DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结语 目前越来越多的应用软件或项目开发采用基于原型法的软件开发模式，并且这种开发模式在项目开发过程中的优势越来越明显，能够为项目提供良好的基础。本文提出的由Axure完成前端向后端获取数据的方法，能够直接省去原型法开发模式中前端开发的工作，为有搭建大屏数据可视化系统要求的团队和前端开发人员减轻工作负担，使大屏数据可视化开发变得更高效，进一步缩短大屏数据可视化的开发时间。这种综合利用Axure与Ajax技术的搭建技巧能够使Axure自动生成的网页文件具备与后端服务器进行数据交换的功能，不再局限于原型设计，克服传统的原型设计模式的不足，突破Axure仅作为原型设计软件的局限性。此外，智能蚕房大屏数据可视化系统是将图形图像设计与数据统计分析有机结合的一种理念技术，同时也是实现蚕桑行业现代化、智能化、分析科学化和动态化的重要组成部分，因此具有广阔的发展前景。 由于Axure本身能实现的功能存在限制，尽管采用本文的方法能实现智能蚕房大屏数据可视化，但本方法仍不适用于一些有复杂功能需求的软件开发项目，仅能为有快速搭建大屏数据可视化需要的开发人员提供一种高效实现方式思路作为参考。是否能在复杂网站系统开发中使用本文提出的方法，还需要在以后的研究中进一步探讨并优化。
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user: 摘要 为减少产品草图方案感性评价中主观因素的影响，改善依赖主观偏好和个人经验进行感性评价的局限性，开展用户对不同草图方案设计感性评估脑认知加工机制的研究。以充电桩草图方案为评价对象，运用语义差异法和头皮脑电采集技术，设置“传统感”和“现代感”感性意象明确且语义相对的刺激样本，使用SPSS、EEGLAB软件对用户感性评价过程中行为反应和脑电反馈进行统计分析，探讨用户在两类感性评价中脑认知加工过程。结果表明，圆角及曲面造型方案更容易诱发用户“现代感”的感性意象，用户匹配正确率最高，且视觉诱发顶区P300振幅要显著高于“传统感”意象；在“传统感”意象的评价中，用户普遍认为具有直线造型特征的草图方案更具有“传统感”，反应时变长，正确率降低，且更容易在额区和中央区诱发N400成分。P300、N400诱发情况和振幅大小可有效消除主观因素在产品草图方案评价中的影响，为草图方案评价过程提供客观的参考依据。
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user: 1. 引言 设计本质上是一种创造活动 [ 1 ]。产品草图方案在设计师前期进行产品造型推敲时具有重要作用 [ 2 ]，产品草图的方案是整个设计流程的起点，而设计师对产品方案评选对后续设计的走向起到决定性作用 [ 3 ]。现阶段，产品方案的评价通常依赖于专家和领导的主观偏好和个人经验 [ 4 ]，以致方案评选的过程缺乏可靠的科学依据，对产品方案进一步深化产生了不利影响。同时，在产品开发过程中，用户的核心地位 [ 5 ] 不可替代，仅通过研发人员单方面的评估势必具有单一性和片面性，无法客观、可靠地反映用户内心真实的想法，以致大量产品开发不能满足用户期望，从而导致产品市场占用率和使用率不高。 目前，国内外学者对不同背景的开发人员在草图方案创作行为中的思维表现展开了多方面的研究，吴志锋等 [ 6 ] 通过口语分析法将不同经验的设计人员在草图创作过程中的抽象程度和行为模式编码，量化研究不同经验的设计人员基于任务分解的草图设计策略。王新亭等 [ 7 ] 基于眼动技术，以“循环设计流程”展开针对新手和专家设计师在理解用户感性意象的草图创作过程中认知差异的研究。Self J A [ 8 ] 以四种不同类别的草图作为刺激，以眼动注视热点和瞳孔直径结合卡片归类的自我报告方式，解释了经理、设计师、工程师三个利益相关者是如何根据自我专业知识寻找、识别草图表达的不同信息。Zhou等 [ 9 ] 针对工业设计师产出结果和设计过程中信息的有限性，提出了基于问题的研究策略和基于网络的认知图描述问题解决认知过程的新方法，开展了基于新手设计师的设计思维认知形成过程定量研究，这项研究加深了对设计思维活动的深刻理解。Yang E K等 [ 10 ] 采用VR手绘草图与传统手绘草图对比研究，基于协议分析模型将设计师在概念生成阶段的认知活动编码，并通过新的美学、功能目标和思维方式考察VR草图在概念生成阶段对设计思维过程的认知影响。 但是，对于设计草图方案的研究大多集中于对设计师或者不同背景开发人员的设计思维形成过程与认知差异的研究，从用户对产品草图方案的感性认知加工机制方面展开的研究较少。为此，本文借助统计学和认知神经科学理论，运用SPSS软件和基于MATLAB开发的EEGLAB工具包处理用户方案评估过程中的脑电数据，从认知本源的视角出发，研究用户在不同产品草图方案评价中的脑电加工机制，为设计人员在草图方案评价过程中提供生理层面上的可靠理论支持。本文研究路线如图1所示。 图1. 产品草图方案感性评价中的脑认知加工机制研究流程
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user: 2. 用户脑认知过程 认知神经科学指出，大脑的认知过程是外部信息经神经元之间传递中枢系统大脑进行统一加工的过程 [ 11 ]，如图2。而大脑皮质中不同分区在认知过程中发挥了重要作用，额叶在运动准备和执行方面体现重要作用，枕叶则是外界视觉信息加工的主要区域。 图2. 用户脑认知生理过程 用户的脑认知过程是对外部信息进行反馈产生脑电活动的过程，在脑认知过程中常伴随着脑电电位的变化，事件相关电位(Event-related Potentials， ERPs)是一种通过特定刺激引起脑电电位变化的活动，通过ERPs技术可获取用户关于外部信息的视觉注意、语言、图像决策和推理等过程的脑认知数据。在脑认知过程中，可分为认知前期、中期、晚期三个阶段 [ 12 ]，大多数研究表明，P300和N400两种成分属认知中期的内源性成分，参与了人们的认知加工过程，且该成分能在一定条件下稳定诱发。P300幅值大小反映任务的注意力分配，与选择性注意和记忆更新密切相关 [ 13 ]，后顶叶的P300激活程度反映了在任务集的更新与配置 [ 14 ]，P300对在新异刺激产生是激活程度更大 [ 15 ]。杨元等 [ 16 ] 借助ERPs技术以不同偏好度的办公座椅对诱发P300成分峰值大小展开了研究，不同偏好程度对P300成分峰值有显著影响，“低”偏好度图片诱发P300成分峰值显著高于“一般”和“高”偏好度座椅图片，且在女性群体中诱发的P300振幅更大。N400成分的研究常与语义相关，陈默等 [ 17 ] 以相关词、模糊词、无关词三种匹配等级语义词汇为检测材料，对跑车产生的感性意象的关联程度展开了感知层面上的语义评估。结果显示N400的波幅大小与匹配等级具有相关性，匹配等级越低则N400波幅越大。因此，P300、N400在用户脑认知的研究中具有不同的检测效应。
