DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. “虚构的头脑” 第五部分的题目为“虚构的头脑”(Fictional Minds)，下设的三篇文章分别为“认知科学，思考的头脑，文学叙事”(Cognitive Science， the Thinking Mind， and Literary Narrative)，作者为尤里·马格林(Uri Margolin)；“建构社会空间：人物关系解读中的社会认知因素”(Constructing Social Space: Sociocognitive Factors in the Interpretation of Character Relations)，作者为凯瑟琳·艾莫特(Catherine Emmott)以及“肉体之外的思想”(The Mind Beyond the Skin)，作者为艾伦·帕尔默(Alan Palmer)。这三篇文章重点讨论虚构的头脑，尤其是虚构人物心理功能的表征问题。三篇文章利用认知科学中的有关概念与方法发展出新的描述性与解释性技巧用以研究虚构人物的心理功能，并暗示这一研究方向对于认知科学领域对“真实头脑”(real minds)的研究具有启示作用 [ 1 ] 。 马格林在第一篇文章中首先对认知科学的性质与研究内容作了简要介绍。他认为，认知科学并非单一学科，而是由多种学科聚集组合而成，其重点为对人脑认知加工的系统性研究上，内容包括：人脑对信息的获取(acquisition)、内在表征(internal representation)、贮存与提取(storage and retrieval)、行为性或象征性输出(behavioral or symbolic output)。而对于这些认知成分的研究一定要与人的情感、欲望、意志相结合，因为它们紧密相关，只有这样才能了解个体精神生活的全部。作者接下来将认知科学与叙事相结合，指出认知心理功能(cognitive mental functioning)研究对于理论家重新思考经典叙事学所建立的叙事交流的四个层次具有十分重要的意义，它们分别为：真实作者与真实读者的认知活动(actual author and reader)、隐含作者与隐含读者(implied author and reader)、叙述者与受述者(narrator and narrate)以及故事人物之间(characters within the storyworld)，他们同样彼此互动，审视周围世界，建立内在表征等。研究上述叙事成份的认知活动使得理论家与读者对叙事有更加深入的了解，与此同时，小说人物在小说中所表现出的认知心理功能对于研究现实生活中人类的心理机制具有启发意义。 上一篇文章利用认知心理功能研究叙事交流的四个层次，使人们对叙事加工以及叙事交流的形成有了更加深入的了解。艾莫特在第二篇文章中将认知心理功能的研究重点转向社会层面，重点考察叙事中各人物间的社会关系。作者认为，这一方面此前往往被认知研究者忽略，原因在于认知方法的起源，许多认知科学领域的经典著作倾向于研究“人工建构材料中的小片段，它往往并不包含丰满的人物，并且由于短小，组成事件有限，因此很难能从中发展出复杂的社会关系” [ 1 ] 。作者接下来试图利用一系列认知理论研究读者如何在脑中建构起小说的“社会空间”(social space)，这里的“社会空间”既指小说人物间同一时空里的社会关系又指跨越叙事时空界限的社会关系。作者首先回顾从语言学指称论(reference theory)发展而来的“认知状态理论”(theory of cognitive status)。这一理论认为角色在读者心中地位的显著性与用来指称他/她的文字的清晰性成反比，然而在一些叙事中，有些角色读者并不熟悉，文本却模糊地用一个代词指代。作者认为这一理论应将这种对角色在文体上的异常指称考虑在内，因为它往往表现的是反映叙事主题的中心视角。作者接下来介绍了自己的“语境框架理论”(context frame theory)，该理论说明，在建构小说社会关系过程中，读者往往不得不“假设小说人物出现在同一现场语境并推断这一物理临近性所产生的社会后果。” [ 1 ] 。作者接着将重点转至小说中的次要人物上，指出“图式理论”(schema theory)的局限性。通过实例分析，在一些叙事中，次要人物如何通过作为社会制度与公众态度的代表而引起读者的注意。文章最后一部分探讨小说人物社会关系与其物理临近性之间的联系，以及物理空间的划分如何反应社会权利。 第三篇文章为“肉体之外的思想”。帕尔默在文章中通过分析小说《罪恶的躯体》(Vile Bodies)重新挖掘了虚构人物心理功能研究的一些领域，这些领域在叙事理论中至今仍未得到重视。具体来说，作者认为叙事学长期将研究重点放在意识的隐秘性上，而对思想社会性的强调会为研究虚构头脑提供新的、具有启发意义的角度。作者在文章开头介绍了读者如何利用认知框架与脚本，尤其是持续意识(continuing consciousness)这一关键框架来解读文本。现实生活中，人们利用现有或已存的知识来对他人行为背后的思想进行解读。作者认为，这一认知过程也同样适用于虚构头脑的建构。由于以语言为媒介的叙事无法展现虚构人物的全部，这就要求读者在解读文本时利用自身已形成的认知框架、脚本、选择倾向等填补话语留下的缝隙，将文本线索与认知加工相结合，完成虚构人物心理功能的建构。读者自身这种“填补缝隙”(gap-filling)的能力在解读《罪恶的躯体》这类“行为小说”中扮演着十分重要的角色。在文本提供少量信息的情况下，读者不得不通过创造性阅读来填平缝隙，从而完成虚构头脑的建构。作者接下来通过研究持续意识框架下的两个子框架来扩展我们对虚构头脑的理解：第一个为行为与思想框架，作者在当中分别介绍了行为解码(decoding of action)、思想-行为统一体(thought-action continuum)、暗示性描述(indicative description)，强调通过对文本中行为线索的认知解读，读者可以揭示出角色行为背后的思想；第二个为群体思维(shared or group thinking)，与心理语言学家所说的脑际思维(intermental thinking)或主体间性(intersubjectivity)有关，与个体思维(individual thinking)相对，其中介绍了群体标准(group norm)的建立与保持，群体冲突(group conflict)以及脑际同意与异议现象(intermental assent and dissent)。作者最后希望他的研究方法可以更广泛地应用于其他文本分析当中，当然其广泛适用性还需进一步检验。 赫尔曼在导言部分指出，“熟悉自然发生的叙事话语的分析技巧，无论话语形式为口头的抑或书面的，普通的抑或文学的，对认知科学领域的学者来说是十分有益的。” [ 1 ] 。这是认知叙事学发展的基础与动力，该书也在这一根本前提下应运而生。然而，令人困惑的是赫尔曼所说的“自然发生的”(naturally occurring)叙事话语是怎样的叙事话语？若其真的存在，特点是什么？言下之意，还有“非自然”(unnaturally)叙事话语？那又是怎样建立的呢？二者怎样区分呢？另外，尽管认知叙事学近年来飞速发展，认知科学与文学批评的联系仍未真正建立，仍有许多研究领域未被挖掘或长期忽略。想要真正发展成为一门综合性学科，认知叙事学家还有很长的路要走。
