DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 实验 ITO玻璃基底先后分别使用洗涤剂、超纯水、丙酮和异丙醇各超声清洗15 min，将清洗后的ITO基底用氮气吹干后放入紫外-臭氧处理仪中处理15 min。将空穴注入材料Poly (ethylenedioxythiophene):polystyrene sulfonate (PEDOT:PSS)的水溶液滴加在ITO基底上，以5500 rpm的转速旋转20 s，并在140℃条件下空气中退火15 min。退火结束后，快速地将旋涂有PEDOT:PSS的ITO基底转移至手套箱中。将空穴传输材料poly (9，9-dioctylfluorene-co-N-(4-(3-methylpropyl))diphenylamine) (TFB)的氯苯溶液(浓度8 mg/mL)以3000 rpm的条件旋涂在附着有PEDOT:PSS的ITO基底上，150℃条件下退火30 min。将ZnCdSe/ZnS核壳结构量子点溶于甲苯溶剂中，配成浓度为18 mg/mL的溶液，分别以2000 rpm、2500 rpm和3000 rpm的转速旋涂量子点发光层。将旋涂完量子点的样品以2000 rpm的转速旋涂电子注入层ZnO (浓度为20~60 mg/mL的乙醇溶液)，然后在60℃的条件下退火处理30 min。以纯度为99.99%的Al颗粒为阴极材料，将样品转移至真空镀膜仪中，以热蒸发的方式蒸镀Al电极，厚度约为100 nm。以紫外封装胶(环氧树脂)和盖玻片对QLED器件进行封装，器件制备完成。实验中使用的ZnCdSe/ZnS核壳结构量子点和ZnO纳米晶由河南大学申怀彬课题组提供 [ 6 ] 。 透射电子显微镜(TEM)图像是由日本精工JEOL JEM-2100型的电镜所测量，加速电压为200 kV。QLED器件的电流密度-亮度-电压特性是由吉时利数字源表(Keithley 2400 Source Meter)测量。QLED的亮度使用Minolta CS-100 Chroma Meter进行校正并根据发光功率得出。电致发光光谱使用的是美国海洋光学公司的USB系列微型光纤光谱仪(Ocean Optics spectrometer， USB2000)和Keithley 2400 Source Meter测量。
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user: 3. 结果与讨论 我们对ZnCdSe核和ZnCdSe/ZnS核壳结构分别进行了透射电镜(TEM)表征，ZnCdSe核的粒径5 nm左右，其TEM图像如图1所示。ZnS的壳层结构厚度约为2纳米，ZnCdSe/ZnS核壳结构量子点的粒径约为10 nm，ZnCdSe核及ZnCdSe/ZnS核壳结构量子点粒径基本一致，均具有非常良好的分散性，基本没有发现团聚现象。 图1. (a) ZnCdSe核；(b) ZnCdSe/ZnS核壳结构量子点的TEM 本实验采用全溶液法构筑QLED器件，以ITO为阳极，PEDOT: PSS和TFB分别为空穴注入材料和空穴传输材料，ZnCdSe/ZnS核壳结构量子点为发光层，ZnO纳米晶为电子注入材料，Al为阴极，器件结构示意图如图2(a)所示。 图2. (a) QLED器件的结构示意图；(b) QLED器件的能级结构示意图 图2(b)为QLED器件的能级结构示意图，由图中可以看出TFB不仅可以起到辅助空穴注入量子点发光层的作用，还可以有效地阻碍电子向阳极运动。同样的，ZnO纳米晶不仅可以辅助电子注入量子点发光层，还可以有效地阻碍空穴向阴极运动而形成漏电流，因此，在TFB和ZnO纳米晶的共同作用下，可以将电子和空穴限制在量子点发光层，促进其复合发光。另外，我们可以看到ITO的费米能级与量子点的价带顶之间存在较大的能量差，因此空穴由阳极ITO注入量子点发光层需要克服较大的势垒，而相对来说，电子由阴极注入量子点发光层几乎不需要克服任何势垒。 众所周知，不同的旋图速率会造成量子点发光层的厚度不同，本文中制备的样品分别为2000 rpm、2500 rpm和3000 rpm的条件下旋涂量子点发光层，其他条件一致。图3(a)是由 ZnCdSe/ZnS核壳结构量子点所构筑QLED器件的电流密度-亮度-电压关系图。由图3(a)可知，基于ZnCdSe/ZnS核壳结构量子点的2000 rpm-QLED器件的启亮电压最高并且漏电流最高、亮度最低。这可能是因为随着旋图速率的升高，成膜性越来越好，薄膜的粗糙度逐渐降低，且量子点之间的间距变小，所以在器件启亮之前其漏电流更小。在器件的工作电压大于3 V时，QLED器件的电流密度和亮度大幅提高，3000 rpm-QLED远高于2000 rpm-QLED器件的电流密度与亮度。在3.5V的工作电压下，3000 rpm-QLED器件的亮度为2000 cd/m 2 ，高出2000 rpm-QLED器件的亮度(200 cd/m 2 )将近一个数量级。启亮电压由2000 rpm-QLED器件的2.5 V降至2500 rpm-QLED器件的2.3 V、降至3000 rpm-QLED器件的2.2 V，这应该是由于ZnCdSe/ZnS核壳结构量子点的外壳层为ZnS，其带隙较宽，因此电子和空穴的注入均比较困难。所以，随着量子点层厚度的增加，载流子尤其是空穴注入量子点层更加困难，因此器件的电流密度和亮度逐渐下降，启亮电压升高。从图中可以看到随着电压的升高，三个样品的电流密度和亮度逐渐变得趋于一致，可能是由于随着电压的升高，QLED器件可以更有效地促进载流子的注入和激子辐射复合，量子点厚度对载流子注入量子点层的影响越来越小。 图3. ZnCdSe/ZnS核壳结构量子点所构筑QLED器件的(a) 电流密度-亮度-电压关系图；(b) EQE-亮度关系图 QLED器件的亮度-EQE关系图如图3(b)所示，由2000 rpm、2500 rpm和3000 rpm旋涂速率ZnCdSe/ZnS核壳结构量子所构筑的QLED器件的最大EQE分别为：14.29%、13.14%和12.19%。其中，2000 rpm旋涂速率ZnCdSe/ZnS核壳结构量子点所构筑QLED器件的效率最高，最大EQE~14%，并且在亮度1000 cd/m 2 ~100，000 cd/m 2 的范围内器件的EQE均保持在10%以上。这可能是因为量子点层的厚度比较小，发光层的厚度仅为1~2个单层量子点。发光层的厚度过小使得器件的漏电流较大，大部分的电子空穴不能在量子点中有效复合发光。此时电子和空穴的复合主要发生在量子点层与TFB层的界面附近，因为电子注入相对容易使得大量的电子聚集在量子点层与TFB层的界面处。随着量子点层厚度的增加，发光中心逐渐向量子点层内部移动。当量子点层的厚度较大时，电子空穴的复合主要是在量子点层中进行，所以此时器件的效率最高 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。 从图4可以看出，制备的样品EL光谱仅有位于541 nm的量子点发光峰，说明样品中没有TFB和ZnO的寄生发光，且量子点厚度的变化并没有改变激子复合的区域。在本实验中，构筑QLED器件所使用的量子点为壳层的量子点，可以有效地抑制FRET，并且厚壳层能够较好的屏蔽外电场的影响，因此QLED随着电压的升高其EL谱均未出现较大的红移，如图4所示。器件的EL谱随电压的升高略微发生红移，我们推测，这主要是以下几个原因造成的：首先，空穴传输材料的HOMO能级与量子点的HOMO能级之间存在较大的势垒，空穴的注入相对困难，所以在空穴传输层和量子点发光层之间会聚集大量的空穴，发生俄歇复合，这将产生一定的热量，温度升高将导致EL谱的红移。图4(d)为3000 rpm制备的样品在4.0 V电压下发光照片，可以看出样品发光均匀性良好。图4(e)为3000 rpm制备的样品在4.0 V电压下的EL谱的CIE色坐标。随着电压的变化，器件EL谱的色坐标一直保持在(0.3009， 0.6701)，说明器件具有非常良好的色稳定性。 图4. (a)~(c)分别为2000 rpm、2500 rpm和3000 rpm对应的QLED器件的EL谱；(d)和(e)为3000 rpm-QLED器件的发光照片和EL谱的CIE色坐标
