DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 妇产科学线上教学的可行性 3.1. 基础医学线上教学的成效 现代的医学教育倡导的是终生学习的学习型教育，那让学生学会自我学习 [ 2 ]，热爱学习就显得尤为重要了，“授人以鱼，不如授人以渔”。很多年前国外就开始了线上教学模式，近几年国内引进了相关学习模式，比如SPOC慕课、PBL教学、翻转课堂等，各大高校也积极进行教学实践。从实践情况看，学生对进行网络课程的满意程度高于传统课堂 [ 3 ]，学生的成绩也优于传统教学模式 [ 4 ]，可见在基础医学领域线上教学开展成效明显。 3.2. 妇产科学线上教学的新模式 作为临床医学的妇产科，其教学主要为两个方面：一是专业理论知识，二是临床操作技能。所以完全采取线上教学在目前看来可行性很低 [ 5 ]，但是我们可以采用传统课堂与线上教学相结合的混合教育模式 [ 6 ]，同时打通线上线下是摆在医学教育工作者眼前的“新考题”。 现如今线上教学的呈现形式多样，我们学校在教学过程中摸索出的教学方式大致可以总结下面一些：可以由老师录制微课，或是选取优秀的慕课，让学生进行自主预习，同时记下学习疑点与难点，以便听课时有针对性地加以解决。课后结合书本知识、相应的进行在线小测试等，进一步的复习巩固教学内容的重点、难点。这最大程度地倡导了学生进行自主式学习，医学生要更加注重培养终生学习的能力和自我导向学习的能力。在妇科肿瘤、产科妊娠合并症等章节，老师可以提前设计相关案例，让学生以学习小组的形式，通过网上学习平台查阅资料进行组内讨论。而线下学习，即传统课堂教学，它的优点在于师生间的交流更加直接、高效。通过借鉴“翻转课堂”的教学模式，这一阶段老师主要充当答疑解惑的角色，对前期线上教学的重难点，学生在线测试所发现的问题进行解答，将知识内化过程转移至课堂。有案例的则组织学习小组之间的讨论交流，网络的信息纷繁复杂，需要老师的引导去伪存真，从而更好的掌握知识。妇产科的临床操作同样可以采取线上学习加线下实操完成，学生可以通过反复观看教学演示视频，更有兴趣和信心上好见习课，在“下点、床旁”见习和实习前做到熟练应用教学模型和SP病人的模拟练习。与此同时对于学有余力者或者对妇产科尤为感兴趣的学生，可以推荐相关在线科普、学习平台，及时了解妇产科的最新发展动向和科学前沿，提升知识储备。
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user: 4. 实现妇产科学线上教学长足发展的措施 将线上教学融入到妇产科的教学中显然是可行且利大于弊的，但由于其本身存在的一些问题，因此要想教学得到理想结果是有困难的。如何打通线上线下，做好互动和引流，是对疫情过后妇产科学线上教学发展趋势的新思考。 首先老师要积极转变教学理念，参与实践和改革，合理设计、安排自己的课程。改变传统的灌输式教学方法，“放权”给学生，以启发者、引导者的角色进入课堂。老师可以通过线上和线下的不同渠道将教学目标和内容呈现出来，学生线上学习资源的选择、相关教学情境是否真实、线上学习的考核方式与内容都会影响到教学效率和质量。 其次对学生而言，培养自我导向学习能力，在实际教学活动中真正做到了学生为主、教师为辅，对学生之后学习与终身发展极为有益。要提高学习自觉性，不受时间、空间限制的线上自主学习不等于“自由”学习，要具备对网络信息真假的鉴别能力，掌握好文献检索的技巧。但不能依赖网络，而不自己思考变成典型的“拿来主义”。同时学校应该做好保障和支持措施，学校可以整合图书馆资源，校内学习平台和优质学习资料，优化学习系统和平台，创建可供师生学习的学习库。学生也可以利用这些举措有效打破时间限制与空间限制，有的放矢地利用教学资源，实现“授人以鱼，不如授人以渔”的教学理念。
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user: 5. 总结 深化高等院校教育改革，打造互联网+教育，改变教师的“教”，学生的“学”，学校的“管”，是当今教育的潮流。医学院校担负着为国家卫生健康事业培养后备军的重责，更要积极投入到这场实践中去，利用网络技术更好地将医学课程融合发展，激发学生学习能力和兴趣。而作为活到老，学到老的医学生，要学会合理有效地利用线上学习资源，不断充实壮大自己。
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user: 摘 要 设计并搭建了能够用于测量着火延迟时间的快速压缩机实验系统。详细的介绍了快速压缩机各个子系统主要构成和主要功能。对快速压缩机的气密性和压缩性能进行了测试，本文搭建的快速压缩机在压缩终点时，燃烧室的气密性基本合格；压缩性能满足准确测量着火延迟时间的前提和要求。最后，利用所搭建的快速压缩机测量了四种不同小碳氢燃料在相同工况下的着火特性，实验结果表明：在压力为28.5 ± 0.5 bar、温度为828 K时，4种小碳氢燃料的着火延迟时间依次为：不着火(甲烷)、150 ms (乙烷)、29 ms (乙烯)、16 ms (丙烯)。可以得出四种燃料的着火难度为甲烷最难着火、乙烷次之、乙烯较为容易着火、丙烯最容易着火。 关键词 :快速压缩机，性能测试，着火特性 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/
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user: 1. 引言 着火延迟时间是表示燃料着火特性的主要参数，对改善燃料的燃烧效率、提高燃料热效率和减少污染物排放有重要影响。同时，着火延迟时间还是燃料燃烧机理的研究和化学动力学模型构建重要的参考依据，是判定和验证实际燃料表征燃料合适与否的基础 [ 1 ]。目前，测量着火延迟时间的实验手段主要是快速压缩机和激波管，这两种实验装置都可以对燃料的着火延迟期进行直接的测量。但激波管内达到的压力及温度条件较高(相较于快速压缩机来讲)，且由于边界层效应及反射波的影响，通常在激波管内观测到的着火延迟期被限制在较小的范围内(通常小于5 ms)。而快速压缩机是一种理想的模拟内燃机单次压缩过程的实验装置，能应用在较宽范围内的燃料与氧气的组分浓度，从极稀到过浓的当量比范围；覆盖稀氧与富氧环境，以及可以达到较长的实验测量时间(约100~200 ms)，使得与其它类似实验台架相比，快速压缩机具有一定的优势 [ 2 ]。 目前，国内对快速压缩机的开发研究并不多，且用于测量着火延迟时间的快速压缩机较少，少量研究详述如下：上海交通大学吕兴才等 [ 3 ] [ 4 ] 开发快速压缩机结构，采用冲击气缸内的高压空气作为动力源，机械臂与挡块的组合作为启动与制动装置。燃烧室缸径50 mm，燃烧活塞同样采用裂缝式活塞，冲击气缸缸径120 mm，驱动气压0.3~0.8 MPa，通过调节活塞与冲击气缸之间的连杆长度，压缩比可在6.5~25之间调节。此外，清华大学也开发一台快速压缩机由何鑫和狄海生等人 [ 5 ] [ 6 ]，整套装置分为气体压缩系统、数据采集和控制系统、气体混合系统、加热系统和中间采样系统。该快速压缩机的压缩室活塞行程为500 mm，较长的行程使得在同样的压缩比下，活塞压缩终止后燃烧室的轴向长度较长(>1.5 mm)，从而燃烧室的比表面积较小，高温混合气与缸壁的热交换较慢从而温度和压力降低速度减缓，降低了因散热引起的实验误差。在近些年，北京工业大学刘昊等人 [ 2 ] 搭建了一台快速压缩机，采用特殊液压缓冲结构，有效的改进了实验中出现的活塞回退问题。 综上所述，国内用于测量着火延迟时间的快速压缩机数量较少，且基于快速压缩机的小碳氢燃料着火特性的研究比较匮乏。基于此，本文搭建了快速压缩机实验台架，并研究了小碳氢燃料低温下的着火特性。
