DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 针对利用SIFT算法的图像拼接在匹配过程中特征点维数较高的问题，提出一种对SIFT算法优化的方法。利用PCA-SIFT降低了SIFT描述子的维数的同时滤除了部分描述子向量中的干扰信息，有较好的鲁棒性并且利用最小二乘法对提纯后的图像进行拟合，提高了匹配精度，对拼接效果有较好的增强，同时也缩短了拼接的时间。 关键词 :SIFT，PCA-SIFT，图像拼接
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user: 1. 引言 随着计算机视觉领域的发展，图像拼接技术变成计算机图形学的一个重要的研究内容。对于不同的需要，将具有相同特征点的多幅图像拼接成一幅全景图 [ 1 ] ，实现在一幅图像上对于整个世界环境的观察。而图像拼接的首要问题就是图像匹配。图像匹配指的是，在不同的匹配场景下，使用不同的匹配算法，通过对数字图像的构成信息，包括了图像内容、图像的结构、特征、图像的纹理灰度等信息进行分析，达到在两幅或者多幅图像之间寻找同名点的目的。本文提出把PCA-SIFT算法用于图像拼接的匹配部分 [ 2 ] 。PCA-SIFT算法在描述子构建上作了创新，主要是将统计学中的主成分分析(PCA)应用于对描述子向量的降维，以提高匹配效率。
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user: 2. SIFT算法的特征匹配 随着对图像拼接的研究工作的不断深入，现今的各类匹配算法各具优劣，根据图像类型的差异往往选择不同的匹配算法，也就是说匹配算法的选择和图像本身的性质是强相关的，目前还不存在一种可以通用的处理各种类型图像之间的匹配问题的匹配算法，因此匹配算法的选定需要综合考虑匹配效果的好坏，匹配算法的准确性和计算所耗费的时间以及计算量的大小这一系列因素，以及考虑匹配算法对各种外界条件变化如光照改变、噪声影响、畸变影响等的敏感程度 [ 3 ] 。基于SIFT的特征匹配算法主要是由两个部分组成：首先构建SIFT特征向量，其次对SIFT特征向量进行匹配 [ 4 ] 。 a. 生成SIFT特征向量：SIFT特征向量的生成包括了构建尺度空间检测极值点、对极值点进行过滤和精确定位、为精确的关键点分配主方向形成向量、生成SIFT特征向量描述子这四个步骤 [ 5 ] ： 第一步：生成不同的尺度空间，并且获取尺度空间的极值点 由于SIFT特征是一种尺度不变的特征，因此为了实现能够在不同尺度下对图像特征进行提取，首先使用高斯滤波函数与图像进行卷积运算得到图像在不同尺度空间下的高斯图像表示，高斯核是唯一一个能够实现尺度变换的变换核 [ 6 ] 。基于高斯核对图像进行处理的数学表示如下(1)所示： (1) 图像 在不同尺度下的表示，即图像同不同尺度高斯核进行卷积运算，数学表达用公式(2)表示： (2) L表示的即为图像的尺度空间， 为尺度因子， 即对应图像上的像素点。尺度因子越大表明反映的是图像的概貌特征，尺度因子越大，图像越模糊，尺度因子越小对应的是图像的细节特征，也即是说尺度因子越小，图像的分辨率越高 [ 7 ] 。 根据上述构造尺度空间函数来建立高斯金字塔，设定高斯金字塔有O阶，每一阶有S层，相邻两阶之间的图像大小有一定的规律，即每一阶图像大小是前一阶图像大小的一半，在各阶的S层图像之间，图像大小是一致的，但是相邻层之间的尺度变换因子是不同的，每一层的尺度因子都是前面一层的K倍，如图1所示： 图1. 高斯差分金字塔 根据高斯金字塔构建差分高斯金字塔，即利用高斯金字塔每一阶中相邻两层的尺度空间函数相减构成差分高斯金字塔的每一层，如图1右所示。 为了检测极值点，需要在差分高斯金字塔中对每个采样点进行比较运算，采样点必须同它所在二维图像周围所有点，以及相邻尺度上下层的所有相邻点进行比较，如图2表示，处在中间位置的采样检测点就必须同上下层以及同层的相邻点进行比较，一共有九个点。这样就可以确保得到的极值点在二维图像中和尺度空间都为极值点。极值点的判断是指该点经过同范围内其他点的比较后结果是最大或者最小点。 第2步：过滤极值点，精确定位 过滤极值点为的是去掉一些低对比度和受噪声影响比较明显的点，并且一些不理想的边缘点也需要被排除，最终留下参与最后特征匹配的点，既是定义的关键点。过滤极值点采用的方法是Brown提出的，利用三维二次函数将极值点用泰勒展开，并且精确定位到亚像素级，尺度空间的泰勒展开形式如式(3)： (3) 图2. 极值点检测 对 求偏导并令值为0可以获得极值点的位置表示： (4) 结合上述两式可以得到： (5) 此时极值点的保留准则设定为： ，若满足该条件则该极值点保留，否则过滤。去除不理想的边缘点，则根据高斯差分极值点在穿越横跨不理想边缘会获得比较大的主曲率，而在垂直方向则有较小的主曲率这一特性 [ 6 ] 。根据Hessian矩阵(6)得到： (6) H的特征值的变化与D的主曲率变化一致，是正比的关系，取 作为最大特征值， 为最小特征值，有如公式(4)和(5)表示： (7) (8) 将 带入则有： (9) 最终极值点被过滤与否取决于曲率同 值的比较结果，曲率小于该值则保留作为关键点，否则认为该点位于不好的边缘而丢弃该点。 第3步：为关键点分配方向 在SIFT特征描述子生成过程中，加入主方向向量这一描述，即为每个关键点分配一个主方向，那么就可以保证关键点的旋转不变性。关键点的主方向的确定取决于其所在区域周围邻域像素的梯度方向，根据周围像素的方向分布特征，用统计直方图的方法，选取直方图中的峰值方向作为该关键点的主方向。关键点的梯度模值和梯度方向的计算公式分别如(10)和(11)所示： (10) (11) m表示梯度取值大小， 表示的是梯度方向。类比灰度直方图的定义，对相邻像素的梯度方向的处理也采用直方图进行统计的方式：直方图横轴代表的是像素梯度方向的大小，取值范围在0~360度，选取10度为一个单位，直方图的峰值则用来代表该点的主方向。 第4步：SIFT特征描述子的生成 为了获取完整的SIFT特征描述子，进而实现对SIFT关键点的详细描述，用图3中左方图所示表示关键点的邻域范围，即左图中的每个小的方格表示关键点的相邻区域的像素，每个小方格中的箭头表示该处像素的梯度方向，箭头长度的不同则表示梯度大小取值不同。由左右两图的关系可以看出，右图中的 方块中各个方块的梯度方向是根据左图中对应 区域方块像素梯度方向的累积得到的。而在实际的处理中，为了增加算法抵抗噪声的能力以及在匹配过程中为了保持较好的稳定性和健壮性，常常把关键点的邻域范围设定为 的区域，这样按下面右图所示的种子点形成方式，可以形成规格为 的种子点，种子点的个数综合梯度方向梯度大小等信息，实现对关键点的描述，即对每一个关键点的描述被定义在一个特征向量中，该向量维数是 维，此向量即被称为SIFT特征描述子。 图3. 关键点方向生成 b. SIFT特征匹配：完成SIFT特征向量的生成后，要寻找合适的比较方法对特征向量进行对比以获得对应关系，从而完成匹配。对SIFT特征向量的匹配在于寻找一种相似性测度，比如构建相似性度量函数，当函数取得最小值时表明参与对比的两者之间相似程度越高，那么就可以确定二者的匹配关系。对SIFT特征的相似度量，由于SIFT特征是128维的向量，对比两个向量之间的相似性可以使用向量的相关知识，即用向量之间的距离来反映。利用距离来度量二者之间的相似程度，经常使用的几种距离有： 1) 欧式几何距离： (12) 2) 余弦相似度距离： (13) 3) 绝对值距离： (14) 对SIFT描述子特征向量相似度的判定采用欧式几何距离。如果两个向量完全相同，那么他们的欧式距离便是0。因此在得到SIFT特征向量之后，Lowe提出采用优先搜索算法K-D树搜索与该特征向量最接近的几个特征点，设定某一阈值用来判定最近的距离值同次近的距离值的比值是否满足条件，在小于该阈值范围内则认定为有效的匹配点，该方法称为SIFT特征匹配，这种采用最近距离与次近距离的比值作为匹配点对的判定条件的搜索方法定义为BBF (Best Bin First)算法，该算法得到的匹配点集即为基于SIFT特征匹配算法得到的匹配结果。