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user: 4. 结论 本位以ITO为阳极，PEDOT:PSS和TFB分别为空穴注入材料和空穴传输材料，ZnCdSe/ZnS核壳结构量子点为发光层，ZnO纳米晶为电子注入材料，Al为阴极，制备了ITO/PEDOT: PSS/TFB/QD/ZnO/Al类似三明治结构的发光器件，系统的研究了不同的旋涂速率对器件光电性能的影响。随着旋涂速率的降低，量子点层厚度的增加，载流子尤其是空穴注入量子点层更加困难，器件的电流密度和亮度逐渐下降，启亮电压升高，而EQE随着量子点层厚度的增加呈现出上升的趋势，在3000 rpm条件下有最低的启动电压2.2 V，在2000 rpm条件下有最大的EQE 14%。这种控制量子点厚度的方法改变LED的性能，操作简单，重复性好，是一种有效的研究LED性能的途径。
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user: 摘 要 为了解决囚徒的困境所引起的不一致性，有必要对以往论证的有效性进行重新审查，结果发现，纳什均衡概念的内涵并未得到完整的揭示，从而，纳什均衡及占优策略等概念的定义需要修正；答案所具有的逻辑必然性是两个囚徒应该和能够进行合作的理由和条件。结论：① 囚徒的困境发生的原因在于，参与人在推理时把假设对方的选择当作是逻辑上在先的，把自己的策略当作是逻辑上属后的，但事实上双方是同时做出选择的，而且，如果形成的策略组合不是纳什均衡，那么，它在理论上就不具有存在性。② 在囚徒困境的博弈中，最优方案是可证的。③ 不存在占优策略和占优策略均衡。④ “两人都认罪”与“两人都不认罪”都是纳什均衡。⑤ 纳什均衡、亚当·斯密的“看不见的手”原理和帕累托最优是协调的。 关键词 :囚徒的困境，纳什均衡，占优策略，亚当·斯密，帕累托最优，理性人 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 亚当·斯密的经济学理论，有一个基本的假设前提，这就是参与者是理性人。理性人有两个特质，一是利己，即以追求利益最大化为其行为动机的目标；二是理性，理性人应该具备对目的和手段进行分析和比较的能力。按照斯密的理论，在市场经济中，每一个人都从利己的目的出发，而最终全社会达到利他的效果——这就是著名的“看不见的手”原理。 1950年，兰德公司的两位科学家提出了自博弈论问世以来影响最大也最有争议的一种博弈，这就是梅里尔·佛勒德和梅尔文·德莱歇提出的看似简单、实则最能迷惑人的“囚徒的困境”。“囚徒的困境”这个名称是兰德公司的顾问阿尔伯特·塔克起的。故事中的两个囚徒，根据条件进行严格的逻辑推理，得出的结论是自己应该认罪，但实际情况是不应该认罪——这就是所谓的“囚徒的困境”。 面对上述矛盾，人们一直束手无策，甚至，马丁·苏比克无奈地写道(1970)：“囚徒的困境这个难题是永远也解决不了的——或者说已经彻底解决了，因为它并不存在。”《囚徒的困境——冯·诺依曼、博弈论和原子弹之谜》一书对此评论道：“他的意思是，在这种一次性的二难博弈中，理性的参与者将背叛。这种博弈所要反映的就是个人利益可以毁灭共同利益” [ 1 ] 。正是在这种意义上，经济学界普遍认为，纳什均衡挑战了亚当·斯密的“看不见的手”原理，动摇了西方经济学的基石！ 笔者的质疑是： ① 与客观存在相矛盾的结论，是可以容忍的吗？囚徒的推理会是有效的吗？如果个人理性与集体理性相矛盾，个人利益与集体利益相冲突，试问，博弈论和经济学会容忍一个不协调的理论吗？ ② “认罪”被证明是占优策略，为什么占优策略均衡(认罪，认罪)不是最优方案？ ③ 最优方案为什么不可证？最优方案为什么不是纳什均衡？难道最优方案不应该具有稳定性，即每个参与人无需或不能改变自己的策略？ ④ 阿维纳什・K・迪克西特和巴里・J・奈尔伯夫在《策略思维：商界、政界及日常生活中的策略竞争》一书序言中说得好，“在你做决定的时候，必须将冲突考虑在内，同时注意发挥合作的效力” [ 2 ] 。笔者认为，上面这句话对于解决与囚徒的困境同类的问题是普遍适用的。笔者还认为，囚徒困境的故事本身就是自相矛盾的，这表现在，一方面，假设博弈的参与人都是理性的，另一方面，两个囚徒在故事中又表现出不擅长思辨思维，未能意识到在推理中“必须将冲突考虑在内”，从而务必剔除包含逻辑矛盾的策略组合。说到底，囚徒的困境发生的原因在于，一人认罪另一人不认罪这种策略组合不是纳什均衡，而事实上考虑有没有需要剔除的策略组合应该是每一个参与人的首要任务。 ⑤ 两个囚徒不能直接进行交流难道就是判断囚徒的困境是非合作型博弈的理由吗？既然这样的判断结论已为实践所否决，为什么还要容忍这种矛盾的存在呢？ 本文的研究目的是解释和消除上述困惑，从而解决囚徒的困境这个难题。
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user: 3. 结论 ① 囚徒的困境发生的原因在于，参与人在推理时把假设对方的选择当作是逻辑上在先的，把自己的策略当作是逻辑上属后的，但事实上双方是同时做出选择的，而且，如果形成的策略组合不是纳什均衡，那么，它在理论上就不具有存在性。② 在囚徒困境的博弈中，最优方案是可证的。③ 不存在占优策略和占优策略均衡。④ “两人都认罪”与“两人都不认罪”都是纳什均衡。⑤ 纳什均衡、亚当·斯密的“看不见的手”原理和帕累托最优是协调的。
