DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 重载货物列车-轨道耦合模型的建立 重载货物列车是一个复杂的多自由度系统，由很多功能各异的部件组成，这些部件在实际运动过程中会发生复杂的相对运动 [ 3 ] 。而且货车为非刚体结构，车体与钢轨，钢轨与轨下结构都存在着复杂的弹性变形，仿真起来有一定的困难。因此在进行动力学研究时，最好根据实际研究的重点和要求，合理地组织安排各部件和因素的主次顺序，并将一些对研究结果影响较小的次要因素进行简化，同时在对动力学性能影响较大的主要因素上做出较为详尽的说明和体现 [ 4 ] ，合理处理各部件的相对运动关系，建立好各部件的铰接与约束，将实际系统抽象为力学模型，再根据此建立的系统运动的微分方程组，进行求解。 2.1. 货车模型的建立 在本文中，仿真模型建立的基础为神朔重载铁路运输的C80型煤矿专用敞车，采用ZK6转向架。整个货车被简化为一个由三大件组成的刚体系统，三大件包括车体和前后两个转向架 [ 5 ] 。模型主要部件包括车体、摇枕、承载鞍、前后轮对、侧架和一系、二系悬挂等 [ 6 ] 。 ZK6转向架主要由轮对轴箱装置、侧架以及弹簧悬挂装置组成。其中，弹簧悬挂装置的作用是减少线路不平顺对车辆各种振动的影响，包括一系悬挂和二系悬挂。转向架的模型如图1所示。 图1. ZK6转向架模型 在转向架的基础上建立货车的车体模型，需要定义承载鞍及其铰接，一系力及支挡，虚车体及其铰接，摇枕及其铰接，以及二系力、旁承力、心盘力、交叉拉杆力等，最后定义整车模型。建立C80的整车模型如图2所示。 2.2. 轨道不平顺模型 轨道不平顺是左右两股钢轨的实际位置和理想位置在高低和左右方向上的几何尺寸偏差 [ 7 ] ，由于钢轨材料和制作工艺等原因，在轨头表面会产生原始不平顺，当重载货物列车通过的时候，在特定的频率下轮轨有可能发生共振现象，这种垂向共振和钢轨波磨的产生关系密切，因此在建模过程中需要引入不平顺激励。经过对比分析得知，本文选用美国五级谱作为轨道不平顺模型来进行仿真 [ 8 ] 。 图2. ZK6转向架模型 2.3. 小半径曲线线路模型 仿真模型的线路参数选取自神朔铁路现场某产生钢轨波磨区段的小半径曲线数据，其具体参数如下：1) 缓和曲线长度：设置为100 m；2) 圆曲线半径：设置为400 m；3) 曲线超高：设置为110 m；4) 圆曲线长度：设置为200 m。 2.4. 现场测试及模型的可靠性验证 2018年4月在山西忻州神朔重载铁路河东运输段上行的尧圪台工区进行了钢轨波磨现场测试试验，试验结果可用于模型可靠性的验证。试验里程为DK125~DK125 + 100 km。现场测试情况和试验数据如图3所示。 图3. 神朔重载铁路现场测试图 使用FAMOS软件对测试的轮轨力进行统计分析，并与仿真结果进行对比，如表2所示。 Table 2 The field test and the simulation analysis result contrast statistic 动力学指标 外轨 内轨 仿真结果 实测结果 仿真结果 实测结果 轮轨垂向力/kN 141.568 145.236 151.324 153.271 轮轨横向力/kN 40.193 46.025 42.364 49.15 表2. 现场测试与仿真分析结果对比统计 由表2对比可以看出，仿真计算结果和现场试验数据相差不大，从而验证了本分析模型的可靠性。
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user: 3. 钢轨波磨的产生机理研究 对神朔重载铁路的调研发现，钢轨波磨主要出现在小半径曲线地段的内股钢轨上。为了更好的揭示曲线钢轨波磨的产生机理，以下分析将通过现场试验得到的波磨数据与仿真模型进行对比分析，从不同角度进行波磨的产生机理研究。 3.1. 钢轨波磨产生机理的频域分析 试验地点选在神朔铁路河东运输段上行的尧圪台工区，试验里程为DK125~DK125 + 100 km，本文采用CAT钢轨波磨测量仪等实验仪器对该地段的波磨情况进行了精确测量。 实验测量结果如图4所示。 图4. 特征波长曲线 通过试验测得现场波磨的特征波长为160 mm，根据通过频率的公式： 式中：v为货车车速，由现场数据可得速度为50 km/h~60 km/h，λ为特征波长。 可以得到钢轨波磨的特征频率： 根据反馈共振理论，轨头表面的原始不平顺将会激起轮轨的振动，当重载货物列车通过时，由于各种原因，那些与垂向振动固有频率相差悬殊的波长成分会被磨掉，由此产生具有特征波长的波磨 [ 9 ] 。所以在该理论下，钢轨表面具有特征波长波磨的通过频率应该和由初始不平顺引起的蠕滑振动有关。因此利用SIMPACK软件模拟当时的曲线通过情况，在美国五级谱的轨道不平顺激励作用下，让货车模型通过小半径曲线，车速设置为60 km/h，曲线要素和初始曲线要素相同，仿真时间为30 s，采样频率设置为500 Hz。经过离线积分可得轮轨的纵向和横向蠕滑率如图5、图6所示。采用FTT (快速傅里叶变换)对纵向和横向蠕滑率曲线进行数字滤波。傅里叶分析的方法是将信号分解成不同频率的正弦函数，然后将这些函数进行叠加。将横向蠕滑率(纵坐标)和时间(横坐标)的二维数组输入Origin程序，在时域内使用FFT，并将所得结果以对数log10的形式显示，所得结果如图7所示。设置一对照组：在其他变量完全相同的情况下，不施加轨道不平顺，仍以同样的速度在曲线上运行，仿真时间30 s，采样频率500 Hz。经过离线积分可得轮轨的纵向和横向蠕滑率如图8和图9所示。 图5. 纵向蠕滑率特征曲线 图6. 横向蠕滑率特征曲线 图7. 横向蠕滑率频率曲线 图8. 横向蠕滑率特征曲线(不添加不平顺激励) 图9. 纵向蠕滑率特征曲线(不添加不平顺激励) 与前文处理方法相同，将横向蠕滑率(纵坐标)和时间(横坐标)的二维数组输入Origin程序，在时域内使用FFT，并将所得结果以对数log10的形式显示，所得结果如图10所示。 图10. 横向蠕滑率频率曲线(不添加不平顺激励) 根据添加激励的实验组经过傅里叶变换的横向蠕滑率曲线(图7)可以得到，在横坐标位于1至2之间曲线峰值，经过对数运算可知峰值出现频率在10 Hz~100 Hz之间，与前文在经过现场实测所得的钢轨波磨的频率的数据相对应，剔除坏值和误差，可以发现由轨道原始不平顺引起的轮轨横向蠕滑率的特征频率与钢轨波磨的通过频率十分接近。 根据不添加轨道不平顺激励的对照组的横向蠕滑率频率曲线可知，峰值出现在横坐标小于1的范围内，经过对数运算，可知在该情况下，峰值出现频率低于10 Hz。结合垂向振动理论的原理可知，当重载货车通过时，与轮轨垂向振动固有频率相差悬殊的波长成分被磨掉，随着时间的变化，不平顺波长的带宽逐渐减小，垂向振动被激化，由此产生特征波长的波磨。而不添加轨道原始不平顺激励的对照组的结果表明蠕滑率与波磨的波长和频率均无明显关系。由此得以证明轮轨间的初始不平顺会激起轮轨间的振动，导致钢轨波磨的产生。 3.2. 曲线地段内轨与外轨的对比 利用SIMPACK模型进行仿真，使用不添加原始不平顺激励的轨道模型，目的是尽量减少其他次要因素的干扰，便于直观地看出曲线内外轨的差异。工况选取标准工况。 首先对比内外轨的轮轨横向力，其特征曲线如图11所示。 图11. 内外轨横向力对比图 曲线中，黑色实线为右轨(内轨)，红色虚线为左轨(外轨)，从图11中可以较清晰地看到在通过小半径曲线时，内轨所受的横向力要远大于外轨所受的横向力。 接下来对比内外轨钢轨的磨耗指数，其曲线如图12所示。 图12. 内外轨磨耗指数对比图 轮轨的磨耗指数能够直观地体现出轮轨的磨耗程度。在曲线中，内轨的磨耗指数要大于外轨，这表明内轨因磨耗而消耗的能量消耗要大于外轨，所以在曲线上内轨的波形磨耗要比外轨严重。 当重载货物列车通过曲线地段时，由于离心力的作用，外侧的车轮轮缘会紧贴外股钢轨，两者在横向运动的同时也会产生一定的相对滑动 [ 10 ] 。当轮对的横向自振频率和轨枕的通过频率接近或成正比时，轮对会产生一个横向的振动，从而导致内股轮轨间发生周期性的相对滑动，该滑动将会进一步造成内股钢轨顶面的波浪形不均匀磨损，这就是曲线内股钢轨波磨的产生原因。
