DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 粗集料对沥青混合料空隙结构影响分析 6.1. AC16粗集料级配变化对沥青混合料空隙结构影响分析 AC16粗集料级配变化沥青混合料空隙结构指标统计见图8。 由图8(a)可知，AC16级配J1~J5中，细集料比例不变，随着不同粒径粗集料比例的变化，空隙平均直径的变化特征是当空隙平均直径小于0.6 mm时，J5、J4和J3的空隙个数显著大于J2和J3，平均直径 图7. 集料与空隙区域示范图 图8. AC16空隙结构指标 大于约0.6 mm时，J2、J3空隙个数大于J3、J4和J5。说明细集料不变，随着9.5~19 mm粗集料的增加，小空隙逐渐增多，大空隙逐渐减小。 由图8(b)可知，AC16不同4.75 mm通过率沥青混合料JA~J1~JD中，随着4.75 mm通过率的减小，沥青混合料中的空隙个数显著增多。无论是大空隙还是小空隙，都随着4.75 mm通过率的减小而减小。 AC16级配沥青混合料空隙分形维数见图8(c)和图8(d)，显著性及相关性检验见表3。 空隙轮廓分形维数受级配因素影响方差检验不显著，但是随大颗粒粗集料的增加整体上呈现正相关趋势。JA~JD~J1中，空隙分形维数受4.75 mm通过率的影响方差检验不显著，但相关检验发现随着4.75 mm通过率的减小其分形维数逐渐增加，具有明显的线性正相关趋势。 由图8(e)和图8(f)可知，扫描空隙率随级配的变化趋势和实测空隙率变化是一致的。工业CT扫描计算的空隙率高于实测空隙率，造成这种现象的原因是由于实测过程中沥青混合料试件表面具有较多的开口孔隙，在测定表干重的时候水流走而不能充满孔隙。由此造成表干重测量值偏小，进一步使得沥青混合料的空隙率测量值减小。随着开口孔隙的逐渐增大，水分流失逐渐增加，由此造成的误差也越来越大。 由图8(g)可知，在J1~J5级配中，面积参数随着9.5~19 mm颗粒的增加逐渐增加。JA~JD和J1中，值随着4.75 mm通过率的降低呈现显著上升相对于J1~J5级配来说此种现象更加明显。 6.2. 针片状含量对沥青混合料空隙结构影响分析 不同粗集料针片状含量的沥青混合料空隙结构指标统计见图9。 由图9(a)所示，Z1~Z6中，当针片状颗粒含量较小时，沥青混合料中平均直径较小的空隙占据优势。随着粗集料针片状含量的增加，平均直径大的空隙个数逐渐增多。可见针片状颗粒含量的增加会使得空隙结构逐渐增大。 不同针片状含量沥青混合料分形维数见图9(b)，显著性及相关性检验见表4。 结果表明，Z1~Z6中，随着针片状颗粒的增加、空隙的增加空隙分形维数整体上逐渐减少，Pearson相关系数为−0.445，呈现显著负线性相关趋势，但方差检验不够显著。 由图9(c)可知，不同针片状含量沥青混合料空隙率变化特征同前文一致，即扫描空隙率显著大于实测空隙率。同时随着空隙的增加，这种差异更加明显。 粗集料横断面积和空隙面积的比值见图9(d)，对比级配Z1~Z6发现，沥青混合料的面积参数值随着针片状的增加出现显著下降。 图9. 不同针片状含量沥青混合料空隙结构指标 Table 3 AC16 gap contour fractal dimension significance and correlation tes 级配类型 方差分析 Pearson相关性检验 Spearman相关性检验 F 临界值(0.05) R P L e v e l R P L e v e l J1~J5 1.953 2.390 0.352 0.038 0.05 0.341 0.045 0.05 JA~JD-J1 0.962 2.525 0.325 0.056 0.10 0.399 0.018 0.05 表3. AC16空隙轮廓分形维数显著性及相关性检验 Table 4 Gap contour fractal dimension significance and correlation tes 级配类型 方差分析 Pearson相关性检验 Spearman相关性检验 F 临界值(0.05) R P L e v e l R P L e v e l Z1~Z6 1.435 1.980 −0.445 0.001 0.01 −0.517 0.000 0.01 表4. 空隙轮廓分形维数显著性及相关性检验
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user: 7. 结论 基于工业CT断层扫描技术开展了沥青混合料多层二维断面图像随粗集料颗粒级配与针片状含量变化的研究，从而分析其对沥青混合料空隙结构的影响，具体所获成果如下： 1) 采用VG Studio MAX2.2颜色标尺对空隙进行了定性的对比研究，发现空隙变化特点同表干法一致。 2) 采用平均费雷特(feret)直径表征了空隙颗粒的粒径，通过对不同沥青混合料的横断面空隙粒径进行了统计分析发现，空隙粒径分布受粗集料级配和针片状含量影响显著。 3) 多数沥青混合料空隙轮廓分形维数受粗集料级配和针片状含量影响不显著，但是却随粗集料级配和针片状的变化呈现线性相关趋势。 4) 同时通过设定灰度阈值进行了沥青混合料空隙率的计算，结果表明扫描空隙率大于实测空隙率。 5) 以粗颗粒面积和空隙面积的比值构建了面积比值参数，该参数能清楚表征沥青混合料中粗集料和空隙的比例关系。
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user: 摘 要 噩梦是内容恐怖，令人毛骨悚然的梦，是一种引起焦虑恐惧为主要表现的睡眠障碍。目前，对噩梦如何影响心理健康我们还知之甚少，本研究我们收集了56名噩梦频次不同的健康被试，旨在验证Levin (2009)提出情感网络失调模型对噩梦影响心理健康机制的理论构想。我们选择了两类不同的心理健康指标：主观幸福感和负性情绪；以及两类不同的潜在情感困扰指标作为调节变量：负性情感敏感性和神经质人格。结果表明噩梦的频发的确与生活中压力息息相关，并且影响主观幸福感和负性情绪的多少。但是负性情绪在回归分析和方差分析中显示出更好的敏感度。而在情感困扰的指标上只有神经质人格可以通过调节作用在噩梦频率和负性情绪之间产生交互效应。同时我们还发现了噩梦报告频率在性别和不同年龄段上的差异。本研究揭示了噩梦影响心理健康的人格作用机制，可能对噩梦相关心理障碍的诊疗提供帮助。 关键词 :噩梦频率，心理健康，情感网络失调模型，神经质 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: 2. 方法 2.1. 数据来源 本研究数据采用HCP(https://wiki.humanconnectome.org/display/PublicData/Home)，人类脑连接组计划。这些数据是一份囊括了基本的人口学变量和家庭背景，精神状态与精神病史，认知与情绪的行为实验测试，人格量表，脑成像数据等的庞大云存储资料库。该研究学习使用网络大数据即节约研究成本，又充分体现了当下数据公开，可重复检验，互相合作的研究趋势(Poldrack & Gorgolewski， 2014)。 