DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 视频分析服务器的性价比评估 4.1. 工控机 工业计算机是用于工业控制和监视的计算机，简称为工控机。相比普通计算机更适合工作条件恶劣的工业场所。对于单纯的CPU工控机来讲，一颗E52680 V4，14核心，3 G左右频率，那么其峰值浮点能力为3*14*32 (32是V4处理器支持SIMD的速算因子，即一个时钟周期内能做32次浮点计算) = 1.34 TFlops。假设系统本身会占用CPU约240 M，大概为20%。所以能够运用于计算的只有80%，即浮点运算能力为1.34*0.8 = 1.072 TFlops。按照70%的负荷工作，则每个工控机能处理的视频大约在1.072*0.7/0.25 = 3路。 4.2. GPU GPU是图形处理器，但今天，GPU不再局限于3D图形处理。GPU计算技术的发展引起了业界的广泛关注。GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能。GPU运算具有高度的并行性，其控制简单，可以将任务分多个阶段执行。例如nvidia的Tesla系列GPU，TeslaP100所采用的核心芯片为GP100，CUDA (SP)核心数量为3584，采16 G主频。用了单精度计算单元和双精度单元2:1的比例设计。其GPU内存带宽为743 GB/s。半精度浮点18.7 TFlops (每秒18.7万亿次计算)，单精度浮点9.3 TFlops、双精度浮点4.7 TFlops。TeslaP100的价格在3.5 W左右，即使价格便宜的TeslaP4，峰值浮点也可以到5 TFlops。假设系统占用30%的GPU开销，则可以利用GPU计算的能力70%。所以TeslaP100可以计算单精度和双精度浮点能力总和为(18.7 + 9.3)*70% = 19.6 TFlops。GPU适用少任务多并发的任务。 理论上1个TeslaP100的算力即可满足需求，但是，此时的系统瓶颈主要在于吞吐量，60路视频按照每路8 M带宽计算，大约需要480 M的带宽进行I/O，考虑视频流之间的切换，配置两个千兆网卡。 4.3. 服务器集群 作为硬件的服务器通常是具有高性能计算并且可以被多个用户使用的计算机。服务器往往支持2个或者多个CPU，或者GPU。适用于24小时不间断应用环境，适合具有大量计算需求的场合，适用于具有海量存储要求的场合。例如GN5i实例计算能力，它是基于NVIDIA的Tesla P4 GPU，最多提供2个NVIDIA P4 GPU，56个VCPU和224 GB主机内存，以及共计16 GB的GPU显存，最高11 TFlops的单精度浮点计算能力和44 TOPS的int8定点运算能力。系统占用服务器计算能力的30%，不同服务器的计算能力不相等。服务器可以安装多个物理CPU，支持2路、4路、6路、8路、多路。 4.4. 性价比分析 根据实际应用需求，需对60路视频进行实时分析，每一路四个主并行线程，1路视频流的计算量约为0.25 TFlops。理论上CPU可以开设无限多个线程，但是视频处理受到吞吐量、内存等多方面的限制。本文给出如下的不同方案，并对性价比做了初步估计，如表1所示。 Table 1 Cost-effective analysis of each serve 工控机(CPU) 工控机(GPU) 服务器(CPU) 服务器(GPU) 主流处理器 E5 2680 V4 CPU E5 2680 V4 CPU + TeslaP4 GPU 2*E5 2680 V4 CPU 2*E5 2680 V4 CPU + 4*TeslaP4 GPU 计算能力 1.2 TFlops 6 TFlops 2.5 TFlops 22 TFlops 单价 15，000 RMB 30，000 RMB 25，000 RMB 90，000 RMB 所需个数 15台 4台 8个CPU 1台 平均每路单价 0.4 W/路 0.2 W/路 0.35 W/路 0.15 W/路 表1. 各服务器性价比分析 由表1，对各服务器性价比分析可知，根据前文计算60路视频流所需要1.5 TFlops的计算能力，要求路段公司监控分中心的硬件配置要满足所需要的计算能力。通过比较不同配置工控机和服务器的计算能力和价格，在确定总计算复杂度的基础上，比较价格优势。为了更加直观比较，计算平均每路单价。上表可以看出，对于视频处理的计算能力比较密集型的系统，用服务器搭载GPU的高性能计算平台，其性价比是最高的。也就是说，在处理大量视频数据时，服务器(GPU)由于它强大的计算能力而具有最低的每路单价，成为高速公路管理者首选的高性价比计算平台。
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user: 5. 总结 高速公路作为交通枢纽，在交通运输中发挥着重要作用。为了帮助管理部门能够实时掌控道路信息，实现高速公路高效运营管理，本文提出的高速公路视频分析系统能够代替大量人力物力，实现系统自主研判突发事件以及各类违规事件。 本文根据视频分析系统的算法计算需求，对视频分析系统建设提出优化方案，对计算平台的选择进行了性价比分析，给出了优化建议。不仅能够在经济上得到最大的效益还能够在视频分析上实现更加快捷高效的运行。
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user: 摘 要 在巴基斯坦湿陷性黄土路基试验段，运用大型原位浸水试验，研究路基浸水后柱锤冲扩桩和挤密桩地基的浸水规律以及地基土湿陷对路基沉降的影响。研究结果表明：在实际工程中，一定要加强挤密桩路段的防排水措施，避免局部积水，以保证行车安全。 关键词 :路基，湿陷性黄土，原位浸水试验，挤密桩 Copyright © 2019 by authors 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. 引言 湿陷性黄土作为一种特殊土，该土颗粒筛分属于细粒土 [ 1 ] ，液塑限测定属于高液限粘土，规范要求用于路基填筑的土，液限不得大于50%，否则须改良处理；该土CBR勉强满足路基要求(下路93区CBR大于3.0，上路堤94区大于4.0)，但是存在不满足要求的风险，土的膨胀量过大；最佳含水量和天然含水量相差过大，晾晒困难，无法满足快速路基填筑施工。 国内的湿陷性黄土地基处治措施不能完全照搬到本工程中 [ 2 ] ：由于土的工程特性受地理、气候等因素影响较大，国内黄土形成环境为北温带干旱和半干旱气候条件，而中巴经济走廊地区的湿陷性土为典型亚热带湿润气候 [ 3 ] ，导致该地区的湿陷性土与国内湿陷性黄土工程特性不能等同 [ 4 ] ，也导致国内的湿陷性黄土地基处理措施不能完全适应于本工程 [ 5 ] 。
