DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 数据的说明与处理 2.1. 指标与因素的确定 参考付丹等人对大学生创新能力测评的标准 [ 1 ]，从创新的知识水平、学习能力、思维能力、产出能力、创新人格水平等五个维度构建大学生的创新能力指标体系，在一级指标(即五个维度)的基础上进行细化，共得到14个二级指标。具体见表1。 Table 1 Innovative ability index classificatio 一级指标 二级指标 知识水平 课外知识水平 专业水平 学习能力 发现问题能力 获取信息能力 处理信息能力 思维能力 思维创造性 思维系统性 思维深刻性 产出能力 实践操作能力 发表论文数 申请专利数 创新人格水平 团队合作意识 探索精神 求实严谨的科学态度 表1. 创新能力指标分类 为确定影响大学生竞赛选择的因素，我们首先对大学生展开预调查，最终选择了学校提供的科研条件、学校的奖励政策、周围同学的参与度、专业相关程度、竞赛级别、时间跨度、对个人能力的提升程度、国家政策的支持力度八个因素。因素与因素水平见表2。 Table 2 Factors and factor levels affecting college students’ competition choic 影响因素 因素水平 学校提供的科研条件(赛前培训、实验设备、教师指导、研究经费等) 无，部分提供，基本提供 学校的奖励政策(科技创新奖励、保研加分、就业优先推荐等) 无，有 周围同学的参与度 低，一般，高 专业相关程度 低，一般，高 竞赛级别 校级，省级，国家级 时间跨度 短(一两个月)，中(半年左右)，长(一两年左右) 对个人能力的提升程度 低，一般，高 国家政策的支持力度 低，一般，高 表2. 影响大学生竞赛选择的因素与因素水平 2.2. 问卷的设计与发放 问卷共分为基本信息、创新能力自评和场景选择三部分。在创新能力自评部分，根据创新能力的14个指标进行二阶段自我创新能力测评，即受访者就参赛前后的创新能力给出自我评价，其中打分采用李克特五级量表(5分最高，1分最低) [ 2 ]。在场景选择部分，由于影响大学生竞赛选择的因素中包括一个两水平因素和七个三水平因素，利用混合正交表 L 18 ( 2 × 3 7 ) [ 3 ] 进行试验设计，得到18种不同的组合，即18个场景。将这18个场景分成6组，每个组中均包含三个不同的场景，每个被调查者被随机给定一组场景(包含三个不同场景)，并答在特定的场景下选择参加竞赛的可能性(从0~10中进行打分)。 根据6组场景将问卷分成6组进行发放，每组问卷发放30份。我们总共访问到180位在校大学生，最终回收问卷178份。并为了保障问卷统计数据的质量，利用SPSS软件进行效度和信度检验，得到KMO的值为0.458，Bartlett的球形度检验显著性的值近似为0，即通过检验。
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user: 3. 大学生参赛信息相关分析 3.1. 参赛动机分析 问卷调查中设计了一些针对性问题，例如“您参加各类创新型竞赛的动机是什么？”以及“您是从何种途径获得的竞赛信息”等，对于第一个问题参与创新型竞赛的动机如图1所示。整体来看，最强动机为“培养创新能力”，与之相差不多的是“获取实践经验”、“提高专业技能”以及“评奖评优或保研加分”；而最弱动机为“扩大交际圈”。这说明大部分学生参加创新型竞赛主要是为了熟练掌握灵活运用专业知识，逐步提高自己的创新发展能力，为自己未来发展做出进步。 图1. 整体参赛情况雷达图 图2. 参赛的性别差异雷达图 根据图2和图3，发现在性别方面，男生与女生的雷达图轮廓大体上是相同的，并没有明显的差异；高校不同年级的波动差异展现如图三，发现大一年级虽然也是培养个人能力占大部分，但是“扩大交际圈”的占比也处于较高位置，因此新生在参加创新型竞赛的同时希望能在没有完全熟悉的新环境里交到志同道合的。且大二大三年级的学生更倾向于“获取实践经验”，而大四的学生更倾向于“为未来的职业规划准备”，这些调查结论都是符合现实情况人们的普遍认知的。 图3. 参加竞赛动机年级差异情况 3.2. 参赛信息获取渠道分析 由图4可知，在竞赛渠道获取途径方面，通过院校或老师下发通知的占比最高，达到了43%，同学或学长学姐分享的比例占总数的26%，发现宣传海报只占了9%。这说明创新型竞赛线下的宣发情况较差，主要是由于目前科技较为发达，网络平台可获取全部信息，甚至能获取大量的竞赛资料与前者经验。且大部分学生主要靠院校、老师或同学的告知说明了大部分学生很少主动去关注竞赛相关信息，且大部分院校对于积极参与创新型竞赛都是持支持态度，因此在学生经验不足阶段主动下发通知鼓励学生参与。 图4. 参赛信息渠道比例图 3.3. 参赛次数分析 最后，在基础信息最后阶段提问出“截止到目前参与创新型竞赛的次数”，将年级与学科分类与其进行综合观察，结果见表3。整体来看，参加过创新型竞赛的学生依旧占有大多数，大部分只参加过1~2次，少部分同学参加的更多，甚至五次以上，在后半部分可以观察到此部分学生的综合能力都有较高的提升。另外，在学科分类上面，发现理科类和工科类学生参加的创新型竞赛的次数和人数更多一些，这或许与目前竞赛中大部分多是理科和工科类型的竞赛有关，在日后创新型竞赛的发展中也可以多增加一些文科类竞赛的形式。 Table 3 The number of entries and the relationship between grade and subjec 大一 大二 大三 大四 文科 理科 工科 其他 合计 0次 5 4 7 39 14 31 9 1 60 1~2次 7 4 27 39 19 34 23 1 77 3~4次 1 3 7 15 1 21 4 0 26 5次及以上 1 2 3 13 2 10 7 0 19 表3. 参赛次数与年级和学科关系
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user: 5. 创新型竞赛促创新能力的有效性分析 中国“互联网+”大学生创新创业大赛的目的是激发大学生的创造力，加快培养创新创业人才，促进创新驱动创业、创业引领就业，推动高校毕业生更高质量创业就业。因此，以“互联网+”大学生创新创业大赛为例，采用配对样本t检验的方法分析创新型竞赛对大学生创新能力影响的有效性。 5.1. 配对样本t检验 [ 5 ] 比较大学生在参赛前和参赛后创新能力均值的大小时，由于每个受访者就参赛前后的创新能力给出自评，即评分数据成对出现，所以采用配对样本t检验更加合理。此时成对数据的差可以消除受访者之间的差异，用于检验的标准差也可以排除个体差异带来的影响。 在正态假定下， d = x − y ~ N ( μ ， σ d 2 ) ，其中 μ = μ 1 − μ 2 ， σ d 2 = σ 1 2 + σ 2 2 。比较 μ 1 与 μ 2 的大小，则可以转化为考察 μ 是否为零，即考察如下检验问题： H 0 : μ = 0 vs H 1 : μ ≠ 0 ， 即将双样本检验问题转化为单样本t检验问题，此时的检验统计量为 t = d ¯ s d / n ， 其中 d ¯ = 1 n ∑ i = 1 n d i ， s d = ( 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( d i − d ¯ ) 2 ) 1 / 2 . 