2.2. 数据选取 以上述的情感网络失调模型中的各个关键因素为关注点，我们选择了压力感问卷(Perceived Stress Scale)对个体生活中综合知觉到所存在的压力程度进行测量，即模型中的情感负荷因素；而模型中的特质因素，情感困扰，我们选取了两种测量方法。一种是自下而上的，表现在认知倾向上的负性情绪敏感性，由宾大情绪识别测验(The Penn Emotion Recognition Test)中的对愤怒，恐惧，悲伤三种情绪的行为成绩所测得；另一种选择是自上而下单纯的人格特质：由大五人格中的神经质特质一项的得分表示。对于模型中因变量心理健康程度的测量，一类我们选用NIH toolbox中的well-being量表中的，生活满意度(Life Satisfaction)，自我价值感(Meaning and Purpose)，正向情绪(Positive Affect)这三个指标作为个人主观幸福感的指标，它代表的是长期的更为宏观正向的心理健康程度；而另一选择是体现近期中个体所知觉到的负性情绪，由NIH toolbox负性情绪测量问卷下的愤怒情绪(Anger-Affect Survey)，恐惧情绪(Fear-Affect Survey)，悲伤情绪(Sadness Survey)三个子量表所组成。其他涉及到的变量还有：匹兹堡睡眠量表(PSQI)中的每周坏梦次数作为自变量噩梦频率的指标，以及性别，年龄等人口学数据。虽然之前的研究明确定义把被试惊醒的噩梦，能更有效的对幸福感进行预测，但之前研究并没有考虑到分离噩梦和坏梦的概念后，坏梦的相对多少也会产生变化。并且另有研究表明其实坏梦比噩梦有更好的预测能力(Zadra， Assaad， Nielsen， & Donderi， 1995; Zadra， Donderi， & Assaad， 1991)。因为研究者普遍认为两者的产生机制是一致(Levin & Nielsen， 2009)，所以我们选取的坏梦一项，在没有特指和定义是噩梦还是坏梦时，反而是噩梦和坏梦的合集。这一选择并不损害其应有的噩梦的效应，也更能反应两种负性梦境的综合影响能力。因为匹兹堡睡眠量表中噩梦频率的分布过于极端，我们根据最少也是最难收集的每周噩梦次数大于等于3次的噩梦频率极端组的人口学变量进行重新的匹配，每一个噩梦频率都选出14名被试，最终总共匹配所得被试56名，男性24名，女性32名，平均年龄25.5岁。 2.3. 分析方法 使用spss 20.0统计软件进行的描述统计、主成分分析的方法进行降维、独立样本t检验、One-Way Anova的方差分析以及LSD的方法进行事后两两比较、皮尔逊和斯皮尔曼相关分析、逐步多元回归分析以及应用AMOS结构方程软件为调节模型进行验证分析。
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user: 4. 讨论 4.1. 噩梦的发生率及性别与年龄对其的影响 首先在我们的原始数据的描述性结果中，每周噩梦报告频率大于一次的为5.6%，与过往研究中对经常性噩梦发生率的结果相符(Levin， 1994; Schredl， 2010)。说明匹兹堡睡眠量表这一项对噩梦调查的问题也能很好的体现不同人群在噩梦发生率上的分布。同时我们发现了在969人大样本中的性别差异，女性比男性在统计上会报告更多得噩梦，平均每年多报告3个噩梦。注意的是，因为我们采用的是回顾式的数据收集方式，其数值仅是参考，与真实的噩梦频率存在误差(Robert & Zadra， 2008)，每年多出3个噩梦对应的估计情况对应着预测女性一年内会比男性多产生6个噩梦，而其在睡眠中的情绪调节功能上的潜在性别差异，可能更加超出我们的想象(Nagy et al.， 2015; Schredl & Reinhard， 2011)。同时我们也发现了不同年龄段上的噩梦频率的差异。差异主要存在于年轻人(22~25岁)和成年人(26~35岁)的人群之间，按照上述的估计方法，平均每年年轻人能比31~35岁的人群多15个噩梦。因为36岁以上的样本只有7人，未能体现足够的代表性，但是总的噩梦频率减少的趋势很明显。36岁以上人群在噩梦均数上最少，仅为年轻人组的60%，与以往研究基本吻合(Nielsen et al.， 2006)。同时也证明了我们以人口学变量作为匹配被试的必要性。 4.2. 生活中压力感及心理健康与噩梦频率的关系 从表6的结果中，我们可以得知压力感作为一种情感负荷确实在噩梦达到每周三次的人群中格外突出，与其他几组存在显著差异。这个结果不仅支持了Levin的理论模型(Levin & Nielsen， 2007)中情感负荷概念的存在，更给我们以启示，似乎当噩梦数每周大于三次时(可作为新的定性指标)，个体需要注意应对自己累计的情感负荷和生活压力，因为压力是一种状态因素，噩梦可能是响应式地阶段性频发。个体若主动积极地解决问题或寻求帮助，能避免噩梦不断产生的恶性循环。噩梦的高发与许多心理疾病紧密联系，但是在正常人群中噩梦是否也能体现出其对心理健康的量的影响，过往研究中往往在单一指标上给予回答，而我们的研究结果表明噩梦次数每周达到三次或以上将会全面而深刻地影响包括正性的幸福感体验以及负性情绪的累积。 4.3. 负性情绪在心理健康概念中对噩梦频率的变化更为敏感 在两类与心理健康相关的指标中，我们发现负性情绪比主观幸福感对噩梦频率的变化有更好的敏感性，首先如表6所示，在幸福感中存在像正向情绪这样的子维度，其在不同噩梦频率上差异不显著，而负性情绪中三个子维度体现出差异；同时在表7中我们可以看到，负性情绪的差异不仅体现在极端的每周三次以上组上，同时也能敏感地体现在噩梦频率为每周一次或两次组与其他组之间；在回归分析中噩梦频率能单独解释负性情绪27.4%的变异，而对主观幸福感只能解释其17.9%的变异。更重要的是，负性情绪能符合情感网络失调模型中存在调节变量的假设，而主观幸福感在回归分析中无法得到类似结果。确实过去的研究中，关于选用主观幸福感(Blagrove et al.， 2004; Pesant & Zadra， 2006; Zadra & Donderi， 2000)还是负性情绪(Antunes-Alves & De Koninck， 2012; Levin & Fireman， 2002; Miró & Martínez， 2005)作为预测变量不同的实验团队各自为营，虽然大体上得到了相似的结果，但是通过我们的对比研究可以得出，噩梦在正常人群中对心理健康的影响首先作用于介观尺度的负性情绪，可能之后藉此再对更加宏观正面的主观幸福感产生影响。 4.4. 神经质调节噩梦频率对负性情绪的影响：有效的情感困扰的指标 根据情感网络失调模型中对情感困扰的构想，对比两类调节变量负性情绪敏感性和神经质人格后，我们发现负性情感敏感性在回归分析的所有模型中都无法对心理健康相关的变量起到预测作用，同时在表8中可以看出它与其他三类关注的变量都无相关关系。