2019年第3期（全文）.pdf

《华侨大学学报（自然科学版）》第七届编辑委员会犜犺犲犛犲狏犲狀狋犺犈犱犻狋狅狉犻犪犾犆狅犿犿犻狋狋犲犲狅犳犑狅狌狉狀犪犾狅犳犎狌犪狇犻犪狅犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔（犖犪狋狌狉犪犾犛犮犻犲狀犮犲）主任（犇犻狉犲犮狋狅狉狅犳犈犱犻狋狅狉犻犪犾犆狅犿犿犻狋狋犲犲）吴季怀（ＷＵＪｉｈｕａｉ）副主任（犞犻犮犲犇犻狉犲犮狋狅狉狅犳犈犱犻狋狅狉犻犪犾犆狅犿犿犻狋狋犲犲）陈国华（黄仲一（ＨＵＡＮＧＺｈｏｎｇｙＣＨＥＮＧｕｏｈｕａ）ｉ）编委（犕犲犿犫犲狉狊狅犳犈犱犻狋狅狉犻犪犾犆狅犿犿犻狋狋犲犲）（按姓氏笔画为序）刁勇（王士斌（ＷＡＮＧＳｈＤＩＡＯＹｏｎｇ）ｉｂｉｎ）刘 ? （江开勇（ＬＩＵＧｏｎｇ）ＪＩＡＮＧＫａｉｙｏｎｇ）孙涛（肖美添（ＳＵＮＴａｏ）ＸＩＡＯＭｅｉｔｉａｎ）吴季怀（ＷＵＪ宋秋玲（ｉｈｕａｉ）ＳＯＮＧＱｉｕｌｉｎｇ）张认成（ＺＨＡＮＧＲｅｎｃｈｅｎｇ）陈国华（ＣＨＥＮＧｕｏｈｕａ）苑宝玲（周树峰（ＹＵＡＮＢａｏｌｉｎｇ）ＺＨＯＵＳｈｕｆｅｎｇ）郑力新（徐西鹏（ＺＨＥＮＧＬｉｘｉｎ）ＸＵＸｉｐｅｎｇ）郭子雄（黄仲一（ＨＵＡＮＧＺｈｏｎｇｙＧＵＯＺｉｘｉｏｎｇ）ｉ）黄华林（ＨＵＡＮＧＨｕａ葛悦禾（ｌｉｎ）ＧＥＹｕｅｈｅ）蒲继雄（蔡绍滨（ＰＵＪｉｘｉｏｎｇ）ＣＡＩＳｈａｏｂｉｎ）主编（犈犱犻狋狅狉犻狀犆犺犻犲犳）黄仲一（ＨＵＡＮＧＺｈｏｎｇｙｉ）华侨大学学报（自然２０１９年５月科学版）总第１６７期目第４０卷第３期次手臂系统手传振动的研究现状 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 吴明忠，杨帆（２８１）山区地铁车辆曲线通过时的风致安全性分析 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 张云飞，李军（２９１）机械锁紧装置中凸轮机构分析及优化设计 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 邓援超，张立，杨超，徐一鸣（２９８）立轴冲击破碎机锤头磨损形式的确定 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 吕宁，房怀英，杨建红，陶寅（３０５）缺陷方向对磁致伸缩导波检测敏感性影响分析 !!!!!!!!!!!!!!!!!!! 龙盛蓉，黄永跃，李志农，徐长英，淦文建（３１２）数码摄影测量技术在填充墙框架抗震试验中的应用 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 林超，郭子雄，黄群贤，叶勇（３１９）陶瓷废料阻热沥青混合料路面性能分析 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 谭波，倪秋奕，万靠靠（３２４）柔性光伏支架结构特性分析及其优化设计 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 唐俊福，林建平，霍静思（３３１）高强冷弯矩形钢管混凝土短柱轴压承载力试验 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 饶玉龙，张继承，李勇，黄泳水，李迪（３３８）利用无风力矩智能镜面为建筑增加日照的可行性实验 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 吴正旺，闫阳，狄岳（３４４）催化氢化还原法制备的犖，犖?双烷基化壳聚糖 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 王林，辛梅华，李明春，刘旭光，周向恒（３５０）牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４催化臭氧处理煤气化废水的特性实验 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 侯森，马翠，贾胜勇，何争光（３５６）应用电动力耦合活性炭ＰＲＢ技术的铬（Ⅵ ）污染土壤修复 !!!!!!!!!!!!!!!!! 龚万祺，孙荣，陈雅贤，王丽娜，韩旭，陈付国（３６３）具有合成（Ｓ） ?度洛西汀潜力的功能菌株高效筛选及检测分析 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 江伟，裴蕊，胡鹏程，钟丽娟，周树锋（３７０）采用决策树方法的高分一号ＰＭＳ影像山区森林覆盖提取 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 刘恺，周小成（３７６）应用空间约束和二次相似度学习算法的行人再识别 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 詹敏，王佳斌，邹小波（３８４）无线能量采集技术下的全双工中继系统安全性能分析 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 吴奇，刘菁华，赵睿，聂志巧，李元健（３９０）表情符向量化算法 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 吴晨茜，陈锻生（３９９）时变二次规划的高精度数值算法 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 李泽昕，徐凤，张孟玄，郭东生（４０５）求解二维Ａｌｌｅｎ ?Ｃａｈｎ方程的两种ＡＤＩ格式 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 吴龙渊，汪精英，翟术英（４１２）期刊基本参数：ＣＮ３５  １０７９／Ｎ１９８０ｂＡ４１４０ｚｈＰ ￥１０．００１０００２０２０１９  ０５ｎ犑犗犝犚犖犃犔犗犉犎犝犃犙犐犃犗犝犖犐犞犈犚犛犐犜犢（ＮＡＴＵＲＡＬＳＣＩＥＮＣＥ）犞狅犾．４０犖狅．３犛狌犿１６７犕犪狔２０１９犆犗犖犜犈犖犜犛ＲｅｖｉｅｗｏｆＨａｎｄａｎｓｍｉｔｔｅｄＶｉｂｒａｔｉｏｎｉｎＨａｎｄｔｅｍ ?Ｔｒ ?ＡｒｍＳｙｓ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＷＵＭｉｎｇｚｈｏｎｇ，ＹＡＮＧＦａｎ（２８１）ＳａｆｅｔｏｂｌｅｍｓＡｎａｌｉｓｏｆＭｅｔｒｏＶｅｈｉｃｌｅＩｎｄｕｃｅｄｂｙＣｒｏｓｓｗｉｎｄＷｈｉｌｅＰａｓｓｉｎｇＣｕｒｖｅｄｙＰｒｙｓＳｅｃｔｉｏｎｉｎＭｏｕｎｔａｉｎＣｉｔｙ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＺＨＡＮＧＹｕｎｆｅｉ，ＬＩＪｕｎ（２９１）ＡｎａｌｉｓａｎｄＯｐｔｉｍｕｍＤｅｓｉｆＣａｍＭｅｃｈａｎｉｓｍｉｎＭｅｃｈａｎｉｃａｌＬｏｃｋｉｎｇＤｅｖｉｃｅｙｓｇｎｏ !!!!!!!!!!!! ＤＥＮＧＹｕａｎｃｈａｏ，ＺＨＡＮＧＬｉ，ＹＡＮＧＣｈａｏ，ＸＵＹｉｍｉｎｇ（２９８）ＤｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｏｆＨａｍｍｅｒＷｅａｒＴｙｐｅｏｆＶｅｒｔｉｃａｌＳｈａｆｔＩｍｐａｃｔＣｒｕｓｈｅｒ !!!!!!!!!!!! Ｌ Ｎｉｎｇ，ＦＡＮＧＨｕａｉｉｎｇ，ＹＡＮＧＪｉａｎｈｏｎｇ，ＴＡＯＹｉｎ（３０５）ｙＡｎａｌｉｓｏｎＳｅｎｓｉｔｉｖｉｔｆＭａｇｎｅｔｏｓｔｒｉｃｔｉｖｅＧｕｉｄｅｄＷａｖｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎｔｏＤｅｆｅｃｔＤｉｒｅｃｔｉｏｎｙｓｙｏ !!!!!!!!!!!!!! ＬＯＮＧＳｈｅｎｇｒｏｎｇ，ＨＵＡＮＧＹｏｎｇｙｕｅ，ＬＩＺｈｉｎｏｎｇ，ＸＵＣｈａｎｇｙｉｎｇ，ＧＡＮＷｅｎｉａｎ（３１２）ｊＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＤｉｉｔａｌＰｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｎＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌＳｔｕｄｙｏｎＳｅｉｓｍｉｃＢｅｈａｖｉｏｒｏｆｇｙｉＩｎｆｉｌｌｅｄＦｒａｍｅｓ !!!!!!!!!!!!! ＬＩＮＣｈａｏ，ＧＵＯＺｉｘｉｏｎｇ，ＨＵＡＮＧＱｕｎｘｉａｎ，ＹＥＹｏｎｇ（３１９）ＰａｖｅｍｅｎｔＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＡｎａｌｉｓｏｆＴｈｅｒｍａｌＲｅｓｉｓｔａｎｔＡｓｐｈａｌｔＭｉｘｔｕｒｅＷｉｔｈＣｅｒａｍｉｃＷａｓｔｅｙｓ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＴＡＮＢｏ，ＮＩＱｉｕｙｉ，ＷＡＮＫａｏｋａｏ（３２４）ＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃＡｎａｌｉｓａｎｄＯｐｔｉｍａｌＤｅｓｉｆＦｌｅｘｉｂｌｅＰｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｙｓｇｎｏＳｕｐｐｏｒｔＳｔｒｕｃｔｕｒｅ !!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＴＡＮＧＪｕｎｆｕ，ＬＩＮＪｉａｎｐｉｎｇ，ＨＵＯＪｉｎｇｓｉ（３３１）ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｏｎＭｅｃｈａｎｉｃａｌＢｅｈａｖｉｏｒｏｆＣｏｎｃｒｅｔｅｉｌｌｅｄＨｉｔｒｅｎｇｔｈＣｏｌｄｒｍｅｄ ?Ｆ ?Ｓ ?ＦｏｇｈＳｔｅｅｌＴｕｂｅＳｈｏｒｔＣｏｌｕｍｎＵｎｄｅｒＡｘｉａｌＬｏａｄ !!!!!!! ＲＡＯＹｕｌｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＪｉｃｈｅｎｇ，ＬＩＹｏｎｇ，ＨＵＡＮＧＹｏｎｇｓｈｕｉ，ＬＩＤｉ（３３８）ＦｅａｓｉｂｉｌｉｔｒｉｍｅｎｔｏｆＩｎｃｒｅａｓｉｎｇＳｕｎｓｈｉｎｅｆｏｒＢｕｉｌｄｉｎｇｓＵｓｉｎｇＩｎｔｅｌｌｉｔＭｉｒｒｏｒｙＥｘｐｅｇｅｎＷｉｔｈｏｕｔＷｉｎｄＭｏｍｅｎｔ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＷＵＺｈｅｎｇｗａｎｇ，ＹＡＮＹａｎｇ，ＤＩＹｕｅ（３４４）犖，犖?ＤｉａｌｋｙｌａｔｅｄＣｈｉｔｏｓａｎＭａｄｅｂｙＣａｔａｌｔｉｃＨｙｄｒｏｇｅｎａｔｉｏｎＲｅｄｕｃｔｉｏｎｙ !!!! ＷＡＮＧＬｉｎ，ＸＩＮＭｅｉｈｕａ，ＬＩＭｉｎｇｃｈｕｎ，ＬＩＵＸｕｇｕａｎｇ，ＺＨＯＵＸｉａｎｇｈｅｎｇ（３５０）ＳｔｕｄｙｏｎＴｒｅａｔｍｅｎｔｏｆＣｏａｌＧａｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＷａｓｔｅｗａｔｅｒｂｙＣａｔａｌｔｉｃＯｚｏｎａｔｉｏｎｏｆｙＣｏｗ?ＤｕｎｇＢａｓｅｄＡｃｔｉｖａｔｅｄＣａｒｂｏｎ＠Ｆｅ３Ｏ４ !!!!!!!!!!!!! ＨＯＵＳｅｎ，ＭＡＣｕｉ，ＪＩＡＳｈｅｎｇｙｏｎｇ，ＨＥＺｈｅｎｇｇｕａｎｇ（３５６）ＲｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｏｆＣｈｒｏｍａｔｅＣｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄＳｏｉｌＵｓｉｎｇＥｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓｌｅｄＡｃｔｉｖａｔｅｄ ?ＣｏｕｐＣａｒｂｏｎＰＲＢ !!!!!!!!!!!!!!!!!! ＧＯＮＧＷａｎｑｉ，ＳＵＮＲｏｎｇ，ＣＨＥＮＹａｘｉａｎ，ＷＡＮＧＬｉｎａ，ＨＡＮＸｕ，ＣＨＥＮＦｕｇｕｏ（３６３）ＥｆｆｉｃｉｅｎｔＳｃｒｅｅｎｉｎｇａｎｄＡｎａｌｉｓｏｆＦｕｎｃｔｉｏｎａｌＳｔｒａｉｎｓＷｉｔｈＰｏｔｅｎｔｉａｌｔｏＳｙｎｔｈｅｓｉｚｅｙｓ（Ｓ）ｌｏｘｅｔｉｎｅ ?Ｄｕ !!!!! ＪＩＡＮＧＷｅｉ，ＰＥＩＲｕｉ，ＨＵＰｅｎｇｃｈｅｎｇ，ＺＨＯＮＧＬｉｕａｎ，ＺＨＯＵＳｈｕｆｅｎｇ（３７０）ｊＦｏｒｅｓｔＣｏｖｅｒＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＦｒｏｍＧａｏｆｅｎ１ＰＭＳＩｍａｇｅｉｎＭｏｕｎｔａｉｎＡｒｅａＵｓｉｎｇＤｅｃｉｓｉｏｎＴｒｅｅ ? !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＬＩＵＫａｉ，ＺＨＯＵＸｉａｏｃｈｅｎｇ（３７６）ＰｅｄｅｓｔｒｉａｎＲｅＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎＵｓｉｎｇＳｐａｔｉａｌＣｏｎｓｔｒａｉｎｔａｎｄＱｕａｄｒａｔｉｃＳｉｍｉｌａｒｉｔａｒｎｉｎｇ ? ｙＬｅＡｌｒｉｔｈｍｇｏ !!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＺＨＡＮＭｉｎ，ＷＡＮＧＪｉａｂｉｎ，ＺＯＵＸｉａｏｂｏ（３８４）ＳｅｃｕｒｉｔｒｆｏｒｍａｎｃｅＡｎａｌｉｓｏｆＦｕｌｌＤｕｐｌｅｘＲｅｌａｙＳｙｓｔｅｍＷｉｔｈＷｉｒｅｌｅｓｓＥｎｅｒｙＰｅｙｓｇｙＨａｒｖｅｓｔｉｎｇ !!!!!!!!!! ＷＵＱｉ，ＬＩＵＪｉｎｇｈｕａ，ＺＨＡＯＲｕｉ，ＮＩＥＺｈｉｉａｏ，ＬＩＹｕａｎｉａｎ（３９０）ｑｊＥｍｏｔｉｃｏｎＶｅｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎＡｌｒｏｒｉｔｈｍｇ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＷＵＣｈｅｎｘｉ，ＣＨＥＮＤｕａｎｓｈｅｎｇ（３９９）ＮｕｍｅｒｉｃａｌＡｌｒｉｔｈｍＷｉｔｈＨｉｔａｔｉｏｎａｌＰｒｅｃｉｓｉｏｎｆｏｒＴｉｍｅｒｉｎｇＱｕａｄｒａｔｉｃ ?ＶａｇｏｇｈＣｏｍｐｕｙＰｒｏｇｒａｍ !!!!!!!!!!! ＬＩＺｅｘｉｎ，ＸＵＦｅｎｇ，ＺＨＡＮＧＭｅｎｇｘｕａｎ，ＧＵＯＤｏｎｇｓｈｅｎｇ（４０５）ＴｗｏＡＤＩＳｃｈｅｍｅｓｆｏｒＳｏｌｖｉｎｇＴｗｏ ＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＡｌｌｅｂ ＣａｈｎＥｑｕａｔｉｏｎｓ !!!!!!!!!!!!!!!! ＷＵＬｏｎｇｙｕａｎ，ＷＡＮＧＪｉｎｇｙｉｎｇ，ＺＨＡＩＳｈｕｙｉｎｇ（４１２）犛犲狉犻犪犾犘犪狉犪犿犲狋犲狉狊：ＣＮ３５  １０７９／Ｎ１９８０ｂＡ４１４０ｚｈＰ ￥１０．００１０００２０２０１９  ０５ｎ第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１９０１０５４ ? 手臂系统手传振动的研究现状吴明忠，杨帆（华侨大学机电及自动化学院，福建厦门３６１０２１）摘要：概述手传振动的危害，介绍手传振动响应特性的测试系统和手部的握持姿势，并对手臂系统的振动响应特性及减振手套的减振性能进行综述．结果表明：工效学因素和试验条件是机械阻抗特性与振动传递率特性的主要影响因素；手传振动响应特性具体的响应幅值存在较大差异，但基本趋势大体一致；应加强手传振动响应特性和减震手套的研究，弥补相关标准存在的不足．关键词：手传振动；手臂振动病；手臂系统；响应特性；减振手套中图分类号：ＴＢ５３；Ｘ５９３文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０２８１１０ ? ? ? 犚犲狏犻犲狑狅犳犎犪狀犱犪狀狊犿犻狋狋犲犱犞犻犫狉犪狋犻狅狀 ?犜狉犻狀犎犪狀犱狊狋犲犿 ?犃狉犿犛狔ＷＵＭｉｎｇｚｈｏｎｇ，ＹＡＮＧＦａｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ）ｙ，Ｘｉ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｈｅｈａｚａｒｄｓｆｒｏｍｈａｎｄｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｖｉｂｒａｔｉｏｎ，ｔｈｅｔｅｓｔｓｙｓｔｅｍｆｏｒｒｅｓｐｏｎｓｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆｈａｎｄ ? ? ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｖｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｇｒｉｉｎｇｐｏｓｔｕｒｅｏｆｔｈｅｈａｎｄｗｅｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｆｉｒｓｔ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐｐａｒｍｓｙｓｔｅｍａｎｄｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｄｕｃｉｎｇｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｖｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｄｕｃｉｎｇｇｌｏｖｅｓｖｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｔｈｅｈａｎｄ ? ? ? ｗｅｒｅｒｅｖｉｅｗｅｄ．Ｔｈｅｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓｓｈｏｗｔｈａｔｅｒｃｆａｃｔｏｒｓａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｒｅｔｈｅｍａｉｎｆａｃｔｏｒｓｇｏｎｏｍｉｗｈｉｃｈｔａｋｅａｎｅｆｆｅｃｔｏｎｍｅｃｈａｎｉｃａｌｉｍｐｅｄａｎｃｅａｎｄｖｉｂｒａｔｉｏｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｂｉｌｉｔｈｅｒｅｉｓａｌａｒｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｎｙａｎｄｔｇｅｄｔｈｅａｍｐｌｉｔｕｄｅｏｆｓｐｅｃｉｆｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｓｂｕｔｔｈｅｉｒｂａｓｉｃｔｒｅｎｄｓａｒｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｉｍｉｌａｒｔｏｅａｃｈｏｔｈｅｒ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｙｓｒｅｓｐｏｎｓｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆｈａｎｄｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｖｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄｖｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｄｕｃｉｎｇｇｌｏｖｅｓｓｈｏｕｌｄｂｅｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｅｄ，ｉｍ ? ? ｒｏｖｅｔｈｅｒｅｌａｔｅｄｓｔａｎｄａｒｄｓ．ｐ犓犲狉犱狊：ｈａｎｄｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｖｉｂｒａｔｉｏｎ；ｈａｎｄａｒｍｖｉｂｒａｔｉｏｎｄｉｓｅａｓｅ；ｈａｎｄａｒｍｓｙｓｔｅｍ；ｒｅｓｐｏｎｓｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓ  ? ? ? 狔狑狅ｔｉｃｓ；ｖｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｄｕｃｉｎｇｇｏｌｖｅｓ ? 手传振动（ＨＴＶ）是指在生产中使用手持振动工具或接触受振工件时，直接作用或传递到人的手臂的机械振动或冲击［１］．在现代化生产的诸多领域，有相当数量的工人从事手传振动作业．常见的手传振动作业主要包括：１）操作锤打工具，如操作凿岩机等；２）手持转动工具，如操作电钻等；３）使用固定轮［］转工具，如使用砂轮机等；４）驾驶交通运输车辆与使用农业机械，如驾驶汽车和使用脱粒机等２．手臂振动病（ＨＡＶＤ）是长期从事手传振动作业而引起的，以手部末梢循环障碍、手臂神经功能障碍为主的［］疾病，可引起手臂骨关节?肌肉的损伤，其典型表现为振动性白指（ＶＷＦ），或称职业性雷诺氏现象３．手收稿日期：２０１９０１２６ ? ? 通信作者：吴明忠（ｄｗｍｚ６２＠１９７８Ｅ?ｍａｉｌ： ?），男，讲师，博士研究生，主要从事振动分析与控制、人机工程学的研究．ｊｈｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ．基金项目：国家自然科学基金重点资助项目（６１７３３００６）；福建省教育厅科研课题（ＪＡＴ１６００２８）；福建省泉州市科技计划项目（２０１８Ｚ０１６）华侨大学学报（自然科学版）２８２２０１９年臂振动病已成为工业／农业国家的常见职业病．目前，手臂振动病的发病机理尚未明确，因此，如何有效地防治手臂振动病已成为国内外研究的热点［４?５］．手臂系统的响应特性是理解振动性失调机制，建立振动危害评估的重要基础，也是建立力学等效模型的基础［６］，国内外学者围绕手传振动响应特性开展了大量的研究工作．本文对手臂系统手传振动的研究现状进行综述．１手传振动的危害１９１１年，Ｌｏｒｉ１９１８年，Ｈａｍｉｌｔｏｎ发现使用振动ｇａ首次提出雷诺氏现象与使用手持振动工具有关．［７］工具的工人出现振动白指以来，受手传振动暴露影响的人日益增多．据统计，在全球３０亿的工人中，有２５％的工人在工作场所中暴露于振动［８］．在美国，超过２００万工人暴露于过度振动，其中，有２５万人暴露于手传振动日接振值超过国际标准化组织（ＩＳＯ）规定的日暴露限值；在瑞典，有１７％的工人暴露于手传振动，受影响人数约２００万；在英国，约有４００万人接触手臂振动，其中，约１００万人接触的振动超［］过ＩＳＯ规定的极限值，１７万人有血管振动损伤的症状９；而在中国，估计有３００万以上的工人使用振动工具，但这是２０００年之前的不完全统计数据，实际的数据将更为巨大［１０］．这些手传振动暴露通常会导致手指／手部出现一种不可恢复的疾病，称为手臂振动综合症或手臂振［］．１９５８年，我国首次报道砂轮工出现雷诺氏现象１２．目前，手臂振动病已遍及我国大部分省、市，在行业和工种中的分布也相当广泛，有的工种患病率高达８０％以上［１３?１４］．严重的手臂振动病会导致作动病［１１］业人员丧失劳动能力和生活能力，甚至出现手指坏疽，导致有限用工人口不断减少，给用人单位和国家带来巨大的经济负担．２手传振动的测量为保护作业人员免受手传振动的伤害，国际标准化组织制定了相关标准［１５］，虽然规定的是手套掌部振动传递率的测量方法，但也为手传振动传递特性的研究提供搭建试验平台的方法．手传振动响应特性的测试系统［１５］，如图１所示．其原理是振动台按给定的激励信号随机或正弦振动，安装在振动台上的手柄支架带动圆柱手柄相应振动；振动的手柄用于模拟作业现场的动力工具手柄；沿轴线被对半分开的手柄用于安装力传感器，测量手部的握力；手柄支架与振动台间的力传感器用于测量手臂的推力．手部握持手柄的姿势和手部的坐标系，如图２所示．该坐标系为右手正交坐标系，狕ｈ，狓ｈ３个轴狔ｈ，向相互垂直，且共有同一原点．在手传振动的测量中，手的坐标系应与文献［１６  １７］规定的一致．（ａ）狓  狕平面（ｂ）狔  狕平面图１手传振动响应特性的测试系统图２手的坐标系Ｆｉ１Ｔｅｓｔｓｙｓｔｅｍｆｏｒｒｅｓｐｏｎｓｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｇ．Ｆｉ２Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｙｓｔｅｍｆｏｒｈａｎｄｇ．ｏｆｈａｎｄ  ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｖｉｂｒａｔｉｏｎ３手传振动的响应特性［］人体手臂对手传振动的响应在生物动力学响应（ＢＲ）方面已被广泛地研究６．手臂系统手传振动的ＢＲ大多采用３种表示方式：１）以驱动点的力?运动关系表示的机械阻抗（ＭＩ）、视在质量、振动能量吸［［］［］１８２２］ ? ；收２）振动传递率（ＶＴ）２３?２５；３）力学等效模型２６?２９．目前，已有许多学者围绕ＭＩ和ＶＴ开展手传犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吴明忠，等：手臂系统手传振动的研究现状２８３振动响应特性的研究．有关力学等效模型的研究，限于篇幅，不做总结．文中主要基于文献［１５，３０］规定的试验方法和测量评估方法，总结手传振动响应特性的研究进展．［］３．１机械阻抗的定义３１人体手臂的驱动点机械阻抗犣Ｖ（狑）（ＤＰＭＩ，又称速度阻抗）是通过测量驱动点的力和速度后计算ｊ得到的．驱动点的力与加速度之比称为视在质量犣Ａ（狑）（又称加速度阻抗），驱动点的力与位移之比称ｊ为动刚度犣Ｄ（狑）（又称位移阻抗），其计算式分别为ｊ／／犃（／犡（犣Ｖ（狑）＝犉（狑）犞（狑），犣Ａ（狑）＝犉（狑）狑），犣Ｄ（狑）＝犉（狑）狑）．ｊｊｊｊｊｊｊｊｊ上式中：狑为激励频率；犉（狑）为施加于驱动点的力；犃（狑），犞（狑），犡（狑）分别为在驱动点测量的复数ｊｊｊｊ加速度矢量、复数速度矢量和复数位移矢量．２又因犃＝ｊ狑犞＝（狑）犡，可得３种阻抗之间的换算关系为ｊ２犣Ｄ（狑）＝ｊ狑犣Ｖ（狑）＝（狑）犣Ａ（狑）．ｊｊｊｊ３．２手臂姿势对阻抗特性的影响手?工具手柄界面（即掌部）的驱动点机械阻抗已被广泛应用于表征暴露于工具手柄振动的手臂系［，］统动力学响应［３２］．在文献［３３］发布后，关于手臂系统阻抗特性影响因素的研究较多１５３０，这与手臂系统手传振动响应特性的影响因素尚未明确有关．手臂姿势是手臂系统手传振动响应特性的主要影响因素，不论ＩＳＯ相关标准还是其他文献，都把手臂姿势作为影响手臂系统响应特性的主要因素．文献［３３］对手臂姿势进行定义和描述，并要求在手传振动响应特性的报告中，必须说明操作的手臂姿势．文献［３４］规定了ＤＰＭＩ参考值适用的手臂姿势：肘部弯曲角度为９０ °，即上臂与前臂之间的弯曲角度为９０ °，腕部在中间位置，既不弯曲，也不外展的位置．［］Ｂｕｒｓｔｒ ｍ３２研究５种不同手臂姿势对手臂系统阻抗特性的影响，发现随着肘部角度的增大，阻抗越高，当频率低于２０Ｈｚ时，阻抗相位的差异尤为明显，并指出身体与肩部之间的角度对阻抗没有影响．［］Ｃｒｏｎ ｇｅｒ等３５研究４种不同姿势对手臂系统阻抗幅值和相位的影响，发现当频率低于１００Ｈｚ时，肘ｊ［］部弯曲角度对阻抗有影响，但超过２００Ｈｚ时，影响很小．Ｂｕｒｓｔｒ ｍ３６发现频率低于５０Ｈｚ，伸直手臂时，阻抗最高，当肘部弯曲１２０ °时，阻抗最低，当频率低于５０Ｈｚ时，肘部弯曲角度对相位的影响在３个［］振动方向都是明显的，但频率高于１００Ｈｚ时，对其影响不明显．Ｊａｎｄｋ３７发现手臂姿势的变化会导致［］生物力学响应出现较大的变化，并指出伸直手臂姿势的机械阻抗幅值更高．Ａｌｄｉｅｎ等３８研究手臂姿势对手臂系统机械阻抗的影响，发现手臂姿势对阻抗的影响显著，当频率低于３０Ｈｚ时，伸直手臂姿势与振动手柄的耦合相对更大，伸直手臂的阻抗幅值明显高于弯曲手臂，在较低频段，伸直手臂表现出类阻［］尼特性．Ｂｅｓａ等３９研究３种不同的姿势对阻抗特性的影响，发现伸直手臂的阻抗共振频率比弯曲手臂低，当频率低于３０Ｈｚ时，伸直手臂的阻抗幅值比弯曲手臂高得多．手臂姿势对阻抗的影响未普遍显示一致或类似的结果，这可能是由于使用不同的试验技术和试验条件所致［３６］．但结果均表明手臂姿势会影响手臂系统的阻抗特性，伸直手臂的阻抗特性比弯曲手臂大，在一定的频率范围内，手臂系统的阻抗特性随着肘部弯曲角度的增大而增大，肘部弯曲９０ °的手臂姿势是最佳的工作姿势［４０］．３．３影响阻抗特性的其他因素ＩＳＯ除了规定测量响应特性的手臂姿势外，还要求测试时应报告握力与推力的大小、振动方向、激［］［］［］励的幅值和频率范围等．Ｂｕｒｓｔｒ ｍ３２，Ｇｕｒｒａｍ等１８和Ｂｅｓａ等３９指出振动方向、振动强度、握力、推力、［］人体测量学、激励类型、激励频率等因素对手臂阻抗特性均存在一定的影响．Ａｌｄｉｅｎ等３８通过多元方差分析的方法确定影响ＤＰＭＩ的主要因素为握力、推力、手臂姿势、手柄尺寸和激励强度，发现手柄尺寸几乎在整个频率范围内都对阻抗特性有较大影响．此外，也有学者围绕驱动点、激励和多因素的联合作用对阻抗特性的影响开展研究．大部分驱动点动力学的响应数据都是在手掌?手柄界面的单个驱动点的振动激励下获得的［４１］．虽然文献［１９，３９，４２］表明阻抗响应可以表示整个手臂系统的总体响应，并已广泛应用于获得手臂系统总体的振动能量吸收方面，但它不能得到具体的手部子结构的振动响应信息，尤其是临床和医学上所关心的手指部位．单驱动点方式也不能正确预测减振手套在掌部或手指的振动传［］递率．为了解决单驱动点方法的不足，Ｄｏｎｇ等４３提出两个驱动点的方法，该方法是在手?手柄界面上设犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）２８４２０１９年置手掌与手指两个驱动点．已有研究提出基于两个驱动点的手臂系统动力学模型，并证明这种模型更能真实模拟手臂系统．基于单轴振动测试系统研究手臂系统的机械阻抗特性，忽视了不同轴动力学响应之间的动态耦合，［］也很难在单轴测试系统中测量垂直于前臂方向的阻抗．为了解决单轴测试系统的不足，Ｗｅｌｃｏｍｅ等４４提出基于三轴手臂的测试系统，研究在三轴激励下分布在手指和掌部的驱动点机械阻抗的基本特性，结果表明：分布的驱动点机械阻抗随着手的具体位置、振动方向和个体有很大的变化．此外，虽然单轴激励振动的动力学响应不同于三轴，但响应的基本趋势和特性与三轴测试系统一致．［］Ｍａｒｃｏｔｔｅ等１９研究施加于振动手柄的握力、推力、手柄尺寸对手?手柄界面的驱动点机械阻抗的影响，指出驱动点阻抗响应随着握力与推力组合和手柄尺寸的变化出现相当大的变化，确定手柄尺寸与施［］加于手柄的握持力之间强烈的相互作用，手柄尺寸对手臂系统动力学响应有明显的影响．Ａｌｄｉｅｎ等３８指出在弯曲手臂时，低频段范围内推力和握力对阻抗影响不明显，而伸直手臂时，随着握力或推力的增大，阻抗值出现明显地增大．部分手臂系统阻抗特性研究采用的试验条件和影响因素，如表１所示．表１机械阻抗测量的试验条件和影响因素Ｔａｂ．１Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓｆｏｒｍｅａｓｕｒｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｃａｌｉｍｐｅｄａｎｃｅ来源激励信号肘部角度／（ °）测量部位及方向握持力／Ｎ手柄直径／ｍｍ性别和人数频率／Ｈｚ９０±１５手掌狓ｈ，狕ｈ狔ｈ，握力：２５～５０推力 ≤５０１９～４５适用于男性、女性１０～５００加速度文献［３３］不超过５０．０ｍ·ｓ－２文献［１８］１０．０，２０．０，３０．０ｍ·ｓ－２（正弦）０．２，０．５，０．７ｍ·ｓ－２（随机）９０文献［３８］２．５，５．０ｍ·ｓ－２（随机，计权加速）９０，１８０手掌握力：１０，２５，５０推力未报告狓ｈ，狕ｈ狔ｈ，手掌狕ｈ３８４个成年男性１０～１０００握力：１０，３０，５０４０，５０７个成年男性３０，推力：２５，５０，７５８～１０００８．０，１４．０，２５．０，４５．０６０，９０，１２０，文献［３２］１５０，１８０ｍｍ·ｓ－１（正弦）手掌握力：２５，５０，７５非圆柱型推力：狓ｈ，狕ｈ０狔ｈ，５个成年男性５个成年女性２～１０００６．５，１３．０，１９．５，２６．０ｍｍ·ｓ－１（正弦）６０，９０，１２０，１５０，１８０手掌握力：２５，５０，７５非圆柱型狓ｈ，狕ｈ推力：２０，４０，６０狔ｈ，５个成年男性５个成年女性２～１０００１５．０，３０．０ｍ·ｓ－２文献［３９］（正弦，计权）９０，１１０，１４０，１８０手掌握力：２０，８０，１１０非圆柱型推力：狓ｈ，狕ｈ０，６０狔ｈ，５个成年男性１～７００１９．６ｍ·ｓ－２（狓ｈ，狕ｈ随机）狔ｈ，９０～１２０手指、手掌狓ｈ，狕ｈ狔ｈ，７个成年男性１６～５００文献［３６］文献［４１］握力：３０±５推力：５０±８４０由表１可知：各学者对手臂系统手传振动的阻抗响应特性进行研究时，大部分采用正弦激励，只有少数采用随机激励，且激励强度各不相同；大多以手掌部位作为阻抗的驱动点，只有文献［４１］以手掌和［，］手指部位作为阻抗的驱动点；研究皆有考虑９０ °的手臂姿势进行试验１５３３，并考虑了更多的其他姿势；使用的握力、推力，以及手柄的直径大小、形状各有差异；受试人数一般在１０人以内，主要以男性为主；频率范围都在１０００Ｈｚ以内．手臂系统手传振动的响应取决于多种因素，主要有振动方向、被握物体的几何形状、握持力、姿势和个体差异等．表１中试验条件的不同是造成试验数据存在差异的主要原因，同时也违背了标准的本意：为了促进在这一领域的进一步发展，允许对暴露数据进行定量比较，希望人体暴露于手传振动的测量和报告采用统一方法．这些研究对标准的修订具有一定的参考价值，但也暴露了原标准的不足之处，如标准化的阻抗值是否适用于女性、是否适用于不同的人群等，这些都有待进一步研究．［］３．４振动传递率的计算方法４５［］为了观察手柄加速度和手?臂各部位加速度的关系，Ｇｒｉｆｆｉｎ１１提出量化的振动传递率．振动传递率犜１是指手臂某一部位的均方根加速度犪ｈ与手柄上参照点的均方根加速度犪ｚ之比，即犜１＝犪ｈ／犪ｚ．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吴明忠，等：手臂系统手传振动的研究现状２８５根据人体对不同频率振动的感觉响应及产生的生理效应规律，定义频率计权加速度［３０］，其计权因子在文献［４６］中作了详细的规定．在计算有关人体振动传递率时，要求采用频率计权加速度，单轴向计权传递率犜１，ｗ为犜１，ｗ＝犪ｈ，ｗ／犪ｚ，ｗ．式（１）中：犪ｈ，ｗ，犪ｚ，ｗ分别为与犪ｈ，犪ｚ对应的频率计权均方根加速度，犪ｈ，ｗ＝（１）（），槡∑ 犠犪犠ｈ，犻ｈ，犻２ｈ，犻是第犻犻个１／３倍频程的计权因子，犪ｈ，犻是在第犻个１／３倍频带测得的均方根加速度，ｍ·ｓ－２．文献［１５］定义的标准化试验方法，是将单轴加速度计固定在传感器安装座上测量手掌?手柄界面的［］加速度，而传感器安装座错位产生的测量误差最大会超过２０％［４７］．Ｄｏｎｇ等４５提出用三轴加速度计替换安装座中的单轴加速度计，则未计权传递率犜２和三轴向计权传递率犜２，ｗ为２２２２２２，犃狓犃狓＋犃狔＋犃狕，ｗ＋犃狔，ｗ＋犃狕，ｗ（犜２＝槡犜２，ｗ＝槡．２）犪ｚ犪ｚ式（２）中：犃狓，犃狔，犃狕为手柄沿狓ｈ，狕ｈ轴方向振动的未计权均方根加速度；犃狓，ｗ，犃狔，ｗ，犃狕，ｗ为犃狓，犃狔，狔ｈ，犃狕相应的计权均方根加速度．这种方法解决了错位问题，但是不能用于处理非轴向振动问题，且式（２）只适用于激励振动沿着狕ｈ轴方向．实际上，大部分工具传递３个轴向的振动，且实验中使用的单轴振动台与人体手臂耦合时，也可能沿着非轴向方向传递振动．此外，非轴向方向的推力往往会导致狓ｈ，狔ｈ方向相当大的振动．为此，［］Ｄｏｎｇ等４５提出一种全效加速度传递率的计算方法，以解决推力导致的偏载问题，即２２２２２２犃狓＋犃狔＋犃狕，槡犃狓，ｗ＋犃狔，ｗ＋犃狕，ｗ．（ＴＥＡＴｕ＝槡２ＴＥＡＴ３）ｗ＝２２２２２槡犎狓＋犎狔＋犎狕槡犎狓，ｗ＋犎狔，ｗ＋犎狕，ｗ式（３）中：ＴＥＡＴｕ，ＴＥＡＴｗ分别为全三轴向未计权传递率和全三轴向计权传递率；犎狓，犎狔，犎狕分别为手柄上参照点沿狓ｈ，狕ｈ轴方向振动的均方根加速度；犎狓，ｗ，犎狔，ｗ，犎狕，ｗ分别为犎狓，犎狔，犎狕相应的计狔ｈ，权均方根加速度．该方法解决了传感器安装座错位和推力非轴向加载而造成较大误差的问题．目前，文献［１５］中规定的传递率计算方法就是引用Ｄｏｎｇ等［４５］提出的方法．３．５传递率的特性机械阻抗主要描述手臂系统整体的动力学特性，而振动传递率可以表征手臂系统局部的动力学特性．仅仅基于驱动点动力学响应建立的模型可以满足某些工具和减振装置的设计与分析，却不足以预测手臂系统特定位置的响应，尤其是手指［４８］．为了更好地了解手臂系统局部的动力学特性，建立更加有效的动力学模型，国内外学者围绕手臂系统不同部位振动传递率的测量与分析，以及振动传递率的影响因素等方面开展研究．［］为了消除皮肤、肌肉和骨头之间相对运动导致的测量误差，Ａｂｒａｍｓ等４９在尸体手臂的骨骼上固定传感器，进行振动传递特性的测量，该方法可以较精确地反映手臂系统子结构的动力学特性，但这种方法存在两个问题［５０?５１］：１）尸体手臂的肌肉张力不同于活体；２）无法给定不同的握力和推力．此外，采用侵入式的方法在活体上进行振动传递特性的测量也是不现实的，且难度较大．因此，学者大都是在人体手指?手?手臂系统的表面上，采用加速度传感器或激光测振仪进行运动量的测量．基于激光测振仪、手部姿势、测量部位和握持力衡量方法进行传递率特性有如下４个研究进展．１）基于激光测振仪的传递率特性研究．机械阻抗的测量主要在手掌部位进行，但手指却是ＶＷＦ出现的部位［５２?５３］，手指的动力学响应不能从文献［３３］定义的整个手臂系统的驱动点机械阻抗推断得到，因此，也需要研究手指的动力学响应．为了提高对手部子结构分布动力学响应的认识，帮助建立改进的［］［］［］有限元模型，Ｓｃａｌｉｓｅ等２４，Ｘｕ等４８，Ｃｏｎｃｅｔｔｏｎｉ等５３采用扫描激光测振仪测量和分析手指部位的振动［］传递特性．Ｓｃａｌｉｓｅ等２４在手部握持圆柱手柄的情况下，测量３根手指上６个点的振动传递率，并分析振动传递率与握力、推力、手部体积和身体质量指标（ＢＭＩ）的相关性．结果表明，手指末梢的ＶＴ值高于根部，所有测量点都出现一个共振峰，其峰值频带为５５～８０Ｈｚ；ＶＴ并未显著单独依赖于ＢＭＩ、手部体积［］和推力，但ＶＴ显著单独依赖于握力，以及测量点、握力与推力的共同作用［２４］．Ｃｏｎｃｅｔｔｏｎｉ等５３在手指? 犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）２８６２０１９年掌部与振动台面７种不同接触情况下，对手指、手背和手臂上４１个点的振动进行测量，发现不同点的传［］递率不同，指尖的共振频率较高，这与Ｓｃａｌｉｓｅ等２４的研究结果一致．２）手部展平下的传递率特性．大部分研究是基于手部握紧圆柱手柄进行振动传递率的测量研究［６，４４，４７］［］．Ｘｕ等４８在手部展开平放于振动台面上，测量分布于手指和手背的振动传递率，发现分布于手指和手背的响应与受试者个体、每个手指的具体部位、振动频率和施加的推力有关，还观察到每个个体测量的传递率都存在两个峰值，从指尖到手背的第一个峰值一般是增大的．Ｘｕ等［４８］与Ｃｏｎｃｅｔｔｏｎｉ等［５３］虽然试验条件有所不同，但手指对应位置传递率函数的基本特征是类似的．例如，平均共振频率和传递率的幅值．以上研究表明：在握持手柄与展开在平台上的手指上测量的振动传递率差别较大，但共振频率随着施加力的增大而增大，随着测量点从指尖到手掌而减小．３）不同部位的传递率特性．为了更好地了解手臂系统各部位的振动传递特性，提高对手臂系统损［］伤机制的认识．Ａｄｅｗｕｓｉ等６研究狕ｈ轴方向振动传递到人体手臂系统的手腕、肘和肩３个部位的振动［，］传递率．Ｘｕ等２０４８不仅测量了人体掌部、手腕、前臂和上臂的振动传递率，还测量了肩膀、背部、颈部和头部的振动传递率，该研究还测量了左右手的振动传递率，结果表明：肩膀、背部、颈部和头部存在一定的振动传递，但仅出现在低频振动的情况下，且其传递率比在手腕和上臂测量的小得多．该研究偏向于模拟操作实际的动力工具，手臂姿势和握持方式也不同于之前的研究，但手腕和前臂的振动谱的基本趋势与试验环境下单手测量的基本不变．这说明基于单手的测量方式也是可行的．然而，响应的幅值不同，说明通过试验方法测量的振动传递率预测工作场所振动工具传递的振动，或与其进行比较，应该更多地考虑实际的暴露条件．４）不同的握持力衡量方法下的传递率特性．大部分研究都是在固定的握力和推力下（如握力３０［］ｒｃｈｅｔｔｉ等２３在受试者施加各自最大握持力的Ｎ，推力５０Ｎ），测量手臂系统某一部位的振动传递率．Ｍａ２０％，３０％，４０％下，测量手臂系统肘部的振动传递率，为了避免身体皮肤表面或轻质传感器对测量结果的影响，采用激光测振仪测量肘部骨头表面的振动传递率，仅仅选择肘部骨头部位作为测量点，主要是［］因为在该部位测量与侵入式测量最为接近，能较好地反映肘部解剖结构的动力学特性．Ｐａｎ等５４研究手臂系统振动传递率与逐渐增大的握力的关系，发现传递率随着握力的增大而增大，当握力增大到一定大小时，传递率随着握力的进一步增大而缓慢减小，或保持基本不变，振动传递率随着振动激励的变化相差不大，手腕和前臂的共振频率随着施加力的增大而增大，而上臂的共振频率本质上不受施加力的影响．部分手臂系统振动传递率测量的试验条件和影响因素，如表２所示．表２传递率测量的试验条件和影响因素Ｔａｂ．２Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓｆｏｒｍｅａｓｕｒｉｎｇｖｉｂｒａｔｉｏｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｂｉｌｉｔｙ来源激励信号／ｍ·ｓ－２肘部角度／（ °）文献［２４］６．００（随机）９０±１０文献［６］２．６５，５．２５（随机）９０，１８０文献［２０］１０．７８，５．８８９０，１２０２．００（随机，６～１００Ｈｚ），以指数方式文献［２３］从２．００降到１２．００（随机，１００～５００Ｈｚ）文献［４４］１９．００（随机，三轴激励）测量部位及方向手柄直径／受试者性别和人数ｍｍ频率／Ｈｚ４０９个成年男性１６～４００握力：１０，３０，５０推力：２５，５０，７５４０６个５～２５００．０成年男性２．左右手：上臂、推力：５０，７５，１００肩、背、颈部，握力：１０共５个点－６个成年男性，２个成年女性４～１００握持力／Ｎ第２，４，５手指推力：２５，５０，７５的远端点和近握力：最大值和端点，共６个点正常值手腕狔，狕，肘狓，狕，狔，肩狔，狕，９０肘部握力：最大握力的２０％，３０％，４０％；推力：０４１１５个成年女性，１９个成年男性６～５００９０手指、手背、前臂、上臂、肩膀握力：３０推力：５０－７个成年男性１６～５００与表１不同，表２是手臂系统手传振动传递率特性研究的试验条件，试验都采用随机激励，但激励犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吴明忠，等：手臂系统手传振动的研究现状２８７的大小不同；手臂也都有考虑９０ °的姿势；传递率测量的部位和方向侧重点不一；握力和推力也不完全相同，对其大小的衡量方法不一；手柄直径除了未报告的，基本都是采用４０ｍｍ；受试者人数与表１相［］似，基本是１０人以内；除了Ａｄｅｗｕｓｉ等６之外，频率范围基本都在５００Ｈｚ内．虽然文献［１５］规定了试验所采用的激励信号和测量的频率范围（最高为１２５０Ｈｚ），但这些研究未按标准规定的试验方法开展，这样的数据也不利于传递率标准的制定（目前还没有与文献［３３］类似的传递率标准），这可能与现行的标准对试验平台和实验条件的规定［１５］不够详细或不合理有关．３．６减振手套的减振性能通过研究手传振动的响应特性，可以提高对手臂系统手传振动损伤机制的理解，为临床诊断、病理学的研究和相关卫生标准的修订提供了重要的参考资料．当手柄的振动与冲击不可避免时，为了降低手传振动对人体手臂系统造成的危害，可采用隔离的方法减少振动向人体手臂系统的传递，这是一种直接而有效的预防方法．为此，学者围绕减振手套或减振材料的有效性和减振机制开展了相关的研究工作．［］文献［１５］规定了减振手套掌部振动传递率的测试和减振性能的评估方法．由此，Ｄｏｎｇ等５５研究手套掌部的振动传递特性，发现手套的振动传递率与手臂系统的视在质量有关，减振手套随着手臂系统视［］在质量的增大，减振效果更为明显，但这些都是在试验环境下进行的．Ｄｏｎｇ等５６还研究减振手套在特定工具下，对降低手掌部位振动传递的性能，虽然可以了解减振手套在实际工作场所下的减振效果，但并不能反映在其他工作环境和特定工具下的减振效果．李建庆等［５７］测试和分析多种不同材料的减振手套的减振性能，发现热水袋胶片、脚垫胶片和手掌、掌心贴泡沫塑料的手套减振效果较好．吴国梁［５８］对７种不同材料及不同厚度的减振手套的振动传递特性进行测试，发现增大减振手套的厚度，可提高手套的减振性能．汪先国等［５９］通过仿真的方法，研究橡胶隔震器对摩托车手柄的减振效果，其效果非常理想．然而，文献［１５］未规定手套手指部位振动传递率的测试方法，而手传振动导致的振动性白指却出现在手指部位．Ｈａｍｏｕｄａ等［６０］对１２种不同减振手套的掌部和手指部位的振动传递特性进行测试和分析，当频率为１０～２００Ｈｚ时，大多手套可以衰减传向手指的振动，当频率高于２００Ｈｚ时，则放大中指的振动，手套掌部大大减少振动的传递．此外，手套会减少２９％～４１％的握力，但导致握力减小的原因还［］未明确．因此，建议结合手部握力分析，并采用混合手套以改善手套的减振性能．Ｗｅｌｃｏｍｅ等６１从手套手指部位的减振性能和手套的工作机制方面开展研究，发现手套手指部位的减振性能不但取决于减振手套，还取决于手指接触刚度的分布和握力．此外，当频率在２５０Ｈｚ以内，减振手套不能有效地减少手指部位的振动，但当频率高于４００Ｈｚ时，可有效降低手指部位的振动．以上研究均表明：不同材质或不同厚度的减振手套的减振效果不同，且减振手套仅在一定的频率范围内起到减振的作用，在有些频段反而会放大传递的振动；减振手套的减振效果还与手套手臂系统的耦合特性有关，包括人体手臂系统的视在质量、握力大小和握力的分布等．除此之外，还可以采用有限元方法对手套中的减振垫进行精确的设计［６２］，以满足特定工具在特定作业下的减振要求．４研究展望手臂系统手传振动的响应特性不但是手传振动暴露的测量、估计和评价标准化的重要基础，也是改进与分析动力工具和减振装置的重要基础．阻抗特性和传递率特性受多种因素影响，工效学因素和试验条件是主要的影响因素．工效学因素包括手臂姿势、握力、推力、测量部位和个体差异等；试验条件包括激励类型、振动方向、振动强度、振动频率、手柄形状、手柄直径大小和测量方法等．综述的文献表明：虽然手传振动响应特性具体的响应幅值存在较大的差异，但基本趋势大体一致，这可能是由于个体差异和实验条件的不同引起的．因此，手传振动测量标准化具有重要意义．手传振动响应特性的研究是手传振动相关标准制定和修订的基础，而在手传振动方面，我国主要从手传振动作业的现场卫生学调查、职业性手臂振动病的诊断和机制等方向开展研究，而基于试验条件的手传振动响应特性的研究几乎没有．因此，我国现行的手传振动相关标准大多是等同采用或等效采用ＩＳＯ的标准，而这些标准是否适用于我国的国情或特定人群有待进一步的研究和验证．为了更好地防治手臂振动病，保护劳动者的职业健康权益，我国应该加强手传振动响应特性和减振手套的研究，为手臂振动病的防治和手传振动相关标准的制定与修订提供必要的数据参考．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）２８８２０１９年参考文献：［１］中华人民共和国卫生部．工作场所物理因素测量手传振动：ＧＢＺ／Ｔ１８９．９－２００７［Ｓ］．北京：中国标准出版社，２００７．［２］《中国职业医学》编辑部．科学防治职业性手臂振动病［Ｊ］．中国职业医学，２０１８，４５（６）：７８５．［３］中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会．职业性手臂振动病的诊断：ＧＢＺ７－２０１４［Ｓ］．北京：中国标准出版社，２０１４．［４］王林．正确理解和实施《职业性手臂振动病诊断标准》［Ｊ］．中华劳动卫生职业病杂志，２００４，２２（６）：４７３ＤＯＩ： ?４７４．１０．３７６０／ｃｍａ．ｉｓｓｎ．１００１９３９１．２００４．０６．０３０． ? ｊ．［５］陈嘉斌，陈青松，王建新，等．《职业性手臂振动病的诊断》标准修订说明［Ｊ］．中国职业医学，２０１５，４２（２）：２１２ ?２１６．ＤＯＩ：１０．１１７６３／ｉｓｓｎ．２０９５２６１９．２０１５．０２．０２１． ? ｊ．［６］ＡＤＥＷＵＳＩＳＡ，ＲＡＫＨＥＪＡＳ，ＭＡＲＣＯＴＴＥＰ，犲狋犪犾．Ｖｉｂｒａｔｉｏｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｂｉｌｉｔｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｈｕｍａｎｈａｎｄ ? ｙｃｈａａｒｍｓｙｓｔｅｍｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｏｓｔｕｒｅｓ，ｈａｎｄｆｏｒｃｅｓａｎｄｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｌｅｖｅｌｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｕｎｄａｎｄＶｉｂｒａｔｉｏｎ，２０１０，ｓｖ．２０１０．０２．００１．３２９（１４）：２９５３２９７１．ＤＯＩ：１０．１０１６／ ? ｊ．ｊ［７］ＬＡＷＳＪ．ＴｈｅｈａｚａｒｄｓｏｆＨＡＶＳ［Ｊ］．ＯｃｃｕｐａｔｉｏｎａｌＨｅａｌｔｈａｎｄＳａｆｅｔ１９９８，６７（１２）：４５４６． ? ｙ，［８］ＫＵＣＵＫＨＯ，ＥＹＵＢＯＧＬＵＭ，ＫＵＣＵＫＵ，犲狋犪犾．Ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎａｌｅｘｐｏｓｕｒｅｔｏｈａｎｄ?ａｒｍｖｉｂｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｉｃａｒｄ．２０１５．１１．１２２．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣａｒｄｉｏｌｏｇｙ，２０１６，２０３：９５９．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｊ［９］ＢＲＡＵＣＨＲ．Ｖｉｂｒａｔｉｏｎａｎａｌｓｉｓａｎｄｓｔａｎｄａｒｄｓ［Ｒ］．Ｆｌｏｒｉｄａ：ＡＩＨＡＦｌｏｒｉｄａＳｐｒｉｎｇＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，２００９．ｙ［１０］王林．振动与振动病防治［Ｍ］．北京：科学出版社，２０１３．［１１］ＧＲＩＦＦＩＮＭＪ．Ｈａｎｄｂｏｏｋｏｆｈｕｍａｎｖｉｂｒａｔｉｏｎ［Ｍ］．Ｌｏｎｄｏｎ：ＡｃａｄｅｍｉｃＰｒｅｓｓ，１９９０．［１２］肖建民，郑凡颖，戴友春，等．职业性手传振动危害及其对策［Ｊ］．劳动保护科学技术，１９９０，５１（３）：５４５８． ? ［１３］黄永顺，金佳纯，温贤忠，等．２００６－２０１２年广东省物理因素所致职业病发病特点分析和对策探讨［Ｊ］．中国职业医学，ｉｓｓｎ．２０９５２０１３，４０（６）：５４４５４６．ＤＯＩ：１０．１１７６３／２６１９．２０１３．０６．０１４． ? ? ｊ．［１４］王林，张凯，聂继池，等．局部振动病国内研究的进展和诊断标准的修订［Ｊ］．济宁医学院学报，１９９８，２１（３）：１４． ? ［１５］ＢｒｉｔｉｓｈＳｔａｎｄａｒｄｓＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ．Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｖｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄｓｈｏｃｋａｒｍｖｉｂｒａｔｉｏｎ：Ｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄ ?ｈａｎｄ ? ＳＯ１０８１９：１９９６［Ｓ］．Ｌｏｎｄｏｎ：Ｂｒｉｔｉｓｈｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｂｉｌｉｔｆｇｌｏｖｅｓａｔｔｈｅｐａｌｍｏｆｔｈｅｈａｎｄ：ＩｙｏＳｔａｎｄａｒｄｓＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ，１９９６．［１６］中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局，中国国家标准化管理委员会．机械振动人体暴露于手传振动的测量和评价第１部分一般要求：ＧＢ／Ｔ１４７９０．１－２００９［Ｓ］．北京：中国标准出版社，２００９．［１７］ＢｒｉｔｉｓｈＳｔａｎｄａｒｄｓＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ．Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｖｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄｓｈｏｃｋｓｕｒｅｉｏｄｙｎａｍｉｃｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｙｓｔｅｍｓ：ＩＳＯ ?ｈｕｍａｎｅｘｐｏ ?ｂＳ］．Ｌｏｎｄｏｎ：ＢｒｉｔｉｓｈＳｔａｎｄａｒｄｓＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ，１９９７．８７２７：１９９７［［１８］ＧＵＲＲＡＭＲ，ＲＡＫＨＥＪＡＳ，ＧＯＵＷＧＪ．Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｉｍｐｅｄａｎｃｅｏｆｔｈｅｈｕｍａｎｈａｎｄａｒｍｓｙｓｔｅｍｓｕｂｅｃｔｔｏｓｉｎｕｓｏｉｄ  ? ｊａｌａｎｄｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｒｃｓ，１９９５，１６（２）：１３５１４５．ＤＯＩ：１０．１０１ ? ｇｏｎｏｍｉ６／０１６９８１４１（９４）０００９２ ? ?Ｈ．［１９］ＭＡＲＣＯＴＴＥＰ，ＡＬＤＩＥＮＹ，ＢＯＩＬＥＡＵＰ?，犲狋犪犾．Ｅｆｆｅｃｔｏｆｈａｎｄｌｅｓｉｚｅａｎｄｈａｎｄｌｅｃｏｎｔａｃｔｆｏｒｃｅｏｎｔｈｅｂｉｏ  ?ｈａｎｄｄｙｎａｍｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｔｈｅｈａｎｄｒｍｓｙｓｔｅｍｕｎｄｅｒ狕ｈ?ａｘｉｓｖｉｂｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｕｎｄａｎｄＶｉｂｒａｔｉｏｎ，２００５，２８３ ?ａ（ｓｖ．２００４．０６．００７．３）：１０７１１０９１．ＤＯＩ：１０．１０１６／ ? ｊ．ｊ［２０］ＸＵＸＹＳ，ＤＯＮＧＲＧ，ＷＥＬＣＯＭＥＤＥ，犲狋犪犾．Ｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｆｒｏｍｈｕｍａｎｈａｎｄｓｔｏｕｐｐｅｒａｒｍ，ｓｈｏｕｌｄｅｒ，ｅｒｂａｃｋ，ｎｅｃｋ，ａｎｄｈｅａｄ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｒｃｓ，２０１６，６２：１?１２．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｇｏｎ．ｇｏｎｏｍｉ２０１６．０７．００１．［２１］ＫＩＨＬＢＥＲＧＳ．Ｂｉｏｄｙｎａｍｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｔｈｅｈａｎｄａｒｍｓｙｓｔｅｍｔｏｖｉｂｒａｔｉｏｎｆｒｏｍａｎｉｍｐａｃｔｈａｍｍｅｒａｎｄａｇｒｉｎｄｅｒ［Ｊ］． ? １９９５，１６（１）：１８．ＤＯＩ：１０．１０１６／０１６９８１４１（９４）０００６０ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｒｃｓ， ? ? ?Ｇ．ｇｏｎｏｍｉ［２２］ＤＯＮＧＲＧ，ＷＥＬＣＯＭＥＤＥ，ＭＣＤＯＷＥＬＬＴＷ，犲狋犪犾．Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｂｉｏｄｙｎａｍｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｈｕｍａｎｈａｎｄａｒｍ ? Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｕｎｄａｎｄＶｉｂｒａｔｉｏｎ，２００６，２９４（４）：８０７８２７．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｓｖ．２００５．１２．０４７．ｓｙｓｔｅｍ［ ? ｊ．ｊ［２３］ＭＡＲＣＨＥＴＴＩＥ，ＳＩＳＴＯＲ，ＬＵＮＧＨＩＡ，犲狋犪犾．Ａｎｉｎｖｅｓｔｉｔｉｏｎｏｎｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｂｉｌｉｔｆｔｈｅｈｕｍａｎｅｌ  ｇａｙｏｂｏｗｓｕｂｅｃｔｅｄｔｏｈａｎｄｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｖｉｂｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｒｃｓ，２０１７（６２）：８２ ? ?８９．ｊｇｏｎｏｍｉＤＯＩ：１０．１０１６／ｅｒ２０１７．０４．００１．ｊ．ｇｏｎ．［２４］ＳＣＡＬＩＳＥＬ，ＲＯＳＳＥＴＴＩＦ，ＰＡＯＮＥＮ．Ｈａｎｄｖｉｂｒａｔｉｏｎ：ＮｏｎｃｏｎｔａｃｔｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｌｏｃａｌｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｂｉｌｉｔＪ］．Ｉｎ  ? ｙ［２００７，８１（１）：３１４０．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ００４２０００７０１９ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＡｒｃｈｉｖｅｓｏｆＯｃｃｕｐａｔｉｏｎａｌａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＨｅａｌｔｈ， ? ? ? ０３． ? 犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吴明忠，等：手臂系统手传振动的研究现状２８９［２５］ＤＥＷＡＮＧＡＮＫＮ，ＴＥＷＡＲＩＶＫ．Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｖｉｂｒａｔｉｏｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｉｎｔｈｅｈａｎｄａｒｍｓｙｓｔｅｍａｎｄｓｕｂｅｃｔｉｖｅ ? ｊｒｅｓｐｏｎｓｅｄｕｒｉｎｇｆｉｅｌｄｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆａｈａｎｄｔｒａｃｔｏｒ［Ｊ］．ＢｉｏｓｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００８，１００（４）：５３５５４６．ＤＯＩ：１０．１０１ ? ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓｅｎｇ．２００８．０５．００２．６／ｊ．［２６］ＡＤＥＷＵＳＩＳ，ＲＡＫＨＥＪＡＳ，ＭＡＲＣＯＴＴＥＰ．Ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌｍｏｄｅｌｓｏｆｔｈｅｈｕｍａｎｈａｎｄａｒｍｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ? ｂｉｏｄｙｎａｍｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｏｓｔｕｒｅｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｒｃｓ，２０１２，４２（２）：２４９? ｇｏｎｏｍｉ２６０．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｅｒ２０１２．０１．００５．ｊ．ｇｏｎ．［２７］ＲＡＫＨＥＪＡＳ，ＷＵＪＺ，ＤＯＮＧＲＧ，犲狋犪犾．Ａｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｂｉｏｄｙｎａｍｉｃｍｏｄｅｌｓｏｆｔｈｅｈｕｍａｎｈａｎｄａｒｍｓｙｓｔｅｍｆｏｒ ? ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏｈａｎｄｓｖｉ．ｌｄｐｏｗｅｒｔｏｏｌｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｕｎｄａｎｄＶｉｂｒａｔｉｏｎ，２００２，２４９（１）：５５８２．ＤＯＩ：１０．１００６／ ?ｈｅ ? ｊ２００１．３８３１．［２８］ＤＯＮＧＲＧ，ＤＯＮＧＪＨ，ＷＵＪＺ，犲狋犪犾．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｂｉｏｄｙｎａｍｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｔｔｈｅｆｉｎｇｅｒｓａｎｄｔｈｅｐａｌｍｏｆｔｈｅｈｕｍａｎｈａｎｄｒｍｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｉｏｍｅｃｈａｎｉｃｓ，２００７，４０（１０）：２３３５?２３４０．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｂｉｏｍｅｃｈ． ?ａｊ．ｊ２００６．１０．０３１．［２９］ＷＵＪＺ，ＷＥＬＣＯＭＥＤＥ，ＭＣＤＯＷＥＬＬＴＷ，犲狋犪犾．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｇｒｉｏｒｃｅａｎｄｖｉｂｒａｔｉｏｎｐｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｂｉｌｉｔｆａｆｉｎｇｅｒ［Ｊ］．ＭｅｄｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＰｈｙｓｉｃｓ，２０１７，４５：６１?７０．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｙｏｊ．ｍｅｄｅｎｇｐｈｙ．２０１７．０４．００８．［３０］ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＯｒｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＳｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ．Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｖｉｂｒａｔｉｏｎａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｈｕｍａｎｅｘｐｏ  ?ｍｅｇａｎｓｕｒｅｔｏｈａｎｄｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｖｉｂｒａｔｉｏｎ（Ｐａｒｔ１）：Ｇｅｎｅｒａｌｒｅｉｒｅｍｅｎｔｓ：ＩＳＯ５３４９?１：２００１［Ｓ］．Ｇｅｎｅｖａ：Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ? ｑｕ２００１．ＯｒｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＳｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ，ｇａｎ［３１］陆秋海，李德葆．工程振动试验分析［Ｍ］．２版．北京：清华大学出版社，２０１５．［３２］ＢＵＲＳＴＲ?ＭＬ．Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｉｍｐｅｄａｎｃｅｏｆｔｈｅｈａｎｄａｎｄａｒｍ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＡｒｃｈｉｖｅｓｏｆＯｃｃｕｐａｔｉｏｎａｌａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＨｅａｌｔｈ，１９９０，６２（６）：４３１４３９．ＤＯＩ：１０．１００７／ＢＦ００３７９０５９． ? ［３３］ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＯｒｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＳｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ．Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｖｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄｓｈｏｃｋｆｒｅｅ，ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｉｍｐｅｄａｎｃｅｏｆｔｈｅ ? ｇａｎｈｕｍａｎｈａｎｄａｒｍｓｙｓｔｅｍａｔｔｈｅｄｒｉｖｉｎｇｐｏｉｎｔ：ＩＳＯ１００６８：１９９８［Ｓ］．Ｇｅｎｅｖａ：ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＯｒｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＳｔａｎｄ  ? ｇａｎ１９９８．ａｒｄｉｚａｔｉｏｎ，［３４］中国国家标准化管理委员会．机械振动与冲击人体手臂系统驱动点的自由机械阻抗：ＧＢ／Ｔ１９７４０－２００５［Ｓ］．北京：中国标准出版社，２００５．［３５］ＣＲＯＮＪ?ＧＥＲＬ，ＨＥＳＳＥＭ．Ｈａｎｄａｒｍｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ［Ｃ］∥ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｏｆｔｈｅＦｉｆｔｈＣｏｎ  ? ｂｒａｔｉｏｎ．Ｋａｎｚａｗａ：［ｓ．ｎ．］，１９９０：８５  ８６．ｆｅｒｅｎｃｅｏｎＨａｎｄ ?ＡｒｍＶｉ［３６］ＢＵＲＳＴＲ?ＭＬ．Ｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｂｉｏｄｙｎａｍｉｃｆａｃｔｏｒｓｏｎｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｃａｌｉｍｐｅｄａｎｃｅｏｆｔｈｅｈａｎｄａｎｄａｒｍ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒｎａ  １９９７，６９（６）：４３７４４６．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ００４２０００５０１７２．ｔｉｏｎａｌＡｒｃｈｉｖｅｓｏｆＯｃｃｕｐａｔｉｏｎａｌａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＨｅａｌｔｈ， ? ［ｉｎｔｍｅｃｈａｎｉｃａｌｉｍｐｅｄａｎｃｅｏｆｔｈｅｈａｎｄ３７］ＪＡＮＤ?ＫＺ．Ｄｒｉｖｉｎｇａｒｍｓｙｓｔｅｍａｔｅｘｐｏｓｕｒｅｔｏｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｖｉｂｒａｔｉｏｎ［Ｃ］∥ ?ｐｏ ? ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＥｉｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＨａｎｄｂｒａｔｉｏｎ．Ｕｍｅａ：［ｓ．ｎ．］，１９９８：１１１  １１２． ?ＡｒｍＶｉｇｈ［３８］ＡＬＤＩＥＮＹ，ＭＡＲＣＯＴＴＥＰ，ＲＡＫＨＥＪＡＳ，犲狋犪犾．Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｈａｎｄａｒｍｐｏｓｔｕｒｅｏｎｂｉｏｄｙｎａｍｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｔｈｅｈｕ  ? ａｒｍｅｘｐｏｓｅｄｔｏ狕ｈ? ａｘｉｓｖｉｂｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｒｃｓ，２００６，３６（１）：４５５９．ｍａｎｈａｎｄ ? ? ｇｏｎｏｍｉＤＯＩ：ｅｒ２００５．０７．００１．１０．１０１６／ｊ．ｇｏｎ．［３９］ＢＥＳＡＡＪ，ＶＡＬＥＲＯＦＪ，ＳＵＥＲＪＬ，犲狋犪犾．Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｃａｌｉｍｐｅｄａｎｃｅｏｆｔｈｅｈｕｍａｎｈａｎｄａｒｍ ? ｓｙｓｔｅｍ：Ｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｖｉｂｒａｔｉｏｎｄｉｒｅｃｔｉｏｎ，ｈａｎｄａｒｍｐｏｓｔｕｒｅａｎｄｍｕｓｃｌｅｔｅｎｓｉｏｎ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎ  ? ２００７，３７（３）：２２５２３１．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｅｒ２００６．１０．０１９．ｄｕｓｔｒｉａｌＥｒｃｓ， ? ｊ．ｇｏｎ．ｇｏｎｏｍｉ［４０］ＦＲＥＩＶＡＬＤＳＡ．Ｂｉｏｍｅｃｈａｎｉｃｓｏｆｔｈｅｕｐｐｅｒｌｉｍｂｓｍｅｃｈａｎｉｃｓ，ｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｍｕｓｃｕｌｏｓｋｅｌｅｔａｌｉｎｕｒｉｅｓ［Ｍ］．ＢｏｃａＲａ  ｊｔｏｎ：ＣＲＣＰｒｅｓｓ，２００４．ＤＯＩ：１０．１０８０／００１４０１３０６００９７１１２７．［４１］ＤＯＮＧＲＧ，ＷＥＬＣＯＭＥＤＥ，ＸＵＸＳ，犲狋犪犾．Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｉｍｐｅｄａｎｃｅｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｔｔｈｅｆｉｎｇｅｒｓａｎｄｐａｌｍｏｆｔｈｅｈｕ  ｍａｎｈａｎｄｉｎｔｈｒｅｅｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｕｎｄａｎｄＶｉｂｒａｔｉｏｎ，２０１２，３３１（５）：１１９１１２０６．ＤＯＩ：１０．１０１ ? ｓｖ．２０１１．１０．０１５．６／ｊ．ｊ［ｉｎｔｍｅｃｈａｎｉｃａｌｉｍｐｅｄａｎｃｅｏｆｔｈｅｈｕｍａｎｈａｎｄ４２］ＧＵＲＲＡＭＲ，ＲＡＫＨＥＪＡＳ，ＢＲＡＭＭＥＲＡＪ．Ｄｒｉｖｉｎｇａｒｍｓｙｓｔｅｍ： ?ｐｏ ? ｓｖｉ．Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓａｎｄｍｏｄｅｌｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｕｎｄａｎｄＶｉｂｒａｔｉｏｎ，１９９５，１８０（３）：４３７?４５８．ＤＯＩ：１０．１００６／ｊ１９９５．００８９．［４３］ＤＯＮＧＲＧ，ＲＡＫＨＥＪＡＳ，ＭＣＤＯＷＥＬＬＴＷ，犲狋犪犾．Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｂｉｏｄｙｎａｍｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｔｆｉｎｇｅｒｓａｒｍｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｒｃｓ，ａｎｄｐａｌｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｏｔａｌｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｔｈｅｈａｎｄ ? ｇｏｎｏｍｉｅｒ２０１０．０２．００１．２０１０，４０（４）：４２５４３６．ＤＯＩ：１０．１０１６／ ? ｊ．ｇｏｎ．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）２９０２０１９年［４４］ＷＥＬＣＯＭＥＤＥ，ＤＯＮＧＲＧ，ＸＵＸＳ，犲狋犪犾．Ａｎｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｂｉｌｉｔｆｔｈｅｈａｎｄａｒｍｓｙｓ  ? ｙｏｔｅｍｉｎｔｈｒｅｅｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｒｃｓ，２０１５，４５（２）：２１３４．ＤＯＩ：１０． ? ｇｏｎｏｍｉ１０１６／ｅｒ２０１４．１１．００１．ｊ．ｇｏｎ．［４５］ＤＯＮＧＲＧ，ＲＡＫＨＥＪＡＳ，ＳＭＵＴＺＷＰ，犲狋犪犾．Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆａｎｅｗｍｅｔｈｏｄ（ＴＥＡＴ）ｔｏａｓｓｅｓｓｖｉｂｒａｔｉｏｎｔｒａｎｓ  ｍｉｓｓｉｂｉｌｉｔｆｇｌｏｖｅｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｒｃｓ，２００２，３０（１）：３３?４８．ＤＯＩ：１０．１０１６／Ｓ０１６９? ｙｏｇｏｎｏｍｉ８１４１（０２）０００７６８． ? ［４６］ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＯｒｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＳｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ．Ｈｕｍａｎｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｖｉｂｒａｔｉｏｎ：Ｍｅａｓｕｒｉｎｇｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ：ＩＳＯｇａｎ８０４１：２００５［Ｓ］．Ｇｅｎｅｖａ：ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＯｒｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＳｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ，２００５．ｇａｎ［４７］ＨＥＷＩＴＴＳ．Ａｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆａｎｔｉｉｂｒａｔｉｏｎｇｌｏｖｅｓ：ＡｐｏｓｓｉｂｌｅａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｔｏＩＳＯ１０８１９：１９９６［Ｊ］． ?ｖＴｈｅＡｎｎａｌｓｏｆＯｃｃｕｐａｔｉｏｎａｌＨｙｇｉｅｎｅ，１９９８，４２（４）：２４５２５２．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｓ０００３４８７８（９８）０００３０１． ? ? ? ［４８］ＸＵＸＳ，ＷＥＬＣＯＭＥＤＥ，ＭＣＤＯＷＥＬＬＴＷ，犲狋犪犾．Ｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｂｉｌｉｔｒｉｖｉｎｇｉｎｔｂｉｏｄｙｎａｍｉｃ ?ｐｏｙａｎｄｄｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｔｈｅｈａｎｄｅｘｐｏｓｅｄｔｏｖｉｂｒａｔｉｏｎｎｏｒｍａｌｔｏｔｈｅｐａｌｍ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｒｃｓ，ｇｏｎｏｍｉ２０１１，４１（５）：４１８４２７．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｅｒ２０１１．０５．００７． ? ｊ．ｇｏｎ．［４９］ＡＢＲＡＭＳＣＦ，ＳＵＧＧＳＣＷ．Ｃｈａｉｎｓａｗｖｉｂｒａｔｉｏｎ：Ｉｓｏｌａｔｉｏｎａｎｄｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｈｕｍａｎａｒｍ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃ  ｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＡｍｅｒｉｃａｎＳｏｃｉｅｔｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｓ，１９６９，１２（４）：４２３４２５．ＤＯＩ：１０．１３０３１／２０１３．３８８５６． ? ｙｏ［５０］ＷＵＪＺ．Ｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆａｆｉｎｇｅｒｔｉｏｖｉｂｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒ  ? ｐｔ２００８，１３０（５）：０５４５０１．ＤＯＩ：１０．１１１５／１．２９４７１９９．ｎａｌｏｆＢｉｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，［５１］ＷＵＪＺ，ＤＯＮＧＲＧ，ＷＥＬＣＯＭＥＤＥ，犲狋犪犾．ＡｍｅｔｈｏｄｆｏｒａｎａｌｚｉｎｇｖｉｂｒａｔｉｏｎｐｏｗｅｒａｂｓｏｒｔｉｏｎｄｅｎｓｉｔｎｈｕｍａｎｙｐｙｉＪ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｕｎｄａｎｄＶｉｂｒａｔｉｏｎ，２０１０，３２９（２６）：５６００５６１４．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｆｉｎｇｅｒｔｉｓｖ．２０１０．０７．０２２． ? ｐ［ｊ．ｊ［５２］ＭＡＮＳＦＩＥＬＤＮＪ．Ｈｕｍａｎｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｖｉｂｒａｔｉｏｎ［Ｍ］．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＣＲＣＰｒｅｓｓ，２００５．［５３］ＣＯＮＣＥＴＴＯＮＩＥ，ＧＲＩＦＦＩＮＭ．Ｔｈｅａｐｐａｒｅｎｔｍａｓｓａｎｄｍｅｃｈａｎｉｃａｌｉｍｐｅｄａｎｃｅｏｆｔｈｅｈａｎｄａｎｄｔｈｅｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｏｆｖｉｂｒａｔｉｏｎｔｏｔｈｅｆｉｎｇｅｒｓ，ｈａｎｄ，ａｎｄａｒｍ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｕｎｄａｎｄＶｉｂｒａｔｉｏｎ，２００９，３２５（３）：６６４６７８．ＤＯＩ：１０．１０１６／ ? ｓｖ．２００９．０３．０３３．ｊ．ｊ［５４］ＰＡＮＤ，ＸＵＸＳ，ＷＥＬＣＯＭＥＤＥ，犲狋犪犾．Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｔｗｅｅｎｈａｎｄｃｏｕｐｌｉｎｇｆｏｒｃｅａｎｄｖｉｂｒａｔｉｏｎｂｉｏｄｙｎａｍｉｃｐｓｂｅｒｅｓｐｏｎｓｅｓｏｆｔｈｅｈａｎｄａｒｍｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．Ｅｒｃｓ，２０１７，６１（６）：１３８．ＤＯＩ：１０．１０８０／００１４０１３９．２０１７．１３９８８４３． ? ? ｇｏｎｏｍｉ［５５］ＤＯＮＧＲＧ，ＭＣＤＯＷＥＬＬＴＷ，ＷＥＬＣＯＭＥＤＥ，犲狋犪犾．Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｂｉｏｄｙｎａｍｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｈｕｍａｎｈａｎｄａｒｍｓｙｓｔｅｍａｎｄｔｈｅｉｓｏｌａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆａｎｔｉｉｂｒａｔｉｏｎｇｌｏｖｅｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｒ  ? ?ｖ２００５，３５（３）：２０５２１６．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｃｓ，ｅｒ２００４．０８．００９． ? ｇｏｎｏｍｉｊ．ｇｏｎ．［５６］ＤＯＮＧＲＧ，ＷＥＬＣＯＭＥＤＥ，ＰＥＴＥＲＳＯＮＤＲ，犲狋犪犾．Ｔｏｏｌｓｐｅｃｉｆｉｃｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｖｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｄｕｃｉｎｇｇｌｏｖｅｓｆｏｒ ? ? ａｔｔｅｎｕａｔｉｎｇｐａｌｍ? ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｎｔｈｒｅｅｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｒ  ｇｏｎｏｍｉｃｓ，２０１４，４４（６）：８２７８３９．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｅｒ２０１４．０９．００７． ? ｊ．ｇｏｎ．［５７］李建庆，杨晓英，于永中．防振手套等护具减振效果的研究［Ｊ］．中华劳动卫生职业病杂志，２０００，１８（３）：１９１ ?１９２．ＤＯＩ：１０．３７６０／ｃｍａ．ｉｓｓｎ．１００１９３９１．２０００．０３．０３２． ? ｊ．［５８］吴国梁．抗振手套及其传递特性的试验研究［Ｊ］．东南大学学报（自然科学版），１９９１，２１（３）：１２９１３３． ? ［５９］汪先国，罗继高，蹇开林．橡胶隔振器在某型号摩托车手传振动优化中的应用［Ｊ］．重庆理工大学学报（自然科学版），ｉｓｓｎ．１６７４２０１５，２９（１０）：８３８８．ＤＯＩ：１０．３９６９／８４２５（ｚ）．２０１５．１０．０１５． ? ? ｊ．［６０］ＨＡＭＯＵＤＡＫ，ＲＡＫＨＥＪＡＳ，ＤＥＷＡＮＧＡＮＫＮ，犲狋犪犾．Ｆｉｎｇｅｒｓｖｉｂｒａｔｉｏｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｎｄｇｒｉｔｒｅｎｇｔｈｐｒｅｓｅｒ  ｐｓｖａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｖｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｄｕｃｉｎｇｇｌｏｖｅｓ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＥｒｃｓ，２０１８，６２：１２１１３８．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｅｒ ? ｇｏｎｏｍｉｊ．ｇｏｎ．２０１６．１１．０１２．［６１］ＷＥＬＣＯＭＥＤＥ，ＤＯＮＧＲＧ，ＸＵＸＳ，犲狋犪犾．Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｖｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｄｕｃｉｎｇｇｌｏｖｅｓｏｎｆｉｎｇｅｒｖｉｂｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒ  ? ｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｒｃｓ，２０１４，４４（１）：４５５９．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｅｒ２０１３．１０．００３． ? ｊ．