平衡模型（共9篇）
平衡模型 篇1
1 UE平衡配流模型
1.1 UE平衡配流模型发展研究
Wardrop (1952) 提出了用户平衡 (UE) 和系统最优 (SO) 的概念, 标志着交通网络平衡概念从描述转为严格的数学模型。然而, 直到1956年Beckman等人提出了用于描述UE原理的一种数学规划 (MP) 模型;20年后在1975年才由Le Blanc等将F—W算法用于求解这个模型获得成功, 从而形成了现在的使用解法。
Be ckm an提出的描述UE问题的模型, 通常称为Be ckm an变换式, 具体模型公式如下:
该模型基于以下假设:1) 网络是强连通的;2) 路段特性函数正的、连续且分离。
而实际中, 道路特性及出行者选择行为特性并不是确定和统一的, 是时刻在变化的。因此, 后续研究者将出行者对路径旅行时间估计作为随机性变量考虑, 出现了如基于logit分布的随机用户平衡配流模型 (Che n和Alfa, 1991;Davis 1994) , 考虑路网OD点之间交通需求与时间的相关性的动态交通分配模型, 考虑路网能力可靠性的PUE (probability us e r e quilibrium) 配流模型 (许良和高自友, 2003) , 综合考虑了路网需求弹性、路网用户选择随机性的多类型弹性需求随机用户平衡分配模型等 (刘海旭等, 2003) 。
此外, 在路阻函数方面, 刘海旭、蒲云等 (2003) 做出了基于出行质量的随机用户平衡分配模型 (综合考虑了出行时间最小和出行时间可靠性最大之间的平衡) 。随着智能交通技术的发展, 先进的出行者信息系统 (ATIS) , 给出行者提供了实时、可靠的信息。张玺 (2013) 等, 考虑了路网需求的随机性和出行者基于信息系统的认知更新过程, 提出一个基于认知更新的随机动态分配模型。
1.2 UE平衡配流模型算法
1.2.1 启发式算法
在将F—W算法用于求解Beckmann变换式之前, 许多学者一直在探讨用模拟和近似的方法求解交通平衡分配问题, 这些方法通常称为非平衡分配算法, 包括:全无网络分配法 (Allor Nothing) , 也称为最短路径法, 运用AON网络加载机制进行平衡分配模拟;容量限制分配法, 相对最短路径分配法来说, 更多的考虑了路段上流量与路段阻抗的关系, 通过不断更新路段阻抗, 反复调用AON网络加载过程, 试图达到平衡状态的一种分配方法;增量加载分配法, 主体思想是将OD量分成n等分, 利用全有全无加载机制, 逐次加载每份流量, 并在每次加载完后, 重新修改路段阻抗;逐次平均分配法, 是一种界于增量加载法和平衡分配法之间的一种迭代算法, 其基本思想是不断调整已分配到各路段上的交通量而组件达到或接近平衡解。
1.2.2 F—W算法
Frank和Wolfe于1956年首先提出用于求解线性约束的二次规划问题的一种线性化算法。该方法属于可行方向法的一种。由于F-W法在每次迭代都必须求解一个线性规划 (LP) 问题, 在一般的实际问题中会因为计算量过大而不实用。但是, 由于交通分配问题的特殊性, 这个LP问题能变换为一次AON网络加载, 因此F-W法特别适合于UE规划求解, 在其基础上最终形成了目前较为广泛适用的一种严格又实用的解法。
F-W算法理论上的最大缺陷是收敛性不好, 特别是在最优解附近可行方向逐渐与目标函数的最速下降方向 (即负梯度方向) 正交, 这样导致收敛的缓慢。为此许多研究都致力于改进F-W算法的收敛特性, 大致改进思路分为3类:方向加速策略、步长加速策略、流量更新策略。
2 UE平衡配流模型拓展及平衡分配算法
2.1 弹性需求模型及算法
弹性需求模型:认为OD量在分配过程中是可变的, 与OD对之间的最小阻抗有关。
当网络中出行起讫点之间的拥挤程度增加时, 出行量会相应减少。可用一个函数来描述这种关系:
式中, Ds (·) 是出行需求函数, urs是起讫点rs之间的路径最小阻抗。
弹性需求分配模型目标函数:
弹性需求状态的约束条件:
2.2随机平衡分配SUE模型及算法
SUE分配模型:认为出行者在不拥有完备的交通信息下对路段阻抗有着不同的估计, 该阻抗可被视为分布于出行者群体上的一个随机变量, 这修正UE分配的基本假设, 即出行者拥有完备的交通信息, 而且能够依据这些信息做出正确的决策。
2.2.1 SUE分配模型
(1) SUE分配模型
SUE模型是由She ffi和Pow e ll (1982) 提出的, 具体数学形式如下:
2.2.2 SUE分配模型的计算算法MSA算法
SUE分配是无约束极小值问题, 对于一般的无约束极小值问题可以用下降方向沾求解。但足对于SUE模型确定下降方向和迭代步长不是容易之事, 原因在于:1) 在每次选代中都需要执行一次随机网络加载得到一组附加的路段流量来确定目标函数的下降方向, 但路段流量有时并不能被精确计算 (如导致由此取得的下降方向可能不是真正的下降方向) 尽管在总体上是下降的;2) 由于目标函数相当复杂, 使得迭代步长不可能如一般问题那样利用一维搜索求最优值。但是MSA算法可以避免上述困难, 结合随机网络加载机制, 成功求解SUE问题。
2.3 一般化的UE模型及算法
一般化的UE模型:认为路段阻抗函数以及需求函数是不可分离的, 修正UE规划及其弹性需求形式中路段阻抗函数和需求函数可分离的条件。
由此, Prager (1954) 在建模中考虑了双向道路中对交通流之间的相互影响。Dafermos (1971, 1972) 提出研究基于不分离的一般化特性函数的交通分配模型, 这种模型也适用于多模式、多车种或者多类别用户等多类别平衡分配问题。Roth (1965) 第一个研究了多类别用户分配问题。针对我国机非混行的特点, 陈森发等 (1993) 、刘安等 (1996) 、四兵峰等 (1999) 、刘法胜 (1999) 等均讨论了多种交通方式的混合平衡分配问题, 这些研究基本上都是对国外已有成果的拓展研究。
2.3.1 一般UE模型
以下为一个具有代表性的一般UE模型Dafermos (1982) :
约束条件:
其中Ω是由弹性UE模型相同约束条件决定的, 一般UE模型即使弹性UE的一般化。
2.3.2 对角化算法
一般化UE模型最有效的算法是对角化算法来。对角化算法也叫非线性Jacobi算法、松弛算法。对角化算法在整体框架上是迭代的, 每次迭代需要求解一个完整的UE规划, 而求解UE规划的算法一般也是一个迭代过程, 因此它具有迭代嵌套结构, 对于大型的交通网络需求需要付出巨大的计算量, 尽管相对于同类算法它是较优的。
3 结论
随着智能交通技术的发展, 乘客获得道路信息的渠道越来越多越来越全面, 深刻影响了乘客的选择行为。因此, 除上文介绍的用户平衡分配模型之外, 除了应该考虑交通需求的是随机变化性, 还应考虑路网上需求与时间的相关性, 因此还发展除了动态平衡分配模。由此可见, 用户平衡配流模型会发展得越来越全面, 配流结果更加的符合实际情况;另外由于交通技术在发展, 出行者行为影响因素越来越复杂, 模型因此需要不断更新。
摘要：用户平衡分配模型在交通规划及城市交通网络设计中占据重要作用, 网络上流量分配结果的准确性对交通决策问题起着关键性作用。用户平衡分配模型的关键部分是对路网用户的行为选择描述的准确性, 因此在基本的用户平衡模型上, 发展出了较多更能描述实际情况的用户平衡拓展模型。因此本文重点介绍了用户平衡分配模型、其拓展模型及其算法。
关键词：用户平衡分配模型,用户平衡分配拓展模型,算法
参考文献
[1]任刚著.交通管理措施下的交通分配模型及算法.东南大学出版社[M].2007.
[2]刘海旭, 蒲云.基于行程质量的用户平衡分配模型[J].中国公路学报, 2004.
[3]高自友, 张好智, 孙会君.城市交通网络设计问题中双层规划模型, 方法及应用.交通运输系统工程与信息[J].2004.
