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2011 屆本科畢業(yè)設(shè)計(論文)
外文文獻(xiàn)翻譯
學(xué) 院： 機(jī)械工程學(xué)院
專 業(yè)： 機(jī)械工程及自動化(機(jī)械制造)
姓 名： 楊 堯
學(xué) 號： 070607109
(用外文寫)
外文出處： CHINESE JOURNAL OF
MECHNICAL ENGINEERING
Vol.22，No.5,2009
附 件： 1.外文資料翻譯譯文2.外文譯文
附件1：外文資料翻譯譯文
基于范例推理的兩級齒輪減速器設(shè)計系統(tǒng)的研究
Ji Aimin1，2，*HUANG Quansheng1，XU Huanmin1，andCHEN Zhengming3
1 College ofMechanical and Electrical Engineering,Hohai University,Changzhou 213022，China
2 StateKeyLab ofCAD&CG,Zh~iang University,Hangzhou 310058,China
3 College ofComputer and Information Engineering,Hohai University,Changzhou 213022，China
Received November 18，2008；revised May 22，2009；accepted August 10，2009；published electronically August 14，2009
摘要：兩級齒輪減速器的設(shè)計是一個繁瑣并且耗時的過程。為了提高設(shè)計過程的效率和智能化，兩級齒輪減速器的設(shè)計應(yīng)用了基于范例推理（CBR）技術(shù)。首先，分析兩級齒輪減速器目前的設(shè)計理論并描述CBR的原則。第二，根據(jù)減速器的特點(diǎn)，研究CBR的三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)并提供如下相關(guān)理論：(a)一個面向?qū)ο蟮闹R表示方法 （b）一種與鄰近歸納索引相結(jié)合的檢索方法 （c）一個結(jié)合基于人工修正規(guī)則修正的自適應(yīng)算法案例。同樣，為了提高案例檢索的可信度，出現(xiàn)了一種新的確定特征權(quán)重的方法和一種相似的算法，即一種帶有層次分析法（AHP）的組合加權(quán)法和粗糙集理論。最后根據(jù)上面的分析結(jié)果，基于CBR的兩級齒輪減速器設(shè)計系統(tǒng)由VC++，UG和Access2003開發(fā)完成。該項(xiàng)研究提供了一種設(shè)計兩級齒輪減速器的新方法。如果上述開發(fā)的系統(tǒng)應(yīng)用于設(shè)計兩級齒輪減速器，設(shè)計的效率將會得到提高，這使得設(shè)計者能夠從齒輪減速器繁瑣的設(shè)計中解脫出來，以便于將更多的努力放在創(chuàng)新設(shè)計上，該研究結(jié)果充分體現(xiàn)了在設(shè)計機(jī)械零件過程中，CBR技術(shù)的可行性和有效性。
關(guān)鍵詞：兩級齒輪減速器，基于范例推理（CBR），特征權(quán)重，相似性
1 簡介
傳統(tǒng)的兩級齒輪減速器的設(shè)計方法是一個相當(dāng)耗時的過程。甚至目前CAD都被應(yīng)用于其設(shè)計過程，傳統(tǒng)設(shè)計方法的局限至今仍沒有得到消除。為了改變這種情況，許多人已經(jīng)做了關(guān)于減速器設(shè)計方法的研究，主要包括減速器的參數(shù)化設(shè)計和專家系統(tǒng)（ES）。這兩種方法都有其各自的缺點(diǎn)：在參數(shù)化設(shè)計中需要考慮每個部件之間的關(guān)系，因?yàn)橐粋€參數(shù)的變化可能使得減速器的參數(shù)或是結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，這就要求設(shè)計師來熟悉減速器，并能使用設(shè)計軟件包括參數(shù)化設(shè)計的功能。此外在減速器的專家系統(tǒng)中知識的獲取是非常困難的，這是因?yàn)橐恍＜业闹R很難用規(guī)則來表達(dá)?