DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实验结果与分析 4.1. 盲机学习中不同模型的性能对比 本文首先采用盲机学习的方式训练各类机器学习模型，并将训练好的模型在测试集上预测，检验模型的性能。为了避免模型参数对模型性能产生较大影响，通过GridCV选择最佳参数。各个机器学习模型的具体测试结果如表3所示。 Table 3 Performance of different models in blind machine learnin 模型 AUC值 平均准确率 1类准确率 0类准确率 逻辑回归模型 0.7000 78.21% 55.36% 84.63% 决策树模型 0.6884 79.25% 50.3% 87.39% 随机森林模型 0.6892 80.04% 49.1% 88.73% 自适应增强模型 0.6878 79.83% 49.1% 88.46% 梯度提升树模型 0.6517 79.3% 39.9% 90.4% 表3. 盲机学习方式中不同模型的性能 从表3可以看出，在盲机学习的方式下，五种模型的稳健性由高到低依次为：逻辑回归模型、随机森林模型、决策树模型、自适应增强模型、梯度提升树模型。从预测准确率而言，随机森林模型、自适应增强模型和梯度提升树模型的性能要优于单一的决策树模型和逻辑回归模型。 对于银行而言，模型能够正确预测违约用户的重要性要高于正确预测未违约用户。从1类准确率和0类准确率两个评价指标中可以看出，五种模型对于未违约用户的预测准确率均高于违约用户。其中，逻辑回归模型在预测违约用户方面的性能最佳。 4.2. 不同特征选择方式的模型性能对比 从时间复杂度而言，输入数据的特征越少，模型训练的速度越快，时效性越高。因此，本文通过特征选择从所有特征中筛选出重要特征来构建模型，提升模型的训练速度。本文主要采用两种特征选择方式：包裹式特征选择和过滤式特征选择。 4.2.1 . 包裹式特征选择 在包裹式特征选择方法中，使用递归特征消除(RFE)策略来筛选特征，其中，基模型为随机森林模型。在此基础上，使用筛选后的授信金额(LIMIT_BAL)、年龄(AGE)等10个特征来构建逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型、自适应增强模型和梯度提升树模型，并在测试集上检验模型的性能。具体的模型测试结果如表4所示。 Table 4 Performance of different models after wrapping feature selectio 模型 AUC值 平均准确率 1类准确率 0类准确率 逻辑回归模型 0.6108 78.98% 29.2% 92.96% 决策树模型 0.5765 63.07% 48% 67.3% 随机森林模型 0.654 80.54% 38.4% 92.38% 自适应增强模型 0.6747 77.81% 49.06% 85.89% 梯度提升树模型 0.5903 52.67% 70.34% 47.73% 表4. 包裹式特征选择后不同模型的性能 由表4可知，相比于盲机学习，五种模型的稳健性均有所下降，拟合效果均比未经过特征选择的模型的拟合效果差。从违约用户的预测准确率而言，与盲机学习相比，逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型、自适应增强模型的预测性能均有所下降，而梯度提升树模型对于违约用户的预测准确率有显著提升。综上结果可以看出，包裹式特征选择方式的适应性较弱。 4.2.2 . 过滤式特征选择 由于数据集中既有离散型属性又有连续型属性，故采用卡方检验来选择特征，并使用筛选后的10个特征构建逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型、自适应增强模型和梯度提升树模型。各个模型的测试结果如表5所示。 Table 5 Performance of different models after filtering feature selectio 模型 AUC值 平均准确率 1类准确率 0类准确率 逻辑回归模型 0.6934 76.93% 55.83% 82.86% 决策树模型 0.6905 77.01% 54.86% 83.23% 随机森林模型 0.6913 76.15% 56.61% 81.64% 自适应增强模型 0.6916 77.06% 55.09% 83.23% 梯度提升树模型 0.6883 77.09% 54.12% 83.54% 表5. 过滤式特征选择后不同模型的性能 由表5可以看出，过滤式特征选择对于五种模型的影响基本相同，从侧面证实了该种特征选择方法的适用性较强。相比于盲机学习，五种模型对于违约用户的预测准确率均有所提升，最低提升0.5%，最高提升14%；对于未违约用户的预测准确率有所下降，但仍然维持在一个较高的水平；对于整体的预测准确率均有小幅度的下降。 从以上实验结果可以看出，虽然盲机学习利用了原始数据中的所有特征来训练模型，但与经过特征选择后训练的模型相比，性能并未有显著提升。其中，过滤式特征选择采用10个特征训练模型，而模型对于违约用户的预测性能和可解释性均有所提升。
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user: 5. 结论 本文采用机器学习的相关技术构建信用卡客户违约预测模型，辅助银行及时发现信用卡违约用户，降低银行的风险，避免不必要的损失。本文从特征和模型两个维度进行实验，对比不同特征选择方式下五种不同模型的性能。从相关分析中可以看出，同一特征选择条件下，集成模型的综合性能往往要优于单一模型，效果更好。因此，银行可以优先考虑使用集成模型来对信用卡客户违约情况进行预测。从特征选择的方式而言，过滤式特征选择方法的适应性比包裹式特征选择方法的适应性强。此外，相比于盲机学习，过滤式特征选择能够稳定提升各种模型对违约用户的预测准确率。银行可以首先考虑采用过滤式特征选择方式对相关数据进行预处理，不仅能够提升模型的训练速度，也能增强模型的可解释性。
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user: 摘 要 随着互联网在金融行业的发展，金融犯罪和金融欺诈的新手段层出不穷，并已由过去的单兵作战演变成有规模、有组织的团伙欺诈。相对于个体欺诈，团伙欺诈不仅会对金融机构造成巨大的经济和信誉损失，严重的还会使金融机构面临监管部门的严厉处罚。本文指出零售关联关系图谱是融合大数据、图挖掘和人工智能以实现零售业务场景团伙风险防控的创新技术，在一定程度上能够起到提升大数据利用效率、丰富反欺诈建模方法、提高有监督学习模型效果等作用，能够应用于网贷申请团伙反欺诈、贷后资金异常团伙挖掘、信用卡养卡套现识别、营销活动中薅羊毛团体识别以及洗钱团伙识别等场景。 关键词 :关联关系图谱，零售业务，团伙欺诈 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 近年来，云计算、大数据、人工智能等新技术推动了技术与金融的相互融合、相互渗透，开启了波澜壮阔的商业变革和金融创新 [ 1 ] 。同时，随着互联网在金融行业的发展，金融犯罪和金融欺诈的新手段层出不穷，且趋于科技化、专业化、规模化，也更具有隐蔽性，并已由过去的单兵作战演变成有规模、有组织的团伙欺诈，严重制约了互联网金融行业的健康发展 [ 2 ] 。相对于个体欺诈，团伙欺诈不仅会对金融机构造成巨大的经济和信誉损失，严重的还会使金融机构面临监管部门的严厉处罚。因此，相应的反欺诈技术也必须要随之革新和升级。 互联网的发展促进了人与人之间的关系，而人与人之间的关系又往往可以反应出一个人的社会属性，如社会阶层、消费水平、欺诈属性等。如何从用户的申请、交易、点击甚至是浏览行为产生的海量数据里挖掘出其社会关系，以支持不断创新和扩充的零售业务的风控反欺诈，已成为银行的核心竞争力之一。在金融行业中，数据是非常重要的资源，利用基于关联关系的知识图谱概念，可以突破现有关系型数据库的限制，更高效、精准、迅速地获得数据带来的价值 [ 3 ] 。
