DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 材料与方法 2.1. 试验地概况 本次试验设置位于秦岭野外监测中心站内(107˚41'23''~107˚51'40''E和33˚49'31''~34'08'11''N)，该站位于陕西省宝鸡市眉县汤峪镇上王村，是陕西省土地工程建设集团为从事山地土地工程领域基础理论和工程实践研究而建立的科研平台。该地位于陕西省关中平原西部，南依秦岭，北临渭水，属黄河中游川塬沟壑区。眉县属暖温带大陆性半湿润气候，海拔高度在442~3767 m之间，年平均气温12.9℃，平均降水609.5 mm，平均日照2015.2 h，无霜期21 d。每年3~5月，回暖较快，秋季受冷空气影响，昼夜温差较为明显，是关中地区秋雨最多的区域之一。该区地形地貌复杂，大体为南北高中间低的不对称形地型，东西向延伸略长，南北向起伏较短。全县最高点为太白山次高峰，海拔3771.2 m；最低点为位于青化与扶风交界的渭河东流出境处，海拔442 m。依照地貌特征，全县可分为秦岭山地(海拔700米以上)、黄土梁原、山前洪积平原、渭河冲积平原、渭北黄土台原五种地貌类型。概括而言，全县呈现“七河九原一面坡，六山一水三分田”的地貌形态。 2.2. 试验设计 本模型规划总长度64 m，宽18 m，占地面积为1152 m 2 。模型共设置三个主坡度试验区，分别为2˚、3˚和5˚的坡面，每个试验区大小为长14 m，宽12 m的长方形。每个试验区设置四块试验田(长12 m × 宽3.5 m)，种植作为分别为小麦，油菜。在各个试验田块的坡面底端安装地面径流接收系统。 2.3. 样品采集与分析 每年5月底，在农作物收割后采集各坡地的土壤样品。每个试验地块分为上、中、下三部分，每部分采用五点法均匀采集，混合成一个样品。土壤样品过2 mm筛，除去动植物残体、碎石等杂质，然后在室内过1 mm和0.149 mm筛风干，测定土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾。土壤有机质采用重铬酸钾氧化–外加热法进行测定，土壤全氮采用半微量凯氏法进行测定，土壤有效磷采用双酸浸提法进行测定，土壤速效钾采用乙酸铵浸提–火焰光度法进行测定 [ 16 ]。 2.4. 数据分析 数据采用Excel 2020进行分析处理并制作图表。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 有机质含量 种植小麦和油菜两种不同模式对有机质含量有明显的影响，种植油菜较小麦使得有机质含量增加显著(图1)。在2˚坡地中，种植小麦使有机质含量随坡位的下降而增加，坡下部位较坡上部位有机质含量增加了69.03%；油菜种植模式下的有机质变化规律则与小麦相反，随坡位的下降而降低。在坡上和坡中部位均以油菜种植模式下的土壤有机质含量高。在3˚坡地中，种植小麦使得不同坡位的有机质含量均低于种植油菜，种植油菜较种植小麦使有机质含量增加了17.42%~86.60%，以坡中部位增幅较大。小麦种植模式下，有机质含量表现为坡上 > 坡下 > 坡中，油菜种植模式下，有机质含量表现为坡下 > 坡中 > 坡上。在5˚坡地中，不同坡位处种植小麦的有机质含量高于种植油菜，增幅介于7.14%~38.83%之间。小麦种植模式下，有机质含量表现为坡中 > 坡上 > 坡下，油菜种植模式下，有机质含量表现为坡下 > 坡上 > 坡中。小麦种植模式下的土壤有机质含量以5˚处理较高，其次为2˚处理，3˚处理最低。油菜种植模式下，有机质含量随坡度的增加而降低，以2˚有机质含量最高，5˚有机质含量最少。 图1. 不同坡度下土壤有机质含量的变化特征 3.2. 全氮含量 在2˚坡地中，种植油菜的土壤全氮含量较种植小麦增加了14.33%~57.82%，增幅随坡位的下降而增大(图2)。在不同坡位处两种种植模式的趋势一致，均以坡下部位的全氮含量最高，其次是坡上部位，坡中位置的最低。在3˚坡耕地土壤中，不同种植模式下依然表现为油菜种植的全氮含量高于小麦，增幅介于27.30%~69.06%之间，以坡中部位的增幅最大。小麦种植下，以坡上位置的全氮含量最高，其次为坡下位置，坡中最低；而油菜种植下，全氮含量随坡位的下降而增加，坡下位置较坡上位置增加了13.89%。在5˚坡耕地土壤中，不同种植模式下小麦种植的全氮含量高于油菜，增幅介于17.74%~23.62%之间，增幅随坡位的降低而增加。小麦种植下，以坡下位置的全氮含量最高，其次为坡中位置，坡上最低；而油菜种植下，全氮含量以坡中位置最低，坡下和坡上位置含量基本一致。综合来看，油菜种植促进了全氮的积累，以3˚处理含量最高。 3.3. 有效磷含量 有效磷含量在不同处理下表现出显著的差异，仅在5˚坡耕地的坡下部位表现出小麦种植模式的有效磷含量高于油菜种植，其余坡度及坡位下均呈现为油菜种植模式下的有效磷含量高于小麦种植(图3)。2˚坡耕地中种植油菜较小麦有效磷含量增加了9.05%~35.79%，3˚坡耕地中种植油菜较小麦有效磷含量增加了15.70%~31.51%，5˚坡耕地中种植油菜较小麦有效磷含量在坡上部位和坡中部位分别增加了48.22%和47.56%，2˚和3˚处理中均以坡中部位增幅较大，5˚处理中以坡上部位增幅较大。在油菜种植模式下，不同坡度下均以坡上位置的有效磷含量最高，坡中和坡下位置无显著差异，平均值以3˚处理的有效磷含量最大，其次为5˚处理，2˚处理最小。 图2. 不同坡度下土壤全氮含量的变化特征 图3. 不同坡度下土壤有效磷含量的变化特征 3.4. 速效钾含量 速效钾含量在不同处理下表现出显著的差异，与有效磷变化规律一致。仅在5˚坡耕地的坡下部位表现出小麦种植模式的速效钾含量高于油菜种植，增幅为4.73%，其余坡度及坡位下均呈现为油菜种植模式下的速效钾含量高于小麦种植(图4)。2˚坡耕地中种植油菜较小麦速效钾含量增加了13.24%~116.52%，3˚坡耕地中种植油菜较小麦速效钾含量增加了10.40%~11.55%，5˚坡耕地中种植油菜较小麦速效钾含量在坡上部位和坡中部位分别增加了26.29%和19.29%，2˚和5˚处理中均以坡上部位增幅较大，3˚处理中以坡下部位增幅较大。在油菜种植模式下，速效钾含量随坡度的增加而增加，而小麦种植模式下以3˚坡耕地的速效钾含量最高，其次为5˚坡耕地，2˚坡耕地的最小。 图4. 不同坡度下土壤速效钾含量的变化特征
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user: 4. 结论 种植模式对坡耕地土壤养分含量有显著的影响。种植油菜模式的土壤养分含量高于种植小麦，且在油菜种植模式下，有机质含量随坡度的增加而降低，全氮和有效磷含量均以3˚坡耕地的含量较大，速效钾含量则随坡度的增加而增加。可见，土壤养分含量在坡耕地中分布规律各异，但种植油菜模式却使得所有养分含量均呈增加的趋势，可作为坡耕地土壤抗侵蚀的种植方式之一。
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user: 摘要 蔬菜嫁接以技术难度较高，实用性强而作为全国职业院校的必赛项目，本文从西瓜劈接和黄瓜插接两个竞赛类别，探讨在大赛具体操作过程中的关键性技术措施，蔬菜嫁接的技术评分点，操作时可能出现的问题以及提高嫁接技术的措施等方面进行总结，并提出一些意见和建议，旨在为提升职业院校蔬菜嫁接大赛的组织能力和参赛学员的竞技水平提供经验。
