物流强度（共7篇）
物流强度 篇1
一、引言
物流业是国民经济发展的重要服务行业,其发展水平已成为衡量一个国家或地区综合实力的重要标志之一。同时,物流业对汽油、煤油等能源的消耗量较大,成为中国能源消耗的主要行业之一。例如,2011年,物流业消耗煤油量和汽油量为1 646.35万吨和3 373.52万吨,分别占总消耗量的90.6%和45.6%;可以说,物流业已成为二氧化碳气体排放的重要来源。伴随着物流业在国民经济发展中地位的日益提升,如何通过环境管制理念和先进的物流技术,在促进物流业效率增长的同时将环境污染影响降至最小,合理地规划、统筹和管理物流系统显得非常重要。
全要素生产率分析是研究经济增长的重要工具,可以从整体上反映一个产业的生产率状况。自Chow(1993)[1]首次提出该研究方法以来,目前已成为热点,关于中国全要素生产率的研究主要集中在三个方面:一是主要集中于工业和农业部门等具体部门的全要素生产率研究;二是运用加总时间序列数据研究中国全要素生产率随时间的波动和变化态势;三是运用面板数据对中国各省份的全要素生产率的差异化进行实证研究。
早期物流产业效率的文献研究集中于对运输业效率进行分析,Oum等(1992)[2]提出了交通生产率的概念并提出测算方法,国内学者余思勤等(2004)[3]测算了中国交通各部门1990—2000年的生产率,但并未测算交通全行业的生产率。刘玉海等(2008)[4]分析了2000—2004年中国道路运输业生产率。随着物流业的快速发展,对物流产业效率问题的研究也逐渐增多。Barros(2003)[5]运用生产率指数测算了1990—2000年葡萄牙10个港口的技术进步与技术效率。张越等(2006)[6]考察了1995—2005年中国9个民用机场的生产率,分析了机场业务量增长和下降的原因。于剑(2007)[7]测算了中国5个主要航空公司2002—2006年的全要素生产率,认为生产率总体上有所提高,且增长受到技术效率改善与技术进步的共同影响。田刚等(2009)[8]运用超越对数随机前沿模型方法,分析了1991—2007年我国29个省级地区的物流业全要素生产率,并分析了其增长来源。王维国等(2012)[9]利用Malmquist-luenberger生产率指数方法测算了1997—2009年我国30个省级地区的物流产业效率,并首次将碳排放纳入非期望产出考虑,发现物流产业效率受外部环境因素影响显著。唐建荣等(2013)[10]综合考虑环境负荷与经济增长之间的关系,将非期望产出的二氧化碳排放量作为投入变量,运用DEA模型衡量了物流业的纯技术效率、规模效率和综合效率,发现不过滤碳排放的影响,物流业的纯技术效率值被低估,而规模效率值被高估。
综上所述,现有关于物流产业效率方面的研究成果颇丰,但仍然存在不足:一是诸多学者主要集中于从行业层面或企业层面考察和比较物流业全要素生产率的变化,缺乏从区域角度考虑物流产业的研究,也未能考察区域物流生产率的差异和变动;二是目前研究方法中基本都是将物流资本、物流业从业人员和物流业能源消耗等生产要素作为投入要素和期望产出考虑,未将环境污染等非期望因素纳入度量。因此,本文研究将碳排放作为非期望产出纳入模型度量,并运用基于环境DEA技术的Malmquist-lu enberger指数方法测算物流业全要素生产率。
二、研究方法与模型
(一)曼奎斯特-鲁恩博格生产率指数模型
Chung et al.(1997)[11]在环境DEA技术与方向距离函数的基础上,提出了曼奎斯特-鲁恩博格生产率指数(简称LP),解决了减少非期望产出情形下测算全要素生产率的问题。
考虑一个地区物流产业总值生产函数F(X),其中X表示要素投入,并假设要素投入X=(K,L,E)∈RN+,K表示资本投入,L为劳动力投入,E为能源投入。通过生产得到Y和C。其中Y对物流产业增长发展有利,是一种期望产出,期望其越大越好;而C是一种伴随生产过程产生的非期望产出,期望其越小越好。所有可能的包括期望产出与非期望产出的产出构成的集合称为生产可行集,记为P,基于环境DEA技术的非参数分析框架,假设一共有i=1,…I个地区作为决策单元,第i=1,…I个地区的投入和产出值为(Ki,Li,Ei,Yi,Ci),强度变量覣i是在构造生产前沿时分配给每个决策单元的权重,可以采用以下的线性规划来表示。
方向性距离函数是指在某种生产技术水平下,基于固定的投入(或产出),描述产出指标变量(或投入指标变量)最优比例的一种代表性函数,可以用式(2)表示:
式(2)中,距离函数值λ表示决策单元观测值(Y,C)与其在生产前沿面上投影(Y+λdY,C-λdC)之间的距离。方向向量d=(dY,-dC)决定了效率测度的方向,即产出扩张或减少的方向,其中期望产出(Y)扩张的方向为dY,而非期望产出(C)下降的方向向量-dC,方向距离函数实现在非期望产出约束下期望产出的最大扩张。根据方向向量d=(dY,-dC)的不同取值,本文设定了两种方向距离函数情形。
情形一:假设d=(Y,0),不考虑非期望产出(C)的影响,可以用数学规划式(3)表示:
情形二:假设d=(Y,-C),并且非期望产出(C)具有弱处置性,方向向量d=(Y,-C)要求同比例的增加物流业增加值而降低二氧化碳排放,可以用数学规划式(4)表示:
式(4),关于要素投入(K,L,E)和期望产出(Y)的不等式表示它们是可自由处置的。而关于非期望产出(C)的等式表明非期望产出(C)的弱处置性。函数值λ=0意味着该决策单元处于生产前沿面上,其生产是有效率的。函数值越大,表明决策单元离生产前沿面越远,效率越低。
在低碳约束情形下,第i个决策变量的曼奎斯特-鲁恩博格生产率指数LP可以表示为:
全要素生产率指数LP可以被分解为效率变化(EF)和技术进步变化(TE)的连乘积:
(二)收敛性分析
σ收敛分析是研究随着时间的推移,不同地区之间物流业全要素生产率LP的离差随时间推移而变化的情况。若离差逐渐变小,则表示生产率的离散程度在缩小,趋于σ收敛。若离差变大,则表示生产率的离散程度在扩大,趋于发散。本文研究的碳强度约束下全要素生产率σ收敛分析可以用式(9)表示:
其中,LPi,t表示第i个地区在t时期的物流业全要素生产率,而是t时期所有M个地区物流业全要素生产率的平均值。当σt+1<σt时,则说明碳强度约束下中国物流业全要素生产率的离散程度在缩小,存在σ收敛。
三、数据描述与处理
本文使用的样本为2004—2011年中国各地区物流业的投入和产出数据。所用数据来源有《中国统计年鉴》(2005—2012年)和《中国能源统计年鉴》(2005—2012年),选取和处理的指标如下。
