DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 狭隘环境的路径避碰规划是地面自主车(Autonomous Land Vehicle， ALV)自主导航的关键技术之一，是指在各种复杂的地面环境中，无需人工干预就可以自主完成各种工作 [ 1 ] [ 2 ] 。自主地面车ALV最初由马丁·玛丽埃塔公司研制，该车的主要部件有视觉系统、导航系统和装载平台。由于ALV工作环境复杂，本文仅就导航方面 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] ，对自主地面车在狭隘环境下的避碰能力进行了研究，主要解决ALV在狭隘环境下的早熟收敛、局部最优解、占据存储空间较大、收敛数度慢等问题。 学习分类器 [ 7 ] [ 8 ] 是基于信用分配的强化学习机制和基于遗传算法(GA)的规则发现机制。本文提出融合LCS的衍生系统XCS和LS-SVM算法，通过对环境的学习和反馈来解决ALV的路径避碰规划问题，设计了在狭隘环境下的集成适应度函数，改进设计了新的遗传算子。仿真实验结果也表明XCS和LS-SVM结合用于ALV的路径避碰是高效的。
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user: 2. 相关技术原理 2.1. 学习分类器(Accuracy-Based Learning Classifier System， XCS) XCS [ 9 ] 作为LCS的衍生系统是由Wilson提出的基于精度的学习分类器，集成了强化学习、遗传算法和覆盖算法。XCS是由条件、动作和预测回报三个主要的参数组成：条件指明XCS可以匹配的环境输入状态；动作表示在该XCS匹配的环境状态下XCS的建议动作；预测回报 表示该XCS被匹配且执行了该XCS所建议的动作后系统预期从环境获得的回报。预测误差 表示预测回报 的误差；适应强度 表示预测回报 的精度。 2.1.1. 执行机制 初始分类器集合是随机生成的，每个分类器表示为状态、动作对。根据环境输入，产生一个匹配环境输入的匹配规则集，然后依据每个分类器的回报预测和适应强度值，生成整个系统的预测列表和动作集，最后依据分类器的动作概率选择一个作用于环境的动作。 (1) 2.1.2. 强化机制 分类器从环境获得一个回报 ，回报预测、分类器适应值强度更新如下： (2) 其中 是学习效率。 (3) (4) (5) (6) 其中参数 控制预测误差 的冗余度；参数 和 是常量，控制当 被超过时精确度 的下降速度。动作集中的绝对精确度值 被转换为相对精确度值 ，XCS的适应度值 是依据相对精确度值进行更新： (7) 2.1.3. 规则发现机制 规则发现机制是从现有的较优规则中派生出新的规则。规则集中的所有规则作为遗传算法的个体，每一避碰规则的强度值作为遗传算法的适应度函数值。采用遗传算子如交叉、变异等进行遗传操作，通过进化得到新的避碰规则。 当匹配规则集中没有分类器与环境输入信息相匹配时，启动规则发现机制的覆盖算法，随机产生一个分类器。覆盖算法产生的新规则的条件部分与环境信息匹配，该规则淘汰规则集中强度最小的规则，存入规则集中。 2.2. 最小二乘支持向量机的学习(Least Squares Support Vector Machine， LS-SVM) 典型强化学习系统的映射关系包括：状态空间到动作空间的映射(S → A)、状态空间到回报函数的映射(S → r)、〈状态，动作〉对到值函数的映射(S × A → Q)以及<状态，动作>对到转移函数的映射(S × A → P)。王雪松等 [ 10 ] 提出了协同最小二乘支持向量机的Q学习算法。该学习系统由一个最小二乘支持向量回归机(Least squares support vector regression machine， LS-SVRM)和一个最小二乘支持向量分类机(Least squares support vector classification machine， LS-SVCM)，分别采用LS-SVRM和LS-SVCM实现对S × A → Q和S → A映射的学习估计。 协同最小二乘支持向量机的Q学习过程如下 [ 10 ] ： Step 1：在初始学习阶段当前状态 下，系统直接选择由LS-SVCM给出的建议动作值 ，该动作作用于环境后获得回报信号 ，更新该时间步的Q值 。 Step 2： 与系统的 组合后形成LS-SVRM训练样本集合D1，对LS-SVRM模型进行在线训练； 则送入LS-SVCM的训练样本集D2，对其进行在线训练。 Step 3：在 和 加入样本集D1和D2时，需要进行样本有效性判断，当实际动作执行前后系统的变化满足下列条件(8)时， 加入D1，满足条件(9)时， 加入集合D2。 (8) (9) 其中， 为状态阈值， 表示目标状态。 Step 4：当由LS-SVRM给出的动作与LS-SVCM给出的动作相同时，学习进入深层次学习阶段，这时LS-SVCM失去作用，LS-SVRM对Q值进行在线估计，学习系统根据得到的数据 ，依据动作 被选择的概率 ，及时对LS-SVRM模型作出调整，不断重复上述过程Step 1、2、3，直至可以准确地学习到最优避碰策略。 (10) 其中： 为温度系数，控制动作选择的随机程度，一般在学习初期选择较高的温度，在学习的过程中逐渐降低温度，以保证较好的学习效果。 (11) 其中： 为退火因子， 和 为设定的最大和最小温度。
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user: 3. 基于XCS的ALV路径避碰规划设计 3.1. ALV避碰规划的集成适应度函数设计 狭隘环境下的避碰规划是在确保ALV安全的情况下，ALV能够避开静态或动态运行的障碍物。因此我们把ALV是否在安全范围内和ALV本身的适应度值两方面来确定ALV的集成适应度函数。 1) 是否在安全之内 我们把所有的动态障碍物或ALV都视为质点，每个障碍物或ALV都有一个安全半径，若机器人与障碍物或机器人间的距离大于安全半径，则认为是安全的；若小于安全半径，则认为是不安全。障碍物与机器人每一个路点 之间的距离d与安全半径R之间的关系如下： (12) 其中 ，障碍物坐标 ，ALV坐标为 。 的值表明只要机器人质点与障碍物的距离均在安全半径外，则其适应度为1，若有一个路径点与障碍物的距离在安全半径之内，则适应度为0。 2) 基于XCS的适应度函数： (13) 结合(12) (13)，ALV的集成适应度函数为： (14) 3.2. 遗传算子的设计与改进 1) 选择算子。首先选择规则集中权值强度大的规则向下一代繁殖。然后选择那些因提供错误动作而受到惩罚的规则进行遗传操作。新规则的条件部分为机器人声纳当前的输入，遗传算子仅对规则的动作部分操作。新规则准确体现环境的实时信息和依此而产生新的避碰规则。 2) 交叉算子(覆盖算子)。当匹配规则集中没有分类器与环境输入信息相匹配时，启动规则发现机制的覆盖算法，随机产生一个分类器。覆盖算法产生的新规则的条件部分与环境信息匹配。 3) 变异算子(合并算子)。