DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 氮化铝陶瓷烧结技术 烧结过程是陶瓷制备过程中的关键，直接影响陶瓷产品的显微结构如晶粒尺寸与分布、气孔率等参数进而影响陶瓷产品的使用性能。在AlN陶瓷制备中常用的烧结技术有无压烧结、热压烧结、放电等离子烧结、微波烧结等。 氮化铝陶瓷的烧结过程可以概括为四个阶段：一、烧结前期，坯体中的颗粒在空间中多以点为接触，颗粒间的距离较大。二、烧结初期，温度逐渐升高，颗粒之间的键合发生变化，颗粒相互靠近发生重排，此时颗粒之间仍以点接触为主，但是颗粒间的距离与烧结初期相比有所减小。三、烧结中期，温度进一步升高，颗粒间开始以面接触为主，形成晶粒网络，传质过程开始，但气孔间仍相互联通。四、烧结后期，随着传质过程的进行，晶粒继续发育长大，气孔变形缩小为相互孤立的闭气孔，最后迁移到陶瓷表面而消失；还有一小部分的微小气孔留在了烧结制品中。随着烧结的进行，大量的气孔发生由大到小、由内部到表面再到最后消失的过程，陶瓷的体积不断减小，陶瓷完成致密化过程。 4.1. 无压烧结 无压烧结是指在常压下，将具有一定形状的坯体放在一定温度和气氛条件下经过物理化学过程，烧结成致密、体积稳定、具有一定性能的块状固体的过程。一般烧结温度在1600℃~2000℃之间。 Watari等 [ 9 ] 以Y 2 O 3 、CaO和Li 2 O为添加剂，采用无压烧结在1600℃保温2 h，AlN烧结体密度为3.3 g/cm 3 ；保温6 h后，AlN试样的热导率达到135 W/m∙K，研究发现Li 2 O与Al 2 O 3 形成低共熔液相，浸润AlN晶粒，从而有效地降低烧结温度；最后Li 2 O被烧失，在烧结产品中没有引入更多的杂质相。 无压烧结法工艺简单，不同形状、大小尺寸的物件都可采用此法烧结，温度制度便于控制。但是在烧结过程中无法避免烧结样品与空气接触被氧化，因此不可用于制备不能被氧化的制品。 4.2. 热压烧结 热压烧结是指对模具中的粉体同时加热并加压，随着温度升高粉料转变为热塑性状态，发生晶界滑移的传质过程，粉料承受压力进而发生挤压蠕变的传质过程。这两种传质过程同时进行，显著促进颗粒之间的传质过程，可达到降低烧结温度和提高产品致密度的目的。在一定的压力下进行烧结，材料可快速地达到高致密度的状态，其晶体结构以及分子状态可能产生一些变化，从而热压烧结产品能够具有在无压烧结工艺下所达不到的性能。 Jiang H等 [ 14 ] 以CeO 2 -CeF 3 为复合添加剂，采用了热压烧结，制备了导热系数为191.9 W/m∙K的AlN陶瓷。由于复合添加剂使得AlN陶瓷中晶界相和氧杂质大量减少，以及烧结过程中的碳污染导致AlN陶瓷电阻率降低，所以热压烧结能有效提高AlN陶瓷的导热系数，改变其电学性能。 热压烧结由于加热加压同时进行，有助于颗粒间的接触扩散和传质过程的进行，还能降低烧结温度、缩短烧结时间，可得到力学及电学性能良好的产品。但是热压烧结的缺点是工艺过程及设备复杂，模具材料要求高，不易于生产控制，能源消耗大，生产效率较低，生产成本较高。 4.3. 放电等离子烧结 放电等离子烧结是利用脉冲电流产生的脉冲能、放电脉冲压力和焦耳热来使得烧结温度迅速升高，进而获得烧结产品。其过程大概是首先将坯体直接装入石墨等可导电材质制成的模具内，压头施加适当的压力，电极通入电流使坯体升温烧结，坯体升温后再进行热塑成型和水循环冷却等步骤，获得高性能陶瓷材料。放电等离子烧结过程中的压头压力，电场以及快速形成的温度场都加速了烧结的进行。 Hyoung-Won S等 [ 15 ] 采用放电等离子烧结法，加入质量分数为2%的MgF 2 为添加剂，在N 2 气氛中烧结至2000℃，制备了半透明AlN陶瓷。研究发现添加MgF 2 后，AlN陶瓷的透射率显著提高。 放电等离子烧结具有升温速度快、烧结时间短、烧成温度低、生产效率高、制品组织均匀、节能环保等工艺优势，还可制备具有烧结梯度的材料和外形复杂的器件。但是放电等离子烧结的设备需要改进，以适应更大尺寸的产品烧结。 4.4. 微波烧结 微波烧结是指材料坯体本身具有的微观结构，可以吸收微波特殊波段的能量，从而使坯体自身的温度不断升高，其加热过程在整个坯体内同时进行。此外，微波烧结是一种自内而外的活化烧结过程，所以无论是加热升温还是产品烧结完成所需要的时间都大大缩短 [ 16 ]。由于烧结过程的快速完成所以可有效阻碍制品内的晶粒生长，从而获得晶粒细小、组织均匀并且性能优良的产品。 卢斌等 [ 16 ] 采用微波烧结法，使用高纯度的氮化铝微粉原料，不使用烧结添加剂，烧结至1700℃并保温2 h，制备出致密度达到99.7%的氮化铝陶瓷。 微波烧结是一种快速升温的烧结方法，具有烧结周期短、生产效率高、环保节能等优点。但是在烧结过程中难以准确控制温度的变化，实际温度曲线会有所波动，难以保证制品的均匀性，制品尺寸越大这一现象发生的频率也就越高。 4.5. 不同烧结方式对比 Table 1 Comparison of different sintering method 烧结方式 耗能 烧结周期 生产效率 制品性能及其他 应用情况 无压烧结 中等 15~25 h 中等 可适应不同形状及大小不同的制品、 温度便于控制、产品致密度低 已实现大规模生产 热压烧结 高 5~10 h 较低 不易于生产控制、产品性能良好 生产应用规模较小 放电等离子烧结 低 30 min 高 难以制备大尺寸产品、可制备复杂形状的器件、 产品组织均匀、性能良好 未规模化生产 微波烧结 低 30 min 高 难以准确控制烧结曲线、产品烧结不均匀、 难以制备大尺寸产品 未规模化生产 表1. 不同烧结方式对比 综合来看(表1)，上述几种烧结方法中，无压烧结制品的致密度较低；热压烧结能耗大；微波烧结存在烧结不均匀的问题；放电等离子烧结当前的设备水平以及生产可控性远不能满足工业化生产的需要。环保节能高效是未来烧结技术进步的主基调，生产中既兼顾经济效益又能实现保护环境的目的。
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user: 5. 展望 近几年以及未来较长一段时间内，新能源、电子产品、互联网、信息数字化等为人们提供便捷的同时也会更加深入影响着人们的日常生活，因而对于一个国家的发展同样至关重要。那么贯穿其中的基础就是性能更加优良的半导体产品的开发及应用。 氮化铝陶瓷基板既具有优异的热学性能、电学性能、力学性能以及化学稳定性；并且生产制备氮化铝的原料丰富，有可观的经济效益。从氮化铝粉体的制备到最后氮化铝器件的生产，都有大量的人员参与到研究中，为科学技术更进一步而努力。从这些研究成果以及行业生产现状来看，目前被广泛应用到生产中的技术，生产效率较高，经济效益好但是产品的质量还有很大的提升空间，生产耗能较大；而新兴的制备技术，虽然制品的质量更优，生产过程也更节能环保但是一般生产设备复杂昂贵，无法大批量生产。 因此如何改进现有生产技术既降低能耗又能保证产品质量和产量；如何将新兴技术更好地与实际生产相结合；如何将旧技术与新技术相结合应用到生产中；是否可以实现从粉体的制备到最终制品产出的一体化生产，都将是有助于行业进步的研究方向。进步来源于不断地探索，行业发展既要有“金山银山”也要保证“绿水青山”，有助于国家发展，有助于人类未来。
