DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 准确的径流建模预测是水文领域中一项具有挑战性的任务，也是减灾防灾的重要研究课题，精确可操作的径流预报模型对于水资源规划及综合开发利用，水利枢纽运行管理等重大决策问题提供基本决策依据，对国民经济健康发展具有十分重要的意义。针对径流预测建模中难以选择建模因子和难以确定非线性径流预测模型的问题，本文利用均生函数生成延拓因子矩阵，并提取延拓矩阵中信息熵高矩阵生成建模因子，进一步利用长短期记忆神经网络建立柳江径流预测模型，该模型通过分析原始降水序列特性，提取径流系统不同振荡周期特征形成建模因子，并结合长短期记忆神经网络对在非线性时间序列记忆特征和非线性时序动力系统控制的优势，以此建立柳江径流模型。该方法充分利用均生函数提取系统序列前后依赖和周期关系特性，并结合长短期记忆神经网络对非线性时间序列记忆特性，此方法能有效地提高预报长度，并能获得较高的建模及预报精度。柳江径流实例进行验证，结果表明了方法预测的精度高，稳定性好，为径流预测分析提供了一种可靠、有效的方法。 关键词 :均生函数，信息熵，循环神经网络，长短期记忆神经网络，径流 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 精确的径流预报模型对于水资源规划及综合开发利用，水利枢纽运行管理等重大决策问题提供基本决策依据，对国民经济健康发展具有十分重要的意义。由于影响流域河川径流变化因素很多，如蒸发、降水、气候和地下河流等，它们之间的变化机制和相互影响的因素十分复杂，其过程表现出强烈的非线性特征 [ 1 ] [ 2 ]，要完整而准确地描述这样一种复杂非线性性过程，传统的欧式几何和动力系统模型预测极为困难，因此流域内径流建模是一项具有挑战性的任务 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。目前国内外对中长期径流预测研究主要的方法有成因分析法、统计分析法、灰色系统分析法、小波分析法等 [ 6 ]。应用较为广泛统计建模方法主要有三种：自回归(Auto Regressive Mode1， AR)模型、移动平均(Moving Average Mode1， MA)模型和自回归移动平均混合(Auto Regressive Moving Average Mode1， ARMA)模型，这三种模型均可根据历史资料制作多步预测，但预测得到的结果都接近序列的平均值，对未来预测精度不高。而近年来随着计算机硬件和智能计算方法的发展，基于数据驱动的机器学习方法获得迅速发展，其本质上就是从观测样本数据中学习数据输入模式空间与输出空间的广义函数映射关系，建立数据输入和输出之间的知识和规律，并利用这些知识和规律对未来数据或无法观测的数据进行推断、决策和预测 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。如经典有监督机器学习方法神经网络模型，在建立模型时不需要考虑的径流物理过程，将预测系统构造的神经网络学习矩阵看作是输入与输出之间的一种非线性映射，而实现这种非线性映射关系，并不需要事先知道所研究的预报系统内部结构，而是通过对有限的样本作学习训练，以模拟预报系统输入与输出的内部结构关系 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。由于神经网络方法具有很强的处理非线性问题的能力，比一般的方法具有更好的预测能力，它为径流建模分析和预测提供了新技术、新方法 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。然而随着径流数据的收集越来越多和存储数据能力的不断增长以及计算机运算能力的飞速发展，对复杂数据建模的精度要求越来越高和预测时间区间尺度要求越来精确，而神经网路方法需要有经验的工程技术人员通过反复训练和测试，网络才能在实际应用中获得一个稳定的解决方案，加之复杂数据的多源和异构，使得神经网络模型在使用中会出现过拟合或者欠学习的问题 [ 16 ] [ 17 ]，这极大限制神经网络在实际径流预测建模中的应用，从而使得研究新的机器学习方法越来越重要 [ 18 ] [ 19 ]。 近年来在循环神经网络(Recurrent Neural Networks， RNN)基础上发展的长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Networks， LSTM)，在处理时间序列数据时具有记忆过去和对过去信息采用非线性动力系统控制的优势 [ 20 ] [ 21 ]，通过误差反向传播和梯度下降算法求解网络参数达到目标误差最小，在时间序列建模问题上不但可以记忆相邻序列重要信息，而且能够记忆模型长期依赖的关键信息，忽略不必要的信息 [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]，已经成为深度机器学习重要模型之一。LSTM是在循环神经网络基础上提出的，循环神经网路最早的模型是1982年和1984年美国加州工学院物理学家John Hopfield提出的可用作联想存储器的互联网络Hopfield神经网络模型，他先后发表了两篇论文介绍了离散时间反馈神经网络网络(Discrete Hopfield Neural Network， DHNN)和连续时间反馈型神经网络网络(Continuous Hopfield Neural Network， CHNN) [ 25 ]。随后，在1986年Rumelhart等人，Werbos等人和Elman等人改进Hopfield 神经网络模型提出循环神经网络(Recurrent Neural Network， RNN)，其主要是以时间序列数据建模和预测为目的，网络的结构与标准多层感知器的结构类似，在按照时间序列的推进方向进行递归且所有节点或者循环单元按链式法则连接的前向神经网络系统 [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ]，不同之处在允许与时间延迟相关的隐藏单元之间进行连接，通过这些连接模型可以保留有关过去的信息，使它能够发现数据中彼此事件之间的时间相关性。 循环神经网络具有高维的隐藏状态和非线性动力学，使它们能够记忆和处理过去的信息，并且参数共享并且图灵完备，因此在对序列的非线性特征进行学习时具有一定优势 [ 29 ]，先后被成功应用在自然语言处理、语音识别、语言建模、机器翻译等领域有应用，也被用于各类时间序列预测建模 [ 30 ]。但是，循环神经网络实际应用也存在很多缺陷，其中最大缺陷就是训练网络参数时，误差梯度在经过多个时间步的反向传播后容易导致参数与隐藏状态的动力学之间的关系非常不稳定，包括梯度消失和梯度爆炸 [ 31 ]。