DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 生产线仿真是对制造车间进行生产规划、调度的有效手段。本文针对某轨道交通装备制造企业SMT车间AGV调度系统设计过程中AGV数量规划、路径规划等问题，建立了基于Plant Simulation的生产系统仿真模型，以物料配送时间最小化为目标，总结最优车辆配置与布局方案，为车间生产物流方案提供决策支持。 关键词 :自动导引车，仿真，Plant Simulation，建模 Copyright © 2020 by author(s) 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 随着自动化程度的不断提高，SMT产线的高度自动化与仓储物料执行的传统手工作业越来越不相协调，劳动用工分配不合理 [ 1 ]。因此，自动导引车(Automated Guided Vehicle，AGV)逐渐成为生产线自动化物流系统的关键设备，来实现物料的仓储、分拣、校核、配送的自动化和智能化。由多辆AGV组成的自动导引车系统(Automated Guided Vehicle System，AGVS)广泛运用于许多行业的物流自动化中 [ 2 ]。然而由于AGVS属于典型的离散事件动态系统，在系统分析与优化过程中需要考虑的方面很多，如：AGV导引路径网络布局及装卸点位置安排、AGV配置数量确定、AGVS任务调度策略，以及AGVS交通管理策略等等 [ 3 ]。AGV价格昂贵，且AGV数量过多反而会阻碍其利用率的提升，造成资源浪费 [ 4 ]。因此如何根据生产计划配置相应数量的AGV并制定合适的调度策略，使其满足产能需求一直是企业关注的问题。 本文以某公司SMT车间为研究对象，针对车间AGV物流系统，以物料配送时间最小化为目标，基于Plant Simulation仿真软件建立模型，以改变AGV配置数量以及车间单元布局为手段，总结最优车辆配置与布局方案，为车间生产物流方案提供决策支持。
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user: 2. 应用背景 以AGVS在某公司SMT车间的应用为例，车间布局如图1所示。 图1. 车间布局示意图 图1中车间布局涉及到物料配送区和贴胶工位区。贴胶工位区又可分为四个区域，包括： ➢ 区域1：全自动贴胶机区域 ➢ 区域2：紧凑型在线贴附机区域 ➢ 区域3：多功能贴标机区域 ➢ 区域4：全自动贴胶机区域 其中，区域3共有工位24个，上下料点12个；区域2共有工位16个，上下料点8个；区域3共有工位23个，上下料点5个；区域4共有22个，上下料点11个。全部车间包含两种加工设备：压敏胶贴合55台，高温胶贴合46台。两种设备所用物料与物料配比均相同，仅生产节拍不同。
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user: 3. 仿真建模 生产物流系统属于典型的离散事件系统，离散事件系统仿真的一般步骤包括：系统建模、确定仿真算法、建立仿真模型、设计仿真试验、运行仿真实验以及输出仿真结果分析数据 [ 5 ]。 3.1. 仿真软件选择 目前应用于生产线仿真的软件有 Plant Simulation、Flexsim、Witness等，都采用了面向对象的虚拟仿真技术，并可以对模型系统进行模型规划和数据统计等操作。Plant Simulation原名em-plant，是以色列Tecnomatix开发的软件工具，被西门子公司收购后改名。 3.2. 生产系统建模 根据上文描述，贴胶工位涉及到的设备包括：压敏胶贴合55台，高温胶贴合46台，并且两种设备所用物料与物料配比均相同，仅生产节拍不同，因此在本次仿真中采用相同的模型。通过设置相应的节拍时间以区别两种设备。 3.3. AGV系统建模 3.3.1. 轨道模型 在Plant Simulation中，AGV运行轨道用Track对象实现，采用单向单通道的方法，AGV在轨道上只能按照规定的方法依次通过。在装卸站点附近时，当AGV执行装卸作业时，该轨道仍将被占用，后续车辆不得通过。 每段线路根据其长度与AGV长度，限制了其可容纳车辆数量，因此当车辆进入各轨道前，设置传感器触发检测路段容量程序，程序由Method对象中编程语言实现。 在轨道的交汇点，通过设置sensor对象，控制车辆遵循先到先行的原则。 3.3.2. 车辆模型 AGVS由AGV、导引路径网络以及AGVS控制系统组成，在Plant Simulation仿真软件中，AGV和导引路径可分别用Transporter和Track等对象来表示。AGVS控制系统可以分为AGVS中央决策层与AGV执行层。其中，中央决策层负责接受来自MES系统的物料配送指令，然后发布出库、备料、AGV调度等控制指令，并反馈执行信息给MES系统。物料配送流程如图2所示。 AGV每次只能搬运一个托盘，AGV运行速度为1 m/s，装卸载时间为25 s。AGV蓄电池充电特性为：每工作4 h需充电1 h。 3.3.3. 交通管理 每台AGV的工作均在上位机系统监控下运行，AGV随时向系统汇报自身工作状态，等待系统给出下一步将要经过的线路指令 [ 6 ]。当多辆AGV运行于同一个路径系统中时，不可避免地会存在相互干涉、冲突的现象。在单向路径网络中，AGV运行过程中常见的干涉如图3所示。 AGV运行过程中常见的干涉如图3所示。 图2. 物料配送流程 图3. AGV运行过程中常见的干涉现象 本次仿真由于车间轨道布局原因，采用等待规则，即若下一路段已被其他车辆占用，则车辆不能通行，必须等待系统许可后，继续前行。 3.3.4. 调度及路径规划 搬运任务分配及AGV调度可理解为当系统中存 在多个搬运任务和空闲AGV时，确定搬运任务和AGV的分配关系。针对本文所研究的系统，采用先到先服务的策略，在Plant Simulation中，可以通过Table对象记录新的搬运任务及其产生的时刻，当系统中产生一辆空闲AGV时，立即执行Table对象中最先记录的搬运任务。 由于本文所研究的AGVS均是基于单向路径网络，AGV在每条路径段上允许的运行方向预先确定且在运行过程中不变，这就使得AGV自主路径规划成为可能，各AGV均存有地图(路径网络)，各AGV一旦获得目标工位点，即可通过Dijkstra算法规划一条从自身位置到目标节点的最短有向路径。 按照上述信息，结合本文研究对象实际背景构建仿真模型如图4。 图4. 车间设备布局仿真界面
