DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 电子健康档案(Electronic Health Records， EHRs)包含日常临床活动中获得的大量纵向数据。在EHRs中可以获得各种各样的数据类型，系统地收集EHRs数据为通过增强错误检测、提高依从性和降低成本来改善临床护理提供了可能性，质量测量、公共卫生监测和患者获得健康状况的数据是EHR系统最直接的好处 [ 1 ]。EHRs的使用促进了生物医学信息学从个体层面向人群层面转变的机会，这在临床和转化研究中受到越来越多的关注 [ 2 ]。 与传统的基于叙述的健康档案相比，EHRs中综合病人病史构成了表型特征的可计算集合，这在很大程度上促进了人口层面的知识发现。同时使用EHRs使得数据的异构类型提供了患者的整体视角，其中每位患者的唯一ID连接来自不同临床科室的数据，随时间收集的临床数据为患者提供了临床事件的轨迹，因此可以进行纵向分析，这对于生物医学信息学研究很有价值。 目前，EHR数据的分析主要分为四类：共病性、患者聚类、机器学习和队列查询 [ 3 ]。其中，机器学习作为一种从大量EHR数据中获取有用信息的方法受到了广泛的关注。机器学习算法利用统计理论从训练数据中建立计算模型，并做出可应用于测试数据的推论。通常要求训练数据和测试数据都采用特定的格式，即表格格式，其中对象或示例构成行，描述这些行的特性或属性构成列。但在不损失关键信息的条件下，EHR数据很少直接符合这种格式，这主要是由于纵向观测的普遍性，即对象不是由具有单个值的一个特征来描述，而是由一段时间内的一系列值来描述。图1说明了将EHR数据转换成表格格式的问题。通常情况下，一位患者在一定时间内连续不断地报道某些临床测量结果，因此，这些临床测量是结果数据表的相应单元中的一个时间序列。此外，由于每位患者的轨迹都是唯一的，因此这些时间序列通常具有不同的长度，并且以不规则的时间间隔进行测量。标准机器学习算法不能直接从这种复杂的数据表中构建预测模型，原因主要有两方面：1) 大多数学习算法只能处理包含单个数值或分类值的特征；2) 如果没有参考点，例如给定的查询，大多数学习算法很难比较不同对象的相似程度。因此解决由不同长度和以不规则间隔测量的异构时间序列所增加的复杂性问题十分重要。 如图1所示，将原始EHR数据转换为用标准机器学习算法直接处理的表格格式时，问题归结为生成表示时间序列的特征。对这一方向已经进行了许多研究 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。然而，与以前的研究不同，本研究试图处理如图1所示的数据表，其中包含从结构丰富的EHR数据中提取用于分类的不同长度的时间序列。本研究以检测不良药物事件(ADES)为研究对象，这是一个重大的公共卫生问题。近年来，EHR数据已成为药品安全监测的宝贵资源。EHRs不仅具有传统数据来源的优势，而且还提供了与不患有ADES的患者形成对照组的可能性。后者尤为重要，因为它允许关联估计，并为有监督的机器学习提供类标签。挖掘用于ADE检测的结构化和非结构化EHR数据的研究尚处于起步阶段 [ 7 ] [ 8 ]。在EHRs中用于ADE检测的大多数方法没有考虑到临床事件的时效性，但这对预测任务至关重要。 图1. EHR数据转换成表格格式示意图
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user: 2. 相关工作 为了分析时间序列数据，SAX表示已广泛用于单变量和多变量时间序列 [ 9 ] [ 10 ]。与本研究中描述的问题密切相关的是，一些研究使用SAX表示从时间序列数据中创建特征。为了将时间序列数据转换成表格格式，Hills等 [ 11 ] 提出了一种单扫描shapelet变换算法，该算法从一组单变量时间序列中寻找最佳k个shapelet，然后将原始时间序列数据转换为具有k个特征的数据集，每个特征都是该序列与一个shapelet之间的距离。这样，任何标准学习算法都可以处理变换后的数据集。Gordon等 [ 12 ] 引入了shapelet采样算法，用于基于shapelet分类树的快速计算，对随机子序列进行采样和评估，并计算信息增益。Karlsson等 [ 13 ] 提出了随机shapelet森林算法，该算法在生成森林中的树时，生成多个shapelets，并在每个节点上选择最好的一个。该方法在保持预测性能的同时，显着地降低了计算成本。 受前面这些方法的启发，我们提出了基于随机子序列的方法处理图1所示的数据表。首先应用SAX表示从一组时间序列中获得对应于每个特征的符号序列；然后，在每个特征下，随机地生成多个子序列，从中选出信息量最丰富的子序列；最后，将每个时间序列替换为与所选子序列的编辑距离。此时，任何类型的分类器都可以处理变换后的数据集，生成预测模型受前面这些方法的启发，我们提出了基于随机子序列的方法处理图1所示的数据表。首先应用SAX表示从一组时间序列中获得对应于每个特征的符号序列；然后，在每个特征下，随机地生成多个子序列，从中选出信息量最丰富的子序列；最后，将每个时间序列替换为与所选子序列的编辑距离。此时，任何类型的分类器都可以处理变换后的数据集，生成预测模型。
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user: 3. 基本概念 时间序列 T = { t 1 ， ⋯ ， t n } ， t i ∈ R ， ∀ i ∈ [ 1 ， n ] 是在一个时间周期内进行的n个度量的有序集合，通常对应于一个时间演化变量。给出固定参数w，时间序列T可以由实向量 T ¯ = { t 1 ¯ ， ⋯ ， t w ¯ } 表示在w维空间中，其中 T ¯ 的第i个元素计算如下： t i ¯ = w n ∑ j = n w ( i − 1 ) + 1 n w i t j (1) 通过将每个时间序列分割成大小相等的w段，原始时间序列表示从n维降到w维。每段被分配一个新的值，该值对应于属于该段内的序列的平均值。这种表示被称为分段聚合近似表示(Piecewise Aggregate Approximation， PAA) [ 14 ]。 给定时间序列T，应用PAA获得 T ¯ ，通过将 T ¯ 的每个值映射到使用高斯分布定义的离散符号获得 T ¯ 的离散表示。更确切的说，定义一组 α − 1 个分割点 B = { β 1 ， ⋯ ， β α − 1 } ，其中 α 是字母表大小，使得高斯正态曲线下每对 ( β i ， β i + 1 ) 对应的面积都等于 1 / α 。为了完整性，假设 β 0 = − ∞ ， β α = ∞ 。因此，给定所需的字母表大小 α ，通过查阅统计表可以很容易地定义分割点。 得到分割点后， T ¯ 中的PAA系数将映射得到符号 T ¯ ^ 序列，具体如下：低于第一个分割点的所有系数都映射到第一个字母表符号，例如a；将第一个和第二个分割点之间的下一组系数值映射到第二个符号，例如b；以此类推。