技术领域
[0001] 本
发明涉及车辆可靠性技术领域，尤其涉及一种基于核密度估计的履带车辆传动轴载荷谱编制方法。
背景技术
[0002] 载荷谱是进行车辆受载零部件机械结构设计和疲劳试验的基本依据，获得符合实际使用情况的载荷谱则成为车辆零部件抗疲劳设计的重要前提。由于载荷循环包含幅值和均值两个维度，能反映材料
力学特性的双参数雨流计数法成为现今载荷谱编制过程中通用的计数方法。基于典型任务的对数当量寿命概率分布，阎楚良提出了具有高
置信度的中值疲劳载荷谱编制原理，提高了飞机结构定寿和延寿的可靠性。已有文献分别在军用履带车辆传动装置耐久性评价与疲劳寿命预测方面做了相关研究。在对雨流矩阵做概率分布拟合时，与传统参数法相比，非参数法的拟合效果更具优势，其中核密度估计法得到越来越多的研究和应用，但其与编谱流程的有机结合则较少被关注。
[0003] 疲劳分析和试验常用的载荷谱包含二维载荷谱、一维载荷谱和八级程序谱。军用履带车辆的传动装置、行走装置、行驶路面和驾驶操作有别于一般车辆，这些特点使其行驶载荷复杂多变，传动系零部件发生疲劳破坏的故障率高，故编制出可信度较高的传动系定寿载荷谱对车辆的可靠性提升具有重要意义。
发明内容
[0004] 鉴于上述的分析，本发明旨在提供一种基于核密度估计的履带车辆传动轴载荷谱编制方法，用以解决现有履带车辆传动轴载荷谱编制的可信度问题。
[0005] 本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：
[0006] 一种基于核密度估计的履带车辆传动轴载荷谱编制方法，包括如下步骤：步骤S1、履带车辆传动轴
扭矩载荷样本
数据采集及预处理；
[0007] 步骤S2、将预处理后的扭矩载荷样本数据依次通过第一次雨流计数、均幅值极值推断、第二次雨流计数、二维核密度估计、多工况合成与外推生成二维载荷谱。
[0008] 进一步，所述步骤S2包括如下步骤：
[0009] 步骤S201、将预处理后的扭矩载荷样本数据按档位进行分割统计，确定各档位第一次雨流计数的扭矩范围和组数；
[0010] 步骤S202、根据步骤S201得到的雨流计数的扭矩范围和分组对各档位扭矩载荷样本数据进行第一次雨流计数，得到各档位雨流矩阵；
[0011] 步骤S203、根据各档位雨流矩阵作均幅值极值推断，得到各档位均幅值极值；
[0012] 步骤S204、选取步骤S203计算得到的所有档位均值极大值中的最大值、均值极小值中的最小值、幅值极大值中的最大值和幅值极小值中的最小值，由选取的均值范围和幅值范围推导得到扭矩范围，作为第二次雨流计数的扭矩范围，再
选定分组数，生成新的雨流矩阵；
[0013] 步骤S205、采用基于高斯核的二维核密度估计，得到各档位新雨流矩阵的密度估计；所述二维核密度估计的扭矩范围和分组数与第二次雨流计数的扭矩范围和分组数相同；
[0014] 步骤S206、多工况合成及外推得到各工况外推载荷频次，结合步骤S205得到的各档位新雨流矩阵的密度估计得到二维载荷谱。
[0015] 进一步，所述步骤S203包括，由各档位雨流矩阵得到均幅值独立分布，采用对数正态分布或威布尔分布拟合幅值分布，采用正态分布、三参数对数正态分布或三参数威布尔分布拟合均值分布，得到各档位均幅值独立分布的拟合参数，由拟合参数确定各档位幅值概率密度函数fX(x)、各档位均值概率密度函数fY(y)；
[0016] 由各档位幅值概率密度函数积分公式 得到各档位载荷幅值的极大值xmax，各档位幅值极小值取对应档位雨流矩阵的最小幅值；由载荷均值概率密度函数积分公式 求得各档位载荷均值的极大值ymax，由载荷均值概
率密度函数积分公式 求得各档位均值的极小值。
[0017] 进一步，选择对数正态分布或威布尔分布中AD平均值较小的分布作为幅值的拟合分布，选择正态分布、三参数对数正态分布或三参数威布尔分布中AD平均值较小的分布拟合均值分布。
[0018] 进一步，所述步骤S205，包括以下子步骤：