在1997年由Hochreiter & Schmid Huber在循环神经网络的隐层引入了存储单元状态(Cell State)和门结构调节网络中信息流的门控机制取代传统的感知器架构扩展了RNN架构 [ 32 ]，初步形成LSTM的架构，梯度消失问题得以解决，并在近期被Alex Graves进行了改良和推广 [ 33 ]。目前LSTM已变得越来越流行，机器学习范式并被成功应用到经济、交通量、语言识别和手写体识别等多个领域 [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ]。 在使用机器学习方法建立径流模型时，有两个重要因素需要考虑：一是选择数据的特征，二是选择恰当的机器学习模型。在径流序列建模研究时如何选取与径流相关性的建模因子，并且排除多重变量相关因素之间的影响是径流建模首要考虑的因素。为此本文依据径流时间序列的系统状态具有不同时期前后依赖的特征，利用魏凤英、曹鸿兴提出的均生函数模型思想构建一组周期函数 [ 37 ] [ 38 ]，通过分析原序列与这组周期函数间的统计关系，提取系统不同振荡周期特征形成建模因子，并结合长短期记忆神经网络对在非线性时间序列记忆特征和非线性时序动力系统控制的优势，建立柳江径流机器学习模型。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语 流域内径流是水文系统中研究人员关注的重大课题，它关系到水利工程建设和水资源的开发利用，由于径流系统包含着系统空间和时间变化的非线性特性，传统的分析方法很难对它们的演化规律和变化特征做出清晰的了解和准确的预测。针对径流预测建模过程中难以筛选合适的建模因子问题和难以建立有效非线性径流时间序列模型问题，本文利用均生函数延拓矩阵分析原始时间序列周期函数间的统计关系，提取原始序列不同振荡周期特征形成径流建模因子，并结合长短期记忆神经网络对在非线性时间序列记忆特征和非线性时序动力系统控制的优势，建立柳江径流机器学习模型。通过实例计算得出如下结论： (1) 在利用LSTM建立大规模、非同源异构数据机器学习模型时，如何选择有效数据特征是影响模型性能因素之一，本文利用一阶差分、二阶差分平稳后处理时间序列，在利用均生函数和信息熵复杂数据提取径流时间序列中系统空间和时间变化的非线性特性是一种有效时间序列特征提取技术。 (2) 针对径流非线性时间序列建模过程中，采用“理论 + 实验 + 计算”模式分析数据建立IE-LSTM径流模型，实例计算结果IE-LSTM适宜建立径流模型，对径流汛期峰值趋势跟踪预测效果最好，预测结果精度高，稳定性好。 (3) 本文LSTM建立径流模型，LSTM实质是一种深度神经网络模型，建立模型拟合和预测效果好，但是还有一些问题需要进探讨，如：深度神经网络模型是一种黑箱结构，模型接受输入–输出完成复杂非线性映射，但是无法解释模型表现好的具体原因；机器学习模式是建立在数据满足独立同步分布条件下获得的效果，但是无法判断整个训练数据满足独立同分布的条件；预测数据和验证数据集的增添无法判断其中反馈关系等，这将是下一步需要深入探讨的问题。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 随着深度学习技术的迅速发展，市场上出现了越来越多的聊天机器人，按照功能大致分为5类，客服、闲聊、教育、个人助理以及问答型聊天机器人。它们的主要功能不一样，问答型主要满足用户信息查询的要求，闲聊型主要负责和用户对话，给用户带来情感慰藉和精神陪伴。按照回复方式的不同，闲聊型聊天机器人又分为基于检索式和基于生成式。二者都普遍存在一个问题，即和用户聊天时很容易陷入僵局，中断聊天，影响用户体验。基于检索式的聊天机器人预先在知识库中构建好话题及对应的答案，当用户提出话题后，寻找知识库中和用户话题最相似的并给出回复。这类机器人聊天容易陷入僵局原因有以下两点。1、知识库中匹配不到用户话题相关的条目，此时会选择库中出现概率最大的句子进行回复，往往是“嗯嗯”、“我知道了”等万能回复。2、知识库中能检索到用户话题的答案，但回复的质量差或用户没有兴趣。这两类情况都容易使聊天陷入僵局。基于生成式的使用对话语料训练神经网络逐词的生成回复，往往出现回复语句不通顺，即回复质量差的问题，使得聊天陷入僵局。针对回复质量差、用户对回复不感兴趣使得聊天陷入僵局的问题，本文提出：1、结合基于协同过滤和关键词提取的方式收集用户兴趣，使用关键词提取收集用户兴趣，让机器人围绕兴趣和用户聊天，避免用户因对话题不感兴趣而陷入僵局。使用协同过滤的目的是扩展用户兴趣。其他用户的历史聊天信息中也可能包含当前用户的兴趣，因此可以结合协同过滤方式来扩展用户的兴趣，优化推荐效果。2、引入外部热点话题(百度热点、微博热搜)结合用户兴趣生成用户可能感兴趣的话题，当聊天陷入僵局时，给用户推荐可能感兴趣的话题，以此打破僵局，增强用户体验。另外判断聊天是否陷入僵局也是本文的重点，这涉及到后续能否形成推荐。因此本文重点研究了短文本相似度算法，以此来检测聊天是否陷入僵局，即判断用户话语和机器人回复的相关性，根据相关性高低来判断是否陷入僵局。最后通过对比实验，使用持续对话轮数评价指标验证了本文提出的方法是可行的。 关键词 :闲聊机器人，协同过滤，话题推荐 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 研究背景 近年来，随着深度学习技术的迅速发展，人机对话系统的发展势头越来越猛，科研机构和许多大型互联网公司都纷纷加入了聊天机器人的研究，各大公司机构更是推出了自家的产品，2014年微软推出的智能机器人微软小冰、百度的小度、小黄鸡、Siri等。可以预想聊天机器人的发展前景是一片广阔的。 以上提到的机器人可以分为两类，一类是以完成用户任务为主的任务型聊天机器人，比如百度的小度、微软的Siri，另一类是以闲聊为主的闲聊机器人，比如小黄鸡和微软小冰。这是以它们的功能来进行分类的。本文主要介绍的是闲聊机器人。 闲聊机器人解决了人们情感等方面的需求。比如在用户感到孤独且无人陪伴，迫切需要对外交流的时候，如果有个闲聊机器人，滔滔不绝、不知疲倦地陪用户聊天，则能缓解用户的孤独感。当然这只是聊天机器人的一个应用场景，我们还可以设想，儿童在学习语言或者在获取知识的时候往往有源源不断的问题，家长可能很快就厌倦了回答重复的问题，但是机器人不会厌倦，这就为早期教育提供了帮助。而且人类语言学习能力是有限的，但是机器掌握一门语言则快得多，我们可以利用聊天机器人进行外语的学习或者承担翻译任务等等。 同时我们注意到在与人们聊天的过程中，机器人可以获取用户的语言习惯与生活习惯，从而能够分析出人们的行为特点。这也就为精准医疗提供了大量数据，世界上第一个聊天机器人就是为分析人们的心理问题而诞生的，可以设想未来医疗领域聊天机器人会有广阔的应用与美好的前景。 但是人工智能发展到今天，闲聊类机器人有一定的缺陷。它离人脑有一定的差距，因此闲聊类的机器人缺少一定的人性化，很多情况下无法理解人类的话语，因此目前的闲聊类的聊天机器人不能长久地和用户进行聊天，基本上智能维持一轮或几轮对话，其中很大一部分原因就是聊天机器人有时无法理解用户的话语，这时候他会采取一种安全回复的做法。安全回复是所有机器人都会碰到的问题，也就是当用户说了一句话后，机器人无法理解这句话的含义或者说不知道怎么回复用户的问题，然后采取一种是是而非的回答，比如“嗯嗯，我知道了”、“对不起”、“没事”或者随机生成其他话语等避开用户提问的回答，显而易见这是一种很影响用户体验的行为，因此如何让用户和聊天机器人能长时间地聊下去是目前面临的一个大问题。如果机器人了解了你的兴趣爱好，围绕着你的兴趣爱好和你聊天，那么将可能改善对话持续轮数很少的情况。本文提出的基于协同过滤的话题推荐，其主要的目的就是根据用户以往的聊天记录发现用户的兴趣并根据用户的兴趣推荐其可能感兴趣的话题。当机器人无法回答用户提出的问题时或回答不满意时，机器人可以根据用户的兴趣推荐可能感兴趣的话题，增强用户的聊天体验