平衡模型 篇2
平衡截断方法在气动伺服弹性系统模型降阶中的应用
研究了平衡截断方法在多输入/多输出气动伺服弹性系统模型降阶中的应用。简要分析了气动伺服弹性系统模型建立的一般过程，详细讨论了平衡截断方法的`基本原理并给出了其中的一种算法。以机翼气动伺服弹性系统为对象，比较了降阶前后模型变化情况。
作 者：熊纲 杨超 XIONG Gang YANG Chao 作者单位：北京航空航天大学 飞行器设计与应用力学系, 刊 名：航空学报 ISTIC EI PKU英文刊名：ACTA AERONAUTICA ETASTRONAUTICA SINICA 年，卷(期)：2001 22(2) 分类号：V215.3 关键词：气动弹性 气动伺服弹性 模型降阶 平衡截断烤烟烟叶平衡含水率的近红外模型 篇3
关键词：烤烟；平衡含水率；近红外光谱技术；偏最小二乘回归算法
中图分类号： TS41+3；O657.33文献标志码： A文章编号：1002-1302（2014）02-0245-03
收稿日期：2013-06-05
作者简介：付秋娟（1974—），女，山东青州人，实验师，从事近红外分析研究。E-mail：fuqiujuan@sina.com。
通信作者：张忠锋，硕士，研究员，从事烟草栽培生理、化学及其农业新技术综合评价与开发应用研究。E-mail：zhzhf1969@163.com。 烟叶平衡含水率（吸湿性）是指烟草（固体）与水体系处于吸附平衡状态时的含水率，是物理特性中一个极其重要的指标，与烟叶的机械性能、燃烧速度和感官质量密切相关[1-4]。初烤烟叶的含水率不但会影响初烤烟叶的储存，还会影响打叶复烤工艺参数的设定及初加工质量。因此，平衡含水率不仅是一个经济指标，还是一个技术指标。另外，研究烟叶的平衡含水率对卷烟增香保润评价体系研究和烟用保润剂的开发提供了理论和试验依据[5]。因此，在烟叶收购、复烤、贮存时严格检测平衡含水率有重要意义。目前烟叶平衡含水率的检测方法主要有2种：一是利用仪器，如烘箱法[6]等；二是经验性感官检测。在卷烟厂、烟叶复烤厂和集中贮存的烟叶仓库、场地多用仪器检测；而在收购初烤烟叶时则多用经验性感官检测方法[7]。这2种方法都存在一定的缺陷，如烘箱法检测费时、费力、周期长，而经验法的结果则可能会因评价人员的不同而不同且不易量化。近红外光谱技术（NIR）以高效、绿色、环保的现代分析特征在烟草行业得到较成熟的应用[8]，但目前尚未见用近红外光谱技术预测烟叶平衡含水率的报道。本研究将烟叶处理成烟丝，在不破坏烟叶理化结构的基础上，建立烤烟烟叶平衡含水率的近红外校正模型，并用交叉验证和外部验证对预测模型进行分析评价。
1材料与方法
1.1材料、仪器
收集2011年全国10个主产烟区（福建、云南、贵州、四川、重庆、湖南、河南、山东、黑龙江、吉林）上、中、下3个部位的3个等级（X2F、C3F、B2F）烟叶样品（166份），作为研究材料。
Aataris Ⅱ FT-NIR 光谱仪（赛默飞世尔科技公司），配有积分球漫反射采样系统，Result 操作软件，TQ Analyst 8.0分析软件；KBF240恒温恒湿箱（德国宾得）；SL202N型电子天平（200 g/0.01 g），上海民桥精密科学仪器有限公司）；SY-Ⅲ 型试验用切丝机（河南富邦实业有限公司）。
1.2方法
每种样品选取能代表等级的烟叶6～12张，将烟叶的烟梗去除，用切丝机切成（0.9±0.1） mm宽的烟丝，并将烟丝样品放在温度为22 ℃、湿度为60%的恒温恒湿箱中平衡 3 d。混合均匀，分成2份，分别检测平衡含水率和扫描近红外光谱。
1.2.1烟丝平衡含水率的测定取上述待测样品1份，用已知干燥重量的样品盒称取试样10 g，分别记录称得的试样重量，去盖后放入温度为（100±2）℃的烘箱内，自温度回升至100 ℃时算起，烘2 h，加盖，取出，放入干燥器内，冷却至室温，再称重。每个样品做3次平行试验，分别计算其称重前后的平均值。按下列公式计算烟叶含水率：
烟叶含水率=（试样重量-烘后重量）/试样重量×100%。
1.2.2光谱采集将恒温恒湿箱中平衡好的烟丝样品称取4 g，装入样品杯中，并用压样器压平，利用积分球漫反射采样系统采集其近红外光谱，采集条件：以仪器内置背景为参比，波数范围为10 000～3 800 cm-1，扫描64次，分辨率为 8 cm-1，实验室环境温度尽量与平衡后的烟丝温湿度条件保持一致。每个样品做3次平行试验，取平均值。图1为烟叶平衡含水率的近红外原始光谱图。
2结果与分析
2.1定量分析模型的建立
2.1.1数据处理方法应用TQ Analyst 8.0分析软件处理数据。光谱数据经标准正则交换处理和Savitzky-Golay 平滑滤波后，采用偏最小二乘回归（PLS）法建立定量校正模型，以校正模型的相关系数（r）、校正模型均方差及交叉验证均方差为指标优化建模参数，并用外部验证预测值和实测值的相对偏差考察模型预测的准确性。r、校正模型均方差、交叉验证均方差的计算公式见文献[9-10]。
2.1.2光谱预处理方法的选择在近红外光谱采集过程中，样品的颗粒大小、装样条件、仪器条件往往会导致光谱基线产生漂移和偏移，通常通过导数处理加以校正。由表1可以看出，二阶导数虽然取得了较高的相关系数，但交叉验证过程中均方差也较高，结合主因子数发现，模型有“过拟合”[11]现象；而一阶导数则取得了较低的均方差。因此，选择一阶导数光谱建模更适合。
2.1.3光谱范围的选择采用PLS法建立定量分析模型后，根据一阶导数光谱图不同谱区的光谱信息选择波数范围，分别为7 693.19～6 774.82、6 100.96～3 960.09、7 450.00～3 980.00 cm-1，并与仪器推荐使用的谱区（4 354.48～4 33134、4 457.76～44 35.47 cm-1）进行比较，结果见表2。
2.2模型的验证
为了检验数学模型的预测能力，另外选取未参与建模的45个样品进行外部验证。预测值与实测值之间的绝对偏差平均为0.41，绝对偏差范围为0.01～1.04，平均相对偏差为3.3%，模型预测效果较好。实测值与预测值的比较结果见表3。
浅析不平衡报价模型的建立 篇4
1 不平衡报价的原理
不平衡报价的前提是招标人采用工程量清单报价,它强调量价分离,即工程量和单价分开,投标时承包商报的是单价而不是总价,总价等于单价乘以招标文件中的工程量(估算量,仅仅用于招标),最终结算量以实际发生量为准。而这个总价是理念上的东西,或者说只是评标委员会在比较各投标人报价的高低时提供了一个总的大致参考值,实际上承包商获得的总收入等于在履约过程中通过验收的工程量与相应单价的乘积。
是什么导致承包商可以运用不平衡报价法,有三方面原因:
第一个方面是各承包商(施工企业)之间的差异。这些差异主要表现在:1)施工组织设计方面的差异。各施工企业不相同的施工组织设计决定了所采用的施工方法、施工机械设备、材料、人工数量等的不同,因此报价会相差很大。2)管理水平方面的差异。水平高的可以降低工程成本,并加快工程进度,使业主能尽早发挥经济效益。据统计资料表明,国际工程中通过高水平的项目管理,可提高利润3%～5%,这是相当可观的数额,也使高管理水平的承包商在投标竞争中处于优势地位。3)招标文件的理解差异。由于招标人编制招标文件时间短、招标文件所提供的内容一般较粗略。施工企业在投标报价时往往凭借施工经验和编制投标文件的经验,在这种情况下,各个施工企业的投标报价就会有差异。
第二个方面的原因是业主对招标工作的准备不足。主要表现在:1)工程设计的深度和广度不足,在工程项目实际施工中会发生设计变更。2)清单中工程量估计不准确和漏项。
第三个方面原因是工程款项的支付方式。目前建设工程施工项目的工程款项的支付方式主要有三种:1)按月计量支付,即按当月完成的有效工程量支付;2)界面支付,即双方约定按工程的形象进度划分不同阶段进行结算;3)竣工后一次结算。
除第三种支付方式外,前两个都是分时间阶段支付。考虑到资金的时间,承包商可以调整不同支付周期的子项目的单价,以期获得的工程价款现值最大,从而获得超额利润。
2 不平衡报价数学模型
把投标总报价看成清单中报价项目的工程量和项目款项支付时间的函数,可以建立不平衡报价的模型。
假设条件:
1)工程款项按月计量支付,无拖延等情况。
2)工程量清单中某报价项目的工程量在施工中若发生变更,只影响承包商的成本,不影响此项目的持续时间。
假定工程量清单中有n个报价项目,则有:
正常报价的总价:
不平衡报价的总价:
其中,Aj为工程量清单中第j项工程项目的工程量数量;Pj为第j项工程项目的正常水平的报价单价;Bj为承包商对工程量清单中第j项工程项目的工程量数量的估计值;Vj为第j项工程项目的不平衡的报价单价。基准折现率(银行利率)为i0,则正常报价工程总价款的现值NPV(F)和不平衡报价工程总价款的现值NPV(I)分别为:
