DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. “云地摊”应用的实现 根据模块的划分，针对“云地摊”应用的主要功能的实现，给出详细的逻辑流程图分析和界面实现图。 4.1. 登录注册功能的实现 4.1.1. 逻辑流程分析 登录注册模块的逻辑分析如图3所示。 图3. 登录注册模块实现流程 由图3可以看出，用户在本应用系统进行登录注册时，分为4个部分： 1) 判断用户是否注册过账号，选择是则弹出登录界面，否则进入到注册界面。 2) 已经注册过的用户在登录界面直接输入账号和密码登录进入主界面进行用户或商家的相关操作。 3) 新用户跳转到注册界面，设置用户名、密码等注册信息。 4) 注册账号后可向平台提出入驻商家的申请，提交身份信息审核通过后，完善摆摊信息，等待平台审核通过后即可登录界面进入商家模块进行相关操作。 4.1.2. 界面设计 “云地摊”应用的登录界面如图4所示。 图4. 登录界面 如果之前未注册，则需进入注册界面，此应用的注册界面如图5所示。 图5. 注册界面 4.2. 查看商品信息功能的实现 4.2.1. 逻辑流程分析 查看商品信息模块如图6所示。 图6. 查看商品信息模块实现流程 查看商品信息模块的实现主要分为2个部分： 1) 当查询到是管理人员登录时，可以对上架的货物进行浏览并查看货物相关信息，还可管理商铺内的货物，对商品信息进行整改； 2) 当查询到时非管理人员登录时，只可预览货物图片及相关信息。 4.2.2. 界面设计 用户进入“云地摊”应用即查看商品界面如图7所示。 图7. 用户查看商品界面 商家查看商品界面如图8所示。 图8. 商家查看商品界面 4.3. 交易订单功能的实现 4.3.1. 逻辑流程分析 交易订单模块如图9所示。 图9. 交易模块实现流程 交易模块主要需要经过5个步骤： 1) 商家在“云地摊”应用上进行线上摆摊，以图文的形式展售商品。 2) 买方在应用的推荐页或通过搜索浏览商品，并选择线上购买或者当面交易。 3) 买方选择线上购买商品需要选定商品生成交易订单，并通过多种线上支付方式完成付款。 4) 商家确认订单备货发货。 5) 等待买方是否确认收货，还是需要退换货，线上交易确认收货或退换货物完成以及线下交易完成后即交易成功。 4.3.2. 界面设计 用户提交订单界面如图10所示。 图10. 用户提交订单界面 商家查看订单界面如图11所示。 图11. 商家查看订单界面 4.4. 商家摆地摊功能的实现 4.4.1. 逻辑流程分析 商家摆地摊模块如图12所示。 图12. 商家摆地摊模块实现流程 商家在使用本应用进行摆摊时，需要经过4个步骤实现： 1) 商家注册登录账号。 2) 上架商品管理商铺。 3) 选择上架时长。 4) 时限已达到最初选择时长，选择是否续时，若续时则可继续管理商铺及上架商品，若选择不续时，则退出此功能模块。 4.4.2. 界面设计 商家摆地摊界面如图13所示。 图13. 商家摆地摊界面 4.5. 城市管理者管理功能的实现 4.5.1. 逻辑流程分析 城市管理者管理模块如图14所示。 图14. 城市管理者管理模块实现流程 由图14可以看出，城市管理者管理模块流程的实现需要经过以下步骤： 1) 城市管理部门在平台录入管理者信息，城市管理者输入信息登录本系统。 2) 管理者浏览商家商品是否违规，商品线上图文信息是否和线下摊位商品有出入。 3) 管理者发现商家问题向平台反馈并可线下提醒或责令商家整改。 4.5.2. 界面设计 城市管理员主要就是管理商家线下摆摊的情况。城市管理员管理线下地摊如图15所示。 图15. 线下地摊管理界面 4.6. 系统管理员功能的实现 界面设计 系统管理员作为“云地摊”应用后台的管理者，也有管理系统的功能界面。系统管理员的功能界面如图16所示。 图16. 系统管理员功能界面 系统管理员在管理功能界面可以分别进行用户管理、商家管理、查看城市管理员信息、商品管理、地摊信息管理和订单管理。
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user: 5. 项目评价 5.1. 项目创新特色 1) 交易区域化带来的利好 不难看出，“地摊经济”和近年兴起的“新型移动电商”的特征尤为相似 [ 7 ]。但与现如今所存在的电商平台相比，“云地摊”应用更注重区域化的买卖。因为“云地摊”应用利用定位，用户线上则会优先浏览到距离较近的区域化云摆摊的商户，大大增加了交易区域化的比重，从线下交易而言，区域化交易必然减少跨区域的人员流动；从线上交易而言，也能节约物流成本从而尽最大可能的让利于消费者。 2) 大数据推送带来的巨大消费潜力 通过大数据分析消费者喜好，做到向用户精准推送满意的商品，这项技术在各大电商交易平台表现出来的刺激消费的潜力已经不容忽视，结合交易区域化带来的便利，“云地摊”应用所提供的交易模式在大数据分析的技术支持下能在一定程度上拓宽各区域的消费市场。 3) 对“云地摊”商户提供便利 商家使用“云地摊”应用后不需要去抢摊位，在家就能摆摊，提高了资源利用率，摆摊时能选择摆摊时间，可以随时线上退摊，也可以自己选择是否还要继续摆摊。还能拓展闲置物品置换功能，方便大家处理不需要的物品且不会造成浪费。此应用为那些由于各种原因不能出门工作但有一技之长的手工劳作者也提供了一个平台。 4) 疫情下对城市管理的影响 外出摆摊功能还能控制每个线下摆摊区的摊位数量，减少了人员聚集，同时以商品种类来划分摆摊区域，方便了消费者们购物。商家的商品，下单之后可以选择上门拿货，或者与商家沟通上门送货，减少了人员聚集情况的发生。而在线下地摊管控方面，“云地摊”项目也将每个允许摆摊的街道根据商品种类划分范围，用户可以根据“云地摊”应用找到想购买商品的商铺的所在位置，城市管理员也可以根据“云地摊”对每个摊位具体信息有更好的了解和管理。 5.2. 总体评价 在大数据时代，我们将“地摊经济”和互联网结合起来。相对于传统模式下的摆地摊，“云地摊”应用不需要创业者投入大量资金，也不会出现库存囤货的情况。“地摊经济”和互联网相结合，摆摊者既可以得到足够的货源，还拥有在线上经营的信用，如果在线下也拥有摊位，便能吸引更多的消费者消费 [ 8 ]。
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user: 6. 总结 总体而言，此项目的开发具有重大意义：省时省力，有效的减轻人群聚集带来的烦恼、还合理的规避了“抢摊位”的状况发生，同时提高了资源利用率和减轻城市管理部门管理线下摊位的难度 [ 9 ]。本文在互联网技术和大数据的领域下首先对“云地摊”项目应用整体框架进行设计，并利用了三层架构思维，设计出应用系统的三层架构体系。之后，对系统功能模块进行详细设计。最后，进行了系统功能的实现。后续研究会进一步完善整个应用，使“云地摊”具有更广阔的应用前景。
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user: 摘要 岩体质量评价结果对岩土工程设计与施工具有重要的参考价值，是岩土工程安全高效开展的重要保障。本文以贵安腾讯数据中心隧道群为工程实例，通过开展声波测试会和室内岩石力学试验，分别对隧道群围岩的岩石力学性质和质量分级进行了研究。研究结果表明：贵安腾讯数据中心隧道群中围岩的力学性质差异较大，单轴抗压强度范围为14.5~51.3 MPa，弹性模量范围为15.9~45.8 GPa；隧道群围岩完整性较差，完整性系数Kv变化范围为0.35~0.51，大多数围岩处于较破碎状态~破碎状态；BQ岩体质量评价结果表明，贵安腾讯数据中心隧道群围岩岩体质量为VI级岩体和V级岩体，这为后续的隧道设计施工提供了重要的参考，具有重要的研究意义。
