基于知识图谱的4D打印研究可视化分析

2021-09-26 02:37张问采闫晓捷李端玲
科学技术与工程 2021年25期
关键词:发文图谱关键技术

张问采,闫晓捷,李端玲

(陕西科技大学机电工程学院,西安 710021)

2015年5月8日,国务院发布《中国制造2025》,2016年11月29日,国务院发布《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划的通知》,都明确提出要促进高端装备与新材料产业不断革新,将增材制造技术的发展提升到国家发展战略高度[1]。基于智能感应材料的增材制造技术即4D打印技术,作为增材制造技术领域新兴发展方向,已成为政府和学术界关注的新焦点[2]。然而,在新技术发展的不同阶段如何做到全面、系统、量化、清晰地研究4D打印技术发展动态,是该领域亟待解决的关键问题。

国内基于知识图谱的文献计量分析主要集中在金融、医疗保健、书籍和情报领域[3],4D打印技术在该领域的研究鲜见。现有该技术领域科学知识分析以传统文献综述为主。例如,任天[4]从科普视角率先对此概念进行引入;李涤尘等[5]从机械制造视角介绍了该领域研究发展状况,并展示了几种典型应用;陈花玲等[6]从激励条件及其对应4D打印工艺视角分析介绍了技术发展情况;魏洪秋等[7]从材料学视角分析介绍了技术发展情况;高一聪等[8]从工程应用视角分析介绍了技术发展情况。上述这些研究成果虽然对4D打印研究知识图谱的构建与应用提供了部分参考,但其在数据采集和分析内容的选择上存在的主观性是无法避免的。

针对上述问题,现对4D打印研究领域科技文献从研究载体辨识和技术机会两方面进行数据挖掘分析,构建该领域文献数据库,并将量化分析结果以知识图谱的方式展现,为该技术领域的产业发展与研究提供参考。

1 研究设计

设计了一种文献数据挖掘分析技术框架(图1),依次通过数据层确定检索平台、策略层设计检索与分析策略、挖掘层构建该技术领域文献数据库,对获取数据进行挖掘分析,最后通过整合总结形成技术发展分析层。

在数据层中,数据源自中国知识基础设施工程平台(CNKI),检索数据库选定该平台中文数据库。

在策略层中,数据检索策略模型如表1所示。4D打印研究是在智能材料和增材制造领域探索的基础上发展而来,由此确定文献数据检索式TS1与TS2,为保证查全率与查准率对其设计不同检索字段。对检索条目进行人工筛选,去除报告、新闻、会议通知等不相关条目。分析策略设计主要利用统计数据模型实现研究载体辨识;利用中心度-数似然比聚类模型、突变检测算法数据模型实现技术机会分析。

在挖掘层中,以Excel 2019、CiteSpace[9-10]等软件为支撑,利用策略层设计对构建数据库进行挖掘量化分析,利用分析结果绘制知识图谱,将各个独立无序的文献知识元间结果进行可视化表述,进而总结凝练出复杂关系网络中的技术情报[11]。

图1 文献数据挖掘分析技术框架Fig.1 Document data mining and analysis technical framework

表1 检索策略模型Table 1 Search strategy design

2 研究载体辨识

研究载体辨识主要是指对某一领域内已有技术或知识元的载体(包括文献、研究者与研究机构)从文献主体特征、研发主体特征两个维度进行数据挖掘,通过统计分析模型挖掘研究文献主体间时序互联关系,呈现该领域发展趋势;通过共现算法挖掘研发主体间合作互联关系,呈现该领域研发主体力量分布。

2.1 文献主体特征

论文发文量即是衡量研究领域已有知识元积累量与成熟程度的重要指标,对4D打印研究领域文献总量及变化趋势进行统计,如图2所示,可知:该领域研究论文产出大致可分为两个阶段,一是平稳发展阶段(2013—2017年),自2013年成梦娇等[12]

图2 2013—2020年4D打印研究文献主体特征统计模型Fig.2 Statistical model of main body characteristics of 4D printing research literature from 2013 to 2020

