DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 平台软件系统联合测试 软件系统测试采用软硬件结合的方法，即将车载终端连接远程监控平台，针对车载终端软件部分及平台各功能模块进行黑盒测试。 为模拟从车辆实时数据的采集，到最终管理系统对数据库中数据调用的全部流程，同时考虑时间和成本，本文采用编写测试脚本的方法来完成功能性测试。测试脚本根据车辆运行场景分为两部分，其一为行驶场景下的数据收发，另一为驻车充电场景下的数据收发。整体系统测试的原理为：利用CAN总线分析仪作为CAN总线数据的收发设备，在CANTest软件中选择不同运行场景下测试脚本，向车载终端发送模拟数据，模拟车载终端采集车辆实时数据及向云平台发送数据的工作流程。 测试环境硬件部分包括由广成科技有限公司推出的型号为USBCAN-II Pro的CAN总线分析仪，本文设计开发的车载终端，可调电源以及PC。软件部分包括负责转发CAN数据的CANTest应用软件和本文设计开发的电动汽车远程监控平台。测试环境硬件连接如图8所示。 图8. 测试硬件接线图 软件部分的测试流程如下：登录电动汽车远程监控平台，在管理系统中录入车辆身份信息及车载终端(车机)身份信息，并完成两者的绑定操作；启动车载终端，完成与远程监控平台的通讯连接；开启CANTest软件并初始化参数，利用测试脚本文件向车载终端发送模拟数据；进入远程监控平台管理端各功能模块，验证数据显示是否正常以及数据调用是否正确。其具体操作流程可由图9所示。 图9. 系统测试流程 登录界面如图10所示，车辆数据监控界面如图11所示。 通过上述方案对远程监控平台的软件测试，根据表现层各模块的功能反馈，整体平台运行良好。其测试结果可由表6所示。 图10. 登录界面 图11. 车辆数据监控界面 Table 6 Results of platform software tes 测试项目 功能反馈 成功 失败 车载终端登录平台 √ 车辆信息录入 √ 车载终端信息录入 √ 车辆与车载终端绑定 √ 管理端登录验证 √ 实时监控数据显示与更新 √ 实时定位数据显示与更新 √ 故障报警上报(等级) √ 故障信息上报(故障发生前后30 s) √ 历史数据数据查询 √ 历史数据列表批量导出 √ 表6. 平台软件测试结果 最后，将本文开发的电动汽车远程监控平台与维特讯新能源汽车数据监测平台及上汽通用五菱汽车分时租赁系统进行功能性对比。维特讯新能源汽车数据监控平台专注于采集车辆运行数据，而五菱分时租赁系统则是典型的基于车辆数据的车联网远程服务系统，其对比结果如表7所示。可以看出，与两典型系统相比，本文设计的电动汽车远程监控平台既满足了作为数据平台应对高负载压力的需求，又在系统层面具有丰富的扩展性和较强的可移植性，可在很大程度上降低二次开发的工作量，凸显了本系统的优势。 Table 7 System functional compariso 项目 平台 电动汽车远程监控平台 维特讯数据监测平台 五菱分时租赁系统 应用场景 基于车辆监控数据的各类服务 新能源汽车运行数据采集与管理 汽车分时租赁 运行环境 网页端 Windows Windows，Android 最大可接入终端数 取决于服务器负载极限，不设上限 取决于服务器负载极限，不设上限 1500辆 可扩展性 通用API扩展接口 仅支持数据类型扩展 仅支持客户端功能扩展 可移植性 可移植于任何基于电动汽车 监控数据的应用服务系统 不可移植 不可移植 表7. 系统功能性对比
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user: 6. 结束语 本文基于4G网络环境设计开发了一套用于电动汽车的远程监控平台，其具备较高的可移植性和拓展性，并针对多终端同时接入场景能有效实施负载均衡，软件系统经过测试与验证后能稳定运行。该平台能实现对电动汽车远程监控数据的跨平台管理，可运用于基于车辆监控数据扩展的应用与服务，不仅能提升远程监控管理水平，还能为后续的二次开发提供技术支撑，减少成本开销。
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user: 摘 要 中国传统服饰非常重视“领袖”这一观念，所以袖子的装饰在服饰中占有重要的地位。本文以衣袖形制为切入点，提炼出衣袖形制演变过程中表现的个性特点。通过对中国历代传统服饰中衣袖这一服装部件呈现的形制特点，分析其中所蕴含的特殊价值和文化意味，以及折射出的服饰整体风貌。再通过研究和归纳博大精深的服饰文化，更好地做到对传统服装文化的挖掘和传承，使得中国传统服饰文化在潜移默化中得以传播应用，同时对中国服装设计产业也有创新意义。 关键词 :衣袖形制，中国传统服饰文化 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 中国各朝代服饰风格迥异、绚丽多彩，秦汉庄严，晋唐豪放，宋元婉约，明清精美华丽。衣袖是服装最重要的一部分，其形制、色彩、纹样等各方面与衣身共同构成了服饰的整体特征。俗话说，窥一斑而见全貌，衣袖作为服装的有机部分，也可通过其体现传统服饰的文化特征。本文将沿衣袖形制发展变化的过程，深入分析其文化内涵，归纳总结出属于我们民族性的衣袖形制特征，并结合现有的衣袖进行比较，便于在设计中传承创新。
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user: 2. 衣袖与服装的关系 中国历代服饰中对袖子的装饰非常关注，古代袖子不仅在造型上要美，而且要承载一定的实用功能，所以对于服装整体而言，衣袖显得尤为重要。衣袖的造型还要与衣身相协调，不同类型的服装会产生不同的袖子，其结构和形状也大不相同，而不同的袖子也会呈现出不一样的风格，使其与服装的整体相协调，进而产生有辨识度的审美体验。 衣袖与其他局部造型相比，袖子会更有空间造型感，更贴近服装的整体造型特点，也比其它部位的服装更具代表性。中国传统的服饰中袖子是与衣身一体的，因此袖子自然具有服装的整体特征。同时，袖子也可以从服装整体造型上分开，而不论其它部位与服装的关系如何，袖子可以形成并分解成一个独立的系统，这种独立性使它成为一个重要的服装分支，它当然可以被拿出来单独分析和研究，但是袖子和衣服之间的关系是不可能完全分开的，袖子只有与衣身相连，才被称为衣袖，所以才说衣袖的独立性是相对的。 衣袖与衣身在造型上必须相互协调，中国古代衣袖的形制都与衣身的结构造型相匹配。但是，服装的主要造型风格对袖子的形制起着决定性的作用。一般来说，袖子与衣身相互协调，才能形成合理的比例，比如，宽松衣服的袖子不要太紧，合体的衣服袖子不要太松。而在传统服装中，男装以直线宽松的衣服为主要风格，衣身长度会到脚背上、袖子的长度覆盖手背，视觉上给人又飘逸又稳重的感觉。所以袖子本就是属于服装的主体，袖子合理的形制会使服装的整体造型既别树一帜，又协调统一 [ 1 ]。
