DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 无人机结构设计 本节提出一种新型的复合式无人机，以下是设计的总体方案。 首先，选定复合式无人机的翼型、雷诺数 [ 1 ]、升力系数，通过这些参数确定翼展和翼面积，由此来确定复合式无人机的大体布局，由于是航模对精度要求不大，只需满足自己的需求即可 [ 2 ]。 其次，利用solidworks确定无人机的转动惯量和质心等物理参数，为编写Gazebo的SDF代码做准备。 1.1. 无人机的机翼设计 机翼是复合式无人机中固定翼的重要部分，而机翼展长和弦长又是机翼的重要参数，其设计和制造决定无人机飞行的稳定性能和气动性能。 机翼的翼型确定，翼型是机翼等翼面的二维截面，对于机翼和气动性能都很重要，所以在本文中选用比较权威的NACA翼型，由于此飞机是轻量级的复合式无人机，属于低速翼型，往往是圆头具有弯度的厚翼，所以选用NACA四位数的翼型，这里选用NACA6409的翼型，升力系数较大，阻力系数较低，在合乎情理的设计下可以获得最高理论的升租比。二维翼型的参数描述如图1所示 [ 3 ]。 图1. 翼型参数描述 1) 选取合适的升力系数 根据所建三维模型，翼肋根部弦长为b 0 = 420 mm，翼肋梢部弦长为b 1 = 216 mm。复合式无人机重量m是根据所建三维模型，经过评估测量属性，得到质量大约是18 kg，巡航速度设为20 m/s；由于是轻量级亚音速飞机，其展弦比范围是6~12。将翼肋根部弦长和翼肋梢部弦长输入软件Profili 2.2后进行仿真，得出合适的升力系数C L 、阻力系数C D 和攻角α。根据式(2)，计算出雷诺数为429，000 [ 4 ]，这里我们选取雷诺数为400，000，图2和图3是不同雷诺数下的曲线图以及Re = 400，000下部分攻角的气动力系数表表1。 本文计算了机翼攻角从−6˚到13˚下的升阻力系数，从曲线图中看出，攻角在8˚之前呈直线形式上升，在8˚~11˚时增势放缓，攻角11˚时升力系数达到最大；而阻力系数在8˚之前增势平缓，但是超过8˚后呈指数增长；升阻比系数直到6˚时达到最大，往后升阻比系数逐渐下降。 综上，选取攻角为4˚、升力系数1.1050，阻力系数0.0098，接下来将计算复合式无人机的具体尺寸。 图2. 不同雷诺数下的升力阻力系数曲线图 图3. 不同雷诺数下的升阻比曲线图 Table 1 Re = 400，000 Partial aerodynamic coefficients at different angles of attac 机翼攻角(˚) 升力系数(C L ) 阻力系数(C D ) 升阻比系数(C L /C D ) 4.0 1.1050 0.0098 112.7551 4.5 1.1574 0.0101 114.5941 5.0 1.2092 0.0106 114.0755 5.5 1.2600 0.0110 114.5455 6.0 1.3059 0.0114 114.5526 6.5 1.3524 0.0119 113.6471 7.0 1.3985 0.0124 112.7823 7.5 1.4387 0.0132 108.9924 8.0 1.4565 0.0155 93.9677 表1. Re = 400，000不同攻角下的部分气动力系数 2) 对机翼各部分的计算 通过计算，无人机的机翼参数全部确定，所得参数结果如表2无人机的参数表，机翼三维图如图4。 Table 2 Parameter sheet of UA 变量 变量含义 参数值 单位 m 机体总重 18 kg L 机身长度 1.53 m S 机翼面积 2.695 m 2 α 机翼攻角 4 degree C L 升力系数 1.1 − C D 阻力系数 0.0098 − v 飞行速度 20 m/s λ 展弦比 10.38 − 表2. 无人机的参数表 图4. 固定翼机翼 1.2. 无人机的机身设计 无人机的机身以“大雁”为灵感，整体以流线型为大体设计，减小飞机的整体阻力，并且在机身尾部配有可装东西的空间，机尾装配有螺旋桨；并且机翼两边有副翼。机身结构如图5。 图5. 机身结构 1.3. 无人机的总体布局 复合式无人机采用常规的四旋翼与固定翼的无人机布局方案，即：固定翼机翼两侧的机臂用来安装四旋翼，整体布局呈一个正方形，机体腹部为无人机的质心，如图6所示，其与四旋翼的质心相重合。四旋翼与固定翼错开，以减少旋翼流场与机翼流场的相互干扰，提高无人机的整体稳定性，起落架由四个支撑架组成来提高复合式无人机升降过程的稳定性 [ 5 ]。 图6. 无人机总体布局图
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user: 2. 基于Gazebo的模型 2.1. 创建基本SDF模型 标准化的机器人描述格式是一种描述各种机器人的结构、关节、自由度的XML代码。不能进行实物试验时，常用此种文件进行3D仿真，而三维仿真软件Gazebo中的各种机器人就是基于XML的SDF文件。最基本的元素是连接 和关节 ，名称是唯一的。此处设定机身是一个基础连接 ，其他连接 都会以此为准进行转动，所以之间还会有一个关节 以此来与基础连接作相对运动。各机构之间的联系如  图7。 图7. 各机构连接图 2.2. 添加物理和碰撞属性 如果我们想在Gazebo中仿真的话，那么物理和碰撞属性就是必不可少的，此处我们就需要在所有link中添加inertial和collision元素，并添加无人机的结构数据，来对我们建立的模型进行仿真，这样便于碰撞计算。利用设计出的无人机数据完成的base_link的代码如下图8。 图8. Basic_link的代码 2.3. 添加传感器 在完成模型的大致创建后，需要对无人机添加合适的传感器代码，有的代码在Gazebo中已经完成开发，可以在Gazebo提供的库中直接去调用它，并修改传感器数据，这里用到了GPS、磁力计、气压计、IMU、mavlink，还有电机控制代码等。
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user: 3. ROS下的软件在环仿真 ROS是一种机器人操作系统，主要是通过ros master管理器控制节点(node)来执行机器人的每个动作。此处设计一个键盘控制无人机的python脚本，用此节点发布topic消息，Mavros接收到消息后，通过mavlink传给px4_sitl，最后来控制Gazebo中无人机的飞行，以此来达到仿真的目的。 3.1. ROS发布订阅信息 通过python程序去引入服务消息的.py包，如解锁消息类CommandBool、设置模式类SetMode；并且首先要订阅无人机的状态消息如状态类State，所以引入话题消息的.py包；最后如果要使无人机动作的话，引入RC通道值类OverrideRCIn的消息包，至此一个完整的无人机的工作状态确立，可以查看节点状态图9。 图9. 节点状态图 3.2. .launch文件 .launch文件将所有的节点都写在一块，省去了每启动一个节点都打开一个终端的动作，.launch文件中有PX4_command.launch节点、启动gazebo节点、启动Mavros节点、启动无人机模型节点等。 3.3. 仿真 在终端命令行启动vtol8_px4.launch文件后，gazebo也会随之启动，会看到自己的模型出现在地图中间，然后启动QGroundControl地面站监控无人机飞行情况，如图10所示，在scripts文件夹下启动外部控制程序python脚本，解锁后，就可以看到图中复合式无人机起飞，起飞效果如下图10所示。 