两个规则动作编码相同，均属于权值较高的规则，且条件编码只有一位不同，合并形成一个新的规则个体，新规则条件编码是原两规则的条件编码，将不同位改为#，其权值为两规则权值的较大值。定期对规则集中的规则进行合并算子运算，滤除相似的个体，减少基因的单一性，加快了学习收敛速度。 3.3. 基于XCS和LS-SVM的ALV避碰规划策略 LS-SVM获得的最优学习策略作为XCS的初始规则集。XCS通过与环境的交互，可以发现一组用于指导ALV避碰的学习规则，为ALV选择动作提供实时、动态的反馈，使ALV自主地学习到最优避碰规划策略。 Step 1：最小二乘支持向量机产生的最优学习策略作为XCS的初始规则集，并随机执行其中的学习策略。 Step 2：执行后将当前避碰规则的条件部分与消息列表中的消息进行匹配，匹配的避碰规则送入匹配规则集。 Step 3：从匹配规则集中选择合适的避碰编码规则送往效应器，引导ALV产生相应的避碰动作，并依据反馈值来判断避碰效果。 Step 4：重复Step2-Step3过程，不断从匹配规则集中选择合适的避碰动作编码规则送往效应器，引导ALV产生相应的动作，直到匹配规则集为空或定时启动避碰规则发现机制。 Step 5：规则发现系统采用遗传算法和规则覆盖算法构造新的避碰规则。 Step 6：对产生的新的避碰规则进行规则合并，使其能概括以前的两个样本，滤除相似的个体，减少基因的单一性，加快了学习收敛速度。产生的新学习个体规则送入规则集，经过XCS发送到其公共规则集中，供其它机器人XCS产生新避碰规则时共享。 Step 7：如果ALV未达到避碰效果，则返回Step 2。
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user: 4. 仿真实验和分析 实验环境是用Matlab开发的，运行于PC机，分别实验了在狭隘环境下的单机器人和多机器人进行静态和动态仿真，同时进行了迭代分析，最终给出了基于LCS和XCS的仿真比较结果，验证了文中所提出的路径规划算法。 实验场景一 在狭隘环境下的单机器人仿真 假设机器人的活动区域为一狭隘环境，诸如易燃、易爆和易碎等危险障碍物的分布情况等如图1所示。为了对基于遗传算法(GA) [ 5 ] 和基于强度学习(LCS)的方法进行全方位的比较，实验在不同的场景中进行。图1(a)和图1(b)分别为静态和动态场景，S和G分别为机器人初始和目标位置，W为易爆、易燃、易碎障碍物，编号1~3为动态障碍物，其它均为静态障碍物。在动态或静态狭隘环境中，分别使用GA和LCS算法对机器人进行导航仿真实验。 图1. (a) 静态场景下机器人运行规迹；(b) 静态环境下平均迭代步数 图2(a)分别给出了GA和LCS方法在静态狭隘场景下的运行轨迹，由于这两种方法均以GA为基础，所以都能产生平滑的轨迹。比较这2种方法所用的时间，基于GA算法的机器人平均耗时49.85 s，基于LCS算法的机器人平均耗时43.65 s，由此可见，基于LCS算法的机器人导航效率要优于GA算法。图2(b)为在静态狭隘a环境下，由于LCS方法以GA为基础，所以都能产生平滑的轨迹。基于GA和LCS算法的机器人在迭代过程中均取得较满意的收敛曲线。比较2种方法的迭代次数，GA算法平均迭代次数260，LCS算法平均迭代次数240，由此可见，LCS算法的导航效率均优于GA算法。 图2分别为基于GA的算法和LCS的算法在动态环境下平均迭代步数图，由于GA算法的避障能力较弱，且与环境的交互能力较差，不可避免的存在一些局部特性，较难选择较优角度，容易在多个障碍物中迷失方向。最终导致机器人不能及时预测动态障碍物的位置，仿真曲线最后出现跳跃现象，机器人未能取得理想的规划收敛效果。LCS集成算法在动态狭隘环境下，虽经过前期剧烈振荡，由于该算法具有较强的环境学习能力和行为调节控制能力，能够预测下几个周期机器人的位置和周围环境的关系，在几个可能角度之间进行优化选择，使得机器人能在局部范围找到一个较优运动方向，避免机器人陷入局部陷阱，机器人最终取得满意的规划收敛效果。具体实现过程:机器人在避过障碍物03之后根据目标函数选择与当前运动方向最近的区域前进，即障碍物02左侧的区域作为通道，由于该路径与02的运行路径交叉，不可避免地造成机器人运行轨迹不平滑，在成功避开障碍物02后，在门口附近的狭窄区域，观察障碍物01的运行轨迹，最终机器人成功避开障碍物01，仿真曲线体现了机器人能够在快速性和安全性之间进行权衡，保证任务的顺利完成。 从上述任务完成平均时间可以知道，在静态环境下，LCS继承了GA的快速性的优点，而在动态环境中，则体现了LCS安全性的优点。由于把碰撞预测模型与强化学习相结合，LCS表现出良好的动态避障性能。在安全性方面，LCS在40次试验中成功39次，仅有的一次失败发生在门口的狭窄区域，当机器人发现障碍物目标02时，障碍物02已经离机器人太近而无法避开，从而造成失败。 实验场景二 在狭隘环境下的多机器人仿真 在图3(a)中，S1~S3是三个机器人的初始位置，Gl~G3是目标位置，图标1~3的虚心圆为三个动态障碍物，其它为静态障碍物。由于GA算法无法预测排除有可能发生碰撞的区域，机器人Rl在在避过障碍物01之后，根据目标函数选择与当前运动方向，由于选择的路径与机器人R2的路径交叉，为避免碰撞发生，机器人Rl折路返回，没能到达其目标位置Gl。对于机器人R2，由于02在运动过程中上侧区域的宽度增加，机器人R2和R3均顺利到达其目标位置GZ、G3，但由于机器人Rl的无功而返，造成整个多机器人系统未能实现路径规划。 图2. (a) 未知动态环境下平均迭代步数；(b) 未知动态环境下平均迭代步数 图3. (a) 动态狭隘环境下基于GA的多机器人运动轨迹；(b) 动态狭隘环境下基于LCS的多机器人运动轨迹 在图4(b)中，LCS方法能够利用强化学习机制，预测排除有可能发生碰撞的区域，从而在确保robotl、robot2、robot3三个机器人在动态狭隘环境下安全的情况下，确保多机器人系统任务的顺利完成，同时通过引入规则合并技术和冲突消解功能，有效地提高了机器人的收敛速度，较好地实现了多机器人系统的路径规划。从robotl、robot2、robof3三个机器人的运动轨迹来看，robot3获得优化的路径长度最短，robot2次之，robotl路径长度最长。 图4(a)为基于GA算法的多机器人系统在动态环境下的收敛曲线，在开始的增强学习阶段，由于学习空间较小，robotl、robotZ、robot3三个机器人的初始仿真曲线比较平稳。但随着学习环境空间的增大，状态、动作对的大量增加，造成计算复杂度剧增，机器人不能及时得到精确的环境信息。最后结果是：robotl、robotZ、robot3三个机器人均没达到收敛，且出现局部跳跃现象。 图4(b)为基于LCS算法的多机器人在动态环境下的收敛曲线，由于在学习的初始阶段，robotl、robot2、obot3三个机器人获得的环境信启、较少，不可避免出现随机行走现象，在仿真曲线上体出现剧烈震荡。但随着迭代次数的增加，robofl、robotZ、robot3三个机器人通过LCS较强的强化学习能力和与外部环境 的融合能力，不仅都取得了良好的收敛性，且收敛时间与图4(b)相比大为减少，同时也没有在仿真曲线上出现图5(b)类似的收敛局部最小或局部跳跃现象，三个机器人均能以最优的路径到达各自的终点。从robotl、robot2、robot3三个机器人的迭代曲线来看，robot3获得优化路径的迭代时间最短，robot2次之，robotl的迭代时间最长。 实验场景三 多机器人的LCS与XCS迭代曲线与收敛仿真结果 一般情况下，一个路径规划算法的性能好坏需要从路径算法的收敛性和收敛速度两方面来判定 [ 6 ] 。XCS作为LCS的衍生系统是目前较热的学习分类器，由Wnson改进引入 [ 7 ] ，对基本的LCS系统结构进行了简化，取消了系统内部消息列表，采用强化学习中著名的Q学习算法，其适应度值是建立在分类器回报预测的精度上，用于生成高效、精简的问题解决方案。从图5(a)和图5(b)看可以看出，基于XCS的路径规划效果较好。