尽管过去研究表明高噩梦报告率的人群同时伴随着多种行为认知任务成绩的受损(Simor， Pajkossy， Horváth， & Bódizs， 2012)，但我们的研究结果指出在正常人群中，噩梦的高发与否以及是否带来相应的心理健康的损害和个体的情绪认知能力与倾向并无关系。同时相较之下，神经质的人格特质作为一个有效的调节变量，深刻地调节着从噩梦产生的负面梦境记忆到之后生活中负性情绪的积累间关系。神经质属于一种稳定的长期形成的宏观特质，无论是对主观幸福感还是负性情绪，神经质本身就能起到很强的预测作用。同时经过结构方程模型的验证性分析，我们进一步确认了情感网络失调模型中神经质人格对噩梦的调节作用，为未来该领域的研究提供了新的支持与更准确的视角。 4.5. 研究的不足与展望 首先该研究受限于极端噩梦频率组(每周大于等于三次组)的限制，筛选后的进入分析的人数较少。再者对噩梦的频率只是回顾式的间接测量，或许还存在其他中间变量的影响。获得压力感数据的方法难以直接排除有主观认知倾向成分的存在，或许神经质人格本身就能促使被试知觉到更多得压力。未来或许采用生活事件记录表和更为客观的第三者评分作为压力的指标是一种有效地解决办法。对于未来的研究展望，我们认为研究压力感与睡眠中情绪调节的个体差异会有一定意义。在个体知觉到量值相当的压力感时，有的被试能在睡眠中通过负性梦境更有效地进行调节，而导致更短暂的坏梦高发以及更少的惊醒次数，其背后的神经机制将极具临床的应用价值。同样的，关于在噩梦高发后社会支持因素是如何对其进行干预和辅助的研究也有待开展。而在人口学变量年龄上，噩梦频率的变化也十分明显，或许更长的年龄跨度和长时程的被试内追踪研究，能帮助我们更深入解释老化过程中梦境的情绪调节功能的变化机制。
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user: 5. 结论 本研究通过理论模型驱动的数据挖掘，发现压力感作为情感负荷的确与噩梦的高发关系密切；同时发现了负性情感对噩梦的频率更加敏感；神经质人格作为有效的调节变量调节着两者之间的变化关系。本研究揭示了噩梦影响心理健康的人格作用机制，可能对噩梦相关心理障碍的诊疗提供帮助。
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user: 摘 要 本文综述了国内外对BiFeO 3 薄膜磁性和光学特性方面的研究进展，阐述了不同种制备方法和掺杂的种类，以及A位、B位和AB位共掺杂和制备条件与工艺对BiFeO 3 薄膜磁性和光学禁带宽度产生的影响。研究结果表明，A位掺杂可抑制螺旋磁结构且增大自旋倾斜角度，从而提高BiFeO 3 薄膜的磁性。然而，B位掺杂，可畸变结构和抑制螺旋自旋结构，从而使薄膜磁性增强。对于光学性质而言，A位掺杂可增强能隙中局域态，增大了带隙中的导带边缘，最终导致禁带宽度的减小。反而，B位和AB共掺杂，导致费米能级进入导带中，从而引起光学禁带宽度的变大。依据这些结果文章最后展望了BiFeO 3 薄膜磁性与光学特性方面今后的研究和发展趋势。 关键词 :BiFeO 3 薄膜，磁性，光学禁带宽度，离子掺杂 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 多铁性材料的概念最早是在1994年由瑞士日内瓦大学的Schmid教授提出的 [ 1 ] 。所谓的多铁性材料是指在铁电性，铁磁性和铁弹性这些性质中在某个温度范围内同时表现出两种或者两种以上性质的多功能材料。由于铁弹性一般伴随着铁电性而出现，通常忽略不提。因此，多铁性材料也称为磁电材料。这种材料具有磁场诱导产生铁电极化，电场诱导产生磁极化的性质，称为磁电效应 [ 2 ] 。研究一直很火的单相多铁性材料BiFeO 3 (简称BFO)，因结构参数有序而导致在室温下同时存在铁电有序和反铁磁有序的特性，其还拥有较大的铁电极化(Pr = 100 μC/cm 2 )，较小的禁带宽度(2.3~2.7 eV) [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 以及较高的铁电居里温度(T C = 1103 K)和反铁磁奈尔温度(T N = 643 K) [ 6 ] [ 7 ] 。这些特殊性质使其在高密度，低功耗，非挥发新型传感器，多态磁电存储器，自旋电子学和光电器件等方面有重要的应用前景 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。目前还发现其具有较高的光催化性质，使其成为符合现在绿色清洁要求的新型材料 [ 13 ] 。有报道指出BFO薄膜比其块体具有更高的自发极化，有独特而优异的性能 [ 14 ] 。但是在制备BFO薄膜的过程中，部分Fe 3+ 向Fe 2+ 转变并且由于铋元素的熔点较低容易挥发，产生大量的氧空位，造成漏电流较大，降低了其光电转换效率以及剩余极化强度 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 。其次BFO薄膜本身具有的较低电阻率，较低的介电常数 [ 7 ] [ 18 ] 和室温下弱的磁性以及较少的光吸收率等性质使其实际应用受到极大的限制 [ 19 ] 。为此，国内外研究学者尝试使用不同的制备方法以及改善制备的工艺条件，工艺参数和进行各位离子掺杂等措施。各种方法都有其特殊之处。本文主要是对提高BiFeO 3 薄膜弱的室温磁性以及减小其光学禁带宽度方面的研究现状进行了综述，并提出了即将要开展的研究工作。
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user: 2. BiFeO 3 薄膜制备方法 BFO薄膜的制备方法主要分为物理沉积方法和化学沉积方法。物理沉积方法主要是指磁控溅射法，脉冲激光沉积法和分子束外延法等。化学沉积方法有：化学气相沉积法，金属有机物分解法，溶胶–凝胶法和水热法等。下面简单介绍这几种方法中使用的较广泛的3中制备方法。 2.1. 磁控溅射法 磁控溅射技术可制备超硬膜，超导薄膜，磁性薄膜，光学薄膜以及各种具有特殊功能的薄膜等，有非常广泛的应用。磁控溅射法用磁场来束缚电子，延长其运动轨迹，以提高电子对气体的电离效率。图1为磁控溅射法基本原理平面示意图 [ 20 ] 。该方法具有：1) 容易获得大面积薄膜；2) 低能溅射，沉积温度低，易于集成，工艺兼容；3) 制备的薄膜结晶性好，可获得外延单晶膜等优点。可以通过优化磁控溅射的工艺参数来获得更高质量的BFO薄膜。Zheng [ 21 ] 等人用磁控溅射法制备出了剩余极化强度为72 μC/cm 2 ，漏电流约为10 −5 A/cm 2 ，矫顽电场为386 kV/cm的较高质量的BFO薄膜。但是，该方法具有设备昂贵，溅射过程中各组分的挥发性差别大，膜和靶材的成分有偏差等缺点。 2.2. 脉冲激光沉积法 脉冲激光沉积法(Pulsed Laser Deposition， PLD)是用高功率脉冲激光束聚焦照射靶材料表面，使待沉积材料汽化，电离，产生高温高压等离子体，沉积在衬底上形成薄膜。其优点有：1) 薄膜各组分易于控制；2) 沉积速率较快；3) 薄膜和靶材的化学计量较一致；4) 制备单晶膜等。Wang J [ 22 ] 等用该方法制备了BFO薄膜，室温下，BFO薄膜的剩余极化为55 μC/cm 2 ，饱和磁化强度为150 emu/cm 3 ，压电常数为70 pm/V，表明了其具有优异的铁电性能，铁磁性能和压电性能。该方法的缺点是：1) 较难制备大面积薄膜；2) 膜均匀性不太好；3) 设备昂贵。 2.3. 溶胶–凝胶法 溶胶–凝胶法制备BFO薄膜就是先把需要的化合物在合适的溶剂中溶解并加少量的添加剂，陈化形成均匀的溶胶，再用匀胶机把胶体均匀的旋涂在基片上，经过水解，聚合反应形成凝胶，然后进行预热和退火处理得到所需厚度的薄膜。是目前用的较多也是较为简单的方法。优点：1) 成本低，操作简单；2) 化学计量比易于控制，进行掺杂容易；3) 能大面积做薄膜。缺点是：1) 膜均匀性差；2) 不好制备外延膜和单晶膜。 图1. 磁控溅射原理平面图 [ 20 ]
