DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结论 本文提出一种利用能量传播建立声传播模型的思路。将气泡的振动及声场的机械能结合起来建立声传播模型，研究声波在含气泡液体中传播过程中由于气泡振动引起气泡及驱动声场的机械能的变化情况。并利用该模型对由于单个气泡空化引起气泡的机械能变化情况、驱动声场的机械能损失情况及在该模型下气泡振动对驱动声场传播过程的影响进行了数值模拟。对于气泡来说，气泡在振动过程中由于其体积发生变化带动其周围的液体跟着变化——特别是在气泡体积剧烈变化时，从而导致驱动声场的机械能发生损失，气泡体积变化越剧烈，驱动声场的机械能损失越大；对于驱动声场的传播来说，由于气泡的存在，声场在传播过程中会导致气泡振动，如果声场振幅超过气泡空化的Black域值，就会在声源附近产生一个气泡空化的区域，但由于气泡振动会导致声场的振幅变化，所以气泡空化区域的大小会受到气泡多少及声场强度的影响。如果气泡能够发生空化的话，则气泡越多驱动声场强度越小，这个区域就越小，这一结论与文献 [ 16 ] 中根据实验等到的相关结论相似。最终我们认为含气泡液体中声场能量传播模型的提出及应用可以较方便地用来处理声场在含气泡液体中的传播问题。
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user: 摘 要 本文采用模糊数学中的单因素评价方法、模糊综合评价决策模型、模糊模式识别择近原则、层次分析模型等数学模型，解决了职业双重选择过程中影响应聘者和招聘人员选择因素的排序问题。 关键词 :单因素评价，模糊综合决策，层次分析，职业双选 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 招聘单位选择录用应届毕业生时，一般会考量学生学历、态度、专业测评、实践经历、表达能力等因素，对应聘者进行打分并择优录取。本文以某单位以往的录用数据为例，使用单因素分析法，排出影响该单位招聘人员决策的因素次序。为求职者做出一定指导。同时，也根据求职学生对某4个单位的福利待遇、工作条件、劳动强度、晋升机会、深造机会等方面的评价打分，根据打分，采用层次分析法排出这些方面的对求职者做选择的影响程度的大小，从而得出求职者选择工作单位时的倾向程度。
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user: 2. 学生因素对招聘单位选择录用的影响 2.1. 建立单因素分析和模糊综合评价模型 根据已知招聘人员对往届应聘人员的各项评分数据如表1，我们需要分析并且确定合理的因素权重，通过对表1中五个因素的权重比较，得到各个因素对应聘人员找工作的影响程度大小排序。 步骤一：我们需要把A/B/C所对应的分数段进行赋值，其目的是研究数据的基本特点，将问题适当量化分析。 步骤二：再将数据分为具有积极结果的“应聘成功组”和具有消极结果的“应聘失败组”，对数据进行分类处理。 步骤三：单因素评价，得到影响应聘结果的评价票数映射。 步骤四：对“应聘成功组”求得无主观干预且仅以结果为导向的各个因素积极权重，对“应聘失败组”求得对应消极权重。 步骤五：建立模糊综合评价模型，并通过该模型得到上述过程中的综合权重分析，以此做出合理排序。在使用模糊评价模型时，需要分别将成功失败这两种积极结果和消极结果都考虑在内，于是要将两种结果下的数据分别作出单因素评价。消极结果与积极结果起相反作用，因此“失败组”得到的权重取倒数处理。解决问题的流程如图1。 图1. 分析评价流程图 Table 1 Scores of candidate 人员 学历 态度 专业测评 实践经历 表达能力 应聘是否成功 人员1 B A B C B 是 人员2 C A A A A 是 人员3 B A A B B 是 人员4 A A B C B 是 人员5 A A A B A 是 人员6 A C B B B 否 人员7 B B C C C 否 人员8 A A C B C 否 人员9 B B C B B 否 人员10 C A C C B 否 人员11 C A B A B 是 人员12 B A A A B 是 人员13 A A C C C 否 人员14 A B B B C 否 人员15 C B B A B 否 人员16 A A B C B 是 人员17 C A A A A 是 人员18 A A C C B 否 人员19 B A B C A 是 人员20 A B C B C 否 表1. 应聘人员的各项评分 2.2. 对评分进行合理赋值 设主 A ， B ， C 权重均匀分配，已知 ε A > ε B > ε C ，这里的 ε 是指权重。故 A : 10 ， B : 5 ， C : 0 ；由此可以得到赋值权重矩阵： T = ( 10 5 0 ) (1) 2.3. 建立单因素评价矩阵 1) 确定评判因素： U = { u 1 ， u 2 ， u 3 ， u 1 ， u 5 } = { 学 历 ，   态 度 ，   专 业 测 评 ，   实 践 经 历 ，   表 达 能 力 } 。 2) 确定判断集。 将各个因素评分分为 V = { v A ， v B ， v C } = { A ， B ， C } 。 3) 根据已有数据，对因素集中的每一个因素进行单因素评判，各个因素所得票数结果如下表： Table 2 Evaluation result of candidate successful personne v A v B v C u 1 学历 3 4 3 u 2 态度 10 0 0 专业测评 5 5 0 实践经历 4 2 4 表达能力 4 6 0 表2. 应聘成功人员评价结果 Table 3 Evaluation results for candidates who have failed to appl 学历 6 2 2 态度 4 5 1 专业测评 0 3 7 实践经历 1 5 4 表达能力 0 5 5 表3. 应聘失败人员的评价结果 4) 建立模糊映射： 根据表2和表3， 其中 是对 评价为 的票数，故得到下面的矩阵： (2) (3) 得到积极(消极)作用的权重分配如下： (4) (5) 表3应聘人员均未能成功，所以并不能起到积极作用，故矩阵内元素取倒数，得到积极作用的权重分配如下： (6) 2.4. 模糊综合评价 将消极权重与积极权重根据 公式 合成后得到： (7) 所得矩阵对应模糊集U中元素的权重，因此可得各因素对应聘人员找工作的影响程度从大到小排序为： 专业测评>表达能力>态度>实践经历>学历。经实际验证，所得大小排序与招聘单位要求相符。
