DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 实验设计与仿真 3.1. 研究手段与途径 操作系统使用Windows10系统，安装Anaconda3 (64 bit)和PyCharm2019.3.4 (64 bit)集成编译环境，使用python3.6.8版本编译。需要的package：pygame、sys、os、argparse、cycle、random等。 3.2. 游戏设计 Flappy Bird游戏要求通过控制一只小鸟，飞行间跨越由各种随机出现的不同高度的水管障碍，每次点击一下小鸟就会向上飞行，否则就会下落，游戏进行中必须控制节奏，拿捏好点击的时间点，让小鸟能在下落的瞬间跳起并恰好能够通过狭窄的水管缝隙。当小鸟顺利通过水管时，游戏加一分。当小鸟碰到水管或者是接触地面的时候，小鸟死亡，游戏立即宣布结束。Flappy Bird游戏环境运行流程如图10： 图10. Flappy Bird流程图 3.3. 游戏模型的建立 强化学习的主要过程主要是让小鸟学会如何躲避障碍物，其中三要素为状态(state)、动作(action)、奖励(reward)。小鸟需要根据当前状态来采取相应的动作，获得相应的奖励之后，再去改进这些动作，使得下次再遇到相同的状态时，小鸟能做出更优的动作。 小鸟只有两种动作的选择：触发空格键向上飞动或不操作向下自由降落。而背景图向左运动，使小鸟相对向右运动。 状态的选择是取整个游戏画面做图像处理，通过根据小鸟的高度和管子的距离，即取小鸟到下一根下侧管子的水平距离和垂直距离差作为小鸟的状态，由于两个水管之间距离是一定的，使用相对坐标，把坐标原点设置在水管的外面，水管宽度固定，只需要考虑小鸟的坐标。如图11所示： 图11. 位置描述 在当前的状态中，其构成包括经预处理以后的当前帧原始图像 ( X ( t ) ) 以及先前帧图像 ( X ( t − 1 ) ， X ( t − 2 ) ， ⋯ ) 。通过这种方式，可以确保每个状态下，小鸟运动的位置及轨迹都是唯一对应的，可以及时提供信息给模型，在此时先前存储的帧数为超参数。如果运行方式理想，从t = 1起，其对应的所有帧函数利用 S ( t ) 函数，但是为了降低状态空间的大小，使用帧的数量是有限的。通过上述分析可以得出，如果鸟撞到了屏幕边缘或者管道的时候，则会得到负面奖励。但是如果其顺利通过间隙，可以获得正面奖励。其和人类玩家类似，需要将可能降低死亡出现的频率，提高得分。而在本游戏中，奖励类型共有两种，包括rewardPass和rewardDie。而γ则为折扣系统，设定为0.9。
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user: 4. 实验结果分析 4.1. 训练参数 模型的参数设定：在Flappy Bird游戏中，其每秒播放10帧，而需要对最近的4帧进行处理，然后组合生产新状态。此时，γ = 0.9；对于奖励设置而言，rewardDie = −1.0，rewardPass = +1.0。 DQN参数：对于探索概率ε而言，当其更新速度为600，000，此时会从0.6降低为0，降低变化为线性。对于回放存储器而言，其设置的大小值是20，000。其中，每当经验累积次数达到500次的时候，需要通过小批量采样的方式处理存储器中的数据。而当步长更新为100，此时目标模型θ − 的参数也会进行相应的更新。 训练参数：将利用梯度下降更新法对DQN参数进行更新，此时学习率为1e−6，β1 = 0.9，β2 = 0.95。并且以试错作为基础，确定相应的参数。并对损失值的收敛性进行观察。而在卷积进行处理时，其权重初始化是0，其方差是1e−2，呈现出正态分布的趋势。 4.2. 结果分析 在结束了训练以后，将利用模型的方式对游戏状态进行测试，从而判断是否可以得到结果。而在图12中，表示的是一部分游戏场景和预测结果。根据显示模型的情况，进行分类。 图12. 示例游戏场景及其相应的分数 分析此次设计的工作原理，输出图像为下图13，其中左图表示的是第一卷积层处理以后的图像，发现能够实现可视化。因此可以得知，当经过第二层卷积以后，就可以显示出清晰的斑块和空隙图13右图。通过数据分析可以得出：神经网络学习寻找空隙和小鸟的位置。 图13. 卷积层激活 通常情况下，利用L2损失函数来对雅达利游戏进行实验。在这种情况下，需要利用L1损失函数对其进行正则化处理。此时，得到的图像如下图14，其在最开始的时候图像十分的陡峭。通过分析这两种情况可知，平均得分的稳定性提高，这表明模型在不断学习。通过对表2进行分析可以得知，当DQN模型训练结束以后，其成绩超过了人类水平。 L = ∑ s ， a ， r ， s ′ | Q ( s ， a ; θ ) − ( r + γ max a ′ Q ( s ′ ， a ′ ; θ − ) ) | 图14. 两种不同损失函数的学习曲线 通常情况下，利用L2损失函数来对雅达利游戏进行实验。在这种情况下，需要利用L1损失函数对其进行正则化处理。此时，得到的图像如下图14，其在最开始的时候图像十分的陡峭。通过分析这两种情况可知，平均得分的稳定性提高，这表明模型在不断学习。通过对表2进行分析可以得知，当DQN模型训练结束以后，其成绩超过了人类水平。 L 2 = ∑ s ， a ， r ， s ′ | Q ( s ， a ; θ ) − ( r + γ max a ′ Q ( s ′ ， a ′ ; θ − ) ) | L 1 = ∑ s ， a ， r ， s ′ ( Q ( s ， a ; θ ) − ( r + γ max a ′ Q ( s ′ ， a ′ ; θ − ) ) ) 2 Table 2 Player scores and DQN algorithm score 玩家 DQN with L1 DQN with L2 平均得分 4.32 75 86 最高得分 25 205 335 表2. 玩家得分与DQN算法得分
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user: 5. 总结与展望 本文研究的是基于深度Q-learning算法实现Flappy Bird的自主学习游戏。通过应用卷积神经网络对游戏图像上的信息进行有效处理，而并非简单的图片分类处理。通过深度Q-learning算法可以在Flappy Bird游戏环境下选择最佳路径躲避障碍物，达到回报率最大。实现智能体对画面的每一帧分析状态，利用模型的方式对游戏处于各种状态进行测试，而不是常规的列表法分析状态。深度Q-learning算法实现了将策略游戏转化为高维图像分析识别，采用这种算法有效地解决了神经网络化繁为简的问题。由于Q-learning算法属于离线学习的一种，本文通过构建一个记忆库的方法，利用以往智能体(Flappy Bird)以往实验的经历，每一次更新都从记忆库中来更新神经网络的参数，不仅提高了实验效率，而且打破了经历之间的相关性 [ 4 ]。 但由于深度Q-learning算法无法解决高难度的Atari游戏，当游戏维度升高到一定程度时，深度Q-learning算法无法在短时间得到有效的结果。并且卷积神经网络的结构有一定的局限性，会产生局部最优解而非全局最优解，导致智能体(Flappy Bird)不能达到非常高的分数，这些都是亟需解决的问题。
