DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 相关工作 早期的视频摘要方法大多基于无监督学习方法 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，通过外观或运动特征等底层视觉信息来提取视频摘要，其中聚类算法的使用最为广泛。对于基于无监督聚类的方法，基本思想是通过将相似的帧或镜头聚集在一起，然后在每个聚类中选取特定数量的帧或镜头进行组合生成摘要。该方法关键点在于模型需要选择可以判断帧相似的特征(例如，颜色分布，亮度，运动矢量)，进而建立可用于测量相似性的不同标准。聚类算法生成摘要通常需要花费较长时间，文献 [ 6 ] 中提到，通过聚类算法生成摘要所花费的时间大约是原始视频时长的数倍。除此之外，由于聚类算法通常只关注视频帧的重要性程度，容易忽略掉视频的时域信息对摘要生成的影响。 随着深度神经网络的不断发展，有监督学习的视频摘要方法开始得到关注。有监督的视频摘要方法能准确地捕获视频帧的选择标准，并输出与人类对视频内容的语义理解更加一致的帧子集。在有监督学习方向上，文献 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 认为同类别的视频数据具有相似的上下文结构，故利用模型从相关的照片或从属于特定事件类别的视频中学习特征，最终得到对特定领域更有表征性的摘要；文献 [ 11 ] [ 12 ] 利用原始视频和编辑过的视频进行相对排名，省去了标记数据的繁琐工作。 近年来，基于Seq2Seq模型的视频摘要生成模型 [ 13 ] - [ 18 ] 受到研究者的广泛关注。文献 [ 14 ] 使用融入长短期记忆(Long Short-Term Memory， LSTM)单元的Seq2Seq模型自动生成帧级重要性得分，并通过交叉熵和行列式点过程(Determinantal Point Process， DPP)筛选关键帧。文献 [ 15 ] 在上述Seq2Seq模型中引入视觉注意力机制，提高历史解码信息的利用率，并使用背包算法筛选关键帧。与上述方法不同，本文在Seq2Seq模型中使用GRU代替LSTM单元，提高训练效率，使模型能达到更好的收敛效果，同时使用非极大值抑制筛选关键帧，达到更好的去冗余效果。
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user: 5. 结语 本文提出了一种融合GRU和非极大值抑制的视频摘要生成模型。所提模型在原有Seq2Seq模型基础上，使用GRU替代传统循环神经网络单元，有效地减少训练参数数量，并使用非极大值抑制算法更高效地去除冗余帧。实验数据表明，所提模型具有较优的性能和去冗余效果，同时具有更好的拟合效果，即使在小数据集中也具有不错的性能。 目前所用数据集均为短视频，导致所训练模型对长视频的摘要生成效果不理想，未来的研究可以考虑通过分段检测的方式对长视频进行逐段检测，并在此基础上对分段视频之间的关联关系进行建模，使视频摘要生成模型能够适应长镜头的检测工作。
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user: 摘要 三维电场的仿真数值计算精度与模型网格的选择和密度有密切关系，相关研究较少，已公开发表的研究成果中数值计算的网格划分大多靠经验，缺少网格剖分规范。基于球坐标系的曲面边界元法以曲面单元离散求解的模型表面，可以减少平面单元的拟合误差。对球面划分不同区域分别进行三角形网格和四边形网格剖分，对不同网格剖分面积和密度进行控制，讨论不同区域网格对仿真计算精度的影响，给出球面模型兼顾计算内存及计算时间下的最佳剖分方法。讨论了不同极点位置对球面积分的影响，结论可以广泛应用于工程实际。
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user: 1. 引言 在工程实际中，由于设备仪器及环境的复杂性，分析问题常常需要通过计算机建立仿真模型，利用数值计算的方式对模型进行仿真计算，从而衡量设备仪器是否符合工程标准及故障状态的判断等。 边界元法是工程中求解问题时常用到的数值分析方法之一，区别于需要对全空间进行剖分计算的有限元法，边界元法只需要对模型表面进行剖分计算，大大降低了仿真计算的求解维度和积分点数量，更符合工程实际问题对计算效率和计算内存的要求 [ 1 ]。 和有限元法相同，边界元法求解的精度十分依赖于模型网格的剖分情况。边界元法发展早期采用线性插值函数，将模型表面剖分为平面三角形或平面四边形，利用多个平面拟合曲面，在离散的平面单元上进行积分计算 [ 2 ] - [ 12 ]。由于平面单元与曲面具有一定误差，边界元法积分精度受剖分网格的密度影响，网格越多则平面单元与曲面越接近，误差越小，如图1所示，显然增大网格密度可以更好地拟合曲面减小模型误差。但网格数量增多会增加求解的节点数和单元数，导致计算量和计算内存成倍增加。通过坐标变换，可以实现对模型进行曲面单元剖分，良好地解决平面单元拟合曲面带来的误差 [ 2 ] [ 7 ] [ 8 ]。 图1. 不同网格密度拟合情况示意图 在已公开的研究成果中，关于静电场的大量数值仿真计算对模型的网格剖分程度仅依靠“经验”，未有详细的网格剖分规范可以参照，显然会无意识地造成计算成本和计算误差的增大。基于球坐标系的曲面边界元法网格剖分对仿真计算精度的研究在目前已公开发表的文献中未有详细体现，由于球模型表面剖分受极点处网格剖分及极轴相对位置的影响，给出球坐标系下曲面边界元法网格剖分的规则对边界元法仿真数值计算的发展和应用有重要指导意义。
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user: 2. 球坐标系曲面边界元法积分原理 2.1. 间接边界法 间接边界元法是基于点电荷的基本解和叠加原理的边界元方法 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。区域内任意点的电位受边界面电荷影响，面电荷密度σ′(r′)作为源，任意场点的电位φ(r)可以表示为： φ ( r ) = ∬ S σ ′ ( r ′ ) 4 π ε 0 R d S (1) 式(1)中R是场点与源点的距离，ε 0 为真空介电常数。 利用伽辽金加权余量法可以将积分方程离散为代数方程组从而进行数值计算求解，边界积分方程的伽辽金离散形式如式(2)所示。 4 π ∑ e = 1 n e ∑ i = 1 n p ∑ j = 1 n p ( ∬ S e M m e ， i M n e ， j d S e ) φ n = ∑ e = 1 n e ∑ i = 1 n p ∑ e ′ = 1 n ′ e ∑ j = 1 n p ( ∬ S e M m e ， i ∬ S ′ e 1 R M n e ′ ， j d S ′ e d S e ) λ n ( m = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n n ) (2) 将φ n 和λ n 写成向量，将上式整理成矩阵相乘的形式为： A { λ } = B { φ } (3) 其中 φ 是导体表面的节点电位构成的列向量， λ 是σ′/ε 0 构成的列向量。 矩阵A、B仅与边界的几何性质有关，单元矩阵可表示为 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]： A e ， i ， e ′ ， j = ∬ S e N i ∬ S ′ e 1 R N j d S ′ e d S e B e ， i ， e ， j = ∬ S e N i N j d S e (4) 式中 N i ， N j 为插值函数，根据上述理论，若已知边界即可求解表面电场的代数方程组。 