DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 主要功能介绍及技术 4.1. 建筑楼层BIM模型录入与展示 该模块的主要功能是导入与展示建筑楼层的BIM模型，后端以导入BIM模型为主，最重要的是建筑楼层的BIM模型的导入，用到的工具是BimServer，这里只支持建筑楼层的单层BIM模型的上传。建筑信息管理界面如图2所示。 图1. 系统功能模块图 图2. 建筑信息管理主界面 点击管理细节模型进入到建筑楼层管理模块。建筑楼层管理主界面如图3所示。 点击新增添加楼层信息，点击IFC模型下的选择文件添加该楼层的IFC模型，选择文件类型例如.ifc格式，添加后点击模型上传到云端将IFC模型通过BimServer上传到云端。 展示模块主要是将导入的BIM模型展示在界面上，如图4。 4.2. 项目消防设施及设施故障管理 楼层的BIM模型展示了建筑楼层三维结构，每个楼层还应有相应的消防设施，消防设施的录入用到工具是Autodesk Revit2016。为了避免数据缺失，通过BIM模型将建筑的消防设备导入到数据库，这样会保障设备的准确性。在BIM模型录入时对消防设备进行标准化分类和编码并确定ID。把各类消防设备的保养维护周期和程序、设备维护承包商的维护合约及设备保险内置到系统中。传统的人工录入的方式录入消防设备信息不能保障数据的完整性、一致性、准确性。在该模块消防设备的录入也支持手工录入 图3. 建筑楼层管理界面 图4. 建筑该层BIM模型图 的方式。项目消防设施管理主要是将建筑中需要维保的消防设施添加到与建筑关联的项目中进而与维保部门进行维保管理。 为了更好的区分消防设施安全情况，添加了设施故障管理。设施故障管理分为了两个部分(1表示人工上报故障设备2表示接口自动上报的故障设备)，图5为设施故障管理界面。 在这里只关心接口设备故障上报的情况而不考虑人工上报的情况。 故障设备上报的过程是：每台设备都有具体的参数如图6，设备发生了故障时BIM模型中会向后台管理传递一个设备ID，后台管理员接收到设备ID然后显示该建筑该层的BIM模型，该设备为选中状态。管理员可以看到该设备的相关信息。点击该设备然后出现一个表单，填写表单新增一个故障设备。 图5. 设备故障管理界面 图6. 该建筑的具体设备参数图 4.3. 消防设施故障维修管理 通过故障设备的ID维保人员对该故障设备进行维修，维修后改变设备的状态，若修好则改为已修好，若没修则不改变设备的状态(维修中)等待另一个维保人员进行维修，该状态要传递回BIM模型中。并且每个维修人员进行维修后都生成一张维修表单，记录维修内容并生产维修记录。 4.4. 消防监管 消防监管模块主要包含：项目消防信息和实时监测。 当火灾报警设备发出报警信号时，此时设备和设备故障上报时一样向后台传递设备ID，BIM直接显示ID，消防部门可以通过设备找到对应的建筑，界面会自动给消防部门提供一条救援路线供消防部门参考。图7是某层消防通到示意图。 消防设备通过接口每隔一定的时间通过接口协议像数据库发送设备此时的状态信息，一旦设备报警平台会立即得到警报，进而进行下一步的联动逻辑。 4.5. 租赁管理 租赁管理分为前端展示和后端管理两个模块。 前端界面的展示如图8所示。 点击具体房屋信息进入具体的房屋界面，图9所示。 点击查看3Dview，3Dview展示该建筑该层的BIM模型如图10，该BIM模型可以三维的展现出来，可以通过缩进看到具体的设备如图11。点击该模型的具体设备会出现设备的参数信息如图12。 完整的房屋租赁模块还应有后端管理模块。后端管理模块主要是管理员发布、修改、删除租房信息。图13为房屋管理后台界面。
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user: 5. 总结与展望 该系统模拟市场上的租赁系统，核心是“BIM”+“消防”+“租赁”，改善了传统租赁平台关于消防安全的缺陷。实现了房屋所在建筑的三维查看、消防设施维保信息查看、消防的实时监管等功能。提 图7. 该层消防通道图 图8. 房屋租赁前端展示主界面 图9. 房屋租赁前端具体房屋展示界面 图10. 房屋所在建筑该层BIM模型的缩进图 图11. 房屋所在建筑该层具体设备图 图12. 房屋所在建筑该层具体设备参数图 图13. 房屋租赁管理后台主界面 高了租赁系统提供房源的消防安全性。 同时我们也应该要清楚的认识到BIM的运用还属于初级阶段，对于BIM技术还需要进一步研究。但基于安全性的考虑，我认为用户有权力了解自己所租房的消防安全信息以及设备维保信息。因此即使目前的租赁平台没有基于BIM的运用搭建，相关部门也应该要求商业租赁平台链接上一个查看BIM模型、消防设备的链接，当然这是基于BIM已经广泛运用在设备管理的基础上。
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user: 摘 要 如今的规则匹配检测不能适应网络与系统更新的速度，容易受到未知的攻击。针对这一问题，本文通过使用自适应策略来实现入侵检测。该入侵检测方法首先由系统环境描述和安全阈值来选择检测策略，对于小于或等于安全阈值的情况，采用基于谱聚类的入侵检测方法，该方法基于采用图论的划分方法使得划分后的子图内部(同一个类)权值和尽量大，不同子图(不同类)之间权重和尽量小实现聚类，根据正常行为数量远大于异常行为数量划分出分正常/异常行为库；对于大于安全阈值的情况，采用孤立森林检测方法，该方法可以在找到大多数数据规律不符合的数据，从而找到异常数据达到检测效果。通过实验表明，该方法能够降低误报率且能够提高效率。 关键词 :数据挖据，聚类，孤立森林，入侵检测，自适应 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 随着网络技术的不断发展和网络应用范围的不断扩大，对网络的各类攻击与破坏也与日俱增。由于网络攻击手段的多元化、复杂化和智能化，单纯依赖防火墙等静态防御已难以胜任网络安全的需要。入侵检测是保证网络和系统安全的重要手段，来避免由入侵者(如攻击者和黑客)通过一些技术手段对网络和系统来进行的非法操作。随着传输数据爆炸式增长和高速网络广泛运用，传统的入侵检测方法已经过时并且不能满足目前的检测要求。此外，当一个入侵检测系统工作的时候不应该影响网络系统的正常运行，特别是在大数据处理和高速网络环境。由于现在的网络和系统环境复杂，入侵检测系统不仅能有效的检测入侵而且还需要具有自适应机制。针对这个问题，本文给出了一种自适应选择入侵检测策略的方法并给出相应的模型。模型中使用了孤立森林算法和谱聚类算法。 本文组织如下：第一节为相关工作，第二节介绍了模型结构及自适应策略，第三节和第四节主要描述了孤立算法和谱聚类算法，第五节为数据处理，第六节主要是实验和仿真，最后一节为总结和未来展望。