图10. Gazebo仿真图 在仿真飞行完成后，利用QGroundControl地面站下载飞行日志后，在PX4官网中上传飞行日志，即可得到飞行的数据，如下图11~14为旋翼模式飞行数据曲线，图15、图16是复合式无人机状态下的飞行日志 [ 6 ] [ 7 ]。 图11. 旋翼模式飞行轨迹图 图12. 手动控制输入 图13. 原始加速度分析 图14. 加速度功率谱密度 图15. 复合飞行模式的轨迹图 图16. 执行机构输出 图11~14为只有四旋翼模式下的手动控制曲线，从图11中曲线可以看出，飞机的飞行高度一直在5米到10米左右，并且进行过一次偏航；如图12所示，也可以看出期间也进行过滚转和俯仰的动作指令，偏航是发生在2分10秒；图13是原始加速度分析，红绿色线与蓝色线隔开，并没有过多发生接触，说明有良好的振动；图14是加速度功率谱密度，理想的情况是，只有少数赫兹的最低部分是黄色，其余部分大多为绿色或蓝色。如图所示只有8Hz以下才是黄色，其他赫兹大部分为蓝绿色，这是极好的振动曲线。从上面的数据分析可知，在利用px4_sitl中的standard_vtol固件的情况下，对所设计的无人机进行仿真，可以达到预期的飞行，也验证所设计无人机的正确性，若进行实物飞行也不会有太大的风险。 图15是在四旋翼和固定翼复合模式的情况下航迹点飞行图，黄色小圈是设定点，可以看到，虽然飞行不稳，但无人机可以到达指定地点；图16可以看出各个执行机构的输出，最底下蓝色为四旋翼模式，红色为过渡模式，此处的无人机飞行缺点是，四旋翼和固定翼模式没有区分，尽管固定翼模式下各个执行机构都在工作，但还是有四旋翼模式工作。
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user: 4. 总结 本文首先对复合式无人机结构进行设计，并进行了solidworks绘制；然后利用设计的无人机结构数据，编写基于XML格式的复合式无人机模型代码；最后基于ROS系统利用PX4固件、Gazebo仿真器、QGroundControl地面站对所设计的无人机模型进行了在环仿真，通过PX4飞行日志分析数据，验证设计的复合式无人机四旋翼模式在Gazebo环境中可以正常飞行，起落稳定，四旋翼到固定翼的过渡状态正常切换，所设计的无人机达到了预期效果。本文提供了一种对自己所设计的模型进行仿真和控制开发的新思路，可以大大缩短研发周期。
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user: 摘要 CO 2 跨临界循环系统的研究一直是各界学者积极关注的热点，在目前的研究中采用喷射器代替节流阀植入到系统中是个不错的选择，一方面可以大量减少节流损失，另一方面可以提升压缩机的吸气压力，减少压缩机的耗功，从而可以起到提升热泵系统性能的作用。喷射器作为整个系统的核心部件它的工作性能对系统性能起着至关重要的作用。本文运用气体动力学函数法的基本理论，对喷射器的性能指标以及结构尺寸进行了分析和设计，并采用Fluent软件对CO 2 工质在喷射器的内部流场和温度场变化展开了求解，将喷嘴效率、吸收室效率、与扩压室效率的计算取值与结构尺寸和工况参数进行了关联性研究，以表征各部件产生的流动不可逆损失。从而确定系统性能优化的方向。
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user: 1. 引言 CO 2 跨临界循环中的节流膨胀被学者广泛认为是造成能量损失的主要环节，主要表现为系统的COP较低，造成这一现象的主要原因是CO 2 工质节流前后高低压侧压力在数值上相差较大，通常系统中高压侧压力能达到10~12 MPa左右，但低压侧压力只有3~5 MPa。因此在节流元件前后产生的压差会很大，与常规的压缩式制冷循环相比较就显得存在非常大的节流损失。Robinson和Gro [ 1 ] 通过对热力学第二定理的分析与论证证明了在CO 2 跨临界循环系统中存在着极大的能量不可逆损失，其中从超临界区到两相区的等焓节流过程所产生的节流损失是所占比例最大的一处。回收膨胀功是降低循环中节流损失的有效手段，有研究显示，理想膨胀机能够起到提高系统性能45%~75%的功效 [ 2 ]，所以，采取一些膨胀机构来减少节流损失的方法已成为许多学者研究的热点，其中应用喷射器回收热量和能量的制冷系统受到广泛青睐 [ 3 ] [ 4 ]。 国内外学者围绕带喷射器的跨临界CO 2 热泵系统性能先后展开了数值模拟和试验研究，研究内容从变工况和结构参数对系统性能的作用影响，以及改进系统热力性能的提升举措，发展到对喷射器的工作特性评价和内部CO 2 工质流场复杂流动机理的探究方面。现有的研究结果已经证明喷射器的工作性能对系统性能会产生重要的影响，工质在喷射器内部流动所形成的复杂流动机理会直接影响到喷射器的性能优劣，并作用到喷射器与整个系统的匹配运行。Lucas [ 5 ] 等采用均质平衡模型模拟CO 2 两相引射器内部流动过程，结果表明在某些工况下采用该模型能够获得较为可信的流动信息。Palacz [ 6 ] 研究均匀平衡模型的适用范围时发现，该模型在临界点和饱和线附近的预测精度相对较高，而在其他区域则产生较大的偏差。Zhu [ 7 ] 采用纹影技术研究了喷嘴出口流体过渡膨胀激波结构，并分析了第一激波长度对喷射器性能的影响规律。Deng [ 8 ] 等采用高速摄影技术对CO 2 两相喷射器开展可视化研究，对喷射器中流体混合过程和喷嘴内部的流体结构进行了分析。以往研究主要是通过分析喷射器典型流动特征深入掌握喷射器特性和完善喷射器理论而评价喷射器的不可逆损失的研究则很少。Besagnil [ 9 ] 等基于均匀平衡流动模型，采用计算流体动力学方法获得喷射器内部流场信息分析了喷射器部件效率随操作工况和结构改变的变化规律，指出各部件效率的主要影响因素。此外，Chen [ 10 ] 基于Huang [ 11 ] 的实验数据拟合得到了计算喷嘴效率、混合室效率和扩压室效率的经验关联式，可以用于评价在结构参数和工况条件发生变化的情况下的各部件效率。Wang和Yu [ 12 ] 通过建立喷射器热力学模型并与试验测试方法相结合，探讨喷射器的喷嘴效率、混合室效率和扩压室效率，同时结合工况和结构参数拟合得到了喷嘴效率、混合室效率和扩压室效率关联式。上述研究中通过热力学方法构建喷射器一维模型，假设流体均质平衡流动，忽略流体的非平衡相变以及两流体的相互挤压和混合剪切层的相互干扰，缺乏喷射器内部流动特征的准确描述，给各个部件不可逆损失的评估带来较大的偏差。所以，若对喷射器部件流动损失进行准确评价，需对喷射器的典型流动特征进行全面深入的分析。