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user: 摘 要 在说明ANSYS有限元分析软件基本原理与具体应用的情况下，基于该软件对电路耦合分析以及静态电磁场分析的优势，对该有限元分析软件的计算流程进行了详细的阐述，并对九相同步发电机进行了静态电磁场的有限元分析，得到了该电机的磁力线分布图和基波气隙磁通密度波形图，并求出了空载电压为额定电压时的励磁电流。本文为下一步研究同步发电机的电磁场性能打下了一定的基础。 关键词 :九相同步发电机，有限元法，参数计算 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/
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user: 1. 引言 多相同步发电机与三相同步发电机相比，不仅能在一定程度上减小气隙磁场的谐波分量，从而提高电机的性能；还能优化电能变换器的单元设置，进一步使电力系统的可靠性提高。多相同步发电机还具有效率高、转矩密度大以及容错能力强等优势，在高铁、动车、航海、军事以及工业领域等场合得到了高度应用，并且多相同步发电机的应用领域也在逐渐扩大，目前已经发展到风力发电系统、电动机车以及核电冷却系统等场合，可见多相同步发电机具有更广的发展空间 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。 励磁电流作为发电机的主要运行数据的一部分，设计同步发电机的励磁绕组就要先计算出励磁电流的大小。在传统的电机设计中，往往采取磁路的计算方法来计算空载电压为额定电压时的励磁电流，然后再经过制作的小样电机进行试验的验证，这样不单使电机的设计周期延长，还增加了电机设计的本钱。并且磁路计算的方法在磁路结构较为特殊时，会导致计算的结果产生较大的偏差。由于计算机有限元软件功能在逐步增强，使得其普遍的应用在电磁场计算中。有限元法是从电机原有的物理模型出发，可以考虑饱和效应，能够改善传统方法的不足，可以将结果计算的更为准确。
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user: 2. 有限元软件 用于电磁场的仿真软件，有ANASYS、ANSOFT、FLUX、MotorSolve以及JMAG等，在这些仿真软件中，ANASYS软件可以在电场、磁场和声场等多方面进行研究 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，是一种功能强大的有限元仿真软件 [ 3 ] ，它能和很多CAD软件相关联，从而可以和CAD软件进行数据间的互换和共享。
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user: 3. 有限元法仿真流程 3.1. 假设条件 由于电机原有模型比较庞大，为了简化模型，并且能够满足结果的计算精度，对所建物理模型作以下假设： 1) 电机轴向默认无限长，在二维XY平面坐标系中进行有关问题的计算分析。 2) 在交变的磁场中忽略涡流反应这一因素，这样就可以把同步发电机的磁场当作非线性的稳态磁场来进行研究。 3) 忽略位移电流，只考虑绕组电流中的基波。 3.2. 建模 电机建模方案的主要数据见表1。所建电机的二维模型见图1 [ 8 ] 。 Table 1 The main parameters of the machin 定子槽数Z1 54 转子槽数Z2 32 定子内径 870 mm 定子外径 1650 mm 转子内径 250 mm 转子外径 820 mm 极对数 1 额定转速 3000 rpm 频率 50 Hz 功率因数 0.9 表1. 电机的主要参数 图1. 电机几何模型 3.3. 赋材料属性及模型剖分 电机模型建立完之后，将相应的材料属性赋加到电机模型的相应区域。本文中在定子、转子绕组，槽楔区域以及气隙部分的相对磁导率设为1，定子、转子铁芯材料均赋硅钢片D-50WW270。 网格的剖分就是把电机模型划分为许多个小单元，把这些小单元定义为有限元 [ 9 ] 。网格划分的越小，虽然会使计算的结果更为精确，但是同样会使计算量增大，所以要对两者进行综合分析，以便采用适当的网格划分精度。采纳PLANE53六节点三角形单元对网格进行划分。由于气隙长度很小，网格划分较为密集的区域主要分布在气隙区域及周围齿槽区域，而剩余区域的网格划分则相对较为疏松，划分网格见图2。 3.4. 边界条件的确定 在静止媒介中的二维静态电磁场，其矢量磁位的关系式满足如下方程： (1) 式中，μ：相对磁导率； A z ：矢量磁位； J s ：外加的源电流密度。 假设磁场只分布在电机的内部，对电机模型的最外边设定边界条件，即选定定子的外圆边界，将其Z方向上的矢量磁位设为0，即A z = 0。 3.5. 加载电流密度 由于本文是在空载时对电机进行仿真，所以只在转子的导电区域加载电流密度。加载的电流方向作如下规定：与正Z轴同向为正，反之为负。 转子导电区域加载的电流密度为： (2) 式中，N 1 ：转子绕组每槽导体数； I f ：励磁电流； a 1 ：转子绕组并联支路数； S 1 ：转子导体截面积。 3.6. 后处理 利用ANSYS软件计算电机的感应电势，就要先取出一个周期中的气隙磁通密度的数值，在气隙中点线上设置一条半圆形路径，见图3。该路径以逆时针为正方向，从A点出发，经半个周期后到达B点结束。虽然设置的路径是180˚的空间位置，但是要将路径延拓为一个周期，以此来获取一个周期中的数据。规定气隙磁通密度的正方向为：出转子进定子。 在后处理过程中可以获得基波气隙磁通密度的幅值B δ ，并可以计算出每极磁通的最大值Φ m 为： 图2. 模型网格划分 图3. 气隙路径 (3) 式中，Φ m ：每极磁通最大值； B δ ：基波气隙磁密幅值； S τ ：每极磁通面积。 求解每相感应电动势E 0 为： (4) 式中：E 0 ：每相感应电动势； f：频率； W 1 ：定子每相串联总匝数； k dp 1 ：定子线圈基波绕组因数。 在励磁绕组中加载电流密度，电流在流经励磁绕组时会产生一个永恒而稳定的磁场，从而可以得到一个磁力线闭合回路。首先，估算励磁电流I f = 430.0 A，由式子(2)可计算出转子导电区域所加载的电流密度J 1 = 1.310 A/mm 2 。 图4所示是空载时磁力线的分布图，从图中可以很清晰地看到绝大多数磁力线是沿着主磁通方向的。 图4. 空载时磁力线分布图 图5. 空载时的气隙磁密波形 在规定了气隙磁通密度正方向的条件下，对气隙磁通密度采取傅里叶分解的方法，可以获得图5所示的气隙磁通密度波形图，其中，横坐标表示的是空间点角度，纵坐标表示的是气隙磁通密度的数值大小。 根据基波气隙磁密幅值B δ ，再由式(3)和(4)可分别求得每极磁通最大值Φ m 和每相空载感应电动势E 0 。在空载情况下E 0 和每相额定电压U 1Φ 应满足如下关系式： (5) 已知每相额定电压U 1Ф = 1212 V，相对误差ε设为0.001。 若计算出的每相空载感应电势E 0 不符合式(5)，则应该重新设置激磁电流I f 的大小，根据每相空载感应电动势E 0 与每相额定电压U 1Φ 的大小关系来对激磁电流I f 进行大小的设置，然后再对电磁场进行有限元法的求解运算，最终满足式(5)为止。 经迭代计算后可知，在I f = 421.3 A的时候，气隙磁通密度的基波幅值B δ = 0.8049 T，由公式(3)和(4)计算可得E 0 = 1213 V，满足式(5)，计算结束。