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user: 2. 相关工作 关于入侵检测的研究，文献 [ 1 ] 阐述了一个入侵检测系统(IDS)的通用模型，它将一个入侵检测系统分为事件产生器、事件分析器、响应单元、事件数据库。当前的入侵检测概述技术和相关问题中提出 [ 2 ] ，主要的有基于分类的方法是将所有流量分类为正常或恶意来减少误报和漏报报警。例如，通过规则匹配如源IP地址、目标IP地址、源和目标的端口号等来形成入侵警报 [ 3 ] [ 4 ] ，缺点是漏报率高。另一类指的是通过管理员及专家系统判断 [ 5 ] [ 6 ] 。这个方法主要优点是降低了误报率，但是需要专家知识来判断，这个过程消耗时间过长。近年来数据挖掘和机器学习方法已被用于入侵，来改善现有系统的性能 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，利用这些机器学习算法来分类入侵警报，例如使用聚类解决当前的问题。文献 [ 10 ] 首先确定两个最佳的初始聚类中心然后利用最大、最小距离的层次聚类算法和DBI指标确定剩余初始聚类中心，解决了k-means算法初始K个中心不容易确定，容易导致局部最优的问题。这些研究大都通过改进聚类算法增强检测效果，一方面增加了算法的复杂度，另一方面这些算法存在参数确定繁琐且不能保证最优和动态改变。在自适应安全方面，文献 [ 11 ] 提出了自适应安全机制。自适应安全是指系统采用非固定的安全工作模式，为获得最佳服务性能，能够根据其状态或环境的变化动态调整运行行为和安全规则。文献 [ 12 ] 采用哈休控制图来确定系统环境的安全状态，但是只选择了每秒非正常网络连接的个数作为控制图的统计对象，对于系统环境的安全状态还需要进一步确定。文献 [ 13 ] 利用agent技术来确定系统可能存在的环境状态，通过关联规则算法和时序序列算法从大量数据挖据若干模式，但是没有考虑到正常/异常库的划分。
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user: 3. 自适应策略 3.1. 自适应策略的必要性 目前许多入侵检测系统都是采用一种检测策略，用于检测所有环境，然而在检测强度与范围上没有改变。这使得系统的误报率与漏报率有时比较高，从而降低了入侵检测的可信度。这个问题可以通过自适应策略的思想来改善，检测策略随着环境的改变而调整，不同的环境状态对应不同的检测策略。 3.2. 自适应策略的描述 自适应策略分为状态空间以及策略空间。状态空间是用来描述系统环境，策略空间用来表示可能采用的策略。状态空间的某一环境状态与策略空间的策略存在映射关系。策略 流程图如图1。 3.3. 状态空间与策略空间 环境状态E可以表示为 E = ( e 1 ， e 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， e n ) 。 其中表示某 e i ( 1 ≤ i ≤ n ) 个环境变量，环境状态由多个环境变量组成。典型的环境变量有cpu的使用率，网络连接数等。 状态空间是由若干的环境状态的集合，状态空间C可以表示为 C = ( c 1 ， c 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， c n ) 。 策略空间是由各种策略组成的集合，策略空间P可表示为 P = ( p 1 ， p 2 ， ... ， p n ) ，其中 p i ( 1 ≤ i ≤ n ) 表示某个具体的策略。如本文的孤立森林检测方法和谱聚类检测方法。 3.4. 自适应策略选择 安全阈值是用户和系统行为根据某种属性计数，如一种特定类型的网络连接数、企图访问文件数、访问文件或目录次数和访问网络系统次数等。对于安全阈值的判断是在一个特定的时间间隔内进行的。这个时间间隔在时间上可以是固定的，例如，阈值在每天的特定时间重置为0；也可以在一个滑动窗口上运行，例如，每隔1小时进行度量。 传统的IDS是让所有的网络环境状态对应于一个策略，不具备自适应性。自适应策略是在构建状态空间和策略空间的基础上，对于环境变量设置阈值。大于安全阈值的情况，采用孤立森林的方法检测；在小于等于安全阈值的情况下，采用谱聚类的方法进行检测。
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user: 4. 孤立森林的检测方法 南大周志华老师在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest，在工业界很实用，算法效果好，时间效率高，能有效处理高维数据和海量数据。算法起源于08年的一篇论文《Isolation Forest》 [ 14 ] ，这 图1. 策略流程图 论文由澳大利亚莫纳什大学的两位教授Fei Tony Liu， Kai Ming Ting和南京大学的周志华教授共同完成，而这三人在2011年又发表了《Isolation-based Anomaly Detection》 [ 15 ] ，这两篇论文算是确定了这个算法的基础。孤立森林是由许多孤立树组成，最后综合所有孤立树的结果。 4.1. 孤立森林用于入侵检测 具有线性时间复杂度，对内存要求较小，能够处理极大的数据量和大量不相关属性的高维问题。这与入侵检测实时性、能够处理大量数据的要求相吻合，所以可以应用于入侵检测当中。 4.2. 孤立森林原理 异常数据相对于正常数据是少而且不同，所以可以使用称为孤立树(iTree)的二叉树结构来有效分割实例。由于易于分离，异常数据更有可能与iTree的根源接近，而正常数据更有可能在iTree较深端被隔离。iForest由多个iTree组成，异常数据就是那些在孤立森林中具有短的平均路径。 4.3. 详细说明 4.3.1. 异常森林构建 算法步骤如下图2 [ 15 ] ： 1) 从训练数据中随机选择 ψ 个点样本点作为子样本，放入树的根节点。 2) 随机指定一个属性(attribute)，在当前节点数据中随机产生一个切割点p——切割点产生于当前节点数据中指定维度的最大值和最小值之间。 图2. 孤立森林算法图 3) 以此切割点生成了一个超平面，然后将当前节点数据空间划分为2个子空间：把指定属性里小于p的数据放在当前节点的左孩子，把大于等于p的数据放在当前节点的右孩子。 4) 在孩子节点中递归步骤2和3，不断构造新的孩子节点，直到孩子节点中只有一个数据(无法再继续切割)或孩子节点已到达限定高度(height limit)。 IF采用二叉树去对数据进行切分，数据点在二叉树中所处的深度反应了该条数据的“疏离”程度，整个算法总体可以分为训练和预测两步。 孤立树训练阶段： 对于每个孤立树，从总数据中无放回抽取n个数据进行训练，之后随即选取一个特征，在这个特征值所有范围内随机选择一个值，对样本进行划分。