DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 充分运用系列位置效应 + 超限效应，合理安排教学内容和时间 谚语有云“一日之计在于晨”，意思是在一天的开头做最重要的事，同时我们也常常发现在回想过去经历的事情或是学习的内容时，往往事情的开头和结尾、学习内容的开始和末端给我们留下的记忆最深、最清晰。这种现象就叫做“系列位置效应(Serial Position Effect)” [ 5 ] ，指记忆材料在系列中所处的位置对记忆效果发生的影响，如图1所示。 图1. 系列位置效应 从图1中，可以很清楚地看到学习材料中各部分的位置不同，学习效果不同，开头部分和结尾部分的记忆效果明显优于中间部分。“系列位置效应”表明我们要把最重要的事情安排在开头和结尾的部分。 根据“系列位置效应”的启示，教师应合理安排教学内容和教学时间，在上课时应将重要的内容放在一节课的开头和结尾。以40~45分钟课时长度为例，在课堂的开始，用2~3分钟的时间复习先前知识或创设实例等方式引入，吸引学生的注意力，为本课的内容打下基础。需注意的是，要避免在该阶段进行点名、整顿纪律或收发作业等与本节课课堂内容无关的活动；接下来时间段(大约20分钟)则进入记忆的高效期，学生可以轻松地并较为牢固地记住所接受的知识或信息，因此教师在该时间段要呈现新的信息和方法技巧，将本节课的重点、难点安排在该时间段。需注意的是，要在该阶段呈现肯定的、正确的信息，否则学生会将错误的答案牢牢记住；接下来进入低沉期，大约有十分钟时间，该时段学习的效率较低，这是因为该时段学习的内容既受到开始内容的干扰又受到结尾内容的干扰，也就是“前摄抑制”和“后摄抑制” [ 5 ] [ 6 ] 的作用。因此教师可在该段时间内对刚刚学习的新知识和信息进行练习和强化，以便于学生将内容加工组织。需注意的是，在该阶段可通过讲个笑话等休息方式来转换学生的思路，以最大程度的吸收知识；在最后的十分钟左右时间里，又进入了第二个高效期(本文称之为高效期2)，教师可以在该段时间内对整节课进行总结，既加深学生的记忆，又促进学生领悟和深入理解知识的内涵。 David Sousa [ 7 ] 在《脑与学习》中指出：高效期和低沉期随课时长度变化而变化，如图2所示，对于1节40分钟的课来说，高效期大约是30分钟；如果在课程过半也就是进入低沉期时，通过讲个简单的笑话等方式改换一下思维，高效期可提升至约36分钟，比重约占90%；当课程持续到80分钟时，高效期为45分钟左右，比重仅占56%左右，低沉期高达近一半。也就是说，课时越长高效期的比重越低，反之低沉期的比重越高。这就是为什么教师拖堂效果不好的原因，教师应给学生留点“空白”，而不是一味地通过教学时间的延长或教学内容的满灌等方式以期提高教学效率，这就是“超限效应”。 图2. 课时越长低沉期占的比重越大 “超限效应”在很多方面都有启示，例如，本来应是鼓舞士气的演讲，刚开始时大家的情绪都很高涨，结果十分钟过去了没讲完，二十分钟过去了还没讲完，半个小时过去了依旧没讲完，效果可想而知；再如，当学生犯错要对其说教或对之批评时，总是会“不厌其烦”、“苦口婆心”地不断地重复讲解原因，甚至干脆多批评几次，以为其会长记性，殊不知却增加了他的厌烦甚至抵抗心理，适得其反。“超限效应”告诉我们：教育要讲究“布白”，与学生的沟通交谈应点到为止，批评学生时勿穷追不舍，甚至表扬学生时更应该适度得当，时刻把握好“度”，适当留点“空白”，让学生自己去思考、去反思。同样，教师在授课时，也应该避免“超限效应”，在课堂上讲授知识、信息甚至课后布置作业时，在时间和任务量上均要注意不能超过学生可接受的“限度”，否则会起到物极必反的效果。
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user: 3. 充分利用头脑风暴效应 + 突破思维定势，开启学生的创新之门 常言道“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，这种现象心理学称之为“头脑风暴效应”，意思是不同专业与背景的人集中到一起集思广益，互提设想、互相撞击，从而得到新创造、新构思。教学中的许多活动都非常适合利用“头脑风暴效应”来进行探究学习、合同协作，进而激发学生的探究兴趣，培养学生的创新意识。教师在实施“头脑风暴”时，首先要根据课程内容与学生的特点，提出有趣的开放性的问题，接下来引导大家开口，尽量让每个人都参与到其中，鼓励学生说出脑子中闪出的任何奇异的甚至“异想天开”的观点，每个人的思维在相互碰撞中很可能再产生新的火花。注意在这个过程中切忌不要评价，只要给予鼓励即可，充分保护学生的创新意识，让每个人都能够自由地、自信地表达自己的观点。 在这个过程中，关键是教师创设能够提供自由思维空间的情境，同时鼓励学生从不同角度进行思考，从而打破“思维定势”的影响。“思维定势”现象非常普遍，也称惯性思维，是指人们按照习惯的、比较固定的思路去认知、去分析问题。它可以协助我们来认知同一类新的事物，但发生变化时，“思维定势”容易让人产生“以不变应万变”的思维策略，阻碍思维开放性和灵活性，造成思维的僵化和呆板，难以涌出新思维，做出新决策，创造性思维的发展受到阻碍。因此，教师在教学过程中，可以有意识的设置关卡、难题等方式激发学生的求知欲，同时鼓励他们张开想象的翅膀，寻找不止一种的创造性答案，培养学生的发散性思维，开启他们的创新之门。
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user: 4. 结论 除了上述所分析的几种显著的可运用于教学活动中的心理效应外，教师还可利用“连锁塑造”观念来培养与巩固学生的行为习惯；要重视“情绪判断优先”效应关注学生的情绪和情感等等。教学是科学的、严谨的，也是艺术的、感性的，作为教师，承担着培塑育人的重任，为了提高教学的高效性，更应该发自内心地热爱教育、科学地遵循心理规律、自觉地运用心理效应、不断地探索有效教学方法、努力地创新教学活动，为培塑新时代创新人才贡献一份力量。
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user: 摘 要 非亲属核心员工在家族企业内部形成不同派系是常见而又被忽视的一个企业现象。本文在分析家族企业非亲属核心员工派系形成的根本原因及其对家族企业产生的不良后果的基础上，从家族企业企业主、非亲属核心员工和制度建设等方面提出几点对策建议，以期能对解决家族企业内部非亲属核心员工形成派系带来的问题有所帮助。 关键词 :家族企业，非亲属核心员工，派系 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 家族企业是社会经济组织发展的起点。研究表明，中国近四十年大量出现的民营(私营)企业有90%左右是家族企业。家族企业的迅速发展，已引起国内外学者的广泛关注。促使人们重视家族企业研究的原因主要有两点：一是上世纪90年代以来，港澳台及分布在东南亚和世界其他地区的华人企业及其经济成就特别令世人刮目；二是改革开放之初中国大陆平底涌起的家庭经营的浪潮。长期忽视对家族企业的研究，是我国经济学与管理学界的一大缺陷，近几年学界才开始重视家族企业问题，并引发一些争论 [ 1 ] 。但是，纵观家族企业问题的研究，学者们更多关注的是家族企业的代理问题 [ 2 ] 、传承问题 [ 3 ] [ 4 ] 、人力资源的激励问题 [ 5 ] 等方面，即使是在家族主义信任基础上研究家族企业问题，也鲜有探讨家族企业内部非亲属核心员工派系问题及其影响，家族企业内部非亲属核心员工这种“抱团取暖”的现象及其后果并没有引起学界应有的重视。本文则旨在分析家族企业非亲属核心员工在家族企业中派系的形成及其后果，并在此基础上进行相应的对策研究，希望能对家族企业领域的研究加砖添瓦，做出一点贡献。