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user: 摘 要 本文研究聚氯乙烯皮革(PVCL)工厂的多重属性准备时间的工序设置问题。针对于两台同样的并行机器，按顺序生产具有不同层次、不同属性、不同工种的PVCL制品，目标函数是设置一个加工排序，使得最大完工时间极小化。首先提出一个建构式的启发式演算法，与工厂现行排序法做比较，以评估此算法的绩效；继续提出变邻域搜寻算法，以进一步改善启发式算法所求得的解，并与混合整数规划模型做比较。实验结果证明，本文的启发式演算法显著性地优于现行PVCL工厂所使用的排序方法，而VNS算法的运行结果也证实能有效改善启发式演算法所求得的解。 关键词 :并行机器，工序设置，多重属性准备时间，启发式演算，变邻域搜索 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 绪论：问题描述与分析 本文研究一个与聚氯乙烯皮革(Polyvinyl Chloride leather，PVCL)的实际生产相关的时序安排问题，其来自我们所调研的某一家工厂，而且已成为行业内普遍急需解决的问题。PVCL的应用领域很广泛，主要涉及：1) 鞋类：足球鞋，运动器材，工作鞋，凉鞋和雪地靴；2) 家具：沙发，办公椅，按摩椅，休闲和温泉浴场的遮挡物；3) 海运：快艇和小船的内部结构(船座和内部)；4) 运输工具：车座，门板和扶椅；5) 运动设备：自行车，手套和辎重的配件；6) 医药护理：医护用的椅子和床。 PVCL是一个资本高度集中的产业，为了开发使用这种设备，工厂每周七天工作，每八小时轮换一次，每天轮换三次。PVCL工厂的主要设备是皮革轧光机，但这种机器却是这个系统中的瓶颈。皮革轧光机是一组强压轮，用来使产品表面平滑，同时让它们的厚度、斑纹和宽度都相同。PVCL系统的运作能力主要取决于皮革轧光机，而且它的生产力不能靠投入更多的人力和时间来提高。工厂每月的平均生产量大概为600，000码，换句话说，它每分钟的产出率为14码。每一个采购订单都包含PVCL的许多产品，每个产品都应具备五种属性：斑纹、硬度、颜色、厚度以及宽度；每一个性质又包含了几种不同的层次和相应的属性准备时间。采购订单上的一个PVCL产品可以被看成是一项时序操作工种。由于没有时间设置的约束，五个产品属性都处于同一层次水平的PVCL产品被归为同一类工种。因为在两组相近的工种中至少有一个特质的层次不同，因此为了处理工种之间的转换问题，有必要在皮革轧光机上安装一个装备调节器。例如，两组相近的产品在厚度和颜色上有差异，就有必要在皮革轧光机上对厚度和颜色进行调节，其准备时间等于厚度和颜色属性准备时间之和。因此，两组相近产品的准备时间是由那些不同层次的属性准备时间的总和来决定的。每一类PVCL皮制品的加工时间通常为3~15个小时，每周进行一次产量计划。 我们所研究的工厂配备八个皮革轧光机，各台轧光机通常负责生产不同的皮制品。但有时一两台机器会因没有相关的采购订单而闲置。为了避免这种情况，同时提高轧光机的使用率，当一台机器被闲置时，工厂会计划安排这台机器去协助另外一台采购订单最多的机器。所以，在工厂里经常会有单一机器作业和两台并行机器同时作业的情况。在本研究中，我们关注的就是两台相同的并行机器共同作业的情况，我们将其界定为两台相同并行机器的工序设置问题。 对于PVCL生产系统，Abreu等 [ 1 ] 、Chen [ 2 ] 与Lee等 [ 3 ] 曾在单一机器上用从属序列的多属性准备时间来处理时序安排问题，其中，Lee et al. [ 1 ] 在既有的理论基础上提出一个构造性的启发式算法。计算结果表明，相比于PVCL薄板工厂之前所使用的时序安排方法，该构造性的启发式算法具有显著性的改进。在文 [ 4 ] [ 5 ] 中，虽然也研究了并行机器的排序问题，但是机器之间是不相关的；文 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 虽然讨论的是相同的并行机器处理问题，但所研究案例工厂与本文的问题差异较大。在本文中，我们将提出一个简单而有效的启发式安排方法以满足PVCL工厂的要求，并将其与工厂当前所使用的时序安排方法进行比较，从而评估我们所提出的启发式方法的效力和效率。为了进一步完善启发式的结果，我们还提出了一个变邻域搜索启发式算法，其也将与我们所提出的启发式方法及混合整数规划模型进行比较，以显示其性能。 假设两台相同的并行机器分别用 M 1 和 M 2 表示，第i类工种 J i 的处理时间为 P i ，且 J i 可能是被两台机器中的任一台处理， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。此外，任何工作都不具有优先处理权。任意两个相邻工种之间必须间隔一个准备时间。所有的机器都可在零点开始处理工种，而此时所有的工种都应准备就绪。生产过程不允许中断且任何工种都不具有优先权。机器每次至多只能进行一种工种，一种工种不能同时在两台机器上进行。这样假设的目的是为了尽量减小最大的完成时间，即完成时间。之所以将完成时间按最小准则选取，是因为它与目标有重要的利害关系，且其确保两台并行机器保持负载平衡，Pinedo [ 10 ] 对这一思想有详尽的描述。设 C i 为 J i 的执行时间，则目标为 min   C = max 1 ≤ i ≤ n C i 根据这三组符号，问题可以由P2/s ik /C表示。其中P2指定两台相同的并行机器， s i k 代表从属序列准备时间，C表示完成时间， i ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。当一台机器由生产工种 J i 转换为工种 J k 时，需要从属序列准备时间 s i k > 0 ；当 s i k = s k i 时，准备时间模型是对称的。不失一般性，设 s i i = 0 ，即同类工种之间可自然衔接，不需要额外的准备时间。 由Pinedo [ 10 ] 可知，单一机器的从属序列准备时间安排(P1/s ik /C)的极小化问题是NP难题，故P2/s ik /C也是个NP难题。对于并行机器的从属序列准备时间问题已有现存的启发式，如文献 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] ，但它们都没有直接地解决并行机器多属性次序安排这种问题。由于现实生活中的调度者很容易将注意力集中于较长的属性准备时间，那么在安排时保持这种多属性次序是有利的。调度者并不想失去多属性的特征，他们需要解决这个安排问题的简单方法。因此，从简化和实用的角度出发，我们需要研究一个简单的方法来解决多属性并行机器的时间设置问题。
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user: 2. 工厂现有的安排方法 如表1所示，为PVCL厂提供的标准属性准备时间： Table 1 The preparation time of standard property in PVCL factor 属性 斑纹 颜色 硬度 宽度 厚度 准备时间(分钟) 60 15 20 15 10 表1. PVCL厂的标准属性准备时间 在作为案例的工厂中，调度者为了处理本文所提出的问题，需要考虑两个方面。其一，为平衡负载，应决定哪些工种被指定到哪台轧光机上处理；其二，确定每台轧光机的工种序列，以减少准备时间。在这基础上，计划员首先采用最长处理时间优先(longest processing time first， LPTF)规则，分别给两台轧光机分配耗时最长的两个工种；然后，当一台轧光机可用时，再按此原则继续分配。LPTF规则试图将耗时最短的工种安排在最后，以便能平衡工作量。在P2的情况中，不考虑准备时间而使用LPTF规则就能得到很好的效果。接着，调度者为了减少每台轧光机所用的准备时间，试图同时安排它们生产更多同一层次的工种。