DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 Table 2 Comparison of basic information， tumor size and pathological type between the two groups of patient 耳前–耳后V形切口组 (n = 19) 改良Blair切口组 (n = 20) P值 性别(男:女) 10:9 9:11 0.634 年龄(岁) 42.74 ± 12.83 40.55 ± 13.39 0.606 肿瘤直径(cm) 2.32 ± 0.65 2.59 ± 0.60 0.187 常规病理结果 多形性腺瘤 14 13 0.576 Warthin瘤 5 6 肌上皮瘤 0 1 表2. 两组患者基本情况、肿瘤大小和病理类型的比较 Table 3 Comparison of operative time， postoperative condition， and scar score between the two groups of patient 耳前–耳后V形切口组 (n = 19) 改良Blair切口组 (n = 20) P值 手术时间(min) 58.42 ± 10.11 102.55 ± 9.36 0.000 引流量(ml) 39.68 ± 4.90 43.85 ± 4.20 0.007 引流时间(h) 52.47 ± 13.22 49.65 ± 14.90 0.536 住院时间(d) 5.37 ± 1.07 5.45 ± 1.10 0.815 术后并发症(例) 涎瘘 0 0 >0.05 耳垂麻木 3 5 0.476 暂时性面瘫 2 1 0.517 味觉出汗综合征 0 2 0.157 面神经功能评分(分) 92.42 ± 4.11 94.75 ± 4.00 0.081 疤痕评分(分) 术后3月 医生 3.00 ± 1.53 4.5 ± 1.43 0.003 患者 18.79 ± 5.31 26.90 ± 6.10 0.000 术后6月 医生 1.79 ± 0.85 3.65 ± 1.35 0.000 患者 11.42 ± 4.40 17.10 ± 5.47 0.001 术后12月 医生 0.47 ± 0.61 2.20 ± 1.11 0.000 患者 5.79 ± 2.80 9.90 ± 3.52 0.000 肿瘤复发(例) 0 0 >0.05 表3. 两组患者手术时间、术后情况、疤痕评分的比较 患者的临床基本信息可见表2，对比可见两组患者在性别、年龄、肿瘤大小、肿瘤病理类型上均无显著性差异(P > 0.05)。表3记录了手术时间、引流情况、住院时间、并发症发生情况、疤痕恢复情况及肿瘤复发情况等。结果显示，耳前–耳后V形切口组的手术时间明显短于改良Blair切口组(P < 0.01)，且术后引流量也小于改良Blair切口组(P < 0.01)，不过两组患者在术后引流时间和住院时间上则无显著性差异(P > 0.05)。术后，耳前–耳后V形切口组出现3例耳垂麻木，2例暂时性面瘫，无患者出现涎瘘和味觉出汗综合征；改良Blair切口组则出现5例耳垂麻木，1例暂时性面瘫，2例味觉出汗综合征，无涎瘘患者，两组患者在术后并发症的发生率上无显著性差异(P > 0.05)，3例暂时性面瘫患者在术后3月复诊时均恢复正常。术后面神经功能评分比较中，耳前–耳后V形切口组的平均得分略低于改良Blair切口组，但无显著性差异(P > 0.05)。术后3、6、12个月进行疤痕评分，无论是医生还是患者角度，耳前–耳后V形切口组的疤痕评分均明显低于改良Blair切口组(P < 0.01)。术后1年两组患者的疤痕对比(图2)。术后随访1年内39例患者中均无复发。 图2. 术后1年两组患者的疤痕对比。(a) 为耳前–耳后V形切口组患者；(b) 为改良Blair切口组患者
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user: 4. 讨论 外科手术在治疗腮腺良性肿瘤的同时也会给患者带来相应的后遗症和诸多困扰，如何在不增加复发率及并发症的前提下兼顾美观疗效是当代外科医生面临的新挑战。改良Blair切口是临床上应用最经典的腮腺切口设计，可以充分暴露整个腮腺及面神经分支，几乎适用于任何腮腺肿瘤，不过它的缺点在于术后会在面颈部留下长而明显的瘢痕影响患者容貌 [ 5 ] [ 6 ]。 随着医学技术的发展，功能性外科、微创外科理念的深入人心，腮腺肿瘤手术的切口设计不再是一成不变，根据肿瘤的具体大小、部位，个性化地演变出了多种多样的改良美观切口。目前临床上常见的有耳后发际内切口、美容除皱切口、耳前–耳后V形切口等 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。对于耳周附近小体积的腮腺浅叶良性肿瘤，与改良Blair切口相比耳前–耳后V形切口是一种更好的选择，该切口只会在耳前、耳后留下一个短V形切口，改善美观的同时也避免了改良Blair切口在切开颈部皮肤时损伤位于皮下浅表的耳大神经的风险 [ 14 ]。虽然耳大神经的牺牲对患者日常活动几乎没有影响，但在外科手术趋于精细化的当下还是提倡尽可能保留耳大神经。有研究表明即便只是保留耳大神经的后支也可以最大限度的降低术后耳垂麻木、感觉异常、创伤性神经瘤等并发症的发生率 [ 5 ] [ 15 ] [ 16 ]。除了上述优点外，耳前–耳后V形切口在手术中的运用也十分灵活多变，可以根据肿瘤的大小、部位，对耳前、耳后的切口长度进行适当的缩减或延伸，甚至可以单独只保留一个耳前切口或者一个耳后切口，术中如有需要亦可以通过添加辅助切口如耳前发际内切口、耳后发际内切口或者是颈部切口(图3)扩大对腮腺前上部以及颈上部的解剖暴露范围 [ 13 ] [ 17 ] [ 18 ]。 图3. 三种辅助切口。蓝色为耳前发际内切口；橙色为耳后发际内切口；绿色为颈部延长切口 目前临床上腮腺良性肿瘤手术采用的切除方式主要是腮腺部分切除或包膜外切除，前者在切除肿瘤的同时扩大切除肿瘤外0.5~2 cm腺体组织，后者则只切除肿瘤及其周围2~3 mm腺体组织 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]。包膜外切除通常适用于包膜结构完整的腮腺良性肿瘤，但是现实中肿瘤包膜的完整与否以及是否有卫星子囊的存在很难在术中仅凭肉眼来判断，因此本研究中的所有病例都选用了腮腺部分切除以确保彻底摘除肿瘤。所有的手术过程中只逆行性解剖与肿瘤相关的面神经分支，使用生物膜预防性地阻断原支配腮腺分泌功能的副交感神经纤维与原支配汗腺和皮下血管的交感神经末梢之间的错位愈合连接。两组患者术后涎瘘、耳垂麻木、暂时性面瘫、味觉出汗综合征等并发症的发生率均无显著性差异，随访一年39例患者均无复发，说明耳前–耳后V形切口在腮腺良性肿瘤手术切除中的安全性可与改良Blair切口媲美。此外相较改良Blair切口组，耳前–耳后V形切口组的引流量明显下降，这可能归功于耳前–耳后V形切口入路时缩减了翻瓣、解剖范围，减小了手术创伤。 术后各个阶段耳前–耳后V形切口组的疤痕满意度均明显优于改良Blair切口组。一方面是因为耳前–耳后V形切口缩短了切口长度，消除了醒目的颈部切口。另一方面是因为耳前–耳后V形切口的耳前切口可以隐匿在耳屏前天然褶皱或者是耳屏内侧，耳后切口可以自然的被耳廓遮挡，术后即便存在疤痕也不易被察觉。除了手术因素以及个人体质因素外，本研究还发现术后疤痕的恢复情况可能还与患者的年龄、性别、经济状况等外界因素有关。年轻女性患者相对会更加服从医嘱，遵从术后饮食及护理，且愿意额外承担祛疤药膏，术后疤痕恢复效果比较好。反之，大部分中年男性患者则容易忽视术后护理的重要性。 最后，需要强调的是手术的目的是在保证治疗效果下尽可能缩小切口，而不是一昧的追求小切口。耳前–耳后V形切口只能提供相对有限的解剖暴露范围，对于体积过大、位于腮腺前上部、尾部下极、颈上部或者是腮腺深叶的良性肿瘤或者是需要腮腺全叶切除的恶性肿瘤，可提供的术野暴露范围不如改良Blair切口，不推荐使用。此外，耳前–耳后V形切口入路下手术视野以及操作空间会受到限制，无法在直视下清晰地识别面神经分支和肿瘤边界，如果外科医生手术经验不足反而会增加面神经损伤、肿瘤破裂等风险，因此不推荐初学者使用，为了确保手术的安全性必要时仍建议添加辅助切口增大暴露范围。 综上，耳前–耳后V形切口在不增加手术时间、术后复发率及并发症发生率的情况下，可以减小手术创伤，并在术后达到令人满意的美容效果，是耳周附近小体积(直径 ≤ 3 cm)腮腺浅叶良性肿瘤的理想选择。