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user: 4. 结论 本文对有限元软件的仿真流程进行了较为详细的介绍，进而完成了对九相同步发电机的电机建模。在通用后处理阶段，由磁力线分布图可以得知绝大多数磁力线是走主磁通路线的，只存在极少数的漏磁通；由气隙磁通密度波形图中的基波幅值可计算得出每相的空载感应电势，再与每相额定电压进行比较，看是否满足所设定的条件，若不满足，则再次对激磁电流进行大小的设置，直到满足所设定的关系为止。 通过对电机二维仿真模型的建立以及对空载电压为额定电压时励磁电流的计算，为下一步研究稳态短路电流为额定电流时的励磁电流以及带额定负载时的励磁电流等不同工况下的励磁电流的大小打下了一定的基础。
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user: 摘 要 (1-x)Ba(Ti 0.8 Zr 0.2 )O 3 -x(Ba 0.7 Ca 0.3 )TiO 3 (BZT-xBCT)是一类新型的无铅铁电材料，表现出良好的铁电、压电性能，特别是x = 0.5时，BZT-0.5BCT处于准同型相界区域，具有优异的压电性能，而铁电性的研究还较少。本文采用溶胶–凝胶方法在Pt(111)基底上制备了BZT-0.5BCT铁电薄膜。研究了不同退火工艺对薄膜结构、形貌和铁电性的影响。结果表明逐层退火的薄膜表现出更好的铁电性。 关键词 :BZT-BCT，铁电薄膜，溶胶–凝胶法 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/
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user: 1. 引言 铁电材料是近年来材料领域研究的前沿与热点之一，它以其压电性、介电性、铁电性、以及声光、电光效应等重要性能，被广泛应用于铁电存储器、空间光调制器、光波导、压控滤波器等重要元器件 [ 1 ] [ 2 ] 。锆钛酸铅(简称PZT)体系具有优异的铁电、压电性能，在技术上统治了绝大部分铁电和压电材料的应用 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。然而，传统的PZT体系含有大量的铅，对环境造成了严重的污染，为了社会的可持续发展和环境保护的需要，无铅铁电材料的研究成为人们的研究热点 [ 6 ] [ 7 ] 。2009年，Liu和Ren提出了“基于三重临界点的准同型相界”的新理论 [ 8 ] ，并依据该理论成功制备出了一种高性能无铅陶瓷(1-x)Ba(Ti 0.8 Zr 0.2 )O 3 -x(Ba 0.7 Ca 0.3 )TiO 3 (BZT-xBCT)，这为研制高性能的无铅压电材料提供了一种新思路。当成分接近BZT-0.5BCT体系时，其准同型相界(MBP)附近区域的压电常数高达620 pC/N，超过了目前常见的PZT系压电陶瓷 [ 9 ] 。BZT-xBCT的研发是近50年来压电材料领域的重要研究进展，从而成为当前的研究热点。 各国学者已经对BZT-xBCT体系进行了广泛的研究，包括BZT-xBCT薄膜 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。BZT-xBCT薄膜制备主要采用脉冲激光沉积(PLD) [ 13 ] [ 14 ] ，磁控溅射(MSD) [ 15 ] ，溶胶–凝胶法(Sol-Gel) [ 16 ] [ 17 ] 等。对BZT-xBCT薄膜的性能的研究主要集中在压电和介电性能上，而铁电性能有待提高。例如Luo等人采用MSD法在(001)、(111)、(110)镀有La 0.7 Sr 0.3 MnO 3 的衬底上沉积了BZT-0.5BCT薄膜，并探讨了衬底取向对薄膜电学性能的影响，发现BZT-0.5BCT薄膜的最佳压电常数成d 33 可达到100 ± 5 pm/V [ 15 ] ；Lin等人主要讨论了不同成分的BZT-xBCT薄膜的介电、铁电、光学性能，其中，1 kHz下BZT-xBCT薄膜的介电常数ε在350~500之间 [ 18 ] 。Bhardwaj [ 13 ] 等人利用PLD法在LaNiO 3 /Si衬底上成功沉积BZT-xBCT薄膜，在1 kHz下，薄膜的介电常数可以达到1100左右，但剩余极化强度P r 只有7 μC/cm 2 。Yao等人首次采用Sol-Gel法成功制备BZT-xBCT薄膜，探讨了成分对BZT-xBCT薄膜微观结构和性能的影响，发现BZT-xBCT薄膜的压电常数d 33 达到71.7 pm/V，最佳P r 可达到15.8 μC/cm 2 、矫顽场E c 为58 kV/cm [ 19 ] ；因此，如何提高BZT-xBCT薄膜的铁电性的问题急需解决。针对这些情况，本文对用溶胶-凝胶法制备的BZT-0.5BCT无铅铁电薄膜进行铁电性研究，所得结果对相关研究工作具有参考意义。
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user: 2. 实验方法 2.1. 实验原料及制备 采用溶胶–凝胶法制备BZT-0.5BCT薄膜。使用乙酸钡(99.5%)、乙酸钙(99.5%)、硝酸氧锆(99.5%)和钛酸丁酯(98%)为初始原料，乙二醇甲醚(99%)、冰乙酸(99%)为溶剂，乙酰丙酮为稳定剂。将乙二醇甲醚和冰乙酸按照一定比例混合作为混合溶剂，将一定量的乙酸钡和乙酸钙溶于适量的混合溶剂中，在一定的温度下加热并搅拌至完全溶解，则形成A溶液。将钛酸丁酯溶液溶于乙二醇甲醚中，加入几滴乙酰丙酮作为稳定剂，与溶于冰乙酸的硝酸氧锆溶液混合并搅拌至完全溶解，则形成B溶液。然后将A与B溶液混合，在常温下搅拌至溶液澄清透明。将溶液在常温下放置一段时间老化，得到BZT-0.5BCT溶胶。 用KW-4A型台式匀胶机在Pt/Ti/SiO 2 /Si衬底上进行甩胶，甩胶速率为低速600 r/s运行9 s，高速3000 r/s，运行40 s，使前驱体溶液均匀涂敷在衬底上。将得到的湿膜在150℃热处理20 min，然后在500℃热处理30 min。