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user: 5. 结束语 在狭隘环境下的路径规划是机器人自主导航的一项重要的基本功能。本文仅就导航方面，对ALV在狭隘环境下的路径避碰规划进行了研究，设计了集成适应度函数和改进遗传操作算子，提高了ALV在 图4. (a) 基于GA算法的多机器人在动态环境下的收敛曲线；(b) 基于LCS算法的多机器人在动态环境下收敛曲线 图5. (a) 基于LCS的进化代数与适应度曲线图；(b) 基于XCS的进化代数与适应度曲线图 复杂环境下的路径避碰能力，仿真实验也验证了本文所提算法的有效性。 目前，虽然在分类器理论和应用领域开发出了各种算法，但将XCS用于多机器人定位、路径规划和地图创建等关键技术方面的理论、算法及应用都非常少。随着如高速计算机计算结构、并行计算技术应用、图像识别和处理技术、人工智能和专家系统等技术的逐渐成熟，XCS系统在机器人领域的应用开发前景是非常广阔的。尽管ALV自主能力还难以适应环境的复杂状况，但随着各种机器人技术的日益成熟，自主地面车辆在未来的地位将日益受到重视，其作用会更大。
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user: 摘 要 建立的半挂汽车列车模型，进行转向机动性分析，包括低速360˚转弯、低速90˚转弯、低速角阶跃转向和斜坡脉冲转向试验，分析随动桥对整车转向机动性和半挂车轨迹跟随性能的影响。仿真结果表明：随动桥有利于减小半挂车向转向内侧的侧滑，有助于提高半挂汽车列车的转向机动性和半挂车第三轴的轨迹跟随能力。 关键词 :半挂车，随动转向桥，转向机动性，操纵稳定性
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user: 1. 引言 为满足道路和轴荷等法规要求，现代半挂汽车列车的半挂车多采用多轴式。由于几何尺寸不匹配和转向不协调，多轴半挂汽车列车转向时轮胎的侧向滑动较大，这对轮胎和路面都将产生极为不利的影响。轮胎磨损构成了半挂汽车列车运输成本的重要部分，半挂车轮胎的正常使用寿命是5~10万公里，而在非正常磨损下寿命仅为1~2万公里，三轴半挂车的第三轴轮胎磨损尤为严重 [ 1 ] 。 随动转向桥是提高半挂汽车列车转向机动性和减轻轮胎磨损的一种有效技术路线，能够提高半挂汽车列车转向的顺畅性和平稳性，并能有效降低半挂汽车列车因轮胎磨损造成的运输成本 [ 2 ] 。目前国外主要对主动式随动桥的控制策略进行研究 [ 3 ] ，针对被动式随动桥的研究较少。而国内主要关注半挂汽车列车侧倾稳定性、操纵稳定性、转向制动稳定性和平顺性等方面的研究，对随动转向半挂汽车列车的运动特性研究很少。 本研究探讨该随动桥的基本结构和转向原理，研究其改善半挂汽车列车低速转向机动性的效果，分析不同转向条件下随动桥的工作性能，进行随动桥的半挂汽车列车操纵稳定性分析。
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user: 2. 问题的基本特征 随动转向半挂汽车列车在行驶过程中，前转向桥向右转向，如图1所示。为保证前桥和随动桥的瞬时转向轴线相交同一点O，半挂车第三轴车轮应向左转过一定角度。 建立的半挂汽车列车模型，进行低速满载转向机动性分析，研究半挂车第三轴质心相对牵引座中心轨迹跟随性能的变化，以及转弯半径、偏移距、转弯轨道宽和折叠角等机动性指标的变化。半挂汽车列车高速行驶时，随动桥锁止与否对整车操纵稳定性具有直接的影响，对随动桥和未锁止的整车模型分别进行角脉冲转向和单移线转向运动仿真。 为评价随动桥对整车机动性的影响，国外通常采用低速360˚和90˚转弯试验。对于低速360˚转弯试验，不同国家要求汽车列车满足的通道圆内外径不同，本研究规定通道圆内外径分别满足8.95 m和11.25 m，并且各国标准采纳的最低试验车速也不同 [ 4 ] 。针对随动桥实验规定为：车速5 km/h时，采用12.5 m的通道圆外径；车速25 km/h时，采用25 m的通道圆外径。
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user: 3. 整车建模及参数 在Catia中建立整车三维模型，如图2所示。主要整车参数如表1和表2。该牵引车的驱动形式为 图1. 半挂汽车列车的弯道转向运动模型 图2. 半挂汽车列车三维模型 Table 1 The main parameters of tracto 参数名称 参数值 参数名称 参数值 驱动形式 6 × 4 轴数 3 外形尺寸/mm 7100 × 2490 × 3575 总质量/kg 24，980 整备质量/kg 8755 额定载质量/kg 28，000 前轮距/mm 1950 后轮距/mm 1860 前轴荷/kg 6980 并装双轴轴荷/kg 9000 轮胎规格 11R20 轴距/mm 3380 × 1350 轮胎数 10 弹簧片数 9/13 前悬/mm 1470 后悬/mm 730 最高车速/km/h 90 发动机重量/kg 875 主销后倾角/˚ 4 主销内倾角/˚ 4 前束/mm 5 外倾角/˚ 1 发动机型号 WP10.340E32 变速箱型号 12JS160TA 后1桥主减速比 4.875 后2桥主减速比 4.875 表1. 牵引车主要参数 Table 2 Main parameters of traile 参数名称 参数值 参数名称 参数值 外形尺寸/mm 16，000 × 3000 × 1790 总质量/kg 38，250 整备质量/kg 10，250 额定载质量/kg 28，000 轮胎规格 8.25R15 轴距/mm 10，860 × 1360 × 1360 轮胎数 12 弹簧片数 4/4/4 并装三轴轴荷/kg 23，590 轮距/mm 2250 前悬/mm 1615 后悬/mm 1935 表2. 半挂车主要参数 6 × 4型，在ADAMS/Car的模型中，半挂汽车列车由众多子系统共同组成，部分子系统模板可通过修改已有模板参数来建立。但适合本车型牵引车平衡悬架、半挂车悬架、钢板弹簧和随动桥的模板需要根据实际结构进行搭建。采用固定在车辆上的直角坐标系对半挂汽车列车进行整车建模，坐标系原点定义为牵引车第三轴轴线与整车纵向对称面的交点，建模时所有模板的硬点和标记点坐标均参考该点。 通过建立生成各个模板对应的子系统，修改子系统的特性参数，将所有车辆子系统和试验台装配，建立对比分析整车模型；参考相关文献和标准，填写仿真设置对话框，进行整车仿真分析；进入仿真后处理界面，构建仿真需要的分析曲线。