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user: 2. 快速压缩机实验系统 2.1. 着火延迟时间测量原理 本文搭建的快速压缩机是通过燃烧室压力的变化来反映着火延迟时间的，其对着火延迟时间的测量是直接的，原理如图1所示。快速压缩机首先通过活塞的快速运动，使缸内气体迅速地由初始状态(P 0 ， T 0 )被压缩至一个高温高压(Pc， Tc)的状态，由于这个过程所用时间很短(一般小于25 ms)，所以理论上可以认为压缩过程近似于绝热过程 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。此时活塞到达压缩止点(TDC)且保持静止，缸内的气体经过一段时间的化学准备期后到达着火点，并开始释放热量使得缸内压力再一次升高，发生剧烈燃烧。最后根据不同的着火延迟时间定义，一般选取从压缩止点状态(P C ， T C )至气体某一阶跃状态(燃烧压力升高 20%的时刻或压力升高率的峰值时刻)所经过的时间为着火延迟时间。 图1. 着火延迟时间测量原理 2.2. 实验系统结构及功能 本文所搭建的快速压缩机为压缩气体驱动、液压制动型。其子系统有燃烧系统、混合气配给系统、气压驱动及液压制动系统、加热保温系统、压力采集系统。图2和图3分别为快速压缩机实验系统的结构示意图和主体结构实物图。搭建的快速压缩机实验系统不仅适用于测量气体燃料的着火延迟时间，同样适用于测量各种液体燃料的着火延迟时间。搭建完成的快速压缩机实验台架主要参数见表1，下面详细介绍分系统的主要构成和主要功能。 压缩段与燃烧室：主要包括快速压缩机的燃烧室、压缩缸、活塞等部件。燃烧室是核心部件，且测量装置(温度传感器、压力传感器)都是安装在它的上面。燃烧室内的通孔需在不影响实验的前提下实现尺寸最小化，同时安装的测量装置应与燃烧室内壁齐平，以减少这部分容积所占缸内压缩行程结束后余隙容积的比例。为了减小活塞在压缩过程中涡流对着火延迟测量的影响，本文采用特殊的活塞结构，使活塞与缸壁相对运动产生的涡流被挤入活塞边侧的凹槽中，以减小压缩冲程结束后，活塞与壁面之间卷起的涡流对燃烧室绝热核心区域的影响 [ 11 ] [ 12 ]。 驱动及制动系统：驱动系统主要包括高压空气气瓶、储气罐、驱动气缸、高压气运输管路等部件，是整个快速压缩机的动力源。制动系统主要包括液压缸、油塞、行程垫片、电磁阀、油泵等部件。液压制动系统的功能主要有三点，一是开始压缩前，制止后端已充入高压驱动气体的气盘带动连杆整体向前移动；二是开始压缩时，使活塞能够快速响应，并在活塞的快速移动中基本不产生阻力；三是活塞压缩接近上止点处时，通过液压缓冲使活塞减速并制止。 图2. 快速压缩机实验系统结构 图3. 快速压缩机主体结构实物图 Table 1 Main parameters of rapid compression machin 名称 参数 活塞行程(S) 135 mm~222 mm 燃烧室总容积(V) 34.36 cm 3 压缩比( ε ) 10.5~16.8 平均压缩速度(v) 11.1 m/s 驱动气压(P d ) 0.5 MPa~1.5 MPa 表1. 快速压缩机实验台架主要参数 配气系统：其主要作用是在燃烧室外部配置好混合气以及给燃烧室供气。系统主要包括各种气体气瓶、减压阀、压力表、针阀、球阀、真空泵、压力变送器、混合罐等，并使用三通、弯管、金属硬管等连接而成，由于实验气体为可燃或有毒气体，管路应做到绝对密封。系统根据道尔顿分压力定理，即理想气体混合物中压力等于各组元分压力之和，因此可以根据气体混合后压力变化来配置混合气。每个输气管路都连接有针阀，各个输气管共用一个压力变送器(精度10 pa)，混合罐单独配制一个压力变送器，配置混合气之前要先对混合罐进行抽真空，通过连接真空泵的阀门调节罐内压力至设定压力。其次通过压力变送器压力值控制通入各种气体的量，完成混合气的配置。最后为保证气体混合均匀，通入气体后等待半小时才可以使用。 电加热控温系统：在燃料着火延迟期的测量实验中，初始温度是影响着火延迟期数值的重要参数。因此需要采用较为精细的电加热温度控制系统来保证实验过程中初始温度的恒定和燃烧室温度的均匀。该系统主要包含温度显示器、PID (proportion-integration-differentiation)控制器、继电器、加热器、热电偶等电子器件。热电偶测得温度信号分别送给PID控制器，然后PID控制器将温度显示在显示面板上，并通过继电器控制电加热器。 压力测量系统：快速压缩机的运行过程中燃烧室压力的曲线变化是判断设备是否正常运行以及测量着火延迟时间的关键。主要包括缸压传感器、电荷放大器、数据采集卡、电脑等。由于快速压缩机的燃烧过程与内燃机中的燃烧过程相似，燃烧室压力变化较快，且壁面温度相对较高，所以为了准确获得高动态的缸压曲线，本文采用Kistler旗下测量内燃机缸压曲线的瞬态压力传感器及其配套设备。
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user: 3. 实验系统性能评价 3.1. 燃烧室气密性 燃烧室的气密性对燃烧过程有着直接的影响，也决定着燃烧初始状态的判断。当活塞到达上止点后，由于热量的快速散失，以及部分的气体泄漏，使压力逐渐降低。若燃烧室气体泄漏量较大，可能导致燃料燃烧初始状态无法确定以及燃料不发生着火燃烧的现象，所以对搭建的快速压缩机进行气密性的检测评判非常重要，可以使燃烧特性的分析更加准确。 图4为活塞到达压缩终点后30 ms的压降图，红色曲线为本文在P 0 = 0.1 MPa，T 0 = 300 K的初始状态测得的曲线，黑色曲线为文献 [ 2 ] 在P 0 = 0.06 MPa，T 0 = 288 K的初始状态下，调整密封后测得的曲线，实验气体均为N 2 。文献中30 ms的压降大约为 Δ P = 0.5 MPa，压力降低约为23.8%，本文测得30 ms的压降大约为 Δ P = 0.58 MPa，压力降低约为18.7%。两条曲线压缩终点温度相近，且两台快速压缩机燃烧室结构尺寸基本相同，本文压缩终点的压力相对较高，压力降低更为缓慢。所以可以认为本文搭建的快速压缩机在压缩终点时，燃烧室的气密性基本合格。 图4. 燃烧室压降曲线图 3.2. 压缩过程设计 压缩过程是快速压缩机中的重要过程，一般采用纯压缩曲线对压缩效果进行衡量。纯压缩曲线(空载曲线)是指快速压缩机在压缩过程中没有着火燃烧的压缩曲线，是对活塞运动特性分析时的一个标准曲线。 由于本文采用的是液压制动，所以减速齿与减速槽之间的配合尺寸是制动过程的关键，影响着快速压缩机的压缩效果。在早期实验中发现减速齿与减速槽配合的间隙尺寸如果过小，压缩曲线则会出现明显减速折点，导致减速过程过长，压缩时间增加，压缩峰值压力过小等情况，如图5所示。 