DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验与分析 4.1. 实验语料 本文的实验语料取自西安工业大学微信图书馆中从2016年9月到2017年1月一学期的微信文本数据。经过去除书目检索信息和合并用户在时间窗口内的文本信息后，得到6种类别，共4200篇文本信息。数据集如表1所示。 4.2. 评测指标 本实验主要采用文本分类中常见的准确率、召回率和 F 1 值来评估话题分类性能。 查准率： Pr = x z × 100 % 召回率： Re = x y × 100 % F 1 值： F 1 = 2 × Pr × Re Pr + Re × 100 % 其中， x 为实验数据集中正确识别的热点话题数目， y 为实验数据集中存在的热点话题数目， z 为实验数据集中识别出的热点话题数目。 4.3. 实验及结果分析 实验1：确定LDA模型主题数目 利用LDA模型对数据集建模时，LDA模型的性能在很大程度上受主题数 T 的影响。如果直接设定一个固定值，LDA模型的建模效果可能会比预期值低，因此需要预先确定LDA模型中的最优主题数目 T 。 本文利用贝叶斯统计中的标准方法 [ 13 ] 确定最优主题数 T ，令 T 取不同的值分别运行Gibbs抽样算方法，查看困惑度的变化。实验结果如图2所示。 其中，横坐标表示主题数目，纵坐标表示LDA模型困惑度，图中的曲线反映了LDA模型困惑度随主题个数变化的趋势。可以看出，当 T = 50 时，LDA模型困惑度最小，因此，本文在实验中所采用的主题数均为50。 实验2：构建专业词典前后系统性能对比实验 图3中，横坐标代表话题，纵坐标代表话题检测的准确率。本实验对文中给出的通过构建专业词典合并特征词方法进行可行性验证。两组实验均利用LDA模型进行文本表示，只是在建模之前，前者未作处理，后者先利用专业词典合并特征词。可以看出，通过专业词典合并特征词后，系统能够更准确的识别热点话题。 实验3：确定聚类阈值 ε 经统计得出，实验数据集中同一话题下的文本相似度一般在0.55以上，而不同话题间的相似度一般 Table 1 Distribution of the hot topics under the data se 编号 话题 文本数目 编号 话题 文本数目 1 开闭馆时间 718 4 图书证挂失与补办 562 2 信息绑定 1026 5 考研自习室 855 3 借阅细则 537 6 图书馆藏位置分布 502 表1. 数据集下热点话题的分布情况 图2. LDA模型困惑度随主题数的变化趋势 图3. 话题检测结果准确率对比 在0.3以下，因此，本文设定阈值 ε 的范围为[0.32，0.54]。系统性能评价使用6个子话题检测代价的宏平均来衡量，结果如图4所示。 其中，横坐标代表预设定的聚类阈值，纵坐标代表系统的归一化开销。从图4可以看出，当阈值取0.46时，系统的归一化开销最小，因此，本文设定聚类阈值 ε = 0.46 。 实验4：对比试验 本文采用的Baseline方法为VSM方法，本文方法为第2.3节中给出的话题检测方法。实验结果如表2所示。 依据表2的统计结果，将6个话题类别上的查准率与召回率求平均，并对所有话题上的 F 1 值求宏平均，两种方法的对比结果如图5所示。 根据图5可以看出，在分类性能上本文方法总体上较Baseline方法有提高。从 F 1 值上来看，本文方法高出3个百分点。 图4. 系统归一化检测开销随阈值变化的趋势 图5. 两种方法的综合比较 Table 2 Comparison of experimental result 话题类别 VSM LDA Pr Re F 1 值(%) Pr Re F 1 值(%) 1 0.821 0.874 84.7 0.851 0.902 87.5 2 0.806 0.828 81.6 0.837 0.893 86.4 3 0.795 0.827 81.1 0.802 0.878 83.8 4 0.816 0.853 83.4 0.862 0.897 87.9 5 0.862 0.897 87.9 0.885 0.924 90.4 6 0.784 0.846 81.3 0.812 0.869 83.9 表2. 实验结果对比
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结 本文给出的方法能够对用户发布的信息进行分类处理，获取用户所关注的话题。在此基础上，图书馆工作人员可以根据话题检测结果做出相应的反馈，及时对用户所关注的问题发布通知公告、问题答疑或设置相应的关键字自动回复模块，不但可以节省大量的人力和物力，还能够进一步提高图书馆的服务质量。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文将扩散因子引入互惠–寄生耦合系统，建立互惠–寄生耦合空间模型，研究其斑图动力学性态。利用斑图理论，给出耦合系统产生Hopf分支和Turing分支的临界表达式，并由此确定出图灵斑图出现的参数区域，运用有限差分法模拟模型的斑图结构。结果表明，当扩散存在时互惠–寄生耦合系统具有黑眼(点状)斑图结构，寄生物在空间呈现孤立的高密度分布。 关键词 :互惠，寄生，分支，空间斑图，扩散 Copyright © 2017 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 寄生物与宿主协同进化的研究，不仅在种群生态学领域受到广泛关注，而且对农作物培育、畜牧养殖、致病细胞的过度复制等领域的预测研究有重要启示 [ 1 ] - [ 7 ] 。目前研究寄生物与宿主相互作用的经典模型都是基于寄生物将导致宿主种群减少的前提下建立的。然而，寄生物在很多情况下也会导致宿主种群的增长，如大肠杆菌和乳酸杆菌与其宿主的关系 [ 8 ] [ 9 ] 。若系统中寄生物与宿主之间既存在互惠关系也存在寄生关系，则可称该系统为互惠–寄生耦合系统。文献 [ 10 ] 在不考虑扩散因素的情况下，建立了互惠–寄生耦合模型，并研究了其动力学性态。事实上，扩散广泛存在于生物系统中，自然界各种生物通过扩散方式扩大栖居范围，以便获得更多的资源。本文拟在互惠–耦合模型的基础上，引入扩散因子，建立具有扩散项的互惠–寄生耦合模型空间模型，研究其斑图动力学性态，进而得出扩散对宿主与寄生物密度空间分布的影响。
system: [SYSTEM]

