ch15

非von Neumann计算机

冯.诺依曼机器

?采用存储程序方式采用存储程序方式，，指令和数据不加区别存储在同一个存储器中

–指令和数据都可以送到运算器进行运算指令和数据都可以送到运算器进行运算，，即程序即程序是可以修改的是可以修改的是可以修改的。。 ?存储器是按地址访问的线性编址的一维结构–每个单元的位数是固定的每个单元的位数是固定的。。

?指令由操作码和地址组成指令由操作码和地址组成。。

–操作数操作数本身无数据类型的标志本身无数据类型的标志本身无数据类型的标志，，它的数据类型由操作码确定它的数据类型由操作码确定。。

?通过执行指令通过执行指令，，直接发出控制信号直接发出控制信号，，控制计算机的操作控制计算机的操作。。

–指令在存储器中按其执行顺序存放指令在存储器中按其执行顺序存放，，由指令计数器指明要执行的指令所在的单元地址所在的单元地址。。

–指令计数器只有一个指令计数器只有一个，，一般按顺序递增一般按顺序递增，，但执行顺序可按运算结果或当时的外界条件而改变当时的外界条件而改变。。

?以运算器为中心以运算器为中心，，I/O I/O设备与存储器间的数据传送要经过设备与存储器间的数据传送要经过运算器运算器。。

?数据以二进制表示数据以二进制表示。。

控制流图（CFG）Array?if、case、while等语句

?节点：“op”、“branch”

?有向线段：“节点间的关系”

A:=Ai;

B:=Bi;

if(A/=0 and B/=0) then

L1: while(B/=0) loop

L2: while(A>=B) loop

A:=A-B;

end loop L2;

swap:=A;

A:=B;

B:=swap;

end loop L1;

else

A:=0;

end if;

Y:=A;

?数据流分析能力有限

冯．诺依曼机器

?“存储程序，串行执行”

–只适合于求解确定性的、可以程序化的问题。–存储容量限制影响并行性：只有局部的并行性。

?控制驱动

–用程序计数器（PC ）确定程序中指令执行的顺序。–命令式语言，程序流由程序员显式控制。

?共享存储：用共享存储器来保存指令和数据对象

–妨碍并行处理

?访存带宽竞争

?一致性：共享存储器中的变量可被多条指令修改，一条指令执行后可能会对其它指令产生副作用。

提高并行性

?时间并行

–时间重叠(time-overlapping)

–将处理过程分割成多个在时间上相互错开的过程–流水线技术

?Hazard问题

?空间并行

–资源重复(resource-replication)

–阵列处理机，SMP，CMP

?资源共享(resource-sharing)

–SMT,计算机网络

向量处理机

?科学计算中大量不相关的数据进行同一种运算?标量：具有独立逻辑意义的最小数据单位–可以是一个浮点数、定点数、逻辑量或字符等

?向量数据：就是一组数据元素的集合

–通常向量中的元素是标量。

?所有的元素必须具有相同的结构(数据的类型和长度)–元素间的次序不可改变

–向量存储器中应是连续顺序存放

?向量处理机：并行地对多个向量的各分量进行运算–SIMD：用一条指令就可处理n个或n对数据。

?两种典型的结构：阵列结构和流水结构

计算机控制机制的四种驱动方式

?控制驱动：当指令指针指向时启动

–冯氏计算机：共享数据

?数据驱动：当输入数据到齐时启动

–数据流机

–规约机

?需求驱动：当需要输出数据时启动

–一个操作只有需要用到其结果时才启动

–如果该操作所需操作数需要另一操作提供，则启动另一操作

–需求链如此延伸，直至遇到常数或外部输入数据到达，则反方向执行运算

?模式匹配驱动

–由谓词模式匹配驱动计算，主要用于非数值符号演算。

数据流图（DFG）?根据表达式抽取

–节点——“op”，

–有向线段——“data”

v1:=a*b;

v2:=c*d;

v3:=v1+v2;

v4:=e-f;

g:=v3/v4;

?对”控制结构”的表达能力有限**

+-

/

v1v2

e f

v3v4

g

规约机

非Neumann体系结构

?数据流计算机(data-flow computer)

–基于数据流的计算模型：自底向上的计算模式

–面向函数式程序设计语言的计算机

?归约机（reduction machine）

–基于数据流的计算模型：自顶向下的计算模式

–需求驱动：计算是由对一个操作结果的需求而启动–面向函数式程序设计语言的计算机

?人工神经网络计算机

?量子计算机(quantum computer)

?光学计算机（optical computer）

?生物计算机

数据驱动模型

?程序中任意一条指令中所需的

操作数（数据令牌）到齐，立

即启动执行（称为“点火”）。?一条指令的运算结果流向下一条指令，作为下一条指令的操

作数，驱动该指令的启动执行?数据直接保存在指令内，不存储在共享存储器中。

–不存在共享数据。如果若干条指令要求使用相同的数据，那么就

需要事先复制该数据的若干个副

本，分别供多条指令使用。

–每个操作数经过指令的一次使用后便消失。

数据流计算机基本特征

?当且仅当指令所需的数据可用时, 即可立即执行–数据驱动：取消了指令指针和共享存储器

?程序中的指令不用任何方式来排定次序

?不使用共享的数据存储单元，不会产生诸如改变存储字这样的副作

副作用。

–指令级并行：如果有多个操作满足执行条件, 可以异步并行

异步并行执行

异步并行?多个数据令牌同时在各个操作部件之间传送

?需要专门部件检测数据的可用性

?只要有足够多的处理单元

–数据依赖：计算速度只受到计算时所使用的数据依赖性的限制。?任何操作都是纯函数

纯函数操作

纯函数

–在数据流计算机中没有变量的概念，也不设置状态，在指令之间直接传送数据。

–I/O操作问题？

指令指令结构结构

?指令

–操作包(Operation Packet)–数据令牌(Data Token)

?操作包

–操作码(Operation Code)

–源操作数(Source Data) ：一个或几个–后继指令地址(Next Address)