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user: 2. 家族企业非亲属核心员工 家族企业在创业初期，企业规模不大，拥有一个彼此充分信任的、可靠的管理团队对企业来说非常关键，而具有先天血缘关系的家庭成员则是企业关键岗位的优先考虑的人选。显然，家族主义信任是导致初创家族企业选择这种企业治理机制的主要原因。 随着企业规模的扩大，家族企业所有者将企业部分或全部的经营权委托给职业经理人、把企业一些关键岗位向(泛)家族成员之外的人才市场开放，是一个必然而现实的选择。人才需求的增加使得(泛)家族成员之外的一些中高端管理、技术等各类外部人才进入家族企业占据各级经理、主管、技术骨干等岗位，他们共同组成家族企业非亲属核心员工。由此，本文将家族企业非亲属核心员工定义为，在家族企业担任重要职务或占据重要岗位、对家族企业价值创造具有重要作用但与家族企业主无私人关系的员工。非亲属核心员工不等同于通常所说的职业经理人，非亲属核心员工既包括家族企业内部的职业经理人，还包括家族企业内部的非亲属技术骨干、营销骨干等对企业局部或整体效能影响较大的非管理系列的关键人才。家族企业非亲属核心员工能力强，但家族企业主对他们信任度低。家族内部人才的短缺，使得家族企业的发展越来越离不开非亲属核心员工，进而对非亲属核心员工形成依赖关系。但是，家族企业主及非亲属核心员工之间产生的代理问题，在基于身份的特殊信任中国社会文化背景之下，使委托人和代理人都难以准确地给自身定位，可能会导致非亲属核心员工出现一些非企业期望的行为，如发展派系等，尽管这些行为有损企业的组织效能，对企业内部管理产生诸多不良影响 [ 6 ] ，但对置身于不确定环境中的非亲属核心员工而言，却是一个理性的选择。
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user: 3. 家族企业非亲属核心员工派系的形成与后果 (一) 家族企业非亲属核心员工派系的形成 对家族企业长期调研发现，家族企业非亲属核心员工派系的形成主要通过两种方式实现：一是通过连带关系，二是通过选择性培养、提拔员工形成“嫡系”。 规模的扩大、业务的发展、产品及产业结构的升级，使得民营企业不但对人才数量提出了更多需求，更对人才的质量提出了更高要求，众多家族企业亦不例外。上世纪90年代，国有中小企业大面积效益不佳，在“抓大放小”的政策思路下，各行各业释放大量的各级管理、技术等人才，这无疑对当时急需各类人才的家族企业来说是雪中送炭，很多国有企业下岗职工在这种形势下进入蓬勃发展的家族企业。但他们各自又不是孤军奋战，就像很多当年南下的打工者会回到家乡把自己的兄弟姐妹、亲戚朋友带到南方打工一样，他们又通过各种连带关系，介绍、推荐、引进与自己有着亲密关系的各类人才到自己所在的家族企业任职。同时，这些高阶非亲属核心员工在工作中不断考察那些有潜力且可能成为“自己人”的员工加以培养、提拔，使其在利益获得、意见征询、职业发展等方面有赖于自己。这样，在家族企业内部就形成以自己(通常是高阶非亲属核心员工)为核心的、利益上相互支援的团队。这些团队在很大程度上并非是工作意义上的团队，而是连带和选择性培养为特征、以利益为核心的紧密群体。对家族企业而言，这些紧密联系的群体就是家族企业内部的不同派系。调查发现，家族企业内部存在派系是普遍现象，对企业效能产生一定的负面影响。 家族企业内部形成派系，表面上来看是连带关系和培养关系，而实际上根本原因在于我国家族企业建立在家族主义信任基础之上的信任，这种信任从(泛)家族成员内部逐渐向“外人”扩展，而且信任感也逐渐降低。家族内部最亲密成员之间的信任是一种本能的、潜意识的充分信任，因此，家族企业内部的关键岗位都由(泛)家族成员占据，如财务、采购、审批等关键岗位。对于家族企业内部的“族人”、“外人”，则按照费孝通先生的“差序格局”原则，由亲到疏，信任程度也不断下降 [ 7 ] 。在家族企业企业家心中，企业是“我的”、是“我家的”的意识深入骨髓，骨子里特别害怕、忌讳“外(姓)人”染指家族企业的企业控制权。因此，不管家族企业非亲属核心员工如何表忠诚、卖力干、出业绩，家族企业主在内心深处对他们都是不信任的，对家族企业内部非亲属核心员工表现出很低程度的信任或不信任，在引进外部人才时所做的部分承诺、特别是涉及股权分配方面的承诺，在很大程度上到期不愿兑现，害怕随着时间的推移，能力强势的非亲属核心员工变成了“我家的”企业大股东。有些家族企业主宁愿痛苦地看着企业一步一步地萎缩、甚至滑向倒闭破产的深渊，也要牢牢地掌握企业的控制权，作者一直跟踪调研的郑州某电子有限公司就正处于这种境地。家族企业主在心理上对非亲属核心员工深层次的不信任感，以及据此心理而做出的一些决策、表现出的一些行为，会产生两个方面的后果：一是会让家族企业非亲属核心员工在内心深处缺乏安全感，特别是地位安全感和长期利益安全感，在企业内部的政治行为、利益争取等方面，高阶非亲属核心员工需要自己信得过的人来声援和支持自己，并有能力照顾到派系内成员。对家族企业高阶非亲属核心员工而言，把有能力的、曾经的下属或同事引进到企业相关岗位任职，选择性地培养和提拔部分员工，形成以自己为核心的小团体，其实是非亲属核心员工对自己在家族企业中面临的不确定性的一种回应；二是会使得非亲属核心员工对家族企业在心理和行为上渐行渐远，进而影响家族企业非亲属核心员工个人效能的充分发挥和企业的整体效能。 (二) 形成家族企业非亲属核心员工派系的后果 毋容置疑，家族企业非亲属核心员工在很大程度上扮演了委托–代理关系中的代理人角色，在委托人低信任度环境中下工作，想办法组建以自己为核心的小团体，以降低面临的不确定性风险和争取自身利益最大化则成为众多非亲属核心员工选项中的可选项。现实中，很多家族企业非亲属核心员工也确实是这么做的。非亲属核心员工在家族企业内部组建小团体形成派系，使得家族企业内耗严重，对家族企业的企业经营活动和内部管理等造成诸多负面影响。 首先，是政治行为盛行。如前所述，家族主义信任给非亲属核心员工心理上带来的是缺乏地位安全感和长期利益安全感，降低这些安全感的一个重要途径就是获得“大老板”的宠信，基于安全和利益的争宠动机使得派系之间或明或暗地进行着激烈而复杂的政治行为。派系之间的政治行为会导致家族企业非亲属核心员工把大量的时间和精力耗费在非生产性行为上，从而严重影响企业的局部或整体效能。 第二，企业内部协同效应难以发生，合作水平降低。