小于这个值划分到节点的左边，大于等于该值的划分到节点右边，然后再对左右两个数据集重复上面的过程，直到满足终止条件一数据不可分(只有一个数据样本或全部样本相同)或达到树的高度 log 2 n 。 用同样的方法，随机选择不同的样本训练得到多个树。 预测阶段： 把测试数据在每个iTree上沿着对应的条件分支往下走，直到达到叶子节点，并记录这过程中经过的路径长度h(x)，即从根节点，穿过中间的节点，最后达到叶子节点所走过的边的数量，最后计算出异常分数。 4.3.2. 异常分数计算 先沿着一棵iTree，从根节点开始按不同特征的取值从上往下，直到到达某叶子节点。假设iTree的训练样本中同样落在 x 所在叶子节点的样本数为T.size，则数据x在这棵iTree上的路径长度h(x)，公式(1)： h ( x ) = e + C ( t . s i z e ) 。 公式中，e表示数据x从iTree的根节点到叶节点过程中经过的边的数目，C(T.size)可以认为是一个修正值，它表示在一棵用T.size条样本数据构建的二叉树的平均路径长度。一般的，C(n)的计算公式(2) 如下： C ( n ) = 2 H ( n − 1 ) − 2 ( n − 1 ) n 。 H ( n − 1 ) 可用ln(n − 1) + 0.5772156649估算，这里的常数是欧拉常数。数据x最终的异常分值 [ 15 ] Score(x)综合了多棵孤立树的结果公式(3)： S c o r e ( x ) = 2 − E ( h ( x ) ) C ( ψ ) 。 公式中，E(h(x))表示数据x在多棵 iTree的路径长度的均值， ψ 表示单棵iTree的训练样本的样本数， C ( ψ ) 表示用 ψ 条数据构建的二叉树的平均路径长度，它在这里主要用来做归一化。 从异常分值的公式看，如果数据x在多棵iTree中的平均路径长度越短，得分越接近1，表明数据x越异常；如果数据x在多棵iTree中的平均路径长度越长，得分越接近0，表示数据x越正常；如果数据x在多棵iTree中的平均路径长度接近整体均值，则打分会在0.5附近。
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user: 5. 谱聚类的检测方法 5.1. 谱聚类用于入侵检测的可行性 数据挖掘是从海量的数据中挖掘出潜在知识的过程，聚类方法是一种无监督的学习技术，可以在无标记的数据集上建立入侵检测模型，非常适应于实际情况。谱聚类算法具有可伸缩性好、能够处理不同形状的数据集、能够处理高维数据等特点，非常适合应用于入侵检测。 5.2. 谱聚类算法 谱聚类 [ 16 ] 是把聚类问题转化为对图的划分，把数据看成空间的点，将点之间的相似度量化为相应顶点连接边的权值，最后得到一个基于相似度量的加权图。之后采用基于图论的划分方法使得划分后的子图内部权值和尽量大，不同子图之间权重和尽量小，从而实现聚类。 由于图的划分属于一个NP问题，解决方法是将其转换为求解相似矩阵得到的拉普拉斯矩阵的谱分解。 第一步：根据高斯函数来得到数据的相似矩阵。 第二步：求解拉普拉斯矩阵L。 第三步：求出矩阵L前k个特征值与之对应的特征向量。 第四步：将这些特征向量按照行标准化，形成特征矩阵F。 第五步：将矩阵F的行向量转化为单位向量，得到矩阵Y。 第六步：将Y每一行看作是空间的一个点，用其他聚类算法(如K-means算法)，得到K个聚类 K-means算法步骤：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值)；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数。k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 5.3. 正常/异常库划分 因为正常行为记录数目远远大于异常行为数目，正常行为记录的聚类应该比较大分布密集，因此将聚类中数目大于N的聚类为正常聚类，其他的为异常，经过一定形式变换，形成正常行为库和异常行为库。
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user: 6. 数据预处理 6.1. 标准化正交处理 对原始数据进行标准化处理。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，转化函数式(4)为： X = X − μ σ 其中 μ 为所有样本数据的均值， σ 为所有样本数据的标准差。这样可以去除多组数据之间的差异性，从而使得多组数据可以进行比较。 6.2. 离散数据连续化 两种属性类型：normal设为0，error为1。 3种类型如protocol_type:tcp，udp，icmp. Tcp: protocol_type1 = 1， protocol_type2 = 0， protocol_type3 = 0; Udp: protocol_type1 = 0， protocol_type2 = 1， protocol_type3 = 0
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user: 7. 实验仿真 实验环境在PC机上(内存为4G，CPU为CORE-i53470，操作系统为Windows 7)，采用python编程。 7.1. 系统状态与安全阈值 系统状态描述如图3所示。 安全阈值设定：可以把30分钟内的网络连接数设为20次 [ 17 ] 。 7.2. Isolation forest检测 tcpdump抓包如图4所示。 使用wireshark查看tcpdump抓到的包，可以看到针对同一个主域名，包含了大量的子域名请求，而 图3. 系统状态描述图 图4. tcpdump抓包图 这些子域名负责携带外发数据。然而pcap这种特殊的文件格式并不能直接作为iforest检测算法的输入数据，所以需将其转化为iforest算法所能够识别的文本文件。对其进行特征处理，从中提取解析的dns域名，srcip个数，dstip个数，报文长度等特征。 数据输入如图5所示。 数据输出如图6所示。 根据iforest算法中的异常分数为1得到可能为异常dns查询信息(dns流量中可能潜在攻击，比如dns tunnel)，如图7所示。 根据wireshark对“vxcache.com”抓包分析，可以看出一段Label的字节数为0 × 80——即128字节。而DNS请求的数据结构中队Label的长度 [ 18 ] 是有限制的：Labels must be 63 characters or less (参考RFC882 [Page 30])。Label被允许的最大长度只有63字节——即0 × 3f，只要大于这个值，即为异常。 7.3. 谱聚类 在选取的KDD数据集中有43个属性，但是有些属性对于入侵检测是无关的，Srinivas Mukkamala [ 19 ] 图5. DNS查询信息图 图6. 