2019年第1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 （ＷＵＪ ｉ ｈｕａ ｉ） 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 （ＨＵＡＮＧＺｈｏｎｇｙ ＣＨＥＮ Ｇｕｏｈｕａ） 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 （ＷＡＮＧＳｈ ＤＩＡＯ Ｙｏｎｇ） ｉ ｂ ｉ ｎ） 刘 ? （ 江开勇 （ ＬＩＵ Ｇｏｎｇ） Ｊ ＩＡＮＧ Ｋａ ｉ ｙｏｎｇ） 孙 涛 （ 肖美添 （ ＳＵＮ Ｔａｏ） ＸＩＡＯ Ｍｅ ｉ ｔ ｉ ａｎ） 吴季怀 （ＷＵＪ 宋秋玲 （ ｉ ｈｕａ ｉ） ＳＯＮＧ Ｑｉ ｕ ｌ ｉ ｎｇ） 张认成 （ ＺＨＡＮＧ Ｒｅｎｃｈｅｎｇ） 陈国华 （ ＣＨＥＮ Ｇｕｏｈｕａ） 苑宝玲 （ 周树峰 （ ＹＵＡＮ Ｂａｏ ｌ ｉ ｎｇ） ＺＨＯＵＳｈｕ ｆ ｅｎｇ） 郑力新 （ 徐西鹏 （ ＺＨＥＮＧＬ ｉ ｘ ｉ ｎ） ＸＵ Ｘｉ ｐｅｎｇ） 郭子雄 （ 黄仲一 （ＨＵＡＮＧＺｈｏｎｇｙ ＧＵＯＺ ｉ ｘ ｉ ｏｎｇ） ｉ） 黄华林 （ＨＵＡＮＧ Ｈｕａ 葛悦禾 （ ｌ ｉ ｎ） ＧＥ Ｙｕｅｈｅ） 蒲继雄 （ 蔡绍滨 （ ＰＵＪ ｉ ｘ ｉ ｏｎｇ） ＣＡＩＳｈａｏｂ ｉ ｎ） 主 编 （ 犈犱 犻 狋 狅 狉犻 狀犆犺 犻 犲 犳） 黄仲一 （ＨＵＡＮＧＺｈｏｎｇｙ ｉ） 华 侨 大 学 学 报 （自 ２０１９ 年 １ 月 然 科 学 版 ） 总第 １６５ 期 目 第 ４０ 卷 第 １ 期 次 微生物在不同环境下的进化机制研究进展 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 肖勇，肖长烨 （ １） 变产量下扬料叶片对干燥滚筒料帘分布的影响特性 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 吴铭禧，房怀英，杨建红，陆杨 （ ９） 光学皮带秤测量方法及实验对比 !!!!!!!!!!!!!!!!! 陈睿，杨建红，房怀英，黄文景，林伟端，王惠风 （ １４） 电动汽车永磁无刷直流电机控制器设计 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 王维强，曾晓松，夏茂树 （ ２０） 非均匀有理 Ｂ 样条的挖掘机器人作业过程中自主避障控制 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 钟星，邵辉，胡伟石，聂卓 " （ ２６） 物联网和云计算下的城市供水管网漏损控制系统设计 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 张一凡，崔建国，张峰，李红艳 （ ３４） 双金属复合管混凝土轴拉性能有限元分析 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 郭浩，叶勇，高毅超，张世江 （ ４１） 双圆夹层钢管混凝土的组合弹性模量理论 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 熊平，王升，文桃 （ ４８） 卸荷挡墙的土压力有限元分析及结构优化 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 谭波，倪秋奕 （ ５６） 典型江南传统木构建筑的构件重要性分析方法 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 淳庆，孟哲，贾肖虎，金辉 （ ６４） 半封闭海湾围填海对水动力环境的影响分析 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 龚旭东，俞缙，蓝尹余 （ ７２） 土壤?空气换热器地埋管周围土壤动态的热湿迁移规律 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 杨茂林，杜震宇 （ ７９） 长江三角洲区域生态安全时空演变 !!!!!!!!!!!!!!!!!! 陈燕，罗婵，陈星宇，邱晓敏，宋新山，王宇晖 （ ８５） 采用主成分分析和水质标识指数评价敖江流域水质 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 张莹莹，卢毅敏 （ ９３） 光学衬底上微光纤的传输损耗 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 梁定鑫，戴昊，杨宇航，张奚宁，蒲继雄 （ １０１） 针织物热定型质量因素的团树传播 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 周丽春，罗孝雯，金福江 （ １０６） 采用 ＡＣＧＡＮ 及多特征融合的高光谱遥感图像分类 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 刘群，陈锻生 （ １１３） 采用口袋算法构造的多类别决策树模型 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 王子癑，谢维波，李斌 （ １２１） 平衡搜索的改进人工蜂群算法 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 刘晓芳，柳培忠，骆炎民，范宇凌 （ １２８） 重心插值配点法求解 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方程 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 翁智峰，姚泽丰，赖淑琴 （ １３３） 期刊基本参数： ＣＮ３５  １０７９／Ｎ１９８０ｂＡ４１４０ｚｈＰ ￥１０． ００１０００２０２０１９  ０１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 （ＮＡＴＵＲＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥ ） 犞狅 犾． ４０犖狅． １ 犛狌犿１６５ 犑犪狀．２０１９ 犆犗犖犜犈犖犜犛 Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈＰｒ ｏｇ ｒ ｅ ｓ ｓｏ ｆＡｄａｐ ｔ ｉ ｖｅＭｅ ｃｈａｎ ｉ ｓｍｏｎ Ｍｉ ｃ ｒ ｏｏ ｒｇａｎ ｉ ｓｍｓｉ ｎＤｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔＥｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ｓ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＸＩＡＯ Ｙｏｎｇ，ＸＩＡＯ Ｃｈａｎｇｙｅ （ １） Ｉ ｎ ｆ ｌ ｕｅｎｃ ｅｏ ｆＬ ｉ ｆ ｔ ｉ ｎｇＢ ｌ ａｄｅｏｎＤｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆＲｏ ｔ ａ ｒ ｒＭａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌＣｕｒ ｔ ａ ｉ ｎＵｎｄｅ ｒＶａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅ ｙＤｒ ｙｅ Ｏｕ ｔ ｔ ｐｕ !!!!!!!!!!!! ＷＵ Ｍｉ ｎｇｘ ｉ，ＦＡＮＧ Ｈｕａ ｉ ｉ ｎｇ，ＹＡＮＧＪ ｉ ａｎｈｏｎｇ，ＬＵ Ｙａｎｇ （ ９） ｙ Ｃｏｍｐａ ｒ ａ ｔ ｉ ｖｅＳ ｔ ｕｄｙｏｎ Ｍｅ ａ ｓｕｒ ｉ ｎｇ Ｍｅ ｔ ｈｏｄａｎｄＥｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔｏ ｆＯｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌＢｅ ｌ ｔＷｅ ｉ ｒ ｇｈｅ !!!!!!!!!!!!!!!! ＣＨＥＮ Ｒｕ ｉ，ＹＡＮＧＪ ｉ ａｎｈｏｎｇ，ＦＡＮＧ Ｈｕａ ｉ ｉ ｎｇ， ｙ ＨＵＡＮＧ Ｗｅｎ ｉ ｎｇ，ＬＩＮ Ｗｅ ｉ ｄｕａｎ，ＷＡＮＧ Ｈｕ ｉ ｆ ｅｎｇ （ １４） ｊ Ｄｅ ｓ ｉ ｆＰｅ ｒｍａｎｅｎ ｔＭａｇｎｅ ｔＢｒｕｓｈ ｌ ｅ ｓ ｓＤＣ Ｍｏ ｔ ｏ ｒＣｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒｆ ｏ ｒＥｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃＶｅｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｇｎｏ !!!!!!!!!!!!!!!! ＷＡＮＧ Ｗｅ ｉ ｉ ａｎｇ，ＺＥＮＧ Ｘｉ ａｏ ｓ ｏｎｇ，ＸＩＡ Ｍａｏ ｓｈｕ （ ２０） ｑ Ａｕ ｔ ｏｎｏｍｏｕｓＯｂｓ ｔ ａ ｃ ｌ ｅＡｖｏ ｉ ｄａｎｃ ｅＣｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｉ ｎｇｏ ｆＲｏｂｏ ｔ ｉ ｃＥｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒ ｓｉ ｎＯｐｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎＰｒ ｏｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆＮｏｎ ｉ ｆ ｏ ｒｍ Ｒａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＢ ｌ ｉ ｎｅ ?Ｕｎ ?Ｓｐ !!!!!!!!!!!!! ＺＨＯＮＧ Ｘｉ ｎｇ，ＳＨＡＯ Ｈｕ ｉ，ＨＵ Ｗｅ ｉ ｓｈ ｉ，ＮＩＥＺｈｕｏｙｕｎ （ ２６） Ｄｅ ｓ ｉ ｆＬｅ ａｋａｇｅＣｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌＳｙｓ ｔ ｅｍｆ ｏ ｒＵｒｂａｎ Ｗａ ｔ ｅ ｒＳｕｐｐ ｌ ｔｗｏ ｒｋＵｓ ｉ ｎｇＩ ｎ ｔ ｅ ｒｎｅ ｔｏ ｆ ｇｎｏ ｙ Ｎｅ Ｔｈ ｉ ｎｇｓａｎｄＣｌ ｏｕｄＣｏｍｐｕ ｔ ｉ ｎｇ !!!!!!!!!!!! ＺＨＡＮＧ Ｙｉ ｆ ａｎ，ＣＵＩＪ ｉ ａｎｇｕｏ，ＺＨＡＮＧＦｅｎｇ，ＬＩＨｏｎｇｙａｎ （ ３４） Ｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅＥｌ ｅｍｅｎ ｔＡｎａ ｌ ｉ ｓｏ ｆＣｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｉ ｌ ｌ ｅｄＢ ｉｍｅ ｔ ａ ｌ ｌ ｉ ｃＴｕｂｅ ｓＳｕｂ ｅ ｃ ｔ ｅｄｔ ｏＡｘ ｉ ａ ｌＴｅｎｓ ｉ ｏｎ ?Ｆ ｙｓ ｊ !!!!!!!!!!!!!! ＧＵＯ Ｈａｏ，ＹＥ Ｙｏｎｇ，ＧＡＯ Ｙｉ ｃｈａｏ，ＺＨＡＮＧＳｈ ｉ ｉ ａｎｇ （ ４１） ｊ Ｔｈｅｏ ｒ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌＳ ｔ ｕｄｙｏｎＣｏｍｐｏｓ ｉ ｔ ｅＥｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃＭｏｄｕ ｌ ｕｓｏ ｆＣｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅＦ ｉ ｌ ｌ ｅｄＤｏｕｂ ｌ ｅＳｋ ｉ ｎＴｕｂｅ ｓ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＸＩＯＮＧＰ ｉ ｎｇ，ＷＡＮＧＳｈｅｎｇ，ＷＥＮ Ｔａｏ （ ４８） Ａｎａ ｌ ｉ ｓｏ ｆＳｏ ｉ ｌＰｒ ｅ ｓ ｓｕｒ ｅａｎｄＳ ｔ ｒｕｃ ｔ ｕｒ ｅＯｐ ｔ ｉｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆＵｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇＲｅ ｔ ａ ｉ ｎ ｉ ｎｇ Ｗａ ｌ ｌｂｙ ｙｓ Ｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅＥｌ ｅｍｅｎ ｔＭｅ ｔ ｈｏｄ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＴＡＮ Ｂｏ，ＮＩＱｉ ｕｙ ｉ（ ５６） Ｅｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎ Ｍｅ ｔ ｈｏｄｓｏ ｆＣｏｍｐｏｎｅｎ ｔＩｍｐｏ ｒ ｔ ａｎｃ ｅｏ ｆＴｙｐ ｉ ｃ ａ ｌＴｒ ａｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＴｉｍｂｅ ｒＢｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇｓｉ ｎ Ｙａｎｇ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒＲｅｇ ｉ ｏｎｓ !!!!!!!!!!!!!!!! ＣＨＵＮ Ｑｉ ｎｇ，ＭＥＮＧＺｈｅ，Ｊ ＩＡ Ｘｉ ａｏｈｕ，Ｊ ＩＮ Ｈｕ ｉ（ ６４） Ｅｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓｏ ｆＲｅ ｃ ｌ ａｍａ ｔ ｉ ｏｎｏｎ Ｈｙｄ ｒ ｏｄｙｎａｍｉ ｃＥｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔｉ ｎＳｅｍｉ ｏｓ ｅｄＢａｙ ?Ｃｌ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＧＯＮＧ Ｘｕｄｏｎｇ，ＹＵＪ ｉ ｎ，ＬＡＮ Ｙｉ ｎｙｕ （ ７２） Ｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌＳ ｔ ｕｄｙｏｎＤｙｎａｍｉ ｃＨｅ ａ ｔａｎｄ Ｍｏ ｉ ｓ ｔ ｕｒ ｅＭｉ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎＬａｗ Ａｒ ｏｕｎｄＥａ ｒ ｔ ｈ ｔ ｏ ｒ ? ?Ａｉ ｇ Ｈｅ ａ ｔＥｘｃｈａｎｇｅ ｒＧｒ ｏｕｎｄＴｕｂｅ ｓ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＹＡＮＧ Ｍａｏ ｌ ｉ ｎ，ＤＵ Ｚｈｅｎｙｕ （ ７９） Ｓｐａ ｔ ｉ ａ ｌａｎｄＴｅｍｐｏ ｒ ａ ｌＥｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆＥｃｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌＳｅ ｃｕｒ ｉ ｔ ｎＹａｎｇ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒＤｅ ｌ ｔ ａ ｙｉ !!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＣＨＥＮ Ｙａｎ，ＬＵＯ Ｃｈａｎ，ＣＨＥＮ Ｘｉ ｎｇｙｕ， ＱＩＵ Ｘｉ ａｏｍｉ ｎ，ＳＯＮＧ Ｘｉ ｎｓｈａｎ，ＷＡＮＧ Ｙｕｈｕ ｉ（ ８５） Ｗａ ｔ ｅ ｒＱｕａ ｌ ｉ ｔ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆＡｏ ｉ ａｎｇＲｉ ｖｅ ｒＢａ ｓ ｉ ｎＵｓ ｉ ｎｇＰｒ ｉ ｎｃ ｉ ｌＣｏｍｐｏｎｅｎ ｔＡｎａ ｌ ｉ ｓ ｙＥｖａ ｊ ｐａ ｙｓ ａｎｄ Ｗａ ｔ ｅ ｒＱｕａ ｌ ｉ ｔ ｎｄｅｘ ｙＩ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＺＨＡＮＧ Ｙｉ ｎｇｙ ｉ ｎｇ，ＬＵ Ｙｉｍｉ ｎ（ ９３） Ｐｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎＬｏｓ ｓｏ ｆＭｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒ ｓｏｎＯｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌＳｕｂｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｓ !!!!! ＬＩＡＮＧ Ｄｉ ｎｇｘ ｉ ｎ，ＤＡＩＨａｏ，ＹＡＮＧ Ｙｕｈａｎｇ，ＺＨＡＮＧ Ｘｉ ｎ ｉ ｎｇ，ＰＵＪ ｉ ｘ ｉ ｏｎｇ （ １０１） Ｃｌ ｉ ｅ ｅＰｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎｆ ｏ ｒＨｅ ａ ｔＳｅ ｔ ｔ ｉ ｎｇ Ｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｃ ｔ ｏ ｒｏ ｆＦａｂ ｒ ｉ ｃ ｑｕｅＴｒ ｙＦａ !!!!!!!!!!!!!!!!!! ＺＨＯＵ Ｌ ｉ ｃｈｕｎ，ＬＵＯ Ｘｉ ａｏｗｅｎ，Ｊ ＩＮ Ｆｕ ｉ ａｎｇ （ １０６） ｊ Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆＨｙｐｅ ｒ ｓｐｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌＲｅｍｏ ｔ ｅＳｅｎｓ ｉ ｎｇＩｍａｇｅ ｓＵｓ ｉ ｎｇ ＡＣＧＡＮａｎｄＦｕｓ ｉ ｏｎｏ ｆ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｆ ｅ ａ ｔ ｕｒ ｅ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＬＩＵ Ｑｕｎ，ＣＨＥＮ Ｄｕａｎｓｈｅｎｇ （ １１３） Ｍｏｄｅ ｌＣｏｎｓ ｔ ｒｕｃ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆＭｕ ｌ ｔ ｉＣｌ ａ ｓ ｓＤｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎＴｒ ｅ ｅＵｓ ｉ ｎｇＰｏ ｃｋｅ ｔＡｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｇｏ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ＷＡＮＧＺ ｉ ｉ ｂｏ，ＬＩＢ ｉ ｎ（ １２１） ｙｕｅ，ＸＩＥ Ｗｅ Ｉｍｐｒ ｏｖｅｄＡｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌＢｅ ｅＣｏ ｌ ｏｎｙ Ａｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ Ｂａ ｓ ｅｄｏｎＢａ ｌ ａｎｃ ｅｄＳｅ ａ ｒ ｃｈ ｇｏ !!!!!!!!!!! ＬＩＵ Ｘｉ ａｏ ｆ ａｎｇ，ＬＩＵ Ｐｅ ｉ ｚｈｏｎｇ，ＬＵＯ Ｙａｎｍｉ ｎ，ＦＡＮ Ｙｕ ｌ ｉ ｎｇ （ １２８） Ｂａ ｒ ｅｎ ｔ ｒ ｉ ｃＩ ｎ ｔ ｅ ｒｐｏ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎＣｏ ｌ ｌ ｏｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ Ｍｅ ｔ ｈｏｄｆ ｏ ｒＡｌ ｌ ｅｎ ｔ ｉ ｏｎ ?ＣａｈｎＥｑｕａ ｙｃ !!!!!!!!!!!!!!!!!! ＷＥＮＧＺｈ ｉ ｆ ｅｎｇ，ＹＡＯＺｅ ｆ ｅｎｇ，ＬＡＩＳｈｕｑ ｉ ｎ（ １３３） 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  ０１ｎ 第 ４０ 卷 第１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１８０８０１７ ? 微生物在不同环境下的 进化机制研究进展 肖勇１，２，肖长烨１，２，３ （ １．中国科学院 城市环境研究所，福建 厦门 ３６１０２１； ２．中国科学院大学，北京 １０００４９； ３．中科院城市污染物转化重点实验室，福建 厦门 ３６１０２１） 摘要： 综述目前微生物进化研究所结合的技术手段，并重点介绍微生物在不同环境变量中进化的研究进展 ． 在不同营养源、 ｐＨ 值、氧气环境和温度等条件下，总结微生物的适 应 性 策 略 并 分 析 其 进 化 性 状，同 时，对 微 生 物进化研究手段进行局限性评价和总结，以期为环境微生物进化的深入研究提供理论指导 ． 关键词： 微生物进化；适应性策略；全基因组；环境变量 中图分类号： Ｘ１７２ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ０００１ ０８ ? ? ? 犚犲 狊 犲 犪 狉 犮犺犘狉 狅犵 狉 犲 狊 狊狅 犳犃犱犪狆 狋 犻 狏 犲犕犲 犮犺犪狀 犻 狊犿狅狀 犕犻 犮 狉 狅 狅 狉 犪狀 犻 狊犿狊犻 狀犇犻 犳 犳 犲 狉 犲 狀 狋犈狀狏 犻 狉 狅狀犿犲 狀 狋 狊 犵 ， ，， ＸＩＡＯ Ｙｏｎｇ１ ２，ＸＩＡＯ Ｃｈａｎｇｙｅ１ ２ ３ （ １．Ｉ ｎｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅｏ ｆＵｒ ｂａｎＥｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ，Ｃｈ ｉ ｎｅ ｓ ｅＡｃ ａｄｅｍｙｏ ｆＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ，Ｘｉ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ； ２．Ｕｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｆＣｈ ｉ ｎｅ ｓ ｅＡｃ ａｄｅｍｙｏ ｆＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ，Ｂｅ ｉ ｉ ｎｇ１０００４９，Ｃｈ ｉ ｎａ； ｙｏ ｊ ３．ＫｅｙＬａｂｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｆＵｒ ｂａｎＰｏ ｌ ｌ ｕ ｔ ａｎ ｔＣｏｎｖｅ ｒ ｓ ｉ ｏｎ，Ｃｈ ｉ ｎｅ ｓ ｅＡｃ ａｄｅｍｙｏ ｆＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ，Ｘｉ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｙｏ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ｔｈ ｉ ｓａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅｄｅ ｓ ｃ ｒ ｉ ｂｅ ｓｔ ｈｅｃｕ ｒ ｒ ｅｎ ｔｔ ｅ ｃｈｎ ｉ ｃ ａ ｌｍｅ ｔ ｈｏｄｓｃ ｏｍｂ ｉ ｎｅｄｗｉ ｔ ｈｍｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ａ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ，ａｎｄｆ ｏ ｃｕｓ ｅ ｓ ｓｎｕ ｔ ｒ ｉ ｅｎ ｔｓ ｏｕ ｒ ｃ ｅ ｓ，ｐＨｖａ ｌ ｕｅ ｓ， ｏｎｔ ｈｅｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈｐ ｒ ｏｇ ｒ ｅ ｓ ｓｏ ｆｍｉ ｃ ｒ ｏｂｅ ｓｉ ｎｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅ ｓ，ｓｕｃｈａ ｏｘｙｇｅｎｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ｓａｎｄｔ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅｃ ｏｎｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎｓ．Ａｄａｐ ｔ ｉ ｖｅｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅｇ ｉ ｅ ｓｏ ｆｍｉ ｃ ｒ ｏｏ ｒ ｉ ｓｍｓａ ｒ ｅｓｕｍｍａ ｒ ｉ ｚ ｅｄａｎｄ ｇａｎ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈｍｅ ｔ ｈｏｄｓｆ ｏ ｒｍｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ａ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎａ ｒ ｅｅ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｅｄａｎｄｓｕｍｍａ  ｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｔ ｒ ａ ｉ ｔ ｓａ ｒ ｅａｎａ ｌ ｚ ｅｄ．Ｍｅ ａｎｗｈ ｉ ｌ ｅ，ｒ ｙ ｄｅｐ ｔ ｈｓ ｔ ｕｄｙｏ ｆｍｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ａ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ． ｒ ｉ ｚ ｅｄｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｌ ｏｐ ｒ ｏｖ ｉ ｄｅｔ ｈｅ ｏ ｒ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｇｕ ｉ ｄａｎｃ ｅｆ ｏ ｒｔ ｈｅｉ ｎ ? ｙｔ 犓犲 狉 犱 狊： ｍｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ａ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ；ａｄａｐ ｔ ｉ ｖｅｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅｇ ｉ ｅ ｓ；ｗｈｏ ｌ ｅｇｅｎｏｍｅ；ｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅ 狔狑狅 自然环境是一个动态的、物质不断循环的生态系统，生物群体的生长环境与自然环境的变化息息相 关 ．从微生物到高等脊椎动物的所有生命形式一直处于不断进化的过程，从而导致适应性和表型发生变 化 ．“进化”这一概念最早可以追溯到达尔文对物种 进化的 阐 述 ［１］．生 物 在 进 化 过 程 中，外 界 选 择 压 力 的 存在可以保证生物群体的随机变异，实现定向淘汰，最终 与 环境压 力相 适 应 的 基 因 型 得 以 保 存 ．当 外 界 压力发生变化，生物群体需要提高其生理适应性得以存活，且必须保持自身的活性，避免死亡，对新环境 的进化适应必然涉及某些特征的增强，从而导致机体 的改善 和适应 性 的 增 加 ．近 年 来，国 内 外 已 开 展 大 量关于微生物进化的相关研究 ．本文针对目前微生物进 化研 究结合 的技术 手 段 和 不 同 环 境 策 略 下 进 化 收稿日期： ２０１８ ０８ １５ ? ? 通信作者： 肖勇（ １９８２ ?），男，副研究员，博 士，主 要 从 事 废 水 资 源 化 处 理、环 境 微 生 物、微 生 物 电 化 学 及 其 应 用 的 研 究． Ｅ ｉ ｌ： ｉ ａｏ＠ｉ ｕｅ． ａ ｃ． ｃｎ． ?ｍａ ｙｘ 基金项目： 国家自然科学基金资助项目（ ５１４７８４５１）；中国科学院青年创新促进会资助项目（ ２０１８３４４） 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） ２ ２０１９ 年 机制的研究进展进行综合阐述，主要从环境微生物在 不同营 养源、不同 氧 气 环 境、不 同 酸 碱 度 和 不 同 温 度几个方面，概括当前研究所取得的进展及面临的问题 ． １ 微生物进化研究的手段 １． １ 微生物作为研究对象的优势 微生物作为生物地球化学循环的主要贡献者，在自然环境系统中扮演重要作用，研究微生物与环境 的交互作用具有重要意义 ．同时，由于微生物生长迅速、种群 规模庞 大、基 因 组 较 小，且 原 始 菌 株 和 进 化 菌株可以通过冷冻保藏 ［２?４］，因此，微生物通常作为长期进化实验的研究对象 ．通过人为地控制实 验室特 定环境，容易研究微生物的变异情况和适应性增强之间关 联 性 ［５］．从 另 一 个 角 度 看，对 于 具 有 污 染 物 抗 性机制的生物，长 期 进 化 实 验 能 提 供 一 种 很 好 的 研 究 手 段，研 究 其 抗 性 的 形 成 过 程，包 括 重 金 属 抗 性 ［６?７］、抗生素抗性 ［８?９］及多种复合污染物 抗 性 ［１０］，例 如，致 病 菌 中 对 抗 生 素 耐 药 性 的 持 续 演 变，是 微 生 物面对环境压力适应能力提高的表现 ． １． ２ 全基因组学技术的结合 由于高通量测序技术的迅猛发展和测序成本的不断 降低，长期 进 化 实 验 结 合 测 序 技 术 已 经 成 为 主 流的研究手段 ．在提供精准大数据的前提下，长期进化实验结合测序技术能够更好地了解突变引起新特 ［ ］ 性的机制，即使发生了单个突变，如核苷酸多态性（ ＳＮＰ），也可 能产生 不同的表 型特性 １１ ．因 此，表型的 变化与基因组突变信息的结合能深入解读微生物的适应性机制，并完整记录其遗传变化过程，通过全基 因组测序（ＷＧＳ）手段，发现原始和进化基因组之间的多态性变化，全 面检测 进化菌株 累计的 突变 ．即使 没有参考基因组，也能利用 ｄｅｎｏｖｏ 组装将原代微生物的全基因组序列进行拼接 ［１２］研究 ． 全基因组学、全转录组学和蛋白质组学的技术手段为遗传分子学机制的研究提供精准的数据信息 ． 近几年，已有大量的研究利用全基因组筛选突变位点的信 息 ［１３?１５］．在长 期 进 化 实 验 下，利 用 全 基 因 组 重 测序，通过比较突变株与原始菌株的序列，总 结 大 肠 杆 菌 发 生 变 异 位 点 的 信 息，如 图 １ 所 示 ．图 １ 中： Ａ 圆圈表示大肠杆菌的染色体长度，圈上的标记为多个大肠杆菌进化研究中，通过全基因组测序在开放阅 读框内发现的单核苷酸变异、插入和缺失 ［１６?１８］； Ｂ 为在大肠杆菌染色体显示的一系列变异基 因位 点被用 ［ ］ 于基因本体论（ ＧＯｓ ｌ ｉｍ）分类的富集分析 １９ ； Ｃ 为在 不 同 环 境 下，发 生 变 异 的 基 因，其 中， ２０Ｋ 表 示 在 葡 ［ ］ ［ ］ 萄糖基本 培 养 基 中 进 化 了 ２００００ 代 ２０ ， ４５Ａ 表 示 在 高 温 下 的 进 化 ２１ ， ＥＴＭ 表 示 在 乙 醇 中 耐 受 性 进 图 １ 大肠杆菌适应性进化研究中鉴定的基因内突变 Ｆ ｉ １ Ｉ ｎ ｔ ｒ ａｇｅｎ ｉ ｃｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｉ ｄｅｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｅｄｉ ｎ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻ａｄａｐ ｔ ｉ ｖｅｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｓ ｔ ｕｄ ｉ ｅ ｓ ｇ． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 肖勇，等：微生物在不同环境下的进化机制研究进展 ３ ［ ［ ］ ２３］ 化 ［２２］， Ｇｌ Ｌａ ｃ ｔ表 示 在 乳 酸 为 介 质 下 进 化 １７ ， ＰＧＩ表 示 删 除 ｐｇ ｉ基 ｙｃ表示在甘油基本培养基中进 化 ， 因后，在葡萄糖培养基中进化 ［２４］．研 究 发 现，单 核 苷 酸 变 异 是 最 常 见、也 是 最 容 易 发 生 的 变 异 类 型 （占 ６１％ ），其中，碱基 Ｃ＞Ｔ／Ｇ＞Ａ 发生的替换所占的比例不同 ．碱基的缺失（ ２９％ ）、插入（ ７％ ）及碱 基片段 的移位（ ３％ ）是比较常见的类型 ．由此可知，基因变异影 响到 的功能 类 别，同 时，也 能 对 不 同 条 件 下 进 化 后的变异基因进行统计比较 ．因此，全基因组学技术的结合能够为微生物的进化研究提供更深入的分析 和比较 ． ２ 不同环境下的微生物适应性机制研究现状 一个变化的环境等同于给微生物创造了压力条件，微生物 需要通 过 提 高 生 理 活 性 和 遗 传 适 应 性 机 制应对压力 ．在实验室环境下，研究微生物进化机制，能够严格控制微生物的生存环境，通过设置不同的 环境变量使微生物长期适应生长，且能够有效保存微生物在不同阶段的进化菌株，比较不同阶段进化菌 株的适应性差异，总结其进化过程，为生物领域的进化研究提供足够的数据支撑 ． ２． １ 基于营养源环境的进化研究 足够的营养源是微生物生存必须具备的基本条件 ．研究微生物在不同营养源下的长期适应性进化， 有助于深入理解微生物的自我调节能力 ．在不同的营养源下，微生物代谢能力会有所不同，同时，长期生 存在寡营养源或其他营养源限制下，微生物需要改变自身某些方面的代谢功能以适应环境的限制 ． ［ ］ Ｂａ ｒ ｒ ｉ ｃｋ 等 １６ 在大肠杆菌进化研究中有着 深 厚 的 基 础 和 实 验 经 验，他 们 将 葡 萄 糖 作 为 一 种 限 制 性 营 养源环境，进行大肠杆菌进化４００００ 代（约６０００ｄ）研究，利用全基因组重测序方法，分别比较２０００， ５０００， １００００， １５０００， ２００００ 代和原代基因组的差异位点，发现适应性进化与基因组之间的耦合关系非 常复杂，在进化过程中，有益突变具有一致性，而中性突 变具 有高度 的 可 替 换 性，同 时，适 应 性 提 高 的 速 率随着时间不断下降，表明新的有益突变出 现 速 率 降 低，并 对 进 化 了 ６００００ 代 的 大 肠 杆 菌 进 行 了 适 应 性动力学和遗传基础分析 ［２５］．也有研究者发现，如果把大肠杆菌 Ｋ? １２ ＭＧ１６５５ 原 本已经适 应的常 规碳 源突然换 成 其 他 从 未 接 触 过 的 碳 源 （ Ｌ?１， ２?丙 二 醇）后，微 生 物 能 够 在 短 期 内 快 速 通 过 自 身 关 键 基 因 ［ １８］ 犳狌犮犗 和该基因的启动子突变，从而在 ７００ 代进化下快速适应外来碳源，维 持自身 的稳 定生长 ．当然， 微生物面临营养源缺乏的情况下，如氮源贫瘠 ［２６］、碳源限制 ［２７］等，微生物都能通过自身相关通路的基因 变异增强其代谢过程，保证自身的适应性能力 ．而在充足营养源的环境中 ［２８］，微生 物的生存 能力相 比祖 先菌株有明显的降低，且对环境的敏感程度降低，也就是说，对环境变化的应激性反应能力降低 ． ２． ２ 基于有氧和无氧环境的进化研究 地球中，生物群体的演替大多是从无氧环境逐步适应到有氧环境 ．目前，自然界存在许多好氧、厌氧 和兼性条件微生物 ．在不同氧气环境下，氧化应激（ ＲＯＳ）压 力是 导致微 生 物 发 生 突 变 的 重 要 原 因，在 无 氧情况下，微生物发酵功能是最主要的能量产生方式 ［２９］，且其发生突变的频率明显高于有氧环境 ［３０］，如 表 １ 大肠杆菌的全基因组自发性突变率 表 １ 所 示 ．表 １ 中： 狀 为样本数 １ Ｇｅｎｏｍｅ ｄｅｓｐｏｎ ｔ ａｎｅ ｏｕｓｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ａ ｔ ｅ ｓｆ ｏ ｒ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻ｇｒ ｏｗｔ ｈ ?ｗｉ 量； γＧ ， γＮ 分 别 为每 代中，每个基 Ｔａｂ． 项目 狀 γＧ γＮ 因组和单个核苷酸的平均突变 率 ．由表 １ 可 知：在 无 氧 环 境 下， 大肠杆菌每代中无论是基因组还 有氧条件 ２４ 无氧条件 ２４ （ １． １５０±０． １４６）×１０－３ （ １． ９００±０． ２７４）×１０－３ （ ２． ５５０±０． ３２５）×１０－１０ （ ４． ２３０±０． ６０７）×１０－１０ 是单核苷酸的突变率都高于有氧环境 ．在厌氧生长过 程中，微生物 似乎 具 备 更 强 的 选 择 性 压 力，使 细 胞 产生更多的适应性优势 ． 在厌氧条件下，大肠杆菌能将葡萄糖转化成甲酸盐、乙酸盐、乙 醇、乳酸 盐和 琥 珀酸 盐 ［３１］，由 于缺乏 合适的电子受体、载体或氧化还原相关酶，引起氧化还原 平衡的改 变或 受 损，导 致 微 生 物 细 胞 的 应 激 压 力 ［３２］．乙醇脱氢酶能够在厌氧条件下通过 ＮＡＤＨ 氧化作用维持氧化还原平衡，有研究者发 现在缺 乏由 基因 犪犱犺犈 编码的 乙 醇 脱 氢 酶 情 况 下，细 胞 从 好 氧 过 渡 到 无 氧 条 件 要 经 历 严 重 的 氧 化 还 原 应 激 压 力 ［３３］．敲除基因 犪犱犺犈 的大肠杆菌无法在厌氧 环 境 下 生 长，然 而，额 外 增 加 的 基 因 狆狋 犪（磷 酸 转 乙 酰 酶） 突变体能够通过乳酸发酵在厌氧环境生长 ［３０］．同时，在 营养源 充足的 ＬＢ 培 养 基 中 进 行 大 肠 杆 菌 培 养， 通过基因型和表型结合发现由不同氧气环境驱动下，大肠杆菌通过调节其新陈代谢活性，利用不同代谢 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） ４ ２０１９ 年 途径获得碳源和其他能源，并能通过激活与糖酵解相关的替代途径作 出响 应 ［３４］．总结 来说，大肠 杆菌在 厌氧环境生长的主要适应性机制包括增 强 能 量 代 谢 产 生 的 途 径 （如 发 酵 功 能 的 提 升 ［３５］）和 非 必 要 功 能 的失活两方面 ． ２． ３ 基于不同酸碱度环境的进化研究 许多类型的生物体可能不会经历不同的酸度或碱度压力胁迫，但在肠道环境中， ｐＨ 值对肠道微生 物（如大肠杆菌）而言，是具有生物 学 意 义 的 环 境 压 力 ．通 常 大 肠 杆 菌 被 认 为 在 中 性 环 境 中 生 长 情 况 最 好，当然在弱酸性和弱碱性条件下也能生长 ．自然环境的酸碱度随着时间推移会不断发生变化，因此，有 必要研究微生物处于不同酸碱度环境中的适应性进化机制 ． 目前，已有研 究 描 述 大 肠 杆 菌 的 ３ 种 不 同 耐 酸 机 制，包 括 依 赖 ＲｐｏＳ 的 氧 化 或 葡 萄 糖 抑 制 系 统 ［ ３６ ３７］ ? 、涉及谷氨酸脱羧酶的 ＧＡＤ 系统 ［３８?３９］和 需 要 精 氨 酸 脱 羧 酶 活 性 的 ＡＲＧ 系 统 ［４０?４１］．在 存 在 谷 氨 酸或精氨酸的情况下，大肠杆菌可以逆转膜电位使细胞内部带正电荷，这与在极端低 ｐＨ 环 境中 生长的 各种嗜酸菌的适应策略相同 ［４２］．在碱性胁迫下的抗性可能涉及不同的机 制，有 研究表 明， Ｌ?异丙 基甲基 ［ ］ 转移酶（ ＰＣＭ）的蛋白质修复机制在高 ｐＨ 值条件下变得非常重要 ４３ ．在酸性条件 下生长的 菌株能 比祖 先原代菌株达到更高的生长终点，而碱性条件下却没有酸性条件的适应性强，且在不同 ｐＨ 值条 件下生 长的进化群体中，一种主要的酸应激酶活性逐渐丧失，表明酸适应过程与酸应激反应的缓和之间具有很 ［ ］ 强的相关性 ［４４］．ＭｃＣａ ｒ ｔ ｈｙ 等 ４５ 研究了硫磺 矿 硫 化 叶 菌 通 过 不 断 改 变 体 系 的 酸 度 和 温 度，同 时 结 合 基 因重测序和转录测序手段研究其进化性状，结果表明，在 ３ 年的长 期进 化 下，硫 磺 矿 硫 化 叶 菌 最 终 能 够 耐受酸度 ｐＨ 值为 ０． ８，温度为 ８０ ℃ ，比最初的祖先菌株耐受性高达 １７８ 倍 ． ２． ４ 基于不同温度环境的进化研究 温度对环境的影响具有重要的生物学意义，绝大多数生物体具有等温性，且环境温度直接建立了生 物体温度，从而控制着生物速率过程，其中，重要的生命 过程，如能量 转 化、再 生 和 生 长 都 受 到 温 度 的 影 响 ．因此，对微生物应对环境温度变化的研究具有十分重要的意义 ． ［ ］ 微生物在不同温度下的适应性进化 主 要 通 过 涉 及 相 关 功 能 的 基 因 变 异 ． １８８７ 年， Ｄａ ｌ ｌ ｉ ｎｇｅ ｒ４６ 发 现 微生物的耐受温度经过几年的适应周期能够逐步提高，从 ２０ ℃ 至 ７０ ℃ ，但由于 技术 原因，没有 对进化 ［ ］ 群体作深入的机制解读 ． Ｂｅｎｎｅ ｔ ｔ等 ４７ 分析 ２４ 个实验室进化的大肠杆菌谱系发现，对低温（ ２０ ℃ ）的适 应会随机伴随着对高温（ ４０ ℃ ）适应性 功能的 丧失 ．进 化 菌 株（ ２０ ℃ ）在 ２０ ℃ 和 ４０ ℃ 的 适 应 性 相 关 分 析，如 图 ２ 所 示 ．图 ２ 中： ４０ ℃ 下 的 适 Δ犠２０ ℃ ， Δ犠４０ ℃ 分 别 为 菌 株 在 ２０， 应性系数 ．由 图 ２ 可 知：有 ２０ 个 样 品 集 中 在 第 ４ 象 限； ２０ ℃ 进化后的菌株相对适应度明显增加，而 ４０ ℃ 下的适应度 逐渐递减，这种增益的 大 小 和 相 关 的 适 应 性 损 失 之 间 没 有 显著的定量关系，说明在一个特定环境中的适应度增 加，总 会逐渐随机地丧失某 些 不 常 用 的 功 能，导 致 某 些 特 性 的 退 化 ．在 ４１． ５ ℃ 下进化 ２０００ 代的大肠杆菌 由热诱 导引 发相 关基因的变异，导致在 分 子 水 平 和 组 织 水 平 上 的 耐 热 性 和 适应性明显提高，并且能够增强菌株在 ５０ ℃ 高温急性胁迫 下的存活率 ［４８］．在 不 同 温 度 的 长 期 进 化 下，微 生 物 主 要 通 过调节与细胞形态大 小 相 关 的 基 因、营 养 物 质 利 用 能 力 和 代谢酶活性相关的基因变异，形成特有的耐热特征 ［４９］． 图 ２ ２０ ℃ 环境进化后的菌株在 ２０ ℃ 和 ４０ ℃ 的适应性相关分析 Ｆ ｉ ２ Ａｄａｐ ｔ ｉ ｖｅｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓ ｇ． ｙ ａ ｔ２０ ℃ ａｎｄ４０ ℃ ｏ ｆｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｓ ａ ｆ ｔ ｅ ｒ２０ ℃ ｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ ３ 微生物进化实验成为研究污染物抗性机制的有效手段 重金属、抗生素污染已成为严重危害健康的环境问题 之 一，而 其诱 发 的 微 生 物 重 金 属 抗 性（如 砷 抗 性 ［ ５０］ ）和耐药性抗性基因污染问题则更 为 严 重 与 紧 迫 ．重 金 属 抗 性 与 抗 生 素 抗 性 之 间 具 有 交 叉 抗 性 和 共抗性 ［５１］，耐药菌和抗生素抗性基因是抗生素污染的 重 要衍生 危害 ［５２］，环 境 微 生 物 基 因 组 上 存 在 大 量 抗生素抗性基因的原型、准抗性基因或未表达的抗性 基因 ．重金属 与抗 生 素 具 有 的 共 抗 性 分 子 机 制，如 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 肖勇，等：微生物在不同环境下的进化机制研究进展 ５ ［ ］ 图 ３ 所示 ．图 ３ 中：（ ｉ）为交叉抗性， Ｔｅ ｔＬ 蛋白可以转移 四环素和 钴 ５３ ；（ ｉ ｉ）为 共 抗 性 中 对 一 个 决 定 因 素 的抗性会引发对其他毒物的抗性，具有连锁性，该示例显示了链霉素抗性与 ｐＨＣＭ１ 质粒的汞抗 性基因 的联系 ［５４］；（ ｉ ｉ ｉ）为共同调节的抗性，不 同 的 调 节 系 统 在 转 录 上 是 相 连 的，因 此，微 生 物 暴 露 于 一 种 有 毒 物质会引发对另一种未知或未被识别的毒性途径的抗药性 ． 了解病原体种群的适应性过程，特别是鉴定适应性遗传途径的多样性，对于制定有效的治疗策略非 常重要 ．在微生物漫长的进化过程中，这些基因演变出不同的功能 ［５５］．例 如，抑 制竞争 者的 生长，启动微 生物的解毒机制，实现微生物之间的信号传递等，从而帮助微生物在抗生 素胁迫环 境中“存活”［５６］．这些 形成过程是一个长期进化的结果 ．目前，已有许多报道集中研究病原体铜绿假单胞菌在不同类型抗生素 下的进化轨迹，如环丙沙星 ［５７?５８］、利福平 ［５９］等 ．因 此，微 生 物 在 污 染 物 下 的 长 期 进 化 是 一 种 研 究 适 应 性 机制及耐药机制的有效手段 ． 图 ３ 金属和抗生素具有的共抗性分子机制示例 Ｆ ｉ ３ Ｅｘａｍｐ ｌ ｅ ｓｏ ｆｃ ｏ ｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅｍｏ ｌ ｅ ｃｕ ｌ ａ ｒｍｅ ｃｈａｎ ｉ ｓｍｓｏ ｆｍｅ ｔ ａ ｌ ｓａｎｄａｎ ｔ ｉ ｂ ｉ ｏ ｔ ｉ ｃ ｓ ? ｇ． ４ 结语与展望 近年来，随着测序技术的不断升级，实验室微生物进化 研究变 得 越 来 越 有 针 对 性，严 格 控 制 环 境 变 量，通过全基因组手段精准找到关键功能基因，结合表型 与 基因性 状变 化 分 析 总 结 其 适 应 性 机 制 ．综 合 目前的进化研究体系，提出以下 ３ 点局限性和建议： １）主要集中在单一环境变量体系，对复 合变 量的进 化实验较为缺乏； ２）多组学技术的联合手段研究还比较缺乏，针对新兴污染物开展相 关的 进化研 究，包 括病原体的耐受增强机制和“超级细菌”的进化 过 程，需 要 结 合 转 录 组 学 和 蛋 白 组 学 的 验 证； ３）进 化 研 究的对象还需要多元化，在单克隆原核微生物的研究 基础上，增加 复合 菌 种 对 环 境 变 化 的 适 应 性 研 究， 了解菌群之间的交互进化作用 ． 微生物的自然进化是一个极其复杂的过程，理解微生物在 不同环 境 变 量 下 的 进 化 机 制 和 极 端 环 境 下的生态活动规律，有助于开发新的微生物资源 ．进化工程的应用可以理解微生物对污染物的耐受性和 适应性机制，从而避免污染物耐受菌 的 产 生 ．目 前 的 技 术 研 究 已 经 对 动 力 学 和 进 化 过 程 进 行 了 深 入 了 解，但该领域仍然处于起步阶段，进化动力学可能会随着 研 究中的 环境 和 有 机 体 的 不 同 而 变 化，庞 大 的 数据能够为未来的研究提供更坚实的框架与基础 ． 参考文献： ［ １］ ＤＡＲＷＩＮ Ｃ． Ｏｎｔ ｈｅｏ ｒ ｉ ｉ ｎｏ ｆｓｐｅ ｃ ｉ ｅ ｓ，１８５９［Ｍ］． Ｎｅｗ Ｙｏ ｒ ｋ： Ｎｅｗ Ｙｏ ｒ ｋＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｅ ｓ ｓ， ２０１０． ｇ ｙＰｒ ［ ２］ ＣＯＯＰＥＲ ＴＦ， ＲＯＺＥＮ ＤＥ， ＬＥＮＳＫＩＲＥ． Ｐａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌｃｈａｎｇｅ ｓｉ ｎｇｅｎｅｅｘｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏｎａ ｆ ｔ ｅ ｒ２００００ｇｅｎｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｏ ｆｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ ｉ ｎ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻［ Ｊ］． Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｅｄ ｉ ｎｇｓｏ ｆｔ ｈｅＮａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＡｃ ａｄｅｍｙｏ ｆＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ， ２００３， １００（ ３）： １０７２?１０７７． ＤＯＩ： １０． １０７３／ ｓ． ０３３４３４０１００． ｐｎａ ［ ３］ ＣＯＷＥＮ ＬＥ， ＳＡＮＧＬＡＲＤ Ｄ， ＣＡＬＡＢＲＥＳＥ Ｄ， 犲 狋犪 犾． Ｅｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｄ ｒ ｕｇｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅｉ ｎｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｐｏｐｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｏ ｆ 犆犪狀犱犻犱犪犪 犾 犫 犻 犮犪狀 狊［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＢａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙ， ２０００， １８２（ ６）： １５１５ １５２２． ＤＯＩ： １０． １１２８／ＪＢ． １８２． ６． １５１５ １５２２． ２０００． ? ? ［ ４］ ＦＥＲＥＡ ＴＬ， ＢＯＴＳＴＥＩＮ Ｄ， ＢＲＯＷＮ ＰＯ， 犲 狋犪 犾． Ｓｙ ｓ ｔ ｅｍａ ｔ ｉ ｃｃｈａｎｇｅ ｓｉ ｎｇｅｎｅｅｘｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏｎｐａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎｓｆ ｏ ｌ ｌ ｏｗｉ ｎｇａｄａｐ ｔ ｉ ｖｅ 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） ６ ２０１９ 年 ｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｙｅ ａ ｓ ｔ［ Ｊ］． Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｅｄ ｉ ｎｇｓｏ ｆｔ ｈｅＮａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＡｃ ａｄｅｍｙｏ ｆＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ， １９９９， ９６（ １７）： ９７２１?９７２６． ＤＯＩ： １０． １０７３／ ｓ． ９６． １７． ９７２１． ｐｎａ ［ ５］ ＢＵＣＫＬＩＮＧ Ａ，ＷＩＬＬＳ Ｍ Ａ， ＣＯＬＥＧＲＡＶＥ Ｎ．Ａｄａｐ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｌ ｉｍｉ ｔ ｓｄ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｂａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｐｏｐｕ ｌ ａ  ｔ ｉ ｏｎｓ［ Ｊ］． Ｓｃ ｉ ｅｎｃ ｅ， ２００３， ３０２（ ５６５３）： ２１０７ ２１０９． ＤＯＩ： １０． １１２６／ｓ ｃ ｉ ｅｎｃ ｅ． １０８８８４８． ? ［ ６］ ＢＥＮＧＴＳＳＯＮ Ｇ， ＥＫ Ｈ， ＲＵＮＤＧＲＥＮ Ｓ， 犲 狋犪 犾． Ｅｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎａ ｒ ｅ ｓｐｏｎｓ ｅｏ ｆｅ ａ ｒ ｔ ｈｗｏ ｒｍｓｔ ｏｌ ｏｎｇ ｔ ｅ ｒｍ ｍｅ ｔ ａ ｌｅｘｐｏ ｓｕ ｒ ｅ ? ｙｒ ［ Ｊ］． Ｏｉ ｋｏ ｓ， １９９２， ６３（ ２）： ２８９ ２９７． ＤＯＩ： １０． ２３０７／３５４５３９０． ? ［ ７］ ＲＯＥＬＯＦＳＤ， ＪＡＮＳＳＥＮＳＴ ＫＳ， ＴＩＭＭＥＲＭＡＮＳ ＭＪＴ Ｎ， 犲 狋犪 犾． Ａｄａｐ ｔ ｉ ｖｅｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎｃ ｅ ｓｉ ｎｇｅｎｅｅｘｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏｎａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ  ｅｄｗｉ ｔ ｈｈｅ ａｖｙ ｍｅ ｔ ａ ｌｔ ｏ ｌ ｅ ｒ ａｎｃ ｅｉ ｎｔ ｈｅｓ ｏ ｉ ｌａ ｒ ｔ ｈｒ ｏｐｏｄ犗狉 犮犺犲 狊 犲 犾 犾 犪犮 犻 狀犮 狋 犪［ Ｊ］．Ｍｏ ｌ ｅ ｃｕ ｌ ａ ｒＥｃ ｏ ｌ ｏｇｙ， ２００９， １８（ １５）： ３２２７? ３２３９． ＤＯＩ： １０． １１１１／ １３６５ ２９４Ｘ． ２００９． ０４２６１． ｘ． ? ｊ． ［ ８］ ＬＥＶＩＮ ＢＲ， ＰＥＲＲＯＴ Ｖ，ＷＡＬＫＥＲ Ｎ． Ｃｏｍｐｅｎｓ ａ ｔ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｓ，ａｎ ｔ ｉ ｂ ｉ ｏ ｔ ｉ ｃｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅａｎｄｔ ｈｅｐｏｐｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｇｅｎｅ ｔ ｉ ｃ ｓ ｙ ｍｕ ｏ ｆａｄａｐ ｔ ｉ ｖｅｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｂａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ［ Ｊ］． Ｇｅｎｅ ｔ ｉ ｃ ｓ， ２０００， １５４（ ３）： ９８５ ９９７． ＤＯＩ： １０． ００００／ＰＭＩＤ１０７５７７４８． ? ［ ９］ ＳＣＨＲＡＧＳＪ， ＰＥＲＲＯＴ Ｖ， ＬＥＶＩＮ Ｂ Ｒ． Ａｄａｐ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｔ ｏｔ ｈｅｆ ｉ ｔ ｎｅ ｓ ｓｃ ｏ ｓ ｔ ｓｏ ｆａｎ ｔ ｉ ｂ ｉ ｏ ｔ ｉ ｃｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅｉ ｎ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻 ［ Ｊ］． Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｅｄ ｉ ｎｇｓｏ ｆｔ ｈｅＲｏｙａ ｌＳｏ ｃ ｉ ｅ ｔ ｆＬｏｎｄｏｎＳｅ ｒ ｉ ｅ ｓＢ：Ｂ ｉ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ， １９９７， ２６４（ １３８６）： １２８７ １２９１． ＤＯＩ： １０． ? ｙｏ １０９８／ｒ ｓｐｂ． １９９７． ０１７８． ［ １０］ ＣＯＵＴＥＬＬＥＣ Ｍ Ａ， ＢＡＲＡＴＡＣ． Ｓｐｅ ｃ ｉ ａ ｌｉ ｓ ｓｕｅｏｎｌ ｏｎｇ ｔ ｅ ｒｍｅ ｃ ｏ ｔ ｏｘ ｉ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ：Ａｎｉ ｎ ｔ ｒ ｏｄｕｃ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｅｃ ｏ ｔ ｏｘ ｉ  ? ｃ ｏ ｌ ｏｇｙ， ２０１３， ２２（ ５）： ７６３ ７６６． ＤＯＩ： １０． １００７／ｓ １０６４６ ０１３ １０９２ ７． ? ? ? ? ［ １１］ ＬＥＥＳ Ｈ， ＶＡＮ ＤＥＲ ＷＥＲＦＪＨＪ， ＨＡＹＥＳＢＪ， 犲 狋犪 犾． Ｐｒ ｅｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｎｇｕｎｏｂｓ ｅ ｒ ｖｅｄｐｈｅｎｏ ｔ ｓｆ ｏ ｒｃ ｏｍｐ ｌ ｅｘｔ ｒ ａ ｉ ｔ ｓｆ ｒ ｏｍ ｙｐｅ ｗｈｏ ｌ ｅ Ｊ］． ＰＬＯＳＧｅｎｅ ｔ ｉ ｃ ｓ， ２００８， ４（ １０）： ｅ １０００２３１． ＤＯＩ： １０． １３７１／ ｔ ａ［ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ． １０００２３１． ? ｇｅｎｏｍｅＳＮＰｄａ ｊ ｐｇｅｎ． ［ １２］ ＧＮＥＲＲＥＳ，ＭＡＣＣＡＬＬＵＭＩ， ＰＲＺＹＢＹＬＳＫＩＤ， 犲 狋犪 犾．Ｈｉ ｌ ｉ ｔ ｒ ａ ｆ ｔａ ｓ ｓ ｅｍｂ ｌ ｉ ｅ ｓｏ ｆｍａｍｍａ ｌ ｉ ａｎｇｅｎｏｍｅ ｓｆ ｒ ｏｍ ? ｇｈ ｑｕａ ｙｄ Ｊ］． Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｅｄ ｉ ｎｇｓｏ ｆｔ ｈｅＮａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＡｃ ａｄｅｍｙｏ ｆＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ， ２０１１， １０８（ ４）： １５１３?１５１８． ｍａ ｓ ｓ ｉ ｖｅ ｌ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌｓ ｅ ｅｄａ ｔ ａ［ ｙｐａ ｑｕｅｎｃ ＤＯＩ： １０． １０７３／ｐｎａ ｓ． １０１７３５１１０８． ［ １３］ ＡＬＢＥＲＴ ＴＪ， ＤＡＩＬＩＤＩＥＮＥＤ， ＤＡＩＬＩＤＥ Ｇ， 犲 狋犪 犾．Ｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｄ ｉ ｓ ｃ ｏｖｅ ｒ ｎｂａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｇｅｎｏｍｅ ｓ：Ｍｅ ｔ ｒ ｏｎ ｉ ｄａ ｚ ｏ ｌ ｅｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ  ｙｉ ａｎｃ ｅｉ ｎ 犎犲 犾 犻 犮 狅 犫犪犮 狋 犲 狉狆狔犾 狅 狉 犻［ Ｊ］． Ｎａ ｔ ｕ ｒ ｅＭｅ ｔ ｈｏｄｓ， ２００５， ２（ １２）： ９５１ ９５３． ＤＯＩ： １０． １０３８／ｎｍｅ ｔ ｈ８０５． ? ［ １４］ ＴＵＲＮＥＲＣＢ，ＷＡＤＥＢＤ，ＭＥＹＥＲＪＲ， 犲 狋犪 犾． Ｅｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｏ ｒ ｉ ｓｍａ ｌｓ ｔ ｏ ｉ ｃｈ ｉ ｏｍｅ ｔ ｒ ｎａｌ ｏｎｇ ｔ ｅ ｒｍｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ? ｇａｎ ｙｉ ｗｉ ｔ ｈ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻［ Ｊ］． Ｒｏｙａ ｌＳｏ ｃ ｉ ｅ ｔ ｉ ｅｎｃ ｅ， ２０１７， ４（ ７）： １７０４９７． ＤＯＩ： １０． １０９８／ｒ ｓ ｏ ｓ． １７０４９７． ｙＯｐｅｎＳｃ ［ １５］ ＡＴＳＵＭＩＳ，ＷＵ Ｔ Ｙ，ＭＡＣＨＡＤＯＩＭ， 犲 狋犪 犾． Ｅｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ，ｇｅｎｏｍｉ ｅ ｃ ｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｉ ｓ ｏｂｕ ｔ ａｎｏ ｌｔ ｏ ｌ ｅ ｒ  ｃａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓ，ａｎｄｒ ｙ ａｎｃ ｅｉ ｎ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻［ Ｊ］．Ｍｏ ｌ ｅ ｃｕ ｌ ａ ｒＳｙ ｓ ｔ ｅｍｓＢ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙ， ２０１０， ６（ １）： ４４９． ＤＯＩ： １０． １０３８／ｍｓｂ． ２０１０． ９８． ［ １６］ ＢＡＲＲＩＣＫＪＥ， ＹＵ ＤＳ， ＹＯＯＮＳＨ， 犲 狋犪 犾． Ｇｅｎｏｍｅｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎａｎｄａｄａｐ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎａｌ ｏｎｇ ｔ ｅ ｒｍｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔｗｉ ｔ ｈ犈狊 犮犺犲  ? 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻［ Ｊ］． Ｎａ ｔ ｕ ｒ ｅ， ２００９， ４６１（ ７２６８）： １２４３ １２４７． ＤＯＩ： １０． １０３８／ｎａ ｔ ｕ ｒ ｅ ０８４８０． ? ［ １７］ ＣＯＮＲＡＤ Ｔ Ｍ， ＪＯＹＣＥ Ａ Ｒ，ＡＰＰＬＥＢＥＥ Ｍ Ｋ， 犲 狋犪 犾．Ｗｈｏ ｌ ｅ?ｇｅｎｏｍｅｒ 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻 Ｋ?１２ ｅ ｓ ｅ ｉ ｎｇ ｏ ｆ犈狊 ｑｕｅｎｃ ＭＧ１６５５ｕｎｄｅ ｒ ｉ ｎｇｓｈｏ ｒ ｔ ｔ ｅ ｒｍｌ ａｂｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｌ ａ ｃ ｔ ａ ｔ ｅｍｉ ｎ ｉｍａ ｌｍｅｄ ｉ ａｒ ｅ ｖｅ ａ ｌ ｓｆ ｌ ｅｘ ｉ ｂ ｌ ｅｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆａｄａｐ ｔ ｉ ｖｅ ? ｇｏ ｙｅ Ｊ］． ＧｅｎｏｍｅＢ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙ， ２００９， １０（ １０）： Ｒ１１８． ＤＯＩ： １０． １１８６／ｇｂ ２００９ １０ １０ ｒ １１８． ｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｓ［ ? ? ? ? ［ １８］ ＬＥＥＤ Ｈ， ＰＡＬＳＳＯＮＢ． Ａｄａｐ ｔ ｉ ｖｅｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻 Ｋ? １２ ＭＧ１６５５ｄｕ ｒ ｉ ｎｇｇ ｒ ｏｗｔ ｈｏｎａｎｏｎｎａ ｔ ｉ ｖｅｃ ａ ｒ  ｂｏｎｓ ｏｕ ｒ ｃ ｅ，Ｌ ２?ｐ ｒ ｏｐａｎｅｄ ｉ ｏ ｌ［ Ｊ］．Ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄａｎｄＥｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌＭｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙ， ２０１０， ７６（ １３）： ４１５８?４１６８． ＤＯＩ： １０． ?１， １１２８／ａ ｅｍ． ００３７３ １０． ? ［ １９］ ＣＡＭＯＮ Ｅ，ＭＡＧＲＡＮＥ Ｍ， ＢＡＲＲＥＬＬＤ， 犲 狋犪 犾． Ｔｈｅｇｅｎｅｏｎ ｔ ｏ ｌ ｏｇｙａｎｎｏ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎ （ ＧＯＡ）ｄａ ｔ ａｂａ ｓ ｅ：Ｓｈａ ｒ ｉ ｎｇｋｎｏｗｌ  ／ ｅｄｇｅｉ ｎｕｎ ｉ ｒ ｏ ｔｗｉ ｔ ｈ ｇｅｎｅｏｎ ｔ ｏ ｌ ｏｇｙ［ Ｊ］．Ｎｕｃ ｌ ｅ ｉ ｃ Ａｃ ｉ ｄｓ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ， ２００４， ３２（ ｓ １）：Ｄ２６２?Ｄ２６６．ＤＯＩ： １０． １０９３／ｎａ ｒ ｐ ｇｋｈ０２１． ［ ２０］ ＢＡＲＲＩＣＫＪＥ， ＬＥＮＳＫＩＲＥ． Ｇｅｎｏｍｅ ｄｅｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｄ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｎａｎｅ ｖｏ ｌ ｖ ｉ ｎｇｐｏｐｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻［ Ｊ］． ?ｗｉ ｙｉ Ｃｏ ｌ ｄＳｐ ｒ ｉ ｎｇ Ｈａ ｒ ｂｏ ｒＳｙｍｐｏ ｓ ｉ ａｏｎＱｕａｎ ｔ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｖｅＢ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙ， ２００９， ７４： １１９ １２９． ＤＯＩ： １０． １１０１／ｓ ２００９． ７４． ０１８． ? ｑｂ． ［ ２１］ ＫＩ ＳＨＩＭＯＴＯ Ｔ， Ｉ Ｉ Ｊ ＩＭＡＬ， ＴＡＴＳＵＭＩＭ， 犲 狋犪 犾． Ｔｒ ａｎｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎｆ ｒ ｏｍｐｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｖｅｔ ｏｎｅｕ ｔ ｒ ａ ｌｉ ｎｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｆ ｉ ｘａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ ｏｎｇｗｉ ｔ ｈ ｃ ｏｎ ｔ ｉ ｎｕ ｉ ｎｇｒ ｉ ｓ ｉ ｎｇｆ ｉ ｔ ｎｅ ｓ ｓｉ ｎｔ ｈｅ ｒｍａ ｌａｄａｐ ｔ ｉ ｖｅｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｐ ｌ ｏ ｓＧｅｎｅ ｔ ｉ ｃ ｓ， ２０１０， ６（ １０）： ｅ １００１１６４．ＤＯＩ： １０． １３７１／ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ． １００１１６４． ｊ ｐｇｅｎ． ［ ２２］ ＧＯＯＤＡＲＺＩＨ， ＨＯＴＴＥＳＡ Ｋ， ＴＡＶＡＺＯＩＥＳ． Ｇｌ ｏｂａ ｌｄ ｉ ｓ ｃ ｏｖｅ ｒ ｆａｄａｐ ｔ ｉ ｖｅｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｓ［ Ｊ］． Ｎａ ｔ ｕ ｒ ｅＭｅ ｔ ｈｏｄｓ， ２００９， ｙｏ ６（ ８）： ５８１ ５８３． ＤＯＩ： １０． １０３８／ｎｍｅ ｔ ｈ． １３５２． ? ［ ２３］ ＨＥＲＲＩＮＧ Ｃ Ｄ， ＲＡＧＨＵＮＡＴＨＡＮ Ａ，ＨＯＮＩ ＳＣＨ Ｃ， 犲 狋犪 犾． Ｃｏｍｐａ ｒ ａ ｔ ｉ ｖｅｇｅｎｏｍｅｓ ｅ ｉ ｎｇｏ ｆ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻 ｑｕｅｎｃ ａ ｌ ｌ ｏｗｓｏｂｓ ｅ ｒ ｖａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｂａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｏｎａｌ ａｂｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｉｍｅ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ［ Ｊ］． Ｎａ ｔ ｕ ｒ ｅＧｅｎｅ ｔ ｉ ｃ ｓ， ２００６， ３８（ １２）： １４０６ ?１４１２． ｙｔ １０． １０３８／ｎｇ１９０６． ＤＯＩ： ［ ２４］ ＣＨＡＲＵＳＡＮＴＩＰ， ＣＯＮＲＡＤＴ Ｍ， ＫＮＩＧＨＴＥ Ｍ， 犲 狋犪 犾． Ｇｅｎｅ ｔ ｉ ｃｂａ ｓ ｉ ｓｏ ｆｇ ｒ ｏｗｔ ｈａｄａｐ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻ａ ｆ  犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 肖勇，等：微生物在不同环境下的进化机制研究进展 ７ ｔ ｅ ｒｄｅ ｌ ｅ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｐｇ ｉ，ａｍａ ｏ ｒｍｅ ｔ ａｂｏ ｌ ｉ ｃｇｅｎｅ［ Ｊ］． Ｐ ｌ ｏ ｓＧｅｎｅ ｔ ｉ ｃ ｓ， ２０１０， ６（ １１）： ｅ １００１１８６． ＤＯＩ： １０． １３７１／ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ． ｊ ｊ ｐｇｅｎ． １００１１８６． ［ ２５］ ＥＬＥＮＡＳＦ， ＬＥＮＳＫＩＲＥ． Ｅｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ｓｗｉ ｔ ｈｍｉ ｃ ｒ ｏｏ ｒ ｉ ｓｍｓ：Ｔｈｅｄｙｎａｍｉ ｃ ｓａｎｄｇｅｎｅ ｔ ｉ ｃｂａ ｓ ｅ ｓｏ ｆａｄａｐ  ｇａｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｎａ ｔ ｕ ｒ ｅＲｅ ｖ ｉ ｅｗｓＧｅｎｅ ｔ ｉ ｃ ｓ， ２００３， ４（ ６）： ４５７． ＤＯＩ： １０． １０３８／ｎ ｒ ｇ１０８８． ［ ２６］ ＨＯＮＧＪ， ＧＲＥＳＨＡＭ Ｄ．Ｍｏ ｌ ｅ ｃｕ ｌ ａ ｒｓｐｅ ｃ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ｔ ｏｎｖｅ ｒ ｅａｎｄｃ ｏｎｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｔｓｈａｐｅａｄａｐ ｔ ｉ ｖｅｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｎｕ ｔ ｒ ｉ ｅｎ ｔ ? ｙ，ｃ ｇｅｎｃ ｒｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ｓ［ Ｊ］． ＰＬｏＳＧｅｎｅ ｔ ｉ ｃ ｓ， ２０１４， １０（ １）： ２２９ ２３１． ＤＯＩ： １０． １３７１／ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ． １００４０４１． ? ｐｏｏ ｊ ｐｇｅｎ． ［ ２７］ ＷＥＮＧＥＲＪＷ， ＰＩＯＴＲＯＷＳＫＩＪ， ＮＡＧＡＲＡＪＡＮＳ， 犲 狋犪 犾．Ｈｕｎｇｅ ｒａ ｒ ｔ ｉ ｓ ｔ ｓ：Ｙｅ ａ ｓ ｔａｄａｐ ｔ ｅｄｔ ｏｃ ａ ｒ ｂｏｎｌ ｉｍｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｈｏｗ ｔ ｒ ａｄｅ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ．ｐｇｅｎ． ｆ ｆ ｓ ｕｎｄｅ ｒｃ ａ ｒ ｂｏｎｓｕ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅｎｃｙ［ Ｊ］．ＰＬＯＳ Ｇｅｎｅ ｔ ｉ ｃ ｓ， ２０１１， ７（ ８）： ｅ １００２２０２．ＤＯＩ： １０．１３７１／ ?ｏ ｊ １００２２０２． ［ ２８］ ＫＶＩＴＥＫ ＤＪ， ＳＨＥＲＬＯＣＫ Ｇ．Ｗｈｏ ｌ ｅｇｅｎｏｍｅ，ｗｈｏ ｌ ｅｐｏｐｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｓ ｅ ｉ ｎｇｒ ｅ ｖｅ ａ ｌ ｓｔ ｈａ ｔｌ ｏ ｓ ｓｏ ｆｓ ｉ ｌ ｉ ｎｇｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｓ ｑｕｅｎｃ ｇｎａ ｉ ｓｔ ｈｅｍａ ｏ ｒａｄａｐ ｔ ｉ ｖｅｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅｇｙｉ ｎａｃ ｏｎｓ ｔ ａｎ ｔｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ［ Ｊ］． ＰＬＯＳＧｅｎｅ ｔ ｉ ｃ ｓ， ２０１３， ９（ １１）： ｅ １００３９７２． ＤＯＩ： １０． １３７１／ ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ． １００３９７２． ｊ ｐｇｅｎ． ［ ２９］ ＣＨＲＩ ＳＴＯＰＨ Ｋ， ＳＡＳＣＨＡＳ， ＵＲＳＵＬＡ Ｒ， 犲 狋犪 犾．Ｍｅ ｔ ａｂｏ ｌ ｉ ｃｃ ｏ ｓ ｔ ｓｏ ｆａｍｉ ｎｏａ ｃ ｉ ｄａｎｄｐ ｒ ｏ ｔ ｅ ｉ ｎｐ ｒ ｏｄｕｃ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎ犈狊 犮犺犲  狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻［ Ｊ］． Ｂ ｉ ｏ ｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ， ２０１３， ８（ ９）： １１０５ １１１４． ＤＯＩ： １０． １００２／ｂ ｉ ｏ ｔ． ２０１２００２６７． ? ［ ３０］ ＳＨＥＷＡＲＡＭＡＮＩＳ， ＦＩＮＮ ＴＪ， ＬＥＡＨＹＳＣ， 犲 狋犪 犾． Ａｎａ ｅ ｒ ｏｂ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｒ ｏｗｎ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻ｈａ ｓａｎｅｎｈａｎｃ ｅｄｍｕ ｔ ａ  ｙｇ ｔ ｉ ｏｎｒ ａ ｔ ｅａｎｄｄ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎｃ ｔｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｓｐｅ ｃ ｔ ｒ ａ［ Ｊ］． ＰＬＯＳＧｅｎｅ ｔ ｉ ｃ ｓ， ２０１７， １３（ １）： ｅ １００６５７０． ＤＯＩ： １０． １３７１／ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ． ｊ ｐｇｅｎ． １００６５７０． ［ ３１］ ＣＬＡＲＫ ＤＰ． Ｔｈｅｆ ｅ ｒｍｅｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｐａ ｔ ｈｗａｙ ｓｏ ｆ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻［ Ｊ］． ＦＥＭＳ Ｍｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ｏ ｌＲｅ ｖ， １９８９， ５（ ３）： ２２３ ２３４． ＤＯＩ： ? １０． １０１６／０３７８ １０９７（ ８９） ９０１３２ ８． ? ? ［ ３２］ ＧＯＮＺＡＬＥＺ Ｉ ＳＯ Ｍ Ｉ，ＧＡＲＣＩＡ?ＬＥＩＲＯ Ａ，ＴＡＲＲＩＯ Ｎ， 犲 狋犪 犾． Ｓｕｇａ ｒｍｅ ｔ ａｂｏ ｌ ｉ ｓｍ，ｒ ｅｄｏｘｂａ ｌ ａｎｃ ｅａｎｄｏｘ ｉ ｄａ ｔ ｉ ｖｅ ?Ｓ ｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓｒ ｅ ｓｐｏｎｓ ｅｉ ｎｔ ｈｅｒ ｅ ｓｐ ｉ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ａ ｓ ｔ犓犾 狌狔狏 犲 狉 狅犿狔犮 犲 狊犾 犪犮 狋 犻 狊［ Ｊ］．Ｍｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ａ ｌＣｅ ｌ ｌＦａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｉ ｅ ｓ， ２００９， ８（ １）： ４６． ＤＯＩ： １０． ｙｙｅ ２８５９ ８ ４６． １１８６／１４７５ ? ? ? ［ ３３］ ＧＡＬＩＮＩＮＡ Ｎ， ＬＡＳＡＺ， ＳＴＲＡＺＤＩＮＡＩ， 犲 狋犪 犾． Ｅｆ ｆ ｅ ｃ ｔｏ ｆＡＤＨＩ Ｉｄｅ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅｎｃｙｏｎｔ ｈｅｉ ｎ ｔ ｒ ａ ｃ ｅ ｌ ｌ ｕ ｌ ａ ｒｒ ｅｄｏｘｈｏｍｅ ｏ ｓ ｔ ａ ｓ ｉ ｓ 狊犿狅 犫 犻 犾 犻 狊［ Ｊ］． ＴｈｅＳｃ ｉ ｅｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ Ｗｏ ｒ ｌ ｄＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ， ２０１２（ ２０１２）： ７４２６１０． ＤＯＩ： １０． １１００／２０１２／７４２６１０． ｉ ｎ犣狔犿狅犿狅狀犪 ［ ３４］ ＰＵＥＮＴＥＳ ＨＡＮＳＥＮ Ｍ Ａ， ＳＲＥＮＳＥＮＳＪ， 犲 狋犪 犾． Ａｄａｐ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎａｎｄｈｅ ｔ ｅ ｒ ｏｇｅｎｅ ｉ ｔ ｆ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻 ?Ｔ?ＬＬＥＺＰＥ， ｙｏ ＭＣ１０００ｇ ｒ ｏｗｉ ｎｇｉ ｎｃ ｏｍｐ ｌ ｅｘｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ｓ［ Ｊ］． Ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄａｎｄＥｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌＭｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙ， ２０１３， ７９（ ３）： １００８ １０１７． ? ＤＯＩ： １０． １１２８／ａ ｅｍ． ０２９２０ １２． ? ［ ３５］ ＦＩＮＮ ＴＪ， ＳＨＥＷＡＲＡＭＡＮＩＳ， ＬＥＡＨＹＳＣ， 犲 狋犪 犾． Ｄｙｎａｍｉ ｃ ｓａｎｄｇｅｎｅ ｔ ｉ ｃｄ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻ｄｕｒ ｉ ｎｇ ｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌａｄａｐ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｔ ｏａｎａｎａ ｅ ｒ ｏｂ ｉ ｃｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ［ Ｊ］． Ｐｅ ｅ ｒ Ｊ， ２０１７， ５（ ５）： ｅ ３２４４． ＤＯＩ： １０． ７７１７／ｐｅ ｅ ｒ ３２４４． ｊ． ［ ３６］ ＳＭＡＬＬＰ， ＢＬＡＮＫＥＮＨＯＲＮＤ，ＷＥＬＴＹＤ， 犲 狋犪 犾． Ａｃ ｉ ｄａｎｄｂａ ｓ ｅｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅｉ ｎ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻ａｎｄ犛犺 犻犵犲 犾 犾 犪犳犾 犲狓 狀犲 狉 犻：Ｒｏ １３６５?２６７２． ｌ ｅｏ ｆｒ ｒ ｏｗｔ ｈｐＨ ［ Ｊ］． ＪＢａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｏ ｌ， １９９４， １７６（ ６）： １７２９?１７３７． ＤＯＩ： １０． １１１１／ １９９４． ｊ． ｐｏＳａｎｄｇ ｔ ｂ０１６３１． ｘ． ［ ３７］ ＨＬＡＩＮＧ Ｍ Ｍ，ＷＯＯＤＢＲ，ＭＣＮＡＵＧＨＴＯＮ Ｄ， 犲 狋犪 犾． Ｖｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｓｐｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏｐｙｃ ｏｍｂ ｉ ｎｅｄｗｉ ｔ ｈｔ ｒ ａｎｓ ｃ ｒ ｉ ｔ ｏｍｉ ｃａ  ｐ ｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｆ ｏ ｒｉ ｎｖｅ ｓ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｂａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｒ ｅ ｓｐｏｎｓ ｅ ｓｔ ｏｗａ ｒ ｄｓａ ｃ ｉ ｄｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓ［ Ｊ］．Ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄ Ｍｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙａｎｄＢ ｉ ｏ ｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ， ｙ ｇａ ２０１８， １０２（ １）： ３３３ ３４３． ＤＯＩ： １０． １００７／ｓ ００２５３ ０１７ ８５６１ ５． ? ? ? ? ［ ｓ ｅｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓｃ ｏｎｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎｓｉ ｎ犈狊 ３８］ ＤＥＢＩＡＳＥＤ， ＴＲＡＭＯＮＴＩＡ， ＢＯＳＳＡ Ｆ， 犲 狋犪 犾． Ｔｈｅｒ ｅ ｓｐｏｎｓ ｅｔ ｏｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｒ 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪 ?ｐｈａ ｙ 犮 狅 犾 犻：Ｒｏ ｌ ｅａｎｄｒ ｅｇｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｔ ｈｅｇ ｌ ｕ ｔ ａｍｉ ｃａ ｃ ｉ ｄｄｅ ｃ ａ ｒ ｂｏｘｙ ｌ ａ ｓ ｅｓｙ ｓ ｔ ｅｍ［ Ｊ］．Ｍｏ ｌＭｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ｏ ｌ， １９９９， ３２（ ６）： １１９８?１２１１． １０． １０４６／ １３６５ ２９５８． １９９９． ０１４３０． ｘ． ＤＯＩ： ? ｊ． ［ ３９］ ＬＵＮＤＰ， ＴＲＡＭＯＮＴＩＡ， ＤＥＢＩＡＳＥＤ． Ｃｏｐ ｉ ｎｇ ｗｉ ｔ ｈｌ ｏｗ ｐＨ：Ｍｏ ｌ ｅ ｃｕ ｌ ａ ｒｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅｇ ｉ ｅ ｓｉ ｎｎｅｕ ｔ ｒ ａ ｌ ｏｐｈ ｉ ｌ ｉ ｃｂａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ［ Ｊ］． ＦＥＭＳ Ｍｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙＲｅ ｖ ｉ ｅｗｓ， ２０１４， ３８（ ６）： １０９１ １１２５． ＤＯＩ： １０． １１１１／１５７４ ６９７６． １２０７６． ? ? ［ ４０］ ＣＡＳＴＡＮＩＥ ＰＥＮＦＯＵＮＤＴ Ａ， ＳＭＩＴＨ Ｄ， 犲 狋犪 犾． Ｃｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌｏ ｆａ ｃ ｉ ｄｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅｉ ｎ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻［ Ｊ］． ?ＣＯＲＮＥＴ Ｍ Ｐ， ＪＢａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｏ ｌ， １９９９， １８１（ １１）： ３５２５ ３５３５． ? ［ ４１］ ＷＡＮＧＳｈｅｎｇ， ＹＡＮ Ｒｅｎｈｏｎｇ， ＺＨＡＮＧＸｉ， 犲 狋犪 犾．Ｍｏ ｌ ｅ ｃｕ ｌ ａ ｒｍｅ ｃｈａｎ ｉ ｓｍｏ ｆｐＨ? ｄｅｐｅｎｄｅｎ ｔｓｕｂｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅｔ ｒ ａｎｓｐｏ ｒ ｔｂｙａｎ ａ ｒ ｉ ｎ ｉ ｎｅ ａｇｍａ ｔ ｉ ｎｅａｎ ｔ ｉ ｒ ｔ ｅ ｒ［ Ｊ］． Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｅｄ ｉ ｎｇｓｏ ｆｔ ｈｅＮａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＡｃ ａｄｅｍｙｏ ｆＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ， ２０１４， １１１（ ３５）： １２７３４?１２７３９． ? ｇ ｐｏ ｓ． １４１４０９３１１１． ＤＯＩ： １０． １０７３／ｐｎａ ［ ４２］ ＲＩＣＨＡＲＤ Ｈ， ＦＯＳＴＥＲＪ Ｗ． 犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻ｇ ｌ ｕ ｔ ａｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｉ ｎｅ ｔａ ｃ ｉ ｄｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅｓｙ ｓ ｔ ｅｍｓｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ?ａｎｄａ ?ｄｅｐｅｎｄｅｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｌｐＨａｎｄｒ ｅ ｖｅ ｒ ｓ ｅｔ ｒ ａｎｓｍｅｍｂ ｒ ａｎｅｐｏ ｔ ｅｎ ｔ ｉ ａ ｌ［ Ｊ］． ＪＢａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｏ ｌ， ２００４， １８６（ １８）： ６０３２ ６０４１． ＤＯＩ： １０． １１２８／ ｂ． １８６． ? ｊ １８． ６０３２ ６０４１． ２００４． ? ［ ４３］ ＨＩＣＫＳ Ｗ Ｍ， ＫＯＴＬＡＪ ＩＣＨ Ｍ Ｖ，ＶＩ Ｓ ＩＣＫＪＥ． Ｒｅ ｃ ｏｖｅ ｒ ｒ ｏｍｌ ｏｎｇ ｔ ｅ ｒｍｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｒ ｓ ｅａｎｄｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓｓｕ ｒ ｖ ｉ ｖａ ｌｉ ｎ ? ｙｆ ｙｐｈａ 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） ８ ２０１９ 年 犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻ｒ ｅ ｉ ｒ ｅｔ ｈｅＬ?ｉ ｓ ｏａ ｓｐａ ｒ ｔ ｌｐ ｒ ｏ ｔ ｅ ｉ ｎｃ ａ ｒ ｂｏｘｙ ｌｍｅ ｔ ｈｙ ｌ ｔ ｒ ａｎｓ ｆ ｅ ｒ ａ ｓ ｅａ ｔａ ｌ ｋａ ｌ ｉ ｎｅｐＨ ［ Ｊ］．Ｍｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙ， ｑｕ ｙ ２００５， １５１（ ７）： ２１５１ ２１５８． ＤＯＩ： １０． １０９９／ｍｉ ｃ． ０． ２７８３５ ０． ? ? ［ ４４］ ＨＡＲＤＥＮ Ｍ Ｍ， ＨＥＡ， ＣＲＥＡＭＥＲＫ， 犲 狋犪 犾． Ａｃ ｉ ｄ ａｄａｐ ｔ ｅｄｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｓｏ ｆ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻 Ｋ? １２ｏｂ ｔ ａ ｉ ｎｅｄｂｙｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ  ? ｔ ａ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄａｎｄＥｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌＭｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙ， ２０１５， ８１（ ６）： １９３２ １９４１． ＤＯＩ： １０． １１２８／ａ ｅｍ． ０３４９４ １４． ? ? ［ ４５］ ＭＣＣＡＲＴＨＹＳ， ＪＯＨＮＳＯＮ Ｔ， ＰＡＶＬＩＫＢＪ， 犲 狋犪 犾． Ｅｘｐａｎｄ ｉ ｎｇｔ ｈｅｌ ｉｍｉ ｔ ｓｏ ｆｔ ｈｅ ｒｍｏａ ｃ ｉ ｄｏｐｈ ｉ ｌ ｎｔ ｈｅａ ｒ ｃｈａ ｅ ｏｎ犛狌 犾  ｙｉ ｔ ｉ ｖｅｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］．Ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄａｎｄ Ｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌ Ｍｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙ， ２０１６， ８２（ ３）： ８５７?８６７． 犾 狅 犫狌 狊狊 狅 犾犳犪 狋 犪狉 犻 犮狌 狊ｂｙａｄａｐ 犳狅 ： ／ ＤＯＩ１０． １１２８ ａ ｅｍ． ０３２２５ １５． ? ［ ４６］ ＤＡＬＬＩＮＧＥＲ Ｗ Ｈ． Ｔｈｅｐ ｒ ｅ ｓ ｉ ｄｅｎ ｔ ′ ｓａｄｄ ｒ ｅ ｓ ｓ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆｔ ｈｅＲｏｙａ ｌＭｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏｐ ｉ ｃ ａ ｌＳｏ ｃ ｉ ｅ ｔ １８８７， ７（ ２）： １８５ １９９． ? ｙ， １３６５ １０． １１１１／ ２８１８． １８８７． ｔ ｂ０１５６６． ｘ． ＤＯＩ： ? ｊ． ［ ４７］ ＢＥＮＮＥＴＴ Ａ Ｆ， ＬＥＮＳＫＩＲＥ． Ａｎｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｔ ｅ ｓ ｔｏ ｆｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎａ ｒ ｒ ａｄｅ ｏ ｆ ｆ ｓｄｕ ｒ ｉ ｎｇｔ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅａｄａｐ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． ? ｙｔ ２００７， １０４（ ｓ １）： ８６４９ ８６５４． ＤＯＩ： １０． １０７３／ｐｎａ ｓ． ０７０２１１７１０４． Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｅｄ ｉ ｎｇｓｏ ｆｔ ｈｅＮａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＡｃ ａｄｅｍｙｏ ｆＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ， ? ［ ４８］ ＲＩＥＨＬＥ Ｍ Ｍ， ＢＥＮＮＥＴＴ Ａ Ｆ， ＬＥＮＳＫＩＲ Ｅ， 犲 狋犪 犾． Ｅｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎａ ｒ ｓｉ ｎｈｅ ａ ｔ ｉ ｎｄｕｃ ｉ ｂ ｌ ｅｇｅｎｅｅｘｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏｎｉ ｎ ? ｙｃｈａｎｇｅ 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻 ａｄａｐ ｔ ｅｄｔ ｏｈ ｉ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ［ Ｊ］． Ｐｈｙ ｓ ｉ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌＧｅｎｏｍｉ ｃ ｓ， ２００３， １４（ １）： ４７?５８．ＤＯＩ： １０． ｌ ｉ ｎｅ ｓｏ ｆ犈狊 ｇｈｔ ｓ ｉ ｏ ｌ ｃ ｓ． ０００３４． ２００２． １１５２／ｐｈｙ ｇｅｎｏｍｉ ［ ４９］ ＤＥＡＴＨＥＲＡＧＥＤＥ， ＫＥＰＮＥＲＪＬ， ＢＥＮＮＥＴＴ ＡＦ， 犲 狋犪 犾． Ｓｐｅ ｃ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ｔ ｆｇｅｎｏｍｅｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｐｏｐｕ ｌ ａ  ｙｏ ｔ ｉ ｏｎｓｏ ｆ犈狊 犮犺犲 狉 犻 犮犺 犻 犪犮 狅 犾 犻ｅｖｏ ｌ ｖｅｄａ ｔｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｔ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ［ Ｊ］． Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｅｄ ｉ ｎｇｓｏ ｆｔ ｈｅＮａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＡｃ ａｄｅｍｙｏ ｆＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ， ２０１７， １１４（ １０）： Ｅ１９０４ ＤＯＩ： １０． １０７３／ｐｎａ ｓ． １６１６１３２１１４． ?Ｅ１９１２． ［ ５０］ 郭少伟，吕常江，张意，等 ．沼泽红假单胞菌砷代谢基因多样性及进化分析［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报（自 然 科 学 版）， ２０１４， ３５（ ２）： １７５ １７９． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ ｉ ｓ ｓｎ． １０００ ５０１３． ２０１４． ０２． ０１７５． ? ? ［ ５１］ ＢＡＫＥＲ?ＡＵＳＴＩＮ Ｃ，ＷＲＩＧＨＴ Ｍ Ｓ， ＳＴＥＰＡＮＡＵＳＫＡＳＲ， 犲 狋犪 犾． Ｃｏ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆａｎ ｔ ｉ ｂ ｉ ｏ ｔ ｉ ｃａｎｄ ｍｅ ｔ ａ ｌｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅ ?ｓ ［ ｔ ｉｍ． ２００６． ０２． ００６． Ｊ］． Ｔｒ ｅｎｄｓｉ ｎ Ｍｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙ， ２００６， １４（ ４）： １７６ １８２． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ? ｊ． ［ ５２］ ＯＳＯＥＧＡＷＡ Ａ， ＹＡＭＡＤＡ Ｔ，ＨＡＳＨＩＭＯＴＯ Ｔ， 犲 狋犪 犾．Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ４１０７：Ａｃ ｉ ｒ ｅｄｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅｔ ｏＥＧＦＲ?