不同派系之间不但进行激烈复杂的政治行为，在部门协作、业务支持等方面也表现出低水平特征，不同派系之间以及不同派系成员之间很多时候仅仅维持着最低水平的协作与支持，甚至彼此不惜拆台以在“大老板”面前赢得“竞争优势”，这种损人利己、损人不利己的行为在派系林立的家族企业内部时有发生。 第三，影响企业内部管理及人事安排。企业的整体运营效能是以企业各个部分或各个部门相互协调、相互支持为基层条件，派系之间的斗争降低了企业内部管理水平，甚至有时候变的混乱不堪，部分家族企业在组织架构设计、关键人员配置等方面留下深深的派系烙印。 另外，家族企业派系内斗内耗，一个容易忽略的严重后果是造成企业人际关系不和谐。严重的派系斗争让家族企业内部基层员工及基层管理者无所适从，很多时候不得不主动或被动选边站队，造成家族企业内部人际关系紧张、良好的企业文化难以建立的局面，而且造成人际不和谐的不良影响风气一旦形成，短期内就难以消除，造成长期不良后果。 无论是什么类型的企业，在企业内部形成以工作为中心的部门、团队或小团体，这本是正常现象。但是，家族企业内部形成的以连带和培养关系为特征的小团体，却在很多方面对企业的效能产生不良后果和影响，对家族企业内部存在的这些问题，需要从多角度思考、多方面入手来消除这些不良影响。
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user: 4. 对策研究 基于两权分离的家族企业委托-代理问题已经得到学界的重视并产生了大量的研究成果，但是家族企业内部基于连带关系的派系问题却没有得到应有的重视，目前这方面的研究成果并不多见。家族企业内部产生派系问题及由此衍生企业经营管理问题是一系列复杂因素共同作用的结果，因此，寻求解决这些问题也应多方考虑，避免提出的解决问题的对策治标不治本。基于对家族企业关于派系的研究，本文从家族企业企业主方面、非亲属核心员工、制度文化建设等方面提出以下几点对策建议： 第一，家族企业企业主应以更加开放的心态、更高的格局看待自己所创办的企业。家族企业企业主应将更多的心思放在与家族企业内非亲属核心员工一起将企业做大做强，对企业发展有利的事情，如对非亲属核心员工，该信任的就信任、该授权的就授权、该给股份的就给股份，把对家族企业内部非亲属核心员工的信任建立在对这些员工人品、能力的了解之上，这样就能从根本上消除或减少家族企业内部非亲属核心员工由于不确定性而带来的地位安全感与长期利益安全感，从而让非亲属核心员工没有组建小团体、形成派系的动机。 第二，对家族企业非亲属核心员工而言，首先应明白，能够在家族企业这个平台发挥自己的才能施展自己的抱负，做一个值得信赖的人是前提。为私利组建小团体、拉帮结派，固然可以在一时的政治行为中赢得一定的优势，但终究不为企业所容忍。其次，企业可针对中高层管理者定期、不定期组织以“融合、团结、大局观”为目的的拓展活动和讨论活动，给家族企业非亲属核心员工创造彼此敞开心扉的机会，清除彼此戒备的心理篱笆，消除成见与误会。第三，非亲属核心员工在工作中应时常反省自己的言行是否对企业发展有利，确立以价值贡献为标准的言行准则，在工作中不断提升自己的境界。 第三，完善部门、岗位职责，加强制度建设，建设良好企业文化。用企业规章制度来保证企业所有员工，包括非亲属核心员工的基本行为规范，用良好的企业文化来凝聚所有员工的心向，让文化成为克服个人狭隘观念、超越利益的粘合剂。
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user: 摘 要 根据实际情况，在虚拟领航编队中所有无人机因各种因素影响并不能都接受到虚拟领航者的信息，因此本文采用分布式通信控制结构，并利用图论与一致性理论设计了相应的编队控制律。以二阶系统为研究对象，通过利用设计的控制律和相应的通信拓扑网络，在仿真中实现了3架无人机虚拟领航一致性编队控制飞行，并在位置与速度信息上达到一致。 关键词 :无人机，虚拟领航，编队，一致性 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 四旋翼无人机由于其结构简单、操作性强，广泛应用于实际工程和研究中。但是单架四旋翼无人机的局限性越来越难以满足现今越发复杂的任务与环境，取而代之的是多无人机之间的协同工作。多无人机的编队则是多机协同工作的基础与关键技术，因此引起了越来越多的关注和研究。 多无人机的编队控制主要是指在执行任务过程中，为了适应任务与环境要求无人机需要形成并保持一定的几何结构。主要分为编队的形成重构和编队的保持两个方面，其主要的编队控制方法有，领航–跟随法 [ 1 ] 、虚拟结构法 [ 2 ] 、基于行为控制法 [ 3 ] 、人工势场法 [ 4 ] 以及针对群智能系统的一致性理论方法 [ 5 ] 等。 一致性理论方法可以融合上述几种编队控制方法，因此已经成为主流的编队控制方法和研究方向。文献 [ 6 ] 中给出了二位平面内一致性的无人机编队控制方法。文献 [ 7 ] 设计了领航–跟随模型下的一致性多无人机编队控制律，最终使得各机之间的位置与速度达到一致，但对领航者的通信和稳定性要求较高，一旦领航者失效编队既失效。文献 [ 8 ] 中，设计了虚拟领航的一致性多机编队控制律，虽然虚拟领航不存在领航者失效的情况，但是该文中所有跟随者仍然都能获取虚拟领航的信息，在实际情况中因为各种原因并不可能每一架无人机都能获得虚拟领航的信息，并且全局获得虚拟领航的信息也会加大对通信的负担与要求。 本文针对上述大部分文献中虚拟领航者的所有跟随者都接收虚拟领航信息的情况做了相应的改进。在新的策略中，一个集群编队中仅有个别无人机能够接收虚拟领航者的信息，其余无人机根据通信拓扑网络获得邻居无人机的信息，同时根据一致性编队控制律使得整个集群编队达到一致。
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user: 2. 四旋翼无人机动力学模型 在惯性坐标系e和机体坐标系b下建立四旋翼无人机动力学模型，如图1所示。定义 P = ( x ， y ， z ) T 为惯性坐标系下的位置， V b = ( u ， v ， w ) T 为机体坐标系下的速度， Φ = ( ϕ ， θ ， ψ ) T 为惯性坐标系下的滚转、俯仰和偏航角， w b = ( p ， q ， r ) T 为机体坐标系下的角速度。四旋翼无人机的质量为m，转动惯量考虑四旋翼无人机整体结构完全对称，所以转动惯量 J = d i a g ( I x x ， I y y ， I z z ) 。 图1. 惯性与机体系 根据牛顿–欧拉法，忽略陀螺力矩，四旋翼无人机力与力矩方程表达如下： { m a = R b e F z − m g M b = J w ˙ b + w b × J w b (1) 式(1)中：g为重力加速度； 为螺旋桨产生的升力； R b e 为机体坐标系到惯性坐标系的旋转矩阵。根据文献 [ 7 ] 旋转矩阵定义如下： (2) 四旋翼无人机动力学模型主要考虑在滚转角和俯仰角小幅度运动状态下建立，当四旋翼处于悬停状态下时，质心与机体坐标系原点重合，其滚转角 ϕ 与俯仰角 θ 均接近于0 ( cos ϕ = cos θ ≈ 1 ， sin ϕ ≈ ϕ ， sin θ ≈ θ )，因此可认为机体坐标系下线速度 V b 和角速度 w b 与惯性坐标系下的线速度 P ˙ 和角速度 Φ ˙ 相等。