DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 二语句法表征发展模式 那么，在二语中，是否也存在句法启动呢？国内外多个学者通过对二语语内句法启动，二语跨语言句法启动现象，均发现了不同程度的句法启动效应。Hartsuiker认为不同的语言间存在共性。那么，对于这些语言的共性来说，二语句法表征发展方式是否和一语者的句法表征相同呢？还是说它处于一个发展的模式？另外，双语句法表征是分离的还是共享的？一系列的研究对此做出了回答。 针对双语句法表征是分离的还是共享的这一问题，Hartsuiker等人(2004)基于Pickering和Branigan (1998)提出的动词词汇模式提出了词汇–句法表征模式。该模型认为句法表征有三层：概念层，词条层和词性层。词条层包含词条节点，句法特征节点和组合节点，由于双语间共享相同用法的动词的句法特征节点和组合节点，双语句法表征是共享的。 Bernolet等人(2013)测试了低水平荷兰–英语双语者对属格句法的跨语言句法启动和二语语内语法启动(例：the hat of the cow boy vs the cowboy’s hat)。他们发现，二语语内的语法启动要强于跨语言句法启动。Bernolet对此的解释为低水平的双语者的共享句法表征还未完全建立。 后来，赵晨(2014)进一步研究了中国汉英学习者及物句和不及物句表征发展模式，通过句法启动范式的口头补全任务探究了英语低水平学习者和英语高水平者的不及物句和及物句的句法启动，得出了以下结论：对于低水平英语学习者而言，不及物句为范畴–通用模式，对于高水平英语学习者而言及物句和不及物句都为具体词汇模式。从以上研究我们可以看出，二语句法表征的发展和二语水平密切相关，而且应该是一个发展的模式。 对于不同水平的二语习得者来说，他们的表征是如何发展的？McDonough & Kim (2006)研究了一组二语为英语的高水平学习者，他们的母语各不相同。结果发现研究者发现，受试者在实验一和实验二的句子启动实验中，都倾向于使用介宾句。在实验一中，启动句为介宾句，受试者倾向产出介宾句。在实验二中，启动句为双宾句，尽管目标句也产出了一些双宾句，但这种偏好启动并未改变。作者认为这和习得顺序有关，因为介宾句相对于双宾句习得顺序较前，习得时间较长，介宾表征已经被这些高水平受试者慢慢范畴化，而双宾结构表征未被范畴化，仍然是具体词汇表征模式。 McDonough & Kim (2008)进一步发现了结构启动和词汇增强效应，三组受试者(低水平、中水平、高水平)均出现了词汇增强效应，但低水平者的词汇增强效应更大，这说明了低水平者更依赖的具体词汇，二语表征模式是具体词汇表征模式。Shin和Christian (2010)同样发现了二语的双宾结构为具体词汇表征模式，支持了McDough的实验结果。Bernolet等人(2013)同样发现了语内启动效应大于跨语言启动效应，同时，二语水平对启动效应有着巨大的影响，在语内启动效应中，二语水平低的学习者的词汇增强效应大于二语水平高的学习者。说明二语水平低的学习者在启动实验中更依赖于具体的词汇，他们的表征模式也更倾向于具体词汇表征模式，而二语水平高的学习者虽然也是具体词汇模式，但是抽象化的程度略高。 王敏(2009)认为中国英语学习者的句法表征是一个发展的过程，由具体到抽象发展的过程。同样地，赵晨(2014)进一步研究了中国汉英学习者及物句和不及物句表征发展模式，通过句法启动范式的口头补全任务探究了英语低水平学习者和英语高水平者的不及物句和及物句的句法启动，得出了以下结论：对于低水平英语学习者而言，不及物句为范畴–通用模式，对于高水平英语学习者而言及物句和不及物句都为具体词汇模式。根据Hartsuiker & Bernolet (2015)，二语者的句法表征发展模式应该是随着二语水平的提高，二语句法表征由具体表征到抽象表征的发展模式。 总的来说，通过回顾二语表征的相关研究，本文发现，二语句法表征模式的抽象化和范畴化与二语水平有关，二语句法表征模式是一个发展的过程，由具体词汇表征模式向抽象范畴模式发展。而这也证实了基于使用的二语习得理论(Kemp， Lieven， & Tomasello， 2005)，基于使用的二语习得理论认为二语的句法表征发展会随着水平的提高，从具体的语言现象渐渐内化为抽象的语言系统。
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user: 5. 未来发展方向 目前，关于句法启动尚有问题还未解决，需要我们进一步做实证研究去探索。 第一，句法启动的机制究竟是什么？目前尚有的三种论点是Pickering & Branigan提出的残留激活说(residual activation account)；Chang等人提出的隐性学习说(implicit learning account)；以及后来所补充的外显记忆策略影响(Chang et al.， 2006)。目前，我国最新研究将焦点聚集于验证隐性学习说的研究，如王敏和魏行(2018)对二语书面产出累积效应的研究。验证了句法启动是长期的，持续的，并且结构启动的产生原因是语言学习者根据近期的学习经验对语言表征进行强化和扩张的结果。但是目前的研究主要聚焦于共时的实证研究，缺乏长期的，历时的实验研究，而这种研究将会进一步为二语习得理论和结构启动的机制提供更加有力，可靠的证据。 第二，国外对二语语言表征的发展阶段研究较多，而国内对二语句法表征的发展机制研究较少，赵晨(2014)实验所采用的句型是单及物，不及物句的表征发展模式研究，研究句型较为单一，对双及物句，被动句，以及WH句型以及主从复合句的表征发展模式研究较少，二语句法表征的发展机制的实验结论证据不足，有待于进一步检验和研究。 第三，二语表征形成的影响因素应该进一步考察。除了上述的二语语言水平，使用频率，接触程度以及母语影响之外，是否还存在其他的影响因素。比如场独立，场依赖的人群在二语表征的发展上是否存在发展差异，这些都是需要我们进一步取探讨研究的。 二语表征的发展集中于研究同龄的低，中，高水平的受试者，认知差异的影响，比如儿童是否和成人在形成二语表征时采取的策略以及二语表征发展模式存在差异？儿童之间的二语表征是如何发展的，尤其是中英双语者的儿童，二语表征发展是否会随着认知水平的上升而上升？这些问题都是需要我们进一步研究，解决。