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user: 3. 衣袖形制的演变 在传统的上衣下裳服装风格和深衣的样式中，无论是平放还是展开悬挂，袖子和整个服装都呈现出一种平面状态。当衣服穿在身上时，袖子会随着手臂的弯曲和运动而变得立体。一般来说，传统的袖子主要是平袖和长袖，属于宽衣无结构的平面形态。 传统的袖子结构，袖片和衣身是一体的，是构成服装的一般形式。从大量出土文物和文献来看，各朝代只是根据门幅的不同再结合尺寸的大小进行分割或者拼接。一般的裁剪方法都是一样的，都是全身的直线裁剪方法，用来处理服装的结构线条大多是直线和对角线。而袖型其产生的根本原因，都与整体服装有着呼应关系 [ 2 ]。 3.1. 形成期 经过战国时期百家争鸣的多元化发展，进入秦汉，衣袖的形制开始进入形成期，为秦汉服饰的发展奠定了文化基础。秦统一六国后，在服饰上融合七国服饰，建立了完整的服装制度体系。而真正的发展是在汉朝，汉代四百年中，男子一直以袍为礼服，样式以大袖为多，袖口部分收缩，汉朝的大袖多为垂胡袖 [ 3 ]。所谓“张袂成阴”就是对这种宽大袖子的形容。 汉代最具代表性的一种衣袖叫琵琶袖。它的袖口很小，如手腕般粗细，袖身却很大(见图1)。放一些小东西进去，在袖口处收缩，东西就不会自然脱落 [ 4 ]，所谓“袖里乾坤”形容的就是这种可以藏东西的宽衣大袖。这种袖子里缝有口袋，并且口袋的型呈倒梯形收口状，开口方向也与袖口相反，这样书信、银子等放在口袋里也不会掉出来。也是正因为袖子经常用来装银子，所以我们直到现在都会用“两袖清风”这一成语来形容清贫或者不贪污的清官。宽衣大袖一般为贵族或者有身份的人穿，而平民忙于劳作，不便穿着，再者造价贵重，消费不起，所以相对于宽衣大袖他们的袖子略窄(见图2)。 图1. 琵琶袖 图2. 窄袖 3.2. 发展期 袖子在魏晋时期进入发展期，其时衣袖的最大特点就是大袖。汉族男服主要是衫，分单、夹两式。魏晋时期的袍衫与秦汉时期的袍服区别在于袍服袖口有祛，而袍衫为宽敞袖口。由于不受衣祛的限制，服装袖子日趋宽博。上自王公名士，下及贫民百姓，都以大袖宽衫为时尚( [ 5 ]， p. 47) (见图3)。在男服宽衫的影响下，女子服装款式也多采用褒衣博带、宽衣博袖。女子衣袖宽大富有曲线变化、袖口缀有一块不同颜色的贴边(见图4)。 图3. 大袖 图4. 贴边袖 3.3. 成熟期 唐代是衣袖的成熟期，是中国服饰文化发展的一个高峰时期，雍客华贵、精彩纷呈、兼收并蓄、融合统一是其总体特征。唐代前后共计二百八十九年，分为初唐、盛唐、中唐和晚唐四个阶段，在服饰上初唐与盛唐风格一致，中唐与晚唐风格另是一番风味( [ 5 ]， p. 63)。从衣袖风格上看， 唐代妇女更加喜欢比较飘逸的服饰，例如大袖或是半袖，盛唐以后，袖子逐渐放大。文宗即位时，曾下令衣袖一律不得超过三尺，但“诏下，人多怨也”。反而日趋宽大 [ 6 ]。区别于前朝，唐朝时期还流行半臂，所谓半臂又称半袖短衫，是从短儒演变出来的一种服饰，一般穿在窄袖外边，不可单独穿用(见图5)。而宋朝大体上沿袭隋唐旧制，加上国内外战争连绵，无意在服饰上用心，所以袖子形制上很少有创新。 3.4. 衰退期 进入明朝立即恢复汉族礼仪，吸取“周汉唐宋”服饰制度。明朝皇帝朱元璋用袖子的宽度来表现阶级的高贵和卑微。只有贵族才能穿宽袖的衣服，老百姓没有穿这种衣服的资格，明代无论窄袖或大袖，都以琵琶式为多(见图6)。 明末由于统治者政治力量的虚弱和对国民的残酷压榨，农民起义风起云涌，满族趁虚而入建立清朝，所以在时间上结束了我们汉族的朝代，而衣袖的形制受到满族游牧文化影响出现马蹄袖(见图7)，但它不属于真正意义上一直沿袭下来的传统服饰形制，衣袖形制也进入了衰退期。 图5. 半袖 图6. 琵琶式袖 图7. 马蹄袖
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user: 4. 衣袖形制的类别 在传统的衣袖中各朝代流行袖型不同，但大多袖型都是同时存在发展的，只是形状略有差别而已，主要分为箭袖、琵琶袖、垂胡袖、窄袖、广袖、直袖、短袖等袖型(见图8)。 图8. 主要袖型 箭袖起源于北方民族的服饰，类似于现在西式上衣的袖子。北方民族服饰多为箭袖，寒冷地区的袖子大多数是非常宽厚的，这样便于袖口上翻，也利于骑射以及劳作。袖口可以放下保暖。明朝北方的佣人中也有这样的穿着出现。因为袖口又窄又小，做任何工作都很方便，也很容易保暖 [ 7 ]。所以千百年后，从军服、官服到百姓常服，箭袖广为流传，成为传统服饰的一种袖制。琵琶袖是汉服袖型的一种，多见于明制汉服。 琵琶袖一般用来做深衣服或者其他衣服的。因其袖子大、袖口小、腋窝窄、形似琵琶而得名。在袖子臂肘部下，牛颈下垂部分呈圆而宽的形状。袖子的狭窄部分因袖口而被称为“曲”。琵琶袖整体呈弧形，这样便于肘部伸直和弯曲，把袖口收紧又方便日常活动。 垂胡袖袖型袖管极宽大，如广袖状，垂胡袖多见于汉服的曲裾，裁剪时裁成广袖的样式，缝合时于袖口打褶收拢，区别于常见于明袄的琵琶袖。而琵琶袖只出现在明代，它的袖子的弧线明显大大小于垂胡袖，基本没有下垂和堆积(垂胡袖是一定有下垂或堆积的)，最有特点的是琵琶袖的袖子在接近袖口时，袖口下端逐渐向上收，一般袖口不另接袖边的多。 汉服中的大袖和广袖并没有本质上的不同，都是和窄袖相对而言的，只是不同时期的叫法区别而已。
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user: 5. 从衣袖形制的演变看传统服饰文化 魏晋南北朝随着大量少数民族进入中原地区，胡服成为一种普遍的服饰，而胡服对普通人的服饰影响最大，他们将胡服中窄袖吸收到原有的服饰中来。 隋唐时期由于政治经济的稳定与繁荣，对服饰的发展有着至关重要的作用。不仅继承了历史服饰，还启发了后世服饰制度的发展，成为我国古代服饰制度发展的重要历史时期。唐代的女装比较开放，唐初盛行窄袖衫襦。盛唐时，还流行一种袒胸大袖衫襦，为贵族妇女的服装，这也和当时开放的思想密切相关。唐代妇女以丰满的身体为美，所以衣服也越来越宽大。 宋代的服饰趋于保守，大体沿袭唐朝的服饰制度，但在服饰的风格和称呼上有一定的差别。宋代短袍有宽袖和窄袖两种款式。穿褙子和半臂的人也很常见的，但它们不能用作礼服来穿。总体来说，宋代的服饰更为拘谨保守，给人一种朴素、干净、典雅的感觉，这与当时的社会形势，特别是程朱哲学的影响密切相关。在宋代，女装除了北宋时期曾经流行的大袖衫之外，窄、瘦、长、奇是这个时期女装的主要特点。 明代的服饰大体上继承了唐代的服饰，但也保留了宋元时期的一些服饰样式。明代女装朴素典雅，基本沿袭唐宋，但衣长略有不同。明初，窄袖衫襦、长裙和褙子很盛行，但是礼服还是要穿大袖衫。到了中期，大袖长衫襦，短裙开始盛行。明末，人们又开始转为窄袖、长衫盛行。 袖子，其实大多都是圆袂，代表着天圆地方中的天圆，所以在其形制和裁剪上，是不能被改变的。事实上根据现在的科学观，这是不对的，但是在古代，对天圆地方学的研究不仅仅是关于地理概念，它讲究的是规律、文化，因此，这才是它真正价值所在，也是这些文化理念在服饰中的体现，从而达到天人合一的目的。所以圆袂收祛，像图腾一样，反映了当时的文化。但是，如果我们不把袖口收紧，古人断不会把袖子当作口袋去放东西，这同时体现了袖子的实用价值。其次是广袂，真正的广袂并不是像现在这种像大三角型一样的敞口，只是“胡”很大而已，很多袖子里还缝制了倒三角型布袋，这样还是可以放置一些物品的。一直以来，汉服的袖子除了唐以后常穿的小袖子外，主要还是唐宋明朝的圆袖子，尤其是明代，基本恢复了汉代的圆袖制度。同时，中国传统服饰受传统儒家思想以及佛教文化的影响，在服饰上特别强调其象征意义和表面的装饰效果，主要体现在袖子的造型简洁流畅，也比较注重细节的美感(见图9)。 图9. 袖型特色变化图