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user: 4. 仿真模型的应用 根据该车间生产实际情况，随机生成多份模拟订单待完成；AGV中央系统获得订单后，将待加工原材料储存于物料柜，并开始发布任务。AGV每次运载柔性电路板原料12套或贴纸5份，其中每份贴纸可供生产10套电路板。AGV运行速度为1 m/s，原料取料及卸料时间均为30 s。 该生产车间为71个加工工位，根据本项目所设计物流方案，每两个工位公用一个送料点与一个回收点，生产节拍均假设为1 min/套。工位上料阈值为2套，即当线边暂存区库存低于2套时，向上位机系统发布上料请求。 4.1. 基于AGV配置数量的仿真 由于AGV成本昂贵，AGV数量过多，不仅会造成资源浪费，也容易引起AGV之间的干涉和冲突，造成堵塞，增加调度的难度。反之，若AGV数量不足，将无法满足生产需求，造成设备等待和停机，影响车间的经济效益。 为此，本项目首先基于系统仿真模型和上述的参数设置，评估保证生产车间满负荷运行、稳定运行所需要的AGV数量，在此基础上制定AGV调度策略。仿真时，将系统中所需AGV数量作为可变参数，逐渐增加模型中的AGV数量。在每一班开始工作前，需AGV提前配送各工位所需物料，在每一种AGV数量下，记录AGV完成全部工位上料的准备时间作为评价指标。仿真结果如图5所示。 图5. AGV数量与准备时间之间关系 从图中可以得出如下结论： 1) 当AGV数量低于5辆时，增加AGV数量可以有效提高物料配送效率，减少生产前的准备时间。例如，当配置三辆AGV时，AGV完成全部工位上料任务所需时间为2.52 h，而当AGV数量为5辆，AGV完成全部工位上料任务所需时间为1.8 h； 2) AGV数量的增加与准备时间的缩短不完全成反比关系。随着车辆数量的增加，准备时间减少趋于不明显。尤其，当AGV数量达到5辆以后原因在于：多辆AGV同时作业时，需共用同一取料点，当前序车辆在取料点取料时，后续车辆不得通过或同时进行取料作业，造成堵塞。 另外，本项目所设计的轨道布局较为简单，任意两点之间路径均为唯一的，当车辆的行驶路段上，有其余车辆正在进行卸料或取料回库作业，同样会造成车辆堵塞，降低物流效率。 因此当AGV数量超过五辆后，单纯地增加车辆数量已毫无意义。 3) 在现有参数下，五辆AGV已足以将准备时间缩短至最小。考虑在满足生产实际需要的同时，需留有一定的余裕，因此配置六辆AGV是较为理想的方案。 4.2. 基于取料点设置的仿真 根据上述结论，当前方案所设计的单一取料点，在AGV数量增加的情况下，容易造成堵塞，不能满足物料配送需求，因此设计仿真试验，改变取料点数量，分析其与生产物流系统性能之间的关系，为确定AGV最佳停靠点设置提供合理依据。仿真方案及主要性能指标比较见图6。 图6. 取料点数量与准备时间之间关系 由图中可以看出，增加取料点可以实现多台AGV同时取料，提高AGV取料效率，从而降低取料点堵塞程度，缩短准备时间。但是当取料点超过3以后，取料点数量对缩短准备时间的作用趋于不显著。原因在于：本仿真试验中AGV数量为固定值，当仿真运行时，很少存在过多AGV同时等待取料的现象，此时继续增加取料点数量则不能发挥相应的作用。
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user: 5. 结论 本文以Plant Simulation仿真软件为工具，以某轨道交通企业电子器件SMT生产车间为研究对象，建立了系统仿真模型并完成一系列仿真实验，得到系统在各种参数配置和调度策略下系统的性能指标，详细分析了AGV数量、停靠点设置与生产准备时间、加工设备利用率之间的对应关系。在此基础上得出结论：同时也验证了本项目所设计的AGV智能调度算法相较于简单调度策略的合理性与可行性，有效地提高了AGV服务能力。
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user: 摘 要 目的：探讨大学生拒绝敏感与父母养育方式和人际关系困扰的关系。方法：采用大学生拒绝敏感量表、父母养育方式量表、人际关系综合诊断量表对随机从5所大学中选取的491名大学生进行调查。结果：大学生的拒绝敏感与人际关系困扰、父母消极养育方式存在显著的正相关，与父母积极养育方式呈显著负相关；父母养育方式、拒绝敏感可以有效预测大学生的人际关系困扰；拒绝敏感在父母养育方式与人际关系困扰之间具有显著的中介效应，拒绝敏感在积极养育与人际关系困扰之间起完全中介作用，在消极养育与人际关系困扰之间起部分中介作用。结论：大学生拒绝敏感在父母养育方式与人际关系困扰间起中介作用。 关键词 :拒绝敏感，养育方式，人际关系困扰 Copyright © 2019 by author(s) 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 拒绝敏感(rejection sensitivity)是个体对拒绝的焦虑预期，准备性知觉和过度反应的一种倾向。高拒绝敏感性的个体会容易产生对社会关系的消极预期，这使他们在人际交往中往往对可能存在的拒绝和冷漠产生焦虑而导致人际关系困扰问题(张莹瑞&李涛，2013；张莹瑞&肖英霞，2018)。高拒绝敏感性会给个体带来很多负面的影响，国外的研究表明，拒绝敏感与敌意、攻击行为以及人际交往障碍等存在显著相关，拒绝敏感也可以预测社会逃避、抑郁以及家庭暴力等情绪和行为(Downey， Feldman， & Ayduk， 2000; Gleason et al.， 2008; Romero-Canyas et al.， 2010)，高拒绝敏感的个体会比低拒绝敏感的个体更容易陷入人际冲突，并更多地对人际关系作出负面评价(Romero-Canyas et al.， 2010)。国内的研究也表明大学生的拒绝敏感与人际信任呈显著的负相关，与社会焦虑呈显著的正相关，并且在自尊对人际信任和社会焦虑的影响中起中介作用(孙晓玲&吴明证，2011)。 父母养育方式(parenting style)是父母抚养和教育子女表现出来态度和行为模式。父母养育方式作为家庭环境最重要的因素，对儿童早期成长和社会化的重要影响因素。研究表明父母养育方式也可以预测青少年乃至成人子女的人格、社会适应、心理健康、社会支持、情感表达甚至违法行为等诸多方面(杨静，2016；彭阳&林静，2016；赖运成，叶一舵，&程灶火，2014；卫平民，邓旭阳，&姜婷娜，2005)。拒绝敏感的社会认知模型和依恋理论都强调，个体早期的消极的父母养育方式，特别是家庭暴力、父母的忽视、虐待等拒绝经验是形成拒绝敏感性的重要因素(Romero-Canyas et al.， 2010; Ibrahim et al.， 2015)，国内的研究也表明父母的过度保护与人际敏感呈显著的正相关(李媛媛，杨晓慧，&张林，2013)。 