根据式(1)，四旋翼非线性动力学方程如下： { m x ¨ = ( sin θ cos ϕ cos ψ + sin ϕ sin ψ ) U 1 m y ¨ = ( sin θ cos ϕ sin ψ − sin ϕ cos ψ ) U 1 m z ¨ = cos ϕ cos θ U 1 − m g ϕ ¨ = U 2 I x x + ( I y y − I z z ) θ ˙ ψ ˙ θ ¨ = U 3 I y y + ( I z z − I x x ) ϕ ˙ ψ ˙ ψ ¨ = U 4 I z z + ( I x x − I y y ) ϕ ˙ θ ˙ (3) 其中， U 1 ， U 2 ， U 3 ， U 4 为控制输入，与四旋翼的螺旋桨转速 的关系定义如下： U = [ U 1 U 2 U 3 U 4 ] = [ C T ( w 1 2 + w 2 2 + w 3 2 + w 4 2 ) C T d / 2 ( w 1 2 − w 2 2 − w 3 2 + w 4 2 ) C T d / 2 ( w 1 2 + w 2 2 − w 3 2 − w 4 2 ) C M ( − w 1 2 + w 2 2 − w 3 2 + w 4 2 ) ] (4)
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user: 3. 四旋翼无人机控制 对于单个四旋翼无人机主要采用PID控制算法作为底层控制器，分为内环姿态环和外环位置环。PID算法系统框图如图2所示： 图2. PID控制器系统框图 3.1. 位置控制环 位置控制环的目的主要是通过期望位置与实际位置的差值通过PID算法求解高度控制 U 1 输入、期望滚转角 ϕ d e s 和期望俯仰角 θ d e s 。定义期望位置为 P d e s ，通过如下PID算法得： ( P ¨ − P ¨ d e s ) + K p ( P − P d e s ) + K i ∫ ( P − P d e s ) + K d ( P ˙ − P ˙ d e s ) = 0 (5) 对式(3)进行线性化得到： P ¨ x d e s = g ( θ d e s cos ψ + ϕ d e s sin ψ ) P ¨ y d e s = g ( θ d e s sin ψ − ϕ d e s cos ψ ) P ¨ z d e s = U 1 / m − g (6) 3.2. 姿态控制环 姿态环控制器也是在线性化条件下设计，结合式(3)可得： I x x p ˙ = U 2 + q r ( I y y − I z z ) I y y q ˙ = U 3 + p r ( I z z − I x x ) I z z r ˙ = U 4 + p q ( I x x − I y y ) (7) 角速度的分量极小，因此式(7)右边项可以忽略不计。姿态环控制器的输入主要由位置环提供，式(6)经转换后可提供姿态环的控制输入 ϕ d e s 和 θ d e s ，期望 ψ d e s 则由轨迹规划时候一同设定。因此根据PID算法得到： U 2 d = K p ， ϕ ( ϕ d e s − ϕ ) + K i ， ϕ ∫ ( ϕ d e s − ϕ ) + K d ， ϕ ( ϕ ˙ d e s − ϕ ˙ ) U 3 d = K p ， θ ( θ d e s − θ ) + K i ， θ ∫ ( θ d e s − θ ) + K d ， θ ( θ ˙ d e s − θ ˙ ) U 4 d = K p ， ψ ( ψ d e s − ψ ) + K i ， ψ ∫ ( ψ d e s − ψ ) + K d ， ψ ( ψ ˙ d e s − ψ ˙ ) (8) 根据式(5)~(8)，即可得到控制输入 U 1 ， U 2 ， U 3 ， U 4 ，带入式(4)解算电机转速，四旋翼无人机即可到达期望的位置。
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user: 4. 编队控制 4.1. 图论 在整个多无人机系统中，图论是用来分析该系统中无人机个体之间相互信息交流的一种数学描述方法。一个有向图 G = ( V ( G ) ， E ( G ) ) 是由一个节点集合 V ( G ) = { v 1 ， ⋯ ， v N } 与一个边集合 E ( G ) ⊆ { ( v i ， v j ) ， v i ， v j ∈ V ( G ) } 所组成，其中每个节点表示一架四旋翼无人机，边则表示两两之间的影响关系。每条边 由一对节点 ( v i ， v j ) 表示，当节点 v j 能够接收到节点 v i 的信息反之不行，那么 v i 为父节点， v j 为子节点。 定义有向图G的邻接矩阵为： (9) 其中， w i j 表示W中的元素，表示节点j对i的影响权重，i对j的影响权重则表示为 w j i 。 定义节点 的邻居集为： N i = { v j ∈ V ( G ) : ( v j ， v i ) ∈ E ( G ) } (10) 节点的出入度为该节点发送与接收信息的个数，定义任意节点 v N 的出入度为： deg i n ( v N ) = ∑ j N w N j ，       deg o u t ( v N ) = ∑ j N w j N (11) 如果一个有向图的节点的出入度相等，既接收节点信息与发送节点信息个数相等，那么称该图是平衡的，另外一个图的拉普拉斯变换定义为 L = D − W ，D和W分别是出入度的矩阵。 如果一个图G的节点 v i 与 v j 相互之间能够获取信息，那么称为无向的。如果在无向图中，不存在孤立的结点，那么称该无向图连通.如果在一个有向图中，有一个节点至少存在一条有向路径到达其他所有节点，那么称该有向图包含生成树，如若在一个有向图中，任意两个节点之间都能通过路径相连接，则称该有向图为强连通的。 综上所述，运用拓扑结构的边来表示四旋翼无人机之间的通信，双向边表示两架无人机可相互传递信息，单向边则表示为单向传递信息。在整个多无人机系统中，可能由于各种原因每架四旋翼无人机获取信息的设置或者权重各不相同，从而构成不同的通信拓扑链路，需要根据不同的通信链路设计相应的一致性控制律。 4.2. 一致性理论 一致性理论主要式根据多智能体之间的通信拓扑设计相应的一致性编队控制算法，最终使得多智能体之间所关注的信息与期望的信息保持一致。在本文中四旋翼无人机编队主要考虑多机之间位置与速度的一致性，因此位置环采用二阶系统模型，定义一般情况下二阶系统如下： { x ˙ i ( t ) = v i ( t ) v ˙ i ( t ) = u i ( t ) (12) 其中， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ， x i ( t ) 、 和 则分别表示系统的位置、速度和控制输入。