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user: 3. 本文的方法 PCA-SIFT算法的前期步骤(检测特征点、修正、计算主方向)与传统SIFT相同，区别在于描述子的构建。步骤如下： 1) 构建描述子的区域选定为以特征点为中心的 矩形(已与特征点主方向对齐)。 2) 计算39 × 9矩形内每个像素对水平、垂直两个方向的偏导数(最外层像素不计算偏导数)。得到一个 维的向量，对其归一化。 3) 假设有N个特征点，那么所有特征点描述子向量构成一个 的矩阵。对这N个向量计算 协方差矩阵。 4) 计算协方差矩阵的前k个最大特征值所对应的特征向量，这k个向量组成一个 的投影矩阵。 5) 将 的描述子矩阵与 的投影矩阵相乘，得到 的矩阵，即降维描述子向量组成的矩阵。此时N个特征点的描述子向量均为k维， 。 6) 利用RANSAC算法除去误匹配点。RANSAC算法的基本原理在于从观测数据样本集即获得的匹配点集中(包含了正确匹配的点也包含了错误匹配的点)选取一定数目的样本子集，通过子集中的数据对计算出符合数据之间变化的变化模型，并在观测数据样本集中检测该变化模型的符合程度，计算符合的该变化模型的数据数目，通过更新数据数目和计算误差概率来决定是否继续迭代或者决策符合当前模型的匹配点集为最优匹配 [ 8 ] 。具体实现步骤如下： a) 根据实际的情况，从观测数据即得到的匹配数据集中选取一定数目的匹配点对作为样本子集。结合待匹配图像之间的具体变换类型决定子集所需最少匹配点对的数目 [ 9 ] 。 b) 使用样本子集中的匹配点对来计算，得到符合匹配点对之间坐标变换的变换矩阵M。 c) 在观测数据集中对该求得的变换矩阵进行验证，设定一定的误差允许范围，对观测数据集中的数据，与变换矩阵进行相似性度量的计算，误差在一定范围内视为符合该变换矩阵的数据元素，统计数据集中满足该变换矩阵的数据元素个数。 d) 将上一步骤中得到的数据元素个数同原有的最多数据元素个数比较，若本次数据元素个数多于原有值则更新本次数据为最优值，并且本次选取的数据子集以及相应的变换矩阵为最优一致集 [ 10 ] 。 e) 计算本次的误差概率值，该值同预先设定的允许的最小误差值进行比较，若大于最小允许误差值则继续进行步骤1到步骤4的迭代，直到误差值小于最小允许误差，此时算法停止。 7) 用Ransac算法将误匹配的特征点剔除，进而提高匹配的精度，得到第二次匹配的特征点集合 [ 11 ] 。最后再用最小二乘法最大程度的拟合所有数据点，使得优化后的图像匹配的数据点最靠近真实的点，最后进行拼接 [ 12 ] 。
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user: 4. 实验结果 1) 对尺度发生缩放的图像进行PCA-SIFT特征匹配，实验效果如图4~图6所示。 2) 对视角发生变化的图像进行PCA-SIFT特征匹配，实验效果如图7~图8所示。 3) 使用PCA-SIFT完成图像拼接，实验效果如图9所示。 PCA-SIFT与标准SIFT有相同的亚像素位置(sub-pixel)，尺度(scale)和主方向(dominant orientations)，但在计算描述子的时候，它用特征点周围的 的像斑计算它的主元，并用PCA-SIFT将原来的 图4. 尺度缩小图像 图5. 原图像 图6. 尺度缩放的图像PCA- SIFT匹配结果 图7. 视角变化 图8. 视角变化 图9. PCA-SIFT图像拼接 维的向量降成20维，以达到更精确的表示方式。 实验表明PCA-SIFT所得的描述子在旋转、尺度变换，透视变换，添加噪声匹配的情形下，匹配均大幅领先于SIFT；在亮度变换时，与传统SIFT不相上下。在匹配时所得的正确点对也多于传统SIFT。可见PCA-SIFT生成的描述子质量很高。SIFT和PCA-SIFT的比较。在运行时间方面，PCA-SIFT在特征点提取、描述子计算中略快于SIFT；但在后续的描述子匹配过程中，PCA-SIFT的速度大大超过SIFT的速度。
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user: 5. 结束语 本文首先对SIFT 算法进行了介绍，并且指出了SIFT 算法的优点和不足。然后针对SIFT 算法的不足引出了一种优化后的算法PCA-SIFT。通过实验表明PCA-SIFT不仅保存了SIFT 算法的优点，而且降低了SIFT描述子的维度，使得图像拼接的速度更快、效果更好。
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user: 摘 要 为研究当代大学生手机依赖状况、自我同一性发展特点以及两者之间的关系，本文采用郭金山修订的大学生自我同一性状态量表、以及杜立操和熊少青编制的手机依赖倾向量表对433大学生进行研究。结果发现：1) 有75.3%的大学生在自我同一性方面仍然处于未分化状态；2) 在自我同一性的弥散和延缓维度上，男生得分显著低于女生；高年级显著低于低年级(p < 0.05)；3) 不同同一性类型的大学生的手机依赖总分存在显著差异(p < 0.05)，转化型要显著高于成就型和未分化型，且在手机依赖的去断性维度上转化型要显著高于成就型、延缓型和未分化型(p < 0.05)；4) 大学生自我同一性与手机依赖总分存在显著正相关(p < 0.01)，自我同一性4个维度对手机依赖具有显著正向预测作用。本研究得出以下结论：1) 大部分大学生仍处于未分化状态，引导大学生建立良好的自我同一性迫在眉睫；2) 自我同一性完成程度高的大学生手机依赖程度较轻；3) 大学生自我同一性对手机依赖具有显著预测作用。 关键词 :大学生，手机依赖，自我同一性
