DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 蜂巢约束路基对边坡稳定性影响分析 3.1. 无蜂巢约束系统时的边坡稳定性分析 对于表1所示的10种工况，在边坡没有蜂巢约束系统时进行了边坡稳定性分析。不同工况情况下的 图1. 数值计算模型尺寸 Table 1 The model siz 工况 模型尺寸(i = 1.5) 工况 模型尺寸(i = 1.0) GK-1 H1 = 2 m， H2 = 2 m GK-6 H1 = 2 m， H2 = 2 m L1 = 10 m， L2 = 15.15 m L1 = 10 m， L2 = 14.15 m GK-2 H1 = 4 m， H2 = 2 m GK-7 H1 = 4 m， H2 = 2 m L1 = 10 m， L2 = 18.15 m L1 = 10 m， L2 = 16.15 m GK-3 H1 = 6 m， H2 = 2 m GK-8 H1 = 6 m， H2 = 2 m L1 = 10 m， L2 = 21.15 m L1 = 10 m， L2 = 18.15 m GK-4 H1 = 8 m， H2 = 2 m GK-9 H1 = 8 m， H2 = 2 m L1 = 10 m， L2 = 24.15 m L1 = 10 m， L2 = 20.15 m GK-5 H1 = 10 m， H2 = 2 m GK-10 H1 = 10 m， H2 = 2 m L1 = 10 m， L2 = 27.15 m L1 = 10 m， L2 = 22.15 m 表1. 模型尺寸 Table 2 Material parameter 土基 密度(Kg/m 3 ) 弹性模量(MPa) 泊松比 粘聚力(KPa) 内摩擦角 1800 40 0.35 30 28 蜂巢 高度(mm) 弹性模量(MPa) 泊松比 150 750 0.3 锚杆 长度(mm) 直径(mm) 弹性模量(GPa) 泊松比 800 14 210 0.34 表2. 材料参数 图2. 有限元模型 边坡破坏滑动面如图3所示。从图中可以看出，在不同的边坡角度情况下，在路基高度较低时，边坡失稳的滑动面起自路基顶面而终于坡角处；而当路基较高时，边坡失稳的滑动面起自路肩至坡角处所构成的三角形区域，出现了三角形的滑移区。 不同边坡角度情况下，边坡稳定性系数与路基高度的关系见图4所示。可以看出，在边坡角度一定的情况下，路基边坡的稳定性系数与边坡的高度成正比，随着边坡高度的增加，边坡的稳定性系数降低；在路基高度一定的情况下，随着边坡角度的减小，边坡的稳定性增加。 3.2. 有蜂巢约束系统时边坡稳定性分析 对于表1所示的10种工况，在边坡附加了蜂巢约束系统时进行了边坡稳定性分析。不同工况情况下的边坡破坏滑动面如图5所示。从图中可以年看出，在不同的边坡角度情况下，在附加了蜂巢系统之后，不同高度及不同角度情况下的边坡失稳滑动面与没有蜂巢系统的情况下相比发生了变化，滑动面的下缘一般出现在坡角下方，与没有蜂巢的情况相比，边坡的稳定性由于蜂巢的存在得到了提高。并且滑动面均通过路基顶面，没有出现三角形的滑移区。 不同边坡角度情况下，边坡稳定性系数与路基高度的关系见图3~9所示。在边坡附加蜂巢系统之后，在边坡角度一定的情况下，路基边坡的稳定性系数与边坡的高度成正比，随着边坡高度的增加，边坡的稳定性系数降低；在路基高度一定的情况下，随着边坡角度的减小，边坡的稳定性增加。 3.3. 蜂巢约束系统对边坡稳定性的影响分析 不同边坡坡度情况下，边坡附加蜂巢之后，边坡的稳定性系统如图7所示。在边坡坡度i = 1.5时，在附加了蜂巢之后，边坡的稳定性系数分别增加了4.7%~5.9%。在边坡坡度i = 1.0时，在附加了蜂巢之后，边坡的稳定性系数分别增加了15.8%~20%。由此可见，在边坡角度较小，即边坡较陡时，附加蜂巢系统之后，可以更为明显的提高边坡的稳定性。 不同的边坡坡度情况下，附加蜂巢约束系统(格栅)前后，路基顶面及边坡顶面的竖向变形如图8~图17所示。从图中可以看出，在附加了蜂巢系统(格栅)之后，在路基顶面的竖向变形方面，蜂巢系统可以减小路基失稳滑动面区域内的路基顶面变形，而对滑动区域以外的路基顶面的竖向变形没有影响；在边坡顶面的竖向变形方面，蜂巢系统可以减小边坡顶部的竖向变形，尤其对边坡较陡的情况更为明显。在边坡坡度i = 1.0时，附加了蜂巢系统之后最大可以减小14.8%的坡顶竖向变形。因此，在边坡较陡的情况下，附加蜂巢可以提高边坡的稳定性。
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user: 4. 降雨对蜂巢约束路基边坡稳定性的影响分析 水渗透路基中之后，会增加土的容重，减小土的粘聚力及内摩擦角，因而会影响到边坡的稳定性。 图3. 边坡失稳时的滑动面 图4. 路基边坡稳定性与路基高度的关系 图5. 有蜂巢系统时的边坡失稳滑动面 图6. 有蜂巢系统时路基边坡稳定性与路基高度的关系 图7. 蜂巢约束系统对边坡稳定性的影响 图8. 蜂巢约束系统对边坡变形的影响(GK-1) 图9. 蜂巢约束系统对边坡变形的影响(GK-2) 图10. 蜂巢约束系统对边坡变形的影响(GK-3) 图11. 蜂巢约束系统对边坡变形的影响(GK-4) 图12. 蜂巢约束系统对边坡变形的影响(GK-5) 图13. 蜂巢约束系统对边坡变形的影响(GK-6) 图14. 蜂巢约束系统对边坡变形的影响(GK-7) 图15. 蜂巢约束系统对边坡变形的影响(GK-8) 图16. 蜂巢约束系统对边坡变形的影响(GK-9) 图17. 蜂巢约束系统对边坡变形的影响(GK-10) 本部分考虑路基浸水之后的情况，浸水后路基土的材料参数见表3。 Table 3 Material parameters of subgrade soil soaked in wate 密度(Kg/m 3 ) 弹性模量(MPa) 泊松比 粘聚力(KPa) 内摩擦角 2300 40 0.35 20 19 表3. 浸水路基土的材料参数 对于高度6 m的路基进行了浸水路基的稳定性进行分析，分别分析了不同的边坡角度，即GK-3及GK-8两种工况。不同情况下的边坡滑动面如图18所示。浸水条件下边坡滑动面均为通过路基顶面及坡角的圆弧滑动面。浸水情况的路基的边坡稳定性系数见表4。从表4中可以看出，路基浸水之后，路基土的容重增加，粘聚力及内摩擦角均减小，路基边坡的稳定性下降，发生路基失稳的可能性增加，这时通过在边坡附加蜂巢可以提高浸水路基的边坡稳定性。 Table 4 Slope stability coefficient of soil-soaked subgrad i = 1.5 i = 1.0 无蜂巢 1.2 1.1 有蜂巢 1.4 1.3 表4. 浸水路基土的边坡稳定系数 图18. 不同情况下的边坡失稳滑动面