由此产生的离散序列表示称为符号聚合近似表示(Symbolic Aggregate Approximation， SAX) [ 15 ] [ 16 ]。 对于一个长度为w的离散事件序列X，X的子序列S被定义为X中连续符号长度为l的抽样，使得 l ≤ w ，即 S = { x q ， ⋯ ， x q + l − 1 } ， l ≤ q ≤ w − l + 1 。设 D ( ⋅ ) 是两个长度相同的离散事件序列的距离函数。给定长度为w的目标序列X和长度为l的序列S， l ≤ w ，S到X的距离函数 D ( ⋅ ) 定义如下： D i s t ( S ， X ) = min ∀ S ′ ⊆ ， | S ′ | = l { D ( S ′ ， S ) } (2) 其中 S ′ 是长度为l的时间序列X的子序列。 D ( ⋅ ) 可以是字符串匹配的任意距离函数，本研究使用编辑距离 [ 17 ]，也被称为Levenshtein距离。 使用上述距离函数，定义随机序列子序列(sequence shapelets)的概念。考虑由K类组成的离散序列数据集D，设 P ( C i ) 为属于类 C i 的序列的比例， ∀ i ∈ [ 1 ， k ] 。D的熵定义为： I ( D ) = − ∑ i = 1 k p ( C i ) log ( p ( C i ) ) (3) 将D划分为m个不相交的子集 D 1 ， ⋯ ， D m ，D的总熵定义为： I ^ ( D ) = − ∑ i = 1 m D i | D | I ( D i ) (4) 因此，数据集D上特定分区策略sp的信息增益定义为： G a i n ( D ， s p ) = I ( D ) − I ^ ( D ) (5) 基于时间序列子序列 [ 18 ] 的原始定义，我们将随机序列子序列定义为D中所有子序列中信息增益最高的离散事件子序列。利用等式(3)~(5)，Shapelet S的信息增益 S G a i n ( ⋅ ) 计算如下： S G a i n ( S ) = max s p ∈ D G a i n ( D ， s p ) (6)
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user: 4. 数据分析方法 本节详细描述所提出的方法。首先介绍从时间序列中生成符号序列，然后介绍使用生成的符号序列作为特征进行分类的四种策略：1) 原始序列；2) 聚类序列；3) 随机子序列；4) 随机动态子序列。 4.1. 序列生成 为了使时间序列更容易由分类器直接处理，我们使用SAX表示将每个时间序列转换为字符串(图2)。在SAX表示算法中需要设置两个参数：维数(w)和字母表大小(a)。第一个参数w是时间序列被划分为大小相等的分段数目，而a是用来映射所有分段中标准化时间序列值的符号数。在本研究中，我们考虑a值为2、3和5，2个符号反映高和低(或，正常和异常)，3个符号增加一个中间范围，5个符号考虑一个更精确的系统，其中基本时态信息损失更少。通过将SAX表示应用于每个特征，由异构时间序列组成的数据集转换为包含不同长度序列的数据集，可以通过标准分类器直接处理。 图2. 使用SAX表示从时间序列生成序列 4.2. 序列聚类 通过将上述序列生成方法应用于每个时间序列，得到的数据集包含不同长度的序列作为特征。当同一特征中的大多数序列是不同的时，直接使用它们进行分类可能不会产生有意义的结果，因为无法在测试集中的序列与训练集中的序列之间找到匹配。为了减少一个特征中的序列多样性，一种解决方案是将它们进行分组，这样具有相似符号特征和/或符号数目的序列就会分为同一类别。为此，我们使用分区聚类，更具体地说是围绕中心点的划分(PAM)算法 [ 19 ] 对原始序列进行聚类。PAM算法寻找k个有代表性的中心点——类中的对象与所属类中其他所有对象之间的平均相异度度量最小——通过将每个对象分配到与其最近的中心点来构建k个类别。在本研究中，对象是通过SAX表示生成的序列。每个序列代表一个临床测量的记录，即在规定的时间段内由一个病人得到的变量。它类似于k-均值聚类算法，但更健壮，因为它允许使用任何类型的距离度量，并最小化每对差异度度量的总和，而不是平方欧几里德距离的总和 [ 20 ]。将数据集划分为k个类别之后，属于同一类别的序列被其中心点代替用于构建预测模型。 Algorithm 1 Random subsequence selectio 给出一个特征f = {s 1 ，s 2 ，...s n } 令L为序列s i 的最长长度 连接s 1 ，s 2 ，...s n 构成S 对1到n_iter做如下循环 开始索引k i ：随机数，k i <序列S的长度-L + 1 移动长度l i ：随机数，l i < L 序列S 从位置k i 移动到k i + l i -1的子序列记为St i f’表示由特征中每个序列与子序列St i 的编辑距离组成的特征向量 IG i (f’)表示特征向量f’的信息增益 循环结束 返回信息增益最大所对应的子序列ST i 算法1. 随机子序列选择 4.3. 随机子序列选择 在本研究中，我们提出了一种减少特征中序列多样性的替代方法。在这里，我们的目标是找到一个子序列，该子序列表示来自同一个类的序列共享的公共符号对齐，并将其与其他类别区分开来。通过使用子序列，具有不同长度的原始序列的问题得到解决，因为长度不同的两个序列只要有相同的代表性子序列，相互之间就是有关的。 对于每个特征，首先使用随机生成的子序列将特征从序列向量转换为原始序列与生成子序列之间的距离向量。这种子序列是从该特征中现有的单个元素创建的，其随机长度不超过最长的原始序列。使用基于等式(3)-(5)的信息增益(IG) [ 21 ] 评估所生成的子序列。在所生成的子序列中，选择IG最高的子序列，然后将特征转化为与原始序列之间的距离。本研究中使用的距离度量是编辑距离 [ 12 ]，它根据将一个字符串转换到另一个字符串所需的单个字符编辑–插入、删除或替换的最小数量计算。给定由n个不同序列s组成的特征f，算法1给出了随机子序列选择的详细实现步骤。在本研究中，n_iter被设置为10000，充分覆盖每个特征中给定的不同序列数的潜在子序列。 4.4. 随机动态子序列 通过用可变的字母表代替固定不变的字母表大小扩展了随机子序列模型，因为并不是所有的时间序列都必定遵循相同的变化。在本研究中，我们使用算法为每个临床测量动态地分配最合适的a值。通过将不同a值(2、3和5)的SAX表示应用于每个临床测量，然后从使用不同a值创建的序列组中选择一个最优的子序列来实现，这种方法称为随机动态子序列。算法2给出了详细的算法实现步骤。 Algorithm 2 Random dynamic subsequenc 给出由N个特征f 1 ，f 2 ，...f N 组成的数据集D 对1到N做如下循环 对α分别为2，3，5做循环 将特征f i 转换成SAX表示f i α f i α 根据算法1得到子序列st i α f i α 表示f i 中每个序列与st i α 的编辑距离组成的向量 IG α (f i )表示特征向量f i α 的信息增益 循环结束 返回信息增益最大所对应的特征向量f’ i 循环结束 返回N个特征 f’ 1 ，f’ 2 ，...f’ N 的数据集D’ 算法2. 随机动态子序列