异常DNS查询信息图 图7. 异常DNS查询信息分析图 等人利用svm方法通过实验指出在KDDcup1999数据集中有duration，src_bytes，dst_bytes，urgent，count，srv_count，same_srv_rate，dst_host_count，dst_host_srv_count，dst_host_same_srv_rate， dst_host_same_src_port_rate，protocol_ type 和 service，其中既包含了数值型属性，也包含了符号型属性。本文的实验也是基于这13个特征，采用MATLAB 7编程。 7.3.1. 谱聚类效果 原始数据如图8所示。 聚类之后如图9所示。 由图可以看出正常行为数量远大于异常行为数量。 7.3.2. 谱聚类算法与k-means算法比较 Kddcup99数据集包括四种攻击数据集和正常数据集如表1所示。 KDD CUP1999数据集是当前入侵检测领域权威的测试数据集。数据是来源于1998年DARPA入侵检测评估计划，并包含约4，900，000个数据实例。 对于每个TCP/IP连接，有41个特征。一些特征是基本的(如：持续时间，协议类型等)，而其他特征是通过使用一些领域知识获得的(例如：失败的登录尝试次数等)。在所有41个特征中，有8个离散特征和33个连续特征。攻击分为四大类： DOS (拒绝服务)，如死亡ping攻击；U2R (User to Root)，如弹出攻击；R2U (远程用户)，如访客攻击;PROBING，例如端口扫描攻击。 选择7996个实例作为来自原始数据的训练集。在这个训练集有7249个正常实例和747次攻击事件。选择了四组数据，表2为测试数据集的数据量。 检测率和误报率，这是评估入侵检测指标的标准。在实验中，检测率被定义为系统检测到的入侵实例的数量除以在测试集中入侵实例数量；在测试集中。误报率定义为总数错误分类为入侵的正常实例的数量除以正常情况的总数，算法比较如表3所示。 图8. 原始数据效果图 图9. 聚类后效果图 Table 1 Attack Types and Number in Data Set 类别 攻击名称和数目 DOS 284. neptune (141)， smurf (143). U2R 68. buffer_overflow (22)， loadmodule (2)， perl (2)， ps (16)， rootkit (13)， xterm (13). R2U 131.ftp_write (3)， guess_passwd (31)， imap (1)， multihop (18)， named (17)， sendmail (17)， phf (2)， waremaster (29)， xlock (9)， snoop (4). PROBING 123. ipsweep (30)， nmap (19)， portsweep (32).satan (42). 表1. 数据集中攻击类型和数目 Table 2 The amount of data in the test data se 测试集 正常数据数量 异常数据数量 1 1795 204 2 1810 189 3 1845 154 4 1799 200 表2. 测试数据集中数据量 Table 3 Comparison of algorithm performanc 算法 1检测率 1误报率 2检测率 2误报率 3检测率 3误报率 4检测率 4误报率 k-means 62.70% 0.72% 49.31% 1.10% 51.25% 1.57% 53.13% 0.95% 谱聚类 79.20% 0.67% 73.22% 0.98% 73.34% 0.93% 71.27% 1.19% 表3. 算法表现比较 从表3可以看出，在检测率方面谱聚类算法优于k-means算法。因为k-means算法适合处理容易分类的数据，而那些难以分类的数据可以通过谱聚类算法进行处理，所以在入侵检测当中谱聚类具有更好的性能。
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user: 8. 总结与未来工作 本文针对传统入侵检测适应性差等问题，通过对系统环境描述来选择检测策略，将孤立森林算法与谱聚类算法相结合应用于入侵检测，最后实验表明提高了入侵检测效果。但是对系统行为记录及其分布作进一步的研究，使不同类型的行为记录能更好区分，划分出的正常/异常库能够更加准确反映系统状态。
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user: 摘 要 为满足遥感卫星快速响应同时兼顾高分辨率成像的需求，具有灵巧、高效能力的敏捷卫星成为研究重点。针对TDI-CCD传感器而言，具有快速灵活机动能力的敏捷卫星所造成的像移不利于实现高质量成像。针对上述问题，考虑在俯仰、侧摆以及俯仰侧摆情况下，建立对应的星地关系图，并由此建立相应的像移速度和偏流角计算模型。仿真分析轨道高度和姿态角等卫星总体参数对像移速度和偏流角的影响，对保证相机的成像质量具有重要意义。 关键词 :敏捷卫星，像移速度，偏流角，TDI-CCD相机 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 目前高分辨率光学遥感通常采用TDI-CCD线阵推扫成像技术，通过对同一目标多次曝光的工作原理使得焦平面上总的曝光时间增加，从而解决了航天相机采用小孔径时，光学系统能量不足，从而获得足够的光点灵敏度和信噪比 [ 1 ] 。根据TDI-CCD成像原理，推扫方向应当与目标点的像移方向一致，像移速度大小与CCD相机的电荷行转移速度相匹配 [ 2 ] [ 3 ] ，否则成像的调制传递函数(MTF)将下降，图像变得模糊 [ 4 ] 。但是，卫星姿态机动过程中采用的同时进行成像的动态成像的方式，会造成光学像面对地空间方位发生变化，导致拍摄物体在像面转动角度即像移速度发生变化，进而造成相机的积分时间变化，从而影响成像质量，形成像移 [ 5 ] 。目前，总体参数对像移速度和偏流角影响的研究主要在于轨道高度的变化，对于姿态的影响情况并没有很完善。 本文采用太阳同步轨道，以TDICCD作为光学有效载荷，针对敏捷卫星在不同姿态角度下多种成像模式，分析对应的像移速度和偏流角数学模型，得到对应表达式，对敏捷成像的研究具有重要意义。