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user: 5. 蜂巢结构尺寸对边坡稳定性的影响分析 本部分分析蜂巢约束系统的高度对边坡稳定性的影响，选取蜂巢的高度分别为5 cm、10 cm、15 cm、20 cm进行仿真分析。选取前述的工况8进行计算。不同蜂巢高度时得到的边坡失稳滑动面如图19所示。不同高度的蜂巢系统情况下，边坡失稳的滑动状态相同。 图19. 不同蜂巢高度时的边坡失稳滑动面 边坡稳定性系数与蜂巢系统高度的关系如图20所示。从图中可以看出，在蜂巢高度为5 cm时，蜂巢对边坡的稳定性没有加强作用，这时与没有蜂巢系统时的边坡稳定性系数相同，随着蜂巢高度的增加，边坡的稳定性系数呈现线性的增加趋势，因此在考虑边坡稳定的情况下，在参照蜂巢系统材料成本的前提下，应尽量选用较高的蜂巢约束系统，这样可以取得较好的边坡稳定效果。 图20. 边坡稳定性系数与蜂巢高度的关系
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user: 6. 结论 本文建立了边坡稳定性分析的数值模型，对比分析了边坡附加蜂巢约束系统对于边坡稳定性的影响。分析了不同路基高度、不同边坡角度及浸水情况对路基稳定性的影响规律。对比分析了边坡失稳滑动面的变化及路基竖向变形的变化规律。 1) 对比无约束的边坡，边坡附加蜂巢约束系统后，边坡失稳滑动面由坡脚处移动到坡脚前，并且滑动面均通过路基顶面，没有出现三角形的滑移区。同时，边坡坡度i = 1.5时，边坡的稳定性系数分别增加了4.7%~5.9%；在边坡坡度i = 1.0时，边坡的稳定性系数分别增15.8%~20%，边坡的稳定性有明显提高。 2) 其次，研究发现，蜂巢系统可以减小路基失稳滑动面区域内的路基顶面变形，而对滑动区域以外的路基顶面的竖向变形没有影响，尤其对边坡较陡的情况更为明显。在边坡坡度i = 1.0时，附加了蜂巢系统之后最大可以减小14.8%的坡顶竖向变形。 3) 最后，在研究蜂巢高度对边坡稳定性影响时发现，在蜂巢高度为5 cm时，蜂巢对边坡的稳定性没有加强作用，这时与没有蜂巢系统时的边坡稳定性系数相同，随着蜂巢高度的增加，边坡的稳定性系数呈现线性的增加趋势，因此在考虑边坡稳定的情况下，在参照蜂巢系统材料成本的前提下，应尽量选用较高的蜂巢约束系统。
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user: 摘 要 随着核能应用范围的不断扩大，放射性废水日益增多。为了减少放射性废水对人类社会和自然环境的危害，本文列举了沉淀法、吸附法、离子交换法以及膜分离法的原理、特点和应用。在此基础上，结合放射性废水成分比较复杂的现状，分析了当前处理技术的发展趋势。 关键词 :工业废水，低放废水处理，联合处理技术 Copyright © 2019 by author(s) 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 近年来，随着煤、石油等不可再生传统能源的逐渐枯竭，世界各国均着眼于新能源的开发与利用。发展核能成为解决能源可持续发展、改善自然环境、社会环境实现经济社会健康发展的重要途径之一。2011年福岛核事故发生以后，核安全及核废物的处理愈加受到人们的关注。随着我国核电的不断发展，核电运行过程中产生的“三废”的处理问题，已经成为制约核工业可持续发展的因素之一。其中废水所占的体积及所含放射性核素的总量在“三废”中所占比例最大。放射性废水中含有大量的半衰期较长的放射性同位素 [ 1 ]，直接照射或间接照射都会对人体或其他生物体健康以及人类赖以生存的自然环境造成危害，产生远期效应损害子孙后代的健康 [ 2 ]。因此，必须高度重视低放射性废水的处理和处置问题。 本文概述了低放射性废水的来源及危害，介绍了低放射性废水的常用处理技术及其特点，提出了低放射性废水处理技术的发展趋势，为核工业废物减量化处理提供了支持和依据。
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user: 2. 低放射性废水对环境的影响及来源 放射性废水是指铀和钍采矿、核燃料循环作业、核电站运行以及放射性同位素在医药、工业、农业等应用过程中产生的各种废水 [ 3 ]。常见的放射性核素包括铀、钴、锶、铯等。 2.1. 低放射性废水的危害 放射性废水产生的危害主要来源于废水中放射性元素通过自身衰变释放出α、β、γ射线。这些放射线穿透生物体细胞时有可能对细胞中的染色体产生电离作用 [ 4 ]，破坏细胞乃至生物机体系统的正常机能。α射线常引起呼吸系统疾病。β射线在体外就可以引起照射危害，对眼睛伤害较大。γ射线的照射会引起神经和血液系统类的疾病。此类放射线的危害属于电离辐射伤害。电离辐射产生伤害的大小，受辐射类型、辐射强度、照射方式及生物体自身因素的影响。电离辐射对生物体的作用可以是直接作用，也可以是间接作用。直接作用是指生物体细胞直接吸收了电离辐射能量，导致机体损伤。间接作用是指辐射对生物体中的水分子起作用，产生强活性粒子(氧化剂和强还原剂)，破坏生物体的结构、功能以及正常物质代谢 [ 5 ]。由于水分约占人体组成的70%，因此间接作用比直接作用对人体辐射伤害的影响大。 2.2. 低放射性废水的来源 放射性废水的分类方式较多，根据不同的分类方法，其名称也不同。按照其放射出的射线的种类不同可以划分为α废水、β废水、γ废水 [ 6 ] ；按照放射性物质的半衰期时间的长短，可以分为长半衰期废水、中半衰期废水、短半衰期废水；目前应用最广的分类方式是按照其放射性活度的含量多少进行分类。根据我国《放射性废物分类标准》分类 [ 7 ] 见表1。 Table 1 Classification criteria for radioactive wastewate 级别 分类 放射性活度范围(Bq/L) I级 低放废水 ≤4 × 10 6 II级 中放废水 4 × 10 6 ~4 × 10 10 III级 高放废水 >4 × 10 10 表1. 放射性废水分类标准 来源不同的放射性废水中含有的放射性物质的种类、放射性水平以及其它化学成分均有较大差异。我国低放射性废水的排放来源主要有以下几个方面： 1) 核电站产生的放射性废水。目前，全世界范围内都在大力建设发展和运行核电站，核电站在运行和维修过程中必然会产生大量的放射性废水 [ 8 ]，因此核电站是大量低放射性废水的主要来源。核电站产生的低放射性废水主要由以下三个方面组成 [ 9 ] ：第一回路、第二回路的清洗废液、专用洗涤水和淋浴水 [ 10 ]。 2) 医用废水。在医疗领域，放射性材料在医疗诊断与诊治过程中起着至关重要的作用。放射性材料主要应用于放射免疫测定，放射性治疗和研究等领域 [ 11 ]。 3) 工业用废水。在工业生产中应用的放射性同位素分为密闭源和开放源两种类型。密闭源一般不与水接触，因此不产生放射性废水。开放源的应用较为广泛，这些开放源会产生一定的放射性，但放射性活度很低，半衰期短 [ 12 ]。 4) 实验室废水。某些研究部门和高校实验室也会产生大量的放射性废水 [ 13 ]。放射性元素常当作示踪剂来研究化学药剂在生物体中代谢的机理，肥料和矿物质在环境中的代谢方式及代谢途径。通常它们为放射性活度较低的化合物。另外，对于使用放射性同位素的化学、生物物理实验室，在冲洗实验室和设备、做动物实验、冲洗动物饲养笼的过程中也会产生少量放射性废水。 以上四个方面是产生低水平放射性废水的主要来源，尽管此类废水放射性活度低，但仍需经过处理后达到污水综合处理排放标准后方可排放。