如果 lim t → ∞ ( x i ( t ) − x j ( t ) ) = 0 ，同时 lim t → ∞ ( v i ( t ) − v j ( t ) ) = 0 ，其中 i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ，那么表示该二阶系统获得一致。根据文献 [ 9 ] ，解决固定通信拓扑下的群二阶系统一致性算法如下： u i ( t ) = ∑ j ∈ N i w i j ( x j ( t ) − x i ( t ) ) + γ ( v j ( t ) − v i ( t ) ) (13) 其中 γ 是一个大于零的有界缩放因子。 4.3. 多无人机一致性编队控制算法设计 经典的虚拟领航模型算法基于四旋翼无人机的描述如下，假设有3个四旋翼无人机(可拓展到N个)，其要构成三角形编队飞行，并以三角形的三个中线的交点为虚拟领航点。虚拟领航点则是根据整个要形成的形状，分配给每架无人机需要追踪的航点，每架四旋翼无人机根据分配的航点进行飞行，从而到达三角编队飞行的目的。二维平面下传统虚拟领航的示意图如图3所示。 图3. 虚拟领航示意图 如图3所示，每个四旋翼无人机都要知道虚拟领航者的实际位置，并解算自身需要到达的期望位置，从而达到期望的编队队形。但是，在实际中受环境、通信距离造成的信号可靠性降低以及通信带宽等因素的影响，每个四旋翼无人机并不都能从虚拟领航点接收到可靠的信息。 本节主要目的是设计虚拟领航模型下的分布式一致性编队控制算法。运用图论，在固定拓扑通信下假设有n架四旋翼无人机，虚拟领航者为第 n + 1 架四旋翼无人机，将邻接矩阵扩展到 ( n + 1 ) × ( n + 1 ) 维，虚拟领航者转换为领航者。据4.2小节的二阶一致性控制算法，根据文献 [ 10 ] 给出一致性跟踪控制算法如下所示： u i = 1 k i ∑ j = 1 n w i j [ ζ ˙ j − K r j ( ξ i − ξ j ) − K v j ( ζ i − ζ j ) ]     + 1 k i w i ( n + 1 ) [ ζ ˙ r − K r i ( ξ i − ξ r ) − K v i ( ζ i − ζ j ) ] (14) 其中， k i = ∑ j = 1 n + 1 w i j ； 和 ξ j ， ζ j 分别表示自身的位置、速度信息与邻接无人机的位置、速度信息； ξ r ， ζ r 则表示虚拟领航者的位置、速度信息； K r j ， K v j ， K r i ， K v i 为 3 × 3 维的对称正定增益矩阵，分别受邻接无人机与虚拟领航者的影响。
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user: 5. 仿真与分析 在Matlab中搭建四旋翼模型，具体参数为： ， I x x = I y y = 1.395 × 10 − 5   kg ⋅ m 2 ， I z z = 2.173 × 10 − 5   kg ⋅ m 2 ， g = 9.81   m / s 2 。组建3架四旋翼无人机的编队模型，通信拓扑结构如图4所示。 图4. 仿真通信拓扑图 3架四旋翼无人机的起始坐标，1号 ( − 0.6 ， 0.6 ， 0 ) ，2号 ( − 1.2 ， 0.6 ， 0 ) ，3号 ( − 0.9 ， 0.9 ， 0 ) ，初始速度都为0。编队队形采用三角编队队形，相对虚拟领航者位置偏差分别为 P 1 = [ 0 ， 0 ， 0 ] T ， P 2 = [ − 0.25 ， 0.25 ， 0 ] T ， 。关于位置信息的增益矩阵 K r i = K r j = I 3 ，速度信息的增益矩阵 K v i = K v j = 2 I 3 ， I 3 为 维的单位矩阵。 轨迹主要通过5阶多项式规划，偏航角设为0，并且边界速度于加速度条件都为0，相邻端之间轨迹时间为7 s，端点如表1所示。 Table 1 Trajectory planning point 坐标轴 起点1 插值点2 插值点3 插值点4 终点5 x (m) −0.6 0.6 0.6 −0.6 −0.6 y (m) 0.6 0.6 −0.6 −0.6 0.6 z (m) 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 表1. 轨迹规划端点 三维仿真结果如图5所示。 图5. 三机编队三维视图 二维仿真结果如图6所示。 图6. 三机编队二维视图 三机三轴速度如图7所示。 图7. 三机编队三轴速度图 从仿真图中分析可得根据所给出的一致性编队控制算法，三架无人机能很好的完成编队和轨迹跟踪飞行，并且在位置与速度上都达到了一致性。本文所给出的一致性编队控制算法仅需个别无人机获取虚拟领航者的信息，能有效的减小通信带宽符合真实的实际情况。
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user: 6. 结论 本文采用图论与一致性理论设计了虚拟领航的多无人机编队控制算法，并针对大多数文献中需要编队无人机全局获得虚拟领航者信息的缺点做出了相应的改进，给出的编队控制算法仅需个别无人机获得虚拟领航者的信息。通过Matlab验证了算法的有效性，下一阶段将会应用到实际工程中，以验证算法在实际中的有效性。
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user: 摘 要 飞机燃油系统的微生物污染及防控问题一直受到航空运行单位的高度重视，航空运行的从业人员对飞机燃油系统微生物污染及其防控措施也应建立起相应的认识。本文立足于民用航空，讨论了飞机燃油系统的微生物污染及其对飞机安全运行所带来的危害，综述了飞机燃油系统微生物污染防控的研究状况，介绍了实践中飞机燃油系统微生物污染的常用检测方法和维护措施。 关键词 :微生物污染，检测，燃油箱放水，燃油取样，灭菌 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 航空油料的品质对航空安全具有重要影响，一旦受到污染的航油被输送加注到飞机上使用， 将会给航空运行带来难以估量的严重后果。目前，随着人们对飞机燃油系统污染状态监测和研究的不断深入，针对航油污染物的研究热点已经由外来金属屑、纤维等固体颗粒物杂质方面， 转变到了航油当中的微生物方面。所谓飞机燃油系统的微生物污染就是指飞机燃油系统中存在着一种或多种对飞机燃油系统会产生不利影响的微生物。现已查明，能够在航空油料生存繁殖的微生物种类达200多种 [ 1 ] 。飞机燃油中微生物的生长和繁殖能够引起油品降解，微生物本身及其代谢产物的不断积累也会产生腐蚀和堵塞问题，严重威胁飞行安全。因此，飞机燃油系统微生物的污染问题不容忽视。