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user: 2. 银行欺诈风险新特征 2.1. 欺诈风险呈现线上化趋势 通常，欺诈者会使用包括盗卡、伪造卡片、钓鱼或发动社交网络攻击等多种欺诈技术进行身份盗窃。随着网上银行、手机银行以及直销银行等逐渐成为银行获取零售用户的主要途径，移动应用和随时转账等创新在线服务成为银行之间竞争的新方式，银行在追求更多在线产品和更好客户体验的同时，却也给新型的欺诈方式有了可乘之机。 2.2. 欺诈风险主体从个体欺诈转向团伙欺诈 线上欺诈的难点在于匿名性与工具的多样化。因此，欺诈者通常会使用大量的欺诈账户来获得非法收益，单个账户的窃取金额都较小，但总量却十分巨大。欺诈者为了保持隐匿性，会创建多个欺诈性账户，使用先进的黑客工具(如云托管基础架构、匿名电子邮件、虚假GPS定位、匿名代理、移动设备劫持等)窃取大量账户。孤立来看，单个账户更容易通过系统的检测，而如果通过关联关系识别团伙的潜在关系，则会较容易识别单个客户正常但一群客户却存在欺诈风险的情形。
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user: 3. 零售关联关系图谱概述 关联关系图谱指由节点(实体)和节点之间错综复杂的关系构成的拓扑网络。所谓复杂关系就是基于时空数据、地址数据、人物数据构成的庞大的人–人关联、人–物关联的关系网络。关联关系图谱构建就是确认节点(实体)、关系(边)及权重，并基于动态Schema构建关系网络图的过程。节点(实体)包括但不限于：手机号码、身份证、银行卡、设备、地址、IP等，关系(边)包括但不限于：家庭关系、担保关系、资金往来关系、设备关联关系、手机关联关系、家族关系、同事关系等，权重高低则依赖于关系强弱。零售关联关系图谱是融合大数据、图挖掘和人工智能以实现零售业务场景团伙风险防控的创新技术，目标是建立零售客户全业务生命周期画像、客户关系画像，识别具有团伙性质的欺诈申请、贷后资金异常、养卡套现、洗钱、薅羊毛等风险。在业务数据层面，关联关系图谱能够打通零售业务场景下的网贷申请、渠道、风控、审批、合同、放贷、日常交易、贷后行为全业务生命周期的零售客户数据。在数据组织方式层面，关联关系图谱有别于传统数据集市，其通过从业务数据中抽象实体和关系，以关系网络的形式重新组织业务产生的数据，构建复杂的人(身份证)、设备、手机号码、银行账户、业务订单和地址等实体之间的关系。基于构建的零售关联关系图谱，借助图论、图数据挖掘和图深度学习算法，对关联图谱中的关系网络进行拓扑结构分析、团伙发现、异常团伙挖掘、相似团伙挖掘、风险传播，以识别具有团伙性质的欺诈风险 [ 4 ] 。
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user: 4. 零售关联关系图谱在反欺诈中的作用 4.1. 防控团伙性欺诈行为 当前银行的大部分欺诈风险检测以个案为主，如判断一笔交易或者一个账户的欺诈和洗钱风险，对威胁更高的团伙性欺诈和洗钱风控建设不足。团伙性欺诈和洗钱一般涉及多个银行账号、客户和设备协同作案，在单笔申请、交易或者单个账户视角并不能看出任何风险，但是在建立多维度、多属性关联关系(如账号交易关系、设备账号关系、担保关系、客户账号关系等)后，欺诈团伙往往呈现出明显的异常模式子图，并且已知的风险可通过关联关系进行传播扩散，以发现更多风险关系和节点，而基于构建的零售关联关系图谱能够有效识别欺诈团伙。 4.2. 提升大数据利用效率 目前金融科技较为领先的银行，大都完成或正在进行大数据建设工作，系统上具备支持大数据的分布式计算、存储能力，业务上通过建设数据仓库、数据集市，以支持业务的分析挖掘工作。但这些数据都以数据表的形式、按数据库的关系数据模型组织业务数据，这类数据格式虽然有利于数据报表类的分析，但是对业务中涉及的多种实体、网络状的复杂关系进行展示和分析比较困难。零售关联关系图谱通过图数据库系统索引关联网络，提供高效的关联网络信息检索服务，并借助关系网络可视化技术，将检索的复杂关系进行可视化展现。 4.3. 丰富反欺诈建模方法 当前反欺诈风控以基于流计算的规则策略和有监督机器学习模型为主。而基于流计算的规则策略属于专家经验的应用，而非从数据中学习模型参数，其泛化能力较差且上线后效果衰减快；此外，受内存限制，历史数据不能充分被利用计算策略中的统计指标。有监督学习模型则对数据样本的打标要求较高，在正负样本不平衡的情况下，有监督学习类型的模型效果较差，且不稳定；由于反欺诈场景中欺诈样本非常稀缺，且打标欺诈样本成本也较高，所以有监督学习模型直接应用在反欺诈场景的效果将大打折扣。 而图算法和半监督学习算法能为反欺诈建模提供一类新的方法。图数据挖掘算法一直是数据挖掘学术界发展火热的领域，有大量分析方法和图算法可以借鉴，以发现关联网络中的异常风险，如社区发现算法(Louvain、LPA聚类、Clique)、节点重要性算法(PageRank、Hits)，而近几年最新的学术成果将深度学习算法应用到图数据中，产生了Node2vec、Struct2vec、GNNs、GCNs等图深度学习算法。这些算法基本假设图数据中没有标签数据，从图的自身结构中学习图的特征，可用于异常结构的检测中。而图的半监督学习算法(LPA分类、Belief propagation、GCNs)可以利用少量欺诈节点标签，结合图的关系结构信息，概率推断其他节点实体的欺诈概率。总体来说，图算法和半监督学习算法可以作为规则策略和有监督学习的互补方案，补足这些方法的短板。 4.4. 提高有监督学习模型效果 零售关联关系图谱可以在评分卡模型和反欺诈模型构建时提高有监督学习模型的效果。关联图谱可基于无监督学习假设的图算法，挖掘异常团伙。经人工确认的异常团伙涉及的样本，可批量标记为黑样本，在有监督学习模型中使用。该批量打标方法可有效提高黑样本打标效率。此外，在进行关联网络挖掘时，团伙会被定义大量团伙特征，团伙特征可以作为团伙内单个实体或事件的特征，用于有监督学习建模中。如网贷申请反欺诈建模中，可以将申请手机号所在团伙的团伙特征，作为此次申请进件特征的一部分，输入到下游的有监督学习模型中。