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user: 5. 实证研究 在本节中，我们通过对药品不良事件检测的实证研究，验证能否通过应用基于随机子序列的方法来提高预测性能。首先介绍数据集，然后对所提出的方法进行一系列的实验验证和评估，最后给出预测性能的评价指标。 5.1. 数据集 对于训练模型，实验使用Adadelta [ 22 ]，预处理后共有72个样本，其中阳性样本数11个，阴性样本数61个。我们以0.75:0.25的比例将数据集随机划分为训练和测试集。训练集用于模型拟合的数据样本，测试集用来评估最终模型的泛化能力。 5.2. 实验 在本研究中，设计了一系列的实验来研究所提出的方法在分类任务中处理异构时间序列作为特征的影响。 第一个实验评估三组9个模型的预测性能。每组包含a值为2、3和5的SAX表示得到的数据集。第一组模型使用SAX表示得到的序列作为特征，用原始序列表示；第二组模型使用序列聚类得到的中心点作为特征，用聚类序列表示；第三组以序列与其对应的随机子序列之间的编辑距离作为特征，用随机子序列表示。 第二个实验将使用随机动态子序列算法产生特征的模型与将序列长度作为特征的模型进行比较。序列长度是指序列中符号的数量，不考虑时间序列的序列信息。先前研究认为，在EHRs中用于ADEs检测的临床测量中，序列长度是最优的将时间序列概括为单个值的表示 [ 23 ]。 后续实验通过变量重要度分析对随机动态子序列模型进行研究，得到使用不同a值生成的子序列中，最好的代表相应临床测量动态表示的子序列。分析不同a值在所有临床测量中的分布，以及在信息最丰富的测量中的分布。 5.3. 评估 采用随机森林算法 [ 24 ] 作为底层分类器评估所提出的方法。由于数据集的分类不平衡，本研究中使用的性能评估指标是ROC曲线下的区域(AUC) [ 25 ] [ 26 ]。ROC曲线代表敏感性(真阳性率)和1-特异性(假阳性率)之间的一种权衡，前者衡量有多少阳性被识别为阳性，后者衡量有多少阴性被识别为阳性。分析ROC曲线的一个常用方法是计算AUC。本研究使用的另一个评估指标是F1测量。F1值是精确率和召回率的调和均值，是精确率和召回率的综合评价指标。 5.4. 结果 本节给出实施的一系列实验对应的结果。 Table 1 Results of random forest models using Original Sequence (OS)， Sequence Cluster (SC) and Random Subsequence (RS F1 AUC α = 2 α = 3 α = 5 α = 2 α = 3 α = 5 OS 0.429 0.444 0.364 0.625 0.643 0.625 SC 0.545 0.533 0.471 0.732 0.750 0.679 RS 0.571 0.571 0.667 0.714 0.786 0.750 表1. 原始序列(OS)、序列聚类(SC)和随机子序列(RS)的随机森林模型的结果 5.4.1. 比较原始序列、聚类序列和随机子序列 使用字母表大小a分别为2、3和5的原始序列、聚类序列和随机子序列这三种方法建立了9个预测模型。表1给出了预测性能结果的总结。可以看出，对于选定的a，模型的选择对预测性能产生一定的影响。总体来说，使用随机子序列模型可以获得最好的预测性能。然而，对于选定的模型，没有迹象表明一个特定的a值在所有模型中是最有效的。因此使用随机动态子序列方法，该方法为数据集中的每个特征寻找最合适的a值。 5.4.2. 比较随机动态子序列与序列长度 分别使用随机动态子序列和序列长度创建特征的随机森林模型的结果见表2。显然，前者的使用明显优于后者，尽管序列长度在以前被认为是同一任务中此类数据的最佳单值表示形式。相比于序列长度，使用随机动态子序列方法时，AUC提高了11%，F1提高了31%。 根据基尼重要性评分计算每个特征的变量重要度后，可以对所有特征进行相应的排序。由于每个特征只包含由一个a值获得的序列，因此可以对所有特征的a选择的分布进行总结。图3以定量和定性的方式说明了a的选择。定量地(左图)显示每个a值在所有特征中所占的比例。定性地(右图)，根据变量的重要性得分对a进行相应的排序。结果表明，数据集的较多特征都是通过a值为2的SAX表示进行转换的。 Table 2 Results on comparing Sequence Length (SL) with Random Dynamic Subsequence (RDS F1 AUC SL 0.444 0.667 RDS 0.643 0.750 表2. 序列长度(SL)与随机动态子序列(RDS)的比较结果 图3. a值在所有特征之间的分布，并根据变量的重要性得分对其进行相应的排序
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user: 6. 总结 电子健康档案包含大量纵向、时间戳的临床数据，用机器学习算法处理此类数据通常需要将其转换为表格格式。本研究提出了一种基于子序列的时间序列符号化表示方法。该方法允许直接应用任何标准机器学习算法，同时与基于单一表示的方法相比，它在一定程度上能够获取时序信息，因而显著地提高了预测性能。
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user: 摘 要 分数阶微分是可以处理任意阶数的微分、积分，是整数阶微积分的推广。本文主要研究分数阶微分方程积分边值问题的正解，应用Banach不动点定理，得到了方程正解的唯一性。 关键词 :分数阶微分方程，正解，积分边值问题，不动点定理 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 分数阶微分方程在科学和工程领域的应用，特别是在流变学、电子网络、流体力学、粘弹性以及化学物理学等方面的应用，使得对分数阶微分方程的研究已经变得越来越重要，已成为人们研究的热点 [ 1 ] - [ 9 ]，本文研究分数阶微分方程积分边值问题(BVP)： { D 0 + α x ( t ) + λ f ( t ， x ( t ) ) = 0 ， 0 < t < 1 ， x ( 0 ) = x ′ ( 0 ) = ⋯ = x ( n − 2 ) = 0 ， D 0 + α − 1 x ( t ) = ∫ 0 1 h ( t ) x ( t ) d A ( t ) (1.1) 其中 n − 1 < α ≤ n ， n ≥ 2 中， D 0 + α 是Riemann-Liouville微分。 λ > 0 是参数， h : ( 0 ， 1 ) → [ 0 ， + ∞ ) 是连续的并且 h ∈ L 1 ( 0 ， 1 ) ， ∫ 0 1 h ( s ) x ( s ) d A ( s ) 表示具有广义测度的Riemann-Stieltjes积分， A : ( 0 ， 1 ) → ( − ∞ ， + ∞ ) 是有界变差函数， ∫ 0 1 h ( t ) t α − 1 d A ( t ) < Γ ( α ) 。 f : [ 0 ， 1 ] × [ 0 ， + ∞ ) → [ 0 ， + ∞ ) 是连续函数。