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user: 2. 依托项目概况 中巴经济走廊Havelian至Thakot段公路工程(118.057 km)，起于Havelian，途径Abbottabad、Mansehra和Shinkiari，终于Thakot，主要经过Abbottabad，Mansehra和Battagram地区。坐标范围：东经73˚8'4.42~72˚55'47.16、北纬34˚3'45.92~34˚46'29.34，项目区域海拔范围860 m~1880 m。 本项目具有如下特点： 1) 气候具有五个季节，典型的强降雨季风气候。该区域是典型的亚热带湿润气候，可分为5个季节，冬季(11月~2月)，春季(3，4月)，夏季(5，6月)，雨季季风(7，8月)和秋季(9，10月)。多年平均降水量在1142.1 mm，丰水年降雨量在1759.4 mm，旱年降水量在354 mm，且降水年内分布不均，7至8月降雨量较大，10月至翌年1月降水量最小。这种气候对湿陷性土地基的承载能力及稳定性影响极大。 2) 因此以Havelian至Thakot段公路工程为依托，开展现场调研及大型现场原位测试试验研究，提出典型气候条件下湿陷性土的湿陷工程特性、湿陷系数阈值及其湿陷变形机理；在此基础上，通过物理模型试验等得到亚热带湿润气候条件下湿陷性土的地基处理措施及其稳定性评价指标，以便有效指导本地区公路工程建设的设计和施工。
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user: 4. 试验结果 根据现场浸水试坑内外地表沉降量、浸水试坑内深部沉降量、裂缝发生发展情况、浸水前后土体含水率变化等，结合室内土工试验结果，得到以下几方面结果： 1) 路基浸水规律：浸水期间断面含水率变化沿土体深度经历了天然非饱和状态、非饱和入渗状态和饱和入渗状态。 2) 停住浸水后路基浸水规律：停水后，由于供水条件不足，土体孔隙中的水在重力作用下向下运动，含水率逐渐降低，并逐渐趋于稳定。
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user: 5. 结论 1) 浸水期间断面含水率变化沿土体深度经历了天然非饱和状态、非饱和入渗状态和饱和入渗状态。 2) 停水后，由于供水条件不足，土体孔隙中的水在重力作用下向下运动，含水率逐渐降低，并逐渐趋于稳定。 3) 以巴基斯坦Havelian至Thakot段公路工程为依托，通过试验等得到亚热带湿润气候条件下湿陷性土的地基处理措施，从而有效指导本地区公路工程建设的设计和施工。
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user: 摘 要 完美主义是一种追求高标准的稳定的人格特质，包括适应良好和适应不良两方面。本研究以603名医学大学生为研究对象，采用近乎完美主义量表修订版、自尊量表、流调中心抑郁量表对被试群体进行施测，以探讨自尊在完美主义与抑郁之间的中介作用。结果表明，自尊在完美主义高标准维度与抑郁之间、差异维度与抑郁之间都起到部分中介作用，说明提升完美主义者的自尊水平有助于减少抑郁。 关键词 :完美主义，医学生，抑郁，自尊 Copyright © 2019 by author(s) 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. 引言 完美主义一种积极追求高标准的稳定的人格特质，包括适应良好和适应不良两个方面(Slaney et al.， 2001)，适应良好完美主义是指积极追求高标准，并且在过程中会伴随着一定程度的成就感和满足感，自尊水平和积极情感也会提升，而适应不良的完美主义是指在追求不合实际的高标准的时候，伴随着焦虑、抑郁情绪以及低自尊，这与达不到高标准而产生的与现实的落差有关。抑郁是一种沮丧、悲观、反应性降低的消极情绪心境状态。自尊是个体对自我的总体评价，包括自我价值、重要性和能力等方面(Rosenberg et al.， 1978)。 对完美主义与抑郁之间的关系研究都表明，完美主义和抑郁有关。在对大学生完美主义的研究表明，社会决定完美主义、错误在意度、行为迟疑度等代表适应不良的完美主义与抑郁呈显著正相关(Enns et al.， 2002; Powers et al.， 2004)。对儿童完美主义的研究表明，指向自我的完美主义和抑郁有关(Hewitt et al.， 2002)。Sumi & Kanda (2002)对大学生的研究表明，适应不良完美主义能够显著正向预测抑郁。Accordino等(2000)采用多重线性回归分析结果表明，近乎完美主义量表中的高标准维度可以负向预测抑郁症状，而差异性维度可以正向预测抑郁症状。 国内外对完美主义和自尊关系的研究结果一致表明：完美主义的积极成分与自尊正相关，完美主义的消极成分与自尊负相关(Rice et al.， 1998；张秀阁等，2008；Ashby & Rice， 2002)。对自尊和抑郁的关系的研究结果表明：自尊与抑郁负相关(Rice et al.， 1998)。Robert等将自尊看成是应激后抑郁发生的易感素质，他们指出不稳定的低自尊者更易表现出应激性抑郁反应(申自力，蔡太生，2007)。 以往对自尊在完美主义与抑郁之间的作用研究表明，在大学生中，适应不良完美主义与抑郁正相关，与自尊负相关，自尊中介适应不良完美主义和抑郁的关系(Rice et al.， 1998)。Accordino et al. (2000)对中学生的研究结果表明，随着学生个人标准的增加，其抑郁水平和自尊水平都增加；而随着学生感觉到的个人标准和实际成绩之间差异的增加，其抑郁水平增加，自尊水平下降。张秀阁等(2008)对初中生的研究表明自尊部分中介适应不良完美主义和抑郁关系，但它并不中介适应良好完美主义与抑郁的关系。杨丽等(2011)研究结果表明，在整合模型中高标准调节了差异和抑郁间的关系，自尊部分中介了差异和抑郁间的关系。 医学生的学科专业性强，职业方向较为单一，大多数医学生未来会选择从事医疗相关工作，这意味着他们将会面对来自自身、学业、社会等多方面的压力。而就目前的研究现状和社会形势来看，从心理健康角度对医护人员的关注还不够深入。本研究的目的就是探索在医学大学生样本中，自尊对其完美主义和抑郁的关系是否具有中介作用。从而获得更多的完美主义和抑郁关系机制方面的信息，对今后可能产生的心理问题和心理疾病提供正确的预防措施和正向的指导。
