DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 基坑岩土层参数反演分析 由基坑监测结果和上述施工工况可知，因基坑发生大变形使得外侧附近的土体已经被严重扰动而下沉，土体的结构和强度明显降低，原勘察报告所提供的岩土力学参数已经不能代表现状的土体性质，需反演分析出新的地层参数作为对现状基坑安全性评估分析的依据。 本场地地层的透水性较好且距离袁河较近，地下水补给充足，虽然坑内不断抽排水但坑外侧地下水位基本稳定，因此可认为土体的物理力学性质发生变化主要与前期各阶段基坑变形和施工等因素有关，如基坑位移、地面下沉土体变形、地下水流动变化、锚索施工成孔时掏土及孔中的涌砂涌水等，综合考虑为地层的物理力学参数与初始状态相比进行折减(岩层不折减)，即粘聚力 c 、内摩擦角 φ 、土体与锚固体的摩阻力 τ 按一定比例系数折减 [ 6 ] ，并采用理正岩土基坑设计软件和Midas-GTS三维有限元软件交叉对比验证进行计算反演分析。 4.1. 土层参数反演 该基坑2015年1月初完成回填反压、2015年4月中旬开始施工加固措施，因此2015年1月初~2015年4月中旬之间基坑支护状况如图9所示。基于EF剖面实际支护情况，考虑2015年1月初~2015年4月中旬期间土体参数的蠕变情况，本文采用理正岩土软件计算基坑EF段支护结构位移情况如表4所示。 图9. 基坑回填反压后EF段支护剖面图(回填至9.5 m) Table 4 Calculation table of inversion displacement after different reduction coefficients of soil layer parameters (EF section 土层参数折减系数 桩顶位移(mm) 周边民宅沉降(mm) 时间节点(年/月/日) 0.90 −58.17 −24.59 15/1/7 0.85 −63.06 −28.75 15/1/11 0.80 −71.08 −31.28 15/2/9 0.75 −78.91 −35.72 15/2/27 0.70 −86.42 −38.52 15/4/6 表4. 土层参数不同折减系数后的反演位移计算表(EF段) 由表4可得到土层参数折减系数、时间节点之间的对应变化关系，并以此拟合出土体强度参数折减系数随时间的变化曲线，如图10所示。另外，由桩顶位移、周边民宅沉降的对应关系可得周边民宅沉降随桩顶位移的变化曲线，如图11所示。 根据折减系数与时间节点之间的关系曲线(图10)，依循其变化规律推算得时刻一、时刻二、时刻三对应的土层强度参数折减系数，并通过三维有限元数值模拟计算软件进行模拟对比验证。同时，由以上土层参数分析可得，当土层参数折减至初始状态时的0.72、0.64、0.62时支护结构与土体的位移与实际监测数据较为接近，因此分析得EF剖面在时刻一、时刻二、时刻三的近似土层参数如表5所示。 4.2. 反演结果验证 为了对理正岩土软件的反演计算分析结果进行验证和确认，本文将理正计算所得土层参数带入Midas-GTS三维有限元软件进行模拟计算，并将Midas-GTS模拟结果与实际监测结果进行对比验证。本次分析的计算模型采用修正摩尔-库伦(Modified Mohr-Coulomb)模型，该模型能够较好的模拟包括岩石和土体在内的颗粒类材料。Midas-GTS三维有限元计算模型如图12所示，模拟分析结果如表6所示。 由理正岩土软件、Midas-GTS有限元数值模拟计算软件反分析结果可知：模拟所得基坑水平位移、 图10. 折减系数与时间的关系曲线图 图11. 周边民宅沉降与桩顶位移的关系曲线图 Table 5 Profile soil parameters table after inversion analysis (EF section 状态 土层 粘聚力 c (kPa) 内摩擦角φ(˚) 岩土体与锚固体的摩阻力 τ (kPa) 时刻一 杂填土 7.2 7.2 10.8 砾质粘性土 18.7 14.4 21.6 砾砂 0 20.2 33.8 时刻二 杂填土 6.4 6.4 9.6 砾质粘性土 16.6 12.8 19.2 砾砂 0 17.9 30.1 时刻三 杂填土 6.2 6.2 9.3 砾质粘性土 16.1 12.4 18.6 砾砂 0 17.4 29.1 表5. 反演分析后EF段剖面土层参数表 Table 6 Foundation excavation deformation tabl 时间节点 模拟最大水平位移 (mm) 监测最大水平位移 (mm) 偏差 模拟最大竖直沉降 (mm) 监测最大竖直沉降 (mm) 偏差 时刻一 −82.43 −84.79 2.78% −34.49 −33.51 2.92% 时刻二 −101.15 −101.75 0.59% −59.68 −58.14 2.65% 时刻三 −113.13 −115.90 2.39% −68.21 −67.59 0.92% 表6. 基坑开挖模拟结果与监测结果对比表 图12. EF剖面数值模拟计算模型(基坑回填至9.5 m深度) 竖向沉降位移与实际监测数据较为接近，且模拟所得位移的变化趋势与实际监测数据的变化趋势也基本吻合，因此认为以上反演分析得到的EF剖面的土层参数与现状实际情况较为接近，且反演所得土层参数折减系数随时间的变化规律可以用来为EF剖面的后续施工的变形和基坑稳定性进行预测分析。
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user: 5. 基坑后期开挖变形预测 通过理正岩土基坑计算软件与Midas-GTS三维有限元数值模拟计算软件对基坑支护工程实际监测数据的模拟分析，得到了基坑开挖时土层参数随时间的变化规律，在此基础上，进一步分析后期施工时基坑周边的土层参数变化情况，从而预测基坑的变形、分析评估基坑的安全稳定性。 为了分析基坑EF段在回填并加固处理后能否继续开挖至原设计深度并能保证安全性，本文根据现场施工情况与基坑开挖深度，考虑完成地下室结构施工所用时间为基坑暴露时间，分2种不同开挖深度、3个不同时间点共6种情况进行模拟分析： 方案一：基坑保持9.5 m深度(加固措施达到时刻二的施工进度，第2、3道的加固锚索未施工)。 1) 施工地下室结构用时三个月； 2) 施工地下室结构用时六个月； 3) 施工地下室结构用时十二个月。 方案二：基坑开挖至15.6 m深度(加固措施已彻底完成施工，第2、3道的加固锚索已施工)。 1) 施工地下室结构共用时三个月； 2) 施工地下室结构共用时六个月； 3) 施工地下室结构共用时十二个月。 为使得以上6种情况具有可比性，本文假定基坑由9.5 m深开挖至15.6 m深度的用时较短，这段时间内土体的蠕变量不再考虑，即忽略基坑下挖过程导致的土层参数变化，只考虑地下室结构施工到基坑回填这段段过程的状况。 结合以上考量，采用大型三维有限元计算软件对项目基坑两种不同开挖深度(9.5 m和15.6 m)的可行性与安全性进行模拟分析。根据上述分析所得土层参数的蠕变规律分析可得：基坑保持9.5 m或开挖至15.6 m深度后施工地下室结构并再三个月后、六个月后、十二个月后回填基坑时间段的土层力学折减系数分别为0.58、0.56、0.53，对应土层参数详见表7。 