DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 前言 钢中的夹杂物对钢的强度、塑性、断裂韧性、切削、疲劳、热脆以及耐蚀等性能有着重要的影响 [ 1 ] 。长期以来，钢中非金属夹杂物的研究一直是钢铁冶金领域中十分重视的课题。钢的质量在一定程度上取决于钢中夹杂物的数量、形态和尺寸分布。通常夹杂物会降低钢的强度并降低钢的机械性能和腐蚀疲劳极限，从而影响钢的性能。近年来，钢中夹杂物的尺寸逐步呈现出细小化甚至纳米化的趋势，此时，细小的夹杂物不但能减轻甚至消除对钢性能的破坏作用，而且能够起到有效的细化晶粒以及第二相强化等作用 [ 2 ] ，研究 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 证明：1~3 μm的超细且弥散分布的夹杂物有显著改善钢材质量和性能的作用。然而，当钢中夹杂物细化至亚微米甚至纳米级时，夹杂物的分析检测成为一项难题。 目前实验室中最常用的夹杂物分析方法为金相法、分离法(酸溶法、电解法)。由于金相试样法具有简单、直观、快速的优点，金相试样法成为以往研究钢中夹杂物的主要方法 [ 6 ] 。但是由于夹杂物在空间的取向不同，同一种夹杂物在金相面上也可能呈现不同的形貌和尺寸，因此用金相试样法往往不容易得出全面而正确的结论。 酸溶法 [ 7 ] 是化学溶蚀法的主要方法，该方法的优点是可以确定夹杂物在钢中的质量分数，缺点是大的夹杂物以及团簇状夹杂物会被破碎，失去了其原始的形貌，并且夹杂物中的不稳定成分基本会被破坏。电解萃取法 [ 8 ] 是利用钢中夹杂物和基体电化学性质的不同，在适当的电解液和电流密度下进行电解分离的方法。电解萃取方法分为大样电解和非水溶液电解。大样电解 [ 9 ] 可以得到夹杂物在钢中的质量分数，溶掉钢的基体，残余物为夹杂物，但中间也经过几次的分级、过滤和清洗，夹杂物也被破碎，形貌发生了变化。针对大样电解法几乎无法提取50 μm以下夹杂物的缺陷，非水溶液电解是一种有效的方法。本文采用非水溶液电解，研究非水电解对0.2C-0.8Si-2.5Mn-0.9Cr-0.45Mo-0.65Ni低碳钢中夹杂物的影响，探索适合该钢种的一种有效夹杂物分析方法。
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user: 2. 实验方法 2.1. 实验装置 本研究采用的非水熔液电解实验装置如图1所示。从图1可以看出，实验电解期间，除电源以外的整个装置全部放置于冰浴的环境中，以维持电解液的温度在0℃~5℃之间，以防止电解过程中产生的热量使温度升高而导致电解液中的有机物变性。 图1. 实验装置示意图 2.2. 电解液 本实验采用的有机电解液成分为：四甲基氯化铵、二苯胍、三乙醇胺、丙三醇和甲醇(溶剂)，表1中给出了每种成分的具体含量。在上述成分中，四甲基氯化铵主要作为导电成分，三乙醇胺具有弱碱性，作为溶液缓冲剂，使电解过程中溶液pH值保持在7~8之间，以防止电解出的夹杂物在酸性环境中被溶解，丙三醇作为还原剂，而二苯胍可保护夹杂物的表面形貌。 Table 1 Electrolyte compositio 电解液成分质量分数/% pH值 四甲基氯化铵，≥99.0% 二苯胍，≥99.0% 三乙醇胺，≥99.0% 丙三醇，≥99.9% 甲醇，≥99.9% 2 1 6 5 溶剂 7~8 表1. 电解液成分 2.3. 钢样 本实验电解钢样采用某厂生产的重轨钢，表2中给出了该钢种各成分的含量。从重轨钢铸坯样中通过线切割切割出尺寸为25 mm*20 mm*5 mm规格的钢样，经过打磨除去表面锈蚀部分，用酒精清洗后烘干，密封保存待用，保护钢样表面不被氧化。 Table 2 Steel sample chemical composition tabl 钢样成分质量分数/% C Sn Mn P S Al Als V 0.21 0.34 1.16 0.013 0.003 0.004 0.003 0.003 表2. 钢样化学成分表 2.4. 实验过程 2.4.1. 电解过程 用夹子固定试样，将夹子底端一下的部分浸没于配置好的电解液中，连接好电解回路，接通电源，电压调节至2 V，此时的电流为250 mA，即试样表面电流密度约为20 mA/cm 2 。电解过程中，一方面由于电解少量络合物生成并附着在钢样表面，另一方面由于随着电解的进行试样与电解液的接触面积减小，电流密度会下降，这种现象在电解前几个小时内最为明显，之后由于络合物已经生成，所以电流密度不会再产生明显的变化。整个电解过程需要大约48 h。 2.4.2. 夹杂物分离与观察 电解完成后，电解液中会含有电解时从试样上脱落的颗粒铁，所以首先用磁铁进行多次磁选直到无法选出肉眼可见的颗粒，这样溶液中剩下的大部分就是夹杂物颗粒，然后用孔径为220 nm的有机滤膜进行抽滤，且要对盛有电解液的烧杯进行至少3次洗涤，这样就将夹杂物转移到了滤膜上，之后再将滤膜转移至玻璃皿中，用酒精浸泡，放入超声振荡器中进行超声振荡，使夹杂物转移至酒精中，取出滤纸，将玻璃皿中的酒精烘干，夹杂物固结在玻璃皿底部，用扫描电镜进行观察。
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user: 3. 实验结果与讨论 3.1. 实验结果 图2. 电解出的夹杂物 从图2可以看出，非水溶液电解得到的夹杂物多为5 μm左右的球形夹杂物，部分夹杂物为不规则多面体或簇状，形成这些差异的主要是由于化学成分的不同。这些夹杂物尺寸大多也在5 μm左右。这与传统大样电解得到的夹杂物明显不同，通常，在无机溶液的大样电解所得到的夹杂物中，则以大于50 μm的夹杂物居多。可见，采用非水溶液电解可以对大样电解的结果进行有益补充。 图3~图5为电解后的夹杂物扫描电镜检测结果，图6为电解前用于对比的普通金相试样夹杂物扫描电镜检测结果。可以看出，电解前，钢中的夹杂物主要为Al 2 O 3 ∙MgO∙CaO∙SiO 2 ∙Ca(Mn)S型夹杂物。经非水溶液电解后，钢中的夹杂物种类仍主要为Al 2 O 3 ∙MgO∙CaO∙SiO 2 ∙Ca(Mn)S型夹杂物，夹杂物种类未发生变化，说明非水溶液电解可以保持原有夹杂物的种类，但可以更清晰地表征夹杂物的形貌特征。 图6中为低碳钢中金相法检验结果，在形貌、化学构成上与本实验中所分离出的夹杂物一致，可证明通过本方法可有效地分离出低碳钢中的夹杂物，且形貌特征不被破坏。 3.2. 讨论 在非水溶液小样电解得到的夹杂物中，主要为硅酸盐类夹杂物，形貌为球形或多面体，与金相显微镜下观察结果一致，且分离出的夹杂物多为5 μm左右。在水溶液大样电解中，得到的大多是50 μm以上的夹杂物，因为大样电解法采用的电解液多为酸性水溶液，且耗时长，在多因素综合作用下，大样电解法无法提取小尺寸或不稳定夹杂物 [ 8 ] 。钢中的硫化锰相或硫化物相等在大样电解过程中极不稳定，容易被化学侵蚀；而在小样电解中，从图3~图5的检测结果中可以看出，非稳定相可以被稳定地提取。 图3. 球形夹杂物的SEM照片 图4. 表面有暗斑点的球形夹杂物SEM照片 图5. 被基体包围的夹杂物SEM照片 在对夹杂物形貌的影响程度上，非水溶液小样电解在减小对夹杂物的方面具有显著优势，基本能够实现对夹杂物的无损提取 [ 10 ] 。 图6. 金相检验的夹杂物形貌及成分 但是就小样电解而言，对随机分布的大尺寸夹杂物检测的准确性不如大样电解，所以两种电解方法所适用的场景不同。在对小尺寸内生第二相夹杂物的提取检测上小样电解更具优势。