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究对象 选取两所医学院校中临床医学、中医学、护理学、医学检验技术、医学影像学专业大学生进行施测，共发放700份问卷，回收700份，其中有效问卷603份。回收率为100%，回收有效率为86.14%。剔除无效问卷的原则：漏选或同一问题多选，都作答为同一选项，以上情况都视为无效问卷。样本构成情况如表1所示： Table 1 Sample compositio 人口学变量 人数 百分比 人口学变量 人数 百分比 专业 临床医学 212 35.2% 年级 大一 75 12.4% 中医学 143 23.7% 大二 127 21.1% 护理学 108 17.9% 大三 175 29.0% 医学检验技术 98 16.3% 大四 178 29.5% 医学影像学 42 7.0% 大五 48 8.0% 性别 男 192 31.8% 生源地 城镇 287 47.6% 女 411 68.2% 农村 316 52.4% 表1. 样本构成情况 2.2. 研究工具 2.2.1. 近乎完美主义量表修订版(APS-R) 近乎完美主义量表英文原版是由Slaney等(2001)编制，杨丽等(2007)修订了该量表中文版，包括“高标准”、“秩序”和“差异性”三个维度，共22个项目，采用7点计分法，1~7代表从“极不符合”到“极为符合”。高标准维度有6个项目，差异性维度有12个项目，秩序维度有4个项目，三个维度内部一致性α系数分别为0.76、0.85、0.67，重测信度分别为0.72、0.7、0.68，量表的结构效度和效标关联效度良好。本研究中三个维度的内部一致性α系数分别为0.85、0.86、0.73。 2.2.2. 流调中心抑郁量表(CES-D) 流调中心用抑郁量表(CES-D)由Radloff (1977)编制，目的是测量抑郁情感体验或心境。量表由20个项目组成，要求被试评定在过去一周内各个症状出现的频率，从“偶尔”到“多数时间”分别计0分到3分，其中有4、8、12、16四个项目反向计分，总分越高则抑郁症状越严重。章婕等(2010)在中国人群中的研究表明CES-D中文版内部一致性Cronbach α系数为0.90，结构效度和效标效度良好。本研究中量表的内部一致性α系数为0.88。 2.2.3. 自尊量表(SES) 自尊量表(SES)由Rosenberg于1965年编制，共10个项目，采用四级评分，3、5、8、9、10五个项目为反向计分，总分越高说明个体自尊水平越高。SES的内部一致性Cronbach α系数为0.85，重测信度为0.82，与焦虑的相关系数是−0.64，与抑郁的相关系数是−0.54 (汪向东等，1999)，信效度良好。本研究中量表的内部一致性α系数为0.81。 2.3. 研究程序 以班级为单位进行施测，提前对主试进行培训。现场宣读问卷指导语，并保证施测的保密性原则，当场回收问卷，并给受测者发放小礼品。 2.4. 数据处理与统计 本研究使用SPSS 20.0、SPSS宏插件Process 2.1对数据进行处理和分析，运用描述统计、相关分析、因子分析、回归分析、中介效应检验等方式对数据进行处理。
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user: 4. 讨论 本研究是目的旨在探索医学大学生完美主义与抑郁及自尊之间的关系，相关分析的结果表明，高标准维度与抑郁显著负相关，与自尊显著正相关，差异维度与抑郁显著正相关，与自尊显著负相关。适应良好的完美主义自尊水平高，抑郁程度低，适应不良的完美主义自尊水平低，抑郁程度高。适应良好完美主义是与成就相关的积极因素，表现为积极地追求与实际符合的高标准有利于心理健康。而适应不良完美主义则是与达不到成就相关的消极因素，表现为一味设置不符合实际的标准，在达不到这一标准和要求的时候往往会感到自身能力与目标之间的差距，从而对心理健康产生不良的消极影响。这也提示高校心理健康教育工作者，在医学生群体中，对完美主义者进行心理教育和咨询的时候，要尽量减少适应不良完美主义的破坏作用，进一步发挥适应良好完美主义的积极作用，多关注适应不良完美主义者，使其人格朝着适应性的方向发展。在张秀阁(2008)等人的研究中，完美主义的积极成分和消极成分不相关，Rice et al. (1998)、Ashby & Rice (2002)和杨丽等(2011)的研究表明完美主义的积极成分和消极成分正相关，而在本研究中，高标准维度与差异维度呈负相关，究其原因可能是被试群体的不同所致。本研究选取的医学大学生群体，特殊的学科背景，与其他专业相比更严格的标准和要求，可能会使适应和适应不良两种完美主义完全独立，从而导致结果的差异。 在本研究中，自尊部分中介了差异与抑郁的关系，此结果与Rice等(1998)和张秀阁等(2008)的研究一致，表明差异既可以直接影响抑郁，也可以通过自尊间接地影响抑郁。一方面，当个体总是感觉自己的实际表现和自己想要达到的标准间有差距，对自身的表现不满意，对自己的缺点不容忍和对自己的失败不接纳时，可以直接引发抑郁；另一方面，个体的上述倾向性也可以通过使个体对自己的自我价值、重要性和能力等方面的整体评价(即自尊)降低，进而产生抑郁情绪。以往研究中，自尊中介适应不良完美主义和抑郁关系，但它并不中介适应良好完美主义与抑郁的关系。与前人研究结果不同的是，本研究中，自尊也部分中介了高标准与抑郁之间的关系。高标准可以负向预测抑郁，正向预测自尊，自尊可以负向预测抑郁，表明适应良好的完美主义和高水平的自尊可以减少抑郁的发生。作为未来医学界的后备人才，医学生的心理健康状况与国家的医疗队伍建设息息相关，影响着国家医疗事业的发展，所以医学生的心理健康是很重要的。因此，高校对医学生心理层面的健康给予更多的关注是很有必要的，在对医学大学生进行心理健康教育和心理咨询的时候，要引导学生采用积极的应对方式，让完美主义向着适应性良性发展，注意帮助学生提升自身的自尊水平，从而在一定程度上减少抑郁，提升心理健康水平。 自尊作为起中介作用的个性变量，不仅是心理健康的重要标志，对个体的情感、社会适应等方面也具有重要的制约作用(杨丽珠，张丽华，2003)。自尊影响着人们对行为结果的反应，自尊水平高的人对行为结果更倾向做自我的归因。高自尊的人通常相信自己有能力，并能在从事成就有关的工作中表现良好，面对成功时，他们会合理地归因于自身能力，面对失败时，不会一味地归因于自我能力不足(Blaine & Crocker， 1993)。所以高自尊的人在面对失败时比低自尊的人更少体验到痛苦的情绪(Brown & Dutton， 1995)。本研究中，自尊在完美主义两个维度与抑郁之间都起到中介作用，根据这一发生机制，可以推测，自我评价低是导致抑郁的因素之一，常常贬低自身能力并伴随自卑感、无价值感的个体更容易产生抑郁，自我评价高的个体抑郁水平更低。情绪的认知理论认为认知评价过程决定情绪反应的方向，在完美人格与抑郁的关系中，完美主义通过自尊这一因素影响个体的认知评价，从而影响抑郁。这提示提示我们，面对医学生群体中的完美主义者，帮助他们提升自尊水平很重要，在面对达不到自我设定的标准的情况时，高水平自尊可以成为缓冲不良后果的资源，有效降低抑郁的程度。对于在医学生中已经存在的心理健康问题，心理咨询和教育工作者要尽可能全面地寻求有效的解决方法和应对对策，进一步促进医学大学生的心理健康状态能够运行良好，从身心健康角度指导他们更好地适应高强度的医学训练，从而促进其个人的健康成长和心理全面发展。
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user: 5. 结论 自尊在完美主义高标准维度与抑郁之间其起部分中介作用，在差异维度与抑郁之间起部分中介作用，提升医学大学生完美主义者的自尊水平有助于减少抑郁。