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user: 4. 结语 本文通过对各种常规技术工程应用实例的总结，得出了组合工艺在低放射性废水处理技术中适用面更广的结论。放射性废水大部分属于核工业废水，这些废水中含有大量的硼、磷等无放射性但对环境有害的物质，组合工艺相比于普通的单一工艺更有利于有效去除废水中的不同污染物；对于其他的废水，组合工艺可以更加高效、安全地去除核素。本文可以为我国未来低放射性废水处理技术的发展方向提供参考，为我国核工业的绿色发展提供建议，有利于“人与自然和谐共生的现代化”顺利实施，有利于美丽中国的早日建成。
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user: 摘 要 本文从壳聚糖结构特点出发，采用氨基保护法在羟基上引入长链疏水性基团合成三种不同两亲性能的壳聚糖酰基化衍生物，红外光谱(FT-IR)和核磁共振氢谱( 1 H NMR)证实了两亲二硬脂酰基壳聚糖酯的化学结构。利用Langmiu-Blodgett槽制备两亲二硬脂酰壳聚糖酯单分子层，通过对二硬脂酰壳聚糖酯Langmiur膜的表面压–单分子层表观面积(π-A)等温曲线分析表明，硬酯酰基取代度4.8的二硬脂酰壳聚糖酯(DSCS-4.8)具有较强的两亲性，能形成稳定致密的Langmiur单分子膜，且Langmiur单分子膜的平均单分子极限表面积等于268.75 cm 2 ，崩溃压等于44.35 mN/m。三种二硬酯酰壳聚糖酯对水的静态接触角随着两亲性的增加而增大。通过LB技术将单分子膜转移制备多层膜修饰的硅片。 关键词 :二硬脂酰壳聚糖酯，两亲性，Langmiur膜 Copyright © 2019 by author(s) 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 壳聚糖(Chitosan， CS)是天然高分子甲壳素(Chitin)的N–脱乙酰基的产物 [ 1 ] [ 2 ] ，呈白色或淡黄色的固体，分子量从数十万至数百万。甲壳素在自然界中广泛存在于甲壳纲动物虾和蟹的甲壳、真菌的细胞壁和植物的细胞壁中 [ 3 ] ，它们的结构式见图1所示。壳聚糖具有生物相容性、生物可降解性、成膜性和无毒无害，因此，在如药剂学、生物医学、农业、食品加工和生物技术等领域的开发利用具有十分广阔的前景。然而，壳聚糖分子链上C2、C3和C6位含有大量的氨基和羟基极性基团，分子间强烈的氢键作用使其晶体结构呈紧密状态，导致它不溶于水和碱性溶液以及稀的硫酸和磷酸溶液，只可溶于稀醋酸、盐酸和硝酸等无机酸中 [ 4 ] ，壳聚糖溶解性能差极大地限制它的应用范围。同时正是因为这些反应性基团的存在，可以通过结构改性引入具有共价键结合、静电相互作用和配位作用的功能性基团 [ 5 ] ，破坏壳聚糖的晶体结构，使其结晶度变小，以改善其溶解性问题，使壳聚糖能够在实际应用中带来更好应用价值。 图1. 甲壳质和壳聚糖的化学结构式 通过在壳聚糖分子链上引入疏水性基团可以获得两亲性壳聚糖衍生物，改变润湿程度，赋予生物特性并拓宽应用领域。近年来两亲性壳聚糖衍生物的制备和性能研究逐渐活跃。英国Uchebgu课题组将乙二醇壳聚糖经马来酰化接枝后得到了两亲性衍生物 [ 6 ] 。李昆等人 [ 7 ] 以壳聚糖为功能性高分子的骨架，通过Schiff碱还原法，以正辛醛和端醛基聚乙二醇单甲基醚修饰壳聚糖，制备了具有亲疏水性质的N–辛基化–N-mPEG化壳聚糖衍生物。Yuan等人 [ 8 ] 以壳聚糖与环氧乙烷为原料制备亲水性O–羟乙基壳聚糖，进一步再与N–丁二酰羟亚胺基棕榈酸酯在避光下反应，获得了两亲性高分子量壳聚糖。当壳聚糖亲水性太强时作为药物载体难以实现疏水性药物的缓释，而含有一定疏水结构的材料有利于提高药物的稳定性和在人体生理上的相容性，可实现药物的输送，所以两亲性壳聚糖在药物控制释放方面具有良好的发展前途。隋卫平等人 [ 9 ] 所研究改性后的两亲壳聚糖具有表面活性和起泡稳泡性，对液体石蜡具有良好的乳化性，其吸湿保湿性可与透明质酸媲美。相对亲水性壳聚糖而言，两亲性壳聚糖由于疏水链的引入，转染能力提高，因此其在基因治疗方面有很大的用处 [ 10 ] 。两亲性壳聚糖形成的微胶束系统也可以作为疏水性药物、阴离子药物和蛋白质的载药系统 [ 11 ] 。另外，一些两亲性壳聚糖可作为响应温度或pH的智能材料 [ 12 ] 。两亲性的壳聚糖水相上成胶束排列，形成的单分子膜可用于模拟囊泡结构 [ 13 ] 。含发色基团的两亲性壳聚糖单分子膜还可以应用于微电子领域 [ 14 ] 。 在进行壳聚糖酰化改性这一方面，由于壳聚糖分子链上同时存在羟基和氨基，而酰化可以在羟基上发生酯化和或在氨基上生成酰胺，而氨基上因存在孤电子对，其反应活性更大，更易发生酰化反应 [ 15 ] ，所以对于壳聚糖的酰化改性，鲜有人去针对保护氨基，只在羟基上进行酰化改性。Zhang等人 [ 16 ] 在保护氨基上使用了过量醛、酮发生Schiff碱反应，生成了相应的醛、酮亚胺衍生物，虽然确保了仅在羟基上发生酰化，却在氨基上连上了庞大的基团，没有考虑去除氨基上的保护基团。马宁等人 [ 17 ] 采用N–邻苯二甲酰化反应保护氨基，再用肼脱去氨基保护剂，得到自由–NH2。Knidri等人 [ 4 ] 在进行这些反应后向体系中加入氨水多次中和，由于甲磺酸与氨水生成的盐溶于水使得平衡移动，产物的氨基以自由形式存在，最后得到产物。本论文采用甲磺酸以成盐的形式保护氨基后再利用碱性溶液还原氨基，方法简单，流程简便。 本文选用壳聚糖和硬脂酰氯为起始原料，通过甲磺酸保护氨基的方法，在C 6 和C 3 位上引入长链疏水基团，经过解保护后合成两亲二硬脂酰壳聚糖酯；通过调节不同的壳聚糖与硬脂酰氯起始物的摩尔比使得两亲壳聚糖衍生物具有不同的两亲性。用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)和核磁共振氢谱( 1 H NMR)对二硬脂酰壳聚糖酯进行化学结构表征，通过对水的静态接触角测试和二硬脂酰壳聚糖酯Langmiur膜的π-A曲线研究二硬脂酰壳聚糖酯的两亲性。