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user: 摘 要 传统的瑕疵检测多是依靠人力来完成，经由操作人员对成品的检查来判断是否为瑕疵产品，并且记录缺陷种类。本文以机器视觉为基础，设计环境光源并使用CCD取像，针对电磁阀上不同的缺陷，分别于空间域以及频率域，进行电磁阀的缺陷检测。在空间域中使用的图像形态学检测方法，可以快速的检测图像中的轮廓缺陷，但是对于具有方向性、细长的表面刮痕缺陷判断的准确性较低。因此，本文将空间域中较难判定的表面缺陷，利用傅立叶变换将图像从二维的空间域转换到频率域，利用傅立叶频谱突显电磁阀检测表面上的方向性纹路，进行表面缺陷检测。本文的实验结果发现表面有缺陷的图像会在傅立叶频谱中产生较明显的差异，因此利用二值化图像处理将此差异变大，并利用傅立叶逆变换将傅立叶频谱转换成空间域的图像，并比较差异。本文中结合蓝色和白色LED条型灯的照明系统，分别于空间域和频域中进行电磁阀的缺陷检查。 关键词 :机器视觉，光源系统，缺陷检测，表面缺陷 Copyright © 2020 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 在传统工业生产中，由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷，这种方法由于人工的限制和技术的落后，不仅检测产品的速度慢、效率低下，而且在检测的过程中容易出错，从而导致了检测结果的不精确。而随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，能更好更精确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图像的采集处理、计算、最终进行实际检测、控制和应用。机器视觉检测技术应用表面缺陷检测系统，有效提高了检测的准确度和效率，有利于企业大规模生产。产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分，其检测的准确程度直接会影响产品最终的质量优劣。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。本文采用两种方法来完成图像缺陷的检测，分别是在空间域使用形态学中的侵蚀、膨胀算法，及在频率域使用傅立叶变换做频谱分析。藉由将图像在空间域及频率域中的分析，可以于生产机台上直接进行检测，减少人力消耗且统一缺陷标准。文献 [ 1 ] 利用傅立叶变换能够突显一致性纹路的特性，进行方向性纹路的检测与分析；文献 [ 2 ] 将傅立叶频谱应用在纺织布料缺陷的检测上；文献 [ 3 ] 利用傅立叶图像转换及图像还原的技术，去除具规律性的随机纹路的特征；文献 [ 4 ] 提出了一种基于小波变换的改进图像融合方法。对小波分解后的高频分量使用图像区域内像素的最大绝对值作为该区域中心像素的活性测度以得到融合图像的高频分量，对分解后的低频分量通过度量其图像块的质量来确定融合图像的低频分量。实验结果表明，该方法得到的融合图像清晰度和对比度都较好，是一种有效的图像融合算法；文献 [ 5 ] 利用小波转换能够保留原始图像一致性的特性，将其应用在磁砖生产线的缺陷检测上，判断生产线上有裂痕或破损的瓷砖；文献 [ 6 ] 将金属表面缺陷图像，经过两次二维小波转换之后，在二级分辨率中，使用纵向的低频与横向的低频的图像，并经图像二值化之后，使用霍夫直线转换找出边缘的变化方向，最后由数量与角度折线图，找出判断缺陷的条件。
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user: 2. 图像处理 机器视觉 [ 7 ] - [ 12 ] 是一种无接触、无损伤的自动检测技术，是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和生产效率高等突出优点。机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器(CCD摄像机)获取产品的表面图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作。视觉表面缺陷检测系统基本组成主要包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理及人机接口模块。 图像获取模块由电荷耦合器件(Charge Coupled Device， CCD)摄像机、光学镜头、光源及其夹持装置等组成，其功能是完成产品表面图像的采集。在光源的照明下，通过光学镜头将产品表面成像于相机传感器上，光信号先转换成电信号，进而转换成计算机能处理的数字信号。目前工业用相机主要基于CCD或CMOS (complementary metal oxide semiconductor)芯片的相机。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。 光源直接影响到图像的质量，其作用是克服环境光干扰，保证图像的稳定性，获得对比度尽可能高的图像。目前常用的光源有卤素灯、荧光灯和发光二级管(LED)。LED光源以体积小、功耗低、响应速度快、发光单色性好、可靠性高、光均匀稳定、易集成等优点获得了广泛的应用 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。 由光源构成的照明系统按其照射方法可分为明场照明与暗场照明、结构光照明与频闪光照明。明场与暗场主要描述相机与光源的位置关系，明场照明指相机直接接收光源在目标上的反射光，一般相机与光源异侧分布，这种方式便于安装；暗场照明指相机间接接收光源在目标上的散射光，一般相机与光源同侧分布，它的优点是能获得高对比度的图像。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的3维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 图像处理模块主要涉及图像去噪、图像增强与复原、缺陷的检测和目标分割 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ]。
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user: 3. 检测系统架构 模组缺陷检测系统主要由工控机、运动控制系统、光学成像系统和光源控制器等构成。运动控制系统包括多轴运动机械平台、运动控制卡、伺服电机、驱动器和缓存仓等，可实现模组的上下料、运动定位和缓存。光学成像系统主要包括CCD面阵相机、环形光和同轴光组、镜头和光源控制器，其中图像传感器的晶圆Particle (灰尘颗粒)检测采用5120 × 3840 pixel分辨率的黑白相机，考虑到灰尘颗粒的凹凸变化以及图像传感器的特殊材质，光源采用低角度环形光暗场照明；为了将金球、金线和其他部分区分开，金线缺陷检测采用3856 × 2764 pixel分辨率的彩色相机，光源采用同轴光明场照明。相机接口通讯均采用千兆网GigE Vision，镜头均采用12 mm的变焦镜头。 本文针对检测物上不同的缺陷，将缺陷检测的方法，分为空间域及频率域两种。在空间域上，使用白色面向光源，利用卡榫的斜面改变光源反射角的角度，进行电磁阀的上盖卡榫检测。在频率域上，则是使用蓝色面向光源突显表面的纹路，进行电磁阀表面的缺陷检测。图1(a)为本文使用的LED面向光源的系统组成，在空间域使用白色LED以及频率域上使用蓝色光源。本文使用摄影机撷取图像，如图1(b)所示，并利用架构于开放式图像处理链接库(Open Source Computer Vision， Open CV)的算法，针对电磁阀线圈上不同的缺陷，在空间域及频率域上进行缺陷的检测。 图1. LED面向光源的系统
