DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 语音增强技术广泛应用于语音信号处理领域中，用于提高语音自然可懂度和说话人的可辨度。现实中噪声特性多样，传统的语音增强技术具有针对性，这就要求有一种可以应用于多种噪声环境的语音增强方案。 传统的单通道无监督语音增强算法如非负矩阵分解(NMF) [ 1 ] 、人工神经网络(ANN) [ 2 ] 等灵活性高，并行性好，但是NMF依赖于矩阵的构建和稀疏参数的选择，ANN模型结构简单，构建非线性关系能力有限，模型的泛化能力比较弱，此外数据处理是基于干净语音和噪声相互独立的假设，这显然是不合理的。自2006年Hinton提出深度神经网络(DNN) [ 3 ] [ 4 ] 的概念后，深度神经网络在语音识别 [ 5 ] 、图像识别 [ 6 ] 等领域获得成功应用。在语音增强领域，由于深度神经网络通过大数据集的离线训练，能够充分地学习带噪语音和纯净语音之间的非线性关系，提取出语音信号中的结构化信息和高层特征信息，可有效克服传统神经网络语音消噪算法易陷于局部最优的不足，取得更好的语音消噪效果，近年来成为研究热点。2015年Xu Y.等 [ 7 ] 人提出一种基DNN的语音增强处理框架。在该框架中用对数功率谱作为训练DNN模型的特征，DNN则作为映射函数，可以从带噪语音中预测出纯净语音。采用丢弃法和全局方差均衡法解决训练中过拟合和过平滑问题，采用动态噪声告知训练法提高对噪声环境的预见能力，取得较好的仿真结果；2016年Vu [ 8 ] 等人提出将稀疏非负矩阵分解(SNMF)和DNN相结合的语音增强方法，首先用SNMF求取语音和噪声的激活系数，再将激活系数输入DNN进行学习，最后重构出语音信号。DNN训练分两步进行，即预训练和有监督调优训练。已有算法将重点放在了调优训练阶段，实际上，建立合理的预训练模型，使DNN在预训练阶段获得较好的网络系数，可有效降低调优阶段的资源消耗，增强DNN的噪声适应性和泛化能力。另外，在实际应用中，DNN的存储开销大、泛化能力提高等问题需要深入研究解决。2016年Song Han [ 9 ] 等人提出基于剪枝、权值量化和霍夫曼编码的深度神经网络模型，用以解决深度神经网络存储开销大等应用问题。系统泛化能力提升主要从数据集和网络模型两方面入手 [ 3 ] 。经过近几年的研究，基于DNN的语音增强虽有较大的技术进展，但至今未见实际应用的报道。 本文针对已有基于DNN的语音增强方法存在的深度神经网络存储开销大、容易过拟合等问题，研究提出一种基于稀疏回归深度神经网络的语音增强算法。该算法通过在预训练阶段和调优训练阶段都引入丢弃法和稀疏约束正则化技术改进预训练模型，既可提升模型泛化能力，又可保持预训练和调优阶段模型结构一致性；通过权值共享和权值量化提高网络泛化能力，降低存储开销。用谱减法进行后处理，有效去除稳态噪声，提高语音质量。仿真实验结果表明，该算法可达到较高的语音性能评价指标，取得较好的语音增强效果，可满足语音增强处理要求。
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user: 2. 基于深度神经网络学习的语音增强原理 2.1. DBN-DNN网络 由Hinton提出的深层神经网络框架是一种前馈神经网络。通过训练受限玻尔兹曼机(RBM) [ 10 ] 来初始化网络模型，堆叠的RBM形成一个深度置信网络(DBN)，再在最后一层添加一个输出层，通过随机梯度下降算法逐步调优形成一个深度神经网络(DNN)，将这样的网络称为DBN-DNN，这种模型一定程度上解决网络模型陷入局部最优的情况。整个算法流程框图如下图1所示。 模型的训练分两步：第一步称为预训练(Pre-training)，即使用大量没有标注的数据通过无监督学习算法进行模型初始化；第二步称为精细调优(Fine-tuning)，通过带有标注的数据，利用传统的BP算法来学习模型的参数。预训练的过程是通过逐层训练玻尔兹曼机得到一个深度置信网络。 2.1.1. 预训练与精细调优 1) 预训练 预训练使用带噪语音训练受限玻尔兹曼机(RBM)，RBM是一种基于能量的模型，其网络是一个二部图，第一层是可视层(v)，第二层是隐含层(h)，中间通过sigmoid激活函数连接，其可见层和隐含层的联合概率定义为： (1) 其中 是能量函数； 是归一化常量，定义为 。由于语音信号是实值分布，第一个RBM通 常是Gaussian-Bernoulli RBM (GRBM)，之后叠加的是Bernoulli-Bernoulli RBM (BBRBM)。 对于GRBM，其能量函数定义为： (2) 图1. 基于回归深度神经网络语音增强方法原理 GRBM的可视层和隐含层的条件概率如下： (3) 对于BBRBM，其能量函数定义为： (4) BBRBM的可视层和隐含层的条件概率如下： (5) 采用Gibbs采样进行逐层训练，Gibbs采样的思想是：给一个训练样本v1，根据公式 求h1中每个节点的条件概率，再根据公式 求v2中每个节点的条件概率，然后依次迭代，执行k步，此时 的概率收敛于 的概率，过程如下图2所示。 利用对比散度(CD)算法更新RBM参数，前一层的输出是后一层的输入，最后构成堆叠的RBM网络。GRBM模型参数梯度公式为： (6) BBRBM模型参数梯度公式为： (7) 是学习率， 和 分别表示训练数据的概率分布和重构后的概率分布，通过参数修改使模型能量减小。实际操作中，K为1即可满足大部分采样需求。 图2. Gibbs采样过程 2) 精细调优： 精细调优是有监督学习过程，对 添加与 模型目标函数相关的线性回归输出层，节点个数和输入层节点个数相同。精细调优主要分三个阶段：① 前向传递；② 反馈传导；③ 修改权值。 ① 前向传递：将最小批语音特征输入神经网络，将每层的激活值前向传递至输出层，获得基于最小均方误差准则的代价函数： (8) 为最小批大小， 为语音输入特征向量总维度， 分别为第 个样本第 维的增强语音特征和期望语音特征。 ② 反馈传导：先计算输出层每个节点的残差，再向前传递获得其他隐含层的残差。然后依据残差求取每层权值偏导数。 ③ 修改权值：随机梯度下降算法被用来调整网络权值： (9) (10) 是学习率； 是权值衰减参数(weight—decay)，用于控制权值幅值，防止过拟合。 如此反复执行上述步骤，直至训练完成。 2.1.2. 增强阶段 带噪语音经深度神经网络前馈，增强阶段采用均值网络获得隐含层的输出，即对所有权值乘以 。获得增强语音特征后要对语音波形重构，波形重构的过程是预处理的逆过程。实际上，我们不能获取纯净语音的相位角，大量实验结果表明，人耳对语音相位信息并不敏感，因此我们用带噪语音信号的相位代替增强的语音相位。假设获取的纯净语音估计 ，原始带噪语音 ，则： (11) 时域信号由逆傅里叶变换得到： (12) 整个句子波形通过重叠相加算法(overlap and add)得到。 2.2. 提升模型泛化能力的正则化技术 为了提升模型的泛化能力，防止网络过拟合，丢弃法(Dropout) (Srivastava et al.， 2014) [ 11 ] 可以解决训练集不匹配测试问题。Dropout是指模型训练时按一定比例p随机让层间某些权值不工作，不工作的节点暂时认为不是网络的一部分，但是权值要保留下来，因为下次训练时它可能又要工作，这样权值的更新不依赖于固有的层间节点的作用，是一种稀疏化思想。 稀疏技术在字典学习、自动降噪编码机上都取得了实质性效果，神经科学发现神经元具有稀疏激活性，可以将稀疏正则化技术引入深度神经网络模型 [ 12 ] ，其实现原理是：引入稀疏度目标p，惩罚项q鼓励实际被激活的概率。 (13) 是隐含层的激活概率， 是稀疏因子。实际分布和期望分布交叉熵函数作为稀疏惩罚： (14) 深度神经网络反向调节时对神经元输入有一个 的梯度，即对(10)对 求偏导，这个梯度衰减用于调节权值和偏值。
