DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 我国缺席审判制度的完善 缺席审判制度，有可能会损害被告人的出庭权，容易导致审判程序不公正，因此，我国在设计刑事缺席审判制度的同时，设立了刑事缺席审判救济措施，以期最大限度保护被告人合法权利，但由于未经充分的司法实践，相关制度仍不够全面。 (一) 审判告知制度 《刑事诉讼法》第292条规定：“人民法院应当通过有关国际条约规定的或者外交途径提出的司法协助方式，或者被告人所在地法律允许的其他方式，将传票和人民检察院的起诉书副本送达被告人。传票和起诉书副本送达后，被告人未按要求到案的，人民法院应当开庭审理，依法作出判决，并对违法所得及其他涉案财产作出处理。”换而言之，即使被告人主观上放弃出庭权、逃避法院审判，法院也应当履行《刑事诉讼法》所规定的告知和送达程序，从程序正上，保障被告人的知情权。但是，其主要适用对象是潜逃境外的犯罪嫌疑人，因此该送达程序实践中难以落实。 因此，关于传票、起诉书副本等裁判文书的送达，应尽量采取犯罪嫌疑人、被告人能亲自接收的方式。譬如，意大利的缺席审判制度强调向被告人当面送达法律文书，以此保障其亲身感知诉讼进行的权利，增加被告参加庭审的机会。除此以外，司法机关还可以通过司法协助或公告送达的方式保证被送达人及时收到司法文书，不仅能体现出缺席审判制度中的程序公正，有利于裁判文书得到相关国家的协助，特别是潜逃出境犯罪嫌疑人的相关案件。 (二) 辩护人必须出庭制度 根据《刑事诉讼法》第293条之规定，人民法院缺席审判案件，被告人有权委托辩护人，被告人的近亲属可以代为委托辩护人。被告人及其近亲属没有委托辩护人的，人民法院应当通知法律援助机构指派律师为其提供辩护。辩护人必须出庭制度，有利于保障被告人的合法权益，但是若属于“被告人及其近亲属没有委托辩护人的，人民法院应当通知法律援助机构指派律师为其提供辩护”这一情形时，被指派律师的职业能力难以把控，极有可能造成“辩护人出庭制度”流于形式。因此，法院在通知法律援助机构指派律师时，相关的法律援助机构应当指派相关诉讼经验丰富的律师，以为切实保障被告人的合法权益。
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user: 摘要 常见的睡眠障碍包括急性失眠、慢性失眠以及阻塞性睡眠呼吸暂停综合征，脑血流的改变包括脑血流的自动调节功能异常以及脑血流量的改变，可能是睡眠障碍的神经影像机制之一，现就失眠与脑血流改变的研究进展进行介绍。
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user: 1. 引言 睡眠是昼夜节律主导下的具有促进机体新陈代谢、记忆巩固、维持内环境稳定等功能的人类最重要的生理活动，在人的一生中，睡眠的时间占比达三分之一。人们对睡眠的关注度在逐渐提升，失眠是最主要的一类睡眠障碍疾病。失眠是指非睡眠剥夺状态下出现的入睡困难、睡眠维持困难或对睡眠质量不满意的一类睡眠障碍疾病，往往伴有日间功能受损，上述症状每周出现大于等于3次并持续3个月以上，称作慢性失眠 [ 1 ]。世界上约三分之一的人有过失眠的经历 [ 2 ]。失眠已成为一种公共卫生问题，2019年新型冠状病毒肺炎席卷全球，一项纳入19万人的Meta分析显示，23.87%的人在重大公共卫生安全事件后新发失眠，并伴发不同程度的焦虑、抑郁状态 [ 3 ]。在综合医院的就诊人群中发现，慢性失眠往往伴发一系列心身疾病，比如焦虑状态、抑郁状态、高血压、甲状腺疾病 [ 4 ]、睡眠呼吸暂停低通气综合征 [ 5 ]、认知功能下降 [ 6 ] 等。脑血流是神经元活动的基础，本文分别介绍了脑血流的自动调节功能以及定量改变，总结了睡眠过程中脑血流的改变并探索了失眠及睡眠相关呼吸疾病中脑血流的改变。
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user: 2. 脑血流的自动调节功能 脑血流存在自动调节功能，对自动调节功能的评估可以定性反应脑血流的改变。脑血流主要受平均动脉压(Mean artery pressure， MAP)的影响，学者Lassen提出三相曲线，健康成年人的平均动脉压波动在60~160 mmHg，颅内压大约10 mmHg，与此对应脑灌注压在50~150 mmHg水平，脑血流可通过血管收缩及舒张达到自动调节 [ 7 ]。血管的收缩和舒张除了受跨壁压的影响，还与交感神经、代谢性因素、内分泌因素有关 [ 8 ]。脑血流的改变与神经元的代谢活动之间的关系是双向的，一方面，脑血流的改变影响了神经元的能量代谢环境，导致神经元出现功能障碍。大脑储存的能量非常少，脑神经元依赖稳定的脑血流和供氧，缺血缺氧会不同程度影响着神经元的生理，当脑卒中大动脉堵塞或心脏泵衰竭时，脑血供完全中断超过几分钟就会导致不可恢复的脑损伤和神经元的死亡；当长期慢性缺血缺氧与大脑神经元能量需求不匹配时，容易造成敏感脑区的损伤，从而出现相应的功能障碍，比如血管性痴呆等 [ 9 ]。另一方面，神经元的电活动或化学活动调控血管平滑肌达到血流调节的作用，称为功能性充血。神经血管单元(neurovascular coupling unit， NVU)这一概念在2001年首届美国神经疾病和卒中进展小组会议上首次被提出 [ 10 ] [ 11 ]。神经血管单元由神经元、星形胶质细胞、血脑屏障内皮细胞、血管平滑肌细胞、周细胞和细胞外基质构成 [ 12 ]。细胞外基质是一个有利于离子、神经递质和腺苷三磷酸(Adenosine Triphosphate， ATP)等物质扩散的环境，此微环境中常见的影响血管舒缩的神经递质有谷氨酸、一氧化氮、肾上腺素、去甲肾上腺素、5-羟色胺等 [ 13 ]。其中，神经元接收氧气和能量的刺激，通过足尾(星形胶质细胞的特殊结构)以电信号或化学信号的方式传递给星形胶质细胞，比如高水平谷氨酸刺激星形胶质细胞内Ca 2+ 水平升高，释放血管活性物质，收缩血管 [ 14 ]。同时，星形胶质细胞可产生和释放前列腺素、ATP和一氧化氮等化学物质，使血管收缩 [ 15 ]，星形胶质细胞的功能在一定程度上反映了神经血管单元的功能。内皮细胞除了参与血脑屏障的组成，也产生内皮素和血栓素 [ 16 ]，对血管有收缩作用。周细胞在结构上支持内皮细胞，并且在细胞外基质ATP及Ca 2+ 水平升高时，与毛细血管具有协同收缩作用 [ 17 ] [ 18 ]。上述神经元产生神经递质或血管活性物质等活动多通道调控脑血流的功能称为神经血管耦合(neurovascular coupling， NVC)，神经血管耦合功能是脑血流动态调节的微观机制。
