DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 相关技术 2.1. 计时方式 由于Cache攻击是通过监测访存与访缓存之间的时间差异来进行攻击的，因此首先需要能够在目标平台上获取到精确的计时方式。本文采用的是POSIX提供的clock_gettime计时接口，它能够返回当前系统时间，精确到纳秒，调用方式如表1所示。 get_time方法能够返回精确的系统时间，图1通过POSIX提供的接口测量访存和访问Cache的时间差距。该实验首先通过get_time函数统计50，000次Cache命中(蓝色柱状图)和Cache缺失(红色柱状图)的时间，然后将测量得到的时间统计到一张图中。其中图表的横坐标表示统计时间，单位为纳秒，纵坐标为在单个时间点上统计的次数。 从上图可以看出，红色圆柱相对于蓝色圆柱有向右的偏移，反映到访问时间则是Cache命中需要时间比Cache缺失的时间短，也反映了POSIX计时方式的有效性。 2.2. 驱逐策略 为了获取Android平台上程序的内存使用情况，需要启动另外一个程序，通过不断的探测内存映射到的Cache Set，根据访存时间的多少判断该Set有没有被被攻击程序使用到。探测的方式为：1) 攻击程序通过读取大量内存空间中数据将某个Cache Set中存储的数据驱逐到内存中，此时新读取的数据占据了 Table 1 POSIX timin 1 #include 2 int64 get _time(void) 3 { 4 struct timespec t; 5 clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC， &t); 6 return t.tv_sec * 1000*1000*1000ULL + t1.tv_nsec; 7 } 表1. POSIX计时 图1. Cache命中与未命中实验 该Cache Set中所有的Cache line；2) 被攻击程序运行，其运行期间的访存操作可能会将数据缓存到待探测的Cache Set中；3) 攻击程序检测第一阶段缓存到Cache中的数据是否还保存在Cache Set中，其判断依据是访问数据的时间，如果数据还在Cache中，则访问数据将从缓存中获取数据，因此时间较短。 为了获取高效的Cache驱逐策略，本文依据Gruss et al. [ 11 ] 提出的表2所示的获取驱逐的思想，通过表2算法，在Android平台上对可能的驱逐策略组合进行测试，最终选择驱逐效果最好的参数组合进行攻击。
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user: 4. 异步攻击设计 上一章节介绍的攻击方式是同步攻击，与异步Cache攻击不同，同步攻击中被攻击程序对攻击程序来说是可控的，也就是说攻击程序能够控制被攻击程序何时执行，并知道被攻击程序何时执行完毕，以攻击AES高级加密算法为例，攻击程序能够触发AES加密程序的执行，并能够获取被加密的明文。但对于异步攻击来说，被攻击程序是完全不可控的，攻击程序只知道被攻击程序正在执行，因此攻击难度大大增大。 尽管上一章介绍的针对AES的同步攻击能够非常有效的恢复所有密钥，然而其需要攻击程序与被攻击的AES加密算法之间有交互，AES加密过程的明文对被攻击程序来说是可见的，且被攻击程序能够在加密过程之前或之后执行代码。本文探索针对AES高级加密技术的异步攻击，由于攻击程序不能控制加密的内容，攻击程序将在加密程序在相同的核上执行攻击程序，且他们之间没有显式的交互，攻击程序对加密程序仅有的了解是明文的分布情况，在本文中，假设明文是字母的组合。攻击程序将通过对自己内存空间的数据进行读取来获取攻击程序对Cache的使用情况，并依此破解AES的部分信息。 与同步攻击类似，异步攻击同样是通过假设验证的方式来破解AES密钥，首先假设AES密钥值为k，由于对于确定的明文p和密钥k就能够确定AES加密过程中访存情况，然而由于在异步攻击过程中，明文p是未知的，攻击者仅仅知道明文的分布情况，比如明文p全是字母，由于字母的ascii码十进制在141到172之间，转换16进制则在61到7A之前，因此如果假设明文仅仅为小写字母的组合，且分布完全随机的话，则明文的前四位为6的概率为15/26，前四位为7的概率为11/26。所以在第一轮攻击中可以假设明文前四位为6，及明文的十六进制设为p = 0 × 6*，其中*从0~F中取值，假设密钥十六进制表示为k = 0 × nm，其中n和m均从0~F中取值，则k异或p则得到AES在执行加密过程中的对T-table的访问索引，AES加密过程中会经过10轮变换，每一轮都密钥变换都需要查表，其中第一轮查表索引I = p^k，其他轮的变换要相对复杂很多，因此当明文和密钥已知时，通过简单的异或操作就能求出第一轮查table的索引，当知道Table的首地址，以及首地址映射的Cache Set时，就能推测出第一轮查表操作访问的内存映射的Cache Set。在针对AES的Cache异步攻击工程中，由于明文为小写英文字母的组合，因此p = 0 × 6*，假设的k = 0 × nm，则第一轮访问索引为i = 0 × 6* ^ 0 × nm。通常一个内存块大小64字节，一个table项大小为4字节，因此索引的后4位对应在字节块中的偏移，映射到Cache中则对应索引再Cache line中的索引，前4位则影响第一轮加密过程中访问table数据映射到的Cache Set号。当进行异步攻击时，由于明文p的前4位为0 × 6，当假设的密钥k遍历其取值空间时，计算0 × 6^ 0xn，并根据AES table首地址映射到的Set索引，相加就能得到预期的Cache访问情况，并验证该Set在aes运行期间的访问情况就能获取此轮假设密钥k值得度量分数，当获取到所有密钥取值的度量分时，进行排序，度量分最高的假设即为破解得到密钥值。 为了获取密钥假设值k的度量分，在执行异步攻击时，可以首先获取Cache Set的访问频率，并将其类比为代表密钥值k的可疑度，或称之为度量分m。对于Cache中的每一个Set，攻击程序通过一个循环不断的获取该Set的访问情况，监测该Set有没有在被攻击AES加密过程中被访问到(具体的监测方式为：首先执行Prime操作，通过读取若干与该Set相关的地址占据该Set中的所有line，再执行Probe操作，检查在Prime阶段读取的数据是否还保存在该Set中，判断方式为比较Probe操作所花的时间，若所花的时间较短，则该Set没有被AES加密过程访问到，否则表示该Set被AES加密过程访问到了)。当只有攻击程序使用Cache时，所有的访存操作均能命中Cache，因此Probe获取的访问时间很快。然而，当被攻击的AES加密操作访问到某被监听的Set时，则会导致攻击程序映射到Cache中的某些line被驱逐到内存中，则该Set的监控时间相对较长。因此攻击者可以通过度量Set的被访问的次数来表示其度量分。