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user: 摘 要 为了提高物流运输效率，减少不必要的资源消耗，综合规划一条最有效率的车辆配送货物的路径成为当下物流交通研究的一个热点问题。而其中多配送中心的情况研究尚少。车辆路径优化问题(VRP)是基于旅行商问题(TSP)衍生的，这类问题我们都将其归为非确定性多项式(NP)完全组合优化问题。本文在交通物流车辆路径规划的背景下，首先从VRP问题的概念分析出发，构建了一个数学模型，然后对本文解决该问题的核心算法——遗传算法的理论基础及策略思路进行了一个描述。最后通过加入多因素分析，改进了评价的综合成本，将改进多层编码的遗传算法应用于解决多配送中心VRP问题，并在过程中探索改进。 关键词 :VRP问题，遗传算法，多层编码，交通运输，物流，调度，路径优化 Copyright © 2019 by author(s) 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. 引言 1.1. 选题背景 现代物流系统是由运输、存储、包装、配送、装卸等若干个复杂流程组成的一个完整系统 [ 1 ] 。其中车辆运输系统是物流中一个重要的直接与消费者以及供应商相连的环节，对运输车辆的路径选择进行优化调度，可以提高物流运输的经济效益、提高目标双方的整体收益，也是未来发展智能交通运输系统和开展电子商务的基础。 根据配送中心数目的多少，有单配送中心车辆调度问题和多配送中心车辆调度问题之分。在实际的城市物流体系中，往往存在多个配送中心。因此，对多配送中心车辆调度问题的研究具有重要的现实意义 [ 2 ] 。 1.2. 国内外研究现状 针对于普通的单中心VRP问题，早期的研究者们一般采用精确算法进行求解，其方法主要包括了分支定界算法，列生成算法，动态规划算法以及分支切割算法等。然而随着研究者们对问题路网范围的扩大，一般的研究方法已经无法满足现在大规模网络的需求，随之结合智能算法的方法应运而生，目前智能算法又分为两大类：1) 求解VRP的传统启发式算法：如先安排路线后分组的方法、先分组后安排路线的方法、改进–交换法、节约插入法、基于数学规划的算法和交互式优化算法等 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。2) 求解VRP的现代启发式算法：诸如人工神经网络、遗传算法、模拟退火算法、禁忌算法等 [ 5 ] 。就目前的情况而言，VRP算法研究中的大多数学者都致力于上述智能算法的研究。 现有对配送车辆调度问题的研究主要集中在单配送中心问题上，对多配送中心车辆调度问题的研究很少，国内对该问题的研究基本上是空白。国外的Renaud， De saulniers， Wu， Kazaz， Sumichrast， Irnick等专家对多配送中心车辆调度问题进行了研究 [ 6 ] [ 7 ] ，并取得了一些有价值的研究成果。 本文在现有研究成果的基础上，建立了多配送中心车辆调度问题的数学模型，并且综合考虑总代价值，以综合代价为依据，将多配送中心车辆调度问题分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略，利用智能算法中的遗传算法，设计了求解多配送中心车辆调度问题的算法，最后通过实验计算验证了该算法的良好性能。
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user: 2. 车辆调度优化问题分析 2.1. 多配送中心车辆调度问题的数学模型 多配送中心车辆调度问题可以描述为：从多个供应商用多台车辆向多个需求商送货。其中，供应商以及需求上的位置坐标是固定的，配送运输的车辆所能装载的货物量也是一个最优值的情况下。并且其他配置能够满足运输需求，问题的本质就是要求合理安排车辆配送路线，使目标函数得到优化 [ 8 ] [ 9 ] ，其中目标函数的定义由各自需求决定，并满足以下条件： ①每条配送路径上各需求商的需求量之和不超过车辆的载重量； ②每条配送路径的长度不超过车辆一次配送的最大行驶距离； ③每个需求商的需求必须满足，且只能由一台车辆送货。 设某城市中有H个供应商，要给M个需求商送货，每个供应商服务的需求商构成一个配送分区.设第h个供应商要向 L h ( h = 1 ， 2 ， ⋯ ， H ) 个需求商送货，第h个供应商有 K h 台配送车辆，每台车辆的载重量为纵 Q h k ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， K h ) ，其一次配送的最大行驶距离为 D h k 。第h个供应商服务的第i个需求商的货物需求量为 q h i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， L h ) ，需求商i到j的运距为 d i j ( i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， L h ) ，该供应商到第j个需求商的距离为 d h j ( h = 1 ， 2 ， ⋯ ， H ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， L h ) ，再设 n h k 为第h个供应商中第k台车辆配送的需求商数( n h k = 0 表示未使用第k台车辆)，用集合 R h k 表示第h个区域中的第k条路径，其中的第i个元素 r h k i 表示需求商 r h k i 在第h个区域中的路径k中的顺序为i (不包括供应商)，令 r h k o = 0 表示配送中心，若以配送总时间最短为目标函数，则可建立如下多配送中心车辆调度问题的数学模型: min Z = ∑ h = 1 H { ∑ k = 1 K h [ ∑ i = 1 n h k d r h k ( i − 1 ) r h k i + d r h k n h k r h k 0 ∗ s i g n ( n h k ) ] } (1) s . t .       ∑ i = 1 n h i q h r h k i ≤ Q h k (2) d r h k ( i − 1 ) r h k i + d r h k n h k r h k 0 ∗ s i g n ( n h k ) ≤ D h k (3) 0 ≤ n k ≤ L h (4) ∑ k = 1 K h n h k = L h (5) ∑ h = 1 H L h = M (6) R n k = { r n k i | r n k i ∈ { 1 ， 2 ， ⋯ ， L h } ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n h k } (7) R h k 1 ∩ R h k 2 = ∅ ，   ∀ h k 1 ≠ h k 2 (8) s i g n ( n h k ) = { 1       n h k ≥ 1 0         其 他 (9) 上述模型中，(1)式为目标函数，即要求配送总时间(即各条配送路径的时间之和)最短；(2)式保证每条路径上各客户的货物需求量之和不超过车辆的载重量；(3)式保证每条配送路径的长度不超过车辆一次配送的最大行驶距离；(4)式表明某配送分区每条路径上的客户数不超过该分区的总客户数；(5)式表明某配送分区各条配送路径上的客户数之和等于该分区的总客户数；(6)式表明每个客户都得到配送服务；(7)式表示每条路径的客户的组成；(8)式限制每个客户仅能由一台车辆送货；(9)式表示当区域h中第k辆车服务的客户数 ≥ 1时，说明该台车参加了配送，则取 s i g n ( n h k ) = 1 ，当第k辆车服务的客户数 < 1时，表示未使用该台车辆，因此取 s i g n ( n h k ) = 0 。 