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user: 1. 引言 蔬菜嫁接是把需要栽培的蔬菜幼苗去掉根部，接到另一株带有根系的植株上，使蔬菜能够利用该植株根部吸收营养，形成一个新的蔬菜整体进行生长发育。这种幼苗在生产中称为嫁接苗。上部的蔬菜幼苗称为接穗，为嫁接苗提供根系的部分称为砧木。砧木的选择对蔬菜嫁接成功与否具有重要影响，其中砧木与接穗的亲和力是选择砧木的首要条件。蔬菜嫁接的目的是有效防止病虫害的发生，提高蔬菜产量，改善蔬菜品质，提高耐旱性及抗病性，提高土壤利用率。 目前，黄瓜在生产中主要选择根系发达、吸肥力强、抗病虫害和逆境能力强的南瓜作为砧木。西瓜嫁接主要选择葫芦作为砧木，因为葫芦与西瓜的亲缘关系近，亲和力强，嫁接成活率高达99%以上，很少有共生不亲和株，而且成熟后的西瓜品质基本不受影响。蔬菜嫁接技术是蔬菜生产中一项非常实用的育苗技术，生产过程中常用的嫁接方法为插接、劈接和靠接，不同果蔬在生产中选用的嫁接方法不同，黄瓜常用的是插接法，西瓜常用劈接法。 从2015年开始，全国职业院校技能大赛中职组新增了“蔬菜嫁接赛项目”，该比赛进一步强化职业院校涉农专业学生职业技能训练和职业技术综合运用能力 [ 1 ]。指导参赛学员进行赛前集训，到参赛全程，无论组织者还是参赛学员经常会出现一些不必要的失误，笔者通过多次参加区级和全国性的蔬菜嫁接大赛，积累了丰富的教学与实践经验，并提出以下合理化意见和建议。
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user: 2. 比赛规程要吃透 指导老师必须要对比赛的方案、规程等理解和掌握，把握好每个嫁接步骤的关键技术环节，悉心教导参赛学员，规范学员的每个动作，及时总结，查漏补缺并及时纠正，让每个参赛学员守住得分点，远离失分点。结合历年来全国职业院校技能大赛试点赛《蔬菜嫁接》项目规程为例，具体操作技能如下： 2.1. 西瓜劈接 2.1.1. 材料选择 1) 砧木：葫芦苗，第一片真叶初现。 2) 接穗：西瓜苗，子叶半展至平展。 2.1.2. 嫁接技术要求 1) 砧木处理：去除生长点，用刀片沿葫芦双子叶内侧方向沿轴心方向向下纵劈1~1.5 cm，下胚轴外侧不劈开。 2) 接穗处理：西瓜子叶下方0.5~1 cm处将接穗下胚轴削成双面楔形，削面长度和砧木切口深度相对应，长度1~1.5 cm，楔形面平滑无污染。 3) 结合：将西瓜接穗楔面全部插入切口，用嫁接夹从未劈开一侧夹住接穗，使嫁接夹开口朝向劈开一侧。 2.2. 黄瓜顶端插接 2.2.1. 砧木处理 去除生长点，竹签紧贴南瓜子叶的叶柄中脉基部向另一子叶的叶柄基部成30˚~45˚斜插，插孔深约0.7 cm，竹签即将穿透砧木苗表皮且暂不拔出。 2.2.2. 接穗处理 黄瓜接穗子叶基部约0.5 cm处沿下胚轴方向斜切0.5~0.6 cm的平滑单楔面，切面平滑无污染。 2.2.3. 结合 拔出砧木上的竹签，将切好的黄瓜接穗迅速准确地插入砧木插孔内，使接穗与砧木紧密结合，嫁接苗的四片子叶呈“十”字交叉 [ 1 ]。 2.3. 技术要点总结 2.3.1. 砧木和接穗的识别 西瓜、黄瓜、葫芦及南瓜同属葫芦科植物，外形上较相似，但品种和品种间的气味不同，西瓜和黄瓜是接穗，在子叶阶段进行分辨比较容易；葫芦和南瓜作为砧木，第一片真叶形成，两个品种叶型、叶脉较相似，分辨较难，学生在训练过程中可将两个品种放在一起，多观察、多闻，找出两品种之间的区别，比赛中才不至于出现砧木、接穗识别错误。 2.3.2. 去生长点 无论是劈接还是插接，去除生长点都必须用嫁接工具，竹签和刀片均可，但不能用手直接去除，这样会对砧木造成污染，影响嫁接成活率。 2.3.3. 结合 在劈接过程中，砧木的切口长度要和接穗切面长度吻合，这样利于愈伤组织形成，如果砧木切口过长或接穗切面过长，伤口暴露在空气中，嫁接成活率将大大降低。
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user: 3. 模拟比赛、反复训练 学员较好地掌握蔬菜嫁接技术后，就需要长时间高强度的提升嫁接速度和质量，以及临近比赛的应变能力。通过模拟比赛现场的布置，如嫁接用苗、嫁接工具等的摆放，还有场外抽签、计时提醒、评委抽查等环节的设置，提前让学员充分感受和适应比赛氛围，强化临场能力，有利于技能快、准、稳的发挥。临近赛前，学员应以熟记比赛规程，梳理技术要点，树立信心为主，以训练为辅，同时引导学员注意饮食休息，以免身体不适影响比赛 [ 2 ]。
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user: 4. 临近赛前的注意事项 1) 2020年试点赛在深秋季节举行，对于北方地区职业院校来说，育苗期气温低，育苗时间长且幼苗长势较弱，学员常规练习用苗与比赛用苗差距较大，会极大影响北方地区选手的发挥。因此，备赛期间提前对幼苗的选育是重中之重。建议比赛时间的选择上能均衡南北方气温的差异，尽量选在春暖花开，气温合适，适合育苗的时节进行比赛。 2) 比赛中会考察学员的理论基础和对适宜嫁接砧木接穗的识别。技能大赛的宗旨是“以赛促教，以赛促学，以赛促改”，所以，备赛时要提升学员的理论与实践相结合以及临场应变能力。嫁接技术除了应用在瓜类，还在茄果蔬菜上广泛使用，建议参赛学员在备赛阶段首先要认识和了解瓜菜茄果幼苗的基本特征和生长习性，才能有的放矢的将嫁接技术运用于幼苗上进行操作。 3) 蔬菜嫁接既要保证嫁接质量又要保证数量，特别是要保证其成活率。成活率的高低一是来自于嫁接质量，二是来自于后期管理。北方地区秋冬季室内外温差较大，赛后嫁接苗需要放置在25℃左右的温室中进行愈合生长，在搬运过程中难免会存在搬运伤或者冻伤，建议嫁接比赛地点与温室应尽可能近一些，如果日光温室中条件具备，也可直接在温室中进行嫁接训练和比赛。 4) 蔬菜嫁接前应将砧木浇透水，保持土壤湿润，嫁接结束后幼苗穴盘应直接放入温室覆膜管理，不要在嫁接苗上喷水，尤其是不能将水喷到嫁接口处，避免造成伤口感染病菌，影响成活率。 5) 职业技能大赛是以项目为依托，要求本专业学生应具备知识、能力和职业素质，体现出市场和企业的用人需求。但目前而言，还不能实现全员化竞赛，参赛单位要有完善的选拔机制，从校赛省赛层层选拔，最终选出职业院校的佼佼者，以笔者的经验来看，选手不仅要技术熟练，心理素质更要过硬，所以在平常的训练过程中，适当地进行心理素质训练，以应对各种大赛。并且蔬菜嫁接要求较强的技术性，要在规定时间内做到又快又好，成活率高，需要耗费的砧木和接穗用量巨大，笔者参加两届大赛的经验，学校能配备育苗基地，学生训练用苗充足，训练成本相对较低，如果没有育苗基地，从育苗企业购买训练用苗，学生训练过程中会出现苗子供应不足、无苗可练影响学生训练进度，且训练成本相对较高。所以在训练物资上要有大量的资金投入，配套建立合格规范的实训场地及育苗基地也是十分必要的 [ 3 ]。