根据上表得到的土层参数，对以上6种情况通过Midas-GTS三维有限元数值模拟分析，EF剖面三维数值计算模型及模拟结果如图12、图13、表8所示。 由以上模拟分析可见，若采用方案一保持基坑9.5 m深度不变，则基坑暴露三个月、六个月、十二个月后最大水平位移分别为−121.09 mm、−134.25 mm、−143.56 mm，最大竖直位移为−83.58 mm、−92.55 mm、−104.14 mm；若采用方案二基坑开挖到15.6 m时后暴露三个月、六个月、十二个月后最大水平位移分别为−139.64 mm、−151.55 mm、−165.25 mm、−179.26 mm，最大竖直位移为−93.85 mm、−95.68 mm、−103.45 mm、−115.39 mm。可见采用方案二开挖基坑时较方案一水平位移约大25%左右，竖直位移约大10%左右。 Table 7 Post-construction section profile soil parameters table (EF Section 基坑暴露时间 土层 粘聚力 c (kPa) 内摩擦角φ(˚) 岩土体与锚固体的摩阻力 τ (kPa) 三个月 杂填土 5.8 5.8 8.7 砾质粘性土 15.1 11.6 17.4 砾砂 0.0 16.2 27.3 六个月 杂填土 5.6 5.6 8.4 砾质粘性土 14.56 11.2 16.8 砾砂 0.0 15.7 26.3 十二个月 杂填土 5.3 5.3 8.0 砾质粘性土 13.8 10.6 15.9 砾砂 0.0 14.8 24.9 表7. 土层参数预测表(EF段) Table 8 Foundation EF section maximum displacement change summary (mm 类型 基坑暴露时间 基坑支护最大位移 水平位移(TX) 竖向位移(TY) 方案一 三个月 −121.09 −83.58 六个月 −134.25 −92.55 十二个月 −143.56 −104.14 方案二 基坑开挖至15.6 m −139.64 −93.85 三个月 −151.55 −95.68 六个月 −165.25 −103.45 十二个月 −179.26 −115.39 表8. 基坑EF段最大位移变化汇总表(mm) 注：“+”表示水平方向向基坑外，竖向位移为隆起；“−”表示水平方向向基坑内，竖向位移为沉降。 图13. EF剖面数值模拟计算模型(基坑开挖至15.6 m深度)
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user: 6. 基坑支护结构及周边环境安全稳定性判定 综上所述，该基坑施工工况、周边环境极其复杂，基坑经历开挖—反压—加固—施工停滞等几个阶段后，并且还需继续二次再开挖，因此常规的变形监测控制值已不适用于对本项目基坑安全性的实际评判，需在现有变形基础上提出新的变形控制量。由监测数据可知，本基坑先前虽局部变形较大、周边建筑发生一定程度变形开裂，但经回填反压、加固处理一年后基坑与建筑整体的变形已经显著减小和逐渐收敛，并趋于稳定，且基坑及周边建构筑物位移变化速率满足《建筑基坑工程监测技术规范》(GB50497-2009)第8.0.4条规定，因此可将基坑支护结构的相对位移增量及总位移的绝对值作为双控制变量进行分析。 由图10 (周边民宅沉降与桩顶位移的曲线图)可知，民宅沉降与桩顶位移基本呈线性关系，由此可推算得桩顶水平位移135 mm左右时，民宅沉降将达到60 mm，达到《建筑基坑工程监测技术规范》(GB50497-2009)第8.0.5条规定极限值60 mm，此时桩顶水平位移超出现状约20 mm。 基于基坑完成加固时的支护情况(时刻二，基坑深9.5 m，见图12)，采用理正岩土软件对EF剖面进行计算得到剖面的桩顶位移图、地表沉降曲线图(详见图14、图15)，可知此时基坑顶位移达136 mm，周边最大地表沉降达83 mm。同时，由地表沉降曲线图可知距离基坑边线约10 m、建筑结构宽12 m的民宅最大沉降约为60 mm，沉降差约为3.5‰，接近《建筑地基基础设计规范》GB50007-2011第5.3.4条 图14. 基坑支柱桩位移图 图15. 基坑周边地表沉降曲线图 规定的沉降差允许值4‰。 综上所述，本文基于项目现场实际监测数据(基坑最大水平位移达到115.90 mm，最大竖直沉降达到67.59 mm)，参考《建筑基坑工程监测技术规范》(GB50497-2009)、《建筑地基基础设计规范》(GB50007-2011)、《危险房屋鉴定标准》(JGJ-125-1999)等国家与行业规范，结合理正岩土计算分析软件与MIDAS-GTS三维有限元软件分析计算结果，认为基坑水平位移的后期增量需严格控制在20 mm以内，沉降的增量需严格控制在10 mm以内，以此为基础确定该基坑的水平位移累计值应严格控制在130 mm内、地表沉降累计值应严格控制在80 mm内、周边民宅沉降应严格控制在60 mm内、周边民宅沉降差应严格控制在4‰内。
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user: 7. 结论 基于以上确定的水平位移控制值、地表沉降与建(构)筑物沉降控制值、三维有限元软件模拟结果，可知基坑保持9.5 m深度不变且在六个月内完成地下室结构施工并实现对基坑回填处理，则可认为基坑基本在安全允许范围内，但基坑保持9.5 m深度不变却在六个月内未施工完地下室结构、基坑立刻开挖至15.6 m深度均属于危险范围，将会给本基坑和周边建筑物带来极大风险。因此，本文建议该项目按照二层地下室(基坑深9.5 m)进行开发，并在六个月内施工完地下室结构并对基坑回填处理，在基坑实现完全回填后再对周边民宅进行修复处理，以此保证基坑本身及周边建(构)筑物的安全。 基于以上建议，该项目建设单位、设计单位、施工单位均同意基坑保持二层地下室深度(9.5 m)不再开挖，并在最新建筑结构设计方案完成后(2017年5月)即刻开工浇筑基础底板、进行地下室结构施工，同时对基坑位移及周边沉降保持紧密监测。到2017年10月，该基坑已全部完成回填，基坑的水平位移与竖直沉降、周边民宅的沉降值及沉降差均在上述分析预判的控制范围内，现施工单位正在对周边民宅进行修复处理。