(1)物流资本投入:刘秉镰(2006)、邓学平(2008)[12]在其研究中选取用固定资产投资指标代替资本存量作为资本投入量,本文在研究物流资本投入时借鉴这一方法,并选取以2004年作为基期,以全行业固定资产投资价格指数替代分行业投资价格指数。物流业投资(亿元)本文选取中国统计年鉴(2005—2012年)关于按主要行业分的全社会固定资产投资中的交通运输、仓储和邮政业的投资总额。
(2)劳动力投入:即物流业从业人员,本文选取中国统计年鉴(2005—2012)关于统计各地区交通运输、邮电通信业就业人员数中的统计数据,将铁路运输业、道路运输业、城市公共交通业、航空运输业、管道运输业、装卸搬运、其他运输服务业和邮政业累积加和得到。
(3)能源投入:本文选取交通运输、仓储和邮政业中消耗量比例最大的七项能源,包括煤炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气和天然气,将《中国能源统计年鉴》(2005—2012)统计的各省市所消耗的一次能源量作为能源投入,并将汽油、煤油、柴油等各类型的消耗量统一转换成标煤,加总即得到总能源消耗量。
(4)物流业产值:即物流GDP,本文选取除西藏以外30省的交通运输、仓储和邮政业增加值,《中国统计年鉴》中按三次产业分地区生产总值(2005—2012)中的交通运输、仓储和邮政业增加值。其中各地区现价的物流业产值数据来自历年统计年鉴,以2004年不变价格折算各年份各地区的物流业产值。
(5)二氧化碳排放量:按照《中国能源统计年鉴》(2005—2012)中分地区各类能源消耗量及二氧化碳信息分析中心公布的各类能源排放系数,计算得到各地区2005—2012年的二氧化碳排放量。样本数据的统计概述如表1所示。
本文将除去西藏在内的30个省或自治区划分为东部地区、中部地区和西部地区三大区域,具体划分标准参考中国统计局的划分标准(1)。
图1的散点图描述的是按照区域划分的物流业产值与其二氧化碳排放量。其中,纵轴代表各省或自治区的物流业产值,横轴代表各省或自治区的二氧化碳排放量。从图1可以看出,2004—2011年,山东省的物流业平均产值最高,广东省的物流业平均二氧化碳排放量最大,图中散点与原点斜率倒数表示单位物流碳排放(本文称之为物流碳强度),且斜率越大,表明物流碳强度越小。总体看来,东部地区的山东、河北、浙江、江苏、福建等省份的物流碳强度较小。中部地区居中,其中江西、安徽等地区的平均物流碳强度较低,湖北的平均物流碳强度最高;西部地区整体物流业碳强度较高,尤其是新疆、云南等地区的平均物流碳强度较高。
四、物流业全要素生产率测算与收敛性分析
(一)不同情形的物流业生产率比较
本节分别测算了我国物流业2004—2011年不考虑碳约束和考虑碳约束两种情况下的物流业全要素生产率。情形一计算的是传统的物流业生产率(LP表示)。情形二将碳排放作为弱处置的非期望产出纳入方向距离函数计算物流业生产率(CLP表示),产出中包括物流业增长和碳排放两个目标。
从表2可以看出,情形一中未考虑物流碳强度约束,2004—2011年物流业生产率指数为1.008,表示该时期中国30个省和自治区物流业生产率平均年增长为0.8%。情形二考虑碳约束,2004—2011年物流业生产率指数为1.019,表示该时期中国物流业生产率平均年增长1.9%,高于未考虑碳约束的情形。这表明了强调环境管制的物流业生产率要高于不考虑环境管制的物流业生产率。
图2是2005—2011年碳强度与累积的物流业生产率之间的变化趋势。累积的CLP可以直观地反映t+1期生产率是提高还是倒退,若t+1期累积的CLP较第t期大,表明t+1期的物流业生产率较上一期有所提高。2005—2007年单位物流GDP(以2004年不变价计算)碳排放由0.867吨/万元减少至0.755吨/万元,2007—2009年出现暂时性的增长,增至0.836吨/万元,2010—2011年又呈现下降趋势,2011年减少为0.724吨/万元,从整体趋势来看,近年来单位物流GDP碳排放量呈现下降趋势。通过比较2005—2011年的碳强度和累积的物流业生产率可以发现,两者存在明显的变化趋势,累积的CLP可以较好地解释碳强度的变化,CLP得到改进,碳强度下降,反之,则上升。
(二)碳强度约束下物流业生产率分解
根据公式(6),对碳强度约束下的物流业生产率分解为效率变化指数(EF)和技术进步指数(TE)。从表2和表3可以发现,2005—2011年物流业生产率年均增长1.9%,主要来源于物流业技术的进步,其中技术进步年均增长1.5%,而物流效率的改进对碳约束下的物流业生产率增长的贡献不大,年均增长率约0.4%。主要原因是2000年以来,中国工业化和城市化快速发展,产业结构不断升级,刺激了物流需求的强劲增长,加上各级政府对物流业大量资金和人力的投入,物流相关政策的出台,物流技术创新效果明显。2005年以来,中国提出低碳经济转型战略,发展以节能为主,物流业作为能源消耗的主要产业之一,各区域在追求提高物流业产值的同时注重节能和低碳技术,物流信息技术的不断创新有效地推动了物流业全要素生产率进步。伴随着物流业进一步发展,物流基础设施投资快速增长,必须注重节能与低碳技术的创新与利用。
(三)碳强度约束下区域物流业生产率
按照区域划分,比较东部、中部和西部三大区域的物流业生产率,如表4所示。不考虑低碳约束和低碳约束下的各区域物流业生产率均大于1,这表明近年来随着各地大力发展物流业,技术创新效果明显。比较东部、中部和西部三大区域的物流业生产率,发现东部地区最高,西部居中略高于中部,这也表明2000年以来我国西部大开发战略提出以来,西部地区经济发展刺激了西部地区物流需求,加上近年来国家对西部地区物流基础设施的投资建设,有效地促进了西部地区物流产业效率的提升。比较各区域的物流效率变化指数,东部地区最高,西部居中,中部最低;以及各地区的技术进步指数,东部最高,中部居中,西部最低,这也表明了西部地区在物流技术创新方面落后于东部和中部地区,西部地区物流业生产率的提升依赖于引发效率变化的规模指数变化,而并非纯技术效率的提升。另外,值得注意的是,低碳约束下各区域的技术进步指数较未考虑低碳约束都有大幅提升,这也再次验证近年来物流业生产率的提升主要依赖于物流技术进步和创新,低碳物流经济的发展必须依赖于低碳技术的创新。
(四)收敛性分析
计算2005—2011年全国及东部、中部和西部三大地区的碳约束下物流业生产率的值。图3显示的是我国总体及东部、中部和西部三大区域物流业生产率标准差随时间变化的情况。
