DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 新四维混沌系统的稳定性控制 4.1. 控制器设计 本文作者于文献 [ 5 ] 中详细介绍了新四维混沌系统(1)的稳定性控制过程，即通过设计线性控制器，使新四维混沌系统(1)不再产生混沌或周期运动，而是渐近稳定于平衡点原点，并通过数值仿真验证了所设计的控制器的可行性与有效性。主要结论如下：令 X ˜ = X − O = [ x ˜ y ˜ z ˜ w ˜ ] T ，其中 X = [ x y z w ] T 为系统(1)的状态变量， O = [ 0 0 0 0 ] T 为原点，则被控系统可表示为 x ˜ ˙ = a ( y ˜ − x ˜ ) + u c 1 ， y ˜ ˙ = c ( x ˜ + y ˜ ) + z ˜ − x ˜ w ˜ + u c 2 ， z ˜ ˙ = m x ˜ − y ˜ − h z ˜ + u c 3 ， w ˜ ˙ = x ˜ y ˜ − b w ˜ + u c 4 ， (6) 其中， u c = [ u c 1 u c 2 u c 3 u c4 ] T = [ − k 1 x ˜ − k 2 y ˜ − k 3 z ˜ − k 4 w ˜ ] T ， k 1 ， ⋯ ， k 4 ≥ 0 (7) 为待设计的线性反馈控制器。由文献 [ 5 ] 可知，可取径向无界的正定函数 V ( X ˜ ) = 1 2 ( x ˜ 2 + y ˜ 2 + z ˜ 2 + w ˜ 2 ) ， 作为被控系统(6)的Lyapunov函数，其导数为 图6. 被控新四维混沌系统硬件电路实现中各状态的控制效果：(a) t-x; (b) t-y; (c) t-z; (d) t-w V ˙ ( X ˜ ) = x ˜ x ˜ ˙ + y ˜ y ˜ ˙ + z ˜ z ˜ ˙ + w ˜ w ˜ ˙ = − ( k 1 + a ) x ˜ 2 + ( a + c ) x y − ( k 2 − c ) y ˜ 2 + m x z − ( k 3 + h ) z ˜ 2 − ( k 4 + b ) w ˜ 2 = 1 2 X ˜ T [ − 2 ( k 1 + a ) a + c m 0 a + c − 2 ( k 2 − c ) 0 0 m 0 − 2 ( k 3 + h ) 0 0 0 0 − 2 ( k 4 + b ) ] X ˜ ， 文献 [ 5 ] 中已经证明，可取 k 1 = k 3 = k 4 = 0 ，则当 k 2 > h ( a + c ) 2 4 a h − m 2 + c > ( a + c ) 2 4 a + c ， V ˙ ( X ˜ ) 是负定的。又由于 V ( X ˜ ) 是径向无界的，所以被控系统(6)在原点处是全局渐近稳定的。现取 k 2 = 45 ，则控制器 u c 可表示为 u c = [ u c 1 u c 2 u c 3 u c 4 ] T = [ 0 − 45 y ˜ 0 0 ] T . (8) 将式(8)代入式(6)，仍将被控系统(6)的初始值设为 ( x ˜ 0 ， y ˜ 0 ， z ˜ 0 ， w ˜ 0 ) = ( 1 ， 1 ， 1 ， 1 ) ，得被控系统(6)的Lyapunov指数分别为 λ c 1 = − 3.0802 ， λ c 2 = − 3.7533 ， λ c 3 = − 15.3813 ， λ c 4 = − 46.7848 ，均为负值，说明被控系统(6)渐近稳定于平衡点原点，不再产生混沌或周期运动。 4.2. 被控系统的电路实现 仍采用改进型模块化电路设计的方法设计控制器 u c 的模拟电路实现。对式(8)进行变量比例压缩变换和时间尺度变换并改写为标准形式，则 u c 2 = − 1 R 12 C 2 y ˜ = − k 2 τ 0 y ˜ → 1 R 12 C 2 = k 2 τ 0 → R 12 = 1 k 2 τ 0 C 2 = 22.2   kΩ， (9) 由式(9)可设计出控制器 u c 的改进型模块电路，如图3中红色方框中所示。 控制器 u c 的硬件电路实现如图4中红色方框中所示。闭合开关S1，硬件电路中各状态的控制效果如图6中所示。可以看出，加入控制器后，各状态曲线不再产生混沌或周期运动而是渐近稳定于零平衡状态，说明所设计的控制器可有效控制系统使其不再产生混沌或周期运动，而是渐近稳定于平衡点原点。
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user: 5. 结论 本文通过分析新四维混沌系统的对称性、耗散性、平衡点特性、初值敏感性和混沌吸引子特性，从理论上说明了新四维混沌系统中混沌现象的存在性。在此基础上，本文采用“A + D Lab 理工实验室”模拟数字混合贯穿式智慧实验平台搭建了新四维混沌系统及其被控系统的硬件电路实现，使用板载 ± 15   V 直流电源，借助WaveForms应用软件，将笔记本电脑显示屏作为示波器显示新四维混沌硬件系统的输出信号，有效简化了实验设备，方便对输出信号的观测、读取和存储；与此同时，从硬件上观测到了新四维混沌系统产生的混沌吸引子，并验证了所设计的单变量线性反馈控制器对于控制被控新四维混沌系统使其不再产生混沌或周期运动的可行性与有效性。本文所设计的新四维混沌系统的硬件电路实现还可用于诸如混沌同步、保密通信等的研究中。
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user: 摘 要 石油开采引起的大梯度、大范围地面沉降，不仅会破坏油井的生产设施，同时会影响周边环境和人们的生活。本文采用StaMPS技术，利用2007~2010年的21景L波段ALOS/PALSAR数据和2016~2018年的22景C波段Sentinel-1B数据，对辽河盘锦地区的部分采油厂进行沉降监测。结果表明：1) 2007~2010年，整个研究区域存在两个显著的沉降漏斗，分别对应曙光采油厂和欢喜岭采油厂。曙光采油厂的沉降面积约为28 km 2 ，最大沉降速率达到了−243.0 mm/年；欢喜岭采油厂的沉降面积约为19 km 2 ，最大沉降速率约为–76.9 mm/年。曙光采油厂的沉降漏斗直接影响到了辽宁省内高速公路S308部分路段的安全。2) 2016~2018年，曙光采油厂的最大沉降速率为–162.6 mm/年；欢喜岭采油厂的最大沉降速率约为–85.0 mm/年。辽宁省内高速公路S308依然处于曙光采油厂的沉降漏斗内。3) 证明了对于大梯度沉降和植被覆盖较多的区域，StaMPS技术具有稳定、可靠的沉降监测能力；相对于C波段的SAR数据，L波段的SAR数据抗干扰性更强、探测能力也更强。 