AR模型

摘要： 空气质量的好坏直接影响着人们的日常生活,因此,了解空气质量的变化趋势尤为重要。文章以鹤壁市2021年6月1日—12月31日的空气质量指数(AQI)日报数据为样本,基于时间序列分析建立预测模型。首先,利用多种时间序列方法建立拟合模型,经过分析对比得出预测效果较好的ARMA模型;其次,使用此模型对鹤壁市未来10天的空气质量指数进行预测,预测结果与实际数据非常接近,并且此模型并不复杂,具有一定的应用性和可操作性;最后,参照AQI级别划分表可得出鹤壁市未来10天的空气质量所处等级。

摘要： 为分析海上风机支撑结构及叶片的风振动力响应特性,基于线性滤波法中自回归AR模型,采用Kaimal脉动风速功率谱编制了具备时空相关特性的MATLAB脉动风速时程模拟程序;针对江苏如东黄海海域某4 MW级风机塔筒、叶片等结构进行了实例分析,得到结构表面各控制点模拟脉动风速时程曲线,并结合计算功率谱与目标谱进行对比验证;利用TurbSim软件对自编程序计算精度和效率进行比较。相关计算结果表明该程序简单易操作,所需参数较少;虽无法考虑湍流强度,但具有适用多种风机结构的优点;同时整体模拟效果良好,可有效解决风荷载输入问题。

摘要： 目前,大多数运动想象(Motor Imagery,MI)针对的是单侧肢体的研究,而传统的单侧肢体简单的运动想象不易被患者理解并且康复效果有限.本研究针对运动协调想象,设计了一种新的步行想象范式,该范式需要被试想象正常的步行动作,其涉及复合肢体的协调配合,同时,对被试的空闲状态进行识别.招募了18名被试参与本实验,分别采集了步行想象和空闲状态的脑电信号;接着分别采用自回归(Auto Regressive,AR)模型、共空间模式(Common Spatial Pattern,CSP)、希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)和AR模型组合方法提取特征,最后采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对步行想象和空闲状态两类任务进行分类.结果显示采用AR模型提取特征取得的平均、最高和最低分类正确率分别为63.28±6.33%、80.15%和51.56%;采用CSP提取特征取得的平均、最高和最低分类正确率分别为73.58±5.37%、85.47%和59.97%;采用HHT和AR模型组合方法提取特征取得的平均、最高、最低分类正确率分别为80.51±4.06%、89.59%和62.41%.本研究表明,HHT和AR结合的特征可用于识别步行想象和空闲状态,且可分性较好.本研究可望为基于步行想象的BCI用于脑卒中偏瘫患者运动障碍康复提供思路.

摘要： 针对单一特征值无法准确区分不同时期脑电信号的问题,提出一种基于复合特征参数的睡眠分期识别算法。该算法应用带通滤波器对原始脑电信号进行预处理,提取4种节律波;然后分别利用自回归模型和样本熵求出各个节律波的自回归系数和样本熵值,结合计算得到的能量特征和信源熵值,组成复合特征参数;最后使用支持向量机实现睡眠自动分期。Matlab仿真结果表明,该方法相较于基于自回归系数单一特征值的睡眠分期算法,其准确率提高了5.63%。

摘要： 本文针对累计变形数据呈现波动的特性,提出了一种将累计变形数据变换生成新序列并采用AR模型建模预测的方法。该方法以时间为横轴、累计变形量为纵轴构建平面坐标系,采用相邻三期数据点,计算中间点至两端点连线垂距,并以中间点与两端点连线的相对位置定义垂距正负,从而得到在零附近上下波动的新数据序列。以新数据序列建立AR模型进行预测,并将预测值还原为最终累计沉降预测值。采用实测隧道围岩收敛数据及高层建筑沉降数据对该方法进行验证,均得到较好的预测效果,说明该方法具有一定实践应用价值。

摘要： 水下滑翔机的自噪声直接影响声呐系统环境监测、目标探测的性能,机械噪声是水下滑翔机自噪声最重要的来源。本文针对机械噪声的宽带连续谱,基于自回归(Auto Regressive,AR)模型,对不同工况下水下滑翔机的自噪声功率谱和噪声信号进行仿真。仿真结果与实测数据吻合,表明了该方法的正确性和有效性,为水下滑翔机自噪声的预报和研究提供了快速有效的途径。