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user: 4. 缺陷检测 4.1. 电磁阀的上盖卡榫检测方法 在空间域进行电磁阀的上盖卡榫缺陷检测方法，图像处理可以分为四个步骤，藉由此检测流程可以从原始图像中保留四个卡榫位置进行检测，并且依据面积大小作为缺陷判定的依据。第一步是将相机取得的灰阶原始图像，进行图像二值化处理(阀值T = 50)，得到二值化图像。图2所示为电磁阀的上盖卡榫原始灰阶图像，虚线圈选处为电磁阀的卡榫位置。经过二值化图像处理 [ 23 ] 如图3所示。 图2. 卡榫缺陷检测原始图 图3. 二值化图像 第二步将二值化图像处理得到的二元图像，进行图像互补色互换图像处理，将卡榫以白色像素表示。图4为互补色互换图像处理的结果。 图4. 互补色互换图像处理结果 第三步是进行感兴趣范围的选取。由于放置电磁阀的旋转平台上具有凹槽，可以放置电磁阀的时候，进行电磁阀的定位，因此本文将卡榫位置设定为感兴趣范围，如图5所示。 图5. 范围选取 第四步则是利用数学的逻辑运算，将图5所示的互补色互换图像处理结果，与图4感兴趣范围的图像，进行逻辑AND运算，即可保留图像中卡榫位置的像素，如图7所示。图6(a)为检测出缺陷的结果，只出现二个卡榫；图6(b)为检测结果正常，出现四个卡榫。 图6. 逻辑运算结果 图7. 电磁阀卡榫缺陷检测结果 4.2. 电磁阀的表面缺陷检测结果分析 检测结果如图7所示，图像形态学的检测方法，虽然可以正确、快速的检测图像中的轮廓缺陷，但是对于细长、具有方向性的表面刮痕，却容易因为二值化的阀值选择不当，及侵蚀算法的影响，降低其判断的准确性。 因此，为了要分辨空间域较难判定的表面刮痕缺陷，本文利用傅立叶变换，将空间域的原始图像转换到频率域 [ 24 ]。图8所示为电磁阀缺陷表面的原始灰阶图像，以及利用傅立叶逆变换得到的傅立叶频谱。藉由傅立叶变换可以突显一致性纹路的特性，本文将图7所示的傅立叶频谱，以图像中心点互相对称的区域做划分，区分的结果如图9所示。 图8. 电磁阀卡榫缺陷检测结果图 图9. 傅立叶频谱分区示意图F~J 利用统计学中的标准偏差计算方法，计算不同频谱区间的灰度值标准偏差，并将灰度值较高的区域利用傅立叶逆转换，从频率域转换到空间域，观察原始图像的频谱中，灰度值较高的频谱是否能够突显表面的特征。 本文利用统计学中的标准偏差，作为判断区间内灰度值分布情况的依据，若区间内的灰度值变化较大，标准偏差就会越大，若区间内的灰度值变化较小，标准偏差则会越小。标准偏 σ 为： σ = 1 N ∑ θ = θ 1 θ 2 ( x θ − μ ) 2 (1) 标准偏差计算公式中，样本数N为区间范围内的角度总数，本文以15度为单位做区分，因此N = 15。变量 x θ 为样本数N中，从半径范围R 1 到R 2 ，图10为傅立叶频谱分区示意图，所包含的所有像素点的灰度值，与空心圆灰度平均值 T μ 的差的总和，如式(2)所示。 x θ = ∑ R = R 1 R 2 { G ( r cos θ ， r sin θ ) − T μ } (2) 公式(2)中， G ( r cos θ ， r sin θ ) 为傅立叶频谱上，在坐标位置 ( r cos θ ， r sin θ ) 的灰度值；空心圆灰度平均值 T μ 如式(3)所示。 T μ = 1 A ∑ 0 359 ∑ r = R 1 R 2 G ( r cos θ ， r sin θ ) (3) 平均值μ计算则如式(4)所示： μ = 1 N ∑ θ = θ 1 θ 2 x θ (4) 图10. 傅立叶频谱分区示意图 本文用来计算灰度值变化的标准偏差，主要分为4个步骤，第1个步骤计算空心圆面积内的灰度平均值 T μ ，如式(3)所示。第2步骤计算半径范围从R 1 到R 2 ，包含的每一点灰度值与平均值 T μ 的差的总和 x θ ，如式(2)所示。第3步骤计算 x θ 从角度 θ 1 到 θ 2 的平均值，如式(4)所示。第4步骤利用变量 x θ 及平均值计算标准偏差，如式(1)所示。经过上述4个步骤所计算出来的标准偏差若是越大，则代表区间内的灰度值变化较大，相反的若是数值越小，则代表灰度值分布较为一致。图11为标准偏差计算结果。可以从图中 图11. 频谱区间的灰度值标准偏差 发现，区间C所计算出来的灰度值标准偏差远高于其他区间，而图11(b)的区间H相较于其他区间所计算出的标准偏差也较高，因此将区间C、区间H的频谱保留，如图12所示。将图12所保留的傅立叶频谱，经由傅立叶逆变换，可以将图像从频率域转换回空间域，保留频谱中对应的区域，结果如图13所示。从图13中可以发现，利用本文所设计的光源系统取得的灰阶原始图像，藉由傅立叶变换所得到的频谱中，灰度值标准偏差计算结果较大的区间。 图12. 保留灰度值标准偏差较高的区间C、区间H 图13. 区间C、区间H进行傅立叶逆转换结果 在进行傅立叶逆变换之后，可以保留原始图像中的表面缺陷，因此，本文将直接对原始傅立叶频谱进行二值化图像处理，保留频谱中灰度值较高的频谱(阀值T = 140)，图像处理结果如图14所示。将图14的原始傅立叶频谱与二元图像进行数学逻辑AND运算，可以从原始傅立叶频谱中，保留原始频谱之灰度值，而非二元图像的白色像素。将AND运算的结果进行傅立叶逆变换之后，便可将图像从频率域转 图14. 傅立叶频谱进行二值化图像处理结果 换回空间域，如图15所示。当蓝色LED面向光源架设于相机上方时，原始图像的上边缘会产生较严重的反光，使得本文使用傅立叶频谱进行二值化图像处理时，上边缘所产生的反光被判断成缺陷保留下来。为了消除反光造成的缺陷误判，本文根据统计结果，将图16(左)距离图像上边缘30 pixel内的缺陷去除，去除缺陷后的检测结果如图16(右)。 图15. 图像从频率域转换到空域 图16. 边缘噪声消除后图像处理结果
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user: 5. 实验分析 本文在电磁阀线圈的缺陷检测项目包含：上盖卡榫是否存在以及表面是否损坏；在电磁阀的上盖卡榫缺陷检测上，本文设计的环境光源利用卡榫斜面改变反光的角度，在图像中突显卡榫的缺陷，并且在空间域上选择适当的感兴趣范围，依据感兴趣范围内保留的卡榫面积，作为判断卡榫缺陷的依据。图17为电磁阀的上盖卡榫缺陷于空间域的检测结果，图17(左)为检测出四个正常的上盖卡榫数，图17(右)为检测出只含二个上盖卡榫数的缺陷品。 图17. 缺陷电磁阀检测结果