斑纹是最重要的属性，有着最长的属性准备时间(见表1)，因此，调度者想要尽可能地缩短其准备时间。他们认为最重要的是在轧光机上先确定五个属性的优先权。综合以上的信息，可知安排步骤大致为：(1) 将两个生产时间最长的工种分别分配给轧光机 M 1 和 M 2 ，当其中一台完成时，再将剩余工种中耗时最长者分配给它，重复这个操作，一直到完成所有工种。(2) 在属性时段非递增的情况下，确定属性的优先顺序为：斑纹，硬度，宽度，颜色和厚度。(3) 在每台轧光机上，将斑纹相同层次的工种归成一组，在斑纹层次非递减的情况下，将一组组工种按顺序排好。(4) 对于斑纹层次相同的工种，按硬度层次非递增地进行排列。(5) 根据步骤(2)的属性最优顺序，参照步骤(4)，执行排序步骤，一个个地进行排列。工种序列满足颜色层次非递减，宽度和厚度层次非递增。 如表2所示，为案例工厂所提供的11个工种，我们用这个实例解释当前的安排方法。 Table 2 11 examples of job 属性 工种 属性时段 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 斑纹(编号) 001 191 001 001 002 002 001 191 002 001 001 60 宽度(英寸) 48 62 42 48 48 52 42 30 50 50 50 15 厚度(毫米) 0.8 0.8 1.0 1.0 0.8 0.8 0.8 0.8 1.2 1.2 0.8 10 硬度(编号) 8 8 16 9 7 7 8 8 10 10 9 20 颜色(编号) 9 1 2 1 1 1 2 2 9 13 2 15 P i (分钟) 550 178 488 860 675 326 745 204 618 842 723 分钟 表2. 11个工种的实例 在步骤(1)中，应用LPTF规则，根据 P i ，可以得到序列 M 1 = ( J 4 ， J 11 ， J 5 ， J 3 ， J 2 ) ，     M 2 = ( J 10 ， J 7 ， J 9 ， J 5 ， J 8 ) (2.1) 其中准备时间还未被考虑在内；在步骤(2)中，属性的优先顺序由以下方面决定：斑纹，硬度，颜色，宽度和厚度；在步骤(3)里，根据斑纹的相同层次，机器 M 1 把工种 J 4 ， J 11 ， J 3 归为一组，斑纹编号为270；工种 J 5 ， J 6 为一组，斑纹编号为507；工种 J 2 自成一组，斑纹编号为663。而机器 M 2 将 J 10 ， J 7 ， J 1 归为一组，斑纹编号为270； J 9 自成一组，斑纹编号为507； J 8 自成一组，斑纹编号为663。在步骤(4)中，对于在机器 M 1 ，根据硬度层次16和9的非递增顺序，可以得到序列 J 3 ， J 4 ， J 11 ；同样地，其他工种组可以得到序列 J 5 ， J 6 与自成一组的 J 2 。用相同的方法，机器 M 2 可以得到与机器 M 1 类似的序列 J 10 ， J 7 ， J 1 ， J 9 自成一组， J 8 也自成一组。对于宽度，颜色和厚度，继续执行这个安排操作，得到最后的计划表序列为 M 1 = ( J 3 ， J 11 ， J 4 ， J 6 ， J 5 ， J 2 ) ，     M 2 = ( J 10 ， J 1 ， J 7 ， J 9 ， J 8 ) (2.2) 完成时间为 C = 3367 分钟。
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user: 3. 混合整数规划模型 解决P2/s ik /C的最佳方法之一是列出其数学模型，然后用优化软件对其进行求解。根据问题中变量的性质，我们提出一个混合整数规划(mixed integer programming， MIP)模型。设L为一个非常大的数，且二值决策变量。 y i m = { 1 ， 工 种 i 在 机 器 m 上 处 理 ， 0 ， 其 他 情 况 ; (3.1) x i j = { 1 ， 同 一 机 器 上 工 种 i 后 接 着 处 理 工 种 j ， 0 ， 其 他 情 况 ; (3.2) 则P2/s ik /C问题的MIP模型为 min Z = C ;     ( 3.3 ) s .t . ∑ m = 1 2 y i m = 1 ， i = 1 ， ⋯ ， n     ( 3.4 ) y i m + ( 1 − y j m ) + x i j ≤ 2 ， i = 1 ， ⋯ ， n − 1 ; j = i + 1 ， ⋯ ， n     ( 3.5 ) C j − C i + L ( 3 − x i j − y i m − y j m ) ≥ P j + s i j ， C i − C j + L ( 2 − x i j − y i m − y j m ) ≥ P j + s j i ， C i ≥ P i y i m ， Z ≥ C i ， i = 1 ， ⋯ ， n − 1 ; j = i + 1 ， ⋯ ， n i = 1 ， ⋯ ， n − 1 ; j = i + 1 ， ⋯ ， n i = 1 ， ⋯ ， n ; m = 1 ， 2 i = 1 ， ⋯ ， n     ( 3.6 )     ( 3.7 )     ( 3.8 )     (3.9) 目标(3.3)是最小化完成时间，约束条件(3.4)确保每个工种被安排到某一台机器上；(3.5)确保仅当工种i和j被同时安排到同一机器上时，其优先问题才需要被考虑；若工种i和j被安排到不同的机器上生产，则根据(3.2)可知，那么 x i j = 0 ；当工种i和j被同时安排到同一台机器上，条件(3.6)和(3.7)为它们的处理完成时间建立了联系；仅当 y i m = 1 (即工种i在机器m上生产)时，条件(3.8)才有意义，并且决定它们的生产时间；若 y i m = 0 ，则条件(3.8)是多余的；条件(3.9)决定目标值。 虽然MIP模型是解决小型问题的最好方法之一，但对于中型和大型问题，普通的优化软件却不能从实际上将其解决，即难以得到全局最优解。因此，我们需要高效的算法来解决这个问题。在下一部分，我们将提出一个启发式算法，并进一步提出变邻域搜索(variable neighborhood search，VNS)元启发式方法，用以完善我们所提出的启发式算法得到的结果。