图5. 减速效果过于明显 若减速齿与减速槽配合的间隙尺寸如果过大，可能出现减速过程效果减弱，则油塞与减速盘机械碰撞加剧，导致活塞压缩到峰值时，压缩曲线出现回弹现象(甚至往复波动)，从而影响燃烧室内混合气热力学状态，最终影响燃料的着火延迟期，如图6所示。 图6. 减速效果太弱 经过反复试验调整，确定了最佳配合尺寸。使用空气作为实验气体进行快速压缩机压缩性能实验时，燃烧缸内的压力变化情况如图7所示。其中空气的初始压力P 0 = 1 atm，初始温度T 0 = 285 K。从图中可以看出，大致可将曲线划分为3个阶段：快速压缩阶段、液压缓冲阶段、热量散失压降阶段。当控制液压缸释放液压油后，活塞由下止点开始快速向前运动，经过一段时间后油塞开始进入减速槽，使得活塞开始减速。此后，由于液压缓冲效果的影响，使活塞速度急剧下降，最终活塞移动至上止点位置并制止。活塞到达上止点后，由于热量的快速散失，以及少部分的气体泄漏，使压力逐渐降低。整个压缩过程大约20 ms，其中半程压缩时间t half = 4.7 ms (半程压缩时间是衡量快速压缩机压缩效果的参数之一，本文取压缩压力上升至一半处的时刻)。 图7. 空载实验曲线 在本次压缩过程中，其压缩速度较快(约20 ms)，缸内温度相对较低，传热损失会较小，可以将此次压缩过程看作是一个绝热过程，其意义是为了便于分析计算而进行的简化和抽象，又是实际过程的一种近似 [ 13 ]。可以由压缩过程中的压力变化计算出压缩过程的容积变化 [ 2 ]。 如图8所示为活塞压缩过程中，燃烧室容积随时间的变化曲线。从图中可以明显看出，在快速压缩阶段燃烧室容积迅速减小，但是经过15 ms后，容积变化曲线存在一个明显的折点，这是由于在这个时间点油塞的减速齿开始进入减速槽。此时活塞位置已基本接近上止点，所以液压缓冲阶段燃烧室容积变化很小，用时大约为5 ms，若液压缓冲段的持续时间较长，这对着火延迟期的测量有不利的影响。 图8. 燃烧室容积变化 由缸压曲线图(图7)和容积变化图(图8)不难看出： 1) 总压缩过程约20 ms，半程压缩时间约为4.7 ms (最后4.7 ms内压力上升了约50%)。压缩时间较短，且压力上升迅速，减小了压缩过程发生化学反应的可能性。 2) 液压缓冲阶段(约5 ms)占压缩过程的25%，对着火延迟期的测量影响较小。
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user: 4. 小碳氢燃料着火延迟时间的测量分析 本文利用上述搭建的快速压缩机，分别测量了甲烷(CH 4 )、乙烷(C 2 H 6 )、乙烯(C 2 H 4 )、丙烯(C 3 H 6 )在相同工况下的着火延迟特性。图9为四种气体当量比 ∅ 均为1时与空气混合，在压缩终点压力为28.5 ± 0.5 bar、压缩终点温度为828 K的工况下测得的着火延迟时间。从图中可以看出，甲烷在此工况下并不着火，乙烷的着火延迟时间为150 ms，乙烯的着火延迟时间为29 ms，丙烯的着火延迟时间为16 ms。不难看出，烯烃的着火延迟时间在相同工况下比烷烃的要短得多，所以烯烃要比烷烃更容易着火。而这四种气体着火的难易程度依次是：甲烷最难着火、乙烷次之、乙烯较为容易着火、丙烯最容易着火。 图9. 燃料着火延迟曲线
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user: 5. 结论 本文搭建了一台气压驱动、液压制动型快速压缩机，并对其气密性和压缩性能进行了测试，在此基础上，分别测量了甲烷(CH 4 )、乙烷(C 2 H 6 )、乙烯(C 2 H 4 )、丙烯(C 3 H 6 )在相同工况下的着火特性。能够得到以下结论： 1) 本文搭建的快速压缩机在压缩终点时，燃烧室的气密性基本合格；压缩性能基本满足准确测量着火延迟时间的前提和要求。 2) 本文补充了小碳氢燃料在低温下的着火延迟时间数据。四种气体当量比 ∅ 均为1时与空气混合，在压缩终点压力为28.5 ± 0.5 bar、压缩终点温度为828 K的工况下。甲烷并不着火，乙烷的着火延迟时间为150 ms，乙烯的着火延迟时间为29 ms，丙烯的着火延迟时间为16 ms。 烯烃的着火延迟时间在相同工况下比烷烃的要短得多，所以烯烃要比烷烃更容易着火。而这四种气体着火的难易程度依次是：甲烷最难着火、乙烷次之、乙烯较为容易着火、丙烯最容易着火。
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user: 摘 要 在铣削加工大直径内螺纹过程中，针对生产率的提高，可以通过选择不同的切削参数从而影响表面质量与加工精度不同程度的变化。本文利用正交试验方法，选取切削速度、每齿进给量和铣刀悬伸量为自变量，通过在五轴加工联动中心上进行的内螺纹铣削加工精度试验，得到相应的试验数据，通过结果分析得到内螺纹铣削理论加工精度随切削速度、每齿进给量等因素的变化趋势，结果表明影响铣削加工内螺纹尺寸精度的顺序依次为：切削速度、铣刀悬伸量和每齿进给量。 关键词 :内螺纹，铣削，加工精度 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/
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user: 1. 引言 在各个行业中，螺纹零件都是扮演着紧固与连接的重要角色，而在机械加工领域中，孔加工占总工作量的30%左右，其中，内螺纹加工占孔加工总量的14%。随着21世纪机械行业不断向前发展，机械行业对螺纹加工工艺要求也同样随之增高，传统的小螺距螺纹，可以通过攻丝来进行加工，而针对大直径的内、外螺纹则可以采用螺纹铣削加工 [ 1 ]。螺纹铣刀相对于攻丝来说，不仅强度高而且不易损坏，还在加工过程中还可以通过插补程序来保证螺距。如果通过攻丝加工螺纹，会存在丝锥因切削力过大而折断、堵塞螺纹孔等问题，从而导致零件的报废 [ 2 ]。随着新型被加工材料及其自身物理性能的不断提高，丝锥攻丝等传统加工方式已经不再适合螺纹的加工，内螺纹的加工方式从主流的攻丝逐渐过渡到铣削加工，所以研究针对内螺纹的加工工艺，特别是对难加工材料的研究就显得尤为重要。 朱冰等 [ 3 ] 根据正交试验方法研究了切削线速度、每齿进给量和背吃刀量对于加工发动机主轴承螺栓孔的影响，表明了每齿进给量、背吃刀量、切削线速度的影响依次递减。张宏基等 [ 4 ] 通过建立铣削参数和表面粗糙度的数学预测模型，得到了AZ91D镁合金的铣削参数和表面质量的关系。刘贞等 [ 5 ] 开展了对内螺纹铣削与攻丝工艺的研究，通过大量的切削试验与数据分析，实现了钛合金材料精密小尺寸螺纹的高效率与高加工精度切削加工，从而使小尺寸钛合金内螺纹产品的表面质量和加工效率得到显著提高。林法振等 [ 6 ] 根据螺纹铣削原理，通过系统地分析了螺纹铣刀的选用、铣削参数的选择、加工工艺的选择以及数控程序的编写对于内螺纹铣削工艺的影响，总结出一套合理针对数控铣削大直径内螺纹的方案。Zdenka Rysava [ 7 ] 等人开发了一种特定的测量程序来量化孔加工时最具代表性的几何特征：直径、垂直度和毛刺。通过选择合适的孔加工切削参数，确保后续螺纹加工时的精度与被加工工件表面质量。