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user: 2. 实验部分 2.1. 原料和试剂 壳聚糖(C 6 H 11 NO 4 ) n ，白色半透明片状物，脱乙酰度 ≥ 90.0%，粘度(mPa∙s) = 50.0~800.0，国药集团化学试剂有限公司；硬脂酰氯(C 18 H 35 ClO， 97%)，分析纯(AR)和甲烷磺酸(CH 3 SO 3 H， 99%)，分析纯(AR)，阿拉丁试剂公司；氯仿，分析纯(AR)，衡阳市凯信化工试剂有限公司；丙酮和碳酸氢钠，分析纯(AR)，天津市福晨化学试剂厂；超纯水(作为亚相)，电阻率 ≥ 18.25 mW∙cm，由WP-UP-II-20型超纯水机(四川沃特尔科技有限公司)制取。 2.2. 硬脂酰壳聚糖酯(DSCS)的合成 2.2.1. 壳聚糖氨基的保护 准确称取1 g壳聚糖于三份已加入约30 mL的甲磺酸的三口烧瓶中，在氮气的保护下，搅拌反应约3 h，使壳聚糖完全溶解。反应过程如图2所示。 2.2.2. 壳聚糖羟基的酰基化反应 在对壳聚糖的氨基进行保护后，在上述体系中加入一定比例的硬脂酰氯，注射滴加于反应烧瓶中，滴加速度不易过快，控制在60 min内。滴加完成后，升温到50℃，在氮气保护下继续搅拌反应24 h。该反应过程如图3所示。 图2. 壳聚糖氨基保护示意图 图3. 壳聚糖的酰基化反应 2.2.3. 氨基脱保护和纯化 将上述反应所得产物体系倒入含适量冰水的烧杯中，搅拌后静置一段时间，抽滤，水洗，用饱和NaHCO 3 洗涤至pH为中性(氨基脱保护示意图4)。将所得产物通过溶解–沉淀方式进行提纯后进行抽滤，干燥并称重，合成得到三种不同取代度的硬脂酰壳聚糖酯。 图4. 酰基化壳聚糖氨基脱保护示意图 2.3. 两亲壳聚糖化学结构的表征和两亲性能的测试 元素分析：利用德国Elementar公司Vario EL III型元素分析仪测定N、H、C和O原子组成，计算酰基化壳聚糖的酰基取代度。 傅里叶变换红外光谱：采用美国Thermo-Fisher公司Nicolet 5700型傅里叶变换红外光光谱仪测定硬脂酰壳聚糖酯的傅里叶变换红外光谱(FT-IR)，扫描范围为4000~400 cm −1 ，采用KBr压片法制样，根据FT–IR中吸收峰的的峰形和峰值来确定样品的结构。 核磁共振波谱：在瑞士Bruker公司AVANCE III 400 MHz型核磁共振波谱仪上记录硬脂酰壳聚糖酯的核磁共振波氢谱( 1 H NMR)，氘代氯仿作为溶剂。 Langmiur膜的π-A等温曲线的测定：采用英国Nima公司Nima-1232D1D2型LB槽(槽体面积：60 cm × 20 cm，亚相体积：1500 ml，滑障速度：±500 cm 2 /cm，表面压：0~235 mN/m，表面压精度：70 mN/m~1 mN/m)制备硬脂酰壳聚糖酯的Langmiur膜并记录π-A等温曲线。 静态接触角的测定：利用德国KRÜSS公司DSA25型接触角仪，通过进样器，滴入满足要求体积的液滴于被测样品压片表面，通过影像分析技术，测量或计算出液体与固体表面的接触角值进而分析比较出不同摩尔比的硬脂酰壳聚糖酯亲水性的变化规律。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 硬脂酰壳聚糖酯(DSCS)的化学结构 壳聚糖聚合物分子链上的大量氨基和羟基均具有反应活性，但是氨基显示出更高的活性，为了保留氨基赋予壳聚糖的生物活性、功能性和亲水性，必须在羟基上引入长链烷烃前对分子链上的氨基进行保护。为了合成不同疏水作用的壳聚糖衍生物，本文将通过调配不同的原料投料摩尔比合成三种取代度的二硬脂酰壳聚糖酯(反应式见图2、3和4)。 由元素分析测定三种DSCS分子链上键接的二硬脂酰基的取代度 [ 18 ] (每100个壳聚糖无水葡萄糖胺中硬脂酰基取代度)分别为0.9、1.3和4.8，相应的二硬脂酰壳聚糖酯分别标记为DSCS-0.9、DSCS-1.3和DSCS-4.8。此外，这三种二硬脂酰壳聚糖酯在氯仿中呈现良好的溶解性，而两亲性改性前的壳聚糖只能溶解在稀酸中。 为了证实二硬脂酰壳聚糖酯的形成，对三种二硬脂酰壳聚糖酯和起始原料壳聚糖的FT-IR进行测试，结果显示于图5中。通过对这些二硬脂酰壳聚糖酯与起始壳聚糖的FT-IR进行比较发现，三种二硬脂酰壳聚糖酯的FT–IR均在1740 cm −1 出现新的归属于酯羰基C=O的特征吸收峰 [ 3 ] [ 19 ] ；在3420~3310 cm −1 的宽峰归属于–OH和–NH 2 的伸缩振动特征吸收峰；与壳聚糖的相比，二硬脂酰壳聚糖酯在2960~2850 cm −1 范围的C–H伸缩振动特征吸收的峰强明显增强，这是在壳聚糖分子链上引入了长碳链的硬脂酰基所致 [ 19 ] 。分子内不同官能团与化学键呈现特有的吸收谱带，因此上述FT-IR中新吸收峰的产生和特征吸收峰强度的增加表明硬脂酰基的疏水长链已经通过酯基的形成键接到壳聚糖的分子链上。 图5. 壳聚糖和二硬脂酰壳聚糖酯的FT-IR 图6是二硬脂酰壳聚糖酯(DSCS-4.8)的1HNMR谱。由图6可见，在化学位移d = 0.93 (a)和1.36 (b) ppm处出现两个尖锐峰，它们分别对应于长链烷基上的–CH 3 和–CH 2 的质子峰，并且d = 1.36 ppm的峰强度明显大于d = 0.91 ppm [ 20 ] ，说明长链烷基的存在。此外，在d = 1.68 ppm (c)处出现的峰対应长链上离酯羰基较远的–CH 2 的质子峰；在d = 2.03 ppm (d)处出现的弱峰対应壳聚糖C 6 位上–CH 2 的质子峰；在d = 2.38 ppm (e)的峰为离酯羰基较近的–CH 2 的质子峰；在d = 2.75~2.85 ppm之间的微弱峰为壳聚糖葡萄糖胺基的质子峰；在d = 3.70和5.35 ppm (f)的弱峰为壳聚糖六元环以及六元环链接的羟基质子峰 [ 21 ] 。结合FT-IR和 1 H NMR的结果，证实合成得到的产物为目标壳聚糖衍生物。 图6. DSCS-4.8的 1 H NMR 3.2. 二硬脂酰壳聚糖酯Langmiur膜的形成及其π-A等温曲线分析 由于在合成的壳聚糖酯的骨架上键接着疏水的长烷基链，同时骨架上含有亲水的氨基和部分残留的羟基，使得壳聚糖酯既具有疏水性又具有亲水性，是一种可以形成Langmiur单分子膜的两亲聚合物。壳聚糖酯DSCS-0.9和DSCS-1.3分子链上键接的疏水长链单元较少，在所使用的LB槽的条件下未能观察到明显的单分子膜塌陷压(见图7中的插图所示)。图7显示由Langmiu-Blodgett (LB)槽记录的在空气与亚相水界面DSCS-4.8的Langmiur膜形成过程的π-A等温曲线。通过对合成产物的Langmiur膜的π-A曲线的分析表明，DSCS-4.8的Langmiur膜清晰地出现明显气态、液态和固态三种物理形态及其转变过程，也就是说随着投料比中长链烷烃引入比例的增加，得到的二硬脂酰壳聚糖酯的两亲性较强。DSCS-4.8的Langmiur膜呈固态膜铺展意味着，分子之间相互作用力最大，分子排列有序且规整；当π-A等温曲线在表面压(p)等于44.35 mN/m时单层膜出现重叠或塌陷；随着压缩面积的减小，Langmiur膜发生重叠或坍塌，此外在图7的π-A等温曲线中发现固态膜形成时平均单分子极限表面积(A * ，连续单分子层形成时的占据面积，由π-A等温曲线上直线区外推至零表面压时的膜面积)等于268.75 cm 2 。