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user: 5. 零售关联关系图谱在反欺诈中的应用场景 零售关联关系图谱主要应用于网贷申请团伙反欺诈、贷后资金异常团伙挖掘、信用卡养卡套现识别、营销活动中薅羊毛团体识别以及洗钱团伙识别等场景。 5.1. 网贷申请团伙反欺诈 网贷产品由于脱离客户经理面对面审核，是欺诈风险较高的贷款产品，其中团伙性欺诈危害更甚。网贷申请团伙是指一个或多个网贷申请人利用一批个人资料(自己、亲属、朋友或黑色购买的他人资料)，多次申请网贷产品。该贷款团伙往往具有骗贷风险，给银行造成直接损失；或者贷后将资金聚集到一人使用，变相增加个人的授信额度，造成逾期风险增高。关联关系图谱根据申请人在申请设备的行为数据、申请资料构造关联网络，根据设备、手机号、公司、时空信息(申请时间、地理位置)等维度建立申请设备、申请资料的关联关系，能够从大量申请进件中发现聚集行为的团伙。 5.2. 贷后资金异常团伙挖掘 网贷的贷后阶段会出现资金归集风险，该风险属于团伙性风险的一种。资金归集现象发生的背后原因往往是贷款中介包装的贷款、私款公用、亲友间拆借用于投资以及银行员工为完成任务指标的作弊行为所导致。其中，经贷款中介包装的贷款申请，欺诈风险相对较高；私款公用、亲友拆借等行为，一旦整体经济环境不好，逾期风险迅速增高；银行员工作弊行为会造成业务运营数据不准确，实际利润减少。关联关系图谱中包含的资金交易数据的挖掘，借助于规则或模型能够识别图谱中异常的资金交易行为和异常交易团体。 5.3. 信用卡养卡套现识别 信用卡养卡套现是指欺诈团伙以真实身份或非法渠道获取的身份办理多张信用卡，并正常使用一段时间，该时间内一切还款行为正常，待额度提升之后，选择套现。在发生套现之前，银行依靠现有单客户反欺诈规则无法识别，并且大都是团伙作案，最终导致银行大量资金损失。养卡套现团伙往往都与黑商户沟通，正常养卡阶段，消费的商户相对固定，而通过遍历关联关系图谱的方式，能够基于上述行为特征建立关联关系图谱，识别养卡套现团伙。 5.4. 营销活动中薅羊毛团体识别 薅羊毛行为是指一些群体专门收集各类渠道的营销活动，并以低成本或零成本获取营销活动的优惠或物质，而这些群体被称为羊毛党。营销活动的主要目的是为了吸引目标顾客，最终培育成自己的客户，由于羊毛党的存在，营销活动承担了高成本，但无法获得营销目的。羊毛党为了低成本薅羊毛，多以同一设备登录多个账户，进行薅羊毛行为。通过申请设备的唯一性特征建立关联关系图谱，能够识别营销活动中的薅羊毛团体。 5.5. 洗钱团伙识别 2003年中国人民银行颁布的《金融机构反洗钱规定》对洗钱的定义是：将毒品犯罪、黑社会性质的组织犯罪、恐怖活动犯罪、走私犯罪或者其他犯罪的违法所得及其产生的收益，通过各种手段掩饰、隐瞒其来源和性质，使其在形式上合法化的行为。洗钱属于犯罪行为，影响金融秩序稳定，监管机构要求各商业银行必须加强配合反洗钱工作。洗钱团伙的最本质特点在于资金流向的异常，一般分为资金流向形成闭环、多账户资金汇集到一个账号两种情况。基于账户行为建立关联关系图谱，能够有效识别异常资金关系网络。
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user: 摘 要 目的：分析养老机构服务质量的现状及影响因素。方法：采取便利取样法对深圳市养老机构217位老年人进行问卷调查，采用SERVQL量表评估老年人的感知服务质量、期望服务质量及服务质量满意度。结果：感知服务水平与期望服务水平的差值为−7.91，低于0分，代表老年人整体上对养老机构的服务质量不满意。老年人的婚姻状况(β = −0.325， P < 0.01)、居住情况(β = −0.187， P = 0.013)及领悟社会支持水平(β = 0.440， P < 0.001)是服务质量评价的影响因素，其他因素无统计学意义。结论：老年人整体上对养老机构的服务质量不满意，婚姻状况、居住情况及领悟社会支持水平是服务质量评价的影响因素。 关键词 :养老机构，服务质量，社会支持 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 人口老龄化已成为我国一个极为严峻的社会问题，老年人口的剧增给老年人的照护带来了巨大的压力 [ 1 ]。深圳虽然是个年轻的城市，但通过最新研究数据表明，深圳正逐渐进入老龄化社会：截至2017年底，深圳市老年人口已高达28.87万人，在深圳总人口中占比6.6%，预计在2025年深圳将进入老龄化社会 [ 2 ]。因此从数据中我们发现，深圳同样需要面对和解决养老这样的社会性问题，如不未雨绸缪，深圳的养老问题或对经济发展、社会稳定等方面产生不良影响。 由于计划生育政策使我国的家庭结构逐步呈现“4-2-1”型核心化，弱化了家庭的养老功能 [ 3 ] [ 4 ]，机构养老作为传统家庭养老的有力支撑，已成为我国养老服务体系中必不可少的重要一环。然而就目前我国学者对于养老机构服务质量满意度的研究来看，我国机构养老的服务质量与老年人的期待仍有差距，整体服务质量有待提高。崔舸等人的研究指出，我国养老机构存在基础设施不完善、卫生水平有待提高、专业医护人员数量少、缺乏精神心理照护等诸多问题 [ 5 ] ；刘效壮等人通过对宁波市16家养老机构进行调查，发现超过半数的养老机构在医疗/康复护理服务、心理/精神支持服务、膳食服务、生活照料服务及安全保护服务等方面存在问题，无法满足入住老年人的照护需求 [ 6 ] ；梁祝昕等对我国养老机构服务质量的调查分析发现，我国养老机构在服务信用、服务专业度、硬件服务措施、服务人员同理心及服务效率等方面均存在一定的问题 [ 7 ] ；李栋等人对大连市养老机构的583位老人进行问卷调查，发现养老机构存在配套服务滞后、从业人员素质低、管理模式不当、缺少个性化服务且休闲娱乐活动少、提供服务的主观能动性差5大问题 [ 8 ]。通过对国内相关研究进行梳理发现，目前我国学者对于养老机构服务质量满意度的研究由于使用的评价指标体系不同，结果也有所差异，但总体显示我国养老机构的服务质量亟待提高。此外，根据深圳市民政局的官方数据，深圳的养老机构以民办为多，且照护质量良莠不齐 [ 9 ]。 养老机构的服务质量直接影响老年人的身心健康和幸福感。与居家养老者相比，机构中的老年人身体素质普遍偏差，且更容易出现孤独、抑郁等精神心理问题 [ 10 ]。因此，本研究旨在通过调查养老机构老年人，了解深圳市养老机构服务质量的现状及影响因素，为探索有效的方法来提高机构养老的照护质量提供理论依据。