?数据令牌

–结果数值：上条指令的运算结果

–目标地址：直接取自上条指令的后继指令地址

–如果一条指令的运算结果要送往多个目的地，则需形成几个数据令牌

数据流计算机中的操作包和数据令牌

数据流驱动的性质

?异步性

–只要本条指令所需要的数据令牌都到达，指令即可独立地执行，而不必关心其他指令及数据的情况如何。

?并行性

–可同时地并行执行多条指令，而且这种并行性通常是隐含的。?局部性

–操作数不是作为“地址”变量，而是作为数据令牌直接传送，因此数据流运算没有产生长远影响的后果，运算效果具有局部性。?函数性

–数据流运算是纯函数性的。

数据流程序图和数据流语言

?数据流程序图，是数据流机器的一种代表性的机器语言。?图中每一个结点用圆圈表示

–代表一种处理部件，也称操作符

–圆圈内的符号或字母表示一种操作

?常用的结点种类有5种

–常数产生结点：没有输入端，只产生常数。激发后输出带常数的令牌–算逻运算结点：激发后输出带相应操作结果的令牌

–复制操作结点：数据或控制量的多个复制

?数据端以实箭头表示，控制端以空心箭头表示

–判定操作结点：对输入数据的关系进行判断和比较

?如小于、等于、大于0，数据的大小比较等。

?当条件满足时，在输出端产生T控制令牌，否则产生F控制令牌。

?数据流程序图中在空心箭头弧

空心箭头弧上流动的就是这类控制信号。

空心箭头弧

–控制操作结点：这类结点的激发（或称火点）条件中要加上布尔控制端。

?常用的控制结点有4种：T门、F门、开关门、归并门

非控制类操作结点及其激发规则

控制结点

?T门结点：

–仅当布尔控制端为真、且输入端有数据令牌时才能激发

–激发后在输出端产生数据令牌，而输入端的数据令牌消失。

?F门结点：

–仅当布尔控制端为假时，才能激发。

?开关门控结点（SW结点）

–有一个数据输入端和两个数据输出端

–根据控制端值的真假，确定T输出端或F输出端带有输入端的数据令牌。

?归并门控结点（MG结点）：

–有两个数据输入端和一个数据输出端

–根据控制端值的真假，在输出端上产生来自T输入端或F输入端上的数据令牌。

控制类操作结点及其激发规则

当x>0时，z=x+y；否则 z=x-y

对x进行循环累加，直至超过1000时，

z等于x的累加值

活动模片表示法

激光冷却与捕获原子

激光冷却与捕获原子 获得低温是长期以来科学家所刻意追求的一种技术。它不但给人类带来实惠，例如超导的发现与研究，而且为研究物质的结构与性质创造了独特的条件。例如在低温下，分子、原子热运动的影响可以大大减弱，原子更容易暴露出它们的“本性”。以往低温多在固体或液体系统中实现，这些系统都包含着有较强的相互作用的大量粒子。20 世纪 80 年代，借助于激光技术获得了中性气体分子的极低温（例如，10-10K ）状态，这种获得低温的方法就叫激光冷却。 激光冷却中性原子的方法是汉斯（.. ..T W H Ansch ）和肖洛（A. L. Schawlow ）于 1975 年提出的，80 年代初就实现了中性原子的有效减速冷却。这种激光冷却的基本思想是：运动着的原子在共振吸收迎面射来的光子（图 1）后，从基态过渡到激发态，其动量就减小，速度也就减小了。速度减小的值为 /h Mc νν-?= （1） 处于激发态的原子会自发辐射出光子而回到初态，由于反冲会得到动量。此后，它又会吸收光子，又自发辐射出光子。但应注意的是，它吸收的光子来自同一束激光，方向相同，都将使原子动量减小。但自发辐射出的光子的方向是随机的，多次自发辐射平均下来并不增加原子的动量。这样，经过多次吸收和自发辐射之后，原子的速度就会明显地减小，而温度也就降低了。实际上一般原子一秒钟可以吸收发射上千万个光子，因而可以被有效地减速。对冷却钠原子的波长为 589nm 的共振光而言，这种减速效果相当于 10 万倍的重力加速度！由于这种减速实现时，必须考虑入射光子对运动原子的多普勒效应，所以这种减速就叫多普勒冷却。

由于原子速度可正可负，就用两束方向相反的共振激光束照射原子（图2）。这时原子将优先吸收迎面射来的光子而达到多普勒冷却的结果。 实际上，原子的运动是三维的。1985 年贝尔实验室的朱棣文小组就用三对方向相反的激光束分别沿x、y、z三个方向照射钠原子（图3），在6 束激光交汇处的钠原子团就被冷却下来，温度达到了240μK 。 理论指出，多普勒冷却有一定限度（原因是入射光的谱线有一定的自然宽度），例如，利用波长为589nm 的黄光冷却钠原子的极限为240μK，利用波长为852nm 的红外光冷却铯原子的极限为124μK 。但研究者们进一步采取了其他方法使原子达到更低的温度。1995 年达诺基小组把铯原子冷却到了 2.8nK 的低温，朱棣文等利用钠原子喷泉方法曾捕集到温度仅为24pK 的一群钠原子。 在朱棣文的三维激光冷却实验装置中，在三束激光交汇处，由于原子不断吸收和随机发射光子，这样发射的光子又可能被邻近的其他原子吸收，原子和光子互相交换动量而形成了一种原子光子相互纠缠在一起的实体，低速的原子在其中无规则移动而无法逃脱。朱棣文把这种实体称做“光学粘团”，这是一种捕获原子使之集聚的方法。更有效的方法是利用“原子阱”，这是利用电磁场形成的一种“势能坑”原子可以被收集在坑内存起来。一种原子阱叫“磁阱”，它利用两个平行的电流方向相反的线圈构成（图4）。这种阱中心的磁场为零，向四周磁场不断增

设备润滑保养管理机构和职责

设备润滑保养管理机构和职责建立机电设备润滑保养管理组织机构和专业素质较强的润滑保养队伍是保证机电设备润滑保养工作得以开展的基本条件。因此，要根据的生产规模和特点，设置相应的组织机构，配备必要的管理人员。 1．机电设备润滑保养管理的组织机构 针对不同规模的，设置机电设备润滑保养管理组织机构。 2．机电设备润滑保养管理人员的配备 配备适当专职工程技术人员和专业润滑保养技术工人来担负机电设备的润滑保养管理工作。 (1)工程技术与管理人员大型或较大型应设立润滑保养技术室(组)，配备工程师、险测员、化验员、统计员等。中小型也应设立专职或兼职润滑保养工程师负责指导全公司的机电设备润滑保养管理工作。 (2)润滑保养操作工人生产一定要配备和培训具有较强专业素质的润滑保养操作工人来从事润滑保养工作，以适应润滑保养技术发展的需要。名额的多少可根据机电设备总体的复杂程度和技术性能

的高低来确定。 3．润滑保养管理工作人员的主要职责 (1)润滑保养管理工作主管人员职责 1)负责全公司的机电设备润滑保养管理工作，组织所有润滑保养工作人员正确、合理、及时地完成润滑保养工作，保证所有的机电设备润滑保养良好，防止发生润滑保养事故。 2)负责督促有关机电设备润滑保养管理规章制度和工作条例的贯彻执行，对违反规章制度及有害机电设备维护保养的行为，有责任及时对其加以制止、批评或上报有关领导进行处理。 3)组织编制润滑保养材料、润滑保养装置与工具等的需用与消耗计划，及时报供应部门采购。 4)切实贯彻润滑保养管理的“五定”要求，并根据上级批准的润滑保养管理制度和规定拟定执行细则，组织所属人员认真贯彻执行。 5)经常组织润滑保养管理人员进行业务学习，提高技术水平。 6)经常检查库存油料、材料的收支及领用情况是否按规定，