system: [SYSTEM]

user: 2. 聊天机器人相关技术 聊天机器人中涉及到NLP (自然语言处理)中的许多技术，包括基础的文本向量化、中文分词、句法分析、关键词提取、文本相似度检测等，本节介绍主要的几种技术。 2.1. 中文分词 与英文不同，英文每一个单词都能表达完整的含义，因此英文文本并不需要分词处理，而中文文本不同，待处理的文本是由成句成段，因此需要先将其表示成一个一个分开的中文词汇在中文自然语言处理的各项任务中，中文分词是最基础的一项任务。中文分词方法大概分为三种主流的流派，每一种中文分词方法下又包含各种不同的具体的分词方法。 2.1.1. 基于规则的分词 基于规则的分词方法是一种逻辑简单、机械方式的方法，需要事先建立好分词词典和规则库，核心思想是字符串匹配。它依赖于具体的词典，不断的从词语库中寻找词汇和待切分句子进行匹配，如果能在词典中找到该词汇则进行切分，否则不进行切分，继续让下一个待切分的词汇与词典中的词汇进行匹配，直到该句子被切分完毕。基于规则的分词方法又分为主要的三类，分别是正向最大匹配、逆向最大匹配以及双向最大匹配。 2.1.2. 基于统计的分词 上文讲到基于词典的分词方法，它的弊端是需要不断的维护庞大的词典，随着词典的增大这必然会给分词带来更多的时间。基于统计的思想是“词是由字组成的”，它基于这样一个假设，如果连续的字多次出现在不同的文本那么这个连续的字越有可能是一个词。近年来基于统计的分词方法得到了快速的发展。随着近年来机器学习的迅速发展以及文本数据的爆发增长，统计分词明显占据明显的优势。基于统计的分词是对中文文本中的最基本的单位“字”进行处理。连续出现的字在不同文本中出现的频率来衡量其是否属于一个词，可以预先为其设定一个阈值，当频率超过这个阈值那么则认定这些连续出现的字组成的是一个词语。否则就不是。 统计分词方法一般分为2步： 1) 建立统计语言模型； 2) 对待分词的句子中的每个字进行划分，每个字都有一个标签代表其属于词首、词中、词尾，然后用动态规划等方法计算出一条最大概率路径，这条路径代表了这个句子中每个字组成的一条最大可能的概率路径。也就是每个词最有可能的标记。从所有的路径中挑选出概率最大的那一条作为每个字的标记。目前主要的统计学习方法有HMM (隐马尔可夫)和CRF (条件随机场)。 2.1.3. 基于混合的分词 尽管基于统计的分词方法在理论上优于基于规则的分词方法，但是在具体的分词任务中，分词效果差距并不明显，事实上某些特定场景基于规则的分词方法分词效果稍微优于基于统计的分词方法，因此都是针对不同的场景具体任务具体分析，没有哪一种方法是占据绝对优势的，大部分情况下，都是几种分词方法混合使用，具体的做法是先基于一种分词方法，分词完毕后用其他的分词方法加一辅助来提升前一种分词方法的分词效果。目前常用的方法是先用基于规则的分词方法初步分词，然后使用CRF、HMM隐马尔可夫模型加以辅助，这样能很好的处理歧义词和未登录词。目前比较好的分词工具jieba分词正是基于这种思想。 2.2. 文本向量化 在自然语言处理的各项任务中，词向量化是不可避免的，用非常简单的话来说明词向量化的作用就是提供了一种方法把人类能够理解自然语言表示成机器能够理解的数字表示 [ 1 ]。自然语言处理中比较常见的词向量模型是分布式模型(distributed representation)和独热编码(one-hot Representation)，本文主要讲解word2vec，它是一种分布式的词向量表示模型，把词语映射从高维的空间映射到低维的语义空间，将词语表示成稠密的连续向量。它分为CBOW和Skip-gram。 2.2.1. CBOW CBOW的思想是根据上下文去预测中心词，网络结构只有三层，输入，映射和输出层，它是一种根据给定窗口中上下文词语来预测中心词概率的语言模型 [ 2 ]，输入是窗口中的上下文词汇，输出是中间词，输入的词汇用独热编码进行表示，然后通过和一个映射矩阵相乘，然后把所有向量相加或者相加后取均值，然后又经过一个矩阵相乘，最后用一个softmax激活函数得到每个词语的概率，神经网络训练目的是调整网络中的参数使得中心词y的生成概率最大化。当网络训练完毕，输入层到映射层的映射矩阵即为最后所求的词向量。如图1所示。 图1. CBOW模型 2.2.2. Skip-Gram Skip-gram的思想和CBOW正好相反，前者利用上下文去预测中心词 [ 3 ]，后者利用中心词去预测上下文，网络结构和CBOW一样，只是前者输入是窗口中的上下文，后者的输入是一个词，CBOW输出是一个1*V的概率分布，skip-gram输出是多个1*V的概率分布。如图2所示。 图2. Skip-gram 现在给定一句话“the cat sat on the mat”，假设窗口c为2，中心词是sat，位置是3，按照skip-gram的思想要去预测它上下文，因为窗口是2，即预测前两个和后两个词汇，一般不预测常用词和停用词，预测位置2单词是“cat”，在位置6上预测单词是“mat”。 Word2vec中用到了哈夫曼树和层次化softmax (复杂度O (N)到O (logN))、层次化采样(复杂度从|V|降低到了树的高度)，大大节省了计算成本和存储空间。 2.3. 关键词提取之Textrank 顾名思义，关键词是一篇文本中最能表达文本语义，最能代表文本含义和文本高度相关的一些词汇 [ 4 ]。由于目前的文本大部分内容冗长，短时间难以从中获取有用信息，因此关键词抽取此时就能发挥其作用。关键词抽取是指把一些能代表文本语义、和文本高度相关的词语从自然语言文本中抽取出来。关键词提取在自然语言处理的许多任务中发挥着举足轻重的作用，尤其是在文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等方面发挥着重要的作用。 TextRank 直接翻译过来的意思是文本排名，具体来说是文本中每个词汇的重要度排名。其思想来源是上面的PageRank算法，只不过做了细微的改动。PageRank是根据网页之间的链接关系构建图模型，而TextRank算法是根据文本中词语的相邻关系来构建图模型，主要思想还是如下。 