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user: 1. 引言 岩体质量评价结果对岩土工程设计与施工具有重要的参考价值，是岩土工程安全高效开展的重要保障。许多学者在这方面进行了大量的研究，牛文林等 [ 1 ] 对岩爆隧道中的岩体质量评价方法进行了优化，并将优化后的岩体质量评价方法应用于四川泥巴山隧道。结果表明，优化的岩体质量分级结果与实际情况更吻合。沙鹏等 [ 2 ] 采用Jaeger-Donath与Mogi-Coulomb强度准则提出针对层状岩体的结构面产状修正系数K 2 以及初始地应力状态修正系数K 3 的计算公式，并对木寨岭铁路隧道层状围岩进行了岩体质量评价。马世伟等 [ 3 ] 将人工智能算法引入岩体质量分级中，建立了基于智能动态分级的KNN方法的岩体质量评价体系，并在延庆–崇礼高速公路中进行应用，结果表明，与传统的BQ岩体质量评价结果相比，此方法的准确率高达90%，极大提高了施工效率。葛丽娜 [ 4 ] 等采用数字摄影测量技术对夏甸金矿矿区的结构面进行快速识别，并根据岩体质量指标BQ值进行了岩体质量分级评价。张超等 [ 5 ] 以蚕庄金矿为工程背景，推导了能反映岩体质量评价的分形维数D，并与现有的岩体质量分级方法进行对比。结果表明，Q系统分级结果与分形维数D的分级结果最接近。谭文辉等 [ 6 ] 鉴于深部地下工程“高地应力、高温、高渗透压”的特点，对Q系统分级方法进行了修正，建立了适合深部工程岩体的质量评价方法。陈卫忠等 [ 7 ] 在综合考虑了隧道埋深、跨度、围岩强度应力比、地下水、岩体结构面等影响岩体挤压变形的多种因素下，研究了一种新的适用于国内岩体基本质量指标修正值[BQ]的挤压变形预测方法。研究成果对高地应力软岩隧道确定支护强度及提前采取超前加固措施具有十分重要的指导作用。王章琼等 [ 8 ] 以鄂西北地区武当群片岩为例，分析了武当群片岩水敏性、各向异性、构造偏压、水平构造应力等特征，建立了考虑岩块强度、岩体完整性、地下水、地应力、片理面产状等因素的修正Q分级方法，并在十房高速通省隧道进行应用。结果表明，修正的Q分级结果与围岩的实际质量等级基本一致。 本文通过开展声波测试和岩样力学试验等测试，对贵安腾讯数据中心隧道群围岩的岩石力学性质进行探讨，并结合现场的水文地质调查结果，应用BQ岩体质量分级体系对其进行岩体质量分级研究。研究结果对贵安腾讯数据中心隧道群的设计与施工具有重要的意义。
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user: 2. 工程背景 贵安腾讯数据中心位于贵安新区马场科技场内 [ 9 ] [ 10 ]，共设置8条隧道，分别为A1隧道、B1-B6隧道和油库隧道，图1为隧道群地理位置图。 图1. 贵安腾讯数据中心隧道群地理位置图
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user: 4. 围岩质量分级研究 4.1. BQ岩体质量评价体系 由《工程岩体分级标准》(GBT50218-2014) [ 12 ] 可知，BQ方法主要考虑了岩石坚硬程度和岩体完整程度对围岩稳定的影响，用两个指标计算出围岩基本质量指标BQ值。岩体基本质量指标BQ按下式计算： B Q = 90 + 3 σ c + 250 K v (2) 式中：σ c 为饱和岩石的单轴抗压强度；K v 为岩体完整性系数。BQ岩体质量评价结果如表6所示。 注意：在使用时，应遵守两点限制条件：① σ c > 90K v + 30时，应以σ c = 90K v + 30代入上式计算BQ值；② K v > 0.04σ c + 0.4时，应以K v = 0.04σ c + 0.4代上式计算BQ值。 Table 6 Basic quality classification standards of rock mas 基本质量级别 岩体基本质量的定性特征 岩体的基本质量指标BQ I 岩石极坚硬，岩体完整 >550 Ⅱ 岩石极坚硬~坚硬，岩体较完整； 岩石较坚硬，岩体完整。 550~450 III 岩石极坚硬~坚硬，岩体较破碎； 岩石较坚硬或软硬互层，岩体较完整； 岩石为较软岩，岩体完整。 450~350 Ⅳ 岩石极坚硬~坚硬，岩体破碎； 岩石较坚硬，岩体较破碎~破碎； 岩石较软或软硬互层软岩为主，岩体较完整~较破碎； 岩石为软岩，岩体完整~较完整。 350~250 Ⅴ 较软岩，岩体破碎； 软岩，岩体较破碎或破碎； 全部极软岩及全部极破碎岩。 <250 表6. 岩体基本质量分级标准 4.2. 岩体质量评结果 将前面得到的岩石力学参数结果和岩体完整性系数结果分别代入BQ岩体质量评价体系，便可得到贵安腾讯数据中心隧道群的岩体质量评价结果。表7为贵安腾讯数据中心隧道群岩体质量评价结果的详细信息。 Table 7 Basic quality classification standards of rock mas 隧道名称 单轴抗压强度 R c /MPa 完整性系数 K v BQ值 地下水影响 修正系数K 1 软弱结构面产状影响 修正系数K 2 修正 BQ值 岩体质量等级 A1隧道 42.6 0.37~0.42 310.3~322.8 0.4 0.2 250.3~262.8 Ⅵ B1隧道 38.4 0.36~0.42 295.2~310.2 0.42 0.19 234.2~249.2 Ⅴ B2隧道 47.4 0.38~0.43 327.2~339.7 0.44 0.23 260.2~272.7 Ⅵ B3隧道 38.9 0.41~0.51 309.2~334.2 0.44 0.21 244.2~269.2 Ⅴ B4隧道 17.4 0.39~0.51 239.7~269.7 0.46 0.25 168.7~198.7 Ⅴ B5隧道 18.55 0.35~0.48 233.2~265.6 0.44 0.23 166.2~198.6 Ⅴ B6隧道 16.8 0.39~0.41 237.9~242.9 0.42 0.24 171.9~176.9 Ⅴ 油库隧道 51.3 0.41~0.48 346.4~363.9 0.48 0.24 274.4~291.9 Ⅵ 表7. 贵安腾讯数据中心隧道群岩体质量分级结果 由表7岩体质量分级结果可知，贵安腾讯数据中心隧道群围岩岩体质量为Ⅵ级岩体和Ⅴ级岩体，其中A1隧道、B2隧道和油库隧道为Ⅵ级岩体，B1隧道、B3隧道、B4隧道、B5隧道和B6隧道为Ⅴ级岩体，这为隧道的设计与施工提供了重要的参考，具有重要的参考价值。 4.3. 工程应用意义 鉴于贵安腾讯数据中心隧道圈的岩体质量情况，特对隧道开挖提出了以下两点建议： 1) 隧道应早进洞、晚出洞，浅埋段尽量以明洞形式通过，减少边仰坡开挖。 2) 隧道围岩为可溶岩，岩溶为微发育。隧道开挖过程中可能揭露隐伏岩溶，溶洞易发生涌水、突泥及坍塌，施工中应加强超前地质预报工作。
