DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 基于AI的发射源定位研究 1) 人工智能AI 人工智能AI是计算机科学的一个分支，主要研究开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，研究内容包括机器学习和深度学习。机器学习算法包括支持向量机、K邻近算法、随机森林、梯度提升和k均值等 [ 7 ]；深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码、集成学习、多任务学习、迁移学习、终身学习、玻尔兹曼机、深度信念网络、深度生成模型、深度强化学习和序列生成模型等 [ 8 ] [ 9 ]。下面结合发射源定位介绍支持向量机SVM、K邻近算法KNN和卷积神经网络CNN。 SVM是一种监督机器学习算法，本文采用成对分类方法将非线性多分类问题转为binary SVM进行处理。设给定含N个样本的训练数据集 X = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 1 ， y 1 ) ， ⋯ ， ( x n ， y n ) } ，对于第i类和第j类数据，训练一个SVM分类模型即等效为求解二次规划问题： min w i j ， b i j ， ξ i j 1 2 ( w i j ) T w i j + C ∑ t ξ t i j s .t . ( w i j ) T ϕ ( x t ) + b i j ≥ 1 − ξ t i j ， if y t = i ( w i j ) T ϕ ( x t ) + b i j ≤ − 1 + ξ t i j ， if y t = j ξ t i j ≥ 0 (2) 其中，上标表示是i类和j类之间的binary SVM的参数；下标t表示i类和j类的并集中样本的索引； ϕ 表示输入空间到特征空间的非线性映射，核函数为： ϕ ( x i ， y i ) = e − γ | | x i − y i | 2 ， γ > 0 (3) 索引 i ， j ∈ { 1 ， ⋯ ， M } ， i < j ，一共需训练 C M 2 = 1 2 M ( M − 1 ) 个binary SVMs。平均每个类包含N/M个样本，所以平均每个对偶问题包含2N/M个变量。第i类和第j类之间binary SVM的决策函数为： y new i j = sign [ ( w i j ) T ϕ ( x n e w ) + b i j ] = sign [ ∑ suppor t vecters y t α i i j k ( x t ， x n e w ) + b i j ] (4) (4)式用于判断数据是属于i类还是j类。 KNN是数据挖掘分类技术中最简单的机器学习算法之一，其指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，即由你的邻居来推断出你的类别。KNN算法的核心思想是：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本之间的欧式距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则，将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。假设给定两个样本 X = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) 和 Y = ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n ) ，其中n表示特征数，X和Y两个向量间的欧氏距离表示为： dist e d ( X ， Y ) = ( x 1 − y 1 ) 2 + ⋯ + ( x n − y n ) 2 2 (5) KNN算法的分类原理如图4所示，图中当选择的K值取3时，待测样本的预测标签为类别1；当K取5时，待测样本预测标签为类别2。因此K值的选取十分重要，K越小越容易过拟合，当K = 1时只根据单个近邻进行预测，如果离目标点最近的一个点是噪声就会出错，此时模型复杂度高，稳健性低；但是如果K取的过大，这时与目标点较远的样本点也会对预测起作用，就会导致欠拟合，此时模型变得简单；如果K = N的时候，那么就是取全部的样本点，这样预测新点时最终结果都是取所有样本点中某分类下最多的点，分类模型就完全失效了。 图4. KNN分类原理示意图 CNN是一种前馈型的神经网络，相比于其他神经网络结构，卷积神经网络需要的参数相对较少，应用广泛。其核心思想是用卷积核 W P ， 1 ， W P ， 2 ， ⋯ ， W P ， D 分别对输入特征映射 X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X D 进行卷积，然后将卷积结果相加，并加上一个标量偏置b得到卷积层的净输入 Z P ，再经过非线性激活函数后得到输出特征映射 Y p ，最后通过汇聚层、全连接层和激活函数完成输入特征分类。 Z P = W P ⊗ X + b P = ∑ d = 1 D W p ， d ⊗ X d + b P (6) Y p = f ( Z P ) (7) 其中， W P ∈ ℝ U × V × D 为三维卷积核， f ( ⋅ ) 为非线性激活函数。本文设计的CNN结构和参数如图5所示，采用8个卷积层对特征进行提取，通过一层Flatten将卷积层的多维输出一维化，最后通过全连接层和带有3个神经元和softmax的激活函数实现对3个房间内WiFi发射源位置的识别。 图5. CNN深度学习模型结构和参数 2) 实验结果 首先，在房子外围监测接收点的数量为8的情况下，用采集到是数据对CNN模型进行训练，训练次数为50次，每次训练的样本数为1024。图6为监测接收点位置编号示意图和通过模型训练和测试得到的混淆矩阵。结果表明采用8个监测接收点时，识别准确率达到98.5%，此时采用KNN和SVM的准确率分别为98.8%和97.7。 其次，将监测接收点的数量从8个分别减少至7个、6个、5个、……和2个，采用CNN，KNN和SVM对定位研究并对精度进行分析和比较。图7所示为混淆矩阵计算结果，表1为采用不同算法进行位置识别得到的精度比较。结果表明，当监测接收点数量仅为2个时，三种算法定位准确率均较低；当监测接收点数量为3个时，三种算法的定位准确率均达到70%；当监测接收点数量为4个时，KNN的定位准确率提高最明显，达到81.7%；当监测接收点的数量为5个时，KNN的定位准确率达到91.4%，CNN和SVM分别为83.6%和87.9%。因此要达到较高的定位精度，监测接收点的数量至少要有5个。 图6. 天线编号示意图和混淆矩阵(8个监测节点) 图7. 监测接收点数量N变化时的混淆矩阵。(a) N = 7; (b) N = 6; (c) N = 5; (d) N = 4; (e) N = 3; (f) N = 2 Table 1 Comparison of location recognition accuracy of CNN， KNN and SV 方法 接收点数 接收点位置编号 CNN (%) KNN (%) SVM (%) 8 1， 2， 3， 4， 5， 6， 7， 8 95.2 98.8 97.7 7 1， 2， 3， 4， 5， 6， 7 92.6 98.1 96.8 6 3， 4， 5， 6， 7， 8 88.3 96.8 93.6 5 1， 3， 4， 5， 6 83.6 91.4 87.9 4 1， 3， 5， 7 76.4 81.7 69.9 3 1， 4， 8 76.7 76.3 70.0 2 1， 5 54.9 55.5 46.4 表1. CNN， KNN和SVM位置识别精度比较 图8为三种算法准确率比较曲线，可以看出，在监测节点数量多(N ≥ 4)和少(N < 4)的情况下KNN均具有较高的准确率；在监测节点数量较多的情况下，SVM的准确率高于CNN，而监测接收节点较少的情况下，CNN和KNN的准确率优于SVM。 图8. 三种算法准确率比较曲线