从全国整体来看,2004—2011年呈现先下降,再小幅上升并趋于平稳的状态。东部和中部地区的低碳约束下物流业生产率标准差明显高于西部地区,这表明东部和中部地区低碳约束下的各省物流业生产率相差较西部地区大。从分地区来看,三大区域2005—2008年均有大幅下降的趋势,在2009年出现小幅回升。2009年以后中部地区呈现明显发散趋势,地区间低碳约束物流业生产率差异程度在扩大;东部地区的碳强度约束下的物流生产率存在趋同性;西部地区的碳强度约束下的物流生产率存在收敛性,表明西部地区各省份直接的物流业生产率差距在逐步减小。
五、结论与建议
本文运用方向距离函数和环境DEA技术,考虑将非期望产出碳强度纳入模型,构建碳强度约束下中国物流业生产率,与传统的物流业生产率比较。并进一步分析了影响物流业生产率变化的重要因素,比较区域物流业生产率变化,并进行收敛性分析,得到以下主要结论:
1.未考虑物流碳强度约束,2004—2011年中国30个省和自治区物流业生产率平均年增长为0.8%,考虑二氧化碳排放约束,物流业生产率平均年增长为2%,高于不考虑碳强度约束。这表明了强调环境管制的物流业生产率要高于不考虑环境管制的情形。
2.低碳物流经济的发展兼顾物流业增长和碳减排两个目标。本文对物流业生产率的测算能够与碳强度目标吻合。累积的物流业生产率可以较好地解释碳强度的变化,物流业生产率得到改进,碳强度下降;物流业生产率倒退,碳强度上升。
3.2005—2011年物流业生产率年均增长1.9%,其中物流技术进步年均增长1.5%,而物流效率的改进对碳约束下的物流业生产率增长的贡献不大,年均增长率约0.4%。物流业生产率的提升主要依赖于物流技术进步和创新。
4.从物流业生产率比较看,东部地区高于西部地区高于中部地区;从物流效率变化指数比较,也是东部地区高于西部地区高于中部最低;从物流技术进步指数比较看,东部最高,中部居中,西部最低;西部地区在物流技术创新方面落后于东部和西部地区,物流业生产率的提升依赖于引发效率变化的物流规模指数变大。
5.在碳强度约束下,东部地区的物流业生产率存在趋同性;中部地区的物流业生产率呈现发散趋势,地区间差异程度在扩大;而西部地区的物流业生产率存在收敛性,地区差异程度在缩小。
本文的政策建议有如下几点:
1.低碳物流经济的发展目标是双重的,不仅仅关注于物流经济的增长,更重要的是考虑低碳转型的要求,必须保证在实现物流业生产效率提升的前提下尽可能减少二氧化碳的排放,在评估物流产业效率和区域差异时,应重新审视评价物流产业效率的重要指标。
2.2000年以来,中国工业化和城市化快速发展,刺激了物流需求的强劲增长,各级政府对物流业大量资金和人力的投入,物流相关政策的出台,对物流业的发展起到明显的推动作用。然而,低碳物流经济的发展不仅仅只是依赖物流规模的盲目扩张,现阶段应以物流效率增长和节能减排为目标,鼓励物流信息技术创新和物流节能技术创新。
3.西部地区是我国物流业发展的重要地区,相对东部地区和中部地区,具有更高的碳强度,物流信息技术水平也较为落后。因此,政府在制定和引导未来区域物流发展时,应一方面加大节能减排的政策引导,另一方面加强西部地区物流基础设施硬件和物流信息技术软件的资金投入,促进物流技术创新,促进西部地区在新一轮西部大开发和承接中东部产业转移过程中抓住机遇,追赶中东部地区,提高物流生产率。
物流强度 篇2
1. 请两位学生上黑板分别写出光合作用和呼吸作用的化学反应式, 教师点评后随即提出问题:由光合作用和呼吸作用的反应物、生成物可以看出二者之间有着怎样的关系?一般学生都能回答出:光合作用为呼吸作用提供了有机物和氧气, 呼吸作用为光合作用提供了二氧化碳。
2.教师提出问题:绿色植物的叶肉细胞中既有叶绿体也有线粒体, 那么发生在叶肉细胞中的呼吸作用强度和光合作用强度该如何比较呢?
多媒体展示图1。
二、图形比较
1. 利用叶绿体和线粒体间CO2的变化图, 可直观地反映呼吸作用强度和光合作用强度比较的关系;
由于图1仅表现出CO2 的变化情况, 图形简洁, 便于理解, 学生能够通过分析、讨论图1, 得出图2的结论;如果学生不知道该如何分析和表达, 教师可以选择图1中的一个图形为例进行讲解, 再让学生比较分析出如图2的结论。
2.教师继续提出问题:如果以 O2 的变化量表现出呼吸作用强度和光合作用强度的关系, 对照图1该如何画图呢?请学生尝试画图;然后教师点评并用多媒体展示图3。
3.教师指出:植物在呼吸作用时消耗O2 产生CO2 , 光合作用时吸收CO2 产生O2 , 因此可将图1和3合并为一个图, 即图4 (多媒体展示, 加深理解) 。
三、知识迁移
1.多媒体展示图1和图5, 请学生讨论、分析图5中A点、B点、AB段、BC段分别对应图1中的哪个图?
由于对图1有了较好的理解, 对照图5学生不难分析出:
A点:光照强度为0, 只进行呼吸作用, 对应图1-④;
B点:既不从环境中吸收CO2 , 也不向环境中释放CO2 , 对应图1-③, 即光合作用强度 = 呼吸作用强度;
AB段:向环境中释放CO2 , 对应图1- ①, 即光合作用强度 < 呼吸作用强度;
BC段:从环境中吸收CO2 , 对应图1- ②, 即光合作用强度 > 呼吸作用强度;
2.对照图6, 教师引入并分析光补偿点、光饱和点概念, 并可适当举例引导学生分析光补偿点、光饱和点的变化;
3.对照图6, 教师引入并分析净光合作用、实际光合作用概念, 并引导学生讨论、分析, 得出结论:
实际光合作用 = 净光合作用 + 呼吸作用;
光合作用CO2 实际固定量=环境中CO2 吸收量+呼吸作用CO2 释放量
四、知识拓展
多媒体投影图7和图8
对照图6的结论, 学生可得出:
光合作用O2 实际生产量=环境中O2 释放量+呼吸作用O2 消耗量
光合作用有机物实际生产量=有机物积累量+呼吸作用消耗有机物量
五、习题巩固
多媒体投影:
例题:以测定的CO2 吸收量与释放量为指标, 研究温度对某绿色植物光合作用与呼吸作用的影响, 结果如图所示。下列分析正确的是 ( )
A.光照相同时间, 35℃时光合作用制造的有机物的量与30℃时相等
B.光照相同时间, 在20℃条件下植物积累的有机物的量最多
C.温度高于25℃时, 光合作用制造的有机物的量开始减少
D. 两曲线的交点表示光合作用制造的与呼吸作用消耗的有机物的量相等
通过习题练习, 可深化学生对此部分知识的理解。
六、教学反思
物流强度 篇3