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user: 摘要 总结硫化氢经AMPK通路调节自噬保护脓毒症相关性肠黏膜损伤的机制。系统检索近年来关于硫化氢经AMPK通路调节自噬保护脓毒症相关性肠黏膜损伤的机制研究的相关文献并进行综述。硫化氢水平与脓毒症相关，可以保护肠黏膜损伤，其机制可能是通过AMPK信号通路介导自噬作用减轻了炎症反应。硫化氢通过AMPK信号通路调控自噬保护肠黏膜，有望成为脓毒症治疗的新靶点。
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user: 1. 引言 脓毒症是外科和重症监护病房(ICU)危重患者死亡的重要原因之一，在ICU中脓毒症死亡率高达36% [ 1 ]。2018年脓毒症定义和治疗指南被再次更新，脓毒症被新定义为因宿主对感染的反应失调而导致的危及生命的器官功能障碍 [ 2 ]。肠道是脓毒症发展为多器官功能衰竭的始动器官，因感染、氧化应激、循环障碍等机制使肠道上皮细胞损伤，肠黏膜及免疫屏障完整性遭到破坏导致肠功能衰竭 [ 3 ] [ 4 ]。肠粘膜上皮的自噬机制在维持上皮细胞的正常功能方面扮演了重要角色 [ 5 ]。硫化氢(H 2 S)是近年来发现的新型气体信号分子，可调节多重信号通路通过自噬减轻炎症，保护肠道功能，可望成为治疗脓毒症的新靶点。
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user: 2. H 2 S对肠黏膜损伤的保护作用 在哺乳动物体内中H 2 S由L-半胱氨酸和高半胱氨酸内源性产生，主要由两种吡哆醛-5’-磷酸(PLP)依赖性酶组成，称为胱硫醚β-合酶(cystathionine β synthase， CBS)和胱硫醚γ-裂解酶(cystathionine-γ-lyase， CSE)机体内源性生成的H 2 S可以立即释放到血液循环中，同时也以结合的硫烷硫和酸性不稳定硫的形式储存在细胞中。H 2 S在线粒体氧化成硫代硫酸盐或硫酸盐，然后被硫代血红蛋白清除，通过肺或肾排泄，以及硫酸和硫醇甲基转移酶等甲基化形成二甲基硫醚和甲硫醇 [ 6 ]。研究发现脓毒症大鼠模型(CLP法)血浆及肝脏、肺脏等多组织中H 2 S浓度升高，其合成关键酶CSE的表达水平和活性也明显增加。另外用H 2 S生成抑制剂DL-炔丙基甘氨酸(PAG)治疗，不仅降低了组织中H 2 S含量，而且产生了显著抗炎效应 [ 7 ]。因此，H 2 S与脓毒症的发生和发展密切相关。 研究表明，H 2 S可以增加胃黏膜血流，减轻由于非甾体类抗炎药引起胃黏膜损伤。其机制可能是通过降低TNF-α、细胞间粘附分子-1 (ICAM-1)、前列腺素E2的表达发挥抗炎作用 [ 8 ]。动物实验证实 [ 9 ]，结肠炎大鼠模型在造模初期肠组织内中性粒细胞浸润增多，同时H 2 S的浓度也明显升高；给予H 2 S抑制剂肠黏膜萎缩，组织内MPO活性明显增加。给予外源性H 2 S后，结肠的炎症程度明显减轻，TNF-α、IL-1β、IFN-γ等炎性因子的表达下调。这些研究提示H 2 S与肠道炎症相关，在炎症早期内源性H 2 S升高可能是为保护肠黏膜机体的防御反应；外源性H 2 S对肠道炎症有治疗作用。
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user: 3. 自噬作用保护脓毒症相关器官功能损伤 脓毒症的本质是机体对感染的免疫失衡。在脓毒症的亚急性期，细胞凋亡和自噬是疾病进展的关键事件 [ 10 ]，机体通过自噬作用维持细胞稳态及细胞自我更新 [ 11 ]。自噬与炎症密切相关，可以调节炎症相关转录因子核因子活化B细胞κ轻链增强子(NF-κB)、核因子红细胞2相关因子2 (NFE2L2)的表达，促进死亡细胞的清除，调节吞噬作用等 [ 12 ]。 自噬在脓毒症中被激活，负性调节炎症反应，减轻各种组织和器官的炎症损伤。有研究表明，亚铁血红素加氧酶-1介导的自噬可以保护小鼠免受脓毒症造成的肝损伤 [ 13 ]；调节自噬和凋亡相关基因表达以增强肝脏自噬活性可以提高脓毒症小鼠的存活率 [ 14 ]；肾近端小管自噬相关基因7 (Atg7)特异性消融可加重脂多糖(LPS)诱导的急性肾损伤(AKI) [ 15 ]，而自噬激活在内毒素诱导的肾损伤中具有肾保护作用 [ 16 ]；在脓毒症小鼠模型中，自噬过程减弱导致心功能障碍，通过mTOR激活自噬可恢复心脏功能，减轻对心肌的损伤 [ 17 ]。研究还发现，敲除肺自噬相关基因4B (Atg4B)可加重脓毒症相关性肺损伤 [ 6 ]，增强Atg12依赖性自噬对脓毒症肺损伤具有保护作用 [ 18 ]。此外，自噬缺陷小鼠更容易受内毒素的主要成分LPS的攻击 [ 19 ]，T细胞自噬缺失抑制脓毒症患者的免疫反应，从而增加死亡率 [ 20 ]。 因此，自噬是一个进化保守的过程，通过对受损或未使用的蛋白质和细胞器的再循环来促进细胞在应激条件下的适应能力 [ 21 ]。越来越多的研究提示自噬在炎症过程中经多种通路对机体起到一定的保护作用，H 2 S可以通过多个信号通路激活自噬，如AMPK/mTOR，PI3K/Akt/mTOR和miR-30c等信号传导途径 [ 11 ]。
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user: 4. H 2 S经AMPK通路调节自噬 现有证据表明，H 2 S可经AMPK通路介导自噬作用 [ 22 ]。AMPK通过对激素和营养信号做出反应参与调节全身能量代谢平衡，一旦被激活，AMPK磷酸化下游底物，抑制合成过程，促进分解代谢，引起腺苷5’-三磷酸生成和能量恢复。H 2 S经AMPK通路调节自噬有以下三种机制： 1) 硫氢化钠(NaHS)在氧化应激损伤中可以通过激活CaMKKβ/AMPK和PI3K/AKT信号通路，上调线粒体中碱基切除修复酶DNA POLG和OGG-1，下调OXPHOS活性，恢复线粒体膜电位，保护线粒体功能 [ 23 ]。 线粒体损伤会导致氧化应激和代谢障碍，活性氧(ROS)是有氧代谢氧化磷酸化过程中不可避免的副产物，起源于线粒体的电子传递链。ROS生成与消除的不平衡导致氧化应激，引起氧化损伤。线粒体不仅在ROS的产生过程中起着重要作用，而且成为氧化应激的敏感靶点。H 2 S可以通过内源性合成，调控机体自噬、细胞代谢、炎症、细胞周期和氧化应激等多种病理生理过程。