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user: 2. 直喷射器结构设计的基本理论 2.1. 喷射器概述 2.1.1. 喷射器的结构及工作原理 喷射器主要结构由工作喷嘴、接受室、混合室和扩压室四部分构成，如下图1所示，喷射器在系统中可以作为发生能量、质量交换的装置，其在跨临界CO 2 热泵系统中的工作原理为：来自气冷器的高压的CO 2 气体作为工作流体通过喷射器喷嘴时速度变大，压力变小，从而引射升压来自蒸发器的低压CO 2 气体进入接受室，然后压力不同的工作流体和引射流体将在混合室内相互混合，发生能量、质量的交换，完全混合后形成一股速度压力均匀的混合流体，然后从混合室出口流入扩压室，经扩压室结构带来的升压作用，压力升高，速度降低。 图1. 喷射器结构图 2.1.2. 喷射器主要性能指标 1) 喷射系数 喷射系数被认为是反映喷射性能的一个重要参数，在热泵系统操作工况不变的条件下，喷射系数越高，被引射的CO 2 工质流体量也会越多，相对应的系统制冷量也会一定程度上得到增大。在计算上，喷射系数等于引射流体质量流量与工作流体质量流量的比值。 μ = G e G g (2-1) 式中 G g ——工作流体的质量流量，kg/s； G e ——引射流体的质量流量，kg/s； 2) 喷射效率 喷射效率主要用来表达喷射器的完善程度，在公式上可表示为引射流体所增加的有效能和工作流体所减少的有效能的比值： η = μ ( e c − e e ) e g − e c (2-2) 式中 e g ——工作流体的单位质量有效能，kJ/kg； e c ——引射流体的单位质量有效能，kJ/kg； e e ——出口压缩流体单位质量有效能，kJ/kg。 3) 制冷效率 用来表示系统效率COP，用公式可表示为制冷量与系统耗功的比值： C O P = Q e Q g + W = μ Δ h e Δ h g (2-3) 式中 Q e ——系统制冷量， Q g ——发生器消耗的能量，KW； W——泵消耗的能量，KW； Δ h e ——引射流体在喷射器内增加的能量； Δ h g ——工作流体在喷射器内失去的能量。 4) 升压比 喷射器升压比数值上等于喷射器出口流体压力和引射流体压力的比值： C r = P c P e (2-4) 式中 P c ——混合流体出口压力，MPa； P e ——引射流体压力，MPa。 5) 膨胀比 喷射器膨胀比数值上等于工作流体压力和引射流体压力的比值： Π g c = P g P e (2-5) 式中 P g ——工作流体压力，MPa。 并根据研究文献 [ 3 ] [ 13 ] [ 14 ] 表明喷射器性能受结构尺寸的影响很大，学者通常通过研究喷射系数、升压比和喷射器的效率等一系列参数来评价喷射器的工作性能。研究表明升压比的增加会引起压缩机的压缩比的减少，喷射系数的增加会减少压缩机的质量流量，并且喷射器效率将随着升压比和喷射系数的增加而呈现逐步增加的趋势。其中文献 [ 14 ] 还分别定义了喷嘴效率 η mn 、吸收室效率 η sn 和混合室效率 η df 的计算公式，如下： 6) 喷嘴效率 η mn = − 36.137 − 4.160 ( P g P e ) + 1.161 ( P g P e ) 2 − 0.106 ( P g P e ) 3                 + 212.320 ( d g * d 3 ) − 355.359 ( d g * d 3 ) 2 + 196.035 ( d g * d 3 ) 3 (2-6) 式中 d g ——喷嘴喉部直径，mm； d 3 ——混合式直径，mm。 7) 吸收室效率 η sn = − 3173.171 + 934.102 ( P g P e ) − 314.471 ( P g P e ) 2 + 79.521 ( P g P e ) 3 − 12.222 ( P g P e ) 4     + 0.814 ( P g P e ) 5 + 694222.1 φ − 2956145 φ 2 + 7950453 φ 3 − 114327270 φ 4 + 6689155 φ 5     − 649905.1 Z + 2647000 Z 2 − 6885025 Z 3 + 9627161 Z 4 − 5490126 Z 5 式中 Z = φ ( P g P e ) 0.02 (2-7) 8) 混合室效率 η mix = − 6869.077.1 + 19308.18 Z ′ − 18089.31 Z ′ 2 + 5649.417 Z ′ 3 式中 Z ′ = ( d g * d m i x ) 0.1 ( 1 + φ ) 0.35 (2-8) 9) 扩压室效率 η dif = 0.00482 ( P g P e ) 2 − 0.06947 P g P e + 0.08833 ( d g * d 3 ) 2 − 0.04263 d g * d 3                 + 0.00013 N X P 2 − 0.00744 N X P + 0.87024 (2-9) 式中 N X P ——喷嘴出口至混合室入口的距离，mm。 2.1.3. 喷射器设计汇总 综上所述，喷射器工作性能的好坏对系统效率的高低所产生的影响至关重要，设计合理的喷射器结构是提升喷射器工作性能的关键。本文以气体动力学函数法的理论依据为基础，依据工况参数的要求对喷射器的性能指标和结构尺寸进行了计算，得到了喷射器的各部件结构尺寸(见表1、表2)以及喷嘴效率、吸收室效率和扩压室效率的数值。 喷嘴效率 η mn 为0.8，吸收室效率 η sn 为0.8，扩压室效率 η df 为0.7.根据计算所得喷射系数为0.6。 Table 1 Ejector design parameter 设计参数 数值 单位 工作流体压力 9 Mpa 工作流体温度 35 ℃ 工作流体比体积 0.00151 m 3 /kg 引射流体压力 3.9 Mpa 引射流体温度 10 ℃ 引射流体比体积 0.009345 m 3 /kg 混合流体压力 4.6 Mpa 表1. 喷射器设计参数 Table 2 Ejector structure dimension 喷射器结构 数值(mm) 喷嘴入口直径 2 喷嘴喉部直径 1 喷嘴出口直径 1.5 喷嘴渐缩段长度 3.1 喷嘴渐扩段长度 0.85 圆柱形混合室直径 1.75 圆柱形混合室长度 8.5 扩压室出口直径 4.25 扩压室长度 14.5 表2. 喷射器结构尺寸
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user: 4. 结论 1) 本文介绍了喷射器的关键结构及作用，给出了其在带喷射器的跨临界CO 2 热泵系统中性能指标的定义和喷嘴效率、吸收室效率以及混合室效率的计算公式，采用气体动力学函数法设计喷射器，并且对流体流动进行了合理修正，增强了此方法在结构中的合理性，并依据相关的公式方程编写出了喷射系数的计算程序。 2) 对于喷射器的设计计算中本文采用了固定结构的喷射器模型，应该采用各个部件关键尺寸可调的喷射器进行计算，对喷嘴的喉部直径、混合室的等截面直径、喷嘴的出口位置、混合室等截面段的长度以及扩压室段的，长度这些对喷射器性能影响较大的结构尺寸因素进行正交实验对比，得到这些尺寸因素的改变分别在对喷射系数影响程度上所占比例大小，按照所占比例大小对这些尺寸因素由高到低进行排序。采用控制变量法研究相应结构尺寸改变时对喷射器性能的影响规律，从而在喷射器的结构尺寸设计上进行优化，着重优先满足那些在性能影响中所占比例较大的尺寸因素的要求，设计出与工况要求相匹配的高性能喷射器。 3) 本文研究中只是验证了激波的存在和发生的位置，以及流动过程的壅塞现象，但对激波的干扰和壅塞现象引起的流动过程不可逆损失并未做出深入探讨。忽略了内部流场中流体的非平衡相变以及两流体的相互挤压和混合剪切层的相互干扰，缺乏喷射器内部流动特征的准确描述，给各个部件不可逆损失的评估带来较大的偏差。所以，若对喷射器部件流动损失进行准确评价，需对喷射器的典型流动特征进行全面深入的分析。
