DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 电力设备全寿命周期成本模型 电力设备全寿命周期成本模型表达式如式(1)所示 [ 4 ] 。 L C C = C I + C O + C M + C F + C D (1) 式中：C I 为初始投资成本(Investment costs)，元；C O 为运行成本(Operation costs)，元；C M 为维护成本(Maintenance costs)，元；C F 为故障成本(Failure costs)，元；C D 为退役处置成本(Disposal costs)，元。 2.1. 初始投资成本C I 电力设备初始投资成本C I 指在设备建设和调试期间内，在其正式投入运行以前，所付出的一次性的投资成本，主要包括设备购置费、土地购置费、安装调试费 [ 5 ] 。 采用工程法对各项费用进行估算，再逐项叠加，以此来求解设备的初始投资成本，如式(2)所示。 C I = ∑ C I n   ( n = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ) (2) 式中：C In 为第n个元件的投资成本，元；n为元件总个数，个。 2.2. 运行成本C O 运行成本C O 指设备运行期间所花费的所有费用之和，主要包括日常巡视费和损耗费。日常巡视费包括巡视人员的固定工资、巡视所需的设备费和材料费等。损耗费主要包括输电线路损耗费和变压器损耗费，前者包括电阻损耗费和电晕损耗费，后者包括空载损耗费和负载损耗费。 2.3. 维护成本C M 维护成本C M 主要包括日常维护成本和计划检修成本。对于可修复的设备，假设每次维修后，电力设备都能恢复到正常运行的故障水平，寿命分布的参数保持不变 [ 6 ] (图1)。 由于电力设备故障类型及其对应的维修费用是已知条件，所以设备的维护成本模型为： C M = T T a + T b × ∑ j = 1 q C M j × f j (3) 式中： T / ( T a + T b ) 为T时间内的维修次数，次；q为故障类型数，个；CM j 为第j种故障类型的维修成本，元；f j 为第j种故障类型的概率在所在故障类型中的比例。 2.4. 故障成本C F 故障成本C F 主要包括断电成本、修复成本和惩罚成本。断电成本指由供电量减少而造成的经济损失；修复成本指由断电到恢复供电所需的成本；惩罚成本指因断电给用户造成损失后需赔偿的成本。因此，年故障成本计算方法如式(4)所示。 C F = λ C R + W EENS ε + W E E N S r (4) 式中：λ为年平均故障数，个， λ = T / ( T a + T b ) ；C R 为故障平均修复成本，元/个；W EENS 为期望断供电量，kWh；ε为输电电价，元/kWh；r为产电比，元/kWh。因此，λC R 为修复成本；W EENS ε为断电成本；W EENS r为惩罚成本。 2.5. 退役处置成本C D 退役处置成本C D 主要包括设备全生命周期结束后所需的清理成本和残值。由于残值为收入，取负值。 图1. 可修复设备状态转化图 本文引入净残值算法进行计算。残值指设备预计生命周期结束后剩余的价值；净残值指剩余的价值(残值)减去清理成本后的价值。假设设备折旧年限为T年，净残值占原值a%，则退役处置成本如式(5)所示。 C D = − C I × α % (5) 2.6. 对LCC模型进行经济学修正 由于资金具有时间价值，同时受到通货膨胀的影响，因此有必要对输变电设备的全寿命周期成本模型进行经济学修正。资金的时间价值引入折现率进行修正，因此基于折现率和通货膨胀率的经济学修正方法，如式(6)。 C p = ∑ t = 1 n C t × ( 1 + R ) t ( 1 + r ) t (6) 式中：C p 为资金的现值，元；C t 为资金第t年的年值，元；n为折算年限，年；R为通货膨胀率；r为折现率。
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user: 3. 电力设备检修策略 根据电力设备的维修历史，其检修制度大致可分为三个阶段，即事故后维修、定期检修和状态维修 [ 7 ] 。 1) 事故后维修是指当电力设备发生故障或事故时进行的维修，这种检修制度以设备是否损坏为依据，属于被动式维修。 2) 定期检修(Time Based Maintenance， TBM)是指按照检修规程、以固定时间为基础的检修方式，属于预防性检修。但是由于其忽略了不同设备的现状(磨损、使用情况等)，可能导致维修过度或不足，对设备本身造成一定损伤。 3) 状态检修(Condition Based Maintenance， CBM)是指基于设备当前的状态，通过各种状态监测技术，识别故障的早期征兆，对故障部位、严重程度及发展趋势做出预判，从而确定各设备的最佳维修时间 [ 8 ] 。随着在线监测技术和故障诊断技术的不断发展，状态检修逐渐走向实用化，与定期检修相比，状态检修主要有以下几点 [ 9 ] ： 1) 状态检修可根据输变电设备的运行现状，通过综合分析来确定设备是否需要进行检修，何时进行检修，因此针对性更强。 2) 对于状态较好的设备，状态检修能延长维修周期，节省大量的人力、物力，避免不必要的浪费。 3) 对于状态较差的设备，状态检修能缩短检修周期，提高供电可靠性。 状态检修的基础是状态监测与故障诊断。其中，状态监测是状态特征量的收集过程，故障诊断是特征量收集后的分析判断过程 [ 10 ] 。目前，状态特征量的收集有以下主要途径：在线监测、离线试验、完善设备的档案。
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user: 4. 基于LCC模型的不同检修策略修正 4.1. 定期检修(TBM)策略 定期检修策略下，电力设备的初始投资成本、运行成本、故障成本和退役处置成本不受检修策略的影响，均保持原形不变。只有维护成本模型会发生相应的变化，如式(7)所示 [ 11 ] 。 C M TBM = T T a TBM + T bTBM × ∑ j = 1 q C M j × f j (7) 式中：TBM策略下设备平均寿命为T aTBM ；故障维修所需时间为T bTBM ； 1 / ( T aTBM + T bTBM ) 为平均故障率；q为故障类型数；CM j 为第j种故障类型的维修成本；f j 为第j种故障类型的概率在所在故障类型中的比例。 4.2. 状态检修(CBM)策略 在状态检修策略下，设备的初始投资成本、维护成本均受检修策略的影响。 1) 初始投资成本 为了实现电力设备的状态检修，需要在初始投资时购置相应的检修设备，包括：在线监测设备、故障诊断系统以及相关人员培训等。 2) 维护成本 在状态检修策略下，电力设备的维护成本与定期检修类似，具体参见4.1节。