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user: 4. 钢轨波磨的影响因素分析 线路曲线段由两个曲率和超高不断变化的缓和曲线、一个曲率及超高均固定的圆曲线组成。当车辆从直线地段进入小半径曲线轨道的时候，由于受到各种激扰，其曲线通过性能会受到多种因素的影响，主要有轨道结构参数、轮轨几何型面和转向架结构等 [ 11 ] 。其中，轨道结构参数主要有外轨超高、曲线半径、缓和曲线长度和轨底坡等 [ 12 ] 。如果这些曲线参数设置不当，将直接导致轮轨接触关系发生改变，这将可能是产生轮轨波磨的因素之一。因此，找出不同曲线参数对钢轨波磨的影响，合理设置轨道曲线对减缓钢轨波磨具有重要作用。 根据神朔重载铁路河东运输段的某小半径曲线特点，选取的基本工况如下：货车运行速度为60 km/h，曲线半径为400 m，外轨超高为110 cm，轨底坡为1/40，缓和曲线长度为Ll = L2 = 100 m。 4.1. 曲线半径的影响 利用SIMPACK仿真分析不同曲线半径对重载货车钢轨波磨的影响，基本工况曲线半径取值分别为300 m，400 m，500 m，600 m和700 m，其他参数不变。 1) 磨耗指数 计算的不同曲线半径下的磨耗指数如图13所示。 图13. 磨耗指数随曲线半径变化曲线 从图13中可以看出，随着曲线半径的不断增大，内侧轮轨的磨耗指数不断减小，当曲线半径从300 m增加到700 m的过程中，磨耗指数有明显下降。 2) 轮轨横向力 分别提取不同曲线半径下前转向架的前轮对的右侧轮轨(内轨)的轮轨横向力，整理可得轮轨横向力随曲线半径的变化曲线如图14所示。 图14. 轮轨横向力随曲线半径变化曲线 从图14中可以看出，随着曲线半径的不断增大，轮轨横向力逐渐减小。 2) 脱轨系数 脱轨系数是行车安全评价指标的一项重要内容。脱轨系数Y/Q是轮轨横向力Y与轮轨垂向力Q的比值。根据我国国家相关标准规定，为保证行车安全稳定，防止列车脱轨，脱轨系数应有如下两种限度： Y/Q = 1.2为危险限度； Y/Q = 1.0为容许限度 [ 6 ] 。现分别提取不同曲线半径下前转向架的前轮对的右侧轮轨(内轨)的脱轨系数，整理可得脱轨系数随曲线半径变化曲线如图15所示。 图15. 脱轨系数随曲线半径变化曲线 由以上数据可得出以下结论： 随着曲线半径的增大，轮轨磨耗指数、轮轨横向力以及脱轨系数都逐渐减小。可见，小曲线地段将会产生更大的轮轨作用力和磨耗作用，而且脱轨系数较大，对行车安全不利。因此，在重载铁路修建过程中，应尽量少设置小半径曲线，并对小半径曲线段的钢轨采取及时打磨等特殊的养护维修方法，以减少钢轨磨耗带来的危害，提高钢轨使用寿命，有利于行车安全。 4.2. 外轨超高的影响 曲线的外轨超高是指曲线内外轨顶面之间设置的水平高差。曲线超高可以使列车的自身重力产生一个向心的水平分力，可以抵消离心惯性力。当超高设置不当时，容易导致钢轨的磨耗加深。本节模拟的超高变化基本工况分别为90 mm、100 mm、110 mm、120 mm、130 mm。 1) 磨耗指数 计算的不同外轨超高下的磨耗指数如图16所示。 图16. 磨耗指数随外轨超高变化曲线 从图16可以看出，随着曲线超高的增大，磨耗指数有一定的增长。 2) 轮轨横向力 分别提取不同外轨超高下前转向架的前轮对的右侧轮轨(内轨)的轮轨横向力。整理可得轮轨横向力随外轨超高的变化曲线如图17所示。 图17. 磨耗指数随外轨超高变化曲线 从图17可以看出，随着曲线超高的增大，外轨横向力有一定增长的趋势，但变化不明显。 3) 脱轨系数 经过数据处理，脱轨系数在超高改变的条件下变化不大，始终稳定在0.33左右，故在此不再赘述。 由上述数据可知：在外轨超高从90 mm增大至130 mm的过程中，轮轨横向力和磨耗指数都有一定增长，但是变化幅度不大，变化不明显。因此，曲线超高过大会使钢轨的磨耗程度加深，降低钢轨使用寿命。所以降低外轨超高在一定程度上可以使轮轨磨耗情况得以减缓，能够较有效地提高列车的曲线通过能力。 4.3. 货车速度的影响 为了更好的研究钢轨波磨的情况，减缓轮轨间的磨耗作用，需要考虑行车速度对钢轨波磨的影响。本模拟选取货车运行速度基本工况分别取值40 km/h、50 km/h、60 km/h、70 km/h和80 km/h。 1) 磨耗指数 计算的不同货车速度下的磨耗指数如图18所示。 图18. 磨耗指数随行车速度变化曲线 从图18中可以看出，随着行车速度的提高，列车的磨耗指数也逐渐增大，说明轮轨磨耗也更加剧烈。 2) 轮轨横向力 计算的不同货车速度下的轮轨横向力如图19所示。 图19. 轮轨横向力随行车速度变化曲线 从图19中可以看出，随着行车速度的提高，列车的轮轨横向力也逐渐增大，说明轮轨作用更加密切，轮轨接头处更容易产生钢轨波磨。 3) 脱轨系数 经过数据处理，脱轨系数在车速的条件下变化不大，始终稳定在0.375左右。 由上述数据处理与计算可知，随着货车速度的增大，内轨横向力与磨耗功率均呈增大的趋势。而且速度越大钢轨的波磨程度也越严重，不利于重载列车的安全和运营，因此应该根据实际情况设置曲线通过速度，以减轻钢轨波磨的危害，并保证货车安全地通过小曲线地段。
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user: 5. 结论 论文建立小半径曲线C80型货车车辆–轨道耦合模型，对重载铁路钢轨波磨的产生机理和影响因素进行了系统的数值分析，得出如下结论： 1) 列车通过曲线时，当轨枕的通过频率与轮对的横向自振频率接近或成其整数倍时，轮对产生横向振动，导致内股轮轨间发生周期性的相对滑动，造成内股轨顶面的周期性的不均匀磨损，从而形成钢轨波磨。 2) 随着曲线半径的增加，轨道结构横向力和钢轨磨耗功率等都有较大幅度的降低。这表明曲线半径越大对减缓钢轨磨耗越有利，应尽量避免小半径曲线，建议曲线半径值大于等于500 m。 3) 随着外轨超高的减小，内轨横向力和磨耗指数都有所降低，但外轨横向力变化不大。总体来说，超高量的降低在一定程度上使得内外轨的轮轨磨耗情况得以缓解，有效地提高了列车曲线通过能力。