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user: 摘要 本研究通过对中华绒螯蟹成熟卵巢中的卵黄磷蛋白进行分离，并使用全自动蛋白纯化仪和胶回收的方对其进行纯化，以此为抗原免疫小鼠，使之产生针对性抗体后进行融合筛选，获得稳定额单克隆细胞株，将细胞株培养后打入小鼠腹腔，制备腹水。随后从腹水中纯化收集抗体，并进行Elisa效价监测，结果表明，获得三株单克隆抗体2N17、3G2、2J11效价均高于64 K，抗体浓度为2N17：0.8 mg/ml，3G2：0.8 mg/ml，2J11：0.7 mg/ml。随后通过免疫组化技术对中华绒螯蟹卵黄磷蛋白在其胚胎和幼体中进行定位，结果表明，胚胎发育在囊胚期和原肠期时，卵黄磷蛋白强阳性位点均分布于卵黄物质中，聚集与卵黄岛周边，当胚胎发育至心跳期时，卵黄囊中已无卵黄磷蛋白阳性物质变弱，仅仅分布于卵黄囊外周，围绕肝胰腺前体细胞有弱阳性位点，随后胚胎孵化，卵黄磷蛋白阳性位点消失，大眼幼体的肝胰腺区域无发现，暗示中华绒螯蟹在胚胎发育中期是卵黄磷蛋白动用高峰，而末期卵黄磷蛋白已消耗殆尽，初孵幼体已不带有卵黄磷蛋白。
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user: 1. 引言 卵黄蛋白原是一种普遍存在于卵生非哺乳动物血液中的雌性特异性蛋白，是几乎所有卵生动物中卵黄磷蛋白的前体 [ 1 ]。在中华绒螯蟹中卵黄蛋白原主要是作为载体蛋白进入卵母细胞，合成卵黄磷蛋白为卵巢发育提供必需营养物质，同时也是卵的主要成分，为后续胚胎发育提供必要的能量 [ 2 ]。由于中华绒螯蟹的卵黄发生的调控过程受内分泌系统、营养条件和环境因子多重调节 [ 3 ]，而卵巢中卵黄积累的多少直接影响到其后生殖过程和幼体质量 [ 4 ]，因此深入研究卵黄发生的调控机制对于中华绒螯蟹的人工繁殖具有重要的现实意义。免疫组化技术是利用抗原与抗体特异性结合的原理，通过化学反应使标记抗体的显色剂(荧光素、酶、金属离子、同位素)显色来确定组织细胞内抗原，对其进行定位、定性的方法，具有特异性强、灵敏度高和易重复等优点，被广泛用于甲壳动物卵黄磷蛋白的组织学定位 [ 5 ] [ 6 ]。由于不同甲壳动物卵黄磷蛋白的亚基数目、空间结构存在差异，必须制备特异性抗体，才能保证免疫组化实验结果准确，此外，现有对于中华绒螯蟹卵黄磷蛋白免疫组化的研究均集中与其合成位点(肝胰腺)和沉积部位(卵巢)，且均基于多克隆抗体进行免疫识别。对于胚胎发育期间卵黄磷蛋白空间分布尚无报道，本研究通过纯化中华绒螯蟹卵黄磷蛋白，随后制备单克隆抗体，建立了中华绒螯蟹卵黄磷蛋白免疫组化方法，为后续中华绒螯蟹卵黄发生机制及胚胎发育生物学打下基础。
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user: 3. 结果 3.1. 抗体效价检测 抗体效价Elisa检测数据见表1，其中血清效价值 ≥ 2.5 × 阴性值。由表一可知，三株小鼠抗中华绒螯蟹卵黄蛋白原抗体效价：2N17 ≥ 64 K，3G2 ≥ 64 K，2J11 ≥ 64，抗体浓度检测可知，2N17：0.8 mg/ml，3G2：0.8 mg/ml，2J11：0.7 mg/ml。 Table 1 Antibody titer test of ELISA dat 阴性 空白 1k 2k 4k 8k 16k 32k 64k 128k 256k 512k 2N17 0.056 0.055 3.617 3.408 3.162 2.885 2.586 1.955 1.519 1.006 0.567 0.289 3G2 0.036 0.036 3.094 3.074 2.985 2.742 2.732 2.221 1.928 0.993 0.547 0.275 2J11 0.038 0.030 3.567 3.483 3.157 2.879 2.879 2.086 1.417 0.815 0.407 0.205 表1. 抗体效价检测ELISA检测数据 3.2. 免疫组化验证 卵黄磷蛋白在甲壳动物中可作为载体蛋白进入卵母细胞，为胚胎和早期幼体提供必须的营养物质。因此可以通过免疫组化技术对中华绒螯蟹卵黄磷蛋白在其胚胎和幼体中进行定位，结果见图1，胚胎发育在囊胚期和原肠期时，卵黄磷蛋白强阳性位点均分布于卵黄物质中，聚集与卵黄岛周边(图1(a)，图1(b)箭头)，当胚胎发育至卵内无节幼体期，卵黄囊中阳性物质变弱，数量变少(图1(c)箭头)，发育至心跳期时(图1(d)箭头)，卵黄囊中已无卵黄磷蛋白阳性物质变弱，仅仅分布于卵黄囊外周，围绕肝胰腺前体细胞有弱阳性位点(图1(d)箭头)，随后胚胎孵化，卵黄磷蛋白阳性位点消失，蚤状幼体和大眼幼体的肝胰腺区域均无发现(图1(e)箭头)，暗示中华绒螯蟹在胚胎发育中期是卵黄磷蛋白动用高峰，而末期卵黄磷蛋白已消耗殆尽，初孵幼体已不带有卵黄磷蛋白。 图1. 中华绒螯蟹胚胎及幼体中卵黄磷蛋白免疫组化识别
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user: 4. 讨论 甲壳动物卵黄磷蛋的分子量在280 kDa左右，有2~4个亚基组成，通过SDS-PAGE分析确定Vg中亚基的数量和大小在不同物种间有所差异，以常见的经济甲壳动物为例，三疣梭子蟹卵黄磷蛋白拥有三个亚基100，75和66 kD)，分子量287 kD [ 9 ]，罗氏沼虾卵黄磷蛋白拥有两个亚基(97和95 kD)，分子量286 kD [ 10 ]，斑节对虾卵黄磷蛋白拥有两个亚基(170和82 kD) [ 11 ]，分子量284 kD。本研究中，中华绒螯蟹卵黄磷蛋白拥有70和100 kD两个亚基，与先前的研究基本一致 [ 8 ]。由于卵黄磷蛋白是十足目甲壳动物整个卵巢发育周期中储存营养物质的主要形式，同时产卵后继续为胚胎发育提供氨基酸、脂类、碳水化台物和维生素等各类营养素，先前较多的研究均关注与甲壳动物卵黄磷蛋白Elisa方法的建立 [ 8 ] [ 9 ]，此外，原有我国两大经济蟹类的卵黄磷蛋白研究的免疫学手段均是基于多克隆抗体制备技术，与之相比，本研究中的卵黄磷蛋白单克隆抗体在实际应用中特异性更强，而本研究则进一步将卵黄磷蛋白单克隆抗体应用于免疫组化研究，也验证了卵黄磷蛋白在胚胎过程中是所起的重要作用，对于研究卵黄磷蛋白在甲壳动物各器官或胚胎中的时空分布提供了有力支撑。
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user: 摘要 根据GB/T 26373-2020《乙醇消毒剂中乙醇含量的测定》测定乙醇消毒剂中乙醇的含量，分析和量化了影响测定结果的不确定度分量，将不确定度分量合成，在95%置信区间，当乙醇含量为78.2% (体积分数)时，其扩展不确定度为±5.9%，k = 2。
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user: 1. 引言 乙醇消毒剂是以乙醇为杀菌成分的消毒剂，是目前最容易被大家接受的一种消毒剂，主要因为它不仅消毒能力强，而且挥发快，无毒无刺激且无腐蚀性。常用浓度为75%，多用于手部皮肤消毒。此前我国国家标准GB 27363-2010《乙醇消毒剂卫生标准》 [ 1 ] 规定消毒剂的乙醇含量应在70%~80% (体积分数)之间。2020年12月1日发布实施的新版国家标准GB/T 27363-2020《醇类消毒剂卫生要求》 [ 2 ] 则规定乙醇消毒剂中乙醇含量应不低于60%(体积分数)或52%(质量分数)，且有效成分的±10%应符合标示量，这对生产企业以及实验室检测都提出了更高的要求。由于乙醇具有挥发性，在生产过程中很难准确把握添加的乙醇含量，实验室经常检测到含量在标准要求临界点或有效成分和标示值的偏差在临界点的。因而为保证检测结果质量，对乙醇含量的测定进行不确定度评定显得非常必要而且有意义。