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user: 3. 主要结果 设 X = C [ 0 ， 1 ] ，定义范数 ‖ x ‖ = max 0 ≤ t ≤ 1 | x ( t ) | 。则X是Banach空间，记 K = { x ∈ X : x ( t ) ≥ 0 ， t ∈ [ 0 ， 1 ] } ， 因此K是X的一个锥。本文，我们假设下面的条件(H 1 )成立。 (H 1 ) f : [ 0 ， 1 ] × [ 0 ， + ∞ ) → [ 0 ， + ∞ ) 是连续函数。 由(H 1 )，定义积分算子 T : K → X ： ( T x ) ( t ) = λ ∫ 0 1 G ( t ， s ) f ( s ， x ( s ) ) d s ，   t ∈ [ 0 ， 1 ] (3.1) 显然BVP(1.1)有解x当且仅当 x ∈ K 是由(3.1)定义的算子T的不动点。 引理3.1：假设条件(H 1 )成立，则 T : K → K 是全连续算子。 定理3.1：假设条件(H 1 )成立，并且存在函数 m ( t ) ≥ 0 满足下列条件。 (H 2 ) | f ( t ， x 2 ) − f ( t ， x 1 ) | ≤ m ( t ) | x 2 − x 1 | ， t ∈ [ 0 ， 1 ] ， x 1 ， x 2 ∈ [ 0 ， + ∞ ) 。 若 ∫ 0 1 m ( s ) d s < 1 λ ω ， 则BVP(1.1)有唯一正解。 证明：对任意的 x ∈ K ，由于 G ( t ， s ) ≥ 0 ， f ( t ， x ) ≥ 0 ，可得 T x ( t ) ≥ 0 ，因而 T ( K ) ⊆ K 。 ‖ T x 2 − T x 1 ‖ = max t ∈ [ 0 ， 1 ] | T x 2 ( t ) − T x 1 ( t ) | = max t ∈ [ 0 ， 1 ] λ ∫ 0 1 G ( t ， s ) | f ( s ， x 2 ( s ) ) − f ( s ， x 1 ( s ) ) | d s ≤ λ ∫ 0 1 ω m ( s ) | x 2 ( s ) − x 1 ( s ) | d s ≤ λ ω ∫ 0 1 m ( s ) d s ‖ x 2 − x 1 ‖ < ‖ x 2 − x 1 ‖ 由引理3.1， T : K → K 是全连续算子，根据Banach不动点理论，算子T在K中有唯一不动点，即为BVP(1.1)的唯一正解。
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user: 摘 要 电动汽车HVAC (Heating， Ventilation and Air Conditioning)模块是电动汽车空调系统中最为重要的部分，与乘员舱舒适性密不可分。本文针对某款电动汽车HVAC模块中气体流动、蒸发器进风均匀性等特征进行数值模拟研究。通过分析，发现该电动汽车HVAC模块的扩压段内存在偏流现象，导致蒸发器进风均匀性较差。针对该问题，本文通过改变扩压段蜗壳曲率半径R以及壳体与蒸发器进口截面之间的角度θ，分为三种方案，研究在典型模式下这两种参数变化对HVAC模块内部气体流动及蒸发器进风均匀性等特征的影响。发现从case 1变化到case 2的过程中，蒸发器进风均匀性得到明显改善，蒸发器的有效利用面积也逐渐增大，而在case 3方案中，蒸发器的进风均匀性再次变差，蒸发器有效利用面积再次减小。 关键词 :电动汽车空调，HVAC，数值分析，进风均匀性 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 随着工业科技的不断发展以及环境保护要求的提高，电动汽车的普及已经成为必然趋势。空调系统作为电动汽车上十分重要的一部分，与乘员舱的舒适度密不可分，而HVAC模块更是整个电动汽车空调系统中的重要部件。空气经过HVAC模块内蒸发器的均匀性关系到了整个汽车空调系统的工作效率以及乘员舱的舒适性。因此，对HVAC模块进行仿真分析，研究空气经过蒸发器的流动均匀性具有十分重要的意义。 历年来国内外学者对电动汽车HVAC模块进行了大量研究，郭莹 [ 1 ] 等建立了汽车空调箱的数学模型，与换热器的单体实验结合，通过分析换热器内部速度场、压力场，揭示了空气在空调箱内的流动特性。徐龙等 [ 2 ] 采用数值模拟的方法对空调蒸发器总成内的流动与传热问题进行研究，为空调蒸发器总成的优化设计寻求了理论依据。陈佳 [ 3 ] 对某汽车顶置蒸发器总成和前置蒸发器总成进行数值模拟分析，在此基础上提出优化方案并对比分析，从而找到最佳优化方案。王胜 [ 4 ] 针对汽车空调后蒸发器出风量小的问题进行分析研究，运用了CAE模拟分析的方法对蒸发器进行结构上的分析。陈杨华 [ 5 ] 等利用CFD方法对某型汽车的空调风道进行数值模拟，得出了风道整体的速度场、压力分布以及各出风口的风量分配。通过对中、侧风道进行结构优化使得风道风量分配更均匀，风量损失减少。赵浩鸣 [ 6 ] 利用仿真实验的方法研究了汽车空调风道CFD分析中的各种简化方法和参数设置对计算结果的影响，并且整理得到了一套较为完善的简化方法，运用整理的方法对汽车空调风道进行了分析和优化。 本文以某款电动汽车的HVAC模块为数学模型，通过数值模拟研究了HVAC模块内蒸发器进风均匀性等问题，并在此基础上提出三种方案进行分析，探究扩压段涡壳曲率半径以及壳体与蒸发器进口截面角度对HVAC模块内部蒸发器进风均匀性的影响。
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user: 2. HVAC仿真模型的建立 2.1. HVAC三维模型建立以及网格划分 图1为某款电动汽车的HVAC模块的模型图，该模型图完全由该款电动汽车原有空调箱实体模型扫描而成，未做任何改动。 图1. HVAC总成模型图 在数值模拟分析中，根据HVAC模块的工作模式不同，将HVAC模块工作模式分为三个模式，分别是制冷吹面模式、制热除霜模式、制热吹脚模式。三个模式的模型都是利用前处理软件对空调箱模型进行流场提取得到的实体，并根据工作模式不同进行了适当简化，以减少计算成本。在网格划分过程中，三种模式的面网格类型均为混合型网格，网格大小均为2 mm，面网格数量均约为50万，体网格均为混合型网格，体网格数量均为1200万。三种模式下的模型如图2所示。 图2. 网格模型图 2.2. 数学模型 空气从外界经鼓风机进入HVAC模块，已经发展为完全的三维湍流流动，所以在扩压段以及空调箱内的空气流动均可视为湍流流动，符合粘性流体动力学N-S方程连续介质假设。而目前可以应用于汽车空调箱内流场的湍流数值模拟方法主要有直接数值模拟(DNS)、大涡模拟(LES)、Reynolds平均法(RANS)，其中RANS数值模拟方法为目前工程湍流计算中所采用的基本方法，这种模型把未知的更高阶的时间平均值表示成较低阶的计算中可以确定的量的函数，故本文选择该数值模拟方法。由于k-e模型在模拟空调箱内流场较试验结果吻合很好，因此本文湍流模型采用k-e方程描述。 2.3. 边界条件 在三个模式中，本文采用多重参考坐标系(MRF模型)来处理风机叶片间的流体。风机模型的旋转轴原点为(297.10， 45.36， 581.41)，旋转轴方向为(0， −1， 0)，转速为4000 rpm。空气由鼓风机吸风口进入HVAC模块，由HVAC模块出风口流入乘员舱内，故进出口边界条件设为压力进出口，压力均为0 Pa。由于蒸发器和暖风芯体的结构中含有扁管和翅片结构，故将蒸发器和暖风芯体作为多孔介质处理，阻力系数由单体实验获得。
