DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 计算结果分析 5.1. 挡墙墙后土压力 对水平土压力进行整理，如图5所示，距墙远端土压力分布同库伦土压力理论分布规律一致，模型具有一定的正确性。 图5. 水平土压力 墙后水平土压力的分布情况为：在距离墙顶1/3高度范围内，墙后水平土压力出现急剧上升，六边形蜂巢连接处墙背土压力稍小，与主动土压力相近；六边形蜂巢顶点墙背土压力变化剧烈，甚至超过了静止土压力。随后，水平土压力在墙高1/3到2/3范围内快速减小，降至主动土压力以下，之后同经典土压力理论分布规律相同持续增大，达到主动土压力峰值。图6为水平土压力在土体中的分布云图。 图6. 水平土压力分布云图 蜂巢式挡土墙的墙背形式具有抗滑桩群桩 [ 9 ] 的特点，在挡土墙墙顶至2/3高度范围内，发生了明显的土拱现象 [ 10 ] [ 11 ]。土体依靠剪切作用，将荷载传递到六边形蜂巢上，形成拱脚，拱脚处土压力发生明显增大。两个六边形蜂巢的连接处本来因为在拱顶的位置，土压力会由于形成土拱而减小，但是由于附近挡墙呈弧形对土体有侧向约束，使得连接处的土压力得到一定程度上的增强，且远小于拱脚处的土压力。 5.2. 挡墙位移分析 挡土墙的水平、竖向位移如图7、图8所示，墙体整体发生了后倾，最大位移出现在顶部为11 mm，竖向的沉降是该工况下挡土墙位移的控制因素。该种形式的挡墙整体重心靠近墙踵一侧，能提供很大的抗倾覆力矩，因此前倾的趋势较弱，并且墙踵附近承载了大部分墙体自重和底板上方的土体自重，故墙踵处的沉降要大于墙趾，沉降位移差为14 mm，所以挡墙发生了后倾的现象。 图7. 挡土墙水平位移 图8. 挡土墙竖直位移 以整体稳定性的最小安全系数作为优化参数，得到该种形式挡土墙在当前土体条件下的最大高度为6 m，图9和图10为最大高度挡土墙水平位移和竖直位移分布。挡土墙最大沉降出现在靠水一侧，为114 mm，整个底板的沉降位移差为10 mm~12 mm。挡土墙在水平方向的位移整体从上向下逐渐递减。最大水平位移出现在顶部为89 mm，最小水平位移出现在底板处为42 mm，上下位移差为47 mm。此时挡土墙由于墙背土压力的增大，倾覆力矩及滑移力增大，挡土墙有向前倾覆的趋势，而且整体又向前发生滑移的倾向。但是在极限高度的情况下，蜂巢砌块挡土墙发生的倾覆位移和滑移位移仍然较小，在工程中具有良好的整体稳定性。 图9. 沿高度变化的挡土墙水平位移 图10. 沿高度变化的挡土墙竖直位移 尽管极限高度下挡土墙有着良好的抗倾覆和抗滑移能力，考虑到感官安全，仍然建议前后筒高差不宜过大。固在实际工程应用中，该种挡土墙属于偏心结构，由自重引起的不均匀沉降是设计中需要重点关注的因素。 5.3. 挡墙应力分析 挡土墙整体受力形式类似于悬臂梁受弯。墙背一侧主要以竖直方向的拉应力为主，拉应力从墙顶向底板逐渐增大，最大拉应力发生在底板与砌块的结合处(图12)。竖向砌块之间采用钢筋注浆拉结，钢筋同砌块自重共同作用减小了砌块之间的拉应力，使墙背砌块实际拉应力处于较小的范围内，从而避免结构破坏。墙面一侧以受压为主，最大压应力出现在底板上(图11)。 图11. 挡墙墙面第一主应力分布 图12. 挡墙墙背第一主应力分布 砌块与砌块接触的部分往往会出现应力集中的现象，一般表现为较大的拉应力，但基本在C20混凝土的设计值范围之内。超过设计值的部分实际作用范围不超过15 mm，且发生在砌块角点附近，不至于影响结构整体的稳定性，设计时可以注意这部分采取适当的补强措施。
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user: 6. 结论 1) 蜂巢砌块挡墙的墙背水平土压力由于土拱效应的影响呈倒S形分布，土压力合力要小于等于库伦主动土压力合力，且作用点位于距离底部0.34 H的地方。所以实际工程中仍然可以按照库伦土压力理论进行设计计算，出于安全考虑可以在库伦主动土压力的基础上乘以1.2的安全系数。 2) 挡土墙整体重心靠近墙踵，虽然可以提供较大的抗倾覆力矩，但是也会带来基础应力偏心距较大而造成不均匀沉降的危险，设计截面时要注意墙体重心的位置，可以适当提高墙面筒的高度或者延长底板进行平衡。 3) 挡墙受力形式类似于悬臂梁受弯，主要危险点在墙背受拉和砌块拼接部分的应力集中。在实际工程中，需要注意在砌块中穿结的钢筋和底板的锚固以及砌块拼接部分进行适当的补强。
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user: 摘 要 为了保证对燃气轮机的性能与故障进行精准的描述及诊断，建立精确的燃气轮机模型便起到关键作用。燃气轮机处于变工况条件下，其模型计算准确性取决于燃气轮机各部件(压气机与透平)特性的精度。为保证获得燃气轮机模型特性的精度，本文建立一种改进的遗传算法与自适应技术对燃气轮机的特性进行获取。采用自适应遗传算法(AGA)和灰度预测(GM)相结合的方法，对部件特向修正因子进行优化，保证在获得最优的燃气轮机特性的同时，能提高遗传算法的收敛速度。 关键词 :燃气轮机，自适应遗传算法，灰度预测，建模仿真 Copyright © 2019 by author(s) 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 燃气轮机模型是燃气动力系统中的关键环节，因此燃气轮机模型的准确度直接影响动力系统仿真、故障诊断、检测控制等工作的质量与效率。同时燃气轮机是一种非线性强、时变性高、构成复杂的气动热力系统，因此如何建立高精度的燃机轮机数学模型是燃气动力系统仿真研究的热点问题 [ 1 ] 。 燃气轮机由压气机、燃烧室、涡轮、附属设备及机匣等组成，其中压气机、涡轮又可根据压力、气动结构等细分为高、低压压气机、高、低压涡轮和动力涡轮，而燃气轮机中的压气机、涡轮以及附属系统中的燃油系统、引气系统等均为强非线性、动态部件，因此自适应控制建模的关键是对以上部件特性参数进行合理的预测与校正。段守付等 [ 2 ] 通过改进的加权函数自适应建模方法对部件特性参数进行校正。谢光华等 [ 3 ] 运用改进的共轭梯度算法对部件特性参数进行校正。陈玉春等 [ 4 ] 根据实验测量参数合理选择部件特性修正因子并通过部件特性删除法求解部件特性修正因子。王永华等 [ 5 ] 通过在数学模型中引入压力比函数Ｚ和辅助参数β，对部件特性进行自适应修正。Li YG等 [ 6 ] 采用遗传算法对燃气轮机进行了自适应建模，并研究自适应参数的敏感度和自适应的鲁棒性。刘永葆等 [ 7 ] 用测量基数、部件匹配、测量参数相关性、以及传感器测量精度等四个因素对部件特性修正，从而进一步改进了遗传算法，提高了算法的收敛精度与速度。 获得最优解的方法从传统的优化算法(如线性规划的单纯形法，非线性规划的基于梯度的各类迭代算法)改进到现代智能算法(如粒子群寻优算法、遗传算法)，不但在寻优方法上不断获得突破，同时在目标函数构造上也不断改进，通过设定合理的加权，使得目标函数更加合理 [ 8 ] 。 智能算法的引入使得能够实现参数更多的多目标优化，对初值不敏感，限制条件更加宽松，但是也带来了计算耗费资源较重，计算时间较长的缺点。因此如果能够合理地预测最优解的取值空间，对智能算法中的限制条件进一步进行限制，则能够缩短最优解的解算时间，同时也能一定程度提高最优解的精度。本文建立一种改进的遗传算法与自适应技术对燃气轮机的特性进行获取。采用自适应遗传算法(AGA)和灰度预测(GM)相结合的方法(本文设定为GM-AGA算法)，对部件特向修正因子进行优化，保证在获得最优的燃气轮机特性的同时，能提高遗传算法的收敛速度。