薄膜润滑的润滑性能分析

薄膜润滑的润滑性能分析 摘要：薄膜润滑的特性及其润滑机理研究已成为近年来摩擦学研究倍受关注的领域.我们可以运用许多现代化的措施与方法对薄膜润滑的特性与机理进行科学的分析与研究.本文便是简略的介绍一些对薄膜润滑的润滑性能研究的方式方法：1、应用偶合应力理论来分析薄膜润滑状态的润滑特性；2、利用在油润滑中施加外加电场和在水润滑中添加KCl,以改变润滑剂中离子浓度进行组合滑块润滑试验；3、利用薄膜润滑状态下的非牛顿性和类固体特性,建立了薄膜润滑的数学模型,对线接触弹流薄膜润滑问题进行了数值分析计算. 关键词：薄膜润滑;润滑性能 正文： 薄膜润滑的特性及其润滑机理研究已成为近年来摩擦学研究倍受关注的一个领域. 薄膜润滑的特征之一是在表观上体现为膜厚很小, 需要考虑微粒的尺度效应.可以认为, 薄膜润滑在本质上是有序分子起主要作用的一种润滑状态.可以将摩擦副的两表面之间的相对运动分解为挤压运动和剪切运动,其中剪切运动不破坏分子的有序排列,相反在吸附势和诱导力等作用下,它可促进有序分子形成;挤压运动则通过引起有序排列的分子姿态的改变来降低分子的有序度. 参考文献[1]中，应用偶合应力理论来分析薄膜润滑状态的润滑特性.通过利用计及应力偶效应的基本方程,包括： 1、修正Reynolds方程： 式中：U=U1+U2,h为油膜厚度，l为称为特征长度，具有长度量纲, 描述应力偶的相对作用. 2、粘度方程和膜厚方程及载荷方程： 粘度方程: 膜厚方程(考察球与平板的光滑接触): 载荷方程: 式中：γ=h/l. 其实验结果为： 1、应力偶对粘度的增加效应：

随着γ减小(通过增加l或者减小h),粘度增加量的增加倍数增大,当γ小于4以后粘度增加量急剧增大.由此可以预知,在C很小时,润滑油膜厚度与工况参数的关系明显地偏离弹流润滑理论结果, 而表现出对特征尺度的依赖效应. 2、油膜厚度与速度的关系： 当存在应力偶作用(l>0)时,油膜厚度均大于相应弹流润滑解的膜厚值,而且特征长度越大,膜厚增加越明显.当速度较高而相应油膜厚度很大时,应力偶对膜厚的影响很小.当存在应力偶时,膜厚与速度的关系不再呈简单的指数关系;膜厚越小,材料特征长度越大,则偏离越显著,从而体现出尺度效应.可以认为,在膜厚较大时,有序膜密度较小,处于弹流润滑区;随着膜厚逐渐减小,有序膜的作用变得明显,逐渐过渡到薄膜润滑状态. 3、油膜厚度与载荷的关系： 有序分子膜可以增加润滑膜的承载能力. 载荷对膜厚变化的影响不如速度的影响大. 4、油膜厚度与润滑剂粘度的关系： 在高膜厚区有序膜影响小,可以认为其处于弹流润滑区.当存在应力偶时,油膜厚度增加,这种影响随着特征长度的增加而更为明显.在低膜厚区,有序膜所占比例增加,明显偏离弹流曲线,润滑剂粘度同油膜厚度不再具有明显的指数关系在对数坐标上偏离了直线关系,体现出尺度效应. 参考文献[2]中，双电层对薄膜润滑具有明显影响.建立了考虑双电层效应的有限宽组合滑块薄膜润滑数学模型,利用在油润滑中施加外加电场和在水润滑中添加KCl.以改变润滑剂中离子浓度进行组合滑块润滑试验,并利用试验结果对润滑中双电层效应的计算系数进行修正. 试验中以水作为润滑基础液, 选用KCl作为添加剂.施加载荷为470mN.且组合滑块尺寸分别为B1=5mm,B2=10mm,b=15mm.组合滑块和摩擦盘材料分别选用A3钢和不锈钢，如图： 其实验结果为： 1、在膜厚为100nm以下,流体的等效粘度随膜厚减小而迅速增加,为水的粘度的100倍以上;在膜厚为100nm以上时,流体的等效粘度随膜厚增加而逐渐减小. 2、随着电场强度增加,双电层的电粘度效应增加,当电场强度达到一定程度时,双电层的电粘度效应开始减弱.这是因为在施加外电场后,润滑剂中的分子被部分极化,从而增强了摩擦副界面处双电层的离子浓度,增加了双电层的电粘度.但是随着电场强度增加,润滑剂分子被极化的比例逐渐增加,使得分子在润滑区的排列更有规律,沿流体运动方向流体的抗剪切性下降,粘度降低. 又由于在薄膜润滑状态下,润滑剂具有表观粘度高、粘弹性和松弛时间效应强等特点，因此适用于牛顿流体的经典润滑理论不能准确反映薄膜润滑特性,要求考虑薄膜润滑的非牛顿特性.二阶流体模型在处理非牛顿问题时表现出了明显的优势,近年来受到了广泛关注. 该模型的流体应力应变率关系式中引入了含对应变率的二阶偏微分项,计入了时间因素和粘度的方向性,具有更广义的非牛顿性. 参考文献[3]中，进一步考虑了固体表面的变形,并利用薄膜润滑状态下的非牛顿性和类