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user: 3. 计算结果及分析 对于本文HVAC模块，当各项残差都小于10 −3 ，且进、出口流量误差小于10 −8 时，认为当前工况的计算已经收敛。对HVAC模块内流体在各截面上的速度和压力等参数进行后处理分析，探究流体流经蒸发器是否均匀以及判断模型结构是否合理。 3.1. 截面参数分析 表1所示为三个模式下各截面的平均压力以及各部分的压降，在空调箱中各部分压力以及压降是观察空调箱结构以及数值模拟结果是否合理的重要参数。由表1可以看出，由于在实验过程中存在换热、相变、震动等复杂因素，三个模式下模拟结果的各截面平均压降数值与实验数据存在一定误差，但是误差较小，计算结果相对合理。 Table 1 Average pressure and pressure drop of each sectio 蒸发器进口压力(Pa) 蒸发器出口压力(Pa) 蒸发器压降(Pa) PTC进口压力(Pa) PTC出口压力(Pa) PTC压降(Pa) 模拟结果 吹面模式 874 756 117 308 308 0 除霜模式 1146 1084 62 1038 895 143 吹脚模式 937 887 49 852 744 107 实验结果 吹面模式 878 753 125 315 315 0 除霜模式 1151 1082 69 1042 889 153 吹脚模式 943 886 57 857 741 116 表1. 各截面平均压力以及压降 表2为各个模式下蒸发器进出口截面平均速度。在汽车空调HVAC模块中，为了保证空气流经蒸发器时进行高效的换热，提高汽车空调的制冷效率以及乘员舱的舒适性，必须保证空气流过蒸发器时具有一个稳定的风速，但是该风速不宜过大也不宜过小，这是因为蒸发器表面以及底部含有大量冷凝水，风速如果过大，可能将冷凝水吹进乘员舱，而风速过小则换热器换热效率偏低。由表2我们可以看出，本文HVAC模块出风口风速都没有超过3 m/s，冷凝水不会被吹出，确保了蒸发器的换热效率以及乘员舱的舒适性。 Table 2 Vent speed of evaporator inlet and outle 模式 蒸发器进风速度(m/s) 蒸发器出口速度(m/s) 制冷吹面模式 5.34 2.84 制热除霜模式 4.53 2.67 制热吹脚模式 3.79 2.26 表2. 蒸发器进出风口速度 3.2. 流场分析 空气在经过蒸发器芯体时速度分布是否均匀将影响到蒸发器芯体的使用效率，而在蒸发器入口面上的空气分布直接影响到气体流经芯体时的分布且对蒸发器芯体的换热效率有着很大的影响。有学者研究发现非均匀风速下蒸发器的换热量比均匀风速时减小了8.59% [ 7 ]。进风非均匀分布会导致蒸发器换热量降低，严重降低蒸发器换热效率，提高了鼓风机功率，且影响乘员舱舒适性。因此应当使空气在蒸发器进口截面上的分布尽可能的均匀，以提高蒸发器芯体的换热效率。 以制冷吹面模式为例，图3所示为制冷吹面模式下的蒸发器进口截面速度云图和HVAC模块内Y = 46 mm截面处的速度云图，由蒸发器进口截面速度云图可以看出：在吹面模式下，由于出风口大小左右不对称，蒸发器进口截面速度云图分布左右不对称。同时蒸发器进口截面速度分布均匀性较差，主要表现为蒸发器进口截面上只有少部分区域风速适中且主要集中于蒸发器进口截面上部，而大部分区域风速极低，也可以看出蒸发器进口截面进风速度范围过于广泛，最大达到20 m/s，最小不到5 m/s，局部风速两极分化严重，这说明HVAC模块结构有设计不合理的地方，需要优化改进。 图3. 制冷吹面模式下的速度云图 由HVAC模块内Y = 46 mm截面处的速度云图可知，由于风机扩压段出口面与蒸发器入口面成90˚角的关系，角度偏小，所以在蒸发器入口面上进风速度分布极不均衡，如蒸发器进口截面速度云图所示，在蒸发器进口截面的上部气体流速很高而下部流速很低。这样就使蒸发器芯体下部流过的空气很少，虽然芯体有一定的均流作用，但仍使蒸发器的换热效率大大降低。
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user: 4. HVAC模块扩压段优化及分析 由以上分析可知，原HVAC模块结构存在蒸发器进风不均匀等不合理现象，风速非均匀分布会导致蒸发器换热量降低，应当使空气在此面上的分布尽可能的均匀，以提高蒸发器的换热效率。所以需要对结构进行优化处理，优化方案的主要工作是改进蒸发器进口截面的进风均匀性。 4.1. 优化方案模型 针对以上问题，本文提出了对扩压段的优化方案。如图4所示，对HVAC模块中扩压段蜗壳曲率半径R以及壳体与蒸发器进口截面的夹角θ进行调整，分为case 1、case 2、case 3三组方案，原HVAC模块为case 1。对这三组方案进行流动分析，通过分析三组方案中HVAC模块的速度云图、矢量图等，对流体的速度和压力等流场参数进行后处理分析，找出二者变化对HVAC模块的影响。 4.2. 优化方案计算结果及分析 4.2.1 . 流场分析 以制冷吹面模式为例，图5为制冷吹面模式下三个方案中蒸发器进口截面上的速度云图。由蒸发器进口截面速度云图可以看出，在case 1方案中，高速气体主要通过蒸发器进口截面的上下部分，而中间部分进风速度偏低，大部分面积换热效率较低；当HVAC模块变化到case 2时，高速气体开始向蒸发器进口截面的中下部移动，反而上部出现低速气体，这是由于扩压段蜗壳曲率半径以及壳体与蒸发器进口截面夹角的增大，气流沿着扩压段在离心力的作用下，出现了偏流现象，此时蒸发器进口截面上高风速段分布面积较大，蒸发器利用面积较好，表明换热较充分；但是当HVAC模块变化到case 3时，偏流现象更加严重，蒸发器进口截面上出现了与case 1相反的速度分布，大量高速气体从蒸发器进口截面下部通过，而上部空气流速偏低。 图4. 调整后涡壳的模型 图5. 制冷吹面模式的速度云图 4.2.2 . 截面参数分析 图6所示为在三个模式下，三个方案中HVAC模块内蒸发器压降变化趋势。由图6可以看出，随着R和θ地不断增大，由于蒸发器的利用面积以及进风速度的增大，蒸发器压降随之增大。压降增大，空气流经蒸发器的阻力也随之增大。 图6. 三个模式下的蒸发器压降 图7为在三个模式下，蒸发器进口截面上速度分布比例饼图，由图可以看出：HVAC模块由case 1变化到case 2的过程中，蒸发器进口截面上中速段进风面积比例增大，低速段和高速段进风面积比例减小；当HVAC模块变化到case 3时，中速段进风面积比例减小，低速段和高速段进风面积比例增大。这与图5中蒸发器进口截面的速度云图现象一致。 图7. 三个模式下蒸发器进口截面速度分布