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user: 5. 结束语 移动设备安全关乎用户的隐私安全、财产安全甚至生命安全，然而由于Cache的设计缺陷，攻击者能够在不获取额外权限的情况下，通过对本地内存空间地址监测，获取到被攻击程序在运行期间的内存访问模式，并能够依此分析出用户的私密信息，包括用户的输入、加密算法密钥等。在本文的实验中，通过KS检验减少计时误差以及Cache替换策略对度量假设密钥可疑度的影响，成功获取了AES加密算法的全部密钥字节。因此，Cache相关漏洞应该得到系统设计人员以及软件开发人员的重视，以降低泄露用户私密信息的风险。
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user: 摘 要 本文讨论了时标上带有谱参数边界条件的Sturm-Liouville问题的矩阵表示。通过分割时标T，使得在对应时标上Sturm-Liouville问题的系数满足特定的条件，得出了所研究的Sturm-Liouville问题与一类矩阵特征值问题之间的等价关系。 关键词 :Sturm-Liouville问题，时标，谱参数边界条件，矩阵表示 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，边界条件中含有谱参数的Sturm-Liouville (S-L)问题一直是数学物理领域中研究的热点。一些物理问题例如热传导问题和边界在滑竿上的弦振动问题等，由于边界条件中含有谱参数，边界条件随着谱参数的变化而变化，其特征值也会随着谱参数的变化而变化。学者们从其自共轭性的刻画，特征值的分布，特征函数系的完备性以及反问题等诸多方面考虑，在该领域已经形成了比较系统的理论 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 目前，许多学者对二阶S-L问题以及高阶边值问题的有限谱与矩阵表示问题进行了讨论 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，这些结论不仅证明了文献 [ 9 ] 中Atkinson的猜想，同时也说明了具有有限谱的S-L问题与矩阵特征值问题之间可以相互转化。 然而，1988年，德国数学家Stefan Hilger首次提出了时标的概念，得到了一种能够将离散和连续两者结合起来，将微分方程和差分方程结合起来的理论新框架。由于时标在数学，物理等领域中的广泛应用，随后又有一些学者对时标上的S-L问题从多方面进行了一系列研究 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] ，而对于时标上边界条件含有谱参数的S-L问题的矩阵表示还没有相应的结论。因此，本文利用文献 [ 11 ] 的方法，讨论了时标上带有谱参数边界条件的S-L问题的矩阵表示，在特定条件下得出两类问题之间的等价关系。 本文结构如下：在引言之后，第二部分给出了时标 Τ = [ a ， b ] ∪ { c } ∪ [ d ， e ] 上带有耦合型谱参数边界条件的矩阵表示的结论并给与了证明，同时得出带有分离型谱参数边界条件下的相应结论，第三部分得出了时标上矩阵特征值问题的带有谱参数边界条件的S-L问题表示。 主要讨论时标上带有谱参数边界条件的Atkinson类型的S-L问题与矩阵特征值问题 D X = λ W X (1) 之间的等价关系。 考虑如下S-L方程 − ( p y Δ ) Δ + q y = σ λ w y σ ， Τ = [ a ， b ] ∪ { c } ∪ [ d ， e ] ，     − ∞ < a < b < c < d < e < + ∞ ， (2) λ ∈ C ，     r = 1 p ， q ， w ∈ C p r d ( Τ ) ， (3) 带有一般耦合型谱参数的边界条件 A λ Y ( a ) + B λ Y ( e ) = 0 ，     Y = ( y p y Δ ) ， (4) 其中 A λ = ( λ α ′ 1 + α 1 λ α ′ 2 + α 2 λ β ′ 1 + β 1 λ β ′ 2 + β 2 ) ，     B λ = ( λ α ′ 3 + α 3 λ α ′ 4 + α 4 λ β ′ 3 + β 3 λ β ′ 4 + β 4 ) ， 且 α i ， α ′ i ， β i ， β ′ i ∈ R ，   i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ，满足条件 r a n k ( α 1 α 2 α 3 α 4 β 1 β 2 β 3 β 4 ) = 2 ，     r a n k ( α ′ 1 α ′ 2 α ′ 3 α ′ 4 β ′ 1 β ′ 2 β ′ 3 β ′ 4 ) = 2 ， r a n k ( α 1 α 2 α 3 α 4 α ′ 1 α ′ 2 α ′ 3 α ′ 4 ) = 2 ，     r a n k ( β 1 β 2 β 3 β 4 β ′ 1 β ′ 2 β ′ 3 β ′ 4 ) = 2. 设 u = y ，   v = p y Δ ，则方程(2)可以表示为 u Δ = r v ，     v Δ = ( q − λ w ) u σ ，     t ∈ T . (5) 以下是本文用到的有关时标的基本概念： 定义1.1 [ 11 ] 时标 T 为 R 中的一个非空闭子集。 ∀ t ∈ T ，定义前跳算子 σ 为 σ : T → T ， σ ( t ) = inf { s ∈ T : s > t } ；后跳算子 ρ 为 ρ : T → T ，   ρ ( t ) = sup { s ∈ T ， s < t } 。其中， inf ∅ = sup T ， sup ∅ = inf T 。 定义1.2 [ 11 ] ∀ t ∈ T ，若 t < sup T ，且 σ ( t ) = t ，则 t ∈ T 称为右稠密(rd)的；若 t > inf T ，且 ρ ( t ) = t ，则称 t ∈ T 为左稠密(ld)的；若 t < σ ( t ) ，则称 t ∈ T 为右分散(rs)的；若 t > ρ ( t ) ，则称 t ∈ T 为左分散(ls)的。步长函数 μ : T → [ 0 ， ∞ ) ， μ ( t ) : = σ ( t ) − t 。 定义1.3 [ 11 ] 记 T κ = T \ { b } ， b 为 T 的最大值且为左分散的，否则 T κ = T 。设函数 f : T → C ，   ∀ t ∈ T κ ， f Δ ( t ) = { lim s → t f ( s ) − f ( t ) s − t ，         μ ( t ) = 0 ， f σ ( t ) − t μ ( t ) ，                         μ ( t ) > 0 ， 其中， f σ ( t ) = f ( σ ( t ) ) 。 定义1.4 [ 11 ] 函数 f : T → C 为rd连续的，是指它在左稠密的点处极限存在，右稠密的点处连续，rd连续的函数记为 C r d ( T ) ；函数 f : T → C 为prd连续的，是指它在左稠密的点处极限存在，在除有限个右稠密的点处均为连续的，prd连续的函数记为 C p r d ( T ) 。 若 F Δ ( t ) = f ( t ) ， t ∈ T κ ，则在时标 Τ 上定义 f 的积分 ∫ a b f ( τ ) Δ τ = F ( b ) − F ( a ) ，     a ， b ∈ T .