基于相关性的组合预测方法研究

Ｖｏｌ＿２１．Ｎｏ２ 预测 ＦＯＲＥＣＡＳ’ｌｌＮＧ２００２年第２期基于相关性的组合预测方法研究 王应明 （厦门大学管理学院，福建厦门３６１００５） 摘要：本文对组合亍贞刹方法进行研究，提出了四种基于相关一胜的组合预测方法，即：关联度极大化组音预羽４方法，相关系数极大化组音预测方法，夹角余弦极太化组夸预测方法，Ｔｈｅｉｌ不等系数极小化组合预测方法。四种基于相关性的组合预羽４方法均能够取得比较好的蛆告预测效果。 关键词：组合预测；灰关联度；相关系数；夹角余弦；’Ｉ＇ｈｅｉｌ不等系数 中图分类号：０２２１．１文献标识码：Ａ文章编号：１００３．５１９２－Ｃ２００２｝０２．００５８．０５ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＭｅｔｈｏｄｓｏｆＣｏｍｂｉｎｉｎｇＦｏｒｅｃａｓｔｓＢａｓｅｄｏｎＣｏｒｒｅｌａｔｉｖｉｔｙ ＷＡＮＧＹｉｎｇ—ｍｉｎｇ （Ｓｃｈｃｒｄｏｆ＾缸＂“Ｍ㈣￡．ＸｉａｍｅｎＵｎｉｚｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｒｎｅｎ３６１００５，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐＳＩ’ｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｏｆｃｏｍｂｉｎｉｎｇｆｏｒｅｃａｓｔｓ．Ｆｏｕｒｎｅｗｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｐｒｏｐｐｅｄ．ｗｈｉｃｈａｒｅｍａｘｉ—ｍＨＩＴｔｇｒｅｙｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅｍｅｔｈｏｄ，ｍ８ｘｊｍＬＪｍｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｉｎｃｌｕｄｅｄａｎｇｌｅｍｓｉｎｅｍｅｔｈｏｄｓａｓｗｅｌｌａｓｍｍｉｍｕｍＴｈｅｉ】ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｍｅｔｈｏｄＡｔＩｔｈｃｒｒｔｅｔｈｏｄｓｃａｎ】ｅａｄ＂ｔＯｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｒｅ．ｓｕｉｔｓ Ｋｅｙｗｏｌｄｓ：ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｆｏｍｚａｓｔｓ；ｇｒｅｙｍｒｒｅｌａｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅ；ｃｏｒｒｅｌｏｌｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ；ｉｎｃｌｕｄｅｄａｎｇｌｅｃｏｓｉｎｅ；Ｔｈｅｉｌｉｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔ １引言 组台预测由于比单方法预测更有效、能提高模型的拟舍精度和预测能力，因此，自从１９６９年问世以来，一直是国内外预测界研究的热点课题，并在世界各国范围内得到广泛应用。综观国内外研究现状可以发现，现有的组台预测方法都是基于直接改善某种拟合误差角度提出来的。笔者认为，这不是研究组合预测方法的唯一途径、也未必就是娃佳途径。另外，根据预测惯例，预测效果的评价至少可以从平方和洪差（ＳＳＥ）、平均绝对误差（ＭＡＥ）、均方误差（ＭＳＥ）、平均绝对百分比误差（ＭＡＰＥ）、均方百分比误差（ＭＳＰＥ）等五个方面进行全方位的综合衡量，任何一种仅以其中某个误差指标为最优进行组合预测的方法都不是很全面的，因此，有必要研究新的组台预测方法以便能使各种误差指标皆得到不同程度的的改善。本文拟从相关性指标（如关联度、相关系数、夹角余弦、Ｔｈｅｉｌ不等系数等）的角度进行组台预测方法的研究。新的预测方法不直接考虑预洲误差的大小，与传统的组合预测方法有较大的差别。 收稿日期：２０００—１１—１８ 基金项目：霍英东教育基金会资助项目（７１０８０） ５８?２相关性组合预测原理殛参数估计 设某预测问题在梨一时段的实际值为Ｙ，（ｔ＝１，２，…，”），对此预测问题有ｍ种可行的预测方妆，其预测值或模型拟台值分别为＾（沪ｌ，２，…，，ｚ；ｊ＝１，２，…，ｍ）。又设＂ｚ种预测方法的组合权向量为Ｗ＝（ｗｌ，ｗ２，…，Ｗ，，，．）’，且满足归一化约束条件和非负约束条件 Ｐ１Ｗ＝ｌ（１） ｗ≥Ｏ（２）其中ｅＴ＝（１，ｌ，…，１）。根据组合预测原理，我们可以有三种不同的组合方式，即：算术５Ｆ均组合、几何平均组合、调和平均组合，其组合公式分别为三 ｂＷ葶ｏ。 负＝正卜＝∑ｗ五，￡＝１，２，…，ｎ（３）∑％’１ ，薯Ｉ！？肺ｍ∥：Ⅱ彤卜１“２．．，” （４）

【CN110633005A】一种光学式无标记的三维人体动作捕捉方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910262689.8 (22)申请日 2019.04.02 (71)申请人 北京理工大学 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5 号 (72)发明人 陈文颉　游清　李晔　陈杰　 窦丽华　 (74)专利代理机构 北京理工大学专利中心 11120 代理人 高燕燕 (51)Int.Cl. G06F 3/01(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种光学式无标记的三维人体动作捕捉方 法 (57)摘要 本发明提供一种光学式无标记的三维人体 动作捕捉方法，解决了传统非光学式及光学式有 标记人体动作捕捉方法对人体运动的束缚问题， 并在一定程度上减少了单次人体动作捕捉的所 用时长。包括：利用不同关节点的位置与其和真 实人体的对应关系，确定人体关节点编号和各个 关节点之间的连接关系；利用深度卷积神经网 络，结合所述编号和连接关系，进行多角度人体 图像的二维关节点提取以及关节点之间肢体骨 骼连线，得到人体关节点的二维坐标信息；利用 不同坐标系之间的转换关系以及所述人体关节 点的二维坐标信息，绘制出三维空间中的人体骨 架模型，使该骨架模型反映出三维空间中真实的 人体姿态运动信息，便于后续将该动作捕捉方法 用于人体运动分析领域。权利要求书1页 说明书6页 附图3页CN 110633005 A 2019.12.31 C N 110633005 A

权　利　要　求　书1/1页CN 110633005 A 1.一种光学式无标记的三维人体动作捕捉方法，其特征在于，包括： 利用不同关节点的位置与其和真实人体的对应关系，确定人体关节点编号和各个关节点之间的连接关系； 利用深度卷积神经网络，结合所述编号和连接关系，进行多角度人体图像的二维关节点提取以及关节点之间肢体骨骼连线，得到人体关节点的二维坐标信息； 利用不同坐标系之间的转换关系以及所述人体关节点的二维坐标信息，绘制出三维空间中的人体骨架模型，使该骨架模型反映出三维空间中真实的人体姿态运动信息，便于后续将该动作捕捉方法用于人体运动分析领域。 2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关节点增加了人体双脚脚尖这两个关节点。 3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关节点包含18个人体关节点。 4.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述利用不同关节点的位置与其和真实人体的对应关系，确定人体关节点编号和连接关系采用以下方式：首先确定待提取的人体关节点位置，以及关节点与实际人体骨骼的对应关系，即确定关节点在人体骨骼上的位置；然后为所述对应关系进行关节点编码，确定人体关节点的序号，并根据真实人体肢体与骨骼方向，确定关节点之间的连接方式。 5.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述利用深度卷积神经网络，结合编号和连接关系，进行多角度人体图像的二维关节点提取以及关节点之间肢体骨骼连线具体包括以下步骤： 步骤一、将由不同角度拍摄出来的人体姿态图像传入深度卷积神经网络； 步骤二、利用深度卷积神经网络中的置信图对人体关节点的二维坐标进行提取； 步骤三、利用深度卷积神经网络中的部分肢体关系向量场以及人体关节点连接关系，判断出人体关节点之间的实际肢体方向； 步骤四、利用深度卷积神经网络中的贪婪分析算法对图像中已提取的人体关节点进行连接； 步骤五、将关节点提取结果以及连接结果显示在原人体姿态图像上，作为二维人体姿态的骨架模型。 6.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述利用不同坐标系之间的转换关系以及人体关节点的二维坐标信息，正确绘制出三维空间中的人体骨架模型采用以下方法：利用人体关节点的二维坐标信息，通过对图像像素坐标系、图像坐标系、摄像机坐标系以及世界坐标系之间转换关系的推导得出含有关节点未知三维坐标的方程组，利用最小二乘法针对方程进行求解，得到人体关节点的三维坐标，再利用关节点的编码顺序及相互连接关系，绘制出三维人体骨架模型。 2