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user: 4. 低速360˚转弯转向机动性分析 偏移距指标反映了车辆保持车道的行驶能力，可用来评价车辆在移线过程中与周围环境发生碰撞风险的几率。图3和图4为360˚转弯试验中牵引车前轴和半挂车第三轴质心的轨迹，通过取曲线上若干数据点，利用作图法，可求得普通半挂汽车列车的最大偏移距为1295 mm，随动转向半挂汽车列车的最大偏移距为1110 mm，最大偏移距约减少14.3%。 考虑到牵引车外廓最外点和半挂车最内点不易表达，采用转弯轨道宽(牵引车前桥外轮和半挂车第三轴内轮转弯半径差)代替通过宽度来评价半挂汽车列车转向对道路宽度的要求。同理可作牵引车前桥外轮和半挂车第三轴内轮的运动轨迹，求得普通半挂汽车列车的最大转弯轨道宽为3801 mm，随动转向半挂汽车列车的最大转弯轨道宽为3516 mm，故最大转弯轨道宽约减小7.5%。 随动桥的初始运动轨迹会略向外偏移，这是由于随动桥和前桥为逆相位转向运动，随动桥相对于第五轮有向外运动的趋势，但偏移量不大，不会对整车的机动性造成过多影响。 由图5和图6可求，普通半挂汽车列车中第五轮中心和和半挂车第三轴质心的最大轨迹偏差为1291 mm，随动转向半挂汽车列车中第五轮中心和和半挂车随动桥质心的最大轨迹偏差为1016 mm，最大轨迹偏差约减小21.3%，故随动桥能显著提高半挂车第三轴的轨迹跟随能力。 如图7所示，在360˚转弯试验中，折叠角从5.3 s开始不断增加，牵引车和半挂车的折叠角在25 s左右达到稳定状态，普通半挂汽车列车的稳定折叠角为14.7˚，随动转向半挂汽车列车的稳定折叠角为12.7˚，稳定折叠角约减小13.6%。图8为360˚转弯试验中半挂车的横摆角速度响应曲线，可知随动转向半挂车的横摆角速度小于普通半挂车，则随动转向半挂车的瞬时转弯半径大，其行驶轨迹更靠近牵引车的轨迹。综上表明随动转向半挂车第三轴向转向内侧的侧滑较小，其质心轨迹与牵引车轨迹重合度更高。
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user: 5. 低速90˚转弯转向机动性分析 低速90˚转弯也是用来评价半挂汽车列车机动性的一项重要试验，行驶车速常取10 km/h。根据半挂汽车列车转弯的偏移距和通道宽度等参量，可用于评价半挂汽车列车实际直角转弯道路的机动性。 图3. 半挂汽车列车前轴和半挂车第三轴质心轨迹 图4. 随动转向半挂汽车列车前轴和半挂车第三轴质心轨迹 图5. 普通半挂汽车列车360˚转弯跟随轨迹 图6. 随动转向半挂汽车列车360˚转弯跟随轨迹 图7. 半挂汽车列车360˚转弯折叠角变化 图8. 360˚转弯普通半挂车和随动转向半挂车横摆角速度响应 如图9和图10，在90˚转弯试验中，普通半挂汽车列车的最大偏移距为3578 mm，随动转向半挂汽车列车的最大偏移距为3160 mm，偏移距约减少11.6%，故随动桥有利于提高半挂汽车列车通过狭窄道路的能力和降低转弯对道路条件的要求。 如图11和图12所示，普通半挂汽车列车中第五轮和和半挂车第三轴的最大轨迹偏差为2460 mm，而随动转向半挂汽车列车中第五轮和和半挂车第三轴的最大轨迹偏差为1926 mm，最大轨迹偏差约减小21.7%。如图13所示，90˚转弯试验中，随动转向半挂车的横摆角速度稳定值小于普通半挂车，即随动转向半挂车的稳态转弯半径变大。故随动转向能提高半挂车的轨迹跟随能力，减轻半挂车轮胎的侧滑磨损和提高轮胎的使用寿命。 如图14所示，在90˚转弯仿真中，折叠角从6.3 s开始逐渐增加到最大值，然后逐渐恢复到零值，符合半挂汽车列车90˚转弯的实际运动规律。普通半挂汽车列车的折叠角最大值为27.8˚，随动转向半挂汽车列车的折叠角最大值为23.9˚，折叠角最大值约减小14.0%，但随动转向半挂汽车列车达到最大折叠角的时间要略滞后普通半挂汽车列车。
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user: 6. 低速角阶跃转向分析 360˚和90˚转向均为定路径试验，为评价随动转向半挂汽车列车的瞬态和稳态响应特性，国内外学者常进行低速前轮角阶跃转向运动仿真。本文采用转向盘角阶跃转向运动仿真，机动性评价指标包括转弯轨道宽、稳态转弯半径、偏移距、横摆角速度响应和折叠角等。在仿真试验中，系统首先驱动整车模型等速直线行驶，然后在较短的时间使转向盘急速转动到某值，保持该转向角度使汽车逐渐过渡到等速圆周运动。在2~2.4 s半挂汽车列车转向盘转角从0˚阶跃至100˚，固定转向盘至仿真结束。 图9. 普通半挂汽车列车前轴和半挂车第三轴质心轨迹 图10. 随动转向半挂汽车列车前轴和半挂车第三轴质心轨迹 图11. 普通半挂汽车列车90˚转弯轨迹跟随轨迹 图12. 90˚转弯中随动转向半挂汽车列车轨迹跟随轨迹 图13. 90˚转弯中普通半挂车和随动转向半挂车横摆角速度响应 图14. 90˚转弯中半挂汽车列车折叠角变化 由图15和图16可知，普通半挂车第三轴质心与第五轮中心轨迹偏差最大值为984 mm，而随动转向半挂车第三轴质心与第五轮中心轨迹偏差最大值为814 mm，轨迹偏差约减小17.3%，故安装随动转向桥后，半挂车第三轴的跟随性能得到明显改善。 在角阶跃转向开始时，随动桥的运动轨迹相对于零线会略向外偏移，偏移量最大值为36 mm，偏移量较小，不会对整车的转向运动产生较大影响，随动转向半挂汽车列车会逐渐进入等速圆周行驶。如图17所示，安装随动桥后半挂车的横摆角速度稳定值较小，表明随动转向半挂车的转弯半径变大，半挂车向内侧偏移量较小，且初始转向时刻横摆角速度与稳定横摆角速度的方向相反。 图18和图19为牵引车前轴和半挂车第三轴质心轨迹，普通半挂汽车列车的最大偏移距为1121 mm，随动转向半挂汽车列车的最大偏移距为957，最大偏移距约减小14.6%。同理根据转弯轨道宽的定义，可求普通半挂汽车列车最大转弯轨道宽为3215 mm，随动转向半挂汽车列车最大转弯轨道宽为2912 mm，最大转弯轨道宽约减小9.4%，故在转向过程中随动转向半挂汽车列车需要较小的通道圆半径，其转向机动性相对较高。 在角阶跃转向试验中，相对于随动转向半挂汽车列车，同一时刻普通半挂汽车列车的折叠角更大，表明半挂车向牵引车转向内侧的偏移量大，轮胎侧滑和磨损严重。在半挂汽车列车进入稳定状态后，普通半挂汽车列车和随动转向半挂汽车列车的折叠角分别为10.3˚和9.4˚，安装随动桥后折叠角约降低8.7%，如图20所示。