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user: 6. 传统服饰文化对当代设计的价值 传统服饰是中华民族思想感情的外在表现形式，在服装设计中，如果巧妙的融入传统文化，将会提升服装的内涵和感染力，从而提高服装在世界辨识度。而传统文化融入服装设计的同时，也是对文化的延续、历史的传承和激活，没有文化支撑的设计是空洞没有灵魂的，传统服饰所流露的情感是现代服装无法取代的。在求异的消费观影响下，传统服饰中所体现出的独特性有着非常大的吸引力，同时也可以加强传统服饰文化在服装设计中的地位。 在很长的一段时期，传统服饰文化似乎已经被遗忘。人们在全球化的影响下，丢失了传统文明，如今当我们再去观望历史，我们应该开始正视其价值。传统服装文化对我们的创新有着深刻的借鉴意义。就如同三宅一生所言：“传统不是现代的对立面，而是现代的源泉”所以服饰文化的传承是中国服装设计师应该有承担责任的民族意识。要明白在“多元化”的文化背景下，只有更加突出民族个性，才能促进我国服装业的质的变化。只有把传统服饰文化的精髓渗透到服装设计师的思想观念中，才能创造出更多体现东方的气质和神韵。从这个角度讲，传统服饰对文化传承的价值是非同寻常的。
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user: 7. 总结 衣袖作为窥探服饰发展的一面镜子，在传统风格的基础上，袖子形制的演变成为仪式中一个重要的单位。中国传统服饰更加注重“写意”，在符合服装的基本功能范围下，中国传统服饰具有更重要的社会礼仪和道德功能，上升到美学层面则反映了人们对“美”和“善”的追求，其形制的演变和发展中，中国传统服饰的“美”和“善”体现在中国传统服饰的神韵，着装的美貌以及协调社会环境，讲究服装的形式和内容美。只有剥离那些外在的具象形态，去着重体现传统文化的服饰，才是中国服饰最佳的表现形式。只有将“形式”的使用转化为“内容”的管理，才能打破既定的局面以及传统服饰的限制，更好的设计出既具有传统文化的现代服装。 总之，在关于传统袖子演变的研究中，我们认识到了传统价值观和历史的智慧，对于传统服饰的传承和创新也有了新的认知，从而可以借用传统文化的力量，激励出创新的火花，用它来指引我们服装设计道路上更加明确的方向。
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user: 摘 要 带有百万个参数的神经网络在大量训练集的训练下，很容易产生过拟合现象。一些正则化方法被学者提出以期达到对参数的约束求解。本文总结了深度学习中的L 1 ，L 2 和Dropout正则化方法。最后基于上述正则化方法，进行了MNIST手写体识别对比数值试验。 关键词 :深度神经网络，过拟合，L 1 正则化，L 2 正则化，Dropout，MNIST Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 计算机通过多层次的网络结构，构建简单的“认知”来学习复杂的概念，这种方法被称为AI深度学习 [ 1 ]。它的另外一种解释是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。在当前人工智能的发展中，深度学习起到了中流砥柱的作用。我们一般通过构建神经网络来进行深度学习。现如今已有很多种深度学习的框架模型，例如深度神经网络(DNN) [ 2 ]、卷积神经网络(CNN) [ 3 ]、置信神经网络(DBN) [ 4 ] 和递归神经网络(RNN) [ 5 ]。它们被应用在计算机视觉、自然语言处理、语音识别与生物信息学等领域并获得极好的效果 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。 深度神经网络是一种具备至少一个隐藏层的神经网络。我们在构建多层次的网络模型时，经常会遇到过拟合的问题。如何防止过拟合成为深度学习的关键问题之一。减弱过拟合的方法有L 1 、L 2 和Dropout等正则化方法 [ 8 ]。L 1 正则化通过稀疏化权重，而L 2 正则化通过缩小权重，从而达到减小过拟合现象。Dropout正则化方法通过“模型平均”和减小神经元之间的共适应性从而达到减弱过拟合现象。 最后本文构建了784-1000-500-10的深度前馈全连接神经网络，基于L 1 ，L 2 和Dropout正则化进行MNIST手写体实验。
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user: 3. 正则化在MNIST手写体识别中的应用 MNIST手写体是NIST提供的用来进行神经网络实验的数据集，包含60，000张手写数字的二进制数据组成的训练集和10，000张相同规格的二进制图像组成的测试集。在本文实验中，我们训练和测试用的数据，用的是MNIST数据集的784维的二进制数据，输入的像素是灰度级的，值为0表示白色，值为1.0表示黑色，中间值表示逐渐暗淡的灰色。因此我们构建的全连接前馈神经网络的输入层的神经元的个数为784个。为了实现更好的拟合效果，我们把第一个隐藏层的神经元的个数设置为1000，第二个隐藏层的神经元的个数设置为500。最后是输出层，因为手写体上包含0~9十个数字，因此我们的输出层的神经元的个数设置为10。网络的示意图如下(图9)： 图9. 784-1000-500-10网络 隐藏层激活函数我们选用双曲正切函数： 。输出层的激活函数我们选用Softmax函数，它的主要作用是是将多个神经元的输出，映射到0~1的区间上，按照概率的高低进行分类，各个输出神经元的概率之和为1。形式如下： 。目标函数们采用交叉熵函数，在犯错的情况下能够学习的更快，其具体形式如下： 在本文实验中，我们采用的学习速率 ，Dropout的存活概率为0.5， 正则化的惩罚系数 。本文实验的平台是Ubuntu，运用的python版本是3.6.7，TensorFlow的版本是1.13.1。下面是运行结果： 我们分别取上述四种情况的测试准确率进行比对，如下(图10)： 图10. 四种情况下的测试准确率对比 对应的表格如下(表1)： Table 1 Four cases test accuracy rate partial training cycle result 测试准确率(%) Epoch 20 Epoch 40 Epoch 60 Epoch 80 Epoch 100 标准网络 97.92 98.13 98.17 98.14 98.19 L 1 正则化 96.93 96.97 97.11 97.25 97.04 L 2 正则化 96.76 97.05 97.16 96.49 97.35 Dropout 95.47 95.96 96.61 96.75 97.07 表1. 