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user: 3. 脑血流量 脑血流的自动调节功能是机体维持脑血流量相对稳定保证能量供给至大脑神经元的自我保护机制。当脑血流自动调节功能在代偿范围内，脑血流量可能变化不显著，当脑血流自动调节功能失代偿后，脑血流量会出现显著的改变。脑血流量(cerebral blood flow， CBF)是指从动脉到脑组织血管床的血流速度，以每分钟100 g脑组织量化，决定了单位时间内单位脑组织经血管床向神经元输送的氧气和营养物质的传递率 [ 19 ]。临床上常用于测量脑血流的方法有：正电子发射型计算机断层显像(Positron Emission Tomography， PET)、单光子发射计算机断层成像术(Single-Photon Emission Computed Tomography， SPECT)、CT灌注成像(Computed Tomography Perfusion， CTP)、经颅多普勒超声(Transcranial Doppler， TCD)、动脉自旋标记技术(Arterial Spin Labeling， ASL)等。PET通过注射18-FDG造影剂，既可以测定脑神经元的代谢，也可以反映脑灌注，临床受限在于注射造影剂以及昂贵的检查费用。SPECT也需要注射示踪剂99 mTc，其反映脑血流的改变与PET结果呈线性关系。CT灌注成像通过测定血管内注射碘造影剂前后的CT衰减值测得脑血流量，同时还可以获得脑血容量、平均通过时间和达峰时间，在临床上被广泛用于急性缺血性卒中缺血半暗带的识别。TCD是通过测量脑血流速度间接反映脑血流量，可以对脑血流进行一个时间段的评估，具有安全、无过敏反应、实时等优势，但是容易受骨骼、血管走行以及操作者手法的影响 [ 20 ]。ASL具有安全、无创的特点，近年来被不断推广应用到中枢神经系统疾病的脑血流定量测量中。
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user: 4. 正常睡眠周期中的脑血流 在觉醒–睡眠周期中，脑血流是动态变化的，非快动眼睡眠期(Non rapid eye movement sleep， NREM)时全脑血流量相比清醒时下降，进入快动眼睡眠期(Rapid eye movement， REM)后，脑血流量随之增加，至次日清晨恢复到基线水平，在白天任务态时脑血流是增加的，神经元的活动与脑血流量的改变也是平行的 [ 21 ]。基于影像学也证实了这一趋势，ASL发现在一天的活动后，双侧海马、杏仁核、中央前回和中央后回的脑血流是显著增加的(P < 0.002)，经过一夜睡眠的调整后，脑血流量恢复到基线水平 [ 22 ]。PET发现从清醒到入睡，整体脑血流量下降18%，额叶、丘脑、基底节、扣带回 [ 23 ]、枕叶、颞叶和海马 [ 24 ] 均有脑血流量明显下降的报道。另一方面，与情绪、记忆相关的脑区比如杏仁核、海马的神经元活动被证实是明显增加的 [ 25 ]。基于突触稳态的假说，睡眠过程尤其是REM期通过对突触强度的调节促进记忆的有效编码和存储 [ 26 ]，而脑血流的改变与神经元的功能是耦合的，可以推测脑血流的改变或许通过突触的调节影响了神经元的活动。
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user: 5. 失眠的脑血流改变 随着睡眠模式的改变，发挥核心作用的脑区在神经元活动以及脑血流量的改变可能是失匹配的，这种失匹配很可能是慢性失眠患者出现神经功能缺损的病理生理基础。在急性睡眠剥夺后的志愿者中发现双侧海马旁回、梭状回 [ 27 ]、丘脑 [ 22 ]、右侧前额叶、后顶叶 [ 28 ] 的脑血流量出现显著下降。在急性睡眠限制(睡4小时/晚)的研究中发现受试者的额顶叶脑血流量有明显下降，与嗜睡程度相关 [ 29 ]。其他研究则发现，急性睡眠剥夺后志愿者枕叶 [ 30 ] 等以及岛叶 [ 22 ]、前扣带回皮质 [ 31 ] 的脑血流量增加。通过TCD测量慢性失眠患者的双侧大脑中动脉流速，并与实时手指血压进行传递函数分析后得出动态脑血流自动调节参数，发现慢性失眠患者存在脑血流的自动调节功能受损 [ 32 ]。SPECT报道小样本慢性失眠患者在NREM期时基底节区表现出明显脑血流量的下降，并在失眠治疗后CBF有明显的增加 [ 33 ]。上述研究均证实了失眠过程中存在脑血流功能或者定量的异常改变，仍需要大样本数据继续探索脑血流在不同脑区的改变趋势。 阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(Obstructive Sleep Apnea-hypopnea Syndrome， OSASH)在人群中发病率很高，有文献报道其在女性的发生率在23%，男性发生率在49% [ 34 ]，提示睡眠问题往往伴随缺氧的发生。急性缺氧往往伴随二氧化碳分压的升高，脑血管对即刻缺氧较为敏感，低氧与高碳酸血症时，星形胶质细胞内钙离子水平增加，刺激磷脂酶A2和花生四烯酸的释放，通过环氧化酶途径导致血管平滑肌的松弛，从而增加了脑血流 [ 35 ]。当动脉二氧化碳分压每增加3~6 mmHg时，脑血量增加0.5%~2.5% [ 35 ]。在缺氧事件中脑血流量的改变代表脑血管对于缺氧状态的敏感性和代偿能力。在正常的睡眠期间，脑血管对缺氧的反应性是降低，研究发现长期间断性缺氧会导致脑血管对缺氧的反应性进一步降低，因此OSASH患者无法敏感识别低氧事件，脑血流量失代偿出现下降 [ 36 ]。在OSASH患者中不仅发现脑血流自动调节功能的中断 [ 37 ]，还发现降低的脑血流量与呼吸暂停和低通气指数(Apnea and Hypopnea Index， AHI)相关 [ 35 ]，并且在经过无创正压通气治疗后脑血流量恢复 [ 38 ]。SPECT发现前额叶及右脑岛的静息态脑血流量的降低与OSASH患者REM期呼吸事件相关，左侧感觉运动和颞叶皮层静息态脑血流量的降低与NERM期呼吸事件相关 [ 39 ]，这也提示不同类型的睡眠障碍中脑血流的改变可能不同。ASL证实OSASH患者左侧小脑、左侧颞叶、右侧额叶、双侧海马旁回 [ 40 ] 脑血流量存在降低，且右侧海马旁回CBF与觉醒指数存在显著正相关关系，在双侧额上回发现CBF的增加，这与最长呼吸暂停时间之间存在正相关关系 [ 40 ]。在中重度OSASH患者中发现双侧前扣带回和扣带旁回、双侧胼胝体、左侧眶额皮质、右侧丘脑 [ 41 ] 区域脑血流量的降低。作为缺血性卒中的独立危险因素之一，在OSASH患者中观察到的脑血流量的改变是否对于卒中事件的发生有意义，或许是今后继续研究的方向之一。
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user: 6. 小结 本文介绍了睡眠过程中脑血流的生理改变以及常见失眠障碍中脑血流的改变。脑血流作为神经元活动的基础，其改变可能是失眠病理进程中的神经影像学机制之一，探索脑血流的改变，可以更好地理解睡眠与失眠。
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user: 摘要 本文利用FLUENT软件模拟了开闸式异重流的演变特性。使用二维大涡模拟(LES)和直接数值模拟(DNS)，对异重流的形态变化、瞬时掺混系数、势能转变，动能剖面变化等进行了相关的对比分析。结果表明，LES和DNS对于异重流头部位置的预测都具有较好的准确性，DNS的结果略微精确，但需要较多的计算网格数。此外，在异重流与环境流体的交界面发展过程中，相比于LES模拟的结果，DNS的结果具有较少的K-H不稳定性产生。DNS模拟的异重流基本上集中于头部，而且DNS模拟的结果与实验异重流的形态较为接近。LES和DNS模拟计算得出的异重流与环境流体的掺混程度相近，但DNS的交界面较为光滑。LES和DNS对于异重流沿途势能变化的结果相近，但DNS的结果具有较小的背景势能。对于特征断面处动能逐时变化，相较于LES，DNS模拟较少出现多次波峰的震荡现象。本文的结果可为后续模拟异重流运动时，提供选择数值模型的参考依据。