润滑名词解释(精制知识)

润滑类 (1)润滑 (Lubrication) 用润滑剂减少两摩擦表面之间的摩擦和磨损或其它形式的表面破坏。 (2)润滑类型 (Types of Lubrication) 润滑剂在两表面间存在的条件和状态。 (3)流体润滑(Fluid Lubrication) 作相对运动的两固体表面被具有体积粘度特性的流体润滑剂完全隔开时的润滑状态。 (4)混合润滑(Mixed Lubrication) 在两固体的摩擦表面之间同时存在着干摩擦、边界润滑或流体润滑的混合状态下的润滑状态。 (5)固体润滑(Solid Lubrication) 作相对运动的两固体表面之间被粉末状或薄膜状固体润滑剂隔开时的润滑状态。 (6)边界润滑(Boundary Lubrication) 作相对运动的两固体表面之间的摩擦磨损特性取决于两表面的特性和润滑剂与表面间的相互作用及所生成边界膜的性质的润滑状态。 (7)极压润滑 (Extreme-pressure Lubrication) 作相对运动的两固体表面之间的摩擦磨损特性取决于润滑剂在重载下与摩擦表面产生化学反应的润滑状态。 (8)流体动压润滑(Hydrodynamic Lubrication) 依靠运动副滑动表面的形状在相对运动时形成一层具有足够压力的流体膜，从而将两表面分隔开的润滑状态。又称流体动力润滑。 (9)流体静压润滑(Hydrostatic Lubrication) 依靠外部的供油系统将具有一定压力的润滑剂供送到支承中，在支承油腔内形成具有足够压力的润滑油膜将两表面分隔开的润滑状态。又称流体静力润滑。 (10) 弹性流体动压润滑(Elasto-hydrodynamic Lubrication) 相对运动两表面之间的摩擦和流体润滑剂膜的厚度取决于表面弹性形变以及润滑剂在表面接触区的流变特性的润滑状态。又称弹性流体静力润滑。 (11)气体润滑 (Gas Lubrication) 相对运动两表面被气体润滑剂分隔开的润滑。 (12)磁流体动压润滑 [Magneto-hydrodynamic Lubrication(MHD Lubrication)] 其有效力是电磁作用所引起的流体动压润滑。又称磁流体动力润滑。 (13)润滑方式 (Method of Lubrication) 向摩擦表面供给润滑剂的方法。 (14)连续润滑 (Continuous Lubrication) 润滑剂连续地送入摩擦表面的润滑方式。

组合预测模型

组合预测模型 1灰色神经网络（GNN）预测模型 灰色神经网络预测方法是灰色预测方法和人工神经网络方法相结合的算法，即保留灰色预测方法中“累加生成” 和“累减还原” 运算，不再求参数，而是由BP神经网络来建立预测模型和求解模型参数。 利用这种灰色神经网络进行负荷预测的算法如下。 1）对电力负荷的原始数据序列进行“累加生成”运算，得到累加序列。 2）利用BP神经网络能够拟合任意函数的优势解决累加序列并非指数规律的问题。训练BP神经网络，逼近累加数据序列Y。 3）利用现有已经训练好的BP神经网络进行预测，输出累加序列的预测值。 4）将累加数据的预测值进行“累减还原”运算，得到电力负荷的原始数据序列预测值。 2果蝇优化算法（FOA） 果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithm，FOA）是由潘文超教授于2011年提出的一种基于果蝇觅食行为推演出寻求全局优化的新方法。这是一种交互式进化计算方法，通过模仿果蝇群体发现食物的行为，FOA能够达到全局最优。在实际中FOA已经被应用于许多领域，包括交通事件，外贸出口预测，模拟滤波器的设计等。依照果蝇搜寻食物的特性，将其归纳为以下几个重要步骤。 1）参数初始化：FOA的主要参数为最大迭代次数maxgen，种群规模sizepop，初始果蝇群的位置（X_axis，Y_axis）和随机飞行距离FR。 2）种群初始化：赋予果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离。

3）种群评价：首先，由于无法得知食物的位置，需要计算果蝇到原点的距离（Dist）。再计算气味浓度判定值（S）此值为距离的倒数。通过将气味浓度判断值（S）代入气味浓度判断函数（或称为适应度函数），求出果蝇个体位置的气味浓度（Smell）。并找出群体中气味浓度值最大的果蝇个体。 4）选择操作：保留最大气味浓度值和x、y坐标，此时，果蝇通过视觉飞往的最大浓度值的位置。进入迭代寻优，重复实施步骤2）～3），并判断味道浓度是否优于前一迭代味道浓度，若是则执行步骤4）。若味道浓度不再优于先前迭代的味道浓度值，或迭代次数达到最大，循环结束。 3GNN-FOA预测模型 GNN-FOA预测模型的程序结构框图如图1所示。采用果蝇优化算法（FOA）为灰色神经网络（GNN）模型参数a，b1和b2 进行迭代动态微调，使模型侦测能力提高，并获得最佳的GNN模型参数以进行预测。详情如下。 1）参数初始化。在果蝇优化算法的参数设定上，随机初始化果蝇群体位置区间X_axis，Y_axis∈[-50,50]，迭代的果蝇寻食的随机飞行距离区间FR ∈[-10,10] ，种群规模sizepop = 20 ，而迭代次数max gen = 100 。 2）初始进化。设置初始迭代次数为0，设定果蝇个体i 寻食随机飞行方向rand()和飞行距离。其中rand()表示任意值产生函数。在GNN-FOA程序中，使用两个变量 [X(i,:),Y(i,:)] 来描述果蝇个体i 的飞行距离。分别设 3）初步计算和数据预处理。计算果蝇个体i距离原点的距离Disti 和气味浓度判断值Si。其中