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究对象及工具 本研究对象为大学生，共发放问卷500份，回收有效问卷433份，有效回收率为86.6%。被试主要来源1、苏州科技学院及周边院校大一至大四本科生2、南京河海大学大一至大四学生。具体的人口学变量分布见表1。 2.1.1. 大学生自我同一性状态量表 大学生自我同一性状态量表是由吉林大学郭金山在其博士论文中所引修订的加拿大Guelph大学Gerald R. Adams教授编制的自我同一性状态客观测量的标准化量表(EOM-ELS-2)。量表共计64道题目、 Table 1 The demographic information of participant 人口学信息 N % 性别 男 168 38.8 女 265 61.2 年级 一年级 151 34.9 二年级 75 17.3 三年级 130 30.0 四年级 77 17.8 学科 文科 109 25.2 理科 165 38.1 工科 156 36.0 其他 3 0.7 户口所在地 城镇 257 59.4 农村 176 40.6 家庭经济情况 贫困 45 10.4 一般 274 63.3 小康 111 25.6 富裕 3 0.7 表1. 被试人口学信息 4个分量表：成就型同一性状态量表(ACH)、延缓型同一性状态量表(MOR)、排他型同一性状态量表(FOR)和弥散型同一性状态量表(DIF)。计分方法为根据被试在四种状态的得分情况划分个体目前所处的同一性状态。划分标准为：以每种同一性状态分量表的平均数以上一个标准差处为“划分点”(M + SD)，应用三条规则划分个体所处的同一性状态。 2.1.2. 手机依赖倾向量表(MDQ) 该量表由杜立操和熊少青(2009)编制，共包括25个项目，分为四个维度，分别为：去断性、凸显性、强迫性和神经性。问卷采用五点评分，从不符合到符合依次计1分、2分、3分、4分和5分，得分越高表示依赖程度越严重。各维度的载荷量范围在0.401~0.866之间。总问卷的α系数为0.905，各维度的α系数在0.675~0.846之间。MDQ问卷各维度与总分的相关系数在0.762~0.912之间。各维度的累计贡献率达51.02%。本研究的信度为0.832。 2.2. 施测与数据处理 2.2.1. 施测 采用集体实测的方式，由经过培训的心理学专业本科生施测，统一收回。 2.2.2. 数据处理 将回收的问卷进行数据录入，经初步整理后，采用Windows SPSS 18.0统计软件进行统计分析。主要运用的统计方法有：描述性统计、相关分析、均值比较和差异性检验。
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user: 4. 讨论 4.1. 大学生手机拥有率 2013年华中师范大学的一项课题研究显示，手机在武汉地区高校学生中覆盖率高达80.8%，这低于本次大学生手机拥有率的100%，可能原因是地域经济总体水平的差异(苏州、南京两地总体经济水平要高于武汉)和时间差异(2014年智能手机普及率高于2013年)。对于这样高的百分比，许多报道、调查都对此表示了担忧，也有专家直接表示这是大学生的攀比和虚荣心理在作怪(赵振鹏，刘贝贝，2012)。然而在对本校一些大学生进行随机调查访问后发现，其实手机对于大学生而言，早已经不是最初人们所认为的攀比装酷，几乎所有受访大学生都坦诚承认自己学习生活已离不开手机里各项应用的功能。不可否认，手机依赖的日益严重一定与大学生极高的手机拥有率有关，但与此同时，我们也不能因噎废食，看不到手机带给大学生的便利和快捷(谢书铭，颜美艳，2009)。网络时代到来，手机普及是社会发展的趋势，我们在讨论如何去除和减少大学生手机依赖的时候，减少甚至是不让大学生使用手机，这一定不是一个明智之举。 4.2. 大学生手机依赖情况 在这次的调查中，433名被试手机依赖总平均分为2.965，(1的依赖程度最低，5的依赖程度最高)被试在强迫性维度得分最高，强迫性是指一种难以自拔的对手机的使用渴望与冲动。如，时不时拿出手机看看是否有未接来电或短信或是经常下意识地找手机。这样的结果也许正是最近比较流行的一个概念“手机强迫症”的一种表现(王小运，伍安春，2012)。本次调查结果还显示，性别、年级、所学学科、户口所在地和家庭经济条件均对大学生手机依赖的总分和各维度均分都没有显著影响，这与许多专家学者之前的研究不同。可能是因为随着时间的发展，手机普及率不断升高，手机依赖的人口学差异越来越小，各阶段、各层次的大学生都普遍存在手机依赖的问题；也有可能是此次调查的被试过于同质，只涉及两所本科院校，被试覆盖面小，所以导致没有显著差异的结果。 4.3. 大学生自我同一性情况 从本次研究的结果来看，大部分的大学生还处于同一性未分化的状态(75.3%)具有较好的自我同一性状态的大学生还是少数(单纯成就型为9.2%、单纯延缓型为11.1%)。这与大部分之前的研究结果基本一致：虽然大学是学生探索自我同一性的最佳时期，但大部分大学生并不能在毕业前完成同一性，成为同一性成就型的人。黄淑芬教授一项关于台湾大学生自我同一性调查的报告显示：大学生在入学之初绝大多数均不能形成同一性，即使到了四年级，同一性形成者也只有1/3左右，同一性形成者比例随年级升高而增加；寻求与迷失方向的比例随年级而减少。这一现象在本次的调查中也可以看到：大学生自我同一性的排他维度、延缓维度和成就维度在年级上均有显著差异，且表现为年级越高，同一性完成程度越高。 在本次调查中，大学生自我同一性的弥散维度与延缓维度在男女性别上差异显著(p < 0.05)，且均是女生高于男生，这表明，男大学生的自我同一性完成程度要高于女生，这与黄淑芬教授的研究结果正好相反。在她的研究结果中：同一性一程度，女生稍优于男生；同一性拒斥(他主定向)与同一性弥散(迷失方向)两类中，女生均较男生为少；在同一性延缓(寻求方向)中，女生反比男生多。在许多人都认为女生普遍比同龄男生成熟的情况下，本次的结果的确有些出乎意料。在重新分析本次被试情况后分析男女比例在年级变量上也没有显著差异。这让我想到了曾经做过的大学生婚恋观的调成结果，在那次调查中显示，男生在婚恋方面对物质基础的要求其实远高于女生，且相当一部分男生认为没有物质基础的婚姻是不牢靠的，男生赞同“裸婚”的人数也小于女生，这些结果是否也可能可以解释这次大学生自我同一性男女性别的差异，可能当代的男大学生比我们想象的要成熟的多。 4.4. 大学生自我同一性和智能手机依赖的相关分析 从本次调查结果来看，现代大学生的自我同一性状况对其手机依赖的程度还是有一定的影响的，在6种同一性类型中，转化型在手机依赖总分上显著高于单纯延缓型和未分化型，(在去断性维度上转化型得分还显著高于单纯成就型)更进一步分析可知，这种差异主要是表现在手机依赖的去断性维度上。去断性是指如果突然被迫离开手机或无法正常使用手机的功能，出现挫败的情绪反应，所以去断反应是一种情绪情感体验，而在我同一性完成程度越高的人他的需要、情感、能力、目标、价值观等特质越能整合为统一的人格框架，他们越容易具有自我一致的情感与态度，自我贯通的需要和能力，所以可以这样理解，成就型和延缓型的人具有更好的自我贯通能力、更一致且积极的情感体验，所以他们在去断性维度的得分较低。另一个问题是，为什么转化型的被试手机依赖程度会最高呢？同一性中的转化型是指被试在一个以上分量表的得分都高于相应划分点，从这样的划分方式可以看出，转化型的人可以说是正处于同一性“动荡”的时期，他们正在几种同一性状态中转化变动，寻找着自己的位置。这样的人可能在生活和自我探索上都多了一份迷茫和矛盾，而手机恰恰是一个非常好的工具，无论转化型的人是用智能手机去了解更多知识、接触更丰富的世界来确定自己的同一性状态还是用手机来逃避现实、舒缓压力，明显的，他们对手机较之其他人的确更容易产生依赖问题。