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user: 3. 产品草图方案感性评价的脑认知实验 3.1. 实验样本与被试 从网络、文献中收集本次实验所需样本图片和感性词汇，专家组(专家组由6名6年以上设计经验人员组成)依据词汇和图片与该实验研究的相关性，筛选掉相似性较强的图片和词汇，初步筛选198张图片和142个形容词后，将意象词反向配对形成意象词组，按照KJ法分类，聚类为4组代表性感性词组(见表1)，经专家组讨论，设置词组中左侧意象词如“守旧的、复杂的、厚重的、机械的”归为“传统感”属性意象组，而“创新的、简单的、轻薄的、智能的”归为“现代感”属性意象组。图片刺激选取重复率达100%的样本，得到22个代表性极强的样本，采用问卷调研的方式，发放68份问卷，测试者根据22个样本草图方案进行“传统感”属性和“现代感”属性归类，将62份有效问卷结果导入到SPSS软件进行可靠性统计分析，得到Cronbach’s Alpha = 0.970 > 0.8，表明量表的内在一致性好、可靠性强。根据问卷意象统计值表2进行图片归类，分组结果如图3(a)、图3(b)所示。 Table 1 The results of representative kansei phrases selectio 意象词组 (选取次数达三分之一以上) 立体的–扁平的 创新的–守旧的 轻薄的–厚重的 变化的–单一的 智能的–机械的 安全的–危险的 圆润的–硬朗的 小巧的–巨大的 豪华的–廉价的 简单的–复杂的 意象词组 守旧的–创新的 复杂的–简单的 厚重的–轻薄的 机械的–智能的 表1. 代表性感性词组选取结果 Table 2 Statistical results of kansei image value of each sampl 感性词组 样本编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 守旧的–创新的 2.75 1.94 3.31 3.19 4.50 1.50 3.81 4.31 4.00 2.50 3.81 复杂的–简单的 2.81 2.19 3.94 4.00 4.06 1.69 3.31 4.44 3.44 3.63 3.88 厚重的–轻薄的 2.13 1.00 3.69 2.56 3.31 1.06 3.00 3.75 2.94 2.81 3.25 机械的–智能的 1.69 1.25 3.56 3.19 4.13 1.31 3.38 4.00 3.00 2.81 3.88 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 守旧的–创新的 3.44 3.00 2.25 2.19 4.19 4.69 4.75 3.31 3.63 2.50 2.88 复杂的–简单的 4.00 4.13 3.75 2.56 4.13 4.50 4.25 4.06 3.50 2.81 3.25 厚重的–轻薄的 3.75 3.06 2.38 1.63 4.38 4.63 4.63 4.38 3.69 3.56 3.81 机械的–智能的 3.44 2.94 2.88 1.56 4.25 4.69 4.69 3.75 3.56 2.69 3.25 表2. 各样本感性意象值统计结果 图3. “传统感”与“现代感”属性意象样本分组结果 本次实验共招募在校大学生被试27名(男12人，女15人)，平均年龄23.4岁(SD = 2.72)，视力正常，在与屏幕一臂距离阅读五号字体无障碍，无神经疾病。被试对充电桩有使用体验，经训练后，对草图方案认知无障碍，实验前签署纸面实验协议，实验后给予一定报酬。 3.2. 实验设备与数据采集 实验设备有联想14英寸显示屏，联想主机，鼠标、键盘各1个，以及导电膏，洗发水等物品。实验使用无线EPOC Flex32通道电极帽采集数据，通过Emotiv PRO软件进行实时采样，下采样率为128 Hz，电极放置位置按照国际10-20系统。联通的32通道电极分别为(Fp1， Fp2， F7， F3， Fz， F4， F8， FT9， FC5，FC1， FC2，FC6，T7，C3，Cz，C4，TP9，CP5，CP1，CP2，CP6，TP10，P7，P3，Pz，P4，P8，O1，Oz O2)，参考电极选择全脑平均。 3.3. 实验设计与流程 实验通过Eprime软件编程实现，以充电桩草图方案为样本图片刺激，被试根据样本图片传递的感性意象，按对应数字键数字进行打分操作，感性意象根据实验样本步骤筛选的感性词组为测量尺度，分为“1~5”五个匹配程度，匹配度为“1”越符合左侧意象描述，匹配度为“5”越符合右侧意象描述。例如“守旧的–创新的”感性评价维度如图4所示。 图4. “守旧的–创新的”感性评价维度 实验分为预实验和正式实验，预实验和正式实验试次除测试样本图片和意象词组不同外，其他因素均一致。预实验开始前，被试阅读实验指导语，经过练习熟悉实验流程后进入正式实验。采用“启动–刺激”范式，首先有4秒的预判形容词组呈现，在图片刺激出现前有1秒的视觉注意引导，随后呈现图片刺激5秒后按匹配度打分，直至图片样本及感性词组测完，整个过程记录被试感性评分和脑电数据。实验流程如图5所示。 图5. 实验流程图
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user: 4. 实验数据结果与分析 4.1. 行为反应结果分析 通过被试者的打分情况，统计各样本被试打分的正确率和反应时数据，统计结果见表3。结果显示，被试者在样本1的反应时最长，选择正确率为65.22%，排序倒数第三，正确率最低的是样本7；而样本11被试匹配“现代感”意象的正确率最高(96.74%)，且被试反应时最短，在“现代感”意象的产品特征中，被试者认知加工时间显著缩短，且正确率高于“传统感”意象下的样本。根据样本特点分析可知，被试判断反应时加快是由于“现代感”意象的样本造型功能区域划分较为单一，且外轮廓造型设计较为流畅，而“传统感”意象样本功能区域划分较多，不利于快速获取感性意象，因此需要更多的反应时间。行为数据与正确率反映，“现代感”意象下被试的反应时明显缩短，且选择正确率较高。 Table 3 Statistics of the mean reaction time and accuracy of the subjects’ choic 样本编号 平均反应时(ms) 选择正确率 1 1983.62 65.22% 2 1343.954 84.78% 3 1255.407 91.30% 4 1437.37 77.17% 5 1343.278 67.39% 6 1236.13 63.04% 7 1711.278 60.87% 8 1494.194 75.00% 9 1178.065 92.39% 10 1531.815 88.04% 11 1036.426 96.74% 12 1148.657 90.22% 13 1097.713 71.74% 14 1114.583 67.39% 表3. 被试者选择平均反应时和正确率结果统计 4.2. P300结果分析 首先将脑电数据预处理，选取传统感和现代感感性意象属性的被试脑电图导入MATLAB软件的EEGLAB工具包，先后经过通道定位，电极重参考，滤波，ICA去伪迹，基线校准，无效电极的插值处理，叠加总平均等操作，见图6。为便于对各脑区的认知加工进行定位，将各采样电极做如下划分：额区(F3， Fz， F4)、中央区(C3， Cz， C4)、前额-中央区联合皮层(FC1， FC2， FC5， FC6)、中央-顶区联合皮层(CP1， CP2， CP5， CP6)、顶区(P3， Pz， P4)、枕区(O1， Oz， O2)、前颞(F7， F8)、中颞(T7， T8)、后颞(P7， P8)，其中单数为左侧电极，双数为右侧电极。 