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摘要： 螺栓連接質(zhì)量直接決定著裝備的性能，而螺栓連接質(zhì)量極大程度上受擰緊工藝的影響，不當(dāng)?shù)臄Q緊工藝會(huì)造成結(jié) 構(gòu)的失效，同時(shí)引起螺栓斷裂、結(jié)構(gòu)件疲勞等現(xiàn)象，并最終會(huì)引起重大的安全事故。 目前扭矩扳手是通過力矩大小來判 斷擰緊失效模式，但這種方法無法在擰緊過程中快速獲得螺紋根部等危險(xiǎn)截面的應(yīng)力狀態(tài)，即當(dāng)應(yīng)力將要超過抗拉強(qiáng) 度時(shí)，無法做到提前預(yù)測(cè)和報(bào)警，造成瞬間扭矩過大導(dǎo)致螺栓折斷。 針對(duì)上述問題，建立了螺栓扭矩與應(yīng)力的關(guān)系，利 用有限元及深度學(xué)習(xí)分類算法，提出一種智能識(shí)別與評(píng)估螺栓擰緊失效的方法。 該方法不僅可以實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別螺栓擰 緊的失效模式，識(shí)別準(zhǔn)確率最高達(dá)到９９％，同時(shí)還可以獲得螺栓擰緊過程中預(yù)緊力及接觸應(yīng)力的變化趨勢(shì)，提前做出過 載預(yù)警，為提高螺栓擰緊質(zhì)量提供技術(shù)支持。

０　引言      

螺栓連接由于安裝方便以及可以承受較大連接 力的特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于機(jī)床、航空發(fā)動(dòng)機(jī)和重大裝備 上［１?３］。 螺栓是連接機(jī)械部件的重要元件，其擰緊過 程對(duì)確保機(jī)械結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性和安全性至關(guān)重要。 獲 得準(zhǔn)確的螺栓預(yù)緊力是結(jié)構(gòu)失效分析的前提，預(yù)緊力 過大會(huì)導(dǎo)致螺栓疲勞損傷和磨損斷裂，而過小會(huì)導(dǎo)致 螺栓松動(dòng)和滑移［４?６］。 螺栓預(yù)緊力的大小是由螺栓擰 緊工藝決定的，不當(dāng)?shù)臄Q緊工藝會(huì)導(dǎo)致螺栓浮鎖、傾 斜、斷裂等問題，導(dǎo)致被連接件產(chǎn)生大變形及接觸區(qū) 域產(chǎn)生大的應(yīng)力集中現(xiàn)象。        

目前螺栓擰緊大多采用手動(dòng)擰緊或傳統(tǒng)剛性擰 緊策略，這些方法存在效率低、裝配變形大等問題。 為了解決傳統(tǒng)擰緊工藝存在的問題，ＷＡＮＧ等人［７］設(shè) 計(jì)了一種柔性擰緊機(jī)構(gòu)，優(yōu)化了螺栓擰緊順序，首次使用兩臺(tái)機(jī)器人進(jìn)行擰緊工作，減少了發(fā)動(dòng)機(jī)在擰緊 過程中的變形和應(yīng)力。何文杰等人［８］針對(duì)變速器殼 體結(jié)合面密封性問題，通過使用ＡｎｓｙｓＷｏｒｋｂｅｎｃｈ軟 件進(jìn)行有限元仿真分析，優(yōu)化了螺栓擰緊工藝，包括 擰緊扭矩大小、工藝參數(shù)和擰緊方式，提出了一種面 向不規(guī)則結(jié)合面的螺栓組擰緊方法，通過仿真和正交 試驗(yàn)驗(yàn)證了優(yōu)化效果，但是沒有在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn) 行驗(yàn)證。陳典漢等人［９］針對(duì)總裝車間自動(dòng)化工藝改 造的難點(diǎn)，開發(fā)了一套螺栓擰緊套筒自動(dòng)切換裝置， 實(shí)現(xiàn)了多車型共線生產(chǎn)的自動(dòng)擰緊工藝，并通過可編 程邏輯控制器（ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＬｏｇｉｃＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒ，ＰＬＣ）控 制、生產(chǎn)管理系統(tǒng)和視覺識(shí)別技術(shù)，確保了１００％的質(zhì) 量達(dá)成。張鴻［１０］研究了電驅(qū)系統(tǒng)螺栓擰緊工序的統(tǒng) 計(jì)過程控制和特征提取，提出了基于小波分析和蝗蟲 優(yōu)化算法（ＧｒａｓｓｈｏｐｐｅｒＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＧＯＡ）以 及最小二乘支持向量機(jī)（ＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅｓＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ，ＬＳＳＶＭ）模型的控制圖模式識(shí)別模型ＧＯＡ? ＬＳＳＶＭ，開發(fā)了螺栓擰緊質(zhì)量監(jiān)控模塊，實(shí)現(xiàn)了對(duì)擰 緊質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)控和異常反饋。ＺＨＡＮＧ等人［１１］發(fā)明 了一種用于裝配螺栓連接的新型預(yù)緊力控制工具，在 擰緊過程中可以實(shí)時(shí)監(jiān)控螺栓預(yù)緊力，有效降低預(yù)緊 力不一致性。     