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user: 5. 结论 本文以定期检修和状态维修为例，基于全寿命周期成本模型完善了不同的维修策略，得出如下结论： 1) 当前LCC模型中存在一些不足，如未考虑不同检修策略下模型的不同，同时经济学修正时应同时考虑折现率和通货膨胀率等。 2) 目前电力系统的检修策略主要为定期检修和状态维修相结合的方式。 3) 针对不同检修策略，建立其相应的LCC模型，能够在保证系统安全稳定运行的前提下，制定出合理的检修策略，实现经济性的目标。
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user: 摘 要 选择高分子材料壳聚糖为药物载体，戊二醛为交联剂，司班-80和硬脂酸镁为复合乳化剂，液体石蜡和真空泵油为混合油相，采用乳液-化学交联法制备了5-氟尿嘧啶/壳聚糖载药微球。考察了载药微球的微观形貌、尺寸和药物包封率等理化性能，并对微球的释药性能进行了研究评价。结果表明微球表面结构规整、均匀，壳聚糖与5-氟尿嘧啶之间存在着比较强的分子间作用力，粒径在400 nm左右，且分散性比较好，药物包封率可达87.6%。在pH = 7.4和pH = 1.2的缓冲溶液中都有较好的缓释效果，但pH值越低条件下的缓释效果越好。5-氟尿嘧啶与壳聚糖的质量投料比越小，微球的释药速率越快。 关键词 :5-氟尿嘧啶，壳聚糖，微球，缓释 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 随着人类生活水平逐步提高，生活节奏加快，癌症的发病率与日俱增。5-氟尿嘧啶(5-Fu)是一种广谱抗癌药物，因其治疗效果可靠而被广泛应用于临床，主要用于治疗消化道肿瘤，也常用于治疗肝癌、乳腺癌、卵巢癌、宫颈癌、膀胱癌等 [ 1 ] [ 2 ] 。但其毒性较大，代谢过程过快而使其应用受到了一定程度的限制。其对肿瘤细胞的选择性差，在杀伤癌细胞的同时，也对人体产生了严重的毒副作用。尤其在浓度较大的情况下，对正常细胞的毒副作用更加明显 [ 3 ] 。它在体内的半衰期短，仅为5~10分钟，临床上为了达到有效的体内血药浓度，往往采用大剂量、持续给药或反复多次给药等均增加了癌症病人的痛苦 [ 4 ] 。以新型高分子为载体的缓释给药系统能够实现减少给药次数，在病人体内持续释药，并降解为具有生物相容性的物质的目的。在增加患者顺应性，提高药物的治疗效果，减少用药的总剂量等方面成为一种潜在的解决途径 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。 壳聚糖(Cs)是天然多糖中唯一的碱性多糖，具有许多独特的物理化学特性和生物学功能。Cs及其分解产物无毒，具有良好的生物相容性和生物可降解性，可选择性地与肿瘤细胞聚集，抑制肿瘤细胞的生长，并可通过活化免疫系统，显示抗癌活性。Cs作为药物的包覆材料，在缓释给药系统中的应用己引起了人们浓厚的兴趣 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 。Ohya [ 11 ] 首次用水/油(W/O)型乳化剂，以戊二醛为交联剂，运用乳化交联法制备了氟尿嘧啶壳聚糖微球(平均粒径：0.8 ± 0.1 μm)，该微球可被细胞表面特殊的受体识别，对SK-ep-1肝癌细胞有特殊亲和力和抗癌作用 [ 12 ] 。近年来，国内外以高分子材料为载体，以5-Fu为模型药物的微球制备虽然己有报道，但是所得的微球或者粒径普遍比较大，或者药物包封率和药物含量较低，无法兼顾 [ 3 ] [ 14 ] - [ 19 ] 。本文以壳聚糖作为包封材料，抗癌代表性药物5-Fu为模型药物，制备缓释给药5-氟尿嘧啶/壳聚糖载药微球(5-Fu/Cs微球)，进行探讨性的研究，检测微球各项性能指标，包括微观形态、药物包封率、释放性能等，以观察该微球作为药物载体的可行性，为将来的临床应用提供实验依据。
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user: 2. 实验部分 2.1. 主要原料及试剂 5-氟尿嘧啶(5-Fu)：天津金耀氨基酸有限公司；壳聚糖(Cs)：分析纯，国药集团化学试剂上海有限公司；Span80、石蜡油：化学纯，广州市思伽化工有限公司；戊二醛(25%水溶液)、醋酸(36%)、氢氧化钠：分析纯，天津市精细化工研究所；无水乙醇、盐酸、磷酸氢二钠、磷酸二氢钠、氯化钠：分析纯，北京化学试剂公司；汽油、真空泵油(100＃)：中国石油天然气股份有限公司大连石化分工司。 2.2. 主要仪器 紫外可见分光光度仪：752N，上海瑞科有限公司；气浴恒温震荡器：SHZ-88A，江苏太仓实验设备厂；台式高速冷冻离心机：LGR10-4.2型，北京医用离心机厂；恒速数显电动搅拌器：DSX-90型，杭州仪表电机有限公司；红外光谱仪：V70型，德国Bruker公司；场发射扫描电子显微镜：S-4800型，日本日立公司。 2.3. 制备5-Fu-Cs微球 采用乳液-化学交联法，称取壳聚糖溶于0.2 mol/L的醋酸溶液，配成20 g/L的Cs溶液100 ml，按m(5-Fu)：m(Cs)分别为1:1、1:3、1:5、1:6和1:7称取5-Fu加入到25 g上述Cs溶液中，搅拌溶解，慢慢加入到油相中，油相为200 ml含15 g/L司班-80和5 g/L硬脂酸镁的真空泵油与石蜡油混合物，V (真空泵油):V (石蜡油)为1:1，反应容器为三口圆底烧瓶。搅拌至乳液状反应0.5 h缓慢加入戊二醛溶液15 ml。升温至40℃反应2 h，用氢氧化钠溶液(25 wt%)调节pH = 7，再反应1 h后离心分离，产物先用汽油洗涤，然后用无水乙醇洗涤，在50℃条件下真空干燥得到粉末状产品。 2.4. 测试与表征 标准曲线的绘制：取125 mg 5-Fu分别用0.1 mol/L稀HCl溶液、pH = 7.4的缓冲溶液，及pH = 1.2的缓冲溶液，定容至50 ml (2.5 mg/mL)，分别取稀释后的溶液2 ml、3 ml、4 ml、5 ml、6 ml再分别定容至50 ml，配制成0.1~0.3 mg/mL的标准溶液，在260 nm处用紫外-可见分光光度计测试吸光度，拟合曲线得标准曲线方程A 1 = 1.104C 1 − 0.004(R*R = 0.9999) K 1 = 1.8，B 1 = 0.0；A 2 = 1.076C 2 − 0.0084(R*R = 0.9998) K 2 = 1.9，B 2 = 0.0；A 3 = 1.072C 3 + 0.0076(R*R = 0.9997) K 3 = 1.9，B 3 = 0.0。 