首次在科技文献中引入4D打印概念以来,该领域发文量在初始阶段呈现低波动增长的特点,平均年增长数为5.34篇,年际差异较小;二是高速发展阶段(2017—2020年),该阶段发文量增幅明显高于第一阶段,平均年增长数为33篇,发文量增幅于2019年达到最高峰。对该技术领域发文量通过指数曲线回归模型对累计百分比进行偏差分析,回归模型为y=2.582 4e0.349 3x(R2=0.785 3)说明曲线与数据线拟合效果较好,表明该领域总体发文量呈现指数式增长规律。从发文类型来看,该领域学术期刊论文103篇,占比为71%;学位论文33篇,占比为23%,其中博士与硕士论文占比分别为7%与16%;会议论文与成果报告各自占比仅为5%与1%。

综上可知:中国4D打印领域研究成果自2013年开始呈现逐步增长趋势,正在逐步受到专家学者的关注,学科知识发展在不断完善的过程中,进入到高速发展阶段。而硕博学位论文自2017年首次出现以来发文量也在持续增长(由于学位论文被CNKI检索通常存在滞后期,因此2020年获取数据仅供参考),表明随着学科知识发展不断加速,该领域知识普及,高等教育人才培养进一步加强。但博士学位论文发文量占比较少,说明该研究领域高层次人才相对较少。

2.2 研发主体特征

绘制4D打印研发主体共现网络图谱(图3),研发主体包括研究者与研发机构两部分,以色彩年轮面积标识机构发文量,结点连线标识机构或研究者间合作关系,连线色彩对应机构或研究者间合作时间,连线宽度表征作者间合作次数。可知:图3(a)中,检索出发文研究机构102个,连线合作数57,密度0.011 1;图3(b)中,检索出发文研究者300人,连线合作数204,密度0.004 5,两图中连线与交叉较少,共现网络密度较低。该领域论文发表量排名前四的机构有:哈尔滨工业大学(22篇)、西安交通大学(13篇)、华南理工大学(11篇)、华中科技大学(6篇)。图谱中4D打印研究领域主要有4个研究集群,分别是华中科技大学史玉升等、哈尔滨工业大学冷劲松等、西安交通大学卢秉恒等、华南理工大学胡泽华等组成的关联网络,且机构间合作多数也在上述集群中开展。

综上可知:4D打印研究领域,核心科研机构集中度较高,排名前四机构总计发文占比为35.87%;而该领域核心研究团队也来自上述机构,分别是哈尔滨工业大学冷劲松学术团队、西安交通大学卢秉恒学术团队、华南理工大学胡泽华学术团队、华中科技大学史玉升学术团队,这些学术团队的研究成果也为该领域研究奠定了基础。但同时也要看到各个研究者间、研究机构间缺乏合作,多数是开展独立研究,或课题组间小规模合作研究。

图3 2013—2020年4D打印研发主体共现网络图谱Fig.3 Co-occurrence network map of 4D printing R&D entities from 2013 to 2020

3 技术机会分析

关键词是科技文献研究内容的高度凝练,技术机会分析主要是利用关键词,从微观纵向分化关系、宏观横向发展趋势两个维度进行数据挖掘。通过利用中心度-数似然比聚类模型挖掘技术间纵向互联关系,从微观角度呈现该领域关键技术及其分化趋势,再通过突变检测算法数据模型挖掘关键技术间横向发展趋势,从宏观角度梳理出技术发展随时间而演变的趋势,从而推测该领域未来可能的技术机会。

3.1 关键技术呈现与微观技术分化趋势

绘制4D打印研究领域关键技术共现图谱(图4),以节点标示若干篇论文,节点面积对应关键词词频,节点连线标示关键词互联,线宽标示共现强度;色彩冷暖标示时间。可知:检索出关键词311个,连线联系数707,密度0.014 7。以无量纲值中心度,度量图4中节点关键词间互联关系,若某节点的中心度大于等于0.1,说明节点处于核心位置或起到了信息流控制的作用[3],即可将该节点识别为该领域关键技术。统计图4中历年中心度大于0.1的关键技术,结果如表2所示,对于部分年份发文较少、关键技术中心度小于0.1的年份做统一合并表达。

图4 2013—2020年4D打印关键技术共现网络图谱Fig.4 Co-occurrence network map of 4D printing key technologies entities from 2013 to 2020

