本发明涉及结构动力学技术领域，更具体地，涉及连接结构的力学参数的计算方法。
背景技术
在轨道交通领域，动车上吊挂设备多采用连接结构吊挂于车体下方。在进行动力学分析的模型中，对连接结构的力学参数进行准确的动力学等效建模至关重要，同时也是本领域亟待解决的技术难题。
围绕基于有限元模型的分析工作，如模态计算、噪声计算、动响应计算等学术研究成果常有报道。此外，将吊挂设备及其连接结构单独作为研究对象，建立其有限元模型，通过查询相关文献、经验公式或者动力学试验得到连接结构的参数，再研究力学特性也常有报道。
现有的吊挂设备及其连接结构在建模过程中，如果通过查询文献获得连接结构的力学参数，由于材料批次、工作状态、生产商的差异性，导致建立的有限元模型准确度有限；而如果通过准静态力学试验得到连接结构的力学参数，利用建立的模型并不能很好地反映实际吊挂连接结构的动力学特性。
技术实现要素：
本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的连接结构的力学参数的计算方法。
根据本发明的一个方面，提供一种连接结构的力学参数的计算方法，包括：
根据吊挂设备及连接结构的实体模型，构建与力学参数相关的有限元模型；
对所述实体模型和有限元模型分别施加相同的激励力，获得所述实体模型的振动信号的奇异值向量和所述有限元模型的振动信号的奇异值向量；
将实体模型和有限元模型对应的奇异值向量间的误差作为目标函数，利用优化算法确定使所述目标函数稳定收敛时的力学参数，作为所述吊挂设备及连接结构实际的力学参数。
优选地，所述对所述实体模型和有限元模型分别施加相同的激励力，获得所述实体模型的振动信号的奇异值向量和有限元模型的振动信号的奇异值向量，具体为：
对所述实体模型施加激励力，同时采集激励信号和振动信号，对所述实体模型产生的振动信号进行奇异值分解，获得实体模型的振动信号的奇异值向量；
将所述激励信号加载至有限元模型中，计算所述有限元模型的振动信号，对所述有限元模型的振动信号进行奇异值分解，获得有限元模型的振动信号的奇异值向量。
优选地，所述将实体模型和有限元模型对应的奇异值向量间的误差作为目标函数，具体为：
将以下公式作为所述目标函数：
其中，sa表示有限元模型对应的奇异值向量，se表示实体模型对应的奇异值向量，δs表示实体模型和有限元模型对应的奇异值向量间的误差。
优选地，所述根据吊挂设备及连接结构的实体模型构建与力学参数相关的有限元模型，具体为：
利用有限元分析软件中的集中质量点单元对所述吊挂设备进行网格划分，利用有限元分析软件中的连接单元对所述连接结构进行网格划分，建立所述有限元模型；
将所述实体模型的质量和转动惯量输入至所述有限元模型中，作为有限元模型的质量和转动惯量；设置有限元模型中力学参数的取值范围。
优选地，所述对实体模型施加激励力，同时采集激励信号和振动信号，具体为：
在吊挂设备上设置至少1个被测点，采用力锤激励所述吊挂设备，通过加速度传感器采集至少1个被测点上20hz内的加速度响应，作为振动信号；
其中，加速度传感器的测试方向为平动模态方向，测试频段为预估模态频率的2倍，信号采样分辨率为预估模态频段上限的2.56倍。
优选地，所述优化算法为蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法中的一种。
优选地，所述力学参数为刚度参数和阻尼参数。
根据本发明的另一个方面，还提供一种连接结构的力学参数的计算系统，包括：
有限元模型生成模块，用于根据吊挂设备及连接结构的实体模型，构建与力学参数相关的有限元模型；
奇异值向量获取模块，用于对所述实体模型和有限元模型分别施加相同的激励力，获得所述实体模型的振动信号的奇异值向量和所述有限元模型的振动信号的奇异值向量；