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user: 7. 斜坡脉冲转向分析 斜坡脉冲转向仿真试验控制转向盘以设定的斜率持续转向，通过求解出一些重要的试验结果，如横摆角速度、转向盘转角、车身侧倾角和侧向加速度等，进而研究汽车的时域过渡特性。本文利用斜坡脉 图15. 角阶跃转向试验中普通半挂汽车列车跟随轨迹图 图16. 角阶跃转向试验中随动转向半挂汽车列车跟随轨迹 图17. 角阶跃转向试验中普通半挂车和随动转向半挂车的横摆角速度响应 图18. 普通半挂汽车列车牵引车前轴和半挂车第三轴质心轨迹 图19. 随动转向半挂汽车列车牵引车前轴和随动桥质心轨迹 图20. 角阶跃转向试验中半挂汽车列车折叠角变化 冲转向模拟转向盘转角持续增加，进而研究随动桥轨迹跟随性能的变化。设定转向盘初始值为0˚，5 s~15 s转向盘转角以斜率为15的加速度递增，最后转向盘转角为225˚。 经计算20 s时普通半挂车第三轴质心和第五轮中心的轨迹偏差为859 mm，如图21所示，而随动转向半挂车第三轴质心和第五轮中心的轨迹偏差为627 mm，如图22所示，两者的轨迹线偏差更小，轨迹偏差约减小27.0%，故在连续改变转向盘转向角度时，随动桥的转角也相应增加，能显著改善半挂车的轨迹跟随能力。 为了更显著观察随动桥改善半挂车第三轴的跟随性能的效果，将半挂车刚性桥和随动桥质心轨迹置于同一图中，由图23可知随动桥轨迹更加偏向第五轮轨迹，减小了半挂车向牵引车转向方向内侧偏移。即在牵引车持续增加转向角的过程中，随动桥能调整车轮转角来响应牵引车的转向运动。同时随动桥也会影响牵引车的运动，图24为牵引车前桥外轮的轨迹，可知安装随动桥后牵引车前桥外轮的转弯半径更小，故半挂车第三轴采用随动桥可减小整车的转弯半径。 如图25所示，在前桥连续转向运动中，半挂汽车列车的折叠角从第5.3 s开始不断增加，且同一时刻随动转向半挂汽车列车的折叠角较小，第20 s时随动转向半挂汽车列车和普通半挂汽车列车的折叠角分别为13.8˚和15.6˚，折叠角约减小11.5%，即在前桥连续转向时，随动桥可减小半挂车向牵引车转向内侧的偏移量，减轻滑磨对半挂车第三轴轮胎的损害。
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user: 8. 高速行驶的半挂汽车列车的操稳性 随动桥的转向激励与车速相关，车速越高产生的随动转角越大，这对高速行驶的半挂汽车列车的操稳性影响可能更大，故进行车速为55 km/h和65 km/h的单移线转向试验。图26和图27为部分仿真结果，将仿真结果汇总成表3，其中峰值最大变化为未锁止时的各参量峰值相对于锁止时各参量增加的百分比。 图21. 普通半挂汽车列车跟随轨迹图斜坡脉冲仿真 图22. 随动转向半挂汽车列车跟随轨迹图斜坡脉冲仿真 图23. 半挂车刚性桥和随动桥质心轨迹坐标 图24. 牵引车前桥外轮轨迹坐标 图25. 斜坡脉冲转向半挂汽车列车折叠角变化 图26. 55 km/h时整车操纵稳定性参量对比 Table 3 The influence of self-steering axle working condition on handing stabilit 评价参量 锁止 未锁止 峰值最大变化(%) 55 km/h 60 km/h 65 km/h 55 km/h 60 km/h 65 km/h 55 km/h 60 km/h 65 km/h 半挂车横摆角速度(˚/s) 16.2 17.6 19.2 17.5 19.9 24.4 8.0 13.1 27.1 半挂车侧向加速度(g) 0.35 0.40 0.45 0.39 0.45 0.52 11.4 12.5 15.5 牵引车车身侧倾角(˚) 1.12 1.26 1.38 1.41 1.75 2.02 25.9 38.9 46.4 半挂车车身侧倾角(˚) 0.97 1.13 1.29 1.29 1.66 1.96 33.0 46.9 51.9 表3. 随动桥锁止与否对整车操稳性的影响 图27. 65 km/h时整车操纵稳定性参量对比 相对于随动桥锁止的半挂汽车列车，随着车速的增加，半挂车横摆角速度、半挂车侧向加速度、牵引车车身侧倾角和半挂车车身侧倾角峰值增加的百分比越大。并且各个参量的峰值变化也不是线性增加，如随着车速递增，半挂车的横摆角速度峰值增量分别为8.0%，13.1%和27.1%。高速行驶时，随动桥可引起半挂汽车列车车身侧倾角较大的变化，当速度为65 km/h时，相对于随动桥未锁止的情况，牵引车和半挂车的车身侧倾角峰值分别高出46.4%和51.9%。综上所述，高速行驶下，随动桥不锁止对半挂汽车列车的操纵稳定性影响较大，速度越高影响越显著，且导致半挂汽车列车发生严重的失稳的车速阈值较小。
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user: 9. 小结 对搭建的两个整车模型进行转向机动性仿真试验，包括低速360˚转弯、低速90˚转弯、低速角阶跃转向和斜坡脉冲转向运动，分别从轨迹跟随、偏移距、转弯轨道宽、横摆角速度响应和折叠角等指标分析其机动性。不同转向运动仿真表明，随动桥有助于提高半挂汽车列车的机动性，减小低速转向所需场地和半挂车第三轴向转向内侧的偏移。
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user: 摘 要 汽车作为代步和运输工具已进入千家万户，实现汽车远程监测是保证人们正常出行的必要条件。本文就实现汽车实时监测和故障诊断，提出了基于Android的汽车实时监测系统，设计面向车主和汽修厂的手机、电脑、汽车一体化的监测系统。本文设计的汽车实时监测系统由远程监控端、Android客户端、OBD车载诊断接口三个部分构成。Android客户端向下利用手机Bluetooth和OBD车载诊断接口通信，获取汽车状态信息和DTC；向上利用Internet，将汽车状态信息上传到云端服务器。通过远程Web端异地登陆，实现汽车的远程监控和远程故障诊断及维修。 关键词 :OBD-II，Android，远程监控，协议解析 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 随着人工智能的发展，汽车已经代替脚力，成为出行的主要交通工具之一。一方面，汽车在不同行业的应用越来越广泛；另一方面，随着电子技术在汽车上的应用范围不断增大，汽车的稳定性、安全性、灵活性和人工智能都有了明显的改善。但同时带来了汽车故障种类多、故障琐碎不易察等问题 [ 1 ] 。相比于传统的机械故障，电子控制系统的故障小且隐蔽，能造成整个系统的瘫痪，带来了汽车维修工作的新挑战。 自1996年起美国所有车辆制造商采用OBD-II标准 [ 2 ] ，车辆诊断技术越来越标准。OBD-II系统 [ 3 ] 将汽车运行过程中的故障状态以故障码DTC的形式存在汽车的ECU组件中，汽车检修人员利用汽车通用故障诊断接口读取DTC，极大地方便了汽车故障排查和检修。但是大部分汽车不携带远程传输模块，所以维修人员的故障诊断受到时间和空间的限制，给客户和维修人员带来不便。随着INTERNET技术的发展，以及智能手机的普及，本文基于Android智能手机，利用智能手机的Bluetooth、GPS、Internet等技术，开发一款面向车主和故障维修人员的基于Android的远程诊断系统。