润滑基本常识

设备润滑与管理的基本知识（草稿） 一、润滑材料的选用 在机器的摩擦副之间加入某种介质，使其减少摩擦和磨损，这种介质称为润滑材料，也称润滑剂。由于摩擦副的类型和性质不同，相应地对润滑材料的要求和选用也有所不同。只有按摩擦副对润滑材料的性能要求，合理的选用润滑材料，才能减少摩擦、降低磨损，延长设备的使用寿命，从而达到节约能源、保证设备正常运转，提高企业经济效益的目的，尤其是现代化高精度、高速度、高效率的生产设备，对润滑材料的耐高温、高压、高速、腐蚀等要求愈来愈高，随着新型材料的不断发展，对润滑管理专业人员的业务水平提出了更高的要求。 1、润滑基本原理 在两个相互摩擦的表面间加入润滑剂，使其形成一层润滑膜，将两摩擦表面分开，其间的直接干摩擦为润滑分子间的摩擦所代替，从而达到降低磨擦、减少磨损的目的，这就是润滑作用的基本原理。按润滑状态的不同，润滑可分为以下三种： ⑴液体润滑（完全润滑） 润滑剂所形成的油膜完全将两摩擦表面隔开，呈现油膜内层间的液体分子摩擦，称为液体润滑。获得液体润滑的方法有两种：一为液体静压润滑，即人为的将压力油输入润滑表面之间，用以平衡外载而把两表面分离；二是液体动压润滑，即利用摩擦副两表面的相对运动作用，把油带入摩擦面之间，形成压力油膜把两表面分开。流体润滑的摩擦系数为0.001～0.008。 ⑵边界润滑 润滑剂在摩擦表面上形成一层吸附在金属表面上极薄的油膜，或与表面金属形成金皂，但不能形成流体动压效应；边界润滑状态下的摩擦是吸附油膜或金属膜接触的相对滑动所形成的摩擦，摩擦系数为0.05～0.1。当负荷增大或速度改变时，吸附油膜或金属皂可能破裂，引起摩擦表面直接接触而形成干摩擦。 精选范本

机械设备的润滑状态

一、 设备的润滑状态众所周知，润滑是降低摩擦减少磨损的有效方法。根据润滑油膜的形成原理与摩擦副表面被隔开的程度，润滑状态可分为边界润滑，混合润滑和流体动力润滑。Streibeck 以滑动轴承的大量实验数据为基础绘制了著名的Streibeck 曲线（图1）。 曲线的纵坐标是摩擦因数f （μ），横坐标为Z n /p ，Z 是润滑剂的黏度，n 是轴的转速，p 是轴承压力，该曲线的最好说明是轴在滑动轴承中的启动过程（图2）。 图2中a 是静止状态时轴和轴承的情况。b 是当轴从静止状态开始旋转时，轴按图中方向向b 点爬行，此时系统还不具备形 成承载动力油膜的条件。 摩擦表面主要依靠边界膜保护，故摩擦因数较高。c 是随着转速的提高，卷入的润滑油增多，从而形成一定的油膜压力迫使轴向左方移动，轴的表面逐渐与轴承表面隔离，摩擦因数急剧下降是为混合润滑状态。d 是轴的转速进一步提高后，动力油膜充分形成，表面完全隔开，摩擦力只是油膜的分子之间的阻力。摩擦因数降至最低，这便是流体动力润滑。此后，转速再增高时，剪切速度增大，摩擦因数又会缓慢上升。如前所述，Streibeck 曲线的建立是以滑动轴承为基础的，其横坐标采用滑动轴承特性数Z n /p 是很合理的选择（其意义与Sommerfield 数ηω/p 相同）。但是随着摩擦学的发展，研究对象日益丰富和多样化，仅用这个参数来表示摩擦副表面间的隔离程度是具有局限性的。美国的Hamrock 教授提出，为使Streibeck 曲线更具普遍性，将横坐标改为油膜厚度与表面粗糙度之比（比膜厚Specific Film Thickness ）λ。 λ=h min /σ，h min 为最小油膜厚度，σ为摩擦副综合表面粗糙 度，σ=（σ12+σ22）1/2 ，σ1为摩擦副表面1的粗糙度，σ2为摩擦副表面2的粗糙度，于是便有图3。 图3中除了横坐标的变动外又加上了一个新的润滑状态：弹性流体动力润滑状态，这就使曲线的含义更加完整了。近来又提出一种更新的表示方法，实际上是将图1图2合并起来，便有图4。 如果将图4数值化则可成表1，见图5。表1中给出了各种润滑状态下典 型的油膜厚度hmin ，比膜厚λ和摩擦因数μ。 1.边界润滑从使用寿命、可靠性、节约能源，降低材料消化等方面来看。当然希望能够实现流体动力润滑或者弹性流体动力润滑，但是有些情况往往不能获得理想的润滑条件例如： 摘要机械设备的润滑状态，磨损失效形式，形成机理。发生场合，发生原因及监测方法和防止措施。关键词机械设备磨损失效机理监测中图分类号TH117.2文献标识码B 机械设备的润滑状态 张疆兵 图1 图2 图3 a ） b ） c ） d ）

ch15-intermediate acct

CHAPTER 15 EQUITY CHAPTER LEARNING OBJECTIVES 1. Discuss the characteristics of the corporate form of organization. 2. Identify the key components of equity. 3. Explain the accounting procedures for issuing shares. 4. Describe the accounting for treasury shares. 5. Explain the accounting for and reporting of preference shares. 6. Describe the policies used in distributing dividends. 7. Identify the various forms of dividend distributions. 8. Explain the accounting for share dividends and share splits. 9. Indicate how to present and analyze equity. *10. Explain the different types of preference share dividends and their effect on book value per share.

Test Bank for Intermediate Accounting, IFRS Edition, 2e 15 - 2 TRUE-FALSE—Conceptual 1. A corporation is incorporated in only one country regardless of the number of countries in which it operates. 2. The preemptive right allows shareholders the right to vote for directors of the company. 3. Ordinary shares is the residual corporate interest that bears the ultimate risks of loss. 4. Earned capital consists of contributed capital and retained earnings. 5. True no-par shares should be carried in the accounts at issue price without any share premium reported. 6. Companies allocate the proceeds received from a lump-sum sale of securities based on the securities‘ par values. 7. Companies should record shares issued for services or noncash property at either the fair value of the shares issued or the fair value of the consideration received. 8. Treasury shares are a company‘s own shares that have been reacquired and retired. 9. The cost method records all transactions in treasury shares at their cost and reports the treasury shares as a deduction from ordinary shares. 10. When a corporation sells treasury shares below its cost, it usually debits the difference between cost and selling price to Share Premium—Treasury. 11. Participating preference shares require that if a company fails to pay a dividend in any year, it must make it up in a later year before paying any ordinary dividends. 12. Callable preference shares permit the corporation at its option to redeem the outstanding preference shares at stipulated prices. 13. The laws of some jurisdictions require that corporations restrict their contributed capital from distribution to shareholders. 14. Many companies pay dividends in amounts equal to their legally available retained earnings. 15. All dividends, except for liquidating dividends, reduce the total shareholders‘equity of a corporation. 16. Dividends payable in assets of the corporation other than cash are called property dividends or dividends in kind. 17. When a share dividend is declared on the ordinary shares outstanding, a company is required to transfer the par value of the shares issued from retained earnings.

组合预测方法中的权重算法及应用.