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user: 1. 引言 异重流作为由密度差导致的重流体入侵轻流体的流动现象，在自然界和工程界中广泛存在，是常见的流体流动形式 [ 1 ]。水库泥沙冲淤、大坝开闸泄洪、沙尘暴、海底浊流等现象都与异重流有密切联系 [ 2 ] [ 3 ]。 近年来，随着计算机技术的快速发展和各种数值方法的改进，数值模拟逐渐成为了研究异重流的重要手段。根据所采用湍流模式的不同，数值模拟可分为雷诺平均模拟(Reynolds-Averaged Navier-Stokes Simulation， RANS)、大涡模拟(Large-Eddy Simulation， LES)和直接数值模拟(Direct Numerical Simulation， DNS) [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。RANS可以计算高雷诺数的复杂流动，但给出的是平均运动的结果，不能反映流场紊动的细节信息 [ 7 ]；大涡模拟通过将原有控制方程进行过滤，只计算大于过滤尺度的湍流，而将小于过滤尺度的湍流信息用亚网格应力加以刻画，以得到模拟异重流运动的大涡模拟模型 [ 4 ]；而DNS通过综合考虑流场的所有细节，可以获得湍流场的精确信息，但是会耗费极高的计算机资源 [ 8 ]； 通过模拟在高格拉斯霍夫数(Grashof Number)时开闸式异重流运动形态的时变特征，Ooi等人发现二维LES模型能够模拟包括头部结构、K-H不稳定性等在内的大部分动力特性 [ 9 ]。通过对比异重流沿坡运动的二维和三维LES模拟结果，Nourazar和Safavi证明了二维模型可以捕捉异重流的某些动力过程 [ 10 ]。Härtel等人 [ 11 ] [ 12 ] 通过对开闸式无颗粒异重流在平坡上运动的进行三维DNS模拟，着重分析了异重流头部的耳垂和裂缝结构以及边界条件对异重流头部特性的影响。利用二维DNS模型，Birman等人 [ 13 ] 模拟了非布辛奈斯克(Non-Boussinesq)无颗粒异重流的运动过程，并研究了边界条件、雷诺数以及初始时刻流体之间的密度差异对异重流头部速度和能量变化的影响。为了研究边界条件和初始闸门相对高度对异重流运动特性的影响，Liu和Jiang [ 14 ] 通过开源软件Open FOAM构建了相应的DNS模型，并发现边界条件对异重流运动的影响会受到初始闸门相对高度的影响。 总体而言，在异重流数值研究中，前人的研究主要集中于LES和DNS各自的优缺点，较少有关注它们之间的具体差异。本文将使用FLUENT软件，比较LES和DNS在二维平坡水槽异重流数值模拟中的具体差别，并研究这两种模型下异重流运动时的瞬时掺混系数、能量变化等特性参数。本文结果可为后续异重流模拟中，湍流模型的选取提供参考依据。
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user: 2. 数值模型 本研究参照林颖典等人开闸式异重流实验 [ 15 ]，分别使用LES和DNS模拟异重流的运动过程，其物理模型如图1所示。平坡水槽闸门右侧为密度较大的盐水，闸室宽 x 0 = 0.1 m，密度为 ρ d ，水深为 h 0 = 0.15 m；左侧为环境水体，水体密度为 ρ a ，水深为H = 0.15 m，水槽全长为L = 2 m。 图1. 物理模型示意图 2.1. 数值模型 本文的数值研究对象为如图1所示的开闸式异重流，其计算区域分为初始异重流区域(图1中红色区域)及环境流体区域(图1中蓝色区域)。 2.1.1. 网格及求解方法 采用笛卡尔坐标系，并结合矩型结构网格对计算区域进行剖分。在LES模型中，亚格子模型(Subgrid-Scale Model)采用Smagorinsky-Lily假设，DNS模型中选用层刘默写(Laminar flow)，多相流模型都使用Mixture模型，压力采用PRESTO!算法，压力与速度的耦合采用SIMPLE(压力速度耦合方程组的半隐式算法)，动量方程采用有界中心差分格式(Bounded Central Differencing)，体积分数采用一阶迎风格式。当各计算变量残差小于0.001时可认为计算收敛。 2.1.2. 边界条件 顶部边界(图1绿色区域)选用剪力为0的边界假设 [ 15 ]，左、右和下部壁面(图1黑色区域)采用无滑移边界条件。异重流与环境流体分界面(图1黄色区域)采用interior (内部边界)条件。 2.2. 模型验证 首先，将数值模型的结果和林颖典等人实验研究结果 [ 15 ] 进行对比，以验证模型的准确性。这里采用其文章中的典型工况N2进行验证。对于LES模型，对比了网格数量为7.5万(2 mm × 2 mm)、30万(1 mm × 1 mm)、120万(0.5 mm × 0.5 mm)的数值结果，发现当网格数量大于30万结果已经收敛。因此，出于准确性和节省计算资源考虑，LES模型选用网格大小为1 mm × 1 mm，共计数量为30万。而对于DNS模型，由于其对网格的要求比较高，因此选用1 mm × 1 mm (30万)、0.8 mm × 0.8 mm (约45万)、0.7 mm × 0.7 mm (约60万)、0.58 mm × 0.58 mm (约90万)总计4种网格大小，其对比结果如图2所示。 图2. LES和DNS中异重流头部位置随时间变化与实验结果 [ 5 ] 对比图 图中，无量纲头部位置X及无量纲时间T为： X = x f − x 0 H (1) T = t g ′ H H (2) 其中， x f 为异重流的头部位置，t为实际时间， g ′ 为约化的重力加速度。 从图中可以看出，对于DNS模型，当网格数量超过45万后，其结果之间已经非常接近，可认为收敛。且DNS和LES和实验结果都具有很好的一致性，但DNS比LES模型具有更高的精确度，尤其是在异重流发展的后期。因此，在下文中出于对准确性与节省计算资源的综合考量，LES模型选用1 mm × 1 mm网格总计数量30万，DNS选用0.8 m × 0.8 mm网格总计数量约45万。 2.3. 特征参数及组别 本研究工况分为LES工况和DNS工况，除所采用模型不同以外，其余参数保持一致，具体如表1所示。 Table 1 Parameters of numerical case 组别 ρ a (kg/m 3 ) ρ d (kg/m 3 ) LES_N1 1000 1005 LES_N2 1000 1010 LES_N3 1000 1020 DNS_N1 1000 1005 DNS_N2 1000 1010 DNS_N3 1000 1020 表1. 数值工况参数