ｇｏｎ．ｇｏｎｏｍｉ［６２］赖雅琳，吴明忠．粘弹性材料减振垫的设计方法分析［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２００８，２９（２）：３１９３２０．ＤＯＩ： ? １０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２００８．０２．０３１９． ? （责任编辑：钱筠犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：崔长彩）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８１１０５８ ? 山区地铁车辆曲线通过时的风致安全性分析张云飞１，李军１，２（１．重庆交通大学机电与车辆工程学院，重庆４０００７４；２．重庆交通大学城市轨道交通车辆系统集成与控制重庆市重点实验室，重庆４０００７４）摘要：基于山区城市地铁线路条件，建立中国帽阵风地铁车辆模型，选取计算参数并确定评价指标．对横风激扰下的车辆受力进行理论推导及计算分析，得出横风激扰下地铁车辆安全运行的曲线半径和最高车速的限定条件．结果表明：过超高时，外侧横风下车辆易倾覆；欠超高时，内侧横风车辆易倾覆；圆曲线半径增大有利于提高安全性，预设条件下圆曲线半径不能小于７７０ｍ；车速的增加会使安全性变差，预设条件下车速不得超过４８ｋｍ·ｈ－１，以保障运行安全．关键词：横风；地铁线路；山区城市；曲线通过性能；运行安全中图分类号：Ｕ２７文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０２９１０７ ? ? ? 犛犪犳犲狋狅犫犾犲犿狊犃狀犪犾狊犻狊狅犳犕犲狋狉狅犞犲犺犻犮犾犲犐狀犱狌犮犲犱犫狔狔犘狉狔犆狉狅狊狊狑犻狀犱犠犺犻犾犲犘犪狊狊犻狀犵犆狌狉狏犲犱犛犲犮狋犻狅狀犻狀犕狅狌狀狋犪犻狀犆犻狋狔，ＺＨＡＮＧＹｕｎｆｅｉ１，ＬＩＪｕｎ１２（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＶｅｈｉｃｌｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｉｎｇ４０００７４，Ｃｈｉｎａ；ｙ，Ｃｈｏｎｇｑ２．ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｆＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌｆｏｒＵｒｂａｎＲａｉｌＴｒａｎｓｉｔＶｅｈｉｃｌｅＳｙｓｔｅｍ，ｙｏＣｈｏｎｇｑｉｎｇＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｉｎｇ４０００７４，Ｃｈｉｎａ）ｙ，Ｃｈｏｎｇｑ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｅｔｒｏｌｉｎｅｓｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｍｏｕｎｔａｉｎｃｉｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｈａｔｇｕｓｔｖｅｈｉｃｌｅｙ，ｔｓｙｓｔｅｍｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ，ｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓｗｅｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄａｎｄｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃｅｓｗｅｒｅｄｅ  ｔｅｒｍｉｎｅｄ．Ｔｈｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｄｅｒｉｖａｔｉｏｎａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｎａｌｓｉｓｏｆｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｕｎｄｅｒｃｒｏｓｓｗｉｎｄｗｅｒｅｆｉｎｉｓｈｅｄ，ａｎｄｙｔｈｅｒａｄｉｕｓｏｆｔｈｅｃｕｒｖｅａｎｄｔｈｅｌｉｍｉｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｓｐｅｅｄｏｆｔｈｅｍｅｔｒｏｖｅｈｉｃｌｅｕｎｄｅｒｃｒｏｓｓｗｉｎｄｅｘｃｉ  ｔａｔｉｏｎｗｅｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｉｓｅａｓｙｔｏｏｖｅｒｔｕｒｎｕｎｄｅｒｏｕｔｓｉｄｅｃｒｏｓｓｗｉｎｄｗｈｅｎｔｈｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｉｓｉｎｓｕｒｌｕｓｓｕｐｅｒｅｌｅｖａｔｉｏｎ，ｂｕｔｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｉｓｅａｓｙｔｏｏｖｅｒｔｕｒｎｕｎｄｅｒｉｎｓｉｄｅｃｒｏｓｓｗｉｎｄｗｈｅｎｔｈｅｐｓｉｔｕａｔｉｏｎｉｓｉｎｄｅｆｉｃｉｅｎｔｓｕｐｅｒｅｌｅｖａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｔｈｅｒａｄｉｕｓｏｆｃｉｒｃｌｅｃｕｒｖｅｉｓｈｅｌｆｕｌｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓａｆｅ  ｐｈｅｒａｄｉｕｓｏｆｃｉｒｃｕｌａｒｃｕｒｖｅｃａｎｎｏｔｂｅｌｅｓｓｔｈａｎ７７０ｍ．Ｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｓｐｅｅｄｗｉｌｌｍａｋｅｔｈｅｓａｆｅｔｔｙ，ａｎｄｔｙｗｏｒｓｅ，ａｎｄｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｓｐｅｅｄｓｈａｌｌｎｏｔｅｘｃｅｅｄ４８ｋｍ·ｈ－１ｔｏｇｕａｒａｎｔｅｅｔｈｅｒｕｎｎｉｎｇｓａｆｅｔｙ．犓犲狉犱狊：ｃｒｏｓｓｗｉｎｄ；ｍｅｔｒｏｌｉｎｅｓ；ｍｏｕｎｔａｉｎｃｉｔｒｖｅｐａｓｓｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓ；ｒｕｎｎｉｎｇｓａｆｅｔｙ；ｃｕｙ狔狑狅重庆是中国西南典型的山城，由于复杂崎岖的地形，其地铁线路往往要跨越江河及山谷，与平原城收稿日期：２０１８１１２１ ? ? 通信作者：李军（１９６４Ｅ?ｍａｉｌ： ?），男，教授，博士，主要从事发动机排放与控制、新能源汽车及城市轨道车辆的研究．ｃｌｅｅｕｎ＠１６３．ｃｏｍ．ｑｊ基金项目：国家自然科学基金资助项目（５１３０５４７２）；重庆市轨道交通车辆系统集成与控制重庆市重点实验室项目（ＣＳＴＣ２０１５ｙｆｔｚｄｓｙｓ３０００１） ? ｐ华侨大学学报（自然科学版）２９２２０１９年市的地下线路相比，更容易遭受横风袭扰，导致地铁车辆不稳定、不安全运行［１］．目前，针对横风激扰，很多专家论述了列车空气动力学研究方法［１］、空气动力特性［２］、形成机理及规律［３］、分析理论与工程应用［４］，并在列车空气动力学与系统动力学相结合的基础上，研究强侧风对高速列车运行安全的影响［５１０］．然而，这些文献多集中于高铁而非地铁，多关注普通线路而非小半径曲线．基于此，本文建立中国帽阵风地铁车辆模型，对横风激扰下的车辆受力进行理论推导及计算分析，研究圆曲线半径及车辆行驶速度对运行安全性的影响，得出横风激扰下地铁车辆安全运行的曲线半径和最高车速的限定条件．１风车动力学模型１．１地铁车辆动力学模型基于山区城市的实际线路条件，结合实际需求对车辆轨道耦合动力学模型（图１）做图１车辆轨道耦合模型的动力学以下两方面处理．Ｆｉ１Ｄｙｎａｍｉｃｍｏｄｅｌｏｆｖｅｈｉｃｌｅ  ｔｒａｃｋｃｏｕｐｌｅｄｓｙｓｔｅｍｇ．１）车辆方面．地铁车辆位于双线桥迎风侧，匀速行驶．车辆由１个车身、２个转向架、４个轮对及８个轴箱组成，均为刚体，且有伸缩、横摆、浮沉３个平动，以及侧滚、点头和摇头３个转动，而每个轴箱都只有绕轮轴的转动，整车共５０个自由度．悬挂系统均为粘性阻尼、线性弹簧，允许轮轨相互脱离，轮轨之间为非线性弹性接触［１，５］．２）轨道方面．长枕埋式无砟轨道，其轨枕与混凝土道床完全联接在一起，轨下基础质量很大，道床与底座间无弹性，轨道弹性主要由轨下胶垫提供，其振动主要体现在钢轨的振动上［３］．基于此，横风激扰下的车辆轨道耦合模型的动力学方程为犡ｖ＋犓ｖ犡ｖ＝犉ｖｔ＋犉ｗｖ，犕ｖ犡̈ｖ＋犆ｖ ｝（１）狌ｔ＋犓ｔ狌ｔ＝犉ｔｖ．犕ｔ狌̈ｔ＋犆ｔ   式（犡̈ｖ（狌̈），犡ｖ（狌ｔ），１）中：犕ｖ（犕ｔ），犆ｖ（犆ｔ），犓ｖ（犓ｔ）分别为车辆（轨道）的质量矩阵、阻尼矩阵及刚度矩阵；犡ｖ（狌ｔ）分别为车辆（轨道）的加速度矢量、速度矢量和位移矢量；犉ｖｔ，犉ｔｖ分别为车辆对轨道的作用力和轨道对车辆的作用力；犉ｗｖ为车辆所受风载荷．１．２动态阵风模型［］采用欧洲技术通用标准（ＴＳＩ）提出的中国帽风动态阵风近似模型模拟动态风场１１，将动态风速历程用双指数函数描述，其平均风速犝ｍｅａｎ与最大风速犝ｍａｘ比值为１．６９４６，则功率谱密度函数（频率限制在狀＝［１／３００Ｈｚ，１Ｈｚ］）为／２５６］．犛ｕ（狀）＝２２．９８３９犿犝ｍｅａｎ／［１＋６５２１０７犿２（狀／犝ｍｅａｎ）阵风的频率特性犳ｇｕｓｔ为１１０．５［狀犛（狀）ｄ狀／ ∫ ∫ 犛（狀）ｄ狀］．２３９０９１· 犳ｇｕｓｔ＝０．２１／３００ｕ１／３００（２）ｕ（３）垂直于吹向车体的加速阵风风速犌ｗ?９０为犌ｗ?９０＝犝ｍｅａｎ·０．６９４６·ｅｘｐ（． ±１６犳ｇｕｓｔ狓珟／犝ｍｅａｎ）式（４）中：狓珟为指向阵风最大幅值位置的空间距离．（４）中国帽阵风模型的动态风速变化可由分段函数表示，即烄０，０ ≤狋＜狋１，／（犝ｍｅａｎ（狋－狋１）狋２－狋１），犝ｍｅａｎ，狋２ ≤狋＜狋３，狋１ ≤狋＜狋２，犝（狋）＝烅Ｍｉｒｒｏｒｅｄ犝ｍｅａｎ（１＋０．６９４６·ｅｘｐ（－１６犳ｇｕｓｔ狓珟／犝ｍｅａｎ）），狋３ ≤狋＜狋４，犝ｍｅａｎ（１＋０．６９４６·ｅｘｐ（－１６犳ｇｕｓｔ狓珟／犝ｍｅａｎ）），狋４ ≤狋＜狋５，犝ｍｅａｎ，狋５ ≤狋＜狋６，／（狋７－狋）狋７－狋６），烆犝ｍｅａｎ（狋６ ≤狋 ≤狋７．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．（５）第３期张云飞，等：山区地铁车辆曲线通过时的风致安全性分析２９３当最大风速犝ｍａｘ为１０ｍ·ｓ－１，车速狏ｖ为６０ｍ·ｓ－１时，风速时程样本曲线［１１］，如图２所示．（ａ）中国帽风型（ｂ）阵风指数变化图２中国帽阵风时程样本Ｆｉ２ＳａｍｐｌｅｓｏｆＣｈｉｎｅｓｅｈａｔｇｕｓｔｇ．１．３气动载荷模型移动的地铁车辆周围风环境，如图３所示．图３中：作用于地铁车辆的横风力系主要由阻力犇ｖ、升力犔ｖ及扭转力矩犜ｖ组成［３］．横风激扰下，当车辆以匀速狏ｖ运行时，车辆受到攻角α 的自然风狏ｗ，横风与车辆移动合成的相对速度狏ｒ及偏航角β 为２２２［（狏ｒ＝槡狏２ｗ＋狏２犝＋狌）６）＋狑］＋狏ｖ，（ｖ＝槡ｒｃｔａｎ（槡［（．犝＋狌）＋狑］＋狏ｖ） β＝ａ作用于移动车辆车体上的横风载荷力系为２２２图３移动的地铁车辆周围风环境（７）Ｆｉ３Ｗｉｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｒｏｕｎｄｇ．ｍｏｖｉｎｇｍｅｔｒｏｖｅｈｉｃｌｅ狋）熿犇ｖ（燄 β）燄熿犆犇（１２２犔ｖ（狋）＝ ρ犃（犝（狋）８）＋狏ｖ）· 犆犔（ β）．（２燀犜ｖ（燀犎犆犜（燅狋）燅 β）车辆气动载荷系数犆犇，犆犔及犆犜由风洞试验拟合得到，有２犆犇＝－０．１０６２＋５．０５３５４５７８ β＋２． β，烌２犆犔＝－０．７１９４＋２．４９２０４８９３烍 β＋７． β，（９）２犆犜＝－０．０１７８＋０．８４１１０６６７ β＋０． β．烎２横风激扰下的车辆曲线通过基本特性２．１计算参数的选取曲线段线路条件设置［１２］：曲线组成（缓、圆、缓）为５０ｍ＋２００ｍ＋５０ｍ；圆曲线半径为３００～１０００ｍ；行车速度为１～１００ｋｍ·ｈ－１；外轨超高为１２０ｍｍ．选取的Ｂ型地铁车辆的动力学模型参数，如表１所示．表１Ｂ型地铁车辆动力学参数Ｔａｂ．１Ｄｙｎａｍｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｔｒｏｖｅｈｉｃｌｅ ?Ｂｍｅｙｐｅ项目车体质量／ｔ构架质量／ｔ数值项目数值项目数值项目数值３５．４４３车辆高度／ｍｍ３６９５４．００７质量高度／ｍｍ１９２９滚动圆直径／ｍｍ８４０轮距／ｍｍ２３００一系悬挂垂向刚度／ＭＮ·ｍ一系悬挂水平刚度／ＭＮ·ｍ－１０．３４轮对质量／ｔ１．８７８车体宽度／ｍｍ２８００车辆长度／ｍｍ２００２０轨距／ｍｍ１３４５轴距／ｍｍ１２６００横向跨度／ｍｍ１４９３二系悬挂垂向刚度／ＭＮ·ｍ－１二系悬挂水平刚度／ＭＮ·ｍ－１０．３４基于重庆地铁线路实际［１３１４］ ? －１０．２２０．１５，采用德国低速轨道谱，其左轨及右轨的垂直或水平不平顺沿线路长度变化样本，如图４所示．图４中：犾为轨道长度．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）２９４（ａ）左轨垂直／水平不平顺２０１９年（ｂ）右轨垂直／水平不平顺图４德国低速轨道谱样本Ｆｉ４Ｇｅｒｍａｎｌｏｗ? ｓｐｅｅｄｔｒａｃｋｓｐｅｃｔｒｕｍｇ．２．２横风作用下车辆行驶状态的理论推导在横风力和未平衡作用力下造成车辆一侧车轮减载，另一侧车轮增载．如果各种横向力在最不利组合作用下，车辆一侧车轮与钢轨之间的垂向作用力减少到零时，车辆有倾覆的危险［１３?１４］．考虑车辆过曲线时，未平衡的加速度犪ｑ对地铁车辆曲线通过的影响，有（犪ｑ＝狏２犚－犵·犺／（２犫）．１０）ｖ／式（１０）中：狏ｖ为车辆行驶速度；犚为圆曲线半径；犺为线路超高；犫为左右轮轨接触点间距的一半；犵为重力加速度．由式（１０）可知：当犪ｑ＜０时，线路超高偏大，为过超高；当犪ｑ＞０时，线路超高偏小，为欠超高．此时，未平衡的加速度使车辆受未平衡力的作用，相对轮轨接触点产生未平衡力矩犕，即犕＝犿 ·犪ｑ ·狕．其中：犿为车辆整车质量；狕为车辆质心坐标值．受力分析分为无风、曲线外侧横风及曲线内侧横风３种情况进行描述，如图５所示．图５中： θ 为超高抬高的角度．由图５（ａ）可知：没有横风激扰时，车辆通过曲线时，由于外轨超高的存在，其提供的向心力在一定程度上抵消通过曲线时引起的离心力；当超高值恰好抵消离心作用时，犉离＝犉向，此时，车辆受力平衡，左右车轮受力均等，不存在增载或减载情况．由图５（ｂ）可知：车辆通过曲线时，受到来自曲线外（左）侧的横风，横风相对轮轨接触点产生倾覆力矩犕ｘｌ，此时，整车受横风作用向内轨一侧偏移，轮对将贴靠与钢轨接触；由于外（左）侧受风，导致内（右）侧轮对增载，而外（左）侧轮对减载，整车有向内（右）侧倾覆的危险．由图５（ｃ）可知：当车辆内（右）侧的横风时，产生倾覆力矩犕ｘｒ，外（左）侧轮对增载，而内（右）侧轮对减载，则整车有向外（左）侧倾覆的危险．此时，力矩平衡方程为１· １· （．１１）犳Δ犙 ·犕ｍ＋犕ｗ－犕－犕ｘｌ＝０，犳Δ犙 ·犕ｍ＋犕ｗ－犕－犕ｘｒ＝０犳ｍ犳ｍ式（１１）中：方法系数犳ｍ为１．２；犕ｍ为回复力矩；犕ｗ为车辆横向位移引起的力矩；犕ｘｌ，犳Δ犙为倾覆系数；犕ｘｒ分别为外（左）侧、内（右）侧横风所引起的倾覆力矩．（ａ）无风（ｂ）曲线外侧横风（ｃ）曲线内侧横风图５横风激扰加载情况Ｆｉ５Ｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｃｒｏｓｓｗｉｎｄｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｌｏａｄｉｎｇｇ．过超高时，车辆的未平衡力向内轨；欠超高时，未平衡力向外轨．推导可得：车辆受外（左）侧横风欠（过）超高时的力矩平衡方程与车辆受内（右）侧横风过（欠）超高时一致．在过超高状态下，受外侧横风作犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期张云飞，等：山区地铁车辆曲线通过时的风致安全性分析２９５用的车辆易倾覆；在欠超高状态下，内侧横风对车辆的倾覆稳定性影响更大．即车辆的未平衡力与横风的方向同向时，车辆易倾覆；车辆的未平衡力和横风方向相反时，车辆不易倾覆．２．３横风加载对车辆曲线通过的安全性影响基于山区城市实际线路条件，研究不同横风加载对车辆曲线通过的安全性影响．根据ＧＢ／Ｔ［］５０１５７—２０１３《地铁设计规范》１４，预设车速狏ｖ＝６０ｋｍ·ｈ－１，圆曲线半径取正线最小半径３００ｍ，对应超高预设１２０ｍｍ．此时，加载外侧及内侧横风（根据重庆市主城周围风速记录，取犝ｍａｘ＝１５ｍ·ｓ－１）后的动力学系统响应（取前转向架第一轮对左侧轮轨），如图６所示．图６中：犪ｙ为车 Δ犘／犘为轮重减载率；体横向振动加速度；犙／犘为脱轨系数；犙为轮轨横向力．（ａ）轮重减载率（ｂ）车体横向振动加速度（ｃ）脱轨系数（ｄ）轮轨横向力图６加载横风后的系统响应Ｆｉ６Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓｏｆｓｙｓｔｅｍａｆｔｅｒｌｏａｄｉｎｇｃｒｏｓｓｗｉｎｄｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｇ．由图６可知：相较于没有横风的条件，无论来自曲线内侧还是来自外侧的横风都会极大影响车辆曲线通过的安全性，各种指标均有较大幅度的增加．由图６（ａ）可知：车辆由于外侧受风，导致左侧轮对减载，车辆有向内侧倾覆的危险，而当车辆受到内侧的横风时，左侧轮对增载，整车有向外侧倾覆的危险．由图６还可知：除车辆通过缓和曲线及圆曲线引起指标变化外［１２］，一些突变是由中国帽阵风引起的，尤其是其指数变化阶段达到最大风力而引起各安全运行指标突变［１５］．此外，在４个指标中，有３个指标都是外侧风影响大一些，且过超高状态下，外侧横风作用下的车辆易倾覆．在曲线管理及车速限值的研究中，线路条件基本为过超高，故外侧风为重点考虑的情况．３车辆曲线通过时风致安全性的限值管理３．１横风激扰下安全运行的曲线半径限值研究不同圆曲线半径下横风对车辆曲线通过的影响，预设车速狏ｖ＝６０ｋｍ·ｈ－１，圆曲线半径犚为［］３００～１０００ｍ，对应超高１２０ｍｍ１４，最大风速犝ｍａｘ＝１５ｍ·ｓ－１，动力学响应峰值随曲线半径的变化情况，如图７所示．由图７可知：横风激扰下的地铁车辆的响应峰值随曲线半径的扩大而不同程度地减小，车辆运行安全性提高；轮重减载率 Δ犘／犘对横风激扰最为敏感，当曲线半径犚为７７０ｍ时，其达到阈值０．６０，即犚减小到７７０ｍ时，已有评价指标超标，说明此时已无法保证车辆以预设车速安全运行．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）２９６（ａ）脱轨系数２０１９年（ｂ）轮重减载率（ｃ）轮轨横向力（ｄ）车体横向振动加速度图７安全运行指标随半径变化情况Ｆｉ７Ｃｈａｎｇｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｒｕｎｎｉｎｇｓａｆｅｔｎｄｉｃｅｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒａｄｉｉｇ．ｙｉ３．２横风激扰下安全行驶车辆限速研究横风激扰下车辆曲线通过的安全限速，预设车速狏ｖ为１～８０ｋｍ·ｈ－１，圆曲线半径选取正线最小半径３００ｍ，对应超高预设１２０ｍｍ［１４］．此时，加载外侧横风最大风速犝ｍａｘ＝１５ｍ·ｓ－１后的前转向架第一轮对左侧轮轨响应峰值随地铁车速的变化情况，如图８所示．（ａ）脱轨系数（ｂ）轮重减载率（ｃ）轮轨横向力（ｄ）车体横向振动加速度图８安全运行指标随车速变化情况Ｆｉ８Ｃｈａｎｇｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｒｕｎｎｉｎｇｓａｆｅｔｎｄｉｃｅｓｗｉｔｈｖｅｈｉｃｌｅｓｐｅｅｄｇ．ｙｉ犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期张云飞，等：山区地铁车辆曲线通过时的风致安全性分析２９７由图８可知：横风激扰下的地铁车辆的响应峰值随车速的增加而增加，安全性变差；轮重减载率６）及车体横向振动加速度（阈值０．２犵）对横风激扰最敏感，临界车速分别为４８ｋｍ·ｈ－１ Δ犘／犘（阈值０．和７２ｋｍ·ｈ－１，即当预设条件下，车速达到４８ｋｍ·ｈ－１时，已有评价指标超标，车速不得大于该值，以保障安全．４结论１）过超高时，受外侧横风作用下的车辆易倾覆；欠超高时，内侧横风对车辆倾覆稳定性影响更大．２）横风激扰下的地铁车辆的响应峰值随着曲线半径的扩大而不同程度地减小，车辆运行安全性提高，且曲线半径犚不能小于７７０ｍ，否则，无法保证车辆以预设条件安全运行．３）横风激扰下的车辆响应峰值随车速的增加而增加，安全性变差，在预设条件下，当车速达到４８ｋｍ·ｈ－１时，已有评价指标超标，即车速不得大于该值，以保障安全．参考文献：［１］ＣＡＩＣＳ，ＨＵＪｉｅｘｕａｎ，ＣＨＥＮＳｕｒｅｎ，犲狋犪犾．Ａｃｏｕｐｌｅｄｗｉｎｄｖｅｈｉｃｌｅｒｉｄｇｅｓｙｓｔｅｍａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ：Ａｒｅｖｉｅｗ［Ｊ］． ? ?ｂ２０１５，２０（２）：１１７１４２．ＤＯＩ：１０．１２９８９／ｗａｓ．２０１５．２０．２．１１７．ＷｉｎｄａｎｄＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓ， ? ［２］ＮＩＵＪｉｉａｎｇ，ＺＨＯＵＤａｎ，ＬＩＵＴａｎｇｈｏｎｇ，犲狋犪犾．Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆａｃｏｕｐｌｅｍｕｌｔｉ  ｑｌｅｕｎｉｔｓｈｉｓｐｅｅｄｔｒａｉｎ［Ｊ］．ＶｅｈｉｃｌｅＳｙｓｔｅｍＤｙｎａｍｉｃｓ，５５（５），２０１７：１２３．ＤＯＩ：１０．１０８０／００４２３１１４．２０１６．１２７７７６９． ? ? ｐｇｈ［３］ＬＩＹｏｎｇｌｅ，ＸＩＡＮＧＨｕｏｙｕｅ，ＢＩＮＷａｎｇ，犲狋犪犾．Ｄｙｎａｍｉｃａｎａｌｓｉｓｏｆｗｉｎｄｉｃｌｅｒｉｄｇｅｃｏｕｐｌｉｎｇｓｙｓｔｅｍｄｕｒｉｎｇｔｈｅ ?ｖｅｈ ?ｂｙＪ］．ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１３，１６（１０）：１６６３ＤＯＩ：１０．１２６０／１３６９ｍｅｅｔｉｎｇｏｆｔｗｏｔｒａｉｎｓ［ ?１６７０． ?４３３２．１６．１０．１６６３．［４］钱科元，罗赘，侯跃．基于标准研究横风下车辆运行安全性简化方法［Ｊ］．铁道标准设计，２０１７，６１（１０）：１７３?１７７．ＤＯＩ：１０１３２３８／２９５４２０１７１００３４．ｉｓｓｎ．１００４ ? ｊ［５］曹亚博，凌亮，邓永权，等．强阵风环境下高速列车运行安全性研究［Ｊ］．机械工程学报，２０１３，４９（１８）：３０?３７．ＤＯＩ：１０．３９０１／ＪＭＥ．２０１３．１８．０３０．［６］于梦阁，张继业，张卫华．平地上高速列车的风致安全特性［Ｊ］．西南交通大学学报，２０１１，４６（６）：９８９?９９５．ＤＯＩ：１０３９６９／２７２４．２０１１０６０１７．ｉｓｓｎ．０２５８ ? ｊ［７］彭恺，罗仁，胡俊波，等．不同侧风模型下的高速列车安全性研究［Ｊ］．铁道车辆，２０１５，５３（９）：５１０．ＤＯＩ：１０．３９６９／ ? ｉｓｓｎ．１００２７６０２．２０１５．０９．００２． ? ｊ．［８］于梦阁，张继业，张卫华．桥梁上高速列车的强横风运行安全性［Ｊ］．机械工程学报，２０１２，４８（１８）：１０４１１１．ＤＯＩ：１０． ? ３９０１／ＪＭＥ．２０１２．１８．１０４．［９］于梦阁，张骞，刘加利，等．随机风环境下高速列车运行安全评估研究［Ｊ］．机械工程学报，２０１８，５４（４）：２４５?２５４．ＤＯＩ：１０．３９０１／ＪＭＥ．２０１８．０４．２４５．［１０］郗艳红，毛军，高亮，等．横风作用下高速列车安全运行速度限值的研究［Ｊ］．铁道学报，２０１２，３４（６）：８１４．ＤＯＩ：１０． ? ３９６９／ｉｓｓｎ．１００１８３６０．２０１．０６．００２． ? ｊ．［１１］ＢｒｉｔｉｓｈＳｔａｎｄａｒｄｓＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ．ＢＳＩｓｔａｎｄａｒｄｓｌｉｍｉｔｅｄｒａｉｌｗａｙａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ：Ａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｓｒｔ６：ＢＳＥＮ１４０６７?６： ?ｐａ２０１８［Ｓ］．Ｌｏｎｄｏｎ：ＳｔａｎｄａｒｄｓＰｏｌｉｃｙａｎｄＳｔｒａｔｅｇｙＣｏｍｍｉｔｔｅｅ，２０１８．［１２］张云飞，李军．轨道客运车辆山区小半径曲线通过性能分析［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１８，３９（３）：３４３? ３４８．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１７１１０３６． ? ［１３］张云飞，李军．轮径差对轨道客车山区小半径曲线通过的影响［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１８，３９（４）：４８９ ? ４９５．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８０３０３７． ? ［１４］北京市规划委员会．地铁设计规范：ＧＢ／Ｔ５０１５７－２０１３［Ｓ］．北京：中国建筑工业出版社，２０１３．［１５］毛军，郗艳红，高亮，等．横风作用下高速列车气动阻力［Ｊ］．中南大学学报（自然科学版），２０１４，４５（１１）：４０５９４０６７． ? （责任编辑：钱筠犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：崔长彩）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１９０１０４７ ? 机械锁紧装置中凸轮机构分析及优化设计邓援超，张立，杨超，徐一鸣（湖北工业大学机械工程学院，湖北武汉４３００６８）摘要：针对现有机械锁紧装置中凸轮机构存在的刚性冲击问题进行优化设计．首先，分析原凸轮机构的运动过程并建立从动件的位移、速度、加速度方程，提出利用五次多项式曲线对该机构进行优化；然后，通过建立凸轮机构的三维模型，在机械系统动力学自动分析（ＡＤＡＭＳ）中，对凸轮机构进行运动学和动力学仿真．结果表明：从动件的加速度大幅减小，机构刚性冲击消除；这类凸轮机构从动件存在运动不确定的现象，并指出运动不确定现象所在的位置．关键词：锁紧装置；凸轮机构；轮廓线优化；机械系统动力学自动分析；运动仿真中图分类号：ＴＨ１１２．２文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０２９８０７ ? ? ? 犃狀犪犾狊犻狊犪狀犱犗狆狋犻犿狌犿犇犲狊犻犳犆犪犿犕犲犮犺犪狀犻狊犿犻狀狔犵狀狅犕犲犮犺犪狀犻犮犪犾犔狅犮犽犻狀犵犇犲狏犻犮犲ＤＥＮＧＹｕａｎｃｈａｏ，ＺＨＡＮＧＬｉ，ＹＡＮＧＣｈａｏ，ＸＵＹｉｍｉｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００６８，Ｃｈｉｎａ）ｙｏ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｃａｍｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｎｍｅｃｈａｎｉｃａｌｌｏｃｋｉｎｇｄｅｖｉｃｅｗａｓｏｐｔｉｍｉｚｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｒｉｉｄｉｍｐａｃｔｐｒｏｂｌｅｍ．ｇｈｅｍｏｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｈｅｃａｍｍｅｃｈａｎｉｓｍｗａｓａｎａｌｚｅｄ，ａｎｄｔｈｅｅｔｉｏｎｓｏｆｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ，ｖｅｌｏｃｉｔＦｉｒｓｔ，ｔｙｑｕａｙａｎｄａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｏｌｌｏｗｅｒｗｅｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｅｑｕｉｎｔｉｃｐｏｌａｌｃｕｒｖｅｗａｓｕｓｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｍｅｃｈａ  ｙｎｏｍｉｎｉｓｍ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｋｉｎｅｍａｔｉｃｓａｎｄｄｙｎａｍｉｃｓｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｉｎａｕｔｏｍａｔｉｃｄｙｎａｍｉｃａｎａｌｓｉｓｏｆｍｅｃｈａｎｉ  ｙＡＤＡＭＳ）ｂｙｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇｔｈｅｔｈｒｅｅｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｃａｍｍｅｃｈａｎｉｓｍ．Ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃａｌｓｙｓｔｅｍｓ（ ?ｄｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｏｌｌｏｗｅｒｄｅｃｒｅａｓｅｄｇｒｅａｔｌｈｅｒｉｉｄｉｍｐａｃｔｏｆｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｗａｓｙａｎｄｔｇｅｌｉｍｉｎａｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｆｏｌｌｏｗｅｒｏｆｔｈｉｓｋｉｎｄｏｆｃａｍｍｅｃｈａｎｉｓｍｈａｓｍｏｔｉｏｎｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｔｓｌｏｃａｔｉｏｎｗａｓｄｅｔｅｃ  ｙ，ａｎｄｉｔｅｄ．犓犲狉犱狊：ｌｏｃｋｉｎｇｄｅｖｉｃｅ；ｃａｍｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ｃｏｎｔｏｕｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ａｕｔｏｍａｔｉｃｄｙｎａｍｉｃａｎａｌｓｉｓｏｆｍｅｃｈａｎｉｃａｌｙ狔狑狅ｓｙｓｔｅｍｓ；ｍｏｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ在需要进行定位锁紧的设备或产品中，如电连接器、数码产品外置记忆卡的插卡装置、电动车的刹车装置等，常常会增加机械锁紧装置．国内外学者对此类锁紧装置做了研究．顾理强［１］分析电子连接器中锁紧装置的静力学和位移曲线；阮理［２］对汽车后排化妆镜中的锁紧装置进行运动学模拟；文献［３４］ ? 对引信用接电开关中的锁紧装置进行结构设计和加速度分析．基于以上理论，本文对可以定位两个位置、实现锁紧位置的快速解锁和锁定的机械锁紧装置中的凸轮机构进行分析，以及运动学和动力学仿真，针对直线型轮廓存在的问题，采用五次多项式曲线［５］对凸轮轮廓进行优化设计．收稿日期：２０１９０１２３ ? ? 通信作者：邓援超（ｃｈｄｅｎｇ８＠１６３．１９６３Ｅｉｌ：ｃｏｍ． ?），男，教授，主要从事机械设计理论及实用机械创新的研究． ?ｍａｙ基金项目：国家科技部创新方法专项资助项目（２０１６ＩＭ０２０２０００１） ? 第３期邓援超，等：机械锁紧装置中凸轮机构分析及优化设计２９９１锁紧凸轮机构的组成与运动过程锁紧凸轮机构的工作原理主要是滑柱在带有心形槽的凸轮中运动，同时受到竖直滑槽的限制，滑柱运动到凸轮槽锁紧位置时定位锁紧．锁紧凸轮机构由凸轮、滑柱、机座和压簧组成，如图１所示．锁紧凸轮最简单的结构由直线组成，方便制造．图１（ｂ）将锁紧凸轮的廓线简化为连续线段．（ａ）三维图（ｂ）简图图１锁紧凸轮机构组成Ｆｉ１Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｏｆｃａｍｍｅｃｈａｎｉｓｍｇ．锁紧凸轮的运动过程如下：１）凸轮在外力犉作用下向左运动，同时，在压簧１的作用下，滑柱从起始点犃移动到第一中间点犅，如图２（ａ）所示，此运动过程定义为行程１；２）撤消外力犉，在压簧１和２的作用下，接触点由第一中间点犅移至锁紧点犆，如图２（ｂ）所示，此时为锁紧位置，此运动过程定义为行程２；３）消除锁紧，重新施加外力犉，接触点由锁紧点犆移至第二中间点犇，如图２（ｃ）所示，此运动过程定义为行程３；４）撤消外力犉，在压簧１，２的作用下，接触点由第二个中间点犇移至犈，最后移至起始点犃，回到起始位置，完成一个周期，此运动过程定义为行程４．（ａ）运动示意图１（ｂ）运动示意图２（ｃ）运动示意图３图２凸轮机构运动示意图Ｆｉ２Ｍｏｔｉｏｎｄｉａｇｒａｍｏｆｃａｍｍｅｃｈａｎｉｓｍｇ．２锁紧凸轮的廓线方程、滑柱速度和加速度方程滑柱的运动规律可通过类速度和类加速度反应，即建立滑柱竖向位移相对于锁紧凸轮横向位移的关系．为便于分析，假定锁紧凸轮不运动，滑柱的横向速度为匀速狏狓．对锁紧凸轮机构建立以犃点为原点的坐标系，滑柱横向运动方向定义为坐标轴狅狓的正向，滑柱在推程时的竖向运动方向定义为坐标轴狅狔的正向．锁紧凸轮机构的数学模型，如图３所示．分别对运动过程中的行程２与行程４中的凸轮廓线进行坐标变换，求解关于坐标轴狅狔镜像的数学表达式，将锁紧凸轮的廓线方程统一到坐标轴狅狓正向一致的坐标系中．设犙点为（狓，狓），狔），锁紧凸轮廓线表达式为犳（从动件的位移方程为狔，即烄犪１狓＋犫１，犪２狓＋犫２，狓）＝烅犪３狓＋犫３，狔＝犳（狔犇，狓犃 ≤ 狓 ≤ 狓犅，狓犅 ≤ 狓 ≤ 狓犆，狓犆 ≤ 狓 ≤ 狓犇，（１）狓犇 ≤ 狓 ≤ 狓犈，（ａ）行程１与行程３（ｂ）行程２与行程４图３锁紧凸轮机构的数学模型烆犪４狓＋犫４，狓犈 ≤ 狓 ≤ 狓犃．Ｆｉ．３Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｌｏｃｋｉｎｇｃａｍｍｅｃｈａｎｉｓｍ式（１）中：凸轮各点的坐标（狓犃，狓犅，狓犆，ｇ狔犃），（狔犅），（犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３００２０１９年狓犇，狓犈，犫１，犪２，犫２，犪３，犫３，犪４，犫４的值由凸轮的具体尺寸确定．狔犆），（狔犇），（狔犈），以及犪１，滑柱的速度方程为ｄｄｄ狓狏狔＝狔＝狔· 狓）·狏狓． ′（＝犳ｄ狋ｄ狓ｄ狋（２）式（２）中：ｄ狔／ｄ狓为滑柱的类速度．滑柱的加速度方程为犪狔＝２ｄ狏狔ｄ２狔ｄ狓２ ″（狓）·狏狓．＝２· ＝犳ｄ狋ｄ狋ｄ狓（）（３）式（３）中：ｄ２狔／ｄ狓２是滑柱的类加速度．以某机械设备制动锁紧凸轮机构为例，凸轮廓线的犃点至犈点的坐标依次为：（０，０），（３０，８），（２３，１４），（３０，２０），（１８，２０）．由式（１）～（３）可以得到滑柱的运动方程，运用Ｍａｔｌａｂ软件绘制出类速度图像，如图４所示．由图４可知：滑柱类速度在拐点处有突变，加速度在整个运动周期内等于零，但加速度在图４滑柱类速度图像不考虑零部件的弹性变形的情况下，理论上是无穷大的，锁紧Ｆｉ４Ｉｍａｇｅｏｆｓｌｉｄｉｎｇｃｏｌｕｍｎｇ．ａｎａｌｏｇｏｕｓｖｅｌｏｃｉｔｙ凸轮机构存在剧烈的刚性冲击．３锁紧凸轮机构的优化原锁紧凸轮机构存在刚性冲击，仅适用于低速场合，易产生振动磨损，会降低原锁紧机构的使用寿命；并且原锁紧凸轮存在拐点，拐点可能导致锁紧装置的失效．为了保证从动件在整个周期内运行顺畅，减少锁紧装置受到的冲击力，使其可以适用不同工作转速和工作载荷的场合，在选择从动件的运动规律时，应保证从动件的速度和加速度变化平稳，并且锁紧凸轮运动时的起始位置和末端位置均无柔性冲击．在凸轮机构中，常用的从动件运动规律包括多项式类型运动规律、三角函数类型运动规律及前两者不同类型的组合运动规律，根据凸轮机构的工作状况选择不同的运动规律［６］．五次多项式运动规律的特征值最大速度犞Ｍ、最大加速度犃Ｍ、最大跃度犑Ｍ都较小，综合性能良好，可以适用多种工作载荷和转速，因此，采用五次多项式运动规律［７］对各行程进行设计．为了不影响除机械锁紧装置以外的机构，锁紧凸轮的运动行程不变，即锁紧凸轮廓线中的各点坐标不做改动，基于此，可以得到推程期与回程期的边界条件，即狓＝狓犃，狓＝狓犅，狔１＝狔犃，狔２＝狔犅，狏狔１＝０，狏狔２＝０，狓＝狓犆，狓＝狓犈，狔３＝狔犆，狔４＝狔犈，狏狔３＝０，狏狔４＝０，犪狔１＝０，烌犪狔２＝０，烍犪狔３＝０，（４）犪狔４＝０．烎设滑柱的运动规律为２３４（５）５狔＝犮０＋犮１狓＋犮２狓＋犮３狓＋犮４狓＋犮５狓．联立式（２）～（５），可得到优化后的位移方程为１０１５６３４５烄狓－狓犃）狓－狓犃）狓－狓犃）－４（＋５（＋狔犃，狔犃犅３（狓犃犅狓犃犅狓犃犅狓 ≤狓 ≤狓，［］１０１５（６（－狓＋狓）－－狓＋狓）＋－狓＋狓）］＋狔，狓 ≤ 狓 ≤ 狓，狔［（狓狓狓１０１５（６（狔＝烅狓－狓）－狓－狓）＋狓－狓）］＋狔，狓 ≤ 狓 ≤ 狓，狔［（狓狓狓３４犅犅犆３犅犆犆犇３犆犇犅４犅犆３狔犇，犆犆犅５犅５犅犆４４犆犇犃犅犆犅５５犆犇犆犆犆犇狓犈 ≤ 狓 ≤ 狓犇，１０１５６３４５－狓＋狓犈）－４（－狓＋狓犈）＋５（－狓＋狓犈），狔犈犃－狔犈犃３（狓犈犃狓犈犃狓犈犃烆［］其中：犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．狓犃 ≤ 狓 ≤ 狓犈．第３期邓援超，等：机械锁紧装置中凸轮机构分析及优化设计狔犃犅＝狔犅－狔犃，狔犅犆＝狔犆－狔犅，狔犆犇＝狔犇－狔犆，狔犈犃＝狔犈－狔犃，３０１狓犃犅＝狓犅－狓犃，烌，狓犅犆＝狓犅－狓犆烍狓犆犇＝狓犇－狓犆，狓犈犃＝狓犈－狓犃．烎由上式可以得到滑柱的运动方程，运用Ｍａｔｌａｂ软件绘制出优化后的类速度和类加速度图像，如图５所示．由图５可知：滑柱运动到锁紧凸轮各行程的初始位置和末端位置，其速度和加速度均为零．（ａ）优化后滑柱类速度（ｂ）优化后滑柱类加速度图５优化后滑柱类速度、类加速度图像Ｆｉ５Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄｉｍａｇｅｏｆｓｌｉｄｉｎｇｃｏｌｕｍｎａｎａｌｏｇｏｕｓｖｅｌｏｃｉｔｌｏｇｏｕｓａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｇ．ｙａｎｄａｎａ４锁紧凸轮的建模与运动学仿真４．１基于犕犪狋犾犪犫和犃犇犃犕犛软件的锁紧凸轮建模及运动学仿真对锁紧凸轮进行运动学仿真，在机械系统动力学自动分析（ＡＤＡＭＳ）中建立锁紧凸轮的简易模型［８?１０］．对主要零部件凸轮和滑柱建模，其中，锁紧凸轮的模型通过曲线表达．根据锁紧凸轮廓线方程，在Ｍａｔｌａｂ中提取廓线上的点坐标，将得到的坐标导入ＡＤＡＭＳ中，生成锁紧凸轮的廓线．优化后的凸轮机构最终生成的模型，如图６所示．对滑柱和凸轮分别建立移动副约束，滑柱与凸轮之间建立点线副．将凸轮的移动副定义为驱动，并根据凸轮的运动情况采用ＩＦ函数［１１］建立驱动函数，驱动函数包括４段，每一段的运动速度相同．对锁紧凸轮机构进行运动学分析，对各行程优化前与优化后的滑柱运动规律进行对比．行程１为滑柱由起始点犃移至第１中图６锁紧凸轮机构简易模型间点犅，优化前、后的滑柱位移、速度和加速度图像，如图７（ａ），Ｆｉ６Ｓｉｍｐｌｅｍｏｄｅｌｏｆｇ．ｌｏｃｋｉｎｇｃａｍｍｅｃｈａｎｉｓｍ（ｂ）所示．行程２为滑柱由第１中间点犅移至锁紧点犆，优化前、后的滑柱位移、速度和加速度图像，如图７（ｃ），（ｄ）所示．行程３为滑柱由锁紧点犆移至第２中间点犇，其各点相对坐标与行程２一致，在此不做赘述．行程４为滑柱由第二中间点犇经点犈移至起始点犃，优化前、后的滑柱位移、速度和加速度图像，如图７（ｅ），（ｆ）所示．图７中：狏为速度；犪为加速度．狔为位移；（ａ）行程１优化前图像犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．（ｂ）行程１优化后图像华侨大学学报（自然科学版）３０２２０１９年（ｃ）行程２优化前图像（ｄ）行程２优化后图像（ｅ）行程４优化前图像（ｆ）行程４优化后图像图７各行程优化前后位移、速度、加速度图像对比Ｆｉ７Ｉｍａｇｅｓｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ，ｖｅｌｏｃｉｔｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｉｍａｇｅｇ．ｙａｎｄａｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｅａｃｈｐｒｏｃｅｓｓ在进行运动学分析时，由于未考虑零件的弹性变形，运动学仿真中读取到的最大加速度数值受软件本身步数或步长的影响，加速度理论上在速度突变处都为无穷大．分析以上特性曲线，优化前、后凸轮机构从动件滑柱的速度、加速度，结果如表１所示．表１中：狏｜ｍａｘ为速度绝对值的最大值；｜｜犪｜ｍａｘ为加速度绝对值的最大值；括号内的值为理论值．由表１可知：优化后的速度与加速度变化更加平稳，加速度绝对值的最大值较优化前有较大的改善．表１锁紧凸轮优化前后参数的对比Ｔａｂ．１Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｌｏｃｋｉｎｇｃａｍ参数－１｜狏｜ｍａｘ／ｍｍ·ｓ－２｜犪｜ｍａｘ／ｍｍ·ｓ状态行程１行程２行程３行程４优化前５．１８１７．３０１７．３０２２．５７优化后９．９１３２．１４３２．１４４１．６７优化前３．７１×１０－４（∞ ）３．５０×１０－３（∞ ）３．５０×１０－３（∞ ）４．４２×１０４（∞ ）优化后２０．７９２８６．９７２８６．９７１４２．８１４．２基于犛狅犾犻犱犠狅狉犽狊和犃犇犃犕犛软件的锁紧凸轮建模与动力学仿真由于锁紧凸轮建模较为复杂，因此，在ＳｏｌｉｄＷｏｒｋｓ中建立锁紧凸轮机构的三维模型．采用Ｓｏｌｉｄ  Ｗｏｒｋｓ中方程式驱动曲线的命令，将凸轮廓线的表达式分段输入方程式框中，设定自变量狓的范围，生成锁紧凸轮的廓线．对于平面凸轮，可以根据滑柱的大小，建立与滑柱直径相同的柱体，长度为槽深，让其沿着优化后的凸轮廓线进行实体扫描切除，可得到凸轮槽．建立其他零部件三维模型，对锁紧凸轮机构进行装配，装配完成的锁紧凸轮机构，如图８所示．图８优化后锁紧凸轮机构装配图［１２１３］ ? 将得到的三维模型导入ＡＤＡＭＳ中，模型中不运动的零部件采用固定副约束，对凸轮与滑柱分别以移动副Ｆｉ８Ａｓｓｅｍｂｌｒａｗｉｎｇｏｆｇ．ｙｄｏｐｔｉｍｉｚｅｄｌｏｃｋｉｎｇｃａｍｍｅｃｈａｎｉｓｍ约束．凸轮与滑柱之间建立实体接触约束，定义相关接触参数［１４?１６］．对锁紧凸轮机构添加重力、弹簧力约犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期邓援超，等：机械锁紧装置中凸轮机构分析及优化设计３０３束，定义弹簧力相关参数．建立与运动学仿真同样的驱动形式，根据运行周期编辑运行时间，设定仿真步数为１０００．对优化前、后的锁紧凸轮分别进行动力学仿真，结果如图９所示．由图９可知：除接触力和弹簧力导致速度与加速度存在部分波动外，优化前、后的凸轮在１．３，１．８，２．１，３．５ｓ处的位移、速度和加速度都出现了较大的波动，即对应图中标识的点１，２，３，４处，这４处分别对应凸轮廓线的犃点、犅点、犆点、犇点附近位置，是凸轮廓线的尖点．滑柱运动到这４处时，会出现运动不确定的现象，产生一定的冲击．由图９还可知：这４处的速度与加速度分别对应各行程内的最大速度和最大加速度．（ａ）优化前位移图像（ｂ）优化后位移图像（ｃ）优化前速度图像（ｄ）优化后速度图像（ｅ）优化前加速度图像（ｆ）优化后加速度图像图９锁紧凸轮动力学仿真结果对比Ｆｉ９Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｌｏｃｋｉｎｇｃａｍｄｙｎａｍｉｃｓｇ．对优化前、后的锁紧凸轮的特性曲线进行分析，结果如表２所示．与前面运动学分析类似，对各个行程的运动学仿真结果，即速度绝对值和加速度绝对值分别进行比较．由表２可知：各行程优化后的速度都比优化前大，优化后的加速度皆小于优化前．表２动力学仿真优化前后参数对比Ｔａｂ．２Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｄｙｎａｍｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ参数－１｜狏｜ｍａｘ／ｍｍ·ｓ－２｜犪｜ｍａｘ／ｍｍ·ｓ状态行程１行程２行程３行程４优化前２０２．７０２３５．８２１７３．７２３５１．１３优化后４００．５１２６０．１７１７９．２９３８８．１２优化前６５．３３×１０６３．５９×１０６１．４４×１０９．３０×１０７优化后５．２５×１０５６．３１×１０５１．３６×１０６７．８９×１０６犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３０４２０１９年基于以上分析，优化后从动件的加速度减小，并发现这种锁紧凸轮机构都存在从动件在各行程的衔接位置出现运动不确定的现象，关于从动件出现运动不确定现象的改进也正在研究中．５结束语对锁紧凸轮机构的组成和运动过程进行分析，建立锁紧凸轮的廓线方程及从动件滑柱的位移、速度和加速度方程．针对锁紧凸轮机构存在的刚性冲击问题，运用解析法，采用五次多项式优化原锁紧凸轮的理论廓线．在ＡＤＡＭＳ软件中，建立简易模型对优化前、后的的凸轮机构进行运动学仿真，优化后从动件的加速度大幅减小，凸轮机构的刚性冲击消除．利用ＳｏｌｉｄＷｏｒｋｓ建立锁紧凸轮机构的三维模型，在ＡＤＡＭＳ中进行动力学仿真，也得到了这一结论．同时，发现优化前、后凸轮机构从动件的速度和加速度在各行程的衔接位置都出现较大的波动，这类锁紧凸轮机构在行程衔接位置都会出现从动件运动不确定的现象．锁紧凸轮的研究方法对今后锁紧凸轮的研究有一定的参考价值，为锁紧装置中凸轮机构的进一步研究提供了问题点．参考文献：［１］顾理强．快速卡连接器推退机构耐久性改进研究［Ｄ］．上海：上海交通大学，２０１１．［２］阮理．汽车后排化妆镜的设计［Ｄ］．上海：上海交通大学，２０１３．［３］周小淞，张亚，连云飞．机械式惯性开关设计［Ｊ］．机械研究与应用，２０１５，２８（６）：９５１００．ＤＯＩ：１０．１６５７６／ｃｎｋｉ． ?９７，ｊ．１００７４４１４．２０１５．０６．０３４． ? 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１０．１９５５４／ｃｎｋｉ．１００１３５６３．２００９．０６．００２． ? ｊ．［１６］王莹．纸杯机卷封凸轮机构参数化设计与运动仿真［Ｊ］．包装工程，２０１１，３２（１７）：７３?７５，１０１．ＤＯＩ：１０．１９５５４／ｊ．ｃｎｋｉ．１００１３５６３．２０１１．１７．０２１． ? （责任编辑：黄晓楠犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：崔长彩）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８０６０５４ ? 立轴冲击破碎机锤头磨损形式的确定吕宁，房怀英，杨建红，陶寅（华侨大学机电装备过程监测及系统优化福建省高校重点实验室，福建厦门３６１０２１）摘要：为研究立轴冲击破碎机锤头的磨损形式，在现有锤头磨损计算模型的基础上，结合赫兹接触理论和断裂力学，提出一种新的优化计算模型．通过离散单元法仿真分析锤头受力特性和颗粒运动特性，并与实验后的锤头表面微观形貌进行对比．实验结果表明：优化模型具有合理性，模拟仿真手段正确，具有可行性；并确定了冲击磨损是造成锤头磨损的主要形式．关键词：立轴冲击破；锤头；磨损；离散单元法中图分类号：ＴＰ３９１．９文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３０５０７ ? ? ? 犇犲狋犲狉犿犻狀犪狋犻狅狀狅犳犎犪犿犿犲狉犠犲犪狉犜狔狆犲狅犳犞犲狉狋犻犮犪犾犛犺犪犳狋犐犿狆犪犮狋犆狉狌狊犺犲狉Ｌ Ｎｉｎｇ，ＦＡＮＧＨｕａｉｉｎｇ，ＹＡＮＧＪｉａｎｈｏｎｇ，ＴＡＯＹｉｎｙ（ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｆＰｒｏｃｅｓｓＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄＳｙｓｔｅｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄｙｏＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｑｕｉｔ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ）ｐｍｅｎｙ，Ｘｉ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｈａｍｍｅｒｗｅａｒｔｆｖｅｒｔｉｃａｌｓｈａｆｔｉｍｐａｃｔｃｒｕｓｈｅｒ，ａｎｅｗｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗａｓｙｐｅｏｏｇｅｔｈｅｒｗｉｔｈＨｅｒｔｚｃｏｎｔａｃｔｔｈｅｏｒｒａｃ  ｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｈａｍｍｅｒｗｅａｒｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓ，ｔｙａｎｄｆｐｔｕｒｅｍｅｃｈａｎｉｃｓ．Ｔｈｅｄｉｓｃｒｅｔｅｅｌｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏａｎａｌｚｅｔｈｅｆｏｒｃｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｈａｍｍｅｒａｎｄｙｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｍｏｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ａｎｄｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｅｄｍｏｒｌｏｇｙｏｆｈａｍｍｅｒｓｕｒｆａｃｅｗａｓｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈａｔｐｈｏａｆｔｅｒｕｓｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｉｍｐａｃｔｗｅａｒｗａｓｔｈｅｈａｍｍｅｒｗｅａｒｔｆｖｅｒｔｉｃａｌｓｈａｆｔｉｍｐａｃｔｃｒｕｓｈ  ｙｐｅｏｅｒ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｌｓｏｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｒｅａｓｏｎａｂｌｅａｎｄｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｆｅａｓｉｂｌｅａｎｄｃｏｒｒｅｃｔ．犓犲狉犱狊：ｖｅｒｔｉｃａｌｓｈａｆｔｉｍｐａｃｔｃｒｕｓｈｅｒ；ｈａｍｍｅｒ；ｗｅａｒ；ｄｉｓｃｒｅｔｅｅｌｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄ狔狑狅随着我国基础建设的发展，天然砂资源日益减少，导致市场对机制砂的需求越来越多．目前，普遍采用立轴冲击式破碎机作为主要制砂设备［１］，该设备也已广泛应用于人工制砂行业中［２］．立轴冲击式破碎机的主要结构包括转子、破碎腔、主轴、变频电机及控制系统等［３］．立轴冲击式破碎机在工作过程中，锤［］头磨损严重，更换次数频繁，严重影响制砂效率和成品砂质量．Ｍｕｒａｔａ等４通过假设磨损率与岩石撞击抛料锤时损失的能量比例关系，分析冲击式破碎机抛料锤的磨损程度，研究发现，磨损严重部位在抛料［］锤的尖端．Ｍａｒｓｈａｌｌ等５通过选择不同的入料特性和磨损件材料，分析磨损件的磨损量的变化规律及磨［６］损过程，优化破碎机的磨损性能．Ｃｌｅａｒｙ等对冲击式破碎机进行离散元仿真，分析破碎机生产过程中收稿日期：２０１７０３２９ ? ? 通信作者：房怀英（１９７８Ｅｉｌ：ｈａｐｐｅｎ＠ｈｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ． ?），女，副教授，博士，主要从事高端机制砂装备的研究． ?ｍａ基金项目：福建省自然科学基金资助项目（２０１７Ｊ０１１０８）；福建省产学合作重大项目（２０１６Ｈ６０１３）；福建省泉州市科技计划资助项目（２０１８Ｃ１００Ｒ）；华侨大学科研启动费资助项目（１７ＢＳ３０５）；华侨大学研究生科研创新基金资助项目（１７０１３０８００２４）华侨大学学报（自然科学版）３０６２０１９年的颗粒流动和物料破碎情况，得到破碎机的磨损分布．文献［７  ８］通过不同的结构设计以减少破碎机磨损件的磨损，延长其使用寿命．吕龙飞等［９］将Ａｒｃｈｒａｄ粘着磨损模型与Ｒａｂｉｎｏｗｉｃｚ磨粒磨损模型相结合，采用ＥＤＥＭ软件模拟立轴冲击式破碎机转子磨损过程，分别得到分料锥、上、下耐磨板和抛料头的［］磨损特性．Ｙａｎｇ等１０将立轴冲击式破碎机转子锤头的耐磨合金块分成２２块，并单独标记，利用ＥＤＥＭ软件模拟仿真，研究转子转速、入料量和颗粒粒度对锤头载荷分布的影响．刘敏芳［１１］在研究立轴冲击式破碎机时，对其中的物料进行颗粒速度的理论推导，并对磨损的主要原因进行分析．本文通过采用离散单元法与实验相结合的方法，确定转子锤头在制砂过程中所受的磨损类型．１锤头磨损实验１．１实验平台构建立轴冲击式破碎机的实验平台主要由料仓、给料装置、破碎腔、转子、动力驱动系统及机架辅助装置等组成，其实验装置整体结构，如图１所示．其中，转子是试验机的核心部分，其结构示意图，如图２所示．实验过程如下：１）通过给料装置，一定粒径的物料进入转子，经分料锥随机分散到转子流道板上；２）在离心力的作用下，物料经流道板加速后，从流道板外边缘抛出；３）抛出的物料颗粒冲击安装在转子边缘的锤头，经锤头的撞击加速，撞击破碎腔周围已经形成的物料衬层，从而发生破碎．１．２实验材料及方法实验所采用的物料为石灰石颗粒，物料的总入料量为５．８９ｔ·ｈ－１．其中：小于２．３６ｍｍ的粒径占比为１６．７６％；在２．３６～４．７５ｍｍ之间的粒径占比为７６．４１％；在４．７５～９．５０ｍｍ之间的粒径占比为６．８３％．实验时，将转子转速设置为１７１８．８７ｒ·ｍｉｎ－１，此时，转子外缘线速度为４５ｍ·ｓ－１．锤头的材料为碳化钨合金，通过实验得到的磨损锤头，如图３所示．图１实验装置图２转子示意图图３磨损锤头Ｆｉ１Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄｅｖｉｃｅｇ．Ｆｉｔｏｒｓｃｈｅｍａｔｉｃｇ２ＲｏＦｉ３Ｗｏｒｎｈａｍｍｅｒｇ．１．３锤头磨损值测量为研究锤头磨损量变化，采用三维软件对比锤头磨损前、后的数学模型，并计算磨损值．首先，对三维扫描仪进行标定；然后，使用先临三维扫描仪扫描已磨损的锤头；最后，选择不同的方向对被扫描件进行多次成像，再合成所有的扫描数据，从而完成对锤头的扫描．扫描过程中，由于样件在测量时随意摆放，导致锤头磨损前、后的数学模型不在同一个坐标系中，无法直接对比．因此，在对比前需要把扫描模型和数学模型进行对齐．选择最佳拟合对齐方法［１２］对点云数据和数学模型进行对齐操作．对齐前、（ａ）对齐前后的模型，如图４所示．利用软件处理后的对齐模型，如图５所示．图５中：在未磨损区域中，锤头磨损前的表面比锤头磨损后的表面凸（ｂ）对齐后图４最佳拟合对齐Ｆｉ４Ｂｅｓｔｆｉｔａｌｉｔ ? ｇ．ｇｎｍｅｎ出，说明该区域是磨损量较大的位置．为进一步研究该区域内磨损变化趋势，提取锤头表面该区域的磨损量．为便于对比锤头磨损测量值与仿真数据，将磨损云图离散化，如图６所示．图６中：犡，犢分别为锤头较大表面的长和宽，并将犡划分成１３列，将犢划分成３８行，形成一个矩形网格．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吕宁，等：立轴冲击破碎机锤头磨损形式的确定３０７利用软件提取图６中每个网格的磨损值，得到锤头磨损部位的离散化数据，其三维图，如图７所示．图７中：狌为磨损值．图５磨损关键区域图６云图离散化图７锤头磨损值Ｆｉ５Ｗｅａｒｃｒｉｔｉｃａｌａｒｅａｇ．Ｆｉ６Ｃｌｏｕｄａｔｌａｓｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎｇ．Ｆｉ７Ｗｅａｒｖａｌｕｅｏｆｈａｍｍｅｒｇ．２破碎机锤头磨损仿真２．１锤头磨损计算模型由于现有冲击磨损的计算方法没有同时考虑颗粒撞击锤头时所产生的法向作用和切向作用．因此，文中在赫兹接触理论和断裂力学的基础上，针对脆性材料碳化钨硬质合金，建立一个适用于锤头磨损的计算方法．锤头表面焊有耐磨的碳化钨合金块（脆性材料），由于脆性材料一般具有不均匀的微观结构，［］使得碳化钨合金磨损主要表现为脆性断裂．Ｓｈｅｌｄｏｎ等１３证明了脆性材料在去除过程中，除了会脆性断裂，还会对塑性变形有一定影响．磨损模型构建的基础是假设撞击材料表面的颗粒呈球形，并且颗粒与材料表面的法向接触是基于赫兹接触理论计算［１４］．球形颗粒和材料表面很小的接触面积会导致两者在接触处产生很大的局部应力．颗粒与材料的接触模型，如图８所示．图８中：犘为接触载荷；犺为压痕深度．球形颗粒接触的截面示意图，如图９所示．图９中：犚为圆球半径；狉为水平截面圆半径； β 为接触弧所对半角．根据赫兹接触理论，可得狉＝槡２犚犺．图８赫兹接触模型图９颗粒示意图Ｆｉ８Ｈｅｒｔｚｃｏｎｔａｃｔｍｏｄｅｌｇ．Ｆｉ９Ｐａｒｔｉｃｌｅｓｃｈｅｍａｔｉｃｇ．质量为犿的颗粒以速度狏冲击物体表面，产生接触载荷犘，形成压痕的载荷犘与靶材表面的硬度有关，即犘（犺）＝犎犃（犺），犃（犺）＝π 狉２．其中：犃（犺）为颗粒压入靶材部分的水平截面的表面积，是一个与压痕深度犺有关的函数；犎为靶材的硬度．由此可得颗粒在材料表面产生的最大压痕深度犺ｍａｘ为（犺ｍａｘ＝犘／（２π犚２犎）．１）假设颗粒作用在材料表面的法向动能犈ｎ全部被用于材料表面的断裂和变形，从而形成靶材表面的压痕深度犺［１５］，即犈ｎ＝１２，犿狏ｎ２犺ｍａｘ ∫ 犘（犺）ｄ犺．犈ｎ＝犠ｉｎｄ＝０（２）式（２）中：狏ｎ为颗粒冲击物体表面时的法向速度；犠ｉｎｄ为物体表面产生压痕所做的功．联立式（１），（２），得到载荷犘和颗粒法向动能犈ｎ之间的关系，即犘＝槡４π犎犈ｎ犚．颗粒在冲击物体表面时的运动，如图１０所示．图１０中：犔为切向位移长度．颗粒在冲击 θ 为冲击角；犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３０８２０１９年物体表面时，颗粒对锤头不仅有法向作用，还有切向作用．文献［１６  １７］在研究颗粒对材料的冲击磨损时，也考虑了颗粒对锤头的切向作用．对具有一定切向速度的颗粒冲击材料表面时，形成的切向位移长度犔＝狏ｔ狋．其中：狏ｔ为颗粒冲击物体表面时，颗粒与材料表面之间的相对切向速度；狋为颗粒撞击材料表面的接触时间．图１０颗粒运动示意图Ｆｉ１０Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｍｏｖｅｍｅｎｔｇ．颗粒压入材料的横截面为犛＝β犚２－狉（犚－犺）．颗粒冲击靶材造成材料的体积损失犞为（３）（４）犞＝犛犔．２．２锤头磨损仿真对实验所采用的转子进行模型结构简化，并导入离散元分析软件ＥＤＥＭ中，如图１１所示．为提高计算效率，选择球形颗粒替代待破碎的石灰石物料．２．３离散元仿真设置１）材料的物理属性．颗粒的材料为石灰石，剪切模量为２．０９×１０８Ｐａ，密度为２６４０ｋｇ·ｍ－３，泊松比为０．２５．转子的材料为钢，泊松比为０．３０，剪切模量为７．００×１０１０Ｐａ，密度为７８００ｋｇ·ｍ－３．２）颗粒与颗粒、颗粒与几何体的相互作用．石灰石颗粒之间的恢复系数为０．２０７，静摩擦系数为０．７７，滚动摩擦［］系数为０．１０；石灰石颗粒与钢之间的恢复系数为０．５５７，静摩擦系数为０．７７，滚动摩擦系数为０．０７１８．设置重力加速度为９．８１ｍ·ｓ－２．颗粒和颗粒之间，颗粒和几何体之间的接触模型均设定为Ｈｅｒｔｚ ? Ｍｉｎｄｌｉｎ（ｎｏｓｌｉｐ）模型．设定物料颗粒的入料量、粒径及其所占比例与实验一致，设置与实验一致的转子转速．为模拟物料流进入转子的情况［１９］，将颗粒工厂设定为与转子同轴心半径为７０ｍｍ，高为３２０ｍｍ的圆柱体，颗粒在颗粒工厂内部随机生成，仿真时间为１０ｓ．利用ＥＤＥＭ软件处理提取颗粒与锤头撞击时，颗粒的质量、颗粒的半径、颗粒与锤头之间的相对速度、颗粒与锤头的接触时间等信息，并结合理论推导计算得到仿真结果，如图１２所示．图１１转子离散元模型图１２离散元仿真结果Ｆｉ１１Ｒｏｔｏｒｄｉｓｃｒｅｔｅｅｌｅｍｅｎｔｍｏｄｅｌｇ．Ｆｉ１２Ｄｉｓｃｒｅｔｅｅｌｅｍｅｎｔｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｇ．由图１２可知：第２列的磨损值最大，第２～１３列的磨损值呈下降趋势，但第６列有所上升；第８～１３列的磨损值几乎为０，这是由于仿真时，未引入破碎腔，缺少从破碎腔反弹回来的颗粒对锤头的冲击．因此，在后续研究中，选择第１～７列的磨损数据进行分析．３仿真与实验结果对比为验证仿真结果的正确性，将锤头磨损量的仿真与实验结果进行对比分析．在锤头上选择第１～７列所有网格的相对磨损程度，取每个网格上的磨损值与总磨损值的比值，作出实验值与模拟值对比图，如图１３所示．图１３中：狊为相对磨损程度．由图１３可知：第１列的磨损仿真值与实验值的结果相差很大，实验中，锤头的中部区域磨损严重，犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吕宁，等：立轴冲击破碎机锤头磨损形式的确定３０９但仿真相对比较平缓，这是因为仿真时没有引入破碎腔，缺少从破碎腔反弹撞击锤头所引起的磨损，这也进一步说明，锤头第１列的磨损主要是由破碎腔反弹的颗粒撞击形成的；第２～７列仿真与实验所得的相对磨损程度的变化趋势几乎一致，均是中间磨损严重而两端磨损量较小．综上所述，通过将锤头磨损量的仿真与实验结果进行对比，可证明离散元模拟仿真的正确性．４锤头磨损形式确定４．１锤头受力分析利用ＥＤＥＭ软件的后处理功能，提取转子运行过程中锤头表面所受法向和切向上的碰撞力．总碰撞力（犉ｔ）随时间（狋）的变化，如图１４所示．由图１４可知：在０～４．２ｓ时，锤头所受撞击力几乎为０，这是由于进入转子的物料颗粒先在转子内形成物料层，而被抛出转子的颗粒很少，当转子内形成稳定的物料层后，被抛出转子的颗粒量达到相对稳定状态；在５．５ｓ时，仿真系统达到稳定，此时，转子连续不断地抛出颗粒撞击锤头．图１３锤头磨损量的仿真与实验结果对比由图１４还可知：锤头受力的任意时刻，法向总碰撞力总是大于切向总碰撞力．这说明锤头主要受到颗粒的法向Ｆｉ１３Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｇ．ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｏｆｈａｍｍｅｒｗｅａｒ冲击．利用ＥＤＥＭ软件导出颗粒每次冲击锤头的法向相对速度和切向相对速度，两者的反正切值为冲击角．颗粒撞击锤头的冲击角及其颗粒数占比的分布，如图１５所示．图１５中：狏为速 ζ 为各区间个数占比；度； °～７０ °之间，其颗粒数占比达到 α 为角度区间．由图１５可知：颗粒撞击锤头的冲击角主要集中在５０７８％．因此，可以得出锤头主要是受到颗粒的法向冲击．图１４锤头表面受力图１５颗粒撞击锤头的冲击角与颗粒数占比Ｆｉ１４Ｓｔｒｅｓｓｏｎｓｕｒｆａｃｅｏｆｈａｍｍｅｒｇ．Ｆｉ１５Ｉｍｐａｃｔａｎｇｌｅａｎｄｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｎｕｍｂｅｒｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｇ．４．２颗粒的接触力及与锤头的相对运动分析为了更好地判定颗粒对锤头磨损的作用形式，随机选取一个颗粒，追踪该颗粒在破碎制砂过程中，所受接触力（犉）及与锤头的相对运动速度（狏ｒ）随时间（狋）的变化情况，如图１６，１７所示．由图１６可知：在颗粒与锤头撞击的过程中，在５．００５２４０ｓ时，该颗粒与锤头接触，切向接触力和法向接触力同时增大；在５．００５２５２ｓ时，颗粒与锤头间的切向接触力和法向接触力同时达到最大值；在５．００５２７２ｓ时，颗粒与锤头不再接触，两者分离．颗粒与锤头接触时间约为３２μｓ．在颗粒与锤头撞击的整个过程中，法向接触力大于切向接触力，说明颗粒对锤头的作用主要是瞬时的法向冲击．由图１７可知：颗粒与锤头接触后，切向相对速度只是略有下降；法向相对速度先减小，在５．００５２５２犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３１０２０１９年ｓ时，达到最小值，此时，也是接触力最大的时刻；之后，法向相对速度增加，而切向相对速度只有少量减小．故颗粒在撞击锤头的过程中，受到锤头的阻力，主要消耗颗粒的法向动能，而切向动能在整个过程中，只有少许降低．这个现象进一步说明颗粒对锤头的作用主要是法向的冲击作用．图１６颗粒与锤头的接触力图１７颗粒与锤头间的相对速度Ｆｉ１６Ｃｏｎｔａｃｔｆｏｒｃｅｂｅｔｗｅｅｎｐａｒｔｉｃｌｅａｎｄｈａｍｍｅｒｇ．Ｆｉ１７Ｒｅｌａｔｉｖｅｖｅｌｏｃｉｔｔｗｅｅｎｐａｒｔｉｃｌｅａｎｄｈａｍｍｅｒｇ．ｙｂｅ４．３锤头磨损表面扫描电镜分析选择已磨损的锤头（图３），在磨损的锤头上选择一块碳化钨合金作为观测对象．首先，利用超声波清洗机将样品表面的油污、污渍去除．然后，放入烘干机烘干，完成样品制备．使用内置能谱仪台式扫描电镜，得到锤头磨损表面的扫描电镜图像，如图１８所示．（ａ）样品点１（ｂ）样品点２（ｃ）样品点３图１８扫描电镜结果Ｆｉ１８Ｓｃａｎｎｉｎｇｅｌｅｃｔｒｏｎｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅｒｅｓｕｌｔｓｇ．由图１８可知：样品点１，２，３中均可观察到大量的凹坑，这是由于锤头表面受颗粒不断撞击而产生裂纹，随着冲击的进行，裂纹扩展，材料脱落形成凹坑，这就是典型的脆性材料冲击磨损造成的表面形貌．凹坑中的粒子主要为残存的碳化钨颗粒，由于其硬度高、耐磨性好、抵抗冲击的能力强，因此，可以承受颗粒的冲击和切削．当颗粒以一定角度冲击材料，产生所谓的 “阴影效应”，使得处在碳化钨颗粒 “阴影”中的其他材料承受颗粒冲击和切削的几率降低，程度减轻，从而降低材料的磨损．由图１８（ｃ）可知：图中有比较明显的划痕状的沟壑，其现象是由颗粒对材料切向作用造成的．从扫描电镜结果得到的锤头磨损失效现象符合碳化钨合金冲击磨损，这在文献［２０２２］的实验中均有体现． ? 冲击磨损是颗粒对材料表面的反复冲击而使材料表面产生渐进的损耗．冲蚀磨损和撞击磨损是冲击磨损的两大类．撞击磨损指的是颗粒对一个固体表面的反复不断地冲击，在实际情况中，撞击与滑动是紧密联系的，接触表面相互接近时，存在撞击的法向和切向分量．撞击磨损是一种由粘着磨损、磨粒磨损、表面疲劳等多种磨损机理的综合作用的复杂磨损情况．综上所述，结合电镜结果和ＥＤＥＭ软件对锤头的受力分析、颗粒和锤头撞击时间段内的接触力分析、相对速度分析及冲击磨损的作用机理分析，可判定锤头的磨损形式为冲击磨损．５结束语采用离散单元法对立轴冲击式破碎机的锤头磨损形式进行全面的研究．通过将锤头磨损表面进行犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吕宁，等：立轴冲击破碎机锤头磨损形式的确定３１１离散，获取磨损表面信息，除第１列的磨损仿真值与实验值的结果相差很大，第２～７列仿真值与实验值的变化趋势几乎一致．针对第１列的现象差异，其原因是仿真时，没有引入破碎腔，缺少从破碎腔反弹撞击锤头所引起的磨损，同样，也进一步说明锤头第１列的磨损主要是由破碎腔反弹的颗粒撞击形成的．通过仿真数据与实验结果的对比，证明了离散元模拟仿真手段的可行性与正确性；通过从锤头的受力特性，颗粒与锤头间的作用力及相对速度等多角度分析整个磨损过程，并结合磨损锤头的表面微观形貌，最终确定锤头的磨损类型为冲击磨损．参考文献：［１］高强，张建华．破碎理论及破碎机的研究现状与展望［Ｊ］．机械设计，２００９，２６（１０）：７２７５．ＤＯＩ：１０．１３８４１／ｃｎｋｉ．ｘ  ? ｊ．ｊｓ２００９．１０．００２．ｊ．［２］郑鸣皋．略谈制砂设备的开发［Ｊ］．矿山机械，２００４（１）：１８２２． ? ［３］ＤＡＬＬＩＭＯＲＥＲ，ＦＥＮＳＯＭＥＧ，ＫＪＡＥＲＲＡＮＫ．Ｖｅｒｔｉｃａｌｓｈａｆｔｉｍｐａｃｔｃｒｕｓｈｅｒ：ＵＳ，ＵＳ８０４２７５６［Ｐ］．２０１１１０２５． ? ? ［４］ＭＵＲＡＴＡＨ，ＣＨＩＪＩＭ，ＨＩＮＯＮ，犲狋犪犾．Ａｎａｌｓｉｓｏｆｗｅａｒｉｎｉｍｐａｃｔｃｒｕｓｈｅｒｓ［Ｊ］．ＲｅｓｏｕｒｃｅｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９９１，３８（１）：ｙ９１５．ＤＯＩ：１０．４１４４／ｒ１９８６．３８．９． ? ｐｓｊ［５］ＭＡＲＳＨＡＬＬＡ，ＰＡＲＲＹＴ，ＷＩＬＳＯＮＪ．Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｗｅａｒｉｎｔｈｅｉｍｐｅｌｌｅｒｏｆａｖｅｒｔｉｃａｌｓｈａｆｔｉｍｐａｃｔｂｒｅａｋｅｒ［Ｊ］．１９９３，１６２／１６３／１６４：１０２２１０２４．ＤＯＩ：１０．１０１６／００４３１６４８（９３）９０１１５３．Ｗｅａｒ， ? ? ? ［６］ＣＬＥＡＲＹＰ，ＳＩＮＮＯＴＴＭ．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｆｌｏｗｓａｎｄｂｒｅａｋａｇｅｉｎｃｒｕｓｈｅｒｓｕｓｉｎｇＤＥＭ：Ｐａｒｔ２：Ｉｍｐａｃｔｃｒｕｓｈ  ｅｒｓ［Ｊ］．ＭｉｎｅｒａｌｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１５，７４：１６３１７７．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｍｉｎｅｎｇ．２０１４．１１．０１７． ? ｊ．［７］吴明清．ＳａｎｄｖｉｋＲＰ系列立轴冲击式破碎机的性能和应用［Ｊ］．矿山机械，２００８（１３）：７１７３． ? ［８］李本仁．国外立轴冲击式破碎机发展概况［Ｊ］．矿山机械，２００４（１）：１３１４． ? ［９］吕龙飞，侯志强，廖昊．基于离散元法的立轴破转子磨损机制研究［Ｊ］．中国矿业，２０１６，２５（增刊２）：３１２３１６．ＤＯＩ： ? ｉｓｓｎ．１００４１０．３９６９／４０５１．２０１６．ｚ２．０７３． ? ｊ．［１０］ＹＡＮＧＪｉａｎｈｏｎｇ，ＦＡＮＧＨｕａｉｉｎｇ，ＬＵＯＭａｎ．Ｌｏａｄａｎｄｗｅａｒｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｎｔｈｅｉｍｐａｃｔｈａｍｍｅｒｏｆａｖｅｒｔｉｃａｌｓｈａｆｔｙｉｍｐａｃｔｃｒｕｓｈｅｒ［Ｊ］．２０１５，１０３（１）：０１２０４１．ＤＯＩ：１０．１０８８／１７５７８９９Ｘ／１０３／１／０１２０４１． ? ［１１］刘敏芳．立轴冲击式破碎机破碎及磨损仿真研究［Ｄ］．济南：济南大学，２００８．［１２］邹付群，成思源，李苏洋，等．基于ＧｅｏｍａｇｉｃＱｕａｌｉｆＪ］．机械设计与研究，２０１０，２６（２）：７９ ? ｙ软件的冲压件回弹检测［ｃｎｋｉ．ｏｆｍｄｒ．２０１０．０２．００２．８１．ＤＯＩ：１０．１３９５２／ｊ．ｊ［１３］ＳＨＥＬＤＯＮＧ，ＦＩＮＮＩＥＩ．Ｏｎｔｈｅｄｕｃｔｉｌｅｂｅｈａｖｉｏｒｏｆｎｏｍｉｎａｌｌｒｉｔｔｌｅｍａｔｅｒｉａｌｓｄｕｒｉｎｇｅｒｏｓｉｖｅｃｕｔｔｉｎｇ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌｙｂ１９６６，８８（４）：３８７３９２．ＤＯＩ：１０．１１１５／１．３６７２６６６．ｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｆｏｒＩｎｄｕｓｔｒ ? ｙ，［１４］ＪＯＨＮＳＯＮＫ．Ｃｏｎｔａｃｔｍｅｃｈａｎｉｃｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒｉｂｏｌｏｇｙ，１９８５，１０８（４）：９６?１１９．ＤＯＩ：１０．１０１７／ＣＢＯ９７８１１３９１７１７３１．［１５］ＧＲＥＷＡＬＨ，ＳＩＮＧＨＨ，ＡＧＲＡＷＡＬＡ．Ａｐｈｅｎｏｍｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌｆｏｒｓｌｕｒｒｒｏｓｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒｍａｌｓｐｒａｙｙｅｃｏａｔｉｎｇｓ［Ｊ］．ＴｒｉｂｏｌｏｇｙＬｅｔｔｅｒｓ，２０１４，５６（１）：１１９１３２．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１１２４９０１４０３９１３． ? ? ? ? ［１６］ＦＩＮＮＩＥＩ．Ｓｏｍｅｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｏｎｔｈｅｅｒｏｓｉｏｎｏｆｄｕｃｔｉｌｅｍｅｔａｌｓ［Ｊ］．Ｗｅａｒ，１９７２，１９（１）：８１?９０．ＤＯＩ：１０．１０１６／００４３? １６４８（７２）９０４４４９． ? ［１７］ＰＯＷＥＬＬＭ，ＷＥＥＲＡＳＥＫＡＲＡＮ，ＣＯＬＥＳ，犲狋犪犾．ＤＥＭｍｏｄｅｌｌｉｎｇｏｆｌｉｎｅｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｉｔｓｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｎｇｒｉｎｄｉｎｇｍｉｎｅｎｇ．２０１０．１２．０１２．ｒａｔｅｉｎｂａｌｌｍｉｌｌｓ［Ｊ］．ＭｉｎｅｒａｌｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１１，２４（３／４）：３４１３５１．ＤＯＩ：１０．１０１６／ ? ｊ．［１８］邢大伟，房怀英，杨建红，等．立轴冲击破碎机转子出料特性仿真实验［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１５，３６（５）：５００５０５．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１５．０５．０５００． ? ? ［１９］路文典．立轴冲击式破碎机制砂规律与效果改进研究［Ｊ］．云南水力发电，２００７，２３（６）：９０?９３．ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６３９５１．２００７．０６．０２３． ? ［２０］ＡＮＴＯＮＯＶＭ，ＰＩＲＳＯＪ，ＶＡＬＬＩＫＩＶＩＡ，犲狋犪犾．Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｆｉｎｅｅｒｏｄｅｎｔｒｅｔａｉｎｅｄｏｎｔｈｅｓｕｒｆａｃｅｄｕｒｉｎｇｅｒｏｓｉｏｎｏｆｍｅｔａｌｓ，ｃｅｒａｍｉｃｓ，ｐｌａｓｔｉｃ，ｒｕｂｂｅｒａｎｄｈａｒｄｍｅｔａｌ［Ｊ］．Ｗｅａｒ，２０１６，３５４／３５５：５３６８． ? ［２１］ＡＬＬＥＮＣ，ＳＨＥＥＮＭ，ＷＩＬＬＩＡＭＳＪ，犲狋犪犾．ＴｈｅｗｅａｒｏｆｕｌｔｒａｆｉｎｅＷＣｒｄｍｅｔａｌｓ［Ｊ］．Ｗｅａｒ，２００１，２５０（１１２）： ?Ｃｏｈａ ? ６０４６１０．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｓ００４３１６４８（０１）００６６７６． ? ? ? ［２２］龚宝龙．煤液化高温调节阀流动磨损预测及校核研究［Ｄ］．杭州：浙江理工大学，２０１４．（编辑：李宝川责任编辑：钱筠犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：崔长彩）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８１００６８ ? 缺陷方向对磁致伸缩导波检测敏感性影响分析龙盛蓉１，黄永跃１，李志农１，徐长英２，淦文建１（１．南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室，江西南昌３３００６３；２．南昌航空大学工程训练中心，江西南昌３３００６３）摘要：采用有限元仿真与实验相结合的方法建立磁致伸缩导波管道检测平台，在待测管道上预置与周向分别呈０ °～９０ °的１０个大小相同的槽型缺陷，依次利用犔（０，２）纵向模态导波和犜（０，１）扭转模态导波进行检测．仿真和实验结果均表明：犔（０，２）导波缺陷回波幅值随着缺陷角度增加而逐渐降低，５０ °时已经难以分辨出缺陷信号，犔（０，２）导波适合检测５０ °以下缺陷；犜（０，１）导波的缺陷幅值随着缺陷角度的增加先减小后增大，并且整体具有较高的信噪比，犜（０，１）模态导波对各个方向的缺陷检测均有良好的适用性．关键词：磁致伸缩；管道检测；导波模态；缺陷方向；敏感性中图分类号：ＴＢ５１；ＴＧ１１５．２８文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３１２０７ ? ? ? 犃狀犪犾狊犻狊狅狀犛犲狀狊犻狋犻狏犻狋犳犕犪犵狀犲狋狅狊狋狉犻犮狋犻狏犲犌狌犻犱犲犱狔狔狅犠犪狏犲犇犲狋犲犮狋犻狅狀狋狅犇犲犳犲犮狋犇犻狉犲犮狋犻狅狀ＬＯＮＧＳｈｅｎｇｒｏｎｇ１，ＨＵＡＮＧＹｏｎｇｙｕｅ１，ＬＩＺｈｉｎｏｎｇ１，ＸＵＣｈａｎｇｙｉｎｇ２，ＧＡＮＷｅｎｉａｎ１ｊ（１．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｆＮｏｎｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅＴｅｓｔｉｎｇＭｉｎｉｓｔｒｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ｙｏｙｏＮａｎｃｈａｎｇＨａｎｇｋｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｉｎａ；ｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００６３，Ｃｈ２．ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＴｒａｉｎｉｎｇＣｅｎｔｅｒ，ＮａｎｃｈａｎｇＨａｎｇｋｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｉｎａ）ｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００６３，Ｃｈ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ａｍａｇｎｅｔｏｓｔｒｉｃｔｉｖｅｇｕｉｄｅｄｗａｖｅｐｉｌｉｎｅｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎｐｌａｔｆｏｒｍｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂｙｍｅａｎｓｏｆｆｉｎｉｔｅｅｌｅ  ｐｅｍｅｎｔｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ．１０ｇｒｏｏｖｅｄｄｅｆｅｃｔｓｗｉｔｈｔｈｅｓａｍｅｓｉｚｅｗｅｒｅｐｒｅｓｅｔｅｄｏｎｔｈｅｐｉｌｉｎｅ．Ｔｈｅａｎ  ｐｅｌｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍａｎｄｔｈｅｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｃｅｗａｓｆｒｏｍ０ｔｏ９０ｄｅｇｒｅｅｓ．犔（０，２）ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌｍｏｄｅｇｕｉｄｅｄｗａｖｅｓａｎｄｇ犜（０，１）ｔｏｒｓｉｏｎａｌｍｏｄｅｇｕｉｄｅｄｗａｖｅｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｃｏｎｄｕｃｔｐｉｌｉｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｔｕｒｎ．Ｂｏｔｈｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｅｘ  ｐｅｉｄｅｄｗａｖｅｄｅｆｅｃｔｅｃｈｏｄｅｃｒｅａｓｅｓｇｒａｄｕａｌｌｔｈｔｈｅｉｎ  ｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｍｐｌｉｔｕｄｅｏｆ犔（０，２）ｇｕｙｗｉｐｅｃｒｅａｓｅｏｆｄｅｆｅｃｔａｎｇｌｅ，ａｎｄｉｔｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｉｌｗｈｅｎｉｔｉｓ５０ｄｅｇｒｅｅｓ，ｗｈｉｃｈａｒｅｍｏｒｅｇｎａｉｄｅｄｗａｖｅｄｅｃｒｅａｓｅｓｆｉｒｓｔａｎｄｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｄｅｆｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂｅｌｏｗ５０ｄｅｇｒｅｅｓ；ｔｈｅｄｅｆｅｃｔａｍｐｌｉｔｕｄｅｏｆ犜（０，１）ｇｕｔｈｅｎｉｎｃｒｅａｓｅｓｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｄｅｆｅｃｔａｎｇｌｅ，ａｎｄｔｈｅｓｉｌｔｏｉｓｅｒａｔｉｏｉｓｈｉｉｃｈｈａｖｅｇｏｏｄａｐｐｌｉｃａ  ? ?ｎｏｇｎａｇｈ，ｗｈｂｉｌｉｔｏｒｄｅｆｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎａｌｌｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ．ｙｆ收稿日期：２０１７０３２９ ? ? 通信作者：龙盛蓉（１９７９Ｅｉｌ：ｌｏｒｎａｌｏｎｇ＠１２６．ｃｏｍ． ?），女，博士，讲师，主要从事电磁检测和无损评价的研究． ?ｍａ基金项目：国家重点研发计划资助项目（２０１６ＹＦＦ０２０３０００）；国家自然科学基金资助项目（５１６７５２５８，５１２６１０２４）；江西省教育厅科学技术研究项目（ＧＪＪ１５０６９９）；江西省自然科学基金资助项目（２０１７１ＢＡＢ２０６０３９）；教育部重点实验室开放基金资助项目（ＺＤ２０１４２９００３）第３期龙盛蓉，等：缺陷方向对磁致伸缩导波检测敏感性影响分析３１３ｔｏｓｔｒｉｃｔｉｏｎ；ｐｉｌｉｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｇｕｉｄｅｄｗａｖｅｍｏｄｅ；ｄｅｆｅｃｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎ；ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔ犓犲狉犱狊：ｍａｇｎｅｐｅｙ狔狑狅磁致伸缩导波检测技术［１?４］在继承传统导波优势的基础上，避免了其接触式检测的弊端，在目前导波检测研究中具有重要的地位．近年来，为了实现石油、化工传输管道的快速检测，学者针对磁致伸缩导波检测技术，从材料特性、检测仪器及检测方法与理论基础等方面开展研究．王秀彦等［５］对单层管道中纵向导波模态进行分析，在研究导波传播中的频散和多模态特性的基础上，得出轴对称犔（０，２）模态的［］导波适于管道中的缺陷检测．Ｌｉｕ等６对纵向导波模式犔（０，２）研究，发现在特定频率范围内该模态导［］波不发生频散现象，同时，超声振动在整个管道壁中分布较均匀．Ｌｏｗｅ等７利用中心频率为７０ｋＨｚ的［］犔（０，２）模态对单层管道中的周向缺陷进行检测，得到该模态的缺陷反射系数曲线．刘胜骆等８采用建模与实验相结合方式，利用磁致伸缩超声导波检测长输管道，结果表明，其检测灵敏度能达到１％以上［］的截面变化量．Ｎａｋａｍｕｒａ等９研究扭转模式犜波在不同厚度管道中的模式转换特性，并得出扭转模态［］导波可检测出缺陷面积大于横断面３５％的腐蚀缺陷的结论．Ｋｉｍ等１０设计特定结构的磁致伸缩导波传感器，检测管道中的轴向及周向裂纹．然而，学者们在选择检测导波模态时，主要依据导波在传播过程中的频散特性及模态单一性［１１１２］，并未考虑检测中导波模态与检测缺陷方向两者间相互作用与检测敏感度的影响，因而本文采用仿真和实验相结合的方法，研究缺陷角度对磁致伸缩纵向导波和扭转导波检测的敏感性影响，并从纵向模态导波和扭转模态导波振动特性的角度分析原因．