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user: 摘要 启发式调度算法作为云数据中心资源调度的常用方法能够给出一种可行的资源调度策略，但针对特定集群环境设计合适的启发式算法需要较专业的先验知识，而使用通用的启发式方法会对集群资源造成极大浪费。对Kubernetes集群资源调度过程进行建模，设计基于深度强化学习的资源调度方法，对于不同的集群环境和优化目标，使用学习的方法从历史数据中学习得到相应的调度策略，优化集群资源利用情况。实验结果表明，使用该方法比现有启发式方法在任务带权周转时间上平均减少7.5%，最高减少13.5%。
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user: 1. 引言 随着互联网技术的快速发展，云计算技术逐步走入人们的生活。云计算通过互联网将遍布世界各地数据中心的各种IT资源(计算、存储等)提供给用户使用，较大规模的数据中心目前已有数十万台服务器 [ 1 ]，而对如此大规模数据中心的资源进行有效管理是学术界和工业界的一大难题。 在学术界和工业界，资源调度问题通常认为是NP难问题 [ 2 ]。资源调度主要面临以下几个方面的挑战：首先是调度的任务是多样的；其次各种集群管理系统的资源调度过程是一个十分复杂的流程，通常很难设计出适用于所有调度场景的通用启发式调度算法；最后集群环境通常异构，对于不同集群和不同优化目标需要对启发式方法中的众多参数进行配置，这往往需要专业人员进行特定分析 [ 3 ]。 本文利用深度强化学习适于解决序列决策问题的优势，将深度强化学习方法用到解决数据中心的资源调度问题中，同时通过设计合理奖励函数来优化资源调度目标。深度强化学习方法可以根据不同集群环境和不同优化目标让智能体自主学习对应的策略，解决了传统启发式方法很难设计以及参数难调的难题，是启发式调度算法的良好替代方案。
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user: 2. 相关工作 目前，学术界和工业界对数据中心的资源调度问题进行了广泛研究。随着人工智能领域的发展，使用深度强化学习解决序列决策问题的应用越来越多。文献 [ 4 ] 提出了一种使用强化学习方法解决资源调度问题的方法。文献 [ 5 ] 中提出的DeepRM模型将资源调度系统的状态信息建模成图像形式，将获取的图像信息输入到深度神经网络中的卷积神经网络中，通过卷积神经网络对图像信息进行快速特征提取，然后使用强化学习的方法对神经网络中的参数进行迭代更新，形成最终的策略。文献 [ 6 ] 提出的Decima模型基于Spark集群环境建模了一个事件驱动的仿真环境，使用图神经网络对等待调度的任务进行特征提取，通过使用可扩展的图神经网络可以处理任意形状和大小的具有依赖关系的任务。文献 [ 7 ] 使用阿里巴巴采集的真实集群的日志作为数据集，生成相应的任务流，同时将集群建模成各个机器，考虑了集群中机器的碎片效应。文献 [ 8 ] 使用两层深度强化学习模型来共同完成对集群资源和能耗的管理工作。其中一个深度强化学习模型负责分析集群状态，对任务进行合理调度，而另外一个深度强化学习模型则分析集群内机器的状态，对机器的能耗进行建模，考虑是否对机器进行关机开机处理，进行合理能耗管理。 本文基于Kubernetes集群设计了离线仿真环境，针对该环境进行强化学习建模，设计相应的状态、动作和奖励函数，使用深度强化学习方法对模型进行训练对比，验证了使用深度强化学习方法解决资源调度问题的可行性。
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user: 3. 系统模型 3.1. 资源调度系统模型 集群系统由m个独立的主机(节点)组成，其中每个主机的资源配置可能是异构的。对于每个主机的资源考虑CPU资源和内存资源，在调度过程中，每个集群中的待调度任务包含对CPU资源和内存资源的需求情况以及任务的实际执行时间，默认任务的资源需求和实际执行时间都已知。在进行资源调度过程中，每个主机均可以作为任务调度的选择目标，当调度的任务资源需求可以被所调度主机满足时，调度有效。 3.2. 仿真环境设计 本文基于Kubernetes的资源调度过程设计了离线仿真环境Deepk8s。Deepk8s仿真环境使用Python语言进行编写，其整体结构如图1所示。仿真环境主要包含四个部分：任务生成器、集群机器、集群监视器和资源调度器。 图1. Deepk8s仿真环境整体结构 任务生成器的功能为从数据集中读取数据，然后根据读取到的数据在指定时刻生成相应的任务并提交到集群中进行调度和运行。任务生成器将读取到的任务信息按照任务到达的先后顺序以队列的形式进行存储，当仿真环境的时间运行到任务队列队首任务的到达时刻时，将队首的任务进行出队操作并将任务提交到集群中。集群机器是对真实场景中的主机的抽象，在仿真环境中需要将集群的资源总数和已分配资源数进行表示，根据这些信息可以知道集群的运行状态。集群监视器主要负责在调度过程中获取机器运行情况和集群任务信息，将这些信息反馈给资源调度器。资源调度器则是根据集群信息和任务信息来决定对哪个任务进行调度以及将该任务调度到哪个机器节点进行运行。 Deepk8s仿真环境是基于事件驱动的环境，在仿真过程中需要调度的事件有以下三个：一次调度结束、新任务到达以及运行任务完成。在调度器刚进行一次调度之后，可以开始下一次调度，这样保证了集群中任务可以被快速调度以及可以将集群资源快速利用起来。当集群中没有任务或者集群中资源数量不足时，通常需要等待新任务到达或者运行任务完成这两个事件的到来。新任务可能是资源需求较小的任务，因此在新任务到达之后需要考虑是否可以进行一次有效调度；而运行任务完成之后会对集群资源进行释放，因此需要考虑是否可以将之前积压的任务进行调度。
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user: 5. 实验 为了验证深度强化学习算法在资源调度问题中的性能，通过仿真实验的手段来分析调度结果，并与以下四种启发式调度算法进行性能比较：先来先服务调度算法、随机调度算法、短任务优先调度算法和Tetris调度算法。先来先服务调度算法只需要根据任务达到时间先后顺序维护一个队列，按照队列顺序进行任务调度。随机调度算法则从系统中的待调度任务中随机选择任务进行调度。短任务优先调度算法优先对短任务进行调度，增加一段时间内任务完成数量。Tetris调度算法融合了公平调度和短任务优先调度，同时考虑资源打包效率，通过一定权重将三者结合起来进行调度决策。 5.1. 实验设置 本文使用Python进行仿真环境编写，建模的机器数量为5台，每台的CPU资源数量为10个，内存资源数量为64个，待调度任务数量上限设置为10个。除此之外模型训练相关参数设置为学习率为0.001，网络中可学习的参数使用随机梯度下降法进行优化。网络框架使用TensorFlow进行实现。 5.2. 评价指标 5.2.1. 任务完成时间 任务从提交到系统到顺利执行完成所耗费的时间为任务的完成时间，即任务在系统中等待调度的时间加上任务实际在系统中执行的时间。 5.2.2. 任务带权周转时间 任务带权周转时间等于任务的完成时间除以任务的实际执行时间，使用任务带权周转时间作为评价指标更有利于短任务和长任务的公平。 