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user: 3. 结果分析 3.1. 流态分析 图3为LES模拟(LES-N3)和DNS模拟DNS-N3)的异重流发展过程，并做了相应的验证实验进行比较，分别都选取了6 s、9 s、14 s和27 s五个典型时刻。对比图3(a)和图3(b)可知：LES模型模拟的结果和DNS模拟的结果在异重流整体运动的趋势上接近，但LES模型的结果会产生更多的K-H波，尤其是发展的后期更明显；且从图中可以很容易的发现，相较于LES，DNS模拟的异重流所占有的体积较少，且绝大部分体积被头部占有，尾部只占很少的部分。对于异重流头部形态而言，DNS模拟的结果与实验异重流的形态较为接近。 图3. N3工况异重流的发展过程：(a) LES；(b) DNS；(c) 实验结果 3.2. 卷吸和掺混 异重流发展时会由于K-H不稳定性的存在导致自身与环境流体不断的卷吸和掺混，并使得自身占有的体积不断增大。本文参考Ottolenghi等人对瞬时卷吸系数(Instantaneous Entrainment Coefficient)的定义 [ 5 ]，使用下式衡量异重流运动的任意i时刻，异重流与环境流体的卷吸掺混程度，表示如下： E i = 2 ( M i − M i − 1 ) ( x f ， i + x f ， i − 1 ) ( U b ， i + U b ， i − 1 ) ( t i − t i − 1 ) (3) 其中， M i 为i时刻下等密度线ρ * ≥ 0.02时所包围的异重流的侧向面积 [ 5 ]， x f ， i 为i时刻的异重流头部位置， U b ， i 为0至i时刻的异重流的平均速度， t i 为计算开始至i时刻的时间。 图4为异重流的掺混系数随头部位置变化关系图。从图中可以看出，不论是LES模拟的结果还是DNS模拟的结果，瞬时卷吸系数都在不断地变小，这是因为异重流在发展过程中导致掺混的驱动浮力不 图4. 异重流的掺混系数随头部位置变化关系图：(a) N1；(b) N2；(c) N3 断减弱。在LES模拟的结果中，异重流发展的后期，瞬时卷吸系数有一个较为明显的波动，说明在这个阶段异重流与环境流体掺混不稳定。其原因为：一方面，开闸式异重流往前传播时，由于头部没有得到及时重流体的补充，导致密度不断被稀释；另一方面，由于K-H涡使一部分重流体被抬升，导致与环境流体的接触面积增大，从而使得卷吸作用增强。DNS的结果中，瞬时卷吸系数和LES模拟的结果在数值大小上具有较好的一致性，但DNS的瞬时卷吸系数的结果随时间变化较为平滑，这是因为DNS模拟的异重流产生的K-H涡较LES少，相比之下，密度不断被稀释对掺混影响的结果占优，导致瞬时卷吸系数较少有波动。 3.3. 势能转换 流体势能(Potential Energy)是异重流的初始动力源。异重流运动时，总势能被分成来了可用势能和背景势能。可用势能用于维持水平前进的动能，不可逆势能转化为异重流与环境流体交界面上不可逆的掺混耗散能，因此，背景势能是衡量异重流掺混强烈程度的有效参数 [ 5 ]。根据Winters等人对流体能量的定义，异重流体系的总势能、背景势能和可用势能可以分别表示为 [ 16 ]： E p ( t ) = g ∫ V 〈 ρ ( x ， z ， t ) 〉 z d V (4) E b ( t ) = g ∫ V 〈 ρ ˜ ( x ， z ， t ) 〉 z d V (5) E a ( t ) = E p ( t ) − E b ( t ) (6) 其中 〈 ρ ( x ， z ， t ) 〉 为流场平均密度；V为整个流场流体总体积(包含异重流和环境流体)； 〈 ρ ˜ ( x ， z ， t ) 〉 是流场在绝热条件(与外界无热交换)下重新排布为势能最小状态(流场完全稳定水平分层)时的密度场。基于此，可用势能 E a ( t ) 可以理解为 〈 ρ ( x ， z ， t ) 〉 绝热转变为 〈 ρ ˜ ( x ， z ， t ) 〉 释放的能量。 图5为N1工况下，异重流总势能 E p ，背景势能 E b 和可用势能 E a 随异重流沿程头部位置变化的关系图，并利用系统初始时刻总势能 E p ( 0 ) 对能量参数无量纲化。从图中可以看出，不论是LES的结果还是DNS的结果都具有如下的共通性：在异重流速度恒定的初始坍塌阶段 [ 17 ]，总势能 E p 的变化趋势与可用势能 E a 变化趋势高度吻合，而背景势能几乎为0，这说明此阶段总势能完全转变为动能，异重流与环境流体几乎不掺混。背景势能 E b 随后逐渐增大，也就意味着发生在异重流与环境流体交界面不可逆的掺混逐渐增强，表现为K-H不稳定性主导的涡旋。总势能曲线与可用势能曲线逐渐分离，直到背景势能与可用势能曲线慢慢接近。但相较于LES的结果，DNS的结果中背景势能 E b 所占的比重更小，这是因为DNS模拟的结果中，异重流的不可逆掺混程度较低，导致描述异重流与环境流体不可逆掺混的间接度量 E b 也更小一些。 图5. N1工况下异重流无量纲总势能、背景势能和可用势能随头部位置变化关系图：(a) LES；(b) DNS 3.4. 动能峰值 动能(Kinetic Energy)是异重流水平运动强烈程度的直接度量。此处选取了三个特征断面，分别是距离闸室0.2 m处(P1)，0.8 m处(P2)和1.4 m处(P3)，给出各个特征断面处的动能随时间变化的图像(图6)，并利用下式对动能进行计算 [ 18 ]： K = 1 2 ∫ Ω u ¯ 2 + w ¯ 2 d Ω (7) 其中， Ω 表示积分断面， u ¯ 2 和 w ¯ 2 分别表示某时刻单位质量流体在主流方向和垂直方向上瞬时速度平均值的平方。其中，平均值是指某一计算时刻前后各0.05 s (即0.1 s内)的平均。 图6比较了N3工况时，LES和DNS在各个特征断面处动能的变化情况。从图中可以看出，LES和DNS模拟的结果基本上保持一致。在各个特征断面处，DNS的峰值都比LES模拟的结果略大。但他们有如下区别 LES模拟的结果(图6(a))和DNS模拟的结果(图6(b))在P1和P2断面处容易出现多个波峰，而P3则不会。这是因为当异重流的头部运动至P1和P2断面时，使得该断面的流体动能增大，但由于和环境流体的掺混导致浮力损失，速度下降，即出现第一次波峰。随后，异重流身体后方的补充流体到达该区域时，再次激活该断面处流体的动能，于是出现第二个波峰。但随着异重流流经更远的P3断面时，由于和环境流体掺混较为完全，后方的流体无法及时补充头部流体，于是便不会出现多个波峰。但相对于LES模拟的特征断面处动能的结果(图6(a))，DNS模拟的结果(图6(b))在各个特征断面处都具有较为光滑的变化，这是因为DNS的结果中绝大部分的能量都集中在异重流头部区域，后方补充的流体很少因此较难形成多次波峰。 图6. N3工况下异重流特征断面处动能峰值图：(a) LES；(b) DNS
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user: 4. 结语 本文通过选取LES和DNS湍流模型对开闸式异重流进行比较研究，得出如下结论： 1) LES和DNS对于异重流头部位置的预测都具有较好的准确性，DNS的结果略微精确，但所需网格数较多； 2) 在异重流与环境流体的交界面发展过程中，相比于LES模拟的结果，DNS的结果具有较少的K-H不稳定性产生，而DNS模拟的结果与实验异重流的形态较为接近； 3) LES和DNS模拟计算得出的异重流与环境流体的掺混程度相近，但DNS的交界面较为光滑； 4) LES和DNS对于异重流沿途势能变化的计算结果相近，但DNS的结果具有较小的背景势能； 5) 对于特征断面处动能逐时变化，相较于LES，DNS模拟较少出现多次波峰的震荡现象。 本文的结果提供了LES和DNS模型模拟平坡异重流的特性及各项参数的比较，也对实验异重流的头部位置和运动形态进行验证，确定不同模型的准确性，可为后续进行异重流模拟时，湍流模型的选取提供参考依据。