外源性H 2 S通过激活CaMKKβ/ AMPK和PI3K/AKT通路减轻细胞凋亡、增强了机体抗氧化活性、保护线粒体、增加了mtDNA修复酶的表达、改善分子伴侣蛋白的表达、增加了机体抗氧化剂的生成 [ 23 ]。 2) 外源性H 2 S能通过Nrf2-ROS-AMPK信号通路抑制高血糖时氧化应激诱导的过度自噬，从而保护内皮细胞 [ 24 ]。高血糖诱导血管内皮细胞ROS产生增加，增加的ROS导致严重的氧化应激使ATP的产生减少，它可以激活AMPK信号通路。持续和过度激活的AMPK信号通路会导致过度自噬，使动脉血管内皮细胞凋亡。外源性H 2 S不仅减少了内源性H 2 S的产生，而且保护了动脉内皮细胞的死亡。因此，H 2 S通过Nrf2-ROS-AMPK信号通路能调整血管内皮细胞的稳态并增加细胞的成活率。 AMPK是体内细胞能量状态的关键调节因子，在维持葡萄糖稳态方面有着重要的作用 [ 25 ]。最近的研究表明，在高血糖时外源性H 2 S诱导AMPK激活进而调节炎性反应，降低了氧化应激和血管炎症 [ 26 ] [ 27 ]。另外，在高血糖时给予NaHS治疗可以增强AMPK的磷酸化，稳定糖代谢 [ 28 ]。 3) H 2 S可以通过激活AMPK/mTOR通路激活肝脏自噬，降低血清甘油三酯(TG)。自噬在肝甘油三酯代谢中起重要作用，抑制自噬可以降低TG在肝脏中的清除 [ 29 ]。 H 2 S是自噬的有力促进剂，对高甘油三酯血症(HTG)和非酒精性脂肪肝(NAFLD)具有保护作用。自噬通过噬脂作用调节肝细胞脂质代谢，即将双膜自噬体内的脂质滴固存，与溶酶体融合形成自溶酶体，然后由自溶酶体内的脂肪酶降解TG。肝细胞自噬活性降低导致脂质分解减少，游离脂肪酸(FFA)氧化，导致肝脂肪变性而发展为NAFLD和HTG。相反，抑制肝脏AMPK活化抑制肝脏自噬能力，导致肝脏脂肪变性。H 2 S通过AMPK/mTOR通路刺激肝脏自噬通量，降低血清TG水平，进而改善NAFLD [ 29 ]。 综上所述，AMPK能够感知细胞ATP的变化，是自噬的重要调控因子。其下游靶点包括负向调节物mTOR，抑制其生成可以促进自噬体的形成 [ 30 ]。因此，AMPK介导的对mTOR磷酸化和活化的抑制可诱导多种不同细胞类型的自噬反应。自噬通过多种信号途径进行调节，AMPK/mTOR是其关键的信号途径。H 2 S是脓毒症发生发展的重要调节因子，外源性H 2 S通过调节AMPK/mTOR通路诱导自噬，除了可维持肠黏膜正常功能外，还对心功能、血脂、糖尿病并发症等具有重要作用(图1)。今后可进一步研究H 2 S 激活AMPK/mTOR的上游机制，深入了解AMPK/mTOR通路活化后的多种生理学机制，为将来H 2 S 供体应用于临床提供理论依据。 AMPK/mTOR pathway [ 22 ] 图1. H 2 S通过调节AMPK/mTOR通路介导自噬的生物学作用 [ 22 ]
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user: 摘要 社团结构是复杂网络的重要特征之一。为了得到更合理的网络社团结构的划分结果，文中给出了一种基于弱社团定义的整数优化模型。由于该模型是组合优化问题，因而较难快速求解。文中基于该模型将其转化为连续优化近似模型，提出一个高效的块坐标下降算法。实验结果证明了基于弱社团定义的优化模型与算法的有效性。
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user: 1. 引言 近年来，复杂网络的研究处于蓬勃发展阶段。随着对复杂网络的深入研究，发现众多实际网络存在的一个共同特征，称之为网络中的社团结构。它是指网络中的节点可以分组，组内节点间的连接比较稠密，组间的连接比较稀疏。社团结构在实际系统中有着非常重要的意义。例如在万维网中，不同的社团可能代表着不同主题的网页；在新陈代谢网络以及神经网络中，社团反映了功能单位。相关的社团结构也存在于社会网络，互联网以及食物网络等。研究网络的社团结构对于理解整个网络的结构与功能十分重要。 目前已经存在着大量探索复杂网络社团结构发现方法的研究 [ 1 ] [ 2 ]。其中社团发现的一种较受关注的是谱分方法 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。它的主要思想是对通过邻接矩阵形成的Laplace矩阵或标准矩阵的特征值，特征向量的分析，探索网络中的社团结构。谱平分法的基本思想是根据Laplace矩阵的第二小的特征值 λ 2 将其分为两个社团。谱平分法对于社团结构明显的网络非常有效，但当网络的结构不明显时，往往得不到理想的划分结果。一种被广泛使用的社团评估函数，称之为模块函数Q [ 7 ]。然而，最近的研究表明，在一些网络社团划分中模块函数Q存在着分辨率限制问题 [ 8 ]。由李等人提出的模块密度函数D是一个改善社团划分的定量函数 [ 9 ]。模块密度函数D在一定的程度上缓解了该限制问题，但是这两种函数存在的一个共同问题是错误识别，即划分得到的一些社团不满足弱社团的定义 [ 10 ]。 文中基于弱社团定义建立了一个新的整数优化模型，能够克服网络社团结构划分中的错误识别问题，一般的，整数优化模型被描述为组合优化问题，因而较难求解，故考虑它的连续优化近似，并提出一个高效的块坐标下降算法。实验结果显示该模型与算法是可行的。
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user: 2. 模型描述 2.1. 复杂网络与社团结构 给出一个无权无向网络 G ( V ， E ) ，令 V = [ n ] = { 1 ， 2 ， ⋯ ， n } 为网络的节点集，其中n为该网络中的节点数目。令 E = { e 1 ， e 2 ， ⋯ ， e m } 为边的集合，其中 e l = ( i ， j ) 代表着节点i与j间的连边，m为网络中的连边数目，即 m = | E | 。给定一个网络，将其划分为不重叠的社团结构，将节点集 [ n ] 划分为 { C 1 ， C 2 ， ⋯ ， C k } ，即 C a ∩ C b = Φ ，       ∀ a ≠ b ，       ∪ a = 1 k C a = [ n ] 。 令 A = [ a i j ] n × n 为网络的邻接矩阵，其中 a i i = 0 ，且 ∀ i ∈ [ n ] ，有 i ∈ C a ， j ∈ C b ， i ≠ j ， a i j = { 1 ，         ( i ， j ) ∈ E 0 ，       ( i ， j ) ∉ E 。 令 V s 为V的子集， V s ¯ 为V的补集。若 V s 满足弱社团的定义，则满足 L ( V s ， V s ) > L ( V s ， V s ¯ ) 其中 L ( V s ， V s ) = ∑ i ∈ V s ∑ j ∈ V s a i j ，         L ( V s ， V s ¯ ) = ∑ i ∈ V s ∑ j ∈ V s ¯ a i j 。 2.2. 基于弱社团定义迹的最大化函数 引入一个指示向量 t s ( i ) = 1 ，节点i属于 V s ，否则 t s ( i ) = 0 。因此 t s = [ t s ( 1 ) t s ( 2 ) ⋮ t s ( n ) ] ，     s = { 1 ， 2 ， ⋯ ， n } 。 定义对角矩阵 D = d i a g { d 1 ， d 2 ， ⋯ ， d n } ，其中 d i = ∑ j = 1 a i j 。