DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 山东理工大学西校区交通组织优化方案 校园的交通组织设计与城市交通相似，同样是在现有的道路空间上，科学合理地分车种、分流向使用道路，使得校园内行人、自行车和机动车能够安全、有序地通行。 4.1. 校园内部交通组织优化方案 4.1.1. 机动车流线组织设计 山东理工大学西校区占地面积大，各功能区分布较分散。本文采取环形流线的机动车交通组织策略，尽可能实现“人车分离”，减少机动车对生活区和教学办公区的干扰。但考虑到机动车流线到各功能区要在合适的范围内，最终得到的机动车流线如图1所示。 4.1.2. 行人和自行车交通流组织设计 根据目前山东理工大学西校区的道路网和交通现状，把校园分为6个区域，各区域间通过校园主干道和次干道连接(见图2)。 图1. 机动车流线图 鉴于校园内自行车方式出行较多，为方便学生出行和自行车的停放，该区域内部的次干路上不允许机动车通行。考虑到部分宿舍附近的道路较窄，故将宿舍附近南北向的道路限制自行车通行(见图3)。 该区域内部大部分为校园支路，且穿过教学楼内，故将穿越教学楼的内部小路设置为步行专用道，其它道路自行车均可通行(见图4)。 稷下湖是山东理工大学重要的景观区，除稷下湖周边路设置为步行专用道外，该区其它道路均允许自行车通行(见图5)。 在上下课时段，该区域交通流量大，为保证学生安全、顺畅出行，故该区域禁止机动车通行。绿地中的绿荫小路为师生学习、休憩的场所，只允许步行者通行(见图6)。 图2. 步行区域分区图 图3. 区域1内步行区及自行车道 图4. 区域2内步行区及自行车道 图5. 区域3内步行区及自行车道 图6. 区域4内步行区及自行车道 该区域用地性质复杂，且教学楼与实验楼不集中，所以在该区域严格禁止机动车通行。1号实验楼西侧小路主要是师生学习、娱乐的场所，故设置为步行道(见图7)。 绿地和莲心湖作为校园的景观区，只允许行人通行，其它道路行人和自行车均可通行(见图8)。 对校园内的机动车、自行车、行人路线组织优化后形成了新的校园道路网，如图9所示。校园外围环路为机动车的指定路线，但是内环路在高峰期必须实行机动车禁行。 4.2. 校园出入口交通组织优化方案 4.2.1. 校园北门交通组织优化 1) 机动车交通组织优化 北门内外衔接处的交叉口缓冲区距离短，对交叉口的交通造成了严重的影响。出入口处校园内侧分 图7. 区域5内步行区及自行车道 图8. 区域6内步行区及自行车道 隔栏设置过长，高峰时期出校门的车辆滞留现象严重。将北门向东侧拓宽，增加一个进口车道(见图10)，交通组织如图11所示。 2) 非机动车、行人交通组织优化 高峰时期，北门行人、非机动车出行交通混乱，存在一定的安全隐患。因此在北门东侧增设行人、非机动车通道，供行人和非机动车高峰时期通行，其它时段行人、非机动车在出入口原有西侧通道通行，一定程度上缓解交叉口处行人拥堵、混乱的局面(见图12)。 4.2.2. 校园东门交通组织优化 东门的机动车、非机动车、行人交通流量都比较大，出入口的交通空间过窄造成三种交通方式混行的局面，降低了出入口的通行能力。在东门门卫室南侧增设行人、非机动车通道，保障行人、非机动车、机动车在出入口安全、有序的出行(见图13、图14)。 4.2.3. 校园西门交通组织优化 西门的交通组织现状如图15所示，门外路段直行的机动车与校内左出的机动车、左进的机动车发生交通冲突，易引发交通事故。建议将西门的交通出入方式改为右进、右出，一方面，在一定程度上控制 图9. 优化后道路网 图10. 北门交通空间立体图 图11. 北门机动车交通组织优化 图12. 北门行人、非机动车交通组织优化 图13. 东门交叉口平面图 图14. 东门交通空间立体图 图15. 西门交通组织现状平面图 图16. 西门交通组织优化平面图 进出校园机动车的交通量，另一方面，有效控制西门出入口的机动车交通冲突(见图16)。
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user: 5. 结语 通过对山东理工大学西校区校园道路交通现状的研究以及优化方案的提出，在校园的交通组织规划与设计过程中，应坚持“以人为本”的理念，遵循“人车分流，步行优先”的原则，根据校园的总体功能布局，结合大学校园道路交通的特点，努力创造出安全、高效、舒适的校园道路交通网络，营建出良好的人文气息的大学氛围。
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user: 摘 要 本文用油–水界面法制备了双掺杂金属离子硫化银纳米颗粒，并研究了掺杂Mn 2+ 、Eu 3+ 、Y 3+ ，对其发光性能的影响。X射线衍射图谱表明：掺杂硫化银纳米颗粒均为α-Ag 2 S晶型，未改变硫化银的晶型及晶体结构；由TEM图可见制备的硫化银纳米颗粒分散均匀，粒径为15.0 nm。同时，由紫外光谱及其能量带隙图分析可知，掺杂可以改变颗粒的带隙宽带，从而影响光学性能；由荧光图谱可得，通过控制掺杂金属离子的种类和浓度，复合材料的荧光强度会发生相应的变化，从而产生量子限域效应，进一步调控量子点的光学性能。以上分析说明了油–水界面法制备的荧光材料掺杂后可以改变其能量带隙并调节发光性能。 关键词 :纳米Ag 2 S，掺杂离子，荧光强度 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 过渡或稀有金属离子(Mn 2+ ， Eu 3+ ， Y 3+ )掺杂CdS， CdSe， ZnS和Ag 2 S等量子点在发光二极管，生物荧光标记和新型太阳能电池等领域有着广阔的前景 [ 1 ] [ 2 ] 。荧光量子点有很多优异的性能，比如高的光化学稳定性，大斯托克斯位移，荧光寿命长，宽激发光谱，和窄的发射光谱等，因而受到越来越多科研工作者的关注。量子点的发光性质是由电子、空穴以及它们周围环境的相互作用而引起的，当激发能级超过带隙时，量子点就会吸收光子使电子从价带跃迁到导带，导带上的电子还可以再跃迁回价带，使发射光子进而产生荧光效应 [ 3 ] 。在已有的报道中，紫外或者可见波长范围的光常被作为量子点的激发光源。然而，紫外以及可见波长范围的光能量较高可能会对生物组织产生损伤 [ 4 ] ，因此在生物医学领域，紫外和可见波长的光都不适合作为激发光源。相比较而言，以近红外光作为激发光源的量子点则没有以上的缺点，因此合成可以被近红外光源激发的量子点材料有很重要的意义。目前多数量子点均为重金属硫化物硒化物量子点，由于含有重金属有毒离子，使其难以广泛应用。因此，迫切需要生产一种近红外量子点，既有优良的光化学性能，强的组织穿透性，而且低毒或无毒，以便在活体生物标记及成像领域、光电子材料等领域得以应用。硫化银是一种化学稳定性高的窄带隙半导体材料，具有较好的光电、热电、光吸收和光催化性能，在光催化、光电池、光电导元件以及荧光成像等领域中有着独特的应用 [ 5 ] 。掺杂硫化银不仅具有硫化银本身的理化性能，毒性小，而且因掺杂可获得近红外光的荧光标记材料，能够促进其应用尤其是在活体生物成像领域的应用。 目前报道的量子点主要是由II-VI族(如CdS、CdSe、CdTe)元素组成的均一或核/壳结构(如CdS/HgS/CdS)的纳米颗粒，CdHgTe/ZnS，CdTe/CdSe，ZnTe/CdSe，CdTeSe，和CdHgTe等各种近红外量子点材料已被成功合成。然而，目前多数量子点都为重金属硫化物、硒化物量子点，由于含有重金属有毒离子，使其难以广泛应用。油–水界面法合成单分散无机纳米晶，是指在一定的条件下，合成原料分别来自上层油相和下层水相，它们由于分子的热运动而扩散至油–水界面层，从而使溶质单体在油–水界面层组装成核生长，使其具备一些特殊的性质而得到广泛的关注。本文采用油–水界面法合成双掺杂Mn 2+ 、Eu 3+ 和Y 3+ 离子的硫化银纳米颗粒，具有操作简单、反应条件温和、成本低以及无需焙烧等优点，同时研究和分析了其光学级发光性能等。