綜上所述，目前對(duì)螺栓擰緊工藝的研究主要集中 在對(duì)擰緊工藝進(jìn)行仿真優(yōu)化、使用機(jī)器人或智能擰緊 工具等方面，同時(shí)，現(xiàn)有的方法只是依靠扭矩計(jì)算公 式來判斷是否發(fā)生危險(xiǎn)，無法在擰緊過程中快速獲得 螺紋表面及根部應(yīng)力狀態(tài)，當(dāng)應(yīng)力將要超過抗拉強(qiáng)度 時(shí)，無法做到提前預(yù)測(cè)和報(bào)警。針對(duì)以上問題，擬建 立螺栓扭矩與應(yīng)力的關(guān)系，通過深度學(xué)習(xí)分類算法提 出擰緊失效智能識(shí)別及評(píng)估方法，為高端裝備上螺栓 高質(zhì)量和高可靠性的擰緊提供技術(shù)支持。

 

１　螺栓建模及有限元分析      

螺栓外螺紋輪廓線如圖１所示。外螺紋輪廓線上 任意一點(diǎn)到螺栓中心軸線的距離ｒｂ 為：

式中：ｄ為螺紋公稱直徑；Ｐ為螺距；Ｈ為螺紋原始三 角形高度；ρ為外螺紋根部圓弧半徑；θ為周向坐標(biāo)。

根據(jù)式（１）、式（２）可以得到垂直螺栓軸向方向的 外螺紋輪廓線［１２］，如圖１ｂ）所示。同理內(nèi)螺紋部分的 輪廓線由式（３）、式（４）得出［１２］。

式中：ρｎ 為內(nèi)螺紋根部圓弧半徑；ｒｎ 為內(nèi)螺紋輪廓線 上任意一點(diǎn)到螺栓中心軸線的距離。      

網(wǎng)格類型設(shè)置為六面體網(wǎng)格，螺紋處的網(wǎng)格尺寸 設(shè)置為０．０５ｍｍ，根據(jù)式（１）與式（３）的螺紋輪廓線方程，使用Ｍａｔｌａｂ 軟件計(jì)算出螺紋區(qū)域各個(gè)單元的節(jié)點(diǎn) 坐標(biāo)，然后以此計(jì)算出螺栓、螺母其他部分的坐標(biāo)，最 終按照Ａｂａｑｕｓ 軟件輸入文件的編碼格式（．ｉｎｐ）編寫 出螺栓整體模型文件，構(gòu)建出Ｍ８×２４的螺栓以及螺母 網(wǎng)格模型，如圖２所示。 本文主要研究的是螺紋部分 的應(yīng)力分布，為使模型更容易收斂，將螺栓頭部和螺 母簡(jiǎn)化為圓柱。

 

螺栓選擇使用碳素鋼材質(zhì)，連接板選擇使用 ６０６１ 鋁合金材質(zhì)，螺栓和連接板材料及力學(xué)性能參數(shù) 如表１所示。

      

