 我们不妨假设 且 。故我们只需证明 。 (2.6) 首先，由弱解的定义可得 ， (2.7) 对任意 ，任意 和 ，我们回顾以下基本不等式 。 (2.8) 因为 且 ，那么由Sobolev嵌入定理可得 。那么取检验函数 ，由(2.7)式，(2.8)式，Sobolev嵌入定理以及 ，可知 。 故，可得(2.6)式，所以结论得证。 下面我们记 。 令 。定义 ， (2.9) 其中 为整数。我们选取 。 (2.10) 这里 如定理2.1中的定义。 考虑 是下述Dirichlet问题的弱解 (2.11) 下面我们给出一个迭代引理。 引理2.3. 设 是方程(1.1)的弱解， 是方程(2.11)的弱解，则有下式成立 。 这里 。 证明：由定理2.1中的(2.2)式和 的定义式(2.10)式，可知 。 再由引理2.2的(2.4)式和Hölder不等式，有 引理得证。 下面我们完成定理1.1的证明。 证明：第一步. 设 是 的一个Lebesgue点， ，以下我们考虑的球都是以 为球心的。我们选取 ， (2.12) 其中 且 。 (2.13) 要证明定理1.1的结论，只需证明 。 (2.14) 我们定义 。 (2.15) 其中 为整数。对 我们有 ， (2.16) 由 的选取，可知对 有下式成立 (2.17) 又因为 (2.18) 所以，由(2.12)式和(2.13)式的 ，可知 ， (2.19) 且 。 (2.20) 第二步. 由(2.17)式，不失一般性，我们可假设存在 ，使得 且 ， 。 (2.21) 否则，对递增序列 (任意 )，都有 。由于 是 的一个Lebesgue点，则有 。 故 ，结论得证。 第三步. 下面我们在 情况下继续定理1.1的证明。简记 且 。 由(2.15)式和(2.21)式，可知 。 (2.22) 现在，我们用归纳法证明：当 时，有下式成立 。 (2.23) 即假设当 时，(2.23)式成立，证明 时，(2.23)式仍成立。首先，由引理2.3可知 ， 即 。 (2.24) 结合(2.20)式和(2.23)式，有 。 (2.25) 进一步，由(2.24)式对 求和，可得 ， 因此 。 (2.26) 另一方面，又因为 结合(2.19)式，(2.22)式和(2.26)式，可得 。 所以，由(2.25)式和上式，即有 成立。综上所述，对任意 ，(2.23)式成立。最后，由于 是 的Lebesgue点，故 。 从而我们完成了定理1.1的证明。
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user: 摘 要 定时器期权是有着不确定到期日的障碍类型期权。根据标的资产的累计实现方差达到预指定的水平就强制执行的特性，在随机波动模型(Heston model)下，提出Fourier-cosine方法定价有限到期日定时器期权，得到定价表达式。数值结果说明该方法的精确性。 关键词 :Heston模型，定时器期权，Fourier-Cosine方法
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user: 1. 引言 隐含波动率决定标准期权定价，由于未来资产波动的不确定性，隐含波动率高于实际波动率。有限到期日定时器看涨期权是这样一张合约，买者有着在第一时间以预先设定的敲定价买入标的资产，当标的资产的价格过程的累计实现方差超过预先设定的方差预算，合约强制执行。动态交易策略是对预测未来的波动率和证券组合的诸多应用没有作出要求和说明，Bick [ 1 ] 对动态交易策略作出了详细的分析。 在Heston模型下，利用方差和方差的联合分布的特征函数，Li [ 2 ] 给出定时器看涨期权的解析表达式。Bernard和Cui [ 3 ] 利用精确的模拟方法有效控制变量，证明定时器期权定价可以演化为一维模型。事实上，这两种方法都忽略强制执行的最大的到期日的特性。