综上所述，一定酰基取代度(4.8)的壳聚糖衍生物具有强的两亲性，DSCS-4.8能在空气与亚相界面之间形成稳定致密的Langmiur膜，膜崩溃压较大。膜压大小与膜分子间的结合强度、膜分子密度成正比关系。疏水性酰基的引入使得单分子膜分子间容易形成紧密有序地排列，膜分子密度较高，以及具有较高的抗挤压能力，因此单分子膜稳定性高。 3.3. 二硬脂酰壳聚糖酯的静态接触角 通过对三种硬脂酰壳聚糖酯的静态接触角的测试可以发现，这些壳聚糖衍生物对水的静态接触角随着壳聚糖与硬脂酰氯投料摩尔比的增加而增大，表明疏水改性程度逐渐提高。DSCS-0.9、DSCS-1.3和DSCS-4.8的静态接触角平均值分别是63.3˚、81.12˚和93.49˚ (由于纯壳聚糖亲水性，无接触角数据)。 图7. DSCS-4.8的Langmiur膜的π-A等温曲线 3.4. 单分子层多层膜(LB膜)的形成 利用LB技术将两亲性DSCS-4.8的单分子膜转移至硅片上，形成多层单分子两亲膜。图8是两亲性DSCS-4.8单分子膜转移的时间–高度曲线。图8显示的几乎完全对称的转移曲线表明在空气/水相界面上形成稳定的DSCS-4.8单分子膜被均匀地转移到基片上形成多层LB膜。 图8. DSCS-4.8单层膜的转移曲线
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user: 4. 结论 本文通过氨基保护法成功地合成了不同酰基取代度的二硬脂酰壳聚糖酯，利用FT-IR和1H NMR表征手段证实了酯基的形成。通过对壳聚糖衍生物Langmiur膜的膜行为的研究和π-A等温曲线分析以及静态接触角的测定表明，随着取代度的提高，疏水改性程度逐渐增大，具体表现为对水的静态接触角增大，Langmiur膜在空气/水界面的稳定性随之增大。壳聚糖衍生物(DSCS-4.8)可以在空气与水的界面上形成稳定的Langmiur单层膜，Langmiur单层膜的平均单分子极限表面积为268.75 cm 2 ，Langmiur单层膜在表面压(p)等于44.35 mN/m遭遇重叠或破裂，较高的崩溃压表明DSCS-4.8的Langmuir膜稳定并具有一定的抗挤压能力。
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user: 摘 要 针对离心式压气机驱动向心透平系统的流道内存在气动损失的问题，本文利用ANSYS-CFX软件对向心透平系统的流道流场进行了数值仿真计算与分析解。通过对仿真结果与实际的压气机叶轮参数对比分析，验证了仿真方法的准确性。叶轮流场气体流动规律分析结果表明高转速叶轮气体跨声速流动时，主要气动损失有因激波产生的损失、二次流损失以及叶顶间隙造成的损失，并且损失随转速增加而增加。 关键词 :离心式压气机，叶轮，气动，数值计算 Copyright © 2019 by author(s) 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. 前言 离心式压气机驱动向心透平系统，包含一个离心式压气机驱动一个向心透平组成系统 [ 1 ] 。离心式压气机具有单级压比高、体积小的优点，广泛应用于微小型燃气轮机、内燃机涡轮增压器和其他的增压、供气设备上。目前的离心压气机正朝着实现更高的增压比和更高的效率方向发展，对于原机型的研究可以明确压气机效率损失原因，为下一步的优化提供原始条件。 离心压气机的设计从20世纪开始进入飞速发展阶段，直到现在依然是个热门的研究话题。对于离心压气机的流动特性研究主要有实验和数值仿真两种方法，现阶段的研究都是将这两种方法结合，以数值仿真为主，通过实验加以验证，如Michele Marconcini，Filippo Rubechini [ 1 ] 对叶轮和扩压器叶片的匹配效果进行了数值仿真，并且用实验验证了仿真的正确性。此外对于离心压气机的研究还包括叶片造型优化、压气机喘振与失速研究，如周荐辉、樊未军、田晓沛 [ 2 ] 等人对某叶轮模型的叶片厚度与叶片子午面线形进行调整，进行数值仿真与原模型进行对比，得出改进的模型性能更优的结果。王志标 [ 3 ] 对叶轮的喘振与失速的相同点和不同点进行了分析研究，并探讨了离心式压气机驱动向心透平系统防止喘振的两种方法——主动控制与被动控制的方式，主动控制是通过增加裕度来防止喘振，而被动控制则是通过控制运行点，使之在喘振边界内来防止喘振的 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 计算流体力学的方法进行数值分析具有得出结果迅速、数据分析全面等特点，省去实验步骤，可以节省成本，但是计算结果准确度有待实验的检验。本文对于某涡喷发动机启动机的压气机及涡轮机进行数值计算，分析内部流场并与压气机实际参数对比。通过对叶轮内复杂流体的分析，找出气动损失的原因。
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user: 2. 燃气轮机物理模型与特征参数 ATR发动机原理与通常的涡喷，涡扇发动机相比较而言不同，ATR采用位于中间位置的涡轮，主要依靠空气压力推动涡轮进而带动压气机工作，其原理如图1(a)所示。 图1. ATR发动机原理图以及截面布置图 与大的涡轮相比较，空气涡轮一般情况下设计为小涡轮。小涡轮具有体积小、“尺寸效应”影响大、高转速、冷效差、低效率、流动复杂等特点。小涡轮具有十分广泛的应用前景，现在小涡轮可以作为独立的动力系统并采用燃气作为推动其工作的工质，而小涡轮作为辅机也在大部分情况下使用燃气作为工质，采用空气作为工质来推动小涡轮在已有可查阅到的文献中很少看到。但是在高速飞行器及水下发射等领域空气涡轮都有着非常不错应用前景。在大型飞机上的辅助动力装置(APU)，是其动力系统的重要组成部件，它的重要功能就是为飞机提供正常运行所需要的辅助动力，例如飞机舱门的关闭开启以及舱室内部的气压等等，其应用的主要部件就是小型空气涡轮。而美国一直垄断了这个市场，垄断这个行业的两个巨头分别是Hamilton Sundstrand公司以及Honeywell公司 [ 2 ] [ 3 ] 。目前我国在大飞机辅助动力系统的研究还有待深入。作为一些特种装备上所应用的动力装置，小型空气涡轮有着十分重要的作用。