关键词 :石油开采，地面沉降，大梯度，StaMPS技术 Copyright © 2019 by authors 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 石油开采引起的地面沉降是缓慢积累的，在石油开采的过程中往往不易发现，但是随着时间的增加，开采量的增大，石油开采将会引起大梯度的地面沉降，这不仅会破坏油井的生产设施，给石油开采造成巨大的损失，同时将会影响油井及周边构筑物的安全，威胁人们的生活、生命财产安全 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。为了减少地面沉降给油井及人们生活造成的危害，对油田开采区域进行实时的地面沉降监测十分必要。 传统的地面沉降监测技术，如水准测量、GPS测量，具有很高的测量精度，在测量行业中具有不可替代的作用，但是对大范围的地面沉降进行监测，需要耗费大量的人力、物力、财力。目前，合成孔径雷达干涉测量技术(Interferometric Synthetic Aperture Radar， InSAR)以其全天时、全天候、高分辨率、高精度、高效率、监测范围广等优势，已经被广泛应用于地面沉降监测工作中 [ 4 ] 。常规的D-InSAR技术易受时空失相干、大气延迟、噪声等因素的影响 [ 5 ] [ 6 ] ，不能对地面沉降进行有效监测，而时序InSAR技术克服了常规D-InSAR技术的这些缺点，通过选取在时间上长期保持稳定的永久性散射体(Permanent Scatter， PS)作为监测点，提取可靠的形变结果 [ 5 ] 。在大范围地面沉降监测工作中，时序InSAR技术具有无可比拟的优势。 辽河油田是我国的第三大油田，年平均原油产量达到千万吨以上 [ 7 ] 。长期超负荷的石油开采，导致储油层压力下降，油气区和黏土层压实，进而引起地表沉降。辽河盘锦地区的部分采油厂存在大梯度大范围的地面沉降现象 [ 8 ] 。因此，本文采用21景L波段的ALOS/PALSAR数据和22景C波段的Sentinel-1B数据，通过时序InSAR技术中的StaMPS技术对辽河盘锦地区的部分采油厂进行地面沉降监测，获取了2007年1月至2010年9月和2016年12月至2018年12月两个时段的地面沉降监测结果，并对该监测结果进行对比分析，以期为石油开采引起的大梯度大范围地面沉降提供一种有效的监测方法，同时为相关机构提供辽河盘锦地区两个时段的地面沉降状况，为其及时做出安全防范措施提供参考。
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user: 2. 研究区域概况和数据 该研究区域位于辽宁省盘锦市的正西部，地处辽河平原的最南端，覆盖了盘锦市和锦州市的部分区域，区域范围为东经121.49˚~122.05˚，北纬40.93˚~41.32˚，如图1所示。整个研究区域内地势平坦、开阔，双台子河从中穿过，另有京哈高速公路、辽宁省内高速公路S308和S102横亘其中，最重要的是该研究区域包括了辽河油田最大的采油厂——曙光采油厂 [ 9 ] ，和横跨盘锦、锦州两市的欢喜岭采油厂。 图1. 研究区域范围 本文采用2007年1月至2010年9月的21景L波段PALSAR升轨数据和2016年12月至2018年12月的22景C波段Sentinel-1B降轨数据对研究区域进行沉降监测，数据具体参数如表1所示，包括数据的获取时间、入射角度、轨道模式、垂直基线四个参数。PALSAR数据的空间分辨率为range：4.680 m，azimuth：3.147 m；Sentinel-1B数据的空间分辨率为range：2.330 m，azimuth：13.951 m。PALSAR数据的覆盖范围如图1蓝色虚线框所示，覆盖面积约为722.63 km 2 ，Sentinel-1B数据的覆盖范围如图1红色虚线框所示，覆盖面积约为1688.77 km 2 。 Table 1 Parameter of PALSAR and Sentinel-1 序号 PALSAR数据参数 Sentinel-1B数据参数 时间 入射角(度) 升/降 垂直基线(m) 时间 入射角(度) 升/降 垂直基线(m) 1 20070131 38.731 升 842.0103 20161211 33.949 降 −30.1768 2 20070618 38.731 升 1735.4543 20170422 33.949 降 −65.3026 3 20070803 38.731 升 2292.3843 20170528 33.949 降 −179.4560 4 20070918 38.731 升 2168.4398 20170621 33.949 降 −113.2071 5 20071103 38.731 升 2757.9250 20170715 33.949 降 −126.8935 6 20071219 38.731 升 2757.7868 20170808 33.949 降 −55.7120 7 20080203 38.731 升 3483.0234 20170901 33.949 降 −118.0942 8 20080320 38.731 升 3602.0740 20171007 33.949 降 −63.0613 9 20080505 38.731 升 4181.0303 20171112 33.949 降 −105.7818 10 20080620 38.731 升 1616.7901 20171218 33.949 降 0.0000 11 20081221 38.731 升 −645.7517 20180123 33.949 降 −135.6968 12 20090205 38.731 升 0.0000 20180228 33.949 降 −47.4770 13 20090508 38.731 升 600.2612 20180324 33.949 降 −235.2671 14 20090808 38.731 升 600.9683 20180417 33.949 降 −153.7997 15 20090923 38.731 升 1217.2601 20180523 33.949 降 −105.9400 16 20091224 38.731 升 1849.0472 20180616 33.949 降 −140.3758 17 20100208 38.731 升 2419.3582 20180722 33.949 降 −104.0658 18 20100326 38.731 升 2869.2765 20180827 33.949 降 −153.2138 19 20100511 38.731 升 2855.5024 20180920 33.949 降 −110.9361 20 20100626 38.731 升 2893.1894 20181014 33.949 降 −72.5348 21 20100926 38.731 升 3800.3139 20181107 33.949 降 −58.0203 22 20181201 33.949 降 −89.5900 表1. PALSAR和Sentinel-1B数据参数表 本实验中采用的DEM为日本宇宙航空研究开发机构地球观测研究中心发布的AWSD30产品，其空间分辨率为30 m，高程精度为5 m。AWSD30是目前可以免费获取的覆盖范围最广、精度最高的数字高程模型之一 [ 10 ] 。