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user: 摘 要 为提高基层抵抗路基沉降变形开裂能力，本文对水泥稳定类半刚性基层的抗裂性能分析，采用断裂力学中应力强度因子的概念，并对其断裂能进行分析，通过无侧限抗压强度、弯拉强度指标分析，得到了抗裂性能最优的半刚性基层的级配类型及水泥用量。结果表明，采用骨架密实型的水泥稳定砂砾的抗裂性能最优；常规水泥剂量条件下，随着水泥剂量的增加，无侧限抗压强度、弯拉强度和断裂韧度增大，而断裂能则随之递减。综合分析认为，采用骨架密实型结构，4%的水泥用量的水泥稳定砂砾具有较高的抗裂性能。 关键词 :半刚性基层，水泥用量，级配类型，抗裂性能，材料设计 Copyright © 2018 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 半刚性基层在我国普遍应用，但各种开裂问题 [ 1 ] [ 2 ] 长期困扰着道路建设者。由于路基沉降或承载能力低，半刚性基层层底受到较大的拉应力，当应力超过其承受能力时，就会出现开裂。为抵抗路基变形产生的开裂，目前有两类主要的处理方式，一类是“吸收”，即，通过柔性基层、应力吸收层，使得应力分散，不集中，进而“抗裂”；另一类，是真正的“抗裂”，即提高抵抗弯拉的能力，进而提高抗开裂性能，基于半刚性基层材料特点，该种方式是提高和保证半刚性基层路用性能和使用耐久性的关键。为探究半刚性基层材料的抗弯拉、抗开裂性能，以水泥稳定砂砾材料为例，分析影响半刚性基层材料抗拉性能的相关因素，对水稳砂砾的断裂韧性、抗裂能进行评价，研究水泥稳定砂砾材料在带裂缝状况下的工作性能，进而选择抗裂性能优异的级配类型和合理的水泥剂量，从而实现抗开裂半刚性基层配合比的设计。
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user: 2. 材料及常规试验 2.1. 典型级配及击实试验 依据《公路沥青路面设计规范》(JTG D50-2006)中推荐的水泥稳定碎石的集料级配选取水泥稳定砂砾的集料级配。集料的级配如表1所示，表中XM表示悬浮密实型，GM表示骨架密实型，GK表示骨架空隙型。 采用普通硅酸盐42.5水泥。每个试件的振动击实时间为3 min。振动击实 [ 3 ] [ 4 ] 的方法确定最大干密度与最佳含水量见表2。 2.2. 无侧限抗压强度试验 采用《公路工程无机结合料试验规程》(JTG E51-2009)进行无侧限抗压强度试验，7天无侧限抗压强度试验结果如表3。 Table 1 Cement stabilized gravel aggregate gradation tabl 筛孔孔径(mm) 31.5 19 9.5 4.75 2.36 0.6 0.075 XM 100.0 93.5 67.0 39.0 26.0 15.0 3.5 GM 100.0 73.6 46.0 26.8 25.8 9.1 0.5 GK 100.0 62.8 26.3 11.2 5.0 2.0 0.0 表1. 水泥稳定砂砾集料级配表 Table 2 Cement stabilized gravel vibration compaction result 水泥剂量(%) 3 4 5 级配类型 GM XM GK GM XM GK GM XM GK 最佳含水量(%) 5.25 5.28 5.23 5.32 5.34 5.29 5.38 5.41 5.33 最大干密度(g/cm 3 ) 2.294 2.231 2.173 2.313 2.235 2.201 2.325 2.239 2.225 表2. 水泥稳定砂砾振动击实结果 Table 3 The unconfined compressive strength of 7-days cement stabilized gravel specimen 级配类型 GM XM GK 水泥剂量(%) 3 4 5 3 4 5 3 4 5 无侧限抗压强度(MPa) 3.37 4.34 5.94 3.22 4.17 5.94 3.01 3.90 5.29 表3. 水泥稳定7天砂砾试件的无侧限抗压强度 根据《公路沥青路面设计规范》(JTG D50-2006)，一级以上公路基层的无侧限抗压强度要求为3~4 MPa，试验采用的级配与水泥用量制得的试件均满足规范要求。
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user: 3. 水泥稳定砂砾性能试验分析 3.1. 水泥稳定砂砾抗弯拉强度分析 抗折试验是评价材料抗拉强度的一种常用方法，其试验原理是在简支梁试件跨中以一定的速率进行加载，记录试件破坏时的极限荷载，计算材料的抗折强度。试件的尺寸采用100 mm × 100 mm × 400 mm。加载时应该保持连续、匀速加载，加载速率为50 mm/min。弯拉强度按照公式1计算： R s = P L b 2 h (1) 式中R s ——弯拉强度(MPa)； b——试件的宽度(mm)； L——跨距，也就是两个支点之间的水平距离(mm)； P——试件破坏时的最大压力(N)； h——试件的高度(mm)。 抗折强度数据如表4。 分析28天抗弯拉强度可知：3%剂量时，悬浮密实型 > 骨架密实型级配 > 骨架空隙型；4%剂量时，骨架密实型级配 > 悬浮密实型；5%剂量时，悬浮密实型与骨架密实型级配相当，显著优于骨架空隙型。可见，4%水泥剂量，28天龄期的骨架密实型级配的抗弯拉强度最大，而5%剂量时其与悬浮密实抗弯拉强度相当。 Table 4 Tensile strength (MPa) of cement stabilized grave 结构类型 龄期(d) 水泥剂量 3% 4% 5% GM 7 0.48 0.94 1.10 28 1.33 2.08 2.30 GK 7 0.17 0.37 0.43 28 0.45 0.86 0.99 XM 7 0.53 0.61 1.04 28 1.37 1.50 2.31 表4. 水泥稳定砂砾抗弯拉强度(MPa) 3.2. 水泥稳定砂砾抗裂性能弯曲试验分析 3.2.1. 试验方法与荷载–跨中挠度曲线 参照水泥混凝土的研究方法，在研究水泥稳定砂砾抗裂性能时，引入断裂韧度与断裂能的概念 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。试件采用尺寸为100 mm × 100 mm × 400 mm的梁式试件。在标准养生条件下养生28天。为保证试件破坏时按照固定位置断裂，试验之前在梁式试件的跨中部分预切缝，切缝的高度与试件高度之比为0.2。支撑状态为简支，采用UTM-250试验机在跨中处加载，加载速度为1 mm/min，记录荷载–跨中挠度曲线。 以图1、图2为例，分析不同水泥用量、不同级配类型对荷载-挠度曲线的影响。 可见，随着水泥剂量的提高，试件的极限荷载迅速增加，水泥剂量每提升1%，极限荷载的极限荷载大约提高1 kN。达到极限荷载时跨中的挠度大致相同，但是随着极限荷载的增大，试件完全破坏时的跨中最大挠度却在减小，而低水泥剂量的试件在完全破坏之前能够承受更大的变形，据此可以推断，不能简单的认为水泥剂量越高抗裂性能越好。 可知，相同水泥剂量下，骨架密实型级配的极限荷载最大，骨架空隙型级配的极限荷载次之，悬浮密实型级配的极限荷载最小。达到极限荷载之后骨架密实型级配在完全破坏之前仍然可以承受较大的变形。骨架空隙型级配与悬浮密实型级配试件的最大挠度相差不大。 3.2.2. 断裂韧度分析 借用断裂力学中应力强度因子的概念，应力强度因子用K I 表示。裂缝尖端附近的应力场与K I 成正比。当K I 增加到某一数值时即使荷载不再增加裂缝也会继续扩张下去，直至结构发生脆性破坏。这个极限值称为材料的断裂韧度，用K IC 来表示。 断裂韧度的计算公式如公式2。 K I C = ( P V max + G ) L 4 B H 3 2 f ( a H ) (2) 式中：P V max ——极限竖向荷载(kN)； G——加载附件的重量(kN)； H——试件的高度(m)； B——试件的宽度(m)； L——试件的长度(m)； a——预切裂缝的深度(m)。 