Liang et al. [ 4 ] 给出永久定时器期权和有限到期日定时器期权的定价表达式。这算法包含被积函数的多维积分，计算复杂。为了减小计算复杂度，一些研究者探索渐近逼近定价表达式；即使解析表达式是已知的，但渐近扩展式的有效性要求相当大的回归系数。在均值回复的随机波动模型下，Saunders [ 5 ] 考虑标的资产价格遵循扩散过程的遍历性；方差波动作为一个不定的参数，Li和Mercurio [ 6 ] 给出更有效的永久定时器期权的渐近展开式，它类似于Black-Scholes形式，是可计算的。在Heston随机波动模型下，Li和Mercurio [ 7 ] 给出有限到期日定时器期权定价的逼近技术。然而，在这些逼近中，要求方差的波动非常小，才能达到有效地精度。 本文主要研究在Heston随机波动模型下应用Fourier-cosine方法来定价定时器期权。文章的结构如下：在下一节我们讨论关于定时器期权模型的建立。第三节说明如何应用Fourier-cosine方法构造向后归纳法来定价有限到期日离散定时器期权。第四节，给出了在Heston随机波动模型上的数值结果，说明Fourier-Cosine方法的精确性。
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user: 2. 定时器期权 考虑有限到期日离散定时器期权，标的资产价格为 ， 为定时器期权的生命区间，标的资产价格的监控时间点为 ， 。为简单起见，设监控区间长度一样为 ，标的资产价格过程的离散方差定义如下： 。 (1) 从而离散累计实现方差表达式为： 。 (2) 当 时， 有限，则连续累计实现方差 为 。 (3) 在定时器期权合约中，方差预算为 ，其中 为期望投资水平， 为目标波动率。 假设 为首次离散累计实现方差超过方差预算 的时间点，即 。 (4) 则有限到期日离散定时器看涨期权定价表达式为两个因子的总和： ， (5) 其中 为敲定价， 为常数利率， 为在风险中性测度 下的期望。当 时，有限到期日离散定时器期权演变为欧式标准看涨期权。 标的资产过程和即时方差遵循随机波动方程： ， (6) 其中 ， 为一对布朗运动的相关系数， 分别为红利，均值回复的速率，方差平均水平，波动率过程的波动。对于随机波动模型(6)，我们定义连续实现方差为 ， (7) 为简化计算过程，设监控时间点为连续的。应用连续实现方差可得到相关变量的联合特征函数的显式表达。当前时间 ，定义 和对数资产回报为 ( 为敲定价)。在监控时间 ，令 为有限到期日离散定时器看涨期权的定价，其中 分别为对数资产回报、对数方差和实现方差，之所以选择对数方差而不是方差，是因为相应的条件密度函数具有两个优点相对于方差的条件密度函数：第一，对数方差的条件密度函数左尾衰减到零更快；第二，对数方差的条件密度函数的一些参数更对称。为了符号便利， 分别写作 。定时器期权定价问题终值条件是 。 (8) 记作： ， (9) 则 ， (10) 其中 。当连续实现方差不超过方差预算，期权定价为第一项，当连续实现方差超出方差预算，期权定价为收益函数 ，即第二项。 应用全期望公式，得到 。 外部期望积分是在条件密度函数 上的积分，在随机波动模型下有解析表达式。为了计算三重期望积分，本文内部积分应用Fourier-cosine方法。
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user: 3. Fourier-Cosine方法 3.1. 应用Fourier-Cosine方法获得密度函数 随机波动方程(6)暗示了方差在未来时间是不依赖于当前时间的对数资产，因此有 ， 记 为对数资产和方差的联合概率分布， 为对数资产过程的概率密度函数，等价于 ， 在Heston模型下，已知对数方差的概率密度函数 ，还需知道 。它的特征函数为： ，(11) 其中 是方差时间的积分函数，后文将给出它的表达式。 