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user: 3. 计算仿真与分析 离心式压气机驱动向心透平系统中，向心式透平各个参数的分析讨论可以看到，除了已知的四个参数：通过透平的G1(G2)、透平的初参数P 0 /T 0 和背压P 2 之外，还有十个待定参数，它们是： τ 1 s 、B 1 /r 1 、 T 2 m 、a 1 、u 1 /a 0 、 η u 、q、r 2 t/r 1 、r 2h /r 1 和r 1 。必须在基本保证最高效率的条件下，确定上述各参数。参考有关文献及设计需要 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 确定空气涡轮机总体设计参数见表1。 Table 1 General design parameters of air turbine 进口总温(K) 353 进口总压(pa) 30，300 膨胀比 2.5 转速(r/min) 6000 流量(kg/s) 0.245 效率 0.8 理想涡轮功(Kw) 6.225 叶片进口气流角(˚) 25 叶片出口气流角(˚) 35 叶高(mm) 33 涡轮外径(mm) 378 等熵焓降(kj/kg) 2.423 平均级效率 0.825 反动度 0.3 动叶离心应力(N) 1.47 × 10 8 动叶总应力(N) 1.94 × 10 8 安全系数K 3 速比 0.5 局部进气率 0.55 表1. 空气涡轮机总体设计参数 根据已有的数据，我们对空气涡轮动叶叶片进行设计，并对其展开三维流动情况分析。 参考小型涡轮的设计特点，在涡轮通道的选择上面，尽量选择变化不太明显的通道。此外，还需考虑膨胀比、燃烧室出口大小、马赫数以及动叶载荷系数因素的影响，因此选择的涡轮通道应使气流的流向趋于平缓。最终确定的通道如图2所示。 图2. 小型涡轮截面布置示意图 流道内流体流动的十分复杂 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，为了使计算分析较为简便，在进行参数计算时给定如下假设： 1) 在叶片转动过程中，工作介质(空气)为可压缩粘性流体，为了使计算方便，假定其密度不变。取空气密度为1.293 g/L。 2) 忽略空气的温度和内能变化影响。 3) 假定涡轮叶片在工作中没有变形和轴向位移，忽略壁面与空气之间的相互作用。 4) 来流空气由进口流道面进入，由侧出口流道面流出，确保气体无其余渗透损失。 在Ansys CFD-BladeGen模块中，给定叶片高度、进口气流角、叶片弦长等所需数据，调整型线使所建模型符合设计要求。 运用Ansys CFD软件的BladeGen模块对涡轮动叶叶片进行造型设计，修改其默认模型中的叶型参数。图3和图4分别为所设计涡轮动叶叶片子午流道及叶片参数设计调整窗口。 通过计算得出的叶型数据，我们对BladeGen模块中的参数进行修改，完成设计参数的修改之后，将BladeGen模块直接导入Turbo Mesh模块，在Turbo Mesh模块当中进行计算网格的划分和计算。图5所示为最终调整好参数的计算网格，网格总数约为120，543个，沿动叶叶片叶高方向设置了20个网格点。单个动叶叶片的网格采用HOH网格，HOH网格质量较高，并且每个同时划分的网格是一一对应在交界面上的，符合回转周期性。 图3. 子午流道设置窗口 图4. 叶片参数设计窗口 图5. 最终调整好参数的CFX计算网格 调整好参数的计算网格总数约为120，543个，单个动叶叶片的网格采用HOH网格，并且每个同时划分的网格是一一对应在交界面上的，符合回转周期性。在Ansys CFD-BladeGen模块中，给定所需数据，调整型线使所建模型符合设计要求。 完成上述步骤之后，将Turbo Mesh模块导入CFX软件当中进行计算，先在CFX前处理中设置好边界条件：首先我们选择湍流模式建模，再给定转速和质量流量、进口压力等数据，然后就可以进行模型的仿真计算。计算完成后即可在CFX后处理中得出所需叶片造型各项数据的图表信息，主要包括流场内部流速及压力的分布情况图。 在31，500 r/min、33，500 r/min以及35，000 r/min下，压气机叶轮子午面的相对马赫数如图6~8所示，三种转速的最高马赫数都出现在叶轮进口处，随着转速增加，叶轮最高平均马赫数也在逐渐增大，原因是转速增加，叶轮对气体的做功增加，使流速变大，在叶轮出口处，气流低速区随着转速明显增加，原因是叶顶间隙的影响随着转速而增大，转速越大，叶顶间隙导致的气动损失越大。 图6. 31，500 r/min叶轮马赫数 图7. 33，500 r/min叶轮马赫数 图8. 35，000 r/min叶轮马赫数 设计工况下，气体在涡轮启机叶轮流道中跨声速转动，超声速出现在气流进口位置。超声速气流导致激波的产生，形成激波损失，激波后气体速度下降，压力上升。叶顶间隙是造成压气机气动损失的一个重要原因，叶顶间隙会使流动通道内的气体逆向流动，造成堵塞。在31，500 r/min、33，500 r/min以及35，000 r/min下，压气机叶轮子午面的相对马赫数如图6~8所示，三种转速的最高马赫数都出现在叶轮进口处，随着转速增加，叶轮最高平均马赫数也在逐渐增大 [ 7 ] [ 8 ] 。研究表明叶轮流场气体流动规律表明高转速叶轮气体跨声速流动，主要气动损失有因激波产生的损失、叶顶间隙造成的损失并且损失随转速增加而增加以及由此产生的二次流损失。 通过对仿真结果与实际的压气机叶轮参数对比分析，验证了仿真方法的准确性 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。叶轮流场气体流动规律分析结果表明高转速叶轮气体跨声速流动时，主要气动损失有因激波产生的损失、二次流损失以及叶顶间隙造成的损失，并且损失随转速增加而增加。另外，涡轮启机叶轮的叶顶间隙是造成压气机气动损失的一个重要原因，叶顶间隙会使流动通道内的气体逆向流动，造成堵塞。本文的目的就是对于某涡喷发动机启动机的压气机及涡轮机进行内部流场分析、数值计算、参数对比，对叶轮内复杂流体的分析找出气动损失的原因，为进一步设计分析及后续实验打下一个良好的基础。
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user: 4. 结论 1) 设计工况下，气体在涡启机叶轮流道中跨声速转动，超声速出现在气流进口位置。超声速气流导致激波的产生，形成激波损失，激波后气体速度下降，压力上升。 2) 叶顶间隙是造成压气机气动损失的一个重要原因，叶顶间隙会使流动通道内的气体逆向流动，造成堵塞。 3) 吸力面与压力面的压差随着气体流动持续增加，这是形成二次流的主要因素，二次流在叶片尾缘表现明显，使气体形成螺旋前进的分离涡损失。叶轮流场气体流动规律表明高转速叶轮气体跨声速流动，主要气动损失有因激波产生的损失、叶顶间隙造成的损失并且损失随转速增加而增加以及二次流损失。
