动态固定（精选7篇）
动态固定 篇1
一、固定资产折旧方法及其局限性
根据《企业会计准则第4号——固定资产》, 可供选择的折旧方法有年限平均法、工作量法、双倍余额递减法和年数总和法四种。但这四种方法都没有考虑资金的时间价值和物价变动情况, 存在一定的局限性, 主要表现在以下四个方面:
一是不能真实反映企业财务状况和经营成果, 从而导致企业会计报表失真。一方面, 由于资产是以历史成本计价, 在不考虑资金时间价值和物价变动的情形下, 资产负债表中所反映的固定资产净额是低估的金额, 未真实反映企业的财务状况;另一方面, 产品成本中所计列的固定资产折旧费用, 都是按历史成本计价的。由于以现时价格计量收入, 以历史成本计量费用, 高估了企业收益。因此, 损益表亦不能真实地反映企业的经营成果。同时也不符合收入和费用相配比的原则。
二是不能保证企业固定资产的实物更新, 从而削弱企业生产经营能力。按历史成本计提的折旧费, 小于更新固定资产实际需要的资金。因而不能保证固定资产的重置, 固定资产得不到实物上的补偿, 从而必然会使企业的生产规模不断萎缩, 企业生产经营能力不断削弱。
三是不能正确反映企业产权资本的维护情况, 从而侵蚀业主或股东资本。获取收益是企业业主或股东投资的惟一目的, 保证资本维护是业主或股东获得收益的必要前提条件。在不考虑资金的时间价值和物价变动的情况下, 按历史成本原则计价的固定资产账面价值必然低于报告期现时市价, 结果形成少计费用和虚增收益以及按虚增的收益额交纳所得税和支付股利, 最后, 会形成虚盈实亏的情况, 从而使企业业主或股东的产权资本受到减损。
四是不能有效引导投资或经营决策, 从而导致企业管理决策的严重失误。向投资人和债权人提供制定投资和信贷决策所需要的会计信息, 是会计报表的主要目标。如果不考虑资金的时间价值和物价变动的影响, 会计报表中固定资产和累计折旧所反映的数据都不够准确, 投资人和债权人据以制定投资和信贷决策, 必然导致失误。在会计报表的真实性和可靠性降低的情况下, 企业管理人员也会对企业的财务状况和经营成果做出错误的评价或制定出错误的经营决策。
二、固定资产动态折旧模型的构建
美国会计学 (AAA) 认为, 固定资产最理想的计价基准是反映其未来收益潜力的折现现金收入, 其计量结果可以用以反映固定资产在任何一个时点的价值。为了能对企业的固定资产进行更为准确的计量和折旧, 必须引入固定资产动态折旧的概念。工作量法下对于折旧总额的分配标准是固定资产的工作总量, 而每一个折旧周期固定资产的工作量存在很大的不确定性, 固定资产的使用年限也就难以确定, 难以建立动态的折旧模型。年限平均法下固定资产动态折旧模型的构建, 由于年限平均法下各年提取的固定资产的折旧额相等, 所以年限平均法下各年提取的折旧额的复利终值之和为各年折旧额的年金终值。
其中:C是固定资产原值;M是固定资产预计净残值;D0是每期的折旧额; (s/p, r, n) 是复利终值系数; (s/A, r, n) 是年金终值系数;r是折现率, r=i+f+i×f, i为市场利率, f为物价变动系数;n为折旧年限。
一是年数总和法下固定资产动态折旧模型的构建。用年数总和法进行固定资产的折旧, 各期的折旧基数始终保持不变, 而各期的折旧率是以2/n (n+1) 为公差的等差数列, 引入过渡性变量D, 其余的参数和年限平均法下的相同。
所以各期的折旧额依次为:
二是双倍余额递减法下固定资产动态折旧模型的构建。双倍余额递减法进行固定资产的折旧, 对于前 (n-2) 期, 后一期的折旧基数是前一折旧后固定资产的余额, 折旧基数是以 (1-k) 为公比依次递减的等比数列, 而折旧率始终保持不变, 折旧年限到期前两年内, 将固定资产净值扣除预计净残值后的余额平均摊销。引入过渡性变量D, 其中:C是固定资产原值;M是固定资产预计净残值;k为年折旧率; (s/A, r, n) 是年金终值系数;r是折现率, r=i+f+i*f, i为市场利率, f为物价变动系数;n为折旧年限。
第一年的折旧额:Dk
第二年的折旧额:Dk (1-k)
第三年的折旧额:Dk (1-k) 2
……
第 (n-2) 年的折旧额:Dk (1-k) n-3
第 (n-1) 年的折旧额=第n年的折旧额
所以各期的折旧额依次为:
三、固定资产动态折旧模型的应用
某项固定资产的原值为1000000元, 在设备的使用年限内假设市场利率为2%, 通货膨胀率为4%, 固定资产的预计使用年限为5年, 预计净残值为50000元, 折现率r=2%+4%+2%×4%=6.08%, 假设折现率r近似等于6%, 具体如表1所示:
注:228521.76× (S/A, 6%, 5) =1288200。同样不难验证, 年数总和法和双倍余额递减法采用固定资产动态折旧模型计算出来的各期固定资产的折旧额, 其终值之和都等于固定资产原值的终值与预计净残值之差。
固定资产通常占企业整个资产的很大比重, 现代企业尤其是大型工业企业, 通常是资本密集型企业, 例如, 钢铁、航空、汽车、石油等, 其固定资产大约占全部资产的75%左右。有必要运用固定资产动态折旧方法对固定资产进行折旧, 上面的例子可以验证, 不管是年限平均法、年数总和法还是双倍余额递减法, 采用固定资产动态折旧模型计算出来的各期固定资产折旧额, 其终值之和都等于固定资产原值的终值与预计净残值之差。相对于现有的静态折旧方法, 动态折旧才可以使固定资产的内在价值得到补偿;企业的实物资本得到有效的维护;会计报表更为真实地反应企业的财务状况和经营成果;有利于提高企业的再生产能力。
《企业会计准则第4号——固定资产》中规定, 已提足折旧但继续使用的固定资产不再计提折旧。但是, 应用固定资产动态折旧模型时, 各期的折旧额之和将会大于固定资产的原值, 如果确认为未实现的资产置存收益, 将会违背现有的会计准则。为了避免和现有准则发生冲突, 在应用固定资产动态折旧模型时, 可将超出部分计入资本公积科目, 会计分录作如下处理:借记“相关费用类科目”, 贷记“累计折旧”、“资本公积”。将固定资产动态折旧时每期折旧额应计入相关费用类科目, 这样可以使每期折旧额和按现行价格计算的产品销售收入或劳务收入相配比, 符合收入和费用的配比原则;同时可避免虚增账面利润, 企业资本以税收、股利分配的形式被不断侵蚀。将按现行固定资产折旧法折旧时每期折旧额计入累计折旧科目, 从而使累计折旧科目的折旧总额等于固定资产的原值, 符合现有准则的规定;将固定资产动态折旧时每期折旧额超过现行固定资产折旧法下每期折旧额的部分, 计入资本公积科目, 可以弥补因采用现行折旧方式而造成企业资本和固定资产更新资金的流失, 保证固定资产的实物更新。
参考文献
[1]陈今池:《西方现代会计理论》, 中国财政经济出版社2007年版。[1]陈今池:《西方现代会计理论》, 中国财政经济出版社2007年版。