其中,Tj为第j项工程项目的持续时间;TEj为第j项工程项目的开始时间。
设承包商的超额收益为C,则:
1)仅考虑时间因素,报价项目的工程量不发生变化时,即Bj=Aj时,则有:
从模型中可以得出,清单中报价项目的单价调整值越大,调整的时间越早,承包商不平衡报价的收益就越高。但是一味调高单价会增加总报价,从而影响中标率,而且单价调整的幅度应控制在合理范围之内,如大于行业常规和招标文件规定的临界值,会影响中标。一般认为单价调整范围在±10%之内。
在不影响投标总价的情况下,提高早期项目的单价,降低后期项目的报价,可以增加不平衡报价的现值,从而减轻承包商资金压力,获得更好的经济效益。
2)仅考虑工程量的变化,不考虑时间因素,则有:
其中,r为第j项工程项目的单价调整幅度,
从模型中可以得出,估计工程量增加的报价项目可以提高单价,从而获得更多的收益。估计工程量减少的报价项目可以适当降低单价,以平衡总报价。但在实际施工中,准确估计工程量变化的趋势是不可能的。承包商可以通过仔细研究招标文件、有针对性的现场踏勘、广泛听取专家的意见,较准确的确定主要分部分项工程量的变化幅度,从而应用不平衡报价模型,获得更多收益。
3)时间和工程量都发生变化。
一般情况下,既需要考虑资金的时间价值也要考虑未来工程量的变化,以实际收益现值最大作为所建立模型的目标,从而求得最优的不平衡报价解。
3承包商不平衡报价策略
根据上面建立的不平衡报价模型,揭示了报价中“多收钱”“早收钱”等报价策略的理论原理。
可以将承包商不平衡报价策略总结如表1所示。
参考文献
[1]宋彩萍.工程施工项目投标报价实战策略与技巧[M].北京:科学出版社,2004.
[2]卢德林.土建工程报价优化模型[J].系统工程理论与实践,2002(9):16-20.
[3]卢谦.建设工程招标投标与合同管理[M].北京:中国水利水电出版社,2005.
追溯信息平衡性智能识别模型研究 篇5
近年来, 食品安全问题越来越受到全社会的广泛关注, 国家有关部门如商务部制定了《肉类蔬菜流通追溯体系管理平台技术要求》, 但是也会因为人为或技术不成熟导致一系列的平衡性缺陷, 本文将从此方面入手, 试图从技术层面来分析和解决此类缺陷。
1.1平衡性分析
平衡性指追溯信息的肉类蔬菜进场信息在扣除合理的损耗后, 与交易信息之间是否相对应。 下面从试点城市、流通节点、经营主体、商品、追溯码字等五个方面进行分析:
1.1.1试点城市
试点城市追溯信息平衡主要是指对整个试点城市而言, 各个单独的环节内, 追溯信息的肉类蔬菜进场信息在扣除合理的损耗后, 与交易信息之间能够保持相对平衡。
1.1.2流通节点
流通节点追溯信息平衡主要指以单个流通节点为分析对象, 考察流通节点下各经营主体的肉类蔬菜进场信息在扣除合理的损耗后, 与交易信息之间能够保持相对平衡。
1.1.3经营主体
经营主体追溯信息平衡主要是指以单个经营主体为分析对象, 考察一个时间段内, 单个商品类别, 在进场信息扣除合理的损耗后, 与交易信息之间能够保持相对平衡。
1.1.4商品
某类商品的平衡是指以某个追溯码字为分析对象, 分析单个追溯码字在进场信息扣除合理的损耗后, 与交易信息之间能够保持相对平衡。
1.1.5追溯码字
追溯码字平衡主要是指以批次为单位, 从品种、重量、数量等三方面, 考察节点追溯信息的肉菜进场登记信息与交易信息之间是否平衡。
1.2平衡性甄别技术研究
通过对追溯信息的平衡性分析可以看出, 试点城市、流通节点、经营商户、商品、追溯码字五者的平衡性关系如图1:
常用的处理层级关系的算法包括逐级递归、迭代、回溯算法、分治算法等, 下面对各类算法进行分类研究。
1.2.1递归算法
递归是一种应用归纳的方法求解问题的技术。递归算法求解问题的基本思想是对于较为复杂, 把原问题分解成若干个相对简单且类同的子问题, 这样原问题就可递归得到求解。
1.2.2迭代算法
迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点, 让计算机对一组指令进行重复执行, 在每次执行这组指令时, 都从变量的原值推出它的一个新值。
1.2.3回溯法
回溯法的基本思想:确定了解空间的组织结构后, 回溯法就从开始结点出发, 以深度优先的方式搜索整个解空间。 这个开始结点就成为一个活结点, 同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处, 搜索向纵深方向移至一个新结点。回溯法即以这种工作方式递归地在解空间中搜索, 直至找到所要求的解或解空间中已没有活结点时为止。
1.2.4分治算法
分治法的基本思想:对于一个输入规模为n的问题, 若该问题容易的解决, 则直接解决, 否则将其分解为k个规模较小的子问题, 这些子问题相互独立且与原问题形式相同, 递归求解这些子问题, 然后将各个子问题的解合并, 得到原问题的解。
通过对几类算法的分析, 综合各类算法的优缺点, 鉴于五级层次关系, 本文将运用逐级递归式分类演算方法, 智能识别追溯信息平衡性。
2平衡性潜在缺陷原因分析
平衡性缺陷主要表现为进场数据和交易数据不对称, 将导致整个流通追溯链条在环节内脱节。 在肉类蔬菜追溯信息中, 有三个环节存在较为严重的平衡性问题。
有关平衡性缺陷是由于多方面原因导致的, 具体可以从以下几个方面分析:
2.1技术因素导致的平衡性缺陷
尽管商务部制定了《肉类蔬菜流通追溯体系管理平台技术要求》, 规定了肉类蔬菜流通追溯体系各级政府追溯管理平台的功能结构、逻辑关系、数据接口、传输指标、平台设计、安全和维护等方面的技术要求。但肉类蔬菜流通追溯体系是一个新的追溯领域, 尚处于摸索阶段, 技术不成熟也将导致一系列的平衡性缺陷。
2.2主体因素导致的平衡性缺陷
由于肉菜追溯系统的使用者非常多:上到政府主管部门, 下到肉菜流通企业工作人员。 使用者的行业知识水平、对追溯系统的了解程度、对追溯概念的认知程度都大不相同。 特别是节点子系统的大部分使用人员信息化应用水平偏低, 势必会导致一系列的平衡性缺陷。
2.3建设因素导致的平衡性缺陷
按照商务部制定肉类蔬菜流通追溯体系建设标准, 需要建立商务部、省及市三级体系, 以管理平台为主导、以企业解决方案为基础、以流通追溯信息链条完整性管理为重点、以标准规范为支撑。 然而由于部分地方基础设施落后, 配套资金无法落实等原因, 导致一系列的平衡性缺陷。
2.4监管因素导致的平衡性缺陷
由于相关法律法规不健全, 消费者自律意识不强, 索证索票、购销台帐等食品安全制度没有有效落实, 肉类蔬菜流通追溯体系缺乏有效监管, 导致平衡性缺陷。
3模型研究与实现
3.1模型研究 (图2)
根据以上平衡性分析和缺陷分析, 结合实际情形, 可以将追溯信息分为进场追溯信息和交易追溯信息, 进场追溯信息与交易追溯信息通过进场凭证号进行关联。 通过平衡性分析可以得出试点城市、流通节点、经营主体、商品分类、追溯码字由上至下成五级层级结构, 可以采用逐级递归式分类演算方法, 智能识别追溯信息平衡性。
3.2模型实现
逐级递归式分类演算方法主要流程: 从追溯码字逐级分析平衡性, 一旦发现出现平衡性问题, 则立即跳出循环, 提示平衡性缺陷, 主要流程如图3:
追溯码字需要从品种、重量、数量等三方面, 考察追溯信息的肉菜进场登记信息与交易信息之间是否平衡, 只有当该追溯码字各品种的交易重量、数量之和分别等于进场登记的重量和数量时, 才得出该追溯码字平衡, 算法流程如图4:
算法描述:算法一为计算单一追溯码字内的所有品种是否达到平衡, 通过比较品种内重量、数量在扣除一定损耗后, 计算当前品种的平衡性, 如果当前追溯码字存在多个品种, 需要逐一计算每个品种的平衡性, 如果某一品种不平衡, 则直接返回, 提示当前追溯码字不平衡。 算法二为计算追溯码字集合的平衡性, 有且当所有追溯码字平衡, 才显示本次执行结果为平衡。
4小结
通过上述对追溯信息平衡性智能识别模型的分析, 可以看出, 平衡性缺陷既有人为缺陷, 也有系统本身缺陷, 人为缺陷可以通过技术培训、加强监管等措施来避免, 而技术缺陷则需要在开发人员在开发的时候计算好当前品种和集合体的平衡性, 在合理的范围内设定一个阈值, 允许合理的损耗, 即可比避免追溯信息平衡性缺陷问题的存在。
摘要：本文从追溯信息平衡性进行分析入手, 以试点城市、流通节点、经营主体、商品分类、追溯码字五级为分析对象, 运用逐级递归式分类演算方法, 挖掘流通过程中潜在的平衡性缺陷问题, 研发追溯信息平衡性智能识别模型, 设计自动生成平衡性缺陷报告和纠正措施, 协助管理者有针对性的解决问题, 对症下药, 确保各级追溯信息平衡有效。
关键词：追溯信息,平衡性,递归算法
参考文献
[1]郑火国.食品安全科追溯系统研究[D].北京:中国农业科学院, 2012:12-36.