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user: 摘要 目的：为解决PID控制中参数整定不合理导致控制性能差、超调量大、耗时等问题，提出一种基于改进粒子群算法整定PID控制器控制参数的方法。方法：针对标准粒子群算法在寻优过程中易陷入局部的情况，引入Rosenbrock算法增强粒子在增强局部搜索的能力，从而提高解的质量，并利用改进后的粒子群算法整定PID参数，得到整定后的PID控制参数用于控制系统，并通过Matlab进行仿真试验，将文中改进粒子群算法与标准粒子群对比。结果：仿真结果显示融合Rosenbrock搜索的粒子群算法所整定出的PID控制参数在仿真中超调量为9.5%，系统调整至稳态时间为1.69 s，ITAE性能指标约为4.25；标准粒子群超调量为24.65%，系统调整时间为2.32 s，ITAE性能指标约为5.52。结论：相比于标准粒子群算法，文中改进粒子群算法所整定的PID控制参数在仿真实验中的综合性能更好，且超调量较小，调节时间短，响应速度较快，鲁棒性强，为PID控制参数整定提供了方法。
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user: 1. 引言 PID控制器由于稳定性强、结构简单被普遍应用在工业控制领域来控制例如流量、压力、温度等一些连续变化的物理量，且一般采取闭环控制方式 [ 1 ]。在PID控制器中，PID参数的整定往往是决定控制效果的核心因素，其直接影响到整个控制系统的优劣，但是PID整定参数的过程往往十分的繁琐和复杂，在实际的工业生产中，如若没有优异的控制参数整定能力会导致整个系统的动态、静态性能达不到生产要求，甚至导致系统无法运行 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。 现阶段，在工业生产中一般采用ZieglerNichols整定方法、Cohen-Coon整定算法或是工业经验法来整定控制参数 [ 6 ]。就ZieglerNichols整定方法而言，此种方法对于时间滞后性较大的控制对象时往往效果不理想，因此在PID参数整定方法上仍然有较大的改善空间。曾冰等提出一种基于鲸鱼群算法的PID控制参数整定方法，在考虑调节时间和稳定裕度的目标函数后，将邻域搜索策略加入迭代计算器的鲸鱼算法，具有一定的有效性和实用性 [ 7 ]。叶海平通过自适应调整惯性因子，达到改善粒子群算法的搜索能力，使得整体控制系统响应速度快、超调量小 [ 8 ]。以上方法在一定程度上取得理较好的效果，但是在实际应用过程中，控制系统的数学模型较为复杂，在面对多维函数模型时在求最优解的过程中往往会陷入局部最优解使粒子出现早熟的情况，使得粒子失去动能难以逃离局部最优。因此本文结合PID参数整定优化，在标准粒子算法的基础上，加入Rosenbrock算法来增强局部搜索的能力提高解的质量，并通过仿真实验证明改进粒子群算法所整定PID控制参数的优越性。
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user: 2. 标准粒子群算法 粒子群优化(Particle Swarm Optimization， PSO)算法是Kennedy和Eberhart受到人工生命研究结果的启发，通过模拟鸟群觅食过程中的聚集和迁徙行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法 [ 9 ]。假设在d维空间内存在一个种群，种群中有n个粒子，则第i个粒子的速度矢量和位置表示为 V i = ( v i 1 ， v i 2 ， ⋯ ， v i d ) ， X i = ( x i 1 ， x i 2 ， ⋯ ， x i d ) ，其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， d 。在下一时刻即(t + 1)时刻粒子速度更新公式为： V i d ( t + 1 ) = w v i d ( t ) + c 1 r 1 ( P i d ( t ) − x i d ( t ) ) + c 2 r 2 ( P g d ( t ) − x i d ( t ) ) (1) 式中： t——当前迭代次数； w——惯性权重因子； c 1 ， c 2 ——学习因子； r 1 ， r 2 ——0~1之间分布的随机数。 记 P b e s t 为当前第i个粒子所搜索到的局部最优解，则 P b e s t = ( P i 1 ， P i 2 ， ⋯ ， P i d ) ，记全局最优值 g b e s t 为整个粒子群搜索到当前最优解，则 g b e s t = ( P g 1 ， P g 2 ， ⋯ ， P g d ) ，适应度值记为 Q b e s t i 。在(t + 1)时刻粒子i的位置最优由公式(2)确定。 P b e s t ( t + 1 ) = { P b e s t ( t )               Q [ x i ( t + 1 ) ] > Q b e s t i x i ( t + 1 )         Q [ x i ( t + 1 ) ] ≤ Q b e s t i (2) 通常需要设定粒子的速度范围 [ v min ， v max ] 和位置范围 [ x min ， x max ] 来防止在迭代过程中粒子飞出解集空间，并且粒子按照公式(3)进行位置更新。 x i d ( t + 1 ) = x i d ( t ) + v i d ( t + 1 ) (3) 式中需要根据实际情况来确定 x i d 的取值范围，并且按照式(2)及式(3)依次循环下去，直至取得达到要求的极值，因此可得如图1所示标准粒子群算法流程。 图1. 标准粒子群算法流程图
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user: 4. PID参数优化 4.1. 参数优化基本思想 参数优化主要是根据误差来消除或者减小误差，根据被控对象的单位阶跃输出信号计算出比例、积分、微分3个参数，对于常规PID控制器参数 K P 、 K I 、 K D 是基本不变的其表达式为： u ( t ) = K P [ e ( t ) + 1 K i ∫ e ( t ) d t + K d d e ( t ) d t ] (8) 相应的传递函数为： G ( s ) = K P [ 1 + 1 T I s + T D s ] = K P + K I s + K D s (9) 式中： u ( t ) 为控制系统的输出； K P 为控制器比例因子； K I 为控制器积分因子； K D 为控制器微分因子。由式可知，通过调节控制参数 K p 、 K i 、 K d 大小可实现输出 u ( t ) 的改变，最终使得输出满足系统要求。改进粒子群算法进行PID控制参数的优化，其目的是寻找一组最优的 K P 、 K I 、 K d 控制参数，使得粒子群寻得全局最优解，从而提高系统的控制性能。基于改进粒子群的PID控制结构如图2所示。由于参数之间相互影响，采用能体现综合性能指标最优的系统偏差与时间相联系的吸能指标，本文选取时间乘绝对偏差积分准则(ITAE)作为适应度函数 [ 18 ]。 ITAE = ∫ 0 ∞ t | e ( t ) | d t (10) 图2. 改进PSO的PID控制系统结构 4.2. 