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user: 5. 结论 本文基于电磁场仿真软件WinProp建立了WiFi发射和接收功率仿真模型。通过模拟在一栋单层别墅内不同房间进行WiFi发射，在别墅外围设置监测接收点进行接收，研究了WiFi信号的传输特性；建立了WiFi信号接收功率数据集，分别采用CNN、KNN和SVM三种算法对房间内无线AP进行定位，并比较了监测接收节点数量变化时的定位精度。结果表明，在相同的节点数量下，KNN具有较高的定位精度；当监测接收节点数量为5个时，CNN、KNN和SVM算法的定位精度分别为83.6%、91.4%和87.9%；当监测接收节点的数量大于等于7个时，三种算法均可以达到90%以上的准确率。本文的研究工作对解决非视通环境下的无线电监测定位问题有重要意义。
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user: 摘要 蓝山县湘源小学综合楼场地出现地面塌陷现象，为了查明产生塌陷的原因及存在的隐患，为此采用高密度电法对蓝山县湘源小学综合楼房屋地基进行物探测量，探测塌陷区的赋存状态以及场地内是否存在土洞、岩溶等不良地质现象。方法是在场地内布设了3条高密度电法测线，经探测查明了塌陷是由于场地范围内普遍分布有低阻含水软弱不良地层而产生的。高密度电法在该区的应用有效地探明了塌陷区赋存状态和范围，达到了预期的勘查要求和目的。
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user: 1. 引言 岩溶塌陷是隐伏岩溶洞隙上方的岩土体在自然或人为等多种因素影响作用下发生变形破坏、并在地面形成塌陷坑(洞)的一种岩溶地质现象，它破坏建筑设施，影响生产，危及人民的生命财产安全，恶化环境，影响城乡发展、资源开发利用 [ 1 ]。蓝山县湘源小学综合楼场地出现地面塌陷现象，为了查明产生塌陷的原因及存在的隐患，为此采用高密度电法对蓝山县湘源小学综合楼房屋地基进行物探勘查，探测塌陷区的赋存状态以及场地内是否存在土洞、岩溶等不良地质现象。在工程勘查工作中应用高密度电法能够准确的掌握不良地质作用和地质灾害的位置，有效提高地质灾害治理的效率和效果 [ 2 ] [ 3 ]。高密度电法最早起源于上世纪七八十年代，随着科技的不断发展也在飞速的进步，高密度电法在工程勘察中将得到更广泛的应用 [ 4 ] - [ 9 ]。
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user: 2. 工程地质及水文地质概况 蓝山县湘源小学位于蓝山县城西面，交通较为便利，原始地貌单元属于丘陵坡地。场地为丘陵山坡推填整平而成，场地内地层结构自上而下分为：素填土、黏土、粉质黏土、泥盆系灰岩。 场地水文地质条件简单。素填土结构较松散，具有弱透水性，但厚度较小，受大气降水和地表水的渗透补给；黏土层和粉质黏土层的透水性与富水性均弱；场地地下水主要类型为风化和溶蚀灰岩裂隙潜水，地下水的主要补给来源为大气降水和周边基岩裂隙潜水，迳流排泄条件受地形控制较为明显，主体迳流方向呈近南北方向，由北向南迳流排泄于场地南部低洼地带。
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user: 3. 电性特征 在工作区范围选择露头较好的地段，用露头小四极法分别对填土层、黏土和灰岩等特征地质点进行电阻率参数测定。本次工作测量的电阻率参数统计情况见表1： Table 1 Statistical table of working area resistivity parameter 物性参数 岩性 数量 电阻率(Ω∙m) 备注 块 变化范围 平均值 黏土 36 37.5~125.6 68.9 软弱层 32 10.5~90.9 37.3 灰岩 36 258.7~2150 1035 表1. 工作区电阻率参数统计表 由上表可知：黏土的电阻率变化范围37.5~125.6 (Ω∙m)，其均值为68.9 (Ω∙m)；软弱层的电阻率变化范围10.5~90.9 (Ω∙m)，其均值为37.3 (Ω∙m)；灰岩的电阻率变化范围258.7~2150 (Ω∙m)，其均值为1035 (Ω∙m)。显然，软弱层电阻率均值(37.3 Ω∙m)较低属低阻层，黏土电阻率均值(68.9 Ω∙m)比软弱层明显高些，灰岩的电阻率较高其均值达到1035 (Ω∙m)。其电阻率之间存在显著的电性差异，因此，用高密度电阻率法可以有效解决任务中提出的问题。
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user: 4. 高密度电法 4.1. 仪器工作原理 本次工作选用的仪器是重庆奔腾数控技术研究所生产的高密度电阻率测量系统，仪器型号：WGMD-3。这套仪器是集电阻率剖面法和电阻率测深法于一体的一种组合仪器，属直流电阻率法仪。具体来说，高密度电阻率法是一种阵列式电法勘探方法，野外测量时将电极(几十至上百根)置于测点上即采用高密度布点，然后利用程控电极转换开关和微机工程电测仪实现对数据的快速和自动采集，进行二维地电断面测量。其特点是一次性布置好测线电极，可以进行多种装置的测量。它具有数据采集信息量大、观测精度高、速度快以及探测深度灵活等特点。对50 m以内的地质体、浮土覆盖层变化、基岩面起伏变化、有无构造断层、地层塌陷、岩溶发肓、溶沟、溶槽及矿产采空区等等都可以用电阻率测深断面图来进行描述，图形清晰、内容丰富、形象直观 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。 4.2. 工作方法技术 本次测量方式主要选用温纳等比装置即仪器的1α装置，测量点距为2 m，布置60个电极，剖面数n = 19 [ 14 ]。 4.3. 测线布置 综合考虑既有利于测线布置又可以切割到区内已有岩溶发育区的大致走向，经与甲方协商，沿综合楼房屋地基东西向及南北向布置三条剖面测线，即物探测线平面布置图上的10号、20号和30号测线。每条测线长120 m，实布174个测点(见图1)。 图1. 物探测线布置平面示意图 4.4. 资料解译 经过对每条测线剖面的原始观测数据进行数据转换、数据分析、坏点删除和地改修正等预处理后，采用二维高密度电法专业软件——2DRES进行反演分析和断面成果图输出，从而对探测目标进行直接的定量解译。由于视电阻率拟断面图既能反映探测目标体的相对埋深，又能反映横向电阻率变化特征，即二维形态，能比较详细地反映地下地质构造和各种地质体的赋存状态。因此把视电阻率拟断面图作为高密度电法的常规解译图件 [ 15 ] [ 16 ]。本次高密度电阻率法检测分析的断面成果图如图2~4所示，现对反演解释断面成果图分析说明如下： 图2. 