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user: 5. 进风均匀度 越均匀的换热器表面速度分布表明换热器利用效率越高，系统性能也会提升。如何客观定量地评价换热器的表面进风均匀性成为问题的关键。有学者通过计算换热器表面整体温度分布方差评价其温度分布均匀性 [ 8 ]。若利用方差衡量蒸发器进风均匀性，由于进风截面上可能整体速度偏低，方差较小表明进风均匀性好，但此时低风速段比重过大，不符合理想进风要求。利用仿真软件可以输出蒸发器进口截面上的加权均匀性指数和加权平均速度，故以这两者为指标，对本文三种方案下的蒸发器进风均匀性进行衡量。 5.1. 加权均匀性指数 均匀性指数描述了指定表面上指定的物理量的变化情况，1为最大值，表示均匀性最好。均匀性指数采用面积或质量进行衡量：面积加权均匀性指数捕捉量的变化，质量加权均匀性指数捕捉通量的变化。 指定场变量的面积加权均匀性指数利用下式进行计算： γ a = 1 − ∑ i = 1 n [ ( | ϕ i − ϕ a ¯ | ) A i ] 2 | ϕ a ¯ | ∑ i = 1 n A i (1) ϕ a ¯ = ∑ i = 1 n ϕ i A i ∑ i = 1 n A i (2) 指定场变量的质量加权均匀性指数利用下式进行计算： γ a = 1 − ∑ i = 1 n [ ( | ϕ i − ϕ m ¯ | ) ( | ρ i υ i A i | ) ] 2 | ϕ m ¯ | ∑ i = 1 n | ρ i υ i A i | (3) ϕ m ¯ = ∑ i = 1 n [ ϕ i ( | ρ i υ i A i | ) ] ∑ i = 1 n ( | ρ i υ i A i | ) (4) 如图8所示为三个模式下随着扩压段涡壳曲率半径以及壳体与蒸发器进口截面夹角的变化，面积加权均匀性指数和质量加权均匀性指数的变化趋势。由图可以看出在三个模式下，HVAC模块由case 1变化到case 2时，面积和质量加权均匀性指数均在增大，但是当HVAC模块变化到case 3时，两个均匀性指数均减小。说明HVAC模块由case 1变化到case 2时，蒸发器进风均匀性变好，当HVAC模块变化到case 3时，蒸发器进风均匀性恶化。 图8. 均匀性指数 5.2. 加权平均速度 利用加权平均速度亦可以衡量蒸发器进口截面进风均匀性，利用仿真软件可以输出蒸发器进口截面上的面积加权平均速度v a 和质量加权平均速度v m 。面积加权平均速度计算公式为： 1 A ∫ v a d A = 1 A ∑ i = 1 n v i | A i | (5) 而质量加权平均速度为： ∫ v m ρ | v m d A | ∫ ρ | v m d A | = ∑ i = 1 n v i ρ i v i ⋅ A i ∑ i = 1 n ρ i | v i ⋅ A i | (6) 换热器进风截面的进风从非常不均匀到非常均匀的过程中，其面积加权平均速度逐渐靠近质量加权平均速度，到最终等于质量加权平均速度，即面积加权平均速度与质量加权平均速度相差越小，说明蒸发器进口截面上的进风均匀性越好 [ 9 ]。为了定量反应出换热器进风均匀度，提出以下公式： λ = 1 − | v a − v m | v m × 100 % (7) 其中λ表示进风均匀度；v a 表示面积加权平均速度；v m 表示质量加权平均速度。 图9所示为根据公式(7)计算得出的三个模式下进风均匀度随扩压段涡壳曲率半径以及壳体与蒸发器 图9. 进风均匀度 进口截面夹角变化的趋势，可以看出随着HVAC模块由case 1变化到case 2，进风均匀度增大，当HVAC模块变化到case 3时，进风均匀度减小。
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user: 6. 结论 对某款电动汽车的空调箱进行仿真分析，针对蒸发器段进风不均匀性提出三种优化方案，并对三种优化方案进行仿真分析，考察了三种方案中蒸发器的进风均匀性、压降、各截面的静压、速度、流量等参数，通过对三种方案中各参数的分析，找出扩压段蜗壳曲率半径R以及壳体与蒸发器进口截面夹角θ的变化对HVAC模块的影响，得出以下结论： 1) 随着扩压段蜗壳曲率半径以及壳体与蒸发器进口截面夹角的增大，蒸发器压降增大。 2) 加权均匀性指数和进风均匀度均能客观地反映出蒸发器的进风均匀性。 3) 在本文三种方案中，HVAC模块由case 1变化到case 2，蒸发器进风均匀性提高，蒸发器利用面积增大，当HVAC模块变化到case 3时，蒸发器进风均匀性再次恶化，蒸发器利用面积再次减小。 改变HVAC模块的扩压段蜗壳曲率半径以及壳体与蒸发器进口截面夹角可以有效改善蒸发器的进风均匀性，但是不宜过大或者过小。
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user: 摘 要 渡边淳一在他的爱情文学中塑造了许多女性形象。他用现代洋装和传统和服外显出女性心理特质的不同，对自然环境的描写呼应了女性心理变化，还运用了大量意象隐喻女性心理世界。除此之外，他在小说《失乐园》中用男性视角对女性心理进行揣摩，折射出女性坚决追求真爱的心理。 关键词 :渡边淳一，服饰，自然环境，意象，心理 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 心理描写对推动小说情节的发展，揭示人物性格与关系，以及烘托环境气氛方面有着重要的作用 [ 1 ]。渡边淳一在他的爱情文学中运用大量的心理描写来刻画女性形象，除了直接心理描写，渡边淳一还通过对服饰、环境、意象的描绘和男性对女性心理的揣摩从侧面丰富了女性的心理。本文将从这四点出发分析渡边淳一爱情文学中的心理描写。