图6. 脑电数据处理流程 其次，对两组感性意象诱发的脑电数据做正态性检验，数据均符合正态分布。在“传统感”和“现代感”两组意象下对各电极诱发波幅值做相关性分析，结果见表4。P300振幅大小在中央–顶区相关性最强，属于高度正相关(相关系数 = 0.868)。而N400振幅大小在中央顶区也呈现高度正相关关系(相关系数 = 0.897)，而在前颞呈现高度负相关(相关系数 = −0.916)。相关性结果显示大脑认知加工过程，各脑区产生成分在各脑区有不同的分布情况，且前后脑区存在不对称性。 选取“传统感”和“现代感”意象的被试脑电进行叠加平均(如图7)，从ERPs波形图可看出，在中央区C4 (t = −21.871， p = 0.000)、中央–顶区CP1 (t = −11.75， p = 0.000)、CP2 (t = −25.483， p = 0.000)、CP6 (t = −12.073， p = 0.000)、顶区Pz (t = −32.563， p = 0.000)均诱发了明显的P300，经独立样本t检验可 Table 4 Correlation analysis results of electrodes under the image of “traditional kansei” and “modern kansei ERP成分 脑区名称 相关系数 Sig.(双尾) P300 中央区 0.784* 0.012 前额–中央区 0.724* 0.027 中央–顶区 0.868** 0.002 顶区 0.831** 0.005 N400 中央区 0.809 ** 0.008 前额–中央区 0.725 * 0.027 中央–顶区 0.897 ** 0.001 顶区 0.813 ** 0.008 后颞 0.889 ** 0.001 额区 −0.886 ** 0.001 前颞 −0.916 ** 0.001 表4. “传统感”和“现代感”意象下各电极相关性分析结果 知，中央–顶区联合皮层和顶区引发的P300振幅强度差异更为显著，且“现代感”意象条件下诱发的振幅显著大于“传统感”意象。结合脑区的定位电极来看，左侧脑区P300潜伏期更短，左侧脑区对感性意象的判断过程更加积极，而在右侧电极引发P300振幅强度要显著高于左侧，说明右侧脑认知加工激活程度更大。结合300~450 ms时间窗内“传统感”与“现代感”脑地形图8的变化过程来看，在两种感性意象的判断中均引发了被试顶区的认知活动，但“传统感”诱发的是左侧顶区的活动，而“现代感”诱发的是右侧顶区的活动，而经过一定时间，“传统感”感性评价过程也会引发右侧顶区活动。由此可知，对于不同属性感性信息的处理各脑区敏感程度不同，对于“传统感”感性信息，左侧脑区活动较活跃且潜伏期短，而对于“现代感”感性信息，右侧脑区认知活动激活程度更大且所需潜伏期更长。 图7. “传统感”与“现代感”被试ERPs波形图对比(横坐标：时间[ms]；纵坐标：电压[μV]) 4.3. N400结果分析 N400成分在中央区Cz (t = −20.376， p = 0.000)、中央–顶区CP1(t = −40.6， p = 0.000)、CP2 (t = −48.367， p = 0.000)、CP5 (t = −29.71， p = 0.000)、CP6 (t = −14.659， p = 0.000)、顶区P3 (t = −37.643， p = 0.000)、Pz(t=-61.947， p = 0.000)、P4 (t = −17.711， p = 0.000)、枕区Oz (t = −12.973， p = 0.000)有显著差异，其中“传统感”意象引起的N400波幅均比“现代感”意象大。在此过程中，N400产生的振幅强度不高，由于语义刺激词汇和被试的感性偏好意象一致性较强或模糊判断的原因导致N400波幅并不明显。结合脑地形图发现，“传统感”意象下在前额和中央区产生了N400的活动，而“现代感”意象却没有产生，是由于“传统感”的判断过程诱发了被试不明确的情感认知，当倾向于不匹配或模糊感性意象的认知状态时，则会激活被试额区与中央区的N400成分，该结果与前人研究结果具有一致性 [ 17 ]。 图8. 300~450 ms“传统感”与“现代感”脑地形图
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user: 5. 结论 本研究基于用户群体对产品草图方案感性评估的行为、脑电结果，运用事件相关电位技术对用户脑认知过程中P300、N400潜伏期、脑区定位和振幅强度展开了研究，通过脑电记录的相关数据反馈整个脑认知加工过程。行为反应和脑电数据研究结果表明： 1) 圆形且功能分区单一的“现代感”产品造型特征能显著减少被试认知难度，提升认知效率，让被试认知加工过程更加顺畅。被试在具有“现代感”属性的产品特征样本中用时最少，选择正确率高，且能引发顶区右侧更强烈的P300振幅。 2) 直线型且功能分区复杂的“传统感”产品特征增加了被试认知加工难度，反应时间明显变长，选择正确率降低。且在脑认知过程中，左侧顶区P300成分表明被试对“传统感”意象的产品特征认知加工更为积极，但随后产生的中央区N400成分表明“传统感”引发了被试模糊或不匹配的感性意象，消耗一定认知资源而后产生N400成分。 综上，用户感性评价过程中的P300、N400内源性成分诱发脑区定位和振幅强度可有效表征用户感性意象偏好，能为决策者进行基于用户偏好意象的产品草图方案评选与开发过程提供有效生理依据。
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user: 摘要 为了更好地缓解亚健康人群的状态，人们通常会使用家用人体成分分析仪来管理自己的身体，而移动端APP则成为了一种有效的辅助工具，能够将身体的变化进行可视化数据显示。针对当前APP功能单一的问题，提出一款更满足用户需求的家用人体成分分析仪APP。基于Android和IOS两大平台进行APP的开发，使用物联网技术和GPS定位服务，完成移动端与家用人体成分分析仪设备互联；利用蓝牙技术将测量结果上传至移动端，实现测量数据的读取更加详细，同时提供多种显示模式，可切换用户管理，扩大了用户的数据读取范围，并针对个人的身体状态，提供健康指导。
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user: 1. 引言 随着人们健康意识的提高，给家用人体成分分析仪带来了良好的设计契机，而物联网和人工智能技术的冲击，让技术与设备能够更好地互联，使得智能健康测量产品顺势而起 [ 1 ]。在亚健康人群占比高居不下的今天，身体成分的管理仍然是一个热点话题。大多数人群通过多种途径以保证健康的状态，研究者也意识到相关产品对于用户的重要性，开始转向对健康管理类系统的研究，以便更好地掌握身体健康状态 [ 2 ]。基于这样的背景下，智能健康测量产品与移动端APP结合被广泛应用。将互联网、物联网、大数据技术等手段引入家用人体成分分析仪的APP设计开发中，更好地满足用户群体的需要。因此，借助成熟的技术手段，开发一款适合更多人群的APP，方便多种人群通过管理自己的身体成分来保持健康状态，解决现有系统以偏概全的问题，让系统更具针对性。 当前对于家用人体成分分析仪产品的普及率较低，相关系统的研究更是甚少，部分人群对于这一方面的知识非常欠缺。而在减少亚健康人群的过程中，普及人们对于身体成分管理的认知，保持健康的身体状态非常重要。因此，本文主要基于Android和IOS平台对家用人体成分分析仪APP进行设计开发，将蓝牙技术和GPS定位服务应用于APP的设计开发中，将软硬件设备互联，提升用户对APP的交互体验，为亚健康人群提供良好的健康指标，解决现有硬件设备的不足，更好地满足用户需求，从而提升用户体验。通过本系统的设计开发，不仅能满足更多人群的心理需求，更能提升人们的健康意识，从而有效预防疾病。