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user: 3. BiFeO 3 薄膜磁性的研究 对于结构参数有序的钙钛矿结构的BFO来说，根据掺杂的位置不同，可以分为A位掺杂，B位掺杂和AB位共掺。A位掺杂指的是取代三价Bi离子，目前对BFO进行A位掺杂的研究主要是代替稀土掺杂元素如La，Nd，Eu，Gd等。因为稀土元素与Bi的化合价相同，且离子半径相近，这样就能比较容易取代Bi离子，抑制Bi的挥发，减少氧空位的产生，从而减少漏电流 [ 8 ] 。同时，A位掺杂元素通过破坏BFO薄膜的空间调制的螺旋型自旋结构来增强其室温磁性。占据B位的掺杂一般用与三价铁化合价相同的磁性离子如Mn，Cr等。主要是通过抑制铁价态的波动来减少漏电流以及增强磁性 [ 8 ] 。因为A，B位单掺有时候会存在一定的缺陷，所以用AB位共掺得到更好的改性效果。 随着各种制备技术的完善与衬底的改善，BFO薄膜中存在的大的漏电流也基本解决，然而BFO薄膜在室温下弱的磁性到目前还没得到较大的改善，还没达到商业应用的要求 [ 14 ] 。刚开始各学者认为BFO是简单的G型反铁磁结构，相邻的两个(111)面内的磁矩排列是反平行的，如图2(a)所示 [ 2 ] ，构成反铁磁耦合。但是由于Dzyaloshinskii-Moriya(DM)效应 [ 23 ] [ 24 ] 使反铁磁子晶格会发生倾斜，从而产生了弱铁磁性，如图2(b)所示 [ 2 ] 。后来Sosnowska [ 25 ] [ 26 ] 等发现：BFO并非是简单的G型反铁磁结构，而是呈现一种空间调制的螺旋磁结构，其周期约为62 nm。这种结构使得各离子的磁矩相抵消，宏观上也只表现出非常弱的室温磁性。要是能合成出结构尺寸小于此值的薄膜就能使BFO薄膜的磁性进一步增大。就此问题，国内外不少研究小组尝试着改善制备方法与工艺以及进行离子掺杂等，发现进行离子掺杂可以得到较好的效果。 进行A位掺杂：Lee [ 27 ] 等在研究La掺杂的BFO时发现，随着La的掺入BFO薄膜室温下弱磁性逐渐地变大，饱和磁化强度从2.5 emu/cm 3 增加到了3.2 emu/cm 3 ，但比Lazenka [ 28 ] 等得到的Bi 0.5 La 0.5 FeO 3 薄膜的饱和磁化强度(7 emu/cm 3 )小。Lee等将BFO材料宏观磁性的增加归因于Fe 2+ 的形成，螺旋形自旋结构的抑制和倾斜角度的增加。Anthonyraj [ 29 ] 和Zhai [ 30 ] 等分别在研究Sm和Tb掺杂的Bi 1-x Sm x FeO 3 薄膜和Bi 1-x Tb x FeO 3 薄膜时也发现薄膜的饱和磁化强度随着掺杂元素含量的增加而增加，同时得到了增加的剩余极化强度。对此Anthonyraj等解释为薄膜中减小的杂项和增强了的结晶度使得剩余极化强度也一起增加。崔金玉 [ 31 ] 等的Bi 0.9 Ce 0.1 FeO 3 薄膜得到的饱和磁化强度为3.4 emu/cm 3 。Li [ 32 ] 等通过制备Eu 图2. BiFeO 3 的磁性起源；(a) 不考虑DM效应；(b) 考虑DM效应 [ 2 ] 掺杂的BFO薄膜，使饱和磁化强度从未掺杂的1.4 emu/cm 3 增加到了2.5 emu/cm 3 。而用同样的掺杂元素，Fu [ 33 ] 等采用溶胶–凝胶法(Sol-gel)在Pt/Ti/SiO 2 /Si衬底上制备的Bi 0.85 Eu 0.15 FeO 3 薄膜在测试频率为1 MHz时，测出其介电常数和饱和磁化强度分别为80和26.2 emu/cm 3 。这比在同样的制备方法下Gao [ 34 ] 等得到的纯的BFO薄膜的饱和磁化强度(约为15 emu/cm 3 )大。这可能是Eu 3+ 取代Bi 3+ 引起了晶体结构的畸变，抑制螺旋磁结构，且薄膜中的氧空位会增大自旋倾斜角度，从而提高薄膜的磁性。通过Nd掺杂Yuan [ 35 ] 等得到的BFO薄膜的饱和磁化强度值为9.5 emu/cm 3 。同样用溶胶–凝胶法和相同的衬底郭冬云 [ 36 ] 等制备出来的Bi 0.85 Nd 0.15 FeO 3 薄膜的饱和磁化强度增加到了44.8 emu/cm 3 。 进行B位离子掺杂：作为磁性离子，用(Mn 3+ ， Cr 3+ ， Co 3+ )等元素替代B位上的Fe 3+ 离子使得薄膜的磁性进一步的增强。赵小群 [ 37 ] 等得到的Mn离子掺杂的薄膜的饱和磁化强度(M s )约为20.2 emu/cm 3 ，矫顽场H c 约为100 Oe，饱和磁化强度和矫顽场与Bi 0.9 La 0.1 Fe 0.95 Mn 0.05 O 3 薄膜的类似 [ 38 ] 。Liu [ 39 ] 等在研究Zn掺杂的BiFe 1-x Zn x O 3 (x = 0， 0.03， 0.06， 0.09)薄膜时得到未掺杂和不同掺杂含量的薄膜的饱和磁化强度分别为0.25，1.22，1.56和2.87 emu/cm 3 。M s 随着Zn含量的增加而增加的，一直增加的磁性可能是Zn掺杂带来更多的结构畸变和抑制的螺旋自旋结构。但是Sharma [ 40 ] 等在研究Cr掺杂的薄膜时发现，掺杂薄膜的M s 是随着掺杂含量的增加先是增大后减小的。他们得到的M s 分别为26，28，60和39 emu/cm 3 。他们分析磁性先增强的原因可能是Fe 3+ 离子的e g 电子和Cr 3+ 离子的t 2g 电子之间的铁磁相互作用使得磁性猛增 [ 41 ] ，而后面又减小是因为掺杂含量太高会影响薄膜的纯度以及结晶度的原因。图3是刘开通 [ 42 ] 等得到的纯相和Ni掺杂的BFO薄膜的磁滞回线，与纯相薄膜相比Ni掺杂薄膜有较大的磁化强度。从插图中可看出未掺杂BFO薄膜的剩余磁矩约为0.05 emu/cm 3 。而Ni掺杂BFO薄膜的剩余磁矩约为0.4 emu/cm 3 ，是未掺杂的8倍左右。同样是刘开通 [ 43 ] 小组在研究Mn和Ni掺杂的薄膜时发现这样的结果：BFO，Mn掺杂的BFO薄膜(BFMO)，Ni掺杂的BFO薄膜(BFNO)和Mn，Ni共掺杂的BFO薄膜(BFMNO)薄膜的剩余磁化强度和矫顽场分别为：0.06 emu/cm 3 和20 Oe，2.5 emu/cm 3 和130 Oe，0.4 emu/cm 3 和18 Oe，0.5 emu/cm 3 和23 Oe。