仿真试验 为了避免陷入局部最优，文献 [ 19 ] [ 20 ] 提出了自适应权重PSO和线性递减权重PSO算法，这两种算法在局部搜索能力及收敛速度方面都得到提高，但是辨识精度低，难以同时满足收敛速度和精度。为了验证改进算法的优越性，现使用标准PSO算法与改进粒子群算法现利用Matlab软件对模型进行测试，选取群体数量为N = 30，迭代次数T = 200，标准粒子群算法学习因子取 c 1 = c 2 = 2 ；改进粒子群算法中：取学习因子 c 1 = c 2 = [ 0.5 ， 2.0 ] ，惯性权重参数 ω = 0.9 ，仿真时间为10s采样时间T为0.01 s，2种算法整定的PID参数如表4所示。 Table 4 PID control parameters under the two method 算法类别 K P K I K D 标准粒子群 8.25213 1.15784 6.47421 改进粒子群 6.59821 0.74681 0.91972 表4. 两种方法下PID控制参数 经Matlab仿真后，得到标准粒子群算法和改进粒子群算法整定的最优绝对误差积分数值随着迭代次数变化的趋势图，由图3所得改进粒子群算法在初始阶段误差数值较大，但是算法的寻优能力强、收敛速度快等特性使得最优绝对误差积分值快速下降，最终结果表明改进粒子群算法要优于标准粒子群算法。 图3. 算法仿真对比 性能指标对比如表5所示，结合图4所示标准粒子群与改进粒子群算放整定结果对比分析可知：改进粒子群算法超调量在1 s处最大值为9.5%，标准粒子群算法超调量峰值达到24.4%；标准粒子群算法在0.8~2.5 s内调整量在[24.4%， −10%]之间不断震荡调整，在2.5 s后逐渐平稳。改进粒子群算法调整时间为1 s并且无负值波动现象；表5中可看出文中所提出的改进粒子群算法在超调量、调节时间、ITAE这3个性能指标均优于标准粒子群算法所计算得到的结果。由以上分析可得，文章中所提到的改进粒子群算法所整定得到的PID参数的控制效果明显优于标准粒子群算法整定出来的参数，且具有超调量小、响应速度快、调节时间短等特点。 Table 5 Comparison results of performance indicator 调节方法 目标值跟踪特性 σ/% ITAE T s /s 标准粒子群 24.65 5.52 2.32 改进粒子群 9.85 4.25 1.69 表5. 性能指标对比结果 图4. 标准粒子群与改进粒子群算法整定结果对比
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user: 5. 结语 本文针对标准粒子群算法在寻优过程中容易陷入局部最优解、收敛速度慢及收敛精度低等问题，提出一种改进粒子群算法，并将该算法应用于PID控制器中。对标准粒子群在解决问题时存在的收敛速度慢、收敛精度低及易陷入局部最优等问题提出了一种以简化后的粒子群更新公式为基础，分别对个体加入扰动并且在最优位置长时间停滞时候利用Rosenbrock搜索提高解的质量以整定PID控制参数。仿真结果表明，与标准粒子群算法相比，本文中改进粒子群算法所整定的PID控制参数的控制性能指标更好且超调量小、响应速度快，但面对不同控制情况下，PID控制参数可能会影响算法的整体搜索能力，因此需要进一步深入研究算法的可适用性。
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user: 摘要 云母纳米片(MNL)能显著改善硅(Si)微纳电子器件的电子输运性能，是一种非常有潜力的介电材料。MNL与接触的Si基底之间的界面吸附行为对于所构建的微纳电子器件的性能和力学稳定性极为关键，但是测试手段和技术上的困难导致我们对这类界面吸附行为的认知非常有限。本文采用了颗粒支撑的鼓泡方法测量了MNL与Si基底之间的界面吸附能，其测量结果为42.9 ± 8.9 mJ/m 2 ，接近范德华吸附的理论估算值~30 mJ/m 2 。同时，基于对比测试结果，本文还对颗粒支撑的鼓泡测试法在具体测量中所涉及到的力学模型的适用条件进行了讨论。这对提高鼓泡法在薄膜与基底之间界面吸附能的测量可靠性和准确性方面具有非常重要的指导和参考意义。
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user: 1. 引言 二维材料通常具有优异的光电和机械性能，因此在柔性电子器件和设备中具有广泛的应用前景。二维材料的层间吸附力，或是与基底之间的吸附力会显著影响到其制备、转移、组装和功能化器件的性能 [ 1 ] - [ 10 ]。例如，二维材料大面积转移和功能化器件组装时，是通过它们与基底之间的相互吸附作用而实现的。尤其是，基于二维材料的柔性电子器件在使用中，由于反复弯曲折叠或是环境温度、湿度等的变化使得二维材料可能与界面相脱离，从而导致其性能不稳定或者完全失效。因此，为确保设备的可靠性，测量二维材料与基底之间的吸附就显得尤为重要 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。云母纳米片(MNL)是一种二维介电薄膜，其结构与石墨烯类似，可以通过透明胶带撕脱法来机械剥离大块的云母片而制备 [ 11 ]。MNL具有较高的介电常数与极为平整的表面，以及出色的化学和热稳定性 [ 11 ]。这些特性使MNL成为近乎完美的介电材料，有望显著改善基于硅(Si)的微电子器件的电子传输性能。有研究表明，将MNL用作Si衬底上的电介质层，可使石墨烯场效应晶体管(FET)的载流子迁移率增加一倍，并将其跨导提高数倍 [ 12 ]；同时，MNL电介质层也能通过抑制栅极泄漏电流来提高碳纳米管FET的栅极控制能力 [ 13 ]。此外，MNL还能代替聚合物作为柔性电子设备中的电介质 [ 14 ]，因为它不仅改善了电子传输性能(由于其较高的介电常数)，而且因为其杨氏模量与Si基底相近还能降低因界面弹性失配所带来的影响 [ 15 ]。 在大多数电子器件中，MNL是通过物理吸附的方式贴附在Si基底上；因此MNL与Si的吸附力就可能会显著影响到其器件的性能。例如在MNL与Si吸附的柔性电子器件，在使用中，其反复弯曲使得MNL可能与界面相脱离 [ 16 ]。这种情况下，MNL和Si衬底之间的粘附力在很大程度上就决定了电子设备的可靠性和寿命 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。目前，原子力显微镜(AFM)是测量纳米材料表面粘附能最常用的工具 [ 17 ] [ 18 ]。但是只能直接测量目标材料与AFM尖端的吸附力，所以AFM无法用来直接测量出样品与Si基底的吸附能。高压气泡法是测量二维材料与光滑基底间吸附能的另一种常见方法 [ 19 ]；然而，这种方法的样品制备过程比较复杂且时间较长，因此测试样品很容易在制样过程中受到污染，导致测量结果不准确。基于扫描电子显微镜(SEM)的原位纳米操纵技术是最近发展起来的测量纳米粘附力的新方法 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ]。这种方法直观而高效，但是制样和测量过程的电子束辐照可能会影响到测量结果，且目前还没有任何理论预测和实验测量方法可以定量衡量这种潜在影响 [ 23 ]。纳米颗粒辅助的鼓泡法，是通过将纳米膜(片)覆盖在基底表面的纳米颗粒上，形成由纳米颗粒支撑的鼓泡，并通过鼓泡的形变来测量超薄膜与基底之间黏附能的一种新方法 [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ]。这种测量方法虽然力学模型比较复杂，但是因为实验过程相对简单而高效，仍不失为一种快速评估纳米膜与基底之间界面吸附能的便捷途径。此外，Yu等最近建立起来的基于光学显微镜(OM)操控技术的悬拱桥法，因为能准确测量纳米膜与基底之间的界面吸附能及其温度和湿度依赖关系，是一种非常有潜力的新测量方法 [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ]。但这种新方法的测试过程相对比较复杂，且非常耗时。因此，建立一种简易的测试方法，来快速测量MNL与基底之间的界面吸附能是非常有必要的。 本文中，我们将通过纳米颗粒辅助的鼓泡法，借助OM和AFM对鼓泡的干涉图样、几何轮廓和膜厚进行观测和测量，计算MNL与Si基底之间的界面吸附能，并分析和讨论其测量结果。