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user: 3. InSAR数据处理 目前时序InSAR衍生技术有多种，其中StaMPS技术不对形变进行模型约束，能够提取较大梯度的形变，且该技术是基于干涉相位稳定性和空间相关性选取PS点，对植被覆盖度较高的区域，同样能够选出一定数量的PS点 [ 11 ] [ 12 ] 。考虑到本研究区域内的田地分布较多且有大梯度沉降存在，本文采用StaMPS技术来进行沉降监测。 假设有N + 1景影像，选取整体相干性最优的影像作为公共主影像，后将其他影像配准到该主影像的格网空间。将所有配准好的从影像分别与主影像组成干涉对，共组成N个干涉对，对所有的干涉对进行差分干涉处理，得到N个差分干涉图。在第x个差分干涉图中，第i个象元的差分干涉相位可表示为： (1) 式(1)中， Δ φ i x 指的是第x个差分干涉图中第i个象元的差分干涉相位， Δ φ d e f − i x 表示形变相位， Δ φ d e m − i x 表示高程误差相位， Δ φ a t m − i x 表示大气延迟相位， Δ φ o r b − i x 表示轨道误差相位， Δ φ n o i s e − i x 表示噪声相位。 通过振幅离差指数阈值方法提取PS候选点，后对这些PS候选点进行噪声计算，去除那些仅在个别干涉图中相位稳定或受到邻近PS点影响而表现出PS点特征的象元，剩余的即为PS点。 估计并剔除PS点相位的空间不相关误差，并更新PS点相位；对更新后的PS点相位进行时空三维解缠；分析各干扰误差相位在时间和空间上的特征差异，对解缠相位进行时、空滤波，分离并剔除各误差相位，最后提取形变相位。 由于StaMPS解算的结果为视线向(Line of Sight， LOS)的形变结果，而PALSAR数据和Sentinel-1B数据的采集方式和入射角度不同，为了使其能够相互参考，需要将LOS向形变转换到垂直向。LOS向形变和垂直向形变的转换可以通过式(2)实现。其中 Δ d l o s 指的是LOS向形变， θ 指的是卫星采集数据的入射角， Δ d v 即为垂直向的形变。 Δ d v = Δ d l o s cos θ (2)
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user: 4. 监测结果及分析 对于21景PALSAR影像，选取2009年2月5日获取的影像作为公共主影像，使其他的20景影像与其配准，并做差分干涉处理；对于22景Sentinel-1B影像，选取2017年12月18日获取的影像作为公共主影像，使其他的21景影像与其配准，并做差分干涉处理。两组数据的空间基线如表1所示。 基于斯坦福大学开发的StaMPS软件 [ 13 ] ，对L波段的PALSAR数据进行处理得到2007年1月至2010年9月的沉降速率场，如图2所示。整个研究区域，总共选取了105174个PS点，监测密度为145点/km 2 ，除了少部分植被覆盖区域因失相干而没有监测点外，大部分区域都均匀分布有监测点。整个研究区域内分布有两个显著的沉降漏斗，分别位于后大垮和西龙王庙附近，其他区域无明显沉降。其中后大垮附近的沉降现象非常严重，沉降范围较大，沉降面积约为28 km 2 ，最大沉降速率达到了–243.0 mm/年；西龙王庙附近的沉降现象相对缓和，沉降范围相对较小，沉降面积约为19 km 2 ，最大沉降速率约为–76.9 mm/年。资料调查显示，两个显著沉降漏斗主要是由于石油、天然气开采所致，分别对应曙光采油厂和欢喜岭采油厂，两个采油厂从20世纪80年代已经开始运营，目前已经有40多年的开采历史 [ 14 ] [ 15 ] 。省内高速公路S308从曙光采油厂的沉降漏斗区域穿过，严重的地面沉降给公路的安全运营造成了巨大的安全隐患。 图2. 2007年1月~2010年9月沉降速率图 为了更好的揭示因石油、天然气开采引起的地面沉降过程，将2007年1月至2010年9月的沉降时间序列结果刻画出来，如图3所示，其中每个时间刻度的沉降结果均是相对于主影像日期(2009年2月5日)。从图3可看出，主影像时刻(2009年2月5日)的沉降量为0；2007年1月31日至2008年12月21日的相对沉降结果均为正值，说明2007年1月31日至2008年12月21日一直在发生沉降；2009年5月8日至2010年9月26日的沉降结果均为负值，同样说明2009年5月8日至2010年9月26日一直在发生沉降。从整个时段的沉降结果来看，发现整个沉降过程是循序渐进的，随着时间的增加，沉降的程度不断增加，沉降的范围不断增大。结果表明，石油、天然气开采引起的地面沉降过程是缓慢累积的，虽然短时间内不易发生较大的形变，但是随着时间累积，却可能形成大梯度大范围的沉降后果。 图3. 2007年1月~2010年9月沉降时间序列图 基于StaMPS软件，对C波段的Sentinel-1B数据进行处理得到2016年12月至2018年12月的沉降速率结果，如图4所示。整个研究区域，选取了82819个PS点，监测密度为49点/km 2 ，监测密度较小，失相干现象较为严重，大部分植被覆盖区域没有监测点，沉降漏斗周围也没有提取到足够的监测点。整个研究区域内仍然存在两个显著的沉降漏斗，仍然对应曙光采油厂和欢喜岭采油厂。曙光采油厂的沉降现象依然很严重，最大沉降速率为–162.6 mm/年；欢喜岭采油厂的沉降现象相对缓和，最大沉降速率约为–85.0 mm/年。近两年曙光采油厂的沉降速度有所减缓，经过调查资料可知，曙光采油厂目前已经进入后期开发阶段，新油井投产减少，老油井复产不佳，剩余储量和剩余可开采量大大减少 [ 15 ] [ 16 ] 。省内高速公路S308依然位于曙光采油厂的沉降漏斗范围内，地面沉降对此公路一直潜藏着安全隐患。 图4. 2016年12月~2018年12月沉降速率图 对2016年12月至2018年12月的沉降监测结果进一步分析，发现尽管在植被覆盖度较高和沉降梯度较大的区域提取不到有效的监测点，监测密度较小，但从整个研究区域的监测结果来看，在有效的监测点位上，除了两个固有的沉降漏斗以外，其他区域无明显沉降，说明监测结果是可靠的，证明了StaMPS技术对于植被覆盖度较高且存在大梯度沉降区域的沉降监测能力是可靠的和稳定的。 对2007年1月至2010年9月的沉降结果进一步分析，发现尽管监测周期更长，沉降梯度更大，但是整个研究区域的监测密度较大且监测点位分布均匀，失相干区域较小，较好的提取了整个研究区域的沉降结果。由此可以证明，无论是在植被覆盖较多区域，还是大梯度沉降区域，L波段的PALSAR数据都有着比C波段的Sentinel-1B数据更稳定、更可靠的沉降监测能力。 为了更具体的掌握两个时段两个沉降漏斗的沉降过程，本文分别在曙光采油厂和欢喜岭采油厂的沉降漏斗区选取了特征点P1和P2，并从两个时段的监测结果中对应提取了这两个特征点的沉降时间序列，并将其刻画出来，如图5所示。值得说明的是，实际操作中是在每个特征点附近随机选取三个点，因此每个特征点均有三个点与其对应。 图5. 时序沉降对比图 从图5可以看出，2007年1月至2010年10月，曙光采油厂地面沉降梯度非常大，在近四年的时间里，最大累积沉降量达到了约950 mm，而欢喜岭采油厂地面沉降梯度相对较小，最大累积沉降量达到了约240 mm；在2016年12月至2018年12月，曙光采油厂的地面沉降梯度有所减小，在两年的时间里，最大累积沉降量达到了约340 mm，欢喜岭采油厂的地面沉降梯度依然相对较小，最大累积沉降量达到了约170 mm。对比两个时段的沉降结果，发现两个沉降漏斗的沉降梯度依然较大，沉降现象依然很严重。因此，相关部门应该对于这两个大型沉降漏斗予以高度重视和关注，及时的采取改善措施，以防严重的地面沉降给采油厂及周围的居民造成不可估量的损失。