四种情况测试准确率部分训练周期结果 由图10，我们看到 正则化测试准确率上下震荡比较厉害，而Dropout只有小幅度的震荡，并且由表4.5，在80~100个epoch，三者的测试准确率都在97%左右，由此看出Dropout作用后拟合效果(相对于 )比较好。我们分别取上述四种情况的训练准确率进行比对，如图11。 对应的表格如表2。 下面我们对比部分周期四种情况下的训练误差和测试误差的差值。 图11. 四种情况下的训练准确率对比 Table 2 Four cases train accuracy rate partial training cycle result 测试准确率(%) Epoch 20 Epoch 40 Epoch 60 Epoch 80 Epoch 100 标准网络 99.45 99.61 99.69 99.70 99.71 L 1 正则化 97.26 97.55 97.95 98.02 97.88 L 2 正则化 97.27 97.68 97.87 97.16 98.04 Dropout 95.56 96.51 97.07 97.46 97.72 表2. 四种情况训练准确率部分训练周期结果 Table 3 Four cases of accuracy rate difference part of the training cycle result 准确率差值(%) Epoch 20 Epoch 40 Epoch 60 Epoch 80 Epoch 100 标准网络 1.53 1.48 1.52 1.56 1.52 L 1 正则化 0.33 0.58 0.84 0.77 0.84 L 2 正则化 0.51 0.63 0.71 0.67 0.69 Dropout 0.09 0.55 0.46 0.71 0.65 表3. 四种情况准确率差值部分训练周期结果 由表3，我们发现Dropout最终将准确率的差值缩小到0.65%，相比 正则化的0.69%，0.84%效果较好。综上对于784-1000-500-10的深度神经网络，Dropout的正则化效果相对较好。
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user: 4. 结论 1) 参数正则化会趋于生成少量的权重，而其他权重都变为0。如图1，由于 正则项函数的特性，参数的最优值很大概率会出现在坐标轴上。这样就会导致 的某一维变为0，使得权重矩阵变得稀疏，并且网络复杂度降低，从而一定程度上减小过拟合。 2) 参数正则化则会保留更多(相对于 参数正则化)的权重，但是这些权重都会在不同程度上逼近于0。如图2， 参数正则化的最优的参数只有很小概率会出现在坐标轴上，因此 的每一维基本都不会是0，而是在正则化下逼近于0。它通过衰减参数减小了模型拟合各种函数的能力，从而减弱模型的过拟合现象。 3) Dropout则是在训练时忽略部分神经元，训练不同的稀疏网络，并让这些网络共享权重。在测试的时候，恢复所有的神经元，即所有的稀疏网络交织在一起，相应的权重乘以概率p，相当于很多不同的神经网络取平均。这样在一定程度上使过拟合和欠拟合相互抵消达到整体上减小过拟合。并且在训练不同稀疏网络时，两个神经元不一定每次都会在一个Dropout网络中出现。这样权重的更新不再依赖于有“逻辑关系”的隐藏层的神经元的共同作用，一定程度上避免了一些特征只有在特定特征下才有效果的情况，迫使网络学习更加鲁棒(指系统的健壮性)的特征，从而降低了神经元之间的适应性，达到减小过拟合的效果。 4) 在MNIST手写体实验中，我们构建784-1000-500-10的深度神经网络，并进行正则化处理。结果表明Dropout的正则化效果会更好，最终的准确率稳定在97%，训练误差与测试误差的差值为0.65%。
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user: 摘 要 针对传统的基于模板的Web页面移动端适配方法中无法处理过于复杂的页面问题，本文提出了一种基于模块化样式模板匹配的混合式适配方法。该方法首先对构成网页的页面块进行归类，并对每一类设计适合在移动端浏览的样式，然后对网页分割后的页面块进行类型识别，最后将识别后的页面块与对应的模块化样式相关联，进而完成页面转换。实验结果表明，本文方法仅需少量模板即可应对多种风格的页面，并解决了因分割造成的页面样式的丢失问题。 关键词 :移动端网页适配，样式模板，页面块分类，网页分割 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 移动互联网的快速发展使得手机、iPad等成为人们从互联网获取信息的主要终端设备 [ 1 ]。不过，现存的网站大多是为大屏幕PC机设计的，并没有对移动端如手机进行适配，直接用手机浏览时用户体验较差。通过页面转换技术重新优化布局页面，能使其在移动终端具有良好的展示，从而实现网页对移动端的自动适配 [ 2 ]。 现存的网页自动适配方法主要分为两类。样式模板适配法 [ 3 ] [ 4 ] 将整个网页看作一个不可分割的单元，先对大量网页进行聚类，生成每一类网页对应的模板，构成模板库。在适配网页样式时，计算网页的结构与库中模板的相似度，并选取相似度最高的模板作为该网页的样式模板。由于网页数量庞大，结构复杂多变，这种针对完整网页设计的模板与待适配网页特性的吻合度低，且相似度计算开销大，难以满足网页适配的实时性要求。 网页分割适配法 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 将网页分块后再进行移动端适配，在一定程度上避免了样式模板适配法的缺陷。由于目前的多数网页均采取标签与样式分离的原则设计，其网页样式信息主要保存在外部CSS样式表中，网页内部含有的样式信息很少，很容易造成分割后的页面样式信息丢失 [ 8 ]。要使分割后的页面块符合移动端设计要求，必须重新设计块的样式，如何有效处理这些样式是算法成功的关键。 本文提出了一种基于模块化样式模板匹配的混合式适配方法。该方法先将组成网页的页面块归结为有限类型并建立样式模板库。在适配样式时，利用分割技术将网页分块，并映射到有限类型，再依据页面块所属类型与对应类别的样式模板关联，进而完成各页面块乃至整个网页的适配。该方法能够简化样式模板库的构造，提高效率，对结构复杂的页面也有更好的自适应性。