在有限元分析中，對(duì)螺栓頭部逐步施加扭矩至 １２ Ｎ·ｍ，以模擬在真實(shí)試驗(yàn)中螺栓擰緊機(jī)對(duì)螺栓頭 部進(jìn)行擰緊操作。 在扭矩施加過程中，螺紋面應(yīng)力發(fā) 生變化，變化過程如圖 ３ 所示。 當(dāng)擰緊扭矩達(dá)到 １２ Ｎ·ｍ時(shí)，螺紋處最大應(yīng)力為３２０ ＭＰａ，達(dá)到了螺栓 材料的屈服強(qiáng)度，當(dāng)擰緊扭矩超過１２ Ｎ·ｍ時(shí)，螺栓 會(huì)發(fā)生形變，甚至斷裂。

經(jīng)過試驗(yàn)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，當(dāng)扭矩超過１２ Ｎ·ｍ時(shí)，螺 栓發(fā)生了斷裂，驗(yàn)證了仿真的準(zhǔn)確性，螺栓超過最大 扭矩發(fā)生斷裂如圖４所示。

 

２　擰緊系統(tǒng)設(shè)計(jì)      

本文設(shè)計(jì)的擰緊系統(tǒng)由兩個(gè)主要部分組成：擰緊 裝置和扭矩采集裝置。 這兩個(gè)組成部分協(xié)同工作，確 保了擰緊過程的高效性和準(zhǔn)確性。 圖５所示為擰緊裝 置的三維模型，擰緊裝置包括伺服電機(jī)、行星減速器 及扭矩傳感器等部件。 擰緊六角批頭連接結(jié)構(gòu)見圖 ６，其中擰緊六角批頭為可更換設(shè)計(jì)，以適配不同規(guī)格 的螺栓，其連接結(jié)構(gòu)如圖６ａ）所示，六角批頭如圖 ６ｂ）所示，開有４個(gè)通孔，采用螺釘連接。

除此之外，整體的試驗(yàn)設(shè)備還包括ＸＹＺ三軸位移 平臺(tái)、升降平臺(tái)、螺紋連接板、待測(cè)試螺栓及信號(hào)采集 儀等，試驗(yàn)裝置與信號(hào)采集裝置如圖７所示。 其中 ＸＹＺ 三軸位移臺(tái)可以在螺栓旋入過程中，手動(dòng)推動(dòng)擰 緊裝置向前進(jìn)給，保證螺栓旋入過程的平穩(wěn)。 升降平 臺(tái)則可以配合螺栓連接板實(shí)現(xiàn)不同的擰緊條件，比如 傾斜擰緊。 本文所用的扭矩采集儀如圖７所示，扭矩 傳感器直接采集到的是模擬量電壓信號(hào)，信號(hào)從扭矩 傳感器傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集卡，最終傳輸至電腦程序中。

伺服電機(jī)型號(hào)為臺(tái)達(dá)ＥＣＭＡ?Ｃ２０８０７ＳＳ，額定轉(zhuǎn)速 為３０００ ｒ／ｍｉｎ；驅(qū)動(dòng)器型號(hào)為臺(tái)達(dá)ＡＳＤ?Ｂ２?０７２１?Ｂ；減 速器型號(hào)為阿爾帕ＰＦ８０Ｌ１?７０／１９?４０／Ｍ６?９０，減速比 為１２ ∶ １；采集卡型號(hào)為阿爾泰ＵＳＢ３１３３Ａ，輸入范圍 為０～５ Ｖ。 設(shè)定采集頻率為１ ０００ Ｈｚ，采集時(shí)間為 １２～１８ ｓ，該設(shè)置能夠確保在擰緊過程的各個(gè)階段都能 獲得足夠精細(xì)的數(shù)據(jù)。 最終本文設(shè)計(jì)的擰緊裝置可 擰緊的力矩范圍為０～２８．６８ Ｎ·ｍ。

 