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user: 2. 燃气轮机自适应控制 由于通过实验来获取燃气轮机部件特性耗费昂贵、周期长，因此不可能对每台燃气轮机进行特性实验，但是可以根据同一型号燃气轮机，其特性相近的情况，用已知改型燃气轮机装置的通用标准特性建立数学模型，在根据所研究的特定燃气轮机装置实际运行的有关测量参数，对模型中的部件特性进行修正，以达到获取精确的燃气轮机数学模型，这种方法就是燃气轮机部件的自适应建模 [ 9 ] 。 在数学模型中发动机目标参数Y可通过函数用部件特性参数数据X、输入参数Uin及环境参数Uam表示： Y = f ( X ， U i n ， U a m ) (1-1) 其中部件特性参数X可由解析式获图标法获得。但由于部件特性参数是由通用特性数据获得，因此与实测数据存在偏差e。用Xact表示部件的真实特性，用Xcal表示部件通过通用特性获得的特性，定义修正因子M，则M计i算如式(2)所示： M = X a c t X c a l (1-2) 将式(2)代入式(1)中可得修正后的数学模型； Y = f ( X ， U i n ， U a m ) (1-3) 根据数学模型的需求将需要修正的一系列部件特性参数的修正因子设为 M i ( i = 1 ， 2 ⋯ ⋯ n ) ，为了获得最优的M i 解，需要通过构造特定的数学模，因此设发动机试车平台中能够实测的参数值为 C a i ( i = 1 ， 2 ⋯ ⋯ n 1 ) ，对应的模型计算出的参数值为 C c i ( i = 1 ， 2 ⋯ ⋯ n 1 ) ，求解发动机模型平衡方程产生的残量为 e r r i ， ( i = i = 1 ， 2 ⋯ ⋯ n 2 ) ，则建立函数F如下： F = ∑ i = 1 n 1 ( C a i − C c i ) 2 + ∑ i = 1 n 2 ( e r r i ) 2 (1-4) 能够使F值最小的M i 解则为最优解。 获得最优解的方法 获得最优解的方法从传统的优化算法(如线性规划的单纯形法，非线性规划的基于梯度的各类迭代算法)改进到现代智能算法(如粒子群寻优算法、遗传算法)，不但在寻优方法上不断获得突破，同时在目标函数构造上也不断改进，通过设定合理的加权，使得目标函数更加合理 [ 10 ] 。
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user: 3. 最优算法的构造 3.1. 灰度预测 造成单个个体燃气轮机部件的特性与通用特性的差异的原因有多方面，例如生产中几何尺寸的偏差，使用环境与测试环境的偏差以及在使用过程中的零部件的损耗等。由于根本无法获得完整的信息能够保证将造成偏差的所有原因都进行量化并形成合理的修正系数，因此为了能够有效合理的预测部件特性的修正因子，本文引入简单 G M ( 1 ， 1 ) 灰度预测模型 [ 11 ] 。 根据文献 [ 12 ] ， G M ( 1 ， 1 ) 模型定义为： x ( 0 ) ( k + 1 ) = a − 1 2 ( x ( 1 ) ( k ) + x ( 1 ) ( k + 1 ) ) + u (2-1) 其中， 为待定系数， X ( 0 ) 为原始数列： (2-2) 取2-2式中 x ( 0 ) ( i ) = M i ，对 X ( 0 ) 进行一次累加，得到新数列： X ( 1 ) = { x ( 1 ) ( 1 ) ， x ( 1 ) ( 2 ) ， ⋯ ⋯ ， x ( 1 ) ( n ) } (2-3) 其中 x ( 1 ) ( k ) = ∑ i = 1 k x ( 0 ) ( k ) 。 构造矩阵： (2-4) ∅ = [ a ， u ] T 为待辨识参数向量，则(2-1)可写成： Y = B * ∅ (2-5) 参数向量 ∅ 可用最小二乘法求取，即 (2-6) 把求取的参数代入(2-1)式，并求出其近似时间响应式为： x ^ ( 1 ) ( k + 1 ) = a x ( 1 ) ( k ) − u ^ a ^ e − a ^ k + u ^ a ^ (2-7) 累减还原为： x ^ ( 0 ) ( k + 1 ) = x ^ ( 1 ) ( k + 1 ) − x ^ ( 1 ) ( k ) = ( 1 − e a ^ ) x ^ ( 1 ) ( k ) − x ^ ( 1 ) e − a ^ k (2-8) x ^ i ( 0 ) ( k + 1 ) 即为预估的部件修正因子 。取 ( ± 10 % + 1 ) M ^ i 为遗传算法中的种群空间进行进一步优化求解。 3.2. 自适应遗传算法(AGA) 遗传算法(GA)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存，优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J. Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。 简单遗传算法局部搜索能力不强，容易陷入局部最优解，且进化运算的后期速度比较慢。因此可引入自适应机制 [ 10 ] ，形成AGA算法，AGA旨在通过以不同的方式实现搜索和随机性之间的权衡，根据适合度值自适应地改变Pc和Pm的值，当群体倾向于停留在局部最优时(也就是群体适应度集中，多样性比较差时) Pc和Pm的值增加，并且当群体在解空间中散布时(也就是群体适应度分散，多样性比较高时)减小。所以需要一个针对Pc和Pm的计算公式如下所示，让其符合动态变化。 P c = { K 1 f max − f ′ 1 f max − f avg ， f ′ ≥ f avg K 3 ， f ′ < f avg (2-9) P m = { K 2 f max − f ′ 2 f max − f avg ， f ′ ≥ f avg K 4 ， f ′ < f avg (2-10) f max ，群体中的最大适应值f max ，群体中的最大适应值，f avg ，群体平均适应值f avg ，群体平均适应值， f ′ 1 要交叉的两个个体中较大的适应值， f ′ 2 要变异个体的适应值，K 1 ，K 2 ，K 3 和K 4 是常数。 至此本文中燃气轮机自适应建模流程如图1所示。 图1. 燃气轮机自适应建模流程