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user: 4. 启发式算法 4.1. 相邻处理时间指数 要解决并行机器准备时间的时序安排问题，需要考虑两个因素：平衡机器的工作量和减少每台机器的准备时间。为了达到这两个目的，我们引入了启发式发展指数。我们将最小相邻指数第一定理 [ 3 ] 和处理时段结合成成一个指数，称之为相邻处理时间指数(Adjacent Processing Time Index，APTI)，而工种 J i 的APTI记为 APTI ( J i ) ，数学上定义为 APTI ( J i ) = 1 P i ∑ k = 1 | A | [ A k ⋅ N k ( J i ) ] (4.1) P i 是工种 J i 的处理时间， | A | 为属性种数(此处 | A | = 5 )， A k 表示第n个属性准备时间， 表示与工种 J i 的第k种属性同层次工种的数量。例如，在表2中，对于 ，有五个斑纹层次一致的工种(即270)，两个宽度层次一致(即48)，六个厚度层次一致的工种(即0.8)，三个硬度层次一致的工种(即8)，和一个颜色层次一致的工种(即9)工种。因此，有 APTI ( J 1 ) = 1 550 ( 60 × 5 + 15 × 2 + 10 × 3 + 15 × 1 ) = 0.8455 APTI同时涉及到处理时间，工作灵活度和准备时间。在并行机器的环境下，平衡工作量对分配工作来说非常重要。平衡并行机器的工作量时，前文所介绍的最长处理时间优先(LPTF)原则无法达到理想的结果。但为了突出LPTF的这个特点，我们没有更改而直接将 P i 引用到指数中。根据LPTF原则和最小灵活度优先原则的特点，生产时间长或者相邻生产时间小的工种应该被安排在安排表的开头或者结尾。也就是说，如果一个工种不仅生产时间最长，同时灵活度又最小，那么它就该被安排在安排表的开始或者末尾。因此，如果一个工种有比较小的 APTI ( J i ) ，它应该被安排在开头。 4.2. 构造性启发式算法 任何能够产生可行解的方法都能满足所提元启发式的第一部分，但一个好的初始解能够减少计算时间。基于问题的特点，这里提出一个简单的构造性启发式算法，以得到一个好的解。这个启发式的主要观点是把单一机器安排表分截成两台相同并行机器的安排表，关键的是截取单一机器安排表的哪一部分。我们将这个简单启发式称为“截一并二” (Cut One in Two， COIT)，其详细步骤如下： 1) 计算每个工种的APTI，选择APTI最小的工种放在首位。 2) 与前面的工种相比，选择准备时间最短的工种放在第二位。若有准备时间最短的工种有多个，选择APTI最小的那个工种。重复此操作直到所有的工种被分配完。这样就得到了单一机器从属序列时段安排表。计算该单一机器安排表的完成时间 C s 。 确定截点，以便截一并二，且截点之前的工种分配在 M 1 上，截点之后的分配在 M 2 上。此时有两种可能。第一，如果点 C s / 2 被包含在安排表的某个工种里，则不小于 C s / 2 的第一项工种可记为 J cut ，其对应的执行处理时间为 C i 。截一并二有两个潜在的截取点，即 J cut 对应的 C i 或小于 C s / 2 的最大的 C i 。计算着两种截取方案的完成时间，取较小的那个，程序结束。第二，如果 C s / 2 被包含在安排表里两个相邻工种的某个准备时间中，则直接在点 C s / 2 进行截取，然后计算 C max ，程序结束。 根据案例工厂的数据，即表2，执行COIT启发式算法如下。1) 由于 APTI ( J 9 ) = 0.3155 最小，故 J 9 被分配的第一个工种；2) 工种 J 5 ， J 6 与 J 9 有相同的准备时间60分钟，但由于 APTI ( J 5 ) = 0.4074 < APTI ( J 6 ) = 0.7515 ，故 J 5 为第二个被分配的工种。重复这个过程，得到一份单一机器安排表，即 ( J 9 ， J 5 ， J 6 ， J 2 ， J 8 ， J 7 ， J 3 ， J 11 ， J 4 ， J 1 ， J 10 ) (4.2) 其完成时间为 C s = 6521 。3) 由于安排表的中点 C s / 2 落在 J 3 上，故 J cut = J 3 。此时安排表截取为 M 1 = ( J 9 ， J 5 ， J 6 ， J 2 ， J 8 ， J 7 ， J 3 ) ，     M 2 = ( J 11 ， J 4 ， J 1 ， J 10 ) (4.3) 对应 C max = 3356 ，结束算法。不难看出，这个结果要由于安排表(2.2)的 C = 3367 。 4.3. 变邻域搜索算法 变邻域搜索算法(variable neighborhood search Algorithm，VNSA)是一种元启发式算法。VNSA与多数局部搜索启发式不同之处在于，在它的构造里，至少有两个邻域。受Hansen等人 [ 14 ] 的启发，在此我们针对所研究问题的特点，对VNSA采用如下的邻域结构：1) 工种插入：任选一个工种，随意把它插入安排表的任一位置；2) 工种交换：随意选取两个工种，在安排表里把它们的位置调换。VNSA构造的步骤说明如下： (1) 执行COIT启发式，找到初始解x。 (2) 重复以下步骤直到I迭代：a) 在x的邻域里，利用插入工种随机产生可行解 x ′ ；b) 针对 x ′ ，应用工种交换R次，选择最优解作为新的解 x ″ ；c) 若 x ″ 优于原有的结果，则令 x = x ″ ，返回步骤(1)；否则，返回步骤(2)。 依旧以表2为例。以安排表(4.3)与完成时间 C max = 3356 作为初始解，当执行VNS的步骤(2)时，工种插入必须被单一机器安排表(4.2)采用，完成工作插入后，执行COIT启发式步骤3，截取新的单一机器安排表，计算新的并行机器安排表的 C max 作为解 x ′ ；继续执行VNS的步骤，得到最终的安排表 M 1 = ( J 9 ， J 10 ， J 3 ， J 7 ， J 1 ) ，     M 2 = ( J 6 ， J 5 ， J 4 ， J 11 ， J 8 ， J 2 ) (4.4) 且对应的 C max = 3255 。显然，这一结果不但明显由于PVCL厂现有的安排表(2.2)，也由于启发式算法所得的安排表(4.3)。在这个例子中， C max 的改进比例大约为3.44%，但在削减两台机器总的准备时间方面，执行VNS相对减少了165分钟(当前工厂使用的方法需630分钟，VNS需465分钟)。也就是说，总体准备时间的改进比例大约为35.48%。
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user: 5. 计算结果评估 为了评估本文提出的VNS的性能，我们进行大量的计算实验。用C++分别对当前工厂使用的排序方法，COIT启发式和VNS元启发式进行编程。所有的数据都随机地产生于离散的一致分布，但分布参数不同。所有测试实例的处理时间都产生于离散一致分布 U [ 1 ， 100 ] 。对于工种数量n分别取值为102，550，100的情况，都有两种属性总数假设，即设 | A | = 5 或10种。对于每组 ( n ， | A | ) ，属性准备时间 A k 产生于三个离散一致分布，即 U [ 1 ， 25 ] ， U [ 1 ， 50 ] 和 U [ 25 ， 50 ] 。另外，对于每组 ( n ， | A | ， A k ) ，属性的层次总数设为 A L k 产生两个离散一致分布，即 U [ 2 ， 5 ] 和 U [ 5 ， 10 ] 。因此，对于每个数量n，都有12种不同的组合，每组分别由VNS、MIP模型和CM法同环境下运行10次，然后对解求平均值。在我们提出的VNS实验里，设每个工种插入包含 R = 100 次工种替换，迭代 I = 100 ， 000 。 我们进行三组实验：第一组实验是把VNS方法和MIP模型进行比较，针对于 n = 10 即10个工种的问题，来评估VNS的效力；第二组实验是比较案例工厂当前使用的方法(以下简称为CM法)与COIT启发式，以展示COIT的性能；第三组实验是执行VNS对COIT的改进结果进行评估。 