10号测线剖面断面成果图 由图2可知：10号测线西边0~38米(1号电极至20号电极)粘土层较薄，厚度在1 m~2.5 m，局部见坚硬的粘土层，显示相对高电阻率，基岩面见少量的含水粘土；在40~42米(21号电极至22号电极)位置，下面2 m~5 m图示有一层含水低阻软弱层，其基岩面在7 m左右；中间48 m~80 m (25号电极至41号电极)位置，见到3个低阻含水带，深度在1 m~5 m左右，局部深度在5 m~10 m，基岩面起伏较大，在3 m~8 m之间，最深部位约8.5 m，基岩面含较丰富的地下水，从浅蓝色色至深蓝色部分，电阻率越来越低，表示风化层含水量越来越高，图面资料显示为蓝色低阻软弱层，与基岩面接触。说明此位置岩溶较发育，其下伏基岩面中必有地下水通道，易产生塌陷洼地、溶洞等岩溶地质现象，其中56 m~58 m (29号电极至30号电极)位置下面土洞已造成塌陷被软弱层充填，与地表出现塌陷的位置相同。下伏基岩从微风化至较完整坚硬，电阻率较高。东边82 m~114 m粘土较薄，但坚硬致密，电阻率较高。 图3. 20号测线剖面断面成果图 由图3可知：西边4 m~42 m (3号电极至22号电极)土层厚度1.5 m~5 m，电阻率变化大，说明局部土层含水较丰富，其中32 m~34 m (17号电极至18号电极)夹有软弱层，为地表水渗入所致。中间44 m~82 m (23号电极至42号电极)位置，见到3个低阻含水带，深度在2.5~7.5 m左右，基岩面含较丰富的地下水，从浅蓝色色至深蓝色部分，电阻率越来越低，表示风化层含水量越来越高，图面资料显示为蓝色低阻软弱层，与基岩面接触。说明此位置岩溶较发育，其下伏基岩面中必有地下水通道，易产生塌陷洼地、溶洞等岩溶地质现象，其中56 m~60 m (29号电极至31号电极)位置下面土洞已造成塌陷被软弱层充填，与地表出现塌陷的位置相同。下伏基岩从微风化至较完整坚硬，电阻率较高。东边84 m~114 m粘土较薄，但坚硬致密，电阻率较高。 图4. 30号测线剖面断面成果图 由图4可知：北面2 m~54 m土层厚度变化较大，厚度在1 m~8 m。电阻率变化大，说明局部上部土层含水较丰富，夹有软弱层。中间54 m~70 m (28号电极至36号电极)位置，见到1个低阻含水带，深度在5 m~7 m，基岩面含较丰富的地下水，从浅蓝色色至深蓝色部分，电阻率越来越低，表示风化层含水量越来越高，图面资料显示为蓝色低阻含水软弱层，与基岩面接触。说明此位置岩溶较发育，地下水丰富，其下伏基岩面中必有地下水通道，易产生塌陷洼地、溶洞等岩溶地质现象，其位置下面土洞已造成塌陷被软弱层充填，与地表出现塌陷的位置相同。下伏基岩从微风化至较完整坚硬，电阻率较高。南边72 m~114 m (37号电极至58号电极)粘土较厚，厚度在10 m~15 m，局部含水，电阻率变化较大。
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user: 5. 地质成果 根据本次物探检测结果，可将工作场地中主要的低阻软弱层、土洞发育区分为异常1~5共五个异常区，分布于综合楼场地的中部至东边，推断成果图见图5。 本次物探检测到在10线48 m~80 m位置，见到3个低阻含水带，深度在1 m~5 m左右，局部深度在5 m~10 m；20线44 m~82 m位置，见到3个低阻含水带，深度在2.5~7.5 m左右，且与地面塌陷的位置相吻合，初步分析是与土洞相连，应是重点考虑区。其与地下水活动较强有关，岩溶发育，其下伏基岩面中必有岩溶水通道，由于地表水向下渗透，其基岩面的粘土极易形成含水软弱层，易诱发产生漏斗、落水洞、塌陷洼地、溶洞等不良地质现象。此次场地塌陷的主要原因就是由于场地范围内普遍分布有低阻含水软弱不良地层，该不良层位影响面积相对较大，主要是分布于综合楼场地东部和中部，在土层薄且松散不密实，地表水容易沿第四系土层孔隙渗透到基岩面，经裂隙与地下水联通，由于地表水向下渗透或地下水位在岩土交界附近频繁升降运动，造成水对土层的潜蚀作用，最终产生土洞和塌陷。 图5. 高密度电法检测推断成果图
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user: 6. 结论 通过此次物探高密度电法测量工作，查明了综合楼场地内塌陷区赋存状态和范围，此次场地塌陷的主要原因就是由于场地范围内普遍分布有低阻含水软弱不良地层，主要是分布于综合楼场地东部和中部，在土层薄且松散不密实，地表水沿第四系土层孔隙渗透到基岩面，经裂隙与地下水联通，由于地表水向下渗透或地下水位在岩土交界附近频繁升降运动，造成水对土层的潜蚀作用，最终产生土洞和塌陷。通过此次高密度电法勘查，为后续地基处理设计防治方案提供了可靠的依据，达到了预期工作目的。勘查结果表明，高密度电法能够精确地反映出地下软弱地层、土洞、地下水通道、岩溶及塌陷区的具体位置、形态与规模。其方法的有效性达到了工程地质勘察的目的与要求。该方法勘探周期短，投入资金少，且施工受地形影响小。在埋藏深度不大于100 m的地方，开展高密度电法勘探工作，可有效地解决工程勘察中查明塌陷、土洞、岩溶及溶洞等不良地质现象的问题。以前工程勘察只用单一的钻探技术手段揭露，只能片面地了解地基下的不良地质作用和地质灾害，不能准确全面地了解不良地质作用和地质灾害的规模、形态、范围和空间分布，通过结合应用高密度电法勘查能够有效地解决这个问题。
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user: 摘要 单站无源定位是电子侦察设备的一个重要功能。然而，现有的方法要么涉及到复杂的非线性运算，要么定位平台需经过长时间机动才能给出目标位置估计值。对于要求反应速度快、功耗低、体积小的设备，现有的方法并不适用。针对该问题，提出了一种改进的单站无源定位方法，首先结合三角定位法对定位点进行粗略估计，然后基于UKF进行滤波优化。仿真实验表明，该方法能够快速给出定位值，并能经过滤波逐步收敛。
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user: 1. 引言 通过侦收敌方辐射源发射的电磁波信号，电子侦察设备能够检测、识别目标，判定来波方向，并能经过无源定位解算，给出目标的位置。由于其不发射能量，隐蔽性强，相比有源探测设备，作战距离远，并且在一定程度上能够侦测雷达隐身目标，因此电子侦察设备一直是现代战争中的重要武器装备 [ 1 ] [ 2 ]。其中对辐射源的无源定位能够使得指挥员更好的了解平台周围的电磁态势，同时其引导的火力打击可以做到出其不意，有效的压制敌方有源探测器，保护我方平台。目前，无源定位技术仍然是各国持续发展研究的热点，其对应的武器平台也是竞相生产、装备。 现有的无源定位方法首先可分为单站和多站定位。多站定位涉及到各站之间的同步和数据传输问题，因此其必然涉及到复杂的传输设备和交互流程，且对于窄波束雷达，分布部署的侦收站难以同时接收到辐射源信号，存在共视的问题 [ 3 ]。因此，通过单站机动，对固定辐射源进行定位，更符合作战需求 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。例如，载机平台经过飞行，对地面雷达站进行无源定位。单站无源定位方法可通过对目标的角度进行交叉定位。该方法的定位精度与平台的机动距离相关。例如，为了达到一定的精度，载机平台必须经过长时间飞行，才能给出定位估计值。为了提高定位的实时性，孙仲康等提出了基于相位差变化率的定位法 [ 1 ]，刘文跃等给出了相应的计算相位差变化率的一些算法 [ 8 ]。该类方法存在相位差变化率模糊跳变的问题，且涉及到高度非线性的运算，不能直接获得目标位置的解析解。传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)无法给出较好的结果。无迹卡尔曼滤波(UKF)的性能相当于二阶高斯滤波器，它的滤波精度、稳定性要优于EKF。另外也有利用粒子滤波、鸟群算法等优化算法来解决高非线性运算的问题，但此类方法计算量较大 [ 9 ] [ 10 ]。 根据以上分析，本文采用基于UKF的滤波算法，并对定位过程进行了适当的优化。首先在定位平台短距离机动之后，即对辐射源目标进行三角交叉定位，快速给出初始定位点。然后以该值作为UKF滤波的起始点，进行滤波更新，直至收敛至真实值附近。初始定位点的引入，可有效加快滤波收敛的速度，抑制发散。同时，对于二维平面的定位运算，UKF滤波只需进行2阶矩阵的运算，对硬件的算力要求较低，适合于对体积、重量、功耗敏感的平台。