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user: 5. 结论 本次研究采用自我同一性和手机依赖问卷对433名有效被试进行对比分析，研究当代大学生智能手机依赖、自我同一性的情况以及两者之间的关系。结果发现： 1) 当代大学生智能手机拥有率较高，达到了94.7%。 2) 大部分的大学生(75.3%)在自我同一性方面仍然处于未分化型。 3) 大学生自我同一性的弥散维度与延缓维度在性别、年两级维度上差异显著。(p < 0.05)女生的同一性状态要好于男生，高年级的同一性状态要好于低年级。 4) 大学生智能手机依赖总分在自我同一性六种类型上的差异显著。(p < 0.05)转化型要显著高于成就型和未分化型。 5) 智能手机依赖的去断性维度在大学生自我同一性六种类型上表现出显著差异。(p < 0.05)转化型要显著高于成就型、延缓型和未分化型。
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user: 摘 要 冲突控制在过去几十年里主要关注于研究冲突适应现象的行为表现和神经机制，却忽略了另一个影响冲突解决的重要方面——任务背景。比例效应是指冲突效应的大小会随着不一致试次比例的升高而减小的现象，其反映了执行控制根据不同的任务背景进行自上而下调整的能力。本文梳理了比例效应相关研究，总结了有关比例效应的主流理论解释。关于比例效应争议主要存在于两方面：比例效应是否由认知控制主导；以及来源于LWPC还是ISPC。借助于行为和神经影响的研究证据，作者认为比例效应反映了不同任务背景下的冲突控制加工，并在此基础上提出从认知策略灵活性角度来解释比例效应的可能性。 关键词 :冲突控制，比例效应，神经机制，认知控制策略，灵活性
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user: 1. 认知控制和实验范式 冲突控制(interference control)是认知控制核心成分，反映人们在完成目标导向任务时排除任务无关信息干扰的能力(Diamond， 2013)。Stroop (1935)范式被广泛用于研究冲突控制，并用Stroop效应(不一致试次与一致试次的反应时之差)来表征冲突的大小(Stroop， 1935; MacLeod， 1991)。在过去几十年里，冲突控制研究取得了丰硕的成果，研究主要关注于探究冲突适应效应的行为表现和神经机制，这有助于我们理解认知控制如何对冲突进行监测和解决(Botvinick et al.， 2001; Botvinick et al.， 2004)。然而冲突控制的另一个方面——任务背景对冲突解决的影响受到较少的关注。 在任务背景影响冲突解决的研究领域，比例效应(Proportion Congruent effect， PC)受到研究者的广泛重视。这一效应是指Stroop效应的大小会随任务中不一致试次比例的升高而下降，反映了在不同的任务背景中冲突控制存在差异。比例效应最早由Logan和Zbrodoff (1979)提出，他们在实验中采用颜色Stroop并操纵单个组块(block)中一致试次(用红色呈现“红字”，congruent trial)与不一致试次(用蓝色呈现“红”字，incongruent trial)的比例，即在某些block中，不一致试次明显多于一致试次(the mostly incongruent block， MI)，在另外一些block中，一致试次明显多于不一致试次(the mostly congruent block， MC)。他们发现Stroop效应的大小随着不一致比例的增加而减少(Logan & Zbrodoff， 1979)。 研究比例效应的主要目的在于探究冲突控制如何根据不同的任务背景(冲突负荷)进行自上而下地认知控制调整。深入探究比例效应背后的神经机制有助于我们从另一个角度全面理解冲突控制，为我们在不同的环境下如何有效地调整认知控制提供理论基础。
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user: 2. 比例效应的分类 比例效应按照不同的比例操纵对象可以分为两种类型：列表水平上的比例效应(list-wide proportion congruent， LWPC)和项目水平上的比例效应(item-specific proportion congruent， ISPC)。 2.1. 列表水平上的比例效应 起初，Logan只在block水平上操纵比例的变化，即不管在何种比例条件下，构成一致与不一致试次的刺激材料都同等概率出现。之后的研究者大多沿用这种实验设计，并将得到的比例效应称为列表水平上(list-level)的比例效应(LWPC)。为了消除一致与不一致试次呈现次数上的不等，也可以用中性刺激材料来操纵比例的变化(Tzelgov et al.， 1992)。LWPC的大小与不一致试次的比例呈线性相关，比例越大效应越大(Logan & Zbrodoff， 1979; Torres-Quesada et al.， 2014)。LWPC具有很强的稳定性和迁移性，它可以由训练前迁移到训练后，由一种冲突类型迁移到另一种冲突类型。Torres-Quesada (2013)在实验中使用Simon任务训练比例效应，使用等比例的Simon任务和空间Stroop任务作为后测任务，结果显示Simon任务和空间Stroop任务都观察到LWPC (Torres-Quesada et al.， 2013)。这种迁移与特定的刺激材料无关。在Bugg (2011)的实验中，一个block中既有按比例呈现的刺激材料，也有等比例呈现的刺激材料，结果显示，等比例呈现的刺激材料也会出现比例效应(Bugg et al.， 2011)。 2.2. 项目水平上的比例效应 ISPC是在LWPC基础上发展而来，Jacoby (2003)在实验中只增加某一特定刺激项目(specific item)的呈现比例(例如蓝色的“红”)，结果发现，只有该项目会出现比例效应(Jacoby et al.， 2003)。因此他将这种只会出现在某一特定刺激项目上的比例效应称为项目水平上(item-level)的比例效应(ISPC)。ISPC是比LWPC更显著的效应，在ISPC和LWPC同时存在的情况，只会观察到ISPC，而不会出现LWPC。 Blais (2013)在实验中不仅操纵了block水平上的一致与不一致试次的比例，而且在此基础还操纵了项目水平的比例。在MI条件下，一致与不一致试次的比例为1:3，而不一致试次分为两类，一类(两个刺激项目)按1:1呈现，另一类(两个刺激项目)按9:1呈现，MC条件下类似。结果显示，只有按9:1呈现的刺激项目发现了比例效应(Blais et al.， 2010)。