微球药物含量和包封率的测定：准确称取5-Fu/Cs微球20 mg加到锥形瓶中，用0.1 mol/L HCl溶液50 ml溶解24 h后过滤，滤液移至100 ml容量瓶中定容，测试其吸光度，根据工作曲线来求其浓度，按下列公式计算药物含量和包封率 [ 10 ] ： 微球缓释性能分析：称取5-Fu/Cs微球50 mg放入透析袋中并封口，分别置于盛有pH = 1.2缓冲溶液和pH = 7.4缓冲溶液的250 ml磨口锥形瓶中，37℃条件下以100 r/min的速率恒温震荡，定时取5 ml释放介质测定其紫外吸光度，同时补充等量释放液，根据工作曲线计算其浓度，并绘制累计释药率-时间曲线。 红外光谱表征：采用溴化钾压片法，扫描范围500~4000 cm −1 。 微观形态表征：样品喷金后在场发射扫描电子显微镜下观察并拍照。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 红外光谱分析 图1为原料(5-Fu)与产品(Cs微球和5-Fu-Cs微球)的红外光谱图。5-Fu谱图中1682.1 cm −1 归属于5-Fu 图1. 原料及产品的红外光谱图 的特征吸收峰(C=O和C=C伸缩振动吸收峰)，1488.2 cm −1 归属于-CF=CH-中的C-H的面内弯曲振动吸收峰，1238.6 cm −1 归属于C-N伸缩振动吸收峰，868.3 cm −1 归属于-CF=CH-中的C-H的面外弯曲振动吸收峰，818.4 cm −1 和775.6 cm −1 归属于-CF=CH-中的C-H的面外变形振动吸收峰。Cs微球谱图中在1663.5 cm −1 处出现Cs微球的特征吸收峰，归属于C=O的伸缩振动，1425.2 cm −1 处是-CH 2 -的弯曲振动吸收峰，1084.3 cm −1 和1062.7 cm −1 归属于C S 吡喃环中C-H的弯曲振动吸收峰。5-Fu/Cs微球谱图中在1278.2 cm −1 处是5-Fu中的C-N伸缩振动红移吸收峰，900.1 cm −1 处出现了5-Fu中的-CF=CH-中的C-H的面外弯曲振动红移吸收峰，吸收峰洪移表明Cs包裹5-Fu后，5-Fu分子之间的作用力被Cs削弱。818.4 cm −1 和775.6 cm −1 处归属于-CF=CH-中的C-H的面外变形振动吸收峰。在1663.5 cm −1 处Cs的吸收峰消失，而在1641.3 cm −1 处出现了特征吸收峰，1084.3 cm −1 处吸收峰向低波数1062.7 cm −1 漂移且变弱，而1030.0 cm −1 的吸收峰大大减弱，这些情况说明5-Fu与Cs产生了较强的分子间相互作用力。 3.2. 微球微观形态分析 图2为5-Fu/Cs微球的SEM图。由图可见5-Fu/Cs微球的外观形态规整，无塌陷，为球形，且为单分散性，粒径均匀，微球彼此未发生黏连，粒径在400 nm左右。 3.3. 药物包封率 5-Fu/Cs微球的药物包封率与投料比之间的关系见表1，药物包封率在45.2%~87.6%。由于乳化阶段形成粒径小且分布均匀的微球，此时粒径与搅拌器转速有关，交联剂使微球固化，将模型药固定在壳聚糖骨架中。其次5-Fu在水中的溶解度比较大且呈弱酸性，该工艺与传统方法相比成球固化时间缩短，通过控制体系的PH值及投料比，使药物包封率提高。 3.4. 微球释药性分析 图3为5-Fu和5-Fu/Cs微球在pH = 1.2缓冲溶液中药物释放曲线，5-Fu在1.5 h基本上就释放完全了，而5-Fu/Cs微球在前3h内释放的快，当药物释放率达到50%左右释放逐渐减缓，40 h时释放率达到62%，未释放的还有38%左右，这说明5-Fu/Cs微球的控释性能很好。由于醛氨缩合反应形成键桥使微球固化，将药固定在壳聚糖骨架中，从而达到缓释效果。 Table 1 The relationship between embedding rate of chitosan microspheres and raw material rat m(5-Fu):m(Cs) 1:1 1:3 1:5 1:6 1:7 药物包封率(%) 87.6 75.4 61.8 52.5 45.2 表1. 微球药物包封率与投料比关系 图2. 5-Fu/Cs微球的SEM图 图3. 在pH = 1.2缓冲溶液中的释放曲线 3.5. 投料质量比对释药性的影响 图4为5-Fu/Cs微球在pH = 1.2缓冲溶液中的释放曲线，m(5-Fu):m(Cs)为1:5的微球在5 h释药已达56%而m(5-Fu):m(Cs)为1:3的微球释药到65%，这是因为C S 较多形成的囊壁较厚，所以随着m(5-Fu):mCs)比的减小，微球的缓释效果增强。 3.6. 溶液pH值对微球释药性的影响 图5中在初期(前2 h)微球的释药性基本不受溶液pH值的影响；但2 h后，在pH = 7.4条件下微球的释药速度要比pH = 1.2条件下快，尤其是20 h之后更加明显。两种不同pH值条件下前5 h释药速度快，10 h后趋于平缓，24 h后载药微球在pH = 1.2缓冲溶液中释放率为57%，在pH = 7.4缓冲溶液中释放71%，可见微球的体外释药性与溶液pH值有关，酸性条件下缓释效果更好。 图4. 5-Fu/Cs微球在pH = 1.2缓冲溶液中的释放曲线 图5. 5-Fu/Cs微球在不同pH值缓冲溶液中的释放曲线
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user: 4. 结论 以壳聚糖为药物载体，戊二醛为交联剂，真空泵油和石蜡油为混合油相，司班-80和硬脂酸镁为复合乳化剂是一种行之有效的制备5-氟尿嘧啶/壳聚糖载药微球的方法。所得5-Fu/Cs微球的外观形态规整，无塌陷，且为单分散性，粒径均匀，微球彼此未发生黏连。粒径约400 nm，药物包封率在45.2%~87.6%。体外释药性分析表明5-Fu/Cs微球具有良好的缓释性能，随着m(5-Fu):m(Cs)比值的减小，微球的缓释效果增强，酸性环境下缓释效果更好，优越于碱性环境。
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user: 摘 要 为提升自动铺放装备工作效率并提高铺丝机工作的灵活度，对双机器人协同的类转体构件铺丝成型技术进行研究，提出了一个满足协调约束的轨迹预选机制。在确定了双机器人横向移动的配合方案后，以机器人平台可达空间的限制作为约束条件，通过夹角控制对铺丝轨迹进行配对编码并验证。同时得到完整模具的轨迹分配方案，将CAD软件生成的铺放信息转化成机器人角度的加工文件。文中模型证明所提方法满足大型类回转体构件铺放生产的工艺要求，大大提高了铺放效率。 关键词 :自动铺放，双工位，类转体，可达空间，轨迹分配 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 多工位机器人协作系统已广泛应用在焊接领域，其具有设备成本较低、占用空间小，工作效率高，运动灵活的特点。