针对于第一组实验，测试实例取自于 n = 10 个工种。针对每个测试实例，VNS运行10次，得到最大值和最小值，其偏差Dev定义为VNS的最小解减去MIP模型的解，可利用程序自动计算。观察计算结果可知，由12种组合产生的120个测试实例的偏差Dev都等于0。这表明当工种数目不多时，VNS能够找到最优解。而且，大多数实例所得到的结果中，最大值与最小值相等。几乎所有的实例都能通过MIP模型在合理的时间范围之内解出，除其中之一花费了545秒外，其他都不超过116秒，且最少的仅仅使用了1.72秒。此外，我们注意到，10种属性的情况，测试实例的平均运行时间(39.57秒)要多于5种属性时的平均时间(24.35秒)。可见，属性种类越多，问题越复杂，要很好地解决也越困难。 针对于第二组实验，将COIT启发式算法与CM法进行比较，以调查COIT的效力和效率。在这个实验中，工种数量n分别取值为102，550，100。优化百分比定义为 P I = C max ( CM ) − C max ( COIT ) C max ( COIT ) ⋅ 100 % 观察计算结果可知，所有的优化百分比PI都是正的，故COIT启发式(在效益上)超过了当前工厂使用的方法。关于计算时间，由于COIT启发式算法与CM法都很简单，它们几乎不花费什么时间。此外，随着工种数目n的增加，优化百分比也大幅度地由13.8%提升到51.09%，总体的平均改进比例为35.23%。我们注意到， | A | = 5 的测试实例得到的PI值稍微比 | A | = 10 的要大些，这是因为有多种属性的实例解决起来更难、更复杂。从总体上看，属性准备时间 A k 产生于分布 U [ 1 ， 50 ] 所得到的PI值，要显著性地大于产生于分布 U [ 1 ， 25 ] 和 U [ 25 ， 50 ] 所得到的PI值，这意味着属性准备时间分布更宽的实例能得到更好的改进。对于属性层次的数目， A L k 产生于 U [ 2 ， 5 ] 时的PI值要显著性地大于产生于 U [ 5 ， 10 ] 的PI值，这主要是因为相比于属性层次多的实例，属性层次少的更有可能得到更好的改进。在这个实验中，如果一个例子的属性种类很少，属性准备时间排列宽松并且属性层次很少，那么COIT启发式算法将会得到很大的改进。如当 n = 100 ， | A | = 5 ， A k 产生于分布 U [ 1 ， 50 ] 且 A L k 产生于 U [ 2 ， 5 ] 时，PI值为66.85%，这在所有组合里是最大的优化百分比。概括起来说，COIT启发式算法比CM法更有效力和效率。 针对于第三组实验，将我们所提出的VNS与COIT启发式算法进行比较，以便评估初始结果的改善。在这个实验中，工种数量n分别取值为102，550，100。在每个测试实例中，VNS运行10次得到一个平均结果值。其改进比例(PL)计算方法如下： P I ′ = C max ( COIT ) − C max ( VNS ) C max ( VNS ) ⋅ 100 % 若 I P ′ 的值大于0，就表示VNS对COIT启发式得到的初始结果进行了改进。观察计算结果可知，对于所有的测试实例，随着工种数量n的增加， I P ′ 值明显地降低了；当 n = 10 时，VNS能做出最大的改进，约为7%，当 n = 25 时，平均改进比例小于0.2%；当工种数量更大时，如 n ≥ 50 ，就几乎没有任何改进(但 n = 100 时，其中有且只有一个实例 I P ′ 的值达到5.61%，这个例外并非是由于计算错误所致，故耐人寻味)。总体而言，工种数量n较小时，COIT启发式很难得到较好的结果，这是因为工种数量小导致计算范围也小，所以这时候可以采用VNS；但随着工种数量的增加，计算范围也在变大，因此，较长的处理时间跟计算范围的关系不是很明显，这时COIT启发式得到的结果本身就比较理想，以至于VNS都无法做出更大的改进。此外，随着工种数量的增加，VNS的计算时间也在稳步而小幅度地增加。虽然COIT不怎么花费时间，但VNS也用极短的时间来改进结果。甚至在 n = 10 的例子中，VNS也只用了少于0.6秒的计算时间，对于所有的测试例子，VNS平均用了0.3秒。
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user: 摘 要 鉴于3，4-亚甲二氧苯基片段在许多药物中均为重要的药效团，本研究以经典的二芳基嘧啶类HIV-1抑制剂代表性化合物TMC125为先导化合物，将其左翼苯基替换为3，4-亚甲二氧苯基设计得到具有双环左翼的目标分子，以期得到活性更佳的新化合物。分子对接验证了设计的合理性。目标化合物的合成方法如下：以2-硫脲嘧啶为起始原料，通过三步反应得到关键中间体2-(对氰基苯胺基)-4-氯嘧啶；该中间体与芝麻酚发生亲核取代反应得到目标化合物，收率为89%。采用核磁共振氢谱( 1 H NMR)、核磁共振碳谱( 13 C NMR)和质谱(MS)表征了其结构。 关键词 :人类免疫缺陷病毒，非核苷类HIV-1逆转录酶抑制剂，二芳基嘧啶类化合物，分子对接 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 艾滋病(AIDs)亦称获得性免疫缺陷综合症，是由人类免疫缺陷病毒(HIV)感染引起的以T细胞免疫功能缺陷为主的一种危害性极大的传染性疾病。自1981年美国疾病控制中心确认首例艾滋病以来，艾滋病感染人数一直呈爆发式增长。根据联合国艾滋病规划署最新报道的艾滋病2018年疫情数据，目前全球仍有约3690万人感染HIV，其中2017年新增感染者约为180万人，并约有94万人死于与AIDS有关的疾病 [ 1 ] 。目前，已被美国FDA批准用于抗HIV临床治疗的药物已超过30种，然而大多数药物存在着抗耐药性差、药代动力学性质不佳或毒副作用大等问题。设计开发高效、低毒且具有良好抗耐药性和药代动力学性质的抗HIV药物至今仍是药物化学领域中极具挑战性的课题。 根据基因差异HIV分为HIV-1与HIV-2两种亚型，全球大部分地区的艾滋病患者均为HIV-1感染，我国艾滋病患者几乎全为HIV-1感染 [ 2 ] 。逆转录酶(Reverse Transcriptase， RT)在HIV-1复制过程有着必不可少的作用。针对这一靶标，药物化学家开发了HIV-1逆转录酶抑制剂(Reverse Transcriptase Inhibitors， RTIs)。RTIs分为核苷类逆转录酶抑制剂(Nucleoside Reverse Transcriptase Inhibitors， NRTIs)和非核苷类逆转录酶抑制剂(Nonnucleoside Reverse Transcriptase Inhibitors， NNRTIs)。作为高效抗逆转录病毒疗法(Highly Active Anti-Retroviral Therapy， HAART)的重要成分，NNRTIs具有结构多样、靶点明确、作用机制清楚、高效低毒、副作用小以及可与其他药物协同作用等显著优点，近年来一直是抗HIV药物研发的热点 [ 3 ] 。目前，文献报道的NNRTIs种类繁多，其中二芳基嘧啶类化合物(DAPYs)作为第二代NNRTIs因具有高效低毒和抗耐药株活性良好而备受关注 [ 4 ] 。该类化合物的代表性药物依曲韦林TMC125和利匹韦林TMC278于2008年相继通过美国FDA批准进入临床治疗。 本研究以TMC125为先导化合物，基于DAPYs的构效关系，用药物化学中常见的3，4-亚甲二氧苯基双环片段替换经典DAPYs的左翼设计得到一个结构新颖的新化合物。