１磁致伸缩导波的检测１．１磁致伸缩导波检测原理及实验平台磁致伸缩导波检测依靠磁致伸缩效应［１３］发射和接收超声波［１４］，即当铁磁性材料置于交变磁场环境中，并被磁化时，在材料中产生随磁场改变而变化的磁致伸缩应变．在铁磁体内激发出应力波，该弹性波沿构件方向传播即形成了导波．与此相对应，铁磁性材料在受到弹性波作用时，将产生逆磁致伸缩效应［１５］，导致铁磁体内磁感应强度的变化．依据法拉第电磁感应定律，变化的磁场产生变化的电场，即磁感应强度的变化必然造成接收线圈电压的变化，从而实现机械振动量的转换测量．磁致伸缩导波检测系统主要由检测主机、磁致伸缩导波激励和接收传感器及信号系统组成，装置示意图和搭建的现场实验平台分别如图１，２所示．图１，２中：待检测管道为２０＃钢；长度为３２００ｍｍ；外径为１０２ｍｍ；厚度为４ｍｍ．（ａ）检测主机与信号系统图１磁致伸缩导波实验装置Ｆｉ１Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｅｉｔｄｉａｇｒａｍｇ．ｑｕｐｍｅｎｏｆｍａｇｎｅｔｏｓｔｒｉｃｔｉｖｅｗａｖｅｇｕｉｄｅ（ｂ）犔传感器（ｃ）犜传感器图２磁致伸缩导波现场实验平台Ｆｉ２Ｆｉｅｌｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｐｌａｔｆｏｒｍｆｏｒｍａｇｎｅｔｏｓｔｒｉｃｔｉｖｅｗａｖｅｇｕｉｄｅｇ．管道材料特性参数，如表１所示．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３１４２０１９年表１管道材料特性参数Ｔａｂ．１Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｐａｒａｍｅｔｅｒｏｆｍａｇｎｅｔｏｓｔｒｉｃｔｉｖｅｍａｔｅｒｉａｌｓ材料特性犈／ＧＰａ υ 数值描述材料特性２１１杨氏模量０．２８６泊松比－３ ρ／ｋｇ·ｍ－１ σ／ｓ·ｍ数值描述７８５０密度７１．３２×１０材料特性数值描述－６电导率４．１７×１０ λｓ－１犕ｓ／Ａ·ｍ１．５×１０６饱和磁致伸缩量饱和磁化强度磁致伸缩纵态导波和扭转导波传感器均采用自发自收式探头，放置在距管道左端１００ｍｍ处．信号发生器给予的激励信号经过功率放大器后，将其输入到激励线圈进行磁致伸缩导波的激励．产生的导波经过接收装置产生相应感应电压信号，并将输出到计算机上进行显示．１．２磁致伸缩导波检测仿真模型磁致伸缩导波几何模型，如图３所示．与实验平台相对应，磁致伸缩导波模型主要由动态磁场、静态偏置磁场［１６２１］、管道和空气域４部分组成．其中，空气域用长度为３４００ｍｍ，半径为８０ｍｍ的圆柱体代替；动态磁场由交变线圈产生；纵向模态导波的静态偏置磁场是由一直流螺线管线圈组成（图３（ａ）），动态线圈和静态偏置磁场皆沿管道轴向方向；扭转模态的动态交变线圈外径为１１４ｍｍ，静态偏置磁场是由贴于管道外侧的矩形镍片组成（图３（ｂ）），镍片外径为１１０ｍｍ，对其沿长度方向进行磁化，使其处在偏置静态磁场的周向磁化状态下．相关材料属性设置如下：空气域的相对磁导率和介电常数为１；线圈为铜线绕制；相对磁导率和相对介电常数为１；电导率为５．９９８×１０７ｓ·ｍ－１．（ａ）纵态导波激励模型（ｂ）扭转导波激励模型图３磁致伸缩导波几何模型Ｆｉ３Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃｍｏｄｅｌｏｆｍａｇｎｅｔｏｓｔｒｉｃｔｉｖｅｇｕｉｄｅｄｗａｖｅｇ．动态线圈中所加载的激励信号（犻）表达式为［（２π６犳狋）］．狋）１－ｃｏｓ犻＝０．５犐ｓｉｎ（２π犳上式中：犐为电流大小，Ａ；ｋＨｚ．犳为激励频率，管道群速度与相速度，如图４所示．图４中：磁致伸缩纵向模态导波犔（０，２）在１００ｋＨｚ下群速度为５２３４ｍ·ｓ－１；扭转模态导波犜（０，１）在１００ｋＨｚ下群速度为３１３８ｍ·ｓ－１．（ａ）群速度（ｂ）相速度图４管道群速度与相速度Ｆｉ４Ｇｒｏｕｐｖｅｌｏｃｉｔｓｅｖｅｌｏｃｉｔｆｐｉｇ．ｙａｎｄｐｈａｙｏｐｅ犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期龙盛蓉，等：缺陷方向对磁致伸缩导波检测敏感性影响分析３１５选择动态线圈激励信号频率为１００ｋＨｚ，电流为２Ａ，匝数为４０．纵向模型中静态线圈匝数为２００匝．取有限元模型中管道上靠近传感器的任一质点为研究对象，通过仿真计算得到１００ｋＨｚ下纵向导波和扭转导波管道中位移图，如图５所示．图５中：狊为位移．由图５（ａ）中可知：轴向位移比径向位移大一个数量级，周向位移基本为零，可判断在管道中激励的为纵向导波．由图５（ｂ）可知：周向位移最大，比轴向位移和径向位移大一个数量级，可判断在管道中激励的导波为扭转导波．（ａ）纵向导波位移（ｂ）扭转导波位移图５磁致伸缩导波传感器模型位移图Ｆｉ５Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｍａｐｏｆｍａｇｎｅｔｏｓｔｒｉｃｔｉｖｅｇｕｉｄｅｄｗａｖｅｓｅｎｓｏｒｇ．１．３研究对象在检测过程中，为了分析犔（０，２）及犜（０，１）模态导波对管道上不同方向缺陷检测的效果，设置相关检测试样，如图６所示．图６中：缺陷中心点为槽型通透性缺陷，位置位于距管左端１１００ｍｍ处，其长度为２５ｍｍ，宽度为４ｍｍ；初始缺陷为周向缺陷，在待测管道上预置与周向分别呈０ °～９０ °（依次间隔１０ °）的１０个大小相同的槽型缺陷．（ａ）仿真模型缺陷（ｂ）实验管道缺陷图６管道初始周向缺陷Ｆｉ６Ｐｉｎｉｔｉａｌｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｔｉａｌｄｅｆｅｃｔｇ．ｐｅｉ２不同角度缺陷导波检测２．１实验数据采用节１．１所搭建实验检测平台，分别利用犜波激励探头及犔波激励探头对定制试样进行检测，探头均放置于距离管道左端１００ｍｍ处．通过分析频散曲线，确定激励频率为１００ｋＨｚ．针对不同角度对象，对０ °，４０ °，５０ °和９０ ° ４个典型缺陷幅值进行放大，检测结果如图７所示．通过提取上述检测结果的缺陷回波幅值信号可知：对于犔模态导波，随着缺陷角度的增大，缺陷信号幅值不断下降；当缺陷与周向呈０ °时，幅值最大；５０ °时缺陷信号变得极其微弱，基本难以分辨出该信号；超过５０ °后，缺陷回波信号完全淹没在噪声中．因此，犔模态导波不适宜检测与周向呈大角度的缺陷，其检测范围在０ °～５０ °左右；对于犜模态导波，随着缺陷角度的增大，其幅值先减小后又增大，４０ °时达到最小值，但仍可分辨出缺陷回波信号．２．２仿真研究结果为了研究缺陷角度与导波模态对检测效果的影响，以前文所建立的数值仿真模型为基础，设计１０犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３１６（ａ）纵态导波２０１９年（ｂ）扭转导波图７缺陷回波实验信号Ｆｉ７Ｄｅｆｅｃｔｅｃｈｏｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｉｌｇ．ｇｎａ个裂纹类缺陷．该缺陷大小保持相等，但与管道轴向夹角均按照间隔１０ °沿管道径向依次递增．在管道端部接收端提取任意一节点的振幅为接收信号，可得到犔及犜模态导波检测回波信号，分别如图８（ａ），（ｂ）所示．（ａ）纵态导波（ｂ）扭转导波图８缺陷回波仿真信号Ｆｉ８Ｒｏｔａｔｉｎｇｅｃｈｏｓｉｌｏｆｄｅｆｅｃｔａｌｏｎｇａｘｉａｌｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｐｉｇ．ｇｎａｐｅ通过分析仿真和实验回波信号图可以得出：仿真和实验结果具有较好的一致性，二者相互印证．对于犔模态导波，随着缺陷角度的增大，缺陷信号幅值不断下降，并且逐渐被噪声淹没；而犜模态导波，随着缺陷角度的增大，其幅值先减小后又增大，４０ °时达到最小值，却依然可以分辨出缺陷信号．３缺陷方向对磁致伸缩导波检测的敏感度３．１检测结果通过数值仿真和实验研究两种方法研究犔（０，２）和犜（０，１）两种不同模态导波在检测不同方向缺陷时的检测效果，为直观看到在一定缺陷角度下，此两种模态导波对缺陷检测的优劣程度，现将缺陷回波幅值与端面回波幅值之比定义为检测敏感度．根据上文检测信号幅值及端面回波幅值，绘制出两种模态导波检测敏感度随缺陷角度变化图，如图９所示．由图９可知：犔（０，２）模态的检测敏感度随缺陷角度增加而一直减小，犜（０，１）模态的检测敏感度则随着缺陷角度增加先减小后增大；在０ °～４０ °时，犔（０，２）的检测敏感度整体高于犜（０，１）模态，此时，犔（０，２）和犜（０，１）模态对缺陷均有较高的检测敏感度；而在缺陷角度超过４０ °以后，犜（０，１）模态的检测图９两种模态导波检测灵敏度随缺陷角度的变化Ｆｉ９Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｆｔｗｏｍｏｄｅｓｏｆｇｕｉｄｅｄｇ．ｙｏ敏感度逐渐高于犔（０，２）模态；值得注意的是，尤其是超过５０ ° 犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．ｗａｖｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｖａｒｉｅｓｗｉｔｈｄｅｆｅｃｔａｎｇｌｅ第３期龙盛蓉，等：缺陷方向对磁致伸缩导波检测敏感性影响分析３１７以后，犔（０，２）模态的检测敏感度极低，而犜（０，１）模态仍具有较高的检测敏感度．分析缺陷反射信号可发现，当敏感度小于０．１时，缺陷即不能被识别．由此可见，犜（０，１）模态导波对各个方向的缺陷检测均有良好的适用性，而犔（０，２）模态导波比较适合于５０ °以下缺陷的检测．３．２原因探究对于犔（０，２）模态，其波形的振动表现形式为轴向振动，波的传播方向也沿管道轴向方向向前传播，其振动特性，如图１０（ａ）所示．导波检测识别缺陷的依据是波遇到缺陷时产生的反射信号，导波与缺陷接触面积越大其反射信号越强．当缺陷沿周向分布时，其与纵向模态导波的接触面积最大，因而检测效果最好；反之，缺陷沿轴向分布时，其检测效果较差．对于犜（０，１）模态，振动特性如图１０（ｂ）所示，其波形的振动表现形式为周向振动，而波的传播方向沿管道轴向方向传播，因此，扭转模态导波对轴向缺陷也可进行较好地识别．（ａ）纵向模态（ｂ）扭转模态图１０导波振动特性Ｆｉ１０Ｇｕｉｄｅｄｗａｖｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｇ．４结束语结合实验研究与数值仿真方法，分析管道中缺陷方向与导波检测模态之间的相互关系，研究得出：在０ °～４０ °时，犔（０，２）和犜（０，１）模态均有较高的敏感性，但犔（０，２）的检测敏感度整体高于犜（０，１）模态；当缺陷角度超过４０ °直至５０ °以后，犜（０，１）模态检测敏感度逐渐高于犔（０，２）模态，且此时犔（０，２）模态的检测敏感度极低，而犜（０，１）模态仍具有较高的检测敏感度．通过分析不同模态导波的振动特性，从而得出犜（０，１）模态导波对各个方向的缺陷检测均有良好的适用性，而犔（０，２）模态导波较适合检测５０ ° 以下缺陷．参考文献：［１］黄松岭，王哲，王糰，等．管道电磁超声导波技术及其应用研究进展［Ｊ］．仪器仪表学报，２０１８，３９（３）：１１２．ＤＯＩ：１０． ? ｃｎｋｉ．ｃｓｉ．Ｊ１７０２８６７．１９６５０／ｊ．ｊ［２］ＴＡＮＧＭｉｎｇｘｉ，ＷＵＸｉｎｕｎ，ＣＯＮＧＭｉｎｇ，犲狋犪犾．ＡｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＳＶＤｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｎｇｔｈｅｄｅｆｅｃｔｕｓｉｎｇｔｈｅｍａｇｎｅ  ｊｔｏｓｔｒｉｃｔｉｖｅｇｕｉｄｅｄｗａｖｅｔｅｃｈｎｉＪ］．ＭｅｃｈａｎｉｃａｌＳｙｓｔｅｍｓａｎｄＳｉｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１６，７０／７１：６０１?６１２．ＤＯＩ：１０．ｑｕｅ［ｇｎａｓｐ．２０１５．０９．０１８．１０１６／ｊ．ｙｍｓ［３］龙盛蓉．管道磁致伸缩导波检测机理及传播特性研究［Ｄ］．南昌：南昌大学，２０１４．［４］李志农，孟宁，龙盛蓉．激励频率对扭转模态磁致伸缩导波检测性能影响［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１７，３８（５）：６３２６３７．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１６１００３０． ? ? ［５］王秀彦，王智，焦敬品，等．超声导波在管中传播的理论分析与试验研究［Ｊ］．机械工程学报，２００４，４０（１）：１１?１６．ｉｓｓｎ：ＤＯＩ：１０．３３２１／０５７７６６８６．２００４．０１．００３． ? ｊ．［６］ＬＩＵＺｅｎｇｈｕａ，ＸＩＥＸｉａｏｄｏｎｇ，ＷＵＢｉｎｇａｏ，犲狋犪犾．Ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｌｏｗｆｒｅｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌｇｕｉｄｅｄｗａｖｅｍｏｄｅｆｏｒｑｕｅｎｃｙｌｔｈｅｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｌｅｓｔｅｅｌｆｌｏｒａｌｐｉｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｈｙｓｉｃｓ（ＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＳｅｒｉｅｓ），２０１２，３５３（１）：１２１３．ＤＯＩ： ?ｈｏ ? ｐｅ１０．１０８８／１７４２６５９６／３５３／１／０１２０１３． ? ［７］ＬＯＷＥＭ，ＡＬＬＥＹＮＥＤ，ＣＡＷＬＰ．Ｄｅｆｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｐｉｓｕｓｉｎｇｇｕｉｄｅｄｗａｖｅｓ［Ｊ］．Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃｓ，１９９８，３６：１４７? ｐｅ犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３１８２０１９年１５４．ＤＯＩ：１０．１０１６／Ｓ００４１６２４Ｘ（９７）０００３８３． ? ? ［８］刘胜骆，苏军．基于超声导波技术的长输管道无损检测［Ｊ］．无损检测，２０１５，３７（６）：４０?４２．ＤＯＩ：１０．１１９７３／ｗｓｃ２０１５０６０１０．ｊ［９］ＮＡＫＡＭＵＲＡＮ，ＯＧＩＨ，ＨＩＲＡＯＭ．Ｍｏｄｅｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎａｎｄｔｏｔａｌｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎｏｆｔｏｒｓｉｏｎａｌｗａｖｅｓｆｏｒｐｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎｐｅｉ［Ｊ］．ＪａｐａｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＰｈｙｓｉｃｓ，２０１３，５２（７）：７１４．ＤＯＩ：１０．７５６７／ＪＪＡＰ．５２．０７ＨＣ１４． ? ［１０］ＫＩＭＨＷ，ＫＷＯＮＹＥ，ＣＨＯＳＨ，犲狋犪犾．Ｓｈｅａｒｒｉｚｏｎｔａｌｗａｖｅｓｅｄｐｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎｂｙａｒｒａｙｓｏｆｓｅｇｍｅｎ  ?ｈｏ ?ｂａｐｅｄａｍａｇｅｉｔｅｄｍａｇｎｅｔｏｓｔｒｉｃｔｉｖｅｐａｔｃｈｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓＵｌｔｒａｓｏｎＦｅｒｒｏｅｌｅｃｔｒＦｒｅｔｒｏｌ，２０１１，５８（１２）：２６８９２６９８．ＤＯＩ：１０． ? ｑＣｏｎ１１０９／ＴＵＦＦＣ．２０１１．２１３１．［１１］ＧＲＥＩＬＭ，ＰＯＯＨＳＡＩＡ，ＣＨＡＮＤＡＲＡＮＡＮ．Ｇｕｉｄｅｄｗａｖｅｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎａｎｄｄａｍａｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｃｏｍｐｏｓｉｔｅｐｉｓｐｅｒｏｅｎｇ．２０１７．０４．４６８．ｕｓｉｎｇｐｉｅｚｏｅｌｅｃｔｒｉｃｓｅｎｓｏｒｓ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｄｉａＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１７，１８８：１４８１５５．ＤＯＩ：１０．１０１６／ ? ｊ．ｐ［１２］ＨＥＲＤＯＶＩＣＳＢ，ＣＥＧＬＡＦ．Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｈｅａｌｔｈｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｕｓｉｎｇｔｏｒｓｉｏｎａｌｇｕｉｄｅｄｗａｖｅｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃａｃｏｕｓｔｉｃｔｒａｎｓｄｕｃｅｒｓ［Ｊ］．ＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＨｅａｌｔｈＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，２０１８，１７（１）：２４３８．ＤＯＩ：１０．１１７７／１４７５９２１７１６６８２６８８． ? ［１３］ＪＯＵＬＥＪＲ．Ｏｎｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｍａｇｎｅｔｉｓｍｕｐｏｎｔｈｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓｏｆｉｒｏｎａｎｄｓｔｅｅｌｂａｒｓ［Ｊ］．ＰｈｉｌｏｓｏｐｈｉｃａｌＭａｇａｚｉｎｅ，１８４７，３０（１９９）：７６８７，２２５２４１．ＤＯＩ：１０．１０８０／１４７８６４４４７０８６４５６５６． ? ? ［１４］孟宁．架空压力弯管的超声导波检测技术研究［Ｄ］．南昌：南昌航空大学，２０１７．ＤＯＩ：ＣＮＫＩ：ＣＤＭＤ：２．１０１７．７１１４６３．［１５］ＶＩＬＬＡＲＩＥ．Ｕｅｂｅｒｄｉｅａｅｎｄｅｒｕｎｇｅｎｄｅｓｍａｇｎｅｔｉｓｃｈｅｎｍｏｍｅｎｔｓ，ｗｅｌｃｈｅｄｅｒｚｕｇｕｎｄｄａｓｈｉｎｄｕｒｃｈｌｅｉｔｅｎｅｉｎｅｓｇａｌ  ｖａｎｉｓｃｈｅｎｓｔｒｏｍｓｉｎｅｉｎｅｍｓｔａｂｅｖｏｎｓｔａｈｌｏｄｅｒｅｉｓｅｎｈｅｒｖｏｒｂｒｉｎｇｅｎ［Ｊ］．ＡｎｎａｌｅｎＤｅｒＰｈｙｓｉｋ，２０１０，２０２（９）：８７１２２． ? １０．１００２／ａｎｄｐ．１８６５２０２０９０６．ＤＯＩ：［１６］ＬＯＮＧＳｈｅｎｇｒｏｎｇ，ＺＨＯＮＧＹｕｎｉｎｇ，ＬＩＵＹｉｎｇ，犲狋犪犾．Ｅｆｆｅｃｔｏｆｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓｂｉａｓｍａｇｎｅｔｉｃｆｉｅｌｄｏｎｏｕｔｔｃｈａｒａｃ  ｐｕｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｍａｇｎｅｔｏｓｔｒｉｃｔｉｖｅｗａｖｅｇｕｉｄｅｓｅｎｓｏｒ［Ｊ］．ＡｃｔａＰｅｔｒｏｌｅｉＳｉｎｉｃａ，２０１４（２）：３９０３９４．ＤＯＩ：１０．７６２３／ｓｙｘｂ２０１４ ? ０２０２３．［１７］ＬＩＵＺｅｎｇｈｕａ，ＺＨＡＮＧＹｉｎｏｎｇ，ＷＵＢｉｎｇａｏ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｎｂｉａｓｍａｇｎｅｔｉｃｆｉｅｌｄｏｆｔｈｅＪ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢａｓｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００９，１７（２）：２８１２８９．ｍａｇｎｅｔｏｓｔｒｉｃｔｉｖｅｓｅｎｓｏｒｕｓｅｄｆｏｒｓｔｅｅｌｓｔｒａｎｄｓ［ ? ＤＯＩ：１０．１３６０／９７２００８２４６５． ? ［１８］焦敬品，刘伟，马庆增，等．偏置磁场对磁致伸缩纵向导波换能器效能的影响研究［Ｊ］．实验力学，２０１３，２８（５）：５６３ ? ５７１．ＤＯＩ：１０．７５２０／１００１４８８８１２１６８． ? ? ? ［１９］ＶＩＮＯＧＲＡＤＯＶＳ，ＣＯＢＢＡ，ＢＡＲＴＬＥＴＴＪ，犲狋犪犾．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｎｏｖｅｌｏｍｎｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｍａｇｎｅｔｏｓｔｒｉｃｔｉｖｅｔｒａｎｓ  ｄｕｃｅｒｆｏｒｐｌａｔｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＡｍｅｒｉｃａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｈｙｓｉｃｓＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＳｅｒｉｅｓ，２０１８，１９４９（１）：０９０００２．ＤＯＩ：１０．１０６３／１．５０３１５６５．［２０］魏争，黄松岭，赵伟，等．磁致伸缩管道缺陷超声导波检测系统研制［Ｊ］．电测与仪表，２０１３，５０（９）：２１２５，１０４．ＤＯＩ： ? ｉｓｓｎ．１００１１０．３９６９／１３９０．２０１３．０９．００５． ? ｊ．［２１］孙永，徐江，周金海，等．磁致伸缩导波传感器换能效率估计方法［Ｊ］．仪器仪表学报，２０１７，３８（７）：１７０５１７１３．ＤＯＩ： ? １０．１９６５０／ｃｎｋｉ．ｃｓｉ．２０１７．０７．０１８．ｊ．ｊ（责任编辑：陈志贤犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：吴逢铁）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８１００２７ ? 数码摄影测量技术在填充墙框架抗震试验中的应用林超１，郭子雄１，２，黄群贤１，２，叶勇１，２（１．华侨大学土木工程学院，福建厦门３６１０２１；２．华侨大学福建省结构工程与防灾重点实验室，福建厦门３６１０２１）摘要：将数码摄影测量（ＤＰ）技术引入填充墙框架受力全过程的位移场测量，研究ＤＰ技术应用于填充墙框架结构抗震试验研究的可行性．数据分析结果表明：采用ＤＰ技术的测量结果与传统位移计所测结果吻合良好．通过ＤＰ技术进一步得到在不同位移幅值下填充墙的剪切滑移破坏情况及框架柱的变形特征．关键词：数码摄影测量；非接触测量；填充墙框架；抗震试验；位移场测量中图分类号：ＴＵ３７５．４；ＴＰ３９１．１文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３１９０５ ? ? ? 犃狆狆犾犻犮犪狋犻狅狀狅犳犇犻犻狋犪犾犘犺狅狋狅狉犪犿犿犲狋狉狀犈狓狆犲狉犻犿犲狀狋犪犾犵犵狔犻犛狋狌犱狔狅狀犛犲犻狊犿犻犮犅犲犺犪狏犻狅狉狅犳犐狀犳犻犾犾犲犱犉狉犪犿犲狊，，，ＬＩＮＣｈａｏ１，ＧＵＯＺｉｘｉｏｎｇ１２，ＨＵＡＮＧＱｕｎｘｉａｎ１２，ＹＥＹｏｎｇ１２（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ；ｙ，Ｘｉ２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｏｒＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＤｉｓａｓｔｅｒＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎｏｆＦｕｉａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，ｙｆｊＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ）ｙ，Ｘｉ犃犫狊狋狉犪犮狋：ＴｈｅｄｉｉｔａｌｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒＤＰ）ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｔｈｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｆｉｅｌｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ? ｇｙ（ｏｆｔｈｅｉｎｆｉｌｌｅｄｆｒａｍｅ，ａｎｄｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｆａｐｐｌｉｎｇｔｈｅＤＰｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｏｔｈｅｓｅｉｓｍｉｃｔｅｓｔｏｆｉｎｆｉｌｌｅｄｆｒａｍｅｙｏｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｔａｋｅｎｂｙｔｈｅＤＰｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｇｒｅｅｓｗｅｌｌｗｉｔｈｔｈａｔｔａｋｅｎｂｙｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｍｅｔｅｒｓ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅｓｈｅａｒｓｌｉａｉｌｕｒｅｏｆｔｈｅｉｎｆｉｌｌｅｄｗａｌｌ ? ｐｆｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔａｍｐｌｉｔｕｄｅａｎｄｔｈｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｏｆｔｈｅｆｒａｍｅｃｏｌｕｍｎｓａｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｔｈｅＤＰｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．犓犲狉犱狊：ｄｉｉｔａｌｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｃｏｎｔａｃｔｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ；ｉｎｆｉｌｌｅｄｆｒａｍｅ；ｓｅｉｓｍｉｃｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ；ｄｉｓｐｌａｃｅ  ? ｇｙ；ｎｏｎ狔狑狅ｍｅｎｔｆｉｅｌｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ? 传统试验位移测量方法存在安装复杂、测点有限、量程受限及易受损等局限性［１?３］．随着计算机处理技术的高速发展和相机像素的提高，数码摄影测量（ＤＰ）技术的低成本、非接触性及测量范围大等优点更为突出，可弥补传统测量方法的不足．目前，ＤＰ技术已在岩土工程模型试验、桥梁安全监测和控制测［］量等领域得到了较为广泛的应用［４?８］．在结构工程领域，ＤＰ技术也逐渐得到重视和研究应用．林磊等９探索ＤＰ技术在砌体墙试验变形测量中的适用性，证明这一新技术在结构试验变形测量中的可行性．曲哲等［１０］将ＤＰ技术应用到混凝土梁受剪试验中，得到梁剪跨区内的全局位移场和变形场．于先智等［１１］收稿日期：２０１８１０１２ ? ? 通信作者：郭子雄（１９６７Ｅ?ｍａｉｌ：ｚｘｃｙ＠ ?），男，教授，博士，博士生导师，主要从事工程结构抗震减灾方向的研究．ｇｕｏｈｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ．基金项目：国家自然科学基金资助项目（５１５７８２５４）；福建省科技重大项目（２０１５Ｙ４００７）华侨大学学报（自然科学版）３２０２０１９年在钢结构冲击试验中采用ＤＰ技术观测钢结构震动变形情况，绘制试件的变形曲线．填充墙框架是目前工程中常用的结构体系，在地震作用下填充墙与主体框架相互作用、共同工作［１２?１５］．在填充墙框架抗震试验中，填充墙平面内变形特征是研究框架与填充墙之间复杂相互作用机理的关键问题，而采用传统测量方法难以获得填充墙平面内的不规则变形．因此，本文采用ＤＰ技术测量填充墙框架结构抗震试验中填充墙的变形发展情况，并对带填充墙框架与空框架的变形区别进行分析．１试验概况１．１试验的设计及测量点的布置制作１榀足尺空框架试件（ＢＦ）和６榀足尺填充墙框架试件（ＩＦ１～ＩＦ６），进行低周往复荷载作用下的抗震性能试验．试件主要参数为不同的砌块类型和不同的拉结方式，其中，填充墙砌块采用工程中常用的空心黏土砖（ＩＦ１）、混凝土空心砌块（ＩＦ２）、陶粒混凝土砌块（ＩＦ５）和加气混凝土砌块（ＩＦ６）４种，不同拉结方式包括常规拉结（ＩＦ２）、钢筋通长拉结（ＩＦ３）和配筋砂浆带拉结（ＩＦ４）３种．由往复作动器在框架梁端施加水平位移，在位移角为１／１５００，１／１０００，１／７００，１／５００和１／３００时加载循环一次，在位移角为１／２００，１／１５０，１／１００，１／５０，１／３５和１／２５时，加载循环３次．采用带滚动导轨的竖向千斤顶对框架柱施加５００ｋＮ恒定轴压荷载．试件加载装置，如图１所示．加载过程中，通过采集系统对试件水平荷载进行量测，使用激光位移计对梁端水平位移进行测量，并在地梁水平和竖向安装位移计，监测地梁可能发生的水平位移及竖向变形．为研究填充墙框架结构在往复加载过程中的平面变形情况，在试件表面粘贴布置标志点．在地梁左侧布置标志点１，将其定为坐标原点，在地梁右侧同高处布置标志点１６，在地梁中线上布置相距１．５ｍ的两标志点１７，１８，将其作为尺寸参照点．在框架梁柱中线处布置标志点２～１５，在填充墙表面斜对角线、中竖线及靠近梁柱的砌块上布置标志点１９～３８．各标志点的布置位置，如图２所示．图１加载装置（单位：ｍｍ）Ｆｉ１Ｔｅｓｔｓｅｔｕｎｉｔ：ｍｍ） ?ｕｐ（ｇ．图２标志点布置（单位：ｍｍ）Ｆｉ２Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｐｏｉｎｔａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ（ｕｎｉｔ：ｍｍ）ｇ．试验开始前，将相机固定在三脚架支座上，并使相机镜头保持与框架中心同高．采用遥控器远程控制拍照，降低手动操作对相机的震动干扰，提高成像质量．图像的分辨率为４２７２ｐｘ×２８４８ｐｘ．试验加载过程中对试件进行连续图像采集，获得各位移幅值下试件标志点的位置信息．１．２主要试验结果各试件的荷载（犘） ?位移（ Δ）曲线，如图３所示．由图３可知：砌体填充墙的存在提高了框架结构的抗侧刚度和水平承载力，使填充墙框架试件表现出良好的变形性能和耗能能力；不同砌体类型填充墙对框架试件水平承载力的提高幅度影响不同，其中，陶粒混凝土砌体填充墙框架试件（ＩＦ５）的水平承载力最大，加气混凝土砌体填充墙框架试件（ＩＦ６）的承载力和图３荷载位移曲线刚度退化较慢；对于不同拉结方式填充墙框架试件，常规拉结Ｆｉ３Ｌｏａｄｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｃｕｒｖｅ ? ｇ．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期林超，等：数码摄影测量技术在填充墙框架抗震试验中的应用３２１试件（ＩＦ２）的水平承载力最大，钢筋通长拉结试件（ＩＦ３）和配筋砂浆带拉结试件（ＩＦ４）在达到最大荷载后的承载力退化速度较慢．填充墙框架试件（ＩＦ１～ＩＦ６）填充墙均经历墙体开裂、裂缝贯通、砌块开裂剥落和墙体局部塌落等破坏阶段，均为剪切滑移和对角开裂组合的破坏模式．以试件ＩＦ２为例，当加载至１／１０００（６３ｍｍ） Δ＝２．时，试件ＩＦ２墙体与框架交界处出现裂缝，墙体出现阶梯形裂缝；当加载至１／５００（２５ｍｍ）时，墙 Δ＝５．体出现“ Ｘ”形裂缝，梁柱端出现数条弯曲裂缝；当加载至１／２００（１３ｍｍ）时，墙体部分砌块开裂， Δ＝１３．梁、柱端均有新裂缝出现；当加载至１／５０（５ｍｍ）时，部分砌块肋被剪断，出现破裂掉落现象，柱 Δ＝５２．上端出现剪切裂缝；当加载至１／３５（ Δ＝７５ｍｍ）时，出现墙体部分塌落现象，梁柱端受压区混凝土压碎剥落；当加载至１／２５（ Δ＝１０５ｍｍ）时，墙体砌块塌落面积增大．当位移角为１／５０和１／２５时，试件ＩＦ２填充墙破坏形态，如图４所示．２测量结果的分析２．１图像数字化的处理简化近似方法有以下２个假定：１）假定（ａ）１／５０位移角（ｂ）１／２５位移角填充墙框架上标志点均位于同一平面；２）忽图４试件ＩＦ２破坏形态略相机镜头畸变和相机分辨率的影响．通过图Ｆｉ４ＦａｉｌｕｒｅｍｏｄｅｓｏｆＩＦ２ｇ．像数字化软件读取照片中标志点中心坐标，设测点１为坐标原点（０，０），得到各标志点原坐标（狓１，狔１）．考虑到在试件和相机摆放中出现的平面扭转问题，标志点原坐标（狓１，１６所确定的狓狔１）参照标志点１，坐标轴和地梁中线上标志点１７，１８所确定的坐标刻度，通过转换公式和缩放比例对标志点坐标进行修正，得到各标志点修正后坐标（狓，狔）．即狓２＝狓１ｃｏｓθ＋狔１ｓｉｎθ，ｉｎθ＋狔１ｃｏｓθ．狔２＝－狓１ｓ取框架节点处布置的标志点６所测水平位移值，采用ＤＰ（１）技术绘制测得的试件荷载（犘） ?位移（ Δ）曲线，与传统激光位移计测量方法所得荷载（犘） ?位移（ Δ）曲线基本重合．以试件ＩＦ２为例，两种测量方法所得荷载（犘） ?位移（ Δ）曲线，如图５所示．由图５可知：在各位移角加载到最大位移时，采用ＤＰ技术所测结果存在的最大误差为４．６％，表明采用ＤＰ技术的测量结果与传统位移计所测结果吻合良好，具有一定的可靠性．ＤＰ技术测量误差的产生原因主要有以下３个方面：１）粘贴布置标志点和安装相机不够精确；２）人工定位图片标志点坐标有误差；３）采用简化近似方法处理图像平面坐标．２．２填充墙位移场的分析图５试件ＩＦ２荷载位移曲线Ｆｉ５ＬｏａｄｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｃｕｒｖｅｏｆＩＦ２ ? ｇ．取填充墙上的标志点坐标绘制填充墙局部位移场，通过位移场的分布及发展研究填充墙的变形破坏过程．以填充墙框架试件ＩＦ２为例，取１／５００，１／２００，１／１００和１／５０位移角下填充墙局部位移场，即标志点１９～２３，２７～３０，３４～３８位移值进行分析，如图６所示．图６中：犎为标志点高度； Δ犔为标志点位移值， Δ犔＜０ｍｍ为试件在不同位移角下正向加载时标志点的位移值， Δ犔＞０ｍｍ为试件反向加载时标志点的位移值．由图６可知以下２点结论．１）通过填充墙中部上下标志点的位移差值，可得到在不同位移幅值下填充墙剪切滑移破坏情况，并计算出墙体相对滑移值．在１／１００位移角正向加载时，标志点２７～３０的２０，１０，０ｍｍ，可计算出标志点２７，２８间砂浆层剪切滑移值为２ｍｍ，标志点２８，２９间 Δ犔值分别为１８，及标志点２９，３０间５皮砌块砂浆层的剪切滑移值均为１０ｍｍ；在１／５０位移角正向加载时，标志点２７，２８间砂浆层剪切滑移值仍为２ｍｍ，标志点２８，２９间及标志点２９，３０间５皮砌块砂浆层的剪切滑移值分别增加到１４，２２ｍｍ．２）同一位移角正反向加载时，由于填充墙出现无规律不对称开裂破坏，使得填充墙标志点的位移值存在差异．填充墙左侧标志点位移值的最大差值出现在标志点２２处，在１／５０位移犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３２２（ａ）左侧２０１９年（ｂ）中部（ｃ）右侧图６填充墙中部标志点测量值Ｆｉ６Ｍｅａｓｕｒｅｄｖａｌｕｅｏｆｐｏｉｎｔｏｎｍｉｄｄｌｅｏｆｉｎｆｉｌｌｅｄｗａｌｌｇ．角下其差值为１０ｍｍ；填充墙右侧标志点位移值的最大差值出现在标志点３４和标志点３６处，在１／５０位移角下其差值分别为４，７ｍｍ；填充墙中部标志点位移值的最大差值出现在标志点２８处，在１／５００，１／２００，１／１００，１／５０位移角正反向加载时，标志点２８的位移差值分别为２，３，４，７ｍｍ．２．３框架柱变形的分析地震中填充墙与框架相互作用、共同工作，填充墙对框架柱的受力状态产生较大影响，使得框架柱的侧向变形与空框架柱存在差异．以填充墙框架试件ＩＦ２为例，取１／５００，１／２００，１／１００和１／５０位移角下框架柱位移场（即标志点１～５，１２～１６的坐标值）进行分析，并与空框架试件ＢＦ柱上相应标志点坐标值进行对比，如图７所示．（ａ）ＩＦ２左柱（ｂ）ＩＦ２右柱（ｃ）ＢＦ左柱（ｄ）ＢＦ右柱图７框架柱标志点测量值Ｆｉ７Ｍｅａｓｕｒｅｄｖａｌｕｅｏｆｐｏｉｎｔｏｎｆｒａｍｅｃｏｌｕｍｎｓｇ．由图７可知以下２点结论．１）由于填充墙的存在，填充墙框架和空框架的框架柱底部约１／５高度处的变形值明显不同．在１／５０位移角正向加载时，填充墙框架试件ＩＦ２标志点１５的 Δ犔值为６ｍｍ，明显小于空框架试件ＢＦ标志点１５的 Δ犔值９ｍｍ；同理，反向加载时，填充墙框架试件ＩＦ２左柱标志点２的 Δ犔值与空框架试件ＢＦ柱上相应标志点２的 Δ犔值存在差异．２）同一位移角正反向加载时，填充墙框架试件ＩＦ２框架柱标志点的位移值存在较大差异．在１／５０位移角正向加载时，标志点２，３，１４，１５的１０，６，１８ｍｍ，不等于与反向加载时各标志点的 Δ犔值３，１３，１１，２３ｍｍ，其中，标志点 Δ犔值分别为２３，２，１５的 Δ犔值相差较大．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期林超，等：数码摄影测量技术在填充墙框架抗震试验中的应用３２３３结论将ＤＰ技术应用于足尺填充墙框架结构抗震性能试验中，对填充墙框架进行非接触式测量，得到以下３个主要结论．１）通过ＤＰ技术的测量结果与传统位移计测量结果比较分析，验证了采用ＤＰ技术测量填充墙框架结构变形场的可行性，从而为填充墙框架结构抗震试验复杂变形场的测量寻找到一种有效替代方法．２）通过ＤＰ技术测得填充墙局部位移场，可了解在不同位移幅值下填充墙的剪切滑移破坏情况，并计算出墙体的相对滑移值．在１／１００位移角下，填充墙５皮砌块间砂浆层的剪切滑移值约为１０ｍｍ，在１／５０位移角下，剪切滑移值增加到１４～２２ｍｍ．３）将填充墙框架与空框架的框架柱变形值进行对比，进一步揭示了填充墙与框架之间的相互作用特征．由于填充墙的存在，填充墙框架和空框架的框架柱底部约１／５高度处的变形值明显不同．参考文献：［１］陆新征，王海波，严吉洁，等．结构摄影测量图形自动识别系统［Ｃ］∥ 第一届全国土木工程研究生学术论坛论文集．南京：［ｓ．ｎ．］，２００３：６６２６６６． ? 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ｐｊ．（责任编辑：陈志贤犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：方德平）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８１１０１７ ? 陶瓷废料阻热沥青混合料路面性能分析谭波，倪秋奕，万靠靠（桂林理工大学广西建筑新能源与节能重点实验室，广西桂林５４１００４）摘要：为研究陶瓷废料在沥青路面阻热面层中的再生应用，以广西藤县陶瓷废料为研究对象，将陶瓷废料等体积替代部分集料形成陶瓷阻热面层．通过马歇尔试验、车辙试验评价陶瓷沥青混合料的高温稳定性；通过浸水马歇尔试验、冻融劈裂试验评价陶瓷沥青混合料的水稳定性；通过室内光照试验、路面温度场有限元模拟试验分析陶瓷沥青混合料的阻热性能．试验结果表明：陶瓷沥青混合料的高温性能和水稳性能良好，均能满足规范要求；陶瓷沥青混合料的阻热性能良好，选用合理的陶瓷掺配比例可显著提高沥青路面阻热性能；相比普通沥青路面，陶瓷掺量为６０％的沥青路面在４，１０，１８ｃｍ深度处的温度分别降低３．９，２．９，２．０ ℃ ，上、中、下面层的阻热效果分别提高６．７％，１５．９％，１７．８％，可有效降低沥青面层的温度．关键词：沥青混合料；阻热面层；陶瓷废料；路用性能；阻热性能中图分类号：Ｕ４１４文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３２４０７ ? ? ? 犘犪狏犲犿犲狀狋犘犲狉犳狅狉犿犪狀犮犲犃狀犪犾狊犻狊狅犳犜犺犲狉犿犪犾犚犲狊犻狊狋犪狀狋狔犃狊犾狋犕犻狓狋狌狉犲犠犻狋犺犆犲狉犪犿犻犮犠犪狊狋犲狆犺犪ＴＡＮＢｏ，ＮＩＱｉｕｙｉ，ＷＡＮＫａｏｋａｏ（ＧｕａｎｇｘｉＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｆＢｕｉｌｄｉｎｇＮｅｗＥｎｅｒｒｅｒｖａｔｉｏｎ，ｙｏｇｙａｎｄＥｎｅｇｙＣｏｎｓＧｕｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕｉｌｉｎ５４１００４，Ｃｈｉｎａ）ｙｏ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｒｅｃｙｃｌｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｃｅｒａｍｉｃｗａｓｔｅｓｉｎａｓｐｈａｌｔｐａｖｅｍｅｎｔｈｅａｔ  ｒｅｓｉｓｔａｎｔｓｕｒ  ｈｅｃｅｒａｍｉｃｗａｓｔｅｓｏｆＴｅｎｇｘｉａｎＣｏｕｎｔｎＧｕａｎｇｘｉｗｅｒｅｔａｋｅｎａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｅｃｔ．Ａｐｏｒｔｉｏｎｏｆｆａｃｅｌａｙｅｒ，ｔｙｉｊａｇｇｒｅｇａｔｅｓｗａｓｒｅｐｌａｃｅｄｗｉｔｈｃｅｒａｍｉｃｗａｓｔｅｓｉｎｅｌｖｏｌｕｍｅｔｏｆｏｒｍｃｅｒａｍｉｃｈｅａｔ  ｒｅｓｉｓｔａｎｔｓｕｒｆａｃｅｌａｙｅｒ．ＴｈｅｑｕａｈｉｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｃｅｒａｍｉｃａｓｐｈａｌｔｍｉｘｔｕｒｅｗａｓｅｖａｌｕａｔｅｄｔｈｒｏｕｇｈＭａｒｓｈａｌｌｔｅｓｔａｎｄｒｕｔｔｉｎｇｔｅｓｔ．ｇｈｔｔｈａｗｓｐｌｉｔ  ＴｈｅｗａｔｅｒｓｔａｂｉｌｉｔｆｃｅｒａｍｉｃａｓｐｈａｌｔｍｉｘｔｕｒｅｗａｓｅｖａｌｕａｔｅｄｂｙｉｍｍｅｒｓｉｏｎＭａｒｓｈａｌｌｔｅｓｔａｎｄｆｒｅｅｚｅ ? ｙｏｔｉｎｇｔｅｓｔ．Ｔｈｅｔｈｅｒｍａｌｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｏｆｃｅｒａｍｉｃａｓｐｈａｌｔｍｉｘｔｕｒｅｗａｓａｎａｌｚｅｄｔｈｒｏｕｇｈｉｎｄｏｏｒｌｉｔｉｎｇｔｅｓｔａｎｄｆｉ  ｙｇｈｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｐａｖｅｍｅｎｔｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｉｅｌｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｔｈｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｐｅｒ  ｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｗａｔｅｒｓｔａｂｉｌｉｔｆｃｅｒａｍｉｃａｓｐｈａｌｔｍｉｘｔｕｒｅａｒｅｂｅｎｉｉｃｈｃａｎｍｅｅｔｔｈｅｒｅｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｓｐｅｃｉｆｉ  ｙｏｇｎ，ｗｈｑｕｃａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｔｈｅｒｍａｌｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｏｆｃｅｒａｍｉｃａｓｐｈａｌｔｍｉｘｔｕｒｅｉｓｇｏｏｄ，ａｎｄｔｈｅｒｅａｓｏｎａｂｌｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｃｅｒａｍｉｃｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｔｈｅｒｍａｌｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｏｆａｓｐｈａｌｔｐａｖｅｍｅｎｔ．Ｃｏｍｐａｒｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｏｒｄｉｎａｒｓｐｈａｌｔｐａｖｅｍｅｎｔ，ｔｈｅｙａｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｔｔｈｅｄｅｐｔｈｏｆ４，１０ａｎｄ１８ｃｍｏｆａｓｐｈａｌｔｐａｖｅｍｅｎｔｗｉｔｈ６０％ｃｅｒａｍｉｃｓｃｏｎｔｅｎｔｄｅｃｒｅａｓｅｓｂｙ３．９，２．９ａｎｄ２．０℃ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｈｅｔｈｅｒｍａｌｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｏｆｕｐｐｅｒ，ｍｉｄｄｌｅａｎｄｌｏｗｅｒｌａｙｅｒｓｉｎｃｒｅａｓｅｓｂｙ６．７％，ｙ，ａｎｄｔ收稿日期：２０１８１１１０ ? ? 通信作者：谭波（１９７７Ｅ?ｍａｉｌ：ｂｂｓｚ２００４＠１６３． ?），男，副教授，博士，主要从事路基路面工程及新型建筑材料的研究．ｃｏｍ．基金项目：国家自然科学基金资助项目（５１７６８０１５）；广西梧州市科研项目（ＲＨ１８２００１１２）第３期谭波，等：陶瓷废料阻热沥青混合料路面性能分析３２５１５．９％ａｎｄ１７．８％ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｉｃｈｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｅｄｕｃｅｓｔｈｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｏｆａｓｐｈａｌｔｐａｖｅｍｅｎｔ．ｙ，ｗｈｙｒ犓犲狉犱狊：ａｓｐｈａｌｔｍｉｘｔｕｒｅ；ｈｅａｔｒｅｓｉｓｔａｎｔｓｕｒｆａｃｅｌａｙｅｒ；ｃｅｒａｍｉｃｗａｓｔｅ；ｐａｖｅｍｅｎｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ；ｔｈｅｒｍａｌｒｅ  ? 狔狑狅ｓｉｓｔｉｖｉｔｙ在高温时，沥青路面变形能力较强，在行车荷载的反复作用下，产生的塑性积累变形将导致车辙等问题．目前，工程中主要通过改性材料，即采用优质沥青［１］与集料或采用骨架密实型级配来提高沥青路面的高温稳定性．然而，在复杂工况条件下，改性材料适应性较差，防治效果甚微，且增加工程造价．近年来，将阻热型材料应用于沥青路面可以提高路面阻热性能，已成为解决路面车辙等问题的新思路［２?３］．在工业生产过程中，可产生大量陶瓷废料，将废弃陶瓷代替部分天然集料，不仅可以有效地降低沥青混合料的导热系数，提高路面阻热性能，还可以推动陶瓷废料的废物利用［４?６］．许多学者已经开展了陶瓷材料［］在沥青路面的应用研究．Ａｂｕｒｋａｂａ等７将陶瓷废渣粉末作为改性剂掺入沥青胶凝材料中，研究表明，陶瓷废渣粉末对高温性能有积极的影响，可提高沥青胶凝材料的抗永久变形能力．文献［８１３］开展陶粒沥 ? 青混合料阻热性能的试验研究，将陶粒代替部分集料掺入混合料中，发现掺加陶粒有助于减缓路表辐射热量向路面内部传递．任永利［１４］开展陶瓷废料在沥青路面的应用研究，不仅得出陶瓷废料沥青混合料可以降低路面温度，还给出满足路用性能和阻热性能要求的合适陶瓷掺量．钱振东等［１５］通过室内光照辐射试验测试陶瓷废料沥青混合料的降温效果，得出陶瓷废料沥青混合料可以有效地降低路面内部的温度．文献［１６１７］通过数值模拟出陶瓷沥青混合料对路面结构的阻热效果，得出掺加陶瓷可有效地降 ? 低沥青路面温度．大量研究表明，将陶瓷废料应用于沥青混合料进行路面阻热降温是可行的．广西梧州市藤县中和陶瓷产业园每年在生产陶瓷过程中，产生大量废弃品，而陶瓷固体废弃物不仅不易处理，还污染环境．本文针对藤县陶瓷废料开展在沥青路面阻热面层中的再生应用研究，通过陶瓷废料沥青混合料高温性能试验、水稳性能试验评价基本路用性能；通过室内光照试验和基于有限元法建立路面温度场模型分析阻热效果．１试验部分１．１原材料试验所用陶瓷废料来自广西藤县陶瓷产业园，经锤式破碎机破碎，筛分出粒径范围为４．７５～９．５０ｍｍ的陶瓷集料．试验所用集料为石灰岩碎石，取自桂林当地石料厂，填料为石灰岩矿粉，沥青材料采用表１陶瓷集料与石灰岩集料主要技术指标苯乙烯丁二烯苯乙烯嵌段共聚物（ＳＢＳ）改性沥青（密度为１．０３２ｇ·ｃｍ－３）．陶瓷集料与石灰岩集料主要技术指标，如表１所示．表１中：犠为 γａ为表观密度； ρｓ为毛体积密度；Ｔａｂ．１Ｍａｉｎｔｅｃｈｎｉｃａｌｉｎｄｅｘｅｓｏｆｃｅｒａｍｉｃａｇｇｒｅｇａｔｅａｎｄｌｉｍｅｓｔｏｎｅａｇｇｒｅｇａｔｅ测试项目吸水率；犓为压碎值；犙为洛杉矶磨耗值．１．２混合料矿料级配范围陶瓷集料石灰岩集料２．２２６２．６６７２．２７１０．６８０１９．８００１８．９００２．７７１０．４４０２４．３００２４．９００－３公路等级拟为高速公路，沥青路面为上面层，结构层厚度为４ｃｍ．根据ＪＴＧＦ４０－２００４《公路沥青路面施工技术规范》的要求，对热拌热铺密级配沥青混合料，一层沥青层 ρｓ／ｇ·ｃｍ－３ γａ／ｇ·ｃｍ犠／％犓／％犙／％［］的压实厚度不宜小于集料公称最大粒径的２．５～３．０倍．参考刘朝晖等１８的研究，上面层选用超薄沥青混合料ＳＡＣ? １０，其矿料级配范围、中值、各级矿料的密度测定结果，如表２所示．表２中：犛为筛孔尺寸；犚为级配范围；犕为级配中值．表２ＳＡＣ  １０级配范围Ｔａｂ．２ＳＡＣ  １０ｇｒａｄａｔｉｏｎｒａｎｇｅ犛／ｍｍ参数１３．２００９．５００４．７５０２．３６０１．１８００．６０００．３０００．１５００．０７５犚／％犕／％１００９５～１００２５～３５２０～２８１５～２３１２～２０１０～１６８～１２６～１０１００９７．５３０．０２４．０１９．０１６．０１３．０１０．０８．０－３ γａ／ｇ·ｃｍ－２．７２２２．６７８２．７４１２．７４４２．７０５２．７０４２．７３６２．７３６犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３２６２０１９年１．３陶瓷沥青混合料马歇尔试验将陶瓷集料按照掺量为０％，２０％，４０％，６０％等体积替代设计级配中４．７５～９．５０ｍｍ的粗集料，以制作陶瓷沥青混合料ＣＡＣ? １０．根据ＪＴＧＥ２０－２０１１《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》的要求，对不同陶瓷掺量的沥青混合料进行马歇尔试验，以确定最佳油石比．试件尺寸为１０１．６ｍｍ×６３．５ｍｍ．试验结果，如表３所示．表３中：狑为陶瓷掺量；犘ａ为最佳油石比；犞Ｖ为空隙率；犞ＭＡ ρｔ为最大理论密度；为矿料间隙率；犞ＦＡ为沥青饱和度；犕Ｓ为马歇尔稳定度；犉Ｌ为流值．由表３可知：随着陶瓷掺量的增加，陶瓷沥青混合料的油石比逐渐增加，毛体积密度、最大理论密度逐渐减少，沥青饱和度、马歇尔稳定度、流值没有明显的变化规律．表３陶瓷沥青混合料马歇尔试验结果Ｔａｂ．３Ｍａｒｓｈａｌｌｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｅｒａｍｉｃａｓｐｈａｌｔｍｉｘｔｕｒｅ狑／％参数０犘ａ／％４．９００－３／ · ２．５１３ ρｔｇｃｍ犞ＭＡ／％１４．４００犕Ｓ／ｋＮ１０．６３０２０狑／％参数４０６０－３２．４６３２．３９０２．３４９１４．４００１４．４００１４．７００ ρｓ／ｇ·ｃｍ犞Ｖ／％犞ＦＡ／％１１．６５０１１．１７０１０．８４０犉Ｌ／ｍｍ４．９００５．３００５．４０００２０４０６０２．４２８２．３７２２．３１６２．２６９３．４００３．７００３．１００３．４００７６．５００７４．４００７８．５００７６．８００２．６９０２．９５０２．７２０２．９５０１．４陶瓷沥青混合料车辙试验沥青路面高温稳定性主要表现为车辙问题．开展不同陶瓷掺量的沥青混合料车辙试验，以评价陶瓷沥青混合料的高温稳定性．当试验温度为６０ ℃ ，轮压为０．７ＭＰａ，陶瓷掺量分别为０％，２０％，４０％，６０％时，动稳定度（犇Ｓ）分别为８５３１，８８７８，４９８５，４８６６次·ｍｍ－１．规范要求犇Ｓ≥２８００次·ｍｍ－１．由上述可知：随着陶瓷掺量的增加，动稳定度不断下降，高温性能明显下降；但当陶瓷掺量为６０％时，动稳定度仍能满足规范要求，为保证陶瓷沥青混合料的高温稳定性，推荐陶瓷掺量不大于６０％．１．５陶瓷沥青混合料水稳定性试验水损害是沥青路面的主要病害之一．对不同陶瓷掺量的沥青混合料开展浸水马歇尔试验、冻融劈裂试验，以评价陶瓷沥青混合料的水稳定性．表４陶瓷沥青混合料水稳定性试验结果采用马歇尔试件，试验温度为２５ ℃ ，加载Ｔａｂ．４Ｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｏｆｗａｔｅｒｓｔａｂｉｌｉｔｆｃｅｒａｍｉｃａｓｐｈａｌｔｍｉｘｔｕｒｅｙｏ速率为５０ｍｍ· ｍｉｎ－１．试验结果，如表４所示．表４中：犛０为残留稳定度；犚０为残留强度比．由表４可知：随着陶瓷掺量的增加，浸狑／％参数犛０／％犚０／％规范要求０２０４０６０９９．９９２．７９２．３９０．６０ ≥８５．９６．８９３．２９１．６９０．１０ ≥８０．水马歇尔试验残留稳定度、冻融劈裂试验残留强度比均有所降低，但均满足规范要求，水稳定性良好．由于桂林不属于冰冻地区，暂不考虑沥青混合料的低温收缩变形等病害．因此，在基本路用性能良好的基础上，研究陶瓷掺量对路面阻热性能的有利影响．２陶瓷沥青混合料阻热性能试验２．１陶瓷沥青混合料热物性参数试验试验采用稳态测试法测量沥青混合料的导热系数．稳态测试法的工作原理是：当被测件内部的温度场达到热平衡时，通过测量试件单位面积的温度梯度和热流速度，求出材料的导热系数．当陶瓷掺量分别为０％，２０％，４０％，６０％时，导热系数（７０，０．５０，０．４５，０．４０Ｗ ·（ｍ· ℃ ）－１． λ）分别为０．由上述可知：随着陶瓷掺量的增加，陶瓷沥青混合料的导热系数逐渐降低，说明陶瓷的掺入可有效地提高沥青混合料的阻热性能．２．２陶瓷沥青混合料阻热性能试验采用室内光照辐射试验系统测试陶瓷阻热面层的阻热效果．辐射光源为碘钨灯，功率为３００Ｗ，热辐射能量充足，利用热电偶温度计采集温度．分别制备４种陶瓷掺量为０％，２０％，４０％，６０％的陶瓷沥青混合料ＣＡＣ １０上面层、沥青混合料ＡＣ ２０中面层沥青路面的车辙试件，照射时间从８：００到１５：００犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期谭波，等：陶瓷废料阻热沥青混合料路面性能分析３２７共７ｈ．试验过程中，每半小时分别测量各试件上面层表面（０ｃｍ）、中面层顶部（４ｃｍ深处）、中面层底部（１０ｃｍ深处）的温度．试验测量结果，如图１，２所示．图１，２中： θ 为温度； Δθ 温差．由图１（ａ），（ｂ）可知：上面层表面的温度随着陶瓷掺量的增加而升高，但升高幅度较小，这是由于随着陶瓷掺量的增加，油石比升高，沥青质量分数升高，吸收的热量也增加；在４ｃｍ深度处，温度随着陶瓷掺量的增加而降低，这是由于陶瓷沥青混合料导热系数随着陶瓷掺量的增加而降低，向下传递的热量逐渐减少，这验证了陶瓷沥青混合料的阻热性能．由图１（ｂ），（ｃ）可知：在光照前３ｈ，相比上表面温度，各试件在４ｃｍ深处的温度差距不明显；在３ｈ之后，不同陶瓷掺量的降温幅度逐渐增大，达到高温时，陶瓷掺量的试件在４ｃｍ深处、１０ｃｍ深处温度均显著降低，说明陶瓷沥青混合料能有效降低路面结构温度，减少热量在路面内部的积累，从而有效（ａ）上表面解决路面的车辙问题．（ｂ）４ｃｍ深处（ｃ）１０ｃｍ深处图１陶瓷沥青混合料不同位置处的温度变化Ｆｉ１Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｃｅｒａｍｉｃａｓｐｈａｌｔｍｉｘｔｕｒｅａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｏｓｉｔｉｏｎｓｇ．由图２可知：相比上表面温度，４ｃｍ深处陶瓷掺量分别为０％，２０％，４０％，６０％的沥青混合料的最大降温幅度分别为１．７，２．１，２．６，４．５ ℃ ，最大降温幅度随着陶瓷掺量的增加而逐渐增大，且陶瓷掺量为６０％的降温幅度最大，降温效果显著．这说明陶瓷沥青混合料阻热性能随陶瓷掺量的增加而提高，与普通沥青混合料相比，陶瓷掺量为６０％的沥青混合料阻热性能显著．掺加陶瓷后，沥青混合料的高温性能有所下降（节１．４），但其阻热性能显著提高（图１，２），且陶瓷掺量为６０％的沥青混合料的高温性能满足规范要求，阻热性能显著．因此，合理选择陶瓷掺量既能保证沥青混合料的高温性能，又能提高阻热图２深度为４ｃｍ的最大降温幅度性能，节约成本，说明陶瓷废料在沥青路面的应用是可行的．Ｆｉ２Ｍａｘｉｍｕｍｃｏｏｌｉｎｇｒａｎｇｅｇ．３基于有限元法的陶瓷沥青路面温度场模拟ａｔｄｅｐｔｈｏｆ４ｃｍ基于有限元法建立路面温度场模型对比，并分析普通沥青混合料（陶瓷掺量为０％）与陶瓷沥青混合料（陶瓷掺量为６０％）路面结构温度分布，研究陶瓷沥青混合料的阻热性能．３．１有限元计算模型及参数由于沿路面行车方向温度分布比较均匀，在道路横断面上建立沥青路面多层结构温度场进行瞬态传热分析．路面宽５ｍ，陶瓷（普通）沥青路面各结构层从上向下依次为：厚度为４ｃｍ的ＣＡＣ? １０（ＳＡＣ? １０）；厚度为６ｃｍ的ＡＣ２０；厚度为８ｃｍ的ＡＣ２５；厚度为２０ｃｍ的水泥稳定碎石；厚度为２０ｃｍ的石 ? ? 灰粉煤灰稳定碎石；厚度为５ｍ的土基．应用ＡＮＳＹＳ软件建立二维有限元热分析模型及网格划分，如犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３２８２０１９年图３所示．模型单元采用热实体单元（ＴｈｅｒｍａｌＳｏｌｉｄ）中４节点四边形平面单元（Ｑｕａｄ４ｎｏｄｅ），编号为ＰＬＡＮＥ５５，单元行为按轴对称考虑．沥青面层网格划分尺寸为０．０４ｍ，基层、底基层及土基为０．１ｍ．沥青路面温度场模拟考虑以传导的方式进行热传递．基于陶瓷沥青混合料导热系数测试结果和室内光照试验结果，采用有限元法拟合上、中面层材料热物性参数．当上层面ＣＡＣ １０（ＳＡＣ １０）、中面层的导入系数分别为０．４０（０．７０），图３路面温度场有限元模型与网格划分０．８０Ｗ·（ｍ· ℃ ）－１时，陶瓷沥青混合料的比热容（犆）分别为９００（１２００），１３００Ｊ·（ｋｇ· ℃ ）－１．由于室内试验不可避免地Ｆｉ３Ｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔｍｏｄｅｌａｎｄｍｅｓｈｇ．ｄｉｖｉｓｉｏｎｏｆｐａｖｅｍｅｎｔｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｉｅｌｄ存在系统误差，有限元拟合结果误差分析，如表５所示．表５中：犎为深度； σ 为误差．由表５可知：误差均在 ±５％以内，说明热物性参数拟合结果是可行的．其他模型参数参考其他学者研究成果综合选取，有限元计算模型参数，如表６所示．表６中： ρ 为密度．表５上面层和中面层热物性参数拟合结果误差分析Ｔａｂ．５Ｅｒｒｏｒａｎａｌｓｉｓｏｆｔｈｅｒｍｏ ｐｈｙｓｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｕｐｐｅｒａｎｄｍｉｄｄｌｅｌａｙｅｒｓｙ试验结果／℃ 狑＝０％拟合结果／℃ σ／％试验结果／℃ 狑＝６０％拟合结果／℃ σ／％４３５．３３４．７－１．７３５．３３３．７－４．５１０３０．７３１．１１．３３０．６３１．０１．３犎／ｃｍ表６有限元计算模型参数Ｔａｂ．６Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔｍｏｄｅｌ上面层参数ＣＡＣ  １０中面层下面层ＳＡＣ  １０水泥稳定碎石石灰粉煤灰稳定碎石土基ｍ· ℃ ）－１ λ／Ｗ·（－３ ρ／ｋｇ·ｍ０．４００．７００．８０１．０５１．２１１．２５１．２８２２６９２４２８２４３０２４２０２４７０２４７０１８１０犆／Ｊ·（ｋｇ· ℃ ）－１９００１２００１３００１２５０１０５０１０６０１０４０３．２路面温度场有限元计算模型的边界条件主要为土基底面的地温约束，当土基达到一定深度时，其温度基本保持常量．取土基５ｍ深处的温度（１５ ℃ ）作为温度约束．由于温度为变化荷载，将室内试验实测的试件上表面温度值作为热传导边界条件中的温度荷载，并施加于道路表面．路表温度荷载，如表７所示．表７路表温度荷载Ｔａｂ．７Ｒｏａｄｓｕｒｆａｃｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｌｏａｄ时刻８：００８：３０９：００９：３０１０：００１０：３０１１：００１１：３０１２：００１２：３０１３：００１３：３０１４：００１４：３０１５：００ θ／℃ ２８．５４１．２４５．５４８．８５０．７５２．２５３．４５４．７５５．８５７．０５８．１５８．５５９．５６０．４６０．９由于温度荷载随时间变化而变化，对上述两种结构类型的路面温度场进行瞬态热分析．将表７中荷载时间表划分荷载步，每一个时刻为一个荷载步．由于路面结构模型中的初始温度分布是不均匀，且未知的，通过单荷载步的稳态热分析确定瞬态热分析前的初始温度．稳态初始荷载为时刻８：００的温度值２８．５ ℃ ，地温约束为１５ ℃ ，结束时间设为０．００１ｓ，求解初始温度．后续荷载步为瞬态求解，每一个荷载步时间为１８００ｓ，设置为渐变荷载，每一时间子步为１００ｓ，设置自动时间步．对于瞬态热分析问题，通过ＡＮＳＹＳ提供的通用后处理器查看各个荷载步的列表输出结果，创建路径读取各结构层不同时刻的温度值，两种结构类型路面温度场的（ａ）４ｃｍ深处有限元计算结果，如图４，５所示．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期谭波，等：陶瓷废料阻热沥青混合料路面性能分析（ｂ）１０ｃｍ深处３２９（ｃ）１８ｃｍ深处图４路面结构温度变化Ｆｉ４Ｐａｖｅｍｅｎｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｖａｒｉａｔｉｏｎｇ．由图４可知：与普通沥青路面相比，陶瓷掺量为６０％的沥青路面在深度为４，１０，１８ｃｍ的温度均显著降低，说明路面温度场有限元计算结果与室内光照试验降温效果吻合，陶瓷沥青混合料可有效提高路面的阻热性能．由图５可知：与普通沥青路面相比，陶瓷掺量为６０％的沥青路面在深度为４，１０，１８ｃｍ的温度分别降低了３．９，２．９，２．０ ℃ ，说明陶瓷掺量为６０％的沥青混合料可以有效地降低沥青面层温度，减少路面内部温度的积累，从而有效地解决路面的车辙问题．图５陶瓷掺量为６０％的沥青路面降温效果陶瓷沥青路面阻热效果，如表８所示．表８中： θ１， θ２分别Ｆｉ５Ｃｏｏｌｉｎｇｅｆｆｅｃｔｏｆａｓｐｈａｌｔｐａｖｅｍｅｎｔｇ．为沥青分层上、下表面的温度； θａｖ为各分层平均温度，即沥青ｗｉｔｈ６０％ｃｅｒａｍｉｃｃｏｎｔｅｎｔ分层上、下表面温度的平均值；２８．５ ℃； θ０为路面初始温度， θＩ为升高温度，即平均温度与路面初始温度的差值； θＨＲ为阻热温度，即普通沥青路面升高温度与陶瓷沥青路面升高温度的差值；犳为阻热系数，即阻热温度与普通沥青路面升高温度的比值．表８陶瓷沥青路面阻热效果Ｔａｂ．８Ｔｈｅｒｍａｌｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｏｆｃｅｒａｍｉｃａｓｐｈａｌｔｐａｖｅｍｅｎｔ沥青分层上面层中面层下面层狑／％ θ１／℃ θ２／℃ θａｖ／℃ θ０／℃ θＩ／℃ ０６０．９５４．０５７．４２８．５２８．９６０６０．９５０．１５５．５２８．５２７．００５４．０４５．８４９．９２８．５２１．４６０５０．１４２．９４６．５２８．５１８．００４５．８３９．２４２．５２８．５１４．０６０４２．９３７．１４０．０２８．５１１．５ θＨＲ／℃ 犳／％１．９６．７３．４１５．９２．５１７．８由表８可知：相比普通沥青路面，陶瓷掺量为６０％的沥青路面上表面向下传递的热量减少，上、中、下面层阻热效果分别提高了６．７％，１５．９％，１７．８％，说明陶瓷沥青混合料可以有效地提高路面的阻热性能，陶瓷掺量为６０％的沥青路面阻热效果显著．４结论１）通过开展陶瓷废料沥青混合料车辙试验可知，陶瓷掺量不大于６０％的沥青混合料高温稳定性满足规范要求，高温性能良好；通过开展陶瓷废料沥青混合料浸水马歇尔试验、冻融劈裂试验可知，水稳定性满足规范要求，水稳性能良好．试验验证了陶瓷废料应用于沥青路面的可行性．２）通过开展室内光照模拟太阳辐射试验可知，沥青路面降温效果随着陶瓷掺量的增加而提高，验证了陶瓷沥青混合料可有效提高沥青路面阻热性能，且陶瓷掺量为６０％的沥青混合料阻热性能较为显著．合理选择陶瓷掺量既能保证沥青混合料的高温性能，又能显著提高阻热性能，节约工程投资．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３３０２０１９年３）通过开展路面温度场有限元模拟试验可知，阻热陶瓷沥青路面温度场的有限元计算结果与室内光照试验降温效果吻合．陶瓷掺量为６０％的沥青路面在深度为４，１０，１８ｃｍ处分别降低了３．９，２．９，２．０ ℃ ，上、中、下面层的阻热效果分别提高了６．７％，１５．９％，１７．８％，这不仅有效地降低沥青面层温度，还显著地提高沥青路面阻热性能．参考文献：［１］张文刚，丁龙亭，袁中玉．２，６ 二叔丁基对甲酚对ＳＢＳ改性沥青抗老化性能的影响［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１８，３９（５）：３９  ４３．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００  ５０１３．２０１８０１０５１．［２］张鑫．沥青路面热反射与热阻技术降温机理与应用研究［Ｄ］．黑龙江：哈尔滨工业大学，２０１１．［３］胡小文．湿热地区刚性路面加铺沥青车辙防治技术［Ｄ］．福州：福州大学，２０１６．［４］冯德成，张鑫，王广伟．陶瓷热阻磨耗层材料开发及性能验证［Ｊ］．公路，２０１０（１１）：１５１１５５． ? ［５］高坤．掺陶瓷再生集料的沥青路面表面层性能研究［Ｄ］．天津：河北工业大学，２０１５．［６］于智光，钱振东，杨理广．利用陶瓷废料的环氧沥青混合料路用性能研究［Ｊ］．公路，２０１６（１）：１８８１９１． ? ［７］ＡＢＵＲＫＡＢＡＥ，ＭＵＮＩＡＮＤＹＲ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｔｕｄｙｏｆｈｉｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓａｎｄｒｈｅｏｌｏｇｉｃａｌｂｅｈａｖｉｏｒｏｆｃｅ  ｇｈｔｒａｍｉｃｍｏｄｉｆｉｅｄａｓｐｈａｌｔ［Ｊ］．ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＰｕｂｌｉｓｈｉｎｇ，２０１６，１０（６）：１５０  １６１．［８］邹玲，郑南翔，纪小平．热阻沥青混合料薄层罩面阻热性能研究［Ｊ］．武汉理工大学学报，２０１４，３６（６）：４１ＤＯＩ： ?４６．１０．３９６３／ｉｓｓｎ．１６７１４４３１．２０１４．０６．００９． ? ｊ．［９］车天凯，潘宝峰，兰晶晶．陶砂对沥青混合料性能影响的研究［Ｊ］．新型建筑材料，２０１７，４４（１２）：５２?５４．ＤＯＩ：１０．３９６９／ｉｓｓｎ．１００１７０２Ｘ．２０１７．１２．０１５． ? ｊ．［１０］车天凯．陶粒细集料沥青混合料性能的试验研究［Ｄ］．大连：大连理工大学，２０１７．［１１］赵秋华．陶粒热阻式磨耗层材料试验研究［Ｄ］．西安：长安大学，２０１２．［１２］王广伟．热阻式超薄磨耗层的试验研究［Ｄ］．黑龙江：哈尔滨工业大学，２００８．［ｉｓｓｎ．１６７４  １３］王广伟，贾胜强．陶瓷在超薄磨耗层中的应用研究［Ｊ］．公路工程，２０１１，３６（４）：２０３  ２０６．ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．０６１０．２０１１．０４．０５１．［１４］任永利．陶瓷废料用于沥青路面隔热层混合料的性能研究［Ｄ］．广州：华南理工大学，２０１０．［１５］钱振东，孟凡奇，杨理广．利用陶瓷废料的沥青混合料路用性能及隔热性能［Ｊ］．公路交通科技，２０１５，３２（５）：１９２４． ? ｉｓｓｎ．１００２１０．３９６９／０２６８．２０１５．０５．００４．ＤＯＩ： ? ｊ．［１６］孟凡奇，钱振东，杨理广．基于热物性的陶瓷沥青混凝土阻热性能研究［Ｊ］．公路交通科技，２０１５，３２（１１）：２０?２６．１０．３９６９／０２６８．２０１５．１１．００４．ＤＯＩ：ｉｓｓｎ．１００２ ? ｊ．［１７］丁京，丁建明，罗桑．陶瓷热阻式沥青路面温度场仿真研究［Ｊ］．交通信息与安全，２０１５，３３（５）：１１２?１１６．ＤＯＩ：１０．４８６１．２０１５．０５．０１７．３９６３／ｉｓｓｎ１６７４ ? ｊ．［１８］刘朝晖，沙庆林．超薄层沥青混凝土ＳＡＣ１０矿料级配比较试验研究［Ｊ］．中国公路学报，２００５，１８（１）：７ＤＯＩ： ? ?１３．１０．３３２１／ｉｓｓｎ：１００１７３７２．２００５．０１．００２． ? ｊ．（编辑：李宝川责任编辑：黄晓楠犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：方德平）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８１１０６３ ? 柔性光伏支架结构特性分析及其优化设计唐俊福，林建平，霍静思（华侨大学土木工程学院，福建厦门３６１０２１）摘要：针对采用不同形式的水平力承载构件的柔性光伏支架进行模拟计算，对比３种水平力承载构件结构形式的受力特点，并研究水平力承载构件与地面倾角θ 的变化对结构力学行为的影响．结果表明：当拉索加钢立柱和单侧钢斜柱结构形式的场地不受限制时，水平力承载构件与水平倾角可取偏小值；而八字形钢斜柱结构形式的倾角处于合理范围时，钢斜柱长度和竖向分力相对较小，且结构失稳临界荷载较大；当地质条件良好或场地有合适的锚固位置时，采用斜拉索作为水平力承载构件比采用单侧钢斜柱或八字形钢斜柱更合理；当地质条件不良时，采用八字形钢斜柱的柔性光伏支架，下部基础结构易于设计，结构受力更为合理．关键词：柔性光伏支架结构；水平力承载构件；拉索；倾角；非线性中图分类号：ＴＵ３１８文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３３１０７ ? ? ? 犛狋狉狌犮狋狌狉犪犾犆犺犪狉犪犮狋犲狉犻狊狋犻犮犃狀犪犾狊犻狊犪狀犱犗狆狋犻犿犪犾犇犲狊犻犳狔犵狀狅犉犾犲狓犻犫犾犲犘犺狅狋狅狏狅犾狋犪犻犮犛狌狆狆狅狉狋犛狋狉狌犮狋狌狉犲ＴＡＮＧＪｕｎｆｕ，ＬＩＮＪｉａｎｐｉｎｇ，ＨＵＯＪｉｎｇｓｉ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ）ｙ，Ｘｉ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｆｌｅｘｉｂｌｅｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓｕｐｐｏｒｔｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｓｏｆｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｌｏａｄａｒｉｎｇｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｉｓｃａｌｃｕｌａｔ  ?ｂｅｙｐｅａｒｉｎｇｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｅａｃｈｅｄ．Ｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｒｅｅｔｓｏｆｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｌｏａｄ ?ｂｅｙｐｅｏｔｈｅｒ，ｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｃａｌｅｆｆｅｃｔｏｆｃｏｍｐｏｎｅｎｔｈｏｒｉｚｏｎｔａｌａｎｇｌｅθｉｓｉｎｖｅｓｔｉｔｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ：ｆｏｒｔｈｅｇａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｔｓｗｉｔｈｓｔａｙｃａｂｌｅｏｒｓｉｎｇｌｅｓｉｄｅｉｎｃｌｉｎｅｄｓｔｅｅｌｃｏｌｕｍｎ，ｓｍａｌｌｖａｌｖｅｓｏｆθｃｏｕｌｄｂｅｕｓｅｄ．Ｗｈｉｌｅｆｏｒｙｐｅｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｔｔｈｓｐｌａｙｅｄｉｎｃｌｉｎｅｄｓｔｅｅｌｃｏｌｕｍｎｓ，ｒｅａｓｏｎａｂｌｅｖａｌｕｅｏｆθｃｏｕｌｄｒｅｓｕｌｔｉｎｓｈｏｒｔｌｅｎｇｔｈｓａｎｄｙｐｅｗｉｉｒｉｔｉｃａｌｌｏａｄｏｆｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ｆｏｒｂｅｎｉｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄｏｒａｖａｉｌａｂｌｅｓｍａｌｌｆｏｒｃｅｏｆｃｏｌｕｍｎｓ，ａｎｄｈｇｈｃｇｎｇｅｌｏｃａｔｉｏｎｏｆａｎｃｈｏｒａｇｅ，ｉｔｉｓｍｏｒｅｒｅａｓｏｎａｂｌｅｔｏｕｓｅｃａｂｌｅａｓｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｂｅａｒｉｎｇｍｅｍｂｅｒｔｈａｎｔｏｕｓｅｓｉｎｇｌｅｓｉｄｅｉｎｃｌｉｎｅｄｓｔｅｅｌｃｏｌｕｍｎｏｒｓｐｌａｙｅｄｉｎｃｌｉｎｅｄｓｔｅｅｌｃｏｌｕｍｎｓ．Ｆｏｒｐｏｏｒｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓｔｒｕｃ  ｔｕｒｅｏｆｆｌｅｘｉｂｌｅｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓｕｐｐｏｒｔｗｉｔｈｓｐｌａｙｅｄｉｎｃｌｉｎｅｄｓｔｅｅｌｃｏｌｕｍｎｓｃａｎｂｅｄｅｓｉａｓｉｌｔｈｒｅａｓｏｎａｂｌｅｇｎｅｄｅｙｗｉｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．犓犲狉犱狊：ｆｌｅｘｉｂｌｅｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓｕｐｐｏｒｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｂｅａｒｉｎｇｍｅｍｂｅｒ；ｃａｂｌｅ；ｉｎｃｌｉｎｅａｎｇｌｅ；ｎｏｎｌｉｎ  狔狑狅ｅａｒｉｔｙ随着社会能源日益枯竭，太阳能等新能源的利用倍受关注［１?３］．近年来，我国的光伏太阳能产业不断发展．其中，分布式光伏发电能够因地制宜，充分发挥太阳能资源，具有较高的经济性和投资价值［４］，所收稿日期：２０１８１１２２ ? ? 通信作者：林建平（１９８５Ｅｉｌ：ｌｉｎｉａｎｐｉｎｇ＠ｈｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ． ?），男，副教授，博士，主要从事组合结构的研究． ?ｍａｊ基金项目：国家自然科学基金资助项目（５１６０８２１１）；福建省自然科学基金资助项目（２０１７Ｊ０５０８３）；华侨大学科研基金资助项目（１６ＢＳ４０３）；华侨大学研究生科研创新基金资助项目（１７０１３０８６０３３）华侨大学学报（自然科学版）３３２２０１９年以，分布式光伏太阳能发电项目在国内蓬勃发展．在优质土地资源日益紧张的情况下，传统光伏支架因占地面积大、场地平整度要求高、土地无法二次利用［５?６］等原因，建设发展受到限制．而柔性光伏支架仅支撑结构占用土地面积，对场地面积要求较低，能广泛应用于各类复杂地形．该支架采用索进行承重，索承重结构拥有较好的力学性能［７?８］，能够进行大跨度张拉．目前，索承重的结构较多应用于桥梁结构中［９?１１］，对索承重结构的研究也日益成熟［１２?１７］，如果选择采用承重索的单层钢结构，承重索可以跨越山川、荒漠等复杂地形，在索上铺设光伏太阳能设备．柔性光伏支架造价相对较低，且能充分利用空间资源和太阳能资源，因此，具有良好的经济效益．该支架结构与传统的结构受力特点不同，由于需要对承重索进行预应力张拉，以形成大跨度索承重柔性支架，因此，钢梁除了需要承受竖向荷载还需要承受较大的水平荷载．目前，已有学者对此类结构进行研究［１８?１９］．然而，我国采用柔性支架的光伏发电项目还处于起步阶段，实际的案例不多，还未大规模应用于水塘、林地等复杂地形．因此，本文研究３种不同水平力承载构件结构形式的力学特性，并探讨水平力承载构件与地面倾角的变化对结构受力性能的影响．１柔性光伏支架结构特性分析柔性光伏支架指的是由柔性承重索、钢立柱、钢斜柱或斜拉索、钢梁及基础组成的一种支架，具有结构简单、材料使用较少、质量轻、建设周期短等传统支架所缺乏的优点［２０］．柔性光伏支架的承重索采用钢绞线等柔性组件，此类柔性组件具有弹性模量大、松弛率低、强度高等优点，能够进行大跨度张拉，从而规避场地的起伏等不利因素．因而，柔性光伏支架能因地制宜，受地形地貌的限制条件少．与主要承受竖向荷载的普通刚性支架受力特点不同，柔性光伏支架采用的承重索需要进行预应力张拉，形成一定的刚度以铺设光伏组件．张拉的承重索索力会对支架产生较大的水平荷载．此外，承重索传给柱顶的水平拉力会使基础产生较大的剪力和拉拔力．因此，考虑采用何种类型的水平力承载构件承担水平力，以达到受力合理且对基础要求最低，是设计的要点．水平力承载构件有３种形式：在柱顶处配备斜拉索；在柱顶单侧处设置钢斜柱；在柱顶处设置八字形钢斜柱．不同形式的柔性光伏支架结构受力图，如图１所示．图１中：犔为水平力承载构件的长度．（ａ）斜拉索（ｂ）钢斜柱（ｃ）八字形钢斜柱图１不同形式的柔性光伏支架结构受力示意图Ｆｉ１Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｄｉａｇｒａｍｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｓｏｆｆｌｅｘｉｂｌｅｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓｕｐｐｏｒｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｇ．ｙｐｅ２柔性光伏支架结构参数分析及优化２．１结构参数模型结构跨度为７１．３０ｍ，柱高为２．９５ｍ，边跨柱距为３．９５ｍ，中跨分别为４．２５，４．１０ｍ；承重索采用直径２０ｍｍ的镀锌钢绞线，其强度为１６７０ＭＰａ；钢梁采用尺寸为３００ｍｍ×１０ｍｍ的方钢管，材质为Ｑ２３５ ?Ｂ；钢梁下方钢柱采用尺寸为２５０ｍｍ×１０ｍｍ的方钢管，材质为Ｑ２３５ ?Ｂ；柱顶采用加劲肋进行局部加强．结构的荷载考虑了结构的自重，并由程序自动计算，承重索张拉力为８８ｋＮ．有限元计算模型中，承重索采用桁架单元进行模拟，并通过施加初张力模拟承重索的张拉力，计算模型中，考虑了几何非线性．在自重作用下，承重索的张拉力确实不是水平作用，由于存在垂度，柱顶承重索的拉力与水平线有一定的角度．实际光伏支架结构承重索张拉之后，垂度较小，索与水平线的夹角很小，因此，文中忽略该夹角对计算结果的影响．根据模型计算结果进行分析，从而得出不同结构形式及承载水平力的构件与地面倾角变化对水平力承载构件受力情况的影响规律，以达到对结构最优选型．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期唐俊福，等：柔性光伏支架结构特性分析及其优化设计３３３２．２斜拉索倾斜度变化对斜拉索内力的影响采用斜拉索的柔性光伏支架结构及其有限元模型，如图２所示．图２中： θ 为倾角．在钢立柱外侧采用斜拉索，以保证钢柱的侧向稳定性．有限元模型中，考虑承重索张拉施工过程的影响，承重索从中间往两边对称张拉．（ａ）结构示意图（ｂ）整体示意图（ｃ）有限元模型图２采用斜拉索的柔性光伏支架结构及其有限元模型Ｆｉ２Ｆｌｅｘｉｂｌｅｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓｕｐｐｏｒｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｗｉｔｈｃａｂｌｅａｎｄｉｔｓｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔｍｏｄｅｌｇ．斜拉索截面直径为４５ｍｍ，在其他条件不变的情况下，通过调整斜拉索与地面的倾角，分析结构受力的变化，如图３所示．图３中：犉为水平力承载构件内力．由图３（ａ）可知：随着斜拉索倾角的增大，斜拉索内力逐渐增大；当倾角θ 为２０ °～４０ °时，斜拉索内力随着倾角的增大而逐渐增大，增大的幅值不到１．０％，变化数值较小；当 θ＞４０ ° 时，倾角越大，斜拉索内力增加明显，每增大５ °，内力增量越大，已超过１．０％．由于考虑了承重索张拉施工顺序的影响，后张拉索力会对已张拉承重索的索力产生影响，使承重索的预张力发生损失．当斜拉索与水平向倾角较小时，随着倾角的减（ａ）内力变化小，斜拉索长度变长，斜拉索的总伸长量增加，柱顶的侧向变（ｂ）水平分力变化（ｃ）竖向分力变化图３不同倾角下斜拉索的应力变化Ｆｉ３Ｓｔｒｅｓｓｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｓｔａｙｃａｂｌｅｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｎｇｌｅｓｇ．形增大，导致承重索的预应力损失增大，所以承重索的水平力减小，故而斜拉索的水平分力随着倾角减小而减小；当斜拉索与水平向倾角增大到一定程度时，随着倾角的增加，钢立柱和斜拉索的抗侧刚度减小，柱顶侧向位移增大，承重索的预应力损失增大，而斜拉索的水平分力随着倾角的增大而减小．由图３（ｂ）可知：斜拉索的水平分力出现先增大、后减小的现象．由图３（ｃ）可知：当倾角θ 为６０ °时，斜拉索产生的竖向荷载比２５ °斜拉索产生的竖向荷载增加３倍，杆件内力的竖向分力显著增加．因此，当现场斜拉索锚固条件不受约束时，可以选择较小的倾角．设计时，除了要合理设计水平力承载构件，还要综合考虑水平力承载构件产生的竖向荷载对基础的影响．２．３钢斜柱倾斜度变化对钢斜柱内力的影响柔性光伏支架的水平力承载构件由斜拉索改为钢斜柱，钢斜柱采用ＨＭ１９４×１５０×６×９型钢，其余条件保持不变，其结构示意图，如图４所示．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３３４（ａ）结构示意图２０１９年（ｂ）整体示意图图４采用钢斜柱的柔性光伏支架结构和整体示意图Ｆｉ４Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌａｎｄｗｈｏｌｅｄｉａｇｒａｍｏｆｆｌｅｘｉｂｌｅｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓｕｐｐｏｒｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｗｉｔｈｉｎｃｌｉｎｅｄｓｔｅｅｌｃｏｌｕｍｎｇ．通过调整钢斜柱与水平面的倾角θ，分析结构的内力变化，结果如图５所示．不同倾角下钢立柱的轴向拉力变化，如图６所示．不同倾角下钢斜柱的临界荷载系数（ μ）变化，如图７所示．对于采用单侧钢斜柱的柔性光伏支架结构，钢斜柱与水平倾角θ 的变化会使结构内力也产生较大的变化．由图５（ａ）可知：水平力承载构件钢斜柱的内力随着倾角的增加，内力的数值从４３７ｋＮ增大到７７６ｋＮ，增大近一倍．由图５（ｂ）可知：倾角的变化对钢斜柱的水平分力影响不明显．结合图５（ａ），（ｃ）可知：钢斜柱与地面的倾角变化对钢斜柱竖向分力的影响明显，钢斜柱竖向分力在数值上从开始的１４９ｋＮ增长到６７２ｋＮ，增加了３．５倍．由图６可知：钢斜柱产生的竖向分力由钢立柱的竖向内力平衡，由于钢斜柱产生的竖向分力较大，此时的钢立柱产生轴向拉力；当钢立柱竖向承载构件的轴向拉力过大时，对下部（ａ）内力变化基础产生拉拔作用，不利于结构受力．