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user: 4. 燃气轮机数学模型精确解 本文的研究对象为某型单轴带回热燃气轮机，该燃气轮机装置结构示意图如图2所示。图1中，各个截面用0~6这7个阿拉伯数字表示：0表示大气环境，1表示压气机进口截面，2表示压气机出口截面，3表示回热器冷端进口与热端出口截面，4表示回热器冷端出口热端进口截面，5表示燃烧室出口(涡轮进口)截面，6表示涡轮出口截面，对该型燃气轮机，其部件特性采用6个修正因子，见表1所示。 根据划分的7个截面中描述每个截面气动特性的参数需求，确定共需要9个测量参数，分别为：转子转速n、压气机进口流量G1、压气机出口温度T1、压气机出口压力P1、回热器冷端出口温度T2、燃烧室出口温度T3、涡轮出口温度T4、涡轮出口压力P2、回热器热端出口温度T5 [ 13 ] 。 3个输入参数分别为：环境温度T0、环境压力P0、燃油质量流量G2；1个平衡检验误差参数为：轴功率平衡误差e。 适应度F的定义为 [ 7 ] ： F = 1 1 + F c (3-1) Table 1 Modified factor 部件名称 修正因子 压气机 M 1 = η c a c t η c c a l M 2 = G c a c t G c c a l 换热器 M 3 = η e a c t η e c a l 燃烧室 M 4 = η b a c t η b c a l 涡轮 M 5 = η t a c t η t c a l 表1. 修正因子 图2. 单轴回热燃气轮机结构图 (3-1)式中 F c 由式(1-4)获得，由于式(1-4)中的定义可知函数 F c 为正数，随着M i 逐步优化， F c 逐步减少，适应度F逐步增大，适应度极值等于1。 首先获得每个测量参数的多组测量数据，由测量数据计算每次测量的修正因子集 X ( 0 ) 作为原始数列，根据本文2.1章节中所述的 G M ( 1 ， 1 ) 模型获得预测的修正因子 M ^ i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ⋯ n ) 。取 ( ± 10 % + 1 ) M ^ i 为自适应遗传算法中的种群空间。 根据自适应建模原理，运用自适应遗传算法(AGA)编程．其中GM-AGA算法种群空间设为 ，AGA遗传算法种群空间设为通用形式，两种算法的其他参数设置如下：最大进化代数为100，种群规模为20，染色体的选择方法为轮盘赌法，编码方式为浮点法，自适应交叉和变异机制中K 1 = 0.8，K 2 = 0.6，K 3 = 0.005，K 4 = 0.002。 燃气轮机设计工况点的自适应建模结果见表2所示。在收敛精度方面，优化前的相对误差最大值约为−1.357%，AGA算法的最大误差约为−0.879%，GM-AGA的最大误差约为−0.604%；而目标函数 F c 由0.144%下降到0.0224%，改进后的自适应遗传算法效果较理想。在收敛的速度方面，收敛时间由0.537下降到0.235 s，耗时减小了约56%，改进后的算法收敛速度大大提高。由表2可知，相对于AGA算法进行自适应建模而言，GM-AGA算法进行的自适应建模效果更好。 Table 2 Relative error between calculated value and measured value at design operating conditio 参数 优化前误差/% 优化后误差/% AGA算法 GM−AGA算法 n 0 0.699 −0.299 G1 −0.449 −0.426 0.314 T1 −0.550 −0.133 0.194 P1 −1.010 −0.0665 −0.217 T2 −0.942 −0.879 −0.101 T3 −1.357 −0.857 −0.604 T4 0.604 0.541 −0.142 P2 −0.628 0.553 0.221 T5 −1.036 −0.208 0.369 e 0.307 0.345 −0.191 F c 0.144 0.0460 0.0224 收敛时间 ------ 0.537 0.235 表2. 设计工况点计算值与测量值相对误差
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user: 5. 结束语 本文结合实际工程应用提出了灰度预测机制，综合考虑单个部件因制造、使用及环境等因素导致的特性偏差，进而将遗传优化算法的种群空间进一步合理收缩．改进的自适应遗传算法能很快接近最优解。但是该算法也存在以下几个问题需要进一步进行研究：一是可能存在不合理的缩小种群空间导致只能获得局部最优；二是本算法未与其他改进的自适应遗传算法进行对比，其优势有待进一步进行评估；三是试验数据可能会对算法的精度产生较大的影响，需要进一步研究试验数据质量对算法影响程度。
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user: 摘 要 微小的结构损伤可能引起大型工程结构的破坏性失效和灾难性事故，为解决该类损伤识别问题，需要寻找有效的损伤识别参数。基于某缩尺斜拉桥模型的加速度数据，本文研究了模态频率、模态确认准则、以及模态坐标置信因子三种基于结构振动模态的损伤识别方法。首先在MATLAB中建立了结构的有限元模型，进行了损伤识别参数的敏感性分析；然后在缩尺模型上进行了振动试验，比较验证了三种损伤识别方法的效果。研究表明，三种方法能够识别出结构较为明显的损伤，但是对微小的损伤不敏感。 关键词 :缩尺模型，试验分析，结构健康监测，损伤识别 Copyright © 2019 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 近年来，随着我国桥梁建设事业的发展，众多已建成桥梁的管养维护需求日益扩大，促使桥梁结构健康监测技术成为桥梁学术界与工程界关注的热点 [ 1 ] 。桥梁健康监测技术的核心问题之一是损伤识别。针对这一问题，目前得到普遍认同的就是结合系统识别、振动理论、振动测试技术、信号采集与分析等跨学科技术的试验模态分析法。该方法通过分析结构的加速度响应数据，获取出特定的损伤识别参数，进而利用损伤识别参数判断结构是否出现损伤 [ 2 ] 。 在此背景下，基于某缩尺斜拉桥模型的加速度数据，本文研究了模态频率、模态确认准则(MAC)以及模态坐标置信因子(COMAC)三种基于结构振动模态的损伤识别方法的效果。研究分为两部分，第一部分为基于有限元模型数值响应的损伤识别参数敏感性分析，第二部分为基于缩尺模型振动试验响应的损伤识别参数有效性分析。