摘要： 恩格尔系数主要被用于衡量一个国家或地区居民的生活水平。近年来,经济快速发展,人们的收入增多,消费结构发生变化。伴随着这种变化,人们在饮食方面的消费占消费支出比例逐渐降低,恩格尔系数呈现出逐渐下降的趋势。文章以1978—2018年的云南省农村居民家庭恩格尔系数构建时间序列,利用AR模型对该序列建模,然后对该序列进行拟合、分析,并且预测未来三年云南省农村居民家庭的恩格尔系数。结果表明恩格尔系数呈现出逐渐下降的趋势,最后针对此现象提出一些建议。

摘要： 商业银行发展供应链金融的势头迅猛,纷纷在其重点发展规划中纳入了供应链金融,但供应链金融全生命周期的风险管理不容忽视。本文归类研究市场上现有的银行及非银行机构供应链金融业务案例及风险特征,通过TVP-SVVAR模型实证研究产业非预期事件对供应链金融系统性风险冲击,以云南省高速公路行业场景下未来应收账款类供应链金融业务作为典型案例梳理风控模式,主要研究结论如下:一是商业银行在做好自身供应链金融平台的同时,需及时调整优化组织机构,强化行业研究,加强全球供应链建设金融支持。依托供应链核心企业扩大行业类别合作,分散供应链金融系统性风险。

摘要： 首先,在了解基础乐理,选定了《约定之初》钢琴曲作为研究对象后,进行了乐谱结构化。由于原始数据为非平稳数据,需要进行差分运算,随后又对序列进行了LB检验以及单位根检验,结果表明该序列是平稳的非白噪声序列,可以继续进行建模。制作出差分后序列的ACF图和PACF图,根据所得图示选定用AR(2)模型建模。对模型的残差进行LB检验,结果显示没有证据表明残差是非白噪声序列,故接受该模型。然后,对序列进行预测,从而生成新的旋律。其次,由于原序列具有明显的周期性特征,本文还使用了Holt-Winters三参数指数平滑模型进行模型估计与预测,生成的新乐曲与AR(2)模型的结果一致,侧面印证了AR(2)模型预测的准确性。最后,将预测结果数据还原成五线谱模式,便可以听到基于时间序列模型上改编的新乐曲了。

摘要： 三峡库区中阶跃型滑坡位移变化强烈,具有明显的周期性陡增特征,位移预测对该类滑坡的防灾减灾工作具有重要意义.以三峡库区树坪滑坡为例,采用时间序列分析方法,将滑坡总位移分解为趋势项和周期项,采用GM(1,1)模型和AR模型分别对滑坡位移的趋势线位移和周期项位移进行拟合与求解,并对总位移进行预测.结果表明:GM(1,1)灰色模型可以有效地对滑坡位移的趋势项进行预测,并且可反映树坪滑坡的长期变形趋势;AR模型能准确反映库水位变动对滑坡的周期变形影响;将预测总位移与滑坡累积位移进行检验对比,可以发现预测结果与实际结果基本一致,本文提出的位移预测方法可应用于阶跃型滑坡.

摘要： 针对超声C扫描声波信号受噪声等外界因素干扰,使超声成像对被测试件细节展示不足的问题,提出运用AR频谱外推法改善超声波信号的信噪比和时问方向的辨识度,以提高超声C扫描图像的质量.AR频谱外推法通过设定频窗宽度,截取一段频谱作为初始值,用Burg算法计算AR模型参数,再经外推构建AR模型,得到递推频谱,最后利用反傅里叶变换得到递推后的时域波形.文中以处理仿真信号为例,讨论了频窗宽度和起始频率的选取对信号处理结果的影响,分析结果表明,使用AR频谱外推法,显著改善了超声波信号的信噪比和时间方向的辨识度,3-10dB频窗范围内平均的结果优于其他固定频窗的处理结果.利用该方法,对硬币表面及电子芯片成像实验数据进行处理,结果显示硬币表面及电子芯片内部电路C扫描图像更加清晰、对比度更高、边界更分明,研究结果将有效提高超声C扫描工程应用的成像质量.