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user: 2. 实验方法与模型 2.1. 实验方法及步骤 将微量直径为0.1~2 μm的SiO 2 的球形胶体球(纯度 > 99.9%)放于无水乙醇(95%)中，采用超声波分散30 min；把含有SiO 2 颗粒的乙醇溶液滴在单晶(100) Si片，自然风干后再采用等离子机清洗表面的污渍约20~30 min。MNL是通过机械剥离的方法制备，并采用干转移法覆盖在Si片表面的。具体过程如下：(1) 将黏性相对较低、表面平整光洁、透光性好的日本日东NITTO (448S)胶带，贴附在云母基底表面，并尽可能排除胶带与云母片之间的气泡。通常将胶带剪5~6小片，然后依次贴附在云母片上，因为较厚的胶带在剥离云母片时产生的形变量更小，更易剥离出完整度高的大面积MNL。(2) 将胶带从云母基底撕开，在胶带上获得MNL；然后通过胶带对折和撕离方式，来调整胶带表面上的MNL的厚度。(3) 将粘附有MNL的胶带贴附在带有SiO 2 颗粒的Si片上并尽可能去除中间的气泡，撕去胶带后在Si片上获得由SiO 2 颗粒顶起来鼓泡。鼓泡在制备过程中实验室温度为15℃，相对湿度约60%。(4) 通过OM (Objectives: Mitutoyo M Plan APO 500×)观察鼓泡的形貌和位置，通过AFM (Oxford Instruments Asylum Research， California， USA)对鼓泡的形貌和对应的MNL厚度进行表征。 2.2. 力学模型 图1为通过颗粒载荷鼓泡方法来测试MNL和Si基底之间粘附能的模型图。其中鼓泡的高度为W，鼓泡半径为R，MNL的厚度为t。如果MNL足够薄，即满足条件： W ≫ t 和 R ≫ t ，则可把MNL视为刚度可以忽略的挠性膜，此时鼓泡的形成主要来源于MNL的拉伸。同时，因为MNL与基底之间的粘附力主要来源于相对较弱的范德华作用力，因此，可以将Si基底和颗粒视为刚体，忽略它们在相互作用中的形变。在这种情况下，MNL和Si基底之间的粘附能可以通过下式来估算 [ 28 ]： γ f i l = 1 16 E t ( W R ) 4 (1) 其中E = 190 GPa为MNL的杨氏模量 [ 11 ]。 如果MNL的比较厚，且颗粒的直径比较小，则可以把MNL视为薄板，把鼓泡视为纯弯曲形变的结果。在这种情况下，MNL和Si基底之间的粘附能可以通过下式来估算 [ 32 ] [ 33 ] γ p l a = 2 E t 3 W 2 3 ( 1 − v 2 ) R 4 (2) 其中 v = 0.25 为MNL的泊松比 [ 30 ]。另一方面，如果颗粒的粒径比较大，则鼓膜中会出现较大的剪切和拉伸应力，如果再采用公式(2)来计算黏附能，将导致计算结果偏低。因此在这种情况下，需要对其进行进一步修正 [ 34 ] [ 35 ]。 图1. Si基底表面MNL的颗粒载荷鼓泡测试的模型图
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user: 3. 结果与分析 图2(a)为MNL覆盖在直径较小的纳米颗粒上所形成鼓泡的OM照片，显示出鼓泡与Si基底之间呈现出的几乎完美的圆环形界面，而颗粒则位于圆环的圆心处。此外，MNL与基底接触部分具有非常均一的颜色，表明MNL具有均一的厚度，且与基底之间没有气泡或其他的污染物。AFM分析显示，NML的厚度 t = 176 nm，其表面非常平整，没有出现层状状台阶，如图2(b)。图2(c)为鼓泡的整体3维(3D)轮廓和对应的2维(2D)剖面图。鼓泡整体上显现出扁平的形貌，其高度 W = 233 nm，半径 R = 5459 nm。采用板理论来计算对应的粘附能，将测得的W，t和R值代入方程式(2)可得， γ p l a = 45.0 mJ/m 2 。另一方面，因为MNL鼓泡的高度和厚度的值比较接近， W / t = 1.3 ，如果再采用膜理论来计算，将会严重低估粘附能。作为对比，将上面测定的W，t和R值代入方程式(1)可得， γ f i l = 6.9 mJ/m 2 ，远小于按照板理论得到的值。在实验中，我们测量了另外两个膜厚分别为185和227 nm， W / t 值分别为1.2和1.3的鼓泡，采用方程式(2)得到对应的 γ p l a 分别为50.6和33.0 mJ/m 2 。类似地，如果按照膜理论来计算，发现得到的 γ f i l 值为6.7和5.0 mJ/m 2 ，相较而言要低很多(表1)。 图2. (a) 颗粒支撑起来的鼓泡的光学照片。插图为通过很小的颗粒支撑起来的小鼓泡；(b) MNL边缘的3D AFM图片和对应的高度曲线；(c) 相对较大的鼓泡的3D AFM图片和对应的2D剖面曲线 Table 1 The morphological parameters and interfacial adhesion energies of blister Sample No. t (nm) W (nm) R (nm) W/t Γ (mJ/m 2 ) Equation (2) Equation (1) 1 176 233 5459 1.3 45.0 6.9 2 185 227 5434 1.2 50.6 6.7 3 227 297 8060 1.3 33.0 5.0 4 112 392 7250 3.2 10.6 11.4 表1. 鼓泡形貌参数及对应的界面粘附能 当颗粒的粒径较大的时候，Si基底上通过颗粒支撑形成的MNL鼓泡，在复色光的照射下呈现出因等厚干涉引起的彩色同心圆环图样(图3(a))。MNL与基底贴附部分具有非常均一的颜色，表明两者之间的接触可视为理想的接触。图3(b)为MNL边沿的AFM图片，由此可以测出MNL的厚度为112 nm。3维AFM图片表明，鼓泡的顶部整体呈现出“锥尖”的形貌(图3(c))。从对应的2D剖面图可知，锥尖的高度为392 nm，底部半径的宽度为7.25 μm。很显然，这种通过大颗粒撑起来的鼓泡的顶端轮廓，与直径较小的颗粒所撑起来的鼓泡所具有的圆滑秃顶明显不一样。尤其是，从“锥尖”形貌来看，似乎大颗粒支撑的鼓泡顶端有似乎出现了塑性形变或者类似于膜的特征。如果将测量的t，W和R值代入方程(2)，可得 γ p l a = 10.6 mJ/m 2 ，远小于前面的测量值(表1)。其主要原因在于鼓泡的高度已经远大于MNL的厚度， W / t = 3.2 ，因此再采用纯弯曲的板理论，即方程(2)，来计算将导致结果偏低。