大学生的人际交往是大学生活的重要部分，人际关系的质量是影响大学生心理健康、学业成绩、主观幸福感的重要因素，和谐的人际关系是大学学习生活的重要保障(张灵等，2007)。以往的研究证实，父母养育方式对青少年的人际关系有着重要影响(赵宗莲&郑涌，2009)，但从社会认知角度探索拒绝敏感性的影响却鲜有研究。因此，本研究通过研究大学生拒绝敏感在父母养育方式与人际关系困扰之间的中介作用，在对拒绝敏感的社会认知模式的理论验证的同时，也对大学生的心理健康教育具有一定的实践意义。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 随机抽取江苏省5所高校大学生进行问卷调查，共发放问卷500份，收回有效问卷491份，回收效率为98.2%，被试中女生275人，占56.0%，男生216人，占44.0%；文科125人，占25.5%，理科238人，占48.5%，工科128人，占26.1%；农村生源199人，占40.5%，城镇生源292，占59.5%；独生子女313人，占63.7%，非独生子女178人，占36.3%。 2.2. 研究工具 2.2.1. 拒绝敏感量表 采用赵艳林、李文涛，张林编制的《大学生拒绝敏感量表》(赵艳林，李文涛，&张林，2012)，该量表题目主要包含大学生日常生活中需要重要他人帮助的18个情境构成。被试对每一种情境的反应由两个维度构成：① 对拒绝的焦虑程度，采用6级评分(1 = 完全不担心，6 = 非常担心)，得分越高表示被试对拒绝的焦虑和担心程度越大；② 对被拒绝的预期程度，采用6点记分(1 = 完全不可能，6 = 非常可能)，得分越高表明被试预期他人拒绝自己请求的可能性越高。拒绝敏感性得分 = 拒绝焦虑程度 × 拒绝预期程度的得分，得分越高，表示拒绝敏感性的程度越高，本研究中拒绝敏感量表的α系数为0.755。 2.2.2. 父母养育方式 采用由岳冬梅、李鸣杲、金魁和、丁宝坤等人修订父母养育方式量表(EMBU) (岳冬梅等，1993)。量表要求被试回忆早期经历的父母教养方式，进行4级评分，量表总共有66个题目，其中，父亲教养方式中包括六个因素(情感温暖、理解；惩罚、严厉；过分干涉；偏爱被试；拒绝、否认；过度保护)，母亲教养方式包括五个因素(情感温暖、理解；过干涉、过度保护；拒绝、否认；惩罚、严厉；偏爱被试)，为了方便本研究的变量分析，对父母养育方式的11个因素得分通过主成分分析法进行因素分析得到三个新的因子：积极养育、消极养育、偏爱养育，三个因子共解释了77.6%的变异，由于本次研究中被试主要为独生子女不涉及独生子女和非独生子女比较，在变量间分析时主要考虑积极养育和消极养育两个因子，积极养育包括父母情感温暖、理解等因素，消极养育包括父母惩罚、严厉、过分干涉、过度保护等因素，两个分量表的α系数分别为0.918和0.892。 2.3. 人际关系困扰 采用郑日昌等人编制的《人际关系综合诊断量表》(郑日昌，1999)，该量表是一份人际关系行为困扰的诊断量表，共28道题目，每道题采用“1”“0”计分回答“是”或“否”，考查被试的人际关系困扰程度，量表包括人际交谈困扰、人际交友困扰、待人接物困扰、与异性交往困扰四个维度，本研究中量表的α系数为0.818。 2.4. 施测程序和数据处理 在5所高校随机抽取班级进行随堂施测，统一指导语，统一作答并回收问卷。采用SPSS20.0进行数据录入、描述统计、相关分析和回归分析等处理，使用Mplus6.0进行中介效应检验。
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user: 3. 结果 3.1. 共同方法偏差 本研究的数据均采用了自我报告法进行收集，结果可能受到共同方法偏差的影响。为减少这一影响，本研究在问卷设计上进行分开编排、不同的量表使用不同指导语和计分方式。对数据进行Harman单因子检验的结果表明，特征根大于1的因子有12个，其中，第一个公因子的方差解释率为13.946%，不存在只提取出一个因子以及单个因子解释力特别大的情况，说明本研究的数据不存在严重的共同方法偏差问题，各变量间关系可信。 3.2. 各变量描述统计及相关关系 大学生在拒绝敏感、人际关系困扰和父母养育方式的描述统计和相关关系如表1所示，拒绝敏感与人际关系困扰有显著的正相关，与积极养育方式呈显著负相关。父母养育方式与拒绝敏感和人际关系困扰具有显著的相关关系，其中，积极养育方式与人际关系困扰呈显著负相关，消极养育方式与人际关系困扰呈显著正相关。 Table 1 Correlation matrix of rejection sensitivity， positive parenting style， negative parenting style and interpersonal disturbance M SD 拒绝敏感 人际困扰 积极养育 消极养育 拒绝敏感 8.396 1.463 1 人际困扰 6.216 4.699 0.361 ** 1 积极养育 116.729 19.643 −0.318 ** −0.136 ** 1 消极养育 109.735 24.687 0.225 ** 0.232 ** −0.315 ** 1 表1. 拒绝敏感与积极养育方式、消极养育方式和人际关系困扰的相关矩阵 注：*P < 0.05，**P < 0.01，***P < 0.001下同。 3.3. 父母养育方式与拒绝敏感、人际关系困扰的相关分析 进一步对父母养育方式的各个因素与拒绝敏感和人际关系困扰进行相关分析，结果如表2所示，在父亲的养育方式中，除了父亲偏爱均与拒绝敏感和人际关系困扰呈显著相关，其中父亲和母亲理解、温暖的养育方式均与拒绝敏感的呈显著负相关，在消极养育方式的因素中，母亲过度保护与人际关系困扰的相关度最高，母亲拒绝否认与拒绝敏感的相关度最高。 Table 2 The correlation between parenting style， rejection sensitivity， and interpersonal disturbance 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 拒绝敏感 −0.337 ** 0.186 ** 0.169 ** −0.001 0.174 ** 0.113 * −0.259 ** 0.177 ** 0.218 ** 0.221 ** 0.013 人际困扰 −0.192 ** 0.166 ** 0.121 ** −0.018 0.146 ** 0.164 ** −0.069 0.228 ** 0.197 ** 0.242 ** 0.006 表2. 