[2]林祥友、向东:《固定资产动态折旧的分类模型与通用模型构建》, 《重庆工商大学学报》2007年第2期。[2]林祥友、向东:《固定资产动态折旧的分类模型与通用模型构建》, 《重庆工商大学学报》2007年第2期。
动态固定 篇2
一、实现企业固定资产信息化建设的战略意义
(一) 企业固定资产信息化管理, 有利于资产管理效率的提高
资产信息化管理能够使企业资产信息在数据输入、分析、处理和集成等方面提高运作效率, 降低信息数据在处理过程中出现的失误, 大大减少资产管理的工作量, 同时便于财务、审计、监督等职能部门利用相关的数据信息进行决策分析, 全面实时地了解企业资产配置、使用、处置等情况, 便于及时调整资产, 提高资产配置利用率。加强企业固定资产动态管理, 对企业合理组织生产流程、确保企业有序经营具有重要的现实意义, 也为企业提高资产管理效率和生产经营绩效奠定了坚实的基础。
(二) 企业固定资产信息化管理, 有利于实现固定资产规范化动态管理
固定资产的信息化管理有助于企业对资产设备的立项、论证、配置、维护、保管、借用、租赁、处置、变动、清算、归档等环节的处理要求, 能够更有效地落实执行固定资产信息化管理制度。固定资产管理的信息化建设要求信息数据规范化、标准化, 各职能部门间责任划分明确, 严格控制资产变动、处置、增加、删减等管理流程, 资产动态管理是多层次、多方面的动态管理模式, 从资产的采购、验收、保管、使用、维护、审核等过程都必须具有清晰完整的记录和相应的负责人, 加强对资产整个生命周期内的动态信息进行跟踪, 使得资产管理信息更加透明化、实时化, 有效避免了固定资产的浪费和流失。
(三) 企业固定资产信息化管理, 有利于促进资产全过程管理和财务信息化建设
通过对企业固定资产进行信息化管理, 对资产设备的使用全面的动态监督和控制, 为各级主管部门提高科学、动态、准确的数据信息支持和决策依据, 合理优化资源配置, 提高企业内部资产使用效益, 全面促进资产全过程的动态管理制度的实现。信息化的固定资产管理, 不仅实现了资产自身的动态管理, 而且对于财务管理、预算编制执行、采购计划等业务模块都产生了影响, 体现了资产管理与预算管理、财务管理、价值管理、业务管理等核心业务相结合, 推动企业整体财务信息化建设可持续发展。
二、企业实施固定资产信息化管理的发展趋势分析
随着资产管理信息化建设的不断深入, 财务部门、管理层对固定资产的使用、维护、价值变动等情况需要更进一步地了解和把握, 从而能够及时地为预算管理、财务管理提供基础数据和决策支持。资产管理信息化建设的全面推进, 使得资产管理的时效性、准确性有了更高的要求, 资产管理效率也得到大大的提升, 实现了资产管理模式的不断发展和变革。
(一) 分散管理模式向集中管理模式转变
一些集团企业为适应资产信息化管理发展的要求, 将传统的分散管理模式逐步转变为统一地集中管理模式。通过集中统一完成对资产信息输入、处理、分析等日常资产管理工作, 实现资产信息统一存储、统一维护, 资产核算口径、信息分析工具、数据格式、存储方式等方面实现标准化。
(二) 静态管理转变为动态管理
传统的固定资产管理通常为静态地资产核算和管理, 现代企业借助于信息技术手段对固定资产信息进行处理和分析, 通过对资产信息数据的集中存放和规范化管理, 减少了信息传递过程中的转换, 节约信息传递时间成本, 增强资产信息的时效性, 将传统的静态年度统计管理模式转变为实时动态的跟踪式管理。
(三) 事后管理转变为全过程的实时监控
过去大多数企业的资产管理模式采用事后管理, 相应的事前和事中管理手段和力度相对薄弱, 通过对信息系统的整合和资产管理的流程监督和控制, 有效实现了企业资产管理与预算、财务管理、采购管理等一体化运作模式, 加强各业务环节的紧密性和协调性, 促进了企业内部各部门相互协调、相互监督的约束机制, 促进企业资产管理内部控制体系的健全和完善。
三、构建资产管理信息化平台, 实现动态信息电算化管理的对策
(一) 实行固定资产信息化管理, 必须夯实规范资产信息管理基础
企业的固定资产信息, 应通过固定资产管理信息系统实行动态管理。在取得固定资产后建立起信息档案, 登记固定资产名称、价值、取得方式、使用单位、投产日期等。固定资产的价值、使用状态、使用单位等信息在发生变动时, 应及时更新相关信息数据。固定资产处置后, 及时维护处置方式、清理支出、处置收入等相关处置信息。同时, 各部门应每年至少一次分析固定资产存量、分布结构、变化及经营效益情况, 形成固定资产管理报表及分析总结报告报公司财务处。固定资产信息应做的实时、准确、全面地反映固定资产的实际情况, 确保数据信息的真实可靠、规范完整。另外, 对于涉及到商业秘密的固定资产信息, 按照公司的保密规定严格加以管理。
(二) 建立固定资产动态管理系统, 加强固定资产动态管理
固定资产是企业进行生产经营活动的重要生产资料, 在企业生产经营过程中, 能够在若干个生产周期内发挥作用而不产生实物形态的改变, 但其价值本身随着生产经营的使用而逐步发生转移。为了确保固定资产能够在其使用年限内发挥其最大的效能以节约生产固定成本, 创造更高的生产效益, 应加强对固定资产的动态管理, 建立相应的固定资产管理制度, 明确划分职能职责;建立统一资产编号和固定资产档案, 专人负责对固定资产的立项、验收、审批、调拨、处置、报废等工作事项。根据部门的资产使用情况, 编制固定资产设备维护保养的计划, 定期更新计划, 及时做好记录。
(三) 建立监督管理指标体系, 强化资产动态管理力度
结合企业资产管理信息化建设的重点工作内容, 建立与其相适应的指标体系, 强化固定资产的动态管理力度。在资产管理信息系统中设置专门的资产报表, 能够全面结合资产管理、预算管理、财务管理多角度的财务收支、资产负债等报表情况, 为企业管理层提供信息依据和决策支持。从操作层面来讲, 需要对企业专业的设备工具价值、数量、使用状况、用途和使用预期年限等情况进行了解和把握, 编制各部门预算的基本依据, 全面详实地反映企业所拥有的资产存量和现状;加强对固定资产的处置信息管理, 严格给出资产减少的原因和处置结果, 对经营性资产的收益明细进行监管。
(四) 盘活闲置资产, 建立科学化资产清查机制
资产盘活是指闲置资产或效能低下的资产经过合理调配后实现优化配置、投资创收、租赁经营等形式, 达到物尽其用的目标, 进而充分发挥固定资产效能。对企业现有资产的存在状况进行摸底了解和掌握, 对于利用率较低的资产, 可以采取对外出租、出售, 盘活这部分资产。建立科学可行的资产清查机制, 有助于企业强化资产的全面监控, 资产清查是准确编制资产报表、真实反映企业固定资产情况的重要手段。在编制资产报表过程中, 要求各部门对资产存量与实物量、实物价值进行全面细致的盘点和清查, 及时发现账实不符的情况并加以纠正, 对清查出的未入账资产, 凭证齐全、产权明晰的资产要及时入账;对于暂时无法入账的资产, 要上报后经过审批再进行后续处理。根据资产报表的数据信息深入分析研究, 并采取一定的形式将研究报告予以公开, 为领导决策制定提供参考依据。