[2]方炎, 高观, 范新鲁, 陈华宁.我国食品安全追溯制度研究[J].农业质量标准, 2005 (02) .
[3]程涛, 沈爱涛, 王秀萍, 毛烨.农产品质量安全追溯系统中数据库的设计与实现[J].农业网络信息, 2013 (01) .
平衡模型 篇6
1 盈亏平衡分析概述
西方管理学家通常认为企业管理的重心在于经营, 经营的重心在于决策, 即充分利用所掌握的信息, 为实现某一目标, 从而达到资源 (人、财、物等) 的优化配置。盈亏平衡分析法是企业经营决策中常用的工具之一, 它是根据产品的业务量 (产量或销量) 、成本、利润之间的相互制约关系的综合分析, 用来预测利润, 控制成本, 判断经营状况的一种数学分析方法, 亦即通过成本、销售量、利润三者之间的关系分析, 确定项目的最低生产和销售水平, 即盈亏平衡点, 也称为保本点。
进行盈亏平衡分析所涉及的指标及计算关系如下:
边际贡献:是指产品销售收入超过变动成本的余额, 它反映了产品的初步盈利能力和数额, 其基本关系式为:单位边际贡献=销售单价-单位变动成本
边际贡献总额=销售收入总额-变动成本总额=销售量*单位边际贡献
边际贡献率=边际贡献总额/销售收入总额=单位边际贡献/销售单价
由于边际贡献是用来补偿固定成本的, 补偿后的余额为最终利润, 因此在盈亏平衡即利润为零时, 可得到另一个保本公式:边际贡献=固定成本
由此得到公式:销售量* (销售单价-单位变动成本) =固定成本
盈亏平衡分析是研究企业销售收入与当期成本费用的平衡关系, 并对达到盈亏平衡状况的业务量进行规划, 即预算保本点, 也就是计算盈亏平衡时的销售数量或销售金额。
由上面的公式推出:保本销售量=固定成本/ (单价-单位变动成本) =固定成本/单位边际贡献
保本销售额=保本销售量*销售单价=固定成本/边际贡献率
2 相关函数介绍
2.1 ROUND函数
ROUND函数为返回某个数字按指定位数取整后的数字。
函数语法:
ROUND (number, num_digits)
Number需要进行四舍五入的数字。
Num_digits指定的位数, 按此位数进行四舍五入。
函数说明:
如果num_digits大于0, 则四舍五入到指定的小数位;
如果num_digits等于0, 则四舍五入到最接近的整数;
如果num_digits小于0, 则在小数点左侧进行四舍五入。
2.2 IF函数
IF函数是较为常用的逻辑函数之一, 它执行真假值判断, 根据逻辑计算的真假值, 返回不同结果。可以使用函数IF对数值和公式进行条件检测。
函数语法:
IF (logical_test, value_if_true, value_if_false)
Logical_test表示计算结果为TRUE或FALSE的任意值或表达式。例如, A10=100就是一个逻辑表达式, 如果单元格A10中的值等于100, 表达式即为TRUE, 否则为FALSE。本参数可使用任何比较运算符。
Value_if_true logical_test为TRUE时返回的值。例如, 如果本参数为文本字符串“预算内”而且logical_test参数值为TRUE, 则IF函数将显示文本“预算内”。如果logical_test为TRUE而value_if_true为空, 则本参数返回0 (零) 。如果要显示TRUE, 则应为本参数使用逻辑值TRUE。Value_if_true也可以是其他公式。
Value_if_false logical_tes为FALSE时返回的值。例如, 如果本参数为文本字符串“超出预算”而且logical_test参数值为FALSE, 则IF函数将显示文本“超出预算”。如果logical_test为FALSE且忽略了Value_if_false (即value_if_true后没有逗号) , 则会返回逻辑值FALSE。如果logical_test为FALSE且Value_if_false为空 (即value_if_true后有逗号, 并紧跟着右括号) , 则本参数返回0 (零) 。Value_if_false也可以是其他公式。
函数说明:
函数IF可以嵌套七层, 用value_if_false及value_if_true参数可以构造复杂的检测条件。
在计算参数value_if_true和value_if_false后, 函数I返回相应语句执行后的返回值。
如果函数IF的参数包含数组 (数组:用于建立可生成多个结果或可对在行和列中排列的一组参数进行运算的单个公式。数组区域共用一个公式;数组常量是用作参数的一组常量。) , 则在执行IF语句时, 数组中的每一个元素都将计算。
3 模型设计
3.1 单品种盈亏平衡分析模型设计
3.1.1 新建工作表
打开EXCEL, 在“BOOK1.xls”工作簿中新建一工作表, 命名为“单品种盈亏分析”, 建立“盈亏分析模型表”, 输入相关的各指标数值, 如图1所示。
3.1.2 计算保本点销售量
单击E3单元格→在编辑栏中输入“=B3*C3”;单击F3单元格→在编辑栏中输入“=B3*D3+H3”;单击G3单元格→在编辑栏中输入“=B3*D3+H3”→按【回车】键确认, 分别计算出了销售收入、成本总额以及利润总额;单击C5单元格→在编辑栏中输入“=ROUND (H3/ (C3-D3) , 0) ”→按【回车】键确认, 即可计算出保本点的销售量为2500。
单击B6单元格→在编辑栏中输入“=”销售量=“&ROUND (B3, 0) &“时”&IF (G3>0, “盈利”, IF (G3=0, “保本”, “亏损”) ) ”;单击B7单元格→在编辑栏中输入“=IF (G3>0, “利润总额为”&ROUND (G3, 0) , “亏损额为”&ROUND (G3, 0) ) ”, 该公式判断保本点的销售量大于0时表示盈利, 等于0时表示亏损, 小于0时表示保本, 并对销售量的数值进行四舍五入计算, 这样盈亏平衡分析模型建立完成。如图2所示。
3.1.3 模拟运算
选取E10:G10单元格→在编辑栏中以数组公式输入“=E3:G3”, 可复制其公式;填入任意的销售量→选取D10:G18单元格→单击【数据】→【模拟运算表】→在弹出的【模拟运算表】对话框中输入如图3所示的参数→按【回车】键确认即可, 这样即可计算出不同销售量所对应的销售收入、成本总额以及利润总额, 如图4所示。
3.1.4 建立动态图表
选取D10:G18单元格, 根据图表向导, 建立X、Y散点图, 并依据单元格A10:A12区域的值, 添加“保本点参考线”, 如图5所示。
注意:单元格A10:A12区域的值是数组公式“=C5”。
打开窗体控件, 添加两个微调控件, 参数设置如图6所示。这样保本点的销售量随着单价的变动而变动。如图7所示。
3.2 多品种盈亏平衡分析模型设计
3.2.1 新建表
在“BOOK1.xls”工作簿中新建一工作表, 命名为“多品种盈亏分析”, 建立“盈亏分析模型表”, 输入相关的各指标数值, 如图8所示。
3.2.2 计算各指标
单击E3:E6单元格区域→在编辑栏中以数组公式输入“=B3:B5*C3:C5”;单击F3:F6单元格→在编辑栏中以数组公式输入“=B3:B5* (C3:C5-D3:D5) ”;单击G3:G6单元格→在编辑栏中以数组公式输入“=F3:F6/E3:E6”→按【回车】键确认, 这样分别计算出了三种产品的销售收入、边际贡献以及边际贡献率。
3.2.3 计算保本额与保本量
单击D11单元格→在编辑栏中输入“=H6/G6”;单击D8:D10单元格区域→在编辑栏中以数组公式输入“=B8:B10*D11”;单击E8:E10单元格区域→在编辑栏中以数组公式输入“=D8:D10/C3:C51”, 这样即可计算出三种产品的保本额与保本量, 如图9所示.