优化模块，用于将实体模型和有限元模型对应的奇异值向量间的误差作为目标函数，利用优化算法确定使所述目标函数稳定收敛时的力学参数，作为所述吊挂设备及连接结构实际的力学参数。
根据本发明的另一个方面，还提供一种连接结构的力学参数的电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行本发明实施例的连接结构的力学参数的计算方法及其任一可选实施例的方法。
根据本发明的另一个方面，还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行本发明实施例的连接结构的力学参数的计算方法及其任一可选实施例的方法。
本发明提出的连接结构的力学参数的计算方法，通过构建与实体模型一致的有限元模型，以实体模型和有限模型对应的振动信号的奇异值向量间的误差作为目标函数，采用实测实体模型的振动信号，并计算振动信号的奇异值向量，以对有限元动力学模型的力学参数进行识别，给力学参数的识别提供了有力的技术支撑，并且由于实体模型的振动信号源于真实物理结构的测试，最终识别的力学参数也更加具有说服力。利用优化算法确定使所述目标函数稳定收敛时的力学参数，作为所述吊挂设备及连接结构实际的力学参数，由于振动信号的奇异值向量对力学参数的变化分成敏感，将奇异值向量间的误差作为目标函数，使得即使力学参数发生了微小的变化，目标函数也能够发生明显的变化。通过优化算法优化有限元模型中力学参数的值，使得优化后的有限元模型对应的奇异值向量与实体模型对应的奇异值向量非常接近，达到优化后的有限元模型能够真实反应实体模型的效果。
附图说明
图1为根据本发明实施例的连接结构的力学参数的计算方法的流程示意图；
图2为根据本发明实施例的利用优化算法确定使所述目标函数稳定收敛时的力学参数的方法的流程示意图；
图3为根据本发明实施例的连接结构的力学参数的计算系统的功能框图；
图4为根据本发明实施例的计算系统利用优化算法确定使所述目标函数稳定收敛时的力学参数的方法的流程示意图；
图5为根据本发明实施例的电子设备的框架示意图；
图6为本发明的一个具体实施例的力学参数的收敛曲线图；
图7为本发明的一个具体实施例的目标函数的收敛曲线图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明实施例提供一种连接结构的力学参数的计算方法，图1为本发明实施例的连接结构的力学参数的计算方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
101、根据吊挂设备及连接结构的实体模型，构建与力学参数相关的有限元模型。
需要说明的是，吊挂设备及连接结构的实体模型即吊挂设备及连接结构本身。吊挂设备即通过连接结构挂接着的设备，比如吊车通过钩子吊挂铅球，铅球即为吊挂设备，钩子即为连接机构。本发明实施例并不限制具体的吊挂设备和连接结构的类型以及计算方法所应用的领域。有限元模型由节点和元素构成。本发明实施例的有限元模型根据吊挂设备及连接结构的复杂程度，采用两种方法构建：若吊挂设备及连接结构较为简单，则直接根据机械结构的几何外型建立节点和单元；若吊挂设备及连接结构较为复杂，则通过点、线、面、体积，先建立有限元模型，再进行实体网格划分，以完成有限元模型的建立。
102、对所述实体模型和有限元模型分别施加相同的激励力，分别获得所述实体模型的振动信号的奇异值向量和有限元模型的振动信号的奇异值向量。