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user: 3. 提升深度神经网络语音增强训练的泛化能力 深度神经网络训练的一个重要问题就是对匹配测试集效果较好，而对非匹配测试集泛化能力较弱。提高模型泛化能力一种方式是通过提高特征层面的噪声适应性，或者说是提高训练数据集规模，另外的途径则是改进模型。已有的基于DNN的语音增强算法注重在调优训练阶段提高模型泛化能力，主要采用文献 [ 11 ] 中的丢弃法。实际上，一个理想的预训练模型使DNN在调优训练阶段获得较好的初始系数，从而降低调优阶段的训练时长，增强DNN的噪声适应性和泛化能力。 本文对基于DNN的语音增强训练模型进行了改进，在预训练和调优训练阶段将丢弃法和稀疏约束 [ 12 ] 相结合方法来提高DNN语音增强训练模型的泛化能力。通过丢弃法控制隐层节点激活率，然后采用稀疏正则约束弥补丢弃法的盲目性，对层间权值大小以及稀疏度进行约束，使每一层权值之和尽可能小来减少系数参数，使大部分网络系数为0，从而最大化利用数据。既保证了预训练和调优训练阶段模型结构的一致性，又使得训练模型获得比已有方法更好的泛化能力。改进的训练模型如图3。 图3(a) RBM过程模型图，在CD-K算法中，使用丢弃法计算隐层输出，反复迭代K次后，获取隐层稀疏惩罚项后得到稀疏约束梯度，和经过CD-K算法得到的权值梯度累加来修改权值和偏值。 图3(b)调优训练过程模型图，前向传递过程中对隐层输出做丢弃处理，计算该层的稀疏值，重复该过程直至输出层；反向传导过程中根据最小均方误差获得隐层权值梯度，并根据稀疏值计算每层稀疏惩罚项，将二者累加作为最终的权值梯度。 DNN训练过程模型的泛化能力通常是通过对训练得到的深度神经网络语音增强算法模型，在非匹配测试集上做性能评价，评价结果见第6节，可以看出改进模型获得了更好的语音质量评价指标。 已有和改进的DNN训练过程模型调优误差如图4所示。图4(a)给出了已有的DNN训练调优误差随迭代次数的变化曲线，经32次迭代以后误差曲线逐渐收敛，趋于稳定值；图4(b)给出了改进后的DNN训练调优误差随迭代次数的变化曲线，其调优误差曲线收敛特性和收敛值与原有DNN训练过程模型保持一致，可以得出改进模型并未降低模型精度，与下文网络压缩形成对比。
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user: 4. 降低深度神经网络存储开销 深度神经网络计算量高、存储开销大，对基于深度神经网络的语音增强嵌入式平台有很大的存储需求。为了减少存储开销，Song [ 9 ] 等人提出通过剪枝、权值量化、霍夫曼编码的方法对网络压缩，通过在AlexNet上的分类实验获得了不错的效果。本文将权值量化的思想用于回归类问题，采用权值共享和权值量化网络压缩技术，在保证网络精度的同时降低存储空间。以4*4的权值矩阵为例，权值共享和权值量化的主要思想是：用K-means对每层权值做聚类，属于同一聚类的就用相同的权值大小，这个相同的权值就是聚类中心，其中初始的聚类中心采用线性初始化，如图5上半部分。权值更新时，不用对权值调优，只需对聚类中心调优，依据权值聚类索引对其权值梯度做分组，同一组的做累加操作乘上学习率获得聚类中心梯度，再用原来的聚类中心减去这个梯度，获得新的聚类中心，如图5的下半部分。离线测试时，只需要存储权值索引和聚类中心码本，大大减少了存储开销。 在回归深度神经网络前向传递阶段，权值数组分别被聚类到2048，4196，4196，2048个聚类中心(码字)，原来每个权值需要32 bits存储，现在只需要11 bits，12 bits，12 bits，11 bits，压缩率2.6~2.9倍。 图3. (a) RBM训练模型；(b) 调优训练模型 图4. (a) 已有DNN训练过程模型训练重构误差；(b) 改进的DNN训练过程模型训练重构误差 另外层间权值聚类算法互不干扰，基于多核的加速训练节约了训练时间 [ 13 ] 。图6给出了采用权值共享和权值量化网络压缩技术后的调优训练误差曲线图，由图中可以看出精度有一定的损失，但经32次迭代以后逐渐收敛，误差趋于稳定。具体实验结果见第6节。
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user: 5. 后处理去除残留稳态噪声 Wei [ 14 ] 将谱减法作为深度神经网络语音增强算法的前置环节，通过训练深度神经网络消除谱减法残留的“音乐噪声”，使得在小数据量训练情况下仍然能获得较好的语音增强效果。该算法注重消除谱减法残留的“音乐噪声”，只是构建了浅层神经网络，未充分利用深度神经网络构建带噪语音和纯净语音之间的非线性关系能力，训练模型泛化能力和噪声鲁棒性较差。另外，由原始回归深度神经网络语音增强算法框架重构的增强语音，残留了一部分的稳态噪声，该算法无法消除此类残留稳态噪声。 图5. 权值共享和量化以及聚类中心调优 [ 9 ] 图6. 引入网络压缩的深度神经网络训练重构误差 谱减法具有消除稳态噪声的良好性能。语音的前6帧一般代表语音所在的噪声环境，并且实验中是稳态噪声，所以只需估计前6帧的语音作为噪声，本文将谱减法作为深度神经网络语音增强阶段的后置环节，以后处理方式消除深度神经网络语音增强算法重构的增强语音中残留的稳态噪声。语音增强模型如下图7。 图7. 回归深度神经网络语音增强模型 带噪语音经过训练得到的深度神经网络语音增强算法模型后获得增强语音特征，经语音重构获得增强语音的时域波形，通过后处理谱减方法去除稳态噪声，最后得到增强后的语音。实验结果详见第6节，可以看出，后处理方式极大的提高了语音质量，取得了较好的消噪效果。