这些掺杂当中Mn单掺杂的磁性最好，这可能是其本身具有的磁性的贡献 [ 2 ] 。掺杂的BFO薄膜比未掺杂的BFO薄膜的磁性大的原因也可能是由于Mn 3+ 和Ni 2+ 离子比Fe 3+ 的离子半径大，因此改变了原来晶体结构的晶格常数，形成了均一的自旋结构，使得潜在的磁性被释放出来，从而产生较 图3. 纯相和镍掺杂铁酸铋薄膜的磁滞回线图，插图为中心区域的放大图 [ 42 ] 强的磁矩。根据相同的思路，Wang [ 44 ] 等在B位上进行Mn和Mg共掺杂，也发现掺杂薄膜的磁性比未掺杂薄膜的有一定程度的增强。 从前面的研究分析中总结出，离子掺杂对薄膜磁性的影响原因可归结为：1) A位稀土离子掺杂的影响：可能是掺杂离子取代Bi 3+ 引起了晶体结构的畸变，又可能是Fe 2+ 的形成。这两个原因都会抑制螺旋磁结构，增大自旋倾斜角度，从而提高薄膜的磁性。2) B位磁性离子掺杂的影响：离子本身具有的磁性的贡献，也可能是Fe 3+ 离子的e g 电子和磁性掺杂离子的t 2g 电子之间的铁磁相互作用使得薄膜磁性增强。3) B位非磁性离子掺杂的影响：可能是这种离子掺杂跟A位稀土离子掺杂一样带来更多的结构畸变和抑制螺旋自旋结构，从而使薄膜磁性增强。
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user: 4. BiFeO 3 薄膜光学特性研究 对于光电子器件而言，光学禁带宽度是至关重要的，它决定了器件的光学和电学性能。虽然BFO薄膜本身具有较窄的禁带宽度，但是为了提高光电转换效率使其在太阳能电池领域和光催化剂领域具有更广泛的应用，需要进一步减小其禁带宽度，这也是目前研究者们探讨的热点之一。 各位离子掺杂对于薄膜的光学禁带宽度的影响较大。对于A位离子掺杂：谢益骏 [ 45 ] 等在研究La 3+ 掺杂BFO薄膜时得到La 3+ 掺杂量为10%时，禁带宽度为2.71 eV，比未掺杂时有所减小，但是随着La 3+ 掺杂量的增加，BFO薄膜的禁带宽度增加到了2.76 eV。这是由于La 3+ 的离子半径小于Bi 3+ 的离子半径，所以掺入一定量的La 3+ 后，La 3+ 取代Bi 3+ 会使BFO的晶格常数变小，而晶格常数变小会导致其禁带宽度变大 [ 46 ] 。然而Anthonyraj [ 29 ] 等得到了相反的结果，他们制备了掺杂含量分别为0.05和0.1的Bi 1-x Sm x FeO 3 薄膜，禁带宽度分别为2.1 eV，2.01 eV。这个结果跟未掺杂薄膜的禁带宽度(2.03 eV)相比呈现先增大后减小的趋势。Bonifacas [ 47 ] 等制备的Nd掺杂的BFO薄膜的禁带宽度是2.62 eV，比崔金玉 [ 31 ] 等制备的Bi 0.9 Ce 0.1 FeO 3 薄膜的禁带宽度(2.18 eV)明显大很多。但是相比Zhai [ 30 ] 等用溶胶–凝胶法制备的Tb掺杂的BFO薄膜的禁带宽度值(2.68 eV)要小些。他们得到Tb掺杂的BFO薄膜的禁带宽度是随着掺杂含量的增加而减小的，遵循E g = (2.74-0.83x)的函数规律。在BFO薄膜中Tb的掺杂会导致Bi原子的6p态，O原子的2p态和Fe原子的3d态转移到费米能级，在BFO的能隙中增强局域态，也因此增大了带隙中的导带边缘，最终导致禁带宽度的减小。 B位离子掺杂的影响：B位掺杂元素一般有(Mn，Mg，Cr，Ni，Zn等)。Liu [ 39 ] 等在研究BiFe 1-x ZnO 3 (x = 0， 0.03， 0.06， 0.09)薄膜的光学特性时得到其禁带宽度分别为2.6 eV，2.63 eV，2.65 eV和2.68 eV。禁带宽度随掺杂含量的增加而增加。这个结果可能是由费米能级进入导带，使本征吸收边向高能方向移动引起的。Sharma [ 40 ] 等也发现了类似的现象，他们用PLD制备的Cr掺杂的薄膜的禁带宽度也是随着掺杂含量的增加而增加的。结果他们归因为BiCrO 3 杂相的形成，掺杂降低了结晶度从而使得薄膜的禁带宽度得到提升。Liu [ 43 ] 等也得到了类似的结果，他们分别制备了未掺杂的BFO薄膜，Mn和Ni的B位单掺杂BFMO，BFNO薄膜以及Mn，Ni共掺杂的BFMNO薄膜。得到的禁带宽度分别为2.18 eV，2.22 eV，2.3 eV，2.32 eV。这个结果与Gao [ 48 ] 等的报道是一致的。禁带宽度变宽的原因可能有两种：一种是，晶格常数的变小。另一种原因是在材料中载流子浓度的减小。而Wang [ 44 ] 等的结果是随着掺杂含量的增加禁带宽度先减小后增大。他们在Si衬底上制备了Mn和Mg掺杂的BiFe 1-x Mg x Mn 0.04 O 3 薄膜。在对光学禁带宽度Eg结构的基本分析中，带到带的转移是从价带顶到导带底的。Mn 4+ 离子掺杂可能会增大价带中的态密度，并且也可能在禁带宽度中造成态密度，导致禁带宽度的一点变小。随着Mn 2+ 掺杂含量的增加不同程度的晶格畸变会引起化学压力的改变，也进一步的影响禁带宽度，使其变大。 AB位共掺杂的影响：崔金玉 [ 31 ] 等在研究Ce和Ni共掺杂xBCFNO (x = 0， 0.03， 0.05， 0.07)薄膜时发现，掺杂后BFO薄膜的光学禁带宽度跟未掺杂(2.18 eV)相比先减小后增大，当x = 0.03时禁带宽度具有最小值为2.14 eV。这个值比Clark [ 49 ] 等得到的BFO薄膜的光学禁带宽度2.8 eV小很多。Zhou [ 50 ] 等制备的Bi 1-x Sm x Fe 0.95 Mn 0.05 O 3 (x = 0， 0.03， 0.06)薄膜的禁带宽度分别为2.62，2.65和2.67 eV。从这个结果可看出Sm掺杂的加入会增大其禁带宽度。根据Burstein-Moss效应，在BFMO薄膜中取代了Bi离子的掺杂Sm离子因为泡利不相容原理会导致费米能级进入导带中，从而引起吸收边向更高能转移和光学禁带宽度的变大。这个结论也与Kuang [ 51 ] 等制备的Y和Co共掺杂BYFC薄膜的分析结果类似，他们得的禁带宽度也是逐渐增加的。Y和Co的掺入不会减小光学禁带宽度的，所以在BFO薄膜的光学特性以及光催化性能上应用中不建议用这些元素掺杂。 Lin [ 52 ] 等在研究退火温度对BFO薄膜性能的影响时，发现在550℃，600℃和650℃退火薄膜的禁带宽度分别为2.453 eV，2.306 eV和2.312 eV。在退火温度为600℃和650℃薄膜的禁带宽度都比550℃的小，原因可能是结晶度随着退火温度的增大而增大所影响的。退火温度650℃的禁带宽度又比600℃大，这可能是因为退火温度太高形成的杂项Bi 2 Fe 4 O 9 的影响。而张虎 [ 20 ] 等用溶胶–凝胶法制备的未掺杂的BFO薄膜在500℃和600℃退火下得到的禁带宽度分别为2.75 eV，2.71 eV。他们认为，随着退火温度的增大，光学禁带宽度的减小是因为晶粒尺寸增大会引起晶界势垒的降低，又或者是结晶度提高的原因。