DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 基于CART的预测模型 通过上文的预测实验可知描述数据与预测的准确率之间是存在一定相关性的，为验证这种相关性，本文使用决策树(Decision Trees)算法中的CART (Classification and Regression Trees)算法，使用上文的描述数据拟合出一个预测模型。CART与C4.5非常相似，区别在于CART支持数值变量且不产生显式的决策规则集合 [ 10 ] 。 模型选用决策树是因为其易于理解和解释，只需少量的数据准备工作，其它许多机器学习模型需要数据归一化、虚拟变量创建以及移除空白值(blank values)等预处理操作，金融股票数据中各数据的单位、大小、空值等非常多样，若是数据的处理工作对结果的影响比较大。决策树能够同时处理数值数据(numerical data)和类别数据(categorical data)，金融数据中类别数据如股票的行业分类、概念分类等许多都是非数值型的数据。但是最优决策树的问题已经被证明是一个NP-完全问题，即使是某些比较简单的情形下获得最优解也非常困难，实际应用的决策树学习算法一般都是基于启发式优化方法，本文将不涉及对决策树的最优化处理，仅使用决策模型说明预测问题。 模型的训练数据使用上文经过滑动窗口计算出的历史描述数据和股票的基本描述数据，其中股票基本描述数据如表3，股票基本数据可以从各金融网上获取。 使用上一节中滑动窗口计算出历史的描述数据(历史数据时间与待预测的时间不能相隔过长，范围在1~10天，因为预测的天数不超过10天)，经过整理后的训练数据中的部分输入数据(Input data)如图6所 Table 3 Stock basic data description tabl 字段 描述 pe 市盈率 outstanding 流通股本(亿) reservedPerShare 每股公积金 rev 收入同比(%) gpr 毛利率(%) holders 持股人数 表3. 股票基本数据描述表 图6. 模型训练的部分输入数据 示，图中包含的描述数据字段有：{滑动天数，相似度，预测数据方差，交易量相似度，历史相似度，最大相似天数，最大滑动相似天数，原始数据方差，均值，市盈率，毛利率}。 模型训练数据的目标数据(Target data)，使用预测数据和真实数据比较得到。首先获取预测数据和真实数据的股票价格走势的形状，设有股票价格时间序列 ，计算得到序列的变化率序 列 ，设置变化率阈值 ，使用下面的公式可以 将变化率序列 变为包含−1，0和1的序列，用来表示股票价格时间序列X的走势。 下图7的示例图，横坐标为时间，纵坐标为股票价格，折线图为股票走势图。计算下图时间序列可以得到走势序列 。通过比较两个走势序列，可以得知两个股票价格时间序列是否相等。 使用以上的训练数据建立的决策树模型，设置决策树最大深度为5，节点分裂使用信息增益熵(entropy)，模型拟合后使用Graphviz下的dot工具绘制出生成的决策树结果如图8所示。 从上图中可以看出决策树模型只对已出现数据的决策，不能用来预测超出预测数据范围以外的值，且建树的大小和数据本身数量相关性比较大，很容易过拟合或欠拟合。本文使用决策树来判断上文滑动窗口计算出的预测值的准确性，其中数据经过处理后都有一定的范围，即用决策树来验证本文预测方法正确性可以满足需求。
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user: 4. 算法描述 本文提出的基于时间序列滑动窗口金融数据分析算法，分为三个部分：1、利用时间序列滑动窗口从历史数据获取模型训练数据；2、训练数据输入决策树CART训练出预测模型；3、再次使用滑动时间序列窗口获取最新的模型输入数据，用已经训练好的模型判断数据预测的正确性。为了得到有效的模型，数据集的范围取股票市场的有效股票。时间序列滑动窗口预测算法具体描述如图9所示。 输入：股票数据时间序列集合 。 输出：股票时间序列 预测值。 图7. 股票走势示例图 图8. 决策树模型图形化结果显示 图9. 时间序列滑动窗口预测算法流程图 步骤1：将时间序列集合 中的序列转化成变化率序列 。 步骤2：取集合 中序列的历史数据，设 ，历史相隔天数 ，则股票历史数据序列 。 步骤3：使用历史数据序列做滑动窗口计算，得到描述数据集合 (上文1.2中)，获取股票的基本描述数据(市盈率、流通股本等)，组成模型训练数据中的输入数据。取 与描述数据中的预测数据比较，得到模型训练的结果数据。 步骤4：将得到的训练数据输入决策树CART模型，得到训练好的决策模型。 步骤5：使用整个 序列进行滑动窗口计算，同样可以得到一个描述数据集合 ，获取股票的基本描述数据，我们可以得到模型测试数据。 步骤6：将通过测试数据输入训练好的模型可以得到测试数据是否用于适合预测，我们将适合预测 的数据的变化率序列转化为预测值序列 ，可用 检验预测的准 确性。
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user: 5. 实验分析 5.1. 实验说明 为了确保算法的真实有效，实验数据来源于真实交易数据(主要来源于凤凰财经http://finance.ifeng.com/)，以天为单位获取股票的历史前复权数据，包括开市价格、闭市价格、成交量。同时获取股票基本信息包括：所属行业、地区、市盈率、流通股本(亿)、总股本(亿)、总资产(万)、流动资产、固定资产、公积金、每股公积金、每股收益、每股净资、市净率、上市日期、未分利润、每股未分配、收入同比(%)、利润同比(%)、毛利率(%)、净利润率(%)、股东人数。选取2015-01-04到2016-10-27一年多的股票前复权数据。 算法的具体参数设置如表4所示。 5.2. 实验结果 实验结果与现在常用的时间序列分析模型ARMA(Auto regressive Moving Average Model)(方法参考文献 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] )对比，模型ARMA(p，q)中p和q的选取使用采用BIC准则精确得到，模型拟合使用静态方式。图10和图11是股票代码为600512的股票在2016-9-30，ARMA模型(其中BIC = −877.684926648，p = 0，q = 1)的历史价格拟合结果和预测结果。 从图11的拟合结果(绿线为真实值，红线为预测值)可以看出使用ARMA模型并不能很好的拟合出原始数据曲线，原因在于ARMA模型要求整个序列的变化确有一定的规律性，即序列本身具有一定的稳定性，序列历史数据对尚未产生的数据有一定的约束性。使用本文提出的方法预测出来的结果如图12所示，结果虽有偏差但预测出来的走势是比较准确的。 Table 4 Experimental parameter setting tabl 参数 描述 值 m 历史年数 1 θ 历史相似度阈值 0.62 φ 滑动窗口长度 6 ω 时间序列滑动长度 6 μ 滑动窗口相似度阈值 0.65 表4. 实验参数设置表 图10. ARMA拟合效果图 图11. ARMA预测效果图 测试使用1500支股票2014-03-27到2016-09-26的数据用本文滑动窗口计算出模型的训练数据，使用训练数据训练出的CART模型准确度仅为0.62(训练数据中的80%作为测试的训练数据，20%作为验证数据)。随机选取500支股票2014-03-27到2016-09-30的数据用滑动窗口计算得到预测的描述数据，计算出能预测的股票为128支(得到的数量与设置的相似度阈值有关)，然后使用拟合出来的CART模型判断预测准确的股票64支，计算真实值与预测值得走势形状准确度为67.18%。 图12. 滑动窗口预测效果图