f ( a H ) 是与 a H 有关的函数，其表达式见公式3。 图1. 骨架密实型水泥剂量对荷载–挠度曲线的影响 图2. 级配类型对荷载–挠度曲线的影响(水泥剂量3%) f ( a H ) = 2.9 × ( a H ) 1 2 − 4.6 × ( a H ) 3 2 + 21.8 × ( a H ) 5 2 = − 37.6 × ( a H ) 7 2 + 38.7 × ( a H ) 9 2 (3) 根据得到的试验数据，计算水泥稳定砂砾的断裂韧度。结果列于表5。 分析认为(图3)，随着水泥剂量的增加，各级配类型试件的断裂韧度不断增大。当荷载在裂缝处产生引起的应力强度因子小于材料的断裂韧度时，材料仍然具备一定的抵抗能力，裂缝不会继续扩展。 3.2.3. 断裂能分析 除了断裂韧度，另一个用来评价材料抗裂能力的指标是断裂能，用表示。该参数体现的是材料抵抗裂纹扩展的能力，其物理意义是材料扩展单位面积所需要的能量，其数值越大代表裂缝越难扩展。 试验时需要记录水泥稳定砂砾试件跨中处的最大挠度以及荷载随试件挠度变化的曲线。断裂能由公式4计算。 G F = 1 A l i g [ W 0 + ( m 1 + m 2 ) g W max ] (4) 式中 A l i g ——试件断裂带面积(m 2 )； W 0 —— P V ~ W 曲线下的面积(N∙m)； W max ——试件的最大跨中挠度(m)； g——重力加速度(m/s 2 )； m 1 ——试件支点之间的梁质量(kg)； m 2 ——加载附件的质量(kg)； a——预切裂缝的深度(m)。 在计算断裂能时需要用到荷载挠度曲线所围成的面积，为此利用MATLAB提取荷载与挠度的数据，计算二者围成面积的大小，结果见表6。 可见，随着水泥剂量的增加(图4)，试件的断裂能不断下降，表明试件阻碍裂缝扩展的能力在不断下降，这与断裂韧度的变化趋势正好相反。断裂韧度代表抵抗裂缝是否继续扩展的“门槛”，而断裂能则反映裂缝扩张单位面积所需要的能量，二者并不矛盾。骨架密实型的断裂能指标最优。以3%水泥剂量为例，骨架密实型与骨架空隙型、悬浮密实型级配断裂能相比，分别是其1.36倍和1.89倍。
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user: 4. 抗裂水泥稳定砂砾的级配和水泥剂量设计 4.1. 常规性能 由上述分析可知，相同级配类型的水泥稳定砂砾材料，无侧限抗压强度随着水泥剂量的增加显著增 Table 5 Fracture toughness of cement stabilized gravel (MPa∙m1/2 基层类型 断裂韧度K IC (MPa·m 1/2 ) 极限竖向荷载P V max (kN) 加载重量G(kN) 函数 f ( a H ) 3%水泥骨架空隙 38.50 1.03 0.01 1.17 3%水泥骨架密实 50.36 1.35 0.01 1.17 3%水泥悬浮密实 31.66 0.85 0.01 1.17 4%水泥骨架空隙 78.19 2.11 0.01 1.17 4%水泥骨架密实 89.14 2.40 0.01 1.17 4%水泥悬浮密实 66.55 1.79 0.01 1.17 5%水泥骨架空隙 112.59 3.04 0.01 1.17 5%水泥骨架密实 126.34 3.41 0.01 1.17 5%水泥悬浮密实 85.54 2.30 0.01 1.17 表5. 水泥稳定砂砾的断裂韧度(MPa∙m 1/2 ) 大，相同水泥剂量下骨架密实型级配的无侧限抗压强度最大，悬浮密实型级配的无侧限抗压强度居中，骨架空隙型级配的无侧限抗压强度最小；当水泥剂量超过4%时，无侧限抗压强度呈现出显著增长的趋势。 4.2. 抗弯拉强度 抗弯拉强度强度随着水泥剂量和龄期的增加而增大。4%水泥剂量，28天龄期的骨架密实型级配的抗弯拉强度最大，而5%剂量时其与悬浮密实抗弯拉强度相当。 4.3. 抗开裂性能 断裂韧度随着水泥剂量的增大而增大。相同水泥剂量下骨架密实型级配的断裂韧度最大，例如，在4%的水泥剂量时，骨架密实型的断裂韧度比悬浮密实型和骨架空隙型提高了33.9%、14.0%。表明这种 Table 6 Fracture energy of cement stabilized gravel (N/m 基层类型 断裂带面积A lig (m 2 ) 最大跨中挠度W max (m) P V ~W曲线下的面积W 0 (N·m) 断裂能G F (N/m) 3%水泥骨架空隙 0.01 0.01 0.90 179.97 3%水泥骨架密实 0.01 0.01 1.52 244.32 3%水泥悬浮密实 0.01 0.00 0.83 129.12 4%水泥骨架空隙 0.01 0.00 0.81 148.14 4%水泥骨架密实 0.01 0.01 1.54 195.70 4%水泥悬浮密实 0.01 0.00 1.60 114.45 5%水泥骨架空隙 0.01 0.00 0.91 112.35 5%水泥骨架密实 0.01 0.01 3.44 166.83 5%水泥悬浮密实 0.01 0.00 2.38 82.90 表6. 水泥稳定砂砾的断裂能(N/m) 图3. 水泥稳定砂砾的断裂韧度试验结果 图4. 水泥稳定砂砾的断裂能(N/m) 级配的材料抵抗裂缝破坏的能力更强。 断裂能反应裂缝扩张单位面积所需要的能量，而相同水泥剂量下骨架密实型级配的断裂能最大，随着水泥用量的增大，各级配配型的断裂能下降明显，较低剂量时，断裂能大。骨架密实型与骨架空隙型级配剂量–断裂能曲线斜率接近，悬浮密实型曲线斜率略缓。可见，在当前剂量水平，随着剂量的增加抗断裂的能力降低，即，不宜通过提高水泥剂量的方式来提高抗开裂性能。 此外，考虑干缩和温缩，水泥剂量不宜过大。 4.4. 级配类型选择和水泥合理剂量的确定 通过对水泥稳定砂砾的常规性能和抗裂性能分析，可以看出，水泥稳定砂砾的无侧限抗压强度、抗弯拉强度、断裂韧度以及断裂能在相同的水泥用量条件下，骨架密实型的水泥稳定砂砾的性能最优。水泥稳定砂砾的无侧限抗压强度、抗弯拉强度、断裂韧度随水泥剂量的增大而增大，而断裂能则相反。 分析可知，同一级配类型，水泥用量在4%左右时，既可以保证无侧限抗压强度、抗弯拉强度满足要求，又可以保证较高的水泥稳定砂砾的断裂韧度与断裂能。
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user: 5. 结论 1) 可采用弯拉强度以及断裂韧度、断裂能指标分析水泥稳定砂砾的抗裂性能，进行抗开裂水泥稳定砂砾的配合比设计。 2) 通过水泥稳定砂砾的无侧限抗压强度、弯拉强度以及断裂韧度、断裂能分析，三种典型级配性能存在显著差异，骨架密实型水泥稳定砂砾的性能最优。 3) 随着水泥剂量的提高，水泥稳定砂砾的无侧限抗压强度、弯拉强度以及断裂韧度均提高，而断裂能随剂量的增加而减小。 4) 在不影响水泥稳定砂砾的其他性能条件下，采用4%左右的水泥用量，骨架密实型的结构，可以保证水泥稳定砂砾具备较好的抗裂性能。