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user: 4. 对理论争议的思考 首先，比例效应是否有认知控制过程的参与？非认知理论主要是由Schmidt提出的偶然学习理论和时间学习理论，其核心是认为比例效应主要是由包含比例信息的项目导致刺激与反应联结的加强或者是对反应的可预测性造成的，这其中不需要认知控制的参与(Schmidt， 2013a)。该理论的最大的缺点在于忽略了比例效应中的冲突信息，不管是何种形式的比例效应，其不可避免的涉及到任务无关信息与任务相关信息的竞争，而Schmidt的理论却忽略这一关键，只关注于比例信息对行为表现的影响。Schmidt (2008)在实验中使用蓝色和绿色呈现“SEVEN”“GLIDE”“CHAIR”三个英文单词，这样操纵的任务无关维度并不能和任务相关维度构成冲突(Schmidt & Besner， 2008)。即便在Jacoby的实验中，比例信息也远远比冲突信息更加容易引起被试的注意(Jacoby仅仅使用两种颜色构成实验刺激)，因此Schmidt以此为基础得出的理论有失偏颇。 其次，比例效应究竟源于何处？在不同水平上操纵比例的变化可以得到两种完全不同的比例效应：LWPC和ISPC。很多研究者认为LWPC反应的是一种一般化(general)的自上而下的认知控制，而Jacoby等人则认为根本不存在一般化的认知控制，LWPC只是由某个项目的比例效应(ISPC)积累而成的。Bugg则认为LWPC和ISPC都是存在的。作者比较认同Bugg的观点，但这不意味着取巧的把LWPC和ISPC简单的拼凑在一起。作者认为，何种效应在何时起作用的关键在于，冲突的比例信息与项目的比例信息相比何种信息更为突出(salient)。在ISPC的范式中，不管是使用两种还是四种颜色构成实验刺激，其项目的比例信息都是远远比冲突的比例信息更加突出，被试利用项目的比例信息能做出更有效的行为反应；而在LWPC的范式中，项目等概率呈现，被试只能获得冲突的比例信息。以四色Stroop实验为例，可以构成十二种不同的不一致试次类型，并且等比例地出现在所有条件下(MC和MI)。如此，比例信息只能与冲突信息相联系，且认知控制以此为基础调整控制策略。另外一方面，冲突信息是比项目信息更为抽象，冲突涉及任务的两个维度，需要从视觉刺激材料(例如“红”色和“红”字)上升到类别概念(颜色和文字)，而项目信息只需要直观观察就能得到(例如“红”字以蓝色较多呈现，被试只需要观察可知“红”字和“蓝”色不一样)，这也是为什么当LWPC和ISPC同时出现时，往往只能观察到ISPC，冲突信息很可能被项目信息所掩盖。 第三，比例效应与冲突适应效应的关系？目前关于比例效应和冲突适应之前关系的研究寥寥无几，这两种效应是从不同的角度来探讨人类如何处理冲突信息(Torres-Quesada et al.， 2013; Torres-Quesada et al.， 2014)。比例效应是从宏观的角度探讨在不同的任务背景下，认知控制如何灵活的调整控制方式；冲突适应则是从微观的角度探讨人类如何利用之前经历过的冲突加快当前冲突的解决。至于宏观与微观的关系，宏观是否由微观积累而成则有待今后研究的证实。根据我们实验室的数据(尚未发表)，在LWPC范式中的MI条件下，可以观察到冲突适应现象，而在MC条件下则没有。这表明在高冲突负荷下，冲突适应能够促进冲突解决，而在低冲突负荷下，被试并不是以冲突解决机制作为完成任务的基础。
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user: 5. 来自脑成像的证据 关于比例效应的理论解释很多，但大多是基于行为研究(冲突监测理论和Braver的二元控制理论并不是直接以比例效应为研究对象)，鲜有神经影像方面的直接证据。据现有文献来看，Carter (2000)的核磁研究表明，参与LWPC的脑区有前扣带回(ACC)、左侧顶下小叶(IPL)、额下回(IFG)和纹状体。其中ACC对冲突的评价起着重要作用(Carter et al.， 2000)。Blais (2010)的核磁研究则证明，ACC-dlPFC活动模式更加符合ISPC的行为模式(Blais & Bunge， 2010)。这些研究关注于单个脑区在比例效应的活动模式，但没有阐述清楚比例效应中各个条件下的认知控制模式(脑区间的相互影响)。 基于此目的，我们设计了LWPC的核磁实验，并采用最新的脑网络分析方法探讨脑区间的相互影响，构建各个条件下的脑网络连接模式，以此探索比例效应的神经机制。从我们的实验数据和网络分析结果来看，在不同的条件，认知控制对一致试次和不一致试次采用了不同的控制模式，并且整个网络的连接强度和信息传输效率受比例的调控。在MI条件下，不论试次类型，dlPFC都是出于整个网络的最高层，表明其在认知控制中的主导作用，也表明整个任务背景是以冲突解决为基础。在不一致条件下，右侧额下回(rIFG)处于网络最底层，表明自上而下的控制最终目的是调控抑制功能，即抑制对任务无关维度的加工和抑制任务无关维度引起的不恰当反应；在MC条件下，前额皮层的前部(aPFC)和辅助运动区(SMA)分别处于一致试次条件网络的最高层和最底层，表明整个认知控制过程以信息整合为主，调控的对象是行为反应。 神经影像数据表明，LWPC和ISPC都有各自的认知控制方式，在不同的任务背景下人脑可能采用不用的控制策略。这些研究结果似乎表明，比例效应依赖于认知控制策略的灵活性调整。认知灵活性是指人脑能够依据不断变化的内、外在环境信息调整认知加工过程。这一灵活性可能涉及到复杂的脑机制。从脑区功能来讲，大脑的前额叶则是与认知灵活性密切相关的，它能够表征任务目标，建立反应映射，协调其他脑区，保持内部目标与行为的一致(Miller et al.， 2001)。从脑网络功能讲，由额叶与顶叶脑区组成的额顶网络(FPN)则是大脑的灵活性中心(Dosenbach et al.， 2008; Cole et al.， 2013)。Dosenbach认为FPN是负责试次间(trial to trial)的即时控制，通过维持一个或者少量试次的信息进行适应性地(adaptively)调整(Dosenbach et al.， 2007; Dosenbach et al.， 2008)。Cole的研究表明，在不同的任务规则间进行切换和将已习得的任务规则运用到新情景中时，FPN都表现出比其他脑网络更高的灵活性(Cole et al.， 2013)。另外，在不同的任务背景下，脑网络会发生复杂的动态变化，原本相互竞争的网络会发生暂时的重组(Cocchi et al.， 2013)。在高工作记忆负荷下，背侧前扣带回(dACC)与额顶网络的整合增强从而更有利于自上而下的控制，同时背侧中扣带回(dPCC)与默认网络的整合增强，额顶网络与默认网络分离有利于完成难道较大的任务；在低工作记忆负荷条件下，dPCC则与默认网络分离，与额定网络整合(Leech et al.， 2011; Leech et al.， 2012)。 从认知控制灵活性的角度或许可以对比例效应进行解释。比例效应中，认知灵活性体现为面对不同任务要求时控制策略的灵活调整。在MI条件，认知控制以冲突解决机制为基础，调控对象以抑制控制为主，主动地将认知资源调配到抑制任务无关信息和不恰当反应；在MC条件下，冲突信息较少出现，认知控制以快速的刺激反应为主，对冲突信息采取侦测到之后再反应的被动策略。在这一点上，虽然Dosenbach (2008)认为任务配置在一段时间内需要保持稳定，但如果任务背景变化导致先前的配置无法完成任务时，稳定的配置也需要灵活的调整才能适应新的环境(Dosenbach et al.， 2008)。