1 如果文本中的某个词汇出现在很多其他的词汇后面，那么这个词汇越重要，相应的有很高的TextRank值。 2 如果某个单词出现在一个权重很高的词汇后面，那么这个单词也很重要，相应的权重就会越高。 每个词汇的PageRank值计算公式如下： S ( V i ) = ( 1 − d ) + d ∗ ∑ j ϵ I n ( V i ) 1 | O u t ( V j ) | S ( V j ) 公式1 S(vi)：词语i的TextRank值，一般每个词语的TextRank值初始化为1。 d：阻尼系数，一般取0.85(这个d取值0.85是通过无数的实践得出的结果，实际上的作用相当于做一个平滑处理)。 Out(vj)：出现在词汇j后面的词汇集合。 Wji：连接顶点i和j的边的权重。 有了上面的计算公式后，通过不断的迭代计算每个顶点的权值直到收敛，从上面的公式可以看出某个词汇PageRank值和出现在它前面的词汇的权重以及连接的边的权重有关。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验过程和结果展示 3.1. 实验环境 本实验使用的是谷歌开源深度学习框架Tensorflow。TensorFlow是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。 种平台多种设备，甚至是移动设备。Tensorflow是基于数据流图的处理框架，图中的节点表示数值计算，边代表运算节点之间的数据交互示数值计算，边代表运算节点之间的数据交互。 3.2. 实验数据 3.2.1. 对话语料 本文用到的是聊天机器人公开语料，包含各种主题(文学、体育、科技、娱乐等)，以下是部分对话语料截图，如图3所示。 图3. 对话语料 有了聊天语料就可以使用第二章介绍的关键词提取算法从对话中提取关键词，然后经过简单分析得到用户的初步兴趣，然后使用协同过滤方法进一步扩展用户的兴趣，以便后续话题推荐的效果更好。 3.2.2. 热点新闻语料 当机器人的回复是无意义的话语或者是安全回复时，本文提出了基于用户兴趣的热点新闻话题推荐来代替先前的回复，用到的语料从网络爬取，是当前热点话题，包括微博热搜、百度热搜等新闻或者是视频等，涵盖体育、娱乐、科技等主题，如图4所示。 图4. 热点话题语料 3.3. 整体实验流程 3.3.1. 关键词提取并生成兴趣 本文用到的关键词提取算法是Textrank算法，该算法已经在第二章介绍过，它不需要语料库作为依赖，仅需要提供当前文档就能建立图模型生成给定个数的关键词，本文提出的用户兴趣发现是基于协同过滤的方式，具体的做法是抽取十段对话语料，当作是十个用户的对话语料，然后分别提取关键词，然后使用协同过滤方式生成用户兴趣。 3.3.2. bert中文问答对检测 bert中文问答对检测的作用是对于给定一个问答对，检测问题和回答的相关程度。可以用bert中文问答对检测用户和机器人聊天的过程中的问答的相关程度，或者说用户对机器人回答的满意程度，以此来决定是否用用户感兴趣的热点话题来代替当前不满意的回答。以下是统计100个问答对的情况。其中程序判断相关并且人为判断相关的有68个，程序判断不相关并且人为也判断不相关的13个，正确率为81%，如表1所示。 Table 1 Sample compariso 人为判断 程序判断 重叠 相关 78 83 68 不相关 22 17 13 总计 100 100 81 表1. 算法示例 3.3.3. 热点话题推荐 当使用bert中文问答对检测程序对机器人的回复进行检测后，如果程序检测出机器人回答和用户话语不相关或相关性很弱，那么就会根据用户的兴趣和当前话题给用户推荐可能感兴趣的话题、视频来代替不相关的回答，即达到了话题或者新闻推荐的目的，又可以增强用户的聊天体验。以下是原始的聊天机器人程序和加入了本文提出的基于协同过滤的话题推荐方法后的聊天机器人程序对比。 部分对比示例如表2所示。 Table 2 Chat compariso 原始聊天机器人对话 Q：你觉得c罗和梅西谁更厉害 A：c罗：葡萄牙足球运动员，梅西：阿根廷足球运动员 Q：因为这次疫情我在家待的快发霉了 A：嗯嗯 Q：你觉得马云是外星人吗 A：你说的对 Q：好无聊啊，能不能让我不这么无聊啊 A：那我陪你聊天吧！ Q：周星驰是最好的喜剧演员吗 A：嗯嗯，我不太了解，你能给我介绍吗 基于协同过滤的话题推荐聊天机器人 Q：你觉得c罗和梅西谁更厉害 A：c罗愿意降薪三分之一 Q：c罗目前的薪水多少 A：不知道呢！ Q：因为这次疫情我在家待的快发霉了 A：美国累计病例破百 Q：你觉得马云是外星人吗 A：马云出席乡村教师颁奖大会 Q：我觉得马云是个了不起的商人 A：嗯嗯！ Q：好无聊啊，能不能让我不这么无聊啊 A： Q：周星驰是最好的喜剧演员吗 A：周星驰生日低调庆生，少量艺人送祝福！ Q：感觉星爷好孤单啊 A：嗯嗯，是的 表2. 聊天对比 以上是从100个聊天对比实验中截取的五个对话片段，从中可以看出有的情况下可以推荐出用户可能感兴趣的话题，并让聊天持续下去，由于语料库中的热点新闻是最近的，导致热点新闻涵盖不全，并且受限于语料库质量和技术本身，有时推荐的话题用户并没有兴趣，因此聊天中断或者用户换了话题。以下是原始聊天机器人对话轮数是一轮，加入协同过滤话题推荐后用户对话轮数变化情况，如表3所示。 Table 3 Comparison of the number of dialogue round 一轮保持不变 一轮变两轮 一轮变三轮 67 30 3 表3. 对话轮数对比 因此可以表明本文提出的基于协同过滤话题推荐方式可以在机器人生成不满意回复后给用户推荐可能感兴趣的话题并且提高对话轮数。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语 本文提出了一种在聊天机器人中的基于协同过滤的话题推荐方法，旨在给用户推荐可能感兴趣的热点话题，同时在机器人生成安全回复时使用推荐可能感兴趣话题的方法使得话题持续下去，增强用户的体验，经过实验验证本文提出的方法是可行的。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 在地震灾害中，变电站电气设备极易遭受到破坏。而电流互感器作为变电站中重要的电气设备之一，其损害会直接影响到地区电力的正常运行，所以要对其抗震性能及减震性能进行试验研究。根据实际地震中的电流互感器状况，采用真实的220 kV电流互感器设备进行地震模拟振动台抗震和减震试验研究。试验考虑了多种地震波形、多种地震强度，特别是强度为高达1 g时国内鲜见的地震模拟振动台试验强度。通过实际测量设备关键部位的加速度、位移及应力参数，对比其抗震、减震性能，研究此电流互感器结构的动力特性和受力性能，综合评定设备的抗震性能。研究表明，所设计的减震器对电流互感器具有较好的减震效果，特别是对电流互感器的顶部加速度有很好的衰减效果，可以在电力设备中进行推广应用。 