摘要： 针对超声C扫描声波信号受噪声等外界因素干扰,使超声成像对被测试件细节展示不足的问题,提出运用AR频谱外推法改善超声波信号的信噪比和时问方向的辨识度,以提高超声C扫描图像的质量.AR频谱外推法通过设定频窗宽度,截取一段频谱作为初始值,用Burg算法计算AR模型参数,再经外推构建AR模型,得到递推频谱,最后利用反傅里叶变换得到递推后的时域波形.文中以处理仿真信号为例,讨论了频窗宽度和起始频率的选取对信号处理结果的影响,分析结果表明,使用AR频谱外推法,显著改善了超声波信号的信噪比和时间方向的辨识度,3-10dB频窗范围内平均的结果优于其他固定频窗的处理结果.利用该方法,对硬币表面及电子芯片成像实验数据进行处理,结果显示硬币表面及电子芯片内部电路C扫描图像更加清晰、对比度更高、边界更分明,研究结果将有效提高超声C扫描工程应用的成像质量.

摘要： 针对超声C扫描声波信号受噪声等外界因素干扰,使超声成像对被测试件细节展示不足的问题,提出运用AR频谱外推法改善超声波信号的信噪比和时问方向的辨识度,以提高超声C扫描图像的质量.AR频谱外推法通过设定频窗宽度,截取一段频谱作为初始值,用Burg算法计算AR模型参数,再经外推构建AR模型,得到递推频谱,最后利用反傅里叶变换得到递推后的时域波形.文中以处理仿真信号为例,讨论了频窗宽度和起始频率的选取对信号处理结果的影响,分析结果表明,使用AR频谱外推法,显著改善了超声波信号的信噪比和时间方向的辨识度,3-10dB频窗范围内平均的结果优于其他固定频窗的处理结果.利用该方法,对硬币表面及电子芯片成像实验数据进行处理,结果显示硬币表面及电子芯片内部电路C扫描图像更加清晰、对比度更高、边界更分明,研究结果将有效提高超声C扫描工程应用的成像质量.

摘要： 针对超声C扫描声波信号受噪声等外界因素干扰,使超声成像对被测试件细节展示不足的问题,提出运用AR频谱外推法改善超声波信号的信噪比和时问方向的辨识度,以提高超声C扫描图像的质量.AR频谱外推法通过设定频窗宽度,截取一段频谱作为初始值,用Burg算法计算AR模型参数,再经外推构建AR模型,得到递推频谱,最后利用反傅里叶变换得到递推后的时域波形.文中以处理仿真信号为例,讨论了频窗宽度和起始频率的选取对信号处理结果的影响,分析结果表明,使用AR频谱外推法,显著改善了超声波信号的信噪比和时间方向的辨识度,3-10dB频窗范围内平均的结果优于其他固定频窗的处理结果.利用该方法,对硬币表面及电子芯片成像实验数据进行处理,结果显示硬币表面及电子芯片内部电路C扫描图像更加清晰、对比度更高、边界更分明,研究结果将有效提高超声C扫描工程应用的成像质量.

摘要： 针对超声C扫描声波信号受噪声等外界因素干扰,使超声成像对被测试件细节展示不足的问题,提出运用AR频谱外推法改善超声波信号的信噪比和时问方向的辨识度,以提高超声C扫描图像的质量.AR频谱外推法通过设定频窗宽度,截取一段频谱作为初始值,用Burg算法计算AR模型参数,再经外推构建AR模型,得到递推频谱,最后利用反傅里叶变换得到递推后的时域波形.文中以处理仿真信号为例,讨论了频窗宽度和起始频率的选取对信号处理结果的影响,分析结果表明,使用AR频谱外推法,显著改善了超声波信号的信噪比和时间方向的辨识度,3-10dB频窗范围内平均的结果优于其他固定频窗的处理结果.利用该方法,对硬币表面及电子芯片成像实验数据进行处理,结果显示硬币表面及电子芯片内部电路C扫描图像更加清晰、对比度更高、边界更分明,研究结果将有效提高超声C扫描工程应用的成像质量.