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user: 摘要 COVID-19被世界卫生组织定义为大流行病，是国际突发的公共卫生事件，给全球带来极大的经济负担和社会危害，其中包括对儿童身心健康的损害。为促进儿童的健康成长，这需要家庭、学校、社区及社会多个层面共同合作来帮助儿童应对自身产生的负面心理问题。因此，本文就COVID-19疫情对儿童的心理影响及相关应对策略进行综述，并提出了个人建议，以期在疫情常态化的未来或面对类似公共卫生事件时，能及时有效地预防或干预儿童的心理问题。
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user: 1. 引言 2019新型冠状病毒(The 2019 novel coronavirus， 2019-nCoV)具有高传染性，其所致的病毒性肺炎后被命名为新型冠状病毒肺炎(Coronavirus disease 2019， COVID-19)。COVID-19自2019年12月在中国武汉首例报告后，该疫情迅速席卷全球(谢茜，伍政宇，舒跃龙，2020；Fauci， Lane， & Redfield， 2020; Lu et al.， 2020)，被世界卫生组织(World Health Organization， WHO)定义为大流行病，是国际关注的突发公共卫生事件，并造成了严重的经济负担和社会混乱。特别是疫情初期，人们基本上居家隔离，大多数学校都关闭了，全球有90%以上的学生没有上学，后逐渐过渡到线上学习(The Lancet Child & Adolescent Health， 2020)。 虽然儿童对COVID-19的易感性明显低于成年人，但具有流行病学暴露史的儿童仍然有感染的风险(曾玫，翟晓文，王建设，2020)，对此儿童可能产生焦虑、恐惧、害怕等情绪；少部分感染了2019新型冠状病毒的儿童，虽然一般是轻症感染，但也有可能出现悲伤、委屈、无助、创伤后应激障碍(post-traumatic stress and disorder， PTSD)等情绪。另外在疫情初期，长时间居家隔离，影响了儿童24小时全天生活方式，体育锻炼明显减少，久坐增加，睡眠质量变差(Bates et al.， 2020)，这可能会给儿童带来许多心理问题，例如情绪低落、抑郁、烦躁不安、失眠、愤怒等(Wang， Zhang， Zhao， Zhang， & Jiang， 2020)。后疫情时代，繁重的学习任务和学校严密的疫情防御措施也对学龄儿童造成了极大的心理压力(张德喜，郗小英，2021)。对此王广海等人(2020)指出疫情期间家庭、学校、社区、非政府组织及政府应采取更多行动，快速有效地应对疫情对儿童的不利影响。 尽管国内疫情目前处于控制之中，并且已经出现了针对COVID-19的疫苗，但在某些地区疫情仍有反复。为在疫情常态化的未来或面对类似公共卫生事件时，能更好地预防、干预儿童，故就此次疫情对儿童的具体心理影响及应对心理问题的相关策略进行综述，并提出个人建议。
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user: 2. COVID-19疫情对儿童的心理影响 重大突发事件时常常对人们产生诸多负面心理影响。而儿童由于生长发育的特殊性，心理发育尚未成熟，应对突发公共卫生事件等应激事件承受能力差，可能产生过度的应激反应(汤冰焱，范文雄，钱昆，2021)，更容易出现心理问题，如：焦虑、抑郁、创伤后应激障碍等消极心理反应(Goenjian et al.， 1994)，从而严重影响儿童的身心健康。 2.1. 焦虑 儿童焦虑障碍是一组以过分焦虑担心为主要症状的情绪障碍(Denis & Baghdadli， 2017)。疫情期间张德喜等人对某校一班级的47人(9~11岁)进行问卷调查，发现有5%~10%的儿童会产生紧张、焦虑等情绪。而李少闻等人(2020)在疫情初期对陕西省396名8~18岁在校学生进行焦虑情况评估，发现87例(22.0%)存在焦虑性情绪障碍。同时莫大明等人(2020)也同样在疫情初期对安徽省7~16岁的中小学生进行儿童在线问卷调查，发现儿童焦虑检出率19.4%，其中女性及年龄较大、目前的身体状况不佳、高负面和不实信息占比是儿童存在焦虑症状的危险因素。其原因可能主要源于对感染COVID-19的恐惧、学业成绩的压力(Neece， McIntyre， & Fenning， 2020)。 2.2. 抑郁 儿童的抑郁情绪可能表现为持续的情绪低落超过2周、兴趣减退、失眠早醒、自我否低、绩效下降(傅素芬，2020)。王悦等人(2020)在疫情初期通过396名8~18岁儿童青少年在线填写儿童抑郁障碍自评量表，发现存在明显抑郁症状者41例(10.4%)。另外Ma等人(2021)在中国COVID-19疫情期间调查发现有7.2%的儿童报告由于疫情而经历了抑郁症状。唐硕， 庞红卫(2020)在疫情暴发后两个月左右对233名初中生及640名小学生进行在线问卷调查，发现抑郁检出率分别为26.18%、6.41%，提示随着年级的升高，抑郁水平呈递增趋势。 2.3. PTSD PTSD指对导致创伤因素的一种异常应激反应，是具有延迟性、持续性的心身疾病，是由于受到异乎寻常的威胁性、灾难性心理创伤，导致延迟出现和长期持续的心理障碍(陈娜，叶小玉，彭小情，2021)。Ma等人(2021)在此次疫情期间调查发现有20.7%的儿童报告由于疫情而经历了PTSD。另外结合既往研究，Sprang & Silman (2013)调查发现由于H1N1流感而被隔离的儿童创伤后应激得分是未隔离儿童的4倍。有关唐山地震研究发现(张本等，1999)，该应激事件发生后22年后PTSD发生率仍高达23%，患PTSD的儿童有50%~75%症状会延续至成人。这提示我们在突发的公共卫生事件易对儿童造成PTSD，而且持续时间长，这需要及时预防与干预。 2.4. 其他心理问题 王雪娜等人(2021)在疫情期间通过长处和困难问卷评估儿童的心理健康状况，发现情绪症状(10.3%)、品行问题(25.8%)、多动注意力不集中(19.0%)、困难总分异常检出率(15.7%)均高于既往异常检出率范围。 另外据浙江省大众心理援助中心的统计，学生来电咨询中的心理问题最常见除焦虑、抑郁外，还有强迫、怀疑自己得病等，这些情绪行为问题的结果往往导致厌学(25.86%)、亲子关系冲突加剧(17.24%)、沉溺网络(7.88%) (傅素芬，2020)。 也有少部分可表现为躯体症状，Liu等人(2020)在疫情期间调查发现小学生的躯体症状发生率为2.39% (均为轻度)，可能会表现为头痛、腹痛等。