(五) 多角度、多层次的建立全面资产信息管理控制体系
固定资产的动态管理工作重点在于企业管理优化资产利用、盘活固定资产、加强固定资产存在状况及结构分析, 进而确保企业固定资产的结构合理化, 提高机械设备利用率。因此, 企业可以从多角度、多层面建立全面资产信息管理的控制体系, 严格制定资产管理规范和资产清查机制, 采取多种方式将资产信息质量控制作为长期工作的重点。首先, 统一标准以确保固定资产的信息完整性。在固定资产数据信息收集过程中, 各部门要严格将各项资产按照实际存在状况和价值给予记录和列出明细, 包括资产的使用责任人、存放地点和使用部门, 落实账实一致的原则;规范数据信息的口径, 基本数据要通过信息系统逐一审核检查;其次, 固化企业固定资产管理流程, 严格控制数据信息质量, 构建起资产动态管理长效机制;最后, 实施资产审计制度, 可利用第三方审计机构对资产管理信息进行审计, 确保资产信息质量的真实性和准确性。
四、结束语
动态固定 篇3
过去20多年中, 我国经济取得持续快速的增长, 伴随着其发展的是国内各个行业的强劲发展, 其中最为突出的就是物流业的发展壮大。实际上各个产业发展中, 物流已经占有供应链的战略地位, 具体表现在物流业为工业生产、建筑业、新兴旅游行业、现代农业、固定资产投资、进出口贸易等发展提供强大支撑。事实上物流作为服务业, 在扩大就业, 带动第二、三产业升级方面的作用也不可小觑。物流产业作为经济运行的枢纽, 其发展程度已成为衡量一国综合国力和现代化水平的重要指标之一。相关数据显示:2009年全国社会物流总额96.65万亿元, 同比增长7.4%, 全国物流业增加值为2.31万亿元, 同比增长7.3%;截止到2010年上半年社会物流总额同比增长在10%以上, 比2009年的增长速度有所加快, 物流增加值的增幅也在10%左右, 也高于2009水平3个百分点, 增长明显。但是不可否认, 从整个经济运行态势看, 国内对比国际先进物流行业其物流资本水平较低。资本水平在很大程度上制约物流行业增长空间。目前, 物流行业不仅为国民经济的发展提供基础保障, 更成为转变经济增长方式的关键环节;在我国快速城镇化进程、大力推进西部开发、国内区域经济协调发展、地区间产业分工协作使得跨区域物流需求急速增长的情形下, 对我国经济增长与物流行业资本投资长期动态关系进行研究在推动物流行业与经济协同发展方面具有很强的现实意义。
2 问题提出、数据选择及相关检验
目前, 作为经济增长的动力要素的资本已逐渐成为制约物流行业发展的瓶颈因素。结合物流行业在我国国民经济发展中的地位, 研究经济增长对物流行业资本投资的长期动态影响对于解决当前合理资本水平对我国经济及现代物流发展具有重要的启示作用。切合本文研究目的, 本文相关数据选择是1990~2008年度的国内总产值及物流行业资本投资额。数据均来自于相关年度的《中国经济统计年鉴》。其中为了反应二者的实际长期关系, 对相应年度数据以1990年为基年进行剔除通货膨胀 (价格) 因素整理。在此基础上, 考虑到时间序列平稳性对其回归结果可信程度的重要意义。首先进行序列数据的平稳性检验, 其检验结果如下表:
由上表共同单位根检验 (LLC) 结果来看:P=0.027<0.05。即是说在5%的显著水平上拒绝存在单位根的原假设, 表明序列不存在单位根, 进行回归的序列是平稳的时间序列。
3 模型设定及回归结果及分析
由于本文是对物流行业资本投资对经济增长影响的长期分析, 因此模型必须考虑变量跨时期的影响关系。鉴于此, 本文选用了较为常用的多项式分布滞后 (PDLs) 模型, 此模型中的解释变量对于被解释变量每单位变化的影响分布到解释变量的滞后多个时期。其模型形式为:
参数 (i=0, 1, …, k) 描述了x对y的乘数作用, 是短期 (当期) 的乘数作用, 反映了解释变量当期对于被解释变量的乘数加成作用; (i=1, 2, …, k) 反映了x在i期后对y的乘数作用, () 反应x对y的长期综合影响。其中, 对于滞后期的选择更多取决于样本数据的性质及回归效果的比较, 经过检验、参照数据性质及回归效果SIC等准则的对照, 本文选取了GDP滞后8期进行回归, 并对其参数采用2阶多项式进行逼近, 同时为了剔除时间序列中时间趋势影响, 因此在模型控制时间变量 (T) , 其回归结果摘录如表2:
由回归结果可以看出:各项参数回归估计值在5%的显著水平上均具有良好的统计性质。其判决系数及修正判决系数相当显著, D.W值为1.28表明残差具有良好性状。在此基础上, 其最终模型为:
由回归结果分析:短期来看, 在控制其他影响物流行业投资因素前提下, 国内生产总值每增长1个单位则对应物流行业资本投资增长0.016个单位, 也即是短期乘数为0.016;其长期来看:由于长期乘数为-0.099, 表明在样本期内长期的经济增长对物流行业资本投资形成负向冲击, 长期的经济增长会导致物流行业投资水平的下降。同时, 从滞后2期以后, 经济增长对其资本水平形成负向冲击并呈现递增趋势, 并在滞后的第5期达到最高负向冲击, 之后一直到滞后6期, 负向冲击作用才逐渐减弱。分析结果表明:前期的经济增长尤其是前4~6期的经济增长对当期物流行业资本投资具有很强的抑制作用, 结合其他文献有关物流行业资本投资对经济增长研究的结果可以知道, 虽然物流行业资本水平确实可以带动国内经济增长, 但是反过来, 滞后期的经济增长反而会抑制当期的物流行业投资水平。同时, 由时间趋势回归系数可以看出, 伴随着物流行业发展其投资水平具有显著的增长趋势。
4 结语
综合以上分析及结合其他文献研究结论本文认为:虽然在实体经济运行中, 经济系统中整体的固定资本投资对经济增长具有正向重要作用, 即使在其他条件不变的情况下, 物流行业的投资也对经济增长起着正向推动作用。但是, 结合本文模型回归结果可以得知:短期内经济增长会带动物流行业投资增长, 反过来长期的经济增长会导致物流行业资本水平的下降。也即是表明前期的经济增长会引致当期物流行业的资本水平下降。在此意义上, 本文认为:无论从微观层面还是宏观层面上推行支持经济持续增长的决策行为, 不仅对于提高行为人的福利水平具有重要意义, 也对推动物流业进一步发挥其在工业生产、建筑业、新兴旅游行业、现代农业、固定资产投资、进出口贸易等领域的作用, 同时扩大其在提供就业、带动第二、三产业升级方面的作用。巩固发展现代物流行业在国民经济的战略地位及充分发挥其在转变经济增长方式的关键环节中的作用。同时, 对于在物流行业领域投资外溢性、克服资本不足对其发展的制约及环保事业的发展同样具有重要现实意义。
参考文献
[1]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].清华大学出版社, 2007.