；诜独评恚–BR）可以改善這兩種缺點(diǎn)。在CBR中一個新的案例是在一個即存的案例的基礎(chǔ)上完成的，所以新的案例可以通過修改某些部分或直接使用即存案例，并且由于在CBR中基本的知識就是案例，因此案例的獲取要比規(guī)則的獲取容易的多[1-2]。事實(shí)上，案例通常要比規(guī)則或是模型提供更多的信息[3]。SUN， et al[4]開發(fā)了一個基于CBR的智能夾具設(shè)計系統(tǒng)。KW0NG, et al[5]，介紹了一種由先進(jìn)的CBR系統(tǒng)來確定適當(dāng)?shù)淖⑺軈?shù)的方法。LIU, et al[6]，提出了一種與聚類技術(shù)相結(jié)合的檢索算法來定位在基礎(chǔ)案例中的個案，并且給出了一個基礎(chǔ)案例來說明CBR系統(tǒng)在機(jī)械設(shè)計中的可行性。PETER[7]開發(fā)了一種在接觸力學(xué)領(lǐng)域?qū)ν评眍A(yù)處理階段的工程分析提供智力支持的自動化知識系統(tǒng)。XIONG，et al[8]提供了一個基于CBR的既實(shí)用又有創(chuàng)意的概念設(shè)計方法，其體現(xiàn)了工業(yè)設(shè)計方面的知識。這個系統(tǒng)縮短了概念設(shè)計的過程，幫助設(shè)計者們，并為后續(xù)開發(fā)提供了一個案例。然而上述成果更注重于CBR的基礎(chǔ)研究而不是與機(jī)械產(chǎn)品相結(jié)合的CBR技術(shù)。因此，我們以兩級齒輪減速器為例，對基于CBR的機(jī)械零件加工工藝進(jìn)行討論。
2 CBR的關(guān)鍵技術(shù)
CBR是一種類似或類比的方法。當(dāng)一個CBR系統(tǒng)解決一個新問題，它會從先前的案例中重新獲取一個或多個與新問題最相似的案例，并且在修改的情況下，使其滿足新的情況。CBR的流程被顯示在Fig.1中。根據(jù)CBR的流程，基于案例推理（CBR）的產(chǎn)品設(shè)計系統(tǒng)的發(fā)展需要解決一些問題，包括案例描述，案例檢索，案例修正，案例研究和案例庫維護(hù)，其中案例描述，案例檢索以及案例修正被稱作三大關(guān)鍵技術(shù)。
案例描述是指那些案例以一些電腦能夠識別的傳統(tǒng)標(biāo)志，并按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行編碼的功能。案例可以由一些方法進(jìn)行描述，其中包括幀、對象謂語、語義網(wǎng)絡(luò)和規(guī)則等等，其中幀和對象謂語是最常用的方法。
案例檢索是一個按照特征參數(shù)索引值及其相似性來發(fā)現(xiàn)一個相關(guān)聯(lián)的案例或是更多類似的案例。Ref[9]將案例檢索分作三個部分：特征識別、初步匹配以及最優(yōu)選擇。而本文將案例檢索分作四部分：關(guān)鍵特征的提取、特征識別、初步匹配和最優(yōu)選擇。數(shù)據(jù)采集的觀測資料通常包括許多特征屬性，而有些屬性卻與數(shù)據(jù)采集無關(guān)。那些不相關(guān)的屬性會影響數(shù)據(jù)采集的效率。去除無關(guān)的屬性可以改善數(shù)據(jù)采集的效率，使數(shù)據(jù)采集的結(jié)果更容易理解。關(guān)鍵特征提取的目的是為了從案例庫中提取關(guān)鍵特性來確立有效的指標(biāo)。特征識別的目的是要選出新案例的關(guān)鍵特征。特征識別常指關(guān)鍵特征的提取。由于其包含了豐富的特征屬性，兩級齒輪減速器的關(guān)鍵特征的提取便更為重要。這些典型的實(shí)例檢索方法包括最鄰近法，索引歸納法，信息導(dǎo)引法，信息神經(jīng)元索引法和模板檢索法。
3 基于案例推理（CBR）的兩級齒輪減速器的設(shè)計
3.1 案例庫的建立
3.1.1 案例描述