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user: 5. 结论 本文通过对贵安腾讯数据中心隧道群围岩开展了声波测试和室内岩石力学试验，对岩石的力学性质进行了研究，并运用BQ岩体质量评价体系对其进行岩体质量评价工作，主要得到以下结论： 1) 贵安腾讯数据中心隧道群中围岩的力学性质差异较大，单轴抗压强度范围为14.5~51.3 MPa，弹性模量范围为15.9~45.8 GPa，这需要在隧道施工时及时调整炸药单耗参数，否则易造成超挖或欠挖情况发生； 2) 声波测试结果表明，贵安腾讯数据中心隧道群围岩的完整性较差，完整性系数K v 变化范围为0.35~0.51，大多数围岩处于较破碎状态~破碎状态； 3) BQ岩体质量评价结果表明，贵安腾讯数据中心隧道群围岩岩体质量为Ⅵ级岩体和Ⅴ级岩体，这为后续隧道设计施工提供了重要参考。
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user: 摘要 采用体积法设计15%、20%、25%目标孔隙率的透水混凝土，研究硅灰对不同目标孔隙率下透水混凝土抗压强度、透水系数的影响，总结并分析硅灰对不同目标孔隙率透水混凝土破坏形式的影响机理。结果表明：随着硅灰掺量的不断增加，三种目标孔隙率透水混凝土的抗压强度都呈先增大后减小的趋势，且早期抗压强度较后期提升显著；随着目标孔隙率的增大，硅灰对透水混凝土抗压强度的改善效果逐渐增强，掺入硅灰的透水混凝土，其骨料断裂的数量也随之逐渐增多。
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user: 1. 引言 随着城镇化进程的不断加快，很多地区正面临着严重的内涝问题，“海绵城市”的建设成为解决此问题的有效生态途径 [ 1 ]。透水混凝土自身的多孔性，使其具有透水、透气特点，作为建设“海绵城市”的绿色建筑材料，不仅能有效解决我国日益严重的“水危机”，还可以缓解城市“热岛效应” [ 2 ] [ 3 ]，有利于创造舒适宜居的生活环境，因此受到国内外众多学者的广泛关注。 硅灰是合金厂在冶炼工业硅或硅铁合金时，通过烟道收集的工业废弃物，若不及时处理则会污染环境、危害人体健康 [ 4 ]。由于硅灰的化学成分中含有大量的二氧化硅，并且绝大部分呈非晶态，故具有很高的火山灰活性，因此被广泛应用于混凝土的掺合料中 [ 5 ]，不仅有效的解决了堆积与污染问题，更实现了良好的经济效益与生态效益。通过对体积法设计参数的研究可知，透水混凝土的目标孔隙率与实测孔隙率具有良好的相关性 [ 6 ]，是影响透水性能的关键因素 [ 7 ] [ 8 ]。此外，透水混凝土在满足透水性能前提下还要有足够的强度。研究表明，透水混凝土连通孔多，其最易发生破坏的部位为胶凝材料与骨料的界面处 [ 9 ]，而硅灰颗粒细小，比表面积大，具有很强的火山灰活性，掺入适量硅灰可提高浆体强度 [ 10 ]，改善骨料与胶凝材料的界面结合状态 [ 11 ]，提升透水混凝土的力学性能。虽然目前对硅灰改善透水混凝土性能的研究较成熟，但大多数研究仅针对某一特定目标孔隙率，缺乏对不同目标孔隙率的系统性研究。由体积法配合比参数可知，目标孔隙率对透水混凝土透水性能起到关键作用，基于此本文研究了不同硅灰掺量对15%、20%、25%目标孔隙率透水混凝土的性能影响，以期为不同目标孔隙率下透水混凝土的性能改善提供参考。
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user: 2. 原材料及试验方法 2.1. 原材料与配合比 水泥：兰州祁连山水泥商砼有限公司生产的P·O 42.5级水泥，其物理性能指标见表1。 碎石：粗骨料选用单一粒级5~10 mm碎石，详细性能指标见表2。 硅灰：甘肃三远硅材料有限公司生产。外观为灰白色粉末，密度为2.1~2.2 g/cm 3 ，平均粒径0.1~0.2 mm，比表面积18~25 m 2 /g，实验所用硅灰化学成分见表3。 拌和水：兰州地区普通自来水。 外加剂：聚羧酸高效减水剂，减水率25%。 Table 1 Cement performance inde 密度 /(g/cm 3 ) 比表面积 /(m 2 /kg) 凝结时间/min 抗折强度/MPa 抗压强度/MPa 初凝 终凝 3 d 28 d 3 d 28 d 3.2 345 172 215 5.8 7.9 29.1 53.2 表1. 水泥性能指标 Table 2 Stone performance inde 骨料粒径 /mm 表观密度/(kg/m 3 ) 紧密堆积密度/(kg/m 3 ) 含泥量 /% 针片状含量 /% 压碎值 /% 紧密堆积空隙率 /% 5~10 2 870 1 550 0.5 2.1 6.3 46 表2. 碎石性能指标 Table 3 Chemical composition of silica fum 烧失量 SiO 2 Al 2 O 3 Fe 2 O 3 CaO MgO 总计 /% 2.25 95.86 0.32 0.40 0.31 0.82 99.96 表3. 硅灰化学成分 本次实验采用0.30水胶比，选取15%、20%、25%三种不同目标孔隙率进行透水混凝土的配合比设计，并通过改变硅灰掺量得到试验所用透水混凝土配合比，减水剂掺量为水泥用量的0.9%。最终配合比见表4。 Table 4 Mix proportion of pervious concret 编号 目标孔隙率 /% 水泥/(kg/m 3 ) 硅灰掺量(%) 硅灰用量 /(kg/m 3 ) 5~10 mm粗骨料 /(kg/m 3 ) 外加剂 /% A1 522 0 0 1 519 0.9 A2 511.56 2 10.44 1 519 0.9 A3 15 501.12 4 20.88 1 519 0.9 A4 490.68 6 31.32 1 519 0.9 A5 480.24 8 41.76 1 519 0.9 A6 469.8 10 52.20 1 519 0.9 B1 441 0 0 1 519 0.9 B2 432.18 2 8.82 1 519 0.9 B3 20 423.36 4 17.64 1 519 0.9 B4 414.54 6 26.46 1 519 0.9 B5 405.72 8 35.28 1 519 0.9 B6 396.9 10 44.10 1 519 0.9 C1 359 0 0 1 519 0.9 C2 351.82 2 7.18 1 519 0.9 C3 25 344.64 4 14.36 1 519 0.9 C4 337.46 6 21.54 1 519 0.9 C5 330.28 8 28.72 1 519 0.9 C6 323.1 10 35.90 1 519 0.9 表4. 透水混凝土配合比 2.2. 试样制备 制作两种不同尺寸的透水混凝土试块：采用100 mm × 100 mm × 100 mm试块进行力学性能试验；采用Φ100 × 50 mm试块进行透水性能试验。力学性能对应7 d、28 d各3个试块，透水性能3个试块。为了保证透水混凝土具有良好的工作性能，除要求准确的配合比外，制备工艺也很重要，试验采用的制备工艺如图1所示，制备完成后将拌合物分两层装模，并采用人工插捣方式成型。试块成型后，用薄膜覆盖表面，在(20 ± 2)℃的条件下养护24 h后脱模，放入标准养护室中养护至测试龄期。 图1. 透水混凝土制备工艺流程图 2.3. 测试方法 1) 抗压强度测试 目前国际上对透水混凝土抗压强度的测定均采用普通混凝土的方法，本试验按我国GB/T50081-2019《混凝土物理力学性能试验方法标准》规定执行。测试过程中连续均匀加载，加载速率0.5 MPa/s。 