user: 3. 数值模拟 一个具体的系统将会出现哪种斑图结构是斑图选择的问题，它基于比较难的非线性分析理论，故使用分析法或一般方法对空间模型的动力学性态进行研究是比较困难的。而借助于计算机进行数值模拟是解决该问题的一个有效方法。用计算机求解一个复杂的方程组，事实上就是将连续问题转化为离散问题。二维空间中定义的连续反应扩散系统的求解问题可以转变为由 m × n 格子组成的离散区域问题来进行求解。每两个格子间的空间距离定义为步长 Δ h 。在离散系统中，描述扩散的拉普拉斯算子 ∇ 2 = ∂ 2 / ∂ x 2 + ∂ 2 / ∂ y 2 用有限差分法进行离散，即导数是 Δ h 上的差分逼近，当 Δ h → 0 时，差分与求导近似相等。同样时间演化也离散化，时间步长为 Δ t ，可以用Euler法解决，下一个时间步长的状态依赖于前一个时间步长。 下面我们首先给出空间模型离散化后的差分格式，并进行数值模拟。模拟过程中采用零流边界条件(Neumann边界条件)，离散区域为 120 × 120 个格子。此外，对于空间模型的数值模拟还依赖于下面两个初值条件：一种是种群密度随机分布，另一种是种群在水平空间呈不同的密度分布，而在垂直空间呈同一密度分布。在这里，我们选择第一种情况，种群密度随机分布。首先利用有限差分法给出模型(3)的差分格式： { H k + 1 ( i ， j ) = H k ( i ， j ) + Δ t ⋅ F 1 ( H ， P ) + Δ t ⋅ d 1 ( Δ h ) 2 [ H k ( i + 1 ， j ) + H k ( i − 1 ， j ) + H k ( i ， j + 1 ) + H k ( i ， j − 1 ) − 4 H k ( i ， j ) ] P k + 1 ( i ， j ) = P k ( i ， j ) + Δ t ⋅ F 2 ( H ， P ) + Δ t ⋅ d 2 ( Δ h ) 2 [ P k ( i + 1 ， j ) + P k ( i − 1 ， j ) + P k ( i ， j + 1 ) + P k ( i ， j − 1 ) − 4 P k ( i ， j ) ] 图1. 系统(3)的分支参数图 图2. 寄生物在空间分布的时间演化图 其中 F 1 ( H ， P ) = H k ( i ， j ) ⋅ [ r 1 − α 1 H k ( i ， j ) + [ μ − P k ( i ， j ) H k ( i ， j ) ] β P k ( i ， j ) ] . F 2 ( H ， P ) = P k ( i ， j ) ⋅ [ r 2 − α 2 P k ( i ， j ) H k ( i ， j ) ] 零流边界条件离散为： H n ( x 0 ， y j ) = H n ( x 1 ， y j ) ， H n ( x N + 1 ， y j ) = H n ( x N ， y j ) ， H n ( x i ， y 0 ) = H n ( x i ， y 1 ) ， H n ( x i ， y N + 1 ) = H n ( x i ， y N ) ， P n ( x 0 ， y j ) = P n ( x 1 ， y j ) ， P n ( x N + 1 ， y j ) = P n ( x N ， y j ) ， P n ( x i ， y 0 ) = P n ( x i ， y 1 ) ， P n ( x i ， y N + 1 ) = P n ( x i ， y N ) . 利用上述差分格式进行数值模拟，选取空间步长 Δ h = 1 ，时间步长 Δ t = 0.01 。由于寄生物与宿主的空间分布很类似，在这里我们只给出寄生物的空间斑图。各图表示寄生物种群在空间状态下的分布，图中各颜色表示寄生物种群的密度(数量)，不同的空间位置种群的密度不同，即图中呈现出不同的颜色。 图2给出了在迭代0，1000，10，000，100，000次时寄生物的斑图的空间演化，从图中可以看出初始不规则的斑图最终演化为规则的黑眼点状斑图，且动力学性态不再发生任何改变。模拟过程初始条件为正平衡点的小扰动，参数选取为 r 1 = 1 ； r 2 = 0.5 ； α 1 = 0.9 ； α 2 = 0.4 ； β = 1 ； μ = 0.91 。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文提出了一个新的带有信息熵的聚类目标函数，它是由基于图论的随机路径的熵率和平衡项两部分组成。熵率有利于形成紧凑和均匀的聚类，平衡函数鼓励相似度比较高的对象才能聚类，并惩罚那些相似度比较低的对象。首先构造了与数据关联的赋权无向图，并发现这种构造诱导出一个拟阵，它是一个组合在向量空间中推广线性独立概念的结构。接着得到了拟阵约束下最大化子模函数的模型。最后根据目标函数的单调性、递增性和下模性，开发了一个高效的贪婪算法并讨论了它的性能保证。最后根据数值实验，与已有的算法做了比较，说明了该算法的有效性。 关键词 :聚类，图理论，信息理论，子模函数，离散优化 Copyright © 2017 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 聚类是在机器学习中的一种无监督学习方式，既是数据挖掘的重要部分，又是模式识别领域的基础问题 [ 1 ] [ 2 ] ，在统计学里也有广泛的引用。在几乎每个处理经验数据的科学领域里，研究人员试图通过识别相似字符组的数据获得第一印象。在不同的领域已经提出了很多种聚类方法，并且都有性能保证。然而，它们通常是基于不同的假设，而且很难在同一个标准下比较。此外，最理想的标准会导致成NP-hard问题。因此聚类的进一步发展就是对存在理论证明或更新的问题的目标函数的精细化设计。 在各种各样的聚类算法中，一些使用单个目标函数，一些递归地使用中间成本函数，以及一些基于数据点的投影(子空间，流形)。制定聚类问题作为一个图拓扑选择问题，当数据点及其对应关系分别映射到图中的顶点和边。然后通过查找图拓扑来解决聚类问题。主要考虑紧凑的、均匀的、平衡的类别。在一个紧凑的类别中，数据点彼此接近。为了获得以上这些性质，我们提出了一个新的由两部分组成的目标函数：一是图上的随机路径的熵率；二是类分布的平衡项。熵率 [ 3 ] 有利于形成紧凑和均匀的聚类，平衡函数鼓励相似度比较高的聚类，并惩罚那些相似度比较差的对象。根据图中的随机路径和类别的分布有很大的不确定性，构造一个图拓扑。 本文把聚类作为一个图划分问题，将图划分为 k 个群，研究具有 k 连通子图的图拓扑，并最大化所提出的目标函数。
system: [SYSTEM]