弱社团定义 L ( V s ， V s ) > L ( V s ， V s ¯ ) 可具体展开为： t s T A t s − t s T ( D − A ) t s > 0 ， 即 t s T ( 2 A − D ) t s > 0 。 定义一个分配矩阵 T = [ t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t k ] ，       k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。其每一行对应着网络中相应的一个节点，每一列对应着相应划分的社团。进一步的，满足弱社团定义的网络社团划分情况可描述如下： ∑ s = 1 k t s T ( 2 A − D ) t s = t r [ T T ( 2 A − D ) T ] 故问题可描述为： max T { t r [ T T ( 2 A − D ) T ] } s . t .       T ≥ 0 ，             T ⊂ { 0 ， 1 } n × k (1) 2.3. 连续优化近似模型 问题(1)是离散的，因此难以求解。故将T松弛得到 S ⊂ [ 0 ， 1 ] n × k 。并对S的每一行向量进行稀疏约束，以保证结果的稀疏性。定义矩阵 B = − ( 2 A − D ) 。因此连续优化近似模型可表述如下： min S t r { S T B S } s . t .     ‖ s i ‖ 2 = 1 ，       i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，           ‖ s i ‖ 0 ≤ p ，           S ≥ 0 (2) 进一步可描述为： min S 〈 B ， S S T 〉 s . t .     ‖ s i ‖ 2 = 1 ，       i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，           ‖ s i ‖ 0 ≤ p ，           S ≥ 0 (3) 假设社团的数目为k，且 1 ≤ p ≤ k ，p是一个整数， ‖ s i ‖ 0 ≤ p 。当 p ≤ k 时， l 0 约束消失。 2.4. 社团检测框架 利用稀疏正松弛将离散问题转化为连续优化近似模型 [ 11 ]。假设从(3)中得到结果 S * ，用一种直接舍入方法得出最终的社团划分矩阵 T * 。令 t i T 为T的第i行， e j 0 ∈ R k 是第 j 0 个元素为1的单位向量。 t i ← e j 0 ，         j 0 = arg max j ( s i ) j 。 社团检测框架如下： · 步骤1：从不同的随机点开始代入求解问题(3)得到近似结果。 · 步骤2：用直接舍入方法检测社团结构。 · 步骤3：多次重复步骤1和步骤2，直到所得的划分矩阵使所有社团均满足弱社团定义且是合格的社团结构。
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user: 3. 块坐标下降算法 在这部分中，用块坐标下降算法求解问题(3)。假设网络被划分为k个社团。令 f ( S ) = 〈 B ， S S T 〉 。对于第i个子问题，可以求解如下子问题： s i = arg min x ∈ s i f ( s 1 ， ⋯ ， s i − 1 ， x ， s i + 1 ， ⋯ ， s n ) + σ 2 ‖ x − s i ¯ ‖ 2 ， 其中 s i ¯ 是某个参考点，且 σ > 0 。 块坐标下降算法具体描述如下： · 步1：任意给出一个 S 0 ， σ > 0 ，令 t = 0 ， ε > 0 。 · 步2：当 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，做 s i t + 1 = arg min x ∈ s i f ( s 1 t + 1 ， ⋯ ， s i − 1 t + 1 ， x ， s i + 1 t ， ⋯ ， s n t ) + σ 2 ‖ x − s i t ‖ 2 ，       t + 1 。 · 步3：当 ‖ S t + 1 − S t ‖ F < ε ，则得到 S t + 1 ，否则重复进行步2。
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user: 4. 实验结果与分析 为了验证基于弱社团定义的优化模型与块坐标下降算法在复杂网络社团检测中的有效性与可行性，在本节中选取Zachary空手道俱乐部网络 [ 12 ] 进行实验验证，并与谱平分方法以及基于模块函数Q的谱分方法对网络社团划分结果做对比和分析。 Zachary空手道俱乐部网络是检验不同社团划分算法的一个经典实际网络。其组成有34个节点代表着俱乐部成员，78条边代表着俱乐部成员间有交往的关系。在调查后发现，由于该俱乐部主管与校长之间因是否提高收费问题产生争执，致使俱乐部成员分裂以主管与校长为核心的2个小社团。其中一个社团包含的节点为：1， 2， 3， 4， 5， 6， 7， 8， 11， 12， 13， 14， 17， 18， 20， 22。另一组则包含余下的节点。该网络真实的划分情况如图1所示。节点1表示这俱乐部中的主管，节点33代表了俱乐部的校长。圆形与方形节点代表着分裂后小俱乐部中的各个成员。 图1. 空手道俱乐部关系图 图2为谱平分方法划分Zachary网络得到的结果。图中方形节点与圆形节点分别代表了原Zachary网络的实际划分结果，而阴影和非阴影则代表了利用谱平分算法得到的结果。从图中可以直观的看出，节点3被错误划分，即谱平分算法将网络划分为两个社团时出现了错误识别的现象。 图2. 谱平分方法划分的社团结构 在图3中，基于模块函数Q的谱分方法将网络划分为3个社团： C 1 = { 1 ， 2 ， 4 ， 8 ， 12 ， 13 ， 14 ， 18 ， 20 ， 22 } ， C 2 { 5 ， 6 ， 7 ， 11 ， 17 } ， C 3 { 3 ， 9 ， 10 ， 15 ， 16 ， 19 ， 21 ， 23 ， 24 ， 25 ， 26 ， 27 ， 28 ， 29 ， 30 ， 31 ， 32 ， 33 ， 34 } 。这表明了该算法不但可以检测出两个主要的社团，还可以进一步的检测出网络中的小社团。由于该算法错误划分了节点3，故不能得到稳定合格的社团结构。 图3. 基于模块函数Q的谱分方法划分的社团结构 已经有学者们讨论过Zachary空手道俱乐部网络可以划分为更多的小社团，多数学者们认为该网络划分为4个社团更为合理。图4是块坐标下降算法将网络划分为4个均满足弱社团定义的社团结构，且不能进一步划分。如表1所示，该划分结果与文献 [ 10 ] 中的结果一致，且节点3得到了正确的划分。 图4. 文中的算法划分得到的社团结构 Table 1 The results of the algorithm’s division of the karate club networ 社团 节点名称 C 1 1， 2， 3， 4， 8， 12， 13， 14， 18， 20， 22 C 2 5， 6， 7， 11， 17 C 3 9， 10， 15， 16， 19， 21， 23， 29， 31， 32， 33， 34 C 4 24， 25， 26， 27， 28， 30 表1. 文中算法对空手道俱乐部网络的划分结果 基于弱社团定义的优化模型与算法克服了谱平分方法，基于模块函数Q谱分方法在空手道俱乐部网络中错误划分个别节点的情况，该方法不但划分得到的每一个社团都满足弱社团定义，而且能够检测出网络中更为复杂的小社团。