Guillaume Fromentin [ 8 ] 等人提出了一种迭代方法来分析由螺纹铣刀轨迹包络线所产生的螺纹轮廓。结果表明：螺纹铣削产生干涉，即加工中螺纹受到过切的影响，通过改变螺旋插补半径与切削参数来减少过切，以便生产高精度螺纹。S. W. Lee [ 9 ] 等人通过调整每齿进给量等切削参数，对在单位时间的切削的切屑进行了分析，对提高生产率进行了研究，达到了提高生产率的效果。Anna Carla Araujo [ 10 ] 等对螺纹铣削参数进行了全面分析，试验结果表明：随着每齿进给量减小，切屑厚度减小、切削刃上的切削力降低。 在金属加工的过程中，对于加工精度的影响首先是加工设备的影响，其次刀具的合理选择对于提高加工精度也有很大的作用。但由于每种材料具有各自不同的加工特性，不同的材料不同因素的影响都是不一样的，所以本文得出的结论对于其他金属加工具有一定的参考价值。 本文通过对材料进行正交试验，采用三因素(切削速度v、每齿进给量f z 、铣刀悬伸量s)三水平正交试验。通过对试验数据进行极差分析，可以得出在相同的实验范围，不同的实验指标下随着试验因素的变动而产生的实验数据的变动；各个因素对于实验的影响程度；从而得出最适合的因素搭配方案。
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user: 2. 试验设备 2.1. 工件材料 工件选择材料为45钢的无缝钢管，其具体几何参数：孔外壁直径φ 1 = 125 mm、孔内壁直径φ 2 = 96.75 mm、轴向高度H = 150 mm。被加工材料相关参数如表1所示。 Table 1 Mechanical properties and chemical composition of 45 steel (wt. % 成分 C Cr Mn Ni P S Si 含量 0.42~0.50 ≤0.25 0.50~0.80 ≤0.3 ≤0.035 ≤0.035 0.17~0.37 硬度HBW 密度g/cm 3 抗拉强度MPa 屈服强度MPa 弹性模量GPa 泊松比 延长率% 断面收缩率% ≤197 7.85 600 355 206 0.27 ≥16 ≥40 表1. 45钢力学性能和化学成分组成(wt.%) 2.2. 加工设备以及加工刀具 试验选用的设备为德国德玛吉公司生产的DMU50五轴联动加工中心。螺纹的铣削加工通常采用整体式螺纹铣刀或刀片式螺纹铣刀，整体式螺纹铣刀受限于其自身尺寸与螺纹尺寸，往往应用于中、小孔径的螺纹加工。而刀片式螺纹铣刀的铣刀盘直径则可以更大程度的根据要加工内孔尺寸进行适当选择，刀片也可以根据加工不同螺距的螺纹进行灵活选择，而且在可转位刀片发生较严重磨损时也可以快速转换，极大节省时间和经济成本。 2.3. 加工精度测量设备 螺纹加工精度测量设备选用德国Optacom公司生产的VC10螺纹综合扫描仪。该仪器可以全自动测量螺纹的几何尺寸，包括大径D、中径D 2 、小径D 1 、螺距P、牙型左半角β l 、牙型右半角β r 。该仪器可以满足试验所需测量精度要求。
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user: 4. 结论 铣削加工后内螺纹的中径偏差、螺距偏差、牙型左半角偏差和牙型右半角偏差随着切削速度增大而降低，随着每齿进给量和铣刀悬伸量的增大而增大。 影响铣削加工内螺纹尺寸精度的顺序依次为：切削速度、铣刀悬伸量和每齿进给量。因此，欲降低铣削内螺纹尺寸精度偏差，应适当增大切削速度，其次考虑减小每齿进给量和铣刀悬伸量。
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user: 摘 要 本文构建了一款以微型舱为核心的气体传感器性能评价系统，由多组分动态配气单元、微型测试舱和数据采集分析单元三部分组成；利用SolidWorks软件对测试舱内腔结构建立物理模型，并在ANSYS FLUENT软件中选择标准k-ε方程(k为湍动能，ε为耗散率)对测试舱壁面处湍流流动和腔室内部气体层流状态进行模拟，实验研究了气体流速对三款传感器响应性能的影响，并采用压差法考察测试舱气密性。以甲醛及甲苯作为目标组分考察了Sensor W及Sensor Z的响应性能。与Sensor W标称值相比，用本装置的检测下限为0.1 ppm，灵敏度(R g /R a )为0.926，较其标称值均有所改善，结果更客观准确；在甲醛浓度500 ppb~10 ppm、甲苯浓度5 ppb~300 ppb范围内，Sensor Z的响应随着浓度增加稳步上升；可准确测量Sensor Z对甲醛和甲苯的响应时间(T 90 )分别为11 s和36 s，恢复时间(T 10 )分别为2 s和9 s。结果表明：本文构建的气体传感器性能评价系统具有内部流场稳定、浓度分布均匀、气密性好等特点，尤其适用于高灵敏气体传感器的低浓度响应能力测定及响应恢复时间的评价。 关键词 :评价装置，微型测试舱，流场模拟，高灵敏，快速响应 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/
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user: 1. 引言 近年来，用于环境检测，特别是VOCs的检测中越来越多地用到金属氧化物半导体气体传感器。自1962年日本学者Seiyama首次报道半导体ZnO薄膜电阻变化可判定还原性气体浓度 [ 1 ]，半导体金属氧化物一直占据着气体传感器的主流发展方向。经过半个多世纪的发展，半导体气体传感器在敏感材料、元件制作和集成工艺等方面均有较大提升 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，气体传感器在环境监测领域有了广泛的应用，然而，半导体气体传感器的性能评价手段却相对滞后，影响了其在一些低浓度、高危险气体场合的应用 [ 6 ]。随着环境检测要求的提高 [ 7 ] 及气体传感器性能的进步，亟需建立一种能够满足高灵敏、快速响应传感器的性能评价装置。 目前主要基于静态和动态两种方法对传感器灵敏度(Sensitivity)、响应–恢复时间(Response and recovery time)等关键参数判定 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。美国能源部Tobias等 [ 11 ] 通过快速移动测试气体出口位置实现传感器周围气体环境的快速置换，测得的响应时间可达毫秒级，但对灵敏度测试的准确性较差；Sawaguchi等 [ 12 ] 研究的“diffuse-burst”方法有效地缩短了目标气体在评价系统中扩散时间，减小系统误差，更加真实地表达了传感器固有的响应时间，缺点是该方法不能测量传感器的恢复时间。 本文以微型舱为核心构建了气体传感器性能评价系统，由多组分动态配气单元、微型测试舱和数据采集分析单元三部分组成。舱体及其配件选用聚醚醚酮树脂(Polyetherether ketone， PEEK)材料构建，舱体内部结构为圆柱体，圆柱两端为气体进、出口，上、下端分别设置有吹扫口和传感器安装组件，内腔容积约为31 mL。建立微型测试舱内腔结构三维实体模型，利用FLUENT软件对其内部气体流场模拟分析；采用压差检漏法考察测试舱的气密性；并用甲醛及甲苯等目标组分对气体传感器性能评价系统进行评价。