需要说明的是，通过向实体模型施加激励力，可以采集到实体模型的加速度响应，即振动信号，通过进一步对振动信号进行奇异值分解，可获得振动信号的奇异值向量。之所以在获得振动信号后还需要进一步获取奇异值向量，是因为奇异值能够有效抑制振动信号中的干扰和背景随机噪声，同时增强振动信号的能量值，并且经过发明人的验证，振动信号的奇异值向量对于力学参数的变化非常敏感，即利用振动信号的奇异值向量能够更准确地标定有限元模型中的力学参数。采用实测实体模型的振动信号，并计算振动信号的奇异值向量，以对有限元动力学模型的力学参数进行识别，给力学参数的识别提供了有力的技术支撑，并且由于实体模型的振动信号源于真实物理结构的测试，最终识别的力学参数也更加具有说服力。可以理解的是，本发明实施例中相同的激励力是指在相同位置激励的大小和方向相同的激励力。
103、将实体模型和有限元模型对应的奇异值向量间的误差作为目标函数，利用优化算法确定使所述目标函数稳定收敛时的力学参数，作为所述吊挂设备及连接结构实际的力学参数。
需要说明的是，由于振动信号的奇异值向量对力学参数的变化分成敏感，将奇异值向量间的误差作为目标函数，使得即使力学参数发生了微小的变化，目标函数也能够发生明显的变化。通过优化算法优化有限元模型中力学参数的值，使得优化后的有限元模型对应的奇异值向量与实体模型对应的奇异值向量非常接近，达到优化后的有限元模型能够真实反应实体模型的效果。需要注意的是，在将本发明实施例的计算方法实际应用时发现，只需优化迭代3-5次，即可实现目标函数稳定收敛，效率上明显优于现有技术的静力学试验测试方法或者动态试验机测试方法。
图2示出了本发明实施例利用优化算法确定使所述目标函数稳定收敛时的力学参数的方法的流程示意图，如图所示，该方法包括：
步骤201、对实体模型施加激励力，获得实体模型的振动信号的奇异值向量，执行步骤202；
步骤202、利用优化算法生成新的力学参数，执行步骤203；
步骤203、利用新的力学参数更新有限元模型，将激励力输入至更新后的有限元模型中，获得新的振动信号的奇异值向量，执行步骤204；
步骤204、将新的振动信号的奇异值向量和实体模型的振动信号的奇异值向量代入目标函数，执行步骤205；
步骤205、判断目标函数是否稳定收敛，若是，则执行步骤206，若否，则返回步骤202；
步骤206、结束优化。
在上述实施例的基础上，所述对所述实体模型和有限元模型的相同位置施加激励力，以分别获得所述实体模型的振动信号的奇异值向量和有限元模型的振动信号的奇异值向量，具体为：
对所述实体模型施加激励力，同时采集激励信号和振动信号，对所述实体模型产生的振动信号进行奇异值分解，获得实体模型的振动信号的奇异值向量；
将所述激励信号加载至有限元模型中，计算所述有限元模型的振动信号，对所述有限元模型的振动信号进行奇异值分解，获得有限元模型的振动信号的奇异值向量。
作为本领域技术人员可以理解的是，有限元模型中计算振动信号的节点的位置与实体模型中采集振动信号的被测点的位置一致，这样就保证计算的是同一个位置的振动信号。奇异值分解的具体算法属于公知常识，在此不做赘述。
在上述实施例的基础上，所述将实体模型和有限元模型对应的奇异值向量间的误差作为目标函数，具体为：
将以下公式作为所述目标函数：
其中，sa表示有限元模型对应的奇异值向量，se表示实体模型对应的奇异值向量，δs表示实体模型和有限元模型对应的奇异值向量间的误差。由上述公式可知，本发明实施例采用两个奇异值向量间的相对误差作为目标函数，相对误差更能够反应出测量的可信程度。
在上述各实施例的基础上，根据吊挂设备及连接结构的实体模型构建与力学参数相关的有限元模型，具体为：
利用有限元分析软件中的集中质量点单元对所述吊挂设备进行网格划分，利用连接单元对所述连接结构进行网格划分，建立所述有限元模型；