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user: 摘 要 目的：探讨良性BPH病人围手术期护理应用亲情护理服务的疗效及临床意义。方法：选取2017年8月~2018年8月我院收治的良性BPH患者196例，使用数字表法分为两组，对照组应用常规护理，研究组联合应用亲情护理。结果：研究组满意度优于对照组(P < 0.05)；研究组舒适度优于对照组(P < 0.05)；研究组并发症概率低于对照组(P < 0.05)；研究组生活质量优于对照组(P < 0.05)。结论：在对良性BPH患者围手术期应用亲情护理服务，不仅有助于提高患者的满意度，还可以改善患者的心理，值得在临床上广泛应用。 关键词 :良性BPH，围手术期，亲情护理，疗效，临床意义 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 良性前列腺增生(BPH)在临床上属于比较常见的一种疾病，也是男性特有的一种病症，大多数发生在老年男性群体中，临床症状主要表现为患者会出现尿频、尿急、尿不尽等症状 [ 1 ] 。不仅给患者的身体健康带来了一定的不良影响，同时对患者的心理也造成了一定的负面心理，随着医学的不断进步，同时患者对护理需求也在提高，亲情护理就是根据患者不同的身心特点进行相应的护理操作。亲情护理主要是以亲情陪伴的一种护理模式，不仅在治疗环境上让患者感觉在家庭里一样，同时还能让患者感受到护理人员的关心 [ 2 ] 。我院给予良性BPH患者在围术期联合应用亲情护理的效果较为理想，报告如下。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 选取2017年8月~2018年8月我院收治的良性BPH患者196例，采用数字随机法分为两组，对照组患者98例，年龄52~61岁，平均年龄(56.5 ± 5.7)岁；研究组患者98例，年龄49~58岁，平均年龄(53.5 ± 5.4)岁。纳入标准：被确诊为良性BPH患者；符合本次研究手术指征。排除标准：患有严重心、肝、肺疾病的患者。两组患者军同意对本次研究，并且对研究内容知情，基本资料有可比性(P > 0.05)。2018年10月，我院伦理委员会经讨论认可本次研究，符合伦理学要求。 2.2. 方法 对照组应用常规护理。具体包括：监测患者的生命体征及临床表现，详细告知患者及其家属各种注意事项 [ 3 ] 。 研究组患者应用亲情护理，主要包括：① 患者进行手术前，护理工作者应该跟患者进行沟通，亲切地向患者介绍疾病相关的知识和治疗方法，同时告知患者在治疗过程中需要注意的事项，向患者和家属进行自我介绍，注意和患者之间的称呼，护理人员应该和患者及其家属建立一种温馨和谐的患护关系。在对患者进行护理的过程中，应该加强对患者的探视次数，同时在患者床头悬挂与疾病有关的宣传手册，方便患者或家属进行阅读，提高疾病知识的认知率。在患者进行手术前1 d，护理工作者应该提前探访患者，告诉患者本次手术的时间和注意事项，同时对患者进行相应的心理疏导，缓解患者所存在的负面情绪和担心，提高患者整体的配合程度 [ 4 ] 。② 在患者手术过程中，应该加强对患者临床症状变化的观察，聆听患者的想法和诉说，同时配合主治医师完成接下来的操作，在患者面前不应进行病情讨论，以免增加患者的心理负担。如果患者在治疗过程中，出现任何异常情况应该及时上报，并进行相应的处理。③ 在患者手术后，将本次手术结果通知患者和其家属，同时告知在手术后应该注意的问题有哪些，观察患者是否出现不良反应，如果患者感觉疼痛，并且难以忍受，应该及时报告主治医师，并且在医师的批准下，才可以使用止痛药。不仅如此，在患者出院前，应该叮嘱患者注意保暖，尽量无常休息，不能过度用力等 [ 5 ] 。 2.3. 观察指标 观察患者在治疗过程中是否出现并发症的情况，其中包含出血、感染、尿失禁等。舒适度评价标准L应用Kolcabal制定的简化舒适状况量表进行评定，主要在患者的心理、生理、环境等方面对其进行评价，分值越高代表患者的舒适度越高 [ 6 ] 。满意度：应用我院自制的调查表对两组患者进行评估，满意度 = (满意例数 + 基本满意例数)/总例数 × 100%。生活质量评价标准：应用健康量表(SF-36)进行评估，主要包括四个方面，社会功能、躯体功能、认知功能及角色功能，100制，分数越高提示生活质量水平越高。 [ 7 ] 。 2.4. 统计学方法 数据应用SPSS18.0进行分析，其中计数进行X 2 (%)检验，计量进行t检测( x ¯ ± s )检验，P < 0.05提示有显著差异。
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user: 3. 结果 研究组98例患者中55例对护理满意，概率为56.1%，38例基本满意，概率为38.7%，5例不满意，概率为5.1%，总满意度为94.8%；对照组98例患者中54例对护理满意，概率为55.1%，29例基本满意，概率为29.5%，15例不满意，概率为15.3%。研究组满意度优于对照组(P < 0.05)，具体见表1。 Table 1 Comparisons of satisfaction between two groups (sample， % 组别 例数 满意 基本满意 不满意 满意度 对照组 98 54 (55.1) 29 (29.5) 15 (15.3) 84.6% 研究组 98 55 (56.1) 38 (38.7) 5 (5.1) 94.8% X 2 / 4.215 5.213 6.325 7.215 P / <0.05 <0.05 <0.05 <0.05 表1. 两组满意度对比(例，%) 研究组98例患者在心理、生理以及环境舒适度上的评分分别为(96.8 ± 1.5)分，(94.7 ± 1.9)分，(93.8 ± 2.5)分；对照组98例患者上述评分则分别为(83.2 ± 1.3)分，(88.5 ± 1.2)分，(81.7 ± 1.6)分，研究组舒适度优于对照组(P < 0.05)，具体见表2。 Table 2 Comparisons of comfort between the two groups ( x ¯ ± s 组别 例数 心理 生理 环境 对照组 98 83.2 ± 1.3 88.5 ± 1.2 81.7 ± 1.6 研究组 98 96.8 ± 1.5 94.7 ± 1.9 93.8 ± 2.5 T / 15.215 16.325 17.458 P / <0.05 <0.05 <0.05 表2. 两组舒适度对比( x ¯ ± s ) 研究组98例患者发生并发展的概率为96.8%，分别为2例尿失禁以及1例出血；对照组98例患者发生并发症的概率为84.7%，分别为5例尿失禁，4例出血以及6例感染，研究组并发症概率低于对照组(P < 0.05)，具体见表3。 