COS方法是建立在Fourier-cosine展开式之上，对于重新得到相应的特征函数的概率密度函数是非常有效的方法。COS方法 [ 8 ] 的核心思想就是通过Fourier-cosine展开式，逼近标的资产概率密度函数。 首先，我们定义截断积分区域 ，有 (12) 是预先设定的误差方差。在文献 [ 6 ] 中区间定义如下 ， (13) 其中 为对数资产过程的 重累积量，在积分区域 上满足(12)，通过Fourier-cosine展开式重新得到概率密度函数： ， (14) 表示总和的第一个元素要乘以 ，系数 为Fourier-Cosine系数，定义如下： ， (15) 序列系数又与特征函数有直接的关系，可写为 ， (16) 其中 由(11)给出。 文献 [ 7 ] 中在区间 足够宽， 逼近式准确度高的条件下分析了逼近式的误差与 相关联。 根据傅里叶理论，cosine序列函数属于 ，有着非零导数、指数收敛。因此，序列系数截断 项，得到概率密度函数的逼近表达式： (17) 其中 。 3.2. 离散定价公式 利用高斯型积分公式计算外部期望积分，得到 (18) 为求积节点 的权重，下一步，利用Fourier-cosine展开式来计算内部积分。 是关于 的两重积分，联合密度函数为： 则 文献 [ 10 ] 给出了对数方差密度函数的适当截断区域，截断区域边界 为 。 (19) 令 ，则 因为 已知，对外部积分采用高斯型积分公式，则有 (20) 其中 为求积节点 的权重。 下一步，应用COS逼近式替代 ，交换关于 的 个总和，得到： ， (21) 其中 ， (22) ， (23) 最后，交换(21)式中的总和，得到： ， (24) 其中 。 (25) 表达式(24)说明序列的参数只依赖于方差，不依赖对数资产。 对于固定的方差值 ，在任意的时间点， 表达式为 ， (26) 其中 。 (27) 对于 ，定价由cosine基本函数的线性联合，序列相关系数不依赖于 本身，所以， 是可以从其它变量分离出来，保证得到序列系数的解析形式。 对于任意的 ，表达式(24)都成立。因此，我们可以应用牛顿法，通过提前实施，利用 。其中 为终值条件。 首先，讨论终值点 ，期权定价在到期日等价于收益函数(不依赖于时间) ，可得到 的解析表达式(22)： (28) 其中 函数为收益函数 的cosine系数， ， (29) 其中 ， (30) ， (31) 有下列的解析表达式： (32) (33) COS方法不仅仅用于标准期权，在文献 [ 9 ] 中，二元期权的Fourier-cosine解析解已经得到。因此，连续的收益函数也可以采用。 下一步，在时间点 ， 代入到式(27)中，得到式子 。在时间点 ，(26)式为 。应用牛顿法，通过 决定提早实施的点，相应的cosine的系数为： ， (34) 通过COS逼近式，(26)代入到(34)，交换积分和总和，得到： ， (35) 其中 。 (36) 表达式(36)可解析得到。 表达式 可利用矩阵或向量的概念计算： ， (37) 其中 表示矩阵 第一行元素乘以 。矩阵 是 阶矩阵，元素 组成，矩阵 是 阶矩阵， 个列向量为： (38) 列向量 与系数 相关联，表达如下： 。 (39) 其中 为 维列向量，元素是积节点权重，矩阵 是 阶矩阵，元素是 。算子“ ”定义为矩阵与矩阵相乘。 从文献 [ 11 ] 可知矩阵 可以写作汉克尔矩阵 和托普利茨矩阵 的和。 重复相同的计算过程，关于时间向后归纳，得到 到 的联系，对于 (40) 。 继续此过程直到得到 ，再代入(21)和(24)，得到期权定价 。再代入(18)，得到： 。 (41) 现在我们可以用样条插值得到 ，则期权定价为： 。 (42) 下面总结向后归纳算法。