关键词 :电流互感器，振动台试验，抗震试验，减震试验 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 国内外大量的地震灾害表明，地震对电气设备会造成不可估量的损害，严重时会导致电力系统中断，并影响受灾地区的救援工作 [ 1 ] [ 2 ]。我国是一个地震活动分布广、强度大、频率高的地震受灾国家，其灾害对社会经济发展影响巨大 [ 3 ] [ 4 ]。随着电气设备向更高电压等级发展，设备呈现较高、较重、更易受到破坏的趋势 [ 5 ]，因此如何保证电气设备在地震中不发生损害至关重要。 近年来，国内学者对电气设备抗震及减震已进行一些研究。谢强 [ 6 ] 等建立变电站软母线连接的电气设备的数学模型，采用龙格库塔方法求解其地震响应。曹枚根 [ 7 ] 等以朝阳门地下变电站及其周围耦连建筑为对象，对变电站楼板进行振动与噪声的相关性分析。冯宇 [ 8 ] 等通过采用等安匝合成电源的电流互感器实现CT谐波特性测量方法。谢强 [ 9 ] 等以220 kV变压器套管体系为实验对象，进行振动台试验。柏文 [ 10 ] 等通过有限元对电流互感器抗震性能进行分析，并进行输入最高地震强度0.5 g时的减震试验。 对于电气设备的抗震和减震性能研究一般采用振动台试验和有限元仿真方法，对其进行实际分析。而针对高压电流互感器重心位置高，抗震性能较差的特点，对其易发生损害的关键点和部位进行抗震性能分析，目前的研究偏少，而现有的研究大多采用有限元仿真进行研究，很少采用振动台试验进行研究。 本文以220 kV电流互感器作为研究对象，对其进行了抗震试验，以及输入地震强度高达1 g时的减震试验，并对试验结果进行分析。
system: [SYSTEM]

user: 2. 实验设计 2.1. 振动台设备 本实验采用美国MTS公司的三维六自由度地震模拟振动台试验系统。220 kV电流互感器，如图1所示。电流互感器各测点位置分布如表1所示，其中的减震位置即为安装减震器的位置。 电流互感器，总高度约为3.650 m，总重约500 kg。振动台面尺寸为4.1 × 4.1 m，试验频率为0.1~50 Hz，满负荷下的最大试件承重20 t，减负荷下为30 t，其中载荷20 t时水平X向最大加速度为1.5 g、水平Y向和竖向为1.0 g；满载30 t时水平X向、Y向最大加速度1.0 g，竖向0.9 g。 Table 1 Measuring points of current transforme 测点编号 传感器位置/测量物理量 1 顶部/加速度 2 减震位置/加速度 3 顶部/位移 4 减震位置/位移 5 下法兰/应力 表1. 电流互感器各测点位置分布 图1. 电流互感器 根据电流互感器的实际参数，设计的减震器类型为阻尼弹簧减震器，在如下的实验条件下，测得其滞回曲线如图2所示。 实验条件：最大压缩力：8759 N；上屈服压缩力：8744 N；下屈服压缩力：7628 N；规定非压缩比例力：7628 N；规定总压缩力：12 KN；斜率：1729.8。 由图2可以看出，减震器的滞回曲线呈弓形，形状较为饱满，此结果反映出整体构件的塑形能力比较强，不易被外力影响使其变形，具有很好的抗震性能和耗能作用。 为了充分发挥减震器的作用，现采用8个减震器，在电流互感器与地震台的连接板的上下分别布置4个相同的减震器，如图3中的空心圆圈所示。图中的实心点表示地震试验台的连接位置。 图2. 减震器的滞回曲线 图3. 减震器在实验台上的布置方式 2.2. 试验输入地震波 地震波的输入对于地震模拟振动台实验至关重要，本次实验根据GB50011-2010和GB50260-2013的标准要求选择合适的地震波 [ 11 ] [ 12 ]。选用3种波形作为地震模拟振动试验的输入波形，选择与试验地点较近的人工波(即兰州波)、以及国际上地震模拟比较通用的El-Centro波和Taft波，在设备水平方向上加振。 2.3. 试验工况 在抗震试验中，考虑到若是模拟地震强度过高，即：加载的加速度值过高的话，电流互感器有可能会出现问题，因此，在抗震试验时加载的加速度值没有选择过高，分别根据不同的地震加速度0.1 g、0.2 g、0.4 g，测得在不同波形下抗震的实验数据。 在减震试验中，在振动台上加入减震设备，对电流互感器进行减震试验，考虑到由于减震器的存在，可以承受的加载加速度应该会比较大，暂定不同的地震加速度0.1 g、0.2 g、0.4 g、0.6 g、1 g，具体的能够达到的加速度，需要根据在试验过程中的具体情况进行调整，从而得出不同波形下减震的实验数据。 综合考虑输入的地震波形和模拟地震加速度，可以得到具体的抗震实验工况，如表2所示，共包含14种工况。类似地，可以得到减震试验工况，如表3所示，共包含21种工况。 Table 2 Working conditions of seismic tes 工况 波形 加速度 1 白噪声(WN1) 2 人工波 0.1 g 3 人工波 0.1 g 4 El波 0.1 g 5 Taft波 0.1 g 6 白噪声(WN2) 7 人工波 0.2 g 8 El波 0.2 g 9 Taft波 0.2 g 10 白噪声(WN3) 11 人工波 0.4 g 12 El波 0.4 g 13 Taft波 0.4 g 14 白噪声(WN4) 表2. 抗震试验工况表
system: [SYSTEM]

user: 3. 模态测试结果及分析 出于电流互感器实验的准确性以及安全性等因素的考虑，本次实验利用白噪声作为输入波形进行模态实验，并在抗震和减振两种状态下，每次改变模拟地震强度之前，均对电流互感器的第一阶固有频率进行测量。 输入白噪声的频率范围0.1~50 Hz，加速度半峰值0.03 g，持续时间为120 s。在抗震试验过程中，进行了四组电流互感器白噪声模态实验，分别为在电流互感器安装完毕，但是试验尚未开始之前、加载的加速度在0.1 g时的抗震试验之后、加载的加速度在0.2 g时的抗震试验之后以及加载的加速度在0.4 g时的抗震试验之后，测得的电流互感器的第一阶固有频率，如表4所示。 Table 3 Working conditions of shock absorption tes 工况 波形 加速度 1 白噪声(WN1) 2 人工波 0.1 g 3 El波 0.1 g 4 Taft波 0.1 g 5 白噪声(WN2) 6 人工波 0.2 g 7 El波 0.2 g 8 Taft波 0.2 g 9 白噪声(WN3) 10 人工波 0.4 g 11 El波 0.4 g 12 Taft波 0.4 g 13 白噪声(WN4) 14 人工波 0.6 g 15 El波 0.6 g 16 Taft波 0.6 g 17 白噪声(WN5) 18 人工波 1.0 g 19 El波 1.0 g 20 Taft波 1.0 g 21 白噪声(WN6) 表3. 减震试验工况表 Table 4 The first natural frequency (Hz) of current transformer under seismic tes 设备工况 WN1 WN2 WN3 WN4 220 kV电流互感器 试验前 0.1 g 0.2 g 0.4 g 6.95 6.88 6.76 6.71 表4. 