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user: 5. 结论 本文分别选取21景L波段的ALOS/PALSAR数据和22景C波段的Sentinel-1B数据，通过StaMPS技术对辽河盘锦地区的部分采油厂进行沉降监测，获取了两个时段的地面沉降监测结果，并进行对比分析。得出结论如下： 1) 2007年1月至2010年9月，整个研究区域存在两个沉降漏斗，这两个沉降漏斗主要是由于石油、天然气开采所致，分别对应曙光采油厂和欢喜岭采油厂，其他区域无明显沉降。曙光采油厂的沉降现象较为严重，沉降范围较大，沉降面积约为28 km 2 ，最大沉降速率达到了–243.0 mm/年，最大累积沉降量达到了约950 mm；欢喜岭采油厂的沉降现象相对缓和，沉降范围相对较小，沉降面积约为19 km 2 ，最大沉降速率约为–76.9 mm/年，最大累积沉降量达到了约240 mm。其中，曙光采油厂的沉降范围较大，已经影响到了省内高速公路S308的安全运营。 2) 2016年12月至2018年12月，曙光采油厂的沉降现象依然严重，最大沉降速率为–162.6 mm/年，最大累积沉降量达到了约340 mm；欢喜岭采油厂的沉降现象相对缓和，最大沉降速率约为–85.0 mm/年，最大累积沉降量达到了约170 mm；其他区域无明显沉降。省内高速公路S308依然位于曙光采油厂的沉降漏斗内，依然受到大梯度地面沉降的威胁。 3) 对比两组数据的沉降监测结果，发现对于大梯度沉降和植被覆盖度较高区域，StaMPS技术具有稳定、可靠的沉降监测能力；相对于C波段的Sentinel-1B数据，L波段的PALSAR数据抗干扰性更强、探测能力也更强。 本文的研究结果可为相关机构提供曙光和欢喜岭两个采油厂的地面沉降状况，为其及时做出安全防范措施提供参考。同时，本文的研究内容为石油开采引起的大梯度沉降区域提供了一种稳定、可靠的地面沉降监测方法。
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user: 摘 要 灵敏系数测试的准确性影响应变式传感器的设计和输出，也会影响应变测试中的应变修正数据真实性。对砝码加载四点式简支梁结构和纯弯矩钢架梁结构灵敏系数测量模型进行分析，确定产生标准应变的影响因素。常温灵敏系数标定的影响因素有试验梁尺寸、试验梁轴向力，实际灵敏系数测试结果表明：简支梁灵敏系数略大，分散明显较大。温度下应变计的输出与载荷应变、试验梁尺寸变化、弹性模量变化等有关，明确简支梁尺寸变化、弹性模量变化受温度影响误差高达2.9%，钢架梁的刚性封闭静态力学平衡系统的温度影响误差较小。通过测试，进一步用简支梁、钢架梁实际测试灵敏系数随温度变化，验证了理论分析的正确性。 关键词 :简支梁，钢架梁，应变计，灵敏系数，误差 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 应变计是应变式传感器制造的核心敏感元件，也是结构强度测试、应力分析等应用的主要测量传感器 [ 1 ] ，广泛应用于航空航天、计量测试、交通运输等领域。应变式传感器的弹性体结构尺寸设计依赖于额定输出、应变计灵敏系数和材料弹性模量。 应变计的特性参数是随温度变化的，由于环境的影响，应变计的指示应变与实际相差甚远，甚至不能确定指示应变曲线的真实性 [ 2 ] 。灵敏系数是表征应变计的电阻变化与应变变形之间的关系，这一应变计特性参数的准确性，会对真实应变修正带来影响，甚至引入较大的误差。究其原因，是应变计的标定参数问题尚未完全解决，灵敏系数标定的影响因素未能明确，从而影响到应变测试的精度 [ 3 ] [ 4 ] 。 本文利用砝码加载的四点式弯矩简支梁检定装置和SK-1钢架梁结构装置，分别从原理和实际测试数据对比方面对灵敏系数标定误差影响因素进行分析，对参数标定和温度下测试具有重要的参考意义。
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user: 2. 应变计工作原理 普通电阻应变计采用金属箔栅作为测量体，高分子材料作为基底传递应变。在实际测量时，结构试件发生变形，应变计跟随变形，构件表面应变通过基底和贴片胶剪切传递到敏感栅上，应变计产生电阻变化，根据欧姆定律应变计的电阻： R = ρ n l n s = ρ L S (1) 式中R为应变计敏感栅的电阻；ρ为应变计敏感栅的电阻率；n为敏感栅的栅根数；L为单根敏感栅长度；S为单根敏感栅截面积。 当应变计跟随试件的应变ε变形时，应变计的敏感栅电阻也发生变化，即对式(1)全微分： Δ R R = Δ L L − Δ S S + Δ ρ ρ (2) 其中： Δ L L = ε Δ S S = 2 Δ r r = − 2 μ Δ L L = − 2 μ ε Δ R R = ( 1 + 2 μ ) ε + Δ ρ ρ (3) 从而得出应变与电阻变化之间的关系，即灵敏系数： K = Δ R / R ε = 1 + 2 μ + Δ ρ / ρ ε (4) 只需要测量应变计的电阻变化，就可以得到结构试件的变形。应变仪的指示应变通过灵敏系数修正得到真实机械变形应变。应变计的灵敏系数真实性和准确性对采用应变计的应变测量而言十分重要 [ 2 ] [ 5 ] 。