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user: 2. 服饰：女性心理的形塑 服饰描写在文学作品中可以体现人物社会地位，塑造人物形象，表达作家感情等 [ 2 ]。Florence Winterburn在1914年提出了“得体穿戴原则”，即认为穿戴者得体的打扮可以充分展现自我，也就成为女性隐秘内心的外部显现。渡边淳一《一片雪》里的霞是传统的女性形象，穿着和服的她十分“得体”：“在走过通往餐馆的石板路时，左手拿着手袋，右手扶着和服的下摆。在门口脱木屐时，她也是先用右手拉起鞋梁，轻轻提起右脚跟，这似乎也是为了不过分暴露脚腕。走过来之后，回身跪下，先扭过伊织的鞋，然后再摆好自己的木屐，并且故意避到石台的角落。那时轻轻扭过身去，大概也是为了不致让等在旁边的人看到她的臀部” [ 3 ]。渡边通过对着和服的霞的描写，不仅显示了霞是一位受过高等教育、家境不错的女性，也透露出了霞身为传统女性的恭顺心理。梭罗也认为人们对服饰的选择在某种程度上表达自我意识，这种意识希望人的外表可以和心理世界统一 [ 4 ]。《红花》中的冬子是一个现代的、独立的女性，她自己经营着一家帽子店，同时也是帽子设计师，她出门约会时除了选择和服，也会“换上高领套头衫，香奈儿套装，搭配褐色长统马靴，由于并不很冷，没有穿大衣，只在脖子围上貂皮披肩”。冬子是一个被摘除了子宫的人，与传统的“霞”不同，她的心理状况非常复杂，当她感觉自己因为被摘除子宫而失去生育能力，不再是一个完整女人的时候，她都会选择现代的装束而不是和服。正如霍兰德所说，穿着是心理图像转化为现实图像，渡边淳一善于将具体的服饰描写与女主人公的个性结合在一起，霞穿和服表现她向往优雅含蓄的心理，冬子着洋装表现她的内心独立前卫的一面。 服饰是人体(尤其女性)身体的一种展示，是“性”的一种隐喻和象征。渡边淳一认为“和服中蕴藏着男人的梦和刺激他们性爱的部分”，“裙子差一个档次，即使透着一种豪华感，但是欠缺一种和服所蕴含的晦涩的情欲”，“裤子毫无味道，只是一味地为了行动方便，就如同合理的事物中没有梦想一样，只追求便利的裤子也没有任何激发男人想象力的东西”。因而在渡边淳一爱情文学中的女性形象都有穿着和服的情结。渡边淳一笔下的凛子、霞、里子、梓，这些三四十岁的女性都喜爱和服，而这些女性也都因和服显示出日本女性的性别魅力。 渡边淳一爱情文学中的女性偏爱浅紫色、白色这样素净的颜色，更为这些女性服饰心理增添了一份传统静雅之美。例如新年伊始伊织看见霞今天穿着暗紫色的鲛纹碎花和服，系着灰色素底饰带，手里拿着黑色的外套和手袋。他觉得：“这种朴素的姿态也相当漂亮。”霞穿着美丽的和服，配着相称的饰带、外套、手套，呈现出和谐之感。渡边淳一借伊织之口夸赞此时的霞“让人疼爱、相当漂亮”。 渡边淳一爱情文学中的女性对和服、洋装的不同选择体现了不同的服饰心理，除了对女性美的表达之外，也是人物外貌和内心世界的艺术性统一 [ 5 ]。
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user: 3. 环境：自然与心理的呼应 日本受到独特的地理环境和气候条件的影响形成了崇尚自然的民族特性 [ 6 ]。生长于北海道的渡边淳一也继承了这种对自然的崇尚。在他的爱情文学中，渡边淳一将生活在札幌、京都这种大都市的现代女性和传统社会环境结合起来展现出不同的环境心理。 首先，渡边淳一擅长通过描写季节的变化来体现女性心理变化。比如《红花》中，冬子在动手术之前与贵志缠绵，此时正值夏天，冬子对贵志的感情是“磷火”一般的热情；冬子在九月底躺上手术台本意摘掉子宫肌瘤，却不料医生直接摘除了子宫，她失去了“花芯”，此时的冬子心理发生了一点细微的变化：她怀疑自己是否还是个女人。时间慢慢过去，十二月却还能欣赏到代代木的“街荫”，失去子宫的冬子想再一次把自己交给贵志来验证自己是否依然还是个地道的女人，这里冬子的心理是有些迷茫和灰暗但对自己仍有期待的。随着“冬日”的来临，冬子的身体再也无法燃烧，她觉得自己作为女人的一部分丢失了。冬子对自身进行反复的审问，如冬日“风花”摇摇摆摆却也柔美坚强。冬子在与中山夫人的缠绵之中开出了“春芽”，此时冬子身体的复苏也带来她心理的变化，冬子的心理开始“行春”，重新找到了作为女人的自信。可是在船津的调查之下，原来冬子的子宫肌瘤是只需要切除肌瘤而不用做手术切除子宫的。陷入更深的困苦之中的冬子如“病叶”，春日的叶子应该是充满生机的，但是她的心理却完全相反，她觉得煎熬和不平静。然后，她到寺庙寻找到安宁，度过了“冷夏”，在这个时候冬子的心理很平静了。随着时间流逝，冬子沉寂的红花的芯燃烧起来，如“鸡冠花”熊熊释放着生命的张力和冬子的坚韧，此时的冬子终于完成了自我心理的塑造，成为了一个接受自己不完美的女人。渡边淳一将环境变化与冬子心理改变交织在一起，在表现四季环境之美的同时塑造了一个完整的女性形象。 其次，渡边淳一在他的爱情文学中借由环境描写反映女性心理的改变也表现出了日本民族的“物哀”心理。物哀是对人与人之间、人与自然之间感情的自然流露 [ 7 ]。在《失乐园》中，久木和凛子的约会地点都在郊区，所以渡边描写了大量的城郊自然景色而不是现代社会的高楼大厦。这种对城郊的景色描写也暗示了久木和凛子的爱情是边缘化的不被社会所认可的。在《失乐园》的世界里，镰仓的落日美得像绛红色的血团，群山环绕的黯夜幽静而神秘；禅寺湖的雪庄严而静谧，令人望而生畏；修善寺的樱花虽千娇百媚却也令人忧郁。渡边笔下的自然环境都带有美丽和哀伤的味道，体现了日本文学中的“物哀”审美心理和暗示了人物心理。 渡边淳一运用环境描写反映了女性的心理和体现了日本的“物哀”审美心理，他尤其擅长通过描写季节的改变暗示心性心理的变化，形成人物心理和外部环境的统一。
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user: 4. 意象：女性心理的隐喻 渡边淳一在他的爱情文学中常通过描写花这个自然意象承载主人公的心理，通过对这些花的意象的描写刻画出了或温婉或优雅或迷人的女性形象。 渡边淳一爱情文学中的山茶花、芍药、鸡冠花、樱花等等都是为了贴合女性而存在的。花代表着女性，是女性内在的体现 [ 8 ]。《失乐园》中的凛子穿绣着梅花的和服出现时，久木感叹“这才是凛子啊”。凛子追求真爱是勇敢而决绝的，如梅花一般坚决和凌厉。《一片雪》中的霞“外表上看去，她像茶室旁边盛开的山茶那样静谧而羞涩，但是在她走后却留下了豪奢的柔媚和余韵。”用山茶花塑造了霞华贵内敛的形象。霞每次去伊织家里约会时都会带去鲜花，有时是山茶花，这种开放在冬季的花，如霞与伊织的感情一样，也开始在冬季。白色的山茶花代表着女性的风情。半开的山茶则是象征着女性对待爱情的谨慎心理。霞偶尔给伊织带去芍药花，这是春天开的花，是风姿绰约、婀娜妩媚的。此时的霞与伊织感情达到全盛。霞也带过睡莲这种含蓄的花到伊织家里，伊织另一位年轻情人笙子则带了充满攻击性的“剑兰”，象征了这两位女性之间的性格差异和对待爱情的心理差异。 《樱花树下》用两种樱花塑造了两种不同的女性心理：如染井吉野的菊乃和如垂枝樱的凉子。菊乃认为染井吉野是“自己的樱花”，这种花“既妖媚，又让人感到悲哀，花开花谢都太拼命”。菊乃一人支撑着一家料理店，既温柔又独立。她与游佐有着数年的感情，但是游佐却周旋于她和他女儿凉子之间。此时的菊乃如其他平常的女人一样，把女儿凉子视为情敌，并暗中较劲。此时她看到染井吉野“已经谢了，残花败柳，现在去看，那花就更不堪了”；但是此时的垂枝樱“像夜里失火般燃烧着”。在知道凉子怀了游佐的孩子之后，菊乃选择了死亡，她觉得这既是成全女儿的爱情，也捍卫了自己的感情。如她所代表的染井吉野短暂的花期一样，菊乃着落樱和服从顶楼跃下，此时“樱花似乎要在今天一天之内散尽一样”。凉子从小生活在母亲的阴影之下，但是在她的心里，母亲是一个了不起的人，所以她“一直想长大……这样，就和妈妈一样了。”与母亲不同，凉子对游佐的感情是新鲜感和刺激感，在凉子心里这是她与母亲的较量，是作为女性在爱情中的心理博弈。