ＴＫＩｉ ｎａｎ ｑｕ ｕｎｃ ｏｍｍｏｎＧ７１９ＳＥＧＦＲ ｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｃａｎｃ ｅ ｒＲｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ， ２０１７， ７７（ １３）： ４１０７． ＤＯＩ： １０． １１５８／１５３８?７４４５． ａｍ２０１７? ４１０７． ［ ５３］ ＭＡＴＡ Ｍ Ｔ， ＢＡＱＵＥＲＯＦ， Ｐ?ＲＥＺＤ?ＡＺＪＣ． Ａ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｄ ｒ ｕｇｅ ｆ ｆ ｌ ｕｘｔ ｒ ａｎｓｐｏ ｒ ｔ ｅ ｒｉ ｎ犔犻 狊 狋 犲 狉 犻 犪犿狅狀狅 犮狔 狋 狅犵犲狀犲 狊［ Ｊ］． Ｆｅｍｓ ２０００， １８７（ ２）： １８５ １８８． ＤＯＩ： １０． １０１６／Ｓ０３７８ １０９７（ ００） ００１９９ ３． Ｍｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙＬｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｓ， ? ? ? ［ ５４］ ＰＡＲＫＨＩＬＬＪ， ＤＯＵＧＡＮ Ｇ， ＪＡＭＥＳＫ Ｄ， 犲 狋犪 犾． Ｃｏｍｐ ｌ ｅ ｔ ｅｇｅｎｏｍｅｓ ｅ ｅｏ ｆａｍｕ ｌ ｔ ｉ ｌ ｅｄ ｒ ｕｇｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎ ｔ犛犪 犾犿狅狀犲 犾  ｑｕｅｎｃ ｐ ｅ ｒ ｏｖａ ｒＴｙｐｈ ｉＣＴ１８［ Ｊ］． Ｎａ ｔ ｕ ｒ ｅ， ２００１， ４１３（ ６８５８）： ８４８ ８５２． ＤＯＩ： １０． １０３８／３５１０１６０７． 犾 犪犲狀 狋 犲 狉 犻 犮犪 ｓ ? ［ ５５］ ＯＨＡＴＡ Ｙ， ＳＨＩＭＡＤＡＳ， ＡＫＩＹＡＭＡ Ｙ， 犲 狋犪 犾． Ａｃ ｉ ｒ ｅｄｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅｗｉ ｔ ｈｅｐ ｉ ｔ ｉ ｃａ ｌ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｕｎｄｅ ｒｌ ｏｎｇ ｔ ｅ ｒｍａｎ  ? ｑｕ ｇｅｎｅ ｔ ｉ ａｎｇ ｉ ｏｇｅｎ ｉ ｃｔ ｈｅ ｒ ａｐｙｆ ｏ ｒｈｅｐａ ｔ ｏ ｃ ｅ ｌ ｌ ｕ ｌ ａ ｒｃ ａ ｒ ｃ ｉ ｎｏｍａ［ Ｊ］．Ｍｏ ｌ ｅ ｃｕ ｌ ａ ｒＣａｎｃ ｅ ｒＴｈｅ ｒ ａｐｅｕ ｔ ｉ ｃ ｓ， ２０１７， １６（ ６）： １１５５?１１６５． ? ＤＯＩ： １０． １１５８／１５３５ ７１６３． ｍｃ ｔ １６ ０７２８． ? ? ? ［ ５６］ ＤＩＯＮＩ Ｓ ＩＯＦ， ＣＯＮＣＥＩ?ＯＩＣ，ＭＡＲＱＵＥＳＡ ＣＲ， 犲 狋犪 犾． Ｔｈｅｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆａｃ ｏｎ ｕｇａ ｔ ｉ ｖｅｐ ｌ ａ ｓｍｉ ｄａｎｄｉ ｔ ｓａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｏ ｊ ｙｔ ｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅｂａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｆ ｉ ｔ ｎｅ ｓ ｓ［ Ｊ］． Ｂ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙＬｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｓ， ２００５， １（ ２）： ２５０ ２５２． ＤＯＩ： １０． １０９８／ｒ ｓｂ ｌ． ２００４． ０２７５． ? ［ ５７］ ＷＯＮＧ Ａ， ＲＯＤＲＩＧＵＥ Ｎ， ＫＡＳＳＥＮ Ｒ． Ｇｅｎｏｍｉ ｃ ｓｏ ｆａｄａｐ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｄｕ ｒ ｉ ｎｇｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｔ ｈｅｏｐｐｏ ｒ ｔ ｕｎ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｔ ｈｏｇｅｎ犘狊 犲狌犱狅犿狅狀犪 狊犪犲 狉狌犵犻 狀狅 狊 犪［ Ｊ］． ＰＬＯＳ Ｇｅｎｅ ｔ ｉ ｃ ｓ， ２０１２， ８（ ９）： ｅ １００２９２８． ＤＯＩ： １０． １３７１／ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ． １００２９ ｊ ｐｇｅｎ． ｐａ ２８． ［ ５８］ ＪＲＧＥＮＳＥＮ Ｋ Ｍ，ＷＡＳＳＥＲＭＡＮＮ Ｔ，ＪＥＮＳＥＮＰ， 犲 狋犪 犾． Ｓｕｂ ｌ ｅ ｔ ｈａ ｌｃ ｉ ｒ ｏ ｆ ｌ ｏｘａ ｃ ｉ ｎｔ ｒ ｅ ａ ｔｍｅｎ ｔｌ ｅ ａｄｓｔ ｏｒ ａｐ ｉ ｄｄｅ  ｐ ｖｅ ｌ ｏｐｍｅｎ ｔｏ ｆｈ ｉ ｌ ｅ ｖｅ ｌｃ ｉ ｒ ｏ ｆ ｌ ｏｘａ ｃ ｉ ｎｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅｄｕ ｒ ｉ ｎｇｌ ｏｎｇ ｔ ｅ ｒｍｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆ犘狊 犲狌犱狅犿狅狀犪 狊犪犲 狉狌犵犻 狀狅  ? ? ｇｈ ｐ 狊 犪［ Ｊ］． Ａｎ ｔ ｉｍｉ ｃ ｒ ｏｂ ｉ ａ ｌＡｇｅｎ ｔ ｓａｎｄＣｈｅｍｏ ｔ ｈｅ ｒ ａｐｙ， ２０１３， ５７（ ９）： ４２１５ ４２２１． ＤＯＩ： １０． １１２８／ａ ａ ｃ． ００４９３ １３． ? ? ［ ５９］ ＶＯＧＷＩＬＬＴ， ＫＯＪＡＤＩＮＯＶＩＣ Ｍ， ＦＵＲＩ?Ｖ， 犲 狋犪 犾． Ｔｅ ｓ ｔ ｉ ｎｇｔ ｈｅｒ ｏ ｌ ｅｏ ｆｇｅｎｅ ｔ ｉ ｃｂａ ｃｋｇ ｒ ｏｕｎｄｉ ｎｐａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｕ  ｓ ｉ ｎｇｔ ｈｅｃ ｏｍｐａ ｒ ａ ｔ ｉ ｖｅｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆａｎ ｔ ｉ ｂ ｉ ｏ ｔ ｉ ｃｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅ［ Ｊ］．Ｍｏ ｌ ｅ ｃｕ ｌ ａ ｒＢ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙａｎｄＥｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ， ２０１４， ３１ （ １２）： ３３１４ ３３２３． ＤＯＩ： １０． １０９３／ｍｏ ｌ ｂｅ ｖ／ｍｓｕ２６２． ? （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：刘源岗） 第 ４０ 卷 第１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１８０９０３４ ? 变产量下扬料叶片对干燥滚筒 料帘分布的影响特性 吴铭禧，房怀英，杨建红，陆杨 （华侨大学 机电及自动化学院，福建 厦门 ３６１０２１） 摘要： 搭建单叶片滚筒料帘实验平台，通过可移动的接料装置评价每个位置的料帘分布，并采用料帘变异系 数构建料帘分布评价模型 ．研制 ６ 种结构的叶片，对每种叶片的料帘分布特性和变产量特性进行实验研究，得 到适合变产量特性的叶片结构形式 ．实验结果表明： Ｖ 字缺口叶片是 ６ 种叶片中料帘分布最佳、最适应变产量 要求的叶片 ． 关键词： 变产量；干燥滚筒；料帘分布；扬料叶片 中图分类号： Ｕ４１５． ５２ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ０００９ ０５ ? ? ? 犐 狀 犳 犾 狌 犲狀犮 犲狅 犳犔 犻 犳 狋 犻 狀犵犅 犾 犪犱 犲狅狀犇犻 狊 狋 狉 犻 犫狌 狋 犻 狅狀狅 犳犚狅 狋 犪 狉 犲 狉 狔犇狉 狔 犕犪 狋 犲 狉 犻 犪 犾犆狌 狉 狋 犪 犻 狀犝狀犱 犲 狉犞犪 狉 犻 犪犫 犾 犲犗狌 狋 狋 狆狌 ＷＵ Ｍｉ ｎｇｘ ｉ，ＦＡＮＧ Ｈｕａ ｉ ｉ ｎｇ，ＹＡＮＧＪ ｉ ａｎｈｏｎｇ，ＬＵ Ｙａｎｇ ｙ （ Ｃｏ ｌ ｌ ｅｇｅｏ ｆＭｅ ｃｈａｎ ｉ ｃ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇａｎｄＡｕ ｔ ｏｍａ ｔ ｉ ｏｎ，Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｙ，Ｘｉ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ａｓ ｉ ｎｇ ｌ ｅｂ ｌ ａｄｅｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｃｕ ｒ ｔ ａ ｉ ｎｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒｍ ｗａ ｓｓ ｅ ｔｕｐ，ｔ ｈｅｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｃｕ ｒ ｔ ａ ｉ ｎｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ  ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｗｈ ｉ ｃｈａ ｔｅ ａ ｃｈｐｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎｗａ ｓｅ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｅｄｂｙｕｓ ｉ ｎｇａｍｏｖａｂ ｌ ｅｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｒ ｅ ｃ ｅ ｉ ｖ ｉ ｎｇｄｅ ｖ ｉ ｃ ｅ．Ｔｈｅｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｃｕ ｒ  ｔ ａ ｉ ｎｖａ ｒ ｉ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅｎ ｔｗａ ｓｕｓ ｅｄｔ ｏｃ ｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔｔ ｈｅｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｃｕ ｒ ｔ ａ ｉ ｎｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｅ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎｍｏｄｅ ｌ．Ｓ ｉ ｘｋ ｉ ｎｄｓｏ ｆ ｂ ｌ ａｄｅ ｓｗｉ ｔ ｈｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓｗｅ ｒ ｅｄｅ ｖｅ ｌ ｏｐｅｄ．Ｔｈｅｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｃｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓａｎｄｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅｐ ｒ ｏｄｕｃ ｔ ｉ ｏｎｃｈａ ｒ  ｈｅｆ ｏ ｒｍｏ ｆｔ ｈｅｂ ｌ ａｄｅｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓｏ ｆｔ ｈｅｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｃｕ ｒ ｔ ａ ｉ ｎｏ ｆｅ ａ ｃｈｂ ｌ ａｄｅｗｅ ｒ ｅｓ ｔ ｕｄ ｉ ｅｄｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌ ｌ ｙ，ａｎｄｔ ｓｕ ｉ ｔ ａｂ ｌ ｅｆ ｏ ｒｔ ｈｅｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅｐ ｒ ｏｄｕｃ ｔ ｉ ｏｎｃｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃｗａ ｓｏｂ ｔ ａ ｉ ｎｅｄ．Ｔｈｅｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｓｈｏｗｔ ｈａ ｔｔ ｈｅｂ ｌ ａｄｅ ｗｉ ｔ ｈＶ?ｎｏ ｔ ｃｈｉ ｓｔ ｈｅｏｐ ｔ ｉｍａ ｌｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｃｕ ｒ ｔ ａ ｉ ｎｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎ，ａｎｄｉ ｓｍｏ ｓ ｔｓｕ ｉ ｔ ａｂ ｌ ｅｆ ｏ ｒｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅｐ ｒ ｏｄｕｃ  ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｉ ｒ ｅｍｅｎ ｔ ｓ． ｑｕ 犓犲 狉 犱 狊： ｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅｐ ｒ ｏｄｕｃ ｔ ｉ ｏｎ；ｒ ｏ ｔ ａ ｒ ｒ ｒ；ｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｃｕ ｒ ｔ ａ ｉ ｎｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎ；ｌ ｉ ｆ ｔ ｉ ｎｇｂ ｌ ａｄｅ ｓ ｙｄ ｙｅ 狔狑狅 干燥滚筒被大量运用于农业、工 程、化 学、医 学 等 多 个 领 域，筒 体 作 为 直 接 与 所 烘 干 物 料 接 触 的 部 件，它的结构对滚筒烘干机的烘干效率有着至关重要的作用，因此，对滚筒结构的研究有重大意 义 ［１］．当 干燥滚筒产量小于额定产量时，扬料区料帘均匀性变 差，导 致排 出的烟 气 温 度 变 高，影 响 除 尘 效 果 和 除 尘系统的使用寿命 ．扬料叶片在旋转过程中从滚筒底 部提起 物料，升高 至 一 定 程 度 后，物 料 开 始 从 叶 片 尾端抛撒下来 ［２］．可见，料帘均匀性与扬料叶片的设计有关，需要获得适应变产量要求的扬料叶片结构 ． ［］ Ｐ ｉ ｔ ｏｎ 等 ３ 开发热与颗粒耦合的模型，得出 定 产 量 下，两 道 折 弯 叶 片 的 料 帘 分 布 比 Ｌ 型 叶 片 更 加 均 匀 ． ［］ Ｓｃｈｅ ｒ ｅ ｒ等 ４ 耦合离散元素法（ ＤＥＭ）和计算流体动力学（ ＣＦＤ）模拟得出，定产 量 下， Ｌ 型挡板干燥器的 收稿日期： ２０１８ ０９ １８ ? ? 通信作者： 房怀英（ １９７８ Ｅ ｉ ｌ： ｈａｐｐｅｎ＠ｈｑｕ． ｅｄｕ． ｃｎ． ?），女，副教授，博士，主要从事高端机制砂产品的研究 ． ?ｍａ 基金项目： 国家国际合作项目（ ２０１５ＤＦＡ７１０４０２）；福建省产学合作重大项目（ ２０１６Ｈ６０１３）；福 建 省 泉 州 市 科 技 计 划 项目（ ２０１８Ｃ１００Ｒ） 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） １０ ２０１９ 年 ［］ 料帘分布比直挡板的更均匀 ． Ｘｉ ｅ等 ５ 经 验 证 得 出，叶 片 数 量 较 多 时，料 帘 分 布 表 现 更 好；叶 片 越 高，料 帘分布更连续 ．文献［ ６ ８］研究表明，定产量下，当滚筒转速为 ７． ０ｒ·ｍｉ ｎ－１ ，结构角为 ９０ °时，采用 ９０ °的 ? 安装角能使料帘分布更均匀 ．文献［ ９ １０］建立持料量和抛撒角的数学模型，得出两 道折弯叶 片抛撒 的物 ? 料均匀性最好 ．沈杭等 ［１１］在定产量下研究 Ｌ 型直齿叶片，利用离散元仿真软件（ ＥＤＥＭ）得 出，当 转速为 ６． ６ｒ·ｍｉ ｎ－１ ，折弯角为 ９０ °，齿距为 ５０ｍｍ，齿边长为 １００ ｍｍ 时，采 用 三 角 形（或 梯 形）齿 得 到 的 料 帘 分布较均匀 ．刘立强 ［１２］得出在定产量下，直角带孔型叶片能增加平均抛撒次 数，料 帘密度随 叶片数 量的 增加而增加 ．张晨光等 ［２］建立料帘密度的数学 模 型，使 用 ＥＤＥＭ 进 行 验 证，得 出 定 产 量 下，三 段 式 叶 片 更有利于形成密集的料帘 ．黄文景等 ［１３］在定产量下，对干燥滚筒进行离散元仿真建模，研究 Ｌ 型 直齿叶 片结构，得出当齿间距为３０． ０～４２． ５ｍｍ，叶片宽度为４０ｍｍ，折弯角在１２０ °～１３５ °时，料帘分布均匀性 ［ ］ 较好 ． ＶａｎＰｕｙｖｅ ｌ ｄｅ１４ 提出一种用于预测叶片持料量的模型，得出在 定产量 条件 下，三道折 弯叶 片的料 帘分布范围更大 ．文献［ １５ １６］通过实验和图 像 分 析 获 取 数 据，发 现 将 产 量 控 制 在 最 优 产 量 能 使 料 帘 分 ? 布更均匀 ．以上研究中，研究者一般在定产量下，通过建立数学模型或仿真对直板型叶片、一道折弯叶片 和两道折弯叶片进行研究 ．本文在变产量下，通过可移动 的 接料装 置评 价 每 个 位 置 的 料 帘 分 布，采 用 料 帘变异系数构建料帘分布评价模型，对 ６ 种结构叶片的料帘分布特性和变产量特性进行研究 ． １ 实验部分 １． １ 实验装置与材料 以原生滚筒为研究对象，只涉及滚筒扬料区的一段 ．考虑到 实 验 数 据 的 准 确 提 取，采 用 单 叶 片 滚 筒 实验台 ．实验装置及示意图，如图 １， ２ 所示 ．实验装置分为 ３ 个部分：筒体、单个扬料叶片和取料装置 ．筒 体的轴向长度为 １０００ｍｍ，直径为 ２５００ｍｍ，筒体壁厚为 １０ ｍｍ．将 不同结 构的 扬料叶片 依次放 入滚 筒实验台中进行实验，取料装置由 １０ 个收集盒子和可移动导轨组成， １０ 个收 集盒 子从右至 左分别 进行 编号，依次为 １～１０，每个收集盒子的长为 １０００ｍｍ，宽为 １６５ｍｍ，高为 ２５０ｍｍ，壁厚为 ２． ５ｍｍ． 图 １ 单个扬料叶片滚筒实验台 图 ２ 单个扬料叶片滚筒结构示意图 Ｆ ｉ １ Ｓ ｉ ｎｇ ｌ ｅｂ ｌ ａｄｅｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒｍ ｇ． Ｆ ｉ ２ Ｓ ｉ ｎｇ ｌ ｅｂ ｌ ａｄｅｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍ ｇ． 采用 ６ 种不同结构的扬料叶片 分 别 进 行 实 验，叶 片 长 度 均 为 １０００ ｍｍ，材 料 为 Ｑ２３５Ａ，安 装 角 为 ９０ °，实验物料为花岗岩，粒度为 ０～２０ｍｍ． ６ 种扬料叶片结构，如表 １ 所示 ． 表 １ ６ 种扬料叶片结构 Ｔａｂ． １ Ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓｏ ｆｓ ｉ ｘｆ ｅ ｅｄｂ ｌ ａｄｅ ｓ 折弯次数 折弯角度／（ °） （各段宽度／ｍｍ） 开口形状及 开口尺寸 一道折弯 一道 １１０ （ ９５， １７６） － 两道折弯 两道 １５０， １２０ （ ４９， ９３， １８２） － 三道折弯 三道 １５０， １３０， １５０ （ ３６． ３， ３８． ３， １４８． ３， １２６． ３） － Ｖ 字缺口 三道 １５０， １３０， １５０ （ ３６． ３， ３８． ３， １４８． ３， １２６． ３） Ｖ 缺字口，缺口宽度 ４００ｍｍ， 缺口角度 １３２ °； 非 Ｖ 字缺口，缺口深度为 ７０． ２ｍｍ 叶片名称 叶片形状 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 吴铭禧，等：变产量下扬料叶片对干燥滚筒料帘分布的影响特性 １１ 续表 Ｃｏｎ ｔ ｉ ｎｕｅｔ ａｂ ｌ ｅ 折弯次数 折弯角度／（ °） （各段宽度／ｍｍ） 开口形状及 开口尺寸 四道折弯 四道 １６６， １５１， １５１， １６６ （ ７７， ５３， ５４， ５４， １３０） － 斜缺口 四道 １６６， １５１， １５１， １６６ （ ７７， ５３， ５４， ５４， １３０） 斜口，缺口距叶片左侧 上部长 ２００ｍｍ，右侧距底部 ２４０ｍｍ 叶片名称 叶片形状 １． ２ 实验方法 实验过程分为 ４ 个步骤： １）把一定质量的物料投入滚筒实验台； ２）让滚 筒以 一定的转 速逆时 针转 动一周，叶片随着滚筒一起转动，物料被叶片提升，物料 先做 自由滑 动，再 做 抛 撒 运 动，从 而 在 取 料 装 置 上方形成料帘，物料依次落入取料装置的收集盒 中； ３）对 １０ 个 盒 子 分 别 进 行 称 质 量，通 过 取 料 装 置 各 收集盒的质量可以反映出料帘分布情况； ４）更换不同叶片替代之前的扬料叶片，重复 上述 过程 ．设定投 料量分别为 ４０， ８０， １２０ｋｇ，固定滚筒转速为 ８． ３ｒ·ｍｉ ｎ－１ ，具体实验流程，如图 ３ 所示 ． （ ａ）投料 （ ｂ）滚筒转动 （ ｃ）称量 图 ３ 单个叶片滚筒实验流程图 Ｆ ｉ ３ Ｓ ｉ ｎｇ ｌ ｅｂ ｌ ａｄｅｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔｆ ｌ ｏｗｃｈａ ｒ ｔ ｇ． １． ３ 数据分析方法 干燥滚筒料帘分布的好坏，不仅与料帘的稀密程度有 关，还 与 其 分 布 的 均 匀 性 有 关，综 合 以 上 两 个 因素，采用变异系数评价滚筒料帘分布情况 ． 当需要比较的两组数据的测量尺度相差过大，无法直接采用标准差对实验数据进行比较时，应当先 消除 测 量 尺 度带来 的 影 响 ．变 异系数是衡量 抛撒 效果 好坏的重 要 标准 ［１７］，其数据 大小不仅 受变量 值离 散程度的影响，也反映变量值的平均水平 ．变异系数（ ＣＶ）计算式为 狀 狀 ２ 珡） ∑ （犃犻 －犃 ∑犃犻 犽， 犻＝１ 犻＝１ 珡 ， ＣＶ ＝ 珡 犽＝ 犃＝ ． 犃 狀－１ 狀 珡 为 １０ 个 盒 子中物 料 质量 的 平 均 值； 上式中： 犽 为 １０ 个盒子中物料质量的标准差； 犃 犃犻 为 每 个 盒 子 中 物 槡 料的质量； 狀 为数据个数， 狀＝１０．由上式可知，标准差越小，料帘分布就越 均匀，平均值 越大，料帘 就越密 集，所以变异系数越小越好 ． ２ 结果与讨论 １）当转速为 ８． ３ｒ· ｍｉ ｎ－１ ，投料 量 分别 为 ４０， ８０， １２０ｋｇ 时，分别对 ６ 种不同结构叶片进行抛 料实验， １０ 个集料 盒中 收 集物料的质量（ 犿），如图 ４ 所示 ．由图 ４ 可知：物料 的起始抛 撒 位置除了和投料量相关 外，还 与 叶 片 的 额 定 持 料 量、叶 片 的 缺 口有关 ．一般情 况 下，若 投 料 量 小 于 叶 片 的 额 定 持 料 量，物 料 的起始抛撒位置一般会大于 ０ °转角；若叶 片 有缺 口，则 在 ０ °转 （ ａ）投料量为 ４０ｋｇ 角处也会有物料从叶片中抛撒出来 ． 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） １２ （ ｂ）投料量为 ８０ｋｇ ２０１９ 年 （ ｃ）投料量为 １２０ｋｇ 图 ４ 不同投料量的筒内料帘分布 Ｆ ｉ ４ Ｄｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｃｕ ｒ ｔ ａ ｉ ｎｉ ｎｃｙ ｌ ｉ ｎｄｅ ｒｗｈｅｎｆ ｅ ｅｄ ｉ ｎｇａｍｏｕｎ ｔｉ ｓｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔ ｇ． 由图 ４（ ａ）可知：当投料量较小时， １， ２ 号集料盒中除了 Ｖ 字缺口叶片和 斜缺口叶 片有物 料抛 出，其 他叶片均没有物料抛撒出来 ．这是因为这两种叶片中的物料能从缺口中抛撒出来，其他叶片由于投料量 少于额定持料量且没有缺口，在滚筒转角小于 ９０ °时，仍有大量的物料在叶片中 ． 由图 ４（ ｂ）可知：一道折弯叶片和 Ｖ 字缺口叶片各集料 盒中的 物料质 量相 差不多，相 比 其 他 几 种 叶 片，这两种叶片的前两个集料盒中的物料较多，表明这两 种 叶片的 额定 持 料 量 和 投 料 量 相 近，且 较 早 抛 撒物料；两道折弯叶片和斜缺口叶片的前两个集料盒中的 物 料较少，由 于 两 道 折 弯 叶 片 折 弯 数 少，其 额 定持料量也小，在较小转角时就会有物料抛撒出来，而斜 缺 口叶片 得益 于 其 缺 口，即 使 该 叶 片 有 四 道 折 弯，在小转角时也有物料抛撒出来；三道折弯叶片和四道 折弯叶片 的集 料 盒 中，左 右 两 边 的 物 料 质 量 相 差巨大，三道折弯叶片和四道折弯叶片由于折弯数多，额定持料量大，导致起始抛撒的角度较大，前半部 分集料盒收集到的物料质量小，后半部分收集到的物料质量大 ． 由图 ４（ ｃ）可知：两道折弯叶片和 斜 缺 口 叶 片 各 集 料 盒 中 的 物 料 质 量 较 为 平 均，表 明 这 两 种 叶 片 的 额定持料量与投料量相近； Ｖ 字缺 口 叶 片 和 一 道 折 弯 叶 片 的 额 定 持 料 量 小 于 １２０ｋｇ，导 致 右 侧 集 料 盒 收集到的物料质量大于左侧的质量，但 由 于 Ｖ 字 缺 口 叶 片 有 缺 口，该 叶 片 抛 撒 时，物 料 质 量 不 会 骤 减； 三道折弯叶片和四道折弯叶片的额定持料量较大，均大于 １２０ｋｇ，其中，三道 折弯 叶片的额 定持料 量更 接近 １２０ｋｇ，在四道折弯叶片的集料盒中，物料质量非常不均匀，右侧少，左侧多 ． 综上可知，多道折弯叶片的额定持料量较大，左右两边 集料 盒 中 的 物 料 质 量 相 差 较 大 ．但 在 多 道 折 弯叶片上增加缺口，会减少额定持料量，使集料盒中的物料质量变得均匀 ． ２）仅依据集料盒中的物 料 质 量，并 不 能 判 断 料 帘 分 布 的 均 匀 性，需 要 通 过 变 异 系 数 进 行 判 断 ．因 此，根据集料盒中收集物料的质量，计算采用 ６ 种不同结构叶片时的变异系数，如图 ５ 所示 ． 图 ５ 不同投料量下 ６ 种叶片的变异系数 Ｆ ｉ ５ Ｖａ ｒ ｉ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅｎ ｔｏ ｆｓ ｉ ｘｋ ｉ ｎｄｓｏ ｆｂ ｌ ａｄｅ ｓｗｉ ｔ ｈｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｆ ｅ ｅｄ ｉ ｎｇａｍｏｕｎ ｔ ｇ． 由图 ５ 可知：当投料量为 ４０ｋｇ 时， Ｖ 字缺口叶片的变异系数最小，即料帘分布最均匀；当投 料量为 ８０ｋｇ 时，一道折弯叶片的料帘分布最均匀；当投料量为 １２０ｋｇ 时，斜缺口叶 片的料 帘分布最均 匀 ．在 ３ 种投料量下，料帘分布最均匀的叶片都不同 ．因此，需要通 过 变异系 数的 均 方 差 和 平 均 值 进 行 综 合 的 评 定． Ｖ 字缺口叶片的变异系数均方差最 小，其 变 异 系 数 平 均 值 也 最 小，由 此 可 以 判 断， Ｖ 字缺口叶片的 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 吴铭禧，等：变产量下扬料叶片对干燥滚筒料帘分布的影响特性 １３ 料帘分布最均匀，最适应变产量的要求 ．由图 ５ 还可知：多道折弯叶片的变异系数很大，随产量的变化起 伏也很大 ．这反映出多道折弯叶片的料帘分布均匀性较差，变产量适应性也较差，随着叶片折弯数增多， 料帘表现也变差 ．对比相同折弯数的折弯型叶片，缺口型叶片的料帘分布均匀性更好 ． ３ 结束语 搭建单叶片滚筒料帘实验平台，通过可移动的接料装置评价每个位置的料帘分布，采用料帘变异系 数构建料帘分布评价模型，研制 ６ 种结构的叶片，对每种 结 构叶片 的料 帘 分 布 特 性 进 行 研 究，并 对 每 种 叶片的变产量特性进行实验，得到适合变产量特性的 叶片结 构形式 ．结 果 表 明：多 道 折 弯 叶 片 的 料 帘 分 布均匀性较差，而在叶片上增加缺口，可以改善料帘分布 的均匀性；通过 变 异 系 数 均 方 差 和 平 均 值 的 对 比，得出 Ｖ 字缺口叶片的料帘分布最均匀，最适应变产量的要求 ．文中研究主 要针 对折弯型 叶片和 缺口 型叶片的料帘分布表现，弥补了扬料叶片在这两方面研究的空缺 ．研究结果为扬料叶片的结构优化设计 及变产量下烟气和成品骨料的温度控制奠定理论基础，对设计变产量滚筒具有一定的工程应用价值 ． 参考文献： ［ １］ 秦强，李志刚 ．滚筒烘干机筒体结构对烘干物 料 的 影 响［ Ｊ］．中 国 高 新 技 术 企 业， ２０１５（ ２１）： ４１ ４２． ＤＯＩ： １０． １３５３５／ ? ｊ． ｃｎｋ ｉ． １１ ４４０６／ｎ． ２０１５． ２１． ０２１． ? ［ ２］ 张晨光，焦生杰，谢 立 扬，等 ．沥 青 搅 拌 设 备 烘 干 筒 料 帘 密 度 建 模 及 仿 真 ［ Ｊ］．华 中 科 技 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）， ｈｕｓ ｔ． １７０５１１． ２０１７， ４５（ ５）： ５５ ６０． ＤＯＩ： １０． １３２４５／ ? ｊ． ［ ３］ ＰＩＴＯＮ Ｍ，ＨＵＣＨＥＴ Ｆ， ＬＥ ＣＯＲＲＥ Ｏ， 犲 狋犪 犾．Ａｃｏｕｐ ｌ ｅｄｔ ｈｅ ｒｍａ ｌ ｎｄｕｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ ｒ ａｎｕ ｌ ａ ｒｍｏｄｅ ｌｉ ｎｆ ｌ ｉ ｔ ｓｒ ｏ ｔ ａ ｒ ｉ ｌ ｎ：Ｉ ?ｇ ｇｈ ｙｋ ｖａ ｌ ｉ ｄａ ｔ ｉ ｏｎａｎｄｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓｄｅ ｓ ｉ ａｐｐ ｌ ｔ ｈｅ ｒｍａ  Ｊ］．Ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄＴｈｅ ｒｍａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， ２０１５， ７５： １０１１?１０２１． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｇｎ［ ｊ． ｌ ｅｎｇ． ２０１４． １０． ０５２． ［ ４］ ＳＣＨＥＲＥＲ Ｖ，Ｍ?ＮＮＩＧＭＡＮＮ Ｍ， ＢＥＲＮＥＲ Ｍ Ｏ， 犲 狋犪 犾． Ｃｏｕｐ ｌ ｅｄＤＥＭ?ＣＦＤｓ ｉｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｄ ｒ ｉ ｎｇ ｗｏｏｄｃｈ ｉ ｎａ ｙ ｐｓｉ ｒ ｏ ｔ ａ ｒ ｒ ｕｍ：Ｂａ ｆ ｆ ｌ ｅｄｅ ｓ ｉ ｌｒ ｅｄｕｃ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｆｕｅ ｌ， ２０１６， １８４： ８９６ ９０４． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｆ ｕｅ ｌ． ２０１６． ０５． ０５４． ? ｙｄ ｇｎａｎｄｍｏｄｅ ｊ． ［ ５］ ＸＩＥ Ｑｉ ａｎｇ， ＣＨＥＮＺｕｏｂ ｉ ｎｇ，ＭＡＯ Ｙａ， 犲 狋犪 犾． Ｃａ ｓ ｅｓ ｔ ｕｄ ｉ ｅ ｓｏ ｆｈｅ ａ ｔｃ ｏｎｄｕｃ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｒ ｏ ｔ ａ ｒ ｒ ｕｍｓｗｉ ｔ ｈＬ? ｓｈａｐｅｄｌ ｉ ｆ ｔ ｅ ｒ ｓ ｙｄ ｖ ｉ ａＤＥＭ［ Ｊ］． Ｃａ ｓ ｅＳ ｔ ｕｄ ｉ ｅ ｓｉ ｎＴｈｅ ｒｍａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， ２０１８， １１： １４５ １５２． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｃ ｓ ｉ ｔ ｅ． ２０１８． ０２． ００１． ? ｊ． ［ ６］ 刘磊 ．沥青搅拌设备烘干筒物料升温影响因素分析［ Ｄ］．西安：长安大学， ２０１１． ［ ７］ 王雪 ．沥青搅拌设备烘干筒骨料运动学分析［ Ｄ］．西安：长安大学， ２０１１． ［ ８］ 韩宝庆 ．沥青料烘干滚筒结构设计及物料升温因素仿真分析［ Ｄ］．西安：长安大学， ２０１４． ［ ９］ 郭永亮 ．搅拌设备烘干筒叶片对骨料加热特性影响研究［ Ｄ］．西安：长安大学， ２０１２． ［ １０］ 石拓 ．沥青搅拌设备烘干筒结构分析与优化［ Ｄ］．西安：长安大学， ２０１７． ［ １１］ 沈杭，杨建红，张认成，等 ．干粉站用干燥滚筒离散元仿真分析与试验研究［ Ｊ］．机 械 设 计， ２０１６， ３３（ ８）： ６７ ７１． ＤＯＩ： ? ｃｎｋ ｉ． ｘｓ ２０１６． ０８． ０１３． １０． １３８４１／ ｊ． ｊ ｊ． ［ １２］ 刘立强 ．基于 ＣＦＤ?ＤＥＭ 耦合方法烘干筒传热过程仿真［ Ｄ］．西安：长安大学， ２０１７． ［ １３］ 黄文景，杨建红，王小宁 ．滚筒干燥器能耗分 析 及 参 数 优 化 设 计 ［ Ｊ］．筑 路 机 械 与 施 工 机 械 化， ２０１７， ３４（ １）： ８１ ?８６． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １０００ ０３３Ｘ． ２０１７． ０１． ０１６． ? ｊ． ［ １４］ ＶＡＮ ＰＵＹＶＥＬＤＥＤ Ｒ．Ｍｏｄｅ ｌ ｌ ｉ ｎｇｔ ｈｅｈｏ ｌ ｄｕｐｏ ｆｌ ｉ ｆ ｔ ｅ ｒ ｓｉ ｎｒ ｏ ｔ ａ ｒ ｒ ｒ ｓ［ Ｊ］． Ｃｈｅｍｉ ｃ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈａｎｄ ｙｄ ｙｅ Ｄｅ ｓ ｉ ２００９， ８７（ ２）： ２２６ ２３２． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｃｈｅ ｒ ｄ． ２００８． ０８． ０１８． ? ｊ． ｇｎ， ［ １５］ ＫＡＲＡＬＩＭ Ａ， ＳＵＮＫＡＲＡ ＫＲ， ＨＥＲＺＦ， 犲 狋犪 犾． Ｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｏ ｆａｆ ｌ ｉ ｔ ｅｄｒ ｏ ｔ ａ ｒ ｒ ｕｍｔ ｏａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓｔ ｈｅｏｐ ｔ ｉ  ｙ ｇｈ ｙｄ Ｊ］． Ｃｈｅｍｉ ｃ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ， ２０１５， １３８： ７７２ ７７９． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｍｕｍｌ ｏａｄ ｉ ｎｇ［ ｃ ｅ ｓ． ２０１５． ０９． ００４． ? ｊ． ［ １６］ ＫＡＲＡＬＩＭ Ａ， ＨＥＲＺＦ， ＳＰＥＣＨＴＥ， 犲 狋犪 犾． Ｃｏｍｐａ ｒ ｉ ｓ ｏｎｏ ｆｉｍａｇｅａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｍｅ ｔ ｈｏｄｓｔ ｏｄｅ ｔ ｅ ｒｍｉ ｎｅｔ ｈｅｏｐ ｔ ｉｍｕｍｌ ｏａｄ  ｙ ｅ ｃ． ２０１５． １１． ０５３． ｉ ｎｇｏ ｆｆ ｌ ｉ ｔ ｅｄｒ ｏ ｔ ａ ｒ ｒ ｕｍｓ［ Ｊ］． Ｐｏｗｄｅ ｒＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ， ２０１６， ２９１： １４７ １５３． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ? ｊ． ｐｏｗｔ ｇｈ ｙｄ ［ １７］ 李小聪 ．稻秸秆对行抛撒装置设计与试验［ Ｄ］．长沙：湖南农业大学， ２０１６． （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１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１８０９０３０ ? 光学皮带秤测量方法及实验对比 陈睿１，杨建红１，房怀英１，黄文景２，林伟端２，王惠风２ （ １．华侨大学 机电及自动化学院，福建 厦门 ３６１０２１； ２．福建南方路面机械有限公司，福建 泉州 ３６２０２１） 摘要： 基于激光测距技术，提出一种新型皮带输送物料的体积测量方法，该方法利用激光测距传感器拟合得 到物料横截面，并结合皮带速度计算得到物料瞬时流量 ．通过皮带上物料的运动特征分析主要误差源，并优化 轮廓提取算法；通过搭建实验台（带宽为 ２００ｍｍ 的皮带机），测量在 带 速 为 ０～０． ８ ｍ·ｓ－１ 时 的 物 料 流 量 ．实 验结果表明：误差补偿之后，测量结果 的 重 复 性 和 准 确 性 的 误 差 均 在 ±１％ 以 内，该 方 法 具 有 非 接 触、结 构 简 单、精度高等优点，可以满足工业带式输送机的实时测量要求 ． 关键词： 激光测距；皮带秤；非接触；误差修正 中图分类号： ＴＨ７４１ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ００１４ ０６ ? ? ? 犆狅犿狆犪 狉 犪 狋 犻 狏 犲犛 狋 狌犱狔狅狀 犕犲 犪 狊 狌 狉 犻 狀犵 犕犲 狋 犺狅犱犪狀犱 犈狓狆犲 狉 犻犿犲 狀 狋狅 犳犗狆 狋 犻 犮 犪 犾犅犲 犾 狋犠犲 犻 狉 犵犺犲 ＣＨＥＮ Ｒｕ ｉ１，ＹＡＮＧＪ ｉ ａｎｈｏｎｇ１，ＦＡＮＧ Ｈｕａ ｉ ｉ ｎｇ１， ｙ ＨＵＡＮＧ Ｗｅｎ ｉ ｎｇ２，ＬＩＮ Ｗｅ ｉ ｄｕａｎ２，ＷＡＮＧ Ｈｕ ｉ ｆ ｅｎｇ２ ｊ （ １．Ｃｏ ｌ ｌ ｅｇｅｏ ｆＭｅ ｃｈａｎ ｉ ｃ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇａｎｄＡｕ ｔ ｏｍａ ｔ ｉ ｏｎ，Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ； ｙ，Ｘｉ ２．Ｆｕ ｉ ａｎＳｏｕ ｔ ｈ Ｈｉ ｃｈ ｉ ｎｅ ｒ ｉｍｉ ｔ ｅｄ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｊ ｇｈｗａｙ Ｍａ ｙＣｏｍｐａｎｙＬ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ｂａ ｓ ｅｄｏｎｌ ａ ｓ ｅ ｒｒ ａｎｇ ｉ ｎｇｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ，ａｎｅｗ ｍｅ ｔ ｈｏｄｆ ｏ ｒｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｉ ｎｇｔ ｈｅｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｖｏ ｌ ｕｍｅｏｎｂｅ ｌ ｔｃ ｏｎ  ｖｅｙｏ ｒ ｓｗａ ｓｐ ｒ ｏｐｏ ｓ ｅｄ．Ａｔ ｈｅｍｅ ｔ ｈｏｄｕｓ ｅ ｓｌ ａ ｓ ｅ ｒｒ ａｎｇ ｉ ｎｇｓ ｅｎｓ ｏ ｒｗａ ｓｕｓ ｅｄｔ ｏｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｅａｎｄｆ ｉ ｔｔ ｈｅｃ ｒ ｏ ｓ ｓｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆ ｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌａｎｄｔ ｈｅｉ ｎｓ ｔ ａｎ ｔ ａｎｅ ｏｕｓｆ ｌ ｏｗｒ ａ ｔ ｅｏ ｆｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｗａ ｓｃ ａ ｌ ｃｕ ｌ ａ ｔ ｅｄｔ ｏｇｅ ｔ ｈｅ ｒｗｉ ｔ ｈｂｅ ｌ ｔｓｐｅ ｅｄ．Ａｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎｇｔ ｏｔ ｈｅ ｍｏｖｅｍｅｎ ｔｃｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓｏ ｆｔ ｈｅｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｏｎｔ ｈｅｂｅ ｌ ｔ，ｔ ｈｅｍａ ｉ ｎｅ ｒ ｒ ｏ ｒｓ ｏｕ ｒ ｃ ｅ ｓｗｅ ｒ ｅａｎａ ｌ ｚ ｅｄａｎｄｔ ｈｅｃ ｏｎ ｔ ｏｕ ｒｅｘ  ｙ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｗａ ｓｏｐ ｔ ｉｍｉ ｚ ｅｄ．Ａｎｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒｍ ｗｉ ｔ ｈａｂａｎｄｗｉ ｄ ｔ ｈｏ ｆ２００ｍｍ ｗａ ｓｓ ｅ ｔｕｐｔ ｏｍｅ ａ ｓ  ｇｏ ｕ ｒ ｅｔ ｈｅｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｆ ｌ ｏｗｒ ａ ｔ ｅｗｈｅｎｔ ｈｅｂｅ ｌ ｔｃ ｏｎｖｅｙｅ ｒｍｏｖｅｄａ ｔａｓｐｅ ｅｄｉ ｎｔ ｈｅｒ ａｎｇｅｏ ｆ０～０． ８ｍ·ｓ－１ ．Ｔｈｅｅｘｐｅ ｒ ｉ  ｈｅｒ ｅｐｅ ａ ｔ ａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｒ ｒ ｏ ｒａｎｄａ ｃ ｃｕ ｒ ａ ｃｙｅ ｒ ｒ ｏ ｒｏ ｆｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｅｍｅｎ ｔｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓａ ｒ ｅｗｉ ｔ ｈ ｉ ｎ ±１％ ｍｅｎ ｔ ａ ｌｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｓｈｏｗｔ ｈａ ｔ：ｔ ｙｅ ａ ｆ ｔ ｅ ｒｅ ｒ ｒ ｏ ｒｃ ｏｍｐｅｎｓ ａ ｔ ｉ ｏｎ．Ｔｈ ｉ ｓｍｅ ｔ ｈｏｄｈａ ｓｔ ｈｅａｄｖａｎ ｔ ａｇｅ ｓｏ ｆｎｏｎ ｃ ｏｎ ｔ ａ ｃ ｔｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｅｍｅｎ ｔ，ｓ ｉｍｐ ｌ ｅｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅａｎｄ ? ｈ ｉ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎ，ａｎｄｃ ａｎｍｅ ｅ ｔｔ ｈｅｒ ｅ ａ ｌ ｔ ｉｍｅｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｅｍｅｎ ｔｒ ｅ ｉ ｒ ｅｍｅｎ ｔ ｓｏ ｆｉ ｎｄｕｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌｂｅ ｌ ｔｃ ｏｎｖｅｙｏ ｒ． ? ｇｈｐ ｑｕ 犓犲 狉 犱 狊： ｌ ａ ｓ ｅ ｒｒ ａｎｇ ｉ ｎｇ；ｂｅ ｌ ｔｗｅ ｉ ｒ；ｎｏｎ  ｃ ｏｎ ｔ ａ ｃ ｔ；ｅ ｒ ｒ ｏ ｒｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ ｇｈｅ 狔狑狅 目前，应用于皮带机上的称量设备主要是电子皮带秤，其作 为 一 种 接 触 式 测 量，皮 带 工 作 过 程 中 的 张力、倾斜、受力不均等多种因素都会影响电子秤的测量结果 ［１］．近年来，随着光电传感器与计算机技术 的发展，光学检测技术越来越多地应用在物体三维轮廓检测领域中 ．光学测量具有非接触、高精度、高效 ［］ 率、稳定测量等一系列优点，主要 可 分 为 视 觉 检 测 与 激 光 测 量 ２ 种 ［２］． Ａｎｄｅ ｒ ｓ ｓ ｏｎ 等 ３ 利 用 高 分 辨 率 三 收稿日期： ２０１８ ０９ １２ ? ? 通信作者： 杨建红（ １９７４ Ｅ ｉ ｌ： ｈｏｎｇ＠ｈｑｕ． ｅｄｕ． ｃｎ． ?），男，副教授，博士，主要从事路面机械检测与控制的研究 ． ?ｍａ ｙ ｊ 基金项目： 福建省产学合作重大项目（ ２０１６Ｈ６０１３）；福建省泉州市科技计划项目（ ２０１８Ｃ１００Ｒ） 第１期 陈睿，等：光学皮带秤测量方法及实验对比 １５ ［］ 维成像确定粒度与质量之间的变 换 函 数 ． Ｒｏｍａ ｓｈｋｏ 等 ４ 提 出 一 种 利 用 自 适 应 全 息 干 涉 测 量 原 理 和 基 于谐振微称质量的微纳米质量测量系统进行实验 ．梁漫春 等 ［５］通 过 预 先 标 定 相 机 与 投 线 仪 相 对 姿 态 参 数提取影像轮廓线，得到物料的三维轮廓线 ．张小虎等 ［６］在单摄像机基础上，针对一些形貌变化多样，且 材质反射效率低等特性的物料提出激光投线仪扫描辅助下的 双 目摄 影测 量 方 法 ．上 述 方 法 主 要 基 于 单 维和多维视觉检测测量，具有一定的可行性，但处理速度 受 提 取 纹 理 特 征 与 复 杂 算 法 的 限 制 ［７］，且 易 受 光照条件的影响 ．考虑激光测量具有高效率、高精度和强 抗 干 扰 能 力 等 优 点 ［８］，本 文 利 用 激 光 测 距 传 感 器和测速传感器获取物料的横截面的高度值与皮带的传输速度，并利用 ＣＣＤ 相机实时采集图像以优化 轮廓提取算法，从而将质量测量转化为体积测量，并将开发的测量系统在实验机上进行实验验证 ． １ 测量原理及实验方法 １． １ 测量原理与实验台搭建 相较于普通传感器，激光位移传感器具有测量速度快、非接触等优点，在许多逆向工程领域，如复杂 曲面检测得到成功的应用 ［９?１１］．激光三角法是当前激 光位 移 传 感 器 的 主 要 测 量 方 法 ［１２］，其 测 量 原 理，如 图 １ 所示 ．图 １ 中： 犉 为透镜焦点； 犆， 犗， 犇 为被 测点； 犆 ′， 犗 ′， 犇 ′为 α 为被侧面反射角； β 为光敏面接受角； 被测点在光敏面上的镜像 ． 若被测物体在激光光轴方向移动的距离为 狔，光板像在光敏 面上的相对 为位 移为 狓，则 利用 相似三 角形各边的比例关系可得 狔＝犔犗犉狓ｓ ｉ ｎβ／［ 犔犗′犉ｓ ｉ ｎα－狓ｓ ｉ ｎ（ 犔犗犉 ， 犔犗′犉 分 别 为 测 量 光 斑 点 与 α＋β）］．其 中， 光斑成像点到透镜的距离 ．设计的光学皮带秤主要由若干激光位移传感器和速度传感器组成，测量示意 图，如图 ２ 所示 ． 图 １ 激光三角测量法原理图 图 ２ 测量示意图 Ｆ ｉ １ Ｓｃｈｅｍａ ｔ ｉ ｃｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍｏ ｆｌ ａ ｓ ｅ ｒｔ ｒ ｉ ａｎｇｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｇ． Ｆ ｉ ２ Ｓｃｈｅｍａ ｔ ｉ ｃｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍｏ ｆｓｕ ｒ ｖｅｙ ｇ． 皮带输送的瞬时流量可通过物料当前横截面积与输送带瞬时速度的乘 积表 示 ［１３］．为得 到物 料截面 轮廓的准确信息，将激光测距传感器垂直于皮带运行 方向，并将其 安装 于 皮 带 机 上 方，采 集 当 前 物 料 截 面的高度值（ 犔犻）．将物料横截面的高度数据拟合为物料截面的轮廓信息，将采样的距离信息与测 量传感 器的序号进行坐标转换，如图３ 所示 ．图３ 中： 犔（ 狓犿 ， 狔犻）为 第 犿 个传感器在犻 时刻 的 物 料 高 度，其 中， 犿 为传感器的 最大个数； 犔（ 狓狀 ， 狔犻）为 第 狀 个 传 感 器 在犻 时 刻 的 物 料 高 度，其值由 传 感 器 测 得 的 距 离 犔ｍ （ 狓狀 ， 狓狀 ， 狔犻）－犔ｂ （ 狔犻）确 定； 犔ｂ（ 狓狀 ， 狔犻）为空皮带时，传感器测得的距离 ． 犛（ 犻）为犻 时刻测量位置的物料 横截面 ．由于 皮带 的 高 度在运行过程中保持 不 变，即 横 截 面 的 下 轮 廓 线 固 定，则 横截面积计算公式 图 ３ 物料横截面采样点 犡 犛（ 犻）＝ 犔（ 狓） ｄ狓． ∫ ０ （ １） Ｆ ｉ ３ Ｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｃ ｒ ｏ ｓ ｓｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｓ ａｍｐ ｌ ｉ ｎｇｐｏ ｉ ｎ ｔ ｇ． 式（ １）中： 犡 为测量 系 统 覆 盖 宽 度；函 数 犔（ 狓）为 利 用 物 料 轮廓的离散点拟合出的物料截面上 轮 廓 线 的 近 似 曲 线 ．由 于 皮 带 输 送 机 的 粘 弹 特 性 和 托 辊 的 阻 力 作 用 ［１４］，皮带的速度 狏狋 在相对短的时间内不会 发 生 突 变 ．因 此，结 合 得 到 的 物 料 横 截 面 积 犛（ 犻）和 皮 带 速 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） １６ ２０１９ 年 度，可得物料的体积流量 犞 ，即 犖 （ ２） 犞 ＝ ∑狏狋犛犼． 狋＝０ 采用 ＨＧ?Ｃ１０００ 系列微型激光测距传感器（江苏 省 苏州市 松 下神 视电子 有限 公司），其 测 量 精 度 为 ±１ｍｍ，测量范围为 ０～４００ｍｍ．为保证激光传感器测量 点处的 皮带基准 面不 因 物料 质量的 改 变 而 改 变，传感器的安装位置选择在皮带托辊的正上方 ．最终实验台的搭建，如图 ４ 所示 ． 图 ４ 中：实 验 平 台 的 皮 带 带 宽 为 ２００ ｍｍ，使 用 ＡＣＳ５５０ 系列变频器（北京 ＡＢＢ 电 气 传 动 公 司）驱 动，带 速 范围为 ０～０． ８ｍ·ｓ－１ ；使 用 欧 姆 龙 Ｅ６Ｂ２ ?ＣＷＺ６Ｃ 型 编 码 器（上海欧姆龙自动化 有 限 公 司）测 量 皮 带 实 时 速 度，传 感 器安装高度 犺 为 ３００ｍｍ． １． ２ 数据的提取与误差的补偿 提取物料的轮廓线能否真实地反映物料的横 截面是 文 中测量的关键，而灰 尘、皮 带 振 动、物 料 表 面 反 射 异 常 等 因 图 ４ 实验测量装置图 素都会给最终的测量结果带来误差 ．因此，为精确 提取物 料 ４ Ｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｉ ｎｇｄｅ ｖ ｉ ｃ ｅｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍ ｇ． 的轮廓，需要对物料的激光测量数据进行预处理 ．通过分 析 Ｆｉ 发现，物料流的轮廓数据具有 如 下 特 征： １）物 料 具 有 中 间 区 域 较 高，并 向 左 右 两 边 呈 现 缓 慢 减 小 的 趋 势，相邻两点之间的高度差较小； ２）测量范围 应 大 于 皮 带 上 物 料 的 宽 度，因 此，物 料 轮 廓 线 的 端 点 位 于 左右两边第一个不为零点的传感器内测 ． 物料的反射、表面纹理等都会引入异常值 ．根据物料流的轮廓数据特征 １），当 某一数据 点与邻 值差 值超出规定阈值时，可认为该点为异常点 ．为消除异常点 对轮廓线 拟合 造 成 的 影 响，采 用 算 术 平 均 值 替 代异常点的滤波方法，对异常值点进行逐个剔除 ． ′犻 ＝ 狔 狔犻， （ ／２， 狔犻－１ ＋狔犻＋１） ｛ 狘狔犻 －狔犻－１ 狘≤ 犜， 狘狔犻 －狔犻－１ 狘＞ 犜． 将一组包含有异常值的数据用 ＭＡＴＬＡＢ 绘制物料堆积的三维模型，如图 ５ 所示 ． （ ａ）数据未平滑处理 （ ｂ）数据提取平滑处理 图 ５ 奇异点处理前后物料堆积模型 Ｆ ｉ ５ Ｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌａ ｃ ｃｕｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｏｄｅ ｌｂｅ ｆ ｏ ｒ ｅａｎｄａ ｆ ｔ ｅ ｒｓ ｉ ｎｇｕ ｌ ａ ｒｐｏ ｉ ｎ ｔｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎｇ ｇ． 由图 ５ 可知：通过 优 化 提 取 数 据 后，可 将 引 入 误 差 的 异 常 值 剔除掉，从而使计算模型更符合真实的物料流动模型 ． 对于物料流的轮廓数据特征 ２），由于传感器间隔之间的物料 边缘信息无法准确获取，因此，将给计 算 带来较 大误 差 ．边 缘 误 差 分析情况，如图 ６ 所示 ．图 ６ 中： 犃 点 为 １ 号 激光测 距 传 感 器 的 测 量点； 犅 点为物料 实 际 的 边 缘 位 置；虚 线 为 传 感 器 信 号 拟 合 得 到 的轮廓线 犳ｍ （ 狓）；实线 为 实 际 物 料 的 轮 廓 线 犳ｒ（ 狓）．此 时，计 算 当 前物料的横截面积误差为 图 ６ 边缘误差分析 Ｆ ｉ ６ Ｅｄｇｅｅ ｒ ｒ ｏ ｒａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓ ｇ． ｙ 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． （ ３） 第１期 陈睿，等：光学皮带秤测量方法及实验对比 犔 犔 狓）－ 犳ｒ（ 狓）． 犳ｍ （ ∫ Δ犛 ＝ １７ ∫ 犅 ０ 为消除该因素带来的误差，选择使用 ＣＣＤ 相机对皮带 秤测 量 点 处 进 行 实 时 的 图 像 采 集，以 辅 助 获 取皮带上物料的边缘位置 ．当摄像头与所测物体的距离固定，采集图像中的像素点与实际物体尺寸比例 即为固定值 ．因此，只需获得图像中物料的左右两侧像素 点位置便 可得 到 物 料 的 具 体 宽 度，从 而 确 定 轮 廓线端点位置 ． 背景减除法是将当前的视频帧与建立的背景模型进 行比较，通 过 判 定 灰 度 等 特 征 的 变 化 或 直 方 图 等统计信息的变化来分割运动目标 ［１５１６］，可有效提取运动区域 信息 ．首 先，采 用平均 背景 法建立 检 测 背 景，取某一时间段内 犖 帧的皮带空载图像；然后，将图像累加之后，取像素平均值，得到背景 图像的 像素 犖 数据 犅（ 犻， 犻， 犼）．其中，犅（ 犼）＝ 犻， 犻， 犻， ／犖 ．设当前时刻的图像数据为犐 （ 犼） 犼），差值图像为 犇 （ 犼）＝ ∑犅 （ 犻 犻 犻 犻＝１ 犐犻（ 犻， 犻， 犻， ｜ ｜，差值图像 犇犻（ 犼）－犅（ 犼） 犼）像素的平均值 犱 和标准差δ 分别为 犻＜狑 犼＜犺 犻＜狑 犼＜犺 ２ 珚］ ［ 犱（ 犻， 犱（ 犻， 犼） 犼）－犱 ∑ ∑ ∑ ∑ 珚 ＝ 犻＝０ 犼＝０ 珚 ＝ 犻＝０ 犼＝０ ， δ＝ 犱 犱 ． 狑犺 狑犺 珚＋α 上式中： 狑 为图像宽度； 犺 为图像高度 ．阈值 犜＝犱 δ，其中， α 为阈值调节系数 ． 槡 犇 ′犻（ 犻， 犼）＝ ２５５， ｛ 犇犻（ 犻， 犼）≥ 犜， 犇犻（ 犻， 犼）＜ 犜． （ ４） ０， 式（ ４）中： 犇 ′犻（ 犻， 犼）为采用阈值 犜 对差值图像进行二值化处理后的数据结果 ．处理结果，如图 ７ 所示 ． （ ａ）背景图 （ ｂ）目标图 （ ｃ）差值图 （ ｄ）二值化图 图 ７ 背景减除法检测结果 Ｆ ｉ ７ Ｂａ ｃｋｇ ｒ ｏｕｎｄｓｕｂ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎｔ ｅ ｓ ｔｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓ ｇ． 得到二值化图像后，提取左右两边 第 一 个 白 色 像 素 点 的 坐 标 狓犼 与 狓犽 ．对 于 标 定 后 的 相 机 位 置，可 通过像素点获得物料边界在皮带上的具体位置，即 犡Ｌ ＝狓犼犓 ， 犡Ｒ ＝犔－狓犽犓 ．其 中： 犓 为 位 置 系 数，由 相 机与皮带之间的相对位置确定； 犡Ｌ ， 犡Ｒ 分别为皮带上物料边缘位置距离皮带边界的距离 ． ２ 实验对比与分析 为选取合适的传感器数量，利用离散元仿真软件（ ＥＤＥＭ）对该测量系统进行模拟仿真 ．仿真 的测量 物料横截面积为 ７５０００ｍｍ２ ，以相同的 进 料 速 度 通 过 皮 带 正 上 方 设 置 的 采 样 点，皮 带 宽 度 设 置 为 ２００ 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） １８ ２０１９ 年 ｍｍ．传感器个数与测 得横 截面积的 曲线 关系，如图 ８ 所示 ．图 ８ 中： 犛 为 测量 面积； 狀 为 传 感 器 个 数 ．由 图 ８ 可知：对于上述仿真条件，当传感器数量小于 ８ 时，横截 面积的 计算 准 确 性 随 着 采 样 个 数 的 增 加 而 显著增大；当数量继续增加，准确性趋于平稳 ．因此，在同 时考虑 测量 精 度 及 设 计 成 本 的 基 础 上，选 择 最 佳实验激光测距传感器个数为 ９（安装间隔为 ２５ｍｍ）． （ ａ）仿真模型 （ ｂ）传感器个数与测得横截面积的关系 图 ８ 传感器个数与横截面积仿真 Ｆ ｉ ８ Ｓ ｉｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｓ ｅｎｓ ｏ ｒｎｕｍｂｅ ｒａｎｄｃ ｒ ｏ ｓ ｓｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｒ ｅ ａ ｇ． 被测的物料为花岗岩，分别采集变频器在频率为 ２５， ３０， ３５， ４０， ４５ Ｈｚ，以及 ３ 种不同规 格标准 容积 ９． ７２，１９． ６４， ２９． ５０Ｌ 时的物料的测量结果，如表 １ 所 示 ．表 １ 中： 犞ｍ 为 测 量 体 积； 犞ｒ 犳 为 变 频 器 频 率； 为实际体积； 犲 为误差 ． 表 １ 激光皮带秤体积测量值 Ｔａｂ． １ Ｖｏ ｌ ｕｍｅｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｅｍｅｎ ｔｖａ ｌ ｕｅｏ ｆｌ ａ ｓ ｅ ｒｂｅ ｌ ｔｓ ｃ ａ ｌ ｅ 编号 犳／Ｈｚ 犞ｍ／Ｌ 犞ｒ／Ｌ 犲／％ 编号 犳／Ｈｚ 犞ｍ／Ｌ 犞ｒ／Ｌ １ ２５ ９． ６５ ９． ７２ ０． ７０ ６ ２５ ２９． ３４ ２９． ５０ ０． ５０ ２ ３ ４ ５ ２５ ２５ ２５ ２５ ９． ６７ １９． ５２ １９． ６５ ２９． ３８ ９． ７２ １９． ６４ １９． ６４ ２９． ５０ ０． ５０ ０． ６０ ０． ０３ ０． ４０ ７ ８ ９ １０ ３０ ３５ ４０ ４５ ９． ６９ ９． ６２ ９． ６８ ９． ６９ ９． ７２ ９． ７２ ９． ７２ ９． ７２ ０． ３０ １． ００ ０． ４０ ０． ３０ 犲／％ 由表 １ 可知：测量结果的重复性和准确性的误差 均小于 ±１％ ；速度 变 化 与 称 质 量 的 差 异 误 差 也 都 小于 ±１％ ，测量结果与带速和称质量体积无关 ．此次实验验证了文中所提测量方法的可行性，对于实际 工程项目则需要进一步分析系统测量误差的主 要 来 源 ． １）工 业 生 产 中 的 皮 带 打 滑，皮 带 的 振 动 幅 度 较 大等使皮带的速度无法被传感器准确测量，使测量结果出现误差； ２）测量大颗粒物料 时，物 料堆 积将会 出现较多空隙，使横截面轮廓线的拟合出现较大误差； ３）室外恶劣的工作环境，测 量者使用 不当等 容易 引入实验测量误 差 ．因 此，需 要 进 一 步 分 析 研 究 合 理 的 计算模型，通过 实 验 验 证 消 除 可 能 存 在 的 误 差 源，切 实 有效地提高测量精度，以降低误差 ． 相同带 速 下，误 差 修 正 前 后 的 测 量 对 比，如 图 ９ 所 示 ．图 ９ 中： 犞 为体积 ．由图 ９ 所 示：误 差 修 正 前，由 于 边 缘位置的不确定，导致拟合出的轮廓线 宽 于真实 的 横 截 面，测量结果总 是 大 于 实 际 的 体 积；误 差 修 正 后 的 测 量 结果明显更贴近真实体积，准确性提高 １％ 左右 ． 图 ９ 误差修正前后的测量对比 ３ 结论 Ｆ ｉ ９ Ｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｅｍｅｎ ｔｃ ｏｍｐａ ｒ ｉ ｓ ｏｎ ｇ． ｂｅ ｆ ｏ ｒ ｅａｎｄａ ｆ ｔ ｅ ｒｅ ｒ ｒ ｏ ｒｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ 利用激光测 距 技 术 结 合 ＣＣＤ 相 机 辅 助 测 量，设 计 一种新型的光学皮带称质量系统，并搭建试验台进行试验，得到以下 ３ 点结论 ． １）从原理出发，分析传统电子皮带秤所 固 有 的 缺 陷，提 出 一 种 基 于 激 光 测 距 的 皮 带 机 动 态 称 质 量 方法 ．采用若干数量的激光测距传感器，设计搭建采集物 料横截面 轮廓 线 的 光 学 系 统，实 现 皮 带 输 送 物 料的流量测量 ． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 陈睿，等：光学皮带秤测量方法及实验对比 １９ ２）结合皮带上物料的运动特征，分析 ２ 个 主 要 误 差 源，即 测 量 异 常 值 和 物 料 轮 廓 线 端 点 位 置 引 起 的拟合误差 ．通过均值滤波剔除异常值，并借助 ＣＣＤ 相机对物料进行实时的图像采集分析，以优化物料 轮廓，提取算法后测量误差减小 １％． ３）设计的新型激光皮带秤（带宽为 ２００ｍｍ）测 量 在 带 速 为 ０～０． ８ ｍ·ｓ－１ 时 的 物 料 瞬 时 流 量，结 果表明，测量结果的重复性与准确性误差均小于 ±１％．该方法结构简单，测量精度高、实时性强，有较强 的实用性与可靠性，有助于为带式输送机提供实时、精确的输送量数据 ． 参考文献： ［ １］ 王昶 ．动态称重系统的动态干扰因素分析和抑制［ Ｊ］．中国 交 通 信 息 化， ２０１１（ ５）： ７４ ７９． ＤＯＩ： １０． １３４３９／ ｃｎｋ ｉ． ｉ ｔ ｓ ｃ． ? ｊ． ２０１１． ０５． ００３． ［ ２］ ＬＩＰ ｉ ｎｇ，ＷＡＮＧ Ｙａｎｗｅｎ， ＸＵ Ｃｏｎｇ． Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈｏｎｄｙｎａｍｉ ｃｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｅｍｅｎ ｔｓｙ ｓ ｔ ｅｍｆ ｏ ｒｂｕ ｌ ｋ ｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｂａ ｓ ｅｄｏｎ ｍａ ｃｈ ｉ ｎｅ ／ＡＭＭ． Ｊ］．Ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄ Ｍｅ ｃｈａｎ ｉ ｃ ｓａｎｄ Ｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌ ｓ， ２０１３， ２７３： ７６８?７７２． ＤＯＩ： １０． ４０２８／ｗｗｗ． ｓ ｃ ｉ ｅｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ． ｎｅ ｔ ２７３． ７ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏｎ［ ６８． ［ ３］ ＡＮＤＥＲＳＳＯＮ Ｔ， ＴＨＵＲＬＥＹ ＭＪ， ＣＡＲＬＳＯＮＪＥ． Ａ ｍａ ｃｈ ｉ ｎｅｖ ｉ ｓ ｉ ｏｎｓｙ ｓ ｔ ｅｍｆ ｏ ｒｅ ｓ ｔ ｉｍａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｓ ｉ ｚ ｅｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｓｂｙ ｗｅ ｉ ｔｏ ｆｌ ｉｍｅ ｓ ｔ ｏｎｅｐａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ［ ｍｉ ｎｅｎｇ． ２０１１． １０． ００１． Ｊ］．Ｍｉ ｎｅ ｒ ａ ｌ ｓＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， ２０１２， ２５（ １）： ３８ ４６． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ? ｇｈ ｊ． ［ ４］ ＲＯＭＡＳＨＫＯ Ｒ Ｖ，ＥＦＩＭＯＶ Ｔ Ａ，ＫＵＬＣＨＩＮ Ｙ Ｎ．Ｌａ ｓ ｅ ｒａｄａｐ ｔ ｉ ｖｅｈｏ ｌ ｏｇ ｒ ａｐｈ ｉ ｃｓｙ ｓ ｔ ｅｍ ｆ ｏ ｒ ｍｉ ｃ ｒ ｏｗｅ ｉ ｉ ｎｇ ｏ ｆ ｇｈ ｎａｎｏｏｂ ｅ ｃ ｔ ｓ［ Ｊ］． Ｑｕａｎ ｔ ｕｍ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏｎ ｉ ｃ ｓ， ２０１４， ４４（ ３）： ２６９ ２７３． ＤＯＩ： １０． １０７０／ＱＥ２０１４ｖ０４４ｎ０３ＡＢＥＨ０１５３４８． ? ｊ ［ ５］ 梁漫春，衣宏昌，张志康 ．一种新的在线称重 方 法［ Ｊ］．核 电 子 学 与 探 测 技 术， ２００６， ２６（ ４）： ４４３ ４４５． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ? ｊ． ０９３４． ２００６． ０４． ０１４． ｉ ｓ ｓｎ． ０２５８ ? ［ ６］ 张小虎，欧建良，苑云，等 ．投 影 轮 廓 线 辅 助 下 的 堆 场 三 维 形 貌 摄 影 测 量 研 究 ［ Ｊ］．光 学 学 报， ２０１１， ３１（ ６）： ９２?９９． １０． ３７８８／ａｏ ｓ ２０１１３１． ０６１２００２． ＤＯＩ： ［ ７］ 李璐璐，赵文川，伍凡，等 ．摄像机标定中的特征 点 提 取 算 法 研 究 与 改 进 ［ Ｊ］．光 学 学 报， ２０１４， ３４（ ５）： １７１ １７８． ＤＯＩ： ? １０． ３７８８／ａｏ ｓ ２０１４３４． ０５１５００２． ［ ８］ 郑明杰，刘鑫 ．激光测距技术国内外发展状况 及 原 理 ［ Ｊ］．科 技 创 新 导 报， ２０１４（ １）： ３５． ＤＯＩ： １０． １６６６０／ ｃｎｋ ｉ． １６７４ ? ｊ． ０９８ｘ． ２０１４． ０１． ００３． ［ ９］ 邵海燕，张振海，李科杰，等 ．用于远距离检测的线 结 构 光 传 感 器 特 性 分 析 ［ Ｊ］．激 光 杂 志， ２０１５（ ２）： ７５ ７７． ＤＯＩ： １０． ? ｃｎｋ ｉ． ｚ ｚ． ２０１５． ０２． ０７５． １４０１６／ ｊ． ｊ ｇ ［ １０］ 常方强，孟希，罗才松 ．激光测距仪在海崖剖面形 态 快 速 测 量 中 的 应 用 ［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）， ２０１５， ３６ （ ２）： ２１５ ２２０． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１５． ０２． ０２１５． ? ? ［ １１］ 何原荣，潘火平，陈鉴知，等 ．宋代古船的三维激光扫描技术重建与模型 ３Ｄ 打印［ Ｊ］．华侨大学学报（自 然 科 学 版）， ２０１７， ３８（ ２）： ２４５ ２５０． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１７０２０２１． ? ? ［ ｉ ｓ ｓｎ： １２］ 王 晓 嘉，高 隽，王 磊 ．激 光 三 角 法 综 述 ［ Ｊ］．仪 器 仪 表 学 报， ２００４， ２５（增 刊 ３）： ６０１ ＤＯＩ： １０． ３３２１／ ０２５４? ?６０４． ｊ． ３０８７． ２００４． ｚ ３． １８５． ［ １３］ ＺＥＮＧＦｅ ｉ，ＷＵ Ｑｉ ｎｇ， ＤＡＩＣｈａｏ ｌ ｅ ｉ． Ｓｐｅ ｅｄｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌｓ ｉｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｙ ｓ ｔ ｅｍｏ ｆｂｕ ｌ ｋｔ ｅ ｒｍｉ ｎａ ｌｃ ｏｎｖｅｙｏ ｒｂｅ ｌ ｔ ｓ［ Ｃ］∥Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ  ｔ ｉ ｏｎａ ｌＣｏｎ ｆ ｅ ｒ ｅｎｃ ｅｏｎＴｒ ａｎｓｐｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎＩ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎａｎｄＳａ ｆ ｅ ｔ ＡＳＣＥ， ２０１３： ２０６２ ２０６９． ＤＯＩ： １０． １０６１／９７８０７ ? ｙ．Ｗｕｈａｎ： ８４４１３０３６． ２７７． ［ ｉ ｓ ｓｎ． １００４． ２５３９． ２０１４． １４］ 陈岩，陈开胜 ．皮带传动系统动态特性研究［ Ｊ］．机械传动， ２０１４（ ７）： ４６ ５０． ＤＯＩ： １０． １６５７８／ ? ｊ． ０７． ０１４． ［ １５］ ＣＯＮＴＥＤ， ＦＯＧＧＩＡ Ｐ， ＰＥＲＣＡＮＮＥＬＬＡ Ｇ， 犲 狋犪 犾． Ａｎｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｅ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｆ ｏ ｒ ｅｇ ｒ ｏｕｎｄｄｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍｓ ｇｏ ｉ ｎｒ ｅ ａ ｌｓ ｃ ｅｎｅ ｓ［ Ｊ］． Ｅｕ ｒ ａ ｓ ｉ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏｎ Ａｄｖａｎｃ ｅ ｓｉ ｎＳ ｉ ｌＰｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎｇ， ２０１０（ １）： ３７３?３８４． ＤＯＩ： １０． １１５５／２０１０／３７３ ｐＪ ｇｎａ ９４１． ［ １６］ ＭＯＮＮＥＴ Ａ，ＭＩＴＴＡＬ Ａ， ＰＡＲＡＧＩＯＳ Ｎ， 犲 狋犪 犾． Ｂａ ｃｋｇ ｒ ｏｕｎｄ ｍｏｄｅ ｌ ｉ ｎｇａｎｄｓｕｂ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｄｙｎａｍｉ ｃｓ ｃ ｅｎｅ ｓ［ Ｃ］∥ ＩＥＥＥＩ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＣｏｎ ｆ ｅ ｒ ｅｎｃ ｅｏｎＣｏｍｐｕ ｔ ｅ ｒＶｉ ｓ ｉ ｏｎ． Ｎｉ ｃ ｅ： ＩＥＥＥＰｒ ｅ ｓ ｓ， ２００３： １３０５ １３１２． ＤＯＩ： １０． １１０９／ ｉ ｃ ｃ ｖ． ２００３． ? １２３８６４１． （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：崔长彩） 第 ４０ 卷 第１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１８０８００５ ? 电动汽车永磁无刷直流电机 控制器设计 王维强，曾晓松，夏茂树 （武汉科技大学 汽车与交通工程学院，湖北 武汉 ４３００６５） 摘要： 对某四轮 独 立 驱 动 电 动 汽 车 轮 毂 电 机 进 行 研 究，设 计 一 种 永 磁 无 刷 直 流 电 机 控 制 器 ．以 ＳＴＭ３２ Ｆ１０３ＲＢＴ６ 芯片为基础，对电机驱动电路、采样电路和保 护 电 路 分 别 进 行 硬 件 设 计 与 分 析；同 时，采 用 模 块 化 软件设计方案，对该控制器的软件系统进行升级 ．实验 验 证 表 明：所 设 计 的 电 机 控 制 器 能 使 电 机 响 应 迅 速、转 速稳定、无超调，且电动车动力输出性能良好 ． 关键词： 永磁无刷直流电机；电机控制器；增量式 ＰＩＤ 控制；ＳＴＭ３２ 单片机 中图分类号： Ｕ４６９ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ００２０ ０６ ? ? ? 犇犲 狊 犻 犳犘犲 狉犿犪狀犲狀 狋犕犪 狋犅狉 狌 狊 犺 犾 犲 狊 狊犇犆 犕狅 狋 狅 狉 犵狀狅 犵狀犲 犆狅狀 狋 狉 狅 犾 犾 犲 狉犳 狅 狉犈 犾 犲 犮 狋 狉 犻 犮犞犲 犺 犻 犮 犾 犲 ＷＡＮＧ Ｗｅ ｉ ｉ ａｎｇ，ＺＥＮＧ Ｘｉ ａｏ ｓｏｎｇ，ＸＩＡ Ｍａｏ ｓｈｕ ｑ （ Ｓｃｈｏｏ ｌｏ ｆＡｕ ｔ ｏｍｏｂ ｉ ｌ ｅａｎｄＴｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ，ＷｕｈａｎＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｆＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００６５，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｙｏ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ａ ｐｅ ｒｍａｎｅｎ ｔｍａｇｎｅ ｔｂ ｒ ｕｓｈ ｌ ｅ ｓ ｓｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔｃｕ ｒ ｒ ｅｎ ｔｍｏ ｔ ｏ ｒｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒｗａ ｓｄｅ ｓ ｉ ｔ ｕｄｙ ｉ ｎｇｔ ｈｅｈｕｂ ｇｎｅｄｂｙｓ ｍｏ ｔ ｏ ｒｏ ｆａｆ ｏｕ ｒ ｅ ｌｉ ｎｄｅｐｅｎｄｅｎ ｔｄ ｒ ｉ ｖｅｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃｖｅｈ ｉ ｃ ｌ ｅ．Ｂａ ｓ ｅｄｏｎＳＴＭ３２Ｆ１０３ＲＢＴ６ｃｈ ｉ ｔ ｈｅｈａ ｒ ｄｗａ ｒ ｅｄｅ  ?ｗｈｅ ｐ， ｓ ｉ ｌ ｓ ｉ ｓｏ ｆｍｏ ｔ ｏ ｒｄ ｒ ｉ ｖｅｃ ｉ ｒ ｃｕ ｉ ｔ， ｓ ａｍｐ ｌ ｉ ｎｇｃ ｉ ｒ ｃｕ ｉ ｔａｎｄｐ ｒ ｏ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｃ ｉ ｒ ｃｕ ｉ ｔｗｅ ｒ ｅｃ ａ ｒ ｒ ｉ ｅｄｏｕ ｔｒ ｅ ｓｐｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅ ｌ ｇｎａｎｄａｎａ ｙ ｙ．Ａｔ ｔ ｈｅｓ ａｍｅｔ ｉｍｅ，ｍｏｄｕ ｌ ａ ｒｓ ｏ ｆ ｔｗａ ｒ ｅｄｅ ｓ ｉ ｃｈｅｍｅｗａ ｓａｄｏｐ ｔ ｅｄｔ ｏｕｐｇ ｒ ａｄｅｔ ｈｅｓ ｏ ｆ ｔｗａ ｒ ｅｓｙ ｓ ｔ ｅｍｏ ｆｔ ｈｅｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ． ｇｎｓ Ｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｓｈｏｗｔ ｈａ ｔｔ ｈｅｄｅ ｓ ｉ ｔ ｏ ｒｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒｃ ａｎｅｎｓｕ ｒ ｅｔ ｈｅｍｏ ｔ ｏ ｒｆ ａ ｓ ｔｒ ｅ ｓｐｏｎｓ ｅ，ｓ ｔ ａｂ ｌ ｅｓｐｅ ｅｄ， ｇｎｅｄｍｏ ｎｏｏｖｅ ｒ ｓｈｏｏ ｔ，ａｎｄｇｏｏｄｐｏｗｅ ｒｏｕ ｔ ｔｐｅ ｒ ｆ ｏ ｒｍａｎｃ ｅ ｓ． ｐｕ 犓犲 狉 犱 狊： ｐｅ ｒｍａｎｅｎ ｔｍａｇｎｅ ｔｂ ｒ ｕｓｈ ｌ ｅ ｓ ｓｍｏ ｔ ｏ ｒ；ｍｏ ｔ ｏ ｒｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ；ｉ ｎｃ ｒ ｅｍｅｎ ｔ ａ ｌＰＩＤｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌ；ＳＴＭ３２ ｍｉ ｃ ｒ ｏ  狔狑狅 ｃ ｏｍｐｕ ｔ ｅ ｒ 永磁无刷直流电机由于采用永磁体转子，没有励磁损 耗，也 没 有 换 向 器 和 电 刷 等 机 械 换 向 结 构，具 有能量密度和效率高、可靠性好、输出扭矩大等特点 ［１］，受到国内外电动车领域的广泛关注 ．永磁无刷直 流电机的控制技术 ［２］和实现方式直接影响电动汽车的整体性能，因此，电机控制器设计具有很强的研究 ［］ 价值和现实意义 ［３］．基于数字信号处 理 器 （ ＤＳＰ）４ 和 可 编 程 逻 辑 门 器 件 （ ＦＰＧＡ）的 无 刷 直 流 控 制 器 因 成本高、电路设计结构复 杂，且 功 能 扩 展 不 好，使 用 场 合 有 限 ．而 ＳＴＭ３２ 具 有 低 功 耗、实 时 性 强、高 性 能、处理速度快，以及众多的外设Ｉ ／Ｏ 口，功能丰富等特点 ．基于此，本文选用 ＳＴＭ３２［５］控制芯片作为永 磁无刷直流电机控制器的核心，结合硬件电路设计和软件算法编写，以实现电动汽车性能的提升 ． 收稿日期： ２０１８ ０８ ０８ ? ? 通信作者： 王维强（ １９６７ Ｅ ｉ ｌ： ｗａｎｇｗｑ０３＠１６３． ｃ ｏｍ． ?），男，副教授，主要从事汽车新能源与电子技术的研究 ． ?ｍａ 基金项目： 国家自然科学基金资助项目（ ５１５０５３４５）；湖北省科技创新专 项 重 点 项 目（ ２０１８ＡＡＡ０６０）；中 央 引 导 地 方 科技发展专项（ ２０１８ＺＹＹＤ０２７） 第１期 王维强，等：电动汽车永磁无刷直流电机控制器设计 ２１ １ 控制器的构成 永磁无刷直流电机控制器根据功能的需求可分 为 ４ 个 模 块： ＳＴＭ３２ 控 制 模 块、电 机 驱 动 与 保 护 模 ［ ］ 块、采样模块和通信模块 ． ＳＴＭ３２ 控制板是控制其他各个模 块 正常 工作的 核心模块 ６?１０ ．为 达到 期望的 工作状态，通过采集电机工作时的相 关 参 数，作 出 相 应 的 控 制 策 略，实 时 控 制 电 机，使 电 机 能 够 响 应 快 速、运行安全稳定 ．电机的保护则涉和过流及短路保护，防止 电机因 为启 动 时 电 流 过 大 出 现 场 效 应 晶 体 管（ＭＯＳ 管）烧坏和空气开关冒火等危险情况 ．采样电 路可以 实 时 采 集 和 监 测 电 机 运 转 时 的 相 关 参 数， 例如母线电压、母线电流、电机转速等，保证电机稳定运 行 ．通信 接口包括 ＲＳ ２３２ 串 口通信 及 控 制 器 局 ? 域网络（ ＣＡＮ）通信 ． ＣＡＮ 通信主要是电机控制器与整车控制器 进行 通信，实 现数据 交换；而 ＲＳ ２３２ 串 ? 口通信则是实现电机控制器与 ＰＣ 机之间的数据通信，通 过 ＰＣ 机在线 监 测 电 机 的 运 行 状 态，保 证 电 机 稳定运行 ． 永 磁无刷直流电机的参数如下：额定功率为３０００ Ｗ ；额定转速为７５０ｒ·ｍｉ ｎ－１ ；额定电压为７２Ｖ； 额定转矩为 ３８Ｎ·ｍ；额定电流为 ４２Ａ；最大转矩为 １５２Ｎ·ｍ；最 大电 流为 １０５Ａ；极对数 为 ２４．电机 控制系统原理图，如图 １ 所示 ． 图 １ 电机控制系统原理图 Ｆ ｉ １ Ｓｃｈｅｍａ ｔ ｉ ｃｏ ｆｍｏ ｔ ｏ ｒｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌｓｙ ｓ ｔ ｅｍ ｇ． ２ 硬件模块的设计 硬件电路是保证电机正常启停、正反旋转、加减速、稳定运 行 的 执 行 机 构，起 到 不 可 或 缺 的 作 用 ．根 据电机参数及功能需要，将硬件电路分为以下 ５ 个部分进行设计 ． ２． １ 犛犜犕３２ 控制板 控制板基于 ＡＲＭＣｏ ｒ ｔ ｅｘ ?Ｍ３ 内核的 ＳＴＭ３２Ｆ１０３ＲＢＴ６ 芯 片 为 控 制 核 心，主 要 功 能 是 控 制 电 机 脉 冲调制信号（ ＰＷＭ）的输 出、当 前 转 子 位 置 检 测、电 流 采 样、速 度 采 样、速 度 调 节、过 流，以 及 短 路 保 护 等 ［１１?１３］． ＰＷＭ 信号的产生来自 ＳＴＭ３２ 中 自 带 高 级 定 时 器 １，由 定 时 器 ＴＩＭ１?ＣＨ１，ＴＩＭ１?ＣＨ２， ＴＩＭ１? ＣＨ３ 产生上 桥 臂 输 出，ＴＩＭ１?ＣＨ１Ｎ，ＴＩＭ１?ＣＨ２Ｎ，ＴＩＭ１?ＣＨ３Ｎ 产 生 下 桥 臂 输 出 ．其 中，ＣＨ１ 和 ＣＨＩ １Ｎ 是互补输出，通过编程可以保证电机两两导通的时候，不会出现上、下桥臂同时导通的状态 ． 转子位子信号检测由定时器 ３ 的通道 ＴＩＭ３ ＴＩＭ３ ＴＩＭ３ ?ＣＨ１， ?ＣＨ２， ?ＣＨ３ 进 行 输 入 捕 获，通 过 检 测当前转 子 位置 及 电机旋转 状态 来控制 ＰＷＭ 信号的产 生 ．速度 和电流 的 采集 分别通 过 ＡＤＣ１ ＩＮ１１， ? ＡＤＣ１ ＩＮ１２ 通道进行捕获，实时采集电机当前运行状态 ． ? ２． ２ 霍尔位置检测电路 永磁无刷直流轮毂电机内部装有磁敏式霍尔位置传感器，该传感器 转子与 电机 转子同 轴转动， ３个 霍尔元件按 １２０ °的机械角度安装在定 子 上，用 以 检 测 电 机 转 子 位 置 及 转 速 ．电 机 霍 尔 传 感 器 接 口 一 共 有 ５ 根线，分别为 ＋５Ｖ， ＨＡＬＬＡ， ＨＡＬＬＢ， ＨＡＬＬＣ， ＧＮＤ．由于传感 器 为 集 电 极 开 路 输 出，因 此，需 要 接上拉电阻 ． 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） ２２ ２０１９ 年 实际中，霍尔传感器输出的霍尔信号不是理想方波信号，而是含有杂波的不规则的方波，同时，电机 转动时，电机绕组也会对霍尔信号产生影响 ．故为了获得 理 想方波，应将 霍 尔 信 号 接 口 输 入 到 施 密 特 触 发器 ７４ＨＣ１４ 中，经过整形后由 ＳＴＭ３２ 进行捕获 ． ２． ３ 犐犚２１１０ 驱动电路 ＩＲ２１１０ 是双 通道高压 高速型功 率 开关 器件，栅极驱 动，具 有自举浮 动电源，驱动电 路十分 简 单，只 需要一路电源就可以同时驱动上、下桥臂 ． ＩＲ２１１０ 驱动模块，如图 ２ 所 示 ．由 图 ２ 可 知：由 二极管 Ｄ１，电 容 ＣＡＰ１ 和犞Ｂ ， 犞Ｓ 构成自举电路，端电压犞ＢＳ给上桥臂 ＭＯＳ 管提供电压，该电压由 １５Ｖ 电源经过 Ｄ１， ＣＡＰ１ 提供；当下桥臂 ＵＬ 导通时， 犞Ｓ 被拉到地电位， １５Ｖ 电源通过二极管 Ｄ１ 给自举电容 ＣＡＰ１ 充电， 其中，二极管和自举电容是根据充电电流及反向电压选择确定的 ［１４］． 由于ＩＲ２１１０［１５］只有两路输出口，而无 刷 直 流 电 机 的 ＭＯＳＦＥＴ 管 驱 动 电 路 是 ６ 路 输 入 信 号 控 制， 故采用 ３ 个 ＩＲ２１１０ 单独控制 ．每个 ＩＲ２１１０ 分别控制电机的 Ｕ， Ｖ，Ｗ 相的上、下桥臂 ．由于电机功率为 ３ｋＷ ，电源电压为 ７２Ｖ，额定电流为 ４２Ａ，故采用 ＮＣＥＰ０１Ｔ１３Ｄ 型 Ｎ 沟道 增强型 ＭＯＳ 管（江 苏 省 无 锡新洁能公司）．该 ＭＯＳ 管的 犞ｄｓ电压为 １００Ｖ， 犐ｄ 可以达到 １００Ａ，因此，能满足电机驱动需要 ．另经过 计算，该 ＭＯＳ 管需要门极驱动电流约为 ０． ５Ａ，而ＩＲ２１１０ 的拉电流和灌电流为 ２Ａ，通过ＩＲ２１１０ 自举 电路，可以满足 ＭＯＳ 管导通及开关频率的要求 ．由于电机电流较大，桥臂上只有一个 ＭＯＳ 管存 在工作 不稳定、容易被击穿或者短路、过流 等 现 象 ．因 此，采 用 了 一 个 桥 臂 上 ３ 个 ＭＯＳ 管 并 联 的 方 式，这 样 能 够减少电流在 ＭＯＳ 管上的功率损耗；同时，采用铝基板制作驱动板，达到快速散热的目的 ．电机 Ｖ 相驱 动电路及采样电路，如图 ３ 所示 ． 图 ２ ＩＲ２１１０ 驱动模块 图 ３ 电机 Ｖ 相驱动电路及采样电路 Ｆ ｉ ２ ＩＲ２１１０ｄ ｒ ｉ ｖｅ ｒｍｏｄｕ ｌ ｅ ｇ． Ｆ ｉ ３ Ｍｏ ｔ ｏ ｒＶ ｐｈａ ｓ ｅｄ ｒ ｉ ｖｅｃ ｉ ｒ ｃｕ ｉ ｔａｎｄｓ ａｍｐ ｌ ｉ ｎｇｃ ｉ ｒ ｃｕ ｉ ｔ ｇ． ２． ４ 采样电路 采样电路主要是采集电机中的母线电流，通过在母线上加精密采样电阻，测得采样电阻的电压值判 断当前电流大小（图 ３）．因此，采用 ＩＮＡ２８２ 三 运 放 仪 表 放 大 芯 片， ＩＮＡ２８２ 的 ＋ＩＮ 端 口 接 采 样 电 阻 上 方，－ＩＮ 端口接 ＧＮＤ，采样电阻阻值为 ２ｍΩ．以电机正常工 作时的电流（ ５０Ａ）为 最 大 电 流，则 采 样 电 阻分压的最大电压为 １００ｍＶ，将此 １００ｍＶ 输 入 ＩＮＡ２８２ 芯 片 中， ＩＮＡ２８２ 将 １００ ｍＶ 放 大 ５０ 倍 得 到 的放大电压为 ５Ｖ，单片机 ＳＴＭ３２ 的 Ｉ ／Ｏ 口通过捕获ＩＮＡ２８２ 芯片输出，得出当前电流值 ． ２． ５ 保护电路 由于电动汽车行驶工况复杂，电机在启动瞬间或堵转时，电 流 迅 速 增 大，时 间 稍 长 则 会 有 电 机 烧 毁 的风险 ．为了保护电机，应该增设保护电路，主要包括过流保护和短路保护 ． 过流保护主要是防止电机母线电流过大 ．因为母线电流过大会影响电机的运转稳定与电机寿命，所 以需要进行保护 ．过流保护电路和短路保护电路，分 别 如 图 ４， ５ 所 示 ．图 ４ 中： 犞Ｓ 为 经 过 采 样 电 阻 分 压 后的电压 ．将犞Ｓ 与设定的过流保护对应的电压值通过 ＡＤ８０５２ 芯片进行比对，然后，经单稳态 ５５５ 电路 输出口 ＳＤ１ 和短路 保护输出口 ＳＤ２（图 ５）进行或门运算后，输 入至 ＩＲ２１１０ 芯 片的 ＳＤ 保护 端口 ．若过 流，则 ＳＤ＝１，因此，输送到 ＩＲ２１１０ 中后， ＩＲ２１１０ 封锁输出，这样就起到了保护作用 ． 短路保护主要是防止电路发生 故 障 时，电 流 不 经 过 负 载，瞬 间 产 生 极 大 电 流 造 成 电 机 及 电 源 等 损 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 王维强，等：电动汽车永磁无刷直流电机控制器设计 ２３ 坏，甚至火灾等更严重的结果 ．由图 ５ 可知：通过采样电路 分压，将 实际 值 犞Ｓ 和 理 想 值 通 过 ＡＤ８０５２ 芯 片进行比对，将输出值与下端 ５Ｖ 复位电路共同输入至 ＣＤ４０１１ 组 成的 ＲＳ 触 发器中，其 输出结 果 ＳＤ２ 送至 ＩＲ２１１０ 的 ＳＤ 口 ．当短路时， ＳＤ２＝１，则 ＩＲ２１１０ 直接持续封 锁输 出；当 电机重新 上 电 后，通 过 复 位 按键 ＲＥＳＥＴ 复位，这时系统重新进入正常状态 ． 图 ４ 过流保护电路 图 ５ 短路保护电路 Ｆ ｉ ４ Ｏｖｅ ｒ ｃｕ ｒ ｒ ｅｎ ｔｐ ｒ ｏ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｃ ｉ ｒ ｃｕ ｉ ｔ ｇ． Ｆ ｉ ５ Ｓｈｏ ｒ ｔｃ ｉ ｒ ｃｕ ｉ ｔｐ ｒ ｏ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｃ ｉ ｒ ｃｕ ｉ ｔ ｇ． ３ 软件程序设计 ３． １ 程序的模块化 由于软件程序代码众多，并且 ＳＴＭ３２ 在开发时会使用大量库函 数，如果 全部 写在一起 会造成 开发 周期长、错误率增加、错误发现阶段晚等现象 ．因此，在软件程序设计时，根据电机各功能模块进行划分， 将程序进行模块化设计，这样操作简单、移植性强 ．因此，将软件部分分为以下 ７ 个模块 ． １）系统主程序设计 ．主程序中主要是进 行 程 序 的 主 循 环 和 上 电 时 对 外 设 和 系 统 进 行 初 始 化，如 系 统时钟、 ／Ｏ 口、定时器、中断能及系统变量、外部声明等初始化 ． Ｉ ＰＷＭ＿ Ｌ＿ ＯＮ 的模式，产 生 ６ 路 ＰＷＭ 脉 冲，控制 ＭＯＳ 管的 ２）ＰＷＭ 波的输出 ．控制系统采用 Ｈ＿ 通断，从而实现电机的调速 ． ３）电机启动 程 序 ．通过定时器输 出 ＰＷＭ 波，由 于启 动电流 过大，必须 限流 或缩短 ＰＷＭ 波 启 动， 才能保证电机稳定启动 ． ４）电机转子位置的检测 ．由于电机带有霍尔传感器，通过霍尔传感器检测电机转子位置 ． ５）电机启停控制及正反转控制程序 ．读 取 当 前 电 机 转 子 位 置，通 过 按 键 触 发 信 号 实 现 启 停 和 电 机 正反转所对应的导通相 ． ６）电机速度调节 ． ＳＴＭ３２ 控制器通过模数转化器（ ＡＤＣ）的电压变化改变当前电机 ＰＷＭ 占空比 ． ７）系统增量式 ＰＩＤ 闭 环 调 节 ．计 算 电 机 当 前 速 度 值，然 后，与 指 定 值 进 行 做 差 运 算，通 过 增 量 式 ＰＩＤ 调节得出期望的 ＰＷＭ 占空比，从而控制电机转速 ． ３． ２ 系统主程序设计 在主程序 ｍａ ｉ ｎ（）函数中，根据功能定义任务堆栈，初始化 ＳＴＭ３２ 芯片的系统时钟及系统所使用的 ／Ｏ 口，包含 ＰＷＭ 端口、按键端口、 Ｉ ＬＥＤ 灯端口、 ＡＤＣ 端口、输入捕获端口等 ．当系统完成初始 化后，进 入主程序，等待按键或电位计调速、 ＡＤＣ 的转换、通信等 ． ３． ３ 犘犠犕 输出程序设计 采用上桥臂 ＰＷＭ 调制，下桥臂恒通的方法（Ｈ＿ ＰＷＭ＿ Ｌ＿ ＯＮ）进行调速 ．由于电机采用两两导通的 方式，无刷直流电机每转一周要换 向 ６ 次，每 ６０ °换 相 一 次，在 每 ６０ °区 间 内，总 有 一 个 上 桥 臂 ＰＷＭ 调 制，下桥臂横导通 ．因此，改变上桥臂 ＰＷＭ 的占空比就 可以 改 变 电 机 电 压 值，即 可 进 行 电 机 调 速 控 制 ． 在 ＳＴＭ３２ 中，通过 ＰＡ８， ＰＡ９， ＰＡ１０ 产生上桥 ＰＷＭ 波， ＰＡ６， ＰＡ７， ＰＢ０ 产 生 下 桥 ＰＷＭ 信 号，使 用 互 补输出的方式 ．因此，当同一相的上桥臂输出 ＰＷＭ 信号时，下桥臂都是截止状态 ． ３． ４ 电机转子位置检测及换向程序设计 当电机转动时，通过读取电机霍尔传感器输送至 ＳＴＭ３２ 芯片 中的值获 取当前 转子 位置，根 据换相 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） ２４ ２０１９ 年 标识符判断电机处于正向状态还是反向状态 ． ３． ５ 电机启停与正反转程序设计 根据换相标识符确定 ＭＯＳＦＥＴ 管的导通关系，在主程序中，通过 调用按 键子 程序实现 电机的 正反 转和停止 ．正转换相顺序为 ＡＢ ?ＡＣ?ＢＣ ?ＢＡ?ＣＡ?ＣＢ；反转换相顺序为 ＣＢ ?ＣＡ?ＢＡ?ＢＣ ?ＡＣ?ＡＢ． ３． ６ 电机调速程序设计 在程序中，电机的调速功能由 ＳＴＭ３２ 的 ＡＤＣ 模块实 现 ． ＡＤＣ 输 入 参 考 电 压 范 围 为 ０～３． ３ Ｖ，可 以通过电位器改变 ＡＤＣ 的输入电压，以实现对电机的调速 ．当 ＡＤＣ 采样电压为０Ｖ 时， ＡＤＣ 采样值为 ０；当 ＡＤＣ 采样电压为 ３． ３Ｖ 时， ＡＤＣ 的采样值为 ４０９６．通过改变单片机的 ＰＷＭ 输出占空比，对速度 进行调节 ． ３． ７ 转速采集程序设计 转速通过采用光电转速传感器采 集，使 用 Ｔ 法 测 速 ． Ｔ 法测速通过测量两个脉冲之间的时间间隔 计算转速，通过单片机的Ｉ ／Ｏ 口进行输入捕获，采集脉冲并计算电机转速后，反馈给上位机 ． ４ 实验测试 在自行设计的四轮驱动轮毂电机电动汽车上进行实 验测试 ．该 车 匹 配 的 电 机 为 外 转 子 式 永 磁 无 刷 直流轮毂电 机，无 刷 直 流 电 机 控 制 器 的 外 观，如 图 ６ 所 示 ．图 ６ 中：左 边 为 ＳＴＭ３２ 控 制 板；中 间 为 ＩＲ２１１０ 的驱动模块；最右边为 ＭＯＳ 管驱动电路 ．电机驱动控制测试平台 包含驱动 控制器 和 ＰＣ 机和转 速传感器等，如图 ７ 所示 ． 图 ６ 电机驱动控制器 图 ７ 电机驱动控制测试平台 Ｆ ｉ ６ Ｍｏ ｔ ｏ ｒｄ ｒ ｉ ｖｅｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ｇ． Ｆ ｉ ７ Ｍｏ ｔ ｏ ｒｄ ｒ ｉ ｖｅｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌｔ ｅ ｓ ｔ ｇ． 将控制器、 ＰＣ 机、无刷直流电机、电机驱动控制器等实物连接起来，检查线路无误后，启动 ＳＴＭ３２， 接通电 动 车 蓄 电 池 电 源，电 机 空 载 ．电 机 的 响 应 曲 线 是 由 ＳＴＭ３２ 经 过 串 口 通 信 传 递 至 ＰＣ 储 存，再 由 ＭＡＴＬＡＢ 软件对 测 量 数 据 进 行 拟 合 绘 制 ．程 序 中，第 一 次 是 ０． １ｓ 后 启 动，将 ＰＷＭ 占 空 比 调 制 为 ２０％ ；第二次则是经过 ０． １ｓ， ＰＷＭ 占空比由 ２０％ 变为 ３３％ ，程序结果如图 ８， ９ 所示 ．图 ８， ９ 中： 狀 为电 机转速； 狋 为时间 ． 图 ８ 电机启动转速曲线 图 ９ 电机连续变化曲线 Ｆ ｉ ８ Ｍｏ ｔ ｏ ｒｓ ｔ ａ ｒ ｔｓｐｅ ｅｄｃｕ ｒ ｖｅ ｇ． Ｆ ｉ ９ Ｃｏｎ ｔ ｉ ｎｕｏｕｓｃｈａｎｇｅｃｕ ｒ ｖｅｏ ｆｍｏ ｔ ｏ ｒ ｇ． 由图 ８ 可知：电机从零速开始启动，经过 ０． １３ｓ达到稳定的给定转速 １５０ｒ·ｍｉ ｎ－１ ，电 机转 速响应 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 王维强，等：电动汽车永磁无刷直流电机控制器设计 ２５ 较快，但在达到稳定的转速前，转速波动较大 ．由图 ９ 可知：电机转速在连续变化的情况下，响应速度快， ０． ０５ｓ前就达到了 １５０ｒ·ｍｉ ｎ－１ ，并且在 ０． １５ｓ 前 就 已 经 变 化 为 ２５０ｒ· ｍｉ ｎ－１ ，响 应 更 迅 速 且 转 速 稳 定、无超调 ． ５ 结束语 对自制控制器进行设计与调试，通过配合 ＳＴＭ ３２ 的 Ｉ ／Ｏ 口，可 以 实 现 ＲＳ２３２ 和 ＣＡＮ 通 信，方 便 与上位机、上层控制器进行实时 通 信 并 实 时 监 控 当 前 电 机 工 作 状 态、转 速、电 流 等 信 息 ．输 出 ＰＷＭ 在 １０％ ～９０％ 之间可调，并且经过增量式 ＰＩ控制之后，电机响应迅速、转速稳定、无超调 ．该控制器具有集 成度高、稳定性好、体积小、功能模块多等特点，能有效地改善电动车行驶稳定性及安全性 ． 参考文献： ［ １］ 夏长亮，方红伟 ．永磁无刷 直 流 电 机 及 其 控 制 ［ Ｊ］．电 工 技 术 学 报， ２０１２， ２７（ ３）： ２５ ３４． ＤＯＩ： １０． １９５９５／ ｃｎｋ ｉ． １０００ ? ? ｊ． ６７５３． ｔ ｃ ｅ ｓ． ２０１２． ０３． ００３． ［ ２］ 戴茵茵，林宇洲 ．基于 ｄＳＰＡＣＥ 的横向磁通永磁电机控 制 ［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）， ２０１３， ３４（ ２）： １４７ ?１５０． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１３． ０２． ０１４７． ? ［ ３］ 李刚，宗长富 ．四轮独立驱动轮毂电 机 电 动 汽 车 研 究 综 述 ［ Ｊ］．辽 宁 工 业 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）， ２０１４（ １）： ４７?５２． ＤＯＩ： １０． １５９１６／ ３２６１． ２０１４． ０１． ００９． ｉ ｓ ｓｎ１６７４ ? ｊ． ［ ４］ 何硕彦 ．基于 ＤＳＰ 的电动车用无刷直流电机控制系统研究［ Ｄ］．南京：东南大学， ２０１６． ［ ５］ 张修太，翟亚芳，赵建周 ．基 于 ＳＴＭ３２ 的 无 刷 直 流 电 机 控 制 器 硬 件 电 路 设 计 及 实 验 研 究 ［ Ｊ］．电 子 器 件， ２０１８， ４１ （ １）： １４１ １４４． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ９４９０． ２０１８． ０１． ０２７． ｉ ｓ ｓｎ． １００５ ? ? ｊ． ［ ６］ 党璇 ．基于 ＳＴＭ３２ 的无刷直流电机控制系统研究［ Ｄ］．马鞍山：安徽工业大学， ２０１７． ［ ７］ 黄平，王英，江先志 ．基于 ＳＴＭ３２ 的直流电机模糊 ＰＩＤ 调速系统研究［ Ｊ］．机电工程 ２０１７， ３４（ ４）： ３８０ ３８５． ＤＯＩ： １０． ? ｉ ｓ ｓｎ． １００１ ３９６９／ ４５５１． ２０１７． ０４． ０１２． ? ｊ． ［ ８］ 李有凯 ．基于 ＳＴＭ３２ 无刷直流电动车控制器的研究［ Ｄ］．南京：南京林业大学， ２０１６． ［ ９］ 郑宏，张佳伟，徐文成 ．基于 ＳＴＭ３２ 的直流无刷电 机 正 弦 波 控 制 系 统 ［ Ｊ］．电 子 器 件， ２０１６， ３９（ ６）： １５２１ １５２６． ＤＯＩ： ? １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １００５ ９４９０． ２０１６． ０６． ０４６． ? ｊ． ［ １０］ 刘学俊 ．