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user: 6. 结论 本文在空间域及频率域的检测方法，使用蓝色白色LED环境光源，分别从空间域行电磁阀的表面缺陷检测。最后在电磁阀卡榫缺陷检测总时间为0.05 s，当中感兴趣范围选取花费约0.022 s，二值化图像处理约为0.014 s，而在电磁阀表面缺陷检测总时间为0.82 s，当中傅立叶逆变换花费约0.35 s，傅立叶变换则为约0.23 s，由于需检测两个电磁阀表面，所以需花费1.65 s，比较电磁阀生产速率，每一分钟生产一个，可以发现整体花费时间远远小于其生产速率，因而可以有效的应用于产线之中。过去在使用人工进行缺陷检测时，电磁阀的上盖卡榫检测以及电磁阀的表面缺陷检测，皆无法有效的量化缺陷标准，其原因在于上述的检测项目进行人工缺陷检测时，尺寸的量测位置无明确的规定，造成不同的检测人员所量测出来的缺陷大小皆不相同，使缺陷的判断过于主观。因此，本文在进行缺陷判断时，将样本依照本文所提出的方法进行检测，并且以检测结果的缺陷面积为依据，将面积平均值设定为判断缺陷的阀值，进行缺陷的自动化分类。
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user: 摘 要 温度裂缝是大体积混凝土裂缝的主要形式，大体积混凝土裂缝对其使用寿命有很大的危害。以找龙坝河特大桥工程为工程背景，介绍了钢管混凝土拱桥大体积混凝土拱座施工过程中混凝土温度控制的原则和标准。通过制定的温控方案采取了一系列温控措施并进行有效监控，充分说明采用混凝土浇筑顺序的调整、混凝土的配合比的优化、骨料遮阳、加冰作业、监控过程中调整冷却水流量的综合方案能够控制混凝土内部温度和内表温差。工程方案实施后取得了良好的效果，未出现明显可见的危害性裂缝，达到了预期的温控目标。 关键词 :混凝土温度裂缝，大体积混凝土，温度控制，温度监控 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，在拱座大体积结构混凝土的裂缝分析中，大体积混凝土开裂 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 的主要原因有水化热、外加剂使用不足、养护工作不到位等，影响到桥梁整体施工质量，对此需要采取有效防治措施。本文以温控标准为依据，结合实际工程，从大体积拱座混凝土控裂难点入手，制定具体温控方案来实现预期的温控目标。
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user: 2. 工程概况 找龙坝河特大桥为主跨225 m的上承式钢管混凝土拱，两岸拱座位于陡崖上，采用整体式钢筋混凝土结构。建始岸拱座尺寸：17 × 21.5 × 15.877 m，配4根直径2.4 m的基桩(距离拱座底5.8 m处有一溶洞)。恩施岸拱座尺寸：18 × 21.5 × 20.877 m，基底呈台阶状。拱座与拱脚结合处4.8 m范围内采用C40混凝土，其余部位及桩基础采用C30混凝土。基础施工完毕后即可采用对开挖面进行防护，防护面为横桥向以桥中心线为准20 m，采用挂网喷浆普通锚杆防护，喷射混凝土C20厚10 cm，锚杆间距1 m，因边坡为稳定性良好的硬质岩(坚石、次坚石)边坡，主锚杆采用Ф16钢筋，长度0.8 m；辅助锚杆采用Ф12钢筋，长度0.6 m。桥梁总体布置图如图1所示。 图1. 桥梁总体布置图
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user: 3. 控裂重难点 1) 拱座混凝土方量大，混凝土绝热温升高；混凝土温升控制不当时，极易因内表温差产生较大温度应力而导致开裂； 2) 拱座施工期在7月~10月，属于高温期施工，浇筑温度控制难度大； 3) 拱座为基岩支护，后期容易于拱座与基岩交界面产生约束应力集中而开裂。
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user: 4. 标准温控 找龙坝河特大桥拱座混凝土温度控制原则主要有四个方面： 1) 控制混凝土浇筑温度； 2) 尽量降低混凝土的温升、延缓温峰出现时间； 3) 控制温峰过后混凝土的降温速率； 4) 降低混凝土中心和表面之间、新老混凝土之间的温差以及控制混凝土表面温度和气温之间的差值 [ 4 ]。 为确保大体积混凝的抗裂安全度，根据应力分布及各项影响因素综合计算分析，拱座混凝土的温控标准按下表1中的数值进行控制。 Table 1 Main index of temperature control standard for mass concrete of abutmen 混凝土内外温差控制值 ≤25℃ 混凝土降温速率控制值 ≤2.0℃/d 进、出口温度差控制值 ≤10℃ 水温与内部混凝土温差控制值 ≤25℃ 混凝土入模温度 ≤28℃ 混凝土最高温升 ≤70℃ 养护水与混凝土表面温差 ≤15℃ 表1. 拱座大体积混凝土温控标准主要指标
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user: 5. 现场温控措施 针对拱座控裂重难点，根据现场施工情况，采取一系列现场温控措施，主要通过控制混凝土的质量，浇筑温度，冷却水管的埋设和保温保湿养护来实现控裂目标。 5.1. 原材料优选及配合比优化 混凝土物理、热学性能是影响大体积混凝土温控效果最基本、最重要的因素，配制出性能优良的混凝土已使温控工作成功了一半。大体积混凝土原材料选取和配合比设计应以抗裂为核心，并满足水化热低、可泵性好、体积稳定性好及耐久性优良等要求。 1) 原材料优选 根据表2和表3要求结合自产及地方材料优选原材料如下： 水泥：建始泰丰P·O42.5； 粉煤灰：湖南石门F类I级； 外加剂：中交二航CP-J型减水剂； 粗骨料：大龙潭4.75~9.5 mm、9.5~19 mm； 细骨料：杉木坝0~4.75 mm； 拌合水：地方深井水。 Table 2 Consideration of selection of concrete raw material 原材料 考量因素 参考规范 水泥 比表面积、强度、C3A含量、碱含量、温度 《硅酸盐水泥、普通硅酸盐水泥》(GB175) 粉煤灰 烧失量、需水量比 《用于水泥和混凝土中的粉煤灰》 磨细矿渣粉 强度活性、烧失量 《用于水泥和混凝土中的粒化高炉矿渣粉》 细骨料 含泥量、细度模数 《建筑用砂》(GB/T14684) 粗骨料 含泥量、级配 《建筑用卵石、碎石》(GB/T14685) 外加剂 减水率、适应性、凝结时间 《聚羧酸系高性能减水剂》(JG/T 223) 表2. 