在给定显著性水平 α 下，该检验问题的拒绝域是 W = { | t | ≥ t 1 − α / 2 ( n − 1 ) } . 当样本落入拒绝域时，拒绝原假设，认为参赛前后的创新能力存在显著差异；当样本未落入拒绝域时，不拒绝原假设，认为参赛前后的创新能力没有显著差异。 5.2. 数据分析结果 从回收的178份问卷中筛选出参加过“互联网+”大学生创新创业大赛的受访者共97位。根据这97位受访者对参赛前和参赛后自身创新能力的评分，采用客观赋权的熵权法 [ 2 ] 确定出创新能力指标体系中的各一级与二级指标的权重 [ 2 ]，其表示每一个维度和指标用来衡量大学生创新能力的重要程度。由表7可知，衡量大学生创新能力最为重要的维度是学习能力、知识水平和思维能力，其权重分别为0.25，0.22，0.21，而产出能力的权重只有0.12，表明其重要性相对较小。 Table 7 Evaluation indexes and weights of college students’ innovative abilit 一级指标 权重 二级指标 权重 知识水平 0.22 课外知识水平 0.59 专业水平 0.41 学习能力 0.25 发现问题能力 0.38 获取信息能力 0.30 处理信息能力 0.32 思维能力 0.21 思维创造性 0.36 思维系统性 0.31 思维深刻性 0.33 产出能力 0.12 实践操作能力 0.34 发表论文数 0.30 申请专利数 0.36 创新人格水平 0.20 团队合作意识 0.22 探索精神 0.49 求实严谨的科学态度 0.29 表7. 大学生创新能力评价指标及其权重 根据调查数据，采用加权法计算得出所有受访者参赛前后对五个维度评分的均值和标准差。表8显示，受访者在参加“互联网+”大学生创新创业大赛后，创新能力的五个维度及综合评分均有所提高。但是独立样本t检验的结果显示，思维能力和创新人格水平的t值分别是0.971和1.385，都小于显著性水平为0.05的临界值1.96，受访者参赛前后的思维能力和创新人格水平并没有显著差异。因此“互联网+”大学生创新创业大赛有助于大学生创新能力的提高，主要表现在促进大学生知识水平、产出能力和学习能力的培养，而对思维能力的提高和创新人格的形成效果甚微。 Table 8 Comparison of innovation ability before and after competitio 维度 阶段 均值 标准差 t 知识水平 参赛后 3.67 0.708 4.352 参赛前 3.30 0.447 学习能力 参赛后 3.19 0.594 2.398 参赛前 3.00 0.506 思维能力 参赛后 3.42 0.367 0.971 参赛前 3.35 0.608 产出能力 参赛后 3.79 0.412 9.788 参赛前 3.22 0.399 创新人格水平 参赛后 3.20 0.454 1.385 参赛前 3.10 0.547 综合 参赛后 3.56 0.407 6.437 参赛前 3.16 0.392 表8. 参赛前后创新能力比较
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user: 6. 结论与建议 6.1. 结论 本文结论如下： 1) 学校提供的科研条件、学校的奖励政策、周围同学的参与度、专业的相关程度、对个人能力提升程度以及国家政策的支持力度是影响大学生竞赛选择的显著因素； 2) 考虑大学生群体存在异质性，将其划分为三类人群，发现第一类人群更倾向于参加有奖励政策、周围同学的参与度高、对个人能力提升程度高且政策支持力度大的竞赛，第二类人群只在乎学校对竞赛的奖励政策，而第三类人群在选择竞赛时更注重学校提供的科研条件和周围同学的参与度； 3) 学校提供良好的科研条件以及奖励政策，提高周围同学的参与度、专业相关程度以及个人能力提升程度，加大国家政策的支持力度，都可以提高竞赛的参赛率； 4) 以“互联网+”竞赛为例，发现创新型竞赛有利于大学生创新能力的培养和提高，但在创新能力的体现上存在一些差异性。创新型竞赛对创新的产出能力、知识水平和学习能力的提高更有效。 6.2. 建议 6.2.1. 竞赛方面的建议 1) 从竞赛本身来看，建议各类创新型竞赛的举办与评选更加具有专业性，专业性的竞赛流程与竞赛指导会吸引越多的学生参加，从更加获得从学生到社会对此类竞赛的认可。 2) 从社会角度来看，提高社会对竞赛的认知程度与认可程度，向大众普及更多竞赛知识，使其并不局限于只有专业相关人员知晓的程度，这样在学生进入社会时，对某学生的综合能力评判多了一项标准。 3) 从国家角度来看，建议加大奖励政策等，鼓舞越来越多的高校学生参加创新型竞赛，培养更多的创新型人才，从而为国家建设作出贡献。 6.2.2. 学校方面的建议 1) 重构支持体系，提供良好科研条件。逐步完善创新型竞赛的形成链，例如进行一定的赛前培训、配置必要的实验设备、提供专业的教师指导以及合适的经费补助等。 2) 完善科技创新奖励政策。目前大部分学校都会对专业内认证的大赛进行一定的奖励政策，建议加大奖励力度。对于一些国家支持力度较小，但能够提升专业知识能力与综合能力的竞赛也进行一定的鼓励性奖励。 3) 加大竞赛宣传力度，提高学生的参与度。除专业老师及同学之间的传播，建议进行一定的讲座知识普及，加强线下宣传力度，或者由经验丰富的学长学姐进行经验交流，提高参加创新型竞赛的信息。 4) 自创小型竞赛，积累竞赛经验。建议学校内部或各个院系之间研发小型创新型竞赛，鼓励校内师生积极参加，积累竞赛经验，再往后参加大型专业竞赛时，让学生更加游刃有余。 6.2.3. 学生方面的建议 1) 提高自身专业素养，发展个人综合实力。首先作为学生要在课堂之上把握专业知识技能的学习，在夯实基础之余，不断进行探索拓展，提升自身能力。 2) 树立正确的科研精神，遵守学术规范，提高作品质量。一是具有求实精神，要实事求是，坚持真理；二是具有创新精神，积极探索，努力开拓；三是具有协作精神，谦虚宽容，团结协作；四是具有自律精神，遵纪守法，诚实守信。 3) 积极地参加各类创新型竞赛。创新型竞赛对创新的产出能力、知识水平和学习能力的提高更有效。在把握专业技能之后，为提高自我综合能力，积极地参与各类竞赛，积累经验；但是要慧眼识珠，识别竞赛的类型与专业程度，找到适合自己的，对自己能力能有一定提升加强的创新型竞赛，做到收获大于等于付出。
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user: 摘要 传统有源噪声控制采用的控制声源为无指向性的普通扬声器，但是在实际应用中，噪声往往是斜入射的，最有效的控制方法是根据噪声的入射方向进行噪声控制，这就需要一个具有指向性的声源。针对这一问题，设计开发了扬声器相控阵列，并对其三维声场的指向性进行研究。研究相控阵的指向性函数和偏转理论，利用相同的扬声器设计了14元线型阵列和4 × 4的平面阵列，分别在露天半自由场和半消声室中对阵列声场进行大量实验测试，实现了阵列的指向性偏转并与仿真结果进行对比。结果表明：扬声器相控阵列在低频频率下具有精准可控的强指向性，可作为空间有向大功率声源使用。