基于 ＳＴＭ３２ 的永磁直流无刷电机的控制及其在绕线机上的应用［ Ｄ］．厦门：厦门大学， ２０１４． ［ １１］ ＸＩＥ Ｙｏｎｇ， ＳＵ Ｘｉ ｎ，ＨＥ Ｙｉ ｆ ａｎ， 犲 狋犪 犾． ＳＴＭ３２ ｓ ｅｄｖｅｈ ｉ ｃ ｌ ｅｄａ ｔ ａａ ｃ ｉ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎｓｙ ｓ ｔ ｅｍｆ ｏ ｒＩ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎｅ ｔ ｆ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ［ Ｃ］∥ ?ｂａ ?ｏ ?Ｖｅｈ ｑｕ ／ａ Ｉ ｅ ｅ ｅ ｃ ｉ ｓＩ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＣｏｎ ｆ ｅ ｒ ｅｎｃ ｅｏｎＣｏｍｐｕ ｔ ｅ ｒａｎｄＩ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ．Ｗｕｈａｎ： ＩＥＥＥＰｒ ｅ ｓ ｓ， ２０１７： ８９５ ８９８． ＤＯＩ： ? １０． １１０９／ ＩＣＩ Ｓ． ２０１７． ７９６０１１９． ［ １２］ 唐帅 ．基于 ＤＳＰ 的汽车空调中无刷直流电机控制系统研究［ Ｄ］．武汉：武汉工程大学， ２０１４． ［ １３］ 赵伟 ．基于 ＳＴＭ３２ 的无刷直流电机控制系统设计［ Ｄ］．南京：南京信息工程大学， ２０１６． ［ １４］ 马晓虹，吴延海，尹向雷 ．直流电机的 ＩＲ２１１０ 驱动 控 制 设 计 及 ＤＳＰ 实 现 ［ Ｊ］．微 型 机 与 应 用， ２０１３， ３２（ １５）： ３４ ３６． ? ＤＯＩ： ｉ ｓ ｓｎ． １６７４ １０． ３９６９／ ７７２０． ２０１３． １５． ０１２． ? ｊ． ［ １５］ 程时兵，张爱军 ． ＩＲ２１１０ 在无刷直流 电 机 驱 动 电 路 中 的 应 用 ［ Ｊ］．机 电 元 件， ２０１０， ３０（ ４）： ２８?３１． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｊ． ｉ ｓ ｓｎ． １０００ ６１３３． ２０１０． ０４． ００６． ? （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１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１７１０００１ ? 非均匀有理 犅 样条的挖掘机器人 作业过程中自主避障控制 钟星１，２，邵辉１，２，胡伟石３，聂卓 "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 福建省电机控制与系统优化调度工程技术研究中心，福建 厦门 ３６１０２１； ３．华侨大学 实验室与设备管理处，福建 厦门 ３６１０２１） 摘要： 为解决挖掘机器人在作业过程中遇到大障碍物时 无 法 及 时 调 整 动 作 的 问 题，提 出 一 种 基 于 非 均 匀 有 理 Ｂ 样条（ ＮＵＲＢＳ）曲线的轨迹规划方法 ．利用 ３ 次 ＮＵＲＢＳ 曲线插值实现特定的挖掘曲 线，在 与 大 障 碍 物 发 生碰撞时，通过调整权重因子改变挖掘机器人的局部挖掘轨迹，并且保证轨迹具有良好的平滑性和连续性 ．仿 真实验表明：所提的轨迹规划方法能 够 实 时 调 整 铲 斗 位 姿，进 而 改 变 挖 掘 路 径，使 挖 掘 机 器 人 成 功 避 开 障 碍 物，实现自主平滑挖掘 ． 关键词： 挖掘机器人；轨迹规划；非均匀有理 Ｂ 样条；避障 中图分类号： ＴＵ６２１ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ００２６ ０８ ? ? ? 犃狌 狋 狅狀狅犿狅狌 狊犗犫 狊 狋 犪 犮 犾 犲犃狏 狅 犻 犱犪狀犮 犲犆狅狀 狋 狉 狅 犾 犾 犻 狀犵狅 犳 犚狅犫狅 狋 犻 犮犈狓 犮 犪 狏 犪 狋 狅 狉 狊犻 狀犗狆犲 狉 犪 狋 犻 狅狀犘狉 狅 犮 犲 狊 狊狅 犳 犻 犳 狅 狉犿 犚犪 狋 犻 狅狀犪 犾犅 犛狆 犾 犻 狀犲 犖狅狀 ?犝狀 ? ， ， ， ＺＨＯＮＧ Ｘｉ ｎｇ１ ２，ＳＨＡＯ Ｈｕ ｉ１ ２，ＨＵ Ｗｅ ｉ ｓｈ ｉ３，ＮＩＥＺｈｕｏｙｕｎ１ ２ （ １．Ｃｏ ｌ ｌ ｅｇｅｏ ｆＩ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ，Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ； ｙ，Ｘｉ ２．Ｆｕ ｉ ａｎＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇＲｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈＣｅｎ ｔ ｅ ｒｏ ｆＭｏ ｔ ｏ ｒＣｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌａｎｄＳｙｓ ｔ ｅｍ Ｏｐ ｔ ｉｍａ ｌＳｃｈｅｄｕ ｌ ｅ， ｊ Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ； ｙ，Ｘｉ ３．Ｄｅｐａ ｒ ｔｍｅｎ ｔｏ ｆＬａｂｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｉ ｃ ｅＭａｎａｇｅｍｅｎ ｔ，Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｙａｎｄＤｅｖ ｙ，Ｘｉ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ｉ ｎｏ ｒ ｄｅ ｒｔ ｏｓ ｏ ｌ ｖｅｔ ｈｅｐ ｒ ｏｂ ｌ ｅｍｔ ｈａ ｔｔ ｈｅｅｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒｂｕｃｋｅ ｔｃ ａｎｎｏ ｔｂｅａｄ ｕｓ ｔ ｅｄｉ ｎｒ ｅ ａ ｌｔ ｉｍｅ ｗｈｅｎｉ ｔ ｊ ｒ ａ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｌ ａｎｎ ｉ ｎｇ ｍｅ ｔ ｈｏｄ ｂａ ｓ ｅｄ ｏｎｔ ｈｅ ｎｏｎ?ｕｎ ｉ ｆ ｏ ｒｍ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＢ?ｓｐ ｌ ｉ ｎｅ ｃ ｒ ａ ｓｈｅｄｉ ｎ ｔ ｏａｌ ａ ｒ ｔ ａ ｃ ｌ ｅ，ａｔ ｊ ｙｐ ｇｅｏｂｓ （ＮＵＲＢＳ）ｃｕ ｒ ｖｅｗａ ｓｐ ｒ ｏｐｏ ｓ ｅｄｆ ｏ ｒｒ ｏｂｏ ｔ ｉ ｃｅｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒ ｓ．Ｂｙｕｓ ｉ ｎｇｔ ｈｅｃｕｂ ｉ ｃＮＵＲＢＳｃｕ ｒ ｖｅｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎａｓｐｅ ｃ ｉ ｆ ｉ ｃ ｐｏ ｍｉ ｎ ｉ ｎｇｃｕ ｒ ｖｅｗａ ｓａ ｃｈ ｉ ｅ ｖｅｄ．Ｗｈ ｉ ｌ ｅｔ ｈｅｂｕｃｋｅ ｔｃ ｏ ｌ ｌ ｉ ｄｅｄｗｉ ｔ ｈａｂ ｉ ｔ ａ ｃ ｌ ｅ，ｂｙａｄ ｕｓ ｔ ｉ ｎｇｔ ｈｅｗｅ ｉ ｔｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒｔ ｈｅ ｊ ｇｈ ｇｏｂｓ ｒ ｏｂｏ ｔ ′ ｓｌ ｏ ｃ ａ ｌｅｘｃ ａｖａ ｔ ｉ ｏｎｔ ｒ ａ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓｃｈａｎｇｅｄｔ ｏｅｎｓｕ ｒ ｅａｓｍｏｏ ｔ ｈａｎｄｃ ｏｎ ｔ ｉ ｎｕｏｕｓｔ ｒ ａ ｃｋ．Ｓ ｉｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓ ｊ ｙ ｗａ ｓｈｏｗｔ ｈａ ｔｔ ｈｅｐ ｒ ｏｐｏ ｓ ｅｄｔ ｒ ａ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｌ ａｎｎ ｉ ｎｇ ｍｅ ｔ ｈｏｄｉ ｓｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅｆ ｏ ｒａｄ ｕｓ ｔ ｉ ｎｇｂｕｃｋｅ ｔｐｏ ｓ ｔ ｕ ｒ ｅｉ ｎｒ ｅ ａ ｌｔ ｉｍｅ，ａｎｄ ｊ ｙｐ ｊ ｔ ｈｅｎｃｈａｎｇ ｉ ｎｇ ｍｉ ｎ ｉ ｎｇｐａ ｔ ｈ．Ａｓａｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ，ｔ ｈｅｅｘｃ ａｖａ ｔ ｉ ｎｇｒ ｏｂｏ ｔｈａ ｓａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓｔ ｏａｖｏ ｉ ｄｏｂｓ ｔ ａ ｃ ｌ ｅ ｓａｎｄａｕ ｔ ｏｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ ｃ ｏｍｐ ｌ ｅ ｔ ｅｓｍｏｏ ｔ ｈｅｘｃ ａｖａ ｔ ｉ ｏｎ． 犓犲 狉 犱 狊： ｅｘｃ ａｖａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｏｂｏ ｔ；ｔ ｒ ａ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｌ ａｎｎ ｉ ｎｇ；ｎｏｎ ｉ ｆ ｏ ｒｍｒ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＢ ｓｐ ｌ ｉ ｎｅ；ｏｂｓ ｔ ａ ｃ ｌ ｅａｖｏ ｉ ｄａｎｃ ｅ ?ｕｎ ? ｊ ｙｐ 狔狑狅 收稿日期： ２０１７ １０ ０９ ? ? 通信作者： 邵辉（ １９７３ ?），女，副教授，博士，主要从 事 机 器 人 控 制、运 动 规 划、智 能 控 制 和 非 线 性 系 统 ＬＰＶ 建 模 的 研 究． Ｅ ｉ ｌ： ｓｈａｏｈｕ ｉ ｈｕ１１＠１６３． ｃ ｏｍ． ?ｍａ 基金项目： 国家自然科学青年基金资助 项 目 （ ６１４０３１４９）；教 育 部 第 ４８ 批 留 学 回 国 人 员 科 研 启 动 项 目 （ Ｚ１５３４００４）； 福建省自然科学基金资助项目（ ２０１７Ｊ ０１１１７）；福建省泉州市科技计划项目（ ２０１７Ｔ００１） 第１期 钟星，等：非均匀有理 Ｂ 样条的挖掘机器人作业过程中自主避障控制 ２７ 液压挖掘机作是工程建设中应用最为广泛的工 程机 械之 一，国 内外学 者 对 其 自 动 化 进 行 了 广 泛 的 ［ １］ ［］ ［］ ． Ｐｅｙ ｒ ｅ ｔ ａ 等 ２ 提出一种用于执行复杂的 挖 掘 运 动 和 参 数 化 控 制 的 实 时 轨 迹 规 划 方 法 ．杨 毅 等 ３ 研究挖掘机器人在运土过程中，利用超声波测距传感器构造“虚拟阻力区”，采用阻抗控制实现障碍的自 研究 ［］ 主回避 ． Ｓａ ｅ ｅｄ ｉ等 ４ 提出基于视觉的挖掘机控制系 统，采 用 模 糊 逻 辑 方 法 控 制 路 径 跟 踪，针 对 挖 掘 过 程 中可能出现的错误路径，运用交叉耦合控制器进行校正 ．邵辉等 ［５］提出一种基于原像规划和下层前向搜 索的两级挖掘机轨迹规划方法 ．李海虹等 ［６］利用 ３ ３ ５ ３ ３ 多 项 式 插 值 法 进 行 轨 迹 规 划 ．挖 掘 机 器 人 的 ? ? ? ? 铲斗末端轨迹具有复杂的空间曲线特性 ［７］，单一的多项式既难以表达，也难以胜任挖掘机器人在实际工 况中的局部复杂轨迹 ［８?１３］．挖掘 机 的 轨 迹 规 划 是 基 于 作 业 任 务 要 求，设 计 合 适 的 机 械 臂 末 端 执 行 器 轨 迹，作业任务通常只是一些关键点的数据，而轨迹规划则 需要依据 这些 数 据 设 计 出 合 适 的 运 行 轨 迹 ．近 年来，在工程应用领域中，非均匀 有 理 Ｂ 样 条（ ＮＵＲＢＳ）越 来 越 被 重 视 ． ＮＵＲＢＳ 曲 线 的 优 点 有：局 部 修 改性、移动控制顶点、调整节点矢量或改变权重 因 子 仅 影 响 ＮＵＲＢＳ 曲 线 的 局 部 形 状，并 不 影 响 整 体 轨 迹的性能 ［１４?１５］．利用 ＮＵＲＢＳ 曲线按照挖掘机器人的作业任务要求进行轨迹规划，可以得到连续的挖掘 轨迹曲线，且能 进行 局 部调节，适 合挖掘 机器 人人化控制 ［１６］．本文 针对已 有研究存在 的缺点，根据 反 铲 斗挖掘机器人化作业特点，提出一种基于 ＮＵＲＢＳ 的挖掘机器人自主控制轨迹规划方法 ［１７］． １ 系统概述 挖掘机器人的总体结构包括动力装置、工作装置、回转机构等 ．文中主要研究挖掘过程，该过程由挖 掘机器 人 的 工 作 装 置（包 括 动 臂、斗 杆、铲 斗）完 成，以 ＺＡＸＩ Ｓ１２０ 型 液 压 挖 掘 机 为 研 究 对 象 ．为 便 于 研 究，忽略动臂、斗杆、铲斗的具体形状，采用简单的线条表示 ．将工作 装 置 近 似 为 ３ 自 由 度 的 空 间 连 杆 机 构，在动臂、斗杆和铲斗关节处安装角度传感器 ［１８］，各杆 件参 数与坐 标 系，分 别 如 表 １ 和 图 １ 所 示 ．表 １ 中： 犪犻 为连杆长度； 犱犻 为连杆偏置 ．图 １ 中： α犻 为扭角； α 为动臂关节角度； δ 为 铲斗关 β 为 斗杆关节 角度； 节角度； 犪１ 为动臂长度； 犪２ 为斗杆长度； 犪３ 为铲斗长度 ． 表 １ 挖掘机性能参数 Ｔａｂ． １ Ｐａ ｒ ａｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓｏ ｆｈｙｄ ｒ ａｕ ｌ ｉ ｃｅｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒ 序号 °） α犻／（ 犪犻／ｍｍ 犱犻／ｍｍ 关节角变化范围／（ °） １ ０ ４６００ ０ －７１～４５ ２ ０ ２５１９ ０ ３０～１５２ ３ ０ １２３０ ０ －３３～１４５ 图 １ 液压挖掘机工作装置坐标示意图 ２ 基于 犖犝犚犅犛 曲线轨迹规划 Ｆ ｉ １ Ｓｃｈｅｍａ ｔ ｉ ｃｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍｏ ｆｃ ｏｏ ｒ ｄ ｉ ｎａ ｔ ｅ ｇ． ｓｓ ｔ ｅｍｏ ｆｈ ｄ ｒ ａｕ ｌ ｉ ｃｅｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｙ ２． １ 犖犝犚犅犛 曲线 ＮＵＲＢＳ 采用控制顶点（ 犇犻）、节点矢 量（ 犝犻）及 权 重 因 子（ ω犻）定 义 自 由 曲 线 ．据《初 始 化 图 形 交 换 规 ［ ］ 范》（ ＩＧＥＳ）规定，分段有理多项式矢函数是由 狀 个控制顶点定义的一条犽 次 ＮＵＲＢＳ 曲线 １９?２０ ，即 狀－１ 狀－１ 犆（ 狌）＝ ∑犖犻，犽（ 狌） 狌） ω犻犇犻／∑犖犻，犽（ ω犻， 犻＝０ 犽 ≥１ ． （ １） 犻＝０ 式（ １）中： 犆（ 狌）为参数曲线； 犖犻，犽（ 狌）为由节点矢量 犝 ＝ ［ 狌０ ， 狌犻，…， 狌狀＋犽＋１］定义的 犽 次 Ｂ 样条基函数 ． 利用 犽 次 Ｂ 样条基函数的 Ｃｏｘ  ｄｅＢｏｏ ｒ 递推公式，定义在节点矢量 犝 上的犽 次基函数递推为 犖犻，０ ＝ ０， ｛ １， 狌犻 ≤ 狌 ≤ 狌犻＋１ ， 其他 ． 狌－狌犻 狌犻 犽 １ －狌 犖犻，犽－１（ 狌）＋ ＋ ＋ 犖犻＋１，犽－１（ 狌）， 狌犻＋犽 －狌犻 狌犻＋犽＋１ －狌犻＋１ 式（ ２），（ ３）中： 狌犻 为节点 ．同时，规定 ０／０＝０． ２． ２ 均匀介质环境下的轨迹规划 犖犻，犽（ 狌）＝ （ ２） 犽 ≥１ ． （ ３） 轨迹规划是指根据作业任务的要求，确定轨迹参数，并实时 计 算 和 生 成 运 动 轨 迹 ．在 均 匀 介 质 环 境 下，拟利用 ＮＵＲＢＳ 曲线具有 狀－１ 次可导的性质，且每个控 制 点 都 具 有 权 重 调 节 因 子 的 特 性 对 铲 斗 末 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） ２８ ２０１９ 年 端轨迹进行规划，采用积累弦长参数化方法拟合 ＮＵＲＢＳ 曲线 ［２１］，以确保挖 掘轨 迹平稳 连续 ．根 据挖掘 任务要求，按照如下 ６ 个步骤进行轨迹规划 ． 步骤 １ 依据作业要求，选取狀 个控制顶点 犇犻，首末端控制顶点一般作为挖掘起始点、终止点，再选 取 狀－２ 个曲线关键点 ．其中， 犻＞０， 犇犻＞０． 步骤 ２ 确定节点矢量 犝 ＝ ｛ 狌犽＋１ ，…， 狌狀－犽－１ ； 犫，…， 犫｝．通 常 情 况，令 犪＝０， 犫＝１，以 保 证 生 α，…， α； 烏犽烐 烑 烏 烐 烑 ＋１ 犽＋１ 成的 ＮＵＲＢＳ 曲线通过首末端控制点 ． 步骤 ３ 采用积累弦长参数化方法，计算参数值 狌犽＋１ ，…， 狌狀－犽－１ ． 步骤 ４ 设定各控制顶点权重因子 ω犻．其中： 犻， ω犻＞０． 步骤 ５ 采用 Ｃｏｘ ｄｅＢｏｏ ｒ递归公式，求解 Ｂ 样条基函数 犖犻，犽（ 狌）． ? 步骤 ６ 利用带权控制顶点矩阵，计算离散轨迹点，并拟合出符合作业要求的 ＮＵＲＢＳ 曲线 ． 以挖掘机器人进行梯形深坑的挖掘为例 ．挖掘过程主 要 包括 铲 斗 铲 入 土 壤、拖 拽、回 旋 提 升 ３ 个 步 骤 ［ ６］ ．选择使用 ３ 次 ＮＵＲＢＳ 曲 线 规 划 挖 掘 轨 迹，指 定 铲 斗 末 端轨迹曲线的 ７ 个控制顶点坐标 犇犻＝ ［ ７０００， ０； ６７５０，－５００； ６５００，－６２０； ６０００，－６５０； ５５００，－６２０； ５２５０，－５００； ５０００， ０］（ 犻＝０， １， ２，…， ６），节 点 犝 ＝ ［ ０， ０， ０， ０，０． ２０９０，０． ３１２７， ０． ５０００， ０． ６８７３， ０． ７９１０， １， １， １， １］．当各控制 顶点权重因子 １， １， １， １， １， １， １， １， １］（ 犻＝１， ２， ３，…， ９）时，铲 斗 末 端 曲 ω犻＝ ［ 线，如图 ２ 所示 ．图 ２ 中： 犎 为挖掘深度； 犾 为挖掘长度 ． 整个作业过 程 中，挖 掘 机 器 人 各 关 节 角 度 变 化 和 挖 掘 姿 态角变化，如图 ３ 所示 ．图 ３ 中： ε 为挖掘姿态角度变化 ．由 图 ３ 可知：各角度变 化 均 处 于 机 械 结 构 可 达 范 围，无 大 突 变，挖 掘 图 ２ 铲斗末端轨迹曲线 Ｆ ｉ ２ Ｂｕｃｋｅ ｔｅｎｄｔ ｒ ａ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｒ ｖｅ ｇ． ｊ ｙｃｕ 姿态满足机械结构的几何约束，符合挖掘机器人在挖 掘过程 中的基 本 性 能 要 求 ．由 此 表 明：该 轨 迹 规 划 方法具有可行性，同时也为进一步研究挖掘机器人在非均匀介质土壤环境下的轨迹规划提供理论依据 ． （ ａ）动臂 （ ｂ）斗杆 （ ｃ）铲斗 （ ｄ）挖掘姿态角 图 ３ 挖掘机器人各关节角度及挖掘姿态角变化曲线 Ｆ ｉ ３ Ｊ ｏ ｉ ｎ ｔａｎｇ ｌ ｅａｎｄｍｉ ｎ ｉ ｎｇａ ｔ ｔ ｉ ｔ ｕｄｅａｎｇ ｌ ｅｃｕ ｒ ｖｅ ｓｏ ｆｒ ｏｂｏ ｔ ｉ ｃｅｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒ ｇ． ３ 自主避障轨迹规划 在有大障碍物的非均匀介质土壤环境中，挖掘机器人 不 可避 免 地 会 与 大 障 碍 物 发 生 碰 撞 ．因 此，避 开障碍物到达预定的目的地是实现机器人智能化、自动化操作的重要条件之一 ．传统的轨迹规划方法不 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 钟星，等：非均匀有理 Ｂ 样条的挖掘机器人作业过程中自主避障控制 ２９ 存在可供调整的参数，无法对挖掘轨迹进行及时有效地调节 ．而基于 ３ 次 ＮＵＲＢＳ 的挖掘机器人 轨迹规 划中，利用 ＮＵＲＢＳ 曲线具有可调整控制顶点权重因子的优势，从而实现对挖掘轨迹曲线的局部优化 ． 为便于研究，在以下 ３ 种约束条件下进行避障讨论： １）在非均质介质环境下，土壤介质 环境未 超出 挖掘机的挖掘能力； ２）主要讨论 犇０ ～犇２ 及 犇４ ～犇６ 阶段存在的障碍物情况； ３）避障 过程 中，挖 掘机器 人各关节角调整处于产生足够挖掘力的合理变化范围，且能够顺利避开障碍物，完成平滑挖掘 ． 当障碍物位于铲斗尖走行的方向，铲斗所受走行阻 力将最 大，易 造成挖掘受阻或铲尖损坏 ．因此，文中讨论在这种情况下 的避 障 平滑 规划，运用一种 在 未 知 环 境 下 执 行 操 作 规 划 的 机 器 人 算 法 （原 像 规 划），使铲尖脱离障碍物 ．挖掘机器人在挖掘过程中，受到 障碍 物 产生 的反作用力，挖掘阻力发生突变，如图 ４ 所示 ．图 ４ 中： 犉 为与 障碍物 发生碰撞时铲斗外载荷； 犞ｅ 为铲斗运动速度； γ 为铲斗运动速 度 方向 与碰到障碍物时铲斗外载荷方向的夹角； ｏｂｓ为障碍物 ． 在挖掘过程中，不考虑意外出现的障碍物，根据压力 和位 移 传感 器的反馈信息，在碰到 ｏｂｓ 时，通 过 对 铲 斗 运 动 速 度 方 向 犞ｅ 和 碰 到 障碍物时，铲斗外载荷方向 犉 的夹角γ 进行判断 ［５］： １）当 γ＜γ犺 时， 图 ４ 原像规划示意图 Ｆ ｉ ４ Ｓｃｈｅｍａ ｔ ｉ ｃｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍｏ ｆ ｇ． ｒ ｅ ｉｍａｇｅｐ ｌ ａｎｎ ｉ ｎｇ ｐ 调整距离障碍物最近的控制顶点权重因子 ω２ 或 ω８ ； ２）当γ犺 ≤γ 时， 调整距离障碍物最近的控制顶点权重因子 ω３ 或 ω７ ．其 中， γ犺 为阈值，可 通过实 测 获 得 ．另 外，当 铲 斗 背 与障碍物发生碰撞时，考虑挖掘机的挖掘力可将障碍 物推开，不会 对挖 掘 过 程 有 过 大 的 冲 击；而 随 着 挖 掘的深入，障碍物将被铲入铲斗中，不会对挖掘过程有过大的冲击，也不会对铲尖有过大的损伤，从而提 高挖掘效率并增加挖掘机的机械寿命 ． 挖掘机器人基于 ＮＵＲＢＳ 的自主避障轨迹规划的具体步骤，如图 ５ 所示 ． 图 ５ 避障轨迹规划流程图 Ｆ ｉ ５ Ｆ ｌ ｏｗｃｈａ ｒ ｔｏ ｆｏｂｓ ｔ ａ ｃ ｌ ｅａｖｏ ｉ ｄａｎｃ ｅｔ ｒ ａ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｌ ａｎｎ ｉ ｎｇ ｇ． ｊ ｙｐ ４ 仿真试验和结果分析 利用 Ｍａ ｔ ｌ ａｂ 软件进行编程验证，将障碍物分别设置在 ４ 处挖掘轨迹必经区域，如图 ６ 所示 ． 情况 Ⅰ 图 ６（ ａ）中：铲入挖掘阶段（ ω２ ＝２），障 碍 物 大 部 分 区 域 位 于 轨 迹 走 行 的 下 方，选 取 其 中 一 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） ３０ ２０１９ 年 例设置中心点为（ ６． ８５ｍ，－０． ５５ｍ），半径为 ０． １５ｍ． 情况 Ⅱ 图 ６（ ｂ）中：铲入挖掘阶段（ ω３ ＝２），障 碍 物 大 部 分 区 域 位 于 轨 迹 走 行 的 上 方，选 取 其 中 一 例设置中心点为（ ６． ７０ｍ，－０． ３８ｍ），半径为 ０． １５ｍ． 情况 Ⅲ 图 ６（ ｃ）中：回转提升阶段（ ω８ ＝４），障 碍 物 大 部 分 区 域 位 于 轨 迹 走 行 的 下 方，选 取 其 中 一 例设置中心点为（ ５． １５ｍ，－０． ５４ｍ），半径为 ０． １５ｍ． 情况 Ⅳ 图 ６（ ｄ）中：回转提升阶段（ ω７ ＝２），障 碍 物 大 部 分 区 域 位 于 轨 迹 走 行 的 上 方，选 取 其 中 一 例设置中心点为（ ５． ３０ｍ，－０． ３８ｍ），半径为 ０． １５ｍ． （ ａ）ω２ ＝２ （ ｂ）ω３ ＝２ （ ｃ）ω８ ＝４ （ ｄ）ω７ ＝２ 图 ６ 挖掘机器人避障轨迹曲线 Ｆ ｉ ６ Ｔｒ ａ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｒ ｖｅｏ ｆｒ ｏｂｏ ｔ ｉ ｃｅｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒｗｉ ｔ ｈｏｂｓ ｔ ａ ｃ ｌ ｅａｖｏ ｉ ｄａｎｃ ｅ ｇ． ｊ ｙｃｕ 基于 ３ 次 ＮＵＲＢＳ 挖掘机器人在均匀 介 质 中 进 行 梯 形 深 坑 规 划 的 轨 迹 运 动 （图 ２），当 与 障 碍 物 发 生碰撞时，通过基于 ＮＵＲＢＳ 的局部轨迹规划对铲斗位姿进行实时调整，以满足特定工况条件下 的作业 要求 ．其仿真试验结果，分别如图 ７～１０ 所示 ． 由图 ６（ ａ）与图 ７ 可知：在 １． ８９６８ｓ时，挖掘机器人铲 斗 碰 撞 到 设 定 的 障 碍 区 域，测 得 γ＜γ犺 ，铲 斗 返 回首端点，各关节也随之运动到初始姿态；在 ３． ７９３６ｓ到达首端控制顶点时，保持其他控制顶点的权 重因子不变的 情 况下，仅通过调整距 离 障碍最 近的控 制顶 点 犇１ 的权重 因子 ω２ 调整铲 斗位姿，进 而 改 变铲斗末端轨迹 和挖掘 路径，使轨迹 曲 线上的点朝着 远离控 制顶点 犇１ 的 方向运动；当 ω２ ＝２ 时，挖 掘 轨迹完全离开障碍区域，挖掘机器人成功避开障碍物，在整 个运 动过程 中，挖 掘 机 器 人 各 关 节 角 度 和 挖 掘姿态角变化均符合机械结构的要求 ． 由图 ６（ ｂ）与图 ８ 可知：在 １． ６７４８ｓ时，挖掘机器 人铲 斗碰撞 到设定 的障 碍 区 域，测 得 γ＞γ犺 ，铲 斗 返回首端点；在 ３． ３４９６ｓ到达首端控制顶点时，调整权重因子 ω３ ；当 ω３ ＝２ 时，挖掘机器人成功避开障 碍物，在整个运动过程中，挖掘机器人各关节角度和挖掘姿态角变化均符合机械结构的要求 ． 由图 ６（ ｃ）与图 ９ 可知：在 １２． ４７８９ｓ时，挖掘机器人铲斗碰撞到设定的障碍区域，测得γ＜γ犺 ，铲斗 返回 犇４ 控制顶点；在 １４． ９５７８ｓ到达 犇４ 时，调整权重因子 ω８ ；当 ω８ ＝４ 时，挖掘 机器人成 功避开 障碍 物，在整个运动过程中，挖掘机器人各关节角度和挖掘姿态角变化均符合机械结构的要求 ． 由图 ６（ ｄ）与图 １０ 可知：在 １２． ６０４７ｓ时，挖掘机器人铲 斗碰 撞到设 定 的 障 碍 区 域，测 得 γ＞γ犺 ，铲 斗返回 犇４ 控制顶点；在 １５． ２０９４ｓ到达 犇４ 时，调整权重因子 ω７ ；当 ω７ ＝２ 时，挖 掘机器人 成功避 开障 碍物，在整个运动过程中，挖掘机器人各关节角度和挖掘姿态角变化均符合机械结构的要求 ． 结合挖掘机控制结构进行仿真，自主避障规划轨迹在 机 械结 构 的 可 达 范 围 内，在 动 作 过 程 中，挖 掘 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 钟星，等：非均匀有理 Ｂ 样条的挖掘机器人作业过程中自主避障控制 ３１ 姿态满足机械结构的几何约束 ．结果证明文中方法具 有光滑 连续的 挖 掘 路 径 ．在 一 些 典 型 挖 掘 过 程 中， 基于 ３ 次 ＮＵＲＢＳ 曲线具有局部修改性和 犆２ 连续性的特征，使挖掘机器人能够根据实际工作情况实时 修正预期的挖掘轨迹，从而保证挖掘机器人工作的高效性 ． （ 犪）动臂 （ 犫）斗杆 （ 犮）铲斗 （ 犱）挖掘姿态角 图 ７ ω２ ＝２ 时，挖掘机器人各关节角度及挖掘姿态角变化曲线 Ｆ ｉ ７ Ｊ ｏ ｉ ｎ ｔａｎｇ ｌ ｅａｎｄｍｉ ｎ ｉ ｎｇａ ｔ ｔ ｉ ｔ ｕｄｅａｎｇ ｌ ｅｃｕ ｒ ｖｅ ｓｏ ｆｒ ｏｂｏ ｔ ｉ ｃｅｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒｗｈｅｎω２ ＝２ ｇ． （ 犪）动臂 （ 犫）斗杆 （ 犮）铲斗 （ 犱）挖掘姿态角 图 ８ ω３ ＝２ 时，挖掘机器人各关节角度及挖掘姿态角变化曲线 Ｆ ｉ ８ Ｊ ｏ ｉ ｎ ｔａｎｇ ｌ ｅａｎｄｍｉ ｎ ｉ ｎｇａ ｔ ｔ ｉ ｔ ｕｄｅａｎｇ ｌ ｅｃｕ ｒ ｖｅ ｓｏ ｆｒ ｏｂｏ ｔ ｉ ｃｅｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒｗｈｅｎω３ ＝２ ｇ． （ ａ）动臂 （ ｂ）斗杆 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） ３２ （ ｃ）铲斗 ２０１９ 年 （ ｄ）挖掘姿态角 图 ９ ω８ ＝４ 时，挖掘机器人各关节角度及挖掘姿态角变化曲线 Ｆ ｉ ９ Ｊ ｏ ｉ ｎ ｔａｎｇ ｌ ｅａｎｄｍｉ ｎ ｉ ｎｇａ ｔ ｔ ｉ ｔ ｕｄｅａｎｇ ｌ ｅｃｕ ｒ ｖｅ ｓｏ ｆｒ ｏｂｏ ｔ ｉ ｃｅｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒｗｈｅｎω８ ＝４ ｇ． （ ａ）动臂 （ ｂ）斗杆 （ ｃ）铲斗 （ ｄ）挖掘姿态角 图 １０ ω７ ＝２ 时，挖掘机器人各关节角度及挖掘姿态角变化曲线 Ｆ ｉ １０ Ｊ ｏ ｉ ｎ ｔａｎｇ ｌ ｅａｎｄｍｉ ｎ ｉ ｎｇａ ｔ ｔ ｉ ｔ ｕｄｅａｎｇ ｌ ｅｃｕ ｒ ｖｅ ｓｏ ｆｒ ｏｂｏ ｔ ｉ ｃｅｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒｗｈｅｎω７ ＝２ ｇ． ５ 结束语 通过研究挖掘机器人的机械机构、工作特性，提出一种基于 ３ 次 ＮＵＲＢＳ 曲线的挖掘机器人 轨迹规 划方法 ．在分析该轨迹规划方法理论的基础上，充 分利用 ＮＵＲＢＳ 曲 线 具 有 局 部 修 改 性 和 犆２ 连 续 性 的 特性 ．当铲斗与大障碍物发生碰撞时，运用原像规划算法 判断修改 权重 因 子，获 得 满 足 约 束 条 件 的 自 主 避障挖掘轨迹，使挖掘机器人在整个运动过程中，各关节 均 可平稳 且快 速 地 经 过 规 定 的 控 制 顶 点，并 可 根据具体的实际工况，自动进行局部挖掘轨迹优化；同时，也验证该轨迹规划方法的有效性与可行性 ． 参考文献： ［ １］ 张海涛，何清华，张新海，等 ．机器人液压挖掘机运动系统的建模与控制［ Ｊ］．机 器 人， ２００５， ２７（ ２）： １１３ １１７． ＤＯＩ： １０． ? ｉ ｓ ｓｎ： １００２ ０４４６． ２００５． ０２． ００４ ． ３３２１／ ? ｊ． ［ ２］ ＰＥＹＲＥＴＡ Ｆ， ＪＵＲＡＳＺＪ， ＣＡＲＲＥＬ Ａ， 犲 狋犪 犾 ．Ｔｈｅｃ ｏｍｐｕ ｔ ｅ ｒｉ ｎ ｔ ｅｇ ｒ ａ ｔ ｅｄｒ ｏａｄｃ ｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏｎｐ ｒ ｏ ｅ ｃ ｔ［ Ｊ］． Ａｕ ｔ ｏｍａ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎ ｊ ２０００， ９（ ５／６）： ４４７ ７６１． ＤＯＩ： １０． １０１６／Ｓ０９２６ ５８０５（ ００） ０００５７ １ ． Ｃｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏｎ， ? ? ? ［ ３］ 杨毅，冯培恩，高宇 ．挖掘 机 器 人 作 业 过 程 中 局 部 自 主 避 障 控 制 ［ Ｊ］．自 动 化 学 报， １９９９， ２５（ ５）： ６５５?６６１． ＤＯＩ： １０． ａ ａ ｓ． １９９９． ０５． ０１２ ． １６３８３／ ｊ． ［ ４］ ＳＡＥＥＤＩＰ， ＬＡＷＲＥＮＣＥＰＤ， ＬＯＷＥＤＧ， 犲 狋犪 犾． Ａｎａｕ ｔ ｏｎｏｍｏｕｓｅｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒｗｉ ｔ ｈｖ ｉ ｓ ｉ ｏｎ ｓ ｅｄｔ ｒ ａ ｃｋ ｓ ｌ ｉ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ?ｂａ ? ｐｐａｇｅｃ ［ Ｊ］． ＩＥＥＥＴｒ ａｎｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎｓｏｎＣｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌＳｙ ｓ ｔ ｅｍｓＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ， ２００５， １３（ １）： ６７ ８４． ＤＯＩ： １０． １１０９／ＴＣＳＴ． ２００４． ８３８５５１ ． ? ［ ５］ 邵辉，叶贤成，孙祥云 ．液压挖掘机 的 两 级 平 滑 挖 掘 规 划 方 法 研 究 ［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）， ２０１６， ３７（ ５）： ６１０ ６１４． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１６０５０１７ ． ? ? 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 钟星，等：非均匀有理 Ｂ 样条的挖掘机器人作业过程中自主避障控制 ３３ ［ ６］ 李海虹，林贞国 ．自 主 挖 掘 的 平 滑 连 续 特 性 轨 迹 规 划 研 究 ［ Ｊ］．中 国 工 程 机 械 学 报， ２０１６， １４（ ２）： ９３?９８． ＤＯＩ： １０． １５９９９／ ｃｎｋ ｉ． ３１１９２６． ２０１６． ０２． ００１ ． ｊ． ［ ７］ ＫＩＭ Ｄ， ＫＩＭＪ， ＬＥＥ Ｋ， 犲 狋犪 犾． Ｅｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒｔ ｅ ｌ ｅ ｏｐｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｙ ｓ ｔ ｅｍｕｓ ｉ ｎｇａｈｕｍａｎａ ｒｍ［ Ｊ］． Ａｕ ｔ ｏｍａ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎＣｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏｎ， ? ２００９， １８（ ２）： １７３ １８２． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ａｕ ｔ ｃ ｏｎ． ２００８． ０７． ００２ ． ? ｊ． ［ ８］ ＬＥＥＳＵ， ＣＨＡＮＧＰＨ． Ｃｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌｏ ｆａｈｅ ａｖｙ ｄｕ ｔ ｏｂｏ ｔ ｉ ｃｅｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒｕｓ ｉ ｎｇｔ ｉｍｅｄｅ ｌ ａｙｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌｗｉ ｔ ｈｉ ｎ ｔ ｅｇ ｒ ａ ｌｓ ｌ ｉ ｄ ｉ ｎｇｓｕ ｒ  ? ｙｒ Ｊ］． Ｃｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇＰｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ｅ， ２００２， １０（ ７）： ６９７ ７１１． ＤＯＩ： １０． １０１６／Ｓ０９６７ ０６６１（ ０２） ０００２７ ８ ． ｆ ａ ｃ ｅ［ ? ? ? ［ ９］ ＧＵＪｕｎ， ＳＥＷＡＲＤ Ｄ． Ｄｉ ｉ ｔ ａ ｌｓ ｅ ｒ ｖｏｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌｏ ｆａｒ ｏｂｏ ｔ ｉ ｃｅｘｃ ａｖａ ｔ ｏ ｒ［ Ｊ］． Ｃｈ ｉ ｎｅ ｓ ｅＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆ Ｍｅ ｃｈａｎ ｉ ｃ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， ｇ ２００９， ２２（ ２）： １９０ １９７． ＤＯＩ： １０． ３９０１／ＣＪＭＥ． ２００９． ０２． １９０ ． ? ［ １０］ ＬＩＮ ＣＳ， ＣＨＡＮＧＰＲ， ＬＵＨＪＹＳ． Ｆｏ ｒｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎａｎｄｏｐ ｔ ｉｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｃｕｂ ｉ ｃｐｏ ｌ ａ ｌｊ ｏ ｉ ｎ ｔｔ ｒ ａ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｉ ｅ ｓｆ ｏ ｒｉ ｎｄｕｓ  ｙｎｏｍｉ ｊ ｔ ｒ ｉ ａ ｌｒ ｏｂｏ ｔ ｓ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒ ａｎｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎｓｏｎ Ａｕ ｔ ｏｍａ ｔ ｉ ｃＣｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌ， １９８３， ２８（ １２）： １０６６?１０７３．ＤＯＩ： １０． １１０９／ＴＡＣ． １９８３． １１０３１８１ ． ［ １１］ ＲＥＹＮＯＳＯ?ＭＯＲＡ Ｐ， ＣＨＥＮ Ｗｅｎ ｉ ｅ， ＴＯＭＩ ＺＵＫＡ Ｍ． Ｏｎｔ ｈｅｔ ｉｍｅ ｔ ｉｍａ ｌｔ ｒ ａ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｌ ａｎｎ ｉ ｎｇａｎｄｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌｏ ｆｒ ｏ  ?ｏｐ ｊ ｊ ｙｐ Ｃ］∥Ａｍｅ ｒ ｉ ｃ ａｎＣｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌＣｏｎ ｆ ｅ ｒ ｅｎｃ ｅ ．Ｗａ ｓｈ ｉ ｎｇ ｔ ｏｎＤＣ： Ａｍｅ ｒ ｉ ｃ ａｎＡｕ ｔ ｏｍａ ｔ  ｂｏ ｔ ｉ ｃｍａｎ ｉ ｌ ａ ｔ ｏ ｒ ｓａ ｌ ｏｎｇｐ ｒ ｅｄｅ ｆ ｉ ｎｅｄｐａ ｔ ｈｓ［ ｐｕ ｉ ｃＣｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌＣｏｕｎｃ ｉ ｌ， ２０１３： ３７１ ３７７． ＤＯＩ： １０． １１０９／ＡＣＣ． ２０１３． ６５７９８６５ ． ? ［ １２］ ＭＡＣＦＡＲＬＡＮＥＳ， ＣＲＯＦＴ Ｅ Ａ． Ｊ ｅ ｒ ｋ ｉ ｌ ａ ｔ ｏ ｒｔ ｒ ａ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｌ ａｎｎ ｉ ｎｇ：Ｄｅ ｓ ｉ ｏ ｒｒ ｅ ａ ｌ ｔ ｉｍｅａｐｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｓ ?ｂｏｕｎｄｅｄｍａｎ ? ｐｕ ｊ ｙｐ ｇｎｆ ［ Ｊ］． ＩＥＥＥＴｒ ａｎｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎｓｏｎＲｏｂｏ ｔ ｉ ｃ ｓａｎｄＡｕ ｔ ｏｍａ ｔ ｉ ｏｎ， ２００３， １９（ １）： ４２ ５２． ＤＯＩ： １０． １１０９／ＴＲＡ． ２００２． ８０７５４８ ． ? ［ １３］ 陈刚，沈林成 ．复 杂 环 境 下 路 径 规 划 问 题 的 遗 传 路 径 规 划 方 法 ［ Ｊ］．机 器 人， ２００１， ２３（ １）： ４０?５５． ＤＯＩ： １０． ３３２１／ ｊ． １００２ ０４４６． ２００１． ０１． ００９ ． ｉ ｓ ｓｎ： ? ［ １４］ 梁宏斌，王永章，李霞 ．自动调节进给速 度 的 ＮＵＲＢＳ 插 补 算 法 的 研 究 与 实 现 ［ Ｊ］．计 算 机 集 成 制 造 系 统， ２００６， １２ （ ３）： ４２８ ４３３． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １００６ ５９１１． ２００６． ０３． ０１８ ． ? ? ｊ． ［ １５］ 王国勋，王宛山，王 军，等 ．实 时 快 速 ＮＵＲＢＳ 直 接 插 补 技 术 ［ Ｊ］．中 国 机 械 工 程， ２０１３， ２４（ ５）： ６１７?６２２． ＤＯＩ： １０． ｉ ｓ ｓｎ． １００４ ３９６９／ １３２Ｘ． ２０１３． ０５． ０１１ ． ? ｊ． ［ １６］ 管成，王飞，张登雨 ．基于 ＮＵＲＢＳ 的挖掘机器人时间最优轨迹规划［ Ｊ］．吉林大学学报（工学版）， ２０１５， ４２（ ２）： ５４０ ? ５４６． ＤＯＩ： １０． １３２２９／ ｃｎｋ ｉ． ｄｘｂｇｘｂ２０１５０２０３０ ． ｊ． ｊ ［ １７］ 刘宇，刘春时，张义民 ．基于 ＮＵＲＢＳ 的挖掘机 自 主 控 制 铲 斗 轨 迹 规 划 方 法 ［ Ｊ］．中 国 工 程 机 械 学 报， ２０１２， １０（ ２）： ｉ ｓ ｓｎ． １６７２ １４５ １４９． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ５５８１． ２０１２． ０２． ００４ ． ? ? ｊ． ［ １８］ 邵辉，胡伟石，罗继亮，等 ．自动挖掘机的动作规划［ Ｊ］．控制工程， ２０１２， １９（ ４）： ５９４ ５９７． ? ［ １９］ 张大庆，何清华，郝鹏，等 ．液 压 挖 掘 机 铲 斗 的 轨 迹 跟 踪 控 制 ［ Ｊ］．吉 林 大 学 学 报 （工 学 版 ）， ２００５， ３５（ ５）： ４９０?４９４． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ５４９７． ２００５． ０５． ００８ ． ｉ ｓ ｓｎ． １６７１ ? ｊ． ［ ２０］ 刘宇，戴丽，刘杰，等 ．泰 勒 展 开 ＮＵＲＢＳ 曲 线 插 补 算 法 ［ Ｊ］．东 北 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）， ２００９， ３０（ １）： １１７?１２０． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １００５ ３０２６． ２００９． ０１． ０３０ ． ? ｊ． ［ ２１］ 叶丽，谢明红 ．采用积 累 弦 长 法 拟 合 ３ 次 ＮＵＲＢＳ 曲 线 ［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）， ２０１０， ３１（ ４）： ３８３?３８７． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１０． ０４． ０３８３ ． ? （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１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１８０５００５ ? 物联网和云计算下的城市供水管网 漏损控制系统设计 张一凡１，２，崔建国１，２，张峰１，２，李红艳１，２ （ １．太原理工大学 环境科学与工程学院，山西 晋中 ０３０６００； ２．太原理工大学 山西省市政工程研究生教育创新中心，山西 晋中 ０３０６００） 摘要： 为 了 解 决 城 市 供 水 管 网 不 便 监 管、自 控 能 力 弱、漏 损 严 重 等 问 题，设 计 基 于 物 联 网 和 云 计 算 的 城 市 供 水管网漏损控制系统 ．该系统以物联网为架构体系， ＯｎｅＮｅ ｔ设 备 云 平 台 为 数 据 处 理 平 台，分 析 供 水 系 统 感 知 层的 Ｚ ｉ ｅ无线传感网络技术和网络层的传输技术，研究应用层中数据处理平台的设计 方 法，给 出 基 于 遗 传 ｇＢｅ 算法的压力管理漏损控制技术 ．实例结果表明：将该系 统 运 用 于 小 型 管 网 中，可 有 效 地 优 选 控 制 阀 门，给 出 优 化的阀门开启度，使管网压力分布趋于合理，从而降低管网漏损率 ． 关键词： 供水管网；漏损控制；物联网；云计算 中图分类号： ＴＵ９９１ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ００３４ ０７ ? ? ? 犇犲 狊 犻 犳犔犲 犪犽犪 犲犆狅狀 狋 狉 狅 犾犛狔 狊 狋 犲犿犳 狅 狉犝狉 犫犪狀 犠犪 狋 犲 狉犛狌狆狆 犾 犵狀狅 犵 狔 犖犲 狋狑狅 狉 犽犝狊 犻 狀犵犐 狀 狋 犲 狉狀犲 狋狅 犳犜犺 犻 狀犵 狊犪狀犱犆 犾 狅狌犱犆狅犿狆狌 狋 犻 狀犵 ， ， ， ， ＺＨＡＮＧ Ｙｉ ｆ ａｎ１ ２，ＣＵＩＪ ｉ ａｎｇｕｏ１ ２，ＺＨＡＮＧＦｅｎｇ１ ２，ＬＩＨｏｎｇｙａｎ１ ２ （ １．Ｃｏ ｌ ｌ ｅｇｅｏ ｆＥｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ，Ｔａ ｉ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｆＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ，Ｊ ｉ ｎｚｈｏｎｇ０３０６００，Ｃｈ ｉ ｎａ； ｙｕａｎＵｎ ｙｏ ２．Ｓｈａｎｘ ｉＭｕｎ ｉ ｃ ｉ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇＧｒ ａｄｕａ ｔ ｅＳ ｔ ｕｄｅｎ ｔＥｄｕｃ ａ ｔ ｉ ｏｎＩ ｎｎｏｖａ ｔ ｉ ｏｎＣｅｎ ｔ ｅ ｒ， ｐａ Ｔａ ｉ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｆＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ，Ｊ ｉ ｎｚｈｏｎｇ０３０６００，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｙｕａｎＵｎ ｙｏ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： ｎｏ ｒ ｄｅ ｒｔ ｏｓ ｏ ｌ ｖｅｔ ｈｅｐ ｒ ｏｂ ｌ ｅｍｓｏ ｆｕ ｒ ｂａｎ ｗａ ｔ ｅ ｒｓｕｐｐ ｌ ｔｗｏ ｒ ｋ，ｓｕｃｈａ ｓｉ ｎｃ ｏｎｖｅｎ ｉ ｅｎ ｔｓｕｐｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏｎ， ｙｎｅ ｗｅ ａｋｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｏ ｒｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ， ａｎｄｓ ｅ ｒ ｉ ｏｕｓｌ ｅ ａｋａｇｅａｎｄｓ ｏｏｎ，ｔ ｈｅｌ ｅ ａｋａｇｅｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌｓｙ ｓ ｔ ｅｍｏ ｆｕ ｒ ｂａｎｗａ ｔ ｅ ｒ ｙｆ ｓｕｐｐ ｌ ｔｗｏ ｒ ｋｂａ ｓ ｅｄｏｎｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎｅ ｔｏ ｆｔ ｈ ｉ ｎｇｓ （ ＩＯＴ）ａｎｄｃ ｌ ｏｕｄｃ ｏｍｐｕ ｔ ｉ ｎｇ ｗａ ｓｄｅ ｓ ｉ ｉ ｎｇＩＯＴａ ｓｆ ｒ ａｍｅ  ｙｎｅ ｇｎｅｄ．Ｔａｋ ｗｏ ｒ ｋ，ａｎｄＯｎｅＮｅ ｔｃ ｌ ｏｕｄａ ｓｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒｍｆ ｏ ｒｄａ ｔ ａｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎｇ，ｔ ｈｅｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙｏ ｆＺ ｉ ｅｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓｓ ｅｎｓ ｏ ｒｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｏ ｆ ｇＢｅ ｒ ｃ ｅｐ ｔ ｉ ｏｎｌ ａｙｅ ｒａｎｄｔ ｈｅｔ ｒ ａｎｓｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏｎｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙｏ ｆｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｌ ａｙｅ ｒｗｅ ｒ ｅａｎａ ｌ ｚ ｅｄ，ｔ ｈｅｄｅ ｓ ｉ ｔ ｈｏｄｏ ｆｄａ ｔ ａ ｐｅ ｙ ｇｎ ｍｅ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒｍｉ ｎａｐｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｌ ａｙｅ ｒｗａ ｓｓ ｔ ｕｄ ｉ ｅｄ，ａｎｄｔ ｈｅｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙｏ ｆｌ ｅ ａｋａｇｅｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌｏ ｆｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅｍａｎａｇｅ  ｐ ｍｅｎ ｔｂａ ｓ ｅｄｏｎｇｅｎｅ ｔ ｉ ｃａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｗａ ｓｇ ｉ ｖｅｎ．Ｔｈｅｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｓｈｏｗ：ｔ ｈｅａｐｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｔ ｈｅｓｙ ｓ ｔ ｅｍｉ ｎｓｍａ ｌ ｌｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋ ｇｏ ｃ ａｎｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅ ｌ ｔ ｉｍｉ ｚ ｅｔ ｈｅｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌｖａ ｌ ｖｅ ｓａｎｄｖａ ｌ ｖｅｏｐｅｎ ｉ ｎｇｄｅｇ ｒ ｅ ｅ，ｃ ａｎｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｅｒ ｅ ａ ｓ ｏｎａｂ ｌ ｈｅｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅｏ ｆ ｙｏｐ ｙｔ ｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋ，ｔ ｈｅ ｒ ｅｂｙｃ ａｎｒ ｅｄｕｃ ｅｔ ｈｅｌ ｅ ａｋａｇｅｒ ａ ｔ ｅｏ ｆｐ ｉ ｔｗｏ ｒ ｋ． ｐｅｎｅ 犓犲 狉 犱 狊： ｗａ ｔ ｅ ｒｓｕｐｐ ｌ ｔｗｏ ｒ ｋ；ｌ ｅ ａｋａｇｅｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌ；ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎｅ ｔｏ ｆｔ ｈ ｉ ｎｇｓ；ｃ ｌ ｏｕｄｃ ｏｍｐｕ ｔ ｉ ｎｇ ｙｎｅ 狔狑狅 水资源是人类赖以生存的物质之一 ．供水管网作为输配水设施的一部分，对维持社会的发展有着至 关重要的作用 ．然而，供水管网的漏损情况一直非常严重 ［１?２］，大 部 分城 市的管 网漏 损率都 在 １５％ 以上， 超过了我国“水十条”规定的标准 ．为降低城市供水管网的漏损率，管网维护、提高监测效率、优化管网压 收稿日期： ２０１７ ０３ ２９ ? ? 通信作者： 崔建国（ １９６５ Ｅ ｉ ｌ： ａ ｆ ｈ２００５＠１６３． ｃ ｏｍ． ?），男，教授，博士，主要从事城镇给排水系统优化的研究 ． ?ｍａ 基金项目： 国家自然科学基金青年基金资助项目（ ５１４０８３９７） 第１期 张一凡，等：物联网和云计算下的城市供水管网漏损控制系统设计 ３５ 力等措施成为当前漏损控制的研究方向 ［３］．供水管网数据采集与监视控制系统（ ＳＣＡＤＡ）也 成为 目前供 水管网中的流量和压力等状态信息监控的主要手 段 ［４?５］．但 由 于 缺 乏 统 一 的 标 准，特 别 是 缺 乏 海 量 数 据 的处理能力，依托 ＳＣＡＤＡ 系统实际上不能实现全面有效的监控 ．近年来兴起的物联网技术和云 计算技 术为新一代的城市供水管网漏损控制系统的研究提供了全新的思路 ．物联网依托互联网，通过信息传感 技术，依 据 约 定 的 协 议，可 强 化 对 物 体 智 能 化 的 监 控 和 管 理 ［６?７］，其 核 心 特 征 是 可 感 知、可 互 联、智 能 化 ［８］．云计算具有超强的计算能力 ［９］、资源信息共享、数据处理强的 特点，可以 减少 对硬件 的投资 ［１０］．针 对供水管网，物联网的 Ｚ ｉ ｅ无线传感网络技术和网络层的传输技术可以快速地实现供水 管网 信息的 ｇＢｅ 采集和传输，同时，云计算技术凭借其超强的数据处理能 力也能够 满足 供 水 管 网 中 大 量 数 据 处 理 需 求， 能够克服 ＳＣＡＤＡ 系统数据监测与处理能力的不足，为 供 水 管 网 漏 损 监 控 的 科 学 决 策 管 理 提 供 有 益 的 探索 ．基于此，本文设计基于物联网和云计算的城市供水 管 网漏损 控制 系 统，以 探 索 供 水 管 网 漏 损 控 制 的技术方法 ． １ 供水系统物联网架构体系 供水管网系统是城市基础设施的一部分，智慧城市的建设离不开智慧管网的建设 ．供水管网要达到 智慧的状态，需要实时掌握供水管网系统中设备的运行情况和水力状态信息，然后，立即做出相应的决 策方案 ．物联网技术 可 将 供 水 管 网 当 成 管 理 对 象，通 过在供水管网中安装 智 能 传 感 设 备 监 测 管 网 的 运 行 状态，依靠有 线 或 无 线 网 络 将 这 些 信 息 传 输 至 中 心 服务器，完成智能控制 ． 物联网的体系架 构 是 构 建 和 实 现 物 联 网 应 用 系 统的基础 ［１１］．目前，国内外学者对物联网 的层次数目 有不同的观 点，文 中 主 要 采 用 比 较 流 行 和 普 遍 被 认 可的 感 知 层、网 络 层、应 用 层 的 ３ 层 架 构 体 系 ［１２?１４］． 如图 １ 所示 ． 感知层类 似 于 身 体 的 感 觉 器 官，用 于 识 别 物 体 和采集信息 ．感 知 层 主 要 包 括 监 测 仪 表、传 感 器、摄 像头等信息采集设备 和 信 息 接 入 网 关 前 的 无 线 传 感 网络 ．通过供水管网 中 流 量 表、压 力 计 及 传 感 器 设 备 图 １ 城市供水管网漏损控制系统结构 的数据采集，了 解 供 水 管 网 中 关 键 节 点 的 流 量 压 力 Ｆ ｉ １ Ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅｏ ｆｌ ｅ ａｋａｇｅｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌｓｙ ｓ ｔ ｅｍ ｇ． 等状态信息，也可利 用 摄 像 头 对 现 场 信 息 进 行 收 集 ． ｏ ｆｕ ｒ ｂａｎｗａ ｔ ｅ ｒｓｕｐｐ ｌ ｔｗｏ ｒ ｋ ｙｎｅ 由于后序数据处理云计 算 平 台 功 能 强 大，感 知 层 获 得 的 数 据 量 不 再 像 ＳＣＡＤＡ 系 统 那 样 受 到 限 制 ．因 此，流量、压力等数据也不局限于主干管，甚至可采集用户端的数据 ． 网络层类似于传递信息的神经 系 统，用 于 收 集 信 息 并 传 输 至 应 用 层 ．网 络 层 主 要 包 括 有 线 网 络 和 ＧＰＲＳ， ３Ｇ， ４Ｇ 等无线网络，也可以根据供水 管 网 中 采 集 点 的 分 布 情 况 选 用 不 同 的 专 用 网 络 ．专 用 网 络 可根据云计算的接口需求，并充分考虑到网络安全的情况下与互联网对接 ． 应用层相当于人的大脑，是实现系统智能控制的关键，用于 数 据 处 理 及 方 案 决 策，并 将 决 策 命 令 通 过网络层下发至感知层 ．应用层主 要 包 括 强 大 的 数 据 处 理 平 台、完 善 的 应 用 软 件、Ｗｅｂ 服 务 器 等，主 要 负责供水管网信息的处理、存储、共享，智能的决策及 Ｗｅｂ 的展现 ． ２ 物联网漏损控制系统设计 ２． １ 感知层设计 ２． １． １ 监测数据类型与层次 根据漏损控制系统的需求，监测的数据应该包括节点的压力、流量、阀门 的开启度及水泵的运行参数等，特别是对压力和流量 信息的 获取，从而 了 解 干 管 中 的 压 力 和 流 量，分 析 管道是否出现漏损点，掌握用户的压力和流量，判断是否满足用户的用水需求 ． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． ３６ 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） ２０１９ 年 ２． １． ２ 监测点的优化布置 １）管网的水力特性 ．城市供水管网的拓扑结构十分复杂，实现 每个 节点压 力和流量的监测很不现实，只能完成对有限个关键节点的信息采集 ．但是供水管网的各个节点的压力和 流量信息并不是独立的，都遵循管网连续性方程和能量守恒方程，依靠有限个关键节点的信息可以推出 其他未知节点的信息，了解管网的运行状态 ． ２）监测点 布 置 原 则．Ｚ ｉ ｅ是 一 种 新 型 ｇＢｅ 的低功耗、低 成 本、时 延 短、网 络 容 量 大、可 靠 性 高、安 全 的 无 线 通 信 技 术 ［１５］．它 主 要 有 星 型、簇状型、网状 型 ３ 种 组 网 方 式 ［１６］．其 中，网 状型（图 ２）的 拓 扑 结 构 网 络 性 能 好，可 靠 性 高，具有很强 的 环 境 适 应 能 力 ．系 统 可 以 根 据 网状型的 Ｚ ｉ ｅ 结 构，将 供 水 管 网 分 成 许 多 ｇＢｅ 图２ Ｚ ｉ ｅ网状拓扑结构 ｇＢｅ 图 ３ 监测点结构 监测点，以 监 测 点 为 基 本 单 位 （图 ３），在 每 个 Ｆ ｉ ２ Ｚ ｉ ｅｍｅ ｓｈ ｇ． ｇＢｅ Ｆ ｉ ３ Ｍｏｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎｇ ｇ． 监测 点 的 Ｚ ｉ ｅ 网 络 中， Ｚ ｉ ｅ采 集 节 点 由 ｇＢｅ ｇＢｅ ｔ ｏｐｏ ｌ ｏｇｙｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｉ ｎ ｔｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｐｏ 流量传感器和压力传感器组成，作为 采 集 水 力 状 态 信 息 的 终 端 设 备， Ｚ ｉ ｅ汇 聚 节 点 汇 总 采 集 节 点 采 ｇＢｅ 集的压力流量数据，并将数据通过无线传感网络传输 到物联 网网关 ．因 此，监 测 点 的 布 置 一 般 选 择 泵 站 的出口、管网最不利点、压力过高的点等具有代表性的位置 ． ２． ２ 网络层设计 供水管网的 压 力 和 流 量 时 刻 在 变 化，为 确 保 信 息 的 实 效 性，可以 选 用 ４Ｇ 网 络 作 为 Ｚ ｉ ｅ网 络 连 接 互 联 网 和 终 端 服 ｇＢｅ 务器的数据传输通道 ． ４Ｇ 网关实现 Ｚ ｉ ｅ协议与互联 网协 议 ｇＢｅ 的转换，完成 与 互 联 网 的 连 接，其 硬 件 结 构 如 图 ４ 所 示 ．图 ４ 中：电源模块 和 稳 压 芯 片 负 责 提 供 稳 定 的 电 压； ＣＣ２５２０ 射 频 图 ４ ４Ｇ 网关硬件结构 芯片接收传感器节点上 传 的 压 力、流 量 等 参 数 信 息；微 处 理 器 ４ Ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅｏ ｆ４Ｇｇａ ｔ ｅｗａｙｈａ ｒ ｄｗａ ｒ ｅ ＳＴＭ３２Ｆ４０５ＲＧ 有丰富的硬件接口，能提供２ 个全速 ＵＳＢ２． ０ Ｆｉｇ． 接口； ４Ｇ 模块 ＭＣ７７１０ 通过 ＵＳＢ２． ０ 接口可与网关中的 微处 理器进行 数据交 换，并 通 过 ４Ｇ 网 将 数 据 传输到终端服务器 ． ２． ３ 应用层设计 ２． ３． １ 云计算数据处理 平 台 设 计 ＯｎｅＮｅ ｔ设 备 云 平 台 是 中 国移动推出的一 款 基 于 物 联 网 的 开 放 平 台 ．ＨＴＴＰ 协 议 作 为 传输协议，不仅 是 数 据 分 析 平 台，可 以 存 储 和 共 享 数 据，还 可 以实现基于物联网技术 的 硬 件 设 备 的 开 发 ． ＯｎｅＮｅ ｔ设 备 云 平 台的资 源 管 理 层 次 结 构，如 图 ５ 所 示 ．根 据 ＯｎｅＮｅ ｔ平 台 的 框 架，创建一个网 络 供 水 管 网 监 测 项 目 ．在 项 目 下，添 加 一 个 管 网参数监测设备和监测 中 心 的 应 用；在 每 个 设 备 下，添 加 需 要 监测的位置、压 力、流量 等参数信 息；在监 测中 心应用 中，创 建 图 ５ ＯｎｅＮｅ ｔ设备云平台的 各种数据流命 令 按 键 等 应 用 模 块 ．此 平 台 能 够 对 大 量 传 感 设 备采集的信息进行快速 地 分 析 和 处 理，在 短 时 间 内，提 取 有 效 的数据存入数 据 库 实 现 信 息 共 享，确 保 供 水 管 网 数 据 获 取 的 资源管理层次结构 Ｆ ｉ ５ Ｒｅ ｓ ｏｕ ｒ ｃ ｅｍａｎａｇｅｍｅｎ ｔｈ ｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃｈｙ ｇ． 准确性和时效性 ． ｏ ｆＯｎｅＮｅ ｔｄｅ ｖ ｉ ｃ ｅｃ ｌ ｏｕｄｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒｍ ２． ３． ２ 管 网 的 漏 损 控 制 云 计 算 １）漏 损 影 响 因 素 ．供 水 管 网 的 漏 损 一 般 分 为 表 观 漏 损 和 真 实 漏 ［ 损 １７］．表观漏损是指仪表计量误差和偷水等非法用水量；真实漏损是指管道 破裂、管接头安 装质量 问题 等原因造成的漏损量 ［１８］．导致管 网 漏 损 的 因 素 很 多，例 如，管 材 的 老 化、管 道 施 工 质 量、管 网 的 运 行 压 力 ．其中，供水管网运行时压力过高是造成漏损严重的最主要因素 ． ２）漏损控制方法 ．基于我国的漏损状况，降低 管 网 漏 损 率 需 要 形 成 “监 测 ＋ 控 制”策 略 的 综 合 漏 损 控制技术 ．在对管网进行有效监测的基础上，漏损的控制主要从主动检漏、更换管材、压力管理 ３ 个方面 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 张一凡，等：物联网和云计算下的城市供水管网漏损控制系统设计 ３７ 进行 ．其中，压力管理是控制漏损最经济、最有效的措施，对管网检漏、预防爆管、管网维护等都有积极的 意义 ．管网压力的分布主要通过调节泵和阀门的组合完成 ．优化泵 的组 合 只 能 解 决 最 不 利 点 的 压 力 ．管 网局部压力过高时，需要基于遗传算法的压力管理，优化阀门数量、位置及开启度降低供水管网的压力， 减少管网的漏损 ． ３）数据选取 ．在云储存的数据库里，调取 水 泵 的 运 行 参 数、管 段 的 属 性，采 集 节 点 的 压 力 及 流 量 数 据，阀门的位置、开启度等有效信息 ． ｔ２． ０ 中建立管网水力模型，对运行动态进 ４）云计算过程 ．在 Ｅｐａｎｅ 行仿真模拟，根据遗传算法的 压 力 管 理 模 型，以 供 水 管 网 漏 损 量 为 目 标 函数，满足管网的能量方程和连续性方程，求解最优的压力调控方案 ． ３ 工程实例 ３． １ 工程背景 将该系统运用于 Ｆ 地区的小型管 网 中，管 网 的 拓 扑 结 构，如 图 ６ 所 示 ．图 ６ 中：管 网 的 拓 扑 结 构 共 有 ３６ 个 节 点， ４０ 个 管 段，包 括 ５ 个 环， １ 个高位水池和 １ 个水厂加压供水组成的双水源系统，供水服务水头不低 图 ６ 管网拓扑结构 于 ０． ２ ＭＰａ． ６ Ｔｏｐｏ ｌ ｏｇｙｏ ｆｐ ｉ ｔｗｏ ｒ ｋ ｐｅｎｅ 用水低峰期时，水厂多余的供水会传输至高位水池；用水高峰期时， Ｆｉｇ． 高位水池与水厂共同对管网供水 ．管网在平时运行的过程中，经常 出现 压 力 分 布 不 均 匀 的 情 况 ．有 些 管 段压力过低，用户水压不足；有些管段压力过高，造成背景漏损严重 ． 为了方便管网漏损量的计算，把管段漏损转换成节点漏损，由节点漏损系数 犓ｆ 表示，转换公式为 犕 （ １） 犓ｆ ＝ 犆犻 × ∑ ０． ５犔犻，犼． 犻＝１ 式（ １）中： 犓ｆ 为节点的漏损系数； 犆犻 为孔隙的漏损系数（与孔的大小和形状有关）； 犔犻，犼 为 节点犻 与犼 之间 的管段长度， ｍ； 犕 为与节点犻 相连的管段个数 ． 管网节点和管段的基本信息，如表 １， ２ 所示 ． 表 １ 管网节点信息 Ｔａｂ． １ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｐ ｉ ｔｗｏ ｒ ｋｎｏｄｅ ｐｅｎｅ 节点 标高／ｍ 流量／Ｌ·ｓ 漏损系数 节点 标高／ｍ 流量／Ｌ·ｓ－１ 漏损系数 １ ２５． ０ １９１． ５ － １９ ７５． ０ ６． ３ ０． ００２６４３ ２ ５０． ０ ５． ５ ０． ０１２３２１ ２０ ８５． ０ ６． ２ ０． ０２３１４５ ３ ３０． ０ ５． ９ ０． ０２５６４５ ２１ ７５． ０ ６． ０ ０． ０５４６８７ ４ ３０． ０ ５． ５ ０． ０１８４２３ ２２ １００． ０ ５． ６ ０． ０３４６８１ ５ ５０． ０ ５． ５ ０． ０２４５６２ ２３ １１５． ０ ５． ５ ０． ０４５６１８ ６ ６３． ０ ５． ３ ０． ０５３４６５ ２４ ９５． ０ ５． ７ ０． ０２３４８７ ７ ８０． ０ ５． ３ ０． ００２３５６ ２５ １１５． ０ ５． ４ ０． ０２１３４２ ８ ５５． ０ ５． ６ ０． ０６４１２８ ２６ １１７． ５ － － ９ ９０． ０ ５． ９ ０． ０２５４６３ ２７ ６５． ０ ５． ５ ０． ０８４５６２ １０ ５５． ０ ５． ３ ０． ０５６３２４ ２８ ５５． ０ ５． ０ ０． ０１４３５７ １１ ９２． ５ ７． ２ ０． ０４２３５１ ２９ ５５． ０ ５． ４ ０． ０２３４５６ １２ １０５． ０ ６． ０ ０． ０８１２４６ ３０ ６５． ０ ５． ２ ０． ０２４８６１ １３ １０５． ０ ５． １ ０． ０２４８６３ ３１ ９５． ０ ６． １ ０． ０２１３４７ １４ １００． ０ ５． １ ０． ０４５１２８ ３２ ５５． ０ ６． １ ０． ０５４６１３ １５ ９５． ０ ５． １ ０． ０２７４１６ ３３ ９０． ０ ５． １ ０． ０２４５８１ １６ ７５． ０ ６． ３ ０． ０２４８５１ ３４ ９５． ０ ５． １ ０． ０２４１６３ １７ ９０． ０ ６． ３ ０． ０２３８７４ ３５ ５５． ０ ５． ０ ０． ０４３５１５ １８ ５０． ０ ６． ３ ０． ０１２７５６ ３６ ５５． ０ ５． １ ０． ０２４５６１ －１ 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） ３８ ２０１９ 年 表 ２ 管段信息 Ｔａｂ． ２ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｐ ｉ ｐｅ 编号 起始节点 终止节点 编号 编号 管长 ／ｍ 管径 ／ｍｍ 粗糙 系数 编号 起始节点 终止节点 编号 编号 管长 ／ｍ 管径 ／ｍｍ 粗糙 系数 １ １ ２ ７３２ ３００ １１０ ２１ １６ １９ ４２７ ２００ １１５ ２ ２ ５ ２４４ ３００ １１０ ２２ １４ ２０ ３３５ ３００ １２５ ３ ２ ３ ３９６ ２００ １１０ ２３ ２０ ２１ ３９６ ２００ １２５ ４ ３ ４ ３６６ ２００ １２５ ２４ ２１ ２２ ３９６ ２００ １２０ ５ ４ ５ ３０５ ３００ １３５ ２５ ２０ ２２ ３９６ ２００ １３５ ６ ５ ６ ３６６ ３００ １２０ ２６ ２４ ２３ １８３ ３００ １００ ７ ６ ７ ８２３ ３００ １２０ ２７ １５ ２４ ７６ ３００ １００ ８ ７ ８ ３６６ ３００ １１０ ２８ ２３ ２５ ９１ ３００ １１０ ９ ７ ９ １２２ ３００ １１０ ２９ ２５ ２６ ６１ ３００ １１０ １０ ８ １０ ３０５ ２００ １２５ ３０ ２５ ３１ １８３ ３００ １２５ １１ ９ １１ ２１３ ３００ １１５ ３１ ３１ ２７ １２２ ２００ １２０ １２ １１ １２ ５７９ ３００ １２０ ３２ ２７ ２９ １２２ ２００ １２０ １３ １２ １３ １８３ ３００ １００ ３３ ２９ ２８ ２１３ ２００ １２０ １４ １３ １４ １２２ ３００ １００ ３４ ２２ ２３ ３０５ ２００ １１５ １５ １４ １５ ９１ ３００ １００ ３５ ３３ ３４ １２２ ２００ １１５ １６ １３ １６ ４５７ ２００ １００ ３６ ３２ １９ １５２ ２００ １１０ １７ １５ １７ ４５７ ２００ １００ ３７ ２９ ３５ １５２ ２００ １１０ １８ １６ １７ １８３ ２００ １０５ ３８ ３５ ３０ ３０５ ２００ １２５ １９ １７ １８ ２１３ ３００ １１０ ３９ ２８ ３５ ２１３ ２００ １１０ ２０ １８ ３２ １０７ ３００ １２５ ４０ ２８ ３６ ９１ ２００ １１０ ３． ２ 漏损控制方案设计 ３． ２． １ 系统的构建 １）数据采集 ．根据要求，在供水管网中建 立独 立的 Ｚ ｉ ｅ 无线 传感 网络，由于管 ｇＢｅ 网的水力条件满足连续性方程和能量守恒方程，所以只 需在 管网中 有代表 性 的 节 点 布 置 传 感 器 负 责 采 集流量、压力等参数，选取比较有代表性的管网采集点为 泵站的出 水节 点 １，压 力 较 高 的 节 点 为 ２， ４， ８， １６， １８， ２７， ３５，压力较低的节点为 １４， ２３． ２）数据传输 ．由于每个采集节点的信息 传 递 需 要 其 他 节 点 中 继 它 的 信 息，所 经 过 的 节 点 数 量 各 不 相同，采集的信息通过多跳路由的方式传输到 ４Ｇ 网关，并通过 ４Ｇ＋ 互联网网络传输到终端服务器 ． ３）实时监控 ．云计算平台将采集的数据 做 深 度 的 处 理 和 分 析，并 进 行 存 储，实 现 数 据 的 共 享，为 供 水管网漏损的定位和控制提供准确的数据支撑，工作人员可以在 ＰＣ 机实时 查看监测 的信息，完 成不同 时段的智能调度，也可以根据相应的功能完成对应的操作 ． ３． ２． ２ 压力管理的漏损控制 根据云计算平台存储的节点压力信息，可以得出供水管网中压力分布不 合理，漏损的主要因素还是局部压力过高 ．采用基于遗传算法的压力管理，在 Ｅｐａｎｅ ｔ２． ０ 中 输入 此管网 的信息，建立水力模型，模拟现实中的管网运行，借助遗 传算 法优化 管 网 中 阀 门 的 数 量、位 置 及 开 启 度， 使管网的压力分布合理，从而降低管网的漏损量 ． 狀 １）目标函数为 ｍｉ ｎ犙 ＝ ｍｉ ｎ∑狇犻． 其中： 犙 为供水管网 总漏损值， Ｌ·ｓ－１ ； 犻 为节 点 的 编 号； 狀 为节 犻＝１ 点的总数； Ｌ·ｓ－１ ．漏 损 量 狇犻 与 供 水 管 网 附 近 的 压 力 有 关，可 由 实 验 数 据 拟 合 获 狇犻 为节点犻 的漏水量， γ 得，即狇犻＝犓ｆ犎犻 ．其中： 犎犻 为节点犻 的水压值， Ｐａ； １８． γ 为 １． ２）约束条件有两点．ａ）管网的水力计算必 须 满 足 以 管 网 连 续 性 方 程 和 能 量 守 恒 方 程 为 基 础 的 水 力平衡条件，即 烄∑犙犻，犼 －狇犻 －犾犻 ＝ ０， 犻 ＝ １， ２， ３，…， 犖， 烅犼 烆犎犻 － 犎犼 ＝ 犺犻，犼． 上式中： 犙犻，犼为节点犻 至节点犼 之间的管段流量， Ｌ·ｓ－１ ； 犾犻 为节点犻 的用水量， Ｌ·ｓ－１ ； 犎犻 为节 点犻 的自 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 张一凡，等：物联网和云计算下的城市供水管网漏损控制系统设计 ３９ 由水头， Ｐａ． ｂ）为了保证管网的正常运行，管网中各个 节 点 的 自 由 水 头 不 能 小 于 该 节 点 正 常 服 务 的 自 由 水 头， 即 犎犻＞犎ｒ．其中： 犎ｒ 为最小服务自由水头， Ｐａ． 表 ３ 供水管网压力管理的优化结果 ３． ３ 漏损控制效果分析 根据上 述 方 案，运 行 程 序 得 出 Ｔａｂ． ３ Ｏｐ ｔ ｉｍａ ｌｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔｏ ｆｗａ ｔ ｅ ｒｓｕｐｐ ｌ ｔｗｏ ｒ ｋ ｙｎｅ 城市 供 水 管 网 压 力 管 理 的 阀 门 数 ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅｍａｎａｇｅｍｅｎ ｔ ｐ 量、位置、开启度的组合方案和对应 阀门数量 管段编号 ０ － － － ３６． ２５９３ １ ３ ２６４． １ ８８ ３４． ５６１２ 的漏损量，如表 ３ 所示 ． 根据上 述 阀 门 方 案 组 合，其 相 ２ 对 应 的 供 水 管 网 压 力 分 布，如 图 ７ 所示 ．图 ７ 中： ｉ是 一 种 压 力 计 量 ｐｓ 单位， １ｐｓ ｉ＝６． ８９５ｋＰａ．由 图 ７（ ａ） 可知：该 地 区 供 水 管 网 最 初 的 压 力 ３ 分布极不 合 理，虽 然 可 以 满 足 最 小 服务水头，但高压供水范围太大，漏 ４ 损比较严重，漏 损 值 高 达 ３６． ２５９３ 阀门出口压力值／ｋＰａ 开启度／％ 漏损值／Ｌ·ｓ－１ ３ ２６２． ７ ８６ ３２ ２３８． ６ ７５ ３ ２６２． ７ ８６ ８ ２３９． ３ ７６ ３２ ２３３． ７ ７０ ３ ２６０． ６ ８３ ８ ２４４． ８ ７８ １７ ２２８． ９ ６５ ３２ ２３３． ７ ６８ ３３． １８２１ ３２． ６３２４ ３１． ２６５１ Ｌ·ｓ－１ ；当 采 用 基 于 遗 传 算 法 的 压 力管理模型对管网的压力进行优化时，随着阀门安装数量的增加及其开启度的优化，管网的压力分布情 况得到明显的改善 ．由图 ７（ ｂ）可知：在管段 ３ 安装 １ 个阀门后，大面积的高 压供水 分成了几 个小面 积的 高压供水，漏损值降为 ３４． ５６１２Ｌ·ｓ－１ ．由图 ７（ ｃ）可知：在管段 ３ 和管段 ３２ 各安装了 １ 个阀门后，有 １ 个小面积的高压供水范围消失，漏损值降为 ３３． １８２１Ｌ·ｓ－１ ．由图 ７（ ｄ）可知：在管段 ３，管段 ８，管段 ３２ 各安装 １ 个阀门后，高压供水范围得到进一步减少，漏损值降为 ３２． ６３２４Ｌ·ｓ－１ ．由图 ７（ ｅ）可知：阀门 数 量达到４ 个时，分别在管段 ３，管段 ８，管段 １７，管段３２ 安装 １ 个阀门，并确定其相应的开启度后，高压 供水范围明显减少，整个管网的压力分布基本达到最 优的状 态，不 仅可 以 满 足 最 小 服 务 水 头，而 且 管 网 的漏损量也从 ３６． ２５９３Ｌ·ｓ－１ 降至 ３１． ２６５１Ｌ·ｓ－１ ，大大减少了管网的背景漏损量 ． （ ａ）优化前 （ ｂ）安装 １ 个阀门后 （ ｄ）安装 ３ 个阀门后 （ ｃ）安装 ２ 个阀门后 （ ｅ）安装 ４ 个阀门后 图 ７ 管网压力分布 Ｆ ｉ ７ Ｐｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｐ ｉ ｔｗｏ ｒ ｋ ｇ． ｐｅｎｅ 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） ４０ ２０１９ 年 ４ 结论 １）物联网技术结合云计算可获得和管理大量与供水系统漏损控制相关的信息数 据，有 效地 拓展了 ＳＣＡＤＡ 系统的功能，有利于供水系统漏损控制研究的发展 ． ２）该系统运用于城市供水管网中可取得 良 好 的 效 果，采 用 基 于 遗 传 算 法 的 压 力 管 理，优 化 阀 门 的 数量、位置及开启度，使管网的压力分布更加合理，漏损量从 ３６． ２５９３Ｌ·ｓ－１ 降为 ３１． ２６５１Ｌ·ｓ－１ ． 参考文献： ［ １］ 中华人民共和国住房和城乡建设部 ．中国城市建设统计年鉴 ２０１５［ Ｓ］．北京：中国统计出版社， ２０１６： ２３２ ２３３． ? ［ ２］ 王瑞彬，张蕊，王 志 军，等 ．供 水 管 网 漏 损 控 制 管 理 的 应 用 ［ Ｊ］．给 水 排 水， ２０１７， ４３（ ９）： １１１?１１４． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｊ． ｉ ｓ ｓｎ． １００２ ８４７１． ２０１７． ０９． ０２８． ? ［ ３］ 杨晓芳，徐强，王东升 ．我国城市供 水 管 网 漏 损 控 制 技 术 发 展 与 展 望：基 于 水 平 衡 分 析 与 分 区 管 理 的 管 网 漏 损 评 价、监测与控制技术［ Ｊ］．给水排水， ２０１７， ４３（ ５）： １ ３． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ８４７１． ２０１７． ０５． ００１． ｉ ｓ ｓｎ． １００２ ? ? ｊ． ［ ４］ ＫＡＲＡＳ， ＫＡＲＡＤＩＲＥＫＩＥ，ＭＵＨＡＭＭＥＴＯＧＬＵ Ａ， 犲 狋犪 犾． Ｒｅ ａ ｌｔ ｉｍｅｍｏｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎｇａｎｄｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌｉ ｎｗａ ｔ ｅ ｒｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎ ｓｙ ｓ ｔ ｅｍｓｆ ｏ ｒｉｍｐ ｒ ｏｖ ｉ ｎｇｏｐｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅｎｃｙ［ Ｊ］． Ｄｅ ｓ ａ ｌ ｉ ｎａ ｔ ｉ ｏｎａｎｄ Ｗａ ｔ ｅ ｒＴｒ ｅ ａ ｔｍｅｎ ｔ， ２０１５， ５７（ ２５）： １１５０６ １１５１９． ? ［ ｉ ｓ ｓｎ． ５］ 戴婕，张东 ．上 海 市 供 水 管 网 信 息 化 平 台 构 建 与 应 用 ［ Ｊ］．给 水 排 水， ２０１５， ４１（ １２）： １０４ ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ?１０７． ｊ． １００２ ８４７１． ２０１５． １２． ０２６． ? ［ ６］ ＬＩＳｈａｎｃ ａｎｇ， ＸＵ Ｌ ｉ ｄａ， ＺＨＡＯＳｈａｎｓｈａｎ． Ｔｈｅｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎｅ ｔｏ ｆｔ ｈ ｉ ｎｇｓ：Ａｓｕ ｒ ｖｅｙ［Ｍ］． Ａｌ Ｋｌ ｕｗｅ ｒＡｃ ａｄｅｍｉ ｃＰｕｂ ｌ ｉ ｓｈ  ｐｈｅｎ： ｅ ｒ ｓ， ２０１５． ［ ７］ 唐雅璇，余金山 ．采用物联网技术的港口信息 化 系 统［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）， ２０１２， ３３（ ３）： ２７５ ２７９． ＤＯＩ： ? １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１２． ０３． ０２７５． ? ［ ｉ ｓ ｓｎ． ８］ 陈振亚 ．应用物联网构建供水计量监测系统模型的实践［ Ｊ］．给 水 排 水， ２０１３， ３９（ ６）： １１１ １１５． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ? ｊ． ８４７１． ２０１３． ０６． ０２７． １００２ ? ［ ９］ 骆剑锋，陈俞强 ．采用环加星型网络结构负载均衡 集 群 技 术 的 云 平 台 设 计 ［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）， ２０１６， ３７（ ２）： １６４ １６７． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１６． ０２． ０１６４． ? ? ［ １０］ ＬＵＯＳｈ ｉ ｌ ｉ ａｎｇ， ＲＥＮ Ｂ ｉ ｎ． Ｔｈｅｍｏｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎｇａｎｄｍａｎａｇ ｉ ｎｇａｐｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｃ ｌ ｏｕｄｃ ｏｍｐｕ ｔ ｉ ｎｇｂａ ｓ ｅｄｏｎＩ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎｅ ｔｏ ｆＴｈ ｉ ｎｇｓ ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕ ｔ ｅ ｒＭｅ ｔ ｈｏｄｓａｎｄＰｒ ｏｇ ｒ ａｍｓｉ ｎＢ ｉ ｏｍｅｄ ｉ ｃ ｉ ｎｅ， ２０１６， １３０： １５４ １６１． ? ［ １１］ 陈海明，崔莉，谢开斌 ．物联网体系结构与实现方法的比较研究［ Ｊ］．计算机学报， ２０１３， ３６（ １）： １６８ １８８． ? ［ １２］ ＨＯＳＳＡＩＮ Ｍ Ｓ，ＭＵＨＡＭＭＡＤ Ｇ． Ｃｌ ｏｕｄ ｓ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅｄＩ ｎｄｕｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌＩ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎｅ ｔｏ ｆＴｈ ｉ ｎｇｓ （ Ｉ Ｉ ｏＴ）：Ｅｎａｂ ｌ ｅｄｆ ｒ ａｍｅｗｏ ｒ ｋｆ ｏ ｒ ?ａ ｈｅ ａ ｌ ｔ ｈｍｏｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎｇ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕ ｔ ｅ ｒＮｅ ｔｗｏ ｒ ｋｓ， ２０１６， １０１： １９２ ２０２． ? ［ １３］ ＸＵＪ ｉ ａｎ ｌ ｏｎｇ， ＬＩＵ Ｇｕ ｉ ｘ ｉ ｏｎｇ， ＨＯＮＧ Ｘｉ ａｏｂ ｉ ｎ． Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎｅ ｔｏ ｆｔ ｈ ｉ ｎｇｓｐｅ ｒ ｃ ｅｐ ｔ ｉ ｏｎｌ ａｙｅ ｒｓ ｃ ｅｎａ ｒ ｉ ｏａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔｍｅ ｔ ｈｏｄｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ ａｎｄａｐｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ａｄｖａｎｃ ｅ ｓｉ ｎＩ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓａｎｄＳｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ， ２０１３， ５（ ７）： ６０５ ６０９． ? ［ １４］ 王永涛，刘浏，冯诚，等 ．基于物联网技术的农 业 信 息 监 控 系 统 应 用 研 究 ［ Ｊ］．中 国 农 村 水 利 水 电， ２０１５（ ８）： ５０ ?５４． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １００７ ２２８４． ２０１５． ０８． ０１４． ? ｊ． ［ １５］ ＭＯＲＩＤＩＭ Ａ， ＫＡＷＡＭＵＲＡ Ｙ， ＳＨＡＲＩＦＺＡＤＥＨ Ｍ， 犲 狋犪 犾． Ｐｅ ｒ ｆ ｏ ｒｍａｎｃ ｅａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｏ ｆＺ ｉ ｅｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｔ ｏｐｏ ｌ ｏｇ ｉ ｅ ｓｆ ｏ ｒ ｙ ｇＢｅ ｕｎｄｅ ｒ ｒ ｏｕｎｄｓｐａ ｃ ｅｍｏｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎｇａｎｄｃ ｏｍｍｕｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｙ ｓ ｔ ｅｍｓ［ Ｊ］．Ｔｕｎｎｅ ｌ ｌ ｉ ｎｇａｎｄ Ｕｎｄｅ ｒ ｒ ｏｕｎｄＳｐａ ｃ ｅＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ， ｇ ｇ ２０１８， ７１： ２０１ ２０９． ? ［ １６］ 蒲泓全，贾军营，张小娇，等 ． Ｚ ｉ ｅ网络技术研究综述［ Ｊ］．计算机系统应用， ２０１３， ２２（ ９）： ６ １１． ? ｇＢｅ ［ １７］ ＬＡＭＢＥＲＴ Ａ Ｏ． Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｒ ｅｐｏ ｒ ｔ：Ｗａ ｔ ｅ ｒｌ ｏ ｓ ｓ ｅ ｓｍａｎａｇｅｍｅｎ ｔａｎｄｔ ｅ ｃｈｎ ｉ ｓ［ Ｊ］．Ｗａ ｔ ｅ ｒＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ ｑｕｅ Ｗａ ｔ ｅ ｒＳｕｐｐ ｌ ２００２， ２（ ４）： １ ２０． ? ｙ， ［ １８］ ＤＡＩＰＤ， ＬＩＰｕ． Ｏｐ ｔ ｉｍａ ｌｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅｒ ｅｄｕｃ ｉ ｎｇｖａ ｌ ｖｅ ｓｉ ｎｗａ ｔ ｅ ｒｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｓｙ ｓ ｔ ｅｍｓｂｙａｒ ｅ ｆ ｏ ｒｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎ ａｐｐ ｒ ｏａ ｃｈ［ Ｊ］．Ｗａ ｔ ｅ ｒＲｅ ｓ ｏｕ ｒ ｃ ｅ ｓＭａｎａｇｅｍｅｎ ｔ， ２０１４， ２８（ １０）： ３０５７ ３０７４． ? （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：方德平） 第 ４０ 卷 第１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１８０５０１９ ? 双金属复合管混凝土轴拉 性能有限元分析 郭浩１，叶勇１，２，高毅超１，２，张世江１ （ 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： 选 择 合 理 的 材 料 本 构 模 型、单 元 类 型、网 格 划 分 技 术 和 边 界 条 件，建 立 双 金 属 复 合 管 混 凝 土 构 件 在 轴 拉荷载作用下的有限元分析模型，并利用双金属复合管混凝土（ ＣＦＢＴ）轴压试验和钢管混凝土（ ＣＦＳＴ）轴拉试 验的结果对模型的可靠性进行验证 ．基于验证后的有限元 模 型，对 ＣＦＢＴ 轴 拉 构 件 的 受 力 机 理 和 破 坏 形 态 进 行研究，分析不同参数对构件轴拉承载力的影响规律 ．研究结果表明：核心混凝土可有效限制双金属复合管在 拉伸过程中的内缩变形，使钢管处于复合受力状态； ＣＦＢＴ 构件的轴拉承载力比双金属复合管提高 １５％ 左右； 随着不锈钢厚度的增大，构件的轴拉承载力逐渐提高；核心混凝土的强度对构件承载力的影响不明显 ． 关键词： 双金属复合管混凝土；轴拉性能；有限元分析；受力机理；组合作用 中图分类号： ＴＵ３９８． ９；ＴＵ３１１． ４１ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ００４１ ０７ ? ? ? 犉 犻 狀 犻 狋 犲犈 犾 犲犿犲狀 狋犃狀犪 犾 狊 犻 狊狅 犳犆狅狀犮 狉 犲 狋 犲 犻 犾 犾 犲 犱犅 犻犿犲 狋 犪 犾 犾 犻 犮 ?犉 狔 犜狌犫 犲 狊犛狌犫 犲 犮 狋 犲 犱狋 狅犃狓 犻 犪 犾犜犲 狀 狊 犻 狅狀 犼 ， ， ＧＵＯ Ｈａｏ１，ＹＥ Ｙｏｎｇ１ ２，ＧＡＯ Ｙｉ ｃｈａｏ１ ２，ＺＨＡＮＧＳｈ ｉ ｉ ａｎｇ１ ｊ （ １．Ｃｏ ｌ ｌ ｅｇｅｏ ｆＣ ｉ ｖ ｉ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ，Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ； ｙ，Ｘｉ ２．ＫｅｙＬａｂｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｏ ｒＳ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕｒ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇａｎｄＤｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒＰｒ ｅｖｅｎ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆＦｕ ｉ ａｎＰｒ ｏｖ ｉ ｎｃ ｅ， ｙｆ ｊ Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｙ，Ｘｉ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ｂａ ｓ ｅｄｏｎｐ ｒ ｏｐｅ ｒｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｃ ｏｎｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｉ ｖｅｍｏｄｅ ｌ ｓ，ｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｔ ｓ，ｍｅ ｓｈ ｉ ｎｇｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ，ａｎｄｂｏｕｎｄａ ｒ ｙｐｅ ｙ ｃ ｏｎｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎｓ，ａｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔ（ ＦＥ）ｍｏｄｅ ｌｗａ ｓｅ ｓ ｔ ａｂ ｌ ｉ ｓｈｅｄｆ ｏ ｒｔ ｈｅｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｂ ｉｍｅ ｔ ａ ｌ ｌ ｉ ｃｔ ｕｂｅ ｓ（ ＣＦＢＴ）ｓｕｂ ｅ ｃ  ? ｊ ｔ ｅｄｔ ｏａｘ ｉ ａ ｌｔ ｅｎｓ ｉ ｏｎ．ＴｈｅＦＥ ｍｏｄｅ ｌｗａ ｓｖｅ ｒ ｉ ｆ ｉ ｅｄａｇａ ｉ ｎｓ ｔｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆＣＦＢＴｕｎｄｅ ｒａｘ ｉ ａ ｌｃ ｏｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏｎ ａｎｄｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｓ ｔ ｅ ｅ ｌｔ ｕｂｅ ｓ（ ＣＦＳＴ）ｕｎｄｅ ｒａｘ ｉ ａ ｌｔ ｅｎｓ ｉ ｏｎ．Ｔｈｅｍｅ ｃｈａｎ ｉ ｃ ａ ｌｐｅ ｒ ｆ ｏ ｒｍａｎｃ ｅａｎｄｆ ａ ｉ ｌ ｕ ｒ ｅｍｏｄｅ ｓｏ ｆ ? ＣＦＢＴｔ ｅｎｓ ｉ ｌ ｅｍｅｍｂｅ ｒｗｅ ｒ ｅｉ ｎｖｅ ｓ ｔ ｉ ｔ ｅｄｂｙｔ ｈ ｉ ｓＦＥｍｏｄｅ ｌ，ａｎｄｔ ｈｅｉ ｎ ｆ ｌ ｕｅｎｃ ｅｏ ｆｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｐａ ｒ ａｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓｏｎｔ ｈｅｔ ｅｎ  ｇａ ｓ ｉ ｌ ｅｓ ｔ ｒ ｅｎｇ ｔ ｈｏ ｆｍｅｍｂｅ ｒ ｓｉ ｓａｎａ ｌ ｚ ｅｄ．Ｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｓｈｏｗ：ｔ ｈｅｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｃ ｏ ｒ ｅｃ ｏｕ ｌ ｄｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅ ｌ ｏｎ ｆ ｉ ｎｅｔ ｈｅ ｙ ｙｃ ｌ ａ ｔ ｅ ｒ ａ ｌｓｈｒ ｉ ｎｋａｇｅｏ ｆｔ ｈｅｂ ｉｍｅ ｔ ａ ｌ ｌ ｉ ｃｔ ｕｂｅｄｕ ｒ ｉ ｎｇｔ ｅｎｓ ｉ ｏｎ，ＣＦＢＴｉ ｓｉ ｎｔ ｈｒ ｅ ｅ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓｓ ｔ ａ ｔ ｅ．Ｔｈｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｃ ｏｎ  ? ｃ ｒ ｅ ｔ ｅｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｓｔ ｈｅａｘ ｉ ａ ｌｔ ｅｎｓ ｉ ｌ ｅｓ ｔ ｒ ｅｎｇ ｔ ｈｏ ｆｂ ｉｍｅ ｔ ａ ｌ ｌ ｉ ｃｔ ｕｂｅ ｓｂｙａｐｐ ｒ ｏｘ ｉｍａ ｔ ｅ ｌ ｈｅｔ ｈ ｉ ｃｋｎｅ ｓ ｓｏ ｆｔ ｈｅ ｙ１５％．Ａｓｔ ｓ ｔ ａ ｉ ｎ ｌ ｅ ｓ ｓｓ ｔ ｅ ｅ ｌｔ ｕｂｅｌ ａｙｅ ｒｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｓ，ｔ ｈｅｔ ｅｎｓ ｉ ｌ ｅｓ ｔ ｒ ｅｎｇ ｔ ｈｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｓａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎｇ ｌ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｓ ｔ ｒ ｅｎｇ ｔ ｈｉ ｎ ｆ ｌ ｕｅｎｃ ｅ ｓ ｙ．Ｔｈｅｃ ｓ ｌ ｉ ｔ ｌ ｈｅｔ ｅｎｓ ｉ ｌ ｅｂｅｈａｖ ｉ ｏ ｒｏ ｆＣＦＢＴ ｍｅｍｂｅ ｒ ｓ． ｇｈ ｙｏｎｔ 收稿日期： ２０１８ ０５ ０９ ? ? 通信作者： 叶勇（ １９８５ Ｅ ｉ ｌ： ｚ ｃ ｏｍ． ?），男，讲师，博士，主要从事钢?混凝土组合结构的研究 ． ?ｍａ ｑ ｙｅｙｏｎｇ＠１２６． 基金项目： 福建省自然科学基金资助项目（ ２０１５Ｊ ０１２０８）；福建省高校青年自然基金重点资 助 项 目（ ＪＺ１６０４１０）；华 侨 大学研究生科研创新能力培育计划资助项目（ １６１１３０４００８） 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） ４２ ２０１９ 年 ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｂ ｉｍｅ ｔ ａ ｌ ｌ ｉ ｃｔ ｕｂｅ；ａｘ ｉ ａ ｌｔ ｅｎｓ ｉ ｌ ｅｂｅｈａｖ ｉ ｏ ｒ；ｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓ；ｍｅ ｃｈａｎ ｉ ｃ ａ ｌｍｅ ｃｈａ  犓犲 狉 犱 狊： ｃ ? ｙ 狔狑狅 ｎ ｉ ｓｍ；ｃ ｏｍｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅａ ｃ ｔ ｉ ｏｎ 钢管混凝土（ ＣＦＳＴ）结构具有良好的力学和施工性 能，在 高 层建筑和大 跨 桥 梁 中 得 到 广 泛 应 用 ．目 前， ＣＦＳＴ 结构中钢管的主要材质为碳素钢，在恶劣环境及防护不当的情况下，存在易 锈蚀 的缺陷，可能 会严重影响整体结构的正常使用和服役年限 ［１］．为克服上述不足，近年来国内外学者采用防锈耐久的不 锈钢替代碳素钢作为 ＣＦＳＴ 结构的管材，并进行了一系 列 的研究 ［２?５］，验证了这 类不锈 钢管 混凝土（ ＣＦ ＳＳＴ）结构力学性能的优越性 ．然而，目前不锈钢 的 价 格 远 高 于 碳 素 钢，使 ＣＦＳＳＴ 结 构 在 工 程 中 的 应 用 ［］ 受到极大限制 ．