动态固定 篇4
一、水利工程管理单位固定资产动态管理存在的问题
(一) 产权不清, 无法保障国有资产的安全完整
产权管理是国有资产管理的核心, 特别是在国有资产价值中所占比重较高的土地、房屋等固定资产, 产权不清就会导致资产有好处谁都来挣, 出了问题, 造成损失, 无人负责。一旦发生纠纷, 就会因没有权属而无法维权, 无法保障国有资产的安全完整。
(二) 固定资产管理人员水平有待提高
固定资产管理人员在单位的固定资产管理中, 处于举足轻重的地位。固定资产管理人员包括财务部门的财务人员、实物管理部门的资产管理人员、资产使用部门的资产使用人员或资产管理人员。财务人员水平低, 可能导致固定资产入账价值错误, 继而引起折旧错误等;实物管理人员水平低, 可能导致固定资产各项信息登记错误, 例如:如果使用年限登记错了, 就会造成软件计算出来的折旧有错误;固定资产使用部门的使用人员或管理人员水平低, 可能导致固定资产使用价值的降低。例如:设备使用中出现问题得不到及时维护, 就会导致资产使用寿命的降低。
(三) 全员固定资产管理意识差, 部门间配合不够
资产管理职责不清, 没有明确归口管理部门, 没有明确资产的使用和保管责任, 可能导致资产毁损、流失或被盗的风险。
例如:在具体工作中, 有的部门认为资产管理就是资产管理部门的事, 与使用部门关系不大。有的部门领导对固定资产管理的重视程度不够, 只抓工程项目等本部门的主要业务, 而对固定资产管理不够重视, 时常出现购置的固定资产不能及时入账的现象等问题。
(四) 固定资产会计核算有待进一步规范
按照《水利工程管理单位财务会计制度》的规定, 水利工程管理单位在取得固定资产时, 借记“固定资产”科目, 贷记:“银行存款”等科目;计提固定资产折旧时, 借记“管理费用”等科目, 贷记“累计折旧”科目。2012年12月修订后的《事业单位会计制度》规定, 事业单位在取得固定资产时, 按照确定的固定资产成本, 借记“固定资产”科目, 贷记“非流动资产基金-固定资产”科目, 同时按实际支付金额, 借记“事业支出”等科目, 贷记“财政补助收入”等科目。计提固定资产折旧不计入支出, 借记“非流动资产基金-固定资产”科目, 贷记“累计折旧”科目。目前大多数水利工程管理单位为了整体反映拨入专项款和拨入经费使用情况, 对拨入专项款形成的固定资产, 借记“专项支出-某专项”科目, 贷记“零余额账户用款额度”等科目, 同时, 借记“固定资产”科目, 贷记“资本公积”科目;对拨入经费形成的固定资产, 借记“供排水支出”等科目, 贷记“银行存款”科目, 同时, 借记“固定资产”科目, 贷记“以前年度损益调整”科目。计提固定资产折旧, 借记“供排水支出”科目, 贷记“累计折旧”科目。可能导致的结果是, 一方面, 重复计算了经费支出;另一方面, 虚增了所有者权益。
二、完善水利工程管理单位固定资产动态管理的建议
(一) 明确产权关系, 做好确权工作
加强固定资产动态管理, 保障国有资产安全完整, 首先应做到产权清晰、权责分明, 只有产权清晰、权责分明, 才能管理到位。
对未确权的宗地进行确权, 首先单位对所管理的固定资产进行全面清理、核实权属;其次是针对不同的问题寻找解决途径。就具体情况主动与产权管理部门、上级主管部门及地方各级相关部门沟通, 获得各级部门支持, 以使确权工作能够早日完成。
(二) 完善资产管理制度, 为做好资产管理工作提供制度保障
首先是制定覆盖固定资产全过程管理的规章制度, 从根源上杜绝固定资产流失的现象发生。一是健全采购制度, 采购前对设备的可行性、必要性、实用性等进行分析, 杜绝盲目采购, 减少闲置浪费;二是完善固定资产日常维护保养制度, 实行岗位责任制;三是建立闲置固定资产的调剂制度, 尽可能提高其利用率, 最终实现其使用价值。四是完善固定资产处置、报废制度, 盘活固定资产。五是建立固定资产定期盘点制度。
再次是实行固定资产的归口分级管理, 建立起由基层使用部门、实物归口管理部门、财务部门组成的固定资产三级管理制度, 有效约束“实物管理、价值管理、使用部门”三个层面, 实现业务处理的统一、协调。最终形成以流程为导向的固定资产管理制度体系, 对固定资产进行全过程管理。
(三) 加强培训与选拔, 提高资产管理人员业务素质
首先要从选拔上下功夫, 打好用人基础, 要选用懂资产管理、会会计核算、会计算机应用、责任心强的人员, 安排在固定资产管理岗位。
其次, 要加强培训学习, 组织形式多样的固定资产管理业务知识和实务培训, 不断提高固定资产管理人员的政策水平和业务能力。
(四) 强化固定资产管理意识, 不断提高固定资产管理水平
一是单位领导高度重视, 纠正“重钱轻物”的观念, 把固定资产管理作为一项重要内容, 列入本单位工作目标;二是单位内部各部门应充分认识管好用好单位固定资产的重要性, 认真学习落实各项固定资产管理制度;三是财务部门、资产归口管理部门、资产使用部门之间要加强信息沟通, 及时传递有关固定资产购置、使用、处置等各方面信息;四是做好宣传教育工作, 使单位全体职工提高对固定资产管理的认识, 形成从固定资产购置、保管、使用、维护到报废“全方位、全员、全过程”的固定资产管理局面;五是加强内部审计监督, 监督检查固定资产管理制度的执行情况, 同时从完善固定资产管理制度, 提高固定资产管理水平等方面提出审计建议。
(五) 进一步规范固定资产会计核算
由有关部门或上级主管部门根据水利工程管理单位特点, 对水利工程管理单位的会计核算进行规范统一。具体建议是, 根据《事业单位会计制度》规定结合拨款性质, 对拨入专项款形成的固定资产, 借记“专项支出-某专项”科目, 贷记“零余额账户用款额度”等科目, 同时, 借记“固定资产”科目, 贷记“非流动资产基金-固定资产”科目;对拨入经费形成的固定资产, 借记“供排水支出”等科目, 贷记“银行存款”科目, 同时, 借记“固定资产”科目, 贷记“非流动资产基金-固定资产”科目。计提固定资产折旧, 借记“非流动资产基金-固定资产”科目, 贷记“累计折旧”科目。
总之, 对水利工程管理单位固定资产进行常态化动态管理, 首先应从制度入手, 建立健全固定资产购置、使用、维护、处置等各项制度, 实现对固定资产的全过程管理, 并适时进行调整;其次是强化全员管理意识, 从各部门领导到全体职工, 建立并落实岗位责任制, 实现对固定资产的全员管理;再次是提高资产管理人员素质, 保证固定资产核算质量。
摘要：固定资产动态管理以管理为核心, 以核算记录为手段, 以国有资产保值增值维护国有资产安全完整为目的, 对保护国有资产安全完整, 防止国有资产流失, 起到了有力的作用。笔者结合近几年本人固定资产动态管理经验, 提出水利工程管理单位在固定资产管理过程中存在着产权不清, 无法保障国有资产的安全完整等问题, 并针对存在的问题提出了明确产权关系, 做好确权工作;强化固定资产管理意识, 不断提高固定资产管理水平等几个方面的完善建议。
关键词：固定资产动态管理,存在问题,完善建议
参考文献
[1]王文才.《企业实物资产管理存在问题及改进策略》[J].国有资产管理, 2013, 4.
[2]谢孝菲, 罗时超, 吴妍.《浅谈行政事业单位国有资产管理机制》[J].国有资产管理, 2012, 3.
[3]徐刚.《固定资产管理与会计核算》[M].中国宇航出版社, 2013.
[4]周国光.《进一步完善事业单位财务会计核算制度的思考》[J].财会学习, 2013, 4.