[0019] 步骤S2051、以第二次雨流计数的扭矩范围和分组数划分二维核密度估计网格；
[0020] 步骤S2052、采用改良Sheather-Jones插入式带宽选择方法(ISJ方法)得到高斯核最优对
角带宽 和
[0021] 具体地，根据下两式，计算高斯核最优对角带宽 和
[0022]
[0023]
[0024] 其中，
[0025] N+为正自然数；
[0026] 步骤S2053、对新雨流矩阵作二维高斯核密度估计；
[0027] 具体地，计算带对角带宽矩阵的高斯核
[0028]
[0029] 其中，x＝[x1,x2]T和y＝[y1,y2]T，x和y的第一变量为幅值，第二变量为均值；
[0030] 由带对角带宽矩阵的高斯核计算二维高斯核密度估计
[0031]
[0032] 步骤S2054、以各档位的均幅值范围修正二维高斯核密度估计，并将密度和归一化，得到各档位新雨流矩阵的密度估计。
[0033] 进一步，所述步骤S206具体包括：
[0034] 步骤S2061、根据扭矩载荷样本数据计算各档位下第i个工况的载荷循环在单位里程下发生的
频率[0035]
[0036] m为对应档位工况种类总数，对应档位各工况的试验里程分别为l1,l2,...,lm，由试验统计得到的对应档位各工况载荷循环频次分别为n1,n2,...,nm；
[0037] 步骤S2062、计算各档位第i个工况出现的载荷循环外推频次Ni＝fipiL[0038] L为对应档位车辆的设计使用寿命里程，各工况的行驶里程占使用寿命里程的百分比分别为p1,p2,...,pm，对应档位第i个工况下的行驶里程为piL；
[0039] 步骤S2063、根据公式 得到各档位多工况二维载荷谱；
[0040] 式中，Ni为对应档位第i个工况外推载荷频次， 为对应档位第i个工况新雨流矩阵的二维高斯核密度估计；
[0041] 步骤S2064、将各档位多工况二维载荷谱综合得到二维载荷谱。
[0042] 进一步，所述步骤1包括如下子步骤：
[0043] 步骤S101、将
电阻应变片布置在左侧减速器的
输入轴上无线遥测获取扭矩
信号，进行n圈履带车辆实车试验，实时采集每圈履带车辆的传动轴载荷数据，形成n个独立随机样本数据；还同步测量档位信号；
[0044] 步骤S102，对样本数据进行雨流滤波去除样本数据中的高频噪声。
[0045] 进一步，所述步骤1还包括样本数量置信度检验步骤，对样本数量进行置信度检验，当样本数量通过检验，继续下一步；如未通过，则增加试验次数，直到通过检验；
[0046] 所述的置信度检验步骤包括：
[0047] 采用TecWare
软件计算出n圈试验获得的扭矩载荷样本数据的伪损伤D，然后由公式 计算出当量寿命，进而得到对数当量寿命lgT，将n圈试验获得的对数当量寿命lgT表示为x1,x2,...,xn，计算出子样的平均值 和标准差s；
[0048] 由最少测试次数判据公式
[0049]
[0050] 判断试验测试次数n是否满足给定置信度γ和相对误差δ的样本量要求，式中tγ为与γ相对应的t分布分位数。
[0051] 进一步，还包括步骤S3；步骤S3、采用Goodman方程做平均
应力修正将均值不为零的载荷循环按疲劳损伤等效方法转
化成均值为零的载荷循环，从而将二维载荷谱转换成一维载荷谱。
[0052] 进一步，还包括步骤S4；步骤S4、将一维载荷谱简化生成八级程序谱：
[0053] 采用不等间隔法将一维载荷谱简化成八级
块状载荷谱，即将一维载荷谱的幅值最大值乘以不等间隔比例系数得到8级幅值；
[0054] 对八级块状载荷谱作低载舍去；低载舍去
阈值取第8级幅值的0.8倍；
[0055] 采用上等效方法，将全范围内的对称载荷循环转换为8个幅值级别的对称载荷循环得到八级程序谱。
[0056] 本发明有益效果如下：
[0057] 1)以疲劳损伤的倒数定量描述当量寿命，用最少测试次数判据检验实测载荷样本数据的置信度，表明本次试验数据满足80％置信度，相对误差限度不超过±5％，后续可通过增加试验次数来提高载荷数据的置信