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user: 2. 实验部分 2.1. 主要仪器与试剂 CP-3800气相色谱仪，配CTC顶空自动进样器，天美(中国)科学仪器有限公司。 乙醇(纯度大于99.9%)，CNW公司；试验用水为纯水。 2.2. 测试方法 用移液管准确移取1.00 mL试样，置于100 mL容量瓶中，用纯水溶解并定容至刻度，摇匀后待气相色谱分析，采用外标–校正曲线法进行定量测定。 2.3. 数学模型 乙醇含量按式(1)进行计算： φ = φ 1 × f (1) 式中：φ：样品中乙醇的体积分数，%； φ 1 ：根据体积分数标准工作曲线计算出的试样溶液中乙醇的体积分数，%； f：样品稀释倍数。
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user: 3. 不确定度来源 3.1. 样品加标回收率Rec引入的不确定度 为保证检测结果的准确性，测试过程中会随同样品一起，在样品中添加乙醇标准溶液计算加标回收率，连续多次的加标回收率能很好地反应出测试过程的整体偏倚，并引入不确定度分量。 3.2. 样品稀释倍数f引入的不确定度 在测试过程中，准确移取1.00 mL至100 mL容量瓶中，并定容至刻度，相当于稀释了100倍。根据JJG 196-2006《常用玻璃量具检定规程》 [ 3 ] 规定，所用到1 mL刻度吸管和100 mL容量瓶本身的允差会在测试过程中引入不确定度分量。 3.3. 样品分析得到的乙醇体积分数φ 1 引入的相对标准不确定度 样品分析得到的乙醇体积分数φ 1 是根据乙醇标准工作曲线计算而得，乙醇标准储备液的配制、标准工作溶液的稀释以及标准曲线拟合都会引入相应的不确定分量。
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user: 4. 不确定度的评定 4.1. 样品加标回收率引入的相对标准不确定度u rel (Rec) 按照测试方法对乙醇消毒剂样品进行6次加标回收率试验，所得6次回收率分别为104%、107%、104%、99.8%、98.5%、94.3%，6次加标的平均回收率为101%，标准偏差为4.59%，则 u ( R e c ) = 0.0 459 / 6 = 0.0 188 ，u rel (Rec) = 0.0188/1.01 = 0.0186。 4.2. 样品检测过程中其稀释倍数f引入的相对标准不确定度u rel (f) 查得移取样品用1 mL刻度吸管的最大允许误差为0.015 mL，按照均匀分布考虑，刻度吸管引入的标准不确定度为： u ( v 1 ) = 0.015 3 = 0.00 866   mL ，其相对标准不确定度 u r e l ( v 1 ) = u ( v 1 ) V = 0.00 866 。 查得定容用100 mL容量瓶的最大允许误差为±0.20 mL，按照均匀分布考虑，容量瓶引入的标准不确定度为： u ( v 2 ) = 0.20 3 = 0.116   mL ，其相对标准不确定度 u r e l ( v 2 ) = u ( v 2 ) V = 0.00 116 。 因此，由样品稀释倍数f引入的相对标准不确定度 u r e l ( f ) = u r e l ( v 1 ) 2 + u r e l ( v 2 ) 2 = 0.00874 。 4.3. 样品分析得到的乙醇体积分数φ 1 引入的相对标准不确定度u rel ( φ 1) 1) 乙醇标准品引入的相对标准不确定度u rel (p) 乙醇标准品的浓度为99.9%，从标准物质证书上查得其相对扩展标准不确定度±0.3%，标准品引入的相对标准不确定度为： u r e l ( p ) = 0.3 % 2 = 0.0015 2) 配制标准溶液中稀释标准品引入的相对标准不确度u rel (c) 分别移取0.10 mL、0.20 mL、0.30 mL、0.50 mL、1.00 mL、2.00 mL的乙醇标准品(99.9%)至100 mL容量瓶中，用水溶解并定容至刻度。得到乙醇溶液的浓度分别为0.1%、0.2%、0.3%、0.5%、1.0%、2.0%的标准工作液。以峰面积–浓度作图，得到标准曲线回归方程。标准工作液稀释过程中共用到0.1 mL刻度吸管1次，0.2 mL刻度吸管1次，0.5 mL刻度吸管2次，1 mL刻度吸管1次，2 mL刻度吸管1次，100 mL容量瓶6次。 这一系列玻璃吸管及容量瓶等，均有相应的最大允许误差，按均匀分布考虑 k = 3 ，分别计算标准不确定度 [ 3 ]，计算方法同3.2，不同类型的玻璃量器引入的标准不确定度详见表1。 Table 1 Standard uncertainty introduced by glass gaug 玻璃量器类型 最大允差(mL) 标准不确定度(mL) 相对标准不确定度 100 mL玻璃容量瓶 ±0.20 0.116 u 100 =0.00116 1 mL刻度吸管 ±0.015 0.00866 u 1 =0.00866 2 mL刻度吸管 ±0.025 0.0144 u 2 =0.00722 0.5 mL刻度吸管 ±0.010 0.00578 u 0.5 =0.0116 0.1 mL刻度吸管 ±0.004 0.00231 u 0.1 =0.0231 0.2 mL刻度吸管 ±0.006 0.00346 u 0.2 =0.0173 表1. 玻璃量器引入的相对标准不确定度 可得由玻璃量器引入的总体相对标准不确定度为： u r e l ( c ) = 6 u 100 2 + u 1 2 + u 2 2 + 2 u 0.5 2 + u 0.1 2 + u 0.2 2 = 0.0311 3) 校准准曲线拟合引入的相对标准不确定度u rel (curve) 。 标准工作液系列每个浓度点分别进样三次，对应浓度及峰面积详见表2： Table 2 Concentration and peak area of standard working solution serie 浓度(%) 峰面积 峰面积 峰面积 0.1 175，240 174，443 175，824 0.2 345，578 344，949 344，697 0.3 522，970 518，818 520，476 0.5 856，045 911，060 881，182 1.0 1，776，156 1，760，661 1，760，904 2.0 3，599，067 3，605，351 3，592，818 表2. 标准工作液系列浓度及其峰面积 根据校准曲线拟合引入的标准不确定度计算公式 [ 4 ]，详见式(2)和式(3)： u ( c u r v e ) = s b 1 p + 1 n + ( c p − c ¯ ) 2 ∑ ( c i − c ¯ ) 2 (2) s = ∑ i = 1 n ( y i − b 0 − b c i ) 2 n − 2 (3) 式(2)、(3)中，s：标准溶液峰面积残差的标准偏差； y i ：第i次标准溶液测量峰面积； b 0 ：拟合直线(工作曲线)的截距； b：拟合直线(工作曲线)的斜率； c i ：绘制拟合直线的第i个标准溶液浓度； n：拟合直线的数据对总数(几个 × 次数)。 P：样品平行测定次数； c p ：样品测量平均值； c ¯ 为绘制拟合直线输入值c i (几个)的总平均值。 标准曲线线性回归方程为：y = 2000000x − 17469。样品测量结果平均值c p = 0.782%，p = 2，n = 18， c ¯ = 0.683%，b = 2000000，b 0 = −17469，代入公式得到：u (curve) = 0.000635。 故u rel (curve) = 0.000635/0.782 = 0.000813。则乙醇体积分数φ 1 引入的相对标准不确定度 u r e l ( φ 1 ) = u r e l ( c ) 2 + u r e l ( c u r v e ) 2 + u r e l ( p ) 2 = 0.0312 。