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user: 6. 结论 我们首先介绍了冲突控制与比例效应以及所涉及的理论解释，接着阐述了我们对这个问题的看法。这些理论大多以行为研究基础，存在一定的局限性，我们认为需要从神经机制方面来探讨这个问题，因此基于神经影像数据，结合已有的研究和理论，我们提出从认知灵活性的角度全面理解比例效应现象，其反映的是认知控制策略的灵性活性或者动态变化。目前关于比例效应的神经影像研究较少，神经机制的研究可以成为今后的重点，阐述清楚不同任务背景下的控制方式有助于我们全面理解比例效应，进一步完善冲突控制的研究。
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user: 摘 要 淮沭船闸闸首的输水廊道底板上设有空箱结构边墩，结构较为复杂，常规的解析法在计算时往往采用大量的简化假设，计算所得的值与实际值有较大的出入。为了对闸首整体结构的受力状态有一个比较全面的理解，采用三维有限元分析软件ABAQUS分析研究闸首结构在不同工况下的位移场及应力场。结果表明，淮沭船闸闸首各部件的水平位移和垂直位移均满足规范要求，虽然各工况下的拉应力均超过混凝土允许拉应力，但各混凝土构件都有配筋，验算结果表明各构件承载能力满足要求。三维有限元分析结果能较直观、准确反映建筑物整体强度与位移状况，可以为评价结构安全性态提供依据。 关键词 :船闸闸首，非线性有限元，位移，应力，计算模型 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 淮沭船闸位于淮安市淮阴区杨庄村，闸首采用钢筋混凝土整体式底板结构。底板底高程为2.6 m，底板顶高程为5.0 m，闸顶高程为16.0 m，顺水流方向长14.5 m，垂直水流方向长21.9 m，边墩宽5.8 m，两边墩净宽10.3 m，左右边墩对称布置；人字形钢闸门底高程为4.8 m，顶高程为15.8 m；闸首设有阀门、输水廊道。 船闸闸首结构受力状态十分复杂，承受的荷载既有垂直于船闸纵轴线方向的横向和竖向荷载，又有平行于船闸纵轴线的纵向荷载，还有人字闸门传来的巨大集中力。纵向荷载和竖向荷载沿船闸纵轴方向变化较大，横向荷载沿船闸纵轴线方向也有变化 [ 1 ] ，因此闸首结构是一个典型的空间受力结构。船闸的输水廊道结构较为复杂，受力情况也比较复杂。许多学者采用不同的手段和方法对闸首结构进行了分析研究。河海大学的冯大江 [ 2 ] 将结构、土体与结构接触面看成一个系统中相互作用的3方面，采用Duncan等提出的非线性本构模型和Desai接触面单元，应用Biot固结原理，结合考察施工缝封合前后，地基固结时间效应，结构物浇筑、边墩墙前后回填土填筑，地下水控制的相互作用影响，对结构施工进度及加载过程进行模拟，得到了与原型观测较为接近的结果。周清华 [ 3 ] 结合Biot固结理论和Duncan & Zhang双曲线本构模型，既考虑土体材料的非线性，又考虑变形协调条件对固结过程的总应力的影响，研究了墩底分浇式船闸闸首底板的算法，实测数据验证表明，应用Biot固结理论法能较好地反映地基与结构共同工作过程中的力学特性。冯夏庭、张治强和盛谦等 [ 4 ] 设计三峡第三闸首结构时，根据闸首结构受力特点，采用了合理的计算假定和计算方法，对结构进行整体稳定验算和应力、变形及锚杆受力计算。经计算分析，闸首结构在各设计工况下，均能靠结构自重满足整体抗滑稳定和抗倾稳定要求。尽管很多学者对船闸闸首结构的受力情况进行了一些研究，但是并没有充分考虑土体的非线性、闸首结构物与土体的相互作用以及闸首结构物在各种水位作用下的受力变形分析。为了对闸首整体结构的受力状态有一个比较全面的理解，本文采用空间三维有限元软件对位移场和应力场进行研究分析，以评价其工作性态。
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user: 2. 非线性有限元分析 2.1. 非线性因素的处理 在建模过程中，综合考虑材料非线性、几何非线性和接触非线性等因素计算闸首的结构内力。计算模型中的材料均按弹塑体考虑，混凝土材料的本构关系采用Hooke定律，地基土的本构关系采用Drucker-Prager模型 [ 5 ] ；在模型计算分析*STEP选项中，把NLGOM参数设为ON，并在节点上用*TRANSFORM选项定义局部方向，在整个分析过程中始终保持不变，且不随变形而转动，并利用INC参数指定允许的最大增量步为25步 [ 6 ] ；采用主—从接触算法，由主控面和从属面构成接触对，完整的接触模拟包括接触对和定义接触面的本构关系，在闸首结构建模过程中，需要考虑边墩和底板之间、边墩和回填土之间、回填土和地基之间和闸门与边墩支持墙之间的相互作用，并设置相应的接触参数 [ 7 ] 。 2.2. 本构模型的选取 土体属于弹塑性材料，弹塑性材料的一个显著性特点是应力超过屈服点后，应力应变关系呈非线性，且加载与卸载的路径不一样。地基土材料和回填土考虑成Drucker-Prager屈服准则的弹塑性材料，Drucker-Prager屈服准则为 (1) 式中： 和 分别维岩土材料的粘结力 和内摩擦力 的相关系数； 为应力第一不变量； 为应力偏张量第二不变数。 (2) (3) (4) (5) 2.3. 接触面处理 接触问题是一类非线性问题，既非材料非线性也非几何非线性，而是属于边界条件非线性问题。土与结构的共同耦合作用属于接触问题。在ABAQUS的接触模拟中使用单纯主从接触算法，在定义接触对时，需要正确的选择主从面，原则是：从面的网格应该比主面更精细；当主从面网格接近时，选择材料刚度较大的平面作为主面；对于有线滑移，从面节点在分析过程中尽可能地不要落在主面之外。 接触面之间的相互作用包含两个部分：一是接触面的法向作用，二是接触面的切向作用。 1) 接触面的法向模型 本次计算采用硬接触的法向模型，即两物体只有在压紧状态时才能传递法向压力，若两物体之间有间隙，则不能传递法向压力。 2) 接触面的切向模型 接触面切向摩擦模型：当接触 面处于闭合状态(即有法向接触压力)时，接触面可以传递切向应力或摩擦力。若摩擦力小于某一极限值如时，ABAQUS认为接触面处于粘结状态。若摩擦力大于 ，则接触面开始出现相对滑移变形，称为滑移状态。
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user: 3. 计算模型 3.1. 模型建立 在建立空间三维有限元模型时，地基模型尺寸地选取对计算结果有一定影响，为了使计算结果更符合实际，根据萨布尼斯等著的相关国际权威文献中对试验模型尺寸的要求，认为取地基单边尺寸为结构基础单边尺寸的1~5倍就可以反映地基对基础的作用，本次计算的地基在长度方向取下闸首长度的3倍即65.7 m，宽度方向取下闸首宽度的3倍即43.5 m，深度取下闸首高度的2倍即高程−24.2 m。为了提高网格的划分质量，在不影响计算结果的前提下，对所建的模型做了一定的简化处理。在定义材料时，闸室和土体采用弹塑性材料，假定服从Drucker-Prager屈服准则，由于土体自重产生的变形已基本完成，故计算中不计入土体自重引起的应变。在定义接触时，闸底板作为主控接触面，土体作为从属接触面。在定义荷载时主要考虑结构自重、水重、扬压力、水压力、土压力、边荷载等 [ 8 ] 。该模型左右及前后边界为垂直于该面的链杆约束，底面为固接约束。淮沭船闸闸首有限元整体计算模型图见图1，计算模型图见图2。 3.2. 网格划分 划分网格是有限元模型的一个重要环节，有限元网格数量的多少和质量的好坏直接影响到计算结果的精度和计算规模的大小。