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user: 2. 实验部分 2.1. 实验原料 硬脂酸钠(AR，国药集团化学试剂有限公司，99.0%)；硝酸银(AR，上海精细化工研究所，99.9%)；油酸(AR，国药集团化学试剂有限公司，99.0%)；环己烷(AR，国药集团化学试剂有限公司，99.5%)；九水·硫化钠(AR，国药集团化学试剂有限公司，99.0%)；氧化铕(AR，国药集团化学试剂有限公司，99.0%)；硫酸锰(AR，国药集团化学试剂有限公司，98.0%)；六水硝酸钇(AR，国药集团化学试剂有限公司，99.0%)；硬脂酸银、硬脂酸锰、硬脂酸铕、硬脂酸钇(本实验室自制)。 2.2. 仪器与设备 磁力加热搅拌器(S21-2，上海司乐仪器)；电热恒温鼓风干燥箱(DHG-9140A型，上海一恒科学仪器有限公司)；超声波清洗器(SK1200H型，上海科导超声仪器有限公司)；紫外分光光度计(V-530，JASCO，Japan)；荧光分光光度计(F-4500，HITACHI， Japan)；高速离心机(Centrifuge5810，德国艾本德股份公司)；透射电子显微镜(TEM，H-800型，日本HITACH公司)；X射线衍射仪(XRD，D/max-2550PC型，日本Rigaku公司)。 2.3. 硬脂酸银、硬脂酸锰、硬脂酸铕、硬脂酸钇等材料的制备 称取0.015 mol (4.597 g)硬脂酸钠放入烧杯中，加入500 ml去离子水，放入磁子，开启磁力搅拌，升温到40℃，使溶液变为澄清透明。称取0.015 mol (2.63 g)硝酸银溶于100 ml烧杯中，加入50 ml水，搅拌均匀。将溶解的硝酸银缓慢加入到硬脂酸钠溶液中，开启磁力搅拌，反应1 h。反应完全后，抽滤产品，用去离子水和乙醇各洗2遍，把最终产物放入干燥箱中，65℃烘烤24 h后得到较纯的硬脂酸银。同理，使用硫酸锰、氧化铕、硝酸钇替换硝酸银，可得到硬脂酸锰、硬脂酸铕和硬脂酸钇原料 [ 6 ] 。 2.4. 掺杂离子的硫化银复合材料的制备 将一定量的硬脂酸铕(或硬脂酸锰或硬脂酸钇)与1.24 g硬脂酸银加入到三口烧瓶中再加入环己烷和油酸混合加热熔融，冷凝回流，搅拌至无色透明溶液，然后缓慢滴加一定量的九水硫化钠溶液，并充分搅拌使溶液分散在熔融的环己烷溶液中；然后将混合液转移至高压反应釜中180℃保温2 h，冷却后用无水乙醇和去离子水交替洗涤，用离心机进行离心三次，再将沉淀转移至电热恒温鼓风干燥箱干燥，得到掺杂相应离子的样品。 2.5. 测试与表征 2.5.1. 透射电镜显微镜测试(TEM) 取清洗后的上层油相1 ml分散在25 ml环己烷中，超声分散30 min，滴数滴在超薄铜网上，风干，采用日本HITACH公司H-800型透射电子显微镜观察其形貌、分散程度及颗粒大小等。 2.5.2. 紫外分光光度法测试 移取上述分散的油相放置在石英皿中，使用JASCO V-530紫外可见分光光度计测被吸收光的波长和强度等信息，并在下式基础上对样品进行光学性能分析： ( ahv ) 2 = A ( hv − Eg ) (1) 其中a是吸收系数，A是常数，Eg是颗粒的带隙宽度。 2.5.3. 荧光分光光度法测试 采用Hitachi公司FL-4500型荧光分光光度计，测试样品光的波长和强度，得到荧光光谱。 2.5.4. X射线衍射测试(XRD) 采用日本Rigaku公司的D/max-2550PC型X射线衍射仪对样品进行测定，采用Cu-Kα射线光源，管压为40.0 kV，管电流为200 mA，扫描速度4˚/min，扫描角度为5˚~70˚。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 掺杂样品的XRD图和双掺杂硫化银纳米颗粒的TEM图 掺杂不同离子硫化银纳米颗粒的XRD及TEM图谱如图1所示。 由图1(a)可以看出掺杂不同的离子对硫化银的晶体结构没有影响，产物的衍射峰的峰位2θ为28.945，31.550，34.370和40.700均与硫化银JC-PDS(No.14-1072)中{111}，{−112}，{−121}和{031}相一致，为单斜结构，都属于α-Ag 2 S晶型。同时，衍射峰的宽化为材料尺寸纳米化所致，这说明Mn 2+ ，Eu 3+ ，或Y 3+ 已掺入到Ag 2 S基质中，占据Ag + 的晶格位置，并形成和Ag 2 S相同的晶体结构。图1(b)是本实验所得硫化银的TEM图，可以看出颗粒形状近似球形，分散均匀，经统计计算其平均粒径为15.0 nm。 3.2. 硫化银复合结构能带性能探究 室温下油性纳米硫化银的紫外吸收图谱如图2所示。与大块硫化银相比，产物的紫外可见吸收峰明显蓝移，展示了其显著的量子尺寸效应。将油性纳米硫化银的紫外可见吸收曲线转换可得到如图2(b)所示的(ahv) 2 -E hv 曲线。将曲线的直线部分外推至a = 0，即得油性纳米硫化银的直接跃迁禁带宽带为4.1 eV。显然，与大块硫化银(Eg = 1.0 eV) [ 7 ] 相比，本次制备的纳米硫化银的禁带宽度明显增大。造成这种现象的原因，主要来自于以下两个方面：第一，由于亲油性纳米硫化银颗粒的平均直径较小，为15.0 nm，具有明显的纳米尺寸效应，可以增加材料的禁带宽度；第二，颗粒为非规则球形，其光学性能与其最小部位的具体形貌有关，其相应的半导体禁带宽度可受该部位几何尺寸大小的直接影响。 从图3中可以看出，随着不同含量Mn 2+ 的加入，将纳米硫化银的紫外可见吸收曲线转换可得到如图3(b)所示的(ahv) 2 -E hv 曲线，将曲线的直线部分外推至a = 0，即得掺杂锰的纳米硫化银的直接跃迁禁带宽带分别为3.83 eV、3.49 eV、3.67 eV。随含量的增加，带隙宽带在减小，Mn 2+ 进入Ag + 的间隙中填充其小的空隙，在3%时带隙宽带最小，可知为颗粒内部最大应力时。因在粒径减小的同时颗粒内部会发生挤压，彼此之间的作用力在增强，能带的结构随之变化，彼此的电子波函数相互重叠的部分在加大，使得晶体的带隙宽度减小，半导体电子由低级向高级跃迁，从导带到达价带时引起光吸收带和吸收边红移。 