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user: 2. 缩尺模型 本文的研究对象为某缩尺斜拉桥模型。模型采用铝合金管材制作，为双塔半漂浮体系斜拉桥，基础锚固于试验室地面。模型的桥塔高1.2 m，跨径分布为0.6 + 0.6 + 3.6 + 0.6 + 0.6 = 6 m。模型两侧边跨各设1个辅助墩和1个边墩。主梁形式为梯状双主梁，拉索形式为弹簧和钢丝。此外，缩尺模型上还配备了完备的健康监测系统，包括应变计、加速度计、位移计以及温湿度计。该缩尺模型的基本信息如图1所示。 模型在设计时便考虑了损伤识别试验的需求，进行了模拟损伤的设计。通过拆装模型构件，可以模拟质量损失、主梁刚度损伤以及拉索刚度损伤。由于实际桥梁很少在产生质量损失的同时而不产生刚度损伤，本试验主要研究主梁刚度损伤与拉索刚度损伤的识别。
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user: 3. 损伤识别参数敏感性分析 3.1. 模态分析正问题 本文主要研究基于结构模态的损伤识别参数，因此首先需要进行结构模态分析。桥梁在运营期间主要承受竖向荷载，因此本文主要聚焦于缩尺斜拉桥模型的前3阶竖向模态。为了得到该缩尺斜拉桥模型的模态信息，本研究分别在Midas Civil有限元软件中建立了缩尺模型的空间三维有限元模型，以及在MATLAB数值计算软件中建立了缩尺模型的平面有限元模型，然后对有限元模型进行模态分析，得到缩尺模型的前3阶竖向模态如表1所示。 图1. 缩尺模型示意图 Table 1 Vertical modal information of the scaled mode 阶数 Midas模态分析频率(Hz) MATLAB模态分析频率(Hz) 模态形状 1 3.67 3.69 主梁一阶正对称竖弯 2 6.25 6.34 主梁二阶反对称竖弯 3 11.80 11.93 主梁三阶正对称竖弯 表1. 缩尺模型的竖向模态信息 之所以在使用商用有限元软件Midas Civil建立空间有限元模型之余，仍然使用数值计算软件MATLAB建立了平面有限元模型，是因为MATLAB编写的有限元程序可修改性更强，便于进行损伤识别参数敏感性分析。对比表1中比Midas Civil和MATLAB有限元模型的动力特性可以发现，二者在振型和频率上都非常接近。这意味着使用MATLAB有限元模型进行结构损伤的参数化分析是可靠的。 3.2. 拉索刚度损伤工况 遵循“由简入繁”的原则，本研究首先选取缩尺模型的拉索刚度损伤工况进行分析。因为缩尺模型为稀索斜拉桥，一共只有16根斜拉索，故改变某几根拉索的刚度既不至于破坏结构，又能对结构性能产生明显的影响，易于识别。 由于结构在跨中的内力较大，贸然改变靠近跨中的斜拉索刚度有可能会对缩尺模型造成永久性损伤，故本试验方案选择同时改变结构右侧主跨靠近桥塔的一对拉索刚度。该拉索的位置如图2所示。 图2. 刚度损伤拉索的位置 为进一步探究拉索刚度对结构动力特性的影响，以该拉索的刚度损失比为参数，利用MATLAB有限元模型进行参数分析，结果如图3所示。限于篇幅，此处仅列出结构1阶竖弯模态的参数分析结果。 图3. 第1阶竖弯模态参数分析 图3中的MAC值为模态确认准则(Modal Assurance Criterion)，该参数的定义如下 [ 3 ] ： M A C ( ϕ i d ， ϕ i u ) = | ϕ i d T ϕ i u | 2 ϕ i d T ϕ i d ϕ i u T ϕ i u (1) 式中， ϕ i d ， ϕ i u 为损伤和非损伤状态下的结构第i阶振型，它表示振型相关图中最小二乘偏差的度量。 MAC是一个无量纲量，范围在0~1间变化，代表了两组模态向量之间的相关程度。当MAC = 1时，表明两组向量之间完全相关，即振型一致，单元无损伤；当MAC = 0时，表明两组向量之间完全无关，即这些单元不同于其他的单元，存在损伤。应用在结构损伤识别中，当MAC值接近于0或较小时，说明结构可能有损伤。 分析图3，可以发现结构的模态频率和振型MAC值均对拉索刚度损伤较为敏感。这样的结论是显然的，因为本模型一共只有16根拉索，同时改变其中两根拉索的刚度必然会造成结构整体刚度的明显改变。 3.3. 主梁刚度损伤工况 按照设计，本缩尺斜拉桥模型主梁主跨的左侧四分点位置被挖去了长10 mm的截面上缘，以模拟主梁的刚度损伤。刚度损伤的回复则通过安装带销钉的铝合金套筒实现。该损伤的位置如图4所示。 图4. 主梁的局部损伤 损伤前，主梁截面绕形心轴的竖向惯性矩为2118 mm 4 ，损伤后，主梁截面绕新的形心轴的竖向惯性矩为939 mm 4 ，刚度损失比为55.65%。 为进一步探究主梁局部刚度损伤对结构动力特性的影响，以该局部损伤单元的刚度损失比为参数，利用MATLAB有限元模型进行参数分析，结果如图5所示。由于在试验中观察到挖去主梁的截面上缘后，主梁刚度损伤局部没有产生不可恢复的变形，故在分析过程中，认为结构没有进入非线性，仍然采用线性方法分析。 图5. 第1阶竖弯模态参数分析 分析图5，可以得到以下结论： 1) 刚度损失会导致结构的模态频率下降。这与结构动力学理论是一致的； 2) 结构频率和振型MAC值均对主梁局部刚度损伤非常不敏感。从图5中可以看出，主梁局部刚度损失80%以前，结构频率和和振型MAC值变化非常小。事实上，这样的结果是可以预料到的，因为结构频率和MAC值都是反映结构整体状态的参数，而主梁局部损伤的尺度很小，只有1 cm，仅占模型全长的1/600。 3) 结构频率和振型MAC值随着主梁局部刚度损伤比的增大非线性降低。主梁局部刚度损伤比越大，两个参数下降越快。当局部刚度损伤比达到95%以上时，这两个参数呈直线下降。这是因为过大的刚度损伤相当于改变了结构的边界条件，而结构的动力特性对边界条件更为敏感。
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user: 4. 损伤识别参数有效性分析 以上分析均基于数值计算，为进一步探究损伤识别参数的有效性，本研究进行了缩尺模型自由振动试验，利用试验采集到的结构加速度信号识别出结构模态，然后根据模态信息计算出损伤识别参数，验证这些参数的有效性。 4.1. 模态识别反问题 与通过有限元分析得到结构模态的模态分析正问题相对应，模态识别反问题是指通过分析结构的振动响应信号，得到结构模态的过程。按照既有的损伤识别思路，只有识别出蕴藏于振动响应数据中的结构模态参数，才能利用这些参数开展进一步的损伤识别与定位。 与结构振动模态相关的理论已经相当成熟，本文不再赘述。一般来说，模态参数通常包括：模态频率、模态振型、模态阻尼比、模态质量以及模态刚度 [ 4 ] 。其中最容易识别的是模态频率与模态振型，本文选取的正是这两个参数。常用的模态分析方法大致可分为频域法、时域法以及时频域法。其中频域法概念直观，由结构动力学中的振型分解法衍生而来，理论相对简单，本文最后采用频域法中的频域分解法识别结构的模态。 频域分解法是在峰值拾取法的基础上加以改进而得到的一种频域模态识别方法，该方法既具有简单快速的优点，又在处理密频或重频模态时有优势，精度更高 [ 5 ] 。 