电流互感器抗震试验第一阶固有频率(Hz) 从表4中可以看出四次抗震试验在逐渐提高加载加速度的情况下，电流互感器的第一阶固有频率变化不大。 在电流互感器的减振试验中，其模态试验测得的第一节固有频率结果，如表5所示。 Table 5 The first natural frequency (Hz) of current transformer under shock absorption tes 设备/工况 WN1 WN2 WN3 WN4 WN5 WN6 220 kV电流互感器 试验前 0.1 g 0.2 g 0.4 g 0.6 g 1.0 g 5.74 5.37 4.45 4.84 5.35 5.3 表5. 电流互感器减震试验第一阶固有频率(Hz) 由表5可以看出，在六种工况下，电流互感器的固有频率随着加载加速度的逐渐增大，呈现出先减小后增加的趋势，此种现象表明整个电流互感器减震系统并没有大的损伤。在0.1 g和0.2 g的工况下，第一阶固有频率略有减小可能是由于减震位置的螺栓处出现非常微小松动，使得其刚度略有减小导致；而在后面几种加载加速度逐渐提高的工况下，减震器会发挥作用，从而引起固有频率略有上升，但是也达不到加载之前的第一阶固有频率的量值。总而言之，无论是固有频率值的减小还是增大，均不显著。 由表4，表5对比可以看出，减震情况下的设备的固有频率比抗震情况下有所减小，从而可以看出安装减震器之后对系统的整体特性有所影响，会使得电流互感器减震系统的刚度略有下降，但其影响程度在可以接受的范围之内。
system: [SYSTEM]

user: 4. 电流互感器顶部响应分析 4.1. 顶部位移结果及分析 实验选取电流互感器顶部位置为主要观测点之一，为分析设备的地震响应，对不同的实验波形进行分析比较。 在抗震情况下分别取加速度为0.1 g、0.2 g、0.4 g，在减震情况下分别取加速度为0.1 g、0.2 g、0.4 g，0.6 g、1 g，根据顶部测点位置，三种地震波形输入时，无论是在抗震工况还是减震工况下，对电流互感器的顶部位移的影响均不显著。下面仅以El-Centro波形为例，分析El-Centro波作用下的顶部位移的抗震、减震峰值情况如图4所示。 图4. El-Centro波输入时，顶部位移的抗震减震峰值 从图4中可以看出在El-Centro波情况下，电流互感器的减震效果并不理想，El-Centro波随着加速度的增加，效果均不显著。因此，减震器对220 kV电流互感器顶部位移的减震作用虽然不明显，但是增加加载加速度后，还是存在着顶部位移微小的减弱的折线部分。 4.2. 顶部加速度结果及分析 根据顶部测点位置分析在人工波、El-Centro波和Taft波工况下的顶部加速度的频谱峰值情况如图5所示。 图5. 不同工况下顶部加速度抗震减震频谱峰值 从图5中可以看出，在人工波、EL-Centro波和Taft波三种波形输入的情况下，减震器对电流互感器有明显的减震效果，顶部加速度出现明显减弱。 对于人工波，在抗震试验中，其频谱峰值比另外两种波形要高许多。但是在减震器的作用下，在0.1~0.4 g的范围内，顶部加速度频谱峰值下降显著。在0.6~1 g范围内，顶部加速度频谱峰值不但没有增加，反而比减震试验0.4 g时的频谱峰值有明显下降，此结果表明在人工波输入的情况下，地震输入强度越高，减振效果越显著。 对于El-Centro波，在抗震试验中，其频谱峰值比另外两种的均要低。在减震器作用下，在0.1~0.4 g范围内，顶部加速度频谱峰值下降也比较显著。在0.6~1 g范围内，顶部加速度频谱峰值比减震试验0.4 g时的频谱峰值仅仅略有上升。 对于Taft波，在抗震试验中，其频谱峰值位于另外两种波形的中间，在减震器作用下，在0.1~0.4 g范围内，顶部加速度频谱峰值在0.2 g时下降较少，但是在0.1 g和0.4 g时下降显著。在0.6~1 g范围内，顶部加速度频谱峰值有较大升高，特别在1 g时显著升高，但仍未超过0.4 g时抗震的频谱峰值。 因此，可以看出减震器对该电流互感器在输入不同地震波形及不同地震强度的工况下，均体现了比较显著的减震效果。
system: [SYSTEM]

user: 5. 电流互感器减震位置响应分析 电流互感器的减震位置的响应在抗震试验和减振试验中，可以显示出安装减震器前后的响应变化情况，从而表明减震器是否起作用。为了便于描述减震位置的响应，引入无量纲的加速度放大系数 [ 13 ]，其定义为：减震位置加速度与地震台加速度之比。在抗震工况下，放大系数的大小显示出电流互感器与地震试验台的连接板在地震波输入时的效果，如表6所示；而在减振工况下，放大系数的大小可以显示出电流互感器与地震台的连接板与减震器在地震波输入下的效果，如表7所示。 根据表6，在抗震工况下，不同地震输入波形对电流互感器的加速度放大系数的影响不同，在人工波输入和Taft波输入时，随着输入地震加速度的增加，放大系数有所下降，表明减振位置的加速度响应增加比地震加速度的增加慢，相对来说，比较安全。而对于El-Centro波输入，随着输入地震加速度的增加，放大系数有所增加，表明随着地震加速度的增加，减振位置的加速度响应也会增加，但是增加幅度较小。 Table 6 The amplification factor of acceleration of shock absorption position under different working condition 地震加速度 放大系数 人工波 0.1 g 1.25 0.2 g 1.10 0.4 g 1.09 El-Centro 波 0.1 g 1.11 0.2 g 1.19 0.4 g 1.32 Taft波 0.1 g 1.18 0.2 g 1.17 0.4 g 1.13 表6. 不同抗震工况下减震位置的加速度放大系数 根据表7，在减振工况下，随着输入地震波的不同，减振位置的加速度放大系数与抗震工况的放大系数相比，影响不完全相同。对于人工波而言，随着输入地震加速度的增加，带有减震器的电流互感器的减振位置放大系数基本是减小的，尽管在1 g时略有增加，但总体来说，此时有一定的减振效果。对El-Centro波而言，随着输入地震加速度的增加，带有减震器的电流互感器的减振位置放大系数基本是减小的，尽管在0.2 g的时候略有增加，但也具有一定的减振效果。而对于Taft波而言，随着输入地震加速度的增加，带有减震器的电流互感器的减振位置放大系数变化没有规律，但是在输入地震加速度为1 g时，对减振位置的加速度有一定抑制作用。 Table 7 The amplification factor of acceleration of shock absorption position under different working condition 地震加速度 放大系数 人工波 0.1 g 1.17 0.2 g 1.13 0.4 g 1.09 0.6 g 0.98 1 g 1.01 El-Centro波 0.1 g 1.22 0.2 g 1.26 0.4 g 1.15 0.6 g 1.11 1 g 0.93 Taft波 0.1 g 1.23 0.2 g 1.11 0.4 g 1.29 0.6 g 1.43 1 g 1.07 表7. 不同减震工况下减震位置的加速度放大系数 综合比较表6和表7，得出：在不同地震作用下，其加速度放大系数均分布在1左右，未见其明显差异。减震时放大系数较抗震时放大系数略有减小，但有部分却比抗震放大系数还略微大，可以看出仅仅从减震装置来看，并没有起到明显的减震作用。产生这种情况的原因，可能是由于能量主要集中在低频段，所以难以采用常规办法进行减震。随着输入地震加速度的增加，其放大系数减小比较显著，说明其在较高加速度时减震效果更为明显。