本文使用的是面向?qū)ο髮拥囊粋€案例表示模型[11-12]，這向上一層的軟件提供了一個統(tǒng)一的面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)模型，即，提供各式面向?qū)ο蟮母拍睢?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作維護(hù)和靈活性的擴(kuò)張，并給出了具體的關(guān)系保護(hù)模型，并按照映射原理和轉(zhuǎn)換機(jī)理建立一個透明的對象，并對其進(jìn)行合理且有效的管理。映射原理的對象模型是上一層面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)模型和底層數(shù)據(jù)庫的關(guān)系模型之間的一種轉(zhuǎn)換關(guān)系。對象模型層，數(shù)據(jù)庫，以及其他功能模型間的關(guān)系顯示在Fig.2上。
兩級齒輪減速器是一個復(fù)雜的組合，為了案例表述的方便，我們將兩級齒輪減速器分成五個組件類和兩個部分組。
五個組件類是由高速齒輪組、低速齒輪組、高速軸和軸承、中速軸和軸承以及低速軸和軸承，兩個部分組是箱體蓋和箱體。這些組件類可以拆分成部分組。最終每個部分組將會映射到其潛在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的位置。因此兩級減速器的對象知識模型顯示在Fig.3中。
3.1.2 案例庫的建立
根據(jù)Fig.3中顯示的兩級減速器的案例表述模型，兩級齒輪減速器的特征屬性值和他們的成分都投射到數(shù)據(jù)庫的底層，從而建立了案例庫。在底層的數(shù)據(jù)庫中，每個目錄都包括了“案例序號”。這種關(guān)系在每個部分的映射表和減速器的映射表之間由“案例序號”來建立的。Fig.4顯示了在兩級齒輪減速器的數(shù)據(jù)庫軟件的案例庫儲存模式是屬于Access的。由于空間有限，本文并不細(xì)述部分組在Access中的儲存模式。
3.2 案例檢索
本文運(yùn)用的是最鄰近法和索引歸納法相結(jié)合的檢索方法，這是因?yàn)閮杉夶X輪減速器設(shè)計是一個有著長時期的經(jīng)驗(yàn)過程，而且是在兩級齒輪減速器包括多種案例的情況下。因此最好使用索引歸納法來進(jìn)行完整的檢索，并且使用最鄰近法來得到一個良好的
檢索。Fig.5顯示了詳細(xì)的檢索過程?，F(xiàn)在本文將依次描述基于案例推理的二級齒輪減速器設(shè)計的案例檢索的子過程和方法。
3.2.1關(guān)鍵特性的提取
源案例庫的特征是在關(guān)鍵特性的提取之前就得到預(yù)處理。 （1）數(shù)據(jù)的預(yù)處理。定量參數(shù)的離散歸一化的處理過程是通過相同頻率的區(qū)間轉(zhuǎn)化為定性參數(shù)[13]。等頻率區(qū)間處理的原理是為了在每個小的區(qū)間擁有大部分相同數(shù)量的數(shù)據(jù)時，將原區(qū)間分為N個小區(qū)間（N是由用戶提供的離散數(shù)據(jù)）。第一個和最后一個區(qū)間在本文中將會得到延長：第一個區(qū)間的上限值改到零，最后一個區(qū)間的下限改為無窮，這是為了確保一個新案例的屬性值能有新的區(qū)間與之對應(yīng)，因?yàn)榛诎咐评恚–BR）是一個不斷研究的過程（案例的數(shù)量將會不斷增加），并且避免在增加一個新的案例和檢索新的案例而不超過源案例庫的屬性值時，將小的區(qū)間再次分割。N個區(qū)間被標(biāo)識為0,1,2,3，···，n-1。定性特征屬性以升序或是降序被分配到區(qū)間[0,1]中。例如，“精密級減速器”有三個可供用戶選擇的源案例庫：類7，類8和類9。類7,8,9分別按照上述方法表示為1，0.5，0.屬性值的布爾屬性也很容易確定，相同的是1，不相同的是0。
（2）關(guān)鍵特性的選擇。這些清晰的無關(guān)的特征在數(shù)據(jù)采集中并沒有被直接考慮到。然而許多特征在數(shù)據(jù)采集中的重要性卻很難被認(rèn)識到。這些特征是由有效的策略選擇出來的。另一方面本文使用決策樹技術(shù)按照信息量來選擇關(guān)鍵特性。決定指數(shù)樹是由關(guān)鍵特征建立的。該算法得到的信息可以用作決策屬性的參考。兩級減速器的關(guān)鍵特性選擇如下。Table.1給出了源案例庫。