Table 3 Complication probability comparison between two groups (sample， % 组别 例数 尿失禁 出血 感染 有效率 对照组 98 5 (5.1) 4 (4.1) 6 (6.1) 84.7% 研究组 98 2 (2.1) 1 (1.1) 0 (0.0) 96.8% X 2 / 4.254 5.213 6.521 7.315 P / <0.05 <0.05 <0.05 <0.05 表3. 两组并发症概率对比(例，%) 对照组以及研究组患者治疗前社会功能、躯体功能、角色功能以及认知功能分数均较低，经过治疗，两组患者分数均有所升高，治疗前后对比具有显著统计学意义(P < 0.05)，并且治疗后研究组生活质量优于对照组(P < 0.05)，具体见表4。 Table 4 Comparison of quality of life between two groups (score， x ¯ ± s 组别 时间 社会功能 躯体功能 角色功能 认知功能 对照组 治疗前 62.3 ± 5.4 62.3 ± 3.3 63.2 ± 4.4 65.2 ± 3.4 治疗后 a 76.3 ± 4.6 72.4 ± 3.1 71.4 ± 3.3 74.7 ± 3.6 研究组 治疗前 67.2 ± 4.5 63.5 ± 4.5 64.5 ± 4.1 66.3 ± 4.1 治疗后 ab 81.4 ± 4.2 81.1 ± 3.8 88.5 ± 5.2 82.5 ± 4.5 表4. 两组生活质量对比(分， x ¯ ± s )
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user: 4. 讨论 随着现在我国老龄化越来越严重，BPH的发病率持续增长，临床症状主要体现在患者出现尿频、尿急等情况，如果患者被确诊后未及时接受治疗，不仅会大大影响患者的治疗效果，还会对患者的心理带来一定的不良影响，目前大部分治疗方式都是应用手术治疗。因为患者的年龄增长，在身体健康和心理方面，均低于年轻人，所以治疗效果也差一些 [ 8 ] 。大多数患者在治疗过程中，会出现一些烦躁、焦虑的情况，导致患者的睡眠质量严重下降，并且会影响患者的内分泌平衡，最终导致患者出现心跳加快、血压升高等情况，对手术带来一定的不良影响，严重还可能导致患者的病情加重 [ 9 ] 。 亲情护理在临床上属于重要组成部分，主要是以患者为中心，给患者构建一个舒适的环境，减少患者的心理负担，让患者在病房中也能感受到温暖和关心，让患者建立起一种信任感，有效地减轻患者的心理负担，提高患者的治疗效果，缩短患者的治疗时间，有助于患者早日恢复健康 [ 10 ] 。因为老年人的年龄较大，行动不便，在围手术期，大多在承受身体折磨的同时，心理也有一定的不良情绪，而亲情护理就是让患者在治疗过程中，体会到关爱和信任，放松患者的心情，让患者能在最佳状态下接受手术治疗，患者有个积极向上的心理，不仅可以有效地预防手术后出现并发症的概率，还可以拉近护理人员和患者之间的关系，提高我院整体护理人员素质和护理质量 [ 11 ] 。 本次研究使用的亲情护理方法，采用了围手术期的整体干预措施，尽量做到以患者感受为中心，通过交流与沟通帮助患者树立信心，提升其治疗期间的舒适度；通过健康知识宣教，帮助患者及其家属理解疾病以及治疗的相关知识，保证治疗配合度；通过术后以及出院前护理，提高疾病预后效果，使患者在整个治疗过程中感受到家一样的温暖。另外，本次研究采用了Kolcabal制定的简化舒适状况量表来评价患者治疗期间的舒适度，以心理、生理以及环境维度综合分析患者感受，评价亲请护理对患者的影响。本次研究结果显示，研究组满意度优于对照组(P < 0.05)。 随着现在我国医学模式的不断改善，护理观念也在持续更新。在进行护理工作中，护理工作者应该保持一种良好的心态，正确的认识自己和工作岗位，与同事默契配合，与患者积极沟通，不仅可以提高护理人员的素质，还可以提高护理人员的表达能力 [ 12 ] 。在亲情护理的过程中，护理工作者认真对待每一位患者，患者对护理人员充满信任和感激，有效地避免了医疗纠纷，在增加医院声誉的同时，也提高了医院整体的经济 [ 13 ] 。对患者进行亲情护理，不仅有效地改善了患者的不良情绪，还提高了患者的满意程度，降低了在治疗过程中可能会发生的并发症概率。本次研究结果显示，研究组舒适度优于对照组(P < 0.05)。 亲情护理相比传统的护理方式，不仅改变了原本的护理模式，更新了护理理念，还增加了护理人员和患者之间的默契，提高了护理工作者的责任心。亲情护理将患者放在了第一位，为患者提供了一个舒适的环境，让患者建立起一种战胜疾病的信心。在治疗过程中，护理人员严格检查患者的身体状况，出现任何异常，及时上报并进行处理，有效地避免了患者在治疗后可能出现并发症的发生概率。在本次护理过程中，不仅让患者感受到了关心，还建立起患者与护理工作者的信任，又便于患者早日恢复 [ 14 ] 。本次研究结果显示，研究组并发症低于对照组(P < 0.05)。 亲情护理不仅可以为患者营造一个舒适的治疗环境，还可以消除患者存在的陌生感，同时加上护理人员对患者进行心理疏导，可以减少患者出现的紧张情绪，提高患者的治疗信心，让患者能够更好地配合治疗和护理。通过沟通，亲情护理还可以提高患者的依从性，让患者尽早康复，恢复正常生活 [ 15 ] 。本次研究结果显示，研究组生活质量优于对照组(P < 0.05)。 综上所述，对良性BPH患者围手术期应用亲情护理服务，不仅有助于提高患者的满意度，还可以改善患者的心理，值得在临床上广泛应用。
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user: 摘 要 本文针对输入为函数型数据的分类问题提出了一个函数型线性判别分析方法。通过引入函数范数来度量类内距离和类间距离，从而构造了函数型线性判别分析的优化模型。进一步，通过利用基函数方法将无穷维函数空间优化模型转化为有限维优化模型，从而使模型易于求解。由于数据被函数化后，可对函数求一阶导数或二阶导数。利用求导数后的数据可进一步提高分类效果。最后，数值实验部分展示了函数型线性判别分析方法的可行性和有效性。 关键词 :函数型数据，线性判别分析，分类问题 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 机器学习 [ 1 ] 是一门多领域的学科，主要研究计算机如何模拟和学习人类的各种活动，并在储存信息的过程中不断达到自我完善。现如今，机器学习已经广泛应用在实际生活中。分类问题是机器学习领域中最常见的一类问题，也是机器学习领域的研究热点之一，如模式识别 [ 2 ] 、文本分类 [ 3 ] 、手写字体识别 [ 4 ] 、人脸图像识别 [ 5 ] 等领域。然而，通常的分类问题的输入是向量的形式呈现的，传统的分类学习机也只是解决输入为向量的分类问题。事实上有些数据是随着时间变化的，应当以动态的角度来看待数据，寻找出数据中隐含的某种函数特性，如果我们利用函数型数据分析技术找出数据隐含的连续函数，也可进一步对函数求一阶或者二阶导数，能挖掘数据中隐含的更多信息。本论文主要针对输入为函数型数据的分类问题提出了一个新的函数型线性判别分析算法。 