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user: 2. 单站无源定位方法 2.1. 定位模型 设定场景，假定一架飞行中的直升机，对地面雷达站进行无源定位。在飞行航路中，直升机的电子侦察系统对地面雷达站持续进行角度测量。由于直升机飞行高度相对目标的距离较小，可等效为二维平面上进行运算。如图1所示。令每次测量的角度值为θ k ，相应载机的位置(x k ， y k )，则由此估计目标的位置(x T ， y T )。 图1. 单站无源定位的几何示意图 2.2. 三角交叉定位 为了快速给出目标位置估计值，在传感器移动一段距离之后，即采用三角交叉定位法，对目标进行定位。若两次观测时，传感器位置为(x k -1 ， y k -1 )、(x k ， y k )，所测量得到的来波到达角度为θ k -1 、θ k ，两条方向的射线可以交于一点，该点即为目标的位置估计。 根据角度定义可以得到： { ( y T − y k − 1 ) t g θ k − 1 = x T − x k − 1 ( y T − y k ) t g θ k = x T − x k (1) 写成矩阵形式为： A X = Z (2) 其中， A = [ 1 − t g θ k − 1 1 − t g θ k ] ， X = [ x T y T ] ， Z = [ − x k − 1 + y k − 1 t g θ k − 1 − x k + y k t g θ k ] (3) 可以得到目标位置的解析解： X = ( A T A ) − 1 A T Z (4) 2.3. UKF滤波 在进行交叉定位时，因定位基线短，初始定位值精度较差。根据应用背景，采用基于动态系统模型的三角定位方法，每次获得新的观测值之后，不断更新的带目标位置的估计。因为假定目标是固定的，所以这里的状态转移矩阵为单位矩阵。 [ x T ， k y T ， k ] = [ 1 0 0 1 ] [ x T ， k − 1 y T ， k − 1 ] (5) 这种情况下，状态转移矩阵是线性的，方位角θ k 为观测量，其观测模型可表示为 θ k = arctan ( y T − y k x T − x k ) + η k (6) 其中，η k 表示观测噪声，这里假定为零均值加性高斯白噪声，并且误差矩阵为R。由于观测模型的高度非线性，采用扩展卡尔曼滤波不能满足稳定要求，极易发散。在此我们采用UKF无迹卡尔曼滤波进行处理。 无迹卡尔曼滤波不同于扩展卡尔曼滤波，它是概率密度分布的近似，由于没有将高阶项忽略，所以在求解非线性时精度较高。UT变换的核心思想为近似一种概率分布比近似任意一个非线性函数或非线性变换要容易。其基本原理如下： 假设n维随机向量X，其均值为 X ¯ ，误差协方差为P X 。X通过非线性函数 Y = f ( X ) 变换后得到随机变量Y。通过UT变换可以比较高的精度和较低的计算复杂度求得Y的均值 Y ¯ 和方差P Y 。 UT的具体过程如下： 1) 计算2n + 1个Sigma点及其权值： X i = { X ¯ ， i = 0 X ¯ + ( n + 1 ) P X ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n X ¯ − ( n + 1 ) P X ， i = n + 1 ， n + 2 ， ⋯ ， 2 n w i m = { λ n + λ ， i = 0 1 2 ( n + λ ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 2 n w i c = { λ n + λ + ( 1 − α 2 + β ) ， i = 0 1 2 ( n + λ ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 2 n (7) 其中， λ = α 2 ( n + κ ) − n ；α决定Sigma点的散布程度，通常取一小的正值； κ 通常取0；β用来描述X的分布信息，高斯情况下，β的最优值为2。 2) 计算Sigma点通过非线性函数f()的结果： Y i = f ( X i ) ，     i = 0 ， 1 ， ⋯ ， 2 n (8) 从而得知 Y ¯ = ∑ i = 0 2 n w i m Y i P Y = ∑ i = 0 2 n w i c ( Y i − Y ¯ ) ( Y i − Y ¯ ) T (9) 由于X的均值和方差都精确到二阶，计算得到Y的均值和方差也精确到二阶，比线性化模型精度更高。 2.4. 算法流程 整个单站无源定位算法实现步骤如下： 1) 启动定位功能； 2) 平台移动一定距离后，进行三角交叉定位，获取初始定位点； 3) 以初始定位点作为UKF滤波起始估计值； 4) 由状态滤波估计值产生Sigma点； 5) 根据滤波方程，迭代更新目标状态估计，即目标位置估计值。
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user: 3. 仿真分析 设定仿真场景，验证方法有效性。假定载机初始位置在原点，沿Y轴向上飞行。分析在不同约束条件下(目标初始距离R，初始方位角θ，测角精度σ，滤波周期T，飞行速度v等)的定位精度。仿真持续时间为300s，每次场景仿真100次。仿真结果见图2。 由仿真结果可得，在滤波前期，因为滤波器尚未稳定，定位精度较差，且规律不明显。随着观测时间的推移，目标估计位置向真实值收敛，定位误差变小，且大致规律为载机速度高、距离近、初始角度大、测角精度高，则定位精度高。 图2. 仿真结果分析图 为验证在不同约束条件下的CEP定位精度，设置如下仿真实验，获取180s时刻点的定位位置。目标估计定位位置如下图所示。其中的圆半径大小为10%R，圆心为目标真实位置。孤立点为各个估计定位位置。仿真100次。 约束条件为R = 40 km， θ = 60˚， T = 0.1 s， v = 50 m/s， σ = 1˚，96%的估计点落入圆内，满足大于50%的要求。结果见图3。 图3. 单站目标估计定位位置(一) 约束条件为R = 40 km， θ = 60˚， T = 0.1 s， v = 50 m/s， σ = 1.5˚，94%的估计点落入圆内，满足大于50%的要求。结果见图4。 图4. 单站目标估计定位位置(二) 约束条件为R = 40 km， θ = 60˚， T = 0.1 s， v = 50 m/s， σ = 2˚，93%的估计点落入圆内，满足大于50%的要求。结果见图5。 图5. 单站目标估计定位位置(三) 根据以上分析，对40 km外目标，在收敛时间不大于180s时，单站定位精度优于10%R (CEP)。