2.2. 基于球坐标变换的曲面边界元法 直角坐标系下的球面曲面单元可以映射为二维ψ-θ球坐标系下的平面单元，如图2所示。则边界元法对曲面单元的积分计算可以转化为二维平面单元积分计算。 图2. 直角坐标系与球坐标系转换关系 直角坐标下点的坐标与ψ-θ球坐标系下坐标转换关系如下： y = r 0 sin θ sin φ ， x = r 0 sin θ cos φ ， z = r 0 cos θ (5) 式中θ为场点–坐标原点间连线与z坐标轴间夹角， θ ∈ [ 0 ， π ] ；ψ为方位角，即场点–坐标原点间连线与x坐标轴间夹角， ψ ∈ [ 0 ， 2 π ] 。 可以根据坐标转换关系实现直角坐标系下的曲面四边形的精确积分计算，但由于这种转换关系是基于对球面按照等θ线、等ψ线均匀规则剖分的，由于球表面存在上下两个极点，极点附近无法分割成四边形，因此基于球坐标系变换的曲面边界元法在网格划分时极点处必须划分为曲面三角形网格进行计算。则对球面区域进行分割，划分三角形和四边形剖分范围，讨论其对计算精度的影响对边界元数值仿真计算的发展和应用有重要意义。
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user: 4. 结束语 本文基于网格的选择和密度，对球坐标系下曲面边界元仿真算法精度进行分析，得出球形电极最佳剖分网格模型，在保证了计算精度的情况下大大缩减了计算时间和内存占用。讨论了不同极轴角度对计算精度的影响，得出的仿真计算结论对工程上边界元算法的实际应用具有重要指导意义。
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user: 摘要 命名实体识别(Named Entity Recognition， NER)的定义是从自由文本中识别出属于预定义类别的文本片段(如人名、地理位置名、机构组织名等)。命名实体识别一直是许多自然语言应用的基础，例如问题回答、提取文本摘要和知识库建立。早期的NER系统在实现良好性能方面取得了巨大的成功，其代价是人类工程在设计特定领域的特征和规则方面付出的代价。近年来，非线性处理的连续实值向量表示和语义组合使得深度学习在命名实体识别系统中发挥了很好的作用。在本文中，我们提供了一种基于深度学习的命名实体识别算法。首先我们随机初始化训练集中的每个字特征，并在获取该字典句子中每个字的特征之后，利用周期卷积来得到其固定长度的特征，以此作为句子特征;随后训练数据自动编码器，通过栈式自动编码器得到高层句子的特征;最后通过高层句特征与字特征的组合训练字的标注网络模型来得到未知字的标注值，再进行实体扩展(分类，属性，副标题)，最后利用马尔科夫逻辑网络优化整体识别效果。
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user: 1. 引言 命名实体识别(Named Entity Recognition， NER)定义是从自由文本中识别出属于预定义类别的文本片段，如人名、地理位置名、机构组织名等 [ 1 ]。NER不仅是信息抽取的独立工具，而且在各种自然语言处理(NLP)的分支中充当着重要角色，如文本分析、信息抽取，文本摘要生成，问答系统，建立知识图谱等。近年来，深度学习(DL，也称为深度神经网络)被各个领域广泛应用，并取得成功。从Collobert等人开始 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，基于DL的NER系统，其具有最少的特征工程，正在迅猛的发展。在过去的几年中，NER慢慢引入深度学习，并得到了很好的效果 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。这一现象鼓舞我们深入研究NER中的深度学习技术。Nadeau和Sekine [ 3 ] 可以说是最成熟的技术，发表于2007年。该论文讲述了从手工制定的规则到机器学习的技术发展趋势。2013年，Patawar和Potey [ 10 ] 在2015年进行了简短回顾。最近的两项研究分别涉及新领域 [ 11 ] 和复杂的实体提及 [ 12 ]。总之，现有的研究主要包括基于特征的机器学习模型，与这项工作更为紧密的是最近的两次调查。在2018年，Goyal等 [ 13 ] 调查了NER的发展和进步。但是，它们不包括深度学习技术的最新进展。Yadav和Bethard [ 12 ] 根据句子中的单词表示，对NER的最新进展进行了研究。这项研究主要技术是输入的分布式表示形式(例如，字符级和单词级嵌入)，而不是采用查看上下文编码器和标签解码器。在本文中，首先我们随机初始化训练集中的每个字特征，并在获取该字典句子中每个字的特征之后，利用周期卷积来得到其固定长度的特征，以此作为句特征;随后训练数据自动编码器，通过栈式自动编码器得到高层句子的特征；最后通过高层句特征与字特征的组合训练字的标注网络模型来得到未知字的标注值，再进行实体扩展(分类，属性)，最后利用马尔科夫逻辑网络优化整体识别效果。
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user: 2. 命名实体识别研究历史 对英文文本的实体识别的研究领先于中文文本命名实体识别的研究，早在1991年，Rau在第七届IEEE人工智能应用会议上，发布了一个实体识别系统，该系统可以抽取出文本中的公司名称 [ 14 ]，在当时引起了轰动。从此命名实体识别就开始被引入MUC-6 [ 15 ]，MUC-7的MET-2 [ 16 ] 等一系列会议中。在20世纪90年代初期，孙茂松等 [ 17 ] 开始研究中文命名实体识别，最开始研究的范围比较窄，仅仅是对文本中的人名进行识别。而后张小衡等 [ 18 ] 开始扩大实体识别的范围，建立了高校名数据集，并采用人工规则进行了实验，完成了对文本中的组织机构名称的抽取。2000年，ZHANG， ZHOU等 [ 19 ] 在ACL会议上发表了一个抽取命名实体及它们之间关系的系统。在算法方面，命名实体识别最早期的方法是基于规则，基于字典。后来发展成传统机器学习的方法，比如CRF。经过专家们的不断努力，实体识别引入了深度学习的方法，比如RNN-CRF， CNN-CRF等模型 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]。