由图4可以看出，在掺杂Mn 2+ 和Eu 3+ 的紫外可见吸收曲线转换可得到如图4(b)所示的(ahv) 2 -E hv 曲线，将曲线的直线部分外推至a = 0，禁带宽度分别为3.83 eV、3.92 eV，可能是因为Mn 2+ 的离子半径(0.67 À)小于Eu 3+ 的离子半径(0.95 À)，可以更容易的进入Ag + 的间隙，所受作用力不同，而能带改变。由此可知，掺杂不同含量不同离子可以改变不同的禁带宽度，从而可推断出掺杂不同的量，得到的能带不同 [ 8 ] 。 3.3. 掺杂对硫化银纳米颗粒发光性能的影响 掺杂性纳米材料是指在传统纳米材料中掺入过渡金属离子或稀有金属离子，从而增强传统纳米材料的发光性能。 由图5不同Eu 3+ 掺杂量荧光曲线可见，在激发波长为390 nm掺杂Eu 3+ 时，复合物发出的765 nm处 图1. 掺杂不同离子硫化银所得的XRD图(a)和油–水界面法制得的纳米硫化银的TEM (b) 图2. 硫化银纳米粒子的紫外吸收曲线(a)及Eg计算图(b) 图3. 掺杂不同含量Mn 2+ 的硫化银纳米粒子的紫外吸收曲线(a)及Eg计算图(b) 图4. 掺杂不同离子的硫化银纳米粒子的紫外吸收曲线(a)及Eg计算图(b) 图5. 掺杂不同含量的Eu 3+ 对硫化银纳米颗粒发光性能影响 的光是银簇 [ 9 ] 的特征发射，实现了近红外光的发射。其荧光强度先随掺杂量的增加而下降，达到最小后，荧光强度随掺杂量的增加，又开始增加。这是因为Eu 3+ 的离子半径(0.95 À)比Ag + 半径(1.26 À)小，可以掺杂进S 2+ 和Ag + 基质中，覆盖了一部分发光的Ag + ，使荧光强度降低。6%的掺杂量时，荧光强度最低，有可能发生杂质堆积，多余的掺杂引起能量在Eu 3+ 中心间传递，从而会降低发射能量。在晶体中，当掺杂含量足够高，一个格点上的原子被杂质替位，形成一个B A ，而在其相邻的Z个格点上又出现一个B A 时，两个B A 相遇，会造成杂质堆积，这时的掺杂破坏了晶体的结构，是原来的晶体结构所不能容忍的掺杂含量 [ 10 ] ，使得发光最小。当掺杂率为12%时，足量的离子减小了表面的悬空键和缺陷，从而影响发光性质，荧光强度又增加。由图看出掺杂0.8% Eu 3+ 效果最好。 由图6(a)不同Eu 3+ 、 Mn 2+ 双掺杂荧光曲线可知，在激发波长为390 nm时，固定Eu 3+ 的掺杂，加入Mn 2+ 时，发光位置仍在765 nm附近，荧光强度总体比单掺杂Eu 3+ 强度增加很多，不发光的Mn 2+ 的掺杂对复合物的发光是有利的。随着掺杂量的加大，荧光强度降低，应该是由于Mn 2+ 和Eu 3+ 都进入硫化银基质的空隙中，掺杂增多而取代了一部分发光的Ag + ，使得荧光强度降低。从图6(b)可知，固定Mn 2+ 的掺 图6. 0.8% Eu 3+ 时，加入不同含量的Mn 2+ (a)，1.0% Mn 2+ 时，加入不同含量的Eu 3+ (b)对硫化银纳米颗粒发光影响 杂量不变时，在激发波长为380 nm时，总体的荧光强度随着下降，发射峰的位置却移到了685 nm附近， 表明激发波长的位置明显影响了发射波长的位置。这是因为掺杂导致颗粒减小从而发生了蓝移，同时由于振动的偶合而引起Mn 2+ 的 6 A 1 - 4 T 1 谱带的宽度变化。掺入Eu 3+ 时，振动谱带随之改变，从而改变了晶场的强度，随着Eu 3+ 掺杂量的增加，发生了荧光的猝灭，所以在1.0% Mn 2+ 时，0.8% Eu 3+ 时效果最好。 由图7(a)不同Eu 3+ 、 Y 3+ 双掺杂量荧光曲线可知，固定Eu 3+ 的量，激发波长为390 nm时，发光位置没有变化，总体的荧光强度在增强。随着Y 3+ 的量增加，荧光强度在增加，Y 3+ 进入硫化银的基质，与Eu 3+ 一起促进了发光效应，说明两者共掺杂有很强的敏化增强作用，从而引起荧光强度的提升。由图7(b)可见，固定Y 3+ 的量时，激发波长为362 nm，总体的荧光强度没有大的变化，但发光位置却移到了720 nm 附近。加入Eu 3+ 时，发射出了Eu 3+ 的特征发射 5 D 0 - 7 F 4 (720 nm)，跃迁的Eu 3+ 与Ag + 发生了荧光猝灭效应，使得荧光强度降低，也有可能是不发光的Y 3+ 对发光的Eu 3+ 的跃迁发射有禁戒作用，或因为Eu 3+ 的离子半径(0.95À)比Y 3+ 的离子半径大，Eu 3+ 和Y 3+ 掺杂进Ag + 中为竞争关系，由于敏化效应减弱，造成Y 3+ 猝灭了Eu 3+ 的发光。 总之，硫化银基的纳米颗粒在这些离子掺杂或双掺杂后，发光性能发生了显著的变化，这对于促进这类材料的实际应用具有重要的意义。
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user: 4. 结论 通过油水界面法合成了双掺杂(Mn 2+ 、Eu 3+ 、Y 3+ )硫化银复合颗粒，测试了其能带性能和荧光性能，其基本的一些性能如下。 1) 掺杂这些离子不会改变硫化银纳米粒子的晶型都为单斜结构，属于α-Ag 2 S晶型。 2) 掺杂离子的含量和种类不同时，对硫化银粒子的带隙改变不同，对其能带性能有不同的影响。 3) 以0.8% Eu 3+ 掺杂硫化银基纳米颗粒时，复合物的总体荧光强度在增强，而且掺杂这些离子对荧光发射峰位的影响很小。以8.0% Y 3+ 或1.0% Mn 2+ 掺杂硫化银基纳米颗粒时，复合物的总体荧光强度不变或在急速减小，对总体的发光效果影响很小或在减弱其效果。 4) 激发波长为390 nm时，当单一掺杂Eu 3+ 时，随着掺杂量的增加，荧光强度在降低。当双掺杂时，以0.8% Eu 3+ 掺杂硫化银基纳米颗粒时，掺杂Mn 2+ 会发生猝灭作用，掺杂Y 3+ 发生共发光作用。以8.0% Y 3+ 或1.0% Mn 2+ 掺杂硫化银基纳米颗粒时，Eu 3+ 的增加使得复合物间发生荧光猝灭效应，荧光强度在减小。 图7. 0.8% Eu 3+ 时，加入不同含量的Y 3+ (a)，8.0% Y 3+ 时，加入不同含量的Eu 3+ (b)对硫化银纳米颗粒发光影响 综上表明油水界面法制备的掺杂离子的荧光发光材料可以改变其能量带隙并调节发光性能。