在砼工程施工中，后续工序的进度安排往往取决于砼强度的增长速度。例如当盖板涵墙身砼强度达到设计标号的40%时方可吊板，而模板拆除或构件吊装则须达到50%以至75%后才能进行。预应力结构施工时也须待砼达到一定强度后才可开始拼装或张拉。因此，砼浇灌后何时才能达到预期的强度，是施工人员十分关心的问题。在现场多留试块随时试压或用回弹仪对实物进行测试固然可以掌握砼强度的情况，但是不能在事先预知，因此无助于安排进度。通常的办法是依靠一些现成的图表进行推测。然而砼强度的增长规律与很多因素有关，例如：水泥的品种和标号、砼的水灰比、硬化温度等。因此现成的图表不一定很适用，有时误差还很大。本文针对砼的早期强度以数学方式提出了预测达到28天龄期强度前任意龄期时的抗压强度的几种方法。
2 砼强度的对数定律法
砼强度的对数定律法可用下式 (1) 表示：
本公式按R28=Rn×lg28÷lgn反推而得，式中Rn表示龄期为n天的砼强度(n≥3);R28表示由Rn计算的28天龄期砼强度。为防止混淆，推算强度的公式采用Ra=R28×lg (a)÷lg28。Ra表示所推算的强度，a表示大于或等于n天的砼龄期。
该方法简单易行，在实验室应用很普遍。此公式仅适用于普通水泥所制成的砼在标准条件下养护、龄期不小于三天且无外加剂的情况。但在实际工作中，其平均相对误差或相对标准差都很大，亦即可靠性差，加之其相对误差大都为负值(即推算龄期的强度大于实压强度)，在施工使用时，偏于不安全。从理论上讲，由于该方法只采用了一个实测强度值，所以当n固定时，lgn÷lg28即为一个常数，图象为通过坐标原点的一条对数曲线(以lgn为横坐标轴)。此法忽略了不同材料，特别是不同水泥品种对砼强度的影响，显然是有缺陷的。
3 两个砼早期强度推算法
两个早期强度推算法可用下式 (2) 表示：
式 (2) 中m=[lg (1+lgn)-lg (1+lga)]÷[lg (1+lgb)-lg (1+lga) ];Ra、Rb分别表示a天和b天的砼强度;n、a、b分别表示n天、a天、b天砼的龄期;m表示系数。此种推算方法的理论依据与对数定律法较为近似，由于它以(1+lgn)取代了lgn作为横坐标，强度R为纵坐标，建立起对数曲线关系，更接近砼强度发展情况，加之采用两个早期强度并考虑了不同水泥品种强度的发展(即Rb-Ra)，故在理论上更加完善，此法较为准确可靠，但每个配比需增加一组试块，加大了试验工作量(加大量为1/3)。
4 两个砼时期强度推算法
两个时期强度推算法可用下式 (3) 表示：
式 (3) 中Rn表示龄期n天的抗压强度。Ra、Rb分别表示a天和b天的时期试压强度;a、b分别表示两个试块的试压龄期。如第一组试块的试压龄期为1天，由lg1=0，则上述公式可简化为lgn÷lgb=(Rn-Ra)÷(Rb-Ra)。该法在制作试块时应注意：
(1)在砼浇灌时，取有代表性的拌和物制作试压试块2组(每组3块)，试块在浇灌地点养护。
(2)试块成型后立即加盖钢板埋于湿砂中，拆模后仍埋入湿砂。
(3)这2组试块的试压龄期，应根据养护温度确定，可参考下表：
(4)试块在试压时的龄期应严格掌握，时间误差不应超过0.5小时，试块在湿砂中取出后应在0.5小时内试压完毕。
两个砼时期强度推算法适用于施工时对砼构件强度发展的预测。为了使试块处于稳定的温度与湿度条件，避免阳光暴晒或雨水冲刷，要求将试块保存在湿砂中。在脱模前由于砼未硬化，还应该加盖钢板保护。事实上所谓同条件养护的试块都是采用这种方法养护的。两个砼时期强度推算法与两个砼早期强度推算法的理论原理相似，不过前者应用起来比后者更简便。
5 斯勒特法
斯勒特法可用下式(4)表示：
由此式可以计算出28天砼龄期的强度R28。式(4)中R7表示龄期7天的砼强度;K表示经验系数，与水泥品种有关。在缺乏必要数据和经验的情况下，可参照有关资料，选取K=2.076(普通水泥)。根据两个时期强度推算法的砼强度增长规律，Rn=R7+m (R28-R7)。m=(lgn-lg7)÷(lg28-lg7)=1.661 (lgn-0.845)。Rn表示n天的砼强度(n>7)。
此法系斯勒特经过大量的实验，绘制出R7与R28的关系曲线(图示略)，曾获得满意的效果，其相对误差和相对标准差都较小。关于斯氏公式的经验系数K值，可利用最小二乘法进行确定：
将砼7天强度(R7)和实压28天强度代入，则：
利用斯氏公式，关键是找K值。有条件的实验室，也可依据自己的资料回归K值。确定K值方法除上面介绍的最小二乘法外还可通过试算(假定不同的K值)建立Rn-K曲线找出最佳K值。除水泥外，其他影响因素(骨料、水灰比等)的考虑，尚待进一步完善。此方法的缺点是只能预测大于7天龄期的强度。
结语
综上所述，如果要预测龄期7天以内的砼的强度，建议采用两个砼早期强度推算法或两个砼时期强度推算法，预测7天以后至28天以内的砼的强度，建议采用斯勒特法。
高强度齿轮单齿弯曲疲劳强度试验 篇4
为弥补齿轮表面强化的不足, 工程上常同时使用几种表面强化方法使齿轮达到较理想的强化效果。渗碳淬火后, 齿轮材料表面会形成一种软化层, 为了改善这种软化层, 通常会增加喷丸工艺提高齿轮的强度。本文选择的研究对象为两种国产轿车变速箱齿轮, 齿轮材料均为应用极广泛的低碳合金结构钢, 且都经过渗碳淬火加喷丸处理。通过试验得到这两种齿轮经同种表面工艺强化后的弯曲疲劳强度和疲劳寿命。
120MnCr5齿轮试验
第一种齿轮材料为20MnCr5, 齿数20, 变位量1.5mm, 模数3mm, 压力角17.5°, 变位系数1.5。疲劳极限427MPa, 抗拉强度930MPa。材料的化学成分质量分数如表1所示。齿轮经渗碳淬火加喷丸处理后齿面硬度为59~63HRC, 硬度为52HRC的有效硬化层深度为0.7~1.0mm, 齿根心部硬度为36~47HRC。齿轮表面马氏体中有17%保留奥氏体。
单位:%
做试验前, 我们采取两种方法对经表面强化的齿轮抗拉强度进行预测。
第一种预测方法:根据热处理条件和硬化层深度采用查手册图表方法, 预测抗拉强度为1847MPa。
第二种预测方法:根据表面强 化后的齿轮硬度, 对照Wilson表, 将硬度转化成抗拉强度, 估算齿轮的最大抗拉强度为2305MPa。
1.1静强度试验
齿轮试验均在德国产RoellAmslerHFP100型高频疲劳试验机上完成。最大加载载荷10t, 试验用加载频率为74Hz, 试验地点及试验齿轮的装夹形式如图1所示。对齿轮材料施加静压直到断裂, 试验3个齿测定单齿断裂的载荷F。若3组测得的数据差别较大, 则需另取齿进行压断, 以减少误差。试验结果如表2所示。
齿轮的静压断裂载荷为26.4kN (1kN对应86.35MPa) , 屈服强度为1700MPa, 静强度均值为2279.6MPa。将两种预测结果与试验结果对比, 第一种查表预测误差23.4%, 第二种根据硬度转化抗拉强度误差1.1%。说明第二种方法预测方法准确性很高, 在工程设计中, 宜根据零件的硬度估算其抗拉强度。