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user: 6. 实验 6.1. 实验设置 6.1.1. 样本数据处理 实验选取NOISEX-92噪声数据集f16，machinegun，m109，white和IEEE中30条纯净语音合成信噪比分别为−5~20 dB的带噪语音540条作为训练数据集，180条作为非匹配测试集。使用基于大规模数据的特征增强方法，将带噪语音、纯净语音和噪声并行输入回归深度神经网络，预测出更好的增强语音，提高了噪声鲁棒性。我们知道，语音信号的特征有多种，如响度、音频、振幅、短时能量、短时过零率、梅尔倒谱系数(MFCC)等。这里选取对数功率谱作为语音特征，主要是基于以下几点：1) 实验的研究表明，人耳对声音的强弱感觉与能量的对数成正比，大量基于频域对数功率特征的实验获得很好的效果；2) 对数可以压缩语音信号特征动态范围；3) 对数使得声学耦合的变化在特征提取中可有可无。4) 可以移除相位信息。固本文提取语音数据对数功率谱特征，对数据进行加窗—分帧处理，帧长16 ms，帧移为8 ms。将输入输出数据做全局0均值1方差的归一化处理，上下文帧数为11。 6.1.2. 参数设置 训练一个节点个数分别为1408-2048-2048-2048-1408的三隐含层回归DNN，隐含层激活函数为sigmoid函数，输出层采用线性回归模型。预训练的模型初始化参数采随机初始化权值和阈值，保证每次运行时数字的随机性。GRBM的学习率为0.001，学习率过大会导致迭代不收敛，太小则会收敛速度太慢，GRBM训练迭代次数为30次。BBRBM的学习率通常是GRBM学习率的1~2个数量级 [ 10 ] ，这里为0.01，迭代次数为20次。Dropout比例为0.5，稀疏因子选为0.1。调优阶段迭代次数为30，学习率为0.0005，学习动量为0.5，经过15次迭代以后动量增至0.9，权值衰减系数0.0001，学习率衰减因子0.9。 6.2. 实验结果 6.2.1. 语音质量评价 对重构后的语音进行语音质量评价，普遍采用文献 [ 15 ] 中的语音质量评价指标。主要是主观语音质量评估(PESQ)，客观方法使用分段信噪比(SegSNR)，以及频域对数谱距离(LSD)。原始语音(ORG)、基于已有深度神经网络框架(DNN)和改进的提升模型泛化能力(GENE)、权值共享和量化(WSQ)、后处理谱减(PSS)对比实验结果如下表1、表2、表3： 以上实验结果基于非匹配测试集，可以发现预训练引入正则化技术的回归深度神经网络具有更好的泛化能力，采用网络压缩方法减少了存储空间但是以牺牲网络精度为代价的，最后谱减法后处理方式极大的提高了语音质量。 6.2.2. 时域波形图 时域波形图显示了语音信号幅度随时间的变化规律，可以形象直观地看出语音增强效果。基于改进的回归深度神经网络在低信噪比−5 dB、0 dB、5 dB情况下原始带噪语音、增强后的语音以及纯净语音数据，用Matlab产生的时域波形图如下图8。 Table 1 The SegSNR of the original noisy and the SegSNR of enhanced speech based on improved mode 输入信噪比 SegSNR ORG DNN GENE WSQ PSS −5 dB −6.880263 −4.408206 −3.033468 −3.497555 −0.914351 0 dB −4.588185 −3.455436 −2.401388 −2.366636 0.993789 5 dB −3.588916 −1.015831 −1.869330 −1.513949 3.503478 平均 −5.01912 −2.95982 −2.43473 −2.45938 1.194305 表1. 原始带噪语音和改进模型增强后的SegSNR值 Table 2 The LSD of the original noisy and the LSD of enhanced speech based on improved mode 输入信噪比 LSD ORG DNN GNENE WSQ PSS −5 dB 18.119964 14.975621 13.371705 13.431508 8.919710 0 dB 14.944845 11.957203 11.156676 11.607875 6.933970 5 dB 11.143723 9.374866 8.499927 8.419374 4.998014 平均 14.73618 12.10256 11.00944 11.15292 6.950565 表2. 原始带噪语音和采用提升模型泛化能力增强后的LSD值 Table 3 The PESQ of the original noisy and the PESQ of enhanced speech based on improved mode 输入信噪比 PESQ ORG DNN GENE WSQ PSS −5 dB 1.901588 2.093061 2.518918 2.165188 2.877767 0 dB 2.109744 2.116952 2.738987 2.201471 3.198172 5 dB 2.011579 2.180421 3.030972 2.238185 3.221166 平均 2.007637 2.130145 2.762959 2.201615 3.099035 表3. 原始带噪语音和采用提升模型泛化能力增强后PESQ值 图8. −5 (上左)、0 (上右)、5 (下)信噪比情况下带噪语音、增强语音和纯净语音时域波形图
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user: 7. 结论 逻辑回归(如语音识别)和线性回归(如语音增强)有很大不同，逻辑回归只需在所有可能中找到最近似结果，而线性回归需要充分拟合期望的数据，所以基于回归深度神经网络的语音增强训练更为困难。泛化能力是深度神经网络训练的重要课题，基于现有的框架，本文在预训练阶段引入丢弃法和稀疏约束，使模型结构训练一致，减少调优阶段资源消耗，同时又能提高网络模型的泛化能力，防止过拟合。另外采用网络压缩算法减少深度神经网络存储开销，通过后处理谱减法去除稳态噪声。从实验结果可以看出，改进的回归深度神经网络模型在低信噪比情况下能够取得更好的效果。本文提出的基于稀疏回归的深度神经网络语音增强算法，主要不足之处是对高信噪比的带噪语音信号增强效果不佳，学习训练时间较长。下一步将深入研究语音增强效果更好、训练计算开销小的预训练和调优训练算法。
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user: 摘 要 成功的接发球对网球比赛至关重要，近年来网球运动员接发球研究备受关注。眼动研究可以有效地反映运动员接发球中视觉信息的利用情况。本文主要对眼动的概念、测量及网球运动员接发球眼动的国内研究进行综述，并总结了以往研究的不足和未来研究的建议。 关键词 :网球，接发球，眼动，述评 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 眼球运动(以下称眼动)的研究一直被认为是视觉信息加工研究中最有效的手段 [ 1 ] 。眼动研究可以有效地反映运动员视觉信息的利用情况，包括关注什么信息，采用何种策略等。运动员在接发球过程中，从对手的发球和回球动作中判断出来球的特点是很重要的一项工作，通常来说要从对方的站位、引拍甚至是挥拍击球的动作中判断来球 [ 2 ] ，尽可能快地搜索有关球的方向、速度、落点和弹跳等有效信息源进行预判。因此，如何快速将注意指向对手身体的关键部位，在大量的干扰信息中辨别出对手的战术意图，这便涉及到其眼动的状况。下面主要从眼动的概念、测量及其在网球接发球中的相关研究进行综述，并提出未来研究的建议。