5.2.3. 任务完工时间 当一系列任务执行结束之后，从第一个任务到达集群到最后一个任务完成的间隔是任务的完工时间，该指标更关注任务整体。 5.3. 实验结果 在Deepk8s离线仿真环境中使用相同的任务序列对各种资源调度算法进行测试，各个算法的任务带权周转时间如图4所示，其中深度强化学习的结果展示的是PPO算法的结果，PPO算法和A3C算法仅在训练速度上有差异，结果上几乎没有差异。图中纵轴为任务的带权周转时间，横轴为五种资源调度算法。其中性能最差的为先来先服务调度算法(FCFS)，因为先来先服务调度算法在调度一个长任务之后可能在很长一段时间没有空闲资源释放，因此导致大批任务阻塞。随机调度算法(Random)能够取到比先来先服务调度算法更好的效果的原因是一定程度上打乱了任务的调度顺序。Tetris调度算法 [ 12 ] 和短任务优先调度算法(SJF)因为优先对短任务进行调度，从任务带权周转时间的计算公式可以知道使用这种策略可以使任务的平均带权周转时间更小。深度强化学习调度算法因为学习了任务到达的规律，所以能够取得更好效果。 图4. 任务带权周转时间 图5为任务的平均完成时间。从图5中图5(c)可以看到深度强化学习方法在任务完成时间上相较于其他启发式调度算法优势并不那么明显了，但是整体优势依然存在。图5(a)和图5(b)分别展示了短任务和长任务的任务完成时间，对比短任务和长任务的结果可以看出来，深度强化学习算法优先对短任务进行调度，短任务的任务完成时间较其他四种启发式算法低很多，这势必也导致长任务的调度存在一定延时，因此长任务的完成时间反而上升了。 为了更清晰展示实验结果，将所有结果总结到表1中。基于深度强化学习的资源调度算法可以将任务的平均带权周转时间降低到1.325，相较于其他启发式调度算法至少降低了7.5%，最多降低了13.5%，在任务平均完成时间上深度强化学习算法同样取得了94.116的最优效果，相较于短任务优先调度算法降低了约0.2%。同时任务完工时间指标各个算法的差别不大，表明深度强化学习算法在降低任务平均带权周转时间的同时，并没有明显延长任务整体的进度。 图5. 任务平均完成时间 Table 1 Test result 算法 带权周转时间 任务完成时间 完工时间 先来先服务 1.531 99.210 680 随机调度 1.463 94.726 645 Tetris算法 1.470 95.366 639 短任务优先 1.433 94.324 646 深度强化学习 1.325 94.116 643 模仿学习 1.435 94.331 646 表1. 测试结果 图6展示了不同深度强化学习方法模型的训练收敛速度。横轴为迭代的次数，纵轴为模型获得的累积奖励。图中横线为启发式算法中表现最优的短任务优先调度算法的累积奖励值，可以看到PPO算法和A3C算法在收敛之后效果差不多，而PPO算法在大概1000次迭代之后达到收敛，A3C算法则相对慢很多。收敛速度最快的是模仿学习，在仅仅迭代约500次时就收敛了，但是其收敛结果只和短任务优先算法相同，主要原因是模仿的专家是短任务优先算法，其效果并不是最优的。 图6. 不同深度强化学习算法模型训练中的累积奖励 以上实验结果可以看出，深度强化学习可以应用于资源调度问题中。同时经过精心设计奖励函数，可以达到对相应优化目标的优化。
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user: 6. 结语 为了解决云数据中心资源调度问题，提高资源利用率，本文提出一种基于深度强化学习的模型，通过自主学习来得到调度策略。本文设计了Deepk8s离线仿真环境来对资源调度过程进行仿真，然后对资源调度过程进行深度强化学习建模，设计其状态、动作和奖励函数，使用阿里巴巴真实集群数据进行仿真实验，对比经典启发式算法中的先来先服务调度算法、随机调度算法、短任务优先调度算法和Tetris调度算法，深度强化学习算法在不明显延后任务整体完工时间的基础上，可以大幅降低任务的平均带权周转时间，为启发式资源调度方法提供一种很好的替代方法。
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user: 摘要 随着科技和社会的不断进步，能源的需求量越来越大。传统化石能源正在逐渐枯竭，为了解决能源问题，生物质能源等新型能源也得到了快速发展。在利用传统化石能源和生物质能源时，如何进一步提高能效并减少环境污染是发展趋势，因此对能源的品质提出了更高的要求。酸值、硫、碱性氮等是评价能源品质的重要指标，电位滴定法是检测上述指标的理想方法，具有高精度、低成本、易操作、易自动化、适用范围广的特点。本文就电位滴定法在传统化石能源和新型生物质能源领域的应用和发展情况进行了总结与论述。
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user: 1. 概况 目前，根据开发利用情况，能源主要分为两类：一类是常规能源，指已经大规模生产和广泛利用的能源，例如不可再生的化石能源和可再生的水电等；另一类则是面对传统不可再生能源的逐渐枯竭，而不断开发的新能源，指传统能源之外的各种能源形式，或刚开始开发利用，或正在积极研究、有待推广的能源，如太阳能、地热能、风能、海洋能、生物质能和核聚变能等。其中，化石能源和生物质能源在实际生产和使用的过程中，本身含有的部分元素会对其性能或环境造成影响，需要检测和控制其在样品中的含量，例如碱性氮、硫、酸值等。 电位滴定法是在滴定过程中通过测量电位变化以确定滴定终点的方法，与直接电位法相比，电位滴定法不需要准确的测量电极电位值，精准程度比直接电位法高。电位滴定法通过能斯特方程，将待测物质的含量转化为电信号，用指示电极的电位变化代替指示剂的颜色变化来标志滴定终点的到达。在滴定终点附近，待测离子的浓度往往会连续变化N个数量级，引起电位突跃，对于部分电位变化不明显或者电压较低的滴定过程，也有相应的计算方法来获得等价滴定终点 [ 1 ]。电位滴定法具有仪器简单，测定时间较短，终点判断方式更加准确和易于自动化的特点。 电位滴定法在传统能源和新型生物质能源领域的应用十分广泛，是一种重要检测手段。对于传统能源，从能源生产过程的把控到各类燃料的直接检测都有电位滴定法的相关应用；对于新能源也有相关的应用范例。表1详细列出了电位滴定法在能源领域的应用情况。 Table 1 Application of potentiometric titration in energy fiel 序号 样品 检测值 溶液 滴定液 电极 引用文献 1 燃料油 碱性氮 二甲苯 + 冰乙酸 高氯酸 + 冰乙酸 pH电极 [ 2 ] 2 渣油、蜡油 碱性氮 二甲苯 + 冰乙酸 高氯酸 + 冰乙酸 玻璃–甘汞电极 [ 3 ] 3 喷气燃料 酸值 甲苯 + 异丙醇 氢氧化钾 + 异丙醇 非水玻璃电极 [ 4 ] 4 煤焦油 有机弱酸 甲苯 + 异丙醇 氢氧化钾 + 异丙醇 玻璃电极 [ 5 ] 5 微藻藻油 酸值 乙醇 + 乙醚 氢氧化钾 玻璃电极 [ 6 ] 6 生物油 酸值 乙醇 氢氧化钠 pH电极 [ 7 ] 7 原油 硫醇硫 甲苯 + 异丙醇 硝酸银醇 玻璃电极、银–硫化银电极 [ 8 ] 8 轻质油 总活性硫 甲醇 + 冰醋酸 硝酸银 + 异丙醇 复合银电极 [ 9 ] 9 汽油 硫醚硫 苯 + 冰乙酸 四乙酸铅 双液接饱和甘汞电极 [ 10 ] 10 煤 氯 艾氏剂熔样水溶液 硝酸银 氯离子电极、甘汞电极 [ 11 ] 11 石油 氯 甲苯 + 乙醇 + 环丙烷 + 硝酸 硝酸银 复合电极 [ 12 ] 12 石脑油 溴 冰醋酸 + 三氯甲烷 + 甲醇 + 硫酸 溴化钾 + 溴酸钾 玻璃电极 + 铂电极 [ 13 ] 表1. 电位滴定法在能源领域的应用情况