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user: 6. 结论 经过测试验证了本文提出的滑动窗口计算方法的有效性，与ARMA模型相比预测的准确度更高。但本文选取的CART模型并非最适合的学习模型(还可选用Stochastic Gradient Descent (SGD)、Logistic regression、Neural network等)，且用于模型拟合的数据选取偏少或不够专业，导致CART模型的拟合程度不高，这些问题有待更加专业的领域知识的介入分析，提高模型的拟合程度将极大的增加最终预测的准确度。
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user: 摘 要 详细介绍了ThinkPHP框架的工作原理，Bootstrap框架以及AJAX技术，将实现MVC设计模式的ThinkPHP框架引入到毕业生招聘系统的开发中，在前端使用Bootstrap开发响应式布局网页，利用AJAX技术实现无刷新更新页面，并结合具体的实例阐述了应用ThinkPHP框架实现MVC架构的设计模式，体现了软件框架在开发应用中的优越性，应用简单，开发效率高。 关键词 :MVC，招聘系统，ThinkPHP，Bootstrap，AJAX Copyright © 2017 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 当前的网络技术飞速发展，生活的方方面面都与互联网有着一定的关系，联系方式由原来的书信变成了现在的电邮，支付手段不再局限于原来的金银纸币，电子支付也变成了常用的付款方式。可以说网络的发展方便了生活。在人才的竞争中，也不再局限于人才招聘市场的现场招聘，网络招聘异军突起，成为了各大商家和广大人才的交流中心。依凭着互联网的互通，快捷，网络招聘的优势突出，其低成本，信息量大，搜索便利成为了网招流行的关键因素。 由此可见，构建一个方便，快捷并且安全的网络招聘平台的必要性。本文就是基于以上原因，简化了部分流程。着重去实现了网络招聘中的应试者和招聘单位的需求，使得各方都能够及时的查询到自己心仪的职位，招聘到公司需要的人才，大大节省了人才招聘和应招时的花费。同时，本系统应用了当前较为流行的ThinkPHP框架和AJAX技术，在Bootstrap框架下构建的网页能够在各种平台上显示友好，充分展现了响应式布局的优势。
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user: 2. 系统实现的关键技术 2.1. ThinkPHP框架 ThinkPHP作为一款国产的PHP框架，以其快速、兼容和简洁的优势成为最为热门的MVC框架之一，支持多种服务器环境和多种数据库连接，简单易用，高度自动化的CURD操作极大简化了数据库操作，并且其开发效率高极大减轻了开发人员的负担。 在开发时，可以通过编写、配置入口文件，自动生成项目的目录 [ 1 ] 。清晰的项目结构目录为项目开发提供了很多便利。Conf目录下储存配置文件，可用于对一些参数的更改，项目数据库的连接可以通过对配置文件的相关参数进行赋值即可完成对数据库的连接。Controller目录下储存对MVC架构中的控制器文件，负责调度整个程序的运转。Model目录下存储对MVC架构中的模型文件，主要负责处理业务数据。View目录下储存MVC架构中的视图文件，负责呈现界面。 ThinkPHP框架的开发流程为： 1) 项目命名并创建项目的入口文件 2) 完成项目的配置 3) 创建控制器类 4) 创建模型类 5) 创建模板文件 6) 运行和调试 其项目的目录结构如图1。 2.2. MySQL数据库 关系型数据库管理系统有很多，其中MySQL就是其中之一。关系型数据库是一种将数据保存在不同的表中，增强了数据的组织性，提高了数据的灵活性。在数据库语言的应用上，MySQL应用的是用于访问数据库的最常用的标准化语言——SQL。这一数据库的特点突出，其体积小，源码开放，总体拥有成本低成为了一般中小型网站开发的首选数据库。其系统特性有： 1) MySQL源码开放，使用是不需要支付其他费用。 2) 支持Linux、Mac OS、Solaris、Windows等多种操作系统。 3) 为多种编程语言提供了API。这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby和.NET等。 4) 对于多线程的支持使得其能很好的利用CPU资源。 5) 对于查询算法的优化，能够很好的提高查询的效率。 图1. 项目目录结构图 6) 运用起来较为灵活，能单独运行于客户端服务器网络环境中，也可以作为嵌入到其他的软件中的一个库。 7) 提供多语言支持，常见的编码如中文的GB2312、BIG5，日文的Shift-JIS等都可以用作数据表名和数据列名。 8) 对于PHP有极好的支持。 9) 管理、检查和优化数据库均有提供管理工具。 10) 能够处理数据量极大的大型数据库。 11) 支持多种存储引擎。 2.3. Bootstrap框架 Bootstrap作为一款前端框架，以其优秀的响应式布局设计，丰富的HTML和CSS组件，JQuery插件等特点被广泛应用于前端页面的建设。 一方面它有精美的预设样式和UI设计。丰富的class样式，给table，nav等标签赋予了生动的表现，其内置的Glyphicons字体图标可以免费使用，应用便利。内置的JQuery插件可以通过data属性就能轻松使用，省去了写一行js代码的繁琐。 另一方面它在不同的设备和平台上都有很好的显示风格。基于Bootstrap创建的网站和应用能够有效地适配手机、平板、PC设备。 2.4. AJAX技术 AJAX作为一种创建交互式网页应用的网页开发技术，能够快速创建动态网页，只需要通过后台与服务器及进行少量的数据交换，即可在不刷新整个网页的情况下，实现网页的异步更新。AJAX技术使得Internet的应用程序更简洁，更高效。其工作方式如下图2： 图2. AJAX工作示意图