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user: 2. 现有系统分析 人体成分分析仪分析系统早已受到关注，起初是对人体成分分析仪硬件的实现进行研究 [ 3 ]。这类人体成分分析仪的体型比较庞大，大多只能单向获得测量身体成分的指标，数据显示复杂，非专业人员不易认知，且使用环境的局限较大，更多应用于医院和保健等公共场所。随着社会的转变和技术的更新，对人体成分分析的研究不断增多，除了单方面对硬件进行研究外，部分学者开始转向对软硬件的结合实现进行探索，并表明了应用于人体健康检测可行性 [ 4 ]。个别学者意识到系统设计的重要性，基于Android系统对人体成分分析仪展开研究，提高了检测数据的准确性 [ 5 ]。但纵观国内外研究成果对比其他产品来说，对于此方向的研究仍处于起步阶段。无论是硬件的研究，还是软硬结合的探索，都在考虑其测量精度。以功能技术层面来进行研究的居多，未能很好的单纯从移动端的交互行为进行深入研究，缺乏良好的人机交互体验。因此，专门针对此类产品系统的交互研究变得十分重要。
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user: 3. 系统需求分析 3.1. 功能性需求分析 功能需求作为软件开发的主体，主要是探究软件要实现的功能 [ 6 ]。在软件开发的准备阶段，需对用户需要实现的功能及期望进行了解，从而确定软件开发要达到的目的，并完成具体的用户需求。通过对家用人体成分分析仪的长期使用者进行沟通交流，从而确定了家用人体成分分析仪APP需要实现的功能。 1) 测量提醒功能：设定时间，定期监测自己的身体成分变化，及时了解身体健康状况。 2) 数据记录与分析功能：记录每一次测量的数据，根据测量指标的数据进行分析，全面了解自身的身体状况。 3) 健康指导：通过测量指标的分析，针对性的给出指导意见，保持健康的身体。 4) 显示模式切换：针对使用人群的迥异属性，提供不同的显示模式，方便更多的用户群体。 5) 移动端APP操作控制互联的硬件设备：绑定手机，可随时查找设备和帮助调控设备。 3.2. 非功能性需求分析 非功能需求作为功能需求的补充，是除功能需求以外的特性，在软件的开发过程中不仅要实现功能需求，还要注重对非功能需求的满足，才能更好地提升用户体验 [ 7 ]。在本系统的开发中，非功能需求可从三个方面来进行： 1) 界面的可操作性：软件的功能模块设计清晰，可提升用户的交互体验，但其基本操作又需要考虑用户常用软件的习惯性。 2) 界面显示的美观性：界面元素的设计和配色的选择，能够有效的提升用户满意度。本软件在界面设计中采用了互联设备的元素，配色选择和设备契合的颜色，增强软件界面的视觉感受。 3) 安全可靠性：个人的指标数据作为对自己健康状态的掌握途径，而技术的进步，导致很多人开始窃取别人的隐私，导致用户非常反感，因此，在进行APP系统开发时，需要保证移动端的安全性，避免各种问题的出现。
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user: 5. 结语 本系统基于Android和IOS两大主流移动平台对家用人体成分分析仪APP进行设计开发。利用蓝牙技术使移动端与设备互联，基于GPS定位技术有效获取设备的状况信息。以MySQL数据库进行数据储存，将数据实时的呈现在前端，使详细的数据可视化显示，提升数据信息的可读性；界面的设计简洁美观，减少操作的复杂性。该系统的开发主要对系统的人机交互体验进行考量，使得APP的实现具有很好的实用性，且交互性强。同时APP与设备软硬件的结合，更能满足用户需求，通过移动端APP的优势弥补硬件设备的不足，从而达到更好地用户体验效果。
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user: 摘要 为了提高燃烧法销毁炸药的效率和确保安全，通过不同品种炸药野外燃烧的机理分析，提出一种不同品种炸药混合燃烧的新方法和一套混合搭配燃烧方法的具体布设和远程点火技术，并通过燃烧销毁实践验证了该方法安全可靠。研究表明：该技术可有效控制燃烧速度和效率，既确保燃烧不会中断也不会转为爆轰。不仅有效提高燃烧销毁效率，且确保了安全，为多种炸药同时混合搭配燃烧销毁提供了一种新方法。
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user: 1. 引言 目前常规的炸药销毁方法主要有焚烧法、爆炸法、蒸汽或热水冲洗法、熔化法、高压水拆除法、溶剂溶解冲洗法等 [ 1 ]，燃烧法销毁具有操作简单、危险性小、对环境影响小等特点，在炸药销毁中被广泛使用 [ 2 ] [ 3 ]。目前单品种炸药的燃烧方法较为成熟 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，刘鹏等在2008年结合工作经验介绍了各类含能材料的烧毁方法 [ 7 ]；黄博等2010年一次性安全销毁了80 t变质和失效乳化炸药 [ 8 ]；郭胜强等在2016年对实验室少量过期炸药燃烧销毁进行了探究，结合待销毁炸药样品品种多、数量少的特点，确定采用烧毁法一次实施销毁的方法 [ 9 ]。研究表明，不同品种炸药成分差异、燃烧温度和速度不同，气体产量和快慢不一，常规野外燃烧法销毁炸药时采用每种炸药单独烧毁的方法，将每种炸药摊铺成一定厚度和宽度的药条，利用单位长度炸药质量控制燃烧时温度和压力，能够确保燃烧不会转为爆轰 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。但是该种方法费时费力且需要消耗较多燃料。 目前，针对多品种炸药(包括多种中高爆速炸药和低爆速炸药)同时混合搭配燃烧销毁的研究还未见报道。考虑到单品种炸药单独燃烧费时费力，特别是在品种较多、量较大的情况下，燃烧销毁变得更为复杂。本文在炸药燃烧销毁机理的理论分析基础上，通过调整多种中高级炸药和低级炸药搭配方式及比例，控制野外销毁时燃烧温度和压力，安全、快速完成了销毁任务，为多品种炸药混合搭配燃烧销毁提供了一种新的方法。