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user: 摘 要 核电厂仪控系统，在工程中其控制器执行频率并不完全相同。本文基于RINSIM仿真平台，实现了对Ovation非安仪控系统的仿真，选取了汽机控制系统的设计数据，使用不同的控制模块执行频率在全范围模拟机上进行对比研究，研究结果表明不同的执行频率会大大影响仿真结果，执行频率的选取需严格与核电机组一致。 关键词 :执行频率，控制模型，仿真性能，模拟机 Copyright © 2019 by author(s) 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 AP1000机组非安全级仪控系统基于艾默生公司的Ovation DCS平台，Ovation平台，由三大部分构成：Ovation网络；Ovation工作站；Ovation控制器。在Ovation仪控系统中，一个控制器称为一个DROP，每个DROP最多可包含5个TASK，不同的TASK可以设置不同的执行频率。根据Ovation平台使用手册中关于执行频率的说明，见下图1 [ 1 ] ： 图1. Ovation平台使用手册执行频率说明 task1的执行频率为100 ms，task2的执行频率为1000 ms，task3、4、5的执行频率用户自定义，其定义多少并未有文件说明，也未见其对结果影响的相关分析。在AP1000模拟机中，以全模拟的方式实现了Ovation DCS过程控制层。按照机组DCS的控制器配置，在仿真平台上控制模块也以DROP → TASK方式进行了划分，设置系统和控制模块来实现对执行频率的模拟。仿真平台中的系统对应Ovation仪控系统中的DROP，控制模块与TASK对应，一个系统中可包含多个控制模块，每个控制模块可单独设置执行周期，从而实现了扫描周期变化的模拟。本文重点讨论在RINSIM1.0仿真平台实现非安仪控仿真中，其执行频率对仿真性能的影响，从而给出相对明确的结论。 模拟机中对于仪控系统的仿真总体来说有纯模拟(simulation)、虚拟实物模拟(emulation)和实物(stimulation)三种方式。纯模拟是使用模拟机开发环境下的建模技术来复现参考机组的系统或子系统。实物仿真是指在模拟机中使用参考机组的系统或子系统的真实硬件和软件来复现参考机组的相应系统或子系统。虚拟实物仿真介于二者之间，指通过将参考机组的系统或子系统的软件移植到模拟机运行环境下工作，其硬件平台可以是模拟主机，也可以是独立的计算机，来复现参考机组的系统或子系统 [ 2 ] 。三种方式各有优缺点，纯模拟的方式由于不受电厂DCS进度和组态数据的限制，在模拟机开发的初始阶段使用较多。本文采用全模拟的方式基于RINSIM仿真平台对非安仪控系统进行仿真。
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user: 2. RINSIM仿真平台 RINSIM1.0仿真平台是一款基于Linux的核动力过程仿真支撑软件。该平台包含仿真支撑平台软件，建模工具软件，调试管理软件，DCS仿真软件等多个离线和在线软件。 图形化建模软件SimGen是建模工具软件的一种，可实现工艺系统以及各类控制系统的仿真建模。图形化调试工具SimUgd和趋势软件(SimCurv)可实现各类模型的在线调试和趋势监视。SimDraw可实现核电主控室中盘台和教控台图形的绘制。SimWare可实现各类型仿真部件开发。同时，RINSIM1.0仿真平台支持多种高级编程语言的非图形化建模和调试，其构架如下图2 [ 3 ] ： 图2. Rinsim仿真平台主要结构
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user: 3. 非安仪控一层仿真实现方案 该部分实现的总体路线是依据部件说明书进行部件库开发，然后使用组态翻译软件进行转换逻辑计算与部件对应关系连接，最终实现非安全级仪控的运行状态仿真。 3.1. 部件仿真 部件仿真是通过部件翻译软件来实现，其采用可视化的界面，根据已获得的部件组态文件，采用翻译的方式将库文件源文件，反向转换为可执行的C语言代码，实现部件的全部逻辑功能，使其按照所输入的信号，遵循与源文件一致的逻辑计算得到预期的输出信号。部件算法采用C++语言实现，符合RINSIM平台算法模块规范，在RINSIM中封装，用于图形化组态。 3.2. 组态翻译 非安仪控的逻辑仿真，采用组态翻译软件执行。该软件采用可视化的界面，输入为机组组态导出SVG文件，输出为XML格式文件，从组态源文件中提取组态逻辑中基本信息包括DROP号，TASK号以及图号等，另外同时提取组态源文件中各数据信号之间的连接关系以及各计算子模块需要配置的初始参数，符合RINSIM组态文件规范，经过SIMGEN软件将XML文件批量转换为平台可识别的GMD文件，编译调试后生成可执行的数据库文件以及源码执行程序，最终在仿真平台上实现非安仪控的整体逻辑功能。
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user: 4. 整体集成及连接 将非安仪控level 1、level 2与工艺系统及进行集成，各系统之间的接口如图3所示。 图3. 各系统的接口 一层与工艺系统的接口主要包含工艺系统上行至一层的传感器信号和设备状态反馈信号以及一层下行至工艺系统的指令信号。一层与二层的接口类似。所有系统间的接口通过接口程序来实现。
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user: 5. 仿真测试 本文选取汽机控制系统来说明执行频率变化对仿真性能的影响。 汽机控制系统 根据汽机控制系统组态图 [ 4 ] ，此部分组态位于task3，由图1知此执行频率为用户自定义，故在仿真平台中在正常降功率的条件下，控制模块执行频率分别采用20 hz和40 hz来验证仿真精度。采用ALR (自动负荷调节器)从满功率负荷——1241 MW，降至90%功率，即1117 MW，速率为30%/h，图4是执行频率为20 hz的降功率曲线。 图4. 线性降功率(执行频率20 hz) 由图4可以看出，从100%负荷降至90%负荷，用时约20分钟，和其设计的降负荷速率30%/h保持一致；由图5可以看出，从100%负荷降至90%负荷，用时约10分钟，比其设计的降负荷速率30%/h快一倍，即执行频率加快导致汽机控制系统动作响应变快。 图5. 线性降功率(执行频率40 hz) 当选取执行频率为20 hz时，其用时和设计降负荷速率保持一致，这是否存在必然联系？根据汽机控制系统相关组态图，如下图6： 图6. ALR负荷变化速率 由图6可知，汽机ALR负荷变化速率为72000/h，即执行频率为20 hz，仿真平台采用执行频率为20 hz时，其仿真精度和设计保持一致。
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user: 6. 总结 本文采用全模拟的方式，通过汽机控制系统降功率说明其执行频率不同对仿真性能的影响，且执行频率的选定有其内在逻辑，而非用户自定义，在全仿模拟机仪控仿真中，不同的控制系统应采用不同的执行频率，文中的研究结果表明正确选取执行频率其结果与设计数据基本一致，从而也进一步验证了本文所采用的仿真方法可以用于Ovation仪控系统仿真。