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user: 摘 要 本文提出了一种包含不确定性风电出力的随机机组组合模型。模型的目标函数考虑电力系统运行的机组启停费用和煤耗特性数学期望值的最小化。在约束中考虑在一定置信水平下满足系统备用约束，从而有利于保证系统运行的可靠性。结合本文模型的特点，基于随机规划的采样平均近似方法设计了新的组合SAA算法。最后给出10机组系统的仿真分析，验证了模型的合理性和算法的有效性。 关键词 :风电出力，机组组合，随机规划，采样平均近似算法 Copyright © 2018 by author 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，风电作为一种可持续性，零碳排放的能源得到了大力的发展。受到国家政策的扶持，《可再生能源法》确定可再生能源在电网调度中优先全额上网。然而，风电的大规模并网，给电力系统的安全运行提出了更多的要求和挑战。由于风电间歇性和随机性的特点，对于风电接入的电力系统的许多问题需要用不确定性的方法来解决。 机组组合是电网调度的重要决策过程，包括制定机组最优启停计划和出力计划，是非线性混合整数规划问题。大规模风电并网，电力系统增加了很多不确定性的因素，传统的电力系统处理方法是设计有限的不确定量作为预留。这种方法并不能处理风电应用中无法预料规模的各种变化。所以，大规模风电接入要求先进的电力系统运行方式以保障系统运行的安全性。 由于风电的间歇性和随机性，含风电电力系统机组组合问题变得更加困难。为了应对这种不确定性，在含风电的机组组合问题中引入了数学中的不确定性理论，主要有随机向量及其概率理论，随机规划理论，模糊理论及模糊规划。 文献 [ 1 ] 用场景树技术模拟风电出力情况，建立含风电机组组合的两阶段随机规划模型，然后直接利用CPLEX软件求解进行了计算验证。文献 [ 2 ] 同样基于场景树技术对风电的不确定性进行建模，建立了基于机会约束规划的数学模型，算法采用了离散离子群和等微增率准则相结合的算法。重点放在对风电出力的预测和模拟方面。文献 [ 3 ] 把风电功率的区间预测信息加入到日前机组组合模型中，提出了一种有效的改进量子离散粒子群算法求解模型。这些模型的工作主要集中在用场景树或者概率预测来模型风电出力，然后建立模型求解。 文献 [ 4 ] 利用模糊理论，将大规模的间歇式电源出力和负荷作为模糊参数，建立含多模糊参数的模糊机会约束机组组合数学模型，用置信水平控制风险，用改进的二进制粒子群算法求解。文献 [ 5 ] 以概率的形式描述相关约束条件，建立了基于机会约束规划的含风电场的电力系统机组组合的两层优化数学模型。内外层规划分别用离散粒子群算法和改进粒子群算法求解，并引入启发式搜索策略。文献 [ 6 ] 建立了风电出力偏差的概率密度函数，基于机会约束规划方法构建了考虑负荷预测误差、风电出力偏差以及发电机组的故障停运等不确定随机因素的旋转备用获取模型。模型通过设定旋转备用被满足的概率大于给定的置信度水平的约束条件，反映了旋转备用充裕水平对系统经济性的影响。最后通过遗传算法求解机组模型。文献 [ 7 ] 引入风电可信度指标，风电功率用随机变量表示，然后建立关于风电功率的机会约束，并提出三种策略确保系统运行的安全性。最后利用SAA方法求解。这几类模型主要考虑在机组组合的系统约束中用随机机会约束或者模糊机会约束代替原确定性机组组合中的确定性约束。然后利用启发式的算法求解。一个重要共同点是不确定性因素影响没有在机组组合问题的目标函数中体现出来。 文献 [ 8 ] 针对风电出力并网利用率建立机会约束—两阶段随机机组组合模型，解决的问题是保证风电出力能最大程度并网的前提下机组运行费用最小。文献 [ 9 ] 同时考虑在放松管制的电力市场中电力市场价格，风电出力不确定性，最大化发电厂商利润的模型。建立了两阶段和机会约束的随机机组组合模型，不过它们的重点都是考虑风电并网利用率的保证以确保发电费用最少或者发电厂商利润最优化。 本文结合上述几类模型的特点，利用随机向量描述风电出力的不确定性。电力系统的运行费用分两部分两个阶段。第一阶段最小化机组启停费用和效用函数(即煤耗特性)的期望费用，效用函数即第二阶段目标函数是最小化电力系统的煤耗特性。第一阶段机组启停决策阶段，第二阶段考虑风电出力随机性的机组出力决策阶段。在机组组合问题约束条件里，除了确定性的约束条件以外，功率平衡约束加入了风电出力，同时旋转备用约束考虑为在一定置信水平条件下的机会约束。本文的模型保证机组出力的随机性控制在一定的水平之内，同时权衡系统运行费用和风险水平。模型的求解利用随机规划SAA方法，首先把模型转化为对应的SAA问题，设计求解SAA问题的联合算法，理论分析算法的可行性和有效性，最后在IEEE 10机组系统进行数值计算和模型验证。
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user: 2. 含风电的两阶段–机会约束随机机组组合模型 2.1. 预备知识 本文模型基于数学规划里的随机规划理论。随机规划是用来描述不确定优化的主要理论之一。随机规划主要分为两大类，第一类是机会约束随机规划问题 min x ∈ X f ( x ) s .t .     P r { G ( x ， ξ ) ≤ 0 } ≥ 1 − ε (1) f ( x ) 为目标函数， x 表示决策向量， X ∈ R n 表示确定性的可行域， ξ 为服从某概率分布的随机向量。 ε ∈ ( 0 ， 1 ) 称作机会约束规划的风险水平或者置信水平。 P r { G ( x ， ξ ) ≤ 0 } ≥ 1 − ε (2) 称作机会约束。模型表示在约束条件以概率 1 − ε 满足的条件下，求目标函数的最小值。 另一类是两阶段的随机规划 min x ∈ X c T x + E [ Q ( x ， ξ ) ] s .t .     A x = b ， x ≥ 0 Q ( x ， ξ ) = min y f ( x ， y ) s .t .     T x + W y ≤ h ， y ≥ 0. (3) 其中 x 表示第一阶段的决策变量， y 表示第二阶段的决策变量， ξ 为服从某概率分布的随机向量。模型表示，第一阶段优化问题的决策先于随机向量 ξ 的实现，第二阶段优化问题，是在第一阶段决策确定，以及 ξ 完全确定后追索费用(recourse cost)的最小化。 采样平均近似法是求解两类随机问题的有效方法。文献 [ 10 ] - [ 16 ] 对SAA方法针对各种随机规划问题做了大量的详细研究。SAA方法的基本思想是用随机向量的经验分布近似其真实的分布，通过Monte Carlo采样方法产生关于随机向量的一系列样本。然后用样本统计量代替模型中涉及到的随机量。最常见的有用样本平均数去近似数学期望，用关于约束指标函数的方法去描述机会约束。把原问题转化为对应的确定性的SAA问题去求解，用SAA问题的解作为原问题的近似最优解。 