动态固定 篇5
关键词：固定资产投资总额,时间序列,ARIMA模型
一、引言
我国固定资产投资政策对国民经济有着至关重要的影响。纵观改革开放30多年来我国经济增长的变动趋势, 不难发现固定资产投资是影响其变动的主要因素。1981—1990年我国固定资产投资对经济增长的贡献份额为56.65%;1991—2002年固定资产投资对经济增长的贡献份额为64.85%。而同期劳动力对经济增长的贡献份额分别仅为26.22%、6.65%, 科技进步对我国经济增长的贡献份额分别为17.13%、28.170%。可见, 固定资产投资在推动我国经济高速发展的历程中有着不容忽视的作用。
固定资产投资是影响我国过去、当前及未来一段时期经济增长的关键因素。我国固定资产投资增势良好, 对国民经济的平稳增长起到了重要的支撑作用, 固定资产投资总额的变化对投资策略和经济增长研究具有一定的指导作用。因此, 研究我国固定资产投资总额变化趋势具有必要性。本文通过对选取的数据建立自回归移动平均模型, 对固定资产投资总额进行动态分析和预测, 并对预测效果给予评价。
二、ARIMA建模思想与步骤
AR IMA (p, d, q) 模型是美国统计学家Box和Jenkins于1970年首次提出的, 广泛应用于各种类型时间序列数据的分析方法, 是一种预测精度较高的短期预测方法。其实质是差分运算与ARMA模型的组合。
AR IMA模型的基本思想是:将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列, 用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。其建模步骤主要为:第一, 对序列的平稳性进行识别;第二, 对非平稳序列进行平稳化处理;第三, 建立相应的模型并对参数进行估计;第四, 检验模型的估计效果;第五, 利用模型进行预测分析。
三、ARIMA模型在固定资产投资中的应用
1、数据的选取
本文选取1982—2009年全社会固定资产投资年度总额进行建模, 探讨模型在固定资产投资预测中的应用。数据来源于国家统计局网站的年度统计数据 (具体数据略) 。
2、数据的处理
(1) 数据的时间序列趋势性
由于原始数据差异较大, 为了便于有效分析固定资产投资总额变化趋势, 消除时间序列的异方差性, 对原数据取对数并将生成的新序列定义为LnY, 运用EVIEWS软件对上述数据做趋势图, 如图1所示。从图1可以明显看出, 取对数后的固定资产投资总额时间序列随着时间的外后推移呈递增趋势。
(2) 数据的平稳性检验
对上述数据LnY做一阶差分, 生成新的序列LnY1, 再对新序列进行时序图分析、自相关图分析或单位根检验, 如图2所示。通过时序图可以显著看出, 一阶差分后的固定资产投资总额序列趋势性消失, 围绕固定值上下波动。进一步地, 采用单位根法对数据进行平稳性检验。在5%的显著性水平下, LnY1时间序列数据通过了ADF检验, P值为0.0259, 表明一阶差分后的固定资产投资总额时间序列是平稳的, 并进行残差白噪声检验, 可知该序列为平稳非白噪声序列。由此可以得出取对数后的固定资产投资总额序列是一阶单整的, 即I (1) 。
3、模型的建立
(1) 模型的识别
时间序列ARIMA模型的选择, 取决于该序列的自相关系数和偏自相关系数, 通过该序列的AC值和PAC值, 选择适当阶数的ARMA (p, q) 进行拟合。本文利用Eviews软件对上述数据进行时序图的自相关图和偏自相关图分析 (图3) 。
(2) 模型选择
通过上述的LnY1的自相关图和偏自相关图, 可以看出, 自相关图的系数K=1和K=4时在二倍标准差之外, 其余均在零值附近波动, 偏自相关图的系数在K=1之后都落在随机区间内。由此, 可以根据ACF和PACF值落入置信区间并呈拖尾现象的特征, 考虑建立模型ARMA (1, 1) 和ARMA (1, 4) , 见表1。
根据最优模型的最小信息量选择原则, 通过上表的比较分析, 最小信息量检验显示无论是使用AIC准则还是使用SBC准则, ARMA (1, 4) 均要优于ARMA (1, 1) 模型, 所以本文选择AR MA (1, 4) 模型进行拟合。
(3) 参数估计与模型检验
运用计量分析方法可对ARIMA (1, 1, 4) 模型进行参数估计与检验, 用Eviews软件建立模型并运用最小二乘法对参数进行估计, 结果如下:
其中, LnY1是对时间序列的原始数据取对数后的一阶差分后的序列, 括号里表示参数的t检验值。由上述可知, 在5%的显著性水平下, 模型各参数均通过了显著性检验, 且可决系数为0.636470, 模型拟合效果较好。
进一步地, 需对模型的残差序列进行白噪声检验。残差的白噪声检验可通过残差自相关图、Q、LB、DW统计量进行判断分析。本文采用Q统计量的值进行判断, 检验结果如表2所示。
可以看出, 在5%的显著性水平下, 取对数并一阶差分后的固定资产投资总额拟合模型的残差序列通过白噪声检验, 即模型信息提取充分, ARIMA (1, 1, 4) 拟合模型显著有效。
4、模型的预测
预测就是利用序列已观测到的样本值对序列在未来某时刻的取值进行估计。预测包括动态预测和静态预测, 对ARIMA模型来讲, 一步静态向前预测比动态预测更为准确。
因此, 本文采用一步向前静态预测方法, 依据上述模型对我国1982—2009年取对数并一阶差分后的全社会固定资产投资总额进行预测, 如图4所示。
从图中可以看出, 模型的拟合效果较好, 预测值围绕着实际值上下波动, 误差范围不大, 因此预测结果具有一定的参考价值。利用该预测方法, 可对2007—2010年我国固定资产投资总额进行预测, 结果见表3。
我国固定资产投资总额2007—2009年预测值分别为136870.83亿元、166529.20亿元、224936.06亿元, 其相对误差在4%以下, 因此, 可以认为该模型预测值很好的拟合了固定资产投资总额真实值。
运用该模型, 对2010年我国固定资产投资总额进行预测, 其预测值为287079.08亿元, 在2009年的基础上有所上升, 与近几年短期变动趋势一致, 与我国宏观经济政策相吻合。
四、结论
固定资产投资总额变化具有明显的非平稳性, 因此使用单纯的自回归模型或移动平均模型都无法很好的对投资趋势进行拟合预测, 而ARIMA模型可以将两者结合并引入对非平稳序列的差分操作, 从而实现对非平稳数列的较好的拟合及预测。
通过以上的分析, 我们可以看出运用ARIMA (p, d, q) 在对我国固定资产投资总额的分析中, 模型较好的拟合了该时间序列数据, 模型预测值与真实值之间的误差率很小, 随着时间跨度的增加, 该模型的预测值与真实值之间的误差率逐渐增大。从短期来看, ARIMA模型在全社会固定资产投资总额的预测上具有一定的可信度, 政府可以根据预测结果来制定相应的政策和措施, 使全社会固定资产投资达到一个合理的水平, 从宏观上调控整个国民经济的整体运作, 促进经济的良好健康发展。因此, 我们可以用该模型来进行短期的政策指导, 特别是在我国出现经济过热或过冷的情况下, 合理利用预测数据进行经济运行情况分析, 显得尤为重要。
参考文献
[1]孙雪:我国进出口总额的动态分析——基于ARIMA模型[J].经济观察, 2010 (1) .
[2]魏宁:基于ARIMA模型的陕西省GDP分析与预测[J].安徽农业科学, 2010 (9) .
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[4]刘勇:ARIMA模型在我国能源消费预测中的应用[J].经济经纬, 2007 (5) .