凉子知道自己母亲与游佐的关系却仍然与游佐暧昧，每次都主动打电话约游佐出来，并将第一次献给了游佐，此时的凉子“有一种胜利了的自豪感”，正如她代表的垂枝樱，美丽之中潜藏着危险“……有些淫荡……垂枝樱花色很浓，太扎眼，似乎隐藏着毒”。游佐穿行在母女之间，母亲是开得娇媚却有些虚幻的染井吉野，女儿是鲜艳诱人的垂枝樱，最后母女二人都如樱花一般谢落。 渡边淳一爱情小说中常常用意象的变化来表现人物的心理的变化。小说《冰纹》以有己子的心理变化为线索，小说一开始有己子听到心仪的对象久坂回来的消息时，外表波澜不惊但是内心却很惊喜。她想和情人久坂约会，但又害怕被丈夫敬之发现。她处在进退维谷的情境中，当她看到“上午就被冻住了的窗户上的冰凌花开始融化，水滴沿着窗户的玻璃一点一点地慢慢往下滑淌”时便下定决心出轨，此时她的感情激烈爆发，处心积虑的算计如何瞒着丈夫与久坂交往，此时的她与之前那个犹豫的女人大相径庭。有己子生病之后，她思念的是情人久坂。这一切丈夫敬之都不动声色地看在眼里，敬之在给有己子做结石手术的同时也做了绝育手术。有己子彻底爆发，她与丈夫敬之进行了激烈的争吵。面对丈夫对她出轨的指责，她感到悔恨与愤怒。与久坂见面后，有己子感觉到久坂的疏离。有己子觉得“该结束了”。第二天的早晨，有己子看到窗户上的冰花“先是产生了一道细小的龟裂，阳光很快从裂缝处透照进房间，不一会儿，玻璃上的冰凌花化着泪珠般的水滴，在阳光中慢慢蒸发、消失”，她决定收拾行李回家。至此她的心理从一开始的犹豫到最后的坚决都通过冰纹这一个意象的变化表达出来了 [ 9 ]。 渡边淳一擅长通过“花”的意象暗示女性的心理，不管是樱花、梅花还是山茶花，都代表着他笔下的不同女性。这是外部意象和心理的结合。
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user: 5. 男性：女性心理的折射 渡边淳一在《失乐园》中并没有花费太多笔力描写女主角松原凛的心理，几乎全是凛子与久木的对话。但是在对话过程中作者让久木细细琢磨凛子简单的话语，让久木还原了凛子的心理世界。作者这样安排，既避免了繁琐的心理描写，又表现出了两个人复杂的心理活动。 凛子是一位有点名气的书法家，她不缺乏物质的享受，却得不到丈夫的关心。在与久木的对话中，凛子认为女性失去男性的爱，是因为男人太自私。并问出“很多情侣和夫妻一开始热情的不得了，但是后来男人为什么会腻？为什么丈夫不太想教或者不热心教妻子？”这样尖锐的问题。凛子很渴求男人的关心和爱护，久木的出现让她感受到爱情。小说里凛子让久木：“拉住我，牢牢地拉住我。”可以看得出来凛子是向往爱情的，并且也暗示了她追求爱情的坚决的心理。凛子对于爱是自私的，是不容任何杂质的，同时又是宝贵的，真挚的。她觉得“对，最好两个人一起死，这样才是永远在一起，不会寂寞。”果然，在爱情不被世俗所接纳时，她决绝地选择了用生命成就他们的爱情。和久木服毒自杀后，留下的遗言是“请原谅我们最后的任性，请将我们葬在一起，仅此为愿。”为了摆脱生活的平淡和孤独，满足心灵的需求，她全身心投入到这段不伦之恋中，在久木众叛亲离的时候，凛子毅然选择让她和久木的爱情定格在最完美的极乐。与凛子的坚决不同，在这段感情里，久木的心理是非常纠结的，他既将凛子的丈夫设想为“敌人”，又割舍不下自己的家庭和社会地位。凛子的温柔与坚持让久木最终突破道德感的束缚和现实的压力，与同样坚决的凛子一起走进了婚外情的目的地——“失乐园” [ 10 ]。
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user: 6. 结语 渡边淳一的爱情文学精细刻画了女性的衣饰，以此显示出女性的心理特征和性格特点。自然环境和季节变化映射着女性心理的变化，自然界花的意象隐喻着女性隐秘的内心世界，而男性主角视点观照下的女性内心波澜四起，让读者感同身受。渡边淳一不愧是日本小说界的情爱大师。
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user: 摘 要 本文在基于Lyapunov-Krasovskii泛函、Schur补引理及矩阵不等式方法下，讨论了一类具有不确定性多状态变时滞广义Lurie切换系统，在切换状态反馈策略下，得到了使不确定多状态变时滞Lurie切换广义系统能够渐近稳定且严格无源存在的充分性判据，为系统的综合提供了可行性判据。设计了具有记忆的反馈控制器，为系统的稳定性分析及控制器的综合提供了更多的自由度，最后的结果转化为线性矩阵不等式给出，通过数值仿真，验证了定理的有效性和实用性。 关键词 :多状态变时滞，广义Lurie切换系统，不确定性，有记忆反馈 控制器，LMI 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 切换系统是由一族子系统和描述它们之间联系的切换规则组成的混杂系统 [ 1 ]。切换系统在实际工程系统中应用很广泛，如通讯系统、电力系统、航空航天系统、化工系统、经济系统、交通系统、网络控制系统等 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，近年来，切换系统已经成为广大学者的研究热点 [ 5 ] - [ 16 ]，而带有记忆的控制器的引入更加符合实际，且为控制的可行性提供更好的自由度，因而对此类问题的研究更具有实际应用及理论价值。文献 [ 17 ] 对线性切换系统的稳定性分析进展进行了综述。文献 [ 18 ] 利用广义Lyapunov方法研究了一类具有多状态不确定性的切换广义系统的鲁棒无源控制问题。文献 [ 19 ] 利用Lyapunov-Krasovskii泛函研究了一类时变时滞的不确定性Lurie动态输出反馈 H 控制问题。文献 [ 20 ] 研究了切换广义系统的 H ∞ 静态输出反馈和动态输出反馈问题。文献 [ 21 ] 通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函，研究了一类带有多时滞摄动下的非线性切换系统的稳定性分析和切换律的设计问题。文献 [ 22 ] 通过引入新颖的Lyapunov-Krasovskii泛函，分析了非线性切换延迟系统的问题。A. V. Platonov在文献 [ 23 ] 中研究了一类非线性切换系统的稳定性问题。文献 [ 24 ] 通过构造状态采样数据控制器，考虑了一类切换非线性系统的异步切换下的全局镇定问题。在文献 [ 25 ] 中王荣豪等人对具有异步切换的非线性切换系统的有限时间稳定性和稳定性问题进行了研究。 现有的文献中，很少有涉及到多状态变时滞广义Lurie切换系统反馈问题，为此本文将研究具有参数不确定性时变时滞多状态Lurie切换广义系统的无源控制问题，通过运用Lyapunov-Krasovskii泛函、线性矩阵不等式以及文献 [ 26 ] [ 27 ] 所提供的不等式，进一步考虑了带有记忆的鲁棒无源 控制的综合问题。考虑带有记忆的控制器可以使系统的稳定性分析及控制综合拥有了更多的自由度及更好的合理性。并利用线性矩阵不等式形式得到了Lurie切换广义系统渐近稳定且严格无源的充分条件。