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user: 2. 眼动的概念 眼动(eye movement)主要是指眼球运动，它与人体的肌肉运动一样是一种反射活动，又被称为主动性眼动 [ 3 ] 。人们在现实生活中，“想看什么”或是“看到了什么”，他们的眼睛就会在视觉信息的加工过程中进行选择性注视。就是说，当我们为了满足自身或者适应周围复杂多变的环境时，眼动会进行选择性注意，即眼动选择一些与活动目的紧密相关的有效信息进行注视，这样就减少了对无关信息的关注，这就是眼动对信息的“觉察性”或“觉知性”。一般说来，眼动有三种基本方式：注视、跳动和平滑跟踪运动 [ 4 ] 。
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user: 3. 眼动的测量 随着眼动技术的不断发展，对眼动的测量，先后经历了观察法、机械记录法、光学记录法、电流记录法、电磁感应法等，这些方法都是当时的科研人员经过深思熟虑研制出来的，他们为眼动研究走向科学化之路，提供了便利。近年来，利用角膜反光法(角膜反光法是根据角膜能够反射落在它表面上的光进而发明的。当眼球运动时，光是以变化的角度射到眼角膜上，从而得到不同方向的反光 [ 5 ] )研发设计了很多新型的眼动仪，如R6型和H6型单目眼动系统、6000型系列眼动仪、Eyelink II型头盔式眼动仪、iView X系列眼动仪等，眼动仪的问世，对人们更好地记录眼动、研究人的心理活动规律提供了帮助。就目前国内外相关研究的资料看，体育运动领域借助眼动仪进行的研究主要涉及的项目包括篮球、足球、排球、体操、乒乓球、自行车、国际象棋等十余种运动项目。在近年利用眼动仪进行的研究中，学者们常用的眼动指标主要有：眼动轨迹图、眼动时间、眼动的方向和距离以及瞳孔大小与眨眼等，眼动仪使得收集的眼动指标更为精准，研究更为科学。目前的研究发展趋势是综合各项指标的特征进行评定，将眼动特征的外部观测指标和快速反应情境中的内部决策特点进行结合，来综合探讨体育运动中认知加工的视觉搜索模式 [ 6 ] 。
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user: 4. 网球运动员接发球的眼动研究 根据以往文献，学者们主要从网球运动员接发球的时空特征以及视觉搜索策略方面进行了相关研究。 王小春 [ 7 ] 结合时间和空间遮蔽技术，运用眼动记录法，对高水平网球运动员的一般时间和空间知觉过程，以及时间和空间受限制条件下的专业情境预测过程进行研究，发现网球专家对时间序列情境知觉灵敏，能够把握刺激呈现中的关键技术和关键时间点。赵用强 [ 8 ] 和袁向跃 [ 5 ] 研究不同水平网球运动员在网球接发球特征中发现高水平被试特定兴趣区的注视次数、注视时间更少，较高水平的运动员比低水平运动员的注视更为集中，能够将注视点集中到他们认为更有价值、更能做出正确预判的有效区域中去。金鹏 [ 9 ] 发现高水平网球选手对关键兴趣区域的总注视持续时间最长。 王小春 [ 7 ] 发现网球专家在接发球时的信息加工采用自上而下的方式。赵用强 [ 8 ] 和袁向跃 [ 5 ] 的研究发现，高水平被试的注视区域范围更小，更加经济。张怡 [ 10 ] 的研究认为，在判断落点的环节，网球专家选手具备经济有效的视觉搜索和空间感知能力，能根据特定任务提取与运动情境相关的知觉信息，表现出信息加工节省化、心理运算高效化特点决策模式，这种认知与决策优势源于其丰富的训练比赛经验的积累与整合，也是专家选手预判绩效高的主要原因。金鹏 [ 9 ] 等人记录被试在多拍回合中判断击球线路和落点时的视觉搜索特征，其结果显示，不同水平网球选手的视觉搜索策略存在差异，在判断线路和落点的过程中，对手下肢运动趋势是高水平网球选手关注的重点区域，且高水平网球选手注视点较稳定，视觉搜索策略能随任务目标的不同快速变化。
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user: 5. 以往研究不足及建议 以往研究存在的不足是：已有关于网球接发球眼动的研究，没有从网球接发球各个阶段(整个发球过程共分为6个阶段 [ 5 ] ：1) 准备站位阶段；2) 抛球阶段；3) 过渡阶段；4) 向后挥拍阶段；5) 向前挥拍击球阶段；6) 随动阶段)的角度来总结眼动特征及规律。另外，在实验过程中没有明确发球的类型，进而无法得出接发不同类型的发球时运动员的眼动规律。如王小春 [ 7 ] 和袁向跃 [ 5 ] 的研究，他们对不同的素材(发球的角度和类型)进行选取编辑，但因实验的目的和实验方法的影响，把不同类型的发球放在同一程序里进行无序的呈现，这就直接导致无法得出接发不同类型的发球时运动员的眼动特征及规律。 因此，对未来研究的建议是：1) 细化网球运动员接发球各阶段眼动特征的差异研究。2) 深入研究运动员接发不同类型的发球(如平击发球、切削发球、上旋发球)时的眼动特征和规律。3) 在研究方法上，已有的研究主要采用眼动仪来研究网球运动员的眼动特征，研究方法较为单一，今后可采用多种研究方法结合，不仅重视对被试客观的测量，也要重视被试主观的报告，如可结合对运动员的访谈，使研究结果更为真实可信。
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user: 摘 要 通过对钢管混凝土圆柱保护层的计算分析及特点介绍，得出符合设计要求的防火保护层厚度。根据现场实际情况，优化施工工序，总结出符合实际的施工工艺。不但保证设计的防火要求，同时在施工过程中对关键工序进行控制。使得该施工技术可以在类似工程中推广应用。 关键词 :钢管砼柱，保护层，计算分析，施工技术 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 随着生活水平的提高和建筑业的快速发展，城市综合体和超高层建筑应运而生。在这个过程中推出了第五种结构类型，即全新的钢一混凝土组合结构(Concrete-Filled Steel Tube)类型。钢管混凝土大截面圆柱外挂网抹浆保护层能有效地保护好这种大截面钢管柱，使其发挥更好的力学性能和优势，克服了防火涂料等其他外保护层造价高、施工复杂、维护费用高、不环保等缺陷。同时它也是一种新颖的设计理念和更加环保的施工工艺。 广州市珠江新城F2-4地块是集商业、办公、高级公寓、五星级酒店于一身的多功能综合性大型公共建筑，最高楼层达49层280米。通过对本项目超高层钢管混凝土大截面圆柱外挂网抹浆保护层施工，总结形成了超高层钢管混凝土大截面圆柱外挂网抹浆保护层施工工艺。实践证明此保护层主要起到防火作用，另具有施工快捷、方便、降低成本、节能环保、防腐、防锈、后期维护费用低、便于装修第一时间插入、节省工期等优点。因此此施工工艺将会在超高层和大型城市综合体建筑圆柱中得到广泛应用。