动态固定 篇6
关键词：油气田,固定资产,动态管理
一、目前固定资产管理工作中存在的问题:
1、从固定资产的管理职能上来看:
(1) 固定资产管理模块信息匮乏, 无法满足固定资产现场管理需求。现行的ERP信息系统中固定资产管理模块侧重于资产核算, 资产数据库的辅助信息严重匮乏, 另外, ERP系统是由专业培训的业务人员进行操作, 无法延伸到真正使用固定资产的三、四级管理者, 使得实物管理的现场信息传递断层, 资产实物管理信息不能及时进行调整, 无法满足现场管理的需求。
(2) 固定资产管理考核力度不足, 无法形成有力的现场监管机制。目前油田固定资产管理一直没有纳入硬考核、硬管理的范围, 无法真正提高基层管理者的管理意识, 固定资产现场监督管理必然弱化, 财务资产部门的资产现场管理力度不足, 其监督力度远远低于各职能科室。
2、从固定资产的外部管理环境上来看:
油区一般分散于城镇、县区、乡村或滩海地区, 跨越不同的地理区域, 点多、线长、面广, 地方工农关系非常复杂。目前, 国际油价一路攀升, 一些黑、恶势力相互勾结, 为盗油破坏生产设施和直接偷盗油区资产等案件屡打不止, 严重影响了油田的正常生产。恶劣的油区治安环境, 不仅严重影响了油田的正常生产, 也给固定资产的管理工作带来很大的困难。
二、固定资产动态管理机制的构建:
针对固定资产管理中存在的问题, 创建全员性的资产管理网络, 强化资产经营观念, 推行资产运营分析和量化考核, 明确基层单位资产使用和日常管理的主体地位, 需要构建三维管理架构, 两级管理信息, 健全固定资产管理制度。
1、构建三维管理架构, 优化人员配置, 逐步完善资产管理网络
固定资产的管理权限和责任必须分解落实到各职能部门和使用单位, 充分调动各职能科室、各级单位和职工群众的积极性和主动性。根据管用结合、权责结合的原则, 实行以财务资产管理部门、固定资产使用部门及专业管理科室共同管理、相互制约的三维架构管理模式。
(1) 建立基层资产例会报告制度, 强化资产动态跟踪。资产例会报告制度, 主要针对基层单位的资产第一使用者。要调动基层单位资产管理的积极性和创造性, 以月度资产例会报告制, 定期进行信息沟通, 反馈固定资产增减变动情况, 定期通报考核结果, 组织经验交流, 将考评结果与单位效益挂钩。确保资产变化的时时动态掌控, 保证资产数据库信息的动态更新。
(2) 以内控管理为基础, 专业化职能科室监管网络。根据资产费用谁承包, 资产谁管理的原则, 将固定资产纳入各专业职能科室管理的责任范围, 并要求各职能科室必须结合相关资产使用状况, 核销相应的费用。各职能部门只有管理好资产, 才能控制住费用, 管理责任的明确, 促进职能科室的积极参与, 推动了资产的专业化管理。
(3) 财务部门服务与监督并举, 全面管理资产运营。财务中心作为资产全面的核算及管理部门, 兼有服务与监督的双重职责, 服务基层单位和职能科室资产管理, 提供真实、完整、准确的资产数据信息的义务。其次加强相互间监督制约, 明确基层与职能部门的责任, 相互制约, 管理环节环环相扣, 使固定资产管理工作合理有序的运行。
(4) 加强人才素质培养, 提高整体管理水平。随着科技进步在资产构造上的精密性和复杂性的提高, 不断加强资产管理人员的素质培养, 结合生产经营管理, 加强生产经营、设备性能、生产工艺、地面流程等业务学习, 提高整体资产管理素养。
2、两级管理信息的互补, 保证生产经营管理需求
优化的人员配置给资产管理提供了丰富的现场信息资源, 能够迅速的进行信息收集和反馈, 既能宏观反映分析整体规模及运营状况, 又能即时进行数据更新, 这需要构建了全面与灵活的两级管理信息平台, 即:
(1) 以ERP数据库为基础的全面资产信息平台:涵盖所有固定资产的核算、管理信息, 负责固定资产整体的价值分析、资产运营管理、报表数据提取等工作。
(2) 针对特殊资产建立辅助信息库:所谓特殊资产主要指抽油机、多功能罐、变压器等调拨频繁、数量繁多、流动性很强, 实物管理难度比较大的固定资产, 建立了以现场管理信息为主的辅助信息库, 辅助现场管理工作。
两级管理信息平台的互补, 实现了管理上的灵活机动、全面控制。并面向基层, 方便了基层信息的反馈, 以“固定资产成本动因”为核心, 资产核算与成本核算相结合动态运行, 保证的数据库信息的真实完整。
3、完善的管理制度, 保障管理机制有效运行
为提高固定资产管理的监管力度, 有效协调各职能部门与基层单位之间的关系, 我们有针对性根据的采取措施, 制订了一系列固定资产管理制度。并根据工作中出现的新问题, 不断的进行修订完善。以完善的管理体系, 有效的化解工作中出现的各项矛盾。
(1) 完全成本的考核, 激发基层管理资产管理意识。以“固定资产成本动因”为核心, 建立了一套资产运营考核细则, 从资产的保全、保值、增值、投入产出关系等入手全方位评价资产经营者的管理业绩, 把完全成本全面纳入责任考核范围, 严考核, 硬兑现, 促进基层单位树立和形成资产运营理念, 夯实固定资产管理基础。
(2) 定期的资产清查, 保证固定资产信息的真实、准确、完整严格盘点制度, 定期进行账实核对, 保证固定资产账物相符, 账账相符。固定资产定期盘点和不定期抽查工作, 有效的防止、纠正了有账无物、有物无账、多重入账等现象的发生, 保证了固定资产信息的真实、准确、完整。
(3) 特殊资产专项制度管理, 防止固定资产的流失特殊资产流动性强, 实物管理难度比较大, 易于流失, 需要更细化的管理。我们根据每个特殊资产自身的特点, 分别建立了专项管理制度。比如:抽油机, 不仅流动性, 资产数量大, 而且重要配件很容易丢失, 可以实行采油矿区实行整机动态管理, 职能部门按机型实行配件管理的模式, 明确资产变动过程中的保全责任人, 使每一台抽油机的管理责任严细到每一个配件。
参考文献
动态固定 篇7
数控机床存在大量的结合面, 结合面的存在破坏了机床结构的连续性, 增加了机床建模的复杂性。结合面的接触刚度和接触阻尼是机床刚度和阻尼的重要组成部分, 统计表明, 机床静刚度的30%~50% 取决于结合面的刚度, 机床阻尼的90%以上来源于结合面的阻尼, 机床上出现的振动问题有60%以上来源于结合面, 因此结合面对机床的静动态特性有重要影响[1-2]。建立合理的结合面动力学模型和获得准确的结合面动态特性参数一直是国内外相关学者研究的重点问题。
固定结合面是机床上最常用的一种结合面, 主要为螺栓连接的结合面, 起着固定连接和支撑的作用。目前, 螺栓连接结合面的建模方法主要有粘接法、弹簧阻尼单元法和虚拟材料法等。基于弹簧阻尼单元的建模方法由于建模简单、满足工程实际要求而被广泛采用。王禹林等[3]采用弹簧阻尼单元模拟结合面的接触特性, 建立了大型螺纹磨床的有限元模型并对其静动态特性进行了优化;曹定胜等[4]采用自定义的弹簧阻尼单元模拟加工中心结合面的刚度, 对机床进行了理论模态分析和试验验证;冯砚博等[5]采用弹簧阻尼单元模拟结合面的性能, 建立了多线切割机床的有限元模型并对其进行了动力学分析。以上研究在建模时将螺栓刚度和结合面的接触刚度叠加在一起由等效的弹簧刚度来代替, 不符合结合面的实际情况, 建模精度不高。结合面动态特性参数的识别方法主要有理论计算法、实验测试法和理论计算与实验测试相结合的方法。Fu等[6]提出了结合面刚度和阻尼参数的通用计算公式, 但该理论计算法的可靠性较低;张华等[7]设计了滚动导轨结合面的试验台, 通过消除基础位移法测得结合面的动态特性参数, 但该实验测试法只能针对某些特定结构的结合面而通用性较差。理论计算与实验测试相结合的方法既发挥了理论分析的便捷性, 又利用了实验测试结果的可靠性, 因而得到了广泛的应用。陈新等[8]使用无约束优化问题的梯度法识别了磨床固定结合面的刚度和阻尼参数;王立华等[9]基于ANSYS软件的优化设计模块获得了铣床关键结合面的动态特性参数;黎定仕等[10]使用模拟退火优化算法识别了螺栓结合部的动力学参数, 然而这些优化方法存在计算量大、收敛效率低等问题。