这一结果跟王成艳 [ 53 ] 等制备的多孔BFO薄膜在不同退火温度下得到的禁带宽度又不大相同。他们在退火温度450℃，500℃，550℃和600℃下计算出来的禁带宽度分别为2.31 eV，2.50 eV，2.51 eV和2.6 eV。显而易见，禁带宽度随着退火温度的升高而逐渐增大，这可能是源于薄膜的孔隙造成其吸收率的增大。 Xu [ 54 ] 等在研究用溶胶–凝胶法制备的Bi过量的BiFeO 3 薄膜时发现，薄膜的禁带宽度随着Bi含量的增加先增大后减小。Bi过量10%时具有最小的禁带宽度2.31 eV。他们得出来禁带宽度的变化与晶粒尺寸相关，不同所造成的晶界势垒高度不同而引起的，晶粒尺寸越大，BFO薄膜的禁带宽度越小。 在合成高表面区的未掺杂BFO薄膜并且进一步研究其光催化行为的时候Xiang [ 55 ] 等测得薄膜的光学禁带宽度为2.5 eV。这是个比较好的结果并且与之前报道的结果也较为一致。同样是在研究未掺杂BFO薄膜的光催化性能，Xu [ 13 ] 等在Pt/Ti/SiO 2 /Si，ITO和FTO衬底上制备的薄膜的光学禁带宽度分别为2.02 eV，2.61 eV，2.67 eV。由此表明了衬底的选择对薄膜禁带宽度的重要性。在改善制备条件的情况下用Pt/Ti/SiO 2 /Si电极为衬底会使薄膜的光学性能变的更好。 综上，A位和B位掺杂元素对铁酸铋薄膜饱和磁化强度和光学禁带宽度的影响见图4。从图中可以 图4. (a) A位掺杂元素对M S 和E g 值的影响；(b) B位掺杂元素对M S 和E g 值的影响 看出，A位掺杂元素中Nd元素对于铁酸铋薄膜的磁性影响较大，但其禁带宽度较宽。B位掺杂中磁性离子Cr对薄膜磁性的提高效果为较好，但是综合考虑磁性和禁带宽度，Ni元素是较理想的选择。
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user: 5. 结论与展望 单相多铁性材料BiFeO 3 因拥有较大的铁电极化，较小的禁带宽度以及较高的铁电居里温度和反铁磁奈尔温度，使其在新型传感器，多态磁电存储器，自旋电子学和太阳能电池等领域具有重要的应用前景。通过学者们不断的研究，BFO薄膜的制备技术和工艺条件逐渐成熟完善，合成出了与其他物质结合的双层铁电薄膜及复合薄膜，研究了其铁电性并获得了较好的成果。但是铁酸铋在室温下的弱磁性还没得到较大的突破，新发现的其在太阳能电池和在可见光区作为光催化剂应用方面的研究有待进一步进行与改善。研究显示，进行离子掺杂，可引起晶体结构的畸变，抑制螺旋磁结构，从而提高薄膜的磁性。对于光学性质而言，A位掺杂可增强能隙中局域态，增大了带隙中的导带边缘，最终导致禁带宽度的减小。进一步增强光电转换效率以及光催化效率。 总之，今后对铁酸铋薄膜磁性的提高以及光学禁带宽度的减小进行的研究工作将集中在：1)根据BFO薄膜离子掺杂研究报道，目前采用的掺杂元素较多，但是不同制备技术，不同的元素替代掺杂，其结果差异较大，因此未来需要进行全面系统深入的研究，总结出规律。2) 从铁酸铋特殊的磁性结构出发，采用更适合的制备条件和离子掺杂技术增强其磁性；3) 改善工艺条件以及采用离子掺杂技术进一步减小其光学禁带宽度并提高光催化性能；4) 增加BFO薄膜的光吸收率，电导率和光生载流子的浓度，为做出光电效率更佳的新型器件打好基础。
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user: 摘 要 近年来，三元金属基硫化物纳米材料因结构多元和储量丰富的特点，对其应用的研究已经成为了当今材料研究的热点。因尺寸纯相的三元硫化物合成较为困难，目前对于纳米级三元硫族化合物的研究及报道较少。本文主要介绍了铜钴硫(CuCo 2 S 4 )纳米材料的常规合成方法以及在光热疗法、制备高性能的超级电容器、锂离子电池和各类反应催化剂等各个领域的应用。最后指出了铜钴硫(CuCo 2 S 4 )纳米材料目前存在的问题以及今后的发展方向。 关键词 :铜钴硫，纳米材料，合成，性能，应用 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 相比于二元硫化物，三元硫族化合物晶体具有结构复杂，成分多样化的特点，在新型纳米材料领域显示了出众的研究价值。而在三元硫化物纳米材料中，CuCo 2 S 4 具有尖晶石结构，Cu占据四面体位置，Co占据八面体位置，表现出一些有趣的电学和磁学方面的性质 [ 1 ] 。CuCo 2 S 4 也因为其成本较低、制备方法简便和应用面广的特点，已被视为一种具有发展前景的新型材料。CuCo 2 S 4 作为纳米材料的应用十分广泛，这和其具有的独特结构和性质是密不可分的。CuCo 2 S 4 纳米材料具有较好的光热性能，光稳定性 [ 2 ] ，较好的生物相容性和磁共振成像能力 [ 3 ] ，被证明了在新型高效光热疗法中应用的可行性 [ 2 ] [ 3 ] 。良好的催化性能和电化学性能也让CuCo 2 S 4 纳米材料在催化反应和能源转换装置材料中显示出竞争力，从而也在环境治理以及新能源开发等全球热点问题中崭露头角。
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user: 2. CuCo 2 S 4 纳米材料的合成方法 多功能纳米复合材料的开发往往受到复杂的合成工艺的限制，因此，三元硫化物由于其在制备和应用上的优势而成为热点领域 [ 4 ] 。一方面相比一般纳米复合材料，精确合成CuCo 2 S 4 纳米材料只需要一些简单的合成步骤，而不需要复杂程序。另一方面与二元硫化物相比，CuCo 2 S 4 纳米材料又结合了Cu和Co两种金属硫化物的优点，展示出性能上的优势。迄今为止，科研工作者们已经运用这些方法合成了不同形貌的CuCo 2 S 4 纳米材料。 2.1. 溶液法 早期研究者曾使用高温固态反应来合成CuCo 2 S 4 ，但这种方法产生的颗粒呈现聚集态，不具备太高的比表面积，因而不适用于非均相催化的应用。鉴于此，Alex M等 [ 1 ] 针对CuCo 2 S 4 纳米材料表面积低的特点，设计了一种在200℃条件下，基于溶液合成CuCo 2 S 4 胶体纳米颗粒的方法。以三正辛基氧化磷(tri-n-octylphosphine oxide)、油酸、Cu(Ac) 2 、Co(Ac) 3 和油胺为原料，真空条件下将混合物在110℃下维持30分钟，然后在氩气保护下加入溶解在油胺中的硫，并将混合物加热至200℃维持1小时，得到了CuCo 2 S 4 胶体纳米颗粒。而最后合成的产物也充分印证了这一方法合成的CuCo 2 S 4 纳米材料具有尺寸小、分散性高的特点，更有利于发挥其在电催化方面的性能。 2.2. 水热合成法 水热合成法是以高压釜为反应容器，运用均相成核及非均相成核机理，在高温高压条件下合成新化合物的方法。其具有操作简单、产品形貌较好的特点，在所有合成CuCo 2 S 4 的方法中有着最广泛的应用。Zhu等 [ 6 ] 以Cu(Ac) 2 ∙H 2 O和Co(Ac) 2 ∙4H 2 O为原料，溶于乙二醇和蒸馏水的混合溶剂中并搅拌30 min。