线性判别分析 [ 6 ] (linear discriminant analysis， LDA)是Fisher在1936年首次提出，在人脸识别 [ 7 ] 、食品安全 [ 8 ] 、医学 [ 9 ] 等领域有广泛的应用。在模式识别领域中，贝叶斯分类效果最优，但由于其概率密度函数难以估计，使得线性分类器(如Fisher线性判别分析)被广泛的应用在实际生活中。Li (2011) [ 10 ] 等首先将数据利用线性判别分析方法把训练样本投影到子空间中提取数据的相应特征，再利用支持向量机进行分类。实验结果表明，该方法不仅起到降维的作用，同时提高了分类准确率，大大缩短了计算的时间。Li [ 11 ] 提出了2–维线性判别分析(2-dimensional linear discriminant analysis， 2D-LDA)的方法，该方法从图像矩阵中提取出重要的特征，进而计算类间散度矩阵和类内散度矩阵。而线性判别分析和2–维线性判别分析存在稀疏性的问题，在特征提取中存在遗漏重要数据信息的情况。但以上的分析方法都无法解决以函数型数据为输入的分类问题。从而需要对函数型数据的内在结构和特性进行了解和分析。 函数型数据的研究是Ramsay [ 12 ] 在1982年首次提出，阐述了函数型数据不再是传统的静态数据，而被视为动态数据，当原始数据信息丢失或者缺损时，可利用数据的函数特性进行填补。1991年，Ramsay [ 13 ] 提出了一些适用于具有时间序列变化数据的分析方法，如加拿大气象站的日降水量分布情况和温度变化的联系，用函数型主成分分析方法解决了这一实际问题。随后，Ramsay在《Functional Data Analysis》 [ 14 ] 中对函数型数据进行了详细的概括和总结，其中包括函数型数据的概念，处理函数型数据的方法，并将主成分分析、典型相关分析、判别分析及线性模型等经典方法引入到函数型数据分析中。 针对函数数据的分类问题，本文提出函数型线性判别分析，该方法把函数型数据表示成光滑曲线或者连续函数，从而我们可以考虑到函数的特性(如连续、求导)。函数型线性判别分析的主要思想是通过给定的训练集，寻找一条投影函数，使同类样本的投影点距离尽可能的接近，同时又使异类样本的投影点尽可能的远离。基函数法是常见的将原始数据转化为函数的平滑技术之一，即将函数型数据在一组基下进行展开。因此寻找这条投影函数，就变成寻找基函数的系数向量。函数型线性判别分析的优点之一是可以求出导数曲线或者微分曲线，并通过求导或者微分我们可从数据中挖掘出隐藏的重要信息，从而得到更好的分类结果。 本文的组织结构如下：第二章：给出了一些准备工作，对线性判别分析进行了简单的回顾。第三章：详细的介绍了本文提出的方法。第四章：把函数型判别分析与线性判别分析方法进行比较，用数值实验说明本文方法的可行性和优势。最后第五章是本文的结论与展望。
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user: 2. 相关工作 线性判别分析方法的主要思想是将样本投影到一条直线上，使其同类样本的投影点更聚集、不同类样本的投影点尽可能的分离，从而最终确定投影方向 w ，其主要过程如下： 给定训练集 D = { ( x j ， y j ) } j = 1 m ， x j ∈ R n ， y j ∈ { 1，2 } ，令 X i ， μ i ， ∑ i 分别表示第 i ∈ { 1，2 } 类样本的集合、均值向量、协方差矩阵。则第 i 类均值为 μ i = 1 n i ∑ x ∈ X i x ，其中 n i 表示第 i 类样本的个数。 类内散度矩阵表示该类样本到中心的距离即： S w = ∑ x ∈ X 1 ( x − μ 1 ) ( x − μ 1 ) T + ∑ x ∈ X 2 ( x − μ 2 ) ( x − μ 2 ) T (1) 类间散度矩阵表示各类中心到总体中心的距离即： S b = ( μ 1 − μ 2 ) ( μ 1 − μ 2 ) T (2) 为使每类在 w 方向投影后的样本距离尽可能的大，则优化模型为： max J = w T S b w w T S w w (3) 其中式(3)是类间散度矩阵 S b 相对于类内散度矩阵 S w 的广义Rayleigh熵。由于式(3)的分子和分母都为二次项，因此与长度无关，只与方向有关。令 w T S w w = 1 (不失一般性)，则式(3)等价于最小化 − w T S b w ，利用拉格朗日乘子法，最终式(3)等价于 S b w = λ S w w ，即为一般特征值问题。
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user: 3. 函数型线性判别分析 函数型数据两分类问题描述如下： 给定训练集 D = { x j ( t ) ， y j } j = 1 N ， y j ∈ { 1 ， 2 } ，我们的目的是找一条投影曲线 w ( t ) ，使同类样本的投影点尽可能接近，使异类样本的投影点尽可能的远离。找到投影曲线后，再对新样本进行分类，将其投影到同样的曲线上，最终根据投影点的位置来确定新样本的类别。则优化模型如下： max J = ‖ ∫ w ( t ) μ 1 ( t ) − ∫ w ( t ) μ 2 ( t ) ‖ 2 2 V a r ∫ w ( t ) x 1 ( t ) + V a r ∫ w ( t ) x 2 ( t ) (4) 其中 μ i ( t ) = N − 1 ∑ i = 1 N x i ( t ) ， V a r ∫ w ( t ) x i ( t ) = N − 1 ∑ i = 1 N w ( t ) x i ( t ) 分别表示第 i ∈ { 1 ， 2 } 类样本的均值函数，协方差矩阵。将数据投影到函数 w ( t ) 上，两类样本的中心在函数上的投影分别为 和 ∫ w ( t ) μ 2 ( t ) ；则让类中心之间的距离尽可能的大，即 ‖ ∫ w ( t ) μ 1 ( t ) − ∫ w ( t ) μ 2 ( t ) ‖ 2 2 尽可能的大。将所有样本点都投影到这条曲线上，则同类样本的协方差矩阵分别为 V a r ∫ w ( t ) x 1 ( t ) 和 V a r ∫ w ( t ) x 2 ( t ) 。我们需使同类样本的距离尽可能的接近，即让两类样本的协方差的和尽可能的小。 通过上式(4)求得投影函数为 w * ( t ) ，则对新来的样本 x j * ( t ) 投影到函数 w * ( t ) 下的得分定义为 f j ，即 f j = ∫ w * ( t ) x j * ( t ) d t 。最终计算得分 f j 与均值函数 μ i ( t ) 的距离，根据所在投影点的位置确定新样本的类别；也就是说，新的样本与哪一类中心点越接近，就被分到这一类，即 min ‖ f j − μ i ( t ) ‖ 2 。 由于函数型数据是无穷维的，则需对函数型数据进行降维处理。常见的降维方式为函数型数据在一组基下进行展开。