混凝土原材料选取考量因素 2) 配合比优化 Table 3 Mass concrete proportion of abutment (kg/m3 构件 标号 水泥 粉煤灰 砂 碎石 水 减水剂 建始侧3#拱座 C40 240 140 795 1055 160 4.0 恩施侧4#拱座垂直面 C30 225 150 805 1071 145 3.8 恩施侧4#拱座斜面 C40 240 140 795 1055 160 4.0 表3. 拱座大体积混凝土配合比(kg/m 3 ) 5.2. 控制混凝土浇筑温度 找龙坝河特大桥桥梁施工过程中为保证混凝土浇筑温度，根据现场实际情况采取以下多项措施： 1) 骨料温度控制：骨料仓搭棚遮阳，碎石洒深井水降温； 2) 水泥温度控制：控制进场温度，跟踪测温，夏季设置遮阳棚； 3) 水温控制：夏季高温时加冰降温。 5.3. 冷却水控制 采用Φ42 × 2.5 mm型冷却水管，现场每层间距1 m (设计1.5 m)布置冷却水管，现场水管水平间距为1.5 m (设计2 m)。每根冷却水管采用阀门和增压箱连接冷却水管进水口并统一布置，利于综合性管理。 前期采用循环水补充凉水降温，后期依靠循环水内循环降温，适时补充凉水来控制降温速率。各层冷却水管标高在浇筑混凝土以后进行通水，为了控制下层混凝土因为上层混凝土浇筑而产生温度回升，需要进行二次通水冷却，根据测温结果来确定通水时间；根据进、出口温度差控制值来控制减缓通水，可以使用水阀来实现，减少流速，形成平缓的水流，促使混凝土以层流状态进行冷却；为了对进出水温度进行有效控制，冷却水的温度需要控制在14℃~16℃左右。 5.4. 保温保湿养护 拱座混凝土养护措施主要为顶面洒水保湿养护，侧面覆盖土工布保温养护。 水的温度不低于混凝土温度10℃以上，对混凝土和模板覆盖保温；对混凝土不造成损伤时及时拆模，在混凝土外露表面洒水；混凝土温度峰值出现时间为2~3天龄期，至浇筑第3天全部用土工布和塑料布铺设完毕。 5.5. 匀质性施工 拱座为大体积混凝土，拱座混凝土采用分层分块浇筑 [ 5 ]。建始侧3#拱座采用一台天泵，水平分层浇筑。恩施侧4#拱座由于高差较大，采用2台地泵接力水平分层浇筑。 建始侧3#拱座垂直面分5 m + 6 m + 4.88 m三次浇筑，斜面分3.5 m + 8.38 m两次浇筑，合计5次浇筑。恩施侧4#拱座垂直面分3 m + 4 m + 2 m + 3 m + 4 m + 4.88 m六次浇筑，斜面分3.5 m + 8.38 m两次浇筑，合计8次浇筑。
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user: 6. 监控结果及分析 对现场混凝土温度进行监控并对温度结果进行分析，以此来判定采取的温控措施效果。 6.1. 建始侧3#、恩施侧4#拱座各层混凝土温度监控结果 混凝土温度监测建始侧3#、恩施侧4#拱座各层混凝土温度监测数据如下表4所示。 Table 4 Monitoring data of temperature characteristic values of each layer of Jianshi side 3# and Enshi side 4# abutment 部位 内部最高温度(℃) 温峰到达时间(℃) 最大内表温差(℃) 降温速率(℃/d) 3#拱座第一层 70.3 57 19.4 1.0~1.6 3#拱座第二层 74.7 51 18.7 0.2~2.3 3#拱座第三层 74.9 52 24.8 0.2~2.8 3#拱座第四层 69.4 30 23.9 2~3.5 3#拱座第五层 74.9 46 24.5 0.6~3.1 4#拱座第一层 69.2 57 17.3 2.3~3.1 4#拱座第二层 71 53 24.6 1.3~2 4#拱座第三层 66.5 50 24.3 1.2~3.5 4#拱座第四层 66.7 54 24.6 1.5~2.6 4#拱座第五层 70 41 18 1.7~2.0 4#拱座第六层 70.7 56 24.7 1~2.4 4#拱座第七层 67.8 40 20.7 0.7~3.5 4#拱座第八层 64.9 38 23.4 0.9~3.3 表4. 建始侧3#、恩施侧4#拱座各层温度特征值监测数据 6.2. 建始侧3#拱座各层混凝土温度发展情况 由表4所示，拱座各层混凝土30~57 h左右期间相继到达温峰，内部最高温度69.4℃~74.9℃。 第一层、第四层混凝土最高温度符合≤70℃的温控标准，第二层、第三层、第五层混凝土最高温度不符合≤70℃的温控标准。分析原因：1、气温较高局部气温高的时段达到40℃，导致混凝土入模温度较高；2、混凝土凝结时间偏短，测点区域混凝土普遍在覆盖后的4~5个小时做开始迅速水化升温，水化反应快。 混凝土内表温差前期随内部温度增加而增加，后期随表面温度波动而波动， 各层混凝土最大内表温差为18.7℃~24.8℃，最大内表温差符合≤25℃的温控标准。 温峰过后通过调节冷却水控制降温速率约为1.0℃/d~3.5℃/d，第1、2层混凝土降温速率基本符合≤2.0℃/d的温控标准。第3~5层部分时段超出≤2.0℃/d的温控标准，降温速率过快时段为降温初期的3天左右，由于内部温度过高，表面温度下降较快，适当延长通水加快内部降温来降低内表温差。降温3天后降温速率基本符合≤2.0℃/d的温控标准。 6.3. 恩施侧4#拱座各层混凝土温度发展情况 由表4所示，拱座各层混凝土于38~57 h左右期间相继到达温峰，内部最高温度64.9℃~71℃，各层混凝土最高温度基本符合≤70℃的温控标准。 混凝土内表温差前期随内部温度增加而增加，后期随表面温度波动而波动，各层混凝土最大内表温差为17.3℃~24.7℃，最大内表温差符合≤25℃的温控标准。 温峰过后通过调节冷却水控制降温速率约为1.0℃/d~3.5℃/d，第2、4、5、6层混凝土降温速率基本符合≤2.0℃/d的温控标准。第1、3、7和8层部分时段超出≤2.0℃/d的温控标准，降温速率过快时段为降温初期的3~4天左右，由于内部温度过高，表面温度下降较快，适当延长通水加快内部降温来降低内表温差。降温3天后降温速率基本符合≤2.0℃/d的温控标准。
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user: 7. 研究取得主要技术成果 找龙坝河大桥拱座监测工作历时4个月，按照上述温控方案落实施工，温控措施实施情况良好。从现场情况来看，未出现明显可见的危害性裂缝，达到了预期的温控目标。该施工工艺解决了大体积混凝土裂缝问题，可供同类桥梁大体积混凝土施工参考。