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user: 5. 结论 文中建立的基于弱社团定义的优化模型与算法得到了正确的社团划分结果。其划分得到的每一个社团均满足弱社团定义且是合格的社团结构。该方法能够检测出网络中复杂的小社团，将网络社团结构划分得更为精确合理。文中的方法在小型网络中取得了良好的划分效果，进一步将这种方法应用于一些大型的网络社团划分的研究中，这也是日后学习研究的方向。
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user: 摘要 本文研制了一套座椅主动减振系统，通过抑制座椅下方基础结构上的低频线谱振动，降低振动向座椅的传递，从而提高座椅的舒适性。该系统将传感器与主动执行器集成在一起，形成传感作动一体化的智能吸振器。采用自适应反馈FxLMS算法作为控制策略，有利于提高该系统在不同应用环境中的适应性和稳定性。然而，该算法在应用中由于机械结构和控制系统中存在的非线性，容易造成高次谐波振动的放大现象。为此，本文提出一种参考信号的预处理方法，通过将参考信号转化为矩形波并提取高次谐波分量的方法合成新的参考信号，从而实现对高次谐波振动的抑制，以解决座椅振动主动减振中高次谐波的放大现象。为验证本文提出方法的有效性，在实验室中搭建了座椅减振试验验证平台，该平台以矩形钢板作为基础结构，以模拟振源作为初级激励。试验结果表明本文提出的方法在实现基频振动大幅降低的同时，可有效解决座椅主动减振中出现的高次谐波放大问题。
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user: 1. 前言 对于飞机、船舶及车辆等交通运输工具而言，影响乘坐舒适性的关键之一便是座椅。驾乘人员长时间保持坐姿，极易产生疲劳，座椅的振动会加剧驾乘人员的不适感。在军事领域，座椅的振动会对驾乘人员造成心理和生理上的负面影响，直接影响士兵的战斗力。座椅的振动也是导致很多驾乘人员患有颈椎、腰椎类疾病的重要原因之一。统计结果表明，坦克乘员的腰痛发病率为73.7%，明显腰痛者达到48.4%，且从业时间越长，发病率越高、程度越重 [ 1 ]。直升机飞行员患有腰部疾病和脊柱异常疾病的情况也非常普遍，且随着飞行次数和飞行时间的增加，发病率升高 [ 2 ]。因此，作为振动的主要传递途径，座椅的减振性能非常重要，它直接决定了振动传递到座椅乃至最终传递到驾乘人员的振动量级。如何设计和优化座椅的减振系统一直以来是座椅减振研究的热点之一。 传统的座椅减振系统属于被动减振范畴，具有结构简单、安全可靠、经济性好等优点，应用广泛。但是受传统减振器高静态刚度和低动态刚度矛盾的限制，被动减振座椅对低频振动的控制效果普遍较差。而且被动减振座椅的刚度和阻尼不可调，不同工况环境下的减振效果会有所不同，适应能力差。 高静态刚度和低动态刚度的矛盾是被动减振系统的痼疾，为解决这个问题，采用高静态刚度低动态刚度同时满足的非线性减振系统 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 是一个解决思路，但目前缺乏适于工程应用的研究和验证。针对被动减振座椅刚度和阻尼不可调问题，国内外学者采用半主动控制的方法来实现刚度和阻尼的在线调整，以适应不同工况的振动控制，如基于磁流变 [ 6 ] 和电流变液 [ 7 ] 的半主动减振座椅的研究。相比而言，基于磁流变阻尼器 [ 6 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 的半主动控制系统已经有很成熟的产品问世。 与非线性减振和半主动减振不同，主动减振通过引入次级振源产生与源振动幅值相同、相位相反的振动实现对低频振动的良好抑制。同时由于主动减振座椅采用实时振动信号反馈，因此对不同的工况有很好的适应能力。鉴于对低频良好的抑制能力和不同工况的适应能力，主动减振座椅的研究一直受到国内外学者 [ 11 ] - [ 22 ] 的青睐，次级振源既有传统的伺服电机带动滚珠丝杠 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]、气动式 [ 14 ]、电磁式 [ 15 ] 等作动机构，也有基于压电材料 [ 16 ] [ 17 ] 等功能材料的新型作动机构。 本文基于前期的研究基础，研制了应用于座椅的主动减振系统。该控制系统采用自适应FxLMS算法，保证振动主动控制系统在工程应用中有更好的环境适应能力，同时具备较好的稳定性。然而由于机械结构和控制系统中存在的非线性，基于FxLMS算法的座椅主动减振系统会出现高次谐波的放大现象。为了解决该问题，本文提出一种对参考信号的预处理方法，通过将参考信号转化为矩形波并提取高次谐波分量的方法合成新的参考信号，从而在控制基频振动的同时实现对高次谐波振动的抑制。
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user: 2. 座椅振动主动控制机理 类似汽车、直升机这样的运载工具，通常在舱室内的座椅和基础地板之间安装被动减振装置，振动传递示意图如图1所示。对于不同种类的运载工具，主要振源的类型也有所区别。例如：汽车的振动主要来自发动机和路面、直升机的振动则主要来自旋翼，除此之外，振动在传递过程中还会受到舱室结构特性的影响。因此，振动的传递过程可以概括为“振源—结构—座椅”，为了提高座椅的舒适性，振动的治理工作可以分别从以上三个方面着手。但是直接消除振源的振动目前存在技术瓶颈，无法实现，修改传递振动的机械结构则需要付出较大的代价，可能会影响机械结构其它方面的性能。从提高座椅舒适性的角度出发，直接治理座椅振动更具有针对性，是目前座椅减振的主要研究方向。 图1. 振动传递示意图：(a)被动减振座椅；(b)主动减振座椅 与被动减振不同，本文研制的主动座椅减振系统采用了振动波叠加的原理，利用次级振源产生的振动来抵消座椅下方基础结构上的振动，阻止振动向座椅传递，其原理如图1(b)所示。振动主动控制的技术优势在于低频段(10~315 Hz)特征谱线频率的振动抑制效果非常明显，能够更具针对性地消除低频振动对驾乘人员身心健康的不利影响。