养育方式各因子与拒绝敏感和人际关系困扰的相关分析 注：1父亲理解、温暖；2父亲严厉、惩罚；3父亲过分干涉；4父亲偏爱；5父亲拒绝否定；6父亲过度保护；7母亲理解、温暖；8母亲过度保护；9母亲拒绝否认；10母亲惩罚严厉；11母亲偏爱。 3.4. 拒绝敏感在养育方式与人际关系困扰中的中介效应分析 采用层次回归分析法来探讨拒绝敏感在养育方式与人际关系困扰间的中介效应，第一步检验父母养育方式对因变量人际关系困扰的回归是否显著，第二步检验父母养育方式对中介变量拒绝敏感的影响是否显著，第三步检验加入中介变量拒绝敏感后，父母养育方式对人际关系困扰的影响是否显著，分析的结果如表3所示。采用Bias-Corrected Bootstrap程序进行中介效应的显著性检验，Bootstrap自抽样次数为1000，中介效应检验如表4所示。 Table 3 Analysis of mediating effect of rejection sensitivity between parenting style and interpersonal disturbance 中介模型 步骤 因变量 自变量 β t R 2 1) 积极养育–拒绝敏感 –人际关系困扰 第一步 人际困扰 积极养育 −0.136 −3.004 ** 0.019 第二步 拒绝敏感 积极养育 −0.318 −7.341 *** 0.101 第三步 人际困扰 积极养育 −0.019 −0.429 0.140 拒绝敏感 0.367 8.200 *** 2) 消极养育–拒绝敏感 –人际关系困扰 第一步 人际困扰 消极养育 0.232 5.209 *** 0.054 第二步 拒绝敏感 消极养育 0.225 5.402 *** 0.050 第三步 人际困扰 消极养育 0.156 3.622 *** 0.162 拒绝敏感 0.338 7.871 *** 表3. 拒绝敏感在父母养育方式与人际关系困扰之间的中介效应分析 Table 4 Bootstrap analysis of mediating effec 路径 间接效应估计值 boot标准误 95%置信区间 下限 上限 积极养育–拒绝敏感–人际困扰 −0.081 0.024 −0.142 −0.020 消极养育–拒绝敏感–人际困扰 0.077 0.018 0.031 0.124 表4. 中介效应检验的Bootstrap分析 模型1分析了拒绝敏感在积极养育方式与人际关系困扰直接的中介效应，第一步、第二步回归系数显著，说明积极养育方式可以有效预测拒绝敏感和人际关系困扰，第三步将中介变量拒绝敏感同时纳入回归方程后，积极养育对人际关系困扰的回归系数不显著，说明拒绝敏感在积极养育与人际关系困扰之间起完全中介作用，拒绝敏感的中介效应的95%的置信区间为[−0.142， −0.020]不包含0，说明中介效应显著。模型2检验拒绝敏感在消极养育方式与人际关系困扰中的中介效应，结果如表3所示，第一步，第二步回归系数均显著，消极养育方式可以有效预测拒绝敏感和人际关系困扰，第三步将中介变量拒绝敏感同时纳入回归方程后，消极养育的回归系数依然显著，但消极养育方式的影响减弱，这说明拒绝敏感在消极养育与人际关系困扰中起部分中介作用，中介效应占直接效应的比例为0.225 × 0.338/0.232 = 32.8%，拒绝敏感的中介效应的95%的置信区间为[0.031， −0.124]不包含0，说明中介效应显著。
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user: 4. 讨论 4.1. 拒绝敏感与父母养育方式的关系 本研究发现，父母养育方式与大学生的拒绝敏感具有显著的相关关系，父母的拒绝否定、惩罚、过分干涉保护等消极养育方式可以正向预测拒绝敏感性，这与以往的国外的研究结果相一致，父母的拒绝与同伴拒绝体验是拒绝敏感形成重要因素(Romero-Canyas et al.， 2010)。拒绝敏感的社会认知模型强调当个体早年遭遇家庭暴力，情感冷落、漠视，严苛管教等拒绝排斥经验时，个体容易产生对拒绝的焦虑预期也就是拒绝敏感性(张莹瑞&李涛，2013；Brendgen et al.， 2002)。国内的研究者也发现父母过度保护、拒绝与人际敏感呈正相关，父母过度保护可能通过增加子女脆弱性、依赖性而形成对自己消极评价和消极人际交往预期就会增强被拒绝的预期和焦虑(赖运成，叶一舵，&程灶火，2014)。本研究还表明，父母温暖、理解的积极养育方式可以有效降低大学生的拒绝敏感性(孙蕾，王苏，&盖笑松，2016)，这说明积极的养育方式可以帮助个体体验更多的信任和接纳，建立积极的人际互动认知模式，这与拒绝敏感的认知方式正好相反。 4.2. 拒绝敏感与人际关系困扰 本研究表明，拒绝敏感与人际关系困扰具有显著的正相关并可以预测大学生的人际关系困扰，拒绝敏感性越高的大学生越容易产生人际关系的困扰。高拒绝敏感性的大学生由于先前的拒绝经验，会对社会拒绝的具有更强的焦虑预期，相对于低拒绝敏感的个体，他们会更关注他人可能的拒绝，而且对拒绝的情绪反应更强烈，这使他们更容易陷入人际困扰之中，而这种困扰又会进一步强化他们对人际交往中拒绝焦虑预期，形成了一个恶性的循环(Ayduk et al.， 2008; Purdie & Downey， 2000; Morf， 2006)。这一研究结果说明，在人际关系问题的形成中，消极的“认知–行为”的反馈是一个重要模式，打破这一模式，建立积极接纳的认知模式是帮助大学生解决人际关系困扰的关键。 4.3. 拒绝敏感在养育方式与人际关系困扰中的中介作用 本研究发现，拒绝敏感在积极养育与人际关系困扰之间起完全中介作用，在消极养育与人际关系困扰之间起部分中介作用，这说明父母积极养育方式可以降低了大学生的拒绝敏感性而使他们更少地遭遇人际关系困扰，而消极的养育方式既可以直接给大学生带来人际关系困扰的影响也可以通过增强大学生的拒绝敏感性来提升人际关系困扰的可能。拒绝敏感的社会认知模型认为父母早期的拒绝经验会影响的拒绝敏感，拒绝敏感使个体在人际交往中进一步强化被拒绝排斥的预期，使高拒绝敏感性的个体更容易出现社会回避，从而产生人际关系困扰(Romero-Canyas et al.， 2010)。本次研究的结果也验证了这一假设，拒绝敏感在父母养育方式与人际关系困扰中起中介作用。国外的很多研究表明拒绝敏感是早期经验与心理行为问题中的重要的中介变量(孙晓玲&吴明证，2011；Rosenbach & Renneberg， 2014)。 本研究的结果可以帮助我们从社会认知的角度理解并探索解决大学生人际关系困扰的途径，我们在大学生的心理健康教育中，可以从同辈接纳入手，通过朋辈团体使用自我肯定策略帮助具有人际关系困扰的大学生建立接纳信任的积极认知，形成积极人际互动循环，从而降低拒绝敏感性，减轻人际关系的困扰(Stinson et al.， 2011)。