2.2. 遗传算法 遗传算法(Genetic Algorithm， GA)是通过模拟生物进化过程来完成优化搜索的，由美国J. Holland教授提出的一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不以梯度信息为基础。它尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性问题作为一种全局优化搜索算法 [ 5 ] [ 10 ] 。针对本论文的车辆路径问题有很好的适用性。
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user: 3. 车辆调度优化问题的建模 3.1. 遗传算法解决问题的基本思想 本文根据著名学者Goldberg总结出的一个最基本的遗传算法流程，我们将它称为基本遗传算法(Simple Genetic Algorithms， SGA)。 [ 11 ] 的思路为出发点，构建如图1所示的思路流程。 基于遗传算法解决问题的核心思想，体现在“优胜劣汰”这一自然规律的生物进化过程 [ 12 ] ，这一优化过程的目标是对环境的适应性(fitness)，而生物种群通过生物体的遗传、变异来达到优化(亦即进化)之目的，应用于交通领域解决本文的VRP问题中，简单来说即背景条件为，物流配送公司数量为n，要将重量为m的货物配送到x个目标点，最后返回出发点。同时对运输的条件进行限制约束(如时间范围约束、车辆容量限制、车辆行驶里程数、某次出行最大工作时间等)，达到一定的目标(如车辆行驶路程最短、运输费用最少、使用车辆数最少，服务质量最高等)。 图1. SGA流程图 3.2. VRP问题的影响因素分析 本文的一大创新点在于，除了时间因素外，考虑到多配送中心车辆调度问题的目标函数中，还存在其他众多影响路径决策的影响因素，因此本文应用层次分析法综合考虑了其他会影响物流运输效益的因素，优化模型中的目标函数 [ 13 ] [ 14 ] 。后建在应用遗传算法得到综合的最优路径规划。 一、成本类影响因素 根据《中国物流年鉴》(2011)的数据，成本类影响因素是供应商进行运输时需要考虑的一个重要因素 [ 10 ] ，2010的运输成本占社会物流总成本的53.99%，占企业总物流成本的50%以上。因此影响成本的因素是物流运输路径选择模型中必须考虑的重要因素。它主要包括如下： 1) 运输距离；2) 运输环节；3) 运输相关的运营成本；4) 货物数量 二、服务类影响因素 在如今的物流市场竞争中，虽然仍由效率等因素占主导地位，但与服务相关的服务质量，服务态度等社会因为也渐渐成为客户选择的参考点之一，因此不仅仅成本作为VRP问题的一个目标，本文将服务类影响也作为一个评价标准进行讨论，包括如下： 1) 与时间相关的因素：a) 货物的运到期限，b) 货物的在途时间；2) 与交货质量相关的因素；3) 线路状态；4) 信息化管理水平。 3.3. 影响因素的确定以及评价标准 根据上述的影响因素，本文采用层次分析法进行影响因素比重的确定。层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)是对一些较为复杂、较为模糊，难以定量得出的问题做出决策的简易方法，它是由美国运筹学家T. L. Saaty于上世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法 [ 15 ] 。 运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行，并且通过图2表示相应的流程图： 图2. 层次分析流程图 1) 建立递阶层次结构模型； 2) 构造出各层次中的所有判断矩阵； 3) 层次单排序及一致性检验； 4) 层次总排序及一致性检验。 根据如表1所示的重要度对照表，按照本文各因素的影响程度得出如表2所示的比较矩阵。 Table 1 Analytic hierarchy importance reference tabl 量化值a ij 量化值a ij 对应的比较含义 1 C i 与C j 的影响程度相同 3 C i 比C j 的影响程度稍强 5 C i 比C j 的影响程度强 7 C i 与C j 的影响程度明显的强 8 C i 与C j 的影响程度绝对的强 2，4，6，8 C i 与C j 的影响介于上述相邻等级之间 1， 1/2， 1/3， …， 1/9 反过来，C i 与C j 之比a ji = 1/a ij 表1. 层次分析重要度对照表 Table 2 Hierarchical analysis importance tabl i/j 运输距离 货物数量 时间 线路状态 运输环节 交货质量 资金流转 信息化管理水平 运输距离 1 5 3 7 9 9 9 9 货物数量 1/5 1 1/5 5 9 7 9 9 时间 1/3 5 1 7 9 9 9 9 线路状态 1/7 1/5 1/7 1 7 5 7 5 运输环节 1/9 1/9 1/9 1/7 1 1 3 1 交货质量 1/9 1/7 1/9 1/5 1 1 3 1 资金流转 1/9 1/9 1/9 1/7 1/3 1/3 1 1/3 信息化管理水平 1/9 1/9 1/9 1/5 1 1 3 1 表2. 层次分析重要度值表 根据上述比较矩阵，通过matlab运算得出各影响因素权重。 weight vector: 0.37721 0.1619 0.28694 0.082043 0.024833 0.025908 0.015824 0.025346 CI = 按照各比例重要度，以及影响水平，本文选取运输距离，货物数量(重量)，货物的在途时间，线路状态(对道路的破坏水平)四个指标进行影响因子的构建： 进行归一化处理 c i j = α ⋅ s + β ⋅ m + γ ⋅ t + δ ⋅ d       其 中 ( α + β + γ + δ = 1 ) (10) 得到 α = 0.4154 ， β = 0.1703 ， γ = 0.3159 ， δ = 0.098 。