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user: 2. 目标化合物的分子设计 2.1. DAPYs的构效关系总结 据文献报道，DAPYs与RT结合呈“U”形 [ 5 ] ，通过构象调整来与氨基酸变异的RT形成稳定的复合物。对DAPYs的一系列研究表明：1) DAPYs中二芳基嘧啶结构的存在使得分子具有较好的构象柔性和位置适应性，它可使分子以活性构象与RT稳定结合，表现出较好的HIV-1野生株和耐药株抑制活性 [ 5 ] ；2) DAPYs中嘧啶环与右翼对氰基苯基的连接基NH能和Lys101氨基酸骨架中的羰基氧形成氢键，嘧啶环1位上的N作为氢键受体与Lys101氨基酸侧链NH 2 也可形成氢键。氢键作用区使DAPYs能够在活性空腔中正确定位。DAPYs中嘧啶环2-位对氰基苯胺基结构的存在对其抗HIV活性起着重要作用 [ 5 ] ；3) DAPYs中间嘧啶环5位和6位上的取代基可作用于HIV-1RT结合口袋的进入通道，该进入通道发现于2012年 [ 6 ] ，作用于该部分的构效关系较为复杂，还需进一步研究；4) DAPYs中嘧啶环与左翼的连接基可以是单原子，如NH，O，CH 2 ，也可以是双原子 [ 7 ] ；5) DAPYs中嘧啶环4-位上的左翼芳环与Tyr181、Tyr188、Phe227以及Trp229氨基酸芳香侧链之间产生π-π堆积和疏水作用，通过干扰RT的构象而起作用。嘧啶环4-位的左翼芳环取代基对化合物的抗HIV活性和药代动力学性质有重要影响，是结构改造的重点之一。 2.2. 目标化合物的分子设计 基于DAPYs的构效关系，考虑到3，4-亚甲二氧苯基片段在许多药物中均为重要的药效团 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] ，本研究以TMC125为先导化合物，在嘧啶环的4位引入体积更大的3，4-亚甲二氧苯基，期望引入的该基团能对HIV-1 RT活性腔穴中的Tyr181和Tyr188的构象起较强的干扰作用，又能与氨基酸残基Trp229发生范德华作用，从而提高目标化合物对HIV-1野生株及变异株的抑制活性。同时，该化合物保留了DAPYs的完整骨架，其左翼苯环上骈合了1，3-二氧戊环结构，有望具有良好的抗HIV-1活性。对其进行结构改造(如图1)。 为了从理论上验证设计的合理性，本研究利用SYBYL Surflex-Dock程序作为分子对接软件，将目标化合物1对接到TMC125/HIV-1 RT复合物结构(PDB：3MEC)中(图2)。结果发现1 (图2(a))与二芳基嘧啶类HIV-1抑制剂TMC125 (图2(b))的作用模式相似，即均以U型构型与HIV-1 RT结合。目标分子 图1. 目标化合物1的分子设计 图2. 目标分子1的分子对接 左翼3，4-亚甲二氧基苯基正好位于HIV-1 RT的芳香性氨基酸残基Tyr181，Tyr188和Trp229等形成的疏水空腔中，并形成π-π堆积作用，同时引入的含氧杂环有可能在一定程度上提高目标化合物的水溶性，改善TMC125水溶性差的缺点。右侧linker NH上的氢原子与Lys101羰基上的氧原子形成氢键作用，嘧啶母环一位的N原子也与Lys101上的氢原子形成氢键作用。分子对接从理论上验证了分子设计的合理性。
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user: 3. 目标化合物1的合成 目标化合物1的合成路线如式1所示：起始原料2-硫代脲嘧啶(2)与碘甲烷发生甲基化反应得到中间体2-甲巯基嘧啶-4-酮(3)，3与对氰基苯胺在熔融条件下反应得到中间体2-(对氰基苯胺基)嘧啶-4-酮(4)，4在三氯氧磷的作用下发生氯代反应得到关键中间体2-(对氰基苯胺基)-4氯-嘧啶(5)，中间体5的具体合成过程在本课题组已发表的文献 [ 7 ] 中有详尽介绍，在此不再赘述。最后，5与芝麻酚在无水碳酸钾作碱的条件下于二甲基亚砜溶剂中反应得到目标化合物1。 在1的合成过程中，考察了溶剂、温度和反应时间对反应收率的影响，具体条件筛选如表1所示。 Scheme 1. Synthetic route of target molecule 1 式1. 目标分子1的合成路线 Table 1 Screening of reaction condition 溶剂 温度(℃) 反应时间(h) 收率(%) DMSO 110 0.5 86.9 DMSO 100 0.5 87.9 DMSO 90 1 82.0 DMSO 80 1 75.1 DMSO 70 1.5 68.6 DMSO 60 4 65.7 DMF 100 2 64.7 二噁烷 100 不反应 表1. 反应条件的筛选 经反应条件优化后，合成步骤如下：向25 mL两口圆底烧瓶中依次加入0.116 g (0.500 mmol)中间体5、0.069 g (0.500 mmol)芝麻酚和0.476 g (2.00 mmol)无水碳酸钾和5 mL二甲基亚砜，于氩气保护和搅拌下加热至100℃。30 min后TLC显示已经完全反应。待反应液冷却至室温后将其倒入分液漏斗中，加入30 mL水，再加入30 mL乙酸乙酯萃取产物。有机层用饱和食盐水(2 × 25 mL)洗涤。将有机相用无水硫酸钠干燥后抽滤，滤液经旋干后得到0.175 g粗品。将粗品用柱层析纯化，得到0.166 g白色固体，收率89%。 1 H NMR (400 MHz， DMSO-d 6 ) δ 10.13 (s， 1H)，8.41 (d， J = 5.1 Hz， 1H)，7.83~7.70 (m， 2H)，7.63~7.52 (m， 2H)，7.00 (d， J = 8.4 Hz， 1H)，6.95 (s， 1H)，6.75~6.66 (m， 1H)，6.52 (d， J = 4.7 Hz， 1H)，6.11 (s， 2H)； 13 C NMR (100 MHz， DMSO-d 6 ) δ 169.80， 159.96， 159.09， 148.02， 146.58， 145.00， 144.67， 132.74， 119.55， 118.44， 114.42， 108.30， 104.21， 102.55， 101.88， 99.67。MS (ESI+)：333.71 (M+H)+。
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user: 4. 结论 以经典的二芳基嘧啶类HIV-1抑制剂TMC125为先导化合物，将其左翼苯基替换为3，4-亚甲二氧苯基设计得到具有双环左翼的目标化合物1，该化合物未见文献报道。采用SYBYL Surflex-Dock程序进行分子对接验证了设计的合理性。关键中间体2-(对氰基苯胺基)-4-氯嘧啶与芝麻酚反应发生亲核取代反应得到目标化合物1，收率为89%。采用核磁共振氢谱( 1 H NMR)、核磁共振碳谱( 13 C NMR)和质谱(MS)表征了其结构。后续研究中该化合物的抗HIV活性评价将在比利时鲁汶大学进行。