另一方面，如果将测量的t，W和R值代入方程(1)，可得 γ f i l = 11.4 mJ/m 2 ，与通过板理论获得的 γ p l a 值非常接近，且明显高于其他鼓泡的 γ f i l 值。这就说明，对于大颗粒支撑鼓泡，对应的形变模式已开始从板理论向膜理论过度。 最后，从我们测量结果来看(表1)，MNL与基底之间的界面吸附能为42.9 ± 8.9 mJ/m 2 。理论上，MNL与基底之间的界面吸附能主要来自于范德华吸附作用，而范德华吸附能可以通过下式来估算 [ 4 ]： γ vdW = − A M i c a − S i 12 π D 0 2 (3) 其中 A M i c a − S i = A M i c a × A S i ， A M i c a = 8.9 × 10 − 20 J [ 36 ]， A S i = 18.7 × 10 − 20 J [ 36 ]， D 0 = 0.34 nm [ 37 ]。由此可得范德华吸附能在数值上约等于30 mJ/m 2 。因此，我们的实验测量结果与范德华吸附的理论计算值比较接近。另一方面，Yu等通过悬拱桥计算得到的MNL与Si片之间的粘附能，80~160 mJ/m 2 [ 29 ]，要远高于我们的实验测量值。引起这种差异的原因主要有两个：(1) 测量样品和测试环境不一样。MNL的表面粘附能强烈依赖于其表面的K离子浓度及其所形成的岛状结构的形貌和浓度，因此对MNL的种类和测试环境的湿度和温度非常敏感 [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 38 ]。(2) 测试方法和对应力学模型不同。本文采用方法简单高效，易于实现，但是形成的鼓泡形貌可能会受到内部气体的影响，导致计算结果偏低；此外，由于制备技术上的困难，导致厚度很小的MNL在形成鼓泡的时候很容易破裂(与MNL的内禀脆性有关)，由此所形成的鼓泡实际上并不能通过纯粹的板理论或膜理论来计算。因此，进一步改进制样技术，将是提高通过鼓泡法来测量MNL与基底之间界面粘附能的测试精度和可靠性的关键所在。当然，Yu等采用的悬拱桥测试法虽然精度相对较高，但是操纵非常复杂且耗时，这对于表面粘附能易受环境影响的MNL来说，非常不利 [ 30 ]。此外，悬拱桥测试法中的MNL与Si基底的界面劈尖是出于开放的大气之中，因此开放空气中的水蒸气很容易在劈尖处形成弯曲液面，从而显著增大吸附力(能)，因此测量结果更接近由液面张力所形成的吸附能 [ 30 ]；本文中采用的鼓泡法中MNL与Si基底的界面劈尖是出于封闭环境中，受水蒸气的影响相对较小，因此更接近于由范德华吸附力所产生的吸附能。 图3. (a) 较大的颗粒支撑起来的鼓泡的光学照片；(b) MNL边缘的3D AFM图和对应的高度曲线；(c) 鼓泡的3D AFM图和对应的2D剖面曲线
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user: 4. 结论 采用纳米颗粒支撑的鼓泡法，在大气环境下测量了MNL与Si基底之间的吸附能。所获得的实验测量值42.9 ± 8.9 mJ/m 2 ，与目前报道的测试结果更接近于通过范德华吸附理论获得的理论估算值~30 mJ/m 2 。这可能是因为本文中所采用的制样方法非常快捷，能基本排除空气中的水蒸气对测试结果的影响。同时，本文通过对照实验发现，在纳米颗粒与MNL的厚度大致相当时，通过板理论来计算吸附能比较准确；但是当颗粒比较大的时候，通过板理论获得的吸附能计算值将被低估。本文的测试结果不仅为MNL与Si基底吸附能提供了可靠的实验测量结果，为相关的微纳电子器件提供了重要的设计参数，而且对提高鼓泡法的可靠性和准确性具有非常重要的参考意义。
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user: 摘要 本文应用人肝微粒体体外温孵法模拟了奥芬太尼在人体内的代谢过程，并采用高分辨的超高效液相色谱串联三重四极杆飞行时间质谱对奥芬太尼及其在人肝微粒体中的主要代谢产物进行了分析，结果表明奥芬太尼的主要体外代谢产物由奥芬太尼的醚键去甲基生成。此结果为实际工作中筛查奥芬太尼滥用者提供了潜在的代谢标志物，但仍需在以后的工作中收集真实人体尿液样本或血液样本，比对其中的主要代谢产物，才能最终确认奥芬太尼的代谢标志物，为正确认定奥芬太尼滥用行为提供参考。
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user: 1. 引言 芬太尼属于强效合成阿片类物质，临床上常被用作镇痛剂和麻醉剂 [ 1 ]。与传统毒品相比，芬太尼类物质作用更强，依赖性更强，且致死量小，具有极高的滥用风险 [ 2 ] - [ 7 ]。从20世纪80年代开始，出现了芬太尼类似物的秘密和非法合成事件，而且新型芬太尼类似物不断出现，这对公众健康和安全构成重大威胁 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。我国于2013年对奥芬太尼进行了列管 [ 12 ] [ 13 ]，奥芬太尼分子式为C 22 H 27 FN 2 O 2 ，结构式见图1。 图1. 奥芬太尼的化学结构 由于生物检材中毒品代谢产物的检出是吸毒行为认定或毒品中毒死亡认定的重要依据 [ 14 ]，而目前国内对奥芬太尼的检测研究较多 [ 6 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]，但对其代谢产物的研究较少，因此，确定奥芬太尼在体内的代谢途径和主要代谢产物，可以为生物检材中检出此类新精神活性物质提供依据。由于健康和伦理问题，难以进行体内人体代谢研究，动物实验过程复杂，耗时长，且所需新精神活性物质样品量大，也难以开展。肝微粒体体外温孵法是药物代谢研究的常用方法 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ]，但用于法庭科学中对毒品及新精神活性物质的代谢产物进行筛查的研究并不多见。本文采用肝微粒体体外温孵法，建立了超高效液相色谱串联高分辨飞行时间质谱法检测奥芬太尼在人肝微粒体中代谢产物及其主要代谢途径的方法，为法庭鉴定生物检材中的奥芬太尼提供潜在的代谢标志物。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 仪器与试剂 2.1.1. 仪器 Triple TOF TM 5600液相色谱串联三重四极杆飞行时间质谱仪(Q-TOF/MS，美国爱博才思分析仪器公司)，密理博纯水机Milli-Q Integral 5 (德国默克密理博公司)，Allegra 64R冷冻离心浓缩仪(美国贝克曼公司)，QUINTIX65-1CN天平(十万分之一天平，赛多利斯科学仪器有限公司)，ME104/02天平(万分之一天平，瑞士梅特勒-托利多有限公司)，超声波清洗器(舒美KQ500E，中国昆山市超声仪器有限公司)。 2.1.2. 试剂 奥芬太尼(1 mg∙mL −1 甲醇溶液，公安部)、甲醇和乙腈(色谱纯，德国默克股份两合公司)，甲酸和甲酸铵(色谱纯，美国西格玛奥德里奇公司)，人肝微粒体(~20-Donor Pool， Mixed Gender，康宁公司，美国)，UDP-葡萄糖醛酸(UDPGA)、辅酶II (NADP+)、葡萄糖-6-磷酸脱氢酶(PDH)和葡萄糖单内酯(D-Saccharic acid 1，4-lactone monohydrate)均购自美国西格玛奥德里奇公司，D-葡萄糖-6-磷酸二钠盐(G-6-P)购自北京索莱宝科技有限公司，丙甲菌素购自上海源叶生物科技有限公司，氯化镁、氯化钾、氯化钠、磷酸二氢钾、十二水合磷酸氢二钠均购自中国国药集团化学试剂有限公司。 