user: 3. 算法 对于求解模型(12)的贪婪算法如下： 拟阵约束的下模函数的最大化问题是组合优化研究中活跃的领域 [ 13 ] ，Fisher [ 14 ] 等给出了单调递增下模函数的最大化问题的以 1 2 近似上界的贪婪算法。同样地，我们也给出如下的性能保证： 定理：设 A o p t 是问题(15)的最优解， A g r e e d y 是应用上述算法得到的一个近似解，则 F ( A g r e e d y ) − F ( ∅ ) F ( A o p t ) − F ( ∅ ) ≥ 1 2 证明利用 [ 14 ] theorem2.1直接得到。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验 在聚类方面我们进行了大量的实验来评估所提出的算法方法，在整个实验中，使用了 λ ′ = 0.5 来测定平衡权重。该算法需要成对相似性数作为输入，这里使用的是高斯核 ω ( v i ， v j ) = exp ( − d ( v i ， v j ) 2 2 σ 2 ) ，这里 d ( v i ， v j ) 是样本 i 和 j 之间的距离， σ 是核带宽。然后构造一个邻域图1，其中在群集之前，每个示例都连接到其30个最近的邻域。 在实验中，我们设置了聚类的个数对于所有算法的数字K，为了比较，使用以下两个标准的群集性能指标：1) 聚类精度(ca)和2) rand指数(ri)： 聚类精度是一种分类精度性能指标。设 ℂ = { C 1 ， C 2 ， ⋯ ， C K } 是聚类的真分布。类似地，设 S = { S 1 ， S 2 ， ⋯ ， S K } 是计算的聚类的分布。聚类精度为： C A = max J 1 n ∑ i | C i ∩ S J ( i ) | ， 其中 n 是数据中的样本总数和 J 表示任意可能的排列 { 1 ， 2 ， ⋯ ， K } 。 聚类指数是两者之间的相似性度量。设TP是相同的样本对的数量群集的真实性和估计聚类，设TN是在中的样本对的数目真实与估计的不同聚类聚类，设FP是对的示例对的数量在不同的集群中为真实的集群在同一个组中进行估计聚类，FN是样本对的数目这在同一个群中是真实的聚类，但在不同的集群中估计的聚类输出。聚类指数为： R I = TP + TN TP + TN + FP + FN 我们比较我们的结果和已有的聚类算法包括AP、k-means、ncut，以及平面最大间隔聚类算法(cpmmc) [ 16 ] ，它们代表了各种各样的聚类，结果如下： 图1. 图像来自自然场景识别数据集 [ 15 ] 。从左到右，图像类是海岸、森林、高速公路、内部城市，山，开放的乡村，街道和高楼。由于不同的成像条件，相同类的图像表现出很大的变化地点和季节 Table 1 Clustering performance comparison: clustering accurac 数据 新方法 ncut AP k-means cpmmc Ionosphere 92.54 83.19 70.94 70.00 75.48 Letters 94.44 94.28 91.83 93.38 95.02 Sattellite 98.50 97.50 62.30 94.10 98.79 Digits 0689 97.34 91.83 90.31 78.46 96.74 Digits 1279 98.23 91.70 85.51 89.32 94.52 Breast Cancers 95.78 92.09 93.32 91.04 n/a Iris 93.01 86.67 86.00 83.33 n/a Wine 96.63 98.31 93.82 96.63 n/a Glass 50.98 55.41 40.19 45.33 n/a Movement Libras 52.98 50.83 46.94 44.44 n/a Natural Scenes 47.45 56.36 43.64 47.70 n/a MPEG-7 Shapes 73.56 71.64 69.14 n/a n/a 表1. 聚类性能比较：聚类精度 Table 2 Clustering performance comparison: clustering inde 数据 新方法 ncut AP k-means cpmmc Ionosphere 0.87 0.72 0.59 0.58 0.65 Letters 0.89 0.89 0.85 0.88 0.92 Sattellite 0.98 0.95 0.53 0.89 0.97 Digits 0689 0.99 0.93 0.92 0.87 0.97 Digits 1279 0.95 0.92 0.87 0.90 0.96 Breast Cancers 0.86 0.85 0.88 0.84 n/a Iris 0.92 0.86 0.85 0.83 n/a Wine 0.97 0.98 0.92 0.95 n/a Glass 0.72 0.70 0.66 0.70 n/a Movement Libras 0.91 0.92 0.91 0.91 n/a Natural Scenes 0.80 0.84 0.81 0.83 n/a MPEG-7 Shapes 0.98 0.99 0.99 n/a n/a 表2. 聚类性能比较：聚类指数 从表1和表2，我们看到了所提出的算法在聚类中产生略好的性能。根据聚类精度度量，在12个数据集中的7个数据集上的算法优于其它算法。我们还获得更好的性能索引：在12个数据集中有8个更好。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文利用弱链对角占优M-矩阵逆矩阵无穷范数上界的估计式，结合不等式放缩技术，给出弱链对角占优B-矩阵线性互补问题误差界的一个新估计式。数值算例表明，新估计式改进了现有的几个结果。 关键词 :P-矩阵，弱链对角占优B-矩阵，线性互补问题，误差界 Copyright © 2017 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 线性互补问题在力学、交通、经济、金融和控制等诸多领域具有广泛应用，如市场均衡问题、最优停止问题、期权定价问题、弹性接触问题和自由边界问题等 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。线性互补问题( L C P ( M ， q ) )是指求 x ∈ R n ，满足 x ≥ 0 ， M x + q ≥ 0 ， ( M x + q ) T x = 0 其中 M ∈ R n × n 为实矩阵，实向量 q ∈ R n 。众所周知，当矩阵M为P-矩阵(所有主子式都是正的 [ 1 ] )时， L C P ( M ， q ) 不仅存在唯一解 [ 2 ] ，而且易于误差分析 [ 4 ] 。2006年，陈小君等给出P-矩阵线性互补问题的误差界 [ 5 ] ： ‖ x − x * ‖ ∞ ≤ max d ∈ [ 0 ， 1 ] n ‖ ( I − D + D M ) − 1 ‖ ∞ ‖ r ( x ) ‖ ∞ (1) 其中 r ( x ) = min { x ， M x + q } 为向量 x 与 M x + q 对应位置分量最小值， D = d i a g ( d i ) 。不难发现，求解误差界(1)中的最小化问题 max d ∈ [ 0 ， 1 ] n ‖ ( I − D + D M ) − 1 ‖ ∞ 十分困难。因此，近年来有众多专家和学者关注于误差界的估计问题，并给出了一些简单易算的估计式 [ 6 ] - [ 13 ] 。本文将研究P-矩阵的一个重要子类——弱链对角占优B-矩阵的线性互补问题的误差界估计问题，应用弱链对角占优M-矩阵的逆矩阵无穷范数上界的估计式，得到弱链对角占优B-矩阵线性互补问题误差界的一个新估计式。数值算例表明，新估计式改进了现有的几个结果。
system: [SYSTEM]