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user: 1. 引言 理想条件下，扬声器可以近似看成点声源，不具有指向性，将多个扬声器按照一定的空间顺序排列，就形成了扬声器阵列，新的阵列声源具有一定的指向性 [ 1 ]。若给每个阵元增加一个延时相位器，就得到了相位补偿阵列，即相控阵；调整阵元的延时量可控制声源波束的传播方向 [ 2 ]。相控阵技术最先应用在天线扫频上，通过改变天线的初相位来控制整个阵列的发射角度 [ 3 ]。利用同样的思想，将电磁波的频率降低，在超声波阵列或频率更低的声阵列相邻阵元增加相移或者时延，可以控制阵列波束偏转 [ 4 ]。早在上世纪30年代，Wolfe和Malter就在JASA上对阵列声源的特性进行了研究 [ 5 ]。后来有很多专家学者对相控阵扬声器阵列进行研究，但是由于实验较为复杂，要求较高，研究只停留在仿真阶段。在一些特殊军事环境下的有源降噪问题，如水下潜艇的主动声隐身问题，噪声往往是斜入射的，最有效的方法就是根据噪声的入射方向进行噪声控制，这就需要一个具有可控指向性的声源 [ 6 ]。参量阵扬声器也是具有可控强指向性的声源，理论上可以作为有源噪声控制的控制声源 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。然而参量阵声源的原波频率较高，而能量转化率较低，实际上很难作为潜艇外敷设的大功率换能器来使用 [ 10 ]。 针对这一问题，本文利用相控阵的原理，以线型扬声器阵列和平面矩形扬声器阵列作为研究对象，采用计算机仿真和大量实验测试结果对比的方法，系统性研究扬声器阵列的参数对形成的指向性波束的影响，以获得具有可控强指向性的大功率声源。
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user: 2. 相控阵指向性模型和偏转理论 扬声器阵列的排列和阵元的激励不同，产生的指向性会有所不同 [ 11 ]。本文研究的扬声器阵列为等幅值激励等间距的扬声器阵列。扬声器排列成阵列后，空间中一点会受到阵列内所有扬声器的影响，由于该点到每个扬声器的距离不同，所以受到的影响也是不同的。当声波的频率相同，相位差固定时，声波产生了干涉叠加 [ 12 ]。在空间上任意一点的声压均为各扬声器产生声压的总和 [ 13 ]，声压函数表示为： P = ∑ i = 1 n A r i e j ( ω t − k i ) = P 1 + P 2 + ⋯ + P n = A r e j ( ω t − k r ) sin k n δ sin k δ (1) 式中，A为扬声器的激励值，r为测量点到阵列中心的距离，n为扬声器的个数，ω为声波的频率，k = ω/c = 2π/λ，δ = d/2 × sinα，c为声速，λ为在该频率下的声波波长，d为扬声器的间距，α为声阵列轴向与测量点的夹角。 设扬声器阵列的波束指向性函数D α 为线型扬声器阵列夹角为α的某点声压p(α)与扬声器阵列轴向的最大声压p(0˚)之比 [ 14 ]，则： | D α | = p ( α ) p ( 0 ∘ ) = | sin ( n π d λ sin α ) n sin ( π λ sin α ) | (2) 给每个阵元增加一个时延信号Δt改变其产生波形的初相位，进而产生步进相位使波束偏转。线型扬声器阵列和平面矩形扬声器阵列都可以通过改变每个扬声器的初相位使每个扬声器产生的声波同时到达空间中的一个虚拟平面——波阵面，使所有阵元信号在波阵面上实现同相，即实现了波阵面的偏转 [ 15 ]。如图1所示，当波束偏转角为θ，相邻阵元所需的波程差l = d × sinθ，设θ 0 表示未发生偏转时波束指向性最大的方向，那么相邻阵元的相位差为Δφ = l/λ ，时延信号Δt = d × sinθ/c 。此时带有偏转的指向性函数为 [ 16 ]： D ( n ， d ， λ ， θ ) = sin [ n π d λ ( sin θ − sin θ 0 ) ] n sin [ π d λ ( sin θ − sin θ 0 ) ] (3) 图1. 线型扬声器阵列指向性偏转示意图 阵元个数为M × N 的平面矩形扬声器阵列可以视为M个阵元个数为N的线型扬声器阵列平行排列而成，即平面矩形扬声器是由M个具有相同排列结构的子阵列，子阵中又由N个相同阵元构成，所以线型阵列的性质同样适用于平面矩形扬声器阵列，复合阵的指向性函数满足乘积定理 [ 17 ]，等于阵元为N的子阵指向性函数D 1 (N， d 1 ， λ， θ 1 )与阵元为M的子阵指向性函数D 2 (M， d 2 ， λ， θ 2 )的乘积： D ( M ， N ， d 1 ， d 2 ， θ 1 ， θ 2 ) = D 1 ( N ， d 1 ， λ ， θ 1 ) ⋅ D 2 ( M ， d 2 ， λ ， θ 2 ) (4) 式中，θ 1 和θ 2 为两个方向阵列指向性的偏转角度。 从式(4)可知，当平面矩形扬声器阵列的参数M、N、d 1 、d 2 、λ、θ 1 和θ 2 一定时，指向性只与子阵和等效阵的偏转角度有关。设子阵N的偏转角为方位角α、设子阵M的偏转角为俯仰角θ ，其他条件相同时，改变参数α和θ就能够改变平面矩形阵列的在三维空间形成的指向性，如图2所示。新的指向性函数为： D ( M ， N ， d 1 ， d 2 ， α ， θ ) = D 1 ( N ， d 1 ， λ ， α ) ⋅ D 2 ( M ， d 2 ， λ ， θ ) (5) 图2. 平面扬声器阵列指向性偏转示意图
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user: 3. 扬声器相控阵的仿真 3.1. 线型扬声器相控阵仿真 图3. 不同参数线型扬声器阵列的指向性仿真图 随着阵元个数n的增多，声波在极坐标中波束宽度越来越窄，这意味着在空间中扬声器阵列的指向性越来越好，即扬声器阵列的指向性与阵元个数n是正相关的，如图3(a)所示。 随着声波频率f逐渐增大，声波波束的宽度越来越小，阵列指向性越来越好，即阵列指向性与声波频率f是正相关的，如图3(b)所示。 随着阵元间距d逐渐增大，声波波束的宽度越小，阵列的指向性越来越好，即阵列指向性与阵元间距d是正相关的。在上述三个仿真图中，除指向90˚的主瓣波束外，在主瓣附近有一些小的波瓣，这些波瓣称为旁瓣，随着主瓣波束的宽度越来越小，由于声波叠加而成的旁瓣数量和旁瓣的大小也会不断增加，这些旁瓣会使得声波辐射变得不均匀，所以，减小旁瓣的数量和旁瓣的大小也是对扬声器阵列进行优化设计的重点，如图3(c)所示。 值得注意的是，根据Nyquist采样定理，为了避免空间混叠现象的发生，在设计仿真和实验时，阵元间距要小于声波的半波长，即需要满足d < λ/2，否则就会在其他方向产生与主瓣大小相等的栅瓣波束 [ 18 ]。扬声器阵列产生栅瓣仿真结果如图3(d)所示，这种情况并不是笔者想要的。 通过偏转波阵面实现阵列波束的偏转理论上可以使波束偏转90˚，但由于实际的扬声器并不能够完全视为一个点声源，且在实验中会存在一定的干扰因素，为了便于后续实验测试，仿真实验设计为使波束偏转0˚到20˚，步长为5˚的小角度偏转。