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user: 3. 仿真分析 光学遥感卫星大多采用太阳同步圆轨道，本次仿真基于以下条件：轨道高度 H = 100 ~ 1000   km ，地球半径 R e = 6378   km ，轨道倾角 i = 98.384 ∘ ，最大姿态侧摆角 φ = ± 45 ∘ ，最大姿态俯仰角 θ = ± 45 ∘ ，星下点地心纬度范围 δ o = 0 ∘ ~ 360 ∘ 。相机焦距 ，像元尺寸 d = 7   um 。 根据上述公式，考虑到卫星最大姿态角度为45˚，仿真分析在星下点、侧摆45˚俯仰0˚、侧摆0˚俯仰45˚以及侧摆45˚俯仰45˚情况下，在任意位置的卫星的像移速度和偏流角的分布图，如图1，同时仿真分析在相同的姿态角的前提下，卫星的轨道高度对像移速度和偏流角的影响情况。 姿态机动对地成像，仿真结果分析如下： 该仿真结果，与参考文献中李永昌 [ 6 ] 的结果变化规律是一致的。故而仿真实验结果可信。 在同一位置下，采用不同姿态角的组合成像，所造成的像移速度存在明显差异，变化范围由0.1254到0.0132 m/s。图8中可以读出，星下点像移速度 > 侧摆45˚像移速度 > 俯仰45˚像移速度 > 侧摆45˚俯仰45˚像移速度。同时根据俯仰&侧摆&像移速度三维曲面图可以看出，只要存在一定姿态角，像移速度就会呈现下降趋势。根据之前数学模型，当存在俯仰角时，卫星到目标点的距离变大，卫星轨道运动形成的像移速度与像平面存在一定的夹角，故而投影到像面上的速度减小；当存在滚动角时，卫星到目标点距离增大，导致速高比减小，像移速度减小。因此，姿态机动会导致像移速度减小。 由图8可看出星下点成像时，整个像移速度类似于正弦函数，呈周期性，考虑到没有姿态角机动时，星下点轨迹是经过地心的圆，卫星与星下点的距离是固定的，由于地球自转所引起的像移速度分量在星下点成像时呈现正弦周期运动，故而总像移速度呈周期性变化。 俯仰运动时，光轴指向轨迹根据数学模型可以看出同样是经过地心的圆，只是因为存在俯仰角，光轴长度增大，导致整个正弦曲线数值上有所变小；滚动运动时，光轴指向轨迹只是一个不经过圆心的校园，卫星在整个运行过程中，目标点的地理纬度时不同的，地心角在不断变化，像移速度在呈现非周期性变化。 图8右侧的偏流角中，正负表示偏流角的方向，无姿态机动是，偏流角最大可达5.0952˚，最小值为−5.0952˚；俯仰成像时，偏流角的峰值变大，达到7.0664˚，因为卫星轨道运动所引起的速度偏移量随着 俯仰角的增大而减小；仅有偏移运动时，偏流角的峰值减小，仅为3.5002˚，因为偏移侧摆角的增大，像平面与地平面的夹角变大，地球自转所引起的像移速度在Y轴上的投影就会减小，导致偏流角变小；图9中看出，俯仰侧摆成像时，偏流角的正负方向的变化幅度并不对称，最大值为4.3449˚，最小值为−7.1808°，通过分析对应成像数学模型可以看出，当侧摆俯仰同时存在时，目标点纬度与侧摆角和俯仰角并不是线性可解析的关系，存在着一定的耦合，故而导致偏流角的变化并不是对称的。 从仿真图10中可以看出，随着轨道高度的增大，导致速高比降低，进而像移速度减小，根据数学模型可以看出，整个像移速度与到目标点的距离成反比，从仿真图像中也可以印证这一点；同时由于轨道 图8. 不同姿态角组合下的像移速度和偏流角 图9. 像移速度&偏流角与姿态角关系图 图10. 像移速度&偏流角与轨道高度关系图 高度的增大，卫星轨道运动在线面上的线速度增大，同样的星下点位置，同样的姿态角情况下，投影在横向上的像移速度会增大，导致偏流角随着轨道高度变化线性变大。
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user: 4. 结束语 本文主要对敏捷卫星姿态机动的成像模型进行了推导，给出了在仅俯仰、仅滚动以及俯仰滚动存在下时，卫星轨道运动以及地球自转等主要因素对像移速度、偏流角的计算公式以及对应的仿真结果。仿真结果表明，在最大姿态机动角为45°的成像下，像移速度在0.1254到0.0132 m/s范围内变化，在不同姿态下，像移速度的幅值是不同的，故而姿态变化是导致像面像移速度改变的主要因素，轨道高度的变化引起速高比的变化，轨道高度越高，像移速度越小；偏流角的变化范围在−7.1808˚到5.0952˚范围内变化，尤其是当俯仰角和侧摆角同时存在时，偏流角的正负幅值并不是对称的，卫星偏流角控制时需要实时动态更新调试以适应新的成像姿态。本文对多种姿态情况下的成像所形成的像移速度和偏流角进行分析，可以为后续敏捷卫星在复杂姿态下的成像提供参考。
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user: 摘 要 本文讨论三阶多智能体系统在固定有向拓扑下的分组一致性。利用代数图论和矩阵理论，建立了三阶多智能体系统实现分组一致性的充要条件。数值模拟验证了理论结果的有效性。 关键词 :三阶多智能体系统，分组一致性，固定拓扑 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 多智能体系统的一致性作为复杂网络动力学当前研究的热点，吸引了数学、物理学、社会学、信息科学和控制工程等领域学者的极大关注。一致性是指系统中的各智能体随着时间的变化，最终都趋于相同的状态。一致性作为协调控制的基础，其理论成果被无人机编队、水下作战潜艇、聚集问题和智能机器人等领域广泛应用。 2003年，Jababaie等人 [ 1 ] 运用代数图论首次对一阶多智能体系统的一致性问题进行理论分析，证明了当通讯拓扑为无向连通图时，系统实现一致性。2004年，Olfati-Saber和Murray [ 2 ] 提出了多智能体系统的理论框架和一致性协议的基本形式，证明了系统的收敛速度与通讯拓扑的代数连通度有关。2005年，Ren和Beard [ 3 ] 将一阶多智能体系统实现一致性的条件放宽为通讯拓扑有生成树。2008年，Ren [ 4 ] 指出在固定有向拓扑下，有生成树仅是二阶多智能体系统实现一致性的必要条件但非充分条件，为实现一致性，控制参数还需要满足一定的条件。2010年，Yu等人 [ 5 ] 建立了在固定有向拓扑下二阶多智能体系统实现一致性的充要条件，发现拉普拉斯矩阵特征值的实部和虚部都会影响系统的一致性。 相比较而言，目前关于高阶系统的研究比较少，但其应用价值显而易见。2007年，Ren等人 [ 6 ] 通过讨论固定有向拓扑下的拉普拉斯矩阵的特征值与系统矩阵的特征值之间的关系，给出高阶多智能体系统实现一致性的条件。2013年，Miao等人 [ 7 ] 利用李雅普诺夫函数研究了在无向拓扑下带有噪声和时滞的高阶多智能体系统的一致性。2016年，Cao和Sun [ 8 ] 讨论了离散时间固定有向拓扑下三阶多智能体系统实现一致性的充要条件和参数范围。 2009年，Yu和Wang [ 9 ] 首次提出分组一致性的概念，讨论了无向拓扑下一阶多智能体系统的分组一致性。分组一致性是指在多智能体系统的协调控制中，根据环境、任务等实际需要，要求一个多智能体系统中的智能体同时协调完成两个甚至两个以上的不同任务。2014年，Xie等人 [ 10 ] 建立了固定有向拓扑下一阶多智能体系统实现分组一致性的充要条件，Feng等人 [ 11 ] 则建立了固定有向拓扑下二阶多智能体系统实现分组一致性的充要条件。Zhao和Ju [ 12 ] 对固定有向拓扑和随机切换拓扑，分别给出了离散时间一阶多智能体系统实现分组一致性的充要条件。 本文在已有研究基础上，讨论三阶多智能体系统在固定有向拓扑下的分组一致性。首先，利用代数图论和矩阵理论，建立了系统实现分组一致性的充要条件。然后，利用复系数多项式稳定性理论，探讨了系统实现分组一致性与控制参数之间的关系。最后，用数值模拟验证了理论结果的有效性。