随后，在剧烈磁力搅拌下向溶液中加入硫脲。在180℃的条件下反应24小时，成功制得了由许多纳米片组成的CuCo 2 S 4 颗粒(图1(a))。Rakesh等 [ 7 ] 则将CuSO 4 ·5H 2 O，Co(NO 3 ) 2 ∙6H 2 O和硫脲溶于50 ml去离子水/乙二醇混合溶剂中，在90℃的条件下反应48小时，也得到了颗粒均匀的CuCo 2 S 4 纳米材料(图1(b))。Nie等 [ 8 ] 则将Cu源、Co源和S源换成了 CuCl 2 ∙2H 2 O、CoCl 2 ∙6H 2 O和(NH 2 ) 2 CS，以乙二醇为溶剂，将混合物加热至200℃保持12小时。得到平均尺寸为5微米的类花状CuCo 2 S 4 颗粒(图1(c))。You等 [ 9 ] 以Cu(NO 3 ) 2 ∙3H 2 O和Co(NO 3 ) 2 ∙6H 2 O为原料溶解在乙二醇和异丙醇的溶液中，以硫脲作为硫源。在180℃加热12 h，并将前体在350℃下退火2小时得到了分层CuCo 2 S 4 空心球(图1(d))。
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user: 4. 展望 CuCo 2 S 4 纳米材料在制备上克服了传统多功能纳米复合材料复杂的合成工艺的限制，摒弃了传统的固相法而运用简单的水热法就能制备各种形貌的CuCo 2 S 4 纳米颗粒，降低了合成条件的同时提高了安全性，在制备方法上取得了突破性的进展。同时在应用方面，CuCo 2 S 4 纳米材料价格经济，性能稳定，而在超级电容器、锂离子电池和各类反应催化剂等各个领域都展现出强的竞争力，兼具优异的物理和化学性能，是材料科学领域开辟新材料的研究热点之一。尽管CuCo 2 S 4 纳米材料在各个领域都有巨大的发展潜力，但就目前而言，仍存在不少问题亟待解决： 1) 纯相的CuCo 2 S 4 纳米材料较难合成，针对不同的用途，CuCo 2 S 4 纳米材料的合成方法和提纯手段有待简化。 2) CuCo 2 S 4 纳米颗粒在肿瘤治疗过程中可能会在在重要器官中的积累而没有及时从身体清除导致急性毒性或长期炎症反应，而尺寸过小会影响对肿瘤判断，因此目前只能中和性的选择治疗方式。 3) CuCo 2 S 4 纳米材料用于电容器时电导率较氧化物更高，且经济实用，但它的电容性能仍然有限。由于形貌和大小在确定其电化学性能方面起着至关重要的作用，目前已有的主要解决办法在于改善其纳米结构，发展为3维，今后时候能否发展为多维化，提高比表面积有待探究。
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user: 摘 要 针对Bezier曲线在几何造型系统和图形软件中的重要作用，提出了一种基于CUDA的对Bezier曲线进行计算的方法。在分析CUDA异构计算架构和Bezier曲线采样点计算独立性的基础上，在GPU上开启多线程对Bezier曲线进行计算。并根据控制顶点在采样点计算过程中不改变的特性，在存储器层次对采样点的计算进行优化。实验结果表明，基于CUDA改进后的Bezier曲线生成算法性能有了显著的提高。 关键词 :GPU，Bezier曲线，CUDA 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. 概述 当今社会是一个数据爆炸的社会，也是一个人工智能的时代。为了处理大量的数据以及为了满足人工智能算法的处理能力的要求，无论是工业界还是学术界都进行了长远探索。超级计算机、计算机集群、以及专用神经网络芯片如TPU、寒武纪等都是人们对计算能力需求探索的成果。无论是超级计算机、计算机集群，还是专用芯片，虽然它们可以满足人们对计算能力的要求，但是缺点也同样明显。例如系统造价以及维护费用昂贵，而且能耗也相当惊人，此外还有价格也比较贵，编程复杂，学习曲线比较陡峭。专用芯片还有功能比较固定，往往只能满足人们对某一个特定类型的计算的需求的缺点。因此上述三种解决方面都不适合个人以及小型实验室使用。在可以满足一定计算能力的前提下，又要克服上述系统的缺点，GPU-CPU异构计算 [ 1 ] 无疑成为了人们首要的选择，而在GPU-CPU异构的计算方面NVIDA发布的CUDA编程模型 [ 2 ] 凭借着在通用性、可编程性、以及计算能力方面的优势无疑成为了业界的领导者。因此基于CUDA的应用研究已经成为了当今学术界与产业界研究的热点。例如，在医学图像领域，为了更好诊断乳腺癌，人们研发了TechniSan医疗系统。TechniSan [ 3 ] 采用了一种三维的超声波成像方法，在TechniSan医疗系统刚研发出来时，由于超声波数据转换为3D图像时需要执行非常耗时的计算，因此这项技术一直无法投入实际应用。由于CUDA的出现，人们采用两个NVIDIA Tesla C1060来处理在15分钟扫描过程中产生的35G数据。得益于GPU的大规模数据的处理能力，医生可以在20分钟内就可以得到患者高清三维成像。美国天普大学的研究者使用GPU对HOOMD (Highly Optimized Object-Oriented Many-Particle Dynamics) [ 4 ] 模拟软件进行加速，HOOMD将模拟实验任务分解到两个NVIDIA Tesla GPU，HOOMD实现的表面活性剂交互模拟性能是之前没有使用GPU加速的16倍。在数据库方面，Govindaraju等 [ 5 ] 在Geforce 6800 GPU上实现了数据库的一些基本操作，这些操作包括合取选择、聚合、查询等。在GPU上的数据库操作比在2.8 GHz的Intel Xeon处理器上快了近一个数量级。在国内很多研究者也对基于GPU的应用进行了大量的研究，例如朱鉴等 [ 6 ] 提出了基于GPU加速的实时图像绘制算法。杨正龙等人 [ 7 ] 提出了一种基于GPU的加速目标电子多次散射的计算的算法，获得了大约20倍的性能提升。而陈波等 [ 8 ] 在前人的基础上运用CUDA异构编程平台，提出了基于CUDA的对基因序列对比进行加速，通过GPU加速后的算法比之前的算法快了60多倍。 在1962年，法国雷诺汽车公司的工程师P. E Bézier提出了一种以逼近为基础的参数曲线的构造方法 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] ，这种由Bézier提出的构造曲线的方法所构造的曲线称为Bézier曲线。Bézier曲线在1972年在用于汽车表面设计的UNISURF系统中得到应用。Bézier方法是一种将函数逼近同几何表示结合起来的方法。自从Bézier方法被提出之后，设计师在计算机上作图就像使用作图工具一样方便，且容易修改。后来Bézier曲线广泛的应用于很多图形图像软件中，例如Flash、IIIstrator、CoraIDRAW和Photoshop等。在工程设计中，单独的Bézier曲线不能满足产品设计的要求，因此需要对Bézier曲线进行拼接。因此就需要计算多条曲线，但是曲线的计算是一种计算量比较大的算，单条曲线的计算很容易完成，但是在设计系统中，要计算曲线的条数是非常大的，因此本文在分析Bézier生成算法的基础上，对其进行并行化，并在GPU进行曲线的生成的计算。