图3(e)为f = 1600 Hz，n = 10 ，d = 0.1 m，阵列波束偏转0˚到20˚的仿真图。 只改变波束的偏转角度，对波束主瓣和旁瓣波束的大小和宽度都不会产生影响，波瓣性质与不发生偏转时一致；然而，当波束发生偏转时，偏转侧的旁瓣数量减少，另一侧旁瓣数量增加，偏转角度越大，该现象越明显。 3.2. 平面扬声器相控阵仿真 由式(4)可知，平面矩形阵列的指向性与M、N、d 1 、d 2 、α和θ有关，按照线型阵列的仿真思路，将平面阵列阵元数设定为4 × 4，阵列形状设置为正方形，即d 1 = d 2 = d。此时指向性是α和θ的函数，将其置于直角坐标系中得到三维指向性图。当d = 0.1 m，声源频率f = 1600 Hz时，阵列指向性未发生偏转时不同角度的仿真结果如图4所示。 从图4(a)可以看出，阵列的中心产生了极大指向性波束，即主瓣。主瓣附近有四个较大的旁瓣，旁瓣与声场对称分布。将得到的仿真结果的XOZ面和YOZ面投影到极坐标中得到二维指向性，与线型阵列仿真结果完全一致，即平面扬声器矩阵的指向性函数满足乘积定理。 改变阵列的方位角和俯仰角，以同样的方式得到阵列指向性为(18˚， 45˚)时不同角度的仿真结果如图5所示： 图4. 空间指向角为(0˚， 0˚)时指向性仿真结果 图5. 空间指向角为(18°，45°)时指向性仿真结果 此时指向性波束已经不在阵列的中心，主瓣偏移到了俯仰角18˚、方位角45˚的位置，此时旁瓣和声场的对称性减弱，但是依旧具有一定的对称性。将结果的XOZ面和YOZ面投影到极坐标中，极坐标偏转角度分别为18˚和45˚，同样满足平面阵列的乘积定理。 由于平面阵列的指向性是线型阵列的叠加，所以在线型阵列产生栅瓣的时候，平面阵列同样会产生栅瓣，即满足d > λ/2 。仍以阵元个数为4 × 4、声源频率f = 1600 Hz的平面阵为例，当d = 0.25 m 时，仿真结果如图6所示： 图6. 具有栅瓣的平面阵列指向性仿真图 由以上仿真结果可得，线型扬声器阵列的性质和条件同样适用于平面扬声器阵列。平面阵列可以视为多个具有相同结构的线型阵列的叠加，指向性上满足乘积定理，在设计阵列时要满足d < λ/2以避免栅瓣的产生。
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user: 4. 实验测试与结果分析 4.1. 线型扬声器相控阵测试 实验系统结构如图7(a)所示，稳压电源为功放供电，利用LabVIEW编写程序，NI-9923声卡提供不同频率、幅值为2.2的单频信号，NI-9173和传声器采集设置点的声压，在极坐标内绘制波束指向性曲线并与仿真结果对比。实验阵列选用14个经幅值和初相位校准过的Hivi-S3W-SE 2.0扬声器及其配套功放搭建而成。为增加实验的准确性，实验场地选为可视为半自由场的宽阔露天安静停车场，背景噪声稳定在45到50 dB，实验温度约为25℃，声速约为346 m/s。实验采用10个130E22型传声器，将其设置在与扬声器阵列等高、距阵列中心5 m的圆弧型测点上，每5˚设置一个传声器，每次测量1/4个半圆周，分四次测量全部声场，实验图测试如图7(b)所示： 图7. 实验结构图和测试图 实验设计与仿真思路相同，采用控制变量法改变f、n、d三个参数，在极坐标内与仿真对比。部分实验结果如图8所示，其中蓝色线条为仿真结果、黑色点划线为实验测试结果： 图8. 阵列指向波束不偏转时仿真与实验结果图 阵列波束不偏转时，仿真与实验结果重合度极高，大部分的主瓣实验测试点的结果都能够很好的落在仿真结果上，不仅如此，旁瓣的数量和大小也基本可以与仿真结果重合。频率和阵元个数不变时，增大阵元间距能够获得更窄的主瓣，即获得更好的指向性，如图8(a) (b)，此时整个阵列的尺寸也会随之增大。当频率和阵元间距固定不变时，增加扬声器的个数能够获得更好的指向性，如图8(a) (c)。当阵元个数和间距都不变时，增加声频率同样可以获得更好的指向性，如图8(a) (d)。 图9. f = 1250 Hz、n = 10、d = 0.10 m指向性偏转实验图(5˚~20˚) 选取某一工况进行波束偏转实验，如图9所示，实验与仿真结果相同，阵列的指向性偏转并不会使主瓣性质发生变化，大部分主瓣实验测试结果仍然能够完美落在仿真曲线上。当主瓣发生偏转时，旁瓣也会随之偏转，其结果同样与仿真结果一致。一部分测量点没有完全落在仿真图上，其原因主要是由于实验条件等方面的限制，如存在一定的背景噪声、扬声器或传声器无法做到完全一致等。 在仿真结果中，扬声器阵列不产生栅瓣的条件是d < λ/2，在实验中做了几组对比试验来验证产生栅瓣的情况，实验选择f = 1600 Hz，n = 6，d = 0.3 m，结果如图10所示： 图10. f = 1600 Hz、n = 6、d = 0.30 m不偏转与偏转20°的栅瓣偏转实验图 从图上能直观看出，当d > λ/2时，在仿真中会产生两个极大的栅瓣，在实验中，由于实际声场环境更加复杂，部分实验测量得到的栅瓣与主瓣大小不同，但是实验结果和仿真旁瓣的位置基本一致。在偏转到20˚时，栅瓣与主瓣大小也几乎相同，实验和仿真结果基本重合。验证了理论上当d > λ/2时，扬声器阵列声波会在空间中产生混叠，产生与主瓣大小相同的栅瓣。 4.2. 平面扬声器相控阵测试 由于平面矩形扬声器阵列所产生的声场更加复杂，为降低背景噪声的干扰，使实验结果更准确，平面阵列的实验在一个2.5 m × 2.5 m × 3.2 m 的半消声室进行，背景噪音约为25 dB，扬声器、传声器等设备同线型阵列实验。将扬声器固定在一正方形铁板上，阵列置于吸音棉上，减小地面反射对实验的影响。实验时，每间隔18˚设置传声器，共11个传声器可测量阵列上方180˚范围内，传声器距阵列中心1.8 m。实验时，通过阵列下的转盘使每次阵列转动15˚，实现传声器覆盖阵列上方俯仰角180˚、方位角360˚范围内的空间，如图11所示： 图11. 实验测量及11个传声器布置图 同仿真结果一样，将实验测量到的每个点的声压值依次相连，通过插值拟合为平滑的空间指向性图，并投影到直角坐标系中，与仿真结果进行对比。当阵元个数为4 × 4，阵元间距d = 0.1 m，声波频率f = 1000 Hz，指向角为(18˚， 45˚)的实验结果如图12所示： 图12. 空间指向角为(18˚， 45˚)时实验结果 不论是直角坐标系中还是极坐标系中，实验和仿真一致性都很好。仿真结果中声场区域外的声压值为0，而实验中存在一定的背景噪音，空间上声压不可能为0，所以在图12(a)中仿真结果是闭合曲面，而实验结果为非闭合曲面。在直角坐标系中主瓣区域的分布几乎相同，声场分布也大致相同；在极坐标系当中，主瓣偏移角度和旁瓣大小数量均一致。 上述仿真与实验的对比表明，实验与仿真的结果高度重合，平面阵列的各性质与线型阵列具有一定的相似性。在设计平面扬声器阵列实验时，仿真结果可信，利用相控阵理论可对平面矩形扬声器阵列指向性进行精准控制。 4.3. 实验结果分析 对于线型扬声器阵列来说： 1) 随着阵元个数n、阵元间距d、声源频率f，的增加，主瓣宽度变小，阵列的指向性变好，但是空间中声波的辐射变得不均匀，旁瓣数量和大小会增加，仿真与实验都验证了这一点； 2) 阵列所产生的指向性能够在一定范围内精准控制，指向性的偏转并不会对阵列的性质产生影响； 3) 在设计扬声器阵列时，要满足条件d < λ/2，否则在空间中会产生与主瓣大小相同的栅瓣，随着主瓣偏转，栅瓣也会偏转，在设计阵列时要避免栅瓣的产生。 对于平面矩形扬声器阵列来说： 1) 平面矩形扬声器可以视作多个具有相同结构的线型扬声器阵列平行排列而成，在性质上与线型阵列具有一定的相似性，其指向性满足乘积定理； 2) 不论是主瓣位置与大小，还是旁瓣的数量与大小，平面扬声器阵列实际声场分布与仿真具有高度的一致性，利用相控阵的原理能够对其波束指向进行精确控制。扬声器阵列可以作为空间有向大功率声源使用。