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user: 4. 数值模拟 本节利用数值模拟验证理论结果的有效性。考虑由5个智能体组成的三阶多智能体系统，各智能体之间的有向通讯拓扑如图1所示，其中智能体1、2和3属于一个子系统，而智能体4和5属于另一个子系统。系统通讯拓扑的拉普拉斯矩阵为 L = ( 1 − 1 0 1 − 1 0 1 − 1 0 0 − 1 0 1 0 0 0 0 0 1 − 1 0 0 0 − 1 1 ) . 经计算可得L的特征值为 μ 1 = μ 2 = 0 、 μ 3 = 2 、 μ 4 = 1.5 + 0.866 j 和 μ 5 = 1.5 − 0.866 j 。选取满足定理 图1. 智能体1~5间的信息交流图 图2. 位置的状态轨迹 图3. 速度的状态轨迹 图4. 加速度的状态轨迹 3.2条件的控制参数 α = 1 、 β = 1 和 γ = 1.2 ，在一致性算法(2)的作用下，当初始条件为 ξ ( 0 ) = [ 10 5 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 ] T 、 和 η ( 0 ) = [ 11 ， 10 5 ， 13 ， 14 ， 15 ] T 时，智能体的位置、速度和加速度的状态轨迹模拟结果如图2~图4所示。由图2可知， ξ 1 、 ξ 2 和 ξ 3 渐进趋于同一个时变状态，而 ξ 4 和 ξ 5 渐进趋于另一个时变状态。由图3可知， ζ 1 、 ζ 2 和 ζ 3 渐进趋于同一个时变状态，而 ζ 4 和 ζ 5 渐进趋于另一个时变状态。由图4可知， η 1 、 η 2 和 η 3 渐进趋于同一个常值状态，而 和 η 5 渐进趋于另一个常值状态。这些结果与定理3.2的结论是一致的。
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user: 摘 要 论文以某深基坑项目为依托，采用Plaxis建立有限元模型，研究基坑动态开挖对临近建筑物的影响。研究表明，当建筑物紧贴基坑围护桩时，建筑物近基坑一侧受围护桩约束，沉降值较小，造成建筑物背向基坑一侧倾斜；当基坑采用坑内降水时，由降水引起的土体固结沉降范围较大，而基坑降水对邻近既有建筑物的倾斜度影响较小。 关键词 :基坑开挖，既有建筑物，建筑物倾斜，数值模拟，Plaxis Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 城市复杂环境中往往会出现在既有建筑物邻近位置进行深基坑工程开挖。这种情况下基坑工程设计与施工的主导控制因素已不仅仅是自身支护体系的稳定性，还涉及到邻近建筑物的潜在风险等关键因素。对深基坑工程周边建(构)筑物的保护，以及保证基坑工程施工过程中的自身安全，都需要首先明确基坑工程与周边环境之间的相互作用关系，即如何有效地对基坑开挖所导致的既有建(构)筑物附加变形及内力进行准确评估已成为深基坑工程设计与施工过程中的关键问题所在 [ 1 ] [ 2 ]。 郑刚 [ 3 ] [ 4 ] 等人基于数值模拟方法及现场实测等研究手段研究了基坑开挖对邻近任意角度建筑物影响的影响模式，并且在此基础上对不同围护结构形式下的基坑开挖对邻近既有建筑物的变形模式进行了更深入的研究，得到了一些有益的结论。黄宏伟 [ 5 ] 、黄栩 [ 6 ] 等人则对基坑开挖过程对邻近既有隧道结构的影响进行了研究。本文以锦州百脑汇资讯广场深基坑项目为依托，采用非线性有限元分析软件Plaxis，对基坑动态开挖过程进行了数值模拟，并对基坑与建筑物水平距离、建筑物基础形式及降水等关键影响参数进行了系统研究。
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user: 2. 工程概况及数值模拟 2.1. 计算模型 某基坑工程，邻近主干道中央大街，周边交通繁忙，建构筑物密集，基坑典型断面支护形式。 本文依托工程实例原型，建立二维平面应变有限元数值模型，研究深基坑开挖与邻近建筑物的相互作用影响。 本模型在水平方向取4倍的基坑开挖深度，在竖直方向取2倍的基坑开挖深度。加之以方便考虑基坑的对称性另一方面简化计算量，取基坑的一半尺寸进行分析，则计算模型为110 m × 30 m，横向宽度取取。模型底层控制其水平和竖直方向的位移；两侧控制其轴向位移，地表则为自由边界。同时设定模型底层为基准面，水头按水位线所在的高度计算。初始孔隙水压力按p = ρgh计算，模型底部设为不透水边界，见图1。 模型中土体本构模型采用硬化土HS模型，它是一种以塑性理论为基础的双屈服面模型，考虑了土体的应力路径和土体硬化的。根据现场地质的特点，将土体简化为5层土，土的物理力学参数，见表1，支护结构力学参数见表2。 基坑围护桩采用板单元进行模拟，按弹性材料进行考虑，根据抗弯刚度等效原则，将围护桩简化为连续墙结构，见图2。由公式(1)计算可得，连续墙的厚度为0.6 m。 1 12 ( D + t ) h 3 = 1 64 π D 3 (1) 图1. 数值计算模型 图2. 简化连续墙模型 Table 1 Soil parameter 土层 密度ρ (kg/m 3 ) 泊松比μ 粘聚力c (MPa) 内摩擦角φ(˚) 割线刚度(MPa) 切线刚度(MPa) 卸载刚度(MPa) 渗透系数(m/d) 杂填土 1800 0.33 10 18 50 50 150 - 粉质粘土 1930 0.35 30 12 15 15 30 0.05 圆砾 1800 0.26 1 30 90 90 270 120 全风化砾岩 2400 0.35 100 30 500 500 1000 30 强风化砾岩 2300 0.4 50 25 200 200 400 40 表1. 土体参数表 Table 2 Retaining structure parameter 材料 本构 密度ρ(kg/m 3 ) 泊松比μ 弹性模量(MPa) 直径/厚度(m) 围护桩 弹性 2500 0.2 30000 0.7 旋喷桩 弹性 2000 0.2 150 0.6 预应力锚索 弹性 7800 0.3 210000 0.042 表2. 支护结构参数表 式中：D-边桩界面直径； t-桩间净距。 在围护结构与锚索锚之间设置界面单元，并考虑基坑在开挖阶段的渗流效应。在建模过程中，选用3跨5层的框架结构，建筑物基础采用实体单元，基础的长度厚度以及埋深分别为15 m，1 m以及2.5 m。