伴随复合材料在航空航天领域的广泛应用，自动铺丝技术已成为高性能复合材料复杂构件的主流制造技术 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，使用机器人作为模块化铺放头的搭载平台的双头铺放系统可满足铺放大型复材构件，兼顾复材构件的复杂度与高生产率铺放。但是由于复合材料构件形状复杂，这对多工位铺丝机器人的铺丝轨迹分配、位姿协调控制提出了更高的要求。 相对于单个机器人系统而言，双机器人系统具有更高的灵活性和可靠性，能够完成更为复杂的任务 [ 5 ] [ 6 ] 。同时双机器人的协作任务也面临更为复杂的控制问题，如双机器人系统的路径规划问题 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，机器人之间的避碰问题 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 等。近年来国内外研究人员已提出许多有效的控制策略 [ 13 ] ，主要包括动力学控制和运动学控制两种方法，其中运动学协调控制是目前较实用的方法。早期研究更多的是通过控制主机器人的位置而从机器人采用跟踪控制来协调其运动学约束关系的主/从控制方法 [ 14 ] 。后来，针对较复杂任务中同时需要兼顾力与位置的协调，提出了一种混合力与位置的控制方法，通过分别控制各机器人末端执行器的位置及外加力使其保持所需的运动约束关系 [ 15 ] 。本文从铺放机器人协调空间约束出发，以较复杂的类转体构件的铺放成型为研究对象，研究双机器人协调完成此类作业的运动规划问题，提出在时间和空间上两个机器人协调运作的轨迹分配方法。在CAD生成加工轨迹加工文件后，以双机器人系统的有效工作行程为动态约束进行轨迹再分配，降低后置处理难度。
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user: 2. 双头铺放系统行程范围计算 2.1. 坐标系的建立及包络方程的求解 模块化的铺丝头与机器人通过法兰盘连接(图1(a))，可以随时更换调试，能够更好地适应繁复的铺放环境。图1(b)中展示了由两台工业机器人组成的双工位铺放系统。 本文所采用的KR系列工业机器人结构示意，如图2所示，其后三关节轴线交于一点。判断模具是否可铺首先要计算机器人的工作能力，即末端执行器可达区域的最大范围曲面 [ 16 ] 。机器人工作空间正问题的求解方法一般有图解法、解析法和数值法三种。为了确定机器人工作空间旋转体的边界曲面和边界曲线，本文基于曲面包络和包络叠加的计算方法 [ 17 ] ，在解析法的基础上充分利用位姿解耦的特点，辅之以图示求解简化运动包络的解析计算。 图1. 双机器人系统结构示意 图2. KUKA机器人D-H连杆机构图 将A4/A5/A6三轴交点(第三杆末端)记为P4org，其位置仅与机器人前三个关节转角相关，将点P4org的所有可达点的集合记为工作空间。 G P 4 = { x 0 = ( a 2 ± a 3 2 + d 4 2 ) c 1 c 2 + a 1 c 1 y 0 = ( a 2 ± a 3 2 + d 4 2 ) s 1 c 2 + a 1 s 1 z 0 = ( a 2 ± a 3 2 + d 4 2 ) s 2 (1) 将式(1)整理后得到前三个关节的包络面方程(2)， x 0 2 + y 0 2 + z 0 2 = ( a 2 ± a 3 2 + d 4 2 ) 2 + a 1 2 + 2 ( a 2 ± a 3 2 + d 4 2 ) a 1 c 2 (2) 另外，将包络面根据θ1值的变化划分为若干层，使三维空间的包络面转化为二维空间的包络曲线进行分析 [ 18 ] 。当θ1 = 0时，三维机构退化为xoz的二维平面机构，可以进一步简化运算。由于模具在铺放过程中始终处于两个机器人的单侧位置，因此机器人不会出现背对模具的情况，可以舍去背部的包络空间。综上，得到机器人可达空间的一条包络曲线，如图3所示。该包络曲线的表达式可以将各连杆参数代入式(4)中得到。 P 1 P 2 : ( x − 350 ) 2 + ( y − 675 ) 2 = ( 1150 + 41 2 + 1000 2 ) 2 P 2 P 3 : ( x − ( 350 + 1150 ⋅ cos 5 ) ) 2 + ( y − ( 675 + 1150 ⋅ sin 5 ) ) 2 = 41 2 + 1000 2 P 3 P 4 : ( x − 350 ) 2 + ( y − 675 ) 2 = 472 2 2.2. 铺丝头的干涉约束 图1(a)中铺丝头姿态部分手腕长度为215 mm，自身长度685 mm，姿态部分总长为900 mm。将整个姿态部分近似为图4(a)中所示区域进行简化计算，为了避免与地面和底座的干涉，运动空间与地面距离需要设置500 mm的下限，还需要在机器人底座区域截取一个650 mm × 900 mm的矩形区域，如图4(b)所示，并将此区域带入到工作空间中，舍去重叠部分。 2.3. 双机器人系统主轴位置的确定 对图3的机器人包络空间分析可知，在距离底座1150 mm以上时，其包络线在水平方向上的投影最大，在实际工程应用中旋转主轴位置不宜过高。本文中将旋转主轴的高度设置为距离机器人底座1350 mm的高度上，在此高度上根据图解法估算将主轴的横向位置定位在距机器人底座中心约2700 mm的位置。两机器人的位置以主轴为中心对称分布。 图3. 一条包络曲线
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user: 3. 双头铺放轨迹分配策略 3.1. 两轨迹可铺放配对的判定 对于双头铺放系统而言，其铺放轨迹的分配是一个复杂的问题，主要涉及到双机器人有效工作行程的限制。根据铺放任务的特定需求，施压气缸对压辊提供压力使其与铺放模具表面接触，为了使压力完全均匀地作用于模具表面，一般情况下都是保证气缸的施压方向与机械臂末端坐标系的接近矢量同向。由于这一特殊的末端姿态约束条件，在工作时必须保证实时铺放轨迹点模具处延伸面同时位于两侧机器人腕点的可达包络空间内，图5所示。 具体计算步骤如下： (1) 原始轨迹信息的参考坐标系为catia数模的坐标系，该坐标系与机器人基坐标系各轴指向可能不同。因此，在验证运算之前需要先对轨迹数据进行预处理，建立新的模具坐标系{B}(主轴坐标系)使得各轴指向与机器人基坐标系保持一致，坐标原点在模具回转轴线上。将包络模型转化到主轴坐标系下表示，简化位置关系的计算。设模具信息变换矩阵为 I B T ，对于空间某点 ( x ， y ， z ) I ，该点在主轴坐标系下的坐标为： ( x r ， y r ， z r ) B = I B T ( x ， y ， z ) I (3) (2) 对轨迹信息中的所有数据点沿法向外延900 mm即可获得铺丝腕点位置信息。从轨迹数据中提取法向信息单位向量Normal ( x n ， y n ， z n ) ，对于模具上某点 ( x m ， y m ， z m ) ，获得外延后的腕点信息 ( x w ， y w ， z w ) 为： 图4. 