user: 2. 预备知识 令 C n × n ( R n × n )表示所有n阶复矩阵(实矩阵)构成的集合，指标集 N = { 1 ， 2 ， ⋯ ， n } 。设 A = [ a i j ] ∈ R n × n ，对任意的 i ， j ， k ∈ N ， i ≠ j ，记 R i ( A ) = ∑ j ≠ i | a i j | ， u i ( A ) = 1 | a i i | ∑ j = i + 1 n | a i j | ， h l ( k − 1 ) = ∑ j = k l − 1 | a l j | ⋅ h j ( k − 1 ) | a j j | + ∑ j = i + 1 n | a i j | (2) c k = max k ≤ i ≤ n { h i ( k − 1 ) | a i i | } ，   k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， q k ( A ) = max 1 ≤ i ≤ n − k { | a i + k ， k | + ∑ h = k + 1 ， h ≠ i + k n | a i + k ， k | c k | a i + k ， i + k | } ，   k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n . 定义1 [ 14 ] ：设 A = [ a i j ] ∈ C n × n ，若对任意的 i ∈ N ，有 | a i i | ≥ R i ( A ) ， 且对每个 i ∉ J ( A ) = { i ∈ N : | a i i | > R i ( A ) } ≠ ϕ 存在非零元素链 a i i 1 ， a i 1 i 2 ， ⋯ ， a i r j 满足 j ∈ J ( A ) ，则称A为弱链对角占优矩阵。 定义2 [ 15 ] ：设 A = [ a i j ] ∈ R n × n ，记 M = B + + C ，其中 B + = [ b i j ] = ( m 11 − r 1 + … m 1 n − r 1 + ⋮ ⋱ ⋮ m n 1 − r n + ⋯ m n n − r n + ) ， r i + = max { 0 ， m i j | j ≠ i } ， (3) 若 B + 为弱链对角占优矩阵且所有的主对角元素皆为正，则称 A 为弱链对角占优矩阵。 文献 [ 15 ] 给出结果：设 M = [ m i j ] ∈ R n × n 是弱链对角占优B-矩阵，记 M = B + + C ，其中 B + = [ b i j ] 形如(3)式，则 max d ∈ [ 0 ， 1 ] n ‖ ( I − D + D M ) − 1 ‖ ∞ ≤ ∑ i = 1 n n − 1 min { β ¯ i ， 1 } ∏ j = 1 i − 1 b j j β ¯ j ， (4) 其中 β ¯ i = b i i − ∑ j = i + 1 n | b i j | > 0 且 ∏ j = 1 0 b j j β ¯ j = 1 。 为了给出本文结论，先介绍几个预备引理： 引理1 [ 16 ] ：设 A = [ a i j ] ∈ R n × n 是弱链对角占优M-矩阵， u k q k < 1 ， k = 1 ， ⋯ ， n ，则 ‖ A − 1 ‖ ∞ ≤ max { 1 a 11 ( 1 − u 1 q 1 ) + ∑ i = 2 n [ 1 a i i ( 1 − u i q i ) ∏ j = 1 i − 1 u j ( A ) 1 − u j ( A ) q j ( A ) ]   ，                                         ∑ i = 2 n q 1 a 11 ( 1 − u 1 q 1 ) + ∑ i = 2 n [ q i a i i ( 1 − u i q i ) ∏ j = 1 i − 1 1 1 − u j q j ] } ， 其中 u j ( A ) ， q j ( A ) 如(2)式所定义。 引理2 [ 11 ] ：设 γ > 0 和 η ≥ 0 ，则对任意的 x ∈ [ 0 ， 1 ] ，有 1 1 − x − γ x ≤ 1 min { γ ， 1 } ， η x 1 − x + γ x ≤ η γ .
system: [SYSTEM]

user: 4. 数值算例 例：考虑弱链对角占优B-矩阵 [ 15 ] ： M = [ 1. 5 0. 2 0. 4 0. 5 − 0 .1 1.5 0.5 0.1 0.5 − 0.1 1.5 0.1 0.4 0.4 0.8 1.8 ] ， 令 M = B + + C ，其中 B + = [ 1 − 0. 3 − 0.1 0 − 0.6 1 0 − 0.4 0 − 0.6 1 − 0.4 − 0.4 − 0.4 0 1 ] . 由(4)式得 max d ∈ [ 0 ， 1 ] 4 ‖ ( I − D + D M ) − 1 ‖ ∞ ≤ 41 .1111 ， 由文献 [ 17 ] 中的(5)式得 max d ∈ [ 0 ， 1 ] 4 ‖ ( I − D + D M ) − 1 ‖ ∞ ≤ 38 .6334 ， 由应用定理1中的(6)式得 max d ∈ [ 0 ， 1 ] 4 ‖ ( I − D + D M ) − 1 ‖ ∞ ≤ 10 .4724 . 显然，(7)式优于(4)式和文献 [ 17 ] 中的(5)式。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 采用钢板电极对亚甲基蓝(MB)模拟废水进行电化学处理，通过单因素条件试验，确定最佳工艺条件为：外加电压8 V，电解质(N a2 SO 4 )浓度0.05 mol/L，极板间距1.5 cm，MB初始质量浓度300 mg/L，电解时间120 min。在此最佳条件下，MB去除率可达94.65%，TOC的去除率可达73.28%。通过GC-MS、IC分析，推测亚甲基蓝可能的降解途径：亚甲基蓝的C-N和C-S键被破坏，生成2-甲基-5，5-二苯基-4-甲硫基咪唑，随之氧化生成3-氨基-1，2-苯并异噻唑和酚类化合物，最终矿化为 N O 3 − 、CI − 、 S O 4 2 − 、CO 2 、H 2 O等小分子化合物。 关键词 :钢板电极，亚甲基蓝，降解机理 Copyright © 2017 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 亚甲基蓝(C₁₆H₁₈ClN₃S)是一种吩噻嗪盐，广泛用作化学指示剂、染料、生物染色剂等。亚甲基蓝染料废水很难降解，有着抗光解、抗生化和抗氧化等特点，长期滞留在水中，会危害人类健康和生态环境 [ 1 ] 。传统的处理工艺难以达到较好的降解效果，如何有效且低成本地处理染料废水已成为一项重要的课题。近年来，电化学法在国内外备受关注，电化学技术兼有电化学氧化、电化学还原、絮凝和气浮四种作用，具有去除污染物种类多、去除效率高、二次污染物较少、工艺和设备简单、可操控性好等诸多优点，是一种良好的绿色处理技术 [ 2 ] ，已应用于越来越多的难降解工业废水的处理 [ 3 ] 。电极材料是电化学处理的核心 [ 4 ] ，在常用的电极材料中，钢板电极是一种具有一定特性且价格低廉的常用阴极材料，当作为阳极材料时，兼有类芬顿电化学氧化反应和电絮凝的优良特点。 亚甲基蓝作为一种典型的活性染料分子，正电荷不稳定，具有较强的电化学活性 [ 5 ] 。本文采用钢板作电极，硫酸钠作电解质，对亚甲基蓝模拟废水进行电化学处理，通过单因素条件实验得到最佳工艺参数，采用GC-MS、IC分析手段，检测在最佳工艺条件下电解后的中间产物，分析亚甲基蓝可能的降解途径。