水平；
[0058] 2)本文采用二维高斯核密度估计拟合不规则的实测雨流矩阵均幅值二维分布，使用改良Sheather-Jones方法求得最优对角带宽。采取两次雨流计数的编谱流程，第一次雨流计数用于均幅值极值推断，第二次雨流计数用于核密度估计,解决了雨流计数与核密度估计分组选择不一致时产生的失真效果。从实测雨流矩阵与设计载荷谱的对比上看，采用本方法编制出的载荷谱与实测雨流矩阵具有高度相似的概率密度分布，同时还实现了对实测雨流矩阵的合理外推，达到了预期效果；
[0059] 3)在一维载荷谱的低载舍去时选择阈值为第八级载荷值的0.8倍，使得低载舍去前后，频次和减少99.33％，损伤和只减少0.29％，低载舍去阈值选择合理，在保持损伤和基本不变的情况下大大减少了载荷谱的加载频次。
[0060] 本发明的其他特征和优点将在随后的
说明书中阐述，并且，部分的从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、
权利要求书、以及
附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0061] 附图仅用于示出具体
实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
[0062] 图1为本发明实施例载荷谱编制
流程图；
[0063] 图2为本发明实施例扭矩
传感器布置
位置示意图；
[0064] 图3为本发明实施例试验载荷雨流矩阵柱状图；
[0065] 图4为本发明实施例试验载荷雨流矩阵等高线图；
[0066] 图5为本发明实施例二维载荷谱柱状图；
[0067] 图6为本发明实施例二维载荷谱等高线图；
[0068] 图7为本发明实施例雨流矩阵与一维载荷谱对数累积频次曲线图
[0069] 图8为本发明实施例低载舍去前一维载荷谱对数累积频次曲线图；
[0070] 图9为本发明实施例低载舍去后一维载荷谱对数累积频次曲线图；
[0071] 图10为本发明实施例八级程序谱示意图；
[0072] 图11为低载舍去前一维载荷谱的累积损伤曲线；
[0073] 图12为低载舍去后一维载荷谱的累积损伤曲线。
具体实施方式
[0074] 下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本
申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。
[0075] 如图1所示，本实施例载荷谱编制方法，包括如下步骤：
[0076] 步骤S1、履带车辆扭矩载荷样本数据采集及预处理；
[0077] 具体包括如下子步骤：
[0078] 步骤S101、进行n圈履带车辆实车试验，实时采集每圈履带车辆的传动轴载荷数据，形成n个独立随机样本数据。
[0079] 具体地，如图2所示，将扭矩传感器布置在左侧减速器的输入轴上获取扭矩信号，选择电阻应变片作为扭矩传感器，通过粘贴电阻应变片和无线遥测获取扭矩信号。同时，还同步测量档位信号；为监测车辆的行驶状态，还可同步测量了
发动机转速和传动轴转速信号。
[0080] 实车试验选择环形起伏土路，由三名经验丰富的驾驶员完成了12圈试验，该履带车在该路面上的档位分配和换挡频率完全由驾驶员根据路面情况和驾驶习惯所决定，每圈试验的载荷数据视为一个独立样本。所选取的路面是履带车性能测试专用路面，其起伏程度和路况能够反映起伏土路的特征，而且在驾驶员的随机驾驶情况下也包含了履带车起步、
加速、
制动、直行、转弯等各种工况，因此以每圈试验得到的扭矩载荷数据作为随机样本。
[0081] 步骤S102，对样本数据进行雨流滤波去除样本数据中的高频噪声。
[0082] 恶劣的试验条件会对测试系统造成一定干扰，同时扭矩信号具有瞬变特性，测试信号不可避免地引入对扭矩分析不利的成分。本次试验原始载荷数据的不良成分主要为高频噪声，高频噪声表现为频次很高幅值很小的载荷循环，其对传动轴的疲劳寿命几乎不会产生影响，但是对载荷谱编制和疲劳加载是个不小的负担。为最大程度地保留造成疲劳损伤的扭矩信号，避免去除有效的载荷循环，将高频噪声通过雨流滤波去除，即通过舍去雨流矩阵中最小幅值级别的载荷循环达到上述目的。