具体如下：由 K 个已知的基函数的线性组合来拟合已知的曲线样本 x j ( t ) ，公式如下 x ^ j ( t ) = ∑ k = 1 K c j k ϕ k ( t ) (5) 其矩阵形式表示如下 x ^ j ( t ) = C j T Φ = Φ T C j (6) 其中 Φ = ( ϕ 1 ( t ) ， ⋯ ， ϕ K ( t ) ) T 表示 K 维基函数，其系数向量为 C j = ( c j 1 ， ⋯ ， c j K ) T 。当 K 取的越大，近似的精度越高。本文的目的是寻找函数型线性判别分析下的投影函数 w * ( t ) ，则将 w * ( t ) 同样用基函数线性组合的形式展开为 w ( t ) = ∑ k = 1 K d k ι k ( t ) = d T Φ ，因此寻找投影函数就变成了寻找基函数所对应的系数向量 d = ( d 1 ， ⋯ ， d K ) T 。 因此通过基底函数法，把函数型数据用基函数的线性组合展开，所得第1类的协方差矩阵表示如下： var ∫ w ( t ) x j 1 ( t ) = N − 1 ∫ w ( t ) x j 1 ( t ) ∫ w ( t ) x j 1 ( t ) = N − 1 ∫ d T Φ Φ T C ¯ ∫ ( d T Φ Φ T C ¯ ) T = N − 1 d T ∫ Φ Φ T C ¯ C ¯ T ∫ Φ Φ T d = d T J V 0 J d (7) 同样地， i = 2 类的协方差矩阵可以表示为： var ∫ w ( t ) x j 2 ( t ) = N − 1 ∫ w x j 2 ∫ w x j 2 = N − 1 ∫ d T Φ Φ T C ^ ∫ ( d T Φ Φ T C ^ ) T = N − 1 d T ∫ Φ Φ T C ^ C ^ T ∫ Φ Φ T d = d T J V 1 J d (8) 其中矩阵 J 为 K 阶对称阵其元素表示为 J i j = ∫ Φ i Φ j T 。 V 0 ， V 分别是关于系数矩阵 C ¯ ， C ^ 1 的协方差矩阵。同样地，把 ‖ ∫ w ( t ) μ 1 ( t ) − ∫ w ( t ) μ 2 ( t ) ‖ 2 2 也用基底函数法进行转换公式表示如下： ‖ ∫ w ( t ) μ 1 ( t ) − ∫ w ( t ) μ 2 ( t ) ‖ 2 2 = ∫ w ( t ) ( μ 1 ( t ) − μ 2 ( t ) ) d t ∫ w ( t ) ( μ 1 ( t ) − μ 2 ( t ) ) d t = ∫ d T Φ Φ T m ∫ ( d T Φ Φ T m ) T = d T ∫ Φ Φ T m m T ∫ Φ Φ T d = d T J V J d (9) 其中 μ i ( t ) 是第i类样本的均值函数，表示为 μ i ( t ) = m i T ϕ ( i ∈ { 1 ， 2 } ) ， m = ( m 1 ， ⋯ ， m K ) 为 μ 0 ( t ) − μ 1 ( t ) 的系数向量，则优化模型为 max J ( d ) = d T J V J d d T J ( V 0 + V 1 ) J d (10) 由于式(10)的分子和分母都是关于 d 的二次项，因此式(10)的解与 d 的长度无关，只与其方向有关。不失一般性，令 d T J ( V 0 + V 1 ) J d = 1 ，则式(10)等价于： min d − d T J V J d s .t d T J ( V 0 + V 1 ) J d = 1 (11) 定义拉格朗日函数： L ( d ， λ ) = − d T J V J d + λ [ d T J ( V 0 + V 1 ) J d − 1 ] (12) 其中 λ = ( λ 1 ， ⋯ ， λ K ) 为拉格朗日乘子，并利用 K K T 条件可得： ∂ L ∂ d = − 2 J V J d + 2 λ J ( V 0 + V 1 ) J d = 0 (13) 由拉格朗日乘子法，上式等价于 J V J d = λ J ( V 0 + V 1 ) J d (14) 令 L = J ( V 0 + V 1 ) J ，即求 L − 1 J V J d = λ d 的一般特征值问题。 综上所述，函数型线性判别分析的算法为： 算法：函数型线性判别分析算法 输入：训练集 D = { x j ( t ) ， y j } j = 1 N ， y j ∈ { 1 ， 2 } 输出： d 1) 选择基函数，求解样本函数的系数 C ¯ ， C ^ 。 2) 计算协方差矩阵 V 0 ， V 1 ， V 和基矩阵 J 。 3) 计算(14)式得出 λ 。 4) 代入 f j = ∫ w x = ∫ w ( t ) x j ( t ) d t 并计算 min   ‖ f j − μ i ( t ) ‖ 2 。
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user: 4. 数值实验 4.1. 人工数据的数值实验 我们用人工数据测试本文的方法，本节数值实验分为两部分，第一部分为线性可分的，第二部分为线性不可分的；首先介绍本节数值实验的第一部分，我们构造2个多项式曲线，多项式的最高次数为4次幂，其区间为 [ − 1 ， 0 ] 并且随机加了噪声，为了使模型几何意义更加明确，我们选取一组多项式系数构成多项式曲线。 图1(a)表示由离散点构成的50条不同类曲线，每类各有25条曲线，黑色线表示正类曲线，蓝色表示负类曲线。并对曲线随机加上噪声。从图1(a)可看出我们很难用肉眼分清哪条曲线属于哪一类。图1(b)表示通过函数型数据拟合后的曲线，我们可以很显然的看出经过基函数法后的曲线不仅变得光滑而且能清晰地区分两类，其中图中蓝色虚线表示负类，黑色实线表示正类。 图2表示随机一次五折交叉验证过后的分类情况，其中“△”表示正类的训练集，“〇”表示负类的训练集。我们可从图2看出同类样本点的距离都很接近，并且不同类样本点的类间距离很远，能够清晰地区分两类。 图1. (a) 50条不同类的人工数据集构成的曲线，(b) 用基函数法拟合过后的曲线 图2. 50条曲线运用函数型线性判别分析方法后的分类情况 第二部分数值实验是线性不可分的曲线，如图3(a)，我们从肉眼角度观察曲线有重叠的部分，很难区分各个曲线属于哪一类，图2(b)经过基函数法过后曲线变得较为光滑，能够大致看清分成两类的曲线趋势。表1为经过函数型线性判别分析方法过后的两次人工数据的准确率，线性可分的准确率接近于100%，说明在本文方法中，很好的把类内的样本点聚在一起，同时，不同类的样本点的类间距离较远；线性不可分的准确率为91.5%，由此可见在曲线重叠的部分导致类间距离变小，从而影响了线性不可分曲线的准确率。而把函数型数据离散化后，用原始的线性判别分析方法进行分类，无论是线性可分的数据还是线性不可分的数据，结果都没有函数型线性判别分析方法的准确率高。 图3. (a) 50条不同类的人工数据集构成的线性不可分曲线，(b) 用基函数法拟合过后的曲线 Table 1 Data set detail Dataset LDA FLDA 准确率 准确率 人工数据(线性可分) 0.9713 0.998 人工数据(线性不可分) 0.9032 0.915 表1. 