本文所建立模型和涉及的算法都是基于上述随机规划的两种基本模型，采样平均近似方法，以及概率统计的相关知识。 2.2. 目标函数 这里直接给出随机机组组合问题的模型，关于经典的机组组合问题的模型，及其算法可参阅文献 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] 。针对风电随机性，用服从某种概率分布的随机变量描述风电出力。根据机组组合模型的特点目标函数分为两部分，机组启停费用和系统煤耗特性。受文献 [ 8 ] 启发，结合两阶段随机规划的特点，建立如下目标函数。 第一阶段的目标函数为 F = min u ( ∑ t = 1 T ∑ i = 1 N C i ， t + E ξ [ Q ( u i ， t ， ξ ) ] ) (4) 第二阶段的目标函数为 Q ( u i ， t ， ξ ) = min P ∑ t = 1 T ∑ i = 1 N f i ( u i ， t ， P i ， t ) (5) 式中： F 是第一阶段的目标函数，表示总的发电成本，包括机组启停费用和煤耗特性的数学期望； Q ( u i ， t ， ξ ) 是第二阶段的目标函数，表示随机向量 ξ 实现后的机组煤耗特性的最小值； i ， t 分别表示火电机组，时段数； T ， N 分别表示调度周期时段总数，火电机组数； u i ， t 表示机组 i 在时刻 t 的启停状态，是第一阶段的决策变量， P i ， t 表示火电机组 i 在时刻 j 的出力，是第二阶段的决策变量； C i ， t 表示启机组 i 在 t 时刻动费用，可用分段函数表示； f i ( u i ， t ， P i ， t ) 为火电机组的煤耗特性是二次函数，计算中可以用分段线性一次函数来近似。 与文献 [ 8 ] 不同的是，文献 [ 8 ] 中把由风电随机性产生的出力短缺量作为第二阶段的决策变量，由此把由于风电出力短缺造成的损失作为第二阶段的目标函数。 2.3. 约束条件 在机组组合问题中，风电接入电力系统，主要影响系统的功率平衡约束和旋转备用约束等系统约束条件。常规火电机组组合问题中的出力约束，最小开停机时间，爬坡能力约束等机组约束条件与经典模型相同。 以下只列出含风电电力系统的功率平衡约束和旋转备用约束。 1) 含风电系统的功率平衡约束。 本文的模型考虑功率平衡始终满足，火电机组和风电场同时供电，满足系统的负荷需求，类似于其他文献把风电出力直接写入功率平衡约束中 ∑ i = 1 N P i ， t + P W ， t ( ξ ) = P D ， t (6) 其中 P W ， t ( ξ ) 是随机向量，表示风电在 t 时刻的出力预测值。 2) 含风电系统的旋转备用约束 由于风电的接入，对电网的安全稳定运行带来重要影响。在确定系统旋转备用时必须考虑风电的影响。系统的旋转备用约束表示成机会约束形式 Pr ( ∑ i = 1 N u i ， t P ¯ i + P W ， t ( ξ ) − P D ， t − R t ≥ 0 ) ≤ ε (7) 表示系统的旋转备用在一定的置信水平下满足。 ε 为备用约束成立的置信水平，置信水平的高低反应了对电力系统运行水平的要求。决策人员可以根据对电力系统了解以及风电出力预测水平的高低让电力系统在一定置信水平下预留备用。 模型的另一个特点是把两阶段的随机模型和机会约束联合到一个模型中来考虑，既分阶段考虑了机组启停和煤耗特性两部分优化问题，同时考虑了风电接入对系统约束中旋转备用的影响，以机会约束形式来描述风电接入后系统的旋转备用要求。
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user: 3. 两阶段–机会约束随机规划模型的采样平均近似方法 3.1. 随机机组组合模型的SAA问题 根据以上分析，为了简化记号和叙述，含风电的两阶段–机会约束随机机组组合模型可简写为如下的紧凑数学形式。 模型第一阶段优化问题如下 min   c T u + E ξ [ Q ( u ， ξ ) ] s .t .     A u ≤ b ， u ∈ { 0 ， 1 } (8) 第二阶段优化问题是 Q ( u ， ξ ) = min f ( u ， p ) s .t .     W p + T u ≥ h ( ξ )             q ( u ， ξ ) ≤ ε             p ≥ 0 (9) 其中 q ( u ) ≤ ε 表示旋转备用机会约束。 首先建立SAA问题，设 ξ 1 ， ⋯ ， ξ S 是随机向量 ξ 的 S 个样本，第一阶段目标函数中的数学期望 E ξ [ Q ( u ， ξ ) ] 由样本均值函数 S − 1 ∑ n = 1 S Q ( u ， ξ n ) 代替。样本均值函数是数学期望的无偏估计。 由文献 [ 11 ] 假设 q ^ S ( u ) : = S − 1 ∑ s = 1 S 1 ( 0 ， ∞ ) ( G ( u ， ξ s ) ) (10) 其中 G ( u ， ξ s ) = u i ， t P ¯ i + P W ， t ( ξ s ) − P D ， t − R t (11) 表示随机变量取样本 ξ s 对应旋转备用约束条件。其中 1 ( 0 ， ∞ ) 是一个指标函数，当 G ( u ， ξ s ) ≥ 0 ，函数值取1，否则取0。即 q ^ S ( u ) 等于所有样本中条件 G ( u ， ξ ) ≥ 0 成立个数的百分比。 通过上述SAA方法，两阶段–机会约束随机机组组合模型就转化为如下的SAA问题 min c T u + S − 1 ∑ s = 1 S Q ( u ， ξ s ) s .t .     A u ≤ b             H p + T u ≥ h ( ξ s )             q ^ S ( u ) ≤ γ             Q ( u ， ξ s ) ≥ f ( u ， p )             u ∈ { 0 ， 1 } ， p ≥ 0 ， s = 1 ， ⋯ ， S (12) 上述SAA问题的解，在满足一些条件下可以收敛到原问题模型的解。 引理1 [ 12 ] 当样本数量 S 趋于无穷大时SAA问题的最优值依概率1收敛到原问题的最优值。 引理2 [ 13 ] 对于问题(2)其对应的SAA问题的近似解有如下结论 1 − P ( X ^ S δ ⊂ X ε ) ≤ | X | e − S γ ( δ ， ε ) (13) 式中 X ε ， X ^ S δ 分别表示原问题最优解的某个半径为 ε 区域，对应SAA的最优解的某个半径为 δ 的区域。样本数S可以由下面的式子来估计 S ≥ 3 σ 2 ( ε ′ − δ ) 2 log ( X α ) (14) 引理3 [ 14 ] 当样本数量 S 趋于无穷大时， q ^ S ( u ) 依概率1收敛到 q ( u ) 。 由上述引理1，2，3结合本文模型的特点，容易得到如下结论 定理 对于两阶段-机会约束的随机机组组合问题(4-7)，及其对应的SAA问题(8-9)，当样本数量 S 趋于无穷大时，SAA问题的最优值依概率1收敛到原问题的最优值，SAA问题的 δ 近似解区域以一定的概率包含于原问题的 ε 最优解区域。 