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user: 4. 结论 配置上述成分的非水电解液，适当地安排电解过程中的电解参数，对低碳钢进行小样电解实验，实验结果显示：本方法提取出了以复杂氧化物、硫化物为主的小尺寸夹杂物，可以较完整地提取出大样电解无法提取的硫化物等非稳定相，且本方法在提取尺寸5 μm左右的夹杂物方面有巨大的优势。 通过能谱仪检测结果推算出夹杂物化合物构成，佐以金相法中夹杂物成分检测结果，两种方法的结果相同，证明该方法可很好地保护夹杂物的化学成分，尤其是易被化学侵蚀的成分。
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user: 摘 要 本文基于FLAC数值模拟实验和现场变形监测实验，依据均匀试验进行模拟实验方案的设计，采用人工神经网络算法进行了岩质边坡位移反分析，得出了岩质边坡四个重要的力学参数，通过对反演的力学参数做分析可较好预测边坡岩体稳定性。通过位移反分析得到的力学参数，因其考虑了时间与各种开挖等效应，结果更具有准确性，同时与FLAC计算结果具有较好的一致性。人工神经网络的边坡岩体力学参数反演对边坡支护和参数的选取有重要的参考价值，同时对于工程经济也具有重要的意义。 关键词 :数值模拟，人工神经网络，岩体力学参数，均匀试验 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 随着我国基础建设的蓬勃发展，在高速公路的建设与建筑基坑的开挖过程中，常常面临着边坡的稳定性分析与处理 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，因此如何准确获得边坡的力学参数，在边坡处理问题中，显得尤为关键。在实际勘察工作中获取的边坡力学参数，往往存在“尺寸效应”、“时间滞后”、“代表性不强”等问题，而如果是现场的大剪实验又存在费用较大，投入高的问题。随着监测技术的发展，利用现有边坡的时间位移观测值的位移反分析方法所取得参数可以弥补以上缺陷。本文以重庆一高速公路边坡为工程背景，运用均匀试验设计方法，采用有限差分法和人工神经网络，结合现场监测数据，利用均匀实验，对该岩质边坡的力学参数进行了反演，同时与地勘值进行了对比，其结果对采用监测数据获得动态力学参数，在边坡的支护方法选用和设计方案有着重要的参考价值。
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user: 2. 神经网络模型 BP算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用的激励函数通常选取S型函数，如 f ( x ) = 1 1 + e − x / Q 式中Q为调整激励函数形式的Sigmoid参数。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。 含有n个节点的任意网络，各节点之特性为Sigmoid型。为简便起见，指定网络只有一个输出y，任一节点i的输出为O i ，并设有N个样本 ( x k ， y k ) ( k = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， N ) ，对某一输入x k ，网络输出为y k 节点i的输出为O ik ，节点j的输入为 net j k = ∑ i W i j O i k 并将误差函数定义为 E = 1 2 ∑ k = 1 N ( y k − y ⌢ k ) 2 其中 y ⌢ k 为网络实际输出，定义 E k = ( y k − y ⌢ k ) 2 ， δ j k = ∂ E k ∂ net j k ，且 O j k = f ( net j k ) ，于是 ∂ E k ∂ W i j = ∂ E k ∂ net j k ∂ net j k ∂ W i j = ∂ E k ∂ net j k O i k = δ j k O i k 当j为输出节点时， O j k = y ⌢ k δ j k = ∂ E k ∂ y ⌢ k ∂ y ⌢ k ∂ net j k = − ( y k − y ⌢ k ) f ′ ( net j k ) (式1) 若j不是输出节点，则有 δ j k = ∂ E k ∂ net j k = ∂ E k ∂ O j k ∂ O j k ∂ net j k = ∂ E k ∂ O j k f ′ ( net j k ) ∂ E k ∂ O j k = ∑ m ∂ E k ∂ net m k ∂ net m k ∂ O j k                 = ∑ m ∂ E k ∂ net m k ∂ ∂ O j k ∑ i W m j O j k                 = ∑ m ∂ E k ∂ net m k ∑ i W m j = ∑ m δ m k W m j 因此 { δ j k = f ′ ( net j k ) ∑ m δ m k W m j ∂ E k ∂ W i j = δ m k O i k (式2) 如果有M层，而第M层仅含输出节点，第一层为输入节点，则BP算法为： 第一步，选取初始权值W。第二步，重复计算过程直至收敛： 1) 对于k = 1到N a) 计算 O i k ， net j k 和 y ⌢ k 的值(正向过程)； b) 对各层从M到2反向计算(反向过程)； 2) 对同一节点 j ∈ M ，由(式1)和(式2)计算 δ j k ； 第三步，修正权值， W i j = W i j − μ ∂ E ∂ W i j ， μ > 0 ，其中 ∂ E ∂ W i j = ∑ k N ∂ E k ∂ W i j 。 根据上述算法，本文使用FORTRAN语言编制了微机BP神经网络训练与仿真程序BPANN。