摘要： 近10年来,国内外学者在车辆侧翻预警模型与算法方面做了大量研究工作,但从提高侧翻预警精确性和实时性来看,现有的研究方法二者很难协调.因此,如何解决预警模型的实时性与精确性、预警门限值的界定等问题,已成为制约重型车辆防侧翻控制实际应用的关键瓶颈之一.本项目旨在探索一套适用于重型车辆侧翻预警模型与控制算法,为侧翻预警算法和防侧翻控制等问题提供新思路和通用策略.针对传统HMM模型在表征前后联系较为紧密的动态过程上的不精确性，引入了自回归模型和AR系数，并且基于整体HMM模型结构和数学方法的考虑，提出了利用AR系数作为连续隐马尔科夫模型的观察值的设想，成功地结合了AR模型和HMM模型这两种表征时间序列的方法，并在数据处理后，训练了表征车辆下层分运动状态的MGHMM模型库，为车辆在运行过程中进行分运动状态辨识提供了可能。在己建模型的基础上，利用不同工况下TruckSim和Simulink的联合仿真得到的试验数据进行了模型离线验证，运用Viterbi算法对观察序列进行解码，辨识车辆一段时间内的状态，结果表明，本项目所建的预警模型与算法具有较好的精度。

摘要： 近10年来,国内外学者在车辆侧翻预警模型与算法方面做了大量研究工作,但从提高侧翻预警精确性和实时性来看,现有的研究方法二者很难协调.因此,如何解决预警模型的实时性与精确性、预警门限值的界定等问题,已成为制约重型车辆防侧翻控制实际应用的关键瓶颈之一.本项目旨在探索一套适用于重型车辆侧翻预警模型与控制算法,为侧翻预警算法和防侧翻控制等问题提供新思路和通用策略.针对传统HMM模型在表征前后联系较为紧密的动态过程上的不精确性，引入了自回归模型和AR系数，并且基于整体HMM模型结构和数学方法的考虑，提出了利用AR系数作为连续隐马尔科夫模型的观察值的设想，成功地结合了AR模型和HMM模型这两种表征时间序列的方法，并在数据处理后，训练了表征车辆下层分运动状态的MGHMM模型库，为车辆在运行过程中进行分运动状态辨识提供了可能。在己建模型的基础上，利用不同工况下TruckSim和Simulink的联合仿真得到的试验数据进行了模型离线验证，运用Viterbi算法对观察序列进行解码，辨识车辆一段时间内的状态，结果表明，本项目所建的预警模型与算法具有较好的精度。

摘要： 近10年来,国内外学者在车辆侧翻预警模型与算法方面做了大量研究工作,但从提高侧翻预警精确性和实时性来看,现有的研究方法二者很难协调.因此,如何解决预警模型的实时性与精确性、预警门限值的界定等问题,已成为制约重型车辆防侧翻控制实际应用的关键瓶颈之一.本项目旨在探索一套适用于重型车辆侧翻预警模型与控制算法,为侧翻预警算法和防侧翻控制等问题提供新思路和通用策略.针对传统HMM模型在表征前后联系较为紧密的动态过程上的不精确性，引入了自回归模型和AR系数，并且基于整体HMM模型结构和数学方法的考虑，提出了利用AR系数作为连续隐马尔科夫模型的观察值的设想，成功地结合了AR模型和HMM模型这两种表征时间序列的方法，并在数据处理后，训练了表征车辆下层分运动状态的MGHMM模型库，为车辆在运行过程中进行分运动状态辨识提供了可能。在己建模型的基础上，利用不同工况下TruckSim和Simulink的联合仿真得到的试验数据进行了模型离线验证，运用Viterbi算法对观察序列进行解码，辨识车辆一段时间内的状态，结果表明，本项目所建的预警模型与算法具有较好的精度。

摘要： 近10年来,国内外学者在车辆侧翻预警模型与算法方面做了大量研究工作,但从提高侧翻预警精确性和实时性来看,现有的研究方法二者很难协调.因此,如何解决预警模型的实时性与精确性、预警门限值的界定等问题,已成为制约重型车辆防侧翻控制实际应用的关键瓶颈之一.本项目旨在探索一套适用于重型车辆侧翻预警模型与控制算法,为侧翻预警算法和防侧翻控制等问题提供新思路和通用策略.针对传统HMM模型在表征前后联系较为紧密的动态过程上的不精确性，引入了自回归模型和AR系数，并且基于整体HMM模型结构和数学方法的考虑，提出了利用AR系数作为连续隐马尔科夫模型的观察值的设想，成功地结合了AR模型和HMM模型这两种表征时间序列的方法，并在数据处理后，训练了表征车辆下层分运动状态的MGHMM模型库，为车辆在运行过程中进行分运动状态辨识提供了可能。在己建模型的基础上，利用不同工况下TruckSim和Simulink的联合仿真得到的试验数据进行了模型离线验证，运用Viterbi算法对观察序列进行解码，辨识车辆一段时间内的状态，结果表明，本项目所建的预警模型与算法具有较好的精度。