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user: 2. 飞机燃油系统微生物污染的研究现状 微生物是指形态小的单细胞、单个简单的多细胞结构以及无细胞结构的生物。微生物包括细菌、病毒、真菌和少数藻类等。飞机燃油系统中的微生物主要有细菌、霉菌类和酵母菌类，其中有两种对飞机燃油系统的危害较大。一种为枝胞霉菌，属真菌类。在适宜的条件下，其生长繁殖和代谢产物形成的粘液或浮渣会导致燃油系统部件的堵塞、油表失效和油箱腐蚀等问题。统计资料显示，有93%的污染案例都和它有关 [ 2 ] ；另一种是硫酸盐还原菌，它能在短时间内繁殖产生大量孢子，对金属有比较显著的腐蚀作用。 图1. 航油/水界面上的微生物层 飞机燃油系统是微生物生长的一个理想环境。酵母菌或真菌生长繁殖必需的三个重要条件为营养物质、水和适宜温度，航空燃油为微生物提供必需的营养物质；航空燃料在运输、储存和使用过程中，不可避免的要接触到各种水；油箱中微生物生长的最适宜温度是25℃~35℃，但极度寒冷的温度通常不能将其完全杀死，而是使其处于休眠状态，当温度回升并满足其生长的条件时，这些微生物又将活跃起来。随着油箱内水分的积聚，微生物生长的风险将显著增大。微生物生长的速度与燃油温度、燃油中水的含量及分布情况、燃油量和油箱内空气的相对湿度等因素有关。因此，航油储罐和飞机燃油箱中的微生物主要生长在燃油和水的界面处，如图1所示 [ 3 ] 。微生物以燃油中的碳氢化合物为食，其代谢物可形成膏泥状物质、活性物质和悬浮物质。随着飞机对航油的分配和使用，燃油箱的扰动会使微生物悬浮在燃油中，从而导致油相被完全污染，如图2所示。 图2. 飞机燃油箱内的微生物污染状况 Table 1 Monitoring results of fuel microbial contamination in an airline maintenance from 2015 to 201 机型 质量燃油微生物检测(次) 中度以上阳极结果(次) 实施灭菌(次) 15年 16年 17年 15年 16年 17年 15年 16年 17年 B737 14 23 17 4 3 4 3 1 2 B757 18 14 18 1 1 6 0 0 1 A320系列 18 18 31 4 9 15 1 2 4 A330 5 2 9 2 1 3 0 0 0 合计 55 57 75 13 14 28 4 3 8 表1. 自2015年至2017年某航空公司维修基地燃油微生物污染的监测统计结果 表1是2015年至2017年某航空公司维修基地执管机队燃油取样微生物污染监测的统计结果。不难看出，飞机燃油系统发生微生物污染的情况并不罕见。该航空公司整个机队中度以上的燃油微生物污染阳性率呈逐年增长的趋势，尤其是A320系列机队中度以上燃油微生物污染的阳性率达到了50%。需要强调的是，操作人员必须按飞机维护手册的相关规定规范地实施燃油取样程序，并对样本测试结果给出准确的判定。应该避免在燃油取样到测试过程中，因操作不当对样本造成污染，从而获得阳性结果。同时，当测试和分析结果的离散性比较明显时，也应进行重复测试。 飞机燃油箱和燃油系统的微生物污染可导致飞机运行出现一系列问题，主要包括： 1) 堵塞。微生物的代谢产物会形成胶状沉积物或悬浮物，堵塞飞机燃油滤；聚集在喷油嘴中，导致喷油嘴的堵塞；沉淀物则会导致燃油排放孔的堵塞等。进而造成其他仪表和控制部件的失效。 2) 腐蚀。微生物能够破坏油箱的涂层和密封，粘附在涂层上以其为营养物质生长繁殖并腐蚀涂层，进而对铝合金油箱进行腐蚀，可能会导致漏油事故。 3) 微生物污染造成飞机不能正常使用和非计划停场排故及与之相关的其他问题(如航材紧急订货)以及由于燃油计量波动而增加燃油消耗等，必然给航空公司带来相当大的经济损失。 因此，对飞机燃油系统微生物污染的控制必须予以高度重视。
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user: 3. 飞机燃油系统微生物污染的检测 在民航实践中，飞机燃油系统微生物污染常用的检测方法有微生物培养检测法、间接检测法和设备检测法等。 3.1. 微生物培养检测法 微生物培养检测法一般是取一定量的燃油样本，将其加入细菌培养基中，样本中的微生物就被接种到了新的细菌培养基中。然后在一定的温度下培养一段时间，通过对细菌培养基中菌落的计数，换算成燃油样本中微生物的数量，从而判定微生物的污染程度。 3.2. 间接检测法 飞机燃油系统受到微生物污染后会引起一系列的故障征兆，表现为由虚假的或超范围的油量传感器输入参数所引起的燃油量指示系统(FQIS) [ 4 ] 过读(Over Reading)；燃油密度计指示精度降低；放出的水或燃油样本变色；燃油滤堵塞警告及油滤上附着有污染物等一系列现象。若观察到上述现象，即说明飞机燃油系统受到了相当程度的微生物污染。 3.2.1. 基于FQIS系统的间接检测法 飞机燃油量指示系统通常采用基础电容传感器来测量燃油量。由于微生物和水的介电常数与燃油不 图3. ECAM燃油量指示 同，当被污染燃油的介电常数超过电容传感器的正常测量范围时，燃油量指示计算机(FQIC)即宣告相应传感器失效。当某几个传感器被宣告失效时，驾驶舱内的指示系统会反映出FQIS系统已性能退化。图3为飞机驾驶舱的飞机电子中央监控系统(ECAM)燃油页面，该页面显示出该飞机左机翼的FQIS系统性能已完全退化。此时即间接表现了飞机燃油系统受到了微生物污染。 油量传感器的电容读数也可以显示出受影响的传感器。图4是打印的A320飞机FQIC的电容传感器输入参数，表示该飞机左机翼FQIS系统性能完全退化。 图4. 打印的A320飞机FQIC的电容传感器输入参数 3.2.2. 油滤堵塞警告和污染物证 酵母菌或霉菌团的尺寸通常都大于1 ，因而在燃油进入发动机系统前发动机的过滤介质可滤除燃油中大部分的这类微生物污染物，但过滤元件上的微生物是无法用肉眼直接观察的。据民航资料记载 [ 5 ] ，某航空公司737-300飞机机组反映左发动机起动慢，机务人员检查左发动机主燃油滤，发现有大量粉末物质，如图5所示。盛放排油的容器底部也有一定数量的相同物质。用手电筒照射时，这些粉末物质呈现出金属光泽，因此这些粉末物质从发现至排故结束一直被称为“金属屑”。机务人员为了找到主燃油 图5. 被微生物污染的燃油主油滤滤网 滤中这些“金属屑”的真正来源，花费了大量的人力、物力，前后历时16个月，检查、更换飞机左发动机主燃油滤达30多次，两次更换了主燃油泵、燃调，甚至更换了两个油箱增压泵。最终发现，这些“金属屑”实际上是左主油箱的微生物及其代谢产物。因此，飞机出现发动机燃油滤堵塞警告后，建议除了检查燃油滤外，还应该对燃油进行取样分析。 3.2.3. 基于FQIS系统的间接检测法 清洁的燃油样本应该是清亮透明的。受微生物污染的油品在其颜色外观及气味方面会发生变化。比如，若航油中含有未溶解的水，燃油样品就会显得模糊不清。从航油储罐或飞机燃油系统中泄放出的燃油样本如果呈现出了不正常的颜色或气味，如沉积粘液、悬浮物质、浓烈的硫化物气味(臭鸡蛋味)等，都是油品已被微生物污染的表现。图6中是未受污染的清洁燃油与被污染燃油的对比情况。 图6. 未受污染的清洁燃油与被污染燃油的对比 当探测到或怀疑有比较显著的微生物污染时，应对燃油箱进行检查以确认油箱是否存在生物膜，如图7所示。泄放出所有燃油后，油箱等燃油系统中的微生物污染物即成为可见的深色固体物质，这些固体污染物可能呈现出桃红褐色、灰褐色以及橄榄绿等多种颜色。