采样平均近似方法即SAA方法，是处理各类随机规划问题的有效方法之一，也是研究随机问题首选方法和常用方法。本节简要介绍了两阶段随机规划和机会约束的采样平均近似的基本做法。并简要叙述了证明思路。详细的关于SAA方法的理论及应用可见参考文献 [ 10 ] - [ 16 ] 。 3.2. 两阶段–机会约束随机规划问题的求解 上一节得到的SAA问题是一个确定型的问题，是混合整数线性规划。确定性机组组合问题本文参考文献 [ 14 ] - [ 19 ] ，用确定性大算法来求解。 设 v ^ S 和 v * 分别表示SAA问题的最优值和原问题的最优值，对SAA问题做 M 次数值实验，可用如下方法构造问题的统计上下界。 根据文献 [ 12 ] ，假设 v ¯ S M = 1 M ∑ m = 1 M v ^ S m (15) 上式是 E [ v ^ S ] 的一个无偏估计，那么得到 v * 的一个下界。 对于SAA问题的某一个最优解 x ¯ 。产生 S ′ 个独立样本 ξ 1 ， ⋯ ， ξ S ′ ，假设 g ^ S ′ ( u ¯ ) = c T u ¯ + 1 S ′ ∑ s = 1 S ′ Q ( u ¯ ， ξ s ) (16) g ^ S ′ ( u ¯ ) 是 c T u ¯ + E ξ Q ( u ¯ ， ξ ) 的一个无偏估计，可以看出 g ^ S ′ ( u ¯ ) 给出了原问题一个最优值的上界。 3.3. 基于求解SAA问题的算法 根据上述思路，可以写出求解两阶段–机会约束随机规划的算法如下 对 m = 1 ， ⋯ ， M ，重复下面的步骤 第一步：产生风电出力的随机样本 ξ 1 ， ⋯ ， ξ S a) 求解对应的SAA问题。 设 x ^ S m 为SAA问题的解向量， v ^ S m 为SAA问题的最优值。 b) 由式(15)计算 v ¯ S M 。 第二步：产生独立的随机样本 ξ 1 ， ⋯ ， ξ S ′ ，然后由式(16)计算估计 g ^ S ′ ( u ^ S m ) 。 第三步：对每一个 x ^ S m ， m = 1 ， ⋯ ， M ，估计误差 g ^ S ′ ( u ^ S m ) − v ¯ S M 。 第四步：选择 g ^ S ′ ( u ^ S m ) 作为原问题的近似最优值，选择 M 个解其中的一个作为原问题的近似最优解。
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user: 4. 数值实验及分析 本文采用10机组系统算例，加入一个风电场进行计算和分析。10台常规火电机组的机组参数和负荷取值等详见文献 [ 21 ] 。加入的风电场的额定功率为50 MW，并且假设24个时段的风电出力服从多元正态分布，每一个时段风电出力的均值为10~50，每个时段的标准差设为期望值的45%。风电场的多元正态假设参考自文献 [ 8 ] 。全部仿真计算采用Matlab2012b软件编写并调用CPLEX程序，运行计算机参数为Intel Core i3-2120，CPU 3.30GHz，4G内存。 本文模型为随机规划模型，数据中包含多元正态随机变量，为检验模型的合理性和有效性，所有数值实验都是多次独立重复计算多次。算法中 M 的取值相对较小，一般取 M = 5 。 4.1. 10场景不同置信水平数值实验 首先考虑不同置信水平对系统最小运行费用的影响。场景数选择为10，计算结果表1。 从计算结果中看出，置信水平要求越高，相应的运行费用和计算时间都在提高，置信水平越低，运行费用和计算时间相对较低。置信水平高低反映了旋转备用约束的满足情况。在对电力系统可靠性评估的基础上，可靠性比较高的系统可以考虑以更低的置信水平留系统备用，从而可以在一定程度上降低系统的运行费用。反之，为了保证系统的运行可靠性，设置更高的置信水平，则要付出更高的系统运行费用。 4.2. 10场景置信水平为90%的启停机计划 模型假设风电完全被吸纳，并不考虑风电建设维护等费用。在固定旋转备用机会约束的置信水平为90%下，还是选取10场景为计算的场景数。计算得机组的启停计划见表2。 从结果看出，本文模型能给出在风电接入条件下，并考虑机会约束旋转备用的电力系统的机组启停计划。实际计算表明迭代次数较少，所用时间也较短。 4.3. 不同场景规模的数值实验 本文事先假设了风电出力的多元正态分布，有很多文献讨论风电出力预测的方法，并且有很好的预测结果。3.2节的定理说明模型的收敛性和收敛速度依赖于场景规模，即场景数量。接下来计算在不同场景规模下模型的仿真结果，如表3。S表示算法第一步中场景数量，即计算最优目标值下限时场景数量，S’表示算法第二步所取场景的数量，也即计算最优目标值下限的场景数量。 Table 1 Minimal cost and cpu time under different confidence level 置信水平 最优值/$ cpu时间/s 80% 522870 0.65 85% 523800 0.67 90% 525010 0.68 95% 525340 0.70 表1. 不同置信水平下最小费用及cpu计算时间 Table 2 Unit commitment plan under confidence level 90% with 10 scenario T N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 6 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 4 5 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 5 5 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 6 3 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 7 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 8 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 9 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 10 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 表2. 10场景置信水平为90%的机组启停机计划 Table 3 Numerical results of different scenario scal 场景规模(S，S’) 下界，上界 间隙比 5，5 524690，526340 0.4% 10，10 525360，526420 0.35% 15，15 525900，527980 0.3% 20，20 525830，526890 0.2% 表3. 不同场景规模下数值实验结果 计算结果表明，随着场景规模的增大，最优目标值的上下界间隙比下降，说明其收敛速度在加快。需要说明的是计算过程中，会出现内存溢出的情况，这是因为SAA方法以及场景方法增加了计算量，因此在如何有效减少还有进一步的工作需要做。