一般来说六面体网格分析精度更高、速度更快，是最优选择。闸首结构网格划分时采用结构化网格划分技术，即将一些标准的网格模式应用于一些形状简单的几何区域。为了更有利于非线性有限元分析，网格单元类型采用标准的八节点线性六面体减缩积分单元，其特点是对位移的求解结果很准确，网格存在扭曲变形时，分析精度不会受到大的影响。其中下闸首离散为16，563个单元，24，727个节点数，土基离散为43，560个单元，47，656节点数。 3.3. 基本荷载和计算工况 1) 固定荷载：① 结构自重；② 闸上的竖向荷载(包括交通桥等上部结构)。 2) 回填土荷载：墙后水平土压力按主动土压力和垂直土重进行计算，其余按边荷载考虑。 3) 水荷载：考虑四个计算工况(检修工况：上游水位12.00 m，下游水位5.00 m；设计工况：上游水位14.60 m，下游水位7.50 m；校核工况：上游水位15.40 m，下游水位7.50 m；地震工况：上游水位14.60 m，下游水位7.50 m，同时考虑7˚地震作用)。 对于以上各水位同时考虑相应的扬压力。对于结构计算模型取以下四种荷载组合的工况进行计算：① 固定荷载 + 回填土荷载 + 检修水位，② 固定荷载 + 回填土荷载 + 设计水位，③ 固定荷载 + 回填土荷载 + 校核水位，④ 固定荷载 + 回填土荷载 + 地震水位 [ 9 ] 。 4) 地震荷载：按设防烈度为7˚考虑。
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user: 4. 计算结果分析 按照上述计算模型和参数，分别对闸室结构的四种工况进行了空间有限元计算，从位移及应力角度对闸室结构进行分析并作出安全评价。 1) 位移分析 根据计算结果的位移云纹图进行分析，具体计算的各工况下的闸室竖向位移(沉降)云图见图3、图4、图5、图6，闸室水平位移(顺水流方向)云图见图7、图8、图9、图10。 闸首竖向位移(沉降)计算成果见表1，闸首水平位移(顺水流方向)计算成果见表2。 由计算结果的位移云图及表1、表2可知：各工况下底板底面和边墩顶面的沉降差较小，最大沉降差分别为1.58 cm和1.81 cm，根据规范最大沉降差不宜超过5.00 cm，故闸首结构沉降差满足规范要求；底板底面和边墩顶面的最大沉降量均为9.96 cm，根据规范，最大沉降量不宜超过15.0 cm，故地基沉降满足规范要求。各种工况荷载作用下，整体结构在水平方向的位移都比较小。顺水流向水平位移的最大值发生在地震工况下的桥墩，沿顺水流方向从上游向下游发生位移，最大值为18.1，位移较小满足要求。 图1. 淮沭船闸闸首有限元整体计算模型图 图2. 淮沭船闸闸首计算模型图 图3. 检修工况竖向位移(沉降)分布图(m) 图4. 设计工况竖向位移(沉降)分布图(m) 图5. 校核工况竖向位移(沉降)分布图(m) 图6. 地震工况竖向位移(沉降)分布图(m) 图7. 检修工况水平位移(顺水流)分布图(m) 图8. 设计工况水平位移(顺水流)分布图(m) 图9. 校核工况水平位移(顺水流)分布图(m) 图10. 地震工况水平位移(顺水流)分布图(m) Table 1 Calculation results of vertical displacement (subsidence) of Huaishu lock hea 计算工况 部位 竖向位移(沉降) (cm) 最大值/最小值 最大值 最小值 沉降差 检修 底板底面 8.94 7.36 1.58 1.21 边墩顶面 9.17 7.36 1.81 1.24 设计 底板底面 8.96 7.98 0.98 1.12 边墩顶面 9.05 8.06 0.99 1.12 校核 底板底面 8.99 7.96 1.03 1.23 边墩顶面 9.20 8.11 1.09 1.13 地震 底板底面 9.96 8.51 1.45 1.17 边墩顶面 9.96 8.62 1.34 1.16 表1. 淮沭船闸闸首竖向位移(沉降)计算结果 Table 2 Calculation results of horizontal displacement (along river direction) of Huaishu lock hea 计算工况 闸室水平位移(mm) 底板 空箱 桥墩 检修 0.30 0.99 1.08 设计 0.32 1.01 1.29 校核 0.24 1.38 1.66 地震 0.60 1.45 1.81 表2. 淮沭船闸闸首水平位移(顺水流方向)计算结果 2) 应力分析 根据计算结果的应力云图进行分析，具体计算的各工况下的闸首最大主拉应力云图见图11、图12、图13，图14。 闸首结构应力计算结果见表3、结构配筋计算结果见表4。 图11. 检修工况最大主拉应力分布图(Pa) 图12. 设计工况最大主拉应力分布图(Pa) 图13. 校核工况最大主拉应力分布图(Pa) 图14. 地震工况最大主拉应力分布图(Pa) Table 3 Calculation results of structural stress of Huaishu lock hea 计算工况 最大主拉应力(MPa) 底板面层 底板底层 空箱底板 空箱顶板 检修 1.87 2.76 0.52 1.36 设计 1.56 2.74 0.60 1.56 校核 1.64 2.55 0.63 1.64 地震 1.44 2.50 0.50 1.08 表3. 淮沭船闸闸首结构应力计算结果 Table 4 Calculation results of structural reinforcement of Huaishu lock hea 计算工况 项目 单位 底板 空箱 面层 底层 底层 面层 检修 应力 MPa 1.87 2.76 0.52 1.36 计算配筋 mm 2 4436 5035 269 323 实际配筋 8A30 5A30 + 5A25 A12@30 A10@30 + A8@30 实际配筋面积 mm 2 5680 6004 377 430 设计 应力 MPa 1.56 2.74 0.60 1.56 计算配筋 mm 2 3745 4997 310 372 实际配筋面积 mm 2 5680 6004 377 430 校核 应力 MPa 1.64 2.55 0.63 1.64 计算配筋 mm 2 3942 4636 326 392 实际配筋 mm 2 5680 6004 377 430 地震 应力 MPa 1.44 2.50 0.50 1.08 计算配筋 mm 2 3450 4541 258 49 实际配筋 mm 2 5680 6004 377 430 表4. 淮沭船闸闸首结构配筋计算结果 由应力云图、表3和表4可知，在各工况下底板面层的最大主拉应力主要分布在下游段槛中部，最大值为1.87 MPa；底板底层的最大主拉应力主要分布在门槛底部，最大值为2.76 MPa；空箱底板的最大主拉应力主要分布在第三空箱底部，最大值为0.63 MPa；空箱顶板的最大主拉应力主要分布在门槽附近，最大值为1.64 MPa。闸首各结构的最大主拉应力均大于混凝土允许拉应力，但经配筋验算后闸首各构件承载力满足要求。