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user: 2. 页面块分类 2.1. 页面块分类依据和流程 页面块分类是模块化样式模板匹配的基础。按照页面块功能或风格特征，本文共设置了图片组/轮播图、导航、页面主体/正文、侧边栏、图片链接列表、非导航链接列表、页眉和页脚8个类别，基本覆盖了常见的Web页面组成元素。页面块分类算法主要依据HTML5中的如下标签和属性进行： 1) HTML5中的语义化标签； 2) 常见的class和id； 3) 页面块的属性和标签。 具体分类时，算法将按照1)、2)、3)顺序依次对页面块进行判别。这里假设n i 为某页面经分割后形成的一个页面块，具体分类步骤如下： Step1：判断页面块n i 是否包含语义化标签，如果包含，使用语义化标签分类；否则，进入下一步； Step2：判断页面块n i 是否包含常见的class和id，如果包含，使用常见的class和id进行分类；否则，进入下一步； Step3：判断页面块n i 是否至少满足一个属性值和标签条件，如果包含，依据页面块的属性值和包含的标签判断类别；否则，将页面块归为其他类别。 2.2. 基于HTML5中的语义化标签的类别判断 HTML5引入了一批新的标签和属性，这些标签使得HTML在定义了网页结构的基础上还可以定义网页的内容类型，使开发者构建网页更加便利且易于搜索引擎识别 [ 9 ]。表1列出了HTML5引入的新的语义化标签及其定义的内容区域描述，页面分类可以根据这些语义化标签直接判断页面块类型。例如， Table 1 New semantic tags introduced by HTML 标签 描述 定义页面独立的内容区域。 定义页面的侧边栏内容。 用于描述文档或文档某部分的细节。 定义文档的页脚。 定义文档的页眉。 定义导航链接的部分。 定义文档中的节和区段。 表1. HTML5引入的新的语义化标签 2.3. 基于class和id的类别判断 现有很多的网页样式表中用于CSS选择器的class和id的命名已经形成了行业内的默认规范，例如header、footer、nav、article、left、right等。表2为部分常见的class和id以及它们对应的含义。依据class和id判别页面类别时，其中的版权信息可划分为正文类，其他相关链接可划分为链接列表类。若页面块包含多个常用class和id，则以更靠近根节点的标签的class和id为准。 2.4. 基于页面块属性值和包含关系的类别判断 组成网页的各个不同内容块的标签和内容往往差别很大。例如导航块就是由一个或多个短文本链接列表组成的，网页的正文通常包含大量的文字，版权信息一般在页面底部等。因此本文利用这些不同页面块的特征来判断页面块类别，将页面块的图片数量、链接数量等9个属性作为判断依据 [ 9 ]，其对应的特征量和判定条件如表3和表4所示。其中，表3中中心相对横坐标代表的含义是页面块的中心坐标点与页面垂直中线的距离。 Table 2 Some common classes and id class或id 代表的含义 #sidebar， #aside 侧边栏 #nav， #subnav， #menu， #submenu， #tool， #toolbar， #drop， #dorpmenu 工具条，导航，菜单 #list， #news 链接列表 #friendlink， #joinus， #partner 其他相关链接 #copyright， #siteinfo， #siteinfoLegal， #siteinfoCredits 版权信息，法律声明等 #foot， #footer 页脚部分 #main， #article， #details 页面主体，正文 #head， #header， #banner 页眉部分 表2. 部分常见的class和id Table 3 Feature attributes of page blocks as the judgment basi 属性名 特征量 单位 图片平均大小 x 1 像素 图片数量 x 2 个 链接数量 x 3 个 链接文本数量 x 4 字节 非连接文本数量 x 5 字节 中心相对横坐标 x 6 百分比 相对纵坐标 x 7 百分比 宽度 x 8 像素 高度 x 9 像素 表3. 作为判断依据的页面块特征属性 以导航块的判定条件为例，表4的判定条件意味着当页面块中链接数量大于等于3个且平均链接文本长度小于12字节，而且页面块的HTML代码包含 当页面块的属性符合多个条件时，规定当前页面块的类别优先级由高到低依次为：图片链接列表→导航、非导航链接列表→页面主体→图片组→页脚、页头、侧边栏。 Table 4 Determination conditions of the page block typ 属性值条件 标签条件 类型 x 7 < 20% & x 8 /x 9 > 2 页眉 x 2 ≥ 2 图片组/轮播图 x 3 ≥ 3& x 4 /x 3 ≤ 12 导航 x 5 > 80 页面主体/正文 x 8 < 30%& x 6 > 70% 侧边栏 x 3 ≥ 3 & x 2 = x 3 & x 1 < 10000 图片链接列表 x 3 ≥ 3 & x 4 /x 3 > 12 非导航链接列表 x 7 > 80% & x 8 /x 9 > 2 页脚 表4. 页面块类型判定条件
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user: 3. 页面块样式模板库的构造 网页分割后，需要对分割后形成的页面块进行模板的匹配，因此需要针对每一类页面块的特点设计相应的模板。 3.1. 样式模板设计要求 针对用户操作移动设备的习惯和移动端屏幕的特点，保证适配后的页面拥有良好的用户体验，设计的样式模板应遵循以下要求： 1) 将垂直滚动设为浏览页面的主要方式，避免水平滑动。 2) 样式模板的元素使用相对宽度与位置，确保能够适配不同的移动终端分辨率。 3) 图片等比例缩放至与屏幕同宽，但缩放过程不能超过图片的原始尺寸。 4) 每个页面块的宽度与屏幕宽度相同，并能够根据屏幕宽度自动微调布局。 5) 响应元素一律设置为块级元素，适当扩展可点击区域的边缘。 3.2. 样式模板设计 以文字导航模块为例说明模板设计方法。本文设计的导航块样式模板分为标签式文字导航、隐藏式文字导航两种，是否隐藏以及标签列数可以根据目标页面的导航链接的数量自动调整。图1和图2分别为3列和4列文字导航的样式模板示例。 由于移动端屏幕空间有限，不宜展示PC端复杂繁多的导航列表，所以当网页中导航栏的链接数量过多时，应考虑将导航隐藏，用户需要导航时则可以点击按钮来弹出导航。这种隐藏式导航在移动端的显示效果如图3和图4所示。 图1. 三列文字链接导航 图2. 四列文字链接导航 图3. 隐藏式导航 图4. 隐藏式导航展开 当一个页面中所有的页面块均匹配了相应的模板后，也就完成了页面的适配过程，如果页面块分类过程中出现了其它类，则此页面块会适配通用样式模板。通用样式模板只对页面中图片、列表和链接等组成网页最基本的元素进行处理，不添加影响网页结构的样式。图5为完整的页面模板示例。 图5. 完整页面模板示例