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user: 3. 系统需求分析 3.1. 系统概述 当前大学生求职问题已成为了当前社会的热点问题，全国高校面临的重点问题也是如何提高毕业生的就业率。过去的大学生就业主要就是通过现场的招聘会和人才交流会的途径来实现的，在互联网高速发展的今天，这一途径已经不能满足日益增长的毕业生数目，另外由于招聘会的限期和地域限制，让很多毕业生错过了与招聘单位的交流机会，一对一的交流对于毕业生和招聘单位尤为重要，所以，在线的交流平台，一对一的招聘网站就显得尤为重要，因其便捷，信息量大和即时性强的特点，成为了现今较为流行的人才招聘手段 [ 2 ] 。 3.2. 系统业务需求分析 3.2.1. 招聘信息发布流程 招聘系统要运行起来的首要条件是应该有企业发布招聘信息，然后待就业者才能去选择自己适合的岗位提交简历，在企业发布招聘信息之前，应该先有用人部门向人事反映需要应聘者需要达到的一些要求，比如说年龄，学历，工作经验等，接下来就是要确定招聘信息的内容，比如：单位名称，招聘的起止时间，需要的人数等。提交之后还应该给商家予以修改的机会，方便随时修改招聘条件，以便满足从业需求，最后提交审核。其示意图如图3所示： 图3. 招聘流程图 3.2.2. 应聘流程 当企业发布了招聘信息之后，应聘者应该能即时的看到招聘信息，并编辑自己的简历，投递报名。应聘者首先会浏览网站上的招聘信息，根据自己想要找到的职位和自己的个人状况来选择心仪的公司，根据其招聘要求填写简历，最后提交审核，如果需要修改简历，可随时进行查看改动，并可以即时的查看自己的审核状态。其示意图如图4所示。 3.2.3. 审核的流程 定期检查公司所发布的招聘公告，并当到达招聘信息的截止日期时，查看人事部门收到的所有简历，进行筛选，通过用人部门对简历的筛选，选出待面试的应聘者，并将面试通知发送给应聘者，如果应聘者面试通过，待招聘人数达标之后，删去招聘公告。其示意图如图5所示。 3.2.4. 系统前台业务流程 访客浏览毕业生招聘系统时，如果有账号可以直接登陆，反之，则需进行注册，根据个人用户和商家用户来个性化注册界面。注册登陆之后，可以根据自己的用户类型来显示特定的界面。管理员登陆毕业生招聘系统后，显示其数据库中的现有的商家和个人用户的相关信息，可以进行管理。其示意图如图6所示。 图4. 应聘流程图 图5. 审核流程图 图6. 前台业务流程图 3.3. 系统功能需求分析 3.3.1. 招聘管理功能需求 招聘管理作为整个系统的核心内容，可将其大致分为两个部分： 1) 招聘信息提交，发布和审核：当公司的用人部门需要招聘人才时，可以在公司的招聘系统中发布招聘公告，由公司的人事部门审核。之后需要修改或者拓展的时候，还可以随时进行更改。 2) 人才筛选：人才筛选管理功能是基于发布了招聘公告之后，对应聘者投递的简历所进行的一系列的操作。其过程是由公司的人事部门进行的，筛选完成之后，分别对通过了筛选的应聘者发布面试通知。 3.3.2. 人才资料管理功能需求 人才资料主要管理与求职者相关的信息，分为人才的分类管理，人才基本信息管理，综合查询等。 1) 人才分类管理：由于每个公司招聘的人才方向不一，在庞大的数据库中筛选时会十分费时，为了有效对数据进行筛选分析，管理维护，系统设置有人才分类模块，人才分类信息可以根据需求由用户自定义进行维护。 2) 人才基本信息管理：这个功能的实现主要有赖于应聘者自己对自己的个人信息进行的更新和维护，另一方面，也可以由管理员进行操作，对违规的信息进行定时的清理。 3) 综合查询：这部分主要是为了在数据不断扩大之后，方便根据不同的条件来进行查询，比如说：性别，技能，创建时间等。 3.3.3. 权限管理功能需求 由于整个系统有三种人员要登陆使用，分别是发布招聘公告的公司，应聘职位的毕业生和管理员。所以有必要通过一定的手段来区分登陆用户的身份。 1) 角色和权限管理：权限控制是基于不同的角色而设定的，而角色又是基于不同的权限，角色具有系统操作的权限，不同的角色会有不同的权限，这些在登陆的时候应该基于判断，从而赋予不同系统管理功能。 2) 用户和角色管理控制：在新增用户的时候，应该分出是商家注册还是毕业生(应聘者)注册，并在数据库中给予给定的标识，这样在下次登陆的时候就能由系统根据其角色来提供特定的系统操作功能。
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user: 4. 系统总体设计 4.1. 系统总体模块设计 采用结构化设计方法来实现系统总体功能，将整个系统划分为几个功能模块，正确处理模块之间的关系和模块内部的联系，明确其数据的调用关系和联系，通过对一个个模块的具体实现来完成整个系统的功能。其系统功能图如图1所示。 本系统主要按照用户的不同分为了三个模块：毕业生模块，商家模块和管理员模块。其中毕业生模块主要实现的功能有查看已经投递的简历，填写/管理个人简历和浏览商家的招聘公告等，商家模块主要实现的功能有填写/管理招聘公告，查看已经收到的简历和对应聘者发送面试/落选通知等，管理员模块主要实现的功能有管理毕业生信息，管理公司信息和添加/删除用户等。其示意图如图7所示： 下面分述其具体的模块内容： 1) 毕业生模块： 当毕业生注册为系统用户后，毕业生模块提供了用户一系列的操作，如毕业生可以通过这个模块创建简历，投递简历，搜索职位等。用户基本资料管理，简历管理，岗位查询都应该是这一模块的组成成分。 图7. 系统功能图 求职者的基本资料：个人求职者可以查看和修改自己的个人信息，包括用户名，性别，出生日期，联系方式等。 求职者的简历管理：这里可以让求职者方便的创建自己的简历，在填写时，需要的信息有个人基本信息，教育背景，工作经验等。系统对简历编号，方便管理，在简历创建成功之后，用户可以对简历进行查看，修改，删除等操作。 求职岗位的查询：求职者可以在这个模块查看近期企业发布的招聘公告，求职者可以通过企业名称，职位名称，工作地点等来筛选自己想要的岗位 [ 3 ] 。 2) 企业会员模块： 当企业用户在首页完成注册操作之后，就可以使用企业会员模块，企业通过此模块可以进行的操作有：发布企业近期招聘公告，管理发布的招聘公告，查询求职者的信息等。企业会员模块包含的功能有：管理企业基本信息，管理招聘公告，查询求职者信息等。 管理企业基本信息：企业通过该功能模块时，可以对企业的基本信息进行修改。基本信息包括：企业名称，所在地，联系人，联系方式等。 管理招聘公告：企业的招聘公告由企业的人事部门来发布，在发布之后可以随时进行修改，更新，以便应聘者可以及时了解到企业的新情况。 查询求职者信息：企业可以通过查询模块来实现对近期收到简历的筛选，如可以根据求职者的性别，学历，面试岗位等来搜索。 3) 管理员管理模块： 该模块是对整个系统网站进行控制和设置的一个平台。管理员在这个模块中可以进行的操作有：管理个人会员信息、管理企业会员信息，添加/删除用户，对系统的基本数据进行分析等。 管理个人会员信息：通过这个模块，管理员可以对已经注册的个人会员信息进行查询、审核、删除等操作。 管理里企业会员信息：通过这个模块，管理员可以对已经注册了的企业的信息进行查询、审核、删除等操作。 管理用户：这里管理员可以增加用户，也可以删除用户，通过这个模块可以增加用户，也可以删除违规的用户。 数据分析：可以在管理员模块中加入一个数据分析的模块，来进行一些简单的数据分析，比如，通过折线图来查看最近的个人用户注册的情况等。 4.2. 数据库设计 由系统的需求分析，在这里共构建了5个数据表，分别是记录用户基本信息的md-userInfo，个人简历信息的md-resume，公司基本信息的md-compInfo，职位基本信息md-workInfo的和应聘职位记录表md-applyInfo。 得到系统数据库的概念模型为图8所示。 得到系统数据库逻辑模型为： 1) 用户基本信息：{ID，类型，用户名，密码，性别，年龄，邮箱，电话，更新时间，添加时间}。 2) 个人简历基本信息：{ID，教育程度，工作经验，个人简历，专业技能}。 3) 公司基本信息：{ID，类型，名称，密码，邮箱，电话，邮编，地址}。 4) 职位基本信息表：{ID，职位名，人数，联系人，联系方式，描述}。 5) 应聘职位记录表：{职位ID，个人简历ID，有无参加面试资格}。 数据表结构图如图9所示。