一次退火工艺重复上述步骤6次，再850℃进行最终的退火热处理；逐层退火工艺每层都进行850℃的退火热处理，重复6次，得到所需厚度的薄膜。在薄膜上制备电极后，测试其电学性能。 2.2. 性能表征 采用XRD (Rigaku D/max-rAX)分析试样的相结构；采用SEM (S4800)观察试样的微观形貌；采用铁电分析仪(RT-66A)测量薄膜的电滞回线。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 晶体结构分析 图1(a)~(b)分别为一次退火和逐层退火的薄膜样品的XRD图谱，该图谱显示两种退火工艺的薄膜均呈现单一的钙钛矿ABO 3 结构，出现了明显的(100)、(110)、(111)、(200)、(211)衍射峰，其中在2θ = 40˚时，得到了强度最高的峰值，这是由于薄膜是在Pt(111)基底上制备的，此处为Pt的(111)峰，与实验吻合。除此之外，没有发现明显杂质相的存在，表明Ca和Zr原子经过热处理过程已经扩散到了钛酸钡晶格中形成了纯相的BZT-0.5BCT固溶体。我们还可以看到薄膜的衍射峰的波峰比较尖锐，说明薄膜的晶粒较小，薄膜的结晶度较好。两种退火工艺相比发现，逐层退火工艺对BZT-0.5BCT薄膜的XRD图谱有明显的影响。整体来看，BZT-0.5BCT的各个峰值强度都有所加强，说明逐层退火工艺促进了BZT-0.5BCT薄膜的结晶。在37˚左右的(111)峰在一次退火时没有生长出来，(200)衍射峰相对于一次退火峰强也更强。进行逐层退火工艺退火之后峰的强度得到加强，可以在XRD图中明显的观察到。 3.2. 薄膜形貌分析 通过SEM观察了BZT-0.5BCT薄膜的微观结构，图2分别展示了不同退火工艺下的BZT-0.5BCT薄膜的表面形貌图和截面图。图2(a)~(b)为一次退火的BZT-0.5BCT薄膜的表面形貌图和截面图，从图中可以看出，BZT-0.5BCT薄膜的表面比较平整，几乎没有裂纹和孔洞，晶粒较小，其截面图可以看出薄膜的厚度大约为500 nm。图2(c)~(d)为逐层退火的BZT-0.5BCT薄膜的表面形貌图和截面图，从图中可以看出，BZT-0.5BCT薄膜的表面也比较平整，相对一次退火的薄膜，其晶粒更小，薄膜的表面更加致密，其 图1. BZT-0.5BCT薄膜的XRD图谱 图2. BZT-0.5BCT薄膜的SEM图 截面图可以看出薄膜的厚度大约为500 nm，且与基底的结合紧密，不存在大的空隙。相对于一次退火的薄膜，逐层退火的薄膜每层都致密平整，而一次退火的薄膜层与层之间界限不清晰。 3.3. 薄膜电学性能分析 随后我们对BZT-0.5BCT薄膜的电滞回线进行了表征，如图3所示。图3(a)~(b)分别显示了一次退火和逐层退火的BZT-0.5BCT薄膜的电滞回线，从图中可以看出，BZT-0.5BCT薄膜呈现细长的电滞回线， 图3. BZT-0.5BCT薄膜的电滞回线 表明薄膜具有良好的铁电性。同时，从图中可以看出，逐层退火的BZT-0.5BCT薄膜表现出更优异的铁电性，饱和极化值和剩余极化值(P r )均高于一次退火的薄膜，而两种薄膜的矫顽电压值(V c )大小相当。一次退火的BZT-0.5BCT薄膜的P r 为3.7 μC/cm 2 ，V c 为0.4 V。逐层退火的BZT-0.5BCT薄膜的P r 为8.9 μC/cm 2 ，V c 为0.5 V。逐层退火的薄膜的铁电性优于一次退火的薄膜，一方面是由于薄膜经过逐层退火之后晶体结晶性更好，表面更加平整，层与层之间结合更加紧密。另一方面，逐层退火的薄膜的每一层在沉积之后都经历一次退火过程。由于应力的影响，第一层原位沉积的薄膜层将呈现取向极化方向。根据界面能最小化原理，生长在已结晶的第一层薄膜上的第二层薄膜的晶粒将取向生长，因此，第二层薄膜中的应力会和第一层薄膜中的应力相同，而这将导致这两层薄膜中的电畴呈现相同的方向。以此类推，最终整个薄膜将呈现取向的极化方向。一次退火的薄膜的电畴的取向度较低，宏观上呈现较低的极化强度。因此，逐层退火的薄膜显示了更好的铁电性。
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user: 4. 总结 本文使用溶胶–凝胶方法在Pt(111)基底上制备了BZT-0.5BCT薄膜。研究了一次退火和逐层退火工艺对BZT-0.5BCT薄膜结构、形貌和铁电性能的影响。结果表明逐层退火相对于一次退火制备的薄膜有明显优势。逐层退火工艺退火之后的薄膜结晶性更好，晶粒更细小，表面更加平整，界面结合更好，从而导致薄膜的铁电性更好。逐层退火的BZT-0.5BCT铁电薄膜表现出良好的铁电性，剩余极化值达到8.9 μC/cm 2 。
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user: 摘 要 采用内隐序列学习眼动范式探究阈下情绪对内隐学习的影响。实验设计为单因素被试间实验设计，自变量为阈下情绪，阈下情绪通过快速呈现接近或远离刺激而实现，因变量为眼跳反应时。结果发现：1) 阈下积极情绪启动组眼跳反应时显著低于阈下消极情绪启动组的；2) 组段和组别交互作用显著，简单效应分析表明，阈下积极情绪启动组随着组段增加眼跳反应时显著减少；3) 阈下积极情绪启动的学习成绩显著高于阈下消极情绪启动的。结果表明：阈下积极情绪促进内隐序列学习；阈下消极情绪干扰内隐序列学习。 关键词 :情绪，内隐学习，序列学习，眼动 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/
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user: 1. 引言 生活处处有情绪，常见的情绪状态如积极和消极情绪，对学习、记忆、注意等认知活动有着显著的影响。已有研究表明，消极情绪干扰或破坏外显学习，而积极情绪则对外显学习起着促进作用。而情绪与内隐学习关系的实证研究却不多，且已有研究结果存在争议，不同的研究者基于不同的理论观点或同一理论的不同角度进行解释。此外，由于内隐学习和外显学习未共享同一认知系统(Borbély-Ipkovich， Janacsek， Németh， & Gonda， 2014)，因此情绪和内隐学习的关系需要进一步探究。 Naismith， Hickie， Ward， Scott和Little (2006)在序列反应时任务中发现，与控制组相比，患有严重抑郁即沉浸于消极情绪中的病人表现出序列反应时学习效应的减少，其内隐学习成绩只有控制组的一半。但是抑郁等情绪障碍涉及许多加工缺陷，其结果不能为情绪对内隐学习的影响提供直接的证据，因此后续的研究者在健康人群中进行了研究。在健康人群被试中，研究者多以情绪图片或情绪面孔图片为诱发情绪的材料，也有研究以成语为刺激研究积极和消极语义刺激对内隐序列学习的影响，结果发现积极情绪的内隐学习量显著大于消极情绪的内隐学习量。Shang， Fu， Dienes， Shao和Fu (2013)为了避免被试在序列反应时任务中习得外显知识，因此将多维度的概率性序列作为序列学习材料，用积极和消极情绪的音乐片段启动情绪，结果发现消极情绪减少序列反应时任务的内隐学习。