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user: 3. 边坡岩体力学参数的反演 用BP神经网络进行高速公路边坡岩体力学参数的反演分析，其基本过程为： 1) 进行正演问题的求解，得到反映公路边坡工程结构系统输入和输出关系的样本； 2) 采用BP神经网络对上述样本进行学习训练，在一定收敛条件下得到相应的权值矩阵和阈值向量； 3) 采用训练后的BP神经网络，对实测位移、应力、应变等进行网络仿真，得到公路边坡岩体力学参数。 在实际问题的正演分析中，结构分析采用的有限差分法法，这一方面是因为有限差分法对于分析实际工程问题具有较好的适应性和计算精度，另一方面是计算效率较高，可以满足边坡施工监控量测的需要。
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user: 5. 结论 本文通过对岩石边坡进行FLAC数值实验及神经网络位移预测研究得到如下结论： 1) 均匀试验设计可以利用最少的试验取得关于系统的尽可能充分的信息，尤其在多因素、多水平的试验中，可以发挥很大的作用，节约时间和人力成本。 2) 工程算例针对重庆市长寿区某高速公路第C1合同段中K1 + 118~K1 + 230左侧设计为挖方岩质高边坡，选取了具有代表性和工程实际意义的4个因素，分别为边坡岩体的粘聚力c、内摩擦角ϕ、弹性模量E、泊松比υ，并为4个因素设置26个水平。 3) 采用BP神经网络进行边坡特征点的位移预测是可行的，本文所训练的人工神经网络具有较高的精度和较好的泛化性能，若要确定特征点处的位移，可以应用在智能反分析中，可用它替代有限元数值计算方法，能够节省大量的时间。并可依此建立其岩质边坡的位移反分析智能识别系统。
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user: 摘 要 介绍了采用氧气顶底复吹转炉及LF精炼和VD工艺，利用连铸板坯浇注，轧钢环节采用HY-TMCP工艺生产Q390DZ35高强高抗层状撕裂钢板。通过对化学成分模拟计算，制定适合本公司的冶炼、连铸、轧制工艺，利用微合金化和HY-TMCP技术，成功开发了Q390DZ35高强Z向钢，产品质量满足GB/T1591-2018及GB/T5313-2014要求。 关键词 :高强厚拉钢，研制工艺，实物性能 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. 前言 南阳汉冶3800 mm宽厚板生产线于2008年5月顺利竣工投产，为开发高附加值产品奠定了平台。随着经济的快速发展，高强钢板等级不断提高，为此，公司开始研制TMCP交货的Q390DZ35高强钢板，重点解决中厚板抗层状撕裂性能及焊接质量，为大型承重结构的工程项目进一步应用提供坚实质量保证。实物钢板用于国家特殊用途项目及建筑重点工程，产品质量稳定，深受用户好评。
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user: 2. 主要设备及参数 120 t转炉，出钢量90 t；120 t LF钢包精炼炉；R9.5直弧型板坯连铸机，断面尺寸250~350 mm × 1650~2500 mm带液面自动控制；3800 mm四辊可逆式粗精轧机；高密度ACC层流冷却系统。
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user: 3. 技术要求 Q390DZ35钢板化学成分和力学性能要求见表1和表2。 Table 1 Chemical composition of Q390D Z35 stee 材质 C Si Mn P S Nb V Ti Als Q390DZ35 ≤0.16 ≤0.50 ≤1.55 ≤0.015 ≤0.003 0.015~0.030 0.02~0.04 0.01~0.02 ≥0.015 表1. Q390DZ35钢化学成分% 由表1可见，Q390DZ35对碳含量进行限制，降低了S、P含量，塑韧性及焊接性能进一步提高。 Table 2 Mechanical properties of Q390DZ35 steel plat 钢号 厚度/mm Rel/MPa Rm /MPa A/% −20℃纵向AKV/J 180℃冷弯 屈强比 ψZ/% Q390DZ35 >6~16 390 490~650 ≥21 ≥34 d = 2a < 0. 85 ≥35 >16~40 380 490~650 ≥21 ≥34 d = 3a < 0. 85 ≥35 >40~63 360 490~650 ≥20 ≥34 d = 3a < 0. 85 ≥35 >63~80 340 490~650 ≥20 ≥34 d = 3a < 0. 85 ≥35 表2. Q390DZ35钢板力学性能
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user: 4. 化学成分设计 Q390DZ35不仅要求高强度高塑韧性匹配，同时要求良好的抗层状撕裂性能即厚拉性能。根据公司的生产的产品质量总结分析，进行研发设计成分。 1) 成分设计是保证性能的基础，结合化学成分中C、Si、Mn、Al等基础元素对于改善钢种强度和影响钢种塑韧性的综合作用，以及P、S对于合金高强度类钢种的危害作用，为充分发挥固溶强化与细晶强化的双重效果，在不降低塑韧性的前提下，确保钢板的各项性能指标均达到并高于标准的要求，同时确保生产成本最为经济。 2) 钢水中的杂质成分，包括S、P及各类氧化物夹杂等易在钢水的凝固过程中产生严重的偏析，对特厚板面的机械性能和冶金质量均会产生较大的影响。较好的内部质量获得，并确保符合一级探伤标准，洁净钢的冶炼是根本，主要从两个方面来确保，一是钢水中非金属夹杂物的总级别必须在4.0以内，二是严格控制钢水中五大有害元素的含量。 3) 采用Nb、V、Ti复合微合金化 进行Nb、V、Ti微合金化处理，利用细晶强化和沉淀强化的作用 [ 1 ] 进一步降低TMCP交货Q390DZ35钢板的碳含量，碳含量降低后可以降低碳对贝氏体韧性的影响，实现TMCP钢板的组织要求。Nb、V、Ti是强碳氮化合物形成元素，Nb可以提高再结晶终轧温度，为钢板的粗轧环节细化晶粒提高韧性奠定基础。同时Ti与N的亲和力极强，形成TiN颗粒 [ 2 ] ，在连铸钢坯加热过程中抑制因加热温度高晶粒长大的趋势。