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user: 6. 结束语 本文利用基于ThinkPHP框架的MVC设计模式构建了毕业生的网络招聘系统，其前端页面的开发利用了支持响应式布局的Bootstrap框架，为了实现根据用户的操作构建页面，使用了JQuery中的AJAX操作实现了无刷新更新页面。系统运行良好，可参见网址 [ 4 ] 。
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user: 摘 要 用Newton-Raphson法求解线接触弹流润滑问题基本方程，研究了线接触弹流润滑状态下中心压力、二次峰压力及其位置的影响因素(载荷、速度及材料参数)。在大量数值解结果基础上，通过多元回归分析，给出了中心压力、二次峰压力及其位置关于载荷、速度、材料参数的拟合公式，并对拟合公式的显著性和精确性进行了检验。结果表明：在很宽的参数范围内，本文所提出的拟合公式具有高度的显著性，变量之间具有密切的相关性及交互性；同时，拟合公式具有很高的计算精度，完全可以满足工程应用的需要。 关键词 :线接触，弹流润滑，中心压力，二次峰压力，二次峰位置，拟合公式 Copyright © 2017 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 齿轮、滚动轴承等高副接触机械零件，由于接触面积狭小，工作时接触区会产生很大的局部应力——接触应力，准确地确定其接触应力对此类机械零件的强度设计以及寿命预测具有重要意义。 目前，工程上对此类零件进行强度设计时，通常都是采用赫兹应力公式或有限元等数值方法，但无论哪种方法都没有考虑接触表面间的润滑效应，实际上，此类机械零件都是在润滑良好的环境中工作的，润滑对此类零件非常重要。 理论和实践都证明，在一定条件下，齿轮、滚动轴承等的表面会形成弹性流体动力润滑油膜 [ 1 ] (Elastohydrodynamic Lubrication，简称EHL)。弹流润滑状态下接触表面应力的分布与干接触状态下赫兹接触应力分布完全不同，其中最明显的就是在出油口附件出现二次压力峰，二次压力峰产生强烈的应力集中，对零件的疲劳寿命具有重要的影响 [ 2 ] 。 Bisset和D.W.Glander [ 3 ] 等研究证明弹流二次压力峰是连续的、光滑的。1986年，Hamrock等 [ 4 ] 提出了一个线接触EHL状态下二次压力峰公式。1989年，Ping Pan和Hamrock [ 5 ] 又对此进行了进一步的研究。在国内，齐秀梅和高创宽提出了线接触弹流油膜二次峰压力和主剪应力最大值关于载荷和速度的回归方程 [ 6 ] ，汪久根 [ 7 ] 提出了线接触部分膜弹流二次压力峰的拟合公式。夏伯乾等 [ 8 ] 提出了点接触EHL状态下中心压力和二次峰压力的拟合公式。 上述研究中，除文献 [ 6 ] 使用了二元回归方法外，其它研究都使用的是一元回归法，但是，文献 [ 6 ] 没有考虑材料参数的影响。一元回归反映一个因变量与一个自变量之间的关系，多元回归 [ 9 ] 反映一个因变量与多个自变量之间的关系，并且能够很好保持变量之间的交互性和相关性。EHL状态下的中心压力、二次峰压力及其位置受载荷、速度、润滑油粘度、材料参数等多种因素的影响，所以，在研究EHL状态下的中心压力、二次峰压力及其位置时，使用多元回归法比一元回归法更合理、更符合实际。 众所周知，金属材料的接触疲劳主要取决于材料次表面的von Mises应力，而EHL状态下的最大von Mises应力不仅与二次峰压力大小有关，而且与其位置有关。所以，在研究EHL应力对疲劳寿命的影响或关系时，二次峰压力的位置也是一个非常重要的参数。但在已有的研究中，除 [ 5 ] 外，都没有关注和研究二次压力峰的位置。 本文用Newton-Raphson法求解线接触EHL问题方程，在大量数值解结果基础上，运用多元回归分析，给出了线接触EHL状态下中心压力、二次峰压力及其位置关于无量纲载荷、速度、材料参数的拟合公式，并对拟合公式的显著性和精度进行了检验，结果表明，在很宽参数范围内，本文所给出的拟合公式的精度是令人满意的，完全可以满足工程应用需要，为研究高副零件弹流状态下的强度设计及寿命预测提供了一个简单实用的工具。
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user: 2. 线接触EHL的基本方程 稳态线接触EHL的基本方程包括： 1) 雷诺方程 (1) 边界条件为： 2) 油膜厚度方程 (2) 3) 粘压方程 (3) 4) 密压方程 (4) 5) 载荷平衡方程 (5) 其中，公式中各字母含义及无量纲方式见表1。
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user: 3. 数值结果及回归方程 用Newton-Raphson法求解EHL润滑基本方程 [ 1 ] ，计算参数为： ， ， 。表2给出了部分结果，图1~图3显示了中心压力、二次峰压力及其位置随载荷、速度、材料参数的变化情况。 由图1~图3可以看到，压力分布具有弹流压力分布的典型特征，同时又从表2可以看出，本文计算所得的最小膜厚、中心膜厚与Dowson-Higginson [ 1 ] 公式计算结果十分接近。表明本文计算的结果是正确可信的。 3.1. 拟合公式的形式 文献 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 等的研究表明：二次压力峰、中心压力及二次压力峰位置与无量纲速度、载荷及材料参数之间呈指数关系。因此，本文将线接触弹流润滑状态下无量纲二次压力峰、中心压力及二次压力峰位置关于无量纲载荷、速度及材料参数的关系表示为： Table 1 Nomenclatur 符号名称 符号意义 符号名称 符号意义 空间坐标 油膜压力(GPa) 进油口，出油口(mm) 无量纲油膜压力， 固体i的泊松比 总载荷(N) 二次压力峰幅值(GPa) 卷吸速度(m/s)， 中心压力幅值(GPa) 润滑油粘度(Pa∙S) 二次压力峰位置(m) 润滑油密度(g/cm 3 ) 无量纲二次压力峰幅值， 无量纲速度， 无量纲中心压力幅值， 无量纲载荷， 无量纲二次压力峰位置， 无量纲材料参数， 油膜厚度(m) 无量纲空间坐标， Dowson-Higginson公式计算结果 粘压指数 常压下润滑油粘度(Pa∙S) 常压下润滑油密度(g/cm 3 ) 中心油膜厚度(m) x方向上的综合曲率半径(mm)， 固体i的弹性模量(GPa) 当量(综合)弹性模量(GPa)， 表1. 