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user: 2. 总体框架 基于Android的手机客户端利用蓝牙和基于K总线和CAN总线的OBD-II通用汽车诊断接口ELM327通信，传输DTC故障码和汽车实时状态。Android通过OBD协议解析，对收到的数据进行分析、处理。通过Android强大的UI界面设计，把处理过的汽车运行信息和DTC以图表的形式呈现给客户。同时手机APP把获得数据存储到本地的同时上传到远程服务器端。设计基于BS模式的远程监控Web端，利用AJAX与服务器建立通信传输用户指令和获取新的数据并加载页面，展示给用户，同时故障维修人员可以在远程登陆，帮助用户维修汽车，实现手机、电脑、汽车一体化的实时监测系统。整个系统结构见图1所示。 如图1所示，整个系统结构分为两个部分，第一部分由汽车、OBD通用诊断接口和Android手机构成，通过解析OBD-II协议，设计与OBD通用诊断接口通信的Android客户端。第二部分由服务器和 图1. 总体框架 Web前端构成，利用手机端上传到服务器的汽车记录，设计实现对汽车的远程监控。
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user: 3. Android客户端 Android客户端是该诊断系统的信息源，利用Bluetooth与通用汽车诊断接口ELM327通信，解析OBD协议并对解析的数据进行分析、处理、显示和上传。Android客户端的设计包括蓝牙通信、数据库SQLite设计、协议解析和UI设计四部分。客户端设计流程图见图2所示。 3.1. 蓝牙通信 Bluetooth分为BLE和支持SPP协议的普通蓝牙，目前智能手机蓝牙均支持蓝牙4.0协议。虽然BLE低功耗蓝牙具有耗电量低、传输速度快等特点，但因其不适合长时间、多数据的可靠传输，本设计中采用的数据透传蓝牙是传统的支持SPP协议的蓝牙。 3.2. 协议解析 目前生产的所有主流汽车上都配备有OBD并预留出OBD车载接口，OBD-II是国际统一的车辆故障码定义。车载OBD可以监测多个系统和部件，包括汽车的排放控制系统、燃油控制系统、转速系统、氧传感器等 [ 4 ] ，获取数据并存储在OBD中。通用汽车诊断接口ELM327和车载OBD接口连接，获取OBD中的数据并通过自身蓝牙把数据传输到上位机。 ELM327作为目前主流的OBD通用故障诊断接口，可自动识别所有的OBD-II诊断协议及与其兼容的通讯协议。具有蓝牙和USB两种连接方式，分别与电脑和手机蓝牙通信，实现： 1) 清除故障代码，并关闭发动机故障报警指示灯； 2) 读取发动机实时运行数据； 3) 读取通用故障诊断代码(DTC)，并显示其定义。 在本设计中以Android作为ELM327的上位机，获取透传的OBD数据，解析OBD通信协议。 OBD数据传输流见图3所示： OBD-II协议中定义的数据格式 [ 5 ] 见图4所示： 车载OBD的ECU工作在9种模式下，在每种工作模式下支持不同的PID，每种PID值代表汽车部件不同状态信息，包括发动机冷却液温度、故障码DTC等，所以对OBD的请求和数据解析分为两个步骤 [ 6 ] ： Step1：向OBD设备请求一种工作模式下的PID支持并接收设备响应，表1和表2所示。 图2. 安卓客户端流程图 图3. OBD数据传输流 图4. OBD消息格式 Table 1 Request current powertrain diagnostic data request message (Pattern 01 消息类型 Request 数据字节 描述(Hex) 字节值(Hex) 记录 #1 请求当前OBD设备 01 SIDRQ #2 请求PID01-20的支持 00 PID 表1. 请求当前模式下的PID支持(01模式) Table 2 Request current powertrain diagnostic data response message (Pattern 01 消息类型 Response 数据字节 描述(Hex) 字节值(Hex) 记录 #1 响应当前请求 41 SIDRQ #2 PID响应 00 PID #3 字节A，对PID 01，03-08支持 10111111b = $BF DATA_A #4 字节B，对PID 09，0B-10支持 10111111b = $BF DATA_B #5 字节C，对PID 11，13，15支持 10101000b = $A8 DATA_C #6 字节D，对PID 19，1C，20支持 10010001b = $91 DATA_D 表2. 当前模式下PID支持的响应信息(01模式) Step2：向OBD设备请求一种工作模式下多种PID数据并接收数据，见表3和表4所示。 OBD支持多种通信协议，不同的汽车制造商采用不同的OBD通信协议，为了提高通用性，本设计支持12种车载OBD通信协议 [ 5 ] 。 在Android端APP内有“设置”功能，用于蓝牙选择和OBD协议选择，用户可根据车型自由选择通信协议。若用户不了解车型所使用的OBD协议时，也或设置“auto”由ELM327自动匹配，具有较强的灵活性和通用性。 3.3. 数据库SQLite设计 SQLite是一个遵守ACID的关系型数据库管理系统，作为一个开源的轻量级数据库，其设计目标是应用于嵌入式设备。目前主流的Android设备均采用SQLite作为本地数据库，本设计中使用SQLite缓存用户行车记录。表是数据库的基本存储单元，一个表就代表一类具有实际意义的对象，用户不能通过对象来访问数据，但是可以通过表来访问数据，Android端行车记录表见表5所示。 3.4. Android端UI设计 Android端解析OBD协议并对解析的数据进行分析、处理、存储最终显示给用户。Canvas绘制仪表盘，实时显示汽车转速、发动机温度等信息。利用重力传感器实时显示汽车运行方向，查询行车记录、汽车故障码等信息，实现汽车-手机-用户一体化 [ 7 ] [ 8 ] 。Android端设计见图5所示。
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user: 4. 远程监控端 设计以HTML为页面骨架，CSS决定页面样式，JavaScript决定页面行为 [ 9 ] 。采用单页面应用，降低了服务器渲染页面和页面文件传输的负担，减少网络资源的占用；通过AJAX技术，与服务器进行部分数据交互而非刷新整个页面，实现页面异步更新。 Table 3 Request current powertrain diagnostic data request message (Pattern 01 消息类型 Request 数据字节 描述(Hex) 字节值(Hex) 记录 #1 请求当前OBD设备 01 SIDRQ #2 PID：状态信息和DTC对应的PID值 19 PID 表3. 请求当前模式下的PID (01模式) Table 4 Request current powertrain diagnostic data response message (Pattern 01 消息类型 Response 数据字节 描述(Hex) 字节值(Hex) 记录 #1 响应当前请求 41 SIDRQ #2 PID：状态信息和DTC对应的PID值 19 PID #3 氧传感器输出电压值(B2-S2)：0.8Volt A0 DATA_A #4 短期燃料剪修(B2-S2)：93.7% 78 DATA_B 表4. 