system: [SYSTEM]

user: 2. 试验部分 2.1. 试剂与仪器 试剂：亚甲基蓝(国药集团化学试剂有限公司)，硫酸钠(西陇化工股份有限公司)，均为分析纯；二氯甲烷(天津市光复精细化工研究所，色谱纯)试验用水为蒸馏水。 仪器：GPS-4303C型多组输出直流电源(固纬电子有限公司)，722型可见分光光度计(天津市普瑞斯仪器有限公司)，HJ-4A多头磁力加热搅拌器(广州沪瑞明仪器有限公司)，GC7890A/MS5975C (Agilent Technologies)，Vario TOC (Elementar)，ICS-1100 (戴安中国有限公司)。 2.2. 溶液配制 亚甲基蓝模拟废水由亚甲基蓝和去离子水配置而成，准确称取亚甲基蓝粉末2.0000 g于烧杯，溶解后，置于2000 mL的容量瓶中定容，浓度为1000 mg/L，实验时稀释至相应浓度。 2.2.1. MB的测定 用量筒量取200 mL模拟废水倒入250 mL烧杯中，加入一定量的N a2 SO 4 电解质，不改变原水PH值，在室温下进行相关试验。间隔一定时间取样，经离心沉淀后取上清液稀释适当倍数，用分光光度计测定其吸光度(以去离子水为参比)，参照标准曲线，确定待测液浓度，计算去除率。 2.2.2. 中间产物分析 中间产物用气相色谱–质谱GC7890A/MS5975C分析，色谱柱DB-5，升温程序如下：40℃，保持2 min，以20℃/min升到280℃，保持15 min，再以10℃/min升到320℃。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果与讨论 3.1. 钢板电极电化学处理亚甲基蓝模拟废水的工艺条件优化 研究表明，电解时间、外加电压、极板间距、电解质浓度、PH值、废水初始浓度都会影响污染物的去除效率。因此，本试验选择外加电压、极板间距、电解质浓度和MB初始浓度为主要考察因素，利用钢板电极对MB模拟废水进行单因素条件试验。 3.1.1. 外加电压的影响 MB初始质量浓度100 mg/L，电解质Na 2 SO 4 浓度0.05 mol/L，极板间距1.5 cm，搅拌速度150 r/min，室温条件下考察外加电压对亚甲基蓝去除率的影响，结果如图1所示。 由图1可知，随着外加电压的增大，亚甲基蓝去除率逐渐升高。试验过程中，亚甲基蓝被电极表面析出的活性氧及羟基自由基氧化降解。外加电压为5 V时，电化学处理120 min，MB去除率为75.33%；外加电压为9 V时，电解120 min，MB去除率可达85.19%。由于外加电压的增大，导致模拟废水中的 图1. 外加电压对MB去除率的影响 电流增大，增大了带电粒子运动的推动力，使电荷与亚甲基蓝分子接触的机会增多，电子转移速率加快，电极表面发生氧化反应的速率加快，有利于电化学反应的进行。随着试验的进行，可明显观察到溶液中暗绿色絮状体增多，电极表面气泡增多，气浮作用明显。当外加电压为8 V时，电解120 min，MB去除率可达87.29%，比9 V时的处理效果稍好；从理论上讲，外加电压越大产生的∙OH浓度越高，一定时间内电解反应越迅速，MB的去除率越高。但外加电压过大，副反应也同时加剧，单位时间内的电极上产气量增多并汇聚成较大气泡，由于所产生气体沿极板上升，减少了极板电化学反应的有效比表面积，降低了电化学处理效果。随着外加电压的增大，电流过大，本来寿命很短的∙OH不能很稳定存在，故选择8 V为最佳电压。 3.1.2. 极板间距的影响 MB初始质量浓度100 mg/L，电解质Na 2 SO 4 浓度0.05 mol/L，外加电压为8 V，搅拌速度150 r/min，极板间距分别为1 cm、1.5 cm、2.0 cm、2.5 cm，室温条件下，考察极板间距对亚甲基蓝模拟废水去除率的影响，结果如图2所示。 图2曲线表明，随着极板间距的增大，亚甲基蓝的去除率逐渐下降，这是因为当外加电压一定时，电场强度随着极板间距增大而减小，进而增加了对流、扩散传质的距离，废水中有机物分子的电迁移速率减慢。极板间距为1 cm时，电解120 min，MB去除率为87.99%；极板间距为1.5 cm，电解120 min，MB去除率为87.29%，与间距为1 cm时相差不大。极板间距较小时，浓度差极化的影响较小，超电势随之降低，处理效果较好。虽然极板间距越小去除率越高，但过小的极板间距会使极板间溶液的流量减小、废水温度升高，极板间电场过强，存在通电瞬间极板间放电的危险，降低极板的使用寿命。此外，在实际工艺中，极板间距过小也会提高电解装置的设计要求。综合考虑各因素，选择1.5 cm作为适宜极板间距。 3.1.3. 电解质浓度的影响 MB初始质量浓度为100 mg/L，外加电压8 V，极板间距为1.5 cm，电解质浓度分别为0.03 mol/L、0.04 mol/L、0.05 mol/L、0.06 mol/L、0.07 mol/L；室温条件下，考察电解质浓度对MB去除率的影响，结果如图3所示。 图2. 极板间距对MB去除率的影响 图3. 电解质浓度对MB去除率的影响 电解质的加入可以增加溶液的导电性能，也可以使电解过程中发生复杂的电化学反应；由图3可知，随着电解质Na 2 SO 4 浓度的增大，亚甲基蓝的去除率呈现先增大后减小的趋势。当其浓度从0.03 mol/L增加到0.05 mol/L时，电化学处理120 min，MB去除率从82.94%增长到87.29%，去除效果提高了4.35%。外加电压不变的条件下，随着电解质浓度的增加，电流增大，废水的导电能力也随之增强，有利于亚甲基蓝的氧化降解。当电解Na 2 SO 4 浓度超过0.05 mol/L时，电解质浓度太大而不利于废水中的电化学反应进行，从而降低了反应速率，影响了MB的去除率，故选择最佳电解质浓度为0.05 mol/L。 3.1.4. 模拟废水初始浓度的影响 外加电压为8 V，极板间距1.5 cm，电解质浓度为0.05 mol/L，模拟废水初始浓度分别为50 mg/L、100 mg/L、150 mg/L、200 mg/L、250 mg/L、300 mg/L、400 mg/L；室温条件下，考察MB初始浓度对去除率的影响，结果如图4所示。 由图4可知，当废水的初始浓度从100 mg/L增加到300 mg/L时，电解处理120 min，MB的去除率随初始浓度的增大而逐渐提高，最高可达94.65%；MB初始浓度较低时去除率并不高，可能是由于亚甲基蓝不断被降解，单位时间内扩散到电极表面的亚甲基蓝减少，影响了亚甲基蓝在电极表面的氧化降解。