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user: 2. 研究方法 2.1. 数据来源 本研究采用横断面研究设计，使用问卷调查法于2019年1月完成资料收集。本研究分别从广东省深圳市罗湖区、南山区和宝安区3个行政区选取正常运营三年以上且无重大事故，入住人数达到20人以上的三家养老机构，获得养老机构同意后，将每家养老院中符合纳入排除标准的老年人全部纳入本研究。 纳入标准：① ≥60岁；② 入住养老机构时间 ≥ 1月；③ 语言沟通能力能够配合调查；④ 自愿参与。 排除标准：① 具有严重的认知功能障碍以至于无法理解问卷的内容；② 正在接受心理治疗；③ 急性发作期或终末期疾病无能力配合调查。 2.2. 变量与工具 2.2.1. 人口社会学资料 本研究所收集的人口社会学资料包含性别、年龄、婚姻、教育、入住时长、居住安排、居住地与自觉经济状况等。 2.2.2. 躯体相关资料 (1) 自觉健康状况 自觉健康状况采用单条目问题“总的来讲，您的健康状况是”，选项分为“好、一般、差”。 (2) 慢性疾病数量 本研究依据机构登记及老年人自我报告对老年人的慢性疾病数量进行调查，包括心脏病、高血压、卒中、帕金森、糖尿病、慢性肺病、哮喘、关节炎、骨质疏松、消化道溃疡、白内障、骨折、肿瘤、其他，按无病、一种慢病、两种及以上慢病划分。 2.2.3. 心理社会相关资料 (1) 抑郁症状 采用医院抑郁量表(HDS) [ 11 ] 评估老年人过去一个月的抑郁症状，共有7个条目，每条目采用“0~3分”的4级评分，总分为0~21分。分值越高提示个体的抑郁症状越明显。该量表的Cronbach’α系数为0.848。 (2) 孤独感 采用孤独感量表(ULS-8) [ 12 ] 评估机构老年人的孤独状况，共分为8个条目，其中条目3、6为反向计分，其余6个条目正向计分，每个条目采用“1~4分”的4级评分，总分为8~32分，分值越高代表个体的孤独状况越显著。该量表的Cronbach’α系数为0.932。 (3) 领悟社会支持 采用12条目的领悟社会支持量表(MSPSS) [ 13 ] 评估研究对象的社会支持程度，每条目采用7级评分法，总分12~84分，分值越高说明老年人所领悟到的社会支持程度越高。该量表在本研究中的Cronbach’α系数为0.913。 2.2.4. 服务质量 本研究采用台湾学者王文良等利用PBZ服务品质模式SERVQL量表 [ 14 ] (如图1)来评估研究对象的感知服务水平和期望服务水平，并用感知服质量与期望服务质量的差值反映服务质量的满意状况。该量表包括16个条目，5个维度(有形性——配套服务与设备、可靠性——从业人员素质、响应性——管理模式、保证性——个性化服务、与移情性——护理人员提供服务的主观能动性)，采用5级评分法，总分各16~80分，得分的高低与感知服务水平和期望服务水平高低成正比。本研究中感知服务质量与期望服务质量的Cronbach’α系数分别为0.969、0.990。服务质量的满意度(SQ)由感知服务质量与期望服务质量的差值来表示：差值为0表示实际的服务质量达到了老人的期望；差值大于0代表实际的服务质量超出了老人的期望；而差值小于0，则代表实际的服务质量没有达到老人期望的标准，代表老人对目前的服务质量不满意。 图1. SERVQL服务质量模型 2.3. 统计分析方法 本研究的统计分析结果均在SPSS22.0软件中运行得出： (1) 采用描述性统计分析描述老年人的人口社会学资料、身心健康相关资料及服务质量量表的得分情况，数值变量用M ± SD，分类变量用n (%)；(2) 根据人口社会学、躯体因素及心理因素对服务质量评价进行回归分析，设定P < 0.05代表该因素是服务质量评价的影响因素。 2.4. 质量控制 1. 调研准备阶段，对调查者进行问卷内容等培训，使其熟练掌握量表中的内容； 2. 调查时，采用一对一问答的方式协助老人认真、据实完成问卷，对于不识字或无法独立完成问卷的老年人，由调查者口述问卷条目代为填写，过程中如老年人有疲劳、身体不适等，可稍作休息后继续完成问卷； 3. 现场回收问卷时，当场检查，及时纠正错误与遗漏，并统一收回； 4. 录入数据前再次检查问卷填写是否完整，双人录入数据并进行核对，排除主观原因造成的差错。
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user: 3. 结果 3.1. 研究对象的基本资料 本研究共回收有效问卷217份。217位研究对象年龄分布在63~100岁，平均年龄为83.86 ± 6.71岁，其中女性占大多数(71.9%)，其他人口社会学资料详见表1。研究对象没有慢性病的老人只有14位，占6.5%，大多数人患有两种及以上慢性病(73.3%)；养老机构老年人社会支持、孤独及抑郁平均得分为68.11 ± 10.67、12.86 ± 5.23、4.91 ± 4.47，感知服务水平与期望服务水平平均分为67.10 ± 10.54、75.01 ± 7.24，服务质量满意度评分为−7.91，低于0分，代表老年人整体上对服务质量不满意。 Table 1 Basic characteristics of the elderly in the old-age care institutions (n = 217 n (%)/M ± SD 年龄(63~100) 83.86 ± 6.71 60~79岁 43 (19.8) 80~89岁 132 (60.8) ≥90岁 42 (19.4) 性别 女 156 (71.9) 男 61 (21.8) 婚姻状况 在婚 111 (51.2) 非在婚 106 (48.8) 教育水平 小学及以下 83 (38.2) 中学 92 (42.4) 大学及以上(包含大专) 42 (19.4) 自觉经济状况 好 85 (39.2) 一般 118 (54.4) 差 14 (6.5) 自觉健康状况 好 118 (54.4) 一般 72 (33.2) 差 27 (12.4) 入住时间(月) ≤6 198 (91.2) >6 19 (8.8) 居住情况 独居 35 (16.1) 夫妻同居 80 (36.9) 与他人同居 102 (47.0) 居住地 罗湖 201 (92.6) 南山 10 (4.6) 宝安 6 (2.8) 慢性疾病数量 2.77 ± 1.81 无病 14 (6.5) 一种 44 (20.3) 两种及以上 159 (73.3) 社会支持 68.11 ± 10.67 孤独 12.86 ± 5.23 抑郁 4.91 ± 4.47 感知服务质量 67.10 ± 10.54 感知有形性 12.71 ± 1.87 感知可靠性 8.51 ± 1.32 感知响应性 8.49 ± 1.42 感知保证性 17.05 ± 2.97 感知移情性 20.35 ± 3.94 期望服务质量 75.01 ± 7.24 期望有形性 13.94 ± 1.43 期望可靠性 9.35 ± 0.98 期望响应性 9.42 ± 0.91 期望保证性 18.82 ± 1.79 期望移情性 23.48 ± 2.33 服务质量(SQ值) −7.91 表1. 养老机构老年人的基本特征(n = 217) 3.2. 感知服务质量及期望服务质量的影响因素分析 将人口社会学因素、躯体因素及心理社会因素分层纳入回归模型，对感知服务质量及期望服务质量作为因变量分别进行回归分析，结果发现婚姻状况对感知服务质量与期望服务质量均有统计学意义(β = 0.399，P < 0.001；β = 0.987，P < 0.001)；感知服务质量中，独居的老年人感知服务质量得分显著低于夫妻同居及与他人同居者(β = −0.169，P = 0.011)；同时，领悟社会支持得分越高的老人其感知服务质量也越高(β = 0.391，P < 0.001)。 3.3. 服务质量满意度评价的影响因素分析 回归模型中分层纳入人口社会学因素、躯体因素及心理社会因素，对因变量——服务质量满意度进行回归分析，结果发现非在婚状态的老人对服务质量的满意度评价得分显著低于在婚状态的老人(β = −0.325，P < 0.01)；独居的老年人对服务质量的满意度评价显著低于夫妻同住及与他人同居者(β = −0.187，P = 0.013)；同时，老人的领悟社会支持得分越高，其对服务质量的满意度评价也越高(β = 0.440，P < 0.001)。