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user: 4. 结论 单站无源定位是电子侦察设备的一个重要功能。然而，对于直升机等载机平台，由于其可携行重量和体积的限制，电子侦察设备需极力做到简化，且从作战需求的角度考虑，其处理响应时间也必须短。如此，单站无源定位必须在较少的输入信息下，快速给出目标的初始定位信息，然后再进行滤波优化逐步收敛。本文方法紧贴实际需求，具有较强的工程应用价值。
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user: 摘要 课程思政近年来备受关注，强调各类课程都要与思想政治理论课同向同行，对于中职学校具有一定的指导意义。本文通过课程思政的相关文献对课程思政的内涵，课程思政的意义以及存在的问题和对策进行了梳理，认为中职学校融入课程思政对于实现立德树人的根本任务，培养新时代所需要的技能型人才具有重要意义。
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user: 1. 引言 从2004年以来，中央就非常重视未成年人的思想道德建设和大学生的思想政治教育，推进“学科德育”课程改革；2010年之后，国家更加注重大中小学德育课程一体化建设；2014年之后，将德育纳入教育的综合改革中，不断探索从思政课程到课程思政的转变；2016年“从思政课程到课程思政——高校思想政治理论教育课程体系创新”研讨会在上海召开，提出了“课程思政”的教育理念和设计。习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上又重点强调课程思政的重要性。课程思政作为一种全新的教育思想，也得到了越来越多人的关注，但是中职学校对于课程思政研究相对较少，并不是中职学校不需要，而是中职学校对于课程思政的重视程度不够。中职学校融入课程思政，将有利于发挥思政课的育人功能，改善中职教育的困境，实现立德树人的根本任务。
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user: 2. 中职学校课程思政研究概况及课程思政的内涵 2.1. 中职学校课程思政研究概况 本文以“中职，课程思政”为关键词从中国知网检索到92篇相关期刊论文及会议，时间节点为2021年3月20日。从中发现2019年之前是没有相关研究的，2019年进行相关研究的有12篇文献，2020年有68篇，2021年目前只有6篇，还相对较少。总结来看，关于写数学、语文等公共基础课融入课程思政的文章相对较多，而关于文献综述类的文章较少。 2.2. 课程思政的内涵 理解课程思政的内涵对于中职学校实施课程思政具有非常重要的意义，关于课程思政的概念的界定，本文将具有代表性的概念归纳如下(见表1)。 Table 1 The connotation of course ideology and politic 作者 课程思政的内涵 田梓腾(2020) 课程思政包括了课程与思想政治教育两个概念，其中课程指的是学生在学校中学习的学科以及进程，思想政治教育指的是社会或者社会群体根据一定的观念、道德规范对成员进行有目的的影响，使其能够形成所具备的思想品德的一种实践活动 [ 1 ] 。 陆丹丽(2020) “课程思政”强调要将学生的思想政治教育贯穿教育、教学的全过程，并且要体现在职业教育的各种体制机制中，如学科体系、教材体系、管理体系等 [ 2 ] 。 万文艳；王丽娜(2020) 课程思政主要包含以下元素：一是新时代中国特色社会主义思想及核心价值观；二是中华优秀传统文化及做人做事的基本道理；三是法制意识及职业规范；四是学生发展中必要的素养要求 [ 3 ] 。 文学(2020) 课程思政就是在教学中提取学科中的思政要素，将思想政治教育体现在课堂教学中，要求教师在每一个教学环节中有意识、有计划地融入思想教育要素，形成德育渗透，使学生成长为符合国家发展要求的合格人才 [ 4 ] 。 李虹(2020) 课程思政是指以构建全员、全程、全课程育人格局的形式将各类课程与思想政治理论课同向同行，形成协同效应，把“立德树人”作为教育的根本任务的一种综合教育理念 [ 5 ] 。 郑长青(2020) “课程思政”主要是指思想政治教育课程以外，借助专业课进行思想政治教育的教学实践活动 [ 6 ] 。 谢晶星(2020) “课程思政”旨在将思想政治教育有机融入各门课程的教学和改革中，是以课堂教学为切入点，认为优化课程设置、完善教学方式是提高“课程思政”实效性的关键 [ 7 ] 。 苏晓辉(2019) 课程思政，就是需要各类专业课，甚至是全校所有的部门协同起来，通过潜移默化的言传身教，共同完成好立德树人的使命 [ 8 ] 。 表1. 课程思政的内涵 资料来源：作者根据相关文献加工整理。 综合国内学者对于课程思政内涵的解读，本文认为，课程思政就是既要上好思政课程，也要进行专业课与思政课结合起来，通过各个部门之间的协调，进行全方位的育人，完成立德树人的根本任务。
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user: 4. 结语 本文的主要贡献在于对中职学校融入“课程思政”理念的文献进行梳理，了解到国内学者在该领域研究中仍然处于初步探索阶段，国内学者对于课程思政的内涵从不同的角度进行了界定，对于中职学校融入“课程思政”理念的意义、存在的问题以及对策都做出了深刻的分析，取得了一定的成果。但是课程思政作为新提出的教育理念，还未成熟，中职学校课程思政的研究仍然有很多问题需要探究，正如文中所述，中职学校的课程思政的研究对于课程思政的内涵，意义，以及存在的问题和对策分析较多，从教材和课程的角度分析较少，很多学科的研究还尚未涉及，以及存在着定性分析多、定量分析少，数据分析少，研究方法和手段较为简单等问题。所以要从多个维度，运用多种方法进行中职学校融入课程思政的研究，对于实现立德树人的根本任务，培养新时代所需要的技能型人才具有重要意义。
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user: 摘要 在煤炭生产过程中，钻探是煤炭企业在生产之中经常运用到的技术手段。想要更好地保障煤矿井下的钻探工作顺利实施，我们就需要改进钻孔工艺。井下钻孔在施工过程之中，施工人员需要保障钻孔的轨迹与设计轨迹吻合，避免出现误差，保障探测数据的真实性，提高防灾效果。通过对钻孔测斜数据的分析，提高钻孔质量，满足灾害防治的需求。
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user: 1. 应用背景 近年来我国虽然在随钻测量系统配套和定向钻进技术方面取得了一些突破 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，但是从煤矿井下钻孔轨迹随钻测量技术的总体发展来讲 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，我国在煤矿井下随钻测量系统的发展刚刚处于起步阶段，在硬件和软件方面还都不完善。因此，很有必要结合我国煤矿井下定向钻孔施工的特点，并根据国内施工人员的技术现状和需求开发适合我国工人操作习惯、功能更为全面的随钻测量系统软件。 煤矿井下的防灾工作需要运用钻机施工，钻孔能够更好揭露地层岩性，测算出地质参数，但是在钻孔施工过程之中会受到许多因素的影响。比如，人工开孔定位，经常会由于个人操作能力以及技术的原因，出现精准度较差，造成钻孔倾斜大等问题，无法保障施工质量。钻孔位置不精确，未达到设计预期，会影响到瓦斯等灾害的防治效果，倘若发生重大灾难，也无法针对灾难做出精准施救。 为了钻孔位置、方位角以及倾斜度满足设计要求，需运用到测斜仪探测，但在运用过程会面临种种困难。首先，测斜仪只能针对之前施工情况进行探测，而不能跟随钻孔的轨迹进行探测。在探测过程中，由于仪器工序较多，使用复杂，且采集数据为人工记录方式，增加了人为误差可能性。大量的数据经人工计算分析，需要耗费大量的时间且受精力因素影响较大，分析结果易造成偏差。即使对数据进行处理之后，也无法将轨迹上传到设计图上，与设计轨迹进行直观的对比。并且测斜仪只能对一部分的钻孔进行探测，比如终孔后出现跨孔就无法探测 [ 9 ] [ 10 ]。因此我们应当改进钻孔轨迹技术，促进钻探钻孔轨迹随钻测量技术的提升(图1、图2)。 图1. 钻孔成果平面图 图2. 测斜后钻孔成果平面图