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user: 2. 实验部分 2.1. 微型测试舱及测试系统的设计 基于材料对气体吸附释放特性及传热等性能考虑 [ 13 ]，测试舱主体及传感器安装组件选用特种工程塑料聚醚醚酮树脂(Polyetherether ketone， PEEK)材料，其长期耐受温度可达250℃，具有低吸收、低释放和自润滑等特性 [ 14 ]，其它结合部件采用不锈钢304和聚四氟乙烯材料。如图1所示，测试舱外观为长方体结构，传感器安装组件通过外螺纹与测试舱主体相连；测试舱内腔为圆柱体结构，圆柱两端分别设有进气口(A口)和出气口(B口)，在内腔上端开设吹扫气口(C口)，底部设有传感器安装组件，内腔直径为18 mm，比传感器基座直径略大，内腔容积仅为31 mL；传感器安装组件位于舱体下端连接口(D)内，上端支撑传感器基座，基座与凹槽侧壁间嵌有密封圈，下端孔道通过传感器引线并与测试装置和加热装置相连。传感器安装组件设计了不同尺寸的凹槽及孔道结构(φ19 × 5.5 mm (H)、φ20 × 5.5 mm (H)、φ9.5 × 1.5 mm (H)等)，满足不同类型气体传感器的测试需求。 图1. 微型测试舱剖面图及传感器安装组件结构图 图2. 测试系统示意图 测试系统如图2所示，测试气体经由高浓度标准气体与零空气按照一定流量比稀释后进入混合室内，完全混匀后一定流量的气体经测试舱进气口(A口)进入腔室内部，扩散至腔室下端传感器敏感材料表面，与表面吸附氧发生反应，产生响应信号，再由出气口(B口)排出舱室；传感器信号通过吉时利数字源表(Keithly 2400)采集并输出，待响应信号稳定后，关闭A口进气，同时打开洁净空气(C口)对舱室进行吹扫，使传感器响应恢复至初始状态；尾气经由收集瓶收集后排出室外。气体浓度按照下式计算： C T = Q S Q Z + Q S C S 式中： C T ——进入测试舱内气体浓度； C S ——高浓度标准气体浓度； Q S ——标准气体的流量； Q Z ——载气(零空气)的流量。 2.2. 测试舱内部气流场模拟 测试舱为气体传感器提供测试环境，舱室内气流状态直接影响传感器测试的基线稳定度、响应灵敏度及响应-恢复时间等关键参数。本研究基于SolidWorks软件对测试舱内腔结构建立物理模型，并在ANSYS FLUENT软件中选择标准k-ε方程(k为湍动能，为耗散率ε)对测试舱壁面处湍流流动和腔室内部气体层流状态进行模拟，标准k-ε模型输送方程式如下，两个相互分离的传送公式求解： ∂ ∂ t ( ρ k ) + ∂ ∂ x i ( ρ k u i ) = ∂ ∂ x j [ ( μ + μ t σ k ) ∂ k ∂ x j ] + G k + G b − ρ ε − Y M + S k (1) ∂ ∂ t ( ρ ε ) + ∂ ∂ x i ( ρ ε u i ) = ∂ ∂ x j [ ( μ + μ t σ ∫ ) ∂ ε ∂ x j ] + C 1 ε ε k ( G k + C 3 ε G b ) − C 2 ε ρ ε 2 k + S ε (2) 式中G k 表示由层流速度梯度而产生的湍流能项，G b 是由浮力产生的湍动能项，Y m 为在可压缩流动中湍流脉动膨胀到全局流程中对耗散率的贡献项，C 1 ，C 2 ，C 3 是常量，σ k 和σ ε 是k方程和ε方程的湍流Prandtl数，S k 和S ε 是用户定义的湍流耗散源项。 2.3. 评价装置的构建 以微型测试舱为核心部件，搭建气体传感器性能评价系统。如图3所示，由多组分动态配气单元、微型测试舱和数据采集分析单元三部分组成。本实验采用零空气作为载气，零空气混合前先通过VICI过滤器纯化，再与测试标准气混合，本研究所用标准气体包括1 ppm、10 ppm、100 ppm甲苯，100 ppm甲醛(北京氦普北分气体工业有限公司，BAPB，中国)；根据流量比混合法动态配气原理，通过多个Horiba质量流量控制器设定各组分载气和标气的流量，获得精确动态配置的目标检测气体；采用吉时利2400数字源表及其软件(Keithley KickStart)采集并分析数据。 图3. 传感器性能评价装置图
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user: 3. 微型测试舱性能分析 3.1. 测试舱气体流场分析 测试舱为气体传感器提供气体测试环境，稳定的流场是测试准确性必要条件。对微型传感器测试舱内部流场仿真模拟，分析气体在其内部的运动轨迹。以SolidWorks建立的测试舱内腔结构三维实体模型为基础，运用FLUENT软件对气体流场模拟；选择标准k-ε模型，物性参数设置流体材料为空气，粘性系数为1.7894 × 10 −5 Pa·s；在绝对参考坐标系中采用分量速度设置，x方向的入口流速为1 mL/min；选则静止壁面(Stationary Wall)类型，无滑移(No Slip)边界条件；采用SIMPLE算法，以速度为基本求解变量，计算测试舱内部流场并分析其特性。气体速度云图及矢量图如图4所示。 图4. 测试舱内部(A)进气口及(B)吹扫气口进气的气体速度云图及矢量图 如图4所示，测试气体以较高流速进入到测试舱内部，随着壁面压力减小，气体流速逐渐衰减呈均匀分布，并以稳定流速通过被测试传感器表面；速度矢量图显示舱内涡流、湍流仅分布于气体入口、出口部位，传感器表面气流平稳。仿真模拟结果表明，本研究设计的微型气体传感器测试舱内部气体流场分布均匀，内部死体积较少，能够均匀分散的气体浓度，同时获得较低的传感器表面气体流速，满足设计要求。 3.2. 测试舱气密性检验 传感器测试舱在使用过程中，为尽量避免内部气体与外界空气发生交换，应满足一定气密性要求 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。本研究设计的微型传感器测试舱存在多个进气口及传感器支撑体接口，以压差检漏法 [ 18 ] 对其进行气密性检验。实验装置如图5所示，测试该传感器测试舱在常规使用条件下的气密性，质量流量计(SEC(F)-N112MGM(R)W)设置流量，打开开关阀A，关闭开关阀B，记录流量计A(DCal 5000，北京科安公司)示数(X)待测试舱内部压力稳定后，记录流量计B此时示数(Y)；关闭开关阀A，打开开关阀B，待测试舱内部压力稳定后，再次记录流量计B示数(Z)；质量流量计流量设置为不同值，依次测试。 图5. 测试舱气密性测试示意图 如图6所示，质量流量计预设100 mL/min~2000 mL/min的不同流量，流量计所记录数据X、Y、Z标准差(σ)小于0.84，泄漏率远小于0.1%。测试舱气密性在使用空气泄露率 [ 19 ] 评价时，1 kPa正压条件下，舱内气体 泄 露 率 V L 供 气 率 V S ≤ 5 % 表明在常规条件下，舱室及其配件接口处无明显漏气现象，满足本试验气密性设计要求。 图6. 测试舱进气口及吹扫气体口与出气口流量对比 3.3. 测试舱应用效果分析 以甲醛、甲苯为目标组分，考察装置对传感器的系统评价能力。 3.3.1. 