３　研究方法        

本文提出一種有限元和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的螺栓 擰緊質(zhì)量智能評(píng)估方法，擰緊質(zhì)量評(píng)估流程如圖８所 示。 該方法通過建立螺栓扭矩?應(yīng)力映射關(guān)系，在擰緊 過程中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)螺紋應(yīng)力變化趨勢(shì)，并在擰緊完成后基于扭矩曲線特征，采用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)擰緊質(zhì)量進(jìn) 行智能評(píng)估。圖８中，多層感知機(jī)中的輸入特征ｘ１ 、 ｘ２ 、…、ｘｎ 為數(shù)據(jù)預(yù)處理中提取的特征值，ｙ１ 、ｙ２ 、ｙ３ 分 別為擰緊質(zhì)量的３個(gè)類別（正常、浮鎖和傾斜）的概 率，其中傾斜指螺栓軸線與螺栓孔軸線不平行。時(shí)域 特征與頻域特征分別如表２、表３所示。

 

３．１　扭矩?cái)?shù)據(jù)采集及特征提取      

首先通過搭建的擰緊工具對(duì)螺栓擰緊過程中的 扭矩進(jìn)行采集，隨后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理 具體過程如下：首先，采用濾波器對(duì)原始扭矩信號(hào)進(jìn) 行降噪處理，圖９所示為原始信號(hào)處理前后對(duì)比；其 次，對(duì)降噪后的信號(hào)實(shí)施連續(xù)小波變換，將信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到時(shí)頻域。 從時(shí)域信號(hào)中提取出信號(hào)平均值、 最大值、最小值以及信號(hào)的離散程度等特征，如表２所 示。 從頻域信號(hào)中提取出頻域信號(hào)平均值、總能量及 離散程度等特征，如表３所示。 表２和表３中對(duì)正常、 浮鎖及傾斜樣本各取一例進(jìn)行計(jì)算。 將提取出的時(shí) 域及頻域特征值作為圖８中多層感知機(jī)的輸入特征， 經(jīng)過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最終輸出３種擰緊類別（正常、浮 鎖、傾斜）的概率，以此可以對(duì)螺栓的擰緊質(zhì)量進(jìn)行 分類。

３．２　擰緊質(zhì)量分類模型訓(xùn)練      

螺栓擰緊過程中可能出現(xiàn)的擰緊質(zhì)量類別有很 多種，不合格的擰緊質(zhì)量不僅影響連接的穩(wěn)定性和可 靠性，還可能導(dǎo)致結(jié)構(gòu)的過早損壞甚至引發(fā)安全事 故。 本文以螺栓擰緊過程中的扭矩作為監(jiān)測(cè)對(duì)象，將 螺栓的擰緊類別分為浮鎖、傾斜和正常３種，如圖１０ 所示。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)由３類工況下的扭矩曲線構(gòu)成，樣本總 量為１００組。 １）正常工況采用垂直裝配方式，以１２ Ｎ·ｍ為目 標(biāo)扭矩采集４０組標(biāo)準(zhǔn)扭矩曲線。 ２）浮鎖工況通過提前中斷擰緊過程來模擬未完 全緊固狀態(tài)，采集３０組扭矩曲線。 ３）傾斜工況通過調(diào)整連接板角度形成軸線偏移， 記錄３０組扭矩曲線。        

所有扭矩曲線經(jīng)預(yù)處理提取時(shí)頻特征后，按 ８ ∶ ２比例隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集（８０ 組）與驗(yàn)證集（２０ 組）。 模型采用Ａｄａｍ優(yōu)化器進(jìn)行１ ０００次迭代訓(xùn)練， 訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置與所需訓(xùn)練環(huán)境如表４所示。

訓(xùn)練結(jié)果表明，損失函數(shù)值在４００次迭代后趨于 穩(wěn)定，該模型對(duì) ３ 類擰緊類別的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到 ９９ ％，如圖１１ 所示。 該結(jié)果驗(yàn)證了扭矩信號(hào)特征提 取與分類模型設(shè)計(jì)的有效性。

３．３　螺栓應(yīng)力預(yù)測(cè)      