总之, 盈亏平衡分析法简单、方便、实用, 是企业经营中重要的经济分析方法之一。值得注意的是, 当对定量分析的准确度要求较高时, 必须考虑资金的时间价值, 进行动态分析。
参考文献
支持平衡计分卡的扩展REA模型 篇7
1 REA及发展动态
REA模型的主要思想是对企业重要的资源、事件、参与者及其相互关系建模, 把企业一切经营事件相关内容, 按其原本语义而不是人为加工的借贷分录形式输入数据库集中存储, 典型的REA模型如图1所示:
随着数据库和网络技术、管理科学的发展, 各国学者也在原有REA基础上进行了一系列研究, 例如Geerts & McCarthy[2]在REA模型中加入了作业概念, 形成价值链的REA模型以收集组织发生的有关业务流程的所有事件, 这两位学者在2002年一篇论文中引入“类型视图” (Type images) 概念和策略性架构 (policy infrastructure) 的概念。类型视图是抽象的资源、事件和参与者, 当这些抽象实体进行组合表现之间的关系时就形成策略性架构, 就可以表现资源、事件和参与者之间的抽象关系, 以说明在企业资源和能力的背景下什么事件能够发生, 什么事件应该发生[3]。而传统REA模型只是对发生的事件进行说明性的记录, 如原材料的购买, 将原材料转换成产成品, 将其销售的整个流程等等, 而策略性架构则以抽象资源、事件、参与者类型来说明整个流程应该如何运作, 也就是将REA建模能力从之前描述性记录提高到控制层次[4]。另外, Romney & Steinbart[5]也将REA的资源、事件、参与者重要概念进行了扩展。
BSC可以有效支持企业战略的制订与执行, 是否能将BSC整个绩效体系纳入REA中?一些国内外学者已经注意这点, 例如孔宁宁[6]提出运用混合战略方法将REA模型和平衡记分卡结合, 重构会计信息系统, 实现管理会计与公司数据库设计的融合。Kim & Rod[7]提出融合BSC特征的扩展REA模型, 这种先进REA设计理念非常值得我国学者借鉴和学习。
2 平衡计分卡与REA
卡普兰和大卫·P·诺顿提出BSC, 由角度 (Perspectives) 、目标 (Objectives) 、绩效指标 (Measures) 、目标值 (Targets) 、行动方案 (Tasks) 等要素组成, 其中角度是观察组织和分析战略的视点, 包括财务、客户、内部流程、学习和成长四个角度。每个视角都包含战略目标、绩效指标、目标值、行动方案等基本要素。目标是由公司战略分流出来的关键战略目标, 每个战略目标都包括一个或多个绩效指标, 总体来说BSC是一个整合源于战略指标的新框架, 是以严谨方法解释战略组织形成特定的目标和指标。
BSC必须落实到企业信息系统中才能得到有效监控和执行。卡普兰就强调财务与非财务指标必须是信息系统的一部分, BSC的各项平衡指标系统意味着信息系统的各项功能需要彼此结合, 故产生BSC软件。1999年卡普兰和大卫·P·诺顿创建了BSC协会, 并发布BSC功能标准, 明确平衡计分卡软件应具体描述角度、目标、绩效指标、目标值和战略计划措施, 用户可在不同目标之间、绩效指标和目标之间、目标值与绩效指标之间, 战略计划措施与多个目标之间建立因果关系, 并用实体关系 (E-R) 图表现了BSC这些要素的关系, 如图2所示:
在图2中, 方框表示的是BSC构成要素, 它们之间用菱形连接, 其中的执行者包含了组织单元和个人, 本身就存在包含关系, 而不同目标之间也存在因果关系, 因此这两个要素也用菱形表示。但BSC协会并没有具体说明BSC软件如何融入到企业现有的财务或系统中去, 并用合适的工具加以表现。
REA是从E-R关系图发展而来的。REA与E-R图之间最大的区别在于, REA以事件为中心, 以事件建模, 而E-R图是以面向用户视图建模。E-R图包括经营事件、信息处理事件和决策或管理事件, 但REA模型仅包含经营事件 (含计划) , 不包括信息处理和决策/管理事件, 这是因为REA建立在经营事件基础上, 无需在基本数据结构中存储决策/管理事件[8]。Poels[9]就将E-R图与REA用实验方法进行了比较, 发现用户对用REA表现经济事件模型比用标准E-R图更具可理解性, 特别是对业务流程的表示REA明显比E-R图有优势。那么是否利用REA表现BSC要素之间的关系?孔宁宁[6]提出混合战略转换的方法, 首先把公司战略转化为平衡记分卡模型;再把平衡记分卡模型转化为REA概念模型。对于第二步骤, 作者只是将BSC计量指标分解为REA的基本计量单位, 然后确定与属性相关的实体, 最后确定流程, 但具体如何关联以及BSC一些无法在企业经营流程中获取的非传统财务指标, 例如学习能力如何具体到REA属性, 都没有进行具体阐述。而Kim & Rod[7]提出了支持BSC的扩展REA模型, 在REA和BSC之间建立了一道桥梁, 不仅考虑了基于价值链的流程设计, 还考虑了BSC指标设计。下面首先分析传统REA所不能满足的BSC四个视角的信息需求, 再介绍扩展REA模型。
3 传统REA与BSC信息需求分析
3.1 财务视角的信息需求
BSC的财务指标是评估组织绩效的传统指标, 显示企业战略及实施是否正在为最终经营结果做出贡献。财务指标通常与获利能力有关, 包括一些指标:利润、营业额、销售额、现金流、资产回报率等。REA代表了重新构造的会计信息系统, 所有有关经济交易的详细数据都存储记录下来, 再以集中方式来满足不同用户的信息需求[1]。因此, 对于BSC财务视角的传统财务指标, REA模型完全能支持。
3.2 客户视角的信息需求
客户角度的主要指标包括:市场份额、新客户开发率、客户保留率、客户满意度和盈利率, 以及在目标市场中所占的份额, 还包括以衡量公司提供给目标客户的价值主张 (value propostion) 。在REA模型中, 客户作为外部参与者参与整个销售过程, 包括售前宣传、售后交易承诺。该过程中可以获得有关客户获得率、客户保留率、客户盈利水平等目标的信息, 但对于用户满意度以及在目标市场中所占的份额, 在一次或多次销售事件中是不可能完全获取的, 这也是以流程记录为主的REA模型所不能提供的。对于客户价值主张, 是组织通过改变销售过程来改变用户的观念, 是相对于市场上类似的产品和服务而言的, 也需要外部信息才能做出合理评价, 在REA中也是不能够体现的。
3.3 内部流程视角的信息需求
管理层要确认组织必须擅长的关键内部流程, Kaplan [10]总结为四个主要流程:经营、创新、售后服务、规则与社会。REA建模基本依据是企业生产经营的若干经营业务流程, 经营流程的绝大部分包括在波特的价值链中, 经营管理的指标一般具有财务指标的特点, 故REA能够支持运营管理流程的信息需求。对于客户管理流程, 包括了对客户的选择和保留, 对这些指标的信息需求, 在对客户宣传、售后承诺 (如付款) 等组成REA销售事件中就可以取得。因此REA可以表现与客户管理流程相关的信息。但对于创新流程需要具体分析, Kim & Rod[7]认为如果这种创新流程看成是传统研究和开发活动, 仅仅是辅助性活动, 则REA可以表现大部分信息需求;但对于有些企业, 创新流程则比经营流程更重要, 例如研发过程中, 科学家、工程师或者专家的知识投入非常重要, 这些很难在REA中得以表现。对于规则和社会流程, 代表了企业与政府、投资者之间的有效职责活动, 如环境污染、安全等社会问题, 而这方面信息也是传统REA建模时没有考虑的。
3.4 学习和成长视角的信息需求