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user: 3. 关键技术 3.1. 字词结合向量 3.1.1. 字特征向量 基于字特征向量的模型缺点是单独输入字符，并没有考虑到相邻字符，句子，段落之间所存在的语义关系。其模型结构如图1所示，在最开始的时候字向量公式为 X j c = e c ( c j ) h j c = [ h → j c ; h ← j c ] 将字符序列 c 1 ， c 2 ， ⋯ ， c m ，输入Lstm-CRF模型中。每个字符 c j 用第一个公式表示， e c 表示字符嵌入查找表，即计算字向量的操作。一个双向LSTM应用于 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x j ，可以得到双向lstm的两个方向隐含层的输出，即分别在从左到右和从右到左的方向上的两组不同的参数。根据第二个公式将其参数进行合并，得到的就是第j个字符的输出，再将其输入CRF中。2017年，CHEN [ 25 ] 等人改进了该模型 如公式三所示 X j c = [ e c ( c j ) ; e b ( c j ， c j + 1 ) ] 在计算输入向量的时候把这个字的向量和下一个字符的向量进行了合并，以此来加强字符间的语义关系。 图1. 字特征向量模型结构 3.1.2. 词特征向量 词特征向量类似字特征，它需要词嵌入来表示每个词，其模型结构如图2所示，公式如下： X i w = [ e w ( w i ) ; X i c ] X i c = [ h → t ( i ， l e n ( i ) ) c ; h ← t ( i ， 1 ) c ] 该模型用了两层LSTM，第一层是公式七中计算每个词所有字向量的输出。第二层双向Lstm用来学习隐藏状态 h → t ( i ， 1 ) c ， ⋯ ， h → t ( i ， l e n ( i ) ) c ，len(i)表示w i 中的字符数。公式中 h → t ( i ， l e n ( i ) ) c 表示第i个词最后一个字的正向的隐含层h； h ← t ( i ， 1 ) c 则表示第i个词第一个字的反向的隐含层h [ 26 ]。 图2. 词特征向量模型结构 3.1.3. 字词结合特征 单词–字符格模型可以看作是基于字符的模型的扩展，集成了基于单词的单元和用于控制信息流的其他门。其模型结构如图3所示，模型的输入是字符序列 c 1 ， c 2 ， ⋯ ， c m 以及与词典D中的单词匹配的所有字符子序列。该模型涉及四种类型的向量，即输入向量，输出隐藏向量，单元向量和门向量。作为基本组成部分，字符输入向量用于表示每个字符 c j ，该模型的基本递归结构是使用字符单元向量 c j c 和一个隐藏元素构造的每个 c j 上的向量 h j c ，其中 c j c 用于记录从句子开头到 c j 的循环信息流， h j c 用于进行CRF序列标记 [ 27 ]。该模型公式如下： x j c = e c ( c j ) [ i j c o j c f j c c ˜ j c ] = [ σ σ σ tanh ] ( W c ⊤ [ x j c h j − 1 c ] + b c ) c j c = f j c ⊙ c j − 1 c + i j c ⊙ c ˜ j c h j c = o j c ⊙ tanh ( c j c ) 图3. 单词–字符格模型结构 3.2. 实体扩展 本文制作了中国地理特产数据集，实体扩展是指针对某一实体类别比如梨，给出了香梨，鸭梨等种子实体，输出是梨这个类别里其他未知实体，比如雪花梨，水晶梨等。本文采用的是实体扩展方法是基于模板的实体抽取，我们的目标实体(雪花梨，水晶梨)与种子实体(香梨，鸭梨)同属于梨这个语义类，首先我们预定义好指示上下文关系的语义模板，再分析种子实体(香梨，鸭梨)所处的上下文得到模板，然后基于Booststrapping策略，反复迭代，得到更多的种子模板，以模板为特征，计算候选实体的置信度。 3.3. 马尔科夫逻辑网络(MLN)优化整体识别效果 马尔科夫逻辑网络是一种统计关系学习模型，之所以引入该网络，是因为我们的模型针对我们的实体，从分类属性方面进行了扩展，但是这两个方面的扩展是相互独立的，所以我们在扩展之后，引入了马尔科夫逻辑网络来提高我们实体识别的精确度。我们将模型得到的规则转化为子句的集合，将每一个子句看成一个节点，而每个集合中子句的关系即为连边，至此我们就构成了马尔科夫逻辑网。其概率计算的公式如下： P ( X = x ) = 1 z exp ( ∑ i = 1 F w i n i ( x ) ) 这个公式中， n i ( x ) 是某一个规则 F i 的取值为真的时候所对应闭规则的个数。如果我们的规则权重越大，那么必然 n i ( x ) 就会越大，也就说明我们所取的x在 F i 下越可信。然后我们把当前取值x在所有规则下的可信度相乘，再除以归一化因子，就得到了当前取值的概率 [ 28 ] [ 29 ]。
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user: 4. 实验结果分析 4.1. 实验数据 本文人工构建了一个中国地理特产介绍的命名实体识别数据集，我们的中国地理特产数据集包括训练集，开发集，测试集，训练集里有34906个字，开发集里有4396个字，测试集里有4768个字。 4.2. 实验环境 本研究中的实验环境为ubuntu16.04操作系统，Python3.6，深度学习框架为Pytorch1.4.0。 4.3. 实验设计与结果 本文模型主要识别中国地理特产网数据集中的特产名，地理位置名以及组织机构名，为了验证本文模型的性能，我们设计了三个实验，主要模型为Lattice LSTM-CNN-CRF，而对比实验模型我们用了LSTM-CNN-CRF模型和BiLSTM-CNN-CRF模型，本文实验结果是从准确率、召回率和F1值三个方面来进行。见下表1。 Table 1 Experimental result 模型 准确率 召回率 F1值 LSTM-CNN-CRF 88.90 87.90 88.10 BiLSTM-CNN-CRF 89.80 89.80 89.20 Lattice LSTM-CNN-CRF 92.82 92.10 92.56 表1. 实验效果
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user: 5. 结束语 在本文中，首先我们随机初始化训练集中的每个字特征，并在获取该字典句子中每个字的特征之后，利用周期卷积来得到其固定长度的特征，以此作为句特征；随后训练数据自动编码器，通过栈式自动编码器得到高层句子的特征；最后通过高层句特征与字特征的组合训练字的标注网络模型来得到未知字的标注值，再进行实体扩展(分类，属性)，最后利用马尔科夫逻辑网络优化整体识别效果。
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user: 摘要 利用美国国家环境预测中心–国家大气研究中心(NCEP-NCAR)和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的再分析资料，基于经验正交函数(EOF)、奇异值分解(SVD)、回归分析及合成分析等方法，文章对西伯利亚高压的年际及年代际变化特征进行分析，并揭示其与我国西南地区气温的关系。结果表明：冬季西伯利亚高压指数存在明显的年代际变化。通过强度指数、移动指数和面积指数的年际变化特征可以看出，西伯利亚高压中心强度增加(减弱)时，面积扩大(缩小)，且向南、向东扩张(收缩)。分析西伯利亚高压强度和西南地区的气温，发现西南地区气温反位相的变化与西伯利亚高压的强度指数关系密切。进一步分析其影响机制可知，由于西伯利亚高压的强度变化导致西南地区上空环流场异常，从而使得西南地区气温异常。