干涉区域示意图 图5. 模具铺放工作空间 { x w = x m + 900 × x n y w = y m + 900 × y n z w = z m + 900 × z n (4) (3) 对每一条轨迹中的腕点数据沿轴向即z方向提取特征点。定义提取方法，一是为轨迹调度合法性提供判断依据，二是为初始解的生成服务。出于简化计算考虑，对于轨迹1，从边界点a1开始逐点判断下一个点沿z与a1的差值是否大于某一个设定的值，记为列宽 ξ 。如果大于 ξ ，将此点记为a2，如此类推，将所有的特征点都提取出来。 (4) 对于不同两条轨迹中的两个特征点T1i、T2i沿法向延伸处理得到控制ki、mi，将其绕主轴旋转分别与两侧包络曲线上下限相交得到ki'、mi'、ki''、mi''。如图6所示，O点为模具主轴中心点。 由于主轴作为冗余轴的存在，从理论上来说，如果两条轨迹中的对应的控制点过O点夹角能够在(α，β)区间内，便可通过对主轴的处理使得两个特征点都能处于机器人可达空间内。对两条配对的轨迹按点号逐点验证，直到所有点搜索完毕，以此作为轨迹配对的筛选准则。 3.2. 轨迹配对的优选 在获得构件所有铺放轨迹后，如果能够将它们相对均匀的分派给不同的铺放机器人上，则能提高整个任务的并行性，从而达到提高铺放效率的目标。定义一个主机器人(master robot，MR)，事先为其选择轨迹i，根据轨迹分配原则寻找从机器人(slave robot，SR)配对轨迹j。由于类转体构件的近似对称性，不妨设轨迹j的编号为pi，则 p i = ± k + W ， 1 ≤ i ≤ m ， (5) 其中，m为构件铺放任务轨迹的总数，W为常数，这里令 W = m / 2 。k为叠加算子，取(0，W)之间的整数，其符号交替变换。如果在定义的分配原则条件下，找不到第i条轨迹配对的轨迹，此时主机器人单独执行第i条轨迹。
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user: 4. 实例验证 针对曲率变化较大的模型如图7所示，采用本文所述的算法进行轨迹配对及优化。通过两种方式进行验证： 基于三角面片的固定角轨迹规划算法，以模具主轴为参考轴获得45˚铺放角所有轨迹信息后，以其中一条为引导，寻找出能够适应分配算法的所有轨迹，并取出若干具有明显特征的轨迹进行对比。 图6. 夹角区间判定示意图 该模型完整轨迹共有51条，如图7所示，以第1条轨迹为引导，分别将第15条轨迹和第25条轨迹的数据代入算法中。可以看到第25条轨迹(图8(b))可以完成与引导轨迹的配合，而第15条轨迹(图8(a))则始终处于验证夹角的下限(即α)附近，不能达到协同铺放的要求。 在前一步工作的基础上，寻找出完整模具的轨迹分配方案。通过高层控制模块完成任务分配和突发情况下的机器人的任务再规划。并且将基于模具角度的轨迹信息整合梳理转化成机器人中间变量，即从机器人的角度来表达轨迹分配结果，表1所示。
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user: 5. 结论 通过针对类回转体构件的分析，在完成两个机器人平台的轴向进给速率的配合后，运用本文提出的方案可以在铺放后置处理前有效地完成轨迹再规划。以机器人包络空间为限制，通过夹角控制进行轨迹预分配，将双工位平台的铺放协作问题简化成两个单工位平台的铺放后处理问题，降低计算难度同时可 图7. 验证模具及特征轨迹 图8. 部分轨迹的验证结果 Table 1 Complete trajectory allocation pla R1 0~13 14 null 15~20 21 null null 22~24 null R2 24~37 null 38 39~44 null 45 46 47~49 50 表1. 完整轨迹分配方案 提高铺放效率。该策略形成了一般性类转体模具轨迹分配的一般步骤，对于保证双机器人与旋转主轴协作任务的完成具有重要意义。
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user: 摘 要 本文研究了变分不等式KKT系统的求解问题，利用一个新的NCP函数将变分不等式的KKT条件转化为等价的光滑方程组。并在此建立了求解NCP函数非线性互补问题的一个光滑化牛顿法 [ 1 ] ，获得算法的收敛性和局部收敛性结果，并给出数值实验结果验证理论分析的准确性。 关键词 :变分不等式问题，NCP函数，非线性互补问题，光滑牛顿法，数值实验 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. 引言和预备知识 求解变分不等式问题一直是学者们研究的热点课题之一，在文献 [ 2 ] 中作者已经成功的应用最经典的互补函数 ϕ p ( a ， b ) = ( | a | p + | b | p ) 1 / p − ( a + b ) 来求解了带约束的变分不等式。文献 [ 3 ] 中，又给我们介绍了四类新的NCP函数，并给出了应用这几类NCP函数来求解带约束的变分不等式问题的方法。本文将采用其中的一类NCP函数 ϕ 1 ( a ， b ) = ϕ p ( a ， b ) − α a + b + 来求解该问题。 定义1：函数 ϕ : R 2 → R 称为Fischer-Burmeister (FB)函数，如果满足下面的条件： ϕ F B ( a ， b ) = a + b − a 2 + b 2 (1) 其中 a ， b ∈ R ，此函数在(0，0)点是不光滑的，作为一个互补函数，广泛的应用于处理非线性互补问题和锥约束变分不等式问题 [ 4 ] - [ 10 ] ，如下函数被称为广义FB函数： ϕ p ( a ， b ) = a + b − | a | p + | b | p (2) 其中 a ， b ∈ R ， p ∈ ( 1 ， + ∞ ) ，当 p = 2 时，就是特殊的FB函数 [ 11 ] 。很多学者已经研究了基于广义FB函数的非线性互补问题的几个NCP函数，并应用到于互补问题 [ 12 ] [ 13 ] 。众所周知函数(1)和(2)在(0，0)点是不可微的。这给我们在数值实验中带来了不便。如下函数是由FB函数变形得到的，本文采用该函数求解变分不等式问题： ϕ 1 ( a ， b ) = ϕ p ( a ， b ) − α a + b + (3) 现在我们给出变分不等式问题的定义。