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user: 3. 应变计灵敏系数测量模型原理 应变计灵敏系数标定常用的标准机械载荷变形试验用原理模型有砝码加载四点式简支梁结构原理和钢架纯弯梁结构，分别对其原理模型和计算进行分析。 3.1. 砝码加载四点式简支梁结构 砝码加载的四点式简支梁采用两端支点支撑，中间两点加载 [ 4 ] ，中心点采用百分表或挠度计测量位移挠度，其受力简图见图1。 图1. 砝码加载四点式简支梁加载模型示意图 砝码加载的四点式简支梁采用两端支点支撑，中间两点加载 [ 4 ] ，中心点采用百分表或挠度计测量位移挠度，其受力简图见图1。 M = F x − G 2 ( x − a ) = G 2 a (5) 根据胡克定律得： ε = δ E = M W E = 6 F a E B h 2 = 3 G a E B h 2 (6) 式中ε为试验梁理论应变量；δ为试验梁弯曲应力；E为试验梁弹性模量；W为试验梁抗弯截面系数，试验梁为矩形截面，W = Bh 2 /6。 根据材料力学挠度曲线公式，弯矩梁中心位置挠度为： (7) 由式(6)、式(7)可得应变与挠度的近似关系： ε = 12 h 3 L 1 2 − 4 a 3 × f (8) 式中h为试验梁的厚度；f为试验梁中间点的挠度值；L 1 为试验梁有效长度(即两支点之间距离)。 由式(8)得知，试验梁表面应变与试验梁尺寸、加载点位置、支点之间的试验梁有效长度、挠度值有关。砝码加载无法做到挠度控制加载，挠度还与弹性模量、砝码重量有关。 3.2. 纯弯矩钢架梁结构 纯弯矩钢架梁采用两端刚刚度力臂开合带动试验梁弯曲变形，中心点采用高精度三点挠度计测量位移挠度，控制力臂开合度，以保证试验梁中心点挠度达到准确值 [ 4 ] [ 5 ] 。其受力简图见图2。 图2. 纯弯矩钢架梁受力示意图 根据图2，刚性力臂端头施加δ力值(δ + ， δ − )，试验梁两端的弯矩属于纯弯矩，梁上任一点的弯矩为： M = σ a (9) 与简支梁一致，根据胡克定律，可得纯弯矩梁表面的应变大小为： ε ± = δ E = M W E = 6 σ a E B h 2 (10) ε ± 为试验梁理论应变；σ为试验梁弯曲应力；E为试验梁弹性模量；W为试验梁抗弯截面系数，试验梁为矩形截面，W = Bh 2 /6。在实际状况下，试验梁还受一对非常小的轴向力，试验梁表面的凹、凸真实应变为： 凹面 ε = ( 1 + h 6 a ) × 6 σ a E B h 2 = ( 1 + h 6 a ) × ε ± (11) 凸面 ε = ( 1 − h 6 a ) × 6 σ a E B h 2 = ( 1 − h 6 a ) × ε ± (12) 根据三点式挠度法测得的纯弯梁凹、凸变形精确应变与试验梁中心位置的挠度f之间的关系为： ε + = h c 2 f + + f + − h − 1 3 μ h (13) (14) 式中h为试验梁的厚度；f为试验梁中间点的挠度值；a为力臂长度；c为三点挠度计安装支点距离的一半；μ为试验梁的泊松系数。 采用三点挠度计挠度值控制试验梁的加载，试验梁的表面挠度只与试验梁的厚度、三点挠度计安装支点的距离、泊松系数和应变量有关。
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user: 5. 结论 通过理论分析和实际测试，确定了应变计灵敏系数标定中的主要误差源，对误差源进行了分析。对比了砝码加载四点式简支梁结构和纯弯矩钢架梁结构在常温灵敏系数、温度下灵敏系数随温度变化的误差源大小，分析出各自的优势和缺点，明确钢架梁误差最小，测试结果也得到验证，得出应变计性能的标定优选方案，为传感器设计制造和应变测试提供更准确的参考修正参数。 结果表明，砝码加载简支梁常温下灵敏系数测试数据与钢架梁接近，误差0.3758%，但分散明显高于钢架梁；温度下，简支梁弹性模量、试验梁尺寸变化引起的测量误差达2.9%，灵敏系数随温度变化曲线明显偏离，在实际灵敏系数标定中应予以重视。
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user: 摘 要 唐宋社会转型之际，随着商品经济的发展，封建赋税制度由先前的人丁税向资产税转变。进入宋代以来，资产税成为封建赋税的主要形态，房屋税作为一种新兴资产税应运而生。这体现了封建国家赋税制度转型的轨迹，也折射出社会财富分配领域的日趋合理，对后世赋税产生了历史影响。 关键词 :社会转型，房屋税，资产税 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. 问题的提出 唐宋之际，中国古代赋税制度发生了历史性变革，中唐两税法的实行使得原有的人口税体系崩溃，新的资产税体系逐渐形成。宋代两税及各种杂税构成了完整的资产税体系，其中隶属于“城郭之税”的房屋税是一种全新的物业资产税形式。它肇端于唐，形成于宋，体现了宋代商品经济发展的社会时代特色。以往学术界对宋代赋税的研究侧重征榷与盐酒税，广为学者关注的两税制问题得到了清晰的论述。迄今主要的论著有漆侠《宋代经济史》、包伟民《宋代地方财政史研究》、汪圣铎《两宋财政史》、梁太齐《宋代两税及其唐代两税的异同》、李华瑞《宋代酒的生产和征榷》、唐仁粤《中国盐业史》等。然而，关于宋代房屋税，迄今鲜有学者做系统的专题研究。诚然，宋代税目繁多，且多属地方举措，涉及地区广泛。由于文献记载寥寥，有些问题连宋人也称“不知所始” [ 1 ]。 宋代的屋税虽然不载于正史之中，但其作为长期税收科目存在的事实是无容置疑的。本文依据正史之外的地方志和子部、集部典籍，概括勾勒屋税在整个宋代的发展轨迹，以期待抛砖引玉，由于资料所限，遗漏在所难免。
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user: 2. 宋代赋税及杂税类目 在宋代中央和地方赋税中，杂税的数量超过了正税，是前所未有的以杂税充斥国库的封建朝代。《宋史》记载：“宋货财之制，多因于唐。自天宝以后，天下多事，户口凋耗，租税日削，法既变而用不给，故兴利者进，而征敛名额繁矣” [ 2 ]。宋代法外税目不断增加，各种杂税远远超过前代之数。据《宋史·食货志》记载：“自唐建中初变租庸调法作年支两税，夏输毋过六月，秋输毋过十一月，遣使分道按率。其弊也，先期而苛敛，增额而繁征、至于五代极矣。宋制岁赋其类有五：曰公田之赋，凡田之在官，赋民耕而收其租者是也。曰民田之赋，百姓各得专之者是也。曰城郭之赋，宅税、地税之类是也。曰口丁之赋，百姓岁输身丁钱米是也。曰杂变之赋，牛革、蚕盐之类，随其所出，变而输之是也。岁赋之物，其类有四：曰谷、曰帛、曰金、铁，曰物产是也” [ 3 ]。《宋会要》也载，宋杂税“名色不一，曰上供钱，曰大礼银钱，曰天申节银钱，曰人使岁币钱，曰亭馆钱，曰雇船縻费钱，曰贴拨钱，其他苛细科扰，不可具陈” [ 4 ]。《通考》记载，元丰五年属于地方上供的“凡琐细钱”有所谓“坊场税钱、增添盐酒钱、卖香矾钱、卖秤斗钱、卖铜锡钱、披剃钱、封赠钱、淘寻野料钱、额外铸引钱、铜铅水脚钱、竹木税钱、误支请受钱、代支失陷赏钱、脏罚钱、户绝物帛钱”等等 [ 5 ] ，这些都是当时的杂税。 漆侠先生曾经指出，宋代“杂变之赋”数目繁多，“买卖牛羊有税，粜卖粮食也有税；买卖田宅有税(田契钱)，修房盖屋也要纳钱(木税钱)；牛活着有税，牛死了还要纳税(牛皮钱)；丁口多要承担重差，而拆烟分居则出‘罚钱’”。其他还有蒿钱、鞋钱、脚钱等等之类，不胜枚举 [ 6 ]。宋代杂税虽为税外之税，其数量却不少。在每年的赋税中，杂税所占份额很重。以宋神宗应天府为例，当时在该府任职的张方平曾对田赋作过统计，夏秋征税米、麦、绢合计不足二十石匹，杂钱竟有十一万贯以上 [ 7 ]。 宋代新出杂赋往往演变成固定的税收，最终成了例沿不革的旧例。如此繁多的杂税与儒家标榜的“轻遥薄赋”思想大相异趣，自然引起了当朝文人的普遍忧虑。