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user: 1. 引言 西伯利亚高压是冬季位于西伯利亚、蒙古地区对流层低层大范围的反气旋中心。我国处于西伯利亚高压东南侧，西伯利亚高压东移南下对冬季我国南北方地区产生重要影响。西南地区地处青藏高原东南侧，地形地貌复杂，导致这里的气候种类繁多 [ 1 ]。还有西南涡及昆明准静止锋等丰富的天气系统。当前对西南地区气候的研究多集中在夏季降水、华西秋雨、西南涡等方面，但近年来冬季气象灾害频发已经引起了大家的重视，持续干旱 [ 2 ]、冻雨、暴雨(雪)等及其引发的次生灾害严重危及人们的生命和财产安全。所以研究西南地区冬季气候特征及其影响因素有很大意义。西伯利亚高压是欧亚大陆冷空气的源地，同时作为东亚冬季风的主要系统之一，其东移南下，常以西路径、西北路径对我国西南地区的气温造成重要的影响 [ 3 ]。 目前，对于西伯利亚高压强度的年代际变化特征以及外强迫因子的影响研究偏多。龚道溢等 [ 4 ] 指出，近百年来，西伯利亚高压在1960年代为最强的一段时期，从1980年代后期到1990年代则最弱；蓝柳茹 [ 5 ]、Hasanean [ 6 ] 等发现西伯利亚高压强度的异常变化与一些大气环流和外强迫因子有密切关系，如哈得莱环流、乌拉尔山阻塞高压、北极涛动、海温、海冰等。许多学者还研究了影响我国气温的因子。任菊章 [ 7 ] 等指出北极涛动以及中高纬海平面气压在海洋和陆地上反相分布对亚洲冬季气温的年代际变化有显著影响；章大全等 [ 8 ] 研究了季节内我国气温变化及影响因子，他指出中高纬环流异常和海温外强迫的影响使东亚季风偏强，进而使得2017/2018年冬季我国高原和西南地区气温异常增加。龚道溢等 [ 9 ] 的研究表明，冬季西伯利亚高压强度与我国冬季气温有很好的相关性。蓝柳茹等 [ 5 ] 研究了冬季西伯利亚高压与我国气温的关系，其中我国东北地区气温备受关注，而对其他地区气温的研究较少，尤其是西南地区。侯亚红等 [ 10 ] 指出，西伯利亚高压偏强、面积扩张时，冬季我国西南地区东部气温明显降低，对于西南地区西部气温变化并未做具体的描述和解释。因此，文章主要研究西伯利亚高压的变化特征及其与西南地区冬季气温的关系，试图揭示其中的影响机制。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 资料 文章使用的资料主要包括National Centers for Environmental Prediction (NCEP)提供的1948~2017年逐月再分析资料，资料的水平分辨率为2.5˚ × 2.5˚ [ 11 ]，主要气象要素包括：位势高度、风场、 垂直速度和海平面气压；1979年1月~2017年12月的ERA-Interim再分析资料的逐月2 m气温场，水平分辨率为0.25˚ × 0.25˚ [ 12 ]。 2.2. 西伯利亚高压特征指数的定义 参考武炳义等 [ 13 ] 定义西伯利亚高压指数的方法定义一个强度指数，即求西伯利亚高压关键区(40˚~60˚N， 80˚~120˚E)海平面气压的区域平均。 I = ∑ P i I ∗ L (1) 参考侯亚红等 [ 14 ] 定义面积指数和位移指数。将海平面气压场1023 hPa等压线内的格点数之和称为西伯利亚高压面积指数。 A M = ∑ δ ( P i − 1023 ) (2) 其中 δ ( P i ) 是阶梯函数，即 δ ( P i ≥ 0 ) = 1 ， δ ( P i < 0 ) = 0 。 对1023 hPa等压线内格点的经度值、纬度值求加权平均，得到西伯利亚高压经度指数、纬度指数。其中为 L i 、 W i 是1023 hPa等压线内任意格点的经度、纬度值。 I M = ∑ ( P i * L i ) ∑ P i (3) W M = ∑ ( P i * W i ) ∑ P i (4) 2.3. 研究方法 文章主要采用经验正交函数(EOF)、Mann-Kendall法、一元线性回归分析、奇异值分解(SVD)和合成分析，显著性检验采用F检验和t检验。 用西伯利亚高压的3个特征指数来研究其冬季年际变化和年代际变化，特征指数的定义见第二节；西伯利亚高压关键区为(40˚~60˚N， 80˚~120˚E)；西南地区包括四川、重庆、云南和贵州，范围为(21˚~35˚N， 97˚~110˚E)的地区。气温所用资料为2 m气温。文中冬季是指前一年12月至当年2月，如2017年冬季指2016年12月、2017年1月、2月。
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user: 4. 西伯利亚高压强度指数与西南地区冬季气温的关系 罗晨艺 [ 15 ] 指出，在全球持续变暖的过程中，西南地区冬季气温增暖明显，且存在显著年代际变化。但不同区域的气温变化不尽相同，屠其璞 [ 16 ] 等研究表明1980年以来，四川西部和云南西部以及青藏高原冬季升温，而我国四川东部、贵州等地冬季降温明显 [ 7 ]。太阳辐射、地形地貌以及大气环流的相互作用是某一地区气候形成的原因，其中大气环流是根本过程，而西伯利亚高压作为东亚冬季风的主要成员，对我国冬季气温及寒潮天气过程产生影响。 4.1. 西南地区冬季气温的时空变化特征 由于70 s西伯利亚高压强度有一年代际变化，所以以下讨论从1980年开始。将西南地区冬季气温进行EOF展开，得到前两个模态，见图6可以认为这两个模态表现了西南地区冬季气温的主要特征。 EOF1显示西南地区气温呈现全区变化一致的特征。EOF2中，西南地区气温呈现东西反相的变化特征，大约以103˚E为界，西南地区东部气温偏冷时，西部地区偏暖(图6(c))，这与蒋兴文 [ 17 ] 等得出的结论一致。侯亚红 [ 14 ] 等研究西伯利亚高压与中国冬季气温关系时指出，西伯利亚高压偏强时，西南地区东部显著降温，与中国大部分地区气温变化一致，而西部地区尚未有研究。接下来我们将西伯利亚高压强度指数回归到西南地区，进一步讨论二者的联系。 4.2. 西伯利亚高压强度指数回归西南地区的分析 回归分析主要是探究强度指数和温度的关系。大约以103˚E为界，强度指数与西南地区气温的回归系数呈现东西反相的空间分布(图7)。东部为负相关区，通过90%显著性检验，西部为正相关区。所以强度指数与西南地区东部存在着很好的线性相关关系(图7)。我们可以看到，西南地区冬季气温第二模态的空间分布与该回归分析的空间分布非常相似，认为西伯利亚高压的活动造成了西南地区冬季气温东西反相变化这一特征。当西伯利亚高压异常强大的年份，我国西南地区东部气温偏低而西部气温异常增暖。东部地区由于冷空气从关键区经新疆、青海、西藏高原东南侧南下，引起降温天气 [ 4 ]，这与我国冬季大部分地区气温变化基本一致。为了进一步确定强度指数与这种东西反相变化的关系，我们利用SVD方法具体分析两个场之间的变化关系。 图6. 1949~2017年西南地区冬季气温的经验正交函数分解的第一模态(a. EOF1)和第二模态的空间分布(c. EOF2)及其对应的时间变化(b. PC1， d. PC2) 4.3. 正文西伯利亚高压与西南地区气温的SVD分析 从海平面气压场和气温场分解出的第一个空间分布模态(见图8)的解释方差为83.52%，且两个要素场空间分布型的时间系数的相关系数为0.75，超过了95%的显著性检验，说明这两个场关系密切。这对空间分布表明西伯利亚高压偏强(弱)，我国西南地区东部气温偏低(高)而西部气温偏高(低)，反之亦然。 图7. 强度指数回归到西南地区温度(阴影为置信度通过90%显著性检验的区域) 图 8. 海平面气压场(a)与西南地区冬季气温(b)的SVD第一模态空间变量型及相对应的时间序列PC1 (c) 4.4. 西伯利亚高压对西南地区气温的影响机制 4.4.1 . 西南地区气温的合成分析 为了分析西伯利亚高压强度指数强、弱年西南地区气温在空间上的对应性，给出了强年、弱年气温的分布图(图9)。由图9(c)可以看出，气温差值场呈现东部为正区，西部为负区的分布，说明西伯利亚高压异常强大时，西南地区东部(贵州大部、重庆和四川东南部)气温异常降低，而西部温度则显著升高。