首先，數(shù)據(jù)采集中顯著的無關(guān)特性會被直接剔除。其他由離散歸一化處理的特性轉(zhuǎn)化成了定性屬性，然后按照上述算法的信息增益進(jìn)行挑選。其次，根據(jù)上述的等頻率區(qū)間，傳遞功率的屬性大致可以非為三個小區(qū)間：（0,10），[10,20]，（20，+∞）。定性數(shù)值的范圍分別表示為0,1,2。傳動比，壽命以及傳遞效率的屬性被分作幾個相對應(yīng)的小區(qū)間（傳動比：（0,15），和（15，+∞）；壽命：（0,350000），（350000,420000）和（42000，+∞）；傳遞效率：（0，0.94）和（0.94,1））。每個數(shù)字范圍區(qū)間都由0,1…按照順序進(jìn)行排列。齒輪傳動的布局的屬性被分為兩類。已成型的用0表示，還在加工的用1表示。離散化處理的結(jié)果見Table.2。
排列形式的屬性被看作識別屬性，而其他屬性被看作決策屬性。按照識別屬性，案例庫被分為兩類（m=2）。第一類由六個案例組成，其排列形式是擴(kuò)大形式（r1=6），而第二類是由其他案例所組成，這些案例的排列形式是同軸形式（r2=4）。根據(jù)信息增益算法，很容易獲得以下信息增益的所有屬性：Gp=0.29，Gt=0.12，GLh=0.29，Gη=0.01；這里，Gp表示的是傳遞功率的增益，Gi表示傳動比的增益，GLh表示壽命的增益，Gη表示傳動效率的增益。因此傳遞功率，傳動比和壽命的屬性都可以以關(guān)鍵特性形式從所有特征屬性值中獲得。
3.2.1 初步匹配
初步匹配是這么一個過程，即從案例庫中選出與當(dāng)前設(shè)計實(shí)例相關(guān)的一組案例。這個過程是由所有關(guān)鍵特征和決策信息增益計算所建立的索引表所實(shí)現(xiàn)的。建立的索引表在Fig.6中顯示出來。案例的初步匹配完全是在索引表的基礎(chǔ)上建立起來的。
3.2.2 最優(yōu)選擇
最優(yōu)選擇是從初步匹配的案例中選出最佳案例的過程。最優(yōu)案例是由最鄰近法選擇的，所以它對關(guān)鍵特征權(quán)重的計算和案例相似性的是不可缺少的。
（1） 特征權(quán)重
特征權(quán)重是被用來計算特征的重要性。它可以影響邏輯結(jié)果的準(zhǔn)確性。根據(jù)原始信息源，確定特征權(quán)重的方法被分為兩類：主觀法和客觀法。主觀法的信息來自于專家的經(jīng)驗(yàn)，而客觀發(fā)的信息來自于原始的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。兩類方法中具有代表性的方法是層次分析法（AHP）[14-15]和粗糙集理論[12]。層次分析法（AHP）是一種決策問題被分為一些包括目標(biāo)、規(guī)則、工程等的一些層次的決策方法，并且定性分析法和定量分析法是可以被引導(dǎo)的。使αij表示特征i與特征j比較的重要性的度量。由層次分析法（AHP）得到的特征i的權(quán)重ω1i可以由下面這個公式計算得到。
粗糙集理論是一種針對知識分類的數(shù)據(jù)推理方法，主要適用于分析知識簡約性和特征屬性之間的可靠性，并且能解決特征屬性權(quán)重的相似性度量的問題。按照特定分類，它能通過既存信息來評判所有特征的重要性。關(guān)于權(quán)重計算的相關(guān)公式如下：
這里 γ（C,D）—屬性即C和D的可靠度
|POS（C,D）|—合集中要素的序號
SGF（a，C,D）—屬性a屬性集D的重要性，a屬于C
SGF(C-{i},D)—屬性i的重要程度
ω2i—由粗糙集理論獲得的特征i的權(quán)重
本文運(yùn)用一種層次分析法（AHP）和粗糙集理論相結(jié)合的方法來彌補(bǔ)兩種方法的缺點(diǎn)。這種聯(lián)合法是根據(jù)線性疊加原理進(jìn)行組合。這種物質(zhì)合并方式顯示在公式(5)中。
這里 ω1i—按照層次分析法獲得的特征權(quán)重
ω2i—按粗糙集理論獲得的特征權(quán)重
α—系數(shù)
根據(jù)合并的方法，減速器關(guān)鍵特征的三個權(quán)重如傳遞功率的屬性，ω1=0.52；傳動比的屬性，ω2=0.28；壽命屬性，ω3=0.20（假設(shè)α=0.5）
（2）相似性
兩級齒輪減速器的特征值是由定性參數(shù)和定量參數(shù)組成的。本文運(yùn)用公式（6）和（7）來計算定量特征的相似性[16]，而定性特征的相似性和布爾特性的有兩個條件：0（不同的）或者1（相同的）。所以本文提出了一種新的關(guān)于案例相似性的算法，表示如下。
相關(guān)距離：
特征相似性：
兩個案例間的相似性：
這里 dink—案例n和案例k的第i個屬性間的相關(guān)距離，