令 R n 是 n 维欧式空间，其内积定义为： 〈 x ， y 〉 = x T y 范数为： ‖ x ‖ = ( ∑ i = 1 n x i 2 ) 1 / 2 设 X 为 n 维欧式空间 R n 中的非空闭凸集，映射 F : R n → R n ， h : R n → R l 为线性函数， g : R n → R m 为二次连续可微凸函数，则变分不等式(VI)问题： 求 x ∈ X ，使 F ( x ) T ( y − x ) ≥ 0 ， ∀ y ∈ X (4) 其中可行集为： X = { x : h ( x ) = 0 ， g ( x ) ≤ 0 } (5) 变分不等式(VI)问题与其它数学规划有着密切的联系： 1) 如果 X 取为 R n 中的开集，VI为广义方程组，即： F ( x ) = 0 2) 假设 F ( x ) 的梯度 ∇ F ( x ) 为对称阵，此时VI (4)~(5)对应于凸规划的KKT条件是： min f ( x ) s .t .   A x = b (6) g ( x ) ≤ 0 其中 A ∈ R l × n ， b ∈ R l ， g : R n → R m ， f : R n → R ，当 f 是凸连续二次可微函数，问题(6)等价于以下VI问题： 求 x ∈ X ，使 〈 ∇ f ( x ) ， y − x 〉 ≥ 0 ， ∀ y ∈ X 其中集合 X 可表示为： X = { x ∈ R n : A X − b = 0 ， − g ( x ) ≥ 0 } 自从VI问题被提出来以后，其数值解的研究发展也非常迅速，学者们已经提出了许多有效的算法来解决经典变分不等式和互补问题，其中包括投影法、内点法、非光滑方程组法、光滑方程组法和价值函数法等 [ 11 ] [ 14 ] [ 15 ] 。本文通过利用 ϕ 1 函数将非线性互补问题转化成一个非线性方程组 ψ ( x ) = 0 来求解，采用了基于NCP函数的光滑牛顿算法。
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user: 3. 光滑牛顿算法 下面我们来研究一种光滑算法，用于求解方程组(18)，并标明该算法定义明确。令 N 表示所有非负正数的合集。对于任意点 ( ε ， x ， μ ， λ ) ， ( ε k ， x k ， μ k ， λ k ) ∈ R + × R n × R l × R m ，除非另有说明，否则我们总是在本文中使用以下符号： z : = ( ε ， Y ) = ( ε ， x ， μ ， λ ) z k : = ( ε k ， Y k ) = ( ε k ， x k ， μ k ， λ k ) 算法1 Step1：任意选取常数 δ ， σ ， γ ∈ ( 0 ， 1 ) ，与 Y 0 ∈ R n × R l × R m 。取 ε 0 ∈ R + + ，故 γ ε 0 < 1 。 令 z 0 : = ( ε 0 ， Y 0 ) ， ε ¯ : = ε 0 ， h : = ( ε ¯ ， 0 ) ∈ R + + × R n × R l × R m 与 k : = 0 。 Step2：如果 ‖ ψ i ( z k ) ‖ = 0 ，则终止计算，否则，令 β ( z k ) : = γ min { 1 ， ‖ ψ i ( z k ) ‖ } 。 Step3：求解下述方程组得到 Δ z k : = ( Δ ε k ， Δ Y k ) ∈ R × R n × R l × R m J ψ i ( z k ) Δ z k = − ψ i ( z k ) + β ( z k ) h ¯ (21) 其中 J ψ i ( z k ) 表示在点 z k 处的函数 ψ i 的雅可比矩阵。 Step4：设 α k 是满足下述不等式的最小的非负整数 ‖ ψ i ( z k + α k Δ z k ) ‖ ≤ [ 1 − 2 σ ( 1 − γ ε ¯ ) α k ] ‖ ψ i ( z k ) ‖ (22) 计算 z k + 1 = z k + α k Δ z k . Step5：置 k : = k + 1 ，转到步1。 接下来我们考虑算法1的适定性及收敛性。 备注1 根据定理2，我们知道 J ψ i ( ε ， Y ) 对于任意的 ( ε ， Y ) ∈ R + + × R n × R l × R m 是非奇异的，故方程(21)的解存在且唯一，从而算法1的步2是适定的。 备注2 下面证明步3的适定性，即有限终止。 ε k + 1 = ε k + α k Δ ε k = ( 1 − α k ) ε k + α k ε ¯ β ( z k ) (23) 上式表明对于所有的 k ∈ N ， ε k > 0 ，通过备注1，我们知道当 ε k > 0 时， J ψ i ( z k ) 是非奇异的，因此，(21)对于所有 k ∈ N 是可解的。另一方面，令 R ( z k ) = ψ i ( z k + α Δ z k ) − ψ i ( z k ) + α J ψ i ( z k ) Δ z k (24) 由 J ψ i ( z k ) 的一致连续性知，对于 z ∈ R + + × R n ，有 lim α → 0 ‖ R k ( α ) ‖ α = 0 ，故对所有的 α ∈ ( 0 ， 1 ) 及 z ∈ R + + × R n ，有 ‖ ψ 1 ( z k + α k Δ z k ) ‖ = ‖ R ( z k ) + ψ i ( z k ) + α J ψ i ( z k ) Δ z k ‖ = ‖ R ( z k ) + ( 1 − α ) ψ i ( z k ) + α β ( z k ) h ¯ ‖ ≤ ‖ R ( z k ) ‖ + ( 1 − α ) ‖ ψ i ( z k ) ‖ + α μ ¯ β ( z k ) ≤ ‖ R ( z k ) ‖ + [ 1 − α ( 1 − λ μ ¯ ) ] ‖ ψ i ( z k ) ‖ (25) 由(24)式知能找到 α ¯ ∈ ( 0 ， 1 ) ，使得对所有 α ∈ ( 0 ， α ¯ ) 及 z ∈ R + + × R n ，有 ‖ ψ i ( z k + α k Δ z k ) ‖ ≤ [ 1 − σ ( 1 − γ ε ¯ ) α k ] ‖ ψ i ( z k ) ‖ (26) 成立，这就证明了步3的有限终止性，证明完毕。 (a) 由(23)式不难看出序列 { ‖ ψ i ( z k ) ‖ } 是单调递减的，这也暗示着序列 { ‖ β ( z k ) ‖ } 是单调递减的。 (b) 设 J ( r ) : = { ( ε ， Y ) ∈ R + × R n × R l × R m : ε ¯ β ( ε ， Y ) ≤ ε } 与 z 0 ∈ J ( r ) 。实际上，对于所有的 k ∈ N ， z k ∈ J ( r ) ，由于 ε k + 1 − ε ¯ β ( z k + 1 ) = ( 1 − τ k ) ε k + τ k ε ¯ β ( z k ) − β ( z k + 1 ) ≥ ε ¯ ( β ( z k ) − β ( z k + 1 ) ) ≥ 0 (c) 结合式(23)与备注2的(4)，可以得到 ε k + 1 = ( 1 − τ k ) ε k + τ k ε ¯ β ( z k ) ≤ ( 1 − τ k ) ε k + τ k ε k = ε k 因此，序列 { ε k } 是单调递减的。