频域分解法的基本流程为，在各离散频率点上估计响应的自谱和互谱，形成功率谱矩阵如下 [ 6 ] ： [ G y y ( ω ) ] = [ P S D 11 ( ω ) C S D 12 ( ω ) … C S D 1 n ( ω ) C S D 21 ( ω ) P S D 22 ( ω ) … C S D 2 n ( ω ) … … … … C S D n 1 ( ω ) C S D n 2 ( ω ) … P S D n n ( ω ) ] = U S V (2) 上式中，PSD为自功率谱，CSD为互功率谱，U、V为奇异向量，S为奇异值矩阵。对功率谱矩阵进行奇异值分解，可以得到一组单自由度系统的功率谱，对应多个单自由度模态。对这些单自由度模态进行分析即可得到相应的模态参数。 图6展示了使用频域分解法从模型的自由振动加速度响应中识别出的结构模态形状。识别出的结构前3阶竖弯模态频率分别为3.86 Hz、6.30 Hz以及11.50 Hz，非常接近有限元模态分析得到的前3阶竖弯频率3.67 Hz、6.25 Hz以及11.80 Hz，说明模态识别结果是可靠的。 4.2. 拉索刚度损伤工况 此工况下，直接拆除缩尺模型的一对斜拉索，然后在其主跨右侧四分点位置悬挂重物并突然释放(如果在跨中放置重物，无法激励主梁的二阶竖弯模态)，使模型自由振动。该工况的示意图如图2所示。采集结构自由振动的加速度信号，从加速度信号中识别模态参数，然后计算所选择的损伤识别参数。本研究选择的损伤识别参数为结构的模态频率、模态置信因子(MAC)以及模态坐标置信因子(COMAC)。其中模态置信因子在前文已有介绍，此处介绍模态坐标置信因子。 图6. 识别出的结构模态形状 模态坐标置信因子COMAC (Co-Ordinate Modal Assurance Criterion)指标定义如下 [ 7 ] ： C O M A C ( i ) = ( ∑ j = 1 N | ϕ i ， j u ϕ i ， j d | ) 2 ∑ j = 1 N ( ϕ i ， j u ) 2 ∑ j = 1 N ( ϕ i ， j d ) 2 (3) 式中，点i处的两个状态u，d (完好和损伤)下的振型定义为： ϕ u ， ϕ d ；N为模态振型数。 ϕ i ， j u ， ϕ i ， j d 是指i点处分别在完好、损伤两种状态下，第j个振型的值。COMAC值是一个介于0~1之间的数值，该值越小，表明该测点的损伤越大。 计算刚度损伤工况下各阶模态的模态频率、MAC值以及COMAC值，结果如表2与表3所示。 Table 2 Modal frequency and MAC valu 阶数 完好结构模态频率(Hz) 损伤结构模态频率(Hz) 位移模态MAC 1 3.86 3.74 0.99060 2 6.30 5.91 0.98167 3 11.50 11.01 0.99437 表2. 模态频率与MAC值 Table 3 COMAC value of displacement mod 测点编号 测点X坐标 位移模态COMAC值 测点编号 a8 1.6 0.99958 a8 a5 2.3 0.99733 a5 a4 3.0 0.98436 a4 a7 3.7 0.98274 a7 a2 4.4 0.98892 a2 表3. 位移模态的COMAC值 注：损伤拉索的索梁连接点X坐标为4.1 m。 分析上述模态识别结果与损伤指标计算结果，可以得到以下结论： 1) 由表2可以看出，拆除一对拉索会导致模型结构模态频率的明显下降。其中2阶和3阶频率下降百分比较高，因为被去掉的斜拉索的索梁连接点非常接近2阶以及3阶竖弯频率的峰值点，因此这两阶频率对该拉索的损伤更为敏感。 2) 由表2与表3可以看出，2阶模态的MAC值最小，测点a7位置的COMAC值最小，依据这一信息可以推断出损伤的位置大致出现在测点a7附近， 3) 虽然拆除一对拉索已经是相当显著的刚度损伤，但模态参数以及损伤指标的绝对变化仍然很小。实际工程中，温度变化、测量噪声等外界干扰造成的模态参数变化完全有可能盖过损伤所带来的模态参数变化。因此只能认为基于以上3种损伤识别参数，可以初步识别并定位出结构的显著损伤。 4.3. 主梁刚度损伤工况 此工况下，拆除缩尺模型主梁的局部刚度损伤构件，然后在其主跨右侧四分点位置悬挂重物并突然释放(如果在跨中放置重物，无法激励主梁的二阶竖弯模态)，使模型自由振动。该工况的示意图如图2所示。采集结构自由振动的加速度信号，从加速度信号中识别模态参数，然后计算所选择的损伤识别参数，如表4和表5所示。 Table 4 Modal frequency and MAC valu 阶数 完好结构模态频率(Hz) 损伤结构模态频率(Hz) 位移模态MAC 1 3.86 3.86 1.00000 2 6.30 6.27 0.99997 3 11.50 11.47 0.99987 表4. 模态频率与MAC值 Table 5 COMAC value of displacement mod 测点编号 测点X坐标 位移模态COMAC值 应变模态COMAC值 a8 1.6 0.99958 - a5 2.3 0.99733 - a4 3.0 0.98436 - a7 3.7 0.98274 - a2 4.4 0.98892 - s6 1.4 - 0.99979 ls2 2.15 - 0.99997 ls1 2.25 - 0.99988 s5 3.0 - 0.99998 s4 3.9 - 0.99874 s3 4.6 - 0.99647 表5. 位移模态的COMAC值 注：损伤拉索的索梁连接点X坐标为4.1m。 分析上述模态识别结果与损伤指标计算结果，可以发现，虽然主梁局部刚度损伤(局部截面刚度损失比55.65%)会造成结构模态的改变，但由于模态是反映结构整体性能的物理量，这样的改变是十分微弱的，即使是对损伤更为敏感的应变模态在损伤前后的变化亦很小。以上任何一个物理量都不能得出损伤识别与定位的明确信息，因此无法识别出主梁局部刚度损伤。
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user: 5. 结论 本文对一座6 m长缩尺斜拉桥模型进行了损伤识别试验，研究了模态频率、模态确认准则以及模态坐标置信因子三种基于结构振动模态的损伤识别方法，对于拉索刚度损伤和主梁刚度损伤两种损伤工况的识别效果，主要结论如下： 1) 损伤敏感性分析：以模态频率以及模态置信因子为指标，损伤刚度比为自变量，基于MATLAB平面有限元模型的损伤敏感性表明，缩尺模型的模态参数对拉索刚度损伤较敏感，对主梁局部刚度损伤不敏感。这是因为缩尺斜拉桥模型为稀索体系，单根拉索的刚度损伤对结构而言已经是显著的损伤，对比之下，主梁局部刚度损伤对结构整体而言只是微小的损伤。 2) 拉索显著刚度损伤识别：分析拆除一对拉索后的模型动力响应数据，可以发现三种损伤参数均有明显改变。根据这些变化，能够初步识别并定位损伤。 3) 主梁局部刚度损伤识别：分析拆除主梁局部刚度损伤构件后的模型动力响应数据，可以发现三种损伤参数几乎没有变化，无法由此识别并定位损伤。 基于结构模态参数的损伤识别方法难以有效识别出大型土木工程结构的局部损伤，而工程中关心的往往正是结构的局部损伤。因此可以认为，土木工程结构的损伤识别应不局限于常规方法，积极探索更高维度的解决途径。