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user: 5. 结论 本论文主要从当下车辆调度的热门多中心问题出发，对于如何规划一个全局最优路径，结合在该问题上有良好表现的遗传算法，进行了如下研究： 1) 对于物流运输中多配送中心，构建了相应数学模型进行描述。 2) 应用改进的多层编码遗传算法加入多影响因子构建了一个解决多配送中心的车辆调度及路径规划问题的方法。 3) 通过实际案例需求，构建了可视化表格进行问题描述，应用所研究的方法，证实可以得到一个完整的全局代价最小的路径规划网络。 多配送中心车辆调度问题是一类非常重要的组合优化问题在现实生活中的体现，曾经的研究多集中于单个配送中心问题。传统的遗传算法存在一些缺点：染色体单一，局部搜索能力差，容易出现早熟，收敛速度慢。通过案例实验证明，利用本文的改进的多层遗传算法解决的多配送中心车辆调度问题，能够得到较好的全局搜索结果，并且有一个较快的收敛速度效果。 本文所进行的研究，离真正的实际应用还有一定的差距。例如本文所做的研究是把评价标准以自己的方式定义，并不是一个公认的定义方法，以及其他影响因素由于调查来源等的局限性，不能完全保证符合所有实际预期。
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user: 摘 要 本研究旨在探讨应激源、应对方式、自我效能感与心理健康之间的关系，以及应对方式与自我效能感在其中的中介作用。研究采用中学生应激源量表、简易应对方式量表、一般自我效能感量表和SCL-90量表。结果表明：1) 应激源与消极应对方式和心理健康水平呈显著负相关，消极应对方式对心理健康具有负向预测作用。2) 自我效能感与心理健康水平呈显著正相关，自我效能感对心理健康具有正向预测作用。3) 消极应对方式和自我效能感在应激源和心理健康之间起显著中介作用。4) 此外，积极应对在应激源和心理健康之间的中介作用不显著。这说明消极应对方式和自我效能感影响到心理健康水平，应激源到心理健康的多重中介模型成立。 关键词 :应激源，应对方式，自我效能感，心理健康，多重中介 Copyright © 2019 by author(s) 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. 引言 近年来，随着积极心理学的发展，这门关于如何使人幸福的学科使得越来越多的人更加关注自身的主观幸福感(Diener， 2000; Seligman & Csikszentmihalyi， 2000)。获得主观幸福感的关键因素就是心理健康，因此，理清心理健康的影响因素，进而提升个体的心理健康水平变得非常重要。 应激源一直被当做心理健康的一个重要影响因素来探讨。应激源被定义为一种可能导致与精神障碍相关的生活事件或变化(Mittal & Walker， 2011)，例如所爱之人的死亡，这反过来可能作为一个应激源影响个体。本文主要讨论的是生活应激源，生活应激源是指那些与个体的生活具有相关关系的生活因素。已有研究大多认为生活应激源会对个体的身心健康造成一定危害(金怡，2007)。例如，凌宇(2013)的研究认为，应激与个体抑郁症状之间存在相关。但也有学者指出，日常生活应激源与个体的身心健康水平之间的相关程度并不高，不同的人面对同一生活事件往往有着不同的体验，同一事件可能对有的人产生消极的情绪体验，对另外的人则无影响甚至是产生积极的情绪体验(张瑶，等，1992)。出现这种分歧说明应激源与心理健康之间的关系并不是简单的相关。 谈及应激源一定会考虑应对方式问题。对应对方式的定义有很多，Lazarus和Folkman (1984)认为应对方式是指个体用来处理压力事件时的认知方式和行为方式。Joffe和Bast (1978)则认为应对是人们面对外界变化和刺激时的一种调节行为，这种调节行为是有意识、有目的。总体而言，应对方式讨论的是人们进行事件处理时的一种相对稳定的心理倾向。关于应对方式的分类主要有几种。Folkman和Lazarus (1988)将应对方式分为两类，一类为问题导向，一类为情绪导向，前者关注问题源，而后者关注缓解困苦的情绪。国内学者肖计划和许秀峰(1996)认为，应对方式主要包括解决问题、求助、忍耐、转移、回避、合理化、自责和幻想八种。目前，学界使用最广泛的一种分类来自于解亚宁(1998)，他结合我国人群的特点将应对方式划分为积极应对和消极应对，这种划分也被许多后续研究所证实(陈云祥，李若璇，刘翔平，2019；魏军锋，2015)。应对方式对个体的心理健康起到重要的作用，这已经在很多研究中得到了证实(Wang， Xiong， & Yang， 2018; Chen， 2016)。但积极应对和消极应对作为应对方式的两个重要维度，是如何对心理健康产生影响的仍然有待继续探讨。 自我效能感是另一个对维持健康具有预测力的因素。Bandura (1977)首先将自我效能感定义为针对某一特定情境的具体的行为建构，指的是个体在各种高要求情境下对自我应对能力的总体信心或信念，它被认为是健康心理学中一个更有前景的变量，与身心健康存在一定的联系(佟月华，2003)。已有研究对自我效能感与心理健康的关系进行了探讨。有研究者采用一般自我效能感量表(General Perceived Self-Efficacy Scale， GSES)和流调用抑郁自评量表(Center for Epidemiological Survey， CES-D)对硕士新生群体进行调查，结果发现自我效能感与抑郁呈显著负相关(万伦，顾昭明，李晓妍，2017)。李英琦等人(2019)在对医学院硕士新生的研究中也发现，抑郁与自我效能感呈显著负相关，且自我效能感能够显著预测抑郁，可解释其34%的变异。此外，也有研究针对特殊被试群体自我效能感与心理健康进行分析，例如留守儿童、地震灾区学生等，均发现自我效能感与心理健康显著相关。(梁斌，苏春蓉，2011；赵丽丽，等，2012)。 关于应激源、应对方式和心理健康相互关系的研究已有一些较一致的结论。曾天德(2006)的研究证明了生活事件会影响心理健康，而应对方式也会影响心理健康。刘双金、胡义秋和孙焕良(2018)的研究则证明了应对方式在生活事件和心理健康之间会起到中介的作用。另外，就自我效能感和心理健康的关系而言，高自我效能感，往往意味着心理健康水平较高(海曼，秦屹，熊俊梅，吴慧玲，2019；Wood， Atkins， & Tabernero， 2000)。这些研究都说明，应激源、自我效能感、应对方式和心理健康之间存在着相互的关系，但这些因素之间是如何相互影响的仍有待考察。 纵观已有研究可以发现：首先，对于应激源、应对方式、自我效能感和心理健康的独立研究已经较为成熟，且相互之间也存在一定关系。但四者之间究竟如何相互影响，其心理机制是什么，仍然不明确。其次，应对方式又分为积极应对和消极应对，而直接将应对方式作为一个完整变量考虑是不合适的，不同应对方式和心理健康、应激源之间的关系是否相同，是需要解决的另一个问题。此外，关于应对方式的研究已经较多，但前期的研究主要集中在成年人群体中，青少年群体的应对方式问题仍然值得探讨。方菁等人(2018)首次探讨了简易应对方式量表在青少年人被试中的信效度问题。本研究也是基于此进一步探讨青少年应对方式对心理健康的影响。 基于此，本研究认为应激源与心理健康之间可能存在两个中介变量，它们分别是应对方式和自我效能感。四个变量共同组成一个多重中介模型，理论模型如图1所示。由于应对方式实际上包含两个不同的维度，因此在后续的研究中，本研究也将分别从两个不同的维度入手，构建多重中介模型。 图1. 应激源对心理健康影响的多重中介模型 最后，由于青少年群体所处年龄的特殊性，应激源又分为7个不同方面，不同年级阶段和不同生活状态的青少年会存在不同的应激压力，因此有必要对不同年龄阶段的青少年群体进行差异检验，以进一步考察应激在青少年心理健康中的心理机制问题。