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user: 2. 不同品种炸药燃烧混合搭配方法 通过炸药燃烧销毁机理分析，当燃烧加速进行时，放热速度大于周围介质导热速度，热量不断积累并加速放热反应，炸药温度必然自动升高直至发生爆炸。所以压力增加和温度升高是造成燃烧转爆轰的主要原因 [ 13 ] [ 14 ]。影响压力和温度的因素有炸药性质、装药体积、装药孔隙、外壳、外部散热通风条件等，燃点面积大、火焰温度高、辐射范围广、散热速度慢会造成温度升高，反应速度快、燃烧面积大、生成气体多、扩散范围小会造成压力增大。 多种炸药搭配销毁按照一定的混合搭配方法来确保销毁过程安全可靠，炸药混合燃烧搭配方法为： 1) 严格筛分：对燃烧法销毁物品进行严格筛选，禁止燃烧雷管、引信、起爆具、起爆药和带有金属外壳的装药，防止产生爆轰；将不同品种炸药按种类、爆炸威力大小和燃烧速度等进行分类，便于搭配烧毁。 2) 合理间距：通过块状、柱状炸药间距减小燃烧热量对凝聚相炸药的热传导，减少火焰对炸药的热辐射。对于混合搭配时按照感度最高炸药对燃烧参数要求严格控制单位长度炸药质量，对于粉状炸药控制线装药量。 3) 间隔搭配：将高级炸药与中低级炸药间隔搭配，保持安全压力和温度，维持持续燃烧。按照中低级炸药量不许超过高级炸药单位长度质量的原则进行搭配。 4) 控制厚度：燃烧得热与炸药体积成正比，而失热与其表面积成正比。炸药厚度越小，体积与表面积之比越小，得热小于失热就不会转为爆轰。混合搭配按照块状高级炸药单层控制，粉状炸药尽量小的原则。一般情况下未钝化纯黑索金、太安炸药燃烧时厚度不大于3厘米。 5) 调整宽度：燃烧药条宽度受厚度和单位长度质量影响，宽度小时有利于热量向四周散开，宽度大时中间部分热量传递较慢，容易温度累积升高。 6) 平衡配置：不同炸药燃烧速度不同，混合搭配时按药条轴线对称布设，防止一侧燃速过快造成大面积燃烧。
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user: 3. 不同品种炸药燃烧销毁实践 3.1. 燃烧实施技术方案 本次燃烧销毁的炸药有鳞片状梯恩梯、熔铸梯恩梯切割器、乳化炸药、起爆具(太安50/梯恩梯50混合药柱)、炸礁弹(梯恩梯50/硝酸铵50混合)、爆炸药柱(黑索金50/梯恩梯50)、震源药柱(梯恩梯)、导爆索、拉火管等12种器材，共计约1800 kg炸药(如图1所示)。其中，黑索金、太安、梯恩梯等中高级炸药易点火、燃速快、温度高，在不需要助燃情况下可持续稳定进行燃烧。而乳化炸药等低级炸药需要高温、较长时间火焰刺激才可点燃，并且火势不旺，易造成燃烧中断。如果把中高级炸药和低级炸药搭配在一起燃烧，通过控制搭配比例和方式，使其燃烧温度和压力低于安全值，可节省燃料和时间。 图1. 待销毁炸药 根据销毁物品种类和数量，采用将不同销毁物品混合搭配成药条(如图2，图3所示)，药条下方用木材和柴油助燃，远距离点火的野外燃烧方案实施销毁。 1) 场地：选择某靶场进行烧毁，场地平坦开阔且略高于周围地形，通风条件好。场地周围300米内无房屋等保护目标，与植被之间隔火带大于50米，场地内无灌木和杂草。考虑应急需要，现场配备1辆消防车和8部泡沫灭火器。 2) 药条：药条的作用将大量炸药燃烧变成少量、逐步、缓慢、有序燃烧，是保证炸药安全稳定燃烧的关键措施。药条参数是控制燃烧面积、燃烧速度、得热和失热关系、压力衰减的重要参数。炸药混合燃烧布设参数如表1所示。 图2. 炸药混合燃烧布设示意图 图3. 多种炸药混合布设搭配实物照片 Table 1 The experiment result 布设参数 药条厚度 药条宽度 药柱间距 药条间距 木材宽度 木材超宽 数值 <90 mm <100 cm 100~200 mm 20 m > 120 cm > 10~20 cm 表1. 炸药混合燃烧布设参数表 a) 搭配形式：在药条横排时三个药柱一组，组与组之间留有10~20 cm间距或搭配乳化炸药、拉火管等其它器材。竖排时设置两列药柱，两列之间留有20 cm以上间距或搭配乳化炸药等器材。10 kg一枚的炸礁弹设置在药条外侧，间隔大于10米。导爆索、拉火管分散在炸药上方。由于黑梯或太梯药柱药量较大，紧密排列有可能转爆轰。销毁中黑索金与梯恩梯、太安与梯恩梯熔合炸药的每米质量不超过8 kg； b) 药条形状：药条断面呈偏平状，由于药柱最大直径67 mm，乳化炸药90 mm，所以厚度不超过90 mm。整体宽度不超过100 cm； c) 单条药量：为保证燃烧转爆轰后空气冲击波不对周围目标和人员造成危害，必须控制单个药条药量。药量与保护目标距离、周围地形相关，本次销毁单条药量为600 kg； d) 药条间距：间距的作用是保证燃烧时的火星不会溅到旁边而引燃药条，保证一条药条转爆轰后不会引起旁边药条的殉爆。本次销毁药条间距大于20米，每次燃烧1条。 3) 助燃：药条下方设置木材、柴油等助燃材料，其厚度和宽度根据被燃烧的品种决定，助燃材料宽度一般超出药条边缘10~20 cm。 4) 点火：在位于下风的药条一端点火。采用电点火方式引燃，由点火机、导线、电引火头、黑火药组成。点火后由电引火头点燃黑火药，通过黑火药引燃木材与柴油，继而烧毁器材。 5) 安全距离：安全距离按照燃烧转爆轰后，不同保护对象所承受的空气冲击波超压值确定相应的安全允许距离。按照《爆破安全规程GB6722-2014》地表进行大当量爆炸时，在平坦地形条件下超压计算公式。 Δ P = 14 Q R 3 + 4.3 Q 2 / 3 R 2 + 1.1 Q 1 / 3 R 式中：ΔP——空气冲击波超压值，10 5 Pa；Q——一次燃烧梯恩梯炸药当量，kg；R——爆源至保护对象的距离，m。人所能承受的空气冲击波超压不应当超过0.1 × 10 5 Pa，一次燃烧炸药的梯恩梯为600 kg，得出安全距离为124米。本次销毁警戒距离大于200米。 6) 技术要求： a) 不能在燃过而未彻底冷却的地方进行下一次燃烧；必须待燃烧场地完全冷却后，才能燃烧下一批爆炸物品； b) 根据风向与大小，布设药条走向和加大药条间距，防止药条间串燃； c) 警戒距离200米，警戒程序同爆破程序； d) 点火站设置于上风方向，大于200米的隐蔽处； e) 燃烧完全熄灭20分钟后，再进入现场进行检查和清理； f) 检查完成后用水浇湿烧毁场地，防止余火。 3.2. 烧毁结果分析 2016年10月13日10时30分左右点火，燃烧时火焰旺盛，冒出黑烟，持续约两小时。由于不同炸药搭配合理，在燃烧过程中未出现燃烧转爆轰以及燃烧中断现象，最终待销毁器材烧毁彻底，地面仅留下灰渣(图4所示)。 图4. 炸药销毁结果
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user: 4. 结论 1) 提出一种多品种炸药混合搭配燃烧销毁的新方法，可有效同时燃烧销毁除雷管、引信、起爆具、起爆药和带有金属外壳的装药外的多种低爆速和高爆速炸药，既确保炸药能够稳定燃烧不会中断，也不会燃烧转为爆轰。 2) 研究得到一套多种炸药混合搭配燃烧销毁的布设方法，该方法通过控制药条厚度、药条宽度、药柱间距、药条间距、木材宽度和木材超宽等技术参数有效控制燃烧速度和效率，确保稳定燃烧和燃烧销毁彻底。 3) 多品种炸药混合搭配燃烧销毁实践表明：提出的炸药混合搭配布置参数选取合理，使用的远程点火技术确保了人员安全，节约了燃烧销毁成本，也提高了燃烧销毁的效率。
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user: 摘要 新型冠状病毒于2020年1月正式命名为2019-nCoV，时至今日该病毒的传播仍然没有得到良好的控制。病毒的DNA碱基序列在病毒的性状中起着决定性的作用，本文分析了四个国家(中国，美国，澳大利亚，德国)新冠病毒DNA之间的差异。选择各国新冠病毒DNA序列，以信息熵，相对熵，交叉熵的形式给出四国病毒之间差异的可视化分析。