需要说明的是，有限元模型的建立是将机械结构转换为多节点和单元相连接，节点即为机械结构中一个点的坐标，指定一个号码和坐标位置。当节点建立完成后，需要使用适当的单元，将机械结构按照节点连接成单元，并完成有限元模型。单元选择正确与否，将决定最后的分析结果。有限元分析软件(例如ansys)提供了一定数量不同性质与类型的单元，每一个单元都有固定的编号，例如link是第1号单元，solid是第45号单元。单元类型即机械结构系统的单元种类，例如桌子可由桌面单元和桌脚单元构成，在本发明实施例中，将吊挂设备由集中质量点单元(mass)进行网格划分，利用mass将吊挂设备看作一个集中质量点，可以起到简化模型，缩小计算量，加快计算速度的作用；将连接结构由连接单元(bush)进行网格划分，利用bush能够定义连接机构的刚性参数和阻尼参数。
将所述实体模型的质量和转动惯量输入至所述有限元模型中，作为有限元模型的质量和转动惯量；设置有限元模型中力学参数的取值范围。
需要说明的是，将实体模型的质量和转动惯量输入至有限元模型，是为了构建与实体模型尽可能一致的有限元模型，而设置有限元模型中力学参数的取值范围，则是为了设置力学参数的取值上下限，在进行优化算法时约束力学参数的取值。
在上述实施例的基础上，所述对实体模型施加激励力，同时采集激励信号和振动信号，具体为：
在吊挂设备上设置至少1个被测点，采用力锤激励所述吊挂设备，通过加速度传感器采集至少1个被测点上20hz内的加速度响应，作为振动信号，加速度传感器的测试方向为平动模态方向，测试频段为预估模态频率的2倍，信号采样分辨率为预估模态频段上限的2.56倍。
需要说明的是，由于本发明实施例关注的是20hz以内的固有频率，因此采用低频加速度传感器采集0～20hz内的加速度响应。之所以选择平动模态方向，是因为该方向便于用力锤激励，同样便于放置加速度传感器。考虑到计算和估计之间可能出现误差，因此在测试时会将测试范围放大一些，所以将测试频段设置为预估模态频率的两倍。根据香浓采样定理，信号采样分辨率为预估模态频段的2倍，但在实际应用时，考虑到关心的频带内无混叠，同时为了方便计算机处理，将信号采样分辨率为预估模态频段上限的2.56倍。
在上述实施例的基础上，所述优化算法具体为蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法中的一种。经验证，采用遗传算法的优化效率最高，能够在力学参数的变化范围内进行全局寻优，既保证了参数识别的精度，又保证了迭代计算的速度。
在上述实施例的基础上，所述力学参数为刚度参数和阻尼参数。
图3示出了本发明实施例的一种连接结构的力学参数的计算系统的功能框图，如图3所示，计算系统包括：
有限元模型生成模块301，用于根据吊挂设备及连接结构的实体模型，构建与力学参数相关的有限元模型。
需要说明的是，吊挂设备及连接结构的实体模型即吊挂设备及连接结构本身。吊挂设备即通过连接结构挂接着的设备，比如吊车通过钩子吊挂铅球，铅球即为吊挂设备，钩子即为连接机构。本发明实施例并不限制具体的吊挂设备和连接结构的类型以及计算方法所应用的领域。有限元模型由节点和元素构成。本发明实施例的有限元模型根据吊挂设备及连接结构的复杂程度，采用两种方法构建：若吊挂设备及连接结构较为简单，则直接根据机械结构的几何外型建立节点和单元；若吊挂设备及连接结构较为复杂，则通过点、线、面、体积，先建立有限元模型，再进行实体网格划分，以完成有限元模型的建立。
奇异值向量获取模块302，用于对所述实体模型和有限元模型分别施加相同的激励力，获得所述实体模型的振动信号的奇异值向量和所述有限元模型的振动信号的奇异值向量。
需要说明的是，通过向实体模型施加激励力，可以采集到实体模型的加速度响应，即振动信号，通过进一步对振动信号进行奇异值分解，可获得振动信号的奇异值向量。之所以在获得振动信号后还需要进一步获取奇异值向量，是因为奇异值能够有效抑制振动信号中的干扰和背景随机噪声，同时有效地增强振动信号的能量值，并且经过发明人的验证，振动信号的奇异值向量对于力学参数的变化非常敏感，即利用振动信号的奇异值向量能够更准确地标定有限元模型中的力学参数。采用实测实体模型的振动信号，并计算振动信号的奇异值向量，以对有限元动力学模型的力学参数进行识别，给力学参数的识别提供了有力的技术支撑，并且由于实体模型的振动信号源于真实物理结构的测试，最终识别的力学参数也更加具有说服力。