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user: 2. 钢管混凝土圆柱保护层设计分析 2.1. 钢结构保护层的抗火一般验算 钢结构构件抗火设计以火灾高温下钢结构的承载力极限状态为基础，根据概率极限状态设计法的原则进行设计。 钢结构构件抗火设计，可采用承载力法或临界温度法。 临界温度法可按偶然设计状况的作用效应组合进行钢结构抗火验算时。根据构件和荷载类型，计算构件的临界温度 。当保护材料为膨胀型时，保护层厚度可按试验方法确定。因为砂浆为非膨胀型保护材料，可按下述方法计算所需防火被覆厚度：由构件的临界温度 、耐火极限(标准升温时间 或等效曝火时间 )按查表确定构件单位长度综合传热系数 [ 1 ] ； 由下式计算保护层厚度： 当 或不便确定时，可偏于安全地按下式计算保护层厚度： 式中 ——钢构件单位长度综合传热系数[W/(m 3 ·℃)] ——钢材的比热容 ——钢材的密度 ——构件单位长度的受火表面积(m 2 /m)； ——构件单位长度的体积(m 3 /m)； ——保护材料的比热容[ ]； ——保护材料密度( )； ——保护材料厚度(m)； ——保护材料500℃时的热传导系数或等效热传导系数[W/(m 3 ∙℃)]； ——构件单位长度防火保护材料的内表面积(m 2 /m)。 承载力法进行抗火设计验算：首先设定防火被覆厚度。其次按有关条文计算构件在要求的耐火极限下的内部温度。并确定高温下钢材的参数及计算构件在外荷载和温度作用下的内力。然后按规定进行结构分析(含温度效应分析)，并进行作用效应组合。最后根据构件和所受荷载的类型，按有关条文进行构件抗火承载力极限状态验算。当设定的防火被覆厚度不合适时(过小或过大)，可调整防火被覆厚度，重复上述步骤。 2.2. 钢管混凝土圆柱保护层设计分析 当圆形截面钢管混凝土柱保护层采用金属网抹普通水泥砂浆时，其厚度可按《建筑钢结构防火技术规范》中表8.1.3确定 [ 1 ] 。选取规范表中直径1200 mm进行查询，如下表1：圆形截面钢管混凝土柱金属网抹灰保护层厚度所示。 根据混凝土结构设计规范对框架结构各层计算长度 [ 2 ] 取值可按下表2进行取值： 根据广州市珠江新城F2-4地块项目设计图纸钢管柱从首层开始布置，可计算其最不利状态为首层架空层。本建筑的第2层计算长度为最大值，即 = 1.25 × 11.4 = 14.25米。根据 计算公式可求得 ，查上表得钢管柱保护层厚度为45 mm，为增加其防火的安全系数我们取大一级别的保护层厚度，即选取70 mm的金属网抹普通水泥砂浆保护层。 2.3. 设计对施工的要求 设计要求普通水泥砂浆强度等级为M7.5，其中水泥强度等级为42.5R。施工配合比为:水泥:混合材料:砂:水 = 1:0.35:4.46:0.88；选用外加剂为高效增稠保水剂，掺量为0.12%。相关技术参数如下表3所示。 设计要求的70 mm厚的挂网抹浆保护层在施工中会面临保护层厚度厚、圆弧面不易控制、易出现常规抹灰中的裂缝、空鼓等质量问题，不利于保护层的施工。需要施工单位根据现场实际情况，在满足结构设设计要求的同时，保证施工质量。严格按照《建筑装饰装修工程质量验收规范》等相关规范进行现场验收，保证结构防火要求，使建筑结构能更好的发挥其承载力 [ 3 ] 。
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user: 3. 工艺流程及施工要点 3.1. 工艺流程 施工钱准备→焊接固定钉→挂第一道钢丝网→验收→甩面浆→分层抹灰→挂第二道钢丝网→验收→做灰饼→分层抹灰→压光成型→验收→养护及成品保护。 Table 1 Circular steel tube concrete column metal lath and plaster protective layer thickness (mm 圆形截面直径(mm) 耐火极限(h) 保护层厚度di (mm) λ = 20 λ = 40 λ = 60 λ = 80 1200 1.0 13 22 34 48 1.5 17 29 45 64 2.0 20 34 54 76 2.5 24 40 63 88 3.0 27 45 71 99 表1. 圆形截面钢管混凝土柱金属网抹灰保护层厚度(mm) 注： ，其中L为柱的计算长度，D为柱截面直径。 Table 2 Calculating length of each column of frame structure (mm 楼盖类型 柱的类别 现浇楼盖 底层柱 其余各层柱 装配式楼盖 底层柱 其余各层柱 表2. 框架结构各层柱的计算长度(mm) 注：表中H为底层柱从基础顶面到一层楼盖的高度；对于其余各层柱为上下两层楼盖面之间的高度。 Table 3 Technical parameters of M7.5 cement morta 产品名称 强度等级 28 d轻度(Mpa) 凝结时间(h) 保水性(%) 密度(kg/m 3 ) 普通砌筑砂浆(DM) M7.5 标准要求 ≥7.5 3-8 ≥88 ≥1800 实验结果 9.0 5.35 93 1910 表3. M7.5成品水泥砂浆相关技术参数 钢管柱表面点焊固定钉，挂双层钢丝网片。钢管混凝土圆柱保护层剖面示意图如下图1所示。 3.2. 施工要点 (1) 施工先的准备工作： 钢管混凝土大截面圆柱外挂网抹浆保护层施工，涉及到土建施工队、钢结构施工队、钢结构第三方检测单位及外架专业等各工种之间交叉作业，所以对各工种、班组之间的沟通和协调工作要求较高。材料准备中包括钢管柱圆弧模具和吊线用的工具还有需要主材强度等级为M7.5的砂浆和符合要求的钢丝网。 在工人进场后，项目部对施工工人进行施工方案和施工技术的交底。检测工作包括钢管柱对接焊缝的超声波探伤检测和钢管柱混凝土的超声波密实度性能检测，在钢管柱基面清理之前要做好检测工作。为保证砂浆与钢管柱外表面粘结良好，需对基面进行清理。清理时应以除锈机对钢管柱表面进行除锈，以表面无锈蚀为宜。清理过程中严禁用水冲洗。 (2) 焊接固定钉 相关准备工作完成以后就可以在钢管柱表面进行固定钉的焊接工作。固定钉规格为A10@600*600 (L = 60 mm)，应以砂轮世割机进行切割，保证与钢焊接端部平整。钢管柱均为圆钢管柱，则固定钉竖向间距为600 (在柱头或柱脚，不足600者需设一道)。固定钉应尽量均匀，呈梅花型布置。 根据现场实际情况我们自制了一个三角铁架用于选择固定钉位置的，利于高效、保质的完成固定钉的焊接工作。三角铁架焊接时的应用如下图2所示。 (3) 挂第一道钢丝网及验收 固定钉焊接好后，挂第一道密目式钢丝网。钢丝网规格为A1.6@20 × 20 mm，钢丝网须拉直、压紧，并与固定钉绑扎固定。钢丝网水平搭接区长度为300，然后根据挂网要求进行检查 [ 4 ] 。钢管柱保护层平面挂网搭接示意图如下图3所示。 钢管柱保护层挂好第一道钢丝网如图4所示。 图1. 钢管柱保护层剖面示意图 图2. 三角铁架焊接时的应用 图3. 钢管柱保护层平面挂网搭接示意图 图4. 挂第一道钢丝网 (4) 甩面浆 按照相关要求挂好第一道钢丝网后，进行甩底层砂浆。底层砂浆要求水灰比为1:2的水泥浆，提高抹灰砂浆与柱体的粘结力。 甩浆时用笤帚沾水泥浆甩至柱体上，甩出的毛刺在0.5 cm左右。注意甩浆时的技巧，保证毛刺的高度符合要求。