当MB浓度继续增大到400 mg/L时，电解120 min，电化学处理效果反而降低，MB去除率为92.80%。这可能是由于在试验范围内，钢板电极的电化学作用随初始浓度的升高而增大，降解、破坏的MB分子成正比增加；当初始浓度过高时，高浓度的亚甲基蓝能较快地扩散到电极表面并发生反应，但随着反应的进行，更多的反应产物堆积在电极表面，阻碍了传质过程，使电流效率降低；也可能是由于电化学作用达到饱和，在相同的反应时间内，作用在单位浓度污染物上的∙OH含量减少，导致去除效果降低，故本试验确定MB模拟废水的最佳初始浓度为300 mg/L。 3.2. 电场作用下亚甲基蓝溶液中的TOC变化 对于TOC值的变化，可以将整个过程大致分为两个阶段：第一阶段为亚甲基蓝分子分解为小分子有机物，此阶段亚甲基蓝分子发色基团被破坏；第二阶段为深度氧化阶段，此阶段溶液中的有机物分子被快速的矿化为无机盐离子、CO 2 和H 2 O。由图5可知，随着电解时间的延长，亚甲基蓝溶液的TOC值 图4. 初始浓度对MB去除率的影响 图5. 电场作用下TOC变化曲线 呈现递减的趋势；且在60 min之前，TOC下降速率较快，反应继续延长至120 min时，TOC的去除率可达73.28%。这表明此反应中大部分亚甲基蓝分子被完全矿化，部分未被完全矿化的亚甲基蓝分子被氧化分解为小分子中间产物。
system: [SYSTEM]

user: 4. 降解机理分析 4.1. 主要的化学反应 在电解反应过程中有微量的暗绿色絮体和气泡产生，其可能发生如下的电化学反应 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ： 反应一阳极： 2 Fe − 4 e − → 2 Fe 2 + ( aq ) 2 Fe 2 + ( aq ) + 5 H 2 O ( aq ) + 1 / 2 O 2 ( g ) → 2 Fe ( OH ) 3 ( s ) + 4 H + ( aq ) 阴极： 4 H + ( aq ) + 4 e − → 2 H 2 ( g ) 反应二阳极： 2 Fe − 4 e − → 2 Fe 2 + ( aq ) Fe 2 + ( aq ) + 2 OH − ( aq ) → Fe ( OH ) 2 ( s ) 阴极： 2 H 2 O ( aq ) + 2 e − → 2 H 2 ( g ) + 2 OH − ( aq ) 上述反应后产生铁的氢氧化物絮状体，通过吸附混凝或络合作用从而去除亚甲基蓝。此外，在阳极伴有水氧化的竞争析氧反应，该反应主要存在类电芬顿过程： 阳极： Fe − 2 e − → 2 Fe 2 + ( aq ) 阴极： O 2 ( g ) + 2 H 2 O + 2 e − → H 2 O 2 ( aq ) + 2 OH − ( aq ) H 2 O 2 ( aq ) + Fe 2 + → Fe 3 + + OH − ( aq ) + ⋅ OH 4.2. 降解产物分析 化学反应是旧键的断裂和新键的生成过程，亚甲基蓝分子中的化学键能 [ 9 ] 见表1所示。 马文姣等 [ 10 ] 研究了在声化学和电化学共同作用下，亚甲基蓝一方面中间环的碳氮键先被打断，甲基脱落，氧化成环己基-3-二(甲基氨基)苯基甲酮(C 15 H 21 ON)，继而氧化成环己基苯基甲酮(C 13 H 18 O)；另一方面碳氮键断开生成2-氨基苯基硫代苯胺(C 12 H 12 N 2 S)，进一步氧化成3-异氰酸酯基苯酚(C 7 H 5 O 2 N)；最终氧化成苯甲酸、甲酸、乙酸、乙二酸等小分子酸。Qianwang等 [ 11 ] 研究了在二茂铁多相催化类芬顿反应体系中，亚甲基蓝可能有三种不同的降解途径：1) MB分子中能量最低的N-CH 3 首先被破坏，进而氧化生成甲醛或者甲酸；2) 碳硫键和碳氮键被打断氧化生成苯并噻唑；3) Cl-S被氧化成S=O，进一步氧化生成苯胺-2-磺酸；随着反应的进行，这些产物最终被氧化成CO 2 、H 2 O、 SO 4 2 − 和 NO 3 − 。 本试验在电场作用下电解亚甲基蓝模拟废水，随着电化学反应的进行，亚甲基蓝浓度逐渐降低，这表明亚甲基蓝的分子结构或发色基团遭到了破坏。通过GC-MS、IC检测出电化学反应的中间产物，见表2和图6所示。 据测得的中间产物根，分析该条件下亚甲基蓝可能存在2条不同的降解途径，如图7所示。反应进行时，Cl − 游离在溶液中，电化学反应产生的自由基破坏亚甲基蓝中间环碳硫键和苯环上碳氮键，氧化生成 图6. 电解120 min后MB溶液中的无机阴离子 Table 1 Chemical bond energies in the molecular structure of methylene blu 化学键 键能(kcal/mol) CH 3 -N(CH 3 )C 6 H 5 70.8 N(CH 3 ) 2 -C 6 H 5 93.2 ± 2.5 C 6 H 5 -NH-C 6 H 5 87.4 C 6 H 5 -S-C 6 H 5 76 ± 2 C 6 H 5 -NH 2 102.6 ± 1.0 表1. 亚甲基蓝分子结构中的化学键能 Table 2 Possible intermediate products under electrochemical condition 序号 停留时间/min 分子式 结构式 名称 B 15.999 C 17 H 16 N 2 S 2-Methyl-5，5diphenyl-4(methylthio)imidazole C 20.464 C 7 H 6 N 2 S 1，2-Benzisothiazol-3-amine E 15.999 C 11 H 13 NOS Benz[b]-1，4-oxazepine-4(5H)-thione，2，3-dihydro-2，8-dimethyl F 13.369 C 14 H 22 O Phenol，2，4-bis(1，1-dimethylethyl) G 13.369 C 14 H 22 O Phenol，2，5-bis(1，1-dimethylethyl) 表2. 电化学条件下可能的中间产物 图7. 电化学作用下亚甲基蓝可能的降解路径 2-甲基-5，5-二苯基-4-甲硫基咪唑(B)；亚甲基蓝分子中键能最低的化学键CH 3 -N(CH 3 )C 6 H 5 为70.8 (kcal/mol)，因此，部分甲基可能首先脱落，被氧化成甲醛或甲酸。自由基继续破坏B物质上的碳硫键、碳氮键以及咪唑与苯环之间的碳碳键，生成3-氨基-1，2-苯并异噻唑(C)和物质E；随着电化学反应的继续进行，C物质上氨基可能脱落生成苯并噻唑，E物质会生成F以及它的同分异构体G，进而可能氧化成苯酚，最终矿化为 NO 3 − 、CI − 、 SO 4 2 − 、CO 2 、H 2 O等小分子化合物。