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user: 摘 要 结合深谷地形上承式钢管混凝土拱225 m主拱肋的安装施工，详细地介绍了主拱肋顺利合龙的施工经验，通过配置相应的吊装设备及制定可行的实施方案，有效解决节段拼装施工难度大、安全风险高、气候不利因素的影响，确保了主拱肋拼装线性和安装精度，可为今后类似工程施工提供很好的借鉴。 关键词 :上承式钢管拱，深谷地形，主拱肋，预拼装，扣挂吊装 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. 工程概况 工程简介 找龙坝河特大桥是位于银川至北海高速公路建始(陇里)至恩施(罗针田)段的一座整体式桥梁，全长356.95 m，主桥为上承式钢管混凝土拱，拱跨225 m，矢高45 m，矢跨比1/5，拱上桥跨共15孔，单孔跨径为16 m，建始岸引桥为2~40 m，恩施岸引桥为1~30 m，纵坡位于由0.55%和−0.54%直线坡组成的凸型竖曲线内，平面位于直线段内本桥主跨为大跨钢管混凝土上承式拱桥，施工工艺复杂，科技含量高，是整个建恩高速的重点工程、难点工程、控制性工程。其总体布置如图1所示。 图1. 找龙坝河特大桥总体布置图 拱肋构件在工厂加工并进行预拼，以散件运抵桥梁现场，在拼装场地上复拼为大节段后吊装就位，从拱脚至拱顶共划分为11个节段，全桥共分44个节段，在拱顶设60 cm的合龙段，节段宽度均为5.5 m，最大高度为8.5 m，最大长度为16.2 m，最大重量为48.7 t。
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user: 2. 总体施工方案 主拱肋以涂装散件的形式运输到现场预拼场地，卧拼装组装成立体分段后采用3 + 1节段进行立拼装，液压平板车运输至缆索吊下方(恩施侧)，由缆索吊机直接起吊安装，节段间采用“先栓后焊、焊栓结合”的原则连接。主拱肋单榀吊装，采用扣索固定及定位，由两岸向跨中逐节段安装、逐节段扣挂，单个节段吊装完成后进行扣索安装及固定，使用扣索拉力调整节段标高，调整定位完成后方可进行下一节段吊装，直至跨中合龙。
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user: 3. 施工工艺流程 缆索起重机安装、调试，扣锚体系安装施工→拱脚铰座精确定位固定→拱肋预拼完成，恩施岸、建始岸吊装首节段拱肋(1a、11a)，临时固定→吊装首节段拱肋(1b、11b)，完成首节段吊装→安装扣、锚索→扣、锚索同步对称分级张拉至设计索力(监控提供)，拱肋标高调整→铰轴及拱脚处斜管内灌注微膨胀砼，养护达到设计强度→依次安装2~6节段主拱肋、平联、K撑、扣锚索及焊接拱肋环缝嵌补段(根据监控数据调整每节段的拱肋线性)→拱脚封铰砼施工，养护达到设计强度→安装7~10节段主拱肋、平联、K撑、扣锚索及焊接拱肋环缝嵌补段(根据监控数据调整每节段的拱肋线性)→主拱合龙嵌补段吊装并焊接→焊接、焊缝检测报验→拆除扣锚索 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。
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user: 4. 工地预制拼装 工地拼装场地设置在找龙坝河特大桥恩施侧张家岩大桥后方高速公路路基上，施工场地全长387 m，其中115 m长度区域用于主拱肋片体拼装及立柱片体拼装组装，86 m长度区域用于主拱肋立拼装及立柱拼装场地。工地拼装时采用节段匹配的方式进行制造，卧拼装时按3 + 1节段进行匹配制造，拼装矫正报检合格后方可进入立拼装施工，立拼装时同样按照3+1节段进行匹配制造。根据安装顺序卧立拼装轮次按：ZL-1~4分段→ZL-11~14分段→ZL-21~24分段→ZL-31~34分段→ZL-4~7分段→ZL-14~17分段→ZL-24~27分段→ZL-34~37分段→ZL-7~10分段→ZL-17~20分段→ZL-27~30分段→ZL-37~40分段的顺序进行制造。拼装矫正报检合格后方可进入安装施工。
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user: 5. 主拱肋吊装施工 5.1. 铰座及主拱加强钢筋笼安装 根据拱肋轴线坐标推算出拱脚座面上缘及下缘四点坐标，然后进行精确放样。根据此四点来控制拱座的平面位置，用水准仪控制四点标高。拱脚在预埋拱座上就位后，再对其轴线及分段点标高进行校核、调整，使其符合设计要求。根据预埋主拱钢管中心位置，定位安装定位钢板，钢筋笼由缆索吊吊装，人工配合送入预埋钢管内。 5.2. 首节段吊装 用一套缆索起重机上2个吊点吊运拱脚段至拱座预埋件处，采用倒链配合、人工拖拉调整拱肋的横向偏位，使拱肋的铰管顺利入槽，准确对位，然后利用临时码板将主拱肋与预埋主管临时焊接，为保证首节段安装的安全性及稳固性，采用钢丝绳将首节段扣定到交界墩上，缆索吊机松钩取下吊点，完成首节段吊装。其节段施工吊装图如图2所示。 5.3. 后续节段吊装 首节段吊装完成后，将其与拱脚临时铰连接，并在铰轴圆管及主拱靠拱脚处的两根斜管内灌注C50微膨胀混凝土，待混凝土强度达到90%后，进行后续节段吊装。 拱肋分节段由缆索吊机从两侧往跨中进行单榀悬臂拼装，逐节段安装、逐节段扣挂，直至跨中合龙，节段间采用“先栓后焊、焊栓结合”的原则连接。拱肋节段就位后，先进行初步定位，安装内法兰高强螺栓，挂设扣锚索并进行初张拉，然后缆索吊机松钩，同步分级张拉扣、锚索至设计索力(30%→70%→100%)，精调线形后焊接节段间接头焊缝。 图2. 找龙坝桥节段吊装施工图 吊装完成1~6节段主拱肋及横连、K撑后，为保证主拱肋悬臂安全，将4节段以下所有接头焊接完成后，进行封铰施工，尽快将拱脚弦管与拱座预埋管焊接，将铰轴与铰座焊牢，使铰初步封固，然后在拱座预留槽浇注早强混凝土，使拱肋尽快转变为无铰拱，待封铰混凝土强度达到90%后，吊装后续节段直至合龙完成 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。 5.4. 封铰施工 主拱圈第6节段吊装完成、将4节段以下所有接头焊接完成后，即可进行封铰作业。首先焊定铰轴，再将拱脚弦管与拱座预埋管焊接，使铰初步封固；然后在拱座预留槽浇注早强砼，使拱肋转变为无铰拱。由于此处混凝土高度较大，方量较大，厚度较薄，浇筑时加强温控措施，防止此处出现裂缝。 5.5. 合龙施工 优化主拱肋合龙方案，原设计管内限位板+夹板栓接形式控制要求精度高，施工难度大，栓接孔位误差为2 mm。因此决定采用焊接形式代替栓接，即采用管内限位板焊接连接钢板进行临时合龙，然后外包钢板焊接进行最终完整合龙。其主拱圈合龙施工图如图3所示。 图3. 主拱圈合龙施工图 安装完成两岸第11节段后，根据监控单位确定的最佳线形，通过管外焊接限位槽钢及设置对角倒链等设备，对管体线形及轴线进行精确调整对位，然后将最佳线形时刻的温度、湿度进行确定并不间断监控，保证两次一样的温度、湿度时刻，拱肋变化参数一致。然后根据确定的时段，利用连接钢板与两端11节段内预设限位板焊接，实现瞬时合龙抵抗温度升高产生的应力影响，然后精确配切合龙口，采用外包钢板形式进行焊接，完成最终合龙施工。 合龙工艺流程：建始侧、恩施侧11节段吊装完毕(提前在管内焊接限位钢板)→焊接11节段以下主弦管外包板→精调合龙口及拱肋线形→安装定位钢管→监控测量并根据监控数据进行精确调整→最终下达指令焊接→焊接连接钢板实现瞬时锁定→等待升温时进行监控量测，满足相关要求后精确配切合龙口→焊接外包钢板实现最终合龙。