回归分析结果详见表2。 Table 2 Regression analysis of perceived service quality， expected service quality， and service qualit 服务质量 M ± SD β P 年龄 −0.038 0.602 60~79 −8.97 ± 8.60 80~89 −7.79 ± 9.27 ≥90 −7.21 ± 8.89 性别 0.043 0.575 女 −7.77 ± 8.99 男 −8.28 ± 9.31 婚姻 −0.325 <0.001 在婚 −7.32 ± 9.13 非在婚 −8.54 ± 9.00 教育 −0.002 0.979 小学及以下 −8.75 ± 9.34 中学 −6.98 ± 7.76 大学及以上 −8.31 ± 11.01 自觉经济 −0.067 0.353 好 −7.19 ± 9.29 一般 −8.13 ± 8.78 差 −10.50 ± 10.17 入住时间 0.001 0.993 ≤6 −8.75 ± 9.34 >6 −6.98 ± 7.76 居住情况 −0.187 0.013 独居 −9.14 ± 9.27 夫妻同居 −4.91 ± 7.20 与他人同居 −7.66 ± 9.30 居住地 0.000 0.999 罗湖 −7.87 ± 9.12 南山 −11.60 ± 8.68 宝安 −3.33 ± 5.75 自觉健康状况 0.062 0.462 好 −8.00 ± 8.24 一般 −6.56 ± 8.64 差 −11.15 ± 12.53 慢性疾病 −0.134 0.059 无病 −4.86 ± 6.98 一种 −6.36 ± 7.96 两种及以上 −8.61 ± 9.44 社会支持 0.440 <0.001 孤独 0.112 0.227 抑郁 −0.089 0.391 R 2 0.234 表2. 感知服务质量、期望服务质量、服务质量回归分析
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user: 4. 讨论 4.1. 养老机构老年人服务质量评价 本研究基于SERVQL模型对深圳市老年人服务质量进行评估，发现服务质量差距为负值(−7.91)，说明老年人感知的服务质量并未达到其期望的水平，表明养老机构的服务质量有待提高。欧阳盼等人对长沙市9个区33家民办养老机构中入住的150位老人进行问卷调查，发现感知服务质量并未达到老人的期望，服务质量差值为−0.73 [ 15 ] ；景洁等人对石家庄市民办养老机构的344位老年人进行问卷调查，结果也发现感知服务质量并未达到老人的期望，服务质量差值为−0.827 [ 16 ]。通过对比发现，一方面，我国养老机构服务质量整体上有待提高；另一方面，深圳市作为我国一线城市之一，其养老机构老年人感知服务质量与期望服务质量的差值远大于长沙市、石家庄市等城市，可能由于深圳老年人对服务质量的期望值更高，提示深圳市在应对老龄化，提高养老机构服务质量方面，面临更大的挑战。对为了更好地保证养老服务行业健康稳定的发展，需要依据国家与地区出台的养老机构行业标准规范 [ 15 ]，如《老年养护院建设标准》等，进行规范化的管理。养老机构的服务提供主体是多元的，服务质量的评价维度更是多元的，故从感知服务角度出发的五维度评价体系是远远不够的，只有从多个角度的科学分析民办养老机构的发展问题，并不断进行理论和实践研究，才能不断提高其服务质量，达到老年人的期望值。 4.2. 服务质量的影响因素分析 本研究使用感知服务质量与期望服务质量的差值来反映最终的服务质量。多元回归分析结果显示，婚姻状况、居住情况、以及领悟社会支持水平是影响养老机构老年人感知服务质量与最终服务质量的关键因素，婚姻状况对期望服务质量有统计学意义。 结果显示，非在婚状态老年人相较于在婚状态老年人期望服务质量更高，感知服务质量更低，或因融洽的夫妻关系有利于防止心理创伤和抵抗压力，使得在婚者的身心状况好于非在婚者。同时，在婚者的配偶本身是一个非常重要的社会支持来源 [ 17 ]，然而对于未婚、离异及丧偶的老年人来说，缺失了配偶的支持和陪伴，养老机构的服务成了老年人唯一的依靠，因此，非在婚状态的老年人会表现出比在婚状态的老年人更高的服务质量期望。然而，更高的期望参照会加剧愿望与现实之间的距离，导致更低的感知服务质量感受，形成恶性循环。 独居、丧偶、低社会支持的老年人，其服务质量也更差，这其中可能的公因子是孤独感。研究显示丧偶者更容易产生精神心理问题 [ 18 ]，还会造成自我照顾能力和社会适应能力的下降。老年人离开熟悉的家庭与社区，来到养老机构，这本身就使老年人的社会支持网络系统发生重大改变，老年人或产生较强的孤独感。如果在居住安排上，老年人处于独居状态，或加重老年人的孤独感。Antonucci等 [ 19 ] 在之前的研究也报道了在晚年生活中，随着年龄的增大，个体的社会支持降低，而老年人领悟社会支持水平的下降则会使其感受到更少的关怀，增加其孤独感。独居、丧偶、低社会支持均为客观的社会隔离指标，而孤独是主观的社会隔离指标。独居、丧偶、低社会支持的老年人或由于主观上更高的孤独感，导致感悟到的服务质量更低，与期望的服务质量差距也更大。孤独可出现在人生各个年龄阶段，但在老年期较为严重 [ 20 ]，且独居、丧偶这些客观的社会隔离状况均为主观孤独的危险因素 [ 21 ]。而孤独感作为身心健康不良结局的危险因素，可能进一步导致了独居、丧偶、低社会支持对于服务质量的负面评价。 服务质量的影响因素与感知服务质量完全一致，这提示我们，提高养老机构老年人感知到的服务质量是提高其照护质量的关键。而独居、丧偶、领悟社会支持水平低的老年人应作为干预的重点关注对象。 4.3. 局限性 本研究的局限性有以下几点：第一，本研究为横断面研究设计，因此，变量间因果关系的时间顺序无法确定；第二，采用自我报告式的量表收集资料或存在一定的报告偏倚；第三，本研究采用便利取样法取样，且样本量有限，需要谨慎对待研究结论的推广。
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user: 5. 结论 本研究通过对深圳市的养老机构老年人进行问卷调查，报道了深圳养老机构服务质量的现状及影响因素，具有重要的实践意义，为构建提升养老机构服务质量策略提供了理论和实证依据。研究发现，深圳市养老机构老年人的服务质量满意度偏低，整体上没有达到老年人的预期，需要在有形性——配套服务与设备、可靠性——从业人员素质、响应性——管理模式、保证性——个性化服务、与移情性——护理人员提供服务的主观能动性，这五个方面进行提高。此外，独居、丧偶、领悟社会支持水平低的老年人应作为干预的重点关注对象。