由于水都沉聚在油箱的底部，所以油箱底部是微生物最容易生长的地方，在进入燃油箱进行检查时，应特别留意燃油补偿器/密度计和燃油传感 图7. 燃油箱内的微生物污染 器上是否存在沉积物，并对油箱的整体污染情况(如结构上的黑斑、腐蚀痕迹、油滑的半透明凝胶材料等)进行目视检查。此外，还应检查油箱和燃油系统设备(燃油传感器、燃油泵壳体等)的一般污染情况、密封剂的损坏情况、燃油箱结构腐蚀情况，以及内部保护涂层是否出现了明显变质等。在检查供油箱时应注意检查集油池的污染情况。 3.3. 设备检测法 设备检测法是指利用特定的设备对燃油样本进行测试，可以获得航油样本定性或定量的微生物污染程度。目前，国际航空运输协会(IATA)推荐了几种测试方法，如HY-LITE Jet2、Micob Monitor 2 、FuelStat TM Resinae等。 目前，民航多采用HY-LITE Jet2法进行油样微生物的定期检测。HY-LITE Jet2法即通过油样单位体积相对光量值RLU/L等特性指标对微生物ATP(三磷酸腺苷)的含量进行快速检测标定。其中，RLU不是一个科学计数单位，仅仅是一个样品中光产生量的相对测试值。从测试航油中采集的样品在HY-LITE样品笔中与缓冲溶液中的荧光素酶试剂混合，ATP与酶试剂发生特异性反应发光，再在HY-LITE荧光检测仪中测定发光强度。ATP越多，光强度越高相应的仪器读数越大。根据测定结果可将航油微生物污染分级为可忽略的污染(ATP ≤ 1000 RLU/L)、中度污染(1000 < ATP ≤ 500 RLU/L)重度污染(ATP > 5000 RLU/L)。图8为HY-LITE Jet2法得测试设备。 图8. HY-LITE Jet2法的测试设备 Micob Monitor 2 (MM 2 )检测法 [ 6 ] 的步骤为：a) 用注射器将待测油液(约0.5毫升)注入Micob Monitor 2 测试瓶中，盖上瓶盖并贴上标签；b) 轻拍测试瓶使凝胶体分散溶解，并剧烈摇晃30秒；c) 平放测试瓶，使凝胶体成为平层状。将其放在温暖(25℃)黑暗的地方4天培养；d) 检查测试瓶里红色和紫色菌落个数，并对其结果进行分析和记录。图9为Micob Monitor 2 (MM 2 )检测法。
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user: 4. 燃油系统微生物污染的维护措施 燃油系统微生物污染防控的关键是要做好两项重要工作，即定期对燃油箱放水和定期进行燃油取样分析，以便监控获取燃油系统真实的微生物污染状况。 4.1. 有效放水 放水是降低微生物污染风险的关键性维护措施 [ 7 ] 。如前所述，微生物主要生存在水中并以燃油中的碳氢化合物为食。当水积聚在油箱内部时，微生物污染风险会随着水量的增加而增大，即水越多、积聚得越快、分布得越广，越是可能发生微生物污染。燃油箱内总是存在一定量的水，这些水的来源途径主要是：提供给飞机的燃油本身含有水分(每1000 gal燃油最多可含有0.2 gal的水)；飞机下降时，由于相对温度、湿度和压力的变化使大量潮湿空气进入燃油箱并在油箱壁上形成冷凝水；加油操作程序上的缺陷使燃油箱进入了水分等。因此，应当严格按飞机维修计划文件(MPD)的要求定期通过排水活门对飞机燃油箱放水，而且放水周期应根据飞机运行的具体环境进行相应的调整。为了确定最佳的放水时间间隔，应当考虑以下因素：飞行航程的长短；飞行高度的大小；飞越/飞往国家/地区的气候；飞机利用率的高低等。飞行航程短，飞行高度低，飞越/飞往温暖潮湿的国家和地区，飞机利用率低，以及已经检测出了轻度微生物污染时，应适当缩短放水间隔。 图9. Micob Monitor 2 检测法 4.2. 燃油取样分析 必须对飞机燃油箱的微生物污染情况进行监控。根据波音和空客的建议，对微生物污染风险低的飞机，应至少每6~12个月进行一次测试，对中度微生物污染风险的飞机，应至少每3个月进行一次测试，而对微生物污染高风险的飞机，应至少每个月进行一次测试。这样有利于监控污染可能的发展趋势，并据此提前制定油箱等燃油系统设备的清洁和处理计划。在燃油取样和测试期间，应避免油样的交叉污染以及化学制剂和防腐剂等污染物对油样测试结果的干扰。 燃油取样后应首先对燃油样本进行目视检查。与清亮的清洁燃油相比，被微生物污染的燃油是混浊不清的并散发出不正常的气味。从油样采集到测试期间油样中的微生物会发生增殖或死亡，因此，油样中活性微生物的数量是动态的。为了尽可能真实地反映燃油系统的实际污染程度，应尽快对所采集的油样进行测试。如果油样采集后不能在4小时内进行测试，应将油样存放在0℃~5℃的环境中，并在测试前让其恢复到室温。 4.3. 燃油箱的人工清洁 当微生物污染测试结果判定为高度污染时，在灭菌前如果不先进行物理清除，那么使用的灭菌剂通常只能杀死生物膜外层的微生物，残存的微生物还会继续生长。因此，在灭菌前用物理方法清除燃油箱内的沉积物并彻底进行清洁对提高灭菌效果是至关重要的。飞机燃油箱内壁大多涂覆有铬酸盐环氧底漆，该防护涂层能够防止铝合金腐蚀， 还可浸出具有杀菌功效的铬酸盐。在这种情况下，如果采用高压清水冲洗程序进行沉积物的清除，将需要用大量的水，清洁后需要更长的干燥时间，因而飞机停场时间较长。与此同时，压力冲洗时的水压对油箱密封有一定损害。更为重要的是，过大的水压会促使底漆中所含铬酸盐浸出，损耗了漆膜表面的铬酸盐，使得油箱底漆中所含铬酸盐的杀菌特性减弱。有鉴于此，物理去除沉积物时建议采用人工清洁程序，这样不仅可以减少油箱结构与清洗用水的接触，还能减少对油箱结构造成的可能损伤 [ 8 ] 。 4.4. 燃油箱灭菌和灭菌剂浓度的确定 当微生物污染测试确认为中度或重度污染时，单纯的清洁程序并不能杀死细菌，清洁后燃油箱必须按飞机维护手册中的相关要求用灭菌剂进行化学处理以杀死分离的残余微生物。灭菌剂是用于防止燃油箱生长微生物的广谱抗微生物化学制剂。航空实践中，灭菌剂可用来执行两个功能，一是化学清除微生物污染(飞机燃油系统灭菌)；二是预防微生物污染(飞机长期停放时封存飞机燃油系统)。目前，民航业常用的灭菌剂有Kathon FP 1.5和Biobor JF等 [ 9 ] 。灭菌剂的效力取决于灭菌剂的浓度、接触时间和灭菌时的温度等因素。特别需要注意的是，通过在飞机燃油系统中定期加入灭菌剂来实现抑菌灭菌的方法是不推荐的，也是不被允许的。这是因为，即便忽略灭菌剂加入燃油后对燃料热值造成的不利影响，菌剂的浓度太高会对燃油箱造成腐蚀，而浓度太低则又会导致微生物对灭菌剂产生耐药性。如果灭菌剂没有充分的作用时间，也会导致灭菌效果不理想。因此，按正确的剂量加入灭菌剂并保持充分的浸泡时间是非常重要的。灭菌剂的浓度在飞机维护手册中有明确的规定：使用Biobor JF灭菌剂杀灭飞机燃油系统中的微生物时，实现发动机正常燃烧所允许的最大灭菌剂浓度按体积计为270 PPM (用溶质质量占全部溶液质量的百万分比所表示的浓度)；使用Kathon FP 1.5灭菌剂时，实现发动机正常燃烧所允许的最大灭菌剂浓度按体积计为100 PPM。当灭菌剂用于封存飞机燃油系统时，所用浓度为上述用量标准减半，即可以采用135 PPM的Biobor JF灭菌剂或50 PPM的Kathon FP 1.5灭菌剂。 实际操作中，灭菌剂处理的浸泡时间与温度有关，但必须强调，由于灭菌剂是在燃油中起作用，所以确定灭菌剂处理浸泡时间的温度应考虑为燃油温度而非外界环境气温，燃油温度越高灭菌剂有效成分的杀菌效果越好。此外，所谓高温/低温的区分，根据飞机厂家的建议一般以25℃作为参考点，当温度低于25℃时考虑为低温，应采取较长的浸泡时间，当温度高于25℃时考虑为高温，可适当缩短浸泡时间。当然，作为飞机的运行使用单位，最为关心的是实际的灭菌效果，因此，在实际生产安排上考虑并采用较长的灭菌剂处理浸泡时间，对实现有效灭菌将大有帮助。