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user: 5. 结论 1) 闸首结构的位移均满足要求，各混凝土构件拉应力均超过混凝土允许拉应力，各构件都配有钢筋，经承载力分析计算，各构件承载能力满足设计要求。 2) 本文利用ABAQUS三维有限元计算淮沭船闸闸首结构，可以直观可靠地得出结构位移场和应力场，可为评价结构安全状态提供依据。
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user: 摘 要 针对高速公路大修工程中需增加收费车道受工程红线限制问题，结合无人值守自动发卡机操作简便、自动安全、机身轻薄等优势，研究分析自动发卡机在高速公路改造工程中应用方案及效果；该方案为实现沪嘉高速公路改造中收费站扩容改建目的，利用自动发卡装置替代原有人工发卡，突破常规收费车道限制增加车道，节约占地空间，并利用自动化手段提升收费通行效率。该工程运行后，通行量显著提升，安全性也得以保证，表明该方案适用于高速公路改造中增设车道情况，可推广应用至场地有限的已有或新建高速公路中，免除土地征用、结构改建、搬迁等制约因素，减少人力、财力投入，并有效提升通行效率，具有突出的应用前景和推广价值。 关键词 :自动发卡机，高速公路大修改造，自助收费，提高通行效率
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user: 1. 引言 S5沪嘉高速公路是上海市区与原嘉定县城区连接的一条快速通道，全长20.5 km，采用全封闭、全立交的高速公路标准，设计车速120 km/h，互通立交4座，于1988年10月31日竣工，是中国大陆第一条建成通车的高速公路。为适应城市发展需求，S5沪嘉高速公路调整为城市快速路，并取消收费，作为取消S5沪嘉高速公路收费政策的配套工程，沪嘉高速公路大修工程主要是将实施嘉定城区等收费站迁(改)建为G1501上海绕城高速公路收费站等工程，以闭合高速公路联网收费系统。 本工程完成改造后，G1501嘉定城区收费站入口车道布置为1条ETC/MTC混用车道和1条超宽车道。本文针对这一社会关注度较高工程的特殊需求，在场地情况复杂的条件下，研究在红线控制范围内突破常规拓宽收费车道的方案。
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user: 2. 需求分析 上海市有19个类似于G1501嘉定城区的收费站，交通流量增长与收费站规模已形成矛盾，但又存在扩容局限性。本工程需要对此类收费站进行扩容改建，并与ETC车道改造结合，在不拓宽路基的前提下增加一根车道。自动发卡车道方案具有节约用地、减少人力投入及运营成本等优势，为解决沪嘉高速公路改建工程受红线控制的收费系统改造以及施工期间收费问题，本工程通过取消原收费岛上人工收费亭，将原设计收费岛宽度减小，利用自动发卡装置替代原有人工发卡，同时增加相应车型识别及信息显示等辅助设施，实现增加车道的目的。
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user: 3. 工程总体方案 1) 采用自动发卡机车道布置 根据本工程的现状和需求，入口收费广场在不拓宽路面的情况下改为“1根ETC车道 + 1根自动发卡车道 + 1根MTC车道(超宽车道)”的形式，采用独立式无人值守发卡系统，取消传统收费员发卡的模式并无需收费员值班，由过往司机在自动发卡机取卡通行。整个系统以自动发卡机和自动车型识别器作为主要设备，实现人工发卡及识别车型的功能，配合发卡系统工控机以及车道控制器、车辆检测器等辅助设备，组成一个完整的无人值守发卡系统。 自动发卡车道布置如下图1所示，根据将原有拓宽路基方案和采用自动发卡机方案对比的结果如图2所示，表明采用自动发卡机方案能够满足车道宽度要求。 本工程ETC车道宽度3.2米，无人发卡车道宽度3.5米，MTC(超宽车道)车道宽度4米，车道宽度均满足交通设计要求 [ 1 ] 。 2) 自动发卡机系统设计 如图3所示，无人值守发卡机包括自动车型分类器、车牌识别器车道控制器(包括工控机、车检器、小型交换机)、显示器、非接触IC卡读写器、车道信号灯、电动栏杆机、手动栏杆机、对讲电话、黄色闪光报警器等组成 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。 其中发卡机机卡槽如图4所示。该上中下工位发卡机可以3~5秒/张速度发放86 × 54 mm规格的IC卡，卡机总IC卡容量3000张，切换响应时间 < 2秒；发卡机分为上中下三个取卡高度，分别对应大、中、小车司机；以语音提示指导司机按键、取卡和通行；卡机前的检测线圈控制保证有车取卡且每次一张卡，司机可同监控室对讲，并可自定余卡报警系统，切换至备用。 本工程受设计车道宽度3.5 m限制，无人发卡收费岛仅为500 mm宽，无人值守发卡机(图5)机身宽度设计为420 mm。标准卡箱容量为600张/卡槽；考虑入口3000辆/日的流量与管理人员的操作安全，特制定750张/槽，大、小客车各1500张的卡位，预计平均换卡操作为2天1次。 3) 车辆分型功能实现 自动发卡车道配有红外线感应柱和摄像机，当车辆通过道口前，红外线感应柱能对车辆车型进行识别，摄像机能迅速抓拍到车辆照片，所有信息自动储存在通行卡上，至高速公路出口处直接交卡即可完成缴费。 其中，车辆分型功能，通过采集到的车辆轮廓、底盘高度和平整度、轴数、车长、倒车等信息，综合分析并结合模糊判断而得到车型信息。自动车型分类系统设备主要由全天候轮廓扫描器、地感线圈、轴数计数器、车长检测光柱以及带网络接口的车型分析单元组成。 轮廓扫描器检测车头高度、车辆轮廓、底盘高度、车辆分离、轴数、倒车等。该设备由安装在车道两侧的红外线发射单元和红外线接收单元组成，垂直于车行方向，发射单元和接收单元之间有密集的红外线光束，能够对过往车辆的轮廓进行精确扫描，从而根据车辆的二维轮廓图，根据客车底盘比较齐整，而货车底盘有齿状交错，区分客车与货车。 车长检测器通过前置两对光柱，对车辆长度进行分类，同时结合车辆轮廓、底盘平整系数等，以客车座位数区分客车的三种车型。车型分析主机采集轮廓识别器、车长检测器、地感线圈信号。根据采集到的车头高度、底盘信息、轴数、车辆二维轮廓等参数，经过模式识别相关算法，最后将车型信息通过 图1. 自动发卡机车道布置图 图2. 拓宽路基方案和采用自动发卡机方案对比图 图3. 自动发卡机设备位置示意图 图4. 上中下工位发卡机(左图)及卡槽(右图) 图5. 沪嘉高速大修工程中采用的发卡机 网络接口输出到车道控制器。自动车型分类能准确识别车辆的车型。客货分离的识别率要求大于等于95%，客货车综合准确率大于等于93%。 4) 系统工作流程 自动发卡车道系统的工作流程如图6、图7所示，车辆首先通过车型识别器，车型识别器输出结果给工控机上的收费软件，软件做好车辆车型队列记录，当车辆行驶至自动发卡机前的线圈(取卡线圈)时，经取卡机前线圈检测，保证一车一卡，配合自动车型识别，车牌识别器对当前车辆进行车牌识别，并将结果传输给工控机收费软件，自动发卡机以语音提示司机取卡或刷ETC卡，此时驾驶者按下自动发卡机的发卡键，收费软件系统会将当前车辆的车型记录和车牌识别结果写入通行卡，并将写好的通行卡传输至发卡口。驾驶者取走通行卡后，栏杆机抬起放行。车辆通过栏杆检车线圈后，栏杆机降下。进而车辆有序经过收费车道。