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user: 摘 要 III-V族半导体材料因其光电子应用中的优势而备受关注。这些材料中，GaSb和GaSb相关半导体材料因具有高的载流子迁移率和较窄的禁带宽度而被认为是中红外波段光电子半导体器件的首选材料。然而，半导体光电子器件的性能强烈依赖于材料的结构和光学性质，所以GaSb材料的研究工作重点是如何提高晶体质量，精确调整合金组分，提高发光性能等。本文对2~5 μm GaSb和GaSb相关半导体材料的外延生长和材料性质的研究进展做出了简要的概述，主要讨论了GaSb材料、GaSb合金薄膜材料以及GaSb基量子阱材料的外延生长过程及材料性质，以期获得GaSb基半导体材料外延生长的最优条件。 关键词 :锑化镓，I型量子阱，W型量子阱，分子束外延 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 2~5 μm中红外(MIR)光谱区域具有巨大的研究价值，因为在2~5 μm波长区域中工作的光电子器件在广泛的领域中具有潜在的应用，包括光学气体感测，环境监测，空间激光通信，红外对抗和热成像等 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。因此，中红外半导体激光器件以其高吸收系数，高载流子迁移和广泛可调的带隙成为全球的研究重点 [ 4 ] 。III-V半导体材料是中红外半导体激光器和探测器的首选材料体系。在这些材料中，GaSb及GaSb基合金化合物可以提供广泛的电子带隙，带隙偏移以及极高的电子迁移率 [ 5 ] [ 6 ] 。因此，GaSb合金薄膜材料，GaSb基量子阱结构材料等GaSb半导体材料正在引起相当大的关注。另外，基于GaSb基半导体材料，已经实现了包括激光二极管，激光器和探测器在内的各种先进的光电子器件 [ 1 ] [ 4 ] 。 到目前为止，GaSb半导体材料的外延生长主要采用液相外延(LPE)，金属有机化合物化学气相沉淀(MOCVD)和分子束外延(MBE)技术。在这些外延技术中，MBE通过改变材料组分来调节材料的能带，最适合用于制造MIR波段工作的发光二极管，激光器和探测器 [ 1 ] [ 5 ] [ 7 ] 。通过调整外延参数，可以实现具有高表面和界面质量的各种复合量子结构。然而，GaSb基半导体器件材料外延质量会直接影响器件性能，在材料外延生长过程中，晶格的失配、缺陷密度、应力等问题制约着中红外锑化物半导体器件的应用和发展。 在本文中，我们对GaSb和GaSb相关材料的外延生长和材料性质的研究进展做出了简要的概述，第一部分为GaSb合金薄膜材料的外延生长及材料性质研究，描述了GaSb合金薄膜材料的外延生长过程及材料性质的研究现状；第二部分为GaSb基量子阱材料的外延生长及材料性质研究，描述了GaSb基量子阱材料的外延生长过程及材料性质的研究现状。
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user: 4. 结论与展望 本文简要回顾了2~5 μm中红外波段GaSb半导体材料的研究进展情况，描述了GaSb材料的基本结构、基本性质以及制备方法，重点叙述了GaSb合金薄膜材料及GaSb基量子阱材料的外延生长和材料性质的研究进展。明确高质量的GaSb半导体材料外延生长的根本在于外延生长过程中生长条件(温度、压力、束流等)的精确控制。在材料研究基础上，已经获得了GaSb基I型和W型量子阱结构的激光器器件，值得一提的是，中科院半导体 [ 54 ] 所结合激光器外延生长和锑化物工艺，制备出锑化物量子阱激光器器件。激光器工作电流450 mA时激射波长1.995 μm，激射谱半高宽0.35 nm。室温连续工作下出光功率达到82.2 mW。进一步提高工作温度至80℃时激光器仍可以连续工作，出光功率达到63.7 mW，达到国际先进水平。接下来锑化物半导体激光器的研究将围绕材料生长-器件制备-器件应用三个层次，立足GaSb基量子阱激光器有源区激光器材料制备、器件结构设计、器件制备工艺及性能测试，以实现高性能的I型InGaAsSb/AlGaAsSb及W型量子阱激光器器件，推动2~5 μm中红外波段GaSb基量子阱激光器的实用化。 随着MBE技术的成熟，开始生长低维锑化物合金结构。一些研究小组已经实现了GaSb基纳米线的可控生长 [ 55 ] 。纳米线的光学特性与薄膜材料类似，但纳米线中的表面态相对较大，这可以归因于它们的高表面积与体积比。建立这些结构的生长条件和光学性质之间的关系对于低维结构的研究是非常重要的。在此基础上，一维半导体器件的研究工作仍在进行之中，目前仍处于初级阶段，这将是以后GaSb半导体材料的又一研究重点。
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user: 摘 要 本文在介绍迭代函数系统(IFS)基本理论的基础上，根据IFS码对给定图像的第一次应用来揭示内部的仿射变换收缩特性，分析了仿射变换个数以及参数对生成分形树的影响，从而修改IFS码，生成了具有不同形态的分形树。利用拟仿射变换实现吸引子图像的插值，并生成三角枫叶、五角枫叶等，通过调整插值点生成形状可控的分形树叶。最后，结合Matlab给出分形图的若干实例。 关键词 :分形，景物模拟，拟仿射变换，枫叶 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 自然景物模拟是计算机图形学中一个重要研究课题，其中植物形态仿真模拟引起了广泛的关注。许多学者对其进行了大量的研究，目前常见的方法有L-系统 [ 1 ] [ 2 ] 、迭代函数系统 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 、粒子系统 [ 6 ] [ 7 ] 、扩散受限凝聚(DLA)模型 [ 8 ] 等。迭代函数系统(Iteration Function System，简称IFS)是绘制植物分形图的主要方法，利用该方法既可以模拟自然界存在的物种也可以创造新物种。1999年郝小琴 [ 9 ] 提出了基于树木的分枝模式与叶序模式的三维IFS建模法并生成了槐树和雪松。2004仲兰芬、王琰等 [ 10 ] 给出了生成单轴分枝和合轴分枝两类树木的递归算法。2008年潘陆益 [ 11 ] 提出了基于IFS的分形图的拟仿射变换模型。2012年韩江萍、周敏等 [ 12 ] 利用拟仿射变换实现树木成行、树木成林。2016年仲兰芬、王文忠等 [ 13 ] 提出了一种通过包含边缘轮廓和主叶脉的树叶草图生成三维树叶的方法。在利用迭代函数系统生成植物的过程中，大多数文献是直接给出IFS码，鲜有文献分析IFS码中各参数对分形图生成的影响。本文通过IFS码对给定图像的第一次应用来揭示内部的仿射变换收缩特性，分析了各仿射变换参数对分形图的影响效果，根据需求可以人为地设定仿射变换的个数以及参数继而得到相应的IFS码，生成单轴、合轴以及树冠的个数不同的分形树。通过IFS码生成的分形图的拟仿射变换即对分形图的平移、旋转、缩放、错切等变换生成具有相似性的多片叶瓣的树叶如三角枫叶、五角枫叶等。