反之亦然。与SVD分析第一模态(图8(b))得出的结论相一致。 4.4.2 . 大气环流特征分析 由图10~14可以看出，对于西南地区西部，强年对流层低层为低中心，有气流辐合上升，而弱年辐合较弱；强年西部为西南气流，东部为强的偏北气流；弱年，西部为东南气流，东部为西北气流；所以强年西南地区西部的西南气流比弱年强，东部的偏北气流比弱年强，西南气流暖湿，对西部地区增温作用明显。在对流层中层，强年西南地区为反气旋控制，西部地区为下沉气流，弱年为气旋式环流控制，西部地区为上升气流。 因此强年，西部地区对流层低层有气流辐合上升，高层有气流的辐散下沉，冷空气聚集在925 hPa到500 hPa之间，未到达地面，且强年西南气流偏强，所以，由于西伯利亚高压导致的西南地区西部冷空气活动和垂直运动异常，西伯利亚高压强年西南地区西部气温偏高。 图9. 强度指数强年(a)，弱年(b)冬季平均气温场(参考时间为1980~2017年)的合成分布，以及二者的差值场，打点为通过90%的显著性检验(单位：℃) 图10. 强度指数强年(a)，弱年(b)冬季平均500 hPa位势高度场(单位：gpm)和风场(单位：m/s) (参考时间为1980~2017年)的合成分布，以及二者的差值场，打点为通过90%的显著性检验 图11. 同图10，但为925 hPa位势高度场(单位：gpm)和风场(单位：m/s) 图12. 同图10，但为500 hPa垂直速度场(单位：0.01 Pa/s；打点为通过90%的显著性检验) 图13. 同图10，但为850 hPa散度场(单位：10 −5 s −1 ；打点为通过90%的显著性检验) 图14. 同图10，但为400 hPa散度场(单位：10 −5 s −1 ；打点为通过90%的显著性检验)
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user: 5. 结论 利用1948~2017年的多种资料，讨论了西伯利亚高压的变化特征及其对西南地区气温的影响，得出主要结论如下： 1) 冬季西伯利亚高压的中心一般位于蒙古北部，延伸至亚洲的大部分地区。12月到1月其强度增强，2月开始减弱。它的特征指数有明显的年际变化和年代际变化，3个特征指数之间较为配合，其中强度指数、面积指数、经度指数一一对应关系较好。在1950 s到1970 s，西伯利亚高压处于最强的一段时期，到80年代后期高压在振荡中先减弱后增强，1990 s是最弱的时期，但在近年来又有所减弱。西伯利亚高压强度是其最重要的特征。 2) 西南地区冬季气温变化主要分为全区变化一致型和东西反相变化型。西伯利亚高压与西南地区冬季气温东西反相变化型关系密切，且其强度指数和这种变化型有较好的线性相关关系。西伯利亚高压偏强时，西南地区东部气温显著偏低，西部气温则偏高。 3) 西南地区冬季气温东西反相变化型与冷空气活动有关。西伯利亚高压导致环流场异常，西伯利亚高压偏强时，西南地区西部低层西南风异常强大，且高层为高中心，辐散，有下沉气流，低层为低中心，辐合，有上升气流，冷空气聚集在925~500 hPa之间，未到达地面，故气温偏高；反之亦然。 这种大气环流异常可能还与北半球环状模、西太平洋副热带高压的东退、西伸有关，具体内容有待未来进一步研究。
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user: 摘要 针对姚桥煤矿中央采区集中下山巷道受矿压影响变形严重的问题，设计专用卸压巷道，并通过相似材料模拟分析卸压巷道的卸压效果。结果表明：7011采空区上部岩层裂缝形成一条基本连贯的抛物线，并且与卸压巷上方的岩层相贯通，卸压巷顶板和两帮都有较大的变形，但对集中下山的影响较小，卸压巷有效释放了采区压力；卸压巷设在距离7011停采工作面40 m处是比较合理的，可以有效地保护轨道下山；此外，让压煤柱所承受的地应力较大，应留设足够的宽度的煤柱。
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user: 1. 引言 在深部高应力区域开采中，由于采掘活动造成应力集中，使得周边巷道变形严重，对于采动影响下巷道围岩的稳定性控制，往往采取加强巷道支护强度的方法，但是在深部开采中，仅进行巷道支护加固难以有效控制采动影响的巷道。因此，除加强支护外，深部高应力区域需结合工作面及巷道相互作用关系，采用预裂或爆破卸压方法对深部围岩进行卸压，保证巷道围岩的稳定性。在高应力岩体卸压研究方面，王志强等 [ 1 ] 分析了错层位巷道布置的卸压效果；薛俊国等 [ 2 ] 研究了近距煤层群底板岩石大巷层位和施工顺序；焦建康等 [ 3 ] 提出了动载冲击地压巷道围岩卸压–支护控制技术；鲁健等 [ 4 ] 分析卸压范围与巷道底鼓量之间的关系，提出巷道帮部钻孔卸压的方法；葛志会等 [ 5 ] 分析并确定了断层构造区为动压巷道的支护参数和卸压参数；程蓬等 [ 6 ] 提出了强烈动压条件下巷道水力压裂切顶卸压控顶技术；郭校飞等 [ 7 ] 给出了围岩处于高应力条件下的爆破卸压治理方案；苏振国等 [ 8 ] 确定出深孔爆破技术治理煤柱侧坚硬顶板的爆破参数；郭文喜等 [ 9 ] 针对采掘接续紧张情况下的工作面轨道巷进行了切顶卸压无巷旁充填沿空留巷试验。上述成果为高应力区域工作面、巷道围岩的卸压研究提供了参考，但矿井地质条件复杂多样，特别是对开采深度较深的矿井，加之地质构造的影响，亟需针对具体工作面进行高应力区域岩体卸压分析。 姚桥煤矿中央采区(−650 m~−850 m)集中下山巷道，由于邻近工作面开采与采深的加大，巷道变形严重，随着采掘深度的增加，深部高应力场的形成，使得工作面的矿压显现愈加剧烈和复杂，需控制采场矿压对集中上下山巷道的影响。基于此，论文在矿压分析的基础上设计专用卸压巷道，并通过相似材料模拟分析卸压巷道的卸压效果。
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user: 2. 集中下山巷道矿压显现特征分析 由于中央采区深部在高应力控制下，原岩应力与采动应力叠加的次生应力波及面广，根据矿压观测，回风顺槽受采动影响一般影响距离约100 m左右，巷道开挖后，整个煤柱应力增高区往煤壁深部转移，但应力峰值仍保持不变，为57 MPa，窄煤柱上方也承载着部分载荷，最大值为44 MPa。煤柱塑性区宽度约1.5 m，应力增高区宽度为32 m，原岩应力值为20.5 MPa左右，支撑应力峰值是原岩应力的2.78倍。 根据矿压显现规律可知，工作面超前支承压力将会对集中下山巷道产生不利影响。针对姚桥矿中央采区的具体生产情况，选择中央采区7002工作面停采线和集中下山之间掘进运煤通道(卸压巷)，并在对应的中央回风下山区域实施老顶深部爆破，以阻断采场矿压对集中下山的影响。 中央采区下山巷道工程地质构造较为复杂，回风下山沿煤层掘进，轨道下山与皮带下山在7煤底板掘进。由于煤层底板岩层存赋不稳定，下山巷道掘进穿层煤、泥岩、砂质泥岩、细砂岩等岩层，部分巷道受多条断层影响，巷道顶底板起伏较大，部分顶板破碎；几条巷道多年受工作面采动影响，由于区段保护煤柱宽窄不一，造成下山巷道多段多次维修，巷道围岩松动范围大，因此，中央采区实施卸压措施十分必要，即有利于深部巷道的维护，并可减少冲击地压的可能发生。