此外，电化学反应过程中产生的羟基自由基与大多数有机污染物可以发生快速的链式反应，无选择性地把废水中有机污染物氧化成CO 2 、H 2 O和简单的有机化合物 [ 12 ] ，处理过程不产生或基本不产生二次污染。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 1) 钢板电极电化学处理MB模拟废水的最佳条件为：MB初始质量浓度300 mg/L，外加电压8 V，极板间距1.5 cm，电解质(Na 2 SO 4 )浓度0.05 mol/L，电解时间120 min。在此最佳工艺条件下，MB去除率可达94.65 %，TOC去除率可达73.28%。 2) 钢板电极电化学处理MB可能的降解途径为：a) MB甲基首先脱落，氧化成甲醛或甲酸等小分子酸；b) MB的碳氮键和碳硫键被破坏生成2-甲基-5，5-二苯基-4-甲硫基咪唑，随之氧化生成噻唑和酚类化合物，最终矿化为 NO 3 − 、CI − 、 SO 4 2 − 、CO 2 、H 2 O等小分子化合物。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 进排气系统的结构及匹配状况直接影响推土机的动力性、经济性和排放性，恶劣的高原环境对大马力推土机进排气系统的要求更为苛刻且目前还没有可借鉴的成熟的指导性资料。因此，本文从高原环境对进排气系统影响出发，结合自身开发大马力高原型推土机的设计工作经验，总结了高原环境对推土机动力系统的影响情况及设计人员可采取的应对措施，为以后类似大马力高原型工程车辆的进排气系统优化设计和性能提升提供参考。 关键词 :高原型推土机，动力系统，进/排气系统，理论依据 Copyright © 2017 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着中国西部大开发战略的持续进行，对能在海拔4000 m以上地区稳定作业的大型机械设备的需求量越来越大，尤其是420马力以上履带式推土机的需求呈逐年递增趋势。但是，国内外相关行业对大马力高原型履带式推土机的研究还不多。目前普遍是将普通履带式推土机降功率在高原地区使用，降功率的规则是每超过发动机许用高度300 m，功率下调4%。而实际案例表明，将普通履带式推土机降功率在高原使用效果并不好。降功率使发动机的外特性发生变化，高效区变窄，整机匹配效果变差，最直接的体现就是发动机动力性能下降、推土机作业效率下降。此外还伴随冷却系统能力不足、可靠性差等状况。 因此，必须有针对的开发大马力高原型履带式推土机以满足高原地区客户的需求，而采取有效措施提高其动力系统的性能及可靠性是这项工作的关键。截止目前国内外仍未检索到相关的研究成果及报道。本文结合开发大马力高原型推土机进排气系统的经历收获对这部分的设计要点详细阐述。
system: [SYSTEM]

user: 2. 高原环境特点及对进排气系统的影响 如果动力系统比作工程机械的“心脏”，则进排气系统可称之为“心脏控制器”。控制器的好坏直接关系到发动机能否正常运行，运行是否可靠及动力是否强劲等。该系统主要由空气滤清器、消音器及其附属部分组成，EU Stage IIIB阶段还会增加尾气后处理装置。相比平原机械，高原恶劣的工作环境(见图1)对上述部件各项性能都提出了更为苛刻的要求，必须确保可靠性。 2.1. 高海拔低气温与大温差 海拔越高，气压越低，含氧量越少。气压与海拔的经验关系式为： P g = P 0 − C H 式中， P g 为某一高度下大气压力(mm Hg)， P 0 为基准大气压力(760 mm Hg)， H 为海拔高度(m)， C 为系数(mm Hg/m)，取值见表1。 大气中平均含氧量与海拔的关系为： O G = O 0 − e H 式中， O G 为某一高度处空气中年平均氧含量(g/m 3 )， O 0 为基准年平均含氧量(282 g/m 3 )， H 为海拔高度(m)， e 系数，取值范围见表2。 图1. 推土机工作环境 Table 1 Range of 高度范围 C的取值 0 < H ≤ 2500 0.085 2500 < H ≤ 3500 0.075 3500 < H ≤ 5000 0.07 表1. 系数C的取值范围 Table 2 Range of 高度范围 C的取值 0 < H ≤ 5000 0.024 5000 < H ≤ 8000 0.021 表2. 系数e的取值范围 青藏高原极限气温达到−40℃以下，空气稀薄，天气寒冷，所有这些不利因素导致推土机内各种油液的黏度急剧增加，流动性变差，引起旋转部件的润滑不良，曲轴的转动阻力增大，磨损加剧；同时，柴油机的充气量减少，输出功率下降。发动机的功率消耗大，机器工作效率降低，经济性也变坏。此外，过低的温度也会使金属及非金属材料发生冷脆，容易断裂，大大缩短发动机的使用寿命。 2.2. 强辐射与少降雨 由于高原的空气透明度好，日照辐射特别强烈产生的大温差，发动机运行及停止造成的空气胶管承受高低温的交变载荷，使柴油机的各种胶管管路和密封件很容易老化失效，因此需要对软管的耐压安全系数进行适当的提高以延长软管使用寿命，同时对外露的软管进行特别加装防紫外线的护套，确保软管的正常性能 [ 1 ] ，采用在高原低温环境下仍具有良好减震能性的橡胶减震器，提高系统整体可靠性。 2.3. 干燥多灰尘 空气中灰尘的组成、粒子尺寸分布及含尘浓度与地理环境、气候、风力等多种因素有关。进气灰尘对气缸、活塞、活塞环、气门、气门导管会严重磨损，灰尘透过活塞环，进入曲轴箱，也会加剧曲轴轴承、连杆轴承、曲轴连杆颈的磨损。且20 mm的粒子对气缸磨损最严重，见图2 [ 2 ] 。可以说，发动机的 图2. 灰尘粒度与发动机磨损的关系 磨损和寿命，极大程度上取决于空滤器的技术性能和结构完善性。西部高原空气干燥多沙尘，进排气系统需采取特殊措施，配置大流量、低阻力、自动排尘的高性能空滤器。
system: [SYSTEM]

user: 3.防护技术措施 3.1. 空滤器系统选型设计 空滤器系统的作用是在发动机数据表上规定的温度和阻力极限值内，向发动机供应充足的清洁、干燥空气。其选型设计主要考虑发动机自身所要求的进气流量和进气阻力的极限值、使用环境的灰尘或污染物含量和空滤器系统的理想保养间隔三个方面。 针对高原地区扬沙频繁的多尘环境，建议采用高容量三级滤清器系统，即在双级滤清器的基础上，增加一级高效集成式重型粗滤器(常为盆式或筒式结构)，见图3 [ 3 ] ，粗滤在污染物进入滤芯之前就将其分离出去，从而实现更长的保养间隔。因许多文献已对发动机空滤器作过大量论述，这里简单阐述粗滤器。 粗滤器出气管直径 d 为 d = 1.88 Q V 2 式中， Q 为空滤器的空气流量(m 3 /h)， V 2 为粗滤器出口气体流速(m/s)。 根据粗滤器结构形式确定粗滤器进口直径 D ，对于盆形结构， D = 1.7 d ~ 2.2 d ，筒形结构， D = 1.5 d ~ 2.0 d ，进而通过进口气流速度 V 1 计算出气流通过叶片的截面积 A 。 