透水混凝土与普通混凝土相比，平整度较差，在进行抗压强度测试时，其侧面表层碎石先发生脱落，影响测试结果，为保证抗压强度准确性，应在透水混凝土试块脱模后，用同水灰比的水泥净浆抹平试块上下表面(见图2)。 图2. 水泥净浆抹平的抗压试块 2) 透水系数测试 透水试块养护至龄期后用凡士林涂抹侧面进行密封(见图3)，将密封好的试块放入透水仪器中检测密封效果(见图4)，密封度达标后，将整套装置放入溢水槽，打开水龙头从仪器上方缓缓注水，眼睛平视透水仪刻度线以保持恒定的水位差，待溢水槽出水口处的水流稳定后开始测试：用量筒在出水口处接水，记录5 min流出的水量(Q)，重复3次取平均值，并读取透水仪上的水位差(H)，精确至1.0 mm，用温度计测量试验过程中溢水槽中水的温度(T)，精确至0.5℃，试验结果取三块试样的平均值，计算透水系数(精确至1.0 × 10 −2 cm/s)。 图3. 凡士林密封透水试块 图4. 透水系数测试装置 透水系数计算公式： K T = Q L A H t 式中：K T —水温为T ℃时试样的透水系数，cm/s； Q—时间t秒内渗出的水量，cm 3 ； L—试块的高度，cm； A—试样的上表面积，cm 2 ； H—水位差，cm； t—时间，s。
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user: 3. 试验结果分析 3.1. 硅灰对不同目标孔隙率下透水混凝土抗压强度的影响 图5为15%、20%、25%目标孔隙率下，不同硅灰掺量透水混凝土的7 d、28 d抗压强度。通过分析图5(a)、图5(b)、图5(c)可知，三种目标孔隙率在掺入适量硅灰后，其7 d、28 d抗压强度都呈现出先增大后减小的变化趋势；当硅灰掺量为2%时，三种目标孔隙率的透水混凝土抗压强度增幅明显，提升效果显著；硅灰掺量为6%时，对三种目标孔隙率的抗压强度提升都达到了最大值，但相较于2%掺量，增幅放缓；当硅灰掺量继续增大时，抗压强度开始呈下降趋势，随着硅灰掺量进一步增大到10%后，可以看出其对三种目标孔隙率透水混凝土抗压强度仍有改善效果，但改善程度明显降低，与基准组相近。上述试验结果可归结为如下原因：硅灰具有极强的火山灰活性，虽自身基本不与水发生水化反应，但可与水泥水化时析出的Ca(OH) 2 以及其他一些化合物发生二次水化反应，生成具有更高强度的低碱性C-S-H凝胶，降低Ca(OH) 2 含量，取代其原有空间位置，提升透水混凝土的强度及结构密实度；另一方面是硅灰的微集料特性，其自身及二次水化产物都能填充水泥硬化过程中产生的有害孔，增加胶结料的致密程度。硅灰的火山灰效应及微填料特性有效改善了透水混凝土骨料与浆体过渡区的界面结构，提高了抗压强度 [ 12 ]；当硅灰掺量达到6%及以上，由于硅灰发生二次水化反应需要大量的Ca(OH) 2 ，而水泥水化产物Ca(OH) 2 是缓慢生成的，且生成量有限，因此，随着硅灰掺量的增加，未参与二次水化反应的硅灰开始发生堆积，又因其颗粒细小，比表面积大，导致吸附的拌合水增多，致使水泥水化不充分，进而减弱对透水混凝土抗压强度的改善效果 [ 13 ]。 硅灰对透水混凝土7 d抗压强度的提升效果要优于28 d。在硅灰掺量为6%时，目标孔隙率15%、20%、25%的7 d抗压强度增长率为：12.1%、27.4%、40.7%，28 d增长率为5.7%、12.6%、27.9%。原因在于硅灰具有极强的活性，会迅速与水泥水化产物Ca(OH) 2 发生二次水化反应，生成具有强度的C-S-H凝胶，加快前期水泥水化速率，提高透水混凝土早期强度；后期因硅灰二次水化生成的C-S-H凝胶日益增多，吸收了更多的凝胶水，因而降低透水混凝土内部的相对湿度，从而抑制了水泥浆体的进一步水化，致使后期强度增长放缓 [ 14 ]。 掺入硅灰对不同目标孔隙率透水混凝土的抗压强度提升效果不同，在6%掺量下，15%、20%、25%三种目标孔隙率的28 d抗压强度增长率相较于基准组分别提升5.7%、12.6%、27.9%，提升效果逐渐增强。原因在于，目标孔隙率较小时，其水泥浆体数量多，浆体的强度及粘结性能好，受压力作用时可对骨料起到很好的固定作用，而透水混凝土主要是由于骨料之间发生应力集中现象产生的骨料断裂破坏。随着目标孔隙率的不断增大，其浆体数量不断减少，透水混凝土的破坏形式逐渐从骨料破坏过渡到水泥石破坏，由于硅灰掺量影响浆体性能，所以其对大目标孔隙率透水混凝土抗压强度的影响要比小目标孔隙率的显著。 图5. 不同目标孔隙率下硅灰掺量与抗压强度之间的关系 3.2. 硅灰对不同目标孔隙率下透水混凝土透水系数的影响 图6给出了目标孔隙率为15%、20%、25%时，不同硅灰掺量透水混凝土的28 d透水系数。从图中可以看出，小掺量硅灰对透水系数的提升效果显著，随着硅灰掺量的不断提升，其对透水系数的影响趋于平缓，与小掺量下近乎相同。原因在于硅灰的掺入可以提高水泥浆体的粘聚性，增强水泥浆体对骨料的包裹能力，与此同时，水泥浆体的流动性也有所降低，几乎没有浆体下淌，改善了透水混凝土竖向的浆体分布，使得透水混凝土内部连通孔数量增多，孔径增大。因为粘聚性与竖向浆体的分布已得到很好地改善，因此继续增大硅灰掺量对透水性的改变不明显。在硅灰掺量为2%时，15%、20%、25%目标孔隙率透水混凝土的透水系数分别提升138.5%、82.1%、3.3%，随着目标孔隙率增大，硅灰对透水混凝土透水性的改善效果逐渐减弱。这是因为相较于大目标孔隙率，小目标孔隙率的水泥浆体含量多，自身更易发生下淌，将原本孔径较小的部分连通孔堵塞，影响透水效果；大目标孔隙率的透水混凝土浆体含量少，几乎不会发生下淌堵塞现象。因此相较大目标孔隙率，小目标孔隙率的透水性受浆体含量及流动性影响更大，加入硅灰能增加浆体对骨料的粘聚性，减小浆体流动性，对小目标孔隙率透水混凝土的透水系数改善更明显。 图6. 不同目标孔隙率下硅灰掺量与透水系数之间的关系 3.3. 硅灰对不同目标孔隙率下透水混凝土破坏形式的影响 图7为未掺入硅灰时三种目标孔隙率透水混凝土的破坏断面。图7(a)为15%目标孔隙率，可以看出其破坏主要是由骨料断裂引起的；图7(b)为20%目标孔隙率，可以看出其虽有明显的骨料破坏，但相邻骨料间水泥石的破坏开始增多；图7(c)为25%目标孔隙率，可以看出破坏大多发生在相邻骨料间的水泥石处。通过观察破坏断面，发现随着目标孔隙率的增大，透水混凝土的破坏形式也逐渐由骨料破坏转变为相邻骨料间水泥石的破坏。原因在于，小目标孔隙率时，其水泥浆体数量多，浆体的强度及对骨料的粘结包裹性能好，浆体凝结硬化后，水泥石厚度大，抵抗破坏能力强，因此破坏主要发生在骨料处；大目标孔隙率时，由于相邻骨料间水泥石较薄，对骨料的粘结强度不足，受压力作用时抵抗破坏能力较弱，致使破坏主要发生在水泥石处。 图7. 未掺硅灰时三种目标孔隙率下透水混凝土的破坏断面 图8为掺入6%硅灰时，不同目标孔隙率下透水混凝土的破坏断面，对比分析目标孔隙率为15%的图7(a)与图8(a)，可以看出掺入硅灰的透水混凝土，其破坏断面与基准组相似，仍以骨料破坏为主。这是因为硅灰主要改善的是浆体性能，而小目标孔隙率的透水混凝土，其薄弱部位为骨料而非浆体，所以硅灰的掺入几乎不会改变小目标孔隙率透水混凝土的破坏形式；对比分析目标孔隙率为20%的图7(b)与图8(b)及目标孔隙率为25%的图7(c)与图8(c)，可以看出，相较基准组，掺入硅灰的透水混凝土，其骨料断裂的现象明显增多。原因在于，随着目标孔隙率的增大，透水混凝土的薄弱点逐渐从骨料转变为浆体，而硅灰的掺入可以改善浆体的性能，提高胶结材料抵抗破坏的能力，使大目标孔隙率透水混凝土的薄弱部位不再仅是浆体，而向部分骨料转移。 图8. 硅灰掺量为6%时三种目标孔隙率下透水混凝土的破坏断面