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user: 摘要 本文采用有限元方法对重型卡车传动轴的扭转强度进行分析，系统地分析了传动轴各部件在扭转作用下的应力分布规律。研究发现了传动轴扭转强度的相对薄弱处，并对照试验结果验证了传动轴有限元模型的正确性，在此基础上提出了传动轴结构设计优化的建议。
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user: 1. 引言 传动轴是汽车传动系统的关键部件之一，其扭转强度等机械性能直接关系到汽车的安全性与稳定性，对整个汽车的动力性能起到重要作用 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。传动轴的主要作用就是将发动机总成的动力和旋转运动传递出来，在传动过程中会受到较大扭矩，会产生较大的应力应变。而且在汽车系统运行过程中，快速启动、急刹车、急转弯等复杂工况对传动轴的扭转强度提出了更高的要求。为了降低研发成本，缩短研发周期，现在利用CAE软件在设计阶段评估传动轴强度以及测试过程中分析传动轴失效原因已经成为当今趋势。 国内外学者在传动轴性能方面进行了大量研究，主要集中在疲劳寿命、静力学强度和结构优化等方面。国内，王肖英、习伟博、王成明 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 等人主要对汽车传动轴的疲劳强度进行了大量研究，主要采用试验与仿真分析相结合的手段，为强度和可靠性的分析提供数据支撑；而马叶叶、张小红 [ 7 ] [ 8 ] 等人基于强度仿真分析结果，对传动轴薄弱点进行了结构优化。国外，研究主要集中在复合材料传动轴的疲劳性能和轻量化方面；S. A. Mutasher等人 [ 9 ] 主要通过试验研究复合材料传动轴的弯曲疲劳性能；Valavan， D. [ 10 ] 主要进行碳纤维增强传动轴的设计和性能分析。 本文基于Ansys Workbench平台对重型卡车汽车的传动轴系统进行扭转强度分析，得到不同工况下的传动轴的应力分布，分析在扭转作用下传动轴各部件的应力分布规律，找到传动轴强度相对薄弱处，并与实际试验结果进行对照，验证了传动轴有限元模型的准确性，并根据仿真分析结果提出了传动轴的结构优化建议。
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user: 2. 理论基础 2.1. 结构计算模型 传动轴结构模型计算方程即为结构动力学运动方程 [ 11 ]，数学表达式为： M u ″ ( t ) + C u ′ ( t ) + K u ( t ) = P ( t ) (1) 式中，M、C、K分别为结构的质量阵、阻尼阵及刚度阵； u ″ ( t ) 、 u ′ ( t ) 、 u ( t ) 分别为随时间变化的加速度向量、速度向量及位移向量；P(t)为作用在叶片上面的时变载荷。 2.2. 有限元计算模型 在有限元计算中，结构都是由三维单元构成的，而本研究中三维单元主要指四面体单元和六面体单元。结构的强度计算均是基于单元刚度矩阵进行的，单元刚度矩阵数学表达通式为： [ k e ] = ∭ V [ B ] T [ D ] [ B ] d V (2) 式中，[B]单元集合矩阵，[D] = E为单元弹性矩阵，[k e ]为单元刚度矩阵，V为单元体积。
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user: 3. 传动轴扭转强度有限元分析 3.1. 有限元模型建立 重型卡车传动轴主要由突缘叉、花键轴、滑动套、万向节叉、万向十字节、卡簧等零部件构成，传动轴整体装配图图和坐标系如图1所示。其中突缘叉、花键轴材料为45钢，滑动套、万向节叉材料为40钢，万向十字节材料为20 Cr，卡簧为65 Mn，各部件材料见表1。 图1. 传动轴装配图 Table 1 Material parameter tabl 部件 材料 杨氏弹性模量(GPa) 泊松比 材料密度(g/cm 3 ) 屈服强度(MPa) 突缘叉、花键轴 45钢 210 0.3 7.85 355 滑动套、万向节叉 40钢 211 0.3 7.85 335 万向十字节 20 Cr 207 0.26 7.9 540 卡簧 65 Mn 211 0.29 7.85 430 表1. 材料参数表 因传动轴主要关注部件为突缘叉、花键轴、万向节叉、万向十字节、滑动套，故对其他非主要零部件进行简化处理：(1) 删去滚针轴承中的滚针，填充滚针轴承内外圈间隙；(2) 对花键轴、滑动套等零部件的小孔、倒角、圆角进行简化处理。将简化处理后的几何模型导入workbench中进行网格划分，设定网格大小为1 mm，单元类型为四面体单元，生成网格，传动轴模型有限元单元节点数为1705230个，有限元单元网格数为838720个，网格模型具体见图2。 3.2. 边界条件设定 因重型卡车传动轴扭矩的传递路径为突缘叉–万向十字节–万向节叉–滑动套–花键轴–滑动套–万向节叉–万向十字节–突缘叉，在启动、急刹车等极端情况下，一侧的突缘叉可能被卡死，因此考虑到严酷工况，本文对传动轴进行扭转强度分析时将其中一个突缘叉的连接面进行固定约束，如图3所示，扭矩施加在花键轴和滑动套上。具体工况有以下三种：(1) 万向节转角0度时，转矩施加在花键轴和滑动套上，力矩选用总成公称扭矩668 N∙M，如图4所示；(2) 万向节绕Z轴转角15度时，转矩施加在花键轴和滑动套上，力矩选用总成公称扭矩668 N∙M，如图5所示；(3) 万向节绕X轴转角15度时，转矩施加在花键轴和滑动套上，力矩选用总成公称扭矩668 N∙M，如图6所示。 图2. 传动轴网格模型 图3. 突缘叉连接面约束 图4. 工况1转矩施加 图5. 工况2转矩施加 图6. 工况3转矩施加 3.3. 计算结果与分析 1) 工况1 万向节转角0度时，传动轴的受力分析结果如图7~11所示。其中等效应力最大处位于万向十字节与其端部轴承过渡处，最大应力为169 MPa，如图11所示，因万向十字节的材料为20 Cr，屈服强度为540 MPa，安全系数为540/169 = 3.20；而万向节叉处最大应力处位于与万向十字节相连处，值为130 MPa，其材料为40钢，屈服强度为335 MPa，安全系数为335/130 = 2.58；突缘叉处最大应力位于与万向十字节相连处，值为120 MPa，其材料为45钢，屈服强度为355 MPa，安全系数为2.96，如表2所示。 Table 2 Safety factor of each component under working condition 部件 万向十字节 万向节叉 突缘叉 安全系数 3.20 2.58 2.96 表2. 工况1各部件安全系数 图7. 整体受力图 图8. 应力最大位置放大图 图9. 万向节叉受力图 图10. 突缘叉受力图 图11. 万向十字节受力图 2) 工况2 急转弯时，万向节绕Z轴转角15度时，传动轴的受力分析结果如图12~16所示。其中整体应力最大处位于万向十字节与其端部轴承过渡处，最大应力为169 MPa，如图16所示，因万向十字节的材料为20Cr，屈服强度为540 MPa，安全系数为540/169 = 3.20；而万向节叉处最大应力处位于与万向十字节相连处，值为128 MPa，其材料为40钢，屈服强度为335 MPa，安全系数为335/128 = 2.62；突缘叉处最大应力位于与万向十字节相连处，值为122 MPa，其材料为45钢，屈服强度为355 MPa，安全系数为2.91，具体见表3。 