当前模式下PID值的响应数据(01模式) Table 5 The table of driving record 列名 数据类型 允许空值 主键/外键 对应中文属性名 id integer 否 主键 行车记录ID startData integer 否 记录开始时间 endData integer 是 记录结束时间 rpmMax integer 是 最大转速 speedMax integer 是 最大速度 engineRuntime text 是 行程时长 表5. 行车记录表 图5. Android端UI设计 4.1. 单页面应用和响应式设计 本设计中采用以JavaScript和AJAX为基础的单页面应用设计，单页面设计即用户在网页上的所有操作都在同一个页面进行。其最大的优势是符合用户操作习惯，使得用户在网页上的操作类似于桌面应用，有较好的时效性和可移植性。在实现前后端分离的同时，降低了服务器对渲染页面和文件传输的负担，减少了网络资源的占用，加快了网络请求的响应速度。 为了兼容不同尺寸的浏览设备如手机、平板电脑，本设计采用基于BOOTSTRAPT的响应式设计 [ 10 ] ，可让页面布局识别不同设备的分辨率和大小并自动调整，保证良好的用户体验的同时，兼容不同尺寸和不同类型的浏览器。 4.2. AJAX数据交互 前端页面渲染的数据来源是后台服务器，本设计采用AJAX [ 11 ] ，实现数据的异步更新。JavaScript向服务器提出请求并加载动作，整个过程不阻塞用户。AJAX保证浏览器和服务器之间异步传输数据，使得页面根据用户请求向服务器请求少量数据而非整个页面，AJAX构建流程见图6所示。 AJAX的工作原理是在在用户和服务器之间加了—个中间层(AJAX引擎)，实现数据的异步更新。除此之外，AJAX引擎可以替代本地服务器处理用户的数据验证和数据请求，在需要从本地服务器读取数据时由AJAX引擎代为向服务器提交请求，得页面根据用户请求向服务器请求少量数据而非整个页面。AJAX与后台交互数据采用AJAX get()方法从服务器端加载数据，通过AJAX post()方法从服务器端加载数据以及向服务器端传输数据。 4.3. Web端界面设计 以BOOTSTRAPT作为页面框架渲染界面，JAVASCRIPT执行页面用户行为，AJAX实现异步页面刷新，实现用户随时随地远程获取汽车状态信息、历史故障码和行车记录的远程监控端。既有利于车主实时掌控汽车状态信息，维修人员也可远程登录客户账户，实现远程汽车检修。设计的Web端界面见图7所示。 图6. AJAX构建应用程序流程图 图7. Web端界面设计
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user: 5. 结论 本设计利用智能手机完善的数据处理能力及自带无线、蓝牙等通信功能的优势，并结合INTERNET技术，将汽车的实时检测扩展到远程监控。实现了基于Android的汽车实时监测系统与OBD通用诊断接口ELM327通信，通过对OBD-II协议的解析，可实时获取汽车故障码和状态信息，存储到本地数据库并同时传输到远程监控端。用户不需要购买额外设备，只需在手机上安装APP便可以实现汽车的实时远程监控和故障诊断，并实现故障维修人员的远程维修。系统具有较大的市场应用前景。
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user: 摘 要 目的：根据太阳黑子活动规律找出麻疹单次病毒收获液生产的周期性，按生产的周期性安排生产，提高麻疹单次病毒收获液高滴度的比例。方法：将太阳黑子活动与麻疹单次病毒收获液生产进行研究，找出其对应关系，根据太阳黑子活动的周期性，确定麻疹单次病毒收获液生产的周期。将麻疹单次病毒收获液的生产安排在可以制备出高滴度的时间段进行，提高高滴度麻疹单次病毒收获液的比例。结果：高滴度麻疹单次病毒收获液的比例由2014年的22.0%提高到2016年的83.3%。结论：太阳黑子活动对麻疹单次病毒收获液生产具有周期性影响。根据麻疹单次病毒收获液生产的周期性安排生产，既可以提高麻疹单次病毒收获液高滴度的比例，制备出优质的疫苗，又可以节约原材料，降低成本。 关键词 :麻疹单次病毒收获液，周期性，病毒滴度，太阳黑子活动 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 太阳黑子活动与人类传染病密切相关，影响传染病的流行。太阳黑子活动引起地磁扰动，进而影响细胞的免疫功能，影响病毒的繁殖。人类病毒性传染病是病毒在人体细胞内繁殖，引起疾病的过程。太阳黑子活动增强使人体淋巴细胞合成蛋白质的能力下降，抑制抗体的产生，进而利于病毒的繁殖，引起疾病发生、流行 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。 麻疹单次病毒收获液生产是用减毒的麻疹病毒在鸡胚细胞中培养繁殖病毒的过程，同样的或检验合格的毒种、原材料，在鸡胚孵育过程、生产过程稳定的状态下，不同时间制备出的高滴度麻疹单次病毒收获液的百分率却相差悬殊。经过多年研究，发现影响麻疹单次病毒收获液生产的因素除毒种、原材料、鸡胚孵育、生产过程外，还有时间因素，也就是太阳黑子活动的周期性影响，本文就此做如下报道。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 细胞及毒种 制备麻疹单次病毒收获液使用原代鸡胚细胞。1980年至1995年使用的鸡胚为普通鸡胚，来源于长春生物制品研究所。1996年至2016年使用SPF鸡胚，均购自北京梅里亚维通实验动物技术有限公司。 制备麻疹单次病毒收获液使用的毒种为麻疹毒种长-47株。1980年至2003年生产使用的毒种34代为主种子批，39~40代为工作种子批。2010年至2016年生产使用的毒种由长春生物制品研究所有限责任公司提供，31代作为原始种子批，本公司传至33代，建立主种子批，传至35代建立工作种子批。1980年至2016年使用的主种子批和工作种子批毒种检定均合格，可以用于麻疹单次病毒收获液的生产。 2.2. 麻疹单次病毒收获液的制备及病毒滴度检定 将入孵10天的鸡胚制备细胞悬液，与麻疹病毒同时接种，放置33℃培养。3~4天换液，6~8天洗换，11~15天收获病毒，即为麻疹单次病毒收获液。1980年至2003年在长春制备麻疹单次病毒收获液，2010年至2016年在北京制备麻疹单次病毒收获液。 使用微量细胞病变法检测麻疹单次病毒收获液的病毒滴度。 2.3. 麻疹单次病毒收获液生产与太阳黑子活动统计 1980~2016年麻疹单次病毒收获液生产统计及太阳黑子活动统计，见表1及图1。 