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user: 3. 总结 综上所述，电位滴定法已经广泛应用于传统化石能源和新型生物质能源领域的相关检测，包括石油及其相关产品、煤炭以及新能源领域的木质素和生物柴油等，可精确分析碱性氮、酸值、活性硫、氯离子、溴值、甲醇、碘值和碱值等关键指标，是能源领域中的重要分析检测方法之一。电位滴定法应用于传统化石能源和新型生物质能源领域的相关检测分析，具有以下特点：1) 不需要使用指示剂，可广泛应用于各类有颜色、有荧光的样品，但检测个别非常粘稠的样品时，需要选择合适的溶剂体系来溶解样品；2) 重复性、准确性都可以满足检测要求，并且实验仪器操作简单、价格低廉，易推广使用。未来，在以生物能源为代表的新能源领域，通过开发合适的滴定条件，电位滴定法在该领域将有非常广阔应用前景。
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user: 摘要 机房空调实验室内流场的均匀性直接影响采集数据的精确度，而送风风道出风直接影响实验室内流场均匀性。针对机房空调实验室送风风道提出5种结构(分别是方形送风结构、10˚/12˚/14˚倾斜挡板送风结构以及等风量连续斜板送风结构)，并建立几何模型进行数值模拟分析，选出对流场均匀性有较大改善的送风结构进行实验验证。结果表明：变截面积送风风道对流场的均匀性有一定的改善，尤其是对速度场的影响；14˚倾斜挡板送风结构的温度场和速度场的均匀性更好，在工程上易于实现，推荐使用该结构。
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user: 1. 引言 为了使空间内部流场更加均匀，国内外学者对此进行了相关的研究。肖飚 [ 1 ] 等研究发现，带扰流件的单风口流场均匀性有所提高。Sadrizadeh S等 [ 2 ] 对手术室内垂直送风气流分布进行研究，结果表明增大送风气流的速度可以使得通风效率得到提高，但也会使层流与湍流发生混合，进一步影响室内流场的稳定性。Ye W B [ 3 ] 提出了管道均匀气流分布的设计原则，使用有限体积法对设计结果进行验证。Li Tianyu等 [ 4 ] [ 5 ] 建立变截面管道的运动学模型，通过挤压管道的局部截面得到了一种三维弯管，对弯管进行数值模拟，并且利用商业上常使用的有限元程序进行验证，最终形成了变壁厚管道模型。杨志恒 [ 6 ] 对列车空调实验室内的气流组织进行模拟，结果表明，纵向送风方式下风速的变化会对实验室内气流组织的均匀性产生影响，7.9 m/s是最佳的纵向送风风速；可以采用均匀送风方式来改善气流组织分布。滕琴 [ 7 ] 介绍了两种不同的均匀送风的形式，通过列举实际应用时的例子，给出了相应的计算方法和考虑因素，分别阐述了两种设计方法的适用场所和考虑条件。肖婷等 [ 8 ] 利用CFD模拟方法对改变截面风管的送风结构的流场分布进行研究，模拟结果验证了改变截面风管有利于管内静压分布和出风均匀性。戚新秋 [ 9 ] 通过CFD模拟与实验得出了6种送风结构在相同送风条件下某一平面流场的分布特征，得出60˚斜坡送风风道效果最佳，且该结构下送风速度在2~6 m/s的范围用于实验室均匀性最好。宋金蔚等 [ 10 ] 提出了在室内增设调节板的方法，用CFD模拟进行对此结构进行验证并且与实验结果进行对比，发现改进后的室内气流组织状况良好。 以上研究对于机房空调实验室气流组织研究较少，对于工艺性空调气流组织的研究多数集中于送风参数、内部结构、模拟方法等影响因素与流场分布的关系，而对于外部结构优化对流场影响的研究较少，没有充分考虑到实验室实际建造尺寸对送风风道设计的要求。本文在上风道方形送风结构基础上提出了10˚倾斜挡板送风结构、12˚倾斜挡板送风结构、14˚倾斜挡板送风结构以及等风量连续斜板送风结构，通过CFD模拟以及实验验证得出适合于工程实际的上风道送风结构。
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user: 2. 实验室结构与不同送风风道结构 室外侧实验室的内部尺寸为：10，200 mm (长) * 7000 mm (宽) * 5400 mm (高)，送风腔尺寸为6800 mm (长) * 1200 mm (宽) * 2200 mm (高) * 2。在回风口设置2个风阀，当被测机为侧出风时，实验室采用两侧上风道送风、侧回风方式，如图1所示，开启风阀2、关闭风阀1，气流流经空柜进入上侧静压风道，再由静压风道经送风口进入室内，最后经过风阀2回到空柜。 图1. 侧出风结构示意图 如图2所示，机房空调实验室5种不同送风风道结构示意图(P i ，V i 分别为各截面的平均静压，平均风速)，结构A为方形送风结构，结构B、结构C与结构D分别为在方形送风结构中增设10˚、12˚以及14˚的倾斜挡板。结构E为等风量连续斜板送风风道结构(各水平板高度分别为2.20 m、1.687 m、1.137 m、0.576 m)。 图2. 5种不同送风风道结构示意图
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user: 3. 机房空调实验室的数值模拟 3.1. 数值模型建立 本文对流场均匀性的研究是在稳定工况下进行的，因此研究对象可视为稳态、定常流动。为了简化数学物理模型，需要做出以下假设 [ 1 ] [ 11 ]： 1) 实验室外层结构简化为平面，即不存在厚度问题；2) 由实验室外围保温结构以及观察窗采取一定的保温措施，忽略太阳进入实验室内的辐射；3) 将实验室内的尘埃等污染物视为无质量的物质，对气流的流动不产生影响；4) 将被测机视为内热源。 本文对于非等温送风室内的气流分布选用湍流模型，并且视为定常流动，采用K-e两方程模型作为求解方程模型 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。 3.2. 边界条件 本文根据GB/T 19413-2010《计算机和数据处理机房用单元式空气调节机》 [ 15 ]、GB/T 17758-2010《单元式空气调节机》 [ 16 ] 和被测机的要求，边界条件设置为下： 1) 送风温度设置为35℃，送风速度设为3 m/s； 2) 出口压力设为一个大气压； 3) 由于流过壁面的空气流速速度为零，假设与壁面平行和垂直方向的速度都为零，墙壁和室内隔板等均选择wall边界条件，因不直接与室外进行热交换，视为绝热面，wall并不需要指定任何参数。 3.3. 不同送风风道结构模拟分析 3.3.1. 不同送风结构的出风口模拟分析 对5种不同送风风道结构进行模拟，如图3所示Z = 0.65 m平面速度流场矢量图(X方向表示长度、Y方向表示高度、Z方向表示宽度。 图3. Z = 0.65 m平面速度矢量图 结构A出风口风速在1.0~5.0 m/s，中心区域的速度低于地面速度。