Table 3 Safety factor of each component under working condition 部件 万向十字节 万向节叉 突缘叉 安全系数 3.20 2.62 2.91 表3. 工况2各部件安全系数 图12. 整体受力图 图13. 应力最大位置放大图 图14. 万向节叉受力图 图15. 突缘叉受力图 图16. 万向十字节受力图 3) 工况3 颠簸路面行驶时，万向节绕X轴转角15度时，传动轴的受力分析结果如图17~21所示。其中整体应力最大处位于万向十字节与其端部轴承过渡处，最大应力为168 MPa，如图21所示，因万向十字节的材料为20 Cr，屈服强度为540 MPa，安全系数为540/168 = 3.21；而万向节叉处最大应力处位于与万向十字节相连处，值为128.5 MPa，其材料为40钢，屈服强度为335 MPa，安全系数为335/128.5 = 2.61；突缘叉处最大应力位于与万向十字节相连处，值为119 MPa，其材料为45钢，屈服强度为355 MPa，安全系数为2.98，具体见表4。 Table 4 Safety factor of each component under working condition 部件 万向十字节 万向节叉 突缘叉 安全系数 3.21 2.61 2.98 表4. 工况3各部件安全系数 图17. 整体受力图 图18. 应力最大位置放大图 图19. 万向节叉受力图 图20. 突缘叉受力图 图21. 万向十字节受力图 4) 结果分析 计算结果分析发现万向十字轴、突缘叉、万向节叉部分扭转强度安全系数虽然均大于2.0，满足一般机械产品结构强度设计要求，但其组件突缘叉和万向节叉的安全系数偏低，且危险区域位于两者与万向十字节轴承接触处。当传动轴将较大扭转力矩通过突缘叉–万向十字节–万向节叉–滑动套–花键轴–滑动套–万向节叉–万向十字节–突缘叉进行传递过程中，两侧的万向十字节是力矩传递的关键零件，且由于与突缘叉和万向节叉之间通过滚针轴承配合，存在缝隙，因此在力矩传递过程中特别是启动和刹车时，万向十字节与突缘叉和万向节叉会产生碰撞，从而在接触处产生较大冲击力；且接触处未进行圆角过渡，导致应力集中系数较大；此外万向十字节材料20Cr的屈服强度远大于突缘叉和万向节叉的材料屈服强度，以上三点原因是导致组件突缘叉和万向节叉在与万向十字节接触处的安全系数偏低，容易出现失效现象。 3.4. 实验对照 在实际运行过程中，重型卡车的传动轴出现失效现象，突缘叉向侧向外扩展，导致万向十字节与突缘叉脱开，使传动轴功能失效(如图22所示)。而根据仿真分析结果，突缘叉和万向节叉安全系数偏低，其失效概率更大，且危险区域位于两者与万向十字节轴承接触处，与失效实物位置吻合，这验证了传动轴有限元模型的正确性。当出现重型卡车急刹车、急转弯或者其他突发情况时，突缘叉和万向节叉瞬间收到较大扭转力矩，产生较大变形，可能导致滚针轴承与万向十字节方式间的接触模式发生改变，滚针轴承随即发生应力集中和失效破坏。 图22. 传动轴失效现象
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user: 4. 优化建议 为传动轴失效现象，提高传动系统的可靠性，根据有限元仿真结果，提出以下优化建议： (1) 增加突缘叉两侧支耳厚度，提高突缘叉的结构强度； (2) 增加突缘叉支耳与底部过渡直径，或对其形状进行优化，降低突缘叉根部应力集中系数。
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user: 5. 结论 本文以重型卡车传动轴系统为研究对象，建立传动轴有限元模型，分析传动轴的扭转强度，得出结论如下： (1) 该传动轴突缘叉和万向节叉部分静强度安全系数均大于2.0，满足一般机械产品结构强度设计要求。 (2) 应力集中发生在突缘叉和万向节叉与万向十字节轴承接触处，理论上该应力集中部位发生破坏的概率更高，与失效实物情况吻合。 (3) 突缘叉和万向节叉失效变形后，可能导致滚针轴承与万向十字节方式间的接触模式发生改变，滚针轴承随即发生应力集中和失效破坏。 (4) 优化突缘叉的结构设计，可提高突缘叉的结构强度，有效减小传动轴的失效现象。
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user: 摘要 Bi 2 Te 3 系热电材料是室温下应用广泛的热电材料，热电材料能够实现热能和电能之间直接转换，在废热(余热)发电、太阳能热源发电、极端环境下的能源供给等方面有潜在的应用前景。本文从不同优化方法出发，分析了Bi 2 Te 3 系热电材料的制备方法及各自优化的优缺点，并根据所采用优化方法的不同，对Bi 2 Te 3 热电性能进行了探讨，分析了塞贝克系数S、电导率σ和热导率k关联耦合机制，并对热电材料的发展前景进行了展望。
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user: 1. 引言 随着社会的快速发展，地球资源的大量消耗和能源危机逐渐显现，开发新能源材料显得尤为重要。热电材料是一种能够实现热能和电能之间直接转换的特殊功能材料，可用于温差发电、汽车尾气和工业余热的回收利用以及温控、制冷等诸多领域。 由于采用热电材料的发电系统和温控、制冷系统具有体积小、重量轻，无任何机械转动部分，工作中无噪音，不造成环境污染，使用寿命长，易于控制等优点，被认为是未来非常有竞争力的能源替代材料，在绿色环保能源工程和制冷技术工程方面有广阔的应用前景。 性能优异的热电材料是高效率热电转换器件应用及商业化的前提和基础，因此，世界各国科学工作者正对性能独特的热电材料展开广泛而深入的研究 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 研究发现，理想的热电材料(TE)应具有较大的塞贝克系数S、高的电导率σ和低的热导率k，但这些特性是往往是彼此关联、相互耦合的，因此要获得较高的热电优值ZT ( ZT = S 2 σ T / k )需要从多方面进行综合考虑，合理优化 [ 4 ] [ 5 ]。热电材料能源转换是基于19世纪初发现的半导体材料的Seebeck效应和Peltier效应，热电材料可以通过内部载流子的运动来实现电能与热能之间的直接转换，使热电材料实现包括温差发电和热电制冷两方面的商业应用，其工作原理如图1所示 [ 6 ]。温差发电过程为：在热电器件的两端施加温差，冷端会产生从P型电偶到N型电偶的电动势，回路中会产生电流，实现温差发电。热电制冷原理为：在热电器件的热端施加电流，电流从N型电偶的热端传到N型电偶的冷端，再从P型电偶的冷端传到P型电偶的热端。在热电器件的热端，电流从P型电偶传到N型电偶，为放热效应，而在冷端则是相反为吸热效应。 目前Bi 2 Te 3 是室温下最佳的热电材料之一。P型Bi 2 Te 3 已经取得较大进展，温度420 K时其ZT值能够达到1.96，在320~500 K范围内也能达到1.77的平均值 [ 7 ] [ 8 ]，N型Bi 2 Te 3 的ZT值也可以达到1.2左右 [ 9 ] [ 10 ]。本文从热电材料(TE)的综合特性出发，分析了热电性能的优化方法及原理，探讨了热电材料塞贝克系数S、导电性σ和导热性k三者之间的耦合关系。