螺栓的應(yīng)力預(yù)測(cè)過程如圖８中螺栓應(yīng)力預(yù)測(cè)模塊 所示。 首先，建立螺栓擰緊過程的有限元模型，對(duì)螺 栓頭部施加扭矩，導(dǎo)出在不同扭矩下螺栓的應(yīng)力數(shù)據(jù) 庫，包含所施加的扭矩值、螺栓表面節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)值及 應(yīng)力值。 其次，需基于不同扭矩下的應(yīng)力仿真結(jié)果， 對(duì)任意扭矩下的應(yīng)力信息進(jìn)行預(yù)測(cè)。 假設(shè)已知扭矩 Ｔ１ ＝９ Ｎ·ｍ和Ｔ２ ＝１１ Ｎ·ｍ，其對(duì)應(yīng)的應(yīng)力分布數(shù)據(jù) 集分別為σ１ （ｘｉ ，ｙｉ ，ｚｉ ）和 σ２ （ｘｉ ，ｙｉ ，ｚｉ ），需要對(duì) Ｔ＝１０ Ｎ·ｍ時(shí)的應(yīng)力分布進(jìn)行預(yù)測(cè)。 針對(duì)螺栓擰緊過程中 扭矩連續(xù)變化的特性，本文采用線性插值方法對(duì)螺紋 應(yīng)力進(jìn)行預(yù)測(cè)，具體公式為：

式中：σ（ｘｉ ，ｙｉ ，ｚｉ ）為包含所有節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的應(yīng)力 集合。       為了評(píng)估插值預(yù)測(cè)的可靠性，需將預(yù)測(cè)得到的應(yīng) 力分布與仿真計(jì)算得到的應(yīng)力分布進(jìn)行對(duì)比，其節(jié)點(diǎn) 相對(duì)誤差為：

式中：εｉ 為相對(duì)誤差；σｐｒｅｄ （ｘｉ ，ｙｉ ，ｚｉ ）為應(yīng)力預(yù)測(cè)值； σＦＥＡ （ｘｉ ，ｙｉ ，ｚｉ ）為有限元計(jì)算的應(yīng)力值。       計(jì)算得到的相對(duì)誤差如表５所示。結(jié)果表明，隨 著擰緊扭矩的增大，插值算法與仿真計(jì)算得到的節(jié)點(diǎn) 應(yīng)力值相對(duì)誤差呈逐漸減小的趨勢(shì)。原因在于剛開 始擰緊時(shí)，擰緊扭矩較小，在試驗(yàn)過程中螺紋面不完 全接觸，而相應(yīng)的仿真模型則已經(jīng)完全接觸，因此造 成了剛開始擰緊時(shí)的相對(duì)誤差較大；隨著擰緊過程的 進(jìn)行，扭矩不斷增大，螺紋面開始完全貼合，此時(shí)試驗(yàn) 模型狀態(tài)與仿真模型一致，相對(duì)誤差開始降低。擰緊 過程中最大相對(duì)誤差不超過５％，平均相對(duì)誤差不超 過１％，驗(yàn)證了插值預(yù)測(cè)的有效性，說明該方法能夠較 為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)螺栓擰緊過程中的應(yīng)力分布情況。

３．４　異常狀態(tài)診斷      

基于本文第３．２節(jié)建立的擰緊質(zhì)量分類模型與本 文第３．３節(jié)提出的應(yīng)力預(yù)測(cè)方法，構(gòu)建螺栓擰緊過程 智能分析系統(tǒng)，如圖１２所示。      

該系統(tǒng)通過協(xié)同工作機(jī)制實(shí)現(xiàn)異常狀態(tài)診斷：在 擰緊過程中，實(shí)時(shí)采集扭矩信號(hào)并輸入應(yīng)力預(yù)測(cè)模 塊，通過式（５）動(dòng)態(tài)計(jì)算螺紋的應(yīng)力分布；當(dāng)預(yù)測(cè)應(yīng)力 最大值超過材料的屈服強(qiáng)度時(shí)，立即彈出警告窗口， 提醒操作人員終止擰緊以避免斷裂風(fēng)險(xiǎn)。在完成擰 緊操作后，系統(tǒng)將完整扭矩曲線輸入分類模型進(jìn)行質(zhì) 量評(píng)估，最終的識(shí)別結(jié)果如圖１２所示，若識(shí)別結(jié)果為 浮鎖或傾斜缺陷，則自動(dòng)調(diào)取對(duì)應(yīng)工況下的應(yīng)力云圖，顯示異常區(qū)域的最大接觸應(yīng)力值及其分布特征。