system: [SYSTEM]

user: 6. 电流互感器下法兰位置处应力分析 在各种抗震工况及减震工况下，根据将测试的应变响应转换为应力响应，则得电流互感器的下法兰位置处的应力响应结果如图6所示。 图6中可以直观的看出，大部分情况下电流互感器在Taft波的应力响应数值要比其他波形下的应力响应数值要大。抗震时El-Centro波的应力响应数值最小，减震时人工波的应力响应数值最小，说明在人工波时的减震性能最好。在输入地震加速度为1 g的Taft波激励时，电流互感器下法兰处的应力响应数值最大，但未发生明显损坏。由此可得，此型号的电流互感器在强烈地震中是安全的，不易发生损坏。 图6. 各种工况下设备的应力测试结果 当输入加速度为最大值1 g时，其下法兰位置的最大应力响应数值为17.0 MPa，没有超过容许应力响应数值，下法兰处未发生损坏。电流互感器的下法兰位置的应力响应数值，在减震工况下比抗震工况下，即在输入地震加速度为0.1 g，0.2 g和0.4 g时，图中的响应数值下降明显。因此，减震器对设备减弱其应力有着有效的作用，特别是作用在输入地震加速度为1 g时的人工波，结果极为明显。
system: [SYSTEM]

user: 7. 结论 结合现有的抗震设计规范与标准，通过对220 kV电流互感器振动台实验的分析与研究，得出以下几点结论： 1) 第一阶固有频率随着加载加速度的提升，有适度的下降，符合试验要求。电流互感器在试验中未发生明显损害，说明实验满足其精度要求。可能存在些微弱的影响，但依旧在试验可控范围之内。 2) 实验中电流互感器顶部位移减振效果不显著，但也未出现较大偏移偏差。在分布较广的人工波情况下，设备在整个加速度范围内都有明显的减震效果。因此，其加入减震器后效果更加明显，此结果表明加入减震器能有效降低地震对设备的损害程度。 3) 对电流互感器的下法兰处而言，在较低的加速度时减震器的减震效果明显，而随着加速度的增大，其应力响应数值会有显著的增大，说明底部随地震强度的增大更易发生损害。因此，提高底部的刚度有利于降低电力设备在较大地震中的损害程度，这在工程实际中，需要加以关注。 4) 本次减震实验地震加速度高达1 g，目前国内很少达到，在这种情况下更能体现对电流互感器进行减振研究的有效性，为今后电力设备的抗震、减震提供了一定的参考价值。 5) 电流互感器有些测点的部位减震效果并不是特别理想，比如减震位置为顶部位置，减震时的位移明显比抗震时要略高。对此需要再后续研究中设计不同的减震器对这些部位进行单独研究其问题，例如可以采用机械优化设计等方法进行更深入的研究。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 电磁铆接工艺是一种新型铆接工艺，广泛应用于航空航天领域。整个铆接过程涉及电磁场和变形场耦合作用，本文采用ANSYS有限元分析软件，对电磁铆接过程电磁场以及变形分布进行仿真分析。得出了磁场强度以及磁通密度分布规律，并且获得了铆钉变形过程应变及应力分布。 关键词 :电磁铆接，有限元仿真，电磁场，变形场 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 利用铆钉将两个或两个以上的元件(一般为板材或型材)联接在一起的一种不可拆卸的静联接简称铆接。相比其他连接方式，铆接的工艺简单、重量轻、成本低联接可靠、抗振、耐冲击、相比螺接更具技术优势，故应用的比较普遍。 电磁铆接技术起源于上世纪60年代美国。主要是为了解决波音公司普通铆接存在的问题而产生的一个铆接技术。电磁铆接在铆接难以成型的材料过程中起到了积极的作用，但是当时的铆接采用的是高压铆接，易出现裂纹，工具也十分笨重，因此没有得到广泛应用。1986年低压电磁铆接研发成功后，电磁铆接技术开始大量应用并得到快速发展 [ 1 ]。 在我国，佘公藩1981年开始进行电磁铆接技术的研究，并研制了电磁铆接设备。进入九五后，曹增强等人对电磁铆接技术进行较为系统的研究，并对低电压电磁铆接技术也进行了初步的研究 [ 2 ]。高彬采用有限元方法对应力波安装干涉配合紧固件的过程进行了模拟，对应力波安装过程获得一定新的认知 [ 3 ]。 本文主要采用直径为12 mm的铆钉进行铆接，并且采用电磁铆接技术，通过使用ANSYS软件对铆接过程进行仿真计算。
system: [SYSTEM]

user: 2. 有限元模型建立 2.1. 仿真方法选择 有限元仿真设计是近年来使用较多的一种仿真设计方式，因为其具有安全、可靠、准确性高等优势，越来越多的领域开始使用有限元仿真 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。本文采用ANSYS软件进行仿真，其建模简单，与制图软件可以进行直接的数据配合、计算分析快捷和清晰的特点，广泛应用于生产前期的模拟仿真。 电磁铆接是电磁成形的一种应用，成形过程更为复杂。本文中采用的是松散耦合法(见图1)，对电磁场和变形场各自进行建模分析；电磁场分析采用ANSYS软件、变形场计算采用LS-DYNA软件进行分析。 图1. 松散耦合仿真流程 2.2. 电磁场模型建立 根据电磁铆接原理，发生作用的元件是线圈和驱动片，故可把复杂的电磁场模型简化成线圈和驱动片的二维模型；本文中建模的线圈匝数为17，线圈与驱动片的间隙为1 mm。由于只考虑对电磁场起作用的线圈和驱动片，所以根据其模具具有对称性，在ANSYS建模中我们只需要建立其1/2就行；由于实际的电磁场附近会有空气场的影响，所以我们需要建立近空气场模型和远空气场模型，近空气场模型半径是其驱动片半径的两倍，远空气场模型的半径是近空气场模型半径的两倍；其中线圈、驱动片以及近空气场的单元类型为PLANE13单元；远空气场的单元类型为INFIN110单元；对每个部分进行划分，对于线圈和驱动片用规则划分，近空气场用自由划分、对远空气场进行放射性划分；电磁场的模型和材料及单元类型如图2。 图2. 电磁场有限元模型 2.3. 变形场模型建立 根据实际铆接模具建立如下模型，由于结构是对称的，所以我们只需要建立模具的1/2分析即可；模型中主要包含线圈、驱动片、放大器、冲头，铆钉、板材5部分。铆钉材料为45钢，铆钉直径为12 mm，本文铆接应用对象为卡车车架，因此，板材厚度分别选为5 mm和4 mm。采用PLANE162单元类型对整个模型进行网格划分，结果如图3所示。 图3. 变形场有限元模型