针对以上问题, 本文以自行设计制作的螺栓连接固定结合面模型为研究对象, 将螺栓和结合面的刚度分开考虑建立结合面的模型, 提出一种改进的自适应遗传算法用于固定结合面动态特性参数的识别, 获得了较高的识别精度。
1 固定结合面动态特性参数识别的基本原理
基于遗传算法的固定结合面动态特性参数识别的基本原理如图1所示, 其基本思想是:1对固定结合面结构进行实验模态分析, 获得其前若干阶固有频率、模态阻尼比和模态振型;2建立结合面结构的有限元模型, 以结合面的刚度和阻尼参数为优化变量, 以理论模态分析的固有频率和阻尼比与其对应实验模态分析结果的相对误差最小为目标函数, 采用改进的自适应遗传算法对结合面有限元模型的刚度和阻尼参数进行寻优。
2 固定结合面的建模方法
刚度和阻尼特性反映了固定结合面的本质属性, 对于图2 所示的由子结构M和子结构N组成的固定结合面, 传统的建模方法是在结合面之间构造一组弹簧阻尼单元, 若能合理确定弹簧阻尼单元与子结构的连接位置、弹簧阻尼单元的数量以及刚度和阻尼参数, 则可用此等效的弹簧阻尼单元代替原固定结合面对子结构的作用, 并可根据弹簧阻尼单元的串并联关系得出结合面的刚度和阻尼参数[11]。
螺栓连接固定结合面的动态特性参数, 包括x、y、z三个方向的刚度和阻尼。其中, 刚度包括螺栓和结合面x、y、z三个方向的刚度, 阻尼主要为由螺栓的预紧力引起的结合面在x、y、z三个方向的阻尼。因此, 传统建模方法中的刚度实际是螺栓刚度和结合面刚度的叠加, 该建模方法不能准确描述结合面的接触特性。本文在建模时将螺栓的刚度和结合面的接触刚度分开考虑, 以提高理论模态分析的求解精度, 进而保证结合面的参数识别精度。
本文在建立固定结合面模型时采用AN-SYS13.0中提供的Matrix27单元, 其特性和弹簧阻尼单元类似, 通过设置刚度和阻尼参数使用Matrix27单元模拟螺栓的刚度和结合面的接触特性。在螺栓连接处, 将子结构螺栓孔两端附近的节点利用耦合单元节点的方法连接到两个独立节点上, 然后用Matrix27刚度单元将两独立的节点相连, 如图3 所示, 每个刚度单元包含参数Kx1、Ky1、Kz1, 分别代表螺栓x、y、z三个方向的刚度。在接触面上, 使用一定数量的Matrix27刚度单元和Matrix27阻尼单元将两子结构连接起来, 用以模拟结合面的刚度和阻尼。每个刚度单元包含参数Kx2、Ky2、Kz2, 每个阻尼单元包含参数Cx、Cy、Cz。根据Matrix27单元的特性和并联弹簧阻尼单元的等效原理, 从而求得固定结合面的刚度和阻尼参数。
3 改进自适应遗传算法
遗传算法是一种模拟生物群体进化的高效并行的优化搜索算法。经典遗传算法和某些改进遗传算法的交叉概率和变异概率需要反复调整, 且算法运行过程中的交叉概率和变异概率保持不变, 导致算法局部搜索能力差、存在未成熟收敛等问题。
自适应遗传算法 (adaptive genetic algo-rithm, AGA) 由Srinivas等[12]提出, 它的基本思想是交叉概率和变异概率随着适应度的变化而变化, 采用相对某个解的最佳交叉概率和变异概率, 算法具有较强的搜索能力和收敛能力。任子武等[13]提出了一种改进的自适应遗传算法 (im-proved adaptive genetic algorithm, IAGA) , 该算法作了如下调整:如果个体的适应度接近平均适应度, 则交叉概率和变异概率接近最大值;如果个体的适应度接近最大适应度, 则交叉概率和变异概率很小。这种调整方法有利于进化后期优良个体的保存, 但对于进化初期是不利的, 因为一些适应度较好的个体处于一种几乎不变的状态, 容易造成局部收敛。针对该问题, 基于现有的自适应遗传算法, 本文提出一种与进化代数相关的改进自适应遗传算法, 其交叉概率和变异概率的调节公式如下:
式中, Pc为交叉概率, Pc1=0.9, Pc2=0.6;Pm为变异概率, Pm1=0.1, Pm2=0.05;F为待交叉的两个个体中适应度的较大值;F′ 为待变异个体的适应度值;Favg为当前群体的平均适应度值;Fmax为当前群体中适应度的最大值;n为当前迭代次数;N为最大迭代次数;λ为与进化代数有关的系数。
本文改进的自适应遗传算法的基本思想为:小于平均适应度的个体总是取较大的交叉概率和变异概率, 有利于淘汰较差的个体;大于等于平均适应度的个体, 其交叉概率和变异概率随着适应度的增大而减小, 且随着进化代数的增加, 交叉概率和变异概率越来越小。这种调节方法使得在进化初期适应度较大的个体可取到合适的交叉概率和变异概率, 算法具有较强的全局搜索能力, 随着进化代数的增加, 算法的全局搜索能力减弱, 局部搜索能力增强, 便于找到全局最优解。
将上述改进的自适应遗传算法应用于固定结合面参数寻优时, 刚度参数影响结合面结构的固有频率、模态振型和振动幅值, 而阻尼参数不影响结合面结构的固有频率和模态振型, 只影响振动幅值。在本文研究中, 首先以结合面和螺栓的刚度参数为优化变量, 在ANSYS中对结合面结构进行无阻尼实模态分析, 基于本文改进自适应遗传算法寻优刚度参数;然后基于已识别的结合面刚度参数, 以结合面阻尼参数为优化变量, 在ANSYS中对固定结合面结构进行复模态分析, 由改进自适应遗传算法寻优结合面阻尼参数。
改进的自适应遗传算法主程序采用MALT-AB语言编制, 在优化过程中动态调用由APDL语言编制的ANSYS模态求解子程序, 改进的自适应遗传算法应用于结合面动态特性参数寻优的基本流程如图4所示。
在固定结合面动态特性参数优化识别过程中, 需要考虑以下几点:
(1) 优化变量。 刚度参数识别时, 变量为Kx1、Ky1、Kz1、Kx2、Ky2、Kz2, 记为K;阻尼参数识别时, 变量为Cx、Cy、Cz, 记为C。
(2) 目标函数。刚度参数识别时, 以固定结合面固有频率的有限元计算值与其对应的实验测试值建立的优化目标函数如下:
式中, fjtest为固定结合面第j阶的实验固有频率;fjcal为与实验固有频率相对应的理论固有频率。
阻尼参数识别时, 以固定结合面阻尼比的有限元计算值与其对应的实验测试值建立的优化目标函数如下:
式中, ζjtest为固定结合面第j阶实验阻尼比;ζjcal为与实验阻尼比相对应的理论阻尼比。
(3) 染色体编码方式。由于结合面刚度参数和阻尼参数的变化范围较大, 使用二进制编码方式将使遗传算法不能兼顾编码精度和计算效率的要求。本文采用十进制浮点数对染色体进行编码, 待识别的一组刚度或阻尼参数构成一条染色体, 每一个基因位置对应一个待识别参数, 如图5所示。
(4) 适应度函数。适应度函数用来评价个体的适应度, 个体适应度越高, 其存活的概率就越大。根据本文优化问题的目标函数 (式 (4) 和式 (5) ) , 设置刚度参数识别时的适应度函数如下:
阻尼参数识别时的适应度函数如下:
(5) 遗传算子。选择算子采用赌轮盘选择与精英保留策略相结合的方法, 个体按照与适应度成正比例的概率向下一代群体繁殖, 如果子代最佳个体的适应度值小于父代最佳个体的适应度值, 则将父代最佳个体直接复制到子代。交叉算子采用单点交叉的方法, 并按式 (1) 确定交叉概率, 对个体进行交叉操作。变异算子采用均匀变异的方法, 并按式 (2) 确定变异概率, 对个体进行变异操作。
(6) 收敛准则。本文以设置进化代数终止遗传操作。
4 应用实例
4.1 固定结合面的物理模型
目前, 机床上的螺栓连接固定结合面主要有三种形式:立柱与底座的结合面、滑块与滑板的结合面和导轨与床身的结合面, 如图6所示。其中, 立柱与底座的结合面、导轨和床身的结合面为“线性式”连接结合面, 滑块与滑座的结合面为“阵列式”连接结合面, 分别如图7a和图7b所示[14]。