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user: 5. 结论 本次工作对线型和平面扬声器相控阵列的三维声场指向性和波束偏转进行了研究。阐述了相控阵的原理、指向性及偏转方法，对不同参数的线型、平面扬声器阵列进行仿真，进行实验测试，验证仿真的准确性，并利用相控阵原理在三维空间中对阵列形成的指向性实现了偏转的精准控制。扬声器相控阵列在低频频率下具有较强指向性，指向性方向精准可控，能量利用率高，可作为有源噪声控制中的大功率控制声源使用。
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user: 摘要 以比特币为代表的加密货币是一种与传统货币完全不同的新型货币，因其高风险高收益而被大众所熟知。本文利用格兰杰因果关系定性检验和梁氏信息流因果关系定量分析对五种不同的加密货币之间的关联性进行研究。结果表明：格兰杰因果关系检验只能定性判断加密货币之间是否存在因果关系。而梁氏信息流因果关系定量分析从严格的物理意义上利用信息流方法不仅可以判断不同加密货币之间是否存在因果关系，而且还可以直接定量计算加密货币之间因果关系的大小，是投资者进行投资的重要参考信息。
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user: 1. 引言 由于互联网的快速发展，金融经济发展也发生了巨大的变化。新型加密货币方兴未艾，新型加密货币是基于密码学原理来进行安全交易的一种货币，它独立于政府权力和传统金融机构，且不受地域限制，可以在不同的国家间流通。数字货币的发展时间只有短短十多年，但其发展迅猛、价格波动风起云涌，对传统货币市场产生很大的冲击。 在金融监管缺位和全球治理失灵的背景下，加密货币表现出波动性大、投机性大、风险性高的特征。一方面，加密货币很可能成为金融市场新的替代品，价值逐渐增强。另一方面，由于其隐含诸多风险，呈现风险溢出的状态。这令稳健的投资者望而却步，却让投机者有了兴风作浪的空间 [ 1 ]。在新冠疫情期间，以比特币为代表的加密货币价格虽然遭遇大跳水，但却率先反弹，不仅恢复了疫情前的价格，还一举超过历史最高点，而后又断崖式下跌，这更是加剧了人们对加密货币的好奇 [ 2 ]。2008年由中本聪提出的比特币(BTC)是第一种加密货币，除比特币以外，还有很多其他的加密货币，如以太币(ETH)、艾达币(ADA)、莱特币(LTC)和瑞波币(XRP)等。随着加密货币的队伍不断丰富和壮大，加密货币之间的因果关系也成为人们关注的热点话题。
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user: 2. 文献综述 随着加密货币的兴起与发展，货币市场发生了翻天覆地的变化。各国政府、学者和业界都开始高度关注加密货币的研究与分析。包括加密货币的基本原理、主要特征、发展演变、支付手段、政策监管，及其与传统货币、商品期货之间的关系等，研究内容很丰富。 关于加密货币利与弊，学者们的权衡意见还没形成统一。大多数学者都认为加密货币特别是比特币惊人的增长速度背后隐含着巨大的风险。吴洪等 [ 3 ] 认为比特币是犯罪行为的温床，不值得信任，更不值得投资。廖愉平 [ 4 ] 认为比特币的价格波动太大，在货币市场上的价格与其本身的价值完全脱离，产生了极大的泡沫及一系列副作用和危机等等。但对加密货币持中立态度的也大有人在，他们认为虽然包含着高风险但同时也包含了高收益，只要合理引导，严格监管，加密货币会对金融市场的创新发展产生不可替代的作用。如张培培 [ 5 ] 认为加密货币为我们拓展了技术和思想的疆界，开启了全球性的新兴技术体系和产业生态的新世界。马向东 [ 6 ] 认为加密货币和区块链很可能会成为新一代金融基础设施的支撑技术，对全球的金融格局产生深远影响。 研究加密货币风险的文献数量很多，相比之下，与加密货币因果关系分析有关的文献研究比较少。Lu等 [ 7 ] 利用格兰杰(Granger)因果关系定性检验和梁氏因果关系定量分析对加密货币和新兴股票市场之间的因果关系进行研究。格兰杰因果关系定性检验显示两者之间没有因果关系。梁氏因果关系定量分析从严格的物理意义基础上确定了从加密货币市场到新兴股票市场的单向短期因果关系，以及反向的单向长期因果关系并定量计算出得出大小。Rehman和Apergis等 [ 8 ] 借助非参数分位数因果关系的新方法研究加密货币与商品期货之间的因果关系。结果表明，在大多数分位数的均值和波动性方面，从加密货币到商品期货都存在显著的因果关系。 近几年来，从加密货币的变化趋势中可以看出他们之间是相互影响，相互关联的，但关于加密货币之间的因果关系的中文文献寥寥无几。因此，本文采用格兰杰因果关系定性检验和梁氏因果关系定量分析来探究BTC、ETH、ADA、LTC和XRP等五种主要加密货币收益率波动之间的因果关系，并比较两种方法的优缺点。
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user: 4. 结论 皮尔逊相关系数只能表明各变量之间存在相关性，不能证明各变量之间存在因果关系，相关性不等于因果性。格兰杰因果关系定性检验是一种统计假设检验，只能判断各变量之间是否存在因果关系，不能得出结论性的陈述。而梁氏因果关系定量分析不仅可判断各变量之间的因果关系，也可以对变量之间因果关系的大小进行量化。梁氏因果关系定量分析的结果表明：BTC收益率是引起ETH、XPR、ADA、LTC收益率变化的原因。ETH收益率是引起XPR、ADA、LTC收益率变化的原因。ADA收益率和LTC收益率是引起XPR收益率变化的原因。随着数据量的变化，变量之间的因果关系可能会发生变化。因此，可以选取大量的往期数据进行分析，能更清楚的了解加密货币之间的因果关系。投资者进行某种加密货币投资时，可以参考其他加密货币的变化趋势，以便获得更清楚、更全面和更有效的加密货币信息。 目前，虽然比特币等加密货币获得了越来越多国外主流金融机构的认可，但是其合法性至今仍存在巨大的争议。因此，普通投资者自身要加强相关知识的学习，理性投资，不盲从，同时还要有一定的法律保护意识，加强自身对风险的抵抗能力。各监管部门也要加大对币圈市场的监管力度，合理引导，减少犯罪行为的发生，保护好合法投资者的财产安全。