摘要： 为了从含噪信号中准确高效地提取出旋涡脱落频率,采用基于Burg算法的AR模型谱估计对测量介质为水、流量范围为3～35 m3·h-1的涡街流量计输出信号进行分析,讨论了AR模型阶次对旋涡脱落频率估计性能的影响,建立了频率相对误差小于3％的AR模型最小阶次与旋涡脱落频率的拟合关系式.结果表明,基于Burg算法的AR模型谱估计对涡街流量计旋涡脱落频率的提取精度较高;AR模型的阶次对Burg算法的谱估计精度和计算效率有重要影响,应选用匹配的AR模型阶次对涡街流量计输出信号进行估计;AR模型最小阶次随旋涡脱落频率的增大而减小.

摘要： 本发明属于系统参数识别领域，特别是一种基于模型修正和AR模型的螺栓预紧力识别方法，步骤为：建立带有螺栓和夹具紧固连接的悬臂梁紧固试验模型，并建立紧固连接的悬臂梁初始有限元模型；对初始有限元模型进行模型修正得到基准有限元模型；基于紧固试验模型建立松动试验模型，基于基准有限元模型建立松动有限元模型；松动试验模型和松动有限元模型采用AR模型分别进行自回归拟合获得自回归模型系数，以松动有限元模型的杨氏模量为待修正参数，以松动有限元模型的自回归模型系数为优化目标，通过基于灵敏度分析的修正方法对松动有限元模型进行模型修正，进行螺栓预紧力识别。本发明对螺栓松动情况进行定位识别和定量评估。

摘要： 本发明提出一种AR镜片，包括透明基底，所述透明基底包括相对的第一表面和第二表面；驱动导线，设于所述透明基底的所述第一表面；光源，设于所述透明基底的所述第一表面且连接于所述驱动导线；第一抗反射膜，设于所述透明基底的所述第一表面且覆盖所述光源与所述驱动导线；第二抗反射膜，设于所述透明基底的所述第二表面。本发明同时提供一种AR镜片的制备方法以及一种AR眼镜。

摘要： 本申请公开了一种AR镜片、制备方法、AR眼镜及AR系统，所述AR镜片的制备方法，包括：提供第一玻璃板和第二玻璃板；在所述第一玻璃板和所述第二玻璃板之间制作调光结构，所述调光结构包括第一电极层、第二电极层以及设置于第一电极层和第二电极层之间的液晶分子层，所述液晶分子层用于在所述第一电极层和所述第二电极层之间产生的电场作用下控制光线的透过率；在所述第一玻璃板的远离所述调光结构的一侧压印形成衍射波导微纳结构，或者在所述第二玻璃板的远离所述调光结构的一侧压印形成衍射波导微纳结构。本申请实施例制备AR镜片的方法能够节省材料和制作成本，使结构更加轻薄，工艺更加简单，有利于降低镜片重量，提升用户体验。

摘要： 本发明属于系统参数识别领域，特别是一种基于模型修正和AR模型的螺栓预紧力识别方法，步骤为：建立带有螺栓和夹具紧固连接的悬臂梁紧固试验模型，并建立紧固连接的悬臂梁初始有限元模型；对初始有限元模型进行模型修正得到基准有限元模型；基于紧固试验模型建立松动试验模型，基于基准有限元模型建立松动有限元模型；松动试验模型和松动有限元模型采用AR模型分别进行自回归拟合获得自回归模型系数，以松动有限元模型的杨氏模量为待修正参数，以松动有限元模型的自回归模型系数为优化目标，通过基于灵敏度分析的修正方法对松动有限元模型进行模型修正，进行螺栓预紧力识别。本发明对螺栓松动情况进行定位识别和定量评估。

摘要： 本发明涉及一种AR模型拆分系统及模型拆分过程记录方法，所述系统包括待拆模型获取模块、构件选取模块、构件生成模块、装配体生成模块、构件移动模块、拆分过程记录模块。本发明的有益效果体现在，通过记录待拆模型的拆分过程以及包括关键部件的拆分过程，并将所有的拆分信息记录存储于拆分文件，不同的待拆模型即装配体文件通过身份属性对应关联相应的拆分文件，通过已记录并可重复展现的拆分过程，用户可方便查询装配体或关键部件的拆分过程，查看该装配体拆分过程方便用户学习观察属于该装配体所有构件的装配关系，更直观的了解装配体结构，也可以方便用户清晰讲授待拆模型的拆分过程，提高教学效率。