宋人文集中屡见慨言，如蔡勘《定斋集》就曾叹道：“(宋)赋敛烦重，可谓数倍于古矣” [ 8 ]。汪应辰《文定集》也曾慨叹“古今财赋所入，名色猥众，未有如今日之甚者” [ 9 ]。杨万里《诚斋集》更有“不知几倍于祖宗之旧，又几倍于汉唐之制乎？”的疑问 [ 10 ]。宋代赋税分为上供中央和留州自用两部分。一般而言，地方只要上缴足够的供钱，中央便不过问地方杂税的征收，致使地方官吏随意增加名目征收赋税，贪污官钱、中饱私囊，民众苦不堪言。 南宋地方税制混乱，杂税“类多违法，最为一方佃民之害”。各级长吏巧立名目，豪夺于民，史载地方上所收的杂税有“曲引钱，白纳醋钱，卖纸钱，户长甲贴钱，保正牌银钱，折纳牛皮筋角钱，两讼不胜则有罚钱，既胜则令纳欢喜钱，殊名异目，在处非一” [ 11 ]。以湖南为例，当地“远方僻邑缘为奸，创添名色，擅行科敛”，“有曰土户钱，有曰折绝钱，有曰醋息钱，有曰曲引钱”。各地州县以养老军兵、添差官员负担过重，有敛于民，名为“养老添差钱” [ 12 ]。这些记载都印证了朱熹的一句话：“古者刻剥之法，本朝俱备” [ 13 ]。 宋代繁重的地方杂税曾引起各地民众的反抗。宋孝宗时，湖南彬州“抑买乳香急”，故“乘众怒，猝起为乱” [ 14 ]。广西农民起义军曾还打出“不收民税十年”，一时“叛者如云” [ 15 ]。宋代统治者也曾认识到杂税之重，如熙宁四年“王安石呈役钱文字，上以为民供税敛已重” [ 16 ]。 宋代严峻的财政形势是促成杂税频增的原因，尤以冗兵冗官为症结所在。《宋史》记载，乾道元年臣僚道：“‘浙西、淮东、江东路沙田芦场，顷田浩瀚，宜立租税，补助军食。’诏夏令梁俊彦与张津等措置。二年，辅臣奏：‘役产所以沙田、芦场之税，或十取其一，或取其二，或取其三，皆不分主客” [ 17 ]。可见，为弥补军费的不足，宋朝杂税税率具有很大的随意性。熙宁十年后，“朝廷每年要数十万贯石匹两的财赋以为军备” [ 18 ] ，无疑增加了杂税的形成理由。《宋史·食货志》记载，宋哲宗末年，宋夏战争耗费了大量资材，边备空虚。徽宗时期，“蔡京用事，夏务拓土，劝徽宗招纳青、唐(今西宁地区)，用王厚经置，费钱亿万……。至宣和末，馈饷空乏，鄜延至不能支旬月” [ 19 ]。 宋代“冗兵耗于上，冗吏耗于下”的形势，严重削弱了国家实力，忧国忧民的包拯曾经提出改革税收的良策。他说：“欲救其弊，当治其源。治其源者，在乎减冗杂而节用度。冗杂不减，用度不节，虽善为计者亦不能救也。方今山泽之利竭矣，征赋之入尽矣……若不锐意而改图，但务因循，必恐贻患将来有不可救之过矣” [ 20 ]。包拯所言一语中的，揭示了宋朝积贫积弱的症结。
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user: 3. 宋代屋税的推行 宋代愈演愈烈的冗兵冗官冗费现象，不仅造成了国家窘迫的财政情势，客观上也是屋税形成的直接原因。屋税作为宋代“城郭之赋”之一，直接从唐五代继承下来，所不同的只是名目殊见。唐曰“间架税”，五代及宋曰“屋税”。从税收对象和形式上看，中唐以后以资产征税呈大势所趋，各种名目的杂税多半是新兴的资产税，房屋税最初也应该属于这种类型。至宋代形成了完整的赋税体系，屋税属于国家五大赋税之一的“城郭之赋”中常设的资产税。以房屋为基础而衍生的“屋税”，不仅是宋代新型资产税的一个名目，更是古代商品经济发展的一个写照。 梳理史料，我们发现宋代“屋税”已经不是孤立的单个税目，而是古代赋税制度变革的具体体现。随着商品经济的发展，特别是城市经济的日益成熟，唐宋之际房屋被作为民众资产的基本物态之一，和土地一样被纳入了国家税收对象的范围，这是古代社会自然经济向商品经济变革的必然要求。宋徽宗时期，颁布《方田令》规定“诸州县寨镇内屋税，据紧慢十等均定，并作见钱” [ 21 ]。政府还下令征收“侵街房廊钱”，这说明宋朝将“屋税”的征收范围逐步扩大到了普通的城镇商业房屋 [ 22 ]。北宋宣和年间，陈遘以发运使经制东南七路财赋，增加商税、牙税、卖酒、鬻糟、头子钱、楼店钱等税收，另立帐项收管，供朝廷调用，称为“经制钱”。其具体的征收办法是：所有民间的钱物交易，每1000文交易额由官府抽取30文。以后增至56文。仅此一项，就使宋朝每年增加财政收入一千多万缗。其中“楼店钱”就是房屋税，是针对市镇房屋建筑征收的房屋资产税，但凡“楼店务添收三分房钱” [ 23 ]。 宋代城市经济繁荣，这为屋税的推行提供了条件。宋朝全面推行了坊郭制的城市管理体制，在城市实行包括两税与杂税在内的资产税制度。宋代城市的两税，包括户税和地税，均按资产定税。户税是由中唐继承下来的传统税目，“据旧征税数及人户土客定等第钱数多少，为夏秋两税，以钱立额”。地税是“青苗两税，本系田土，地既属人，税合随去”。这种“以钱立额”的城市两税制度，是完全的资产税形态，它摆脱了过去传统的人口税的束缚。 宋代初行按资产定等第户税，“每五年一造城郭等第簿”。庆历年间，范仲淹改为“三年便造簿，重定等第” [ 24 ]。南宋相沿不改，“三年一造坊郭十等，乡村五等，以农隙时当官供通，自相推排，对旧簿批注升降” [ 25 ]。作为税收单位的城郭户最初是指市民家庭，后来逐渐向城市以外延伸，包括了城外草市(城镇与农村的交界地带)及乡村家庭。为核定城镇居民房屋数量，宋朝政府派出定制户等的专门人员深入居民家中。“官吏入人家，打量间架，搜索有无” [ 26 ]。对于城镇商铺，则“下主抄及卖饼茶之家” [ 26 ]。 宋代户税以屋税为中心，带有明显的资产税烙印，也体现了宋代以资产为征税对象的理念。国家统计房屋主人所有财产，包括房屋、土地等，穷其所有，一并纳入税收范围。宋代划分户等目的就是为了分派税役。具体做法为：“畿内乡户计产业若家资之贫富，上户分甲乙五等，中户上中下三等，下户二等，坊郭十等，几分夏秋随等输钱，乡户自四等，坊郭自六等以下，勿输。产业两具有者，上等各随县，中等并一县输” [ 27 ]。 以下两则史料说明屋税在宋朝的实行具有固定性和稳定性。一为《宋会要》所载“河东地区据屋税多少而配官盐” [ 28 ] ；二为《韩魏公集》所载“河北诸州当榷盐之初，以官盐散坊郭主客户，令纳见钱……主户尚能随屋税纳官” [ 29 ]。如果不是固定的税收制度，宋朝不可能将政府专营的盐业税捆绑在屋税之上。河北诸州将盐税附加于屋税之上随纳，说明宋朝在那里通过屋税实行着有效的城市管理。 从史料记载来看，宋代地方上广泛实行着屋税制度。如《续资治通鉴》记载，宋真宗景德四年“兖、郓州免来年夏秋税及屋税，仍免二年支移税赋工役。所过州县免来年夏屋税十之五，河北、京东军州供应东封者免十之四，两京、河北免十之三、诸路免十之二，屋税并永免折科” [ 30 ]。《全宋文》卷九七五收录宋仁宗《蠲鄜州水灾人户屋税等诏》，这些珍贵的屋税记载，说明宋代屋税具有地域性特点。宋代各地征收屋税的时间及做法不尽相同。以宋太祖时期的湖南为例，“初，马氏暴敛，州人岁出绢，谓之地税。及潘美定湖南，计屋每间输绢丈三尺，谓之屋税。营田户给牛，岁输米四斛，牛死犹输，谓之枯骨税。民输茶，初以九斤为一大斤，后益至三十五斤，允则请除三税，茶以三十斤半为定制” [ 31 ]。马氏楚国当时是否征收屋税无法知晓，但宋初潘美平定马氏楚国之后，在那里推行屋税是客观事实。