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user: 3. 试验模型制作及方法 3.1. 模型制作 模拟原型为姚桥矿7011工作面，煤层为7 # 煤，煤层厚度最大5.53 m，最小4.66 m，平均4.7 m。煤层倾角11~13˚，平均12˚，工作面埋深−702 m~−893 m，平均采深800 m。 本次模拟试验研究的主要问题是建立相似模拟模型来验证数值模拟所确定的卸压巷位置是否合理，因此，根据相似准则，要求在以下几个方面保持相似关系，取几何相似相似系数为1/100，容重相似系数为1:1.6，时间相似为1:10，弹性相似系数为1:160，强度相似强度相似系数为1:160，泊松比相似为1，应力相似系数为1:160。 根据7011工作面的煤层及顶底板条件，模型铺设材料主要有砂石、碳酸钙、石膏及少量的锯末和煤粉。模型几何尺寸为(长 × 宽 × 高) 5 × 0.3 × 2.4 m。相当于模拟了67.5 m厚的岩层，其上部岩层的重力按均布载荷处理，并按配重方式加载。 模型岩层受力监测采用XL2118A型力和应变综合测试仪(图1)，通过数据采集线与预置在模型中的微型压力传感器(0.5 MPa)连接，监测各关键岩层或煤柱的应力情况。模型巷道断面变形和岩层位移监测采用YDH-50电子位移计，巷道断面和岩层设置监测点，并通过数据采集仪与计算机连接获取数据；裂隙发育情况由试验拍照记录。 图1. 模型岩层受力监测。(a) 综合测试仪；(b) 微型力传感器 3.2. 模型开采 模型成型并干燥7天后进行开采。开采时在模型一端留设40 cm的煤柱，开切眼7 cm工作面每次开挖10 cm，模拟机采高度2.5 cm，顶煤高度2.2 cm。见图2。 图2. 7011采区集中下山位置图。(a)相似材料模型；(b)巷道位置
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user: 4. 卸压巷围岩变形分析 在模拟试验台左侧留设40 cm的边界煤柱，有效试验长度为500 cm。试验首先从留设边界煤柱处做切眼，沿底板开掘。采高2.5 cm，切眼7.0 cm，每次向前推进10 cm，放顶煤厚度为2.2 cm。切眼开出后煤壁上方即出现细微裂隙，工作面开切眼推进15 m后，顶煤初次垮落。此后，随着工作面的推进和顶煤的放出，顶煤基本上是随采随垮，如图3。 图3. 顶煤垮落 当工作面推进到30 m时，直接顶6 m厚砂泥岩已经开始出现离层的现象。随着工作面的推进，直接顶泥岩分层直接垮落(图4)。由于原岩应力，采动应力和构造应力的叠加影响，采空区上覆岩层出现大面积垮落现象(图5)。 图4. 顶板岩石垮落 当工作面推进到停采工作面时，如图6，此时，停采工作面距离轨道下山的距离是80 m，由于顶部原岩应力的持续作用、采动地压以及7011工作面北侧7009采空区的影响，使得卸压巷顶部25 m~30 m处岩层逐渐出现裂缝(图7)。随着叠加的高地应力持续的作用，7011工作面采空区顶板岩层已全部塌陷，卸压巷周围的裂缝也不断发育，在卸压巷上方6 m~10 m的岩层已经出现较大的裂缝。但这些都对集中下山影响很小，如图8。 图5. 上覆岩层大面积垮落 图6. 卸压巷具体位置 图7. 卸压巷顶部裂缝 图8. 采空区顶部裂隙发育 经过三天的模型试验，最终相似模拟得到的卸压巷周围岩层破坏情况如图9，图10为岩层破坏裂隙的模拟图。 图9. 卸压巷周围岩层破坏 图10. 卸压巷周围岩层主要裂隙 若将停采工作面处继续向前推进，直到紧邻轨道下山，会发现随着所留设煤柱宽度的减小轨道下山会受到高地应力的影响，巷道上部已经开始出现较明显的裂缝，如图11。 图11. 卸压巷上部裂缝 随着工作面的推进，上覆岩层在采动应力的作用下垮落。通过相似模型试验可得，当工作面掘进到停采工作面时，随着采场来压的作用，最初，卸压巷上方25~30 m的岩层处出现明显的裂缝，而且裂缝不断发育，最后延伸到卸压巷上方6 m处。但卸压巷裂缝的发育，并没有影响到轨道下山周围岩层。说明卸压巷设在距离7011停采工作面40 m处是比较合理的，可以有效地保护轨道下山。 7011采空区上部岩层裂缝形成一条基本连贯的抛物线，并且与卸压巷上方的岩层相贯通，卸压巷顶板和两帮都有较大的变形，但对集中下山的影响较小，卸压巷有效释放了采区压力，集中下山得到有效保护。 如果将工作面继续向前推进，承压煤柱逐渐减小，让压煤柱所承受的地应力逐渐增大，高地应力对轨道下山的影响也不断增大，当停采工作面临近轨道下山时，轨道下山的巷道顶板已经出现明显的裂缝。可见，减少煤柱的宽度会影响到轨道下山的稳定性，甚至能够破坏巷道。所以，煤柱必须留设足够的宽度。
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user: 5. 结论 卸压巷设在距离工作面停采线40 m处是合理的，可以有效地保护轨道下山； 卸压巷顶板和两帮都有较大的变形，但对集中下山的影响较小，卸压巷有效释放了采区压力，集中下山得到有效保护； 让压煤柱所承受的地应力较大，应留设足够的宽度的煤柱。
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user: 摘要 为解决太阳能电池板积尘问题，本课题设计了一款太阳能屋顶清扫机。基于太阳电池板尺寸和控制器尺寸设计了清扫机框架；基于直流电机的驱动方式和清扫机的工作环境，设计了行走机构；基于无水扫清的需求，选择了毛刷式清扫方式，并设计了清扫机构；基于屋顶的工况设计了辅助结构，包括运行轨道和停机位；完成了直流电机的选型。结合对应的控制系统，进行了清扫机运行调试，试验结果表明，该太阳能屋顶清扫机结构可靠，工作稳定。
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user: 1. 引言 太阳能电池板表面积尘会引起发电效率大幅下降，保持面板表面清洁在提高光伏发电效率上非常重要 [ 1 ] [ 2 ]。现在常用的除尘方式有人工清洁、电帘除尘、纳米自清洁薄膜、机械除尘等方式 [ 3 ]。对于屋顶光伏发电系统而言，人工清洗危险性高，人力成本高，且太阳能电池板需要经常性地清洗，因此不是最佳选择。电帘清洁方法虽然非常有效，成本太高，不适合民用领域。纳米自清洁薄膜的应用是国内外研究热点，但目前尚未见到纳米自清洁薄膜在太阳能电池板上大规模应用的报道。机械除尘是目前最适合屋顶太阳能电池板的清洗方式，不少公司都有相应产品，如苏州科沃斯电器有限公司的无水太阳能电池板清洁机器人–锐宝(RAYBOT)，瑞士GEKKO公司的产品SERBOT等 [ 4 ] [ 5 ]。机器人清洁效果好，并且可以实现对太阳能电池板的定期定时自动清洗，值得大力推广 [ 6 ]。但是目前市场上的清洁机器人的配置和维护成本较高，对于规模较小的屋顶光伏系统而言，并不是很好的选择 [ 7 ]。针对这些情况，本文设计了适合家庭太阳能屋顶的结构精简、成本适宜、操作便利的清扫机，完成了清扫机机械结构设计和相关器件的选型。
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user: 2. 方案设计 太阳能屋顶清扫机的基本功能要求：在不损坏光伏组件前提下实现无水清扫，行走行程可达200米，工作可靠稳定；能顺利跨越电池板的铝合金边框和电池板之间2 cm的安装间隙；自带蓄电装置，利用太阳能充电，实现自主供电；易于安装、维护和调试，机械结构稳定可靠 [ 8 ] [ 9 ]。 本文设计的清扫机需要满足在不同倾斜角度的屋顶上安装和运行，其机机械结构主要包括清扫机框架、行走机构、清洁机构等部分。所需的主要器件包括：太阳能电池板板、蓄电池、清扫电机、行进电机、限位装置、清扫机控制器等，其中清扫机控制器需要另行设计，其余器件可根据要求购买。技术要求：太阳能电池板：12 VDC；铅酸蓄电池：12 VDC，4.2 AH；清扫电机：12 VDC，直流无刷电机；步进电机：12 VDC，直流无刷电机。