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user: 4. 结论 1) 不同目标孔隙率的透水混凝土在掺入硅灰后，其7 d、28 d抗压强度都呈先增大后减小的变化趋势。在硅灰掺量6%时，三种目标孔隙率的抗压强度都达到了最大值。随着掺量的继续增加，透水混凝土抗压强度虽呈下降趋势，但仍有改善效果。 2) 适量的硅灰对不同龄期透水混凝土抗压强度提升效果不同。在6%硅灰掺量下，三种目标孔隙率前期抗压强度的提升效果均比后期显著。 3) 掺入硅灰对不同目标孔隙率透水混凝土的抗压强度提升效果不同，随着目标孔隙率逐渐增大，提升效果逐渐增强。 4) 硅灰可以提高透水混凝土的透水性，2%掺量对透水系数的提升效果显著，随着硅灰掺量的不断增加，其对透水性的影响趋于平缓。随着目标孔隙率的逐渐增大，硅灰对透水系数的改善效果逐渐减弱。 5) 随着目标孔隙率的增大，透水混凝土的破坏形式逐渐由骨料破坏转变为浆体破坏，目标孔隙率为25%时，透水混凝土的破坏几乎全部发生在浆体处。而硅灰的掺入明显改变了25%目标孔隙率透水混凝土的破坏形式，使其骨料断裂破坏的现象显著增多。
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user: 摘要 人类社会关系识别作为视频分类中的一个重要问题，逐渐成为计算机视觉领域的一个研究热点。由于视频信息较多，冗余信息过量，关键帧较少，因此如何准确的识别视频中的关键信息进行社会关系推理至关重要。为此，本文提出一种多尺度图推理模型来进行视频社会关系识别。首先我们提取视频中的时空特征和语义对象信息，获得丰富、鲁棒的社会关系表示。接着通过多尺度图卷积利用不同的感受野来进行时间推理，捕捉人物和语义对象间的交互。特别地，我们利用注意力机制来评估每个语义对象在不同场景的效果。在SRIV数据集上的实验结果表明，本文提出的方法优于大多数先进的方法。
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user: 1. 引言 社会关系是多个个体之间的紧密联系，并构成我们社会的基本结构。从图像或视频中识别社交关系可以使机器更好地理解人类的行为或情感。然而，与基于图像的社会关系识别相比，基于视频的场景是一个重要但前沿的话题，常常被社会团体所忽视。它具有许多潜在的应用，例如帮助人们在手机中查找家庭视频 [ 1 ]，或者向商店中的顾客群推荐合适的产品 [ 2 ]。 现有的社会关系识别研究主要集中在基于图像的条件下，算法主要识别单个图像中人与人之间的社会关系。为了区分不同的社会关系，研究了人和语境对象的外观和面部属性。尽管在视频或电影中发现了社交网络 [ 3 ] [ 4 ]，社区，角色 [ 5 ] [ 6 ] 和群组行为 [ 7 ]，但从视频片段中明确认识到社会关系的吸引力却远远不足注意。最近的方法仅将基于视频的社交关系识别视为一般的视频分类任务，该任务将RGB帧，光流或视频音频作为输入，并将视频片段分类为预定类型 [ 8 ]。但是，这种模型显然过于简化，从而忽略了人的外观，人与语义对象之间的交互以及带有上下文对象的场景。如何解读场景中的众多特征，视频中的社会关系识别面临着独特的挑战。首先，与社会社区发现相比，在不同的场景中，社会关系更加细化和模糊。模型必须通过视觉内容来区分非常相似的社会关系，例如朋友和同事，即使对于人类来说，这也可能非常困难。此外，与基于图像的社会关系识别相反，人和语境对象可能出现在任意视频帧中，甚至出现在单独的视频帧中。这使得人和语境对象在连续帧中变化极大。因此，基于图像的方法不能直接用于基于视频的场景。此外，视频还提供了人和语义对象的时域特征。对人的动态变化与社会关系之间的潜在关联进行建模仍然具有很大的挑战性。 为此，我们提出了一个多尺度图推理模型(MSGRM)来解决视频中的社会关系理解问题。在特征提取阶段，利用特征提取网络提取场景的时空特征和语义对象特征。然后在多尺度图推理阶段，利用不同的感受野来学习长期和短期信息，以探索场景中人和语义对象之间的交互。此外，利用注意机制，通过测量每个节点的重要性，自适应地选择某一视频场景中最重要的节点进行识别。这样，MSGRM极大地提高了从视频中获取社会关系的能力。本文主要贡献如下： 1) 本文提出了一种多尺度图推理模型(MSGRM)来识别视频中的社会关系，在端到端的处理过程中，该方法可以准确地捕捉场景中角色的时空信息和交互信息。 2) 为了捕捉视频中的长期和短期时间线索，本文提出了一种基于多尺度时间感受野的MSGCN进行社会关系推理，以捕捉视频中的长期和短期线索。 3) 我们将该方法应用于SRIV数据集，并与一些优秀的研究工作进行了比较，取得了较好的识别效果。
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user: 2. 相关工作 视频中的社会关系识别。在过去的十年中，社会学和计算机视觉的跨学科研究一直是热门领域。主要的研究主题包括社交网络发现 [ 3 ] [ 4 ]、关键角色检测 [ 5 ] [ 6 ]、多人跟踪 [ 9 ] [ 10 ] 和群体行为识别 [ 7 ]。近年来，基于视觉内容的社会关系识别引起了研究者的关注 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]，现有的方法主要集中在静态图像上。例如，Zhang等提出通过卷积神经网络(CNN)从人脸图像中学习社会关系特征 [ 12 ]。Sun等提出了一种基于社会领域理论的社会关系数据集 [ 15 ]，并采用CNN从一组语义属性中识别社会关系 [ 13 ]。Li等提出了一种用于社交关系识别的双视模型，其中第一眼聚焦感兴趣的人，第二眼应用注意力机制发现上下文线索 [ 11 ]。Wang等人提出用图来表示图像中的人和物体，并用门控图神经网络 [ 14 ] 进行社会关系推理。而对于基于视频的数据，社交关系识别仅被视为视频分类任务。例如，Lv等利用时间分段网络 [ 16 ]，利用视频的RGB帧、光流和音频对视频进行分类 [ 8 ]。他们还建立了一个视频社会关系(SRIV)数据集，其中包含约3000个带有多标签注释的视频片段。但是，该方法只考虑全局和粗糙特征，而忽略了视频中的人、对象和场景。因此，我们将视频中的人与对象的时空特征特征嵌入图模型，并在此基础上进行社会关系推理。 计算机视觉中的图模型。在计算机视觉领域，像素，区域，概念和先验知识可以表示为图形，以针对不同任务(例如目标检测 [ 17 ]，图像分割 [ 18 ]，图像搜索 [ 19 ] 等)和对它们的关系进行建模。近年来，机器学习的研究人员研究了通过端到端可训练网络在图中进行消息传播，如图卷积网络(GCN) [ 20 ] [ 21 ] 和门控图神经网络(GGNN) [ 22 ]。最近，这些模型已被用于计算机视觉任务 [ 14 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ]。例如，Liang等提出了一个“图形长短期记忆网络”在基于超像素的图形中传播信息，并用于语义对象解析 [ 24 ]。Qi等提出了一种3D图神经网络在3D点云上建立一个k近邻图，并预测RGBD数据每个像素的语义类别 [ 25 ]。