符号说明 Table 2 Some calculation results of line contact EH 2.5 1.5 5000 0.385 0.403 0.418 0.459 1.312 0.965 0.731 4.47 3.8 4 5000 0.538 0.517 0.567 0.574 1.54 0.958 0.792 3.9 15 10 5000 0.197 0.209 0.216 0.218 1.316 0.979 0.935 5.74 4.9 1 5000 0.127 0.136 0.143 0.152 0.954 0.984 0.875 6.61 6 0.75 5000 0.086 0.087 0.092 0.096 0.783 0.989 0.905 1.15 8 5 2500 0.169 0.179 0.186 0.210 0.927 0.98 0.77 5.59 8 3.8 5000 0.191 0.209 0.218 0.226 1.157 0.978 0.901 8.61 4.9 0.85 5000 0.112 0.121 0.123 0.135 0.911 0.985 0.873 7.44 4.6 1 5000 0.133 0.146 0.148 0.164 0.984 0.983 0.858 8.9 3.8 1.6 7500 0.313 0.322 0.329 0.343 1.397 0.967 0.895 2.8 1 0.3 6000 0.367 0.384 0.439 0.451 1.134 0.968 0.598 4.43 1 0.3 7000 0.391 0.417 0.483 0.479 1.248 0.971 0.633 6.24 4 1.5 4000 0.189 0.207 0.223 0.239 1.029 0.978 0.768 8.7 4 1.5 3000 0.161 0.178 0.189 0.213 0.879 0.976 0.728 9.55 5.6 2.3 7500 0.266 0.267 0.275 0.282 1.366 0.973 0.923 0.38 表2. 线接触弹流润滑部分计算结果 (6) 对式(6)两边取对数进行线性化处理得： (7) 图1. 压力二次峰随载荷变化情况 图2. 压力二次峰随速度变化情况 图3. 压力二次峰随材料参数变化 3.2. 多元回归分析相关方程 本文采用三元线性回归分析 [ 9 ] ，其公式为： (8) 式中， 为常数项， ， ， 分别称为 对 ， ， 的回归系数，其值可由下式确定： (9) 式中： ， ， 为数据组数； 针对式(7)的每一个方程分别令： ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， 求W、U、G、P c 、P s 、X s 的对数，得到由lnW、lnU、lnG及lnP c 、lnP s 、lnX s 形成的数据样本，由此数据样本计算L ij 、L iy (i = 1~3)，进而得到由最小二乘原理形成的方程组(9)，求解方程组(9)，得到 及 ， ， 。 根据大量数值解结果，我们得到压力二次峰、中心压力及二次压力峰位置关于无量纲载荷、速度及材料参数的回归方程： (10) (11) (12)
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user: 4. 回归方程的差异显著性检验 4.1. 相关系数的引入 为对回归方程进行显著性检验，将总偏差平方和 分解为两部分： 式中： 代表回归差方和，其值为： ； 代表剩余差方和，其值为： ； 代表回归方程中自变量的个数，它是回归差方和的自由度，对三元回归， 。 对于多元回归分析来说，相关系数为： (13) a) 若 ，说明自变量与因变量之间有完全确定的函数关系，此时的相关性及密切程度最高； b) 若 ，说明自变量与因变量之间没有任何相关关系，此时的相关程度最差； c) 若 ，说明自变量与因变量之间有相关关系，并且 值越大，变量之间的相关密切度就越好。 4.2. 回归方程的方差分析 由上述分析可以知道，回归差方和或剩余差方和的变化对变量之间的相关密切程度具有重要的影响。在统计学中，把回归差方和与剩余差方和的比值称为 函数，并用它来对回归方程进行显著性检验，这种检验称为 检验。表3列出了对回归方程进行 检验的相关公式。 由式(13)可以求得式(10)~(12)的相关系数，对回归方程进行检验，其相关结果如表4。 值较高时相对应的 值也较大。也就是说，如果变量之间相关密切程度高的话，回归方程也就显著性程度高。说明相关系数对回归方程的度量与 函数的检验在本质上是一致的。从表4可以看出：本文回归得到的式(10)~(12)的相关密切程度都是很高的，所以，从显著性检验方面来说是完全可信的。
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user: 5. 回归方程的精度校核 除了对回归方程显著性进行检验，还对回归方程进行了精度校核，结果如表5。 表5中， 分别代表数值解结果， 分别代表用本文拟合公式计算结果， 分别代表二者的相对误差。从表5可以得到：在很宽的参数范围内( 从0.21 GPa到1.21 GPa， 从0.5 m/s到20 m/s， 从2500到7500)，本文拟合得到的公式计算值与数值结果相比，精度都是很高的，完全可以满足工程应用要求。 Table 3 Analysis of variance tabl 方差来源 平方和 自由度 均方 回归 剩余 总和 表3. 回归方差分析表 Table 4 Results of regression equation calculation and tes 方程 方差来源 平方和 自由度 均方 相关系数 检验结果 方程(10) 0.8575 3 0.2858 线性相关密切程度很高 回归方程高度显著 0.0417 27 1.5e-3 0.9992 30 0.027 方程(11) 0.0038 3 1.3e-3 线性相关密切程度很高 回归方程高度显著 3.26e-4 34 9.592e-6 0.00413 37 1.116e-4 方程(12) 0.3031 3 0.10103 线性相关密切程度很高 回归方程显著性较高 0.1025 27 3.796e-3 0.4056 30 0.01352 表4. 