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user: 4. 数值模拟 4.1. Heston模型 在Heston随机波动模型下，方差的动态定义如下： 引入下列参数： 。 是卡方分布，因此 在 的条件下，概率密度函数为： ， (43) 其中 是第一类贝塞尔函数，对数方差条件密度函数左尾相对于方差衰减更快。通过变量替换可以得到对数方差过程 的条件密度函数： 。 (44) 同样的，通过变量替换可得到累计方差过程 条件密度函数： ， (45) Scott [ 11 ] 利用傅里叶逆变换技术得到关于时间积分方差过程的条件特征函数的解析式： Table 1 Parameter values in the Heston model and finite-maturity discrete timer option 100 1.5 0.015 0 0.087 300 2 0.375 0.09 0.087 0 表1. 有限到期日离散定时器看涨期权的参数值 Table 2 Comparison of the numerical results for finite-maturity discrete timer call options for varying strike price 路径积分 90 17.5261 17.5551 −0.0320 17.5351 17.5330 100 12.2789 12.2909 −0.0120 12.2675 12.2678 110 8.3806 8.3634 0.0172 8.3393 8.3405 表2. 有限到期日离散定时器看涨期权对应不同的敲定价之间的比较 (46) 其中 。 4.2. 数值结果 在Heston模型下，有限到期日离散定时器看涨期权的参数列在表1。我们建立与 [ 4 ] 中相类似的数据，监控点 为离散定时器期权的参数，方差预算与 等价。 表2说明了建立在Fourier-cosine展开式上的数值结果与不同的敲定价来对比，同时与Monte Carlo方法( )的结果进行比较。文献 [ 12 ] 给出了有限到期日看涨定时器期权定价可以通过路径积分和相应的Monte Carlo ( )得到的结果。
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user: 5. 总结 我们应用Fourier-cosine方法定价有限到期日离散定时器期权，定价过程的难度在于累计实现方差，而不是标的资产碰触到某一界限就执行。通过应用Fourier-cosine方法，定时器期权定价的数值结果与Monte Carlo方法的结果相差不大。Fourier-cosine方法可以作为引用技术，它可以用于别的随机波动方程，比如像Heston随机波动模型，只要可以得到特征函数或变量的联合概率密度函数即可。
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user: 摘 要 非对称的异形斜拉桥，拉索的张拉顺序问题十分复杂。斜拉桥是高次超静定结构，结构随施工不断变化，后续拉索的张拉会影响已施工结构的受力状态。对于有背索的斜拉桥，确定背索的张拉时机很关键。通过对各种拉索张拉方案的施工阶段分析，比较各种方案下的拉索应力、主梁及主塔应力、变形等表征桥梁受力状态的参数，获得最优的拉索张拉方案，为施工过程提供指导，节省了施工时间。 关键词 :异形独塔斜拉桥，张拉顺序，初始张拉力
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user: 1. 引言 对称的常规斜拉桥在施工时对称施工主梁、对称张拉斜拉索即可；而对于异形独塔斜拉桥，确定斜拉索的张拉顺序是一个重要的问题。斜拉桥是高次超静定结构，主梁和主塔的内力、应力和变形与斜拉索的索力密切相关，每张拉一根或者多根斜拉索，都会引起主梁和主塔的内力、应力和挠度的变化并发生重分配。在施工过程中，这种重分配使结构的受力状态更加复杂，如果变化幅度较大，可能使处于施工阶段的斜拉桥的受力状态变得更危险。同时，背索的张拉对已张拉斜拉索的内力、主塔偏位和主塔内力影响较大。