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user: 5. 不确定度分量汇总表 综上，主要不确定度来源引入的相对标准不确定度分量详见表3： Table 3 Summary of uncertainty components of ethanol conten 名称 来源 数值 相对标准不确定度 φ 1 样品中乙醇体积分数 0.782% 0.0312 f 样品稀释倍数 100 0.00874 Rec 回收率 101% 0.0186 表3. 乙醇含量不确定度分量汇总表
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user: 6. 合成不确定度 根据CNAS-GL006-2019 [ 4 ] 合成标准不确定度规则，测得合成标准不确定度为： u r e l = u r e l ( φ 1 ) 2 + u r e l ( f ) 2 + u r e l ( R e c ) 2 = 0.0374
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user: 7. 扩展不确定度及结果完整表示 当样品中乙醇的含量为78.2%时，其标准不确定度为：78.2% × 0.0374 = 2.92%。在95%置信区间，取包含因子k = 2，其扩展不确定度为2.92% × 2 = 5.84%。检测结果的完整表示为：(78.2 ± 5.9)%，(k = 2)。
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user: 8. 结论 本文通过对乙醇消毒剂中乙醇含量(体积分数)测定结果的影响因素进行分析，量化了测定过程中的各个分量，并根据CNAS-GL006-2019合成标准不确定度简单规则评定了95%置信区间下的扩展不确定度，有助于增强乙醇含量结果判定的可靠性。
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user: 摘要 本文以淮安市淮海中学的实际调查数据为样本进行实证研究。基于数学学习自我效能感，本文给出了数学成绩的两个预测模型：线性回归模型和Logistic回归模型。结果表明，利用加权最小二乘法得到的线性回归模型具有较高的拟合优度；而Logistic回归模型对“优”、“良”、“差”有较高的预测正确率，对“中”的预测正确率最差。
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user: 1. 引言 学生的学业成绩是一直教育工作者、心理学家研究的热点问题。许多学者认为学业成绩主要受到智力的和非智力的因素的影响 [ 1 ]，其中主要的非智力因素包括自我效能感、归因、成就目标定向等 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。 班杜拉认为自我效能感是人类动因的中心机制，是人们行动的重要基础 [ 6 ]。作为一种重要的非智力因素，自我效能感通过影响个体的认知过程、动机过程、情感过程和选择过程而调节人类活动 [ 7 ]。Schunk的实验结果表明：无论学习任务处于何种难度水平或对待被试的方式如何，自我效能是一个对学业成绩的良好预测指标 [ 8 ]。 高中学生的数学学业成绩无疑与学生的自我效能感有关。在前期的研究中，我们参照边玉芳博士的《学习自我效能感量表》 [ 9 ]、倪颍丽的《数学学习自我效能感调查问卷》 [ 10 ]，结合高中数学学科特点，编制了《数学学习自我效能感量表》进行了实证研究。本文我们将在此基础上，就基于数学学习的自我效能感对数学学业成绩的预测开展研究，给出合理的学业成绩的预测模型。为方便计，下文中所说的自我效能感指的是数学学习的自我效能感。
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user: 2. 数据来源 以淮安市淮海中学高一年级的学生为调查对象，共获得了108名同学的自我效能感与数学成绩数据，其中女生占比为47.2%，男生占比为52.8%。部份观测数据参见文末附录。处理数据所用的软件是SPSS19.0 [ 11 ]。 调查问卷采用四点李克特量表，其有35个变量，以平均得分来衡量学生的数学学习的自我效能感水平，并以平均得分参与建模，变量名为“自我效能感得分”。参与建模的数学成绩分两种级制，其一是百分制，总分为150分，变量名为“数学成绩”；其二是等级制，共分优、良、中、差四级，变量名为“学业等级”。
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user: 3. 基本统计分析 表1给出了数学成绩与自我效能感得分的基本统计量，其中数学成绩的最高分为146分，最低分为47分，均值为97.53分，标准差为21.393；而自我效能感得分的最低分为1.63，最高分为3.43，均值为2.496，标准差为0.33059。 Table 1 Descriptive statistics of academic performance and self-efficacy in mat N Minimum Maximum Mean Std. Deviation 数学成绩 108 47 146 97.53 21.939 自我效能感得分 108 1.63 3.43 2.4960 0.33059 表1. 数学成绩与自我效能感得分的基本统计量 为了研究数学成绩与自我效能感得分是否存在线性关系，我们计算了二者之间的相关系数，对是否线性相关进行了假设检验，结果如表2。假设检验的p-值几近为0，若取显著性水平为0.05，则拒绝原假设，认为数学成绩与自我效能感是相关的。另一方面Pearson相关系数为0.795，表明二者之间呈正相关且具较高的线性相关性，因此可以尝试进行线性回归分析。为方便计，在接下来的所有假设检验问题中，所取的显著性水平皆为0.05。 Table 2 The correlation between academic performance and self-efficacy in mat 数学成绩 自我效能感得分 数学成绩 Pearson Correlation 1 0.795 Sig. (2-tailed) 0.000 N 108 108 表2. 