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user: 6. 扣锚索松扣卸载 主拱肋合龙后，即可对扣锚索进行松扣卸载(全部卸载，不保留原设计10%)。松扣顺序为：由跨中10#索开始，两岸同步对称分级松扣。扣锚索拉力分5级松扣，每级放松1/5，依次从10号→1号各松一级。松扣过程中，各扣索放松一级，暂停20分钟后，测试相关数据，经有关各方确认后，再进行第二级放松循环。拆除全过程加强测量观测，详细记录观测数据，并与监控单位的观测数据对比、分析，最终确定扣锚索拆除后拱圈各项数据变化情况满足设计要求。
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user: 7. 结束语 通过配置相应的吊装设备及制定可行的实施方案，找龙坝河特大桥主拱肋顺利合龙，经第三方检测单位检测钢管拱拼装线性及精度满足设计规范要求，为后续上部拱上立柱、钢盖梁安装施工奠定了坚实的基础。
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user: 摘 要 本文提出了一种基于比特位和改进的一维混沌映射的数字图像加解密算法。首先，使用两个存在的一维混沌映射构造了一个简单高效的新的混沌映射来产生随机序列，用于原始图像的置乱与扩散中。其次，将原始明文图像分解为8个位平面，将生成的混沌序列去改变像素值的位置和值，达到置乱和扩散的效果。最后，将分解后的图像合并成256个灰度级的灰度图像，再进一步进行分块的置乱操作，得到加密后的图像。实验结果表明，该算法具有良好的鲁棒性和安全性，可以抵抗各种攻击。 关键词 :图像加密，混沌映射，比特位平面 Copyright © 2020 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 随着网络技术的高速发展，许多数字内容被传输和保存，个人的信息安全也变得越来越重要。在很多网络交流过程中我们常把数字图像作为传输的媒体，但随着通信设备的快速发展，一些不法分子通过不同渠道非法获取信息越来越容易，因此如何保证图像在传输过程中的安全性已成为近年来的一个重要研究课题，而图像加密是确保图像安全性的最有效方法之一 [ 1 ]。 当前，我们常用的图像加密技术主要是利用混沌系统来实现的。这是因为混沌系统的一些独特的性能适合用来进行图像加密，如对初始值和参数具有较强的敏感性、长期演化的不可预测性、易产生伪随机序列等特点，在很多图像加密系统中得到了广泛的应用 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。而一般的混沌加密系统可分为两部分，一部分是用来生成安全密码的混沌系统；另一部分是实现加密用的算法。用来生成密码的混沌系统可被分为两大类，既一维混沌系统和多维混沌系统。其中，多维混沌系统因具有的参数多，且它的结构复杂，故常常被使用，但存在着一些像软件实现困难及时间消耗大等的缺点。相反的，一维混沌系统的结构就比较简单，也易于实现，而且有较低的时间消耗。但是同样也有一些缺点，如，混沌区间是受限的，输出的混沌序列值分布不均匀等。因此，提出一个具有更好的混沌性能的混沌系统很有意义 [ 5 ]。在本文中，我们对两个存在的子混沌系统进行了改进，使改进的混沌系统有更大的混沌区间，更好的混沌性能。 近年来，基于位平面的图像加密算法因其独特的优点而被广泛研究。相比较像素级的置乱，基于位平面的置乱算法不仅可以改变像素的位置，也可以改变像素的值，所以有更好的加密效果 [ 6 ]。文献 [ 7 ] 提出了一种新的比特级加密算法，提出了基于反馈的扩散机制和自适应的置乱方法，确保了明文图像的微小变化能影响整个密文序列的变化。在文献 [ 8 ] 中，提出了一种比特级置乱和像素值共同置乱的方法去加强整个密码系统的安全性。文献 [ 9 ] 中明文图像被分解成了一个三维的比特矩阵，并用选择算法去打乱高4位的比特值，低4位不做改变。因为图像中的高4位包含了整个图像94.118%的信息，而低4位只占全部图像信息的5.882%。然而，这些基于比特位平面的图像加密算法由于位平面的分解而要进行多次的混沌迭代，会造成大量的时间消耗。因此，减少位平面加密算法的时间消耗也变得越来越重要。 此外，图像加密的安全性也是很重要的一项性能，但在众多的图像密码系统中，一些基于混沌的图像密码系统易受到各种攻击，即使连Fridrich在 [ 10 ] 中提出的混沌数字图像密码系统也未能幸免。主要原因是用于加密图像的密码仅与密钥有关，而与明文无关，因此它们易受选择明文攻击或已知明文攻击 [ 11 ]。基于上面提到的问题，本文提出了一种明文关联的混沌数字图像密码系统，其用于加密明文图像的密钥流不仅与密钥有关，而且与明文有关。混沌系统是一种将Logistic和Sine映射混合起来加以改进的动力系统。仿真实验表明该混沌系统具有很好的混沌特性。其遍历性和李亚普诺夫指数均比Logistic和Sine映射优越，系统的混沌控制参数空间大大提高。数值实验结果显示加密算法具有很好的安全性和加密性能，加密算法能抵抗各种类型攻击，包括统计分析、差分分析、选择明文、已知明文等。本文的组织结构如下。第二部分简单回顾使用的两个一维混沌映射，Logistic映射和Sine映射，并由这两个基本的混沌映射构造出新的混沌映射，分析其混沌行为。第三部分提出一种明文相关的置乱–扩散加密算法。第四部分进行仿真测试，得出结果并进行分析。第五部分为本文的结论。