入口气流对传感器基线影响 将购买市场上两款具有代表性的电阻型气体传感器和自制半导体气体传感器，分别标记为Sensor W、Sensor F和Sensor Z，分别安装于测试舱内，测试入口气体流速对响应信号基线的影响。如图7所示，测试舱进气口通入零空气，每种流速观测时间为200 s，以200 mL/min为初始流速并逐渐增大流速，200 mL/min~1200 mL/min流速下三款传感器基线相对平稳，响应阻值随流速增大而升高，当入口气体流速大于1200 mL/min后三款气体传感器基线均出现不同程度的波动，其中Sensor Z基线波动巨大，对气流扰动最敏感。三款传感器性能虽有所差异，但响应趋势基本相同，间接反应了不同入口流速下测试舱内传感器上方的气体流动状态，表明微型传感器测试舱在入口气体流速不大于1200 mL/min时内部流场平稳，可为敏感元件提供稳定的外部气体环境。 图7. 不同入口气体流速条件下的传感器基线图 3.3.2. 测试舱对传感器性能评价 Sensor W对甲苯的标称检测下限为10 ppm，灵敏度(R g /R a )为0.52，本研究构建的评价系统对Sensor W性能评价结果如图8所示，甲苯检测下限为0.1 ppm，灵敏度(R g /R a )为0.926，检测范围为0.1 ppm~100 ppm测试范围，与标称值相比，本次测试Sensor W的性能指标，包括灵敏度、检测限及检测范围，均有所提高。 图8. Sensor W灵敏度标称值与实测值对比 Sensor Z在系统中的性能评价结果，在最佳工作温度下，Sensor Z对不同浓度的甲苯和甲醛的灵敏度响应如图9(A)所示，在500 ppb~10 ppm范围内，随着甲醛浓度的阶跃式增加，Sensor Z的响应稳步上升；同样，在5 ppb~300 ppb范围内，Sensor Z的灵敏度随着甲苯浓度增加而上升。图9(B)为Sensor Z对500 ppb甲醛和5 ppb甲苯的动态响应恢复曲线，对甲醛和甲苯的响应时间(T 90 )分别为11 s和36 s，恢复时间(T 10 )分别为2 s和9 s。Sensor Z本身对多种还原性气体具有良好的灵敏度和响应恢复特性，该系统能够满足其低浓度动态条件下的气敏特性分析。 图9. (A) Sensitivity of sensor Z to different methanal and toluene concentrations; (B) enlarged response curves of sensor Z exponse to 500 ppb methanal and 5 ppb tolene
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user: 4. 结论 本研究设计开发了一款用于高灵敏、快速响应半导体气体传感器的微型测试舱，并以微型测试舱为核心部件，搭建动态气体传感器性能评价系统；对微型测试舱内部气流进行仿真并利用三款气体传感器进行验证，同时基于微型测试舱搭建的系统对两种气体传感器(Sensor W、sensor Z)测试，结果显示，该系统可同时对传感器进行灵敏度、检测限、响应–恢复时间及检测范围评价。本文构建的气体传感器性能评价系统具有内部流场稳定、浓度分布均匀、气密性好等特点，尤其适用于高灵敏气体传感器的低浓度响应能力测定及响应恢复时间的评价。
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user: 摘 要 随着各国经济贸易、文化交流往来的日益频繁，快速、有效地区分各国人员身份是当前人脸识别领域的一项重要研究。本文特针对亚洲区域五个国家(中国、日本、韩国、泰国、印度)进行人脸分类识别的研究，本文基于MobileNet进行五国人脸分类识别，因为这五国人脸较为相似，为能有效降低冗余，本文将八度卷积插入该网络中减少冗余，提升精度；并提出使用中心损失函数和交叉熵损失函数相结合的方法来提升准确率。经过实验验证，本文提出的在网络中插入八度卷积和中心损失函数两种改进方法均可以提升准确率，其最高准确率可达87.84%，其Error top 1最低达到0.120%。 关键词 :多国人脸分类，八度卷积，中心损失函数，宽度乘子，倒残差模块 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/
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user: 1. 引言 随着时代变迁与人类生活领域的交互，为推动我国现代化体制建设进程，促进世界经济全球化，从改革开放时期以来，我国始终坚持对外开放力度，逐步扩大对外开放范围，尤其是外贸方面，使我国在对外贸易发展中取得长足的进步，让我国同世界各国人民共同走向人类命运共同体。在国家间往来日益频繁的今天，各国之间有经济、文化、繁育以及习俗之间的交融，种族特征在随着时间的推移与人类间互相演变出现新的特征，结合当前大数据知识应用体系留存不同国家人脸特征数据，以逐步丰富人脸识别分析基础资源数据库。人脸识别就显得尤为重要，它能有效对各个国家人员进行识别，以便我国边检口岸等一系列安全系统能更有效、快速地识别各个国家人员，构建更加有序的公共环境。也可以逐步丰富人脸识别分析基础资源数据库，这对未来相关领域的研究将会是一份宝贵的财富。 近年来国内外也有不少研究者们对人脸种族识别进行了一定的研究。Sheerko Hma Salah [ 1 ] 等人使用颜色和纹理的多层融合方案进行人脸种族特征的提取，其样本数据是由多个数据库集合构成，然后使用KNN分类器区分高加索人、东亚人、非洲人，其平均准确率达96.5%。A. Rehman，G. Khan [ 2 ] 等人使用Haralick + GLCM特征融合提取特征，并使用预测随机数作为分类区分亚洲人、欧洲人和非洲人，其准确率达到85.39%。黄惠 [ 3 ] 将PCA和2DPCA进行特征提取，用多种不同的SVM作为分类器应用于自建中国少数民族(维吾尔族、柯尔克孜族、哈萨克族、回族、蒙古族)数据库进行民族识别，实验表明，使用RBF的SVM效果可达85%。王雅丽 [ 4 ] 使用CNN提取深度虹膜纹理特征作为底层向量，并结合Fisher向量相融合，使用SVM分类器区分亚洲人和非亚洲人，最高准确率可达99.93%。邱盛 [ 5 ] 在深度学习的研究中，利用了几种不同网络框架对自建的中国部分少数民族(汉族、蒙古族、藏族、维吾尔族)数据集进行民族识别分类，其中包括卷积神经网络和集成神经网络，并利用卷积神经网络搭建了一个基于这五个民族的人脸识别系统。 从当前国内外研究现状来看，当前研究中基本都在区分人种，而对同一区域不同国家的人脸面部研究几乎没有。因此本文提出针对同一区域(亚洲)上的五个国家(中国、日本、韩国、泰国、印度)进行人脸识别分类的研究。本文通过基于MobileNet网络上对本文自建的五国人脸数据集进行识别分类，通过对原始网络、插入八度卷积以及加入中心损失函数后的实验数据对比，验证本文提出方法的有效性。