结构B在风道两侧增加了10˚的倾斜挡板，出风口风速在1.5~5.0 m/s，送风气流与风道板的角度变大。结构C每个送风口的最大风速范围在4.0~5.0 m/s，差距减小、风速更加均匀。结构D与结构C相比，风速更加均匀。结构E第一个风口的速度较大，达到5 m/s，第二个和第三个风口的速度近似相等，第四个风口速度最小。方形风道内部设置倾斜挡板增大空气流动阻力改变流动状态，使前后出风口流速更加均匀一致，有益于四个出风口的均匀出风，其中增设14˚倾斜挡板的风道结构流场均匀性最好。 3.3.2. 制冷工况下不同送风结构模拟结果 对5种不同送风风道结构在制冷工况(T = 35℃)下选取两个平面，Y = 0.8平面和Y = 1.5平面的温度场和速度场的分布云图，模拟结果如下图所示(图4~8分别为结构(A)~(E)的模拟结果图)。 1) 结构A 图4(a)、图4(b)可看出Y = 0.8平面和Y = 1.5平面墙角温度较低，最低307.5 K，被测机制冷工况下，因为被测机出风影响，出风口位置的温度场发生剧烈变化。主测试区域，Y = 0.8平面温度场变化较Y = 1.5平面平缓，Y = 0.8平面的温度变化范围为307.51~308.45 K，Y = 1.5平面的温度变化范围307.506~308.50 K，误差都在±0.5 K之间，均满足国标要求。 图4(c)、图4(d)中Y = 0.8平面测试区域的速度变化范围在0.26~1.04 m/s之间，Y = 1.5平面测试区域的速度变化范围在0.52~1.56 m/s之间，Y = 1.5平面的气流扰动较大，而Y = 0.8平面的速度场变化平缓。总体分析，平面内存在风速较小和风速不均匀两个问题。 图4. T = 35℃结构A风道各平面等温线和等速线图 2) 结构B 图5(a)、图5(b)中受到被测机制冷运行的影响，Y = 1.5平面温度场的变化较Y = 0.8平面剧烈，在被测机出口的相同位置，Y = 1.5平面的温度高于Y = 0.8平面，被测机周围的温度场变化均在308 ± 0.5 K，符合国标对制冷工况温度场均匀性的要求。增加倾斜挡板，相当于改变了风道截面积，图5(c)、图5(d)中，Y = 0.8平面的速度场变化范围为0.52~1.3 m/s，Y = 1.5平面的速度场变化范围为0.78~1.56 m/s，与结构A相比结构B的速度场变化平缓。 3) 结构C 对比图6(a)、图6(b)和图5(c)、图5(d)中温度场的分布发现，结构B与结构C的温度场分布基本一致。 对图6(c)、图6(d)分析发现，气流受到挡板的影响，出风口最高风速超过2.5 m/s，随着高度的下降，速度逐渐减小。从两个平面的速度场分布发现两边墙角的速度偏低，与A结构相比低速区域少。被测机的中心区域，Y = 0.8平面内的风速在0.52~1.56 m/s，Y = 1.5平面的风速范围为0.78~1.56 m/s，与结构A相比，风速均匀性有很大的提高。 图5. T = 35℃结构B风道各平面等温线和等速线图 图6. T = 35℃结构C风道各平面等温线和等速线图 4) 结构D Y = 0.8平面被测机周围1.5米范围内温度变化范围为307.529~308.2 K，Y = 1.5平面内温度变化范围为307.522~308.473 K，对比于结构C增设12˚挡板，结构D增设14˚挡板温度变化范围没有太大的影响，但是温度场均匀性的范围提高。对图7(c)、图7(d)进行分析发现，在被测机1.5 m范围内，Y = 0.8平面内的风速在0.78~1.30 m/s，Y = 1.5平面的风速范围为0.78~1.56 m/s，相对于B结构和结构C，速度的变化范围缩小，表明增设14˚挡板会使得速度场均匀性更好。 5) 结构E 由图8(a)、图8(b)温度场分布可知，Y = 0.8平面被测机周围1.5米范围内温度变化范围为307.53~308.16 K，Y = 1.5平面内温度变化范围为307.522~308.25 K，对比于结构D，等风量送风结构对温度场的影响较小，但是温度场稳定的范围增大。 由于风道中加了不同高度的挡板，风速增大，最大为2.6 m/s，在被测机1.5 m范围内，Y = 0.8平面内的风速在0.78~1.30 m/s，Y = 1.5平面的风速范围为0.78~1.56 m/s。与结构D相比，温度场变化范围以及速度场的变化范围没有太大的优化，考虑的工程实施的简便性，结构D更适用于工程实际。 图7. T = 35℃结构D风道各平面等温线和等速线图 图8. T = 35℃结构E风道各平面等温线和等速线图 5种不同结构送风风道对测试区域温度场均匀性影响较小，主要影响集中在速度场上，方形风道内部设置倾斜挡板，改变空气流动状态，有益于四个出风口的均匀出风，其中增设14°倾斜挡板的风道结构流场均匀性最好。
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user: 4. 实验验证 4.1. 实验内容 为了验证结构D模拟结果的可信性以及优化结构的准确性，需要对被测机周围实际的速度和温度进行测量，现场结构D送风风道如图9所示。热电偶测点在测试区域的中间区域布置，本次实验选取Y = 0.8 m、Y = 1.5 m两个平面布置测点，并且两个平面布置相同数量的测点，布置方式一致 [ 17 ]，测点布置如图10。每个测点的风速测量采用TESTO425热敏风速仪。制冷工况(T = 35℃，T w = 24℃)达到稳态后，进行数据采集与分析。 图9. 送风风道结构 图10. 实验室测点布置 4.2. 实验与模拟对比分析 图11所示为结构D (方形送风风道内增加14˚倾斜挡板)的Y = 0.8 m，Y = 1.5 m平面流场的实测及模拟对比图。由图11(a)可知，结构D温度的模拟与实测值最大误差为0.13%。图11(b)中所示，速度实测与模拟结果的最大误差点在1号测点处，差值为0.34 m/s，除去该点处误差较大外，其他处试验与模拟速度值的曲线拟合程度较高。 如图11(c)所示，结构D温度的模拟与实测值的最大误差为0.17%。图11(d)中显示，速度的实测值与模拟值均呈现明显的起伏波动，实测最大值为1.37 m/s，最小值为0.60 m/s；模拟结果的最大值为1.56 m/s，最小值为0.52 m/s。速度的实测与模拟结果的最大误差点在47号测点处，差值为0.53 m/s，误差在可接受范围之内。 图11. Y = 0.8 m、Y = 1.5 m平面的模拟与实测对比 由模拟仿真以及试验验证可以发现结构D (增设14˚倾斜挡板)可以满足人工环境试验室温度场和速度场均匀性的要求，并且相对于其他几种结构速度变化范围较小，温度场分布更加均匀，相比于结构E (等风量连续斜板送风结构)，结构D在工程上施工便利，经济型更好。
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user: 5. 结论 1) 方形风道内增设倾斜挡板，送风气流与风道板的角度变大，提高流场均匀性，有益于出风口均匀出风。 2) 变截面积送风风道使实验室温度场更加均匀，满足温度场 ± 0.5 K的精度要求，在主测试区域，结构D温度场的温差幅度在±0.3 K，满足高精度的测试要求。 3) 结构D风道送风，Y = 0.8平面所选测点温度实测值与模拟值最大的误差为0.13%，速度的实测值与模拟值最大误差为0.34 m/s；Y = 1.5平面温度的实测值与模拟值最大误差为0.17%，速度的实测值与模拟值的最大误差为0.53。结构D温度场和速度场的均匀性更好，在工程上易于实现，因此工程上推荐该结构的设计。