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user: 2. 基于传感器融合的煤矿井下测量技术 传统的随钻测量系统主要受人为因素影响，导致测量结果和真实的数值有所偏差。要想尽可能的减小人为误差，提高整个仪器的精确度，就需要运用到传感器融合的煤矿井下测量技术。 2.1. 基础钻进状态识别 运用振动传感器能随时掌握钻杆的运动状态，钻杆在钻进的过程中会产生震动，因此可以利用这样的技术识别钻进和停止两种状态。一般状况下，振动传感器具有定位器的功能，利用定位器对传感器模块的精密度进行设定，可以提高传感器的灵敏度，避免由于人为操作不当导致的一系列问题 [ 9 ]。 2.2. 复杂钻机状态识别 为了了解钻杆的运动状态，可以运用更为复杂的识别系统。比如针对加速度传感器和陀螺仪进行识别，可以通过设定X轴加速度参数，就能够了解钻杆的工作状态；亦可通过对陀螺仪正负旋转，了解钻杆的状态与位置。 2.3. 基于加速度的进尺精测 可以通过加速度传感器对随钻测量的数据进行分析，了解钻杆状态。通过针对每段的平均钻进速度进行检查和测定，可以了解每一段钻杆的近视值以及每一段的速度。充分了解整个钻杆的运动状态，测定出相关的数值，并把数值输入到模型中，就能够充分的了解钻杆的运动轨迹 [ 11 ] [ 12 ]。运用加速度传感器虽然能够实时了解钻进的速度，但是想要测量的数值更加精准，提升进尺测量的精度，就需要尽可能的减少加速度传感器的随机漂移。需对加速度进尺的数值进行修正，尽可能的减少误差，就可以采用分段积分测量进尺的形式。与此同时，我们也可以运用固定进尺的方式降低进尺的误差。 2.4. 分段测量，进尺误差修正 加速度传感器在煤矿井下进行测量的过程之中，由于传感器自身的零部件产生磨损，会存在一定的随机误差。仅仅依靠加速度测量钻杆，就会产生更大的误差，为了保障测量数值的精度，需要对钻杆的每一段进行测量，计算每一段加速度值。测量任意时间段的基础进尺以及分段的加速度值，可以更好地保障测量数值的准确性，避免偶然误差的出现，尽可能的减小由于加速度带来的误差，保障数值的准确性。 2.5. 进尺校正修正 通过对进尺分段测量的方式，可以减小测量数值的误差。我们在测量过程中，需要根据煤矿井下钻杆的实际运动状态，结合工作经验，将每一次增加的进尺作为一个固定的数值，在测量过程中运用分段加速度进行二次积分的方式，能够充分的了解钻杆的长度。对加速度进尺修正，最终可以更好的保障测量的数值与真实数值的相似程度，减小测量中的随机误差。
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user: 3. 煤矿井下随钻孔空间轨迹测量 煤矿井下随钻测量技术，被称为MWD，其工作的主要内容是对井下作业之中的钻头运动状态进行测量，了解每一个运动状态与之对应的数值。在测量过程中，对地层数据以及姿态角进行测量，尽可能的保障测量数据的真实性，减小测量误差，提高钻进效率。人为测量过程中，应当提高工作人员的专业性，避免因人为因素干扰而造成测量数据不准的情况发生，尽可能地提高煤矿企业的生产效率。 3.1. 随钻孔空间轨迹测量 物体在不同的时间段内，运动轨迹会不一样，通过测量物体在不同位置的运动轨迹，获得物体由运动发生的运动轨迹图象。主要技术参数中，测角及精度要求为：倾角测量范围−90˚~90˚，误差±0.2˚；方位测量范围0˚~360˚，误差±1.5˚。在煤矿井下钻孔工作过程中，了解钻头的运动轨迹，更好地让施工人员的施工过程满足设计要求，需运用到测绘学中的导航学原理。钻孔轨迹仪测量系统设备YZG7矿用钻孔轨迹测量仪，把钻头的运动轨迹测量过程转变成为对钻头之中每一个部分的运动轨迹测量。将钻头中化分成无数个节点，针对每一个节点不同时刻的运动轨迹进行测量，将这些节点的运动轨迹输入到某一个程序之中，就可以得到钻头的总运动轨迹。通过分析不同时刻的距离差以及各个测量点之间的姿态，就可以了解到煤矿井下钻头在给定过程之中的路径。也可以运用最新的技术，比如在钻头中安装“AHRS”系统，通过该系可以尽可能的帮助工作人员节省时间，更加精准的探测出钻头随着时间变化的数据，了解整个钻头的运动轨迹 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] (如图3)。 图3. 三维显示钻孔轨迹图 3.2. 随钻空间轨迹测量仪器的集成设计 由于钻具工作过程中直径较小，并且内部空间较小煤矿井下作业的空间较为狭窄，因此在钻杆进行运用的过程中，需要科学的选择随钻测量仪器。在仪器的选择中，要满足安全设计的原则。也就是说必须要保障整个设备满足安全标准，尽可能地降低钻头工作时脱落的可能性，促进传感器灵敏度的提升。充分的了解随钻仪器的工作特点，由于仪器需要在狭小的空间之内使用，因此我们在使用过程中必须要保障仪器的稳定性。想要尽可能的减小仪器内部的磨损，需要不定期对仪器进行检修，延长仪器的使用寿命，定期清理仪器内部的零件，保障其内部零件的整洁。
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user: 4. 总结 本篇文章针对钻探钻孔轨迹随钻测量技术进行论述，帮助大家了解该技术的应用背景，基于传感器融合的煤矿井下测量技术，基础钻进状态识别，复杂钻机状态识别，基于加速度的进尺精测，分段测量，进尺误差修正，进尺校正修正，以及煤矿井下随钻孔空间轨迹测量，随钻空间轨迹测量仪器的集成设计。希望能够通过本篇文章的论述，改进钻孔测量过程中的种种问题，帮助煤炭企业节省大量的资金，提高企业日常生产效率。与此同时，企业领导人员应当提高对钻进技术的重视程度，对员工进行培训，加强操作人员的专业性，保障煤矿矿井采掘过程中的安全性，保障工作人员的生命安全，帮助企业创造更多的经济效益。
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user: 摘要 为了探究盐渍化土壤的有效生物修复方法，选用灰绿藜和绿珠藜两种植物作为模式生物，来研究自制生物改良剂与植物联合修复所产生的效果。结果显示：自制生物改良剂可大幅促进植物体的生长，提高其鲜重。同时，能够有效促进植物体内蛋白质的合成。并且与灰绿藜相较，绿珠藜似乎更适用于盐碱土植物修复。