基于以上背景， Ｙｅ等 ６ 提出了双金属复 合管 混凝土（ ＣＦＢＴ）结 构 构 件，双 金 属 复 合 管 的 外层为不锈钢、内层为碳素钢 ．外层不锈钢较薄，在承受外荷载的同时，更主要的作用是保护内层碳素钢 免受锈蚀作用；内层碳素钢较厚，主要起承受外荷载和约 束 核心混 凝土 的 作 用 ．由 于 外 层 不 锈 钢 的 用 量 较少，双金属复合管的造价可低于相 同 规 格 的 不 锈 钢 管，使 ＣＦＢＴ 构 件 具 有 在 现 阶 段 可 被 接 受 的 经 济 ［ ］ ［］ 性 ．为研究 ＣＦＢＴ 构件的力学性能， Ｙｅ等 ６?７ 、 Ｐａ ｔ ｅ ｌ等 ８ 采用模型试验 和数值 分析 的方法 探索了 ＣＦＢＴ 短柱在轴压荷载作用下的破坏形态和荷载?变形全过程工作性能，验证了 ＣＦＢＴ 不同部件间的组 合作用 和良好的整体力学性能 ．目前， ＣＦＢＴ 的研究以轴压 性 能 为 主，有 关 ＣＦＢＴ 构 件 受 拉 性 能 的 研 究 还 尚 未 开展，而在工程结构中仍存在受拉构件，如桁架的下弦杆 ．因此，本文 基 于 有 限 元 分 析 模 型，考 虑 双 金 属 复合管不同金属之间及钢管与混凝土之间的相互作用，分析 ＣＦＢＴ 轴拉构件的全过程受力性能 ． １ 有限元模型建立与验证 １． １ 材料本构模型 碳素钢的本构关系采用韩林海 ［９］提出的五阶段应力（ σ） ?应 变（ ε）本构关 系模 型 ．不锈钢 的本 构关系 ［ ］ 采用经修正后的 Ｒａ ｓｍｕｓ ｓ ｅｎ 模型 １０ 为 狀 （ ） （ ） σ ， 烄σ ＋０． ００２ ０ ≤σ ≤σ０．２ ； 犈０ σ０．２ （ １） ε＝ 烅 犿 σ－σ０．２ σ－σ０．２ ＋εｕ ＋ε０．２ ， σ ＞σ０．２ ． 烆 犈０．２ σｕ －σ０．２ 式（ ／ １）中： 犈０ 为初始弹性模量； 狀 为应变硬化指数， 狀＝ （ ｌ ｎ２０） ｌ ｎ（ σ０．２／ σ０．０１）， σ０．２ 和σ０．０１ 分 别 为 不 锈 钢 残 余应变为 ０． ／ ２％ 和 ０． ０１％ 时对 应 的 应 力； 犈０．２ ＝犈０／（ １＋０． ００２狀／ 犲）， 犲＝σ０．２／犈０ ； ０． ２＋１８５ 犲） σ０．２／ σｕ ＝ （ ［ １－０． ０３７５（ 狀－５）］； 犿＝１＋３． ５ ００２． εｕ＝１－σ０．２／ σｕ； σ０．２／ σｕ； ε０．２ ＝σ０．２／犈０ ＋０． 混凝土采用塑性损伤模型，该模型能较好地模拟混凝土的 塑性性 能 和 在 往 复 应 力 作 用 下 的 刚 度 退 ［ ９］ 化 ．混凝土的本构关系采用在钢管约束作用下的混凝 土σ? 犌Ｆ ）描 述， 犌Ｆ ε 模 型 ．受 拉 行 为 通 过 断 裂 能 （ １８ 的计算公式参考文献［ １１］，即 犌Ｆ ＝７３·犳０． σｔｏ）参 考 沈 聚 敏 犳ｃｍ 为 混 凝 土 的 平 均 抗 压 强 度 ．开 裂 应 力 （ ｃｍ ， ２／３ 等 ［１２］提出的混凝土抗拉强度公式，即σｔｏ＝０． ， ２６× （ １． ２５·犳 ′ｃ） ′ｃ 为混凝土的圆柱体抗压强度 ． 犳 １． ２ 界面条件 在有限元模型中，双金属复合管的内外层金属之间及复合 管与核 心 混 凝 土 之 间 接 触 界 面 的 法 向 采 用硬接触，允许压应力在垂直界面方向上自由传递；切向接触采用 Ｃｏｕ ｌ ｏｍｂ 摩 擦模型，允许 剪应 力沿界 ［ ］ ［ ］ 面切向传递 ．碳 素钢 和混凝土 之间的 摩 擦系数 取 ０． ６１３?１４ ，不锈钢 和碳素 钢之间的摩 擦系数取 ０． ８１５ ． 该界面模型可行性已在 ＣＦＳＴ 受拉构件和 ＣＦＢＴ 受压 构 件 的 有 限 元 模 拟 中 得 到 验 证 ［７，１３］．各 部 件 均 为 绑定连接，两端设置刚度较大的端板，一侧固定，另一侧约束除沿构件轴向平动以外的自由度 ． １． ３ 单元类型和网格划分 钢管和加 劲 肋 采 用 四 节 点 壳 单 元 （ Ｓ４Ｒ）模 拟；核 心 混 凝 土 和 端 板 采 用 三 维 八 节 点 实 体 单 元 ［ ］ （ Ｃ３Ｄ８Ｒ）模拟 ．通过细化网格法确定各 个 单 元 的 最 适 网 格 尺 寸 １６ ，为 确 保 有 限 元 模 型 具 有 较 好 的 收 敛 性和计算精度，不锈钢管层、碳素钢管层和核心混凝土的网格尺寸大致相等，如图 １ 所示 ． １． ４ 模型验证 基于上述方法，建立 ＣＦＢＴ 构件在轴拉作用下的有限元模型，如图 ２ 所示 ．图 ２ 中： 犉 为荷载 ． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 郭浩，等：双金属复合管混凝土轴拉性能有限元分析 ４３ 图 １ ＣＦＢＴ 构件网格划分 图 ２ ＣＦＢＴ 轴拉构件有限元模型 Ｆ ｉ １ Ｍｅ ｓｈｏ ｆＣＦＢＴ ｍｅｍｂｅ ｒ ｇ． Ｆ ｉ ２ Ｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｍｏｄｅ ｌｏ ｆＣＦＢＴｔ ｅｎｓ ｉ ｌ ｅｍｅｍｂｅ ｒ ｇ． 传统 ＣＦＳＴ 构件和 ＣＦＢＴ 构件在结构形式和受力特性上具有较好 的相似 性和 可比性，而 ＣＦＢＴ 轴 拉性能的研究尚未进行，因此，采用 相 关 的 试 验 结 果 ［６，１３］对 上 述 模 型 进 行 验 证 ． ＣＦＳＴ 试 件 参 数 及 轴 拉 ［］ 试验结果 ［１３］，如表 １ 所示 ． ＣＦＢＴ 试件参数及轴压试验 结 果 ６ ，如表 ２ 所示 ．表 １， ２ 中：承 载 力 均 为 构 件 轴向应变ε＝５． ０×１０－３ 时的荷载值； 犇 为钢管外径； 狋 为钢管厚度； 犔 为钢管长度； 犖ｕ，ｅ为试 α 为含钢率； 验值； 犖ｕ，ＦＥ 为 有 限 元 计 算 值； 狋ｓｃ为 碳 素 钢 管 层 厚 度； 狋ｓｓ为 碳 素 钢 管 层 厚 度； σ０．２ 为 不 锈 钢 名 义 屈 服 强 度； 犉） ?轴向 应变（ ε）曲线，如图 ３ 所 犳ｃｕ为混凝土立方体抗压强度 ．有限元计算结果与试验研究得到的荷载（ 示 ．图 ３ 中： ２ 和图 ３ 可知：有限元计算结果与试验结果吻合良好，表明建 ε＝Δ／犔， Δ 为轴向变形 ．由表 １， 立的有限元模型具有较好的计算精度，可进一步用于 ＣＦＢＴ 受拉构件的全过程力学性能模拟 ． 表 １ ＣＦＳＴ 试件参数及轴拉试验结果 Ｔａｂ． １ Ｔｅ ｓ ｔｐａ ｒ ａｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓａｎｄｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆＣＦＳＴｔ ｅｎｓ ｉ ｌ ｅｍｅｍｂｅ ｒ ｓ 试件编号 犇／ｍｍ ／ｍｍ 狋 犔／ｍｍ α 界面性状 犖ｕ，ｅ／ｋＮ 犖ｕ，ＦＥ／ｋＮ 犖ｕ，ＦＥ／犖ｕ，ｅ ｓｂ１ ２ ? １４０ ３． ８０ ４９０ ０． １１８ 粘结 ５８８ ５９６ １． ０１ １ ｓｕ１ ? １４０ ３． ８０ ４９０ ０． １１８ 未粘结 ５７９ ５９６ １． ０３ ｓｂ２ ２ ? １８０ ３． ８５ ６３０ ０． ０９１ 粘结 ７８１ ８１６ １． ０４ ０． ０９１ 未粘结 ７６２ ８１０ １． ０６ ｓｕ２ １ ? １８０ ３． ８５ ６３０ 表 ２ ＣＦＢＴ 试件参数及轴压试验结果 Ｔａｂ． ２ Ｔｅ ｓ ｔｐａ ｒ ａｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓａｎｄｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆＣＦＢＴｃ ｏｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｖｅｍｅｍｂｅ ｒ ｓ 试件编号 狋ｓｓ／ｍｍ 狋ｓｃ／ｍｍ 犇／ｍｍ σ０．２／ＭＰａ 犳ｃｕ／ＭＰａ 犖ｕ，ｅ／ｋＮ 犖ｕ，ＦＥ／ｋＮ 犖ｕ，ＦＥ／犖ｕ，ｅ ｔ １ｃ ２ １ ? ０． ５２ ２． ３７ １６６． ０４ ２８３． ３ ３０． ２ １１１８ １１２７ １． ０１ ｔ ２ｃ ２ ２ ? ０． ８０ ２． ３７ １６６． ６０ ２７４． ６ ３０． ２ １２３８ １２３９ １． ００ １ ｔ ３ｃ ２ ? １． ３６ ２． ３７ １６７． ７２ ２７５． ８ ３０． ２ １３４５ １３８６ １． ０３ （ ａ）ＣＦＳＴ 构件轴拉试验 （ ｂ）ＣＦＢＴ 构件轴压试验 图 ３ 有限元计算结果与已有试验结果的对比 Ｆ ｉ ３ Ｃｏｍｐａ ｒ ｉ ｓ ｏｎｂｅ ｔｗｅ ｅｎｃ ａ ｌ ｃｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓａｎｄｅｘ ｉ ｓ ｔ ｅｄｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓ ｇ． ２ 犆犉犅犜 构件轴拉性能分析 ２． １ 参数设计 设计的 ＣＦＢＴ， ＣＦＳＴ， ＣＦＳＳＴ 模 型 的 钢 管 外 径 均 为 １１６ ｍｍ，长 度 均 为 ３０８ ｍｍ，总 壁 厚 均 为 ３． ０ 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） ４４ ２０１９ 年 ［ ］ ｍｍ．相关文献的研究表明 １７?１８ ，圆钢管混凝土构件承载力 的尺寸 效应不 明显 ．因此，钢管的 外 径 只 设 置 一种规格 ．其中， ＣＦＢＴ 构件的不锈钢厚度（ 狋ｓ）包括 ０． ５， １． ０， １． ５ｍｍ．核心混凝土的强度等级包括 Ｃ３０， Ｃ５０， Ｃ７０，对应的弹性模量分别为 ３０． ０， ３４． ５， ３７． ０ＧＰａ，泊 松 比 取 ０． ２．钢 材 类 型 选 用 Ｑ２３５ 碳 素 钢 和 ３１６ 奥氏体不锈钢，其弹性模量分别为 ２０６， １９０ＧＰａ；碳素钢的屈服强度（ 犳ｙ）取２３５ＭＰａ；不锈钢的名义 屈服强度（ ３． σ０．２）取 ２７５ ＭＰａ；钢材的泊松比为 ０． 设计的构件参数和计算结果，如表 ３ 所示 ．表 ３ 中： 狋ｃ 为碳素钢厚度； 犳ｔｋ为混凝土抗拉强度标准值； 试件编号中， ｔ １， ｔ ２， ｔ ３ 分别对应不锈钢的厚度为 ０． ５， １． ０， １． ５ ｍｍ， Ｃ３０， Ｃ５０， Ｃ７０ 表示核心 混凝土 的强 度等级， ＣＦＳＴ 和 ＣＦＳＳＴ 分别表示作为对比件的碳 素 钢 管 混 凝 土 构 件 和 不 锈 钢 管 混 凝 土 构 件 ．为 研 究 内填混凝土的作用，设置了双金属复合管试件（ ｔ ２）作为对比 ． 表 ３ 受拉构件设计参数和计算结果 Ｔａｂ． ３ Ｐａ ｒ ａｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓａｎｄｃ ａ ｌ ｃｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆｔ ｅｎｓ ｉ ｌ ｅｍｅｍｂｅ ｒ ｓ 碳素钢 犉／ｋＮ 不锈钢 混凝土 ２６８ １６２ １０６ － ２． ０１ ３２６ ２３０ ５８ ３８ １． ０ ２． ０１ ３４７ １８６ １１８ ４３ １． ５ ２． ０１ ３４８ １３６ １７３ ３９ ２． ０ １． ０ ２． ６４ ３５６ １８６ １１８ ５２ ｔ ２ ?Ｃ７０ ２． ０ １． ０ ２． ９９ ３６５ １８６ １１８ ６１ ＣＦＳＴ ３． ０ － ２． ０１ ３１８ ２７７ － ４１ ＣＦＳＳＴ － ３． ０ ２． ０１ ３５８ － ３４０ １８ 试件编号 狋ｃ／ｍｍ 狋ｓ／ｍｍ 犳ｔｋ／ＭＰａ 犖ｕ，ＦＥ／ｋＮ ｔ ２ ２． ０ １． ０ － ｔ １ ?Ｃ３０ ２． ５ ０． ５ ｔ ２ ?Ｃ３０ ２． ０ ｔ ３ ?Ｃ３０ １． ５ ｔ ２ ?Ｃ５０ ２． ２ 变形形态 －３ 当平均轴向应变（ ｔ ２）和组合结构构件（ ｔ ２ ε）达到 ４０×１０ 时，双金属复合管构件（ ?Ｃ３０）的钢 管变形 形态对比，如图 ４ 所示 ．由图 ４ 可知：双金属复合管管身 除了被 拉长 以外，还 出 现 了 明 显 的 内 缩 现 象（图 ４（ ａ））；而内填混凝土后，复合管的内缩程度得到有效减缓（图 ４（ ｂ））． ２． ３ 荷载?变形关系曲线 ３ 种不同组合结构构件（ ＣＦＳＴ， ＣＦＳＳＴ， ｔ ２ ?Ｃ３０）的荷载?应变曲线，如图 ５ 所示 ．图 ５ 中，构件的尺寸 相同，且内填相同强度等级的混凝土 ．由图 ５ 可知：不同组合结构构件的 犉? ε 曲线形状相近 ． （ ａ）ｔ ２ （ ｂ）ｔ ２ ?Ｃ３０ 图 ４ ＢＴ 构件和 ＣＦＢＴ 构件的轴拉变形形态 图 ５ ３ 种组合结构构件的荷载?应变曲线 Ｆ ｉ ４ Ｄｅ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎｃｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃｏ ｆＢＴ ｍｅｍｂｅ ｒ ｇ． Ｆ ｉ ５ Ｌｏａｄｖｅ ｒ ｓｕｓｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｃｕ ｒ ｖｅ ｓｏ ｆ ｇ． ａｎｄＣＦＢＴ ｍｅｍｂｅ ｒｕｎｄｅ ｒａｘ ｉ ａ ｌｔ ｅｎｓ ｉ ｏｎ ｔ ｈｒ ｅ ｅｃ ｏｍｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ 不同参数条件下， ＣＦＢＴ 构件的荷载?应变曲线，如图 ６ 表 示 ．由 图 ６（ ａ）可 知：核 心 混 凝 土 的 强 度 对 ＣＦＢＴ 构件受拉性能的影响不显著 ．这主要是由于混凝土的抗 拉强度较 低， ＣＦＢＴ 受拉构件 的荷载 主要 由外部钢管承担，核心混凝土的作用更多体现在对于钢管的支撑作用 ．故配置不同 强度混凝 土的 ＣＦＢＴ 受拉构件具有相近的 力 学 性 能 ．此 外，组 合 结 构 构 件 的 承 载 力 显 著 高 于 空 管 构 件 （ ｔ ２），提 高 幅 度 约 为 １５％．主要原因是核心混凝土的支撑作用使钢管处于三 向受力 状态，从 而 提 高 了 钢 管 的 轴 向 受 拉 强 度 ． 由图 ６（ ｂ）可知：在保持双金属复合管总壁厚（ 狋）不变的情况下，增大不 锈钢 的比例 可使 ＣＦＢＴ 受 拉构件 具有更高的受拉强度 ． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 郭浩，等：双金属复合管混凝土轴拉性能有限元分析 （ ａ）不同核心混凝土强度 ４５ （ ｂ）不同不锈钢管层厚度 图 ６ 不同参数下 ＣＦＢＴ 构件的荷载?应变曲线 Ｆ ｉ ６ Ｌｏａｄｖｅ ｒ ｓｕｓｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｃｕ ｒ ｖｅ ｓｆ ｏ ｒＣＦＢＴ ｍｅｍｂｅ ｒ ｓｗｉ ｔ ｈｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｐａ ｒ ａｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｇ． ２． ４ 内力分配 不同构件的有限元计算结果，如表 ３ 所示 ．表 ３ 中，受拉承载 力 犖ｕ，ＦＥ 为构件轴 向应变 为 ５． ０×１０－３ 时的荷载 ［１３］，同时，给出各部件承担的荷载 ． ＣＦＢＴ 构件（ ｔ ２ ｔ ２）在受 拉过 程中，各组成 ?Ｃ３０）和空管构件（ 部分的内力分布，如图 ７ 所示 ． ｔ ２ ?Ｃ３０ 中，碳 素 钢 管 层、不 锈 钢 管 层 和 核 心 混 凝 土 承 担 的 荷 载 比 例 分 别 为 ５３． ６％ ， ３４． ０％ 和 １２． ４％ ； ｔ ２ 中，碳素 钢管 层和 不锈钢管层 承担的荷载 比例分别 为 ６０． ４％ ， ３９． ６％． 对比图 ７（ ａ），（ ｂ）可知：双金属复合管内部填充混凝土可有效提高复合管 的受拉 承载 力，其 中，碳 素钢管 层的承载力提高了 １４． ８％ ，不锈钢管层的承载力 提 高 了 １１． ３％． ｔ ２ ２ 构 件 中，各 部 件 承 担 ?Ｃ３０ 构 件 和 ｔ 的荷载比例在受力全过程中的变化情况，如 图 ８ 所 示 ．图 ８ 中： 犖ｕ／（ 犳ｙ犃ｓ）表 示 部 件 承 担 荷 载 与 荷 载 总 和的比值 ．由图 ８ 可知：碳素钢屈服后，不锈钢承担的荷载比例逐渐提高，材料得到充分地利用 ． 图 ７ 不同部件间的内力分布 图 ８ 犖ｕ／（ ? ε 关系曲线 犳ｙ犃ｓ） Ｆ ｉ ７ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｌｆ ｏ ｒ ｃ ｅｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎａｍｏｎｇ ｇ． Ｆ ｉ ８ Ｃｕ ｒ ｖｅ ｓｏ ｆ犖ｕ／（ ｇ． 犳ｙ犃ｓ） ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔ ｓ ｖｅ ｒ ｓｕｓε 在达到极限承载力（ ０×１０ ）和 最 终 变 形 （ ε＝５． ε＝４０×１０ ）时，构 件 各 组 成 部 分 的 应 力 分 布 情 况，如图 ９， １０ 所示 ．当构件达到极限承载力时，碳素钢 管 层 和 不 锈 钢 管 层 的 Ｍｉ ｓ ｅ ｓ 屈 服 应 力 相 近，主 要 －３ －３ 原因是不锈钢与碳素钢的弹性模量相近 ．同时，由于文中 采 用基于 断裂 能 的 混 凝 土 受 拉 模 型，核 心 混 凝 （ ａ）碳素钢管层 （ ｂ）不锈钢管层 图９ ｔ ２ ０×１０－３ ） ?Ｃ３０ 的应力分布（ ε＝５． Ｆ ｉ ９ Ｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｔ ２ ０×１０－３ ） ?Ｃ３０ （ ε＝５． ｇ． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． （ ｃ）核心混凝土 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） ４６ ２０１９ 年 土具有超过实际的峰值后残余应力 ．当构件达到极限承 载 力 时，不 锈 钢 的 Ｍｉ ｓ ｅ ｓ 应 力 超 过 碳 素 钢，归 因 于不锈钢材料具有更高的应变强化性能 ． （ ａ）碳素钢管层 （ ｂ）不锈钢管层 （ ｃ）核心混凝土 －３ 图 １０ ｔ ２ ?Ｃ３０ 的应力分布（ ε＝４０×１０ ） －３ Ｆ ｉ １０ Ｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｔ ２ ?Ｃ３０ （ ε＝４０×１０ ） ｇ． ２． ５ 界面接触应力 ＣＦＢＴ 构件在轴拉作用下，各组成部分之间的相 互挤压作用 使 不 同 材 料 界 面 间 产 生 接 触 压 力，如 图 １１ 所示 ．图 １１ 中： 犘ｓ?ｓ为碳素钢管层与 不 锈钢管层之 间的 接 触应力； 犘ｓ?ｃ为双 金属复合 管与核 心混 凝土 之 （ ａ）不锈钢钢管 间的接触应力 ． （ ｂ）碳素钢钢管 （ ｃ）核心混凝土 图 １１ 不同部件的接触压力 为进一步说明 ＣＦＢＴ 受拉 构 件 不 同 组 成 部 分 的 接触应力，对 ＣＦＢＴ 有 限 元 模 型 中 点 处 的 接 触 应 力 Ｆ ｉ １１ Ｃｏｎ ｔ ａ ｃ ｔｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅ ｓａｍｏｎｇ ｇ． 进行分析 ．具 有 不 同 不 锈 钢 管 层 厚 度 的 ＣＦＢＴ 构 件 ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔ ｓ 的接触应力（ 犘） ０×１０－３ ）时，钢管 ?应变关系曲线，如图 １２ 所示 ．由图 １２ 可知：当达到受拉承载力（ ε＝５． 混凝土的界面接触应力（ 犘ｓ?ｃ）大小约为 ４． ２ ＭＰａ；增加不锈钢的厚度可显著提高两层金属之间的接触应 力（ 犘ｓ?ｓ）． ３ 结论 建立双金属复合管 混 凝 土（ ＣＦＢＴ）构 件 在 轴 向 拉 伸 作 用下的有限元分析模型，利用已有的相关试验结果，验 证了 模型的可靠性 ．然后，利用有限元模型对 ＣＦＢＴ 受拉构件的 力学性能进行分析，并 与 双 金 属 复 合 管 构 件 及 其 他 组 合 构 件的性能进行对比 ．在研究参数范围内，得到以下 ３ 个 主要 结论 ． １）内填混凝 土 可 使 双 金 属 复 合 管 在 拉 伸 时 的 内 缩 变 形得到缓解，同时，有 效 提 高 了 复 合 管 的 轴 拉 承 载 力，提 高 图 １２ 接触应力?变形关系曲线 Ｆ ｉ １２ Ｃｕ ｒ ｖｅ ｓｏ ｆｃ ｏｎ ｔ ａ ｃ ｔｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓ ｇ． ｖｅ ｒ ｓｕｓｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ 幅度约为 １５％． ２）随着不锈钢管层厚度的增大， ＣＦＢＴ 构 件 的 轴 拉 承 载 力 随 之 提 高；核 心 混 凝 土 对 双 金 属 复 合 管 主要起支撑作用，其强度等级对整体构件的极限承载力影响不明显 ． ３）增大 ＣＦＢＴ 轴拉构件中不锈钢管层的厚度可有 效 提 高 不 锈 钢 管 与 碳 素 钢 管 之 间 的 界 面 接 触 应 力；然而，不锈钢管层的厚度变化对碳素钢管与核心混凝土之间界面接触应力的影响不显著 ． 参考文献： ［ １］ ＨＡＮ Ｌ ｉ ｎｈａ ｉ， ＨＯＵ Ｃｈｕａｎｃｈｕａｎ，ＷＡＮＧ Ｑｉ ｎｇ ｌ ｉ． Ｂｅｈａｖ ｉ ｏ ｒｏ ｆｃ ｉ ｒ ｃｕ ｌ ａ ｒＣＦＳＴｓ ｔ ｕｂｃ ｏ ｌ ｕｍｎｓｕｎｄｅ ｒｓｕｓ ｔ ａ ｉ ｎｅｄｌ ｏａｄａｎｄ ｃｈ ｌ ｏ ｒ ｉ ｄｅｃ ｏ ｒ ｒ ｏ ｓ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＣｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＳ ｔ ｅ ｅ ｌＲｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ， ２０１４， １０３： ２３?３６．ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｃ ｓ ｒ． ２０１４． ０７． ｊ． ｊ ０２１． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 郭浩，等：双金属复合管混凝土轴拉性能有限元分析 ４７ ［ ２］ ＴＡＯＺｈｏｎｇ， ＵＹＢ， ＬＩＡＯＦｅ ｉ 犲 狋犪 犾． Ｎｏｎ ｌ ｉ ｎｅ ａ ｒａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｏ ｆｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｓ ｒ ｅｓ ｔ ａ ｉ ｎ ｌ ｅ ｓ ｓｓ ｔ ｅ ｅ ｌｓ ｔ ｕｂｃ ｏ ｌ ｕｍｎｓｕｎｄｅ ｒ ? ｙｕ， ｙ ｑｕａ ａｘ ｉ ａ ｌｃ ｏｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＣｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＳ ｔ ｅ ｅ ｌＲｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ， ２０１１， ６７（ １１）： １７１９?１７３２．ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｃ ｓ ｒ． ｊ． ｊ ２０１１． ０４． ０１２． ［ ３］ ＵＹＢ， ＴＡＯＺｈｏｎｇ， ＨＡＮ Ｌ ｉ ｎｈａ ｉ． Ｂｅｈａｖ ｉ ｏｕ ｒｏ ｆｓｈｏ ｒ ｔａｎｄｓ ｌ ｅｎｄｅ ｒｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｓ ｔ ａ ｉ ｎ ｌ ｅ ｓ ｓｓ ｔ ｅ ｅ ｌｔ ｕｂｕ ｌ ａ ｒｃ ｏ ｌ ｕｍｎｓ［ Ｊ］． ? Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＣｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＳ ｔ ｅ ｅ ｌＲｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ， ２０１１， ６７（ ３）： ３６０ ３７８． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｃ ｓ ｒ． ２０１０． １０． ００４． ? ｊ． ｊ ［ ４］ ＨＡＮ Ｌ ｉ ｎｈａ ｉ， ＣＨＥＮＦｅｎｇ， ＬＩＡＯＦｅ ｉ 犲 狋犪 犾． Ｆ ｉ ｒ ｅｐｅ ｒ ｆ ｏ ｒｍａｎｃ ｅｏ ｆｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｓ ｔ ａ ｉ ｎ ｌ ｅ ｓ ｓｓ ｔ ｅ ｅ ｌｔ ｕｂｕ ｌ ａ ｒｃ ｏ ｌ ｕｍｎｓ［ Ｊ］． ｙｕ， ｅｎｇｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ． ２０１３． ０５． ００５． Ｅｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇＳ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ， ２０１３， ５６： １６５ １８１． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ? ｊ． ［ ５］ ＹＯＵＳＵＦ Ｍ， ＵＹＢ， ＴＡＯＺｈｏｎｇ， 犲 狋犪 犾． Ｔｒ ａｎｓ ｖｅ ｒ ｓ ｅｉｍｐａ ｃ ｔｒ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅｏ ｆｈｏ ｌ ｌ ｏｗａｎｄｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｓ ｔ ａ ｉ ｎ ｌ ｅ ｓ ｓｓ ｔ ｅ ｅ ｌｃ ｏ ｌ  ｃ ｓ ｒ． ２０１３． ０１． ００５． Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＣｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＳ ｔ ｅ ｅ ｌＲｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ， ２０１３， ８２： １７７ １８９． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｕｍｎｓ［ ? ｊ． ｊ ［ ６］ ＹＥＹｏｎｇ， ＨＡＮＬ ｉ ｎｈａ ｉ， ＳＨＥＥＨＡＮ Ｔ， 犲 狋犪 犾． Ｃｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｂ ｉｍｅ ｔ ａ ｌ ｌ ｉ ｃｔ ｕｂｅ ｓｕｎｄｅ ｒａｘ ｉ ａ ｌｃ ｏｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏｎ：Ｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌ ? Ｊ］． Ｔｈ ｉ ｎ ｌ ｌ ｅｄＳ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ， ２０１６， １０８： ３２１ ３３２． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｔｗｓ． ２０１６． ０９． ００４． ｉ ｎｖｅ ｓ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏｎ［ ?Ｗａ ? ｊ． ｇａ ［ ７］ ＹＥ Ｙｏｎｇ， ＨＡＮ Ｌ ｉ ｎｈａ ｉ， ＧＵＯＺ ｉ ｘ ｉ ｏｎｇ． Ｃｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｂ ｉｍｅ ｔ ａ ｌ ｌ ｉ ｃｔ ｕｂｅ ｓ（ ＣＦＢＴ）ｕｎｄｅ ｒａｘ ｉ ａ ｌｃ ｏｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏｎ：Ａｎａ ｌ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ? ｙ Ｊ］． Ｔｈ ｉ ｎ ｌ ｌ ｅｄＳ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ， ２０１７， １１９： ８３９ ８５０． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｔｗｓ． ２０１７． ０８． ００７． ｂｅｈａｖ ｉ ｏ ｒ［ ?Ｗａ ? ｊ． ［ ８］ ＰＡＴＥＬ ＶＩ， ＨＡＳＳＡＮＥＩＮ Ｍ Ｆ， ＴＨＡＩＨ， 犲 狋犪 犾． Ｂｅｈａｖ ｉ ｏｕ ｒｏ ｆａｘ ｉ ａ ｌ ｌ ｏａｄｅｄｃ ｉ ｒ ｃｕ ｌ ａ ｒｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｂ ｉｍｅ ｔ ａ ｌ ｌ ｉ ｃｓ ｔ ａ ｉ ｎ  ? ｙｌ ｌ ｅ ｓ ｓ ｅｎｇｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ． ｃ ａ ｒ ｂｏｎｓ ｔ ｅ ｅ ｌｔ ｕｂｕ ｌ ａ ｒｓｈｏ ｒ ｔｃ ｏ ｌ ｕｍｎｓ［ Ｊ］． Ｅｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇＳ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ， ２０１７， １４７： ５８３ ＤＯＩ： １０． １０１６／ ? ?５９７． ｊ． ２０１７． ０５． ０６４． ［ ９］ 韩林海 ．钢管混凝土结构?理论与实践［Ｍ］． ３ 版 ．北京：科学出版社， ２０１６． ［ １０］ ＲＡＳＭＵＳＳＥＮ ＫＪＲ． Ｆｕ ｌ ｌ ｒ ａｎｇｅｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｃｕ ｒ ｖｅ ｓｆ ｏ ｒｓ ｔ ａ ｉ ｎ ｌ ｅ ｓ ｓｓ ｔ ｅ ｅ ｌａ ｌ ｌ ｏｙ ｓ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＣｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＳ ｔ ｅ ｅ ｌ ? ?ｓ ２００３， ５９（ １）： ４７ ６１． ＤＯＩ： １０． １０１６／Ｓ０１４３ ９７４Ｘ（ ０２） ０００１８ ４． Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ， ? ? ? ［ １１］ ＬＩＷｅ ｉ， ＨＡＮ Ｌ ｉ ｎｈａ ｉ， ＣＨＡＮ Ｔ Ｍ． Ｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｉ ｎｖｅ ｓ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏｎｏｎｔ ｈｅｐｅ ｒ ｆ ｏ ｒｍａｎｃ ｅｏ ｆｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｄｏｕｂ ｌ ｅ ｓｋ ｉ ｎｓ ｔ ｅ ｅ ｌ ? ? ｇａ ｔｗｓ． ２０１４． ０２． ００１． ｔ ｕｂｕ ｌ ａ ｒｍｅｍｂｅ ｒ ｓｕｎｄｅ ｒｔ ｅｎｓ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｔｈ ｉ ｎ ｌ ｌ ｅｄＳ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ， ２０１４， ７９： １０８ １１８． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ?Ｗａ ? ｊ． ［ １２］ 沈聚敏 ．钢筋混凝土有限元与板壳极限分析［Ｍ］．北京：清华大学出版社， １９９３． ［ １３］ ＨＡＮ Ｌ ｉ ｎｈａ ｉ， ＨＥＳｈａｎｈｕ， ＬＩＡＯ Ｆｅ ｉ Ｐｅ ｒ ｆ ｏ ｒｍａｎｃ ｅａｎｄｃ ａ ｌ ｃｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｏ ｆｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｓ ｔ ｅ ｅ ｌｔ ｕｂｅ ｓ（ ＣＦＳＴ）ｕｎｄｅ ｒ ｙｕ． Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＣｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＳ ｔ ｅ ｅ ｌＲｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ， ２０１１， ６７（ １１）： １６９９ １７０９． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｃ ｓ ｒ． ２０１１． ０４． ａｘ ｉ ａ ｌｔ ｅｎｓ ｉ ｏｎ［ ? ｊ． ｊ ００５． ［ １４］ ＨＡＮ Ｌ ｉ ｎｈａ ｉ， ＨＵＡ Ｙｏｕｘ ｉ ｎｇ， ＨＯＵ Ｃｈａｏ， 犲 狋犪 犾． Ｃ ｉ ｒ ｃｕ ｌ ａ ｒｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｓ ｔ ｅ ｅ ｌｔ ｕｂｅ ｓｓｕｂ ｅ ｃ ｔ ｅｄｔ ｏｃ ｏｕｐ ｌ ｅｄｔ ｅｎｓ ｉ ｏｎａｎｄ ? ｊ ｃｈ ｌ ｏ ｒ ｉ ｄｅｃ ｏ ｒ ｒ ｏ ｓ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＳ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， ２０１７， １４３（ １０）： ０４０１７１３４（ １?３）． ＤＯＩ： １０． １０６１／（ＡＳＣＥ） ＳＴ． １９４３ ５４１Ｘ． ０００１８７４． ? ［ １５］ ＯＢＥＲＧ Ｅ， ＪＯＮＥＳＦ Ｄ，ＨＯＲＴＯＮ Ｈ Ｌ， 犲 狋犪 犾．Ｍａ ｃｈ ｉ ｎｅ ｒ ′ｓ Ｈａｎｄｂｏｏｋ ［Ｍ］． ２９ ｔ ｈＥｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎ．Ｎｅｗ Ｙｏ ｒ ｋ： Ｉ ｎｄｕｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ ｙ Ｐｒ ｅ ｓ ｓ， ２０１２． ［ １６］ 王兰，叶勇，郭子雄，等 ．带脱空的钢管混凝土短柱受剪性能有限元分析［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报（自 然 科 学 版）， ２０１８， ３９ （ ２）： １７９ １８５． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１７１００１３． ? ? ［ １７］ ＹＡＭＡＭＯＴＯ Ｔ， ＫＡＷＡＧＵＣＨＩＪ，ＭＯＲＩＮＯＳ． Ｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｓ ｔ ｕｄｙｏ ｆｓ ｃ ａ ｌ ｅｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓｏｎｔ ｈｅｃ ｏｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｖｅｂｅｈａｖ ｉ ｏ ｒ ｏ ｆｓｈｏ ｒ ｔｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｓ ｔ ｅ ｅ ｌｔ ｕｂｅｃ ｏ ｌ ｕｍｎｓ［ Ｃ］∥Ｃｏｍｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅＣｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎＳ ｔ ｅ ｅ ｌａｎｄＣｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅＩＶ． Ｂａｎ ｆ ｆ：ＡＳＣＥ， ? ２０００： ８７９ ８９０． ＤＯＩ： １０． １０６１／４０６１６（ ２８１） ７６． ? ［ １８］ 陈彦江，李勇，闫 维 明，等 ．大 尺 寸 钢 管 混 凝 土 柱 承 载 力 试 验 ［ Ｊ］．中 国 公 路 学 报， ２０１１， ２４（ ４）： ３３?３８． ＤＯＩ： １０． １９７２１／ ｃｎｋ ｉ． １００１ ７３７２． ２０１１． ０４． ００６． ? ｊ． （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１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１８０８００２ ? 双圆夹层钢管混凝土的 组合弹性模量理论 熊平１，２，王升１，２，３，文桃１，２ （ １．长江师范学院 土木建筑工程学院，重庆 涪陵 ４０８１００； ２．长江师范学院 建筑物全生命周期健康检测与灾害防治工程研究中心，重庆 涪陵 ４０８１００； ３．山东大学 岩土与结构工程研究中心，山东 济南 ２５００６１） 摘要： 采用厚壁圆筒空间轴对称弹性力学方法，考虑钢管与混凝土受力后的变形协调关系，建立夹层钢管混 凝土的组合弹性模量计算模型；然后，计算分析和讨论 含 钢 率、混 凝 土 强 度 等 级、泊 松 比 等 对 夹 层 钢 管 混 凝 土 组合模量的影响，并得到夹层钢管混凝土等组合模量曲线 ．研究结果表明：夹层钢管混凝土组合模量随着总含 钢率的增加不断增大，当总含钢率不变时，与内外含钢 率 无 关；随 着 钢 管 和 混 凝 土 的 泊 松 比、混 凝 土 强 度 等 级 以及混凝土和钢管弹性模量的增大，组合模量不断增大；夹 层 钢 管 混 凝 土 与 普 通 钢 管 混 凝 土 对 混 凝 土 的 紧 箍 效应基本相同 ． 关键词： 组合弹性模量；钢管混凝土；夹层钢管混凝土；双圆夹层；厚壁圆筒 中图分类号： ＴＵ３９８ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ００４８ ０８ ? ? ? 犜犺犲 狅 狉 犲 狋 犻 犮 犪 犾犛 狋 狌犱狔狅狀犆狅犿狆狅 狊 犻 狋 犲犈 犾 犪 狊 狋 犻 犮犕狅犱狌 犾 狌 狊狅 犳 犆狅狀犮 狉 犲 狋 犲犉 犻 犾 犾 犲 犱犇狅狌犫 犾 犲犛犽 犻 狀犜狌犫 犲 狊 ， ，， ， ＸＩＯＮＧＰ ｉ ｎｇ１ ２，ＷＡＮＧＳｈｅｎｇ１ ２ ３，ＷＥＮ Ｔａｏ１ ２ （ １．Ｓｃｈｏｏ ｌｏ ｆＣ ｉ ｖ ｉ ｌａｎｄＡｒ ｃｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕｒ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ，Ｙａｎｇ ｔ ｚ ｅＮｏ ｒｍａ ｌＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｌ ｉ ｎｇ４０８１００，Ｃｈ ｉ ｎａ； ｙ，Ｆｕ ２．Ｅｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇＲｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈＣｅｎ ｔ ｅ ｒｆ ｏ ｒＨｅ ａ ｌ ｔ ｈ Ｍｏｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎｇｉ ｎＢｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇＬ ｉ ｆ ｅＣｙｃ ｌ ｅａｎｄＤｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒＰｒ ｅｖｅｎ ｔ ｉ ｏｎ， Ｙａｎｇ ｔ ｚ ｅＮｏ ｒｍａ ｌＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｌ ｉ ｎｇ４０８１００，Ｃｈ ｉ ｎａ； ｙ，Ｆｕ ３．Ｇｅｏ ｔ ｅ ｃｈｎ ｉ ｃ ａ ｌａｎｄＳ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕｒ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇＲｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈＣｅｎ ｔ ｅ ｒ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｉ ｎａｎ２５００６１，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｙ，Ｊ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ａｄｏｐ ｔ ｉ ｎｇｔ ｈｅｓｐａ ｔ ｉ ａ ｌａｘ ｉ ｓｙｍｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｅ ｃｈａｎ ｉ ｃ ｓｍｅ ｔ ｈｏｄｏ ｆｔ ｈ ｉ ｃｋ ｌ ｌ ｅｄｃｙ ｌ ｉ ｎｄｅ ｒ，ａｎｄｃ ｏｎｓ ｉ ｄｅ ｒ  ?ｗａ ｉ ｎｇｔ ｈｅｄｅ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏｏ ｒ ｄ ｉ ｎａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｈ ｉ ｔｗｅ ｅｎｓ ｔ ｅ ｅ ｌｔ ｕｂｅａｎｄｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ，ｔ ｈｅｃ ａ ｌ ｃｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｏｄｅ ｌｏ ｆｃ ｏｍｐｏ ｓ  ｐｂｅ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｏｄｕ ｌ ｕｓｏ ｆｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｄｏｕｂ ｌ ｅｓｋ ｉ ｎｔ ｕｂｅ ｓｉ ｓｅ ｓ ｔ ａｂ ｌ ｉ ｓｈｅｄ．Ｔｈｅｉ ｎ ｆ ｌ ｕｅｎｃ ｅ ｓｏ ｆｓ ｔ ｅ ｅ ｌｒ ａ ｔ ｉ ｏ，ｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｓ ｔ ｒ ｅｎｇ ｔ ｈｇ ｒ ａｄｅａｎｄＰｏ ｉ ｓ ｓ ｏｎ ′ ｓｒ ａ ｔ ｉ ｏｏｎｔ ｈｅｃ ｏｍｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｏｄｕ ｌ ｕｓｏ ｆｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｄｏｕｂ ｌ ｅｓｋ ｉ ｎｔ ｕｂｅ ｓａ ｒ ｅｄ ｉ ｓ  ｃｕｓ ｓ ｅｄ．Ｔｈｅｅ ｌｃ ｏｍｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅｍｏｄｕ ｌ ｕｓｃｕ ｒ ｖｅｏ ｆｔ ｈｅｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｄｏｕｂ ｌ ｅｓｋ ｉ ｎｔ ｕｂｅ ｓｉ ｓｏｂ ｔ ａ ｉ ｎｅｄ．Ｉ ｔ ′ ｓｓｈｏｗｎｔ ｈａ ｔ ｑｕａ ｔ ｈｅｃ ｏｍｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅｍｏｄｕ ｌ ｕｓｏ ｆｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｄｏｕｂ ｌ ｅｓｋ ｉ ｎｔ ｕｂｅ ｓｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｓｗｉ ｔ ｈｔ ｈｅｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅｏ ｆｔ ｈｅｔ ｏ ｔ ａ ｌｓ ｔ ｅ ｅ ｌｒ ａ ｔ ｉ ｏ． Ｗｈｅｎｔ ｈｅｔ ｏ ｔ ａ ｌｓ ｔ ｅ ｅ ｌｒ ａ ｔ ｉ ｏｉ ｓｃ ｏｎｓ ｔ ａｎ ｔ，ｔ ｈｅｃ ｏｍｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅｍｏｄｕ ｌ ｕｓｏ ｆｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｄｏｕｂ ｌ ｅｓｋ ｉ ｎｔ ｕｂｅ ｓｉ ｓｉ ｎｄｅｐｅｎｄｅｎ ｔ ｈｅＰｏ ｉ ｓ ｓ ｏｎ ′ ｓｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｏ ｆｔ ｈｅｉ ｎｓ ｉ ｄｅａｎｄｏｕ ｔ ｓ ｉ ｄｅｓ ｔ ｅ ｅ ｌｒ ａ ｔ ｉ ｏ．Ｔｈｅｃ ｏｍｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅｍｏｄｕ ｌ ｕｓｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｓｗｉ ｔ ｈｔ ｈｅｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅｏ ｆｔ 收稿日期： ２０１８ ０８ ０１ ? ? 通信作者： 王升（ １９８９ Ｅ?ｍａ ｉ ｌ： １３７１８９２５８＠ ?），男，讲师，博士研究生，主要从事地质灾害预测预警及控制方法的 研 究 ． ｃ ｏｍ． ｑｑ． 基金项目： 重庆市 教 委 科 学 技 术 研 究 项 目 （ＫＪ １７１２３０４，ＫＪ １６０１２１７）；国 家 重 点 研 发 计 划 项 目 （ ２０１６ＹＦＣ０８０１６０４， ２０１６ＹＦＣ０８０１６０７）；长江师范学院校级科研基金资助项目（ ２０１６ＸＪＱＮ１３） 第１期 熊平，等：双圆夹层钢管混凝土的组合弹性模量理论 ４９ ａｎｄｔ ｈｅｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｏｄｕ ｌ ｕｓｏ ｆｔ ｈｅｓ ｔ ｅ ｅ ｌｐ ｉ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ，ｔ ｈｅｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｓ ｔ ｒ ｅｎｇ ｔ ｈｇ ｒ ａｄｅ．Ｔｈｅｃ ｏｎ ｆ ｉ ｎｅｍｅｎ ｔｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔｏ ｆ ｐｅａｎｄｃ ｔ ｈｅｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｄｏｕｂ ｌ ｅｓｋ ｉ ｎｔ ｕｂｅ ｓｉ ｓｓ ｉｍｉ ｌ ａ ｒｔ ｏｔ ｈｅｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔｏ ｆｔ ｈｅｏ ｒ ｄ ｉ ｎａ ｒ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｓ ｔ ｅ ｅ ｌｔ ｕｂｅ． ? ｙｃ 犓犲 狉 犱 狊： ｃ ｏｍｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｏｄｕ ｌ ｕｓ；ｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｓ ｔ ｅ ｅ ｌｔ ｕｂｅ ｓ；ｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｄｏｕｂ ｌ ｅｓｋ ｉ ｎｔ ｕｂｅ ｓ；ｄｏｕｂ ｌ ｅ 狔狑狅 ｓｋ ｉ ｎ；ｔ ｈ ｉ ｃｋ ｌ ｌ ｅｄｃｙ ｌ ｉ ｎｄｅ ｒ ?ｗａ 钢管混凝土是在钢管中填充混凝土而得到的，由于其 具 有节 省 材 料、施 工 进 度 快、抗 震 性 能 好 等 优 点，已经被广泛应用于实际工程中 ［１］，钢管混凝土组合构件也得到了大量的研究 ［２?５］．研究者 对普 通钢管 混凝土长、短柱的轴压，偏压及抗震性能进行了研究，发现由于钢管与混凝土之间的约束作用，钢管混凝 土的承载力及变形性能明显优于其他传统的结构 构 件，并 且 能 够 克 服 高 强 混 凝 土 脆 性 大 的 缺 点 ［６?８］．钢 管混凝土构件多用作轴压和小偏 压 构 件，在 大 偏 压 作 用 下，混 凝 土 三 向 受 压 的 优 越 性 得 不 到 体 现 ［９?１１］． 当钢管混凝土构件的长细比或荷载偏心率较大时，其承载力将由截面的抗弯刚度进行控制，而截面靠近 形心部位的材料并不能提供太多的抗弯刚度，因此，可以去掉这一部分材料 ．于是，出现了一种双圆夹层 钢管混凝土的截面形式 ［１２?１４］．双圆夹层钢管混凝土（以下 简称 夹 层钢 管混凝土）组 合 弹 性 模 量 对 研 究 轴 压刚度和抗弯刚度是不可或缺的一个参数，因此，对夹层 钢 管混凝 土合 弹 性 模 量 的 研 究 很 重 要 ．本 文 采 用厚壁圆筒空间轴对称弹性力学方法，考虑钢管与混凝土受力后的变形协调关系，建立夹层钢管混凝土 合弹性模量的计算模型，并计算分析和讨论含钢率、混凝 土 强度等 级、泊 松 比 等 对 夹 层 钢 管 混 凝 土 的 组 合模量的影响 ． １ 夹层钢管混凝土理论模型 １． １ 厚壁圆筒空间轴对称弹性力学问题基本方程 对于空间轴对称的弹性力学问题，在小变形情况下，取其对 称 轴 狕 轴 建 立 柱 坐 标 系 ．由 经 典 弹 性 力 学可知，其径向和轴向的平衡方程为  σ狉  τ狕，狉σ狉 －σθ 烌 ＋ ＋犳狉 ＝ ０， 狉 狉 狉   烍  σ狕  τ狉，狕τ狉，狕 ＋ ＋犳狕 ＝ ０． 狕 狉 狉 烎   式（ １）中： σ狉， σθ， σ狕 ， τ狕，狉为柱坐标系下的应力分量； 犳狉， 犳狕 分别为径向和轴向的体积力 ． 在柱坐标系下，其几何方程为 狌 狌， 狑 ， 狉 ， 狌 狑 ． ＋ εθ ＝ ， ε狉 ＝ 狉狕 ＝ 狉 狉 狕 狕  狉    式（ ２）中： 狑 和狌 分别为轴向位移和径向位移 ． ε狉， εθ， ε狕 为柱坐标系下的应力分量； ε狉 ＝ （ １） （ ２） 将几何方程（ ２）带入平衡方程（ １），可得 狏  狌 δ 犈 ２ 烌 ＋  狌－ ２ ＋犳狉 ＝ ０， 狏 狉 狉 ２（ １＋狏）１－２ 烍 狏  犈 δ ２ 狑 ＋犳狉 ＝ ０．  ＋ 狏 狉 ２（ １＋狏）１－２ 烎 （ （ ） ） ２ （ ３） ２ １   ； ， 分别为泊松比、杨氏模量，  式（ ／犌，其中， ３）中： ＋ 狏犈 犈＝２（ １＋狏） 犌为 δ＝ε狉＋εθ＋ε狕 ； ＝ ２ ＋ 狉 狕２ 狉 狉  剪切模量 ． 考虑到对称性，在柱坐标系下，应力、应 变 和 位 移 都 只 是狉 和狕 的 函 数 ．对 于 厚 壁 圆 筒 （径 厚 比 λ＝ 狉ｏｕｔ／壁厚），将圆形管件 大 致 分 为 ３ 类：薄 壁 管 件 （ １０＜λ＜２０）、厚 壁 管 件 （ λ＞２０）、中 厚 壁 管 件 （ λ＜ ［ ］ １５ ） ， 两端和内外壁分别受均布压力作用， 其应力和 应变 分 量关于 的 偏 导 函 数 应 为 ， 即 轴 向 独 立． １０ 狕 ０ 引入位移函数 ［１６１７］，即ξ（ 狉， 狕）＝犃１狕３ ＋犃２狕狉２ ＋犃３狕ｌ ｎ狉．则有 犃３ ， １ ２犃２狉＋ 狌 ＝－ 狉 ２犌 （ ） 烌 烍 １［（ ） （ ） ］ 狑＝ ３ １－２ 狏 犃１狕＋４ １－狏 犃２狕 ． 犌 烎 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． （ ４） 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） ５０ ２０１９ 年 将分量带入几何 方 程 可 得 应 变 分 量，再 将 应 变 分 量 带 入物理方程就可得到应力分量 ．在轴压和内外压作用 下，厚 壁圆筒力学模型，如图 １ 所 示 ．图 １ 中： 犘１ 为 内 压； 犘２ 为 内 压； 犚ｉ 为内 半 径； 犚ｏ 为 外 半 径 厚 壁； 狇 为 轴 向 荷 载 ．圆 筒 的 力学模型的边界条件为 σ犮，狉狘狉＝犚ｉ ＝ 犘１ ， 烌 σ犮，狉狘狉＝犚ｏ ＝ 犘２ ， 烍 （ ５） 烎 σ狕 ＝狇． 根据 犃１ ， 犃２ ， 犃３ 的 值，进 而 求 得 厚 壁 圆 筒 在 轴 压 和 内 图 １ 厚壁圆筒力学模型 Ｆ ｉ １ Ｔｈ ｉ ｃ ｗａ ｌ ｌ ｅｄｃｙ ｌ ｉ ｎｄｅ ｒｍｅ ｃｈａｎ ｉ ｃ ａ ｌｍｏｄｅ ｌ ｇ． 外压作用下的位移和应力，即 ２ 犘２狉２ 狉２ 狉２ ２ －犘１ １ ２狉 １ 犘２ －犘１ 狉 烌 ， １－狏） ２ １＋狏） ２ 狏 －（ 狇－ （ ２ 狉２ －狉１ 狉２ －狉２ 狉２ 犈 １ 烍 犘２狉２ 狉２ ２ －犘１ １ 狕 狑＝ ． 狇－２狏 ２ 烎 狉２ 犈 ２ －狉 １ 狌 ＝－ ［ ［ ］ （ ６） ］ ２ 犘２狉２ 狉２ 狉２ ２ －犘１ １ ２狉 １ 犘２ －犘１ 烌 ， － ２ ２ ２ 狉２ －狉１ 狉２ －狉２ 狉２ １ σ狕 ＝狇， 烍 σ狉 ＝ （ ７） ２ 犘２狉２ 狉２ 狉２ ２ －犘１ １ ２狉 １ 犘２ －犘１ ． ＋ ２ ２ ２ 烎 狉２ －狉１ 狉２ －狉２ 狉２ １ 当轴向荷载为 ０（ ７）可 以 简 化 为 拉 梅 公 式， 狇＝０），即为圆环 或 圆 筒 受 均 布 压 力 计 算 模 型，此 时，式 （ ［ ］ 这与经典的弹性力学理论结果是一致 １８ ． σθ ＝ １． ２ 夹层钢管混凝土弹性力学模型 对于夹层钢管混凝土，无论是内外钢管还是夹层混凝 土 都是 圆 筒，作 为 一 般 情 况 的 力 学 模 型，都 可 以看作轴压和内外压共同作用的厚壁圆筒 ．对外层钢管可以看成是轴压和内压共同作用的厚壁圆管，混 凝土部分就是轴压和内外压共同作用的厚壁圆管，内管是由轴压和外压作用的厚壁圆管 ．夹层钢管混凝 土圆柱隔离体分解，如图 ２ 所示 ．图 ２ 中： 犇 为圆管直径； 狋 为圆管壁 厚；下标 ｏ， ｍ， ｉ分 别表示 外管、夹层 管和内管 ． 图 ２ 夹层钢管混凝土圆柱隔离体 Ｆ ｉ ２ Ｃｙ ｌ ｉ ｎｄ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｆ ｒ ｅ ｅｂｏｄｙｏ ｆｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｄｏｕｂ ｌ ｅｓｋ ｉ ｎｔ ｕｂｅ ｓ ｇ． 在小变形条件下，设夹层钢管混凝土端面分布的应力场使混凝土和钢管产生相同的纵向应变，即 εｏ，狕 ＝εｍ，狕 ＝εｉ，狕 ＝ε狕 ． 式（ ８）中： εｏ，狕 ， εｍ，狕 ， εｉ，狕 分别表示外管、夹层管和内管的轴向应变 ． （ ８） 在普通钢管混凝土端部，根据圣文南原理，得到应力边界条件为 σｏ，狉狘狉＝犇ｏ／２ ＝ ０， σｉ，狉狘狉＝犇ｉ／２－狋ｉ ＝ ０， σｏ，狕犃ｏ ＋σｍ，狕犃ｃ ＋σｉ，狕犃ｉ ＝ 犖 ． 式（ ９）中： 犃ｏ， 犃ｃ， 犃ｉ 分别为外钢管面积、夹层混凝土面积和内钢管面积 ． （ ９） 设外管内壁、内管外壁和混凝土之间结合完好，则界面的连续条件为 σｏ，狉狘狉＝犇ｏ／（２－狋狅） ＝σｍ，狉狘狉＝犇ｏ／（２－狋狅）， σｉ，狉狘狉＝犇ｉ／２ ＝σｍ，狉狘狉＝犇ｉ／２ ． 狌ｏ（ 狉）狘狉＝犇ｏ／（２－狋ｏ） ＝ 狌ｍ （ 狉）狘狉＝犇ｏ／（２－狋ｏ）， 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． （ １０） 第１期 熊平，等：双圆夹层钢管混凝土的组合弹性模量理论 ５１ （ 狌ｏ（ 狉）狘狉＝犇ｉ／２ ＝ 狌ｍ （ 狉）狘狉＝犇ｉ／２ ． １１） 将式（ ６），（ ７）带入式（ ８）～ （ １１）中，就可得到 ９ 个方程，进而得到可以夹层钢管混凝土所对应的 ９ 个 未知数 ．夹层钢管混凝土共有内管、夹层管和外管 ３ 个厚壁圆管，每个厚壁圆管只有 ３ 个未知量 ．将每层 求得的未知量，带入式（ ６），（ ７）中，即 可 得 到 相 应 管 层 的 位 移 和 应 力 场 ．轴 压 作 用 下 的 钢 管 混 凝 土 的 位 移、应力和应变场到此均已求得 ．钢管混凝土其组合模量为 珟 ＝ 犖／犛 犈 ε狕 ． 珟， 式（ １２）中： 犈 犖， 犛 分别为组合模量、轴向荷载和夹层钢管混凝土的总面积 ． （ １２） ２ 讨论及验证 钢材的弹性模量通常 为 ２０６ ＧＰａ，泊 松 比 为 ０． ３２，混 凝 土 的 弹 性 模 量 参 考 国 家 标 准 ＧＢ５００１０－ ［ ］ ２０１０《混凝土结构设计规范》１９ ，混凝土的剪切变形模量 犌ｃ 按照相应的弹性模量值的 ４０％ 采用，混凝土 泊松比为 ０． ２．混凝土的弹性模量，如表 １ 所示 ．表 １ 中： 犈ｃ 为混凝土的弹性模量 ． 表 １ 混凝土的弹性模量 Ｔａｂ． １ Ｅｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｏｄｕ ｌ ｕｓｏ ｆｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ 混凝土强度等级 参数 犈ｃ／ＧＰａ Ｃ２０ Ｃ３０ Ｃ４０ Ｃ５０ Ｃ６０ Ｃ７０ Ｃ８０ ２５． ５ ３０． ０ ３２． ５ ３４． ５ ３６． ０ ３７． ０ ３８． ０ 关于夹层钢管混凝土轴压模量，国内外所有设计规范或文献推荐了换算模量，其计算式为 珚 ＝ 犈ｓ犃ｉ ＋犈ｃ犃ｃ ＋犈ｓ犃ｏ ． （ 犈 １３） 犃ｉ ＋犃ｃ ＋犃ｏ 式（ １３）中： 犃ｉ， 犃ｏ 分别为内、外钢管面积； 犃ｃ 为混凝土的面积； 犈ｓ 为钢管弹性模量 ．单纯把钢管和混凝土 的刚度叠加，没有考虑钢管和核心混凝土 之 间 的 相 互 作 用，夹 层 钢 管 混 凝 土 轴 压 模 量 （含 钢 率 为 ０． １）， 如表 ２ 所示 ． 表 ２ 夹层钢管混凝土的弹性模量（含钢率为 ０． １） Ｔａｂ． ２ Ｅｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｏｄｕ ｌ ｕｓｏ ｆｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｄｏｕｂ ｌ ｅｓｋ ｉ ｎｔ ｕｂｅ （ ｓ ｔ ｅ ｅ ｌｒ ａ ｔ ｉ ｏ０． １） 混凝土强度等级 参数 Ｃ２０ Ｃ３０ Ｃ４０ Ｃ５０ Ｃ６０ Ｃ７０ Ｃ８０ 珟） 组合模量（ 犈 珚） 换算模量（ 犈 ４１４１５． ８ ４５３６０． ７ ４７５５１． ２ ４９３０３． １ ５０６１６． ８ ５１４９２． ４ ５２３６８． ０ ３７９１６． ７ ４１６６６． ７ ４３７５０． ０ ４５４１６． ７ ４６６６６． ７ ４７５００． ０ ４８３３３． ３ 相对误差／％ ９． ２ ８． ９ ８． ７ ８． ６ ８． ５ ８． ４ ８． ３ 众所周知，钢管混凝土构件轴心受压时，钢管和混凝 土 共同工 作，一 般 情 况 下 混 凝 土 受 到 钢 管 的 约 束，处于 ３ 向受压应力状态，弹性模量应比单向受压时高 ．因此，夹层钢管混凝土的弹性模量略高于夹层 钢管混凝土的换算模量，也说明文中提出的计算模型的正确性 ． 为进一步验证计算模型的正确性，又通过文献中实验数据对计算模型进行验证 ．试验夹层钢管混凝 土的具体参数，如表 ３ 所示 ． 表 ３ 夹层钢管混凝土设计参数 Ｔａｂ． ３ Ｄｅ ｓ ｉ ｒ ａｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓｏ ｆｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｄｏｕｂ ｌ ｅｓｋ ｉ ｎｔ ｕｂｅ ｇｎｐａ 来源 试件编号 犇ｏ／ｍｍ 狋ｏ／ｍｍ 犇ｉ／ｍｍ 狋ｉ／ｍｍ 混凝土强度等级 文献［ ２０ ２２］ ? 文献［ ２３］ ＣＣ ?ＤＳ ?Ｎ １６５ ３． ５４ ６０ ２． ８５ Ｃ５０ ＳＦＤＳＴＺ１６５ １６５ ３． ００ ４０ ３． ００ Ｃ３０ 试件 ＣＣ ４ 所示 ．由图 ３， ４ 可知：文中 采用 厚壁圆 ?ＤＳ ?Ｎ 和 ＳＦＤＳＴＺ１６５ 的荷载与应变关系，如图 ３， 筒弹性理论计算结果与试验结果吻合较好 ．需要指出的是，文中计算的应力应变场为线弹性阶段 ．因此， 与试验曲线相比可知，在加载初期的弹性阶段，计算值与试验值完全吻合；在试验后期至破坏阶段，材料 由于本身缺陷等因素发生局部破坏进入非线性，计算 值与试 验值的 曲 线 发 生 偏 离 ．由 图 ３ 可 知：文 中 的 计算结果不仅轴向荷载应变关系吻合较好，环向试验数据吻合也较好，说明计算模型是正确的 ． 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） ５２ ２０１９ 年 图 ３ ＣＣ ?ＤＳ ?Ｎ 轴向荷载与轴向应变关系 图 ４ ＳＦＤＳＴＺ１６５ 荷载与应变关系 Ｆ ｉ ３ Ｒｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｈ ｉ ｔｗｅ ｅｎａｘ ｉ ａ ｌｌ ｏａｄ ｇ． ｐｂｅ Ｆ ｉ ４ Ｒｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｈ ｉ ｔｗｅ ｅｎｌ ｏａｄａｎｄｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｇ． ｐｂｅ ａｎｄａｘ ｉ ａ ｌｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｏ ｆＣＣ ?ＤＳ ?Ｎ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｈ ｉ ｆＳＦＤＳＴＺ１６５ ｐｏ ３ 各参数对组合模量的影响 ３． １ 内外含钢率对组合模量的影响 夹层钢管混凝土 与 传 统 的 钢 管 混 凝 土 类 似，定 义 其 含 钢率α＝犃ｓ／犃ｃ，其 中， 犃ｓ 为 内 外 钢 管 的 总 面 积，通 常 取 值 为 ０． ０４～０． ２０．对 于 夹 层 钢 管 混 凝 土，又 有 两 个 独 立 含 钢 率内侧含钢率αｉ＝犃ｉ／犃ｃ 和外侧含钢率αｏ＝犃ｏ／犃ｃ．保持 总 含钢率为 ０． １０ 不变，对 内 外 含 钢 率 依 次 变 化，得 到 组 合 模 量与含钢率的关系，如图 ５ 所示 ． 由图 ５ 可知：在总钢率不变的情况下，夹层钢 管混凝 土 合模量与内外侧钢率 的 变 化 无 关；在 总 含 钢 率 为 ０． １０ 时， 图 ５ 组合模量与内外侧含钢率的关系 组合模量都 在 内 外 含 钢 率 相 等 时 的 组 合 模 量 附 近 上 下 波 Ｆ ｉ ５ Ｒｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｈ ｉ ｔｗｅ ｅｎｃ ｏｍｂ ｉ ｎｅｄ ｇ． ｐｂｅ 动，波动幅 度 在 －０． ０５％ ～０． ３０％ ，变 化 可 以 忽 略 不 记，因 ｍｏｄｕ ｌ ｕｓａｎｄｒ ａ ｔ ｉ ｏｏ ｆｉ ｎｓ ｉ ｄｅａｎｄｏｕ ｔ ｓ ｉ ｄｅｓ ｔ ｅ ｅ ｌ 此，夹层钢管混凝土合模量与钢管的位置基本无关 ． ３． ２ 总含钢率对组合模量的影响 对于总含钢率为 ０． ０４～０． ２０（内外含钢率相同）， Ｃ２０～Ｃ８０ 的混凝土经数 值计算，夹层 钢管 混凝土 的组合模量，如表 ４ 所示 ． 表 ４ 夹层钢管混凝土组合模量 Ｔａｂ． ４ Ｃｏｍｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｏｄｕ ｌ ｕｓｏ ｆｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｄｏｕｂ ｌ ｅｓｋ ｉ ｎｔ ｕｂｅ ＭＰａ 总含钢率 参数 ０． ０４ ０． ０６ ０． ０８ ０． １０ ０． １２ ０． １４ ０． １６ ０． １８ ０． ２０ 珟（ 犈 Ｃ２０） ３１６８６． ９ ３５０６０． ２ ３８２９９． ８ ４１４１５． ８ ４４４１６． ６ ４７３０９． １ ５００９９． ８ ５２７９４． ２ ５５３９７． ６ 珟（ 犈 Ｃ３０） 珟（ 犈 Ｃ４０） ３５８４７． １ ３９１４６． ２ ４２３１４． １ ４５３６０． ７ ４８２９４． １ ５１１２１． ３ ５３８４８． ６ ５６４８１． ５ ５９０２５． ３ 珟（ 犈 Ｃ５０） 珟 犈（ Ｃ６０） ４０００６． ０ ４３２３０． ４ ４６３２６． ２ ４９３０３． １ ５２１６８． ９ ５４９３０． ７ ５７５９４． ６ ６０１６６． １ ６２６５０． ２ 珟（ 犈 Ｃ７０） 珟（ 犈 Ｃ８０） ４２３１６． ２ ４５４９８． ８ ４８５５４． ４ ５１４９２． ４ ５４３２０． ７ ５７０４６． １ ５９６７４． ８ ６２２１２． １ ６４６６３． １ ３８１５７． ７ ４１４１５． ４ ４４５４３． ３ ４７５５１． ２ ５０４４７． １ ５３２３７． ９ ５５９３０． ０ ５８５２８． ８ ６１０３９． ４ ４１３９２． ２ ４４５９１． ５ ４７６６３． ２ ５０６１６． ８ ５３４６０． １ ５６２００． ０ ５８８４２． ８ ６１３９３． ８ ６３８５８． ０ ４３２４０． ２ ４６４０６． ０ ４９４４５． ５ ５２３６８． ０ ５５１８１． ２ ５７８９２． １ ６０５０６． ６ ６３０３０． ３ ６５４６８． ０ 珟 是介于混凝 土 弹 性 模 量 犈ｃ 和 钢 管 弹 性 模 量 犈ｓ 之 间，即 犈ｃ＜犈 珟＜犈ｓ， 夹层钢管混凝土组合模量 犈 表明钢管对组合材料的总体弹性模量的增强作用 ．由表 ４ 可 知：随 着总 含 钢 率 的 增 大，夹 层 钢 管 混 凝 土 的组合模量也逐渐增大；随着混凝土强度的提升，组合模量也增大 ． 为了进一步研究混凝土强度等级与总含钢率对夹层 钢管混 凝土 合 模 量 的 影 响，文 中 进 行 大 量 的 数 值计算，得到夹层钢管混凝土的等组合模量曲线，如图 ６ 所 示 ．由 图 ６ 可 知： 犃（总 含 钢 率 ０． １６９，混 凝 土 强度等级 Ｃ５０）， 犅（总含钢率 ０． １５３，混凝土强度等级 Ｃ７０）两 点 的 组 合 模 量 相 等，即 总 含 钢 率 为 ０． １６９， 混凝土强度等级为 Ｃ５０ 与总含钢率为 ０． １５３，混凝土强 度等 级为 Ｃ７０ 的夹 层钢 管 混 凝 土 的 组 合 模 量 相 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 熊平，等：双圆夹层钢管混凝土的组合弹性模量理论 ５３ 当；从左下角到右上角 组 合 模 量 逐 步 增 大，即 随 着 混 凝 土 强度等级和总含钢率的增加，夹层钢管混凝土的组合模量 不断增大 ． ３． ３ 混凝土和钢管弹性模量对组合模量的影响 依据表 ３，对总含钢率 ０． ０４～０． ２０， Ｃ２０～Ｃ８０ 的混凝 土计算其组合模量与混凝土弹性模量的比值，以及组 合模 量与钢管弹性模量的比值，结果如表 ５， ６ 所示 ．表 ５， ６ 中： 狀１ 为组合模量与混凝 土 的 弹 性 模 量 之 比； 狀２ 为 组 合 模 量 与钢管的弹性模量之比 ． 珟＝ （ 珟＝ （ 由表 ５， ６ 可知： 犈 １． １３８～２． １７２） 犈ｃ， 犈 ０． １５４～ ０． ３１８） 犈ｓ，该结果与 普 通 钢 管 混 凝 土 计 算 结 果 基 本 一 致， 从组合模量与混凝土性模量的比值来看，由于内外钢管的 图 ６ 夹层钢管混凝土的等组合模量线 Ｆ ｉ ６ Ｅｑｕａ ｌｍｏｄｕ ｌ ｕｓｌ ｉ ｎｅｏ ｆ ｇ． ｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｄｏｕｂ ｌ ｅｓｋ ｉ ｎｔ ｕｂｅ 紧箍作用，使 得 混 凝 土 的 抗 压 刚 度 明 显 增 大，最 少 提 高 １３． ８％ ，也说明夹层钢管混凝土与普通钢管混凝土对混凝土的紧箍效应基本相同 ．文献中普通钢管混凝 土的计算结果，如表 ７ 所示 ． 表 ５ 组合模量与混凝土的弹性模量之比 Ｔａｂ． ５ Ｃｏｍｐａ ｒ ｉ ｓ ｏｎｂｅ ｔｗｅ ｅｎｃ ｏｍｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｏｄｕ ｌ ｕｓａｎｄｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｏｄｕ ｌ ｕｓ 总含钢率 参数 ０． ０４ ０． ０６ ０． ０８ ０． １０ ０． １２ ０． １４ ０． １６ ０． １８ ０． ２０ 狀１（ Ｃ２０） （ 狀１ Ｃ３０） １． ２４３ １． ３７５ １． ５０２ １． ６２４ １． ７４２ １． ８５５ １． ９６５ ２． ０７０ ２． １７２ １． １９５ １． ３０５ １． ４１０ １． ５１２ １． ６１０ １． ７０４ １． ７９５ １． ８８３ １． ９６８ 狀１（ Ｃ４０） 狀１（ Ｃ５０） １． １７４ １． ２７４ １． ３７１ １． ４６３ １． ５５２ １． ６３８ １． ７２１ １． ８０１ １． ８７８ １． １６０ １． ２５３ １． ３４３ １． ４２９ １． ５１２ １． ５９２ １． ６６９ １． ７４４ １． ８１６ 狀１（ Ｃ６０） 狀１（ Ｃ７０） １． １５０ １． ２３９ １． ３２４ １． ４０６ １． ４８５ １． ５６１ １． ６３５ １． ７０５ １． ７７４ １． １４４ １． ２３０ １． ３１２ １． ３９２ １． ４６８ １． ５４２ １． ６１３ １． ６８１ １． ７４８ 狀１（ Ｃ８０） １． １３８ １． ２２１ １． ３０１ １． ３７８ １． ４５２ １． ５２３ １． ５９２ １． ６５９ １． ７２３ 表 ６ 组合模量与钢管的弹性模量之比 Ｔａｂ． ６ Ｃｏｍｐａ ｒ ｉ ｓ ｏｎｂｅ ｔｗｅ ｅｎｃ ｏｍｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｏｄｕ ｌ ｕｓａｎｄｓ ｔ ｅ ｅ ｌｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｏｄｕ ｌ ｕｓ 总含钢率 参数 ０． ０４ ０． ０６ ０． ０８ ０． １０ ０． １２ ０． １４ ０． １６ ０． １８ ０． ２０ 狀２（ Ｃ２０） （ 狀２ Ｃ３０） ０． １５４ ０． １７０ ０． １８６ ０． ２０１ ０． ２１６ ０． ２３０ ０． ２４３ ０． ２５６ ０． ２６９ ０． １７４ ０． １９０ ０． ２０５ ０． ２２０ ０． ２３４ ０． ２４８ ０． ２６１ ０． ２７４ ０． ２８７ 狀２（ Ｃ４０） 狀２（ Ｃ５０） ０． １８５ ０． ２０１ ０． ２１６ ０． ２３１ ０． ２４５ ０． ２５８ ０． ２７２ ０． ２８４ ０． ２９６ ０． １９４ ０． ２１０ ０． ２２５ ０． ２３９ ０． ２５３ ０． ２６７ ０． ２８０ ０． ２９２ ０． ３０４ 狀２（ Ｃ６０） （ 狀２ Ｃ７０） ０． ２０１ ０． ２１６ ０． ２３１ ０． ２４６ ０． ２６０ ０． ２７３ ０． ２８６ ０． ２９８ ０． ３１０ ０． ２０５ ０． ２２１ ０． ２３６ ０． ２５０ ０． ２６４ ０． ２７７ ０． ２９０ ０． ３０２ ０． ３１４ 狀２（ Ｃ８０） ０． ２１０ ０． ２２５ ０． ２４０ ０． ２５４ ０． ２６８ ０． ２８１ ０． ２９４ ０． ３０６ ０． ３１８ 表 ７ 文献中普通钢管混凝土的计算结果 Ｔａｂ． ７ Ｃａ ｌ ｃｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆｏ ｒ ｄ ｉ ｎａ ｒ ｔ ｅ ｅ ｌｔ ｕｂｅｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅｉ ｎｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅｎｃ ｅ ｓ ｙｓ 来源 与混凝土弹性模量之比 与钢管弹性模量之比 含钢率范围 文献［ ２４］ 文献［ ２５］ 珟＝ （ 犈 １． １０３～２． ２９２） 犈ｃ 珟 （ ） 犈＝ １． ３０１～２． ４００ 犈ｃ 珟＝ （ 犈 ０． １６１～０． ４３４） 犈ｓ 珟 （ ） 犈＝ ０． ２０１～０． ３８２ 犈ｓ ０． ０４～０． ２０ 文献［ ２６］ 文献［ ２７］ 珟＝ （ 犈 １． １７０～１． ９７８） 犈ｃ 珟＝ （ 犈 １． ２２５～２． １９８） 犈ｃ 珟＝ （ 犈 ０． １７９～０． ３２０） 犈ｓ 珟＝ （ 犈 ０． １７９～０． ３２０） 犈ｓ ０． ０４～０． ２０ ０． ０５～０． ２０ ０． ０４～０． ２０ ３． ４ 钢管和混凝土的泊松比对组合模量的影响 当夹层混凝土为 Ｃ４０，总含钢率为 ０． １０（内 外 含 钢 率 相 同）时，由 文 中 理 论 模 型 计 算 夹 层 钢 管 混 凝 土的组合模量随混凝土和钢管泊松比（ 狏ｓ）变化 的 关 系 曲 线，以 及 普 通 钢 管 混 凝 土 的 组 合 模 量 随 混 凝 土 ［ ２８］ 泊松比（ 狏ｃ）变化的曲线 ，如图 ７ 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） ５４ ２０１９ 年 由图 ７ 可知：当 狏ｃ＜狏ｓ 时，普通钢管混凝土出现“负 套箍力”；当 狏ｃ 增 加 时，组 合 模 量 有 所 降 低；当 狏ｃ ＝狏ｓ 时，此时普通钢 管 混 凝 土 的 组 合 模 量 最 小，即 为 钢 管 轴 压刚度与混凝土轴压刚 度 之 和；当 狏ｃ ＞狏ｓ 时，此 时 由 于 套箍力的增大，组合模量随着混凝 土的 泊 松比的 增 大 而 显著增大，钢管与混 凝 土 的 协 同 工 作 进 一 步 加 强 ［２８］．由 于夹层混凝土内外都有钢管 作用，无论钢 管和混 凝 土 的 泊松比如何变化，始 终 存 在 套 箍 力，而 套 箍 力 随 着 泊 松 比的增大逐步增大，对夹层混凝土 约束效 果更 好 ．因 此， 夹层钢管混凝土 的 组 合 模 量 随 着 钢 管 和 混 凝 土 泊 松 比 图 ７ 组合模量与泊松比的关系 的增大，其组合 模 量 不 断 增 大，但 钢 管 和 混 凝 土 泊 松 比 的变化对夹层钢管混凝土没有类似“负套箍力”的现象 ． Ｆ ｉ ７ Ｒｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｈ ｉ ｔｗｅ ｅｎ ｇ． ｐｂｅ ｃ ｏｍｂ ｉ ｎｅｄｍｏｄｕ ｌ ｕｓａｎｄＰｏ ｉ ｓ ｓ ｏｎ ′ ｓｒ ａ ｔ ｉ ｏ ４ 结论 １）基于厚壁圆筒弹性力学理论，得到夹 层 钢 管 混 凝 土 应 力、应 变、组 合 模 量 的 理 论 计 算 模 型，并 结 合试验数据验证文中理论模型的正确性 ．这一理论模型 为进 一步研 究夹层 钢 管 混 凝 土 的 弹 塑 性 稳 定 及 疲劳问题提供理论依据 ． ２）在总含钢率不变的情况下，夹层钢管 混 凝 土 组 合 模 量 不 随 内 外 侧 含 钢 率 的 变 化 而 变 化；而 夹 层 钢管混凝土组合模量随着混凝土强度等级的提高而增大，随着总含钢率的增大而增大 ．等组合模量曲线 为夹层钢管混凝土的等模量替换设计提供依据 ． ３）夹层钢管混凝土组合模量随着混凝土和钢管弹性模量的增加而不断增大 ．与普通钢 管混凝 土进 行对比，发现夹层钢管混凝土与普通钢管混凝土对混凝土的紧箍效应基本相同 ． ４）夹层钢管混凝土组合模量随着钢管和混凝土泊松比的增大不断增大，且不 会因为泊 松比的 变化 出现“负套箍力”． 参考文献： ［ １］ 裴万吉，赵均海，魏雪英 ．钢管混 凝 土 的 截 面 形 式 及 其 承 载 力 分 析 ［ Ｊ］．建 筑 科 学 与 工 程 学 报， ２００６， ２３（ １）： ４９?５３． ＤＯＩ： ｉ ｓ ｓｎ： １０． ３３２１／ １６７３ ２０４９． ２００６． ０１． ００９． ? ｊ． ［ ２］ 赵强 ．方钢 管 再 生 混 凝 土 界 面 粘 结 性 能 试 验 ［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）， ２０１６， ３７（ １）： １１５?１１９． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１６． ０１． ０１１５． ? ［ ３］ 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）： ５７６ ５８０． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１４． ０５． ０５７６． ? ? ［ ４］ 关萍，陈兰响，刘晴晴 ．钢骨?钢管高强混凝土偏心受压柱非线性分析［ Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版）， ２０１５， ３６（ ３）： ３３２ ３３７． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１５． ０３． ０３３２． ? ? ［ ５］ 丁楠，罗漪，欧婷茹，等 ．火灾后外包薄壁钢管加固钢筋混凝土轴压柱力学性能的数值模拟［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报（自 然 科学版）， ２０１７， ３８（ ２）： １５８ １６３． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１７０２００５． ? ? ［ ６］ ＨＵ Ｈ， ＨＵＡＮＧＣ，ＷＵ Ｍ， 犲 狋犪 犾． Ｎｏｎ ｌ ｉ ｎｅ ａ ｒａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｏ ｆａｘ ｉ ａ ｌ ｌ ｏａｄｅｄｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｔ ｕｂｅｃ ｏ ｌ ｕｍｎｓｗｉ ｔ ｈｃ ｏｎ ｆ ｉ ｎｅｍｅｎ ｔ ? ｙ ｙｌ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＳ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， ２００３（ １０）： １３２２?１３２９． ＤＯＩ： １０． １０６１／（ＡＳＣＥ） ０７３３?９４４５（ ２００３） １２９： １０ （ １３２２）． ［ ７］ ＳＡＫＩＮＯ Ｋ， ＮＡＫＡＨＡＲＡ Ｈ，ＭＯＲＩＮＯ Ｓ， 犲 狋犪 犾． Ｂｅｈａｖ ｉ ｏ ｒｏ ｆｃ ｅｎ ｔ ｒ ａ ｌ ｌ ｏａｄｅｄｃ ｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｓ ｔ ｅ ｅ ｌ ｔ ｕｂｅｓｈｏ ｒ ｔｃ ｏ ｌ  ? ? ｙｌ ｕｍｎｓ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＳ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， ２００４， １３０（ ２）： １８０?１８８． ＤＯＩ： １０． １０６１／（ＡＳＣＥ） ０７３３?９４４５（ ２００４） １３０： ２ （ １８０）． ［ ８］ ＦＡＭ Ａ， ＱＩＥＦＳ， ＲＩ ＺＫＡＬＬＡ Ｓ． Ｃｏｎｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｌ ｌ ｅｄｓ ｔ ｅ ｅ ｌｔ ｕｂｅ ｓｓｕｂ ｅ ｃ ｔ ｅｄｔ ｏａｘ ｉ ａ ｌｃ ｏｍｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏｎａｎｄｌ ａ ｔ ｅ ｒ ａ ｌｃｙ ｃ ｌ ｉ ｃｌ ｏａｄｓ ? ｊ ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＳ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， ２００４， １３０（ ４）： ６３１ ６４０． ＤＯＩ： １０． １０６１／（ ＡＳＣＥ） ０７３３ ９４４５（ ２００４） １３０： ４（ ６３１）． ? ? ［ ９］ 黄宏 ．中空夹层钢管混凝土压弯构件的力学性能研究［ Ｄ］．福州：福州大学， ２００６． ［ １０］ 聂建国，秦凯，张桂标 ．方钢管混凝土柱内隔板式 节 点 的 抗 弯 承 载 力 研 究 ［ Ｊ］．建 筑 科 学 与 工 程 学 报， ２００５， ２２（ １）： 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 熊平，等：双圆夹层钢管混凝土的组合弹性模量理论 ５５ ４２ ４９． ＤＯＩ： １０． ３３２１／ ｉ ｓ ｓｎ： １６７３ ２０４９． ２００５． ０１． ００６． ? ? ｊ． ［ １１］ 韩林海 ．钢管高强混凝土压弯构件力学性能研究［ Ｊ］．哈尔滨建筑大学学报， １９９７， ３０（ ５）： ２４ ３０． ? ［ １２］ ＷＥＩＳ，ＭＡＵ ＳＴ，ＶＩＰＵＬＡＮＡＮＤＡＮ Ｃ， 犲 狋犪 犾． Ｐｅ ｒ ｆ ｏ ｒｍａｎｃ ｅｏ ｆｎｅｗｓ ａｎｄｗｉ ｃｈｔ ｕｂｅｕｎｄｅ ｒａｘ ｉ ａ ｌｌ ｏａｄ ｉ ｎｇ：Ｅｘｐｅ ｒ ｉ  ｍｅｎ ｔ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＳ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， １９９５， １２１（ １２）： １８０６?１８１４． ＤＯＩ： １０． １０６１／（ＡＳＣＥ） ０７３３?９４４５（ １９９５） １２１： １２（ １８０６）． ［ １３］ ＷＥＩＳ，ＭＡＵＳＴ， ＶＩＰＵＬＡＮＡＮＤＡＮ Ｃ， 犲 狋犪 犾． Ｐｅ ｒ ｆ ｏ ｒｍａｎｃ ｅｏ ｆｎｅｗｓ ａｎｄｗｉ ｃｈｔ ｕｂｅｕｎｄｅ ｒａｘ ｉ ａ ｌｌ ｏａｄ ｉ ｎｇ：Ａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓ ｙ ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＳ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， １９９５， １２１（ １２）： １８１５ ＤＯＩ： １０． １０６１／（ＡＳＣＥ） ０７３３ １９９５） １２１： １２ ?１８２１． ?９４４５（ （ １８１５）． ［ １４］ 黄宏 ．方中空夹层钢管砼轴 压 力 学 性 能 的 理 论 分 析 ［ Ｊ］．华 东 交 通 大 学 学 报， ２００３， ２０（ ２）： １９ ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ?２１． ｊ． ｉ ｓ ｓｎ． １００５ ０５２３． ２００３． ０２． ００６． ? ［ １５］ 张恒铭，李峰，潘大荣 ．基于三 维 梁 理 论 的 复 合 材 料 层 合 管 等 效 抗 弯 刚 度 ［ Ｊ］．复 合 材 料 学 报， ２０１６， ３３（ ８）： １６９４? ｃｎｋ ｉ． ｆ ｈｃ ｌ ｘｂ． ２０１５１０２９． ００１． １７０１． ＤＯＩ： １０． １３８０１／ ｊ． ［ １６］ 王怀忠 ．轴向压力作用下空心钢管混凝土桩体空 间 轴 对 称 问 题 解 析 解 ［ Ｊ］．岩 土 工 程 学 报， ２０１３， ３５（增 刊 ２）： ７６３ ? ７６７． ［ １７］ 梁亚平，王惠珍，任兴民 ．两端均布、轴向线性分布压力作用下厚壁圆筒空间轴对称问题的解析解［ Ｊ］．中国科学（ Ｇ 辑：物理学 力学 天文学）， ２００７， ３７（ ５）： ６８４ ６８８． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １６７４ ７２７５． ２００７． ０５． ０１４． ? ? ｊ． ［ １８］ 徐芝纶 ．弹性力学简明教程［Ｍ］．北京：高等教育出版社， ２００２： ６３ ６４． ? ［ １９］ 中华人民共和国 住 房 和 城 乡 建 设 部，中 华 人 民 共 和 国 国 家 质 量 监 督 检 验 检 疫 总 局 ．混 凝 土 结 构 设 计 规 范：ＧＢ Ｓ］．北京：中国建筑工业出版社， ２０１０． ５００１０－２０１０［ ［ ２０］ 黄宏，陶忠，韩林海 ．圆中 空 夹 层 钢 管 混 凝 土 柱 轴 压 工 作 机 理 研 究 ［ Ｊ］．工 业 建 筑， ２００６， ３６（ １１）： １１?１４． ＤＯＩ： １０． ｉ ｓ ｓｎ： ３３２１／ １０００ ８９９３． ２００６． １１． ００３． ? ｊ． ［ ２１］ 黄宏，朱彦奇，郭晓宇，等 ．不同材料内管的圆中空夹层钢管混凝土构件轴压性能 研 究［ Ｊ］．建 筑 钢 结 构 进 展， ２０１８， ｃｎｋ ｉ． ｃｎ３１ ２０（ １）： ６４ ７２． ＤＯＩ： １０． １３９６９／ １８９３． ２０１８． ０１． ００８． ? ? ｊ． ［ ２２］ 黄宏，郭晓宇，陈梦成，等 ．圆钢管混 凝 土 轴 压 短 柱 对 比 试 验 研 究 ［ Ｊ］．广 西 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）， ２０１５， ４０（ ４）： ８０６ ８１４． ＤＯＩ： １０． １３６２４／ ｃｎｋ ｉ． ｉ ｓ ｓｎ． １００１ ７４４５． ２０１５． ０８０６． ? ? ｊ． ［ ２３］ 苏昊天，韩风霞，郭立伟，等 ．基 于 空 心 率 变 化 的 圆 中 空 夹 层 钢 管 自 密 实 混 凝 土 短 柱 轴 压 试 验 研 究 ［ Ｊ］．混 凝 土， ２０１８（ ２）： １３ １５． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ３５５０． ２０１８． ０２． ００４． ｉ ｓ ｓｎ． １００２ ? ? ｊ． ［ ２４］ 钟善桐 ．钢管混凝土刚度的分析［ Ｊ］．哈尔滨建筑大学学报， １９９９， ３２（ ３）： １３ １８． ? ［ ２５］ 康希良，赵鸿铁，薛建阳，等 ．钢管混凝 土 柱 组 合 轴 压 刚 度 的 理 论 分 析 ［ Ｊ］．工 程 力 学， ２００７， ２４（ １）： １０１?１０５． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １０００ ４７５０． ２００７． ０１． ０１７． ? ｊ． ［ ２６］ 康希良，赵鸿铁，薛建阳，等 ．钢管混凝土套 箍 机 理 及 组 合 弹 性 模 量 的 理 论 分 析 ［ Ｊ］．工 程 力 学， ２００７， ２４（ １１）： １２１ ? ｉ ｓ ｓｎ． １０００ １２５． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ４７５０． ２００７． １１． ０２１． ? ｊ． ［ ２７］ 陈梦成，李骐 ．钢管混凝土柱组合弹性模量及轴向压力分配弹性力学分析［ Ｊ］．华东交通大学学报， ２０１６， ３３（ ４）： ２４ ? ３０． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １００５ ０５２３． ２０１６． ０４． ００４． ? ｊ． ［ ２８］ 康希良，赵鸿铁，薛建阳，等 ．钢管混凝土套 箍 机 理 及 组 合 弹 性 模 量 的 理 论 分 析 ［ Ｊ］．工 程 力 学， ２００７， ２４（ １１）： １２１ ? ｉ ｓ ｓｎ． １０００ １２５． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ４７５０． ２００７． １１． ０２１． ? 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：方德平） 第 ４０ 卷 第１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１８０９０１４ ? 卸荷挡墙的土压力有限元分析 及结构优化 谭波，倪秋奕 （桂林理工大学 广西岩土力学与工程重点实验室，广西 桂林 ５４１００４） 摘要： 应用有限元方法，考虑土体变形、位移，以及土与墙相互作用等因素的影响，合理分析卸荷挡墙的土压 力分布，并以卸荷板长度和位置为优化参量进行结构优化设计 ．结果表明：土压力有限元计算结果与传统理论 接近，但其分布图形为曲线与传统图示存在差异，且土体达到极限状态时，土压力增大；卸荷板宽度增加，墙后 土压力减小，而位置的改变，对土压力大小影响不大；卸 荷 板 最 优 宽 度 为 墙 高 的 ０． ３ 倍，最 优 设 置 位 置 为 距 离 墙底 ０． ５ 倍墙高处 ． 关键词： 卸荷板式挡土墙；土压力；有限元法；有效抗滑系数；有效抗倾覆系数 中图分类号： Ｕ４１６． １４ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ００５６ ０８ ? ? ? 犃狀犪 犾 狊 犻 狊狅 犳犛狅 犻 犾犘狉 犲 狊 狊 狌 狉 犲犪狀犱犛 狋 狉 狌 犮 狋 狌 狉 犲犗狆 狋 犻犿犻 狕 犪 狋 犻 狅狀狅 犳 狔 犝狀 犾 狅犪犱 犻 狀犵犚犲 狋 犪 犻 狀 犻 狀犵 犠犪 犾 犾犫狔犉 犻 狀 犻 狋 犲犈 犾 犲犿犲 狀 狋犕犲 狋 犺狅犱 ＴＡＮ Ｂｏ，ＮＩＱｉ ｕｙ ｉ （ Ｇｕａｎｇｘ ｉＫｅｙＬａｂｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｆＧｅｏ ｃｈａｎ ｉ ｃ ｓａｎｄＧｅｏ ｃｈｎ ｉ ｃ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， ?Ｍｅ ?Ｔｅ ｙｏ Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｆＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ，Ｇｕ ｉ ｌ ｉ ｎ５４１００４，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｙｏ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ｔｈｅｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｍｅ ｔ ｈｏｄｉ ｓｕｓ ｅｄｔ ｏａｎａ ｌ ｚ ｅｔ ｈｅｓ ｏ ｉ ｌｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｒ ｅ ｔ ａ ｉ ｎ ｉ ｎｇ ｙ ｗａ ｌ ｌ，ｃ ｏｎｓ ｉ ｄｅ ｒ ｉ ｎｇｔ ｈｅｉ ｎ ｆ ｌ ｕｅｎｃ ｅｏ ｆｓ ｏ ｉ ｌｄｅ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎ，ｄ ｉ ｓｐ ｌ ａ ｃ ｅｍｅｎ ｔ，ｓ ｏ ｉ ｌ ｌ ｌｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎａｎｄｓ ｏｏｎ．Ｔａｋ ｉ ｎｇｔ ｈｅ ?ｗａ ｌ ｅｎｇ ｔ ｈａｎｄｐｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅａ ｓｏｐ ｔ ｉｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏｎｐａ ｒ ａｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ，ｔ ｈｅｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌｄｅ ｓ ｉ ｓｏｐ ｔ ｉｍｉ ｚ ｅｄ．Ｔｈｅｒ ｅ  ｇｎｉ ｓｕ ｌ ｔ ｓｓｈｏｗｔ ｈａ ｔｔ ｈｅｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｃ ａ ｌ ｃｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆｓ ｏ ｉ ｌｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅａ ｒ ｅｃ ｌ ｏ ｓ ｅｔ ｏｔ ｈｏ ｓ ｅｏ ｆｔ ｈｅｔ ｒ ａｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｔ ｈｅ ｏ ｒ ｙ， ｂｕ ｔｔ ｈｅｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｇ ｒ ａｐｈｉ ｓａｃｕ ｒ ｖｅ，ｗｈ ｉ ｃｈｉ ｓｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｆ ｒ ｏｍｔ ｈａ ｔｏ ｆｔ ｈｅｔ ｒ ａｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｏｎｅ．Ｗｈｅｎｔ ｈｅｓ ｏ ｉ ｌｒ ｅ ａ ｃｈｅ ｓ ｈｅｅ ａ ｒ ｔ ｈｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｓ．Ｗｉ ｔ ｈｔ ｈｅｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅｏ ｆｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅｗｉ ｄ ｔ ｈ，ｔ ｈｅｓ ｏ ｉ ｌｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅ ｔ ｈｅｕ ｌ ｔ ｉｍａ ｔ ｅｓ ｔ ａ ｔ ｅ，ｔ ｂｅｈ ｉ ｎｄｔ ｈｅｗａ ｌ ｌｄｅ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｓ，ｂｕ ｔｔ ｈｅｃｈａｎｇｅｏ ｆｐｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎｈａ ｓｌ ｉ ｔ ｔ ｌ ｅｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔｏｎｔ ｈｅｓ ｏ ｉ ｌｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅ．Ｔｈｅｏｐ ｔ ｉｍａ ｌｗｉ ｄ ｔ ｈｏ ｆ ｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅｉ ｓ０． ３ｔ ｉｍｅ ｓｏ ｆｔ ｈｅｈｅ ｉ ｔｏ ｆｗａ ｌ ｌ，ａｎｄｔ ｈｅｏｐ ｔ ｉｍａ ｌｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｉ ｓ０． ５ｔ ｉｍｅ ｓｏ ｆｔ ｈｅｈｅ ｉ ｔｏ ｆｗａ ｌ ｌ ｇｈ ｇｈ ｆ ｒ ｏｍｔ ｈｅｂｏ ｔ ｔ ｏｍ． 犓犲 狉 犱 狊： ｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅｒ ｅ ｔ ａ ｉ ｎ ｉ ｎｇ ｗａ ｌ ｌ；ｓ ｏ ｉ ｌｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅ；ｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｍｅ ｔ ｈｏｄ；ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅｓ ｌ ｉ ｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅｃ ｏｅ ｆ  ｐｒ 狔狑狅 ｆ ｉ ｃ ｉ ｅｎ ｔ；ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅａｎ ｔ ｉ ｏｖｅ ｒ ｔ ｕ ｒ ｎ ｉ ｎｇｃ ｏｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅｎ ｔ ? 卸荷板式挡土墙通过在墙背设置卸荷板以减少土压力、增加稳定力矩，是重力式挡土墙的改进形式 之一，由于其结构稳定性好、边坡高度适用性广、圬工 量小、施工 方 便、投 资 减 少、施 工 速 度 提 高 等 优 点， 在铁路、水利、道路工程中得到广泛的应用 ［１?６］．但是，理 论 方 法 的 不 完 善 也 给 卸 荷 挡 墙 的 设 计 与 应 用 带 收稿日期： ２０１８ ０９ ０７ ? ? 通信作者： 谭波（ １９７７ Ｅ?ｍａ ｉ ｌ： ｂｂｓ ｚ ２００４＠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 ． ｃ ｏｍ． 