Wang等提出用视频中的人物和对象将视频表示为时空图，并采用GCN来学习视频级特征以进行动作识别 [ 26 ]。受以上研究的启发，我们建议将视频中人和物体之间的相互作用用图形来表示，并通过我们提出的多尺度图推理模型网络来进行社会关系识别。 注意力模型。人在观看某物时，总是关注感兴趣的视觉信息。一些研究发现，视觉注意力被信息含量最高的区域 [ 27 ] [ 28 ] 所吸引。在深度学习领域，注意力机制已应用于视频描述 [ 29 ]，图像和动作分类 [ 30 ] [ 31 ] 以及文本中的实体歧义消除 [ 26 ]，以学习数据的更多关键部分。一方面，基于CNN的注意力模型已经被提出并应用于不同的领域，这些方法比没有注意力模型取得了更优异的成绩。例如，Yu等人 [ 32 ] 引入了注视编码注意网络(GEAN)，该网络可以利用注视跟踪信息为视频字幕提供时空关注。Zhu等 [ 30 ] 提出了一种空间正则化网络，利用注意力机制学习不同标签的更多相关区域。另一方面，注意机制也被应用于序列学习模型中。如Pei等人 [ 33 ] 提出了不同的注意力GRU模型，可以学习顺序数据的注意得分。然而，这些注意模型忽略了语义对象与特定视频时空特征之间的相关性。因此，在我们的社会关系识别模型中，提出了一种时空注意力机制，从视频中自适应地选择最有区别性的对象来理解社会关系。
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user: 5. 结束语 在这项工作中，我们提出了一个多尺度图推理模型来解决视频中的社会关系识别问题，并引入特征提取模块以丰富视频中的时空特征表示。具体来说，我们的模型利用MSGCN来探索视频中人物与场景语义之间的交互，并通过不同的时间感受野来学习长期和短期信息。最后融合一种注意力机制，该机制测量场景中每个节点的重要性，以自适应地选择最重要的对象以提高社会关系的性能。在数据集SRIV上进行的大量实验证明，我们提出的多尺度图推理模型取得了优秀的表现。
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user: 摘要 静态层状弹性体系是我国沥青路面结构设计计算及力学响应分析的理论基础，该方法通过路面结构路表弯沉、基层层底拉应变及沥青层层底拉应变的大小来表征路面结构强度。本文通过有限元分析软件，计算了某国道改建工程两种路面结构形式的力学响应情况，计算结果表明：水泥稳定碎石基层采用双层连铺施工工艺比传统三层连铺的路表弯沉、基层层底拉应变和沥青层底拉应变均较小，路面结构抵抗疲劳荷载和协调变形能力更佳。
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user: 1. 引言 水泥稳定碎石原材料丰富、施工工艺简单、造价低廉、整体强度高，是我国最为常见的典型公路基层结构形 [ 1 ] [ 2 ]。当前半刚性基层沥青路面基层施工时大多仍按照传统三层分铺模式进行施工，即松铺一层、碾压、养生结束后再施工下一层，直至基层施工完毕 [ 3 ] [ 4 ]。此种施工方式所需人员机械配置多、养生时间长、单位施工成本高，且层间薄弱区的存在大大降低了半刚性基层的整体性能 [ 5 ] [ 6 ]。随着施工工艺的不断改进提高，当前基层施工逐渐由三层分铺向双层连铺转变 [ 7 ] [ 8 ]。本文利用PLAXIS有限元软件，计算传统三层分铺及两层连铺路面结构的路表弯沉、基层层底压应变、沥青层底拉应变，研究两种不同工况下半刚性基层沥青路面力学响应情况。
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user: 2. 力学分析模型 PLAXIS程序是由荷兰PLAXIS B.V.公司推出的一系列功能强大的通用岩土有限元计算软件，现在已广泛应用于各种复杂岩土工程项目的有限元分析中，如：路面结构力学响应分析、大型基坑与周边环境相互影响、盾构隧道施工与周边既有建筑物相互作用、大型桩筏基础(桥桩基础)与邻近基坑的相互影响、板桩码头应力变形分析、库水位骤升骤降对坝体稳定性的影响、软土地基固结排水分析、基坑降水渗流分析及完全流固耦合分析、建筑物自由振动及地震荷载作用下的动力分析、边坡开挖及加固后稳定性分析等等。PLAXIS计算功能强大，使用范围广，运算稳定，结果可靠。 山东省内某国道改建工程路面结构自上而下分别为4 cm SMA-13沥青混合料上面层 + 6 cm AC-25沥青混合料下面层 + 54 cm水泥稳定碎石混合料基层 + 土基。水泥稳定碎石基层总厚度54 cm，分别采用传统18 cm水泥稳定碎石基层三层分铺及24 cm + 30 cm两层连铺工艺进行全线施工，见图1。本文利用PLAXIS有限元软件对两种路面结构进行力学响应分析，路面结构一为传统三层分铺半刚性基层路面结构，结构二为双层连铺半刚性基层路面结构。 图1. 水泥稳定碎石基层双层连铺施工图 模型尺寸参照该国道典型路面结构设计图纸，面层厚度10 cm，基层厚度54 cm，土基厚度2 m，模型宽度设置为15 m。对于沥青路面而言，矩形荷载分布相较于圆形均布荷载更能反映路面结构的整体受力情况，因此本模型采用矩形荷载作为胎–路间接触模拟，矩形荷载为两个加载面，加载面宽度为213 mm，两者中心间距为319.5 mm。结构模型及网格划分分别如图2和图3所示。 图2. 路面结构模型示意图 图3. 网格划分示意图 各结构层材料参数如表1所示。 Table 1 Parameter value tabl 结构层 参数 计算取值 土基 弹性模量(Mpa) 200 泊松比 0.4 厚度(cm) 200 水泥稳定碎石 弹性模量(Mpa) 12，000 泊松比 0.2 厚度(cm) 54 沥青面层 弹性模量(Mpa) 6000 泊松比 0.35 厚度(cm) 10 表1. 各结构层材料参数表
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user: 3. 两种不同工况力学响应分析 3.1. 路表弯沉 路表弯沉荷载作用于路基、路面后，路面结构整体发生变形的大小，路表弯沉是反应路面结构总刚度的综合性指标，它放映了路面结构的整体承载能力。一般意义上来讲，路表弯沉值越小，则路面结构整体强度越大；路表弯沉值越大，则路面结构整体强度越小。 上图4和图5分别为两种路面结构在均布荷载作用下路表弯沉等值线图。图中可以看出，路面结构竖向变形以两均布荷载中心为原点向路面结构内部呈放射性发散，且随着放射距离的增大竖向变形逐渐减小。等值线图中路表处路面结构竖向变形值即为路表弯沉值，最大值在两均布荷载中心处。计算结果表明，路面结构一的路面弯沉为22.9 × 10 −4 ，路面结构二的路面弯沉为15.5 × 10 −4 ，路面结构二的弯沉值是路面结构一弯沉值的1.48倍，路面结构二相较于路面结构一有更好的整体性能。因此采用双层连铺水泥稳定碎石基层路面结构相较于传统三层分铺水泥稳定碎石基层路面结构的整体抗变形协调能力更强。 图4. 路面结构一路表弯沉等值线图 图5. 路面结构二路表弯沉等值线图 3.2. 基层层底拉应变 图6. 路面结构一基层层底拉应变云图 图7. 路面结构二基层层底拉应变云图 图6及图7给出了半刚性基层沥青路面基层层底拉应变云图，从图中可以看出在荷载作用下，水泥稳定碎石基层层底出现拉应力聚集区。水泥稳定碎石材料抗压能力较强，抗拉能力相对较弱。