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user: 摘 要 不规则颗粒比表面积是分析材料的物理性质、研究混合材料性能和组成材料的交互作用能力的重要指标。本文以土木建筑材料中的集料为例，采用理论分析与试验研究相结合的方法，分析提出了使用形状系数S来描述比表面积分析过程的几何模型；分析了密度、几何形状因素，以及耦合因素影响下的不规则颗粒比表面积计算结果的响应规律；对修正方法与AI方法的比表面积进行了比较；形状不同的集料，其比表面积系数相差最高可达到2.5倍；提出了基于密度和几何形状多因素的比表面积分析和计算方法。 关键词 :不规则颗粒，比表面积计算方法，多因素比表面积分析，形状系数 Copyright © 2018 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 集料作为一种普通材料，在土木建筑中被广泛使用，在材料的研究和分析中，无论是沥青混合料还是水泥混凝土，以及其它混合材料，集料的比表面积指标对于研究混合材料性能和组成材料的交互作用能力的重要指标，具有重要的应用价值；作为典型的不规则颗粒，其比表面积的计算难度大，计算方法一直备受关注 [ 1 ] - [ 8 ] 。美国沥青协会(AI)计算集料表面积的方法是依据维姆(Hveem)于上世纪40~50年代提出的维姆法。我国《公路沥青路面施工技术规范》(JTGF40-2004)中引用美国沥青学会和澳大利亚沥青路面设计手册的方法，分别对于密级配沥青混合料和OGFC混合料集料比表面积进行计算。 对于普遍使用的建筑材料——集料来说，其指标复杂多变，因此，如何合理构建分析模型，全面考虑各种因素，准确地计算出材料的比表面积，是重要的技术问题，也是一个科学问题。而面对多因素变化，准确预见混合料集料比表面积状况，对于材料性能分析和质量控制具有极其重要的意义。
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user: 2. 不规则颗粒比表面积计算面对的问题 集料是典型的不规则颗粒，它的比表面积是指单位质量集料颗粒的表观面积。集料的表面积作为与混合料中胶结材料交互作用的接触面，其与胶结材料交互作用的模式，是决定分析和计算的基础。但是，囿于集料的外形和表面构造、纹理的复杂性和简化分析计算的需要，一般的计算忽略表面纹理和构造组成，并且对集料的外形作以粗糙的假设。合理分析表面纹理和构造，选择合理的、接近实际形状的模型对于计算的准确性十分重要。此外，对于比表面积分析中涉及的因素作以过多的假设和忽略(例如，密度因素)，势必影响计算的准确性，而对于多种因素及其耦合影响，在相关的计算方法中没有合理的解决，甚至有错误的计算误解，因而有必要进行分析和说明，以便提高比表面积计算的准确性。
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user: 3. 不规则颗粒–集料比表面积的计算 3.1. 集料比表面积的计算原理分析 对于一个具备一定级配组成的集料来说，分析其总的比表面积，最理想的做法，是能够分析每一个颗粒的比表面积，然后把它们累加起来，得到总的比表面积。就目前的测试分析技术来看，是很难做到的，是不客观的。但这一阐述是分析集料比表面积计算的基础。 为了便于理解修正方法的原理，下面来简要分析说明比表面积的计算思路、方法和步骤： 1) 分组 将不规则颗粒–集料按照筛分的结果进行分组(假设有n组)。按照粒径组成由小到大的顺序，各组分别是：0~d 1 ，d 1 ~d 2 ，d 2 ~d 3 …d i -1 ~d i …d n -1 ~d n ，d i 为第i个筛孔的尺寸。 2) 颗粒形状描述 而对于颗粒来说，其比表面积的计算涉及到其外形几何尺寸的大小和比例，对于集料这种不规则的颗粒来说，描述其颗粒形状是很难的，因而也就有了各种假设。维姆法(Hveem)的主要思想就是假设集料都是球体。 3) 计算每一组集料的比表面积系数FAi 设集料总质量为m (单位，kg)。计算一组集料总的表观体积，根据该组集料的质量m i (单位，kg)和密度ρ i (单位，kg∙m −3 )，计算该组集料的总的表观体积V i (单位，m 3 )。 V i = m i ρ i (1) 计算颗粒数量s i ，假设代表颗粒的体积为v i (单位，m 3 )。 s i = V i v i (2) 在此，假设颗粒为球体。那么对于第d i 筛孔的分组粒径范围为d i ~d i+1 的集料可以取 d i + d i + 1 2 作为代表直径，记为D i 。当然对于D i 的确定还可以采用加权平均的方法。则，每个颗粒的体积v i 和表面积A i (单位，m 2 )为： V i = 4 3 π D i 3 (3) A i = 4 π ( D i 2 ) 2 (4) 该组集料总的比表面积为： S A i = s i × A i = V i v i × A i = m i ρ i 4 3 π D i 3 × 4 π ( D i 2 ) 2 ， 即， S A i = 12 m i ρ i D i (5) 则， F A i = 12 ρ i D i (6) 实际上对于不同的颗粒形状的假设模型，公式(6)中只是常数不同，将常数用S代替。则公式(6)可以改写为： F A i = S ρ i D i (7) 4) 计算质量为m的集料比表面积SA S A = ∑ 1 n S A i = ∑ 1 n F A i × m i (8) 3.2. 美国沥青协会(AI)比表面积计算方法 AI的方法中各个筛孔的表面积系数，即 F A i = C G a d (9) 其中，FA i 为表面积系数；C为常数，(文献中，说明其值“一般为5~7”)；d为筛孔尺寸(mm)；G a 为集料表观密度(g∙cm −3 )。 美国沥青协会(AI)给出各筛孔的表面积系数(表1)。有关资料中说明：该“经验”系数(指的C)是以密度G a = 2.65 g /cm 3 算出，当筛孔尺寸大于4.75 mm时，集料的表面积系数以0.41计算。 根据表1中所列各修正表面积系数，AI给出计算集料比表面积方法如下： S A = ∑ i = 1 n ( P i × F A i ) (10) 式中，各参数意义如下： SA为集料的总表面积(单位，m 2 ∙kg −1 )； Pi为集料在各个筛孔的分计筛余百分数(%，有的资料 [ 9 ] 将该参数定义为通过率)； FA i 为各个筛孔的修正表面积系数(单位，m 2 ∙kg −1 )。 Table 1 AI special surface areas coefficient of each siev C 筛孔尺寸/(mm) 比表面积系数Fai/(m 2 ∙kg −1 ) 5.16 ≥4.75 0.41 5.13 4.75 0.41 5.13 2.36 0.82 4.56 1.18 1.64 4.88 0.6 2.87 4.89 0.3 6.14 6.51 0.15 12.29 5.16 0.075 32.77 表1. 美国沥青协会各筛孔的比表面积系数