回归方程计算与检验结果 Table 5 Accuracy check of regression equatio W*10 −5 U*10 −5 2.5 1.5 5000 1.246 1.334 6.528 0.973 0.967 0.145 0.73 0.736 0.827 3 1.5 5000 1.274 1.251 1.782 0.971 0.969 0.127 0.756 0.751 0.746 5 2 5000 1.174 1.172 0.161 0.976 0.975 0.214 0.829 0.788 5.251 15 10 5000 1.316 1.329 1.008 0.979 0.976 0.38 0.935 0.988 5.731 3.8 3 5000 1.43 1.416 0.991 0.963 0.965 0.437 0.779 0.759 2.737 4.9 1 5000 0.976 0.973 0.28 0.984 0.982 0.117 0.839 0.797 5.155 5.6 1.8 5000 1.1 1.102 0.189 0.979 0.978 0.152 0.849 0.799 6.299 6 0.25 5000 0.625 0.627 0.25 0.994 1.001 0.799 0.899 0.839 7.187 6 4.5 5000 1.385 1.392 0.482 0.968 0.969 0.587 0.843 0.789 6.816 6 6 5000 1.499 1.506 0.505 0.963 0.966 0.726 0.838 0.785 6.779 6.8 2.3 5000 1.107 1.116 0.826 0.98 0.978 0.251 0.877 0.811 8.063 8 0.75 5000 0.773 0.782 1.254 0.992 0.994 0.303 0.927 0.845 9.737 3.8 1.6 7500 1.41 1.465 3.86 0.968 0.969 0.852 0.852 0.793 7.465 5 2 2500 0.895 0.823 8.078 0.978 0.98 1 0.729 0.747 2.415 5 2 4000 1.076 1.045 2.781 0.98 0.977 0.179 0.795 0.774 2.719 6 2 6000 1.19 1.221 2.623 0.978 0.976 0.518 0.888 0.814 9.068 6 4 4000 1.229 1.202 2.165 0.973 0.972 0.136 0.811 0.778 4.262 8 5 2500 0.993 0.927 6.634 0.984 0.978 0.611 0.782 0.77 1.513 表5. 回归方程精度校核
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user: 6. 总结 1) 线接触弹流润滑状态下无量纲速度 、载荷 以及材料参数 对二次压力峰 、中心压力 以及二次压力峰位置 的关系可表为： ； ； ； 其有量纲形式分别为： ； ； ； 2) 对上述拟合公式的显著性检验表明，拟合公式高度显著，变量之间的密切度很高。 3) 对拟合公式进行的精度校核表明，在很宽的参数范围内，本文提出的拟合公式均具有令人满意的精度，完全可以满足工程应用需要。 4) 为高副接触零件的强度设计以及疲劳寿命预测提供了一个简单而实用工具，有效减少计算工作量。
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user: 摘 要 为了解决室外环境中由于光照不均或者大雾天气下，草地图像模糊不清，不能有效的识别和提取草地图像重要信息的问题，本文提出一种专门针对草地图像的图像增强算法。本文基于传统的Retinex理论，用小波变换的方法拆分图像的高频分量和低频分量分别进行处理，之后再将处理结果融合重构。实验结果表明，相比传统的MSRCR算法和直方图均衡化方法，本文的算法提高了图像清晰度并且有效的抑制了图像处理时产生的噪声。 关键词 :图像增强，Retinex理论，MSRCR算法 Copyright © 2017 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 图像是客观对象的一种相似性描述，但是在拍摄过程中，由于光照、气候等因素影响，往往造成图像的失真或者产生噪声。图像增强能在保留图像自身信息的同时突出某些特征信息，从而满足应用需求 [ 1 ] 。本文所设计的算法策略主要应用于智能割草机器人关于采集的草地图像预处理，由于割草机器人的工作环境所致，拍摄的图片会经常受到光照不均和大雾天气的影响。针对光照和大雾的影响，常见的图像增强算法主要有直方图均衡化方法，Retinex算法，梯度域增强算法等 [ 2 ] [ 3 ] 。 传统的图像增强算法，如直方图均衡化主要是通过对图像的非线性拉伸，使图像动态范围增大，对比度也增大，但是这些传统的方法多应用于灰度图像 [ 4 ] 。随着人们视觉感知模型的发展，Retinex理论也随之建立，经过40多年的发展，从最开始的单尺度Retinex算法(SSR算法)发展到多尺度加权平均Retinex算法(MSR算法)再到彩色恢复Retinex算法(MSRCR算法)。 MSRCR算法虽然能突出图像的细节部分，但也存在着缺陷，比如如果输入图像质量不高，噪声也会随着细节的突出而放大；处理完的图像会整体偏暗变灰等等 [ 5 ] 。为了解决这些问题，本文提出一种分别对高频分量和低频分量处理的办法，既能抑制高频的噪声放大，同时又增加低频分量的对比度，使图像清晰度增强。
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user: 2. 理论背景 2.1. 小波变换 小波变换是一种新的变换方法，它继承和发展了短时傅里叶变换的局部化思想，又克服了窗口大小不能随频率变换的缺点 [ 6 ] 。设 为基本小波， 为连续小波，对于 ，其连续小波变换为： (2.1.1) 其中，a不为0，b， t均为连续变量， 为 的复共轭。其逆变换为： (2.1.2) 2.2. MSRCR算法 Retinex理论认为物体的颜色不是由反射光的强度而是由不同频率的光的反射能力所决定的，所以光照不均会影响物体颜色的一致性 [ 7 ] 。所以，基于Retinex理论的算法其本质就是通过估计并去除图像照度分量来获取反应图像本质信息的反射分量，来还原物体本来的面貌 [ 8 ] 。Retinex理论认为，图像模型应该是： (2.2.1) 其中 是原始图像， 是反射分量，反射主要包含物体轮廓，纹理等高频信息，大多数的去噪算法都是针对这个反射分量进行处理。 是光照分量，主要包含环境光照强度等低频信息，大多数的去雾算法都是针对这个分量展开，目的是使得低频信息对比度增强，使图像更加清晰。 为了便于计算，通常对上面的公式进行取对数运算，变为： (2.2.2) 随着Retinex理论的发展，为了解决对某些图片处理完色彩失真的问题，研究者们提出了彩色恢复Retinex算法(Multi Scale Retinex with Color Restoration， MSRCR)，其表达式如下： (2.2.3) 其中 用来调节三个颜色通道颜色比例的色彩恢复函数，默认每个颜色所占比重都是1/3。