A = π 4 ( D 1 2 − D 2 2 ) n 1 θ 360 sin α 式中， D 1 和 D 2 分别为叶片外圆和内圆直径(cm)， n 1 为叶片数； θ 为孔的张角(˚)， α 为叶片角度(˚)。 3.2. 消音器设计 消音器是排气系统的主要部件，它既要满足车辆噪声的要求，又要满足排气阻力的要求，还要满足消耗功率尽可能少的要求。消声器的容积应根据发动机最大排气流量来确定 对于6缸柴油机，设计排气消声器主要针对排气基频噪声和宽频带的高频噪声 [ 4 ] 。基频噪声的频率为 图3. 进气系统原理图 f = Z n 60 τ ( Hz ) 式中， Z 为柴油机气缸数， n 为内燃机额定转速(rpm)， τ 为行程系数，四行程 τ = 2 ，二行程 τ = 1 。 排气噪音中，通常在基频 f 的和其第二、第三次谐波 2 f ， 3 f 附近出现峰值，频率在高时，以基频为基础的排气噪音声压级不大。 消音器容积的计算公式较多，经常选用的是美国NELSON公司推荐的消声器最小有效容积经验公式。一般而言，消音器容积越大，消声器消声性能越好。 V = Q n V c 1000 T Z 式中， V 为消声器理论容积(L)； V c 为内燃机的排量(L/s)； n 为内燃机的额定功率转速(rpm)； T 为内燃机冲程数；Q为取5或者6的常数。 3.3. 冷启动性能 与平原地区不同，高原环境对柴油机冷启动性能主要限制因素是：进气温度低，各个旋转部位润滑油流动性差，阻力加大，发动机燃烧室内的空气不易达到柴油的自燃温度而造成整机难以启动；高海拔的空气低含氧量也使低速启动的进气量不足以产生达到柴油自燃温度所需要的氧气量。 为保证冷启动性能的可靠性，推土机上建议同时采用两种技术方案： 1)乙醚助燃装置，通过喷嘴向发动机进气歧管内定时定量喷射乙醚，起到助燃的目的。在装置在环境温度低于−5℃但是高于−20℃使用，可以保证发动机启动性能。 2) 冷却液循环加热装置，俗称燃油加热器系统。在环境温度低于−20℃时，通过燃油加热器给冷却液循环加热，实现驻车加热以至可启动的温度。具体原理图见图4。发动机启动前循环加热时冷却液的流向是：发动机→燃油加热器→暖风机→发动机；发动机启动后冷却热的流向是：发动机→单向阀→暖风机→发动机。 3.4. 废气引射器设计 废气引射器由吸尘口、喷嘴、单向阀及文丘里管等组成，主要是依靠在消声器中装有废气引射器，由它产生一定的负压，把空气滤清器除尘器中的尘土都抽走 [ 5 ] 。资料显示，在同样的环境下形式，带废气引射器的空气滤清器要比普通的空气滤清器的滤网被打透时间大为延缓，使空滤器保养一次后，工作时间延长15~20倍 [ 6 ] 。 图4. 冷却液加热装置原理图 废气引射器在高温、震动和反复变化的压力下工作，还承受着发动机废气的腐蚀作用，有严格的气密性要求，以确保文丘里管两侧存在足够的真空度，防止空气滤清器端产生的负压足以将消声器内的高温废气“引射”到滤清器内部，导致起火 [ 7 ] 。 废气引射器设计首先要对确定结构后的除尘能力进行计算分析。两侧的相对真空度 Pr 为 Pr = 101325 − 9.80665 × q v 2 ( C q k ρ t x − ρ ρ ) 2 × 1000   ( Pa ) k = A 1 2 g ( d 1 d 2 ) 4 − 1 t x = log ( ρ x ) / log ( ρ ) 式中， q v 为发动机排气流量(m 3 /s)， C q 为流量系数， t x 为空气的密度与水的密度的关系指数， ρ 为水的密度， ρ x 为水与空气的密度差值， ρ x = ρ − ρ 大 气 ，通常 ρ 值取1000， ρ 大 气 取值为1.29。 A 1 为文丘里管大经面积(m 2 )， d 1 和 d 2 分别为文丘里管大端与小端的半径(m)。 3.5. 隔热方案设计 由于高原的气压偏低，外界可利用的空气量少，而发动机的喷油量及排出的热量基本不变；此外，海拔越高，在压气机中达到的压比也随之增加，这些因素必然导致涡轮增压器出口的空气温度升高。排气温度的经验计算公式为： t T = x t T 0 + Y ( t k − t k 0 ) 式中， t T 为在某一海拔高度下，当平均有效压力为 P e 时，涡轮前的排气温度(℃)； t T 0 为在标准状态下，当平均有效压力 P e 0 = P e 时，涡轮前的排气温度(℃)； t k 为对应于 t T 时增压空气的温度(℃)； t k 0 为对应于 t T 0 时增压空气的温度(℃)； x 为与增压压力 P k / P k 0 有关的温度系数； Y 为与增压空气温度差 Δ t k = t k − t k 0 有关的温度系数。 排气温度过高必然导机舱内温度迅速上升，机舱过热出了直接影响推土机的动力性以及经济性之外，还会引起一系列严重问题，如材料承受大的热应力及变形，易出现疲劳裂纹，且部件受热膨胀后影响正常间隙，导致过度磨损，机舱内的线路老化等问题；为此需要对排气系统部件进行隔热。 消声器可以利用隔热套进行隔热。建议隔热套采用高温受热层、中间隔热层和冷面层组成的复合结构，其中高温受热层为陶瓷织物，可耐温度1000℃以上，中间隔热层为玻璃纤维与陶瓷组成的玻纤复合棉结构，可耐温度700℃左右，冷面层为玻纤成分的硅复合织物。用这种13 mm厚度的隔热套包裹消声器主体，使其表面温度维持在80℃左右，充分降低发动机机舱温度。 发动机的排气歧管以及气缸要与周边部件有足够的间隔，与电线束以及燃油管路的间隔应大于200 mm；如果受结构限制不能确保上述间隔的地方，应设置隔热板进行隔热，设置有效的隔热板后，与隔热板的间隔应大于35 mm。 本文的设计方法已经在420马力等机型的高原型推土机设计中得到采用，使用情况表明该设计方法满足设计要求且较为合理。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 高原型大马力推土机的进排气系统是一个复杂的系统，本文只是对推土机进排气系统的设计计算方法进行了探讨，介绍了进排气系统的设计及设备的选型原则。可以得出：采用高效预滤器及废气引射装置，解决沙尘引起的发动机早期磨损问题；精确确定采用乙醚助燃装置及冷却液加热装置(燃油加热器系统)提升发动机高原冷启动性能；而其它的影响高原型发动机性能的学术性及实践性问题有待广大从事机械专业的专家和同仁们进一步探索研究，共同提高我国的高原型大马力工程机械的设计研发水平。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 汽车减速器齿轮在使用过程中，受到复杂力矩影响，为了使齿轮受力更加均匀，在齿轮齿向方向进行鼓形修形，但鼓形确定还没有统一方法。针对采用Gleason公司鼓形加工机床加工的汽车减速器齿轮，通过测量加工后鼓形形状，确定汽车减速器用齿轮鼓形形状的问题。同时利用ANSYS软件进行鼓形量的计算验证，通过理论分析和仿真运算，确立齿轮的鼓形利于齿轮受力。 关键词 :鼓形，减速器，齿轮，ANSYS仿真 Copyright © 2017 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/