根据圣维南原理, 连接螺栓的数量大于等于2且呈单列排布的结合面被称为“线性式”连接结合面, 连接螺栓的数量大于等于4且呈阵列排布的结合面被称为“阵列式”连接结合面。国内外学者对“线性式”螺栓连接结合面已经进行了大量的研究[15-20], 而对“阵列式”螺栓连接结合面的研究较少。本文以“阵列式”螺栓连接结合面为研究对象, 自行设计制作了结合面的物理模型, 如图8所示。在该结合面物理模型中, 上实验板和下实验板由4个位置对称的M12锁紧螺栓连接在一起, 螺栓的强度等级为8.8级。上实验板的物理参数如表1所示, 下实验板与上实验的物理参数相同, 仅多了两个固定端用于实验时的安装固定。
4.2 固定结合面的实验模态分析
为了获得图8所示固定结合面模型的固有频率、阻尼比和模态振型, 对其进行实验模态测试。实验中使用的测试设备主要包括KistlerSN2075427型激振力锤、3 个BK 4525B型三向加速度传感器、搭载了3个NI 9234采集模块的NI cDAQ-9172数据采集系统、Exploit 135型力矩扳手。 实验数据的采集和分析使用Modal-View模态分析软件。
模态测试系统的工作原理如图9所示, 实验时固定结合面的支撑方式如图10所示, 结合面由两个支撑块支撑, 通过T形螺栓连接固定在实验台上。T形固定螺栓的预紧力矩很大, 可以认为结合面的支撑为刚性连接。 如图11 所示, 在ModalView软件中建立结合面的模型, 在该模型表面设置了24个测点, 力锤锤击位置在第17号测点。使用单点激振多点拾振的锤击法对结合面进行模态测试, 其基本过程主要为:对结构激振、输入输出信号的采集与处理、频响函数的计算和模态参数的识别。
结合面4个螺栓连接的预紧力矩为55N·m时, 模态测试结果如表2所示。
4.3 固定结合面的理论模态分析
在ANSYS13.0中建立固定结合面的有限元模型, 如图12 所示, 该模型的节点数目为9032, 单元数目为6116。在该有限元模型中, 在螺栓连接处设置了4个Matrix27单元来模拟4个螺栓连接。在保证计算精度和效率的基础上, 在结合面上通过均布的35 个Matrix27 刚度单元和35个Matrix27阻尼单元将上下实验板连接起来。根据刚度单元和阻尼单元的并联关系, 该固定结合面x、y、z三个方向的刚度分别为35 Kx2、35 Ky2、35 Kz2, 结合面x、y、z三个方向的阻尼分别为35Cx、35Cy、35Cz。
根据实验模态测试时的实际约束情况, 在结合面有限元模型两个固定端的底面施加了全约束。结合面刚度参数优化识别时, 采用ANSYS中的Block Lanczos法进行模态求解。结合面阻尼参数优化识别时, 采用ANSYS的QR Damped法进行模态求解。
4.4 寻优算法的有效性验证
为了验证本文优化算法的有效性, 以图12中螺栓连接固定结合面的有限元模型为对象, 用随机生成的若干组计算数据进行验证。随机设定3组螺栓和结合面的刚度参数Kx1~Kz2(表3中的“设定”行数据) , 代入有限元模型进行理论模态计算, 将得到的前4阶理论固有频率f1~f4作为参考值代入式 (4) 建立目标函数, 以螺栓和结合面的刚度参数Kx1~ Kz2为优化变量, 使用改进自适应遗传算法反向识别固定结合面刚度参数 (表3中的“识别”行数据) , 如果识别值与设定值接近, 则说明本文寻优算法是有效的。同理, 对固定结合面阻尼参数进行验证的结果如表4所示。
表3和表4中, “设定”行数据是事先随机设定的刚度和阻尼参数, “识别”行数据是使用改进自适应遗传算法识别得到的刚度和阻尼参数。由表3、表4中的计算结果可以看出:使用本文改进自适应遗传算法识别的刚度和阻尼参数与真值 (设定值) 非常接近, 误差很小, 说明采用改进自适应遗传算法用于固定结合面动态特性参数的识别是可行的、有效的。
4.5 结合面刚度参数的识别
基于有限元分析的收敛性法则, 以固定结合面待识别刚度参数为优化变量, 对图12所示螺栓连接结合面有限元模型的前4阶固有频率进行收敛性分析, 初步确定待识别固定结合面刚度参数的变化范围。
分析结果如图13所示, 刚度参数从106N/m数量级开始改变5次到1011N/m数量级, 每一次是上一次的10倍。螺栓连接固定结合面前4阶固有频率的计算值随着刚度变量的增加有收敛于某一确定值的趋势, 当变量的数值超过109N/m数量级时, 前4阶固有频率几乎不再变化。当刚度参数变化范围为107N/m数量级到109N/m数量级时, 前4阶固有频率变化较为明显, 在这一范围内种群个体的多样性较好, 并根据结合面刚度参数的经验值设置其变化范围为107N/m数量级到1010N/m数量级。
在刚度参数的变化范围内, 比较实验模态分析的振型和理论模态分析的振型, 得出实验模态分析的第1、第2、第3、第4阶模态振型分别和理论模态分析的第1、第3、第5、第7阶模态振型符合较好, 故由式 (4) 可得刚度参数优化识别的目标函数如下:
分别采用经典遗传算法 (SGA) 、文献[13]的改进自适应遗传算法 (IAGA) 和本文的改进自适应遗传算法对固定结合面刚度参数进行寻优, 三种算法种群最优解的变化分别如图14a、图14b、图14c所示。由图14可知:采用SGA进行识别时, 算法在70~80代时才能接近最优解, 对应的目标函数最小值为0.3310;采用IAGA进行识别时, 算法在40~50代时达到最优解, 对应的目标函数最小值为0.3309;采用本文改进的自适应遗传算法进行识别时, 算法在20~30代就已经达到最优解, 对应的目标函数最小值为0.3309。采用本文优化算法时, 最优解对应的螺栓和结合面的刚度参数如表5所示。
108N/m
由表5中数据可知, 螺栓x、y和z三个方向的刚度分别约为结合面三个方向刚度的5、7和5倍, 螺栓的刚度和结合面的刚度相差较大, 传统建模方法认为结合面刚度均匀分布将产生较大的建模误差, 这验证了本文改进建模方法的必要性和正确性。在所识别的刚度参数条件下, 结合面实验模态分析的固有频率和理论模态分析的固有频率如表6所示, 实验模态振型和理论模态振型如图15所示。由表6中的数据可以看出, 理论固有频率和实验固有频率误差均在5% 以内, 同时由图15中振型对比可知:理论振型和实验振型非常符合, 验证了刚度参数识别的正确性。
4.6 结合面阻尼参数的识别
将已识别的固定结合面刚度参数作为已知量, 以结合面待识别的阻尼参数为优化变量, 由式 (5) 可确定阻尼参数的优化目标函数:
分别采用经典遗传算法、文献[13]的改进自适应遗传算法和本文的改进自适应遗传算法对结合面阻尼参数进行寻优, 三种算法种群最优解的变化分别如图16a、图16b、图16c所示。由图16可知:采用SGA进行识别时, 算法在70~80代时才能接近最优解, 对应的目标函数最小值为0.3079;采用IAGA进行识别时, 算法在50~60代时达到最优解, 对应的目标函数最小值为0.2960;采用本文的改进自适应遗传算法进行识别时, 算法在30~40代就已经达到最优解, 对应的目标函数最小值为0.2955。采用本文优化算法时, 最优解对应的固定结合面的阻尼参数如表7所示。
N·s/m
在所识别的阻尼参数条件下, 结合面理论模态分析的阻尼比和实验模态分析的阻尼比如表8所示。由表8可以看出, 理论模态分析的阻尼比和实验测试值误差均在5% 以内, 验证了阻尼参数识别的正确性。
5 结论
(1) 提出了在固定结合面建模中将螺栓和结合面的刚度分开考虑, 在ANSYS中基于弹簧阻尼单元建立固定结合面有限元模型的方法, 从而提高了固定结合面的建模精度。
(2) 提出了与进化代数有关的改进自适应遗传算法, 并将其应用于固定结合面动态特性参数的识别。对固定结合面刚度和阻尼参数识别的结果表明:与经典遗传算法和文献[13]的改进自适应遗传算法相比, 本文提出的改进自适应遗传算法识别时间短、识别精度高。
(3) 提出了基于遗传算法的固定结合面动态特性参数的识别方法, 以有限元理论计算的固有频率和阻尼比与其对应实验模态分析结果的相对误差最小为优化目标函数, 使用改进的自适应遗传算法优化识别固定结合面的刚度和阻尼参数, 实际识别结果验证了本文方法的正确性和有效性。