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user: 2. CUDA编程模型 2.1. CUDA概述 CUDA [ 12 ] 是NVIDIA公司在2007年提出的一种基于本公司GPU的可以进行通用计算并且编程性较好的编程模型，是一种利用GPU与CPU协同进行计算的编程模型。在CUDA中，CPU被称作主机，GPU被称作设备。为了使开发者可以更快的使用CUDA编程平台进行开发，CUDA的编程语言采用了扩展后的类C语言—CUDA C。使用CUDA C可以直接编写可以运行在GPU上的程序而不需要懂得OpenGL或者Direct3D等API [ 13 ] 。在NVIDIA的官方文档CUDA C Programming Guide Version 7.5中，CUDA的核心主要在三个抽象概念：线程组层次结构(a hierarchy of thread groups)，共享内存(shared memories)，障栅同步(barrier synchronization) [ 3 ] 。正是由于这些抽象，CUDA可以提供细粒度的线程并行和数据并行。较细粒度的并行线程组成线程块 [ 3 ] ，从而使CUDA可以提供粗粒度的任务并行和数据并行。正是由于这些抽象，程序员可以把一些大的计算任务进行数据划分，划分成无数小的数据集合，每个线程对一个小数据集合进行处理，从而提高程序的运行效率。 2.2. CUDA的软件体系结构 CUDA的软件栈是按照层次结构来组织的，如图1所示。CUDA为开发者提供了一套夸平台的支撑软件来方便程序员更加容易和灵活的开发CUDA程序。如图1所示CUDA的软件层次是：CUDA函数库，CUDA运行时API，CUDA驱动API。CUDA库函数是NVIDIA已经写好的一些函数，程序员可以在应用程序中直接调用，从而节约开发时间。而CUDA运行时API和CUDA驱动API实现GPU内存的分配以及核函数 [ 3 ] 的启动等一些GPU资源管理的函数接口。 图1. CUDA软件架构图 CUDA应用程序代码包含两部分：一部分是运行在GPU上的设备代码 [ 10 ] ，一部分是运行在CPU上的主机代码 [ 14 ] 。NVCC (NVIDIA C Compiler) [ 2 ] 在编译CUDA应用程序时，如图2所示。NVCC根据CUDA关键字把设备代码和主机代码区分开来。NVCC把这部分主机代码(用ANSI C编写的简单代码)发送到标准C或者C++编译器进一步编译，编译后以一个普通的CPU进行的方式进行运行。而用CUDA关键字标记的设备代码通常再由NVCC编译器进一步编译，并在GPU上运行。 在GPU运行的代码是并行代码，运行这些并行代码的实体是在启动CUDA程序时配置的CUDA线程。在启动核函数时，会产生无数的线程来执行这些并行的代码。CUDA将串行的事物处理，如初始化GPU设备、准备数据、分配显存、主机与设备间数据传输等操作放在GPU上运行。而一些需要大量线程实现来对数据进行计算的并行任务放在GPU上运行。 2.3. CUDA的硬件体系架构 在支持CUDA的GPU中，GPU本质上是一个线程处理器群TPC [ 1 ] (Thread Processing Cluster)，TCP的核心是流多处理器SM [ 1 ] (Streaming Multiprocessor)。由若干个SM组成GPU，不同的设备所包含的SM数量不同。每个SM由若干个SP (Streaming Processor) [ 2 ] 组成，每个流处理器SP拥有独立的寄存器和指令指针，并且拥有自己私有的一组32位的寄存器，但是没有取指和调度单元。在一个SM中的所有SP共用一套取指和发射单元，常量缓存、纹理缓存以及共享内存也是SM中所有的SP所共享的。SM是一个完整的核心，拥有完成的前端，包括取指、译码、发送指令、执行单元等，所以SM可以完成线程的创建、调度，而线程的执行由SP完成。一个SM类似于CPU中的一个核。 2.4. CUDA的执行模型 CUDA异构编程架构的硬件由两部分组成，一部分是CPU，也称作主机 [ 2 ] (Host)，另一部分是是协处理器(co-processor) GPU，也称作是设备。在CUDA异构系统中可以由一个主机和若干个GPU搭配组成。正如前面我们提到的GPU与CPU各有分工，相互合作。计算量比较小的串行计算和逻辑比较复杂的事务性处理都放在CPU上运行，而运算量比较大，数据依赖性比较小的大规模数据处理放在GPU上运行。运行在GPU上的代码叫做设备代码，也成为内核函数(kernel) [ 2 ] 。运行在CPU上的代码成为主机代码。通过主机端调用核函数，那么再设备上就会有大量的线程实体来执行核函数代码。为了管理大量 图2. CUDA C编译过程图 的运行在GPU上的线程，CUDA采用了层次结构来管理这些线程。CUDA把运行在GPU上大量的相处划分成维度和大小都相同的线程块(Block)，这些线程块再按照一定的方式排列成线程网格(Grid)。 在CUDA的线程网格中，每个线程块都有一个唯一的标识线程块ID，在线程块中为了标识每一个线程，每个线程都有一个唯一的线程ID。标识线程块ID的内置变量是blockIdx，而标识线程ID的内置变量是threadIdx。运行在GPU上的所有线程组成了线程网格，线程网格grid可以是一维的，也可以二维的，也可以是三维的，同样的组成线程网格的线程块也可以是一维、二维或者三维。而用来表示线程网格维度的内置变量是gridDim，用来表示线程块维度的内置变量是blockDim。gridDim，blockDim，blockIdx，threadIdx这四个内置变量的类型都是CUDA中定义的一个新的数据类型dim3。其实dim3这个数据是由uint3实现的一个结构体。在启动核函数时，会在GPU上产生相应的线程来执行并行代码，线程的数量是由<<<>>>语法来指定的。例如一个核函数testKernal<<<32，128>>>(…)被调用，那么再GPU上就会启动32 × 128个线程，其中32是线程网格中线程块的数量，128是线程块中线程网格的数量。在GPU执行的线程块还会被划分成一个逻辑单位叫线程束(warp)，每个线程束一般是32个线程组成，warp是CUDA中的最小执行单位。 2.5. CUDA的存储器模型 GPU的存储器的种类以及层次相比于CPU会非常的复杂，每一种存储器的存取速度以及存储容量都不一样。GPU的存储器包括寄存器存、局部存储器、全局存储器、常量存储器、纹理存储器、共享内存等。在线程网格中，每个线程根据自己的情况所能访问的存储器也不同。在图3中，可以看出每个线 图3. 存储器层次图 程都有私有的寄存器和局部内存。每个线程块都有一块供线程块内所有线程所共享的共享存储器。在线程网格中的所有线程都可以访问全局内存即显存。另外还有两个对线程网格中所有线程都可以访问的只读存储器：常量内存和纹理内存。