优化模块303，用于将实体模型和有限元模型对应的奇异值向量间的误差作为目标函数，利用优化算法确定使所述目标函数稳定收敛时的力学参数，作为所述吊挂设备及连接结构实际的力学参数。
需要说明的是，由于振动信号的奇异值向量对力学参数的变化分成敏感，将奇异值向量间的误差作为目标函数，使得即使力学参数发生了微小的变化，目标函数也能够发生明显的变化。通过优化算法优化有限元模型中力学参数的值，使得优化后的有限元模型对应的奇异值向量与实体模型对应的奇异值向量非常接近，达到优化后的有限元模型能够真实反应实体模型的效果。
图4示出了本发明实施例的计算系统利用优化算法确定使所述目标函数稳定收敛时的力学参数的方法的流程示意图，如图所示，
步骤401、奇异值向量获取模块对实体模型施加激励力，获得实体模型的振动信号的奇异值向量，执行步骤402；
步骤402、优化模块利用优化算法生成新的力学参数，执行步骤403；
步骤403、有限元模型生成模块利用新的力学参数更新有限元模型，奇异值向量获取模块将激励力输入至更新后的有限元模型中，获得新的振动信号的奇异值向量，执行步骤404；
步骤404、优化模块将新的振动信号的奇异值向量和实体模型的振动信号的奇异值向量代入目标函数，执行步骤405；
步骤405、优化模块判断目标函数是否稳定收敛，若是，则执行步骤406，若否，则返回步骤402；
步骤406、结束优化。
在上述实施例的基础上，奇异值向量获取模块具体包括：
实体模型奇异值向量获取单元，用于对所述实体模型施加激励力，同时采集激励信号和振动信号，对所述实体模型产生的振动信号进行奇异值分解，获得实体模型的振动信号的奇异值向量；
有限元模型奇异值向量获取单元，用于将所述激励信号加载至有限元模型中，计算所述有限元模型的振动信号，对所述有限元模型的振动信号进行奇异值分解，获得有限元模型的振动信号的奇异值向量。
作为本领域技术人员可以理解的是，有限元模型中计算振动信号的节点的位置与实体模型中采集振动信号的被测点的位置一致，这样就保证计算的是同一个位置的振动信号。奇异值分解的具体算法属于公知常识，在此不做赘述。
在上述实施例的基础上，所述将实体模型和有限元模型对应的奇异值向量间的误差作为目标函数，具体为：
将以下公式作为所述目标函数：
其中，sa表示有限元模型对应的奇异值向量，se表示实体模型对应的奇异值向量，δs表示实体模型和有限元模型对应的奇异值向量间的误差。由上述公式可知，本发明实施例采用两个奇异值向量间的相对误差作为目标函数，相对误差更能够反应出测量的可信程度。
在上述实施例的基础上，有限元模型生成模块具体包括：
有限元生成单元，用于利用有限元分析软件中的集中质量点单元对所述吊挂设备进行网格划分，利用连接单元对所述连接结构进行网格划分，建立所述有限元模型；
需要说明的是，有限元模型的建立是将机械结构转换为多节点和单元相连接，节点即为机械结构中一个点的坐标，指定一个号码和坐标位置。当节点建立完成后，需要使用适当的单元，将机械结构按照节点连接成单元，并完成有限元模型。单元选择正确与否，将决定最后的分析结果。有限元分析软件(例如ansys)提供了一定数量不同性质与类型的单元，每一个单元都有固定的编号，例如link是第1号单元，solid是第45号单元。单元类型即机械结构系统的单元种类，例如桌子可由桌面单元和桌脚单元构成，在本发明实施例中，将吊挂设备由集中质量点单元(mass)进行网格划分，利用mass将吊挂设备看作一个集中质量点，可以起到简化模型，缩小计算量，加快计算速度的作用；将连接结构由连接单元(bush)进行网格划分，利用bush能够定义连接机构的刚性参数和阻尼参数。