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user: 3. 清扫机结构设计 3.1. 清扫机框架设计 框架部分包括清洁机的外壳、安装蓄电池和控制器的控制箱、太阳能电池板三部分。其中，太阳能电池板用于清扫机自供电，为自带蓄电池充电，保障清扫机的电量供应，安装在外壳上部。根据目前市场情况，选用最为常用的12 VDC太阳能电池板，尺寸为1340 mm * 280 mm * 35 mm。清扫机外壳上部还需安装控制盒，控制盒长度约500 mm以内，故清扫机的长度大致是一块太阳能电池板的长度加上一个控制盒的长度。已知电池板长度为1340 mm，控制盒的预留500 mm，故外壳长度设定为1840 mm。太阳能电池板宽280 mm，安装时两边各留10 mm的余量，加上外框的厚度，故清扫机宽度设定为304 mm。清扫机框架如图1所示，尺寸参数如表1所示。 图1. 外框结构 Table 1 Frame dimension paramete 部件 12VDC太阳能电池板 控制盒 清洁机的外壳 尺寸 1340 mm * 280 mm * 35 mm 长度 < 500 mm 长*宽：1840 mm * 304 mm 表1. 框架尺寸参数 控制盒内需要放置清扫机控制器、蓄电池及相关电线线路。因为外界天气情况复杂且内部装有电路模块，所以要选择密封性好，内部空间合适的控制盒。同时为了减轻重量，选用塑料材质控制盒，盒上留有控制按钮的安装孔位，所设计的控制盒如图2所示。 图2. 控制盒 3.2. 行走机构设计 尽行走机构主要由驱动电机，驱动轴，驱动轮，联轴器和固定板组成。行走机构如图3所示。 驱动电机②：驱动电机主要负责动力输出，有行走驱动电机和毛刷驱动电机，上图中为行走驱动电机。 传动轴①③：负责动力传输，主要将驱动电机产生的动力，传输给车轮。为了保证运行的平稳性将两根传动轴通过链轮和链条相互连接，实现同步传动的目的。同时为了降低安装的难度，适应不同尺寸的铺设要求，将传动轴分为三段，通过联轴器⑤进行连接。 图3. 行走机构 车轮④：清扫机在轨道上运行，轨道由金属材料制作而成，表面较为光滑，所以为了防止车轮在运行过程中打滑，需要将车轮表面用橡胶或硅胶套包裹起来。车轮是重要的执行元件，必须要用顶丝将车轮固定在传动轴上，使车轮随着传动轴一起转动，驱动清扫机向前运行。考虑两根驱动轴和一根毛刷杆安装在同一高度，为了保证毛刷能具有较好的清洁效果，毛刷要比驱动轮占用更多的空间，设定车轮直径为70 mm，具体尺寸如图4所示。 图4. 车轮 联轴器⑤：用于传动轴间的连接固定，也用于传动轴与驱动电机的连接，负责传递扭矩，使从动端与主动端同步运转。因此，联轴器要根据传动力的大小和轴径进行选择。 固定板：固定板用于为驱动电机和传动轴提供支撑，传动轴通过卧式带座轴承固定在固定板上，固定板上预先留有安装卧式轴承所需要的安装孔位。固定板有三种，第一种是提供电机安装位的上固定板⑥，上面留有行走驱动电机和清扫驱动电机的安装位置，其结构如图5所示。 第二种是中间固定板，结构如图6所示。其两边带有卧式带座轴承安装位，中间挖去是为了减轻重量，同时也为清扫毛刷运动提供空间。 第三种是下固定板，结构如图7所示。下固定板主要用来固定传动轴和毛刷轴，同时也起一定的支撑作用，其上有三个卧式轴承安装位。 图5. 电机安装板 图6. 中间固定板 图7. 下固定板 3.3. 清扫机构设计 清扫结构比较精简，具体如图8所示。只需将毛刷与驱动电机①相连接，然后将其两端固定在固定板上即可。清扫毛刷选用高分子材料刷毛，螺旋缠绕在空心轴③上，通过电机的带动毛刷一同转动。毛刷②的螺旋结构能保证清扫的效果，通过清洁机的移动使每块光伏面板都得到清洁。 图8. 清扫机构 3.4. 辅助机构设计 1) 清扫机运行轨道设计 整个清扫机重量较大，因而不能直接将重量作用在光伏面板上。同时清扫机也要按一定的路径来完成清扫工作，故设计了专门的运行轨道，如图9所示。清扫机将在轨道内平稳运行。 图9. 运行轨道 2) 清扫机停机位设计 停机位是清扫机器人在不工作时所处的位置。因为清扫机的工作时间大多是在早晚或夜里，其工作时间远少于不工作的时间。而在白天为了防止清扫机影响到光伏系统的工作就需要有一个停放清扫机的位置。同时清扫机也需要启动光伏发电为自己充电。停机位上还设置一些触发开关，当清扫机运行到该位置的时候，会触动开关，电机开始反向运行。清扫机停车位结构如图10所示。 图10. 停机位
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user: 4. 元器件选型 4.1. 纸驱动电机选型 驱动电机有行走驱动电机和清扫驱动电机两种，清扫部分的负载远小于行走部分的负载，因而只需对行走驱动电机进行选型，清扫部分则选用相同型号不同减速比的电机即可。 本设计采用蓄电池供电，且电机需具有低转速高转矩的特点，故选用直流电机。已知：清扫机在轨道上竖直方向所受重力约300 N，要求最快运行速度约8 m/min，电机供电电压为12 V，车轮直径为70 mm。车轮与轨道摩擦系数为0.45~0.7，取0.55，电机输出功率约22 W。 根据要求选择型号为GPG-05SC电机，其具体技术数据如表2所示。 Table 2 Motor technical dat 型号 电压/V 转速r/min 转矩/mN*m 电流/A 功率/W GPG-05SC 12 3000 350 4.17 30 表2. 电机技术数据 4.2. 蓄电池的选型 根据清扫机的实际使用场景，需选用易维护、寿命长、适用范围广、价格低廉的蓄电池。根据以上要求，同时结合各种蓄电池的特点，本次设计选用了胶体铅酸蓄电池。胶体铅蓄电池充电接受能力和大电流放电特性优异，同时具有自恢复能力强，使用寿命长的特点。本设计所选电池的型号及具体参数如表3所示。 Table 3 Battery technical dat 型号 额定电压/V 充电电流/A 容量/AH 尺寸mm 重量Kg YTX5L-BS 12 0.7 5 114 * 70 * 105 2.5 表3. 蓄电池技术数据 蓄电池从零初始状态到满电量需要充电七小时，电池满电量时可供清扫机工作一小时，而清扫机在实际使用过程中每次仅需运行几分钟就可完成清扫工作。本次清扫机选用的光伏面板功率为60 W，输出电压为18 V，完全能满足蓄电池的充电需要。
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user: 5. 清扫机屋顶安装效果 清扫机在平屋顶的安装效果如图11所示。下方为混凝土配重块，是为光伏支架提供安装位置，同时增加整体系统结构的稳定性和安全性 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。光伏支架为太阳能电池板提供安装位置，同时可设置太阳能电池板的安装角度。两边是清扫机的停机位，当清扫机不工作的时候停在该区域，同时也起到限位的作用，防止清扫机掉落。清扫机的轮子在上下两端轨道上运行不会对光伏面板产生影响。 图11. 清扫机安装效果图
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user: 摘要 金融科技的迅速发展使之成为当前金融的新兴业态，对信贷市场产生了重要影响。以金融科技为切入点，分析江苏省金融机构的发展变化、中小微企业融资现状以及金融科技解决中小微企业融资难问题。研究表明，金融科技的发展能够显著解决中小微企业融资难困境，只是还需要较长时间的验证。最后针对中小微企业融资问题，从金融科技的四个方面分别分析如何解决中小微企业融资难问题。