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user: 3. 招聘单位因素对学生选择的影响 我们根据表4和表5数据，建立一个合理的评价排序模型，将福利待遇、工作条件、劳动强度、晋升机会、深造机会，这五种应聘人员用来评价用人单位的因素按照影响程度大小进行排序。在单因素评价的基础上，采用模糊优先关系排序，模糊模式识别的择近原则，进行模糊综合评价。将应聘人员对4个招聘单位的选择按照可能性大小进行排序。流程见图2。 图2. 构建层次分析模型流程 Table 4 The basic situation of the recruitment uni 招聘单位 福利待遇 工作条件 劳动强度 晋升机会 深造机会 单位1 中 优 中 少 多 单位2 中 差 中 多 少 单位3 优 中 大 中 中 单位4 优 优 大 多 中 表4. 招聘单位的基本情况 Table 5 The average score of each factor of the recruitment uni 因素 福利待遇 工作条件 劳动强度 晋升机会 深造机会 平均得分 9 7 7 8 6 表5. 招聘单位各因素平均得分 3.1. 简单推理比较 观察表4中的数据发现，工作条件与晋升机会的评价等级完全一致时，两者最终得到的平均分却不相同，因素平均分之比为7:8，因此我们分析而得，是各个因素在加权平均时，人为认定的权重不同，造成了这样的结果。需要注意劳动强度的评分高低与实际积极影响效果相反，即评分越高越不利于被应聘者选择。显而易见，同样评级下，晋升机会得分高于工作条件，说明晋升机会的认定权重大于工作条件。这属于人为主管干预权重的情况。 因此通过比较推理可得，晋升机会权重大于工作条件。 3.2. 单因素评价法 1) 得到单因素矩阵。 根据表5设矩阵 ，进行单因素分析可得因素与评价等级的矩阵 (8) 2) 确立模糊优先关系。 论域 ， 表示 与 相比较时， 对于U上模糊集A比 对于A的优越程度，或称 对 的优先选择比。 即 与 比较时，无优越记 ， 与 相比较时若 比 有长处，则 ，反之 ， 与 不分优劣则 。 可以得到模糊优先关系矩阵 (9) 通过模糊优先关系，可以设立评级赋值矩阵 (10) 矩阵(10)中元素与矩阵 中元素一一对应，因此，实际权重可以采用对应元素比的形式求得。所求得的值可以衡量认定的权重大小。求得向量： 。 据此可以明显得到权重排序，劳动强度最大。然而其他四项因素差距不大，不能显著确认权重大小。所以模糊模式识别的择近原则。此时我们已经得到权重大小：劳动强度>晋升机会>工作条件。 3.3. 模糊模式识别 现在根据模糊模式识别的择近原则 [ 1 ] 评价福利待遇，工作条件，晋升机会，深造机会。由格贴近度公式 计算可得： 福利待遇和工作条件、晋升机会最接近，和深造机会较远。因为晋升机会权重大于工作条件，所以次序应为：晋升机会>福利待遇>工作条件>深造机会。 综上可得，招聘单位对应聘者最有影响力的几个因素排序为：劳动强度>晋升机会>福利待遇>工作条件>深造机会。 3.4. 层次分析模型的建立 3.4.1. 建立层次结构图 在建立层次分析模型前，容易建立层次结构图如图3。 3.4.2. 构造判断矩阵 根据表6所确立的权重，构造准则层相对于目标层的重要性判断矩阵如下： Table 6 Referenc B i 比B j 相同 稍强 强 很强 绝对强 相同 稍弱 弱 很弱 绝对弱 a ij 1 2 3 7 9 1 1/2 1/3 1/7 1/9 表6. 权重参考 [ 1 ] (11) 图3. 层次结构示意图 方案层中 相对于准则层的重要性判断矩阵 3.4.3. 层次单排序及其一致性检验 构造判断矩阵G之后，求出判断矩阵的最大特征值 ，再利用对应的特征方程 解出特征向量W，将W归一化，即为同一层次的各因素相对于上一层中某一因素的重要性权重。用来衡量判断矩阵不一致程度的数量指标称为一致性净值，记为C，定义为 随机一致性指标 其中 为多个n阶随机正互反矩阵最大特征值的平均值。当随机一致性比例 时，A的不一致性仍可接受，否则必须调整判断矩阵 [ 2 ]。 我们求得判断矩阵G的特征向量归一化后为 ， ，一致性指标 ，随机一致性比例 。 对判断矩阵 可得 。 对判断矩阵 可得 。 对判断矩阵 可得 。 对判断矩阵 可得 。 对判断矩阵 可得 。 3.4.4. 层次总排序及其一致性检验 层次总排序为 。一致性检验 。所以，最终单位1、2、3、4所占权重分别为0.3163、0.3232、0.1632和 0.1972。 根据权重排序可得求职者针对四个单位做出选择的可能性大小顺序为单位2>单位1>单位4>单位3。
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user: 4. 结论 根据表1、表4和表5这些已知数据可得，招聘单位在录用求职者时，最看重求职者的专业测评，其次顺序为表达能力、态度、实践经历和学历。求职者在选择单位时，最在意工作岗位的劳动强度，其次顺序为晋升机会，福利待遇，工作条件和深造机会。求职者针对已知四个单位做出选择的可能性大小顺序为单位2、单位1、单位4、单位3。
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user: 摘 要 依托重庆轨道交通某软岩地铁车站扩大拱脚初支拱盖法施工过程，对围岩位移、应力及初期支护结构的受力特征进行了分析。扩大拱脚的开挖对拱脚和拱顶的围岩变形都有较大的影响，车站隧道直墙中部、隧道直墙与隧低交接处、扩大拱脚处和拱顶都是比较薄弱的部位，设计和施工过程中应加强支护。研究成果为软岩地铁车站扩大拱脚初支拱盖法信息化设计、施工提供了依据。 关键词 :软岩地铁车站，扩大拱脚初支拱盖法，变形，应力，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 目前暗挖地铁车站多采用双侧壁导坑法，也有少数采用传统的拱盖法。拱盖法是适用于上软下硬、风化岩石地层的一种暗挖施工方法。该方法的核心思想是充分利用下覆围岩的承载能力和稳定性，在不爆破或弱爆破的条件下，采用小导洞形式进行初支扣拱施工，同时采用大拱脚方案，将拱部初支与二衬结构支撑在稳定基岩上，形成拱盖；在拱盖的保护下进行地下盖挖逆作或顺做施工。一些学者对大断面隧道拱盖法施工进行了研究 [ 1 ] - [ 5 ]。传统的拱盖法对大拱脚处围岩要求高，且二次衬砌只能分段施作，对车站整体稳定性及有效防水有影响。近几年有学者提出了双层初支拱盖法或叠合梁双层初支拱盖法。张世杰依托青岛地铁2号线海川路站巧支拱盖法开挖王程实例，开展了模型试验、现场试验及数值模拟研究，以围岩变形、围岩应力、支护内力为主要指标，深入研究了不同地层条件下初支拱盖法开挖过程力学行为，分析了青岛“上软下硬”地层地铁车站初支拱盖法的适用性 [ 6 ] ；张婕针对贵阳地铁油榨街车站，采用数值仿真的方法，研究了初支拱盖法开挖过程中车站变形及支护应力分布特征 [ 7 ] ；张增峰以贵阳市轨道交通地铁车站拱盖法结构设计为背景，通过有限元数值模拟，分析拱盖法车站在开挖时引起的地面沉降，初支拱盖以及加强拱盖在施工阶段的内力变化规律 [ 8 ] ；邓昆以重庆轨道交通5号线风西路站为研究对象，开展了相应的理论和数值模拟研究，建立了双层叠合初支拱盖法结构设计方法，提出了双层叠合初支拱盖法施工步序和监控量测技术 [ 9 ]。可以看出，关于地铁车站暗挖初支拱盖法施工的研究刚刚起步，且主要针对“上软下硬”地层，对软岩地层地铁车站暗挖初支拱盖法施工的研究还很少，还有待进一步的研究。 本文采用数值模拟的方法，以重庆轨道交通九号线一期工程某软岩地铁车站为研究对象，对其扩大拱脚初支拱盖法施工力学行为进行研究，为信息化设计、施工提供依据。