1.2疲劳试验
疲劳试验仍在RoellAmslerHFP100型高频疲劳试验机上进行。试验时循环比r取0.11, 加载频率取74Hz。所有齿轮的疲劳试验中, 若加载频率下降5Hz或轮齿发生断裂则认为该齿轮发生了失效, 将失效时对应的应力循环次数NO作为齿轮弯曲疲劳寿命。当NO超过300万次后停止, 认为该应力下齿轮不发生疲劳破坏。
合金结构钢S—N曲线在中寿命段处, 双对数坐标下是一条直线。选取几组当量应力对其加载, 试验结果如表3所示。
对齿轮的试验数据进行处理, 得到失效率为50%时的单齿弯曲S—N曲线方程:
根据厂家提供的疲劳极限数据 (1100MPa) , 接着稍微降低应力到1100MPa以下时, 试验中循环数均超过300万次而未失效, 所以可认为厂家提供的疲劳极限是准确的, 该齿轮疲劳极限确实为1100MPa左右。
试验中发现, 当齿轮弯曲疲劳寿命大于十几万次后, 应力的微小变化就会造成疲劳寿命的巨大变化, 甚至不会失效。试验发现, 按常规材料的S—N曲线测定方法很难测到单齿弯曲疲劳寿命为40100万次左右的应力。
注:* 表示超过该循环未失效。
220CrMnMo齿轮试验
另取材料为20CrMnMo的齿轮为研究对象。模数3mm, 齿数19, 齿宽12mm, 压力角20°。疲劳极限436MPa, 抗拉强度930MPa。表面采用渗碳淬火, 渗层深度0.5mm。齿面硬度50~54HRC, 心部硬度30~42HRC。经超声波进行探伤, 未发现有缺陷。
齿轮材料的化学成分如表4所示。
单位:%
做试验前, 为证明上述试验结论, 仍采取两种方法对经表面强化的齿轮抗拉强度进行预测。
第一种预测方法:根据热处理条件和硬化层深度查手册图表, 预测齿轮的抗拉强度为1395MPa。
第二种预测方法:根据表面强化后齿轮硬度, 对照Wilson表, 将硬度转化成抗拉强度, 估算齿轮的最大抗拉强度为1742MPa。
2.1静强度试验
试验在MTS880电液伺服疲劳试验机上完成。分别在不同齿轮上随机抽取不同的齿进行静压试验, 加载的速度为0.1kN/s。在试验过程中, 每隔1s记录一次试验的载荷及位移, 以齿轮突然断裂作为轮齿破坏的依据。加载过程中的位移—力曲线如图2所示。
从图中可看出, 在静压试验过程中齿轮的塑性变形不明显, 基本上是脆断过程。静强度试验结果如表5所示。
齿轮的静压断裂载荷为55.18kN, 对应的静强度值为1785MPa。将两种预测结果与试验结果对比, 第一种查表预测误差27.9%, 第二种根据硬度转化抗拉强度误差5%。
2.2疲劳试验
试验时加载频率范围为110~120Hz, 循环比r=0.15。所有齿轮疲劳试验都以试验机加载力下降到原加载力的40%~50%作为齿轮失效判据, 将失效时的应力循环次数NO作为单齿弯曲疲劳寿命。当NO超过300万次后停止, 认为该应力下齿轮不发生疲劳破坏。
结果如表6所示。
注:*表示超过该循环未失效。
对齿轮的试验数据进行处理, 得到失效率为50%时的单齿弯曲S—N曲线方程:
由表6可知, 当应力为830MPa时, 疲劳寿命为570000次, 而应力稍微低于814MPa时, 两次试验中一次循环数超过了300万次而未失效, 所以可认为热处理后齿轮疲劳强度为814MPa。
试验中也同样发现, 当齿轮弯曲疲劳寿命大于几十万次后, 应力的微小变化会造成疲劳寿命的巨大变化, 甚至不会失效。试验发现, 按常规材料的S—N曲线测定方法很难测到单齿弯曲疲劳寿命为60100万次左右的应力。
3结论
通过以上试验, 可得到如下结论:
(1) 这种表面处理能使不同材料的齿轮疲劳特性得到显著提高。采用查图表方法预测工艺处理后材料的强度特性, 预测结果存在很大误差。应根据硬度、强度转化关系预测。
(2) 对经表面强化的齿轮做疲劳试验, 疲劳失效的寿命循环次数均只达到几十万次, 然后不断降低应力, 循环次数就超过300万次而未失效。不同材料的两组齿轮都存在这样的问题, 以前并没有引起试验人员的注意。
参考文献
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[3]李建华.汽车齿轮轮钢20MnCr5及其热处理工艺研究[D].南京林业大学, 2003
物流强度 篇5
1 建立推定关系式
我们对部分试验成果的强度指标进行了初步计算, 就抗压强度而言, 验证了3 d与28 d强度具有较好的线性相关关系, 相关系数高度相关。我们选择相关性较好的方程式利用3 d强度推算28 d强度。水泥试验资料的收集以P.O32.5R和P.C32.5R等级为主, 相对而言, 本次统计分析假定条件为早期推定强度误差为零, 其范围为同一等级, 不同品牌, 为了清除人为试验误差, 在收集数据时, 从不同试验人员检验的结果数据中, 按不同试验时间, 随机抽取P.O32.5R水泥282组和P.C32.5R水泥62组试验数据, 采用线性回归和幂函数分别进行计算, 分析研究其相关规律。
2 数据采用验证及统计分析
我们分别对P.O32.5R水泥、P.C32.5R水泥按同一水泥样品3 d和28 d抗压/抗折强度为一组, 对应排列进行计算, 求出相关系数, 看其是否能达到高度相关性, 从而选择较好的方程式。
2.1 P.O32.5R水泥数据统计分析
由P.O32.5R水泥3 d与28 d强度的部分试验数据计算得出的结果分别为:样品P.O32.5R水泥28 d抗折强度平均值为
经分析计算, 本地区P.O32.5R水泥采用线性回归计算的相关系数和方程表达式:
抗压强度相关系数r=0.909;
抗压强度y=1.302x+11.105。
抗折强度相关系数r=0.905;
抗折强度y=0.992 6x+2.694 6。
x为水泥的3 d抗压/抗折强度, y为水泥的28 d抗压/抗折强度 (下同) 。
采用幂函数计算的相关系数和方程表达式:
抗压强度相关系数r=0.903;抗压强度y=4.586 1x0.698 8。
抗折强度相关系数r=0.897;抗折强度y=2.912 6x0.598 6。
P.O32.5R水泥3 d和28 d抗压、抗折强度关系见图1。
2.2 P.C32.5R水泥数据统计分析
由P.C32.5R水泥3 d与28 d强度的试验数据计算得出的结果分别为:样品P.C32.5R水泥28 d抗折强度平均值为
经分析计算, 本地区P.C32.5R水泥采用线性回归计算的相关系数和方程表达式:
抗压强度相关系数r=0.958;
抗压强度y=1.248 6x+13.536。