Vni—案例n的第i個屬性的特征值，
Vki—案例k的第i個屬性的特征值，
SDink —案例n和案例k第i個屬性的相似性，
sim（n，k）—案例n和案例k的相似性，
ωt—第i個特征的權(quán)重，
n—特征序號。
假設(shè)設(shè)計其設(shè)計條件顯示于Table.3中的兩級齒輪減速器，和檢索顯示在Table.4中的兩個案例。
每個關(guān)鍵特征權(quán)重分別為0.52，0.28，0.20。案例的相似性可以按照下列公式（6）-（8）計算得到 。
3.3 案例修正
本文應(yīng)用結(jié)合修改規(guī)則和人工修改的方法來修正案例。Fig.7給出了案例修正的流程。規(guī)則包括經(jīng)驗(yàn)公式，計算公式。例如，小齒輪通常是指齒寬在5-10mm的齒輪。而且條件限制是進(jìn)行設(shè)計可行性評價的主要措施，正如齒輪接觸疲勞強(qiáng)度的檢驗(yàn)公式，以及齒根彎曲疲勞強(qiáng)度等等。
4 系統(tǒng)開發(fā)
基于CBR的第二類箱體減速器設(shè)計系統(tǒng)的流程顯示在Fig.8中?；贑BR的兩級減速器的設(shè)計系統(tǒng)常使用VC++，UG和Access2002作為工具進(jìn)行開發(fā)，這包括五個模塊：文件管理、案例檢索、案例修正、進(jìn)入UG還有幫助模塊，如Fig.9所示。文件管理模塊是用來管理與案例相關(guān)文件的。案例檢索模塊是用來檢索案例和檢查被檢索到的案例的信息。案例修正模塊是用來按照案例序號修改檢索到的案例的。進(jìn)入UG模塊是用來從案例庫中調(diào)用修改的參數(shù)和通過由ODBC技術(shù)及UG/Open++工具開發(fā)的及系統(tǒng)來完成三維建模。
下面的一個實(shí)際的例子被給來詮釋基于CBR系統(tǒng)的運(yùn)行過程。假設(shè)設(shè)計一個二級齒輪減速器，而它的設(shè)計需要有：傳遞功率 5.36kw，傳動比為11.06，壽命為310 000h。該系統(tǒng)的運(yùn)行過程如下。
（1）如Fig.10的登錄主界面所示，是進(jìn)入該系統(tǒng)和輸入用戶名和密碼。
（2）Fig。11顯示的是輸入檢索條件來檢索案例，并選出最相似的案例來檢查其信息。從檢索結(jié)果中選擇案例3，是因?yàn)樗南嗨菩宰畲?。按照分析，我們很容易發(fā)現(xiàn)案例3和準(zhǔn)備設(shè)計的案例的偏差小于5%。所以案例3可以作為新設(shè)計的結(jié)果。
如果檢索結(jié)果和將要設(shè)計的案例間的偏差大于5%，檢索的結(jié)果便需要修正。案例修正包括全部修正和局部修正。當(dāng)最大相似性的檢索結(jié)果和將被設(shè)計的案例之間的傳遞功率屬性的偏差大于5%時，它表示沒有最佳的相似案例，這就需要重新設(shè)計。在完成設(shè)計使，需要確定新案例的相對索引值，并且新案例將被保存在案例庫中作為下一次檢索的源案例。上述過程被稱作案例研究。單最大相似性檢索結(jié)果和將要設(shè)計的案例間傳遞功率的屬性偏差小于5%，其他兩種屬性偏差可以超過允許的偏差范圍，我們通過調(diào)整齒輪傳動比和相關(guān)齒輪參數(shù)來完成案例。調(diào)整原則是在保證其他部分參數(shù)不變的情況下，修改齒輪組和支撐軸的參數(shù)。并有必要檢查修改后的齒輪組和軸的強(qiáng)度。按照合并規(guī)則，即檢查齒輪疲勞強(qiáng)度公式，檢查軸的疲勞強(qiáng)度公式，以及人工修改等規(guī)則檢索出的案例中，這些部分將被修正。最后，修正的案例將保存在案例庫中。例如，給出的設(shè)計數(shù)據(jù)是傳遞功率6.50kw，傳動比11.07，壽命310 000h。案例3被檢索到。眾所周知，通過計算檢索到的案例和將被設(shè)計的案例間傳遞功率的誤差是21.95%，這超出了誤差范圍5%。這就意味著案例3需要修正。修正的部分如Fig.12所示。
完成修正后，UG軟件是通過進(jìn)入UG模塊運(yùn)行的，而三位建模是通過使用UG二次開發(fā)程序來獲得修正模塊的相關(guān)參數(shù)。修正齒輪的參數(shù)在Fig.13中列出。
最后，修正的部分保存在案例庫中。在Fig.14中的對話框中輸入案例的名稱，其這部分的命名原則在界面的注意事項(xiàng)可見。