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user: 摘 要 目的：在中国公民群体中探讨社会公平感与公民参与态度之间的关系，以及政府信任感对于上述关系的中介作用。方法：采用公民参与态度量表、中国人社会心态量表的政府信任感分量表和社会公平感分量表对356名被试进行问卷调查，年龄为11~62岁(男性138人，女性218人)。结果：社会公平感与政府信任感(r = 0.62， p < 0.01)、社会公平感与公民参与态度(r = 0.30， p < 0.01)、政府信任感与公民参与态度(r = 0.36， p < 0.01)均呈显著正相关。政府信任感能够中介社会公平感与公民参与态度之间的关系(β=0.13， LLCI = 0.06， ULCI = 0.20)，中介效应占总效应的60.47%。结论：中国公民的社会公平感会影响公民参与态度，并且，政府信任感能够中介两者之间的关系。 关键词 :中国公民，社会公平感，公民参与态度，政府信任感，中介作用 Copyright © 2019 by author(s) 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 1.1. 研究价值 自2013年中共十八届三中全会提出将“推进国家治理体系和治理能力现代化”作为全面深化改革的总目标之一后，社会治理的概念和思想大量出现在我国的政治生活和学术话语体系之中(杨玉芳，郭永玉，2017)。近年来，社会治理中的心理学问题开始受到心理学者的关注，日益关注重大社会现实问题是我国心理学研究发展的一个突出趋势(辛自强，2018)。心理学在社会发展中的作用不可忽视，站在心理学的角度上讨论社会治理问题有助于推进社会管理创新(郑蕊，周洁，陈雪峰，傅小兰，2012)。 随着2017年社会心态蓝皮书的发布，当下中国人的社会心态成为了心理学者的讨论热点(王俊秀，陈满琪，2017)。未来社会心态的研究走向将以当下的社会治理为研究对象(王俊秀，2017)。作为社会心态的维度之一，公民参与态度体现国人的人格与社会心理，是国民性研究的重要元素(周晓虹，2012)。一项针对社会心态新特征的分析指出，公民的社会表达、交流和寻求共识的需求在增长，因此对公民参与态度的研究具有现实意义(杨宜音，2016)。 随着国民生活的精细化，国家对社会的治理范围和治理程度逐渐显露局限性，社会治理越来越要求公民的参与，公民参与态度会影响公民参与行为(高勇，2014)。公民对公共事务的积极参与是落实治理理念、实现有效社会治理的前提，有学者(辛自强，2017)因此指出，心理建设或可上升为国家战略。然而，如何使中国公民更积极参与社会治理，仍需深入研究。就目前的研究来看，公民参与态度可能和政府信任感、社会公平感之间存在一定的联系(e.g.，芮国强，宋典，2015；王益富，潘孝富，2013；Herian， 2014；Tausch et al.， 2011)。本研究将在中国公民群体中考察社会公平感与公民参与态度之间的关系，并在此基础上，进一步考察政府信任感对于两者关系的影响作用。 1.2. 公民参与态度与社会公平感 根据芮国强和宋典(2015)的观点，公民参与态度(Attitude of Citizens’ Participation)是指公民通过纳谏、咨询、知情等方式对政府决策产生一定影响的意愿。作为一种具体化的社会意识，公民参与态度的形成有着复杂的现实基础和深刻的社会根源(龙燕，2014)。作为其外在表现，公民参与行为是指公民通过基层治理结构参与政治生活，表达利益要求并影响政策和政治体系的构成与运行的行为(孙龙，2011)。在本研究中，公民参与态度是指公民通过公民参与行为对社会治理产生影响的意愿。 国内外学者对社会公平感(Sense of Social Equity)的定义较为相似，它是指个体对整个社会公平现状或程度的感知和评价(Mummendey et al.， 1999；吕晓俊，2010)。具体而言，它是指个体对社会资源、机会等分配情况的感知和评价(朱博文，许伟，2016)。还有研究(张媛，2009)指出，社会公平感是人们以应有的社会状况为标准，对社会是否符合这一标准而做出公平与否的判断；而应有的社会状况反映的是处于相同文化背景的人们对公平社会的共识，人们通过将现实与这种共识进行对比，判断两者的符合程度，从而得到对社会公平程度的感知和判断。 过去有研究(钟其，2013)发现，社会公平感与公民参与态度呈显著正相关。在跨文化研究中，社会公平感是社会成员参与公共行为意愿的重要预测变量(Tausch et al.， 2011)。一项关于社会公平、公民意识与政府信任的关系研究表明，社会公平感能够弱化公平权利意识对基层政府的负向影响，并且强化表达意识和参与意识对基层政府的正向作用(王来祥，2016)。还有研究进一步表明，社会公平感对公民参与行为具有正向预测作用(Van et al.， 2004)。 以往的研究都验证了社会公平感与公民参与态度的正相关关系(e.g.， 王来祥，2016；钟其，2013；Tausch et al.， 2011；Van et al.， 2004)，本研究将在中国公民群体中，进一步考察两者之间是否存在正相关关系。此外，本研究还假设，社会公平感与公民参与态度之间存在政府信任感这一中介变量，并将具体考察政府信任感在二者之间能否发挥显著的中介作用。 1.3. 政府信任感与社会公平感、公民参与态度 政府信任感(Sense of Government-Trusting)是指公众对政治权威当局及其机构的行为活动进行的评估和判断，其评价标准是民众的规范性期望是否得以实现(Miller & Listhaug， 1990)，国内学者谢舜和张韵(2016)也给出了相似的定义。张成福和孟庆存(2003)从动态角度进一步强调政府信任感是公众建立在其对政府的合理期待以及政府对这种期待进行回应的互动合作关系上的评价。王毅杰和乔文俊(2014)关于中国城乡居民政府信任及其影响因素的研究也认为，政府信任感是公民在与政府长期互动过程中逐渐形成的对政府的一种信赖与期待，是衡量公民与政府关系的重要指标。 国外(Liou， Sylvia， & Brunk， 1990)与国内(杨智涵，虞涛，2012)均有研究表明，社会公平感与政府信任感呈显著正相关。此后的多数研究(e.g.， 王益富，潘孝富，2013；袁浩，顾洁，2015；张书维，2017)均验证了这一结果，即社会公平感对政府信任感具有正向预测作用。一项对农民政府信任感的心理机制的研究也显示，农民的社会心理因素，如社会信任度、社会风险性、社会公平感和生活幸福感等，会对其政府信任感产生显著影响(张文雅，2017)。此外，权威当局作为政治组织的代表者和权力行使者，社会公平感也会影响个体对权威者的信任水平(Ayree， Budhwar， & Chen， 2002)。 过去的一些研究(e.g.， 李燕，朱春奎，姜影，2017；王来祥，2016；芮国强，宋典，2015；乔志杰，郭莉，2014)发现，政府信任感与公民参与态度呈显著正相关。因此，改善公民的政府信任感，有助于增强公民参与态度(余敏江，梁莹，2008；Herian， 2014)。杨斌(2012)也指出，在政府与公众的信任关系良性循环的情况下，公民参与态度会明显增强。此外，还有一项研究(高勇，2014)发现，同一城市内部不同社区公民参与度对政府信任感的影响远大于不同城市公民参与度对政府信任感的影响；这表明政府信任感与公民参与态度之间的影响是双向的，而且这种影响存在地区差异。 1.4. 研究假设 本研究将聚焦于中国公民的社会公平感与公民参与态度，考察二者之间的关系，并进一步探讨政府信任感在二者之间的中介作用。本研究提出以下四个假设： 假设1：社会公平感与公民参与态度呈正相关。 假设2：政府信任感与社会公平感呈正相关。 假设3：政府信任感与公民参与态度呈正相关。 假设4：政府信任感能中介社会公平感与公民参与态度之间的关系，中介作用的模型图如图1所示。 图1. 中介作用的模型图