基金项目： 国家自然科学基金资助项目（ ５１７６８０１５） 第１期 谭波，等：卸荷挡墙的土压力有限元分析及结构优化 ５７ 来一定困难 ．首先，对于卸荷挡墙的设计方法尚不明确，铁路、水利、公 路 规 范 各 自 给 出 了 相 应 的 墙 后 土 压力计算方法，虽均采用朗肯或库伦理论，但假设条件、计算模型略有不同，并不统一 ．其次，传统方法往 往将滑动土体视为刚体，不考虑土体变形、位移、土与墙相互作用等因素的影响，理论计算结果与墙后土 压力的测试结果存在差异 ．刘昌清等 ［７］利用离心模型试验技术对短卸荷板式挡土墙进行试验分析，发现 下墙土压力呈两头小、中间大的形式分布；施大震 ［８］、张 荣 ［９］采 用 钢 弦 式 压 力 传 感 器 和 土 压 力 盒 测 试 墙 背土压力，亦发现下墙土压力分布呈两头小、中间大的趋 势 ．随着 有限元 方 法 在 岩 土 领 域 的 应 用 日 趋 成 熟，在计算土体内部的应力、应变，模拟墙体与土体的变形协调方面具有明显优势，这有助于合理分析卸 荷挡墙 的土 压 力分布 ．王骑虎 ［１０］基于有 限元 方 法分析 不同 卸荷板 长度的 下墙水平 土压力 分布，得到随 着卸荷板长度的增加，下墙的水平土压力逐渐减少，但该 有 限元模 型未 考 虑 墙 体 与 土 体 的 相 互 作 用 ．还 有部分学者采用有限元方法开展了相应的研究工作，获得一 些成 果，但 仍 不 完 善 ．本 文 在 分 析 现 有 卸 荷 挡墙土压力计算方法的基础上，应用有限元法从土压 力分布、土体 强度、滑 裂 面 位 置 等 方 面 开 展 模 拟 分 析，并与现有方法计算结果进行对比与评价；以卸荷板长 度 和位置 为优 化 参 量，通 过 获 得 优 化 参 量 对 卸 荷板挡土墙土压力分布的影响规律，提出有效抗滑系数和 有 效抗倾 覆 系 数，并 以 有 效 抗 滑 系 数、卸 荷 板 根部的弯矩为优化判别条件，进行结构优化设计 ． １ 卸荷挡墙土压力传统计算方法分析 １． １ 规范计算方法 目前，铁路、水利、公路规范分别给出了卸荷板式挡土墙 土 压力的 计算 方法 ． ＴＢ１００２５－２００６《铁路 路基支挡结构设计规范》［１１］介绍了短卸荷板式挡土墙主动土压力计算方 法，上、下 墙土压力 依据库 仑理 论分别采用第二破裂面法、力多边形 法 计 算 ．根 据 铁 道 部 科 技 发 展 计 划 项 目 中 离 心 模 型 试 验 的 研 究 成 果，认为上墙承受的土压力介于主动土压力与静止土压力之间，一般为 主动土 压力 的 １． ２７～１． ４３，下墙 土压力的分布为两头小、中间大，其实测值与理论值存在差异 ［７］．为简化计算，设定上墙土压力为库仑理 论计算值的 １． ４ 倍，下墙土压力强度按矩形分布，作用点位置为下墙高的 １／２ 处 ． 《公路挡土墙设计》［１２］未列出专门 的 设 计 方 法，可 参 考 衡 重 式 挡 土 墙 土 压 力 计 算，其 采 用 的 计 算 方 法与铁路规范类似，但不同的是，公路挡土墙设计未作简化计算，其上、下墙土压力的计算式为 ／ｓ 犈１ ＝ 犠１ｃｏｓ（ ｉ ｎ［（ θ犻 ＋φ） α犻 ＋φ）＋ （ θ犻 ＋φ）］， 烌 ／ｓ 犈２ ＝ 犠２ｃｏｓ（ ｉ ｎ（ θ２ ＋φ） θ２ ＋φ ＋δ２ －α２）－Δ犈， 烍 ／ｓ ｉ ｎ（ ｉ ｎ（ Δ犈 ＝ 犚１ｓ θ２ －θ犻） θ２ ＋φ ＋δ２ －α２）， ／ｃｏｓ（ 犚１ ＝ 犈１ｃｏｓ（ α１ ＋δ１） θ２ ＋φ）． 烎 （ １） 式（ １）中： 犈１ ， 犈２ 分别为上、下墙土压力； 犠１ ， 犠２ 分别为上、下墙破裂棱体的重 力； θ犻 为上墙 第一破裂角； 犚１ 为 上墙破 裂面上的 反力； θ２ 为下墙破裂角； α犻 为上墙第二破裂角； α１ ， α２ 分别为上、下墙墙 背倾角； δ１ ， δ２ 分别为上、下墙墙背摩擦角； φ 为填土的内摩擦角 ． ［ ］ ＳＬ３７９－２００７《水工挡土墙设计规范》１３ 也给出了衡重式挡土墙土压力计 算方法 ．该方 法采 用朗肯 理论，下墙土压力（ 犈ａ，２）以板宽犫 处作用的均布荷载γ犺１ ＋狇 分别沿与水平面夹 角为φ、与竖 直面 夹角为 ４５ °－φ／２ 的斜线传递至下墙，上墙土压力（ 犈ａ，１）和下墙土压力（ 犈ａ，２）的计算式分别为 １ ２） ， 犈ａ，１ ＝ （ 犺１ ＋ γ 犺１ 犓ａ 狇 ２ 烌 ２） 烍 （ １ １ １ ２ 犈ａ，２ ＝ ｛ γ 犺２ ＋ ［ ２ 犺２ ＋γ 犺３］犺３ ＋ （ 犺２ ＋γ 犺３ ＋狇＋γ犎 ）（ 犎 －犺１ －犺２ －犺３）｝ 犓ａ． γ γ ２ ２ ２ 烎 ２ 式（ ２）中： 犓ａ 为主动土压力系数， 犓ａ＝ｔ ａｎ （ ４５ °－φ／２）； 犺１ 为衡重 台以上 挡土 墙 的 高 度； 犺２ ， 犺３ 分 别 为 衡 犫 重台下主动土压力图形的折点分段高度， 犺２ ＝犫·ｔ ａｎφ， 犺３ ＝ －犺２ ； 犎 为衡重式挡土墙的 ｔ ａｎ（ ４５ °－φ／２） 高度； 犫 为衡重台悬臂长度 ．由此可见，各部门规范给出的挡墙土压力计算方法略有差异 ． １． ２ 其他计算方法 卸荷挡墙土压力受到国内一些学者的关注，提出了不 同 的计 算 方 法 ．针 对 短 卸 荷 板 档 墙，相 比 水 工 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） ５８ ２０１９ 年 挡土墙规范，忽略扩散角 φ 的影响作用，张学喜 ［１４］基于朗肯土压力理论认为，卸荷 板减少的 土压力 为三 角形；王 成才 等 ［１５］基 于库伦土压 力理论 认为，卸 荷板 减少的土 压 力为平 行四边 形；针对 长卸荷 板 墙，卸 荷板 长度 将 影响下 墙 土压力分布 ［１６］，当 卸荷板 宽 度伸至下 墙破裂 面以外 时，卸荷 板上的土 压力不 能传 到板下，土压力分布图形为两个三角形；叶晓明 ［１７］提出新的土压力计算模型，认为 卸荷板端 部均布 荷载 °＋φ／２ 的 斜 线 传 递 至 下 墙 后 附 加 γ犺１ 对下墙土压力有影响的有效计算宽度为 犔，沿与水平面 夹 角 为 ４５ 土压力强度为γ犺１犓ａ犔／（ 犔＋２ 犫），与传统计算方法相比，土压力强度减小，计算的总土压力减小 ． 综合以上分析，卸荷板挡土墙土压力计算方法尚不统 一，且 以 上 方 法 基 于 传 统 理 论，不 考 虑 土 体 的 变形、位移、土与墙的相互作用等因素的影响，因而，拟采 用有限 元方 法，全 面 分 析 卸 荷 板 挡 土 墙 土 压 力 及结构优化 ． ２ 基于有限元法卸荷挡墙土压力分析 ２． １ 有限元计算模型及参数 应用 ＡＮＳＹＳ 软件 建立 有限元模 型及网 格划分，如 图 １ 所示 ．图 １ 中：挡 土 墙 墙 背 垂 直，墙 后 填 土 面 水 平； 墙高 １０ｍ；顶 宽 ２ ｍ；上、下 墙 高 ４． ５ ｍ；卸 荷 板 设 置 在 图 １ 有限元模型及网格划分（单位： ｍ） 墙背中部，厚 １ｍ，宽 ３ｍ． Ｆ ｉ １ Ｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｍｏｄｅ ｌ ｇ． 挡土墙和土体 材 料 均 采 用 ８ 节 点 四 边 形 平 面 单 元 ｕｎ ｉ ｔ：ｍ） ａｎｄｍｅ ｓｈ ｉ ｎｇ （ （ ＰＬＡＮＥ８２），单 元 行 为 按 平 面 应 变 问 题 考 虑 ．挡 土 墙 考虑为线弹性材料，墙后填土材料采用 Ｄｒｕｃｋｅ ｒ ａｇｅ ｒ理想弹塑性模型，物理参数如表 １ 所示 ．表 １ 中： ?Ｐｒ 犮 为黏聚力； 犈 为变形模量； γ 为重度； 犳 为接触摩擦系数 ． φ 为内摩擦角； μ 为泊松比； 表 １ 有限元模型物理参数 Ｔａｂ． １ Ｐｈｙ ｓ ｉ ｃ ａ ｌｐａ ｒ ａｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓｏ ｆｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｍｏｄｅ ｌ 土层 －３ γ／ｋＮ·ｍ 犮／ｋＰａ 挡土墙 ２５００ 填土 １８００ 地基 １９００ ６０ 犳 °） φ／（ 犈／ＭＰａ μ － － ２８０００ ０． ２０ ２０ ２４ １５ ０． ３０ ３０ １５０ ０． ２５ 墙背 墙底 ０． ２１ ０． ２７ 采用无厚度的接触 单 元 （ ＣＯＮＴＡ１７２ 和 ＴＡＲＧＥ１６９）模 拟 挡 墙 与 填 土、挡 墙 与 地 基 间 的 接 触 关 系 ．墙背摩擦角按 φ／２ 考虑，挡墙与填土的接触摩擦系数为 犳１ ＝ｔ ａｎ（ ２１，与地基土 的接触 摩擦 φ／２）＝０． 系数为 犳２ ＝ｔ ａｎ（ ２７．考虑墙背与填土间不承受拉力， ＣＯＮＴＡ１７２ 接触单元的接触 表面 行为为 φ／２）＝０． 标准模型，即分离时法向压力为 ０．其 他 实 常 数 和 单 元 选 项 设 置 采 用 缺 省 值 ．采 用 强 度 折 减 法 分 析 墙 后 土体极限状态下的变形与破坏 ． ２． ２ 有限元计算结果的对比验证 不设卸荷板时，有限元 计 算 得 到 的 结 构 变 形 图、水 平 应 力 图，如图 ２， ３ 所示 ．通过土体参数（ 犮， φ）强度折减达到极限状态 后得到的塑性应变图，如图 ４ 所 示 ．通 过 分 别 在 墙 背 设 置 应 力 路径获得墙背水平土压应力（ 狆）分布，如图 ５ 所示 ． 分析计算结果可得以下 ３ 个主要结论 ． １）由图 ２ 可知：墙 顶 部 分 区 域 与 土 体 脱 空 ．因 此，墙 背 上 端一定高度范围内出现了较小的拉应力（图 ３），这一高 度范 围 称为拉应力区，其结果与朗肯理论一致，如图 ６ 所示 ． ２）基于朗肯理论，墙背与填土之间不承受拉应力，即该范 图 ２ 无卸荷板结构变形图 Ｆ ｉ ２ Ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌｄｅ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍ ｇ． ｗｉ ｔ ｈｏｕ ｔｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅ 围内土压力为零 ［１８］．由图 ５（ ａ）可知有限元计算处理结果，并得到土压力为１６７ｋＮ·ｍ－１ ，作用点位置距 离墙踵 ２． ２３ｍ；而由图 ６ 可知计算结果为 １６４ｋＮ·ｍ－１ ，作 用 点 位 置 距 离 墙 踵 ２． １９ ｍ．说 明 有 限 元 计 算结果与朗肯理论计算结果非常接近 ． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 谭波，等：卸荷挡墙的土压力有限元分析及结构优化 ５９ 图 ３ 无卸荷板水平应力图 图 ４ 无卸荷板极限状态塑性应变图 Ｆ ｉ ３ Ｈｏ ｒ ｉ ｚ ｏｎ ｔ ａ ｌｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍ ｇ． Ｆ ｉ ４ Ｐ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍｉ ｎｕ ｌ ｔ ｉｍａ ｔ ｅ ｇ． ｗｉ ｔ ｈｏｕ ｔｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅ ｓ ｔ ａ ｔ ｅｗｉ ｔ ｈｏｕ ｔｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅ （ ａ）无折减状态 （ ｂ）极限状态 图 ５ 无卸荷板墙背水平土压应力分布图 Ｆ ｉ ５ Ｄｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍｏ ｆｈｏ ｒ ｉ ｚ ｏｎ ｔ ａ ｌｓ ｏ ｉ ｌｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓｏｎｗａ ｌ ｌｂａ ｃｋｗｉ ｔ ｈｏｕ ｔｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅ ｇ． ３）墙后土体达到极限状态后，由图 ５（ ｂ）可 知有限 元计 算结 果，并 得到 土压力为 ２０６ｋＮ·ｍ－１ ，与土 体 强 度 未 折 减 状 态 土 压 力 相 比 有 所 增 大，约 为 １． ２３ 倍 ． ２． ３ 卸荷板式挡土墙土压力分析 卸荷板挡土墙有限元计算结果，如图 ７～９ 所示 ．分 析 计 算 结 果 可 得 以 下 ３ 个主要结论 ． １）由图 ７， ８ 可知：上墙顶端部分区域与土体脱空，存在拉应力区，与无 卸荷板挡墙一致 ． ２）墙后土体塑性应变 图，如 图 ９（ ａ）所 示 ．通 过 土 体 参 数 （ 犮， φ）强 度 折 减达到极限状态后得到的塑性应 变 图，如 图 ９（ ｂ）所 示 ．由 图 ９（ ｂ）可 知：滑 图 ６ 朗肯土压力分布图 Ｆ ｉ ６ Ｒａｎｋ ｉ ｎｅｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅ ｇ． ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍ 裂面呈圆弧状，与黏性土滑坡形式一致，上墙出现第二破裂面，与库伦理论结果一致 ． 图 ７ 有卸荷板结构变形图 图 ８ 有卸荷板水平应力图 Ｆ ｉ ７ Ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌｄｅ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍ ｇ． Ｆ ｉ ８ Ｈｏ ｒ ｉ ｚ ｏｎ ｔ ａ ｌｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍ ｇ． ｗｉ ｔ ｈｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅ ｗｉ ｔ ｈｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅ ３）通过在上、下墙背分别设置应力路径，上端拉应力区的土压力处理为零，得 到的卸荷 板墙背 水平 土压应力分布，如图 １０ 所示 ．由图 １０ 可知：分布图形均为 曲 线，这 与 传 统 方 法 计 算 图 示 有 明 显 差 异，但 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） ６０ （ ａ）无折减状态 ２０１９ 年 （ ｂ）极限状态 图 ９ 有卸荷板塑性应变图 Ｆ ｉ ９ Ｐ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍ ｗｉ ｔ ｈｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅ ｇ． 与铁道部离心模型试验结果类似；另外，图 １０（ ｂ）中 土 压 力 面 积 略 大 于 图 １０（ ａ），形 状 与 图 １０（ ａ）相 同， 图 １０（ ａ），（ ｂ）土压力计算结果分别为 ２０５． ５， ２６６． ５ｋＮ·ｍ－１ ，土体达到极限状态后土压力 增大，约为土 体强度未折减状态土压力的 １． ３０ 倍，说明强度折减后，墙后土体的塑性区贯通，将导致土压力增大 ． （ ａ）无折减状态 （ ｂ）极限状态 图 １０ 有卸荷板墙背水平土压应力分布图 Ｆ ｉ １０ Ｄｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍｏ ｆｈｏ ｒ ｉ ｚ ｏｎ ｔ ａ ｌｓ ｏ ｉ ｌｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓｏｎｗａ ｌ ｌｂａ ｃｋｗｉ ｔ ｈｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅ ｇ． ３ 卸荷挡墙结构的优化 ３． １ 卸荷板参数的设置 通过分别考察卸荷板宽度（ 犫）和高度（ 犺）对抗滑稳 定 和抗倾 覆 稳定 的 影 响 规 律，进 行 卸 荷 挡 墙 结 构 优化 ．由于卸荷板的设置，挡墙在抗滑与抗倾覆两方面的 性 能将有 所提 高，优 化 计 算 的 目 的 在 于 分 析 仅 由卸荷板引起的土压力变化，使这两方面性能得到提高 ．因此，定义 有 效抗 滑系数（ 犽ｓ０ ）和有 效抗 倾覆系 数（ 犽ｒ０）计算式为 犌·犳 ， 犽ｓ０ ＝ ∑ 犈 ∑ 犽ｒ０ ＝ 犕０ ． 犕Ｒ 上式中： 犽ｓ０ 为 有 效 抗 滑 系 数； 犽ｒ０ 为 有 效 抗 倾 覆 系 数；∑犌 为 卸 荷 板 处 的 总 竖 向 力，∑犌 ＝ 犌ｗ ＋ 犌０ ； ∑犈 为总水平土压力，∑犈 ＝ 犈 ＋犈 ；犕 为仅由卸荷板引起的抗倾覆力矩，犕 ＝ 犌 犾 ＋犌犾 ；犕 为 １ ２ ０ ０ ｗ ｗ ０ ０ Ｒ 总倾覆力矩， 犕Ｒ ＝ 犈１ ·犾１ ＋犈２·犾２ ， 犈１ ， 犈２ ， 犾１ ， 犾２ 分别为上、下墙水平土压力及其力臂； 犌ｗ ， 犾ｗ 分别为卸 荷板上竖向力及其力臂； 犌０ ， 犾０ 分别为卸荷板重力及其力臂； ４． 犳 为基底摩擦系数，取 ０． ３． ２ 卸荷板宽度优化 在节 ２． １ 计算模型的基础上，设置板的高度为 距 离 墙 底 ４． ５ ｍ，通 过 改 变 卸 荷 板 宽 度 （ 犫 分 别 为 １， ２， ３， ４， ５， ６ｍ）进行有限元计算 ．墙后水平土压应力分布，如图 １１ 所示 ．图 １１ 中： 犎１ 为 上墙 高； 犎２ 为下 墙高 ．分析不同卸荷板宽度对挡土墙稳定性 的 影 响，结 果 如 表 ２，图 １２ 所 示 ．表 ２ 中： 犕ｂ 为 卸 荷 板 上 竖 向力对板根部的弯矩，是控制卸荷 板 根 部 拉 裂 破 坏 的 力 学 量； 犽ｓ０／犕ｂ 为 此 弯 矩 增 量 对 有 效 抗 滑 系 数 增 量的影响 ． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 谭波，等：卸荷挡墙的土压力有限元分析及结构优化 （ ａ）上墙 ６１ （ ｂ）下墙 图 １１ 不同卸荷板宽度的土压应力分布图 Ｆ ｉ １１ Ｄｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍｏ ｆｓ ｏ ｉ ｌｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅｓ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓｗｉ ｔ ｈｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｗｉ ｄ ｔ ｈｏ ｆｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅ ｇ． 表 ２ 卸荷板宽度对挡土墙稳定性的影响 Ｔａｂ． ２ Ｅｆ ｆ ｅ ｃ ｔｏ ｆｗｉ ｄ ｔ ｈｏ ｆｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅｏｎｓ ｔ ａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｆｒ ｅ ｔ ａ ｉ ｎ ｉ ｎｇ ｗａ ｌ ｌ ｙｏ 犫／犎 犈１／ｋＮ 犈２／ｋＮ 犾１／ｍ 犾２／ｍ 犌ｗ／ｋＮ 犌０／ｋＮ 犾ｗ／ｍ 犾０／ｍ ０． １ ３８． ２８ １６３． ３９ ５． ９３ １． ９２ １１６． １２ ２５． ００ ２． ４８ ５０ ２． ０． ２ ３８． ８４ １５８． ３２ ６． ０８ １． ７９ ２００． ３７ ５０． ００ ３． ０４ ３． ００ ０． ３ ５３． １５ １５２． ３４ ６． ４４ １． ７７ ２６７． ８１ ７５． ００ ３． ５８ ３． ５０ ０． ４ ６６． ８８ １３１． １３ ６． ７９ １． ８５ ３３２． ３２ １００． ００ ４． ０６ ４． ００ ０． ５ ７０． ８３ １１６． ２０ ６． ９２ １． ８３ ４０１． ８０ １２５． ００ ４． ５３ ４． ５０ ０． ６ ７０． ８２ １１０． ９６ ６． ９４ １． ８３ ４７３． ９８ １５０． ００ ４． ９９ ５． ００ 犫／犎 ∑犈／ｋＮ 犕Ｒ／ｋＮ·ｍ ∑犌／ｋＮ 犕０／ｋＮ·ｍ 犽ｒ０ 犽ｓ０ 犕ｂ／ｋＮ·ｍ 犽ｓ０／犕ｂ ０． １ ２０１． ６７ ５４０． ６３ １４１． １２ ３５０． ７１ ０． ６５ ０． ２８ ５８． ０６ ０． ００４８２１ ０． ２ １９７． １７ ５１８． ８４ ２５０． ３７ ７５８． ６７ １． ４６ ０． ５１ ２００． ３７ ０． ００２５３５ ０． ３ ２０５． ４９ ６１２． ５２ ３４２． ８１ １２２１． １３ １． ９９ ０． ６７ ４０１． ７１ ０． ００１６６１ ０． ４ １９８． ０２ ６９６． ３５ ４３２． ３２ １７４９． ００ ２． ５１ ０． ８７ ６６４． ６４ ０． ００１３１４ ０． ５ １８７． ０３ ７０２． ６１ ５２６． ８０ ２３８１． ２３ ３． ３９ １． １３ １００４． ５０ ０． ００１１２２ ０． ６ １８１． ７８ ６９４． ５０ ６２３． ９８ ３１１５． ７７ ４． ４９ １． ３７ ９４ １４２１． ０． ０００９６６ 根据计算结果可得以下 ４ 个主要结论 ． １）由图 １１ 可 知：随 着 卸 荷 板 宽 度 犫 的 增 加，上、下 墙 的土压力形状发生改变；上墙顶端拉力区高度逐渐减 小，上 部分土压应力逐渐增大，下部分土压应力逐渐减小，上 墙土 压力增加，这与传统方 法 认 为 上 墙 土 压 力 不 受 卸 荷 板 宽 度 的影响不同；下墙顶端（即卸荷板底部）土压应力接近 零，上 部分土压应力逐渐减小，形状基本不变，下部分土 压应力 逐 渐增大，形状发生改变，下墙土压力减小 ．由表 ２ 可知：随 卸 荷板宽度增加，上、下墙总土压力减小 ． ２）随着卸荷 板 宽 度 的 增 加，上 墙 的 土 压 力 逐 渐 增 加， 作用点位置逐渐提高，倾覆力矩相应增加；下墙的 土压力 减 图 １２ 卸荷板宽度对稳定系数的影响 小，倾覆力矩相应减小；但土压力的总倾覆力矩随 卸荷板宽 Ｆ ｉ １２ Ｅｆ ｆ ｅ ｃ ｔｏ ｆｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇ ｇ． ｌ ａ ｔ ｅｗｉ ｄ ｔ ｈｏｎｓ ｔ ａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｏｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅｎ ｔ ｐ ｙｃ 度增加而增大 ． ３）随卸荷板宽度的增加，有效抗滑系数 和 有 效 抗 倾 覆 系 数 均 提 高，说 明 卸 荷 板 宽 度 增 加 可 提 高 卸 荷板挡土墙的稳定性 ．而有效抗倾覆系数明显大于有 效抗滑 系数，说明 挡 土 墙 更 容 易 产 生 滑 移 破 坏 ．因 此，在结构优化设计中，以有效抗滑系数为考虑的因素 ． ４）由表 ２ 可知： 犕ｂ 随卸荷板宽度增加而增大；同时， 犽ｓ０／犕ｂ 随卸荷板宽度增加而减小，且当卸荷板 宽度小于 ０． ３ 倍墙高时， 犽ｓ０／犕ｂ 减小幅度较大，而当卸荷板宽度大于 ０． ３ 倍墙高 时， 犽ｓ０／犕ｂ 减小 幅度较 小并趋于稳定 ．说明卸荷板宽度大于 ０． ３ 倍墙高后，卸荷板宽度的增加无助于提高有效抗滑系数，而 犕ｂ 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） ６２ ２０１９ 年 将更大，不利于卸荷板本身稳定 ．当卸荷板宽度为 ０． ３ 倍墙高时，有效抗 滑系 数达到 ０． ６７，因此，综合考 虑最优的卸荷板宽度为 ０． ３ 倍墙高 ． ３． ３ 卸荷板高度优化 在节 ２． １ 计 算 模 型 的 基 础 上，固 定 卸 荷 板 的 宽 度 为 ３ ｍ，通过改变卸荷板高度（根部到墙踵的距离 犺 分别为 ２． ５， ３． ０， ３． ５， ４． ０， ４． ５， ５． ０， ５． ５， ６． ０， ６． ５ ｍ），进行有 限元 计 算 分析，结果如图 １３，表 ３ 所示 ．由 计 算 结 果 可 得 以 下 ３ 个 主 要结论 ． １）随着卸荷 板 位 置 的 降 低，上 墙 的 水 平 土 压 力 增 加， 下墙的水平土压力减小，但总土压力变化不大 ．说 明卸荷板 位置的改变对水平土 压 力 影 响 不 大，但 卸 荷 板 上 竖 向 力 增 图 １３ 卸荷板位置对稳定系数的影响 大，因此，有效抗滑系数随着卸荷板位置的降低而提高 ． Ｆ ｉ １３ Ｉ ｎ ｆ ｌ ｕｅｎｃ ｅｏ ｆｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅ ｇ． ｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎｏｎｓ ｔ ａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｏｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅｎ ｔ ｐｏ ｙｃ ２）随着卸荷 板 位 置 的 降 低，总 倾 覆 力 矩、抗 倾 覆 力 矩 均增加，有效抗倾覆系数增大后趋于稳定，均大于规范安全系数 １． ２５，且 明显大 于有 效抗滑 系数，因此， 以有效抗滑系数为考虑的因素 ． ３）随着卸荷板位置的降低，有效抗滑系数增大，而卸荷板根部弯矩 犕ｂ 也增大，从卸荷板本身的稳 定考虑，卸荷板位置的优化过程中， 犕ｂ 应小于宽度最优结果对应的 犕ｂ 值（即卸荷 板宽度为 ０． ３ 倍墙高 时 犕ｂ 为 ４０１． ７１）．由表 ３ 可知：卸荷板位置应大于 ０． ４５ 倍墙高，且当卸荷板高度为 ０． ５ 倍墙高时，有效 抗滑系数为 ０． ６２，综合考虑最优的卸荷板位置为 ０． ５ 倍墙高 ． 表 ３ 卸荷板高度对挡土墙稳定性的影响 Ｔａｂ． ３ Ｅｆ ｆ ｅ ｃ ｔｏ ｆｈｅ ｉ ｔｏ ｆｕｎ ｌ ｏａｄ ｉ ｎｇｐ ｌ ａ ｔ ｅｏｎｓ ｔ ａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｆｒ ｅ ｔ ａ ｉ ｎ ｉ ｎｇ ｗａ ｌ ｌ ｇｈ ｙｏ 犫／犎 犈１／ｋＮ 犈２／ｋＮ 犾１／ｍ 犾２／ｍ 犌ｗ／ｋＮ 犌０／ｋＮ 犾ｗ／ｍ 犾０／ｍ ０． ６５ ２． ７３ ２２１． ９８ ７． ６６ ２． ４８ １６８． ００ ７５ ３． ８０ ３． ５０ ０． ６０ ９． ６２ ２０８． ０４ ７． ３８ ２． ２８ １９７． ４０ ７５ ３． ７５ ３． ５０ ０． ５５ ２０． ７１ １９１． ５４ ７． ０６ ２． １１ ２２０． ５７ ７５ ３． ６７ ３． ５０ ０． ５０ ３５． ４２ １７１． ８８ ６． ７４ １． ９３ ２４７． ０５ ７５ ３． ６３ ３． ５０ ０． ４５ ５３． ０３ １５２． ００ ６． ４４ １． ７７ ２７０． ３２ ７５ ３． ５９ ３． ５０ ０． ４０ ７３． ４０ １３２． ５０ ６． １８ １． ６１ ２９３． １２ ７５ ３． ５７ ３． ５０ ０． ３５ ９２． ６８ １１０． ４０ ５． ８７ １． ４１ ３１５． ９３ ７５ ３． ５７ ３． ５０ ０． ３３ １１２． ５４ ８８． ５５ ５． ５６ １． １７ ３３７． ８１ ７５ ３． ５６ ３． ５０ ０． ２５ １３３． ０４ ６８． ９７ ５． ２６ ０． ９７ ３５９． ２１ ７５ ３． ５６ ３． ５０ 犕０／ｋＮ·ｍ 犽ｒ０ 犽ｓ０ 犕ｂ／ｋＮ·ｍ 犫／犎 ∑犈／ｋＮ 犕Ｒ／ｋＮ·ｍ ∑犌／ｋＮ ０． ６５ ２２４． ７１ ５７１． ４１ ２４３． ００ ９０１． ４７ １． ５８ ０． ４３ ２５２． ００ ０． ６０ ２１７． ６６ ５４６． １０ ２７２． ４０ １００２． ５１ １． ８４ ０． ５０ ２９６． １１ ０． ５５ ２１２． ２５ ５５１． １１ ２９５． ５７ １０７１． ２８ １． ９４ ０． ５６ ３３０． ８５ ０． ５０ ２０７． ３０ ５７０． ７３ ３２２． ０５ １１５８． １９ ２． ０３ ０． ６２ ３７０． ５７ ０． ４５ ２０５． ０４ ６１１． ２１ ３４５． ３２ １２３３． ６７ ２． ０２ ０． ６７ ４０１． ７１ ０． ４０ ２０５． ８９ ６６７． ５８ ３６８． １２ １３０９． ８８ １． ９６ ０． ７２ ４３９． ６８ ０． ３５ ２０３． ０８ ６９９． ６５ ３９０． ９３ １３８９． ４２ １． ９９ ０． ７７ ４７３． ８９ ０． ３３ ２０１． ０９ ７３０． ２５ ４１２． ８１ １４６５． ３１ ２． ０１ ０． ８２ ５０６． ７１ ０． ２５ ２０２． ０１ ７６６． ０７ ４３４． ２１ １５４２． ７４ ２． ０１ ０． ８６ ５３８． ８１ ４ 结论 应用有限元方法计算分析卸荷板式挡土墙土压力分 布，并通 过 分 别 研 究 卸 荷 板 宽 度 犫 和 高 度犺 对 抗滑稳定和抗倾覆稳定的影响，对卸荷挡墙进行结构优化，得到以下 ３ 个结论 ． １）对比无卸荷板挡土墙的有限元计算与 朗 肯 理 论 结 果，上 墙 顶 端 均 出 现 拉 应 力 区，拉 应 力 零 处 理 后，两者的计算值大小与作用点位置非常接近，但有限元计算图形为曲线，而非三角形 ．有卸荷板墙后土 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 谭波，等：卸荷挡墙的土压力有限元分析及结构优化 ６３ 压力有限元计算图形为上、下两个曲线，且土体达到极限状态，滑裂面形成后，土压力增大 ． ２）当卸荷板位置一定时，随着宽度的增加，墙后总土压力减小，其中，上墙土压力 增加，下墙 土压力 减小；当卸荷板宽度一定时，位置的改变对总土压力大小影响不大 ． ３）通过提出有效抗滑系数和有效抗倾覆系数评价卸荷板对提高挡土墙稳定性的 作用，并以 有效抗 滑系数和卸荷板根部的弯矩 犕ｂ 为 优 化 判 别 条 件 ．通 过 分 析 犽ｓ０／犕ｂ 的 趋 势 与 有 效 抗 滑 系 数，得 到 卸 荷 板最优宽度为墙高的 ０． ３ 倍；通过分析宽度优化计算结果中的弯矩 犕ｂ 要求，再综 合考虑位 置优化 计算 中的有效抗滑系数，得到最优设置为距离墙底 ０． ５ 倍墙高处 ． 参考文献： ［ １］ 胡荣华，齐明柱，余海忠，等 ．卸 荷 板 挡 墙 的 设 计 实 践 ［ Ｊ］．铁 道 建 筑， ２０１０（ １１）： ８７?９０． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １００３? ｊ． １９９５． ２０１０． １１． ０２７． ［ ２］ 彭磊，任长 青，乌 一 东 ．设 置 卸 荷 板 的 扶 壁 式 挡 土 墙 的 特 殊 应 用 ［ Ｊ］．建 筑 结 构， ２０１３（增 刊 １）： ９３５?９３７． ＤＯＩ： １０． ｚ ２０１３． ｓ １． ２１８． １９７０１／ ｊ． ｊ ｊ ｇ． ［ ３］ 吴海根 ．扶壁挡土墙卸荷板设计研究［ Ｊ］．现代交通技术， ２０１４， １１（ ２）： ７６ ７９． ? ［ ４］ 李路，程磊 ．卸荷板式板桩墙在护岸工程中的应用［ Ｊ］．中国水运， ２０１４， １４（ ５）： ３２４ ３２６． ? ［ ５］ 林祖锴，黄俊光 ．┢ 型柱板式挡墙在土质陡坡中的应用［ Ｊ］．广东水利水电， ２０１４（ ７）： ２８ ３０， ３６． ? ［ ６］ 涂帆，常方强 ．加 筋 土 挡 墙 的 优 化 设 计 ［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）， ２００８， ２９（ ２）： ２７６?２７９． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２００８． ０２． ０２７６． ? ［ ７］ 刘昌清，陶志平，彭胤宗 ．墙背填料 为 砂 性 土 的 短 卸 荷 板 式 挡 土 墙 离 心 模 型 试 验 ［ Ｊ］．西 南 交 通 大 学 学 报， １９９６， ３１ （ １）： ８１ ８５． ? ［ ８］ 施大震 ．路肩短卸荷板式挡土墙试验研究及应用［ Ｊ］．路基工程， １９９７（ １）： ４４ ５２． ? ［ ９］ 张荣 ．短卸荷板式路肩挡土墙试验研究［ Ｊ］．甘肃科技， ２０１０， ２６（ ３）： １２２ １２４． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １０００ ０９５２． ２０１０． ? ? ｊ． ０３． ０４６． ［ １０］ 王骑虎 ．卸荷板对挡土墙土压力即稳定性的影响分析［ Ｊ］．公路交通科技（应用技术版）， ２０１５（ ９）： １１７ １１９． ? ［ １１］ 中华人民共和国铁道部 ．铁路路基支挡结构设计规范：ＴＢ１００２５－２００６［ Ｓ］．北京：中国铁道出版社， ２００６． ［ １２］ 陈忠达 ．公路挡土墙设计［Ｍ］．北京：人民交通出版社， １９９９． ［ １３］ 中华人民共和国水利部 ．水工挡土墙设计规范：ＳＬ３７９－２００７［ Ｓ］．北京：中国水利水电出版社， ２００７． ［ １４］ 张学喜 ．卸荷平台在挡土 墙 加 固 中 的 应 用 与 分 析 ［ Ｊ］．江 淮 水 利 科 技， ２０１６（ ５）： １６ ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １６７３ ?１７． ? ｊ． ４６８８． ２０１６． ０５． ００９． ［ １５］ 王 成 才，高 贵 ．卸 荷 板 式 挡 墙 的 受 力 分 析 与 设 计 ［ Ｊ］．黑 龙 江 水 专 学 报， ２００２， ２９（ ４）： ５６ ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． ?５８． ｊ． ００８Ｘ． ２００２． ０４． ０２０． ２０９５ ? ［ １６］ 冯玉芹，薛刚，李建，等 ．利用重力式挡土墙的卸荷台提高挡土 墙 的 抗 倾 覆 稳 定 性 ［ Ｃ］∥ 第 十 届 全 国 结 构 工 程 学 术 会议 ．南京：中国力学学会， ２００１： ７４８ ７５１． ? ［ １７］ 叶晓明 ．设卸荷平台时挡墙土压力计算模型［ Ｃ］∥ 全国边坡安全防护与生态修复新技术专刊 ．贵阳：全国边坡安 全 防护与生态修复新技术高峰论坛组委会， ２０１８． ［ １８］ 赵成刚 ．土力学原理［Ｍ］．北京：北京交通大学出版社， ２００９． （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１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１８０８０１９ ? 典型江南传统木构建筑的 构件重要性分析方法 淳庆，孟哲，贾肖虎，金辉 （东南大学 建筑学院，江苏 南京 ２１００９６） 摘要： 以江南典型宋元木构建筑（宁波 保 国 寺 大 殿 ）和 江 南 典 型 明 清 木 构 建 筑 （甘 熙 故 居 津 逮 楼 ）为 研 究 对 象，基于能量方法，采用改变后结构整体应变能的单位体积改变率作为构件重要性的评价指标，运用有限元软 件 ＡＮＳＹＳ 开发基于生死单元法和改变弹性模量法的构件重要性评价程序 ．通过对保国寺大 殿 和 津 逮 楼 的 单 榀框架和整体框架在竖向荷载作用下的结构构件重要性 的 计 算 分 析，得 到 构 件 的 重 要 性 系 数 和 重 要 性 排 序， 并指出这两个典型构架体系的江南传统木构建筑的关键 构 件 ．结 果 表 明：改 变 弹 性 模 量 法 更 适 用 于 江 南 传 统 木构建筑结构构件的重要性分析 ． 关键词： 传统木构建筑；构件重要性；关键构件；生死单元法；改变弹性模量法 中图分类号： ＴＵ３６６． ２ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ００６４ ０８ ? ? ? 犈狏 犪 犾 狌犪 狋 犻 狅狀 犕犲 狋 犺狅犱 狊狅 犳犆狅犿狆狅狀犲 狀 狋犐犿狆狅 狉 狋 犪狀犮 犲狅 犳犜狔狆 犻 犮 犪 犾 犜狉 犪犱 犻 狋 犻 狅狀犪 犾犜 犻犿犫 犲 狉犅狌 犻 犾 犱 犻 狀犵 狊犻 狀犢犪狀犵 狋 狕 犲犚犻 狏 犲 狉犚犲 犻 狅狀 狊 犵 ＣＨＵＮ Ｑｉ ｎｇ，ＭＥＮＧＺｈｅ，Ｊ ＩＡ Ｘｉ ａｏｈｕ，Ｊ ＩＮ Ｈｕ ｉ （ Ｓｃｈｏｏ ｌｏ ｆＡｒ ｃｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕｒ ｅ，Ｓｏｕ ｔ ｈｅ ａ ｓ ｔＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｉ ｎｇ２１００９６，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｙ，Ｎａｎ ｊ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ａｔ ｉ ｃ ａ ｌｔ ｒ ａｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｔ ｉｍｂｅ ｒｂｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇ （ ＢａｏｇｕｏＴｅｍｐ ｌ ｅｉ ｎＮｉ ｎｇｂｏ）ｂｕ ｉ ｌ ｔｉ ｎｔ ｈｅＳｏｎｇａｎｄＹｕａｎｄｙｎａ ｓ  ｙｐ ｔ ｉ ｅ ｓａｎｄａｔ ｉ ｃ ａ ｌｔ ｒ ａｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｔ ｉｍｂｅ ｒｂｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇ （ Ｊ ｉ ｎｄａ ｉＢｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇｉ ｎＧａｎｘ ｉ ′ ｓｆ ｏ ｒｍｅ ｒｒ ｅ ｓ ｉ ｄｅｎｃ ｅ）ｂｕ ｉ ｌ ｔｉ ｎｔ ｈｅＭｉ ｎｇａｎｄ ｙｐ Ｑｉ ｎｇｄｙｎａ ｓ ｔ ｉ ｅ ｓｗｅ ｒ ｅｔ ａｋｅｎａ ｓｔ ｈｅｅｘａｍｐ ｌ ｅ ｓ，ｂａ ｓ ｅｄｏｎｅｎｅ ｒ ｔ ｈｏｄ，ｔ ｈｅｃｈａｎｇｅｏ ｆｕｎ ｉ ｔｖｏ ｌ ｕｍｅｔ ｏｗａ ｒ ｄｓｔ ｈｅ ｇｙ ｍｅ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｅｎｅ ｒ ｆｔ ｈｅｗｈｏ ｌ ｅｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅａ ｆ ｔ ｅ ｒａ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｇｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔａ ｔ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｅ ｓｗａ ｓｅｍｐ ｌ ｏｙｅｄａ ｓｔ ｈｅｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔｉｍｐｏ ｒ  ｇｙｏ ｔ ａｎｃ ｅｅ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｄｅｘ，ｔ ｈｅｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｓ ｏ ｆ ｔｗａ ｒ ｅｏ ｆＡＮＳＹＳｗａ ｓｕｓ ｅｄｔ ｏａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓｔ ｈｅｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔｉｍｐｏ ｒ ｔ ａｎｃ ｅｏ ｆ ｔ ｈｅ ｓ ｅｔｗｏｔ ｒ ａｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｔ ｉｍｂｅ ｒｂｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇｓｗｉ ｔ ｈｔ ｈｅｂ ｉ ｒ ｔ ｈ?ｄｅ ａ ｔ ｈｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｍｅ ｔ ｈｏｄａｎｄｔ ｈｅａ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｇｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃ ｍｏｄｕ ｌ ｕｓ ｍｅ ｔ ｈｏｄ．Ｔｈｒ ｏｕｇｈｔ ｈｅｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔｉｍｐｏ ｒ ｔ ａｎｃ ｅａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｏ ｆｔ ｈｅｓ ｉ ｎｇ ｌ ｅｆ ｒ ａｍｅａｎｄｔ ｈｅｗｈｏ ｌ ｅｆ ｒ ａｍｅｕｎｄｅ ｒｔ ｈｅｖｅ ｒ ｔ ｉ  ｙ ｃ ａ ｌｌ ｏａｄｓ，ｔ ｈｅｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔｉｍｐｏ ｒ ｔ ａｎｃ ｅｃ ｏｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅｎ ｔａｎｄｔ ｈｅｓ ｏ ｒ ｔ ｉ ｎｇｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆｔ ｈｅ ｓ ｅｔｗｏｔ ｒ ａｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｔ ｉｍｂｅ ｒｂｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇｓ ｗｅ ｒ ｅｏｂ ｔ ａ ｉ ｎｅｄ，ｔ ｈｅｋｅｙｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔ ｓｏ ｆｔ ｈｅ ｓ ｅｔｗｏｔ ｒ ａｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｔ ｉｍｂｅ ｒｂｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇｓ ｗｅ ｒ ｅｐｏ ｉ ｎ ｔ ｅｄｏｕ ｔ．Ｔｈｅｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓ ｓｈｏｗｔ ｈａ ｔｔ ｈｅａ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｇｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｏｄｕ ｌ ｕｓｍｅ ｔ ｈｏｄｉ ｓｍｏ ｒ ｅｓｕ ｉ ｔ ａｂ ｌ ｅｆ ｏ ｒｔ ｈｅｃ ａ ｌ ｃｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎａｎｄａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｏ ｆｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔ ｙ ｉｍｐｏ ｒ ｔ ａｎｃ ｅｏ ｆｔ ｒ ａｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｔ ｉｍｂｅ ｒｂｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇｓ． 犓犲 狉 犱 狊： ｔ ｒ ａｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｔ ｉｍｂｅ ｒｂｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇ；ｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔｉｍｐｏ ｒ ｔ ａｎｃ ｅ；ｋｅｙｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔ；ｂ ｉ ｒ ｔ ｈ ｄｅ ａ ｔ ｈｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｍｅ ｔ ｈｏｄ； ? 狔狑狅 ａ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｇｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｏｄｕ ｌ ｕｓｍｅ ｔ ｈｏｄ 江南地区拥有大量的传统木构建筑，保留至今的建筑年代涵盖宋元与明清时期，江南地区传统木构 收稿日期： ２０１８ ０８ １８ ? ? 通信作者： 淳庆（ １９７９ Ｅ ｉ ｌ： ｃ １９７９＠１６３． ｃ ｏｍ． ?），男，副教授，博士生导师，主要从事建筑遗产保护技术的研究 ． ?ｍａ ｑｎ ｊ 基金项目： 国家自然科学基金资助项目（ ５１５７８１２７，５１７７８１２２） 第１期 淳庆，等：典型江南传统木构建筑的构件重要性分析方法 ６５ 建筑的主要流派有香山帮、东阳帮、宁绍帮及徽州帮等 ．这些 工艺流 派建 造 的 大 量 江 南 传 统 木 构 建 筑 明 显区别于北方传统木构建筑 ．这些木构建筑遗产具有 较高的 历史价 值、艺 术 价 值 和 科 学 价 值，其 关 键 构 件一旦失效就很有可能导致整体结构的坍塌，造成巨 大损失 ．因此，对建 筑 遗 产 的 构 件 重 要 性 研 究 能 够 给建筑遗产保护提供科学合理的依据，针对关键构件采 取加 强的修 缮措施 可 以 防 止 可 能 发 生 的 大 范 围 倒塌破坏 ．构件重要性通过构件功能对结构整体性能 的贡献 及影响 进 行 评 价，它 受 到 结 构 的 力 学 性 能、 荷载工况和评价指标的影响 ．张雷鸣等 ［１］通过比较拆除 不同杆 件 对 结 构 系 统 总 体 应 变 能 影 响 的 大 小 以 确定结构杆件的重要性 ．林旭川等 ［２］通过引入基于结构广义刚度的构件重要性指标，提出考虑构件重要 ［ ］ 程度差异的钢筋混凝土（ ＲＣ）框架结构 抗 震 优 化 设 计 方 法 ．柳 承 茂 等 ３?４ 将 构 件 失 效 后 对 整 体 结 构 的 影 ［］ 响面积作为评价指标 ． Ｊ ａｈａｎ 等 ５ 提出平均应力比评价指标、刚度退化系数评价指标及稳定退化系数评 ［］ ［］ 价指标 ． Ｎａ ｆ ｄａｙ６ 将原始结构与拆除构件后结构的刚度矩阵行列式的比值作为评价指标 ． Ｚｈｕ 等 ７ 等提 出综合考虑多因素的客观赋权法及对应的评价指标与赋权 系 数 ．叶 列 平 等 ［８］以 拆 除 构 件 对 广 义 结 构 刚 度的影响程度作为构件重要性评 价 指 标，并 将 该 指 标 转 化 为 结 构 变 形 能 损 失 ．张 松 ［９］和 朱 丽 华 等 ［１０］将 ［ ］ 改进的统计矩点估计法应用于构件 重 要 性 分 析 ．Ｍａ ｚ ａ ｒ ｓ１１ 基 于 重 要 性 评 价 原 理，开 发 相 应 的 计 算 程 序 ［ ］ ［ ］ 使功能 得 以 实 现 ．Ｈｏｓ ｅｙｎ ｉ等 １２ 将 生 死 单 元 法 应 用 于 机 械 接 头 的 性 能 评 估 中 ．Ｗａｎｇ 等 １３ 运 用 生 死 单 元法评估某 二 战时 期桥梁的构件重 要性 ．郑江 等 ［１４］将 生 死单 元法应用于建 筑结构 施工 的力学 分析 ．综 上，目前对于构件重要性的研究主要集中在制定评价指标和结合现代工程的应用，鲜有涉及传统木构建 筑遗产的研究 ．本文运用有限元软件 ＡＮＳＹＳ，自主开发传统木构建筑的构件重要性计算程序 ． １ 基于能量方法的构件重要性评价 １． １ 结构总应变能的概念与评价指标 应变能即是以应变和应力的形式贮存在物体中的势能 ．对于一个保守的杆件结构系统，外荷载所做 的功能够完全贮存在结构中，从而转 化 为 该 结 构 系 统 的 应 变 能，总 应 变 能 即 系 统 中 所 有 杆 件 应 变 能 之 和 ．叶列平等 ［８］中提出以构件损失所导致的结构广义 刚度（结构 应变 能）损 失 率 作 为 衡 量 构 件 在 结 构 中 的重要程度指标，其简化后的表达式为 犓ｆ 犝０ （ ． １） ＝ １－ 犓０ 犝ｆ 式（ １）中： 犓０ 和 犓ｆ 分别为原始结构和某构件属性改变后的 结构广义 刚 度； 犝０ 和 犝ｆ 分 别 为 原 始 结 构 和 某构件属性改变后的结构总应变能 ． 犐 ＝ １－ 结构广义刚度是针对杆系结构建立的，忽略了构件体积对重要性的影响 ．由于运用有限元软件建立 梁单元模型，为排除单元体积差异对结果的影响，卢啸等 ［１５］提出考虑单元体 积影响的 评价指 标，结构整 体应变能的单位体积改变率表达式为 犝０ ／ 犞ｅ． Γ ＝ １－ 犝ｆ （ ） （ ２） 式（ ２）中： 犞ｅ 为改变属性单元的体积 ． １． ２ 基于能量方法的构件重要性计算方法 基于能量方法的构件重要性计算多通过 ＡＮＳＹＳ 等 有 限 元 软 件 的 生 死 单 元 功 能 实 现 ．其 原 理 是 在 单元被“杀死”时刚度接近于 ０，与该单 元 有 关 的 载 荷 向 量 的 输 出 值、应 力 和 应 变 均 被 重 置 为 零，因 而 被 “杀死”的单元不再对载荷生效 ．这种模拟方式可以近似等效于单元被删除的脆性失效，已被广泛地应用 于混凝土框架和砌体结构的构件重要性评价中，而这种 脆性 失效情 况有别 于 文 中 研 究 的 传 统 木 构 建 筑 的结构损伤情况 ． 对于传统木构建筑的损伤类型可大体分为：木材腐朽、构件开裂、挠度过大和榫卯节点拔榫等 ．由于 木材是各向异性的非匀质材料，损伤多为塑性的，有别于 生 死单元 法的 模 拟 脆 性 失 效 状 态 ．针 对 古 建 筑 木结构的材料力学特性，提出基于改变弹性模量的构件重要性计算方法 ．该方法为逐一降低单元的弹性 模量，得到它们对整体结构变形能的单位体积影响程度 ．弹性 模量改 变的单 元 不 同 于 被“杀 死”的 单 元， 它能够传递力并产生变形，更贴近真实状态下的木构 损伤情 况 ．运 用能 量 方 法，对 采 用 生 死 单 元 法 和 改 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） ６６ ２０１９ 年 变弹性模量法对传统木构的构件重要性评价进行比 较分 析，得 到更 适用于 传 统 木 构 建 筑 的 构 件 重 要 性 计算方法 ．采用有限元软件 ＡＮＳＹＳ 开发基于能量 方 法 的 生 死 单 元 法 和 改 变 弹 性 模 量 法 的 传 统 木 构 构 件重要性评价程序，具体流程如图 １ 所示 ． （ ａ）生死单元法 （ ｂ）改变弹性模量法 图 １ 重要性评价程序开发流程图 Ｆ ｉ １ Ｆ ｌ ｏｗｃｈａ ｒ ｔｏ ｆｉｍｐｏ ｒ ｔ ａｎｃ ｅｅ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎｐ ｒ ｏｇ ｒ ａｍ ｇ． １． ３ 计算方法的比较 以某典型三开间五檩抬梁式木构建筑为例，分别采用生死 单元法 和 改 变 弹 性 模 量 法 计 算 结 构 整 体 应变能的单位体积改变率，计算结果如图 ２， ３ 所示 ． （ ａ）整体框架 （ ｂ）单榀框架 图 ２ 生死单元法重要性计算结果 Ｆ ｉ ２ Ｃｏｍｐｏｎｅｎ ｔｉｍｐｏ ｒ ｔ ａｎｃ ｅｃ ａ ｌ ｃｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆｂ ｉ ｒ ｔ ｈ ｄｅ ａ ｔ ｈｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｍｅ ｔ ｈｏｄ ? ｇ． （ ａ）整体框架 （ ｂ）单榀框架 图 ３ 改变弹性模量法重要性计算结果 Ｆ ｉ ３ Ｃｏｍｐｏｎｅｎ ｔｉｍｐｏ ｒ ｔ ａｎｃ ｅｃ ａ ｌ ｃｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆａ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｇｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃｍｏｄｕ ｌ ｕｓｍｅ ｔ ｈｏｄ ｇ． 由图 ２， ３ 可知：采用生死单元法计算时，柱与额枋相交点之上木柱的构件重要性明显大于相交点之 下木柱，边贴木柱的重要性要大于明间木柱；而采用改变 弹 性模量 法计 算 时，木 柱 下 部 的 构 件 重 要 性 明 显大于木柱上部，边贴木柱的重要性要明显小于明间 木柱 ．根据实 际工 程 经 验 与 结 构 概 念 判 断，改 变 弹 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 淳庆，等：典型江南传统木构建筑的构件重要性分析方法 ６７ 性模量法的计算结果更符合实际情况 ．因此，综合考虑生 死 单元法 的不 足 之 处，以 及 木 构 建 筑 的 结 构 损 伤、材料性能退化和结构的受力特征，提 出 采 用 改 变 弹 性 模 量 法 对 传 统 木 构 建 筑 的 构 件 重 要 性 进 行 计 算，被改变弹性模量的单元的变形是连续的且能够传递荷 载 ．考虑 塑性 破 坏 过 程，改 变 弹 性 模 量 法 更 符 合传统木构建筑实际的结构状态评估 ． ２ 江南典型宋元木构建筑构件重要性评估 ２． １ 保国寺大殿有限元模型的建立 江南地区现存宋元时期传统木构建筑的结构体系以厅堂八架椽屋为主，其中，前后乳 " 用四柱为最 有代表性，在其基础上进行功能和形式优化及改进，形成 各 不相同 的多 变 结 构 体 系 ．应 用 最 为 广 泛 的 结 构演变分支是“八架椽屋前三椽 " 后乳 " 用四柱”，保国寺大殿、天宁寺大殿和延福寺大殿均为典型的月 梁造“八架椽屋前三椽 " 后乳 " 用四柱”结构体系 ．保国 寺大殿 现状，如 图 ４ 所 示 ．保 国 寺 大 殿 结 构 为 厅 堂式构架，呈传统井字型，前后内柱不同高 ．大殿结构 主要由 柱、梁、檩 条、斗 拱 等 构 件 组 成，梁 柱 连 接 均 为榫卯连接，其中，梁与柱的连接榫卯主要为镊口鼓卯或直榫，短柱与梁的连接榫卯主要为直榫 ． 采用 ＡＮＳＹＳ 有限元软件建立大 殿 的 有 限 元 计 算 模 型，如 图 ５ 所 示 ．梁 柱 连 接 节 点 考 虑 榫 卯 半 刚 性，柱与基础采用 铰 接，斗 拱 采 用 斜 杆 进 行 模 拟，结 构 阻 尼 比 取 ０． ０５，柱、梁、檩 条、斗 拱 等 构 件 采 用 ＢＥＡＭ１８９ 单元模拟，梁柱榫卯节 点 采 用 ＣＯＭＢＩＮＥ３９ 单 元 模 拟，考 虑 到 仅 做 构 件 重 要 性 评 估 方 法 研 究，对应工况可为弹性受力状态，因此， ＣＯＭＢＩＮＥ３９ 单元模拟的榫卯节点半刚性为常刚度 ．大殿主要榫 卯节点的半刚性数据可参考文献［ １６］，大殿木结构承重构件的主要材质为杉木 ．考虑到建筑物修建距今 的时间大于 ５００ａ，参考《古建筑木结构维护与加固技 术规范》建议的 折减系数，木材 顺 纹 弹 性 模 量 设 计 强度调整系数为 ０． ７５，故大殿木材的顺纹弹性模量 取 ６７５０ ＭＰａ，泊 松 比 为 ０． ３，木 材 其 余 的 弹 性 参 数 可参考文献［ １７］按比例关系取值 ．根据现场勘察，大殿屋面每平方 米有 １６ 块 盖瓦、 ３２ 块底 瓦，苫 背平均 厚为 １２ｃｍ，故屋面恒荷载标准值取 ３． ５ｋＰａ．活荷载标准值取 ０． ７ｋＰａ． 图 ４ 保国寺大殿现状 图 ５ 保国寺大殿有限元模型 Ｆ ｉ ４ Ｐｒ ｅ ｓ ｅｎ ｔｓ ｉ ｔ ｕａ ｔ ｉ ｏｎ ｇ． Ｆ ｉ ５ Ｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｍｏｄｅ ｌ ｇ． ｏ ｆＢａｏｇｕｏＴｅｍｐ ｌ ｅ ２． ２ 构件重要性评估 ２． ２． １ 明间横剖面木构 架 ｏ ｆＢａｏｇｕｏＴｅｍｐ ｌ ｅ 经 过 计 算，保 国 寺 大 殿 明 间 木 构 架 的 构 件 重 要 性 计 算 结 果，如 图 ６（ ａ）所 示 ．由图 ６（ ａ）可知：最大的构件为内柱上端支撑平梁的斗縅构件，在竖向荷载计算中该构件承受了较大 的压应力；四椽 " 由 于 承 受 了 较 大 的 弯 矩 和 剪 力 并 产 生 较 大 的变形，计算结果也偏大；保 国 寺 大 殿 的 前 檐 柱 和 前 内 柱 由 于 承受了更多的屋面荷载，重要性明显大于后檐柱和后内柱 ． ２． ２． ２ 山面前檐柱?内 柱 纵 剖 面 木 构 架 选 择 保 国 寺 大 殿 的 横剖截面（山面前檐柱?内 柱 截 面）进 行 构 件 重 要 性 计 算 分 析， 结果如图 ６（ ｂ）所 示 ．由 图 ６（ ｂ）可 知：构 件 重 要 性 的 最 大 值 发 生于东侧和西 侧 的 山 面 前 檐 柱，在 柱 构 件 内 的 重 要 性 呈 由 上 至下递增趋势，其次是前内柱，最后是靠近内柱的斗縅构件 ． ２． ２． ３ 结构整体 保国寺大殿结构整体的构件重要性计算 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． （ ａ）横剖木构架 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） ６８ （ ｂ）纵剖木构架 ２０１９ 年 （ ｃ）整体结构 图 ６ 保国寺大殿的构件重要性计算结果 Ｆ ｉ ６ Ｃａ ｌ ｃｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔｉｍｐｏ ｒ ｔ ａｎｃ ｅｏ ｆＢａｏｇｕｏＴｅｍｐ ｌ ｅ ｇ． 结果，如图 ６（ ｃ）所示 ．由图 ６（ ｃ）可知：由于保国寺大殿的构件较多且结构复杂，在竖向 荷载 作用下，构件 重要性最大值发生于内柱上端支撑平梁的斗縅构件，该部分构件的截面较小又承受了较大的屋面荷载， 当发生损伤时容易导致屋面角部坍塌；前内柱和前山面檐柱共 ４ 根柱的重要性在所有柱中最大，因其所 承担的屋面荷载面积最大，此外，两前檐柱底部的计算结 果 也偏大，其余 重 要 性 结 果 较 大 的 构 件 主 要 有 节点变形较大的构件及其周、长细比较大的构件，以及受力复杂、应力较大的构件 ． 传统木构建筑基于能量流方法的构件重要性分析可 通过有 限元 计 算 得 以 实 现，计 算 结 果 既 可 以 通 过云图直观显示，也可以用数据列表的形式呈现，但这两种方法都不能直观地对构件的重要性等级进行 评价 ．将构件重要性进行等级分类可以帮助研究人员和修缮工作者更便捷地识别关键构件，当结构中的 关键构件出现损伤或破坏时，整体结构应变能的改变最为突出，损坏严重会对传统木构建筑造成无法挽 回的损失 ．因此，对关键构件进行的监测能够更高效率地避免大型事故的发生，并在古建筑保护工作中 表 １ 传统木构构件重要性等级评定 提高效率 ． Ｔａｂ． １ Ｉｍｐｏ ｒ ｔ ａｎｃ ｅｒ ａ ｔ ｉ ｎｇｏ ｆ 传统木构的构件重要性等级评定，如 表 １ 所 示 ．表 １ 中： 犮 为构件 的 重 要 性 计 算 结 果 在 整 体 结 构 中 的 排 序 百 分比 ．由表 １ 可知：等级评定 中犮＞９５％ 的 含 义 为 该 构 件 的重要性计算数值大于 ９５％ 的 构件，可 以 评 定 为 Ⅰ 级 关 键构件，其损坏容易造成结构的大面积损坏；Ⅱ 级重要构 件损坏可引起较大范 围 的 损 坏；Ⅲ 级 次 要 构 件 损 坏 可 引 ｔ ｒ ａｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｗｏｏｄｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌｍｅｍｂｅ ｒ ｓ 等级 重要性排序 构件描述 Ⅰ级 Ⅱ级 Ⅲ级 Ⅳ级 犮＞９５％ ９５％≥犮＞８０％ ８０％≥犮＞５０％ ５０％≥犮＞０％ 关键构件 重要构件 次要构件 一般构件 起结构局部范围的损坏；Ⅳ 级一般构件损坏一般局限于损害构件本身，对结构整体影响较小 ． 保国寺大殿有 限 元 模 型 共 包 含 １７１７６ 个 单 元，依 据 表 １ 中的传统木构 构 件 重 要 性 等 级 评 定 方 法，保 国 寺 大 殿 的 关 键 构件（ 犮＞９５％ ）的单元总量为 ８５９ 个，其分布如图 ７ 所示 ．由 图 ７ 可知：保国寺大殿的主要构件重要性排序为犮（内柱上端支 撑 平梁的斗拱构件）＞犮（三 椽 " ）＞犮（前 内 柱?前 山 墙 檐 柱 的 四 柱）＞犮（南立面两前檐柱）＞犮（其他构件）． ３ 江南地区明清时期典型木构建筑 ３． １ 津逮楼有限元模型的建立 甘熙故居津 逮 楼 是 江 南 地 区 典 型 明 清 风 格 的 木 构 建 筑， 图 ７ 保国寺大殿关键构件分布 Ｆ ｉ ７ Ｄｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｋｅｙｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔ ｓ ｇ． ｏ ｆＢａｏｇｕｏＴｅｍｐ ｌ ｅ 如图 ８ 所示 ．根 据 现 场 测 绘 和 勘 察，该 建 筑 的 建 筑 平 面 布 局、 梁柱构架体系、木构件尺度、梁柱榫卯连接及空斗墙围护墙体构造做法均基本符合江南传统木构建筑的 做法，为典型的明清江南传统木构建筑 ．津逮楼为东西对称结构，共六榀框架 ． 津逮楼梁柱连接均为榫卯连接，檐柱与梁连接采用箍 头 榫连 接，中 柱 与 梁 连 接 采 用 半 榫 连 接，瓜 柱 与梁连接采 用 直 榫 连 接，柱 与 基 础 采 用 铰 接 连 接，结 构 阻 尼 比 取 ０． ０５，柱、梁、檩 条 等 构 件 采 用 ＢＥＡＭ１８９ 单 元 模 拟，梁 柱 榫 卯 节 点 采 用 ＣＯＭＢＩＮＥ３９ 单 元 模 拟，榫 卯 半 刚 性 数 据 参 考 文 献 ［ １８］～ 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 淳庆，等：典型江南传统木构建筑的构件重要性分析方法 ６９ ［ ２０］．津逮楼的木材顺纹弹性模量 犈 取 ８５５０ ＭＰａ，泊 松 比 为 ０． ３，木 材 其 余 弹 性 参 数 参 考 文 献 ［ １９］按 比例关系取值 ．津逮楼的屋面活荷载标准值狇Ｋ ＝０． ７ｋＰａ；屋面恒荷载标准值 犵Ｋ ＝２． ４ｋＰａ；楼面活荷载 标准值狇Ｋ１ ＝３． ５ｋＰａ；楼面恒荷载标准值 犵Ｋ１ ＝１． ０ｋＰａ．津逮楼等明清时期的江南传统木构建筑出现了 很普遍的砖砌山墙，将山墙面简化为等效斜撑，砌体材料强度取测试值如下：弹性模量为 ９３０ ＭＰａ；泊松 比为 ０． ３；剪切模量为 ３５７． ７ ＭＰａ；密度为 １５００ｋｇ·ｍ－３ ．对 于 结构内部砖 砌 墙 体，也 以 等 效 斜 撑 的 形 式进行了简化模拟 ．津逮楼的有限元模型，如图 ９ 所示 ． 图 ８ 津逮楼现状 图 ９ 津逮楼有限元模型 Ｆ ｉ ８ Ｐｒ ｅ ｓ ｅｎ ｔｓ ｉ ｔ ｕａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆＪ ｉ ｎｄａ ｉＢｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇ ｇ． Ｆ ｉ ９ Ｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｅｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｍｏｄｅ ｌｏ ｆＪ ｉ ｎｄａ ｉＢｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇ ｇ． ３． ２ 构件重要性评估 ３． ２． １ 明间木构架 津逮楼明间木构架的构件重要性计算结果，如图 １０（ ａ），（ ｂ）所示 ．由图 １０（ ａ），（ ｂ） 可知：重要性最大的构件是金柱，其他构件（尤其二层构件）的计算结果不明显，因此，选择楼面梁以上的 明间木构架二层部分进行独立观察；二层楼面梁的重要 性计算 结果 与楼面 梁 以 弯 曲 变 形 为 主 导 的 不 利 情况相对应，跨中重要性最大，其次为梁柱节点处；虽然三架梁和五架梁的受力水平也较高，但由于构件 截面尺寸较大，使重要性计算结果降低；明间木构架的构 件重要性 排序为犮（一层金 柱）＞犮（金 柱 间 楼 面 梁）＞犮（金柱与檐柱间楼面梁）＞犮（二层金柱）＞犮（一层檐柱）＞犮（二层檐柱）＞犮（其他构件）． ３． ２． ２ 边贴木构架 边贴木构架的重要性计 算结果，如图 １０（ ｃ），（ ｄ）所 示 ．由 图 １０（ ｃ），（ ｄ）可 知：最 大 值发生在一层中柱；与明间木构架不同的是边贴木构 架的楼 面梁跨 度 较 小，因 而 内 力 水 平 较 低，重 要 性 计算结果较小；边贴木构架的构件重要性排序为犮（一层中柱）＞犮（一层金柱）＞犮（一层檐柱）＞犮（二层中 柱）＞犮（中柱与金柱间楼面梁）＞犮（二层金柱）＞犮（二层檐柱）＞犮（其他构件）． ３． ２． ３ 结构整体 津逮楼结构整体的构件重要性计 算 结 果，如 图 １０（ ｅ）所 示 ．由 图 １０（ ｅ）可 知：明 间 木 构架的金柱构件重要性仍最为突出；构架间的横向联系构 件 如枋、檩条 的 重 要 性 计 算 结 果 均 较 小；在 楼 面荷载的作用下，一层内柱的重要性均较大，在修缮和保护工作中应当给予重视 ． 津逮楼有限元模型共包含 ３６１４ 个单元，其 中，共 １８１ 个 单 元 为 关 键 构 件 （单 元 尺 度），关 键 构 件 的 分布，如图 １１ 所示 ． 由图 １１ 可知：结构整体的关键构件主要是明间木构架 一层金 柱、明 间 木 构 架 金 柱 间 楼 面 梁 跨 中 部 分、边贴木构架一层中柱及边贴木构架一层金柱；津逮楼的主要构件 重要 性排序 为犮（一 层明间 金柱）＞ 犮（明间金柱间楼面梁）＞犮（一层边贴中柱）＞犮（一层边贴金柱）＞犮（明间金柱与檐柱间楼面梁）＞犮（二层 金柱）＞犮（明间五架梁）＞犮（其他构件）． （ ａ）明间木构架整体 （ ｂ）明间木构架二层部分 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） ７０ （ ｃ）边贴木构架 ２０１９ 年 （ ｄ）边贴木构架二层部分 （ ｅ）整体结构 图 １０ 津逮楼的构件重要性计算结果 图 １１ 津逮楼关键构件分布 Ｆ ｉ １０ Ｃａ ｌ ｃｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔ ｇ． Ｆ ｉ １１ Ｄｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｋｅｙｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔ ｓ ｇ． ｉｍｐｏ ｒ ｔ ａｎｃ ｅｏ ｆＪ ｉ ｎｄａ ｉＢｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇ ｏ ｆＪ ｉ ｎｄａ ｉＢｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇ ４ 江南地区传统木构建筑的关键构件分布规律 对比保国寺大殿与津逮楼的构件重要性评估结果，由于存在较大的做法和结构体系差异，两个不同 时期木构建筑的关键构件分布规律显示出差异性，但也可以从中总结出 ３ 点关键构件分布的相通之处： １）关键构件存在于承受大范围竖向荷载面积的木柱，如保国寺大殿的内柱、津逮楼 的金柱和 中柱 等； ２） 关键构件存在于跨度较大且承担荷载的梁跨中位置，如保国寺大殿的三椽 " 、津逮楼的楼面梁和五架梁 等； ３）关键构件存在于承担荷载且长细比较 大 的 构 件 处，如 保 国 寺 大 殿 的 内 柱 上 端 支 撑 平 梁 的 斗 縅 构 件、津逮楼的楼面梁等 ．构件重要性的计算结果不仅与构件的位置有关，还与承担的荷载（如轴力、剪力、 弯矩）相关，也与构件截面尺寸相关 ．在两个计算实例中，并 非所 有柱构 件 都 是 关 键 构 件，原 因 在 于 柱 的 实际承载力存在安全储备，当某处受损时可以依靠剩余截面继续承载 ． ５ 结论 以有限元软件 ＡＮＳＹＳ 为分析平台，自主开发 了 适 用 于 传 统 木 构 建 筑 的 基 于 能 量 变 化 的 改 变 弹 性 模量法的构件重要性评价程序，提出了构件重要性的 评估准 则，并 提出 等 级 分 类 方 法，基 于 构 件 重 要 性 的等级分类可以帮助判断关键构件的分布 ． 以保国寺大殿和津逮楼为例，对宋元时期、明清时期江南典型传统木构建筑的结构类型运用改变弹 性模量法，研究了它们在竖向荷载作用下的构件重要性，得到了这两种江南传统木构建筑关键构件的分 布规律 ．保国寺大殿的主要构件重要性排序为犮（内柱上 端支撑 平梁的 斗 縅 构件）＞犮（三 椽 " ）＞犮（前 内 柱?前山墙檐柱的四柱）＞犮（南立面两前檐柱）＞犮（其 他 构 件）．津 逮 楼 的 主 要 构 件 重 要 性 排 序 为犮（一 层 明间金柱）＞犮（明间金柱间楼面梁）＞犮（一层边贴中柱）＞犮（一层边贴金柱）＞犮（明 间金柱与 檐柱间 楼面 梁）＞犮（二层金柱）＞犮（明间五架梁）＞犮（其他构件）． 两种江南传统木构建筑的关键构件有如下 ３ 种分布规律： １）关键构件存在于 承受大范 围竖向 荷载 面积的木柱，如保国寺大殿的内柱、津逮楼的金柱和中柱等； ２）关键构件存在于跨 度较大且 承担荷 载的 梁跨中位置，如保国寺大殿的三椽 " 、津逮楼的楼面梁和五架梁等； ３）关键构件存 在于承担 荷载且 长细 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 淳庆，等：典型江南传统木构建筑的构件重要性分析方法 ７１ 比较大的构件处，如保国寺大殿的内柱上端支撑平梁 的斗 縅 构件、津逮 楼 的 楼 面 梁 等 ．构 件 重 要 性 的 计 算结果不仅与构件的位置有关，还与承担的荷载（如轴力、剪力、弯矩）相关，也与构件截面尺寸相关 ． 参考文献： ［ １］ 张雷明，刘 西 拉 ．框 架 结 构 能 量 流 网 络 及 其 初 步 应 用 ［ Ｊ］．土 木 工 程 学 报， ２００７， ４０（ ３）： ４５?４９． ＤＯＩ： １０． １５９５１／ ｊ． ｔｍｇｃｘｂ． ２００７． ０３． ００８． ［ ２］ 林旭川，叶列平 ．基于构件重要 性 指 标 的 ＲＣ 框 架 结 构 抗 震 优 化 设 计 研 究 ［ Ｊ］．建 筑 结 构 学 报， ２０１２， ３３（ ６）： １６ ?２１． ＤＯＩ： ｚ ２０１２． ０６． ０１１． １０． １４００６／ ｊ． ｊ ｊ ｇｘｂ． ［ ３］ 柳承茂，刘西拉 ．结构安全性综合评估方法的研究［ Ｊ］．四川建筑科学研究， ２００４， ３０（ ４）： ４６ ４８． ? ［ ４］ 柳承茂，刘西拉 ．基于刚度的构件重要性评 估 及 其 与 冗 余 度 的 关 系 ［ Ｊ］．上 海 交 通 大 学 学 报， ２００５， ３９（ ５）： ７４６ ?７５０． ＤＯＩ： ｃｎｋ ｉ． ｓ ｔ ｕ． ２００５． ０５． ０１９． １０． １６１８３／ ｊ． ｊ ｊ ［ ５］ ＪＡＨＡＮ Ａ，ＭＵＳＴＡＰＨＡ Ｆ， ＳＡＰＵＡＮＳ Ｍ， 犲 狋犪 犾． Ａｆ ｒ ａｍｅｗｏ ｒ ｋｆ ｏ ｒｗｅ ｉ ｔ ｉ ｎｇｏ ｆｃ ｒ ｉ ｔ ｅ ｒ ｉ ａｉ ｎｒ ａｎｋ ｉ ｎｇｓ ｔ ａｇｅｏ ｆｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ  ｇｈ Ｊ］． ＴｈｅＩ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＡｄｖａｎｃ ｅｄ Ｍａｎｕ ｆ ａ ｃ ｔ ｕ ｒ ｉ ｎｇ Ｔｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ， ２０１２， ５８（ １）： ４１１?４２０． ａ ｌｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ［ ＤＯＩ： １０． １００７／ｓ ００１７０ ０１１ ３３６６ ７． ? ? ? ［ ６］ ＮＡＦＤＡＹ Ａ Ｍ． Ｓｙ ｓ ｔ ｅｍｓ ａ ｆ ｅ ｔ ｒ ｆ ｏ ｒｍａｎｃ ｅ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｓｆ ｏ ｒｓｋｅ ｌ ｅ ｔ ａ ｌｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＳ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， ｙｐｅ ２００８， １３４（ ３）： ４９９ ５０４． ＤＯＩ： １０． １０６１／（ ＡＳＣＥ） ０７３３ ９４４５（ ２００８） １３４： ３（ ４９９）． ? ? ［ ７］ ＺＨＵ Ｌ ｉ ｈｕａ，ＷＡＮＧ Ｎｉ ｎｇ ｕａｎ， ＤＡＩＪｕｎ． Ｅｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎｏｎｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｉｍｐｏ ｒ ｔ ａｎｃ ｅｂａ ｓ ｅｄｏｎｏｂ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅｗｅ ｉ ｔ ｉ ｎｇｍｅ ｔ ｈｏｄ［ Ｊ］． ｊ ｊ ｇｈ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＡｒ ｃｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅａｎｄＣ ｉ ｖ ｉ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， ２０１５， ３４（ ２）： ５５６ ５６３． ＤＯＩ： １０． １００７／ｓ １１１４４ ００７ ５１５６ ７． ? ? ? ? ［ ８］ 叶列平，林旭川，曲哲，等 ．基于广义结构刚度的构件重要性评价方法［ Ｊ］．建筑科学与工程学报， ２０１０， ２７（ １）： １ ６． ? ［ ９］ 张松 ．改进的统计矩点估计法及其在构件重要性分析中的应用［ Ｄ］．重庆：重庆大学， ２０１２． ［ １０］ 朱丽华，王宁娟，戴军 ．基于客观赋权法的构件重要性评估［ Ｊ］．建筑科学与工程学报， ２０１５（ ４）： ４６ ５２． ? ［ １１］ ＭＡＺＡＲＳＪ． Ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌｒ ｅ ｌ ｉ ａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆ Ｈｉ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅＩ ｎｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅｏ ｆＪ ａｐａｎ， ２００９， １７（ １４）： ２５７．ＤＯＩ： １０． ｙ［ ｇｈＰｒ １００２／９７８０４７０６１１７０８． ［ １２］ ＨＯＳＥＹＮＩＳ Ｍ， ＳＨＡＫＯＵＲＩＭ． Ｖｅ ｒ ｉ ｆ ｉ ｎｇｔ ｈｅｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔｏ ｆｅ ｌ ｅｍｅｎ ｔｂ ｉ ｒ ｔ ｈａｎｄｄｅ ａ ｔ ｈｔ ｅ ｃｈｎ ｉ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎ ｙ ｑｕｅｏｎｓ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＡｕ ｔ ｏｍｏ ｔ ｉ ｖｅａｎｄＡｐｐ ｌ ｉ ｅｄ Ｍｅ ｃｈａｎ ｉ ｃ ｓ， ２０１５， ３（ ２）： １３ １６． ｃ ｒ ａ ｃｋｅｄａ ｒ ｅ ａ ｓ［ ? ［ １３］ ＷＡＮＧ Ｄｕｏｄ ｉ ａｎ， ＱＩＵ Ｇｕｏｑ ｉ ｎｇ． Ｔｈｅｗａ ｒ ｔ ｉｍｅｂ ｒ ｉ ｄｇｅｒ ｅ ｌ ｉ ａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎ ｍｏｄｅ ｌｂａ ｓ ｅｄｏｎｂ ｉ ｒ ｔ ｈ ａ ｔ ｈｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ?ａｎｄ ?ｄｅ ｙｅ ［ Ｊ］． Ａｍｅ ｒ ｉ ｃ ａｎＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＣｏｍｐｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＭａ ｔ ｈｅｍａ ｔ ｉ ｃ ｓ， ２０１１， １（ ４）： ２８１ ２８４． ＤＯＩ： １０． ４２３６／ａ ｃｍ． ２０１１． １４０３４． ? ｊ ［ １４］ 郑江，葛鸿鹏，王先铁，等 ．局部位形 约 束 生 死 单 元 法 及 其 在 施 工 力 学 分 析 中 的 应 用 ［ Ｊ］．建 筑 结 构 学 报， ２０１２， ３３ （ ｚ ２０１２． ０８． ００１． ８）： １０１ １０８． ＤＯＩ： １０． １４００６／ ? ｊ． ｊ ｊ ｇｘｂ． ［ １５］ 卢啸，陆新征，张劲泉，等 ．某石拱桥连续倒塌模拟及构件重要性评 价 ［ Ｊ］．兰 州 交 通 大 学 学 报， ２０１０， ２９（ ６）： ２５ ３０． ? １０． ３９６９／ ４３７３． ２０１０． ０６． ００６． ＤＯＩ： ｉ ｓ ｓｎ． １００１ ? ｊ． ［ １６］ 韩宜丹，淳庆 ．宁波保国寺大殿风振性能研究［ Ｊ］．文物保护与考古科学， ２０１７， ２９（ ６）： ８４ ９４． ? ［ １７］ 汪兴毅，王建国 ．徽州木结构古民居营造合理性的理论分析［ Ｊ］．合肥工业 大 学 学 报， ２０１１， ３４（ ９）： １３７５ １３８０． ＤＯＩ： ? １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １００３ ５０６０． ２０１１． ０９． ０２３． ? ｊ． ［ １８］ 淳庆，吕伟，王建国，等 ．江浙地区抬梁和穿斗木构体 系 典 型 榫 卯 节 点 受 力 性 能 ［ Ｊ］．东 南 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）， ２０１５， ４５（ １）： １５１ １５８． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １００１ ０５０５． ２０１５． ０１． ０２． ? ? ｊ． ［ １９］ 淳庆，潘建伍，韩宜丹 ．江南地区传统木构建筑半 榫 节 点 受 力 性 能 研 究 ［ Ｊ］．湖 南 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）， ２０１６， ４３ （ ｉ ｓ ｓｎ． １６７４ １）： １２４ １３１． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ２９７４． ２０１６． ０１． ０１７． ? ? ｊ． ［ ２０］ ＣＨＵＮ Ｑｉ ｎｇ， ＨＡＮ Ｙｉ ｄａｎ，ＭＥＮＧＺｈｅ．Ｍｅ ｃｈａｎ ｉ ｃ ａ ｌｐ ｒ ｏｐｅ ｒ ｔ ｉ ｅ ｓｏ ｆｍｏｎｏｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｇｕ ｔ ｏｕｍｏ ｒ ｔ ｉ ｓ ｅ ｔ ｅｎｏｎｊ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓｏ ｆｔ ｈｅ ? ｔ ｒ ａｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｔ ｉｍｂｅ ｒｂｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇｓｉ ｎｔ ｈｅ Ｙａｎｇ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒｒ ｅｇ ｉ ｏｎ ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＳｏｕ ｔ ｈｅ ａ ｓ ｔ Ｕｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｌ ｉ ｓｈ Ｅｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎ， ｙ：Ｅｎｇ ｉ ｓ ｓｎ． １００３ ２０１６， ３２（ ４）： ４５７ ４６３． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ７９８５． ２０１６． ０４． ０１１． ? ? 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：方德平） 第 ４０ 卷 第１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１８０８０１５ ? 半封闭海湾围填海对水动力 环境的影响分析 龚旭东１，俞缙１，蓝尹余２，３ （ １．华侨大学 福建省隧道与城市地下空间工程技术研究中心，福建 厦门 ３６１０２１； ２．福建海洋研究所，福建 厦门 ３６１０１３； ３．福建省海岛与海岸带管理技术研究重点实验室，福建 厦门 ３６１０１３） 摘要： 以东山湾为例，采用平面二维数学模型，从潮流、纳 潮 量 和 水 交 换 ３ 个 方 面 探 讨 湾 内 围 填 海 对 东 山 湾 水动力环境的影响 ．研究结果表明：随着填海面积的增 加，影 响 范 围 及 程 度 不 断 增 大；湾 口 海 域 对 填 海 区 位 置 及填海范围的响应较为敏感，当填海范围扩大到 湾 口 海 域 后，纳 潮 量 减 少 １０％ 以 上，大 潮 平 均 水 交 换 率 均 减 小 ８． ８２％ ，小潮平均水交换率减小 １３． ３３％ ，易影响湾内的污染物扩散能力，从而引发水质和生态问题 ． 关键词： 水动力环境；半封闭海湾；围填海；东山湾 中图分类号： Ｐ７３１． ２ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ００７２ ０７ ? ? ? 犈犳 犳 犲 犮 狋 狊狅 犳犚犲 犮 犾 犪犿犪 狋 犻 狅狀狅狀犎狔犱 狉 狅犱狔狀犪犿犻 犮 犾 狅 狊 犲 犱犅犪 犈狀狏 犻 狉 狅狀犿犲狀 狋犻 狀犛 犲犿犻 ?犆 狔 ， ＧＯＮＧ Ｘｕｄｏｎｇ１，ＹＵＪ ｉ ｎ１，ＬＡＮ Ｙｉ ｎｙｕ２ ３ （ １．Ｆｕ ｉ ａｎＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙＲｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈＣｅｎ ｔ ｅ ｒｆ ｏ ｒＴｕｎｎｅ ｌａｎｄＵｎｄｅ ｒ ｒ ｏｕｎｄＳｐａ ｃ ｅ， ｊ ｇ Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ； ｙ，Ｘｉ ２．Ｆｕ ｉ ａｎＩ ｎｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅｏ ｆＯｃ ｅ ａｎｏｇ ｒ ａｐｈｙ，Ｘｉ ａｍｅｎ３６１０１３，Ｃｈ ｉ ｎａ； ｊ ３．Ｆｕ ｉ ａｎＰｒ ｏｖ ｉ ｎｃ ｉ ａ ｌＫｅｙＬａｂｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｆＣｏａ ｓ ｔａｎｄＩ ｓ ｌ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎ ｔＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙＳ ｔ ｕｄｙ，Ｘｉ ａｍｅｎ３６１０１３，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｊ ｙｏ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ｔｈ ｉ ｓｐａｐｅ ｒｉ ｎｖｅ ｓ ｔ ｉ ｔ ｅ ｓｔ ｈｅｈｙｄ ｒ ｏｄｙｎａｍｉ ｃｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔｃｈａｎｇｅ ｓｏ ｆｔ ｈｅｔ ｉ ｄｅｃｕ ｒ ｒ ｅｎ ｔ，ｔ ｈｅｔ ｉ ｄａ ｌｐ ｒ ｉ ｓｍ ｇａ ａｎｄｔ ｈｅｗａ ｔ ｅ ｒｅｘｃｈａｎｇｅｏ ｆＤｏｎｇｓｈａｎＢａｙａ ｆ ｔ ｅ ｒｔ ｈｅｒ ｅ ｃ ｌ ａｍａ ｔ ｉ ｏｎ，ｕｓ ｉ ｎｇａ２ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｆ ｌ ｏｗ ｍｏｄｅ ｌ．Ｔｈｅｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓ ?Ｄｎｕｍｅ ｉ ｎｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｅｔ ｈａ ｔｅｘ ｔ ｅｎ ｔａｎｄｄｅｇ ｒ ｅ ｅｏ ｆｔ ｈｅｐ ｒ ｏ ｅ ｃ ｔｉｍｐａ ｃ ｔｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅｃ ｏｎ ｔ ｉ ｎｕａ ｌ ｌ ｔ ｈｔ ｈｅｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｉ ｎｇｏ ｆｔ ｈｅｒ ｅ ｃ ｌ ａｍａ ｔ ｉ ｏｎ ｊ ｙｗｉ ａ ｒ ｅ ａ．Ｔｈｅｈｙｄ ｒ ｏｄｙｎａｍｉ ｃｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔｏ ｆｂａｙ ｍｏｕ ｔ ｈａ ｒ ｅ ａｉ ｓｓ ｅｎｓ ｉ ｔ ｉ ｖｅｔ ｏｔ ｈｅｐｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎａｎｄｅｘ ｔ ｅｎ ｔｏ ｆｔ ｈｅｒ ｅ ｃ ｌ ａｍａ  ｔ ｉ ｏｎｗｏ ｒ ｋｓ．Ｗｈｅｎｔ ｈｅｒ ｅ ｃ ｌ ａｍａ ｔ ｉ ｏｎａ ｒ ｅ ａｅｘ ｔ ｅｎｄｓｔ ｏｔ ｈｅｂａｙ ｍｏｕ ｔ ｈ，ｔ ｈｅｔ ｉ ｄａ ｌｐ ｒ ｉ ｓｍｃ ｏｕ ｌ ｄｄｅ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｍｏ ｒ ｅｔ ｈａｎ ｈｅａｖｅ ｒ ａｇｅｄｗａ ｔ ｅ ｒｅｘｃｈａｎｇｅｒ ａ ｔ ｅｏ ｆｔ ｉ ｄｅｆ ｌ ｏｗｓｉ ｓｒ ｅｄｕｃ ｅｄｂｙ８． ８２％ｉ ｎｔ ｈｅｓｐ ｒ ｉ ｎｇｔ ｉ ｄｅ，ａｎｄ １０％．Ａｄｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ ｌ ｙ，ｔ ｒ ｅｄｕｃ ｅｄｂｙ１３． ３３％ｉ ｎｔ ｈｅｎｅ ａｐｔ ｉ ｄｅ．Ｔｈｅｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｓｕｇｇｅ ｓ ｔｔ ｈａ ｔｔ ｈｅｄ ｉ ｆ ｆ ｕｓ ｉ ｏｎｃ ａｐａ ｃ ｉ ｔ ｆｐｏ ｌ ｌ ｕ ｔ ａｎ ｔ ｓｉ ｎＤｏｎｇｓｈａｎ ｙｏ Ｂａｙｃ ｏｕ ｌ ｄｂｅｅ ａ ｓ ｉ ｌ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｅｄｂｙｔ ｈｅｒ ｅ ｃ ｌ ａｍａ ｔ ｉ ｏｎｗｏ ｒ ｋｓ，ｗｈ ｉ ｃｈｍａｙｌ ｅ ａｄｔ ｏａｓ ｅ ｒ ｉ ｅ ｓｏ ｆｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ  ｙａ ｙａｎｄｅ ｃ ａ ｌｉ ｓ ｓｕｅ ｓ． 犓犲 狉 犱 狊： ｈｙｄ ｒ ｏｄｙｎａｍｉ ｃｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ；ｓ ｅｍｉ ｃ ｌ ｏ ｓ ｅｄｂａｙ；ｒ ｅ ｃ ｌ ａｍａ ｔ ｉ ｏｎ；ＤｏｎｇｓｈａｎＢａｙ ? 狔狑狅 ２１ 世纪以来，我国沿海地区通过围填海形成大量土地以缓解土地 资源稀 缺和 经济快速 发展之 间的 收稿日期： ２０１８ ０８ １５ ? ? 通信作者： 蓝尹余（ １９８５ Ｅ ｉ ｌ： ｈｈｕ ｌ ｃ ｏｍ． ?），女，助理研究员，主要从事河口海岸动力学的研究 ． ?ｍａ ｙｙ＠１６３． 基金项目： 国家自然科学基金资助项目（ ５１６７９０９３，５１８７４１４４）；福建 省 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 （ ２０１７Ｊ ０１０９４）；福 建 省科技计划项目（ ２０１７Ｒ１１０２） 第１期 龚旭东，等：半封闭海湾围填海对水动力环境的影响分析 ７３ 矛盾 ．然而，围填海在带来巨大经济、社会效益的同时，也对海洋生态系统造成一系列影响 ．随着“保护优 先、生态用海、集约用海”等科学用海理念的推广，近年来，国家采取了一系列围填海管控措施，旨在杜绝 一切违法违规使用海域的行为，减轻围填海的负面影 响 ．国 内外 众多学 者 也 进 行 了 一 系 列 研 究，从 潮 流 形态、地形变化、纳潮量、水交换、湿地环境及生态环境等多角度分析围填海活动对海湾的影 响 ［１?７］．半封 ［］ 闭海湾是指海湾口门宽度与岸线长度之比在 ０． ０１～０． １０ 之间的海湾 ８ ．此类海湾仅通过口门与外海进 行交换，且口门一般较窄，海湾自净能力较弱，因此，国内 学者对 半封 闭 海 湾 的 冲 淤 演 变、水 交 换 等 方 面 较为关注 ［９?１１］．本文以东山湾为研究对 象，在 实 测 地 形 资 料 和 水 文 资 料 的 基 础 上，采 用 二 维 潮 流 数 学 模 型及物质输移模型，探讨在半封闭 海湾内进行大 规模围 填 海 对 海 湾水动力的影响 ． １ 平面二维数学模型的建立 １． １ 研究区域概况 东 山 湾 位 于 福 建 省 东 南 沿 海 的 漳 浦 县、云 霄 县 和 东 山 县 之 间 ．湾口有塔屿、虎屿等众多岛屿形成 天 然屏障，阻碍 由 东 南 方 向 袭来的强浪 ．湾内水域宽广，水深 １０～３０ｍ，最大水深 ３６ｍ，岛 屿 间水域宽而深，拥有天然的航道、锚地与 港口资 源，是 福 建 省 三 大 优良港湾之一 ．东 山 湾 口 小 腹 大，口 门 宽 度 仅 ５ｋｍ，是 典 型 的 半 封闭海湾，其地形和测定分布，如图 １ 所示 ． 前人对东山湾水动力环境的研究不多，陈可锋等 ［１２］通过数 学 模型，计算八尺门 贯 通 工 程 对 东 山 湾 及 诏 安 湾 的 潮 流 影 响；蓝 尹 余等 图 １ 东山湾地形及测点分布图 Ｆ ｉ １ Ｔｏｐｏｇ ｒ ａｐｈｙｏ ｆＤｏｎｇｓｈａｎＢａｙ ｇ． ［ １３］ 采用数值模拟的方法，讨论重力式码头建设对东山湾水 动 ａｎｄｏｂｓ ｅ ｒ ｖａ ｔ ｉ ｏｎｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｓ 力及泥沙冲淤环境的影响 ．这些研究主要是针对小型工程，而针对大规模连片式填海对东山湾的水动力 影响研究相对较少 ．近年来，古雷半岛西侧规划进行大规模填海造地，因此，有必要探讨填海工程对海域 的影响 ． １． ２ 模型的基本方程 在笛卡尔直角坐标系下，根据 Ｂｏｕｓ ｉ ｎｅ ｓｑ 涡粘假定和静水压假设，沿垂向 平均 的二维潮 流及物 质输 移基本方程表述如下． １）连续方程： 狌 狏 犺 犺 珔 犺 珔 ０． ＋ ＋ ＝ 狋 狓  狔 （ １） ２ ２ 狌 狌 犺 珔 犺 珔 犺狌狏  犵犺  ρ ＋τｓ，狓 －τｂ，狓 ＋  （ 犺犜狓，狓 ）＋  （ 犺犜狓，狔 ）， ＋ ＋ ＝－犵犺 η － 狋 狓 狓  狓 狔 狓 ２   狔 ０ ０ ０ ρ ρ ρ （ ２） ２ ２ 狏 狏 犺 珔 犺狌狏 犺 珔  犵犺  ρ ＋τｓ，狔 －τｂ，狔 ＋  （ 犺犜狓，狔 ）＋  （ 犺犜狔，狔 ）． ＋ ＋ ＝－犵犺 η － 狋  狓 狔 狔 ２ 狔 ρ０ 狔 ρ０ ρ０ 狓 （ ３） ２）动量方程： ３）物质输移方程： ２ ２ 犆 犆 犆 犆 犆 ＋狌 ＋狏 ＝ 犇狓 ２ ＋ 犇狔 ２ ． 狋  狓犻 狔犻 狓 狔 （ ４） 式（ １）～ （ ３）中： 狓， ｒ ｔ ｅ ｓ ｉ ａｎ 坐标系； 狋 为时 间； 犺 为 总 水 深， 犺＝η＋犱，其 中， 犱 为 静 水 深， 狔 为右手 Ｃａ η 为水 位； 狌， 狏 分别为流速在狓， τｓ，狓 ， τｓ，狔 分别为风应力在狓， 狔 方向上的分量； 狔方 ρ 为水密度； ρ０ 为参考水密度； 向上的分量； 犜狓，狓 ， 犜狓，狔 ， 犜狔，狓 ， 犜狔，狔 为 水 平 粘 滞 应 力 项； 犆 τｂ，狓 ， τｂ，狔 分别为底部应力在 狓， 狔 方 向 上 的 分 量； 为物质能量； 犇狓 ， 犇狔 为扩散系数 ． １． ３ 计算网格及参数设置 模型计算范围包括整个东山湾、浮头湾、旧镇湾，外海开边界的东侧设在浮头湾的六鳌镇，南侧设在 东山岛的陈城镇 ．计算域南北长约 ５０ｋｍ，东西宽约 ４０ｋｍ．模型采用三角形网格，网格大小一般在 ５０～ 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． ７４ 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） ２０１９ 年 １０００ｍ 之间 ．外海潮位边界考虑了 Ｍ２， Ｓ２， Ｎ２， Ｋ２， Ｋ１， Ｏ１， Ｐ１， Ｑ１ 等 ８ 个调和分潮 ． １． ４ 模型的验证 模型对 ２０１３ 年 ９ 月东山湾同步实测资料进行验证，其 中 包 括 ３ 个 潮 位 站 和 １３ 个 流 速、流 向 测 点， 具体位置如图 １ 所示 ．由图 １ 可 知：潮 位 模 拟 相 位 偏 差 在 ０． ５ｈ 内，最 高、最 低 潮 位 值 的 偏 差 在 １０ｃｍ 内，流速流向过 程线 基本一致，流向 偏 差在 １０ °之内，可 见数 值模拟 结 果与 实 测值 均满 足 ＪＴＳ／Ｔ２３１ ２ ? ? １０２０《海岸与河口潮流泥沙模拟技术规程》的要求 ．潮流验证点 ９＃ 的验证图，如图 ２ 所示 ． （ ａ）古雷潮位 （ ｂ）流速 （ ｃ）流向 图 ２ 部分潮位和潮流验证曲线 Ｆ ｉ ２ Ｓｏｍｅｔ ｉ ｄａ ｌｌ ｅ ｖｅ ｌ ｓａｎｄｃｕ ｒ ｒ ｅｎ ｔｖｅ ｒ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｃｕ ｒ ｖｅ ｓ ｇ． ２ 湾内围填海工程对东山湾水环境的影响 ２． １ 填海的方案设计 根据目前实施的填海工程及收 集到 的相关 规 划，在 东 山 湾 东 岸、古雷半岛西部海域设计 ３ 个填 海方 案，填 海 强度 逐 渐 增 大 ．方 案 Ⅰ 填 海 ５． ３７ｋｍ２ ，方 案 Ⅱ 填 海 ８． ５９ｋｍ２ ，方 案 Ⅲ 填 海 ３２． １４ ｋｍ２ ，其中，方案 Ⅰ ，Ⅱ 主要位于高滩海域，方案 Ⅲ 不仅填海面积较 大，且有 ３． ７８ｋｍ２ 的填海位于湾口，如图 ３ 所示 ． ２． ２ 流速变化的影响分析 东山湾潮流形态以往复流为主，涨潮方 向 基 本 为 ＮＷ ～Ｎ 方 向，落潮流方向基本为 ＳＥ～Ｓ 方向 ．涨潮时，进入东山湾的涨潮流 图 ３ 方案布置图 在口门附近被塔屿 分 成 东 西 两 支，而 塔 屿 东 侧 因 水 深 较 大、潮 流 Ｆ ｉ ３ Ｐ ｌ ａｎｌ ａｙｏｕ ｔ ｇ． 动力较强，是外海潮波进入东山湾的主要通道 ．塔屿西侧 潮 流往西 偏转 经 东 山 港 区 进 入 八 尺 门 水 道 ．塔 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 龚旭东，等：半封闭海湾围填海对水动力环境的影响分析 ７５ 屿东侧潮流又被虎屿及周边岛屿分成两个分支，虎屿 西支则 沿湾内 中 线 深 槽 北 上，上 溯 漳 江，虎 屿 东 支 沿古雷半岛西侧北上 ．落潮时，潮流与上游径流一同沿原路流向外海 ．现状条件下，大潮涨、落急流场，如 图 ４ 所示 ．湾内围填海势必引起海湾流场变化，为了直观 地 展示各 方案 对 东 山 湾 内 流 速 的 影 响，根 据 计 算结果绘制了各方案流速变化分布图，如图 ５ 所示 ． （ ａ）涨急 （ ｂ）落急 图 ４ 现状条件下大潮涨与落急流场 Ｆ ｉ ４ Ｃｕ ｒ ｒ ｅｎ ｔｆ ｉ ｅ ｌ ｄｓｄｕ ｒ ｉ ｎｇｅｂｂａｎｄｆ ｌ ｏｗｏ ｆｓｐ ｒ ｉ ｎｇｔ ｉ ｄｅ ｇ． （ ａ）方案 Ⅰ 涨半潮 （ ｂ）方案 Ⅰ 落半潮 （ ｃ）方案 Ⅱ 涨半潮 （ ｄ）方案 Ⅱ 落半潮 （ ｅ）方案 Ⅲ 涨半潮 （ ｆ）方案 Ⅲ 落半潮 图 ５ 大潮平均流速变化分布图 Ｆ ｉ ５ Ａｖｅ ｒ ａｇｅｄｖｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｍａｐｏ ｆｓｐ ｒ ｉ ｎｇｔ ｉ ｄｅ ｇ． ｙｄ 由图 ５ 可知：各方案涨半潮及落半潮对流速的影响均类似； ３ 个填 海方案 都对 东山湾的 水动力 场产 生了影响，且随着填海面积的增加，影响范围及程度不断增大 ．对东山湾不同海 域（图 ３）进 行分析，有如 下 ４ 个结论 ． 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） ７６ ２０１９ 年 １）填海区周边海域 ．对填海响应最明显的就是填海区周边海域 ．