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user: 5. 总结 飞机燃油系统微生物污染越来越受到航空业的关注，提高维修人员对燃油系统微生物污染检测方法及防控措施的认识，为其在实际维修过程中制定合理的维修方案提供参考，对降低微生物污染，确保燃油质量，保证飞机飞行安全，具有重要的意义。
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user: 摘 要 接口在我们生活中很常见，比如数据输入输出的In，out，物品相互连接的端口等。这些用数值不太好表示，用逻辑来表示的话，又属于很简单连接和不连接的逻辑，但他们形成的整体也可以是很多样化的。那么文本试着用一个以接口为基础的智能模型，来计算这种接口形成的多样化的整体。下面就从算法表示，例子说明，未来展望这几个角度来说明接口智能模型的可行性和实用性。 关键词 :人工智能，接口驱动，算法模型，接口构成 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 目前机器学习领域算法的原理，大多可以归纳为通过权值的学习来适应应用所需的结果。目前流行的人工智能算法，都是对数据进行运算处理，让机器学习到相应的权值，最终能做出准确的预判。本文中的“选择模式”旨在研究一种以接口为基础的模型选择方式。在《以接口为基础的智能模型》的论文中，已经大致说明接口的形成也可以作为一种选择模式 [ 1 ]。个体可以通过接口相互连接形成一个整体，而这个连接的过程也是可以调整的。通过选择接口的形成，从而让个体组合成我们想要的结果个体。下面从算法方面和它的用途，进一步阐述它的原理和使用价值。
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user: 2. 数组表示 在接口模型中，用“正”和“负”来表示两种相异的接口类型 [ 2 ]。负的代表接口的接收一方，可以把它想象为积木的凹槽；正的代表接口给予的一方，可以把它想象为积木的凸槽。这里用接口的名字及正负符号来定义一个接口实例。例如可以用−x表示一个接口实例，其中x表示实例名称，符号表示接口类型。个体是包含一个或多个接口的实例，比如个体I的接口[x，−x，x]，表示着个体I具备3个x轴的接口，2个凸出来的接口，一个凹进去的接口。 个体的接口用带正负号来表示之后，他们之间的连接，相当于正的对上负的，一种相互对应的关系。用数组来表示的话，就是如下所示： [x，−x，x] [−x，x，−x] 这样可以很清晰地看出接口之间的相互连接对应关系。 接口之间的相互连接，计算上就相当于x + (−x)=0。当然虽然结果等于0了，并不是说什么都没有，而是指这两个接口已经相互结合了，没有多余接口的意思。假设I1拥有接口[x，−x，x]，I2拥有接口[x，x，−x]，那么他们之间的连接就可以表示为： I1：[x，−x，x]—个体拥有的接口 I1：[x，0，0]—个体活跃的接口 I1：[−x，x]—个体参与连接的接口 I2：[x，−x]—个体参与连接的接口 I2：[x，0，0]—个体活跃的接口 I2：[x，x，−x]—个体拥有的接口 上面的0也同样表示了接口的状态。原本活跃的接口，通过接口连接变成了不活跃的接口。如果相互连接的接口在某些条件下断开的话，就如同图1中，接口中间连接的线断开，则所有接口恢复为活跃接口，等待与其它接口的结合。 图1. 两个个体结合示意图 接口连接的计算，就可以用上面数组的方式来进行求和运算。比如存在目标接口[x，−x，x，x，−x]，可以连接的接口单元有[−x]，[x]。那么目标接口连接的达成，就可以由这些接口单元与目标接口相互连接，直到目标活跃接口全为0。当然目前的接口并不一定都是单一的对应，也可以是相互连接传递了几层的连接。比如与目标接口相连接的接口单元也是自带接口的，那么就会一层层地相互连接下去。如下图2所示： 图2. 个体多层连接 I1：[x，0，0]—个体活跃的接口 I1：[−x，x]—个体参与连接的接口 I2：[x，−x]—个体参与连接的接口 I2：[x，0，0]—个体活跃的接口 I2：[x]—个体参与连接的接口 l3：[−x]—个体参与连接的接口 l3：[0，x，x，−x]—个体活跃的接口 ∙∙∙∙∙∙ 通过上面的算法表示，可以看出只要拥有了目标的接口和接口单元。就可以形成跟目标接口相互匹配的接口整体。这个整体可以是单向的像基因链一样的连接，也可以是叠加的像身体一样的构造。那么就意味着，我们只需要提供目标接口，这个算法就可以形成一个我们需要的整体。比如：需要采摘远处的一个苹果。只需要把苹果单作一个形状凸的目标接口，通过相互连接的接口单元。可以形成一个从起始点开始，到苹果位置的手臂，并且拥有可以包住苹果的凹形的手或者嘴巴的形状。 当然想要达到上面的效果，还是需要更加深入地讨论具体怎么计算和选择接口单元形成的整体。接口的选择，除了是互补的接口之外还存在其它条件的限制。比如我们平时熟悉的，2个插在一起的积木，可以通过加大力气来把它们分开。因为地面的存在，你也无法把积木往地板里面堆积。更加甚至的，只是你的一个整体表面整齐的想法，不让个体超过边缘也可以成为一个整体的选择条件。也就是在接口形成的基础上，也还存在着各种条件来限制接口的形成。那么就把这些条件作为选择的条件。每个接口的形成都会附带这些选择条件的参数，而我们也只需要提供这些选择的条件，就可以选择我们所要的接口整体。比如上面的摘苹果的例子，那么形成的整体就需要能够承受这个苹果带来的力。整体的表示也需要加上它所带的值。如下所示： I1：[−x，x]—个体参与连接的接口 I1：[“power”，20，20]—个体接口最大承受的值 接口拥有相应条件的值之后，就可以根据实际情况来判断它是否断开和连接。比如采摘苹果需要大于40 N的力，那么这个接口就无法直接承受这个力。但它可以通过跟其它的接口单元相互连接来分担这个力，从而达到能够承受采摘苹果的力。其它的值比如个体的地点坐标，我们可以定义不能够超出什么位置来限定形成的形状。也就是接口的形成，首先需要遵守的是它们之间是否存在相反接口的规则，然后再根据接口上所带的各种条件来选择形成的整体。 接口模式的计算和表示如上图3所示。其中第1行表示已经连接的接口，第2行表示可以连接的接口，第3行表示全部的接口，第4行表示全部接口对应的属性，第5行表示可以连接接口对应的属性，第6行表示已经连接接口对应的属性。 图3. 接口模型的结果表示