学习和成长是驱使平衡记分卡其他三个方面获得卓越成果的动力, 主要来源于组织的无形资产, 如人力资产、信息资产等, 主要指标有:员工能力、员工保持率、信息系统能力、员工激励与组织的一致性、授权、协作等。但这些指标, 并不如前三个视角的指标那么明确, 衡量也相对有难度。对于员工, 属于REA模型内部参与者, 企业要向员工支持一定的薪酬, 在员工参与生产的整个过程中, 可以获得有关员工保持率、员工生产率的信息。但对于员工满意度则同客户满意度类似, 属于一个长期评价, 很难在REA模型表现。对于组织影响学习和成长的绩效, 主要通过知识传递而不是经济事件, 这些指标也是REA所不能表现的。
通过以上分析REA确能支持BSC一些信息需求, 但与BSC全面绩效评价还存在一定差距, 必须将REA模型的资源、参与者、事件的概念加以扩展, 才能体现BSC特征。
4 支持平衡计分卡的扩展REA模型
上述提到Greets & McCarthy[3]提出了类型视图 (type images) 概念, 不同类型视图组成了REA策略性架构, 它说明能够、应该、必须发生的经济现象, 而不是仅仅针对已发生或正在发生的经济活动。Kim & Rod[7]据此就将BSC要素增加到REA中, 形成BSC的类型视图, 进而组成支持BSC的策略性架构。
对于资源的扩展。传统REA中的资源只是企业所控制的有形实务对象, 无形资产、人力资源等不在资源范围内[1]。Romney & Steinbart[5]把资源定义为是对组织具有经济价值的事物。按照该资源定义, Kim & Rod[7]将战略目标和绩效指标作为抽象资源引入到REA模型中[7]。
对于事件的扩展。传统REA事件仅包括直接影响组织资源变化的经营活动, 不包括纯粹的信息管理或管理决策事件[1]。而Romney & Steinbart[5]定义的事件包含对业务活动的计划、控制和评估, 故Kim & Rod[7]的REA事件包括了战略计划制定、设定目标值、评估和衡量等事件, 这些管理事件是对公司战略结构的资源运用和控制。制定计划事件是指企业目标的设定活动, 如设定战略目标、预算水平、生产安排和标准成本。每一个战略目标可以关联到更高、更低的目标值。而评价事件, 表现了对战略绩效的反馈, 包括了对间隔期的相关活动来评价生产绩效、财务绩效、和与战略初始设定的绩效。制定目标事件和评估事件是二元关系存在, 互相影响[7]。
对于参与者的扩展。传统REA中的实体是判断能力应用或处置经济资源的群体, 包括参与经济事件单位、部门或个人。Kim & Rod把参与者概念扩大, 包括了对计划、控制、评估等信息有需求并进行收集的人或组织。那么与BSC相关的外部参与者包括了竞争者、竞争对手的客户、市场参与者等。对内部参与者也进行了细化, 分出对BSC有重要作用的管理者和评价者[7]。
对这三个概念进行扩展后, Kim & Rod提出的支持BSC的扩展REA模型, 如图3所示:
从图3可以看到BSC要素全部涵盖在扩展REA中, 与表现BSC的E-R图不同之处在于REA模型中将BSC要素进行了事件区分。解释如下:管理者提出战略行动计划, 代表为完成战略目标的一系列具体行动;管理者授权批准具体的行动事件, 而内部参与者, 例如流程执行者要将相应资源要投入该行动中;每一个绩效指标关联到一个战略目标, 这可能关系到一个或更多战略目标, 故战略目标存在因果关系。设定目标事件设定了企业经济活动的策略, 而评估事件将公司的经济活动与公司的策略相比较;制定目标事件、评估事件和相关的管理者之间是一种控制关系;评估事件和评估者之间是参与关系;对于每一个评估事件, 可以包括一个或更多的具体衡量事件, 可用来收集一些事件后的数据采集, 如来自组织外部参与者客户的满意度评价。
图3只是支持管理计划和衡量过程的REA模型, 常见的流程事件如采购、销售等流程并没有体现。Kim & Rod又分别结合销售过程、成长和学习流程加以说明, 最具有代表性的是将战略管理、销售过程、成长和学习流程三者结合在一起的综合REA模型, 如图4所示:
在销售过程中, 客户、存货、销售事件代表了传统REA实体, 在扩展REA模型中, 评价者 (内部参与者) 和客户 (外部参与者) 参与了评估事件, 以收集客户销售事件后的满意度信息。而评估事件与一次或多次销售事件联系, 并将评估的信息与绩效指标联系。同时, 绩效指标从销售事件中可以获得有关销售活动的集成财务信息, 从存货中可以获得汇总的存货、客户分类信息, 以此将绩效指标和战略目标进行比较、分析。这一销售过程, 简单说明了从内部流程和客户视角的财务信息与非财务信息的收集。从学习和成长视角, 以员工培训为例, 涉及人力资本资源 (资源) 、培训 (事件) 和培训人员、员工 (参与者) 。员工与人力资本资源的关系表明员工本身具有一定技能, 构成人力无形资产。战略计划行动引起一次或多次培训事件, 事件过程中, 培训者提供培训, 员工接受培训, 通过培训事件增加了人力资本资源。Kim & Rod并没有将培训事件与设定目标事件、评估事件联系, 这类似于销售过程, 培训事件的结果不论是培训者还是员工, 都会对培训产生评价, 从而可以收集员工满意度, 并将评价结果与预期目标值相关系。原文中虽然只列举了两个流程, 企业经营其他流程都可以运用该方法, 将流程与BSC具体要素结合起来, 为分析信息系统与BSC的关系提供一定帮助。
5 小结
REA模型虽然是针对于对传统会计信息系统提出的, 但后续发展绝不仅仅限于对会计系统的重构, 作为一种概念性的工具一定要与流行管理理念相结合。孔宁宁[6]虽提出将BSC思想纳入到信息系统设计中, 但没有具体说明如何将BSC的特征融入到REA属性中。而本文所介绍的支持BSC的全新REA扩展模型, 不仅仅将REA的资源、事件加以扩展, 更重要的是将BSC的相关要素以事件的方式加入到REA模型中, 表达了BSC的要素关系, 并将BSC的关键特征与REA模型密切结合起来。只有将这样, 才能更好使管理会计人员、信息系统设计人员用“用混合战略的思想将其表达出来”。
参考文献
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[4]GUIDO L G, WILLIAM E M.Policy-Level Specifications in REAEnterprise Information Systems[J].Journal of Information Systems, 2006.20 (2) :37.
[5]ROMNEY M B, STEINBART P J.Accounting Information Systems[M].10 ed, P.Hall, 2006.
[6]孔宁宁.基于平衡记分卡和REA模型重构管理会计信息系统[J].当代财经, 2007 (8) :.116-120.
[7]KIMS C, ROD E S.An Extension of the REAFramework to SupportBalanced Scorecard Information Requirements[J].Journal of Infor-mation Systems, 2007.21 (1) :1.
[8]韦沛文.信息化与会计模式革命[M].北京:中国财政经济出版社, 2003.
[9]POELS G..Conceptual Modeling of Accounting Information Systems:A Comparative Study of REA and ER Diagram[C]//ConceptualModeling for Novel Application Domains 2003:152-164.