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user: 1. 引言 2020年3月底，新冠病毒在我国得到了基本的控制，但全球的疫情远远没有结束，社会上也出现了各种关于病毒来自哪个国家的讨论，这时候利用科学的方法来辨识病毒在微观上的差异也显得尤为重要。 DNA的一级结构决定了基因的功能，欲想解释基因的生物学含义，首先必须知道其DNA顺序。 熵，定义为信息的期望值。信息熵常作为某个系统的信息含量的量化指标，所以信息熵会进一步用来作为系统方程优化的目标或者参数选择的判据。交叉熵是Shannon信息论中一个重要概念，可以用来度量两个概率分布的相似性，而且交叉熵在神经网络中又可以用作损失函数，所以在本文中交叉熵用来衡量不同DNA之间的相似性。相对熵在信息论中等价于两个概率分布的信息熵的差值，所以在本文中可以用于衡量两个DNA的差异；三种熵则为我们提供了一种新的研究方式，在基于生物学对DNA研究的方法上，合理利用三种熵值的公式来对不同的DNA进行测量技术，最后再将结果可视化。
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user: 2. 研究结构 2.1. 信息熵 什么是信息，信息一直是一个高度抽象的概念。在1948年香农提出了“信息熵”的概念，才得以将信息度量化。而信息熵一词则是其从热力学中借用而来的，Shannon借鉴了热力学的概念，把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”，并给出了计算信息熵的数学表达式(见下式(1))。 H ( U ) = E [ − log p i ] = − ∑ i = 1 n log p i (1) 2.2. 相对熵 相对熵(relative entropy)，又被称为Kullback-Leibler散度(Kullback-Leibler divergence)或信息散度(information divergence)，是两个概率分布(probability distribution)间差异的非对称性度量 [ 1 ]。在信息理论中，相对熵等价于两个概率分布的信息熵(Shannon entropy)的差值 [ 2 ]。 在同样的字符集上，假设存在另一个概率分布 Q ( x ) ，如果用概率分布 P ( x ) 的最优编码，来符合分布 P ( x ) 的字符编码那么表示这些字符就会比理想情况多用一些比特数。相对熵就是用来衡量这种情况下平均每个字符多用的比特数，因此可以用来衡量两个分布的距离(见下式(2))。 K L ( P ‖ Q ) = ∑ x ∈ X P ( x ) log P ( x ) Q ( x ) (2) 2.3. 交叉熵 交叉熵(Cross Entropy)是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。 [ 3 ] 其公式定义如下(见下式(3))： H ( p ， q ) = ∑ x P ( x ) log ( 1 q ( x ) ) (3) 2.4. 新冠病毒DNA碱基序列 本次测试使用的DNA来自于国家生物信息中心(CNCB)中公开的新型冠状病毒(2019nCoVR)。 2.5. 研究方法与研究模块 2.5.1. 参数 中国地区DNA序列，共计29904个碱基； 美国地区DNA序列，共计29883个碱基； 德国地区DNA序列，共计29783个碱基； 澳大利亚地区DNA序列，共计29894个碱基。 对于每个地区分别计算序列中AG碱基的信息熵。之后计算中国对美国，中国对德国，中国对澳大利亚的交叉熵与相对熵。 2.5.2. 计量模块 如图1所示，对于每个地区，计算出序列中“AG”“CT”“AC”“AT”“GC”“GT”六种组合序列所占比，该比值则可以作为熵值计算公式中 P ( x ) 与 Q ( x ) 来使用。 图1. 计量模块 2.5.3. 处理模块 如图2所示，利用计量模块中得到频率计算熵值。得出的结果再进行下一步的可视化处理。 图2. 处理模块 2.5.4. 可视化模块 如图3所示，利用Python的可视化工具，对得到的熵值进行分析。 图3. 可视化模块
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user: 3. 可视化结果分析 3.1. 四个地区，六种分布 如图4所示，可以看出四个地区的六种碱基序列分布基本呈现聚集的形式，符合不同地区之间新冠病毒的亲属关系，大致推断，每个地区的病毒并不是独立的；之后我们可以观察一下微观下分布的情况。 图4. 六种序列频率分布 如图5~10所示，六种分布可以明显的看出，不同地区的新冠病毒基因序列是有这不小的差异，虽然差异在数量级上只有0.001，但基于分析序列的所用的数据量庞大，可以知道其在宏观上是可以等价的，但是到了微观之处，该等价是不成立的。大概可以猜测六种分布的不同代表着新冠病毒在不同地区有着较为细微的差距。 图5. AG序列频率分布 图6. AC序列频率分布 图7. AT序列频率分布 图8. GC序列频率分布 图 9. GT序列频率分布 图10. CT序列频率分布 3.2. 基因序列的信息熵 公式 H ( x ) = − ∑ i = 1 n p ( x i ) log p ( x i ) (4) 虽然从图11中可以看出各个地区病毒序列并没有太大的差别，但每个地区之间的病毒在微观上一定是存在一定差异的，从图11中根据信息熵的定义可以看出每个地区病毒所具有的“信息量”分布是不同的。从微观的角度可以看到四个地区之间的病毒是存在差异的。 图11. 四个地区信息熵值 3.3. 基因中AG分布的相对熵 对于同一个随机变量AG有两个单独的概率分布P(AG)和Q(AG)，相对熵来衡量这两个分布的差异。 公式 D K L ( p ‖ q ) = − ∫ p ( x ) ln q ( x ) − ( − ∫ p ( x ) ln p ( x ) d x ) = ∑ i = 1 n p ( x i ) log ( p ( x i ) q ( x i ) ) (5) 如图12所示，相对熵用于衡量AG在不同国家的新冠序列中的分布差异，可以在图12中明显的看出，中国的新冠与美国和德国的新冠的基因序列中AG分布的差别不大，但中国的新冠与澳大利亚的新冠基因序列中AG分布与中国与美国，中国与德国之间的差距却非常明显，是否可以大致推断澳大利亚的新冠与中国，美国，德国之间存在某种差异。 3.4. 基因中AG分布的交叉熵 公式 D K L _ C = − ∫ p ( x ) ln ( q ( x ) d x ) (6) 如图13所示交叉熵就是相对熵公式的前一半所得结果，此处去除的后一半是理论值，所以交叉熵更表现出真实性，而根据图13也可以看出来其结果与相对熵得出的结果一致。 图12. AG分布的相对熵 图13. AG分布的交叉熵
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user: 4. 总结 本文通过对四个地区的新型冠状病毒DNA序列信息熵，相对熵，交叉熵的计算，在实际过程中，可以主观的调节在对序列中不同碱基对的分组情况来得到结果，但最终的结果都是指向相同的结论，在此找出熵的最优值，来描述不同地区之间新冠病毒在微观上的差异，信息熵的引用与可视化的分析可以为之后关于基因的研究提供新的思路。