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user: 5. 冶炼工艺设计 5.1. 原料 为了保证钢水纯净度，铁水w[S] ≤ 0.010%，w[P] ≤ 0.14%，废钢加入量必须 ≤ 10 t，温度 ≥ 1250℃，为了满足高拉碳操作，避免钢水过氧化，铁水按90~105 t/炉装入。 5.2. 终点控制 转炉出钢过程中必须全程吹氩，吹氩原则遵循“先强后弱”的原则，通过采用低硫铁水、优质低硫废钢、降低辅料带入硫、铁水预脱硫后提高扒渣率等措施控制转炉回硫。转炉终点出钢C > 0.06%、w[P] ≤ 0.01%、w[S] ≤ 0.010%，同时控制好出钢温度，降低钢水氧化性。 5.3. 脱氧合金化 为防止钢水经过精炼，导致C含量增高，采用低硅铁水进行双渣法冶炼，倒渣过程实施大渣量除渣，脱碳期保持炉渣高碱度。通过选用低磷合金、微碳锰铁、控制出钢口形状、炉后挡渣出钢、出钢过程严格控制下渣等措施防止回磷。 5.4. LF炉精炼 + VD炉 精炼严格按照大渣量工艺标准进行造渣，杜绝渣稀现象发生；造渣料以石灰、氧化铝球为主，脱氧剂以铝粒、硅铁粉为主，电石加入量根据碳含量适当加入，确保白渣保持时间 ≥ 15 min。LF炉外精炼具有微调成分、氩气搅拌、泡沫渣埋弧加热、还原气氛白渣等，VD到站1668℃，预抽5 min至真空，保压20 min破空，软吹5 min后1586℃离站，定氢0.79 ppm符合标准；要求在67 Pa的真空度下，保压时间 ≥ 20 min，同时要求保压过程钢水翻腾效果良好；VD离站温度：1570℃~1575℃。 5.5. 连铸工艺要求 采取300断面连铸机生产，连铸典拉按照0.80 m/min (对应钢水过热度控制在5℃~20℃)控制，采用合理的二冷制度。
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user: 6. 轧制工艺设计 6.1. 加热工艺 合理的钢坯加热制度即可以保证合金第二相粒子在加热过程中充分固溶，又能保证奥氏体晶粒不发生粗化，钢坯的Nb元素完全固溶温度为1150℃。在不同加热温度下的奥氏体晶粒变化图中可以看到，加热温度从1100℃提高至1180℃时，原始奥氏体晶粒尺寸仍然处于60 μm以下 [ 3 ] ；当加热温度提高至1250℃时，原始奥氏体晶粒开始出现合并和不均匀长大，晶粒尺寸达到100 μm，发生粗化。遵循钢坯充分加热原则，选取合金充分固溶的平衡温度以上30℃~50℃作为均热温度，因此钢坯加热温度选定为1170℃~1210℃，加热时间按照1 min/mm进行计算。 6.2. 轧制工艺 采用HY-TMCP两阶段控温轧制工艺，一阶段再结晶区轧制，使钢板在高温阶段充分发生再结晶，进行奥氏体晶粒细化 [ 4 ]。为实现钢坯心部晶粒组织的充分碎化和缺陷的最大限度焊合，必须保证轧制变形能够有效的传递到特厚钢板心部。对特厚钢板的轧制道次分配努力使钢坯心部组织在轧制过程中得到充分的变形。轧制过程中道次压下率依次增加，获得一道次压下率为17%的变形，之后为保证板形则压下率逐渐降低。轧制时严格控制轧制力及轧制扭矩，保证轧制力在8600吨以上，轧制扭矩在3200 KNm以上，同时加强弯辊力调节，调控板形。 未再结晶区轧制阶段，保持轧制变形量，可以获得充分压扁的变形奥氏体，积累形变和位错，创造更多的形核位置，促进相变后获得细小的相变组织。提高纵轧阶段压下率，特别是转钢后纵轧阶段压下率，对心部韧性改善效果显著。 6.3. 控冷工艺 在二阶段控轧结束后，通过驰豫控制，也就是通过变形奥氏体位错回复以及微合金元素的不断析出这一物理冶金过程，影响中温区各组织的转变，利用准多变形铁素体和针状铁素体等相得先期转变，影响最终转变的组织类型，造成有效的晶粒细化。新一代钢中加入Nb、Ti、B等微量元素，他们在变形驰豫过程中会形成各种形式的应变诱导析出相，他们对位错亚结构的钉扎作用大大增强了位错胞状结构的稳定性，这是驰豫工艺实现组织超细化的主要因素之一。驰豫工艺(RPC)细化中温转变组织的第二个重要机制是，驰豫过程中，晶内大量变形位错重组，形成有一定取向差的亚结构，在位错胞状取向差增加时，他们限制后续相变只能在一个胞的小范围内进行，这些亚结构发生在驰豫阶段，在进一步冷却相变时，它们起到细化原始晶粒的作用 [ 5 ]。 综上：主要工艺参数为，加热温度1200℃~1240℃、开轧温度 ≤ 1050℃、终轧温度 ≤ 860℃、终冷温度 ≤ 660℃。
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user: 7. 试制结果及分析 汉冶在厚板生产线进行了合同生产，连铸坯厚度为300 mm，TMCP交货试验30批，成品钢板厚度为 30 mm、40 mm、50 mm、60 mm、80 mm各6批，各项性能指标满足GB/T1591-2008标准要求，一次性试验成功。利用1000倍金相显微镜(德国卡尔蔡司Axio Imager Aim)对试样组织进行检测，其组织、机械性能见表3和表4。检测过程中使用的主要设备包含光谱仪(德国斯派克 LAB-LAFFC01A)、万能材料试验机(山东时代WE1000)、冲击试验机(深圳新三思JB-300)等，详见图1。 Table 3 Metallographic structure of Q390Z35 steel plat 厚度/mm 组织 晶粒度 夹杂物 30 F+P 10~10.5 ≤1.5 40 F+P 10~10.5 ≤1.5 50 F+P 9.5~10 ≤1.5 60 F+P 9.0~9.5 ≤1.5 80 F+P 8.5~9.5 ≤1.5 表3. Q390Z35钢板金相组织 Table 4 Mechanical properties of Q390DZ35 steel plat 厚度/mm 项目 Rel/MPa Rm/MPa δ5/% 冷弯 −20℃冲击 Rel/Rm Z/% 30 范围 420~480 540~610 25~28 合格 250~290 0.77~0.82 45~63 平均 445 562 27 合格 265 0.79 52 40 范围 410~477 533~600 24~28 合格 246~288 0.77~0.82 43~60 平均 432 550 26 合格 259 0.79 49 50 范围 402~469 528~590 24~27 合格 233~280 0.77~0.82 40~59 平均 425 544 25 合格 245 0.78 45 60 范围 398~463 525~588 23~27 合格 212~254 0.77~0.82 38~55 平均 419 539 24 合格 223 0.78 42 80 范围 390~459 520~583 22~27 合格 198~223 0.75~0.82 36~52 平均 405 530 24 合格 205 0.76 39 表4. Q390DZ35钢板力学性能 由表3和表4可知，通过低夹杂物控制及Nb、V、Ti微合金复合和HY-TMCP控轧工艺及PRC驰豫工艺相结合，达到细晶强化和析出强化的目的，机械性能和Z向性能全部合格，各项指标均有较大富余。 图1. 检测设备