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user: 2. 自建五国人脸数据集 2.1. 人脸数据集的采集 由于当前没有公开的这五国的人脸数据集，且考虑到实地采集的困难性和限制性，本文通过网络爬虫获取这五国(中国、日本、韩国、泰国、印度)的人脸数据样本。由于网络爬虫图像样本数据存在大量由光照、姿势、遮挡各种因素引起的大量差异，本文通过使用，Multi-task convolutional neural network (MTCNN，多任务卷积神经网络)对本文通过网络爬虫采集的人脸数据样本进行“清洗”，即对人脸定位和对齐，本文将原始数据集裁剪成了128 × 128尺寸大小。本文经过“清洗”后所建立的原始数据集样本共10，266张(中国2881张、日本1747张、韩国2381张、泰国1971张、印度1286张)，由于网络爬虫的限制导致得到的初始样本数据量不一致，得到的部分样本数据如图1所示，其样本顺序由左到右五列依次为中国、日本、韩国、泰国、印度。 图1. 部分五国人脸样本 2.2. 人脸数据集的扩充 由于使用深度学习，需要大量人脸图像进行学习。故本文采取数据增强方法对样本数量进行扩充，通过对原始照片旋转一定的小角度(角度旋转范围在15度以内)、改变饱和度、对比度、锐度以及亮度来进行样本数据的扩充。
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user: 3. 基于Mobilenet网络模型核心 3.1. MobileNet网络 MobileNetV1网络结构模型是2017年谷歌团队提出的 [ 6 ]，该网络主要针对便捷式或嵌入式设备使用，属于轻量级卷积神经网络，在2018~2019年谷歌团队在该网络基础上又先后提出了MobileNetV2网络 [ 7 ]、MobileNetV3网络 [ 8 ]。本文的所有实验都是基于MobileNetV1和MobileNetV2两个模型上进行的。该网络核心思想是深度可分离卷积，其原理是把普通卷积拆分成一个深度卷积和一个点卷积的组合以减少运算量。其原理如图2所示。 图2. 深度可分离卷积原理 MobileNet网络的第二个核心是提出了两个超参数：宽度因子α、分辨率因子β，这两个超参数的目的也是减少运算量。理论上来说，宽度因子α的取值越大，其训练精度越高，相应地训练时间也和参数量也增加。同理，对于分辨率因子β，其取值越大，训练精度越高，相应地训练时间也和参数量也增加。宽度因子α取值范围在[0， 1]，通常定义为四个值：0.25、0.5、0.75、1。分辨率因子β通常是128 × 128、160 × 160、196 × 196、224 × 224。 MobileNetV1网络共28层，其网络结构中，除了第一层和最后一层使用普通卷积，其余层均采用深度可分离卷积代替普通卷积。每一层卷积后面均需使用BN (Batch Normalization)和Relu6激活函数，目的是为了能有效调整每一层的特征图分布，加速网络收敛，增强了网络的泛化能力。 MobileNetV2网络共有54层，在MobileNetV2网络模型中，它是将MobileNetV1网络做了两处改进：1) 仿照ResNet网络的核心思想，加入了“倒残差模块”，即对原始特征图做“扩张–卷积–压缩”的操作；2) 去除最后层的Relu6激活函数，直接替换为线性输出。 3.2. 八度卷积 八度卷积 [ 9 ] 是2019年提出的一种新卷积，八度卷积的目的是为了在提高精度的同时，减少冗余。它的核心思想就是通过空间尺度变化将图像拆分为高频、低频两块，此操作可以大大降低参数量。完成此步骤是通过使用网络定义的超参数α将图像分解成高频低频两部分，通过高斯滤波器使得低频的空间是高频空间的一半，将原图像可以拆分成图3所示，通过该方法可以有效减少空间冗余。 八度卷积的另一个优点是可以很好的嵌入到任一神经网络中，即可以在不改变原网络结构及参数的前提下，通过对超参数α的设定即可用八度卷积代替普通卷积，较好的解决低频信息的冗余问题。八度卷积的使用中，除第一层和最后一层外对超参数设定为： α i n = α o u t = α ，第一层的输入和最后一层的输出均为0，即可完成对八度卷积的即插即用。 图3. 八度卷积原理图
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user: 4. 损失函数 由于亚洲这五国人脸面部极为相似，尤其是中日韩三国，为了能更好地将他们进行分类研究，本文提出将中心损失函数 [ 10 ] 与交叉熵损失函数相结合的方法来改进实验精度。中心损失函数的作用是在分类识别中，减小类内的差异，也就是说使同一类的样本相似性更大，让同一类能尽可能向样本中心靠拢，而常用的交叉熵损失函数是为了增大各类别间的距离，减少类间的交叉问题。两者结合可以更好的区分开这五国人员。在两者结合后，整个网络的损失函数如公式(1)所示。 L = L s + λ L c = − ∑ i = 1 m log e ω y i T x i + b y i ∑ j − 1 n e ω y i T x i + b y i + λ 2 ∑ i = 1 m ‖ x i − c y i ‖ 2 2 (1) 其中， L S 、 L C 分别代表交叉熵损失函数和中心损失函数，λ表示两个损失函数之间的比重。 x i 表示在全连接层前的特征， C y i 代表第 y i 个类的特征中心，m代表的是每个batch的样本数量，n是类别数量，本文中的n是5。
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user: 5. 基于MobileNet网络实验分析 5.1. 评价标准 本文实验中通过采用网络爬虫自建的五国人脸数据集，分别是中国、日本、韩国、泰国、印度五国。实验共用68，495张样本数据，各国分别13，699张，训练测试按照7:3比例随机抽取，即训练共47，945张，测试20，550张。在下面三个网络模型中，模型迭代次数均设置为1000次。本文中所有实验均在64位Windows 7的环境，内存为16 GB，CUDA 10.1，Python 3.6配置mxnet和python环境搭载GPU的主机上进行编程调试。 在MobileNetV1网络结构中，为了验证宽度因子α对实验结果的影响，分别选取了α = 0.75 (MobileNetV1_075)、α = 1 (MobileNetV1_100)两个模型进行实验，然后又对比了相同参数下，MobileNetV1_100和MobileNetV2_100两个模型，验证MobileNetV2网络相较于MobileNetV1网络在本实验中效果是否得到提升。在本文整个实验评价指标均采用Accuracy和Error top 1，其中Accuracy是针对训练集进行评价，Error top 1是针对测试集进行评价的。其公式如下： A c c u r a c y = 正 确 预 测 样 本 数 总 样 本 数 (2) E r r o r − t o p 1 = 正 确 标 记 与 输 出 不 同 的 样 本 数 总 样 本 数 (3) 5.2. 实验结果分析 本文基于MobileNetV1和MobileNetV2两个网络上进行学习，首先是将五国人脸数据集应用在原网络上进行分类识别，其次是在两个网络模型上插入八度卷积后进行分类学习，最后是在此基础上改进损失函数的实验结果。