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user: 2. 预备知识 仿射变换是指在不同的方向上变化的比率可以不同的一种比例变换。使一个图形产生它的复制品，于是可以将原图分解为几个部分，每个部分可看作是在不同仿射变换下的复制品，而这种分解与尺度无关，即原图经仿射变换后仍可对其局部图形进行类似的分解，这种整体与局部相似的性质正是分形的特征。 定义1 [ 8 ] ：变换 W : R 2 → R 2 具有形式为 W [ x y ] = [ a b c d ] [ x y ] + [ e f ] ， 其中 a ， b ， c ， d ， e ， f 为实数，则称 W 为一个(二维)仿射变换。 当 x ∈ R 2 时，上式常改写为 W ( x ) = A x + t ， 其中 A = [ a b c d ] ，   t = [ e f ] 。 定义2 [ 8 ] ：度量空间 ( X ， ρ ) 上的变换 f : X → X 称为压缩映射或压缩，如果存在一常量 0 ≤ s < 1 ，使得 ρ ( f ( x ) ， f ( y ) ) ≤ s ρ ( x ， y ) ，   ∀ x ， y ∈ X ， 数 s 称为 f 的压缩因子。 定义3 [ 8 ] ：(迭代函数系统IFS)一个迭代函数系统由一个完备度量空间 ( X ， ρ ) 和一个有限的压缩映射集 W n : X → X 及相应的压缩因子 s n ， n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 所组成，每个 W n 有一个伴随概率 p n ， 0 < p n < 1 且 ∑ p n = 1 。迭代函数系统IFS记为： { X ; W n ， n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N } ，随机迭代函数系统IFSP记为： { X ; W n ， p n ， n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N } ，且其压缩因子都是 s = max { s n : n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N } 。IFS若满足条件 s 1 p 1 ⋅ s 2 p 2 ⋅ s 3 p 3 ⋯ s N p N < 1 ，则称之为一个IFS码。 定理1 [ 8 ] ：设 { X ; W n ， n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N } 是拥有压缩因子 s 的IFS码，则定义变换 W : H ( X ) → H ( X ) 为 W ( B ) = ∪ n = 1 N W n ( B ) ，   ∀ B ∈ H ( X ) ， 且 W 是完备空间 ( H ( X ) ， h ( ρ ) ) 上具有压缩因子 s 的压缩映射，即 h ( W ( A ) ， W ( B ) ) ≤ s h ( A ， B ) ，   ∀ A ， B ∈ H ( X ) ， 它的唯一不动点集 P ∈ H ( X ) 满足 P = W ( P ) = ∪ n = 1 N W n ( P ) ， 且 P = lim n → ∞ W n ( B ) ， ∀ B ∈ H ( X ) 。不动点集 P ∈ H ( X ) 被称为IFS的吸引子。 定理2 [ 14 ] ：(拼贴原理)设 ( X ， ρ ) 为度量空间，给定 和 ε > 0 ，选定一个IFS { X ; W n ， n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N } ，其压缩因子 0 ≤ s < 1 ，使得 h ( L ， ∪ n = 1 N W n ( L ) ) ≤ ε ，则有 h ( L ， A ) ≤ ε 1 − s 。这里， A 是该IFS的吸引子， h 为Hausdorff距离。
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user: 3. 不同形态分形树的生成 利用IFS方法生成分形图的关键是找出其相应的IFS码，即仿射变换的系数。下面就介绍仿射变换的一些概念，从而更好地确定IFS码。 3.1. 简单的变换 图形的基本变换包括平移变换、缩放变换、旋转变换、反射变换、错切变换等。利用仿射变换进行分形模拟往往需要连续进行多次基本变换，将整体图形映射为局部图形，称之为组合变换或连续变换。仿射变换对一个图像的第一次应用，通常会揭示其内部的仿射线性收缩特征 [ 15 ] 。但是我们还必须注意到，选择一个具有合适结构的图像是非常重要的，只有这样才能够鉴别出其独特的变换，不然就不能够确切地检测出一些可能发生了的旋转和反射。在本文剩下的这些图像中，我们都代表性地使用一个在左上角 镶嵌了一个“L”的 [ 0 ， 1 ] × [ 0 ， 1 ] 单位正方形作为初始图像。图1给出了图形的4个基本变换。 仿射变换是由6个系数所决定的，为了更方便地探讨压缩变换。将矩阵 A 改写为以下形式： [ a b c d ] = [ r cos θ − s sin φ r sin θ s cos φ ] 只须令 r = a 2 + c 2 θ = arccos ( a a 2 + c 2 ) 图1. 图形的基本变换 即可，用类似的式子可以得到 s 和 φ 。其中 r ， s 分别表示沿 x ， y 轴方向缩放的倍数， θ ， φ 分别表示 x ， y 轴逆时针方向的旋转角度。因此对于任意一个仿射变换都可以用 r ， s ， θ ， φ 来表示。 3.2. 分形树的算法实现 上一小节已经介绍了各参数的意义，当给定对应的参数值就可以得到每个仿射变换的系数，而每一个仿射变换被调用的概率不一定相同，随机迭代函数系统 { X ; W n ， p n ， n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N } 绘制IFS吸引子的实质是按照概率来选择不同仿射变换，即落入图形各部分中点的数目不一定相同。其中： ∑ p n = 1 ，   0 < p n < 1 ，   ( n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ) ， 一般情况下， p n 由下式给出 [ 16 ] ： p n = | A n | ∑ n = 1 N | A n | = | a n d n − b n c n | ∑ n = 1 N | a n d n − b n c n | ， 其中 a n ， b n ， c n ， d n 为第 n 个仿射变换的系数。 本文采用随机迭代算法，通过Matlab提供的随机数rand()，用随机生成的概率选择一个仿射变换 W n 作为迭代规则迭代一次，不断重复此迭代过程，产生的极限图形就是所要绘制的分形图形。设计的算法步骤如下： (1) 定义IFSP为 { X ; W n ， p n ， n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N } ，设定初始点 ( x 0 ， y 0 ) 和迭代次数 l e v e l ； (2) 利用rand()函数生成在区间 [ 0 ， 1 ] 的随机数 R ，以概率 p n 选取仿射变换 W n ； (3) 以 W n 作用点 ( x 0 ， y 0 ) ，得到新坐标 ( x 1 ， y 1 ) ； (4) 令 x 0 = x 1 ， y 0 = y 1 并在屏幕上打出 ( x 0 ， y 0 ) ； (5) 重返第(2)步，进行下一次的迭代，直到迭代次数大于 l e v e l 为止。 