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user: 8. 结论 实践证明，Q390DZ35采用洁净钢冶炼，保证低倍质量情况下，合理匹配微合金的使用量，采用汉冶特色的HY-TMCP工艺及PRC驰豫工艺，生产Q390DZ35，钢板晶粒细小、组织均匀，具有良好的综合性能。
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user: 摘 要 基于仿射群的自调整粒子滤波算法被提出，用于跟踪机场内泊位飞机，防止飞机发生相碰。算法中主要是利用最少粒子数量找到最优状态跟踪目标，在线学习估计器来交替地调整这些粒子，根据反馈出现相似分数使得这些粒子朝着邻近的最优状态移动，当所有调整的粒子满足目标块最大相似度或者允许的最大粒子数量达到时结束。算法实现了稀少采样，能够获得更好的鲁棒性和高准确率跟踪的效果。 关键词 :泊位飞机，跟踪，仿射群，粒子滤波 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 运用具有智能跟踪功能的视频系统 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 对机场进行监控，通过对机场人员、车辆、飞机等进行分割、跟踪和识别，实现对地面空勤调度服务的优化，增强安全性以及监控车辆的异常行为。在飞机泊位自动引导系统中，对飞机进行跟踪并引导其沿线泊位是至关重要的。视频序列中的运动目标跟踪已经引起国内外学者广泛关注，对不同应用条件的跟踪作了较详细的论述 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，其中粒子滤波(particle filter， PF)算法取得较好的跟踪效果。PF采用一些密集的图像像素点来描述目标的状态，由当前和之前观测值推出目标现在最可能的状态。但是PF用于目标跟踪存在两个问题：退化的问题和选择参考分布的问题。 为了解决这两个问题，结合文中所研究的视觉飞机泊位引导中目标的情况：静止单目摄像机、飞机目标运动速度比较慢，灰度值变化不明显，平移、尺度会发生很大变化，寻找一种满足上述情况、实时性和鲁棒性好的运动目标跟踪算法，引导飞行员操纵飞机准确泊位。 基于仿射群的自调整粒子滤波算法被提出，跟踪机场内泊位飞机。具体过程：首先算法使用在线学习估计器来引导随机粒子移动到他们邻近的最佳状态，稀少采样变得可能。然后，粒子能递增地给出通过前一运动，然后交替调整向邻近的最优状态移动。在移动过程中一些粒子成为新的粒子达到最优状态的桥节点，粒子集在状态空间形成短链，有效找到最优状态，从而实现跟踪飞机的目的。
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user: 2. 仿射群的自调整粒子滤波算法 2.1. 仿射群 所有仿射矩阵来自群G的矩阵乘法操作，仿射群G是差分迭代得来的 [ 9 ] [ 10 ] ，具体过程参考文献 [ 9 ] [ 10 ] 。这个群的识别元素I的切线空间形成Lie代数学g，矩阵结构如下式： x = ( x 1 x 3 x 5 x 2 x 4 x 6 0 0 0 ) (1) 其中 x i ∈ ℜ 。Lie代数学等价于六维矢量空间。 仿射群展开距离通过测量长度进行测量，是两点之间最短曲线。如图1显示，从识别元素点I，给出任意测量值 I → X (I的附近)，在切线空间g中一个相应矢量被决定： i → x ，反之亦然。在I周围群元素和切线空间g之间的转换可以通过下式得到。 图1. 仿射群的几何关系 exp : g → G ， X = exp ( x ) = ∑ i = 0 ∞ x i i ! log : G → g ， x = log ( X ) = ∑ i = 1 ∞ ( − 1 ) i − 1 i ( I − X ) i (2) 2.2. 仿射群自调整粒子滤波算法 假定状态变换函数是一阶自回归处理仿射群： X t = X t − 1 ⋅ exp ( A t − 1 ) exp ( d Ω t ) (3) A t − 1 = a log ( X t − 2 − 1 X t − 1 ) (4) 其中a是AR处理参数， d Ω t = ∑ i = 1 6 w t ， i E i 是关于g的高斯噪声， 采样来自高斯分布 N g ( o ， ∑ g ) 。 ∑ g = d i a g { σ s 2 ， σ α 2 ， σ θ 2 ， σ ϕ 2 ， σ x 2 ， σ y 2 } ， E i 是下列矩阵的基本元素。 E 1 = ( 1 0 0 0 1 0 0 0 0 ) ，     E 2 = ( 1 0 0 0 − 1 0 0 0 0 ) E 3 = ( 0 − 1 0 1 0 0 0 0 0 ) ，     E 4 = ( 0 1 0 1 0 0 0 0 0 ) E 5 = ( 0 0 1 0 0 0 0 0 0 ) ，     E 6 = ( 0 0 0 0 0 1 0 0 0 ) (5) E 1 : 6 测量变换节点分别是尺度、高宽比、旋转、斜交角度、x变换和y变换 [ 10 ] 。 具体算法过程 [ 10 ] ： 输入：粒子最大数量 ，初始化粒子数量 ，递增因子 α i n c ，前一粒子状态 X t − 1 = { X t − 1 ， i } i = 1 Δ N 0 ， X ^ t − 2 和 X ^ t − 1 。 1) 通过(6)式 X ^ t 和 X ^ t − 1 计算速率 A t − 1 ； 2) 通过状态变换(5)式传递 χ t 到新的状态 χ t 0 = { X t ， i 0 } i = 1 Δ N 0 ； 3) 调整 χ t 0 到最优状态 χ ^ t 0 = { χ ^ t : i 0 } i = 1 Δ N 0 通过自调整算法，然后计算 S max 0 = max { S i m ( o ( X ˜ t : i 0 ) ) } i − 1 Δ N 0 ； 4) n = Δ N 0 ， k = 0 ； 5) 循环：当 S max k < μ T − σ T 和 n < N t o t a l 完成以下步骤： 6) a) k = k + 1 ；b) Δ N k = min { α i n c Δ N k − 1 ， N t o t a l − n } ；c) 通过 X ˜ t k − 1 重采样产生新的粒子集 Δ χ t k = { X t ， j k } j − 1 Δ N k ；d) 传播新的粒子：用 d Ω t ， j k ~ N g 传播 X t ， j k = X t ， j k exp ( d Ω t ， j k ) ；e) 调整 Δ χ t k 到它们邻近的最优状态 Δ χ ˜ t k ；f) n = n + Δ N k ；g) 传播所有调整粒子： χ ˜ t k = { χ ˜ t k − 1 ， Δ χ ˜ t k } = { X ˜ t ， i k } i = 1 n ；h) S max k = max { S i m ( o ( X t ， i k ) ) } i − 1 n ； 7) 计算 X ^ t = X ˜ t ， i k | S i m ( o ( X ˜ t ， i k ) ) − S max k 和 S ^ t = S max k ； 8) 条件更新：假如 S ^ t > μ B + σ B 那么利用 X ^ t 更新观测模型； 9) 通过 χ ˜ t k 的重采样产生下一帧 χ t = { X t ， i } i = 1 Δ N 0 。 输出： X ^ t 。