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user: 摘 要 城镇供热直埋热水管道局部元件如弯头和三通等受力复杂，采用ANSYS进行建模可以得到详细的应力状态分析。大型管道系统线路长，架空管道和埋地管道混合在一起，建立全尺寸的ANSYS模型不具有可操作性。START管道应力分析软件采用一维梁模型经典管道应力分析模型理论，在大型管道系统长管段模拟上优势明显。为验证其可靠性，本文对比了START软件与ANSYS软件对供热直埋热水管道弯头应力分析的结果，分析了弯头一次以及二次应力随管道内压、埋深、壁厚、曲率半径、转角的变化规律。对比结果表明，START软件在直埋热管管道弯头应力分析上可以得到与ANSYS一致的结果，并且建模方便、计算迅速，可为直埋供热管道弯头的整体与局部应力分析提供帮助。 关键词 :直埋供热管道，弯管，全尺寸模型，数值模拟 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 我国建筑能耗已占社会总能耗的20.6% [ 1 ]，供热用能是建筑能耗的重要组成部分。大型管网是集中供热系统的核心，其安全性尤为重要。目前，集中供热管网主要采用直埋敷设方式，弯头作为薄弱环节，通常会产生应力集中，引起局部范围内的循环塑性变形，经历一定运行周期后，产生疲劳破坏 [ 2 ]，影响管道安全。 目前，国内研究者多是基于ANSYS软件对非全尺寸管段内的弯头进行应力分析。 李明强、梁鹂、姚红等 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 采用SOLID单元建模分析了补偿弯臂长度、曲率半径对90˚Z形管段被补偿弯臂长度的影响。李海冬等 [ 6 ] 采用梁单元分析了90˚Z形管段弯臂处的位移，并以该位移作为约束条件，分析了单个弯头的应力分布。平飞等 [ 7 ] 采用SOLID单元和SURF154分析了非90˚Z形管段弯管的应力变化规律。刘桢彬等 [ 8 ] 对小管径等臂长L形弯管进行数值模拟，验证了模型及其边界条件的合理性。江超等 [ 9 ] 用壳单元分析了等臂长L形弯管的应力变化规律。徐钱等 [ 10 ] [ 11 ] 采用流–热–固耦合方法建立不等臂长L形弯管模型，得出不同位移释放量对弯头应力和变形量的影响，压力和温度分别作用和同时作用时弯管的应力分布。 以上研究为弯头局部详细应力分析提供了方法。在此基础上，为了研究弯头所在管系对弯头应力状态的影响，本文用START软件 [ 12 ] 建立管系全尺寸模型，计算得到了弯头的应力状态，分析了弯头应力状态的主要影响因素及应力变化规律。以弯臂处的位移值作为ANSYS弯头模型的边界条件，验证了START软件在供热直埋热水管道弯头应力分析中的可靠性。
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user: 2. 弯头整体应力分析 2.1. 直角弯头模型 管道物理模型如图1所示。F r 为弯头管段所受土壤和自身弹性力的作用而产生的反力；F为臂端处的轴力；F f 是管道所受土壤的轴向摩擦力；F c 是土壤对弯头及附近管道的横向压缩反力；W t 是管顶土压力；W p 是管道自重；W b 是管底土压力；F w 是土壤对管道的竖向作用力。 F w = W b + ( W p + W t ) (1) 用START软件对水平敷设等臂弯头管段建模(图2)。弯头两臂长均为L = 500 m，工作压力P n = 1.0 MPa，安装温度T 1 = 10℃，操作温度T 2 = 130℃，管顶覆土h = 1.5 m。在弯臂端分别设置固定墩。经过软件模拟分析后，发现在固定墩签的直管段上产生了锚固段，因此该模型可以代表无限臂长弯头，可视为全尺寸模型。 图1. 弯头管段物理模型 图2. 臂长500 m的直角等臂弯头管段 管道几何及材料参数见表1，土壤参数见表2。 Table 1 Pipe geometry and material parameter 管外径D/mm 管壁厚t/mm 曲率半径R/mm 材料 弹性模量E p /GPa 泊松比υ p 线膨胀系数α/℃ −1 1020 10 1500 Q235B 198 0.3 12.4 × 10 −6 表1. 管道几何及材料参数 Table 2 Pipe geometry and material parameter 土壤类型 弹性模量E s /MPa 泊松比υ s 内聚力C/kPa 孔隙比e 颗粒比重G s /(kN/m 3 ) 内摩擦角φ/˚ 砂土(中砂） 30 0.38 1 0.65 26.09 0.3 表2. 回填土参数 土壤静压力系数计算公式如下 [ 13 ]： k 0 = 1 − sin ϕ (2) 式中：k 0 为土壤静压力系数；φ为土壤内摩擦角(˚)。 土壤孔隙比与土壤容重和土壤颗粒比重的关系如下 [ 14 ]： e = ( 1 − γ G s ) × 100 % (3) 式中：e为孔隙比；γ为土壤容重，kN/m 3 ；G s 为土壤颗粒比重，kN/m 3 。 在上述公式(2)和(3)中，可分别计算出土壤静压力系数为0.5，土壤容重为9.13 kN/m 3 。 结合聚氨酯保温管道的特性和直埋土壤特性及相互作用关系，START软件自动建立土壤约束下的管道模型(图3)。其土壤的非线性刚度见下图4： 图3. (a)管道与土壤的有限元模型；(b) 土壤模拟示意图 图4. 土壤的非线性刚度 2.2. 弯头应力分析 用Start-Prof软件分别对转角角度θ为90˚~170˚范围内的直埋供热弯管进行数值模拟，分析不同折角对弯管的一次应力和二次应力的影响特性。管道处于不同状态下的应力如图5所示。 图5. 弯头管段的安装、运行和回冷状态应力图 2.2.1. 弯头一次应力变化规律 一次应力主要是在管道承载着内压和持续的外载作用下产生的，影响管道一次应力的因素有内压、壁厚、弯头曲率半径和管道埋深。 弯头一次应力随着壁厚的增加而降低，随内压的增加而增加；壁厚对弯头一次应力的影响规律呈线性变化(图6)。一次应力随着埋深的增加而增加，但不受曲率半径的影响(图7)。弯头一次应力随转角的增加先增加，角度大于160˚时，继续增大转角角度，则一次应力开始减小(图8)。 图6. 内压和管道壁厚对一次应力的影响 图7. 埋深和曲率半径对一次应力的影响 图8. 转角角度对一次应力的影响 埋地管道一次应力主要是管道在土壤外压，管道内压作用下的挤压瘪化所引起的，START软件考虑了内压作用下布尔登作用效果(弯头在内压作用下变直，管道拉长效果)，确保埋地管道在持续载荷作用下的安全。 从上面结果看，由于壁厚加大，管道抗弯、抗瘪化能力加强，一次应力减小；内压增大，管道挤压瘪化程度大，一次应力增大。 埋深加大，外压作用加强，一次应力加大；弯头曲率半径与弯头柔性及应力增大系数SIF有关，而一次应力与疲劳柔性无关，所以一次应力不受曲率半径的影响。 改变转角角度，在压力布尔登作用下，弯头压力硬化导致一次应力的变化，但相对变化幅值较小。 2.2.2. 弯管的二次应力影响因素 二次应力主要是由于管道热胀冷缩、纯温度导致管道变形，而变形受限所产生的应力，影响管道二次应力的因素不仅有内压、管道壁厚、弯头曲率半径和管道埋深，还有温升。 二次应力随内压、壁厚的增加而增加(图9)，随管道埋深、曲率半径的增加而降低(图10)，随温度的增加而增加(图11)，随转角角度的增大先增大后减小(图12)。 图9. 内压和管道壁厚对二次应力的影响 图10. 埋深和曲率半径对二次应力的影响 图11. 温升对二次应力的影响 图12. 转角角度对二次应力的影响 从上面结果看，壁厚增加，管道抗弯能力加大，柔性减弱，弯矩加大，导致二次应力增加。 弯曲半径增大，管道柔性变差，应力增大系数SIF降低，二次应力减小。 温升提高，弯头变形加大，弯矩加大，二次应力增加。 转角角度影响弯头K柔性系数和应力增大系数SIF，小折角最为不利，图示可以直管看到。