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user: 摘要 随着“工业4.0”“智能制造”等概念规划的提出以及大数据、人工智能等高新技术的普及，工业领域制造行业呈现高度信息化、自动化趋势，生产过程和生产模式逐步智能化、一体化。传统生产模式下通过实际生产过程获得的数据进行指标测量并制定决策的方式已经不再能够满足当下制造企业对多单元复杂生产系统的管控需要，因此，面向制造企业全生命周期的数字孪生成为制造企业转型升级的新突破点、成为智能制造领域的新兴研究热点。本文通过与传统仿真技术进行横向对比，系统分析基于大数据、人工智能、虚拟现实等的数字孪生技术内涵以及其与传统仿真技术存在的关联和异同，重点分析面向制造企业全生命周期、针对制造企业多单元复杂生产系统智能运行和维护的数字孪生的优势和具体应用方式，阐述数字孪生对实现制造企业全生命周期管理的可行性，并展望其未来的发展趋势和方向。
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user: 1. 引言 目前，工业生产正面临产能过剩、供需矛盾、成本上升等诸多问题，传统的研发设计、生产制造、应用服务、经营管理等方式已经不能满足广大用户新的消费需求。制造过程决策优化控制往往存在多维、多时空尺度、复杂耦合关联等特点，决策优化过程较为复杂，因此，复杂工业制造过程智能决策、协同优化是一个极具挑战的问题。目前，数字技术、人工智能技术已经成为工业制造业领域发展的主要技术，智能化技术已经被广泛应用于工业生产设备甚至是整个生产系统中。其中，通过数字孪生技术在数字产品与物理车间之间建立联系，对传统工业生产模式进行优化，是实现工业制造业企业深刻智能化转型升级的重要突破口之一。企业借助数字孪生技术能够以数字驱动角度重新审视自身企业生产模式中的缺陷，并对此进行改进创新。同时，数字孪生技术不仅能够运用于生产环节，更能够覆盖整个企业的全生命周期，为企业的生产各阶段提供新思路和新方法。针对上述数字孪生技术在制造业企业全生命周期中的优势，本文着重探讨数字孪生技术与传统仿真技术的关联和差异，分析面向企业全生命周期的数字孪生关键应用和方法。
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user: 2. 传统仿真与数字孪生 2.1. 传统仿真技术概述 随着CAD系统在工业领域应用的普及、现代设计问题的复杂化，以及计算机图形学、人工智能等基础技术的发展，三维建模技术在市场需求的推动下应运而生。早期制造企业普遍采用三维建模技术，通过采集现实物体或场景的三维数据的方式，在计算机中以虚拟模型的形式还原现实物体或场景，从三维视角展开分析和评价方案的可行性及未来产品的质量和可靠性。这种技术通过建模软件对车间厂房、各类机床、物流设备、传送装置等车间模型进行三维建模，同时按照真实车间的情况对模型进行布局，能够较为真实地反应现实车间的情况 [ 1 ] [ 2 ]。 由于计算机技术的快速发展和社会的不断进步，简单的三维建模技术已经很难满足制造企业的设计需要。在这一背景前提下出现的虚拟现实建模就是结合了虚拟现实技术与三维建模技术的、为适应不断发展的社会需要而出现的仿真技术。它是一种使用计算机开发的、基于现实基础的、融合多种信息来源的、具备交互功能的三维动态场景和虚拟现实行为的技术。通过虚拟现实建模实现的虚拟制造能够以数字化形式对实际制造过程进行无差别实现，其动态仿真的结果能够为实际生产制造系统提供接近实际的数据信息，也能通过快速评估多种制造情况和工作效率、检查流程可靠度来达到优化生产过程资源配置、提高生产制造效率的目的 [ 3 ]。 BIM (Building Information Modeling)同样是在三维建模技术基础上产生的一种技术。Chuek Eastman最早将BIM定义为：将建筑工程项目在全生命周期内的三维特征、结构信息和功能需求整合到一体化的模型之中，同时该整合模型还包含进度和施工过程的控制信息 [ 4 ]。BIM的核心是通过建立虚拟三维模型，并利用数字化技术为模型提供完整的、与实际情况一致的、动态变化的建筑工程数据库，以提高信息集成化程度和协同工作效率。随着BIM在工程制造领域被广泛认可和应用，美国MeGraw-Hill公司又对BIM的含义进行了如下的补充和阐述：BIM通过建立一个系统的模型，实现对项目设计、建设和运营的数字化管理过程。同时它提出BIM模型应具备数字化、定量化、全面化三方面的特征 [ 5 ]。 2.2. 数字孪生概述 随着信息技术的不断发展、智能制造成为行业必然发展趋势的进程下，出现了依靠传统数字建模技术及仿真技术无法解决的制造新问题。数字孪生技术正是在该背景下出现的新技术。 数字孪生最早由美国国家航空航天局阿波罗计划中开发的两个完全相同的太空飞行器演变而来。NASA首先在数字空间建立飞行器模型，并通过传感器实现与飞行器真实状态完全同步，通过监测与预测空间飞行器的飞行状态进行仿真分析，辅助地面控制人员做出正确决策。它是一种在物理实体的基础上，利用多种数字技术对物理实体对象的特征、行为和形成过程等进行描述和建模，同时采用实时感知、工业物联网、大数据分析等技术，在虚拟空间中映射形成数字虚体，并由信息平台构造虚实互应的数字化孪生体的一种技术。Grieves，Rosen，Vachalek等学者的理论和实践研究提出，数字孪生既包括数字化的虚拟镜像，也包括物理的实体对象，以及虚拟和实体之间的双向真实映射与实时交互的信息连接和驱动关系。因此，它是一种整合了多属性、多维度、多应用可能性的仿真技术，具有高精度、高保真、多系统融合的特点 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。 在工业制造领域，它的主要应用方式为：通过物理世界中的传感器获取物体和环境的信号，借助各种技术集成手段，实现信息世界与现实世界的数据传输及信息空间与物理空间的数据融合，使用人工智能、机器学习及大数据分析等方法，建立物理实体与流程的数字化分析模型，最终利用驱动器下达指令，开展生产运营活动。 2.3. 传统仿真技术与数字孪生的对比 数字孪生与三维建模技术虽然同属于仿真技术，但前者通常更关注建模场景的保真度，要求准确表现物理对象的特性和状态，而后者虽然也需要依靠建模，但它更关注动态中的变化关系。具体来说，数字孪生需要数字主线以实现数字对象与信息对象之间的上下行数据交互。 VR (虚拟现实)与AR (增强现实)的不足之处在于它们对数据的处理都是单向的，即只允许用户沉浸在虚拟世界中，但不能因某些需要的出现而发生及时调整与改变。而数字孪生处理能够实时、准时创建与物理实体等价的“克隆体”外，更重要的是能够对数据进行仿真分析，为物理实体的后续运行提供优化方案，同时能够辐射到生产过程的全生命周期。因此，数字孪生的核心特征是双向性，即本体向孪生体输出数据、孪生体需要本体作为建模依据，同时孪生体能向本体反馈信息并输出优解。在VR和AR的基础上，数字孪生更需要大数据、传感器、物联网以及AI等技术的支持 [ 7 ] [ 9 ]。 BIM是现代工业、建筑业领域普遍采用的技术，它的作用范围同样是项目全生命周期，也是通过数据输入、提取、更新和维护来进行协同作业的一种高新技术 [ 10 ]。而在BIM之后的数字孪生的特点在于“现实、真实、精确”，可以说比BIM更加智慧。Bentley首席通讯官Chris Barron [ 11 ] 表示，数字孪生集成了全生命运营周期不同节点传来的数据，可以为更多利益相关方提供针对性服务。另外，使用BIM模型往往需要原始的三维软件，而数字孪生能直接查询不同软件创建的BIM模型、直接对所有不同数据源的信息进行了解。 总的来说，数字孪生不是一门单一的技术，而是在计算机技术不断进步、适应市场发展需要的基础上产生的集大成技术，它是大数据分析、人工智能、虚拟现实等高新技术相结合的自然延伸。