数学成绩与自我效能感得分的相关系数 关于性别及家庭教育方式是否对数学成绩产生显著影响，我们进行了双因素方差分析，结果如表3所示，其中家庭教育方式分为“民主”、“放任”、“严厉”与“专制”四种类别。这里我们仍然取显著性水平为0.05，不难发现无论是“性别”、“家庭教育方式”还是这二者交互都不会对学生的数学成绩产生显著影响，因为它们所对应的p-值分别为0.720、0.843和0.640都大于显著性水平。因此，在进行线性回归分析以及Logistic回归时都不考虑这两个因素的影响。 Table 3 Two-way ANOVA of the gender and family education on the math academic performanc Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 1678.157 a 7 239.737 0.481 0.846 Intercept 491496.607 1 491496.607 986.530 0.000 性别 64.314 1 64.314 0.129 0.720 家庭教育方式 411.746 3 137.249 0.275 0.843 性别 * 家庭教育方式 842.657 3 280.886 0.564 0.640 Error 49820.760 100 498.208 Total 1078759.000 108 Corrected Total 51498.917 107 表3. 性别与家庭教育方式对数学成绩影响的双因素方差分析
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user: 4. 基于自我效能感的数学成绩的线性回归模型 这一节我们采用加权最小二乘法 [ 12 ]，以数学成绩作为被解释变量，以自我效能感作为解释变量建立线性回归模型，其中权重为残差的平方的倒数。 统计计算的结果依次呈现在表4~8中。表4表明采用加权最小二乘法可以获得很高的拟合优度：0.987，表明利用加权最小二乘法得到的回归直线很好地拟合了数据点。 Table 4 Goodness of fi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0.993 0.987 0.987 0.998 表4. 拟合优度 表5给出了利用方差分析的方法对回归方程的显著性进行检验的结果。可以看出F检验的p-值几近为0 (<显著性水平0.05)，表明被解释变量与所有的解释变量间存在线性关系。 Table 5 Significance test of regression equatio Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 7840.997 1 7840.997 7877.736 0.000 Residual 105.506 106 0.995 Total 7946.502 107 表5. 回归方程的显著性检验 表6给出加权线性回归方程的系数以及对回归系数是否为0进行了检验，检验的p-值也几近为0 (<0.05)，表明回归方程中变量“自我效能感得分”的系数与0有显著差异，也即“自我效能感得分”与被解释变量“数学成绩”间有显著的线性关系。由表6可得回归方程为 数 学 成 绩 = − 32.011 + 51.851 × 自 我 效 能 感 得 分 (1) Table 6 Significance test of regression coefficient Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) −32.011 1.437 −22.270 0.000 自我效能感得分 51.851 0.584 0.993 88.757 0.000 表6. 回归系数的显著性检验 接下来我们检验模型的合理性。表7给出了残差的正态性检验，结果表明K-S检验的p-值为0.280，在显著性水平为0.05的条件下接受原假设，认为残差呈正态分布。而表8中的t检验表明，残差的均值在显著性水平为0.05的条件下与0无显著差异。这里的两个检验表明模型的残差是满足线性回归分析的先决条件的。 Table 7 K-S test of residual Unstandardized Residual N 108 Normal Parameters Mean 0.1158793 Std. Deviation 13.31413036 Kolmogorov-Smirnov Z 0.991 Asymp. Sig. (2-tailed) 0.280 表7. 残差的K-S检验 Table 8 One sample t-test of residual Test Value = 0 Unstandardized Residual t df Sig.(2-tailed) Mean Difference 0.090 107 0.928 0.11587925 表8. 残差的单样本t检验 进一步地，我们对残差进行了异方差分析，通过计算得残差的绝对值与解释变量的Spearman等级相关系数为−0.082，而检验的p-值为0.402，这两个数据表明，在显著性水平为0.05的条件下，残差序列不存在异方差情形(见表9)。以上结论表明，这里所建立的线性回归模型是一个合理的预测模型。 Table 9 Spearman correlation coefficien 自我效能感得分 残差 Spearman’s rho 自我效能感得分 Correlation Coefficient 1.000 −0.082 Sig. (2-tailed) 0.0 0.402 N 108 108 表9. Spearman等级相关系数
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user: 5. 基于自我效能感的数学成绩的Logistic回归模型 我们将数学成绩按等级计分，127~150分记为“优”，105~126分记为“良”，90~104分记为“中”，90分以下记为“差”，从而将成绩分成四个等级，在模型中的变量名为“学业等级”，且规定变量“学业等级”取值1、2、3、4分别代表“优”、“良”、“中”、“差”。本节我们以“自我效能感得分”作为解释变量，以“学业等级”作为被解释变量，将“差”级作为参考类别，建立多项Logistic回归模型： Logit   P i = ln ( P ( 学 业 等 级 = i ) / P ( 学 业 等 级 = 4 ) ) = β 0 i + β i × 自 我 效 能 感 得 分 ，     i = 1 ， 2 ， 3 (2) 表10给出了观测数据中学业等级的分布情况，其中“优”、“良”、“中”、“差”占比分别为8.3%、26.9%、28.7%和36.1%。“优”级最少，“差”级最多。 Table 1 0 Case processing summar N Marginal Percentage 学业等级 优 9 8.3% 良 29 26.9% 中 31 28.7% 差 39 36.1% Valid 108 100.0% 表10. 个案处理摘要 三个测度拟合优度的指标在表11中给出，其中Cox and Snell R 2 、Nagelkerke R 2 和McFadden R 2 分别为0.535、0.580和0.298，显然都不是很高，但是处于可接受水平。