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user: 摘要 既有支护高边坡在二次开挖过程中稳定性较差，利用灰色关联分析确定了边坡稳定性影响因素的评价权重，建立了一种考虑既有支护边坡稳定性的模糊综合评价优化模型。利用优化模型对开挖前后有无支护边坡的稳定性进行评价，发现支护结构对边坡的稳定性影响较大。通过瑞典条分法进行验证，发现两种方法的结果较为一致，表明该模糊综合评价模型对二次开挖过程中边坡的稳定性评价较为准确。
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user: 1. 引言 高边坡的二次开挖需要破除既有的支护结构，改变坡面原有的应力状态，肆意开挖容易导致边坡失稳破坏。对于边坡的稳定性问题，国内外学者有着多种多样的研究方法 [ 1 ]，通过归纳整理后主要分为定性分析法和定量分析法 [ 2 ]。近年来，为解决定性或定量分析对边坡稳定性评价准确性较差的问题，国内外学者又提出了不确定性分析方法。其中，黄裕新等利用灰色关联分析确定了各影响因素对边坡的影响大小，黄有堂等 [ 3 ] 利用模糊综合评价对高陡边坡的稳定性进行了评价。传统的模糊综合评价方法一般依靠专家评分来获得评价权重 [ 4 ]，而评价权重容易受到主观因素的影响。另外，由于不同地区的影响因素对边坡稳定性的影响不同，评价结果与实际结果有一定的偏差。 因此，本研究针对模糊综合评价中存在的问题，以粘聚力、内摩擦角、重度、坡高、坡度、支护结构、边坡外形作为评判因素，利用灰色关联分析确定边坡的评价权重 [ 5 ]，进而建立了针对既有支护高边坡稳定性的模糊综合优化模型，并依托京沪高速K503高边坡进行了边坡稳定性评价。
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user: 2. 二次开挖边坡的评价指标及权重的确定 模糊综合评价方法是在进行综合评价之前先将评价指标定量化，因此准确确定评价指标及其权重是极其重要的前置环节 [ 6 ]。为了使评价指标定量化更为精确，本研究根据边坡稳定性的相关影响因素采用了2个评价层次、7个二级评价指标，同时结合灰色关联分析对各评价指标的权重进行确定。 2.1. 边坡模糊综合评价指标 根据不同因素对边坡稳定性的影响 [ 7 ]，将边坡岩土体性质(V 1 )、边坡外貌(V 2 )和施工因素(V 3 )作为一级评价指标，将粘聚力、内摩擦角、重度、坡高、坡度、支护结构、边坡外形作为二级评价指标。将边坡的稳定性程度划分为非常稳定(I)、较稳定(II)、一般(III)、不稳定(IV)、非常不稳定(V)。具体评价指标如表1所示。 Table 1 Evaluation index of high slope stabilit 评价指标 评价等级 I II III IV V 岩土体性质 粘聚力/kPa >22 12~22 8~12 5~8 <5 内摩擦角/˚ >37 29~37 19~29 13~19 <13 重度/kNm −3 <10 10~17 17~28 28~40 >40 边坡外貌 坡高/m <15 15~30 30~40 40~50 >50 坡度/˚ <10 10~25 25~45 45~55 >55 施工因素 支护结构 <2 m/排 2~8 m/排 >8 m/排 无支护 不合理支护 坡面形态 五级坡面 四级坡面 二、三级坡面 一级坡面 不合理坡面 表1. 高边坡稳定性评价指标 2.2. 灰色关联分析确定评价权重 人为评价各评价指标权重易受主观意志的影响，因此本文采用灰色关联分析探究各影响因素之间的潜在关系 [ 8 ]，找出影响目标的数值大小，进而确定各因素对目标值的影响大小。 1) 灰色关联分析计算步骤 将高边坡稳定性的影响因素设为矩阵X，安全系数设为矩阵Y： X = [ X 1 X 2 ⋮ X i ] = [ x 11 x 12 ⋯ x 1 j x 21 x 22 ⋯ x 2 j ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x i 1 x i 2 ⋯ x i j ] ， Y = [ Y 1 Y 2 ⋮ Y i ] = [ y 11 y 12 ⋯ y 1 j y 21 y 22 ⋯ y 2 j ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ y i 1 y i 2 ⋯ y i j ] (1) 式中，x ij 表示第i个影响因素的变化值；y ij 表示第i个影响因素变化时所对应的安全系数。 由于各影响因素的量纲不一致并且数值相差较大，本研究通过极差变化对数据进行无量纲化处理得到了新的矩阵： X ¯ = x i j − min x i j max x i j − min x i j ， Y ¯ = y i j − min y i j max y i j − min y i j (2) 对新的矩阵进行如下处理，形成新的差异序列矩阵Δ，并找出最大最小值： Δ i j = | X ¯ − Y ¯ | (3) Δ max = max Δ i j ， Δ min = min Δ i j (4) 关联系数矩阵以及关联度的计算公式为： L i j = Δ min + α Δ max Δ i j + α Δ max (5) G i = 1 n ∑ j = 1 n L i j (6) 式中，L为关联系数矩阵；α为分辨系数，一般取0.5；G为关联度；n为计算关联度时影响因素的数量。 2) 灰色关联分析计算 利用瑞典条分法计算不同影响因素下边坡的安全系数 [ 9 ]，并将边坡的坡高、坡度、重度、粘聚力、内摩擦角、坡面形态以及支护结构作为子序列(X)矩阵进行灰色关联分析，将其安全系数作为母序列矩阵(Y)，矩阵为： X = [ 31 33 35 37 39 37 41 45 49 53 20 31 22 33 24 35 26 37 28 39 24 01 00 26 02 01 28 03 02 30 04 03 32 05 04 ] ， Y = [ 1.281 1.200 1.150 1.092 1.040 1.242 1.212 1.150 1.122 1.065 1.250 1.100 1.176 1.112 1.150 1.150 1.103 1.200 1.057 1.228 1.035 1.15 1.15 1.117 1.175 1.177 1.150 1.232 1.341 1.217 1.260 1.456 1.250 1.323 1.539 ] 对子序列矩阵与母序列矩阵进行极差标准化处理，处理后的矩阵为： X ¯ = [ 0 0.25 0.5 0.75 1 0 0.25 0.5 0.75 1 0 0 0.25 0.25 0.5 0.5 0.75 0.75 1 1 0 0 0 0.25 0.25 0.25 0.5 0.5 0.5 0.75 0.75 0.75 1 1 1 ] ， Y ¯ = [ 1 0.664 0.456 0.216 0 1 0.830 0.479 0.342 0 1 0 0.617 0.092 0.482 0.391 0.238 0.781 0 1 0 0 0 0.381 0.142 0.070 0.536 0.475 0.493 0.845 0.643 0.796 1 1 1 ] 差异矩阵为： Δ = [ 1 0.414 0.044 0.534 1 1 0.580 0.021 0.408 1 1 0 0.367 0.148 0.018 0.109 0.512 0.031 1 0 0 0 0 0.131 0.108 0.180 0.036 0.025 0.007 0.095 0.107 0.046 0 0 0 ] 由差异矩阵可知 Δ max = 1 ， Δ min = 0 。