抗折强度相关系数r=0.923;
抗折强度y=0.917 2x+3.272 2。
采用幂函数计算的相关系数和方程表达式:
抗压强度相关系数r=0.956;抗压强度y=5.838 4x0.631 1。
抗折强度相关系数r=0.923;抗折强度y=3.293 3x0.539 6。
P.C32.5R水泥3 d与28 d抗压、抗折强度关系见图2。
3 反证引用关系式
从以上计算得知:采用线性回归计算的相关系数均大于采用幂函数计算的相关系数且大于0.90, 相关性较高, 可以使用线性回归计算的4个关系式, 以3 d的试验成果推算P.O32.5R和P.C32.5R等级水泥28 d的抗压强度、抗折强度。为了进一步验证该关系式的可靠性, 我们进行了试验反证, 随机分别抽取P.O32.5R和P.C32.5R各5组试验样品, P.O32.5R水泥试验结果与关系曲线的计算结果对照见表1。
根据P.O32.5R水泥试验结果与关系曲线的计算结果对照, 数据进行对应的标准差和离散系数的计算, 其结果离散性很小, 试验数值与关系式计算值非常接近, 故本文推荐的线性分析关系式具有可靠性和实际施工参照价值。
4结语
1) 采用线性回归计算的相关系数大于0.90, 相关性较高。2) 当水泥牌号为P.O32.5R水泥时:28 d水泥抗压强度推算式为y=1.302 x+11.105。28 d水泥抗折强度推算式为y=0.992 6 x+2.694 6。X为水泥的3 d抗压/抗折强度, y为水泥的28 d抗压/抗折强度 (下同) 。3) 当水泥牌号为P.C32.5R水泥时:28 d水泥抗压强度推算式为y=1.248 6 x+13.536。28 d水泥抗折强度推算式为y=0.917 2 x+3.272 2。4) 本文所推荐的这4个关系式是根据我们这个地区常用的P.O32.5R和P.C32.5R等级水泥的实测结果计算分析得出的。在实际应用中应根据各地区常用的水泥试验结果推算当地关系式。当发现常用的水泥强度发展规律有变化时, 应根据积累的试验数据重新计算调整关系式。5) 不同品种的水泥, 不同水灰比, 强度发展规律也不同, 也应相应求得专用关系式。6) 按关系式求得的28 d强度仅可作为实际应用中的参考值, 而不能用来确定水泥28 d强度的准确值。具体评定水泥强度是否合格, 还要以水泥试验28 d强度结果为依据。
摘要：通过对3 d和28 d水泥抗压强度的对比检测, 运用误差分析和数理统计等方法, 对3 d和28 d水泥抗压强度值进行统计和分析, 从而总结出一个3 d水泥抗压强度和28 d水泥抗压强度之间关系的修正系数。
关键词：水泥,强度,相关性,分析
参考文献
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[2]DL/T 5129-2001, 碾压式土石坝施工规范[S].
物流强度 篇6
任何混凝土结构主要都是用于承受荷载或抵抗各种作用力的, 强度是混凝土最重要的力学性能。工程上对混凝土的还有其它性能要求, 如不透水性、抗冻性等, 而这些性能与混凝土强度往往存在着密切的联系。一般说来, 混凝土的强度愈高, 其刚性、不透水性、抵抗风化和某些侵蚀介质的能力也愈高;而强度愈高, 往往其干缩也较大, 同时较脆、易裂。因此, 通常用强度来评定和控制混凝土的质量以及评价各种因素影响程度的指标。
1 影响混凝土强度的因素
1.1 水泥的强度等级对混凝土强度的影响
水泥是混凝土中的活性成分, 其强度的大小直接影响着混凝土强度的高低。从混凝土强度表达式:fcu.o=A·fce (C/W-B) 可以看出, 在配合比相同的条件下, 所用的水泥标号越高, 制成的混凝土强度越高。水泥强度主要来自于早期强度 (C3S) 及后期强度 (C2S) , 而且这些影响贯穿于混凝土中。用C3S含量较高的水泥来制作混凝土, 其强度增长较快, 但在后期可能以较低的强度而告终。而无论通过改变成分、养护条件或者利用外加剂而比较缓慢地水化, 都可使水泥产生较高的最终强度。
水泥细度对混凝土强度的影响也很大。随着细度增加, 水化速率增大, 就导致较高的强度增长率。但应避免细磨粉的含量。因为当颗粒很细时, 间隙水可引起一些高W/C区域。另外, 研究表明, 直径大于60pm的颗粒对强度是没什么贡献的。
而水泥质量的波动对混凝土强度的影响, 应引起注意。水泥厂生产的同一品种同一标号的水泥, 不可避免地会在质量上有波动。水泥质量的波动, 毫无疑问地在混凝土强度上反映出来。采用具有相同平均强度而离散系数小的水泥, 可以降低混凝土的水泥用量。水泥质量波动大多是由于水泥细度和C3S含量的差异引起的。而这些因素在早期的影响最大。随着时间的延长其影响就不再是最重要的了。即水泥质量波动引起的混凝土强度的标准离差, 不随龄期而增大, 但混凝土强度的离散系数却因强度随龄期的增大而减小。因此, 水泥质量波动对混凝土早期强度影响大。
1.2 水灰比对混凝土强度的影响
当水泥相同时, 混凝土的强度主要取决于毛细管孔隙率或胶空比, 但这些指标都难于测定或估计。而充分密实的混凝土在任何水灰比程度下的毛细管孔隙率由水灰比所确定。
毛细孔隙率Pc=W/C-0.36α,
胶空比x=0.68α/ (0.32α+W/C) 。
当水泥水化时所需的结合水, 一般只占水泥重量的23%左右。如果结合水较大 (约占水泥重量的40%~70%) , 混凝土硬化后, 多余的水分残留在混凝土中形成气泡或蒸发后形成气孔, 大大地减少了混凝土抵抗荷载的实际有效断面, 可能在空隙周围产生应力集中。因此, 在水泥标号相同的情况下, 水灰比愈小, 水泥石的强度愈高, 与骨料粘结力愈大, 混凝土的强度就愈高。如果加水太少, 拌和物过于干硬, 在一定的捣实成型条件下, 无法保证浇灌质量, 混凝土中将出现较多的蜂窝孔洞, 混凝土强度也将下降。
1.3 粗骨料对混凝土强度的影响
一般的情况下, 粗骨料的强度比水泥石强度和水泥与骨料间的粘结力要高, 因此粗骨料强度对混凝土强度不会有大的影响, 但是粗骨料如果含有大量的软弱颗粒、针片状颗粒, 以及较高的含泥量、泥块含量、有机质含量、硫化物及硫酸盐含量等, 则对混凝土强度会产生不良影响。另外, 粗骨料的表面特征会影响混凝土的抗压强度。表面粗糙、多棱角的碎石与水泥石的粘结力比表面光滑的卵石要高10%左右。
1.4 温度、湿度对混凝土强度的影响
混凝土的强度发展在一定的温度、湿度条件下进行, 在0~40℃范围内, 抗压强度随温度增高。水泥水化必须保持一定时间的潮湿, 如果环境湿度不够, 导致失水, 使混凝土结构疏松, 产生干缩裂缝, 严重影响强度和耐久性。