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user: 4. 实验与结果分析 实验分为两个部分：页面块分类方法的准确性测试、经适配后的网页在移动终端的显示效果测试。其中，页面块分类测试之前，首先要进行网页的分割。 4.1. 网页分割算法的选取 网页分割算法主要分为基于视觉特征、基于文本信息、基于标签以及基于DOM树的方法。其中作为当前广受关注的分割方法，DOM树法是利用了HTML文档经过DOM解析后可以形成准确描述网页中各个元素之间层次关系，且便于计算机处理的树型结构这一特点而提出的。本文采用的网页分割算法为一种改进的基于DOM树的网页分割算法 [ 10 ]，综合考虑了DOM树节点的内容特征和结构特征，利用节点信息熵和最大子树文本密度来衡量一个节点是否为独立的页面块，最后通过节点融合生成网页的分割结果。该算法相对准确且能快速地对网页进行分割。 4.2. 页面块分类方法测试 本文随机选取了新闻类网站、企业机构的门户网站、论坛社区类网站的主页及其子页等100个结构不同的网页作为分类方法的测试对象。设网页P i 为网页集中第i个网页(1 ≤ i ≤ 100)，A i 为P i 的页面块分类准确度，其定义如公式(1)所示： A i = ( C i × 100 % ) / T i (1) 其中， C i 为P i 中正确分类的页面块数， T i 为P i 经分块算法分割形成的页面总块数。则评价所有页面块分类准确度A的定义如公式(2)所示： A = ( ∑ i = 1 100 A i ) / 100 (2) 测试方法为页面块自动分类后的类别与人工标注的类别进行对比，类别相同即为分类正确，反之分类错误。经实验测得的准确度A为78.15%。通过对错误分类的页面块进行分析，发现造成错误分类的主要原因是网页分割错误，将原本应属于同一区块的内容进行了过度分割，或没有将本应属于多个页面块的内容进行分割。图6为错误分割的页面示例。 图6. 原始算法的Web页面分割结果 通过对网页分割算法的阈值进行手动调整(阈值在算法中决定分割的粒度)，使其能够正确地对网页进行分割。对分割结果进行修正后，经实验再次测得的分类准确度为89.52%，此时造成错误分类的主要原因包括页面块结构的特殊性、页面块HTML代码的不规范，以及存在无法自动修复的语法错误等。 4.3. 样式模板匹配实验 样式模板匹配以国内某高校门户网站的主页为例进行测试，该网页的PC版页面经调整阈值后的页面分割算法分割后的结果如图7所示。其中，每个矩形框内的内容即代表经页面分割后此区域的内容为一个独立页面块，该页面经适配后的结果如图8和图9所示。 图中可见，该页面分割后的页面块被归类为页眉、导航、轮播图、图文链接导航、链接列表等类型，并分别匹配了对应的样式模板。其中，原网页中文字导航的数目为13个，此时导航块采用隐藏式导航的样式模板；图文链接导航数量为9个，采用九宫格式的样式模板；原网页中的图片进行了缩放处理，链接列表也进行了自动换行处理。样式模板匹配完成后，将所有页面块在垂直方向重新组合即可形成适合在移动端浏览的完整的页面，此时该页面的页面元素布局和字体大小比较合理，用户浏览页面时只需上下滑动，无需缩放或左右滑动页面，部分不适合在移动端显示的内容也做了精简处理。经模块化样式模板匹配后的页面非常适合在移动端进行显示且更符合用户的操作习惯。 图7. 调整阈值后算法的Web页面分割结果 图8. 适配后的页面1 图9. 适配后的页面2
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user: 5. 结语 本文提出了一种模块化样式模板匹配方法。利用网页分割结果，将结构简单、类型有限的页面块作为模板匹配的基本单元，相对于传统的基于网页的整体匹配，模块化样式匹配更加灵活也更易实现，且通过组合简单的样式模板就能应对较为复杂的页面，使其更符合移动端页面的显示要求，用户体验更好。在未来的工作中，可以将页面块分类规则与现有的视觉信息提取技术和文本的语义信息分析技术相结合，以提高分类的准确率。
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user: 摘 要 油箱振动试验夹具除模拟油箱安装结构以外，还是油箱振动试验验证中的主要传载部件，振动试验夹具的振动性能设计直接影响到振动试验的真实性和可靠性。本论文利用MSC.Patran/Nastran和Ansys两款软件进行了有限元模态和频率响应仿真计算，并通过夹具扫频试验进行了验证，说明了夹具计算分析和建模的准确性，同时验证了夹具满足后续油箱试验要求，为振动试验夹具设计提供了方法和思路，具有一定的工程应用价值和借鉴意义。 关键词 :振动夹具，模态振型，有限元法，固有频率，扫频分析 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 振动试验用于评定设备在其预期的运输和使用环境中的抗振能力 [ 1 ]。目前，不仅需要通过振动试验模拟复杂的振动环境，还需要通过振动筛选出早期产品工艺、组合零部件和元器件的缺陷。如振动试验可以发现产品设计、工艺、制造、装配中的缺陷，充分掌握产品的响应特性和薄弱环节。因此，振动试验被越来越普遍地采用，同时也发挥着越来越重要的作用。 进行振动试验，离不开振动夹具。振动夹具设计是振动试验中一个重要的环节，关系到试验的成败、试验结果的可信程度等 [ 2 ]。早期由于对试验夹具重要性认识不够，通常凭经验甚至感觉来设计夹具，设计的主要目的也只是简单的满足安全使用和模拟安装结构。基本上以刚性设计为主。由于没有正确的方法指导，造成了不必要材料的浪费，同时，由于缺乏必要的计算分析，也没有振动试验测试，结果夹具传递的振动往往存在着信号失真，误差很大，造成试验件的浪费和试验不真实。随着对夹具的重视，人们开始对夹具有了深入的研究。邹文俊等 [ 3 ] 对高精密夹具进行模态分析，并进行优化设计，避免了与机床加工频率产生共振。杨忍民 [ 4 ] 通过建立振动台、夹具和试验件的力学模型，探索了夹具设计的基本原则。姜同敏 [ 5 ] 经过工程实践经验总结了夹具设计和动态测试技术；刘继承等 [ 6 ] 利用Ansys对某机载雷达天线振动试验夹具进行了动态特性分析，成功的设计出满足设计要求的夹具。王柯等 [ 7 ] 对振动夹具的动力学设计提出了拓扑优化方法。闫勇等 [ 8 ] 对光学小卫星振动夹具设计及动态特性进行了分析。 本文采用有限元法(Finite element method， FEM)对某型无人机油箱振动试验夹具进行模态分析 [ 9 ]，获得油箱夹具的固有频率和振型，分析其前三阶固有频率和振型，并通过扫频试验进行验证，说明夹具对后续油箱试验不会产生影响，保证了试验的真实可靠，并为试验中测试传感器的布置提供了依据 [ 10 ]。本文建立了一套油箱振动试验夹具的动响应分析方法，为振动试验夹具设计提供了方法和思路，具有一定的工程应用价值和借鉴意义。