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user: 5. 结论 通过本研究发现，拒绝敏感与人际关系困扰具有显著的正相关，父母积极的养育方式可以有效降低大学生的拒绝敏感性。拒绝敏感在积极养育与人际关系困扰之间起完全中介作用，在消极养育与人际关系困扰之间起部分中介作用。
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user: 意识对内隐刻板冲突控制的影响
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user: 摘 要 不少研究表明内隐刻板印象受到意识控制的影响，但有关内隐刻板的冲突控制加工与意识间的关系研究较少，并且还存在争议。为进一步探索这一问题，实验采用掩蔽启动范式，记录18名被试在意识和无意识条件下完成内隐刻板冲突任务的行为和ERP数据。结果显示：意识条件下的反应时和N450波幅上均发现显著比例一致性效应，而无意识条件下的行为和脑电数据上均未出现比例一致效应，说明对刻板的冲突控制需要意识参与。实验对认识刻板冲突控制与意识的关系具有重要意义，也为以后自动化机制理论提供了一定的启示。 关键词 :内隐刻板印象，冲突控制，意识，无意识，ERP Copyright © 2019 by author(s) 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: 2. 研究方法 2.1. 被试 随机选取某高校18名大学生(女生10人)作为被试，年龄在18~23岁之间，平均年龄为20.1岁(SE = 0.96)，所有被试均为右利手，视力或矫正视力正常，无色弱或色盲，参加实验之前没有参加过类似实验，完成实验后获得一定报酬。 2.2. 实验设计 采用2 (意识类型：意识、无意识) × 2 (比例类型：MC、MI) × 2 (一致性类型：C、I)三因素被试内实验设计。比例类型分别控制为：MC (75%一致，25%不一致)，MI (25%一致，75%不一致)。 2.3. 实验材料 从《大学生面孔表情材料系统》(王妍&罗跃嘉，2005)选取20张中性面孔材料，作为启动刺激，其中男女图片各半。从男女属性测验(连淑芳&杨治良，2007)和大学生性别角色量表(CSRI) (钱铭怡等，2000)挑选出40个性别特质词汇，男女词汇各一半。60名大学生对上述特征词进行性别倾向的5 级计分。回收53份有效问卷，利用单侧单样本t检验(test value = 3)对40个词汇进行检验，根据词汇显著性分别选出6个男性特质和女性特质词汇作为目标刺激。 以男性特质词汇和男女性别面孔排列成C和I两种条件，比如，女性面孔图片 + 女性特质词汇为C条件，女性面孔图片 + 男性特质词汇为I条件。 2.4. 实验程序 实验程序分为意识和无意识两种条件，无意识条件下，先在屏幕的中央呈现200~300 ms的注视点，接着呈现遮掩刺激70 ms，其后呈现一张男性或女性面孔图片57 ms，然后再次呈现遮掩刺激70 ms，最后出现一个性别特质的词汇，词汇呈现的最长时间1500 ms，设定为被试按键即消失；被试按键或不按键都会出现1000 ms空白屏幕，进入下一个试次(实验流程图见图1)。意识条件下，用空白屏代替图片刺激前后的遮掩刺激，前后空白屏幕的呈现时间分别为70 ms、30 ms，图片刺激的呈现时间为57 ms。其他刺激呈现时间与顺序均与无意识条件一致。 被试的任务是忽视面孔刺激的影响，对性别特质的词汇做出又快又好的反应。男性的性别词汇按“F”键，女性的性别词汇按“J”键。 图1. 实验流程图 正式实验有8个block，每个block有128个试次，共计1024个试次。所有试次完全随机地排列。每个被试都在亮度适中，安静的单间实验室里完成实验，实验程序由E-prime编制，所有计算机分辨率为1024 × 768，刺激呈现时间、反应时均由计算机自动记录。被试距屏幕的距离约为60 cm，每个block间有一定的休息时间。 2.5. ERP记录与分析 本研究采用国际10~20系统扩展的64导电极帽，用Curry8软件记录脑电信号，在线参考电极置于左侧乳突点(M1)。接地点在FPz和Fz的中点。左眼上下方放置移动电极记录垂直眼电(VEOG)，双眼外侧放置移动电极点记录水平眼电(HEOG)。垂直眼电/水平眼电以及耳后的乳突电极的电阻控制在2 kΩ以下，所有关键部位区域电极处的头皮电阻均控制在5 kΩ以下。分析步骤：(1) 以右侧侧乳突的二分之一(M2/2)做为离线参考电极；(2) 去除水平眼电和垂直眼电影响；(3) 设定0.1~30 Hz波形带宽，滤除不必要的信号；(4) 创建事件并进行分段，所有条件的ERP的分析时程(epoch)均为刺激呈现前200 ms至呈现后1200 ms；(5) 以启动刺激呈现前200 ms为基线，基线矫正；(6) 去除伪迹。(7) 再次基线校正，再次去除伪差；(8) 叠加平均，所有条件下有效叠加次数均大于60次。 本实验根据总平均图和差异波地形图上的波形趋势，选择N450 (400~450 ms)的中顶部(C1， Cz， C2)分析。对其平均波幅进行电极点(C1， Cz， C2) × 意识类型(意识，无意识) × 比例类型(MC， MI) × 一致性类型(一致，不一致)四因素重复测量方差分析。
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user: 3. 结果 3.1. 行为结果 3.1.1. 反应时 剔除实验中所有错误的试次和过反应时大于1200 ms和小于200 ms的试次。 采用意识类型(意识，无意识) × 比例类型(MC， MI) × 一致性类型(C， I)三因素重复测量方差分析。一致性类型的主效应显著，F(1， 17) = 11.05，p < 0.01， η p 2 = 0.39，C试次的反应时(596 ms)快于I试次(604 ms)。意识类型主效应边缘显著，F(1， 17) = 3.760，p = 0.69， η p 2 = 0.18。比例类型的主效应不显著。 意识类型和一致性类型的交互效应显著，F(1， 17) = 13.55，p = 0.002， η p 2 = 0.44，见图2；简单效应显示：在意识条件下C和I试次差异显著，F(1， 17) = 15.168，p = 0.01， η p 2 = 0.47，C试次(585 ms)的反应时快于I试次(603 ms)。而在无意识条件下C试次(606 ms)和I试次(605 ms)的差异不显著(p > 0.01)。