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user: 摘 要 随着国内国民经济连续几年不断增长，由此引发的环境污染不容忽视，尤其是在国内北方地区雾霾天气连续几年有持续加重趋势，传统的防雾霾产品，出行口罩，室内空气过滤器、窗帘，近几年在我国北方地区销售行情一直看好，调查发现这些传统防雾霾产品存在过滤空气中颗粒粒径范围窄、过滤效率低、力学性能差等缺点，本研究基于以上缺点，主要采用静电纺丝技术 [ 1 ] ，首先以聚丙烯腈(PAN)为原料，N-N二甲基甲酰胺(DMF)为溶剂(1:9)，混合适量改性石墨烯通过调整工艺参数制备出了不同浓度的PAN纤维膜，开发出一种过滤空气中颗粒粒径范围较广、过滤效率较高、具有一定力学强度的过滤布用纤维 [ 2 ] [ 3 ] 。当纤维膜克重约为250 g/m 2 左右、空气流量为30 L/min时，300~500 nm尺寸范围内的氯化钠和油性气溶胶颗粒的过滤效率分别达99.89%和99.88%，阻力压降仅为115和117 Pa。 关键词 :静电纺丝，石墨烯，聚丙烯腈 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 纤维直径的大小直接影响织物孔径的大小与分布，纤维直径越小，织物孔径分布越均匀，平均孔径就越小，过滤效率就越高，本论文研究了静电纺制备PAN纳米纤维膜相关性能，扫描电镜照片进行测量，可直观得到纤维直径的大小和直径分布，同时研究了酸化石墨烯改性后PAN纳米纤维膜相关性能，研究发现改性后纤维膜的力学性能、过滤效率均有所提高 [ 4 ] [ 5 ] 。
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user: 2. 实验部分 2.1. 主要原材料 聚丙烯腈(PAN， Mw = 40，000)，上海阿拉丁化学试剂有限公司，分析纯N-N二甲基甲酰胺，上海阿拉丁化学试剂有限公司，分析纯石墨烯，上海阿拉丁化学试剂有限公司，浓硫酸、浓硝酸，上海阿拉丁化学试剂有限公司。 2.2. 实验过程 1) 混酸氧化石墨烯 分别称取一定量石墨烯，采用浓硫酸/浓硝酸(3:1)混酸酸化，过滤、真空干燥，得到混酸氧化的石墨烯。 2) 静电纺制纤维膜 在精密电子分析天平上准确称取PAN粉末2 g，加入到18 ml的N-N二甲基甲酰胺中，在恒温搅拌器上，常温下剧烈搅拌24小时配置成浓度为10 wt%的PAN均一溶液。按照此方法再分别加入适量石墨烯。用四只10 mL的注射器分别吸取l ml的PAN溶液，装载到如图1所示的自制的静电纺装置上，本实验在研究过程中所采用的静电纺丝装置主要包括直流高压电源(电压调控范围为0~30 kV)，微量注射泵 图1. 静电纺丝制备纤维膜原理图 (0~10 ml，可安装10根喷头)，纤维接收滚筒(可控制转速范围0~200 r/min，滚筒长为70 cm，直径为20 cm)和横向往复移动装置(可控喷头横向移动速度0~200 cr/min)。此外纺丝过程中还需配置温湿度计用于控制调节整个纺丝环境中的温度和湿度 [ 6 ] [ 7 ] 。简易的静电纺丝装置示意图如图1所示，该装置能够制造出55乘以70 cm大小的纳米纤维膜。 将微量注射泵的溶液注射速度调整为l mL/h，接收距离为15 cm，滚筒转速度为50 r/rain，滑台移动速度设置为l00 cm/min，以便得到均匀的纤维膜。在喷头末端处施加高压电压为25 kV，并且控制环境温度为23℃ ± 1℃，相对湿度为45% ± 5%。通过PAN的浓度来计算纺丝时间以便获得克重相同的PAN纤维膜。最后将该纤维膜放置于真空干燥烘箱内用70℃进行真空干燥约2小时以除去残余的N-N二甲基甲酰胺然后进行性能测试。以下的纺丝工作都在此条件下进行。 3) 纤维膜力学性能测试 为了测试纤维膜的力学性能，采用了单轴拉伸试验((INSTRON， Zwick， UK)，拉伸速率设为10毫米/分钟，纤维膜设为30到50毫米长，宽10毫米和0.09到0.14毫米厚度、使用应力–应变曲线表示力学性能，每个纤维膜测试10次取平均值。 4) 纤维膜过滤能测试 本实验采用拦截NaCl气溶胶颗粒，LZC-H型滤料综合性能测试仪。气溶胶发生器产生的NaCl气溶胶颗粒的粒径在300~500纳米之间，其过滤原理为NaCl气溶胶从发生器产生经过上部夹具并穿过滤料而进入下游，2个固态激光光度计同时检测滤料上游和下游的气溶胶浓度，滤料的穿透率(P)通过上、下游气溶胶的浓度的比值得到，高灵敏度电子压力传感器测定滤料的阻力(R) [ 8 ] 。
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user: 3. 实验结果及分析 采用扫描电子显微镜(SEM， Zeiss SIGMA 500德国)对纤维膜的表面形貌进行了评估，样品表面镀有薄金层(Eiko IB3，东京，日本)，发现经改性后纤维表面粗糙，同时因石墨烯的静电效应这更有利于提高吸附效率(图2)。 图3显示了未加改性石墨烯PAN和混合改性石墨烯的PAN红外光谱结果，未加改性石墨烯PAN在3050到3090 cm −1 的吸收区间要比混合改性石墨烯的PAN小，而红外光谱峰值约3085 cm −1 与羟基的 图2. 酸化石墨烯改性PAN纤维SEM图。(a)未改性PAN纤维；(b) 酸化石墨烯改性PAN纤维 图3. 酸化石墨烯改性PAN纤维红外光谱图 伸缩振动相对应，未加改性石墨烯PAN在1748 cm −1 的吸收区间要比混合改性石墨烯的PAN小，而红外光谱峰值约在1710 cm −1 与羧基的伸缩振动相对应，这表明改性后的石墨烯更有利于与聚丙烯腈聚合。 由图4可知石墨烯改性PAN纤维膜力学性能明显增强这与石墨烯酸化后参与PAN聚合有关，由图5可知改性石墨烯PAN纤维膜过滤性能有所提高，不同克重PAN纤维膜对过滤效率与压阻的影响，这是因为纤维膜单位面积内克重的增加，使其单位面积内堆积密度的增大，这就大大增加了微细颗粒与纤维碰撞或粘附的机会，使得过滤材料对颗粒物的分离捕捉作用提高，所以微粒穿透率下降，过滤效率提高；同时也阻碍了空气的流通，增大了过滤材料的过滤压阻。
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user: 4. 结语 论文研究表明改性石墨烯PAN纤维过滤性能有所增强，这与石墨烯参与PAN聚合有关，同时石墨烯静电吸附效应也有助于PAN纤维膜过滤性能提高，实验结果表明纤维膜的过滤性能与阻力压降均随着PAN改性而增大，这是因为加入酸化石墨烯导致纤维表面结构粗糙，纤维的比表面积增大，从而更易于对氯化钠和油性气溶胶颗粒进行捕捉，同时由于石墨烯的加入参与了PAN聚合这使得纤维膜力学性能也相应提高。 图4. 改性PAN纤维膜力学性能测试 图5. 改性PLA纤维膜过滤效率图