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user: 5. 不规则颗粒比表面积分析方法 对于不同粒径组成的不规则颗粒分析比表面积时，首先，进行分析其颗粒组成的形状特征，以便确定选择何种几何分析模型，可以选择的有球体和立方体、长方体，当然，也可以采用多个分析模型，但要区分出每个分析模型所代表的颗粒数量(分计筛余百分数或质量)；分析模型下的材料和其数量，组成分析单元。分析测试各分析单元的密度和表面纹理和构造。按照密度和几何形状的修正方法计算各分析单元的比表面积系数，根据公式(8)计算比表面积SA g 。
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user: 6. 结论 本文通过对不规则颗粒比表面积的计算原理和步骤的系统分析，说明了有关计算方法的问题，阐明了比表面积分析计算的基本原理。 结合实际材料密度和形状变化的情况，并考虑密度、形状因素，以及二者耦合作用对比表面积计算的影响机制，本文提出了比表面积分析中描述集料几何形状的形状系数S，提出考虑密度变异和矿料分形特性的比表面积计算的修正原理和方法。 研究认为，为准确分析和计算不规则颗粒比表面积，必须合理地考虑材料密度和形状的影响。
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user: 摘 要 为精确检测皮棉中异性纤维的含量，本文提出一种皮棉开松机构，该机构包括皮棉传送装置和皮棉开松装置两大部分。该机构是一种通过刺钉传送带与上开松壳对皮棉钩拉预开松，开松辊尖圆头齿钉对皮棉击打开松，开松辊与栅栏结构底壳对皮棉搓擦开松的新型皮棉开松设备。该设备开松效果良好，棉纤维损伤小，异性纤维破碎率低，可使异性纤维绝大部分暴露在棉花表面，满足后续检测系统对皮棉中的异性纤维进行检测、识别和计量的要求。 关键词 :异性纤维，刺钉传送带，开松辊，皮棉开松机构 Copyright © 2018 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 中国目前是世界上最大的棉花生产国、消费国和进口国，也是最大的棉纺织品出口国 [ 1 ] 。由于生产水平发展原因，我国棉花采摘方式不同于发达国家，普遍使用人工方式采摘，但在摘拾、运输、晾晒、加工过程中，塑料编织袋、动物毛等异性纤维容易混入棉花，使棉包质量较差，影响了棉花的正常使用，造成棉花资源的浪费 [ 2 ] 尽管大部分异性纤维会在轧花过程中行被清除，但是仍有许多异性纤维残存在皮棉中，尽管含量很少，但对纺织品的质量产生严重影响，一旦混入并参与纺织将影响纱线强度，且在染色时影响着色，会对棉纺厂造成巨大经济损失 [ 3 ] 。原棉中混入异性纤维危害巨大，可直接影响棉纺织品质量并最终影响棉纺织品的价格和企业的经济效益 [ 4 ] 。 异性纤维在轧花厂很难被彻底清除，残余异性纤维会随皮棉一起被打包压缩在400 kg的立方体中 [ 5 ] 。快速、方便、准确的测定棉花中异性纤维的含量，给销售的皮棉分等定级，并按等级定价。这样就可以使皮棉销售厂家自觉的更加严格的降低皮棉中异纤的含量 [ 6 ] 。目前国内对这种含有异性纤维棉包的处理方式，一般采用平带水平喂入，前压辊压棉匀棉，配合开松辊撕扯开松的形式 [ 7 ] 。开松辊齿钉形状有羊角钉式、锯齿式、针钉式，此类装置皮棉开松效率低且量小，在开松辊高速旋转时棉纤维损伤率高且易将大块异性纤维拉断或分梳成更短、更细的纤维，严重影响检测计量的结果 [ 8 ] 。为解决上述问题，满足异性纤维检测的精度要求，设计出一种刺钉传送机构与开松辊相互配合、多次分阶段开松的新型皮棉开松设备。
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user: 2. 结构工作原理及构成 2.1. 机构工作原理 工作时考虑棉花为打包压缩状态，且异性纤维被包裹在压缩的棉包中，需要将打包皮棉充分开松，使夹杂在棉包中的异性纤维充分的暴露在棉流表面，以便于后续检测、计量设备的检测与计量 [ 9 ] 。因此需从以下步骤对打包皮棉进行处理。第一步启动开松辊，待开松辊空转一段时间后启动传送带。此启动顺序，可将开松装置内部残存的非本次检验所需的皮棉彻底清除。第二步将打包皮棉分块投放在传送带上，传送带携带皮棉上行至开松装置进料口处，传送带刺钉与刮棉匀料板对大块皮棉进行抹平、钩拉，使大块皮棉得到预开松。此过程中若预开松效果不理想，可通过刮棉匀料板上的限位孔继续调节限位间隙，直至预开松效果达到最佳。第三步预开松后的皮棉随传送带进入开松装置内部，开松辊高速旋转，开松辊上的尖圆头齿钉对皮棉进行击打开松。此过程中开松辊顺时针旋转，传送带主动辊逆时针旋转，在击打点处两辊的线速度方向相同，有效避免了对皮棉的撕扯损伤。同时若开松后的皮棉出现打卷或开松度不够的现象，可通过变频器调节开松辊线速度，从而调整开松辊齿钉的击打力度，最终改善皮棉的开松效果。第四步，经过击打开松后的皮棉随旋转的开松辊到达开松壳底部，开松齿钉与栅栏结构底壳对其进行搓擦形成第三次开松 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。此过程中再次调节栅栏结构底壳与开松辊的间隙，使开松后的皮棉蓬松均匀更易于后续异性纤维检测装置的检测。经三次开松后的皮棉呈蓬松雪花状，棉纤维性状良好，异性纤维充分暴露在棉流表面。第五步，夹杂着异性纤维的开松皮棉，在开松辊齿钉的拨动下沿开松底壳多段弧轨迹上行，到达剥刀刮料板下方的抛料口时，在离心力与剥刀刮料板的共同作用下，开松皮棉被抛入抛料弯道 [ 15 ] [ 16 ] 。调节抛料弯道上方的网眼补风口直径，使开松皮棉被顺利吸走，完成开松过程。皮棉开松设备实物如图1所示。 2.2. 机构的组成 本设备主要由棉料提升装置、开松辊、上开松壳、栅栏结构底壳、抛料弯道、动力及调速装置、间隙调节装置组成。其结构示意如图2所示。 2.3. 主要性能指标和技术参数 确定皮棉开松机构主要技术指标如表1所示。
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user: 3. 关键工作部件的设计 3.1. 棉料传送装置 棉料提升装置如图3所示，由刺钉传送带和动力承托机构组成。其主要功能是对皮棉进行预开松以 图1. 皮棉开松设备实物 图2. 皮棉开松设备整体示意图 Table 1 Main performance indicator 性能指标 技术参数 整机效率 每小时处理皮棉20 kg 传送带速度(m/s) 0.2~0.4 传送带宽度(mm) 400 传送带电机功率(kw) 0.8 减速机速比 1:23 开松辊转速(r/min ) 1500~1700 开松辊尺寸(mm) 直径300，长400 开松辊电机功率(kw) 1.5 系统供电(V) 380 总体尺寸(长×宽×高)(mm) 2680 × 1350 × 2200 整机质量(t) 0.6 表1. 主要性能指标 及将预开松后的皮棉送入皮棉开松装置。刺钉传送带为适应本套实验平台的要求而设计，带宽400 mm ，周长2400 mm。钉尖距离带的表面为15 mm，钉与钉之间的距离为15 mm，两排钉之间的距离为15 mm。钉的直径为3 mm，钉与带的表面角度为60˚。为得到开松效果良好的皮棉，需多次调整传送带的速度，选用变频电机提供动力。