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user: 2. 工程概况 依托工程为地下两层暗挖车站，车站总长262.3 m，总宽21.8 m。车站采用13 m岛式站台，长度140 m，单拱双层结构，车站隧道采用复合式衬砌，开挖净宽24.24 m，开挖高度21.23 m。车站隧道拱顶埋深约75~100 m，覆岩厚度约为61~89.6 m。车站共设两座风道，4个出入门(其中2个为预留)，一个换乘通道，6个安全出入口，均为暗挖复合衬砌结构。风道净宽13 m，出入口净宽8 m和6.5 m，换乘通道净宽12 m。设2组风亭，1号风亭组的新排风结合安全出口为高风亭，2号风亭组为敞门低风亭，风亭组分别位于车站的两侧。 车站隧道穿越地层主要为侏罗系中统沙溪庙组砂质泥岩及砂岩，呈“软夹硬”状态，围岩总体为软岩(图1)。岩体呈中等风化状态，节理裂隙不发育~较发育，岩体较完整，隧道围岩级别为IV级。砂质泥岩饱和抗压强度标准值为10.5 MPa，总体为软岩；岩体完整系数0.70~0.78，为较完整~完整岩体，岩体中存在3组构造裂隙，呈块石状镶嵌结构，受地质构造影响较严重，裂隙较发育。砂岩饱和抗压强度标准值为31.5 MPa，总体为较硬岩，呈中厚层状；岩体完整系数0.76~0.81，为完整岩体，岩体中发育3组构造裂隙，呈大块状砌体结构，受地质构造影响较重，裂隙不发育~较发育。 图1. 地铁车站纵断面岩层示意图
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user: 3. 数值分析模型 3.1. 模型的建立 为了减小边界效应对计算结果的影响，通常取车站隧道左、右两侧的计算边界为隧道跨度的3~5倍，隧道下方的计算边界为隧道总高的2倍以上。以地铁车站穿越砂质泥岩–砂岩–砂质泥岩地层的典型断面为分析断面建立模型。计算模型的尺寸取长204.34 m，高131.28 m (图2)。 图2. 计算模型 岩土材料为中风化砂岩和中风化砂质泥岩，采用Mohr-Coulomb屈服准则；初期支护和临时支护采用梁单元，采用弹性模型；锚杆采用植入式桁架单元，弹性模型。模型网格划分采用混合网格生成器，共生成2749个单元，2631个节点，在保证了计算精度的同时，极大地提高了计算效率。对于模型边界条件，模型底部进行三向位移约束，左、右边界进行法向位移约束。隧道的开挖和支护通过单元的激活和钝化功能来实现。 3.2. 参数的选取 计算模型岩土参数按照地勘报告并结合相关规范选取，初期支护和临时支护参数通过等效原则计算获得，等效计算公式如下： E = E g S g + E c S c S g + S c (1) 式中：E—折算后混凝土弹性模量；E c —原混凝土弹性模量；S g —钢拱架截面积；S c —混凝土截面积；E g —钢材的弹性弹性模量。 ρ = ρ g S g + ρ c S c S g + S c (2) 式中： ρ —折算后混凝土密度； ρ g —钢材的密度； ρ c —原混凝土密度。具体参数值如表1所示。 Table 1 Mechanical parameter of rock mas 岩土名称 重度(kN/m 3 ) 弹性模量(MPa) 泊松比μ 内聚力c (kPa) 内摩擦角φ (˚) 中风化砂质泥岩 25.7 2043 0.37 648 32 中风化砂岩 25.8 5681 0.30 2100 42 初期支护 23.0 22，890 0.20 - - 临时支护 23.6 25，400 0.20 - - 锚杆 78.5 210，000 0.30 - - 表1. 岩体力学参数表 3.3. 施工步序 地铁车站初支拱盖法施工步序如图3所示。 图3. 地铁车站初支拱盖法施工步序示意图
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user: 4. 模拟结果及分析 4.1. 围岩位移 车站隧道开挖、初支完成后围岩竖向位移云图如图4所示，拱顶围岩竖向位移及左拱脚总位移随施工步的变化曲线如图5所示。 图4. 围岩竖向位移云图(单位：m) 图5. 拱顶围岩竖向位移及左拱脚总位移随施工步的变化曲线 从图4~5可以看出，拱顶围岩最大竖向位移为13.85 mm，左拱脚最大总位移为3.44 mm。对拱顶竖向位移而言，第6和第10计算步位移变化最大，也正好对应着左侧和右侧大拱脚的开挖完成(图6)，表明大拱脚的开挖对拱顶的竖向位移影响也很大。 4.2. 围岩平面剪应力 车站隧道开挖、初支完成后围岩平面剪应力云图如图7所示，围岩塑性状态云图如图8所示。由图7可以看出，围岩平面最大剪应力也分布在大拱脚开挖处，左拱脚为2.59 MPa，表现为压应力；右拱脚为2.85 MPa，表现为拉应力。由图8可以看出，围岩的塑性状态也主要分布在车站隧道直墙与隧低交接处和大拱脚开挖处，表现为卸荷破坏。这些位置是车站隧道加强支护的关键部位。因此，地铁车站初支拱盖法的设计除加强大拱脚开挖处的支护外，车站隧道直墙与隧低交接处也应该重点考虑，而不能忽视。 图6. 地铁车站第6和第10计算步的竖向位移云图(单位：m) 图7. 地铁车站围岩平面剪应力云图(单位：kN/m 2 ) 图8. 地铁车站围岩塑性状态云图 4.3. 初期支护应力 车站隧道开挖、初支完成后初期支护结构最大主应力、平面剪应力及最大剪应力云图如图9所示。 图9. 地铁车站初期支护结构应力状态云图(单位：kN/m 2 ) 可以看出，地铁车站初期支护结构最大主应力为9.44 MPa，分布在直墙内侧(靠近围岩侧)，范围很小(1.6%)；扩大拱脚处为1.40~1.50 MPa。最大平面剪应力为3.37 MPa (压应力)和1.56 MPa (拉应力)，分别分布在拱顶左、右两侧；左侧大拱脚处的最大平面剪应力为2.23 MPa，而右侧较小，小于1.0 MPa。最大剪应力为6.10 MPa，分布在初期支护结构的拱顶，分布范围很小(0.8%)；左侧大拱脚处的最大剪应力为2.24 MPa，右侧大拱脚处的最大剪应力为1.17 MPa，分布范围很小。总之，从初期支护结构的受力来看，隧道直墙中部、拱顶和扩大拱脚处是比较薄弱的部位，设计和施工过程中应加强支护。
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user: 5. 结论 依托重庆轨道交通九号线一期工程，对某软岩地铁车站扩大拱脚初支拱盖法施工过程中的围岩位移、围岩应力、围岩塑性状态及初期支护结构的受力特征进行了分析，软岩地层地铁车站采用扩大拱脚初支拱盖法施工是可行的。扩大拱脚的开挖不仅对该范围的围岩变形有影响，而且也加速了拱顶的竖向变形；围岩的塑性状态主要分布在车站隧道直墙与隧低交接处和大拱脚开挖处，表现为卸荷破坏；隧道直墙中部、拱顶和扩大拱脚处初期支护结构的受力比较大。因此，车站隧道直墙中部、隧道直墙与隧低交接处、扩大拱脚处和拱顶是比较薄弱的部位，设计和施工过程中应加强支护。