（ｂ）水平分力变化（ｃ）竖向分力变化图５不同倾角下钢斜柱的应力变化Ｆｉ５Ｓｔｒｅｓｓｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｓｔｅｅｌｉｎｃｌｉｎｅｄｃｏｌｕｍｎｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｎｇｌｅｓｇ．图６不同钢斜柱倾角下钢立柱的轴力变化图７不同倾角下钢斜柱的临界荷载系数变化Ｆｉ６Ｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆａｘｉａｌｔｅｎｓｉｏｎｏｆｓｔｅｅｌｇ．Ｆｉ７Ｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｃｒｉｔｉｃａｌｌｏａｄｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｇ．ｃｏｌｕｍｎａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｎｇｌｅｓｏｆｉｎｃｌｉｎｅｄｃｏｌｕｍｎｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｎｇｌｅｓ犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期唐俊福，等：柔性光伏支架结构特性分析及其优化设计３３５由图７可知：当倾角θ 过小时，如小于２５ °，因钢斜柱的长度增大而失稳临界荷载会降低．综上可知，在场地不受限制时，钢斜柱与水平倾角θ 可取偏小值，钢斜柱能承担较大水平分力，且竖向分力较小，结构失稳临界荷载较大，结构较为合理．２．４八字型钢斜柱倾斜度变化对钢斜柱内力的影响柔性光伏支架水平力承载构件采用八字形钢斜柱，外侧钢斜柱受拉，内受压，内、外侧的钢斜柱均采用ＨＭ１９４×１５０×６×９型钢，其余条件不变，其结构示意图，如图８所示．（ａ）结构示意图（ｂ）整体示意图图８采用八字形钢斜柱的柔性光伏支架结构和整体示意图Ｆｉ８Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌａｎｄｗｈｏｌｅｄｉａｇｒａｍｏｆｆｌｅｘｉｂｌｅｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｓｕｐｐｏｒｔｗｉｔｈｓｐｌａｙｅｄｉｎｃｌｉｎｅｄｓｔｅｅｌｃｏｌｕｍｎｓｇ．通过调整不同侧的钢斜柱与地面倾角分析钢斜柱的内力变化情况，结果如图９，１０所示．受压钢斜柱不同倾角下的临界荷载系数变化，如图１１所示．由图９（ａ），１０（ａ）可知：对于八字形的钢斜柱，不论是受压钢斜柱还是受拉钢斜柱，其内力都会随着钢斜柱与地面夹角θ 的增大而增加，但起始阶段增加平缓；随着钢斜柱倾角进一步增大，其内力增加越迅速．由图９（ｂ）可知：当倾角从３０ °增大到５０ °时，受压钢斜柱的水平分力在数值上随倾角近似线性增加，而在该范围外变化平缓．（ｂ）水平分力变化（ａ）内力变化（ｃ）竖向分力变化图９不同倾角下受压钢斜柱的内力变化Ｆｉ９Ｉｎｔｅｒｎａｌｆｏｒｃｅｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅｓｔｅｅｌｉｎｃｌｉｎｅｄｃｏｌｕｍｎｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｎｇｌｅｓｇ．结合图９，１０可知：当倾角θ 从２０ °增大到６０ °时，水平力承载构件内力的变化明显，增加量接近一倍，但并没有明显增大构件对水平力的承担，而构件的竖向分力却大幅增加．由图１１可知：当倾角θ 过小时，钢斜柱内力较小；当长度过长时，构件的失稳临界荷载降低．综上可知，当θ 约为４５ °时，钢斜柱长度和竖向分力相对较小，且结构失稳临界荷载较大，结构较为合理．２．５讨论与分析３种不同结构形式的水平力承载构件的内力都随着构件犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．（ａ）内力变化华侨大学学报（自然科学版）３３６（ｂ）水平分力变化２０１９年（ｃ）竖向分力变化图１０不同倾角下受拉钢斜柱的内力变化Ｆｉ１０Ｉｎｔｅｒｎａｌｆｏｒｃｅｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｔｅｎｓｉｌｅｓｔｅｅｌｉｎｃｌｉｎｅｄｃｏｌｕｍｎｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｎｇｌｅｓｇ．与地面的倾角θ 的增大而增大，且倾角越大，在相同角度增量的情况下，内力的增加量越大．但对于水平力承载构件承担的水平力，仅在一定的角度范围内平缓增加，而构件内力的竖向分力随着倾角的增大而增加，且增幅明显．当现场斜拉索锚固条件不受约束时，斜拉索加钢立柱结构形式的水平力承载构件与地面的倾角θ 越小，受力越合理．结合图３，５可知：在倾角相同的情况下，对于采用斜拉索和单侧采用钢斜柱的柔性光伏支架，其水平力承载构件的内力在数值上相近，斜拉索从结构外侧以拉力的形式承担水平力，而钢斜柱是在结构内侧以构件受压的形式承担水平力．图１１受压钢斜柱不同倾角下的临界荷载系数变化八字形的钢斜柱能以两根斜柱的形式分别承担水平力，Ｆｉ１１Ｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｃｒｉｔｉｃａｌｌｏａｄｏｆｇ．此时，八字形钢斜柱在结构外侧的钢斜柱产生拉力，在内侧的ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅｉｎｃｌｉｎｅｄｃｏｌｕｍｎａｔ另一根钢斜柱产生压力，内、外两侧杆件的内力数值相近．产ｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｎｇｌｅｓ生不同内力数值的原因是在模拟时，考虑了结构的自身重力，自重的竖向荷载会降低受拉钢斜柱的拉力，增大受压钢斜柱的压力．所以，在数值上，受压钢斜柱的内力会比受拉钢斜柱的内力更大．由于采用八字形钢斜柱的柔性光伏支架是从结构内、外两侧钢斜柱平衡水平力，所以，八字形钢斜柱的内力约为斜拉索和单侧采用钢斜柱内力的一半．八字形的两根钢斜柱能够较均匀的分担张拉承重索所产生的水平力，且受拉钢斜柱的竖向分力相对单侧采用钢斜柱的结构形式小，因此，结构受力更为合理．从对下部结构的受力影响情况分析可知，单侧采用钢斜柱的结构形式的钢斜柱是以受压的形式承担水平力，而斜拉索是以索拉力的形式承担，所以，钢斜柱会对基础产生压力，而采用斜拉索作为水平力承载构件的结构则会对基础产生拉力．在相同的地质条件下，基础的受压性能比受拉性能好，所以，采用钢斜柱的柔性光伏支架比采用斜拉索的柔性光伏支架对基础要求更低．而采用八字形钢斜柱的柔性光伏支架的单根柱在内力数值上约为采用斜拉索和单侧采用钢斜柱的一半，所以，对基础的要求最低．３结论针对采用不同形式的水平力承载构件的柔性光伏支架进行分析，对比３种不同水平力承载结构形式的受力特点，研究水平力承载构件与地面倾角的变化对结构力学行为的影响，得到以下２个结论． °～６０ °范围内，在场地拉索锚固条件不受限制时，斜拉索加１）当水平力承载构件与水平倾角在２０钢立柱结构形式的倾角越小，结构受力越合理．单侧采用钢斜柱的结构形式，当场地空间不受限制时，钢斜柱与水平倾角θ 可取偏小值，此时，钢斜柱和钢立柱竖向分力较小，结构失稳临界荷载较大．八字形钢斜柱结构形式的倾角θ 存在合理的范围，如文中分析的算例，当θ 约为４５ °时，钢斜柱长度和竖向分力相对较小，且结构失稳临界荷载较大，结构较为合理．２）在地质条件良好的条件下或场地有合适的锚固位置时，采用斜拉索作为水平力承载构件比单侧采用钢斜柱或八字形钢斜柱结构形式更为合适．在地质条件不良时，采用八字形钢斜柱的柔性光伏支犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期唐俊福，等：柔性光伏支架结构特性分析及其优化设计３３７架，对地质的要求最低，下部基础结构容易设计，结构受力最为合理，整体结构较为经济．参考文献：［１］韩国鹏，李明，张秋敏．太阳能光伏发电在新能源城轨车辆上应用现状研究［Ｊ］．新材料产业，２０１８（９）：５０５５．ＤＯＩ： ? ＣＮＫＩ：ＳＵＮ：ＸＣＬＹ．０．２０１８０９０１２． ? ? ［２］马文勇，柴晓兵，刘庆宽，等．底部阻塞对太阳能光伏板风荷载的影响研究［Ｊ］．建筑结构，２０１９，４９（２）：１２９?１３４．１９７０１／ＤＯＩ：ｚ２０１９．０２．０２３．ｊ．ｊｊｇ．［３］吴迎新，田李剑．太阳能光伏发电现状研究及问题分析［Ｊ］．技术与市场，２０１９，２６（１）：１１５１１６． ? ［４］邵汉桥，张籍，张维．分布式光伏发电经济性及政策分析［Ｊ］．电力建设，２０１４，３５（７）：５１ＤＯＩ：１０．３９６９／ｉｓｓｎ． ?５７．ｊ．１０００７２２９．２０１４．０７．００９． ? ［ｃｎｋｉ．１６７４? ５］龙慧．屋顶分布式光伏发电支架结构设计浅析［Ｊ］．科技创新导报，２０１５（３４）：６?８．ＤＯＩ：１０．１６６６０／ｊ．０９８Ｘ．２０１５．３４．００６．［６］张梅，张恬，汪婷婷．光伏支架结构整体性能的研究［Ｃ］∥ 第１２届中国光伏大会暨国际光伏展览会（ＣＰＶＣ１２）．北京：中国可再生能源学会，２０１２：１５． ? ［７］周云岗，肖汝诚．大跨径三塔缆索承重桥力学与经济性能［Ｊ］．同济大学学报（自然科学版），２０１２，４０（７）：９８２ ?９９１．ｉｓｓｎ．０２５３１０．３９６９／３７４ｘ．２０１２．０７．００４．ＤＯＩ： ? ｊ．［ｉｓｓｎ．８］胡松，何艳丽，王肇民．大挠度索结构的非线性有限元分析［Ｊ］．工程力学，２０００，１７（２）：３６４３．ＤＯＩ：１０．３９６９／ ? ｊ．１０００４７５０．２０００．０２．００６． ? ［９］ＧＩＭＳＩＮＧＮＪ，严国敏．缆索承重桥的最近发展及展望［Ｊ］．国外桥梁，１９８８（１）：１１３． ? ［１０］陈开利．介绍几座造型别致的缆索承重人行桥［Ｊ］．国外桥梁，１９９５（２）：８７９２． ? ［１１］高宗余．多塔缆索承重桥梁［Ｃ］∥ 第二十届全国桥梁学术会议．武汉：人民交通出版社，２０１２：１８２２． ? ［１２］ＬＩＸｉｎｋｅ，ＧＡＯＣｈａｏ，ＧＵＯＹｏｎｇｃａｉ，犲狋犪犾．Ｃａｂｌｅｓｕｒｆａｃｅｄａｍａｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｃａｂｌｅｔａｙｅｄｂｒｉｄｇｅｓｕｓｉｎｇｏｐｔｉｃａｌ ?ｓｏｐｔｌａｓｔｅｃ．ｔｅｃｈｎｉｓａｎｄｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃｋｉｎｇ［Ｊ］．ＯｐｔｉｃｓａｎｄＬａｓｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１９，１１０：３６?４３．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｑｕｅ２０１８．０７．０１２．［１３］ＳＯＮＧＣｈａｏｌｉｎ，ＸＩＡＯＲｕｃｈｅｎｇ，ＳＵＮＢｉｎ．Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｃａｂｌｅｐｒｅｔｅｎｓｉｏｎｆｏｒｃｅｓｉｎｌｏｎｇｓｐａｎｃａｂｌｅｓｔａｙｅｄｂｒｉｄｇ  ? ? ? ｅｓｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｃｏｕｎｔｅｒｗｅｉｔ［Ｊ］．ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，２０１８，１７２：９１９９２８．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｅｎｇｓｔｒｕｃｔ．２０１８． ? ｇｈｊ．０６．０６１．［１４］郑亚青．含弹性索的绳牵引并联机构的动力学和末端轨迹控制［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１８，３９（６）：７９４ ? ８００．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８０８００１． ? ［１５］晁春峰，项贻强，林建平．基于流固耦合的锚索涡激振动抑制方法研究［Ｊ］．力学与实践，２０１５，３７（６）：７２５?７３０．ＤＯＩ：１０．６０５２／１００００８７９１５０６０． ? ? ? ［１６］张世江，陈海，刘阳，等．预压比对预应力钢绞线?聚合物砂浆加固ＲＣ板受弯性能的影响［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１８，３９（２）：１８６１９１．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１６１１０７１． ? ? ［１７］徐荣桥，管羽飞，林建平．考虑滑移的体外预应力筋的分析理论［Ｊ］．工程力学，２０１７，３４（５）：１９８ＤＯＩ：ＣＮＫＩ： ?２０４．ＳＵＮ：ＧＣＬＸ．０．２０１７０５０２２． ? ? ［１８］王雨．光伏组件柔性支架技术方案［Ｊ］．太阳能，２０１８（３）：３７４０． ? ［１９］牛斌．大跨度预应力索桁架光伏支承结构的设计［Ｊ］．太阳能，２０１８（７）：１９２２． ? ［２０］郭剑飞．大跨度预应力悬索钢结构施工技术［Ｊ］．施工技术，２００９（增刊１）：５１３５１７． ? （责任编辑：黄晓楠犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：方德平）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８１２０１１ ? 高强冷弯矩形钢管混凝土短柱轴压承载力试验饶玉龙１，张继承１，李勇１，黄泳水１，李迪２（１．长江大学城市建设学院结构工程与防灾研究所，湖北荆州４３４０２３；２．武汉市汉阳市政建设集团有限公司，湖北武汉４３００５０）摘要：为研究高强冷弯矩形钢管混凝土（ＣＦＨＣＳＴ）短柱在轴向荷载作用下的承载力，以钢管壁厚、钢材强度和截面尺寸３个不同参数进行实验．实验记录相关破坏现象，并分析试件荷载?位移和荷载?应变曲线在不同参数下的变化．结果表明：ＣＦＨＣＳＴ短柱在承受轴向荷载时，实验过程主要描述弹性、弹塑性和破坏３个阶段，其与普通钢管混凝土短柱的工作机理大致相同；宽厚比的取值越小，构件的延性越低，但核心混凝土受到外部钢管的约束作用增大，且构件的极限承载能力也得到提高；长宽比越小，构件延性越低，但构件承载力增强；随着钢材强度的提高，构件极限承载力提升较为明显，但构件延性却降低．关键词：高强冷弯钢管混凝土短柱；轴心受压；参数分析；极限承载力中图分类号：ＴＵ３９８；Ｕ４４１文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３３８０６ ? ? ? 犈狓狆犲狉犻犿犲狀狋狅狀犕犲犮犺犪狀犻犮犪犾犅犲犺犪狏犻狅狉狅犳犆狅狀犮狉犲狋犲犻犾犾犲犱 ?犉犛狋狉犲狀犵狋犺犆狅犾犱狉犿犲犱犛狋犲犲犾犜狌犫犲犎犻 ? ?犉狅犵犺犛犺狅狉狋犆狅犾狌犿狀犝狀犱犲狉犃狓犻犪犾犔狅犪犱ＲＡＯＹｕｌｏｎｇ１，ＺＨＡＮＧＪｉｃｈｅｎｇ１，ＬＩＹｏｎｇ１，ＨＵＡＮＧＹｏｎｇｓｈｕｉ１，ＬＩＤｉ２（１．ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＤｉｓａｓｔｅｒＲｅｄｕｃｔｉｏｎ，ＳｃｈｏｏｌｏｆＵｒｂａｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ＹａｎｇｔｚｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｉｎｇｚｈｏｕ４３４０２３，Ｃｈｉｎａ；ｙ，Ｊ２．ＷｕｈａｎＨａｎｙａｎｇＭｕｎｉｃｉｌＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＧｒｏｕｐＣｏｍｐａｎｙＬｉｍｉｔｅｄ，Ｗｕｈａｎ４３００５０，Ｃｈｉｎａ）ｐａ犃犫狊狋狉犪犮狋：ＴｈｅｍｅｃｈａｎｉｃａｌｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆＣｏｎｃｒｅｔｅ  ｆｉｌｌｅｄｈｉ  ｓｔｒｅｎｇｔｈｃｏｌｄ  ｆｏｒｍｅｄｓｔｅｅｌｔｕｂｅ（ＣＦＨＣＳＴ）ｓｈｏｒｔｇｈｃｏｌｕｍｎｗａｓｓｔｕｄｉｅｄｕｎｄｅｒａｘｉａｌｌｏａｄｆｏｒ３ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｗａｌｌｔｈｉｃｋｎｅｓｓｏｆｔｈｅｔｕｂｅ，ｔｈｅｓｔｒｅｎｇｔｈｏｆｔｈｅｓｔｅｅｌａｎｄｔｈｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓｏｆｔｈｅｓｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｄａｍａｇｅｉｎｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ，ｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｌｏａｄ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｃｕｒｖｅａｎｄｌｏａｄ  ｓｔｒａｉｎｃｕｒｖｅｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓｗｅｒｅａｎａｌｚｅｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｙｒｏｃｅｓｓｏｆＣＦＨＣＳＴｓｈｏｒｔｃｏｌｕｍｎｕｎｄｅｒａｘｉａｌｌｏａｄｉｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｈｒｅｅｓｔａｇｅｓ，ｎａｍｅｌｈｅｍａｉｎｌｌａｓｔｉｃ，ｅｌａｓ  ｐｙｔｙｅｔｉｃ ｐｌａｓｔｉｃａｎｄｂｒｏｋｅｎｓｔａｇｅｓ，ｗｈｉｃｈｉｓｓｉｍｉｌａｒｔｏｔｈｅｃｏｍｍｏｎｓｔｅｅｌｔｕｂｅｓｈｏｒｔｃｏｌｕｍｎ．Ａｓｔｈｅｒａｔｉｏｏｆｗｉｄｔｈｔｏｔｈｉｃｋｎｅｓｓｄｅｃｒｅａｓｅｓ，ｔｈｅｄｕｃｔｉｌｉｔｆｔｈｅｓｐｅｃｉｍｅｎｄｅｃｒｅａｓｅｓ，ｂｕｔｔｈｅｃｏｎｆｉｎｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｓｔｅｅｌｔｕｂｅｔｏｔｈｅｃｏｒｅｙｏｈｅｕｌｔｉｍａｔｅｂｅａｒｉｎｇｃａｐａｃｉｔｌｓｏｉｎｃｒｅａｓｅｓ．Ａｓｔｈｅａｓｐｅｃｔｒａｔｉｏｄｅｃｒｅａｓｅｓ，ｔｈｅｄｕｃｔｉｌｉｔｃｏｎｃｒｅｔｅｉｎｃｒｅａｓｅｓ，ａｎｄｔｙｙａ收稿日期：２０１８１１０８ ? ? 通信作者：张继承（  １９７６Ｅ?ｍａｉｌ：１００９９５＠ｙａｎ ?），男，副教授，博士，主要从事钢混凝土组合结构理论与设计的研究．ｔｚｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ．ｇ基金项目：国家自然科学基金资助项目（５１７７８０６５）；湖北省教育厅科学技术研究项目（Ｄ２０１５１３０４）第３期饶玉龙，等：高强冷弯矩形钢管混凝土短柱轴压承载力试验３３９ｏｆｔｈｅｓｐｅｃｉｍｅｎｄｅｃｒｅａｓｅ，ａｎｄｔｈｅｂｅａｒｉｎｇｃａｐａｃｉｔｎｃｒｅａｓｅｓ．Ａｓｔｈｅｓｔｒｅｎｇｔｈｏｆｓｔｅｅｌｉｎｃｒｅａｓｅｓ，ｔｈｅｕｌｔｉｍａｔｅｙｉｂｅａｒｉｎｇｃａｐａｃｉｔｎｃｒｅａｓｅｓｏｂｖｉｏｕｓｌｔｄｕｃｔｉｌｉｔｃｒｅａｓｅｓ．ｙｉｙ，ｂｕｙｄｅ犓犲狉犱狊：ｃｏｎｃｒｅｔｅｆｉｌｌｅｄｈｉｓｔｒｅｎｇｔｈｃｏｌｄｆｏｒｍｅｄｓｔｅｅｌｔｕｂｅｓｈｏｒｔｃｏｌｕｍｎ；ａｘｉａｌｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ；ｐａｒａｍｅｔｅｒ ? ? ? ｇｈ狔狑狅ｌｔｉｍａｔｅｂｅａｒｉｎｇｃａｐａｃｉｔａｎａｌｓｉｓ；ｕｙｙ钢管混凝土组合结构的外包钢管的成型方式主要包括热轧钢材焊接和钢板冷弯．关于钢管混凝土组合结构的设计已经具有较为成熟的技术规范［１?６］，这些规程中的钢管主要针对热扎钢材经焊接后成型的钢管．目前，对于钢混结构力学性能的研究主要集中于热扎钢材经过拼焊形成，而对于冷弯钢管方面的研究相对欠缺．冷成型钢管相较于热扎钢材经焊接后，不仅成型的钢管残余应力和残余变形较小，而且冷成型组合结构可以节省施工工期．因此，未来冷成型钢混结构的应用将越来越广泛．目前，对于冷成型钢混组合结构的研究大多集中于薄壁钢管混凝土柱．陶忠等［７］通过抗压试验表明，冷成型钢管混凝土［］［］结构具有良好的力学性能．Ｕｙ８提出试件局部屈曲受钢管截面宽厚比的影响较大．Ｓｈａｎｍｕｇａｍ等９提出一种新的轴力?弯矩相关曲线．王秋萍［１０］在轴向荷载作用下，推导出适用于薄壁钢混构件的承载力计算方法．梁扬滨等［１１］研究新型钢板笼混凝土轴压承载力实验，分析钢板笼对混凝土的套箍作用．Ｃｈａｎｇ等［１２］在碳钢管的相关参数（管厚、管径和屈服强度等）对该复合管柱影响的基础上，推导一种新的适用［］于不锈碳钢管柱的混凝土核心应力?应变模型．Ｙｏｕｎｇ等１３观察构件破坏模式，给出混凝土填充冷弯高［］强不锈钢管柱的柱强度和荷载?轴向应变的关系，并提出相关设计规范的参考意见．Ｅｌｃｈａｌａｋａｎｉ等１４确［］定圆形冷弯型钢管混凝土柱抗震性能的变形延性需求．Ｇｕｐｔａ等１５研究承载力的影响因素，并提出圆［］形钢管混凝土柱受弯承载力的失效模式．Ｚｈｕ等１６通过对冷弯效应的研究，对现行冷弯中厚壁钢管混凝土承载力计算公式提出修正建议．张达［１７］参照现有的计算规范提出轴压、偏压的实用性公式．杜文超等［１８］在轴向荷载作用下，推导出适用于椭圆钢混短柱的极限承载力计算方法．黄泳水等［１９］对高强矩形截面钢管混凝土柱在偏压荷载下进行实验研究．根据ＧＢ２０００１８－２００２《冷弯薄壁型钢结构技术规范》的要求［２０］，目前，使用较多的钢材为普通Ｑ２３５或Ｑ３４５钢材，而关于高强冷弯矩形钢混组合柱的研究较少，且关于该钢混组合结构承载力计算公式的研究报道也比较有限．本文以钢管宽厚比、截面长宽比和钢材强度３个参数设计９根高强冷弯钢混短柱，并进行轴压试验，从而研究高强冷弯矩形钢管混凝土（ＣＦＨＣＳＴ）短柱在轴向荷载作用下的承载力．１试验部分１．１试件设计实验中涉及到的柱横截面形式，如图１所示．图１中：犾为钢管截面长度（钢管最左侧边缘到最右侧边缘距离）；犫为钢管截面宽度（钢管最上侧边缘到最下侧边缘距离）；犱为钢管壁设计厚度．钢管中填充的混凝土为Ｃ４０型混凝土，外包钢管采用高强冷成型钢管．图１截面示意图Ｆｉ１Ｃｒｏｓｓｓｅｃｔｉｏｎｇ．采用正交方法共设计９个高强冷弯钢管混凝土柱试件，实验控制参数包括长宽比、宽厚比和钢材强度等级，具体相关参数，如表１所示．表１中：犘ｕ为极限承载力；所有短柱高均为６００ｍｍ．实验采用的混凝土配合比为水泥 ∶ 水 ∶ 砂 ∶ 石子＝１．００∶０．４２∶１．４２∶３．１５，减水剂掺加量为１％，混凝土立方体抗压强度平均值为３８．５Ｎ·ｍｍ－２．钢材的性能参数，如表２所示．表２中：犱０为钢管犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３４０２０１９年壁实际厚度； σ 珋ｓ为屈服强度均值； σ 珋ｂ为抗拉极限强度均值；实验混凝土设计强度等级为Ｃ４０．表１构件的基本参数表２钢材的性能参数Ｔａｂ．１ＢａｓｉｃｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｓｐｅｃｉｍｅｎＴａｂ．２Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｓｔｅｅｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ试件编号钢材强度犾×犫×犱／ｍｍ×ｍｍ×ｍｍ犾／犫犫／犱犘ｕ／ｋＮ试件编号犾×犫／犱０／ｍｍ σ 珋ｓ／ＭＰａ σ 珋ｂ／ＭＰａｍｍ×ｍｍ１Ｑ３４５２００×２００×６１．００３３．３３３６７１．８１２００×２００５．８３６２．５６４５２．７０２Ｑ３９０２００×２００×６１．００３３．３３４０５２．２２２００×２００６．１４０６．３０５２０．３０３Ｑ４２０２００×２００×６１．００３３．３３４１４４．７３２００×２００５．８４４０．５０５７１．３０４Ｑ４２０１５０×２００×４１．３３５０．００２４７５．２４１５０×２００３．４４２６．３０５３０．３３５Ｑ４２０１５０×２００×５１．３３４０．００３０９２．２５１５０×２００５．１４２７．００５８９．００６Ｑ４２０１５０×２００×６１．３３３３．３３３１８３．５６１５０×２００５．６４１０．００５３３．００７Ｑ４２０１００×２００×５２．００４０．００２２９２．２７１００×２００４．９４１５．００５２８．００８Ｑ４２０１５０×２００×５１．３３４０．００３１２６．７８１５０×２００５．２４２７．００５８９．００９Ｑ４２０２００×２００×５１．００４０．００３５５３．４９２００×２００４．８４０７．５０５７１．３０１．２加载装置及测点布置在构件制作中，确保构件两端平整．试验过程中将一个球铰置于试件顶端，同时，需要确保加载中心与试件截面中心保持一致，以便轴向荷载加载均匀．试验正式加载前，应先采取预加载?卸载的方式调试加载装置和数据采集系统．沿横向和纵向相互垂直的应变片分别布置在试件的４个侧面的中央截面高度处，同时，４个竖向位移计分别布置在构件的４个侧面．试验加载装置，如图２所示．１．３实验加载制度预施加轴力参考蔡绍怀［２１］提出的钢管混凝土柱极限承载力的计算公式（表１）．整个试验通过分级加载的方式进行加载，并将整个图２加载装置加载过程分为４个阶段：Ｐ１（试件与压力机接触之前），位移为０．５Ｆｉ２Ｌｏａｄｉｎｇｓｅｔｕｐｇ．ｍｍ·ｍｉｎ－１；Ｐ２（弹性阶段），该阶段的力为（１／１０）·犘ｕ；Ｐ３（弹塑性阶段），该阶段的力为（１／２０）·犘ｕ；Ｐ４（屈服或破坏阶段，其中，当试件位移突然增大时，表示试件已经屈服），该阶段的力为（１／２０）·犘ｕ．每级荷载等待２ｍｉｎ稳定后采集，采集后，继续施加下一级荷载，Ｐ４时，应连续采集．当荷载下降为原构件承载力的８５％，或者构件纵向变形的高度超过未加载构件高度的５％时，终止加载，停止试验．２试验现象试件试验结果，如图３所示．由图３可知：冷成型钢混柱受力特征和普通钢混柱受力特征十分相似．试件采用压力机从０开始加载，刚开始加载时，无明显变化；当加载到一定值时，钢管外表面一侧中上部会出现微鼓，随着轴向载荷继续增加，钢管外壁更加突出，垂直位移继续增大，其原因为混凝土浇筑时与上部顶板有空隙，造成上部较薄弱，易压坏鼓曲；当荷载进一步增大时，钢管壁４面的中部、上部均出现不同程度的鼓曲现象；将荷载继续增大到一定值时，钢管变形迅速被破坏，承载力迅速下降，位移迅速增加，其原因为钢管混凝土发挥明显的中部套箍作用，使其出现理想的腰部鼓曲，钢管内混凝土压碎荷载（ａ）编号１（ｂ）编号２（ｃ）编号３犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．（ｄ）编号４（ｅ）编号５第３期饶玉龙，等：高强冷弯矩形钢管混凝土短柱轴压承载力试验（ｆ）编号６（ｇ）编号７（ｈ）编号８３４１（ｉ）编号９图３试件的破坏形态Ｆｉ３Ｄａｍａｇｅｍｏｄｅｓｏｆｓｐｅｃｉｍｅｎｓｇ．全部由钢管承担，钢管延性发挥后，承载力迅速下降．由图３还可知：编号４，５，６试件在实验过程中，可听到明显的混凝土被压碎的声音；编号１试件钢管有明显变形，且出现对接焊缝破坏，其原因为焊缝加工没有达到实验要求，应该终止试验，从裂缝空隙中可以明显看到内部混凝土已被压碎．３试验结果及分析３．１荷载位移关系材料的延性是体现材料性质的重要指标，表示结构的某个截面从屈服开始到承载能力没有明显下降或基本不降低期间的变形能力．各试件的荷载（犉） 位移（狊）曲线，如图４所示．由图４可知：各试件荷载?位移曲线走势基本一致．在整个荷载施加过程中，试件分为弹性、屈曲、破坏３个阶段，由于施加轴向荷载钢管混凝土柱中，钢材的屈服为渐进过程，荷载?位移曲线中没有明显的屈服点；在加载到破坏阶段时，承载力没有垂直下降，说明构件延性较好，从钢材破坏的空隙中可以看到钢管内部混凝土已被压碎，这是由于钢管的套箍作用，构件依旧具有部分承载力；钢管混凝土的增强机理为轴向受压时，外围钢管对核心混凝土产生套箍作用，使管内混凝土处于３向受压状态，试件在轴压荷载作用下，钢管的套箍效应显著，一定程度上提高试件的整体承（ｂ）不同宽厚比（ａ）不同钢材强度（ｃ）不同长宽比图４轴向压力作用下试件的荷载位移曲线Ｆｉ４Ｌｏａｄ  ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｃｕｒｖｅｏｆｓｐｅｃｉｍｅｎｕｎｄｅｒａｘｉａｌｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｇ．载能力．由图４（ａ）可知：在截面尺寸和宽厚比不变时，钢材强度的增强对极限承载力有促进作用，但对延性有不利影响，其原因为钢材强度越高，材料脆性越明显．由图４（ｂ）可知：在截面尺寸和钢材强度不变时，宽厚比的减小对极限承载力和延性均有促进作用．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３４２２０１９年由图４（ｃ）可知：在宽厚比和钢材强度不变时，通过减小截面尺寸长宽比，可以提高试件的极限承载力和延性．３．２横向（纵向）平均应变荷载关系在轴向荷载作用下，各构件４个面的横向和纵向的算术平均值代表水平和垂直的平均应变．各种负载下，各构件的载荷（犉） ?横向平均应变（ εｈ）、纵向平均应变（ εｚ）曲线，如图５所示．由图５可知：荷载施加到极限荷载之前，整条曲线基本是光滑的；在弹性阶段，应变与轴压力基本呈现线性关系，整条曲线斜率随着荷载的增大而逐渐减小．由图５（ａ）可知：该曲线具有一定的规律趋势，主要反映钢材强度与承载力的关系，强度越高，其极限承载力越大．在弹性阶段，刚开始施加荷载时，钢管与混凝土相互作用较小，两者曲线斜率基本一致，当应变达到一定值时，钢材强度随着应变的增大而增强，其承载力也越大，钢材Ｑ４２０试件比Ｑ３９０，Ｑ３４５试件极限承载力更高；在破坏阶段，曲线快速下降，但Ｑ３４５试件斜率最高，其次，依次为Ｑ３９０，Ｑ４２０试件，Ｑ３４５试（ｂ）不同宽厚比（ａ）不同钢材强度（ｃ）不同长宽比图５在轴向压力作用下荷载横向／纵向平均应变曲线／Ｆｉ５Ｌｏａｄ  ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌａｖｅｒａｇｅｓｔｒａｉｎｃｕｒｖｅｕｎｄｅｒａｘｉａｌｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｇ．件延性最好，Ｑ４２０试件延性最差．由图５（ｂ）可知：当钢材强度和试件长宽比保持不变时，随着宽厚比的减小，钢管对核心混凝土围压作用越明显，使得极限承载力更高．在荷载施加的弹性阶段，３条曲线相似，但随着轴向荷载施加的增大，曲线曲率开始发生变化，即随着宽厚比斜率越小，试件极限承载力越高；在破坏阶段，曲线快速下降，但斜率最高的壁厚为４ｍｍ试件，其次，依次为５，６ｍｍ试件，延性最好的壁厚为４ｍｍ试件，壁厚为６ｍｍ的试件延性最差．由图５（ｃ）可知：当钢材强度和试件宽厚比保持不变，施加轴向荷载，三条曲线曲率基本一致，说明在弹性阶段，试件长宽比对试件承载力影响不大，但随着轴向荷载施加的增大，曲线曲率开始发生变化，即随着长宽比斜率越小，试件极限承载力越高；在破坏阶段，曲线快速下降，但长宽比最小试件斜率最高，长宽比最大试件斜率最低，长宽比最大试件延性最好，长宽比最小试件延性最差．４结论通过对高强冷弯钢管混凝土短柱进行轴压试验，得出以下４点结论．１）在轴向荷载作用下，高强冷弯钢管混凝土柱工作机理可以分为弹性、弹塑性和破坏３个阶段，与普通钢管混凝土柱工作机理基本一致．２）试件长宽比越小，承载力则越高，延性越低．长宽比大于１的试件，沿短边的横向约束强于沿长边的横向约束．３）试件宽厚比越小，钢管对其核心混凝土约束作用越大，其极限承载力越高，延性越低．４）试件钢材强度越高，极限承载力则越高，延性越低．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期饶玉龙，等：高强冷弯矩形钢管混凝土短柱轴压承载力试验３４３参考文献：［１］ＡＲＣＨＩＴＪ．Ｂｕｉｌｄｉｎｇｃｏｄｅｒｅｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｃｏｎｃｒｅｔｅ（ＡＣＩ３１８  ９５）ａｎｄｃｏｍｍｅｎｔａｒ９５）ｂｙｑｕｙ（ＡＣＩ３１８Ｒ ＡＣＩｃｏｍｍｉｔｔｅｅ３１８［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，１９９６，２（３）：１２０．ＤＯＩ：１０．１０６１／（ＡＳＣＥ）１０７６  ０４３１（１９９６）２：３（１２０．３）．［２］Ａｍｅｒｉｃａｎｉｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆｓｔｅｅｌｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ｌｏａｄａｎｄｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｆａｃｔｏｒｄｅｓｉｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｏｒｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｓｔｅｅｌｂｕｉｌｄｉｎｇｓｇｎｓｐｅ［Ｓ］．Ｃｈｉｃａｇｏ：ＡＩＳＣＣｏｍｍｉｔｔｅｅｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＡｐｐｒｏｖｅｄｂｙｔｈｅＡＩＳＣＢｏａｒｄｏｆＤｉｒｅｃｔｏｒｓ，１９９９．［３］Ｅｕｒｏｐｅａｎｃｏｍｍｉｔｔｅｅｆｏｒｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ．Ｅｕｒｏｃｏｄｅ４：Ｄｅｓｉｆｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓｔｅｅｌａｎｄｃｏｎｃｒｅｔｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ：ＤＤＥＮＶｇｎｏ１９９４  ２：２００１［Ｓ］．Ｌｏｎｄｏｎ：ＢｒｉｔｉｓｈＳｔａｎｄａｒｄｓＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ，２００４．［４］ＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＪａｐａｎ．Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓｆｏｒｄｅｓｉｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｃｏｎｃｒｅｔｅｆｉｌｌｅｄｓｔｅｅｌｔｕｂｕｌａｒｓｔｒｕｃ  ｇｎａｎｄｃｔｕｒｅｓ［Ｓ］．Ｔｏｋｙｏ：ＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＪａｐａｎ，１９９７．［５］中国工程建设标准化协会．矩形钢管混凝土结构技术规程：ＣＥＣＳ１５９：２００４［Ｓ］．北京：［ｓ．ｎ．］，２００４．［６］中华人民共和国国家军用标准．战时军港抢修早强型组合结构技术规程：ＧＪＢ４１４２－２０００［Ｓ］．北京：中国人民解放军总后勤部，２００１．［７］陶忠，王志滨，韩林海．矩形冷弯型钢钢管混凝土柱的力学性能研究［Ｊ］．工程力学，２００６，２３（３）：１４７１５５．ＤＯＩ：１０． ? ３９６９／４７５０．２００６．０３．０２５．ｉｓｓｎ．１０００ ? ｊ．［８］ＵＹＢ．Ｓｔｒｅｎｇｔｈｏｆｃｏｎｃｒｅｔｅｆｉｌｌｅｄｓｔｅｅｌｂｏｘｃｏｌｕｍｎｓｉｎｃｏｒｒａｔｉｎｇｌｏｃａｌｂｕｃｋｌｉｎｇ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒ  ｐｏｉｎｇ，２０００，１２６（３）：３４１３５２．ＤＯＩ：１０．１０６１／（ａｓｃｅ）０７３３９４４５（２０００）１２６：３（３４１）． ? ? ［９］ＳＨＡＮＭＵＧＡＭＮ，ＬＩＥＷＪ，ＬＥＥＳ．Ｔｈｉｎｌｌｅｄｓｔｅｅｌｂｏｘｃｏｌｕｍｎｓｕｎｄｅｒｂｉａｘｉａｌｌｏａｄｉｎｇ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｔｒｕｃｔｕｒａｌ ?ｗａＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，１９８９，１１５（１１）：３０７６３０９４．ＤＯＩ：１０．１０６１／（ＡＳＣＥ）０７３３９４４５（１９８９）１１５：１１（２７０６）． ? ? ［１０］王秋萍．薄壁钢管混凝土轴压短柱力学性能的试验研究［Ｄ］．哈尔滨：哈尔滨工业大学，２００２．［１１］梁扬滨，曾志兴，苏江林，等．钢板笼约束混凝土短柱轴压承载力分析［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１４，３５（５）：５７６５８０．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１４．０５．０５７６． ? ? ［１２］ＣＨＡＮＧＸｕ，ＲＵＺｈｏｎｇｌｉａｎｇ，ＺＨＯＵＷｅｉ，犲狋犪犾．Ｓｔｕｄｙｏｎｃｏｎｃｒｅｔｅｆｉｌｌｅｄｓｔａｉｎｌｅｓｓｓｔｅｅｌｃａｒｂｏｎｓｔｅｅｌｔｕｂｕｌａｒ（ＣＦ ? ? ＳＣＴ）ｓｔｕｂｃｏｌｕｍｎｓｕｎｄｅｒｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ［Ｊ］．ＴｈｉｎｌｌｅｄＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，２０１３，６３：１２５１３３．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｔｗｓ．２０１２． ?Ｗａ ? ｊ．１０．００２．［１３］ＹＯＵＮＧＢ，ＥＬＬＯＢＯＤＹＥ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｉｎｖｅｓｔｉｔｉｏｎｏｆｃｏｎｃｒｅｔｅｆｉｌｌｅｄｃｏｌｄｆｏｒｍｅｄｈｉｔｒｅｎｇｔｈｓｔａｉｎｌｅｓｓｓｔｅｅｌ ? ? ｇａｇｈｓｔｕｂｅｃｏｌｕｍｎｓ［ｃｓｒ．２００５．０８．Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｌＳｔｅｅｌＲｅｓｅａｒｃｈ，２００６，６２（５）：４８４?４９２．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｊ００４．［１４］ＥＬＣＨＡＬＡＫＡＮＩＭ，ＺＨＡＯＸｉａｏｌｉｎｇ，ＧＲＺＥＢＩＥＴＡＲ．Ｃｏｎｃｒｅｔｅｆｉｌｌｅｄｓｔｅｅｌｃｉｒｃｕｌａｒｔｕｂｅｓｓｕｂｅｃｔｅｄｔｏｃｏｎｓｔａｎｔ ? ｊｅｎｇｓｔｒｕｃｔ．ａｍｐｌｉｔｕｄｅｃｙｃｌｉｃｐｕｒｅｂｅｎｄｉｎｇ［Ｊ］．ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，２００４，２６（４）：２１２５?２１３５．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．２００４．０７．０１２．［１５］ＧＵＰＴＡＰ，ＳＡＲＤＡＳ，ＫＵＭＡＲＭ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌａｎｄｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｓｔｕｄｙｏｆｃｏｎｃｒｅｔｅｆｉｌｌｅｄｓｔｅｅｌｔｕｂｕｌａｒｃｏｌｕｍｎｓｕｎｄｅｒａｘｉａｌｌｏａｄｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｌＳｔｅｅｌＲｅｓｅａｒｃｈ，２００７，６３（２）：１８２?１９３．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｃｓｒ．２００６．ｊ．ｊ０４．００４．［１６］ＺＨＵＡｉｚｈｕ，ＣＨＥＮＸｉａｎｃｈｕａｎ，ＺＨＵＨｏｎｇｐｉｎｇ．Ａｎａｌｓｉｓｏｆｃｏｎｃｒｅｔｅｆｉｌｌｅｄｕｎｓｔｉｆｆｅｎｅｄａｎｄｓｔｉｆｆｅｎｅｄｃｏｌｄｆｏｒｍｅｄ ? ? ｙｓｔｕｂｃｏｌｕｍｎｓ［Ｃ］∥ＥｌｅｖｅｎｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．广州：国家自然科学基金委员会，２０１０：２４６２５２． ? ［１７］张达．方形冷弯中厚壁钢管混凝土短柱承载力研究［Ｄ］．武汉：华中科技大学，２０１２．［１８］杜文超，赵均海，张常光，等．椭圆钢管混凝土轴压短柱承载力分析［Ｊ］．混凝土，２０１６（４）：４６ＤＯＩ：１０．３９６９／ ?４９．ｊ．ｉｓｓｎ．１００２３５５０．２０１６．０４．０１３． ? ［１９］黄泳水，张继承，饶玉龙，等．高强冷弯矩形截面钢管混凝土柱偏压性能试验［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１９，４０（２）：１７９１８５．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８１１０１５． ? ? ［２０］中华人民共和国建设部．冷弯薄壁型钢结构技术规范：ＧＢ２０００１８－２００２［Ｓ］．武汉：湖北省发展计划委员会，２００３．［２１］蔡绍怀．套箍混凝土轴心受压构件的强度计算［Ｊ］．建筑结构，１９８０（４）：２５３１．ＤＯＩ：１０．１９７０１／ｚ１９８０．０４．００７． ? ｊ．ｊｊｇ．（编辑：李宝川责任编辑：陈志贤犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：方德平）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８１２０２１ ? 利用无风力矩智能镜面为建筑增加日照的可行性实验吴正旺１，闫阳２，狄岳３（１．华侨大学建筑学院，福建厦门３６１０２１；２．北方工业大学建筑与艺术学院，北京１００１４４；３．加利福尼亚大学洛杉矶分校建筑与城市设计学院，加利福尼亚州洛杉矶９００９５）摘要：将计算机技术与建筑节能结合，研制基于风力矩相互抵消及施加预应力的无风力矩智能镜面，为寒冷地区建筑增加日照，并以某建筑群为例进行可行性实验．结果表明：无风力矩智能镜面能长期、稳定地为建筑提供日照，其光、热舒适性较高，但杀菌能力尚不明确；施加预应力后，抗风性能较理想，结构质量较轻，更稳定可靠，但在特定角度有一定炫光．关键词：无风力矩智能镜面；太阳辐射；节能；镜面反射中图分类号：ＴＵ２文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３４４０６ ? ? ? 犉犲犪狊犻犫犻犾犻狋狉犻犿犲狀狋狅犳犐狀犮狉犲犪狊犻狀犵犛狌狀狊犺犻狀犲犳狅狉犅狌犻犾犱犻狀犵狊狔犈狓狆犲犝狊犻狀犵犐狀狋犲犾犾犻犲狀狋犕犻狉狉狅狉犠犻狋犺狅狌狋犠犻狀犱犕狅犿犲狀狋犵ＷＵＺｈｅｎｇｗａｎｇ１，ＹＡＮＹａｎｇ２，ＤＩＹｕｅ３（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ；ｙ，Ｘｉ２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｉｎｇ１００１４４，Ｃｈｉｎａ；ｙｏｊ３．ＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄＵｒｂａｎＤｅｓｉｒｔｍｅｎｔ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｆＣａｌｉｆｏｒｎｉａ（ＬｏｓＡｎｇｅｌｅｓ），ＬｏｓＡｎｇｅｌｅｓ９００９５，ＵＳＡ）ｇｎＤｅｐａｙｏ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｉｔｈｂｕｉｌｄｉｎｇｅｎｅｒａｖｉｎｇ，ｂａｓｅｄｏｎｗｉｎｄｍｏｍｅｎｔｍｕｔｕａｌｃｏｕｎ  ｇｙｓｔｅｒａｃｔｉｏｎａｎｄｐｒｅｓｔｒｅｓｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｔｍｉｒｒｏｒｗｉｔｈｏｕｔｗｉｎｄｍｏｍｅｎｔｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔａｋｉｎｇａｂｕｉｌｄｉｎｇｇｅｎｃｏｍｐｌｅｘａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｆｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｓｕｎｓｈｉｎｅｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｄｅｖｉｃｅｃａｎｙｏｒｏｖｉｄｅｌｏｎｇｔｅｒｍａｎｄｓｔａｂｌｅｓｕｎｓｈｉｎｅｆｏｒｂｕｉｌｄｉｎｇｓ，ａｎｄｉｔｓｌｉｔａｎｄｔｈｅｒｍａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｒｅｃｏｍｆｏｒｔａｂｌｅ，ｂｕｔ ? ｐｇｈｉｔｓｓｔｅｒｉｌｉｚａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｓｎｏｔｙｅｔｃｌｅａｒ．Ａｆｔｅｒｐｒｅｓｔｒｅｓｓｉｎｇ，ｉｔｓｗｉｎｄｒｅｓｉｓｔａｎｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｃｒｅａｓｅｓ，ｉｔｓｓｔｒｕｃ  ? ｙｉｔｕｒｅｗｅｉｔｄｅｃｒｅａｓｅｓａｎｄｂｅｃｏｍｅｓｍｏｒｅｓｔａｂｌｅ，ｂｕｔｔｈｅｄａｚｚｌｅｅｘｉｓｔｓａｔａｃｅｒｔａｉｎａｎｇｌｅ．ｇｈ犓犲狉犱狊：ｉｎｔｅｌｌｉｔｍｉｒｒｏｒｗｉｔｈｏｕｔｗｉｎｄｍｏｍｅｎｔ；ｓｕｎｓｈｉｎｅ；ｅｎｅｒａｖｉｎｇ；ｍｉｒｒｏｒｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎｇｅｎｇｙｓ狔狑狅获得日照是建筑采光［１］、卫生［２］、心理［３］的需要，但在北方寒冷地区往往不易［４］，尤其是城市中心人员密集、土地昂贵等地区，其建筑的低层部分常常因为日照不足而阴冷［５］、昏暗［６?７］．为此，沈天行等［８］利用建筑阳台等空间，使用反射材料固定在建筑立面上，将日照反射进入其南向建筑的室内．苟中华等［９］利用双弧面板将高空太阳辐射反射引入高层建筑的底层室内．本文将信息技术与太阳能利用结合［１０?１１］，研制无风力矩智能镜面（以下简称智能镜面）装置，并进行可行性实验．收稿日期：２０１８１２１２ ? ? 通信作者：吴正旺（１９７２），男，教授，博士后，主要从事生态规划与设计的研究．Ｅｉｌ：ｗｕｚｈｅｎｇｗａｎｇ＠１２６．ｃｏｍ． ?ｍａ基金项目：国家自然科学基金资助项目（５１３７８０１８）第３期吴正旺，等：利用无风力矩智能镜面为建筑增加日照的可行性实验３４５１无风力矩智能镜面增加日照的基本原理无风力矩智能镜面具有以下３个特点［１２］．１）同时利用太阳的光和热．２）自动追踪、定向反射．３）近全光谱反射（普通镀银镜面的反射率可达９０％以上；普通玻璃透光率亦大于９０％、吸收率约２％；镜面的全光谱反射率最高能达到约９５％；价格更低廉的镀铝镜面反射率也能达到８５％左右）．为验证智能镜面在建筑中实际应用的可行性，通过信息技术及太阳能利用的结合方式［１０?１１］，研制无风力矩智能镜面装置．２０１７年１月－２０１８年１０月，将无风力矩智能镜面安装在北京市北方工业大学第４教学楼第５层屋面上，并进行相关实验及监测．智能镜面为建筑增加日照的可行性实验示意图，如图１所示．图１智能镜面为建筑增加日照的可行性实验示意图Ｆｉ１Ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｒｉｍｅｎｔｏｆｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｓｕｎｓｈｉｎｅｆｏｒｂｕｉｌｄｉｎｇｓｕｓｉｎｇｉｎｔｅｌｌｉｔｍｉｒｒｏｒｇ．ｙＥｘｐｅｇｅｎ利用智能镜面为建筑增加日照的基本原理是：将太阳辐射自动、定向反射进入建筑室内，使其阴冷昏暗的北朝向房间获得充沛日照，改善自然采光并减少能耗，实质是信息技术＋太阳能利用．主要有以［］下３个步骤．１）根据太阳运行轨迹自动计算出太阳、镜面、建筑北窗的相对关系１３，实时推算出镜面法［］线所需调整的方位角、俯仰角［１４］．２）以步进电机＋减速机精确控制、调整镜面１５．３）将太阳辐射（光＋热）反射至建筑北朝向的阴冷空间．２利用智能镜面增加日照的实验１）实验对象．选取北方工业大学第２教学楼的３１８，３２０，３１６，３２５等教室及第２教学楼北侧约４０．５ｍ处的第４教学楼第５层屋面（外墙安装智能镜面装置一套），２幢教学楼高均为５层．２）实验方法．选取采暖季、过渡季的晴天、多云、阴天、雾霾等典型天气，对智能镜面进行抗风、定向反射、采光、温湿度等的监测、比较．３）实验设备．自制智能镜面系统１套；上海宝工工具有限公司生产的ＰｒｏｓＫｉｔ温湿度计４台，温度灵敏度为０．１ ℃ ，湿度灵敏度为１％；ＫＯＮＩＣＡＩＬＬＵＭＩＮＡＮＣＥＭＥＴＥＲＴ? １０型照度计４台，精度为１ｌｘ；宾得Ｒ? ４００型全能全站仪１台，测距精度为０．１ｍｍ，角度精度为２ ″．４）实验内容．准确性实验、抗风性能实验、光热舒适性实验，以及不同反射材料条件下的太阳辐射利用率实验．３抗风性能及准确性的分析实验中，智能镜面最长从２０１７年９月１６－１９日共连续准确运行９６ｈ，每日开机运行８ｈ，有个别元器件（霍尔接近开关等）不稳定．要长期、稳定地为建筑提供日照，关键是准确控制镜面．因此，实验要提高智能镜面镜面控制准确性，主要措施有如下４点．１）基于步进电机＋减速机的传动机构．２）简化传动结构，减少自质量，将镜面的重心完全贴近垂直转动轴，以风力距相互抵消来增强稳定性．３）将镜面位置贴近垂直方向转动轴，以减少镜面与目标窗之间因转动轴未重合而产生的误差．４）以皮筋模拟发条机构给镜面施加一定预应力，以减少镜面在风力作用下可能产生的晃动．智能镜面剖正俯视图及可行性实验实景，分别如图２，３所示．由图２，３可知；智能镜面运行稳定，反射光斑均长期、稳定位于入射窗内．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３４６２０１９年图２智能镜面剖正俯视图Ｆｉ２Ｔｏｐｖｉｅｗｏｆｉｎｔｅｌｌｉｔｍｉｒｒｏｒｐｒｏｆｉｌｅｇ．ｇｅｎ（ａ）背面实景（ｂ）远景图３智能镜面可行性实验实景Ｆｉ３Ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｒｉｍｅｎｔｓｃｅｎｅｏｆｉｎｔｅｌｌｉｔｍｉｒｒｏｒｇ．ｙｅｘｐｅｇｅｎ要可靠地为建筑提供日照，关键还在于其抗风性能．由实验可知；智能镜面的水平方位角及俯仰角的调节机构、整体装置的结构强度满足日常使用要求，可在６级以下风力条件下稳定运行，并在１０级大风条件下保持结构稳定，但在７级以上阵风时可能产生轻微晃动．智能镜面采取了以下３个抗风措施：１）将镜面对称布置在纵向转轴两侧，以抵消绝大部分任意方向风力产生的力矩．２）以发条机构对镜面施加预应力，防止镜面在微小风力矩作用下产生轻微晃动，试验以皮筋代替发条，如图４所示．３）将水平方向、垂直方向上转动轴位置紧邻，形成“十”字形转轴，并将其设置在支座的２根支架之间，这样镜架即可简化为直线，结构进一步简化、结构强度则进一步增大．（ａ）“十”字形转轴（ｂ）预应力皮筋图４智能镜面利用施加预应力增强的抗风性能Ｆｉ４Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｉｎｔｅｌｌｉｔｍｉｒｒｏｒｗｉｎｄｒｅｓｉｓｔａｎｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｂｙｐｒｅｓｔｒｅｓｓ ? ｇ．ｇｅｎ２０１７年４月１日对智能镜面的１∶１０模型进行户外抗风实验，在９：５３－１０：２５共计３２ｍｉｎ的时间段内，对称布局的镜面在３～４级风力作用下，无论正面或侧面迎风，装置都保持了相对稳定，其风力矩大部分被有效地相互抵消，效果明显．在２～６级大风天气条件下，智能镜面在２０１７年１０月２１，１０月３０日，１１月７日，１１月８日，１１月１０日，１１月１１日等最大光斑偏移量约为２０ｃｍ．施加的预应力大小是关键，预应力过小则易晃动，过大则难以驱动镜面．２０１７年９月２１日及１０月２１日发生的轻微晃动通过加大皮筋施加预应力后均得以明显改善，如表１所示．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吴正旺，等：利用无风力矩智能镜面为建筑增加日照的可行性实验３４７表１智能镜面在有风天气条件下的运行实验Ｔａｂ．１Ｉｎｔｅｌｌｉｔｍｉｒｒｏｒｏｐｅｒａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｕｎｄｅｒｗｉｎｄｙｗｅａｔｈｅｒｇｅｎ实验日期风力最大水平偏移最大垂直偏移镜面晃动概况原因分析２０１７年９月２１日阵风２～３级２０ｃｍ，偶发不明显偶发水平方向晃动单条皮筋施加的预应力过小２０１７年１０月２１日阵风３级２０ｃｍ，偶发不明显偶发水平方向晃动齿轮之间咬合松动及单条皮筋施加的预应力过小２０１７年１０月３０日阵风３级未见明显偏移未见明显偏移未见明显晃动，阵风时偶见轻微晃动皮筋施加的预应力加大，齿轮紧固２０１８年５月１３日阵风５～６级未见明显偏移未见明显偏移未见明显晃动，阵风时偶见轻微晃动皮筋施加的预应力适当，阵风时风力较大４室内光和热的舒适性获智能镜面辅助的３１８教室在采光、节能方面具有以下４个特点．１）一般天气条件下，镜面水平方位角、垂直俯仰角控制精度高，光线定向入射稳定，人眼未察觉到明显晃动．２）在风力较大、阵风较强（风力６级以上）的天气条件下，预应力较小时，光斑仍有轻微晃动，最大光斑偏移量约为２０ｃｍ；若预应力适中，则未见明显晃动．３）温度、照度舒适性较高，在多云天气条件下，获镜面反射的教室，其温度高于普通教室约０．６ ℃．２一套智能镜面为一间约９０ｍ的７０人大教室提供日照，室内外气温比较，如表２所示．除非辐射特别强烈，室内照度均在舒适度范围之内，２０１７年１０月６日各教室照度比较及２０１７年１０月８日各教室温度比较，分别如图５，６所示．图５中：３２５教室为南向教室；３１８教室为获得反射的北向教室；其余为北向普通教室．表２智能镜面辅助下室内外温度比较Ｔａｂ．２Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｂｅｔｗｅｅｎｉｎｄｏｏｒａｎｄｏｕｔｄｏｏｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｗｉｔｈｈｅｌｆｉｎｔｅｌｌｉｔｍｉｒｒｏｒｐｏｇｅｎ温度／℃ ３１８教室（获反射教室）３１６教室（无反射教室）监测季节监测日期室外温度／℃ 秋季２０１７年１０月６日２０１７年１０月８日１９２１．５２０．９多云，南风１～２级１８２０．６２０．５小雨，东北风１～２级秋季当日天气情况图５２０１７年１０月６日各教室照度比较图６２０１７年１０月８日各教室温度比较Ｆｉ５Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｇ．Ｆｉ６Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｇ．ｃｌａｓｓｒｏｏｍｓｏｎＯｃｔｏｂｅｒ６，２０１７ｃｌａｓｓｒｏｏｍｓｏｎＯｃｔｏｂｅｒ８，２０１７４）眩光．与南向室内相似，室内任一受到反射的位置均可感受到点状光源（镜面），其余位置则不明显．若镜面位置过低（如４１８教室）或在入射范围内向镜面处观看，则炫光明显，建议镜面与室内人眼所成之俯仰角宜大于１４ °，且宜从使用者左后方入射，则炫光明显改善，如图７所示．在实际使用中，智能镜面可早于实际供暖日期．当太阳高度角逐渐增大，室内墙体、家具等皆可蓄犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３４８（ａ）前教室照度分布２０１９年（ｂ）后教室照度分布（ｃ）从非入射窗看镜面（ｄ）从入射窗看镜面图７智能镜面辅助下的室内炫光实景Ｆｉ７Ｉｎｄｏｏｒｄａｚｚｌｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｗｉｔｈｉｎｔｅｌｌｉｔｍｉｒｒｏｒｇ．ｇｅｎ热，使气温平滑过渡，舒适性提高．以北京为例，实际运行时，可从９月２０日前后始至次年５月２日底结束，全年共约２５０ｄ。智能镜面的单位照度约相当于南向教室的４０％～４８％，如表３所示．由于智能镜面能为建筑提供长达６～８ｈ日照，因此，其总照度大约相当于同面积南向窗户的２．８倍，可显著改善室内天然采光，但是否满足杀菌等卫生要求，则尚需深入研究．５不同镜面材料智能镜面的太阳辐射光和热利用效率智能镜面对太阳辐射的有效利用率为太阳辐射入射角度折减系数 × 镜面反射率 × 第一层窗户玻璃透光率 × 第二层窗户玻璃透光率，冬季（太阳高度角为２４ °）为９１％×９０％ ×９０％×９０％＝６４．６％；夏季（太阳高度角为４５ °）为７０．７％×９０％×９０％×９０％＝５１．５％．２０１８年３－４月，选取北方工业大学第２教学楼南北２间相似的教室做比较，监测其室内外照度之比值（将其作为光、热利用率的参考）．实验采用普通玻璃镀银镜面及上海吉祥牌镜面铝板，在２０１８年４月１８日测试中，采用４台ＩＬＬＵＭＩＮＡＮＣＥＭＥＴＥＲＴ? １０型照度计，对３１８教室（镜面反射）、室外、南向教室、北向教室（无镜面反射）等４个测点同时进行监测，其结果如表３所示．表３不同反射材料的反射照度比较Ｔａｂ．３Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｒｅｆｌｅｃｔｉｖｉｔｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｆｌｅｃｔｉｖｅｍａｔｅｒｉａｌｓｙｏ监测时间室外日照照度／ｌｘ２０１８年４月１８日１１：２０７８５００２０１８年４月１８日１１：４０８１６００室内照度／ｌｘ反射材料第２教学楼３１８教室（获得反射的北向教室）玻璃镀银镜面１５４６０镜面铝板１２５００玻璃镀银镜面镜面铝板１６４６０第２教学楼３２５教室（无反射的南向教室）３１６００３１８５０１３７４０由表３可知：太阳辐射穿过普通双层玻璃后，其照度从７８５００ｌｘ降低至３１６００ｌｘ，降幅为４０．３％，略低于理论计算的５１．５％；经玻璃镀银镜面反射后，再入射至建筑室内的太阳辐射照度从８１６００ｌｘ降低至１６４６０ｌｘ，降幅为２０．２％，约为太阳辐射直接入射的５０．１％；镜面铝板反射后再入射至建筑室内的太阳辐射照度从８１６００ｌｘ降低至１３７４０ｌｘ，降幅为１６．８％，约为玻璃镀银镜面的８３．４％．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吴正旺，等：利用无风力矩智能镜面为建筑增加日照的可行性实验３４９实验还发现，积灰对太阳能利用具有较大影响．以２０１８年１０月３０日及１０月３１日为例，在对各用房窗户玻璃进行清洁后，获得入射的３２０教室室内外照度比从１０％提高至１３％，显示出窗户玻璃的清洁对其太阳辐射的利用率的影响约为３０％，如表４所示．表４清洁玻璃后监测不同反射材料的反射照度比较Ｔａｂ．４Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｒｅｆｌｅｃｔｉｖｉｔｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｆｌｅｃｔｉｖｅｍａｔｅｒｉａｌｓａｆｔｅｒｇｌａｓｓｃｌｅａｎｉｎｇｙｏ监测时间室外日照照度／ｌｘ２０１８年１０月３０日６２８００２０１８年１０月３１日５４７００室内照度／ｌｘ反射材料３１８教室（获得反射，３１８教室（获得反射，３２５教室（无反射清洁玻璃前）清洁玻璃后）的南向教室）玻璃镀银镜面６５０９８２４０镜面铝板１２５２１６８９玻璃镀银镜面５１２３７２４０镜面铝板１０１１１２６９１５１４１４４２６结论智能镜面以风力矩相互抵消方式改善稳定性，施加预应力较好地解决了镜面晃动问题．步进电机＋减速机的镜面控制方式显著提高定向反射的准确性，缩减了结构尺寸，铝板、玻璃等镜面材料的太阳辐射利用率均较高，皆可为建筑提供良好的光、热舒适性．但镜面之积灰对太阳辐射入射、反射均有一定影响，大量镜面安装在建筑立面上还需要解决美观问题．实验表明，利用智能镜面可为建筑稳定、长期地提供日照，其光、热舒适性较高但卫生要求尚不明确，在建筑采光及节能设计中具有一定的推广价值．参考文献：［１］秦旋，刘倩昆．厦门市公共建筑能耗影响因素与节能潜力分析［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１５，３６（５）：５７５ ? ５８０．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１５．０５．０５７５． ? ［２］黄明强，崔胜辉，李秀芳．建筑节能产品推广应用影响因素结构方程模型分析［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１６，３７（４）：４４７４５０．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１６０４０１１． ? ? ［３］张播，赵文凯．国外建筑日照标准的对比研究［Ｊ］．城市规划，２０１０（１１）：７０７４． ? ［４］张浩然．日照间距约束、人口密度与中国城市增长［Ｊ］．经济学，２０１８，１７（１）：３３３?３５４．ＤＯＩ：１０．１３８２１／ｃｎｋｉ．ｃｅｊ．ｑ．２０１７．０４．１３．［５］赵弘野．哈尔滨行列式住宅日照分析线性数学模型研究［Ｄ］．哈尔滨：东北林业大学，２０１５．［６］王丽方．取消日照间距政策节约土地资源［Ｊ］．团结，２００７（４）：４３４４． ? ［７］薛立新，徐苏宁．城市住宅建筑日照标准适用性研究：以黑龙江省为例［Ｊ］．城市规划，２００６（９）：６１６５． ? ［８］沈天行，袁磊．将日光引入北向建筑底层的技术［Ｊ］．建筑学报，２００４（４）：７８７９． ? ［９］苟中华，刘少瑜，巴哈鲁丁．高层高密度居住环境中的自然采光系统：ＡＮＩＤＯＬＩＣ技术应用初探［Ｊ］．建筑学报，２０１０（３）：２４２６． ? ［１０］王劲，陈林．智能采光实时追日的电能管理系统［Ｊ］．单片机与嵌入式系统应用，２００９（７）：５３５６． ? ［１１］王映梅．绿色建筑中的采光与照明设计［Ｊ］．中国高新技术企业，２０１１（２７）：１５３１５５． ? ［１２］吴正旺，吴彦强．利用“镜面反射”减少日照间距并节能节地的可行性论证［Ｊ］．华中建筑，２０１６（１１）：５８ＤＯＩ： ?６１．１０．１３９４２／ｃｎｋｉ．ｈｚｚ．２０１６．１１．０１４．ｊ．ｊ［１３］李宗涛，李志刚，于存贵，等．基于单片机的太阳追踪系统的设计［Ｊ］．电子设计工程，２０１４，２２（２）：１８８?１９０．ＤＯＩ：ｃｎｋｉ．ｄｚｓ２０１４．０２．０１５．１０．１４０２２／ｊ．ｊｇｃ．［１４］黄杭昌，俞磊，唐晓晟，等．高精度太阳追踪系统研究与实现［Ｊ］．电子技术应用，２０１６，４２（８）：７０?７３．ＤＯＩ：１０．ｉｓｓｎ．０２５８１６１５７／７９９８．２０１６．０８．０１６． ? ｊ．［１５］许芬，王凯迪．基于ＵＫＦ的定日镜姿态角最优估计研究［Ｊ］．太阳能学报，２０１２，３３（７）：１２２６１２３４． ? （责任编辑：陈志贤犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：方德平）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１９０３０２９ ? 催化氢化还原法制备的犖，犖?双烷基化壳聚糖王林１，２，辛梅华１，２，李明春１，２，刘旭光１，２，周向恒１，２（１．华侨大学材料科学与工程学院，福建厦门３６１０２１；２．华侨大学环境友好功能材料教育部工程中心，福建厦门３６１０２１）摘要：以十二烷基磺酸钠为相转移剂，月桂醛与壳聚糖反应生成西夫碱，再通过钯碳（Ｐｄ／Ｃ）催化氢化还原西夫碱制备犖，犖?双十二烷基化壳聚糖衍生物．通过试验分析催化氢化反应时间、反应温度、Ｐｄ／Ｃ催化剂用量等因素对烷基化取代度的影响，并用元素分析、红外光谱、核磁共振氢谱等对产物进行表征．正交试验结果表明：催化氢化制备犖，犖?双十二烷基化壳聚糖的最佳催化氢化反应时间为２４ｈ，反应温度为３０ ℃ ，Ｐｄ／Ｃ催化剂的用量占壳聚糖总量的１％，制得的犖，犖?双十二烷基化壳聚糖的烷基化取代度为１８９％．关键词：壳聚糖；催化氢化；烷基化；钯碳催化剂中图分类号：Ｏ６３６．１文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３５００６ ? ? ? 犖，犖?犇犻犪犾犽狔犾犪狋犲犱犆犺犻狋狅狊犪狀犕犪犱犲犫狔犆犪狋犪犾狋犻犮狔犎狔犱狉狅犲狀犪狋犻狅狀犚犲犱狌犮狋犻狅狀犵，，，ＷＡＮＧＬｉｎ１２，ＸＩＮＭｅｉｈｕａ１２，ＬＩＭｉｎｇｃｈｕｎ１２，，，ＬＩＵＸｕｇｕａｎｇ１２，ＺＨＯＵＸｉａｎｇｈｅｎｇ１２（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭａｔｅｒｉａｌｓＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ；ｙ，Ｘｉ２．ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｉｅｎｄｌｔｉｏｎａｌＭａｔｅｒｉａｌｓ，ＭｉｎｉｓｔｒｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ， ?ＦｒｙＦｕｎｃｙｏＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ）ｙ，Ｘｉ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｓｏｄｉｕｍｄｏｄｅｃｙｌｓｕｌｆｏｎａｔｅｗａｓｕｓｅｄａｓｔｈｅｐｈａｓｅｔｒａｎｓｆｅｒａｇｅｎｔｔｏｒｅａｃｔｌａｕｒａｌｄｅｈｙｄｅｗｉｔｈｃｈｉｔｏｓａｎ犖?ｄｉａｌｋｙｌｃｈｉｔｏｓａｎｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓｗｅｒｅｐｒｅｐａｒｅｄｂｙｐａｌｌａｄｉｕｍｃａｒｂｏｎ（Ｐｄ／Ｃ）ｃａｔ  ｔｏｇｅｎｅｒａｔｅｓｃｈｉｆｆｂａｓｅ．Ｔｈｅｎ犖，ａｌｔｉｃｈｙｄｒｏｇｅｎａｔｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎｏｆｓｃｈｉｆｆｂａｓｅ．Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｃａｔａｌｔｉｃｈｙｄｒｏｇｅｎａｔｉｏｎｒｅａｃｔｉｏｎｔｉｍｅ，ｒｅａｃｔｉｏｎｙｙｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，Ｐｄ／Ｃｃａｔａｌｓｔｄｏｓａｇｅｏｎｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆａｌｋｙｌａｔｉｏｎｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎｗｅｒｅｓｔｕｄｉｅｄ．Ｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｓｗｅｒｅｙｎｆｒａｒｅｄｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄ１ＨＮＭＲｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ．Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄｂｙｅｌｅｍｅｎｔａｌａｎａｌｓｉｓ，ｉｙｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｂｅｓｔｃａｔａｌｔｉｃｈｙｄｒｏｇｅｎａｔｉｏｎｒｅａｃｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｆｏｒｔｈｅｃａｔａｌｔｉｃｈｙｄｒｏｇｅｎａｔｉｏｎｐｒｅｐａｒａ  ｙｙｔｉｏｎｏｆ犖，犖?ｄｉａｌｋｙｌｃｈｉｔｏｓａｎａｒｅ：ｒｅａｃｔｉｏｎｔｉｍｅ２４ｈ，ｒｅａｃｔｉｏｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ３０ ℃ ，Ｐｄ／Ｃｃａｔａｌｓｔ１％ｏｆｔｈｅｔｏ  ｙｔａｌａｍｏｕｎｔｏｆｃｈｉｔｏｓａｎ．Ａｎｄｔｈｅａｌｋｙｌａｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅｏｆ犖，犖?ｄｉａｌｋｙｌｃｈｉｔｏｓａｎｉｓ１８９％．犓犲狉犱狊：ｃｈｉｔｏｓａｎ；ｃａｔａｌｔｉｃｈｙｄｒｏｇｅｎａｔｉｏｎ；ａｌｋｙｌａｔｉｏｎ；ｐａｌｌａｄｉｕｍｃａｒｂｏｎｃａｔａｌｓｔｙｙ狔狑狅犖?烷基化改性是壳聚糖（ＣＳ）改性研究的热点之一，通过改变烷基链的长度可以改变壳聚糖在水和有机溶剂中的溶解性．犖?烷基化改性壳聚糖不仅溶解性能提高，而且烷基长链的亲酯部分，壳聚糖的主链作为亲水部分，还可以赋予壳聚糖流变性能和表面活性性能［１］，因此，可用于药物载体、抗菌剂等［２?４］．收稿日期：２０１９０３１２ ? ? 通信作者：李明春（１９６２Ｅｉｌ：ｍｃｌｉ＠ｈｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ． ?），男，教授，博士，博士生导师，主要从事功能高分子材料的研究． ?ｍａ基金项目：福建省海洋高新产业发展专项项目（２０１５２２）；福建省自然科学基金资助项目（２０１６Ｊ０１２３４）；华侨大学研究生科研创新基金资助项目（１７０１３０８１０２６）第３期王林，等：催化氢化还原法制备的犖，犖?双烷基化壳聚糖３５１在烷基化壳聚糖的羟基上引入亲水基团制备的双亲性壳聚糖衍生物可以自组装，形成胶束，用于难溶药物的增溶及缓释［５?８］．对壳聚糖进行化学修饰，可以进一步提高壳聚糖载体的稳定性及药物的利用率［９］．目前，犖?烷基化壳聚糖的制备主要采用脂肪醛和壳聚糖形成西夫碱，再用硼氢化物（硼氢化钠、硼氢化钾、氰基硼氢化钠等）对Ｃ＝Ｎ进行还原［１０］．但是采用硼氢化物还原Ｃ＝Ｎ存在硼氢化物用量大、成本高、还原过程中产生大量的氢气、操作过程繁琐等缺点，并且壳聚糖和醛生成西夫碱的反应是在弱酸性条件下进行，经硼氢化物还原后溶液呈碱性，需再次调节反应体系的ｐＨ值，从而进行第二次西夫碱反应，这不利于工业化生产．催化氢化还原法因具有高效、操作简单、易于工业化生产等优点而备受关注．催化氢化还原反应常用的催化剂主要有钯、铑、钌等［１１?１３］，其中，Ｐｄ／Ｃ催化剂由于反应条件温和，在中性和弱酸性条件下，均能达到催化效果［１４］，主要用于硝基、亚胺等的还原［１５?１７］，但在壳聚糖的Ｃ＝Ｎ还原反应中未见报道．本文以十二烷基磺酸钠为相转移剂，催化氢化还原制备犖，犖?双十二烷基化壳聚糖（ＤＬＣＳ）；然后，采用正交试验法，系统研究催化氢化反应时间、反应温度及Ｐｄ／Ｃ催化剂用量对犖，犖?双十二烷基化壳聚糖烷基取代度的影响．１实验部分１．１实验材料珨ｗ＝５０ｋｕ，壳聚糖脱乙酰度（壳聚糖（犕ＤＤ）为８９％，浙江省玉环市澳兴生物技术有限公司）；月桂醛（山东省寿光市金宇化工有限责任公司）；十二烷基磺酸钠（ＳＤＳ，上海阿拉丁生化科技股份有限公司）；钯碳催化剂（Ｐｄ／Ｃ，质量分数为５％，陕西省西安市瑞科新材料股份有限公司）；氢气（福建省厦门市林德气体有限公司）；其他试剂均为市售分析纯．１．２仪器设备ＶａｒｉｏＭＩＣＲＯｃｕｂｅ型元素分析仪（德国Ｅｌｅｍｅｎｔａｒ公司）；ＩＳ５０型傅里叶变换红外光谱仪（美国Ｎｉｃｏｌｅｔ公司）；ＡｖａｎｃｅⅢ ５００型核磁共振波谱仪（德国Ｂｒｕｋｅｒ公司）；ＤＴＧ? ６０Ｈ型热重合分析仪（日本Ｓｈｉｍａｄｚｕ公司）．１．３犖，犖?双十二烷基壳聚糖的制备以十二烷基磺酸钠为相转移剂，月桂醛和壳聚糖反应生成西夫碱，再用Ｐｄ／Ｃ为催化剂，催化氢化还原制备犖，犖?双十二烷基化壳聚糖，制备路线如图１所示．图１ＤＬＣＳ的制备路线Ｆｉ１ＰｒｅｐａｒａｔｉｏｎｒｏｕｔｅｏｆＤＬＣＳｇ．采用正交实验法对催化氢化的条件进行优化，催化氢化表１催化氢化的正交因素水平表的正交因素水平，如表１所示．催化氢化的具体实施条件，如Ｔａｂ．１Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｆａｃｔｏｒｌｅｖｅｌｔａｂｌｅ表２所示．表１，２中：狋为反应时间；狑Ｃ为催化 θ 为反应温度；ｏｆｃａｔａｌｔｉｃｈｙｄｒｏｇｅｎａｔｉｏｎｙ剂质量分数．将１．６１ｇ壳聚糖加入１００ｍＬ，体积分数为２％的醋酸水溶液中，搅拌至壳聚糖溶解．升温至９８ ℃ ，加入月桂醛（理论量的４倍）和一定量的相转移催化剂ＳＤＳ，搅拌反应１０ｈ后，犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．项目／ｈ狋 θ／℃ 狑Ｃ／％１１２３０１２１８４５２３２４６０３华侨大学学报（自然科学版）３５２２０１９年自然冷却至３０ ℃．然后，加入０．０１６ｇＰｄ／Ｃ催化剂，充入氢气反应２４ｈ．重复以上操作，进行月桂醛反应及氢气还原．反应结束后，冷却至室温，用ＮａＯＨ调节ｐＨ值至弱碱性．甲醇沉淀、抽滤、洗涤．氯仿溶解、旋蒸浓缩、冰丙酮沉淀，离心得犖，犖?双十二烷基化壳聚糖粗产物．将粗产物自然挥干过夜，再次溶解于氯仿中，制得纯化后的产物，４０ ℃ 真空干燥至恒质量．表２催化氢化的反应条件Ｔａｂ．２Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｆｏｒｃａｔａｌｔｉｃｈｙｄｒｏｇｅｎａｔｉｏｎｙ参数项目１项目２项目３项目４项目５项目６项目７项目８项目９／ｈ狋１２１２１２１８１８１８２４２４２４ θ／℃ ３０４５６０３０４５６０３０４５６０狑Ｃ／％１２３１２３１２３１．４犖，犖?双十二烷基化壳聚糖的表征测试１．４．１产物的取代度测定壳聚糖和不同条件下得到的犖，犖?双十二烷基化壳聚糖，经烘至恒质量［］后，用ＶａｒｉｏＭＩＣＲＯｃｕｂｅ型元素分析仪测定Ｎ，Ｃ，Ｈ的物质的量，烷基取代度（ＤＳ）５为ＤＳ＝（［（狀狀（（ＣＮ）））－（狀狀（（ＣＮ）））］／１２）×１００％．ＤＬＣＳＣＳ１．４．２产物的红外光谱（ＦＴ? ＩＲ）分析采用溴化钾压片法，以空白溴化钾片为背景，在ＩＳ５０型傅里叶变换红外光谱仪上测定壳聚糖和ＤＬＣＳ的红外光谱，中红外区扫描范围为４０００～５００ｃｍ－１，扫描次数为３２次．１１．４．３产物的核磁共振（ＨＮＭＲ）分析壳聚糖溶解在ＣＤ３ＣＯＯＤ／Ｄ２Ｏ混合溶液中，犖，犖?双十二烷基化壳聚糖溶解在ＣＤＣｌ３中，用ＡＶＡＮＣＥ Ⅲ ５００Ｍ型核磁共振波谱仪测定壳聚糖和犖，犖?双十二烷基化壳聚糖的１ＨＮＭＲ，测定温度为２２ ℃ ，采样次数为３２次，空扫１次，弛豫时间为２ｓ．１．４．４产物的热重（ＴＧ）分析壳聚糖和犖，犖?双十二烷基化壳聚糖在真空干燥箱中烘干至恒质量，在ＤＴＧ? ６０Ｈ型热重合分析仪进行热重分析，Ａｒ２为保护气体，升温速率为１０ ℃ · ｍｉｎ－１，测试范围为３０～７００ ℃．２实验结果与分析２．１产物的烷基化取代度分析采用元素分析法，壳聚糖的脱乙酰度（ＤＤ）和双烷基化壳聚衍生物的烷基化取代度，结果如表３所示．表３中：狑（Ｎ）为Ｎ的质量分数；狑（Ｃ）为Ｃ的质量分数；狑（Ｈ）为Ｈ的质量分数．由表３可知：不同反应条件下制得的犖，犖?双十二烷基化壳聚糖烷基化取代度均超过１６０％，最大可达１９０％．表３ＤＬＣＳ的元素分析及取代度Ｔａｂ．３ＥｌｅｍｅｎｔａｌａｎａｌｓｉｓａｎｄｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅｏｆＤＬＣＳｙ项目狑（／％狑（／％狑（Ｈ）／％Ｎ）Ｃ）ＤＤ／％ＤＳ／％项目狑（／％狑（／％狑（Ｈ）／％Ｎ）Ｃ）ＤＤ／％ＤＳ／％ＣＳ７．４７４０．２５６．９８８５．６９－５２．５８６１．９７９．６３－１８１１２．７８６１．５４９．６０－１６３６２．６３６２．４７９．７１－１７９２２．７７６１．７６９．６７－１６４７２．５４６３．１４９．７５－１８９３２．７３６１．９９９．６７－１６８８２．５１６２．７０９．８３－１９０４２．６３６１．８８９．７３－１７６９２．５３６２．９０９．７８－１８９２．２催化氢化反应条件对犇犔犆犛取代度的影响采用正交实验，以烷基化取代度为计算指标，通过直观分析法［１８］，根据极差（犚犼）的大小分析各因素对烷基化取代度的影响大小．极差越大，表明该因素对烷基化取代度的影响越大，可由各水平对应的取代度平均值选择最佳条件．实验中，烷基化取代度的平均值越大越好，当烷基化取代度的平均值相近时，则考虑生产成本选择较优的反应条件．不同反应条件下，所制备犖，犖?双十二烷基化壳聚糖的直观分析犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期王林，等：催化氢化还原法制备的犖，犖?双烷基化壳聚糖３５３结果，如表４所示．表４中：Ⅰ犼为第１列１水平对应的１，２，３号实验数据取代度平均值；Ⅱ犼为第１列２水平对应的４，５，６号实验数据取代度平均值；Ⅲ犼为第１列３水平对应的７，８，９号实验数据取代度平均值．由表４可知：催化剂用量（质量分数）和反应温度对烷基化取代度的影响较小．这是因为随着催化剂用量的增加，烷基化取代度略有增加，但是由于壳聚表４不同反应条件制备ＤＬＣＳ的直观分析结果糖西夫碱可供催化反应的位点有限，当催化剂的用Ｔａｂ．４ＶｉｓｕａｌａｎａｌｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓｏｆＤＬＣＳｙ量为壳聚糖的１％时，已经能够满足催化氢化反应ｒｅｐａｒｅｄｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅａｃｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｐ所需要的催化剂表面活性位点［１９］，由于钯属于贵金属，从经济成本考虑应该尽量减少催化剂的用量，选择催化剂的用量为壳聚糖质量的１％；反应温度对于烷基化取代度的影响不大，表明催化氢化反应条参数／ｈ狋 θ／℃ 狑Ｃ／％ＤＳ／％项目１１２３０１１６３项目２１２４５２１６４项目３１２６０３１６８项目４１８３０２１７６件温和，在较低的温度下已经能够达到催化加氢的项目５１８４５３１８１效果；反应时间对壳聚糖烷基化取代度的影响较大，项目６１８６０１１７９随着反应时间的延长，烷基化取代度逐渐增加，当催项目７２４３０３１８９化氢化反应时间为２４ｈ时，可供反应的位点趋于饱项目８２４４５１１９０１８９项目９２４６０２虑节约能源和生产成本，选择催化氢化制备犖，犖? Ⅰ犼／３ Ⅱ犼／３１６５１７６１７７１７９１７８１７６双十二烷基化壳聚糖的Ｐｄ／Ｃ催化剂用量为壳聚糖 Ⅲ犼／３１８９１７９１７９总量的１％，反应温度为３０ ℃ ，反应时间为２４ｈ．犚犼２４３３和，反应底物中的Ｃ＝Ｎ基本上被完全还原．综合考最优条件下制备ＤＬＣＳ的元素分析及取代度，如表５所示．由表５可知：最优条件下烷基化取代度为１８９％，高于用硼氢化钠还原法制备的ＤＬＣＳ的烷基化取代度１４８％［８］．表５最优条件下制备ＤＬＣＳ的元素分析及取代度Ｔａｂ．５ＥｌｅｍｅｎｔａｌａｎａｌｓｉｓａｎｄｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅｏｆｐｒｅｐａｒｅｄＤＬＣＳｕｎｄｅｒｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｙ项目／％／％狑（Ｎ）／％狑（Ｃ）／％狑（Ｈ）ＤＤ／％ＤＳ／％ＣＳ７．４７４０．２５６．９８８５．６９－ＤＬＣＳ２．５３６２．８１９．７２－１８９２．３产物的犉犜犐犚分析 ? 采用溴化钾压片法，在４０００～５００ｃｍ－１的中红外区测得壳聚糖和犖，犖?双十二烷基化壳聚糖的红外光谱，如图２所示．由图２可知：壳聚糖的ＦＴ? ＩＲ谱图在３５００～３０００ｃｍ－１处的宽峰为壳聚糖的羟基及壳聚糖分子间的氢键吸收峰；犖，犖?双十二烷基化壳聚糖的ＦＴ? ＩＲ谱图与壳聚糖相比，在３５００～３０００ｃｍ－１处的吸收峰明显减弱，这是由于烷基化作用破坏了壳聚糖的氢键，在２９２１ｃｍ１和２８５３ｃｍ－１处对应的饱和甲基和亚甲基的伸缩振动峰明显增强，在１４７８ｃｍ－１处出现新振动峰，为亚甲基上的Ｃ－Ｈ的变形振动，在７２１ｃｍ－１处对应的是狀 ≥４的（在１５９９ｃｍ－１处对应Ｎ－Ｈ的ＣＨ２）狀基团的骨架振动峰，图２ＣＳ和ＤＬＣＳ的ＦＴ? ＩＲ图吸收峰明显减弱，说明长链烷基已引入壳聚糖的氨基上［３］．２．４产物的１犎犖犕犚分析Ｆｉ２ＦＴ? ＩＲｓｐｅｃｔｒａｏｆＣＳａｎｄＤＬＣＳｇ．壳聚糖和犖，犖?双十二烷基化壳聚糖的１ＨＮＭＲ谱图，如图３所示．图３中： δ 为化学位移．由图３可知；壳聚糖的１ＨＮＭＲ谱图在４．７１处对应的是溶剂Ｄ２Ｏ的特征峰，在１．９５处对应的是壳聚糖中未脱除的乙酰氨基上的甲基质子峰，而在３．０８，３．６６，３．８２处对应的是壳聚糖主链上的质子峰；ＤＬＣＳ的１ＨＮＭＲ谱图在７．２６对应的是溶剂ＣＤＣｌ３的特征峰，在０．９０，１．２９分别对应的是烷基长链末端的甲基ｆ以及脂肪长链上的亚甲基ｅ的质子峰，２．４５对应的是烷基长链和氨基相连的亚甲基ｄ的质子犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３５４２０１９年峰［６］；由１ＨＮＭＲ谱图进一步说明产物为长链烷基取代壳聚糖衍生物．（ａ）壳聚糖（ｂ）犖，犖?双十二烷基化壳聚糖图３样品的１ＨＮＭＲ谱图Ｆｉ３ｇ．１ＨＮＭＲｓｐｅｃｔｒａｏｆｓａｍｐｌｅｓ２．５产物的犜犌分析壳聚糖和犖，犖?双十二烷基化壳聚糖的ＴＧ曲线，如图４所示．由图４可知：壳聚糖在１００，２５６ ℃ 附近分别出现了明显的失质量，在１００ ℃ 附近的失质量是由于壳聚糖失去结晶水，失质量率为１０％，而在２５６ ℃ 附近的失质量是由于壳聚糖的主链发生分解；犖，犖?双十二烷基化壳聚糖的ＴＧ曲线在１００ ℃ 附近并没有失质量产生．这是因为在壳聚糖上引入长链烷基后疏水性能增加，在１７５ ℃ 附近出现明显的失质量．ＤＬＣＳ侧链取代烷基的分解及壳聚糖主链的降解，ＤＬＣＳ在１５０～３５０ ℃ 范围内出现了两次失质量，在１７５ ℃ 附近的失质量为ＤＬＣＳ烷基取代链的分解，而２４０ ℃ 附近的失质量为壳聚糖主链的降解．［］ＤＬＣＳ的主链降解温度比壳聚糖低，这是由于烷基侧链的存在削弱了壳聚糖内部的氢键作用２０．（ａ）壳聚糖（ｂ）犖，犖?双十二烷基化壳聚糖图４样品的ＴＧ图Ｆｉ４ＴＧｓｐｃｅｃｔｒａｏｆｓａｍｐｌｅｓｇ．３结论采用月桂醛与壳聚糖反应生成西夫碱，再通过Ｐｄ／Ｃ催化氢化对Ｃ＝Ｎ进行还原，成功制备犖，犖? 双十二烷基化壳聚糖衍生物，并用元素分析、红外光谱、核磁共振氢谱等进行表征．通过正交实验法选择最佳反应条件，结果表明，催化氢化温度和Ｐｄ／Ｃ催化剂用量对取代度的影响不大，而催化反应时间对ＤＬＣＳ取代度的影响最大，随着反应时间的延长，ＤＬＣＳ的烷基化取代度呈上升趋势．综合考虑节约能源和生产成本，得出催化氢化制备ＤＬＣＳ的最佳反应时间为２４ｈ，反应温度为３０ ℃，Ｐｄ／Ｃ催化剂的用量占壳聚糖总量的１％，制得的ＤＬＣＳ的烷基化取代度为１８９％，实验结果为壳聚糖烷基化的工业化生产提供依据．参考文献：［１］ＰＥＴＩＴＣ，ＲＥＹＮＡＵＤＳ，ＤＥＳＢＲＩＥＲＥＳＪ．Ａｍｐｈｉｉｌｉｃｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓｏｆｃｈｉｔｏｓａｎｕｓｉｎｇｍｉｃｒｏｗａｖｅｉｒｒａｄｉａｔｉｏｎ．Ｔｏｗａｒｄｐｈ犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期王林，等：催化氢化还原法制备的犖，犖?双烷基化壳聚糖３５５ａｎｅｃｏｆｒｉｅｎｄｌｒｏｃｅｓｓｔｏｃｈｉｔｏｓａｎｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ［Ｊ］．Ｃａｒｂｏｈｙｄｒａｔｅｐｏｌｒｓ，２０１５，１１６：２６?３３．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｃａｒｂ  ? ｙｐｙｍｅｊ．ｌ．２０１４．０４．０８３．ｐｏ［２］ＲＡＢＥＡＥＩ，ＢＡＤＡＷＹＭＥＲＯＧＧＥＴＭ，犲狋犪犾．Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｆｕｎｇｉｃｉｄａｌａｎｄｉｎｓｅｃｔｉｃｉｄａｌａｃｔｉｖｉｔｅｄｕｃｔｉｖｅａｌ  ｙｂｙｒｋｙｌａｔｉｏｎｏｆｃｈｉｔｏｓａｎ［Ｊ］．ＰｅｓｔＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ，２００６，６２（９）：８９０８９７．