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user: 2. 电导率的提升方法 电导率与载流子浓度n和载流子迁移率μ成正比：σ = neμ，通过提高载流子浓度和改善载流子迁移率可以获得高的电导率。优质的TE材料载流子浓度在10 19 ~10 21 cm −3 之间，可以通过元素掺杂、晶界散射和内部缺陷的调节来获得 [ 11 ]。 图1. 热电器件结构原理图 2.1. 元素掺杂 为了提高Bi 2 Te 3 热电性能，改善材料电导率，元素掺杂经常被有效地应用。用RE(稀土元素)原子代替Bi元素可以有效增加载流子浓度 [ 12 ] [ 13 ]。研究也表明将元素掺杂与纳米技术相结合是提高Bi 2 Te 3 基合金热电材料(TE)性能的有效途径。Fang Wu [ 14 ] 等采用水热法制备了稀土元素Ce，Y，Sm掺杂的N型R 0.2 Bi 1.8 Se 0.3 Te 2.7 (R = Ce， Y， Sm)纳米粉体，在413 K时ZT值达到1.21。如图2所示 [ 14 ]，该体系热电材料通过稀土元素掺杂与纳米结构有效降低了电阻率，提升了电导能力，Ce，Y和Sm部分替代Bi改变了化学键的强度，同时稀土元素掺杂也有效地提高了制备样品的电子浓度。 图2. R 0.2 Bi 1.8 Se 0.3 Te 2.7 (R= Ce， Y， Sm)样品的电阻率随温度的变化关系 研究表明花状Bi 2 Te 3 纳米粉体制成的块体热电材料试样比其他形貌粉体材料试样有更高的ZT值 [ 15 ]。Wu F [ 16 ] 等引入I作为电子给体，取代了稀土元素受体的作用，通过水热法制备了N型Bi 2 Te 2.9 I 0.1 纳米粉体，样品在448 K是ZT值达到1.1。如图3所示 [ 16 ]，I的掺杂有效地降低了样品的电阻率，提升了材料的导电能力。 图3. Bi 2 Te 3 − x I x 样品的电阻率随温度的变化关系 2.2. 缺陷作用 点缺陷包括空位、间隙原子、反位缺陷、替位缺陷，和由它们构成的复合体。缺陷作用为优化载体浓度提供了另一思路的调节方法。材料自身产生的大量内部空位和反位点缺陷直接影响了导电类型和载流子浓度。Shi X [ 17 ] 等采用水热法制备了N型Se、Lu共掺杂的Lu 0.1 Bi 1.9 Te 2.7 Se 0.3 纳米粉体，在420 K时ZT值最大达到0.85，为低成本、简单高效制备优良热电材料提供了有益途径。Se作为掺杂元素，不仅可以调节载流子浓度，还可以引入点缺陷和不同原子之间的质量波动，从而有效地增强了声子散射，降低了晶格热导系数 [ 18 ]。随着Se浓度提高，反位点缺陷作用明显，再加上掺杂Se的粉体比未掺杂的热导系数低51.6%，最终得到的ZT值比未掺杂的粉体增加了47.5%。 Jung S J [ 19 ] 等采用冷变形和热压相结合的方法制备了高性能的N型Bi 2 Te 3 基热电合金。如图4(a)~(f)所示 [ 19 ]，随着机械变形次数的增加，电子密度在1.5 × 10 19 cm −3 到5.6 × 10 19 cm −3 之间几乎呈线性增长， 图4. 各种热电特性变化与变形循环次数的关系 电阻率从1.36 mΩcm下降到0.43 mΩcm，塞贝克系数绝对值从240 μV-K −1 下降到137 μV-K −1 ，热导率从1.34 Wm −1 K −1 增加到2.10 Wm −1 K −1 ，功率因子由电导率和塞贝克计算得出，在10次变形时达到最大5.1 × 10 −3 Wm −1 K −2 ，在5次变形时无量纲优值ZT达到最大值0.98。冷变形可以通过形成内在点缺陷来控制电子密度在10 19 ~10 21 cm −3 范围内，通过此方法耦合带隙、载流子密度和成分之间的关系，可以改善热电性能，且变形形成的缺陷结构在热应力作用下仍然稳定，优良的热电性能可长久保持。 2.3. 晶界散射 在纳米材料中，当晶粒尺寸与电子平均自由程相当时，晶界散射对载流子迁移率的影响较大 [ 20 ]。由于多晶样品中晶粒取向是随机的，与单晶样品相比，载流子迁移率的各向异性普遍减弱。为了恢复载流子迁移率，人工排列晶粒已被广泛应用于多晶样品的织构工程。最简单的方法是在单轴压缩下对晶粒进行织构排列，如热压(HP)或放电等离子烧结(SPS)等。Liu Y [ 21 ] 等在溶液中制备了具有盘状非对称形状的n型Bi 2 Te 2.7 Se 0.3 胶体纳米晶粒(NCs)，在438K时的热电优值ZT达到1.31，在320~500 K范围内ZT平均值达到1.15。其晶体织构是通过适当过量Te并热压NCs来实现的。在热压过程中，Te既作为润滑剂促进靠近压力轴方向旋转，又作为固体溶剂溶解NCs，使其近似与压制方向对齐，使NC以优先取向再结晶，制备的纳米结构Bi 2 Te 2.7 Se 0.3 试样表现出非常高的导电性。与商用热电材料相比，由于使用了过量的Te导致载流子浓度变高，获得了高的导电性。并且由于双极效应的作用 [ 22 ]，进一步拓展了高ZT值的温度使用范围。 Tang Z [ 23 ] 等采用重复热变形的方法制备了SbI 3 -Bi 2 Te 1.9 Se 1.1 合金，在600 K时ZT的峰值达到1.1。当Bi 2 Te 3 应用于中温发电时，本征激发对ZT值有较大影响，可以通过Se的掺杂来扩大带隙，同时利用SbI 3 的掺杂来作为供体掺杂剂增加多数载流子，提高热电性能。如图5所示 [ 23 ]，最终通过Se合金化、优化掺杂和重复热形变等手段，将ZT值从最初的0.45提升到1.1，且适用温度也从480 K提高到了590 K。 图5. 不同制备方法得到Bi 2 Te 3-x Se x 试样的热电性能
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user: 3. 功率因子的提升方法 3.1. 能带简并 TE材料的性能取决于其ZT值 ( ZT = S 2 σ T / κ = S 2 σ T / ( k e + k L ) ) ，其中塞贝克系数S又通过以下关系 与载流子浓度n、载流子有效质量m * 、玻尔兹曼常数k B 直接相关： S = 8 π 2 k B 2 3 e h 3 m * T ( π 3 n ) 2 / 3 。 对于给定的n，提高m * 会使得S增大，但同时会减小迁移率。其原理是使能带有效质量 m b ∗ 增加： m d ∗ = N v 2 / 3 m b ∗ 。能带简并是增强 m b ∗ 常用的方法，一般是通过掺杂或者合金化来实现。 Hwang J Y [ 24 ] 等采用传统的熔铸凝固和等离子烧结相结合的方法制备了掺hf的Cu 0.01 Bi 1.925 Hf 0.075 Te 2.7 Se 0.3 多晶材料，在320 K时的ZT峰值为0.83，比未掺杂hf的初始材料提升了12%。如图6所示 [ 24 ]，Hf掺杂后通过能带收敛、能带简并和形成共振态对导带的电子结构进行改进，300 K时 m d ∗ 的值由原来的0.92 m 0 增加到1.24 m 0 ，并且并没有因为载流子的增加导致迁移率减小。 