5 結(jié)束語
（1）兩級齒輪減速器的案例由面向?qū)ο蟮男畔⒛Ｐ蛠肀硎镜?，這使得減速器表達(dá)的信息更為便利和準(zhǔn)確，并且有利于案例檢索。
（2）根據(jù)二級齒輪減速器設(shè)計的實(shí)際情形，我們提倡結(jié)合層次分析法（AHP）和粗糙集理論得到的組合加權(quán)法，這可以提高案例檢索的可信度。
（3）基于CBR的兩級齒輪減速器設(shè)計系統(tǒng)已成功地開發(fā)出來。這個系統(tǒng)使得二級齒輪減速器設(shè)計更為容易，快速和更加的智能。這種途徑可作為CBR中其他組件開發(fā)的參考。案例庫中擁有足夠的案例是基于CBR的兩級減速器設(shè)計系統(tǒng)運(yùn)行的先決條件。如果特定的兩級減速器的設(shè)計要求得到滿足，相關(guān)的案例必須添加到案例庫中。
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作者簡介
JI Aimin．born in 1965．is currently a professor and a master
candidate supervisor in College of M echanical and Electnca1
Engineering．Hohai University,China．a(chǎn)nd State Key Lab of CAD&CG．Zheiiang University,China．He received his PhD degree from University of Science and Technology of China in
2001． His research interests include digital design and
manufacturing，Coriolis mass flow measurement system，etc．
Te1：+86-519—85l91959；E-mail：jam@ustc．edu
HUANG Quansheng，born in 1983，is currently a master
candidate in College of M echanical and Electrical Engineering，
Hohai University,China．E—mail：huanquans@126．com
XU Huanmin．born in 1974。is currently a lecmrer in College of
M echanical and Electrical Engineering，Hohai University,China．She received her PhD degree from Nanjing University of Scienceand Technology,China，in 2008．Her research interests includeprocess reasoning based on mathematical logic decision-makinglogic method，etc．
E-mail：alexandra xu2003( vahoo．corn．cn)
CHEN Zhengming，born in 1965，is currently a professor and a
PhD candidate supervisor in College of Computer and
Information Engineering，Hohai University,China．He received
his PhD degree from Zhejiang University,China，in 2001．His
research interests include in feature modeling and recognition，CAD／CAM integration，etc．
E-mail：zmchen@hhuc．edu．cn
附件2：外文原文
指導(dǎo)教師評語：
簽名：
年 月 日
備注：畢業(yè)論文、開題報告、文獻(xiàn)綜述封面填寫要求：漢字用宋體，三號，阿拉伯?dāng)?shù)字用Times New Roman字體，三號，日期格式為：2007-05-12，字體Times New Roman，三號，對齊方式為橫線居中。