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user: 3. 面向制造企业全生命周期的数字孪生 3.1. 领域现状与应用背景 由于技术限制，工业领域传统模式下的生产过程往往依赖于人的经验，需要车间生产人员耗费大量时间和精力进行生产线调试，导致效率低下且经济效益极低 [ 12 ]。同时，市场需求正在从“满足功能”的基本需求向个体多样化、追求个性化的“满足差异化需求”的阶段过渡，相应的，制造企业的生产模式逐渐向大规模、小批量、多品种的定制化模式转变。因此，准备时间长、实施成本高、人员素质要求高的传统仿真技术在制造业存在便利性和灵活性限制 [ 13 ]。其次，传统生产模式一般采用的数学建模方法是将生产线物理模型进行简化和抽象，存在一定假设性条件，使得模型与实际生产线的映射存在偏差，且基于原有生产线建立的数学模型无法吻合发生变化的生产线，只能通过建立基于新生产线的数学模型来重新进行调试，显然会造成极大的资源浪费 [ 2 ] [ 14 ]。就我国制造企业来说，生产现场广泛存在情况复杂的问题，从而导致生产现场监管不及时、车间决策与生产环节的信息交互不全面、生产计划执行错位。面对制造业全球化提出的提高生产效率和反应速度、增强个性化和服务化程度、降低资源浪费和能源消耗等挑战，参与市场竞争的制造企业亟待转型升级。近年来，随着德国“工业4.0”、美国“先进制造业国家战略计划”、英国“工业2050战略”等国家级工业发展战略先后被提出，不断有新的智能制造模式策略出现，典型的包括：云制造、信息物理融合(CPS)、数字孪生等。其中，具备动态分析优势的数字孪生技术能够对动态运行生产过程进行精准映射、在动态干扰下建立关联单元间的动态协同，使得工业领域高精度可控化生产变为现实 [ 12 ]，是解决上述当前市场竞争下制造企业面临的转型问题、解决智能制造的信息物理融合难题的最佳技术，正在被越来越多的学者关注和重视。 数字孪生为当今制造模式向智能制造的转变提供巨大潜力，促使制造业设备的自诊断、自维护、自恢复成为现实 [ 15 ]，能够解决当下传统仿真技术存在的信息集成融合不足、虚实交互不足、生产决策滞后等问题，通过构建复杂工业制造过程状态感知、实时分析、智能决策、协同优化的关键理论与技术体系，为制造企业带来了一种全新的技术框架，为技术驱动工业发展带来了突破性的价值，对智能制造的实现存在指向性意义。 3.2. 制造企业中的数字孪生 定制化需求下的生产过程存在随机性、动态性和低重复性的特点，导致生产过程受到的动态干扰因素较多 [ 12 ]。由资源、流程等不确定因素引发的复杂动态生产环境意味着市场对制造企业的大型多单元生产系统的整体运行和控制精度提出了更高的要求。 通过数字孪生，制造企业能够在不进行不确定性实地风险测试的状态下，使用数据建模实现全生产过程(从产品的设计，到产品的制造、以及产品的仓储与运输)的监控分析，并且整个实体生产过程都会在有备无患的状态下开展和启动。在生产制造环节，数字孪生不仅能及时测试、调整和检测实体物理设施的工作状况，发现产品的质量瑕疵、进行同步性修补与改善，更特异的功能是进行预测，即借助虚拟模型中生产线的等价映射镜像来提前优化生产过程中的资源与要素配置，捕捉、清除线上堵点，预测、排除要素搭配中的掣肘与障碍，发现、纠正生产过程中的失误与偏差，提前屏蔽制造过程中的不安因素，从而确保企业基础设施与生产能力在最优状态下递进，达到对整个生产过程的风险隔离与健康管理 [ 6 ] [ 7 ] [ 9 ]。 通过数字孪生对实体世界生产制造进行虚拟映射以形成虚拟车间，需要结合车间人员、设备、物料等要素的静态模型数据以及动态运行数据。具体过程如下：首先通过物理对象感知，对实体世界物体和设备等多尺度、全要素信息进行实时感知、采集和融合，继而实现全过程的动态监控数字化感知环境；然后需要构建物理环境的多视图基本静态模型，并通过目标级联、参数耦合、约束关联等方式对生产计划、运输计划和存储计划指定初始的运作计划；完成静态建模后，以驱动事件和变迁时间为基础进行实时动态仿真，构建实时动态模型完成虚拟模型层对系统底层物理环境的实时运作情况的镜像映射，同时基于实时生产数据和历史生产数据等孪生数据对全生产过程进行监控、仿真、评估和预测；最后针对上述数据进行整个制造企业的协调管控，实现决策的迭代优化调整。 3.3. 面向全生命周期的数字孪生 推动智能制造向纵深发展，不仅需要对生产环节进行改革升级，而是应当从全局视角对企业的全生命周期进行管理，因此目前亟需支撑全生命周期活动智能决策优化的关键技术体系。 全生命周期管理是一种在产品全生命周期管理和服务全生命周期管理概念基础上发展的、源于社会需求的全新服务型制造发展理念和理论。近年来在技术革命冲击下的制造企业已经大大颠覆过去的传统生产模式，制造业的产业构成和生产全过程正在发生革命性的变化。同时由于产业互联网的发展，一体化进程促使制造企业不断向创新服务型制造企业转变，全生命周期管理正是为引导制造企业向服务型制造创新发展而产生的概念 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]。一般来说，制造企业的全生命周期可划分为设计环节、生产环节和服务环节。不同环节的管理目标和控制目标不同，且对整个生产系统的影响程度也大不相同 [ 19 ]。制造企业应如何从各环节产生的海量数据中挖掘出有效信息、如何对庞大的有效信息进行数据处理、如何降低计算难度并提高企业生产效率、降低企业成本成为了当下制造企业全生命周期管理的关键难题。 集成物理世界与信息世界、融合多种高新技术的数字孪生已被证明是一种可行的办法 [ 6 ]。数字孪生在制造领域的研究不应该仅仅局限于制造生产环节，而是应当运用全局思想，在对产品本身及其生产制造过程进行优化的同时，面向制造企业的全生命周期。制造企业使用数字孪生进行全生命周期管理，从产品设计、工艺流程设计的设计环节，到生产计划与排程、关键工艺与控制系统设定、质量管控等生产环节，再到供应链管理、运维服务的运营环节，在面向企业全生命周期的数字孪生技术中获取的数字主线贯穿制造企业多环节生产系统的全过程，是整体而非局部、集成而非孤立的，能够对整个多单元复杂生产系统进行监管、分析、预测，以达到实现企业全生命周期管理最优决策的目的。 面向制造企业全生命周期的数字孪生在理论建设指导方面为企业的生产各阶段提供新思路和新方法，在实际应用方面为制造企业的全生命周期各阶段提供具体的数字孪生工厂构建方法，从而促进经济运筹学、管理学与仿真技术、机器学习、大数据分析、物联网等高新技术的交叉融合，提高制造企业产品规划、生产控制、流程再造情境下的设计、生产、服务一体化程度。