组合预测方法中的权重算法及应用 [ 08-09-19 16:57:00 ] 作者：权轶张勇 传编辑：Studa_hasgo122 摘要系统地分析了组合预测模型的权重确定方法，并估计各种权重的理论精度，以此指导其应用。文章还首次提出用主成分分析确定组合模型权重的方法，最后以短期(1年)负荷预测为例，检验各种权重下组合预测模型的精度。 关键词组合模型权重预测精度负荷预测 1 常用的预测方法及预测精度评价标准 正确地预测电力负荷，既是社会经济和居民生活用电的需要，也是电力市场健康发展的需要。超短期负荷预测，可以合理地安排机组的启停，保证电网安全、经济运行，减少不必要的备用；而中长期负荷预测可以适时安排电网和电源项目投资，合理安排机组检修计划，有效降低发电成本，提高经济效益和社会效益。 常用的负荷预测方法有算术平均、简单加权、最优加权法、线性回归、方差倒数、均方倒数、单耗、灰色模型、神经网络等。 囿于不同的预测模型的理论基础和所采用的信息资料的不同，上述单一预测模型的预测结果经常千差万别，预测精度有高有低，为了充分发挥各种预测模型的优点，提高预测质量，可以在各种单一预测模型的基础上建立加权平均组合预测模型。为此，必须研究组合预测模型中权重的确定方法及预测精度的理论估计。 设Y表示实际值，■表示预测值，则称Y-■为绝对误差，称■为相对误差。有时相对误差也用百分数■×100%表示。分析预测误差的指标主要有平均绝对误差、最大相对误差、平均相对误差、均方误差、均方根误差和标准误差等。 2 组合预测及其权重的确定 现实的非线性系统结构复杂、输入输出变量众多，采用单个的模型或部分的因素和指标仅能体现系统的局部，多个模型的有效组合或多个变量的科学综合才能体现系统的整体特征，提高预测精度。 为了表达和书写方便，下面从组合预测的角度来描述模型综合的方法和类型。设{xt+l},（ｔ=1,2,...,T）为观测值序列，对{xt+l},(l=1,2,...,L)用J个不同的预测模型得到的预测值为xt+l，则组合模型为： ■T+L=■*9棕j■T+L（j） 式中，*9棕j（j=1，2，…，J）为第j个模型的权重，为保持综合模型的无偏性，*9棕j应满足约束条件■*9棕j=1 确定权重常用的方法有专家经验、算术平均法、方差倒数法、均方倒数法、简单加权法、离异系数法、二项式系数法、最优加权法和主成分分析法等等。下面仅简单介绍最优加权法和主成分分析法。 最优加权法是依据某种最优准则构造目标函数Q，在满足约束条件的情况下 ■*9棕j=1，通过极小化Q以求得权系数。 设{xt},（t=1，2，…T）为观测序列，已经为其建立J个数学模型，则最优加权模型的组合权系数*9棕j，（j=1，2，…J）是以下规划问题的解：

对润滑的基础知识做了一些总结

一．润滑分类 基本上，可以近似认为润滑膜厚越厚，承载能力越高。因而不同的润滑类型大致可以根据工作时润滑膜的膜厚来区分。 1.流体动压润滑：中高速，面接触(滑动轴承)，动压效应形成流体润滑膜。膜厚1～100μ. [流体动压润滑形成条件： a.磨擦表面具有收敛楔； b.轴颈具有足够的转速； c.润滑油具有适当的粘度； d.外载不得超过最小油膜所能承受的限度。 外加两个重要假设：一定温度时，流体粘度不变；摩擦表面视为刚体.] 2.流体静压润滑：各种速度，面接触，外压强制流体送入摩擦面间形成静压膜。膜厚1～100μ. 3.弹性流体动压润滑（弹流润滑）：中高速，点线接触(滚动轴承)，动压效应形成流体润滑膜。膜厚0.1～1μ.[丢弃动压润滑的简化考虑：流体、摩擦面均视为弹性体；粘度是压力的函数] 4.薄膜润滑：低速，点线接触高精度摩擦副，动压效应形成流体润滑膜。膜厚10～100nm. 5.边界润滑：低速重载，高精度摩擦副，润滑油和金属表面反应生成理化润滑膜。膜厚1～50nm. 6.干摩擦(润滑)：无润滑或自润滑。表面氧化膜或气体吸附形成。膜厚1～10nm. 如想量化判断具体工况是什么润滑类型，看参数：膜厚比α α=h。/(σ1^2+σ2^2)^0.5 h。为接触表面间的最薄润滑膜厚度; σ1、σ2分别为两摩擦表面粗糙度的均方根值。 一般说来， 当α＜1时，会产生粘着； 1≤α≤3时，摩擦副处于部分弹性流体动压润滑状态，有可能发生粘着磨损； α＞3时，摩擦副处于全膜润滑状态，可认为不会发生粘着磨损。 使用一般矿物油润滑和一般加工质量的几种常见的摩擦副，其膜厚比范围约为:滚动轴承,α=1～2.4；齿轮传动，α=0.6～1.8；凸轮机构，α=0.3～1.2。 二．流体润滑关键因素 液体的动压润滑主要考虑粘温关系； 气体润滑主要考虑密度——压力关系； 弹流润滑中粘温、粘压、压缩性（密度）都是重要因素。 1．润滑油 a.流体(润滑油)粘度：流体抵抗剪切变形能力的度量，表征流体流动时的内摩擦大小。粘度是润滑剂最重要的物理性质。 对膜厚影响：流体动压润滑中膜厚和粘度成正比；弹性流体动压润滑中膜厚和粘度的0.7次方成正比。进而决定润滑膜承载能力。 对摩擦力影响：粘度越高，摩擦力越大，进而温升越高。 (所以意味着粘度存在一个合理范围，既不能太大也不能太小。) 粘度分为动力粘度和运动粘度。 动力粘度η：一定温度T。下，理想牛顿流体的粘滞切应力和切应变率比值恒定，该比值定义为动力粘度η.(一般工况下大多数润滑油，尤其是矿物油，均是牛顿流体。其他流体即使没有温升，比值也不确定。)