意识类型、比例类型和一致性类型的三因素交互作用显著，F(1， 17) = 6.327，p < 0.05， η p 2 = 0.27。简单效应显示：在意识条件下，MC条件下的冲突效应差异显著，F(1， 17) = 23.443，p < 0.001， η p 2 = 0.58，C试次的反应时(582 ms)快于I试次(610 ms)，意识上MI条件的冲突效应不显著(p > 0.05)，在无意识条件下，MI (p > 0.05)和MC条件(p > 0.05)的冲突效应均不显著。 3.1.2. 正确率 意识类型主显著，F(1， 17) = 4.240，p = 0.055， η p 2 = 0.20，意识条件(94%)下的正确率低于无意识条件(96%)下的正确率。一致性类型主效应显著，F(1， 17) = 5.160，p < 0.05， η p 2 = 0.23，C条件(95%)下的正确率高于I条件(94%)下的正确率。比例类型的主效应不显著。意识和一致性类型的交互效应不显著(p > 0.05)，意识类型、比例类型和一致性类型的交互效应不显著(p > 0.05)。 3.2. ERP结果 意识类型的主效应显著，F(1， 17) = 4.824，p < 0.05， η p 2 = 0.22；一致类型的主效应显著，F(1， 17) = 4.484，p < 0.05， η p 2 = 0.21，两者交互作用显著，F(1， 17) = 4.485，p < 0.05， η p 2 = 0.21，简单效应表明：意识条件下C和I试次差异显著，F(1， 17) = 8.33，p = 0.01， η p 2 = 0.33，在无意识条件下C和I试次差异不显著(p > 0.05)。意识类型、比例类型和一致性类型的交互效应显著，F(1， 17) = 5.302，p < 0.05， η p 2 = 0.24，简单效应表明：在意识条件下，MC条件下的冲突效应显著，F(1， 17) = 10.103，p = 0.005， η p 2 = 0.37，而意识上MI条件的冲突效应不显著(p > 0.05)。在无意识条件下，MI条件(p > 0.05)和MC (p > 0.05)的冲突效应均不显著。交互作用图见图3，脑电波形图见图4。 图2. 在意识和无意识条件下MC和MI组块下C和I试次的平均反应时 图3. N450成分在两种意识条件下MC和MI组块的C和I试次的平均波幅
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user: 4. 讨论 研究从行为和认知神经层面上探索内隐刻板印象冲突控制是否需要意识的参与，进而探索内隐刻板印象的认知控制是否独立于意识。结果在行为和脑电结果都发现意识条件下的刻板效应。更重要的是，实验固定两种意识条件的SOA，排除不同启动–刺激间隔对冲突适应结果的影响。而且，实验还排除项目特定的控制和项目–特定的偶然学习对冲突适应结果混淆，仍然在行为和脑电结果的意识条件下观察到了冲突适应，说明实验观察到的刻板冲突控制是组块比例类型诱发的。 反应时上发现意识类型和一致性类型的交互效应，表现为意识条件下C试次的反应时显著快于I试次，而在无意识条件下两者差异不显著，说明在意识条件下发现经典刻板冲突效应。ERP结果与行为结果一致，I试次上观察到比C试次更大的N450波幅，表明在ERP数据上也观察到意识条件下的经典冲突效应。这一结果为冲突监测理论提供支持证据，N450反应ACC对冲突的监测(Larson， Clayson， Kirwan， & Weissman， 2016; Robert， 2003)，高冲突条件下大脑ACC激活增加(Carter et al.， 2000; Suárez-Pellicioni et al.， 2014)，对应诱发较大的N450波幅。这与以前在冲突效应的研究一致(Chang et al.， 2017; White， Crites， Taylor， & Corral， 2009)，表明N450可作为冲突效应的指标。而且，中顶区N400成分还可作为刻板印象语义冲突的指标，以前研究采用性别词–性别特质词一致性来诱发N400波幅，发现I试次的N400波幅较C试次N400波幅更负。更重要的是，N400还反映了从长期记忆中获取信息所需要的认知努力(Kutas & Federmeier， 2000)，说明对刻板印象的冲突监测需要意识的参与。 图4. C1，Cz，C2点的N450成分在意识和无意识条件下在MC和MI组块的C和I试次的的总平均波形图 更重要的是，实验在行为的意识条件上观察到冲突效应受到组块比例的调节，表现为意识条件下MI(I-C)的反应时显著小于MC(I-C)，说明被试在组块中积累冲突经验，获得冲突趋势信息并实现对其后遇到冲突的优化处理，而且，此过程是依赖于意识的。这一结果得到适应环境统计模型和(Moors， 2016)提出自动化加工观点的支持，适应环境统计模型(Adaptation to Statistics of the Environment model， ASE) (Desender & Bussche， 2012; Kinoshita， Mozer， & Forster， 2011)假设受试者的反应策略是基于一致性任务的难度；大多数一致试条件下，启动刺激可促进对目标刺激的反应(低难度)，被试可以快速做出反应；而在大多数不一致条件下，启动刺激干扰目标刺激反应(高难度)，被试需在极短时间内谨慎做出反应。更重要的是，为了对不同任务难度采取合理的反应策略，被试必须在某种程度上意识到这种困难(Bussche & Reynvoet， 2008)；在内隐刻板任务中，被试需要有意识地注意到启动-目标刺激的一致性比例，也就是先前试次的难度，才能采取对应的策略优化当前刻板信息反应。所以，对刻板的冲突控制需要意识参与。Moors (2016)提出自动化加工过程实现是取决于是否达到加工过程所需的输入阈值的观点。刺激呈现时间、重复性、刺激强度等因素以累积的方式达到阈值，当影响因素积累到一定量时就进入意识加工。意识条件下MC组块的C试次和MI组块的I试次中，启动刺激的较长呈现时间与相关刺激高重复性的两因素的累积使输入阈值达到意识加工。被试能基于重复出现的刺激对其相关的行为做出更好反应，表现为MC组块的C试次和MI组块的I试次的优化反应，所以MI条件下的冲突效应小于MI条件下的冲突效应。所以对刻板冲突的控制是在意识层面上的。和传统的观点相反，自动化加工机制具有灵活和可控的特点，实验结果对自动化加工机制理论的提出具有重要意义。 ERP上也发现了意识条件的冲突效应受到组块比例的调节，表现在N450成分上，MC组块的C-I的波幅差异显著大于MI组块C-I的波幅差异；说明大脑经历多次反应后可以察觉到刻板组块中冲突的趋势，所以，在MI组块中，大脑察觉到大多数不一致的冲突趋势，有意识调整控制策略以分配更多认知资源对冲突的试次进行更好的解决。