为保证预开松的效果达到最佳，经多次试验整个装置与竖直面呈30˚角时效果最好，为保证第二次开松效果齿钉辊齿尖与传送带钉尖的距离必须控制在1~5 mm，经多次试验沿传送带方向斜线与开松辊轴线的垂线所成夹角为60˚时效果最佳。权衡利弊，最终将提升装置与松辊轴垂线所成夹角定为45˚。 图3. 棉料提升装置机构 3.2. 开松辊的设计 所述的开松辊分为圆柱状分内外两层，如图4所示。内层辊为钢质管状，表面紧密镶嵌多块弧形木质齿钉板，木质板表面镶有呈一定规律排列的齿钉 [ 17 ] 。内层辊环圆形表面设有三圈螺孔，可保证外层刺钉木板镶嵌，管状腔中间及两侧均设有加强辐板，两侧辐板表面均有两对称弧形槽，弧形槽装有滑块，可保证开松辊整体的稳定性以及在高速旋转下的动平衡调节。每块木质板都为弧形，板身打有沉头螺孔，表面镶有呈一定规律排列的齿钉，可使刺钉板无缝镶嵌于内层钢辊表面，且螺钉沉头避免开松过程中有刮花。开松齿钉，齿身为短圆柱状，齿端为尖圆头状，整体呈子弹状与开松辊表面呈90˚角，齿钉在开松辊表面整体呈螺旋状排列，效避了对皮棉的撕扯，降低了棉纤维损伤和异性纤维的拉断率 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] 。 开松辊和动力电机之间为带传动，通过各自变频器控制传送带动力电机、开松辊动力电机的速度。通过大量的试验调试得出，开松辊线速度控制在18~32 m/s之间。低于18 m/s时，打击力度不足，开松效果差，同时会因挂棉不净造成回棉的现象，高于32 m/s时，则会使较大异性纤维破碎，影响后续的检测。 3.3. 开松壳的设计 上开松壳整体外形为方壳，内部安置有右侧刮棉匀料板和左侧剥刀刮料板。刮棉匀料板由橡胶板制成长方形，刀身打有多排纵向孔，由外侧小压板通过调节螺栓联接在上开松壳进料处。可通过调节螺栓与纵向孔的不同组合来调节进料口的大小，实现对刺钉传送带运来的棉花进行刮抹，匀料的功能。剥刀刮料板，刀身由钢板制成，长方形，单刀刃且向有开松辊侧倾斜，刀刃与开松辊呈一定间隙 [ 22 ] 。此设计可使附着的残余皮棉被剥下，防止回棉。刀刃与下开松壳的栅栏结构底壳呈一定间隙，可保证被离心力甩出的皮棉沿特定方向运动。同时还可防止进入装置的皮棉从装置的顶部被吸走。 下开松壳由方形罩壳和栅栏结构底壳构成。栅栏结构底壳由多段半径不同的弧形铁板组成，底端最大半径弧形铁板处设有栅栏结构 [ 23 ] 。可使开松后的皮棉更加流畅的沿离心运动方向甩出，同时栅栏结构与开松辊齿钉相互搓擦对皮棉进行充分开松。 开松壳整体示意图如图5所示。
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user: 4. 试验结果及分析 样机试制完成后，实验组对棉花异性纤维检测设备的开松机部分进行了试验。试验选取轧花厂打包压缩后的新疆长绒棉作为实验对象，随机选取9个样本，每个样本质量为10 kg，并每个样本中均匀混入 图4. 开松辊示意图 图5. 开松壳整体示意图 等长度、等宽度、同品质的红色纸条10条，等长度、等宽度、同品质的黑色地膜条10条。 试验时每个样本都由试验人员等质量均匀喂入。试验主要测试样机开松效果及对异性纤维的损伤情况，从而得到开松辊速度与传送带速度的最佳匹配，开松效果如图6所示。 现将开松辊与传送带不同匹配下的速度划分范围，试验结果如表2所示。 其中，皮棉开松效果是根据轧花厂工人经验判定。 从上述试验结果可知， 1) 传送带速度确定，开松辊线速度小于18 m/s时，开松辊齿钉对皮棉打击力度不够，皮棉开松效果较差。当开松辊线速度大于32 m/s时，皮棉开松效果良好，但纸条、地膜等韧度较低的异性纤维易被开松辊齿钉击碎。故开松辊线速度应保持在18~32 m/s之间。 2) 开松辊线速度选取18~32 m/s之间某个数值，当传送带速度小于0.15 m/s时，虽然开松效果良好，异性纤维的损伤率也小，但传送带的输棉量达不到与后续检测、计量设备匹配的检测量20 kg/h。由于开松辊齿钉在击打皮棉时方向为顺传送带运动方向及钉齿倾斜方向，当传送带速度大于0.4 m/s时，开松辊转速相对于击打处皮棉的速度将大幅减小，造成齿钉打击力度不足，开松效果不佳。最终传送带速度应保持在0.15~0.4 m/s之间。 3) 当传送带速度大于0.4 m/s，开松辊线速度大于32 m/s时，虽然皮棉开松效果满足要求，但开松齿对棉纤维的损伤较大，柔性异性纤维损伤率较高。故此组速度匹配也应舍去。 图6. 开松效果 Table 2 Conveyor belt and opening roller at different speeds match the opening effect and the number of intact fiber 序号 传送带速度m/s 开松辊速度m/s 皮棉开松效果 开松后完整纸条数量(条) 开松后完整地膜条数量(条) 1 0~0.15 0~18 差 10 10 2 0~0.15 18~32 良好 9 9 3 0~0.15 >32 良好 4 2 4 0.15~0.4 0~18 差 10 10 5 0.15~0.4 18~32 良好 10 10 6 0.15~0.4 >32 良好 3 1 7 >0.4 0~18 差 10 9 8 >0.4 18~32 差 10 9 9 >0.4 >32 良好 7 3 表2. 传送带与开松辊在不同速度匹配下的开松效果与完整异性纤维数量 4) 当传送带速度为0.15~0.4 m/s，开松辊速度为18~32 m/s时，传送带与开松辊达到最佳速度匹配。在最佳速度匹配下，经该设备的开松的皮棉蓬松度好，呈雪花状，异性纤维拉断率低且大部分暴露在皮棉表面，满足后续检测、计量设备对皮棉的要求 [ 24 ] 。
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user: 5. 结论 本设备采用一种刺钉传送带倾斜喂入皮棉，传送刺钉带与上开松壳对皮棉进行钩拉预开松，开松辊尖圆头齿钉对皮棉击打开松，开松辊与栅栏结构底壳对皮棉搓擦开松的新型皮棉开松方式。在开松辊与传送带合适的速度匹配下，该设备开松效果良好，棉纤维损伤小，异性纤维破碎率低，可使异性纤维绝大部分暴露在棉花表面，满足后续检测系统对皮棉中的异性纤维进行检测、识别和计量的要求。