平衡模型 篇8
1 模型说明
以最常见的大截面工字钢作为主肢的平衡臂为例, 平衡臂上下两层腹杆, 在ANSYS中建模过程较为复杂, 现采用两种方式简化。
第一种为常规的梁板结合计算模型, 主肢翼缘采用梁单元简化, 主肢腹板采用板单元简化, 模型整体含有上下两层腹杆, 如图1 所示。
第二种为梁计算模型, 主肢整体采用梁单元简化, 模型水平中面处含有一层腹杆, 如图2 所示。
分别对梁板结合计算模型和梁计算模型进行截面赋值, 如图3 所示。图中左侧为梁板结合计算模型的主肢赋值, 主肢翼缘厚度为12.5mm, 主肢腹板厚度为7.5mm, 上下主肢翼缘中心距280mm。图中右侧为梁计算模型的主肢截面赋值, 主肢截面参照梁板结合计算模型的主肢截面, 力求截面尺寸相等。
2 工况说明
两种计算模型取相同模型尺寸、截面以及其它相关参数, 分别进行4 种工况计算, 工况具体如表1 所示 (注:所进行计算均为线性静力计算) 。其中以工况二为例简要说明模型施加载荷以及约束情况, 拉杆部分采用杆单元建立, 拉杆顶端施加全约束, 平衡臂臂根铰点处仅释放绕Z轴转动自由度, 配重以及电控柜、起升机构等集中质量以质量点的方式在相关位置施加, 如在其它工况下有风载时则在相应位置施加指定方向的风载。如图4、图5 所示为工况二下两种模型的加载示意图。
3 结果对比分析
工况一作用下, 分别对比两种计算模型的变形位移云图和应力云图。两种计算模型的变形位移云图分布极为相似, 最大变形位移都发生在平衡臂尾端, 梁板结合计算模型的最大位移为148.4mm;梁计算模型的最大变形位移为167.2mm;梁板结合计算模型和梁计算模型的应力分布云图也基本一致, 最大应力都发生在拉杆与平衡臂主弦连接位置, 梁板结合模型的最大应力值为396.5MPa, 梁计算模型的最大应力值为372.3MPa。
工况二作用下, 两种计算模型的位移云图和应力云图分布同样相似, 最大位移变形和最大应力出现的位置也极其相同。梁板结合计算模型的最大位移为148.4mm, 最大应力值为396.3MPa; 梁计算模型的最大变形位移为167.2mm, 最大应力值为372.5MPa。
工况三、工况四作用下, 两种计算模型位移和应力云图分布同样具有相同的特点。根据各工况下两种模型的计算结果, 将平衡臂的单元数量、最大变形位移和应力汇总如表2 所示。
根据变形位移、应力云图以及整体数据分布, 对比分析两种计算模型的计算结果。首先在4 种工况下两种计算模型的变形位移、应力云图分布是一致的, 最大变形位移和应力值出现的位置高度相同。梁板单元模型的最大变形位移集中在148.1 ~148.4mm之间, 梁单元模型的最大变形位移集中在167.1~170mm之间, 变形差异小于13%;梁板单元模型的最大应力集中在371.3~372.5MPa, 梁单元计算模型的最大应力集中在396.2~396.8MPa之间, 两种计算模型最大应力值差异小于6.5%。
另外, 针对同一塔机平衡臂, 利用梁板组合建立的计算模型要比利用梁单元计算模型的单元数量要多。本文中建立梁板单元模型单元数量为542, 梁单元计算模型数量为65, 梁板结合模型单元数量是梁模型单元数量的8 倍。
从计算精度方面讲, 梁板单元结合模型更加接近平衡臂的实际特征, 其计算精度也更高一些, 然而相对梁单元模型其优势不明显。首先, 梁单元模型在搭建效率上要远高于梁板单元模型, 在计算过程中单元划分数量少, 计算效率也相对较高。其次, 利用梁单元计算模型, 可以对主肢截面参数进行更灵活的设置, 比如考虑槽钢、箱型等。
从工程计算角度来分析, 两种模型的计算结果都能满足使用要求, 所以在塔机钢结构设计计算过程中可以根据产品开发周期长短选择性使用, 在产品开发周期长、对产品钢结构成本控制要求严格的情况下, 可以根据产品的实际特征, 充分利用梁板单元进行建模计算。如产品开发周期要求相对紧张, 则在产品建模过程中可以利用梁单元建模, 模型计算结果能够满足工程需求。
4 结论
根据以上分析, 可得出以下结论。
1) 梁板结合单元计算模型和梁单元计算模型在都可以用于塔机平衡臂的工程计算, 二者计算结果基本一致, 误差不会显著影响工程计算结果。
平衡模型 篇9
关键词：企业培训,评估,平衡性,钻石模型
在企业人力资源管理中,员工培训工作占据着十分重要的地位,并已成为企业发展的战略性要求。但是,如果评估工作不甚完善就会影响企业的培训工作。目前,对于培训评估的研究主要侧重评估有限的投入能否带来创造性的产出,评估培训实际效益问题。本文认为对于培训评估应当结合企业自身的实际情况进行平衡性评估分析,从不同的侧面全面衡量培训所带来的各方面变化。并在现有研究理论基础上首次从平衡分析的角度构建了培训评估钻石模型,希望对企业的培训评估工作提供一定的借鉴意义。
1 模型研究的理论基础
本文平衡性钻石模型的构建,主要借鉴了柯克帕特里克(Kpalrick)的四层次培训评估、菲力普斯(Phillips)的五级投资回报率(ROI)模型和考夫曼的五级评估法,并且创造性地将数学领域中三角形的稳固性用于企业的培训评估[1]。
1.1 柯氏四层次分析理论
1959年,柯克帕特里克在其博士论文中第一次提出当今企业培训评估最为流行的“柯氏模型”,共分四层:反应层、学习层、行为层和效果层。
反应层评估是指受训人员对培训项目的印象如何,包括对培训科目、教师、设施、方法、内容、自己收获的大小等方面的看法。
学习层评估是目前最常见也是最常用到的一种评价方式。它是测量受训人员对原理、技能、态度等培训内容的理解和掌握程度。
行为层的评估指受训人员培训后在实际岗位工作中行为的变化,以判断所学知识、技能对实际工作的影响。
效果层的评估上升到组织的高度,即判断培训对企业经营成果是否具有具体而直接的贡献。
1.2 菲力普斯投资回报率分析理论
菲力普斯(Phillips)于1996年提出五级投资回报率(ROI)模型。该模型是在柯克帕特里克的四层次模型上加入了第五个层次即投资回报率,形成了五层次评估模型。
1.3 考夫曼的五级评估法
考夫曼(Kaufman)[2]扩展了柯克帕特里克的四层次模型,他认为培训能否成功,培训前的各种资源的获得至关重要。培训所产生的效果不仅仅对本组织有益,其最终会作用于组织所处的环境,从而给组织带来效益。因而他加上了第五个层次,即评估社会和客户的反应。
1.4 三角形稳固性特点
几何学中给出这样的定理:任取平面中的3点,从一个点出发连接出任意两边,则由两边的非公共点连接出的第3条边既不可伸缩也不可弯折并且距离是固定的,进而所形成的三角形是固定的,因此,具有稳定性特点,从而达到一种平衡状态。在此基础上构想如果从平衡模型中任取3方面进行评估,则将构成一个评估的平衡面,从而达到一种评估的平衡。
2 企业培训评估存在的主要问题
2.1 评估工作仅仅停留在事后评估上
目前,很多企业对于培训评估工作的理解大都只停留在狭义评估阶段,即一个单位在组织培训之后,对培训的效果加以检查和评定,它是培训流程中最后一个环节。这虽然在一定程度上能够对本次评估阶段进行总结,并为下次评估提供一定的借鉴和指导,但是却难以弥补在本次培训过程中由于各个环节的操作失误所带来的损失,属于典型的“事后诸葛”行为。
2.2 培训评估仅仅关注短期速成效益
根据柯氏评估原理以及现实条件的制约,企业的评估工作往往只重视前两层的效果检验,一般在培训结束后的一个月内进行评估。并且很多企业把通过考试以及访谈等得到的直观数据和访谈资料直接用来当作培训评估报告的全部依据,而忽视了培训所带来的长期潜在效益,没有进行事后跟踪评估。
2.3 培训评估缺乏量化评定指标
科学有效的评估应该是定性与定量相结合,而定量指标的缺乏是目前许多企业存在的普遍问题,主要原因除了培训评估体系本身不健全外,变量取数困难,周期长也是该项工作的难点,这使得培训评估失去了科学性[3]。
3 平衡性钻石模型的构建
3.1 模型简介
针对企业培训评估工作中普遍存在的问题和现有理论内容,提出了如下模型构想:对于培训的评估任何方面都应该是相对性的,而不是只取其一面,要找到评估的平衡切入点。本文共提出了5个平衡点,以此构成平衡性评估钻石模型,如图1所示。