以上研究表明，积极情绪促进内隐序列学习，消极情绪干扰内隐序列学习。 相反，也有研究发现积极情绪会削弱内隐学习，消极情绪则起促进作用。Pretz， Totz和Kaufman (2010)以国际情绪图片系统中的图片来启动情绪状态，采用了两种被广泛使用的内隐学习范式：人工语法范式和序列反应时范式。研究结果显示消极情绪促进人工语法学习，但是情绪对序列反应时学习没有显著影响。这可能是因为这两种任务涉及不同的加工过程且需要学习不同的结构。Dienes， Baddeley和Jansari (2012)在研究一种快速测定内隐学习速率的方法时，发现被消极情绪短暂诱发的个体有更高的内隐学习速率，他们学得更快，而被开心情绪诱发的被试学得更慢。这也为消极情绪对内隐学习的促进效应提供了证据。 由上可见，不同的研究者对情绪与内隐学习的关系持有不同的观点。已有研究存在以下不足：第一，已有研究中主要是采用积极和消极的视、听觉材料作为主要实验材料，如具有情绪效价的词语、语音和乐音以及一般图片和情绪面孔图片等来启动情绪。但这些材料都存在着较大的个体差异和性别差异，可能会影响情绪启动的效果，如情绪面孔图片就混合了相貌等诸多因素可能会干扰实验结果。Montagne， Kessels， Frigerio， Haan和Perrett (2005)研究发现，在表情面孔方面，女性拥有着比男性更强的区分能力，并且，不同个体对于视频、音乐的理解和感受也存在着较大差异。使用音乐片段诱发情绪也存在缺陷，如果实验时间过长，其诱发效果可能会消退。被试在游戏中会因任务的成功或失败引起特定情绪，基于此，也有研究者尝试在实验中通过游戏诱发情绪，但此种方法较为局限，只能激发因成功或失败而产生的情绪；第二，已有研究无论是关于内隐学习还是外显学习，多是采用阈上启动情绪的方式，这种外显的情绪启动方式在一定程度上会占用较多的认知资源，对认知活动产生阻碍作用进而影响到实验结果。Mackie和Worth (1989)提出“认知资源占用说”，认为个体的认知资源是有限的，但是积极情绪和消极情绪都会在一定程度上诱发与当前的认知任务无关的思维活动，从而与认知任务本身竞争有限的认知资源，对认知任务的表现产生不利的影响；第三，已有研究需要被试做出按键反应。按键反应受到较多因素的影响，如不同的年龄阶段、不同的身体状况的个体其按键反应会有较大差异。Helmuth， Mayr和Daum (2000)发现患有疾病的个体与健康的个体之间手的反应速度存在差异，年轻人和老年人在进行按键反应时手的反应速度也存在一定差异。因此，采用传统的按键反应研究序列学习存在一定的局限性。针对已有研究不足，本研究将从以下三方面进行改进： 第一，本研究将通过对刺激的大小进行操纵来产生接近(近距离)和远离(远距离)的视觉效果，以启动相对的消极和积极的情绪。这种启动情绪的材料存在较小的个体差异且被证明是有效的：Hsee， Tu， Lu和Ruan (2014)通过改变字母的大小来产生接近、远离的视觉效果及不改变字母大小来产生静止的效果，给被试呈现字母后要求被试评估他们的感受，从非常消极到非常积极七级计分。结果发现了接近厌恶效应，即当个体感觉到一个刺激在接近他们而不是静止或远离时会体验到更多的消极情绪，无论这个刺激最初是消极的还是非消极的。研究者认为该效应可能是进化的结果，在长期的生存斗争中人们习得了，与静止和远离的刺激相比，接近的刺激有着更大的威胁和危险；另外Williams和Bargh (2008)考查了空间线索对个体情绪反应的影响。被试被要求在笛卡尔坐标系上画出相应的两个坐标点，以此来启动相应的空间远近距离，随后被试阅读一篇令人尴尬或暴力的文章片段，并评估他们对这个片段的喜欢程度或当前的情绪状态。结果发现，与那些被远距离启动的被试相比，被近距离启动的被试更厌恶令人尴尬的文章片段；被远距离启动的被试比被近距离启动的被试报告了更少的消极情绪。由已有研究可得，物理上远近的空间表征的激活会影响人们的情绪；空间距离概念的激活会调节随后刺激的情绪性影响。第二，本研究采用阈下情绪启动即使快速呈现刺激的方式来诱发情绪。阈下情绪启动与阈上情绪启动相比具有一些优点(吕勇，张伟娜，沈德立，2010)：阈下情绪启动对记忆系统具有更小的激活作用；阈下情绪启动的作用大于阈上情绪启动，即通过无意识获得的、知觉到的信息更多地作用于人的情绪；意识情境下的情绪可能能够被特定的认知加工唤起，但也可能受到另外的认知加工的抑制作用(程九清，高湘萍，2004)。廖声立和陶德清(2004)指出，阈下呈现即快速呈现和掩蔽呈现情绪刺激材料是无意识情绪启动的两种主要方式，且无意识情绪启动在许多信息加工领域得到了证明。第三，为了控制传统按键反应产生的干扰，本研究使用眼动技术，记录被试实验过程中的眼跳反应时，要求被试既快又准地看靶子刺激所在的位置。眼跳反应时即眼跳潜伏期，指从目标刺激出现到被试做出第一次眼跳之间的时间间隔，能够反映出被试执行眼跳的时间。已有研究证实，与传统的反应时指标一样，眼跳反应时指标具备同样的功能，是衡量序列学习情况的有效指标。Kinder， Rolfs和Kliegl (2008)研究发现，在被试进行序列学习时，规则序列组块的眼跳反应时呈逐渐减小趋势，但是突然插入一个随机序列时，眼跳反应时会有显著的增加。该实验结果提示，眼跳反应时和传统的反应时的数据结果一致，能够有效、充分地反映被试内隐和外显序列学习的情况。 本研究采用单因素被试间实验设计，自变量为阈下情绪启动，因变量为眼跳反应时。采用序列学习范式，通过快速呈现接近和远离的刺激以阈下启动相应的消极和积极情绪，进一步探究情绪对内隐序列学习的影响。
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user: 2. 实验方法 2.1. 被试 在大学共招募了40名被试(14名男性，26名女性，年龄为20.83 ± 1.5岁)参加实验。所有的被试有着正常的视力或矫正视力，均为右利手且母语为中文，未参加过类似的内隐序列学习实验。被试被随机分到积极情绪组和消极情绪组。被试在完成实验后会得到一份小礼物。 2.2. 实验材料 2.2.1. 情绪启动材料 屏幕中央有一个灰色的正方形，呈现时间为200 ms (从占屏幕的10%至20%为25 ms，占屏幕的20%至30%为25 ms......以此类推)。阈下消极情绪启动组：灰色正方形最初占屏幕的10%，一直到占屏幕的90%；阈下积极情绪启动组：灰色正方形最初占屏幕的90%，一直到占屏幕10%。 2.2.2. 序列学习材料 屏幕中央从左至右水平排列有四个一样的黑色方框，背景为白色。在规则序列组段中黑色圆点以一定的顺序规则出现在其中一个方框里，在随机序列组段中则是随机地出现在其中一个方框里。 正式实验共包括13个组段，每个组段包括96个试验。其中第12个组段为随机序列组段，其他组段为规则序列组段，即黑色圆点出现的位置遵循一定的序列规则：D-A-C-B-A-B-D-C-A-D-B-C。A， B， C， D分别对应着显示器屏幕从左至右排列着的四个黑色方框的位置。