所以，找出合理的、科学的异形斜拉桥的斜拉索张拉顺序显得极为关键。 本文依托武汉市东西湖区径河大桥项目，对异形独塔斜拉桥拉索张拉顺序问题进行分析，利用有限元分析软件Midas/Civil，对其拉索张拉顺序进行研究。 径河大桥为钢箱梁独塔斜拉桥，主梁采用满堂支架分节段焊接施工，钢塔柱分段制造，通过吊装焊接拼接。待所有钢箱梁现场连接完成后，逐根张拉斜拉索，最后安装永久支座。 由于该桥的施工图设计图纸中只给出了斜拉索的设计成桥索力，并没给出斜拉索的施工张拉顺序和初始张拉力等详细情况，因此施工单位在施工时遇到张拉顺序的困难。为了解决本桥的斜拉索张拉问题，进行异形独塔斜拉桥拉索张拉顺序研究，具有较好的现实意义。 目前国内外对异形独塔斜拉桥拉索张拉顺序研究还较少，同类文献中，文献 [ 1 ] 提出了以主梁应力为控制目标的斜拉桥合理成桥状态确定的分步算法和确定斜拉桥的合理施工状态的正装迭代法，通过最小二乘法原理将不闭合原因造成的影响减小到最低。文献 [ 2 ] 以斜拉索用量最小为目标，任一受力阶段的塔、梁内力或位移满足容许值为约束条件来确定最优初始张拉力。文献 [ 3 ] 以弯曲能量代价最少原理来确定斜拉桥合理成桥索力并通过倒拆法确定斜拉索施工张拉力。文献 [ 4 ] [ 5 ] 通过对各种斜拉索更换、旧索拆除方案、不同张拉方案进行施工阶段分析计算，比较各种方案下的斜拉索索力增量、桥面线形等代表桥梁受力状态的指标，得到最优的斜拉索更换方案。文献 [ 6 ] 以实际工程为例，介绍了钢箱梁吊装阶段，通过分析影响拉索拉力的因素和计算拉索张拉力来控制施工的方法，确定了合理的拉索张拉方案。文献 [ 7 ] 以每根索在分批张拉时所在的批次作为变量，各索施加的张拉力总值最小为优化目标，采用改进的遗传算法进行索张拉顺序优化，确定合理的索张拉顺序。文献 [ 8 ] 从多座斜拉桥的施工控制结果分析了存在各种误差的原因和减少误差的方法。文献 [ 9 ] 通过对斜拉索单根张拉的两种不同施工方法的比较，对单根张拉的施工控制技术进行了初步的探讨和研究。文献 [ 10 ] 以实际桥梁为例，对其拉索一次张拉和分级三次张拉的施工方案进行了研究。通过有限元建模计算，研究了拉索一次张拉和分级三次张拉对结构力学行为的影响，探讨了斜拉索分级张拉施工的合理性。 本文分别建立了有限元计算模型进行施工阶段分析，比较不同斜拉索张拉方案对桥梁施工过程中，各主要构件受力状态的影响程度，并选定几组能代表桥梁受力状态的参数考察各方案的合理性，最终选出最佳的张拉方案，用于指导现场施工。
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user: 2. 斜拉索张拉方案及有限元模型 对于斜拉索数量不多的斜拉桥，斜拉索可以一次张拉或者分批张拉。但一次张拉不仅对施工条件要求较高，而且同时控制每根索的受力状态较为困难。为了确定最优的斜拉索张拉方案，指导径河大桥的施工，根据其异形非对称的结构特点，本文按以下两种思路考虑斜拉索的张拉顺序：一是由近塔端逐根向远塔端张拉，背索依次在某一根索的前或者后张拉；二是由远塔端逐根向近塔端张拉，背索依次在某一根索的前或者后张拉。主跨侧一共有9根斜拉索(编号S1~S9)，背索2根(编号为R1、L1，张拉时背索同时张拉)，一共有20种张拉方案。斜拉索布置及编号如图1所示。 由远塔端逐根向近塔端张拉的所有张拉方案列于表1，由近塔端逐根向远塔端张拉的所有张拉方案列于表2。 其中部分方案，在确定其初始张拉力的时候，其初始张拉力会出现负值，故这些方案考虑背索二次张拉。然后对这些方案分别建立有限元分析模型进行施工阶段分析，初步选出其中可行的方案，然后再对初步筛选的方案进行进一步的比较、筛选，从而确定最优方案。按照上述各种方案，建立有限元模型如图2所示。其中，主梁和主塔用梁单元模拟，斜拉索用桁架单元模拟。全桥有限元计算模型中，梁单元共193个，桁架单元共11个，结点共228个。