1.5 施工质量对混凝土强度的影响
混凝土入模后, 通过适当的振捣, 在激振力的作用下, 排出混凝土内的水泡、气泡, 使混凝土组成材料分布均匀密实, 在模内充填良好, 构件棱角完整、内实外光。如果混凝土在振捣过程中没有振捣密实, 混凝土中存在较多气泡或存在缺陷, 混凝土强度下降, 特别是抗渗混凝土容易造成渗水。如果过振会使混凝土内水泥浆上升, 粗骨料下沉, 出现分层离析导致混凝土各材料不均匀, 强度降低和外观质量差。
2 提高混凝土强度的措施
根据影响混凝土强度的因素分析, 提高混凝土强度可以从以下几个方面采取措施:
2.1 采用强度等级较高的水泥
如:采用早强水泥, 或在混凝土中掺入早强剂, 均可提高混凝土早期强度。
2.2 尽可能降低水灰比
为使混凝土拌和物中的游离水分减少, 采用较小的水灰比, 用水量小的干硬性混凝土, 或在混凝土中掺入减水剂。
2.3 采用湿热处理
采取蒸汽养护。将混凝土放在温度低于100℃的常压蒸汽中进行养护。一般混凝土经过16~20d的蒸汽养护后, 其强度即可达到正常条件下养护28d强度的70%~80%。蒸汽养护的最适宜温度随水泥品种而不同。用普通水泥时, 最适宜的养护温度为80℃左右, 用矿渣水泥及火山灰水泥时, 则为90℃左右。
采取蒸压养护。将混凝土构件放在175℃的温度及8个大气压的压蒸锅内进行养护。在高温的条件下, 水泥水化时析出的氢氧化钙, 不仅能与活性的氧化硅结合, 而且亦能与结晶状态的氧化硅相结合, 生成含水硅酸盐结晶, 使水泥的水化加速, 硬化加快, 而且混凝土的强度也大大提高。对掺有活性混合材料的水泥更为有效。
2.4 采用机械搅拌和振捣
机械搅拌比人工拌和能使混凝土拌和物更均匀, 特别在拌和低流动性混凝土拌和物时效果更显著。搅拌时间越长, 混凝土强度越高。但考虑到能耗、施工进度等, 一般要求控制在2~3min之间。利用振捣器捣实时, 能提高混凝土拌和物的流动性, 使混凝土拌和物能很好地充满模型, 排除混凝土中气泡, 内部空隙大大减少, 提高了混凝土的密实度, 从而大大提高了混凝土强度。
摘要：本文从水灰比、水泥、集料、集灰比、养护等几个方面简要阐述了影响水泥混凝土强度的几个主要因素。强度是混凝土最重要的力学性能。通常用强度来评定和控制混凝土的质量以及评价各种因素影响程度的指标。作者根据多年工作经验, 提出了提高混凝土强度的一些措施。
关键词：混凝土,强度,因素影响,提高
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物流强度 篇7
在高强度有氧运动下,肌肉会反复收缩产生大量乳酸,肌细胞内的p H降低,造成乳酸性酸中毒。当高强度运动结束后,肌肉会恢复原来的状态,同时乳酸的浓度也会降低至正常水平。人体在高强度运动结束后的短时间内,乳酸在肌肉中的浓度可达16~18 mmol/kg,这时肌肉进入疲劳状态,肌肉的强度降至最低。很多研究者根据这些现象认为“高强度运动”、“乳酸”和“肌肉强度”这三者存在着一定的关系。
乳酸是能量供应体系内的一种重要中间产物,它是血糖分解后的最终产物,同时也是代谢功能体系中的氧化基质。在运动的过程中,肌肉会产生乳酸,运动量越大,分解出的乳酸量越多。在长时间高强度运动的过程中,肌肉组织中的细胞膜的通透性会增加,同时肌肉组织可能会出现损伤,这些因素都会导致乳酸增加。乳酸代谢产物的部位主要在身体中各个肌肉部分。乳酸是一种重要的反应运动员运动能力的生化指标,对运动员肌肉强度的训练具有重要的指导作用,也是重要的评价依据。乳酸能够准确、客观、灵敏地反应运动员的运动强度、肌肉强度和体能水平,因此,将血乳酸作为评价肌肉强度的重要指标,受到了人们的重视。
由于乳酸的变化会使肌肉强度发生变化,研究高强度有氧运动下的肌肉强度变化,能够为运动员训练水平的提高和病人的康复都提供准确的依据,在体育领域和医学领域等多个领域都具有重要的现实价值和重要意义,已经成为当前医学领域中的一个热点研究课题,受到了很多学者的高度关注。
1 研究对象与方法
1.1 实验对象
在实验的过程中,在某省长跑队中选取17名健康的运动员参与实验。其中男性运行员9名,女性运动员8名,参与实验的运动员均无吸烟史和心肺疾病。在正式实验之前对参与实验的运动员进行了风险和相关注意事项的告知。运动员的基本资源如下:年龄分布范围:(23·6±2.5)岁;身高分布范围:(176.2±3.4)cm;体重分布范围:(70.6±2.5)kg;VO2max分布范围:(62.4±3.1)m L/kg/min,血红蛋白分布范围:(15.4±1.3)g/d L,红细胞分布范围(44.2±2.3)%,参与实验的运动员都有过高强度运动的经历。
1.2 实验方案设计
采用交叉对比的方法进行实验。随机选取8名运动员进行高强度有氧运动测试,剩余9名运动员进行低强度有氧运动测试。两组运动员都休息一周后,再以随机的顺序交换低强度和高强度运动的方式进行测试。在实验的过程中观察运动员的行为特征,判断运动员的疲劳程度。
心肺功能测试:运动员先休息半个小时,然后在Monark 839E功率车(瑞典)上进行5 min的热身,接着以初始负荷(75 W、60 r/min)的运动强度蹬车,强度以25 W/2min的速度递增,直至运动员感到力竭,此时测量运动员的VO2max,VO2max的判定标准主要有三项,即:①心率达到170次/min;②呼吸商≥1.2;③RPE≥18;在逐渐增加运动强度的过程中记录Sp O2和最大功率。
肌氧饱和度的测量:肌氧饱和度的测定与VO2max测定的逐级运动强度的增加同步进行。利用NIRS肌氧饱和度监测仪测量运动员的总血红蛋白(THb)、氧合血红蛋白(O2Hb)。在肌氧饱和度测量的过程中,感光探头和光源需要与大腿的肌肉保持平行,并用胶带将感光探头固定在股外侧肌肌腹中部。
乳酸的测量:采集运动员的血液样本,在0.1m L血清中加入0.2 m L蛋白沉淀剂,放置10 min后,以3 500 r/min的转速进行离心,离心时间为10min,取上层的血清,按照乳酸分离试剂盒说明书的操作步骤加入试剂、进行水浴、测试和计算。
肌肉强度的测量:利用肌肉拉伸强度检测器对参与实验的运动员的肌肉强度进行测量。肌肉拉伸强度检测器是由传感器混合相关的电子部件构成的,传感器采用的是测量位移的传感器和压力电容传感器构成,电子部件主要由多谐振荡器、极射输出单元和显示器构成,肌肉强度的测量如图1所示。
1.3 数据处理
利用双因素方差的统计方法统计实验过程中的相关数据和运动强度,运动强度的变化采用功率峰值的百分比。在后续的比较中利用Tukey检验法进行对比,高强度运动下和低强度运动下的运动员身体中的代谢指标均采用t检验,实验结果以平均数±标准差的方式表示(±SD),在实验的过程中将显著性水平设置为P<0.05。