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user: 1. 引言 近期我国的互联网金融高速发展，呈现出多种多样的业务模式和运行机制，它使资金融通、第三方支付以及信用中介等发展出创新的服务模式，国家也对互联网金融的监管提出了新的要求，促进互联网金融的健康发展 [ 1 ]。 在我国互联网金融高速发展的同时，发达国家已经开始深入研究金融科技的概念。“金融科技”是由金融与科技的动态融合，最早出现在20世纪90年代由花旗银行发起的“金融服务技术联盟”项目。而我国是在2014年引入了金融科技的概念，主要是因为互联网金融的发展遇到了瓶颈，它的高速发展主要依托的是像第三方支付这样的非金融机构的创新发展，它的发展需要技术的支撑，金融科技顺势而生。
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user: 2. 金融科技的概念 2017年，中国人民银行成立金融科技(FinTech)委员会，旨在加强金融科技工作的研究规划和统筹协调。金融科技是技术驱动的金融创新，为金融发展注入了新的活力，也给金融安全带来了新挑战。中国人民银行2019年8月22日宣布，已印发《金融科技(FinTech)发展规划(2019~2021年)》，并提出到2021年，建立健全我国金融科技发展的“四梁八柱”。 根据金融稳定理事会(FSB)的定义，金融科技主要是指由大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴前沿技术带动，对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影响的新兴业务模式、新技术应用、新产品服务等。 金融科技已引起各大金融机构的关注。《2018年中国银行家调查报告》显示，加大信息化建设投入，提升银行信息化建设水平，适应金融科技浪潮等已成为银行家共识。在上市银行2018年年报中，各家银行也多次提到发展金融科技。但是需要注意的是，由于技术和安全的问题，金融科技的发展还是需要一个长期的过程。
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user: 3. 金融科技背景下江苏省金融机构发展现状分析 (一) 江苏省金融机构的规模分析 这里我们用金融机构的期末存贷款余额作为测量金融发展规模的指标，借鉴前人的研究指标对江苏省的金融机构的规模进行分析。这里的金融机构包括银行、证券和保险等。 Table 1 Financial development indicators of Jiangsu Province from 2006 to 201 年份 各项存款余额(亿元) 各项贷款余额(亿元) 存贷款总额(亿元) 生产总值(亿元) 金融相关比率 2006 25，860.47 18，485.02 44，345.49 21，742.05 2.04 2007 30，450.54 22，092.10 52，542.64 26，018.48 2.02 2008 37，017.48 26，160.72 63，178.20 30，981.98 2.04 2009 48，850.29 35，296.73 84，147.02 34，457.3 2.44 2010 58，984.14 42，121.04 101，105.18 41，425.48 2.44 2011 65，723.56 47，868.30 113，591.86 49，110.27 2.31 2012 75，481.51 54，412.30 129，893.81 54，058.22 2.40 2013 85，604.08 61，836.53 147，440.61 59，161.75 2.49 2014 93，735.61 69，572.67 163，308.28 65，088.32 2.51 2015 107，873.03 78，866.34 186，739.37 70，116.38 2.66 2016 121，106.58 91，107.60 212，214.18 76，086.17 2.79 2017 129，942.89 102，113.27 232，056.16 85，900.94 2.70 2018 139，717.98 115，719.00 255，436.98 92，595.40 2.76 表1. 2006~2018年江苏省各金融发展指标 数据来源：江苏省各年统计年鉴。 从表1中的数据和指标可以看出，江苏省从2006到2018年的发展可以分为两个阶段，前一个阶段是2006到2010年，江苏省的存贷款余额是稳定增长的，增长的幅度较小，从金融相关比率的增长幅度也可以看出，江苏省的金融资产规模是稳步增长的；后一个阶段是2011到2018年，江苏省的存贷款余额的每年增长幅度扩大，金融相关比率的增长幅度也在扩大，从这个阶段可以看出，金融科技的出现给江苏省金融机构的规模带来的影响。 金融业增加值数据也可以看出金融行业的发展现状，金融业增加值从2006到2010年是一个缓慢增长的过程，从2011到2018年增长趋势上升，金融科技可以说是带动金融业迅猛发展。 (二) 江苏省金融机构的结构分析 第一，银行业发展状况。近年来，江苏省的银行业发展还是非常迅速的，并且对实体经济的辅助作用越来越强。 从图1中的数据可以看出，江苏省银行业金融机构的数量从金融科技出现后是逐年递增的，特别是到2017年达到了顶峰，原因是江苏省实行普惠金融政策，基本实现了城乡金融服务的全覆盖。且截至2018年江苏省大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、小型农村金融机构、邮政储蓄数量分别为4936家、1047家、906家、3275家、2515家。从这里可以看出，江苏省大型商业银行仍占有优势，江苏省银行机构的开发还有待进一步完善，促进银行业与国际接轨。 第二，证券业发展状况。截至2018年末，江苏省有新三板挂牌公司1273家，总量位列全国前列。 图1. 江苏省银行业金融机构的数量(个) 企业境内上市公司总股本3639.3亿股，比上年增长11.7%，市价总值31，986.1亿元，比上年下降21.4%。江苏区域股权交易中心已有4444家挂牌企业，融资额比年初增加2.2亿元。2018年末，江苏省共有法人证券公司6家，证券营业部928家，同比增长4.62%。说明近5年来江苏省证券业的发展情况，说明金融科技促使江苏省资本市场运行良好，多层次融资市场更加完善，有效拓宽企业融资渠道。 第三，保险业发展状况。2018年，江苏省累计实现保费收入3317.28亿元，在全国36个省(市)中，保费规模列第二位。其中，财产险保费858.81亿元，同比增长5.51%，江苏产险公司实现承保利润25.12亿元，排名全国第三，承保利润率3.11%，比全国平均水平高3.24个百分点。说明近5年来江苏省保险业的发展情况，说明金融科技促使江苏省保险业功能更加完善，保险运行更加稳健，但江苏省保险业的深度与密度还有待进一步加大，抓住金融科技机遇，提高保险业的创新能力和风险防范能力。 (三) 江苏省融资结构分析 2018年，江苏省金融对实体经济支撑作用进一步增强，全省社会融资增量1.77万亿元，从图2中数据可以看出，江苏近5年的融资结构明显发生变化，由于金融科技的发展，间接融资绝对额显著下降，但比重依然较大，直接融资稳步提高，但比重依然较小。 图2. 2018年江苏省融资结构(亿元)