方案 Ⅰ 情况下，原先流 经填 海区的 水流集中往填海区西侧海域汇集，导致该海域流速略微增大，增幅 在 １～４ｃｍ·ｓ－１ 之间 ．而 填海 区南北 两侧形成一个掩护区，水流流速放缓，且距填海区越近减幅越大，最大减幅出现在紧邻填海区南侧海域， 可达 ２１ｃｍ·ｓ－１ ．当填海往北推进，北 侧 的 流 速 减 小 区 消 失，而 填 海 区 南 侧 海 域 的 流 速 仍 呈 减 小 趋 势 ． 填海区西侧海 域依旧表 现为流速 略微增 大，增 幅也在 １～４ｃｍ·ｓ－１ 之间 ．当填海继 续往外 推 进 至 方 案 Ⅲ 的情况下，填海区西侧前沿海域流速变化呈两种趋 势，北 部主 要受水 流 汇 集 的 影 响，仍 表 现 为 流 速 增 大，而南部主要是因为填海面积较大，减少了海湾纳潮量，南部流速减小 ． ２）湾口海域 ．方案 Ⅰ 情况下，口门海域受影响的海域范围不大，集中在虎屿东侧，且流 速变化不大， 减幅仅在 １～２ｃｍ·ｓ－１ 之间 ．随着填海不断扩大至方案 Ⅱ 情况 下，整 个口门 海域水流 流速都 受到 影响， 但是影响程度不大，减幅基本在 １～２ｃｍ·ｓ－１ 之间 ．当围填海往南及西 侧不 断扩大 至方案 Ⅲ 的 情况时， 湾口海域水动力条件变化很大 ．由于古雷半岛西侧一 大片海 域被围 填，在 潮 差 不 变 的 情 况 下，东 山 湾 容 纳海水的能力大幅减少，导致口门附近海域水动力条件减弱，流速减小，塔屿西 侧水道流速 减幅在 ３～５ ｃｍ·ｓ－１ 之间；塔屿与虎屿之间水道流速减幅在 ４～５ｃｍ·ｓ－１ 之间；虎屿与填海工 程之间的 水道流 速减 幅在 ５～６ｃｍ·ｓ－１ 之间 ． ３）中央深槽海域 ．当在古雷半岛西侧滩涂海域小范围填海时，中央深槽海域基本 没有 受到影 响 ．当 填海范围扩大至方案 Ⅱ 情况时，中央深槽海域受影响 也不大，只有 靠近 湾 口 的 那 部 分 流 速 略 微 减 小 ．而 当填海不断往南扩大时，中央 深 槽 海 域 流 速 普 遍 减 小，特 别 是 靠 近 湾 口 的 部 分 减 幅 较 大，达 到 ６ｃｍ· ｓ－１ 左右 ． ４）八尺门及东山岛北部海域 ．当只在古雷半岛西侧小范围填海时，由于填海面积 不大 且距离 较远， 八尺门及东山岛北部海域的流场基本没有受到影响 ．随着填 海范 围扩 大，该 海 域 略 微 受 到 一 些 影 响，流 速普遍减小，减幅基本在 １～２ｃｍ·ｓ－１ 之间 ．当填海继续扩大至 方案 Ⅲ 情况，该海 域受影响 的范围 持续 扩大，且东山岛的东北部海域流速减幅较大，达到 ６ｃｍ·ｓ－１ 左右 ． ２． ３ 纳潮量变化的影响分析 海湾纳潮量既是衡量海湾开发价 值 的 一 个 重 要 指 标，也 是 反 映 海 湾 生 命 力 的 重 要 参 数 ［１４］．常 用 的 计算方法是计算一个涨潮或者落潮周期内通过特定断面的海水通量 ［１５］，计算式为 狋２ ∫（犙 ＋犙 ）ｄ狋． 犙＝ 狓 狋１ （ ５） 狔 狀 狀 式（ ５）中： 犙狓 ， 犙狔 分别为狓 和狔 方向上，单位时间内通过断面的水通量， 犙狓 ＝ ∑狌 犺 犾狓 ， 犙狔 ＝ ∑ 狏犺 犾狔 ，其 狀＝１ 狀＝１ 中， 狀 为断面上的总网格数， 狌， 狏 分别为流速在狓， 犺 为总水深， 犾狓 ， 犾狔 分别为狓， 狔 方向上的分量， 狔 方向上 的网格宽度； 狋１ ， 狋２ 分别为涨潮或落潮周期的起始和结束时间 ． 为了反映一个潮周期纳潮量，取一个涨潮期与落潮 期的海 水通量 的 平 均 值 作 为 整 个 潮 周 期 的 纳 潮 量 ．根据式（ ５）计算各方案大、小潮的纳潮量，并计算 出纳潮 量变化统 计 情 况，如 表 １ 所 示 ．由 表 １ 可 知： 纳潮量变化与填海面积呈明显的负相关关系 ．随着填 海面积 的逐渐 增 大，湾 内 海 域 面 积 逐 渐 减 小，在 外 海潮差不变的情况下，直接导致纳潮量不断下降；方案 Ⅰ 对纳潮量 损失的影 响最小，变 化率 均小于 ３％ ， 方案 Ⅱ 引起的纳潮量变化率均小于 ４％ ，方案 Ⅲ 对纳潮 量 的影 响 最 大，变 化 率 均 大 于 １０％ ；纳 潮 量 对 潮 型的敏感性也不同，小潮期纳潮量的影响略微大于大 潮期；纳潮量 减少 引 起 东 山 湾 环 境 容 量 下 降，湾 内 的水质环境恶化 ． 表 １ 各方案纳潮量及变化统计情况 Ｔａｂ． １ Ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓｏｎｔ ｉ ｄａ ｌｐ ｒ ｉ ｓｍａｎｄｃｈａｎｇｅ ｓｉ ｎｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｐ ｒ ｏｇ ｒ ａｍｓ 方案 Ⅰ 方案 Ⅱ 方案 Ⅲ 潮型 现状纳潮 量／１０８ｍ３ 大潮 ７． １９ ７． ０３ －０． １６ －２． ２３ ６． ９４ －０． ２５ －３． ４８ ６． ３７ －０． ８２ －１１． ４０ 小潮 ４． ９９ ４． ８７ －０． １２ －２． ４０ ４． ８０ －０． １９ －３． ８１ ４． ４０ －０． ５９ －１１． ８２ 纳潮量／ 变化值／ 变化率／ 纳潮量／ 变化值／ 变化率／ 纳潮量／ 变化值／ 变化率／ ％ ％ ％ １０８ｍ３ １０８ｍ３ １０８ｍ３ １０８ｍ３ １０８ｍ３ １０８ｍ３ ２． ４ 水交换变化的影响分析 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 龚旭东，等：半封闭海湾围填海对水动力环境的影响分析 ７７ 海水平均交换率与水半交换期均是表征湾内海水与外海海水交换的能 力 ．海 水平 均交换 率 ［１６］的计 算式为 犙ｊ （ ． ６） 犞ａ 式（ ６）中： 犙ｊ 为一个潮周期内，通过 特 定 断 面 的 海 水 净 流 出 通 量， 犙ｊ＝犙ｐ －犙ｆ，其 中， 犙ｐ， 犙ｆ 分 别 为 涨 潮 γ＝ 期和落潮期通过特定断面的海水通量； 犞ａ 为平均海平面时，海湾的海水总体积 ． 将海湾作为一个单箱模型，假设湾内海水与湾外海水 进 行直 接 交 换，湾 内 海 水 均 匀 混 合，海 水 半 更 换期 ［１７］的计算式为 ０． ６９３犞ａ （ ． ７） 犙ｆγ 根据式（ ６），（ ７）计算得到各方案下的海水平均交换率和半更换期，结果如表 ２ 所示 ．各方案下，海水 犜１／２ ＝ 平均交换率的变化情况，如表 ３ 所示 ．研究发现，水交换率变化率也与填海面积呈负相关关系 ．由表 ２ 可 知：整体上看，随着填海面积增大，东山湾海水的更新能 力下 降，海水 平 均 交 换 率 逐 渐 下 降，海 水 半 更 换 期逐渐增大，小潮期更易受到填海工程的影响 ．由表 ３ 可知：方案 Ⅰ 与方 案 Ⅱ 填 海 区 域 大 部 分 位 于 滩 涂 之上，水深 较浅，对 海水交换 的影 响比较 小，大 潮 平均 水交 换率 均 减小了 ０． ９８％ ，小潮平 均水 交 换 率 分 别减小了 ３． ３３％ 与 ６． ６７％ ；而方案 Ⅲ 填海面积较大，且 一部 分 湾 口 海 域 被 围 填，造 成 东 山 湾 湾 口 缩 窄， 海水交换受阻，大潮平均水交换率均减小了 ８． ８２％ ，小 潮平 均 水 交 换 率 减 小 了 １３． ３３％ ，这 必 然 会 影 响 东山湾内的污染物扩散能力，从而引发一系列的水质和生态问题 ． 表 ２ 不同方案海水平均交换率和半更换期 Ｔａｂ． ２ Ａｖｅ ｒ ａｇｅｄｓ ｅ ａｗａ ｔ ｅ ｒｅｘｃｈａｎｇｅｒ ａ ｔ ｅａｎｄｈａ ｌ ｆｒ ｅｐ ｌ ａ ｃ ｅｍｅｎ ｔｐｅ ｒ ｉ ｏｄｉ ｎｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｐ ｒ ｏｇ ｒ ａｍｓ 方案 Ⅰ 现状 潮型 方案 Ⅱ 方案 Ⅲ γ 犜１／２ γ 犜１／２ γ 犜１／２ γ 犜１／２ 大潮 ０． １０２ １０ ０． １０１ １１ ０． １０１ １１ ０． ０９３ １２ 小潮 ０． ０３０ ５４ ０． ０２９ ５６ ０． ０２８ ５８ ０． ０２６ ６７ 表 ３ 不同方案海水平均交换率变化统计情况 Ｔａｂ． ３ Ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓｏｎａｖｅ ｒ ａｇｅｄｅｘｃｈａｎｇｅｒ ａ ｔ ｅ ｓｏ ｆｓ ｅ ａｗａ ｔ ｅ ｒｉ ｎｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｐ ｒ ｏｇ ｒ ａｍｓ 潮型 方案 Ⅰ 方案 Ⅱ 方案 Ⅲ 变化值 变化率／％ 变化值 变化率／％ 变化值 变化率／％ 大潮 －０． ００１ －０． ９８ －０． ００１ －０． ９８ －０． ００９ －８． ８２ 小潮 －０． ００１ －３． ３３ －０． ００２ －６． ６７ －０． ００４ －１３． ３３ ３ 讨论 围填海对周边海域的影响与填海区的位置、填海强度密切相关 ．通过湾内各海域对围填海的响应程 度看，靠近湾顶海域受影响不大，而湾口海域受影响较大 ．这主要是因为对于半封闭海湾，作为海湾与外 海进行海水交换的主要通道，湾口海域对填海的响应较为敏感 ． 对比方案 Ⅰ 与方案 Ⅱ 的流速变化图可以看出：当填海 往 湾内 扩 大 时，湾 内 流 速 仍 表 现 为 增 大，影 响 范围没有明显增多，而湾口流速仍表现为减小，但影响范 围 增大，整 个湾 口 基 本 都 呈 现 出 流 速 减 小 的 趋 势，也说明了湾口海域对填海强度很敏感 ．随着填海强度增大，海湾中部以上海域仍呈现为流速增大，范 围有所增加，增幅变化不大；海湾中下部海域流速仍呈现为减小，无论是范围还是强度都增大很多 ．这主 要是因为古雷半岛西侧大片海域被围填后，原先顺着曲折岸线流动的潮流只能改变流路，沿着新岸线做 南北向流动，整个海湾流场变化很大，从而导致流速变化也很大 ．而湾口海域流速减幅很大，一是因为大 规模的围填海导致海湾纳潮量减小，湾口作为潮流进出海 湾 的唯一 通 道，流 速 相 应 也 会 减 小；二 是 填 海 区距湾口越近，湾口对填海的响应越剧烈，特别是湾口部 分海域也 被围 填 时，口 门 附 近 流 速 变 化 就 会 更 剧烈 ．湾口海域流速减小易引起海域淤浅，不光影响船舶进出海湾，还会进一步影响湾内外水体的交换 ． 从纳潮量及水交换变化的角度 看 可 知：当 填 海 发 生 在 海 湾 中 下 部 甚 至 湾 口 时，海 湾 纳 潮 量 减 少 了 １０％ 以上，大潮平均水交换率均减小了 ８． ８２％ ，小潮平 均 水 交 换 率 减 小 了 １３． ３３％ ，海 湾 海 水 交 换 的 能 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） ７８ ２０１９ 年 力会受到严重影响，引起海湾水体污染物扩散能力降低，水质恶化，海湾环境容量下降等一系列问题 ． 当在海湾中某一海域进行小范围围填海时，其环境影 响 相对 比 较 小；而 当 填 海 范 围 不 断 扩 大，其 环 境影响累积效应往往比较大，海湾生态系统遭受重大影响 ．因此，建议严格控制围填海规模，且围填海位 置应尽量避免在海湾中部以下，特别是湾口海域实施围填海 ． 参考文献： ［ １］ 汤立群，梁建林，刘大滨 ．黄茅 海 围 垦 工 程 潮 流 泥 沙 变 化 数 值 模 拟 ［ Ｊ］．泥 沙 研 究， ２００８（ ３）： ９ １５． ＤＯＩ： １０． １６２３９／ ? ｊ． １５５ｘ． ２００８． ０２． ００５． ｃｎｋ ｉ． ０４６８ ? ［ ２］ ＬＩＰ ｉ ｎ， ＬＩＧｕａｎｇｘｕｅ， ＱＩＡＯ Ｌｕ ｌ ｕ， 犲 狋犪 犾．Ｍｏｄｅ ｌ ｉ ｎｇｔ ｈｅｔ ｉ ｄａ ｌｄｙｎａｍｉ ｃｃｈａｎｇｅ ｓｉ ｎｄｕｃ ｅｄｂｙｔ ｈｅｂ ｒ ｉ ｄｇｅｉ ｎＪ ｉ ａｏ ｚｈｏｕＢａｙ， ｃ ｓ ｒ． ２０１４． ０５． ００６． Ｑｉ ｎｇｄａｏ，Ｃｈ ｉ ｎａ［ Ｊ］． Ｃｏｎ ｔ ｉ ｎｅｎ ｔ ａ ｌＳｈｅ ｌ ｆＲｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ， ２０１４， ８４（ ４）： ４３ ５３． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ? ｊ． ［ ３］ 王勇智，孙惠凤，谷东起，等 ．罗源湾多年围填海工程对水动力环境的累积影响研究［ Ｊ］．中 国 海 洋 大 学 学 报（自 然 科 学版）， ２０１５， ４５（ ３）： １６ ２４． ＤＯＩ： １０． １６４４１／ ｃｎｋ ｉ． ｈｄｘｂ． ２０１３０３７４． ? ｊ． ［ ４］ 张志飞，诸裕良，何杰 ．多年围填海工程对湛江湾水动力环境的影响［ Ｊ］．水利水运 工 程 学 报， ２０１６（ ３）： ９６ １０４． ＤＯＩ： ? １０． １６１９８／ ｃｎｋ ｉ． １００９ ６４０Ｘ． ２０１６． ０３． ０１３． ? ｊ． ［ ５］ 叶翔，王爱军，马牧，等 ．高强度人 类 活 动 对 泉 州 湾 滨 海 湿 地 环 境 的 影 响 及 其 对 策 ［ Ｊ］．海 洋 科 学， ２０１６， ４０（ １）： ９４? １００． ＤＯＩ： １０． １１７５９／ｈｙｋｘ２０１３１２０５００２． ［ ６］ 田艳，于定勇，李云路 ．莱州湾围填海工程对海洋环境的累积影响研究［ Ｊ］．中国海 洋 大 学 学 报（自 然 科 学 版）， ２０１８， ４８（ １）： １１７ １２４． ＤＯＩ： １０． １６４４１／ ｃｎｋ ｉ． ｈｄｘｂ． ２０１５０２６６． ? ｊ． ［ ７］ 陈培雄，张鹤，周鑫，等 ．三门湾近期围 填 海 工 程 对 海 洋 环 境 综 合 影 响 分 析 ［ Ｊ］．绿 色 科 技， ２０１８（ ４）： １０４?１０９． ＤＯＩ： １０． １６６６３／ ｃｎｋ ｉ． ｌ ｓｋ ２０１８． ０４． ０３３． ｊ． ｊ． ［ ｉ ｓ ｓｎ： ８］ 吴桑云，王文海 ．海湾分类系统研 究 ［ Ｊ］．海 洋 学 报， ２０００， ２２（ ４）： ８３?８９． ＤＯＩ： １０． ３３２１／ ０２５３?４１９３． ２０００． ０４． ｊ． ０１７． ［ ９］ 张雪松 ．狭长半封闭淤泥质海湾冲淤演变数值分析：以唐岛湾为例［ Ｄ］．青岛：中国海洋大学， ２０１５． ［ １０］ 何杰，辛文杰 ．填海工程对半封闭海湾水动力环境的影响分析［ Ｃ］∥ 第 二 十 一 届 全 国 水 动 力 学 研 讨 会 暨 第 八 届 全 国水动力学学术会议暨两岸船舶 与 海 洋 工 程 水 动 力 学 研 讨 会 ．济 南：《水 动 力 学 研 究 与 进 展 》编 委 会， ２００８： ８４７? ８５２． ［ １１］ 李希彬，孙晓燕，牛福新，等 ．半 封 闭 海 湾 的 水 交 换 数 值 模 拟 研 究 ［ Ｊ］．海 洋 通 报， ２０１２， ３１（ ３）： ２４８?２５４． ＤＯＩ： １０． １１８４０／ ｉ ｓ ｓｎ．１００１ ６３９２． ２０１２． ３． ００２． ? ｊ． ［ １２］ 陈可锋，王艳红，俞亮亮 ．福建漳州八尺门贯通工程对水动力环境影响研究［ Ｃ］∥ 第十五届中国海洋（岸）工程学 术 讨论会 ．太原：中国海洋学会， ２０１１： ８８９ ８９３． ? ［ １３］ 蓝尹余，冯 佳 佳 ．重 力 式 码 头 建 设 对 水 沙 环 境 的 影 响 ［ Ｊ］．水 运 工 程， ２０１２（ １１）： ８３?８８．ＤＯＩ： １０． １６２３３／ ｃｎｋ ｉ． ｊ． ｉ ｓ ｓｎ１００２ ４９７２． ２０１２． １１． ０１９． ? ［ １４］ 叶海桃，王义刚，曹兵 ．三 沙 湾 纳 潮 量 及 湾 内 外 的 水 交 换 ［ Ｊ］．河 海 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）， ２００７， ３５（ １）： ９６?９８． ｉ ｓ ｓｎ： １０． ３３２１／ １０００ １９８０． ２００７． ０１． ０２３． ＤＯＩ： ? ｊ． ［ １５］ 王雪，陈学恩 ．胶州湾纳潮量和水交换数值模拟［ Ｊ］．中 国 海 洋 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）， ２０１７， ４７（ ３）： １ ９． ＤＯＩ： １０． ? １６４４１／ ｃｎｋ ｉ． ｈｄｘｂ． ２０１６００６９． ｊ． ［ １６］ 曾刚 ．厦门港海水交换的初步计算［ Ｊ］．海洋通报， １９８４， ３（ ５）： ６， ７ １１． ? ［ １７］ 潘伟然 ．湄洲湾海水交换率和半更换期的计算［ Ｊ］．厦门大学学报（自然科学版）， １９９２， ３１（ １）： ６５ ６８． ? （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：刘源岗） 第 ４０ 卷 第１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１８０４０８７ ? 土壤?空气换热器地埋管周围 土壤动态的热湿迁移规律 杨茂林，杜震宇 （太原理工大学 环境科学与工程学院，山西 太原 ０３００２４） 摘要： 以调节日光温室内环境的土壤?空气换热系统 为 背 景，开 展 白 天 降 温、夜 晚 升 温 两 种 不 同 工 况 下 的 试 验，从而探究地埋管周围轴向和径向上的温度、湿度迁移规律 ．研究结果表明：昼夜温差大的情况下，土壤的热 饱和程度会随之产生周期性变化，土壤中蓄放热状态的 差 异 性 也 会 引 起 温 度、湿 度 分 布 的 动 态 变 化；土 壤?空 气换热器作用下的土壤热湿耦合的作用明显，温度梯度对 湿 分 迁 移 有 一 定 的 推 动 作 用，产 生 的 湿 度 梯 度 同 时 也会影响温度分布；土壤?空气换热器对土壤的影响主要表现为径向上的变化，即在竖直方向上 产 生 明 显 的 湿 度分层及温度变化，且距离换热管越近，变化幅度越大，变化趋势也越显著 ． 关键词： 土壤?空气换热器；热湿迁移；耦合作用；湿度分层 中图分类号： ＴＫ１２４ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ００７９ ０６ ? ? ? 犈狓狆犲 狉 犻犿犲 狀 狋 犪 犾犛 狋 狌犱狔狅狀犇狔狀犪犿犻 犮犎犲 犪 狋犪狀犱 犕狅 犻 狊 狋 狌 狉 犲犕犻 狉 犪 狋 犻 狅狀 犵 犔犪狑犃狉 狅狌狀犱犈犪 狉 狋 犺 狋 狅 狉犎犲 犪 狋犈狓 犮犺犪狀犵 犲 狉犌狉 狅狌狀犱犜狌犫 犲 狊 ? ?犃犻 ＹＡＮＧ Ｍａｏ ｌ ｉ ｎ，ＤＵ Ｚｈｅｎｙｕ （ Ｃｏ ｌ ｌ ｅｇｅｏ ｆＥｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ，Ｔａ ｉ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｆＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ，Ｔａ ｉ ｉ ｎａ） ｙｕａｎＵｎ ｙｏ ｙｕａｎ０３００２４，Ｃｈ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ｗｉ ｔ ｈｔ ｈｅｂａ ｃｋｇ ｒ ｏｕｎｄｏ ｆａｄ ｕｓ ｔ ｉ ｎｇｔ ｈｅｅ ａ ｒ ｔ ｈ ｔ ｏ ａ ｉ ｒｈｅ ａ ｔｅｘｃｈａｎｇｅｓｙ ｓ ｔ ｅｍｉ ｎｔ ｈｅｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔｏ ｆｔ ｈｅ ? ? ｊ ｓ ｏ ｌ ａ ｒｇ ｒ ｅ ｅｎｈｏｕｓ ｅ，ｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ｓｗｅ ｒ ｅｃ ｏｎｄｕｃ ｔ ｅｄｄｕ ｒ ｉ ｎｇｄａｙ ｔ ｉｍｅｃ ｏｏ ｌ ｉ ｎｇａｎｄｎ ｉ ｔ ｔ ｉｍｅｈｅ ａ ｔ ｉ ｎｇｕｎｄｅ ｒｔｗｏｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ  ｇｈ ｅｎ ｔｃ ｏｎｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎｓｔ ｏｉ ｎｖｅ ｓ ｔ ｉ ｔ ｅｔ ｈｅａｘ ｉ ａ ｌａｎｄｒ ａｄ ｉ ａ ｌｍｉ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎｐａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎｓａ ｒ ｏｕｎｄｔ ｈｅｇ ｒ ｏｕｎｄｔ ｕｂｅ．Ｔｈｅｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌ ｇａ ｇ ｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｓｈｏｗｔ ｈａ ｔ：ｗｈｅｎｔ ｈｅｔ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎｃ ｅｂｅ ｔｗｅ ｅｎｄａｙａｎｄｎ ｉ ｔｉ ｓｌ ａ ｒ ｈｅｄｅｇ ｒ ｅ ｅｏ ｆｔ ｈｅ ｒｍａ ｌｓ ａ ｔ ｕ  ｇｈ ｇｅ，ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｔ ｈｅｓ ｏ ｉ ｌｗｉ ｌ ｌｃｈａｎｇｅｐｅ ｒ ｉ ｏｄ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｈｅｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎｃ ｅｉ ｎｔ ｈｅｓ ｔ ａ ｔ ｅｏ ｆｈｅ ａ ｔｒ ｅ ｌ ｅ ａ ｓ ｅｂｅ ｔｗｅ ｅｎｔ ｈｅｓ ｏ ｉ ｌａｎｄｔ ｈｅ ｙ，ａｎｄｔ ｈｅ ａ ｔｗｉ ｌ ｌａ ｌ ｓ ｏｃ ａｕｓ ｅａｄｙｎａｍｉ ｃｃｈａｎｇｅｉ ｎｔ ｈｅｔ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅａｎｄｈｕｍｉ ｄ ｉ ｔ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎ．Ｔｈｅｓ ｏ ｉ ｌｔ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅａｎｄ ｙｄ ｈｕｍｉ ｄ ｉ ｔ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｕｎｄｅ ｒｅ ａ ｒ ｔ ｈ ｔ ｏ ｉ ｒｈｅ ａ ｔｅｘｃｈａｎｇｅ ｒｃｈａｎｇｅ ｓｓ ｉ ｉ ｆ ｉ ｃ ａｎ ｔ ｌ ｈｅｃ ｏｕｐ ｌ ｉ ｎｇｂｅ ｔｗｅ ｅｎｈｅ ａ ｔ ? ?ａ ｙｄ ｇｎ ｙ，ａｎｄｔ ａｎｄｍｏ ｉ ｓ ｔ ｕ ｒ ｅｉ ｓｓ ｉ ｉ ｆ ｉ ｃ ａｎ ｔ．Ｔｈｅｔ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅｇ ｒ ａｄ ｉ ｅｎ ｔｈａ ｓａｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎｒ ｏ ｌ ｅｉ ｎｐ ｒ ｏｍｏ ｔ ｉ ｎｇｔ ｈｅ ｍｉ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｍｏ ｉ ｓ  ｇｎ ｇ ｔ ｕ ｒ ｅ，ａｎｄｔ ｈｅｇｅｎｅ ｒ ａ ｔ ｅｄｍｏ ｉ ｓ ｔ ｕ ｒ ｅｇ ｒ ａｄ ｉ ｅｎ ｔｗｉ ｌ ｌａ ｌ ｓ ｏａ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔｔ ｈｅｔ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎ．Ｔｈｅｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔｏ ｆｅ ａ ｒ ｔ ｈ ｔ ｏ ? ? ａ ｉ ｒｈｅ ａ ｔｅｘｃｈａｎｇｅ ｒ ｓｏｎｔ ｈｅｓ ｏ ｉ ｌｉ ｓｍａ ｉ ｎ ｌ ａｄ ｉ ａ ｌ，ｔ ｈａ ｔｉ ｓ，ｔ ｈｅ ｒ ｅｉ ｓｏｂｖ ｉ ｏｕｓｈｕｍｉ ｄ ｉ ｔ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎａｎｄｔ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｙｒ ｙｓ ｃｈａｎｇｅｉ ｎｔ ｈｅｖｅ ｒ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ，ａｎｄｔ ｈｅｃ ｌ ｏ ｓ ｅ ｒｔ ｈｅｄ ｉ ｓ ｔ ａｎｃ ｅｔ ｏｔ ｈｅｈｅ ａ ｔｓ ｏｕ ｒ ｃ ｅｉ ｓ，ｔ ｈｅｇ ｒ ｅ ａ ｔ ｅ ｒｔ ｈｅｓｐａｎｏ ｆｃｈａｎｇｅ ｗｉ ｌ ｌｂｅ， ａ ｓｗｅ ｌ ｌａ ｓｔ ｈｅｃｈａｎｇｅｔ ｅｎｄｅｎｃｙ ｍｏ ｒ ｅｏｂｖ ｉ ｏｕｓ． 犓犲 狉 犱 狊： ｅ ａ ｒ ｔ ｈ ｔ ｏ ａ ｉ ｒｈｅ ａ ｔｅｘｃｈａｎｇｅ ｒ；ｈｅ ａ ｔａｎｄｍｏ ｉ ｓ ｔ ｕ ｒ ｅｍｉ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎ；ｃ ｏｕｐ ｌ ｉ ｎｇｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ；ｍｏ ｉ ｓ ｔ ｕ ｒ ｅｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ ? ? ｇ 狔狑狅 随着我国社会经济和生产力水平的快速发展，能源在利用 过程中 的 损 耗 与 环 境 污 染 治 理 之 间 的 矛 盾日渐突出，优化能源结构，实现清洁低碳能源，开发和利 用 可再生 能源 已 经 逐 步 成 为 能 源 应 用 领 域 的 收稿日期： ２０１８ ０４ ２７ ? ? 通信作者： 杜震宇（ １９６４ Ｅ ｉ ｌ： ｄｓｄｄ２００４＠１６３． ｃ ｏｍ． ?），男，教授，博士，主要从事建筑节能方面的研究 ． ?ｍａ 基金项目： 国家自然科学基金资助项目（ ５１４７６１０８） 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） ８０ ２０１９ 年 热点话题 ［１?２］．其中，土壤?空气换热器作 为 充 分 利 用 浅 层 地 热 能 的 设 备，在 农 业 和 生 活 方 面 已 经 有 了 一 定的推广和使用 ［３?６］．关于土壤?空气换热器系统的优化与探索，国内外专家 从实验 和模拟两 个方向 进行 了深入的研究 ．模拟研究方面，研究者主要关注地埋管内 空气与土 壤间 的 换 热 过 程，通 过 将 空 气 假 定 为 干空气，土壤视为大容积上的虚拟连续介质，并采用局部热平衡模型进行理论研究和分析 ．吴 会军 等 ［７?８］ 把受太阳辐射影响的土壤自然温度场与受埋地换热 管内 空气 影 响的 土壤 温 度 场 叠 加，以 土 壤 导 热 方 程 ［ ９］ 和 犓? ε 湍流方程为基础，对土壤?空气换热器系统进行三维动态 数值 模拟 ．崔良卫 对土壤?空气 换热器 夜间降湿的可行性和温室热湿环境进行分析计算，认为在冬季夜间除湿需要的条件非常苛刻，局限性非 ［ ］ 常高 ． Ｋｕｍａ ｒ等 １０ 运用 ＭＡＴＬＡＢ 和有限差分法，提出一个瞬态模型去 估计土壤?空气换热 器系统 的动 ［ ］ 态热性能，并计 算了 土壤?空气换热器 系统的 节 能潜 力 ． Ｎｉ ｕ 等 １１ 研究 土壤?空气 换热 器系统 的热性 能， 并推导出回归模型 ．实验研究方面，刘宏等 ［１２?１３］针 对 土 壤?空 气 换 热 器 在 夏 季 运 行 时 的 换 热 机 理 进 行 了 详细的试验研究，测试了 ３ 种不同空气流速（ ０． ５， １． ５， ４． ５ ｍ·ｓ－１ ）情况 下，换 热 管 内 距 入 口 处，不 同 位 置的空气温度、湿度及地埋管周围的土壤温度，并对整理的实验数据用数 据整理分 析软件 ＳＰＳＳ 进行拟 合，建立出口空气温度与管内空气平均流速、地埋管管长、入口 空气 温 度、湿 度 的 关 系 式 ．目 前 的 研 究 均 以土壤?空气换热系统及地埋管为研究核心，探 索 地 埋 管 的 换 热 机 理 和 特 性，并 针 对 水 平 换 热 管 管 内 空 ［ １４］ 气与周围非饱和土壤热交换的过程，建立完整 的 土 壤?空 气 换 热 器 瞬 态 模 型 ． Ｐｈ ｉ ｌ ｉ ｐ等 提出换热过程 中非饱和土壤热湿耦合的基本模型，研究温度、湿度分布 和 耦合传 递规 律，为 实 验 方 案 和 换 热 器 构 造 提 供理论依据 ．本文基于以上理论研究，以调节日光温室内环境的土壤?空气换热系统为 背景，对在 其运行 下的地埋管周围土壤 热 湿 耦 合 迁 移 规 律 进 行 相 应 的 实 验 探 究和分析 ． １ 试验概况 １． １ 试件平台介绍 试验选取地点为太原市小店区孙家寨村益丰农业种植 科技园区内的一栋日光温室大棚，该温室为节 能型 塑料薄膜 图 １ 温室大棚结构剖面图（单位： ｍ） 日光温室，如图 １ 所 示 ．温 室 坐 北 朝 南，跨 度 为 ９． ７ ｍ，长 度 Ｆ ｉ １ Ｇｒ ｅ ｅｎｈｏｕｓ ｅｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｇ． 为 ５６ｍ，东、西山墙分别厚 １． ０， ０． ６５ｍ，后墙高度为 ３． １ｍ、 ｕｎ ｉ ｔ：ｍ） ｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ （ 厚 １． ０４ｍ．后墙和山墙均采用实心 黏土 红砖砌 成，且中 间 加 有聚苯板保温层和以炉渣、土填充的空心层 ．前屋采光面使用聚乙烯流滴性 ＰＶＣ 塑料膜，并通过钢架结 构支撑，塑料膜有上风口和下风口，可自动启闭，必要时，可以对温室大棚进行换气 ［１５］． 土壤?空气换热系统采用的地埋管为塑料给水管 ［１２］．地 埋 管 沿 东 西 向 水 平 铺 设，分 别 在 地 下 １． ０ｍ 埋深处和地下 ２． ０ｍ 埋深处 ．设计埋管间距为 １． ０ ｍ，管 长 为 １８ ｍ，每 层 总 共 ８ 根 ．水 平 地 埋 管 的 位 置 图、断面图及对应编号，如图 ２ 所示 ．图 ２ 中：靠近南 侧 ８ 根地埋 管（ Ａ１～Ａ４， Ｂ１～Ｂ４）的 管径 均 为 Φ９０ ｍｍ，靠近日光温室北侧 ８ 根地埋管（ Ａ５～Ａ８， Ｂ５～Ｂ８）管径均为 Φ１１０ ｍｍ．选取 Ａ４， Ａ５ 作 为实 验研究 的土壤?空气换热器埋地换热管，并在其周围土壤埋设土壤温湿度一体化传感器 ． （ ａ）位置图 （ ｂ）断面图和对应编号 图 ２ 土壤?空气换热系统的地埋管（单位： ｍｍ） Ｆ ｉ ２ Ｂｕ ｒ ｉ ｅｄｐ ｉ ｆｅ ａ ｒ ｔ ｈ ｔ ｏ ａ ｉ ｒｈｅ ａ ｔｅｘｃｈａｎｇｅ ｒ（ ｕｎ ｉ ｔ：ｍｍ） ? ? ｇ． ｐｅｏ 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 杨茂林，等：土壤?空气换热器地埋管周围土壤动态的热湿迁移规律 ８１ １． ２ 测点布置与实验器材 为了研究在土壤?空气换热器作用下，换热管在轴向和径向上的土壤温度、湿度变 化规 律，选 取一些 具有代表性的测点 ．在空气入口段，管内空气与土壤的温差大，传热 效 果 显 著 ．随 着 空 气 沿 换 热 管 流 动， 空气与土壤的换热温差逐渐减小；同理，径向上越靠近换热管 入 口 的 点，传 热 传 湿 效 果 越 显 著 ．因 此，为 了更好地研究土壤的传热传湿特性，采用疏密相间的原则布置温湿度传感器 ． 径向位置到管中心的距离依次为 ０． ０７， ０． １５， ０． ２５， ０． ５０， ０． ７０， ０． ８５， ０． ９３， ０． ９９ ｍ；轴 向 位 置 到 地 埋管入口的距离依次为 ０． １５， ０． ６５， １． ５０， ２． ５０， ４． ５０， ７． ００， １０． ００， １３． ５０， １７． ５０ｍ，共计 ７２ 个测点 ．采 用 ＳＷＲ?１００Ｗ 型 土 壤 温 湿 度 一 体 化 传 感 器 测 试 土 壤 表 １ 土壤温湿度一体化传感器的性能参数 的温度和湿度 ．该传感器的性能参数，如表 １ 所示 ．表 １ Ｔａｂ． １ Ｔｅ ｃｈｎ ｉ ｃ ａ ｌｐａ ｒ ａｍｅ ｔ ｅ ｒｏ ｆｓ ｏ ｉ ｌ 中： 犱 为土壤湿度； 狋 为土壤温度 ． ｔ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅａｎｄｍｏ ｉ ｓ ｔ ｕ ｒ ｅｓ ｅｎｓ ｏ ｒ ２ 数据采集与分析 测量参数 精度 犱／％ ／℃ 狋 量程 ±３ ０～１００ ±０． ２ －３０～７０ ２． １ 实验方法 分析选取的数据时间段为 ２０１８ 年 ３ 月 ２０ 日至 ２０１８ 年 ４ 月 ２０ 日，主要进行了土壤?空 气换 热器换 热管周围土壤温度、湿度的连续性测试 ．数据采集的时间间隔设为５ｍｉ ｎ，使用 Ｅｎｖ ｉ ｅｗ 监测软件按实验 设置的测试间隔导入 Ｅｘｃ ｅ ｌ中；然后，将数据汇 总、处 理 分 析 并 绘 制 相 关 曲 线 图 ．由 于 在 采 集 过 程 中，存 在人工读数误差及量具存在磨损、天气条件、环境影 响等因 素，容 易 造 成 数 据 失 真、损 坏、异 常 等 ．因 此， 通过 Ｅｘｃ ｅ ｌ丰富的内置运算函数和 ＶＢＡ 脚本处理功能对采集数据进行一系列必要的处理，并且修正失 真数据，删除不符合规律的坏值等 ． 试验主要研究土壤?空气换热器水平地埋管的换热情况，其在土壤中的换热作 用主要表 现为竖 直方 向上的传热 ．然而，由于沿管长方向上的换热量不同，同一平面上也会产生相应的温度差异，正是这两个 方向上的温差驱动力，造成了土壤中动态的温度、湿度分布 ．因此，主要通过径向和轴向来讨论土壤中的 热湿迁移规律 ． ２． ２ 径向热湿迁移规律 ２． ２． １ 径向随时间的热迁移规律 土壤?空气换热器运行 下，径向土壤温度实时 监 测 的 日 变 化 情 况，如 图 ３ 所 示 ．图 ３ 中： 狋 为温度； 狉 为测点位置 ． 由图 ３ 可知：在狉＝０ ｍ 处，测 试 季 节 的 昼 夜 温 差 变 化 较大，温度分布呈现出明显的周期性变化 ．管道内 的空气 温 度在 ０： ００－１０： ００ 左右低于土壤温度，此时，土壤 处于放热 状态，换热管起到了 升 温 空 气 的 作 用；而 其 他 时 间 段 内，由 于受太阳辐射、温室内作物及维护结构的影响，温 室和管道 图 ３ 径向随时间的热迁移规律 中的空气温度大幅 度 上 升，逐 渐 大 于 土 壤 空 气 温 度，此 时， Ｆ ｉ ３ Ｈｅ ａ ｔｔ ｒ ａｎｓ ｆ ｅ ｒｗｉ ｔ ｈｔ ｉｍｅ ｇ． 土壤处于明显的吸热 状 态，换 热 系 统 起 到 了 降 温 空 气 的 作 ａ ｌ ｏｎｇｐ ｉ ｉ ａｍｅ ｔ ｅ ｒ ｐｅｄ 用；一天时间内的降温和升温过程使温室内环境的气温趋于稳定值 ．同时，距离地埋管越近，换热效果越 明显，温度变化越剧烈，变化跨度也越高，不同位置测点的温度变化在时间上出现一定的滞后效应 ． 由图 ３ 还可知：在狉 为 ０． ０７， ０． １５ｍ 处的测点经过一 定的换热 后，温 度变 化 呈 现 小 幅 度 的 升 高，分 别由 １５． ９ ℃ 上升到 １６． ３２ ℃ ， １６． ３ ℃ 上升到 １６． ７ ℃．这是由于测试时间处于春季的过渡季节，白天时 长大于夜晚，温室内受太阳辐射的影响更大，空气温度更高，土壤吸收的热量大于土壤释放的热量，使土 壤温度随着换热系统的运行产生了微升 ． ２． ２． ２ 径向的热湿迁移规律 由于过渡季节白天和夜晚土壤的蓄放热情况不同，会造成径向土壤不同 的温度分布规律 ．比较分析白天和晚上两种情况下，径向 的热 湿 迁移 规律，如 图 ４ 所 示 ．图 ４ 中： 犡 为管 径方向上的距离； 犱 为土壤湿度 ． 由图 ４（ ａ）可知：在白天，土壤中 的 温 度 低 于 管 中 空 气 的 温 度，在 近 管 壁 处 的 土 壤 快 速 吸 收 热 量，温 度升高；距离管壁越远，换热量减小，温度升幅越小，从而形成由近管壁处到距管壁远端温度逐渐降低的 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） ８２ ２０１９ 年 趋势，直到 ０． ５０ ｍ 处，温度达到了稳定值，此处为换热器的热作用半径位置；随后的土壤温度分布则主 要受地表和太阳辐射的影响，有大幅度的上升 ． 由图 ４（ ｂ）可知：在夜晚，土壤处于放热状态，由于距管壁远近的不同，造成 放热量 的差 异，形 成相应 的温度分布，即呈现由近到远温度 升 高 的 趋 势，到 ０． ５０ ｍ 也 达 到 稳 定 值 ．湿 度 值 分 布 及 变 化 趋 势 和 温 ［ ］ 度有着很明显的对应关系 ．在靠近管壁处，土壤温度梯度最大， Ｓｏ ｒ ｅ ｔ效应 １６ 较 明显，土壤中 的水 分由高 温向低温的方向扩散 ．此处含湿量下降，逐渐远离管壁，温度梯度逐渐减小，推动水分向远端迁移的推动 力减弱，最 终 造 成水 分 的局部聚集，产生 了 局部增 湿 ［１７］现象 ．同时，聚集的水 分所产 生的 湿度梯 度 又 会 推动水分向湿度较低的土壤孔隙处移动，并带走热量，产生新 的温 度 梯 度 ．最 终，动 态 的 温 度、湿 度 耦 合 作用构成动态的温度、湿度场 ．因此，含湿量的变化速率小于温度的变化速率，湿迁移滞后于热迁移 ． （ ａ）白天 （ ｂ）晚上 图 ４ 管径方向土壤温度、湿度分布 Ｆ ｉ ４ Ｓｏ ｉ ｌｔ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅａｎｄｈｕｍｉ ｄ ｉ ｔ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｖｅ ｒ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ ｇ． ｙｄ ２． ３ 轴向热湿迁移规律 轴向温度、湿度分布的变化，主要取决于管道内空气与土壤换热量的差异所产生的轴向温度梯度的 推动力 ． ０７， ０． １５ ｍ 时，在 不同管 长（ 犔）和不同 系统 运行时 刻，土壤温 ２． ３． １ 轴向热迁 移规 律 当半径狉 为 ０． 度的分布规律，如图 ５ 所示 ．分别选取 １０： ００， １２： ００， １４： ００， １８： ００ 的 轴 向 温 度 数 据 进 行 分 析 ．因 为 这 些 时间段土壤处于吸热状态，土壤温度沿管长方向逐渐降低 ． （ ａ）狉＝０． ０７ｍ （ ｂ）狉＝０． １５ｍ 图 ５ 沿管长方向上土壤温度的变化 Ｆ ｉ ５ Ｖａ ｒ ｉ ａ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｓ ｏ ｉ ｌｔ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅａ ｌ ｏｎｇｐ ｉ ｅｎｇ ｔ ｈ ｇ． ｐｅｌ 以 １４： ００ 为例，在埋管入口段，管内空气与土壤的温差 大，换 热 效 果 明 显，土 壤 温 度 梯 度 最 大；随 着 入口段距离的增加，空气温度逐渐升高，与土壤的换热温差逐渐减小，换热变缓，土壤温度梯度也逐渐减 小 ．过渡季节由于昼夜温差较大，土壤的温度会经历一个 先 升温再 降温 的 循 环 过 程，其 间 会 有 一 个 温 度 峰值和谷值，这种变化状态可以用土壤的热饱和程度来衡量 ． 由图 ５ 可知：在 １０： ００－１２： ００ 期间，轴向上同一测点的土壤温度上升最大；在 １４： ００－１８： ００ 期间， 升温很小，几乎不变 ．由此可知，在 １０： ００ 左右，土壤的温度最 低，热 饱 和 程 度 最 小，吸 热 潜 力 巨 大；而 在 １４： ００－１８： ００ 期间，土壤温度 逐 渐 升 高，热 饱 和 程 度 逐 渐 增 高 至 最 大 值，土 壤 吸 热 升 温 的 趋 势 逐 渐 放 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 杨茂林，等：土壤?空气换热器地埋管周围土壤动态的热湿迁移规律 ８３ 缓，此时，系统的换热性能也不断降低 ．对比图 ５（ ａ），（ ｂ）可 知：在 径 向 上，越 靠 近 换 热 管，换 热 效 果 越 显 著，温度变化越明显 ． ２． ３． ２ 轴向湿迁移规律 当土壤?空气换热器运行一段 时 间后，在狉 为 ０． ０７， ０． １５， ０． ２５， ０． ５０ｍ 处，地埋管附近土 壤 含湿量沿轴向的变化情况，如图 ６ 所示 ． 由图 ６ 可知：当狉＝０． ５０ｍ 时，土壤的含湿量沿轴向 基 本不变，此时的湿 度 值 等 于 土 壤 的 初 始 含 湿 量，说 明 土 壤? 空气换热器运行过程中，土壤的湿度未受到换热的扰 动；在 狉＝０． ０７ｍ 处，土壤含湿量沿轴向逐渐 增加 ．这 是 因 为 在 白 天处于蓄热状态时，越靠近管道入口和管壁处，土 壤温度值 和温度梯度越高，在竖直和水平方向温度梯度的驱动 下，换 图 ６ 沿管长方向上土壤含湿量的变化 热管和管道入口附近 土 壤 的 含 湿 量 向 轴 向 和 径 向 迁 移，并 Ｆ ｉ ６ Ｖａ ｒ ｉ ａ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｓ ｏ ｉ ｌｍｏ ｉ ｓ ｔ ｕ ｒ ｅ ｇ． ｃ ｏｎｃ ｅｎ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ ｏｎｇｐ ｉ ｅｎｇ ｔ ｈ ｐｅｌ 在远端不断积聚 ．因 此，在 狉 为 ０． １５， ０． ２５ ｍ 处，轴 向 上 同 一测点的含湿量超过了土壤初始含湿量 ．随着空气在 管内流 动，空 气和 土 壤 的 温 差 也 逐 渐 减 小，湿 度 驱 动力也不断减小 ．所以，在狉 为 ０． １５， ０． ２５ｍ 处，土壤含湿量沿管长方向逐渐减小 ． ２． ４ 轴向和径向的湿度分布对比 由于土 壤 的 各 向 异 性，且 内 热 源 的 传 热 方 式 不 均 匀，土壤中的温 度、湿 度 在 竖 直 和 水 平 方 向 上 表 现 出 明 显的差异，因此，需 要 对 轴 向 和 径 向 的 温 度 和 湿 度 分 布 进行对比 ．由于温度波动较大，不同 方向难以 对 比，这 里 主要选取湿度分布情况进行分析比较 ． 管径方向和管轴方向上的湿度分 布变 化 情 况，如 图 ７ 所示 ．图 ７ 中： 犡 为管 径 方 向 上 的 距 离； 犢 为管轴方向 上的距离 ．由图 ７ 可知：随着时间的变 化，两 个方 向 上 各 个测点的湿度始终趋于一个 稳定的值，这 是温 度梯 度 和 湿度梯度共同作 用 的 结 果；不 同 的 是，管 径 方 向 上 湿 度 图 ７ 管径方向和管轴方向上的湿度分布 跨度比水平方向 上 大 的 多，出 现 了 明 显 的 湿 度 分 层 ．这 是由于换 热 管 为 水 平 方 向，热 量 主 要 向 竖 直 方 向 上 扩 Ｆ ｉ ７ Ｈｕｍｉ ｄ ｉ ｔ ｎｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆ ｇ． ｙｉ ｉ ｉ ａｍｅ ｔ ｅ ｒａｎｄｐ ｉ ｉ ｓ ｐ ｐｅｄ ｐｅａｘ 散，使管径方向上的温度梯度较大，从而使湿分主要沿竖 直方向上 迁移，同 时 产 生 了 竖 直 方 向 上 的 湿 分 聚集和湿度梯度；此时，管轴方向上的温度、湿度梯度所产生的推动力相比管径方向上的较微弱，所产生 的湿度分层并不明显，湿度分布的范围也比较集中 ． ３ 结论 １）昼夜温差大的情况下，土壤的热饱和 程 度 会 产 生 周 期 性 变 化，土 壤 中 蓄 放 热 状 态 的 差 异 性 会 产 生温度、湿度分布的动态变化 ． ２）土壤的各向异性及土壤空气换热器的换热效应的不均匀性会产生土壤温度、湿度分 布的 各向异 性，主要表现为轴向和径向上的变化 ．土壤?空气换热器对土壤的影响主要表现为径向 上的 变化，即在竖 直方向上产生了明显的湿度分层及温度变化，且距离换热管越近，变化幅度越大，变化趋势也越明显 ． ３）土壤的热湿迁移呈现明显的耦合作用，在 轴 向 和 径 向 温 度 梯 度 综 合 作 用 下，对 湿 度 梯 度 会 产 生 一定的推动力，从而产生局部增湿现象，同时，产生的湿度梯度也会影响温度分布 ． 参考文献： ［ １］ 黎珍，田琦，董旭 ．太原 地 区 太 阳 能 耦 合 空 气 源 热 泵 一 体 化 热 水 系 统 性 能 分 析 ［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）， ２０１７， ３８（ ５）： ６７０ ６７５． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１６１２０１４． ? ? ［ ２］ 闻豪，周文成 ．公共建筑太阳能热水系统运行效益 考 察 及 分 析 ［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）， ２０１５， ３６（ ５）： ５９３ ? 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） ８４ ２０１９ 年 ５９７． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１５． ０５． ０５９３． ? ［ ３］ 郭源浩 ．热压与空气土壤换热器（ ＥＡＨＥ）耦合通风换热理论模型研究［ Ｄ］．重庆：重庆大学， ２０１６． ［ ４］ ＢＡＤＥＳＣＵ Ｖ， Ｉ ＳＶＯＲＡＮＵ Ｄ． Ｐｎｅｕｍａ ｔ ｉ ｃａｎｄｔ ｈｅ ｒｍａ ｌｄｅ ｓ ｉ ｒ ｏ ｃ ｅｄｕ ｒ ｅａｎｄａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｏ ｆｅ ａ ｒ ｔ ｈ ｔ ｏ ａ ｉ ｒｈｅ ａ ｔｅｘｃｈａｎｇｅ ｒ ｓ ? ? ｇｎｐ ｙ ｏ ｆｒ ｅｇ ｉ ｓ ｔ ｒ Ｊ］． Ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄＥｎｅ ｒ ２０１１， ８８（ ４）： １２６６ １２８０． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ａｐｅｎｅ ｒ ２０１０． １０． ０１９． ? ｙｔ ｙｐｅ［ ｇｙ， ｊ． ｇｙ． ［ ５］ ＹＡＳＳ ＩＮＥＢ， ＧＨＡＬＩＫ， ＧＨＡＤＤＡＲ Ｎ， 犲 狋犪 犾． Ｅｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅｎｅ ｓ ｓｏ ｆｔ ｈｅｅ ａ ｒ ｔ ｈｔ ｕｂｅｈｅ ａ ｔｅｘｃｈａｎｇｅ ｒｓｙ ｓ ｔ ｅｍｃ ｏｕｐ ｌ ｅｄｔ ｏａ Ｊ］． Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＳｏ ｌ ａ ｒＥｎｅ ｒ ２０１４， ３３（ ３）： ５６７ ｓｐａ ｃ ｅｍｏｄｅ ｌｉ ｎａ ｃｈ ｉ ｅ ｖ ｉ ｎｇｔ ｈｅ ｒｍａ ｌｃ ｏｍｆ ｏ ｒ ｔｉ ｎｒ ｕ ｒ ａ ｌａ ｒ ｅ ａ ｓ［ ? ｇｙ， ５８６． ＤＯＩ： １０． １０８０／１４７８６４５１． ２０１２． ７６２７７６． ［ ６］ ＶＩＤＨＩＲ， ＧＯＳＷＡＭＩＤ Ｙ， ＳＴＥＦＡＮＡＫＯＳＥ． Ｓｕｐｅ ｒ ｃ ｒ ｉ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｒ ａｎｋ ｉ ｎｅｃｙ ｃ ｌ ｅｃ ｏｕｐ ｌ ｅｄｗｉ ｔ ｈｇ ｒ ｏｕｎｄｃ ｏｏ ｌ ｉ ｎｇｆ ｏ ｒｌ ｏｗｔ ｅｍ ｅｇｙｐ ｒ ｏ． ２０１４． １０． ２０６． Ｊ］． Ｅｎｅ ｒ ｏ ｃ ｅｄ ｉ ａ， ２０１４， ５７： ５２４ ５３２． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅｐｏｗｅ ｒｇｅｎｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎ［ ? ｊ． ｇｙＰｒ ｐｅ ［ ７］ 吴会军，朱冬生，孙加龙 ．土壤空气换热系统传热 的 数 值 模 拟 ［ Ｊ］．华 南 理 工 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）， ２００４， ３２（ １１）： ２４ ２７． ＤＯＩ： １０． ３３２１／ ｉ ｓ ｓｎ： １０００ ５６５Ｘ． ２００４． １１． ００６． ? ? ｊ． ［ ８］ 吴会军，朱冬生，张立志，等 ．土壤空气换热系 统 流 动 与 供 冷 性 能 的 计 算 模 拟 ［ Ｊ］．太 阳 能 学 报， ２００６， ２７（ １）： ７８ ?８２． １０． ３３２１／ ｉ ｓ ｓｎ： ０２５４ ００９６． ２００６． ０１． ０１５． ＤＯＩ： ? ｊ． ［ ９］ 崔良卫 ．冬季自然通风与全热回收日光温室环境因子的试验 研 究 及 夜 间 降 湿 初 探 ［ Ｄ］．太 原：太 原 理 工 大 学， ２０１０． ＤＯＩ： ｉ ｓ ｓｎ． ２０９５ １０． ３９６９／ ０８０２． ２０１０． ０３． ０１７． ? ｊ． ［ １０］ ＫＵＭＡＲ Ｒ， ＲＡＭＥＳＨ Ｓ， ＫＡＵＳＨＩＫ ＳＣ． Ｐｅ ｒ ｆ ｏ ｒｍａｎｃ ｅｅ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎａｎｄｅｎｅ ｒ ｏｎｓ ｅ ｒ ｖａ ｔ ｉ ｏｎｐｏ ｔ ｅｎ ｔ ｉ ａ ｌｏ ｆｅ ａ ｒ ｔ ｈ ａ ｉ ｒ ? ? ｇｙｃ ｔ ｕｎｎｅ ｌｓｙ ｓ ｔ ｅｍｃ ｏｕｐ ｌ ｅｄｗｉ ｔ ｈｎｏｎ ａ ｉ ｒ ｃ ｏｎｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎｅｄｂｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇ［ Ｊ］． Ｂｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇａｎｄＥｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ， ２００３， ３８（ ６）： ８０７ ８１３． ＤＯＩ： ? ? ? １０． １０１６／Ｓ０３６０ １３２３（ ０３） ０００２４ ６． ? ? ［ １１］ ＮＩＵ Ｆｕｘ ｉ ｎ， ＹＵ Ｙｕｅｂ ｉ ｎ， ＹＵ Ｄａ ｉ ｈｏｎｇ， 犲 狋犪 犾．Ｈｅ ａ ｔａｎｄｍａ ｓ ｓｔ ｒ ａｎｓ ｆ ｅ ｒｐｅ ｒ ｆ ｏ ｒｍａｎｃ ｅａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓａｎｄｃ ｏｏ ｌ ｉ ｎｇｃ ａｐａ ｃ ｉ ｔ ｒ ｅ  ｙ ｙｐ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｅ ａ ｒ ｔ ｈｔ ｏａ ｉ ｒｈｅ ａ ｔｅｘｃｈａｎｇｅ ｒ［ Ｊ］． Ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄＥｎｅ ｒ ２０１５， １３７： ２１１ ２２１． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ａｐｅｎｅ ｒ ２０１４． １０． ? ｇｙ， ｊ． ｇｙ． ００８． ［ １２］ 刘宏 ．日光温室热湿环境作用下土壤?空气换热器换热特性的试验研究［ Ｄ］．太原：太原理工大学， ２０１５． ［ １３］ 刘宏，杜震宇，程远达 ．日光温室热湿环境作用下土壤空气换热器动态换热特性的试验 研 究［ Ｊ］．科 学 技 术 与 工 程， ２０１５， １５（ １８）： ９７ １０３． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １６７１ １８１５． ２０１５． １８． ０１７． ? ? ｊ． ［ １４］ ＰＨＩＬＩＰＪＲ， ＶＲＩＥＳＤ Ａ Ｄ．Ｍｏ ｉ ｓ ｔ ｕ ｒ ｅｍｏｖｅｍｅｎ ｔｉ ｎｐｏ ｒ ｏｕｓｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌ ｓｕｎｄｅ ｒｔ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅｇ ｒ ａｄ ｉ ｅｎ ｔ ｓ［ Ｊ］． Ｅｏ ｓＴｒ ａｎｓ ａ ｃ  １９５７， ３８（ ２）： ２２２ ２３２． ＤＯＩ： １０． １０２９／ＴＲ０３８ ｉ ００２ｐ００２２２． ｔ ｉ ｏｎｓＡｍｅ ｒ ｉ ｃ ａｎＧｅ ｏｐｈｙ ｓ ｉ ｃ ａ ｌＵｎ ｉ ｏｎ， ? ［ １５］ 范毅 ．日光温室热环境作用下不同蓄热材料的空气换热器蓄放热特性研究［ Ｄ］．太原：太原理工大学， ２０１６． ［ １６］ ＮＡＷＡＺ Ｍ，ＨＡＹＡＴ Ｔ，ＡＬＳＡＥＤＩＡ． Ｄｕ ｆ ｏｕ ｒａｎｄＳｏ ｒ ｅ ｔｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓｏｎ ＭＨＤｆ ｌ ｏｗｏ ｆｖ ｉ ｓ ｃ ｏｕｓｆ ｌ ｕ ｉ ｄｂｅ ｔｗｅ ｅｎｒ ａｄ ｉ ａ ｌ ｌ ｙ ｓ ｔ ｒ ｅ ｔ ｃｈ ｉ ｎｇｓｈｅ ｅ ｔ ｓｉ ｎｐｏ ｒ ｏｕｓ ｍｅｄ ｉ ｕｍ［ Ｊ］．Ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄ Ｍａ ｔ ｈｅｍａ ｔ ｉ ｃ ｓａｎｄ Ｍｅ ｃｈａｎ ｉ ｃ ｓ（ Ｅｎｇ ｌ ｉ ｓｈ Ｅｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎ），２０１２， ３３（ １１）： １４０３ １４１８． ＤＯＩ： １０． １００７／ｓ １０４８３ ０１２ １６３２ ６ ． ? ? ? ? ［ １７］ 王馨，施明恒，虞维平 ．对流边界条件高强度快 速 传 热 传 质 研 究 ［ Ｊ］．工 程 热 物 理 学 报， ２００２， ２３（ ２）： ２１２ ２１４． ＤＯＩ： ? ｉ ｓ ｓｎ： １０． ３３２１／ ０２５３ ２３１Ｘ． ２００２． ０２． ０２３． ? ｊ． （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：刘源岗） 第 ４０ 卷 第１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１８１００２６ ? 长江三角洲区域生态安全时空演变 陈燕１，罗婵１，陈星宇１，邱晓敏２，宋新山１，王宇晖１ （ １．东华大学 环境科学与工程学院，上海 ２０１６２０； ２．密苏里州立大学 地理地质规划系，斯普林菲尔德 ６５８９７） 摘要： 采用压力状态响应（ ＰＳＲ）模型，选取人 口 密 度、人 均 ＧＤＰ、植 被 覆 盖 率 等 １４ 个 指 标，运 用 层 次 分 析 法和综合指数法对长江三角洲（简称长三角）的生态安全进行评价，分析其在时间、空间尺度上的演变规律，以 及其主要影响因子 ．利用重心分析模型，分析 ２０００， ２０１４ 年长三角生态安全重心的迁移趋势与方向，并对其 未 来的发展方向进行预测 ．结果表明：长三角生态安全综合指数随着年份的增加而提升，但不同城市的增长速率 差异明显；整体生态安全水平不高，各 城 市 差 异 较 大，且 呈 现 出 明 显 的 南 部 区 域 高 于 北 部 区 域 的 空 间 分 布 特 征；生态安全分区为安全区（湖州）、低安全区（无锡、上 海、泰 州、苏 州）和 中 安 全 区（其 他 城 市）；影 响 生 态 安 全 等级的主要限制因子为人口自然增长率、植被覆盖率、第 三 产 业 比 重、用 于 教 育 的 财 政 支 出 比 率、环 保 投 资 比 重 ５ 项指标；生态重心由西向东转移 ９． ３０３９ｋｍ，但仍位于区域中部，转移 速 度 较 慢，未 来 有 向 东 南 方 向 转 移 的趋势 ． 关键词： 生态安全；压力状态响应模型；时空演变；生态重心；长江三角洲 中图分类号： Ｘ８２１ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ００８５ ０８ ? ? ? 犛狆犪 狋 犻 犪 犾犪狀犱犜犲犿狆狅 狉 犪 犾犈狏 狅 犾 狌 狋 犻 狅狀狅 犳犈犮 狅 犾 狅犵 犻 犮 犪 犾犛 犲 犮 狌 狉 犻 狋 狔 犻 狀犢犪狀犵 狋 狕 犲犚犻 狏 犲 狉犇犲 犾 狋 犪 ＣＨＥＮ Ｙａｎ１，ＬＵＯ Ｃｈａｎ１，ＣＨＥＮ Ｘｉ ｎｇｙｕ１， ＱＩＵ Ｘｉ ａｏｍｉ ｎ２，ＳＯＮＧ Ｘｉ ｎｓｈａｎ１，ＷＡＮＧ Ｙｕｈｕ ｉ１ （ １． Ｃｏ ｌ ｌ ｅｇｅｏ ｆＥｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ，ＤｏｎｇｈｕａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｉ２０１６２０，Ｃｈ ｉ ｎａ； ｙ，Ｓｈａｎｇｈａ ２．Ｄｅｐａ ｒ ｔｍｅｎ ｔｏ ｆＧｅｏｇ ｒ ａｐｈ ｉ ｃ ａ ｌａｎｄＧｅｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌＰ ｌ ａｎｎ ｉ ｎｇ，Ｍｉ ｓ ｓ ｏｕｒ ｉＳ ｔ ａ ｔ ｅＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｒ ｉ ｎｇ ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ６５８９７，Ａｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ） ｙ，Ｓｐ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ｕｓ ｉ ｎｇｔ ｈｅｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅ  ｓ ｔ ａ ｔ ｅ  ｒ ｅ ｓｐｏｎｓ ｅ（ ＰＳＲ）ｍｏｄｅ ｌ，１４ｉ ｎｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｏ ｒ ｓｓｕｃｈａ ｓｐｏｐｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｄｅｎｓ ｉ ｔ ｒｃ ａ  ｙ，ｐｅ ｈｅｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｆｔ ｈｅＹａｎｇ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒＤｅ ｌ ｔ ａ ｉ ｔ ａＧＤＰａｎｄｖｅｇｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏｖｅ ｒ ａｇｅｒ ａ ｔ ｅｗｅ ｒ ｅｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅｄ，ａｎｄｔ ｙｏ ｐ （ Ｙａｎｇ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒＤｅ ｌ ｔ ａｆ ｏ ｒｓｈｏ ｒ ｔ）ｗａ ｓｅ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｅｄｂｙｕｓ ｉ ｎｇｔ ｈｅａｎａ ｌ ｔ ｉ ｃｈ ｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃｈｙｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓａｎｄｔ ｈｅｃ ｏｍｐ ｒ ｅｈｅｎｓ ｉ ｖｅ ｙ ｉ ｎｄｅｘｍｅ ｔ ｈｏｄ，ａｎｄｉ ｔ ｓｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｒ ｕ ｌ ｅ ｓｏｎｔ ｉｍｅａｎｄｓｐａ ｃ ｅｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｓａｎｄｉ ｔ ｓｍａ ｉ ｎｉ ｎ ｆ ｌ ｕｅｎｃ ｉ ｎｇｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓｗｅ ｒ ｅａｎａ ｌ ｚ ｅｄ． ｙ Ｔｈｅｃ ｅｎ ｔ ｅ ｒｏ ｆｇ ｒ ａｖ ｉ ｔ ｌ ｓ ｉ ｓｍｏｄｅ ｌｗａ ｓｕｓ ｅｄｔ ｏａｎａ ｌ ｚ ｅｔ ｈｅｍｉ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎｔ ｒ ｅｎｄａｎｄｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｔ ｈｅｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ  ｙａｎａ ｙ ｙ ｇ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｅｎ ｔ ｅ ｒｉ ｎｔ ｈｅＹａｎｇ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒＤｅ ｌ ｔ ａｉ ｎ２０００ａｎｄ２０１４ａｎｄｐ ｒ ｅｄ ｉ ｃ ｔｉ ｔ ｓｆ ｕ ｔ ｕ ｒ ｅｄｅ ｖｅ ｌ ｏｐｍｅｎ ｔｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ．Ａｓｔ ｈｅ ｙｃ ｈｅｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ａ ｆ ｅ ｔ ｏｍｐ ｒ ｅｈｅｎｓ ｉ ｖｅｉ ｎｄｅｘｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｓｗｉ ｔ ｈｔ ｈｅｙｅ ａ ｒ，ｂｕ ｔｔ ｈｅｇ ｒ ｏｗｔ ｈｒ ａ ｔ ｅｏ ｆｅ ａ ｃｈ ｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｓｈｏｗｎ，ｔ ｙｃ ｃ ｉ ｔ ｓｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔ．Ｔｈｅｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｅ ｖｅ ｌ ｓｏ ｆｔ ｈｅｃ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓｉ ｎｔ ｈｅＹａｎｇ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒＤｅ ｌ ｔ ａａ ｒ ｅｑｕ ｉ ｔ ｅｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔａｎｄ ｙｉ ｙｌ ｔ ｈｅｏｖｅ ｒ ａ ｌ ｌｌ ｅ ｖｅ ｌｉ ｓｎｏ ｔｈ ｉ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｆｔ ｈｅＹａｎｇ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒＤｅ ｌ ｔ ａｐ ｒ ｅ ｓ ｅｎ ｔ ｓｔ ｈｅｓｐａ ｔ ｉ ａ ｌｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎ ｇｈ．Ｔｈｅｅ ｙｏ ｃｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓｏ ｆＳｏｕ ｔ ｈｅ ｒ ｎｒ ｅｇ ｉ ｏｎｈ ｉ ｒｔ ｈａｎＮｏ ｒ ｔ ｈｅ ｒ ｎｒ ｅｇ ｉ ｏｎ．Ｔｈｅｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｏｎｅｉ ｓｄ ｉ ｖ ｉ ｄｅｄｉ ｎ ｔ ｏｓ ａ ? ｇｈｅ ｙｚ 收稿日期： ２０１８ １０ １２ ? ? 通信作者： 陈 燕 （ １９７６ Ｅ?ｍａ ｉ ｌ： ｃｈｅｎｙａｎ ?），女，副 教 授，博 士，主 要 从 事 生 态 安 全、环 境 遥 感 与 环 境 信 息 系 统 的 研 究 ． ? ｈ ｘｙ＠ｄｈｕ． ｅｄｕ． ｃｎ． ｊ 基金项目： 国家自然科学基金资助项目（ ４１４７１０８９）；中央高校专项科研基金资助项目（ ２２３２０１６Ｄ３ １１） ? 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） ８６ ２０１９ 年 ｆ ｅ ｔ ｏｎｅ（Ｈｕ ｚｈｏｕ）， ｌ ｏｗｓ ａ ｆ ｅ ｔ ｏｎｅ（Ｗｕｘ ｉ，Ｓｈａｎｇｈａ ｉ，Ｔａ ｉ ｚｈｏｕ，Ｓｕ ｚｈｏｕ）ａｎｄｃ ｅｎ ｔ ｒ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｏｎｅ（ ｏ ｔ ｈｅ ｒｃ ｉ ｔ  ｙｚ ｙｚ ｙｚ ｉ ｅ ｓ）．Ｔｈｅｍａ ｉ ｎｌ ｉｍｉ ｔ ｉ ｎｇｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓａ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎｇｔ ｈｅｌ ｅ ｖｅ ｌｏ ｆｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｒ ｅｔ ｈｅｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌｐｏｐｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｇ ｒ ｏｗｔ ｈｒ ａ ｔ ｅ， ｙａ ｖｅｇｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏｖｅ ｒ ａｇｅ，ｔ ｈｅｐ ｒ ｏｐｏ ｒ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｔ ｈｅｔ ｅ ｒ ｔ ｉ ａ ｒ ｎｄｕｓ ｔ ｒ ｏＧＤＰ，ｔ ｈｅｒ ａ ｔ ｉ ｏｏ ｆｆ ｉ ｓ ｃ ａ ｌｅｘｐｅｎｄ ｉ ｔ ｕ ｒ ｅｆ ｏ ｒｅｄｕｃ ａ  ｙｉ ｙｔ ｔ ｉ ｏｎ，ａｎｄｔ ｈｅｐ ｒ ｏｐｏ ｒ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌｐ ｒ ｏ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｖｅ ｓ ｔｍｅｎ ｔ．Ｔｈｅｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｅｎ ｔ ｅ ｒｏ ｆｔ ｈｅＹａｎｇ ｔ ｚ ｅ ｙｃ ｔｉ ｔｉ ｓｓ ｔ ｉ ｌ ｌｉ ｎｔ ｈｅｍｉ ｄｄ ｌ ｅｏ ｆｔ ｈｅｒ ｅ  Ｒｉ ｖｅ ｒＤｅ ｌ ｔ ａｈａ ｓｓｈ ｉ ｆ ｔ ｅｄｆ ｒ ｏｍ ｗｅ ｓ ｔｔ ｏｅ ａ ｓ ｔｂｙ９． ３０３９ｋｍａ ｔａｓ ｌ ｏｗｅ ｒｐａ ｃ ｅ，ｂｕ ｈｅｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｃ ｅｎ ｔ ｅ ｒｏ ｆｇ ｒ ａｖ ｉ ｔ ｓａｔ ｅｎｄｅｎｃｙｔ ｏｓｈ ｉ ｆ ｔｔ ｏｔ ｈｅｓ ｏｕ ｔ ｈｅ ａ ｓ ｔ． ｉ ｏｎ．Ｉ ｎｔ ｈｅｆ ｕ ｔ ｕ ｒ ｅ，ｔ ｙｈａ ｇ 犓犲 狉 犱 狊： ｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅ  ｓ ｔ ａ ｔ ｅ  ｒ ｅ ｓｐｏｎｓ ｅｍｏｄｅ ｌ；ｓｐａ ｔ ｉ ａ ｌａｎｄｔ ｅｍｐｏ ｒ ａ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ；ｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｃ ｅｎ  ｙ；ｐ 狔狑狅 ｔ ｅ ｒｏ ｆｇ ｒ ａｖ ｉ ｔ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒＤｅ ｌ ｔ ａ ｙ；Ｙａｎｇ 美国国际应用系统分析研究所（ ＩＡＳＡ）对生态 安 全 作 出 如 下 定 义：在 人 类 的 生 活、健 康、安 乐、基 本 权利、生活保障来源、必要资源、社会次序和人类适应环境变化的能力等方面不受威胁的状态，即为生态 安全，它包括自然生态安全、经济生态安全和社会生态安全 ［１?３］．生态安全是国家安全的重要表现 特性之 一，对区域生态安全进行评价研究，能及时了解研究区的 生态安全 现状 和 生 态 问 题，并 对 研 究 区 未 来 的 经济与生态建设规划提供理论参考 ．将生态安全指数和研 究 区坐标 相 结 合，并 利 用 生 态 安 全 重 心 模 型， 可以得到研究区的生态安全重心 的 迁 移 变 化 过 程，由 此 可 分 析 区 域 生 态 状 况 的 变 化 趋 势 与 方 向 ［４］．目 前，对于生态安全的研究主要是对不同要素的评价，如土地 ［５?６］、森林 ［７］，以及较 小区域 ［８?９］．而对跨省、市 的经济圈的生态安全研究还很少 ．本文采用层次 分析法，利 用 压力状 态响 应（ ＰＳＲ）模 型 评 价 长 江 三 角 洲（简称长三角）的生态安全，分析并预测生态安全重心的迁移途径与方向 ． １ 研究区概况及数据来源 １． １ 研究区概况 长三角面积约为 １１０８００ｋｍ２ ，经济总量占国 内 生 产 总 值 的 ２０％ 左 右，是 我 国 第 一 大 经 济 区，是 世 界公认的六大城市群之一 ［１０］．长三角包括上海市，江苏省的南京、苏州、无锡、常州、镇江、扬州、泰州、南 通，浙江省的杭州、嘉兴、湖州、绍兴、宁波、舟山、台州在内的 １６ 个城市 ．在经济快速发展的同时，由于一 系列不合理的自然和人为干扰，区域生态环境受到严重 威胁，如 水 土 流 失、酸 雨 污 染、太 湖 蓝 藻 爆 发 等， 在一定程度上降低了区域的生态安全水平，不利于区域的可持续发展 ． 通过评价长三角生态安全的时空演变及重心演变特 性，分析生 态 安 全 随 时 间 的 变 化 态 势 及 重 心 的 转移途径与方向，确定等级较低的城市并预测长三角 未来的 生态安 全 重 心 发 展 方 向 ．通 过 对 中、低 安 全 区及重心迁移方向区域的资源、能源和土地利用方式 等的合 理规划 调 控，提 升 区 域 整 体 生 态 安 全 水 平， 实现长三角区域的可持续发展，同时，为其他跨省区经济圈的生态安全调控提供借鉴和参考 ． １． ２ 数据来源 数据来源包括 ２０００， ２０１４ 年的《长 江 和 珠 江 三 角 洲 及 港 澳 特 别 行 政 区 统 计 年 鉴》、《上 海 市 统 计 年 鉴》、《浙江省统计年鉴》、《江苏省统计年鉴》、《中 国 城 市 统 计 年 鉴》； １６ 个 城 市 的 《国 民 经 济 与 发 展 统 计 公报》、《环境质量状况公报》、《水 资 源 公 报》；长 三 角 行 政 区 划 图；江 苏 省 行 政 区 划 图； ＢＩＧＭＡＰ 中 提 取 的长三角 １６ 个城市中心坐标 ． ２ 评价方法及计算过程 ２． １ 评价指标体系的构建及权重的确定 科学合理的评价指标体系是评价的关键 基 础， ＰＳＲ 模 型 是 由 经 济 合 作 与 发 展 组 织 （ ＯＥＣＤ）和 联 合 国环境规划署（ ＵＮＥＰ）共同发展起来的，用于研究环境问题的概念模型体系，其在 国内外生 态系统 评价 中使用较多，其理论方法也较于成熟 ．该模型以因 果 关 系 为 基 础，具 体 为 如 下 ３ 点： １）人 类 活 动 对 环 境 施加一定的压力； ２）因为这些压力，环 境 改 变 了 其 原 有 的 性 质 或 自 然 资 源 的 数 量（状 态）； ３）人 类 又 通 过环境、经济和管理策略等 对 这 些 变 化 作 出 反 应，以 恢 复 环 境 质 量 或 防 止 环 境 退 化 ． ＰＳＲ 模 型 由 目 标 层、准则层和指标层构成 ． 长三角生态安 全 评 价 指 标 体 系，如 表 １ 所 示 ．表 １ 中： 犅１ 包 含 ５ 个 压 力 指 标； 犅２ 包 含 ６ 个 状 态 指 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 陈燕，等：长江三角洲区域生态安全时空演变 ８７ 标； 犅３ 包含 ３ 个响应指标 ．确定评价指标体系后，利 用 层 次 分 析 法，通 过 构 造 判 断 矩 阵、一 致 性 检 验、层 次总排序等步骤确定指标的权重 ． 表 １ 长三角生态安全评价指标体系 Ｔａｂ． １ Ｉ ｎｄｅｘｓｙ ｓ ｔ ｅｍｏ ｆｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎＹａｎｇ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒＤｅ ｌ ｔ ａ ｙｅ 目标层 准则层 指标层 资源生态环境压力（ 犅１） 指标属性 －２ 人口密度（ ／人·ｋｍ 犆１） 逆向 人口自然增长率（ ／％ 犆２） 逆向 人均 ＧＤＰ （ ／元 犆３） 正向 ２ 长 江 三 角 洲 生 态 安 全 ︵ 犃 ︶ 人均耕地面积（ ／ｈｍ ·人 犆４） 正向 －１ 植被覆盖率（ ／％ 犆５） 正向 建成区绿化覆盖率（ ／％ 犆６） 正向 饮用水源水质达标率（ ／％ 犆７） 正向 人均公共绿地面积（ ／ｍ 犆８） 正向 工业废水排放达标率（ ／％ 犆９） 正向 固废综合利用率（ ／％ 犆１０） 正向 环境噪声达标区覆盖率（ ／％ 犆１１） 正向 第三产业占 ＧＤＰ 比重（ ／％ 犆１２） 正向 用于教育的财政支出比率（ ／％ 犆１３） 正向 城市环境保护投资指数（ ／％ 犆１４） 正向 ２ 生态系统状态指标（ 犅２） 人文社会响应（ 犅３） ２． ２ 评价指标基准值的确定及指标标准化的选择 以生态环境部公布的全国环境保护重点城市“城考结果”中的数据为主要参照，同时，借鉴相关研究 成果来选取指标基准值 ．评价指标包括正向型和逆向 型两种 ．正向 型指 标 是 指 属 性 值 越 大，其 效 果 越 好 的指标；逆向型指标是指属性值越小，其效果越好的指标 ． 在标准化过程 犡犻＜犛犻， 烄犡犻／犛犻， 犡犻＜犛犻， 烄 １， 中，正向指标 犘（ 犡犻＞犛犻，逆向指标 犘（ 犡犻＝犛犻，其 犡犻）＝烅 １， 犡犻）＝烅 １， 烆 １， 烆犡犻／犛犻， 犡犻＞犛犻． 犡犻＝犛犻， ［ １１］ 中： 犘（ 犡犻）为该指标的安全指数， 犘（ 犡犻）越大，表 示 该 指 标 评 价 越 优；反 之，则 评 价 越 差； 犡犻 为 实 际 值； 犛犻 为生态安全评价指标的标准值 ． ２． ３ 生态安全指数的计算 狀 ［ ］ 生态安全综合指数（ ·犠犻．其中， ＥＳＣＶ）１２ 表示城市生态安全程度，其计算式为 ＥＳＣＶ ＝ ∑犘（ 犡犻） 犻＝１ ＥＳＣＶ 为评价区域综合安全值， ＥＳＣＶ 值越大，表明城市 生态 安全程度 越高， ＥＳＣＶ 值越小，表 明 生 态 安 全程度越低，生态风险越大； 犠犻 为各指标权重； 狀 为指标总项数 ． ２． ４ 生态安全等级的划分 结合生态安全划分原则及参考相关研究 ［１３?１４］，将长三角生态安全划分为 ６ 级，级别越高对应的生态 安全水平越高，如表 ２ 所示 ． 表 ２ 生态安全等级 Ｔａｂ． ２ Ｅｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｅ ｖｅ ｌ ｙｌ 生态安全 等级 ＥＳＣＶ 生态安全 状态 不同生态等级特征 Ⅰ级 ０～０． ５５ 极不安全 生态系统接近无法运转的状态，自我修复能力几乎为零， 需要人为修复和重点保护 Ⅱ级 Ⅲ级 ０． ５５～０． ６５ 不安全 系统自我修复能力较弱，环境退化异常严重，系统功能大大减弱 ０． ６５～０． ７５ 临界安全 生态系统遭到破坏，环境退化比较严重，人类安全受生态灾害影响较为严重 Ⅳ级 Ⅴ级 ０． ７５～０． ８５ 较安全 生态问题较少，生态系统功能比较健全，受人类活动影响较小 ０． ８５～０． ９０ 安全 基本无生态问题，生态系统功能健全，生态灾害少 Ⅵ级 ０． ９０～１． ００ 理想安全 生态安全状态良好，生态系统功能健全，无生态灾害 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） ８８ ２０１９ 年 ２． ５ 生态安全重心分析模型 重心是衡量某种属性在区域总体分布状况时的一个 指标，其分 布 趋 势 可 揭 示 属 性 在 空 间 分 布 的 不 均衡程度 ［１５１６］．将重心方法引入长三角生态安全研究有助于揭示区域生态安全的动态演变过程、迁移途 径，并预测发展方向 ．生态安全重心坐标计算式 ［１７］为 狀 狀 狀 犡 ＝ ∑ＥＳＣＶ犻 × 犡犻／∑ＥＳＣＶ犻， 犻＝１ 狀 犢 ＝ ∑ＥＳＣＶ犻 ×犢犻／∑ＥＳＣＶ犻． 犻＝１ 犻＝１ 犻＝１ 上式中： 犡， 犢 为生态安全重心坐标； 犡犻， 犢犻 为评价区域内各城市的中心经纬度坐标 ． 重心迁移距离的计算式 ［１８］为 ２ ２ 犇犻－犼 ＝ 犚 × 槡（ 犢犻 －犢犼） 犡犻 － 犡犼） ． ＋（ 上式中： 犇犻－犼为重心从第犻 年到第犼 年的迁移距离； 犚＝１１１． １１１． ３ 长三角生态安全时空演变分析 根据节 ２． ３ 得到 ２０００， ２０１４ 年的长三 角 生 态 安 全 指 数，如 表 ３ 所 示 ．各 指 数 的 变 化 趋 势，如 图 １， ２ 所示 ．图 １， ２ 中： ＥＳ Ｉ为生态安全指数 ． η 为增长率； 表 ３ ２０００， ２０１４ 年长三角 １６ 个城市的生态安全指数 Ｔａｂ． ３ Ｅｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｎｄｅｘｏ ｆ１６ｃ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓｉ ｎＹａｎｇ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒＤｅ ｌ ｔ ａｉ ｎ２０００ａｎｄ２０１４ ｙｉ 指标 城市 时间 犆１ 犆２ 犆３ 犆４ 犆５ 犆６ 犆７ 犆８ 上海 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ００５ ０． ０３４ ０． ０３０ ０． ０２６ ０． ００４ ０． ０１９ ０． ０６８ ０． ００９ ０． １４７ ０． ００３ ０． ０３４ ０． ０８４ ０． ０１４ ０． ００４ ０． ０３３ ０． ０６４ ０． ０２７ ０． １４１ 杭州 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ０２７ ０． ００７ ０． ０１９ ０． ０５１ ０． ０７３ ０． ０２２ ０． ０６８ ０． ０１４ ０． １４３ ０． ０２４ ０． ００５ ０． ０８６ ０． ０３９ ０． ０７３ ０． ０２８ ０． ０６３ ０． ０２４ ０． １４４ 宁波 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ０１８ ０． ００８ ０． ０１９ ０． ０６２ ０． ０７３ ０． ０２４ ０． ０６８ ０． ０１２ ０． １４１ ０． ０１６ ０． ００５ ０． ０８６ ０． ０４９ ０． ０７３ ０． ０３５ ０． ０６５ ０． ０３０ ０． １４６ 嘉兴 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ０１２ ０． ０１０ ０． ０１４ ０． ０７３ ０． ００３ ０． ０２８ ０． ０６９ ０． ０１６ ０． １４６ ０． ０１１ ０． ００５ ０． ０８３ ０． ０７０ ０． ００３ ０． ０３１ ０． ０６６ ０． ０３８ ０． １４６ 湖州 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ０２３ ０． ００８ ０． ０１３ ０． ０７３ ０． ０７３ ０． ０２６ ０． ０６８ ０． ０１５ ０． １４６ ０． ０２２ ０． ０１２ ０． ０６４ ０． ０７３ ０． ０７３ ０． ０３２ ０． ０６６ ０． ０３９ ０． １４６ 绍兴 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ０１９ ０． ００７ ０． ０１６ ０． ０５８ ０． ０７３ ０． ０２４ ０． ０６８ ０． ０１５ ０． １３６ ０． ０１８ ０． ０１４ ０． ０８３ ０． ０４９ ０． ０７３ ０． ０２７ ０． ０６６ ０． ０５３ ０． １４２ 舟山 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ０１４ ０． ０２３ ０． ０１０ ０． ０３６ ０． ０７３ ０． ０２５ ０． ０６９ ０． ０１６ ０． １３８ ０． ０１４ ０． ０１２ ０． ０８６ ０． ０３３ ０． ０７３ ０． ０２５ ０． ０６４ ０． ０３９ ０． １４５ 台州 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ０１７ ０． ００３ ０． ０１１ ０． ０４５ ０． ０７３ ０． ０３０ ０． ０６７ ０． ０１６ ０． １４６ ０． ０１６ ０． ００４ ０． ０４９ ０． ０３８ ０． ０７３ ０． ０３２ ０． ０６９ ０． ０２７ ０． １３８ 南京 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ０１２ ０． ００１ ０． ０１６ ０． ０６１ ０． ０３５ ０． ０３５ ０． ０６７ ０． ０１７ ０． １４６ ０． ０１０ ０． ００１ ０． ０８６ ０． ０３９ ０． ０３４ ０． ０３８ ０． ０６５ ０． ０２９ ０． １４０ 无锡 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ０１１ ０． ００１ ０． ０２４ ０． ０４４ ０． ０３０ ０． ０３１ ０． ０６４ ０． ０１６ ０． １３４ ０． ００７ ０． ００３ ０． ０８６ ０． ０２７ ０． ０３１ ０． ０３７ ０． ０６６ ０． ０２９ ０． １４６ 常州 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ０１３ ０． ００１ ０． ０１５ ０． ０６９ ０． ０２１ ０． ０２７ ０． ０６９ ０． ０１１ ０． １３８ ０． ００８ ０． ００２ ０． ０８６ ０． ０４８ ０． ０２１ ０． ０３７ ０． ０６７ ０． ０２６ ０． １４４ 苏州 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ０１５ ０． ００１ ０． ０２３ ０． ０５８ ０． ００７ ０． ０２７ ０． ０６６ ０． ０１１ ０． １４０ ０． ０１４ ０． ０１ ０． ０８６ ０． ０２５ ０． ００７ ０． ０３６ ０． ０６５ ０． ０２９ ０． １４４ 南通 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ０１０ ０． ０３４ ０． ００８ ０． ０７３ ０． ００６ ０． ０２４ ０． ０６８ ０． ０１３ ０． １４３ ０． ０１０ ０． ００７ ０． ０７７ ０． ０７３ ０． ００１ ０． ０３７ ０． ０６６ ０． ０３３ ０． １４７ 扬州 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ０１５ ０． ００３ ０． ００９ ０． ０７３ ０． ００３ ０． ０３１ ０． ０６６ ０． ０１６ ０． １３８ ０． ０１０ ０． ００１ ０． ０８６ ０． ０７３ ０． ００２ ０． ０３８ ０． ０６５ ０． ０３５ ０． １４８ ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． ０１５ ０． ００２ ０． ０１５ ０． ０７３ ０． ０３１ ０． ０３０ ０． ０６５ ０． ０１２ ０． １４６ ０． ０１１ ０． ００３ ０． ０８６ ０． ０６７ ０． ０３１ ０． ０３７ ０． ０６７ ０． ０３６ ０． １４７ 镇江 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 犆９ 第１期 陈燕，等：长江三角洲区域生态安全时空演变 ８９ 续表 Ｃｏｎ ｔ ｉ ｎｕｅｔ ａｂ ｌ ｅ 城市 泰州 指标 时间 ２０００ 年 ２０１４ 年 犆１ 犆２ 犆３ 犆４ 犆５ 犆６ 犆７ 犆８ 犆９ ０． ０１２ ０． ０２３ ０． ００７ ０． ０７３ ０． ００１ ０． ０２２ ０． ０６７ ０． ００６ ０． １４７ ０． ０１０ ０． ００７ ０． ０７５ ０． ０７３ 指标 ０． ００１ ０． ０３５ ０． ０６９ ０． ０１８ ０． １４１ 犆１０ 犆１１ 犆１２ 犆１３ 犆１４ 综合 指数 生态 级别 安全 状态 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１９ ０． ０８６ ０． ０３０ ０． ０２４ ０． ０６８ ０． ６６９ Ⅲ 临界 ０． １２５ ０． ０８７ ０． ０３９ ０． ０２４ ０． ０６５ ０． ７４２ Ⅲ 临界 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１８ ０． ０９４ ０． ０２５ ０． ０２５ ０． ０４６ ０． ７３１ Ⅲ 临界 ０． １２０ ０． ０９３ ０． ０３３ ０． ０３０ ０． ０６１ ０． ８２４ Ⅳ 较安全 宁波 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１９ ０． ０９４ ０． ０２２ ０． ０２１ ０． ０６６ ０． ７４６ Ⅲ 临界 ０． １１６ ０． ０９５ ０． ０２７ ０． ０２７ ０． ０６４ ０． ８３４ Ⅳ 较安全 嘉兴 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１３ ０． ０９３ ０． ０１８ ０． ０３０ ０． ０５７ ０． ６８１ Ⅲ 临界 ０． １１８ ０． ０９３ ０． ０２５ ０． ０３０ ０． ０７０ ０． ７９０ Ⅳ 较安全 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１６ ０． ０９３ ０． ０１８ ０． ０３０ ０． ０６１ ０． ７６３ Ⅳ 较安全 ０． １１５ ０． ０８８ ０． ０２６ ０． ０３０ ０． ０６８ ０． ８５３ Ⅴ 安全 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１９ ０． ０９４ ０． ０１８ ０． ０３０ ０． ０７０ ０． ７４５ Ⅲ 临界 ０． １１７ ０． ０９２ ０． ０２６ ０． ０３０ ０． ０５９ ０． ８５０ Ⅳ 较安全 舟山 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１４ ０． ０９１ ０． ０２３ ０． ０３０ ０． ０５５ ０． ７１７ Ⅲ 临界 ０． １１８ ０． ０９４ ０． ０２３ ０． ０２２ ０． ０６１ ０． ８０９ Ⅳ 较安全 台州 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１５ ０． ０９７ ０． ０１７ ０． ０３０ ０． ０６１ ０． ７３０ Ⅲ 临界 ０． １１４ ０． ０９３ ０． ０２８ ０． ０３０ ０． ０７４ ０． ７８５ Ⅳ 较安全 南京 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１４ ０． ０９４ ０． ０３４ ０． ０２４ ０． ０７０ ０． ７２６ Ⅲ 临界 ０． １１４ ０． ０８８ ０． ０３４ ０． ０２５ ０． ０６１ ０． ７６５ Ⅳ 较安全 无锡 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１８ ０． ０９６ ０． ０２９ ０． ０３０ ０． ０７９ ０． ６４２ Ⅱ 不安全 ０． １１８ ０． ０９３ ０． ０２９ ０． ０２６ ０． ０５３ ０． ７４９ Ⅲ 临界 常州 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１３ ０． ０９１ ０． ０２９ ０． ０３０ ０． ０６４ ０． ６９１ Ⅲ 临界 ０． １１７ ０． ０９１ ０． ０２９ ０． ０２７ ０． ０５３ ０． ７５４ Ⅲ 临界 苏州 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１２ ０． ０９６ ０． ０２９ ０． ０２１ ０． ０７７ ０． ６８２ Ⅲ 临界 ０． １１５ ０． ０８９ ０． ０２９ ０． ０２７ ０． ０４２ ０． ７１８ Ⅳ 较安全 南通 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１３ ０． ０９３ ０． ０２７ ０． ０３０ ０． ０６４ ０． ７０６ Ⅲ 临界 ０． １１５ ０． ０８９ ０． ０２７ ０． ０３０ ０． ０５７ ０． ７６９ Ⅳ 较安全 扬州 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１４ ０． ０９３ ０． ０２６ ０． ０３０ ０． ０７２ ０． ６９０ Ⅲ 临界 ０． １１８ ０． ０８８ ０． ０２６ ０． ０３０ ０． ０６６ ０． ７８５ Ⅳ 较安全 镇江 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １１４ ０． ０８８ ０． ０２８ ０． ０３０ ０． ０６４ ０． ７１２ Ⅲ 临界 ０． １１８ ０． ０９２ ０． ０２８ ０． ０３０ ０． ０７０ ０． ８２１ Ⅳ 较安全 泰州 ２０００ 年 ２０１４ 年 ０． １０５ ０． ０９６ ０． ０２６ ０． ０２７ ０． ０５７ ０． ６６９ Ⅲ 临界 ０． １１５ ０． ０９０ ０． ０２６ ０． ０２７ ０． ０５０ ０． ７３８ Ⅲ 临界 城市 上海 杭州 湖州 绍兴 时间 由表 ３ 可知：长三角生态安全级别在 ２０００ 年为 Ⅲ 级，处于临界状态；在 ２０１４ 年为 Ⅳ 级，处于较安全 状态，城市生态安全等级没有发生改变的有上海、泰州和苏州，城市生态安全等级提高一级的有无锡、嘉 兴、镇江、绍兴、扬州、舟山、杭州、湖州、宁波、常州、南通、台州、南京 ． 由图 １ 可知： ２０００， ２０１４ 年， １６ 个城市的生态安全指数 增 长 速 率 差 异 明 显，增 长 速 率 由 高 到 低 依 次 为：无锡、嘉兴、镇江、绍兴、扬州、舟山、杭州、湖州、宁波、上海、泰州、常州、南通、台州、南京、苏州，其中， 无锡、嘉兴、镇江、绍兴、扬州、舟山、杭州、湖州、宁波 ９ 个城市的增长率均高于 １６ 个城市的平均水平 ． 由图 ２ 可知： １６ 个城市状态指数 均 呈 上 升 趋 势；上 海、嘉 兴、南 京、无 锡、常 州、苏 州、南 通、扬 州、镇 江及泰州的压力指数呈上升趋势，其余城市呈下降趋势；上 海、杭 州、宁 波、嘉 兴、湖 州、台 州 及 镇 江 的 响 应指数呈上升趋势，其余城市呈下降趋势 ．因此，压力指数 和 响应指 数是 影 响 生 态 安 全 总 指 数 提 升 的 主 要限制因子 ． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． ９０ 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） 图 １ 长三角生态安全综合指数变化趋势 图 ２ 长三角生态安全子系统指数变化趋势 Ｆ ｉ １ Ｔｒ ｅｎｄｓｉ ｎＹａｎｇ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒＤｅ ｌ ｔ ａ ｇ． Ｆ ｉ ２ Ｔｒ ｅｎｄｓｉ ｎｉ ｎｄｅｘｏ ｆｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｇ． ｙ ｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ａ ｆ ｅ ｔ ｏｍｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅｉ ｎｄｅｘ ｙｃ ｓｕｂｓｙ ｓ ｔ ｅｍｉ ｎＹａｎｇ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒＤｅ ｌ ｔ ａ ２０１９ 年 ４ 长三角生态安全空间的演变分析 长三角生态安全水平的空间分 布 格 局，如 图 ３ 所 示 ．由 图 ３ 可 知： ２０００ 年，长 三 角 生 态 安 全 指 数 在 Ⅱ～Ⅳ 级之间，各城市等级由高到低依次为湖州、宁 波、绍 兴、杭 州、台 州、南 京、舟 山、镇 江、南 通、常 州、 扬州、苏州、嘉兴、上海、泰州、无锡，其中，无锡为 Ⅱ 级不安全城市，湖州为 Ⅳ 级较安全城市，其他 １４ 个城 市处于 Ⅲ 级临界状态； ２０１４ 年，长三角生态安全指数上升到 Ⅲ～Ⅴ 级 之间，各城市 等级由高 到低依 次为 湖州、绍兴、宁波、杭州、镇江、舟山、嘉兴、扬州、台 州、南 通、南 京、常 州、无 锡、上 海、泰 州、苏 州，其 中，无 锡、上海、泰州和苏州为 Ⅲ 级临界状态，湖州处于 Ⅴ 级安全城市，其他 １１ 个城市为 Ⅳ 级较安全城市 ． 由图 ３ 还可知：长三角整体生态安全水平不高，各城 市间 差 异 较 大 ．以 湖 州、嘉 兴 及 舟 山 为 界，呈 现 较为明显的“包括湖州、嘉兴、舟山在内的下游区域高 于上游 区域”空间 分 布 特 征 ．根 据 生 态 安 全 等 级 空 间分布及生态安全指数增长情况，可将 长 三 角 城 市 划 分 为 ３ 个 不 同 的 生 态 安 全 水 平 区，即 安 全 区 有 湖 州，中安全区包括宁波、绍兴、杭州、镇江、舟山 、台州、南京、扬州、南通、嘉兴、常州 １１ 个城 市，低 安全区 包括无锡、上海、泰州、苏州 ４ 个城市 ． （ ａ）２０００ 年长三角生态安全等级空间分布 （ ｂ）２０１４ 年长三角生态安全等级空间分布 （ ｃ）２０００， ２０１４ 年长三角 ＥＳＣＶ 增长情况 （ ｄ）长三角生态水平分区 图 ３ 长三角生态安全水平空间分布格局 Ｆ ｉ ３ Ｓｐａ ｔ ｉ ａ ｌｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｐａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎｏ ｆｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｅ ｖｅ ｌｉ ｎＹａｎｇ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒＤｅ ｌ ｔ ａ ｇ． ｙｌ 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 陈燕，等：长江三角洲区域生态安全时空演变 ９１ ５ 长三角生态安全重心的演变分析 由生态安全重心分析模型可得长三角生态安全重心转移信息 ．对比 ２０００， ２０１４ 年，长三角的生态安 全重心从 １２０ ° ２４ ′ １７． ８５ ″Ｅ， ３１ ° ０４ ′ ２３． ５２ ″Ｎ（苏州 市 吴 中 区 东 山 镇）移 至 １２０ ° ２９ ′ １９． ２９ ″Ｅ， ３１ ° ０４ ′ ２１． ５１ ″Ｎ （苏州市吴中区临湖镇），迁移速度较慢，南北向迁 移 ０． ０６２０ｋｍ，东 西 向 迁 移 ９． ３０３９ｋｍ，迁 移 方 向 主 要为自西向东 ．迁移速度慢说明各城市的生态安全较 为平衡 ．重心 集中 在 中 部 的 苏 州 市 内，原 因 是 由 于 长三角生态安全指数变化较大的城市集中在中部区域，上下两极区域变化较为 平稳（图 ３）．具体 的迁移 过程，如图 ４ 所示 ．未来长三角生态安全重心仍会处于区域的中部，由于现阶段呈现较为明显的“下游地 区生态安全水平高于上游地区”空间分布特征，故生态安全重心有向东南方向发展的趋势 ． 图 ４ 长三角生态安全重心演变过程 Ｆ ｉ ４ Ｅｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｅｎ ｔ ｅ ｒｏ ｆＹａｎｇ ｔ ｚ ｅＲｉ ｖｅ ｒＤｅ ｌ ｔ ａ ｇ． ｙｃ ６ 结果与讨论 运用层次分析法及综 合 指 数 法 对 长 三 角 的 生 态 安 全 进 行 评 价，并 利 用 重 心 分 析 模 型 分 析 长 三 角 ２０００， ２０１４ 年生态安全重心的迁移趋势与方向，得出以下 ３ 点结论 ． １）２０１４ 年的长三角生态安全综合指数均高于 ２０００ 年，但各城市的增长速率差异明显，最高的是无 锡 １６． ５７％ ，最低的是苏州 ５． ３４％．空间上，长三角整体生态安全水平不高，各城市差异较大 ．以湖州、嘉 兴及舟山为界，呈现较为明显的“下游地区生态安全水平高于上游地区”空间分布特征 ．未来生态调控应 重点关注低安全区的城市，如上海、无锡、苏州、泰州，对应的中安全区城市应加强统一规划与管理 ． ２）长三角生态安全的主要限制因子来自 于 压 力 子 系 统 中 的 人 口 自 然 增 长 率、植 被 覆 盖 率，响 应 子 系统中的第三产业比重、用于教育的财政支出比率、环保 投 资比重 ．