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user: 3. 弯头局部应力分析 3.1. 局部应力分析模型 在ANSYS软件中，选择Shell181单元对局部直角弯头进行建模。弯头两边直管臂长取40 m，模型的网格划分类型采用映射划分，为较为全面的得到弯头处的应力分布，在弯头区域进行网格加密。 管道与土壤之间的相互作用力用土弹簧来模拟，管道顶部加轴向土弹簧，模拟土壤对管道的摩擦力作用；管道左右两侧加横向土弹簧，模拟土壤对管道的横向压缩反力；管道底部加竖向土弹簧，模拟土壤对管道的竖向作用力；弯头外侧加2个不同方向的横向土弹簧(图13)。管道各方向土弹簧计算方式可由文献 [ 15 ] 中所给出的来进行计算，本文取管道和土壤的摩擦系数为0.4 [ 13 ]。在有管–土弹簧的基础上，先对仅有内压(1.0 MPa)荷载作用下的管道进行建模，再对增加温度(130℃)荷载后的管道进行建模，最后分别对这二种工况进行模拟，分析弯头应力分布规律。 3.2. 局部应力分析结果 仅在内压作用下，由START计算得到弯臂40 m处的轴向位移为1.5 mm。将上述位移值作为边界条件施加在图10模型的弯臂端点上，经ANSYS软件计算得到最大应力值出现在弯头顶部上，为59.7 MPa，弯头内拱处的当量应力值相对较小，靠近弯头外拱处的应力值最小，为26.7 MPa (图14)。 图13. 直角弯管局部模型 图14. 内压为1.0 MPa的弯头应力图 增加温升荷载，经START计算得到弯臂40 m处的轴向位移和侧向位移分别为91.5 mm和1.8 mm。将上述位移值作为边界条件施加在图10模型的弯臂端点上，经ANSYS软件计算得到最大应力值出现在在弯头顶部上，为672 MPa (图15)。 图15. 工作温度为130℃的弯头应力图 START计算仅内压作用下弯头处的最大当量应力为82.66 MPa，增加温升荷载后，最大当量应力为684.65 MPa。ANSYS计算仅内压作用下和增加温升荷载后的弯头最大当量应力分别为59.7 MPa、672 MPa。增加温升荷载后，两当量应力误差仅为2%，证明START软件和ANSYS软件的数值分析结果相吻合。
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user: 4. 结论 本文用START管道应力分析软件对全尺寸弯管进行建模，分析了弯头应力的变化规律和影响因素，并将结果与ANSYS计算结果进行了对比验证。通过计算模拟分析，得出如下结论。 1) 仅在内压和持续的外载作用下，弯头一次应力随内压、埋深的增加而增加，随着壁厚的增加而降低；在同种工况下，曲率半径几乎不对弯头的一次应力产生影响。 2) 增加温升作用后，弯头二次应力随着内压、壁厚的增加而增加，随埋深、曲率半径的增加而降低。 3) 随转角角度的增大，弯头的一次应力和二次应力大致均先增大后减小，当转角角度大于160˚时，一次应力开始逐渐减小，当转角角度大于150˚时，二次应力显著减小；弯头二次应力随温升增加而显著增加，其变化规律近似呈线性变化。 4) 采用一维梁单元有限元管道模型进行供热直埋管道应力分析，考虑聚氨酯保温管，土壤约束相互作用特性，考虑弯头柔性K和应力增大系数SIF的作用和影响，可以精准、快捷地对管道应力分析问题进行分析。
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user: 摘 要 探讨了新型激光振动测试仪在振动监测实验教学中的应用，分析了仪器的工作原理和基本结构，给出了仪器的主要特点和使用场合，设计了实验台架和实验步骤，并比较了不同设置参数条件下的测试效果，得到了振动体的时域曲线和频域特征曲线；最后讨论了影响测试结果的因素以及注意事项，为激光振动测试仪在工程实际中的应用奠定基础。 关键词 :激光振动测试仪，振动监测，实验教学 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 在机械设备振动测试过程中，通常采用振动加速度传感器测量设备的振动。通过对振动信号进行时域分析和频域分析，提取设备的时频特征，了解设备的运行状态和实现机械设备故障的精密诊断。文献 [ 1 ] [ 2 ] 通过振动加速度传感器测试对齿轮进行了故障诊断，文献 [ 3 ] 研究了柴油机的振动加速度测试问题，并应用盲源分离技术识别振动信号产生的原因；文献 [ 4 ] [ 5 ] 利用振动加速度信号对轴承进行故障诊断，取得了良好的效果。在扭转振动测试中，则需要采用应变式传感器进行测试，并通过应变大小来确定扭转振动的严重程度。文献 [ 6 ] 应用应变传感器测试了轴系的扭转振动。 然而在一些重要的振动测试过程中，传统的测试方法不能够满足基本测试要求。例如高温物体的振动如排气管的振动；高速旋转部分的振动，如汽轮机叶片的振动；高速旋转轴的振动；切割机高速旋转刀片的振动等。由于高温高速条件下，传统传感器已经不能可靠安装和正常工作，因而迫切需要新的振动测试仪器和测试方法来满足工程实际提出的新要求。激光振动测试仪 [ 7 ] [ 8 ] 是一种非接触式测试仪，它能够满足苛刻条件下的振动测试，例如实现对高温设备表面、高速运转部件和轻薄结构(无附加质量的影响)的振动测试，不失为一种有效的振动测试方法。但一直以来，大多实验局限在以振动加速度为主要内容，忽略了对激光振动测试的教学研究。本文探讨了PDV100激光测振仪器在实验教学中的应用。
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user: 2. 仪器工作原理和基本结构 2.1. 激光工作原理 激光(Laser)是Light Amplification by the Stimulated Emission of Radiation首字母的简称。研究表明，当原子受到轰击时，如果入射光子能量满足一定要求，则使原子基态处于激发态。此时电子从低能级跃迁到高能级，如图1(a)所示。激发态的原子不稳定，电子将跃迁到低能级，并释放一定频率的光子，如图1(b)所示。如果能够持续激发原子，则能够得到某一频率的光子。 采用一组镜面如图2所示，其中A为100%反射的镜面，B为95%反射的镜面。其曲率和距离尺寸满足激光产生的稳定性条件时，两个镜面形成一个共振腔。限制在轴向上运动的光子引起链式反应，不断地激发基态原子使其处于激发态，并不断地产生新的光子，这个过程周而复始，使得腔内的能量处于稳定状态。根据设计要求，将一部分光子导引出来，形成可以用于满足各种工程需要的激光。 图1. 电子的能级跃迁 图2. 产生激光的共振腔 理论研究表明，当共振腔的长度，即两个镜面之间的距离d为半波长的整数倍时，腔内产生共振。 d = m λ 2 ， m ∈ Z ，因此，激光的频率为： υ = m c 2 d 。c为光速。因此，理论上可以得到不同频率的激光，其大小是 c 2 d 的整数倍。