[0083] 步骤S103、对样本数量进行置信度检验，当样本数量通过检验，继续下一步；如未通过，则增加试验次数，直到通过检验。
[0084] 具体地，采用TecWare软件计算出n圈实车试验获得的扭矩载荷样本数据的伪损伤D，然后由公式 计算出当量寿命，进而得到对数当量寿命lgT，将n圈试验获得的对数当量寿命lgT表示为x1,x2,...,xn，计算出子样的平均值 和标准差s。
[0085] 由最少测试次数判据公式
[0086]
[0087] 判断试验测试次数n是否满足给定置信度γ和相对误差δ的样本量要求，式中tγ为与γ相对应的t分布分位数。
[0088] 在实际使用中，也可直接由变异系数 查出所需的最少测试次数。
[0089] 本实施例12圈试验数据，如表1所示。本次试验的对数当量寿命以95％置信度服从正态分布。
[0090] 表1载荷样本对数当量寿命计算
[0091]
[0092] 取置信度γ＝80％，相对误差限度δ＝5％，求得最少测试次数n＝8.1，取整为9，即在典型路面环形起伏土路上做试验的最少测试次数为9次，计算过程如表2所示。因为实际测试圈数为12>9，所以根据统计理论可得出结论：当以本次试验的平均对数当量寿命作为母体均值的估计量时，满足80％置信度，相对误差不超过±5％。
[0093] 表2最少测试次数计算
[0094]
[0095] 步骤S2、依次通过第一次雨流计数、均幅值极值推断、第二次雨流计数、二维核密度估计、多工况合成与外推生成二维载荷谱。
[0096] 步骤S2包括如下子步骤：
[0097] 步骤S201、将预处理后的扭矩载荷样本数据按档位进行分割统计，确定各档位第一次雨流计数的范围和组数。
[0098] 雨流计数的主要计数参数为载荷范围和载荷级数(即分组)，载荷范围要包含该档位所有实测扭矩信号，载荷级数即二维雨流矩阵的大小，若载荷级数取为n，则得到的雨流矩阵为n×n阶矩阵，载荷级数决定了雨流矩阵的
精度，一般最大取512。
[0099] 本次试验扭矩载荷样本数据按档位分割统计如表3所示，
[0100] 表3扭矩载荷样本数据按档位统计
[0101]
[0102] 步骤S202、根据步骤S201得到的雨流计数范围和分组对扭矩载荷样本数据进行第一次雨流计数，得到各档位雨流矩阵；
[0103] 具体地，采用四点雨流计数，得到各档位雨流矩阵Rain Flow Matrix(RFM)。
[0104] 将实车试验扭矩数据统计得到的所有档位雨流矩阵合并，绘制载荷循环频次柱状图和等高线图如图3-4所示。
[0105] 步骤S203、根据各档位雨流矩阵作均幅值极值推断，得到各档位均幅值极值。
[0106] 具体地，由各档位雨流矩阵得到均幅值独立分布，采用对数正态分布或威布尔分布拟合幅值分布，采用正态分布、三参数对数正态分布或三参数威布尔分布拟合均值分布，得到各档位均幅值独立分布的拟合参数，由拟合参数得到各档位幅值概率密度函数fX(x)、各档位均值概率密度函数fY(y)。
[0107] 由各档位幅值概率密度函数积分公式 得到各档位载荷幅值的极大值xmax，各档位幅值极小值取雨流矩阵的最小幅值；由载荷均值概率密度函数积分公式 求得各档位载荷均值的极大值ymax，由载荷均值概率密度函
数积分公式 求得各档位均值的极小值。
[0108] 本次试验拟合结果如表4-5。
[0109] 表4各档位幅值分布拟合结果
[0110]
[0111]
[0112] 表5各档位均值分布拟合结果
[0113]
[0114] 采用Anderson-Darling(AD)值作为拟合优度，AD值是概率图中点离拟合直线距离大小的加权平方和，其值越小说明分布拟合得越好。选择AD平均值较小的分布作为均幅值的拟合分布，如表4、5所示，本次试验载荷幅值的拟合分布选择对数正态分布，均值的拟合分布选择正态分布。