要提 高 生 态 安 全 需 重 点 减 少 压 力 和 增强响应能力，即需要重点关注降低人口自然增长率，提高植被覆盖率，增大第三产业比重，增加对于教 育及环保的投资 ． ３）长三角的生态安全重心位于长三 角 的 中 部，对 比 ２０００， ２０１４ 年，生 态 安 全 重 心 自 西 向 东 转 移 了 ９． ３０３９ｋｍ，速度较慢，未来有向东南方向发展的趋势，对于位于西北方向生态安全指数较低的城市，如 扬州、镇江、泰州等城市应加大生态环境建设，优化生态 发展 策略，通 过 提 高 环 保 投 资，扩 大 退 耕 还 林 面 积等政策，减少与长三角下游城市生态安全值之间的差距，从而改善整个长三角区域的生态安全 ． 根据长三角目前的生态安全现状及其未来发展趋势，为提高长三角未来的生态安全水平，实现发展 的可持续性，从以下 ２ 个方面提出调控措施 ． １）增加环保投资，加强河湖水域、耕地、林地等生态环境保护，减轻资源生态环境压力 ． 对比 ２０００， ２０１４ 年，长三角 １６ 个核心城市群中，有 １０ 个城市的环 境保护 投资 指数明 显下降， １３ 个 城市的饮用水源地水质达标率明显下降，分别占到了 总 城 市 的 ６２． ５０％ 和 ８１． ２５％．生 态 环 境 压 力 的 增 大，严重限制区域生态安全水平 ．可以通过增加环境保护投资，加强太湖、邵伯湖、钱塘江、秦淮河等水域 及林地、耕地等的生态环境保；可以通过禁止盲目围垦，适当退田还 湖，多植 树种，草涵 固水土 等 ［１９］方式 来减轻长三角资源生态环境压力，进而达到提升长三角未来生态安全的目的 ． ２）调整经济增长模式，提升第三产业比重，增强生态安全响应能力 ． 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） ９２ ２０１９ 年 第三产业占 ＧＤＰ 的比重是评价一个国家现代化的重要标志之一 ．欧美发达国家的第三产业占比基 ［ ］ 本在 ７０％ 以上，如美国、法国、澳大利亚分 别 为 ７１． ４％ ， ７１． ７％ ， ７０． ６％ ２０ ． ２０１４ 年，长 三 角 的 第 三 产 业 占比最高的上海也只达到 ６４． ８％ ，最低的舟山只有 ３８． ７％ ，远没有达到现代化需求的标准 ．可以通过调 整经济增长模式，加大金融、保险、物流等新兴行业的扶 持，给予 第三 产 业 政 策 和 资 金 的 支 持；可 以 采 用 绿色生态园区模式代替原有工业发展模式 ［２１］等方式来增强长三角未来生态 安全的响 应能力，从 而进一 步提升长三角未来的生态安全水平 ． 参考文献： ［ １］ 陈星，周成虎 ．生态安全：国内外研究综述［ Ｊ］．地 理 科 学 进 展， ２００５， ２４（ ６）： ９ ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １００７ ?１０． ?６３０１． ｊ． ２００５． ０６． ００２． ［ ｃｎｋ ｉ． ｃｎ１５ ２］ 吴平平 ．我国生态安全 评 价 研 究 进 展 ［ Ｊ］．环 境 与 发 展， ２０１８， ３０（ ３）： １９０ １９１． ＤＯＩ： １０． １６６４７／ ? ?１３６９／Ｘ． ｊ． ２０１８． ０３． １１３． ［ ３］ 崔胜辉，洪华生，黄云凤，等 ．生 态 安 全 研 究 进 展 ［ Ｊ］．生 态 学 报， ２００５， ２５（ ４）： ８６１?８６６． ＤＯＩ： １０． ３３２１／ ｉ ｓ ｓｎ： １０００? ｊ． ０９３３． ２００５． ０４． ０３１． ［ ４］ 贺文龙，霍晶，门明新，等 ．怀来县土地 利 用 变 化 与 景 观 生 态 安 全 评 价 ［ Ｊ］．土 壤 通 报， ２０１６， ４７（ １）： １５?２０． ＤＯＩ： １０． ｃｎｋ ｉ． ｔ ｒ ｔ ｂ． ２０１６． ０１． ００３． １９３３６／ ｊ． ［ ５］ 李洁，赵锐锋，梁丹，等 ．兰州市城市土地生态安全评价与时空动态研究［ Ｊ］．地域研究与开发， ２０１８， ３７（ ２）： １５１ １５６． ? ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １００３ ２３６３． ２０１８． ０２． ０２８． ? ｊ． ［ ６］ 陈伊多，杨庆媛，杨人豪，等 ．基于熵权物元模型 的 土 地 生 态 安 全 评 价 ［ Ｊ］．干 旱 区 地 理， ２０１８， ４１（ １）： １８５ １９２． ＤＯＩ： ? １０． １９３３６／ ｃｎｋ ｉ． ｔ ｒ ｔ ｂ． ２０１６． ０２． ０７． ｊ． ［ ７］ 刘心竹，米锋，张爽，等 ．基于有害干扰的中国省域森林生态安全评价［ Ｊ］．生 态 学 报， ２０１４， ３４（ １１）： ３１１５ ３１２７． ＤＯＩ： ? １０． ５８４６／ｓ ｔ ｘ６２０１３１０１３２４６２． ［ ８］ ＰＥＩＬ ｉ ａｎｇ， ＤＵ Ｌ ｉｍｉ ｎｇ， ＹＵＥ Ｇｕ ｉ ｉ ｅ． Ｅｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓｍｅｎ ｔｏ ｆＢｅ ｉ ｉ ｎｇｂａ ｓ ｅｄｏｎＰＳＲ ｍｏｄｅ ｌ［ Ｊ］． Ｐｒ ｏ ｃ ｅｄ ｉ ａＥｎ  ｊ ｙａ ｊ ｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ， ２０１０， ２（ ２）： ８３２ ８４１． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｒ ｏｅｎｖ． ２０１０． １０． ０９４． ? ｊ． ｐ ［ ９］ ＢＡＩＸｉ ａｏ ｒ ｕ ｉ， ＴＡＧＮＪ ｉ ｎｇｃｈｕｎ． Ｅｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓｍｅｎ ｔｏ ｆＴｉ ａｎ ｉ ｎｂｙ ＰＳＲ ｍｏｄｅ ｌ［ Ｊ］． Ｐｒ ｏ ｃ ｅｄ ｉ ａＥｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ｙａ ｊ Ｓｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ， ｒ ｏｅｎｖ． ２０１０． １０． ０９９． ２０１０， ２（ ６）： ８８１ ８８７． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ? ｊ． ｐ ［ １０］ 张祥建，唐炎华，徐晋 ．长江三角洲城市群空 间 结 构 演 化 的 产 业 机 理 ［ Ｊ］．经 济 理 论 与 经 济 管 理， ２００３（ １０）： ６５ ?６９． ｉ ｓ ｓｎ． １０００ ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ５９６Ｘ． ２００３． １０． ０１２． ? ｊ． ［ １１］ 罗平 ．武汉都市农业生态安全评价［ Ｊ］．中国科技论坛， ２０１０（ ４）： １２６ １３１． ? ［ １２］ 丁道军 ．基于 ＰＳＲ 模型的川西生态脆弱区生态安全评价研究［ Ｄ］．南充：西南石油大学， ２０１５： ４９ ５０． ? ［ １３］ 邱高会，广佳 ．区域生态安全动态评价及趋势预测［ Ｊ］．生态经济， ２０１５， ３１（ ４）： １２９ １３２． ? ［ １４］ 朱卫红，苗承玉，郑小军，等 ．基 于 ３Ｓ 技 术 的 图 们 江 流 域 湿 地 生 态 安 全 评 价 与 预 警 研 究 ［ Ｊ］．生 态 学 报， ２０１４， ３４ （ ６）： １３７９ １３８９． ＤＯＩ： １０． ５８４６／ｓ ｔ ｘｂ２０１２１１２４１６６６． ? ［ １５］ 钟业喜，陆玉麒 ．鄱阳湖生态经济区人日与经济空间耦合研究［ Ｊ］．经济地理， ２０１１， ３１（ ２）： １９５ ２００． ? ［ １６］ 刘斌涛，陶和平，宋 春 风，等 ．基 于 重 心 模 型 的 西 南 山 区 降 雨 侵 蚀 力 年 内 变 化 分 析 ［ Ｊ］．农 业 工 程 学 报， ２０１２， ２８ （ ２１）： １１３ １１９． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ６８１９． ２０１２． ２１． ０１６． ｉ ｓ ｓｎ． １００２ ? ? ｊ． ［ １７］ 汤旭，冯彦，鲁莎莎，等 ．基于生态区 位 系 数 的 湖 北 省 森 林 生 态 安 全 评 价 及 重 心 演 变 分 析 ［ Ｊ］．生 态 学 报， ２０１８， ３８ （ ３）： ８８６ ８８８． ＤＯＩ： １０． ５８４６／ｓ ｔ ｘ６２０１６１２１５２５８１． ? ［ １８］ 彭文军，苏英格 ．喀斯特 山 区 县 域 耕 地 景 观 生 态 安 全 及 演 变 过 程 ［ Ｊ］．生 态 学 报， ２０１８， ３８（ ３）： ８５２?８５４． ＤＯＩ： １０． ５８４６／ｓ ｔ ｘ６２０１６１２０６２５１３． ［ １９］ 孙荣 ．龙感湖演变驱动力分析及生 态 保 护 策 略 ［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）， ２０１２， ３３（ ４）： ４１２?４１６． ＤＯＩ： １０． ｉ ｓ ｓｎ． １０００ ５０１３． ２０１２． ０４． ０４１２． １１８３０／ ? ［ ２０］ 李江帆 ．城市现代化与第三产业的发展［ Ｊ］．消费经济， ２００２（ ６）： ４３ ４６． ? ［ ２１］ 商婕，曾悦 ．绿色经济理念的生态工业园区综合评价指标体系［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）， ２０１５， ３６（ ６）： ６９８ ? ７０２． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１５． ０６． ０６９８． ? （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：刘源岗） 第 ４０ 卷 第１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１８０５０４０ ? 采用主成分分析和水质标识指数 评价敖江流域水质 张莹莹，卢毅敏 （福州大学 福建省空间信息工程研究中心，福建 福州 ３５０００２） 摘要： 根据 ２０１７ 年 ３ 月至 ２０１８ 年 ３ 月敖江流域的 ４ 个 断 面 的 水 质 监 测 数 据，采 用 主 成 分 分 析 法 （ ＰＣＡ）识 别流域水质时空变化特征，并采用水质标识指数法对敖江流域水质状况进行综 合 评 价 ． ＰＣＡ 将 ８ 项 水 质 指 标 转换为 ３ 种主成分，解释了原数据集 ８３． １４４％ 的信息 ．分析结果表明：敖江流 域 水 质 受 上 游 石 板 材 工 业、中 下 游农业、畜禽养殖业和下游人口分布影响较大，且污染 呈 现 季 节 性 变 化；敖 江 流 域 整 体 水 质 较 好，各 监 测 断 面 水质情况受单项水质指标的影响显著，且流域整体污染呈现从上游往下游加重的趋势 ． 关键词： 水污染；主成分分析；时空变化特征；水质标识指数法；综合水质评价；敖江流域 中图分类号： Ｘ８２４ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ００９３ ０８ ? ? ? 犠犪 狋 犲 狉犙狌犪 犾 犻 狋 犪 犾 狌犪 狋 犻 狅狀狅 犳犃狅 犻 犪狀犵犚犻 狏 犲 狉犅犪 狊 犻 狀犝狊 犻 狀犵 狔犈狏 犼 犘狉 犻 狀犮 犻 犾犆狅犿狆狅狀犲狀 狋犃狀犪 犾 狊 犻 狊犪狀犱 犠犪 狋 犲 狉犙狌犪 犾 犻 狋 狀犱 犲 狓 狆犪 狔 狔犐 ＺＨＡＮＧ Ｙｉ ｎｇｙ ｉ ｎｇ，ＬＵ Ｙｉｍｉ ｎ （ Ｓｐａ ｔ ｉ ａ ｌＩ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎＲｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈｏ ｆＣｅｎ ｔ ｅ ｒｏ ｆＦｕ ｉ ａｎＰｒ ｏｖ ｉ ｎｃ ｅ，ＦｕｚｈｏｕＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｉ ｎａ） ｊ ｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０００２，Ｃｈ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ａｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎｇｔ ｏｔ ｈｅｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎｇｄａ ｔ ａｏ ｆｆ ｏｕ ｒｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｓｉ ｎｔ ｈｅ Ａｏ ｉ ａｎｇ Ｒｉ ｖｅ ｒＢａ ｓ ｉ ｎｆ ｒ ｏｍ ｙ ｍｏｎ ｊ Ｍａ ｒ ｃｈ２０１７ｔ ｏ Ｍａ ｒ ｃｈ２０１８，ｔ ｈｅｐ ｒ ｉ ｎｃ ｉ ｌｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓ（ ＰＣＡ）ｗａ ｓｕｓ ｅｄｔ ｏｉ ｄｅｎ ｔ ｉ ｆ ｈｅｔ ｅｍｐｏ ｒ ａ ｌａｎｄ ｐａ ｙ ｙｔ ｈｅｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｄｅｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｄｅｘｍｅ ｔ ｈｏｄ ｓｐａ ｔ ｉ ａ ｌｖａ ｒ ｉ ａ ｔ ｉ ｏｎｃｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓｏ ｆｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｎｔ ｈｅｂａ ｓ ｉ ｎ，ａｎｄｔ ｙｉ ｙｉ ｗａ ｓｕｓ ｅｄｔ ｏｃ ｏｍｐ ｒ ｅｈｅｎｓ ｉ ｖｅ ｌ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｅｔ ｈｅｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｆｔ ｈｅＡｏ ｉ ａｎｇ Ｒｉ ｖｅ ｒ．Ｔｈｅｍｅ ｔ ｈｏｄｏ ｆＰＣＡｃ ｏｎｖｅ ｒ ｔ ｅｄ ｙｅ ｙｏ ｊ ｅ ｉ ｔｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｎｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｏ ｒ ｓｉ ｎ ｔ ｏｔ ｈｒ ｅ ｅｐ ｒ ｉ ｎｃ ｉ ｌｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔ ｓａｎｄ８３． １４４％ ｏ ｆｔ ｈｅｏ ｒ ｉ ｉ ｎａ ｌｄａ ｔ ａｉ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎｗａ ｓ ｇｈ ｙｉ ｐａ ｇ ｅｘｐ ｌ ａ ｉ ｎｅｄ．Ｔｈｅａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｓｈｏｗｅｄｔ ｈａ ｔｔ ｈｅｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｆｔ ｈｅＡｏ ｉ ａｎｇ Ｒｉ ｖｅ ｒＢａ ｓ ｉ ｎｗａ ｓａ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｅｄｂｙｔ ｈｅ ｙ ｙｏ ｊ ｈｅａｇ ｒ ｉ ｃｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ｅａｎｄｌ ｉ ｖｅ ｓ ｔ ｏ ｃｋａｎｄｐｏｕ ｌ ｔ ｒ ｒ ｅ ｅｄ ｉ ｎｇｉ ｎｄｕｓ ｔ ｒ ｎｔ ｈｅｍｉ ｄｄ ｌ ｅ ｓ ｔ ｏｎｅｐ ｌ ａ ｔ ｅｉ ｎｄｕｓ ｔ ｒ ｆｔ ｈｅｕｐｓ ｔ ｒ ｅ ａｍ，ｔ ｙｂ ｙｉ ｙｏ ａｎｄｌ ｏｗｅ ｒｒ ｅ ａ ｃｈｅ ｓ，ａｎｄｔ ｈｅｐｏｐｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｔ ｈｅｄｏｗｎｓ ｔ ｒ ｅ ａｍ，ｆ ｕ ｒ ｔ ｈｅ ｒｍｏ ｒ ｅ，ｔ ｈｅｐｏ ｌ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｐ ｒ ｅ ｓ ｅｎ ｔ ｅｄ ｓ ｅ ａ ｓ ｏｎａ ｌｃｈａｎｇｅ ｓ；ａｎｄｔ ｈｅｏｖｅ ｒ ａ ｌ ｌｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｆｔ ｈｅＡｏ ｉ ａｎｇＲｉ ｖｅ ｒｗａ ｓｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｖｅ ｌ ｈｅｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｆ ｙｏ ｊ ｙｇｏｏｄ，ｔ ｙｏ ｅ ａ ｃｈｍｏｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎｇｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｗａ ｓｓ ｉ ｉ ｆ ｉ ｃ ａｎ ｔ ｌ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｅｄｂｙｔ ｈｅｓ ｉ ｎｇ ｌ ｅｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｎｄｅｘ，ａｎｄｔ ｈｅｏｖｅ ｒ ａ ｌ ｌｐｏ ｌ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆ ｇｎ ｙａ ｙｉ ｔ ｈｅｗａ ｔ ｅ ｒ ｓｈｅｄｓｈｏｗｅｄａｎａｇｇ ｒ ａｖａ ｔ ｉ ｎｇｔ ｒ ｅｎｄｆ ｒ ｏｍｕｐｓ ｔ ｒ ｅ ａｍｔ ｏｄｏｗｎｓ ｔ ｒ ｅ ａｍ． ｒ ｉ ｎｃ ｉ ｌｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓ；ｔ 犓犲 狉 犱 狊： ｗａ ｔ ｅ ｒｐｏ ｌ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ；ｐ ｅｍｐｏ ｒ ａ ｌａｎｄｓｐａ ｔ ｉ ａ ｌｃｈａｎｇｅ ｓ；ｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｄｅｎ ｔ ｉ  ｐａ ｙ ｙｉ 狔狑狅 ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｄｅｘｍｅ ｔ ｈｏｄ；ｃ ｏｍｐ ｒ ｅｈｅｎｓ ｉ ｖｅｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎ；Ａｏ ｉ ａｎｇＲｉ ｖｅ ｒＢａ ｓ ｉ ｎ ｙｅ ｊ 流域地表水作为水资源的重要组成部分，广泛地应用于居民的日常生活、农业灌溉、城市建设中 ．近 年来，规模化人口增长与城市化经济发展使我国地表水水环境问题凸显 ［１］．水质评价是通过对水体中相 收稿日期： ２０１８ ０５ ２１ ? ? 通信作者： 卢毅敏（ １９７３ Ｅ?ｍａ ｉ ｌ： ｌ ｕｙｍ＠ｌ ｒ ｅ ｉ ｓ． ａ ｃ． ?），男，副研究员，博 士，主 要 从 事 资 源 环 境 模 型 与 系 统 模 拟 的 研 究 ． ｃｎ ． 基金项目： 国家重点研发计划项目（ ２０１７ＹＦＢ０５０３５００） 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） ９４ ２０１９ 年 关水质组分进行监测和调查，并以定量的方式对水环境质量及其利用价值的总体状况进行评定 ［２］．典型 的地表水水质综合评价方法有单因 子 评 价 法、集 对 分 析 法、灰 色 系 统 评 价 法、主 成 分 分 析 法、模 糊 评 价 ［ ］ ［］ 法、 ＢＰ 人工神经网络评价法、水质标识指数法等 ３５ ．刘 潇 等 ６ 采 用 主 成 分 分 析 法 （ ＰＣＡ）对 影 响 黄 河 口 及近岸海域水质的主要因子进行分析，结果显示，主成分分析可将 １４ 项水质指标转换为 ４ 种主成分，使 评价过程简单，结果合理 ．胡成等 ［７］基于现有水质数据，采用综合水质标识指数法，识别出浑河的 ３ 个控 制单元各自的主要污染因子，阐明了浑河流域水环境质量时空变化规律，对流域水污染防治对策的提出 有一定的指导意义 ．李国峰等 ［８］对天津地区 １２ 条主要河流于 ２００９ 年枯水期、丰水期和平水期的水质监 测数据进行主成分分析，构建水质评价指标体系，同时，采用水质标识指数进行水质评价，评价结果证明 主成分分析法与水质标识指数法相结合的可靠性 ．本文 采用 主成分 分析法 识 别 敖 江 流 域 水 质 时 空 变 化 特征，并进一步采用水质标识指数法对敖江流域水质状况进行综合评价． １ 研究区概况 研究区概况，如图 １ 所示 ．敖江流域位于北纬 ２６ ° ８ ′～２６ ° ４６ ′，东经 １１８ ° ３９ ′～１１８ ° ５４ ′，为福建省第六 大流域 ．流域面积 ２６７７ｋｍ２ ，干流全长约 １３７ｋｍ，为闽东独立 水系，发 源于古 田县 东 北 部 鹫 峰 山 脉，沿 途有西洋溪、柴峰溪、黄埔溪、斌溪、华林溪等支流汇入，流经罗源县、连江县，在东岱口处注入东海 ．敖江 流域整体地势较高，西北多为山地丘陵，东南主要为连江平原，河流总体流向为东南向 ．中游的山仔水库 总库容为 １． ７６×１０８ ｍ３ ，主 要 用于防 洪、水量 调度、发 电；下 游 ８ｋｍ 的塘坂水 库被定 为连 江县 城、可 门 港，以及福州市部分地区的生活水源 ［９］．因此，敖江的水环境质量直接影响到大部分居民的饮用水安全 ． 图 １ 研究区概况图 Ｆ ｉ １ Ｓｕ ｒ ｖｅｙ ｍａｐｏ ｆｓ ｔ ｕｄｙａ ｒ ｅ ａ ｇ． 敖江流域上游石材资源丰富， ２０ 世 纪 末 期，为 发 展 当 地 经 济，石 板 材 工 业 迅 速 崛 起，这 些 企 业 多 依 傍采石场而建，企业数量和产量规模大幅度增加，一度成为宁德地区的支柱性产业 ．由于缺失植被覆盖， 雨水冲淋的“人造石山”常常造成流 域 浊 度 严 重 提 升 ［１０］．再 有 石 板 材 企 业 加 工 产 生 的 废 水 通 过 直 接、间 接方式排入流域中，由于这些废水中包含了大量在石板材加工工艺中使用的“冷却剂”，其主要成分为不 饱和脂肪酸及其皂化物、树脂酸类及其皂化物、木素类及 其 降解物 等 ．这 些 有 机 高 分 子 化 合 物 可 吸 附 粉 尘中的小颗粒，使水 体 较长时 间内呈 现胶体 特 性，难以 沉降，导致 原本清澈 的溪 流变成“牛奶溪”［１１］．此 外，敖江流域取水便捷，生猪养殖业较发达，而农村地区 污水、垃圾处 理 设 施 较 落 后，养 殖 产 生 的 废 水 胡 乱排入水体，造成流域水环境日益恶化，敖江流域已经出现水环境生态失衡现象 ． 为迎合国家可持续性发展战略的要求和提高人们对 水环境 保护 的 意 识，福 建 省 政 府 开 始 着 重 对 敖 江流域进行 整 治 ． ２０００ 年，福 建省颁 布《敖江流 域水 源保护管 理办法》，随后，实施 敖江 流域水 环境保 护 规划的三个“五年”计划，并且不断加大工作力度，如强化保护饮用水源地；建立垃圾和废水处理设施；专 项整治建筑饰面石材行业和畜禽养殖业；推进生态环 境保护 建设和 提 高 水 环 境 监 管 能 力 等 ．但 是，由 于 农村地区受诸多因素限制，石板材工业产生的废渣、废料 难 以在短 时间 内 处 理，整 治 力 度 在 很 大 程 度 上 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 张莹莹，等：采用主成分分析和水质标识指数评价敖江流域水质 ９５ 有待提高 ．因此，敖江流域水环境形势虽然得到一定程度上的提升，但仍然不容乐观，主要存在以下 ４ 个 问题 ． １）水动力条件差 ．敖江流域属于乡镇河网，河段之间建有梯级水电站，导致水流 缓慢，不利 于污染 物的迁移扩散 ． ２）山仔水库富营养化 ．在建库 初 期，没 有 对 底 部 淤 泥 进 行 清 理，而 后 又 汇 入 库 区 上 游 营 养盐，导致水库水质呈现季节性富营养化现象，至２０１２ 年，已爆发多次不同程度的蓝藻水华 ［１２］． ３）水质 指标间歇性超标 ．点源和面源污染的输入，使流域水质指标处于不稳当状态，间歇性出现超 Ⅲ 类水现象 ． ４）水体浊度严重 ．石板材行业遗留的废渣、废料通过雨水冲刷进入流域水体中，造成水体浊度增大 ． 长期以来，对敖江流域水环境质量的描述多以感官效果为主，未有全面的量化评价 ．因此，采用相关 的水质评价方法，正确评价和分析当前流域的地表水 环境形 势，对 保障全 省 水 环 境 质 量 和 推 动 我 国“十 三五”生态文明建设具有重要意义 ． ２ 数据与方法 ２． １ 水质监测数据 采用的数据来源于福建省生态云平台项目水环境综 合分析 系统 ．敖 江 目 前 暂 有 的 ４ 个 地 表 水 监 测 站点监测断面，每个监测断面共监测 ８ 项水质监测指标，即水温、酸 碱 度（ ｐＨ 值）、电导率、浊 度、溶解氧 （ ＤＯ）、高锰酸盐指数（ ＣＯＤＭｎ）、氨氮（ ＮＨ３?Ｎ）、总 磷 （ ＴＰ）．监 测 时 间 从 ２０１７ 年 ３ 月 ２７ 日 至 ２０１８ 年 ３ 月 １６ 日，每日从零点开始，每隔 ４ｈ 获取一次监测 数 据，一 天 共 获 取 ６ 次 数 据 ．获 取 到 的 水 质 监 测 数 据 常常因为监测设备、网络数据传输等问题存在异常、缺失（零 值）等情况 ．为 了 能 够 有 效 地 对 敖 江 流 域 水 质进行量化评价，需先对获取的原始数据进行处理，具体过程包括：剔除异常值，归零，插补缺失值 ． 剔除异常值需参考国家标准 ＧＢ３８３８－２００２《地表 水 环 境 质 量 标 准》中 水 质 指 标 的 分 类 标 准，并 且 根据目前敖江流域水环境状况，参考 ４ 个站点各个指 标的数 值分布，确 定 每 个 指 标 的 取 值 范 围，并 将 超 出原始数据范围的数值设置为异常值，并赋为零值 ．考虑 到 一般水 质监 测 的 前 后 较 短 时 间 内，指 标 数 值 一般不会呈现较大波动，故采用中值插补方式对缺失 值进行 插补，得到 完 整 的 水 质 时 间 序 列 数 据，其 基 本统计结果，如表 １．表 １ 中： 狋 为水温； 狕 为浊度； σ 为电导率； ρ 为质量浓度． 表 １ 监测指标基础统计结果 Ｔａｂ． １ Ｂａ ｓ ｉ ｃｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆｍｏｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎｇｉ ｎｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｏ ｒ ｓ 参数 ｐＨ 最小值 ６． ３００ ５． ７３０ ０． ４１０ １． ２７０ ３． ９６０ ０． ００３ ０． ００１ ０． ００１ 平均数 ２１． ５６７ ７． ０９５ ７４． ４５２ ９６． １５１ ８． ４９４ ２． ４４１ ０． ０８６ ０． １７２ 中位数 ２２． ３００ ７． ０１２ ６６． ２４０ ３６． ８８１ ８． ３５５ １． ９０６ ０． ０５１ ０． ０７６ －１ σ／μＳ·ｃｍ 狕／ＮＴＵ －１ ρ／ｍｇ·Ｌ ＮＨ３?Ｎ ＣＯＤＭｎ ／℃ 狋 ＤＯ ＴＰ 最大值 ３３． ９００ ９． １５０ ４８０． ７００ ９９７． １３６ １３． ５８３ １４． ７００ １． ８００ ２． １４３ 标准方差 ５． ９７５ ０． ４１３ ３３． ５１０ １３９． ０８４ １． ２６１ １． ５４４ ０． １１３ ０． ３０８ 变异系数 ０． ２７７ ０． ０５８ ０． ４５０ １． ４４７ ０． １４８ ０． ６３３ １． ３１４ １． ７９０ ２． ２ 数据分析方法 ２． ２． １ 主成分分析法 为了对水质污染状况进行全面、系统 地评价，往往 需 要 对 反 映 水 质 情 况 的 多 个 指标进行观测 ．多变量、大样本的使 用，给 科 学 研 究 提 供 丰 富 的 信 息，但 却 增 加 分 析 的 工 作 量 ［１３］．因 此， 如果指标之间存在相关关系，则可以考虑通过特定方法建立指标之间的联系，用少数几个彼此独立的新 指标代替原来众多的指标，使它们能尽可能、较全面地反 映 水质信 息 ．主 成 分 分 析 是 多 元 统 计 分 析 中 应 用性极强的重要分支之一，其基本原理是在保证原始数据信息损失最小的前提下，经过线性变换和舍弃 部分信息，以少数相互间没有重复特征信息的综合变 量取代 原有的 多 维 变 量，简 化 数 据 结 构，客 观 确 定 权重，避免主观随意性 ．因此，使用该方法可综合评价水质，已经广泛地应用在水质评价中 ［１４］． ２． ２． ２ 水质标识指数法 徐祖信 ［１５］提出的水质标识指数法是一种基于代数 运算 的水质连 续性刻 画评 价方法，计算简单、结构清晰 ．该方法完整地标识了水质 评价 指标的 类 别、水 质 数 据、功 能 区 目 标 值 等 重 要信息，可以直观地表达水质类别与功能区目标值的差距，反映水质达标情况 ．其中，单因子水质标识指 数（ ＳＷＱＦ）法可通过对不同水质指标单因子标识指 数 的 比 较，判 断 该 断 面 导 致 水 质 恶 化 的 主 要 污 染 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） ９６ ２０１９ 年 标；综合水质标识指数（ ＣＷＱＩ Ｉ）法可以 把 选 定 的 多 个 水 质 指 标 计 算 成 一 个 数 值，避 免 个 别 较 差 水 质 指 标对整体评价的影 响，能 完 整 地 表 达 监 测 断 面 的 综 合 水 质 信 息，且 可 以 对 同 一 等 级 水 体 进 行 量 化 对 比 ［１６］．单因子水质标识指数法和综合水质标识指数法的计算方法有以下 ２ 点 ． １）单因子水质标识指数的组成 ．第犻 项水质指标的单因子水 质指数 犘犻 由一 个整 数、小 数点 后两位 或三位有效数字组成，表示为 犘犻＝犡１ ． 犡２犡３ ．其中： 犡１ ． 犡２ 为计算结果； 犡１ 表 示为第犻 项水 质指 标的水 质类别； 犡２ 表示为该水质在 犡１ 类水质标准下限值与上限值的区间位置，按照四 舍五入的方 式确 定； 犡３ 为比较结果，由于这里只用到计算，故不考虑 犡３ ． ２）综合水质标识指数的组成 ．综 合 水 质 标 识 指 数 犐ｗｑ 表 示 为 犐ｗｑ ＝犡１ ． 犡２犡３犡４ ．同 样 的， 犡１ ． 犡２ 为 计算结果， 犡３犡４ 为比较结果，这里只用到计算结果，故只考虑 犡１ ． 犡２ ，即 １ （ 犘 ′１ ＋犘 ′２ ＋ … ＋犘 ′狀 ） ． 狀∑ 上式中： 犡１ ． 犡２ 为单因子水质标识指数法总和的平均值； 狀 为参加水质评价因子的个数 ． 犡１ ． 犡２ ＝ ３ 分析结果 ３． １ 基于 犘犆犃 的敖江流域水质时空特征分析 对敖江流域各站点月份水质的５２ 组样本集进行 ＰＣＡ 分析 ．在分析 ＰＣＡ 前，需对数据集进行 ＫＭＯ 检验和 Ｂａ ｒ ｔ ｌ ｅ ｔ ｔ球 形 检 验 ．若 ＫＭＯ 检 验 结 果 大 于 ０． ５， 表 ２ 水质监测指标 ＰＣＡ 特征值及方差 Ｂａ ｒ ｔ ｌ ｅ ｔ ｔ球形检验结果显 著 性 概 率 犘 值 小 于 ０． ０５，说 明 ［ １７］ 各变量 间 具 有 相 关 性，可 以 进 行 主 成 分 分 析 ．通 过 Ｔａｂ． ２ ＰＣＡｅ ｉ ｌ ｕｅ ｓａｎｄｖａ ｒ ｉ ａｎｃ ｅ ｓｏ ｆ ｇｅｎｖａ ＳＰＳＳ 软件，对月 份 水 质 数 据 进 行 因 子 分 析，得 到 ＫＭＯ 检验结果为 ０． ５２５， Ｂａ ｒ ｔ ｌ ｅ ｔ ｔ球形检 验结 果 显 著 性 概 率 犘 主成分 特征值 犚Ｖ／％ 犚ＣＶ／％ １ ２． ９４２ ３６． ７７２ ３６． ７７２ ２ ２． ２３０ ２７． ８７９ ６４． ６５１ ３ １． ４７９ １８． ４９３ ８３． １４４ ４ ０． ６９６ ８． ６９６ ９１． ８４０ ５ ０． ４４５ ５． ５６８ ９７． ４０８ ６ ７ ８ ０． ０８７ ０． ０７１ ０． ０５０ １． ０８５ ０． ８８８ ０． ６２０ ９８． ４９３ ９９． ３８０ １００． ０００ ｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎｇｉ ｎｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｏ ｒ ｓ ｙ ｍｏｎ 值小 于 ０． ００１，说 明 该 组 数 据 适 合 进 行 ＰＣＡ 分 析 ．利 用 ＳＰＳＳ 软件进行 ＰＣＡ 分析，得到特征值和解释的方差，如 表 ２ 所示 ．表 ２ 中： 犚Ｖ ， 犚ＣＶ 分 别 表 示 方 差 贡 献 率 和 累 计 方差贡献率 ． 依据 Ｋａ ｉ ｓ ｅ ｒ ｒ ｒ ｉ ｓ准则，一般保留特征 值大于 １ 的 ?Ｈａ 主成分，第 １， ２， ３ 主成分的特征值 分 别 为 ２． ９４２， ２． ２３９， １． ４７９，故确定输出第 １， ２， ３ 主成分，其方差贡献率分别为 ３６． ７７２％ ， ２７． ８７９％ 和 １８． ４９３％ ，而方差累计 贡献率为 ８３． １４４％ ，说 明 这 ３ 个 主 成 分 基 本 包 含 原 数 据 集 的 大部分信息，可代替原 ８ 项指标 ． 前 ３ 项主成分的荷载分布，图 ２ 所示 ．由图 ２ 可知：主成分 １ 与 ｐＨ 值、电导 率、 ＮＨ３?Ｎ 和 ＴＰ 高 度相关， ｐＨ 值 和 电 导 率 可作为解释水体酸 碱 盐 指 标， ＮＨ３?Ｎ 值 和 ＴＰ 值 可 作 为 解 释 水体营养盐污 染 指 标，故 主 成 分 １ 主 要 解 释 水 体 的 各 类 盐 质 质量浓度；主成分 ２ 与 水 温 和 ＤＯ 高 度 相 关，两 者 指 标 呈 负 相 关，天然水体中水温值越高，水中 ＤＯ 越低，可作为解释水体环 图 ２ 前 ３ 项主成分荷载 境变化特征；主成分 ３ 与浊度和 ＣＯＤＭｎ 相 关，可作 为解释水 体 可还原污染物及悬浮物的污染指标 ． Ｆ ｉ ２ Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔｔ ｈｒ ｅ ｅｐ ｒ ｉ ｎｃ ｉ ｌｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔｌ ｏａｄｓ ｇ． ｐａ 通过主成分分析，得到主成分得分系数，构成的主成分综合得分函数为 ０５１狓１ ＋０． ２５６狓２ ＋０． ３２３狓３ ＋０． ０６８狓４ ＋０． ００５狓５ －０． ０７１狓６ ＋０． ２４４狓７ ＋０． ３１４狓８ ， 烄犳１ ＝－０． ４１９狓１ ＋０． １８９狓２ ＋０． ０５１狓３ ＋０． １８９狓４ －０． ４１８狓５ ＋０． ０８８狓６ －０． ０４７狓７ －０． １１６狓８ ， 烅犳２ ＝ ０． 烆犳３ ＝－０． １４３狓１ －０． １５８狓２ －０． １１８狓３ ＋０． ４８１狓４ ＋０． ０５８狓５ ＋０． ５７９狓６ ＋０． １８５狓７ ＋０． １０８狓８ ． 代入数值计算，可得敖江流域４ 个站点１３ 个月（ ２０１７ 年３ 月至２０１８ 年３ 月）的水质主成分得分，如 图 ３ 所示 ．结合图 ３ 与敖江流域相关的地理特征，可识别 该 流域水 质污 染 的 时 空 规 律 ．敖 江 流 域 的 人 口 分布和农田分布，如图 ４ 所示 ．图 ４ 中：农田以水田为主，并存有部分旱田 ． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 张莹莹，等：采用主成分分析和水质标识指数评价敖江流域水质 （ ａ）０５９１１００４ 罗源霍口 （ ｃ）０５９１１０３８ 陀市桥 ９７ （ ｂ）０５９０００１０ 罗源福湖 （ ｄ）０５９００００７ 连江观音桥阁 图 ３ 敖江流域监测断面 ＰＣＡ 得分时空分布 Ｆ ｉ ３ Ｔｅｍｐｏ ｒ ａ ｌａｎｄｓｐａ ｔ ｉ ａ ｌｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆＰＣＡｓ ｃ ｏ ｒ ｅｉ ｎｍｏｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎｇｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆＡｏ ｉ ａｎｇＲｉ ｖｅ ｒＢａ ｓ ｉ ｎ ｇ． ｊ （ ａ）人口分布 （ ｂ）农田分布 图 ４ 敖江流域人口分布和农田分布 Ｆ ｉ ４ Ｐｏｐｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎａｎｄｆ ａ ｒｍｌ ａｎｄｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆＡｏ ｉ ａｎｇＲｉ ｖｅ ｒＢａ ｓ ｉ ｎ ｇ． ｊ 主成分 １ 得分作为解释水体盐类污染程度，得分越高，表明 水 体 存 在 盐 类 污 染 越 严 重，有 可 能 出 现 水体富营养化及水质恶化 ．由图 ３ 可知：流域水体富营养化主 要 集 中 在 １０ 月 至 次 年 ３ 月，以 罗 源 霍 口、 罗源福湖、连江观音阁断面最具有代表性 ．此时，处于秋 季进 入冬季，河 流 处 于 非 汛 期 阶 段，流 域 水 温 较 低，水体流速和流量较平时均有所降低，污染物入河无法及时随水流扩散稀释；另外，通过对 ４ 个监测断 面进行对比分析，罗源霍口和罗源福湖断面盐类污染较轻，主要是因为这 ２ 个水质断面处于敖江流域的 上游，该地区一般以山地丘陵地势为主，人口较少，产生营养盐污染排放较低，而陀市桥断面全年水体富 营养化均呈现较严重的形式 ．结合图 ４（ ｂ）可 知：由 于 陀 市 桥 断 面 附 近 农 业 较 发 达，农 田 在 施 肥 过 程 中， 有大量氮、磷元素无法被农作物吸收，随着雨水冲刷进入河流当中，造成此段流域水质富营养化较严重； 另外，陀市桥附近为丹 阳镇，该镇目 前尚有 ３０ 家生猪养殖场，其 中， １４ 家沿大 港溪流 域分 布，畜 禽 养 殖 产生的污水中包含氮、磷元素，这也是造成陀市桥断面水质营养化的重要原因 ． 主成分 ２ 得 分 作 为 解 释 水 体 环 境 变 化 特 征，得 分 越 高，说 明 水 温 越 高，而 水 中 ＤＯ 越 低 ．由 图 ３ 可 知： ５－１０ 月水体 ＤＯ 相对于其他月份较低，主要原因是此时处于 南方地区 的夏季，温度长 期保持较高， 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） ９８ ２０１９ 年 水中含氧量降低；并且，夏季水体环境较适宜浮游生物和藻类植物生长，消耗了水中大量的溶解氧，导致 影响 ＤＯ 的饱和度 ． 主成分 ３ 得分主要作为水体可还原污染物及悬浮物 质 量浓 度 的 解 释，得 分 越 高，表 明 有 机 污 染 物、 还原性无机物质及悬浮物污染程度越高 ．由图 ３ 可知：罗源 霍口 的污染 情 况 明 显 高 于 其 他 断 面，这 主 要 是由于罗源霍口断面附近的采石场 和 石 材 加 工 企 业 遗 留 的 石 材 废 渣、废 料 通 过 雨 水 冲 刷 进 入 河 流 ．其 中，有机高分子化合物成分“冷却剂”造成该断面有机污染物和还原性无机污染物较高，石板材粉尘造成 流域浊度较大，悬浮物污染较高，下游地区随着水流的扩 散、稀 释和 沉 淀，污 染 程 度 有 所 减 轻 ．由 图 ３ 还 可知：连江观音 阁断 面从 １０ 月至次 年 ２ 月 也呈 现较严重 的形 式 ．结 合图 ４（ ａ）分析，这主 要是因为 连 江 观音阁断面位于敖江流域下游的连 江 平 原 地 区，附 近 人 口 分 布 较 多，其 上 游 为 旅 游 业 发 达 的 贵 安 新 天 地，该地区为温泉旅游度假区，每年 冬 天 都 会 迎 来 当 地 的 旅 游 高 峰 期，商 铺、住 宅 及 旅 游 产 生 的 生 活 垃 圾、废水，是造成该时间段污染加重的主要原因；另外，连江观音阁断面附近为连江县城，人口较多，也造 成该断面污染较重 ． 综上所述，采用主成分分析法对水质监测数据进行研 究，可 以 直 观 地 对 不 同 月 份、不 同 监 测 断 面 的 相对污染情况进行比较 ．但是，水质质量的优劣在很大程 度上取决 于超 标 最 严 重 的 指 标，而 主 成 分 分 析 由于其自身特点，无法确定各样本的水质质量等级 ［１８１９］．因此，为确定各样本的水质质量等级，进一步采 用水质标识指数法对各站点水质样本进行定量评价，从而判断样本受污染的程度 ． ３． ２ 基于水质标识指数法的水质评价结果分析 为梳理流域各站点水质情况，依 据 国 家 标 准 ＧＢ３８３８－２００２《地 表 水 环 境 质 量 标 准》对 敖 江 流 域 ４ 个水质监测站点的 １３ 个月（ ２０１７ 年 ３ 月 至 ２０１８ 年 ３ 月）水 质 检 测 样 本，抽 取 其 ＤＯ， ＣＯＤＭｎ， ＮＨ３?Ｎ， ＴＰ４ 个 水 质 指 标，并 采 用 ＳＷＱＦ 和 ＣＷＱＩ Ｉ 进 行 水 质 类 别 分 析，结 果 如 表 ３ 所 示 ．由 表 ３ 可 知：采 用 ＳＷＱＦ 与 ＣＷＱＩ Ｉ计算得到的水质类别占比 及 水 质 达 标 率 不 同，综 合 水 质 标 识 指 数 评 价 法 得 出 的 水 质 类别优于单因子水质标识指数的评价结果，这表明敖江流域各断面水质受单项水质指标的影响显著 ． 表 ３ 基于 ＳＷＱＦ 和 ＣＷＱＩ Ｉ的各断面水质类别分析 Ｔａｂ． ３ Ａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｏ ｆｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｆｅ ａ ｃｈｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｂａ ｓ ｅｄｏｎＳＷＱＦａｎｄＣＷＱＩ Ｉ ｙ ｙｏ 站点（目标水质） 罗源霍口（Ⅲ 类） 罗源福湖（Ⅲ 类） 陀市桥（Ⅲ 类） 连江观音阁（Ⅲ 类） 评价方法 Ⅰ 类／％ Ⅱ 类／％ Ⅲ 类／％ Ⅳ 类／％ Ⅴ 类／％ 劣 Ⅴ 类／％ 达标率／％ ＳＷＱＦ ５２． ５３ ４３． ８５ ３． １５ ０． ３７ ０． １１ － ９９． ５３ ＣＷＱＩ Ｉ ７２． ７２ ２６． ９１ ０． ３７ － － － １００． ００ ＳＷＱＦ ６１． ５２ ３３． ４５ ４． ５５ ０． ４１ ０． ０６ － ９９． ５３ ＣＷＱＩ Ｉ ８１． ７９ １８． ２１ － － － １００． ００ ＳＷＱＦ ４６． ４９ ２９． ２７ ２０． ６５ ３． ２１ ０． ３５ ０． ０３ ９６． ４１ ＣＷＱＩ Ｉ ２１． ９７ ７４． ７７ ３． ２６ － － － １００． ００ ＳＷＱＦ ４３． １４ ３８． ０７ ７． ５１ ４． ４４ ０． ５７ ６． ２７ ８８． ７２ ＣＷＱＩ Ｉ ３９． ２２ ３７． ６５ ２３． ０６ ０． ０７ － － ９９． ９３ 通过计算单项水质指标的水质类别占比，分析造成 流域 中每个 监测断 面 较 差 的 水 环 境 的 主 要 污 染 指标，如表 ４ 所示 ．由表 ４ 可知：从 ４ 个监测站 点 的 单 因 子 标 识 指 数 分 析， ＤＯ 和 ＮＨ３?Ｎ 基 本 处 于 Ⅰ 类 水质量等级，而 ＣＯＤＭｎ主要 处于 Ⅰ 类、Ⅱ 类水体， ＴＰ 处于 Ⅱ 类、Ⅲ 类水体 ．因此，在 ４ 项 水质指 标 中，导 致敖江流域水环境水体质量较差的原因主要是 ＣＯＤＭｎ 和 ＴＰ． ４ 个监测 站点中，中上 游 单 元 包 括 罗 源 霍 口和罗源福湖 ２ 个站点，水质整体较好，但存在 ＣＯＤＭｎ， ＴＰ 未达标，且 罗源福湖 ＤＯ 也存在 少量 未达标 情况 ．下游单元包括陀市桥和连江观音 阁 站 点， ４ 项 水 质 指 标 相 对 中 上 游 站 点 均 较 差，且 全 部 存 在 未 达 标情况 ．其中，陀市桥站点主要为 ＴＰ 指标严重 超 标，连 江 观 音 阁 断 面 的 ＣＯＤＭｎ 和 ＴＰ 指 标 达 标 率 均 在 ９０． ００％ 以下，其中， ＴＰ 达标率仅为 ６９． ４０％． 另外，从 ４ 个监测站点的综合标识指数值分析，污染呈 现从 中 上 游 往 下 游 加 重 的 趋 势，这 主 要 是 由 敖江流域的地形决定 ．敖江流域上游，主要地形为山地丘陵，人 口分 布 较 稀 疏，污 染 物 较 少 ．但 罗 源 霍 口 断面水质污染较严重，这是因为该断面石板材工业发达，石材开采及石板材加工后留下的废渣、废料，以 及其中包含的有机高分子化合物“冷 却 剂”流 入 河 流，造 成 该 断 面 污 染 整 体 较 高 ．从 单 因 子 标 识 指 数 分 析，该断面的 ＣＯＤＭｎ数值高于其他 ３ 个 断 面，这 也 正 好 表 明 该 断 面 有 机 污 染 物 和 还 原 性 无 机 物 污 染 较 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 张莹莹，等：采用主成分分析和水质标识指数评价敖江流域水质 ９９ 严重 ．流域下游地区主要为连江平原，人口分布较广，且 较适宜 发展 农 作 物 和 养 殖 业，产 生 的 生 活 垃 圾、 污水、农业污染和养殖废水等通过土壤渗透、地表径流的方式进入水体，从而造成水体有机物污染，并且 升高了氮、磷元素水平 ．综上所述，流域整体污染呈现从上游往下游加重的趋势 ． 表 ４ 水质标识指数法对单项水质指标评价结果 Ｔａｂ． ４ Ｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｎｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｏ ｒｉ ｎｄｅｘｅ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｆ ｏ ｒｉ ｎｄ ｉ ｖ ｉ ｄｕａ ｌｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｎｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｏ ｒ ｓ ｙｉ ｙｉ 站点 检测指标 （目标水质） 单因子 标识指数 综合 类／％ Ⅱ 类／％ Ⅲ 类／％ Ⅳ 类／％ Ⅴ 类／％ 劣 Ⅴ 类／％ 达标率／％ 标识指数 Ⅰ ＤＯ １． ４ １． ９ ７４． ９６ ２３． ０２ ２． ０２ － － 罗源霍口 － １００． ００ ＣＯＤＭｎ ２． ２ － ３９． ８１ ５３． ８１ ４． ７９ １． １５ ０． ４４ － ９８． ４１ （Ⅲ 类） ＮＨ３?Ｎ １． ３ － ９４． ９３ ３． ９５ １． １２ － － － １００． ００ ＴＰ ２． ６ － ０． ４０ ９４． ６２ ４． ６７ ０． ３１ － － ９９． ６９ １． ２８ ０． １４ － － ９９． ８６ ＤＯ １． ２ １． ８ ８４． ７４ １３． ８３ 罗源福湖 ＣＯＤＭｎ ２． ０ － ６７． ６ ２７． ６ ３． ３８ １． １７ ０． ２５ － ９８． ５８ （Ⅲ 类） ＮＨ３?Ｎ １． ３ － ９３． ２１ ４． ８７ １． ９２ － － － １００． ００ ＴＰ ２． ７ － ０． ５３ ８７． ５２ １１． ６３ ０． ３２ － － ９９． ６８ ＤＯ １． ６ ２． ２ ６２． ４２ ３２． ３６ ４． ３５ ０． ８３ ０． ０４ － ９９． １３ 陀市桥 ＣＯＤＭｎ ２． １ － ５６． ２４ ３９． ５８ ３． ５２ ０． ５２ ０． １３ － ９９． ３５ （Ⅲ 类） ＮＨ３?Ｎ １． ９ － ６７． ２９ ２８． １０ ３． ８３ ０． ３９ ０． ３９ ＴＰ ３． ４ １７． ０５ ７０． ９０ １１． ０９ ０． ８３ ０． １３ ８７． ９５ ９９． ７４ － ９９． ２２ ＤＯ １． ５ ２． ４ ６４． ０３ ３４． １８ １． ５３ ０． ２６ － － 连江观音阁 ＣＯＤＭｎ ２． ６ － ３５． ５２ ３６． ８７ １３． ３６ １４． ２５ － － ８５． ７５ （Ⅲ 类） ＮＨ３?Ｎ １． ７ － ７２． １６ ２６． ６８ － － － １００． ００ ＴＰ ３． ６ － ０． ８６ ５４． ５５ １３． ９９ ３． ２５ ２． ２８ ２． ２８ ６９． ４０ １． １６ ４ 结论 １）基于敖江流域水质月份数据，可通过 ＰＣＡ 将 ８ 项水质指标转化为 ３ 个主成分 ．主成 分 １ 代表水 体营养盐污染因子 ．整体流域水体富营养化主要集中在 １０ 月至次年 ３ 月，此时处于冬季非汛期，而陀市 桥断面因其农业种植、畜禽养殖产生的氮、磷元素，导致该段水质全年呈现富营养化 ．主成分 ２ 代表水体 环境变化特征 ．敖江流域 ５－１０ 月处于夏季时期，此时水体中水藻、浮游生物正处于生长阶段，消耗大量 溶解氧，导致水体溶解氧降低 ．主成分 ３ 代表水体中有机污染物、还原性无机物质及悬浮物污染程度 ．上 游石板材企业遗留的石材边角料废渣及废料中，包含 的有机 高分子 化合 物“冷 却 剂”成 为 造 成 该 类 污 染 的主要原因；另外，连江观音阁断面因其周围旅游业发达、人口密集，也呈现较高的污染形式 ． Ｉ对敖江水质 监测 站点 进 行水质 类别统计，统 计结果 显示，敖江流域 整 体 ２）采用 ＳＷＱＦ 和 ＣＷＱＩ 水质较好， ＣＷＱＩ Ｉ显示基本达标，而 ＳＷＱＦ 均显示未达标 ．由此可知，敖江流 域各 断面水质 受单项 水质 指标的影响显著 ．进一步通过计算单项水质指标的水质类别占比，结果表明，在 ４ 项水质指标中，导致敖 江流域水环境水体质量较差 的 主 要 原 因 为 ＣＯＤＭｎ 和 ＴＰ．另 外，从 ４ 个 监 测 站 点 的 综 合 标 识 指 数 值 来 看，敖江流域整体污染呈现从中上游往下游加重的趋势 ． ３）在采用水质标识指数法进行流域水质综合评价时，敖江监测 站点只含 有 ４ 项在 ＧＢ３８３８－２００２ 《地表水环境质量标准》中涉及到的监测指标，指标个数偏少 ．因此，只对 ４ 项指标进行分析，得出造成敖 江水质较差的相对污染指标，但尚不能充分得出敖江 最主要 的污染 指 标 ．若 监 测 站 点 的 监 测 指 标 较 多， 且各监测指标有相应质量浓度对应的水体类别，水质标识指数法不失为一个好的水质评价方法 ． ４）由于敖江流域水质监测站点太少，因 此，不 足 以 对 整 条 流 域 的 水 环 境 进 行 全 面 地、系 统 地 分 析 ． 建议在敖江干流上游、山仔水库下游及主要支流附近 设置水 质监测 断 面；另 外，建 议 加 强 连 江 县 城 对 生 活污水和生活垃圾的处理工作 ． 参考文献： ［ １］ ＢＨＵＩＹＡＮ Ａ Ｂ，ＭＯＫＨＴＡＲ Ｍ Ｂ， ＴＯＲＩＭＡＮ Ｍ Ｅ， 犲 狋犪 犾． Ｔｈｅｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌｒ ｉ ｓｋａｎｄｗａ ｔ ｅ ｒｐｏ ｌ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ：Ａｒ ｅ ｖ ｉ ｅｗ 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） １００ ２０１９ 年 ｆ ｒ ｏｍｔ ｈｅｒ ｉ ｖｅ ｒｂａ ｓ ｉ ｎｓａ ｒ ｏｕｎｄｔ ｈｅｗｏ ｒ ｌ ｄ［ Ｊ］． Ａｍｅ ｒ ｉ ｃ ａｎ ｒ ａ ｓ ｉ ａｎＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＳｕｓ ｔ ａ ｉ ｎａｂ ｌ ｅＡｇ ｒ ｉ ｃｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ｅ， ２０１３， ７（ ２）： １２６ ?Ｅｕ ? １３６． ［ ２］ 富天乙，邹志红，王晓静 ．基于多元 统 计 和 水 质 标 识 指 数 的 辽 阳 太 子 河 水 质 评 价 研 究 ［ Ｊ］．环 境 科 学 学 报， ２０１４， ３４ （ ２）： ４７３ ４８０． ＤＯＩ： １０． １３６７１／ ｈ ｋｘｘｂ． ２０１４． ０２． ０３２ ． ? ｊ． ｊ ［ ３］ 尹海龙，徐祖信 ．河流综合水质评价方法比较研究［ Ｊ］．长江流域资源与环境， ２００８， １７（ ５）： ７２９ ７３３． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ? ｊ． ８２２７． ２００８． ０５． ０１２ ． ｉ ｓ ｓｎ． １００４ ? ［ ４］ 周真明，沈春花，涂帆，等 ．山美水库综合水质标识指数评价［ Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版）， ２０１０， ３１（ ２）： ２１５ ２１７． ? ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１０． ０２． ０２１５ ． ? ［ ５］ 王维，纪枚，苏亚楠 ．水质评价研究进 展 及 水 质 评 价 方 法 综 述 ［ Ｊ］．图 书 情 报 导 刊， ２０１２， ２２（ １３）： １２９?１３１． ＤＯＩ： １０． ｉ ｓ ｓｎ． １００５ ３９６９／ ６０３３． ２０１２． １３． ０５６ ． ? ｊ． ［ ６］ 刘潇，薛莹，纪毓鹏，等 ．基于主成分分析法的黄河口及其邻近水域水质评价［ Ｊ］．中国环境科学， ２０１５， ３５（ １０）： ３１８７ ? ｉ ｓ ｓｎ． １０００ ３１９２． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ６９２３． ２０１５． １０． ０４０ ． ? ｊ． ［ ７］ 胡成，苏丹 ．综合 水 质 标 识 指 数 法 在 浑 河 水 质 评 价 中 的 应 用 ［ Ｊ］．生 态 环 境 学 报， ２０１１， ２０（ １）： １８６?１９２． ＤＯＩ： １０． ｉ ｓ ｓｎ． １６７４ ３９６９／ ５９０６． ２０１１． ０１． ０３３ ． ? ｊ． ［ ８］ 李国锋，刘宪斌，刘占广，等 ．基于主成分分析和水质标 识 指 数 的 天 津 地 区 主 要 河 流 水 质 评 价 ［ Ｊ］．生 态 与 农 村 环 境 学报， ２０１１， ２７（ ４）： ２７ ３１． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １６７３ ４８３１． ２０１１． ０４． ００５ ． ? ? ｊ． ［ ９］ 张玉珍，黄文丹，王智苑，等 ．福建敖江流域水域生态系统健康评估［ Ｊ］．湖 泊 科 学， ２０１５， ２７（ ６）： １０７９ １０８６． ＤＯＩ： １０． ? １８３０７／２０１５． ０６１２ ． ［ １０］ 吴春山 ．石板材行业环 境 问 题 及 其 对 策：以 敖 江 流 域 为 例 ［ Ｊ］．海 峡 科 学， ２００８（ ６）： ５８?６１． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． ｊ． １６７３ ８６８３． ２００８． ０６． ０２８ ． ? ［ １１］ 李小梅，吴春山，庄一庭，等 ．石板材加工行业的水环境污染特征研究［ Ｊ］．福建 师 范 大 学 学 报（自 然 科 学 版）， ２００６， ｉ ｓ ｓｎ． １０００ ２２（ ４）： ６７ ７１． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ５２７７． ２００６． ０４． ０１５ ． ? ? ｊ． ［ １２］ 苏玉萍，赖寿辉，林佳，等 ．富营养化饮用水源地 山 仔 水 库 限 制 性 营 养 元 素 研 究 ［ Ｊ］．环 境 科 学 学 报， ２０１５， ３５（ １０）： ３１０７ ３１１３． ＤＯＩ： １０． １３６７１／ ｈ ｋｘｘｂ． ２０１４． １０８０ ． ? ｊ． ｊ ［ １３］ 程学宁，卢毅敏 ．基于 ＳＯＭ 和 ＰＣＡ 的 闽 江 流 域 地 表 水 水 质 综 合 评 价 ［ Ｊ］．水 资 源 保 护， ２０１７， ３３（ ３）： ５９ ＤＯＩ： ?６７． ｉ ｓ ｓｎ． １００４ １０． ３８８０／ ６９３３． ２０１７． ０３． ０１２ ． ? ｊ． ［ １４］ ＯＵＹＡＮＧ Ｙｉ ｎｇ． Ｅｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｒ ｉ ｖｅ ｒｗａ ｔ ｅ ｒｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎｇｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｂｙｐ ｒ ｉ ｎｃ ｉ ｌｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓ［ Ｊ］．Ｗａ ｔ ｅ ｒ ｙ ｍｏｎ ｐａ ｙ ２００５， ３９（ １２）： ２６２１ ２６３５． ＤＯＩ： １０． １０１６／ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ， ｗａ ｔ ｒ ｅ ｓ． ２００５． ０４． ０２４ ． ? ｊ． ［ １５］ 徐祖信 ．我国河流单因 子 水 质 标 识 指 数 评 价 方 法 研 究 ［ Ｊ］．同 济 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）， ２００５， ３３（ ３）： ３２１?３２５． ＤＯＩ： １０． ３３２１／ ｉ ｓ ｓｎ： ０２５３ ３７４Ｘ． ２００５． ０３． ００８ ． ? ｊ． ［ １６］ 徐祖信 ．我国河流综合水质标识指数评价方 法 研 究［ Ｊ］．同 济 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）， ２００５， ３３（ ４）： ４８２ ４８８． ＤＯＩ： ? ｉ ｓ ｓｎ： １０． ３３２１／ ０２５３ ３７４Ｘ． ２００５． ０４． ０１２ ． ? ｊ． ［ １７］ 杜乔乔，颜坤 ．基于 ＰＣＡ 的于桥水库富营养化因子分析［ Ｊ］．水资源与水工程学报， ２０１３， ２４（ ２）： ２１２ ２１４． ? ［ １８］ 刘臣辉，吕信红，范 海 燕 ．主 成 分 分 析 法 用 于 环 境 质 量 评 价 的 探 讨 ［ Ｊ］．环 境 科 学 与 管 理， ２０１１， ３６（ ３）： １８３?１８６． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １６７３ １２１２． ２０１１． ０３． ０４５ ． ? ｊ． ［ １９］ 李晓丰，李兴华，黄涛，等 ． ＰＣＡ 水 质 分 类 法 在 通 济 堰 水 质 评 价 中 的 应 用 ［ Ｊ］．四 川 环 境， ２０１６， ３５（ ３）： ４１ ＤＯＩ： ?４５． １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １００１ ３６４４． ２０１６． ０３． ００８ ． ? 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：刘源岗） 第 ４０ 卷 第１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１７０６０４１ ? 光学衬底上微光纤的传输损耗 梁定鑫１，２，戴昊３，杨宇航１，２，张奚宁１，２，蒲继雄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 福建省光传输与变换重点实验室，福建 厦门 ３６１０２１； ３．厦门大学 海洋与地球学院海洋观测技术研发中心，福建 厦门 ３６６００５） 摘要： 选择不同的光学衬底，采用纳 米 光 纤 锥 直 接 耦 合 的 方 法，测 量 微 光 纤 传 输 损 耗 与 光 学 衬 底 之 间 的 关 系，分析损耗机制，探索降低损耗的有效方法 ．结果表明：放置于 ＭｇＦ２ 及 ＣａＦ２ 光学衬底上的微光纤传输损耗 明显高于悬置于空气中的损耗值；衬底的折射率越接近光纤的折射率，置于其上的微光纤传输损耗越大；在同 一种光学衬底上，微光纤直径越大，其传输损耗越小；光 学 衬 底 的 存 在，使 微 光 纤 中 光 场 能 量 中 心 向 衬 底 方 向 偏移，增加了传输损耗；采用将微光纤部分悬空的方法可有效降低传输损耗 ． 关键词： 微纳光纤；纳米光纤锥；光学衬底；传输损耗 中图分类号： ＴＮ２５３ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ０１０１ ０５ ? ? ? 犘狉 狅狆犪 犪 狋 犻 狅狀犔狅 狊 狊狅 犳犕犻 犮 狉 狅 犳 犻 犫 犲 狉 狊狅狀犗狆 狋 犻 犮 犪 犾犛狌犫 狊 狋 狉 犪 狋 犲 狊 犵 ， ， ＬＩＡＮＧ Ｄｉ ｎｇｘ ｉ ｎ１ ２，ＤＡＩＨａｏ３，ＹＡＮＧ Ｙｕｈａｎｇ１ ２， ， ， ＺＨＡＮＧ Ｘｉ ｎ ｉ ｎｇ１ ２，ＰＵＪ ｉ ｘ ｉ ｏｎｇ１ ２ （ １．Ｃｏ ｌ ｌ ｅｇｅｏ ｆＩ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ，Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ； ｙ，Ｘｉ ２．Ｆｕ ｉ ａｎＫｅｙＬａｂｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｆＬ ｉ ｔＰｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎａｎｄＴｒ ａｎｓ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎ，Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ； ｊ ｙｏ ｇｈ ｙ，Ｘｉ ３．Ｃｅｎ ｔ ｅ ｒｆ ｏ ｒＯｃ ｅ ａｎＯｂｓ ｅ ｒ ｖａ ｔ ｉ ｏｎＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇ ｉ ｅ ｓ，Ｘｉ ａｍｅｎＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６６００５，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｙ，Ｘｉ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ｂｙｄｅｐｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｎｇｏｎｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｓｕｂｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｓ，ｔ ｈｅｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｈ ｉ ｔｗｅ ｅｎｔ ｈｅｐ ｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎｌ ｏ ｓ ｓｏ ｆｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒ ｐｂｅ ａｎｄｔ ｈｅｓｕｂｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅｉ ｓｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｅｄｔ ｈｒ ｏｕｇｈｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔｃ ｏｕｐ ｌ ｉ ｎｇｏ ｆｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒａｎｄｔ ａｐｅ ｒ ｅｄｎａｎｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒ．Ｔｈｅｌ ｏ ｓ ｓｍｅ ｃｈａｎ ｉ ｃ ｓ ｉ ｓａｎａ ｌ ｚ ｅｄａｎｄｔ ｈｅｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅｍｅ ｔ ｈｏｄｓｔ ｏｒ ｅｄｕｃ ｅｔ ｈｅｐ ｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎｌ ｏ ｓ ｓｉ ｓａ ｌ ｓ ｏｐ ｒ ｏｐｏ ｓ ｅｄ．Ｉ ｔｄｅｍｏｎｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｓｔ ｈａ ｔｔ ｈｅ ｙ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｓａ ｒ ｅｍｕｃｈｈ ｉ ｒｔ ｈａｎｔ ｈｅｏｎｅｏ ｆｔ ｈｅａ ｉ ｒ ｓｕｓｐｅｎ  ｌ ｏ ｓ ｓ ｅ ｓｏ ｆｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒｄｅｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅｄｏｎｔ ｈｅＭｇＦ２ａｎｄＣａＦ２ｓｕｂｓ ? ｇｈｅ ｄｅｄｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒ．Ｗｈｅｎｔ ｈｅｏｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｉ ｎｄｅｘｏ ｆｔ ｈｅｓｕｂｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅｃ ｌ ｏ ｓ ｅ ｓｔ ｏｔ ｈｅｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒｉ ｎｄｅｘ，ｔ ｈｅｐ ｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎｌ ｏ ｓ ｓｏ ｆ ｔ ｈｅｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒｄｅｐｏ ｓ ｉ ｔ ｅｄｏｎｔ ｈｅｓｕｂｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｓ．Ｏｎｔ ｈｅｓ ａｍｅｓｕｂｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ，ｔ ｈｅｐ ｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎｌ ｏ ｓ ｓｄｅ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｓｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈｅｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅｏ ｆｔ ｈｅｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒｄ ｉ ａｍｅ ｔ ｅ ｒ．Ｔｈｅｅｘ ｉ ｓ ｔ ｅｎｃ ｅｏ ｆｔ ｈｅｓｕｂｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅｄ ｒ ａｇｓｔ ｈｅｃ ｅｎ ｔ ｅ ｒｏ ｆｔ ｈｅｏｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｅｎｅ ｒ ｇｙ ｈｅｐ ｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎ ｆ ｉ ｅ ｌ ｄｔ ｏｔ ｈｅｓｕｂｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅａｎｄｌ ｅ ａｄｓｔ ｏｈ ｉ ｒｌ ｏ ｓ ｓ．Ｂｙｓｕｓｐｅｎｄ ｉ ｎｇａｐａ ｒ ｔｏ ｆｔ ｈｅｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒｉ ｎａ ｉ ｒ，ｔ ｇｈｅ ｌ ｏ ｓ ｓｃ ａｎｂｅｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅ ｌ ｅｄｕｃ ｅｄ． ｙｒ ｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎｌ ｏ ｓ ｓ 犓犲 狉 犱 狊： ｍｉ ｃ ｒ ｏ／ｎａｎｏｆ ｉ ｂｅ ｒ；ｎａｎｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒｔ ａｐｅ ｒ；ｏｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｓｕｂｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｓ；ｐ 狔狑狅 微纳光纤因其质量小、对光场具 有 强 约 束 力、在 光 纤 表 面 具 有 强 倏 逝 场 等 特 点，在 光 学 传 感、光 通 信、光动力学、微纳光子器件等诸多领域有着广泛的应用前景 ［１?２］．由于微纳光纤易制备、结构简 单、便于 与标准光纤集成，因而，可利用微纳光纤制作各种尺寸小、集成度高的功能化光波导器件 ．对基于微纳光 收稿日期： ２０１７ ０６ １４ ? ? 通信作者： 张奚宁（ １９８２ ?），女，讲师，博士，主要从事微纳光子学、微纳光纤及 金 属 微 纳 结 构 中 表 面 等 离 激 元 的 研 究 ． Ｅ ｉ ｌ： ｚｈａｎｇｘ ｉ ｎ ｉ ｎｇ１０１４＠１６３． ｃ ｏｍ． ?ｍａ 基金项目： 国家青年科学基金资助项目（ ６１５０５０５６）；华侨大学高层次人才科研启动项目（ １２ＢＳ２２０） 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） １０２ ２０１９ 年 ［］ 纤的光波导器件而言，光的传输损耗是器件的重要 参数之 一 ． Ｔｏｎｇ 等 ３ 采 用 两 步 拉 伸 法 制 备 的 微 纳 光 纤，其悬置于空气中的传输损耗可低于 ０． １ｄＢ· ｍｍ－１ ，是 工 作 于 可 见 和 近 红 外 波 段 的 良 好 光 学 波 导 ． ［］ ［］ Ｌｅｏｎ ｌ等 ４ 研究出 １５５０ｎｍ 的光在微纳光纤的损耗为 ０． ００１ｄＢ·ｍｍ－１ ．侯 建平等 ５ 提出 采用反 ?Ｓａｖａ 射剪断法测量微纳光纤传输损耗的方法 ．郝建苹等 ［６］采用剪断法与后向散射法相结合，对由氢氧焰加热 法拉制的微纳光纤在气溶胶及水 中 的 传 输 损 耗 进 行 实 验 测 量，发 现 光 纤 直 径 越 大，损 耗 越 低 ． Ｂｒ ａｍｂ ｉ ｌ  ［］ ｌ ａ７ 总结了不同制备方法得到的微纳光纤传输损耗，发现虽然采用不同的制 备技术，但微纳 光纤 的传输 损耗存在随着直径的增加而减小的趋势 ．上述研究关 注的是 对称环 境，即 悬 置 于 空 气 或 水 中 时，微 纳 光 纤的传输损耗，而在光波导器件的集成过程中，为增加器 件 的机械 稳定 性，微 纳 光 纤 往 往 需 固 定 在 光 学 ［］ 衬底上 ． Ｋｏｕ 等 ８ 采用模拟计算的方法，理论上证明了光学衬底对拉锥微光纤的出射光透射率具有显著 影响，增加了微光纤的传输损耗 ．然而，光学衬底对微光纤传输损耗影响的相关工作尚未见报道 ．本文采 用纳米光纤锥直接耦合的方法，通过测量输出端光强变化，对置于光学衬底上的微光纤传输损耗进行实 验测量，并对不同光学衬底对损耗的影响及相同衬底上不同直径的微光纤传输损耗进行系统分析 ． １ 理论依据和方法 １． １ 传输损耗的理论公式 微光纤中，光的传输长度 犔０ 可通过测量光纤输出光强进行估算，输出光强符合指数衰减 ［９］，即 ／ （ 犐（ 狓）＝犐０ ×ｅ－狓 犔０ ． １） 式（ １）中： 犐０ 为初始光强； 狓 为微光纤与纳米光纤锥耦合点与微光纤输出端之间的距离，记为传输距离 ． 微光纤的传输损耗α 与传输长度犔０ 成反比，两者满足如下关系式 ［９］，即 ｏｇ（ １／ｅ） ４． ３４３ －１０×ｌ （ ． ２） α＝ ≈ 犔０ 犔０ 通过测量微光纤在不同传输距离 狓 激发下的输出光强，可以推算出传输长度 犔０ 及传输损耗α． １． ２ 传输损耗实验 利用纳米光纤锥与微光纤直接耦合的方法，将外部光 源 导入 微 光 纤，记 录 不 同 耦 合 位 置 下，微 光 纤 输出端的光强变化，推算微光纤中光束的传输长度及传输损耗 ． 微光纤及耦合用纳米光纤锥采用酒精灯火焰 拉 锥 法，从 标 准 通 信 用 单 模 光 纤（ ＳＭＦ２８， Ｃｏ ｒｎ ｉ ｎｇ）中 制备得到，其典型形貌如图 １ 所示 ．图 １（ ａ）中：局域放大区为微光纤输出 端的 ＳＥＭ 照 片，标尺为 ５μｍ． 由图 １（ ａ）可知：微光纤表面质量良好，直径 犇＝１． ５μｍ，长 度 为 毫 米 量 级，通 过 微 光 纤 与 衬 底 之 间 的 范 德瓦尔斯力，固定在表面洁净的光学衬底上，且微光纤输出端口较为平整 ．图 １（ ｂ）为纳米光 纤锥的 形貌 ［ ］ 图，其锥尖直径可达数纳米，入射光（ ６５０ｎｍ）从另一端的标准单模光纤端输入 １０ ． （ ａ）典型的微光纤光学明场照片 （ ｂ）典型的耦合用纳米光纤锥的光学明场照片 图 １ 微光纤及纳米光纤锥的典型形貌图 Ｆ ｉ ｉ ｃ ａ ｌｏｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｉｍａｇｅ ｓｏ ｆｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒａｎｄｎａｎｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒｔ ａｐｅ ｒ ｇ．１ Ｔｙｐ 传输损耗测量系统的结构示意图，如图 ２ 所示 ．固定在 三维 微 调 架 上 的 纳 米 光 纤 锥，与 放 置 于 光 学 衬底上的微光纤进行倏逝波耦合 ．通过三维微调架，可精 确 调节微 光纤 与 纳 米 光 纤 锥 的 耦 合 角 度，并 可 在保持耦合系数不 变 的 情 况 下，使 纳 米 光 纤 锥 沿 微 光 纤 的 轴 向 移 动 （图 ２ 中 箭 头 方 向 ），改 变 传 输 距 离 ［１１］．通过光学显微镜（ ｉ ８０， Ｎｉ ｋｏｎ）及其连接 的 单 色 ＣＣＤ（ ＮｅｏｓＣＯＭＳ， Ａｎｄｏ ｒ），记 录 不 同 传 输 距 离 微 光纤输出端的暗场光强信息 ． 置于 ＣａＦ２ 衬底上，不同传输距离的微光纤的传 输 损 耗 实 验 操 作 过 程，如 图 ３ 所 示 ．由 图 ３（ ａ）可 测 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 梁定鑫，等：光学衬底上微光纤的传输损耗 １０３ 得耦 合 点 到 微 光 纤 输 出 端 的 传 输 距 离 狓，此 时， 狓＝ ［ ］ ６７μｍ．保持耦合条件 不 变 １１ ，纳 米 光 纤 锥 向 左 移 动 时，微光纤的光学暗场照片，如图 ３（ ｂ）～ （ ｄ）所 示 ．由 图 ３（ ｂ）可知：当 狓＝６７μｍ 时，通入红 光（ ６５０ｎｍ）的 纳米光纤锥 在 耦 合 点 有 明 显 的 散 射，光 沿 微 光 纤 传 输时，可清晰观察到 微 光 纤 表 面 的 光 散 射，散 射 点 的 形成主要是由于微光 纤 表 面 吸 附 了 空 气 中 的 悬 浮 颗 粒 ．微光纤的散射光 主 要 由 两 方 面 作 用：一 是 微 光 纤 图 ２ 微光纤传输损耗测量系统的示意图 Ｆ ｉ ２ Ｓｋｅ ｔ ｃｈｏ ｆｐ ｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎｌ ｏ ｓ ｓ ｇ． ｏ ｆｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒｉ ｎｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｅｓｙ ｓ ｔ ｅｍ 中的光在颗 粒 处 的 散 射；二 是 纳 米 光 纤 锥 对 悬 浮 颗 粒的照射 ．由图 ３（ ｃ），（ ｄ）可知：微光纤表面散射光随距离的增加 而逐渐 减弱，这主 要是因为 传输距 离的 增加，散射点处光场能量逐渐减小；同时，纳米光纤锥的 耦合 点逐渐 远 离 散 射 点，无 法 近 距 离 照 射，也 使 散射点光强逐渐减弱 ． 为得到微光纤输出光强随传输距离的变化关系，根 据 图 ３（ ｂ）～ （ ｄ）所 示 实 验 方 法，通 过 ＣＣＤ 相 机 记录不同传输距离下，微光纤输出端的光学暗场照片，如图 ３（ ｅ）～ （ ｅ）～ （ ｊ）所 示 ．计 算图 ３（ ｊ）中 各 暗 场 照片的灰度值，作为对应传输距离下微光 纤 的 相 对 输 出 强 度 ［９，１１］．对 输 出 强 度 做 最 大 值 归 一，采 用 指 数 拟合的方法，由式（ １），（ ２）得到红光在衬底上微光纤中的传输长度 犔０ 和传输损耗α． （ ａ）光学明场照片（未通光） （ ｂ）光学暗场照片（ 狓＝６７μｍ） （ ｃ）光学暗场照片（ 狓＝１１１μｍ） （ ｄ）光学暗场照片（ 狓＝１４５μｍ） （ ｅ）狓＝５０μｍ （ ｆ）狓＝７０μｍ （ ｇ）狓＝８７μｍ （ ｈ）狓＝１３０μｍ （ ｉ）狓＝１６２μｍ 图 ３ 微光纤传输损耗的光学实验测量 Ｆ ｉ ３ Ｏｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｅｍｅｎ ｔｏ ｆｐ ｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎｌ ｏ ｓ ｓｉ ｎｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒ ｇ． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． （ ｊ）狓＝１９３μｍ １０４ 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） ２０１９ 年 ２ 实验结果与讨论 ２． １ 光学衬底对微光纤传输损耗的影响 为了对比衬底对微光纤传输损耗的影响，将微光纤（ 犇＝１． ５μｍ）的两端放置于 ＭｇＦ２ 衬底上，中间 悬空，得到置于空气中的微光纤 ．位于衬底上的微 光纤长度 约为 ２０μｍ，空气中 的 长 度 约 为 ３００μｍ．纳 米 光 纤 锥 与 置 于空气、ＭｇＦ２ 及 ＣａＦ２ 衬底上的同一根微光纤耦合，记录 ３ 种情况下微光纤输出 端 的 光 强 变 化，按 节 １． ２所述方法分 别计算其相对输出强度 ． 不同光学衬底上，同一微光纤的归一化传输损耗 曲线， 如图 ４ 所示 ．图 ４ 中： 狓 为 传 输 距 离； 犐 为 光 强 度 ．由 图 ４ 可 知：无论有无衬底，微光纤中的相对光强均随传输距离的增 加而减小；空气中，微 光 纤 输 出 的 相 对 光 强 衰 减 幅 度 最 小； ＭｇＦ２ 衬底上微光的纤 损 耗 明 显 低 于 ＣａＦ２ ，且 两 者 的 衰 减 幅度较为接近 ． 图 ４ 光学衬底与微光纤传输损耗的关系曲线 Ｆ ｉ ４ Ｒｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｈ ｉ ｒ ｖｅ ｓｏ ｆｐ ｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎ ｇ． ｐｃｕ ｌ ｏ ｓ ｓ ｅ ｓｏ ｆｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒ ｓａｎｄｓｕｂｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｓ 对上述相对 输 出 强 度 曲 线 进 行 指 数 拟 合，得 到 空 气、 ＭｇＦ２ 及 ＣａＦ２ 衬底上微光纤 的 传 输 长 度 分 别 为 １１２５． ４３， ６６． ８４， ４０． ０５μｍ．根 据 式 （ ２）可 得 到 空 气、 －１ ＭｇＦ２ 及 ＣａＦ２ 衬底上微光纤的传输 损 耗 分 别 为 ０． ００３８， ０． ０６５０， ０． １０８０ｄＢ·μｍ ，即 α（ ＣａＦ２ ）＞α （ＭｇＦ２）＞α（空气）． 置于两种光学衬底上的微光纤传输损耗均明显高于 空气中 微光 纤 的 损 耗 值 ．这 是 因 为 微 光 纤 放 置 于光学衬底上，其两侧分别为空气和衬底，而衬底的折射率与微光纤较为接近，折射率差较小，使微光纤 的倏逝场中心 向衬 底一侧偏移，光场 能 量向衬 底内泄 露，传 输损耗 明 显增 加 ［１２］．此外，空气 中微光 纤 传 ［］ 输损耗为 ０． ００３８ｄＢ·μｍ－１ ，明显高于郝建苹 等 ６ 用 氢 氧 焰 制 备 微 光 纤 的 研 究 结 果 ．这 是 由 于 在 测 量 时，采用 ＭｇＦ２ 衬底支持微光纤的输出端，使微光纤部 分 悬 空，输 出 端 的 光 学 衬 底 增 加 了 微 光 纤 的 传 输 损耗；同时，虽同为火焰加热法制备微纳光纤，但酒精灯火焰的稳定程度低于氢氧焰，故研究中的微光纤 表面粗糙程度较大，增加了微光纤的表面散射，引起较大的散射损耗 ［１３?１５］． 两种光学衬底上，同一微光纤的 传 输 损 耗 也 存 在 较 大 差 异，即α（ ＣａＦ２ ）＞α（ＭｇＦ２ ），这 是 衬 底 折 射 率不同导致的 ．当波长为 ６５０ｎｍ 时，ＭｇＦ２ 和 ＣａＦ２ 的 折 射 率 分 别 为 １． ３７７， １． ４３３．考 虑 到 拉 锥 后 的 光 ［ ］ 纤芯层与包层折射率差异不大，以 往 的 研 究 中 多 用 Ｓ ｉＯ２ 折 射 率 代 替 微 光 纤 折 射 率 进 行 分 析 １６ ，因 此， ［ ］ 文中 微 光 纤 的 折 射 率 约 为 １． ４５６１７ ．可 见，当 微 光 纤 与 光学衬底的折射率越接近时，光场在微 光 纤内的 约 束 能 力越差，传输损耗越高 ．因此，衬底的折射率越接近 Ｓ ｉＯ２ 光纤的折射率，微光纤的传输损耗越大 ． ２． ２ 不同直径对微光纤传输损耗的影响 在同一块 ＭｇＦ２ 衬底上，分别放置直径为 １． ０， １． ５， ３． ２μｍ 的微光纤，先后与同一 根 纳 米 光 纤 锥 耦 合，测 量 其输出端的相对光强 ．得到微光纤直径 与 输出端 相 对 光 强之间的关系，如图 ５ 所示 ．由图 ５ 可 知：三 者光 强 衰 减 幅度较为接近 ． 通过指数 拟 合，得 到 直 径 为 １． ０， １． ５， ３． ２μｍ 微 光 纤的传 输 长 度 分 别 为 ５３． ５， ６６． ８， ８９． ５μｍ．根 据 式 （ ２） 计算，直径 １． ０， １． ５， ３． ２μｍ 的 微 光 纤 对 应 的 传 输 损 耗 图 ５ 不同直径微光纤的传输损耗曲线 Ｆ ｉ ５ Ｐｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎｌ ｏ ｓ ｓｃｕ ｒ ｖｅ ｓｏ ｆ ｇ． ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒ ｓｗｉ ｔ ｈｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｄ ｉ ａｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ 分别为 ０． ０９０， ０． ０６５， ０． ０４９ｄＢ·μｍ－１ ．由 此 可 知，直 径 越 大 的 微 光 纤，在 ＭｇＦ２ 衬 底 上 的 传 输 损 耗 越 小 ．这是因为直径越大，微光纤外的倏逝波分量越少，光在 微 光纤中 传输 时 因 衬 底 影 响 而 导 致 的 损 耗 越 少 ．因而，在器件容许的情况下，适当增加微光纤的直径，可以减小其传输损耗 ． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 梁定鑫，等：光学衬底上微光纤的传输损耗 １０５ ３ 结束语 研究光学衬底对微光纤传输损耗的影响，发现由于环境与微光纤的折射率差减小，光学衬底上微光 纤的传输损耗明显增加；衬底的折射率越接近微光纤 的折射 率，置 于其 上 的 微 光 纤 传 输 损 耗 越 大；通 过 将微光纤部分悬空的方法，可明显减 小 微 光 纤 的 传 输 损 耗 ．此 外，在 同 一 种 光 学 衬 底 上，微 光 纤 直 径 越 大，其传输损耗越小 ．对光学衬底上微光纤传输损耗变化 规律的探 讨，有 利 于 集 成 光 子 器 件 的 设 计 与 结 构优化 ． 参考文献： ［ １］ ＴＯＮＧＬ ｉｍｉ ｎ， ＺＩＦｅ ｉ， ＧＵＯ Ｘｉ ｎ， 犲 狋犪 犾． Ｏｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒ ｓａｎｄｎａｎｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒ ｓ：Ａｔ ｕ ｔ ｏ ｒ ｉ ａ ｌ［ Ｊ］． Ｏｐ ｔ ｉ ｃ ｓＣｏｍｍｕｎ， ２０１２， ２８５ （ ２３）： ４６４１ ４６４７． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｏｐ ｔ ｃ ｏｍ． ２０１２． ０７． ０６８． ? ｊ． ［ ２］ 伍晓芹，王依霈，童利民 ．微纳光纤及其应用［ Ｊ］．物理， ２０１５， ４４（ ６）： ３５６ ３６５． ＤＯＩ： １０． ７６９３／ｗｌ ２０１５０６０２． ? ［ ３］ ＴＯＮＧＬ ｉｍｉ ｎ， ＧＡＴＴＡＳＳＲ， ＡＳＨＣＯＭＪ， 犲 狋犪 犾． Ｓｕｂｗａｖｅ ｌ ｅｎｇ ｔ ｈ ｄ ｉ ａｍｅ ｔ ｅ ｒｓ ｉ ｌ ｉ ｃ ａｗｉ ｒ ｅ ｓｆ ｏ ｒｌ ｏｗ? ｌ ｏ ｓ ｓｏｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｗａｖｅｇｕ ｉ ｄ  ? ｉ ｎｇ［ Ｊ］． Ｎａ ｔ ｕ ｒ ｅ， ２００３， ４２６（ ６９６８）： ８１６ ８１９． ＤＯＩ： １０． １０３８／ｎａ ｔ ｕ ｒ ｅ ０２１９３． ? ［ ４］ ＬＥＯＮ?ＳＡＶＡＬＳ， ＢＩＲＫＳ Ｔ，ＷＡＤＳＷＯＲＴＨ Ｗ， 犲 狋犪 犾． Ｓｕｐｅ ｒ ｃ ｏｎ ｔ ｉ ｎｕｕｍ ｇｅｎｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｓｕｂｍｉ ｃ ｒ ｏｎｆ ｉ ｂ ｒ ｅｗａｖｅｇｕ ｉ ｄｅ ［ Ｊ］． Ｏｐ ｔＥｘｐ ｒ ｅ ｓ ｓ， ２００４， １２（ １３）： ２８６４ ２８６９． ＤＯＩ： １０． １３６４／ＯＰＥＸ． １２． ００２８６４． ? ［ ５］ 侯建平，盖双龙，李鹏，等 ．一种微纳光纤损耗测试方法的实验研究［ Ｊ］．半导体光电， ２０１０， ３１（ ５）： ７４７ ７５０． ? ［ ６］ 郝建苹，侯建平，赵晨阳，等 ．微纳光纤传输损耗测试及实验优化［ Ｊ］．半导体光电， ２０１２， ３３（ １）： ６２ ６９． ? ［ ７］ ＢＲＡＭＢＩＬＬＡ Ｇ． Ｏｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｆ ｉ ｂ ｒ ｅｎａｎｏｗｉ ｒ ｅ ｓａｎｄｍｉ ｃ ｒ ｏｗｉ ｒ ｅ ｓ：Ａｒ ｅ ｖ ｉ ｅｗ［ Ｊ］． ＪＯｐ ｔ， ２０１０， １２（ ４）： ０４３００１（ １ １９）． ＤＯＩ： １０． ? ８９７８／１２／４／０４３００１． １０８８／２０４０ ? ［ ８］ ＫＯＵ Ｘｕ ｆ ｅｎｇ， ＶＩＥＮＮＥ Ｇ，ＷＡＮＧ Ｇｕａｎｇｈｕ ｉ．Ｍｏｄｅ ｌ ｉ ｎｇｌ ｉ ｔｐ ｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎｔ ｈｒ ｏｕｇｈｔ ａｐｅ ｒ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓｉ ｎ ｔ ｅ  ?ｍｉ ｇｈ Ｊ］． Ｃｈ ｉ ｎＯｐ ｔＬｅ ｔ ｔ， ２０１０， ８（ ６）： ５６０ ５６３． ＤＯＩ： １０． ３７８８／ＣＯＬ２０１００８０６． ０５６０． ｒ ａ ｔ ｅｄｏｎｓｕｂｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｓ［ ? ｇ ［ ９］ ＰＹＡＹＴ Ａ，ＷＩＬＥＹ Ｂ，ＸＩＡ Ｙ， 犲 狋犪 犾． Ｉ ｎ ｔ ｅｇ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｐｈｏ ｔ ｏｎ ｉ ｃａｎｄｓ ｉ ｌ ｖｅ ｒｎａｎｏｗｉ ｒ ｅｐ ｌ ａ ｓｍｏｎ ｉ ｃ ｗａｖｅｇｕ ｉ ｄｅ ｓ［ Ｊ］．Ｎａ ｔ Ｎａｎｏ， ２００８， ３（ １１）： ６６０ ６６５． ＤＯＩ： １０． １０３８／ｎｎａｎｏ． ２００８． ２８１． ? ［ １０］ ＧＵＯ Ｘｉ ｎ， ＱＩＵ Ｍｉ ｎ， ＢＡＯＪ ｉｍｉ ｎｇ， 犲 狋犪 犾． Ｄｉ ｒ ｅ ｃ ｔｃ ｏｕｐ ｌ ｉ ｎｇｏ ｆｐ ｌ ａ ｓｍｏｎ ｉ ｃａｎｄｐｈｏ ｔ ｏｎ ｉ ｃｎａｎｏｗｉ ｒ ｅ ｓｆ ｏ ｒｈｙｂ ｒ ｉ ｄｎａｎｏｐｈｏ  ｔ ｏｎ ｉ ｃｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔ ｓａｎｄｃ ｉ ｒ ｃｕ ｉ ｔ ｓ［ Ｊ］． ＮａｎｏＬｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｓ， ２００９， ９（ １２）： ４５１５ ４５１９． ＤＯＩ： １０． １０２１／ｎ ｌ ９０２８６０ｄ． ? ［ １１］ ＭＡ Ｙａｏｇｕａｎｇ， ＬＩＸｉ ＹＵ Ｈｕａｋａｎｇ， 犲 狋犪 犾． Ｄｉ ｒ ｅ ｃ ｔｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｅｍｅｎ ｔｏ ｆｐ ｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎｌ ｏ ｓ ｓ ｅ ｓｉ ｎｓ ｉ ｌ ｖｅ ｒｎａｎｏｗｉ ｒ ｅ ｓ［ Ｊ］． ｙｕａｎ， Ｏｐ ｔＬｅ ｔ ｔ， ２０１０， ３５（ ８）： １１６０ １１６２． ＤＯＩ： １０． １３６４／ＯＬ． ３５． ００１１６０． ? ［ １２］ ＣＨＥＮ Ｙｕａｎ，ＭＡ Ｚｈｅ，ＹＡＮＧ Ｑｉ ｎｇ， 犲 狋犪 犾． Ｃｏｍｐａ ｃ ｔｏｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｓｈｏ ｒ ｔ Ｊ］． Ｏｐ ｔＬｅ ｔ ｔ ｓ ｓｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｓｂａ ｓ ｅｄｏｎ ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒ ｓ［ ?ｐａ ２００８， ３３（ ２１）： ２５６５ ２５６７． ＤＯＩ： １０． １３６４／ＯＬ． ３３． ００２５６５． ? ［ １３］ ＫＯＶＡＬＥＮＫＯ Ａ，ＫＵＲＡＳＨＯＶ Ｖ，ＫＩ Ｓ ＩＬ Ａ．Ｒａｄ ｉ ａ ｔ ｉ ｏｎｌ ｏ ｓ ｓ ｅ ｓｉ ｎｏｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｎａｎｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒ ｓ ｗｉ ｔ ｈｒ ａｎｄｏｍ ｒ ｏｕｇｈｓｕ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ ［ Ｊ］． Ｏｐ ｔＥｘｐ ｒ ｅ ｓ ｓ， ２００８， １６（ ８）： ５７９７ ５８０６． ＤＯＩ： １０． １３６４／ＯＥ． １６． ００５７９７． ? ［ １４］ ＺＨＡＩＧａｏｙｅ， ＴＯＮＧ Ｌ ｉｍｉ ｎ． Ｒｏｕｇｈｎｅ ｓ ｓ ｉ ｎｄｕｃ ｅｄｒ ａｄ ｉ ａ ｔ ｉ ｏｎｌ ｏ ｓ ｓ ｅ ｓｉ ｎｏｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｍｉ ｃ ｒ ｏｏ ｒｎａｎｏ ｆ ｉ ｂｅ ｒ ｓ［ Ｊ］． Ｏｐ ｔＥｘｐ ｒ ｅ ｓ ｓ， ? ２００７， １５（ ２１）： １３８０５ １３８１６． ＤＯＩ： １０． １３６４／ＯＥ． １５． ０１３８０５． ? ［ １５］ ＢＡＲＭＢＩＬＬＡ Ｇ， ＸＵ Ｆｅ ｉ，ＨＯＲＡＫ Ｐ， 犲 狋犪 犾． Ｏｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｆ ｉ ｂｅ ｒｎａｎｏｗｉ ｒ ｅ ｓａｎｄ ｍｉ ｃ ｒ ｏｗｉ ｒ ｅ ｓ：Ｆａｂ ｒ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎａｎｄａｐｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｓ ［ Ｊ］． Ａｄｖａｎｃ ｅ ｓｉ ｎＯｐ ｔ ｉ ｃ ｓａｎｄＰｈｏ ｔ ｏｎ ｉ ｃ ｓ， ２００９， １（ １）： １０７ １６１． ＤＯＩ： １０． １３６４／ａｏｐ． １． ０００１０７． ? ［ １６］ ＴＯＮＧＬ ｉｍｉ ｎ， ＬＯＵＪ ｉ ｎｇｙ ｉ，ＭＡＺＵＲＥ． Ｓ ｉ ｎｇ ｌ ｅ ｉ ｄ ｉ ｎｇｐ ｒ ｏｐｅ ｒ ｔ ｉ ｅ ｓｏ ｆｓｕｂｗａｖｅ ｌ ｅｎｇ ｔ ｈ ｄ ｉ ａｍｅ ｔ ｅ ｒｓ ｉ ｌ ｉ ｃ ａａｎｄｓ ｉ ｌ ｉ ｃ ｏｎ ?ｍｏｄｅｇｕ ? ｗｉ ｒ ｅｗａｖｅｇｕ ｉ ｄｅ ｓ［ Ｊ］． Ｏｐ ｔＥｘｐ ｒ ｅ ｓ ｓ， ２００４， １２（ ６）： １０２５ １０３５． ＤＯＩ： １０． １３６４／ＯＰＥＸ． １２． ００１０２５． ? ［ １７］ ＰＡＬＩＫ ＥＤ． Ｈａｎｄｂｏｏｋｏ ｆｏｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｃ ｏｎｓ ｔ ａｎ ｔ ｓｏ ｆｓ ｏ ｌ ｉ ｄｓ［Ｍ］． Ｎｅｗ Ｙｏ ｒ ｋ： Ａｃ ａｄｅｍｉ ｃＰｒ ｅ ｓ ｓ， １９９８． （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１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１７０７０３７ ? 针织物热定型质量因素的团树传播 周丽春，罗孝雯，金福江 （华侨大学 信息科学与工程学院，福建 厦门 ３６１０２１） 摘要： 首先，通过研究针织物热定型过程的生产流程、机械构造，采集生产过程质量数据、工艺数据和设备状 态，并分析质量数据异常的原因 ．然后，通过相关分析确 定 对 热 定 型 克 质 量 有 影 响 的 各 环 节 及 其 对 应 变 量，建 立质量因素分析拓扑结构 ．最后，将各变量纳入具有因果关联的网络结构中，采用基于团树传播算法的贝叶斯 推理规则，利用团树间的信息传递计算出各变量对克 质 量 的 影 响 程 度 ．结 合 某 企 业 实 例 进 行 分 析，结 果 表 明： 文中方法可实现热定型质量指标影响因素的精确定量分析 ． 关键词： 热定型；贝叶斯网络；团树传播算法；质量因素分析 中图分类号： ＴＳ１９５． ９ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ０１０６ ０７ ? ? ? 犆 犾 犻 犲犜狉 犲 犲犘狉 狅狆犪 犪 狋 犻 狅狀犳 狅 狉犎犲 犪 狋犛 犲 狋 狋 犻 狀犵 狇狌 犵 犾 犻 狋 犮 狋 狅 狉狅 犳犉犪犫 狉 犻 犮 犙狌犪 狔犉犪 ＺＨＯＵ Ｌ ｉ ｃｈｕｎ，ＬＵＯ Ｘｉ ａｏｗｅｎ，Ｊ ＩＮ Ｆｕ ｉ ａｎｇ ｊ （ Ｃｏ ｌ ｌ ｅｇｅｏ ｆＩ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ，Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｙ，Ｘｉ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｈｅｐ ｒ ｏｄｕｃ ｔ ｉ ｏｎｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓａｎｄｍｅ ｃｈａｎ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅｏ ｆｔ ｈｅｆ ａｂ ｒ ｉ ｃｈｅ ａ ｔｓ ｅ ｔ ｔ ｉ ｎｇａ ｒ ｅｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈｅｄ． ｙ，ｔ Ｔｈｅｒ ｅ ａ ｓ ｏｎｏ ｆｔ ｈｅａｂｎｏ ｒｍａ ｌｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｔ ａａ ｒ ｅａｎａ ｌ ｚ ｅｄｔ ｈｒ ｏｕｇｈｔ ｈｅａ ｃ ｉ ｒ ｅｄ ｐ ｒ ｏｄｕｃ ｔ ｉ ｏｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｔ ａ， ｙｄａ ｙ ｑｕ ｙｄａ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓｄａ ｔ ａａｎｄｔ ｈｅｅ ｉ ｔｓ ｔ ａ ｔ ｅ．