在意识条件下发现的比例一致性效应不仅暗示对刻板冲突的解决需要意识参与，还暗示N450能作为刻板冲突解决的指标。虽然以前研究多数认为N450只对当前冲突敏感，在冲突适应做扮演着冲突监测的角色，但这些研究都是基于色–词Stroop任务(Larson & Kaufman， 2009; Suárez-Pellicioni et al.， 2014)和听觉Stroop任务的(Donohue， Liotti， Perez， & Woldorff， 2012)。前人在大量Stroop任务中也发现N450对冲突的解决(Botvinick， Barch， Carter， & Cohen， 2001; West & Bailey， 2012)，这一结果可能是刻板加工机制的的复杂性造成的。一方面，刻板印象即能在社会分类线索激活的提示下实现自下而上的自动激活；它又能会在的动机、目标等认知因素影响下进行自上而下的加工。另一方面，刻板加工过程既包含一般认知加工，又包含对社会性信息的加工。以前研究在刻板认知的神经机制探索中发现其加工过程激活的脑区既有与一般认知过程重合的部分(ACC、DLPFC)，也有不重合的部分(杏仁核、颞顶联结区和内侧前额皮层等) (贾磊，罗俊龙，肖宵，&张庆林，2010)。也就是说，不同类型的刺激加工及控制过程激活一些共同的脑区的同时也激活了与其加工过程相关的特定脑区。冲突检测理论为一般认知是冲突解决过程提供了理论框架，但是它却缺乏对社会性信息(刻板)冲突控制的解释。因而，未来可就这一点展开研究，考虑社会性信息的加工特点，对冲突监测理论作出适当的修正，以便能诸如刻板的冲突控制做出解释。
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user: 5. 结论 本研究就内隐刻板印象控制是否独立于意识展开讨论，在行为与脑电中均意识条件下的刻板效应与冲突适应，说明对内隐刻板的冲突控制可能需要意识参与。这一结论挑战了传统自动化理论，说明自动化加工具有灵活和可控的特点。实验对认识刻板冲突控制与意识的关系具有重要意义，还为以后自动化机制理论的提供了启示。
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user: 摘 要 为了研究高压油管内压力的稳定问题，基于质量守恒原理，本文运用燃油量周期不变、周期分割、压力按周期等量划分的思想，建立了质量守恒模型。首先通过拟合弹性模量和压力的关系，建立密度与压力的微分方程。再计算进油量，根据质量守恒方程求得单向阀每次开启时长。根据不同调整时间算出喷油器工作周期数，得出2 s、5 s、10 s下每次单向阀开启时长。根据考虑柱塞腔与针阀控制的高压燃油系统工作原理，考虑在1 s的总时长下，高压油管的压力保持稳定，求出单周期下的喷油量。对于供油柱塞，计算得到下止点时充满柱塞腔的燃油质量。最后根据质量守恒求得周期数，得到凸轮角速度。 关键词 :高压油管，质量守恒，周期分割，角速度 Copyright © 2020 by author(s) 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 高压油管的用途十分广泛，在发动机输送高压燃油的过程中起着不可忽视的作用，对于许多燃油发动机来说，其工作基础是燃油的进入和喷出高压油管两个过程；而本文就高压油管的工作原理对高压油管内压力问题进行一系列研究，为今后燃油发动机的运用提供了一定的参考价值。已知简化的某高压燃油系统的工作原理为燃油经过高压油泵从供油入口小孔A进入高压油管，再从喷油嘴B喷出。而在燃油进入和喷出的过程中可导致高压油管压力变化，使得喷口B喷出的燃油量出现偏差。 不考虑柱塞腔与针阀控制的高压燃油系统(如图1所示)。 图1. 高压油管示意图 已知某高压油管规格参数：内腔长度为500 mm，内直径为10 mm，小孔A直径为1.4 mm；现有一个单向阀开关用于控制供油时间的长短，单向阀每打开一次后关闭10 ms；喷油器1 s工作10次，1次工作2.4 ms，且给出喷油器工作的喷油速率示意图；已知供油入口A的压力恒为160 MPa，高压油管的初始压力为100 MPa。此时需要设置单向阀每次开启的时长，使得高压油管内的压力尽量稳定在100 MPa左右；调整单向阀开始时长，使得高压油管在分别经过2 s、5 s、10 s的调整后从100 MPa增加并稳定在150MPa。 考虑柱塞腔与针阀控制的高压燃油系统，增加柱塞腔和针阀的高压油管更为贴切实际生活。已知柱塞腔直径为5 mm，在柱塞腔内，柱塞会上下运动，当其运动到上止点时，柱塞腔残余容积为20 mm 3 ，运动到下止点时，低压燃油会注满柱塞腔，且压力为0.5 MPa。喷嘴结构：针阀直径为2.5 mm、密封座是半角为9˚的圆锥，喷孔直径为1.4 mm。当针阀升程h = 0时，针阀关闭；当针阀升程h > 0时，针阀开启，燃油即可喷出。在高压油管规格参数给定的条件下，确定凸轮的角速度，使得高压油管的压力稳定在100 MPa左右。 针对上述两种情况，根据高压油管内燃油压力状态问题 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，本文以建立质量守恒模型为中心，分别通过设置单向阀开启时长、确定柱塞腔内凸轮角速度来控制高压油管压力稳定问题。
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user: 2. 数据来源与模型假设 本文使用数据为：凸轮边缘曲线、针阀运动曲线、弹性模量与压力的关系；数据来源于2019高教社杯全国大学生数学建模竞赛[http://www.mcm.edu.cn/html_cn/node/b0ae8510b9ec0cc0deb2266d2de19ecb.html]。且已知： 1) 燃油的压力变化量与密度变化量成正比，比例系数为 E / ρ ，其中ρ为燃油密度，当压力为100 MPa时，燃油的密度(记为 ρ 100 )为0.850 mg/mm 3 ，E为弹性模量； 2) 进出高压油管的流量为 Q = C S s m a l l 2 Δ ρ / ρ ，其中Q为单位时间流过小孔的燃油量(mm 3 /ms)，C = 0.85为流量系数， S s m a l l 为小孔的面积(mm 2 )， Δ P 为小孔两边的压力差(MPa)，ρ为高压侧燃油的密度(mg/mm 3 )。 为了简化模型，本文做以下假设： a) 喷油器在每个周期内的工作时长相等； b) 初始压力下，高压油管内充满燃油； c) 当高压燃油进入高压油管内时，高低压燃油充分混合，其密度瞬间分布均匀； e) 喷油口喷出的燃油压力始终为100 MPa； f) 凸轮转速均匀； g) 不考虑油温对压力的影响。