其梁柱均采用板单元。本模拟共分为13个步序，具体施工步序，见表3。 Table 3 Construction sequenc 步序 施工阶段 1 平衡地应力，建立初始地应力场，位移清零 2 施作围护桩和止水帷幕 3 开挖一层土体 4 施作一层锚索，施加预应力 5 开挖二层土体 6 施作二层锚索，施加预应力 7 开挖三层土体 8 施作三层锚索，施加预应力，并降水 9 开挖四层土体 10 施作四层锚索，施加预应力，并降水 11 开挖五层土体 12 施作五层锚索，施加预应力，并降水 13 开挖六层土体 表3. 施工步序 2.2. 计算结果 基坑在不同开挖深度下的总位移云图，见图3。由图可知，基坑的开挖深度较浅时，基坑围护桩的后方土体变形量较小，并且基坑的底部出现较大的回弹。随着基坑开挖深度的不断增加，基坑的最大变形量从基坑底部移动到围护结构的后面，当基坑开挖8 m和10 m时，围护桩的后方土体最大变形分别为6.67 mm和7.01 mm。此后基坑的开挖深度继续增加时，坑底的回弹量增加极其微小，而围护桩后的土体变形量则出现较大的增加。这是因为基坑因开挖而出现卸载的情况，导致围护桩周围出现不平衡力。由图3可知，但基坑开挖深度为15 m时，围护结构变形为鱼腹状形态，并在其中部位置出现最大变形量。为了研究基坑开挖引起临近建筑物的内力变化规律，对比了基坑未开挖和开挖至15 m时的剪力和弯矩曲线。 由图4可知，基坑开挖之前，建筑物的楼板为三跨连续梁受力模式，其最大剪力为20.9 kN，当基坑开挖至15 m时，楼板的最大剪力增加至21.8 kN，增加了4.3%。由图5可知，楼板所受的最大正弯矩和最大负弯矩分别是8.5 kN∙m和−20.9 kN∙m左右。当基坑开挖后，接近基坑的楼板负弯矩变小，则另一侧增加，且负弯矩的增量不超过5 kN∙m。这是因为建筑物基础的刚度很大，导致建筑物产生的不均匀沉降较小。
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user: 3. 坑内降水对临近建筑物的影响 为研究基坑施工过程中，基坑内部是否降水以及降水深度对既有建筑物的影响，本文对降水和不降水等两种工况进行分析。 两种工况下，不同开挖深度对应基坑周边土体和建筑物变形，见图6。当坑内降水深度随着基坑开挖深度的增加而增加时，同时围护桩的变形量也逐渐增加。当开挖深度为15 m时，降水和无降水基坑开挖引起的围护桩水平位移分别为12.9 mm和10.1 mm。这说明坑内降水导致土体的有效应力增加，并且使围护桩内外产生压力差，增加了围护桩的水土侧向压力。所以坑内降水导致桩体出现更大的侧向水平位移。建筑物基础在不同工况下的沉降值曲线，见图7。当基坑开挖至5.5 m时，基坑内部还未降水，两种 图3. 不同基坑开挖深度下的土体变形 工况下建筑物基础沉降基本一致。当基坑开挖至10 m时，坑内降水工况下建筑物沉降比未降水大2.5 mm左右。当基坑开挖至15 m时，其建筑物沉降量的增加更加显著，约4.5 mm。此外，根据各阶段的沉降值，两种工况下的建筑物倾斜度基本相同，表明坑内是否降水对建筑物的倾斜基本无影响。
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user: 4. 结论 1) 当建筑物距离基坑边较近时，随着基坑开挖深度的增加，建筑物沉降和倾斜度逐渐增加。围护结 图4. 剪力图 图5. 弯矩图 构变形为鱼腹状形态，并在其中部位置出现最大变形量。 2) 基坑开挖之前，建筑物的楼板为三跨连续梁受力模式；当基坑开挖后，接近基坑的楼板负弯矩变小，则另一侧增加。 图6. 降水和无降水情况下的基坑变形对比图 图7. 降水和无降水情况下的建筑物沉降对比图 3) 当基坑采用坑内降水时，由降水引起的土体固结沉降范围较大，这与土体的渗透性质有关。基坑降水对邻近既有建筑物的倾斜度影响较小，主要通过使建筑物底部土体固结沉降，造成建筑物平均沉降值增大。
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user: 摘 要 通过电导率、硬度、拉伸、电化学腐蚀以及透射分析等实验，研究了回归再时效(RRA)中预时效温度和第三级时效温度的改变对Al-Zn-Mg铝合金型材的力学性能和电化学腐蚀性能的影响。研究了其两个阶段温度的变化对实验结果产生的相互作用以及对实验结果产生的影响。结果表明：110℃/24 h + 185℃ /105 min + 120℃/24 h合金拉伸强度最高，腐蚀性能一般。110℃/24 h + 185℃/105 min + 150℃/24 h合金耐腐蚀性能最好，但拉伸强度最差；较高的预时效温度会加快晶内析出η相，回归时效时不能溶解η相，从而加速合金在第三级时效产生过时效，获得较好的耐腐蚀性能。 关键词 :Al-Zn-Mg铝合金，三级时效，力学性能，电化学腐蚀 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 Al-Zn-Mg铝合金挤压型材不但具有良好的挤压性能和力学性能，并且具有优良的焊接性能，是理想的中强可焊接结构合金，被广泛应用于桥梁、大型建筑、车辆和航空航天等领域，是高速列车和地下铁道列车以及大型运载货车用的大型薄壁高精度复杂实心型材和空心型材的主要合金 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 Al-Zn-Mg铝合金是一种可时效强化的铝合金，而且主要是通过时效析出相来强化合金 [ 4 ] [ 5 ] ，其时效制度主要有单级时效，双级时效和三级时效制度，合金在经过峰值时效T6处理后，合金具有较好的强度，但其腐蚀性能较差，过时效T7能够有效地提高合金的耐腐蚀性能，却是以牺牲合金的强度作为代价 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。为此，学者们发明了多级时效制度例如回归再时效制度(RRA)来使合金既具有类似T6制度的力学性能，同时又使其能保持良好的腐蚀性能 [ 9 ] 。 由Cina [ 10 ] 发现的retrogression和re-aging (RRA)处理已经在多种7xxx系铝合金得到应用 [ 11 ] ，RRA处理现在已经在商业中得到应用并称为T77。虽然合金经过回归再时效(RRA)处理后，合金在不损失强度的前提下，耐腐蚀性能能够得到有效加强 [ 12 ] [ 13 ] 。但是回归再时效过程中预时效温度参数和回归温度参数对合金强度和腐蚀性能的影响缺乏细致的研究。本文主要通过对硬度，电导率，电化学和透射电镜详细研究预时效温度和再时效温度对RRA性能的影响。