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user: 4. 小结 综上所述，宋代屋税具有鲜明的资产税性质。宋初以来，户税以钱产作为划分户等的基准，国家将田地、房舍等财物作为计算城乡民户家产的重要依据，以财产定户等征税，这种做法不仅对城市居民适用，更推广到城乡广大的范围，无论居家、店铺、酒肆、客栈，但凡居民之处均计量房舍一并计入屋税征收范围。到南宋时期，以土地、房屋财产划定户等已是国家主要的纳税标准了。最初，中唐“间架税”实行一年便废除了，至宋代堂而皇之地成为国家固定税赋，这说明资产税在宋代已经成为赋税的核心，占据了封建国家主要赋税的位置，宋代房屋资产已经成了封建国家制定赋税的主要依据。有关宋代屋税的详细情况，有待于进一步的挖掘研究。
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user: 摘 要 随着我国城市化进程的加快，高楼飞速建成的同时，其安全问题日益突出。自回归模型(AR)，作为一种重要的时序分析方法，能较好反映建筑物沉降变形量随时间的变化规律。本文结合工程实例，分析建筑沉降变形，利用自回归模型对变形量做出预测，对比实际观测值，验证了其有效性。 关键词 :建筑物，沉降变形，自回归模型，分析预测 Copyright © 2019 by authors 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 随着我国城市建设的飞速发展，高楼林立，其结构形式和建筑环境越发复杂。越高的建筑必然有着越高的安全风险，设计和施工不当会带来巨大隐患，于是建筑物的变形监测成为保证建筑物安全的必要环节。高层建筑物的一个重要危害就是不规则沉降，对沉降量的观测与预测是涉及多门学科的研究工作，特别对变形量的预测与分析，关系着建筑的安危，不能懈怠 [ 1 ]。 时间序列方法运用到变形预测是近年来的一个热点。缪海波 [ 2 ] 利用时间序列分析方法，建立了滑坡变形预测模型，以三峡库区株归县白水河滑坡为例，通过对变形预警区监测点位移实测时间序列的分析，判断白水河滑坡未来的变形发展趋势。陈绍桔 [ 3 ] 将边坡位移看成是一系列时间序列，采用时间序列模型，对其进行模型识别、参数估计、位移预报，预测结果表明时间序列分析模型能较好地反映边坡位移变形的动态变化规律，准确预报出边坡位移的发展趋势。兰孝奇 [ 4 ] 利用时间序列分析模型结合建筑物沉降监测的具体实例进行了时间序列的分析与预报，也取得了较好的结果。 本文结合工程实例，分析沉降变形量，以提前预知建筑物的健康状态，利用自回归模型对变形量进行预测，估计建筑物的沉降趋势，在出现安全隐患之前做出相对的防护措施。
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user: 2. 沉降观测方案设计 2.1. 水准测量方法 建筑物的变形速率和特点，决定了沉降监测方案的不同。根据监测精度和安全指标，将沉降观测方法分为以下几种： 1) 精密水准测量 精密水准测量一般是使用精密水准仪配合铟瓦尺，完成水准基点和变形点的观测，其作业方法与水准测量相同。 2) 精密高程三角测量 民用建筑项施工现场较为复杂，水准测量难以施测时，可使用高精度的短程电磁波测距三角高程测量代替。 3) 液体静力水准测量 其原理是：将要用到的全部容器连接在一起，在容器中加入流体，使得其可以自由流通，平衡时液面都在同一水平面，根据各个监测点沉降的值不同，反映在容器内的液体深度的不同，确定各个点的高程变化。 2.2. 监测精度及频率设计 变形监测的周期以能够系统反映建筑物的变化过程而不遗漏其他变化时刻为原则，根据单位时间变形量的大小及外界因素的影响来确定，并要随建筑物荷载的变化而变化 [ 5 ]。对于濒临破坏的建筑物，或者是即将产生滑坡、崩塌的地面，其形变速率会逐渐加快，监测周期也要相应地逐渐缩短。 为了使观测数据可靠，确保建筑物的安全，应使沉降量不超过某个预定值，误差中误差应小于沉降观测允许的1/10-1/20，当观测条件允许，应使用更先进的仪器设备和方法，保证达到更高精度。 对于高层建筑物的沉降观测，要求相同后视点两次所得的后视差不得超过±1 mm，闭合水准路线限差为± 1 n mm (n为测站数)。对于普通建筑物，相同后视点两次所得后视差不得超过±2 mm，水准路线的闭合差不得超过± 2 n mm。 2.3. 水准基点和沉降监测点的布设 基准点是变形监测系统的基本控制点，是为进行观测而布设的、稳定的、需长期保存的测量控制点，通常埋设于变形区域外的基岩上，能长期保存处于稳定状态 [ 6 ]。每个工程一般应建立至少3个基准点，以便相互检校，确保坐标系统的统一，垂直位移基准点宜采用双金属标或钢管标。 工作点又称工作基点，是水准基点与变形监测点之间起联系作用的点。工作基点埋设在被研究对象附近，要求在观测期间保持点位稳定。 沉降观测点是能反映建筑物变性特征的测量点，可以根据测定沉降监测点的变化来判断建筑物的沉降与位移 [ 7 ]。 民用建筑物沉降监测点一般布设在建筑物的以下位置： 1) 在建筑物主要墙角处或沿外墙每10 m~15 m处或每隔2~3根柱基上； 2) 沉降缝、伸缩缝、新旧建筑物接壤处的两侧； 3) 当建筑物出现裂缝时，布设在裂缝的两侧； 4) 建筑物沉降监测点标志的埋设位置应避开雨水管、窗台先、暖气管线和暖气片、电器开关等有碍设标语监测的障碍物，并应视立尺需要离开墙(柱)面和地面一定距离。所有监测点均应统一编号，并注记在各建筑物的平面图上。
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user: 3. 自回归模型 时间序列分析，也称时间数列分析或动态数列分析，反映了要素随时间变化的发展过程，是一种动态数据处理方法，建立在输出等价的基础上，揭示出其本身的结构和规律 [ 8 ]。自回归模型是时间序列分析中一个重要内容，而被广泛应用 [ 9 ]。 3.1. 自回归模型AR(p) 时间序列 { X t } ( t = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 的自回归模型为 X t = φ 1 X t − 1 + φ 2 X t − 2 + ⋯ + φ p X t − p + ε t (1) 其中， X t 为因变量； X t − 1 ， X t − 2 ， ⋯ ， X t − p 是自变量，显然它们是同一变量不同时刻的取值； φ 1 ， φ 2 ， ⋯ ， φ p 称为自回归系数；p为模型的阶； ε t 是误差或残差项，为白噪声序列，即 ε t 的数字期望 E ( ε t ) = 0 ，方差均为 σ 2 ，各 ε t 间不相关。 3.2. 