甩浆完了之后，注意润水养护。 (5) 分层抹灰 分层抹砂浆至50厚，砂浆采用M7.5普通成品砂浆。砂浆应分3~4层抹上，每层厚度不得超过15 mm。一层砂浆抹完后，需待其流淌性减小后方可抹下一层，以免砂浆滑落。 (6) 挂第二道钢丝网及验收 当抹灰抹到50 mm左右，即大概离固定钉端部10 mm时开始挂第二道钢丝网片。钢丝网规格为A2.0@25 × 25 mm，钢丝网须拉直、压紧，并与固定钉绑扎固定，然后根据挂网要求进行检查。 (7) 做灰饼并分层抹灰 第二道钢丝网挂好检查完以后开始做灰饼。灰饼根据自制的半圆弧模具从下往上做灰饼。因为要求的抹灰厚度为70 mm，而自制的固定钉为60 mm，做灰饼可以更好的保证抹灰的厚度及质量。灰饼先做下面的，然后用吊线引到柱子上部。制作灰饼图如下图5所示。 分层抹砂浆至70厚，砂浆采用M7.5普通成品砂浆。应分1~2层抹砂浆20厚。一层砂浆抹完后，需待其流淌性减小后方可抹下一层，以免砂浆滑落。最面层砂浆抹完后，应用抹灰刀修整，达到面层呈圆形、无棱角、无缺陷。 (8) 压光成型、验收及最后成品保护 当砂浆抹至规定的厚度时需要用我们自制的模具进行检查。最后用铝搓(铝合金刮尺)进行压光、收光。压光成型以后根据要求进行检查，保证施工质量。 钢管混凝土大截面圆柱外挂网抹浆保护层施工的养护需喷雾养护7天，喷水养护在水泥砂浆初凝后进行。保持抹灰面的湿润，以防抹灰层干缩裂缝导致开裂和空鼓。钢管柱保护层养护如下图6所示。 3.3. 质量控制点 钢管混凝土大截面圆柱外挂网抹浆保护层质量控制要点如下： (1) 钢管混凝土圆柱保护层的检验批按下列规定划分：每一层划分为一个检验批。每个检验批应抽查 图5. 钢管柱保护层制作灰饼图 图6. 钢管柱保护层养护(保持湿润) 钢管柱根数的10%，并不得少于3根； (2) 抹灰工程应分层进行。因为抹灰厚度大于35 mm，所以要采取加强措施。根据设计要求加双层不同规格的钢丝网，钢丝网要求拉直、压紧，钢丝网的搭接长度不得小于300 mm。 (3) 抹灰前钢管柱基层表面的尘土、锈迹、污垢等应清除干净，并应严禁洒水。抹灰层与钢管柱基层之间及各抹灰层之间必须粘结牢固，抹灰层应无脱层、空鼓，面层应无爆灰和裂缝。需用小锤轻击检查 [ 5 ] 。 (4) 防止完成面呈椭圆、出现棱角、缺陷：抹砂浆时，注意分层厚度均匀，抹完一圈后方可抹下一层。 在施工过程中用自制的圆弧模具进行过程控制和检查如下图7所示。 (5) 根据《建筑装饰装修工程质量验收规范》中对抹灰的要求 [ 4 ] ，自制钢管柱抹灰立面、弧面等部位允许偏差表。见下表4所示。
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user: 4. 结语 随着国内建筑行业迅速发展，设计师对钢管柱结构运用越来越多。本文对钢管柱挂网抹灰的厚度进行简单的受力计算并对相应的施工工艺做了简要的总结。钢管混凝土圆柱保护层以其独特的优点：施工快捷、方便、节能环保、防火性能好、便于后期精装修等，满足人们对施工及时间要求。同时具有降低 图7. 过程中自制圆弧模具检查控制 Table 4 Column plastering allowable deviation inspection tabl 项次 项目 允许偏差(mm) 检验方法 圆柱 1 立面垂直 20 用2 m托线板检查 2 总高垂直度 H/1000 ≤ 50 挂吊线及尺量检查 3 弧形表面精确度 20 用1/4园周样板和楔形塞尺检查 4 柱群纵横向顺直 30 拉通线和尺量检查 5 成型厚度检查 5 周长法 表4. 钢管柱抹灰允许偏差检查表 成本、日后钢管柱保护层维护费用低等优点，将在日后城市综合体及超高层钢管柱结构中得到广泛应用。防火性能好，具有极大的市场潜力，创造了较好的经济效益。因此可以在类似工程施工中推广应用。
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user: 推动粮食物流发展，提升粮食流通效率
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user: 摘 要 本文通过对粮食储备库及码头基本功能及粮食物流的研究，以上海外高桥粮食储备库及码头项目为例，探讨了如何推动我国粮食物流发展，提升粮食流通效率的具体理论方法与实施措施，力图提升现有库区运营中转能力。 关键词 :粮食物流，流通效率，粮食储备，上海外高桥 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. 我国粮食物流与流通效率问题 对于我国这样一个拥有13亿人口的发展中国家，粮食安全始终是一个重要的并且不可被忽视的战略问题。在全国范围内大力推动粮食第三方物流，有利于提高粮食物流效率，减少粮食物流成本，促进我国粮食战略安全。在现阶段，我国粮食物流量巨大，粮食流通网络不健全的问题十分突出，这一现状应在未来粮食行业发展中加以重视并解决 [ 1 ] 。 基于农作物的生长特点和我国耕地分布不均的现状，河南、吉林、黑龙江等13个粮食主要产区贡献了我国商品粮供给的80%以上。在2000年左右，每年我国粮食总流量高达1.7亿吨，在2015年将预计增加到2.8亿吨，在这其中，跨省粮食流通量将达到1.4亿吨。我国拥有如此巨大的粮食中转量，但是粮食物流网络并不健全，仓储设施主要集中在粮食主产区，粮食运送方式单一，粮食仓储与物流技术较为落后，“四散”(散装、散运、散卸、散储)的流通技术能力还不成熟。 其次，我国粮食物流成本占比过高，据测算，我国粮食物流企业平均成本高于国外同行约10%以上，这样高昂的价格使得我国的粮食物流企业很难在国际市场上与其他国家共同竞争。据查，国内粮食从生产区运到销售区的流通费用，占到粮食销售价格的30%~35%，而国外则是20%~25%。同时我国粮食物流环节中抛洒、碾碎等造成的数量损失占流通量的5%~7%，一年损失粮食达850~1190万吨。 综上所述，我国未来要建设多个机械化、自动化的大型粮食物流节点，创建节能、降耗、低成本的粮食物流园区，所有物流设施的建设都在朝着这个趋势发展。 为了保证粮食的使用价值，需要采取低温、烘干、降低水分、除虫、除杂等一系列技术措施。而应在粮食运输等环节，采用大规模、专业化、少批次等措施，尽可能的减少运输过程中所产生的抛洒、碾碎等浪费现象的出现。 上海外高桥粮食储备库及码头项目(以下简称“外高桥粮储项目”)，项目本身就是一个区域性的重要粮食物流节点，但是由于原先规划的一些设施没有完全投产运行，导致园区设施无法充分运转造成经济收益不佳。本着“推动粮食物流发展，提升粮食流通效率”这一基本原则，我们通过对库区现有规划结构做出局部调整，力图提升现有库区运营中转能力。 图1. 上海外高桥粮食储备库及码头设施总体布局