关联系数矩阵为： L = [ 0.333 0.547 0.919 0.484 0.333 0.333 0.463 0.960 0.551 0.333 0.333 1 0.577 0.772 0.965 0.821 0.494 0.942 0.333 1 1 1 0.333 0.792 0.822 0.735 0.581 0.952 0.986 0.840 0.824 0.916 1 1 1 ] 计算得到的各影响因素的关联系数如表2所示，边坡的稳定性影响程度的大小依次是支护结构(预应力锚索)、边坡坡面形态、粘聚力、内摩擦角、重度、坡度以及边坡的高度。 Table 2 Calculation results of correlation coefficien 影响因素 G H G A G G G C G φ G N G M 关联系数 0.523 0.528 0.54 0.908 0.843 0.92 0.927 表2. 关联系数计算结果 通过对灰色关联度分析所得到的各影响因素的关联系数进行归一化处理，即可得到各评价指标的权重 [ 10 ]。岩土体性质( ω 1 )、边坡的外貌( ω 2 )、施工因素( ω 3 )以及总体的评价指标权重( ω )分别为： { ω 1 = [ 0.4 ， 0.37 ， 0.23 ] ω 2 = [ 0.5 ， 0.5 ] ω 3 = [ 0.5 ， 0.5 ] ω = [ 0.43 ， 0.21 ， 0.36 ]
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user: 3. 二次开挖边坡的稳定性评价模型 为准确评价边坡稳定性，将最大隶属度原则以及模糊综合评价分数作为评价标准，建立边坡的稳定性评价模型 [ 11 ]。边坡的隶属度可以根据专家评定法以及公式法两种方法确定 [ 12 ]，本文利用公式法确定边坡的隶属度，进而得到边坡的模糊评判公式，最终确定边坡的稳定性大小。 二级评价指标的综合评判公式为： V i = ω i ⋅ R i (7) 二级评价指标的模糊评价矩阵为： R = [ V 1 ， V 2 ， V 3 ] (8) 一级评价指标的模糊评判公式为： V = ω ⋅ R = [ α 1 ， α 2 ， α 3 ， α 4 ， α 5 ] (9) 根据最大隶属度法就可以得到边坡的稳定性级别，最大隶属度为： α i = max { α 1 ， α 2 ， α 3 ， α 4 ， α 5 } (10) 边坡稳定性模糊综合评价界限为： N i = [ 95 ， 75 ， 55 ， 25 ， 10 ] 将计算得到的隶属度加权平均计算，得到边坡模糊综合评价分数，通过评价分数即可确定各边坡稳定性的大小： N = ∑ i = 1 n α i N i ∑ i = 1 n α i (11)
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user: 4. 开挖前后边坡稳定性评价 为确定二次开挖过程中边坡的稳定性，以京沪高速公路K503边坡为例，采用模糊综合评价法分析开挖前有无支护、开挖后有无支护边坡4种工况，分析确定K503边坡的稳定性。京沪高速公路K503边坡扩建前为五级边坡，坡度45˚，边坡支护结构为预应力锚索，按扩建方案扩建后为四级边坡。区内地层主要为奥陶系和第四系上更新统松散堆积层，岩石主要为碎石、强–中风化灰岩等，整体风化程度一般，节理裂隙及结构面发育，岩体较破碎，易发生滑动、崩塌等局部病害。岩土体的主要力学参数如表3所示。 Table 3 Geotechnical physical parameters of slope K50 岩石名称 重度(kN/m 3 ) 粘聚力(kPa) 内摩擦角(˚) 碎石 20.8 5 30~40 强风化页岩 21.5 33~35 30~32 中风化页岩 20~23 33~35 33~35 表3. K503边坡岩土体力学参数 对开挖前边坡进行模糊综合评价，确定边坡的稳定性状态，岩土体性质、边坡的外貌以及施工因素的模糊矩阵为： R 1 = [ 0.8 0 0 0.2 0 0 1 0 0 0 0 0.2 0.8 0 0 ] R 2 = [ 0 0.2 0.2 0.6 0 0 0 0 1 0 ] R 3 = [ 0.6 0.4 0 0 0 0 1 0 0 0 ] 岩土体性质、边坡的外貌以及施工因素的综合评判为： V 1 = ω 1 ⋅ R 1 = [ 0.32 ， 0.416 ， 0.184 ， 0.08 ， 0 ] V 2 = ω 2 ⋅ R 2 = [ 0 ， 0.1 ， 0.1 ， 0.8 ， 0 ] V 3 = ω 3 ⋅ R 3 = [ 0.3 ， 0.7 ， 0 ， 0 ， 0 ] 二级评价指标的模糊评价矩阵为： R = [ 0.32 0.416 0.184 0.08 0 0 0.1 0.1 0.8 0 0.3 0.7 0 0 0 ] 一级评价指标的综合评判为： V = ω ⋅ R = [ 0.246 ， 0.452 ， 0.1 ， 0.202 ， 0 ] 边坡模糊评价分数为： N = ∑ i = 1 n α i N i ∑ i = 1 n α i = 67.79 根据计算结果，边坡非常稳定的概率为0.246，边坡较稳定的概率为0.452，边坡一般稳定的概率为0.1，边坡不稳定的概率为0.202，边坡非常不稳定的概率为0。模糊综合评价结果表明，该边坡较为稳定，边坡模糊评价得分为67.79。同理，对开挖前无支护、开挖后无支护和开挖后有支护的边坡进行评价，结果如下： 1) 开挖前无支护时非常稳定的概率为0.138，较稳定的概率为0.38，一般稳定概率为0.1，不稳定的概率为0.382，非常不稳定的概率为0。模糊评价评分为56.63，得分较低，表明开挖前无支护边坡稳定性较差。 2) 开挖后无支护边坡处于非常稳定的概率为0.169，较稳定的概率为0.329，稳定的概率为0.172，不稳定的概率为0.331，非常不稳定为0。模糊综合评价58.45，开挖后无支护边坡的稳定性较差，模糊评价分数较低。 3) 开挖后支护边坡处于非常稳定的概率为0.313，较稳定的概率为0.365，稳定的概率为0.172，不稳定的概率为0.15，非常不稳定为0，模糊综合评价70.33。开挖后有支护边坡的稳定性较好，模糊评价分数较高。 由模糊评价的结果可知，有支护边坡的稳定性较好，无支护边坡的稳定性相对较差，这是因为预应力锚索支护通过锚索对坡体施加了预应力，压实了破碎岩体，形成了双向压力带，增加了锚索周围的压力，进而增加了边坡的摩擦力，提高了坡体的力学性能。支护结构的存在可以有效抑制边坡的变形，改善边坡的应力分布和塑性区分布，从而提高边坡的整体稳定性。为保证边坡开挖安全，施工时应选择合适的施工方案。根据模糊评价得分，边坡的稳定性为：开挖后有支护 > 开挖前有支护 > 开挖后无支护 > 开挖前无支护。开挖前边坡的稳定性小于开挖前的边坡稳定性，这主要是由于开挖后边坡的坡度较开挖前大幅度降低。