下面就根据IFS对给定图像的第一次应用来揭示内部的仿射变换收缩特性，从而调整已有的IFS码中仿射变换的参数，生成形态各异的分形树。 在图2中，图b~图e是在a的基础上修改IFS码中参数得到的图像，a图对应的IFS码见附录的附表1。图b，图c是修改IFS码中的参数 θ ， φ 生成的，从第一行可以看出，b图的旋转角度相对于a图变小，从而生成的树各枝干较紧凑，相反地，c图是旋转角度变大，从而生成的树枝干较分散。图d，图e是修改IFS码中的参数 r ， s 生成的，其中图d是增大 y 轴的缩放系数 s ，生成树的枝干较笔直，图e是增大 x 轴的缩放系数 r ，树枝较弯曲。 在此基础上，我们还可以通过修改仿射变换的个数来改变分形树的形态。在图3中图a通过3个仿射变换生成嫩枝，图b用4个仿射变换生成了枝干繁多的单轴 [ 10 ] 分形树，图c用5个仿射变换生成一棵 图2. 仿射变换不同参数的分形树。第一行第一个是给定的原始图像，后面五个是对初始图像经过一次仿射变换的图形，第二行对应IFS码的吸引子 图3. 仿射变换个数不同的分形树。第一行第一个是初始图像，后面四个是对初始图像经过一次仿射变换的图形，第二行是对应IFS码的吸引子 合轴 [ 10 ] 的枯树，图d用6个仿射变换生成具有4个树冠枝叶 [ 3 ] 的分形树，图a~图d的IFS码分别对应于附录的附表2~附表5。 我们分析了仿射变换的个数以及相应参数对分形树形状的影响，因此可以根据 θ ， φ 来调整树枝之间的紧凑程度， r ， s 调整树枝的笔直和弯曲程度，还可以通过仿射变换个数及拼贴方法来决定树的形状，单轴、合轴以及树冠的个数。该方法的优势是利用第1级的映射可以直观地预测分形树的形状，根据我们的需要可以人为地设定仿射变换的个数以及相应的参数，从而得到IFS码并生成对应的分形树。 在自然界中，我们经常会看到具有多片叶瓣的树叶，例如枫叶、三叶草。若还使用上述方法模拟，一片叶瓣需要3~4个仿射变换，当叶片个数较多时，需要拼贴的仿射变换较多，不方便计算。由于这些叶片一般都具有相似的结构，我们采用拟仿射变换的方法可以有效快速地生成树叶。
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user: 4. 采用拟仿射变换生成三角枫叶、五角枫叶 4.1. 拟仿射变换 IFS是以仿射变换为框架，经过迭代生成的，但迭代生成的整体分形图却不能简单地使用几何学上的仿射变换的方法实现。我们将分形图整体平移、缩放、旋转、错切等几何变换称为拟仿射变换。其原因在于分形图是一组仿射变换所确定的不动点集，对这些不动点集的拟仿射变换过程就是使这些不动点集从一个状态换到另一个状态的过程，变换后分形图的结构、状态和点的分布密度仍然受IFS码的控制，即在具体算法中，对迭代生成的点进行平移、旋转、缩放、错切等变换操作之后，必须将变换之前的点作为下一次迭代的初值，从而就可以实现分形图整体的仿射变换。在下节中介绍从分形图的拟仿射变换迭代产生的拟仿射变换模型，进而实现分形图的拟仿射变换。 4.2. 分形图的拟仿射变换 为了描述迭代系统的迭代过程，给出如下记号： 变换矩阵： A i = [ a i b i c i d i ] ，位移矩阵： E i = [ e i f i ] ，变换后的矩阵： X = [ x y ] ，初始值： X 0 = [ x 0 y 0 ] ，则IFS的迭代模型用数学表达式表示为： X k = A i × X k − 1 + E i ， 用矩阵形式表示为： [ x k y k ] = [ a i b i c i d i ] × [ x k − 1 y k − 1 ] + [ e i f i ] . (1) 分形图的平移变换 分形图的平移就是将原分形图沿坐标轴移动一个分量，记平移矩阵为 D = [ d x d y ] ， 平移变换模型为： X k = A i ( X k − 1 − D ) + E i + D ， 用矩阵形式表示为： [ x k y k ] = [ a i b i c i d i ] [ x k − 1 y k − 1 ] − [ a i b i c i d i ] [ d x d y ] + [ e i f i ] + [ d x d y ] . (2) 分形图的旋转变换 如果分形图绕坐标原点逆时针旋转角度为 θ ，则旋转矩阵为 R = [ cos θ − sin θ sin θ cos θ ] ， 旋转变换模型为： X k = R ( A i × R − 1 × X k − 1 + E i ) ， 用矩阵形式表示为： [ x k y k ] = [ cos θ − sin θ sin θ cos θ ] [ a i b i c i d i ] [ cos θ sin θ − sin θ cos θ ] [ x k − 1 y k − 1 ] + [ cos θ − sin θ sin θ cos θ ] [ e i f i ] . (3) 分形图的缩放变换 设在 x ， y 轴方向的放大或缩小的因子为 K x ， K y ，则缩放矩阵为 R = [ K x 0 0 K y ] ， 缩放变换模型为： X k = R ( A i × R − 1 × X k − 1 + E i ) ， 用矩阵形式表示为： [ x k y k ] = [ K x 0 0 K y ] [ a i b i c i d i ] [ 1 / K x 0 0 1 / K y ] [ x k − 1 y k − 1 ] + [ K x 0 0 K y ] [ e i f i ] . (4) 分形图的错切变换 沿 x 轴方向的切变系数为 S x ，则错切变换矩阵为 R = [ 1 S x 0 1 ] ， 错切变换模型为： X k = R ( A i × R − 1 × X k − 1 + E i ) ， 用矩阵形式表示为： [ x k y k ] = [ 1 S x 0 1 ] [ a i b i c i d i ] [ 1 − S x 0 1 ] [ x k − 1 y k − 1 ] + [ 1 S x 0 1 ] [ e i f i ] . 同理，可以得到沿 y 轴方向的切变系数为 S y 对应的矩阵形式： [ x k y k ] = [ 1 0 S y 1 ] [ a i b i c i d i ] [ 1 0 − S y 1 ] [ x k − 1 y k − 1 ] + [ 1 0 S y 1 ] [ e i f i ] . 在具体的算法中，将迭代部分用这四个迭代方程替换就可以得到分形图的平移，旋转，缩放，错切变换。这里我们生成具有相似的多片叶瓣的树叶如三角枫叶、五角枫叶。通过对原始的分形图作不同的拟仿射变换，实现分形图的可控性。