在轴载往复作用下，水泥稳定碎石基层基层层底拉应力聚集区处极易出现疲劳开裂，出现裂缝后向上传导至面层，这就是半刚性基层沥青路面常见的反射裂缝病害。由计算结果可知，路面结构一基层层底最薄弱处拉应变为118 × 10 −6 ，路面结构二基层层底最薄弱处拉应变为79 × 10 −6 ，路面结构一基层层底最大拉应变比路面结构二增大了1.4倍。因此，采用双层连铺方式的半刚性基层沥青路面比传统三层分铺的半刚性基层沥青路面具有更好的抗疲劳开裂能力，可以有效减少反射裂缝的产生，延长道路使用寿命。 3.3. 沥青层底拉应变 图8. 路面结构一沥青层底拉应变云图 图9. 路面结构二沥青层底拉应变云图 沥青混合料是典型的黏弹性材料，沥青层底拉应变是决定路面结构疲劳寿命的重要指标。图8及图9给出了两种路面结构沥青层底拉应变等值线图，从图中可以看出面层内拉应力沿路面结构向下逐渐增大，在沥青层底达到最大值。路面结构一沥青层底拉应变为138 × 10 −6 ，路面结构二沥青层底拉应变为76 × 10 −6 ，路面结构一沥青层底拉应变比结构二增大约1.82倍，因此路面结构二比路面结构一有更强的抗疲劳损伤能力。 在此定义“应变比”Δ为沥青层底拉应变与基层层底拉应变比值，即 Δ = ε 1 ε 2 其中， ε 1 为沥青层底拉应变， ε 2 为基层层底拉应变。 通过上述计算结果可知，路面结构一应变比Δ1为1.17，路面结构二应变比为Δ2为1.04，结构二比结构一有更强的整体协调变形能力。
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user: 4. 结语 1) 半刚性基层沥青路面中水泥稳定碎石基层采用大厚度双层连铺施工工艺逐渐代替传统三层分铺施工工艺。 2) 采用双层连铺施工工艺的水泥稳定碎石基层路面结构比传统三层分铺水泥稳定碎石基层路面结构的路表弯沉、基层层底拉应变、面层层底拉应变均较小，路面结构抵抗疲劳损伤的能力更强。 3) 半刚性基层沥青路面采用双层连铺水泥稳定碎石基层时，整体路面结构有更好的抗变形协调能力。
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user: 摘要 针对MATLAB环境下设计滤波器不便于构建一个虚拟仪器系统的问题，文中采用LabVIEW逐点分析工具设计数字滤波器教学演示与实验系统，实现动态逐点的信号生成与滤波。系统前面板参数可任意设定，滤波过程实时逐点可视。系统采用LabVIEW事件状态机模式实现，具有开放性特点，方便后续实验项目的增减。使用结果表明其有利于学生理解数字滤波的设计与应用过程、理解信号系统实时性需求。
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user: 1. 引言 “数字信号处理”是高校信息类专业重要的专业基础课，具有理论性、实践性和应用性强的特点，其知识体系严谨、概念抽象、理论推导繁琐复杂、理论与实际联系紧密 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。FIR/IIR是课程主要内容与难点之一，教学中对其理论推导和仿真验证缺乏交互性与动态性，学生对众多参数及其实际效应没有直观认识、难以理解 [ 1 ]。另外，教材中数字滤波是基于数据缓存数组进行推导、分析和验证的，信号实时逐点的特性被模糊或弱化，不利于学生理解实时滤波的过程。 目前MATLAB文本程序或辅以GUI界面是数字滤波器教学验证演示主要方式 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。基于案例教学演示可辅助学生感性地理解滤波理论 [ 7 ] [ 8 ]。上述方法的缺点是不利于学生硬件认识。可通过实验板将信号与系统知识与电路知识有机结合，既能够解决硬件实现的缺陷，又能够认识信号的特点，但是电路的搭建耗时，且容易转移学生学习重心。而LabVIEW以其图形化编程方式、丰富控件资源、完备信号处理函数非常适合快速构建交互良好、动态直观的案例式教学演示与验证系统，且编程与使用过程都动态直观 [ 8 ]，将实体实验与虚体实验相结合。基于LabVIEW开发虚拟实验广泛应用于工业、科研和教学领域 [ 10 ] - [ 17 ]。LabVIEW实时逐点运算功能可仿真与验证包括滤波在内的各种实时信号处理 [ 10 ]，贴近硬件实际，上述文献未见提及。
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user: 2. LabVIEW滤波与逐点滤波 2.1. 逐点滤波工具 信号分析及滤波处理方式一般分为在线和离线两种，其最大区别在于采集与分析处理发生的时刻。即在信号进入的起始阶段或信号参数变化时两者计算结果有差别。理论上当数据稳定且缓存一定数量时两者结果一致 [ 9 ] [ 10 ]。LabVIEW信号处理工具和高级信号处理工具中为信号生成、调理、运算、变换、滤波、分析等提供了丰富的函数族。针对信号实时性要求，LabVIEW还提供了一套逐点处理函数如图1与图2所示，它们分别位于信号处理工具和高级信号处理工具之内。 2.2. 逐点滤波函数 实现某种特定逐点滤波需求，上述很多独立函数可以满足使用。为简化系统设计仅采用“经典数字滤波器设计”(DFD Classical Design)与“数字滤波”(DFD Filtering)两个通用性强的函数分别实现滤波器设计和逐点滤波。 图1. 部分逐点滤波函数 图2. 高级信号处理工具箱 DFD Classical Design函数提供三种FIR和四种IIR滤波器设计方法，依次为Kaiser Window、Dolph-Chebyshev Window、Equi-Ripple、Butterworth、Chebyshev、Inverse Chebyshev、Elliptic。可实现低通、高通、带通、带阻四种滤波器类型。函数需要四个主要输入参数，滤波器设计方法、滤波器类型，滤波器设计规范参数(Filter Specifications)，即采样频率 f s ，通带频率 f p a s s 1 、 f p a s s 2 ，阻带频率 f s t o p 1 、 f s t o p 2 ，和滤波器纹波规范参数(Ripple Specifications)，即通带纹波与阻带衰减。 DFD Filtering函数可实现单通道单采样、多通道多采样信号的连续逐点滤波，其输入端为滤波器类型数据。 实时信号采用工具箱中全部逐点信号生成函数、干扰与噪声函数，引出其众多输入参数后用子VI封装。 滤波器设计完成后，使用“滤波器分析(Filter Analysis)”类工具函数生成绘制滤波器的幅频与相频特性、脉冲与阶跃响应零极点图以及传递函数等，增强系统可视性。 最后，用信号的逐点自功率谱对比与验证滤波器的滤波性能。逐点自功率函数为： P ( f ) = F F T ( * x ( n ) ) × F F T ( x ( n ) ) n 2 其中，*表示复共轭，n信号采样数。