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user: 3. 泊位飞机跟踪实验结果 在飞机泊位过程中摄像机完成图像序列的采集，各帧图像中飞机的尺寸随飞机逐渐接近摄像机逐渐变大，同时随飞机转弯与摄像机角度不同而变化。图2为飞机泊位跟踪效果，分别为第10、253、332和483帧图像，跟踪周期平均为15帧/秒。其中，矩形框是用自调整粒子滤波得到的跟踪结果，白色点是在跟踪过程产生的粒子。 图2. PF算法的跟踪效果图像 从跟踪效果中可见，PF跟踪算法在初始粒子较均匀分布在整个飞机上，飞机拐弯准备进入泊位位置时，机身发生了较大的旋转，依然可以较好的跟踪飞机。但是PF跟踪算法所用时间复杂度高，采样粒子数量很大，容易出现粒子匮乏现象。 图3所处理的图像序列为白云机场采集的泊位飞机运动跟踪序列视频图像，分别为第575、703、932、1205帧图像。本文提出的跟踪算法的目标跟踪周期为12帧/s，而采集图像的周期为14帧/s。 图3. 本文算法的跟踪效果图像 从图3仿真跟踪结果可见，本文提出的算法在物体运动速度比较慢的情况下都能够完成较好的跟踪，而且采样粒子数量较少，实现了稀少采样。粒子能够自调整调整位置向最佳状态移动。本文所提的跟踪方法能有效跟踪位置发生较大变化目标，因为利用链智能寻找处理目标最优化状态。当仅仅采样很少量的粒子时，仿射群的自调整粒子滤波算法跟踪方法比传统PF跟踪方法能获得更好的鲁棒性和准确性。
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user: 4. 结论 基于仿射群自调整递增调整粒子数量的粒子滤波视频跟踪算法，不像传统粒子滤波仅依靠状态估计的随机采样，其利用智能粒子最大相似度来引导粒子移动，解决了重采样导致采样图像丧失多样性的问题，减少了采样数量。仿真结果证明本算法具有良好的鲁棒性、可靠性和实时性的特点。但该算法在跟踪框架下多种特征信息多模板的综合特征跟踪算法方面有待进一步探讨研究。
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user: 摘 要 目前的供应链模式主要有响应型供应链和效率型供应链等。本文分别构造了单一供应链以及水平竞争的双供应链模型，对需求信息的准确性进行了数学描述，由此量化了信息准确度与生产成本的相互作用，研究了成本效应和信息效应对供应链决策模式时的影响。研究发现，当市场中仅有单一供应链并忽略成本要素时，响应型供应链是最优供应链模式；当市场中有两条供应链存在水平竞争时，除考虑成本效应和精度效应外，还需考虑双方所获需求信息间的耦合效应；由于信息耦合作用，哪怕不需要提高成本且信息精度更高，响应型供应链也并不总是供应链的最优模式选择，这是由于当双方都采用同种供应链类型时会加剧水平竞争的激烈程度，反而影响供应链整体收益。 关键词 :响应型供应链，效率型供应链，水平竞争，成本，需求信息 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 21世纪的企业必须应对各种行业竞争及市场变化，以满足顾客对高质量、低价格产品的需求。为此目的，企业需要对顾客独特并快速变化的需求做出响应，其中一项供应链管理措施即对企业所处的供应链进行模式的决策。目前的供应链模式主要有响应型供应链和效率型供应链等。企业在选择供应链模式时往往面临两个方面的决策，一是采用较长的生产准备期，从而降低生产成本，但是准备提前期越长，对市场需求的把握就越不准确，容易产生供需不匹配；另一方面若缩短生产准备期，则可以在需求明朗时再精准地响应市场，但是由于生产期短，往往会面临比较高的生产成本。因此企业在决策采取响应型或效率型供应链时，会面临降低生产成本与采集精准需求信息的权衡。 本文其余章节安排如下：第二章对本文研究内容进行相关文献综述；第三章对供应链问题展开描述；第四章假设市场中仅有单条供应链，对生产成本和需求信息精度进行权衡，分别考虑成本效应和信息效应对供应链模式决策的影响；第五章考虑市场中存在两条水平竞争供应链，分别得出生产商订货量、供应链批发价及各参与者期望收益，再对供应链整体收益展开分析，将信息效应分为精度效应和耦合效应，对比两种不同信息效应对供应链模式决策及整体收益的影响；第六章对本文进行总结。
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user: 2. 相关研究 本文的研究主要涉及供应链模式及需求信息共享与处理等两个方面。Gunasekaran等 [ 1 ] 基于对敏捷制造和供应链管理的策略行为、技术方法的梳理，对响应型供应链的定义及建立展开分析。Randall等 [ 2 ] 分析了影响企业选择响应型或效率型供应链的多个因素，如行业增长率、边际贡献、产品种类和需求或技术不确定性等。Fu等 [ 3 ] 研究了制造商在面对随机需求时的库存决策问题。制造商可以在响应型供应链下实现二次订货，通过对报童模型的改进及比较，得出制造商面临单期库存决策问题时的最优策略。杨文胜 [ 4 ] 等在建立供应链整体与局部节点企业计划协同机制的基础上，对供应链响应时间进行了优化建模研究，并提出相应算法。张英和王乐乐 [ 5 ] 对响应型供应链展开绩效评价的指标体系设计，分别从内外部因素对供应链进行评价。 由于本文引入了需求信息的数学描述，因此也涉及需求信息共享与处理方面的相关文献。例如，Zhang [ 6 ] 研究了零售商在不同水平竞争类型下，对需求信息采取不同的垂直共享策略，其结果表明，在自利歧视下零售商更倾向于不采取信息共享，然而当需求信息精度较低时，可以通过信息共享策略使供应链整体受益。Wu和Zhang [ 7 ] 研究了竞争企业采购决策的博弈，通过采购成本和需求信息精确度间的权衡，发现企业为减弱竞争，选择降低其与竞争者所获需求信息间的相关性，从而仍旧采取需求信息精度较低的效率型采购。Ha、Tong和Zhang [ 8 ] 从需求信息精度、生产规模经济程度、竞争强度等要素出发，探讨在不同竞争类型下，各要素对供应链信息共享决策产生的影响。宋华明、杨慧等 [ 9 ] 则从对需求信息的预测及更新等角度考虑，研究了易逝品供应链间的合作策略问题，论证了供应链间合作的必要性。此外，部分学者还考虑了将信息共享与处理技术应用于供应链物流管理、库存管理等方面。如Anand和Goyal [ 10 ] 提出在水平竞争下，物流和信息流通过需求(或订单)信息泄露至竞争方，导致原企业不愿意获取市场信息，因而提出供应链为使利润最大化，应加强信息流与物流间的权衡与管理。 本文与已有文献的不同之处主要体现在两方面。首先，现有研究主要是从响应型供应链下可以得到更准确的需求信息，从而获得更有竞争力的补货速度、配给率等角度入手，而本文从生产成本和需求信息两个要素的博弈来讨论供应链模式的决策，对信息精度如何影响企业决策进行了清晰地分析；其次，现有研究主要都是从单一企业(供应链)是否采用响应型供应链模式的角度展开研究，而本文研究了市场处于竞争条件下时，除了考虑需求信息精度要素外，还将竞争者之间需求信息的耦合度纳入供应链模式的决策范围，从而得到了有价值的结论。