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user: 5. 可靠性验证 为验证模糊评价模型的可靠性，利用瑞典条分法对K503边坡四种工况的安全系数进行计算 [ 13 ]，安全系数如表4所示。 Table 4 Safety factors calculated by the Swedish slice metho 工况 开挖前–有 开挖前–无 开挖后–无 开挖后–有 瑞典条分法 1.38 1.13 1.15 1.43 表4. 瑞典条分法计算的安全系数 将模糊综合评价法的模糊评价分数以及瑞典条分法的安全系数分别进行归一化处理 [ 14 ]，得到边坡的稳定性变化趋势如图1所示。边坡稳定性大小为开挖后有支护 > 开挖前有支护 > 开挖后无支护 > 开挖前无支护，且有支护的边坡的稳定性远好于无支护的边坡。两种方法计算的结果较一致，验证了模糊评价模型对边坡稳定性的评价具有较好的可靠性 [ 15 ]。 图1. 边坡稳定性变化趋势
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user: 6. 结论 本文针对既有支护高边坡二次开挖过程的稳定性问题，通过灰色关联分析确定评价权重，建立了模糊综合评价优化模型，为边坡稳定性的计算提供了一种新的计算方法。本模型不仅将不易定量、边界不清的因素定量化，而且采用了多个层次的评价指标以提高评价的精确度。采用优化模型评价开挖前后有支护或无支护边坡的稳定性，并采用瑞典条分法进行了验证，得到的主要结论如下： 边坡稳定情况为：开挖后支护 > 开挖前支护 > 开挖后不支护 > 开挖前不支护。有支护的边坡稳定性较好，无支护边坡稳定性较差，易发生失稳破坏，支护结构对边坡的影响较大。 采用模糊综合评价和瑞典条分法对边坡稳定性进行评价得到的结果较为一致，表明本文提出的模糊综合评价优化模型用于二次开挖过程边坡稳定性计算时具有良好的可靠性。
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user: 摘要 采用中央气象台提供的自动站数据、欧洲气象中心ECMWF (以下简称EC) ERA5网格距0.25˚ × 0.25˚再分析数据，国家卫星气象中心的FY-2G卫星的云顶亮温(TBB)资料以及气象站常规气象观测资料等，基于天气动力学诊断法和统计法对2020年8月16日发生在四川的暴雨天气过程进行了研究。结果表明：1) 我国西南地区有一槽，四川盆地位于槽前，受到西南气流的控制，同时，由于副高位置的稳定导致从青藏高原低涡闭合环流分裂出的短波槽持续地对四川盆地产生影响。对流层中低层西南急流的存在，让水汽得以从孟加拉湾–云南–四川这个水汽通道持续地输送过来。为本次暴雨的形成提供水汽条件。2) 冷式切变线的南移将冷空气带进四川盆地，与四川暖湿气流交汇，形成强烈辐合向上抬升大气，提供动力条件。并且低层出现辐合，高层出现辐散的垂直结构诱发抽吸作用也产生了强大的抬升条件。3) 假相当位温垂直剖面图中表明在暴雨发生之前就在34˚N以南的地区构成了不稳定层结，累积了不稳定能量。密集且向南弯斜的假相当位温等值线区是不稳定能量释放的主要区域。
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user: 1. 引言 暴雨在我国是一种危害性极强的灾害性天气，是一种较难预报但是非常重要的天气，暴雨天气如果预报不及时或者预报出入太大将会给当地带来公共财产损失甚至危及人民生命安全。尤其在四川，由于四川独特的地理位置导致暴雨的频发性、突发性以及巨大灾害性。引起暴雨的天气系统有很多。陈丹等(2019)指出在夏季青藏高原大气热源对四川盆地等降水有显著影响 [ 1 ]。陈忠明等(2003)得出高原地表热源异常的出现与四川盆地降水有明显的关系 [ 2 ]。谭燕等(2013)分析出西南涡在四川盆地降水中有很大影响力，西南涡的出现往往伴随着降水的到来 [ 3 ]。肖红茹等(2021)研究表明西南涡型暴雨降水范围较广并且成片，且更易出现强降水 [ 4 ]。黄福均等(1989)研究出了西南低涡暴雨过程一半都要经历开始期、持续期和东移减弱期三个阶段等的西南涡中尺度特征 [ 5 ]。徐茂良等(2003)指出过度辐合和加剧的不平衡负指标是西南涡诱发东部暴雨的主要原因 [ 6 ]。李国平等(2014)分析得出在某次暴雨过程中西南低涡旺盛期出现了最强的降水时段，并且很好对应了强降水中心的位置 [ 7 ]。张元春等(2019)通过研究青藏高原和南方降水关系得出青藏高原热力作用可改变西南涡生成位置及强度的结论 [ 8 ]。另外肖洪郁(2003)则说明了西太平洋副热带高压(简称副高)对于四川暴雨的影响，并且影响四川暴雨的副高具有四种形态，不同形态对应着不同区域不同强度的暴雨 [ 9 ]。宋雯雯等(2018)指出在动力因子诊断中对应动力因子大值区基本覆盖了强降水区，且大值中心都与所对天气系统中心有很好的对应 [ 10 ]。顾天红等(2021)指出高空槽、中低层切变和低空急流的共同作用可形成了上干冷下暖湿的不稳定层结从而造成强降水天气 [ 11 ]。冉令坤等(2014)分析得出对于降水中心的预报动力因子比GFS更接近观测实况，因此，动力因子具有一定的降水预报能力 [ 12 ]。郁淑华(2004)研究表明暴雨强度的变化与对流层中上部印度洋水汽是否能输送到高原上空有相对应关系 [ 13 ]。但是往往暴雨的形成原因复杂，光靠以上大体成因无法完全准确地进行分析。所以又有学者开始研究单次暴雨过程的多种成因。姚颖等(2016)对2015年8月16日发生在成都地区的区域性暴雨进行分析得出高原涡与西南低涡的耦合作用诱发了此次暴雨，稳定的副高及其外围输送的水汽提供了充足的水汽条件的结论 [ 14 ]。应忠敏等(2020)指出得出在台风的推进下，副热带高压北抬西伸将低槽集中在川盆形成了有利于暴雨过程发展的天气系统 [ 15 ]。四川省，位于我国西南地区，地处长江上游，东接重庆、贵州，西靠西藏，南邻云南，北连青海、甘肃、陕西。四川省地形复杂，其中山地、丘陵为主要地形，平原较少。同时，四川省东西海拔落差大，地势西高东低。本文以2020年8月26日四川暴雨为例，通过气象局地面自动站降水实况资料，探空资料，FY-2G及其相关资料，欧洲气象中心ECMWF 0.25˚ × 0.25˚再分析数据和其他常规方面的气象资料等对本次暴雨天气过程的环流形势、诱发条件、物理量诊断、暴雨落区以及暴雨强度等各方面进行分析。希望能对以后四川地区出现的类似暴雨天气情况的预报提供一些参考与帮助。
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user: 2. 数据来源 本文采用中央气象台提供的自动站数据、欧洲气象中心EC的再分析ERA5 资料，网格距0.25˚ × 0.25˚，国家卫星气象中心的FY-2G卫星的云顶亮温资料(TBB)以及气象站常规气象观测资料和Micaps实时观测资料。