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 通过方便取样，在中国公民中开展问卷调查，为方便被试作答，本研究采用网络问卷的形式。共回收有效问卷356份，其中男性138人(38.8%)，女性218人(61.2%)。被试的年龄为11~62岁，平均26.85岁(SD = 10.18)。被试的教育背景中，本科以下(不含本科) 135人(37.9%)，本科187人(52.5%)，硕士及以上34人(9.6%)。被试的工作状况中，无业或待业196人(55.1%)，在职153人(43.0%)，已退休7人(2.0%)。被试的家庭月收入中，五千元以下120人(33.7%)，五千元到一万元124人(34.8%)，一万元到五万元94人(26.4%)，五万元以上18人(5.1%)。 2.2. 研究工具 2.2.1. 公民参与态度量表 采用周义程和梁莹(2009)编制的公民参与态度量表(Civic Engagement Attitude Scale)作为测量工具之一。该量表由8个项目组成，包括“志愿参与态度”和“政治参与态度”两个因子，各包含4个项目，采用5级评分，1代表“很不愿意”，5代表“很愿意”。计算8个项目的平均分，所得分数越高，表明公民参与态度越强。在本研究中，该量表的内部一致性系数为0.84。 2.2.2. 中国人社会心态量表 采用王益富和潘孝富(2013)编制的中国人社会心态量表(Chinese Social Mentality Scale)。该量表包含“生活满意感、社会压力感、政府信任感、社会公平感、社会安全感和社会问题感”六个分量表，本研究采用“政府信任感”分量表和“社会公平感”分量表作为测量工具。 1) 政府信任感分量表 政府信任感分量表(Sense of Government-Trusting Subscale)由8个项目组成，包括“中央政府信任感”和“地方政府信任感”两个因子，各包含4个项目，采用5级评分，1代表“低评价”，5代表“高评价”。计算8个项目的平均分，所得分数越高，表明政府信任感越强。在本研究中，该量表的内部一致性系数为0.94。 2) 社会公平感分量表 社会公平感分量表(Sense of Social Equity Subscale)由5个项目组成，包括“总体公平感、分配公平感、地位公平感、机会公平感、权力公平感”五个因子，采用5级评分，1代表“不赞同”，5代表“非常赞同”。计算5个项目的平均分，所得分数越高，表明社会公平感越强。在本研究中，该量表的内部一致性系数为0.89。 2.3. 统计处理 运用SPSS24.0完成共同方法偏差检验、差异检验、相关分析和中介效应检验，运用Amos24.0完成结构方程模型对理论假设的验证。
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user: 5. 结论 本研究得出如下结论： 1) 社会公平感与公民参与态度显著正相关； 2) 社会公平感与政府信任感显著正相关； 3) 政府信任感与公民参与态度显著正相关； 4) 政府信任感能够中介社会公平感与公民参与态度之间的关系。
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user: 摘 要 脊髓损伤是一种致残率高、后果较为严重的疾病，尚不能治。正规的运动康复训练是针对脊髓损伤的有效治疗方法。脊髓损伤后的运动康复训练能够减少并发症，提高患者的日常生活能力，对提高患者生存质量有很大帮助。尽早开展全面系统的运动康复治疗，可显著缩短住院时间，降低医疗费用，使患者尽早回归家庭和社会。 关键词 :脊髓损伤，运动康复，应用现状 Copyright © 2019 by author(s) 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 脊髓损伤(spinal cord injury， SCI)是由于各种原因引起的脊髓结构和功能损害，造成损伤水平以下脊髓神经功能(运动、感觉、括约肌和自主神经功能)的障碍 [ 1 ]。脊髓损伤伤者多为青壮年，流行病学调查显示，我国脊髓损伤的患病率在20~60/100万 [ 2 ]。尽管目前有关脊髓损伤的诊断、临床治疗取得了很大的进展，但还是难以治愈，给社会和家庭带来沉重的负担 [ 3 ]。脊髓损伤往往造成不同程度的四肢瘫或截瘫，是一种严重致残性创伤 [ 1 ]。脊髓损伤后功能恢复一直是医学界的难题，脊髓恢复与损伤程度密切相关 [ 4 ]。目前尚无令人满意的疗法 [ 5 ]。患者通过康复锻炼激发自身的运动能力和生活能力，使重返家庭与社会已成为现实 [ 6 ]。随着脊髓损伤患者进行运动康复治疗，逐渐减少来自外界的帮扶，获得基本的肢体活动能力达到生活自理 [ 7 ]。在处理并发症与实施相应的训练中，了解掌握患者各个不同时期的特征与需求，并尽快接受现实加强适应对促进整体康复有积极的重要意义 [ 8 ]。
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user: 2. 脊髓损伤治疗的一般手段及现状 脊髓损伤后会导致损伤脊髓水平面以下机体的运动功能、感觉功能等障碍即所谓“截瘫”。要使他们恢复其生理解剖功能在临床上尚属难题 [ 6 ]。美国脊髓损伤功能康复统计资料显示，由于开展早期康复，住院时间、医疗经费有逐年下降的趋势 [ 9 ]。郝春霞等依据脊髓损伤患者损伤平面的不同，确立了不同的康复目标和具体的运动康复训练方法 [ 10 ]。近年来水疗康复在脊髓损伤患者中的应用较为广泛，是大型康复中心常用的治疗方法，但是国内外尚无相关专家共识或临床指南发表 [ 11 ] [ 12 ]。有学者的荟萃分析结果表明功能性电刺激可以改善SCI患者瘫痪肌肉，恢复患者一定的身体运动功能 [ 13 ]。有研究证实运动想象 [ 14 ] ，虚拟现实技术 [ 15 ] 等结合运动康复训练亦可以明显改善SCI患者的步行能力。