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user: 3. 问题描述 设在市场需求不确定环境下，分别由一个上游供应商和一个下游生产商组成的两条供应链，相互独立并存在水平竞争关系，各参与者风险中性。为了更好地进行生产决策，供应链需要提前了解市场需求，故假设其在销售季来临前会向市场进行需求信息采集。 本文考虑两种采集及响应信息的供应链模式，一种是在离销售季更早的时间点采集信息，获取的信息精度较差，但有比较从容的时间进行生产准备，因此生产成本c e 较低，本文称该类型为“效率型供应链”，用X i = e表示；另一种则在临近销售旺季时再采集信息，获得的需求信息更为精确，且必须以高成本c q 组织生产(即c e < c q )，以即时提供给市场，本文称之为“响应型供应链”，用X i = q表示。两种方案的不同选择，将导致两条供应链之间基于生产成本和需求信息展开水平竞争。 本文设同一条供应链中的供应商和生产商之间需求信息共享。潜在的市场容量为 a + θ ，其中 a 为市场需求的确定部分， θ 为随机变量，表示市场不确定性因素导致的随机波动，均值为0，方差为 η 。 不失一般性，假设生产商边际成本为零，供应商的生产成本为 b q i + c X i 2 q i 2 其中，线性项 b q i 表示边际成本；二次项 c X i 2 q i 2 反映了供应链对市场需求的响应速度， c X i 越大，对市场 需求的响应速度越快。由于边际成本只作用于与市场确定性需求a有关的确定性收益，而不影响因市场需求波动造成的不确定收益 [ 6 ] ，为简便起见，本文假定 b = 0 。 3.1. 博弈时序 主要事件和决策顺序如图1所示： 1) 两条供应链首先选择各自模式 ( X i ， X j ) ，同时确定其相应的生产成本。 2) 销售季来临前，双方根据各自的供应链模式，通过观测得到需求信息 Y X i i ， Y X j j ，并在己方供应链 成员间共享。 图1. 博弈时序图 3) 各供应商制定配件的批发价 w i ， w j ，并向己方生产商发布。 4) 各生产商决策订货量 q i ， q j ，供应商按照生产商的订货量满足相应配件需求。 5) 销售季来临，实际需求发生，各生产商按市场统一价格p出售所有产品；销售周期结束，各供应 商获得收益 Π S i ， Π S j ，各生产商获得收益 Π M i ， Π M j ，供应链的系统收益为 Π i = Π M i + Π S i 和 Π j = Π M j + Π S j 。 一方面，同一供应链中的供应商和生产商通过垂直信息共享进行交易，两条供应链间存在水平竞争的关系，各参与者以自身利润最大化进行决策。另一方面，根据以上分析所得的三阶段博弈，可采用逆向归纳法进行博弈均衡求解。 3.2. 需求信息结构 设双方各自通过观测获得关于市场随机变化量 θ 的一个观测信号 Y X i i ， Y X j j 。假设 Y X i i 是 θ 的无偏估计量，即 E [ Y X i i | θ ] = θ ， Y X j j 同理。延用文献Wu [ 7 ] 做相似的假定，可得 θ 条件下 Y X i i 的期望条件方差为 E [ V a r [ Y X i i | θ ] ] = m X i ，用 1 / m X i 表示 Y X i i 的信息精度， m X i 越大，则该观测信号波动越大，精度越低，显然有 m e > m q 。 得到如下信息结构： E [ θ | Y X i i ] = η η + m X i Y X i i (1) 进一步地，延用文献Wu [ 7 ] 考虑各供应链获取的需求信息 Y X i i ， Y X j j 之间具有一定耦合性，当两条供 应链采取同一种模式时，信息间耦合程度为系数 ρ ，有 E [ Y X j j | Y X i i ] = η + ρ m X i η + m X i Y X i i ，       i ， j = 1 ， 2 ;   i ≠ j (2) 同理，当两条供应链采取不同模式时，信息间耦合程度为系数 ρ 12 ，有 (3)
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user: 4. 单条供应链的模式决策 在研究两条供应链的竞争决策前，本节先以单条供应链为基准模型，进行成本与信息间的均衡分析。假设市场上只有一条供应链，此时不存在供应链间的水平竞争，各参与者只需要在生产成本和需求信息间展开权衡，得出使供应链整体收益最大化的均衡决策。 单条供应链中，生产商的均衡订货量决策为 q * ( w ) = a + E [ θ | Y X ] − w 2 (4) 供应商的期望收益为 Π S = w E [ q | Y X ] − c X E [ q 2 | Y X ] / 2 。为使收益最大化，供应商在决策批发价时， 需满足一阶条件，可得此时的均衡批发价决策为 w * = 2 + c X 4 + c X ( a + E [ θ | Y X ] ) (5) 将(5)代回到(4)中，可得生产商的均衡订货量决策为 q * ( Y X ) = a 4 + c X + η ( 4 + c X ) ( η + m X ) Y X 在单条供应链中各参与者做出均衡决策时，供应商、生产商及供应链整体的期望收益为 Π M = Π ¯ M + η 2 ( 4 + c X ) 2 ( η + m X ) ， Π S = Π ¯ S + η 2 2 ( 4 + c X ) ( η + m X ) ， Π = Π ¯ + ( 6 + c X ) η 2 2 ( 4 + c X ) 2 ( η + m X ) ， 其中， Π ¯ M = a 2 ( 4 + c X ) 2 ， Π ¯ S = a 2 2 ( 4 + c X ) ， Π ¯ = ( 6 + c X ) a 2 2 ( 4 + c X ) 2 。 