图4是在MobileNetV1_075模型上的实验结果，图5是在MobileNetV1_100模型上的实验结果，图6是在MobileNetV2_100模型上的实验结果。 图4. (a) 基于MobilenetV1_075训练结果图；(b) 基于MobilenetV1_075测试结果图 由MobilenetV1_075两个实验结果图可以看出，在加入八度卷积后，其训练精度得到了一定的提升，而后在加入八度卷积基础上改进其损失函数，我们可以看到不管是在训练集上的Accuracy还是测试集上的Error top 1的得到了显著改善。 图5. (a) 基于MobilenetV1_100训练结果图；(b) 基于MobilenetV1_100测试结果图 由MobilenetV1_100两个实验结果图可以看出，在加入八度卷积后，其训练精度曲线与原模型基本保持吻合，只得到了较不明显的提升，而后在加入八度卷积基础上改进其损失函数，我们可以看到不管是在训练集上的Accuracy还是测试集上的Error top 1的得到了显著改善。 图6. (a) 基于MobilenetV2_100训练结果图；(b) 基于MobilenetV2_100测试结果图 由MobilenetV2_100两个实验结果图可以看出，在加入八度卷积后，其训练精度得到了较为显著的提升，而后在加入八度卷积基础上改进其损失函数，我们可以看到不管是在训练集上的Accuracy还是测试集上的Error top 1的得到了显著改善。具体实验中我们还要考虑训练时间等其他因素来判别三个网络模型的优异性。其实验结果统计如表1所示。表中p1、p2、p3分别代表上述三个实验，即p1是原网络上得到的结果，p2是加入八度卷积后的结果，p3是在p2实验基础上加入中心损失函数与交叉熵损失函数之后得到的实验结果。 Table 1 Based on the results of facial classification experiments in the five countrie 网络模型 方法 Accuracy Error-top 1 训练时间 MobileNetV1_075 p1 80.04% 1.051% 185，241 s p2 81.96% 0.715% 184，491 s p3 86.82% 0.185% 215，000 s MobileNetV1_100 p1 83.21% 0.671% 208，791 s p2 83.98% 0.613% 205，794 s p3 87.84% 0.120% 210，789 s MobileNetV2_100 p1 81.98% 0.725% 319，546 s p2 83.14% 0.694% 320，456 s p3 85.57% 0.212% 322，600 s 表1. 基于五国人脸分类实验结果 由上述实验结果图和实验总结表可知，在原始模型上加入八度卷积后，MobileNetV1_075、MobileNetV1_100、MobileNetV2_100的三个模型上Accuracy分别提升了1.92%、0.77%、1.16%。Error-top 1分别下降了0.336%、0.058%、0.031%。在此基础上加入中心损失函数后，三个网络模型的精度均达到了最高，分别是86.82%、87.84%、85.57%，相较原网络分别提升了6.78%、4.63%、3.59%。Error-top 1分别下降了0.866%、0.551%、0.513%，均在该方法上达到了最低。对比MobileNetV1_075和MobileNetV1_100两组实验结果，我们可以看出在不改变其他参数仅改变宽度因子α时，其实验结果得到了提升，证明了宽度乘子对实验结果影响的有效性。对比MobileNetV1_100和MobileNetV2_100实验结果可以看出，在本实验中MobileNetV2网络效果低于MobileNetV1网络，且训练时间是MobileNetV1网络上的1.5倍。
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user: 6. 总结与展望 本文提出将八度卷积应用到五国人脸(中国、日本、韩国、泰国、印度)分类识别中，有效减少了冗余提升了精度，且在使用了中心损失函数和交叉熵损失函数相结合后，其精度达到了最高，整个实验结果中，精度最高可达到87.84%，其Error-top 1达到了0.120%，实验结果验证了本文提出改进方案的可行性，能有效提升准确率。本文的实验也说明了MobileNet网络中超参数α不同时实验效果的差异性，有效区分各国人脸信息在未来是一个重要的研究领域，为构建和谐安全幸福的良好社会环境有着不可替代的作用。在后续的学习研究中时，主要着力于解决以下问题： 1) 人脸数据样本对于区分各国人员起着至关重要的一步，因此如何能构建更好的各国人脸数据集应更一步的研究。且本文所构建的人脸数据集仅限于这五国的明星，并没有很好地包含各个国家不同年龄等因素，这需要在后续研究中不断改进。 2) 由于本文选取的网络模型是“轻便型”网络模型，因此可以针对此构建一个可适用于移动端口等的各国人员分类识别系统。
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user: 摘 要 家庭联产承包责任制下的分田到户极大地激发了农民生产的积极性，对提高农业生产力，解决温饱问题发挥了其历史作用；但与此同时，其带来的土地细碎化使得土地规模经营很难实现，阻碍了部分地区农业生产力的进一步发展。本文在理论研究的基础上，以象山县定塘镇为研究区域，通过问卷调查和数据分析的方式，研究土地细碎化会影响哪些因素而影响农业生产经营，并对这些因素影响农业生产经营的方式和程度进行分析。研究显示：① 土地细碎化农业生产经营效益的正面影响有：土地细碎化对分散市场经营风险、消化“老龄化”劳动力、劳动力的季节性分配使用、农民收入、农户土地流转意愿等方面产生正面影响，有利于农业生产经营效益的提高。② 土地细碎化农业生产经营效益的负面影响有：土地细碎化对抵御自然经营风险，种植、机械、水电、土地转租成本，社会性、流通性基础设施建设等方面起着较大的负面影响；此外，会加重“农民荒”现象，雇佣成本，生产性基础设施，农户、组织、农业公司对农业技术的投入等，不利于农业生产经营效率的提高。 关键词 :土地细碎化，农业生产，规模经营，定塘镇 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/
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user: 1. 前言 家庭联产承包责任制下的分田到户极大地激发了农民生产的积极性，对提高农业生产力、解决温饱问题发挥了其历史作用；但与此同时，其带来的土地细碎化使得土地规模经营很难实现，阻碍了部分地区农业生产力的进一步发展 [ 1 ]。本文在对土地细碎化和农业生产经营进行文献综述的基础上，构建以经营风险、劳动力利用、农业生产成本、农业基础设施、农业技术投入、农产品产量、农民收入、农业生产组织等为影响因素的研究框架，以象山县定塘镇为例，通过实地访谈与问卷调查的方法，分析细碎化现象的关联因素以及这些因素与农业生产经营效益的关系，并总结土地细碎化影响农业经营效益的内在机理。