参数设定单元，用于将所述实体模型的质量和转动惯量输入至所述有限元模型中，作为有限元模型的质量和转动惯量；设置有限元模型中力学参数的取值范围。
需要说明的是，将实体模型的质量和转动惯量输入至有限元模型，是为了构建与实体模型尽可能一致的有限元模型，而设置有限元模型中力学参数的取值范围，则是为了设置力学参数的取值上下限，在进行优化算法时约束力学参数的取值。
在上述实施例的基础上，奇异值向量获取模块所述对实体模型施加激励力，同时采集激励信号和振动信号，具体为：
在吊挂设备上设置至少1个被测点，采用力锤激励所述吊挂设备，通过加速度传感器采集至少1个被测点上20hz内的加速度响应，作为振动信号，加速度传感器的测试方向为平动模态方向，测试频段为预估模态频率的2倍，信号采样分辨率为预估模态频段上限的2.56倍。
需要说明的是，由于本发明实施例关注的是20hz以内的固有频率，因此采用低频加速度传感器采集0～20hz内的加速度响应。之所以选择平动模态方向，是因为该方向便于用力锤激励，同样便于放置加速度传感器。考虑到计算和估计之间可能出现误差，因此在测试时会将测试范围放大一些，所以将测试频段设置为预估模态频率的两倍。根据香浓采样定理，信号采样分辨率为预估模态频段的2倍，但在实际应用时，考虑到关心的频带内无混叠，同时为了方便计算机处理，将信号采样分辨率为预估模态频段上限的2.56倍。
图5示出了本发明实施例电子设备的框架示意图。
参照图5，所述电子设备，包括：处理器(processor)501、存储器(memory)502和总线503；
其中，所述处理器501和存储器502通过所述总线503完成相互间的通信；
所述处理器501用于调用所述存储器502中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据吊挂设备及连接结构的实体模型，构建与力学参数相关的有限元模型；对所述实体模型和有限元模型分别施加相同的激励力，获得所述实体模型的振动信号的奇异值向量和所述有限元模型的振动信号的奇异值向量；将实体模型和有限元模型对应的奇异值向量间的误差作为目标函数，利用优化算法确定使所述目标函数稳定收敛时的力学参数，作为所述吊挂设备及连接结构实际的力学参数。
本发明另一实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据吊挂设备及连接结构的实体模型，构建与力学参数相关的有限元模型；对所述实体模型和有限元模型分别施加相同的激励力，获得所述实体模型的振动信号的奇异值向量和所述有限元模型的振动信号的奇异值向量；将实体模型和有限元模型对应的奇异值向量间的误差作为目标函数，利用优化算法确定使所述目标函数稳定收敛时的力学参数，作为所述吊挂设备及连接结构实际的力学参数。
为了更直观地展示本发明实施例的连接结构的力学参数的计算方法的技术效果，现就一个实例进行说明。在本示例中，以一个2kg的质量块，采用4根橡胶绳吊挂，模拟动车设备及其吊挂连接，其有限元模型为1个集中质量点单元、1个bush单元，2个节点。在本实例的实施过程中，初始的有限元模型中，刚度参数设为2190.0n/mm，阻尼参数设为10.0n·s/mm，识别结果为刚度3109.0n/mm，阻尼参数11.7n·s/mm。图6示出了本实例中力学参数的收敛曲线图，图7示出了本实例中目标函数的收敛曲线图，从图6和图7中可以看出，阻尼参数和刚度参数在经过3次迭代后趋于稳定，表示已优化完成，效率极高。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。