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user: 摘要 高速磁浮列车作为新一代高速轨道交通工具，其设计速度已经达到600 km/h，马赫数约为0.49。如此高的速度引起的复杂空气动力学效应对列车运行的稳定性和安全性产生了重大影响。本文通过数值模拟方法研究了三编组磁悬浮列车在以相同速度交会时，列车不同车厢的气动阻力、气动升力、气动侧向力的变化。本研究采用了滑移动态网格方法和k-ε湍流模型，并编译了用户定义的函数来确定磁悬浮列车的运动速度。结果表明，列车运行过程中，气动升力具有十分强烈的不稳定性，是影响列车稳定运行的主要因素，其振荡性主要来源于列车底部的不稳定升力，并且尾车所受气动升力远大于头车。两车交会时，列车气动阻力与气动升力和侧向力并不同步变化，且对列车下部分气动升力的影响大于对列车上部分气动升力的影响。
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user: 1. 引言 作为新一代高铁交通工具，高速磁浮列车的设计速度已经达到600 km/h，大约是传统高铁的两倍。相比于传统高铁 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，不同的推进方式使磁悬浮列车具有更快的运行速度，更低的维护费用成本和更强的环境适应力 [ 4 ]。中国、德国、日本、韩国和美国等国家都对磁悬浮列车技术有一定发展。根据悬浮机理的不同，磁悬浮技术可以分为电磁悬浮技术(electromagnetic suspension， EMS)和电动悬浮技术(electrodynamic suspension， EDS)两种 [ 5 ]。电磁悬浮技术通过在车体和导轨下方布置悬浮电磁铁，然后对其通电进而产生电场来抬起列车，并通过直线电机来牵引列车运行。电动悬浮技术则通过在车底布置超导线圈或者永磁体，然后在轨道上布置悬浮线圈。当列车在轨道上以一定速度运行时，由于超导线圈或永磁体与悬浮线圈的相互作用会产生向上的升力，进而抬起列车，最后依靠直线电机来牵引列车。因此电磁悬浮技术列车与轨道的间距会小于电动悬浮技术列车，而且电动悬浮技术列车必须在一定的运行速度下才会被抬起。 磁悬浮列车在带来了更高的速度的同时，其高速运行带来的相关空气动力学问题也成为迫切需要解决的实际工程问题 [ 6 ]。当列车在空气中高速行驶时，其空气动力学性能(如气动阻力、升力等)与其空气动力学形状密切相关 [ 7 ]。已有研究表明，列车的流线型外形对其空气动力学效应有重要影响，增加流线型外形的长度是减少火车空气动力阻力的有效方法之一 [ 8 ]。与传统高铁将列车减阻作为优化目标不同 [ 9 ]，剧烈的气动升力是限制磁悬浮列车发展的关键问题。为此，丁叁叁等 [ 10 ] 研究了五编组高速磁悬浮列车的升力分布规律及其影响因素，提出可以通过控制列车底部与轨道间的气流来调节列车的升力。除此之外，列车交会引起的动态效应更是影响其安全运行的重要因素。倪菲等人 [ 11 ] 的研究表明，当列车彼此通过时，压力波动最大的部位位于车辆的最宽处。黄莎等 [ 12 ] 分析了运行速度为430 km/h的磁悬浮列车交会时的瞬态压力分布和流场分布，并提出列车交会时列车外侧压力时内侧压力两倍，此外通过对列车风的研究，为磁悬浮的安全站距提出了建议值。还有部分研究聚焦于列车在复杂条件下的气动力效应 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]，以及压力波 [ 16 ] [ 17 ] 和稳定性 [ 18 ] [ 19 ] 研究。为进一步分析磁悬浮列车在运行过程中其气动力的分布与变化情况，本文采用滑动网格方法研究了磁悬浮列车在以600 km/h的速度等速交会时的气动力变化和分布情况。
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user: 2. 数值计算方法 2.1. 几何模型 本文的列车模型采用的是上海磁悬浮列车示范运营线运行的三编组TR08型列车。如图1所示，为提高计算效率，本文对列车模型的车窗、风挡和磁铁均进行了简化，仅保留了车体的几何外形。列车高度为3.9 m，作为本文中列车的特征长度H，宽约为0.9 H，头车(car1)和尾车(car3)长为6.9 H，中车(car2)长6.2 H，列车总长20 H。为进一步分析列车气动力的分布，列车被分为上(upper)、下(lower)两部分，其中下部分(lower)包围着轨道。 图1. 磁浮列车几何模型 2.2. 计算域及边界条件 如图2所示，两辆磁悬浮列车以600 km/h的速度等速相向行驶。整个计算域分成了V-IN-P、V-IN-N和OUTER三部分。其中V-IN-P包含的列车沿X轴正向行驶，V-IN-N包含的列车沿X轴负向行驶，OUTER是整个外部计算流场。两列车车头的初始距离设置为728 m以保证列车在稳定行驶和交会前其流场得到了充分的发展。OUTER部分是一个总长1124 m，半径为25 m的半圆柱，圆柱两个端面和侧面的边界条件设置为Pressure-outlet。地面和轨道设置为Wall边界。在V-IN-P和V-IN-N与OUTER的交界面存在了相对运动和数据交换，因此设置为Interface边界条件。两轨道间距离为6 m。采用SlidingMesh方法定义网格运动并采用用户自定义函数(user-defined function， UDF)定义磁浮列车的运动。列车的速度包含平滑启动部分和匀速行驶部分。 在距离列车较远处的部分采用结构网格而在距离列车较近处使用非结构网格以保证计算的效率与精确性。为了验证网格的独立性，本文设置了具有7，891，167个网格的粗网格(coarse)以及具有13，280，011个网格的细网格(fine)两套网格。图3(a)显示了两套网格在列车交会时中车上半部分的气动升力的差异。两曲线的变化趋势完全相同，仅在曲线峰值处有所差异。列车交会前两套网格的数值误差仅有0.01。此外，如图3(b)所示，对包裹轨道的磁浮列车下部分的网格进行了加密。 2.3. 求解设置 由于磁悬浮列车的速度为600 km/h，是典型的可压缩流动。本文采用基于格心格式的有限体积法求解三维非定常可压缩雷诺平均N-S方程，湍流模型采用二方程k-ε模型，采用SIMPLE方法求解压力泊松方程，二阶迎风格式离散对流项，一阶隐式方法求解非定常项。求解过程中，物理迭代步长设置为0.004 s，内迭代步设置为20，并使用用户定义函数定义列车速度和监测列车气动力矩的瞬时数据。 图2. 计算域与边界条件设置 图3. 计算网格与独立性验证 2.4. 有效性验证 为验证此次数值模拟的有效性，本文对比了李明水在2003年进行的实验 [ 20 ]。其实验中设置了5个监测点来测量TR08型磁浮列车等速交会时的列车表面压力，轨道线间距为5.1 m，速度为500 km/h。他们提供了多次实验的压力均值并对列车风进行了测量。本文对比了其中一个监测点的压力特征值，如表1所示。