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user: 1. 引言 土壤盐渍化是21世纪人类面临的十分突出的环境问题。已有资料和数据显示，受到盐渍化威胁的土地约占全球土地资源的7%。据估计，全球的盐渍化土壤每年以0.1~0.15百万hm 2 的速度增长 [ 1 ]。中国的盐渍土比例明显高于世界平均水平，约有盐渍化土壤0.17亿hm 2 ，近1/3的灌区土壤存在盐渍化问题 [ 2 ]。然而，在人们开发利用土壤和水资源，特别是干旱和半干旱地区水土资源的过程中，土壤盐渍化是必须重视的问题。 生物方法改良盐碱土是指利用土壤中的微生物和种植耐盐碱植物的方法来改良盐碱土壤，是较为有效的改良途径 [ 3 ]。土壤中存在着大量的微生物，它们可改善土壤的理化性质，并促进植物的生长发育。而耐盐碱植物可以通过根系的生长拓展及地上部分对地表的覆盖改善土质并减少盐分积累，并可改善盐碱地小气候。而目前，选用本土植物，探索自制秸秆生物改良剂对盐渍土壤的联合修复，尚未见报导，为此本文探讨了在自制生物秸秆生物改良剂修复作用下，灰绿藜与绿珠藜生长和蛋白质的变化，以期为盐渍化土壤的修复提供参考。
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user: 2. 材料和方法 2.1. 仪器与试剂 双光束紫外可见分光光度计、低温高速冷冻离心机、分析天平、pH计。牛血清白蛋白、考马斯亮蓝均购自Sigma公司，纯度在97%~99%之间，其余试剂均为分析纯。 2.2. 实验材料 盐碱土壤：北大港湿地未污染的0~20 cm表层土壤；耐盐碱植物：选用灰绿藜与绿珠藜；生物改良剂：自制植物秸秆生物改良剂。 2.3. 实验方法 1) 植物培养：选用的植物为灰绿藜和绿珠藜，先进行催芽，然后分别在盐碱土以及加入改良剂的盐碱土中培养12 d，将灰绿藜和绿珠藜的根和地上部分依次分开保存，留样进行测定。 2) 测定地上部分和根的鲜重：将灰绿藜和绿珠藜的根系从土壤中挖出，把根和地上部分分开，将根及地上部分用水洗净，用吸水纸或滤纸吸干表面水分，用电子天平秤取鲜重。 3) 叶片中蛋白质(SP)测定：用pH 7.8的磷酸缓冲溶液进行提取，然后4℃条件下12，000离心10分钟，上清液即为粗提取液，用于SP含量的测定。然后，依据考马斯亮蓝法进行 [ 4 ]。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 自制生物改良剂作用下灰绿藜与绿珠藜鲜重的变化 根与地上部分的鲜重比较可以直接反映出盐碱胁迫对植物体生长发育的抑制作用。植物体吸收过多的Na + 会导致K + 的缺乏，并会抑制其对其他营养元素的吸收，并影响植物的根系细胞使其失去活性 [ 5 ] [ 6 ]。 由图1可以看出，同一种植物根部的鲜质量要远远小于其地上部分的鲜质量，这是由于植物需要用根来吸收水分、无机盐等营养物质，并将其运输到地上部分。灰绿藜与绿珠藜在加入自制植物秸秆生物改良剂的盐碱土壤中的鲜物质质量要比没有加入改良剂的盐碱土壤中的鲜物质含量明显增加，因此自制植物秸秆生物改良剂可以促进灰绿藜与绿珠藜对盐碱土壤中营养及水分的吸收，并抑制盐分的毒害作用。在相同的土壤条件下，绿珠藜在盐碱土壤中生长的效果要比灰绿藜好。由此可见，在加入改良剂的盐碱土壤中，由于改良剂阻隔及吸收了盐碱土壤中的一部分盐分，使得灰绿藜与绿珠藜的鲜重增加，而绿珠藜要比灰绿藜更加能够适应盐碱土壤，所以，最终导致绿珠藜在加入自制植物秸秆生物改良剂的盐碱土壤中的生长状态要好。 3.2. 自制生物改良剂作用下灰绿藜与绿珠藜蛋白质含量的变化 植物体内蛋白质含量是植物总体代谢的一个重要指标，但是在污染物及其他环境不利因素的胁迫下，其含量会下降 [ 7 ] [ 8 ]。 如图2可见，通过对比灰绿藜与绿珠藜在加入与未加入生物改良剂的盐碱土壤中的比较可以发现，盐碱土壤对灰绿藜与绿珠藜的蛋白质合成有较强的抑制作用，而生物改良剂可明显改善这种抑制作用，同时绿珠藜在盐碱土壤中合成蛋白质的含量要比灰绿藜在盐碱土壤中合成蛋白质的含量要高一些，因此绿珠藜比灰绿藜更能够适应盐碱土壤的生存环境。 图1. 未加改良剂和加入改良剂后，植物的鲜质量 图2. 未加改良剂和加入改良剂后，植物的蛋白质含量
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user: 4. 结论 1) 自制植物秸秆生物改良剂对盐碱土壤中生长的灰绿藜与绿珠藜鲜重有明显促进作用。 2) 自制植物秸秆生物改良剂对盐碱土壤中生长的灰绿藜与绿珠藜蛋白质含量有明显促进作用。 3) 绿珠藜比灰绿藜更加适用于盐碱土壤的修复。
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user: 摘要 文章以重庆轨道交通十号线二期工程兰花路站为背景，开展深回填土区暗挖隧道群力学特性的数值模拟研究。依据工程场地地勘资料及隧道支护结构设计，建立三维有限元Midas-GTS NX模型。从围岩变形、应力特征及塑性分布特征三个方面，对隧道群预留核心土法开挖围岩应力应变特征随施工步序影响研究。研究表明，深回填土区预留核心土法开挖隧道围岩的位移、应力以及塑性区范围均可以满足稳定和安全要求，其中隧道群拱顶与拱底区域有明显较大范围的压应力区，在隧道施工过程中应尽快施作二衬，形成支护闭环。
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user: 1. 引言 随着铁路建设的飞速发展，越来越密集的铁路线路在城市地下空间交错贯通。由于工程地质条件复杂，许多隧道不得不利用有限的区间完成多条线路贯通的设计。一些学者对此进行了研究 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。韦秉旭等利用FLAC3D软件模拟隧道在不同长度及半径核心土条件下的开挖过程，分析掌子面附件围岩的位移、应力及塑性区变化情况 [ 1 ]；冯家鑫等以昆仑隧道为例，运用有限元软件，分析了环形预留核心土开挖过程中各个开挖阶段的应力图以及位移和应力的变化规律，得出预留核心土法施工过程中加强上台阶的支护可以有效的控制位移的变形值 [ 2 ]；张旭阳等通过以市红岛一胶南城际轨道交通工程为背景，其暗挖斜井上台阶采用预留核心土方法施工，通过现场施工结果与施工监控量测结果分析得出，预留核心土能有效约束掌子面围岩变形，增强围岩的自稳能力，抑制内空位移，减少拱顶及地表下沉量及有效控制振速 [ 3 ]；李莉、王永峰等通过对二次改造的龙山人防工程隧洞群的数值模拟分析，总结其对自身稳定性及二次开挖对隧洞群稳定性的影响，对扩挖状态下呈现不稳定状态的关键断面提出了具有针对性的支护措施 [ 4 ]；张功等针对使用强度折减法分析隧洞稳定性的三种失稳判据，即塑性区贯通判据、特征点位移突变判据及计算不收敛准则判据进行比较，并分别对单洞、双洞及四洞三种不同情况失稳判据的适用性进行了讨论，并对非均质岩土层条件下的隧洞稳定性进行了讨论 [ 5 ]；上述研究对预留核心土法以及隧道群施工稳定性进行了研究，但是可以看出针对隧道群预留核心土法施工数值模拟分析特别是深回填土区隧道群预留核心土法开挖的施工力学特性研究依然很少，还需要进行进一步的研究。 本文采用三维有限元数值模拟的方法，以重庆轨道交通十号线二期工程兰花路站~南湖区间隧道为研究对象，对深回填区隧道群施工力学行为进行研究，为隧道施工提供参考。