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user: 2. 项目简介 2.1. 上海外高桥区位优势 上海外高桥粮食储备库及码头设施(图1)地处上海市浦东新区外高桥五号，沟地区沪崇苏越江隧道工程下游、规划赵家沟出口长江南侧，西侧为远东大道，与待建的浦东铁路北线相距约100米，距离上海市中心约22公里，距离吴淞口约20公里，距离长江出海口约25公里。这里是连接国内运河与海运的重要港口，拥有上海及长江流域庞大的粮食消费腹地，拥有庞大的粮食消费能力，也是北粮南运和进出口粮食中转的重要节点之一 [ 2 ] 。 外高桥粮储项目中，在交通设施方面，它拥有全面无缝连接的运输系统，集海港码头、内河码头、铁路、公路于四位一体，可以发挥最大的货物中转能力；在仓储能力方面，包括中转库、储备库、油库等基础设施，设备十分齐全；在加工设施方面，油脂、面粉、大米加工厂，是一个各个方面都比较完整的粮食园区。此外，外高桥项目在信息化、自动化程度上也非常高，是目前国内非常先进的粮食物流企业。 此外，上海市外高桥保税区的设立也给外高桥粮储项目带来了新的机遇，除了做粮食以外还可以为自贸区做其他商品的中转储备。 2.2. 库区改良策略的意义 本次针对库区功能提升提出的改良策略意义重大，对上海外高桥保税区的地位提升可以起到非常多的作用。 首先，可以为国家的粮食物流系统做出重大贡献，从国家的粮食物流形势来看，这里应该是一个重要的粮食物流节点，应尽快的发挥区域重要节点的作用。但是现在外高桥粮储项目还没有起到重要节点的作用，在全国的粮食物流布局中，重要性还不够突显，所以应该完善设施，提高运营能力，融入全国粮食物流网络系统，进一步丰富和完善我国粮食物流节点的战略布局，充分在降低粮食物流环节中所产生的成本。 其次，这个项目的提升可以为上海良友集团的发展做出贡献。业主单位要做大做强，完成国家制定的粮食储备指标，平抑上海市粮食市场，就需要有一个龙头库来中转接卸粮食。上海地区同时也是一个粮食大销区，外高桥粮储项目中转节点的建设，形成一个低成本高效益的仓库码头设施，可以给上海市粮食市场的保障供给起到重要的作用。 因此，外高桥粮储项目的功能提升完成以后，对企业的发展能够做出重要的贡献。
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user: 3. 提升方案分析 3.1. 方案设计原则 业主单位希望外高桥项目成为一个百年的企业，在上海乃至全国粮食物流系统中发挥越来越重要的作用。因此，设计单位力图把它规划设计的功能更完整，更能够适应市场，能够增加更多的效益。建议业主单位增加粮食仓容，提升码头功能，增加仓储的多功能性，力求在本次局部的功能建设能够提升整个粮食物流园区的活力，带动整个园区达到自给自足的良性循环。功能提升方案设计是在充分利用现有空地和原有的设施，结合未来铁路和内河运输建成投入运营以后的整体情况来进行分析提出的。 在方案设计的原则中，本次考虑提升的内容有三个方面：第一是改造码头，增加码头的品种和能力，包括增加集装箱、件杂货等的发放能力等；第二是增加筒仓，增加筒仓主要是增加散粮的中转能力；第三是增加楼房仓，增加楼房仓可以加大仓储面积，利用楼房仓的仓型特征来进行多功能、多类型的仓储。 本次物流提升改造的内容有以下问题暂不涉及：第一，油罐的容量和油脂方面的中转问题在本次规划调整暂时不做考虑。计划将油罐等设施集中放置在二期用地以内；第二，没有考虑粮食加工能力的提升。由于加工产能、加工品种、加工盈利等方面需要根据具体情况来调整。在本次提升功能中，楼房仓和筒库作为加工厂的原料仓和成品库，同时利用加工厂完成仓储设施的轮换作业，则能大大降低物流及其他成本，可以提高产品的市场竞争力。 此次库区功能提升主要针对的是这部分没有建成的区域，通过库区功能的提升，可以带动已建成区域的发展，使整个库区形成高效完整的有机整体。 3.2. 方案一介绍 方案一(图2)的特点：第一，增加了码头的宽度和引桥的宽度，这主要是提升码头的功能，使码头的能力更加完整，增加码头接散粮、集装箱、杂货的能力；第二，在原有筒仓的一侧增加与原有筒仓一样的一组筒仓，总仓容大约16万吨，可以增加整个项目散粮的中转能力，第三，将原有铁路线两旁的站台仓改造建设为楼房仓，可以增加50万吨的储备仓容。在铁路线还没有建设的时候实施，不会影响未来铁路线的建设；第四，考虑在主引桥和副引桥之间进行打桩补建，把这块水域的面积变成承台，通过承台的建设变成水面上的一个堆场，可以进行货物的堆放，增加码头中转的多样性。以上四项内容，包括码头改造，增加筒仓和建设楼房仓(不计算承台部分)大概的总投资估算需要9.5亿元。如果新增的设施投产使用所带来经济效益(不含原有经济效益测算)，每年新增收入应在1亿元左右。 3.3. 方案二介绍 方案二(图3)的特点，第一，仍然是增加码头的宽度和引桥的宽度。这两个宽度的增加同样是为了提升码头的功能，使码头的能力更加完整，增加码头接散粮，集装箱，件杂货的能力；第二，将原有站台仓改造为楼房仓。与方案一的区别是不再增加立筒仓，楼房仓的外围尺寸跟站台仓一样，可以提供仓储面积36万平方米，原设计站台仓面积为4.5万平方米，提升后面积增加31.5万平米。这两项总投资预计为14.9亿元，预计收入为1.52亿元。之所以投资增加，是因楼房仓建为六层后，建筑面积增加所致。 该方案将楼房仓建设为六层后，把铁路专用线也纳入在其内，六层包括地下一层，地上五层，其中地下一层可作为低温仓，一层为准低温仓。此外，还可停放小型汽车约3000辆。同时，本方案中的楼房仓与方案一中的楼房仓，位置可以互换。这寸土寸金的上海外高桥保税区，能够充分提高土地的利用效率，这也是之所以把站台仓改造成为楼房仓的主要原因之一。在条件允许的前提下，尽可能的增大库区容积率，提高土地利用效率，为将来可能出现的各种情况，创造良好的设施基础。 3.4. 方案差异与比选优化 方案一和方案二最大的区别在于侧重点不同。方案一侧重于粮食“中转”能力，但也同时保证了必须的粮食仓储能力；方案二侧重于粮食“仓储”能力，在有限的土地上提供最多的粮食仓储面积。就储存品种来说，只建楼房仓的方案则更灵活一些，它庞大的仓储面积，为多种经营的提供了更多的可能性。比如可以用来储存各种食品、饮料、件杂货等。就提升散粮的“中转速度”而言，方案一则更加具有优势。 图2. 方案一 图3. 方案二 同时，设计单位还考虑了很多其他比选方案。例如码头的比选方案中，其中一种码头方案，将码头面沿垂直方向，向上延伸，这样的好处是使得轮船搬运作业方便，但它则突破了原有规划的暗线，报批手续会比较繁琐复杂。另一种码头方案，将码头面沿水平方向，向内延展，此种设计的优势是不需要报批就可以建设，不利之处在于，轮船在港池内作业相对困难，大型船舶需要渡轮牵引托运。 在筒仓的布置中，我们也考虑了若干种可能性方案。比较有代表性的比如：第一种方案，将方案一的三排筒仓改为两排，可以腾出一部分空间加宽楼房仓的面积；第二种方案，将筒仓与楼房仓贴临建设，优势就是不会破坏原有道路和管网系统，同时也满足了筒仓与楼房仓的功能；第三种方案，原来的楼房仓和筒仓的尺寸都不动，只是在原有筒仓的左右各加一排筒仓，这样尽可能的减少平面的改动；第四种方案，最大限度的利用所有的空地，也是在保证原来的楼房仓和筒仓的尺寸都不动的前提下，在筒仓一侧增加一排，另一侧增加两排筒仓。这就将所有的空地都利用起来，使整个库区的仓容最大化，但场地内会显得比较拥挤。 对于楼房仓，设计单位也进行了不同方案的比选。把铁路专用线包在楼房仓内部，只有层数的区别，而这两种方案将铁路专用线独立出来，这样可以使铁路专用线将来建设的灵活性就更大一些，包括两侧都建楼房仓，和保留一侧的站台仓，只在另一侧建设楼房仓两种形式，第一种方式土地利用率更高，当然投资更高，但未来使用中灵活性的更大，储存物品更多；第二种方式可以使筒库与楼房仓之间没那么拥挤，空间感受更好一些，但土地利用率不高，投资也相对较少。 同时在设计楼房仓方案的时候也力图解决楼房仓进出仓困难的问题。在垂直运输的基础上增设坡道，将汽车开到楼房仓内部，这样可以使普通件杂货的中转更为便捷，也使仓库可以更加灵活的储存各种物品。在坡道的设置上可以选用集中盘旋式或是直线盘旋式。 在楼房仓的进出粮方式中，进仓的时候，我们尽量利用原有的输送设施，增设转接口，将散粮通过仓顶的皮带机送至溜管，每层的适当位置均设有直通本层的溜管，然后通过平仓机将粮食铺平。出仓的时候，可以在楼房仓外侧的走廊里设出粮口，通过溜管直接溜送到下面装车或者进行其他作业。平仓机可以将粮食推到出粮口，进出粮全过程均为机械自动化作业，充分提高了进出粮速度与效率。