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user: 5. 结论 风电接入电网，其随机性和间歇性使得电网调度运行的难度大大增加。本文对传统的机组组合模型进行了改进，建立了基于随机规划的两阶段和机会约束相结合的联合机组组合模型。本文以多元正态分布函数描述风电出力，最小化风电接入后的机组启停费用和煤耗特性的数学期望，同时考虑系统旋转备用的机会约束。基于随机规划的最优化SAA方法，设计了组合SAA算法，理论上保证了收敛性和收敛速度。仿真结果表明本文模型能合理解决风电接入的电力系统的机组组合问题，在有效时间内给出相应的机组启停计划，还能利用电力系统的可靠性，调整启停计划，从而节约系统运行费用。本文的模型和方法也可用于对电力系统其他随机问题的处理作参考。最后算法还可以根据风电预测结果做进一步的改进和提升。
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user: 摘 要 1980年后我国花朝节研究主要集中在花朝释义与文学、花朝节起源与演变、习俗与功能、非遗保护与开发、地域传播等五个方面，几乎每10年形成一到两个新的研究主题，并呈现由浅入深、由文献研究走向田野调查、由一般论述到个案研究等趋势。但重复选题现象仍较为突出，一些重要问题仍鲜有涉及。今后需在资料使用和选题角度等方面另辟蹊径，加强对地方志、口述资料、网络资料、照片音像等的利用，结合实地调查，借鉴文化地理学和社会学等理论方法，围绕文化空间、文化区域传播、花朝节与农村流动商帮、花朝节当代社会功能等问题，进行个案和比较研究。 关键词 :花朝节，综述，展望 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 花朝节是中国传统节日，古代曾与元宵、中秋并重，流行于全国，但现今只在少数地区流传。随着非物质文化遗产保护和传统文化复归，以及赏花经济兴起等，一些地区开始重新发现花朝节，并赋予其多重现代意义。花朝节由此不断进入学术研究视野。尤其是自1980年后，相关著作和期刊论文较快增长。仅以著作情况看，从最初花朝节多出现在《中国名城汉俗大观》 [ 1 ] 、中国风俗之谜》 [ 2 ] 、《中国节日》 [ 3 ] 等概要介绍全国节日风俗的书中，到近几年《中国民俗史》等著作对花朝节的阐释性内容不断增加 [ 4 ] [ 5 ] ，再到第一本研究性专著《花朝风情》问世 [ 6 ] ，研究逐步深入。这些研究成果，极大丰富了我们对花朝节的认识。但遗憾的是，花朝节研究重复选题现象仍较为突出，而一些重要问题却长期鲜有涉及。为进一步推动花朝节研究，本文以相关著作和中国知网收录的期刊论文为主体，对1980年后我国花朝节的研究现状进行梳理和评介，并对未来研究应引起重视的几个方面和选题方向提出建议。
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user: 2. 1980年后花朝节研究的主题分布及嬗变 据笔者在中国知网以“花朝”进行篇名精确检索，从1980至2016年，含“花朝”二字的各类文献112篇，去除无关和重复文献等，研究花朝节的共53篇文章，其中包括51篇期刊和会议文章、2篇硕士论文。整理发现，上述文章研究主题大致集中在花朝释义与文学、花朝节起源与演变、节日习俗与功能、非遗保护与开发、花朝节地域传播等五个方面(见表1)。 Table 1 The topic distribution on the Hua Zhao festival in CNKI journals， conferences articles and master theses， 1980-201 主题 1980~1989 1990~1999 2000~2009 2010~2016 花朝释义与文学 4 1 10 7 22 节日起源与演变 3 3 6 12 节日习俗与功能 2 3 5 10 非遗保护与开发 1 7 8 花朝节地域传播 1 1 总计 4 6 17 26 53 表1. 1980~2016年中国知网花朝节研究期刊、会议与硕士论文主题分布 从时间上看，从1980年至今，几乎每十年，花朝节研究就会新增一至两个研究主题。在20世纪80年代，花朝节举办地少，现实场景描述较为少见 [ 7 ] ，学者们主要局限于从文学作品中寻绎“花朝”，开始展开对“花朝”词义的探讨。90年代，花朝节作为一种民俗，其起源和演变、习俗和功能成为普遍关注研究的重点。2000~2009年，花朝节在多个地方迎来了一个复办时期，人们有更多机会亲身体验参与，节日纪实和回忆性文章明显增加，花朝节作为非物质文化遗产的保护与利用成为新的研究热点。21世纪10年代，开始有学者关注花朝节的地域传播，并进行个案考察。总体上，近40年间花朝节的研究论文数量不断增长，主题不断丰富和嬗变，并呈现出由浅入深、由文献研究走向田野调查、由一般论述到个案研究、研究方法不断多元化的趋向。
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user: 4. 未来需要注意的几个方面及研究展望 4.1. 新资料与旧资料 目前，花朝节的研究虽取得了很大进步，但与春节、元宵、端午、中秋等一些传统节日相比，进展仍相对缓慢。除了流传不广和认识不足，很大程度上受制于缺乏文献资料。要想弥补这方面的不足，今后除了加强对方志等文献资料的挖掘，还应当加强以下几类资料的搜集和整理：一，至今仍流传花朝节之地的老百姓口述资料。二，花朝节的照片、图画、视频等影像资料。三，博客、微信、报纸上直接描述花朝节的个人回忆、游记、新闻等网络资料。上述三类资料，是研究当代花朝节的第一手资料，可在一定程度上真实再现花朝节的现场情境，将有助于对花朝节习俗和发展演变等多个方面的研究。 4.2. 新问题和新视角 从花朝节研究的主题嬗变可以看出，花朝节的地域特征、非遗保护和旅游开发等，是比较新的问题，仍需进一步跟踪研究。另外，当前花朝节个案研究尚处于起步阶段，重点在探讨节日对当地百姓和社会的意义，对花朝节的参与者研究还不深入。今后应加强对花朝节外来参与者和供给者的研究。花朝节与城乡非正规经济、花朝节的传播与乡村流动商帮、花朝节与乡村宗教传播、花朝节在海外的传播等，则可能是新的切入点。同时，花朝节作为一种文化空间，记忆空间，一种乡愁和文化认同纽带，也有待进一步阐述。 4.3. 新领域和新方法 花朝节的研究，目前主要是从文学、民俗学、历史学等角度进行的，大部分主要是利用文献资料，少数个案研究采取了实地调查和访谈。今后，还可以结合文化地理学、社会学、传播学等学科的理论方法，围绕花朝节的社会功能、传播区域、传播方式、文化核心区与边缘区之间的关系等问题进行研究。 另外，相对于文献研究法，实地调查法将会在个案研究中有更大的用武之地，尤其是在至今仍流传花朝节的区域。而且，当个案研究积累到一定程度，就可以运用比较研究法，进一步探讨不同区域之间与不同民族之间花朝节的差异和联系，并在此基础之上形成对花朝节流传演变的整体认识。