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user: 摘 要 盾构隧道近接既有房屋建筑的掘进施工具有不确定因素多和变形控制难等特点。本文采用有限差分软件FLAC3D建立三维地质模型，重点分析盾构隧道、地层、开挖工况下各自的施工力学行为，结果表明：盾构开挖完成后，盾构隧道中心线处地面沉降最大值为4.51 mm，盾构隧道中心线左右24.4 m为地表沉降影响范围；衬砌结构周围土体沉降约为15.5~16.6 mm，为控制隧道围岩土体损失，需加强盾尾注浆及二次注浆等施工措施。研究成果可为乌市相似地质环境的盾构近接建筑物的施工提供一定参考。 关键词 :地铁隧道，施工控制，盾构，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 随着各大城市地下空间的开发，城市轨道交通网络也在逐渐完善中，因此，城市地铁隧道穿越既有建筑物的情况日益普遍，准确预测盾构开挖过程中地表及建筑物的变形，对于优化掘进参数具有重要意义 [ 1 ] [ 2 ]。目前，国内外学者在盾构下穿既有建筑物的研究方面取得了丰硕的成果。Mroueh [ 3 ] 等建立三维地质模型，对盾构轴线以不同角度穿越既有建筑物的情况，分析了盾构开挖对建筑基础和地面沉降的影响。姜忻良 [ 4 ] 等建立框架–盾构模型，研究了盾构隧道下穿建筑物时对框架结构内力和沉降的影响，研究结果表明，建筑物基础的沉降主要发生在盾构隧道穿越建筑物的区间内。杨广武 [ 5 ] 等通过数值模拟方式，研究了盾构施工力学行为对已有隧道及地层的影响。 上述研究成果主要集中在粘土地层中盾构隧道穿越既有建筑情况。而针对砂卵石地层，尤其是乌鲁木齐无水砂卵石地层，这方面的数值分析研究鲜见报道。乌鲁木齐无水砂卵石地层颗粒间几乎无粘聚力，在开挖影响下该地层容易松动垮塌，进而引起过大的地面沉降，过大沉降将会危及隧道附近建筑的结构安全 [ 6 ]。盾构隧道下穿建于上世纪90年代的砖混结构，基础多为独立基础，整体性差，刚度小，对不均匀沉降的耐受能力极差。因此，当盾构隧道周围存在大量的老建筑时，为了保证隧道顺利施工以及附近建筑的安全，非常有必要对盾构隧道开挖引起近接建筑物的施工力学特性展开精细化研究 [ 7 ]。 本文结合乌鲁木齐地铁1号线16标段盾构隧道在无水砂卵石地层中近接穿越某质量监控中心大楼的施工情况，采用数值模拟方法，考虑建筑变形与隧道变形的相互耦合作用，按照结构–土体–隧道共同作用的原则建立模型，对盾构隧道掘进过程中近接建筑物的施工力学特性展开研究。
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user: 2. 工程概况 乌市轨道交通1号线采用盾构法施工，盾构隧道内径5.5 m，外径6.2 m。由于线路走向原因，地铁1号线16标段下穿一某质量监控中心大楼(见图1)。该楼建于上世纪90年代，为整体4层，局部2~3层的砖混建筑，采用独立基础，基础埋深为1.8 m。1号线盾构左线隧道与该建筑物在水平方向的净距仅为4.91 m，隧道顶部与该建筑物基础底面竖向垂直净距约8.75 m (见图2)，位于隧道开挖的影响范围内。尽管在施工前期对近接建筑物附件地层进行相应的注浆加固，但是由于无水砂卵石地层的复杂性以及建筑物与隧道水平距离太近，仍然存在大量不确定因素，有必要开展盾构近接既有建筑物的施工力学特性研究，为具体施工提供技术指导。 图1. 建筑平面图 图2. 某质量监控中心大楼与地铁的位置关系 图3. 模型平面尺寸
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user: 3. 地层结构 根据勘察资料显示，场地内主要地层为① 1-1杂填土(Q 4 ml)，② 4-9-1中密圆砾，③ 4-10-2密实卵石。场地地下水位较深，在勘察期间未见地下水。
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user: 4. 三维模型及计算参数 4.1. 模型建立 本次盾构隧道外径为6.2 m，内径5.5 m，在靠近大地窝堡站的某质量监控中心大楼处的隧道埋深约8.75 m，左隧道边界距离大楼基础的水平距离仅4.91 m。建立模型过程中，为消除边界效应影响，取上下、左右边界为开挖外径的4倍。因此，某质量监控中心的计算模型几何尺寸为：沿隧道轴线的模型长为115 m，垂直隧道轴线的模型宽为114 m，整个模型计算厚度为50 m，见图3。 为了建立符合计算要求的模型，采用ANSYS建立地层、下穿建筑物和盾构隧道的模型，同时选用SOLID45为网格划分单元，对整个模型进行网格划分，模型共划分为223，581个单元，共66，073个节点，如图4和图5所示。 图4. 隧道与近接建筑模型 图5. 模型网格划分隧道 4.2. 计算参数及边界条件 根据乌市轨道交通大地窝堡–国际机场提供岩土物理指标建议值，结合数值计算经验，本次计算的参数如表1所示。 Table 1 Numerical calculation parameter 地层 容重/kN/m 3 粘聚力/kN/m 2 内摩擦角/˚ 弹性模量/kN/m 2 泊松比 杂填土 18.9 2 18 21，000 0.32 中密圆砾 22.2 2 34 68，000 0.23 密实卵石 23.3 7.5 40 76，000 0.22 衬砌结构 25.2 1.25e3 43 30，000，000 0.21 同步注浆体 22.2 101 32 155，000 0.22 表1. 数值计算参数 边界条件的设置需要考虑到模型的边界与实际情况一致。本次数值模拟固定底面的x、y、z方向，固定模型四周法向方向，顶面为自由边界。 4.3. 计算的本构模型和屈服准则 低应力作用下岩土体的本构关系基本符合理想弹塑性体模型，满足Morh-Coulomb屈服准则因此，在数值计算过程中，本次岩土体和衬砌结构及同步注浆材料均选用Morh-Coulomb屈服准则。
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user: 5. 盾构隧道近接某质量监控中心大楼的施工力学特性 5.1. 计算工况 根据施工组织计划，盾构右线隧道领先左线240 m，但由于模型长度为115 m，因此，在本次数值模拟中，先施工右线，等右线完成以后在施工左线。左右线在施工的工程中，每次掘进1.2 m，接着拼装管片并壁后注浆。为了更加真实的模拟施工全过程，将左右线施工一共分7个计算工况： ① 右线隧道开挖面距离某质量监中心大楼10 m； ② 右线隧道开挖面距离某质量监中心大楼5 m； ③ 右线隧道穿越某质量监中心大楼的中心； ④ 右线隧道穿越某质量监中心大楼； ⑤ 右线隧道已完全穿越模型且左线开挖至距离某质量监中心大楼10 m； ⑥ 右线隧道已完全穿越模型且左线开挖至距离某质量监中心大楼5 m； ⑦ 左线隧道已完全穿越某质量监中心大楼。 5.2. 开挖及衬砌结构模拟 ① 盾构掘进的数值实现 将盾构连续掘进的过程简化为一个非连续的掘进过程，用改变单元属性的方式来模拟盾构推进。在FLAC3D中采用空单元null模型开挖掘进的岩土体，空区域内应力为零，并且没有重力。为了充分模拟土压平衡盾构机掌子面的作用效果，本次数值分析中每个掘进步开挖1.2 m，同时在掌子面上施加实际梯形土压力，其中梯形顶部土压力为0.04 MPa，梯形底部土压力为0.09 MPa。 ② 衬砌结构的模拟 盾构隧道衬砌结构采用六面体实体单元建模。考虑到壁后同步注浆的影响范围，将其简化为一个与盾构衬砌结构同心的圆。衬砌结构和同步注浆范围如图6所示。 图6. 衬砌结构和同步注浆计算模型 5.3. 盾构隧道近接某质量监控中心大楼的施工计算结果 在FLAC3D中依次对以上7个工况进行模拟，得到盾构隧道近接某质量监控中心大楼的施工力学特性如表2所示。 Table 2 Construction mechanical properties of shield tunnels in each conditio 工况 衬砌周围土体最大沉降/mm 盾构衬砌最大主应力/MPa 盾构衬砌最小主应力/MPa 地表沉降值/mm 沉降影响范围/m ① 15.5 −0.41 −3.8 2.37 19.5 ② 15.7 −0.41 −3.8 2.73 19.6 ③ 16.2 −0.41 −3.7 3.02 20.5 ④ 16.2 −0.41 −3.8 3.12 20.8 ⑤ 16.2 −0.41 −3.8 3.87 21.0 ⑥ 16.2 −0.41 −3.8 4.05 21.0 ⑦ 16.6 −0.41 −3.7 4.51 24.5 表2. 每种工况中盾构隧道的施工力学特性 从工况①~⑦的结果可以看出，随着盾构隧道的掘进，衬砌结构周围土体、衬砌结构应力和路面沉降范围都在逐渐变大。限于篇幅，本文仅提取最后一个工况，即工况⑦的数值分析结果，详细阐述盾构隧道近接既有建筑的施工力学特性。 ①地面沉降 图7为盾构右线隧道、左线完全穿越某质量监控中心大楼时，隧道开挖影响范围内地面沉降等值线图，从云图可以看出，地面沉降为漏斗形沉降，沉降范围24.4 m，最大沉降值为4.51 mm，随着每个开挖工况的进行，隧道中心线地面处最大沉降为4.12 mm，由于地层结构和地面加固原因，沉降最大的地方并非在隧道中心线地面处如图8所示。 图7. 右线、左线完全近接穿越航大楼时地面沉降等值线图/m 图8. 右线、左线完全近接穿越航大楼时隧道中心地面监测点/m 图9为盾构右线隧道、左线近接完全穿越某质量监控中心大楼时，隧道衬砌结构周围土体的沉降变形。由于在盾构掘进过程中，存在1 cm的盾尾间隙，盾构周围土体发生地层损失，导致衬砌结构周围土体沉降较大，最大约为16.6 mm，与实际监测变形15.1 mm较为接近。盾尾间隙是盾构掘进过程中不可避免的施工间隙，为了降低衬砌结构的变形，应加强盾尾间隙注浆量，并保证注浆压力。 图9. 左右线近接穿越大楼时衬砌沉降等值线图/m 图10和图11分别为盾构右线、左线质量监控中心时衬砌结构的最大主应力和最小主应力等值线图，云图显示，两侧衬砌结构最大主应力最大值为−0.41 MPa；拱底最小主应力为−3.9 MPa，但均小于衬砌结构的抗压强度。因此，可以看出，盾构掘进过程中衬砌结构抗压强度满足要求。但应该加强衬砌结构纵向和环向螺栓的连接。 图10. 左右线近接穿越大楼时盾构衬砌的最大主应力/Pa 图11. 左右线近接穿越大楼时盾构衬砌的最大小主应力/Pa
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user: 6. 结论和建议 根据实际情况，建立无水砂卵石地层–结构–隧道三维地质模型，对地铁1号线近接某质量监控中心大楼的隧道掘进过程中的力学特性进行分析，得出结论如下： ① 盾构隧道在穿越质量监控中心大楼的过程中，随着开挖断面越来越靠近大楼基础，其地面沉降、基础位移以及沉降结构应力逐渐变大。 ② 盾构开挖完成后，沉降区域为漏斗型，影响范围为中心线左右24.4 m，最大沉降为4.51 mm，但沉降最大地方并非在盾构轴线地面处。 ③ 1号线土压平衡盾构机的盾尾与周围土体存在1 cm的盾尾间隙，土体开挖后，壁后土体沉降较大，最大沉降约为15.5~16.6 mm，为控制围岩沉降和地面沉降值，应加强盾尾注浆及地面注浆。 ④ 衬砌结构的最大主应力约为−0.41 MPa，最小主应力约为−3.7~−3.8 MPa (表示压力)，随着开挖工况的进行，其值变化不大，总体受力满足衬砌结构的强度要求。 ⑤ 为确保盾构穿越民建房屋时的安全，需在盾构推进过程中，加强监控频率，优化掘进参数，保证后注浆质量，以此来控制地面沉降。
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user: 摘 要 经济发展与环境治理的关系研究具有重要的理论意义与现实需求。本文基于偏最小二乘回归统计方法对区域经济发展、工业污染及环保投资间的线性关系进行研究，以探索区域环境综合治理的着手点及侧重点。对日本2004~2018年的相关数据进行实证分析与模型拟合验证结果表明：基于偏最小二乘回归法提取的3个主成分累计贡献率达到85.6%。近十多年工业排污对日本的经济发展没有显著影响，而环保投资总额及物资循环投资与日本的经济发展显著正相关。结合日本的环保经验为我国区域综合环境治理政策拟定参考提供理论依据。 关键词 :环保投资，经济发展，工业排污，偏最小二乘回归，环境治理 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 环境污染是每个走上工业发展之路上国家都必须面对的“世界难题”。许多靠工业革命起家的发达国家，都曾出现过严重的环境污染公害事件。20世纪40年代美国洛杉矶光化学烟雾事件、50年代英国伦敦烟雾事件以及60年代日本四日市爆发的哮喘事件都是工业污染严重威胁人类生存环境的“前车之鉴”。20世纪60年代日本经济曾以每年近10%的增速飞速增长，日本经济增长的“黄金期”也正是日本环境遭受污染最严重的时期。同期日本全国受大气污染公害人数高达18万人。而如今的日本，经过数十年坚持不懈科学地环境治理，已成为世界上环保大国中的典范代表。环境治理问题研究已成为学者关注的重点内容。 Hemamala Hettige [ 1 ]，Ekins P. [ 2 ] 等研究表明工业水排污在国民产出中所占的份额遵循库兹涅茨曲线轨迹。我国学者符森等 [ 3 ] 在省际经济发展数据和工业三废面板数据的研究中使用非参数估计的方法证实经济发展和环境的污染符合库兹涅茨曲线。 Euston & Liam [ 4 ] 利用新加坡的相关数据研究表明经济发展与环保投资存在正相关的关系。而Poul Schou [ 5 ] 通过内生性增长模型的构建认为二者既可存在负相关亦可存在正相关。叶丽娟 [ 6 ] 以我国2003~2008年的数据进行回归分析和因素分析，认为环保投资对经济增长的产出弹性与环保投资存在显著的区域差异。但总体看来，多数的相关研究结果表明环保投资对经济发展有促进作用。邵海清 [ 7 ] 采用灰色关联法计算两者间的相关度，证实环保投资对经济增长有促进作用。孙红梅等 [ 8 ] 选取2003~2013年我国30个省市的经济转型与环保投资数据构建面板向量自回归模型，得到环保投资与经济发展是相互促进的结论。 大部分关于环保投资与工业排污关系研究中所得结论较为一致，即环保投资对工业排污有正向作用，但存在地区差异性。周涛 [ 9 ] 在其研究中运用传统多元回归方法对我国30个省2001~2010年的相关数据进行回归分析，得出环保投资正向作用于工业排污的结论。张平淡等 [ 10 ] 对我国2005~2009年30个地区的相关数据，采用对数平均的迪氏分解法(LMDI)进行检验，结果发现环保投资对工业排污具有显著正向影响。 目前大部分的相关研究都是针对区域经济发展、工业排污及环保投资三个方面中的两两之间相互关系的。其中以经济发展和环保投资关系和经济发展与工业排污关系的研究居多。本文则是将区域内经济发展、工业排污和环保投资三者结合起来研究。就前人研究及相关统计数据看来，这三者之间往往存在一定的内生性，是相互影响的。因此将三者放一起研究所得到的模型会更加贴合实际情况，也更有利于后续为政策制定建议提供更切合实际的数据支撑。