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user: 2. 方法 2.1. 研究对象 本文的研究对象为某几所中学的初、高中学生，共3784名。其中，初一754名，初二1169名，高一914名，以及高二947名。另外，所有学生中包括1987名男生和1797名女生。学生的平均年龄为14.6 (SD = 1.82)。此外，来自于独生家庭的有1810人，占比47.8%，来自于非独生家庭的有1974人，占比52.2%；寄宿生有1238人，占比32.7%，非寄宿生有2546人，占比67.3%。 2.2. 测量工具 2.2.1. 应激源 中学生心理应激源量表，也称为中学生应激源量表(Stressors Scale for Middle School Students， SSMSS)，由郑全全和陈树林(1999)编制，包括7个维度，分别为学习压力、教师压力、家庭环境压力(下文简称家庭压力)、父母管教方式压力(下文简称父母压力)、同学朋友压力(下文简称同伴压力)、社会文化压力(下文简称社会压力)和自我身心压力(下文简称自我压力)。全量表共39题，采用5点计分方式，0为没有发生或没有影响，1为轻度影响，2为中度影响，3为重度影响，4为极重度影响。量表的Cronbach α系数为0.93，分半信度为0.89，重测信度为0.86 (郑全全，陈树林，郑胜圣，黄丽君，2001)。 2.2.2. 简易应对方式量表 本研究使用的简易应对方式量表是由解亚宁(1998)编制。全量表包括积极应对方式和消极应对方式两个分量表，共20题。量表采用4级评分，1为不采取，2为偶尔采取，3为有时采取，4为经常采取。简易应对方式量表有着良好的信效度，全量表的内部一致性系数为0.90，重测信度为0.89。 2.2.3. 90项症状清单 90项症状清单(Symptom Check List 90， SCL-90)是最为常用的心理健康评估量表之一。本研究使用的是国内使用最广的SCL-90版本，由金华，吴文源和张明园(1986)修订。量表包括9个分维度，共90题。全量表采用5级评分方式，由1 (无症状)到5 (严重)症状。该量表的信效度已经得到大量研究证明(吴文源，金华，迟玉芬，樊彬，1987)。 2.2.4. 一般自我效能感 本研究中还使用到了中文版一般自我效能感问卷，该问卷是由张建新和Schwarzer共同修订，共包含10个条目。问卷题目采用，4级评分(1=完全不正确，2=有点正确，3=多数正确，4=完全正确)，得分越高代表被试的自我效能感越高(Zhang & Schwarzer， 1995)。该量表在本研究中的内部一致性较好，α系数为0.89。 2.3. 数据分析 本研究的中介模型分析在Mplus 8.0中完成，描述性统计、相关分析、差异检验等统计分析在Microsoft Excel 2016和SPSS24.0中完成，图形的绘制在Graph Pad Prism7.0软件中完成。
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user: 3. 结果 3.1. 各变量的相关分析结果 在进行中介模型检验之前，先将应激源、应对方式、自我效能和心理健康水平进行相关分析，见表1。 Table 1 Correlation analysis of mental health， coping style， self-efficacy and stresso 心理健康 积极应对 消极应对 应激源 自我效能感 心理健康 1 积极应对 −0.085 ** 1 消极应对 0.356 ** 0.260 ** 1 应激源 0.706 ** −0.080 ** 0.283 ** 1 自我效能感 −0.131 ** 0.335 ** −0.033 * −0.120 ** 1 均值(标准差) 57.43 (50.539) 19.62 (6.657) 9.57 (4.723) 28.75 (18.994) 25.32 (6.392) 表1. 心理健康、应对方式、自我效能感、应激源的相关分析 注：*代表p < 0.05，**代表p < 0.01。 从表1中可以发现心理健康与消极应对方式之间呈现出正向的相关(r = 0.356)，而与积极应对方式呈现出负向的相关，但值得注意的是心理健康与积极应对方式之间的相关非常小(r = −0.085)。另外，心理健康与应激源的总分之间呈现出较高的相关(r = 0.706)。观察应对方式与应激源的相关可以发现，积极应对方式与应激源之间的相关非常小(r = −0.080)，而消极应对方式却与应激源存在着0.283的相关。 3.2. 应激源对心理健康的中介模型 上文的相关分析结果证明了应激源、心理健康、应对方式和自我效能感之间确实存在或高或低的相关。根据本文的假设，进一步验证从应激源到心理健康的中介模型。本研究主要验证了两个多重中介模型，一个是以积极应对方式与自我效能感为中介的多重中介模型，其模型结果可见图2。另一个是以消极应对方式与自我效能感为中介的多重中介模型，其模型结果可见图3。 图2. 积极应对与自我效能感的中介作用 图3. 消极应对与自我效能感的中介作用 图2和图3的中介模型表明，两个应激源通过应对方式和自我效能感影响心理健康的中介模型并没有全部成立。在两个模型中，应激源可以通过消极应对和自我效能感的多重中介影响到心理健康。具体而言，应激源正向的预测了消极应对(β = 0.283)，消极应对则正向的预测了心理健康(β = 0.170)，应激源负向的预测了自我效能感(β = −0.120)，自我效能感进一步负向预测了心理健康(β = −0.047)。而另一方面，积极应对并未成为应激源到心理健康之间的中介因素。 考虑到对于青少年而言，应激源总共有7个不同种类，本研究进一步执行了在7个不同应激源条件下，以应对方式和自我效能感作为多重中介的模型，结果发现，7种应激源均可通过消极应对方式和自我效能感预测心理健康，而7种应激源均无法通过积极应对方式和自我效能感预测心理健康。具体结果在此处不再呈现。 3.3. 不同群体青少年在应激源上的差异 中介效应检验结果已经证明，应激源可以通过消极应对方式和自我效能感的多重中介影响到心理健康。