ＤＯＩ：１０．１００２／ｐｓ．１２６３． ? ［３］ＬＩＭｉｎｇｃｈｕｎ，ＳＵＳｈｅｎｇ，ＸＩＮＭｅｉｈｕａ，犲狋犪犾．Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｔｗｅｅｎ犖，犖?ｄｉａｌｋｙｌｃｈｉｔｏｓａｎｍｏｎｏｌａｙｅｒａｎｄｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄ  ｐｂｅＪ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｌｌｏｉｄａｎｄＩｎｔｅｒｆａｃｅＳｃｉｅｎｃｅ，２００７，３１１（１）：２８５２８８．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｃｉｓ．２００６．１２．０８２．ｉｎｇｖｅｓｉｃｌｅ［ ? ｊ．ｊ［４］洪键淞，辛梅华，李明春，等．犖?甲基犖，犖?双十二烷基壳聚糖盐酸盐的合成及自组装囊泡性能［Ｊ］．化工进展，ｉｓｓｎ．１０００２０１４，３３（２）：４２３４２８．ＤＯＩ：１０．３９６９／６６１３．２０１４．０２．０２７． ? ? ｊ．［５］ＨＵＯＭｅｉｒｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＹｏｎｇ，ＺＨＯＵＪｉａｎｐｉｎｇ，犲狋犪犾．Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｍｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｂｉｏｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄａｂｓｅｎｃｅｏｆｔｏｘｉｃｉｔｆｐｏｌｒｉｃｍｉｃｅｌｌｅｓｆｏｒｍｅｄｂｙ犖? ｏｃｔｌ犗? ｃａｒｂｏｘｙｍｅｔｈｙｌｃｈｉｔｏｓａｎ［Ｊ］．Ｃａｒｂｏｈｙｄｒａｔｅｐｏｌｒｓ，２０１１，８３ ?犖，ｙｏｙｍｅｙｙｍｅ（４）：１９５９１９６９．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｃａｒｂｐｏｌ．２０１０．１０．０７３． ? ｊ．［６］ＲＡＦＡＥＬＤ，ＳＣＨＭＩＴＴＣＣ，ＮＥＵＭＡＮＮＭＧ．Ｓｙｎｔｈｅｓｅｓａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｏｆａｍｐｈｉｉｌｉｃｑｕａｔｅｒｎａｒｉ  ｐｈｙａｍｍｏｎＪ］．Ｃａｒｂｏｈｙｄｒａｔｅｐｏｌｒｓ，２０１６，１４７（２０）：９７１０３．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｃａｒｂｐｏｌ．２０１６．０３．０８３．ｕｍｃｈｉｔｏｓａｎｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ［ ? ｙｍｅｊ．［７］ＨＵＯＭｅｉｒｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＹｏｎｇ，ＺＨＯＵＪｉａｎｐｉｎｇ，犲狋犪犾．Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｏｆｌｏｗ? ｔｏｘｉｃａｍｐｈｉｉｌｉｃｃｈｉ  ｐｈｔｏｓａｎｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓａｎｄｔｈｅｉｒａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｓｍｉｃｅｌｌｅｃａｒｒｉｅｒｆｏｒａｎｔｉｔｕｍｏｒｄｒｕｇ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｈａｒｍａｃｅｕ  ｔｉｃｓ，２０１０，３９４（１）：１６２１７３．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｉｒｍ．２０１０．０５．００１． ? ｊ．ｊｐｈａ［８］张晓林，李明春，辛梅华，等．犖，犖?双十二烷基?３，６Ｊ］．化工进展，２０１２，３１ ?犗?磺丙基壳聚糖对紫杉醇的增溶作用［（１２）：２７４８２７５２．ＤＯＩ：１０．１６０８５／６６１３．２０１２．１２．０２６．ｉｓｓｎ．１０００ ? ? ｊ．［９］曾皓月，王之，方美娟，等．Ｊ］．华侨大学学报 ?Ｂｅｈｎｋｅｎ效应面法工艺优化［ｐＤＮＡ?巯基壳聚糖纳米粒的制备及Ｂｏｘ（自然科学版），２０１７，３８（５）：６７６６８１．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１７０３０５４． ? ? ［１０］王晓燕．Ｎ烷基壳聚糖纤维的制备及其凝血性能研究［Ｄ］．天津：天津工业大学，２０１８．［１１］ＣＨＥＮＪｉａｎｚｈｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＺｈｅｎｆｅｎｇ，ＬＩＵＤｅｌｏｎｇ，犲狋犪犾．Ｐａｌｌａｄｉｕｍ?ｃａｔａｌｚｅｄｃｈｅｍｏ?ａｎｄｅｎａｎｔｉｏｓｅｌｅｃｔｉｖｅＣ－Ｏｙｂｏｎｄｃｌｅａｖａｇｅｏｆａｌａｃｙｌｏｘｙｋｅｔｏｎｅｓｂｙｈｙｄｒｏｇｅｎｏｌｓｉｓ［Ｊ］．ＡｎｇｅｗａｎｄｔｅＣｈｅｍｉｅ，２０１６，５５（２９）：８４４４８４４７．ＤＯＩ： ? ? ｐｈａｙ１０．１００２／ａｎｇｅ．２０１６０３５９０．［１２］ＬＩＵＣｈｏｎｇ，ＹＵＡＮＪｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＪｉａｎ，犲狋犪犾．Ｒｈｃａｔａｌｚｅｄａｓｙｍｍｅｔｒｉｃｈｙｄｒｏｇｅｎａｔｉｏｎｏｆｂｅｔａｒａｎｃｈｅｄｅｎｏｌｅｓｔｅｒｓ ? ?ｂｙｃｈｉｒａｌｐｒｉｍａｒｌｃｏｈｏｌｓ［Ｊ］．ＯｒｉｃＬｅｔｔｅｒｓ，２０１８，２０（１）：１０８１１１．ＤＯＩ：１０．１０２１／ａｃｓ．ｏｒ  ｆｏｒｔｈｅｓｙｎｔｈｅｓｉｓｏｆｂｅｔａ ? ? ｙａｇａｎｌｅｔｔ．７ｂ０３４６９．ｇ［１３］ＬＩＪｉｎｇ，ＭＡＹｕｉｅ，ＬＵＹｕｆｅｉ，犲狋犪犾．Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓｏｆｅｎａｎｔｉｏｐｕｒｅγ ｌａｃｔｏｎｅｓｖｉａａｒｕＰＨＯＸ? ｒｕｃａｔａｌｚｅｄａｓｙｍｍｅｔｒｉｃｈｙ  ? ｊｙｄｒｏｇｅｎａｔｉｏｎｏｆγ ｔｏａｃｉｄｓ［Ｊ］．ＡｄｖａｎｃｅｄＳｙｎｔｈｅｓｉｓａｎｄＣａｔａｌｓｉｓ，２０１９，３６５（５）：１?９．ＤＯＩ：１０．１００２／ａｄｓｃ．２０１８ ?ｋｅｙ０１１８６．［１４］ＧＲＡＨＡＭＷＰ，ＬＩＨａｏ，ＰＲＡＮＡＷＫ，犲狋犪犾．Ｒａｐｉｄｓｙｎｔｈｅｓｉｓｏｆｒｈｏｄｉｕｍ?ｐａｌｌａｄｉｕｍａｌｌｏｙｎａｎｏｃａｔａｌｓｔｓ［Ｊ］．ＣｈｅｍｙＣａｔＣｈｅｍ，２０１８，１０（１）：３２９３３３．ＤＯＩ：１０．１００２／ｃｃｔｃ．２０１７０１１３３． ? ［１５］ＧＵＯＭｉａｏ，ＬＩＨｅ，ＲＥＮＹｉｉ，犲狋犪犾．ＩｍｐｒｏｖｉｎｇｃａｔａｌｔｉｃｈｙｄｒｏｇｅｎａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＰｄｎａｎｏｐａｒｔｉｃｌｅｓｂｙｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｑｙｉｃｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｐｈｏｓｐｈｉｎｅｌｉＪ］．ＡＣＳＣａｔａｌｓｉｓ，２０１８，８（７）：６４７６６４８５．ＤＯＩ：１０．１０２１／ａｃｓｃａｔａｌ．８ｂ００８７２． ? ｇａｎｄｓ［ｙ［１６］ＳＵＮＸｉａｏｈｕｉ，ＳＵＡＲＥＺＡＩ，ＯＳＡＤＣＨＩＩＤ，犲狋犪犾．ＳｉｎｇｌｅｃｏｂａｌｔｓｉｔｅｓｉｎｍｅｓｏｐｏｒｏｕｓＮ? ｄｏｐｅｄｃａｒｂｏｎｍａｔｒｉｘｆｏｒｓｅ  ｃａｔ．２０１７．ｌｅｃｔｉｖｅｃａｔａｌｔｉｃｈｙｄｒｏｇｅｎａｔｉｏｎｏｆｎｉｔｒｏａｒｅｎｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣａｔａｌｓｉｓ，２０１８，３５７：２０２８．ＤＯＩ：１０．１０１６／ ? ｙｙｊ．ｊ１０．０３０．［１７］ＢＡＵＥＲＨ，ＡＬＯＮＳＯＭ，ＦＡＲＢＥＲＣ，犲狋犪犾．Ｉｍｉｎｅｈｙｄｒｏｇｅｎａｔｉｏｎｗｉｔｈｓｉｍｐｌｅａｌｋａｌｉｎｅｅａｒｔｈｍｅｔａｌｃａｔａｌｓｔｓ［Ｊ］．Ｎａ  ｙｔｕｒｅＣａｔａｌｓｉｓ，２０１８，１（１）：４０４７．ＤＯＩ：１０．１０３８／ｓ４１９２９０１７０００６０． ? ? ? ? ｙ［１８］陈凯．５Ｄ］．武汉：湖北中医药大学，２０１８． ?氟尿嘧啶温敏凝胶的制备工艺及其体外释药研究［［１９］赵博文．纳米Ｐｄ基催化剂的可控制备及其在维生素Ｅ关键中间体：炔醇选择性加氢中的应用研究［Ｄ］．杭州：浙江大学，２０１８．［２０］ＬＩＵＱｉｌｉ，ＺＨＡＮＧＪｉａｎｘｉｎ，ＬＩＤｏｎｇ，犲狋犪犾．ＩｎｈｉｂｉｔｉｏｎｏｆａｍｐｈｉｉｌｉｃＮ?Ａｌｋｙｌｃａｒｂｏｘｙｍｅｔｈｙｌｃｈｉｔｏｓａｎｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ ?Ｏ? ｐｈｏｎａｌｔｅｒｎａｒｉａｍａｃｒｏｓｐｏｒａ［Ｊ］．ＢｉｏｍｅｄＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，２０１８，２０１８：５２３６３２４．ＤＯＩ：１０．１１５５／２０１８／５２３６３２４．（责任编辑：陈志贤犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：刘源岗）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１９０２００９ ? 牛粪炭＠犉犲３犗４催化臭氧处理煤气化废水的特性实验侯森，马翠，贾胜勇，何争光（郑州大学水利与环境学院，河南郑州４５０００１）摘要：采用催化臭氧氧化工艺处理煤气化废水生化出水．以廉价牛粪为原料制作生物活性炭，通过共沉淀法制得磁性催化剂牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４，并研究ｐＨ值、臭氧及催化剂投加量对催化效果的影响．实验结果表明：在臭氧体积流量为０．６Ｌ·ｍｉｎ－１，质量浓度为４．４５ｍｇ·Ｌ－１，催化剂投加量为２ｇ·Ｌ－１，初始ｐＨ值为７．２的条件下，化学需氧量（ＣＯＤ），ＵＶ２５４的去除率分别达到７２．４％，９１．４％．利用三维荧光光谱（３ＤＥＥＭ）和５日生化需氧量（ＢＯＤ５）测定分析，催化臭氧体系对废水中的有机物质具有良好的去除效果，出水可生化性显著提升．利用电子顺磁共振波谱仪（ＥＰＲ）检测分析，牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４可以促进催化臭氧化体系·ＯＨ的产生．关键词：高级臭氧氧化；羟基自由基；煤气化废水；化学需氧量去除率；ＵＶ２５４去除率中图分类号：Ｘ７０３文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３５６０７ ? ? ? 犛狋狌犱狔狅狀犜狉犲犪狋犿犲狀狋狅犳犆狅犪犾犌犪狊犻犳犻犮犪狋犻狅狀犠犪狊狋犲狑犪狋犲狉犫狔犆犪狋犪犾狋犻犮狔犗狕狅狀犪狋犻狅狀狅犳犆狅狑?犇狌狀犵犅犪狊犲犱犃犮狋犻狏犪狋犲犱犆犪狉犫狅狀＠犉犲３犗４ＨＯＵＳｅｎ，ＭＡＣｕｉ，ＪＩＡＳｈｅｎｇｙｏｎｇ，ＨＥＺｈｅｎｇｇｕａｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｚｈｏｕ４５０００１，Ｃｈｉｎａ）ｙ，Ｚｈｅｎｇ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｈｅｃａｔａｌｔｉｃｏｚｏｎａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｗａｓｕｓｅｄｔｏｔｒｅａｔｔｈｅｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｅｔｒｅａｔｅｄｃｏａｌｇａｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｙｗａｓｔｅｗａｔｅｒ．Ｔｈｅｂｉｏａｃｔｉｖｅｃａｒｂｏｎｗａｓｍａｄｅｆｒｏｍｃｈｅａｐｃｏｗｄｕｎｇ．Ａｎｄｔｈｅｍａｇｎｅｔｉｃｃａｔａｌｓｔｃｏｗ? ｄｕｎｇｂａｓｅｄｙａｃｔｉｖａｔｅｄｃａｒｂｏｎ＠Ｆｅ３Ｏ４ｗａｓｐｒｅｐａｒｅｄｂｙｃｏｒｅｃｉｉｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．ＴｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｐＨｖａｌｕｅ，ｏｚｏｎｅａｎｄｃａｔａｌｓｔ ?ｐｐｙｄｏｓａｇｅｏｎｔｈｅｃａｔａｌｔｉｃｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｗｅｒｅｓｔｕｄｉｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｃｈｅｍｉｃａｌｏｘｙｇｅｎｄｅｍａｎｄ（ＣＯＤ）ｙａｎｄＵＶ２５４ｒｅｍｏｖａｌｒａｔｅｒｅａｃｈｅｄａｔ７２．４％ａｎｄ９１．４％ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｏｚｏｎｅｉｎｌｅｔｒａｔｅ０．６ｙｕｎｄｅｎ－１，ｏｚｏｎｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ４．４５ｍｇ·Ｌ－１，ｃａｔａｌｓｔｄｏｓａｇｅ２ｇ·Ｌ－１ａｎｄｉｎｉｔｉａｌｐＨｖａｌｕｅ７．２．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓＬ·ｍｉｙ３ＤＥＥＭ）ａｎｄｆｉｖｅ  ｄａｙｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌｏｘｙｇｅｎｏｆｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｍａｔｒｉｘｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ（ＢＯＤ５）ｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｃａｔａｌｔｉｃｏｚｏｎｅｓｙｓｔｅｍｈａｄａｇｏｏｄｒｅｍｏｖａｌｅｆｆｅｃｔｏｎｔｈｅｏｒｉｃｍａｔｔｅｒｉｎｄｅｍａｎｄ（ｙｇａｎｗａｓｔｅｗａｔｅｒ，ａｎｄｔｈｅｂｉｏｄｅｇｒａｄａｂｉｌｉｔｆｅｆｆｌｕｅｎｔｗａｓｓｉｉｆｉｃａｎｔｌｒｏｖｅｄ．Ｅｌｅｃｔｒｏｎｐａｒａｍａｇｎｅｔｉｃｒｅｓｏｎａｎｃｅｙｏｇｎｙｉｍｐｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ（ＥＰＲ）ｔｅｓｔｃｏｎｆｉｒｍｅｄｔｈａｔｃｏｗ? ｄｕｎｇｂａｓｅｄａｃｔｉｖａｔｅｄｃａｒｂｏｎ＠Ｆｅ３Ｏ４ｃｏｕｌｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｏｚｏｎｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｂｙｐｒｏｍｏｔｉｎｇｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆ ·ＯＨ．犓犲狉犱狊：ａｄｖａｎｃｅｄｏｚｏｎａｔｉｏｎ；ｈｙｄｒｏｘｙｌｒａｄｉｃａｌ；ｃｏａｌｇａｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｗａｓｔｅｗａｔｅｒ；ｃｈｅｍｉｃａｌｏｘｙｇｅｎｄｅｍａｎｄｒｅ  狔狑狅ｅｍｏｖａｌｒａｔｅｍｏｖａｌｒａｔｅ；ＵＶ２５４ｒ煤气化废水来源于煤化工生产中煤气的纯化过程，其含有大量的有毒和难降解物质［１］，如萘、吡啶收稿日期：２０１９０２１８ ? ? 通信作者：何争光（１９６３ ?），教授，博士，博士生导师，主要从事水污染控制理论与技术，水处理高级氧化技术，以及新技术、新工艺和新材料的开发的研究．Ｅｉｌ：ｈｅｚｈｅｎｇｇｕａｎｇ１６３＠１６３．ｃｏｍ． ?ｍａ基金项目：国家十三五水专项（２０１７ＺＸ０７６０２００１００２） ? ? 第３期侯森，等：牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４催化臭氧处理煤气化废水的特性实验３５７等污染物因具有典型的环状结构而不易被生物降解，随意排放会严重影响生态环境．目前，将生物处理与物理化学法相结合是煤气化废水处理的常用工艺，该方法具有稳定性差、效率低、成本高等缺点；又由于该工艺出水对化学需氧量（ＣＯＤ）要求难以低于２００ｍｇ·Ｌ－１，以及常规煤气化废水生化处理出水仍含有大量的有毒、难降解有机物及其衍生物［２］，可生化性（ＢＯＤ５／ＣＯＤ）差，给后续处理工艺带来严重负担．因此，寻求一种高效且经济的煤气化废水生化出水的处理方法十分重要．近年来，臭氧因其处理稳定、无二次污染和操作简单等性质日益受到人们的关注，并作为一种深度处理工艺被运用于废水处理的领域中［３］．为提升臭氧的氧化能力与氧化效率，可利用天然矿石、金属氧化物、活性炭、金属离子等作为催化剂催化臭氧氧化，产生羟基自由基，并形成高级氧化机制［４?５］．生物炭是以植物组织（如木屑和秸秆等）和生物废弃物质（如动物粪便等）作为前体物质，在相对低温缺氧的条件下，制得的富碳残体物质．生物炭因具有巨大的比表面积、发达的孔隙结构、丰富的表面酸性基团、低廉的成本等特性而被广泛运用于臭氧催化体系中［６?９］．本实验以牛粪为原料烧制生物活性炭，通过共沉淀法制成牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４催化剂，研究其催化臭氧处理煤气化废水生化出水的性能和对ＣＯＤ，ＵＶ２５４的去除效果．利用Ｘ射线衍射（ＸＲＤ）、扫描电子显微镜（ＳＥＭ）对催化剂进行表征，并在不同反应体系下，通过电子顺磁共振波谱仪（ＥＰＲ）和三维荧光光谱（３ＤＥＥＭ）分析·ＯＨ的产量及反应前、后溶液中物质的变化．１材料及方法１．１水质特性实验用水取自某煤气化厂生物反应池出水，其水质特性有：１～７．５；ＣＯＤ为２５０～２７０ｐＨ值为７．５日生化需氧量（ＢＯＤ５）为５．５～１０ｍｇ·Ｌ－１；ＮＨ４＋?Ｎ质量浓度为２０～３０ｍｇ·Ｌ－１；色度ｍｇ·Ｌ－１；为２８０～３５０（倍）；总碳（ＴＮ）质量浓度为４５～５５ｍｇ·Ｌ－１．１．２催化剂（牛粪炭＠犉犲３犗４）的制备采用磷酸活化法制备牛粪炭载体［１０?１１］，其步骤如下：１）将牛粪置于６０ ℃ 烘箱，干燥２４ｈ，研磨并用１９目筛网筛选；２）取筛选过的牛粪与磷酸按照１∶１的质量比混合，并在１０５ ℃ 下浸渍２ｈ；３）将浸渍后的牛粪置于马弗炉中（２４０ ℃ ），炭化２ｈ，并在８００ ℃ 下活化１ｈ，马弗炉升温速度为１０ ℃ ·ｍｉｎ－１，并在热解过程中，向炉内通入保护性氮气，直至材料冷却至室温；４）用去离子水洗涤材料，直至其滤出液［］１２ｐＨ值为中性．采用共沉淀法制作牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４磁性催化剂．１．３实验方法１．３．１实验装置实验反应装置主要由臭氧发生器、柱形反应器及尾气净化装置构成．臭氧发生器以纯氧作为气源，通过进气管线上连接的转子流量计控制臭氧投加量；柱形反应器容积为２Ｌ，臭氧气体从底部的二氧化钛曝气头进入反应器内；剩余气体从反应器顶部的排气管进入尾气净化装置（质量分数为４％的ＫＩ溶液的洗瓶）．１．３．２项目分析及方法采用碘量法测定臭氧的质量浓度，通过调节转子流量计控制臭氧体积流量．选取５个不同参数，测得气体臭氧质量浓度，如表１所示．表１中：犞Ｆ（Ｏ３）为臭氧体积流量；Ｏ３）为臭 ρ（氧质量浓度．表１臭氧体积流量与质量浓度的关系Ｔａｂ．１Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｔｗｅｅｎｏｚｏｎｅｉｎｌｅｔｖｅｌｏｃｉｔｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｐｂｅｙａｎｄｃ／Ｌ·ｍｉ犞Ｆ（Ｏ３）ｎ－１／ｍｇ·Ｌ－１Ｏ３） ρ（０．２０．４０．６０．８１．０５．６１４．８９４．４５４．２９４．２３按照ＧＢ１１９１４－１９８９《水质化学需氧量重铬酸盐法》的规范要求测定废水中的ＣＯＤ［１３］，测量前，采用０．４５μｍ的滤膜过滤水样．采用ＭＡＰＡＤＡ／３１００型分光光度计（上海美谱达仪器有限公司）测定ＵＶ２５４（波长为２５４ｎｍ）；利用Ｘ′ＰｅｒｔＰＲＯ型射线衍射仪（荷兰帕纳科公司）进行ＸＲＤ分析（单色铜靶，Ｋα 辐射的电压为４０ｋＶ，电流为４０ｍＡ，２ °～７５ °）；采用Ｓ  ４８００型扫描电子显微镜（日本日立公 θ为５司）观察样品表面微观形貌（为提高导电性，测量前应先进行镀金处理）；使用ＥＭＸ １０／１２型电子顺磁共振波谱仪（德国布鲁克公司）进行自由基检测；采用Ｆ４６００型荧光分光光度计（日本日立公司）分析废水中的溶解性有机物（ＤＯＭ）（激发波长为２２０～４５０ｎｍ，发射波长为２５０～５５０ｎｍ，扫描步长为５ｎｍ，犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３５８２０１９年扫描速度为１２００ｎｍ·ｍｉｎ－１）．２结果与讨论２．１催化剂表征样品的ＸＲＤ衍射图，如图１所示．图１中： θ 为ＸＲＤ测量的角度；曲线ａ，ｂ，ｃ分别代表牛粪、单质Ｆｅ３Ｏ４和牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４．由图１可知：负载后的牛粪ＸＲＤ图谱原有衍射峰峰值降低，出现与单质Ｆｅ３Ｏ４一致的新特征峰（２ θ值为１８．０ °，３０．０ °，３５．５ °，３７．０ °，４３．０ °，５３．４ °，５７．０ °和６２．５ °）；且没有出现新的衍射峰，表明负载于牛粪基活性炭上的铁是以Ｆｅ３Ｏ４的形式存在［１４］．图１样品的ＸＲＤ衍射图Ｆｉ１ＸＲＤｓｐｅｃｔｒａｏｆｓａｍｐｌｅｓｇ．由于催化剂的表面形态会影响催化性能，故对牛粪、牛粪炭及牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４进行扫描电镜观察，其扫描结果，如图２所示．由图２（ａ）可知：牛粪表面呈块状结构，表面平整，无孔隙结构．由图２（ｂ）可知：经炭化、活化改性之后，牛粪炭表面粗糙，松散多孔，这是由于磷酸侵蚀与高温活化导致其结构破解，表面裂解产生新的孔洞，增大了催化剂与水样的接触面积，从而加速反应的进行．由图２（ｃ）可知：ｎａｎｏ ? Ｆｅ３Ｏ４颗粒均匀分布在牛粪炭的孔隙和表面，这与ＸＲＤ衍射峰的结果相吻合．（ａ）牛粪（ｂ）牛粪炭（ｃ）牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４图２样品的扫描电镜图像Ｆｉ２ＳＥＭｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｓｏｆｓａｍｐｌｅｓｇ．２．２催化臭氧氧化条件选择２．２．１初始ｐＨ值影响ｐＨ值对臭氧氧化煤化工废水的影响很大，初始ｐＨ值会影响臭氧氧化分解的方式、催化剂表面羟基的电荷形态及水中各类溶解物的存在形式，从而影响最终的处理效果［１５］．在臭氧投加量为４．８９ｍｇ·Ｌ－１，体积流量为０．４Ｌ·ｍｉｎ－１，催化剂投加量为１ｇ·Ｌ－１的条件下，分别研究不同初始ｐＨ值（４，６，７，８，１０）对催化臭氧化处理效果的影响，如图３所示．图３中：ｐＨ＝２， η１为ＣＯＤ去除率；狋为反应时间． η２为ＵＶ２４５去除率；（ａ）ＣＯＤ（ｂ）ＵＶ２５４图３初始ｐＨ值对催化臭氧化ＣＯＤ和ＵＶ２５４去除效果的影响Ｆｉ３ＥｆｆｅｃｔｏｆｉｎｉｔｉａｌｐＨｖａｌｕｅｏｎｒｅｍｏｖａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆＣＯＤａｎｄＵＶ２５４ｉｎｃａｔａｌｔｉｃｏｚｏｎａｔｉｏｎｇ．ｙ犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期侯森，等：牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４催化臭氧处理煤气化废水的特性实验３５９由图３可知：随着ｐＨ值的升高，ＣＯＤ与ＵＶ２５４的去除率都得到有效地提升．当ｐＨ＝８时，ＣＯＤ与ＵＶ２５４去除率达到最高，分别为６４．５％，９１．２％，而当ｐＨ＝２时，ＣＯＤ去除率只提高１５％；随着初始ｐＨ值继续提升至１０时，ＣＯＤ与ＵＶ２５４去除率反而下降．这是因为在弱碱条件下，水中的氢氧根可以促进臭氧分子间接分解，加快链式反应生成·ＯＨ，从而促进氧化反应进行；当溶液碱度进一步提高，臭氧分子降解速率加快，增加反应产生·ＯＨ相互接触的几率，导致实际参加反应的臭氧量降低；另外，有机物分解产生的ＣＯ２被碱性溶液吸收，增加了水中碳酸盐的质量浓度，从而抑制臭氧氧化链式反应．当ｐＨ＝２时，考察溶液中铁离子的质量浓度，如图４所示．图４中：Ｆｅ）为溶解的铁离子质量浓 ρ（度．由图４可知：随着反应的进行，溶液中铁离子质量浓度持续增加，在反应体系中，可能存在以铁离子为催化剂的均相催化臭氧化反应，但总体上，铁离子的质量浓度处在一个较低的水平（０．０５～１．５０ｍｇ·Ｌ－１）．这表明酸性反应条件并不会使ｎａｎｏ ?Ｆｅ３Ｏ４完全溶解失活，有机物降解仍然是以牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４为催化剂的非均相催化臭氧化为主导．综上所述，由于原水的ｐＨ值为７．１～７．５，其与ｐＨ值为８时相差不大，为节约实际成本，实验选定原水的ｐＨ值作为最优反应条件．２．２．２臭氧进气量影响臭氧是有机物降解的动力源泉，臭氧投加量的多少直接影响废水的去除效率和氧化效果．图４ｐＨ＝２时溶液中铁离子质量浓度Ｆｉ４Ｍａｓｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆｉｒｏｎｉｎｇ．ｓｏｌｕｔｉｏｎａｔｐＨ＝２在初始ｐＨ值为７．２，催化剂投加量为１ｇ·Ｌ－１的条件下，考察不同反应时间的臭氧体积流量对ＣＯＤ和ＵＶ２５４去除效果的影响，如图５所示．（ａ）ＣＯＤ（ｂ）ＵＶ２５４图５臭氧体积流量对去除效果的影响Ｆｉ５Ｅｆｆｅｃｔｏｆｏｚｏｎｅｖｏｌｕｍｅｆｌｏｗｏｎｒｅｍｏｖａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｇ．由图５（ａ）可知：ＣＯＤ的去除效果随着臭氧体积流量的增加而增加，ＣＯＤ的去除率从４８．２％（臭氧体积流量为０．２Ｌ·ｍｉｎ－１）提升到７１．５％（臭氧体积流量为１．０Ｌ· ｍｉｎ－１）；增加臭氧的体积流量，可以促进三相界面的传质，从而提高水样中有机物的降解效率，１０ｍｉｎ内的ＣＯＤ降解效率从１５．２％（臭氧体积流量为０．２Ｌ·ｍｉｎ－１）提高到４４．１％（臭氧体积流量为１．０Ｌ·ｍｉｎ－１）．［］ＵＶ２５４可以反映水中不饱和键和芳香族的大分子有机物的去除效果１６．由图５（ｂ）可知：臭氧催化氧化对溶液ＵＶ２５４具有良好的去除效果，在３０ｍｉｎ内，去除率达到６０％以上，最终平均去除率稳定在９０％左右．由图５还可知：在臭氧体积流量为０．６Ｌ·ｍｉｎ－１时，废水的ＣＯＤ去除率便达到６７．１％，继续增加投加量，其增益效果并不明显．这是因为臭氧进气流量的增加虽然提高了体系总体的臭氧投加量，但有效臭氧利用率减少．因此，实验选择臭氧投加量为４．４５ｍｇ·Ｌ－１，体积流量为０．６Ｌ· ｍｉｎ－１作为后续实验的投加量．２．２．３催化剂投加量影响在臭氧体积流量为０．４Ｌ·ｍｉｎ－１，质量浓度为４．８９ｍｇ·Ｌ－１，初始ｐＨ值为７．２，催化剂投加量为１ｇ·Ｌ－１的条件下，考察不同反应体系的ＣＯＤ去除效率，如图６所示．由图６可知：单独牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４或牛粪炭体系对废水ＣＯＤ的去除效率有限，仅达到１１．８％，９．７％；与单独犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３６０２０１９年臭氧处理相比，臭氧＋牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４催化降解体系的ＣＯＤ去除效率显著提升；Ｏ３＋牛粪炭体系对ＣＯＤ的去除效率与单独臭氧处理相近．这表明废水中提高ＣＯＤ去除效率的主要原因是催化臭氧氧化，而不是简单的吸附作用．催化剂可以为臭氧氧化反应提供更多的活性位点，加速臭氧分解，提升处理效果．为了确定合适的催化剂投加量，在初始ｐＨ值为７．２，臭氧体积流量为０．６Ｌ· ｍｉｎ－１，质量浓度为４．４５ｍｇ·Ｌ－１的条件下，进行间歇实验．其目的在于考察不同牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４的投加量对ＣＯＤ与图６不同反应体系下ＣＯＤ的去除率ＵＶ２５４去除率的影响，如图７所示．由图７（ａ）可知：当牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４催化剂的投加量从Ｆｉ６ＣＯＤｒｅｍｏｖａｌｒａｔｅｕｎｄｅｒｇ．ｖａｒｉｏｕｓｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ０ｇ·Ｌ提升到２ｇ·Ｌ时，ＣＯＤ去除率明显增加，６０ｍｉｎ时，ＣＯＤ去除率从５４．３％上升到７２．４％；继续增加投加量，ＣＯＤ的去除率并无实质提升．－１－１由图７（ｂ）可知：随着催化剂投加量的增加，ＵＶ２５４的去除效果越明显．在投加量为１ｇ·Ｌ－１时，１０ｍｉｎ的去除效率达到５８．２％，比单独臭氧处理提升了２２．１％；反应结束后，各条件下的ＵＶ２５４去除率均达到９０％以上，这表明各反应体系对水中含不饱和键物质和芳香族类有机物均有较高的去除效率；此外，催化臭氧对煤气化废水生化出水色度去除效果明显，反应２０ｍｉｎ后的水样便从黑黄色变为无色透明，在反应时间为６０ｍｉｎ时，体系出水色度为１８（倍）．综上所述，考虑催化剂的处理效果及制作成本，选取催化剂投加量为２ｇ·Ｌ－１作为最优的投加量．（ａ）ＣＯＤ（ｂ）ＵＶ２５４图７不同反应体系下催化剂投加量对ＣＯＤ和ＵＶ２５４去除效果的影响Ｆｉ７ＥｆｆｅｃｔｏｆｃａｔａｌｓｔｄｏｓａｇｅｏｎＣＯＤａｎｄＵＶ２５４ｒｅｍｏｖａｌｒａｔｅｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅａｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｇ．ｙ２．３催化降解过程及机理分析２．３．１催化降解历程为了对催化臭氧化过程中发生的变化进行更深入的研究，对催化臭氧化前、后水的样进行３ＤＥＥＭ测试．三维荧光光谱分为５个区域［１７］：区域 Ⅰ ，Ⅱ 代表含有芳环结构的类蛋白质；区域 Ⅲ 代表类富里酸物质；区域 Ⅳ 代表微生物代谢物；区域 Ⅴ 代表类腐殖酸物质．样品的三维荧光光谱，如图８所示．图８中：犈ｘ为激发波长；犈ｍ为发射波长．由图８（ａ）可知：原水的光谱图中出现了两个明显的特征峰，分别出现在区域 Ⅰ （犈ｘ／犈ｍ＝２３０ｎｍ／３１０ｎｍ）和区域 Ⅱ （犈ｘ／犈ｍ＝２３５ｎｍ／３７５ｎｍ），均代表含芳环结构的类蛋白质，说明煤气化废水生化出水中含芳环结构的类蛋白质质量浓度最大．由图８（ｂ）可知：经臭氧催化氧化后，荧光光谱出现明显变化，原有的两个特征峰消失，在犈ｘ／犈ｍ＝３３０ｎｍ／４２５ｎｍ处观察到代表类腐殖酸物质新的特征峰．显然，牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４对臭氧催化处理煤气化废水生化出水效果明显，复杂的杂环类有机物被分解去除，转变成分子量小的简单有机物．２．３．２ＥＰＲ检测与可生化性分析为研究臭氧催化氧化反应机理，采用电子顺磁共振光谱技术检验在不同反应体系下的自由基的产量．在１００ｍＬ的烧杯中进行实验，向不同体系加入５，５１ ?二甲基? ?吡咯啉?Ｎ?氧化物（ＤＭＰＯ）作为自由基捕获剂，并向不同反应体系通入体积流量为０．２Ｌ·ｍｉｎ－１，质量浓度为５．６１ｍｇ·Ｌ－１的臭氧，持续反应５ｓ．不同反应体系的ＥＰＲ光谱分析，如图９所示．图９中：犎为磁感犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期侯森，等：牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４催化臭氧处理煤气化废水的特性实验（ａ）原水３６１（ｂ）经催化反应处理图８样品的三维荧光光谱Ｆｉ８３Ｄ?ＥＥＭｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅｓｐｅｃｔｒａｏｆｓａｍｐｌｅｓｇ．应强度；虚线代表·ＯＨ的特征波谱峰．由图９可知：单独煤气化废水生化出水ＥＰＲ图谱无明显峰值出现；向原水中加入ＤＭＰＯ，在无臭氧通入的情况下，ＥＰＲ光谱出图峰值信号紊乱且强度较低，表明水中可能含有微量的可被ＤＭＰＯ捕获的自由基物质；原水＋Ｏ３＋ＤＭＰＯ与原水＋Ｏ３＋牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４＋ＤＭＰＯ体系下的ＥＰＲ光谱图出现的·ＯＨ特征波谱峰比值为１∶２∶２∶１，且后者的峰值比前者更加明显，这表明臭氧可以自我分解，并产生·ＯＨ降解有机物质，但单独使用臭氧处理很难达到有机物的大量矿化．综上所述，制备的催化剂牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４对·ＯＨ的产生具有促进作用，可快速降解废水中的有机物质；同时，废水的ｐＨ值在７．１～７．５之间，液相中存在的氢氧根离子也可加速臭氧分解产生自由基，臭氧在催化剂表面被降解产生·ＯＨ，从而实现有机物的矿化［１８］．在臭氧体积流量为０．６Ｌ·ｍｉｎ－１，质量浓度为４．４５ｍｇ·Ｌ－１，初始ｐＨ值为７．２，催化剂投加量为２ｇ·Ｌ－１的条件下，考察原水、单独臭氧氧化与牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４催化臭氧化体系的水样可生化性，如图１０所示．图９ＥＰＲ光谱分析图１０ＢＯＤ５／ＣＯＤ分析Ｆｉ９ＡｎａｌｓｉｓｏｆＥＰＲｓｐｅｃｔｒａｇ．ｙＦｉ１０ＡｎａｌｓｉｓｏｆＢＯＤ５／ＣＯＤｇ．ｙ由图１０可知：经单独臭氧或牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４催化臭氧化反应后，ＢＯＤ５／ＣＯＤ值由原水的０．０４分别提升至０．１９，０．５２，说明原水中难生物降解的大分子有机物质经臭氧氧化及催化臭氧化后被分解为可被微生物降解利用的小分子物质，这与上述三维荧光光谱分析结果相一致．２．３．３催化剂稳定性考察在投加量为２ｇ·Ｌ－１，臭氧体积流量为０．６Ｌ· ｍｉｎ－１，质量浓度为４．４５ｍｇ·Ｌ－１，初始２的条件下，通过测定出水ＣＯＤ的去除率指标，ｐＨ值为７．考察催化剂的重复利用性能，如图１１所示．图１１中：犖为反应次数；催化剂循环使用５次，每次反应６０ｍｉｎ．图１１催化剂循环利用测试Ｆｉ１１Ｃａｔａｌｓｔｃｙｃｌｅｔｅｓｔｇ．ｙ由图１１可知：催化剂经重复利用后，催化剂的催化活性并没有明显下降，体系出水ＣＯＤ去除率平均下降了５．８％，去除效率均高于６４．０％．制备的牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４催化臭氧处理煤气化废水生化出水具犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３６２２０１９年有较高的稳定性．３结束语利用牛粪炭＠Ｆｅ３Ｏ４催化臭氧氧化处理煤气化废水生化出水．在臭氧体积流量为０．６Ｌ· ｍｉｎ－１，质量浓度为４．４５ｍｇ·Ｌ－１，催化剂投加量为２ｇ·Ｌ－１，初始ｐＨ值为７．２的条件下，ＣＯＤ和ＵＶ２５４去除率分别达到７２．４％，９１．４％，溶液中难降解复杂有机物被降解为易被微生物利用转化的小分子有机物；废水可生化性ＢＯＤ５／ＣＯＤ得到极大提高，由０．０４提升至０．５２；同时，催化剂经５次连续重复利用后仍具有较高的催化活性，具有高效稳定的效能．参考文献：［１］任源，韦朝海，吴超飞，等．焦化废水水质组成及其环境学与生物学特性分析［Ｊ］．环境科学学报，２００７，２７（７）：１０９４ ? １１００．ＤＯＩ：１０．３３２１／０２５３  ２４６８．２００７．０７．００４．ｉｓｓｎ：ｊ．［２］张冉．非均相催化臭氧氧化深度处理煤化工废水［Ｄ］．哈尔滨：哈尔滨工业大学，２０１１．［３］刘则华，刘锡建，张文启，等．臭氧技术在污水处理中的应用研究进展［Ｊ］．上海工程技术大学学报，２００８，２２（２）：１４１ ? ｉｓｓｎ．１００９１４６．ＤＯＩ：１０．３９６９／４４４Ｘ．２００８．０２．０１１． ? ｊ．［４］陈炜，李旭芳，马鲁铭．铁基催化剂催化臭氧深度处理煤化工废水［Ｊ］．环境工程学报，２０１８（１）：８６ＤＯＩ：１０． ?９２．ｃｅｅ．２０１７０６０３１．１２０３０／ｊ．ｊ［５］廖润华，李月明，成岳，等．泡沫陶瓷负载锰氧化物的制备及催化臭氧化苯酚研究［Ｊ］．工业水处理，２０１４，３４（１２）：２５ ? ２７．ＤＯＩ：１０．１１８９４／１００５８２９ｘ．２０１４．３４（１２）．０２５． ? ［６］敖涵婷，曹威，阚晋，等．载锆玉米秸秆生物炭的结构表征及磷吸附效果［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１８，３９（６）：７１７８．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８０７０２９． ? ? ［７］马黎明．活性炭负载ＴｉＯ＿２催化臭氧处理造纸废水的实验研究［Ｄ］．广州：华南理工大学，２０１１．［８］张彬，宋磊．活性炭材料的孔径结构对ＳＯ吸附性能的影响［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１４，３５（３）：２９３２９８． ? １０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１４．０３．０２９３．ＤＯＩ： ? ［９］尹丽，邹海燕，费陶，等．牛粪源生物炭对水中甲基紫的吸附动力学和热力学［Ｊ］．环境化学，２０１７（１２）：２６５０２６５７． ? ＤＯＩ：１０．７５２４／ｉｓｓｎ．０２５４６１０８．２０１７０５１７０４ ? ｊ．［１０］彭芬，熊莲，王璨，等．生物质活性炭的制备及吸附性能研究［Ｊ］．广州化工，２０１８，４６（２３）：４７ＤＯＩ：１０．３９６９／ ?４９．ｊ．ｉｓｓｎ．１００１９６７７．２０１８．２３．０２０． ? ［１１］隋泽华，王娜，魏欣，等．荞麦壳活性炭的制备及其表征［Ｊ］．化工新型材料，２０１８，４６（１２）：２２２２２４． ? ［１２］ＭＡＣｕｉ，ＨＥＺｈｅｎｇｇｕａｎｇ，ＪＩＡＳｈｅｎｇｙｏｎｇ，犲狋犪犾．Ｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆｓｔａｂｉｌｉｚｅｄｌａｎｄｆｉｌｌｌｅａｃｈａｔｅｂｙｆｅｎｔｏｎｌｉｋｅｐｒｏｃｅｓｓｕ  ? ｓｉｎｇＦｅ３Ｏ４，ｐａＪ］．ＥｃｏｔｏｘｉｃｏｌｏｇｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳａｆｅｔ２０１８，１６１：４８９ｒｔｉｃｌｅｓｄｅｃｏｒａｔｅｄＺｒｉｌｌａｒｅｄｂｅｎｔｏｎｉｔｅ［ ?ｐ ? ｙ，４９６．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｅｃｏｅｎｖ．２０１８．０６．０３１．ｊ．［１３］国家环境保护局标准处．水质化学需氧量的测定重铬酸盐法：ＧＢ１１９１４－１９８９［Ｓ］．北京：中国标准出版社，１９９０．［１４］ＦＵＥＲＴＥＳＡ，ＴＡＲＴＡＪＰ．Ａｆａｃｉｌｅｒｏｕｔｅｆｏｒｔｈｅｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎｏｆｓｕｐｅｒｒａｍａｇｎｅｔｉｃｐｏｒｏｕｓｃａｒｂｏｎｓ［Ｊ］．Ｃｈｅｍｉｓｔｒｐａｙ２００６，１８（６）：１６７５１６７９．ＤＯＩ：１０．１０２１／ｃｍ０５２６９５ｅ．ｏｆＭａｔｅｒｉａｌｓ， ? ［１５］ＡＮＤＲＥＯＺＺＩＲ，ＣＡＰＲＩＯＶ，ＩＮＳＯＬＡＡ，犲狋犪犾．Ａｄｖａｎｃｅｄｏｘｉｄａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｅｓ（ＡＯＰ）ｆｏｒｗａｔｅｒｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅ  ｃｏｖｅｒＪ］．ＣａｔａｌｓｉｓＴｏｄａｙ，１９９９，５３（１）：５１５９．ＤＯＩ：１０．１０１６／Ｓ０９２０５８６１（９９）００１０２９． ? ? ? ｙ［ｙ［１６］蒋绍阶，刘宗源．ＵＶ２５４作为水处理中有机物控制指标的意义［Ｊ］．土木建筑与环境工程，２００２，２４（２）：６１６５． ? ［１７］ＣＨＥＮＷｅｎ，ＷＥＳＴＥＲＯＦＦＰ，ＬＥＥＮＨＥＥＲＪ，犲狋犪犾．Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ：Ｅｍｉｓｓｉｏｎｍａｔｒｉｘｒｅｇｉｏｎａｌｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｔｏｑｕａｎｔｉｆｃｔｒａｆｏｒｄｉｓｓｏｌｖｅｄｏｒｉｃｍａｔｔｅｒ［Ｊ］．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００３，３７（２４）：５７０１? ｙｓｐｅｇａｎ５７１０．ＤＯＩ：１０．１０２１／ｅｓ０３４３５４ｃ．［１８］李炳智．臭氧氧化处理含氯代硝基苯类废水机理及其强化生物降解性的研究［Ｄ］．杭州：浙江大学，２０１０．（编辑：李宝川责任编辑：钱筠犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：刘源岗）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８１００７２ ? 应用电动力耦合活性炭犘犚犅技术的铬（Ⅵ ）污染土壤修复龚万祺１，孙荣１，陈雅贤１，王丽娜１，韩旭１，陈付国２（１．华侨大学化工学院，福建厦门３６１０２１；２．国家电投集团远达环保催化剂有限公司，重庆４０１３３６）摘要：采用单一电动力修复技术和电动力耦合活性炭可渗透反应格栅（ＥＫ?ＰＲＢ）技术，对铬（Ⅵ ）污染农田土壤进行修复实验．结果表明：电动力耦合活性炭（ＰＲＢ）技术能有效地修复铬（Ⅵ ）污染土壤；在同等能量利用率的情况下，污染土壤铬（Ⅵ ）的去除率比单一电动力技术提高５．８７％，为９９．４５％，能量利用率为７．３８％ · （ｋＷ·ｈ）－１，土壤ｐＨ值变化幅度不大；ＥＫ?ＰＲＢ技术能充分利用２种技术的优点，提高铬（Ⅵ ）去除率，对土壤ｐＨ值影响较小，不易造成土壤酸化现象．关键词：电动修复；可渗透反应格栅；活性炭；铬（Ⅵ ）污染；土壤中图分类号：Ｘ５３文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３６３０７ ? ? ? 犚犲犿犲犱犻犪狋犻狅狀狅犳犆犺狉狅犿犪狋犲犆狅狀狋犪犿犻狀犪狋犲犱犛狅犻犾犝狊犻狀犵犾犲犱犃犮狋犻狏犪狋犲犱犆犪狉犫狅狀犘犚犅犈犾犲犮狋狉狅犽犻狀犲狋犻犮狊 ?犆狅狌狆ＧＯＮＧＷａｎｑｉ１，ＳＵＮＲｏｎｇ１，ＣＨＥＮＹａｘｉａｎ１，ＷＡＮＧＬｉｎａ１，ＨＡＮＸｕ１，ＣＨＥＮＦｕｇｕｏ２（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｈｅｍｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ；ｙ，Ｘｉ２．ＳＰＩＣＹｕａｎｄａＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＣａｔａｌｔＬｉｍｉｔｅｄＣｏｍｐａｎｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０１３３６，Ｃｈｉｎａ）ｙｓ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｃｏｕｐｌｅｄｗｉｔｈａｃｔｉｖａｔｅｄｃａｒｂｏｎｐｅｒｍｅａｂｌｅｒｅａｃｔｉｖｅｂａｒｒｉｅｒ（ＥＫ?ＰＲＢ）ｗａｓｔａｋｅｎｔｏｒｅｍｅｄｉａｔｅＣｒ（Ⅵ ）ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄｆａｒｍｌａｎｄｓｏｉｌ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｃｏｕ  ｌｅｄｗｉｔｈａｃｔｉｖａｔｅｄｃａｒｂｏｎｐｅｒｍｅａｂｌｅｒｅａｃｔｉｖｅｂａｒｒｉｅｒ（ＰＲＢ）ｐｒｏｍｏｔｅｄｔｈｅｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆＣｒ（Ⅵ ）ｐｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄｓｏｉｌ．ＴｈｅｔｏｔａｌｒｅｍｏｖａｌｏｆＣｒ（Ⅵ ）ｉｎｃｒｅａｓｅｄｔｏ９９．４５％，５．８７％ｈｉｒｔｈａｎｔｈｅｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｇｈｅｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｍｅｔｈｏｄａｔｔｈｅｓａｍｅｅｎｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｒａｔｉｏ．Ｉｔｓｅｎｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｗａｓ７．３８％ ·（ｋＷ· ｇｙｕｇｙｕｈ）－１，ａｎｄｔｈｅｒａｎｇｅａｂｉｌｉｔｆｓｏｉｌｐＨｖａｌｕｅｗａｓｓｍａｌｌ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ＥＫ?ＰＲＢｃａｎｔａｋｅｔｈｅｆｕｌｌａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｙｏｅｓｓｅｆｆｅｃｔｏｎｓｏｉｌｐＨｖａｌｕｅ，ｗｈｉｃｈｉｓｔｗｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅｍｏｖａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆＣｒ（Ⅵ ）ａｎｄｈａｖｅｌｎｏｔｅａｓｙｔｏｍａｋｅｔｈｅｓｏｉｌａｃｉｄｉｆｉｅｄ．ｒｍｅａｂｌｅｒｅａｃｔｉｖｅｂａｒｒｉｅｒ；ａｌｌｕｔｉｏｎ；ｓ犓犲狉犱狊：ｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎ；ｐｅｃｔｉｖａｔｅｄｃａｒｂｏｎ；Ｃｒ（Ⅵ ）ｐｏｏｉｌ狔狑狅土壤是人类生存发展的基础，随着社会经济的高速发展，工业化、城市化、农业集约化的变化日益加快，很多未经处理的废弃物都转移到了土壤之中，如重金属、硝酸盐、农药等．当前，我国的土壤污染总体形势非常严峻，部分地区土壤污染严重，并且在有的特殊区域出现了重污染及高风险污染［１］．土壤重金收稿日期：２０１８１０２７ ? ? 通信作者：孙荣（１９８２Ｅｉｌ：ｓｕｎｒｏｎｇ＠ｈｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ． ?），男，副教授，博士，主要从事环境生态学的研究． ?ｍａ基金项目：国家自然科学基金资助项目（５１５０９０９４）；福建省厦门市科技计划项目（３５０２Ｚ２０１７３０５２）；山东省潍坊市科技计划项目（２０１８ＺＪ１１６５）；华侨大学研究生科研创新基金资助项目（１７０１３０８７０５４）华侨大学学报（自然科学版）３６４２０１９年属污染具备滞后性、隐蔽性、不可逆性及人体易富集吸收等特点，在很大程度上增加了土壤重金属污染的处理难度［２?３］．部分地区土壤铬污染较为严重，主要是废弃的工业场对铬废料的不当处理和意外泄漏［４］．铬（Ⅵ ）在土壤中主要以含氧阴离子的形态（ＣｒＯ４２－，ＨＣｒＯ４－，Ｃｒ２Ｏ７２－）存在，在土壤与地下水中的移动性要强于铬（Ⅲ ）．此外，铬（Ⅵ ）也有着更强的毒性和致癌性．中国约有０．２１％的耕地被遗弃，其［］５６中１．３９％的耕地被认为具有较高的受铬（Ⅵ ）污染风险 ? ．因此，对铬（Ⅵ ）污染农田土壤的修复已经成为许多国家环境保护时最优先考虑的问题之一［７］．目前，修复农田污染土壤的技术有电动力修复技术［４，６］、化学还原法［８?９］、钝化法［１０］、生物修复法等．与其他技术相比，电动力修复技术具有修复效率高、可靠性强和经济可行性好等特点，但是电动力修复技术也存在着土壤酸化、能耗大等局限性［１１?１４］．电动力耦合活性炭可渗透反应格栅（ＥＫ?ＰＲＢ）被用来修复包括铬（Ⅵ ）污染在内的重金属原位土壤污染［１５?１７］，在近几年受到了广泛关注．张瑞华等［１８］以铁屑为ＰＲＢ填充物，用电动力学修复铬（Ⅵ ）污染土［］壤，铬（Ⅵ ）的去除率可达９０％以上．Ｓｕｚｕｋｉ等１９以ＥＫ?ＰＲＢ技术修复铬（Ⅵ ）污染土壤时，以Ｆｅ３Ｏ４为ＰＲＢ填料，铬（Ⅵ ）去除率高达９０％．活性炭吸附水中的铬（Ⅵ ），具有高效、化学污泥减量化、可实现重金属回收等优点，从而得到广泛的应用［１３?１４］．由于土壤颗粒不能与活性炭充分作用，因此，将电动力学方法与活性炭作为填充物质的ＰＲＢ技术联用，可以克服单一修复技术的缺点，但该联用技术用于铬（Ⅵ ）污染土壤的修复研究还鲜有报道．本文模拟铬（Ⅵ ）污染农田土壤，对比单一电动修复技术及其与活性炭ＰＲＢ技术联用的修复效果．１材料与方法１．１供试土壤与活性炭供试的土壤采集自福建省厦门市华侨大学附近未受污染农田（深度为０～２０ｃｍ），去除土壤中的岩石、杂草和植物根系，混合均匀，室温下自然风干，磨细后，用２ｍｍ筛网过筛，储存备用．实验所用活性炭为分析纯粒状活性炭．将铬（Ⅵ ）添加到未受污染的土壤中，模拟铬（Ⅵ ）污染土壤，质量比为９４２．７ｍｇ·ｋｇ－１．具体方法如下：称取１５００ｇ上述储备待用的土壤，放置于玻璃器皿中均匀搅拌，将４ｇ铬酸钾溶解于蒸馏水中，并将重铬酸钾溶液与土壤充分混合，搅拌均匀，置于通风橱中自然风干且平衡５ｄ，达到铬（Ⅵ ）均匀分布和在土壤样品中完全吸附的目的．实验开始时，取样，测定铬（Ⅵ ）与土壤的质量比为１０１７．３ｍｇ·ｋｇ－１，将其作为土壤污染物初始值；土壤类型为壤土；１５；碳的质量和土壤质量比为０．５８９８ｍｇ·ｇ－１；ｐＨ＝８．水的质量分数为３０％．１．２实验设计实验用到的实验装置Ａ，Ｂ，如图１所示．图１中：装置由聚氯乙烯材料制成；反应器主体主要由土壤槽（６．５ｃｍ×１０．０ｃｍ×６．５ｃｍ）、阳极槽（３．０ｃｍ×１０．０ｃｍ×６．５ｃｍ）、阴极槽（３．０ｃｍ×１０．０ｃｍ×６．５ｃｍ）、ＰＲＢ槽（１．０ｃｍ×１０．０ｃｍ×６．５ｃｍ）、万用表、直流电源、石墨电板（６．５ｃｍ×１．０ｃｍ×１０．０ｃｍ）和若干导线组成，将土壤槽分为５部分，从阳极到阴极依次标记为Ｓ１～Ｓ５，每一部分长１．３ｃｍ．（ａ）装置Ａ（ｂ）装置Ｂ图１电动力修复实验装置Ｆｉ１Ｅｌｅｃｔｒｏｄｙｎａｍｉｃｒｅｐａｉｒｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄｅｖｉｃｅｇ．为避免土壤槽中的土壤颗粒进入电极槽中，实验开始前，将定性滤纸放置于土壤槽与电极槽之间．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期龚万祺，等：应用电动力耦合活性炭ＰＲＢ技术的铬（Ⅵ ）污染土壤修复３６５将配置好的模拟铬（Ⅵ ）污染土壤装进土壤槽中并压实，ＰＲＢ安装在靠近阳极一侧．阴、阳极两极电解槽中分别以高纯石墨板作为电极．装置Ｂ与装置Ａ主要的区别是取消安装在靠近阳极一侧的ＰＲＢ．１．３实验方法电动修复实验条件，如表１所示．在土壤槽中填满３００ｇ配制好的模拟铬（Ⅵ ）污染土壤，两极槽加入蒸馏水作为电解液，直至蒸馏水完全润湿土表１电动修复实验条件壤并且保持两极槽液面与土壤齐平．电动修复Ｔａｂ．１Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎ后，待反应器中的土壤自然风干后取出，将土壤实验编号实验装置ＥＫ?ＰＲＢ分为Ｓ１～Ｓ５，分别进行取样，测定其ｐＨ值及Ｔ１Ａ活性炭１５六价铬和土壤的质量比．在计算总去除率时，将Ｔ２Ａ活性炭２５电压梯度／修复时间／ｄＶ·ｃｍ－１５部分的土样充分搅拌混合后，测定污染物与Ｔ３Ａ活性炭３５初始的质量比．Ｔ４Ｂ无１５１．４分析方法１．４．１土壤ｐＨ值的测定Ｔ５Ｂ无２５准确称取１０ｇ土壤于烧杯中，按照１．０∶２．５的比例，加入２５ｍＬ的去离子水，充分搅拌均匀，静置３０ｍｉｎ后，使用ｐＨ仪测定．１．４．２土壤铬（Ⅵ ）的测定准确称取２ｇ土壤，加入１５～３０ｍＬ，０．４ｍｏｌ·Ｌ－１的ＫＣｌ搅拌５ｍｉｎ，离心分离后，上清液转移到１００ｍＬ容量瓶中．继续使用残渣，加入１５～２０ｍＬ的ＫＣｌ搅拌２ｍｉｎ，离心分离２～３次，上清液均转移至容量瓶中，定容．采用二苯碳酰二肼分光光度法测定，铬（Ⅵ ）的回收率达到９０％以上．１．４．３能量损耗与铬（Ⅵ ）总去除率的计算能量损耗（犠）的计算式为狋 ∫犝犐ｄ狋．犠＝０上式中：犝为实验中施加的电压，Ｖ；犐为实验中反应器的电流，Ａ；狋为运行时间，ｈ．铬（Ⅵ ）总去除率（）的计算式为 η ／犆０ ×１００％．犆０－犆） η＝（上式中：犆０为实验前六价铬和土壤的质量比，ｍｇ·ｇ－１；犆为实验后六价铬和土壤的质量比，ｍｇ·ｇ－１．能量利用率（ β）的计算式为 β ＝ η／犠．２结果与讨论２．１电流随时间的变化不同实验条件下电流随时间变化的结果，如图２所示．由图２可知：实验过程中，电流的大小呈现出犐Ｔ５＞犐Ｔ４＞犐Ｔ３＞犐Ｔ２＞犐Ｔ１的顺序；除了Ｔ１与Ｔ２外，电动力修复过程中电流随时间先增大后减少，最后趋于稳定；Ｔ１与Ｔ２电流分别在１，２ｍＡ上下轻微波动，没有呈现出明显的变化；Ｔ３与Ｔ４电流在２ｄ之内逐渐增大到一定峰值，Ｔ３的最大电流能达到８．６９ｍＡ，Ｔ４的最大电流则高达１３．９５ｍＡ，到实验后期，电流逐渐减小，最终两组实验的电流均稳定在２．００ｍＡ左右；Ｔ５的电流在１１ｈ之内，迅速从０．７０ｍＡ增加到２０．４４ｍＡ，随后电流逐渐减小，最终稳定在２．００ｍＡ左右．在电动力修复实验中，电流大小与在土壤中可移动离子的质量浓度密切相关［１９?２０］，实验开始时电流较高是因为高质量浓度的金属离子导致的．电流逐渐降低的原因主要图２不同实验条件下电流随时间的变化Ｆｉ２Ｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｃｕｒｒｅｎｔｗｉｔｈｔｉｍｅｇ．ｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ有２个．１）随着电动力修复时间的增加，土壤中可移动的金属离子向阴阳极发生电迁移，造成土壤中可移动离子的减少［２１?２２］，电流随之降低．２）电动力修复过程中特别是修复后期，电极槽发生电阻极化和浓犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３６６２０１９年差极化等现象，使电极电阻增大、导电性下降，电流也就随之减小［２３］．对于安置ＰＲＢ的实验，ＰＲＢ内活性炭填料随着修复反应的进行不断吸附铬（Ⅵ ），致使ＰＲＢ填料的通透性降低，整个回路的电阻增大，电流减小．２．２能量损耗随时间的变化不同实验条件下累积的能量损耗随时间的变化，如图３所示．由图３可知：电动力修复过程中，损耗的电能随时间呈现出单调增加的趋势，这与许多研究结果一致［２４］；累积能量损耗表现为犠Ｔ３＞犠Ｔ５＞犠Ｔ４＞犠Ｔ２＞犠Ｔ１．在安置了ＰＲＢ的实验中，只有Ｔ３的能量损耗高于没有安置ＰＲＢ的实验．除了有害金属的迁移所需要的能量外，加热效应和水的电解也会造成能量损失．图３不同实验条件下累积的为了进一步说明在电动力修复过程中的能量利用情况，评估了各组实验的能量利用率．不同实验条件下修复结果，如表２所示．由表２可知：各组能量利用率表能量损耗随时间的变化Ｆｉ３Ｃｈａｎｇｅｏｆａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄｅｎｅｒｇ．ｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｗｉｔｈｔｉｍｅｕｎｄｅｒ现为βＴ１＞βＴ２＞βＴ４＞βＴ５＞βＴ３；Ｔ３与Ｔ５有较高的移除效率，但由于热效应、水的电解和非目标离子的迁移导ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ致更多能量的损耗，所以Ｔ３与Ｔ５呈现出相对较低的能量利用率．表２不同实验条件下修复结果Ｔａｂ．２Ｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ试验编号可渗透反应格栅ＰＲＢ犠／ｋＷ·ｈ活性炭 η／％５８．１７１．００８ｋＷ·ｈ）－１ β／％ ·（５７．７１Ｔ１Ｔ２活性炭７０．６１３．１５６２２．３７Ｔ３活性炭９９．４５１３．４７２７．３８Ｔ４无８３．３４６．１１２１３．６４Ｔ５无９３．５８１２．６６２７．３９２．３电解液狆犎值随时间的变化电动力修复过程中，阴阳两极电解液ｐＨ值随时间的变化，如图４所示．（ａ）阳极电解液（ｂ）阴极电解液图４不同实验条件下阳极电解液和阴极电解液ｐＨ值的变化Ｆｉ４ＣｈａｎｇｅｓｏｆａｎｏｌｔｅａｎｄｃａｔｈｏｌｔｅｗｉｔｈｐＨｖａｌｕｅｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｇ．ｙｙ由图４可知：实验过程中，阳极电解液ｐＨ值都随时间呈现出迅速降低，最后稳定的趋势，其中，Ｔ１，Ｔ２和Ｔ３阳极电解液ｐＨ值稳定在２左右，Ｔ４，Ｔ５则稳定在１左右；阴极电解液ｐＨ值都随时间呈现出迅速升高，而后趋于稳定的趋势，最终均保持在１０以上．这是因为阴阳两极电解液在电场的作用下会发生水解反应，反应式如下．阳极反应：－２Ｈ２Ｏ＝４Ｈ＋＋Ｏ２（ｇ）＋４ｅ阴极反应：４Ｈ２Ｏ＋４ｅ－＝４ＯＨ－＋２Ｈ２（ｇ）由反应式可知：阳极发生氧化反应产生的Ｈ＋会使阳极槽ｐＨ值降低［２５］；而阴极发生还原反应产生犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期龚万祺，等：应用电动力耦合活性炭ＰＲＢ技术的铬（Ⅵ ）污染土壤修复３６７的ＯＨ－会使阴极槽ｐＨ值升高．较高的电流值会增大电解的强度，从而导致阴阳两极电解液ｐＨ值更显著的变化．在电动力修复的后期，阴极电解液ｐＨ值随时间呈现出逐渐下降的趋势，主要的原因是较大的电渗流导致的阴极槽ＯＨ－的质量浓度降低［２６］．２．４土壤狆犎随时间的变化电动力修复实验结束后，土壤ｐＨ值变化，如图５所示．由图５可知：Ｓ１～Ｓ５的ｐＨ值都逐渐增大，即土壤ｐＨ值从靠近阳极区域到靠近阴极区域呈现出逐渐升高的趋势；Ｔ４和Ｔ５靠近阳极区域的土壤ｐＨ值较低，分别只有３．８４和４．１９；Ｔ１，Ｔ２和Ｔ３表现出从Ｓ１～Ｓ５逐渐变大的趋势，但是各部分土壤ｐＨ值变化幅度不大，这是由于两极电解液在电场的作用下发生水解反应造成的；阳极产生的Ｈ＋在电场力的作用下会向阴极迁移，所以靠近阳极区域的土壤ｐＨ值会降低，阴极产生的ＯＨ－在电场力的作用下会向阳极移动，导致靠近阴极区域的土壤ｐＨ值升高［２７］；电动力修复实验完成后，未安置的ＰＲＢ，靠近阳极区域的Ｔ４，Ｔ５土壤的ｐＨ值（Ｓ１和Ｓ２尤为突出）低于安置了ＰＲＢ的Ｔ１，Ｔ２和Ｔ３，这和活性炭作为ＰＲＢ填充物质有关，即在相同的修复时间内，阳极槽电离产生的Ｈ＋在向阴图５不同实验条件修复后土壤ｐＨ值的变化Ｆｉ５ＶａｒｉａｔｉｏｎｏｆｓｏｉｌｐＨｖａｌｕｅａｆｔｅｒｇ．ｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｂｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ极迁移的过程中大多数被活性炭吸附，而靠近阳极区域的土壤只吸附了少部分的Ｈ＋．２．５土壤中铬（Ⅵ ）的分布和去除率电动力修复结束后，土壤中铬（Ⅵ ）的分布，如图６所示，由图６可知：除了Ｔ１外，无论有没有ＰＲＢ，修复完成后铬（Ⅵ ）在土壤中残留趋势整体表现为从阴极到阳极逐渐升高，这是由于铬（Ⅵ ）在电场的作用下从阴极向阳极迁移［２８］；Ｔ１中Ｓ１采样点残留量要低于Ｓ２，这是因为安置活性炭ＰＲＢ后，在电流较小的情况下，靠近ＰＲＢ区域的铬（Ⅵ ）更易于通过活性炭的吸附作用从土壤中移除；Ｓ５点的残留量要高于Ｓ４，主要原因是在弱碱性条件下，铬（Ⅵ ）和土壤颗粒的结合能力比较强，在１Ｖ·ｃｍ－１的较低电压梯度下，由于安置了ＰＲＢ，电阻较大，电流较小，电迁移的作用也随之减小，铬（Ⅵ ）难以被迁移，而随着电压的增大，电流也随之增大，安置ＰＲＢ的Ｔ２和Ｔ３中越来越多的铬（Ⅵ ）通过电迁移的作用迁移出土壤（包括Ｔ１中残留量较高且较难被迁移的Ｓ５点中的铬（Ⅵ ））．不同实验条件下，各采样点铬（Ⅵ ）的去除率，如图７所示．由图７可知：修复完成后，铬（Ⅵ ）的去除率整体上表现为从阳极到阴极逐渐升高，在Ｔ３和Ｔ５靠近阴极区域的土壤中，铬（Ⅵ ）几乎全部被移除；而随着电压的升高，土壤各部分污染物的去除效率明显提高．图６不同实验条件修复后土壤中铬（Ⅵ ）的变化Ｆｉ６ＶａｒｉａｔｉｏｎｏｆＣｒ（Ⅵ ）ｉｎｓｏｉｌａｆｔｅｒｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｇ．ｂｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ图７不同实验条件下各采样点铬（Ⅵ ）的去除率Ｆｉ７ＲｅｍｏｖａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆＣｒ（Ⅵ ）ａｔｅａｃｈｓａｍｐｌｉｎｇｇ．ｉｎｔｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｐｏ土壤对铬（Ⅵ ）的吸附随ｐＨ值的升高而降低，主要可分为较快下降区、平缓区和急剧下降区３个区［］域，转折点分别在ｐＨ值为３．５～４．０和６．５．到ｐＨ＞８．０时，土壤对铬（Ⅵ ）几乎不产生吸附２９．靠近阳极区域的采样点Ｓ１，随着电动力修复的进行ｐＨ值逐渐降低，对铬（Ⅵ ）的吸附较开始时的弱碱性土壤犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３６８２０１９年增大．除了Ｔ１，采样点Ｓ１铬（Ⅵ ）的去除也低于其他４个采样点．３结论１）与安置ＰＲＢ的实验相比，没有安置ＰＲＢ的实验靠近阳极区域的土壤ｐＨ值较低，出现酸化的现象，活性炭耦合电动力技术比传统电动力修复技术展现出更好的环境友好性，不易造成土壤酸化现象．２）铬（Ⅵ ）在电动力修复过程中是通过电迁移的作用从阴极向阳极进行迁移，迁移到阳极附近的铬（Ⅵ ）被安置在此处的ＰＲＢ内的活性炭填料吸附，从而提高靠近阳极区域土壤中污染物的去除效果．３）单一电动力修复技术在电压梯度为２Ｖ·ｃｍ－１，修复时间为５ｄ下，铬（Ⅵ ）去除率为９３．５８％，能量利用率为７．３９％ ·（ｋＷ·ｈ）－１；活性炭ＰＲＢ与电动力修复技术联用在电压梯度为３Ｖ·ｃｍ－１，修复时间为５ｄ下，铬（Ⅵ ）去除率则高达９９．４５％，能量利用率为７．３８％ ·（ｋＷ·ｈ）－１．４）电动力耦合活性炭ＰＲＢ技术比传统电动力技术修复铬（Ⅵ ）污染土壤不仅可以在同等能量利用率的情况下表现出更好的去除率，同时对土壤ｐＨ值的影响较小，有明显的优势，在修复铬（Ⅵ ）污染农田土壤方面具备良好的发展前景．参考文献：［１］邹峁雁，韩昊展．试论中国的土壤污染现状与防控措施［Ｊ］．南方农业，２０１８，１２（６）：１４８１４９．ＤＯＩ：１０．１９４１５／ｃｎｋｉ． ? ｊ．１６７３８９０ｘ．２０１８．０６．０８２． ? ［２］杨海君，张海涛，刘亚宾，等．不同修复方式下土壤稻谷中重金属含量特征及其评价［Ｊ］．农业工程学报，２０１７，３３（ｉｓｓｎ．１００２２３）：１６４１７１．ＤＯＩ：１０．１１９７５／６８１９．２０１７．２３．０２１． ? ? ｊ．［３］陈勤，沈羽，方炎明，等．紫湖溪流域重金属污染风险与植物富集特征［Ｊ］．农业工程学报，２０１４，３０（１４）：１９８ ?２０５．ＤＯＩ：１０．３９６９／６８１９．２０１４．１４．０２５．ｉｓｓｎ．１００２ ? ｊ．［４］ＸＵＹｕｎｆｅｎｇ，ＸＵＸｉａｎｇｉａｎ，ＨＯＵＨｅｔｉａｎ，犲狋犪犾．ＭｏｉｓｔｕｒｅｃｏｎｔｅｎｔａｆｆｅｃｔｅｄｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｏｆＣｒ（Ⅵ ）ｃｏｎ  ? ? ｊｔａｍｉｎａｔｅｄｃｌａｙｂｙａｈｙｄｒｏｃａｌｕｍｉｔｅｂａｒｒｉｅｒ［Ｊ］．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＰｏｌｌｕｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１６，２３（７）：６５１７? ６５２３．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１１３５６０１５５６８５ ? ? ? ｙ．［５］ＺＨＡＮＧＸｉｕｙｉｎｇ，ＺＨＯＮＧＴａｉＬＩＵＬｅｉ，犲狋犪犾．Ｃｈｒｏｍｉｕｍｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｓｉｎａｒａｂｌｅｓｏｉｌａｎｄｉｔｓｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｎｆｏｏｄｙａｎｇ，ｒｏｄｕｃｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅ，２０１６，７５（３）：２５７．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１２６６５０１５５０７８ｚ． ? ? ? ｐ［６］ＷＵＪｕｎｎｉａｎ，ＺＨＡＮＧＪｉｎｇ，ＸＩＡＯＣｈａｏｚｈｅｎｇ．ＦｏｃｕｓｏｎｆａｃｔｏｒｓａｆｆｅｃｔｉｎｇｐＨ，ｆｌｏｗｏｆＣｒａｎｄｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｅ  ｎｔｈｅｓｏｉｌｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｌｅｃｔｒｏｌｔｅｓ［Ｊ］．ＥｌｅｃｔｒｏｃｈｉｍｉｃａＡｃｔａ，２０１６，２１１：６５２?６６２．ＤＯＩ：ｔｗｅｅｎＣｒ（Ⅵ ）ａｎｄＣｒ（Ⅲ ）ｉｙ１０．１０１６／ｅｌｅｃｔａｃｔａ．２０１６．０６．０４８．ｊ．［７］ＷＥＮＧＣＨ，ＬＩＮＹＴ，ＬＩＮＴＹ，犲狋犪犾．Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｏｆｈｙｐｅｒｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄ ?Ｃｒ（Ⅵ ）ｃｖａｌｅｎｔｉｒｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｚａｒｄｏｕｓＭａｔｅｒｉａｌｓ，２００７，１４９（２）：２９２３０２．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｈａｚｍａｔ．２００７．ｃｌａｙｂｙｚｅｒｏ ? ? ｊ．ｊ０３．０７６．［８］黄莹，徐民民，李书鹏，等．还原稳定化法修复六价铬污染土壤的中试研究［Ｊ］．环境工程学报，２０１５，９（２）：９５１９５８． ? ｃｅｅ．２０１５０２７４．ＤＯＩ：１０．１２０３０／ｊ．ｊ［９］梁金利，蔡焕兴，段雪梅，等．还原法修复六价铬污染土壤的研究［Ｊ］．环境科学与管理，２０１３，３８（３）：８０８３．ＤＯＩ：１０． ? ｉｓｓｎ．１６７３３９６９／１２１２．２０１３．０３．０１９． ? ｊ．［１０］郑涵，安平，段淑辉，等．基于籽粒Ｃｄ消减率与边际效率评价Ｃｄ污染稻田的修复效果［Ｊ］．农业工程学报，２０１８，３４（１）：２１７２２３．ＤＯＩ：１０．１１９７５／ｉｓｓｎ．１００２６８１９．２０１８．０１．３０． ? ? ｊ．［１１］ＹＡＮＧＪＳ，ＫＷＯＮＭＪ，ＣＨＯＩＪＹ，犲狋犪犾．ＴｈｅｔｒａｎｓｐｏｒｔｂｅｈａｖｉｏｒｏｆＡｓ，Ｃｕ，Ｐｂ，ａｎｄＺｎｄｕｒｉｎｇｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｒｅ  Ｊ］．Ｃｈｅｍｏｓｐｈｅｒｅ，２０１４，１１７：７９８６．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｍｅｄｉａｔｉｏｎｏｆａｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄｓｏｉｌｕｓｉｎｇｅｌｅｃｔｒｏｌｔｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ［ ? ｊ．ｙｃｈｅｍｏｓｐｈｅｒｅ．２０１４．０５．０７９．［１２］ＬＵＰｉｎｇ，ＦＥＮＧＱｉｎｇｕｎ，犲狋犪犾．Ｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｏｆｃｈｒｏｍｉｕｍａｎｄｃａｄｍｉｕｍ?ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄｙａｎ，ＭＥＮＧＱｉｊｓｏｉｌｆｒｏｍａｂａｎｄｏｎｅｄｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｓｉｔｅ［Ｊ］．２０１２，９８：２１６２２０．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｓｅｐｐｕｒ．２０１２．０７．０１０． ? ｊ．［１３］公绪金，李伟光，张妍妍，等．活性炭吸附水中六价铬机理及影响因素［Ｊ］．山东建筑大学学报，２０１１，２６（４）：３９６? ｉｓｓｎ．１６７３４０２．ＤＯＩ：１０．３９６９／７６４４．２０１１．０４．０１８． ? ｊ．［１４］张朝升，谭秋荀，张可方，等．活性炭对六价铬的吸附研究［Ｊ］．广州大学学报（自然科学版），２０１３，１２（２）：８２?８７．／３１１０１６／８８６３．ＤＯＩ：ｈｔｔｒ．ｒｃｅｅｓ．ａｃ．ｃｎ／ｈａｎｄｌｅｐ：∥ｉ犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期龚万祺，等：应用电动力耦合活性炭ＰＲＢ技术的铬（Ⅵ ）污染土壤修复３６９［１５］ＹＥＵＮＧＡＴ，ＧＵＹｉｎｇｙｉｎｇ．Ａｒｅｖｉｅｗｏｎｔｅｃｈｎｉｓｔｏｅｎｈａｎｃｅｅｌｅｃｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｏｆｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄｓｏｉｌｓ ? ｑｕｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｚａｒｄｏｕｓＭａｔｅｒｉａｌｓ，２０１１，１９５（１５）：１１２９．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｈａｚｍａｔ．２０１１．０８．０４７． ? ｊ．ｊ［１６］ＲＵＩＺＣ，ＭＥＮＡＥ，ＣＡＮＩＺＡＲＥＳＰ，犲狋犪犾．Ｒｅｍｏｖａｌｏｆ２，４，６ｉｃｈｌｏｒｏｐｈｅｎｏｌｆｒｏｍｓｐｉｋｅｄｃｌａｙｓｏｉｌｓｂｙｅｌｅｃｔｒｏｋｉ  ?Ｔｒｎｅｔｉｃｓｏｉｌｆｌｕｓｈｉｎｇａｓｓｉｓｔｅｄｗｉｔｈｇｒａｎｕｌａｒａｃｔｉｖａｔｅｄｃａｒｂｏｎｐｅｒｍｅａｂｌｅｒｅａｃｔｉｖｅｂａｒｒｉｅｒ［Ｊ］．ＩｎｄｕｓｔｒｉａｌａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｈｅｍｉｓｔｒｓｅａｒｃｈ，２０１４，５３（２）：８４０８４６．ＤＯＩ：１０．１０２１／ｉｅ４０２８０２２． ? ｙＲｅ［１７］ＺＨＡＯＳｈｕｎｉｎｇ，ＦＡＮＬｉ，ＺＨＯＵＭｉｎｇｙｕａｎ，犲狋犪犾．Ｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｏｆｃｏｐｐｅｒｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄｋａｏｌｉｎｂｙｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓｃｏｕｐｌｅｄｗｉｔｈｐｅｒｍｅａｂｌｅｒｅａｃｔｉｖｅｂａｒｒｉｅｒ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｄｉａＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１６，３１：２７４?２７９．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｒｏｅｎｖ．２０１６．０２．０３６．ｐ［１８］张瑞华，孙红文．电动力和铁ＰＲＢ技术联合修复铬（Ⅵ ）污染土壤［Ｊ］．环境科学，２００７（５）：１１３１?１１３６．ＤＯＩ：１０．ｉｓｓｎ：３３２１／０２５０３３０１．２００７．０５．０３５． ? ｊ．［１９］ＳＵＺＵＫＩＴ，ＫＡＷＡＩＫ，ＭＯＲＩＢＥＭ，犲狋犪犾．ＲｅｃｏｖｅｒｆＣｒａｓＣｒ（Ⅲ ）ｆｒｏｍＣｒ（Ⅵ ）ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄｋａｏｌｉｎｉｔｅｃｌａｙｂｙ ? ｙｏｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｓｃｏｕｐｌｅｄｗｉｔｈａｐｅｒｍｅａｂｌｅｒｅａｃｔｉｖｅｂａｒｒｉｅｒ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｚａｒｄｏｕｓＭａｔｅｒｉａｌｓ，２０１４，２７８：２９７?３０３．１０．１０１６／ｈａｚｍａｔ．２０１４．０５．０８６．ＤＯＩ：ｊ．ｊ［２０］ＲＹＵＳＲ，ＪＥＯＮＥＫ，ＢＡＥＫＫ．Ａｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｒｅｄｕｃｉｎｇａｎｄｃｈｅｌａｔｉｎｇａｇｅｎｔｓｆｏｒｅｌｅｃｔｒｏｌｔｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇｉｎｅｌｅｃ  ｙｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｏｆＡｓｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄｓｏｉｌ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＴａｉｗａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｅｍｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｓ，２０１７，７０： ? ２５２２５９．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｔｉｃｅ．２０１６．１０．０５８． ? ｊ．ｊ［２１］ＹＵＡＮＬｉｚｈｕ，ＬＩＨａｉＸＵＸｉｎｇｉａｎ，犲狋犪犾．Ｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄｋａｏｌｉｎｂｙａｙａｎ，ｊＣＮＴ? ｃｏｖｅｒｅｄｐｏｌｔｈｙｌｅｎｅｔｅｒｅｐｈｔｈａｌａｔｅｙａｒｎｃａｔｈｏｄｅ［Ｊ］．ＥｌｅｃｔｒｏｃｈｉｍｉｃａＡｃｔａ，２０１６，２１３：１４０１４７．ＤＯＩ：１０．１０１６／ ? ｙｅｅｌｅｃｔａｃｔａ．２０１６．０７．０８１．ｊ．［２２］计敏惠，邹华，杜玮，等．表面活性剂增效电动技术修复多环芳烃污染土壤［Ｊ］．环境工程学报，２０１６，１０（７）：３８７１ ? ｃｅｅ．２０１５０２０２０．３８７６．ＤＯＩ：１０．１２０３０／ｊ．ｊ［２３］孙玉超，邹华，朱荣．电动力耦合ＰＲＢ技术修复ＰＯＰｓ污染土壤［Ｊ］．环境工程学报，２０１７，１１（１０）：５７２９５７３６．ＤＯＩ： ? ｃｅｅ．２０１６１２１２９．１０．１２０３０／ｊ．ｊ［２４］Ｌ?ＰＥＺＺＡ?ＮＯＲ，ＡＬＯＮＳＯＪ，ＣＡＩＺＡＲＥＳＰ，犲狋犪犾．Ｅｌｅｃｔｒｏｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｏｆａｎａｔｕｒａｌｓｏｉｌｐｏｌｌｕｔｅｄｗｉｔｈｐｈｅｎａｎ  ?ＶＩｔｈｒｅｎｅｉｎａｐｉｌｏｔｐｌａｎｔ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｚａｒｄｏｕｓＭａｔｅｒｉａｌｓ，２０１４，２６５：１４２１５０．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｈａｚｍａｔ．２０１３．１１． ? ｊ．ｊ０４８．［２５］ＺＨＯＵＭｉｎｇ，ＸＵＪｉｎｇｍｉｎｇ，ＺＨＵＳｈｕｆａ，犲狋犪犾．ＥｘｃｈａｎｇｅｅｌｅｃｔｒｏｄｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｏｆＣｒｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄ ?ｅ ?ｃＪ］．ＳｅｐａｒａｔｉｏｎａｎｄＰｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１８，１９０：２９７?３０６．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｓｏｉｌｕｓｉｎｇｓｏｌａｒｅｎｅｒｓｅｐｐｕｒ．ｇｙ［ｊ．２０１７．０９．００６．［２６］ＺＨＡＮＧＰｅｎｇ，ＪＩＮＣｈｕｎｉ，ＺＨＡＯＺｈｅｎｈｕａｎ，犲狋犪犾．２Ｄｃｒｏｓｓｅｄｅｌｅｃｔｒｉｃｆｉｅｌｄｆｏｒｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｏｆｃｈｒｏ  ｊｍｉｕｍｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄｓｏｉｌ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｚａｒｄｏｕｓＭａｔｅｒｉａｌｓ，２０１０，１７７（１）：１１２６?１１３３．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｈａｚｍａｔ．ｊ．ｊ２０１０．０１．０３８．［２７］ＹＵＡＮＬｉｚｈｕ，ＸＵＸｉｎｇｉａｎ，ＬＩＨａｉ犲狋犪犾．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｎｏｖｅｌａｓｓｉｓｔｉｎｇａｇｅｎｔｓｆｏｒｔｈｅｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｒｅｍｅｄｉａ  ｊｙａｎ，ｔｉｏｎｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄｋａｏｌｉｎ［Ｊ］．ＥｌｅｃｔｒｏｃｈｉｍｉｃａＡｃｔａ，２０１６，２１８：１４０?１４８．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｅｌｅｃｔａｃｔａ． ?ｃｊ．２０１６．０９．１２１．［２８］ＦＵＲｏｎｇｂｉｎｇ，ＷＥＮＤｏｎｇｄｏｎｇ，ＸＩＡＸｉａｏｑｉａｎ，犲狋犪犾．Ｅｌｅｃｔｒｏｋｉｎｅｔｉｃｒｅｍｅｄｉａｔｉｏｎｏｆｃｈｒｏｍｉｕｍ（Ｃｒ）ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｅｄｓｏｉｌ ? ｗｉｔｈｃｉｔｒｉｃａｃｉｄ（ＣＡ）ａｎｄｐｏｌｓｐａｒｔｉｃａｃｉｄ（ＰＡＳＰ）ａｓｅｌｅｃｔｒｏｌｔｅｓ［Ｊ］．ＣｈｅｍｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＪｏｕｒｎａｌ，２０１７，３１６：ｙａｙ６０１６０８．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｃｅ２０１７．０１．０９２． ? ｊ．ｊ．［２９］何振立，周启星，谢正苗．污染及有益元素的土壤化学平衡［Ｍ］．北京：中国环境科学出版社，１９９８：１７３１７４． ? （责任编辑：陈志贤犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：刘源岗）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８１１０１０ ? 具有合成（犛） ?度洛西汀潜力的功能菌株高效筛选及检测分析江伟１，２，裴蕊１，２，胡鹏程１，２，钟丽娟１，２，周树锋１，２（１．华侨大学福建省生物化工技术重点实验室，福建厦门３６１０２１；２．华侨大学化工学院，福建厦门３６１０２１）摘要：提出一种高效筛选具有催化合成（Ｓ） ?度洛西汀功能菌株的方法．以来源于福建省厦门市附近海域的海水及淤泥中的微生物组为出发材料，经过菌株培养、富集及贫瘠筛选培养基筛选，梯度补加苯乙酮，利用细胞催化降解苯乙酮，并进行平板筛选和１６ＳｒＤＮＡ鉴定，从而获得一株可以高效利用苯乙酮的功能菌株犅犪  犅．犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿）．利用静息细胞法和核磁共振技术进行检测和验证，结果表明：犅．犿犲犵犪狋犲  犮犻犾犾狌狊犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿（狉犻狌犿具有催化犖，犖?二甲基? ３３２１ＤＫＴＰ）不对称转化制备（Ｓ）犖?二甲基? ３３２ ?酮? ?（ ?噻吩） ? ?丙胺（ ?犖， ?羟基? ?（ ? 噻吩）１ＤＨＴＰ）的潜在能力． ? ?丙胺（关键词：（Ｓ）犮犻犾犾狌狊犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿；抑郁症 ?度洛西汀；生物催化；手性药物；高效筛选；犅犪中图分类号：Ｑ９３９．９７文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３７００６ ? ? ? 犈犳犳犻犮犻犲狀狋犛犮狉犲犲狀犻狀犵犪狀犱犃狀犪犾狊犻狊狅犳犉狌狀犮狋犻狅狀犪犾犛狋狉犪犻狀狊狔犠犻狋犺犘狅狋犲狀狋犻犪犾狋狅犛狔狀狋犺犲狊犻狕犲（犛）犾狅狓犲狋犻狀犲 ?犇狌，，，ＪＩＡＮＧＷｅｉ１２，ＰＥＩＲｕｉ１２，ＨＵＰｅｎｇｃｈｅｎｇ１２，，，ＺＨＯＮＧＬｉｕａｎ１２，ＺＨＯＵＳｈｕｆｅｎｇ１２ｊ（１．ＦｕｉａｎＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｆＢｉｏｃｈｅｍｉｃａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ；ｊｙｏｙ，Ｘｉ２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｈｅｍｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ）ｙ，Ｘｉ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｍｅｔｈｏｄｔｏｓｃｒｅｅｎｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｓｔｒａｉｎｗｉｔｈｃａｔａｌｔｉｃｓｙｎｔｈｅｓｉｓ（Ｓ）ｌｏｘｅｔｉｎｅｗａｓｅｓ  ?ｄｕｙｉａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｗａｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．ＴｈｅｍｉｃｒｏｂｉｏｍｅｗｈｉｃｈｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍｓｅａｗａｔｅｒａｎｄｓｉｌｔｎｅａｒＸｉａｍｅｎＣｉｔｙ，Ｆｕｊｓｅｌｅｃｔｅｄａｓｔｈｅｓｔａｒｔｍａｔｅｒｉａｌ．Ｓｔｒａｉｎｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ，ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔａｎｄｓｔｅｒｉｌｅｆｉｌｔｅｒｍｅｄｉｕｍｉｎｔｈｅａｂｓｅｎｃｅｏｆｅｎｅｒｇｙｒａｄｉｅｎｔａｄｄｉｔｉｏｎａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅｆｏｒｇｒａｄｕａｌｌｎｃｒｅａｓｉｎｇｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅ，ｃａｔａｌｔｉｃｓｏｕｒｃｅ，ｇｙｉｙｌａｔｅｓｃｒｅｅｎｉｎｇａｎｄ１６ＳｒＤＮＡｗｅｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｓｃｒｅｅｎｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｓｔｒａｉｎｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｏｆａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅｕｓｉｎｇｃｅｌｌ，ｐｗｈｉｃｈｃａｎｕｓｅａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｉｎａｌｌｈｅ犅犪犮犻犾犾狌狊犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿（犅．犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿）ｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄ．ｙ，ａｎｄｆｙｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｂｙｒｅｓｔｉｎｇｃｅｌｌｍｅｔｈｏｄａｎｄｎｕｃｌｅａｒｍａｇｎｅｔｉｃｒｅｓｏｎａｎｃｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｔｈａｔ犅．犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿ｈａｓｐｏｔｅｎｔｉａｌｔｏｃａｔａｌｚｅａｓｙｍｍｅｔｒｉｃｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆ犖，犖?ｄｉｍｅｔｈｙｌ３ｔｏ３２ｔｈｉｅｎｙｌ） ? ?ｋｅ ? ?（ ? ｙｒｏｐａｒｏｐａｎａｍｉｎｅ（１ｎｅ（ＤＫＴＰ）ｔｏ（Ｓ）犖?ｄｉｍｅｔｈｙｌ３ｒｏｘｙ３２ｔｈｉｅｎｙｌ）１ＤＨＴＰ）． ? ?ｐ ?ｎａｍｉ ?犖， ? ?ｈｙｄ ? ?（ ? ? ?ｐ犓犲狉犱狊：（Ｓ）ｄｕｌｏｘｅｔｉｎｅ；ｂｉｏｃａｔａｌｓｉｓ；ｃｈｉｒａｌｄｒｕｇｓ；ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｃｒｅｅｎｉｎｇ；犅犪犮犻犾犾狌狊犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿；ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ ? ｙ狔狑狅手性化合物作为很多药物的关键中间体，其高效合成具有较高的理论效益和经济效益．相较于收稿日期：２０１８１１０７ ? ? 通信作者：江伟（１９８７ ?），男，讲师，博士，主要从事合成生物学与生物信息学、生物催化与生物转化、应用酶学与定向进化的研究．Ｅｉｌ：ｗｊｉａｎｇ＠ｈｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ． ?ｍａ基金项目：福建省泉州市科技计划项目（２０１８Ｃ００８）；华侨大学高层次人才科研启动项目（６００００５ ?Ｚ１７Ｙ００７２）第３期江伟，等：具有合成（Ｓ） ?度洛西汀潜力的功能菌株高效筛选及检测分析３７１传统的化学法合成手性化合物，生物法制备手性化合物具有手性和立体选择性高、环境友好等特点，因此，近年来关于生物法制备手性化合物的研究备受关注［１?９］．（Ｓ）Ｓ）３１ ?度洛西汀化学名为（ ?Ｎ?甲基? ?（ ?萘氧基）３２ｉＬｉｌｌ ? ?（ ?噻吩基） ?１?丙胺，是由美国Ｅｌｙ公司开发的５?羟色胺及去甲肾上素腺再摄取抑制剂（ＳＮＲＩｓ）．盐酸度洛西汀作为盐酸氟西汀的替代品，具有化学稳定性好、安全有效、副作用少、对其他受体亲和力低等特点［１０?１５］．盐酸度洛西汀的合成方法以化学合成法为主，但化学合成法收率较低、污染环境、副反应较多、工艺路线长［１２?１３，１６?１７］．而微生物发酵合成盐酸度洛西汀环境友好、节能绿色，但发酵产物浓度低，生产周期较长，工艺管理要求严格．全细胞催化犖，犖?二甲基? ３３２１ＤＫ ?酮? ?（ ?噻吩） ? ?丙胺（ＴＰ）不对称转化制备（Ｓ）犖?二甲基? ３３２１ＤＨＴＰ），可作为生产（Ｓ） ?犖， ?羟基? ?（ ?噻吩） ? ?丙胺（ ?度洛西汀的手性中间体，其反应路线简洁，易实现辅酶再生．筛选含有催化不对称转化高活性、高选择性的酮基还原酶的菌株是实现有效制备手性度洛西汀的关键［１８?１９］．相较于陆地酶，来源于海洋微生物的氧化还原酶具有耐盐、耐热、适冷、耐压、耐酸、耐碱等特性，而受到更多的关注［２０?２３］．目前，国内生产（Ｓ） ?度洛西汀的技术和方法相对落后，具有制备度洛西汀等相关手性化合物能力的企业不多．因此，获得具有自主知识产权的制备（Ｓ）Ｓ） ?度洛西汀的微生物资源和相应的技术显得尤为重要．此外，关于生物法制备（ ?度洛西汀［１８１９］的研究相对较少，已报道的具有生产（Ｓ） ?度洛西汀潜力的菌株多来自于陆地土壤环境 ? ，而关于水生环境，特别是来自于海洋高盐环境等特殊环境的菌株的研究则较少．因此，本文以来源于海洋环境中的微生物资源为研究对象，对具有合成（Ｓ） ?度洛西汀潜力的功能菌株进行高效筛选及检测分析．１材料与方法１．１微生物、主要试剂及仪器１）微生物：所用菌种来源于福建省厦门市附近海域的海水和近海淤泥．２）试剂：ＤＮＡ聚合酶，高纯度ｄＮＴＰ，ＤＮＡＭａｒｋｅｒ（福建省厦门市ＴａＫａＲａ公司）；高保真快速ＤＮＡ聚合酶（ＴｒａｎｓＳｔａｒｔＦａｓｔＰｆｕＤＮＡ聚合酶，北京全式金公司）；ＡｘｙＰｒｅｐＤＮＡ凝胶回收试剂盒（浙江省杭州市爱思进（杭州）技术有限公司）；磷酸盐（ＰＢＳ）缓冲液、Ｅｚｕｐ柱式细菌基因组ＤＮＡ抽提试剂盒、ＳａｎＰｒｅｐ柱式ＤＮＡ胶回收试剂盒（上海生工生物有限公司）；实验所用的化学试剂均为分析级（北京市国药集团）．／３）仪器：超速冷冻离心机（德国Ｅｐｐｅｎｄｏｆｆ公司）；全波长酶标仪（德国Ｔｈｅｒｍｏ公司）；５００ＭＨｚＡｖａｎｃｅ Ⅲ 型５００Ｈｚ核磁共振仪（德国Ｂｒｕｋｅｒ公司）．１．２培养基及主要缓冲液筛选培养基 Ⅰ ：５ｇ（ＮＨ４）Ｏ４；１ｇＫＨ２ＰＯ４；３ｇＫ２ＨＰＯ４ ·３Ｈ２Ｏ；０．２ｇＭｇＳＯ４ · Ｈ２Ｏ；０．００２ｇ２ＳＭｎＳＯ４ · Ｈ２Ｏ；０．００２ｇＦｅＳＯ４ ·７Ｈ２Ｏ；５０μｇ生物素；１００μｇＶＢ１；体积分数为２％的苯乙酮，用蒸馏水配置．筛选培养基 Ⅱ ：在培养基 Ⅰ 的基础上，加入体积分数为１．５％～３．０％的琼脂．ＬＢ培养基：５ｇ酵母粉；１０ｇ蛋白胨；１０ｇＮａＣｌ；０．ｐＨ值为７．－１－１１Ｌ）：１３７ｍｍｏｌ·ＬＮａＣｌ；２．７ｍｍｏｌ·ＬＫＣｌ；１０．０ｍｍｏｌ·Ｌ－１Ｎａ２ＨＰＯ４；２ＰＢＳ缓冲液（ｍｍｏｌ·Ｌ－１ＫＨ２ＰＯ４；０．ｐＨ值为７．１．３制备菌株样品对近海区域取得的海水及淤泥样品进行搅拌混匀，制成母液，按２０％的接种量加入筛选培养基 Ⅰ ，制成混合细胞液，共８组．培养条件：起始ｐＨ值为６．０，装液量体积分数为２０％，温度为２８ ℃ ，摇床转速为１５０ｒ·ｍｉｎ－１，培养时间为２４ｈ．混合细胞液为培养结束时获得的发酵液．１．４梯度筛选功能菌株向获得的发酵液中，梯度添加苯乙酮作为唯一碳源，得可降解苯乙酮的功能菌株．全细胞催化反应的方法为每３ｄ向发酵液中添加体积分数为２％的苯乙酮，连续梯度补加，培养２１ｄ．培养温度为２８ ℃ ，摇床转速为１５０ｒ·ｍｉｎ－１．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．３７２华侨大学学报（自然科学版）２０１９年１．５复筛、菌种分离检测及鉴定使用筛选培养基 Ⅱ 对初步获得的菌株进行复筛，其方法为：按照培养基 Ⅱ 的配方制备固体平板，将经梯度补加苯乙酮筛选所获得的菌种进行稀释涂平板，稀释倍数为１００～１００００．然后，将其置于２８ ℃ 的恒温培养箱中，培养时间为７２ｈ．１６ＳｒＤＮＡ菌株鉴定有如下４个步骤．１）挑取经筛选培养基 Ⅱ 筛选得到的平板上的单菌落，接种到ＬＢ培养基中进行培养，温度为２８ ℃ ，摇床转速为１５０ｒ·ｍｉｎ－１，培养时间为１２ｈ．２）在冷冻离心机中－１离心（４ ℃，１００００ｒ·ｍｉｎ，１０ｍｉｎ），获得细胞，弃上清液，沉淀用ＰＢＳ缓冲液（０）重悬，充ｐＨ值为７．分洗涤后离心，重复操作３次．３）利用基因组ＤＮＡ提取试剂盒（Ｅｚｕｐ柱式细菌基因组ＤＮＡ抽提试剂盒）提取基因组ＤＮＡ，利用１６ＳｒＤＮＡ特异性引物进行多聚酶链式反应（ＰＣＲ）扩增，对扩增得到的产物进行胶回收纯化（ＳａｎＰｒｅｐ柱式ＤＮＡ胶回收试剂盒）．４）对纯化产物进行测序．１６ＳｒＤＮＡ序列在核糖体数据库（ｈｔｔｃｍｅ．ｍｓｕ．ｅｄｕ／ｉｎｄｅｘ．ｓｐ）上比对．ｐ：∥ｒｄｐ．ｊＰＣＲ引物为２７Ｆ（ＡＧＴＴＴＧＡＴＣＭＴＧＧＣＴＣＡＧ）和１４９２Ｒ（ＧＧＴＴＡＣＣＴＴＧＴＴＡＣＧＡＣＴＴ）．ＰＣＲ扩增体系为纯化的１μＬＰＣＲ产物（１０ｎｇ·μＬ－１），４μＬＢｉ２．５× ），２μＬＢｉｆｆｅｒｇＤｙｅ（ｇＤｙｅＳｅｑＢｕ－１（５× ），１μＬ引物（３．２ｐｍｏｌ·μＬ），１２μＬ灭菌去离子水，总体积为２０μＬ．ＰＣＲ程序为９６ ℃ ，１ｍｉｎ→ （９６ ℃ ，１０ｓ→５０ ℃ ，５ｓ→６０ ℃ ，４ｍｉｎ）×２５个循环 →４ ℃ 保温．１．６静息细胞法制备（犛） ?度洛西汀中间体参照文献［１９］报道的静息细胞法，首先，使用原始菌株犅犪犮犻犾犾狌狊犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿（犅．犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿）合成（Ｓ）狋犲狉犻狌犿接种到ＬＢ培养基中进行培养，温度为２８ ℃ ，摇床 ?度洛西汀中间体．将筛选获得的犅．犿犲犵犪－１转速为１５０ｒ·ｍｉｎ，培养时间为２４ｈ．其次，在冷冻离心机中离心（４ ℃，１００００ｒ·ｍｉｎ－１，１０ｍｉｎ），获得细胞，弃上清液，沉淀用ＰＢＳ缓冲液（０）重悬，充分洗涤后离心，重复操作３次．然后，在１５ｐＨ值为７．－１ｍＬ离心管中，控制反应体系为５ｍＬ，采用５０ｍｍｏｌ·Ｌ－１的Ｔｒｉｓ ?ＨＣｌ缓冲体系，其中，含有５ｇ·Ｌ的ＤＫＴＰ，湿菌体２００ｍｇ．反应７２ｈ后取样，采用核磁共振分析检测培养液中是否含有ＤＨＴＰ．１．７核磁共振检测体系中的（犛）犖?二甲基? ３３２１ ?犖， ?羟基? ?（ ?噻吩） ? ?丙胺将催化得到的反应液离心（４ ℃，１２０００ｒ· ｍｉｎ－１，１５ｍｉｎ），取上清液，利用旋转蒸发仪进行处理，加入ＤＭＳＯ? ｄ６后进行核磁分析．核磁共振条件为１ＨＮＭＲ（５００ＭＨｚ，ＤＭＳＯ），１３（ｓ，１Ｈ）， δ 值为８．１６．１７～７．８７（ｍ，１Ｈ），１６．１７～７．７０（ｍ，１Ｈ），１６．１７～７．３９（ｍ，１Ｈ），１６．１７～７．０１（ｍ，１Ｈ），１６．１７～６．８１（ｍ，１Ｈ），３．６７（ｓ，１２Ｈ），３．６７（ｓ，１２Ｈ），３．６７（ｓ，１１Ｈ），４．０６～２．３０（ｍ，１２Ｈ）．２结果与讨论２．１制备菌株样品以来源于海洋环境中的微生物资源为研究对象，为获得具有自主知识产权的制备（Ｓ） ?度洛西汀的技术奠定基础．化学合成法制备（Ｓ） ?度洛西汀及其相似手性化合物具有收率较低、副反应较多等缺点［１２?１３，１６］．相比之下，生物法制备（Ｓ） ?度洛西汀及其相似手性化合物反应时间短、副反应较少．获得具有催化合成（Ｓ）ＤＫＴＰ对微生物有较大的毒性，会严 ?度洛西汀的功能微生物是开发相应制备技术的关键．［１８］重影响微生物的生长，而具有催化苯乙酮能力的微生物具有制备（Ｓ） ?度洛西汀关键中间体的能力．因此，采用苯乙酮为底物，利用贫瘠型筛选培养基［１８］，以苯乙酮为唯一能力来源，进行功能菌株的筛选，经过连续２ｄ的培养，相较于对照组，发酵液的犇６００值增加了０．５，说明发酵液中具有可以利用苯乙酮的微生物．实验结果表明：发酵液的犇６００值相对增幅较小，其原因可能是使用的筛选培养基比较贫瘠，微生物能量来源少，导致微生物生长缓慢．然而，使用单一能量来源的贫瘠培养基，可以增加筛选体系的专一性和高效性，确保筛选结果的可靠性．２．２梯度筛选功能菌株、复筛、菌株分离及鉴定苯乙酮对微生物的生长有一定的毒副作用，采用梯度补加苯乙酮的方法，一方面，可以减少苯乙酮对微生物的抑制作用，另一方面，单一因素的选择压力可以增强功能菌株向催化苯乙酮的方向进行进化，使筛选得到的功能菌株具有更强的利用苯乙酮的能力．文中每３ｄ梯度补加苯乙酮，连续梯度补加犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期江伟，等：具有合成（Ｓ） ?度洛西汀潜力的功能菌株高效筛选及检测分析３７３培养２１ｄ，发现发酵液中菌体的犇６００值有显著的变化（图１）．７，８号样品的犇６００值之比为３∶２，说明发酵液中具有可降解苯乙酮的功能菌株．随着时间的推移，发酵液犇６００值逐渐增大，说明梯度补加的方法有利于逐渐强化功能菌株催化降解苯乙酮的能力．为了分离发酵液中的微生物，得到单一的菌落，同时，也为了进一步验证筛选结果的可靠性，使用筛选培养基 Ⅱ 对初步获得菌株进行复筛．稀释涂平板培养和复筛的结果表明：该研究完成了对初筛结果的复筛，且获得了单一的菌株（图２）．复筛培养时，在８组发酵液稀释涂平板中，只有６组长出单菌落．经过挑单菌和再培养，获得２４株功能菌株．利用静息细胞法，初步检测了经复筛获得的２４株功能菌株催化利用ＤＫＴＰ的能力，其中，有８株表现出较好的性能．图１梯度补加苯乙酮后菌体的生产情况图２稀释涂平板进行复筛时菌落的生长情况Ｆｉ１Ｇｒｏｗｔｈｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｍｉｃｒｏｏｒｉｓｍａｆｔｅｒｇ．ｇａｎＦｉ２Ｂａｃｔｅｒｉａｌｃｏｌｏｎｙｇｒｏｗｔｈｓｉｔｕａｔｉｏｎｇ．ｒａｄｉｅｎｔａｄｄｉｔｉｏｎｏｆｐｈｅｎｙｌａｃｅｔｏｎｅｇｏｆｄｉｌｕｔｅｄｃｏａｔｅｄｐｌａｔｅｆｏｒｒｅｓｃｒｅｅｎｉｎｇ对获得的８株性能较好的菌株进行１６ＳｒＤＮＡ菌株鉴定．利用基因组ＤＮＡ提取试剂盒提取基因组ＤＮＡ，利用１６ＳｒＤＮＡ特异性引物进行ＰＣＲ扩增．ＰＣＲ扩增结果，如图３所示．图３中：泳道Ｍ为ＤＮＡＭａｒｋｅｒ；泳道１～８分别为１～８号单菌１６ＳｒＤＮＡ的ＰＣＲ扩增结果，之后对扩增得到的产物进行胶回收并进行测序．将获得的１６ＳｒＤ ｈｔｔｃｍｅ．ｍｓｕ．ＮＡ序列在核糖体数据库（ｐ：∥ｒｄｐ．ｅｄｕ／ｉｎｄｅｘ．ｓｐ）上比对，结果表明，这８株菌为犅．ｊ犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿或犅犪犮犻犾犾狌狊犪狉狔犪犫犺犪狋狋犪犻．由于犅．犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿的基因组已经报道，且具有相对较好的利用ＤＫＴＰ的能力，故选取犅．犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿进行下一步研究．２．３催化性能检测图３１６ＳｒＤＮＡ特异引物ＰＣＲ扩增结果Ｆｉ３ＲｅｓｕｌｔｏｆＰＣＲａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎｇ．ｂｙｕｓｉｎｇｓｐｅｃｉｆｉｃｐｒｉｍｅｒｓｏｆ１６ＳｒＤＮＡ目前，具有光学特性的纯产品的年生产值已达２０００亿美元，已在全球范围内上市销售的药物中，［］［，，，，］具有手性特征的药物占５６．５％１，生物催化剂在手性药物中间体的生产中具有重要的作用２４６１８２２．根据世界卫生组织的报告，目前，抑郁症是全球第四大疾病负担，也是导致患者功能残疾的主要原因之一，大约有１／７的人会在人生的某个阶段遭受抑郁症困扰［１０?１７］．预计到２０２０年，抑郁症将成为仅次于心血管病的第二大疾病；到２０３０年，抑郁障碍更将成为中国疾病负担位居第一的疾病．作为一种高致残性疾病，抑郁障碍已经成为我国一个重大的公共卫生问题．（Ｓ）ｉＬｉｌｌ ?度洛西汀是Ｅｌｙ公司研发的新型双递质抗抑郁药，弥补了主流抗抑郁药具有躯体疼痛症状的不足．此后，ＥｌｉＬｉｌｌＳ） ?度洛西ｙ公司还开发了（汀的一些新适应症，如妇女中度至重度应激性尿失禁、成人糖尿病继发的外周神经痛等．２０１３年，（Ｓ） ? 度洛西汀的销售额为１６亿美元．因此，制备（Ｓ） ?度洛西汀相应技术的研究和开发具有重要的社会效益和经济效益．目前，利用生物法制备（Ｓ）Ｓ） ?度洛西汀及其相似手性化合物的研究相对较少．生物法制备（ ?度洛西汀关键手性中间体的反应条件温和、步骤简单［１８］．利用Ｃｈｅｍｂｉｏｄｒａｗ软件预测的ＤＫＴＰ和ＤＨＴＰ的犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３７４２０１９年核磁图谱，如图４所示．由图４可知：ＤＫＴＰ和ＤＨＴＰ的核磁图谱最主要的差别是ＤＨＴＰ在５．１７处有一个羟基上的氢谱．（ａ）ＤＫＴＰ（ｂ）ＤＨＴＰ图４ＤＫＴＰ和ＤＨＴＰ的核磁谱图Ｆｉ４ＮｕｃｌｅａｒｍａｇｎｅｔｉｃｓｐｅｃｔｒａｏｆＤＫＴＰａｎｄＤＨＴＰｇ．利用静息细胞法检测筛选获得的犅．犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿催化制备ＤＨＴＰ的潜在能力，反应７２ｈ后取样，采用核磁共振分析检测培养液中是否含有（Ｓ）犖?二甲基? ３３２ ?犖， ?羟基? ?（ ? 噻吩）丙胺，其结果如图所示由图可知：在处１５．５５．３４ ? ? 出现了一个氢谱．由此可知，犅．犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿具有潜在催化制备ＤＨＴＰ的能力．３结束语经过菌株培养、贫瘠筛选培养基筛选、梯度添加苯乙酮及复筛的方法，获得一株可以高效利用苯乙酮的功能菌株图５反应产物的１ＨＮＭＲ核磁谱图Ｆｉ５ｇ．１ＨＮＭＲｓｐｅｃｔｒａｏｆｒｅａｃｔｉｏｎｐｒｏｄｕｃｔ犅．犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿．静息细胞催化法和核磁共振技术检测和验证了犅．犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿具有潜在催化制备ＤＨＴＰ的能力．高效筛选具有催化合成（Ｓ） ?度洛西汀的功能菌株方法的建立及获得的犅．犿犲犵犪狋犲狉犻狌犿，在生物法制备（Ｓ） ?度洛西汀及相关高附加值手性化合物领域具有较好的工业应用前景，对于新颖生物催化剂的开发与手性化合物生物合成方法的研究具有重要的理论意义和较好的社会效益．参考文献：［１］ＳＵＮＨｕｉｈｕａ，ＺＨＡＮＧＨｏｎｇｆａｎｇ，ＡＮＧＥＬ，犲狋犪犾．Ｂｉｏｃａｔａｌｓｉｓｆｏｒｔｈｅｓｙｎｔｈｅｓｉｓｏｆｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌｓａｎｄｐｈａｒｍａｃｅｕ  ｙｔｉｃａｌｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅｓ［Ｊ］．ＢｉｏｏｒｉｃａｎｄＭｅｄｉｃｉｎａｌＣｈｅｍｉｓｔｒ２０１７，２６（７）．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｂｍｃ．２０１７．０６．０４３．ｇａｎｙ，ｊ．［２］ＰＡＴＥＬＲＮ．Ｂｉｏｃａｔａｌｔｉｃｓｙｎｔｈｅｓｉｓｏｆｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅｓｆｏｒｔｈｅｓｙｎｔｈｅｓｉｓｏｆｃｈｉｒａｌｄｒｕｇｓｕｂｓｔａｎｃｅｓ［Ｊ］．ＣｕｒｒｅｎｔＯｐｉｎｉｏｎｙｉｎＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００１，１２（６）：５８７６０４．ＤＯＩ：１０．１０１６／Ｓ０９５８１６６９（０１）００２６６ ? ? ?Ｘ．［３］ＷＥＩＬｕ，ＬＥＸｉａｏｘｉａ，ＺＨＡＮＧＪｉａｗｅｉ，犲狋犪犾．Ｓｕｐｒａｍｏｌｅｃｕｌａｒｓｈａｐｅｍｅｍｏｒｒｏｇｅｌｓ：Ａｎｅｗｂｒｉｄｇｅｂｅｔｗｅｅｎｓｔｉｍ ｙｈｙｄｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅｐｏｌｒｓａｎｄｓｕｐｒａｍｏｌｅｃｕｌａｒｃｈｅｍｉｓｔｒＪ］．ＣｈｅｍｉｃａｌＳｏｃｉｅｔｖｉｅｗｓ，２０１７，４６（５）：１２８４．ＤＯＩ：１０．ｕｌｉ ? ｙｍｅｙ［ｙＲｅ１０３９／ｃ６ｃｓ００７５４ｆ．［４］ＢＯＲＮＳＣＨＥＵＥＲＵＴ，ＨＵＩＳＭＡＮＧ，ＫＡＺＬＡＵＳＫＡＳＲＪ，犲狋犪犾．Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｔｈｅｔｈｉｒｄｗａｖｅｏｆｂｉｏｃａｔａｌｓｉｓ［Ｊ］．ｙ２０１２，４８５（７３９７）：１８５１９４．ＤＯＩ：１０．１０３８／ｎａｔｕｒｅ１１１１７．Ｎａｔｕｒｅ， ? ［５］ＩＴＯＨＴ．Ｉｏｎｉｃｌｉｉｄｓａｓｔｏｏｌｔｏｉｍｐｒｏｖｅｅｎｚｔｉｃｏｒｉｃｓｙｎｔｈｅｓｉｓ［Ｊ］．ＣｈｅｍｉｃａｌＲｅｖｉｅｗｓ，２０１７，１１７（１５）：１０５６７ ? ｑｕｙｍａｇａｎ１１６０７．ＤＯＩ：１０．１０２１／ａｃｓ．ｃｈｅｍｒｅｖ．７ｂ００１５８．［６］于平，岑沛霖，励建荣．手性化合物制备的方法［Ｊ］．生物工程进展，２００１，２１（６）：８９ＤＯＩ：１０．３９６９／ｉｓｓｎ．１６７１ ?９４． ? ｊ．８１３５．２００１．０６．０２２．［７］王立强，雷春花，邱飞，等．萘甲酰胺衍生物ＴＷ９１８的合成及体外活性考察［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１５，３６（３）：３０９３１３．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１５．０３．０３０９． ? ? ［８］雷春花，王雪玉，杨育才，等．小分子靶向受体酪氨酸激酶抑制剂ＴＷ９１８３的合成及体外抗肿瘤活性［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１５，３６（２）：２０５２１０．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１５．０２．０２０５． ? ? 犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期江伟，等：具有合成（Ｓ） ?度洛西汀潜力的功能菌株高效筛选及检测分析３７５［９］刘玮炜，李曲祥，程峰昌，等．含犇?乙酰氨基葡萄糖和哌嗪的脲类化合物的合成及表征［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１４，３５（６）：６８５６８８．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１４．０６．０６８５． ? ? ［１０］ＭＣＣＯＲＭＡＣＫＰＬ，ＫＥＡＴＩＮＧＧＭ．Ｄｕｌｏｘｅｔｉｎｅ：Ｉｎｓｔｒｅｓｓｕｒｉｎａｒｎｃｏｎｔｉｎｅｎｃｅ［Ｊ］．Ｄｒｕｇｓ，２００４，６４（２２）：２５６７? ｙｉ２５７３．ＤＯＩ：１０．２１６５／００００３４９５２００４６４２２０００００５． ? ? ［１１］张睿华．度洛西汀的药理研究进展［Ｊ］．医疗装备，２０１７，３０（６）：２０３２０４．ＤＯＩ：１００２２３７６（２０１７）０６０２０３０２． ? ? ? ? ［１２］朱占群，杨雪艳，张俊，等．盐酸度洛西汀的合成工艺改进研究［Ｊ］．中国新药杂志，２００９，１８（５）：４４７４５０．ＤＯＩ：１００３ ? ? ３７３４（２００９）０５０４４７０４． ? ? ? ［１３］张璐璐，郑洪波．盐酸度洛西汀介绍［Ｊ］．临床精神医学杂志，２００７，１７（４）：２８４２８５．ＤＯＩ：１００５３２２０（２００７）０４０２８４ ? ? ? ? ０２．［１４］王岳鸿，张晓友，宋铁兵，等．盐酸度洛西汀临床研究近况［Ｊ］．黑龙江医药科学，２００７，３０（６）：３９４０．ＤＯＩ：１０．３９６９／ ? ｉｓｓｎ．１００８０１０４．２００７．０６．０６３． ? ｊ．［ｉｓｓｎ．１００６１５］雷旭伟，梁铁美．抗抑郁药物：盐酸度洛西汀［Ｊ］．海峡药学，２００８，２０（４）：９３ＤＯＩ：１０．３９６９／ ?９４． ?３７６５．ｊ．２００８．０４．０５１．［ｉｓｓｎ．１００８１６］刘刚，李荣，张国栋．盐酸度洛西汀的合成［Ｊ］．黑龙江医药，２０１０，２３（４）：５５９５６１．ＤＯＩ：１０．３９６９／０２１Ｘ． ? ? ｊ．２０１７．２０．０１３．［１７］刘莹，李? ．小剂量氨磺必利＋度洛西汀在难治性抑郁症治疗中的应用［Ｊ］．中国继续医学教育，２０１８（１６）：１０１? １０３．ＤＯＩ：１０．３９６９／９３０８．２０１８．１６．０５３．ｉｓｓｎ．１６７４ ? ｊ．［１８］ＳＯＮＩＰ，ＢＡＮＥＲＪＥＥＵＣ．Ｂｉｏｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｆｏｒｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｈｉｒａｌｄｒｕｇ（Ｓ）ｌｏｘｅｔｉｎｅｃａｔａｌｚｅｄｂｙａ ?ｄｕｙ犻犱犪狋狉狅狆犻犮犪犾犻狊［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＭｉｃｒｏｂｉｏｌｏｇｙａｎｄＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００５，６７（６）：７７１?７７７．ＤＯＩ：１０．ｎｏｖｅｌｉｓｏｌａｔｅｏｆ犆犪狀犱１００７／ｓ００２５３００４１８７０５． ? ? ? ［１９］ＫＩＭＪＳ，ＰＯＷＡＬＬＡＭ，ＬＡＮＧＳ，犲狋犪犾．Ｍｉｃｒｏｂｉａｌｇｌｃｏｌｉｉｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｕｎｄｅｒｎｉｔｒｏｇｅｎｌｉｍｉｔａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｔｉｎｇｃｅｌｌｙｐｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，１９９０，１３（４）：２５７２６６．ＤＯＩ：１０．１０１６／０１６８１６５６（９０）９００７４ ? ? ?Ｌ．［２０］ＨＥＡＤＩＭ，ＪＯＮＥＳＤＭ，Ｒ?ＬＩＮＧＷＦ．Ｍａｒｉｎｅｍｉｃｒｏｏｒｉｓｍｓｍａｋｅａｍｅａｌｏｆｏｉｌ［Ｊ］．ＮａｔｕｒｅＲｅｖｉｅｗｓＭｉｃｒｏｂｉｏｌ  ｇａｎ２００６，４（３）：１７３１８２．ＤＯＩ：１０．１０３８／ｎｒｍｉｃｒｏ１３４８．ｏｇｙ， ? ［２１］ＡＲＲＩＧＯＫＲ．Ｍａｒｉｎｅｍｉｃｒｏｏｒｉｓｍｓａｎｄｇｌｏｂａｌｎｕｔｒｉｅｎｔｃｙｃｌｅｓ［Ｊ］．Ｎａｔｕｒｅ，２００５，４３７（７０５７）：３４９３５５．ＤＯＩ：１０． ? ｇａｎｔｕｒｅ０４１５９．１０３８／ｎａ［２２］ＤＥＭＩＲＪＩＡＮＤＣ，ＭＯＲＩＳＶＡＲＡＳＦ，ＣＡＳＳＩＤＹＣＳ．Ｅｎｚｓｆｒｏｍｅｘｔｒｅｍｏｐｈｉｌｅｓ［Ｊ］．ＣｕｒｒｅｎｔＯｐｉｎｉｏｎｉｎＣｈｅｍｉ  ｙｍｅ２００１，５（２）：１４４１５１．ＤＯＩ：１０．１０１６／Ｓ１３６７５９３１（００）００１８３６．ｃａｌＢｉｏｌｏｇｙ， ? ? ? ［２３］ＶＡＮＤＥＮＢＵＲＧＤ．Ｅｘｔｒｅｍｏｐｈｉｌｅｓａｓａｓｏｕｒｃｅｆｏｒｎｏｖｅｌｅｎｚｓ［Ｊ］．ＣｕｒｒｅｎｔＯｐｉｎｉｏｎｉｎＭｉｃｒｏｂｉｏｌｏｇｙ，２００３，６ｙｍｅ（３）：２１３２１８．ＤＯＩ：１０．１０１６／Ｓ１３６９５２７４（０３）０００６０２． ? ? ? （责任编辑：钱筠犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：刘源岗）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８０９０２２ ? 采用决策树方法的高分一号犘犕犛影像山区森林覆盖提取刘恺１，２，周小成１，２（１．福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心，福建福州３５０１０８；２．福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室，福建福州３５０１０８）摘要：以福建省龙岩市新罗区为例，选取单期国产高分一号（ＧＦ１）ＰＭＳ影像，采用面向对象决策树模型进 ? 行森林覆盖提取．针对山区地形因素引起的阴坡森林区域光谱值异常现象，灵活运用坡度因子、红绿比值植被指数、比值植被指数、归一化水体指数特征进行森林覆盖提取，并将该方法与其他分类器算法进行对比．结果表明：决策树模型的森林制图精度为９６．１％，Ｋａｐｐａ系数为０．８４；该模型可提取高精度的山区森林覆盖信息，且具有可靠性．关键词：山区；森林覆盖；决策树模型；面向对象；高分一号中图分类号：ＴＰ７９文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３７６０８ ? ? ? 犉狅狉犲狊狋犆狅狏犲狉犈狓狋狉犪犮狋犻狅狀犉狉狅犿犌犪狅犳犲狀１犘犕犛犐犿犪犲犻狀 ? 犵犕狅狌狀狋犪犻狀犃狉犲犪犝狊犻狀犵犇犲犮犻狊犻狅狀犜狉犲犲，，ＬＩＵＫａｉ１２，ＺＨＯＵＸｉａｏｃｈｅｎｇ１２（１．ＮａｔｉｏｎａｌａｎｄＬｏｃａｌＪｏｉｎｔＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＳａｔｅｌｌｉｔｅＧｅｏｓｐａｔｉａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＦｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｉｎａ；ｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０１０８，Ｃｈ２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｆＳｐａｔｉａｌＤａｔａＭｉｎｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｈａｒｉｎｇｏｆＭｉｎｉｓｔｒｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ｙｏｙｏＦｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｉｎａ）ｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０１０８，Ｃｈ犃犫狊狋狉犪犮狋：ＴａｋｉｎｇＸｉｎｌｕｏＤｉｓｔｒｉｃｔ，ＬｏｎｇｙａｎＣｉｔｉａｎＰｒｏｖｉｎｃｅａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ，ａｓｉｎｇｌｅｐｈａｓｅｄｏｍｅｓｔｉｃｙ，Ｆｕｊｆｅｎ１ｓａｔｅｌｌｉｔｅ（ＧＦ１）ＰＭＳｉｍａｇｅｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄ，ａｎｄａｎｏｂｅｃｔｏｒｉｅｎｔｅｄｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｍｏｄｅｌｗａｓｕｓｅｄｆｏｒｆｏｒ  ? ? ? ｇａｏｊｅｓｔｃｏｖｅｒｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅａｎｏｍａｌｏｕｓｏｐｔｉｃａｌｓｐｅｃｔｒａｌｖａｌｕｅｏｆｓｈａｄｙｆｏｒｅｓｔａｒｅａｃａｕｓｅｄｂｙｍｏｕｎｔａｉｎ  ｒｅｅｎｒａｔｉｏｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ，ｒｏｕｓｔｅｒｒａｉｎｆａｃｔｏｒｓ，ｔｈｅｓｌｏｐｅｃｏｖｅｒａｇｅ，ｒｅｄａｔｉｏｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘａｎｄｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ? ｇｗａｔｅｒｂｏｄｙｉｎｄｅｘａｒｅｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｆｏｒｅｓｔｃｏｖｅｒ，ａｎｄｔｈｅｕｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｏｔｈｅｒｃｌａｓｓｉｆｉｅｒａｌ  ｇｏｒｉｔｈｍｓｃｏｍｐａｒｉｎｇ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｆｏｒｅｓｔｍａｐｐｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｍｏｄｅｌｉｓ９６．１％，ａｎｄｔｈｅＫａｐｐａｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｉｓ０．８４．Ｔｈｉｓｍｏｄｅｌｃａｎｅｘｔｒａｃｔｈｉｒｅｃｉｓｉｏｎｍｏｕｎｔａｉｎｆｏｒｅｓｔｃｏｖｅｒａｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗｉｔｈ ?ｐｇｈｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ．犓犲狉犱狊：ｍｏｕｎｔａｉｎａｒｅａ；ｆｏｒｅｓｔｃｏｖｅｒ；ｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｍｏｄｅｌ；ｏｂｅｃｔｏｒｉｅｎｔｅｄ；ｇａｏｆｅｎ１ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ? ｊ狔狑狅森林约占地球陆地面积的三分之一，在环境保护及国民经济方面扮演着重要的角色．因此，掌握年度森林资源覆盖率（面积）对及时评价全球气候和生态环境情况，以及评估森林资源变化、辨识人类活动收稿日期：２０１８０９１１ ? ? 通信作者：周小成（１９７７Ｅ?ｍａｉｌ：ｚｈｏｕｘｃ＠ｆｚｕ． ?），男，副研究员，博士，主要从事高分辨率遥感影像信息提取的研究．ｅｄｕ．ｃｎ．基金项目：中央引导地方科技发展专项（２０１７Ｌ３０１２）；福建省自然科学基金资助项目（２０１５Ｈ６００８）第３期刘恺，等：采用决策树方法的高分一号ＰＭＳ影像山区森林覆盖提取３７７影响等方面有着重要的意义［１］．相较于林业部门传统的人工勾绘等方法，遥感技术具有覆盖范围广、实时性强、成本低等优势，为获取森林覆盖面积提供有效的技术支持．高分一号（ＧＦ  １）卫星的发射对于中国自主把握航天遥感的主动权具有重要的意义．目前，基于ＧＦ? １ＷＦＶ影像的应用研究较多集中于提取大豆、玉米及小麦等农作物［２?４］；对ＰＭＳ影像进行信息提取的研究中，在盐渍化［５］、农作物［６］、居民地［］提取［７］中均有应用．在森林覆盖识别上，ＧＦ１ＷＦＶ影像应用较多８９，而ＧＦ１ＰＭＳ影像的应用并不常 ? ? 见．任冲等［１０］结合ＳＰＯＴ５与ＧＦ１ＰＭＳ影像对小陇山百花林场进行林地类型划分，在ＧＦ１影像上的 ? ? 类型划分到有林地一类，说明有林地在ＧＦ１ＰＭＳ影像上具备可识别性．目前，基于ＧＦ? １ＰＭＳ影像在 ? 山区森林覆盖提取方面的研究还较为少见．决策树模型结构简单、直观易懂、灵活性高，已被应用于各种遥感影像信息的提取中［１１１６］．综合考虑ＧＦ? １ＰＭＳ数据在山区森林覆盖提取的应用现状，本文对影像采用面向对象分析技术，使用决策树模型进行森林覆盖提取．１研究区及数据源１．１研究区概况新罗区属福建省龙岩市，其地理位置如图１所示．图１中：右侧的影像为融合后ＧＦ１ＰＭＳ影 ? 像，分辨率为２ｍ，影像大小为２７６１１ｐｘ×３７２０５４ｋｍ２，平均海拔６５８ｐｘ．新罗区总面积为２６８５．ｍ，是典型的山区代表．新罗区是福建省的重要林图１研究区地理位置及影像Ｆｉ１Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｉｍａｇｅｏｆｓｔｕｄｙａｒｅａｇ．区，其森林覆盖率居龙岩市第二．根据《森林资源规划设计调查主要技术规定》，森林覆盖面积包括有林地面积和国家特别规定的灌木林面积．其中，有林地指连续面积大于０．０６７ｈｍ２，郁闭度０．２０以上，附着有森林植被的林地．根据《“国家特别规定的灌木林地”的规定》，新罗区无国家特别规定的灌木林地面积，故新罗区森林覆盖面积即有林地面积．１．２数据获取及预处理获取６景高分一号ＰＭＳ数据，幅宽为６０ｋｍ，多光谱（ＭＳＳ）和全色（ＰＡＮ）波段的空间分辨率分别为２，８ｍ．其中，多光谱数据有蓝（０．４５～０．５２μｍ）、绿（０．５２～０．５９μｍ）、红（０．６３～０．６９μｍ）、近红外（０．７７～０．８９μｍ）４个波段，全色波段谱段范围为０．４５～０．９０μｍ．辅助数据来源于中科院地理空间数据云网站ＧＤＥＭＶ２高程数据（空间分辨率为３０ｍ，垂直分辨率为１７ｍ）、ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ影像数据及新罗区行政边界矢量数据．影像数据名称为高分一号ＰＭＳ，ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ，时相为２０１６／１２／１９，地理坐标为ＷＧＳ＿１９８４；辅助数据名称为ＧＤＥＭＶ２，时相为２０１１／１０，地理坐标为ＷＧＳ＿１９８４．数据预处理包括以下２点．１）正射校正．利用影像自带的ＲＰＣ文件对高分一号ＭＳＳ，ＰＡＮ数据进行正射校正，对图像中的每个像元进行地形变形的校正，使图像符合正射投影的要求．２）影像融合．通过ＮＮＤｉｆｆｕｓｅＰａｎＳｈａｒｉｎｇ方法，对正射校正后的ｐｅｎＭＳＳ，ＰＡＮ影像进行图像融合，生成分辨率为２ｍ的影像．该融合方法不仅融合速度快、支持国产卫星，且对色彩、纹理和光谱信息均有很好的保留［１７］．２研究方法基于ＧＦ１ＰＭＳ数据，采用面向对象方法，建立决 ? 策树模型，对新罗区进行森林覆盖提取．总体的技术流程，如图２所示．技术流程分为以下４个部分．１）数据预处理．２）影像分割．分为多尺度分割和光谱差异分割．３）森林覆盖图２总体技术流程的提取．在研究区建立影像解译标志，选取样本并分析Ｆｉ２Ｏｖｅｒａｌｌｐｒｏｃｅｓｓｇ．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３７８２０１９年样本特征，建立决策树模型，进行新罗区森林覆盖的定量提取．４）结果分析及精度评价．２．１影像分割面向对象方法在高分辨率遥感影像的应用中得到广泛使用．其中，影像分割是面向对象方法中重要的一步，直接影响信息提取的精度，分割对象与地物边界吻合度越高，对信息提取结果越有益［１８］．２．１．１多尺度分割目前，多尺度分割方法是面向对象影像分析技术中的基础与核心内容．在分割中，需同时考虑影像的光谱特征、形状特征和空间特征，并遵循异质性最小的原则［１９］．异质性度量公式为犕＝θ１ ×犮＋（１－θ１）×狊，狊＝θ２ ×狊１＋（１－θ２）×狊２．（１）（２）式（１），（２）中：犕为异质性准则；犮，狊分别为颜色差异性因子 θ１， θ２分别为颜色因子、平滑度因子的权重；与形状差异性因子；狊１，狊２分别为平滑度与紧致度．多尺度分割的标准流程从根本上决定了这是一个基于视觉评估分割适宜性的不断优化的过程［２０］．［］Ｄｒ ｇｕｔ等２１提出一种多尺度分割参数评价模型ＥＳＰ．根据不同分割尺度下影像对象同质性的局部方差（ＬＶ）的变化率（ＲＯＣ ?ＬＶ）确认分割最佳尺度，当ＲＯＣ?ＬＶ处于峰值状态时，该点被认为是一个有意义的分割点．该模型最大的特点是能够利用客观计算辅助主观判断，使多尺度分割的尺度判断更加科学．文中使用该模型辅助判断最优分割尺度．２．１．２光谱差异分割光谱差异分割算法根据已有分割对象层中相邻分割对象的灰度差异值是否满足给定的阈值，决定是否将对象进行合并［２２］．该算法将灰度值接近的图像对象进行合并，以此优化分割结果．与使用多层次多尺度分割和逐次实验寻找最佳尺度参数相比较，具有更强的普适性和推广性．相邻对象ａ，ｂ的光谱差异值的计算公式为烄犠犓犻烌狘犓犻ａ－犓犻ｂ狘，犘＝ ∑ 狀犻＝１烆犻烎 ∑犠犓犻狀犻＝１，２，３，…，狀．（３）＝１式（３）中：犘为光谱差异值；犠犓犻为犻对象层的权重；犓犻ａ，犓犻ｂ为分别犻层ａ，ｂ对象的灰度值．２．２影像特征分析２．２．１植被指数可用性分析实现森林覆盖的定量提取，植被指数是必不可少的特征．新罗区为山区，山体阴阳坡的光谱会产生较大差异，这种情况造成了影像上森林区域的光谱异常．在研究过程中发现，在坡度较高、山体阴影明显的地方，使用最常用的差异归一化植被指数（ＮＤＶＩ）进行森林覆盖提取时，会出现森林与其他地物混淆的情况．同一区域的影像对比，如图３所示．图３（ａ）为融合后标准假彩色显示的ＧＦ? １影像；图３（ｂ）为对应区域的ＮＤＶＩ影像，颜色越亮表示ＮＤＶＩ越大．图３中：黄色矩形框为阴坡区域的森林；蓝色矩形框为建筑用地、裸地等非森林区域．由图３（ａ），（ｂ）可知：原影像上阴坡森林部分的ＮＤＶＩ接近裸地，二者在该特征图像上发生混淆，难以区分．（ａ）ＧＦ１影像 ? （ｂ）ＮＤＶＩ影像（ｃ）ＲＧＲＩ影像图３同一区域的影像对比Ｆｉ３Ｉｍａｇｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｉｎｓａｍｅａｒｅａｇ．为了探究基于高分一号影像面向复杂山区地形的植被指数实用性，对不同类型的１２种植被指数进行评估，如表１所示．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期刘恺，等：采用决策树方法的高分一号ＰＭＳ影像山区森林覆盖提取３７９表１植被指数及其计算式Ｔａｂ．１Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘａｎｄｉｔｓｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ植被指数公式比值植被指数（ＲＶＩ）差异归一化植被指数（ＮＤＶＩ）ＲＶＩ＝ＮＩＲ／Ｒｅｄ／（ＮＤＶＩ＝（ＮＩＲ－Ｒｅｄ）ＮＩＲ＋Ｒｅｄ）差值植被指数（ＤＶＩ）绿色归一化差值植被指数（ＧＮＤＶＩ）ＤＶＩ＝ＮＩＲ－Ｒｅｄ／（ＧＮＤＶＩ＝（ＮＩＲ－Ｒｅｄ）ＮＩＲ＋Ｒｅｄ）／（ＲＧＮＤＶＩ＝（Ｒｅｄ－Ｇｒｅｅｎ）Ｒｅｄ＋Ｇｒｅｅｎ）红色植被指数（ＲＧＮＤＩ）再归一化植被指数（ＲＤＶＩ）／槡Ｒｅｄ＋ＧｒＲＤＶＩ＝（Ｒｅｄ－Ｇｒｅｅｎ）ｅｅｎ／（ＴＮＤＶＩ＝槡［（ＮＩＲ－Ｒｅｄ）ＮＩＲ＋Ｒｅｄ）］＋０．５转换型植被指数（ＴＮＤＶＩ）归一化差异绿度指数（ＮＤＧＩ）／（ＮＤＧＩ＝（Ｇｒｅｅｎ－Ｒｅｄ）Ｇｒｅｅｎ＋Ｒｅｄ）ＧＶＩ＝ＮＩＲ／Ｇｒｅｅｎ绿度植被指数（ＧＶＩ）红绿比值植被指数（ＲＧＲＩ）绿光与红光波段归一化植被指数（ＧＲＮＤＶＩ）ＲＧＲＩ＝Ｒｅｄ／Ｇｒｅｅｎ（（））／ＧＲＮＤＶＩ＝ＮＩＲ－Ｒｅｄ＋Ｇｒｅｅｎ（ＮＩＲ＋Ｒｅｄ＋Ｇｒｅｅｎ）／（ＥＶＩ＝（ＮＩＲ－Ｒｅｄ）ＮＩＲ＋犆１ ×Ｒｅｄ－犆２ ×Ｂｌｕｅ＋犔），犔＝１．５犆１＝６犆２＝７．５增强植被指数（ＥＶＩ）在ＧＦ１影像上，选取植被、水体、阴坡植被、裸地、不透水面等５类常见地物，各３０个样本，计算相 ? 应的植被指数，并对每种植被指数的各地物类别样本均值进行归一化处理．各植被指数的地物识别能力，如图４所示．由图４可知：除ＲＧＮＤＩ，ＮＤＧＩ，ＲＧＲＩ外，其余的植被指数中，阴坡植被易与裸地或不透水面混淆，或是植被与阴坡植被夹杂着其他地类，不易使用阈值直接区分．此外，ＲＧＮＤＩ，ＮＤＧＩ，ＲＧＲＩ均为红光波段与绿光波段的线性组合，说明红光波段与绿光波段的组合能够有效区分阴坡植被与其他地类．这３种植被指数相互间具有很强的线性相关性．由于比值型植被指数可克服大气、阴影、地形影响，故采用ＲＧＲＩ开展研究．需要注意的是，ＲＧＲＩ植被的取值小于不透水面、裸地等地类．为了更清晰地显示效果，ＲＧＲＩ取负值出图，图３（ｃ）为同一地区的ＲＧＲＩ结果图．对比ＮＤＶＩ影像图可知：背阴坡森林与建筑地等其他地类区分开，未发生混淆．２．２．２样本特征提取与分析为了实现森林覆盖的定量提取，将研究区划分为森林、其他植被、耕地、不透水面、未利用地、水体等６类．根据建立的解译标志，采集样本进行特征提取及分析．研究区典型地物坡度分布图，如图５所示．由图５可知：森林整体上处于坡度（ δ）较高的区域，水体、耕地均处于坡度低于２０ °的区域，其他植被类型大部分也处于该区域．这可能是由于低坡度区域会发生更多人为活动，原本有希望成为森林的区域受到干扰，未达到成林的标准．当坡度高于２０ °时，其他植被、未利用地、不透水面仅有少数或个别存在，坡度越高的区域地物类型结构越简单，且森林占大多数．故利用坡度阈值２０ °进行分层，提取森林区域．图４不同植被指数比较图５研究区典型地物的坡度分布Ｆｉ４Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｇ．Ｆｉ５Ｓｌｏｐｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｉｃａｌｏｂｅｃｔｓｉｎｓｔｕｄｙａｒｅａｇ．ｙｐｊ森林与其他地类植被指数可分性，如图６所示．由图６（ａ）可知：在该特征上，未利用地、耕地、不透水面易于与森林区分开．其原因是研究地区植被常绿，但影像时间为１２月，耕地处于休耕状态，易于区分．水体的ＲＧＲＩ低于森林且有部分交叉，为了保证精度，使用归一化水体指数（ＮＤＷＩ）先将水体剔除．由于阴坡森林的ＮＤＷＩ接近水体，而图５中水体的坡度均处于２０ °以下，二者在坡度特征上有较大区犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３８０２０１９年别，故使用ＮＤＷＩ及坡度因子剔除水体，以保证提取精度．部分其他植被与森林不能够区分，分析样本发现，这些区域一般处于坡度较低处．将这些与森林混淆的样本进行进一步分析发现，ＲＶＩ对这些ＲＧＲＩ接近的其他植被样本和森林样本有很好的区分度．由图６（ｂ）可知：其他植被的ＲＶＩ低于森林，验证了ＲＶＩ对更高植被覆盖度和密集植被有更强的敏感性．（ａ）主要地物类型（ｂ）森林和其他植被图６森林与其他地类植被指数可分性Ｆｉ６Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｅｐａｒａｂｉｌｉｔｔｗｅｅｎｆｏｒｅｓｔａｎｄｏｔｈｅｒｇｒｏｕｎｄｏｂｅｃｔｓｇ．ｙｂｅｊ２．３决策树模型的构建构建的决策树模型，如图７所示．图７中：犜１～犜５为指标阈值．使用ＮＤＷＩ结合坡度因子剔除水体，以２０ °坡度阈值将研究区分为高坡度区域和低坡度区域．在高坡度区域，由于地物类型单一，森林占大多数，仅使用ＲＧＲＩ剔除其他类型地物．在低坡度区域，利用ＲＧＲＩ剔除不透水面、耕地、未利用地和部分稀疏林地及提取部分森林后，对于部分与森林区域混淆的其他植被，使用ＲＶＩ将其剔除，完成森林覆盖的定量提取工作．图７森林提取决策树３结果与分析Ｆｉ７Ｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｏｆｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｆｏｒｅｓｔｇ．３．１影像分割结果影像分割采用多尺度分割和光谱差异分割算法．多尺度分割中利用ＥＳＰ模型进行分割尺度评估．由于森林斑块基本上无特定形状，选择形状因子为０．１，紧致度因子为０．５．初始分割尺度设置为１００，步长设置为２，计算结果如图８所示．为了将森林与其他地物类型尽可能区分，选取尺度参数有意义点中的最小值，即将１１８作为分割尺度参数，进行多尺度分割．在多尺度分割结果中，对于山区中地物类型单一的情况，其分割结果显得过于破碎．光谱差异分割前后对比，如图９所示．（ａ）多尺度分割图８ＥＳＰ分割尺度结果（ｂ）光谱差异分割图９光谱差异分割前后对比Ｆｉ８ＥＳＰｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｓｃａｌｅｒｅｓｕｌｔＦｉ９Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｓｐｅｃｔｒａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｇ．ｇ．由图９（ａ）可知：居民地与森林部分区分开的同时，山区森林却分割得过于破碎．由图９（ｂ）可知：加入光谱差异分割算法后，可保证非森林与森林的区分度，并改善山区森林分割过于破碎的状况．经过比犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期刘恺，等：采用决策树方法的高分一号ＰＭＳ影像山区森林覆盖提取３８１较实验，将光谱差异分割的阈值设置为３０．３．２提取结果与精度分析３．２．１决策树模型的可用性为研究该决策树模型的可靠性，选择影像大小为２２００ｐｘ×２２００ｐｘ的实验区．基于高分一号ＰＭＳ影像，先进行多尺度分割，分割尺度为１１８，形状因子为０．１，紧致度因子为０．５．然后，使用光谱差异分割法对分割结果进行优化．采用决策树算法（Ｃａｒｔ５．０）、最近邻法（ＫＮＮ）、支持向量机（ＳＶＭ）、随机森林算法（ＲＦ）与建立的决策树模型方法，对分割后得到的结果进行比较．其中，训练样本均相同，分类器算法与决策树模型提取结果使用同一样本进行精度验证．在分割后的影像上，选取森林、其他植被、耕地、不透水面、未利用地、水体各３０个样本．训练样本选择光谱特征、纹理特征、空间特征和自定义特征等５２个特征，如表２所示．文中建立的决策树模型所使用的特征也包含其中．表２训练样本的特征汇总Ｔａｂ．２Ｆｅａｔｕｒｅｓｕｍｍａｒｆｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｓｙｏ特征种类光谱特征（１３）纹理特征（２８）特征名称特征数／个各波段均值４各波段比率４各波段标准差４亮度特征种类自定义特征（４）特征名称特征数／个ＲＶＩ１ＮＤＷＩ１１１１ＲＧＲＩ坡度各波段同质性４面积１各波段标准差４长度１各波段对比度４长宽比１宽度１１各波段平均值空间特征（７）４各波段信息熵４紧致度各波段差异性４形状指数１各波段差异性４对象主方向１完成分类后，将除森林类型外的结果合并为非森林类别．不同方法的森林提取效果对比的部分结果，如图１０所示．在研究区内，参照同时相ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ影像目视解译出随机抽样的２００个点，使用混淆矩阵计算相应指标，进行精度验证．不同方法的森林提取精度，如表３所示．表３中： η１， η２分别为森林的制图精度与用户精度； ηｔ为总体精度．（ａ）Ｃａｒｔ５．０（ｂ）ＫＮＮ（ｃ）ＲＦ（ｄ）决策树模型（ｅ）ＳＶＭ（ｆ）ＰＭＳ影像图１０不同方法的森林提取效果对比Ｆｉ１０Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｓｂｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓｇ．对比图１０及表３可知：ＫＮＮ效果最差，与决策树模型相同分类思想的Ｃａｒｔ５．０的精度也低于决策树模型，说明基于先验知识的决策表３不同方法的森林提取精度比较树模型更具有科学性；ＲＦ和ＳＶＭ都Ｔａｂ．３Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｂｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓ η２／％９０．５５ ηｔ／％８６．００Ｋａｐｐａ系数Ｃａｒｔ５．０ η１／％８７．１２ＫＮＮ７０．４５７７．５０６７．０００．２９术规定》对有林地的正判率为９０％的ＲＦ决策树模型９３．９４９１．１８９０．０００．７７９３．９４９１．８５９１．０００．７９要求．此外，对于样本区小的情况，对ＳＶＭ９４．７０８８．０３８８．０００．７２获得了很高的精度；决策树模型的制算法图精度虽低于精度最高的ＳＶＭ，但达到了《森林资源规划设计调查主要技比试验中的Ｃａｒｔ５．０，ＫＮＮ等算法本犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．０．６８华侨大学学报（自然科学版）３８２２０１９年身就具有一定的优势，但在大区域推广方面，决策树模型则不需要选取大量样本，效率更高．３．２．２新罗区森林提取结果与精度验证通过样本分析建立知识型决策树模型，基于高分一号ＰＭＳ数据，使用面向对象方法进行森林覆盖面积提取，并对提取结果进行后处理．对提取结果中出现的一些孤立斑块，采用形态学处理方法，依次对结果进行５× ５窗口的数学形态学滤波膨胀运算、卷积滤波主要分析运算、形态学滤波腐蚀运算和卷积滤波主要分析运算［６］．对结果进行面积统计时，将投影方式转换成Ａｌｂｅｒｓ等积投影，这是因为等积投影面积与实地面积相等，能保证统计面积的准确性．提取结果如图１１所示．新罗区政府官方公布的２０１６年森林覆盖面积为２０９４３４．３图１１新罗区森林覆盖提取结果９９％．文中方法提取的新罗区２０１６年森林面ｈｍ，覆盖率为７７．积为２０５１３８．９ｈｍ２，森林覆盖率为７６．４０％，与官方公布的森林Ｆｉ１１Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｆｇ．２ｆｏｒｅｓｔｃｏｖｅｒｉｎＸｉｎｌｕｏＤｉｓｔｒｉｃｔ覆盖率相差１．５９％．提取结果与官方公布森林面积差值占官方公布森林面积的２．０５％，就面积统计结果而言，提取结果可靠性较高．为了进一步验证结果的准确性，采用独立参考像元进行精度评价．为了使验证点分布均匀且随机，创建边长为１５００ｍ的格网，在每个格网中随机生成１个点，得到１０４３个随机点．以同时相Ｇｏｏｇｌｅ１影像Ｅａｒｔｈ影像为参考进行判读，采用混淆矩阵进行精度评价，计算相应参数及Ｋａｐｐａ系数．基于ＧＦ ? 的新罗区森林覆盖提取精度，如表４所示．表４中： δ１， δ２分别为漏分误差与错分误差．由表４及相关计算可知：森林区域的制图精度 η１达９６．１３％，用户精度 η２达９６．４９％，总体精度为９４．３４％，分类的Ｋａｐｐａ系数为０．８４，提取结果与验证结果具有高度的一致性．表４基于ＧＦ１影像的森林提取精度 ? Ｔａｂ．４ＦｏｒｅｓｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｂａｓｅｄｏｎＧＦ１ｉｍａｇｅ ? 区域被评价图像数量森林非森林总和 η１／％ δ１／％ η２／％ δ２／％森林７６９３１８００９６．１３３．８８９６．４９３．５１非森林２８２１５２４３８８．４８１１．５２８７．４０１２．６０总和７９７２４６１０４３４结论１）将多尺度分割算法与光谱差异分割算法相结合，改善多尺度分割中同一分割尺度下部分大面积地物分割破碎的情况，同时，保证小面积地物的分割效果．在应用方面比多层次多尺度分割的效率更高，执行过程更简单，对于工程化作业有重要意义．２）对于山区阴坡光谱异常的现象，使用红绿波段线性组合的指数类型能够完整提取阴坡森林区域，解决常用ＮＤＶＩ等植被指数不能区分阴坡植被和阳坡植被区域、阴坡植被易与建筑用地和裸地等发生混淆的问题；地形因子在山区提取工作中有重要的作用，利用坡度分层提取森林可以简化提取步骤，对提取结果而言，也可以保证地块的完整度．３）基于先验知识和样本分析建立的决策树模型结构简单，使用地形因子和光谱特征进行森林覆盖的定量提取，山区坡度高的区域地物更加完整，且多为森林覆盖等先验知识的加入使提取过程更加简洁，对比分类器算法，无需选择大量训练样本，效率更高．４０％，与官方公布的森林覆盖率相差１．５９％．森林区域４）提取的新罗区２０１６年森林覆盖率为７６．的制图精度为９６．１３％，Ｋａｐｐａ系数为０．８４，提取结果满足《森林资源规划设计调查主要技术规定》对有林地的正判率为９０％的要求．该研究为新罗区的森林覆盖的定量提取提供简单准确的方法，为新罗区的森林资源调查工作打下坚实的基础．但文中只进行森林覆盖的定量提取，未对森林覆盖类型进行分类，这是未来工作值得展望的一部分．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期刘恺，等：采用决策树方法的高分一号ＰＭＳ影像山区森林覆盖提取３８３参考文献：［１］ＨＡＮＳＥＮＭＣ，ＰＯＴＡＰＯＶＰＶ，ＭＯＯＲＥＲ，犲狋犪犾．Ｈｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｇｌｏｂａｌｍａｐｓｏｆ２１ｓｔｃｅｎｔｕｒｏｒｅｓｔｃｏｖｅｒｃｈａｎｇｅ ? ? ｇｈｙｆ［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｃｅ，２０１４，３４４（６１８７）：８５０．ＤＯＩ：１０．１１２６／ｓｃｉｅｎｃｅ．１２４４６９３．［２］黄健熙，侯焯，苏伟，等．基于ＧＦ１ＷＦＶ数据的玉米与大豆种植面积提取方法［Ｊ］．农业工程学报，２０１７，３３（７）： ? １６４１７０．ＤＯＩ：１０．１１９７５／ｉｓｓｎ．１００２－６８１９．２０１７．０７．０２１． ? ｊ．［３］ＹＡＮＧＹａｎｕｎ，ＨＵＡＮＧＹａｎ，ＴＩＡＮＱｉｎｇｉｕ，犲狋犪犾．ＴｈｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｐａｄｄｙｒｉｃｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＧＦ? １ｊｊｉｓｓｎ．１０００  Ｊ］．ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｓｉｓ，２０１５，３５（１１）：３２５５３２６１．ＤＯＩ：１０．３９６４／ｓａｔｅｌｌｉｔｅＷＦＶｉｍａｇｅｓ［ ? ｊ．ｙ０５９３（２０１５）１１  ３２５５  ０７．［４］郭燕，武喜红，程永政，等．用高分一号数据提取玉米面积及精度分析［Ｊ］．遥感信息，２０１５（６）：３１３６．ＤＯＩ：１０．３９６９／ ? ｉｓｓｎ．１０００  ３１７７．２０１５．０６．００６．ｊ．［５］牛增懿，丁建丽，李艳华，等．基于高分一号影像的土壤盐渍化信息提取方法［Ｊ］．干旱区地理，２０１６，３９（１）：１７１１８１． ? ［６］田海峰，周伯燕，陈燕芬，等．县域尺度上基于ＧＦ１ＰＭＳ影像的冬小麦种植面积遥感监测［Ｊ］．中国农业大学学报， ? ２０１７，２２（１０）：１３９１４６．ＤＯＩ：１０．１１８４１／ｉｓｓｎ．１００７４３３３．２０１７．１０．１７． ? ? ｊ．［７］林熙，罗小军，郭红梅，等．基于语义约束的ＧＦ?１遥感影像山区居民地提取方法［Ｊ］．山地学报，２０１７，３５（１）：１０２? １１１．ＤＯＩ：１０．１６０８９／２７８６．０００２０１．ｃｎｋｉ．１００８ ? ｊ．［８］徐磊，巫兆聪，罗飞，等．基于ＧＦ?１／ＷＦＶ与ＭＯＤＩＳ时空融合的森林覆盖定量提取［Ｊ］．农业机械学报，２０１７，４８（ｉｓｓｎ．１０００７）：１４５１５２．ＤＯＩ：１０．６０４１／１２９８．２０１７．０７．０１８． ? ? ｊ．［９］尹凌宇，覃先林，孙桂芬，等．利用ＫＰＣＡ法检测高分一号影像中的森林覆盖变化［Ｊ］．国土资源遥感，２０１８，３０（１）：９５１０１．ＤＯＩ：１０．６０４６／ｇｔｚ２０１８．０１．１３． ? ｙｙｇ．［１０］任冲，鞠洪波，张怀清，等．多源数据类型的精细分类方法［Ｊ］．林业科学，２０１６，５２（６）：５４６５．ＤＯＩ：１０．１１７０７／１００ ? ｊ．７４８８．２０１６０６０７．１ ? ［１１］ＭＣＩＶＥＲＤＫ，ＦＲＩＥＤＬＭＡ．Ｕｓｉｎｇｐｒｉｏｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｉｅｓｉｎｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｒｅｍｏｔｅｌｅｎｓｅｄｄａｔａ［Ｊ］． ? ｙｓ２００２，８１（２）：２５３２６１．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｓ００３４４２５７（０２）００００３２．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ， ? ? ? ［１２］陈利，林辉，孙华，等．基于决策树分类的森林信息提取研究［Ｊ］．中南林业科技大学学报，２０１３，３３（１）：４６５１． ? ［１３］杨存建，周其林，任小兰，等．基于多时相ＭＯＤＩＳ数据的四川省森林植被类型信息提取［Ｊ］．自然资源学报，２０１４（３）：５０７５１５．ＤＯＩ：１０．１１８４９／ｚｒｚ２０１４．０３．０１４． ? ｙｘｂ．［１４］罗朝沁，林辉，孙华，等．基于ＭＯＤＩＳ影像大尺度森林资源信息提取方法研究［Ｊ］．中南林业科技大学学报，２０１５（ｃｎｋｉ．１６７３１１）：２１２６．ＤＯＩ：１０．１４０６７／９２３ｘ．２０１５．１１．００５． ? ? ｊ．［１５］徐伟燕，孙睿，金志凤．基于资源三号卫星影像的茶树种植区提取［Ｊ］．农业工程学报，２０１６（增刊１）：１６１１６８． ? ［１６］任传帅，叶回春，崔贝，等．基于面向对象分类的芒果林遥感提取方法研究［Ｊ］．资源科学，２０１７，３９（８）：１５８４１５９１． ? ＤＯＩ：１０．１８４０２／ｒｅｓｃｉ．２０１７．０８．１４．［１７］ＺＨＡＯＪｉｎｌｉｎｇ，ＧＵＯＪｕｎｉｅ，ＣＨＥＮＧＷｅｎｉｅ，犲狋犪犾．ＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆＳＰＯＴ? ６ｏｐｔｉｃａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａａｇａｉｎｓｔＧＦ ? ｊｊ１ｕｓｉｎｇＮＮＤｉｆｆｕｓｅｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎａｌｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＭｏｄｅｒｎＰｈｙｓｉｃｓＬｅｔｔｅｒｓＢ，２０１７，３１（１９／２０／２１）：１７４００４３．ＤＯＩ：１０．ｇｏ１１４２／Ｓ０２１７９８４９１７４００４３７．［１８］ＧＡＯＹａｎ，ＭＡＳＪＦ，ＫＥＲＬＥＮ，犲狋犪犾．Ｏｐｔｉｍａｌｒｅｇｉｏｎｇｒｏｗｉｎｇｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓｅｆｆｅｃｔｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，２０１１，３２（１３）：３７４７３７６３．ＤＯＩ：１０．１０８０／０１４３１１６１００３７７７１８９． ? ［１９］ＢＬＡＳＣＨＫＥＴ，ＨＡＹＧＪ．Ｏｂｅｃｔｏｒｉｅｎｔｅｄｉｍａｇｅａｎａｌｓｉｓａｎｄｓｃａｌｅｓｐａｃｅ：Ｔｈｅｏｒｔｈｏｄｓｆｏｒｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄ ? ? ｊｙｙａｎｄｍｅｅｖａｌｕａｔｉｎｇｍｕｌｔｉｃａｌｅｌａｎｄｓｃａｐｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＡｒｃｈｉｖｅｓｏｆＰｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｔｅＳｅｎｓｉｎｇ， ?ｓｙａｎｄＲｅｍｏ２００１，３４：２２２９． ? ［２０］ＷＨＩＴＥＳＩＤＥＴＧ，ＢＯＧＧＳＧＳ，ＭＡＩＥＲＳＷ．Ｃｏｍｐａｒｉｎｇｏｂｅｃｔｓｅｄａｎｄｐｉｘｅｌｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｍａｐｐｉｎｇ ?ｂａ ?ｂａｊＪ］．２０１１，１３（６）：８８４８９３．ＤＯＩ：１０．１０１６／ａｇ．２０１１．０６．００８．ｓａｖａｎｎａｓ［ ? ｊ．ｊ［２１］ＤＲ?ＧＵＴＬ，ＣＳＩＬＬＩＫＯ，ＥＩＳＡＮＫＣ，犲狋犪犾．Ａｕｔｏｍａｔｅｄｐａｒａｍｅｔｅｒｉｓａｔｉｏｎｆｏｒｍｕｌｔｉｃａｌｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｎ ?ｓＪ］．ＩＳＰＲＳＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，２０１４，８８（１００）：１１９１２７．ｍｕｌｔｉｌｅｌａｙｅｒｓ［ ? ｙａｎｄＲｅｍｏｐ［２２］ＴＲＩＭＢＬＥ．Ｃｏｇｎｉｔｉｏｎｄｅｖｅｌｏｐｅｄｒｅｆｅｒｅｎｃｅｂｏｏｋ［Ｍ］．Ｍｕｎｉｃｈ：ＴｒｉｍｂｌｅＧｅｒｍａｎｙＧｍｂＨ，２０１４．（责任编辑：钱筠犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：吴逢铁）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１７０７０２１ ? 应用空间约束和二次相似度学习算法的行人再识别詹敏，王佳斌，邹小波（华侨大学工学院，福建泉州３６２０２１）摘要：针对空间分布的全局外观潜在变化的行人再识别问题，提出一种基于空间约束和二次相似度学习算法．通过二次相似度函数（ＱＳＦ）估计每个子区域的相似度，从而形成多项式特征图，并将所有特征图融合到统一的框架中．该框架利用局部相似度和全局相似度的互补优势，结合多个视觉线索进一步提高算法的鲁棒性．实验对比３个公共数据集，结果表明：基于空间约束和二次相似度学习算法具有显著的识别性能．关键词：行人再识别；空间约束；二次相似度函数；多项式特征图中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３８４０６ ? ? ? 犘犲犱犲狊狋狉犻犪狀犚犲犐犱犲狀狋犻犳犻犮犪狋犻狅狀犝狊犻狀犵犛狆犪狋犻犪犾犆狅狀狊狋狉犪犻狀狋犪狀犱 ? 狉犪狋犻犮犛犻犿犻犾犪狉犻狋犪狉狀犻狀犵犃犾狅狉犻狋犺犿犙狌犪犱狔犔犲犵ＺＨＡＮＭｉｎ，ＷＡＮＧＪｉａｂｉｎ，ＺＯＵＸｉａｏｂｏ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｉｎａ）ｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０２１，Ｃｈ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｒｅ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｗｉｔｈｐｏｔｅｎｔｉａｌｃｈａｎｇｅｓｉｎｇｌｏｂａｌａｐｐｅａｒａｎｃｅｏｆｅａｒｎｉｎｇａｌｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｓｐａｔｉａｌｃｏｎｓｔｒａｉｎｔａｎｄｑｕａｄｒａｔｉｃｓｉｍｉｌａｒｉｔｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ａｌｇｏｙｉｓｉｍｉｌａｒｉｔｆｅａｃｈｓｕｂ  ｒｅｇｉｏｎｉｓｅｓｔｉｍａｔｅｄｂｙｔｈｅｑｕａｄｒａｔｉｃｓｉｍｉｌａｒｉｔｕｎｃｔｉｏｎ（ＱＳＦ）ａｎｄｔｈｅｐｏｌａｌｆｅａｔｕｒｅｙｏｙｆｙｎｏｍｉｒａｐｈｉｓｆｏｒｍｅｄａｎｄａｌｌｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｇｒａｐｈｓａｒｅｍｅｒｎｔｏａｕｎｉｆｏｒｍｅｄｆｒａｍｅｗｏｒｋ．Ｔｈｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｕｔｉｌｉｚｅｓｔｈｅｇｇｅｄｉｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｔａｇｅｓｏｆｌｏｃａｌｓｉｍｉｌａｒｉｔｌｏｂａｌｓｉｍｉｌａｒｉｔｏｆｌｅｘｉｂｌｏｍｂｉｎｅｍｕｌｔｉｌｅｖｉｓｕａｌｃｕｅｓｔｏｙａｄｖａｎｙａｎｄｇｙｔｙｃｐｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｏｆｔｈｅａｌｒｉｔｈｍ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅｐｕｂｌｉｃｇｏｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｓｉｉｆｉｃａｎｔｌｒｏｖｅｄｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｅｘｉｓｔ  ｄａｔａｓｅｔｓ，ｔｇｎｙｉｍｐｉｎｇｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｒｅ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．ｓｔｒｉａｎｒｅｒａｔｉｃｓｉｍｉｌａｒｉｔｕｎｃｔｉｏｎ；ｐｏｌａｌｆｅａｔｕｒｅ犓犲狉犱狊：ｐｅｄｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｓｐａｔｉａｌｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ；ｑｕａｄ ? ｙｆｙｎｏｍｉ狔狑狅ｒａｐｈｇ行人再识别对刑侦工作人员长时间的行人追踪、人群群体行为分析等起着至关重要的作用，而相似度度量是行人再识别系统中最为关键的一部分，相似度度量可以预先定义或学习．预先定义的相似度度［［２］３］量采用欧氏距离［１］，Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ距离、协方差距离等已有的距离度量；基于学习的相似度度量是通过训练数据，并利用图像对之间的固有不变性进行不同行人图像之间的匹配．一般情况下，后者的效果会优于前者．然而，大多数相似度学习只关注整体的衡量标准，忽略行人的几何结构．其中，文献［４］将收稿日期：２０１７０７０５ ? ? 通信作者：王佳斌（１９７４Ｅ?ｍａｉｌ：ｆａｔｗａｎｇ＠ｈｑｕ． ?），男，副教授，博士，主要从事物联网技术、大数据、云计算等研究．ｅｄｕ．ｃｎ．基金项目：国家自然科学青年科学基金资助项目（６１５０５０５９）；福建省厦门市科技局产学院科技创新项目（３５０２Ｚ２０１７３０４６）；华侨大学研究生科研创新能力培育计划项目（１５１１４２２００６）第３期詹敏，等：应用空间约束和二次相似度学习的行人再识别３８５行人图像的特征空间分成不同的区域，学习各自区域的相似度函数，再获取每个区域的匹配分数．Ｊ éｇｏｕ［］等［５］通过估计每个图像的显著性区域，再学习与显著性区域相关的相似度函数．Ｌｉ等６提出局部自适［］应决策函数．Ｚｈｅｎｇ等７利用正样本和负样本对之间的三线性关系，优化比较两个样本之间的相对距离．本文结合特征空间约束与多项式特征图像，通过二次相似度度量函数［８］进行行人图像不同区域的相似度匹配．１二次相似度学习多项式特征图当给定一对可能来自非交叠摄像机视角或监控视频中待识别行人图像时，可通过度量图像描述符狓犻，狓犼∈犚犱之间的相似度进行行人再识别，即通过学习一个相似度度量函数估计一对行人图像的相似度．当狓犻，狓犼为相关行人图像对时，使其尽可能产生较高的相似度分数；而当狓犻，狓犼为不相关行人图像对时，使其尽可能产生较低的相似度分数．二次相似度函数犳（狓犻，狓犼）是马氏距离相似度函数犳Ｍ（狓犻，狓犼）的泛化形式［９］，其马氏距离相似度函数犳Ｍ（狓犻，狓犼）为狓犻，狓犼）＝（狓犻－狓犼）犃（狓犻－狓犼）．犳Ｍ（式（１）中：犃为半负定矩阵，能够保证相似度函数的对称性．泛化后的二次相似度函数犳（狓犻，狓犼）为Ｔ（１）（狓犻，狓犼）＝ ΦＭ１（狓犻，狓犼）＋ΦＭ２（狓犻，狓犼）＋ΦＢ（狓犻，狓犼）．２）犳（ＴＴＴＴ式（２）中：狓犻，狓犼）＝犠狓犻＋犠狓犼为图像描述符一阶关系；狓犻，狓犼）＝狓犻犃１狓犻＋狓犼犃１狓犼＋狓犻犃２狓犼＋ ΦＭ１（ ΦＭ２（狓犼Ｔ犃２狓犻为图像描述符的二阶关系；狓犻，狓犼）＝狓犻Ｔ犅狓犼＋狓犼Ｔ犅狓犻为图像描述符的双线性关系．犃１，犃２，犅均 ΦＢ（Ｔ为半负定矩阵，当犃２＝－犃１时，狓犻，狓犼）为一对行人图像对之间的马氏距离，而 ΦＢ（狓犻，狓犼）为度量一 ΦＭ２（对行人图像对之间的双线性相似度．狓犻，狓犼），狓犻，狓犼），狓犻，狓犼）这３个部分能够确保相似度函 ΦＭ１（ ΦＭ２（ ΦＢ（数犳（狓犻，狓犼）的有效性．狓犻，狓犼）包含图像描述符狓犻和狓犼的匹配信息．在狓犻和狓犼为图像的平面描述符（每个条目或子向 Φ· （量对应于图像的块）的情况下，狓犻，狓犼）为度量在相同位置处描述符的相似度．在二阶关系中， ΦＭ · （狓犻Ｔ犃１狓犻＋狓犼Ｔ犃１狓犼为图像描述符的自相关关系；狓犻Ｔ犃２狓犼＋狓犼Ｔ犃２狓犻为图像描述符的互相关关系．狓犻，狓犼） ΦＢ（Ｔ将一幅图像中的每个色块与另一幅图像中的所有色块进行匹配，且所有交叉片段相似度都达到狓犻狓犼和狓犼狓犻Ｔ．为降低特征图的维数，文献［８］在形成特征图之前，对狓犻和狓犼进行主成分分析法（ＰＣＡ）降维，保持图像特征的有效性．２空间约束相似函数整体相似度函数的流程图，如图１所示．图１中：ＨＳＶ为颜色空间；ＬＡＢ为亮度模型；ＨＯＧ为方向梯度直方图；ＳＩＬＴＰ为尺度不变三值模式．图像被划分为犚个非重叠的水平条纹区域，对于每个区域，将其分成一组不重叠的补丁，并从每个补丁中提取颜色和纹理直方图，将属于相同条带区域提取的直方图连接在一起．利用ＰＣＡ算法对其特征降维处理，并获得第狉个条纹的区域描述符狓狉，狉∈ ｛１，…，犚｝．，，，可将犖个视觉线索｛狓狉１，…，狓狉狀，…，狓狉犖｝描述条带区域狉．因此，狓犻和狓犼相应地形成第狉个区域的犖狉，狀狉，犖狉，狀狉，狀狉，狀多项式特征图，即犳狉，１（，）．由于不狓犻，狓犼），…，狓犻，狓犼），…，狓犻，狓犼）．其中，狓犻，狓犼）＝犳（狓犻狓犼犳（犳（犳（同的特征图可描述不同方面的匹配，故多个特征图可编码关于匹配更全面的信息．图１整体相似度函数的流程图Ｆｉ１Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｗｈｏｌｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｕｎｃｔｉｏｎｇ．ｙｆ犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３８６２０１９年２．１全局与局部融合为利用局部区域内多视觉线索的互补优势，采用线性相似函数将其组合，并作用于第狉个区域，即犖，狊狉（狓犻，狓犼）＝ ∑犳狉狀（狓犻，狓犼）．（３）狀＝１对于所有犚区域，综合局部相似度得分，可表示为犚狊（狓犻，狓犼）＝ ∑狊狉（狓犻，狓犼）．ｌ（４）狉＝１式（４）中：上标ｌ为ｌｏｃａｌ．局部区域的特征图不能描述其他区域水平条纹图案的匹配．为补偿局部相似度的不足，还利用整个图像的多项式特征图，产生全局相似度，即犖，狊（狓犻，狓犼）＝ ∑犳ｇ狀（狓犻，狓犼）．ｇ（５）狀＝１，，，，，狀式（５）中：狓犻，狓犼）＝犳（狓犻ｇ狀，狓犼ｇ狀）；上标ｇ为ｇｌｏｃａｌ．其中，狓犻ｇ狀，狓犼ｇ狀分别为图像犻和图像犼的第狀类全犳ｇ（局视觉描述符．将全局相似度和局部相似度线性组合，则总体相似度得分可表示为狊（狓犻，狓犼）＝狊ｌ（狓犻，狓犼）＋λ 狊ｇ（狓犻，狓犼）．式（６）中： λ 为介导局部相似度和全局相似度的超参数．（６）行人的全局特征主要包括姿势、体型、身材比例等，可进行粗略的匹配；行人的局部特征主要包括衣着颜色、皮肤和头发等特征，可进行精细的确认．由于全局和局部分别包含不同的判别信息，将全局和局部特征提取之后，利用局部区域内的多个视觉线索的优势，采用线性相似函数将它们组合在一起，并作用于某一区域，但局部区域的特征图不能描述其他区域水平条纹图案的匹配．为补偿局部相似度的不足，还利用整个图像的多项式特征图，产生全局相似度，全局相似度和局部相似度线性组合，总体相似度得分由此得出．具体的全局与局部融合流程图，如图２所示．图２中：图像对被经验性的划分为６个区域，每个区域采用线性相似函数描述其局部相似度，将全局相似度和局部相似度线性组合，从而达到全局与局部融合的效果．图２全局与局部融合流程图Ｆｉ２Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｇｌｏｂａｌａｎｄｌｏｃａｌｆｕｓｉｏｎｇ．３实验结果与分析３．１实验准备将每个子区域划分为一组局部区块，如图３所示．图３中：ＳＣＱＳＦ为空间约束二次相似度函数．从每个补丁提取ＨＳＶ，ＬＡＢ，ＨＯＧ和ＳＩＬＴＰ４种基本特征．其中，ＨＳＶ和ＬＡＢ为８ｐｘ×８ｐｘ×８ｐｘ的连续的颜色直方图，每个通道有１６个ＢＯＸ．ＨＯＧ和ＳＩＬＰＴ为纹理特征直方图．采用ＰＣＡ降低其维数，并进行归一化处理以约束共生的影响．通过大量实验，设局部区域数犚＝６，ＰＣＡ的维数犱取决于训练数据的大小，选取３种公共数据集ＶＩＰｅＲ［１０］，［］图３行人再识别的整体实现流程图Ｆｉ３Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｉｎｔｅｇｒａｌｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｇ．［］ＧＲＩＤ１１和Ｍａｒｋｅｔ１５０１１２，并分别选取１５０， ? ｗｉｔｈｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ? 犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期詹敏，等：应用空间约束和二次相似度学习的行人再识别３８７１００和５００个训练数据样本．将数据集分为训练集和测试集，同一人的图像只能出现在任一组中．测试集进一步分为测试组和参考组，两组包含同一人的不同图像．将每个测试图像与图库集中的每个图像相匹配，并根据相似度分数对图库图像进行排序．文中方法的实现包含４个部分：１）行人图像４种基本特征的提取；２）基于空间约束的特征融合；３）空间约束和二次相似度函数学习；４）待识别行人图像的匹配．３．２实验数据集［］行人再识别算法性能一般采用累计匹配特性（ＣＭＣ）曲线１３进行对比与评价，ＣＭＣ曲线表示在给定的行人图像集中识别出待识别行人图像，且在排名前犿个匹配结果中识别出目标行人的比例．文中方法在具有３．０７ＧＨｚ，２核心ＣＰＵ的ＭＡＴＬＡＢ／ＭＥＸ中实现，对于１２８ｐｘ×４８ｐｘ的行人图像，每张图像需要大约０．０２ｓ才能提取原始特征．以ＶＩＰｅＲ为例，训练阶段花费大约３００ｓ，学习６３２个训练图像的２０个ＰＣＡ投影矩阵，需要大约１０５ｓ生成３１６个人的正负多项式特征图．在测试阶段，需要０．０１６ｓ为测试图像排列３１６个图库图像．ＶＩＰｅＲ数据集是一个具有挑战性的公共测试数据集，广泛运用于行人在识别领域．该数据集一共包含６３２个人，每个人分别由相机Ａ，Ｂ从不同视角和照明条件拍摄得到的２张图像，随机选择３１６个人组成训练集，并选择剩余的３１６个人组成测试集，该过程重复１０次以获得平均性能．ＧＲＩＤ数据集由１２７５个行人图像组成，其中，有２５０个行人图像对，每对的图像属于同一个人，但从不同的摄像机视图捕获而得；此外，还有７７５个不属于２５０个行人中任何一个行人的图像．对于实验，数据集已提供１０个训练和测试样本分区，对于每个分区，使用１２５个图像对进行训练，剩下的１２５个图像对和７７５个不相关的图像用于测试，它们在一个测试中形成１２５个测试图像和９００个参考图像．Ｍａｒｋｅｔ１５０１是一个新提出的大型数据集，包含１５０１个人的图像．它包括３个部分：１）训练集包 ? 含大约７５１个人的１２９３６张图像；２）测试集包含剩余７５０个人的１９７３２张图像；３）查询集包含与测试集合相同的７５０个人的３３６８张图像．在测试中，查询集用作探测集，测试集用作参照集．训练过程与ＧＲＩＤ相同，但由于参照集具有多个人的图像，评估过程略有不同．３．３结果分析ＶＩＰｅＲ数据集Ｒａｎｋ狀匹配率的对比，如表１所示．表１中：Ｒａｎｋ狀匹配率为期望找到任何一个正 ? ? 确匹配图像的概率；ＬＡＤＦ为局部自适应决策功能；ｋＬＦＤＡ为核局部Ｆｉｓｈｅｒ判别分析；ＱＳＦ为二次相似度函数；ＭＥ为度量系统．由表１可知：ＳＣＱＳＦ的Ｒａｎｋ１匹配率为５１．８２％，比ＭＥ高出５．３３％．通 ? 过采用多项式特征映射进行行人再识别的原始方法能显著提高算法的识别率，体现算法的鲁棒性；ＳＣ ［］［］ＱＳＦ在Ｒａｎｋ１和Ｒａｎｋ５达到最好，但在Ｒａｎｋ２０时，表现比ＭＥ１４和ｋＬＦＤＡ１５更差，原因可能是 ? ? ? 这２种方法都使用在该数据集上有效的非线性内核，但最终的相似度函数是线性的．通过对实验数据进行分析，增强特征空间的约束及通过二次相似度函数对全局和局部线性组合的距离度量，可提高算法的整体性能．表１ＶＩＰｅＲ数据集Ｒａｎｋ狀匹配率的对比 ? Ｔａｂ．１ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＲａｎｋ狀ｍａｔｃｈｉｎｇｒａｔｅｓｉｎＶＩＰｅＲｄａｔａｓｅｔｓ ? 算法Ｒａｎｋ１ ? Ｒａｎｋ５ ? Ｒａｎｋ１０ ? Ｒａｎｋ１５ ? Ｒａｎｋ２０ ? ＬＡＤＦ２８．６９６３．８９７７．４３８４．３３９０．５０ｋＬＦＤＡ３１．１８６５．５４７９．２６８５．７２９１．８３ＱＳＦ３２．７７６８．２０８０．６６８８．４０９３．４５ＭＥ４６．４９７５．５８８７．９０９２．８６９５．１２ＳＣＱＳＦ５１．８２７９．９１９０．４３９３．２８９６．０３ＧＲＩＤ数据集Ｒａｎｋ狀匹配率的对比，如表２所示．表２中：ＰＲＤＣ为相对距离的概率比较；ＰＣＣＡ为 ? 成对约束组件分析．由表２可知：ＳＣＱＳＦ算法的识别率明显优于ＰＲＤＣ，ＰＣＣＡ和ＱＳＦ这３种算法，Ｒａｎｋ１匹配率达到２４．１３％．ＳＣＱＳＦ算法效果优于ＱＳＦ算法，原因是ＳＣＱＳＦ算法将行人图像划分为 ? 多个子区域，并通过二次相似度函数估计每个子区域的相似度．全局特征向量的每一维都包含行人图像上所有部分（甚至所有像素）的信息，因此，反映的是行人的整体属性，局部特征由于其良好的空间局部性和方向选择性，能很好地描述图像的局部细节（如头部、胸部等）变化，利用局部相似度及全局相似度犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３８８２０１９年之间互补的优势，提高算法的鲁棒性，这表明空间约束对ＧＲＩＤ做出更重要的贡献，具有一定的影响．表２ＧＲＩＤ数据集Ｒａｎｋ狀匹配率的对比 ? Ｔａｂ．２ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＲａｎｋ狀ｍａｔｃｈｉｎｇｒａｔｅｓｉｎＧＲＩＤｄａｔａｓｅｔｓ ? 算法Ｒａｎｋ１ ? Ｒａｎｋ５ ? Ｒａｎｋ１０ ? Ｒａｎｋ１５ ? Ｒａｎｋ２０ ? ＰＲＤＣ９．８９２５．２０３４．６８４１．５６４５．８０ＰＣＣＡ１０．５５２４．８８３６．２５４３．３０４６．１８ＱＳＦ１３．３７３７．６６５０．２８５６．９２６２．７４ＳＣＱＳＦ２４．１３４３．２２５３．６９５８．７７６４．８４Ｍａｒｋｅｔ１５０１数据集Ｒａｎｋ狀匹配率ＣＭＣ曲线对比，如图４所示．由图４可知：ＳＣＱＳＦ算法的匹配 ? ? 性能一直优于其他３类算法，而ＱＳＦ算法则为次优，这表明基于二次相似度学习的相似度匹配算法能够在一定程度上优化匹配性能；其次，进一步的空间约束能够匹配算法，使其达到最优，体现算法良好的鲁棒性．文中采用３１６个图像对ＶＩＰｅＲ数据集观察空间约束的影响，通过观察性能随条纹数量的变化来研究空间约束的影响，将图像划分为６个条纹，其中，仅有一个条纹的变体对应于全局相似度，其他变体对应于具有不同空间范围的局部相似度，特别是变体的结构化约束．通过测试不同区域的有效性，验证ＳＣＱＳＦ在哪个最有效的区域中，在测试阶段只进行单个区域的相似度度量，并将其他区域的相似度得分设置为０．全局与局部区域的ＣＭＣ曲线对比图，如图５所示．由图５可知：整个区域的相似度度量显然优于任何区域，对于局部相似度度量，上身体的相似度比下身体的相似度更有效，特别地，包括躯干在内的区域１的度量达到最高的Ｒａｎｋ１匹配率（２５．８０％）．由于ＳＣＱＳＦ中的每个相似度度量与一个局部区域 ? 相关联，一旦某些区域被遮挡，其他区域的相似度度量仍然有效，这种机制意味着ＳＣＱＳＦ对于遮挡具有潜在的鲁棒性．行人图像的相似度排名结果，如图６所示．图６（ｂ）中：行人图像识别结果从左往右相似度依次降低．图４Ｍａｒｋｅｔ１５０１数据集Ｒａｎｋ狀匹配率ＣＭＣ曲线 ? ? 图５行人图像全局与局部区域的ＣＭＣ曲线对比Ｆｉ４ＣＭＣｃｕｒｖｅｓｆｏｒＲａｎｋ狀ｍａｔｃｈｒａｔｅｏｎ ? ｇ．Ｆｉ５ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｇｌｏｂａｌａｎｄｌｏｃａｌｉｚｅｄＣＭＣｇ．Ｍａｒｋｅｔ１５０１ｄａｔａｓｅｔ ? （ａ）待识别图像ｃｕｒｖｅｓｏｆｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｉｍａｇｅｓ（ｂ）识别结果图６行人图像的相似度排名Ｆｉ６Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｉｍａｇｅｓｉｍｉｌａｒｉｔａｎｋｉｎｇｇ．