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user: 3. 不考虑柱塞腔与针阀控制的高压燃油系统处理模型 3.1. 高压油管压力稳定在100 MPa 第1步：二次多项式拟合 根据已知条件(1)，利用弹性模量E与压力P的关系数据，对其进行二次多项式拟合(如图2所示)，得到弹性模量E与压力P之间的关系式如下： E = f ( P ) = a P 2 + b P + c (1) 求得a = 0.029，b = 3.077，c = 1572。 图2. E-P拟合曲线图 由图2可知，原始点的数据和拟合后的表达式的曲线拟合效果很好，拟合的二次多项式残差较小，且二次多项式便于后续计算。 第2步：建立一阶线性微分方程 由已知条件(1)可知，燃油压力变化量和密度变化量成正比，且给出两者的比例系数为 E / ρ ，得到下式： d P d ρ = E ρ (2) 已知 ρ 100 = 0.85   mg / mm 3 。通过求解微分方程得出燃油密度ρ与压力P之间的关系： ρ = g ( P ) = 0.7765 e 0.1523 arctan ( 0.0044 P + 0.2343 ) (3) 如图3所示： 图3. 燃油密度ρ随压力P变化图 第3步：确定燃油流量Q与压力P的关系 根据已知条件(2)可知，燃油在高压油管的流量如(4)式所示，因为要保持高压油管内的压力稳定在100 MPa左右，且高压油泵A处的压力恒为160 MPa，故小孔A处两边的压力差 Δ P = 60   MPa 应保持不变。 Q = C S s m a l l 2 Δ P ρ (4) 式中，C = 0.85为流量系数， S s m a l l = 0.49 π   mm 2 为小孔面积， Δ P = 60   MPa 为小孔A两边的压力差。由此可得到流量Q随压力P变化图，如图4所示。 第4步：构建燃油质量守恒模型 通过(3)式可得到的燃油密度ρ与压力P的关系式，可以求得 ρ 160 = 0.8710 (即160 MPa时的燃油密度，下同)；由假设可知，喷油器1秒工作10次，考虑以100 ms为一个周期，于是只需计算一个周期内单向阀开启的时长 t 100 (表示100 MPa时的时长，下同)。燃油从高压油泵进入和从喷油嘴流出的质量守恒，即： ρ 160 Q 100 t 100 = ρ 100 V s (5) 通过题中给出的喷油速率示意图，可知梯形分布的面积即为喷油量 V s ，得 V s = 44   mm 3 ，根据(4)式可求得高压油管内压力为100 MPa时进入的燃油流量 Q 100 = 15.3584 。然后，将 ρ 160 = 0.8710 、 Q 100 = 15.3584 、 ρ 100 = 0.850 、 v s = 44 代入(5)式中，得到 t 100 = 2.7958   ms 。 图4. 流量Q随压力P变化图 第5步：稳定性分析 已计算出每个周期内的供油时长为2.7958 ms，根据高压油管内的压力随时间变化稳定在100 MPa左右，可知 ρ ( t ) − ρ 0 = ρ t Q i n t − ρ 0 ∫ 0 2.7958 V o u t ( t ) d t V (6) 式中t从0到2.7958 ms以步长0.01 ms递增，ρ 0 表示高压油管内初始密度 ρ 0 = 0.850   mg / mm 3 ，由(3)式和(6)式可算出P(t)，其随t变化图如图5所示。 图5. (a) 供油和喷油速率及(b) 高压油管内的压力P随时间t的变化图 由图5(a)可知，当t < 0.16 ms时，喷油速率小于供油速率，高压油管内的压力大于100 MPa并持续增大，在t = 0.16 ms达到最大值；当0.16 ms < t < 2.25 ms时，喷油速率大于供油速率，高压油管内的压力开始下降，并在t = 2.25 ms达到最小值；当t > 2.25 ms时，喷油速率再次小于供油速率，高压油管内的压力再次增大。图5(b)所示与之吻合。此外，由图5(b)可知，高压油管内压力最大值与最小值的差不到0.6 MPa，压力基本稳定在100 MPa，符合题中要求，表明该模型稳定性较好。 3.2. 高压油管压力从100 MPa增加并稳定在150 MPa 要求分别经过2 s、5 s、10 s的调整时间使压力稳定在150 MPa，而调整时间恰好是周期100 ms的整数倍，根据上述稳定性分析的思路，把压力总增量 Δ P = 50   MPa 等分成若干周期增量 Δ P k ，利用已知条件(1)中 Δ P 和 Δ ρ 的关系式及不同周期内燃油的质量变化关系可建立若干方程。 在一个周期内t = 100 ms内，下面计算调整时间分别为2 s、5 s和10 s下的第k个周期时单向阀开启时长 t k 。 1) 调整时间为2 s时(20个周期)： 假设在2 s内高压油管内的压力刚好从100 MPa增加到150 MPa。即在每100 ms内应调整的压力差为2.5 MPa，即 Δ P k = Δ P T 1 / t ′ = 2.5   MPa ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， 20 ) (由于高压油管内压力初始值为100 MPa，当k = 1时，代表此时高压油管内的压强为102.5 MPa，k每增加1，高压油管内的压强每增加2.5 MPa，以此类推)。根据已知条件(1)提供的 Δ P 和 Δ ρ 的关系式和不同周期燃油质量变化，得： Δ P k = E k ρ k × Δ ρ = E k ρ k × ρ 160 Q k t k − V s ρ k v ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， 20 (7) 将已知量代入(7)式，可算出 t k 。 2) 调整时间为5s时(50个周期)： 此时 Δ P k = 1   MPa ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， 50 ) ， 同理，利用(7)式可计算出 t k ； 3) 调整时间为10s时(100个周期)： 此时 Δ P k = 0.5   MPa ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， 100 ) ，再次利用(7)式可计算出 t k ，如图6所示。 图6. 分别经过2 s、5 s、10 s的调整使高压油管稳定在150 MPa的时长