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user: 2. 数值模型的建立 2.1. 模型范围及边界条件 三维模型的长度取115.4 m，其中隧道群模型两侧边界距左右隧道中心线各取5倍洞径宽度，宽度取隧道纵向10 m (5个施工步序)，模型高度取为79.03 m，分为回填土层59.03 m，中风化砂岩地层20 m。有限元模型地表取自由边界，底部采用固定约束，其余各面施加法向约束。采用混合网络单元划分实体网格，桩基础采用1D植入式梁单元模拟，初期支护采用2D板单元，二衬结构采用实体单元模拟。回填土与注浆加固区采用修正摩尔–库伦准则，中风化砂岩地层采用摩尔–库伦准则，三维有限元MIDAS-GTS NX模型共建立了81，593个节点，113，791个单元，建立的有限元数值模型如图1所示： 图1. 预留核心土法数值模型 2.2. 计算参数 依托重庆轨道交通十号线二期工程兰花路站~南湖区间隧道地勘报告及现场采样室内实验得到的相关物理力学参数，得到围岩与支护物理力学参数如表1所示： Table 1 Tunnel surrounding rock and support parameter 围岩 重度γ (KN/m 3 ) 弹性模量(MPa) 泊松比μ 粘聚力c (kPa) 内摩擦角φ (˚) 土石混合回填土 20 41 0.4 55 36 中风化砂岩 24 3760 0.12 1880 41 注浆加固区 22 280 0.3 220 40 初期支护C25砼 25 32，000 0.2 - - 二次衬砌C40砼 25 32，500 0.2 - - 表1. 隧道围岩与支护参数 2.3. 施工过程控制 隧道开挖模型将一个断面分为上半断面、上半断面核心土、下半断面三个施工步序，原设计施工步序图如图2所示： 图2. 施工工序纵剖面图 模型建立对施工步序进行简化分析，简化后的施工步序如下： S1：预先施作注浆加固区，注浆加固范围为隧道外轮廓以外3 m等厚度范围内； S2：短进尺开挖上部隧道； S3：及时施作上部隧道初期支护，开挖上部隧道核心土； S4：施作上部隧道临时仰拱； S5：短进尺开挖下部隧道； S6：施作下部隧道初期支护，拆除临时仰拱； S7：施作桩基础； S8：铺设二衬结构。 依照上述施工步序进行开挖支护，隧道群施工掌子面相互错开，左线开挖支护，右线隧道掌子面滞后左线隧道二衬10 m，出入段线左线(中洞)隧道滞后右线隧道二衬10 m。
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user: 3. 数值模拟结果及分析 针对隧道群并行开挖有限元模型，通过建立模型分析计算，得到不同施工阶段预留核心土法隧道群开挖后围岩应力、位移、塑性区及支护结构受力特征结果。 3.1. 围岩变形受力特征 隧道群采用预留核心土法开挖后，隧道围岩的竖向位移图如图3所示。 隧道施工阶段共计为33个施工阶段，其中S1~S11为左洞施工阶段，S12~S22为右洞施工阶段，S23~S33为中洞施工阶段，分别在隧道拱顶纵向布置1~5个监测节点(2 m纵向间距)。绘制的隧道拱顶竖向位移图如图4所示。 由图4可知，左洞施工完成时，左洞节点1达到最大累计沉降为−5.6 mm，右洞施工完成时，右洞节点1处达到最大竖向累计沉降，为−6.75 mm。中洞施工完成后，中洞1节点拱顶竖向位移为整个施工阶段的最大值，为−7.83 mm。 图3. 隧道施工完成后围岩竖向位移云图 图4. 施工完成后拱顶竖向位移图 左洞、中洞、右洞在各自开挖阶段的竖向位移增大明显，S1~S6、S12~S17、S23~S28分别为左、右、中隧道开挖支护上半断面施工阶段，可以看出，当上半断面支护完成后，其拱顶竖向位移增幅出现减缓，说明初期支护的及时施作可以有效控制位移沉降。同时左洞对右洞拱顶的影响比对中洞的影响要小，施作支护结构后的隧道明显受其他洞室施工的扰动较小，中洞最后完成开挖支护，其受其他洞室施工的影响，拱顶的竖向位移为最大，但未超过拱顶沉降预警值。 3.2. 围岩应力特征 采用预留核心土法开挖完毕后，隧道围岩的最大主应力如图5所示。 由图5可知，隧道最大主应力为拉应力，在隧道群拱顶与拱顶位置出现明显的拉应力区，拉应力最大值出现在在左洞隧道仰拱中间位置，为1.36 Mpa，此时隧道群主要表现为拱顶的沉降与隧道底部的隆起，在注浆区拱腰位置出现局部的压应力区，压应力值较小，对隧道支护结构的影响较小。 图5. 隧道施工完成后围岩最大主应力云图 图6. 隧道施工完成围岩最小主应力云图 由图6可知，隧道拱腰位置以及注浆区拱腰出现了小范围的拉应力区。最小主应力峰值为−2.69 Mpa，出现在左洞隧道脚趾注浆区与初期支护连接位置，从注浆加固区压应力区分布来看，左洞右侧与右洞左侧注浆区与支护结构的压应力区已经贯通，可能会导致注浆区位置压应力值增大，达到塑性破坏。 3.3. 初期支护应力特征 从图7可以看出，当中部隧道开挖支护阶段完成后，右洞初期支护在其左侧脚趾处达到了最大拉应力值，为7.96 MPa，此时左洞隧道的初期支护脚趾处拉应力值为7.58 Mpa，中洞隧道初期支护的拉应力最大值在右侧脚趾处，其值为6.54 MPa。三隧道在各自施工阶段的支护结构应力特征基本一致，最大应力均为拉应力且发生在隧道初期支护脚趾处，产生应力集中现象，隧道初期支护与围岩共同承受由隧道断面开挖导致的应力重分布，由此建议及时施作二衬，形成支护闭环，增大围岩自稳能力。 图7. 中洞开挖支护完成后支护应力云图 3.4. 围岩塑性区分析 图8为隧道群开挖支护完成隧道结构外围注浆区塑性区分布图，隧道拱腰位置出现修正摩尔库伦本构模型中压缩“帽”的破坏区，主要由于隧道随开挖支护进行，隧道结构拱顶下沉，拱腰位置出现向向外的偏移导致注浆区受压，此时注浆区土体可能已经进入卸载后再加载的过程。同时，在隧道结构下部出现小范围塑性破坏，可能会表现为隧道仰拱的隆起，由图8可以看出，隧道仰拱区域为隧道开挖过程中的薄弱位置，建议加强支护。 图8. 隧道群塑性区分布图
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user: 4. 结论 1) 隧道群开挖支护施工阶段进行过程中，在隧道的拱顶与拱底会发生在施工安全控制允许范围内的沉降位移与隆起位移。 2) 隧道群拱顶与拱底主应力以压应力为主，隧道拱腰位置的主应力以拉应力为主，左洞与右洞拱腰部分的应力与距中洞距离有关，距离中洞越近，拉应力越大。 3) 隧道初期支护承受了大部分隧道开挖引起的应力重分配，在初期支护左侧与右侧脚趾处有较大应力集中，建议及时施作二衬，形成支护闭环。 4) 隧道塑性区主要分布在隧道仰拱位置，注浆区拱腰位置承受部分压力，对隧道结构起到了保护作用。
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user: 摘要 了解陆地与大气之间碳循环具有重要的作用，土壤呼吸由于环境条件的不同可能会随之改变。本文根据国内外文献，综述分析土壤呼吸的主要影响因子，这对于研究陆地生态系统碳通量的变化有所帮助，并对该领域研究前景进行展望。
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user: 1. 引言 了解陆地和大气之间CO 2 的交换有着至关重要的作用，这是由于陆地生态系统吸收了大约三分之一的化石燃料燃烧和人类活动产生的CO 2 排放量 [ 1 ]。而土壤呼吸是继光合作用后全球碳循环中第二大通量 [ 2 ]。土壤呼吸不仅占生态系统呼吸总量的80%，并且在全球碳循环、生物多样性保护和水土资源保护中发挥关键作用 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。土壤CO 2 排放量的增加都有可能加剧大气CO 2 的增加，并对全球变暖产生影响 [ 7 ]。由于时间与空间的变化，土壤呼吸受到生物与非生物因素的影响也有所不同 [ 8 ]。因此为了了解陆地生态系统的碳收支情况，将在本文中明确土壤呼吸过程中的影响因素。