如果光源发射的激光具有相同的相位，则形成相干光。激光的相干性与频率数成 反比，而其相干性大小用相干波长来度量。当激光为多模态时，相干波长变短。相干性是激光测振时需要关注一个重要问题。便携式振动测试仪PDV100采用了氦氖混合气体反射管产生激光，其相干波长约为30 cm。同时，激光系统输出功率处于第I级，即绝对安全级，不会对测试人员造成伤害。 2.2. 基于多普勒效应的激光测振 便携式振动测试仪PDV100利用Doppler效应进行测振。当声源S以一定速度运动时，声信号的传播频率将发生改变。如图3所示。当声源S以U的速度运动时，频率f会变成f + f D 。 图3. 多普勒现象 当频率f的激光作用在振动物体上时，假设振动速度 v ( t ) = v 0 sin ω t ，因此，反射回的激光的频率会变成f + f D 。如图4所示。 图4. 振动引起的Doppler效应 因此，只要测得Doppler频率f D ，就可以得到物体的振动速度。然而，由于激光的频率非常高，传统的方法无法对信号解调得到Doppler频率f D 。因此，需要采用光学拍频(Beating)技术，将两束光叠加在一起，从而实现信号的调制。如图所示，频率为f的信号和频率为f+f D 的信号调制成2f + f D 的信号，其中包络信号的频率为f D 。如图5所示。因此，通过解调可以得到信号频率f D 。 图5. 信号的调制过程 实际应用的光路图如图6所示。其中f R 为转盘的转频，对光学传感器采集到的信号进行信号处理后，就可以得到频率 f R + f D ， f R − f D 的分量，如图7所示，即可以得到Doppler频率f D ，进一步可以得到振动速度大小。 图6. 信号调制处理光路图 图7. 解调得到的多普勒频率
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user: 3. 试验台架 实验的仪器如表1所示。主要包括激光振动测试仪、信号发生器、功率放大器、激振器、信号采集调理模块等。便携式激光测振仪PDV100的结构如图8所示。 Table 1 Experimental equipmen 仪器名称 型号 数量 激光振动测试仪 PDV100 1 信号发生器 NTI 1 激振器 LDS 1 功率放大器 LAB300 1 测试振动管路 1 信号采集调理模块 VB-E-220 1 表1. 实验设备列表 图8. 激光振动测试仪 该测试设备的主要特点是：结构紧凑，工作性能稳定；激光输出功率处于安全范围；调整和使用方法简洁方便，可以用电池供电，便于现场检测使用；测试精度高。软件界面友好，容易操作。通常用来测试旋转部件和非旋转部件的振动。如图9所示。特别适用于：高温(hot)、轻薄结构(light)、高速旋转(rotate)、大冲击振动(impact)设备的振动测试。 图9. 便携式激光测振仪PDV100应用场合示意图 本文所测试的对象为薄壁PVC材料管路。通过图10实验测试，了解在其在不同频率下的振动传播特征。 图10. 测试所用辅助仪器 实验台如图11所示。激振器安装在管路的一端，另一端固定在支架上。通过不同的频率，可以测试出在不同测点的振动响应，从而了解振动的传播情况。 图11. 管道振动测试实验装置 激光振动仪的参数设置如表2所示，管路的参数如表3所示。 Table 2 Laser vibrometer parameter setu 名称 符号 数值 单位 振动速度范围 VELO 100 mm/s 低通滤波器截止频率 LP 1 kHz 高通滤波器 HP No No 采样频率 fs 48 kHz 采集时间长度 t 300 ms 频率分析线数 Nl 6400 测试频率带宽 fw 20 kHz 表2. 仪器参数设置列表 Table 3 Parameter of pipeline syste 名称 符号 数值 单位 长度 L 1000 mm 外部直径 D 71 mm 管壁厚 H 3 mm 测点1(距激振点的距离) P1 100 mm 测点2 P2 300 mm 测点3 P3 500 mm 测点4 P4 700 mm 表3. 管路参数列表
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user: 4. 实验步骤 实验过程中，仪器操作的具体步骤如下： a) 将激光测试仪安装在三脚支架上，连接仪器和调理模块，通过数据线将调理模块与电脑连接；检查检定证书在有效期内； b) 接通仪器电源，打开测试软件； c) 调整激光挡板，并将激光聚焦在被测物体表面的反光带上； d) 设置仪器的参数，主要包括滤波器的设置(低通滤波和高通滤波两种)和测试量程(20 mm/s， 100 mm/s， 500 mm/s)； e) 调整激光测试仪和被测对象之间的距离，根据显示屏上信号区的尺度判断距离选择是否合适，距离合适则信号区的尺度大； f) 调整信号发生器的频率，驱动振动台工作；调整功率放大器，改变得振动台的振动幅值； g) 通过振动测试软件，观察时域波形和频域波形；调整采样频率和采样时间，再次观察振动信号曲线，采集数据并保存。
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user: 5. 实验结果 在25 Hz的激励频率下，第1~5测点的振动响应曲线如图12所示；振动速度最大幅值分别为：1.1087 m/s，0.8945 m/s，0.6328 m/s，0.3756 m/s，0.0966m/s，这说明该频率的振动沿着管路迅速衰减，衰减曲线如图12(f)所示。如果将激振器的位置看作是管道泄漏点产生的振动，则表明管路当距离泄漏点一定距离时，管路的振动将衰减为零，因此检测点的位置需要通过振动测试来确定。如果将激振器的位置看作是无损检测的导波发射点，则表明该管路对25 Hz频率导波具有很大的衰减效果，需要采取调整频率的方法来改善导波检测距离。 图12. 振动响应分析 测试过程注意事项：测试距离应该为共振腔长度的整数倍；根据PDV100的技术规格书，最佳距离为： d i s = 96 mm + ( k . l ) mm ， k = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ；l为共振腔的长度，l = 138 mm。因此，最佳距离为96，234，372，510 (mm)…。同时，反光带的光滑性影响也很明显，采用光滑白色反光带时，测试效果好，而采用黑色反光带时，有明显的噪声干扰，如图13所示。 图13. 不同反光带的影响
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user: 6. 结语 本文系统分析了便携式激光振动测试仪的工作原理，设备结构特征。由于激光测试仪是非接触式测试设备，因而特别适应于传统传测试方法不能有效工作的场合，如高温、高速运转以及不便于传感器安装等情况。在使用过程中，通过硬件参数设置，可以使其处于满足不同测试要求。信号分析软件界面友好，能够分析数据的时域和频域特征。为了验证该仪器的有效性，设计了薄壁管道振动测试实验，给出了实验步骤、实验测试数据图形和分析了测试的影响因素。为工程测试专业的学生在工程实际应用奠定了良好的基础。