图6. Cu 0.01 Bi 2-x Hf x Te 2.7 Se 0.3 (x = 0， 0.05， 0.075， 0.1， 0.125)的|S|值与载流子浓度的关系 3.2. 能带收敛 能带收敛是优化功率因子的理想方法，其原理是增加N v ： m d ∗ = N v 2 / 3 m b ∗ 。N v 变大而 m b ∗ 保持不变，这导致了更高的S和σ，但与能带平坦化增加 m b ∗ 不同，N v 的增加并不会使σ减小。Cha J [ 25 ] 等用真空熔炼法将Bi 2 Te 3 与过量的Cu和Te反应，再用放电等离子烧结制备得Cu x Bi 2 Te 3.17 球团。如图7(a)所示 [ 25 ]，Cu x Bi 2 Te 3.17 样品的电导率随温度的变化随Cu掺杂摩尔分数的增加而显著增加，室温下Cu 0.06 Bi 2 Te 3.17 的σ值从665 S cm −1 上升到900 S cm −1 ，表明Cu是电子供体。图7(b)表明当x = 0.06时，试样的S比其他试样有所增加，这是因为随着能带简并度N v 增加，平衡了σ与S之间的耦合关系。 图7. (a) Cu x Bi 2 Te 3.17 样品的电导率和(b) 功率因子随温度的变化关系 3.3. 能量过滤 在TE固体中引入的纳米结构或异质结可以作为电子能量过滤器，如果添加的结构中的能带与宿主TE固体的能带一致，可在较低能量下切断载流子的传输。由于低能量载流子被势垒选择性地过滤掉，在费米能级附近可以获得一个大的能量不对称的微分电导率，从而提高塞贝克系数。Cho H [ 26 ] 等通过高温煅烧、机械球磨以及热压手段制备了一系列(CuI) 0.003 Bi 2 Te 2.7 Se 0.3 /Mo (Mo: 0.0， 0.9， 1.3， 1.8， 3.1和4.3 vol. %)复合材料，Mo (4.36~4.95 eV)的功函数与n型Bi 2 Te 3 基材料(5.1-5.4 eV)的功函数显著不同，形成了界面势垒，这对低能量载流子滤波至关重要。如图8(a)所示 [ 26 ]，与原始样品相比Mo弥散的样品ZT值在室温附近显著提高，在Mo掺杂量为0.9 vol%样品中，由于塞贝克系数和功率因子的提高，ZT值在373 K时达到了最高的1.02。通过x射线衍射和能量色散x射线能谱测量，发现Mo粉末在基体的边界处有很好的分散，如图8(b)所示分散在主基体中的Mo颗粒对界面处的低载流子滤波效应的散射，从而提高了热电性能。高能载流子不受界面势的影响，而低能载流子则在界面处散射。 图8. (a) (CuI) 0.003 Bi 2 Te 2.7 Se 0.3 /Mo 纳米复合材料的ZT值随温度的变化以及(b)掺Mo复合材料低能量载流子过滤效应
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user: 4. 晶格热导率的降低方法 对于固态材料，κ主要由电子热导率κ e 、热导率κ L 和双极热导率κ b 三部分组成。利用维德曼–弗朗 茨洛伦兹定律 κ e = L σ T ，由此可以将ZT方程写为 ZT = α 2 L [ 1 1 + κ L + κ b κ e ] ，为了得到高的热电性能，需要 提高电子热导率κ e ，降低晶格热导率κ L 和双极电导率κ b (通常，如果热电材料没有显示出明显的温度依赖性S拐点，则κ b 对热电性能的影响有限，常常忽略不计)。高电子热导率较易获得，因此可以通过引入多尺度散射中心来增强不同频率的声子散射，如利用点缺陷、纳米尺度颗粒弥散或微结构及塑性位错等方法有效降低κ L 。 4.1. 点缺陷 点缺陷是指在一个原子间距离或最多一个单元格的长度范围内晶格扰乱的缺陷，例如合金与固溶体中的化学元素取代。空位和间隙也是点缺陷，正如自然存在的晶格原子的同位素一样，它们具有不同的质量。因为这些缺陷的尺度与声子的波长相当，涉及两个相邻原子间的位移，极大地增强了高频率的声子散射。Pan Y [ 27 ] 等通过改变Bi 2 Te 3-x Se x 中的Se含量x，从0到1.0来调节点缺陷的浓度，并通过霍尔实验研究了点缺陷及其相互作用对电输运性能的影响。测试结果如图9所示 [ 27 ]，ZT值随着Se含量的增加，在x = 0.8时、473 K处ZT值最大为0.82。增加硒含量可以通过抑制供体类缺陷而显著降低载流子浓度。载流子迁移率随载流子浓度的降低而减小，但由于合金散射增强和声子散射减弱的综合作用，ZT值总体上是增加的。最终通过点缺陷与Se共同作用，降低了晶格的导热系数，同时将载流子保持在最佳浓度范围内。 图9. Bi 2 Te 3-x Se x 的ZT值与温度的变化关系 4.2. 纳米结构工程 纳米结构工程在TE研究中最成功的方面在于增加晶界或形成纳米级析出物，这样可以有效地分散低频和中频声子，从而导致κ L 的降低。Wang Y [ 28 ] 等采用溶剂热法合成Bi 2 Te 3 纳米片，通过烧结制备n型多孔纳米Bi 2 Te 3 球团。在放电等离子烧结过程中充分升华Bi 2 TeO 5 ，成功地将均匀分布的孔洞和稠密晶界引入到Bi 2 Te 3 基体中，产生了强烈的声子散射。结果表明，制备的多孔纳米Bi 2 Te 3 颗粒具有小于0.1 Wm −1 K −1 的超低晶格导热系数，并且保持有良好的电性能，在420K时的功率因子为10.57 µW cm −1 K −2 ，ZT值达到0.97，为目前纯n型Bi 2 Te 3 热电材料的较高ZT值。 Hong M [ 29 ] 等采用无表面活性剂的微波辅助溶剂热法合成了高质量的Bi 2 Te 3-x Se x 三元纳米片。在480K时，所得的n型Bi 2 Te 2.7 Se 0.3 纳米结构的ZT为1.23，材料具有非常低的κ L 并且S 2 σ的峰值向高温位移。与传统的球磨和熔体纺丝相比，溶剂热合成可以更好地控制纳米颗粒的尺寸、结构和形貌。同时无表面活性剂省去了去除表面活性剂这一步骤，提升了最终的热电性能也减少了制备时间，提升了生产效率。如图10所示 [ 29 ]，κ随Se的含量先降低后升高，在Se的含量0.3时，试样Bi 2 Te 2.7 Se 0.3 达到0.69 Wm −1 K −1 的最低热导值。根据公式 κ L = κ − κ e ，得到κ L 的与温度的关系，可以看到κ L 的明显减少。 4.3. 高密度位错 在制备TE材料的过程中，通过对试样进行塑性变形而形成位错，可以抑制中频声子的传播，是一种有效而实用的降低κ L 的方法。Wu Y [ 30 ] 等通过液相热变形技术(LPHD)来提高n型Bi 2 Te 3 合金的TE性能。在Bi 2 Te 3 熔锭材料中引入了富Te的片状共晶相。然后在石墨模具中，在超过共晶温度下，对钢锭进行热变形。通过此种热变形方式，Bi 2 Te 3 固相首先被液相共晶相包围，然后进行挤压逐渐变形。由于变形产生的高密度位错增强声子散射和晶格畸变，使得LPHD样品的晶格导热系数显著降低。最后，在400 K时，n型液相热变形Bi 2 Te 3 合金的ZT值达到1.1。表明了该方法为合成高性能n型Bi 2 Te 3 材料提供了一种简单、高效的途径，说明液相共晶相在调节材料微观结构方面有明显效果。 图10. 烧结的Bi 2 Te 3-x Se x 纳米试样κ随温度的变化及κ-κ e 随温度的变化 总热导系数κ如图11(a)所示 [ 30 ]。样品的电子热导率κ e 根据κ e = LσT计算，其中L为洛伦兹数，由于LPHD-xTe中σ的增强，κ e 大致随x的增加而增加。图11(b)为通过κ-κ e 计算得到的晶格热导率κ L 随温度变化关系。在室温条件下，LPHD样品的κ L 明显下降。在x = 24时，SbI 3 掺杂样品的室温最低κ L 为0.43 W m − 1 K − 1 ，降低了近50%。 图11. (a) 总热导和(b) 晶格热导随温度变化的关系