考虑到在初高中时期，由于青少年所处的学习阶段和生活状态不同，应激源可能会有差异，进而可能造成心理健康水平上的影响。下文将主要探讨独生、寄宿和学生所在年级不同所带来的心理应激源的差异。 首先，对独生和非独生的初高中生进行了独立样本t检验，结果显示无论是在应激源的总分还是7个分维度上，均未呈现出显著差异(p > 0.05)。然后，继续探讨寄宿情况对总体应激源的影响，结果发现非寄宿学生的应激源总分(27.87)显著低于寄宿学生的应激源总分(30.55) (t = −4.095， p < 0.001)。进一步考察寄宿情况对应激源7个维度的影响，结果发现仅在家庭环境压力上没有表现出显著差异(p > 0.05)，在其余维度上均存在显著差异(p < 0.05或p < 0.01)，具体差异见图4。 图4. 寄宿与非寄宿对不同应激源的影响 最后考察在不同年级条件下，应激源是否存在差异。方差分析和事后检验(Bonferroni检验)的结果显示，无论是在应激源的总分上，还是在7个分维度上均呈现出显著差异，且趋势完全一致，如图5所示。 图5. 年级对应激源的影响 由图5可知，随着年级的增高，学生的压力逐步的升高(初一为23.63，初二为27.42，高一为30.06，高二为33.18)，且相邻两个年级之间的差异均显著(p < 0.01)。
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user: 4. 讨论 本研究主要以青少年人群体为对象，探讨了应对方式和自我效能感在应激源和心理健康间的中介作用。研究使用了简易应对方式的量表，作为应对方式的测量工具，该量表虽然在成年人群体中已得到了广泛的验证，但在青少年人群中的适用性才刚刚得到证明(方菁，等，2018)。本研究在此基础上进行中介模型的探讨。 前人的研究已发现了应对方式在应激源和心理健康中的中介机制(毛艳霞，2005)。但简单的将应对方式作为一个单一变量并不合适。在本研究中就发现，积极应对和消极应对在应激与心理健康之间起到的作用并不一致。应激压力会促进被试的消极应对，进而降低心理健康水平。但反过来，积极应对并未促进心理健康水平，心理健康仍然受到应激压力的消极影响。这一结果从相关分析的表格中也能看出，积极应对方式与心理健康之间的关系并不大。 将自我效能感纳入到中介模型中综合考虑，是本研究的一个重点之一。研究结果发现，尽管压力越大的学生心理健康水平会更低，但如果学生有更高的自我效能感，则能起到一定的提升心理健康水平的作用。从完整的多重中介模型来看，在压力水平升高时，较少的消极应对和较高的自我效能感可以提升心理健康水平。 寄宿和非寄宿的青少年在应激上存在着显著差异，除了家庭环境压力以外，在其余6个维度上寄宿的学生都有着更大的压力。这也提示寄宿学生出现心理问题的风险可能会更高。而家庭环境的压力维度主要考察的是学生所在家庭是否有变故，父母是否有矛盾，经济状况是否正常等方面，这可能解释了寄宿和非寄宿学生在此应激维度上没有出现差异的原因。 由于采样限制，本研究无法获得毕业年级(初三和高三)的数据。但从结果可以看到年级对应激的影响是十分明显的，随着年级的上升，青少年的压力越来越大，且这种增长趋势在应激源的所有维度上皆有所体现。这说明随着青少年的成长，感受到来自于学校、家庭、教师和同学朋友的压力都会有所增加。根据本文提出的中介模型，青少年增加的压力可能进一步造成心理健康水平的下降，如果青少年采用更多的消极应对方式，且有着较低的自我效能感，则更不利于青少年心理健康的发展。
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user: 5. 结论 本文主要探讨了青少年应激源对心理健康的影响，研究结果表明：1) 应激压力的增加会降低心理健康水平，自我效能感高，则心理健康水平会更高；2) 两种应对方式中，积极应对方式和心理健康之间的关系较小，而消极应对越高，心理健康水平越低；3) 消极应对和自我效能感是应激到心理健康的中介因素，并构成一个多重中介模型；4) 独生与非独生在学生压力源上并未存在差异，而寄宿与否对应激的影响较大，寄宿的学生会感到更多的压力；5) 年级的升高，会造成压力的明显提升，进而影响心理健康的发展。
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user: 摘 要 针对泵送混凝土因均匀性差而产生的不均匀收缩和易开裂等问题，提出了混凝土中骨料分布均匀性的测试和表征新方法，研究了大流动性混凝土流动性和振动时间对其骨料分布均匀性的关系、均匀性对混凝土力学性能和耐久性的影响。结果表明，混凝土拌合物的流动性和振捣效果对混凝土均匀性影响很大，混凝土中骨料分布的均匀性对混凝土抗折强度和抗压强度的偏差值影响较大，对其变形性能和耐久性的影响更大，骨料分布的均匀性越好，混凝土收缩率越低，抗塑性开裂性能和抗氯离子渗透性能越好。 关键词 :大流动性混凝土，均匀性，强度，干燥收缩，塑性开裂，氯离子渗透 Copyright © 2019 by authors 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. 引言 现代土木工程的发展对混凝土性能的要求越来越高，重要的结构物设计寿命要求达100年以上，高的工作性，高的力学性能和高的耐久性构成了高性能混凝土的基本要素 [ 1 ] 。近年来，国内外科研和工程技术人员对混凝土性能提升进行了多方面的研究，但对由于混凝土均匀性问题而导致其力学性能降低和收缩开裂加剧的研究较少。研究混凝土均匀性，是为了探究不同部位混凝土均匀性的差异会给硬化后混凝土力学性能和耐久性能带来的不利影响 [ 2 ] 。混凝土是一种非匀质性材料，其开裂或破坏经常发生在某些均匀性差的薄弱部位中，使耐久性难以保证。均匀性差的混凝土骨料下沉，上部会形成砂浆层，与混凝土相比，同水胶比砂浆的力学性能和耐久性要差得多。含大量砂浆的混凝土会影响混凝土结构承载能力，也会致使混凝土各部位的收缩不一致，易产生收缩裂缝，降低混凝土抗渗，抗冻等耐久性能。泵送混凝土浇筑时常出现和易性不好(流动性过大、保水性和粘聚性欠佳)、振捣不当(漏振和过振)等问题，均会对混凝土的均匀性和密实性产生较大影响，进而产生裂缝 [ 3 ] 。《普通混凝土拌合物性能试验方法》 (GB/T50080-2016)中提出用先后出机的混凝土拌合物中砂浆密度的偏差来表征混凝土拌合物的均匀性，还可用先后出机的混凝土的坍落度、扩展度和28 d抗压强度等来表征混凝土拌合物的均匀性，但经研究认为骨料(特别是粗骨料)在硬化密实的混凝土中分布的均匀程度更为重要 [ 4 ] 。混凝土拌合物的流动性和成型时的振动时间直接影响到骨料在混凝土中分布的均匀性，而施工人员往往追求过大的流动性便于浇筑，还经常出现漏振和过振的现象，但尚未引起施工管理人员的重视。为此，本文在提出混凝土中骨料分布的均匀性的测试与表征方法的基础上，研究了均匀性对混凝土强度和抗裂限缩性能的影响，具有创新性。探究均匀性对混凝土性能的影响、强调改善均匀性对提高结构混凝土的质量和耐久性能具有重要的理论意义和实用价值。