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user: 3. 控制策略 3.1. FxLMS算法 本文采用自适应FxLMS算法作为座椅主动减振系统的控制策略，控制算法以误差信号的最小均方根为收敛目标，通过最陡下降法寻找最优控制解 [ 21 ]。经典的单通道自适应前馈FxLMS算法框图如图2所示，自适应寻优过程即为控制权向量 W ( n ) 的迭代过程，可表示为： W ( n + 1 ) = W ( n ) + 2 μ X ′ ( n ) e ( n ) (1) 将初级激励作为参考信号 x ( n ) ，即为前馈控制。由于信号经过实际的物理通道后会产生一定的时间延迟和相位突变，因此需要对算法中的参考信号加入补偿滤波，滤波后的参考信号为 x ′ ( n ) 。补偿滤波器即为次级通道的脉冲响应函数(也称为次级通道权系数)，可以通过自适应系统辨识的方式获得。 图2. 单通道自适应前馈FxLMS算法框图 该算法可简单地归纳如下： { y ( n ) = ∑ l = 0 L − 1 w L x ( n − l ) e ( n ) = d ( n ) − S T Y ( n ) W ( n + 1 ) = W ( n ) + 2 μ X ′ ( n ) e ( n ) X ′ ( n ) = [ x ′ ( n ) ， x ′ ( n − 1 ) ， ⋯ ， x ′ ( n − L + 1 ) ] T x ′ ( n ) = ∑ h = 0 H − 1 s ⌢ h x ( n − h ) (2) 在座椅所处的实际环境中，振源的情况通常比较复杂，座椅的振动还要受到传递途径的影响，因此以初级激励作为参考信号是比较困难的。相比之下，采用反馈控制策略则更为合适，即以图2中的期望信号 d ( n ) 作为参考信号。在实际的振动主动控制系统中，传感器采集的误差信号是初级激励响应和次级激励响应的叠加，在启动主动控制系统后，随着次级控制力的逐渐建立，误差信号中被控频率的幅值会逐渐降低。因此需要在算法中将误差信号中的次级激励响应去除，重构出稳定的期望信号作为参考信号。本文所研制的座椅主动减振系统为双通道控制，座椅下方的两台智能吸振器之间存在明显的耦合关系，因此应采用考虑耦合的LMS算法。图3给出了考虑耦合的双通道自适应反馈滤波LMS算法框图，其中 S 11 和 S 22 是原点次级通道脉冲响应函数， S 12 和 S 21 是耦合次级通道脉冲响应函数。 次级通道权系数一般采用自适应系统辨识的方式获取，辨识方法可以分为在线辨识和离线辨识。在线辨识多适用于线性时变被控系统，在次级控制力的收敛过程中不断更新次级通道权系数，可以保证次级通道权系数的准确性。离线辨识则适用于线性时不变被控系统，当被控系统为静态时，提前辨识出系统的次级通道权系数。在本文研究的座椅减振问题中，采用离线辨识的方法获得系统次级通道权系数。 图3. 双通道自适应反馈控制LMS算法框图 此时，控制权系数的迭代过程可以表示为 { W 1 ( n + 1 ) = W 1 ( n ) + 2 μ [ X ′ 11 ( n ) e 1 ( n ) + X ′ 12 ( n ) e 2 ( n ) ] W 2 ( n + 1 ) = W 2 ( n ) + 2 μ [ X ′ 21 ( n ) e 1 ( n ) + X ′ 22 ( n ) e 2 ( n ) ] (3) 其中，滤波后的参考信号可以表示为 { X ′ 11 ( n ) = S ^ T 11 ( n ) X 1 ( n ) X ′ 12 ( n ) = S ^ T 12 ( n ) X 1 ( n ) X ′ 22 ( n ) = S ^ T 22 ( n ) X 2 ( n ) X ′ 21 ( n ) = S ^ T 21 ( n ) X 2 ( n ) (4) 其中，参考信号可以表示为 { X 1 ( n ) = e 1 ( n ) − y 1 ( n ) s 11 ( n ) − y 2 ( n ) s 21 ( n ) X 2 ( n ) = e 2 ( n ) − y 1 ( n ) s 12 ( n ) − y 2 ( n ) s 22 ( n ) (5) 3.2. 座椅主动减振系统中高次谐波放大现象 采用FxLMS进行座椅振动主动控制时，参考信号来源于误差传感器，这时参考信号中基频分量幅值远高于高次谐波，这造成控制滤波器中高次谐波分量迭代更新速度远低于基频分量迭代速度。以反馈控制为例，误差信号中高次谐波分量的幅值比基频分量低30 dB以上，这就导致控制滤波器中高次谐波分量几乎不更新，控制信号中也没有相应的频率成分。与此同时，由于被控机械结构、作动传感系统、功率放大器等存在的非线性，导致作动器激励起高次谐波成分，该谐波振动与源振动的相位存在随机性，当相位在−90˚~90˚范围内时，两者相互叠加会使得高次谐波振动增大。当采用信号发生器产生的单频信号作为参考信号时，这种情况会更加严重。 为了解决座椅主动减振中发生的上述高次谐波振动放大问题，需要在参考信号中引入高次谐波成分，并能够调节参考信号中高次谐波分量的幅值，该过程可视作对参考信号的预处理。 3.3. 参考信号预处理方法 本文提出一种对参考信号预处理的方法，以解决座椅主动减振高次谐波振动放大问题。该方法使用矩形波发生器从参考信号中提取矩形波，再通过带通滤波器组将需要控制的谐波分量提取出来，其基本原理示意图见图4。 图4. 参考信号预处理原理示意图 其中矩形波发生器假设原始参考信号满足下式： x ( t ) = A sin ( 2 π f t ) (6) 则矩形波发生器的输出为 y ( t ) 满足下式： y ( t ) = { A 0   x ( t ) ≥ A 0 0       x ( t ) < A 0 (7) 这里的 A 0 为用于生成矩形波的阈值，矩形波发生器的输出 y ( t ) 可根据式(7)进行逐点赋值。矩形波生成原理见图5。 图5. 矩形波生成原理 假设矩形波的占空比为D，则由图5可知，占空比D和阈值 A 0 之间满足下式： A 0 = A sin ( π 2 − D π ) = A cos ( D π ) (8) 将式(8)代入式(7)可得： y ( t ) = { A 0   x ( t ) ≥ A cos ( D π ) 0       x ( t ) < A cos ( D π ) (9) 经过矩形波发生器产生矩形波后，使用带通滤波器组将各个中心频率设置为高次谐波对应的频率，同时根据需要调整增益 k i 对各个高次谐波进行放大。
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user: 5. 结论 本文研制了一套应用于座椅的主动减振系统，主要用于抑制座椅上的低频振动，降低低频振动对人体的伤害。针对基于FxLMS算法进行座椅主动减振所出现的高次谐波放大现象，本文提出了一种对误差信号进行预处理的方法，该方法通过从误差信号中提取矩形波并使用滤波器组进行重构的措施，在保证基频振动控制效果的同时，解决了高次谐波振动的放大问题，提升了座椅主动减振的控制效果。
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user: 摘要 为了制备大尺寸的金刚石膜，以便于在光学、电子学等高技术领域的应用，西华大学先进数字辐射成像系统与器件科研团队研制了一台工作频率为2450 MHz，功率为15 kW，可生成大尺寸等离子体的高功率微波等离子体化学气相沉积(MPCVD)装置。以氢气和甲烷为气源沉积金刚石膜，采用光学发射光谱法(OES)来检测等离子体中C 2 基团和原子氢的相对强度比值(I C2 /I Ha )；利用Raman光谱表征金刚石膜的纯度和结晶质量，对影响金刚石膜生长速率和质量的工艺参数进行相关研究。结果表明：随着气压和CH 4 体积分数的增加，等离子体中I C2 /I Ha 值增大，金刚石膜沉积速率将会加快，当CH 4 体积分数过高时，金刚石膜中出现石墨相，成膜质量开始下降。经实验研究得到一组较好的金刚石膜制备工艺参数，并在该工艺参数条件下制备出直径为2英寸、厚度为1.6 mm的高品质金刚石膜。