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果分析与讨论 3.1. 电磁结果分析 3.1.1. 驱动片上磁场强度 从本文设置的40个子步中提取第1、11、21、31子步分别进行电磁场强度分析；如图4为电磁场强度矢量和云图，在通电后形成的涡流磁场从下往上、从右向左扩散。随着时间的增长，磁场分布变得离散均匀，这说明电流产生的磁场在工件中产生了感应电流同样也产生了感应磁场；两磁场的斥力作用于电压放大器和冲头，使铆钉被冲击成形。 图4. 驱动片上磁场强度结果 3.1.2. 驱动片上磁通密度 驱动片上磁通密度如图5所示，由四个子步云图可知，在通电流的开始，驱动片下方的磁通量密度为0，而驱动片上方的磁通量密度很大，驱动片表面聚集了大量的磁通密度；这是由于高强度的交变电流作用在线圈上，在驱动片和线圈的间隙中产生较大的交变磁场，然后驱动片中形成电涡流，电涡流又会形成磁场。由实验结果图可知，驱动片下方的磁通密度随着时间的增加而增加。涡流磁场和交变磁场之间的相互作用力促进铆钉铆接的过程。这样不仅加快了铆接速度，同样会使得铆钉干涉均匀，干涉量小。 图5. 驱动片上磁通密度结果 3.2. 变形场结果分析 3.2.1. 铆接过程 冲头下压，导致铆钉成形的过程主要集中在前二十个子步中，仅占整个铆接行程的三分之一左右，由此可见铆接速度之快。铆接过程完成后，冲头向上运动，回到原来的位置，为下一次铆接做准备。由于铆接过程中，变形较明显部位主要集中在铆钉上，所以单独截取了前三十个子步中不同过程的铆钉的变形情况。由图6可以看出，铆钉的塑形变形最先发生在铆钉杆与冲头接触的部位，整个铆接过程中塑性变形主要发生在铆钉杆的上方以及刚与铆接上板接触的地方，铆接完成后的形状与铆钉圆头相似。塑形变形最明显的区域主要集中在铆钉头与冲头接触的那一小部分区域。通过对比图6(e)和图6(f)发现，由于弹性能的作用，铆接头发生了些许偏移。 图6. 铆接变形过程结果 3.2.2. 铆接应力分析 数值模拟过程给出了不同时刻应力应变在不同单元的分布情况，如图7。图7为四个不同时刻Y方向的应力变化图。五个主要部件的应力具有一定程度的变化，其中铆钉处的应力分布最为复杂，变化最为明显。铆接过程中，冲击载荷势必会影响两块铆接板，因此两块铆接板的应力变化也很明显。因为铆接过程成形效率高，成形速度快，所以部件残余应力小。 图7. 铆接过程应力分布结果
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 (1) 驱动片上磁场强度和磁通密度与线圈厚度中心相对位置最大，并且越靠近线圈厚度中心大小分布越均匀。 (2) 由于集肤效应作用，磁通密度沿着驱动片厚度方向，由靠近线圈一侧向另一侧逐渐减小，主要分布在驱动片表层。 (3) 在线圈磁场和感应涡流磁场斥力作用下，铆钉变形和应力分布相对均匀。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 当今城市的土地开发正朝着功能多元、设施集约的方向发展，城市综合体作为一种多功能复合型开发模式成为城市发展的主流。综合体中不同类型用地的集约布局导致不同用地的高峰停车需求存在较大的差异，整体存在停车需求和泊位供给供需失衡的问题。城市综合体供给的停车泊位数量是根据不同性质用地的功能制定的停车配建指标计算得到的，现有指标的确定虽然考虑了不同类型土地的开发对停车需求的影响，但整体泊位供给数只是将每一类土地的配建数进行简单的加和，与实际的停车需求有较大的差距。本文研究了现有的国内外停车需求预测理论，引入停车泊位共享的策略，以最大限度的提高泊位的利用率为目标，提出一种更加合理的综合体停车需求分析方法，用以指导城市综合体停车泊位的规划。 关键词 :城市综合体，停车泊位共享，停车需求预测 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 当今城市空间和土地开发朝集聚性、复合性的方向发展，包含多种城市功能的大型综合体设施成为建设的趋势，进而吸引了大量多种出行目的的交通出行者。伴随大量机动车的出行，城市综合体也成为中心城区“停车难”矛盾最集中的区域，但是通过研究发现该现象是相对的。在包含多种土地利用性质的城市综合体中，某一类或几类的土地上存在停车泊位严重不足的现象，非法占道停车较普遍，但是相邻的其他性质用地存在较多的空闲停车泊位，由于种种原因没有对外开放，导致高峰期间综合体停车资源的浪费，以及表面上看起来停车供需矛盾突出、停车困难。现有城市综合体供给的停车位数量是将每一类用地的泊位配建数进行简单的加和得到的，不同性质用地的配建指标由高峰停车需求决定，这种计算方式导致综合体浪费较多的资源来配置停车泊位，在高峰时段多个区域的停车泊位无法得到充分利用，整体的泊位利用率偏低。 1983年在美国出版的《Shared Park》首次提出了允许停车泊位共享的策略，通过停车调查发现不同功能用地停车的时间分布特征存在较大的差异，不同用地在部分高峰时段存在互补的停车需求，在此场景下可以考虑实施停车位的共享策略。维多利亚运输政策研究所发表的共享停车策略研究报告中指出，停车位的充分共享可以提高区域整体停车泊位的利用率 [ 1 ]。在总结美国国内成功实施泊位共享策略的城市经验后，美国城市土地开发协会及Smith M S专家联合出版了《共享停车设计与管理》，书中详细介绍了实时共享停车的具体措施，并阐述了大量城市的应用案例 [ 2 ]。国内交通领域的专家在国内停车现状的基础上进行了一系列的共享停车研究。李菲等人通过研究城市中心区多个住宅小区的停车特征，分析不同时段的停车需求，明确住宅区内白天停车泊位利用率低，而小区周边的停车需求旺盛，并制定小区白天停车共享政策 [ 3 ]。薛行健等人深入研究现有中国城市的停车法规政策，参考美国多个城市的共享停车案例，引入折减系数完善现有的停车需求预测模型，依据城市规划方案和目标优化不同性质用地的停车配建指标 [ 4 ]。周晨静等人对北京王府井商区内的停车现状进行了深入的调研分析，总结提炼出了商区进行停车共享的实施模式和框架，建立了区域内实行共享停车的技术理论模型，指导国内其他城市和区域实行分时共享策略 [ 5 ]。祝福云等人以西安市钟楼商圈和小寨商圈为例，通过计算商圈引入泊位共享策略后的不同时段停车需求，得出现有停车配建数可以缩减的最大量，明确泊位共享策略的可行性和优势 [ 6 ]。 本文通过对多个城市综合体的停车调查，深入研究停车场使用者的停车需求以及共享停车行为特征，对出行者调查数据进行建模分析，量化共享停车行为对停车需求的影响，在需求预测中引入共享停车影响因素，在常规停车需求分析方法的基础上，提出占用资源更少的停车需求分析方法，指导综合体停车系统的科学规划和停车资源的合理分配。