[0115] 然后，由载荷幅值的对数正态概率密度函数fX(x)，得到载荷幅值极大值的推断公式 由该公式得到各档位载荷幅值的极大值xmax，各档位幅值极小值取雨流矩阵的最小幅值；同理，由载荷均值正态分布密度函数积分公式求得各档位载荷均值的极大值和均值极小值。
[0116] 本实施例取建议值p＝10-6。
[0117] 步骤S204、进行第二次雨流计数，生成新的雨流矩阵；
[0118] 具体地，选取步骤S203计算得到的所有档位均值极大值中的最大值、均值极小值中的最小值、幅值极大值中的最大值和幅值极小值中的最小值，由选取的均值范围和幅值范围推导得到扭矩范围，作为第二次雨流计数的参数，再选定分组数，生成新的雨流矩阵。
[0119] 步骤S205、采用基于高斯核的二维核密度估计，得到各档位新雨流矩阵的密度估计。
[0120] 在应用核密度估计法过程中，会像雨流计数一样，对均幅值二维平面划分网格，即均幅值分组。如果雨流计数和核密度估计的均幅值分组出现不一致，很容易导致估计出的分布失真。
[0121] 具体地，包括以下子步骤：
[0122] 步骤S2051、以第二次雨流计数的扭矩范围和分组数划分二维核密度估计网格；
[0123] 步骤S2052、采用改良Sheather-Jones插入式带宽选择方法(ISJ方法)得到高斯核最优对角带宽 和
[0124] 具体地，根据下两式，计算高斯核最优对角带宽 和
[0125]
[0126]
[0127] 其中，
[0128] N+为正自然数；
[0129] 步骤S2053、对新雨流矩阵作二维高斯核密度估计；
[0130] 具体地，计算带对角带宽矩阵的高斯核
[0131]
[0132] 其中，x＝[x1,x2]T和y＝[y1,y2]T，x和y的第一变量为幅值，第二变量为均值。
[0133] 由带对角带宽矩阵的高斯核计算二维高斯核密度估计
[0134]
[0135] 步骤S2054、以各档位的均幅值范围修正对应档位的二维高斯核密度估计，并将密度和归一化，得到各档位新雨流矩阵的密度估计；
[0136] 步骤S206、多工况合成及外推得到二维载荷谱；
[0137] 包括如下子步骤：
[0138] 步骤S2061、根据样本数据计算各档位下第i个工况的载荷循环在单位里程下发生的频率
[0139]
[0140] m为对应档位工况种类总数，对应档位各工况的试验里程分别为l1,l2,...,lm，由试验统计得到的对应档位各工况载荷循环频次分别为n1,n2,...,nm；
[0141] 步骤S2062、计算各档位第i个工况出现的载荷循环外推频次Ni＝fipiL[0142] L为对应档位车辆的设计使用寿命里程，各工况的行驶里程占使用寿命里程的百分比分别为p1,p2,...,pm，对应档位第i个工况下的行驶里程为piL；
[0143] 步骤S2063、根据公式 得到各档位多工况二维载荷谱；
[0144] 式中，Ni为对应档位第i个工况外推载荷频次， 为对应档位第i个工况新雨流矩阵的二维高斯核密度估计；
[0145] 步骤S2064、将各档位多工况二维载荷谱综合得到二维载荷谱。
[0146] 表6各工况载荷频次外推
[0147]
[0148] 综合得到的二维载荷谱的三维柱状图和等高线图如图5-6所示。对比实测雨流矩阵图3-4可以看出，本实施例所提出的基于核密度估计的二维载荷谱编制流程能高度拟合实测均幅值分布。
[0149] 步骤S3、将二维载荷谱转换成一维载荷谱。
[0150] 具体地，由二维载荷谱转换成一维载荷谱，须将均值不为零的载荷循环按疲劳损伤等效方法转化成均值为零的载荷循环，最常用的方法是采用Goodman方程做平均应力修正。经过平均应力修正之后的载荷循环的均值都为零，只有幅值不同，从而将二维载荷谱转换为一维载荷谱。