不妨假设其中一片叶子的顶点坐标为 ( a 1 ， b 1 ) ，用户指定的插值点为 ( a 2 ， b 2 ) ，则这两点之间夹角为： α = arccos ( ( a 1 2 + b 1 2 ) + ( a 2 2 + b 2 2 ) − ( ( a 1 − a 2 ) 2 + ( b 1 − b 2 ) 2 ) 2 × a 1 2 + b 1 2 × a 2 2 + b 2 2 ) ， 对原分形图进行旋转角度为 α 的旋转变换，其旋转矩阵为 R = [ cos α − sin α sin α cos α ] ， 并计算其长度比为： L = a 2 2 + b 2 2 a 1 2 + b 1 2 ， 在上步的基础上再将原图进行缩放，其缩放矩阵为 S = [ L 0 0 L ] ，从而实现分形图的插值。 4.3. 可控枫叶的算法实现 在这一节中我们展示生成枫叶的具体过程，三角枫叶和五角枫叶的叶瓣之间具有相似的结构，在这里用分步处理的方法来生成枫叶。先生成其中一片叶子作为目标枫叶，然后利用拟仿射变换对原图像进行变换从而生成我们想要的图像。这里可控性分为两个部分，一是叶片的个数m，二是插值的控制点位置。下面给出生成m片枫叶的算法步骤： (1) 给定初始插值点 ( a 2 ， b 2 ) ， ( a 3 ， b 3 ) ， ⋯ ， ( a m ， b m ) ； (2) 用上节给出的随机迭代算法生成目标树叶； (3) 对目标树叶运用拟仿射变换模型，调用m次旋转变换以及缩放变换。 现取 m = 3 ，图4给出在三个不同插值点下生成的三角枫叶，其目标枫叶的IFS码见附录的附表6。 图4. 给定三个插值点生成的三角枫叶 图5. 分形树叶。前两幅图是改变IFS码的三角叶，后两幅是改变叶子数得到的五角叶 为了使图形更加丰富多彩，可以通过修改IFS码或者改变叶子的个数来生成其他形状的分形叶。在图5中，图a，图b是通过修改IFS码得到的。图c，图d是修改叶瓣数即令 m = 5 ，其中c图中旋转角度分别为 π 6 ， − π 6 ， 5 12 π ， − 5 12 π ，其中d图中旋转角度分别为 π 3 ， − π 3 ， 5 4 π ， − 5 4 π 。
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user: 5. 结论 在利用IFS方法进行树木模拟过程中，通过IFS码对给定图像的第一次应用可以揭示仿射变换的收缩性质，分析了各仿射变换参数对分形图的影响效果，根据需求可以人为地设定仿射变换的个数以及相应的参数继而得到相应的IFS码，生成形态各异的分形树。但在生成具有相似叶瓣的分形树叶的时候，其中的仿射变换个数较多，不易于实现。根据其叶片的相似性，利用拟仿射变换可以实现分形图的平移、旋转、缩放、错切变换，生成了三角枫叶和五角枫叶。通过不同的变换组合方式，可以生成各式各样的图案。
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user: 摘 要 为了提高中央空调系统的工作效率，同时降低能源消耗，需要对中央空调系统进行节能优化控制研究。现有的中央空调系统控制策略很难实现实时控制，且优化控制效果较差。为此，提出了基于多目标规划的中央空调系统动态优化方法。该方法先研究了中央空调系统各变量的变化规律，并对数据进行降维；然后，使用多元回归分析方法得到变量的回归方程；在此基础上，以设备运行状态和转速为决策变量，以系统总耗电量和系统效率为目标函数，在设备转速、状态、系统稳定性和设备运转等约束条件下，建立了基于多目标规划的中央空调系统动态优化模型。优化结果显示，所提方法优化控制效果较好，有效地降低了系统总耗电量。 关键词 :中央空调，多元回归分析，多目标规划，模拟退火算法 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 随着社会经济的不断增长，信息技术的快速发展，“智慧城市”与能源问题逐渐成为人们关注和讨论的焦点。所谓“智慧城市” [ 1 ] 就是在建筑物中，利用信息技术为人们提供舒适、便利的服务。而在智能城市中，中央空调是其不可或缺的组成部分，而目前大多数中央空调系统存在效率低、系统耗能高的问题。近年来，便随着“智慧城市”的迅速发展，能源消耗的问题已不可回避。其能耗的不断增加，无疑给节约资源带来了巨大的阻力，因此对中央空调系统的节能优化控制已经成为了智能城市降低能耗的重要环节。 文献 [ 2 ] 根据大型商场中央空调的运行原理，在人流或室外温度在一定范围中变化的前提下，以保持商场内部温度尽可能稳定且节能为目标，建立多目标线性规划模型对中央空调进行优化控制。该方法使用线性规划不能很好地反映变量之间非线性变化规律，故控制精度较低。文献 [ 3 ] 以控制周期内制冷机允许运行时间所占的比重为决策变量，提出了利用高级计量体系中央空调远程周期性暂停控制的优化模型，得到周期性暂停控制能在保持室温舒适前提下显著节能。该方法控制效果较好，但存在复杂度较高、实用性差的问题。 针对上述问题，本文从数学模型角度出发，采用动态分析的方法，提出了基于多目标规划的中央空调系统动态优化模型。
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user: 2. 数据来源及预处理 本文所使用数据来自第五届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题“中央空调系统的数据分析与控制策略研究” [ 1 ] 。中央空调系统动态数据中共包含88，840条记录，每条记录有51个字段，包括采集信息时间、环境信息、系统状态参数、控制参数、系统采集信息和系统运行等相关信息。 通过对中央空调系统的实时数据进行审查，发现数据中存在不完整、不一致的情况。对于异常数据，采用均值替换法 [ 4 ] 对其进行修正。以列为单位，取原始数据中剔除异常数据后平均值，对异常数据进行修正，即： x ¯ j = ∑ i = 1 n x i j − ∑ s = 1 m x s n − m . (1) 其中： x ¯ j 、 x i j 、 x s 分别表示第j列平均值、第i行j列数据、第s个异常值。 为了避免数据对度量单位选择的依赖性，使用如下公式对原始数据进行归一化处理。 x ′ i j = x i j − x i j min x i j max − x i j min . (2) 其中， x i j 表示要处理的数值， x i j min 、 x i j max 分别表示 x i j 的最小值、最大值。