2.2. 方法 2.2.1. 仪器条件 1) 色谱条件：飞诺美Phenomenex Kinetex C18色谱柱(100 × 3 mm，2.6 μm 100 Å)，柱温30℃，流速 400 μL∙min −1 ；进样量1 μL，A相为0.1%甲酸水溶液，B相为甲醇。梯度洗脱程序：0 min，95%A，维持2 min；2~8 min，A相由95%变为80%；8~16 min，A相比例降低为5%，随后维持2 min，18~19 min，A相恢复95%，维持3 min。 2) Q-TOF/MS质谱条件：电喷雾离子源(ESI)，正离子模式检测，离子源温度(TEM)：550℃，雾化气(GS1)：50 Pa，干燥气(GS2)：50 Pa，气帘气(CUR) 35 Pa，电压(IS)：5500 V，去簇电压(DP)：80 eV。扫描范围：MS1：100~800 Da，MS2：50~800 Da，破碎电压(CE)：MS1：10 eV，MS2：35 ± 20 eV，通过Analyst TF 1.7 Software获得数据。代谢物由MetabolitePilot 2.0和PeakView 2.2进行分析。 2.2.2. 奥芬太尼人肝微粒体体外温孵模型的建立 人肝微粒体温孵试验反应体系由0.1mol∙L − 1 K 2 HPO 4 缓冲液(pH = 7.4)组成，其中含氯化镁5 mmol∙L −1 ，NADPH生成系统(0.2 mmol∙L −1 辅酶II (NADP + )、1.2 U∙mL −1 葡萄糖-6-磷酸脱氢酶(PD)和2 mmol∙L −1 葡萄糖-6-磷酸(G-6-P))，葡萄糖单内酯1 mmol∙L −1 ，UDP-葡萄糖醛酸(UDPGA) 2mmol∙L −1 和奥芬太尼(甲醇溶液，1 mM，加样5 μL至250 μL体系中，终浓度约为20 μM)，肝微粒体蛋白的浓度为0.5 mg∙mL −1 ，反应体系的终体积为0.25 mL。其中，空白对照组不含药物，以反应0 h的样品作为阴性对照。 实验过程中，先将微粒体温孵体系与丙甲菌素(25 μg/mg protein)混合后，置于4℃条件下反应20 min，以缩短UGTs活性的延迟。再按上述顺序依次加入所需试剂，预温孵5 min后，加入NADPH生成系统和UDPGA启动代谢反应。所有的反应均在37℃进行。1 h后加入1 mL冰乙腈沉淀蛋白，振荡3 min，终止反应。13000 rpm高速离心10 min后，吸取上清1 ml，离心浓缩至干。挥干样品用200 μL甲醇复溶，涡旋3 min，13000 rpm离心10 min两次后，吸取上清待进样。每一份样品重复2次。空白对照同时进行。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 奥芬太尼质谱特征解析 在2.2.1实验条件下，奥芬太尼的二级质谱如图2(a)所示，母离子为371.2127，子离子为188.1428，146.0967，134.0969，105.0705。图2(b)为其提取离子流图，出峰时间为11.472 min。推测其裂解途径如图3所示 [ 23 ]：奥芬太尼分子结构中N-苯基酰胺部分的C-N键发生α-断裂，脱去1个烷基醛，得到碎片A，而碎片A很快进一步碎裂为质荷比146.0967的B后消失。分子结构中哌啶环的N-C和C-C键断裂，碎裂为D (质荷比188.1428)、E (质荷比134.0969)和F。质荷比105.0705的离子G为苯乙基碎片。 图2. 奥芬太尼的二级质谱图(a)和提取离子流图(b) 3.2. 奥芬太尼在人肝微粒体中主要代谢产物的质谱特征分析 3.2.1. 奥芬太尼在人肝微粒体中主要代谢产物 实验发现奥芬太尼在人肝微粒体体外温孵后主要通过O-去甲基化反应(图4)产生了代谢产物C 21 H 25 FN 2 O 2 (M1)，具体信息见表1。 3.2.2. 奥芬太尼主要代谢产物M1的质谱特征分析 奥芬太尼代谢物M1的二级质谱如图5(a)所示，母离子为357.1968，子离子为188.1425，146.0949，105.0703，73.0485。图5(b)为其提取离子流图，出峰时间为10.88 min。推测其裂解途径如图6所示：碎片A、B、C均与奥芬太尼所产生的碎片相同。 图3. 奥芬太尼可能的质谱裂解过程 Table 1 Main Phase I metabolites produced by ocfentanil in a model of in vitro incubation of human liver microsome 化合物 反应类型 保留时间(min) 分子式 质荷比 误差值 (ppm) 碎片离子 响应强度 理论值 测定值 奥芬太尼 - 11.472 C 22 H 27 FN 2 O 2 371.2129 371.2127 −0.6 188.1428， 146.0967， 134.0969， 105.0705 7.00 × 10 6 M1 O-去甲基化 10.880 C 21 H 25 FN 2 O 2 357.1973 357.1968 −1.4 188.1425，146.0949， 105.0703 1.60 × 10 3 表1. 奥芬太尼在人肝微粒体体外温孵中产生的主要代谢产物 图4. 奥芬太尼的主要代谢途径 图5. 奥芬太尼主要代谢物M1的二级质谱图(a)和提取离子流图(b) 图6. 奥芬太尼主要代谢产物M1可能的质谱裂解过程
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user: 4. 结论 本文应用高分辨的液相色谱串联三重四极杆飞行时间质谱对奥芬太尼进行了检测，对其质谱特征进行了分析，确定奥芬太尼的母离子为371.2115，主要的子离子为188.1423，146.0964，134.0964，105.0705，推测奥芬太尼首先是其分子结构中N-苯基酰胺部分的C-N键发生α-断裂，脱去1个烷基醛，再进一步碎裂为质荷比146.0964的离子。同时，其哌啶环中N-C和C-C键也会发生断裂，碎裂为质荷比188.1423、质荷比134.0964的碎片。质荷比105.0705的离子为苯乙基碎片，这为推断芬太尼类物质质谱裂解规律提供了线索。 随后，本文用人肝微粒体体外温孵法进行了奥芬太尼的体外代谢实验，并对奥芬太尼的主要代谢产物M1进行了分析，结果表明奥芬太尼的主要代谢产物由O-去甲基化代谢反应生成，其分子式为C 21 H 25 FN 2 O 2 ，母离子质荷比为357.1973。此结果为实际工作中筛查奥芬太尼滥用者提供了潜在的生物标志物，但仍需在以后的工作中收集真实人体尿液样本或血液样本，比对其中的主要代谢产物，才能最终确认奥芬太尼的代谢标志物，为正确认定奥芬太尼滥用行为提供参考。
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user: 摘要 硬皮病是一种罕见疾病，目前为止，其发病原因未知。当这一类患者须进行手术麻醉时，我们的麻醉方案应依据患者硬皮病的疾病特征及个体化进行调整。有创血压监测仍然是硬皮病患者术中最佳的循环监测方式。回顾分析1例行“右乳肿瘤切除术”的患有硬皮病30年的中年女性的整个围术期麻醉管理方法，希望能给同行们在此类罕见病患者的麻醉管理中提供一些有用信息。