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user: 5. 耦合方案 5.1. n与S 2 σ的耦合 随着载流子浓度n的增加，费米能级在能带内移动得更深，微分电导率相对于费米能级变得更对称，S降低。塞贝克系数与载流子浓度之间的关系可以很好地反映在Pisarenko曲线上 [ 31 ]。结果如图12(a)所示 [ 31 ]，在固定的m * 条件下，S 2 σ和ZT有一个最佳载流子浓度(n opt )，大多数好的TE材料的n opt 在10 19 ~10 21 cm −3 之间，这可以通过外部掺杂或调节内部缺陷来控制。 图12. (a) ZT、功率因子、S和σ与载流子浓度的关系；(b) 通过温度掺杂和能带工程稳定最佳载流子浓度；(c) 降低κ L 水平可降低n opt Yaprintsev M [ 32 ] 等采用微波溶剂热法和放电等离子烧结法制备了n型热电材料Bi 2 Te 3 、Bi 1.9 Lu 0.1 Te 3 和Bi 1.9 Tm 0.1 Te 3 ，通过外部掺杂在增加载流子浓度n的同时增大了塞贝克系数。在290~630 K温度范围内，塞贝克系数增大，比电阻率和总导热系数减小。Tm和Lu原子在Bi 2 Te 3 晶格中是给体中心，所以电阻率的增加与电子浓度的增加有关。如表1所示，Lu和Tm的掺杂导致了n的增加，塞贝克系数的增大是由导带态密度有效质量的增大引起的，总热导率下降是由于反位缺陷和Lu或Tm原子取代Bi位等点缺陷所致，ZT值从未掺杂Bi 2 Te 3 的0.4提高到0.9。 Table 1 The concentration of Bi2Te3 carrier and the effective mass of density of state 试样 n，10 19 (cm −3 ) m * Bi 2 Te 3 1.2 0.16 m 0 Bi 1.9 Lu 0.1 Te 3 2.3 0.25 m 0 Bi 1.9 Tm 0.1 Te 3 2.4 0.25 m 0 表1. Bi 2 Te 3 载流子的浓度和态密度有效质量 5.2. μ与κ L 的耦合 对于大多数晶体材料来说，声子散射和电子输运共用在同一晶格中进行，通过诱导散射中心，如点缺陷、位错和边界等可以有效地散射声子，但却会导致载流子迁移率下降。一般用μ/κ L 的比值来判断某一策略对ZT是否有利。虽然在实验上通常通过降低κ L 来提高这一比值，但一般很难选择恰当的散射中心与特征尺寸来有效降低导热系数，同时弥补载流子迁移率μ和κ L 之间的影响。为了缓解μ和κ L 之间的相互影响，Slack [ 33 ] 提出了TE材料应该具有理想构型Phonon-Glass Electron-Crystal，即PGEC。这种材料应该像在晶体中一样具有良好的电学性能，并且像在非晶或类似玻璃的材料中一样具有极低的晶格热导。这种PGEC结构扩大了寻求新TE材料的选择范围，人们的注意力转向了具有复杂结构的材料。 Kim C等 [ 34 ] 将n型Bi 2 Te 3 与廉价的导电聚合物聚吡咯复合，获得一种具有界面能带的体结构材料，其中声子散射效应发生在两者的接触界面。其热电属性优化结果如图13所示 [ 34 ]，图13(a)中Bi 2 Te 3 -聚吡咯(BT-PPY)试样的电导率比Bi 2 Te 3 (BT)试样低30%，由其插图中可以看出聚吡咯的加入降低了载流子迁移率和载流子浓度；图13(b)中BT-PPY的塞贝克系数比Bi 2 Te 3 要高出30%左右，这样S 2 σ在测量温度范围内基本保持不变；图13(c)表明聚吡咯的引入导致了热导率的显著降低，由插图可看出其较低的载流子迁移率和载流子浓度导致BT-PPY的载流子热导率(κ e )比Bi 2 Te 3 低32%~38%，并且由于BT-PPY界面的强烈声子散射，晶格热导率(κ L )比BT低42%~69%，总热导率系数降低50%。在Bi 2 Te 3 中加入聚吡咯后，功率因子基本保持不变，而导热系数显著降低，ZT得到了显著的增强。在25℃时，Bi 2 Te 3 聚吡咯的ZT值为0.98，在100℃时ZT的最大值为1.21，在50℃~150℃之间，ZT平均值为1.18，大约是Bi 2 Te 3 试样的两倍，如图13(d)所示。 图13. Bi 2 Te 3 和Bi 2 Te 3 聚吡咯(BT-PPY)样品的热电输运性质与温度的关系：(a) 电导率(σ)，插图为载流子浓度(n)和载流子迁移率(μ)；(b) 塞贝克系数(S)和功率因子(S 2 σ)；(c) 导热系数，插图为载流子贡献(κ e )和晶格贡献(κ L )；(d) Bi 2 Te 3 -聚吡咯(BT-PPY)试样ZT值与Bi 2 Te 3 的ZT值
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user: 6. 应用前景 TE设备已经被用于远程任务、太阳能热系统、植入式或可穿戴设备、汽车工业等许多领域 [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ]。未来的发展趋势是协同优化和整合有效因素，进一步提高TE性能，使高效TE材料和器件更有益于日常生活。例如微电子的规模小型化和多功能性很大程度上改变了我们的生活方式，随着电子设备单位空间能耗的不断下降，电源供应已经成为设计和实现这些设备的非常重要的问题。如图14所示 [ 38 ]，可穿戴TE能量转换设备通过将人体热量转化为有用的电能来为这些便携式电子设备提供动力，其中柔性薄膜和纤维基TE能量转换器件由于其优异的化学、物理和机械性能，在便携式低功率电子电源等方面显示出巨大的潜力 [ 39 ] [ 40 ]。 图14. (a) 手表大小的TEG (38 mm × 34 mm)；(b) 三个TEG(1)和光伏(PV)电池(2)集成在一件衬衫上，为心电图分析系统供电；(c) 体温发电的BiTe体系TEG热电器件
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user: 7. 结论 Bi 2 Te 3 系热电材料是目前应用较为广泛的热电材料，可用于余热发电、人体温差发电、太阳能热源发电、航空航天能源供给，以及可用于精密仪器芯片的制冷等特殊用途。Bi 2 Te 3 体系热电材料的性能仍在不断提升，通过不同优化方法改善其热电优值。研究人员通过理论分析研究以及实验论证，已经可以精确操控一些独立参数或者采用协同效应来改善热电材料的整体性能。目前，世界各国科技工作者研发的各类新型热电材料正在新能源行业得到广泛应用。