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user: 摘 要 本文采用预合金化粉体压制成型后烧结–退火制得Fe-36Ni合金，再经冷镦加工处理制得低膨胀合金微波器件，并分析了Fe-36Ni合金粉体形貌与成分、合金物相与微观结构和合金热力学性能及其微波器件的温漂指标。研究发现，预合金化工艺制得Fe-36Ni合金粉体的成分均匀，粉体压制成型后烧结–退火的Fe-36Ni合金棒材及其冷镦加工后样品均为单一奥氏体相。冷镦加工Fe-36Ni合金在50℃~150℃的热膨胀系数小于3.0 × 10 −6 /K。冷镦加工处理Fe-36Ni合金棒材制得微波谐振器及其组装的腔体滤波器的“温漂”指标均满足通讯基站用微波谐振元件和腔体滤波器的技术要求。 关键词 :因瓦合金，微波器件，预合金化，粉体冶金，冷镦，温漂 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 微波谐振器(谐振管或谐振杆)及腔体滤波器是通讯基站的关键器件之一。因瓦合金(俗称殷钢)属于低膨胀铁镍(Fe-Ni)合金，主要有4J32、4J36和4J42三种牌号，已经广泛应用于家用电器、办公机器、计算机、电信设备、航空航天等领域的精密元器件，例如钟表的摆杆及摆轮、谐振腔零件、微波通讯的波导管、无线电频率元件以及标准频率发生器等。其中，4J36即Fe-36Ni合金具有极低的热膨胀系数(~1.0 × 10 −6 /K)，但强度和硬度不高 [ 1 ] [ 2 ] ，因此既具有低膨胀系数又具备高强度的高性能Fe-36Ni基合金成为当前的研究热点 [ 3 ] - [ 10 ] 。Fe-36Ni合金通常采用熔铸法制造 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] ，但存在着合金成分偏聚，铸造组织粗大和不均匀的问题。粉末冶金技术既可最大限度地减少合金成分偏聚并可消除粗大、不均匀的显微组织 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。但是，因瓦合金为高镍含量合金、属于“难加工材料”，传统的机械加工方法不仅材料利用率低、成本高，并且工艺复杂、材料性能呈各向异性，从而影响精密元器件的工作稳定性及精确性，因而迫切需要发展因瓦合金及其微波器件的低成本、高效率制备技术。目前，金属冷加工工艺，如拉拔、冷镦成型具有生产效率高、无需加热，并且生产成本低等优势 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 。因此，本文采用预合金化粉体压制成型后烧结–退火制得Fe-36Ni合金，再经冷镦加工处理制得低膨胀合金微波器件，并分析了Fe-36Ni合金粉体形貌与成分、Fe-36Ni合金物相与微观结构和合金热力学性能及其微波器件的通带频率稳定性。
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user: 2. 实验 2.1. 制备方法 本文采用预合金化粉体压制成型后烧结–退火制得Fe-36Ni合金棒材，再经冷镦加工处理制得低膨胀合金微波谐振器及其组装的腔体滤波器，其具体的制备工艺路线如图1所示。其中，预合金化Fe-36Ni合金粉体及其成型、烧结、退火的具体制备工艺参数为：将按36%Ni-64%Fe配比的原料在中频感应熔炼炉中熔化与雾化。雾化开始前，雾化室先抽真空，当真空炉内背底气压达到10 −1 Pa时，预热炉料，然后再次抽真空到10 −2 Pa以上后，开始熔化36%Ni-64%Fe合金；充入10 5 Pa高纯氩气到炉内作为保护气，大功率送电使炉料完全熔化并保温5分钟，熔炼2次以保证铸锭成分的均匀；用于制备雾化粉的锭料必须去除铸锭表面氧化层后才可使用；待原料充分熔化并达到约1650℃时(熔体温度用钨–铼热电偶进行测量)，将得到的合金液浇入中间包开始水雾化。其中，预合金化Fe-36Ni粉末水雾化的水压力为25 MPa；熔融的36%Ni-64%Fe合金液在雾化器内经历切断、分散、裂化而成为微小液滴，再经脱水、烘干、筛分、生粉高温还原、粉饼破碎、筛分、合批等工序获得36%Ni-64%Fe的殷钢合金粉。此外，水雾化制备合金粉末完成后的其它工艺参数包括：1) 烘干过程在普通的干燥箱中完成，温度为在60℃下保温6小时。2)精细筛分粉料的具体指标为：颗粒尺寸在100~300目之间。3) 在普通管式炉中于氢气气氛保护下，1000℃~1100℃下保温2小时以充分还原水雾化制备的Fe-Ni合金粉，并充分去除C、O等严重影响Fe-Ni合金热膨胀系数的杂质元素。4) 粉饼破碎在普通的滚筒式球磨机中进行，直径5毫米不锈钢为磨球，与1~2 wt%的硬脂酸混合8小时，球料比为10:1。5) 过筛水雾化粉末，获得粒径为100~300目左右的粉体，加入2 wt%的硬脂酸，球磨8小时以获得颗粒大小均匀的粉末。6) 球磨后的粉末装入模具中，在1000 MPa压力保压30秒下，压制成型，压制机的吨位为100吨；压制后的坯体密度在92%~93%之间。7)合金棒材烧结与退火的工艺参数为：烧结温度为1400℃，升温速率为5℃/分钟，烧结时间为2小时；采用氢气为还原气氛，退火温度范围为1050℃~1250℃，退火时间为5小时。8) 根据谐振器(谐振管/谐振杆)最终产品的尺寸和规格制定配套冷镦冲模模具，并结合产品的模具设定冷镦机的设备参数，然后投入上述合金棒材，按照谐振管/谐振杆的规格对所述合金棒材进行切料、镦头、聚积、成形、倒角、搓丝、缩径、切边，然后冷镦(图1所示)，实现无切削或少切削的精加工，即可实现“近净成型”制造微波谐振器，再根据结构设计方案组装成相应的腔体滤波器。 2.2. 表征方法 采用ULTRA 55型热场发射扫描电镜(SEM，德国Zeiss)分析样品的微观形貌(合金粉体和烧结及冷加工合金微观结构)和EDS成分。采用D/Max-2500PC型X射线衍射分析仪表征合金试样的物相和晶体结构。采用HXD-1000TM/LCD型数字式显微硬度计测试样品的表面硬度，并在测量时选取的载荷为1.96 N，载荷保持时间为15 s，测算HV0.2显微硬度值(选取6个测点再计算其平均值)。采用Leica-J11型万能膨胀仪测定合金试样的热膨胀性能。腔体滤波器的“温漂”指标采用安捷伦网络分析仪进行测量。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 合金组成及其微观结构 图2为Fe-36Ni合金粉体的微观形貌SEM照片和EDS成分分析。从图2(a)可见，Fe-36Ni合金粉体的形状为近球形，但出现了较为明显的联体颗粒，其粉体粒径最大可达5.0 μm。