数据集的详细信息 4.2. Spectrometric数据集 本节介绍的Spectrometric数据集来自食品工业，每个观测值是肉类样本(经过精细切碎后)的近红外吸收光谱，一共有215个光谱样本。观测值中包括了在波长为850~1050 nm范围内的100个吸收光谱。此数据集的分类问题在于从脂肪含量低(低于20%)的肉类样品分出高脂肉类(高于20%)。 图4表示一阶求导后的图像，图5(a)表示脂数低于20%的曲线，图5(b)表示脂数高于20%的曲线，因为图5(a)、图5(b)中的曲线波动基本一致，我们无法从一阶求导后的曲线中肉眼看出类别。而图(5)表示二阶求导后的图像，从图中可看出经过二阶求导后的函数曲线有明显不同的波动。因此我们可从求导后的曲线得出隐性的函数条件，从而运用函数型线性判别分析的方法进行分类。 图4. 对spectrometric数据进行一阶求导 图5. 对spectrometric数据进行二阶求导 图6取20%的spectrometric数据一阶求导后的分类情况，发现虽然同类样本距离较为接近，但异类样本的距离没有区分开，因此分类不是很明显。图7取20%的spectrometric数据二阶求导后的分类情况，明显地，我们可以看出求完二阶导后的异类样本区分开了，但仍然会有3个异常点分错类别。表2是5次五折交叉验证后的准确率，其平均准确率为98.30%。 Table 2 Data set detail Dataset 准确率 spectrometric 1.0000 0.9787 0.9574 1.0000 0.9787 表2. 数据集的详细信息 图6. 取20%的spectrometric数据一阶求导后的分类情况 图7. 取20%的spectrometric数据二阶求导后的分类情况
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user: 5. 结论 本文是在传统的线性判别分析的基础上，针对函数型数据，提出了函数型线性判别分析算法来解决函数型数据的两分类问题。该方法证明函数型数据可以挖掘其函数特征，例如连续，求导。实验结果表明，spectrometric数据集经过二阶求导过后分类效果才明显提高。该方法不仅能对函数型数据分类，还可以对离散数据进行分类，通过拟合估计出的函数转换成函数型数据，同理对其数据进行分类。
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user: 摘 要 为了探究G8012弥勒至楚雄高速公路工程弥勒至玉溪段登楼山隧道的通风方案，本文通过对登楼山隧道需风量的计算，考虑左右洞近、远期规划，结合隧道通风实际施工条件及目前国内通用的处理方法，提出了“三斜井左线两段、右线分三段纵向通风”和“三竖井左线两段、右线分三段纵向通风”两种通风方案，并进行比选研究。对比结果表明：三竖井方案通风井长度在500 m以下，三斜井方案在1500 m左右，三斜井通风阻力较大，导致风机装机功率增大1654 kW，增长比率15.3%，运营能耗和土建工程量增加，不宜采用。推荐“三斜井左线两段、右线分三段纵向通风”作为该隧道的通风方式，并选用1250型大推力射流风机进行补充增压。 关键词 :登楼山隧道，通风方案，需风量，竖井，斜井 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 目前，公路隧道的通风方式主要有全横向式、半横向式、纵向式三种以及三种的组合形式 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。每种通风方案既有优点，又各有不足之处。比如采用全横向和半横向式通风，隧道内较为干净，空气质量好，可以起到很好的防风排烟效果，行车较为舒适，事故率降低，但是工程造价以及后期通风营运花费较大。纵向通风所花费的设备费用较低，建设工程量相对较小，后期运营开支节省，通风样式灵活，但洞内的环境状况和行车舒适性稍差 [ 4 ] 。 近30年来，纵向式通风方式得到广泛的应用，其工程适用性显著提高，任何公路隧道均可应用。国内隧道的通风方式也大多采用分段送排式竖向式，从全横向式和半横向式逐渐过渡 [ 5 ] [ 6 ] 。 登楼山隧道地处云南高原山区内，隧道通过轴线最高海拔2331.4 m，最低海拔1383.1 m，相对最大高差948.3 m。高海拔地区空气密度低，隧道内通风质量不佳，易造成行车舒适感降低，交通事故频发 [ 7 ] 。此外，登楼山隧道左线和右线均有距离超过10 km纵坡为+1.9%的路段，在长距离的大纵坡隧道内行驶，车辆长时间处于爬坡状态，车速较低，易产生大量的有害气体，保证充足的通风量对行车安全尤为重要。根据通风计算、道路通行量及施工组织设计，并结合隧址区地质地形条件，合理确定斜竖井数量、位置、长度和纵坡是通风方案确定的主要内容 [ 8 ] 。 本文将综合考虑各方面因素，提出两种通风方案并进行比选研究，最终推荐最优设计方案，为登楼山隧道的后期施工提供参考。
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user: 2. 登楼山隧道概况 登楼山隧道为分幅隧道，隧道进口采用削竹式，出口采用端墙式，进出口段纵坡均较陡。隧址区主要以中风化白云岩、中风化粉砂岩、中风化泥质粉砂岩、粉砂质泥岩、中风化石灰岩，隧道工程地质与水文地质条件复杂。登楼山隧道主要设计参数如表1所示。 Table 1 Main design parameters of Dengloushan tunne 项目 隧道起点桩号 隧道终点桩号 隧道长度(m) 行车方向纵坡长度(m) 隧道进口设计标高(m) 隧道出口设计标高(m) 隧道平均设计标高(m) 净空断面积(m 2 ) 隧道净空断面当量直径(m) 路线设计车速(km/h) 左线 ZK48 + 340 ZK59 + 325 10985 +1.9%/10890 −2.3%/95 1376 1584 1480 98.8 9.78 100 右线 YK48 + 343 YK59 + 235 10892 +1.9%/10817 −2.3%/75 1586 1376 1481 98.8 9.78 100 表1. 登楼山隧道主要设计参数表
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user: 4. 结论 1) 根据计算，登楼山隧道左洞通风系统近期和远期控制需风量为889.76 m 3 /s，控制工况主要为换气。右洞近期控制需风量为883.28 m 3 /s，控制工况主要为换气，远期控制需风量为1377.42 m 3 /s，控制工况主要为稀释烟雾。 2) 登楼山隧道通风阻力较大，通风系统需设置射流风机进行补充增压，隧道断面较大可选用1250型的大推力射流风机。考虑不利情况，选取车速50 km/h进行交通力计算。 3) 三竖井方案通风井长度在500 m以下，三斜井方案通风井长度在1500 m左右。相比于三竖井，三斜井通风距离较长，通风阻力较大，风机装机功率增大1654 kW，增长比率15.3%，运营能耗增加，土建工程量增多，不宜采用。所以，本项目通风方案推荐“三竖井左线两段，右线分三段纵向通风”。