可以看出，不存在水平竞争时，供应链中各参与者及供应链整体的期望收益由自身所获需求信息及供应商生产成本共同决定。定义 T ( X ) 为供应链在两种不同模式下采集的需求信息精度和对应生产成本对供应链期望收益的综合效用函数。通过对效用函数值的比较，得出在生产成本和信息精度的共同作用满足一定条件下，选取相应的使期望收益最大化的供应链类型，如定理1所示。 定理1 令 T ( X ) = 6 + c X ( 4 + c X ) 2 ⋅ ( η 2 η + m X + a 2 ) ，其中 X ∈ { e ， q } ；当生产成本 c e < c q 时： a) 当 T ( q ) > T ( e ) 时， Π q > Π e ，此时 X = q 即响应型供应链为最优供应链模式； b) 当 T ( q ) < T ( e ) 时， Π q < Π e ，此时 X = e 即效率型供应链为最优供应链模式。 对综合效用函数 T ( X ) 进一步分析，可得推论1。 推论1 供应链模式X下，单条供应链的需求信息精度和生产成本对其期望收益的综合效用函数 T ( X ) 的影响具备如下特征： a) ∂ T ( X ) / ∂ m X < 0 恒成立，即当信息精度增加( m X 减小)时， T ( X ) 取值增大，对期望收益起到正向作用； b) ∂ T ( X ) / ∂ c X < 0 恒成立，即当生产成本 c X 增大时， T ( X ) 取值减小，对期望收益起负向作用。 本文将推论1(a)中信息精度增加对期望收益起到的正向作用称为单条供应链中的“信息效应”，即此时信息精度越高，供应链收益越大；将推论1(b)中生产成本增加对期望收益起到的抑制作用成为“成本效应”。显然，若要采取响应型供应链模式，需保证“信息效应”对期望收益产生的正向作用大于“成本效应”产生的抑制作用。 本文进一步假设生产成本c e = c q ，此时不存在“成本效应”，单条供应链在进行决策时只需考虑需求信息对期望收益带来的影响，可得推论2。 推论2 当不存在供应链间水平竞争，且生产成本满足c e = c q = c时，单条供应链的最优模式为 X = q ，即采取响应型供应链模式。 推论2表明不存在水平竞争且不需要考虑生产成本时，供应链总是倾向于采取响应型供应链模式。下一节本文将放松关于不存在竞争的假设，对水平竞争条件下的供应链模式进行分析。
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user: 6. 结论 本文针对面向市场需求所采用的供应链模式，在市场垄断和水平竞争两种供应链结构下，从生产成本和需求信息的博弈的角度出发，考察了生产成本、信息精度以及信息耦合度对供应链模式决策的影响。研究发现，当由单条供应链垄断市场时，其需要在生产成本和需求信息精度间展开权衡，只有当精度效应对供应链收益产生的正向作用比成本效应的负向作用更显著时，供应链会选择响应型供应链模式；若进一步只考虑信息要素而忽略成本问题，则供应链必倾向于选择信息精度更高的响应型模式。 当市场中有两条供应链存在水平竞争时，供应链在进行模式决策时除成本效应和精度效应外，还需考虑双方所获需求信息间的耦合效应，当双方信息耦合度和不同供应链模式下的信息精度分别满足一定条件时，双方供应链做出相对应的最优供应链模式决策。值得关注的是，当响应型供应链和效率型供应链下的生产成本相同时，信息精度更高的响应型供应链并不总是供应链的最优选择，这是由于当双方都采取同一供应链模式时会加剧水平竞争的激烈程度，反而影响供应链整体收益。 本文重点分析了两条供应链在水平竞争条件下的最优模式决策博弈过程，且在权衡信息精度和信息间耦合度时排除了生产成本要素的干扰，因此尚有许多后续研究待开展，如本文假设的水平竞争仅存在于两条供应链间，而在实际情况下，各行业竞争激烈，市场中往往不止两条供应链。因此可进一步拓展研究多条供应链的水平竞争博弈问题。
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user: 摘 要 目的：评估长效及短效糖皮质激素在闭角型青光眼急性发作联合传统降眼压药物降眼压的效果。方法：将42名闭角型青光眼急性发作期患者病例分成使用常规药物组、常规药物加妥布霉素地塞米松眼液组、常规药物加氟米龙眼液组，观察各组患者用药后3天眼压变化情况，进行统计分析。结果：1) 常规药物治疗组与常规药物加妥布霉素地塞米松眼液组治疗后眼压下降幅度分析(P = 0.005)，差异有统计学意义；2) 常规药物治疗组与常规药物加氟米龙眼液组治疗后眼压下降幅度分析(P = 0.629)，差异无统计学意义。结论：1) 急性闭角型青光眼治疗时除常规降眼压药物，可加用妥布霉素地塞米松滴眼液3次/日，增强降眼压幅度。2) 常规药物加用氟米龙眼液3次/日，与单独使用常规药物相比，未增强降眼压幅度。 关键词 :急性闭角型青光眼，药物治疗，糖皮质激素，学术期刊 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 原发性闭角型青光眼根据发病速度的快慢分为，急性闭角型青光眼和慢性闭角型青光眼。急性闭角型青光眼(acute angle-closure glaucoma)是由于前房角突然关闭而引起眼压急剧升高的眼病，常伴有明显眼痛，视力下降，同侧偏头痛，恶心，呕吐等症状，急性发作期应积极抢救，尽快使房角开放，以免发生永久性房角粘连。闭角型青光眼急性发作期可同时联合使用多种药物：毛果芸香碱眼液、倍他洛尔眼液、布林佐胺眼液，甘露醇等药物局部或全身使用。糖皮质激素(GC)是临床上使用最为广泛而有效的抗炎和免疫抑制剂，在紧急或危重情况下，糖皮质激素往往为首选。糖皮质激素在眼部的主要作用为：1) 减轻细胞介导的免疫反应2) 减轻炎症血管通透性3) 稳定眼血屏障4) 抑制纤维蛋白样渗出5) 抑制成纤维细胞转化、上皮细胞增生5) 升高眼压等作用。眼科临床常用的糖皮质激素类药物有泼尼松、甲泼尼松、倍他米松、地塞米松、氟米龙等。单独使用糖皮质激素并无降眼压效果，长期滴用或全身应用糖皮质激素，可以引起眼压升高、诱发白内障等，眼压升高的程度与滴药浓度、频度以及持续用药时间有关。在闭角型青光眼急性发作期，局部使用糖皮质激素可能通过减轻睫状体炎症反应，稳定炎症血管通透性，稳定眼-血屏障，减少房角小梁粘连等途径，加强降眼压药物降低眼压的效果，常规计量、短时间使用激素未造成明显的房水流出阻力增高，降眼压药物降低眼压幅度大于糖皮质激素造成的升高眼压幅度，从而间接起到辅助降低眼压作用。本文收集楚雄州人民医院眼科2014年1月~2018年12月收治的55岁~70岁ACG患者42例，资料分析进行采集、整理、分析并得出结论，具体如下。