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user: 摘 要 目前，云环境下任务调度问题是一个研究热点，而粒子群算法(Particle Swarm Optimization， PSO)是解决任务调度问题的重要智能算法。针对相关性粒子群算法(Correlation Particle Swarm Optimization， CPSO)和新的基于自适应惯性权重粒子群算法(New Adaptive Inertia Weight Based Particle Swarm Optimization， NewPSO)在解决该问题时易陷入局部最优解和寻优能力差的不足，本文以任务执行时间和代价为目标，将随机因子与惯性权重相融合，提出增强型粒子群算法(Enhanced Particle Swarm Optimization， EPSO)。仿真结果表明，在相同条件下，与PSO算法、CPSO算法和NewPSO算法相比较，EPSO算法能更有效的减少执行时间，降低代价消耗(包括任务执行时间，时间花费以及虚拟机花费)，得到更优的调度方案。 关键词 :任务调度，粒子群算法，相关性，执行时间，代价消耗 Copyright © 2018 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 近年来，云计算以其独特的方式成为互联网发展的热门话题。云计算主要是利用虚拟化技术，将庞大的计算处理任务通过网络分成多个较小的子任务，再交给由多部服务器组成的庞大系统，经过计算后，将处理结果返回给用户 [ 1 ] [ 2 ] 。 在云计算中，任务调度策略直接影响到用户的任务执行效率以及云环境下资源的使用效率。在解决任务调度问题的研究领域里，群体智能优化算法越来越得到研究者的广泛关注，逐渐成为解决调度问题的新工具。1995年，Kennedy等提出PSO算法 [ 3 ] 。该算法的基本思想是粒子在寻优过程中，不仅考虑自身的局部认识，而且还要考虑种群的全局认识，即每个粒子是在充分利用这两个认知信息的基础上决定下一次的进化方向。由于PSO算法有参数少、易实现、收敛速度快等特性，已被广泛应用于各个领域。 文献 [ 4 ] 提出改进的粒子群算法优化神经网络及应用，通过采用动态惯性权重，提高粒子的多样性，一定程度上避免陷入局部最优。文献 [ 5 ] 提出一种基于种群多样性的粒子群优化算法设计及应用，通过种群多样性设计自适应惯性权重策略，实现粒子全局优化能力与局部开发能力的平衡，从而避免陷入局部最优解。文献 [ 6 ] 在传统惯性权重的基础上提出了新的基于自适应惯性权重的粒子群算法(New Adaptive Inertia Weight Based Particle Swarm Optimization，NewPSO)，可以进一步调整粒子速度以平衡粒子全局与局部搜索，使算法避免了陷入局部最优。文献 [ 7 ] 提出基于动态加速因子的粒子群优化算法研究，通过引入动态的加速因子，提高全局搜索能力，改善粒子群算法的收敛速度及精度。文献 [ 8 ] 提出优化粒子群的云计算任务调度算法，解决了粒子群算法在寻优过程中没有考虑随机因子作用而造成全局优化能力不足的缺陷。 上述方法只考虑惯性权重或者只考虑随机因子，并没有有效避免陷入局部最优解，提高全局优化能力。因此本文将自适应惯性权重与随机因子相融合，并将改进后的粒子群算法运用到云计算任务调度问题中，得到时间与代价均优的调度策略。
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user: 2. 云计算任务调度问题描述 随着云计算技术的发展，关于大规模任务调度的研究 [ 9 ] 越来越重要。而云计算任务调度主要就是研究如何为用户提交的任务分配资源，换句话说就是将多个相互独立的多样化任务分配到云中规模庞大的虚拟资源上，满足用户QoS要求、任务完成时间最小以及负载均衡最高等目标，其调度规模如图1所示。
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user: 3. 标准PSO算法 PSO算法根据个体对搜索空间的适应度值大小对个体的优劣进行评价。假设有一种群，其粒子个数是m，粒子的维数是n，则有：第i个粒子的速度表示为 v i = { v i 1 ， v i 2 ， ⋯ ， v i d } ， 1 ≤ i ≤ m ， 1 ≤ d ≤ n 。第i个粒子的位置表示为 x i = { x i 1 ， x i 2 ， ⋯ ， x i d } ， 1 ≤ i ≤ m ， 1 ≤ d ≤ n 。第i个粒子的个体最优解表示为 p i = { p i 1 ， p i 2 ， ⋯ ， p i d } ， 1 ≤ i ≤ m ， 1 ≤ d ≤ n 。整个种群的全局最优解表示为 p g = { p g 1 ， p g 2 ， ⋯ ， p g d } 。粒子速度和位置的更新方程如下： v i d ( t + 1 ) = ω v i d ( t ) + c 1 r 1 ( t ) ( p i d ( t ) − x i d ( t ) ) + c 2 r 2 ( t ) ( p g d ( t ) − x i d ( t ) ) (1) x i d ( t + 1 ) = x i d ( t ) + v i d ( t + 1 ) (2) 其中，ω是惯性权重。c 1 和c 2 是加速系数，通常设为2 [ 10 ] 。r 1 和r 2 是[0， 1]区间内均匀分布的两个相互独立的随机数。要将PSO算法运用于云计算任务调度问题，需要对粒子进行编码。 3.1. 粒子编码、解码及其初始化 粒子编码方式有很多种，本文采用直接法。 假设有k个任务，t个资源，且k > t，当k = 5，t = 4时，编码序列(4， 3， 3， 2， 1)即为一个粒子，直接法编码规则是将每1个任务对应1个资源，例如，任务1对应资源4，任务2对应资源3，任务3对应资源3。 粒子解码目的是获取每个资源上运行的所有任务。例如，资源3上运行的所有任务有{2， 3}。定义矩阵 t i m e [ i ， j ] ，用来记录任务i在资源j上的执行时间，则资源j上完成所有任务的总执行时间是： T i m e ( j ) = ∑ i = 1 n t i m e [ i ， j ]       ( 1 ≤ j ≤ t ) (3) 图1. 云计算任务调度模型 其中，i表示资源j上执行的任务个数，n表示资源j上执行的任务总数。则系统完成所有任务的总时间是： T a s k T i m e = max ( T i m e ( j ) )       ( 1 ≤ j ≤ t ) (4) 然后进行种群初始化。假设有k个任务，t个资源，s个粒子，且k > t。第i个粒子位置由向量x i 表示，定义为 x i = { x i 1 ， x i 2 ， ⋯ ， x i d } 。其中， 1 ≤ i ≤ s ， 1 ≤ d ≤ k ， 。第i个粒子速度由向v i 表示，定义为 v i = { v i 1 ， v i 2 ， ⋯ ， v i d } 。其中， 1 ≤ i ≤ s ， 1 ≤ d ≤ k ， − r ≤ v i j ≤ r 。初始化时产生s个粒子，每个粒子的位置和速度分别取 [ 1 ， r ] 和 [ − r ， r ] 间的随机整数。 本文主要研究如何减少执行时间和代价，因此适应度函数是： f i t n e s s = 1 / ( T a s k T i m e + t i m e cos t ) (5) 3.2. 目标函数 本文实验结果与其他算法比较的是执行时间和代价，因此将目标函数分别定义为： T a s k T i m e = F i n i s h T i m e − S t a r t T i m e (6) C o s t = t i m e c o s t + d e b t + T a s k T i m e (7) 其中，TaskTime是执行时间，FinishTime是任务调度结束时间，StartTime任务提交时间。Cost是代价，timecost是时间花费(任务总长度/虚拟机的处理能力)，debt是虚拟机的花费。