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user: 摘 要 静止脸效应(still face effect)是母婴互动中出现的一种现象，当母亲在正常互动中突然表现出“对孩子完全没有反应，并且保持面无表情”时，婴儿也会有相应的回避退缩等行为改变。由于该效应能较为直观地反映婴儿多方面的能力发展，从20世纪70年代起逐渐引起了心理学家的关注。近年来已有许多学者将其标准化为一种实验范式，并使用该实验范式对婴儿的各方面发展进行了研究，涉及的领域包括健康儿童的气质类型、依恋关系、情绪调节能力，自闭症儿童及唐氏综合症儿童社会性发展，母亲特质对亲子互动的影响等。该效应的应用在科学研究及临床干预方面都具有非凡的意义。 关键词 :静止的脸，实验范式，依恋，亲子互动 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 通常，70天大的婴儿能够和自己的母亲进行良好的面对面互动，但当母亲突然表现出“对孩子完全没有反应，并且保持面无表情三分钟”时，婴儿也会有行为上的改变：他们一开始会“朝向母亲”，并且“十分卖力地跟她打招呼”，但当母亲“没有能正确地反应时”，婴儿会迅速严肃起来并且变得小心谨慎，他们会不断尝试将互动转变成正常的模式，但当他们的尝试失败时，婴儿会表现得退缩，将自己的脸和身子转离母亲，并且会有失望的面部表情等一系列行为表现，研究者将这种效应称为静止脸效应(Tronick， Als， Adamson， Wise， & Brazelton， 1978)，本文将介绍该效应的发现历史、由该效应发展而来的标准化实验范式以及实验范式在各个研究领域中的应用。
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user: 2. 前期相关研究 在静止脸实验范式被正式开发出来之前，研究者们已经发现了一些与婴儿的感知和社会能力有关的现象，这些现象为静止的脸现象的发现奠定了基础。Aronson和Rosenbloom (1971)发现，当母亲对婴儿说话时，如果母亲只出现面孔而声音在空间中消失时，婴儿会明显变得不安。Wilcox和Clayton (1968)在观察五个月大的婴儿时也发现，当婴儿看到女性的脸但是没有语言交流的时候，婴儿会有视线的聚焦以及踢腿的动作。这些结果都表明婴儿在互动中如果缺失和母亲的言语交流，他们会有不安的表现。 另一些研究也发现了与静止脸效应类似的现象。Stechler和Latz (1966)在三名新生儿出生六周的时间内重复为他们呈现真实的脸和线条构成的脸以观察他们的反应。观察结果表明，在新生儿一个月大的时候，有两个婴儿开始回避静止的脸的目光，而不回避侧面轮廓或是画出来的脸。Carpenter及其同事(1970)在对十八名女婴的观察中也发现了类似的现象，即相比于人体模型的头和有面孔特征的厨房滤器，女婴在面对静止的母亲面孔时会有更多的回避行为，比如更多地看向别处以及闭上眼睛：“在微笑和咿呀声之后，婴儿会有短暂的严肃表情，之后又是重复地微笑和咿呀声，以及紧张地大哭”。由此可见，在20世纪70年代的开始，婴儿对于静止的脸的不寻常反应已经逐渐得到了研究人员的关注，这些早期实验为研究者提供了研究方向，促使他们开始更直接更系统地探究婴儿对静止的脸的反应。
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user: 3. 实验范式发展 1972年，马萨诸塞大学的Tronick及其同事迈出了决定性的一步，他们在实验中让母亲故意改变她们和2~6个月大婴儿的交流模式，在互动中先是正常交流，然后变得毫无反应且面无表情3分钟，以此观察婴儿的表现。他们的研究结果很快就被发表在了一篇同行审议的文章上(Tronick， Als， Adamson， Wise， & Brazelton， 1978)，成为了第一篇出版的相关学术论文。这篇论文的数据来源于7名1~4个月的婴儿，研究人员从发声、凝视的方向、头的朝向、面部表情以及动作的数量和形式上对该婴儿在实验中的表现进行了评分。结果表明，在所有婴儿身上都出现了静止脸现象：正常互动中，婴儿会转向母亲并且和她打招呼，母亲会在言语和动作上给予正常的互动反应。在静止的脸互动中，实验者要求母亲面无表情并且不对婴儿的行动进行反应，这时婴儿会变得严肃且看起来变得谨慎。他会盯着母亲，给她一个小小的微笑之后就看向别的地方，想要以此控制母亲的行为。在接下来的时间内婴儿变得偶尔才笑，越来越少地尝试让互动回到正轨，当他的尝试都失败的时候，婴儿最后退缩了，将身体和脸转离母亲的方向，并且摆出一副无助的表情。数据分析也完全能支持对亲子互动的观察，除了凝视的方向和发音以外，婴儿的其他指标都在母亲正常互动和表现出静止的脸两种状况下存在差异。在面对静止的脸时，婴儿明显笑得更少，头转向母亲更少，倒在椅子上的时间也更多(Tronick， Als， Adamson， Wise， & Brazelton， 1978)。 关于这种不寻常效应出现的原因，Tronick本人在文章中提到，婴儿从母亲身上能接收到面对面的交流的信息，但如果这种交流被打断，即母亲依然面对着婴儿，但是并没有表情上的反应时，这种互动就被破坏了，婴儿会变得谨慎并退缩，这揭示着互动对于婴儿的重要性以及婴儿是有能力调节情绪表达的。他由此意识到婴儿或许才是社会交流的主动参与者，而且婴儿从2到3周开始就能意识到互动被破坏，到了一个月大之后，他们可能越来越有能力重建互相交流的循环过程。这是一个大胆的假设，因为一些前人的研究都认为母亲才是早期对话的专家，婴儿只是个积极的参与者。Tronick在2003年的相关研究中还提出，婴儿对于主要养育者是有预期的，婴儿希望能有持续有反应的交流，而当正常的交流被破坏之后，婴儿会出现眼神回避和自我安慰的行为。之前也有研究者提出了类似的观点(Carpenter et al.， 1970)。 静止脸效应在报告25年后再次引起了大家的广泛兴趣(Adamson & Frick， 2003)。静止脸现象也在应用中逐渐发展成了一种标准化的实验范式，不同于Tronick1972年的实验流程，在标准化的实验范式中，婴儿会和成年人进行三个阶段的互动：1) 基线阶段：与成年人进行正常互动2) “静止的脸”阶段：成人变得毫无反应且面无表情3) 重逢阶段：成人恢复和婴儿的正常互动(Mesman， Ijzendoorn， & Bakermans-Kranenburg， 2009)。通常实验者会观察婴儿在三个阶段中的表现，以研究婴儿的发展情况。该实验范式及一些改良范式也在近几年被广泛应用到了各个议题中，比如婴儿的气质和依恋发展、婴儿的情绪与认知发展、以及心理障碍对于婴儿认知的发展等(Braungartrieker et al.， 1998; Braungart-Rieker， Zentall， Lickenbrock， Ekas， Oshio， & Planalp， 2014; Cohn， Campbell， & Ross， 1991; Yoo， & Reeb-Sutherland， 2013)。