ΔP_L是压力波头波的幅值，ΔP_T是压力波尾波的幅值，pass_P是头波和尾波之间的列车压力，其相对误差分别为0.016，0.038和0.009，因此，此次计算结果可以正确反映列车交会过程中的气动力变化。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 列车交会气动力时均分布 为了体现结果的一般性，本文采用无量纲形式的气动力系数表示列车受到的气动载荷，气体方程及说明如下： Table 1 Comparisons of the characteristic values between experiment and numerical simulatio 结果 ΔP_L (Pa) ΔP_T (Pa) pass_P (Pa) 实验结果 4757 3955 324 数值模拟 4834 3804 330 相对误差 0.016 0.038 0.009 表1. 实验结果与数值结果数据对比 气动阻力系数 CD = F d / 0.5 ρ V 2 S 气动升力系数 CL = F l / 0.5 ρ V 2 S 气动侧向力系数 CS = F s / 0.5 ρ V 2 S 式中， F d 是气动阻力； F l 是气动升力； F s 是气动侧向力；ρ = 1.225 kg/m 3 为空气密度；V = 600 km/h为列车运行速度；S = 11.864 m 2 为车体特征面积。 图4展示了两辆磁悬浮列车以速度600 km/h交会时，头车(car1)、中车(car2)、尾车(car3)的各气动力系数随时间变化曲线。当列车在双线轨道平稳运行时，由于列车车型和流场的对称性，各车厢的侧向力系数均接近于零，而阻力系数和升力系数则在各车表现出不同的分布情况。对于头车而言，其气动阻力系数约为0.11 (图表中正负号仅表示方向)，气动升力系数约为0.10，二者相差不大。但是与较为平稳的气动阻力不同，头车的气动升力具有明显振荡性和不稳定性，其振荡范围为0.06~0.25，振荡幅值约为0.2，振动强度剧烈；中车所受阻力要远小于头车，其阻力系数略小于0.4，约为头车阻力系数的1/3，与头车不同的，中车所受升力较小，升力系数仅保持在0.1附近，但仍表现出明显的振荡性；尾车所受气动力最为恶劣，其阻力系数约为0.15，而升力系数已经达到0.6左右，所受升力十分剧烈。 列车以600 km/h的速度相向行驶时，在2.37 s，列车相遇，在2.84 s，列车分离。但是由于列车头部对前方空气的压缩效应，在两车真正相遇之前，空气的压力波已经作用于列车车体，如图5(a)，引起列车气动力的变化。下面以头车为例，详细分析列车交会期间作用在各节车厢上的气动力变化。图4(a)展示了列车交会期间作用在头车上的气动力变化曲线。通过观察发现，由于列车前高压力区的存在，2.33 s开始，头车所受阻力、升力和侧向力就开始缓慢增加，侧向力方向为将列车退离轨道中线；2.36 s左右， 图4. 各车气动力变化曲线 图5. 头车(car1)和尾车(car3)附近压力云图 头车所受阻力达到第一个峰值，之后开始减小，而头车升力和侧向力一直增大；2.37 s两车相遇时，头车升力和侧向力达到最大值，而阻力达到最小值，可以推断在列车前方形成的强压缩区域范围约为5~10 m；列车相遇后，由于列车间空气流动剧烈，压力变小，列车升力变小并产生负值，头车侧向力迅速减小并逐渐变为将列车推向两轨道中线方向，并在正向行驶和反向行驶的两辆头车首尾相离时，即2.45 s左右，负升力和侧向力均达到最大值，之后头车气动力趋于稳定。2.59 s，正向行驶的头车到达反向行驶的尾车的车尾负压区，其阻力减小至最小值，之后开始增大；头车升力不断减小，将列车推向两轨道中线的侧向力持续增大；2.60 s，两列车开始首尾分离，头车所受阻力和侧向力均达到最大值，升力达到最小值；之后头车所受阻力逐渐恢复至明线运行状态，在反向行驶列车尾部高压区的作用下，如图5(b)，头车所受侧向力逐渐由将列车推向轨道中线转为将列车推离轨道中线，并在2.68 s达到峰值，最后逐渐恢复至明线运行状态。 中车和尾车在交会过程中的气动力变化与头车分析方式大致相同，在此不再赘述。值得注意的是，列车交会对中间车阻力几乎不产生实质性影响。结合头车气动阻力的变化过程，可以得出引起列车阻力变化的主要因素是列车头部和尾部在运行过程中造成低压区和高压区，与已有文献提出的压差阻力是列车阻力的主要来源相一致。列车交会将会对列车侧向力和升力产生剧烈影响，对于头车和中车而言，交会过程中可能会出现负升力；尾车所受升力巨大，列车交会对其影响也十分明显，但不会出现负升力现象。此外，对于尾车而言，气动阻力的变化滞后于气动升力变化，与头车气动阻力的变化先于气动升力的变化相反。 3.2. 列车气动升力空间分布 如上文所述，磁悬浮列车在行驶过程中，其气动升力表现出明显的振荡性、不稳定性，为进一步分析其不稳定性来源，本文将各节车分为包含列车车厢的上半部分(upper)和包围轨道磁铁的下半部分(lower)，如图6所示，上半部分气动升力系数(蓝色线)分别为CL_U_car1、CL_U_car2、CL_U_car3，下半部分气动升力系数(红色线)分别为CL_L_car1、CL_L_car2、CL_L_car3，总升力系数(黑色线)分别为CL_car1、CL_car2、CL_car3。从图6中可以看出，列车气动升力的振荡性主要来源于车体下半部所受气动升力，即图中的红色曲线，而列车上半部分所受气动力较为稳定，即图中的蓝线，且升力系数绝对值均大于下半部分的升力系数。不同车厢的气动升力分布也不同。平稳运行时，对于头车而言，列车下半部升力表现为负值，气动升力系数约为−0.35，其原因是列车速度远大于列车与轨道间隙的空气速度，在头车底部形成负压区，迫使车体接近轨道；而列车上半部则表现为向上的升力，其升力系数虽然较大，约为0.45，但由于上、下两部分气动升力的负耦合作用，头车的整车气动升力较小，升力系数保持在0.1附近；中车的上、下两部分所受气动升力均较小，但是其下半部分气动升力的不稳定性仍旧明显；尾车的上半部分所受气动升力略大于头车的上半部分，升力系数约为0.5，其下半部分所受气动升力的升力系数约为0.1，但由于上、下两部分的正向耦合作用，导致尾车所受气动升力明显，升力系数约为0.6。此外，列车交会过程中，列车上部和列车下部所受的气动升力变化趋势相反，如图6中红线和蓝线所示；整节车的气动升力变化与下半部列车气动升力变化趋势相同，如图6中红线和黑线所示。表2列出了交会过程中列车各部分升力系数的变化幅值，从中可以看出，头波的变化幅值要大于尾波，且头车和尾车下部分的升力系数变化幅值约为上部分的2倍，中车下部分升力系数则约为上部分的1.5倍，可见列车交会过程对列车下半部的气动升力影响要明显大于对上半部的气动升力的影响。 图6. 各车厢不同部分气动升力分布时间曲线图 Table 2 The amplitude of the lift coefficient of each part of the train when the train passing by each othe 升力变化 头车(car1) 中车(car2) 尾车(car3) 区域 上部分 下部分 上部分 下部分 上部分 下部分 头波 0.291 0.610 0.266 0.392 0.260 0.548 尾波 0.254 0.468 0.240 0.304 0.241 0.390 表2. 交会过程中列车各部分升力系数变化幅值