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user: 2. 多元回归方法的综合评价模型构建 多元线性回归法是经典的对变量之间相关性进行定量分析的统计方法。采用传统的输入法进行回归分析会出现多重共线性现象导致伪回归。为消除多重共线性来带的影响，国内外许多学者做了大量的研究，偏最小二乘回归法 [ 11 ] [ 12 ] 被认为是消除多重共线性的有效方法。对于偏最小二乘回归法，M. El Jabri和M.-P. Sanchez [ 13 ] 的研究表明，其预测效果和模型结果精准度均优于贝叶斯网络。 对于偏最小二乘回归方法而言，偏最小二乘回归不会剔除任何自变量，因此可以看到每一个自变量与因变量的关系系数，往往用于对外的预测效果更优 [ 14 ] [ 15 ]。 2.1. 基于偏最小二乘回归的区域经济综合评价模型构建 偏最小二乘回归法是通过将预测变量及观测变量分别通过投影的方式，投影到一个新的空间中去寻找线性回归模型。由于其成分之间相互正交，因此可以在一定程度上消除多重共线性。偏最小二乘回归法的本质是依照协方差极大化的准则，分解自变量数据矩阵X同时也分解因变量数据矩阵Y，最终建立解释隐变量与反映隐变量之间的回归方程式。 偏最小二乘回归法用于查找两个矩阵X和Y的基本关系。偏最小二乘回归模型会尝试找寻到X空间的多维方向来解释Y空间中方差最大的多维方向。偏最小二乘回归更适用于于预测矩阵比观测矩阵变量更多的数据或X的值中多重共线性较明显的情况。 为了实现偏最小二乘回归的基本思想，要求 t 1 和 u 1 的协方差最大，即求解： max { C o v ( t 1 ， u 1 ) } = max 〈 E 0 w 1 ， F 0 c 1 〉 s .t   { w 1 T w 1 = 1 c 1 T c 1 = 1 利用拉格朗日乘数法求出 w 1 和 c 1 满足： E 0 T F 0 F 0 T E 0 w 1 = θ 1 2 w 1 E 0 T F 0 F 0 T E 0 w 1 = θ 1 2 w 1 其中， E 0 、 F 0 分别为X与Y的标准化数据， w 1 是 E 0 T F 0 F 0 T E 0 的单位特征向量， θ 1 2 是对应的特征值，同时也是目标函数值的平方， c 1 是 F 0 T E 0 E 0 T F 0 最大特征值 θ 1 2 的单位特征向量。先求出 w 1 和 c 1 即可求得成分 t 1 和 u 1 ，然后分别求得 E 0 和 F 0 对 t 1 的回归方程： E 0 = t 1 p 1 T + E 1 F 0 = t 1 r 1 T + F 1 回归系数向量为： p 1 = E 0 T t 1 ‖ t 1 ‖ 2 ， r 1 = F 0 T t 1 ‖ t 1 ‖ 2 其中， E 1 ， F 1 为回归方程的残差矩阵。 用残差矩阵 E 1 ， F 1 取代 E 0 和 F 0 ，求出 w 2 和 c 2 以及第二个主成分 t 2 ， u 2 有： t 2 = E 1 w 2 ， u 2 = F 1 c 2 建立回归方程： E 1 = t 2 p 2 T + E 2 ， F 1 = t 2 r 2 T + F 2 回归系数为： p 2 = E 1 T t 2 ‖ t 2 ‖ 2 ， r 2 = F 1 T t 2 ‖ t 2 ‖ 2 如此计算得到： F 0 = t 1 r 1 T + ⋯ + t A r A T + F A = E 0 [ ∑ j = 1 A w j * r j T ] + F A 其中 w j * = ∏ i = 1 j − 1 ( I − w i p i T ) w j ，则 ∑ j = 1 A w j * r j T 是偏最小二乘回归系数向量，A为X的秩。
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user: 4. 基于偏最小二乘回归的日本经济发展环保治理关系实证分析 使用MATLAB将上述表3中的数据输入，运用偏最小二乘法进行回归分析，首先得到主成分分析结果如表4所示： Table 4 Japan related data of partial least squares regression model principal component analysis tabl 成分个数 累计方差贡献率 R 2 1 0.642593 0.796660 2 0.802349 0.876518 3 0.856120 0.920150 表4. 日本相关数据偏最小二乘回归模型主成分分析表 由表4可以看出，在提取第三个成分时，累积方差贡献率达到85.6%，大于85%，而这3个成分所得模型的拟合度约为92%，因此仅需要提取3个成分便可使模型的精度达到要求。选取3个成分的回归结果显示可决系数R 2 = 0.92015，且所有主成分通过检验。所得关系式如下： Y 2 = 0.312 t 1 + 0.204 t 2 + 0.387 t 3 将表达式的自变量还原为原始变量，回归模型为： Y 2 = 0.142 w 1 + 1.865 w 2 + 0.262 w 3 + 0.09 w 4 − 0.253 w 5 − 0.239 w 6 − 0.334 q 1     + 1.179 q 2 + 0.377 q 3 − 0.339 q 4 − 0.392 q 5 + 0.004 q 6 − 0.174 q 7 (4-1) 对模型进行方差分析，得到结果如表5所示： Table 5 Japan’s related data of partial least squares regression model variance analysis tabl 来源 自由度 SS MS F P 回归 3 4.623 11 1.54084 11 42.250 0.000 残差误差 11 4.011 11 3.64672 9 合计 14 5.024 11 表5. 日本相关数据偏最小二乘回归模型方差分析表 从方差分析表中可以看到其P值小于0.05，说明该方程通过显著性检验。 