参数估计 由式(1)得误差方程为： V t = φ 1 X t − 1 + φ 2 X t − 2 + ⋯ + φ p X t − p + ε t − X t ( t = p + 1 ， p + 2 ， ⋯ ， p + n ) (2) 其矩阵形式为 V = B Φ − L (3) 式中， B = [ X p X p − 1 ⋯ X 1 X p + 1 X p ⋯ X 2 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ X p + n − 1 X p + n − 2 ⋯ X N ] Φ = [ φ 1 φ 2 ⋯ φ p ] T L = [ X p + 1 X p + 2 ⋯ X p + n ] T 在 V T V = min 下，模型参数最小二乘解为 Φ ^ = ( B T B ) − 1 B T L (4) 3.3. 模型阶数p的确定 在建筑物变形分析中，如采用AR模型，阶数p可由线性假设法予以确定。线性假设法 [ 10 ] 的原理是：先设阶数为p − 1，进行平差，求得其残差平方和Ω p − 1 ，再设阶数为p进行平差，将求得的残差平方和Ω p ，与p − 1阶进行比较，如果结果差别并不显著，p阶不必考虑，即采用p − 1阶为宜。其平差模型在式(2)式下再附加线性条件 φ p = 0 (5) 联合式(2)和式(5)式平差，即为p − 1阶模型，求得残差平方和 Ω p − 1 = ( V T V ) p − 1 。 不考虑式(5)式，即P阶模型，平差得 Ω p = ( V T V ) p ，于是有 Ω p − 1 = Ω p + R (6) 作F检验统计量 F = R Ω p / ( n − 2 p ) (7) 选定显著水平α，查F分布表得分位值 F ( α ， 1 ， n − 2 p ) ，如果 ，则线性假设不成立，应采用p阶，否则采用p − 1阶。
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user: 5. 结论 通过对沉降数据的分析和预测，可以对建筑物的安全状态进行监视，数据的预测也能及时发现测量上的错误。在一定程度上，变形监测还能够验证变形体的施工与设计参数。在本文实例中，各沉降观测点都是均匀沉降，并且利用自回归模型能有效预测下一期的沉降形变量，证明了该模型的有效性。但在变形监测中一旦发生异常数值，应该引起足够重视，并采取相应的防护措施来保证建筑物的安全运营。
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user: 摘 要 风振噪声是汽车行驶过程中车窗开启时普遍存在的问题，本文利用LBM-LES方法对天窗风振噪声特性进行研究。计算分析了不同来流速度、不同天窗开度以及天窗与侧窗耦合工况下的天窗风振噪声，结果表明：发生Helmholtz共振的来流速度下风振现象最明显；风振噪声随天窗开度大小的增大而增大；风振噪声产生机理：天窗开口处剪切层内涡的周期性脱落导致乘员室腔体内压力呈周期性脉动；左后侧窗–天窗完全开启工况下无“通风效应”；由于流体的直接作用，在垂直于开启的车窗方向上，风振噪声强度从窗口向内依次递增。 关键词 :汽车，LBM-LES，天窗，风振噪声，耦合 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 风振是汽车天窗或侧窗开口处涡的周期性脱落引起的车内压力周期性脉动现象，这种频率在20 Hz左右，强度高达100 dB以上的风振噪声，使驾驶员感到烦躁和疲倦，严重影响了驾驶员和乘员的舒适性 [ 1 ] 。有调查显示在车主对气动噪声问题的抱怨中，风振噪声问题占50% [ 2 ] 。因此，在汽车开发前期，对风振噪声的研究意义重大。 汽车风振噪声最早被称之为风律动(Wind Throb)，早在上世纪60年代，W. K. Bodger和C. M. Jones 就以实验的方法对此进行了研究 [ 3 ] 。上世纪90年代后，计算机技术迅猛发展，在对汽车风振噪声的研究中，CFD技术的运用也越来越成熟。2004年，AN等人对某SUV的侧窗风振噪声进行了仿真，并分析了网格尺寸与空气可压缩性对仿真结果的影响 [ 4 ] 。2006年AN等人又对汽车天窗风振噪声的机理进行了探索，并仔细研究了天窗导流板的参数(导流板高度、安装角度)及天窗玻璃开启程度对风振噪声的影响 [ 5 ] 。2010年，康宁等人对有天窗简化的Golf1.6轿车进行仿真，随着天窗后移及加宽，得出了监测点处的声压级逐渐减小的结论，并得到了较合理的天窗尺寸及安装位置 [ 6 ] 。2011年，胡亚涛等人研究表明产生风振现象时，除了特征频率下的风振噪声，还存在着较大范围的随着流速的增大而显著增加的宽频气动噪声 [ 7 ] 。 目前，国内外学者对风振噪声进行了大量的研究，而对天窗不同开度下以及天窗与侧窗组合开启下的风振噪声特性研究比较匮乏，所采用方法也多为求解大涡模拟过滤后的N-S方程。本文应用格子玻尔兹曼法(LBM)结合大涡模拟(LES)对某实车模型在不同工况下的天窗风振噪声进行数值模拟分析，探究其产生机理与相应规律，为后期针对性的降噪设计提供理论依据。
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user: 2. 数值计算方法 2.1. 格子玻尔兹曼方法 格子玻尔兹曼法是从介观层面上描述流体状态，相比于传统CFD方法具有低数值耗散的优势，能捕捉流体压缩性影响从而精确模拟与噪声关联的压力脉动以及其传播过程。Boltzmann方程可用以下微分方程 [ 8 ] 描述： ∂ f i ∂ t + c i ⋅ ∇ f i + F m ⋅ ∂ f i ∂ c i = Ω i ( f ) (1) 式中，F为作用于系统外力。f为关于位置r、速度c和时间t的粒子分布函数。Ω为碰撞算子，因Ω是关于f的函数，Boltzmann方程求解困难。因此引入BGK [ 8 ] 近似碰撞算子模型，其具体形式如下： Ω i ( f ) = ω ( f i e q − f i ) = 1 τ ( f i e q − f i ) (2) 式中， ω = 1 / τ 。为碰撞频率， τ 为松弛因子。 f e q 为局部平衡分布函数。当确定合适的粒子平衡分布函数 f e q 时，基于Chapman-Enskog展开和Taylor级数展开，(1)式可回归到N-S方程组。 2.2. 大涡模拟 LBM方法数值耗散低，LES采用亚格子模型。本文使用的WALE模型，涡粘度定义如下： v t = ρ L s 2 ( S i j d S i j d ) 3 2 ( S ¯ i j S ¯ i j ) 5 2 + ( S i j d S i j d ) 5 4 (3) S i j d = 1 2 ( g ¯ i j 2 + g ¯ j i 2 ) − 1 3 δ i j g ¯ k k 2 (4) g ¯ i j = ∂ v i ∂ x j (5) 式中： L s = min ( k d ， C ω Δ 1 3 ) ，其中k为冯卡门常数，d为到壁面最近的距离， C ω 为LES模型常量。