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user: 1. 引言 金刚石拥有很多优良的理化性质，在热学方面，它具有最高的热导率和极低的热膨胀系数，是极佳的热沉材料。在力学领域，金刚石还是自然界中具有最高硬度的材料，因此，可以用它来制作精度优良的切削工具、耐磨部件以及钻头等，也是特殊材料的镜面加工刀具上必不可少的材料。此外，特别是在光学领域，金刚石从深紫外光区到远红外以及微波波段都具有高的透明性(除了在5 mm处由于自身存在的双声子振动而产生的微弱吸收峰之外) [ 1 ]，使得金刚石成为理想的高功率红外激光窗口和整流罩材料 [ 2 ]，近些年，经研究发现，金刚石在太赫兹领域也有很好的应用 [ 3 ]。与热丝化学气相沉积(HFCVD)和直流等离子体喷射化学气相沉积(DC-PJCVD)等制备方法相比，微波等离子体化学气相沉积(MPCVD)由于具有无极放电、等离子体密度高及分布均匀等优点被认为是制备光学金刚石膜的理想方法 [ 4 ]。目前国内外通常采用频率为915 MHz的高功率MPCVD装置制备金刚石膜，如德国的Fraunhofer研究所的椭球腔装置 [ 5 ]，日本大阪大学的圆柱腔装置 [ 6 ]，北京科技大学的圆柱腔装置 [ 7 ]，而对采用频率为2450 MHz且功率高于十千瓦的高功率MPCVD装置来制备金刚石膜的工艺研究还鲜有报道。我们采用自主设计的功率为15 kW、频率为2450 MHz的高功率MPCVD装置进行制备金刚石膜，采用光学发射光谱法(OES)检测等离子体中和金刚石膜生长密切相关的C 2 基团和原子氢，采用Raman光谱仪表征金刚石膜质量，研究气压和甲烷体积分数对金刚石膜沉积速率和质量的影响。探索出一套适合于该装置沉积金刚石膜的工艺参数，并在微波功率为12 kW，气压为14 kPa，基片温度为850℃，CH 4 体积分数为1%的工艺条件下制备出直径为2英寸、厚度为1.6 mm的高质量金刚石膜。
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user: 2. MPCVD金刚石膜制备装置 本研究中采用的MPCVD装置原理图如图1所示。该装置配备的微波源频率为2450 MHz，其最大输出功率为15 kW，其主要特点是用于真空密封的石英窗被放置在铜台的下面，不会与样品台上的等离子球直接接触，这使得沉积的金刚石膜不会被污染。同时在沉积室内前、后、左、右四个方向都设计了一个同样大小的抽气孔，这样可保证腔体内各处气流分布更均匀，整个沉积室外壳和腔体内的铜台都采取水冷，使得装置即使在高功率微波条件下工作，也不会由于温度过高而影响整套装置正常运行。 图1. 15 kW MPCVD装置原理图
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user: 3. 金刚石膜的制备与表征 3.1. 基片预处理 金刚石膜生长前需先在基片表面形核，本研究中选用浙江开化立晶硅材料公司生产的厚度为3 mm的多晶硅硅片为基片，为了有利于金刚石在多晶硅基片上形核，首先采用标准的机械划痕结合纳米金刚石粉超声的方法处理硅基片，具体如下：将多晶硅硅片采用粒度为0.5 μm的金刚石粉进行研磨，直到硅片上出现致密均匀的划痕，通常表现为硅片的研磨面出现均匀的蓝紫色光，此时表明硅片已研磨好。再将研磨好的硅片置于无水乙醇(纯度 ≥ 99.7%)和粒度为2 μm金刚石粉末配制成的悬浮液中超声清洗30 min，其中预处理中使用的金刚石粉来自于贵州第六砂轮厂，无水乙醇产自江苏强盛功能化学股份有限公司。然后取出硅片清洗干净并吹干后放入沉积腔内的样品台上备用。 3.2. 金刚石膜沉积前期工作 在腔体中放入基片，开始抽取真空，直到真空值达到可沉积的范围(−1 × 10 −4 kPa)；在这过程中同时打开腔体的冷却系统，打开微波电源开关，开启灯丝预热，将气体打开，以备起辉和沉积时使用。 3.3. 金刚石膜的沉积 在腔体真空达到沉积要求后，向腔体内通入1000 sccm流量的氢气(纯度为99.999%)，调节气路中的球阀开关，使腔体内气压值维持在3 kPa (起辉气压)，设定微波输出功率值为1 kW，然后启动高压按钮进行起辉，在这过程中逐渐调节氢气的流量和微波输出功率，使功率与气压值相互匹配，生成稳定的等离子体；当硅基片温度达到750℃左右，此时硅片呈砖红色，通入60 sccm的CH 4 (纯度为99.999%)形核30 min，实验中使用的氢气和甲烷气体均产自于法国液化空气公司成都分公司；形核结束后，改变CH 4 的流量值，保持甲烷体积分数、微波输出功率、工作气压和基片温度稳定，进行长时间金刚石膜的沉积。 3.4. 测试与表征 采用Ocean Optics公司的Maya2000高灵敏度背照式FFT-CCD光谱仪来检测等离子体的内部参数，其可测量范围为200~1100 nm，光学分辨率为0.035 nm。用InVia型激光Raman光谱仪(Reinshaw公司)分析金刚石膜的物相纯度，其中激发光波长为514.5 nm，分辨率为0.5 cm −1 。
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user: 5. 结论 在15 kW@2450 MHz的高功率MPCVD装置放电生成等离子体制备金刚石膜的工艺中，采用光学发射光谱和Raman光谱分别探究气压和甲烷体积分数对金刚石膜沉积速率和质量的影响，发现随着气压的增加，等离子体中的C 2 基团和原子氢的相对强度比值(I C2 /I Ha )增大，金刚石膜的沉积速率提高，在气压为14 kPa时，沉积的金刚石膜在保证沉积速率的前提下还有很好的结晶质量，当CH 4 体积分数增加，金刚石膜的沉积速率也会加快，但随着I C2 /I Ha 值增大，金刚石膜中出现了石墨相，膜纯度降低，质量变差；在微波输出功率为12 kW，基片温度在850℃，压强为14 kPa，CH 4 体积分数为1%时制备出厚度为1.6 mm的高质量金刚石膜。
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user: 摘要 排序是为加工若干个工件或者完成若干项任务而对资源按时间进行高效率的分配，本文讨论一个工件的情况下对多台机器进行排序，从而使加工时间最短的问题。在这个问题中给定一个时间窗口作为约束，机器只能在规定的时间窗口内运行。分析该问题是NP-难问题，并给出一个近似算法，讨论该近似算法的近似比不超过3/2，该近似算法的时间复杂度为 O ( m 2 ) 。
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user: 1. 引言 排序是为加工若干个工件或者完成若干项任务而对资源按时间进行高效率的分配，工厂在加工的时候，为了在盈利的同时令供应商、客户都满意，在保证按时交付产品的同时也要考虑到自己的成本问题，怎样让成本最小、花费时间最少、运输成本最小都是排序理论所要研究的问题。近年来国内外学者在排序领域取得了众多的研究成果。刘洋 [ 1 ] 分析了有新任务到达的包含时间窗口的多资源动态调度问题中的主要约束类型，建立了调度模型，提出了模型的启发式迭代修改求解方法。Chung-Yee Lee [ 2 ] 讨论了机器释放时间不同的几种情况下的理论结果，大多数问题是NP-难的，作者给出了伪多项式时间算法加以解决。Vickson [ 3 ] 研究了最大延误排序问题 1 | | T max 加工时间可控的费用最小问题。O. Braun [ 4 ] 等人将带时间窗口的单机排序问题添加了时间限制的约束条件，证明了当约束条件 B ≥ 2 时该问题是NP-难的，An Zhang [ 5 ] 等人给出了这个问题的多项式时间算法。Mostafa Khatami [ 6 ] 等人运用启发式算法和ILS算法更为有效率地解决了m台机器的有序流水线问题。 本文主要考虑一个工件在多台机器上加工的机器排序问题，与前述问题不同的是，本文在每天添加时间窗口作为机器运行时间的约束条件，要求所有机器都只能在时间窗口所规定的时间内运行。工厂在对工件进行加工时，机器运行的时间越长，成本就越高，所以要对机器进行排序，使得机器工作的天数最小，从而减少生产成本。本文给出了一个该问题的近似算法，并进行近似度分析，为工件的加工排序提供方案。