每一个规则序列组段中的起始圆点位置是随机的，但不会出现两个圆点连续出现在同一位置的情况。 2.3. 实验设计 采用单因素被试间实验设计。其中，自变量为阈下情绪启动，有两个水平：阈下消极情绪启动、阈下积极情绪启动。因变量为眼跳反应时。 2.4. 实验仪器 采用EyeLink 1000 plus眼动仪来记录眼动轨迹，采样率为1000 Hz。实验材料呈现在19英寸的惠普电脑上，显示器分辨率为1024 × 768像素，刷新率为75 Hz。被试眼睛距离显示器中央之间的距离约60 cm。被试双眼注视显示器，但只记录右眼的眼动轨迹。实验程序采用Experiment Builder 1.1进行编制。 2.5. 实验程序 整个实验流程包括准备、正式实验和实验后的意识性水平测试三部分，如图1所示。 1) 第一部分即实验正式开始前的准备：进入实验室的被试被随机分到阈下积极情绪启动组或阈下消极情绪启动组。简要向他们介绍眼动仪，使被试对仪器和实验有个大致了解。接着，让被试坐在眼动仪前，双眼平视显示器屏幕，将下巴放在下巴托上并要求被试在实验过程中尽量保持头部不动。 2) 第二部分即正式实验：首先，对被试的眼睛进行五点校准。成功校准后开始实验。显示器屏幕上呈现指导语：“您将在电脑屏幕上看到四个黑色方框，黑色圆点将会出现在其中一个方框里。请既快又准地注视黑色圆点，成功注视后电脑会自动翻屏。按空格键开始实验。”正式实验前被试先进行练习， 图1. 实验流程图 练习中随机呈现圆点的位置，直到被试理解指导语后才开始正式实验。黑色注视点“+”在屏幕中央呈现250 ms，紧接着呈现诱发情绪的刺激材料200 ms，给阈下积极情绪启动组快速呈现逐渐远离的刺激，给阈下消极情绪启动组快速呈现逐渐接近的刺激，然后呈现黑色圆点。每个组段结束后被试可以短暂休息。 3) 第三部分即意识性水平测试：正式实验结束后，被试要完成纸质的意识性水平测试。根据过程分离程序，意识性水平测试包括包含任务和排除任务，通过被试在两个任务中的得分可以评估他们进行了内隐学习还是外显学习。其中，包含条件下给被试呈现规则序列中圆点的两个相邻位置，要求被试尽量根据记住的序列规则填写出下一个位置，填对1个位置得1分；排除条件下则要求被试尽量避免根据他们所记住的顺序填写，若被试仍然根据圆点位置的实际顺序规则填写，那么每填对1个位置得1分。
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user: 3. 实验结果 根据被试在意识性水平测验的得分，筛选出内隐被试。其中，包含条件的得分小于3分，或者包含条件得分小于或等于排除条件得分的被试为内隐被试，不满足以上条件的被试为外显被试(吕勇，胡伟，吴国来，沈德立，2008)。10名外显被试数据被剔除。使用眼动数据分析软件“Data Viewer 1.1”对无效的眼动数据进行剔除。最终有效的内隐被试共30人，阈下积极情绪启动组15人，阈下消极情绪启动组15人。使用SPSS 21.0软件对被试的眼跳反应时数据进行分析，阈下积极情绪启动和阈下消极情绪启动的眼跳反应时见图2所示。 对1-11组段眼跳反应时进行2(组别：阈下积极情绪启动、阈下消极情绪启动) × 11(组段：1-11)方差分析，结果表明：组别主效应显著，F(1， 28) = 11.81， p < 0.01， η 2 = 0.30，阈下积极情绪启动组眼跳反应时(491 ms)显著低于阈下消极情绪启动组(515 ms)。组段主效应显著，F(10， 280) = 9.68， p < 0.01， η 2 = 0.25，随着组段增加，眼跳反应时显著减小。组段和组别交互作用显著，F(10， 280) = 5.99， p < 0.01， η 2 = 0.17，简单效应分析表明，阈下积极情绪启动组眼跳反应时随着组段增加显著减少，F(10， 140) = 13.34， p < 0.01， η 2 = 0.49。阈下消极情绪启动组眼跳反应时差异不显著(p > 0.05)。 对阈下积极情绪启动和阈下消极情绪启动条件下的内隐序列学习量进行F检验，内隐序列学习量计算方法为第11组段和第13组段眼跳反应时平均数与第12组段眼跳反应时的差值(Nissen & Bullemer， 图2. 阈下积极情绪启动和阈下消极情绪启动的眼跳反应时 1987)。结果表明阈下积极情绪启动和阈下消极情绪启动内隐序列学习成绩量差异显著，F(1， 28) = 11.41，p < 0.01， η 2 = 0.29，阈下积极情绪启动条件下内隐序列学习成绩(37.8 ± 16 ms)显著高于阈下消极情绪启动条件下的内隐序列学习成绩(6.9 ± 31 ms)。
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user: 4. 讨论 本研究采用内隐序列学习范式和眼动技术来研究情绪对内隐学习的影响。实验中以快速呈现情绪材料的方式来阈下启动情绪，利用图形大小的变化产生相应的积极和消极情绪，并记录实验过程中被试的眼跳反应时。实验结果显示，阈下积极情绪启动被试的眼跳反应时显著低于阈下消极情绪启动的被试，阈下积极情绪启动条件下被试的内隐序列学习成绩显著高于阈下消极情绪启动条件下被试的内隐序列学习成绩。该结果与已有的一部分研究一致(Naismith， Hickie， Ward， Scott， & Little， 2006; Shang et al. 2013)，表明积极情绪对内隐序列学习具有促进作用。值得注意的是，结果发现组段主效应显著，随着组段增加，眼跳反应时显著减小；组段和组别交互作用显著，简单效应分析表明，阈下积极情绪启动组随着组段增加眼跳反应时显著减少，但是阈下消极情绪启动组眼跳反应时差异不显著。如果被试进行了序列学习，那么规则序列组段的眼跳反应时会随着组段逐渐减小，在插入的随机序列呈现时，眼跳反应时会增加。本研究中，阈下积极情绪启动组前4个组段的序列反应时逐渐减少，而后序列反应时比较稳定，且随机序列的呈现并没有造成显著的眼跳反应时增加。该结果反映了阈下积极情绪启动组的被试进行了序列学习，而阈下消极情绪启动组的被试序列学习效应不显著。阈下消极情绪启动组被试前4个组段的眼跳反应时下降，可能是由熟悉效应和练习效应造成的。阈下消极情绪启动组不存在序列学习效应，可能是因为消极情绪引导数据驱动加工，关注当前的特定项目。而序列学习任务存在一定的规则，每个项目与其他项目共同形成12个顺次的规则，被试内隐地获得该规则后会产生序列学习效应。所以被消极情绪启动的被试倾向于仅对当前的项目做出反应，而不能将其与更多的项目联系起来，难以获得序列规则，表现为眼跳反应时差异不显著。 我们认为与消极情绪相比，积极情绪对内隐序列学习有着有利的影响，起促进作用。研究者们根据拓展–塑造理论(Fredrickson & Branigan， 2005)认为，积极情绪能够扩展个体的注意力范围，思维更灵活，能更好地看到整体，且较少地占用认知资源，因此对内隐序列学习有促进作用；而消极情绪局限了个体的注意范围，加工的范围有限。以该理论解释研究结果的前提是，内隐序列学习受到注意范围或注意程度的影响。