ｙｒ犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期詹敏，等：应用空间约束和二次相似度学习的行人再识别３８９４结束语提出一种新颖的相似度学习方法以强化空间约束．相似度学习方法有效性源于空间约束和二次相似度函数的学习，降低不匹配的风险，增加遮挡的鲁棒性，并且能更灵活地处理行人姿势变化所带来的识别困难问题．该方法受益于与空间约束互补的多重线索融合，通过全局与局部相似度融合进一步提高相似度学习性能，并且能够衡量不同规模的相似度．参考文献：［１］ＦＡＲＥＮＺＥＮＡＭ，ＢＡＺＺＡＮＩＬ，ＰＥＲＩＮＡＡ，犲狋犪犾．Ｐｅｒｓｏｎｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｂｙｓｙｍｍｅｔｒｄｒｉｖｅｎａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｌｏｃａｌ ? ? ｙｆｅａｔｕｒｅｓ［Ｃ］∥ＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．ＳａｎＦｒａｎｃｉｓｃｏ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１０：２３６０２３６７． ? ［２］ＤＯＮＧＳＣ，ＣＲＩＳＴＡＮＩＭ，ＳＴＯＰＰＡＭ，犲狋犪犾．Ｃｕｓｔｏｍｐｉｃｔｏｒｉａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｆｏｒｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｃ］∥ ＢｒｉｔｉｓｈＭａｃｈｉｎｅ ? ＶｉｓｉｏｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｂｒｉｔｉｓｈ：［ｓ．ｎ．］，２０１１：１１１． ? ［３］ＭＡＢ，ＳＵＹ，ＪＵＲＩＥＦ．ＢｉＣｏｖ：Ａｎｏｖｅｌｉｍａｇｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒｐｅｒｓｏｎｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｆａｃｅｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｃ］∥ ? ＢｒｉｔｉｓｈＭａｃｈｉｖｅＶｉｓｉｏｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｇｕｉｌｄｆｏｒｄ：［ｓ．ｎ．］，２０１２：１１１． ? ［４］ＨＩＲＲＥＲＭ，ＲＯＴＨＰＭ，ＳＴＩＮＧＥＲＭ，犲狋犪犾．Ｒｅｌａｘｅｄｐａｉｒｗｉｓｅｌｅａｒｎｅｄｍｅｔｒｉｃｆｏｒｐｅｒｓｏｎｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｃ］∥Ｅｕ  ? Ｓｐｒｉｎｇｅｒｒｌａｇ，２０１２：７８０７９３．ｒｏｐｅａｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ．Ｆｌｏｒｅｎｃｅ： ?Ｖｅ ? ［５］Ｊ?ＧＯＵＨ，ＣＨＵＭＯ．Ｎｅｇａｔｉｖｅｅｖｉｄｅｎｃｅｓａｎｄｃｏｃｃｕｒｅｎｃｅｓｉｎｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌ：ＴｈｅｂｅｎｅｆｉｔｏｆＰＣＡａｎｄｗｈｉｔｅｎｉｎｇ ?ｏ［Ｃ］∥ＥｕｒｏｐｅａｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ．Ｆｌｏｒｅｎｃｅ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒｒｌａｇ，２０１２：７７４７８７． ?Ｖｅ ? ［６］ＬＩＺｈｅｎ，ＣＨＡＮＧＳｈｉＬＩＡＮＧＦｅｎｇ，犲狋犪犾．Ｌｅａｒｎｉｎｇｌｏｃａｌｌａｄａｐｔｉｖｅｄｅｃｉｓｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎｓｆｏｒｐｅｒｓｏｎｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］． ? ｙｕ，ｙ２０１３，９（４）：３６１０３６１７． ? ［７］ＺＨＥＮＧＷｅｉｓｈｉ，ＧＯＮＧＳｈａｏｇａｎｇ，ＸＩＡＮＧＴａｏ．Ｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｂｙｒｅｌａｔｉｖｅｄｉｓｔａｎｃｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃ  ｔｉｏｎｓｏｎＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｓｉｓａｎｄＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｅ，２０１３，３５（３）：６５３６６８．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＰＡＭＩ．２０１２．１３８ ? ｙｇｅｎｃ［８］杜宇宁，艾海舟．基于二次相似度函数学习的行人再识别［Ｊ］．计算机学报，２０１６，３９（８）：１６３９１６５１．ＤＯＩ：１０．１１８９７／ ? ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１６．０１６３９．［９］ＣＨＥＮＤａｐｅｎｇ，ＹＵＡＮＺｅｉａｎ，ＨＵＡＧａｎｇ，犲狋犪犾．Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｅａｒｎｉｎｇｏｎａｎｅｘｐｌｉｃｉｔｐｏｌａｌｋｅｒｎｅｌｆｅａｔｕｒｅｍａｐｆｏｒｊｙｌｙｎｏｍｉｒｓｏｎｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｃ］∥ＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｂｏｓｔｏｎ：ＩＥＥＥｐｒｅｓｓ，２０１５： ? ｐｅ１５６５１５７３． ? ［１０］ＧＲＡＹＤ，ＢＲＥＮＮＡＮＳ，ＴＡＯＨａｉ．Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇａｐｐｅａｒａｎｃｅｍｏｄｅｌｓｆｏｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｒｅａｃｉｓｉｔｉｏｎ，ａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇｑｕ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ１０ｔｈＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＴｒａｃｋｉｎｇａｎｄＳｕｒｖｅｉｌ  ｌａｎｃｅ．ＲｉｏｄｅＪａｎｅｉｒｏ：ＩＥＥＥｐｒｅｓｓ，２００７：４１４７． ? ［１１］ＣＨＥＮＣ．Ｌ，ＬＩＵＣｈｕｎｘｉａｏ，ＧＯＮＧＳｈａｏｇａｎｇ．Ｐｅｒｓｏｎｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｂｙｍａｎｉｆｏｌｄｒａｎｋｉｎｇ［Ｃ］∥ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎ  ? ａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｍｅｌｂｏｕｒｎｅ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１４：３５６７３５７１． ? ［１２］ＺＨＥＮＧＬｉａｎｇ，ＳＨＥＮＬｉＴＩＡＮＬＵ，犲狋犪犾．Ｓｃａｌａｂｌｅｐｅｒｓｏｎｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ：Ａｂｅｎｃｈｍａｒｋ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ? ? ｙｕｅ，２０１５ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ．Ｓａｎｔｉａｇｏ：ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｓＩｎｃ，２０１５：１１１６１１２４．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＩＣＣＶ．２０１５．１３３． ? ［１３］张国亮，王展妮，王田．应用计算机视觉的动态手势识别综述［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１４，３５（６）：６５３ ? ６５８．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１４．０６．０６５３． ? ［１４］ＰＡＩＳＩＴＫＲＩＡＮＧＫＲＡＩＳ，ＳＨＥＮＣｈｕｎｈｕａ，ＨＥＮＧＥＬＡＶＤ．Ｌｅａｒｎｉｎｇｔｏｒａｎｋｉｎｐｅｒｓｏｎｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｗｉｔｈ ? ｍｅｔｒｉｃｅｎｓｅｍｂｌｅｓ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，２０１５：１８４６１８５５．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＣＶＰＲ．２０１５．７２９８７９４． ? ［１５］ＸＩＯＮＧＦｅｉ，ＧＯＵＭｅｎｇｒａｎ，ＣＡＭＰＳＯ，犲狋犪犾．Ｐｅｒｓｏｎｒｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｋｅｒｎｅｌｓｅｄｍｅｔｒｉｃｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ ? ?ｂａ［Ｃ］∥ＥｕｒｏｐｅａｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ．Ｂｏｓｔｏｎ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２０１４：１１６． ? （编辑：李宝川责任编辑：陈志贤犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：吴逢铁）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８０１０６６ ? 无线能量采集技术下的全双工中继系统安全性能分析吴奇１，２，刘菁华１，赵睿１，２，聂志巧１，２，李元健１，２（１．华侨大学信息科学与工程学院，福建厦门３６１０２１；２．华侨大学厦门市移动多媒体重点实验室，福建厦门３６１０２１）摘要：为提升基于无线能量采集技术的全双工中继安全网络系统的安全性能，提出全双工中继干扰窃听者的策略．为干扰窃听者窃听有用信息，在第一时隙，中继发送人工噪声干扰窃听者；在第二时隙，中继在转发有用信息的同时，信源发送人工噪声干扰窃听者．在瑞利衰落信道下，通过合理的近似分析，推导出遍历可达安全速率（ＥＡＳＲ）的表达式．分析与仿真结果表明：理论分析曲线与蒙特卡洛仿真结果基本吻合；对模型进行不同参数的性能对比，显示出所提系统在不同情况下具有性能优越性．关键词：物理层安全；能量采集；协作通信；马尔科夫链；遍历可达安全速率中图分类号：ＴＮ９２文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３９００９ ? ? ? 犛犲犮狌狉犻狋狉犳狅狉犿犪狀犮犲犃狀犪犾狊犻狊狅犳犉狌犾犾犇狌狆犾犲狓犚犲犾犪狊狋犲犿狔犘犲狔狔犛狔犠犻狋犺犠犻狉犲犾犲狊狊犈狀犲狉狉狏犲狊狋犻狀犵犵狔犎犪，，ＷＵＱｉ１２，ＬＩＵＪｉｎｇｈｕａ１，ＺＨＡＯＲｕｉ１２，，ＮＩＥＺｈｉｉａｏ１２，ＬＩＹｕａｎｉａｎ１２ｑｊ（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａｙ，Ｘｉ２．ＸｉａｍｅｎＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｆＭｏｂｉｌｅＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ）ｙｏｙ，Ｘｉ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ａｆｕｌｌｌｅｘｒｅｌａｙｓｅｃｕｒｅｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｉｎｖｅｓｔｉｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｗｉｒｅｌｅｓｓｅｎｅｒｒｖｅｓｔｉｎｇ ?ｄｕｐｇａｇｙｈａｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｅｃｕｒｉｔｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ，ａｓｔｒａｔｅｇｙｏｆｉｎｔｅｒｆｅｒｉｎｇｅａｖｅｓｄｒｏｐｐｅｒｓｙｐｅｗｉｔｈｆｕｌｌｌｅｘｒｅｌａｙｎｏｄｅｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｐｒｅｖｅｎｔｉｎｇｅａｖｅｓｄｒｏｐｕｓｅｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｏｒｅａｖｅｓｄｒｏｐ  ｄｕｐ ? ｒｓ，ｉｎｔｈｅｆｉｒｓｔｔｉｍｅｓｌｏｔ，ｔｈｅｒｅｌａｙｓｅｎｄｓａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｏｉｓｅｔｏｄｉｓｔｕｒｂｔｈｅｅａｖｅｓｄｒｏｐｐｅｒ．Ｉｎｔｈｅｓｅｃｏｎｄｔｉｍｅｓｌｏｔ，ｐｅｔｈｅｒｅｌａｙｓｅｎｄｓｕｓｅｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗｈｉｌｅｔｈｅｓｏｕｒｃｅｓｅｎｄｓａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｏｉｓｅｔｏｄｉｓｔｕｒｂｔｈｅｅａｖｅｓｄｒｏｐｐｅｒ．Ｕｎｄｅｒｔｈｅｒａｙｌｅｉａｄｉｎｇｃｈａｎｎｅｌ，ａｎｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆｅｒｉｃａｃｈｉｅｖａｂｌｅｓｅｃｒｅｃｙｒａｔｅ（ＥＡＳＲ）ｉｓｄｅｄｕｃｅｄｔｈｒｏｕｇｈｒｅａｓｏｎａ  ｇｈｆｇｏｄｂｌｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅａｎａｌｓｉｓ．ＴｈｅａｎａｌｓｉｓａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎａｌｓｉｓｃｕｒｖｅｓａｒｅｉｎｙｙｙｒｅｅｍｅｎｔｗｉｔｈｔｈｅＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ，ａｎｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｕｎｄｅｒｇｏｏｄａｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓｅｔｔｉｎｇｓｓｈｏｗｓｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｆｔｈｅｓｔｒａｔｅｇｙｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｓ．ｙｏｓｉｃａｌｌａｙｅｒｓｅｃｕｒｉｔ犓犲狉犱狊：ｐｈｙｒｒｖｅｓｔｉｎｇ；ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ；Ｍａｒｋｏｖｃｈａｉｎ；ｅｒｉｃｙ；ｅｎｅｇｙｈａｇｏｄ狔狑狅ａｖｅｒａｇｅｓｅｃｒｅｃｙｒａｔｅ随着无线通信技术的不断发展，各种安全技术也随之发展．物理层安全基于香农理论的信道编码收稿日期：２０１８０１２６ ? ? 通信作者：刘菁华（１９８０Ｅｉｌ：ｉｎｇｈｕａｌｉｕ２０１７＠１２６．ｃｏｍ． ?），女，讲师，主要从事通信信号处理的研究． ?ｍａｊ基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１４０１１６５）；福建省自然科学基金资助项目（２０１５Ｊ０１２６２）；华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目（１６１１３０１０４０）第３期吴奇，等：无线能量采集技术下的全双工中继系统安全性能分析３９１［］技术，充分利用无线信道复杂的空间特性和时变特性，实现信息的安全传输［１］．Ｗｙｎｅｒ２首次提出物理层安全的概念及其相关指标．随后，物理层安全技术快速发展，并应用于保障信息安全传输［３?８］．与传统无线通信网络相比，中继协作加扰技术越来越受研究者的关注［９?１０］．它不但能扩大网络覆盖范围，还能提高通信传输质量，而且能够有效地提高安全传输性能．中继根据工作方式可以分为半双工和全双工［１１?１２］．半双工中继只能单独实现接收或发射的功能，而全双工中继可以同时实现收发功能，从而提高通信传输效率．因此，基于全双工中继的通信技术越来越多地普及到通信系统中．伴随着全双工的发展，［］其自干扰问题一直影响着通信系统的传输性能，而Ｒｉｉｈｏｎｅｎ等１２提出了相应的解决方案．为解决通信节点供能问题，基于能量采集技术的通信系统应运而生．由于传统通信节点主要靠电池供电，导致维护成本升高、环境污染等一系列问题．不同于传统能量采集方案［１３?１４］，基于无线信号的能量采集技术已受到研究者的关注［１５?１６］，无线信号集信息与能量于一体，利用无线能量采集技术能很好地解决通信系统中各节点的供能问题．本文研究一种基于无线能量采集技术的全双工中继安全传输模型，并提出中继发射人工噪声干扰窃听者的策略，推导出相应的遍历可达安全速率（ＥＡＳＲ）的闭合表达式，并通过蒙特卡洛仿真进行验证．１系统模型与传输策略１．１系统模型系统模型图，如图１所示．图１中：Ｓ为信源；Ｒ为中继；Ｄ为信宿；Ｅ为窃听者．考虑一种２跳中继安全通信网络模型，包含２种工作模式和４个节点．工作模式分别为充电模式和信息转发模式；节点包括Ｓ，Ｒ，Ｄ，Ｅ．中继采用全双工工作模式，配置接收和发射２根天线，其他节点配置单根天线，中继工作所需能量全部通过无线信号采集能量得到．（ａ）充电模式（ｂ）信息转发模式图１系统模型图Ｆｉ１Ｓｙｓｔｅｍｍｏｄｅｌｄｉａｇｒａｍｇ．假设信源与信宿之间距离较远，不存在直达路径，系统中各个信道建模考虑准静态平坦的瑞利衰落信道．所有信道相互独立，Ｓ到Ｒ，Ｒ到Ｄ，Ｒ到Ｅ，Ｓ到Ｅ的信道参数分别表示为犺ＳＲ，犺ＲＤ，犺ＲＥ，犺ＳＥ，且平２２２２均信道增益分别为犈［犈［犈［犈［犈［犡］表｜犺ＳＲ｜］＝ΩＳＲ，｜犺ＲＤ｜］＝ΩＲＤ，｜犺ＲＥ｜］＝ΩＲＥ，｜犺ＳＥ｜］＝ΩＳＥ．其中，示对犡求均值．Ｓ到Ｒ，Ｒ到Ｄ，Ｓ到Ｅ，Ｒ到Ｅ的距离分别表示为犱ＳＲ，犱ＲＤ，犱ＳＥ，犱ＲＥ．表１传输时隙１．２传输策略结合协作干扰与时分能量采集技术的安全传Ｔａｂ．１Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｔｉｍｅｓｌｏｔ输策略，整个通信过程分为犽个传输时隙，每个传充电模式输时隙的工作方式，如表１所示．表１中：犜为时Ｓ→Ｒ人工噪声（中继采集能量）隙．在第犽（犽＝１，２，…）个传输时隙开始时，中继信息转发模式Ｓ→Ｒ有用信息Ｒ→Ｅ人工噪声犜／２Ｒ→Ｄ有用信息Ｓ→Ｅ人工噪声犜／２节点估计其电池的剩余能量ε［犽］，并与设定的电池阈值犈ｔｈ进行比较．若ε［犽］＞犈ｔｈ时，中继向信源反馈信号１１，此时，信源开始发射有用信息；否则，反馈信号００，中继继续充电．当中继工作在充电模式时，中继的接收信号表达式为犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３９２２０１９年１（狋）＋狀Ｒ（狋）．１）槡犘Ｓ犺ＳＲ狓（犿犱槡ＳＲ式（）中：为信源的发送功率；为传输路径损耗因子；１犘ＳＳ犿狓为信源Ｓ发送方差为１时的人工噪声信 ′Ｒ（狋）＝狔号；狀Ｒ为中继收到方差为σ２时的加性白高斯噪声．因信道接收噪声狀Ｒ相较于信源所发送的人工噪声可忽略不计，故在能量采集过程中不考虑对狀Ｒ的采集．中继在充电模式下采集的能量可以表示为犘Ｓ狘犺ＳＲ狘２犈ｈ＝ η ．犿犱ＳＲ（２）式（２）中： η 为能量采集的能量转化效率．当中继工作在信息转发状态时，第一时隙中继的接收信号表达式为１狋）＋槡犘Ｒ犺ＲＲ犳Ｒ（狋）＋狀Ｒ（狋）．槡犘Ｓ犺ＳＲ狓Ｓ（犿犱ＳＲ槡式（３）中：犘Ｒ为中继发送功率；犺ＲＲ为自干扰信道的信道系数．而窃听者的接收信号表达式为狋）＝狔Ｒ（狋）＝狔Ｅ１（１犿ＳＥ犱槡狋）＋槡犘Ｓ犺ＳＥ狓Ｓ（１（３）狋）＋狀Ｅ（狋）．槡犘Ｒ犺ＲＥ犳Ｒ（犿犱ＲＥ槡（４）２假定每个节点接收相同的方差（ σ ）的加性高斯白噪声，第二时隙中信宿的接收信号表达式为狋）＝狔Ｄ（１犺ＲＤ狓Ｒ（狋）＋狀Ｄ（狋）．犱犿ＲＤ槡（５）１（６）而窃听者的接收信号表达式为狋）＝狔Ｅ２（１犿ＳＥ狋）＋槡犘Ｓ犺ＳＥ犳Ｓ（狋）＋狀Ｅ（狋）．槡犘Ｒ犺ＲＥ狓Ｒ（犱犱犿ＲＥ槡槡中继采用解码转发的工作模式，则信宿的接收信噪比为２２（犱 σ 犘＋犱狘犺犘狘狘犺狘，犘犱狘犺σ 狘）．Ｓｎ γＤ＝ｍｉ犿ＳＲＳＲ犿ＳＲ２Ｒ犿ＲＤ２ＲＲＲＲＤ２（７）窃听者采用选择合并的方式，合并２个时隙的信息，则窃听者的接收信噪比为犿ＲＥ犿２ＲＥ２犿ＳＥ犿２ＲＥ２（犱犱犱σ 犘＋犱狘犺犘狘狘犺狘，犱犱犱σ 犘＋犱狘犺犘狘狘犺狘）． γＥ＝ｍａｘ犿ＳＥＳＳＥ犿ＳＥ２ＲＲＥ犿ＳＥＲＲＥ犿ＲＥ２Ｓ（８）ＳＥ２基于马尔科夫链的中继能量分析研究中继能量状态是为了找出中继能量是否大于设定阈值的概率．由于在全双工中继的工作模式中，能量状态处于复杂的充电和放电状态，文中的解决方案是首先对中继的能量进行离散化处理，然后，采用有限状态的马尔科夫链，模拟中继能量离散化后的各能级之间能量状态的转换情况［１７１８］．２．１能量离散化将中继电池的能量状态分为犔＋１个能级，第犻个能级表示为ε犻＝犻犆／犔，犻∈ ｛０，１，…，犔｝．其中，犆表示电池的容量，其值大于犈ｔｈ；否则，中继处于休眠状态，不能转发信息．当中继处于充电状态时，储存在中继的能量可离散化表示为 εｈ ε犻ｈ，犻ｈ＝ａｒｇｍａｘ｛ ε犻： ε犻 ≤ 犈ｈ｝．｛，，… ，｝犻∈ ０１犔（９）当中继处于信息转发状态时，存储在中继电池的能量可离散化表示为 ′ｈ ε犻′ｈ， ε 犻ｈ＝ａｒａｘ｛ ′ｈ｝， ε犻： ε犻 ≤ 犈ｇ｛ｍ，，… ，｝（１０）ｍｉｎ｛ ε犻： ε犻 ≥ 犈ｔｈ｝．（１１）犻∈ ０１犔而中继消耗的能量可离散化表示为 εｔ ε犻ｔ，犻ｔ＝ａｒｇ犻∈ ｛０，１，… ，犔｝式（１１）中：犈ｔｈ等同于中继消耗的所有功率能量，即犈ｔｈ＝犘Ｒ＋犘Ｃ，犘Ｃ代表恒定的电路损耗功率，故εｔ＝「 ? 「 ? 犈ｔｈ犆 τ ，其中， · 代表上取整函数，犈ｔｈ＝犆 τ ／．／犆犔犔犔犆犔「? 犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吴奇，等：无线能量采集技术下的全双工中继系统安全性能分析３９３２．２马尔科夫过程根据节２．１能量离散化过程，将中继电池能量状态模拟成有限状态的马尔科夫过程．定义中继电池能量状态犛犻的能量离散化为ε犻，转移概率狆犻，犼表示中继电池能量状态从犛犻到犛犼的转移概率．则中继电池的能量状态变化有以下６种情况．１）中继电池的能量始终为空（犛０ →犛０）．在这种情况下，中继的电池能量状态条件不能满足，中继处于充电状态，由于中继电池在完成充电之后依旧为空，这表明中继电池在此时隙下采集的能量为０，即犿２）和ε犻计算式，必须满足εｈ＝η犘Ｓ｜犺ＳＲ｜２／犱Ｓ εｈ＝ε０＝０，根据式（ ε１＝犆／犔才能使采集的能量离散化为Ｒ＜０．则中继电池的能量始终为空的转移概率狆０，０可表示为犿犿犆犱ＳＲ犆犱ＳＲ（犈ｈ＜ε１｝＝Ｐｒ狘犺ＳＲ狘２＜．１２）＝犉狘犺ＳＲ狘２ εｈ＝０｝＝Ｐｒ｛狆０，０＝Ｐｒ｛ η犘Ｓ犔 η犘Ｓ犔２）中继电池能量始终为满（犛犔 →犛犔）．在这种情况下，中继的电池能量状态始终满足，则中继一直处｛｝（）于信息转发状态．中继电池能量始终为满的转移概率狆犔，犔可表示为狆犔，犔２犘Ｓ狘犺ＳＲ狘２ τ ′ｈ ≥εｔ｝＝Ｐｒη ＋犘Ｒ狘犺ＲＲ狘 ≥ 犆＝＝Ｐｒ｛ ε 犿犱Ｓ犔Ｒ｛（｝犘Ｓ狘犺ＳＲ狘２ τ ２＋犘Ｒ狘犺ＲＲ狘 ≥ 犆．犿犱ＳＲ η犔｛Ｐｒ）｝（１３）２ＳＲ｜设犣＝犘Ｓ｜犺＋ＰＲ｜犺ＲＲ｜２，则犣的累积分布函数可表示为犿犱ＳＲ狕１）－ｅｘｐ（狕２），－狓／－狓／烄犉狘犺狘２狓－ｅｘｐ（狕１ ≠ 狕２，ＲＲ（／）犘Ｒ狕１狕２－１犉犣（狓）＝Ｐｒ（犣＜狓）＝烅狓狓·ｅｘｐ（狕２），－狓／犉狘犺ＲＲ狘２狕１＝狕２．－犘Ｒ烆狕１（）（）（１４）犘ＳΩＳＲ式（１４）中：狕１＝犘ＲΩＲＲ；狕２＝犿．犱ＳＲ结合式（１３），（１４）的计算，可得中继电池能量始终为满的转移概率狆犔，犔，即狆犔，犔＝１－犉犣（ητ犔犆）．（１５）３）中继电池能量状态保持非空非满状态不变（犛犻→犛犻）．在这种情况下，无法确定中继电池的能量状态条件是否满足，需要估计中继电池的剩余能量．若剩余能量小于设定阈值（ ε犻＜εｔ），中继工作在充电模式；若剩余能量大于阈值（ ε犻≥εｔ），能量条件满足，中继开始转发信息．而信息转发状态下的中继能量状态不变，表明采集的能量等于消耗的能量，即ε ′ｈ＝εｔ．中继电池能量状态保持非空非满状态不变的转移概率狆犻，犻可表示为Ｐｒ｛Ｐｒ｛ ′ｈ＝εｔ｝＋ ε犻＜εｔ｝ εｈ＝０｝＋Ｐｒ｛ ε犻 ≥εｔ｝ ε 狆犻，犻＝Ｐｒ｛｛Ｐｒ｛ εｈ＝０｝，犻＜τ，Ｐｒ｛Ｐｒ｛ ′ｈ＝０｝＝ ε犻 ≥εｔ｝ ε Ｐｒ｛ ′ｈ＝εｔ｝＋Ｐｒ｛ ε εｈ＝０｝，经计算得到中继电池能量状态保持非空非满状态不变的转移概率狆犻，犻为｛（１６）犻 ≥τ．犿烄犉狘犺狘２犆犱ＳＲ，犻＜τ，ＳＲ η犘Ｓ犔（１７）狆犻，犻＝烅犿犆＋εｔ犔犆犱 εｔＳＲ，犻 ≥τ．犉犣－犉犣＋犉狘犺ＳＲ狘２烆 η犔 η η犘Ｓ犔４）中继电池能量由非空非满状态到充满状态（犛犻 →犛犔）．在这种情况下，也无法确定中继电池的能（）（）（）（）量状态条件是否满足，需要估计中继电池的能量状态．当中继采集的能量满足εｈ ≥ε犔－ε犻时，中继工作处于充电状态；当中继采集的能量满足ε ′ｈ－εｔ≥ε犔－ε犻时，中继工作处于信息转发状态．中继电池能量由非空非满状态到充满状态的转移概率狆犻，犔表示为Ｐｒ｛Ｐｒ｛ ′ｈ－εｔ ≥ε犔－ε犻｝＋Ｐｒ｛ ε犻＜εｔ｝ εｈ ≥ε犔－ε犻｝＋Ｐｒ｛ ε犻 ≥εｔ｝ ε ε犻 ≥εｔ｝× 狆犻，犔＝Ｐｒ｛｛Ｐｒ｛ εｈ ≥ε犔－ε犻｝，犻＜τ，Ｐｒ｛ εｈ ≥ε犔－ε犻｝＝Ｐｒ｛ ′ｈ－εｔ ≥ε犔－ε犻｝＋Ｐｒ｛犻 ≥τ． ε εｈ ≥ε犔－ε犻｝，｛犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．（１８）华侨大学学报（自然科学版）３９４２０１９年经计算得到中继电池能量由非空非满状态到充满状态的转移概率狆犻，犔为犿犔－犻）犱ＳＲ烄１－犉狘犺狘２犆（，犻＜τ，ＳＲ犔η犘Ｓ（１９）狆犻，犔＝烅犿（）犆（犔－犻）＋εｔ犔犆犔犻犱－ＳＲ，犻 ≥τ．１－犉犣＋１－犉狘犺ＳＲ狘２烆犔η犘Ｓ η犔５）中继电池能量状态处于非空非满状态，但电池能量有所增加（犛犻→犛犼）．在这种情况下，也无法确（））（（）定中继电池的能量状态条件是否满足，因此，需要估计中继电池的能量状态．当εｈ＝ε犼－ε犻时，中继工作处于充电状态；当ε ′ｈ－εｔ＝ε犼－ε犻时，中继工作处于信息转发状态．中继电池能量状态处于非空非满状态的转移概率狆犻，犼表示为Ｐｒ｛Ｐｒ｛ ′ｈ－εｔ＝ε犼－ε犻｝＋Ｐｒ｛ ε犻＜εｔ｝ εｈ＝ε犼－ε犻｝＋Ｐｒ｛ ε犻 ≥εｔ｝ ε ε犻 ≥εｔ｝× 狆犻，犼＝Ｐｒ｛Ｐｒ｛ εｈ＝ε犼－ε犻｝，犻＜τ，Ｐｒ｛ εｈ＝ε犼－ε犻｝＝Ｐｒ｛ ′ｈ－εｔ＝ε犼－ε犻｝＋Ｐｒ｛犻 ≥τ． ε εｈ＝ε犼－ε犻｝，经计算得到中继电池能量状态处于非空非满状态的转移概率狆犻，犼为｛（２０）犿犿犱Ｓ犆（犱Ｓ犼－犻＋１）犼－犻）ＲＲ烄犉２犆（，－犉狘犺ＳＲ狘２狘犺ＳＲ狘犔η犘Ｓ犔η犘Ｓ（）（）犻＜τ，犆（犆（犼－犻＋１）＋ε犔犼－犻）＋ε犔狆＝烅犉（－犉（））＋ η犔 η犔犆（犆（犼－犻＋１）＋ε犔犼－犻）＋ε犔，犉（－犉（））犻≥τ．犔烆 η η犔犻，犼ｔｔ犣犣ｔ（２１）ｔ犣犣６）中继电池能量状态处于非空非满状态，但电池能量有所减少（犛犼 →犛犻）．在这种情况下，中继的电池能量减少，中继必须工作于信息转发状态，且中继消耗的能量大于采集的能量．中继电池减少的能量（ ′ｈ之间的差值．中继电池能量状态处于非空非满状 ε犼－ε犻）等于中继消耗的能量εｔ和中继采集的能量ε 态，但电池能量有所减少的转移概率狆犼，犻可表示为Ｐｒ｛ ′ｈ＝ε犼－ε犻｝＝ ε犼 ≥εｔ｝ εｔ－ε 狆犼，犻＝Ｐｒ｛Ｐｒ｛ ′ｈ＝ε犼－ε犻｝， εｔ－ε ｛犼 ≥τ，０，犼＜τ．经计算得到中继电池能量状态处于非空非满状态，但电池能量有所减少的转移概率狆犼，犻为（犆犆， τ＋犻－犼＋１） τ＋犻－犼）烄犉犣（－犉犣犔η 犔η 狆犼，犻＝烅烆０，犼＜τ．（）（）犼 ≥τ，（２２）（２３）分析完６种情况后，证明中继电池能量状态概率ξ犻是平稳分布，其中，犻∈ ｛０，１，…，犔｝表示中继电池能量状态概率（ ε犻）．定义犕  （犔＋１）× （犔＋１）维能量状态转移概率矩阵，通过文献［１９］中的方法，可以证明狆犻，犼）表示（矩阵犕的转置矩阵是不可约和行随机的．因此，平稳分布ξ犻一定满足以下等式 ξ＝（ ξ０， ξ１， ξ２，…， ξ犔）＝犕 ξ．通过文献［１９］的数学方法求解式（２４）， ξ 可表示为－１犕Ｔ－犐＋犅）犫． ξ＝（ＴＴ（２４）（２５）Ｔ犔＋１式（２５）中：犅＝［犫，犫，…，犫］∈犚犔＋１；犫＝（１，１，…，１）犐为单位矩阵． ∈犚；在ξ 的平稳分布下，中继电池能量状态满足所给定阈值的概率为犔Ｐｒ｛犽］≥ 犈ｔｈ｝＝ ∑ξ犻． ε［（２６）犻＝τ ３性能分析３．１安全容量安全容量犆Ｓ定义为主信道容量和窃听信道容量之间的差值．其中，主信道和窃听信道的信道容量分别表示为犆Ｄ＝ｌｏｇ２（１＋γＤ），犆Ｅ＝ｌｏｇ２（１＋γＥ）．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．（２７）第３期吴奇，等：无线能量采集技术下的全双工中继系统安全性能分析３９５而安全容量可表示为犆Ｄ－犆Ｅ， γＤ＞γＥ，０， γＤ ≤γＥ．｛犆Ｓ＝（２８）３．２遍历安全容量遍历安全容量定义为可达平均通信速率的最大值［３］，表达式为犈［犆Ｓ］＝Ｐｒ｛犽］≥ 犈ｔｈ｝· ε［ ∞ ∞ ００ ∫∫［犆－犆］犳（γ ）犳（γ ）ｄγ ｄγ ＝ＤＥ＋ＤＥＤＥ犔（２９） ∑ξ ·犈［［犆－犆］］．犻ＤＥ＋犻＝τ 式（２９）中：［狓］＋ ｍａｘ｛０，狓｝．然而，在文中方案中，求取式（２９）的闭合表达式是不现实的，转而求取其下界表达式，即遍历可达安全速率定义为犔＋珚Ｓ．犈［犆Ｓ］≥ ∑ξ犻· ［犈［犆Ｄ］－犈［犆Ｅ］］ 犆（３０）犻＝τ ３．３遍历可达安全速率分析依次求解犈［犆Ｄ］和犈［犆Ｅ］，犈［犆Ｄ］可表示为狓）１ · ［（１ · ∞ １－犉γＤ（犈［犆Ｄ］＝犈ｌｎ１＋γＤ）］＝ｄ狓．ｌｎ２ｌｎ２０１＋狓式（３１）中：犉γＤ（狓）为γＤ的累积分布函数，由概率论知识可求得（３１） ∫ 犿２犿２犘ＳΩＳＲ犱Ｓ犱犚 σ σ Ｒ犇（ · ｅｘ狓）．＋－ｐ犿犘ＳΩＳＲ犘ＲΩＲＤ狓犱ＳＲ犘ＲΩＲＲ＋犘ＳΩＳＲ［］将式（３２）带入式（３１）２０求得犉γＤ（狓）＝１－（）（）（３２））］．（３３）犮１［（）（，（））１犈［犆Ｄ］＝ｅｘｐ犮３ Γ ０ｅｘｐ犮３－ × ｌｎ２犮１－犮２犮１犮３犮２犮１犮３犮１犮３ｎ－ｌｎ犮３＋ｌｎｅｘｐ（） Γ ０，＋ｌ犮２犮１犮２犮２（（）犿犿２２犱ＳＲσ 犱ＲＤσ 犿式（３３）中：犮１＝犘ＳΩＳＲ；犮２＝犱Ｓ犮３＝＋．Ｒ犘ＲΩＲＲ；犘ＳΩＳＲ ΩＲＤ犘Ｒ引理１窃听信道的近似遍历安全容量为狇１（犈［犆Ｅ］≈ 狑犻（狓犻）．３４）ｌｎ２∑ 犻式（３４）中：犻＝０，１，…，狓）的零点；狑犻＝狇为近似次数（精度）；狓犻（狇）为拉盖尔多项式犔狇＋１（狓犻．［（犔狇＋１（狓犻）］狇＋１）采用文献［２１］中的算法可以求出狓犻和狑犻．因此，可以用式（３４）代表犈［犆Ｅ］的近似闭合表达式．证明［２２２４］犈［犆Ｅ］可表示为１ ∞［（犈［犆Ｅ］＝犈［ｌｏｇ２（１＋γＥ）］＝ｌｎ１＋狓）］狓）ｄ狓．犳γＥ（ｌｎ２０式（３５）中：狓）为γＥ的概率密度函数，由概率论知识可求得犳γ犈（（３５） ∫ 犪１ΩＳＥ犪１ΩＳＥ犪２ΩＲＥ犪３）狓）＝ｅｘｐ（＋犳γＥ（２＋犪２ΩＲＥ＋犪１ΩＳＥ狓）犪１ΩＳＥ犪２ΩＲＥ＋犪１ΩＳＥ狓（［］犪３犪２ΩＲＥ犪１ΩＳＥ犪３）ｅｘｐ（狓＋－２．犪２ΩＲＥ狓＋犪１ΩＳＥ（犪２ΩＲＥ狓＋犪１ΩＳＥ）犪１ΩＳＥ［］犿犿犿２式（３６）：犪１＝犱犿犪２＝犱Ｓ犪３＝犱Ｓ σ．ＲＥ犘Ｓ；Ｅ犘Ｒ；Ｅ犱ＲＥ将式（３６）代入式（３５）可得犪１ΩＳＥ犪１ΩＳＥ１ ∞ 狓犈［犆Ｅ］＝ｅｘｐ（ｌｎ１＋－狓）犪３ｌｎ２０犪３ ∫ ［（）］［ｅｘｐ（狓＋（１／犪））犙＋犙］ｄ狓 ≈ 犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．３１２（３６）华侨大学学报（自然科学版）３９６２０１９年狇１狑犻（狓犻）．ｌｎ２∑ 犻犪１ΩＳＥ犪１ΩＳＥ式（３７）中：狓）＝ｌｎ１＋狓 （犪３犪３（３７））］［ｅｘｐ（狓＋（１／犪））犙＋犙］，其中，犙＝犪犪Ω犪犪＋Ω犪Ω 狓＋［（１３３１２１２３ＲＥＳＥ２１２ＳＥ犪２犪１ΩＳＥ犪２犮１ΩＲＥ犪１ΩＳＥ３犪３１ΩＳＥ犪２ΩＲＥ，犙＝＋２２２２２．（犪１ΩＳＥ犫２ΩＲＥ狓＋犪１犪３ΩＳＥ（犪２犪１ΩＳＥ犫２ΩＲＥ狓＋犪２３犪１ΩＳＥ狓）３犪２ΩＲＥ＋犪１ΩＳＥ）式（３５）中的积分不能得出闭合形式，因此，采用文献［４］中高斯拉盖尔求积的方式求取近似形式．根据高斯拉盖尔求积的方法，可以得到式（３７）．综合式（３３），（３４），可得遍历可达安全速率的表达式为犔犔犮１［（）（，（））１· ＋珚Ｓ＝ ξ犻· ［ｅｘｐ犮３ Γ ０ｅｘｐ犮３－犆犈［犆Ｄ］－犈［犆Ｅ］］ ≈ ∑ξ犻· ∑ ｌｎ２犮１－犮２犻＝τ 犻＝τ ｛犮１犮３犮２犮１犮３犮１犮３ｎ－ｌｎ犮３＋ｌｎｅｘｐ（） Γ ０，＋ｌ犮２犮１犮２犮２（（））］狇＋狓犻）｝．－ ∑狑犻（（３８）犻４仿真分析［］对文中模型进行ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ仿真２５２７，该仿真方法适用于一些解析难以求解甚至不可能求解的问题，仿真次数越多，越逼近解析值，同时，也为对后面求得的闭合表达式进行验证．对于所有的仿真曲线，设置犱ＳＲ＝犱ＲＤ＝犱ＳＥ＝犱ＲＥ＝１，犿＝３，５，犆＝５００，犔＝３００，犘Ｃ＝３０Ｗ，犘Ｒ＝犈ｔｈ－犘Ｃ．假定充电时 η＝０．间为单位时间，假定加性高斯白噪声功率均为１Ｗ，式（３８）的曲线均由精度狇＝３００所绘制，设定的蒙特卡洛仿真次数均为１０６次．传输方案的遍历安全容量随信源发送功率犘Ｓ的变化情况的仿真图，如图２所示．犻，Ｒ， Ω犻，犼（犼＝Ｓ，Ｄ，Ｅ）均设为１．图２中：犆Ｓ为遍历安全容量；犘Ｓ为信源发送功率．由图２可知：传输方案的遍历安全容量随着信源发送功率犘Ｓ的增大而增大，达到一定的速率（即最大值）后将会减小．由此可得，犘Ｓ在某一范围内能显著地提高系统的安全性能，且存在一个犘Ｓ值使系统处于最佳安全状态．模型的遍历安全容量和遍历可达安全速率随 ΩＳＲ的变化曲线，及与传统半双工中继模式的对比，如图３所示．遍历安全容量曲线由式（３２）仿真绘出，设置各个信道的平均信道增益分别为 ΩＳＥ＝ΩＲＥ＝２０．珚Ｓ为遍历可达安全速率．图３中：犆图２不同犈ｔｈ下遍历安全容量图３不同 ΩＲＲ下遍历可达安全速率随犘Ｓ变化的趋势随 ΩＳＲ变化的趋势Ｆｉ２Ｅｒｉｃｓｅｃｒｅｃｙｃａｐａｃｉｔｔｈ犘Ｓｇ．ｇｏｄｙｗｉＦｉ３ＥＡＳＲｗｉｔｈΩＳＲｔｅｎｄｓｇ．ｔｅｎｄｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔ犈ｔｈｕｎｄｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔΩＲＲ由图３可知：文中的遍历安全容量与遍历可达安全速率曲线较为接近；此外，该系统的遍历可达安全速率随着 ΩＳＲ， ΩＲＤ的增加而增加，即安全性能随着 ΩＳＲ和 ΩＲＤ的增加而增强；与传统半双工模式对比发现，当 ΩＲＲ＜５时，文中系统的安全性能优于传统的半双工模式．因此，通过减少自干扰的影响和提升主信道的信道增益可极大提高文中系统的安全性能．模型的遍历安全容量和遍历可达安全速率随着 ΩＲＲ的变化曲线，以及与传统半双工模式的对比，如犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吴奇，等：无线能量采集技术下的全双工中继系统安全性能分析３９７图４所示．遍历安全容量曲线通过式（３２）仿真绘出，设置各个信道的平均信道增益为 ΩＳＥ＝ΩＲＥ＝１０，而 ΩＳＲ＝ΩＲＤ．由图４可知：文中的遍历安全容量与遍历可达安全速率的曲线较为接近；除此之外，该系统的遍历可达安全速率随着 ΩＲＲ的增加而减小；与传统半双工模式对比可以发现，当 ΩＲＲ＜１５时，文中系统的安全性能优于传统半双工模式．因此，通过提高主信道的信道增益和减小自干扰的影响可以大大提高系统的安全性能．图４不同 ΩＳＲ下遍历可达安全速率随 ΩＲＲ变化的趋势Ｆｉ４ＥＡＳＲｗｉｔｈΩＲＲｔｅｎｄｓｇ．５结束语ｕｎｄｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔΩＳＲ研究基于能量采集技术的全双工中继安全传输系统的安全性能．在传统４节点模型上，结合能量采集技术及中继采用全双工工作模式和协作加扰技术，根据该模型设计的安全传输方案进行建模，并分析其安全性能；采用基于马尔科夫链离散能量的方法简化能量采集的分析过程，推导出遍历可达安全速率的近似表达式．利用ＭＡＴＬＡＢ软件，通过ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ仿真验证近似处理后闭合表达式的合理性，并与传统半双工模式的安全性能进行对比．分析结果表明：通过中继发射人工噪声干扰窃听者，并减少自干扰和提高主信道的增益，可以显著地提高系统的安全传输性能．参考文献：［１］ＢＬＯＣＨＭ，ＢＡＲＲＯＳＪ，ＲＯＤＲＩＧＵＥＳＭＲＤ，犲狋犪犾．ＷｉｒｅｌｅｓｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｅｔｉｃｓｅｃｕｒｉｔＪ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ? ｙ［ｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＦｏｒｅｎｓｉｃｓａｎｄＳｅｃｕｒｉｔ２００８，５４（６）：２５１５２５３４．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＩＴ．２００８．９２１９０８． ? ｙ，［２］ＷＹＮＥＲＡＤ．Ｔｈｅｗｉｒｅｔａｐｃｈａｎｎｅｌ［Ｊ］．ＢｅｌｌＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｉｃａｌＪｏｕｒｎａｌ，１９７５，５４（８）：１３５５?１３８７．ＤＯＩ：１０．１００２／ ? ｊ．７３０５．１９７５．ｔｂ０２０４０．ｘ．１５３８ ? ［３］ＺＨＡＯＲｕｉ，ＨＵＡＮＧＹｏｎｇｍｉｎｇ，ＷＡＮＧＷｅｉ，犲狋犪犾．Ｅｒｉｃａｃｈｉｅｖａｂｌｅｓｅｃｒｅｃｙｒａｔｅｏｆｍｕｌｔｉｌｅｔｅｎｎａｒｅｌａｙｓｙｓ  ?ａｎｇｏｄｐＪ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１６，１５（４）：２５３７２５５１．ＤＯＩ：ｔｅｍｓｗｉｔｈｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｊａｍｍｉｎｇ［ ? １０．１１０９／ＴＷＣ．２０１５．２５０４５２６．［４］ＬＩＹｕａｎｉａｎ，ＺＨＡＯＲｕｉ，ＴＡＮＸｉｎｇ，犲狋犪犾．Ｓｅｃｒｅｃｙｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎａｌｓｉｓｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｏｉｓｅａｉｄｅｄｐｒｅｃｏｄｉｎｇｉｎｆｕｌｌｄｕ  ? ｊｙｌｅｘｒｅｌａｙｓｙｓｔｅｍｓ［Ｃ］∥ＩＥＥＥＧｌｏｂａｌＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１７：２１４２１８．ＤＯＩ：１０． ? ｐ１１０９／ＧＬＯＣＯＭ．２０１７．８２５４５０４．［５］ＺＨＡＯＲｕｉ，ＹＵＡＮＹｉ，ＦＡＮＬｉｓｈｅｎｇ，犲狋犪犾．Ｓｅｃｒｅｃｙｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎａｌｓｉｓｏｆｃｏｇｎｉｔｉｖｅｄｅｃｏｄｅａｎｄｆｏｒｗａｒｄｒｅｌａｙｎｅｔ  ? ? ｙｗｏｒｋｓｉｎｎａｋａｇａｍｉａｄｉｎｇｃｈａｎｎｅｌｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１７，６５（２）：５４９?５６３．ＤＯＩ：１０． ?ｍｆ１１０９／ＴＣＯＭＭ．２０１６．２６１８７９３．［６］ＺＨＡＯＲｕｉ，ＬＩＮＨｏｎｇｘｉｎ，ＨＥＹｕｃｈｅｎｇ，犲狋犪犾．ＳｅｃｒｅｃｙｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｒａｎｓｍｉｔａｎｔｅｎｎａｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒＭＩＭＯｒｅｌａｙＪ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１８，６６（２）：５４６?５５９．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＣＯｓｙｓｔｅｍｓｗｉｔｈｏｕｔｄａｔｅｄＣＳＩ［ＭＭ．２０１７．２７４７５５４．［７］沈振汉，黄华灿．Ｂ３Ｇ小区间干扰抑制技术［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１１，３２（２）：１６５１６８．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ ? ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１１．０２．０１６５． ? ［８］ＬＩＣｈｕｎｇｕｏ，ＬＩＵＰｅｎｇ，ＺＯＵＣｈａｏ，犲狋犪犾．Ｓｐｅｃｔｒａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃｅｌｌｕｌａｒｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｗｉｔｈｃｏｅｘｉｓｔｅｎｔｏｎｅａｎｄｔｗｏ ? ? ?ｈｏｐＪ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＶｅｈｉｃｕｌａｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１６，６５（８）：６７６５６７７２．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＶＴ．２０１５．ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓ［ ? ２４７２４５６．［９］ＤＯＮＧＬｕｎ，ＨＡＮＺｈｕ，ＰＥＴＲＯＰＵＬＵＡＰ，犲狋犪犾．Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｗｉｒｅｌｅｓｓｐｈｙｓｉｃａｌｌａｙｅｒｓｅｃｕｒｉｔｉａｃｏｏｐｅｒａｔｉｎｇｒｅｌａｙｓｙｖ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＳｉｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１０，５８（３）：１８７５１８８８．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＳＰ．２００９．２０３８４１２． ? ｇｎａ［１０］ＣＨＥＮＧａｏｉｅ，ＧＯＮＧＹｕ，ＪＯＮＡＴＨＯＮＡＣ．Ｐｈｙｓｉｃａｌｌａｙｅｒｎｅｔｗｏｒｋｓｅｃｕｒｉｔｎｔｈｅｆｕｌｌｌｅｘｒｅｌａｙｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］． ?ｄｕｐｊｙｉＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＦｏｒｅｎｓｉｃｓａｎｄＳｅｃｕｒｉｔ２０１５，１０（３）：５７４?５８３．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＩＦＳ．２０１５．ｙ，２３９０１３６．［１１］ＳＵＲＡＷＥＥＲＡＨＡ，ＫＲＩＫＩＤＩＳＩ，ＺＨＥＮＧＧａｎ，犲狋犪犾．Ｌｏｗ? ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｔｏｅｎｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｎＭＩ  ? ? ｙｅｎｄ犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）３９８２０１９年ＭＯｆｕｌｌｄｕｐｌｅｘｒｅｌａｙｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１４，１３（２）：９１３９２７．ＤＯＩ：１０． ? ? １１０９／ＴＷＣ．２０１３．１２２３１３．１３０６０８．［１２］ＲＩＩＨＯＮＥＮＴ，ＷＥＲＮＥＲＳ，ＷＩＣＨＭＡＮＲ．ＭｉｔｉｔｉｏｎｏｆｌｏｏｐｂａｃｋｓｅｌｆｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｉｎｆｕｌｌｌｅｘＭＩＭＯｒｅｌａｙｓ ? ?ｄｕｐｇａ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｏｎＳｉｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１１，５９（１２）：５９８３５９９３．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＳＰ．２０１１．２１６４９１０． ? ｇｎａ［１３］ＸＵＪｉｅ，ＺＨＡＮＧＲｕｉ．Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔｏｐｔｉｍａｌｐｏｌｉｃｉｅｓｆｏｒｅｎｅｒｒｖｅｓｔｉｎｇｗｉｒｅｌｅｓｓｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｒｓｗｉｔｈｎｏｎｉｄｅａｌｃｉｒｃｕｉｔ ? ｇｙｈａＪ］．ＩＥＥＥＪｏｕｒｎａｌｏｎＳｅｌｅｃｔｅｄＡｒｅａｓｉｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１４，３２（２）：３２２ＤＯＩ：１０．１１０９／ＪＳＡＣ．２０１４．ｒ［ ?３３２．ｐｏｗｅ１４１２１２．［１４］ＬＵＯＳｈｉｘｉｎ，ＺＨＡＮＧＲｕｉ，ＬＩＭＴＪ．Ｏｐｔｉｍａｌｓａｖｅｔｈｅｎｔｒａｎｓｍｉｔｐｒｏｔｏｃｏｌｆｏｒｅｎｅｒｒｖｅｓｔｉｎｇｗｉｒｅｌｅｓｓｔｒａｎｓｍｉｔ  ? ? ｇｙｈａＪ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１３，１２（３）：１１９６?１２０７．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＷＣ．２０１３．０ｔｅｒｓ［１２４１３．１２０４８８．［１５］ＺＨＯＮＧＣａｉｕｎ，ＳＵＲＡＷＥＥＲＡＨＡ，ＺＨＥＮＧＧａｎ，犲狋犪犾．Ｗｉｒｅｌｅｓｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｆｅｒｗｉｔｈｆｕｌｌｄｕｐｌｅｘｊｒｅｌａｙｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１４，６２（１０）：３４４７３４６１．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＣＯＭＭ．２０１４．２３５７ ? ４２３．［１６］ＸＩＮＧＨｏｎｇ，ＬＩＵＬｉａｎｇ，ＺＨＡＮＧＲｕｉ．Ｓｅｃｒｅｃｙｗｉｒｅｌｅｓｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｆｅｒｉｎｆａｄｉｎｇｗｉｒｅｔａｐｃｈａｎｎｅｌ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＶｅｈｉｃｕｌａｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１６，６５（１）：１８０１９０．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＶＴ．２０１５．２３９５７２５． ? ［１７］ＹＩＮＧＢｉ，ＨＥＣｈｅｎ．Ａｃｃｕｍｕｌａｔｅａｎｄｊａｍ：Ｔｏｗａｒｄｓｓｅｃｕｒｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｖｉａａｗｉｒｅｌｅｓｓｒｅｄｆｕｌｌｌｅｘｊａｍ ?ｐｏｗｅ ?ｄｕｐＪ］．ＩＥＥＥＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｅｌｅｃｔｅｄＴｏｐｉｃｓｉｎＳｉｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１６，１０（８）：１５３８?１５５０．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＪＳＴＳＰ．ｍｅｒ［ｇｎａ２０１６．２６００５２３．［１８］ＬＩＵＨｏｎｇｗｕ，ＫＩＭＫＪ，ＫＷＡＫＫＳ，犲狋犪犾．ＰｏｗｅｒｓｐｌｉｔｔｉｎｇｓｅｄＳＷＩＰＴｗｉｔｈｄｅｃｏｄｅａｎｄｆｏｒｗａｒｄｆｕｌｌｄｕｐｌｅｘｒｅ  ?ｂａ ? ? ? ｌａｙｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１６，１５（１１）：７５６１?７５７７．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＷＣ．２０１６．２６０４８０１．［１９］ＫＲＩＫＩＤＩＳＩ，ＣＨＡＲＡＬＡＭＢＯＵＳＴ，ＴＨＯＭＰＳＯＮＪＳ．Ｂｕｆｆｅｒｉｄｅｄｒｅｌａｙｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｄｉｖｅｒｓｉｔｓ  ?ａｙｓｙｔｅｍｓｗｉｔｈｏｕｔｄｅｌａｙｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１２，１１（５）：１９５７１９６７．ＤＯＩ： ? １０．１１０９／ＴＷＣ．２０１２．０３２７１２．１１１９７０．［２０］ＧＲＡＤＳＨＴＥＹＮＩＳ，ＲＹＺＨＩＫＩＭ．Ｔａｂｌｅｏｆｉｎｔｅｇｒａｌｓ，ｓｅｒｉｅｓ，ａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｓ［Ｍ］．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＡｃａｄｅｍｉｃＰｒｅｓｓ，２００７．［２１］ＲＥＣＫＴＥＮＷＡＬＤＧＷ．ＮｕｍｅｒｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓｗｉｔｈＭＡＴＬＡＢ：Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｍ］．ＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓ：ＰｒｅｎｔｉｃｅＨａｌｌ，２０００．［２２］ＬＩＹｕａｎｉａｎ，ＺＨＡＯＲｕｉ，ＷＡＮＧＹｉ，犲狋犪犾．ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｏｉｓｅａｉｄｅｄｐｒｅｃｏｄｉｎｇｗｉｔｈｉｍｐｅｒｆｅｃｔＣＳＩｉｎｆｕｌｌｌｅｘｒｅｌａ  ?ｄｕｐｊｉｎｇｓｅｃｕｒｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓ，２０１８，６（７）：４４１０７４４１１９．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＡＣＣＥＳＳ．２０１８．２８５１５９８． ? ｙ［２３］ＬＩＹｕａｎｉａｎ，ＺＨＡＯＲｕｉ，ＦＡＮＬｉｓｈｅｎｇ，犲狋犪犾．Ａｎｔｅｎｎａｍｏｄｅｓｗｉｔｃｈｉｎｇｆｏｒｆｕｌｌｌｅｘｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎｓｅｄｊａｍｍｉｎｇ ?ｄｕｐ ?ｂａｊｓｅｃｕｒｅｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓ，２０１８，６（１）：９４４２９４５３．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＡＣＣＥＳＳ．２０１８．２７９１６３８． ? ［２４］ＴＡＮＸｉｎｇ，ＺＨＡＯＲｕｉ，ＬＩＹｕａｎｉａｎ．Ｌａｒｓｃａｌｅａｎｔｅｎｎａｓａｎａｌｓｉｓｏｆｕｎｔｒｕｓｔｅｄｒｅｌａｙｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｊａｍ ? ｊｇｅｙｍｉｎｇ［Ｃ］∥ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮｅｔｗｏｒｋａｎｄＳｅｒｖｉｃｅＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔＴｏｋｙｏ：ＩＥＥＥｙ．Ｐｒｅｓｓ，２０１７：２６３０．ＤＯＩ：１０．２３９１９／ＣＮＳＭ．２０１７．８２５６０１２． ? ［２５］ＮＩＥＺｈｉｉａｏ，ＺＨＡＯＲｕｉ，ＬＩＹｕａｎｉａｎ，犲狋犪犾．ＡｆｕｌｌｄｕｐｌｅｘＳＷＩＰＴｒｅｌａｙｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌｂａｓｅｄｏｎｄｉｓｃｒｅｔｅｅｎｅｒｔａｔｅ ? ｑｊｇｙｓ［Ｃ］∥ＩＥＥＥ２０ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＷｉｒｅｌｅｓｓＰｅｒｓｏｎａｌＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｂａｌｉ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１７：５００５０５．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＷＰＭＣ．２０１７．８３０１８６４． ? ［２６］ＬＩＣｈｕｎｇｕｏ，ＷＡＮＧＪｕｅ，ＺＨＥＮＧＦｕｃｈｕｎ，犲狋犪犾．Ｏｖｅｒｈｅａｒｉｎｇｂａｓｅｄｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｆｏｒｔｗｏｃｅｌｌｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈａｓｙｍ ? ｍｅｔｒｉｃｕｐｌｉｎｋｄｏｗｎｌｉｎｋｔｒａｆｆｉｃｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＳｉｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｖｅｒＮｅｔｗｏｒｋｓ，２０１６， ? ｇｎａ２（３）：３５０３６１．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＳＩＰＮ．２０１６．２５４９１７９． ? ［２７］ＬＩＣｈｕｎｇｕｏ，ＨＹＵＮＪＹ，ＳＵＮＦａｎ，犲狋犪犾．Ｍｕｌｔｉｕｓｅｒｏｖｅｒｈｅａｒｉｎｇｆｏｒｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｔｗｏｌｔｉａｎｔｅｎｎａｒｅｌａｙｓ［Ｊ］． ?ｗａｙｍｕ２０１６，６５（５）：３７９６３８０２．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＶＴ．２０１５．２４４１８７９．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＶｅｈｉｃｕｌａｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ? （编辑：李宝川责任编辑：黄晓楠犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：吴逢铁）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８０３０１１ ? 表情符向量化算法吴晨茜，陈锻生（华侨大学计算机科学与技术学院，厦门３６１０２１）摘要：为了更加客观准确地判断微博的情感倾向，提出表情符向量化算法．首先，该算法将初始化表情符向量从随机产生改进为包含表情符语义信息的向量；然后，用随机产生的负向样本提高泛化能力．通过定性和定量分析可知：该算法能够保留表情符的语义信息；相对于忽略表情符的纯文本情感分析，在微博文本中融入表情符信息的微博情感分析能够提高微博情感分类的精度．关键词：表情符；表情符向量；卷积神经网络；情感分析；微博中图分类号：ＴＰ５２０．６０文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０３９９０６ ? ? ? 犈犿狅狋犻犮狅狀犞犲犮狋狅狉犻狕犪狋犻狅狀犃犾狉狅狉犻狋犺犿犵ＷＵＣｈｅｎｘｉ，ＣＨＥＮＤｕａｎｓｈｅｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ）ｙ，Ｘｉ犃犫狊狋狉犪犮狋：ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｊｕｄｇｅｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎａｌｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＷｅｉｂｏｍｏｒｅｏｂｅｃｔｉｖｅｌｃｃｕｒａｔｅｌｔｉｃｏｎ  ｊｙａｎｄａｙ，ａｎｅｍｏｖｅｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎａｌｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｈｅｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎｅｍｏｔｉｃｏｎｖｅｃｔｏｒｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄｆｒｏｍｒａｎｄｏｍｇｅｎｅｒａ  ｇｏｙ，ｔｔｉｏｎｔｏａｖｅｃｔｏｒｃｏｎｔａｉｎｉｎｇｅｍｏｔｉｃｏｎｓｅｍａｎｔｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ；Ｓｅｃｏｎｄｌｈｅｒａｎｄｏｍｌｒａｔｅｄｎｅｇａｔｉｖｅｓａｍｐｌｅｓｙ，ｔｙｇｅｎｅｈｅａｌ  ａｒｅｕｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｔｈｒｏｕｇｈｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅａｎｄｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎａｌｓｉｓ，ｔｇｏｙｒｉｔｈｍｃａｎｐｒｅｓｅｒｖｅｔｈｅｓｅｍａｎｔｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｅｍｏｔｉｃｏｎｓ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｐｌａｉｎｔｅｘｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｓｉｓｔｈａｔｙｉｒｅｓｅｍｏｔｉｃｏｎｓ，ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｓｉｓｏｆＷｅｉｂｏｉｎｃｏｒｒａｔｉｎｇｅｍｏｔｉｃｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎＷｅｉｂｏｔｅｘｔｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｇｎｏｙｐｏｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆＷｅｉｂｏｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．犓犲狉犱狊：ｅｍｏｔｉｃｏｎ；ｅｍｏｔｉｃｏｎｖｅｃｔｏｒ；ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｓｉｓ；Ｗｅｉｂｏｙ狔狑狅微博自２００７年进入中国以来，在短时间内迅速崛起，用户数量激增．庞大的用户群产生的微博信息中含有大量的带有情感色彩的主观性文本．早期，文本情感分析的方法是基于情感词典的方法，如Ｈｕ等［１］借助ｗｏｒｄＮｅｔ词汇语义网构造情感词典；另一种文本情感分析的方法是基于机器学习的方法，如［］Ｐａｎｇ等２使用传统机器学习方法提取文本特征，并对文本进行情感分类．深度学习在特征的抽取和模型的建立上更具有优势，文献［３  ５］提出基于卷积神经网络的文本情感分析模型．表情符的快速发展引起学者们对自然语言处理的关注．林振扬［６］对表情符号所代表的文化涵义进行研究．张艳晖［７］提出融合［］表情符号和微博新词的文本情感分析算法．Ｄａｖｉｄｏｖ等８充分利用Ｔｗｉｔｔｅｒ中的标签和表情符，利用ＫＮＮ分类器设计一个情感分类框架．随着对微博情感分析研究的深入，专家们对表情符越来越重视．谭文芳［９］阐述了表情符号的形成过程和在网络中的影响力等．Ｗａｎｇ等［１０］通过聚类的方式得出表情符［］的含义和表情符的使用场景．Ｙａｎｇ等１１通过分析词与表情符之间的关系，构建一个表情符情感词典．［］［］Ｊｉａｎｇ等１２抽取表情符的特征向量，构建一个表情符空间以判断其情感极性．张仰森等１３结合情感词收稿日期：２０１８０３０９ ? ? 通信作者：陈锻生（１９５９Ｅｉｌ：ｄｓｃｈｅｎ＠ｈｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ． ?），男，教授，博士，主要从事数字图像处理与模式识别的研究． ?ｍａ基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１３７０００６）；福建省科技计划重点资助项目（２０１５Ｈ００２５）华侨大学学报（自然科学版）４００２０１９年和表情符的特点，提出级联式的情感分类器模型．刘宝芹等［１４］基于表情符号建立六维情绪向量，并应用于微博情感分类．目前，针对表情符的研究主要存在以下两个问题：１）针对表情符对微博情感分析的作用及表情符本身的研究还不够深入；２）表情符包含的丰富语义信息还没有被充分利用．为解决上述两个问题，本文提出表情符向量化算法．１表情符向量化１．１表情符号的选择和分类微博中最受欢迎的表情符当属ｅｍｏｉ表情符，如图１所示．目前，ｅｍｏｉ表情符已经普遍应用于各大ｊｊ社交网络当中，其中一部分表情符具有明确的情感倾向，如具有积极情感倾向，而具有消极情感倾向．为保证实验结果，需要先对表情符进行选择和分类．１）收集大量的微博数据，统计每个表情符被使用的频次，将表情符按照频次的高低进行排序．２）选择前２００个频次高的表情符，组织５名研究人员对这２００个表情符进行情感分类．分类类别为积极、消极和中性．３）选择３名及３名以上研究人员标记相同的积极和消极表情符作为文中的研究对象．５名研究人员对部分表情符反应的分类情况，如图２所示．根据分类情况，选择使用频次高且具有明显倾向的５３个表情符进行研究，如表１所示．表１中：积极表情符有２８个；消极表情符有２３个．图１微博中广泛使用的表情符图２表情符的分类情况Ｆｉ１Ｅｍｏｔｉｃｏｎｓｗｉｄｅｌｅｄｉｎｍｉｃｒｏｂｌｏｇｓｇ．ｙｕｓＦｉ２Ｃｌａｓｓｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｅｍｏｔｉｏｎｇ．表１表情符及其情感倾向Ｔａｂ．１Ｅｍｏｔｉｃｏｎａｎｄｉｔｓｓｅｎｔｉｍｅｎｔｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ情感倾向表情符积极消极１．２词向量训练／）是Ｇｏｏｇｗｏｒｄ２ｖｅｃ（ｈｔｔｌｅ．ｃｏｍ／ｐ／ｗｏｒｄ２ｖｅｃｌｅ在２０１３年开源的一款将文本中的ｐｓ：∥ｃｏｄｅ．ｇｏｏｇ字词转化为计算机可以理解的数据形式的工具．它从未标记的训练集中无监督地学习词语间隐藏的信息，得到的词向量能够保留词语间句法和语义关系．表情符向量化算法需借助ｗｏｒｄ２ｖｅｃ工具，而采用ｗｏｒｄ２ｖｅｃ工具则需要优质的语料库．维基百科语料库具有质量高、覆盖广等特点，已经在数据挖掘、自然语言处理等领域中发挥重要作用．因此，选择维基百科的中文语料库进行词向量的训练，训练结束后可得到词向量．词向量训练的流程图，如图３所示．图３词向量训练流程图Ｆｉ３Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｔｒａｉｎｉｎｇｗｏｒｄｖｅｃｔｏｒｇ．１．３样本集构造目前，针对表情符的研究还比较少，并没有一个合适的数据集能够将表情符转化为向量形式．因此，犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吴晨茜，等：表情符向量化算法４０１［］文中借鉴Ｅｉｓｎｅｒ等１５的方法，根据表情符向量化算法的实际需要，构造一个表情符样本集．样本由表情符图片、表情符名称和表情符描述性语句３部分组成．表情符图片指的是文中选择的使用率较高，且具有明确情感极性的５３个表情符，如．表情符名称是样本的第２个组成元素．通过查看微博源代码的方式可以发现，微博上的表情符都是以［ＸＸ］的文本格式存在，［ＸＸ］中的内容不仅是对表情符含义的简单描述，而且是唯一的．因此，文中将［ＸＸ］中的内容作为表情符的名称；如是以［酷］的形式存在，这个表情符号的名称为“酷”．／ｃｈａ／ｆｕｌｌｅｍｏｉｌｉｓｔ（ｈｔｔｕｎｉｃｏｄｅ．ｏｒｉｒｔｓｆｕｌｌｅｍｏｉｌｉｓｔ．ｈｔｍｌ）是一个表情符列表， ? ? ｊｐ：∥ｗｗｗ．ｇ／ｅｍｏｊｊ其中详细记录了每个ｅｍｏｉ表情符的编码和英文描述性短语等内容．将英文描述性短语翻译成中文就ｊ构成样本中的第３个组成部分，即描述性语句．通过这种方法构建样本集中的正向样本，如｛，酷，戴着墨镜的笑脸｝．为保证实验结果的准确性，提高泛化能力，还需构建负向样本．负向样本与正向样本的不同之处在于其描述性语句是通过随机产生的．具体来说，随机产生４～６个中文词汇，将这些随机产生的中文词汇按顺序串联形成的短句作为与表情符号不相符的描述性语句，虽然此短句在语义和语法上不成立，但这并不影响构造负向样本的初衷．如随机产生的４个词汇分别为“研究”、“前”、“大学”和“主要”，将这４个词汇依次连接形成“研究前大学主要”作为与表情符不相符的描述性语句，所以此时的负向样本为｛，酷，研究前大学主要｝．部分表情符样本，如表２所示．表２部分表情符样本Ｔａｂ．２Ｓａｍｐｌｅｓｅｔｏｆｅｍｏｔｉｃｏｎ表情符正向样本（表情符，名称，相符的描述语句）负向样本（表情符，名称，不符的描述语句）１．４表情符向量化算法步骤提出的表情符向量化算法有以下４个具体步骤．１）初始化表情符向量狓犻．每个样本中包含表情符的名称，将表情符名称所对应的词向量狑ｎａｍｅ作为表情符向量的初始向量，如果表情符名称是未登录词，则随机初始化表情符向量．即表情符向量狓犻＝狑ｎａｍｅ．表情符名称是对表情符含义的简单描述．因此，初始的表情符向量已经包含一部分表情符的语义信息，这将更有利于表情符向量的形成．２）构造描述向量狏犼．狑１，狑２，…，狑犖是一组词向量序列，分别对应样本中描述性语句中的词序列．将犖这些词向量相加作为表情符的描述向量，即描述向量狏犼＝ ∑狑犽．描述向量实际上是描述性语句中各个犽＝１词语对应词向量的和，它综合了描述性语句中所有词语的句法和语义信息．３）建立数学模型．表情符向量狓犻与描述向量狏犼的点积可以表示这两个向量之间的相似性．用ｓｉ  ｇｍｏｉｄ函数对表情符向量狓犻与描述向量狏犼的相似概率建模，即１（．１）１＋ｅ－狓４）计算表情符向量狓犻．数据集犇＝｛（狏犼，狏犼∈犚狀，０，１｝｝由每个描述性向量狏犼组成，当描｜狔犻，犼）狔犻，犼∈ ｛述性语句犼与表情符犻相符合时，１）的对数狔犻，犼值为１；否则，为０．对数据集犇中的描述向量狏犼计算式（１－狔狔（，犘（狓犻Ｔ狏犼）１－犺（狓犻Ｔ狏犼））狔）＝犺（犺（狓）＝损失函数，其对数损失函数为１－狔犻，犼（犔（犻，ｎ犘（ｎ ∏犺（狓犻Ｔ狏犼）１－ｈ（狓犻Ｔ狏犼））狔犻，犼＝犼，狔犻，犼）＝－ｌ狔）＝－ｌ犻，犼ｎ犺（狓狏）－ ∑ （１－狔犻，犼）ｌｎ（１－犺（狓犻Ｔ狏犼））．－ ∑狔犻，犼ｌＴ犻犼ｉ，ｊ（２）犻，犼使用梯度下降算法，寻找最佳的狓犻，从而得到表情符向量．文中得到的表情符向量是一个３００维向犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）４０２２０１９年量，样本集中的每一个表情符有一个对应的表情符向量，３个表情符的表情符向量为２实验结果与分析２．１定性分析ｗｏｒｄ２ｖｅｃ能够将词汇映射成高维向量空间中的一个点，表情符向量化算法借助ｗｏｒｄ２ｖｅｃ工具，能够将表情符映射到相同的向量空间中，且该向量空间中两个点的距离可以衡量两个元素之间的相似性．其中，点犡（狓１，狓２，…，狓狀）和点犢（狔１，狔２，…，狔狀）之间的距离公式为２２２犾＝槡（狓１－狔１）狓２－狔２）狓狀－狔狀）．＋（＋…＋（文中将词向量和通过表情符向量化算法得到的表情符向量映射到同一个向量空间中，并计算每个元素之间的距离，通过观察与表情符最相近的表情符和词汇定性分析表情符向量化算法的正确性和可行性．以４个目标表情符作为案例，在向量空间中，分析与目标表情符距离最近的５个表情符和５个词汇，如表３所示．表３向量空间中与目标表情符距离最近的表情符和词汇Ｔａｂ．３Ｎｅａｒｅｓｔｅｍｏｔｉｃｏｎｓａｎｄｖｏｃａｂｕｌａｒｎｖｅｃｔｏｒｓｐａｃｅｆｒｏｍｔａｒｔｅｍｏｔｉｃｏｎｓｙｉｇｅ目标表情符表情符词汇由表３可知：与目标表情符距离最近的５个表情符都与目标表情符有着相同的情感极性，而且它们的语义信息也很类似．以目标表情符为例，该表情符最突出的是“吐舌头”这一动作，且面部表情较为俏皮，而与该表情符距离最近的５个表情符中有３个表情符含有“舌头”这一元素，一个表情符含有俏皮的意味．由此可以推断，相似的表情符在表情符向量空间中距离较近，而且表情符向量保留表情符原本的语义信息．由表３还可知：与表情符最相似的词汇并不是描述表情符号的词汇，而是与表情符号表达相同或相似语义的词汇．表情符向量化算法虽然从表情符号的描述性语句入手，但是取得的向量化表示与描述性词汇相关性低，这从侧面反映该算法的合理性和可行性．２．２定量分析２．２．１基于卷积神经网络的分类模型卷积神经网络中发挥重要作用的是卷积层和池化层．卷积层能够提取出输入数据中大量的局部特征和语义组合．池化层是在卷积层的基础上，对局部特征和语义组合进行选择，过滤掉一些不重要的局部特征和可置信低的语义组合．多个卷积层和池化层的交替叠加，可以将文本数据中高度抽象的特征提取出来，提高情感分类的精度．基于卷积神经网络分类模型的示意图，如图４所示．图４中：犱为维度．该分类模型的输入是一个句子矩阵，句子矩阵由句子中所有词对应的词向量依次连接形成的．卷积层中使用窗口长度犺不同的卷积过滤器作用于输入矩阵中所有长度为犺的相邻词向量上，以提取输入层的局部特征．池化层对提取出的局部特征进行筛选，将池化层的输出用全连接的方式连接到最后一层的输出结点上，利用ｓｏｆｔｍａｘ分类器进行微博情感分类．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吴晨茜，等：表情符向量化算法４０３图４基于卷积神经网络分类模型Ｆｉ４Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｇ．２．２．２实验数据和模式实验在Ｌｉｎｕｘ１２．０４环境下进行，ＧＰＵ为ＮＶＩＤＩＡＱｕａｄｒｏＰ４０００，内存为３２ＧＤＤＲ４，使用Ｐｙｔｈｏｎ２．７和Ｔｈｅａｎｏ０．９框架．以ＮＬＰＣＣ２０１４任务１提供的语料作为实验数据．该语料将微博分为生气、厌恶、害怕、高兴、喜欢、伤心和惊喜７类．文中将高兴、喜欢和惊喜划分为积极类别；将生气、厌恶、害怕和伤心划分为消极类别．将积极类别和消极类别进行二元情感分类，使用基于卷积神经网络的句子分类模型，通过以下３种不同的模式进行对比实验．ｗｏｒｄ２ｖｅｃ＋ＣＮＮ．仅考虑微博语料中的微博文本，剔除表情符号，将实验数据中包含的１）模式１：所有词对应的词向量作为基于ＣＮＮ句子分类模型的输入，进行微博情感分类实验．２）模式２：ｅｍｏｉ２ｗｏｒｄ＋ｗｏｒｄ２ｖｅｃ＋ＣＮＮ．在微博环境中，表情符号是以［ＸＸ］的文本形式存在的．ｊ因此，先将实验数据中的所有表情符号转化为对应的文本，形成一个纯文本的实验数据；再在纯文本实验数据的基础上训练出词向量，并将词向量作为基于卷积神经网络的句子分类模型的输入．３）模式３：ｅｍｏｉ２ｖｅｃ＋ｗｏｒｄ２ｖｅｃ＋ＣＮＮ．将表情符向量和词向量连接起来构成句子矩阵，并作为基ｊ于卷积神经网络的句子模型的输入进行情感分类．采用上述３个模型在两个语料上进行实验分析，语料１是ＮＬＰＣＣ２０１４已标注的共４５４２３条微博（包含２９０６条带表情符的微博），其中，积极数据和消极数据分别占全体数据的５２．５％和４７．５％．语料２是ＮＬＰＣＣ２０１４中已标注且带有表情符的２９０６条微博，其中，积极数据和消极数据分别占全体数据的６１．２％和３８．８％．犉值和准确率（２．２．３实验结果与分析实验以正确率（ η）、召回率（ ）、 ψ）作为实验的评价指标，具体的实验结果，如表４所示．表４３种模式的评价指标Ｔａｂ．４Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆｔｈｒｅｅｍｏｄｅｌｓ模式模式１模式２模式３类别语料２语料１ η／％ ／％犉／％ ψ／％ η／％ ／％犉／％积极７３．４７９．１７６．１８０．４７８．３７２．７７５．４ ψ／％７３．１消极７０．３８１．７７５．６８０．４７５．４７４．３８４．７７３．１积极７４．１８０．５７７．２８１．７７４．１７１．３７２．２７０．３消极７２．５７７．４７４．９８１．７７６．０７３．３７４．６７０．３积极７６．９８３．４８０．０８３．５８０．７７７．８７９．２７８．４消极７７．２８２．０８３．５８３．５７６．２７５．９７６．１７８．４由表４可知：在语料１，２中，模式３的正确率、召回率和准确率都高于模式１．这说明将表情符转化为向量并且将其作为特征引入后，情感分类器的性能得到一定程度的提高．由表４还可知：通过对比模式１，２的实验结果，在语料２中，将表情符号转化为文字后，其准确率略微降低，其主要原因是由表情符转化而来的文字并不能完全替代表情符在微博中包含的语义信息；而在语料１中，其准确率却略有提升，可能的原因是语料１中包含文字较多，微博整体的情感倾向对表情符的依赖性并不强．因此，从实验结果的不确定性可以看出，单纯的将表情符转化为文字的做法并不适用于微博情感分类领域．通过对比模式１，３的实验结果，融合表情符特征的基于卷积神经网络分类模型能够提高微博情感分类的准确率．因此，相对于忽略表情符的纯文本情感分析，在微博文本中融入表情符犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）４０４２０１９年向量的微博情感分析，在一定程度上能够提高微博情感分类的精度，说明表情符向量化算法在判断微博情感倾向中可发挥重大作用．３结束语由于表情符不仅自身具有情感倾向，而且对微博的整体情感倾向也有影响，因此，提出表情符向量化算法，通过提取表情符的特征，将表情符号转化为向量形式，让表情符与词汇一样能够在情感分析领域中灵活应用．通过定性分析可知，表情符向量化算法保留了表情符的语义信息．通过定量分析可知，表情符向量能够提高情感分类器的性能．参考文献：［１］ＨＵＭｉｎｇｑｉｎｇ，ＬＩＵＢｉｎｇ．Ｍｉｎｉｎｇａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｉｎｇｃｕｓｔｏｍｅｒｒｅｖｉｅｗｓ［Ｃ］∥ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅｔｅｎｔｈＡＣＭＳＩＧＫＤＤＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｔａＭｉｎｉｎｇ．Ｓｅａｔｔｌｅ：ＡＣＭ，２００４：１６８?１７７．ＤＯＩ：１０．１１４５／ｙａｎｄＤａ１０１４０５２．１０１４０７３．［２］ＰＡＮＧＢｏ，ＬＥＥＬ，ＶＡＩＴＨＹＡＮＡＴＨＡＮＳ．Ｔｈｕｍｂｓｕｐ？：Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｃ］∥ ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＡＣＬ０２ＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｅｔｈｏｄｓｉｎＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．ＳｔｒｏｕｄｓｂｕｒＡｓｓｏｃｉ  ? ｇ：ａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，２００２：７９８６．ＤＯＩ：１０．３１１５／１１１８６９３．１１１８７０４． ? ［３］ＳＥＶＥＲＹＮＡ，ＭＯＳＣＨＩＴＴＩＡ．Ｕｎｉｔｎ：Ｔｒａｉｎｉｎｇｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｔｗｉｔｔｅｒｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａ  ｔｉｏｎ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ９ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＳｅｍａｎｔｉｃＥｖａｌｕａｔｉｏｎ（ＳｅｍＥｖａｌ２０１５）．Ｄｅｎｖｅｒ：Ａｓｓｏｃｉａ  ２０１５：４６４４６９．ｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ， ? ［４］李松如，陈锻生．采用循环神经网络的情感分析注意力模型［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１８，３９（２）：２５２２５５． ? ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１６０６１２３． ? ［５］ＳＡＮＴＯＳＣＮＤ，ＧＡＴＴＩＭ．Ｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｓｉｓｏｆｓｈｏｒｔｔｅｘｔｓ［Ｃ］∥ｔｈｅ２５ｔｈｙＣＯＬＩＮＧ，２０１４：６９７８．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ．Ｉｒｅｌａｎｄ： ? ［６］林振扬．网络表情符号的符号学阐释［Ｊ］．美术大观，２０１６（２）：１２８．ＤＯＩ：１０．３９６９／ｉｓｓｎ．１００２２９５３．２０１６．０２．０６７． ? ｊ．［７］张艳辉．融合表情符号的微博文本倾向性分析［Ｄ］．济南：山东师范大学，２０１５．［８］ＤＡＶＩＤＯＶＤ，ＴＳＵＲＯ，ＲＡＰＰＯＰＯＲＴＡ．ＥｎｈａｎｃｅｄｓｅｎｔｉｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇｕｓｉｎｇＴｗｉｔｔｅｒｈａｓｈｔａｇｓａｎｄｓｍｉｌｅｙｓ［Ｃ］∥ ＣＯＬＩＮＧ′ １０Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２３ｒｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ．Ｂｅｉｉｎｇ：ＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒｊＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，２０１０：２４１２４９． ? ［９］谭文芳．网络表情符号的影响力分析［Ｊ］．求索，２０１１（１０）：２０２２０４． ? ［１０］ＷＡＮＧＨａｏ，ＣＡＳＴＡＮＯＮＪＡ．Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｖｉａｅｍｏｔｉｃｏｎｓｏｎｓｏｃｉａｌｍｅｄｉａ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２０１５ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＢｉｔａ．ＷａｓｈｉｎｇｔｏｎＤＣ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１５：２４０４ＤＯＩ：１０．１１０９／Ｂｉ  ?２４０８．ｇＤａｇＤａｔａ．２０１５．７３６４０３４．［１１］ＹＡＮＧＣｈａｎｇｈｕａ，ＬＩＮＨＹ，ＣＨＥＮＨＨ．Ｂｕｉｌｄｉｎｇｅｍｏｔｉｏｎｌｅｘｉｃｏｎｆｒｏｍｗｅｂｌｏｇｃｏｒｒａ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅｐｏｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒ４５ｔｈＡｎｎｕａｌＭｅｅｔｉｎｇｏｆｔｈｅＡＣＬｏｎＩｎｔｅｒａｃｔｉｖｅＰｏｓｔｅｒａｎｄＤｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎＳｅｓｓｉｏｎｓ．Ｓｔｒｏｕｄｓｂｕｒｇ：ＡｓＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，２００７：１３３１３６．ＤＯＩ：１０．３１１５／１５５７７６９．１５５７８０９． ? ［１２］ＪＩＡＮＧＦｅｉ，ＬＩＵＹｉＳＵＮＪｉａｓｈｅｎ，犲狋犪犾．Ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｓｉｓｗｉｔｈｅｍｏｔｉｃｏｎｓｐａｃｅｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｑｕｎ，ｙＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１５，３０（５）：１１２０１１２９．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１１３９００１５１５８７１． ? ? ? ? ［１３］张仰森，孙旷怡，杜翠兰．一种级联式微博情感分类器的构建方法［Ｊ］．中文信息学报，２０１７（５）：１８３１８９．ＤＯＩ：１０． ? ３９６９／ｉｓｓｎ．１００３００７７．２０１７．０５．０２５． ? ｊ．［１４］刘宝芹，牛耘，张景．基于统计数据的微博表情符分析及其在情绪分析中的应用［Ｊ］．计算机工程与科学，２０１６，３８（３）：５７７５８４．ＤＯＩ：１０．３９６９／ｉｓｓｎ．１００７１３０Ｘ．２０１６．０３．０２７． ? ? ｊ．［１５］ＥＩＳＮＥＲＢ，ＲＯＣＫＴ?ＳＣＨＥＬＴ，ＡＵＧＥＮＳＴＥＩＮＩ，犲狋犪犾．