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user: 3. COVID-19疫情期间儿童心理问题的应对策略 3.1. 家庭层面 疫情初期，儿童长期居家隔离，因此家庭干预是疫情期间儿童的心理健康管理的基础。Glynn等人(2021)调查发现疫情期间维持家庭的常规生活有利于改善儿童的心理健康，这提示我们儿童居家隔离期间父母应尽可能保持其日常生活规律。另外魏华等人(2020)针对儿童疫情期间可能发生的心理问题，提出家庭干预的相关健康管理，其中家庭干预的五项基本原则为(Hobfoll et al.， 2007)，帮助儿童学习在危机中冷静安定、帮助孩子有自我价值感和家庭或集体归属感、促进社会联系、灌输希望。这样儿童可以在压力时期调整自己的心理状态。 王慧等人(2020)则建议家长为儿童营造良好的家庭氛围，温和耐心地接受儿童的各种情绪；科学地告知儿童COVID-19的相关信息，与儿童共同学习预防疾病的方法，以减少儿童对疫情的恐慌。应艳琴等人(2020)也同样建议对于儿童的疫情期间产生的负面情绪，父母需加强与孩子的沟通，一起做儿童感兴趣的互动游戏，以减少他们的负面情绪。 3.2. 学校层面 国内学校在疫情初期，通过进行问卷调查，教师能及时了解学生的心理健康状况；而后疫情时期复课期间，部分学校对儿童进行生理和心理健康的双指标检查，通过多种形式开展心理健康教育活动以帮助儿童解决心理问题(寇曦月，熊建辉，2021)。 也有学者(寇曦月，熊建辉，2021)建议参考美国的相关教育机构在应激事件中进行的促进学生社会情绪学习的策略，其内容包括：自我意识、自我管理、社会意识、人际关系技能、负责任的决策共五项核心技能。以此来培养学生协调认知、情感和行为的能力，应对疫情期间的各种挑战。 3.3. 社区层面 有研究表明，社区综合干预对儿童青少年的心理问题有显著改善作用(艾荣，刘相辰，苏雅拉，柴少卿，陈敏，2013)，但社区儿童心理健康服务近几年才开始逐步建设，故关于疫情期间社区儿童心理健康管理的文献资料较少。因此参考疫情前宁波市江东区未成年人社区心理健康管理模式(董芬，王勍，郑艳泽，2016)，其以学校、医院和社区为平台，心理健康网站、热线为有力补充，组建“工作指导组(心理专家)、专业服务队(社会心理咨询机构专业人员)、爱心志愿者”团队，设立了咨询、测量、活动、辅导、治疗5大功能区块，以解决儿童的各种心理问题。 而在疫情背景下，刘玉娟(2020)、何灏宇(2021)、王广海(2020)等人均指出社区在心理健康管理中有着重要作用。 3.4. 其他社会层面 疫情初期由国家卫生健康委员会疾病预防控制局(2020)编写了《应对新型冠状病毒肺炎疫情社区服务心理支持技巧问》，在其中第29~40问针对儿童常见心理问题进行了有关回答指导。 另外COVID-19疫情期间首都师范大学(2020)儿童青少年心理健康促进服务平台“首师心桥”，由多单位联合发起，采取线上线下联合的心理健康促进服务工作模式，线上包括心理科普知识服务、网络咨询、热线心理咨询与专家直播与培训服务。 傅素芬(2020)在有关儿童心理问题的应对策略建议，如果经自我调整后心理问题仍不能得到解决，应及时向专业人员及专业机构寻求帮助，可进行放松疗法、认知行为治疗、眼动脱敏再加工治疗等心理干预方法。
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user: 4. 个人建议 在疫情常态化的未来或面对类似COVID-19疫情需要进行隔离的突发公共卫生事件时，应在国家政策的支持下，联合家庭、学校、社区、社会多维度各层面共同帮助儿童预防或干预应激事件带来的负面心理影响。 以家庭干预为基础：①父母应自身作为榜样，指导儿童如何冷静地面对突发的应激事件；②结合学校教学科学告知儿童相关防护知识，避免儿童过多暴露于负面信息而过度恐惧焦虑；③为儿童提供轻松愉快的家庭氛围，与儿童多互动交流，尽量让儿童保持规律的日常作息；④关注儿童在应激事件中的不同情绪，温和耐心接受儿童的负面情绪，倾听儿童的需求，必要时借助学校、社区的心理服务帮助。 联合学校心理教育：①在儿童处于压力状态时，可积极开展社会情绪学习课程或其他心理健康教育活动，以培养儿童应对日常挑战的能力；②教师们可通过问卷调查了解儿童的心理状况，联合校医部门建立个人心理健康档案，予以针对性的心理辅导。 社区联合社会其他各层面：社区可在政府、医疗卫生保健机构及教育机构的帮助下，加强社区心理健康服务的建设：①线上以心理健康网站、心理热线为重点，在突发公共卫生事件中为儿童提供相关心理卫生知识讲解，学会自我调节，并提供心理咨询服务。②线下可针对儿童出现的各种心理问题，开展专题讲座、心理沙龙、心理测评、绘画治疗、沙盘治疗等；③对于严重的心理障碍，可将儿童转移至专业机构进行进一步诊疗。 其他层面：在突发卫生公共事件时期，政府需要在政策上为儿童心理健康管理提供更多的支持；而专业医疗保健机构则可为家庭–学校–社区提供相应的服务资源，如在线为儿童、家长提供心理咨询、开展远程诊疗；为社区或学校心理健康服务提供专业指导等。 总之，COVID-19疫情是重大的公共卫生事件，对儿童的身心健康造成了损害，可导致儿童出现焦虑、抑郁、PTSD等诸多心理问题，对此，在面临类似应激事件时，我们需要通过家庭–学校–社区/社会多维度共同合作的心理健康管理模式，积极预防、干预儿童的心理问题，以促进儿童的健康成长。
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user: 摘要 随着互联网信息技术的快速发展，以及受2020年疫情的影响，在线教育呈现迅猛的发展，而碎片化学习这一新颖的学习方式也在快速扩散。本研究通过文献查阅、数据分析，结合既往的访谈和问卷研究成果，编制大学生碎片化学习效果影响因素问卷，并对江苏某高校479名大学生的碎片化学习现状进行了调查。问卷的编制通过探索性因素分析(n = 250)确立了学习交互、学习资源、学习动机、学习态度四个因素，各因素负荷均在0.4以上，累计方差贡献率为68.81%。验证性因素分析(n = 229)和克隆巴赫α系数，分别表明问卷具有较好的效度和信度，可以为未来的相关研究提供一定的工具借鉴和理论基础。
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user: 1. 引言 碎片化学习是伴随现代信息网络通讯技术的发展而产生的一种新兴的学习现象和模式。根据中国互联网信息中心的网络发展报告，我国网民总量已经超过9亿。受疫情的影响，在2020年度各中小学和高校也被迫采用线上教学的方式进行授课，这些都使得在线教育呈现爆发式增长。阿德南·卡尤姆等人(2019)针对世界远程开放教育的研究中也表明，中国远程教育的招生规模在日益增长，2004至2016年年均增长率达到了8.8%。在此背景下，人们对碎片化学习的需求也在快速增长，对碎片化学习资源的开发和其学习策略的探索也将随之成为研究的热点之一。 到目前为止，对碎片化学习概念的界定存在多种观点，但未形成统一定论。王竹立(2016)将碎片化学习划分为广义和狭义两种，广义的碎片化学习是指利用碎片化时间、碎片化资源、碎片化媒体，根据自身学习需要获得知识的正式和非正式学习。狭义的碎片化学习指局限在上述定义中的非正式学习范畴，即学习方式、学习主题、学习内容的碎片化。黄建锋(2017)认为碎片化学习是突破了时空限制，多元化的学习模式，其与传统教育模式相区分，是一种非正式的、方便快捷且高效的、有意且浅层的学习方式。周凯等学者(2019)则认为碎片化学习是指利用零碎随机的时间，在不固定地点进行对离散的缺乏整体知识结构的知识碎片进行学习，进而由学习时空碎片化和学习内容碎片化导致的学习思维碎片化，即其导致的学习者思维跳跃，注意力分散。从众多学者对碎片化学习的概念界定中可以看出，碎片化学习是伴随着新技术而产生的一种新的学习方式，强调学习时空、学习内容的随机性、不定时性(随时随地各种各式)，学习方式的可移动性(移动互联网，可移动终端)。