其具体实现MATLAB代码部分如下(以R通道为例)： Img = double(f); [m， n] = size(f); aa = 125; for i = 1:m for j = 1:n C(i， j) = log(1 + aa * (Img(i， j)/I(i， j))); end end K = imfilter(Img， b); KK = imfilter(Img， bb); KKK = imfilter(Img， bbb); for i = 1:m for j = 1:n G(i， j) = 1/3 * (log(Img(i， j) + 1) − log(K(i， j) + 1)); G(i， j) = 1/3 * (log(Img(i， j) + 1) − log(KK(i， j) + 1)) + G(i， j); G(i， j) = C(i， j) * (1/3 * (log(Img(i， j) + 1) − log(KKK(i， j) + 1)) + G(i， j)); end end 2.3. 均值滤波 均值滤波也称为线性滤波，采用的主要方法是邻域平均法，即用均值代替原图像的各个像素值。这种滤波方法非常简单易实现，但是会损失较多细节，不过基于草坪图像没有那么复杂的信息，所以对图像的高频分量用均值滤波的办法处理 [ 9 ] 。在坐标点(x， y)大小为m * n的矩形窗口 ，算术平均值是窗口 中被干扰图像g(x， y)的平均值，数学表达式如下： (2.3.1) 逆谐波均值滤波器表达式如下： (2.3.2) 其中，Q为滤波器的介绍，当Q为正数时，可以消除椒噪声；当Q为负数时，可以消除盐噪声。
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user: 3. 本文算法设计 本文针对草地图像的增强算法整体设计流程如图1所示。 因为草坪环境是室外环境，所以容易受到光照，天气等因素的影响，为了后续方便对草地图像进行分割、提取等操作，有必要对草地图像进行预处理。本文基于此需求，设计了这样一套预处理算法策略：先对拍摄的原始图像进行小波变换分解，抓取到图像中的高频分量和低频分量。针对高频分量，采取均值滤波的办法去除噪声；对于低频分量部分，采用MSRCR算法增强图像信息对比度，突出主要信息。在实际做实验的过程中，发现处理的效果不错，但是本文算法也有明显的不足，即MSRCR是对每个颜色通道分别处理再叠加，因此时间复杂度也相应的提高了。 基于时间复杂度的考虑并且针对算法目的，我们可以只对G通道进行卷积运算，R通道和B通道取得反射信息后直接输出即可。这样输出的图像虽然突兀，但是也能有效的去除草地上的雾气等，能为后续草坪边缘的识别提供保障。 图1. 本文算法整体流程图
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user: 4. 实验与分析 本文所做的实验都是在win7 64位操作系统下，在MATLAB环境里进行测试，对比直方图均衡化方法和传统的自适应图像增强算法，对比结果如下图所示。 图2是带雾的而且光照条件也不相同的2幅草坪图像；图3是用直方图均衡化的方法进行处理后的结果；图4是用自适应增强算法处理后的结果；图5是本文的算法处理后的结果。通过观察可以发现，直方图均衡化算法处理后的图失真比较严重。图4是自适应增强算法，可以看到处理效果相对比较好，但是时间花费较长，每次运行时间大约是43 ms。图5是本文算法，处理近景的效果比较理想，但是远景对比度还是不太好，每次运行时间大约为27 ms。峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE)是评价图像质量的两个客观标准 [ 10 ] ，PSNR表示信号最大可能功率和影响它的表示精度的破坏性噪声功率之间的比值，单位是dB，它的比值越大代表失真越少，而MSE越小，则代表预测模型有更好的精确度。选取第一幅图像作为参照，四种算法对比如表1所示。 图2. 原始图像 图3. 直方图均衡化 图4. 自适应增强算法 图5. 本文算法 Table 1 PSNR values and MSE values for various enhancement algorithm 原始图像 直方图均衡化 自适应增强算法 本文算法 PSNR/dB 25.4 27.1 26.9 MSE 107.6 97.2 81.4 表1. 各种增强算法的PSNR和MSE
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user: 5. 结束语 Retinex是一种建立在科学实验基础上的理论，本文为了能保证突出草地图像在各种天气和时间段内的重要图像信息，采用了以Retinex理论为基础的算法设计。通过实验发现，在大多数情况下，都可以对草地图像的重要信息进行强化。相比于其他方法，本文算法对草地图像的处理结果更好。但是本文在某些方面的问题还没有得到解决：远景雾气不能完全消除；处理后的图像整体发灰。
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user: 摘 要 本文从均衡生产的理念出发，提出并设计了卷包机组卷烟产量时间均衡水平的评价方法体系；以红河卷烟厂卷包部为例，进行了实例分析；从产品质量、消耗和设备稳定性三个方面，对方法合理性进行了验证。结果显示：卷包机组可以通过提升均衡生产水平来实现“质量好、效率高和成本小”的生产目标。因此，此方法对烟草企业卷包机组的管理和控制具有借鉴意义。 关键词 :实例分析，评价方法，机组均衡，烟草企业 Copyright © 2017 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. 问题提出 卷烟工业企业卷包部承担着卷烟生产过程的卷接和包装任务，承担任务的基本单元为机组(固定的卷接设备、包装设备和工人)。企业在管理实践中，对机组一般采用多目标考核的方法，即从产品质量、生产效率和成本三个方面对机组生产过程进行全面考核。对于计划生产任务(产量)，机组可以选择在计划生产时间内均衡生产、也可以选择非均衡生产来完成。问题是：机组应该如何组织生产过程，才能实现产品质量好、生产效率高和生产成本小的目标？这取决于设备(卷接、包装)运行状态和工人的操作水平；设备运行越稳定，即均衡生产，生产的产品质量也越高、生产效率也越高、生产成本也越小。 这里所称的均衡生产，是指在相等的时间内生产的数量基本相等或稳定递增。但如何测度机组的均衡生产水平呢？对于均衡生产水平的评价方法，国外学术界和企业界主要研究了产品生产过程各环节的均衡性问题。基本的思路是：基于对均衡生产的不同定义而设计相应的评价方法。国内学者对均衡生产的研究也集中在产品生产过程各环节的均衡性问题上，均衡生产评价方法研究也集中在对生产过程各环节的均衡性评价 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。如李必强 [ 1 ] (1991)提出采用时间分段比例法和生产均衡率两个指标来评价生产均衡性。没有发现有关机组均衡生产水平评价方法的研究文献。 因此，本文研究机组生产过程的单位时间产量的均衡问题，重点研究机组均衡生产水平的评价方法，并以红云红河集团红河卷烟厂卷包部为例，进行方法的实例和验证分析。接下来的内容安排为：1) 均衡生产水平评价方法，分析卷包部的内部结构，利用综合评价思想，设计评价方法体系；2) 实例分析，基于红河烟厂数据，给出评价实例；3) 评价方法科学性验证，对目标假说进行实证分析；4) 主要结论。