有研究表明，对于内隐序列学习，注意资源并不是必需的。相关的眼动证据也指出，注意负荷的高低并不一定影响内隐序列学习的效果(卢张龙，吕勇，白学军，2011)。但是，付秋芳和傅小兰(2006)提出，如果是以内隐学习成分为主的较复杂的序列学习任务，其所需的注意资源较少，但如果序列学习任务比较简单，其对注意资源的需求会变大，这就是“动态需求”假设。与人工语法任务相比，序列学习任务相对简单，但是实验中采用的是结构性较低的序列，被试可能会意识到部分的序列规则但无法意识到全部的序列，对于完成任务时需要多少注意资源无法确定。因此，拓展-塑造理论不能很好地解释结果。 另一方面，情绪信息假设(Shang et al. 2013)指出，消极情绪关注自下而上的加工，倾向于加工特定的项目和当前的细节，所以处于消极情绪中的被试难以将圆点位置的顺次整合起来，不利于获得序列的规则；而积极情绪与自上而下的加工以及关系加工相关联，倾向于将新信息整合进已有的知识中以获得整合性信息，所以积极情绪组的被试更擅长获得序列学习中圆点位置的顺序规则。因此，该假设在一定程度上能够解释实验的结果。另外，积极情绪倾向于依赖图式和启发式，消极情绪偏向分析式加工、因果推理及系统加工(Bodenhausen， Kramer， & Süsser， 1994)。根据双重过程理论(Pham， 2007)，内隐学习是内隐系统的功能，内隐系统的加工是无意识的，整体的，不费力的，联系的和启发式的。因此，与启发式相联系的积极情绪能够促进内隐序列学习并不奇怪。此外，个体在完成任务时的表现会受到动机水平的影响。Aarts等(2008)认为，当目标刺激与不同的情绪状态相联系出现或同时启动时，会产生不同的影响。就这一点来说，在阈下积极情绪启动条件下的被试与阈下消极情绪启动条件下的被试相比，往往具有更高的动机水平和更大的行动力。我们认为，积极情绪提高了被试参与任务的动机水平，因而被试能够更好地完成任务且成绩更好。
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user: 5. 结论 本研究得出如下结论：1) 阈下积极情绪对内隐序列学习具有促进作用；2) 阈下消极情绪干扰内隐序列学习。
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user: 摘 要 无线传感器网络是由大量具备感知、数据处理、存储和无线通信能力的传感器节点通过自组织方式形成的网络。针对无线传感器网络节点定位问题，以RSSI测距为基础，提出了一种最小二乘估计的节点定位算法。该算法不需要额外的硬件设备，能有效减小系统体积，降低节点能耗，而且能同时估计未知节点的位置和信道衰减因子，提高了环境适应性。 关键词 :无线传感器网络，节点定位，接收信号强度 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/
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user: 1. 引言 无线传感器网络(Wireless sensor networks， WSN)是由大量具有感知、计算和无线通信能力的传感器节点通过自组织方式构成的网络 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，它能够根据环境自主完成监测、目标发现、识别与跟踪等任务。WSN具有随机布设、自组织和隐蔽性强等优点，可被广泛应用于国防军事、环境监测、智能交通、医疗卫生、反恐抗灾等领域 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，已经引起了许多国家的工业界和学术界的高度重视。 无线传感器网络主要包括传感器节点、汇聚节点和管理节点组成，可以随机的方式布设在监测环境中。无线传感器网络具有随机布设、自组织和环境自适应等特点，这使它在工业和军事领域有着广阔的应用前景和很高的应用价值 [ 5 ] 。无线传感器网络可以用于监控海域污染、预防原始森林火灾、采集大气数据、地表监测等，也可用于监测土壤成分变化，还可用于监测工厂、矿井等危险性较高的场所。无线传感器网络非常适合应用于恶劣的战场环境中，通过布设的传感器采集相应的信息，用于监控兵力、装备和物资，监视冲突区，侦察敌方地形与布防，目标跟踪与定位，战场损伤评估，核、生物和化学攻击的探测与侦察等。 定位技术是无线传感器网络的关键技术之一 [ 6 ] [ 7 ] 。无线传感器节点经常是随机的部署在各种环境下以自组织的方式进行数据采集、监测监控等任务，节点的位置信息不能事先获知，必须对节点的位置进行定位，节点自定位是完成目标追踪监测监控任务的前提。目前许多无线传感器网络节点定位算法复杂度较高 [ 6 ] ，对硬件要求较高，不适合在传感器节点上实现，本文研究一种基于距离的定位方法，根据接收信号强度信息，利用最小二乘法，估计未知节点位置与信道衰减因子，从而为无线传感器网络的实际应用奠定基础。
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user: 2. 无线传感器网络节点定位算法 在无线传感器网络中，若节点位置已知，则称其为信标节点(Beacon Node)，否则称为未知节点(Unknown Node)。信标节点可以通过携带GPS等手段获得自身的精确位置，它是未知节点定位的参考点。目前传感器节点定位算法可以分为基于距离的定位算法和距离无关的定位算法 [ 5 ] 。基于距离的定位算法有三边测量法、三角测量法和极大似然估计法等，距离无关的定位算法有质心法、DV-Hop算法等。下面简要讨论三边测量法和质心法。 1) 三边测量法 三边测量法如图1所示，已求出未知节点D(x， y)与信标节点A(x a ， y a )， B(x b ， y b )， C(x c ， y c )的距离分别为d a ， d b ， d c ，则存在下列公式 (1) 解上述方程，可得节点D的坐标为 (2) 2) 质心法 质心法首先确定包含未知节点的区域，然后根据信标位置计算出这个区域的质心，并将其作为未知节点的位置估计值。如图2所示，信标节点周期性的向周围广播包含其位置信息的信标分组，当未知节点(x， y)接收到n (n超过某一阈值)个信标节点(x 1 ， y 1 )， (x 2 ， y 2 )， ···， (x n ， y n )的信标分组，则这些信标节点的质心就是未知节点坐标的估计值，如下式所示。 (3) 图1. 三边测量法 图2. 质心法 根据三边测量法，基于距离的定位算法需要通过测量相邻节点间的实际距离或方位来计算未知节点的位置。测量节点间距离或方位采用的方法有RSSI(received signal strength indicator)， TOA(time of arrival)， TDOA(time difference on arrival)和AOA(angle of arrival) [ 5 ] 等。目前大部分传感器节点比较容易实现RSSI测定，具有体积小、低功率、低成本的优点，但有可能产生较大的测距误差，可通过多次测量、循环定位求精等各种算法来减小测距误差对定位的影响；基于TOA的定位精度较高，但需要节点间精确的时间同步，对节点的硬件和功耗有较高要求；TDOA算法需要发射两种不同传播速度的无线信号，对硬件要求较高；AOA易受外界环境影响，而且需要额外硬件，在硬件尺寸和功耗上不适合于传感器节点。距离无关法如质心法等不需测量节点间的距离或方位，降低了节点对硬件的要求，但定位误差较大。 在无线传感器网络的节点设计中，无线模块一般采用CC2420和CC2430芯片，其本身具有接收信号强度指示RSSI功能，可以测得节点间的距离，无需再附加其他的测距装置如超声波装置，可以降低成本及节点的体积和功耗，因此我们在本文中采用基于RSSI的定位算法。