学习者在日常生活中利用零碎的时间，在不定的地点使用各种设备，自主学习并获得各种非体系的知识。 目前国内对碎片化学习的研究主要集中于对其概念的探讨、理论基础的搭建等。例如王竹立(2011)提出的新建构主义碎片化学习理论认为，碎片化学习过程可分为主客体两个方面以及七个重要因素，以及非正式学习理论则认为，碎片化学习可以发生在任意时间和地点，所以学习者可以根据自身学习需要自我发起和调控学习(侯英，2008)。在此基础上，也有研究者采用访谈和问卷的形式，尝试构建碎片化学习的评价指标(张丹丹，2016；刘扬超，2018；朱颖，2020)。国外对碎片化学习的探讨更多集中于实践层面，包括学习平台的单间、学习资源的开发等，如日本山内祐平开展的面向企业的移动英语学习项目(张海，李馨，2009)，美国斯坦福大学主导搭建的Coursera平台等(吴筱萌，雍文静，代良，贾积有，王爱华，缪静敏，2014)。 基于上述研究背景，本研究在结合前人研究基础上，通过编制问卷的方式，对后疫情时代的大学生碎片化学习现状进行调查分析，尝试构建一个能够描述大学生碎片化学习状况和影响学习效果的评价体系，完善对影响大学生碎片化学习影响因素的研究，为更加全面、准确地测量学生学习状况提供工具基础，为相关研究提供理论和实证依据。
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user: 2. 方法 2.1. 被试 本研究采用网上问卷的形式进行调查，初测阶段发放250份问卷，无不良问卷，有效回收率100%；正式测验阶段采用方便取样，在江苏某高校大学生中发放在线问卷，共发放250份问卷，得到有效问卷229份，有效回收率91.6%。被试具体信息见表1。 Table 1 Survey sample basic information tabl 人数 百分比 性别 男 157 32.8% 女 322 67.2% 年级 大一 377 78.7% 大二 34 7.1% 大三 50 10.4% 大四 18 3.8% 专业 文科类 286 59.7% 理工科类 185 38.6% 艺术类 8 1.7% 碎片化学习时间 小于1个小时 201 42.0% 1~2个小时 246 51.4% 2~4个小时 23 4.8% 4个小时以上 9 1.9% 表1. 调查样本基本信息表 2.2. 问卷编制 2.2.1. 理论构想 问卷共包含两个部分，第一部分对被试的基本人口学变量和碎片化学习的一般信息进行了收集，第二部分为关于碎片化学习效果评价维度的量表。本研究在结合既往的碎片化学习评价指标的构建(张丹丹，2016；刘扬超，2018；朱颖，2020)以及相关的学习理论基础，将影响碎片化学习的因素分为学习态度、学习动机、学习资源、学习策略、学习交互五大维度以确立研究假设，其中学习态度、学习动机、学习策略为内部主体因素，学习资源和学习交互为外部客体因素，各个维度下分几个子维度。李霜璐(2019)构建的问卷指标中缺乏学习动机这一重要的学习心理，我们认为学习动机是影响学习效果的重要因素之一，此外还有学习策略的使用，也是重要的影响因素，综合考虑以后我们使用这两个维度取代学习深度，形成初步问卷。理论结构模型如图1所示。 图1. 大学生碎片化学习影响因素问卷维度构想 2.2.2. 项目编制 基于本研究的理论构想，初步编制大学生碎片化学习问卷共68题。问卷共包括两部分，前6题为人口统计学变量与一般的描述性问题，主要用于了解被试进行碎片化学习的基本状况，后62题为影响碎片化学习效果五个维度的题目，采用Likert5点自评问卷编排，从“完全不符合”到“完全符合”分别评定为1~5分。 2.3. 统计工具 采用SPSS21.0和AMOS24.0对有效问卷进行统计分析。
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user: 3. 结果 3.1. 项目分析 在初测阶段，首先对250份数据进行项目分析，将后六十二题计分数据按照总分前27%和后27%的标准进行高低分组，然后对两组的各题项得分进行独立样本t检验，结果显示所有项目的得分均差异显著，p < 0.001。之后对各项目进行题总相关分析，结果显示除第十二题之外，各项目与总分的相关性均高于0.4，并且均在.0.01水平上显著，据此删除第十二题。 3.2. 效度检验 3.2.1. 探索性因素分析 根据原理论假设，对初测数据进行探索性因素分析，为保证探索性因素分析的可行性，首先进行Bartlett球形检验和KMO检验，结果显示KMO值为0.923，Bartlett球形检验统计量为14731.90，p < 0.001 (见表2)，说明数据适合进行因素分析。进一步采用主成分分析法和正交旋转法求出因素负载矩阵。首先根据理论假设抽取5个因素，共解释了62.05%的变异，按照一个题目在两个或两个以上的公因子上载荷差接近的删除(这里采用的删除标准是因子载荷的数值为小数点后第一位数字相同)，某个因子下只有1个题目的删除，删除在公共因子上的最大负荷小于0.35，共同度小于0.4的题目，由此依次删掉31道题，剩余30道题，以特征值大于1，结合碎石图提取因子，最终抽取4个因子，共解释总体变异量68.81%，各因子分别解释总体变异量的21.13%、20.17%、13.96%、13.55%，旋转成分矩阵图见表2。 根据探索性因素分析结果，将大学生碎片化学习分为4个维度，共包括30题(具体见表2)。基于原有构想维度和探索性因素分析中各因素所包含题目的含义，将4个维度依次命名为“学习交互”(学习者与教师、学习平台的交流和互动)、“学习资源”(可用的各类碎片化学习资源、软硬件支持、信息筛选能力)、“学习动机”(进行碎片化学习的目标和动机)、“学习态度”(对碎片化学习的认知、态度)。 Table 2 Fragmented learning influencing factors questionnaire rotation component matri 题目 因子 1 2 3 4 T58 0.86 T56 0.83 T54 0.80 T60 0.79 T53 0.77 T55 0.73 T57 0.72 T61 0.71 T59 0.63 T62 0.53 T30 0.80 T29 0.80 T31 0.79 T26 0.78 T27 0.77 T28 0.77 T32 0.76 T33 0.74 T16 0.83 T14 0.82 T15 0.81 T17 0.78 T18 0.66 T19 0.63 T10 0.78 T8 0.78 T9 0.74 T5 0.74 T6 0.70 T7 0.68 因子命名 学习交互 学习资源 学习动机 学习态度 特征值 12.29 4.21 2.46 1.69 贡献率 21.13% 20.17% 13.96% 13.55% 表2. 碎片化学习影响因素问卷旋转成分矩阵 3.2.2. 验证性因素分析 正式测验阶段共收回229份有效数据，采用AMOS24.0进行验证性因素分析，对探索性因素分析的5因子结构模型进行检验。四个因子分别为学习交互、学习资源、学习动机、学习态度。结合前人研究，在对模型进行验证和评价时，选取χ 2 /df、RMSEA、NFI、TLI、CFI和IFI作为验证指标，结果如表3所示。 Table 3 The Fitting Index of the Model of Influencing Factors of Undergraduate Fragmentatio χ 2 /df RMSEA NFI TLI CFI IFI 2.319 0.076 0.845 0.888 0.904 0.906 表3. 大学生碎片化学习影响因素模型的拟合指数 结果显示，χ 2 /df = 2.319 < 5，模型可以接受，RMSEA = 0.076，位于0.05和0.08之间，说明具有合理的拟合度。此外还有NFI、TLI、CFI、IFI也是常用的拟合指数，均大于0.8，表示模型可以接受，整体来看，模型的拟合程度较高，结构效度良好。 3.3. 信度检验 同质性信度 该问卷采用克隆巴赫α系数作为信度指标，总体α系数为0.949，四个因子的α系数见表4。 Table 4 Homogeneity reliabilit 学习交互 学习资源 学习动机 学习态度 总问卷 α系数 0.934 0.933 0.916 0.904 0.949 表4. 同质性信度