从表12中可以发现拟合度的Pearson卡方检验的p-值为0.999，大于显著性水平0.05，表明模型对原始数据的似合通过检验，即被解释变量的实际类别值的与预测类别值的分布无显著差异。 Table 1 1 Pseudo R-squar Cox and Snell 0.535 Nagelkerke 0.580 McFadden 0.298 表11. 伪R方 Table 1 2 Goodness of fi Chi-Square df Sig. Pearson 81.169 123 0.999 Deviance 78.037 123 0.999 表12. 拟合度检验 表13表明在回归方程中引入变量“自我效能感得分”后，其卡方检验的p-值近似为0，在显著性水平是0.05的条件下，变量“自我效能感得分”对Logit P的贡献是显著的。 Table 1 3 Likelihood ratio test Effect Model Fitting Criteria Likelihood Ratio Tests −2 Log Likelihood of Reduced Model Chi-Square df Sig. Intercept 208.995 89.391 3 0.000 自我效能感得分 202.413 82.809 3 0.000 表13. 似然比检验 回归模型的参数估计及Wald检验的结果见表14，或以发现在三个模型中，变量“自我效能感得分”所对应的p-值均小于显著性水平0.05，因此，在三个模型中变量“自我效能感得分”的回归系数与0均有显著性差异，也即变量“自我效能感得分”与Logit P i (i = 1， 2， 3)有显著的线性关系。三个模型的回归方程依次为： Logit   P 1 = ln ( P ( 学 业 等 级 = 1 ) / P ( 学 业 等 级 = 4 ) ) = − 50.191 + 18.058 × 自 我 效 能 感 得 分 (3) Logit   P 2 = ln ( P ( 学 业 等 级 = 2 ) / P ( 学 业 等 级 = 4 ) ) = − 21.082 + 8.420 × 自 我 效 能 感 得 分 (4) Logit   P 3 = ln ( P ( 学 业 等 级 = 3 ) / P ( 学 业 等 级 = 4 ) ) = − 8.993 + 3.715 × 自 我 效 能 感 得 分 (5) Table 1 4 Parameter estimate 学业等级 B Std. Error Wald df Sig. Exp(B) 优 Intercept −50.191 10.631 22.291 1 0.000 自我效能感得分 18.058 3.704 23.769 1 0.000 69，575，151.227 良 Intercept −21.082 4.220 24.957 1 0.000 自我效能感得分 8.420 1.696 24.658 1 0.000 4537.867 中 Intercept -−8.993 3.072 8.570 1 0.003 自我效能感得分 3.715 1.292 8.267 1 0.004 41.065 表14. 参数估计 表15给出了利用上述模型进行预测的各级别的正确率，结果表明，对于学业等级为“优”、“良”、“中”、“差”的预测正确率分别为77.8%、62.1%、22.6%及71.8%，总正确率为55.6%。尽管总正确率不是太理想，但是对于“优”、“良”、“差”预测正确率较高，因此该模型有一定的实用价值。 Table 1 5 Classificatio Observed Predicted 优 良 中 差 Percent Correct 优 7 2 0 0 77.8% 良 2 18 3 6 62.1% 中 0 9 7 15 22.6% 差 0 4 7 28 71.8% Overall Percentage 8.3% 30.6% 15.7% 45.4% 55.6% 表15. 分类表
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user: 6. 结论 1) 学生的性别、家庭教育方式以及它们的交互对学生的数学成绩没有显著影响。 2) 学生的数学成绩与数学学习的自我效能感呈正相关，用线性回归模型对数学成绩进行预测，且具较高的拟合优度。 3) Logistic回归模型对以等级制给出的数学学业等级进行预测时，并不能对所有的类别都得到较高的预测准确率，在本文的研究中，Logistic回归模型对于“优”、“良”、“差”预测正确率较高，但是对“中”的预测正确率不高。
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user: 摘要 线性稳压电源采用STM32单片机作为主控芯片，使用内部数模转换DAC控制方法，以功率管线性电路为核心电路，实现直流线性稳压电源。单片机输出模拟电压之后，经过OP07运算放大器以及跟随器控制功率管TIP122的基极电压，进而控制输出电压。电路使用高精度采样芯片ADS1256采集直流电压反馈至单片机通过PID算法调节DAC输出的电压大小。经实际研究，改进了减少输出电压纹波的方法。本电源输出电压较为稳定，负载调整率在1%以下。本电源在市电供电时能够输出稳定0~9.9 V可调的直流电压，支持预设电压值以及电流限流值，并设有过流短路保护、输出波形改变功能，输出的电压纹波不超过30 mV。
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user: 1. 引言 稳压电源应用于各类电器，是必不可少的能源动力，随着设备的性能提升，要求稳压电源具有较高的稳定性和实用性 [ 1 ]。但由于市电整流得到的直流电具有较高的纹波，对设备的损害也较为严重，因此，设计低纹波的直流稳压电源成了必然要求。本设计基于线性电源的设计做了一定的改进，研究了数控线性稳压电源的设计。以STM32作为主控芯片，功率管的线性工作电路为核心输出稳定的直流电压。选用CBB电容以及瓷片电容用以滤除整流后以及输出电压的纹波干扰。使用高精度ADS1256模块对输出电压进行采集形成闭环控制，保证了输出电压的稳定。输出电压以及限流值通过OLED显示屏显示，可以用按键进行电压的步进、预设、电流的限流、波形的改变。电源可实现0~9.9 V的稳压输出，且限流值可从0~500 mA进行调节，实现了稳压电源的数字化和智能化，保证了系统的稳定性。