Table 1 The percentage of high titers of single measles virus harvest fluid production across years (% 生产时间(年) 高滴度麻疹单次病毒收获液百分率 太阳黑子活动 1980 11.8 (23/195) 1981 46.4 (90/194) 1982 41.0 (68/166) 1983 65.6 (290/442) 1984 69.4 (428/617) 1985 43.2 (309/716) 1986 31.2 (253/812) 谷年 1987 45.4 (374/824) 1988 44.2 (406/918) 1989 54.0 (586/1086) 第22周期峰年 1990 35.0 (403/1153) 1991 34.0 (223/656) 1992 10.7 (152/1416) 1993 24.1 (347/1440) 1994 40.7 (300/738) 1995 24.1 (189/784) 1996 10.3 (104/1005) 谷年 1997 9.2 (105/1137) 1998 8.7 (103/1185) 1999 5.0 (28/565) 2000 20.8 (144/693) 第23周期峰年 2001 13.0 (59/453) 2002 7.0 (23/328) 2003 7.2 (49/676) 2008 谷年 2010 2.2 (3/137) 2011 3.1 (5/162) 2012 12.5 (9/72) 2013 14.3 (66/461) 2014 22.0 (57/259) 第24周期峰年 2015 68.8 (64/93) 2016 83.3 (40/48) 表1. 不同年份制备高滴度麻疹单次病毒收获液的百分率(%) 注：高滴度麻疹单次病毒收获液为病毒滴度 ≥ 6.0 LgCCID 50 /ml的单次病毒收获液。 图1. 麻疹单次病毒收获液的百分率
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user: 3. 结果 麻疹单次病毒收获液生产的周期性 1980年至2014年的麻疹单次病毒收获液生产存在明显的周期性，其高峰期、低谷期都有规律可循，高峰期出现在太阳黑子活动峰年和距谷年2年的年份，低谷期出现在谷年和峰年后的第3年，因此麻疹单次病毒收获液生产与太阳黑子活动存在对应关系，太阳黑子活动对麻疹单次病毒收获液生产具有周期性影响，见表1及图1。麻疹单次病毒收获液生产的周期，又分为长周期和短周期，长周期以年为单位，短周期以月为单位。2015年初发现了短周期的规律性，据此安排2015年和2016年的生产，麻疹单次病毒收获液高滴度的比例明显提高。
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user: 4. 讨论 麻疹单次病毒收获液生产过程中，存在一些无法解释的现象，同样的毒种、原材料、生产过程，不同时间制备出的麻疹单次病毒收获液高滴度的比例相差非常悬殊，每一年都存在生产顺利期和生产困难期。经过多年研究，发现生产高峰期和低谷期都出现在相同的时期，即太阳黑子活动的相同周期。太阳黑子活动对麻疹单次病毒收获液生产的影响，只与太阳黑子活动本身周期有关，与生产地点、毒种代次、原辅料均无关。无论在长春生产，还是在北京生产；无论使用普通鸡胚，还是使用SPF鸡胚等，生产均存在周期性，均与太阳黑子活动存在对应关系。 太阳黑子活动存在着明显的周期性，平均为11.2年，其中，在开始的4年左右的时间里，黑子会越来越多，活动剧烈，其数值达到极大的那一年，称为太阳活动峰年；而随后的7年时间里，黑子活动逐渐减弱，数目也越来越少，在达到“极小值”(甚至可为零)的那一年，称为太阳活动谷年。1989、2000、2014年为峰年，1986、1996、2008年为谷年 [ 5 ] 。 麻疹单次病毒收获液生产长周期的高峰为太阳黑子活动的峰年和从峰年到谷年逐渐下降阶段距谷年2年的年份；生产长周期的低谷一般为太阳黑子活动的峰年后第3年和谷年。以月为单位生产短周期的高峰和低谷，根据年份不同而不同。根据以上规律，可以准确预测一年中何时为生产的高峰期和低谷期。2015、2016年据此进行选择性生产，将生产安排在高峰期进行，使高滴度的比例大幅度提高，2016年为83.3%；同样的生产量生产批次大幅度减少，由2014年的19批减到2016年的4批。 英国剑桥大学研究员Rachel S. Edgar研究发现细胞生物钟能够影响病毒的复制和扩散 [ 6 ] 。印证了影响麻疹病毒的复制还有时间因素，即麻疹单次病毒收获液生产具有周期性。国内也有报道，太阳黑子活动影响病毒的繁殖。 综上所述，根据以上规律安排麻疹单次病毒收获液生产，能制备出更多的高滴度麻疹单次病毒收获液，提高稀释比例，减少副反应发生的几率，提高疫苗质量，为计划免疫提供优质的疫苗，又可以节约原材料，避免浪费，降低成本。
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user: 摘 要 目前国内吸附式海水淡化研究仍停留在理论层面，对实际装置研制及运行性能的分析未见报道。针对于此，本文设计并利用带有回热回质循环的吸附式海水淡化系统进行了实验，分析了系统运行性能，并对制取的淡化水进行检测。结果表明：在稳定工况下，系统的产水量达到5.7 kg/h。系统最佳循环周期为20 min。采用回热循环不能增加单位时间的产水量，每个回热循环能够回收热量1356.4 kJ。制取的淡化水除挥发酚类和氟化物外，其它指标均达到生活饮用水卫生标准限值的要求，各项特征与传统海水淡化技术淡化水的特征趋于一致。 关键词 :吸附式海水淡化，回热回质，实验分析，运行性能，淡化水水质 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 传统海水淡化的主要方法包括蒸馏法、膜法、结晶法等。然而，传统海水淡化技术基础投资和运行费用均十分高昂。利用传统能源进行海水淡化会消耗大量资源。而太阳能、风能和地热等新兴能源将是新的海水淡化驱动力发展方向。 多孔硅胶对水蒸气有很强的亲和力，能够在相对较低的温度下解吸所吸附的水蒸气，这一特点使得低温热源驱动的水蒸气吸附/解吸技术(吸附脱盐技术)淡化海水成为可能。吸附脱盐技术的另一优点是蒸发温度较低，伴随卤水蒸发的卤化氢气体相对较少，因而产出水有较高的纯度。而沸石所需要的脱水再生温度较高。 由于所需驱动热源温度较低，近年来吸附式海水淡化(AD)系统受到了相当大的关注 [ 1 ] 。AD系统循环能够同时生产两种产品：冷量和淡化水 [ 2 ] [ 3 ] 。为解决热量损失问题，需要更好的性能提升方案。Thu等 [ 4 ] [ 5 ] 首次对AD系统提出了热量回收的两种可能的方案：(1) 合并蒸发器和冷凝器；(2) 热回收管路即冷却水管分别通过冷凝器和蒸发器。 我国目前在吸附式海水淡化方面的研究非常有限，已有研究主要集中在对吸附式海水淡化技术的介绍和理论分析层面。曾辉等 [ 6 ] 指出吸附式海水淡化是利用某些固体物质对水蒸气的吸附和解吸作用而运行。王永青等 [ 7 ] 以硅胶和硅胶-CaCl 2 为吸附剂，指出ARSD系统性能随淡水回收率提高而降低。 为探索吸附式海水淡化的前景并为其提供基础数据和科学依据，本文设计并搭建了吸附式海水淡化装置进行实验，分析了系统运行性能，并对制取的淡化水水质进行了检测。