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user: 2. 均衡生产水平评价方法 烟草企业卷包部承担着卷烟的卷接、包装任务，生产的卷烟可能存在规格差异。卷包部由若干车间组成，车间由若干机组组成，机组由卷接、包装设备和操作工人组成，机组为卷包生产的基本单元。机组根据设备的类型划分为不同的群。 均衡生产，是指计划生产量在计划期内每个工作日生产数量的均衡性，即生产量在时间上的均衡。卷包部的组织结构决定了均衡生产水平的评价方法分为三个层面，即机组、车间和部门，机组为基础。 根据目的的不同，卷包部机组均衡生产水平评价可分为机组之间均衡生产水平评价和机组时间均衡生产水平评价。评价方法的核心是机组产量的可比性问题。 标准产量与均衡产量 机组单位时间(工作日)均衡产量(下文简称“均衡产量”)，定义为机组生产稳定状态下单位时间内(工作日)生产的卷烟产量。均衡产量存在机组和规格差异，即同一机组生产不同规格的卷烟，其均衡产量不同。 机组单位时间(工作日)实际产量(下文简称“实际产量”)，如果在机组之间进行比较，它受到机型、产品规格、以及工作日内是否调牌的影响；如果实际产量在不同时间进行比较，它受到产品规格、以及工作日内是否调牌的影响。因此，机组之间(或机组不同时间之间)一个可比的产量指标(下文简称“标准产量”)是进行比较评价的基础。 1) 标准产量 机型、规格差异用生产定额来衡量。由于生产的卷烟规格不同，同一机组额定台时产量存在差异；由于机组的不同，生产同一规格卷烟，机组额定台时产量也存在差异。因此，需要将机组的实际产量转化为标准产量。 记 为 机型生产 规格卷烟的额定台时产量，则规格、机型之间的差异定义为： (1) 其中： 为机型种类总数量。 记 为同一机组生产 规格卷烟的额定台时产量，则机组生产规格之间的差异定义为： (2) 其中： 为卷烟规格总数量。 ① 考虑机组之间产量的可比性 假定机组 在标准工作日内生产 个规格的卷烟，每个规格卷烟产量 、生产时间为 、调牌时间为 ，则机组之间进行比较时机组 的标准产量为： (3) 由公式(3)可以看出，机组的标准产量不等于实际产量，它消除了机型、规格和调牌的影响，机组的标准产量在机组之间具有可比性。 ② 考虑机组产量时间上的可比性 如果同一机组在不同时间进行比较时，则机组 的标准产量可定义为： (4) 2) 均衡产量的选择 机组均衡产量既可以从机组所使用机型和生产卷烟规格两个纬度进行确定，也可以基于标准产量进行确定。对于均衡产量，既可以是平均指标，也可以用最优指标。本文建议采用最近30个工作日标准产量的平均指标作为机组均衡产量。由于中位数的良好性质(不受极端值的影响)，因此，采用最近30个工作日标准产量中位数作为均衡产量。 ① 考虑机组之间产量的可比性，机组均衡产量计算方法为： (5) ② 考虑机组产量不同时间上的可比性，机组均衡产量计算方法为： (6) 基于机组的标准产量和均衡产量数据，我们采用功效系数法的思想设计均衡生产水平评价模型。 1) 机组评价模型 机组均衡生产水平评价模型的基础指标为机组标准产量，机组标准产量越接近均衡产量，机组均衡生产水平就越高，超过或不及均为较差。因此，将机组均衡生产水平评价模型定义为： ① 机组之间进行比较评价，评价模型为： (7) 进一步，考虑到分机型、规格均衡产量与额定产量之间的差异，即设备效率差异，企业追求的均衡生产应该是高水平上的均衡生产。因此，考虑到设备效率，机组均衡生产水平评价模型为： (8) 其中 (9) 公式(8)表明：如果机组标准产量远离均衡产量，其偏离越大，机组均衡生产水平越，机组评价得分就越低；机组标准产量越接近均衡产量，机组评价得分就越高，说明机组均衡生产水平越高，机组生产过程稳定性越好。 ② 机组在不同时间进行比较评价，评价模型为： (10) 2) 车间、部门评价模型 车间均衡生产水平由车间内机组的均衡生产水平决定，部门均衡生产水平由车间均衡生产水平决定。在公式(8)的基础上，可以计算车间、部门的均衡生产水平。车间均衡生产水平评价模型为： (11) 其中， 为 车间均衡生产水平得分， 为车间的机组数。 部门均衡生产水平评价模型为： (12) 其中， 为卷包部均衡生产水平得分， 为卷包部的车间数。 进一步，根据管理的需要，以机组均衡生产水平得分为基础，通过分类平均，可得机型、牌号的均衡生产水平得分，用以反映机型、牌号的均衡生产水平。
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user: 3. 实例分析 3.1. 数据来源及描述 实例数据来源于红河卷烟厂。红河卷烟厂卷包部内分三个卷包车间、27个机组，卷包设备类型有5个(见表1)。数据包括机组2013年10月每个工作日生产的各规格卷烟产量、生产时间等指标。 2013年10月卷包部生产了10个规格的卷烟，机组在工作日内存在调牌现象。按公式(6)将机组工作日实际产量转化为机组标准产量，结果见表2。 机组日标准产量平均值为149.71箱，标准差为20.76。分机型来看，高于机组总平均水平的是机型Ⅲ的机组(210.35)和机型Ⅴ的机组(150.88)；另外，同一机型的机组之间标准产量差异较大，同一机组每个工作日之间的标准产量差异也较大，这充分说明了机组生产的非均衡性。 3.2. 均衡生产水平计算及分析 考虑到红河烟厂同一机型内部存在的差异性，我们采用机组生产在不同时间上的均衡性评价方法。据公式(10)，计算得到2013年10月机组的均衡生产水平得分(见表3)。 同理，计算得到各车间及部门2013年10月的均衡生产水平得分：卷包部(69.76)，其中一车间(72.56)、二车间(59.60)、三车间(77.54)。 结果分析：1) 2013年10月卷包部的均衡生产水平为69.76。从车间来看，三车间水平最高、一车间次之、二车间最低；从机组来看，22#机均衡生产水平最高，18#机最低。2) 二车间生产均衡水平低主要受17#、18#机影响，究其原因是设备故障率高及维修多。
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user: 5. 主要结论及启示 烟草企业卷包部在生产质量管理中，对生产机组存在多目标考核的情况，即“产品质量好、生产效率高和生产成本小”，但如何才能实现上述目标，机组并没有一个清晰的导向。本文以红河卷烟厂卷包部为例，从均衡生产的理念出发，设计了机组之间以及机组内部时间生产均衡水平的评价方法体系；考虑到机组生产过程中设备、卷烟规格、是否调牌等对机组生产的影响，提出了机组之间以及同一机组不同时间上具有可比性的标准产量指标和计算方法；并利用卷包部2013年10月的数据对机组均衡生产水平进行了测算；进一步，利用2014年1月的机组生产数据，从产品质量、消耗和设备稳定性三个方面对验证了方法的合理性，即“机组均衡生产水平越高，产品质量就越好、单箱消耗就越少、设备的稳定性就越好”。因此，企业可以通过对机组“树立均衡生产理念、提高均衡生产水平”的方式进行考核，实现从“多目标导向”向“单一目标导向”的转变。此方法对烟草企业卷包机组的管理和控制具有借鉴意义。