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user: 2. 夹具的有限元模态分析 2.1. 模态分析理论 任何结构或部件都有其固有频率和相应的模态振型 [ 11 ] [ 12 ]，这些属于结构本身的固有属性。模态分析实质是计算结构振动方程的特征值和特征矢量。其结构动力学运动微分方程为： M X ¨ + C X ˙ + K X = F ( t ) (1) 式(1)中M，C，K分别为质量矩阵，刚度矩阵和阻尼矩阵， X ¨ ， X ˙ ， X 分别为结构的加速度矢量，速度矢量和位移矢量； F ( t ) 为结构的激振力矢量。 X = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n } T F ( t ) = { f 1 ， f 2 ， ⋯ ， f n } T 当结构不受外力、不计阻尼时，系统运动微分方程为： M X + K X = { 0 } (2) 假设其解为： { x } = { ϕ } e i ω t 带入式(2)中特征方程为： ( [ K ] − ω 2 [ M ] ) { ϕ } = 0 (3) 通过对式(3)求解可以得到结构的振动系统的固有频率、振型。 2.2. 夹具有限元模型的建立 对于夹具有限元模型，因其结构较为复杂，选用四面体单元，为了保证求解的精度要求，选用十节点的四面体单元。夹具选用结构钢(Q235)，其材料特性参数：弹性模量2E+11Pa，泊松比为0.3，密度为7850 kg/m 3 。建立油箱振动夹具有限元模型如图1所示，右下角是夹具底部螺栓孔放大图。有限元模型模拟了夹具各零件和施加了附属部件的质量。 图1. 夹具的有限元模型 2.3. 夹具模态有限元结果分析 为了保证计算分析的准确性，采用MSC.Patran/Nastran及Ansys两款软件对振动夹具进行模态分析，其约束方式与实际试验中夹具的安装状态一致，在夹具底面所有螺栓孔约束X、Z方向，底面凸台面约束Y方向。计算得到振动夹具的固有频率如表1，其振型图如图2所示。 从表1中可以看出，对于振动夹具，采用两款软件求解的固有频率结果相差很小，差值最大在2.9 Hz，说明两种软件进行模态分析均能得到较为真实的计算结果。从图2中第一阶振型图可以获得，振动夹具 Table 1 Natural frequency of vibration fixtur 仿真模型 固有频率(Hz) 1阶 2阶 3阶 Patran 246.29 311.66 336.76 Ansys 247.89 312.77 339.66 差值 1.6 1.11 2.9 表1. 振动夹具的固有频率 图2. 振动夹具的前三阶振型云图 振型最大处发生在夹具的两个角上，且在Z轴方向变形量最大，Patran中整体变形量最大为31.7 mm，Ansys整体变形量最大为31.736 mm，两款软件整体变形量基本一致；第二阶振型图其振型最大处发生在振动夹具第一阶振型对面的两个角上，也是在Z轴方向变形量最大，整体变形量基本一致；振动夹具的第三阶整体变形最大处发生在连接夹具两角的钢管中心位置，弯曲变形量最大，Patran整体变形量最大为48.2 mm，而Ansys整体变形量最大为47.752 mm，整体变形量基本一致。两款软件的振型图基本一致，验证了仿真计算结果的准确性。这种数值仿真的结果为之后的振动夹具扫频试验，提供了有利的参考依据，同时也为传感器的布置提供有利的选择依据。
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user: 3. 夹具频响应有限元仿真分析 在频响应分析中，MSC.Patran有两种不同的数值方法：直接法和模态法，直接法适用于小模型，网格规整单元求解，模态法适用于大模型，由于选用油箱模型较大，单元数量多，本文采用模态法对油箱进行频响应分析 [ 13 ]，在夹具Z轴方向底部施加单位力1 N，频率范围10~500 Hz，可以得到如图3所示的频响应函数曲线图。其节点38，110选取因根据振动夹具模态分析的结果，选取振型最大处位置的点，此为振动夹具其中一个角上的节点，如图1夹具的左上角所示。 图3. 夹具的频响应曲线图 从图3可以看出，振动夹具在248 Hz处出现了位移峰值，说明此时的频率是夹具的共振频率。
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user: 4. 夹具的正弦扫频试验 4.1. 扫频试验装置 正弦扫频是最普遍的激振方法 [ 14 ]，它是借助激振设备对被测对象施加一个频率可控的简谐激振力 [ 15 ]。这一扫频方式在扫描频带范围内，扫频信号将具有连续频谱，能激起该频带的所有振动模态。在低频去设置位移为目标值，高频去设置加速度为目标值。根据振动环境试验的标准和油箱振动试验的频率范围，扫描频带为10~300 Hz，采用恒加速度1 g进行扫频，本次扫频试验装置如图4a所示，其基本原理示意图如图4b所示，试验分析系统由功率放大器、电动振动台体、垂直附加台面、风机、振动控制仪。 图4. 扫频试验装置及原理图 4.2. 传感器的连接与布置 试验采用加速度传感器 [ 16 ]，在振动夹具上布置四个传感器，一个布置在振动夹具的台面上如图5中的控制点，另外三个传感器的布置因根据数值仿真的结果，布置在其振型最大处附近，振动夹具的两个角上如图5中的监测点。传感器的布置位置如图5所示。 图5. 传感器布置实物图 4.3. 试验结果 通过四个传感器，其中一个是控制点，另外三个传感器是监测点，得到夹具各个传感器的扫频曲线图如图6所示。 从振动夹具的扫频结果可以看出，四个传感器测出的曲线图都在253 Hz处存在加速度峰值，说明此时的频率是振动夹具的共振频率。图6中在峰值前段也存在小的加速度峰值，可能是夹具的毛刺，加速度传感器存在一定的质量造成的，可以忽略其影响。综合之前数值仿真结果振动夹具频响应，夹具在248 Hz时存在位移峰值，和扫频结果对比，误差在2.65%，满足工程应用误差10%的要求。油箱振动试验夹具第一阶固有频率(共振频率)为253 Hz是油箱第一阶固有频率为28.29 Hz的8.94倍，其远大于4倍的试验件要求，这一结果将为后续的油箱试验提供了有效性的保证。 图6. 四个传感器扫频曲线图
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user: 5. 结论 本文利用有限元软件对某型无人机的油箱振动试验夹具进行了仿真模态分析和频响应分析，并结合扫频试验结果进行了验证，确定了计算分析的准确性。分析总结如下： 1) 从振动夹具振型云图可以看出其前两阶最大振型为弯曲和扭转组合变形，发生在夹具上部四个角上，Z轴方向变形较大；第三阶振型为弯曲变形，发生在连接夹具两个角的钢管上，Y轴方向变形较大。 2) 利用了MSC.Patran和Ansys两款软件进行模态分析，振动夹具固有频率差值1.11~2.9 Hz，最大差值为2.9 Hz，说明两种软件进行模态分析均能得到较为真实的计算结果。 3) 根据振动夹具频响应仿真曲线图，可以看出其在248 Hz处存在位移峰值，说明此时是夹具的共振频率。从振动夹具的扫频试验结果，可以得出其在253 Hz处存在加速度峰值，对比有限元仿真的结果和试验结果，误差为2.65%，试验结果验证了有限元计算仿真的准确性。 4) 振动夹具第一阶固有频率(共振频率)为253 Hz是油箱第一阶固有频率为28.29 Hz的8.94倍，其远大于4倍的试验件要求，这一结果说明了振动夹具满足后续油箱振动试验的技术要求，在油箱振动试验频率下试验夹具不会发生共振，夹具传递的振动均匀，横向振动小的特点。