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user: 2. 线性稳压电源总体设计 本电源设计采用整流滤波电路模块、单片机控制模块、功率管线性电源模块、ADS1256闭环控制模块、电流采样模块、功率电路稳压模块等部分组成。整流滤波电路模块负责将交流电转化为直流电，功率电路稳压模块负责主电路的电压和电流稳定，ADS1256、电流采样模块、单片机模块共同构成电源的反馈控制，进行稳压、限流、波形变换的输出。市电经过变压器和隔离器降压，经过整流滤波电路得到纹波降低的直流电，直流电经过L7815功率稳压电路得到稳定的15 V电压对TIP122功率管进行供电。单片机经过DAC转换，输出0~3.3 V可调的模拟电压，再通过OP07运算放大器以及跟随器，控制功率管TIP122的基极。通过控制功率管的基极开启电压，进而控制功率管的输出电压，输出电压通过CBB电容以及瓷片电容滤波后，得到纹波较小的直流电。采用ADS1256高精度24位采样芯片作为电压的采集模块采集滤波后的输出电压反馈至单片机，单片机通过内部的PID调节算法调节形成闭环控制从而稳定输出电压。同时，采用康铜丝和INA282芯片进行输出电流的采集反馈至单片机内部进行电流限流控制。电源外设5个按键，一个是状态按键，分别设有步进电压、预设电压、电流限流值预设、波形改变四个状态，单片机内部设有过流保护、短路保护的功能。OLED屏幕会实时显示当前输出的电压值、电流值以及预设的电压值和限流值。当电源的负载过小，输出电流升高超过预设值时，会自动降低输出电压进而保证输出电流的限流稳定，负载阻值变大，需要的输出电流降低，电压会自动升高电压直至预设值。经测试，电源能够稳定输出0~9.9 V的电压，负载调整率低、输出波形可调、限流过流保护正常，系统稳定性较高 [ 2 ]。系统总体设计如图1所示。 图1. 系统总体设计
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user: 3. 线性稳压电源硬件电路设计 3.1. 整流滤波模块设计 整流滤波电路模块采用全桥整流电路作为主要整流电路，利用二极管单向导通特性将交流电转化为直流电。由于市电不稳定、二极管的特性等因素，得到的直流电会带有较高的纹波。经过理论分析和实际研究，纹波的频率成分较大的是市电频率的两倍，即100 Hz，属于较为低频的纹波噪声，于是我们采用CBB电容以及电解电容、瓷片电容并联用以滤波，得到纹波较小的直流电压。此次整流滤波电路使用的二极管是FR307，可承受的反向电压为1000 V，最大正向平均整流电流为3 A，满足此次设计需要。经过滤波之后的直流电，通过示波器测试之后，纹波有明显的降低，输出直流电较为干净。整流滤波电路如图2所示。 图2. 整流滤波电路图 3.2. 线性稳压主电路设计与改进 主电路采用以晶体管为功率放大管的线性电源电路。在该电路中运放的主要作用是电压放大和误差放大。由于单片机DA转换器输出的信号幅值较小，首先通过一级运放将其放大，再经过二级运放稳定输出电压。考虑到对输出波形有一定的要求，因此舍弃了两个运放之间的RC滤波降噪部分。晶体管微弱的结电容效应，使得其在放大电路中具有优秀的噪声抑制能力和交流性能。由于晶体管在工作时会对运放吸入一定的电流，而运放在输出大电流时性能会急剧下降，因此需要选择放大倍数大的晶体管，一般的晶体管放大倍数无法达到，综合考量选择放大倍数为1000的TIP122达林顿管。由于输出电压要求能够达到0 V，因此选择双电源供电的OP07运放，同时其较低的失调电压可以减小放大误差，良好的交流性能将大大减小电压输出噪声 [ 3 ]。线性稳压主电路如图3所示。 图3. 线性稳压主电路图 3.3. 电流采样模块设计 电流采样电路使用电流感应放大芯片INA282和采样电阻。采样电阻Rs选用温漂小、性能好的康铜丝，与负载串联接与负载串联接于系统输出端，它的两端分别通过RC滤波器接于INA282的IN+和IN−引脚。INA282是高精度、宽共模范围、零漂移的电流监视器，对差分输入的信号具有50倍固定增益的放大输出。为使其增益更好的位于线性区，采用典型接法，两个基准电压值分别接于电源电压和地。同时添加电源旁路电容吸收电源高频噪声。INA282将流过采样电阻的电流信号转化为电压信号，经过RC滤波器，送入STM32单片机中进行采样处理 [ 4 ]。电流采样模块如图4所示。 图4. 电流采样模块电路图 3.4. 闭环控制模块设计 在本设计中，选用24位AD采样芯片ADS1256进行电压的采样，可以精确采集电压小数点后三位，同时配合上内部的PID算法，能够做到电压的精准控制，在利用按键改变输出电压时，能够快速稳压到设定的电压值，且保证上下波动不超过0.05 V。在实际的使用中，选择芯片的输入方式为单端输入，将电压采样点连接到芯片的AIN0处，利用单片机的SPI通信与芯片进行通信，读取芯片中转换过来放入寄存器的值，再与单片机内设定的值进行比较，从而进行输出电压的调节。在芯片的供电中，需要提供一个单独的+5 V电源为芯片供电，保证模块不受其他电压压降的干扰，提供较为稳定的比较电平，从而得到精准的电压采样值，对电源的输出电压做到精准控制。ADS1256的芯片应用方法如图5所示。 图5. ADS1256芯片应用示意图 3.5. 功率电路稳压模块设计与改进 在整流滤波中，由于前级变压器输出的波动，经过整流后的电压也会有波动，需要在整流电路后级加上一级稳压电路来保证功率管的供电。本设计目的在于制作线性稳压电源，需要较小的纹波，同时最大输出电流能够达到1A，综合考量，选择L7815线性稳压管设计稳压电路。为了尽可能减少直流电中的脉动成分，稳定稳压器输出电压，在稳压电路输入端和输出端并联多个大容量电解电容 [ 5 ]。同时为了降低前级电路和稳压电路产生的纹波，在稳压电路输入输出端并联多个CBB电容。本电源除了在稳压电路采取纹波抑制措施减小前级电路产生的纹波，在后级功率输出部分也设计了LC滤波器以达到减小输出电压纹波的效果 [ 6 ]。功率电路稳压模块如图6所示。 图6. 功率电路稳压模块图
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user: 4. 系统软件设计 4.1. 软件总体设计 系统的软件控制主要分为系统初始化、DAC产生输出、采样程序处理、限流过流保护设计、键盘逻辑控制、OLED显示等，系统供电之后首先完成定时器、DAC、SPI通信、OLED显示、I/O端口的初始化，然后DAC进行数模转换输出预设好的模拟电压值，同时ADS1256模块反馈输出的电压值，通过PID算法调节进行闭环控制。与此同时，单片机ADC端口获得INA282计算电流的值，进行限流过流的监视。电流预设值和电压输出值在初始化是设置为输出9 V、限流500 mA。电源在运行过程中，可以通过外部按键手动控制输出电压以及限流值的设定。在程序的执行过程中，由于PID算法的运行，需要一直调节DAC的输出，需要协调各个程序的优先级，保证系统的稳定性和可靠性。由于OLED屏幕功耗较小，而且此电源的显示过程不繁琐，因此，选用OLED屏幕进行电源状态的显示，包括预设输出电压、限流值、当前输出电压、当前输出电流。通过按键可以更改电源输出状态，更改输出电压值、预设电流值、输出波形形状 [ 7 ]。软件控制主流程图如图7所示。 4.2. 按键逻辑设计 外设有五个按键，包括一个功能按键、四个设置按键。相应的程序内部设有四种功能，按下功能按键可以实现功能的切换，包括预设输出电压值、预设输出电流值、波形变换、自动步进电压值四个功能。根据不同的功能状态，四个设置分别对应不同的设置处理逻辑。具体的按键功能设计如图8所示。 图7. 软件控制流程图 图8. 按键设计流程图 4.3. 限流过流保护设计 本电源设置有限流和过流保护两个功能。限流的功能描述为：当负载过小，需要的输出电流超过预设的限流值时，为保证输出电流值的稳定，需要降低输出电压，以保证输出功率的稳定。当负载阻值调大后，相应的输出电压会自动回升，直到升到预设电压值为止。当输出端短路时，电源会自动切断输出，关闭DAC，并同时在OLED屏幕上提醒输出短路。具体的限流过流保护流程如图9所示。 图9. 限流过流保护流程图