图1共有5个评估平衡点,企业如果在实际中只评估1~2点还是达不到评估的平衡状态。根据三角形稳固性特点,任意连接模型中的3点将构成一个三角形,综合3个平衡点对培训工作进行评估可以达到理论上的平衡,能比较全面地进行评估工作。企业在现实中由于培训项目的不同,产生的实际效果也不尽相同。因此,对不同的培训内容也应该实行有针对性的培训评估,同时又不乏全面性。钻石模型的构建正是考虑到以上2点要求,使企业在进行培训评估时既能根据培训项目要求有针对性地选择评估点,同时又可以防止评估的片面性。企业在操作中可以结合现有条件和具体情况选择其中的3个平衡点展开评估。
3.2 如何实施各个平衡点的评估
3.2.1 结果性与过程性评估相结合
企业的培训过程是一个整体的系统,从培训需求预测,到培训方案设计,培训的组织实施再到培训效果评估,每一个过程都直接影响到整个培训对于员工和企业的影响[4]。因此,对于培训评估也应该着眼于培训实施的每一个环节,这样才能最大限度地从培训实施源头上降低偏差,如图2所示。
培训需求评估应采用会议、座谈的方式由高层领导从企业的整体战略以及人才发展等方面进行综合评估[5]。对于培训方案的评估主要从培训对象(知识、能力、态度)、培训内容(合理性以及是否满足培训需求)、培训的场所及设施(对培训氛围的营造)以及培训者(能力、专长以及培训成本)等4方面进行评估。培训实施过程的监督与控制,主要从被培训者(参与的积极性、课堂表现等)、培训的内容与进度(与员工需求的吻合度、计划的一致性)和培训者(教学态度、课堂组织以及责任心)3方面实施评估。而培训结束后的效果评估主要从反应层、学习层、行为层以及效果层进行评估。
3.2.2 定性与定量分析评估相结合
企业在培训评估中既要有定性说明又要有定量数据,评估才更具说服力。从定性的角度主要评估员工在工作态度和热情度方面的效果,如柯氏模型中提到的对于反应层的评估。目前,应用在管理中解决许多复杂、模糊不清的相关关系如何转化为定量分析的问题时常常用到模糊综合评价法,它是基于模糊数学模型的一种定量分析方法。本文用于研究培训评估的定量问题,供大家参考[6]。
首先建立人力资本培训投资效益的指标体系,包括经济效益指标A1(劳动生产率的提高B1、生产成本的降低B2、资金和设备利用率的提高B3、故障率和事故率的降低B4、以及产品质量的提高B5);管理效益指标A2(员工流动率B6、员工士气B7、顾客满意度的提高B8、员工团队协作水平的提高B9)。
(1)建立培训评估指标因素集。在本文中主要包括了经济效益指标和管理效益指标的9个因素,记为Bi(i=1,2,3,4,…,9)。
(2)建立评判集。评价集是评判者对评判对象可能作出的各种评判结果组成的集合,记为V=(V1,V2,V3,V4,V5),其中Vi代表第i个评判语,论文中采用5级评判标准,由很好,好,一般,较差,很差组成。
(3)确定评估指标的权重。应该以经济效益指标权重最大为原则,同时根据相关领域的专家咨询法实际设定权重集W,W=(W1,W2,…,W9)。
(4)建立相应的模糊评判矩阵。建立各指标对于评判等级的隶属度,然后根据专家咨询以及问卷调查法对于各指标进行模糊评判。模糊评判矩阵Rij的计算公式为:Rij=对于指标Bi进行Vj评判的专家数/评判专家的总人数(Rij表示各评判指标对于评价Vi的隶属度),得到矩阵
(5)进行模糊综合评判。以上得到的权重集W与模糊判决矩阵R进行相乘,可得到相应的模糊综合评判向量Y
其中,Yi反映了评判对象在最终评价结果上的分布状态。例如:相对于评语集为(很好,好,一般,差,很差),最后得出(0.15,0.45,0.3,0.25,0.1),则表示培训效果隶属于好的程度最大,说明培训取得了较好的效果。
3.2.3 短期性与长期性评估相结合
由企业培训的特点可知,培训的效果在短时间内难以得到明显且理想的效果,因此,这就要求既不能急于求成,也不能盲目地满足于培训的短期效果。
对培训的短期评估主要着眼于柯氏模型中的反应层、学习层以及部分行为层的评估,可通过观察法以及简单的问卷调查、考试测评、访谈得到相关数据。
长期评估主要从战略角度来考察培训活动,要用长远的、具有战略意义的培训目标对培训进行有效性指导[7]。此时的培训目标已经成为组织目标的一部分而不仅仅是培训部门的目标,这时重点关注培训对于企业效益的贡献和经营活动的改善。对企业效益的贡献一般通过培训的投资回报率来计算,也就是菲利普斯的第五层次的评估
ROI=培训的年净利润/培训的总成本×100%。
培训的年净利润是指员工接受培训后为企业创造的总利润与培训成本之差,而培训后产生的总利润显然不是短期内可以体现计算出来的。培训成本主要包括培训的场地费用、集中培训的食宿费、培训器材教材费用、教育培训相关人员工资以及外聘教师的讲课费等。
3.2.4 横向与纵向评估相结合
所谓横向评估是指将参加培训的员工与未参加培训的员工在态度、知识、技能等方面进行比较。纵向评估是对参加培训的员工分别进行培训前测试和培训后测试,发现与培训之前的差距,从而评估培训产生的效果。
横向评估一般是设计两个小组,即实验组与对照组[8]。实验组参加培训项目,而对照组不参加培训,有关两个组的数据是在培训前和培训后收集到的。与对照组相比,实验组的结果表明了培训项目的效果,如图3所示。
在选择对照组时需要两组人员的情况大致相同,包括工作、经历、能力、性别比例、工作条件甚至所在地域。
对于培训小组实施纵向评估可针对培训目标,分别收集培训前和培训后的相关数据,所得到的差距即为培训效果。这种评估不可避免地会受到其他因素的影响,如员工的态度,环境因素等,但是针对多个指标进行纵向评估,可得到综合性结果。
3.2.5 内部与外部评估相结合
以上评估总体都是从组织内部来论述的,企业的培训更多也是给企业内部带来各种有利的变化。然而,外部评估也是一个不可忽略的方面,将更有利于平衡组织内外各种关系。根据考夫曼的五级评估理论,培训能否顺利进行并最终取得成功,对于组织内外各种资源的获得至关重要。培训的成功不仅对本组织有益,并且也会通过组织作用于周围环境,从而给组织带来效益。
通过对生产知识、操作技能进行培训,可以降低产品次品率,从而提高产品的质量,赢得顾客对于产品良好的口碑。反过来通过对顾客进行相关问卷调查,了解培训前后顾客对于产品质量以及性能方面的评价变化,可以从一个侧面对企业的培训效果进行评估。如果培训后一段时间内通过调查发现客户对于产品质量评价比之前要高很多,说明此次培训的效果比较明显。企业在进行培训评估时能够内外结合,将更有利于拓宽评估思路、增加评估指标,得到更全面、科学的评估结论,如图4所示。
4 结语
通过对平衡点进行培训评估,并结合钻石模型的理论,得到的评估结果可以最大限度的体现平衡性。将有利于更全面的对培训工作进行改进,更为企业的决策和用人提供可靠的事实依据,从而确保企业有限的培训经费为企业创造最大的效益。同时随着企业的实践和不断探索,企业培训评估的平衡性研究将会更加具有理论价值和现实意义,为中国特色的企业人力资源管理工作做出积极贡献。
参考文献
[1]李红,周阳修.培训评估探讨[J].企业人力资源,2008,127:28-31.
[2]周正江.培训效果需要怎样的评估模型[DB/OL][.2009-11-16].http://dlib.cnki.net/kns50/indes.aspx.
[3]满昆仑.关于培训效果评估问题的探讨[DB/OL][.2009-11-18].http://c.g.wanfangdata.com.cn/Peridoical.aspx.
[4]杨威,李伟.如何多方位评估企业培训的有效性[J].科技情报开发与经济,2007,17(26):20-22.
[5]蒋宏丽.培训全过程监控评估方案的设计实施[DB/OL].[2009-11-21].http://dlib.cnki.net/kns50/index.aspx.
[6]张伟强.基于综合评判模型的员工培训效果评估研究[.DB/OL].[2009-11-26].http://c.g.wangfangdata.com.cn.Peridical.aspx.
[7]蒋太才,宋小敏.企业人力资本培训投资效益的综合评估研究[J].改革与战略,2006(8):18-20.