其残差统计结果如表6所示： Table 6 Japan’s related data of partial least squares regression model residual statistics tabl 年份 Y 2 拟合值 残差 标准化残差 2004年 4，983，284 4，998，709 −15，425 −0.30646 2005年 5，017，344 5，030，865 −13，521 −0.26559 2006年 5，073，648 5，099，011 −25，363 −0.53783 2007年 5，158，049 5，113，885 44，164 0.88417 2008年 5，076，147 4，954，471 121，676 2.18339 2009年 4，802，265 4，872，391 −70，126 −1.59960 2010年 5，003，598 4，971，668 31，930 0.62605 2011年 4，997，814 4，987，513 10，301 0.20562 2012年 5，072，524 5，100，624 −28，100 −0.53376 2013年 5，173，934 5，198，348 −24，414 −0.43040 2014年 5，193，352 5，270，702 −77，350 −1.40758 2015年 5，263，618 5，329，624 −66，006 −1.21601 2016年 5，373，178 5，347，993 25，185 0.46472 2017年 5，457，965 5，407，275 50，690 0.97882 表6. 日本相关数据偏最小二乘回归模型残差统计表 通过标准化残差正态图(图7)看到，15个样本点仅一个样本点落在(−2，2)区间外，因此说明该模型样本符合正态分布。通过PLS响应图(图8)看到模型的预测值与实际值的分布较为接近 y = x 的函数图像，这也说明了该模型的精确度相对较高的。
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user: 5. 结果分析及政策建议 5.1. 结果分析 根据偏最小二乘回归方法逐一对2004~2018年日本相关数据进行建模实证分析所得结果而言，提取的3个主成分累计贡献率85.6%，而这3个成分所得模型的拟合度约为92%， 同时我们可以看到，2004年至今的日本工业排污数据在呈逐年下降趋势发展，因此日本2004年至今的工业排污与其国内经济发展没有显著线性关系。 图7. 日本相关数据偏最小二乘回归模型的标准化残差正态图 图8. 日本相关数据偏最小二乘回归模型PLS响应图 5.2. 政策建议 健全环保政策法律体系。1981年，《环境保护法》被要求执行试行，标志着中国的环保之路正式启程，而同年开始实施的排污收费制度，标志着我国的环保产业开始进入实质性阶段。中国的环保产业起步相对与许多欧美发达国家较晚，因此许多相应的环保政策相对环保产业起步较早的发达国家还不够完善。瑞典20世纪60年代就制定了环境保护法，而美国也在20世纪70年代通过了26部环境保护法 [ 17 ]。政府对于环保产业的治理，主要以采取行政和法律手段为主。因此，所制定的相关政策科学合理与否，直接影响了我国环保产业的发展和需求。只有建立完善健全的环境保护法律体系，才能为我国的环保产业发展提供有力的支撑和保障。 调整不合理排污收费标准。我国在对企业排污收费的标准制定上不够合理。目前，我国企业排污所缴纳的污染治理费用与实际的污染治理费用相差甚远。如此以来，企业只需缴纳少量的排污费，即可获得排污权，进而进行大量的排污，污染我国的生态环境，将环境污染的危害嫁接到整个社会。不合理的排污收费制度，不仅没有起到应有的作用，反而还减轻了企业排污的成本，淡化了企业的环境治理积极性和法律意识，令我国环保产业的资金流入缺乏，加重了我国环境治理的压力和负担。因此，按照实际治理排污所需花费，重新调整征收企业的排污费制度，显得尤为重要。 加大环保产业投资力度。世界银行的研究资料表明，国家的环保投资GDP占比在1.0%~1.5%时，环境污染的可得初步地控制，占比为2.0%~3.0%时，环境状况才能得到改善 [ 18 ]。根据国家统计局的数据显示，我国常年来环保投资占GPD的比例维持在0.72%~1.14%之间，其中，在2010年时达到峰值为1.86%，之后开始逐年下降，2018年我国的环保投资GDP占比为1.49%。根据发达国家环保投资的经验来看，环保投资高峰期的占GDP甚至达到了6%~8%，平均占比大概在2%~3%左右。其中，日本2001年的环保产值占比达到了8%以上。本文的实证分析结果也显示，环保投资与经济发展有成正相关，因此，只有增加环保投资的资金投入，不仅能推动环保产业的发展，同时也能带动国家的经济发展。 落实环保产业激励机制。在对企业排污征收排污费的同时，也要加大对环保企业的资金支持和补贴。通过相关制度保障或立法，明确补贴政策的实施办法和具体操作，以确保将各项优惠补贴政策实实在在落地。在推进绿色生产及消费的同时，鼓励企业进行环保生产，从源头上减轻企业排污给环境污染治理带来的压力。自2009年开始，日本政府承诺对在3年内削减二氧化碳排放6%的企业，给予3年内最高3%的利息补贴。充分借鉴日本及其他发达国家的环境经济政策的实施经验，建议我国根据目前环境治理与保护的实际需求，加快设立环境保护专项基金，对环保企业降低税收甚至免税收。同时，对在生产或使用过程中，对环境产生较大污染或危害的产品征收产品环境税。 优化调整环保投资结构。日本是当前世界上资源利用率最高的国家，其一般废弃物再生利用率自1993年到2006年，实现了从8%到19.6%的跨越。而日本企业生产废弃物的再生利用率，更是完成了从1990年的38.2%到2005年的51.9%的巨大飞跃 [ 19 ]。我国从2008全球爆发金融危机开始，走大搞基建路线来抵抗金融危机，靠基础设施建设来换取高速的经济发展。这样的做法虽立竿见影，但是后劲不足，不能长久进行下去。传统的以环境代价换取经济增长的发展模式将在未来对中国的环境质量产生负面影响 [ 20 ]。要想获得可持续发展的绿色循环经济持续增长，必须改变优化环保投机结构，借鉴日本的经验，将投资从城市基础设施建设上转移到物资循环利用上，才能获得更加持久的经济增长效益。 促进环保技术创新转型。除了投资结构上的转型和调整优化，还要开展节能减排技术上的优化与创新。要讲我国从“先污染，后治理”的模式转变到“全程监控减排”的模式。2003年，日本松下电器公司宣布将其电器产品的平均能耗较1995年降低50%，索尼等许多日本的电器公司也宣布作出相应的节能减排计划。目前，日本的环保产业己经在其市场机制的引导下完成从产业“治理型”到“防止型”的转型，迈入了自律发展阶段，其市场需求也从政府的强制执行转化为现在的社会所需。我们也要借鉴日本成功的环保经验，提高能源利用效率，推广节能减排，加速淘汰落后产业产能，促进先进技术的引进和开发。推动节能减排新能源的运用，节能技术及材料制造进行开发和研制，从源头上进行节能减排，我国的环保产业发展才能达到事半功倍的效果。 全面加强公众环保意识要深刻地意识到，环保不能只靠政府、只靠企业、而是要靠社会中的每一个人。从1983年开始，日本政府便开始开展“流动学校”的活动，其主要目的就是增强日本每一位中小学生的环保意思。在日本，无论是对于中小学生，还是成年人，无论是政府官员，还是企业负责人，都有对应完善的环保意识教育体系，全方面地向日本国民灌输和加强环保意识。日本的垃圾分类在其国内的推广普及和成功，靠的就是全民的环保意识。我们也应该相应完善我国的环保意识教育，在学校开设专门的环保意识教育课程，定期进行主题教育。对于企业负责人及政府相关部门工作人员，也要加强环保意识及相关知识的普吉和教育。实现将环保意识从政策到口号再到意识最后到行动的层层转换，将环保意识落实在每个人的实际行动当中。只有这样，我国的环保产业才能取得长足的发展和进步。