光学测量的基本参数与应用介绍

光学测量的基本参数与应用介绍 询问几乎所有具有适度模拟和电源专业知识的电气工程师来评估电源的效率，他或她将知道如何操作，或者至少如何开始该过程。你得到一个假负载或（甚至更好）一个有效负载，测量电源的电压和电流，测量电源输出的相同参数，做一些基本的计算，你有初步的答案。如果需要，可以在一系列输入值和负载以及静态和动态情况下运行测试。它可能会有点复杂，但基本的设置和过程就是这样做的。现在请求同一个工程师来测量光源的效率，例如LED或CFL，并且存在很多混乱。为什么？因为测量光学参数带来了一系列全新的问题，其中许多问题要复杂得多，并且除了基本的电气测量之外还要有细微之处。例如，您想要所有波长的光输出功率，只有可见光谱，或选定的波段（如红外线，或可见光内的切片）？你想要所有方向的功率，还是只需要特定的方向和立体角？ 光学测量有很长的历史，可以追溯到几百年前。多年来，有些术语和概念没有变化，有些已经更新为基于SI的单位（国际单位制），因此使用新旧术语或旧术语已被正式重新定义时偶尔会出现混淆（什么是“烛光”单位，无论如何？）。 在获得正确的仪器和设置之前，你必须熟悉光度学的基本光学参数和术语（可见光的测量）和比色法（测量）（颜色），所以你可以确定你正在测量你真正需要知道的东西。还要记住电气测量和光学测量之间的关键和基本区别：在大多数情况下（但不是全部，RF是例外），当您测量电功率时，您可以测量电压和电流，然后通过模拟电路或数字电路计算功率处理。但是，当您测量光功率时，您实际上是通过具有输出电压或电流的传感器来测量功率本身，该传感器与入射光功率具有明确的相关性。 关键光学参数 颜色（或色度）：这是一个明显的参数，我们用红色，黄色和绿色等词来描述，但有两种方法可以用技术来描述它。 首先是光的波长，通常以纳米（nm）表示。可见光谱跨越红色（620-750nm）至紫色（380-450nm）;超过红色，红外（IR）范围从700到1，000纳米（1毫米），而紫外线超出紫外线（紫外线，10-400纳米）。请注意，这些范围边界没有明确界定的一致边界，因

齿轮润滑状态及其转化条件

汽车减速箱齿轮润滑状态及其转化条件 汽车变速箱齿轮工作环境复杂,受力多变.若要研究减速箱齿轮的润滑状态及其转化条件,首先要了解减速箱齿轮的润滑特点.总的来说,齿轮润滑的特点有以下几个方面:1)一对齿轮的传动是通过一对一的齿面啮合运动来完成的,一对啮合齿面的相对运动又包含滚动和滑动.滚动对于形成动压油膜十分有利,滚动的摩损也非常小.滑动容易引起磨损,严重时甚至造成齿面擦伤与胶合,滚动量和滑动量的大小因啮合位置而异,齿轮的润滑状态会随时间的改变而改变.2)齿轮传动润滑是断续性的,每次啮合都需要重新建立油膜,形成油膜的条件较轴承相差很远,与滑动轴承相比较,渐开线齿轮的诱导曲率半径小,因此形成油楔条件差[1].正是因为以上原因,减速箱齿轮的润滑状态目前并不能精确地定量计算.为了分析齿轮在润滑接触中摩擦系数随着工况条件的变化规律,我们引入Stribeck曲线.Stribeck曲线显示了流体动压润滑,弹流润滑,混合润滑和边界润滑状态的转换,可以作为预测润滑状态简便的方法. Stribeck曲线[1] 图中λ为膜厚比,是最小油膜厚度与摩擦副的一对粗糙表面的综合粗糙度之比. 式中: λ 为油膜比厚,σ1为小齿轮的齿面粗糙度值Ra; σ2为大齿轮的齿面粗糙度值Ra;hmin为最小油膜厚度. 当λ < 1 时,齿轮传动处于边界润滑状态. 当1 < λ < 3 时,齿轮传动处于混合润滑状态或弹性流体动压润滑. 当λ > 3 时,齿轮传动处于全膜流体动压润滑状态. 由Stribeck曲线我们可以看出齿轮的润滑状态主要有边界润滑,弹流润滑和流体动压润滑三种.

1.边界润滑.润滑油膜厚度小于两齿面间的综合粗糙度,轮齿间不存在有流动油膜,齿面只能靠边界油膜隔开,轮齿表面有较多的凸峰接触,易发生擦伤,胶合等磨损[2].边界润滑状态是极其不稳定的,极易因为外界条件的改变出现干摩擦的情况,一旦发生干摩擦,磨损率增大,齿轮就会发生拉伤甚至是咬死.所以齿轮润滑应尽量避免边界润滑状态. 2.弹流润滑.弹流润滑状态或混合润滑状态,是边界润滑和流体动压润滑共同作用的结果.在这种状态下,载荷一部分有油膜承担,另一部分有接触的微凸体承担.在一定条件下,弹流润滑比边界润滑是的摩擦系数要小,但仍然会有轻微的磨损发生. 3.流体动压润滑状态.弹性流体动力润滑状态的是指相互摩擦的表面之间的摩擦,流体润滑膜的厚度往往取决于摩擦表面的材料弹性变形以及润滑剂流变特性的润滑.这种状态下负载全部是由油膜承担的,所以发生胶合,点蚀以及磨损的几率是十分之小的,是比较理想的润滑状态所以如果有条件,我们尽量的把机械设备齿轮减速器的润滑状态调整为弹性流体动力润滑状态[3]. 从以上齿轮润滑状态分析可以看出油膜厚度是影响齿轮润滑状态转化的关键因素.研究影响齿轮润滑状态转化的条件首先要了解油膜厚度的影响因素.影响最小油膜厚度的因素有很多也很复杂,总的来说主要有齿轮的负载,齿轮工作时的速度,工作温度和环境温度,润滑油粘度等.不过这些因素并不是孤立单独的起作用,而是互相影响互相作用的. 一是载荷对最小油膜厚度的影响.当速度一定时,随载荷的增加,轮齿间的油膜形成机理及最小油膜厚度不同.在轻载时,齿轮表面润滑油的压粘效应不明显,表面弹性变形也很小,这时的油膜厚度主要受速度的影响,基本为动压润滑形式,油膜厚度较大.在中等载荷时,油膜厚度只受速度影响,润滑形式介于动压润滑和弹性流体动压润滑之间,当载荷稍有变化时油膜厚度并不变化,在载荷平稳的工作条件下,油膜厚度较稳定.在重载时表面接触应力加大,内部油压也加大,齿廓表面产生较大的弹性变形,润滑油出现明显的压粘效应,此时的润滑状态为弹性流体动压润滑,油膜厚度最小,但油膜刚性较好,油膜稳定. 二是速度对最小油膜厚度的影响.当载荷较大时,随着速度的增加,润滑油出现温粘效应.转速增大,润滑油温度升高,降低了润滑油由于压粘效应而增加的粘度,导致润滑油流动性增加,这样,油膜厚度就会随着转速的提高而增大。如果转速较低,由于油的粘度因载荷较大而增大,使其流动性降低,故不易建立有效油膜厚度[4]. 总之,由Stribeck曲线我们知道减速箱齿轮所处的润滑状态主要有边界润滑,弹流润滑和流体动压润滑三种,通过分析总结出了影响润滑状态转化的主要因素.因为齿轮工作条件的复杂性以及设备对于精度和定量化的要求,在计算最小油膜厚度和进一步研究其影响因素上我们仍有大量工作要做. 参考文献 [1] 纵杰.润滑技术在齿轮传动中的应用分析[J].浙江冶金，2010. [2] 时洪文常开华.关于齿轮减速器的润滑[J].砖瓦,2006. [3] 李林.浅析机械设备齿轮减速器的润滑[J].科技风,2013. [4] 孙健.齿轮在不同工作条件下的润滑状态[N].江苏石油化工学院学报，2001.