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user: 2. 新的混沌系统 这一小节主要介绍两个一维混沌映射以及组合成的新的混沌映射，其中Logistic映射和Sine映射，是被广泛用到图像加密中的两种映射，这里使用它们来构造了一个新的混沌映射。 2.1. Logistic映射 Logistic映射是一种简单的非线性混沌方程，因其具有良好的混沌特性，常被拿来用在混沌图像加密的算法中。它的定义如下 [ 12 ]。 x n + 1 = u × x n × ( 1 − x n ) (1) 其中，u是一个控制参数，为了能保证输出的混沌序列的值在[0，1]内，它的取值范围确定为 u ∈ [ 0 ， 4 ] ，并 随着u的不断变化，方程会显示出不同的动力学行为。 x n 是输出的混沌序列。 2.2. Sine映射 Sine映射和Logistic映射有着相同的混沌行为，也是常见的一种简单的混沌系统，它的定义可以用下式描述。 x n + 1 = r × sin ( π × x n ) (2) r是它的控制参数，取值范围是 r ∈ ( 0 ， 1 ] ， x n 是输出的混沌序列。对于这两个基本的混沌系统，我们可通过查看它们的分岔图和李雅普诺夫图来观察它们的混沌行为。 图1(a)和图2(a)分别是Logistic映射的分岔图和李雅普诺夫图，我们可看到，它仅在[3.57，4]这一区间内出现混沌行为，而且并不是里面的所有参数都有混沌行为，说明它的混沌区间是有限制的。在李亚普诺夫图中，出现正数说明该混沌映射有好的混沌性能，这里当 u > 3.57 时，Logistic映射才有混沌行为。另外，我们还可以从图1(a)中看出Logistic映射输出的混沌序列中点的分布很不均匀，因此可以进一步改进它。图1(b)，图2(b)分别是Sine映射的分岔图和李雅普诺夫图，它与Logistic映射有相同的混沌行为，都有混沌区间受限，点的分布不均匀等问题。 图1. 分岔图。(a) Logistic映射；(b) Sine映射；(c) 新混沌映射 图2. 李雅普诺夫图。(a) Logistic映射；(b) Sine映射；(c) 新混沌映射 2.3. 构造新的混沌映射 使用提出的新的混沌系统可解决一维混沌映射混沌区间受限及点的分布不均匀的问题。新的混沌系统的定义如下： x n + 1 = r ( u sin ( π x n ) ( 1 − sin ( π x n ) ) × 2 k mod 1 ) (3) r是一个常数，这里我们取值为20，u是一个区间不受限制的控制参数，k的取值为18。图1(c)，图2(c)分别是它的分岔图和李雅普诺夫图。从图中我们可以看出，相比于另两个混沌映射，它的混沌性能更好，点的分布更均匀。
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user: 3. 图像加密算法 3.1. 混沌系统初始值 在整个的加密过程中，使用了一个长为256哈希密钥，它是由SHA-256哈希函数生成的，并将这256位长的密钥以8位为一组分为32块。如 K = k 1 ， k 2 ， ⋯ ， k 32 ，其中 k i = { k i ， 0 ， k i ， 1 ， ⋯ ， k i ， 7 } ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 32 用K和另给的4个外部密钥可得到混沌系统的初始值。如式(4)~(7) x = x 0 + mod ( k 1 ⊕ k 2 ⊕ k 3 ⊕ k 4 ⊕ k 5 ⊕ k 6 ⊕ k 7 ⊕ k 8 256 ， 1 ) (4) y = y 0 + mod ( k 9 ⊕ k 10 ⊕ k 11 ⊕ k 12 ⊕ k 13 ⊕ k 14 ⊕ k 15 ⊕ k 16 256 ， 1 ) (5) u = mod ( u 0 + k 17 ⊕ k 18 ⊕ k 19 ⊕ k 20 ⊕ k 21 ⊕ k 22 ⊕ k 23 ⊕ k 24 256 ， 1 ) (6) r = mod ( r 0 + k 25 ⊕ k 26 ⊕ k 27 ⊕ k 28 ⊕ k 29 ⊕ k 30 ⊕ k 31 ⊕ k 32 256 ， 1 ) (7) 从以上式子中，我们可得到一个取决于明文图像哈希值的混沌映射的初始值，这样做的好处是可以提高图像的明文敏感性。即使两幅明文图像仅有一个比特的值是不一样的，得到的哈希值却是完全不同的。 3.2. 图像加密算法 这部分采用如图3所示的置乱–扩散结构的加密算法。我们先将一幅灰度明文图像进行比特位分解，然后进行比特级置乱和扩散，为加强整个加密算法的效果，最后提出了一个块像素级置乱方案，进一步提升了整个算法的安全性。 图3. 算法结构图 具体的操作步骤如下： 步骤1. 将大小为M × N的图像P由比特位平面分解(BBD)成大小为bt的图像PD，bt = M × 8N。 步骤2. 将x，r，u作为混沌映射的初始值代入式(3)中迭代 N 0 + b t 次，并舍弃前 N 0 次得新的长为bt的混沌序列 S = { s 1 ， s 2 ， s 3 ， ⋯ ， s b t } 。 步骤3. 通过对生成的混沌序列S按从小到大进行排序，得到新的序列 S ′ = { s ′ 1 ， s ′ 2 ， s ′ 3 ， ⋯ ， s ′ b t } 和一个位置索引序列 i n d e x = { d 1 ， d 2 ， d 3 ， ⋯ ， d b t } ，使用位置索引置乱分解后的图像PD得到新的图像AP，置乱方法如(8)所示。 A P i = P D d i ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， b t (8) 步骤4. 再将y，r，u作为混沌系统新的初始值，同样迭代 N 0 + b t 次获得长为bt的序列XS，进行(9)~(11)的操作，得到扩散后的图像C。 C i = ( ( A P 1 ⊕ A P b t ⊕ A P b t − 1 ) + f l o o r ( X S i × 10 14 ) ) mod 2 if i = 1 ; (9) C i = ( ( A P 2 ⊕ A P b t ⊕ C 1 ) + f l o o r ( X S i × 10 14 ) ) mod 2 if i = 2 ; (10) C i = ( ( A P i ⊕ C i − 1 ⊕ C i − 2 ) + f l o o r ( X S i × 10 14 ) ) mod 2 if i ∈ [ 3 ， b t ] (11) 步骤5. 将矩阵C进行比特位合并得M × N的图像CE。 步骤6. 对上面步骤中生成的序列S和XS分别进行(12)和(13)的计算。 S 1 = mod ( f l o o r ( S × 10 16 ) ， M × N ) + 1 (12) X t = 10 4 × X S − f i x ( 10 4 × X S ) (13) 步骤7. 将 S 1 和Xt相加，组合成长为16的数组bs： b s ( k ) = S 1 ( k 2 + 80 ) + X t ( 256 × k ) ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， 16 (14) 步骤8. 将bs按升序的方式进行排列，从而可得一个新的位置索引序列 T b = { t b 1 ， t b 2 ， t b 3 ， ⋯ ， t b 16 } (15) 步骤9. 把图像CE分割成16个小块，根据序列Tb打乱这些子块，得到最终的密文图像E。 图像的解密过程是加密过程的反向操作，可以无失真地还原原始的明文图像。