[0151] 为观察本实施例载荷谱编制的一维载荷谱对雨流矩阵的外推效果，现将实测雨流矩阵直接乘以外推倍数 然后用平均应力修正转换为一维幅值，作对数累积频次曲线如图7所示，可以看出本方法编制出的一维载荷谱在与实测雨流矩阵有相似概率密度分布的同时，还能够对未测到的雨流循环进行外推，对数累积频次曲线的外推部分与实测部分相比斜率突然变大，意味着外推的雨流循环出现概率大幅较少，频次累积较慢，与实现情况相符，实现了雨流矩阵的合理外推。
[0152] 步骤S4、将一维载荷谱简化生成八级程序谱。
[0153] 具体地，采用不等间隔法将一维载荷谱简化成八级块状载荷谱，即将一维载荷谱的幅值最大值乘以不等间隔比例系数得到8级幅值。
[0154] 对八级块状载荷谱作低载舍去。低载舍去阈值取八级谱第8级幅值的0.8倍。图8所示为低载舍去前，频次和为1.43E+08，图9所示为低载舍去后，频次和为9.67E+05。
[0155] 采用上等效方法，将全范围内的对称载荷循环转换为8个幅值级别的对称载荷循环得到八级程序块谱，如图10所示。即将幅值在1级与2级之间的对称载荷循环，采用等损伤方法转换成幅值为1级的对称载荷循环，然后依此类推。
[0156] 等效损伤转换公式为
[0157]
[0158] 式中，Neq为等效循环频次，Si为原载荷幅值，m为SN曲线(应力寿命曲线)的幂指数。
[0159] 上述转换规则会把小幅值高频次载荷循环转换成大幅值低频次的载荷循环，对载荷谱疲劳试验起到加速作用。
[0160] 采用本实施例编制方法得到载荷谱后，结合传动轴材料参数，即可采用名义应力法估算一维载荷谱的疲劳寿命。本次试验中传动轴的材料为20Cr2Ni4A，材料参数由工具书中查得，考虑影响疲劳强度的主要因素为有效应力集中系数，通过基本Miner法则计算得到使用寿命里程一维载荷谱的疲劳损伤量，计算公式如下
[0161]
[0162] 式中，Si为一维载荷谱的幅值，ni为对应幅值Si的载荷频次，SE为对应无限寿命NE＝107的疲劳极限，m为双对数SN曲线的斜率。
[0163] 低载舍去前一维载荷谱的累积损伤曲线如图11所示，损伤和为0.0101，为低载舍去后一维载荷谱的累积损伤曲线如图12所示，损伤和为0.0100。对比低载舍去前后，频次和减少99.33％，损伤和减少0.29％，由此可以看出本文的低载舍去阈值选择合理，在保持损伤和基本不变的情况下大大减少了载荷谱的加载频次。
[0164] 综上所述，本发明实施例提供了一种履带车辆传动轴载荷谱的编制方法，该方法[0165] 1)以疲劳损伤的倒数定量描述当量寿命，用最少测试次数判据检验实测载荷样本数据的置信度，表明本次试验数据满足80％置信度，相对误差限度不超过±5％，后续可通过增加试验次数来提高载荷数据的置信水平。
[0166] 2)采用二维高斯核密度估计拟合不规则的实测雨流矩阵均幅值二维分布，使用改良Sheather-Jones方法求得最优对角带宽。为解决雨流计数与核密度估计分组选择不一致时产生的失真效果，提出一种新的采取两次雨流计数的编谱流程，第一次雨流计数用于均幅值极值推断，第二次雨流计数用于核密度估计。从实测雨流矩阵与设计载荷谱的对比上看，编制出的载荷谱与实测雨流矩阵具有高度相似的概率密度分布，同时还实现了对实测雨流矩阵的合理外推，达到了预期效果。
[0167] 3)在一维载荷谱的低载舍去时选择阈值为第八级载荷值的0.8倍，使得低载舍去前后，频次和减少99.33％，损伤和只减少0.29％，说明本文的低载舍去阈值选择合理，在保持损伤和基本不变的情况下大大减少了载荷谱的加载频次。
[0168] 本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过
计算机程序来指令相关的
硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
[0169] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉
本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