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user: 摘要 长期以来，大部分公交公司需要依靠政府提供财政补贴维持运营，为提高运营收益，提升公共交通出行方式的吸引力，公交公司纷纷改革运营方式。需求响应公交DRT (Demand Responsive Transport)经营模式近几年成为公共交通运营的改革方向，经过实际应用后发现，需求响应公交在低出行需求区域取得良好的效果，但在城市中心区域的效果并不理想。为使需求响应公交在城市中心区域发挥优势，本文建立换乘多车协同服务的DRT整体化服务网络，以系统总时间最小和发车数量最少为目标函数，构建混合整数规划模型并使用MATLAB求解。最后，通过案例验证，本文构建的系统能够使出行总时间明显减少，同时发车数量较采取换乘策略之前也有减少，从而得出结论：在多车协同控制下，采取换乘策略的需求响应公交能够满足市中心等繁华地区的出行需求，并且能够降低系统总成本。
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user: 1. 引言 近年来，随着我国城镇化加速发展，城市机动化水平不断增长，居民私有汽车数量也不断攀升，公共交通方式在乘客个性化出行的需求下吸引力明显不足。交通拥堵问题频频出现，严重影响城市运行效率；尾气污染物排放量激增，城市环境质量日益下降，降低了人民生活幸福感。传统公交曾在城市客运中占据绝对优势地位，但如今乘客出行需求越来越复杂，用户期望越来越高，对需求响应公交的研究和使用成为必然趋势。 Daganzo [ 1 ] 提出灵活公交服务系统，将固定线路公交和需求响应公交系统进行对比，得出结论：需求响应公交适合在乘客出行密度较小的区域运营。Quadrifoglio等人 [ 2 ] 在解决单车接驳客运系统的调度问题时使用了一种新的启发式算法，建立对模型的仿真系统，最终求解出适用于单车接驳的客运调度系统。 Frei等人 [ 3 ] 对居民出行意向进行调查，同时比对不同公共交通出行方式的优缺点，最终建立模型对不同公共交通方式的潜在客流进行分析。Kashani等人 [ 4 ] 通过大量实例数据对比在不同需求密度区域内需求响应型灵活公交和传统固定线路公交的运行状态，结果显示在低需求密度的地区灵活公交明显具有更高的服务效率和准时率，且能够减少乘客的等待时间成本。Bilge等人 [ 5 ] 进行了大量仿真测试，考虑需求响应公交乘客满意程度和运营成本之间的制约关系，结果证明动态分配车辆位置和采用多线路服务模式并行的运营方式将带来比静态分配车辆更高的收益。王俊培 [ 6 ] 分析了定制公交开设所需要的条件，建立优化模型，最终选择出对定制公交的开设影响最大的条件。潘述亮等人 [ 7 ] 提出一种灵活接驳的公交系统，建立了双层整数规划模型。通过设计考虑重力模型智能型算法求解接驳公交系统内车辆的调度安排。刘毅 [ 8 ] 将定制公交与常规公共交通方式进行对比，得出结论：定制公交在其出行的舒适度、安全性、便捷度等方面都具有很大的优势和前景十分可观的发展空间，并从乘客体验度、运营企业收益和综合效益三方面，构建出与我国国情相符的城市定制公交评价体系。 本文在现有研究成果的基础上，考虑了乘客从当前位置到站点位置的分配问题，同时在本文构建的多车协同控制系统中乘客可以换乘，弥补了现有研究的不足之处。通过研究公交换乘策略对线网优化的影响、多车协同控制的实现路径、需求响应公交的线网设计、站点优化等问题建立数学模型并求解，最终验证考虑换乘策略的需求响应公交多车协同控制优化系统能够满足城市中心乘客的出行需求。
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user: 2. 模型构建 2.1. 问题描述 由于本文的研究对象为需求响应公交，不同于传统的公交“定时”“定线”的特征，需求响应公交的线路根据服务区域内乘客需求确定。本文通过构建混合整数规划模型，完成动态的需求响应公交线网规划，在尽可能满足乘客出行需求的前提下，实现系统总成本最大化。在具体的实现过程中，以车辆路径优化问题为基础，乘客出行前进入预约系统，提前向需求响应公交运营中心提出申请，运营中心统计同一预约时间的乘客，选择乘客周转量较大的车站作为换乘站点，并调度车辆在指定时间为指定乘客服务。本文研究的核心内容为如何在需求响应公交系统中加入换乘策略，以及论证加入换乘策略前后对系统总成本的影响。 2.2. 变量设置 变量设置如表1。 Table 1 List of Variable 集合 P 乘客集合 B 公交车辆集合 L 站点集合 O 乘客出行起点集合 S 乘客出行终点集合 参数 p 乘客参数 b 车辆参数 i，j，k，h，s 站点参数，其中，s代表终点站，h代表换乘站 o 起始站点参数 变量 e p 乘客偏好服务时间下限 l p 乘客偏好服务时间上限 c 车辆容量 T max 车辆最大行驶时间 L min 车辆最小运行长度 t i j 从i到j的行驶时间 d o i 从起始站点o到中间站i的距离 W s 步行速度 V 车辆固定成本 决策变量 x i j p b 如果乘客p乘坐公交车b从i站到j站，则 x i j p b = 1 z h p b b ′ 如果乘客p在h站从b车换乘至b'车，则 z h p b b ′ = 1 m i j b 车辆b从i站行驶至j站 A i p 乘客p到达i站的时间 T i p 乘客p离开i站的时间 A i b 车辆b到达i站的时间 T i b 车辆b离开i站的时间 y i p b 如果乘客p在i站乘坐了b车，则 y i p b = 1 表1. 变量明细表 2.3. 模型构建 考虑换乘策略的需求响应公交多车协同控制优化模型以系统成本最小化为目标函数： 公式(1)表示模型的目标函数，即最小化系统成本。系统成本由四方面构成，分别为车辆行驶时间、车辆在站点的等待时间、乘客步行时间和乘客在换乘站点的等待时间。 min ∑ b ∑ i ∑ j t i j m i j b + ∑ b ∑ i ( T i b − A i b ) + ∑ o ∑ p ∑ i d o i y i p b W s + ∑ p ∑ h ( T h p − A h p ) z h p b b ′ (1) 公式(2)表示利用最小的发车数量满足服务区域的需求。 min ∑ j ∑ s ∑ b m j s b (2) 公式(3)保证每一名乘客一定会被分配至一个站点。乘客只有被分配至站点才能被纳入需求响应公交的服务范围中。 ∑ i ∑ b y i p b = 1         ∀ p ∈ P (3) 公式(4)保证每一名乘客都能被服务。 ∑ j ∑ b x i j p b = 1         ∀ p ∈ P ， i ∈ L (4) 公式(5)保证车辆在线网中能够正常运行，不会出现中断或停滞的情况。公交车行驶到一个站点，如果当前站点不是终点站，那么车辆一定继续行驶。 ∑ i ， i ≠ k ∑ b x i k p b ≤ ∑ j ， j ≠ k ∑ b x k j p b         ∀ p ∈ P ， k ∈ L (5) 公式(6)保证在车辆的一次行驶过程中不会出现重复路线，在需求响应公交运行一次时，公交车不重复经过同一路线，在该路线上的剩余乘客由下一辆经过该路线的公交车服务。 ∑ j m i j b ≤ 1         ∀ b ∈ B ，   i ∈ L (6) 公式(7)保证公交车内乘客数量不超过公交车的容量。 ∑ p ∑ j x i j p b ≤ c ⋅ m i j b         ∀ b ∈ B ，   i ∈ L ∪ S (7) 公式(8)保证每班车辆的行驶时间不超过车辆规定最大行驶时间。 ∑ i ∑ j t i j m i j b ≤ T max         ∀ b ∈ B (8) 公式(9)保证每班车辆的行驶长度不小于车辆规定最小行驶距离。 ∑ i ∑ j t i j m i j b ≥ L min         ∀ b ∈ B (9) 公式(10)、(11)保证车辆的到达和离开时间在乘客的偏好时间窗内。 A i b ≥ e p y i p b         ∀ p ∈ P ，   i ∈ L ，   b ∈ B (10) T i b ≤ l p y i p b         ∀ p ∈ P ，   i ∈ L ，   b ∈ B (11) 公式(12)、(13)保证了每条路线上车辆时间表的可行性。 A j b ≥ T i b + t i j − M ( 1 − ∑ b x i j p b )         ∀ p ∈ P ，   i ， j ∈ L (12) A j b ≤ T i b + t i j + M ( 1 − ∑ b x i j p b )         ∀ p ∈ P ，   i ， j ∈ L (13) 公式(14)保证了换乘车辆在时间上一定在原车辆之后到达。该约束保证乘客能够顺利搭乘接续车辆，保证了乘客换乘的可行性。 A h b ≤ A h b ′ + M ⋅ ( 1 − z h p b b ′ )         ∀ p ∈ P ，   b ， b ′ ∈ B ，   h ∈ L (14) 公式(15)保证了如果乘客p在h站换乘，那么 z h p b b ′ = 1 。 ∑ j ， j ≠ h x j h p b + ∑ k ， h ≠ k x h k p ′ ≥ 2 z h p b b ′         ∀ p ∈ P ，   b ， b ′ ∈ B ，   h ∈ L (15)
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user: 3. 案例分析 本文设计的模型适用于解决乘客从出行起点到出行终点的较为稳定的单向客流问题。由于在本文建立的需求响应公交系统中，车辆的起点终点均根据乘客需求确定，因此在本算例中没有选取某一辆公交车跟踪分析，而是选择分析局部范围内的站点间的情况，设置了5名乘客，6个站点，其中包括需求响应公交的发车点1和最后的乘客出行终点D 1 、D 2 ，见图1。 图1. 站点、乘客示意图 在本算例中，公交车辆在六个站点间行驶，设定车辆在站点间的行驶时间见表2。 Table 2 Vehicle timetable between stations (min O D 1 2 3 4 D 1 D 2 1 —— 5 3 7 12 14 2 5 —— 6 4 9 15 3 3 6 —— 6 16 10 4 7 4 6 —— 7 8 D 1 12 9 16 7 —— 7 D 2 14 15 10 8 7 —— 表2. 车辆在站点间行驶时间表(min) 根据乘客当前位置与步行速度，计算出乘客步行时间，计算结果见表3。 Table 3 Passengers’ walking distance and tim P P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 d oi (m) 113 105 129 186 197 T (min) 1.6 1.5 1.8 2.6 2.7 表3. 乘客步行距离及时间 为满足乘客出行时间偏好并提高公交服务质量，系统分配车辆前将统计每名乘客在站点等待时间的最大限度，统计结果如表4。 Table 4 Passenger waiting time window at the statio 乘客 乘车时间偏好 P 1 7:10~7:13 P 2 6:59~7:09 P 3 7:00~7:15 P 4 7:05~7:20 P 5 6:55~7:08 表4. 乘客在站点等待时间窗 为满足乘客出行需要，在不考虑换乘策略的情况下需要三辆公交车同时服务，乘客分配和车辆运行情况如图2。 图2. 车辆、站点、乘客示意图 三辆公交车的行车时间安排见表5。 Table 5 Vehicle departure timetable before transfe S B 1 2 3 4 D 1 D 2 B 1 7:00~7:05 7:10~7:15 —— 7:19~7:24 7:31 —— B 2 7:00~7:05 —— 7:08~7:13 —— —— 7:23 B 3 7:00~7:05 7:10~7:15 —— 7:19~7:24 —— 7:32 表5. 换乘前车辆发车时间表 采取换乘策略后，对于乘客而言，乘客P 4 可以在系统内选择换乘，对于车队来说，发车数可以减少一辆，此时的系统分配结果如图3。 图3. 加入换乘后的车辆、站点、乘客示意图 采取换乘策略后，为满足系统乘客需求，车队行车时间安排见表6。 Table 6 Vehicle departure timetable after transfe S B 1 2 3 4 D 1 D 2 B 1 7:00~7:05 7:10~7:15 —— 7:19~7:24 7:31 —— B 2 7:00~7:05 —— 7:08~7:13 7:19~7:24 —— 7:32 表6. 换乘后车辆发车时间表 根据上述数据可以计算出采取换乘策略前后目标函数的变化。采取换乘策略前，目标函数值为96.2分钟，采取换乘策略后，目标函数值为78.2分钟，系统总时间成本减少了18分钟。
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user: 4. 结论与展望 本文基于带时间窗的车辆路径优化问题建立混合整数规划模型，以最小化系统总时间和最小化发车数量为目标函数，同时对车辆路线长度、车辆运行时间、乘客等待时间窗，乘客换乘条件等因素建立约束条件，利用MATLAB计算换乘前后的系统总时间和发车数，证明了加入换乘策略后的需求响应公交系统能够提高公交公司的运营收益，能够满足乘客的出行需求，能够发挥需求响应公交系统的运营优势，能够以主要交通方式服务于城市中心区域。 本文通过设计贴近公交实际运营现状的小型案例，证明所提出优化方案的优化效果和可行性。基于有无换乘策略的需求响应公交系统对比，可以发现在考虑乘客协同换乘的需求后，系统总体运营时间能够减少18分钟，对于公交公司运营与乘客出行体验来说均具有重要意义。本文在模型设计过程中，充分考虑乘客换乘时间需求与路线需求，以及实际公交运营过程中的各类限制条件，在面向更大的城市路网和更多的公交线路时，具备能够产生更多系统效益的潜能。
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user: 摘要 针对某电厂压滤式电解水制氢不锈钢碱液过滤器焊缝区出现腐蚀破裂情况，对截取开裂试样进行宏观、微观检查、金相检验、化学成分分析、X-射线衍射分析等检测，对焊缝区开裂进行失效分析。结果表明，电解水制氢装置碱液过滤器系碱化物溶液中引起碱脆。碱液过滤器裂纹萌生于近焊缝区的焊接热影响区部位和焊缝母材交界面的熔合线区域，以该点为起点，沿晶扩展、向金属表面深处扩展。在碱化物介质中，奥氏体不锈钢表面形成Fe 3 O 4 等保护膜受残余焊接应力作用而遭受破坏，再钝化过程交替进行时，发生了阳极溶解型应力腐蚀开裂。