 

４　方法驗(yàn)證      

為驗(yàn)證本文所提出方法的有效性，本文針對(duì)４．８級(jí) Ｍ８螺栓開展試驗(yàn)驗(yàn)證。首先基于有限元方法建立螺 栓連接結(jié)構(gòu)的分析模型，通過對(duì)螺栓頭部逐步施加 ０～１２Ｎ·ｍ的扭矩載荷，獲取不同扭矩工況下的螺紋 應(yīng)力分布，并根據(jù)式（５）構(gòu)建面向任意扭矩值的螺紋 應(yīng)力插值預(yù)測(cè)算法。然后對(duì)３種擰緊工況下的扭矩曲 線進(jìn)行采集，共采集１００組數(shù)據(jù)，將擰緊質(zhì)量智能識(shí)別 方法判斷出的擰緊類別與實(shí)際工況對(duì)比，驗(yàn)證其準(zhǔn)確 率，結(jié)果如表６所示。

通過１００組的扭矩?cái)?shù)據(jù)分類結(jié)果可知，其中正常 工況下的４０組數(shù)據(jù)無誤判，浮鎖工況下的３０組數(shù)據(jù) 無誤判，傾斜工況下的３０組數(shù)據(jù)有１組誤判為了正 常。結(jié)果表明，基于深度學(xué)習(xí)的螺栓擰緊質(zhì)量智能識(shí) 別方法能夠有效區(qū)分正常、浮鎖及傾斜３類擰緊質(zhì)量 類別，分類模型的準(zhǔn)確率為９９％，驗(yàn)證了該方法在不 同工況下的可靠性。５　結(jié)語       本文中提出了一種基于深度學(xué)習(xí)和有限元相結(jié) 合的智能識(shí)別與評(píng)估螺栓擰緊失效的方法。該方法 能在擰緊螺栓過程中對(duì)扭矩和螺紋面接觸應(yīng)力實(shí)時(shí) 監(jiān)測(cè)，具體的結(jié)論如下。 １）建立了螺栓擰緊過程的有限元仿真模型。通 過建立螺紋面幾何模型，使用Ａｂａｑｕｓ軟件模擬了螺栓在擰緊過程中扭矩及螺紋面應(yīng)力的變化，并根據(jù)螺紋 應(yīng)力大小確定了螺栓擰緊的最大安全扭矩。 ２）建立了螺栓擰緊扭矩?cái)?shù)據(jù)分類模型。 基于深 度學(xué)習(xí)建立了螺栓擰緊扭矩曲線的分類算法。 經(jīng)驗(yàn) 證，該算法能較為準(zhǔn)確地檢測(cè)和識(shí)別不同的擰緊質(zhì)量 類別。 ３）設(shè)計(jì)了集成的螺栓擰緊質(zhì)量智能識(shí)別及評(píng)估 系統(tǒng)。 設(shè)計(jì)了包括擰緊裝置和分析軟件的集成系統(tǒng)， 并基于深度學(xué)習(xí)算法、有限元仿真實(shí)現(xiàn)了對(duì)螺栓擰緊 過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)分析和智能診斷。      

與傳統(tǒng)方法相比，該方法不僅能在擰緊過程中智 能判別擰緊狀態(tài)，還能根據(jù)扭矩實(shí)時(shí)觀察接觸應(yīng)力的 變化。 本研究為螺栓擰緊工藝的優(yōu)化和質(zhì)量控制提供 了新的思路和方法，未來的工作將進(jìn)一步優(yōu)化算法性 能，擴(kuò)展系統(tǒng)功能，并在更多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中進(jìn)行驗(yàn)證。

 

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