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user: 4. 讨论 4.1. 对于问卷测量学指标的分析 本研究在充分查阅文献资料且进行半结构式访谈之后，编制了“大学生碎片化学习影响因素问卷”。初始问卷分为五个维度，共62题，分别是学习态度：学习方式认可度(1~4)，学习意识(5~7)，学习意志力(8~10)；学习动机：应付考试(11~13)，培养兴趣爱好(14~16)，自我提升(17~19)，课程补充(20~22)，拓展知识(23~25)；学习资源：具备良好的信息检索和筛选的能力(26~28)，能正确、高效的使用学习资源(29~32)，有合适的学习资源平台(33~34)，有合适的硬件和设备支持(35~36)；学习策略：制定计划并严格执行(37~40)经常复习和反思(41~45)合理安排学习时间(46~48)对资源进行管理(49~52)；学习交互：与其他学习主体(老师、同学)的交互(53~58)与其他学习客体(学习平台、学习内容)的交互(59~62)。 在进行探索性因素分析之后，删除在公共因子上的最大负荷小于0.35，共同度小于0.4的31道题目，剩余30道题。以特征值大于1，结合碎石图提取因子，最终抽取4个因子，共解释总体变异量68.81%，各因子依解释量排序分别为学习交互、学习资源、学习动机和学习态度。其中学习交互是第53至第62题，共10项；学习资源是第26至第33题，共8项；学习动机是第14至第19题，共6项；学习态度是第5至第10题，共6项。 4.2. 对于问卷维度的分析 本研究对于大学生碎片化学习影响因素的理论构想具有坚实的理论基础和可靠的实践证据。首先，在确定问卷维度时，结合多篇硕士论文(张丹丹，2016；刘扬超，2018；朱颖，2020)，力求维度多样、综合，能够较为全面地反映大学生在碎片化学习过程中的影响因素；在编制问卷题目时，力求保证各项目能真实、全面地反映维度构想的内容。其次，为了确保问卷质量，在正式发放之前进行了访谈与预测，大致了解问卷完成时限与涵盖面，再结合统计分析结果，删除相关度和拟合度不达标的题项，最后形成正式问卷。最后，采用多种方法检验问卷的合理性。正式问卷的探索性因素分析表明因子结构与理论构想具有一致性；验证性因素分析结果表明本理论构想模型的各项拟合指标表现良好；此外，以克隆巴赫α系数为指标的信度也较高，都在0.9以上。总的来说，此次问卷的设计与构建在维度可靠性上是值得肯定的，是经得起验证的。 4.3. 存在问题及未来展望 在样本的选择上，除了样本容量不够大，样本在性别与年级的分布上，是不够理想化的，样本的所在区域，样本的文化素养都是值得加入考量的因素，普通本科与双一流高校学生、经济发达地区与经济弱势地区学生的碎片化学习特点与方式是否无显著性差异，都是值得我们继续探讨交流的话题，希望我们的研究能为后续探索起到抛砖引玉的作用，为大学生学习丰富理论。
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user: 5. 结论 本研究通过文献综述，结合已有的碎片化学习理论和自编问卷，构建了影响碎片化学习效果的影响因素理论模型，并以此为基础编制了大学生碎片化学习影响因素问卷。本次的问卷调查发现，碎片化学习作为一种补充性的学习方式，主要以移动APP为载体影响着大学生的学习生活，与传统课堂学习相比，具有方便、快捷、不受时空限制等显著的优点，但也同时存在资源质量和数量上的问题等。对问卷的探索性因素分析和验证性因素分析表明，编制的《大学生碎片化学习效果影响因素问卷》包含学习交互、学习资源、学习动机、学习态度四个维度，信效度良好，可以作为评价碎片化学习效果和评估碎片化学习发展趋势的测量工具。
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user: 摘要 针对仪表板气囊静态点爆试验过程中，仪表板表皮飞出、仪表板上体碎裂、气囊支架铰链碎裂、气囊囊袋破孔，四种典型失效形式进行分析讨论。结果表明：对于发泡仪表板，提高表皮的性能、表皮与泡沫层的粘接力，可避免表皮飞出，增加气囊支架铰链止断筋的宽度会缓解铰链断裂。对于硬质仪表板，上体存在吸能结构可降低气囊门撞碎上体的风险。增加囊袋织物密度和基布层数，会降低囊袋破孔的几率。
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user: 1. 前言 汽车对交通行业的发展做出了卓越贡献，但是随着汽车数量的增多，交通事故频繁发生 [ 1 ]。为了减少交通事故中人员的伤亡，在汽车内部配备安全气囊。据统计，当汽车发生碰撞时，装有安全气囊的车辆的人员死亡率会降低14% [ 2 ]。安全气囊已经成为一种有效的被动安全技术被广泛应用于汽车上 [ 3 ]。仪表板气囊系统作为汽车安全气囊系统中重要的组成部分，特点是气囊模块安装于仪表板气囊支架上，用于保护副驾驶乘员 [ 4 ]。近年来，针对仪表板气囊系统的研究，尤其是如何满足整车厂对于仪表板气囊爆破试验的要求，已经受到众多研究学者的关注。卞春雷等人系统的研究了仪表板气囊区弱化工艺，分析了6种弱化工艺的优缺点，为弱化工艺的选择提供了技术支持 [ 5 ]。袁智军等人对仪表板弱化线进行仿真，表明弱化线的残厚对气囊爆破试验有重要影响 [ 6 ]。江伟等人通过研究仪表板气囊爆破试验失效案例，表明工艺参数，设备能力，仪表板材料的理化性能对爆破试验有重要影响 [ 7 ]。耿辉斌等人研究了由手套箱、装饰条、飞溅物造成的仪表板气囊爆破试验失效，并给出相应的解决措施 [ 8 ]。仪表板气囊爆破试验，涉及零件装配、结构设计、焊接、注塑、弱化工艺等，仪表板气囊爆破试验失效原因比较复杂，目前在产品设计初期对其问题，尚不能完全规避，需要参考相关案例。本文通过研究仪表板气囊爆破试验中几种典型失效形式案例，为其他车型仪表板的设计研发提供理论参考。
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user: 2. 仪表板气囊区部件及相关工艺 仪表板气囊区部件对气囊爆破有重要影响，主要包括仪表板上体和气囊支架。仪表板上体经过弱化工艺后，与气囊支架进行焊接工艺。弱化工艺和焊接工艺的优良直接影响气囊爆破试验效果。仪表板气囊区部件及相关工艺如图1所示。 图1. 仪表板气囊区部件及相关工艺图