进一步考虑时间因素,利用前述研究结果,对已识别该领域关键技术演进过程中产生的分化趋势进行分析。

绘制4D打印关键技术微观分化聚类图谱(图5),色块区分不同聚类并标引时间,节点连线标示文献关键技术间互引关系。可知:4D打印关键技术主要集中在打印材料、记忆效应、技术应用三方面。在打印材料层面,该关键技术的研究分化为材料的可印刷性和智能性。可印刷性研究主要集中在如何利用材料的固有特性或如何改进材料以适应现有的熔融沉积成型、激光烧结、立体光固化、直写等增材制造技术;智能性研究主要集中在使形状记忆聚合物,合金和水凝胶等材料适应不同类型的外部激励并产生响应。在记忆效应层面,该关键技术的研究分化为几何结构设计和智能材料分配。几何结构设计研究主要集中在利用材料形状记忆效应通过几何结构变化来设计、制备形状,特性或功能可调可控的变形结构;智能材料分配研究主要集中在利用不同材料在形状记忆效应上的差异性通过结构中材料分配的不同来实现设计、制备形状,特性或功能可调可控的变形结构。技术应用,该关键技术的研究分化为传统可展结构替换与自适应结构设计。而这其中又以可逆形变的结构设计研究,由于在传统可展结构替换应用中需求最为迫切,成为该关键技术领域下的重点研究方向[13-14],如4D打印技术在水陆机器人[15]与卫星可展空间结构[16]等为代表的工程领域开展研究与实践;在自适应结构设计方向,4D打印技术在以智能生物支架[17]为代表的生物医学领域和以运动鞋服[18]为代表的轻工业手工业领域开展研究与实践,同样也取得了一定的成果。

表2 2013—2020年关键技术中心度排序表Table 2 The centrality index model of key technologies from 2013 to 2020

图5 2013—2020年4D打印关键技术微观分化聚类图谱Fig.5 4D printing technology differentiation cluster map from 2013 to 2020

3.2 宏观技术热点演化

绘制4D打印技术宏观热点演化路径图谱(图6),关键词技术节点处于横轴为时间的二维坐标中,依据首次被标记时间节点定位于不同时区,定位随着时间轴依次自左向右上移;图中的红色横线部分是“关键技术突显”出现的时间范围。可知:4D打印技术研究领域的宏观技术热点演化呈现出从集中聚焦到多样关注的特点。从2013年开始,研究热点聚焦于4D打印技术引入后的摸索和探究。2014—2016年段,在技术引入摸索的基础上将热点逐渐转向对以镍钛合金为代表的形状记忆材料的记忆效应与快速成型技术研究。2017—2018年段,研究热点转向了对聚合物材料、聚合物材料成型加工工艺、刺激响应性能和聚合物相关复合材料的研究。2019—2020年段,研究前沿聚焦于基于4D打印技术的超材料研究,判断该发展趋势也是该技术领域未来技术机会。

图6 2013—2020年4D打印技术宏观前沿热点演化路径图谱Fig.6 4D printing technology macro frontier hotspot evolution path map from 2013 to 2020

4 结论

研究数据源自中国知识基础设施工程,通过设计针对4D打印研究领域科技文献挖掘分析框架,构建相关领域文献数据库,而后进行数据挖掘,进而构建知识图谱量化分析,得出以下结论。

(1)中国4D打印研究领域科技文献发文量总体呈现指数式增长规律,在历经稳定增长阶段后,目前进入快速增长期,学科知识完善的同时也逐步受到学者的关注与重视;该领域硕博学位论文自2017年首次出现以来发文量连续三年保持增长,但相比于期刊论文整体占比仍然较小,尤其是博士学位论文占比仅为总量的7%,说明4D打印研究领域高层次人才较少,学科高等教育的培养需要进一步加强。

(2)中国4D打印研究领域核心研究机构与核心作者集群分别是哈尔滨工业大学冷劲松学术团队、西安交通大学卢秉恒学术团队、华南理工大学胡泽华学术团队、华中科技大学史玉升学术团队,这些学术团队的研究成果为该领域研究奠定了基础,但核心作者集群间缺乏合作,除核心作者集群外部分作者独立研究或小规模合作,学术联系匮乏,也是该领域不容忽视的问题。

(3)4D打印关键技术主要集中于打印材料、记忆效应、技术应用三方面;关键技术演进过程中在打印材料领域分化为材料的可印刷性和智能性研究。在记忆效应领域分化为几何结构设计和智能材料分配设计。在技术应用领域分化为传统可展结构替换与自适应结构设计,而这其中又以可逆形变的结构设计研究,由于在传统可展结构替换应用中需求最为迫切,成为该关键技术领域下的重点研究方向。宏观技术热点演化呈现出从集中聚焦到多样关注的特点;判断基于4D打印技术的超材料研究,是该技术领域发展趋势也是未来技术机会。

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