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user: 4. 数值实验 本节给出一个数值例子来验证算法1的有效性。我们的数值实验是应用Matlab软件进行计算。 算例1：我们考虑下面的变分不等式问题：找到 x 满足 〈 1 2 D x ， y − x 〉 ≥ 0 ，     ∀ y ∈ C 其中 C = { x ∈ R n : A x − a = 0 ， B x − b ≤ 0 } 是 n × n 正定矩阵， A 和 B 分别是 l × n 和 m × n 维矩阵。 d 是一个 n × 1 维向量， a 和 b 分别是 l × 1 和 m × 1 维向量，并且 l + m ≤ n 。 我们确定常数如下： a ， b 和 A ， B 的元素是从间隔[1，2]中随机选择的， D 的主对角线元素取[1，2]，其他元素取[0，1]。为了满足定理2的条件，我们设 A ， B 是满秩的，并且 r a n k ( [ A T B T ] ) = l + m 。每个问题实例由算法1使用初始点求解，其中元素从间隔[0，1]中随机生成。在实现中，我们在方法中使用以下参数： δ = 0.5 ，   σ = 1.0 e − 1 ，   γ = 0.1 ，   ε 0 = 0.2 数值结果总结在表1中，其中n，l，Iter和Time分别表示变量的数量， A 的行向量的数量，迭代次数和CPU运行时间。 Table 1 System resulting data of example n l Iter Time Error 4 2 3 0.001893 1.00e−5 8 4 4 0.000841 2.00e−6 16 5 5 0.003516 2.00e−6 32 5 8 0.006565 3.00e−6 64 30 10 0.024259 4.00e−5 128 50 22 0.117793 4.90e−5 256 150 30 0.632780 5.00e−6 表1. 例1的数据结果 上述实验计算的是 p = 2 时的结果，和文献 [ 2 ] 中应用 ϕ p ( a ， b ) 函数求解的同一个变分不等式的结果相比较，显然，本文应用 ϕ 1 ( a ， b ) 的算法迭代次数更少，收敛速度更快一些。
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user: 5. 总结 本文中，我们使用了一种新的NCP函数求解了变分不等式问题，在此函数的帮助下，我们将变分不等式问题的KKT条件转化成一个方程组问题，并且在严格互补的条件下证明了映射 ψ i 的Jacobian矩阵的非奇异性，在此建立了求解NCP函数非线性互补问题的一个光滑化牛顿法，获得算法的收敛性和局部收敛性结果，并给出数值实验结果验证理论分析的准确性。
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user: 摘 要 本文应用特征价格理论分析成都市住宅价格的影响因素，首先根据文献回顾梳理出成都市的住宅特征变量，然后基于搜集到的成都市的住宅样本数据建立成都市住宅市场的特征价格模型。本文定量地研究了多个成都市住宅特征对住宅价格的影响程度，结果表明有9大住宅特征显著影响着成都市的住宅价格。 关键词 :住宅价格，特征价格模型，影响因素 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 住宅产品是我国居民消费的重要产品，其价格深刻影响着居民生活和社会经济发展。随着我国住宅市场的不断完善，住宅价格是否合理，受到哪些因素的影响，影响程度如何等等，城市住宅价格问题正为政府部门、普通民众、房地产实务界和学术界所广泛关注。住宅作为典型的异质性商品(产品之间在构成使用价值的各个特征之间存在明显的差异)，其价格收到多种因素影响。传统的市场法和成本法等房地产定价方法在研究住宅定价和分析住房的各方面属性给消费者带去的享受价值时遇到了极大的挑战 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。而特征价格模型(HPM-Hedonic Price Model)是研究异质性商品定价的重要方法，其在房地产定价领域得到了愈加广泛的应用。 特征价格模型起源于二十世纪二三十年代 [ 3 ] [ 4 ] 。其理论基础往往被称为特征定价理论(Hedonic Price theory)，由K. J. Lancaster [ 5 ] 的消费者偏好理论和S. Rosen的特征市场供需均衡模型组成 [ 6 ] 。特征定价法主要应用特征价格模型研究异质商品定价，该模型较好的反映了消费者偏好及影响住宅商品价格的关键属性。在竞争性市场的均衡条件下，假设各消费者的消费偏好和收入水平类似。该模型下的商品价格一般表示为特征的函数和随机干扰之和 [ 7 ] [ 8 ] ： P t = F ( X i t ) + ε = F ( X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X i ) + ε P t ：t时刻的商品价格； X i t ：(i = 1，2，…，k)，在t时刻的商品的一组特征，F为特征的函数； ε ：随机扰动项，除可列特征外的其他不可控或不可测因素对商品价格的微弱影响。 各个城市的发展情况及同一城市不同时期的发展情况是不同的，因此，不同住宅市场中的同一住宅特征的价格可能有着巨大差异。国内对住宅价格随着住宅特征变化的定量研究还不多见，不利于地产企业的住宅开发和投资，也不利于国家的住宅政策制定。深入研究住宅价格的关键影响因素，应用特征价格模型建立住宅各特征对住宅价格的回归关系，用住宅特征的数量变动解释住宅的价格变动，定量研究住宅特征对住宅价格的影响程度，对于促进住宅市场的健康有序发展，有着重要的现实意义。本文采用特征价格模型研究成都市住宅价格，定量地探究成都市住宅价格的影响因素，为特征价格模型在国内住宅市场的应用做出一定探索。