有研究表明，运动康复锻炼能减少肌肉痉挛，促进脊髓损伤患者的肌肉活化以及协调功能的改善 [ 16 ]。临床研究表明根据SCI患者的不同损伤水平，配备个体化的步行矫形器并经过步行运动康复训练后，运动能力都能得到一定的改善 [ 17 ]。大量研究表明SCI患者经过阶段性运动康复，患者的身体平衡功能和步态较常规步行康复治疗后有明显的改善 [ 18 ]。有研究者表明在UWTT运动康复训练结合传统的康复训练能更好的使运动损伤患者的运动、感觉功能及步行能力的得到改善 [ 19 ]。张莹莹等报道短期运动训练结合电刺激脊髓损伤，控制脊髓损伤患者炎症反应 [ 20 ]。脊髓损伤诱导内源性室管膜细胞反应性增殖分化 [ 21 ]。在传统观念中，患者需要卧床休息，减少氧耗，进行舒适护理，早期运动康复锻炼的观念并没有深入人心。但是在国外，早期运动康复重要意义已经得到一致的认同 [ 22 ]。针对脊髓损伤以往的治疗手段，通过理念的转变，推动早期运动康复治疗的顺利实施 [ 23 ] [ 24 ]。有报道 [ 25 ] [ 26 ] ，通过弥散张量成像(DTI = Diffusion Tensor Imaging)展示了MRI在脊髓损伤大鼠模型上的应用，可作为研究微结构损伤的潜在生物标志物，影像学生物标志物的潜在发现将有助于脊髓损伤患者的诊断和治疗。相关研究 [ 27 ] 证实：不完全性SCI患者的脊 髓虽然损伤，但交感神经－副交感神经体系并未损伤，中医针刺的作用通路依然存在。综合近年国内外研究发现，物理治疗以及抗痉挛药物治疗一直是临床治疗脊髓损伤后肌痉挛的主要手段 [ 28 ]。对于一个SCI患者不但需药物治疗，更重要的是物理治疗治疗的早期介入，对于急性期过后的SCI患者更多的强调物理治疗治疗将有助于患者生活质量的提高，实践也证明以所采用的物理治疗治疗方法对SCI患者是有效的 [ 29 ]。以往研究表明，综合康复治疗可以减轻脊髓损伤后中枢性疼痛 [ 30 ]。而孙晖等研究显示，早期肢体康复训练可以预防异位骨化的发生 [ 31 ]。事实上，早期康复治疗工作在开展时往往依据患者的受伤状况科学的开展呼吸训练、运动功能训练、ADL训练等，从而改善患者的功能障碍，确保其各项生命指标以及功能改善 [ 32 ] [ 33 ]。研究表明，经过系统的康复训练和护理，可以使脊髓损伤患者的运动功能及生存质量明显提高 [ 34 ]。
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user: 3. 讨论 脊髓损伤是一种严重的致残性疾病，它常造成正常的感觉、运动、自主神经功能和尿便功能出现障碍或丧失，最终影响患者的身体、心理以及家庭和社会 [ 35 ] [ 36 ]。脊髓损伤后几乎累及人体的每一个系统，并发症多。因此，治疗具有复杂、困难、时间长、费用高和效率低等特点 [ 37 ]。运动康复治疗应尽早，运动训练要及时。随世界工业化进程的加速，基本建设、交通事业、高速公路的发展，我国的意外伤害已上升到中国疾病的前三位。SCI发病率呈现每年进行性增长、平均年龄有所增加的特点 [ 38 ]。当前，国内外脊髓损伤不能够完全治愈，大量研究证实，运动康复训练对脊髓损伤的治疗有明显改善的效果。运动康复训练可以使患者潜在的身体功能得到激发和唤醒，大大减低和预防患者并发症和致残率的发生。使患者身体功能尽早恢复，回归社会和生活。运动康复治疗脊髓损伤有利于患者脊髓功能的正常化。随着科学技术的迅猛发展，运动康复器材和器械的日渐精进、对脊髓损伤患者的运动康复治疗大有裨益，要根据患者的性别、年龄、身体状况、损伤面、损伤程度和心理状态的不同因人而异的优化整合治疗方案，最大限度的提高运动康复的治疗效果。脊髓损伤患者运动康复效果的优化，有利于生活质量的提高、自我认可度的提升和幸福感的萌发。但是我们也不可否认运动康复疗法的局限性和不足之处。
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user: 4. 小结 通过多年来对脊髓损伤患者身体功能的恢复和改善的相关治疗我们可以知道，脊髓损伤患者患病后尽早尽快地进行运动康复治疗是极为必要的。运动康复可以减少脊髓损伤的并发症的发生，大大唤醒和改善患者神经运动功能的恢复。并且，脊髓损伤患者要尽快尽早地进行运动康复训练，有利于身体功能和技能恢复的多而快。经过运动康复训练，脊髓损伤患者的功能都有很大程度的恢复和改善。运动康复治疗脊髓损伤患者的运动功能是多个因素相互作用的结果，这一研究还需进一步探讨和更加深入的探究，以便更好地解决脊髓损伤患者的功能障碍和身体机能的恢复。帮助其更大程度和意义上地回归家庭、生活和社会。
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user: 摘 要 有人认为“肉夹馍”表示“肉夹着馍”，既不合逻辑又不合语法，应改为“馍夹肉”或者“夹肉馍”。本文基于Goldberg提出的构式语法理论，指出“肉夹馍”属于“A + V + M”类构式，有其构式形式和构式义方面的特征。该构式的词汇具有多功能性，是构式压制的结果，这是本文用于解答“肉夹馍”之名争议的关键。同时，该构式词汇开放程度高、可替换性强的特征使其具有高能产性。在认知层面，该构式同人们认知方式的形成、发展相一致，符合大众的认知心理，因而得以在民间广泛使用和流传。 关键词 :肉夹馍，“A + V + M”类构式，构式压制，构式能产性，认知解释 Copyright © 2019 by author 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 肉夹馍是西安驰名的风味食品。关于这一美食的名称，大家意见不一。许多人认为“肉夹馍”是古汉语“肉夹于馍”的缩略，因民间百姓不喜欢“之乎者也”类言辞，故在日常使用中将“于”省略。也有人认为“肉夹馍”是宾语前置，译成现代汉语应是“夹肉馍”。还有人认为，陕西话里的“馍夹肉”与“没夹肉”同音，寓意不佳，故改为“肉夹馍”。 田惠刚(1995)指出“肉夹馍”译成英语应为Pan-cake stuffed with meat。如果译成Pan-cake with meat，则很容易被误解成“肉馅饼”。田惠刚将“肉夹馍”归入不符合汉语语法规范却又被人民群众广泛使用的词类 [ 1 ] 。刘继超(1997)从“肉”的构词义出发，指出“肉食”可以是“食肉”，“肉食性”是指食肉的习性，“肉用鸽”中的“肉用”是指可用作肉类食品的动物行业统称。由此类推“肉夹馍”是“夹肉的馍”，而不是“肉夹着馍” [ 2 ] 。付佩(2014)将“肉、夹、馍”三字拆开，用排列组合对“肉夹馍”进行了探讨。付佩认同“肉夹馍”是“肉夹于馍”的省略说法。付佩还指出“X(XX)夹馍”形式在关中地区使用广泛，并向周围省区辐射，说明“肉夹馍”一词是历史和社会选择的结果，与“夹肉馍”“馍夹肉”相比，更具生命力 [ 3 ] 。从传统语法分析得出的结论，均未能很好地回答“肉夹馍”命名的争议问题。 经考察，“肉夹馍”一词具有构式的一般特征。基于此，我们拟用构式语法阐释“肉夹馍”之名深受大众喜闻乐见的构式动因。