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user: 3. 逐点FIR/IIR滤波 3.1. FIR/IIR原理 数字滤波器分为FIR和IIR滤波器。FIR冲激响应在有限时间内衰减为零，其输出取决于当前和过去输入信号。IIR冲激响应理论上无限持续，其输出取决于当前和过去输入信号，还取决于过去信号输出。 FIR传递函数极点固定在原点，仅能改变零点位置来改变性能，达到高的频率选择性时必须用较高阶数。IIR传递函数包括零点和极点两组可调因素，对极点唯一限制是在单位圆内，可用较低阶数获得高的频率选择性。一般同样的设计指标，FIR阶数比IIR高5~10倍。FIR非递归结构使其在有限精度运算中不存在稳定性问题，频率特性误差相对IIR要小。 3.2. FIR/IIR逐点滤波 LabVIEW中FIR、IIR逐点滤波公式为： y [ i ] = ∑ j = 0 n − 1 { b [ j ] x [ i − j ] } y i = 1 a 0 ( ∑ j = 0 N b − 1 b j x i − j − ∑ k = 0 N a − 1 a k y i − k ) i 其中 x i − j 与 y i 分别为逐点输入与输出。 b i 是FIR的前向系数数组， a k 、 N a 、 b j 、 N b 分别是IIR反向与正向系数及系数个数。上式逐点滤波与常规教材中滤波函数表达一致，逐点仅通过下标i强调其逐点计算的特性。
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user: 4. 系统设计和案例演示 4.1. 程序框架和功能 采用LabVIEW事件状态机模式实现系统工作状态间交互式切换。工作状态划分为：1) 参数、控件属性、文件初始化；2) 滤波器与信号设计参数交互设置；3) 滤波器特性图形化呈现；4) 信号生成与滤波实时逐点呈现；5) 滤波器文件存储与管理；6) 系统操作简介。状态机模式程序框架通过自定义枚举“状态常量”项的增减实现实验项目的改变。 核心程序段如图3、图4所示。图3中包括DFD Classical Design函数和子VI封装的各滤波器分析函数。程序段接收移位寄存器左端口传来的Filter Specifications簇和Error簇，输出如图7所示的滤波器各项指标的特性图，输出Filter和Error簇到移位寄存器右端口用于系统状态时备份数据。图4为信号逐点进入和逐点滤波部分，包括封装后逐点信号源子VI，DFD Filtering函数，逐点自功率谱函数。输出信号(噪声与干扰操作手动叠加)、噪声与干扰、滤波后信号的时域波形和功率谱，用于对比验证滤波前后的变化。数字滤波器可视化演示系统操作流程如图5所示。 图3. 滤波器设计与滤波特性程序实现部分 图4. 逐点滤波及滤波效果程序实现 图5. 数字滤波器可视化演示系统操作流程 4.2. 案例实验及演示效果 设计案例：占空比20%的受干扰方波信号，其频率为1 kHz，干扰为周期性的20点随机脉冲，脉冲频域幅值0.1，噪声为标准差0.5高斯噪声。要求：滤除方波信号的高次谐波、随机脉冲干扰与噪声干扰，用FIR/IIR两种滤波器进行对比。 设定FIR/IIR滤波器设计方法分别为Kaiser Windows和Elliptic。方波具有 ( 2 n + 1 ) × 1   kHz 奇次谐波，20点随机脉冲将造成 n ∗ f s / 20 = n ∗ 1.105   kHz 干扰，因此，采样频率设定为音频信号常用的 f s = 22.1   kHz ，满足本案例使用外也可为后续声卡信号输入实验准备。滤波器类型为低通，设计规范参数中 f p a s s 1 = 2   kHz 、 f s t o p 1 = 2.4   kHz ，通带纹波0.5 dB、阻带衰减50 dB。 4.3. 实验结果 滤波器特性如图6和图7所示，图中可见同样指标下两种滤波器的显著区别，尤其是有限的脉冲响应、零极点分布与数量。 图6. FIR滤波器设计结果 图7. 系统界面及滤波器设计结果 图8给出了方波信号逐点滤波结果，其中，(a)中方波信号逐点输入，在输入过程中可以手动添加干扰和噪声。(d)和(f)是滤波器前后信号的功率谱。未加噪声与干扰时，初始阶段功率谱曲线随信号输入不断变换直至稳定。稳定条件是信号不发生改变且信号没有干扰和噪声。(d)、(f)两图表明滤波器性能达到设计要求，滤除了谐波和高次的随机脉冲干扰，但1105 Hz随机脉冲干扰无法滤除。因此(f)图中峰值是方波基频成分与随机脉冲干扰的叠加。 图8. 信号逐点滤波结果((a) 原始信号；(b) 随机脉冲和高斯噪声；(c) 逐点滤波；(d) 滤波前功率谱；(e) 干扰与噪声功率谱；(f) 滤波后功率谱) 系统在使用过程中，可由老师或学生提出不同的滤波需求和信号源特性，通过图示结果可直观观察原信号、噪声与干扰、信号功率谱和逐点滤波的效果，可增强对FIR/IIR滤波器设计与逐点滤波过程的理解。
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user: 5. 结语 面向FIR/IIR滤波器数学与实验需求，利用LabVIEW良好的交互性和逐点计算功能设计并实现了辅助教学演示系统。教师在课堂讲授时可通过交互的方式对课程中FIR/IIR滤波器的概念和原理进行实时仿真、验证，形象具体地展示课程中抽象的理论知识，充分激发学生的学习兴趣；学生可在该平台改变输入参数，理解并掌握各种FIR/IIR滤波系统的分析方法，深刻体会滤波器性能特点。通过具体实现的案例可见，系统计算结果符合理论分析，且界面交互性好，程序框架通用性强。
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user: 摘要 目的：探讨移植器官在肝移植术中再利用的现状及前景。方法：检索中国知网、维普、万方、PubMed及Science Direct数据库相关文献。中文检索词为“移植器官/肝移植物 + 再利用/重复利用 + 肝移植”；英文检索词为“reuse”and“graft or liver graft”and“liver transplantation”。收录时间截至2020年6月15日。分析符合研究纳入标准的相关文献报告，统计肝移植物的供体、第一和第二接受者的临床资料。结果：经筛选，目前国际上已有19篇共计27例次重复使用肝移植物的个案报道。肝移植物的供体的年龄范围为8~69岁，其脑死亡原因主要为脑外伤(41%， 11/27)和脑血管意外(26%， 7/27)，另有胰岛素中毒1例，丙戊酸中毒1例，脑脓肿1例以及活体捐赠1例，余5例原因不详。第一接受者的年龄范围为4~65岁，其原发病分别为肝硬化失代偿期占48% (13/27)，急性肝衰竭占37% (10/27)，肝移植术后慢性排斥反应7% (2/27)，原发性硬化性胆管炎和布加综合征致肝衰竭各4% (1/27)；而当这些第一接受者在肝移植后出现不可逆的神经系统病变导致脑死亡时，随之就成为了第二接受者的供体。第一接受者最常见的脑死亡原因是移植后发生脑血管意外(56%， 15/27)，其次为脑水肿(30%， 8/27)，此外，还包括脑缺氧、脑疝和头枪击伤各1例，余1例原因不详。再次移植距初次移植的中位间隔时间为5天(1天~13年)。再次移植的中位冷缺血时间和中位热缺血时间分别为3.9 h (0.4 h~12.4 h)和0.9 h (0.6 h~1.5 h)。第二接受者的年龄范围是29~62岁；肝硬化合并肝细胞癌(33%， 9/27)和肝硬化失代偿期(26%， 7/27)在肝移植物的再利用指征中，分列第一位和第二位。总体来看，肝移植物再利用术后1年，3年及5年生存率分别为92.4%，80.5%和64.4%；中位随访时间为16个月(1.3~125个月)。结论：据现有文献报道分析，移植物再利用在肝移植领域应用的效果尚可，但仍需更大样本数据的支持。