2 实验结果与分析
2.1 运动增加过程中乳酸的变化情况
随着运动强度的逐渐增加,运动员体内的乳酸的浓度也越来越高。血液循环系统将乳酸运输到身体中的各个组织,组织中的糖原接收到此信号后进行分解,释放能量,适应有氧运动强度的增加对能量的需求的增加。同时,乳酸和丙酮酸之间的转换还可以对NAD/NADH之间的比率进行调节。
在实验中发现,在低强度运动的过程中,运动员肌肉中会产生少量的乳酸;当中等强度有氧运动时,乳酸的浓度有明显的提升;随着运动强度的逐渐增加,乳酸的生成量大于分解量,从中等强度的运动至高强度的运动中,乳酸的浓度持续升高,在高强度运动的过程中,局部肌肉内会发生缺氧现象,使肌肉组织受到损伤,这时乳酸分解量增加。在高强度运动至力竭的过程中,此时乳酸的含量达到最高值。
不同运动员运动至力竭的时间差距较大,为了方便观察运动员在有氧运动增强过程中肌肉强度的变化,将运动员的整个运动过程分成四个阶段:分别为安静阶段(0~30 min)、有氧运动强度I阶段(30~60 min)、有氧运动强度Ⅱ阶段(力竭前60 min~力竭)、恢复阶段(力竭~恢复60 min)。
分析图2可知,人体内的乳酸在运动开始后的15~20 min出现一个短时间的显著性增加(P<0.05),在运动后期运动员力竭前的10 min左右,乳酸浓度有了明显的下降(P<0.05,P<0.01)。在恢复期的时间段内,乳酸的水平明显低于安静时的水平(P<0.05,P<0.01)。
2.2 运动强度对肌肉强度的影响
随着运动强度的增加,肌肉的强度呈现出先增加后降低的趋势。肌肉强度的降低是肌肉疲劳的直接反应。肌肉疲劳的“能耗学说”认为,肌肉疲劳是由于肌肉中能量物质消耗引起的。
低强度运动的过程中,随着运动加剧,肌肉的强度会逐渐增加。在中等的运动强度时,肌肉中发生一系列的生化反应,肌肉强度继续增加;从中等强度的运动至高强度的运动中,运动员的肌肉因高强度的运动产生损伤,此时的肌肉强度达到最高值。在高强度运动过后的一段时间内,肌肉内胶原的含量提高,促进受伤的肌肉组织的胶原沉淀和新血管的生成。使肌肉的氧化防御能力得到提高,并增加了胶原的合成,提高肌肉的功能,增加肌肉的强度。在高强度运动至力竭的过程中,此时的肌肉强度会高于安静时的值而低于高强度运动时的肌肉强度值。肌肉中的原糖不能得到分解,导致运动员快速疲劳,使肌肉强度快速下降。
分析表1可知,对照组与运动组的运动员的肌肉强度在运动前的安静状态没有显著性差异(P>0.05),运动组采用高强度有氧运动的方式进行测试,对照组采用低强度有氧运动的方式进行测试。在运动开始后的30 min内,运动组的运动员相对对照组的运动员,其肌肉强度均有了大幅度的提高。运动组中的运动员在运动停止后,肌肉强度逐渐降低到安静时的水平,在恢复期的10 min内,运动组的肌肉强度明显低于对照组中运动员的肌肉强度(P<0.05),强度是肌肉在单位时间内所做的功,即功率,因此,肌肉强度的单位为W。
2.3 乳酸对肌肉强度的影响与分析
乳酸在肌肉中的代谢起到关键的作用。随着乳酸的浓度越来越高,这些乳酸会通过血液循环到达心肌,或者进入到肌肉纤维内进行氧化,则乳酸在肌肉细胞之间穿越时起到了一个传递信号的作用。同时,乳酸和丙酮酸之间的转换还可以对NAD/NADH之间的比率进行调节,以调整肌肉细胞的氧化还原状态,调整了细胞的代谢水平。
乳酸与肌肉的强度关系能够用图3进行描述。
分析图3可知,在低强度的运动过程中,乳酸的浓度主要在2 mol/L以下,乳酸能够影响肌肉中血管的扩张和儿茶酚胺的释放,提高气体交换的性能,促进脂肪和碳水化合物的分解,同时,乳酸还能进入肝脏等部位进行糖的分解。
分析图3可知,当运动员肌肉中会产生少量的乳酸,此时乳酸主要的作用是增加肌肉的血管扩张,使肌肉能够更好地促进血管的扩张,此时肌肉的强度会逐渐增加。
当运动员的肌肉强度达到60%Wmax时,乳酸的浓度大约在4 mol/L,这表明乳酸能够抑制肌肉的运动,乳酸浓度会有明显的提升,这时乳酸起到的作用是模拟缺氧的环境,并引发肌肉中一系列的生化反应,使糖原得到更充分的利用,并对脂肪的分解产生一定的抑制作用,这时的肌肉强度继续增加,乳酸的浓度也持续升高,这对于运动员的身体会起到一定的保护作用,避免运动员的肌肉因高强度的运动产生损伤,此时的肌肉强度达到最高值。分解的乳酸量增加,降低了肌肉内的p H,在这种酸性的环境下,乳酸会使受损的肌肉组织得到一定的修复,这时乳酸起到的作用是作为一种局部的信号分子,可以促进白介素的分泌;当肌肉强度超过一定值的一段时间内,乳酸可以使表皮生长因子和转化生长因子增加,并提高肌肉内胶原的含量。乳酸的量积累到一定的程度时,乳酸促进受损组织的修复与毛细血管的生成,使肌肉的氧化防御能力得到提高,并增加了胶原的合成,提高肌肉的功能,增加肌肉的强度。
当运动员的肌肉强度至力竭的过程中,乳酸主要是作为引起人体中枢神经对运动应激的感知信号的作用,在肌肉停止运动前避免发生损伤或者使运动的强度降低。
3 结论
在高强度的运动中,运动员的肌肉中会产生大量的乳酸,乳酸浓度的增加,在运动开始的时段时间内会改善肌肉的疲劳,增加肌肉的强度,这表明乳酸不仅能够改善肌肉的疲劳程度,同时可以为肌肉提供能量来源。在高强度的运动中,肌肉以乳酸作为能量的补充来源能够迅速提高肌肉补充能量的速度,更有助于增强肌肉的强度。在高强度运动至力竭的过程中,随着肌肉中能量的消耗和乳酸的堆积,肌肉的强度最终大幅度降低。
摘要：研究高强度有氧运动下运动员肌肉强度的变化情况及发生机制。有氧运动是指人体在氧气充分供应的情况下进行的体育锻炼,肌肉指身体肌肉组织和皮下脂肪组织的总称,研究高强度有氧运动下的肌肉强度变化十分重要。采用交叉对比的方法对17名长跑运动员进行高强度有氧运动下的实验。采集运动员的血液测量乳酸含量,利用肌肉拉伸强度检测器测量运动员的肌肉强度变化情况。实验结果表明,在高强度有氧运动的初期,运动员体内的乳酸含量逐渐升高,同时运动员的肌肉强度也有了显著提高(P<0.5);在高强度有氧运动的后期至力竭后的恢复期,乳酸的含量逐渐增高,运动员的肌肉强度先是到达最高值,然后逐渐降低,最后低于安静状态时的水平(P<0.1),差异显著;说明乳酸在高强度运动中对于肌肉强度的变化起到决定性的作用,同时乳酸积累也是导致肌肉强度下降的主要因素。
关键词：有氧运动,肌肉强度,乳酸
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