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user: 摘 要 本文通过研究二灰碎石、石灰稳定土和二灰土三种不同的半刚性基层材料在不同的应变和频动条件下的动态模量。可以得出这三种半刚性基层在应力状态下，动态模量随加载频率的增大而增大，同时动态模量具有应力依赖性，即随着荷载的增大(轴向应变增大)，动态模量减小的规律。 关键词 :动态抗压模量，半刚性基层，应变，频率 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 在力学–经验路面设计方法 [ 1 ] 中，对半刚性基层材料疲劳性能的分析需要结合力学理论进行层底拉应力的计算，而理论计算结果的准确性，除了与力学模型有关外，与模量参数的选取有很大关系 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，半刚性材料模量参数根据受力状态的不同有弯拉模量、抗压模量、拉伸模量等，根据加载方式又有静态模量和动态模量的区别。在路面结构分析中，选择的模量参数与实际不符将严重影响应力计算的结果。疲劳试验和小梁弯拉强度试验力学模拟表明 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]，弯拉模量与半刚性基层材料弯拉状态下的受力状态最接近，弯拉模量也与半刚性基层材料在路面结构中的实际受力状态较接近。在路面设计中，采用半刚性基层材料的动态模量计算力学响应更为相符。本文通过研究二灰碎石、石灰稳定土和二灰土三种不同的半刚性基层材料的动态抗压模量试验，分析不同的应变和频率对其动态模量的影响规律，为沥青路面结构计算提供理论依据。
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user: 2. 动态抗压模量试验方法 动态模量试验采用常应变或常应力控制方式，对试件施加正弦荷载 [ 10 ]。加荷确保试件载弹性范围内变形，不发生破坏，加载大小参考材料在路面结构中承受的压应力大小。接触应力为最大应力振幅的5%。在每个荷载水平下下分别采用25、20、10、5、2、1、0.50、0.20、0.10、0.01 Hz这10个加载频率加载并测定动态模量和相位角。在本文研究中，动态抗压模量采用澳大利亚IPC公司的SPT和UTM两种加载设备进行对比试验，SPT和UTM采用应变控制方式进行加载，波形采用haversine波。其中在应力控制模式下，应力循环特征值，最大压应力为0.7 MPa，试验过程中荷载控制方式如图1所示，图2为试件安装传感器就绪，等待加载试验。 图1. 动态压缩模量试验加载方式 图2. LVDT传感器安装
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user: 3. 二灰碎石动态抗压模量 本文试验在成型完二灰碎石大梁试件上钻芯，共计2个芯样，分别进行了不同应变水平及加载频率下二灰碎石的动态抗压回弹模量试验。不同应变和不同频率下的动态模量试验结果见表1，表2所示，不同加载频率和应力状态下的动态抗压回弹模量见图3，图4所示。 Table 1 Test results of dynamic resilient modulus of specimen 应变/με 动态抗压回弹模量/Mpa 25 Hz 20 Hz 10 Hz 5 Hz 1 Hz 0.5 Hz 0.1 Hz 0.01 Hz 10 22，393 22，776 22，515 22，640 22，071 21，874 21，255 21，363 15 21，965 21，972 21，850 21，695 21，610 21，472 21，637 21，251 20 21，436 21，454 21，404 21，173 21，113 20，965 20，617 20，249 25 21，133 21，031 21，012 20，987 20，775 20，682 20，420 20，069 30 20，987 20，950 20，810 20，718 20，629 20，515 20，150 20，053 35 20，698 20，781 20，581 20，538 20，441 20，305 20，023 19，747 40 20，650 20，568 20，456 20，385 20，274 20，325 19，882 19，647 45 20，493 20，389 20，319 20，217 20，124 20，042 19，715 19，460 表1. 试件1动态抗压回弹模量试验结果 Table 2 Test results of dynamic compressive resilient modulus of specimen 应变/με 动态抗压回弹模量/Mpa 25 Hz 20 Hz 10 Hz 5 Hz 1 Hz 0.5 Hz 0.1 Hz 0.01 Hz 10 21，818 21，690 21，869 21，976 21，088 21，486 21，176 21，223 15 21，270 21，399 21，286 21，257 21，014 20，956 20，644 20，148 20 20，369 20，422 20，457 20，338 20，215 20，289 19，906 19，578 25 20，240 20，155 20，119 20，040 19，931 19，831 19，511 19，256 30 20，050 20，015 19，916 19，815 19，731 19，655 19，366 18，949 35 19，720 19，701 19，630 19，499 19，339 19，284 18，985 18，805 40 19，622 19，475 19，357 19，339 19，211 19，184 19，129 18，623 45 19，325 19，176 19，124 19，065 18，982 18，893 18，603 18，361 表2. 试件2动态抗压回弹模量试验结果 图3. 不同加载频率和应力状态下试件1和2的动态抗压回弹模量 从表1和表2中，可以看出试件在不同加载频率和应力状态下的动态抗压回弹模量的变化规律，从试件在不同加载频率和应力状态下的动态抗压回弹模量曲线图3中可看出，在相同的应力状态下，动态模量随加载频率的增大而增大。在相同的加载频率条件下，动态模量随应变的增大而减小。随着应变的增加，动态模量开始减小较快，后期减小趋缓。同时从动态模量随应力变化的规律可知二灰碎石材料具有应力依赖的非线性特征，线性材料的动态模量应该是一个常数。