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user: 摘 要 连续介质力学模型较难模拟岩石类脆性材料在破坏过程中出现的非连续特性，离散元方法为解决这类难题提供了新的途径。如何准确反演估计岩石类脆性材料细观本构模型参数，已经成为制约离散元方法工程应用的瓶颈之一。系统评述了岩石破坏过程细观数值模拟方法，介绍了岩石宏观本构模型参数反演方法研究进展，讨论了岩石细观本构模型及其参数反演方法。岩石材料细观本构模型参数反演研究为离散元模拟从定性分析到精确定量计算奠定基础，也是进行岩石类材料破坏机理多尺度研究的前提。 关键词 :参数反演，细观本构模型参数，响应面方法，径向基神经网络，宏观实验数据，平行粘结模型 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 离散元法是一种非常有效的非连续介质力学数值方法，应用于混凝土结构和岩石工程中。它不但可以有效地反应岩体之间的接触面的分离、滑移和倾覆等位移变化，还能表征岩体内部的非连续性。离散元法已广泛应用于岩石工程和地下工程等多个领域。当前离散元模型的核心问题是如何确定岩石的细观参数。岩石粒径一般为mm量级的，在该尺度上直接测量其细观模型参数(例如法向刚度和切向刚度等)是及其困难的，寻求某种方法通过岩石试样的宏观变形数据(例如轴向应变和体积应变等)以及细观数值模拟方法，采用响应面方模型建立岩石材料细观模型参数与宏观变形数据之间的非线性映射关系，精确定量反演确定岩石材料细观模型参数是及其重要的，可以为离散元模拟从定性分析到精确定量模拟计算提供细观模型参数，同时，开展岩石类脆性材料细观本构模型参数反演研究也是进行岩石力学与工程破坏机理多尺度研究的前提。在模型参数反演中广泛采用的响应面函数大多采用多项式形式，其根本缺点在于拟合(样本点)精度较高、但预测(非样本点)精度较低。因此，需要提出一种新的响应面函数形式，而人工神经网络具有高精度的泛化和推广学习能力，为解决这一问题提供了新的手段。高精度的响应面函数形式将为岩石细观本构模型参数反演奠定基础。岩石细观本构模型参数是以实验观测数据和模型的正演分析结果为前提的，把参数反演问题通过目标函数变为优化问题。然后，采用某种具有全局收敛特性的优化方法反演确定模型的细观参数。
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user: 2. 岩石破坏过程细观数值模拟方法研究进展 岩石是一种初始缺陷随机分布的准脆性非均质材料。其组分的刚度分布及其不均匀，很容易产生由应力集中所引起的初始缺陷。所以研究岩石材料，应该从细观尺度出发，充分考虑其组分晶粒和胶结物性质差异，才能有效分析岩石在工程中准确受力状态。Innaurato等对TBM滚刀灌入力在岩石破坏工程中产生的破坏效果进行研究 [ 1 ]。Zhu等在考虑岩石强度分布随机特性的基础上，对地下结构围岩的破坏过程进行模拟 [ 2 ]。Molladavoodi等基于一种新的损伤本构关系，研究了岩石在受力状态下的破坏过程以及裂隙传播情况 [ 3 ]。岩石是一种初始缺陷随机分布的非均匀体，其各种参数的分布具有统计学的特征。在外荷载的长期作用下，岩石的结合面上产生初始损伤。该损伤会局部出现，并导致岩石的应变软化现象。 国外学者提出了一种颗粒流的方法，用来模拟岩石颗粒的运动与相互之间的作用。该方法已经在岩石力学等多个工程领域得到应用，并对岩石断裂和岩石损伤机理从细观角度予以揭示。国内学者也应用UDEC软件模拟了岩石初始裂纹在各种荷载工况下的发展过程 [ 4 ] [ 5 ]。根据岩石类材料局部应变和应力的分布特点，于庆磊研究了单轴受压状态下颗粒材料的裂纹在三维空间的产生和发展状况及其破裂模式 [ 6 ]。但是，至今为止科学家还没有把岩石裂纹的微观机理和宏观参数建立起来有效的联系。而着眼与宏观裂纹分析的岩石断裂力学理论与方法，主要致力于研究裂纹尖端附近的应力场、应变场和能量释放率等，目的是建立宏观裂纹起裂、裂纹的稳定扩展和失稳扩展判据。 图1. 岩石材料细观本构平行粘结模型 细观力学在岩石颗粒尺度下，根据颗粒力学性能的随机分布特性，能够模拟岩石准脆性材料从裂纹的萌生、扩展、贯通直至宏观裂纹的产生，并且能够研究岩石细观结构和参数对其宏观力学性能特性的影响。如图1所示，在两个球之间有一个类似于水泥的胶结材料，混凝土和岩石类脆性材料的细观本构模型包含8个参数 P = { k n ， k s ， f ， σ t ， τ s ， k n b ， R b ， k s b } T (1) 式中符号含义详见参考文献。王志云等提出了基于混凝土试件压缩实验数据和响应面方法，估计混凝土材料细观本构模型参数的方法。传统的材料强度准则在评价岩石断裂行为时遇到了角缘应力奇异性问题，因而导致离散网格敏感性困难。经典的线弹性断裂力学虽然突破了裂纹尖端应力奇异的障碍，但难以反映岩石的非线性损伤、局部化、应变软化等力学特征。为了解决这些难题，Hillerborg等提出了分离式虚拟裂纹模型，该模型巧妙地避开了应力奇异性与离散网格敏感性问题，改进后的裂纹模型已经在大型商业软件例如ABAQUS中得到了应用，用于模拟岩体节理和裂隙的损伤断裂行为。Harthong等利用基于分形分布参数的离散裂隙网络模型模拟了岩石在三维受压状态下的破坏过程 [ 7 ]。Zhou等基于考虑了岩石裂缝分布特性的弹脆性损伤模型，模拟了岩体裂隙的损伤和传播模型 [ 8 ]。Bazant等认为从细观角度看岩体是有空隙，且在三维空间上表示出各向同性，所以当岩体受到三轴压缩状况时，岩体会表现出非线性特性和应变软化特性 [ 9 ]。如何能把岩石细观结构的非均匀特性及局部破坏特性与岩石宏观结构的非线性和应变软化现象有效联系起来，是国内外学者一直以来所专注研究的问题之一。 岩石本构模型在峰值强度之后具有应变软化和强烈的非线性变形特性，以及岩石材料力学性能随机分布特性，岩石试件在加载过程中会出现局部破坏现象。就这一问题众多学者展开了研究，Borodich等基于断裂能角度描述了准脆性材料的裂纹扩展和材料断裂的过程 [ 10 ]。Zhao等确定了岩石分形维数对应力水平的影响，讨论了岩石在各种工况下的破坏形态和特征 [ 11 ]。Jiang认为具有初始缺陷的岩体结构不连续面的几何分布特性决定了岩石结构的变形和断裂。并研究了它们之间的关系 [ 12 ]。Li [ 13 ] 提出了一种考虑岩石宏观变形和细观裂纹发展关系的岩体损伤本构模型，研究了岩体裂纹变化及力学参数变化的问题。学者认为岩石这类的脆性材料的裂隙分布会决定岩体强度。在外荷载作用下岩石试件破坏过程的细观模拟，打破以往模型中材料均匀性的假设，使其更符合含缺陷、非均匀岩石的客观本质。在细观模拟时充分考虑了岩石的非均匀特性，采用离散元方法模拟裂纹群的萌生、增长和扩展过程。岩石破坏过程细观数值模拟方法研究是进行地下厂房围岩稳定性分析与优化布置、TBM掘进机滚刀破岩机理分析与滚刀合理布置、岩石边坡稳定性分析与评估等岩石力学与工程的基础。