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user: 摘 要 我们以Hindmarsh-Rose (HR)模型作为例子，研究了规则连接神经网络的同步特性。通过引入适当的偏差变量，将同步流形的稳定性转化为偏差方程零解的稳定性。为偏差方程构造合适的李雅普诺夫函数，得到了HR神经网络实现全局渐近同步的相关准则。理论结果显示了神经元数目和连接方式对神经网络同步的影响。数值模拟验证了文中结果的可靠性。 关键词 :Hindmarsh-Rose模型，李雅普诺夫函数，全局渐近稳定 Copyright © 2019 by author(s) 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 同步作为耦合系统中的一个重要行为，它已经逐渐渗透到许多领域，如电路系统、神经系统、生物系统、复杂网络等。科学家们已经在麻醉的猫的视觉脑皮层里观察到了 γ 频率运动的同步 [ 1 ] [ 2 ] 。随后，类似的结果也在清醒的猴子脑记录中发现 [ 3 ] 。这些发现表明神经系统中广泛存在着同步行为。然而，生物机体的同步行为并非都发挥着积极的作用。有生理实验表明，过多的同步可能造成某些生理疾病，如癫痫 [ 4 ] [ 5 ] 和帕金森综合症 [ 6 ] [ 7 ] 等。基于这些发现，同步现象的研究就有了紧迫性和现实意义。想要更深入地了解同步机制，就必须知道生物体内神经元之间的连接模式。神经元主要依靠两种方式的突触连接形成神经网络。由缝隙连接实现的电耦合和由突触释放神经递质形成的化学耦合 [ 1 ] ，并具有不同的拓扑结构，如规则连接、非对称连接 [ 8 ] 、小世界网络 [ 9 ] 等。 在不同类型的同步研究中，完全同步的研究方法和理论是最为成熟和完善的。这些方法主要是基于动力系统的稳定性理论。通过计算同步流形处线性化偏差系统的零解稳定性得到实现同步的条件。Pecora和Carroll [ 10 ] 在1998年提出了主稳定判别法，通过计算最大条件Lyapunov指数，可以找到同步的范围。吕 [ 11 ] 等人运用Routh-Hurwitz准则研究了3个耦合的Lorenz系统的同步稳定性，并给出了同步稳定性的准则。王 [ 12 ] 等人在之前研究的基础上提出了矩阵理论，给出了对称连接的神经网络同步稳定的依据。在文献 [ 13 ] 中，赵等人利用李雅普诺夫函数的方法研究了3个HR模型在链式和环状连接方式下的同步性，探究出两种连接方式对神经网络同步的影响。由于模型的高维性和复杂性，理论的方法探究耦合系统的同步性还存在很大的局限性。对此，数值模拟的方法来测量同步被广泛地应用 [ 14 ] [ 15 ] 。 为了更进一步地研究规则耦合神经网络同步的同步特性。本文借助HR模型，研究了三种连接方式下生物神经网络的同步性。首先，引入偏差变量，把耦合系统的同步性转化为线性化偏差系统零解的稳定性。随后，为偏差系统构造合适的李雅普诺夫函数，给出李雅普诺夫函数的导数为负的条件，进而得出耦合系统在链式、环状、全局三种连接方式下达到全局渐近同步的准则。最后，利用数值模拟检验了同步稳定性准则的可靠性。研究发现，耦合系统的同步性与神经元数目以及连接方式有关，这为同步现象的研究提供了一定的参考作用。
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user: 2. 模型描述 2.1. 单个HR模型 HR模型是Hindmarsh和Rose根据电压钳实验获得的关于蜗牛神经细胞数据而提出的，它能模拟软体动物神经元重复的峰放电和不规则的簇放电行为，是一类可兴奋的神经元模型。其简化的神经元模型有利于模拟真实神经网络，单个HR模型描述如下： { d x 1 d t = x 2 + f ( x 1 ) − x 3 + I ， d x 2 d t = g ( x 1 ) − x 2 ， d x 3 d t = μ [ s ( x 1 − χ ) − x 3 ] ， (1) 其中 f ( x 1 ) = −     a x 1 3 + b x   1 2   ， g ( x 1 ) = c − d x   1 2 ； x 1 是神经元的膜电位； x 2 是与Na + 和K + 有关的快电流； x 3 为相关的慢电流，例如Ca + ； I 为刺激电流；本文采取参数 。当 I = 2.95 时，其神经元电位发放图和相平面图如图1(a)和图1(b)所示。图中显示， I = 2.95 对应神经元的混沌状态，其膜电位的范围是 | x 1 | ≤ 2 。 图1. (a) 膜电位的时间序列图；(b) x 1 和x 3 的相平面图 2.2. N个神经元电耦合的动力系统 现考虑电突触耦合的N个HR模型构成的神经网络系统，神经元之间是双向连接的，第 i 个神经元的动力学方程由下列微分系统给出： { d x i 1 d t = f 1 ( X i ) + ∑ j = 1 N k i j g i j x j 1 ， d x i 2 d t = f 2 ( X i ) ， d x i 3 d t = f 3 ( X i ) ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， N， (2) 其中 X i = ( x i 1 ， x i 2 ， x i 3 ) T   ∈ R 3 表示第 i 个HR模型的状态变量； f 1 ( X i ) ， f 2 ( X i ) ， f 3 ( X i ) 为系统(1)中对应变量的表达式； k i j ≥ 0 表示耦合强度；如果第 i 个神经元和第 j 个神经元相连，则记 g i j = g j i = 1 ，否则记为0，并且有 g i i = − ∑ j = 1 ，   j ≠ i N g i j ，则系统的连接矩阵 G = ( g i j ) N × N 。单个HR模型对应变量表达式构成的三维向量函数记作 F ( X i ) = ( f 1 ( X i ) ， f 2 ( X i ) ， f 3 ( X i ) ) T ，系统(2)可以简记为： d X i d t = F ( X i ) + k ∑ j = 1 N g i j T X j ， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， N ， (3) 其中 T = [ 1 0 0 0 0 0 0 0 0 ] 3 × 3 ，表示仅仅依靠第一个状态变量来实现耦合。 定义：如果耦合系统的状态变量满足关系： X 1 ( t ) = X 2 ( t ) = ⋯ = X N ( t ) = s ( t ) ， t → + ∞ ， (4) 其中 s ( t ) 是单个神经元系统的解，那么我们称耦合系统(3)达到了完全同步状态。 引理 [ 12 ] ：设 0 = λ 1 > λ 2 ≥ λ 3 ≥ ⋯ ≥ λ N 是连接矩阵 G 的所有特征值。如果下面的 N − 1 个线性化偏差系统： d γ d t = ( D X F ( s ( t ) ) + k λ m T ) γ ， m = 2 ， 3 ， ⋯ ， N ， (5) 在零解处是渐近稳定的，其中 γ = ( γ 1 ， γ 2 ， γ 3 ) T ∈ R 3 是系统(3)的同步偏差变量， D X F ( s ( t ) ) 为 F ( X ) 在 s ( t ) 处的雅可比矩阵，那么耦合系统(3)的同步状态(4)是渐近稳定的。