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user: 3. 数据相关性挖掘 3.1. 数据的周期规律研究 为了分析数据变化规律，本文采用图像对比法研究各变量的变化规律，即随机选取几组相同时间间隔的数据进行对比分析。首先，做出变量以周为单位的变化趋势图，如图1所示。 由图1可知，相对湿度、干球温度室外、湿球温度室外和流入流出冷却装置水温差的四周变化趋势大致相似，且波峰和波谷出现时间相同。因此可以初步判断四种变量具有周期性。 为了更好地分析这种周期性，下面选取其中一周的数据分析各变量日变化情况，如图2所示。 由图2可知，相对湿度、干球温度室外、湿球温度室外和流入流出冷却装置水温差的变化趋势基本相同，因此可以认为四种变量具有明显的周期性变化规律。此外，还可以得知一天中的干球温度的最高点出现在15时左右，湿球温度的最低点出现在15时左右，且此时的相对湿度是最低的。 图1. 周变化曲线 图2. 日变化曲线 由于变量具有明显的周期性变化规律，故可以运用变量间的周期性变化规律选取数据，以达到减少样本数量的目的。 3.2. 数据的相关关系挖掘 为了挖掘出变量之间的相关关系，本文通过对设备状态变量进行动态聚类分析，具体作法是：先粗略地进行预分类，然后再逐步调整，直到把类分得比较合理为止。然后，利用多元回归分析的方法得到各变量之间的相关关系。 3.2.1. 基于动态聚类的设备分类 在进行变量相关性分析时，由于设备状态是用0-1变量表示，而0-1变量会影响回归分析效果。此外，通过分析得知：不同设备的开关状态是等效的。因此，为了找出各设备的等效组合，利用动态聚类方法对设备进行分类，聚类结果如图3所示。 由图3可得12个设备分为4个类别(见表1)，每个类别内的设备应同时开启或关闭。由于一个完整的中央空调系统需要冷却装置、冷水泵、冷凝水泵、冷却塔4个设备同时运转，因此4个类别中只有类别1能够独立运行，其他类别均需与其他类别共同运行，其运行组合见表1。 由表1可知，4个类别设备可以分为11中设备运转组合。因此，在后续研究中，只需研究11种设备运转组合即可。将上述设备运转组合与变量周期性规律相结合，可以实现降维的目的，从而极大的降低了问题复杂度。 3.2.2. 基于回归分析的变量相关性研究 为了清晰地描述数据之间的变化关系，以功率、冷却负载、总耗电量作为因变量，以其它可控变量作为自变量，利用多元回归分析的方法得到各变量之间的回归方程。 1) 设备功率的分析 首先，我们定义设备的平均功率 [ 4 ] 如下： P ¯ = ∑ i = 1 n x i ⋅ P i / ∑ i = 1 n x i . (3) 图3. 聚类分析树状图 Table 1 Classification of equipmen 类别 所含设备 组合1 组合2 组合3 组合4 组合5 组合6 组合7 组合8 组合9 组合10 组合11 类别1 冷却装置2、冷水泵2、冷凝水泵2、冷却塔1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 类别2 冷却装置3、冷水泵4、冷水泵3 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 类别3 冷却装置1、冷水泵1、冷凝水泵3 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 类别4 冷却塔2、冷凝水泵1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 表1. 设备分类情况 注：表中，0表示此设备运转组合下该类别内的设备不运转，1表示此设备运转组合下该类别内设备运转。 其中： P ¯ 、 分别表示平均功率、设备i的功率； 表示设备i的状态。 通过对冷凝水泵功率与各个自变量的进行回归分析，得到回归分析结果见表2。 由表2可得冷凝水泵平均功率的回归方程为： P c w p ¯ = 1.15 + 0.074 ⋅ v c w p + 0.012 ⋅ d b . (4) 其中： P c w p ¯ 、 v c w p 、 d b 分别表示冷凝水泵平均功率、冷凝水泵转速、干球温度。 Table 2 Regression analysis of average power of the condensate pum 模型 B 标准误差 t Sig. (常量) 1.150 0.471 冷凝水泵转速 0.074 0.002 49.046 0.000 干球温度 0.012 0.005 2.241 0.025 表2. 冷凝水泵平均功率的回归分析 表2还给出了回归系数的t检验结果，冷凝水泵转速、相对湿度、常量的显著性检验的t值分别为2.440、49.046、2.241，对应的相伴概率P值分别为0、0.025、0.015，在显著性水平α为0.05下，均能通过显著性检验。 同理可得，冷却塔平均功率、水泵平均功率、冷却装置平均功率的回归方程分别为： P c t ¯ = 1.677 + 0.135 ⋅ v c t + 0.024 ⋅ r h . (5) P c h w p ¯ = 1.781 + 0.082 ⋅ v c h w p + 0.010 ⋅ r h . (6) (7) 其中： P c t ¯ 、 P c h w p ¯ 、 分别表示冷却塔平均功率、冷水泵平均功率、冷却装置平均功率； v c w p 、 v c t 分别表示冷凝水泵转速、冷却塔风扇转速； r h 表示相对湿度； w b 表示湿球温度； Δ T 表示流入流出冷却装置的温度差。 2) 总耗电量的分析 根据系统总耗电量和功率之间的关系，可知系统总耗电量即为各设备能耗之和，因此中央空调系统的总耗电量计算公式为： W = ∑ i = 1 n P c t ， i ⋅ x c t ， i + ∑ j = 1 m P c h w p ， j ⋅ x c h w p ， j + ∑ k = 1 s P c w p ， k ⋅ x c w p ， k + ∑ l = 1 t P c h ， l ⋅ x c h ， l . (8) 3) 冷却负载的分析 通过对冷却负载与各个自变量的进行回归分析，可得冷却负载的回归方程为： l o a d s y s = − 232.401 + 135.375 ⋅ x c h + 2.287 ⋅ v c h w p + 79.474 ⋅ x c t     + 0.834 ⋅ v c w p + 0.736 ⋅ v c t + 26.277 ⋅ x c w p + 2.65 ⋅ d b (9) 4) 系统效率的分析 系统效率的单位是kw/RT，kw是功率的单位，RT是冷却负载的单位，因此可以将系统效率定义为功率与冷却负载的商。 e f f s y s = W / l o a d s y s . (10) 根据这系统功率与冷却负载的回归结果，可以得出系统效率与各个设备的转速、各个设备状态以及流入流出冷却装置的水温差有关。 5) 回归方程误差检验 为了检验模型的可靠性，定义如下均方误差： σ 2 = ∑ i = 1 n ( y i ^ − y i ) 2 ∑ i = 1 n y i 2 . (11) 其中： y i 为样本的观察， y i ^ 为样本的实验值。 通过对剩余数据利用回归方程得到回归值，并计算回归值与真实值的均方误差，结果见表3。 由表3可以知，总耗电量、系统冷却负载、系统效率的方差均小于5%，因此，可以认为回归方程通过了误差检验。