Ｅｍｏｉ２ｖｅｃ：ＬｅａｒｎｉｎｇｅｍｏｉｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓｆｒｏｍｔｈｅｉｒｊｊＤｅｓｃｒｉｔｉｏｎ［Ｃ］∥ＴｈｅＦｏｕｒｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＷｏｒｋｓｈｏｐｏｎＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｏｒＳｏｃｉａｌＭｅｄｉａ．Ａｕｓｔｉｎ：ｐＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ，２０１６：４８５４．ＤＯＩ：１０．１８６５３／ｖ１／Ｗ１６６２０８． ? ? （编辑：李宝川责任编辑：陈志贤犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：吴逢铁）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８０７０５２ ? 时变二次规划的高精度数值算法李泽昕，徐凤，张孟玄，郭东生（华侨大学信息科学与工程学院，福建厦门３６１０２１）摘要：提出一种用于求解时变二次规划问题的高精度数值算法．首先，给出求解时变二次规划问题的连续模型；然后，采用新型泰勒差分公式将连续模型离散，得到具有高计算精度的数值算法；最后，通过理论分析和仿真实验表明该数值算法的优越性和有效性，并将所提出的数值算法应用于一个五连杆机械臂的运动控制中．４研究结果表明：所提算法的计算稳态误差与采样间隔 τ 具有犗（ τ ）的关系，该数值算法既可以有效地求解时变二次规划问题，又能有效地应用于机械臂的运动控制．关键词：时变二次规划；数值算法；泰勒差分公式；机械臂；运动控制中图分类号：ＴＰ１８３文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０４０５０７ ? ? ? 犖狌犿犲狉犻犮犪犾犃犾狅狉犻狋犺犿犠犻狋犺犎犻狋犪狋犻狅狀犪犾犘狉犲犮犻狊犻狅狀犵犵犺犆狅犿狆狌犳狅狉犜犻犿犲狉犻狀犵犙狌犪犱狉犪狋犻犮犘狉狅狉犪犿 ?犞犪狔犵ＬＩＺｅｘｉｎ，ＸＵＦｅｎｇ，ＺＨＡＮＧＭｅｎｇｘｕａｎ，ＧＵＯＤｏｎｇｓｈｅｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈｉｎａ）ｙ，Ｘｉ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ａｈｉｒｅｃｉｓｉｏｎｎｕｍｅｒｉｃａｌａｌｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｉｍｅｒｉｎｇｑｕａｄｒａｔｉｃ ?ｖａｇｈｐｇｏｙｒｏｇｒａｍ．Ｆｉｒｓｔｌｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｔｉｍｅｍｏｄｅｌｆｏｒｔｉｍｅｒｉｎｇｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍｉｓｇｉｖｅｎ．Ｓｅｃｏｎｄｌｈｅｎｕ  ? ?ｖａｐｙ，ｔｙｙ，ｔｍｅｒｉｃａｌａｌｒｉｔｈｍｗｉｔｈａｈｉｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｐｒｅｃｉｓｉｏｎｉｓｔｈｅｎｄｅｒｉｖｅｄｂｙｅｍｐｌｏｙｉｎｇａｎｅｗＴａｙｌｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒ  ｇｏｇｈｃｍｕｌａｔｏｄｉｓｃｒｅｔｉｚｅｔｈｅａｂｏｖｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｔｉｍｅｍｏｄｅｌ．Ｆｉｎａｌｌｈｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎａｌｓｉｓａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｌｅｘｐｅｒｉ  ? ｙ，ｔｙｍｅｎｔｓｆｕｒｔｈｅｒｉｎｄｉｃａｔｅｔｈｅｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｎｕｍｅｒｉｃａｌａｌｒｉｔｈｍ，ａｎｄｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｙａｎｄｅｇｏａｌｒｉｔｈｍｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｍｏｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｏｆａｆｉｖｅｌｉｎｋｒｏｂｏｔｍａｎｉｌａｔｏｒ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ? ｐｕｇｏ４ｓｔｅａｄｙｓｔａｔｅｅｒｒｏｒｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｒｉｔｈｍｈａｓａｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｆ犗（ｔｈｔｈｅｓａｍｐｌｉｎｇｉｎｔｅｒｖａｌτ，ｔｈｉｓｎｕ  ? τ ）ｗｉｇｏｐｏｍｅｒｉｃａｌａｌｒｉｔｈｍｃａｎｂｏｔｈｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｏｌｖｅｔｈｅｔｉｍｅｖａｒｉｎｇｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍａｎｄａｐｐｌｏｔｈｅ ? ｇｏｙｓｙｙｔｍｏｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｏｆｔｈｅｍａｎｉｌａｔｏｒ．ｐｕ犓犲狉犱狊：ｔｉｍｅｖａｒｉｎｇｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍ；ｎｕｍｅｒｉｃａｌａｌｒｉｔｈｍ；Ｔａｙｌｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｍｕｌａ；ｒｏｂｏｔｍａｎｉｌａ  ? ｙｇｏｐｕ狔狑狅ｔｏｒ；ｍｏｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌ二次规划为许多学科和工程领域的发展做出了重要贡献［１?７］．近年来，如何有效求解时变二次规划问题是一个研究热点．对于时变二次规划问题，许多学者设计了相应的求解方法［６?１３］，如谢清等［９］展示［］［］的数值算法，Ｚｈａｎｇ等１２展示的原对偶神经网络模型，Ｚｈａｎｇ等１３提出的新型神经网络模型．为了能够［］［］在硬件系统（如数字电路）上实现连续时间计算模型，Ｌｉａｏ等８给出基于欧拉差分公式１４和泰勒差分公收稿日期：２０１８０７２９ ? ? 通信作者：郭东生（１９８７Ｅ?ｍａｉｌ： ?），男，副教授，博士，主要从事数值算法、神经网络和机器人的研究．ｇｄｏｎｇｓｈ＠ｈｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ．基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１６０３１４３）；福建省自然科学基金资助项目（２０１６Ｊ０１３０７）；华侨大学中青年教师资助计划项目（ＺＱＮ?ＹＸ４０２）；高层次人才科研启动项目（１５ＢＳ４１０）；华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目（１７０１３０８２０４１）华侨大学学报（自然科学版）４０６２０１９年２３式［１５］设计的数值算法，并表明前者具有犗（ τ ）的误差变化规律，后者具有犗（ τ ）的误差变化规律（ τ 为采样间隔）．然而，本文给出一种新型的泰勒差分公式［１６?１８］，并基于该公式的设计，开发出具有高计算精度的数值算法，用于求解时变二次规划问题．通过理论分析和仿真实验验证所提数值算法的优越性和有效性．考虑到机械臂的运动控制问题也可描述为时变二次规划问题［８，１９?２１］，为体现该算法的应用前景，同时，将该算法应用于一个五连杆机械臂中．１问题和算法描述所研究的时变二次规划问题［８，１３］为／２＋狆Ｔ（ｍｉｎ犳（狓（狋），狋）＝狓Ｔ（狋）狋）狓（狋）狋）狓（狋），犙（ｓ．ｔ．犃（狋）狓（狋）＝犫（狋）．｝（１）式（１）中：狋）∈犚狀×狀；犃（狋）∈犚犿×狀（行满秩）；狋）∈犚狀和犫（狋）∈犚犿分别为光滑时变的系数矩阵和向犙（狆（量；狓（狋）∈犚狀是需要求解（１）而得到的未知向量．为保证狓（狋）的存在，仅考虑系数矩阵犙（狋）在时间狋∈ ［０，＋ ∞ ）内是正定对称的情况．在文献［１３］中，上述时变二次规划问题（１）的求解可转化为时变线性方程的求解，即狀＋犿式（２）中：狋）＝［狓（狋），犾（狋）］ ∈犚狔（ＴＴＴ（犆（狋）狋）＋犱（狋）＝０．２）狔（犿，犾（狋）∈犚为拉格朗日乘子向量，系数矩阵犆（狋）和向量犱（狋）分别狋）狋）犃Ｔ（狋）狆（犙（（狀＋犿）× （狀＋犿）狀＋犿，犱（狋）＝ ∈犚 ∈犚．－犫（狋）犃（狋）０为求解时变线性方程（２）及时变二次规划问题（１），文献［１３］给出的连续模型为定义为犆（狋）＝［］ · ［ · ］ · 狋）＝－犆－１（狋）犆（狋）狋）－犆－１（狋）犱（狋）－γ犆－１（狋）（犆（狋）狋）＋犱（狋））．狔（狔（狔（（３） · 式（３）中：狋）为状态向量狔（狋）的时间导数；犆－１（狋）为矩阵犆（狋）的逆矩阵；设计参数 γ＞０∈犚用来调节狔（模型的收敛率．对于模型（３），给定一个随机产生的初始状态，其状态向量狔（狋）会收敛到式（２）的理论解［］中，而该解的前狀个元素将组成时变二次规划问题（１）的最优解１３．为了能够在硬件系统（如数字电路）上实现连续时间计算模型，采用欧拉差分公式［１４］对式（３）进行离散，文献［８］给出的数值算法为 · · （犆犽犆犽狔犽－τ 犆犽犱犽－犺犆犽（犆犽狔犽＋犱犽）．４）狔犽＋１＝狔犽－τ －１式（４）中：犺＝τγ＞０∈犚为步长；迭代次数犽＝０，１，２，…，且狔犽＝狔（狋犽＝犽犆犽＝ τ＞０∈犚为采样间隔； τ），－１ · －１ · －１ · · 犆－１（狋犽＝犽犆犽＝犆（狋犽＝犽犆犽＝犆（狋犽＝犽犱犽＝犱（狋犽＝犽犱犽＝犱（狋犽＝犽４），固定犺的数 τ）， τ）， τ）， τ）， τ）．对于算法（２值不变，当τ 的数值减小１０倍，其计算稳态误差可减小１００倍，即算法（４）的计算稳态误差具有犗（ τ ）的变化规律［８］．［］不同于欧拉差分公式，文献［８］进一步给出了一种泰勒差分公式１５，并采用此差分公式进行离散公式（３），从而得到的数值算法为 · · （５狔犽－狔犽－１＋０．５狔犽－２－τ 犆犽－１犆犽狔犽－τ 犆犽－１犱犽－犺犆犽－１（犆犽狔犽＋犱犽）．５）狔犽＋１＝１．对于算法（５），固定犺的数值不变，当τ 的数值减小１０倍，其计算稳态误差可减小１０００倍，即算法［３６］（５）的计算稳态误差具有犗（ τ ）的变化规律．２高精度数值算法及其理论分析基于一种新型泰勒差分公式［１６?１８］设计一个具有高计算精度的数值算法，用于求解时变二次规划问题（１）．新型泰勒差分公式具体描述为 · ／（（２４狔犽＋１－５狔犽－１２狔犽－１－６狔犽－２－４狔犽－３＋３狔犽－４）４８６） τ）．狔犽 ≈ （［３１６ １８］对于差分公式（６），其具有犗（．采用该差分公式对模型（３）进行离散便可得到数 τ ）的截断误差值算法，即犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期李泽昕，等：时变二次规划的高精度数值算法 · 狔犽＋１＝４０７ · ５１１１１犆犽－１犆犽狔犽－２犆犽－１犱犽－犺犆犽－１（犆犽狔犽＋犱犽）．（７） τ τ 狔犽＋狔犽－１＋狔犽－２＋狔犽－３－狔犽－４－２２４２４６８式（７）便是文中提出用以求解（１）的高精度数值算法．对于算法（７），其迭代计算需要５个初始值，即４），给定一个初始值狔０，其余的４个初始值通过如下公式计算，即狔０，狔１，狔２，狔３和狔４．结合算法（ · · 犆０－１犆０狔０－τ 犆０－１犱０－犺犆０－１（犆０狔０＋犱０），烄狔１＝狔０－τ · · 犆１－１犆１狔１－τ 犆１－１犱１－犺犆１－１（犆１狔１＋犱１），狔２＝狔１－τ · · 烅犆２－１犆２狔２－τ 犆２－１犱２－犺犆２－１（犆２狔２＋犱２），狔３＝狔２－τ · · 烆狔４＝狔３－τ 犆３－１犆３狔３－τ 犆３－１犱３－犺犆３－１（犆３狔３＋犱３）．对于所提出的数值算法（７），可定义误差函数为犲犽＝犆犽狔犽＋犱犽 ∈ 犚狀＋犿．［］显然，若犲犽＝０，则犆犽狔犽＋犱犽＝０，且狔犽的前狀个元素（狓犽）组成时变二次规划问题（１）的最优解８．因此，经过一定次数的迭代计算后，数值算法（７）的计算误差 ‖犲犽 ‖２（‖ · ‖２为向量的二范数）将会变得足够小，此时的状态向量狓犽＝狓（狋犽＝犽１）的最优解．如下的理论结果可进一步保证数值算法 τ）即为问题（（７）的计算性能．４命题１所提出的数值算法（７）是一个以截断误差为犗（ τ ）的收敛方法．证明：对于数值算法（７），其特征多项式为５４１３１２１１５ θ）＝θ － θ － θ － θ － θ＋． ρ（２４２４６８当求解ρ（３８３３，７６２７，２０６２＋０．６２０６犻， θ）＝０时，有如下计算结果： θ１＝１， θ２＝０． θ３＝－０． θ４＝－０．２０６２－０．６２０６犻． θ５＝－０．显然，有一个根在单位圆上，其余的根都在单位圆内．根据文献［２２］，数值算法（７）是零稳定的．考虑泰勒差分公式（６），有 · ／（２４狔犽＋１－５狔犽－１２狔犽－１－６狔犽－２－４狔犽－３＋３狔犽－４）４８ τ）＋犗（ τ ）．狔犽＝（基于上述分析，采用式（８）对模型（３）进行离散，可得３（８）５１１１１狔犽＋１＝狔犽＋狔犽－１＋狔犽－２＋狔犽－３－狔犽－４－２４２４６８ · · ４２犆犽－１犆犽狔犽－２犆犽－１犱犽－犺犆犽－１（犆犽狔犽＋犱犽）＋犗（ τ τ τ ）．４去掉上式中的犗（７），这表明该算法具有４阶的一致性． τ ），即为所提出的数值算法（［］综上所述，数值算法（７）具有零稳定和一致性２２．因此，所提出的数值算法（７）是一个收敛方法，且４其截断误差为犗（ τ ），证毕．４命题２对于一个可求解的时变二次规划问题（１），所提数值算法（７）的计算稳态误差具有犗（ τ ）的变化规律．证明：由节１求解（１）可等价于时变线性方程（２）的求解．因此，定义狔犽 ∈犚狀＋犿，且其满足犆犽狔犽 ＋犱犽４＝０．由定理１的证明可得，当犽足够大时，有狔犽＝狔犽 ＋犗（ τ ），进而可得４  ‖犲犽 ‖２＝‖犆犽狔犽＋犱犽 ‖２＝ ‖犆犽（ τ ））＋犱犽 ‖２＝狔犽＋犗（４４ ‖犆犽狔犽 ＋犱犽＋犗（ τ ）‖２＝犗（ τ ）．４４上式即为计算稳态误差ｌｉｍ‖犲犽 ‖２＝犗（７）对应的计算稳态误差具有犗（ τ ）．所提数值算法（ τ ）的犽→ ∞ 变化规律，证毕．３数值实验验证通过对比性的数值实验验证所提数值算法的优越性和有效性．对于时变二次规划问题（１），系数矩阵和向量选择分别为犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）４０８狋）＝犙（２０１９年［２ｓｉｃｎｏ狋ｓ狋＋４ｓｉｎｃｏ狋ｓ＋狋２］∈ 犚，犃（狋）＝［ｃｏｓ３狋ｓｉｎ３狋］∈ 犚，２×２１×２Ｔ２狋）＝［ｓｉｎ３狋ｃｏｓ３狋］狋）＝ｃｏｓ狋 ∈ 犚．狆（ ∈ 犚，犫（当τ＝０．０１和犺＝０．４时，采用所提出的数值算法（７）求解时变二次规划问题（１），其计算结果，如图１所示．图１中：犽为迭代次数；狓犽为不同迭代次数下的取值；‖犲犽 ‖２为计算误差．（ａ）狓犽的轨迹（ｂ）计算误差的轨迹图１采用数值算法（７）求解时变二次规划问题（１）的实验结果（０１，犺＝０．４） τ＝０．Ｆｉ１Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｕｓｉｎｇｎｕｍｅｒｉｃａｌａｌｒｉｔｈｍ（７）ｆｏｒｇ．ｇｏｓｏｌｖｉｎｇｔｉｍｅ  ｖａｒｉｎｇｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍ（１）（０１，犺＝０．４） τ＝０．ｙ由图１（ａ）可知：从５个不同的初始状态出发，由数值算法计算得到的狓犽＝狓（狋犽＝犽 τ）轨迹都收敛到同一个时变轨迹．由图１（ｂ）可知：计算误差 ‖犲犽 ‖２＝ ‖犆犽狔犽＋犱犽 ‖２快速减小，并且维持在一个小的数值范围内，其计算稳态误差的数量级为１０－３．这说明算法产生的狓犽将会收敛到时变线性矩阵向量方程（２）的理论解，也说明时变二次规划问题（１）的最优解．这些数值结果能很好地证明所提数值算法（７）的有效性．当τ＝０．００１和犺＝０．４时，采用所提出的数值算法（７）求解时变二次规划问题（１），其计算结果如图２所示．（ａ）狓犽的轨迹（ｂ）计算误差的轨迹图２采用数值算法（７）求解时变二次规划问题（１）的实验结果（００１，犺＝０．４） τ＝０．Ｆｉ２Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｕｓｉｎｇｎｕｍｅｒｉｃａｌａｌｒｉｔｈｍ（７）ｆｏｒｇ．ｇｏｓｏｌｖｉｎｇｔｉｍｅ  ｖａｒｉｎｇｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍ（１）（００１，犺＝０．４） τ＝０．ｙ由图２（ａ）可知：由数值算法计算得到的狓犽轨迹都收敛到同一个轨迹．由图２（ｂ）可知：算法的计算误差快速减小并维持在一个更小的数值范围内，且其计算稳态误差数量级为１０－７．显然，这些数值结果再次表明所提数值算法（７）能有效地求解时变二次规划问题（１）．值得指出的是，对比图１（ｂ），２（ｂ）可－３－７知：当τ 的数值减小（从０．０１到０．００１）时，算法的计算稳态误差也随之减小（从１０到１０）．因此，所提数值算法的计算性能可以通过减小 τ得到有效提高．采用不同数值的犺和τ 对数值算法（４），（５）和（７）进行对比性的数值实验，结果如表１所示．表１中：犲（狋）为稳态误差．由表１可知：固定τ 的数值不变，采用不同的犺，３种数值算法的计算性能都会有所不同，即相应的犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期李泽昕，等：时变二次规划的高精度数值算法４０９计算稳态误差有所差异；而通过适当增加犺的数值，算法的计算性能均可得到一定的提高．特别地，固定犺的数值不变，当τ 的数值减小１０倍，有如下３种情况．表１不同的犺和τ 值下，采用数值算法（４），（５）和（７）求解时变二次规划问题（１）的计算稳态误差Ｔａｂ．１Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｓｔｅａｄｙ  ｓｔａｔｅｒｅｓｉｄｕａｌｅｒｒｏｒｓｏｆｕｓｉｎｇｎｕｍｅｒｉｃａｌａｌｒｉｔｈｍｓ（４），（５）ａｎｄ（７）ｕｎｄｅｒｇｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖａｌｕｅｓｏｆ犺ａｎｄτｆｏｒｓｏｌｖｉｎｇｔｉｍｅ  ｖａｒｉｎｇｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍ（１）ｙ算法数值算法（４）数值算法（５）数值算法（７）犲（狋）犺变化规律０１ τ＝０．００１ τ＝０．０００１ τ＝０．０．２５．００５×１０－２５．７８７×１０－４４．０１９×１０－６０．３６８７×１０－２３．４．０１５×１０－４４．００３×１０－６０．４２．７３３×１０－２２．６９４×１０－４３．０１４×１０－６０．５２．３８３×１０－２２．２９４×１０－４２．４１１×１０－６０．６２．０１７×１０－２１．９５１×１０－４１．８９０×１０－６０．２－２１．５７０×１０－５２．０１９×１０２．１２２×１０－８０．３１．１８８×１０－２１．４４１×１０－５１．４４６×１０－８０．４９．０３７×１０－３１．０５２×１０－５１．０３９×１０－８０．５７．９９７×１０－３８．０３７×１０－６７．５４２×１０－９０．６－３６．８２１×１０－６６．８３６×１０６．９１８×１０－９０．２１．９０２×１０－３４．６２１×１０－７３．４１７×１０－１１０．３１．６３１×１０－３３．０８０×１０－７４．７０２×１０－１１０．４１．３６３×１０－３２．７１６×１０－７２．７１４×１０－１１０．５－３－７－１１１．９９７×１０－７１．７７２×１０－１１２６３×１０１．－３０．６１．１０４×１０１．９１３×１０１．７５３×１０２犗（ τ）３犗（ τ）４犗（ τ）［２６］１）算法（４）的计算稳态误差可减小１００倍，即其计算稳态误差具有犗（ τ ）的变化规律．［３６］２）算法（５）的计算稳态误差可减小１０００倍，即其计算稳态误差具有犗（ τ ）的变化规律．４３）算法（７）的计算稳态误差可减小１００００倍，即其计算稳态误差具有犗（ τ ）的变化规律．显然，对比算法（４），（５），通过减小τ 的数值，所提算法（７）的计算性能可以得到更为有效的提高．并且，在相同的犺和τ 的条件下，算法（７）的计算精度均优于另外两种算法的计算精度．总的来说，上述对比性实验结果很好地表明所提数值算法的优越性和有效性．４机械臂应用研究机械臂的运动控制是近年来的研究热点之一［８，１５，１９?２１，２３］．基于节２，３的理论分析和数值实验，将所提数值算法（７）应用于机械臂的运动控制中，以体现其应用前景．一般而言，机械臂的运动控制问题可描述为，给定机械臂末端执行器的运动轨迹狉ｄ（狋）∈犚犿，如何［，］有效地求解得到机械臂的关节角度向量θ（狋）∈犚狀．已有的研究成果８１９?２１表明，可通过求解如下的二次规划问题以实现机械臂运动控制的目的．即 · · · Ｔ／２＋４（ｍｉｎθＴ（狋）狋）狋）－θ（０））狋）， θ（ θ（ θ（烌 · · 烍烎ｓ．ｔ．犑（狋））狋）＝狉ｄ（狋）． θ（ θ（ · （９） · 式（９）中：狋）为关节速度向量；０）为关节角度初始值；犑（狋））∈犚犿×狀为机械臂的雅克比矩阵；狉ｄ（狋） θ（ θ（ θ（为狉ｄ（狋）的时间导数．对于上述时变二次规划问题（９），可利用所提出的数值算法（７）进行求解，从而实现对机械臂的运动控制．通过基于五连杆机械臂的仿真结果表明算法（７）的有效性和应用性，五连杆机械臂的几何结构对应［１５］的雅克比矩阵描述为犑＝－犾１狊１－犾２狊２－犾３狊３－犾４狊４－犾５狊５，－犾２狊２－犾３狊３－犾４狊４－犾１犮１＋犾２犮２＋犾３犮３＋犾４犮４＋犾５犮５，犾２犮２＋犾３犮３＋犾４犮４＋［犾５狊５，－犾３狊３－犾４狊４－犾５狊５，－犾４狊４－犾５狊５，－犾５狊５．犾５犮５，犾３犮３＋犾４犮４＋犾５犮５，犾４犮４＋犾５犮５，犾５犮５］犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）４１０犻２０１９年犻上式中：狊犻＝ｓｉｎ ∑θ犼；犮犻＝ｃｏｓ ∑θ犼；犾犻为机械臂连杆的长度．犼＝１犼＝１基于这样的机械臂完成不同的轨迹跟踪任务，对所提出的数值算法（７）进行计算机模拟仿真．仿真中，机械臂各连杆的长度均设置为１ｍ，机械臂各关节角度的初始值均设置为１５ °，相应的结果如图３，４所示．图３，４中：狓，犈为机械臂末端执行器的跟踪误差．狔分别表示水平面的垂直和水平方向；（ａ）机械臂运动轨迹（ｂ）跟踪误差的轨迹图３采用数值算法（７）使五连杆机械臂完成圆形轨迹跟踪的仿真结果（０１，犺＝０．４） τ＝０．Ｆｉ３Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｕｓｉｎｇｎｕｍｅｒｉｃａｌａｌｒｉｔｈｍ（７）ｆｏｒｆｉｖｅ  ｌｉｎｋｒｏｂｏｔｇ．ｇｏ０１，犺＝０．４）ｍａｎｉｌａｔｏｒｔｒａｃｋｉｎｇｃｉｒｃｕｌａｒｐａｔｈ（ τ＝０．ｐｕ（ａ）机械臂运动轨迹（ｂ）跟踪误差的轨迹图４采用数值算法（７）使五连杆机械臂完成三尖瓣图形轨迹跟踪的仿真结果（０１，犺＝０．４） τ＝０．Ｆｉ４Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｕｓｉｎｇｎｕｍｅｒｉｃａｌａｌｒｉｔｈｍ（７）ｆｏｒｆｉｖｅ  ｌｉｎｋｒｏｂｏｔｇ．ｇｏｍａｎｉｌａｔｏｒｔｒａｃｋｉｎｇｔｒｉｃｕｓｐｉｄｐａｔｈ（０１，犺＝０．４） τ＝０．ｐｕ由图３，４可知：五连杆机械臂的末端执行器能很好地完成给定轨迹（即圆形和三尖瓣图形）的跟踪任务，且相应的跟踪误差都比较小（在１０－４的数量级）．由此可知，这些仿真结果表明了所提数值算法（７）能有效地应用于机械臂的运动控制．５结束语结合新型泰勒差分公式推导得到一种具有高计算精度的数值算法（７），以求解时变二次规划问题（１）．理论分析和对比性数值实验证明算法（７）的优越性和有效性．理论分析和实验结果均表明算法（７）４的计算稳态误差与采样间隔 τ具有犗（１）．基 τ ）的关系，且该算法可以有效地求解时变二次规划问题（于五连杆机械臂的仿真结果，可进一步验证所提数值算法（７）的应用前景．参考文献：［１］ＮＯＣＥＤＡＬＪ，ＷＲＩＧＨＴＳＪ．Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｍ］．ＮｅｗＹｏｒｋ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ Ｖｅｒｌａｇ，１９９９．［２］ＢＯＹＤＳ，ＶＡＮＤＥＮＢＥＲＧＨＥＬ．Ｃｏｎｖｅｘｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｍ］．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＣａｍｂｒｉｄｇｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔ２００４．ｙ，［３］常雨芳，王豪，谢昊，等．采用矩阵建模方式的冷热电联供系统运行优化［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１８，３９（２）：２３３  ２３９．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００  ５０１３．２０１７０３０５７．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期李泽昕，等：时变二次规划的高精度数值算法４１１［４］沈国浪，童欣，李占福．应用ＧＡＢＰ神经网络优化平摆复合振动筛的振动参数［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１８，３９（４）：５０９  ５１３．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００  ５０１３．２０１８０３０１０．［５］ＧＵＯＤｏｎｇｓｈｅｎｇ，ＬＩＮＸｉｎｉｅ，ＳＵＺｈａｏｚｈｕ，犲狋犪犾．Ｄｅｓｉｌｓｉｓｏｆｔｗｏｄｉｓｃｒｅｔｅ  ｔｉｍｅＺＤａｌｒｉｔｈｍｓｆｏｒｔｉｍｅ  ｖａ  ｊｇｎａｎｄａｎａｙｇｏｒｉｎｇｎｏｎｌｉｎｅａｒｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＮｕｍｅｒｉｃａｌＡｌｒｉｔｈｍｓ，２０１８，７７（１）：２３  ３６．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１１０７５  ０１７  ０３０２  ４．ｙｇｏ［６］ＢＡＩＺｈｏｎｇｚｈｉ，ＴＡＯＭｉｎ．ＯｎｐｒｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｄａｎｄｒｅｌａｘｅｄＡＶＭＭｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓｗｉｔｈＪ］．ＬｉｎｅａｒＡｌｒａａｎｄｉｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１７，５１６：２６４  ２８５．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｌａａ．２０１６．１１．０３８．ｅｌｉｔｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ［ｇｅｂｊ．ｑｕａｙｃ［７］ＪＩＮＬｏｎｇ，ＬＩＳｈｕａｉ．Ｎｏｎｃｏｎｖｅｘｆｕｎｃｔｉｏｎａｃｔｉｖａｔｅｄｚｅｒｏｉｎｇｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｓｆｏｒｄｙｎａｍｉｃｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍ ｎｅｕ  ｍｉｎｇｓｕｂｅｃｔｔｏｅｌｉｔｎｅｌｉｔｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ［Ｊ］．Ｎｅｕｒｏｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１７，２６７：１０７  １１３．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｊｑｕａｙａｎｄｉｑｕａｙｃｃｏｍ．２０１７．０５．０１７．［８］ＬＩＡＯＢｏｌｉｎ，ＺＨＡＮＧＹｕｎｏｎｇ，ＪＩＮＬｏｎｇ．Ｔａｙｌｏｒ犗（犺３）ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎｏｆＺＮＮｍｏｄｅｌｓｆｏｒｄｙｎａｍｉｃｅｌｉｔ  ｃｏｎ  ｑｕａｙＪ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄｓｔｒａｉｎｅｄｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｗｉｔｈａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏｍａｎｉｌａｔｏｒｓ［ｐｕＬｅａｒｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓ，２０１６，２７（２）：２２５  ２３７．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＮＮＬＳ．２０１５．２４３５０１４．［９］谢清，张雨浓，余晓填，等．面向冗余度机械臂ＱＰ问题求解的Ｅ４７和９４ＬＶＩ数值算法［Ｊ］．计算机工程与科学，２０１５，３７（７）：１４０５  １４１１．［１０］刘德友，牛九肖．求解一类新的二次规划问题的时滞投影神经网络方法［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１３，３４（２）：２３０  ２３５．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００  ５０１３．２０１３．０２．０２３０．［１１］田朝薇，宋海洲．求非凸二次约束二次规划全局解的凸规划方法［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１１，３２（４）：４５８  ４６２．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００  ５０１３．２０１１．０４．０４５８．［１２］ＺＨＡＮＧＹｕｎｏｎｇ，ＷＵＦａｎｇｔｉｎｇ，ＸｉａｏＺｈｅｎｇｌｉ，犲狋犪犾．ＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎａｌｓｉｓｏｆＬＶＩ ｂａｓｅｄＰＤＮＮａｐｐｌｉｅｄｔｏｒｅａｌ  ｔｉｍｅｙｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｔｉｍｅ  ｖａｒｉｎｇｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ［Ｃ］∥ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｉｎｔＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ．Ｂｅｉｉｎｇ：ｙｊＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１６：３１５５  ３１６０．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＩＪＣＮＮ．２０１４．６８８９４５３．［１３］ＺＨＡＮＧＹｕｎｏｎｇ，ＬＩＺｈａｎ．Ｚｈａｎｇｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｏｎｌｉｎｅｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｔｉｍｅ  ｖａｒｉｎｇｃｏｎｖｅｘｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍｙｓｕｂｅｃｔｔｏｔｉｍｅ  ｖａｒｉｎｇｌｉｎｅａｒ  ｅｌｉｔｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ［Ｊ］．ＰｈｙｓｉｃｓＬｅｔｔｅｒｓＡ，２００９，３７３（１８）：１６３９  １６４３．ｊｙｑｕａｙｃ［１４］ＭＡＴＨＥＷＳＪＨ，ＦＩＮＫＦＤ．ＮｕｍｅｒｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓｕｓｉｎｇＭＡＴＬＡＢ［Ｍ］．ＮｅｗＪｅｒｓｅｙ：ＰｒｅｎｔｉｃｅＨａｌｌ，２００４．［１５］ＺＨＡＮＧＹｕｎｏｎｇ，ＪＩＮＬｏｎｇ，ＧＵＯＤｏｎｇｓｈｅｎｇ，犲狋犪犾．Ｔａｙｌｏｒ  ｔ  ｓｔｅｐ  ａｈｅａｄｎｕｍｅｒｉｃａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｆｏｒｙｐｅ１Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌａｎｄＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔ  ｆｉｒｓｔ  ｏｒｄｅｒｄｅｒｉｖａｔｉｖｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎａｎｄＺＮＮｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ［ｉｃｓ，２０１５，２７３：２９  ４０．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｃａｍ．２０１４．０５．０２７．ｊ．［１６］ＧＵＯＤｏｎｇｓｈｅｎｇ，ＮＩＥＺｈｕｏｙｕｎ，ＹＡＮＬａｉｃｈｅｎｇ．Ｎｏｖｅｌｄｉｓｃｒｅｔｅ  ｔｉｍｅＺｈａｎｇｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｔｉｍｅ  ｖａｒｉｎｇｍａｔｒｉｘｙｉｎｖｅｒｓｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＳｙｓｔｅｍｓＭａｎａｎｄＣｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓＳｙｓｔｅｍｓ，２０１７，４７（８）：２３０１  ２３１０．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＳＭＣ．２０１７．２６５６９４１．［１７］ＧＵＯＤｏｎｇｓｈｅｎｇ，ＸＵＦｅｎｇ，ＬＩＺｅｘｉｎ，犲狋犪犾．Ｄｅｓｉｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｎｅｗｄｉｓｃｒｅｔｅ  ｔｉｍｅｒｅｃｕｒｒｅｎｔｇｎ，ｖｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｄｙｎａｍｉｃｎｏｎｌｉｎｅａｒｅｔｉｏｎｓｓｏｌｖｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２０１８，１４ｑｕａ（９）：３９３６  ３９４５．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＩＩ．２０１７．２７８７７２９．［１８］ＧＵＯＤｏｎｇｓｈｅｎｇ，ＹＡＮＬａｉｃｈｅｎｇ，ＮＩＥＺｈｏｕｙｕｎ．Ｄｅｓｉｌｓｉｓ，ａｎｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｎｏｖｅｌｆｉｖｅ  ｓｔｅｐｄｔｚｄａｌ  ｇｎ，ａｎａｙｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｔｉｍｅ  ｖａｒｉｎｇｎｏｎｌｉｎｅａｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＬｅａｒｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓ，ｙ２０１８，２９（（９）：４２４８  ４２６０．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＮＮＬＳ．２０１７．２７６１４４３．［１９］ＺＨＡＮＧＹｕｎｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＺｈｉｕｎ．Ｒｅｐｅｔｉｔｉｖｅｍｏｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｏｆｒｅｄｕｎｄａｎｔｒｏｂｏｔｍａｎｉｌａｔｏｒｓ［Ｍ］．ｊｐｕＮｅｗＹｏｒｋ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ Ｖｅｒｌａｇ，２０１３．［２０］ＺＨＡＮＧＹｕｎｏｎｇ，ＪＩＮＬｏｎｇ．Ｒｏｂｏｔｍａｎｉｌａｔｏｒｒｅｄｕｎｄａｎｃｙｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ［Ｍ］．Ｈｏｂｏｋｅｎ：Ｗｉｌｅｙ，２０１７．ｐｕ［２１］ＪＩＮＬｏｎｇ，ＬＩＳｈｕａｉ，ＹＵＪｉ犲狋犪犾．Ｒｏｂｏｔｍａｎｉｌａｔｏｒｃｏｎｔｒｏｌｕｓｉｎｇｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ：Ａｓｕｒｖｅｙ［Ｊ］，Ｎｅｕｒｏｃｏｍｐｕｔ  ｇｕｏ，ｐｕｉｎｇ，２０１８，２８：２３  ３４．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｎｅｕｃｏｍ．２０１８．０１．００２．ｊ．［２２］ＧＲＩＦＦＩＴＨＳＤＦ，ＨＩＧＨＡＭＤＪ．Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｏｒｄｉｎａｒｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｔｉｏｎｓ：Ｉｎｉｔｉａｌｖａｌｕｅｐｒｏｂｌｅｍｓｙｄｑｕａ［Ｍ］．Ｅｎｇｌａｎｄ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２０１０．［２３］余乐，李庆，郑力新，等．六自由度机械臂运动轨迹自动生成方法仿真与实现［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１８，３９（３）：３５５  ３５９．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００  ５０１３．２０１７０６０８２．（编辑：李宝川责任编辑：黄晓楠犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：吴逢铁）第４０卷第３期华侨大学学报（自然科学版）２０１９年５月Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙ（Ｍａｙ２０１９犇犗犐：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８１００１４ ? 求解二维犃犾犾犲狀 ?犆犪犺狀方程的两种犃犇犐格式吴龙渊，汪精英，翟术英（华侨大学数学科学学院，福建泉州３６２０２１）摘要：为了构建二维Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程的高效数值格式，利用算子分裂方法将原方程离散成非线性方程和二维热传导方程，其中，非线性方程有解析解．二维热传导方程时间离散采用Ｃｒａｎｋ Ｎｉｃｏｌｓｏｎ格式，空间离散分别采用二阶中心差分和四阶Ｐａｄé逼近，得到两个稳定的数值格式．数值实验结果表明：格式具有有效性；能量呈现递减规律．关键词：Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程；算子分裂；交替方向隐格式；傅里叶分析；极大值原理中图分类号：Ｏ２４１．８文献标志码：Ａ文章编号：１０００５０１３（２０１９）０３０４１２０９ ? ? ? 犜狑狅犃犇犐犛犮犺犲犿犲狊犳狅狉犛狅犾狏犻狀犵犜狑狅 犇犻犿犲狀狊犻狅狀犪犾犃犾犾犲犫 犆犪犺狀犈狇狌犪狋犻狅狀狊ＷＵＬｏｎｇｙｕａｎ，ＷＡＮＧＪｉｎｇｙｉｎｇ，ＺＨＡＩＳｈｕｙｉｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｉｎａ）ｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０２１，Ｃｈ犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｃｈｅｍｅｆｏｒｔｈｅｔｗｏ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＡｌｌｅｎ Ｃａｈｎｅｔｉｏｎ．Ｔｈｅｏｒｉｉｎａｌｑｕａｇｅｔｉｏｎｉｓｄｉｓｃｒｅｔｉｚｅｄｉｎｔｏａｎｏｎｌｉｎｅａｒｅｔｉｏｎａｎｄａｔｗｏ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｈｅａｔｃｏｎｄｕｃｔｉｏｎｅｔｉｏｎｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｑｕａｑｕａｑｕａｏｐｅｒａｔｏｒｓｐｌｉｔｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｅｔｉｏｎｈａｓａｎａｎａｌｔｉｃａｌｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｔｏｔｈｅｔｗｏ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｑｕａｙｈｅｔｉｍｅｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎｉｓｉｎｔｈｅＣｒａｎｋ Ｎｉｃｈｏｌｓｏｎｓｃｈｅｍｅ，ａｎｄｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎｈｅａｔｃｏｎｄｕｃｔｉｏｎｅｔｉｏｎ，ｔｑｕａｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｓｅｃｏｎｄ  ｏｒｄｅｒｃｅｎｔｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅａｎｄｔｈｅｆｏｕｒｔｈｒｄｅｒＰａｄéａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌ ?ｏｙ，ｗｅｔｗｏｓｔａｂｌｅｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｃｈｅｍｅｓ．Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｆｔｈｅｓｃｈｅｍｅｓａｎｄｔｈｅｌａｗｙｏｏｆｅｎｅｒｉｍｉｎｕｔｉｏｎ．ｇｙｄ犓犲狉犱狊：Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎｅｔｉｏｎ；ｏｐｅｒａｔｏｒｓｐｌｉｔ；ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇｄｉｒｅｃｔｉｏｎｉｍｐｌｉｃｉｔｓｃｈｅｍｅ；Ｆｏｕｒｉｅｒａｎａｌｓｉｓ；ｍａｘｉ  ｑｕａｙ狔狑狅ｍｕｍｐｒｉｎｃｉｌｅｐ［］Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程是描述微观扩散理论中弯曲反相边界运动的一类方程１，在材料流体动力学和反应扩散问题中有着广泛的应用，如可浸液体中的粗化动力学［２］、晶体生长［３］、人群扩散现象［４］、随机扰［］［］动［５］和图像处理［６７］问题等．Ｄｕ等８采用谱方法解决非局部Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ问题．Ｌｅｅ等９利用半解析谱［］［］（ＳＡＦＳ）方法计算Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程．Ｘｉａｏ等１０分析Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程有限元方法的稳定性．Ｚｈａｉ等１１提［］出一种线性化高阶紧致差分方法，并采用交替方向隐格式（ＡＤＩ）格式减少计算量．Ｔａｎｇ等１２建立求解［］Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ问题的隐／显格式，并证明格式满足极大值原理．Ａｄｅｒｏｇｂａ等１３采用显式非标准有限差分收稿日期：２０１８１０２７ ? ? 通信作者：翟术英（１９８６Ｅ?ｍａｉｌ： ?），女，副教授，博士，主要从事高阶差分格式的构造、分数阶高效数值算法的研究．ｚｈａｉｓｈｕｙｉｎｇ１２３４５６＠１６３．ｃｏｍ．基金项目：国家自然科学基金资助项目（１１７０１１９６）；华侨大学中青年教师优秀青年科技创新人才项目（ＺＱＮＹＸ５０２）；华侨大学研究生科研创新能力培养计划项目（１５１１４２２０１０）第３期吴龙渊，等：求解二维Ａｌｌｅｎ ?Ｃａｈｎ方程的两种ＡＤＩ格式４１３［］格式求解Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程．Ｓｔｒａｃｈｏｔａ等１４利用有限体积方法求解Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程并给出误差估计．［］［］另外，Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程还可以采用重心插值配点法１５和配点法１６求解．以上方法均从原问题出发，直接建立数值逼近格式，思想简单易于理解，但在处理高维问题时，所建立格式将变得十分复杂，极大挑战理论分析和数值计算．算子分裂方法是一种求解复杂问题的有效策略［１７］，此方法已经成功应用于求解［］Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程．Ｚｈａｉ等１７１８结合解析法和谱方法，建立求解（分数阶）非局部Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程的快速显式算子分裂方法，参考文献［１９  ２０］进一步推广此方法，并给出严格的误差分析．本文应用二阶中心差分和四阶Ｐａｄé逼近，给出两个新算子分裂格式，并分别对其进行稳定性和极大值原理分析．１预备知识考虑如下的二维Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程１（），烌（狌狋＝ Δ狌－２犉 ′狌狓，０，犜］，狔）∈ Ω，狋 ∈ ［ ε 烍（狌（狓，０）＝狌０（狓，狓，狔，狔），狔）∈ Ω，（１）（狌（狓，狋）＝０，狓，０，犜］．烎狔，狔）∈ Ω，狋 ∈ ［２式（；１）中：犉 ′（狌）＝狌（狌２－１）；犪，犫］１］时，有狌∈ ［－１， Ω＝［ ε 为描述相界厚度的一个参数；当狌０ ∈ ［－１，１］，即Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程满足所谓的极值原理．［］Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程的重要特征是将它视为Ｌｙａｐｕｎｏｖ能量泛函的犔２梯度流８，即犫犫１（）１［ ε ∫ ∫ 犉狌＋２狘狌狘］ｄ狓ｄ狔．犈（狌）＝犪犪２２（２）能量泛函犈（狌）关于时间狋求导，有犫犫１（）ｄ（）（ ′ 狌狌狋＋ 狌· 狌狋ｄ狓ｄ狔 ≤ ０．犈狌＝３）２犉犪犪 ε ｄ狋［］由式（３）可知：能量泛函犈（狌）不会增加．采用算子分裂方法１７计算问题（１），将原始方程分裂为非 ∫ ∫［］线性方程和线性方程，其解算子分别记为犛Ａ和犛Ｂ，则问题（１）可通过以下二阶精度的Ｓｔｒａｎｇ分裂格式［１７］进行求解，即狋狋（） Δ Δ 狌（狋＋Δ 狋）＝犛Ａ犛Ｂ（狋）犛Ａ狌狋＋犗（狋２）． Δ Δ ２２式（４）中：非线性部分采用解析法求解；线性部分采用有限差分法求解．（）（）（４）２数值格式令狓，／犕，则狓方向空间节点为狓犻＝犪＋犻犫－犪）犺，犻＝狔方向取相同的空间节点数犕，空间步长犺＝（１，…，犕；１，…，犕．取时间节点数为犖，时间步长为τ＝犜／犖，时间０，狔方向空间节点为狔犼＝犪＋犼犺，犼＝０，节点表示为狋狀＝狀τ，狀＝０，１，２，…，犖．同时，记狌犻狀，犼＝狌（狓犻，狋狀）．狔犼，２．１二维犃犾犾犲狀 犆犪犺狀方程算子分裂方法的求解１根据算子分裂方法，将二维Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程分解为非线性方程犛Ａ：狌狋＝－２狌（狌２－１）和二维热传 ε 导方程犛犅：狌狋＝Δ狌．在狋∈ ［狋狀，狋狀＋１２］前半个时间步长内，通过算子犛Ａ进行求解；在狋∈ ［狋狀，狋狀＋１］一个时间步长内完整利用算子犛Ｂ求解；在后半步狋∈ ［狋狀＋１２，狋狀＋１］，重新利用算子犛Ａ进行求解，即狋狋（） Δ Δ 狌（狋＋Δ 狋）＝犛Ａ犛Ｂ（狋）犛Ａ狌狋． Δ ２２式（５）中：非线性方程犛Ａ求解格式为（）（）狌狀．２２２（ｅｘｐ（狋／狌狀）１－ｅｘｐ（狋／－２－２ ε ）＋（ ε ））槡２．２二阶犃犇犐格式与极大值原理狌狀＋１＝（５）（６）狌犻狀－１，犼－２狌犻狀，犼＋狌犻狀＋１，犼，２狀狌犻狀，犼－１－２狌犻狀，犼＋狌犻狀，犼＋１，则二维热传导方２狀引入二阶中心差分算子δ狓狌犻，犼＝ δ狔狌犻，犼＝犺２犺２犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）４１４２０１９年程犛Ｂ：狌狋＝Δ狌有如下ＣＮ格式，即狀＋１狌犻狀，１２狀＋１１２（狀＋１犻，犼－狌犼狌犻，犼＋狌犻狀，犼）＋ δ狔狌犻，犼＋狌犻狀，犼）．＝ δ狓（２２ τ （）（２） τ ２狀＋１ τ ２ τ ２狀，将其左右两边分别加上辅助项τ ２２整理可得１－ τδ狓，－ δ狔狌犻 δ狓＋ δ狔狌犻，犼 δ狓 × 犼＝１＋２２２２４２２狀＋１ τ ２２狀 δ狔狌犻，犼和 δ狓δ狔狌犻，犼，有如下ＡＤＩ格式，即４（１－ τ２δ ）（１－ τ２δ ）狌＝（１＋ τ２δ ）（１＋ τ２δ ）狌，２狓２狔２狓狀＋１犻，犼２狔狀犻，犼（７）２２精度为犗（ τ ＋犺）．定理１对任意的频率 ω１，７）是无条件稳定的． ω２和时间步长τ，差分格式（狀狀证明：令狌犻，ｅｘｐ（ｉｉ为虚数单位，则有 ω１， ω２） ω１狓犻＋ｉ ω２狔犼），其中，犼＝狏（狌犻狀，犼－１－２狌犻狀，犼＋狌犻狀，犼＋１４２ ω２犺狀２狀ｉｎ狌犻，犼．＝－２ｓ δ狔狌犻，犼＝２犺２犺（）（８）４２ ω１犺 · 狀，将其带入式（）中，并令２狀同理，有δ狓狌犻，犼＝－２ｓｉｎ狌犻，犼７狉＝τ／（２犺２），有２犺（） ω犺 ω犺１－４１－４狉·ｓｉｎ（））（狉·ｓｉｎ（））（２２狏＝狏，犺犺 ω ω （１＋４狉·ｓｉｎ（２））（１＋４狉·ｓｉｎ（２））２１２２２１２２狀＋１狀（９）以及增长因子 ω犺 ω犺１－４１－４狉·ｓｉｎ（））（狉·ｓｉｎ（））（２２犌（狀）＝． τ，犺犺 ω ω （１＋４狉·ｓｉｎ（２））（１＋４狉·ｓｉｎ（２））２１２２２１２２１（１０）因此，当狉＞０时，则有｜犌１（狀）７）无条件稳定．证明完毕． τ，｜≤１成立，差分格式（因为犛Ａ是精确求解，所以整个算子分裂格式都是稳定的．根据式（５）～（７），得到方法ＳⅠ ．即烄狌 ＝（狌狀，２狀２２（／）（）（（／））ｅｘ狋狌１ｅｘ狋－ｐ－ ε 槡ｐ－ ε ＋ τ ２ＳⅠ ：烅１－２δ狓）（１－ τ２δ ）狌＝（１＋ τ２δ ）（１＋ τ２δ ）狌，２狔２狓  ２狔  （１１）狌  狌狀＋１＝．２２２／（／ｅｘｐ（狌  ）１－ｅｘｐ（－狋－狋 ε ）＋（ ε ））烆槡定理２如果初值满足｜狌０｜≤１，那么方法ＳⅠ 的解满足｜狌狀｜≤１，狀＝１，２，３，…，犖．狀狀２证明：假设｜狌｜≤１，显然有１－（狌）≥０，根据式（６），有狀狘狌狘＝１．２／ω２）＋（（／ω２））ｅｘｐ（狌狀）１－ｅｘｐ（－狋－狋槡令狏狀＝狌犻，犼ｅｘｐ（－（ｉ９），两边同乘ｅｘｐ（ｉ ω１狓犻＋ｉ ω２狔犼）），将其带入式（ ω１狓犻＋ｉ ω２狔犼），则有狘狌 狘＝ ω犺 ω犺１－４狉·ｓｉｎ（））（狉·ｓｉｎ（））１－４（２２狌＝狌．犺犺 ω ω · · （１＋４狉ｓｉｎ（２））（１＋４狉ｓｉｎ（２））２１２２２１２２  犻，犼  犻，犼（１２）（１３）由定理１，有｜狌犻，犼｜＝｜犌１（狀）·狌犻，犼｜≤｜狌犻，犼｜≤１．由式（１２），有｜狌狀＋１｜＝｜犛Ａ狌 ｜≤１．由于｜狌０｜≤ τ，１，根据归纳假设，可得｜狌狀｜≤１，狀＝１，２，３，…，犖．２．３四阶紧致犃犇犐格式与极大值原理２２为了提高格式（７）的犗（ τ ＋犺）计算精度，引入如下四阶Ｐａｄé逼近格式，即２２狓犻，狋狀） δ狔狌（狓犻，狋狀） 狌（狔犼，狔犼，犺４），＝＋犗（２２２犺ｄ 狔１＋１２ｄ狔２２２狓犻，狋狀） δ狓狌（狓犻，狋狀） 狌（狔犼，狔犼，犺４）．（１４）＝＋犗（２２２犺ｄ 狓１＋１２ｄ狓２犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吴龙渊，等：求解二维Ａｌｌｅｎ ?Ｃａｈｎ方程的两种ＡＤＩ格式４１５２２犺２ｄ２，则方程令犔狓＝１＋犺ｄ２，犔狔＝１＋犛Ｂ有如下ＣＮ格式，即１２ｄ狓１２ｄ狔２２２２２狀＋１狌犻狀，１ δ狓狀＋１ δ狓狀１ δ狔狀＋１ δ狔狀犻，犼－狌犼狌犻，犼＋狌犻，犼＋狌犻，犼＋狌犻，犼．＝犔狓犔狔２犔狓２犔狔 τ （）（）２（１５）２ τ ２２狀＋１和τ ２２狀，得到高阶紧将式（１５）两边同时乘上算子犔狓犔狔，再分别加上 δ狓ＡＤＩ格式为 δ狔狌犻，犼 δ狓δ狔狌犻，犼４４（犔－ τ２δ ）（犔－ τ２δ ）狌＝（犔＋ τ２δ ）（犔＋ τ２δ ）狌，２狓狓２狔狔狀＋１犻，犼２狓狓２狔狔狀犻，犼（１６）２４精度为犗（ τ ＋犺）．定理３对任意的频率 ω１，１６）是无条件稳定的． ω２和时间步长τ，差分格式（证明：令狌犻狀，犼＝狏狀（ｅｘｐ（ｉ ω１， ω２） ω１狓犻＋ｉ ω２狔犼），将其带入犔狔算子中，有狌犻狀，１＋１０狌犻狀，犼＋狌犻狀，犼＋１１２ ω２犺ｉｎ犔狔狌犻狀，犼＝犼－狌犻狀，犼．＝１－ｓ２３１２（（））（１７） ω１犺同理，有犔狓狌犻狀，犼＝１－１ｓｉｎ２狌犻狀，犼．３２将式（８），（１７）带入式（１６）中，并令狉＝τ／（２犺２），有（（）） ω犺 ω犺 ω犺 ω犺１１１－ｓｉｎ（）狉·ｓｉｎ（））（１－ｓｉｎ（）狉·ｓｉｎ（））－４－４（２２２２３３狏＝狏，犺犺犺 ω犺 ω ω ω １１（１－３ｓｉｎ（２）＋４狉·ｓｉｎ（２））（１－３ｓｉｎ（２）＋４狉·ｓｉｎ（２））２１２１２２２２２１２１２２２２狀＋１狀（１８）可得到增长因子 ω犺 ω犺 ω犺 ω犺１１１－ｓ１－ｓｉｎ（）狉·ｓｉｎ（））（ｉｎ（）狉·ｓｉｎ（））－４－４（２２２２３３犌（狀）＝．（１９） τ，犺犺犺 ω犺 ω ω ω １１（１－３ｓｉｎ（２）＋４狉·ｓｉｎ（２））（１－３ｓｉｎ（２）＋４狉·ｓｉｎ（２））２１２１２２２２２１２１２２２２２当狉＞０，狀）１６）无条件稳定．证明完毕．｜犌２（ τ，｜≤１．显然，差分格式（因为犛Ａ是精确求解，所以整个算子分裂格式都是稳定的．由式（５），（６）和（１６），可得到方法ＳⅡ ，即烄狌 ＝狌狀，２２２／（／ｅｘｐ（狌狀）１－ｅｘｐ（ ε ）＋（ ε ））－狋－狋槡（ τ ２ＳⅡ ：烅犔狓－２δ狓）（犔－ τ２δ ）狌＝（犔＋ τ２δ ）（犔＋ τ２δ ）狌，２狔狔  ２狓狓２狔狔（２０）  狌  狌狀＋１＝．２２２／（／ｅｘｐ（狌  ）１－ｅｘｐ（ ε ）＋（ ε ））－狋－狋烆槡定理４如果初值满足｜狌０｜≤１，那么方法ＳⅡ 的解满足｜狌狀｜≤１，狀＝１，２，３，…，犖．狀狀   证明：假设｜狌｜≤１，根据式（１２）可知｜狌｜≤１，令狏＝狌犻，犼ｅｘｐ（－（ｉ ω１狓犻＋ｉ ω２狔犼）），将其带入方程（１６）中，两边同乘以ｅｘｐ（ｉ ω１狓犻＋ｉ ω２狔犼），有 ω犺 ω犺 ω犺 ω犺１１ｉｎ（）ｉｎ（）１－ｓ狉·ｓｉｎ（））（１－ｓ狉·ｓｉｎ（））－４－４（２２２２３３狌＝狌．（２１）犺犺犺 ω犺 ω ω ω １１（１－３ｓｉｎ（２）＋４狉·ｓｉｎ（２））（１－３ｓｉｎ（２）＋４狉·ｓｉｎ（２））２１２１２２２２  犻，犼  犻，犼２１２１２２２２由定理３可知，狀）·狌犻，犼｜≤｜狌犻，犼｜≤１．根据式（１２），有｜犛Ａ狌 ｜≤１，即｜狌狀＋１｜≤１．又｜狌犻，犼｜＝｜犌２（ τ，因为｜狌０｜≤１，由归纳假设可知，对任意狀＝１，２，…，犖有不等式｜狌狀｜≤１成立．证明完毕．３数值算例３．１算例一由于没有真解，令犲犻狀，犼＝狌犻狀，犼－＾狌犻狀，犼，其中，狌犻狀，犼表示狓，狔方向空间剖分均取犕时，相应位置函数狌的值；狌犻狀，犼表示狓，＾ＳⅡ 的最大误差Ｅｒｒ∞ 及狔方向空间剖分均取２犕时，相应位置函数狌的值．定义方法ＳⅠ ，犕犔２误差Ｅｒｒ２分别为：Ｅｒｒ∞ （犺）＝ τ，ｍａｘ１≤犻≤ 犕，１≤犼≤ 犕狀Ｅｒｒ２（犺）＝犺狘犲犻，犼狘， τ，犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．狀２犻，犼槡∑犲犻，犼＝１．华侨大学学报（自然科学版）４１６２０１９年假设Ｅｒｒ∞ （犺）＝犗（ｒ∞ （犺）＝犮１犺狇，且有 τ， τ狆＋犺狇），当τ 取充分小值时，得到Ｅｒ τ，ｏｇ２狇 ≈ｌ（ＥＥｒｒｒｒ（τ（τ，２，犺犺）））≈ｌｏｇ（ＥＥｒｒｒｒ（τ（τ，２，犺犺）））．２ ∞ ２２ ∞ 当犺取充分小值时，可得到Ｅｒｒ∞ （犺）＝犮２τ ，且有 τ，狆ｏｇ２狆 ≈ｌ（ＥＥｒｒｒｒ（（２ττ，犺，犺）））≈ｌｏｇ（ＥＥｒｒｒｒ（（２ττ，犺，犺）））．２ ∞ ２２ ∞ 狌０（狓，５（ｓｉｎ（ｉｎ（狓，０，１）× （０，１），验证空间收敛阶，将时间剖分固定 π·狓）＋ｓ π·狔）），（狔）＝０．狔）∈ （犖＝２００００，根方法ＳⅠ ，ＳⅡ 的计算，１，犜＝１，犖＝２００００下的空间收敛阶，如表１所示．表１中： ε＝０．Ｒａｔｅ为验证收敛阶．由表１可知：随着网格剖分变细，方法ＳⅠ 和ＳⅡ 的收敛率分别接近预期的二阶和四阶精度；在保证相同空间误差的前提下，方法ＳⅡ 所需的空间剖分要小于方法ＳⅠ 所需的空间剖分．表１ ε＝０．１，犜＝１，犖＝２００００下的空间收敛阶Ｔａｂ．１Ｓｐａｔｉａｌｃｏｎｖｅｒｅｏｒｄｅｒｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｃｈｅｍｅｓ（１，犜＝１，犖＝２００００） ε＝０．ｇｅｎｃＳⅠ 犖Ｅｒｒ∞ Ｒａｔｅ－３２５０５００１０００２０００４０００８．１８×１０９５×１０－３１．４．８４×１０－４１．２１×１０－４３．０３×１０－５ＳⅡ Ｅｒｒ２Ｅｒｒ∞ Ｒａｔｅ－３－２．０７２．０１２．００２．００－２．０７２．０３２．００２．００５７×１０４．１．０９×１０－３２．７１×１０－４６．７５×１０－５１．６９×１０－５Ｒａｔｅ－４０９×１０７．４．１３×１０－５２．５３×１０－６１．５８×１０－７９．８５×１０－９Ｅｒｒ２Ｒａｔｅ－４－４．１０４．０３４．０１４．００－４．０８４．０２４．０１４．００７９×１０２．１．６５×１０－５１．０２×１０－６６．３３×１０－８３．９５×１０－９将空间剖分固定犕＝５０，分别根据方法ＳⅠ 和方法ＳⅡ 计算，１，犜＝１，犕＝５０下的时间收敛 ε＝０．阶，如表２所示．由表２可知：随着网格剖分变细，Ｅｒｒ∞ 及Ｅｒｒ２均减小，且收敛精度逐渐接近预期的二阶精度；在相同情况下，两种格式的误差近似相等，符合预计情况．表２ ε＝０．１，犜＝１，犕＝５０下的时间收敛阶Ｔａｂ．２Ｔｉｍｅｃｏｎｖｅｒｅｏｒｄｅｒｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｃｈｅｍｅｓ（１，犜＝１，犕＝５０） ε＝０．ｇｅｎｃＳⅠ 犖２５０５００１０００２０００４０００ＳⅡ Ｅｒｒ∞ ＲａｔｅＥｒｒ２ＲａｔｅＥｒｒ∞ ＲａｔｅＥｒｒ２Ｒａｔｅ９．５７×１０－１１．２１×１０－３３．０２×１０－４７．５５×１０－５１．８９×１０－５－９．６３２．００２．００２．００３．４１×１０－１４．８７×１０－４１．２２×１０－４０５×１０－５３．７．６２×１０－６－９．４５２．００２．００２．００１．１２１．２１×１０－３３．０３×１０－４５７×１０－５７．１．８９×１０－５－９．８５２．００２．００２．００４．０９×１０－１４．８７×１０－４１．２２×１０－４０５×１０－５３．７．６２×１０－６－９．７１２．００２．００２．００３．２算例二定义能量函数犈（狌）为犕犕犕－１狀狀狌犻＋１，犼－狌犻－１，犼犺２犺２２２犈（狌狀）＝２ ∑ ［（狌犻狀，犼）－１］＋ ∑ ∑ ２犺２犼＝０犻＝１４ ε犻，犼＝０取定义域在（－１，１）× （－１，１）上的初值为犺［２］犕犕－１狀狀狌犻，犼＋１－狌犻，犼－１犺２＋ ∑∑ ２犺２犻＝０犼＝１［２］．２狌０（狓，狓２－１）（ｓｉｎ（ｉｎ（ π·狓）＋ｓ π·狔）），狔）＝（狔－１）（其相应的参数为ε＝０．０７，犜＝２．５，犖＝５００，犕＝１６，３２．当方法ＳⅠ 和方法ＳⅡ 在空间剖分犕＝１６，３２时，量泛函犈（狌）与时间狋的关系，如图１所示．图１中：０７，犜＝ ε＝０．５，犖＝５００．由图１可以知道：随着时间狋的增大，能量泛函２．犈（狌）逐渐减少，并到达亚稳态，在短时间内随时间狋保持不变，之后，能量泛函犈（狌）开始减小，并最终到达一个固定不变值，即稳态．图１能量随时间的变化当方法ＳⅠ 和ＳⅡ 取不同空间剖分时，狌（０．５，狋）的数狔，Ｆｉ１Ｅｎｅｒｒｉａｔｉｏｎｗｉｔｈｔｉｍｅｇ．ｇｙｖａ值图像，如图２所示．由图２可知：对同一方法，随着犕的增大，图像越稳定，误差越小；对同一格式，随着犕的增大，图像会越来越稳定，更早到达稳态；对不同格式，在犕相同的情况下，方法ＳⅡ 要提前达到稳态．在犕不同情况下，方法ＳⅡ ，犕＝１６图像要比ＳⅠ ，犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吴龙渊，等：求解二维Ａｌｌｅｎ ?Ｃａｈｎ方程的两种ＡＤＩ格式４１７犕＝３２的图像提前达到稳态，说明在保证精度前提下，方法ＳⅡ 所需的空间剖分更小，优于方法ＳⅠ ．（ａ）方法ＳⅠ ，犕＝１６（ｂ）方法ＳⅡ ，犕＝１６（ｃ）方法ＳⅠ ，犕＝３２（ｄ）方法ＳⅡ ，犕＝３２图２狌（０．５，狋）在不同方法，不同空间剖分下的数值图像狔，Ｆｉ２Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆ狌（０．５，狋）ｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｃｈｅｍｅｓａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗａｙｇ．狔，方程在狋不同处的数值图像，如图３～６所示．由图３～６及图１可知：当狋＝０．５时，数值解均处于亚（ａ）狋＝０ｓ（ｂ）狋＝０．５ｓ（ｃ）狋＝２．０ｓ图３方法ＳⅠ 在狋不同处的数值图像（犕＝１６）Ｆｉ３ＮｕｍｅｒｉｃａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｓｃｈｅｍｅＳⅠ ａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｉｍｅ（犕＝１６）ｇ．（ａ）狋＝０ｓ（ｂ）狋＝０．５ｓ（ｃ）狋＝２．０ｓ图４方法ＳⅡ 在狋不同处的数值图像（犕＝１６）Ｆｉ４ＮｕｍｅｒｉｃａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｓｃｈｅｍｅＳⅡ ａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｉｍｅ（犕＝１６）ｇ．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）４１８（ａ）狋＝０ｓ２０１９年（ｂ）狋＝０．５ｓ（ｃ）狋＝２．０ｓ图５方法ＳⅠ 在狋不同处的数值图像（犕＝３２）Ｆｉ５ＮｕｍｅｒｉｃａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｓｃｈｅｍｅＳⅠ ａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｉｍｅ（犕＝３２）ｇ．（ａ）狋＝０ｓ（ｂ）狋＝０．５ｓ（ｃ）狋＝２．０ｓ图６方法ＳⅡ 在狋不同处的数值图像（犕＝３２）Ｆｉ６ＮｕｍｅｒｉｃａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｓｃｈｅｍｅＳⅡ ａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｉｍｅ（犕＝３２）ｇ．稳态；狋＝２时，除方法ＳⅠ ，犕＝１６的数值解未达到稳态，其他数值解均已达到稳态，这说明方法ＳⅠ 需要更细的空间剖分才能保证相应精度．因此，在实际计算时，应选择方法ＳⅡ 处理问题减小计算机负担．３．３算例三１用方法犛Ⅱ 进行计算，取定义域在（－１，（１）× （－１，１）上的初值狌０（狓，狓，狌２狓，狔）＝狌０（狔）狔），即有０３（（２２２烄ｔ），狓－０．５）４）０．２５）ａｎｈ＋（－（狔－０． ε （）狓＞０．３，３４）－（０．１５））），狌（狓，ａｎｈ（（（３ ≤ 狓 ≤ ０．３，狔－０．－０．狔）＝烅ｔ ε ３狓＋０．５）＋（４）－（０．２５））），狓＜－０．ｔａｎｈ（（（３．狔－０．烆 ε ３烄狓＋（６）－（０．２５））），狔＞０．ｔａｎｈ（（４，狔－０． ε ３狓－（０．１５））），狌（狓，ａｎｈ（（４ ≤ 狔 ≤ ０．４，－０．狔）＝烅ｔ ε ３狓＋（６）－（０．２５））），狔＜－０．ｔａｎｈ（（４．狔＋０．烆 ε ２１０２２２２２０２２２２２２２２在ε 分别取０．０７和０．１０时，能量随着时间的变化结果，如图７～１０所示．由图７可知：能量泛函犈（狌）满足能量的递减规律，且ε 越大，方程达到稳态所需的时间就越短，通过图８的结果进一步说明了此现象．对比图９，１０可以知道：当狋＝０．２时，０７的数值解仍 ε＝０．处于亚稳态；而当ε＝０．１０时，数值解已到达稳态．这进一步说明Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程达到稳态所需的时间与ε 成反比，与前面图７能量随时间变化图像Ｆｉ７Ｅｎｅｒｒｉａｔｉｏｎｗｉｔｈｔｉｍｅｇ．ｇｙｖａ的结论相符合．犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．第３期吴龙渊，等：求解二维Ａｌｌｅｎ ?Ｃａｈｎ方程的两种ＡＤＩ格式（ａ）ε＝０．０７４１９（ｂ）ε＝０．１０图８狌（０．５，狋）的数值图像狔，Ｆｉ８Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆ狌（０．５，狋）ｇ．狔，（ａ）狋＝０ｓ（ｂ）狋＝０．１ｓ（ｃ）狋＝０．２ｓ图９方程在不同狋处的数值图像（０７） ε＝０．Ｆｉ９Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｅｔｉｏｎｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔ狋（０７） ε＝０．ｇ．ｑｕａ（ａ）狋＝０ｓ（ｂ）狋＝０．１ｓ（ｃ）狋＝０．２ｓ图１０方程在不同狋处的数值图像（１０） ε＝０．Ｆｉ１０Ｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｅｔｉｏｎｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔ狋（１０） ε＝０．ｇ．ｑｕａ４结束语采用二阶中心差分和四阶Ｐａｄé逼近，提出二维Ａｌｌｅｎ Ｃａｈｎ方程的两种新的算子分裂格式，并给出了稳定性和极大值原理的分析，数值实验结果与理论分析一致，方法ＳⅡ 要优于方法ＳⅠ ，且适用于不连续初值的情况．参考文献：［１］ＡＬＬＥＮＳＭ，ＣＡＨＮＪＷ．Ａｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃｔｈｅｏｒｏｒａｎｔｉｓｅｂｏｕｎｄａｒｔｉｏｎａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏａｎｔｉｓｅｄｏ  ｙｆｐｈａｙｍｏｐｈａｍａｉｎｃｏａｒｓｅｎｉｎｇ［Ｊ］．ＡｃｔａＭｅｔａｌｌｕｒｉｃａ，１９７９，２７：１０８５１０９５．ＤＯＩ：１０．１０１６／０００１６１６０（７９）９０１９６２． ? ? ? ｇ［２］ＹＡＮＧＸｉａｏｆｅｎｇ，ＺＨＡＯＪｉａ，ＨＥＸｉａｏｍｉｎｇ．Ｌｉｎｅａｒ，ｓｅｃｏｎｄｏｒｄｅｒａｎｄｕｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｌｒｔａｂｌｅｓｃｈｅｍｅｓｆｏｒｔｈｅｙｅｎｅｇｙｓｖｉｓｃｏｕｓＣａｈｎｌｌｉａｒｄｅｔｉｏｎｗｉｔｈｈｙｐｅｒｂｏｌｉｃｒｅｌａｘａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｔｈｅｉｎｖａｒｉａｎｔｅｎｅｒｒａｔｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．Ｊ ?Ｈｉｑｕａｇｙｑｕａｄｃａｍ．２０１８．０４．０２７．ＣｏｍｐｕｔＡｐｐｌＭａｔｈ，２０１８，３４３：８０９７．ＤＯＩ：１０．１０１６／ ? ｊ．［３］ＷＨＥＥＬＥＲＡＡ，ＢＯＥＴＴＩＮＧＥＲＷＪ，ＭＣＦＡＤＤＥＮＧＢ．Ｐｈａｓｅｆｉｅｌｄｍｏｄｅｌｆｏｒｉｓｏｔｈｅｒｍａｌｐｈａｓｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｓｉｎｂｉ  ? Ｊ］．ＰｈｙｓＲｅｖＡｐｐｌ，１９９２，４５（１０）：７４２４７４３９．ＤＯＩ：１０．１１０３／ＰｈｙｓＲｅｖＡ．４５．７４２４．ｎａｒｌｌｏｙｓ［ ? ｙａ犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．华侨大学学报（自然科学版）４２０２０１９年［４］ＣＯＨＥＮＤＳ，ＭＵＲＲＡＹＪＤ．Ａｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｄｉｆｆｕｓｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｇｒｏｗｔｈａｎｄｄｉｓｐｅｒｓａｌｉｎａｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪＭａｔｈＢｉ  ｏｌ，１９８１，１２（２）：２３７２４９．ＤＯＩ：１０．１００７／ＢＦ００２７６１３２． ? ［５］ＨＥＩＤＡＭ，Ｒ?ＧＥＲＭ．ＬａｒｖｉａｔｉｏｎｐｒｉｎｃｉｌｅｆｏｒａｓｔｏｃｈａｓｔｉｃＡｌｌｅｎｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪＴｈｅｏｒＰｒｏｂａｂ，２０１８，３１ ?Ｃａｈｎｅｇｅｄｅｐｑｕａ（１）：３６４４０１．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１０９５９０１６０７１１７． ? ? ? ? ［６］ＢＥＮＥＳＭ，ＣＨＡＬＵＰＥＣＫＹＶ，ＭＩＫＵＬＡＫ．ＧｅｏｍｅｔｒｉｃａｌｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｂｙｔｈｅＡｌｌｅｎｔｉｏｎ［Ｊ］．Ａｐｐｌ ?Ｃａｈｎｅｑｕａ２００４，５１：１８７２０５．ＤＯＩ：１０．１０１６／ａｐｎｕｍ．２００４．０５．００１．ＮｕｍｅｒＭａｔｈ， ? ｊ．［７］ＤＯＢＲＯＳＯＴＳＫＡＹＡＪＡ，ＢＥＲＴＯＺＺＩＡＬ．Ａｗａｖｅｌｅｔｌａｐｌａｃｅｖａｒｉａｔｉｏｎａｌｔｅｃｈｎｉｏｒｉｍａｇｅｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｉｎ  ? ｑｕｅｆｉｎｔｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓ，２００８，１７（５）：６５７６６３．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＩＰ．２００８．９１９３６７．． ? ｐａ［８］ＤＵＱｉａｎｇ，ＪＩＡＮＧＹａｎｇ．ＡｓｙｍｐｔｏｔｉｃａｌｌｏｍｐａｔｉｂｌｅｆｏｕｒｉｅｒｓｐｅｃｔｒａｌａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｓｏｆｎｏｎｌｏｃａｌＡｌｌｅｎ  ?Ｃａｈｎｅｙｃｑｕａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＳｉａｍＪＮｕｍｅｒＡｎａｌ，２０１６，５４（３）：１８９９１９１９．ＤＯＩ：１０．１１３７／１５Ｍ１０３９８５７． ? ［９］ＬＥＥＨＧ，ＬＥＥＪＹ．ＡｓｅｍｉａｎａｌｔｉｃａｌｆｏｕｒｉｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅＡｌｌｅｎｔｉｏｎ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔＭａｔｈＡｐｐｌ， ? ?Ｃａｈｎｅｙｑｕａｃａｍｗａ．２０１４．０５．０１５．２０１４，６８（３）：１７４１８４．ＤＯＩ：１０．１０１６／ ? ｊ．［１０］ＸＩＡＯＸｕｆｅｎｇ，ＦＥＮＧＸｉｎｌｏｎｇ，ＹＵＡＮＪｉｎｙｕｎ．Ｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｚｅｄｓｅｍｉｉｍｐｌｉｃｉｔｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅｓｕｒｆａｃｅ ? Ａｌｌｅｎｔｉｏｎ［Ｊ］．ＤｉｓｃｒｅｔｅＣｏｎｔＤｙｎ２０１７，２２（７）：２８５７２８７７．ＤＯＩ：１０．３９３４／ｄｃｄｓｂ．２０１７１５４． ?Ｃａｈｎｅ ?Ｂ， ? ｑｕａ［１１］ＺＨＡＩＳｈｕｙｉｎｇ，ＦＥＮＧＸｉｎｌｏｎｇ，ＨＥＹｉｎｎｉａｎ．ＮｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＡｌｌｅｎｔｉｏｎｂｙ ?ＣａｈｎｅｑｕａｔｈｅｈｉｏｒｄｅｒｃｏｍｐａｃｔＡＤＩｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔＰｈｙｓＣｏｍｍｕｎ，２０１４，１８５（１０）：２４４９ＤＯＩ：１０．１０１６／ｃｐｃ． ? ?２４５５．ｇｈｊ．２０１４．０５．０１７．［１２］ＴＡＮＧＴａｏ，ＹＡＮＧＪｉａｎｇ．ＩｍｐｌｉｃｉｔｌｉｃｉｔｓｃｈｅｍｅｆｏｒｔｈｅＡｌｌｅｎｔｉｏｎｐｒｅｓｅｒｖｅｓｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｐｒｉｎｃｉｌｅ ?ｅｘｐ ?Ｃａｈｎｅｑｕａｐ［Ｊ］．ＪＣｏｍｐｕｔＭａｔｈ，２０１６，３４（５）：４７１４８１．ＤＯＩ：１０．４２０８／００１７．ｃｍ．１６０３ ? ?ｍ２０１４ ? ｊ［１３］ＡＤＥＲＯＧＢＡＡＡ，ＣＨＡＰＷＡＮＹＡＭ．ＡｎｅｘｐｌｉｃｉｔｎｏｎｓｔａｎｄａｒｄｆｉｎｉｔｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｃｈｅｍｅｆｏｒｔｈｅＡｌｌｅｎ  ?Ｃａｈｎｅｑｕａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪＤｉｆｆｅｒＥｑｕＡｐｐｌ，２０１５，２１（１０）：８７５８８６．ＤＯＩ：１０．１０８０／１０２３６１９８．２０１５．１０５５７３７． ? ［１４］ＳＴＲＡＣＨＯＴＡＰ，ＢＥＮＥＭ．ＥｒｒｏｒｅｓｔｉｍａｔｅｏｆｔｈｅｆｉｎｉｔｅｖｏｌｕｍｅｓｃｈｅｍｅｆｏｒｔｈｅＡｌｌｅｎｔｉｏｎ［Ｊ］．ＢＩＴ，２０１８， ?Ｃａｈｎｅｑｕａ５８（２）：４８９５０７．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１０５４３０１７０６８７４． ? ? ? ? ［１５］翁志峰，姚泽丰，赖淑琴．重心插值配点法直接求解ＡｌｌｅｎＪ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１９，４０ ?Ｃａｈｎ方程［（１）：１３３１４０．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１８０６０４３． ? ? ［１６］庄清渠，王金平．四阶常微分方程的Ｂｉｒｋｈｏｆｆ配点法［Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版），２０１８，３９（２）：３０６３１１．ＤＯＩ： ? １０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１７０７００５． ? ［１７］ＺＨＡＩＳｈｕｙｉｎｇ，ＷＥＮＧＺｈｉｆｅｎｇ，ＦＥＮＧＸｉｎｌｏｎｇ．Ｆａｓｔｅｘｐｌｉｃｉｔｏｐｅｒａｔｏｒｓｐｌｉｔｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｉｍｅｓｔｅｐａｄａｐｔｉｖｉｔｏｒ ? ｙｆｆｒａｃｔｉｏｎａｌｎｏｎｌｏｃａｌＡｌｌｅｎｌ［Ｊ］．ＡｐｐｌＭａｔｈＭｏｄｅｌ，２０１６，４０（２）：１３１５１３２４．ＤＯＩ：１０．１１８３０／ＩＳＳＮ．１０００ ? ?Ｃａｈｎｍｏｄｅ ? ? ５０１３．２０１８０６０４３．［１８］ＺＨＡＩＳｈｕｙｉｎｇ，ＷＥＮＧＺｈｉｆｅｎｇ，ＦＥＮＧＸｉｎｌｏｎｇ．ＩｎｖｅｓｔｉｔｉｏｎｓｏｎｓｅｖｅｒａｌｎｕｍｅｒｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｔｈｅｎｏｎｌｏｃａｌＡｌ  ? ｇａｉｈｅａｔｍａｓｓｔｒａｎｓｆｅｒ．２０１５．０３．０７１．ｌｅｎｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩｎｔＪＨｅａｔＭａｓｓＴｒａｎ，２０１５，８７：１１１１１８．ＤＯＩ：１０．１０１６／ ?Ｃａｈｎｅ ? ｊ．ｊｑｕａ［１９］ＷＥＮＧＺｈｉｆｅｎｇ，ＴＡＮＧＬｏｎｇｋｕｎ．ＡｎａｌｓｉｓｏｆｔｈｅｏｐｅｒａｔｏｒｓｐｌｉｔｔｉｎｇｓｃｈｅｍｅｆｏｒｔｈｅＡｌｌｅｎｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｎｕｍｅｒ ?ＣａｈｎｅｙｑｕａＨｅａｔＴｒＢ２０１６，７０（５）：４７２４８３．ＤＯＩ：１０．１０８０／１０４０７７９０．２０１６．１２１５７１４． ?Ｆｕｎｄ， ? ［２０］ＷＥＮＧＺｈｉｆｅｎｇ，ＺＨＵＡＮＧＱｉｎｇｑｕ．ＮｕｍｅｒｉｃａｌａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｖｅＡｌｌｅｎｔｉｏｎｂｙｏｐｅｒａｔｏｒ ?Ｃａｈｎｅｑｕａｓｐｌｉｔｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＭａｔｈＭｅｔｈｏｄＡｐｐｌＳｃｉ，２０１７，４０（１２）：４４６２４４８０．ＤＯＩ：１０．１００２／ｍｍａ．４３１７． ? （责任编辑：陈志贤犺狋狋犺犱狓犫．犺狇狌．犲犱狌．犮狀狆：∥狑狑狑．英文审校：黄心中）《华侨大学学报（自然科学版）》简介犅犚犐犈犉犐犖犜犚犗犇犝犆犜犐犗犖犜犗犑犗犝犚犖犃犔犗犉犎犝犃犙犐犃犗犝犖犐犞犈犚犛犐犜犢（犖犃犜犝犚犃犔犛犆犐犈犖犆犈）《华侨大学学报（自然科学版）》（下称《学报》）创刊于１９８０年，是福建省教育厅主管，华侨大学主办，面向国内外公开发行的自然科学综合性学术理论刊物．《学报》的办刊宗旨是：坚持四项基本原则，贯彻“百花齐放，百家争鸣”和理论与实践相结合的方针，广泛联系海外华侨和港、澳、台、特区的科技信息，及时反映国内尤其华侨大学等高等学府在理论研究、应用研究和开发研究等方面的科技成果，为发展华侨高等教育和繁荣社会主义科技事业服务．《学报》以创新性、前瞻性、学术性为办刊特色，主要刊登机械工程及自动化、测控技术与仪器、电气工程、电子工程、计算机技术、应用化学、材料与环境工程、化工与生化工程、土木工程、建筑学、应用数学等基础研究和应用研究方面的学术论文，科技成果的学术总结，新技术、新设计、新产品、新工艺、新材料、新理论的论述，以及国内外科技动态的综合评论等内容．《学报》既是中文综合性科学技术类核心期刊，又是国内外重要数据库和权威性文摘期刊固定收录的刊源．在历次全国及福建省的科技期刊评比中，《学报》都荣获过大奖．曾获得１９９５年“全国高等学校自然科学学报系统优秀学报一等奖”，１９９７年“第二届全国优秀科技期刊奖”，１９９９年，２００８年“全国优秀自然科学学报及教育部优秀科技期刊”，并于２００１年入选“中国期刊方阵‘双效期刊’”．《学报》现为双月刊，Ａ４开本．中国标准连续出版物号：ＣＮ３５  １０７９／Ｎ；国际标准连续出版物号：ＩＳＳＮ１０００  ５０１３；国内邮发代号：３４  ４１；国外发行代号：ＮＴＺ１０５０．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）（ａｂｂｒｅｖｉａｔｅｄｔｏｔｈｅＪｏｕｒｎａｌ），ｓｔａｒｔｅｄｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｉｎ１９８０，ｉｓａｃｏｍ ｙ（ｒｅｈｅｎｓｉｖｅａｎｄａｃａｄｅｍｉｃｊｏｕｒｎａｌａｂｏｕｔｎａｔｕｒａｌｓｃｉｅｎｃｅ，ｏｐｅｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄ，ｓｐｏｎｓｏｒｅｄｂｙＨｕａｑｉａｏＵｎｉ  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２２６９２５４５烄电烌电子信箱：ｊｏｕｒｎａｌ＠ｈｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ网址：ｗｗｗ．ｈｄｘｂ．ｈｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ烎烆主编：黄仲一印刷：泉州晚报印刷厂国内发行：福建省泉州市邮政局订购处：全国各地邮政局（所）国外发行：中国出版对外贸易总公司（北京７８２信箱，邮政编码１０００１１）  ５０１３号：ＩＳＳＮ１０００ＣＮ３５  １０７９／Ｎ００元／册国内定价：１０．６０．００元／套刊代（Ｂｉｍｏｎｔｈｌｔａｒｔｅｄｉｎ１９８０）ｙ，ＳＶｏｌ．４０Ｎｏ．３（Ｓｕｍ１６７）Ｍａｙ２０，２０１９犆狅犿狆犲狋犲狀狋犃狌狋犺狅狉犻狋ａｔｉｏｎ狔：ＴｈｅＥｄｕｃＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＦｕｉａｎＰｒｏｖｉｎｃｅｊ：犛狆狅狀狊狅狉ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０２１，Ｆｕｉａｎ，Ｃｈｉｎａ）ｊ（，，Ｘｉａｍｅｎ３６１０２１ＦｕｉａｎＣｈｉｎａ）ｊ犈犱犻狋狅狉犻狀犆犺犻犲犳：ＨＵＡＮＧＺｈｏｎｇｙｉ犈犱犻狋犲犱犪狀犱犘狌犫犾犻狊犺犲犱犫狔ＥｄｉｔｏｒｉａｌＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＪｏｕｒｎａｌｏｆ（ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）ｙｌ：０５９５  ２２６９２５４５烄Ｔｅ烌：Ｅｍａｉｌｊｏｕｒｎａｌ＠ｈｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ：／／Ｈｔｔｗｗｗ．ｈｄｘｂ．ｈｕ．ｅｃｎ烎ｐｑｄｕ．烆犇犻狊狋狉犻犫狌狋犲犱犫狔ＣｈｉｎａＰｕｂｌｉｃａｔｉｏｎＦｏｒｅｉｇｎＴｒａｄｉｎｇＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｐ．Ｏ．Ｂｏｘ７８２，Ｂｅｉｉｎｇ，１０００１１，Ｃｈｉｎａ）ｊ国内邮发３４  ４１号：国外ＮＴＺ１０５０