摘要： 本发明涉及一种用于制造具有式(Ib)的(6aR,10aR)‑7‑丙基‑6,6a,7,8,9,10,10a,11‑八氢‑[1,3]二氧杂环戊并[4',5':5,6]苯并[1,2‑g]喹啉、具有式(I)的(4aR,10aR)‑1‑丙基‑1,2,3,4,4a,5,10,10a‑八氢‑苯并[g]喹啉‑6,7‑二醇及其盐的新方法。两种化合物用于在诸如帕金森病的神经退行性疾病和障碍的治疗中使用。本发明还涉及所述方法的新中间体化合物。

摘要： 本发明提供一种((1R,3aR,4aR,6R,8aR,9S,9aR)‑9‑甲酰基‑1‑甲基‑3‑氧杂十二氢萘[2,3‑c]‑6‑呋喃基)羧酸乙酯(化合物3)的制备方法，该方法采用三叔丁氧基氢化铝锂还原制备((1R,3aR,4aR,6R,8aR,9S,9aR)‑9‑(羟甲基)‑1‑甲基‑3‑氧杂十二氢萘[2,3‑c]‑6‑呋喃基)羧酸乙酯(化合物2)、再通过次氯酸钠氧化制备目标产物(化合物3)。本发明方法操作简单，革除现有技术的重金属元素钯，成本低，对设备要求低，反应收率提高20％，并且产品质量稳定。本发明方法宜于工业化生产，有较大的应用价值。

摘要： 本发明属于通讯技术领域，具体的说是AR头戴设备、AR交互系统及AR场景的交互方法，包括以下步骤：人员将AR头戴设备戴上，随后启动电源激活AR交互系统，AR交互系统激活后通过AR头戴设备上的摄像头识别现实场景，AR交互系统在识别现实场景后识别出主要道路，随后通过大数据根据现实场景虚拟出AR场景，并通过投放的方式投放在显示镜片上，而投放的位置会避开主路在显示镜片中的位置；本发明通过AR交互系统可以根据实时场景识别出主要跑道，并在跑道四周构建AR场景，通过设置手势使得使用者可以与AR系统进行交互，进而改变AR场景，如此便可提高人们对于运动的兴趣，使得人员愿意多出户外探索运动，提高使用者的身体健康程度。

摘要： 本申请公开了一种AR镜片、制备方法、AR眼镜及AR系统，所述AR镜片的制备方法，包括：提供第一玻璃板和第二玻璃板；在所述第一玻璃板和所述第二玻璃板之间制作调光结构，所述调光结构包括第一电极层、第二电极层以及设置于第一电极层和第二电极层之间的液晶分子层，所述液晶分子层用于在所述第一电极层和所述第二电极层之间产生的电场作用下控制光线的透过率；在所述第一玻璃板的远离所述调光结构的一侧压印形成衍射波导微纳结构，或者在所述第二玻璃板的远离所述调光结构的一侧压印形成衍射波导微纳结构。本申请实施例制备AR镜片的方法能够节省材料和制作成本，使结构更加轻薄，工艺更加简单，有利于降低镜片重量，提升用户体验。

摘要： 本发明提供了一种AR镜片及AR镜片的点胶叠合封边方法和AR眼镜，其中，所述AR镜片包括至少两片玻璃基片，于至少一片玻璃基片上设有用于成像的显示结构；玻璃基片相互叠合形成镜片基体，相邻两片所述玻璃基片之间均设置有叠合胶胶线，叠合胶胶线的首尾两端形成开口，且于开口区域首尾两端相互重叠；所述镜片基体的外边缘涂覆有封边胶层。本发明使叠合胶胶线的首尾两端形成开口，且于开口区域首尾两端相互重叠，可以使叠合合片时围坝区域内的空气从开口排出，从而可以保证玻璃基片叠合后具有较好的平行度，还可以避免出现因气压导致的叠合胶胶线变形的问题，此结构还可以控制封边时封边胶的渗入走向和扩散范围，从而可避免溢胶进入光传导区。