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user: 2. 成都市住宅特征价格模型的构建 2.1. 住宅特征变量选取及量化 基于广泛的文献回顾及实际数据的可获取度，我们首先选取了22个成都市的住宅特征变量并对它们进行了分类，其中建筑特征变量11个，区位特征变量6个，周边特征变量5个。然后，我们采用实际数值观察、综合评价打分、划分等级赋值和设定虚拟变量这四种方式对这些住宅特征变量进行量化，得到了成都市住宅特征变量量化表见表1。 Table 1 Quantification of residential characteristic variables in Chengd 特征类型 特征变量 变量量化规则 预期符号 建筑特征 建筑面积X 1 小区主力户型(或者平均)实际建筑面积数值(m 2 ) + 建筑层数X 2 建筑实际总层数 未知 装修X 3 虚拟变量：有装修赋值1，否则为0 + 车位比系数X 4 小区车位数/小区总户数 + 梯户比X 5 单栋住宅电梯数/单栋住宅每层楼住户数 + 容积率X 6 小区的地上总建筑面积/用地面积 - 绿化率X 7 居住区用地范围内各类绿地的总和/居住区用地 + 物业X 8 每平米物业管理费 + 室X 9 一套住宅的室的数量 + 厅X 10 一套住宅的厅的数量 + 总房间数X 11 一套住宅的室、厅、厨房和卫生间数量的总和 + 区位特征 环线位置X 12 1环内(5分)；1环至2环(4分)；2环3环(3分)；3环至成都绕城高速(2分)；成都绕城高速外(1分) + 公交密度X 13 小区1000 M半径内公交站(包含快速公交站)的数量 + 公交可达性X 14 步行达到最近公交站的出行时间(min) - 地铁密度X 15 小区1000 M半径内地铁站的数量 + 地铁可达性X 16 步行达到最近地铁站的出行时间(min) - 规划地铁密度X 17 小区1000 M半径内在建地铁线路的数量 + 周边特征 商业资源X 18 小区附近1000 M内超市、菜市场、银行、商场，每项1分，共4分 + 教育资源X 19 小区附近1000 M内幼儿园、小学、初中、高中，每项1分，共4分 + 附近大学X 20 虚拟变量：小区附近1000M内有高等院校赋值1，否则为0 + 医疗资源X 21 虚拟变量：小区附近1000M内有医院赋值1，否则为0 + 环境资源X 22 小区附近1000 M内有公园(或景点)、大型绿地(或绿道、生态广场)、河流(或湿地、湖泊)，每项1分，共3分 + 表1. 成都市住宅特征变量量化表 注：供水、电气、消防等属于目前成都市住宅的基本配置，因此对这些住宅属性不作为特征变量考虑。 其次，在变量的选取及量化方面，针对成都市的环状城市特征，在区位特征变量中，我们选用了环线位置变量(大量文献考虑了区域中心变量，其更加适合多中心非环状城市)而非区域中心变量，交通可达性我们选用了出行时间而不是住宅到交通站的直线距离，这些都更加符合实际情况。 2.2. 样本的选取 本文研究对象为成都市11个市辖区、高新区和天府新区的高层及超高层新建住宅，不考虑别墅、10层以下洋房、商业小户及保障性住宅(我们认为这些住宅的价格不具有普遍性，无法得出成都市住宅普遍的关键影响因素)。 为避免政府的调控政策在一定时间内对房地产市场产生较大的价格波动，本文采用2017年7月和8月期间正处在销售状态的横截面数据(因此不需对售价作时间上的修正)。 由于成都市城乡房产管理局等政府网站提供的住宅交易信息无法满足本研究的需要，因此，本文住宅交易数据来源为房天下网站(http://cd.fang.com/)，同时从该网站获取每个住宅样本的车位比、容积率、绿化率、物业费标准等建筑特征变量的数据，区位特征变量及周边特征变量的数据来自于成都市电子地图数据及住宅实地调研。我们从每个楼盘选取一套主力销售户型，总共收集到104套住宅样本信息，其中有效样本101个。接着，我们在SPSS21软件中分析得出各变量数据的均值与标准偏差如表2所示。 2.3. 模型的估计 参数法是估计特征价格模型的常用方法，且参数法常用的基本函数形式有以下三种 [ 9 ] [ 10 ] ： 1) 线性函数形式 P = a 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + ⋯ + b n X n + ε 2) 对数函数形式 Log P = a 0 + b 1 Log X 1 + b 2 Log X 2 + ⋯ + b n Log X n + ε 3) 半对数函数形式 P = a 0 + b 1 Log X 1 + b 2 Log X 2 + ⋯ + b n Log X n + ε Table 2 Descriptive statistic 均值 标准偏差 单价 10709.41 4455.06 建筑面积 104.653 29.6022 建筑层数 27.257 7.9053 装修 0.307 0.4635 车位比系数 1.2481 0.3945 梯户比 0.4534 0.26142 容积率 3.385 0.94173 绿化率 34.8012 11.11706 物业 2.4492 0.73629 室 3.02 0.6321 厅 1.99 0.1729 总房间数 7.723 1.1324 环线位置 1.525 0.8197 公交密度 15.703 8.8505 公交可达性 3.228 4.6923 地铁密度 0.356 0.7692 地铁可达性 74.99 76.5095 规划地铁密度 0.505 0.6727 商业资源 2.891 1.0479 教育资源 2.505 1.254 附近大学 0.327 0.4714 医疗资源 0.485 0.5023 环境资源 0.713 0.7119 表2. 描述性统计量 P为住宅价格，X为住宅的特征变量，回归系数b为特征的隐含价格，a 0 为除特征变量外其他影响价格的因素的常数项，ε为随机误差项。 本文分别采用以上三种形式使用最小二乘法(OLS)进行多元线性回归分析。在SPSS21中选择进入法(enter)作为线性回归分析方法。经软件分析发现线性函数形式的拟合度最高，因此本文选择线性函数形式作为本文住宅特征价格模型的函数形式。 2.4. 模型的检验 对模型进行线性回归估计之后，需要检验得出的系数是否具有一定的准确度。回归分析模型的检验主要包括多重共线性检验、变量自相关问题检验和异方差问题检验。首先，我们通过SPSS进行多重共线性检验，在软件中剔除掉多重共线性变量——总房间数(其方差膨胀因子VIF数值大于10，该变量具有较强的多重共线性)和t检验非常不显著的变量——绿化率(其t检验不显著率达96%)后得到模型的估计结果如表5。其余变量的多重共线性检验结果可从表5中得到，各变量的方差膨胀因子(VIF)数值较小(均小于10)，模型基本不存在多重共线性问题。由表3可以看出，模型方差分析得出的所有自变量均与因变量无关的不显著性可能性为0.000，拒绝了所有自变量系数均为0的假设，证明该特征价格模型的显著性非常强。 同时，由表4可以看出，模型的复相关系数R = 0.903，证明模型所选取的各自变量和因变量之间有着非常强的线性关系，判定系数R 2 和经调整的R 2 分别为0.815和0.769，较为接近1，各自变量对因变量的解释度达到了76.9%，证明模型的拟合程度较好，解释能力较高。其次，该模型D-W值为1.821，即相邻两点残差为正相关，但接近2，证明模型的残差服从正态分布，变量间不存在自相关。同时SPSS21生成的模型的预测值和残差的散点图呈分散无规律状，证明模型不存在异方差问题。