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user: 3. 基于RSSI的最小二乘节点定位算法 3.1. 无线电传播信道衰减模型 无线信号在大气中传播时，由于多种因素影响，信号强度会随着其传播距离的增加而衰减。常用的传播信道衰减模型 [ 8 ] 有：自由空间传播模型、对数距离信道模型和对数–常态分布模型等。 在开阔的野外环境中，常采用自由空间传播模型，无线信号在l m处信道损耗为 (4) 其中G t 为发射天线增益，G r 为接收天线增益，c为光速，单位是m/s，f为信号频率。 自由空间模型一般用于确定信号传输1 m时的信道损耗。为了简化研究对象，我们在计算RSSI时不考虑天线增益的影响，令G t = G r = 1。 在实际的应用环境中，考虑多径、绕射、障碍物等因素的影响，所以采用对数–常态模型比较合理，其模型为 (5) 式中： PL(d) [dB]——经过距离d后的信道损耗； PL(d 0 )——距离信源d 0 处的信道损耗； k——信道衰减因子，值的范围一般在2~6之间； ——均值为0的高斯分布随机变量，其标准差范围为4~10。 一般取d 0 = 1 m，可以将d = 1 m代入式(5)求出PL(d 0 )。 未知节点接收信标节点信号时的信号强度RSSI为 RSSI = 发射功率 + 天线增益 − 路径损耗(PL(d)) 这样就可以根据RSSI求得未知节点与信标节点之间的距离。 图3是根据对数–常态分布模型式绘制的路径损耗曲线图，图中实线为自由空间中的路径损耗曲线，虚线为实际环境中的路径损耗曲线，其中取频率f = 2.4 GHz，衰减因子k = 3，高斯分布随机变数X δ 标准差为4，d 0 = 1 m。从图中可以看出，节点到信号源的距离越远，X δ 使路径损耗的实际值与理想值相差越大，RSSI值的实际值与理想值相差也就越大，从而对定位计算的精度影响也越大。因此在保证参与定位 图3. 路径损耗曲线图 计算的信标节点个数大于3个的情况下，首先应将距离过远、RSSI值过小的信标节点去除，以免造成定位误差过大；其次，距离越近、RSSI值越大的信标节点在计算未知节点的位置时应有更大的决定权。 3.2. 基于RSSI的最小二乘节点定位算法设计与仿真 目前基于RSSI的定位算法大都假定信道模型为完美的自由空间模型，或者信道特性(信道衰减因子)不变，这不适用于无线传感器网络。因为无线传感器网络所在的环境比较恶劣，信道衰减因子会随着季节、天气及其它意外因素的影响而发生显著的变化，这样会影响最终节点的定位结果。因此，需要设计一种适应信道变化的节点定位算法，估计节点位置及信道衰减因子 [ 9 ] 。 令 ，则可表示为 (7) 假设未知节点的坐标为(x， y)，有N个可被未知节点侦测到的信标节点，它们的坐标为(x i ， y i ) (i = 1， 2， ···， N)，则未知节点对第i个信标节点的观测值为 (8) 其中 。 令待估计参数为 ，令 ，则参数估计的非线性方程可表示为 (9) 即 (10) 式中 ， ， 。根据最小二乘原理，θ应为使代价函数J(θ)取得最小值的解，即 (11) 即 (12) 以上求最小值问题可以转换为一个带约束求最小值的优化问题。根据节点的布设情况(设节点布设区域为(0， 0)~(B， B))及信道衰减因子(2 < θ 3 < 6)，可得 (13) 其中 在求解上述非线性约束优化问题时，为了加快收敛速度，设被估计参数坐标值的初值为信标节点位置的重心，信道衰减因子取4。 基于RSSI的最小二乘节点定位算法步骤如下： 1) 信标节点周期性广播自身位置信息，未知节点记录收到的每一个信标节点的RSSI均值及其位置，并从收到的信标节点中选择RSSI均值大于某一阈值的m (m ≥ 3)个节点； 2) 确定迭代系数初值θ 0 ，求非线性约束优化问题最优解θ k ； 3) 若θ k 满足终止条件，输出未知节点位置及信道衰减因子，否则转步骤2。 下面通过仿真评价算法性能。设无线传感器网络随机均匀布设在50 m × 50 m区域内，无线信号频率f = 2.4 GHz，未知节点布设在(25， 25)，信道衰减因子取为4，信标节点分别取4、6、8、10、12、14、16，定位误差取均方根误差RMSE，并与基于加权质心法 [ 10 ] 的定位方法进行比较。每个算法运行500次，定位结果取其平均值。 仿真所得的两种算法的信标节点数对定位误差的影响如下图所示。 从图4可以看出，随着信标节点数的增多，两种定位算法的误差都在减小，但基于RSSI的最小二乘节点定位算法的定位误差明显小于加权质心算法。 信道衰减因子的估计值如图5所示。随着信标节点数增多，信道衰减因子的值也愈加准确。
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user: 4. 结束语 本章首先分析了无线传感器网络常用的定位算法，然后研究了基于RSSI的最小二乘节点定位算法。在传感器节点中，无线模块一般采用CC2420和CC2430芯片，具有接收信号强度指示RSSI功能，该算 图4. 信标节点数对定位误差影响 图5. 信标节点数对信道衰减因子的影响 法利用未知节点接收信标节点RSSI值，采用最小二乘方法估计未知节点坐标及信道衰减因子。仿真结果表明该算法能适应环境变化，定位精度较高，而且不需要额外硬件设备，减小了节点体积。
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user: 摘 要 从1995年碳纳米管电子场发射实验研究的首次报道到现在 [ 1 ] ，因为结构独特，电学特性突出，尺寸微小以及长径比大，碳纳米管被认为是最具应用潜力和研究价值的场发射电子源之一 [ 2 ] 。同时，在较高场强下碳纳米管场发射电流表现出自饱和特性，这对于场发射显示技术是可遇不可求的优异特性，能够进一步降低功耗。本文主要从碳纳米管场发射的电流饱和特性入手，介绍了场解吸、接触电阻、空间电荷效应、临近碳纳米管间的互相作用和非金属局域态等五种可能导致场发射电流饱和的物理机理，对于分析和改进碳纳米管场发射器件性能具有重要意义。 关键词 :碳纳米管，场发射，电流饱和特性 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/