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user: 2. 实验材料与方法 2.1. 实验材料 实验所用材料为某公司生产的Al-Zn-Mg合金挤压型材，其化学成分“如表1”所示。对其进行4种三级时效处理，冷却方式为空冷，具体的时效工艺方案“见表2”。 2.2. 实验方法 合金电导率测试用涡流电导仪7501型测量电导率，测三个位置的电导率，计算平均值，单位用国际退火铜的标准(IACS)%。采用华银HV-5型维氏硬度仪测量合金硬度，加载力为3 kg，加载时间为15 s。 Table 1 Chemical composition of the tested Al-Zn-Mg alloy (mass fraction， % 成分 Zn Mg Zr Cu Si Fe Al 含量/wt% 4.3~4.5 1.2~1.3 0.13~0.14 ≤0.1 ≤0.1 ≤0.1 余量 表1. 试验Al-Zn-Mg铝合金化学成分(质量分数%) Table 2 Parameters of the aging treatment of the Aluminu 编号 热处理参数 一级时效 二级时效 三级时效 1# 90℃/(0~24 h) 185℃/(0~105 min) 120℃/(0~12 h) 2# 90℃/(0~24 h) 185℃/(0~105 min) 150℃/(0~12 h) 3# 110℃/(0~24 h) 185℃/(0~105 min) 120℃/(0~12 h) 4# 110℃/(0~24 h) 185℃/(0~105 min) 150℃/(0~12 h) 表2. 铝合金时效处理参数及编号 拉伸力学性能实验在DDL00电子拉伸机上进行。电镜薄膜样品采用电解双喷减薄，电解液为30%硝酸和70%甲醇(体积分数)，双喷电压为15~18 V，电流为80~100 mA，温度控制在−25℃左右。透射电镜观察在FEI Tecnai G20透射电镜上进行。利用IM6ex电化学工作站在3.5 wt.% NaCl腐蚀溶液中对1 cm 2 试样表面进行极化曲线测试，以饱和甘汞电极为参比电极，铂电极为辅助电极，试验温度为25℃。
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user: 3. 实验结果及分析 3.1. 电导率 4种三级时效制度下电导率曲线“如图1”所示。由图可知，4组试样的电导率均呈现上升趋势，在预时效时，时效温度高(110℃)的3#，4#试样比时效温度低(110℃)的1#，2#试样的电导率上升速度快；在二级时效时，4组试样的电导率上升速度比预时效增加；在三级时效时，2#和4#试样电导率一直呈上升趋势，而1#和3#试样的电导率先下降然后再缓慢上升。最终，4#试样电导率最高，1#试样电导率最低，4种制度的最终电导率“如表3”所示。 3.2. 硬度 4组试样的硬度呈现出一定的规律，其硬度曲线“如图2”所示。由图可知，4组试样在一级预时效时，硬度快速上升，时效温度高(110℃)的3#，4#试样比时效温度低(110℃)的1#，2#试样的硬度上升速度快；二级时效时，4组试样的硬度均缓慢下降；三级时效时，4组试样均效处理3 h内硬度值显著上升6%左右，而后，第三级时效温度高(150℃)的1#，3#试样硬度连续上升，在时效9小时候上升变缓慢，最终硬度值比初始分别提高44.5%和48.2%，而第三级时效温度高(150℃)的2#样品在的硬度在时效9 h后达到最大值125.4 HV，之后硬度开始下降，且最终硬度为122.1 HV，比初始提高40.3%，第三级时效温度高(150℃)的4#样品的硬度在时效11小时后达到最大值127.9 HV，之后同样开始下降，最终硬度为120.92 HV，比初始硬度提高38.6%。“表4”为4个试样最终硬度值和与初始值比例。 3.3. 拉伸强度和延伸率 “图3”为4组试样在做完三级时效处理后的最终拉伸强度和延伸率，由图可以看出，4组试样中，3#试样的拉伸强度最高，达到了408 MPa，其延伸率也比较高15.4%，1#试样拉伸强度低于3#，但延伸率最高15.5%，4#试样的拉伸强度最低，为370.0 MPa，延伸率也最低15.0%。4组试样的强度关系 Table 3 Electrical conductivity of the alloy after different aging treatments (%IACS 编号 1# 2# 3# 4# 电导率/%IACS 36.3 38.5 36.5 39.1 表3. 不同时效处理后合金的电导率(%IACS) Table 4 Hardness of the alloy after different aging treatment 1# 2# 3# 4# 硬度(HV) 125.72 122.1 128.97 120.92 提升% 44.5 40.3 48.2 38.9 表4. 不同时效处理后铝合金的硬度值 图1. 不同时效状态下的电导率曲线 图2. 不同时效处理后合金的硬度曲线 图3. 不同时效制度下合金的强度和延伸率 为，3# > 1# > 2# > 4#，这一结果与硬度试验所得出来的结果相对于，因此3#试样所对应的110℃/24 h + 183/105 min + 120/24 h的三级时效制度下材料的强度最高。 3.4. 极化曲线 “图4”所示为不同时效处理后的合金型材在3.5 wt% NaCl腐蚀溶液中的极化曲线测试结果，其相对应的电化学参数“见表5”。由此可知1#试样的自腐蚀电位最高(−0.517 V)，腐蚀电流密度最大( 1.479 × 10 − 5 A ⋅ cm − 2 )；相比之下，4#试样的自腐蚀电位最低(−0.592 V)，并且腐蚀电流密度最小( 7.735 × 10 − 7 A ⋅ cm − 2 )，而2#和3#试样自腐蚀电位和腐蚀电流位于1#和4#试样之间。铝合金的自腐蚀电位越高，越容易发生腐蚀，而腐蚀电流密度越大，合金的腐蚀速度越快，故4种时效制度的抗腐蚀性能顺序为，4# > 2# > 3# > 1#。这一结论与之前电导率结论相对应。 3.5. TEM透射组织 “图5”为不同时效处理后合金的TEM透射显微组织。由图5(A)可知，在1#试样在经过时效处理后，晶内析出大量细小的沉淀相η’相和部分η相，且呈均匀、弥散地分布着，晶界处的析出相细小且呈半连续状分布η相，存在无析出沉淀带(PFZ)，且宽度为95 nm；由图5(B)可知，在2#试样所对应的时效处理后，晶内析出相η相尺寸增大，数量减少，晶界处出现部分断续分布，且同样存在PFZ，宽度为增大为103 nm；由图5(C)可知，在3#试样所对应的时效处理后，晶内均匀分布着大量细小的η’相，晶界处析出相细小呈离散状分布，但晶界析出相尺寸及间距较小，PFZ宽度为82 nm；由图5(D)可知，在4#试样所对应的时效处理后，晶内析出相尺寸明显增加，数量明显减少，晶界处断续分布着粗化的析出相(晶界析出相尺寸：20~80 nm)，析出相间距较大(晶界析出相间距：30~100 nm)，PFZ宽度为113 nm。