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user: 4. 结语 制造型企业未来的发展方向，是通过高度自动化、数字化、可视化和集成化一体化来实现生产控制优化 [ 20 ]。现在企业全生命周期管理普遍采用BIM、工装编码或其它技术，基于数字孪生对制造企业全生命周期进行管理的方式还没有得到广泛应用。但从宏观发展趋势来看，在制造业向绿色制造、智能制造方向发展的战略要求下，以高度集成的方式对控制与工艺、设备与产线协同进行调试，不需要通过实际生产测试而是在虚拟环境中进行功能实现和代码验证，能够降低制造企业的生产风险、运营成本，优化管理、决策方案，延长企业价值链，高效率低成本实现制造企业全生命周期管理的数字孪生是必然的选择方向。 实体企业的应用案例有力佐证了数字孪生的重要价值：怀集登云汽配股份有限公司构建面向汽车气门生产全流程的制造物联网系统，实现将实现汽车发动机关键零部件制造从原材料到产品销售使用全生命周期的信息化监控与管理，大幅提高企业的信息化管理水平，人工大幅减少，实现运营成本降低20%，生产制造效率提高31.58%，产品研制周期缩短30%，产品制造精度和稳定性显著提高，产品不良品率降低10%。此外，Gartner已连续四年将数字孪生列为十大战略科技发展趋势之一 [ 21 ]，可见数字孪生的价值之大。 在工业领域使用数字孪生对制造企业生产系统的单一环节进行管理存在的成本和技术门槛较低，因此已经得到一定程度的普及，但面向制造企业全生命周期的数字孪生仍然存在有待完善的部分。就国内而言，由于资金约束及工业设备的更新升级还未完成，数字孪生尚缺乏大规模运用的条件。此外，为防止制造企业面对新技术而无所适从或试错成本高昂的情况出现，有必要在国家层面制定数字孪生的相关标准，包括基础共性标准、关键技术标准、安全标准及行业应用标准等 [ 7 ]。因此，尽管有关数字孪生的理论和研究应用基础已经完备，短时间内依然无法通过数字孪生实现制造企业全生命周期管理。 数字孪生涉及的其它关键技术，如传感器融合技术、寿命预测技术等，均与现实应用存在偏差，依然存在技术发展空间。因此，一边对制造企业进行转型升级，一边对理论研究进行探索和尝试，一边对技术框架进行优化和完善，应当是当前制造企业构建面向全生命周期的数字孪生体系的不错选择。
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user: 摘要 随着“互联网+”时代的到来，数字信息技术飞速发展，区块链技术应运而生，并被广泛地应用到了企业的管理中，尤其是给管理会计工具的创新应用带来了新的发展。本文结合区块链的特点，针对区块链技术在作业成本法中的应用展开探究，希望能够对企业成本管理的改进提供参考。
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user: 1. 引言 自1990s以来，世界上许多优秀的公司为了在激烈的行业竞争中脱颖而出，不断寻求新的方法来优化企业制度，提高运营效率降低成本。作业成本法以资源–作业–产品为链条，全面考虑了成本分配过程中的资源动因和作业动因，使得成本分配更加精准，一方面有效地克服了传统成本核算方法下会计信息质量失真的难题，另一方面，在进行成本分析的过程中，能够有效识别区分增值作业和非增值作业，为企业进行资源分配、成本控制、流程优化提供了完善的信息基础。然而，作业成本法在企业具体实施过程中却面临着成本动因难以确定，企业内部因缺乏专业人员和专业设备的困境，如何打破困境顺利推进作业成本法的应用，充分发挥其原理优势是当下企业关注的焦点。 近年来，随着比特币在投资领域引起的热潮以及其挖矿技术的成熟，其挖矿机制中的区块链技术也引起了研究者的高度重视。区块链成功运用分布式账本技术，建立起一个去中心化的、安全的、可信赖的、能够存储海量的信息数据库，具有公开透明、多方维护、独立安全等优势。区块链技术在各个领域的成功应用，成功构建了多方利益实体的共生关系，实现了资源的共同规划。 本文将介绍区块链的基本概念、作用原理和优势特征，分析作业成本法的应用困境，给出运用区块链技术的相应解决方案，充分发挥区块链的优势技术，提高企业成本管理水平。
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user: 2. 作业成本法及其应用概述 2.1. 作业成本法理论 作业成本法将产品成本归集依次分为资源、作业、产品三个层次。首先将企业内消耗的所有资源归集到特定作业中，再依据产品生产过程中重复执行的作业类别，将作业成本归集到产品中，形成一个自下而上严密的成本核算体系。与传统成本计算方法相比，产品成本可依据因果关系进行追溯，使计算出来的产品或服务成本更准确真实 [ 1 ]。 作业成本计算法不但是精细严谨的成本计算方法，更是成本计算与成本管理的完美结合。作为一套完整严谨的成本分配体系，作业成本法主要包括以下四个要点： 1) 资源。资源成本就是企业在作业中所需要耗费的大量人工、能源及各项其他实物性资产，它们是成本生产的动力来源。企业进行任何作业活动都是需要消耗一定的资源。 2) 作业。作业是指在企业的某一个组织内因重复地执行任务而耗费人力和资源的活动，是作业成本法在计算中最基础的一种成本归集单位。在制造业中，作业存在于产品生产经营的全过程，每一项重复实施的任务或者经营活动可以被认为是一项作业。 3) 成本动因。成本动因是指成本发生的驱动因素，分为资源成本动因和作业成本动因，是成本逐级分配的依据。作业成本动因通常以各项作业活动耗费的特定资源来进行度量，如材料切割次数、机器加工工时等。 4) 作业中心。作业中心也被称为成本库，用来收集汇总各项作业的成本并将其合理地分配到所需要的产品，作业中心有助于企业更明晰地分析一组相关的作业，以便进行作业管理和企业组织机构的考核与优化。其中采用作业成本法归集产品成本流程图见图1。 图1. 基于作业成本法的产品成本归集流程图 2.2. 作业成本法应用中的困境 作业成本法是作为一种作成本核算方法，成功运用追溯和动因分配，虽然较传统成本法具有一定的优势，但在具体应用中也存在不足： 1) 作业的确定存在困难点。在实际业务操作中，由于企业的规模、类型、经营方式各不相同，因此作业的划分没有明确标准，企业需要结合自身业务特点来划分作业类型，这存在一定的主观因素，到底企业的生产活动包含哪些类型的作业，哪一种作业与成本变动有因果关系，完全依靠财务人员对业务流程的了解作出主观判断，这一成本归集过程中所表现出的客观性并不强，因此可能发生作业确定错误的可能性。 2) 成本动因的确定存在困难点。成本动因是作业成本和产品成本的驱动因素，对于成本的动因进行科学、准确地确定后才能够达到控制企业成本的目标。如作业成本法在制造业企业应用中，整个流程复杂程度较高，追溯资源成本动因和作业成本动因时，间接成本的动因也并非都与特定成本密切关联，也就难免会出现找不到成本动因、寻找成本高和相关程度较低的问题。此外，在数据收集时，会出现利益相关人员不愿意提供数据或者不配合的问题，这些都增加了确定成本动因的难度。 3) 缺乏专业人员和专业软件。制造企业中应用作业成本法时，需要对大量数据进行收集、分析、处理等，开展全方位的成本分析。要求制造企业财务管理人员深入到基层车间来获取基层数据。同时，大量的数据归集也需要各种信息技术、专业化的财务软件等来支撑，但目前很多企业还缺少一套专业化的信息化财务软件，成本动因越多，信息系统的开发和维护费用越高，使得作业成本法很多的功能及作用没有发挥出来 [ 2 ]。