从图2(b)可知合金粉体中Fe和Ni的含量分别为64.29 wt%和35.71 wt%，且合金中不含C、S和O等杂质成分，说明预合金化Fe-36Ni合金粉体的成分均匀。 图3给出了粉体压制成型后烧结–退火制得Fe-36Ni合金棒材及其冷镦加工后样品的XRD图谱。由图3可见，Fe-36Ni合金试样的XRD衍射图谱中主要有五个衍射峰，这五个衍射峰和XRD标准PDF卡片No.47-1405中的三个衍射峰完全吻合，说明粉体压制成型后烧结–退火Fe-36Ni合金棒材及其冷镦加工后样品均为单一的奥氏体相 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。 图1. 烧结–退火Fe-36Ni合金棒材冷镦加工制备微波器件的示意图 图2. Fe-36Ni合金粉体微观形貌和EDS成分分析。(a) SEM照片；(b) EDS结果 图3. Fe-36Ni合金的XRD图谱。(a) 粉体压制成型后烧结–退火制得合金棒材；(b) 合金棒材冷镦加工后的样品 图4给出了粉体压制成型后烧结–退火制得Fe-36Ni合金棒材及其经冷镦加工后样品的金相组织照片。从图4(a)可知，粉体压制成型后烧结–退火制得Fe-36Ni合金的组织基本为大小不均匀、形状也不规则且较为粗大的等轴晶，并伴有少量的退火孪晶。上述退火孪晶的出现是因为奥氏体相的层错能较低，并且烧结过程中由于热应力等原因导致新晶粒界面出现堆垛层错所造成的，即在一个晶粒内形成横跨晶粒的许多带 [ 19 ] [ 20 ] 。如图4(b)所示，经过冷镦加工处理后，Fe-36Ni合金的奥氏体晶粒尺寸显著减小，并且伴有大量的条状孪晶。Fe-Ni二元合金发生冷变形后容易诱发奥氏体↔马氏体相变 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] 。然而，如图3(b)所示，冷镦加工后样品的金相仍为单相奥氏体组织。因此，尽管冷镦加工使烧结–退火Fe-36Ni合金中出现大量孪晶，但并没有发生奥氏体→马氏体相变。 图5给出了粉体压制成型后烧结–退火制得Fe-36Ni合金棒材及其经冷镦加工后样品的局部显微结构SEM照片。从图5(a)可见，粉体压制成型后烧结–退火得到的Fe-36Ni合金组织基本为奥氏体等轴晶以及微量退火孪晶。如图5(b)所示，冷镦加工处理的Fe-36Ni合金的奥氏体晶粒出现了明显的细化现象，并伴随着条状孪晶颗粒显著增多且密集排列。同时，分别测得Fe-36Ni合金的显微硬度值为128HV0.2和151HV0.2，这说明冷镦加工后Fe-36Ni合金表现为加工强化。这是因为冷镦加工产生的孪晶使晶界数量增加、细化晶粒，从而阻碍了位错运动、提高了合金的整体强度。 3.2. 合金及其微波器件性能 图6给出了粉体压制成型后烧结–退火制得Fe-36Ni合金经冷镦加工后样品的热膨胀曲线及其热膨胀系数变化情况。从图6可见，在50℃~150℃温度区间，粉体冶金法制备的因瓦合金样品已达到射频器件中微波谐振器(谐振管)用因瓦合金的样品性能要求(线膨胀系数小于3 × 10 −6 /K)。此外，在图6中40℃~50℃区间出现了热膨胀系数的突变(对应图中的陡峭蓝色曲线)，这是由于起始测量阶段的加热炉温度波动引起。同时，对采用冷镦加工Fe-36Ni合金制备的微波谐振器进行单腔滤波器“温漂”测试，结果发现其相对中心频率的“温漂”指标为0.22~0.28 MHz，基本满足设计微波谐振器件的技术要求(中心频率为2800~3500 MHz，“温漂”指标为0.20~0.30 MHz)。 图7给出了常用Fe基合金微波谐振器及滤波器和粉体压制成型后烧结–退火制得Fe-36Ni合金经冷镦加工的微波谐振器及其组装的滤波器的实物照片(其中的金属微波谐振器表面都经过镀银处理)。从图6可见，由于Fe-36Ni合金微波谐振器尺寸远小于常用Fe基合金微波谐振器，因此相对于常用Fe基合金 图4. Fe-36Ni合金的金相组织。(a) 粉体压制成型后烧结–退火制得合金棒材；(b) 合金棒材冷镦加工后的样品 图5. Fe-36Ni合金的SEM显微结构。(a) 粉体压制成型后烧结–退火制得合金棒材；(b) 合金棒材冷镦加工后样品 图6. 粉体压制成型后烧结–退火制得Fe-36Ni合金经冷镦加工后样品的热膨胀曲线及热膨胀系数变化情况 图7. 常用Fe基合金微波谐振器及滤波器(a)和冷镦加工的Fe-36Ni合金微波谐振器及其组装的滤波器(b)、(c)照片 图8. 冷镦加工Fe-36Ni合金微波谐振器组装腔体滤波器(图6(c)所示)的“温漂”测试曲线 微波谐振器集成的WiMAX2.6GHz腔体滤波器(图7(a)所示)，由冷镦加工Fe-36Ni合金微波谐振器所组装的WiMAX2.6GHz腔体滤波器(图7(b)和图7(c)所示)其整体结构更为紧凑，满足微波器件小型化的设计要求。 图8为粉体压制成型后烧结–退火制得Fe-36Ni合金经冷镦加工微波谐振器组装滤波器(图6(c)所示)的温漂测试曲线(对应WiMAX2.6GHz腔体滤波器在25℃~85℃的S参数曲线)。从图8可知，测试前后的两条曲线基本重合，并且该腔体滤波器的通带频率在不同的温度下相对中心频率的漂移量仅为0.27~0.35 MHz，完全满足通讯基站用腔体滤波器的技术指标(中心频率为2800~3500 MHz，“温漂”指标为0.20~0.40 MHz)。
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user: 4. 结论 采用预合金化粉体压制成型后烧结–退火的Fe-36Ni合金棒材再经冷镦加工处理制得低膨胀铁镍合金及其微波器件，并分析了粉体形貌与成分、合金物相与微观结构和合金热力学性能及其微波器件的温漂指标，得出如下结论： 1) 预合金化工艺制得Fe-36Ni合金粉体的成分偏差很小，有利于粉体成分的均匀化。 2) 冷镦处理使烧结–退火Fe-36Ni合金晶粒细化，并且出现大量密集排列的条状孪晶颗粒，提高了合金的整体强度，但并没有引起奥氏体→马氏体相变。粉体压制成型后烧结–退火的Fe-36Ni合金棒材及其冷镦加工后的样品均为单一奥氏体相。 3) 冷镦加工处理的粉体压制成型后烧结–退火Fe-36Ni合金棒材在50℃~150℃温度区间的热膨胀系数小于3.0 × 10 −6 /K。 4) Fe-36Ni合金棒材经冷镦加工处理制得微波谐振器及其组装的腔体滤波器的“温漂”指标均满足通讯基站用微波谐振元件和腔体滤波器的技术要求。
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user: 摘 要 通过对现有停车场状况的分析，采用基于Android与无线WiFi相结合的智能停车场管理系统的方案，实现停车，反向寻车，计时缴费，安全告警，用户信息管理等功能，提高停车场的服务效率和水平，安全告警功能更加保证了车主车辆的安全性，节省了用户的时间，使停车管理系统朝着智能的方向发展。 关键词 :WiFi实时定位，Android平台，智能停车场 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/