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user: 2. 问题简介 设有一个工件要在m台机器上进行加工，工件在每台机器上的加工时间为 t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t m ，有时间窗口 [ α ， β ] ，记 t = β − α ，( α < β 且 α ， β ∈ [ 0 ， 24 ] )。其中 α 表示机器开始运行的时间， β 表示机器结束运行的时间。所有机器的工作周期以天为单位，每天只能在时间窗口所规定的时间内运行，每台机器的工作时间不可中断，工件在同一时刻只能在一台机器上加工，机器之间没有顺序，要求对机器进行排序，使工作天数最小，设工作天数为k。 求 min k 。 数学描述： 记 x i j = { 1         若 第   j   台 机 器 在 第   i   天 工 作 0     若 第   j   台 机 器 不 在 第   i   天 工 作 i = 1 ， ⋯ ， k ; j = 1 ， ⋯ ， m 。 约束条件为 ∑ j = 1 m x i j t j ≤ t ( i = 1 ， ⋯ ， k ) 。 ∑ i = 1 k x i j = 1 ( j = 1 ， ⋯ ， m ) 。 也即 ① { x 11 t 1 + x 12 t 2 + ⋯ + x 1 m t m ≤ t x 21 t 1 + x 22 t 2 + ⋯ + x 2 m t m ≤ t                                 ⋮ x k 1 t 1 + x k 2 t 2 + ⋯ + x k m t m ≤ t ② { x 11 + x 21 + ⋯ + x k 1 = 1 x 12 + x 22 + ⋯ + x k 2 = 1                         ⋮ x 1 m + x 2 m + ⋯ + x k m = 1 只需考虑 k ≤ m 的情况。 记 A = ( x 11 x 12 ⋯ x 1 m x 21 x 22 ⋯ x 2 m ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x k 1 x k 2 ⋯ x k m ) 。其中A的每一列只有一个元素为1，其余均为0，且 k = r ( A ) 。 目标函数：求mink。
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user: 3. 对该问题的NP性讨论 定理1 上述问题是NP-难的。 证明：问题I：给定m个物品和一些容量为t的背包，m个物品的大小分别为 { t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t m } ，需要把每个物品分别放入背包中，物品的大小不能超过背包的容量，每个物品不可分割。问是否存在可以装下所有物品的最小背包数k。 问题II：设有一个工件，m台机器，工件在每台机器的工作时间记为 t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t m ，有时间窗口 [ α ， β ] ，记 t = β − α ，( α < β 且 α ， β ∈ [ 0 ， 24 ] )。其中 α 表示机器开始运行的时间， β 表示机器结束运行的时间。所有机器每天只能在时间窗口内运行，每台机器的工作时间不可中断，工件在同一时刻只能在一台机器上加工，要求对机器进行排序，使工作天数最小，设工作天数为k。 若I有一个可行解k， 记 x i j = { 1       若 将 第   j   个 物 品 放 在 第   i   个 背 包 里 0       若 不 将 第   j   个 物 品 放 在 第   i   个 背 包 里 i = 1 ， ⋯ ， k ; j = 1 ， ⋯ ， m 。 记 A = ( x 11 x 12 ⋯ x 1 m x 21 x 22 ⋯ x 2 m ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x k 1 x k 2 ⋯ x k m ) ，记 T = ( t 1 t 2 ⋮ t m ) ， C = ( t t ⋮ t ) ，则由问题I可以得到 A T ≤ C ，而k是满足该条件的最小背包数。在问题II里 t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t m 表示每台机器的工作时间，t表示每天的最长工作时间，当问题 II满足了 A T ≤ C 之后，可直接得到k就是要求的最小工作天数。所以问题I可以多项式规约为问题II。已知问题Ⅰ是NP-难的 [ 7 ] [ 8 ]，所以问题II也是NP-难的。
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user: 4. 算法设计 Input: x i j ( i = 1 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， ⋯ ， m ) ; t i ( i = 1 ， ⋯ ， m ) 。 Output: k的值。 Step1：先将m台机器按加工时间从大到小排列，不妨设为 t 1 ≥ t 2 ≥ ⋯ ≥ t m 。加工时长大于 t / 2 的机器记作大机器，设有 k ′ 台大机器，所需加工时间分别是 t 1 ， ⋯ ， t k ′ 。 Step2：按照每天运作一台大机器的方式先对大机器进行排序，即令 x i j = { 1                           ( i = j = 1 ， ⋯ ， k ′ ) 0       ( j ≠ i 且 i = 1 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， ⋯ ， k ′ ) Step3：令 t ′ 1 = t 1 ， t ′ 2 = t 2 ， ⋯ ， t ′ k ′ = t k ′ ， t ′ k ′ + 1 = t ′ k ′ + 2 = ⋯ = t ′ m = 0 。 for ( j = k ′ + 1 ， j < = m ， j + + )#外循环依次安排每一个小机器# { for( i = 1 ， i < = m ， i + + ) #内循环决定第j台小机器在哪一天运行# if ( t ′ i + t j < = t ) x i j = 1 ， x i + 1 ， j = 0 ， x i + 2 ， j = 0 ， ⋯ ， x m ， j = 0 t ′ i = t ′ i + x i j t j ； break. #终止内循环，转入外循环# else x i ， j = 0 ；} Step4:根据step3可以求出矩阵A，A的秩r(A)等于A中非零元的个数，且知 k = r ( A ) 。