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user: 4. 结语 通过我们的改进设计提案，第一，可以增加散粮的中转能力160万吨，增加码头集装箱的作业功能；第二，可以增加件杂货的作业功能，整体提升了库区码头的功能；第三，增加了整个粮食的储备仓容，可以装散粮的储备仓容是50万吨，同时也可以装载其它品种的物品，比如包粮或其他的件杂货甚至用于停放小型汽车。此外，可以增加低温储存的功能，可以将楼房仓的部分作为低温仓，无论是存放粮食还是水果饮料等需要低温保存的东西都可以储存。按此估算下来，预计每年可新增加的效益在人民币1至1.5亿元左右。 随着我国人口增长，居民生活水平的不断提高，城市化进程加速，未来粮食进出口量以及品种调剂量将会继续上升，而上海外高桥粮食储备库及码头项目则有利于缓解长江流域航线运力紧张的矛盾，促进长江流域和沿海粮食“四散”流通的发展。上海良友集团也力图将外高桥粮食储备库建设成为现代化的粮食物流中心，为长江三角洲地区、为沿江、沿海以及全国粮食物流业的发展、为亚太地区和国际粮食物流业提供优质服务。
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user: 摘 要 转化方法是数学方法论中的基本方法之一，本文通过从转化的方向着手，探讨转化方法在高等代数中的具体应用。学生在学习高等代数知识的同时要有意识地培养转化的思想。 关键词 :转化方法，转化三要素，转化方向 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 数学方法论中的转化思想是指把需要解决的问题通过某种转化过程，归结到一类已经能解决或者比较容易解决的问题中，最终获得问题的解答的一种思想方法 [ 1 ] 。转化的方法是指实现由所需要解决的问题向已经解决的或较易解决的问题的手段。每实现一次转化，都涉及到转化的对象、转化的方向和实现转化的方法 [ 2 ] 。我们把转化对象、方向、实现方法称之为转化的三要素。转化的对象是指变形的成分，在高等代数中一般有：将“未知”化为“已知”，一个关系转化为另一个关系，一个量转化为另一个量，一种运算转化为另一种运算等。转化的方向是指变形的目标 [ 3 ] ，一般有以下几种：化繁为简、化抽象为具体、化难为易、化综合为单一、化未知为已知等。实现转化的方法是指由所需要解决的问题向已经解决的或较易解决的问题转化的手段 [ 4 ] ，它包含特殊化法、一般化法、恒等变形法、分割法、添减法等。
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user: 2. 化繁为简 化繁为简是转化方法的基本方向之一，即就是将复杂的问题通过一些转化手段转化成较为简单的问题，先解决简单的问题然后再进行反演，再最后得到原问题的解。 在高等代数中，化繁为简应用十分广泛，例如，在线性方程与二次型中，将繁杂的解题过程，转化成较为简单的矩阵计算。 例1.1解下列方程组 (1) 解设线性方程组(1)的增广矩阵为 ，则 对 进行初等变换有： 因为秩 秩 ， 故原方程组(1)无解。 分析本题的线性方程组中有四个未知数的线性方程 ，解这四个方程时，每 一步都有重复的未知数 ，这就使得解题过程十分繁杂，而我们知道在解方程过程中，实际上是系数在变化，那么就可以通过线性方程组与矩阵的联系，其转化成较简单的增广矩阵 ，再对增广矩阵 进行化简，这样解的过程就变得较为简单了。 例1.2化下列二次型为标准形： 解 写出二次型的系数矩阵 ，就将繁杂的二次型问题化为较为简单的矩阵问题。 ， 然后对 进行简化 根据矩阵 ，设出过渡量 令 从而得到二次型的标准形为： 。 分析上式的二次型若用配方法则过程由于要重复的写 ，而 又是不变的，所以解题过程就相当繁杂，我们可以将繁杂的部分去掉，只考虑简单的系数，即将 转化成矩阵 进行，所求出的 就是标准形的系数矩阵。
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user: 3. 化抽象为具体 在高等代数中，抽象的概念让我们难以理解，同样，在解题中抽象的题目也让我们无从下手，这就需要我们运用转化的方法将抽象的问题化为具体的问题，通过求解具体的问题，从而得到原问题的解。 例2.1 取什么值时，下列二次型是正定的 分析要证明二次型正定，可以通过定义将抽象的二次型正定转化成其对应矩阵正定，即将抽象的 转化成具体的对称矩阵 ，对矩阵进行求解化简。 解 二次型的矩阵为 由实二次型 是正定的充要条件为矩阵 的顺序主子式全大于零可知，当 的所有顺序主子式都大于0时，即 时，原二次型为正定矩阵的，联立得 解得 ，所以当 时，该二次型正定。 在线性变换中，转化方法用得比较多，而化抽象为具体的应用主要在证明一些变换的特征值或变换是否可逆中。 例2.2 设A是线性空间 上的可逆变换，证明：A的特征值一定不为零。 解析A 是可逆变换是抽象的，要直接找出它的特征值是十分困难的，而由变换与矩阵的联系，可将线性变换问题转化成矩阵问题求解，即将抽象的可逆变换A转化成具体的矩阵 ，通过求解 的特征多项式来确定 是否等于0，从而得到 的特征值，再反演成线性变换的特征值。 证明 设与可逆变换A对应的矩阵为 ，则矩阵 可逆， 的特征多项式 因为 可逆，故 ，又因为 的特征值就是 的全部根，这些根的积等于 ，故A的特征值一定不为零。 而同样，在欧几里得空间中，在证明两个欧式空间同构时，也常用到化抽象为具体，将抽象的同构问题转化成空间的维数问题，进而转化成两组向量秩的问题。 例2.3 设 为 维欧式空间 的两组向量，证明：若 ，则 与 同构。 分析 要证抽象的二维向量构成的空间 与 同构，只需证它们维数相等，等价于这两个向量组的秩相等，即将抽象的两组向量构成的空间 与 同构转化成具体的维数跟秩的相等。 证明 令 为 的一个极大线性无关组， 为其秩， ，则 ， 由于 ，推知 ， 进而 线性无关，因此维 ， 即维 维 ， 同理可证维 维 ， 所以 与 的维数相等，因此，它们同构。