Ｔｈｅｎ，ｔ ｈｒ ｏｕｇｈｔ ｈｅｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓ，ｅ ａ ｃｈｌ ｉ ｎｋａｎｄｉ ｔ ｓｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｓｐｏｎｄ ｉ ｎｇ ｐ ｑｕ ｐｍｅｎ ｙ ｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅ ｓｗｈ ｉ ｃｈｈａｖｅｉ ｎ ｆ ｌ ｕｅｎｃ ｅｏｎｔ ｈｅｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｆｔ ｈｅｈｅ ａ ｔｓ ｅ ｔ ｔ ｉ ｎｇｇ ｒ ａｍａ ｒ ｅｄｅ ｔ ｅ ｒｍｉ ｎｅｄａｎｄｔ ｈｅｔ ｏｐｏ ｌ ｏｇｙｆ ｒ ａｍｅｏ ｆ ｙｏ ｈｅｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅ ｓａ ｒ ｅｐｕ ｔｉ ｎ ｔ ｏｔ ｈｅｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅｗｉ ｔ ｈｃ ａｕｓ ａ ｌ ｔ ｈｅｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｌ ｓ ｉ ｓｓｙ ｓ ｔ ｅｍｉ ｓｅ ｓ ｔ ａｂ ｌ ｉ ｓｈｅｄ．Ｌａ ｓ ｔ ｌ ｙａｎａ ｙ ｙ，ｔ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎａｎｄｔ ｈｅｉ ｎ ｆ ｌ ｕｅｎｃ ｅｄｅｇ ｒ ｅ ｅ ｓｏ ｆｅ ａ ｃｈｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅｏｎｔ ｈｅｇ ｒ ａｍ ｂｙｉ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎｔ ｒ ａｎｓｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏｎｂｅ ｔｗｅ ｅｎｃ ｌ ｉ ｑｕｅ ｔ ｒ ｅ ｅ ｓｉ ｓｃ ａ ｌ ｃｕ ｌ ａ ｔ ｅｄｂｙｕｓ ｉ ｎｇｔ ｈｅＢａｙｅ ｓ ｉ ａｎｉ ｎ ｆ ｅ ｒ ｅｎｃ ｅｒ ｕ ｌ ｅ ｓｂａ ｓ ｅｄｏｎＣｌ ｉ ｒ ｅ ｅｐ ｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ．Ｃｏｍｂ ｉ ｎ ｉ ｎｇ ｑｕｅｔ ｇｏ ｈｅｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｓｈｏｗｔ ｈａ ｔｔ ｈｅｐ ｒ ｏｐｏ ｓ ｅｄ ｍｅ ｔ ｈｏｄｃ ａｎｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｅ ｗｉ ｔ ｈｅｘａｍｐ ｌ ｅｆ ｒ ｏｍ ｔ ｈｅｃ ｏｍｐａｎｙｔ ｏａｎａ ｌ ｚ ｅ，ｔ ｙ ｔ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｖｅａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｏ ｆｉ ｎ ｆ ｌ ｕｅｎｃ ｉ ｎｇｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓｏ ｆｈｅ ａ ｔｓ ｅ ｔ ｔ ｉ ｎｇｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｎｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｏ ｒ ｓ． ｑｕａｎ ｙ ｙｉ ｌ ｉ ｔ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓ 犓犲 狉 犱 狊： ｈｅ ａ ｔｓ ｅ ｔ ｔ ｉ ｎｇ；Ｂａｙｅ ｓ ｉ ａｎｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｓ；ｃ ｌ ｉ ｒ ｅ ｅｐ ｒ ｏｐａｇａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ；ｑｕａ ｙｆ ｙ ｑｕｅｔ ｇｏ 狔狑狅 ［］ ＩＳＯ９０００ 族标准提出采用过程模式 １ 控 制 产 品 质 量，即 将 闭 环 控 制 思 想 运 用 于 质 量 控 制 中 ．质 量 分析环节是闭环控制中最重要的环节，是指已知生产工艺、操作、设备状态数据，得到影响质量指标数据 异常的因素 ．由影响因素得到质量结果是多对一的确定性问题，而从质量结果分析出影响因素属于一对 多的不确定性问题 ．常用的质量因素分析方法有控制 图方法、数据 建模 分 析 及 概 率 图 分 析 方 法 ．在 质 量 因素分析研究中，周静 ［２］在印染生产过程质量分析与预 测系统 研 究 中 用 控 制 图 的 方 法 分 析 判 断 造 成 色 差的主 要 原 因，但 控 制 图 仅 限 于 二 维 及 二 维 以 下 的 因 素 分 析，且 控 制 图 只 能 定 性 分 析 影 响 因 素 ．顾 宇 峰 ［３］采用主元分析方法，建立染色环节的质量分析模 型，对 染 色 过 程 的 质 量 提 高 有 很 大 的 帮 助，但 该 方 法受生产过程因素影响较大，分析结果不稳定，不适用于 变 量 较 多 的 情 况 ．徐 兰 等 ［４］运 用 贝 叶 斯 网 络 推 收稿日期： ２０１７ ０７ １４ ? ? 通信作者： 周丽春（ １９７８ Ｅ ｉ ｌ： ｚｈｏｕｍｉ＠ｈｑｕ． ｅｄｕ． ｃｎ． ?），女，讲师，博士，主要从事染整复杂系统建模与控制的研究 ． ?ｍａ 基金项目： 福建省科技厅产学研重大项目（ ２０１６Ｈ６０１５）；福建省科技计划引导性项目（ ２０１７Ｈ００２２） 第１期 周丽春，等：针织物热定型质量因素的团树传播 １０７ 理分析汽车发动机产品质量与其组成的零部件之间的影响关系，证明贝叶斯网络的分析有效性 ．根据染 整企业历史数据统计，热定型过程产生质量问题的比重最大 ［５?６］，也是产品返修率最高的工序，故 该工序 成为染整企业最需要加大力度改善生产质量和调整管理方案的环节 ．因此，研究热定型质量因素分析对 实现染整质量控制，提高染整产品质量具有重要作用 ．本文 通过 研究热 定 型 过 程 质 量 数 据、生 产 过 程 和 机械构造各个方面，建立热定型过程质量分析贝叶斯网络模型，并采用基于团树传播算法的贝叶斯推理 规则，简化推理复杂度，从质量结果逆推分析出各质量因素对最终质量的影响程度 ． １ 热定型质量指标的影响因素 以克质量、门幅、含水率等为布匹质量评判指标，由 于质 量 指 标 繁 杂，所 以 以 克 质 量 问 题 进 行 研 究， 选择成品克质量与实际克质量的差值作为最终的质量评价指标 ． 经数据的分析对比及现场操作的实际考察，可从设备 方 面、操 作 方 面、布 料 种 类 方 面 考 虑 其 对 克 质 量的影响，再经过对每个环节的生产工艺流程的仔细研究，可将这 ３ 类再细分 ． １． １ 设备方面对质量指标的影响因素 分析定型机的机械构造和生产过程，将设备（ ＥＰ）分为 ５ 个部分：进布架（ ＣＦＦ）、整 纬机（ＷＫ）、前车 （ ＦＰ）、烘箱（ ＤＯ）和后车（ ＢＰ）． 设备方面对质量指标的影响有 １１ 个基础机械部分的因素，如图 １ 所示 ． １． ２ 操作方面对质量指标的影响因素 操作方面（ ＯＰ）是指人工机械操作、工艺 设 置，由 前 车 工 （ ＢＷ ）、后 车 工 （ ＡＷ ）和 操 作 工 （ ＣＷ ）组 成 ． 操作方面对质量指标的影响有 １０ 个具体的因素，如图 ２ 所示 ． 图 １ 设备方面影响因素 图 ２ 操作方面影响因素 Ｆ ｉ １ Ｉ ｎ ｆ ｌ ｕｅｎｃ ｅｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒｏ ｆｅ ｉ ｔ ｇ． ｑｕ ｐｍｅｎ Ｆ ｉ ２ Ｉ ｎ ｆ ｌ ｕｅｎｃ ｅｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒｏ ｆｏｐｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｇ． １． ３ 布料种类对质量指标的影响因素 实验在针织物 基 础 上 进 行，所 以 在 布 料 种 类 （ＴＣ）中 主 要 讨 论 弹 力 布 （ ＪＣ），分 为 ＪＣ３０Ｓ＋４０Ｄ， ＪＣ４０Ｓ＋２０Ｄ， ＪＣ４０Ｓ＋３０Ｄ 等 ３ 种型号的弹力布对质量指标的影响 ． ２ 贝叶斯网络建模 ２． １ 贝叶斯网络 贝叶斯网络用图形化的方式直观地表示相关变量之间的因果 关 系，由有向 无环 图（ ＤＡＧ）和 条件概 ［ ］ 率表（ ＣＰＴ）组成 ７８ ．有向无环图由节点和有向弧组 成，节 点 代 表 变 量，是 对 任 何 问 题 的 抽 象，如 热 定 型 设备的状态、工艺参数值或人工操作情况等 ．有向弧表示节点变量间的因果、概率关系 ．条件概率表表示 变量间的依赖关系 ． ２． ２ 质量指标与影响因素的相关性分析 由上文可得到对克质量差有影 响 的 各 项 因 素 ．结 合 数 据 和 专 家 经 验，各 因 素 均 为 变 量，其 中，克 质 量、拉幅、车速、超喂、温度属于数值变量，其余变量为属性变量 ． 为了满足贝叶斯网 络 的 建 模 要 求，将 属 性 变 量 转 化 为 虚 拟 变 量，连 续 的 数 值 变 量 转 化 为 离 散 变 量 ［ ９］ ，二状态的变量设置，如表 １ 所示 ．多状态变量的设置，如表 ２ 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） １０８ ２０１９ 年 表 １ 二状态变量设置表 Ｔａｂ． １ Ｔｗｏ  ｓ ｔ ａ ｔ ｅｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅ ｓｓ ｅ ｔ ｔ ｉ ｎｇ 一级变量 二级变量 变量取值 进布架（ ＣＦＦ） 整纬机（ＷＫ） 发生 １；不发生 ２ 前车（ ＦＰ） 烘箱（ ＤＯ） 发生 １；不发生 ２ 后车（ ＢＰ） 发生 １；不发生 ２ 设备方面（ ＥＰ） 发生 １；不发生 ２ 发生 １；不发生 ２ 一级变量 二级变量 变量取值 发生 １；不发生 ２ 操作方面（ ＯＰ） 前车工（ ＢＷ） 后车工（ ＡＷ） 操作工（ ＣＷ） 发生 １；不发生 ２ 布料种类（ ＴＣ） 发生 １；不发生 ２ 相关 １；不相关 ２ 表 ２ 多状态变量设置表 Ｔａｂ． ２ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｓ ｔ ａ ｔ ｅｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅ ｓｓ ｅ ｔ ｔ ｉ ｎｇ 三级变量 变量取值 三级变量 变量取值 布左右移控制（ Ｌｒ ｃ） 布居中控制（ Ｃｃ） １：偏左； ２：居中； ３：偏右 １：居中； ２：未居中 进布张力设置（ Ｆｔ ｉ） 助剂是否添加（ Ａｉ） １：大于标准值； ２：小于标准值 １：添加； ２：未添加 展布辊 １（ Ｉｗ１） １：转速快； ２：正常； ３：慢 １：转速快； ２：正常； ３：慢 进布对中（ Ｉ ｃ ｃ） 出布整理（ Ｏｃ ｓ） １：设置； ２：未设置 １：整齐； ２：散乱 小样检测（ Ｓｄ） 拉幅（ ／ｃｍ Ｔｅ ｔ） １：检测； ２：未检测 １：０～５； ２：６～１０； ３：＞１０ １：＜２５； ２：２５～２８ 展布辊 ２（ Ｉｗ２） 开幅架左右移（ Ｓ ｌ ｒ） １：偏左； ２：居中； ３：偏右 调速设置开关故障（ Ｓｓ） １：故障； ２：未故障 喷风管（ Ｓｇｐ） 空气加热器（ Ａｈ） １：正常运行； ２：间歇运行 １：正常运行； ２：间歇运行 车速（ ／ｍ·ｍｉ Ｓｍｖ） ｎ－１ 烘箱预热（ ／ｍｉ Ａｏ） ｎ 超喂（ Ｏｖ ｆ） １：０． １０～０． ３０； ２：０． ３１～ ０． ５０； ３：０． ５１～０． ６０ 弹力布（ ＪＣ） 摆布架偏移（ Ｏａ ｓ） １：偏左； ２：居中； ３：偏右 输送网带（ Ｃｂｍ） 导布辊（ Ｔｒ） １：＜１０； ２：＞１０ ：正常运行； ：间歇运行 温度（ ） ／ ： ； ： １ ２ Ｔｅｐ ℃ １ １８０～１９５ ２ １９６～２００； ３：＞２００ －２ ／ｇ·ｍ １：转速快； ２：正常； ３：慢 克质量差（ １：＜－５； ２：－５～＋５； ３：＞＋５ Ｇｗｄ） １：ＪＣ３０Ｓ＋４０Ｄ； ２：ＪＣ４０Ｓ＋２０Ｄ； ３：ＪＣ４０Ｓ＋３０Ｄ 由于变量较多，结合某纺织企业数据和相关经验，采用相关分析 ［１０］确定 主要因素，相关 分析 结果如 表 ３ 所示 ． 表 ３ 克质量差与各变量间的相关分析结果 Ｔａｂ． ３ Ｃｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｂｅ ｔｗｅ ｅｎｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎｃ ｅｏ ｆｇ ｒ ａｍ ｗｅ ｉ ｔａｎｄｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅ ｓ ｙ ｇｈ 变量 克质量差 变量 克质量差 Ｉｗ２ Ｓ ｌ ｒ Ｓｓ Ｆｔ ｉ Ａｉ Ｉ ｃ ｃ Ｏｃ ｓ Ｓｄ ０． ２９７ －０． １４４ －０． １１８ ０． ０９６ Ｌｒ ｃ Ｃｃ ０ ０ ０． １４４ ０ ０． １６４ ０ ０ Ｔｅ ｔ Ｃｂｍ Ｔｒ Ｏａ ｓ Ｏｖ ｆ Ｔｅｐ Ａｏ ＪＣ Ｓｇｐ －０． ２８７ －０． ２９７ －０． ２６０ ０． １５２ ０． ３２５ ０ Ａｈ Ｉｗ１ Ｓｍｖ －０． ２３６ －０． ２７４ －０． ３６５ ０． ０２２ ０． ３６５ 表 ３ 分析了克质量差与各变量之间的相关性，但在部 分变量 之间 也 存 在 相 关 性 ．操 作 工 把 控 全 局， 初次设置工艺参数后，会根据实时变化调整参数，其中，烘箱 内的喷 风管 和 空 气 加 热 器 对 于 定 型 的 温 度 方便有直接的影响；进布张力设置，是指工人手工对布匹 进行的张 力大 小 设 置，该 张 力 会 影 响 布 后 续 的 拉幅值，所以前车工的进布张力设置与拉幅有直接关系；经 过多 项工艺 参 数 的 研 究，不 同 的 布 料 种 类 所 设置的车速不同，所以推断布料种类与车速有关 ． 为了进一步提高贝叶斯网络推理的准确性，对各变量进行相关性分析 ．结果表明：空气加热器、喷风 管与温度间的相关性分别为 －０． ５４２ 和 －０． ６００；车速与弹力布种类的相关性为 ０． ７８８；进布张力设置与 拉幅的相关性为 －０． ７４３．由此可知，以上分析的这些变量间有显著相关性 ． ２． ３ 热定型过程贝叶斯网络结构模型 贝叶斯网络结构是由节点和有向 弧 组 成 ［１０］，节 点 代 表 各 影 响 因 素 和 克 质 量 差，有 向 弧 表 示 该 弧 连 接的两个变量之间存在互相影响的关系 ．贝叶斯网络有如下 ５ 个主要构建步骤 ． １）确定影响克质量变量 的 一 级 变 量｛ ＥＰ， ＯＰ， ＴＣ｝，二 级 变 量｛ ＣＦＦ，ＷＫ， ＤＯ， ＢＰ， ＢＷ， ＣＷ ｝，三 级 变量｛ Ｌｒ ｃ， Ｃｃ， Ｉｗ１， Ｉｗ２， Ｓｇｐ， Ａｈ， Ｃｂｍ， Ｔｒ， Ａｏ， Ｆｔ ｉ， Ｉ ｃ ｃ， Ｔｅ ｔ， Ｓｍｖ， Ｏｖ ｆ， Ｔｅｐ， ＪＣ｝． ２）在一张空白图上，先将 三 级 变 量 放 入 空 白 图 中，用 有 向 弧 连 接 空 气 加 热 器 与 温 度，喷 风 管 与 温 度，弹力布种类与车速，进布张力设置与拉幅，箭头指向温度、车速和拉幅 ． ３）将二级变量放入上图中，根据表 １， ２ 的划分，用有向弧连接对应的一级变量和 二级 变量，箭头指 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 周丽春，等：针织物热定型质量因素的团树传播 １０９ 向二级变量 ． ４）将一级变量放入图中，用有向弧连接一级变量和二级变量，箭头指向一级变量 ． ５）将最终质量指标克质量差放入图中，用 有 向 弧 连 接 最 终 质 量 指 标 和 一 级 变 量，箭 头 即 指 向 克 质 量差 ． 按照上述步骤即可完成热定型过程质量因素分析的贝叶斯网络模型构建 ．其中，终端的节点为克质 量差，次层节 点 为 一 级 变 量，初 始 节 点 为 三 级 变量，即直接造成质量影响的各 项基础影响 因 素 ［１１］．在 初 始 节 点 和 终 端 节 点 之 间 还 存 在 一 些过渡的节 点 即 为 二 级 变 量，网 络 拓 扑 结 构， 如图 ３ 所示 ． ２． ４ 先验概率假设 对于三级变量，即该贝叶斯网络 中的根 节 图 ３ 贝叶斯网络结构拓扑图 点可通过查 询 数 据 或 由 以 往 专 家 经 验 获 得 其 先验概率值 ．设 犅犻 有 犿 个 观 测 样 本，使 犅犻 取 Ｆ ｉ ３ Ｂａｙｅ ｓ ｉ ａｎｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅｔ ｏｐｏ ｌ ｏｇｙ ｇ． 值为犻 的样本数 犿犻， 犻＝１， ２ 或犻＝１， ２， ３，且 ∑ 犿犻＝犿．因此，对于研究 中有 大量历 史统计数 据的 部 分， 各个影响因素的先验概率为 犘（ 犅犻 ＝犻）＝ 犿犻／犿． （ １） ３ 贝叶斯网络推理 为了缩短 推 理 时 间 和 降 低 推 理 的 复 杂 度，采 用 团树 传 播 算 法 ［１２１３］．文中主要 应用于 原 因推 理，证 据 变量为最终 质 量 指 标 克 质 量 差，查 询 变 量 为 各 项 影 响因素，从而推理出各影响因素对质量的影响程度 ． ３． １ 端正图的构造 端正图 是 在 贝 叶 斯 网 络 图 的 基 础 上 转 变 而 来 的 ．第一步，找 到 同 一 个 节 点 的 多 个 父 节 点，将 父 节 点两两相连；第 二 步，去 掉 所 有 有 向 边 的 箭 头，即 可 完成端正图的构建，如图 ４ 所示 ． 图 ４ 端正图的构建 Ｆ ｉ ４ Ｃｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｍｏ ｒ ａ ｌｇ ｒ ａｐｈ ｇ． ３． ２ 变量消元顺序的确定 采用最大势搜索算法 ［９］确定消元顺序 ．规则如下：第一步，对一个含有 狀 个变量节点的端正图，先任 选一个节点作为最后一个消元点，编号为 狀；第 二 步，找 出 该 图 中 拥 有 最 多 相 邻 节 点 是 已 编 号 节 点 的 未 编号节点，将该未编号节点编号为 狀－１ 号；第 犽 步，按 照第二 步的 方法 找到 此 未 编 号 节 点，将 其 编 号 为 狀－犽＋１ 号 ．若在某一步中这样的未编号节点有多个，任选一个编号即可 ．当所有节点都被编号后，按编 号从小到大的顺 序 作 为 变 量 消 元 的 顺 序 ．由 此 可 知，文 中的消元 顺 序 为： ＪＣ，Ａｏ， Ｉ ｃ ｃ， Ｆｔ ｉ， Ｓｍｖ，Ｔｅ ｔ，Ｏｖ ｆ， ＢＷ ， ＣＷ， Ｉｗ２，Ｔｒ，Ｌｒ ｃ，Ｃｃ， Ｉｗ１，ＢＰ，ＣＦＦ，Ｔｅｐ，Ａｈ，Ｃｂｍ， Ｓｇｐ，ＷＫ， ＤＯ， ＯＰ， ＴＣ， ＥＰ， Ｇｗｄ． ３． ３ 团树的构建 采用图 消 元 的 算 法 来 构 建 团 树，如 图 ５ 所 示 ．从 一 个贝叶斯网络的端正图出发，按照一定 的 顺序对 该 端 正 图中的变量节点 进 行 消 元 ．在 消 元 过 程 中，消 去 一 个 变 量 犃 之前，先构造一个由 犃 及 犃 所 有 相 邻 的 变 量 节 点 组成的团；消元 结 束 后，将 过 程 中 所 产 生 的 团 用 一 定 的 图 ５ 贝叶斯网络的团树 方式连接起来，得到一颗覆盖贝叶斯网络的团树 ［１４］． Ｆ ｉ ５ Ｃｌ ｉ ｒ ｅ ｅｏ ｆｔ ｈｅＢａｙｅ ｓ ｉ ａｎｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋ ｇ． ｑｕｅｔ 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） １１０ ２０１９ 年 ３． ４ 后验概率计算流程 为直观说明计算流程，以简单贝叶斯网络 ２ 为例 ． １）为团树中的每 个 团 赋 值 ．找 到 贝 叶 斯 网 络 中 的 节 点 相 应 的 概 率 分 布， 存贮于对应团中，如图 ６ 所示 ．团间的传递信息为 犃）＝ ∑犘 （ 犡） 犘（ 犃狘犡）， ψ１（ 犆）＝ 犘（ 犅 ＝ 狔狘犆）， ψ２（ 烌 ２） 烍 （ （ ） （ ） （ ） 烎 φ２ 犆 ＝ ∑犘 犆狘犃 ψ１ 犃 ． 犡 犃）＝ ∑犘 （ 犆狘犃） 犆）， φ１（ ψ２（ 犆 图 ６ 团树 ２ 犃 Ｆ ｉ ６ Ｃｌ ｉ ｒ ｅ ｅ２ ｇ． ｑｕｅｔ ２）设置证据 ．将证据变量赋值带入团中的概率分布 ．团中（图 ６）可设置证 据｛ 犅＝狔｝． ３）任选一个含有查询变量的团作为枢纽 节 点，从 叶 节 点 开 始，逐 步 向 枢 纽 节 点 的 方 向 进 行 信 息 传 递 ，该信息即是从相邻团中或得的概率函数 ．为了实现多变量的查询，信息 传递 分为收集 和分发 两个 ［ １５］ 阶段 ．例如，图 ６ 中的实线部分为信息分发；虚线部分为信息收集；［ ＡＣ］团为枢纽节点 ．信息 传递 和信息 的收集可由式（ １）表示 ． ４）答案提取 ．对于每一个非证据变量都可以成为查询变量，均可在包含其的团中 将信 息提取 出来， 作为后验概率 ．例如，从［ ＡＣ］团中提取出 犘（ 犃｜犅＝狔），其计算式为 ∑犘 （犆狘犃）ψψ １ ２ 犆 犘（ 犃狘犅 ＝ 狔）＝ ∑犘 （犆狘犃）ψ１ψ２ ＝ 犘（ 犃， 犅 ＝ 狔） ． （ 犘 犅 ＝ 狔） （ ３） 犆， 犃 同理，用上述信息传递的方法可从团［ ＡＸ］中提取出变量 犡 的后验概率，即 ∑犘 （犃狘犡）犘（犡）φψ １ ２ 犘（ 犡狘犅 ＝ 狔）＝ 犃 ∑犘 （犃狘犡）犘（犡）φ１ψ２ ＝ 犘（ 犡， 犅 ＝ 狔） ． （ 犘 犅 ＝ 狔） （ ４） 犃， 犡 通过构建团树的方法，后验概率与贝叶斯网计算后验概率的计算结果一致，团树推理模型有效 ． ４ 实例部分 根据式（ １）和专家经验给出各变量的先验概率和 条件概 率表 ．部分 二 状 态、三 状 态 根 节 点 的 先 验 概 率，如表 ４， ５ 所示；温度的条件概率表，如表 ６ 所示 ． 表 ４ 二状态根节点先验概率 Ｔａｂ． ４ Ｐｒ ｉ ｏ ｒ ｉｐ ｒ ｏｂａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｆｒ ｏｏ ｔｎｏｄｅ ｓｏ ｆｔｗｏ  ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｙｏ 序号 Ｃｃ Ｓｇｐ Ａｈ Ｃｂｍ Ａｏ Ｆｔ ｉ Ｉ ｃ ｃ １ ０． ９０ ０． ９５ ０． ９０ ０． ９７ ０． ３７ ０． ４５ ０． ８８ ２ ０． １０ ０． ０５ ０． １０ ０． ０３ ０． ６３ ０． ５５ ０． １２ 表 ５ 三状态根节点先验概率 Ｔａｂ． ５ Ｐｒ ｉ ｏ ｒ ｉｐ ｒ ｏｂａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｆｒ ｏｏ ｔｎｏｄｅ ｓｏ ｆｔ ｈｒ ｅ ｅ  ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｙｏ 序号 Ｌｒ ｃ Ｉｗ１ Ｉｗ２ Ｔｒ Ｏｖ ｆ ＪＣ １ ０． １５ ０． ０５ ０． ０５ ０． １１ ０． ０３ ０． ２５ ２ ０． ７３ ０． ８０ ０． ８０ ０． ７５ ０． ４５ ０． ３６ ３ ０． １２ ０． １５ ０． １５ ０． １４ ０． ５２ ０． ３９ 表 ６ 温度的条件概率表 同 理，可 得 出 其 他 变 量 的 条 件 概 率 表 （ ＣＰＴ）．由 于 所 涉 Ｔａｂ． ６ ＣＰＴｏ ｆｔ ｅｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ 及的变量较多，就不一一列出 ． ４． １ 正向推理 当弹力 布 种 类 为 ＪＣ３０Ｓ＋４０Ｄ，超 喂 为 ０． ２１～０． ４０，即 ｛ ＪＣ＝１， Ｏｖ ｆ＝２｝的情况下，推理计算出最终 质量指标克质 量 差的概率，最终质量 的 合 格 率 为 ６２． ２％ ，克 质 量 比 客 户 要 求 序号 Ａｈ＝１ Ａｈ＝２ Ｓｇｐ＝１ Ｓｇｐ＝２ Ｓｇｐ＝１ Ｓｇｐ＝２ １ ０． １０ ０． ０２ ０． ４０ ０． ２５ ２ ０． ８５ ０． ６３ ０． ４０ ０． ５６ ３ ０． ０５ ０． ３５ ０． ２０ ０． １９ 的最低重量偏低的概率为 １８． ８％ ，克质量比客户 要 求的最高 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 周丽春，等：针织物热定型质量因素的团树传播 １１１ 重量偏高的概率为 １９． ０％．由此可知，布 料 种 类 和 超 喂 的 选 择 对 最 终 质 量 克 质 量 的 影 响 程 度 还 是 比 较 大的 ．然而，在该情况下，克质量偏轻和偏重的概率差距较小，符合工厂的实际生产情况 ． ４． ２ 逆向推理 为了更详细地分析每个部分对质量的影响程度，把变量按照表 １ 的等级进行划分，最终质量指标为 证据变量，其余因素为查询变量，查询变量分为一级变量、二级变量和三级变量 ． ４． ２． １ 一级变量、二级变量推理结果 设置证据变量，当最终质量指标克质量差（ Ｇｗｄ）不同情况时，一 级变量设备方面、操作方面、布料种类，以及二级变量进布架、整纬机、烘箱等导致的概率推理结果，如图 ７ 所示 ． 由图 ７ 可知：当最 终 质 量 克 质 量 小 于 用 户 可 接 受 范 围 的下限，或者最终质量 克 质 量 大 于 用 户 可 接 受 范 围 的 上 限 时，即最终质量不合格时，一级变量中操作方面对 其产生的 影响最大；相应的，在二级变量中操作工操作导致的质量不 合格所在的比例最大，其次是后车和整纬机部分 ．当最终 质 量克质量在用户可接受范 围 内 时，即 克 质 量 差 在 －５～ ＋５ 时，设备方面发生问 题 的 概 率、操 作 方 面 发 生 状 况 的 概 率、 布料种类不同的概率都相对较低 ． 图 ７ 不同变量情况下质量不合格概率值 ４． ２． ２ 三级变量推理 结 果 为 了 进 一 步 探 寻 各 个 环 节 对 最终质量产生的影响 程 度，推 理 得 出 三 级 变 量 在 不 同 质 量 Ｆ ｉ ７ Ｑｕａ ｌ ｉ ｔ ｉ ｓ ｌ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｐ ｒ ｏｂａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｇ． ｙｄ ｑｕａ ｙ ｖａ ｌ ｕｅｕｎｄｅ ｒｔ ｈｅｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅ ｓ 情况下的变化 ．当质量检测在客户要求范围内时，各个变 量 出现问 题的 概 率 都 相 对 较 低 ．仔 细 分 析 各 变 量的取值，将取值中表示该变量不合格的项发生的概 率加一 起，用 于表 示 该 变 量 产 生 问 题 的 概 率，汇 总 结果如表 ７ 所示 ． 表 ７ 推理结果汇总 Ｔａｂ． ７ Ｓｕｍｍａ ｒ ｆｒ ｅ ａ ｓ ｏｎ ｉ ｎｇｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓ ｙｏ 变量 不合格概率汇总 变量 不合格概率汇总 变量 不合格概率汇总 Ｇｗｄ＝１ Ｇｗｄ＝３ Ｇｗｄ＝１ Ｇｗｄ＝３ Ｇｗｄ＝１ Ｇｗｄ＝３ Ｌｒ ｃ ０． ５１５ ０． ５０４ Ｃｃ ０． ５７９ ０． ６４２ Ｉｗ１ ０． ７１５ ０． ５５４ Ｉｗ２ ０． ５０９ ０． ６８１ Ｓｇｐ ０． ２７２ ０． １８６ Ａｈ ０． ０８３ ０． ０６５ Ｃｂｍ ０． ３３２ ０． ２８３ Ｔｒ ０． ５７０ ０． ５８４ Ａｏ ０． ４６１ ０． ２４３ Ｉ ｃ ｃ ０． ２８２ ０． ２４９ Ｔｅ ｔ ０． ７５８ ０． ６９５ Ｓｍｖ ０． ３２１ ０． ２１８ Ｏｖ ｆ ０． ３８８ ０． ８７９ Ｔｅｐ ０． ７０２ ０． ５２３ 由表 ７ 可知：当最终质量克质量小于用户可接受范 围的下 限 时，即 Ｇｗｄ＝１ 时，变 量 车 速 发 生 问 题 的概率最大，其次是展布辊 １ 及温度；车速过慢的概率大 于车速过 快的 概 率，而 温 度 偏 高 的 概 率 也 远 高 于温度偏低的概率；当最终质量克质量大于用户可接受 范围的 上 限 时，即 Ｇｗｄ＝３ 时，超 喂 发 生 问 题 的 概率最大，其次是车速和展布辊 ２，而 超 喂 偏 高 的 概 率 高 于 偏 低 的 概 率，车 速 过 快 的 概 率 大 于 车 速 过 慢 的概率 ． 由表 ７ 还可知：两种情况下，空气加热器和喷风管发生问题的概率都偏低 ．由于进布张 力设置（ Ｆｔ ｉ） 和弹力布类型（ ＪＣ）两项变量取值的特殊性， Ｆｔ ｉ设置在 ３ 种状态 下设置 情况 几乎不 影响， ＪＣ 中 ＪＣ４０Ｓ＋ ２０Ｄ 更容易导致克质量低于客户要求， ＪＣ４０Ｓ＋３０Ｄ 克质量则易高于客户要求 ． ４． ２． ３ 结果分析 由推理可知，一级变量中对克质量问 题影 响 最大 的为 操 作 方 面；二 级 变 量 中 影 响 最 大的为操作工部分，其次是整纬机部分和后车部分；三级 变量 中，车 速、温 度、超 喂 这 ３ 部 分 由 操 作 工 操 控的工艺参数变量是影响较大的部分，其 次 是 展 布 辊 １ 和 展 布 辊 ２．根 据 工 厂 提 供 的 质 量 不 合 格 数 据， 因操作 工设置 工艺参 数错 误，从而导 致的克质 量偏差 高达 ８６％ ，而对于 空气加热 器和喷 风管 发生问 题 的概率偏低 ．经过现场情况的勘察，该设备较少发生故障，可见 推理 结 果 符 合 实 际 生 产 情 况，因 此，推 理 模型有效 ． 企业改善热定型克质量最首要是加强培养员工操作 方面的 知识，特 别 是 操 作 工 在 工 艺 参 数 设 定 方 面的经验积累，即使在很确切的参数设定下，也要根据实 时 监测变 化情 况 进 行 调 节，以 及 设 备 的 定 期 维 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） １１２ ２０１９ 年 护和检测 ．当克质量偏轻时，车速、温度、展布辊 １ 这些方面要着重加强控制和调整；当克质量偏重时，对 超喂、车速和展布辊 ２ 部分的设置要进行调节和改善 ．工厂可参照推理结果有目标地解决现场设备运行 问题和提高人工管理效率，从而提高产品的生产一次合格率 ． ５ 结论 通过分析企业的现场设备机械构造和各个生产环节的操作流程，确定变量名称和取值，并根据历史 数据分析各变量与最终质量指标之间的相关性，得出最终影响因素变量和贝叶斯结构模型 ．贝叶斯的参 数学习主要通过查询变量的历史信息，得出先验概率和条件概率表，采用贝叶斯团树传播的推理方法得 出各变量在不同取值的概率值，并结合工厂实例综合精准定量分析出各变量对克质量差的影响程度 ． 通过该分析可以使工厂的管理人员针对出错概率高 的环节 加强 操 作 培 训 和 严 格 管 理，并 增 强 相 应 设备的监管和维护，对提高产品的生产质量从源头改善提供了可靠的依据，也完成了质量闭环控制中最 关键的质量分析环节 ． 参考文献： ［ １］ 罗国英，林修齐 ． ２０００ 版 Ｉ ＳＯ９０００ 族标准质量管理体系教程［Ｍ］．北京：中国经济出版社， ２００３． ［ ２］ 周静 ．印染生产过程质量分析与预测系统研究［ Ｄ］．厦门：华侨大学， ２００８． ［ ３］ 顾宇峰 ．染整生产过程质量控制关键技术研究与应用［ Ｄ］．厦门：华侨大学， ２０１０． ［ ４］ 徐兰，苏翔 ．基于贝叶斯网络的复 杂 质 量 结 构 产 品 系 统 关 键 质 量 要 素 识 别 方 法 ［ Ｊ］．江 苏 科 技 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）， ２０１５， ２９（ ２）： １９３ １９８． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ４８０７． ２０１５． ０２． ０１７． ｉ ｓ ｓｎ． １６７３ ? ? ｊ． ［ ５］ 任佳，苏宏业 ．印染热定 型 机 煤、电 能 耗 建 模 及 优 化 求 解 研 究 ［ Ｊ］．仪 器 仪 表 学 报， ２０１３， ３４（ ３）： ５８２?５８７． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． ０２５４ ３０８７． ２０１３． ０３． ０１５． ? ｊ． ［ ６］ 赵迪 ．染整热定型工艺模型及数字化设计系统研究［ Ｄ］．厦门：华侨大学， ２０１５． ［ ７］ ＭＯＴＯＭＵＲＡ Ｙ． Ｂａｙｅ ｓ ｉ ａｎｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｓ ｏ ｆ ｔｗａ ｒ ｅ ｓ（ Ｂａｙｅ ｓ ｉ ａｎｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋ）［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＪ ａｐａｎｅ ｓ ｅＳｏ ｃ ｉ ｅ ｔ ｏ ｒＡｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌＩ ｎ  ｙｆ ２００２， １７（ ５）： ５５９ ５６５． ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｅ， ? ｇｅｎｃ ［ ８］ 王双成 ．贝叶斯网络学习、推理与应用［Ｍ］． １ 版 ．上海：立信会计出版社， ２０１０． ［ ９］ ＷＡＮＧＦｅ ｉ， ＬＩＵ Ｄａｙｏｕ， ＸＵＥ Ｗａｎｘ ｉ ｎ． Ｄｉ ｓ ｃ ｒ ｅ ｔ ｉ ｚ ｉ ｎｇｃ ｏｎ ｔ ｉ ｎｕｏｕｓｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅ ｓｏ ｆＢａｙｅ ｓ ｉ ａｎｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｓｂａ ｓ ｅｄｏｎｇｅｎｅ ｔ ｉ ｃａ ｌ  ｇｏ Ｊ］． Ｃｈ ｉ ｎｅ ｓ ｅＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＣｏｍｐｕ ｔ ｅ ｒ ｓ， ２００２， ２５（ ８）： ７９４ ８００． ｒ ｉ ｔ ｈｍｓ［ ? ［ １０］ 张慧永 ．基于贝叶斯网络的交通事故态势研究［ Ｄ］．吉林：吉林大学， ２０１３． ［ １１］ 张连文，郭海鹏 ．贝叶斯网引论［Ｍ］．北京：科学出版社， ２００６． ［ １２］ ＢＥＮＳ ＩＭ， ＫＩＵＲＥＧＨＩＡＮ Ａ Ｄ， ＳＴＲＡＵＢＤ． Ｅｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅｎ ｔＢａｙｅ ｓ ｉ ａｎｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｍｏｄｅ ｌ ｉ ｎｇｏ ｆｓｙ ｓ ｔ ｅｍｓ［ Ｊ］． Ｒｅ ｌ ｉ ａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｉ  ｙＥｎｇ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇａｎｄＳｙ ｓ ｔ ｅｍＳａ ｆ ｅ ｔ ｒ ｅ ｓ ｓ． ２０１２． １１． ０１７． ２０１３， １１２（ ２）： ２００ ２１３． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ? ｙ， ｊ． ［ １３］ ＰＯＯＬＳＡＰＰＡＳ ＩＴ Ｎ， ＤＥＷＲＩＲ， ＲＡＹＩ． Ｄｙｎａｍｉ ｃｓ ｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｉ ｓｋｍａｎａｇｅｍｅｎ ｔｕｓ ｉ ｎｇＢａｙｅ ｓ ｉ ａｎａ ｔ ｔ ａ ｃｋｇ ｒ ａｐｈｓ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ ｙｒ Ｔｒ ａｎｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎｓｏｎＤｅｐｅｎｄａｂ ｌ ｅａｎｄＳｅ ｃｕ ｒ ｅＣｏｍｐｕ ｔ ｉ ｎｇ， ２０１１， ９（ １）： ６１ ７４． ＤＯＩ： １０． １１０９／ＴＤＳＣ． ２０１１． ３４． ? ［ １４］ 李志瑶，宗芳 ．贝叶斯网络推理分析的团树传播 算 法：以 停 车 行 为 分 析 为 例［ Ｊ］．长 春 大 学 学 报， ２０１２， ２２（ ５）： ５０６ ? ５０７． ［ １５］ ＨＯＴＡ Ｐ Ｋ． Ｓｅ ｃｕ ｒ ｉ ｔ ｏｎｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｅｄｅ ｃ ｏｎｏｍｉ ｃｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌｄ ｉ ｓｐａ ｔ ｃｈｔ ｈｒ ｏｕｇｈｆ ｕ ｚ ｚ ｓ ｅｄｇ ｒ ａｖ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｓ ｅ ａ ｒ ｃｈａ ｌ  ｙｃ ｙｂａ ｇｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ［ Ｊ］． Ｐｒ ｏ ｃ ｅｄ ｉ ａＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ， ２０１５， ６（ ４）： ４１１ ４１９． ＤＯＩ： １０． １２６９１／ａ ｅ ｅ ｅ ３ ２ ４． ? ? ? ? ｊ （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１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１７１０００６ ? 采用 犃犆犌犃犖 及多特征融合的 高光谱遥感图像分类 刘群，陈锻生 （华侨大学 计算机科学与技术学院，福建 厦门 ３６１０２１） 摘要： 为解决标记样本缺乏、提升分类精度及增强模型容错性等问题，提出一种基于辅助分类器生成对抗网 络（ ＡＣＧＡＮ）的分类方法 ．首先，将预训练的 ＡＣＧＡＮ 模型 作 为 光 谱 特 征 提 取 器，采 用 局 部 二 值 模 式（ ＬＢＰ）算 法提取图像的纹理特征；然后，融合光谱特征和纹理特征，由卷积神 经 网 络（ ＣＮＮ）进 行 分 类 ．在 ２ 个 广 泛 使 用 的数据集上进行实验，结果表明：相较于其他方法，文中方法可显著提高分类精度 ． 关键词： 高光谱图像分类；生成对抗网络；局部二值模式；卷积神经网络 中图分类号： ＴＰ３９１ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ０１１３ ０８ ? ? ? 犆 犾 犪 狊 狊 犻 犳 犻 犮 犪 狋 犻 狅狀狅 犳犎狔狆犲 狉 狊 犮 狋 狉 犪 犾犚犲犿狅 狋 犲犛 犲 狀 狊 犻 狀犵犐犿犪犵 犲 狊 狆犲 犝狊 犻 狀犵犃犆犌犃犖犪狀犱犉狌 狊 犻 狅狀狅 犳犕狌 犾 狋 犻 犳 犲 犪 狋 狌 狉 犲 ＬＩＵ Ｑｕｎ，ＣＨＥＮ Ｄｕａｎｓｈｅｎｇ （ Ｃｏ ｌ ｌ ｅｇｅｏ ｆＣｏｍｐｕ ｔ ｅ ｒＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ，Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｙ，Ｘｉ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ｉ ｎｏｄｅ ｒｔ ｏｓ ｏ ｌ ｖｅｔ ｈｅｐ ｒ ｏｂ ｌ ｅｍｆ ｏ ｒｌ ａ ｃｋｏ ｆｌ ａｂｅ ｌ ｅｄｓ ａｍｐ ｌ ｅ ｓ， ｉｍｐ ｒ ｏｖｅｔ ｈｅｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｃ ｃｕ ｒ ａ ｃｙａｎｄｅｎ  ｈａｎｃ ｅｔ ｈｅｆ ａｕ ｌ ｔｔ ｏ ｌ ｅ ｒ ａｎｃ ｅｏ ｆｔ ｈｅｍｏｄｅ ｌ，ａｈｙｐｅ ｒ ｓｐｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌｓ ｅｎｓ ｉ ｎｇｉｍａｇｅｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｍｅ ｔ ｈｏｄｂａ ｓ ｅｄｏｎａｕｘ ｉ ｌ ｉ ａ ｒ ｙ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｅ ｒｇｅｎｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖｅａｄｖｅ ｒ ｓ ａ ｒ ｉ ａ ｌｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋ （ＡＣＧＡＮ）ｉ ｓｐ ｒ ｏｐｏ ｓ ｅｄ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｈｅｐ ｒ ｅ  ｔ ｒ ａ ｉ ｎｅｄ ＡＣＧＡＮ ｍｏｄｅ ｌｉ ｓ ｙ，ｔ ｈｅｔ ｅｘ ｔ ｕ ｒ ｅｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓｏ ｆｔ ｈｅｉｍａｇｅａ ｒ ｅｅｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｅｄｂｙｌ ｏ ｃ ａ ｌｂ ｉ ｎａ ｒ ｔ  ｔ ｒ ｅ ａ ｔ ｅｄａ ｓａｓｐｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅｅｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ，ａｎｄｔ ｙｐａ ＬＢＰ）ａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ．Ｔｈｅｎ，ｔ ｈｅｓｐｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓａｎｄｔ ｅｘ ｔ ｕ ｒ ｅｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓａ ｒ ｅｍｅ ｒ ａ ｌ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｅｄｂｙｃ ｏｎｖｏ ｌ ｕ  ｔ ｅ ｒ ｎ（ ｇｏ ｇｅｄａｎｄｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｎｅｕ ｒ ａ ｌｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋ（ ＣＮＮ）．Ｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ｓｏｎｔｗｏｗｉ ｄｅ ｌ ｅｄｄａ ｔ ａ ｓ ｅ ｔ ｓｓｈｏｗｔ ｈａ ｔｃ ｏｍｐａ ｒ ｅｄｗｉ ｔ ｈｏ ｔ ｈｅ ｒｍｅ ｔ ｈ  ｙｕｓ ｈｅｐ ｒ ｏｐｏ ｓ ｅｄｍｅ ｔ ｈｏｄｃ ａｎｓ ｉ ｉ ｆ ｉ ｃ ａｎ ｔ ｌ ｒ ｏｖｅｔ ｈｅｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｃ ｃｕ ｒ ａ ｃｙ． ｏｄｓ，ｔ ｇｎ ｙｉｍｐ ｒ ａ ｔ ｉ ｖｅａｄｖｅ ｒ ｓ ａ ｒ ｉ ａ ｌｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｓ；ｌ 犓犲 狉 犱 狊： ｈｙｐｅ ｒ ｓｐｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌｉｍａｇｅｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ；ｇｅｎｅ ｏ ｃ ａ ｌｂ ｉ ｎａ ｒ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎ；ｃ ｏｎｖｏ ｌ ｕ  ｙｐａ 狔狑狅 ｔ ｉ ｏｎａ ｌｎｅｕ ｒ ａ ｌｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｓ 由于高光谱 遥 感 图 像 维 数 高、数 据 量 大，为 降 低 计 算 复 杂 度，解 决 高 光 谱 图 像 分 类 中 常 见 的 ［ ］ ［ ］ Ｈｕｇｈｅ ｓ现象，一系列基于降维的分类方法应运而生 ．降维的方式包括波段选择 １?５ 和特征 提取 ６７ ． Ｄａ ｔ  ［ ］ ｔ ａ 等 ８ 提出一种无监督波段提取方法，利用基 于 密 度 的 空 间 聚 类 技 术 和 核 主 成 分 分 析 （ ＫＰＣＡ）转 换 原 始数据，进行波段选择 ．由于有监督分类通常需要大量的 标 记样本，而样 本 不 足 将 导 致 分 类 精 度 受 限 等 问题 ．于是，可采用主动学习和手动标记 ．手动标记成 本高、难度 大、存 在 混 合 像 元 ．因 此，一 般 采 用 主 动 学习的方法 ．孙宁等 ［９］提出一种结合主动学习和滤波 器的分 类 方 法，分 类 效 果 较 好 ．高 光 谱 遥 感 图 像 的 另一个特点是波段间冗余大，特征包含更多的不确定 性 ．对 此，一般 采取 对 数 据 进 行 预 处 理 或 特 征 融 合 的方式 提升分 类精度 ．王巧玉等 ［１０］提出 一种结合波段 选择 和保边 去噪滤 波的分类 方法，用 堆栈 降噪自 收稿日期： ２０１７ １０ １７ ? ? 通信作者： 陈锻生（ １９５９ Ｅ ｉ ｌ： ｄｓ ｃｈｅｎ＠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： 国家自然科学基金面上资助项目（ 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） １１４ ２０１９ 年 编码器和 ｓｏ ｆ ｔｍａｘ 分类器构成的深度学习网络进行分类，该方法分类精度较高，但需要的训 练样 本数较 多，应用性较差 ．针对以上问题，本 文 提 出 一 种 基 于 辅 助 分 类 器 生 成 对 抗 网 络（ ＡＣＧＡＮ）的 高 光 谱 遥 感 图像分类方法，利用生成对抗的思想，在模型训练过程中，使用少量标记样本，学习地物的光谱特征 ． １ 基于 犃犆犌犃犖 的特征融合高光谱图像分类 １． １ 基于 犃犆犌犃犖 的高光谱图像分类 ［ ］ Ｇｏｏｄ ｆ ｅ ｌ ｌ ｏｗ 等 １１ 在 ２０１４ 年提出生成对抗网络，模型包含生成器 Ｇ 和判别器 Ｄ．判别器的任务是判 断给定的样本是否真实；而生成器的 任 务 是 接 收 一 个 随 机 噪 声 向 量 犣 作 为 输 入，输 出 与 真 实 样 本 相 似 的伪样本 ．生成器试图欺骗判别器，而判别器尽量让自己不被欺骗 ．经过 交替优 化训 练， ２ 个 模型 都能得 到提升，最终达到纳什平衡 ．此时，生成器 和 判 别 器 都 学 习 到 样 本 的 分 布 ．将 生 成 对 抗 网 络 （ ＧＡＮ）应 用 到高光谱遥感分类中，可以有效弥补样本不足的问题 ．模型 训练 中并非 单 纯 地 拟 合 样 本，而 是 学 习 样 本 的光谱特征。 ［ ］ Ｈｅ 等 １２ 提出一种基于 ＧＡＮ 的半监督学习高光谱遥感图像分类，其在３ 个数据集上的分类结果显 ［ ］ 示该方法的有效性，但分 类 精 度 达 不 到 实 用 要 求 ． Ｌ ｉ ｎ 等 １３ 提 出 一 种 多 层特征匹配生成对抗网络方法，获得优于稀疏编码的多特征融合方法和 基于谱聚类改进的无监督特征学习算法的分类效果 ．在高光谱遥感图像 分类问题中，地物类别一般有十多个 ．因此，判别器不仅要判断给定输入 样本的真实性，还应判断输入样本的类别 ．故 ＡＣＧＡＮ［１４］更 适 合 分 析 此 类问题 ． ＡＣＧＡＮ 在生成器的输入端为每个噪声数据指定一个类别 标签 犆，以引导生成类条件样本，类条件合成能够 提升生 成 的 样 本 质 量，并 扩 展损失函数 ．判别器 Ｄ 的 输 入 是 真 实 样 本 犡ｒｅａｌ或 生 成 器 生 成 的 伪 样 本 犡ｆａｋｅ，输出是给定样本的真假性及该样本属于某个类别的概率 ． ＡＣＧＡＮ 模型结构，如图 １ 所示 ． 图 １ ＡＣＧＡＮ 模型结构 Ｆ ｉ １ ＡＣＧＡＮ ｍｏｄｅ ｌｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｇ． 生成器可表达为 犡ｆａｋｅ＝犌（ 犮， 狕）．判别器 中，通 过一个 ｓｏ ｆ ｔｍａｘ 分 类 器给出样本 犡 属于 犓 个相互独立的类别的概率 ．生成器和判别器的结构，如图 ２ 所示 ． （ ａ）生成器 （ ｂ）判别器 图 ２ 生成器和判别器网络结构图 Ｆ ｉ ２ Ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅｏ ｆｇｅｎｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋａｎｄｄ ｉ ｓ ｃ ｒ ｉｍｉ ｎａ ｔ ｏ ｒｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋ ｇ． 生成器输入的噪声向量 犣 为 ４０， ２ 个全连接层分别包含 １０２４ 和 １２８ 个单元 ．将大小为 １２８ 的中间 层数据送入 ２ 个激活函数分别 为 ｓ ｉ ｉ ｄ 和 ｓｏ ｆ ｔｍａｘ 的 全 连 接 层，得 到 样 本 的 真 假 性 输 出 和 类 别 概 率 ｇｍｏ 输出 ．除了第 １ 个卷积层和最后 ２ 个全连接层，其他卷积层和全连接层均添加 批规 范 化（ Ｂａ ｔ ｃｈ ｒｍａ ｌ  ?Ｎｏ Ｌｅ ａｋｙＲｅＬＵ）层 ．一次迭代过 程包 括： １）学习 生成伪 样本； ２）训 ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏｎ）层和修正线性单元的特殊版本（ 练一次判别器； ３）训练整个 ＡＣＧＡＮ 网络 ．目标函数包含正确图像源的对数似然 犔ｓ 和正确类别的对数 似然 犔ｃ，即 犔ｓ ＝ 犈［ ｌ 犛 ＝ｒ ｅ ａ ｌ狘犡ｒｅａｌ）］＋犈［ ｌ 犛 ＝ｆ ａｋｅ狘犡ｆａｋｅ）］， ｇ犘（ ｇ犘（ 犔ｃ ＝ 犈［ ｌ 犆 ＝犮｜犡ｒｅａｌ）］＋犈［ ｌ 犆 ＝犮｜犡ｆａｋｅ）］ ． ｇ犘（ ｇ犘（ 上式中：训练判别器 犇 阶段最大化为（ 犔ｓ＋犔ｃ），训练生成器 犌 阶段最大化为（ 犔ｃ－犔ｓ）．在 ＡＣＧＡＮ 中， 使用的是 Ａｄａｍ 优化算法，可以降低收敛到局部最优的风险 ． 在用 ＡＣＧＡＮ 模型对高光谱图像进行分 类 中，模 型 只 用 到 图 像 的 光 谱 信 息 ．但 原 始 光 谱 信 息 包 含 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 刘群，等：采用 ＡＣＧＡＮ 及多特征融合的高光谱遥感图像分类 １１５ 噪声，不利于直接分类 ．预训练的 ＡＣＧＡＮ 模 型 中 的 生 成 器 和 判 别 器 都 学 习 了 各 类 地 物 光 谱 的 内 在 特 征 ．因此，将 ＡＣＧＡＮ 模型中的判别器 Ｄ 作为光谱特征提取器，利用纹理特征 提取 局部二 值模 式（ ＬＢＰ） 在空间上提取特征，将光谱特征和空间特征拼接后，利用卷积神经网络分类，提升分类精度 ． １． ２ 旋转不变的局部二值模式 ［ ］ ＬＢＰ 最早由 Ｐ ｉ ｅ ｔ ｉ ｋａ ｅ ｉ ｎｅｎ 等 １５ 提出，作为描述图像局部纹理 特 征 ．原 始 的 ＬＢＰ 定 义 在 ３ｐｘ×３ｐｘ 的窗口内，以窗口的中心像素为阈值，与相邻 ８ 个像素相比较 ．若相邻像素值不小于中心像素，则该位置 被标记为 １；否则，被标记为 ０．将标记的二进制码转化成十进制数，得到 ＬＢＰ 值 ．由于拍摄 时间、角度和 地物本身的分布，高光谱图像内的地 物 特 征 具 有 旋 转 性 ．因 此，采 用 具 有 旋 转 不 变 性 的 ＬＢＰ，即 将 标 记 出的二进制码按位旋转，取最小值作为中心像素的 ＬＢＰ 值 ．局部二值模式示意图，如 图 ３ 所示 ．图 ３ 中： Ｐａ ｔ ｔ ｅ ｒｎ＝０００１１１１１； ＬＢＰ＝１＋２＋４＋８＋１６＝３１．由 于 ＬＢＰ 是逐像素计 算 的，因 此，在 高 光 谱 图 像 的 每 一 个 波 段上都可以计算出一个与原 图同样大 小的纹 理特 征 图 ． 选取信息熵最大的 犖 个波段，计算出 犖 个纹理特征图， 即对每个像素 的 地 物 而 言，拥 有 一 个 长 度 为 犖 的 纹 理 特征向量 ． １． ３ 空谱特征融合的高光谱图像分类 将样本的原始 光 谱 信 息 输 入 预 训 练 的 ＡＣＧＡＮ 模 型的判别网络 Ｄ 中，取网络的中间层特征数据作为 样本 （ ａ）原始数据 （ ｂ）二进制编码 图 ３ 局部二值模式示意图 Ｆ ｉ ３ Ｓｃｈｅｍａ ｔ ｉ ｃｄ ｉ ａｇ ｒ ａｍｏ ｆｌ ｏ ｃ ａ ｌｂ ｉ ｎａ ｒ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎ ｇ． ｙｐａ 光谱特征 ．具体实验时，选取判别器第 ２ 个全连接层的输出 作为样 本的 光 谱 特 征，大 小 为 １２８（节 １． １）． 同时，计算高光谱图像数据集中每个波段的信息熵，信息熵越大，表明该波段包含的信息量越多 ．选取信 息熵最大的前 ７ 个波段 ．在被选 波段上计 算 纹 理特 征 图，由 此，每 个 像 素 点 所 在 样 本 将 获 得 长度为 ７ 的纹理特征向量 ．将每 个样本的 光 谱 特征和纹理特征拼接融合（融合 后特征向 量 长 度为 １２８＋７＝１３５）作 为 样 本 的 光 谱 空 间 特 征，接着用卷 积 神 经 网 络 进 行 训 练 和 分 类 ．文 中提出的基 于 ＡＣＧＡＮ 的 空 谱 特 征 融 合 高 光 谱遥感图像 分 类 框 架 ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ?ＣＮＮ，如 图 ４ 所示 ． ＣＮＮ 分 类 器 由 ３ 个 卷 积 层 （卷 积 核 个 数 分 别为 ３２， ６４ 和 １２８，窗口大小为 １１×１）、 ３个 图 ４ ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ ?ＣＮＮ 分类系统框架 Ｆ ｉ ４ ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｙ ｓ ｔ ｅｍｆ ｒ ａｍｅｗｏ ｒ ｋ ?ＣＮＮｃ ｇ． 全连接层（神经元数分别为 １０２４， １２８ 和 犓）组成 ．除了第 １ 个卷积层和最后 １ 个全连接层，其他 卷积层 和全连接层均添加了 Ｂａ ｔ ｃｈＮｏ ｒｍａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏｎ 层和 Ｌｅ ａｋｙＲｅＬＵ 层 ． ２ 实验结果与分析 ２． １ 实验数据及评价标准 实验数据选取 Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ２ 个高光谱数据集 ． Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ 和Ｉ ｙ 数据集的图像 大小为 ６１０ｐｘ×６１０ｐｘ，包 含 １０３ 个 光 谱 波 段，去 除 图 像 中 的 一 些 无 用 像 素 ．实 验 使 用 的 图 像 大 小 为 ６１０ｐｘ×３４０ｐｘ×１０３ｐｘ，包含 ９ 个地 物 类 别，其 单 波 段 灰 度 图 和 地 物 实 况 分 布，如 图 ５（ ａ）所 示 ． Ｐａｖ ｉ ａ Ｕｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ 数据集的地物类别、每类的样本数目及实验中训练与测试样本的数目，如表 １ 所示 ． Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ数据集原始数据包含 ２２４ 个波段，图像大小 为 １４５ｐｘ×１４５ｐｘ．去 除 ４ 个 严 重 受 损 的 波段和 ２０ 个水吸收波段后，剩余 ２００ 个 波 段 Ⅰ ．数 据 集 可 从 网 站（ ／ｃ ｈ ｔ ｔ ｅｈｕ． ｅｕｓ ｃｗｉ ｎ ｔ ｃ ｏ／ ｉ ｎ  ｐ：∥ｗｗｗ． ｄｅｘ． ｉ ｔ ｌ ｅ＝Ｈｙｐｅ ｒ ｓｐｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｔ ｅ ｉ ｎｇ?Ｓｃ ｅｎｅ ｓ＃Ｉ ｎｄ ｉ ａｎ?Ｐ ｉ ｎｅ ｓ）中 获 取 ．数 据 集 包 含 １６ 类 地 ?Ｒｅｍｏ ?Ｓｅｎｓ ｐｈｐ？ｔ 物，其单波段灰度图和地物实 况 分 布，如 图 ５（ ｂ）所 示 ． Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ 数 据 集 的 地 物 类 别、每 类 的 样 本 数 目，以及实验中训练与测试样本的数目，如表 ２ 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） １１６ （ ａ）Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ２０１９ 年 （ ｂ）Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ 图 ５ 单波段灰度图及地物实况分布 Ｆ ｉ ５ Ｇｒ ａｙ ｓ ｃ ａ ｌ ｅｉｍａｇｅａｎｄｇ ｒ ｏｕｎｄｔ ｒ ｕ ｔ ｈｍａｐｓｆ ｏ ｒｓ ｉ ｎｇ ｌ ｅｗａｖｅ ｌ ｅｎｇ ｔ ｈ ｇ． 表 １ Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ 数据集训练和测试样本数 由表 ２ 可 知： Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ 数 据 集 中， １， ４， ７， Ｔａｂ． １ Ｎｕｍｂｅ ｒｏ ｆｔ ｒ ａ ｉ ｎａｎｄｔ ｅ ｓ ｔｓ ａｍｐ ｌ ｅ ｓ ９， １３， １５ 和 １６ 类地物的样 本 数 比 较 少，在 同 一 训 练样本率下，这 几 类 地 物 的 分 类 精 度 不 稳 定 且 明 显低于其他类别，对整体分类精度影响较大 ． ａｂｏｕ ｔＰａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｔ ａ ｙｄａ 编号 类别名 总样 本数 训练 样本数 测试 样本数 １ Ａｓｐｈａ ｌ ｔ ６６３１ ６６３ ５９６８ ２ Ｍｅ ａｄｏｗｓ １８６４９ １８６４ １６７８５ 对训练样本数与总体分类精度间的关系研究 发现 ［ １６］ ：基于特征基元分类训 练 样 本 选 取 的 数 量 为 ６～８ 倍波段数目时，分类精度可以达到较高的 ３ Ｇｒ ａｖｅ ｌ ２０９９ ２０９ １８９０ 水平，并进入一个平稳阶段；而基于像元分类训练 ４ Ｔｒ ｅ ｅ ｓ ３０６４ ３０６ ２７５８ 样本选取数量在 ２４～３０ 倍时，分类精度才能达到 ５ Ｐａ ｉ ｎ ｔ ｅｄｍｅ ｔ ａ ｌｓｈｅ ｅ ｔ ｓ １３４５ １３４ １２１１ 较高的水平 ．在文献［ １１］中，只保留样本数较多的 ６ Ｂａ ｒ ｅｓ ｏ ｉ ｌ ５０２９ ５０２ ４５２７ ８ 个类 别 且 每 个 类 别 选 取 ２００ 个 样 本 作 为 训 练 集 ．一般认为，样本数目为波段数 ２～４ 倍时，分类 ７ Ｂ ｉ ｔ ｕｍｅｎ １３３０ １３３ １１９７ ８ ｌ ｏ ｃｋ ｉ ｎｇＢｒ ｉ ｃｋｓ Ｓｅ ｌ ｆ ?Ｂ ３６８２ ３６８ ３３１４ ９ 合计 Ｓｈａｄｏｗｓ ９４７ ９４ ８５３ ４２７７６ ４２７３ ３８５０３ 效果较好 ［１７］．文 献 ［ １８  １９］随 机 选 择 一 半 的 样 本 作为训练样本 ． 表２ Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ数据集训练和测试样本数 Ｔａｂ． ２ Ｎｕｍｂｅ ｒｏ ｆｔ ｒ ａ ｉ ｎａｎｄｔ ｅ ｓ ｔｓ ａｍｐ ｌ ｅ ｓａｂｏｕ ｔＩ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓｄａ ｔ ａ 编号 类别名 总样 本数 训练 样本数 测试 样本数 编号 类别名 总样 本数 训练 样本数 测试 样本数 １ Ａｌ ｆ ａ ｌ ｆ ａ ４６ ４ ４２ １０ Ｓｏｙｂｅ ａｎ ｔ ｉ ｌ ｌ ?ｎｏ ９７２ ９７ ８７５ ２ Ｃｏ ｒ ｎ ｔ ｉ ｌ ｌ ?ｎｏ １４２８ １４２ １２８６ １１ Ｓｏｙｂｅ ａｎ ｎ ｔ ｉ ｌ ｌ ?ｍｉ ２４５５ ２４５ ２２１０ ３ Ｃｏ ｒ ｎ ｎ ｔ ｉ ｌ ｌ ?ｍｉ ８３０ ８３ ７４７ １２ Ｓｏｙｂｅ ａｎ ｃ ｌ ｅ ａｎ ? ５９３ ５９ ５３４ ４ Ｃｏ ｒ ｎ ２３７ ２３ ２１４ １３ Ｗｈｅ ａ ｔ ２０５ ２０ １８５ ５ Ｇｒ ａ ｓ ｓ ｓ ｔ ｕ ｒ ｅ ?ｐａ ４８３ ４８ ４３５ １４ Ｗｏｏｄｓ １２６５ １２６ １１３９ ６ Ｇｒ ａ ｓ ｓ ｔ ｒ ｅ ｅ ｓ ? ７３０ ７３ ６５７ ７ Ｇｒ ａ ｓ ｓ ｓ ｔ ｕ ｒ ｅ ?ｐａ ?ｍｏｗｅｄ ２８ ２ ２６ １５ Ｂｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎｇｓ ａ ｓ ｓ ?Ｇｒ ? Ｔｒ ｅ ｅ ｓ ｉ ｖｅ ｓ ?Ｄｒ ３８６ ３８ ３４８ ８ Ｈａｙ ｎｄ ｒ ｏｗｅｄ ?ｗｉ ４７８ ４７ ４３１ Ｓ ｔ ｏｎｅ ｔ ｅ ｅ ｌ ｒ ｓ ?Ｓ ?Ｔｏｗｅ ９３ ９ ８４ ９ Ｏａ ｔ ｓ ２０ ２ １８ １０２４９ １０１８ ９２３１ １６ 合计 分类完成后，得到整幅图像每个像元的类别预 测结果 ．一般 采 用混 淆 矩 阵、总 体 分 类 精 度（ ＯＡ）、各 类精度（ ＣＡ）、平均分类精度（ ＡＡ）及 Ｋａｐｐａ 系 数 等 评 价 标 准 衡 量 模 型 的 性 能 ．将 高 光 谱 图 像 分 类 结 果 与地物真实标记图进行对比，可得到混淆矩阵 ．各类精度 和 总体分 类精 度 均 可 通 过 混 淆 矩 阵 求 出 ．平 均 分类精度表示所有类别分类精度的平均值，即各个类别的 ＣＡ 值的总和除以类别个 数 ． Ｋａｐｐａ 系 数是评 ［ ］ 价一致性和信度的一种重要指标 ．Ｍｏｎｓ ｅ ｒｕ 等 ２０ 认为当 Ｋａｐｐａ系数大于 ０． ７５ 时，分类器的分类性能良 好；而当 Ｋａｐｐａ系数小于 ０． ４０ 时，性能较差 ． ２． ２ 实验结果分析 块大小和训练样本率对模型分类精度的影响，如图 ６ 所示 ．图 ６ 中： Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ数据集设置的样本 率为 ０． １０，块大小为 ７０； Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ １０，块大小为 ２００． ｙ 数据集设置的样本率为 ０． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 刘群，等：采用 ＡＣＧＡＮ 及多特征融合的高光谱遥感图像分类 （ ａ）Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ １１７ （ ｂ）Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ 图 ６ 块大小和训练样本率与分类精度的关系 Ｆ ｉ ６ Ｒｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｈ ｉ ｔｗｅ ｅｎｂａ ｔ ｃｈ  ｓ ｉ ｚ ｅａｎｄｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎｇｓ ａｍｐ ｌ ｅｒ ａ ｔ ｅａｎｄｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｃ ｃｕ ｒ ａ ｃｙ ｇ． ｐｂｅ 实验中， ＡＣＧＡＮ 模型某次的分 类 结 果 及 其 混 淆 矩 阵，如 图 ７ 所 示 ．由 图 ７ 可 知：整 体 分 类 精 度 为 ０． ９６９，平均分类精度为 ０． ９４７， Ｋａｐｐａ系数为 ０． ９６５；采用 ＡＣＧＡＮ 模 型对高 光谱 图像进行 分类可 获得 较高分类精度，且 所 需的标记样本数 较 少 ．需要注意 的是，在训练 样本率为 ０． １０ 的 情况 下，第 １， ７和９ 类样本的分类精度不高，原因是这 ３ 类地物样本数太少，模型还不能全面且稳定地学习到该类地物光谱 的内在特征 ．基于以上考虑，在保留少 量 样 本 类 别 且 其 他 类 别 的 训 练 样 本 率 保 持 ０． １０ 的 情 况 下，仅 将 １， ７ 和９ 这３ 类的训练样本数由原来的４， ２， ２ 个全部增加到５ 个 ．增加７ 个训练样本后的分类结果及其 混淆矩阵，如图 ８ 所示 ．由图 ８ 可知：整体分类精度为 ０． ９８２０，平均分类精度为 ０． ９６７９， Ｋａｐｐａ 系数为 ０． ９７９５；在极少地增加少样本类别的训练样本数的情况下，整体分类精度显著提升 ． （ ａ）分类结果 （ ｂ）混淆矩阵 （ ａ）分类结果 （ ｂ）混淆矩阵 图７ Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ 分类结果图 图 ８ 微调训练数据后的 Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ 分类结果图 Ｆ ｉ ７ Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔｏ ｆ ｇ． Ｆ ｉ ８ Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔｏ ｆＩ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｇ． Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ ｆ ｉ ｎｅａｄ ｕｓ ｔ ｉ ｎｇｔ ｈｅｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎｇｓ ａｍｐ ｌ ｅ ｓ ｊ 在 Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ 数 据 集 下，模 型 训 练 ５００ 次，分 类 精度可达 ０． ９６２５，其 分 类 效 果，如 图 ９ 所 示 ．由 图 ９ 可 知： 对于大样本数据集， ＡＣＧＡＮ 的分 类 性 能 依 然 较 好，但 第 ３ 类沙砾大部分误分成第 ８ 类 地 砖 （图 ９ 中 方 框 区 域），这 是 由于高光谱图像异物同谱和同物异谱的现象造成的 ． 由以上实验可 知： ＡＣＧＡＮ 模 型 对 样 本 特 征 的 学 习 能 力较强，极少地增加训练样本也能获得精度的明显提升 ．这 表明 ＡＣＧＡＮ 在高 光 谱 遥 感 图 像 上 及 其 他 分 类 领 域 上 具 有可行性，并且可以获得较好的分类效果 ． （ ａ）地物实况 （ ｂ）分类结果 图 ９ Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ 数据集分类的效果 ２． ３ 光谱空间特征分类实验结果分析 Ｆ ｉ ９ Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔｏ ｆＰａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｇ． ｙ Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ数据集分 类 结 果 及 精 度 对 比，如 图 １０ 和 表 ３ 所示 ．由图 １０ 和表 ３ 可知： ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ ?ＣＮＮ 分类法中，用 ＣＮＮ 进行光谱空间 特征 分类时，训练 次 数仅需５０ 次，且训练样本率可降低至０． ０５（将１， ７， ９， １６ 这４ 类的训练样本数增至５ 个），即训练集个 数为 ５１７，测试集个数为 ９７３２．由于训练次数 和 训 练 集 的 减 小，模 型 的 运 算 量 也 减 小，运 行 时 间 随 之 明 显降低 ．采用 １０ 次实验为一组的统计结果发现， ＯＡ 的平 均 值 达 到 ０． ９７９８，相 比 ＡＣＧＡＮ 分 类 法 提 升 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） １１８ ２０１９ 年 ３． ５２％．由图 １０ 可知： ＡＣＧＡＮ 模型在不进行空间滤波的情况下，也可获得比半监督 的 ３ＤＢＦ?ＧＡＮｓ 更 好的分类精度；将 ＡＣＧＡＮ 作为纹理特征提取器并使用 ＣＮＮ 进行分类，优于直接使用原始 光谱 数据进 行分类；纹理特征的加入，可提升分类精度 ． （ ａ）３ＤＢＦ ?ＧＡＮｓ （ ｂ）ＡＣＧＡＮ （ ｃ）ＡＣＧＡＮ?ＣＮＮ （ ｄ）ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ ?ＣＮＮ 图 １０ Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ数据集分类结果 Ｆ ｉ １０ Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔｏ ｆＩ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓｄａ ｔ ａ ｇ． 表 ３ 不同分类方法精度对比 Ｔａｂ． ３ Ｃｏｍｐａ ｒ ｉ ｓ ｏｎｏ ｆａ ｃ ｃｕ ｒ ａ ｃｙｉ ｎｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄｓ Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ 分类方法 ＯＡ ＡＡ Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ Ｋａｐｐａ系数 ＯＡ ＡＡ Ｋａｐｐａ系数 ３ＤＢＦ ?ＧＡＮｓ ０． ７５６２ ０． ８１０５ ０． ７２２３ ０． ７７９４ ０． ８１３６ ０． ７１３２ ＡＣＧＡＮ ０． ９５２７ ０． ９５６２ ０． ９４５９ ０． ９６２５ ０． ９１７０ ０． ９５０１ ＡＣＧＡＮ?ＣＮＮ ０． ９７８６ ０． ９６６７ ０． ９７５６ ０． ９８５８ ０． ９７５３ ０． ９８１２ ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ ?ＣＮＮ ０． ９９０６ ０． ９８７４ ０． ９８９３ ０． ９８８３ ０． ９８２４ ０． ９８４４ Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｂ），（ ｃ）可 知：将 ＡＣＧＡＮ 用 作 特 ｙ 数据集分类结果，如 表 ３ 和 图 １１ 所 示 ．由 图 １１（ 征提取器，对提取的光谱特征分类减少了异物同谱导致的误分 ． （ ａ）３ＤＢＦ ?ＧＡＮｓ （ ｂ）ＡＣＧＡＮ （ ｃ）ＡＣＧＡＮ?ＣＮＮ （ ｄ）ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ ?ＣＮＮ 图 １１ Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ 数据集分类结果 Ｆ ｉ １１ Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔｏ ｆＰａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｇ． ｙ ２． ４ 与其他分类方法对比分析 在 ２ 个 数 据 集 上，对 ＡＣＧＡＮ，ＡＣＧＡＮ? ＣＮＮ， ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ?ＣＮＮ， Ｐ ｉ ｘｅ ｌ ＳＶＭ ５ ?ＣＮＮ， 种分类方 法 进 行 实 验 对 比 分 析 ．在 Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ 数据集上，还对比了全部类 别（ １６ 类）与 只 保 留 样 本数大于波段数 ２ 倍的类别（ ９ 类）这 ２ 种 数 据 的 分类结果 ． Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ 数据集上 的分 类结果 及精度对比，如表 ４ 和图 １２ 所示 ．由表 ４ 可知：对 提取的光谱特征进行分类比直接使用原始光谱数 表 ４ Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ 分类结果精度对比 Ｔａｂ． ４ Ａｃ ｃｕ ｒ ａ ｃｙｃ ｏｍｐａ ｒ ｉ ｓ ｏｎｏ ｆｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓ ａ ｔＰａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ 分类方法 ＯＡ ＡＡ Ｋａｐｐａ系数 ＡＣＧＡＮ ０． ９６２５ ０． ９１７０ ０． ９５０１ ＡＣＧＡＮ?ＣＮＮ Ｐ ｉ ｘｅ ｌ ?ＣＮＮ ＳＶＭ ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ ?ＣＮＮ ０． ９８８４ ０． ９９０６ ０． ９８６４ ０． ９８９７ ０． ９７９５ ０． ９８３５ ０． ９７９０ ０． ９８２８ ０． ９８４６ ０． ９８７５ ０． ９８２０ ０． ９８６４ 据效果更好；而 ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ ９８９７，说明光谱纹理特征的融合分类效果远 ?ＣＮＮ 方法，整体分类达到 ０． 优于单一特征的分类效果；另外， Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｉ ｘｅ ｌ ?ＣＮＮ 也能获得 较高水 平 的 分 类 精 ｙ 数据集下 的 Ｐ 度，这说明文中方法更适合用于多类别，且标记样本数较 少的分类 任务，对 数 据 集 较 大 的 分 类 任 务 还 需 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 刘群，等：采用 ＡＣＧＡＮ 及多特征融合的高光谱遥感图像分类 １１９ 进一步优化 ． （ ｒ ｏｕｎｄｔ ｒ ｕ ｔ ｈ ａ）ｇ （ ｂ）ＡＣＧＡＮ （ ｃ）ＡＣＧＡＮ?ＣＮＮ （ ｄ）Ｐ ｉ ｘｅ ｌ ?ＣＮＮ （ ｅ）ＳＶＭ （ ｆ）ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ ?ＣＮＮ 图 １２ Ｐａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ 数据集不同分类算法结果 Ｆ ｉ １２ Ｄｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔｏ ｆＰａｖ ｉ ａＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｇ． ｇｏ ｙ Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ数据集上，不同方法的分类结果及分类精度对比，如图 １３ 和表 ５ 所示 ．表 ５ 中：该组实 验数据保留全部 １６ 类样本，共 １０２４９ 个样本， ５１７ 个训练样本； Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ 数据 集在只保 留样本 数大 于波段数 ２ 倍的 ９ 类样本上，该组实验共 ９２３４ 个样本，训 练样本率为 ０． ０５，训练集 大 小 为 ４５７．由 表 ５ 可知：数据集类别数越多，分 类 越 困 难，分 类 越 低 ．在 小 样 本 和 多 类 别 的 Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ 数 据 集 上， Ｐ ｉ ｘｅ ｌ ? ＣＮＮ 的分类精度较低，只达到 ０． ９５６９；而文中 ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ ?ＣＮＮ 方法对小样本的数据集有很高的分 类精度，达到 ０． ９９００ 以上 ．这有力地证明 ＡＣＧＡＮ 强大的学习能力及在多分类问题上的潜能 ． （ ｒ ｏｕｎｄｔ ｒ ｕ ｔ ｈ ａ）ｇ （ ｂ）ＡＣＧＡＮ （ ｃ）ＡＣＧＡＮ?ＣＮＮ （ ｄ）Ｐ ｉ ｘｅ ｌ ?ＣＮＮ （ ｅ）ＳＶＭ （ ｆ）ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ ?ＣＮＮ 图 １３ Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ１６ 类样本分类结果 Ｆ ｉ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔｏ ｆＩ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓｆ ｏ ｒ１６ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｇ１３ Ｃｌ 表 ５ 样本分类结果精度对比 Ｔａｂ． ５ Ａｃ ｃｕ ｒ ａ ｃｙｃ ｏｍｐａ ｒ ｉ ｓ ｏｎｏ ｆｓ ａｍｐ ｌ ｅｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓ １６ 类 Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ样本 分类方法 ９ 类Ｉ ｎｄ ｉ ａｎＰ ｉ ｎｅ ｓ样本 ＯＡ ＡＡ Ｋａｐｐａ系数 ＯＡ ＡＡ Ｋａｐｐａ系数 ＡＣＧＡＮ ０． ９８２０ ０． ９６７９ ０． ９７９５ ０． ９８４６ ０． ９８６１ ０． ９８１９ ＡＣＧＡＮ?ＣＮＮ ０． ９８９７ ０． ９８８３ ０． ９８８２ ０． ９８８３ ０． ９９０２ ０． ９８６３ Ｐ ｉ ｘｅ ｌ ?ＣＮＮ ０． ９５６９ ０． ９６１２ ０． ９５０８ ０． ９６２１ ０． ９６００ ０． ９５５５ ＳＶＭ ０． ９６８４ ０． ９６６９ ０． ９６４０ ０． ９６５９ ０． ９５５９ ０． ９５９９ ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ ?ＣＮＮ ０． ９９０６ ０． ９８７４ ０． ９８９３ ０． ９９３５ ０． ９９５２ ０． ９９２４ ３ 结束语 针对高光谱遥感图像分类问题，提出基于 ＡＣＧＡＮ 的光谱 纹理特 征 融 合 的 ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ?ＣＮＮ 方 法 ．创新地采用生成式的 ＡＣＧＡＮ 模型解决高光谱图像的地物分 类问题，该模 型具有 较强 的学习 能力， 所需的标记样本少，特别适合小样本、多 类 别 的 问 题 ．为 进 一 步 提 升 分 类 精 度，提 出 利 用 预 训 练 的 ＡＣ ＧＡＮ 模型的判别器，提取样本的光谱特征 ．实验结果表明：提出的 ＡＣＧＡＮ?ＬＢＰ ?ＣＮＮ 方法对小 样本和 多类别的高光谱图像分类问题有较高的分类准确率，且不需要进行去噪和波段选择等预处理，简化了方 案流程；同时也证明了 ＡＣＧＡＮ 模型在 高 光 谱 图 像 分 类 等 问 题 上 具 有 良 好 的 可 行 性，相 比 原 始 ＧＡＮ， ＡＣＧＡＮ 生成的样本质量更好，分类精度更高 ． 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） １２０ ２０１９ 年 参考文献： ［ １］ 刘雪松，葛亮，王斌，等 ．基于最大信息量的高光谱遥 感 图 像 无 监 督 波 段 选 择 方 法 ［ Ｊ］．红 外 与 毫 米 波 学 报， ２０１２， ３１ （ ２）： １６６ １７０． ? ［ ２］ 吴培强，张杰，马毅，等 ．基于地物光谱可分性的 ＣＨＲＩ Ｓ 高光谱影像波段选择及其分类 应 用［ Ｊ］．海 洋 科 学， ２０１５， ３９ （ ２）： ２０ ２４． ＤＯＩ： １０． １１７５９／ｈｙｋｘ２０１４１０１１００７． ? ［ ３］ 许明明，张良培，杜博，等 ．基于类别可分性的高光谱图像波段选择［ Ｊ］．计算机科学， ２０１５， ４２（ ４）： ２７４ ２７５． ? ［ ４］ ＭＡＲＴ?ＮＥＺ ＵＳ?ＭＡＲＴＩＮＥＺ ＵＳＯ Ａ， ＰＬＡ Ｆ， ＳＯＴＯＣＡＪＭ， 犲 狋犪 犾． Ｃｌ ｕｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｇ ｂａ ｓ ｅｄｈｙｐｅ ｒ ｓｐｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌｂａｎｄｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ ｕｓ ｉ ｎｇｉ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｅ ｓ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒ ａｎｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎｓｏｎ Ｇｅ ｏ ｓ ｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄ Ｒｅｍｏ ｔ ｅＳｅｎｓ ｉ ｎｇ， ２００７， ４５（ １２）： ４１５８  ４１７１． １０． １１０９／ＴＧＲＳ． ２００７． ９０４９５１． ＤＯＩ： ［ ５］ 施蓓琦，刘春，孙伟伟，等 ．应 用 稀 疏 非 负 矩 阵 分 解 聚 类 实 现 高 光 谱 影 像 波 段 的 优 化 选 择 ［ Ｊ］．测 绘 学 报， ２０１３， ４２ （ ３）： ３５１ ３５８． ? ［ ６］ 张连蓬 ．基于投影寻踪和非线性主曲线的高光谱遥感图像特征提取及分类研究［ Ｄ］．青岛：山东科技大学， ２００３． ［ ７］ 吴波，周小成，高海燕 ．面向混合像 元 分 解 的 光 谱 维 小 波 特 征 提 取 ［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）， ２００８， ２９（ １）： １５６ １６０． ＤＯＩ： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２００８． ０１． ０１５６． ? ? ［ ８］ ＤＡＴＴＡ Ａ，ＧＨＯＳＨ Ｓ，ＧＨＯＳＨ Ａ．Ｕｎｓｕｐｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅｄｂａｎｄｅｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎｆ ｏ ｒｈｙｐｅ ｒ ｓｐｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌｉｍａｇｅ ｓｕｓ ｉ ｎｇｃ ｌ ｕｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｇａｎｄ Ｊ］． Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＲｅｍｏ ｔ ｅＳｅｎｓ ｉ ｎｇ， ２０１７， ３８（ ３）： ８５０ ８７３． ｋｅ ｒ ｎｅ ｌｐ ｒ ｉ ｎｃ ｉ ｌｃ ｏｍｐｏｎｅｎ ｔａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓ［ ? ｐａ ｙ ［ ９］ 孙宁，邓承志，汪胜前 ．基于滤波后 处 理 的 主 动 学 习 高 光 谱 遥 感 图 像 分 类 ［ Ｊ］．南 昌 工 程 学 院 学 报， ２０１５（ １）： ７?１１． １０． ３９６９／ ｉ ｓ ｓｎ． １００６ ４８６９． ２０１５． ０１． ００２． ＤＯＩ： ? ｊ． ［ １０］ 王巧玉，陈锻生 ．结合波段选择和 保 边 去 噪 滤 波 的 高 光 谱 遥 感 图 像 分 类 ［ Ｊ］．小 型 微 型 计 算 机 系 统， ２０１７， ３８（ ５）： １０９８ １１０２． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ １２２０． ２０１７． ０５． ０３６． ｉ ｓ ｓｎ． １０００ ? ? ｊ． ［ １１］ ＧＯＯＤＦＥＬＬＯＷ ＩＪ， ＰＯＵＧＥＴ?ＡＢＡＤＩＥＪ，ＭＩＲＺＡ Ｍ， 犲 狋犪 犾．Ｇｅｎｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖｅａｄｖｅ ｒ ｓ ａ ｒ ｉ ａ ｌｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｓ［ Ｊ］．Ａｄｖａｎｃ ｅ ｓｉ ｎ Ｎｅｕ ｒ ａ ｌＩ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎＰｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎｇＳｙ ｓ ｔ ｅｍｓ， ２０１４， ３： ２６７２ ２６８０． ? ［ １２］ ＨＥＺｈ ｉ， ＬＩＵ Ｈａｎ，ＷＡＮＧ Ｙｉｗｅｎ， 犲 狋犪 犾． Ｇｅｎｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖｅａｄｖｅ ｒ ｓ ａ ｒ ｉ ａ ｌｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｓ ｓ ｅｄｓ ｅｍｉ ｓｕｐｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅｄｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎｇｆ ｏ ｒｈｙｐｅ ｒ  ?ｂａ ? ｓｐｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌｉｍａｇｅｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｒｅｍｏ ｔ ｅＳｅｎｓ ｉ ｎｇ， ２０１７， ９（ １０）： １０４２． ＤＯＩ： １０． ３３９０／ｒ ｓ ９１０１０４２． ［ １３］ ＬＩＮ Ｄａｏｙｕ， ＦＵ Ｋｕｎ，ＷＡＮＧ Ｙａｎｇ， 犲 狋犪 犾．ＭＡＲＴＡ ＧＡＮｓ：Ｕｎｓｕｐｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅｄｒ ｅｐ ｒ ｅ ｓ ｅｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎｇｆ ｏ ｒｒ ｅｍｏ ｔ ｅｓ ｅｎｓ  Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｇｅ ｏ ｓ ｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄＲｅｍｏ ｔ ｅＳｅｎｓ ｉ ｎｇＬｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｓ， ２０１７， １４（ １１）： ２０９２ ２０９６． ｉ ｎｇｉｍａｇｅｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ［ ? ［ １４］ ＡＲＩＮＡＬＤＩＡ， ＦＡＮＡＮＹ ＭＩ． Ｇｅｎｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｎｇｓ ｉ ｎｇ ｌ ｅｓｕｂ ｅ ｃ ｔａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｉ ｄｅ ｏ ｓａ ｓａｓ ｅ ｅｏ ｆａ ｃ ｔ ｉ ｏｎｓｕｓ ｉ ｎｇ３Ｄｃ ｏｎｖｏ ｌ ｕ  ｊ ｙｖ ｑｕｅｎｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｇｅｎｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖｅａｄｖｅ ｒ ｓ ａ ｒ ｉ ａ ｌｎｅ ｔｗｏ ｒ ｋｓ［ Ｃ］∥Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＣｏｎ ｆ ｅ ｒ ｅｎｃ ｅｏｎ Ａｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌＧｅｎｅ ｒ ａ ｌＩ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｅ．Ｂｅ ｒ ｌ ｉ ｎ： ｇｅｎｃ Ｓｐ ｒ ｉ ｎｇｅ ｒ， ２０１７： １３３  １４２． ［ １５］ ＰＩＥＴＩＫＡＥＩＮＥＮ Ｍ， ＯＪＡＬＡ Ｔ， ＮＩ ＳＵＬＡＪ， 犲 狋犪 犾． Ｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ｓｗｉ ｔ ｈｔｗｏｉ ｎｄｕｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌｐ ｒ ｏｂ ｌ ｅｍｓｕｓ ｉ ｎｇｔ ｅｘ ｔ ｕ ｒ ｅｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ  ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｂａ ｓ ｅｄｏｎｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｓ［ Ｊ］． Ｐｒ ｏ ｃＳｐ ｉ ｅ， １９９４， ２３５４： １９７ ２０４． ＤＯＩ： １０． １１１７／１２． １８９０８７． ? ［ １６］ 王春来，张森原，崔璐，等 ．训练样本数量选择和总体分类精度的关系研究［ Ｊ］．河南城建学院学报， ２０１５（ ３）： ５１ ５５． ? ＤＯＩ： １０． １４１４０／ ｃｎｋ ｉ． ｈｎｃ ｘｂ． ２０１５． ０３． ０１２． ｊ． ｊ ［ １７］ ＷＵ Ｂｏ，ＣＨＥＮ Ｃｈｏｎｇｃｈｅｎｇ，ＫＥＣＨＡＤＩＴ Ｍ， 犲 狋犪 犾．Ａ ｃｏｍｐａ ｒ ａ ｔ ｉ ｖｅｅ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｓ ｅｄｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ ?ｂａ ｓｐｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌｂａｎｄｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＲｅｍｏ ｔ ｅＳｅｎｓ ｉ ｎｇ， ２０１３， ３４（ ２２）： ７９７４ ７９９０． ｍｅ ｔ ｈｏｄｓｆ ｏ ｒｈｙｐｅ ｒ ? ? ［ １８］ 樊利恒，吕俊伟，于振涛，等 ．基于核映射多光谱特征融合的高光谱遥感图像分类法［ Ｊ］．光子学报， ２０１４， ４３（ ６）： ８７ ? ９２． ＤＯＩ： １０． ３７８８／ｇ ｚｘｂ２０１４４３０６． ０６３０００１． ［ １９］ 李祖传，马建文，张睿，等 ．利用 ＳＶＭ?ＣＲＦ 进 行 高 光 谱 遥 感 数 据 分 类 ［ Ｊ］．武 汉 大 学 学 报 （信 息 科 学 版 ）， ２０１１， ３６ （ ｗｈｕｇ ｉ ｓ ２０１１． ０３． ００９． ３）： ３０６ ３１０． ＤＯＩ： １０． １３２０３／ ? ｊ． ［ ２０］ ＭＯＮＳＥＲＵ Ｒ Ａ， ＬＥＥＭＡＮＳＢＲ． Ｃｏｍｐａ ｒ ｉ ｎｇｇ ｌ ｏｂａ ｌｖｅｇｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｍａｐｓｗｉ ｔ ｈｔ ｈｅＫａｐｐａｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ［ Ｊ］． Ｅｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌＭｏｄ  ｅ ｌ ｌ ｉ ｎｇ， １９９２， ６２（ ４）： ２７５ ２９３． ＤＯＩ： １０． １０１６／０３０４ ３８００（ ９２） ９０００３ ? ? ?Ｗ． （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１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１７１０００２ ? 采用口袋算法构造的多类别 决策树模型 王子癑，谢维波，李斌 （华侨大学 计算机科学与技术学院，福建 厦门 ３６１０２１） 摘要： 采用开放应用架构（ ＯＡＡ）准 则 训 练 多 个 二 分 类 感 知 机，以 Ｇｉ ｎ ｉ指 数 筛 选 最 优 的 方 法 构 建 二 叉 决 策 树 ．推算说明感知机多分类准则在每个树节点上对空间划 分 的 局 限 性，将 基 于 口 袋 算 法 的 二 叉 树 与 多 叉 树 在 ８ 个 ＵＣＩ数据集上进行比较，并与单变量决策树 ＣＡＲＴ 和 Ｃ４． ５ 的结果进行对照 ．结果表明：采用口 袋 算 法 基 于 ＯＡＡ 方法构建的二叉树，在准确率和空间划分的可解释性上优于基于经典多分类准则构建的多叉树 ． 关键词： 感知机多分类；开放应用架构；口袋算法；Ｇｉ ｎ ｉ指数；决策树 中图分类号： ＴＰ３１１ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ０１２１ ０７ ? ? ? 犕狅犱 犲 犾犆狅狀 狊 狋 狉 狌 犮 狋 犻 狅狀狅 犳犕狌 犾 狋 犻犆 犾 犪 狊 狊犇犲 犮 犻 狊 犻 狅狀犜狉 犲 犲 犝狊 犻 狀犵犘狅 犮犽犲 狋犃犾 狅 狉 犻 狋 犺犿 犵 ＷＡＮＧＺ ｉ ｉ ｂｏ，ＬＩＢ ｉ ｎ ｙｕｅ，ＸＩＥ Ｗｅ （ Ｃｏ ｌ ｌ ｅｇｅｏ ｆＣｏｍｐｕ ｔ ｅ ｒＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ，Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｙ，Ｘｉ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ｔｈ ｉ ｓｐａｐｅ ｒａ ｔ ｔ ｅｍｐ ｔ ｓｔ ｏｕｓ ｅｏｐｅｎａｐｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｒ ｃｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ（ ＯＡＡ）ｃ ｒ ｉ ｔ ｅ ｒ ｉ ａｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎｇｓ ｅ ｖｅ ｒ ａ ｌｂ ｉ ｎａ ｒ ｒ  ｙｐｅ ｃ ｅｐ ｔ ｒ ｏｎａｎｄｔ ｈｅｎｕｓ ｉ ｎｇ Ｇｉ ｎ ｉｉ ｎｄｅｘｔ ｏｓ ｃ ｒ ｅ ｅｎｔ ｈｅｂｅ ｓ ｔｏｎｅｔ ｏｃ ｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔｔｗｏｆ ｏ ｒ ｋｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎｔ ｒ ｅ ｅ．Ｔｈｅ ｏ ｒ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ  ｙｅｘ ｌ ａ ｉ ｎｔ ｈｅｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌｌ ｉｍｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｏ ｆｔ ｈｅｐｅ ｒ ｃ ｅｐ ｔ ｒ ｏｎｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｒ ｉ ｔ ｅ ｒ ｉ ｏｎｏｎｔ ｈｅｓｐａ ｔ ｉ ａ ｌｐａ ｒ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏｎ ｉ ｎｇａ ｔｅ ａ ｃｈｔ ｒ ｅ ｅ ｐ ｎｏｄｅ．Ｂａ ｓ ｅｄｏｎｔ ｈｅｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆ８ ＵＣＩｄａ ｔ ａ ｓ ｅ ｔ ｓｗｅｃ ｏｍｐａ ｒ ｅｄｐｏ ｃｋｅ ｔａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍｔｗｏｆ ｏ ｒ ｋｔ ｒ ｅ ｅａｎｄ ｇｏ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｆ ｏ ｒ ｋｔ ｒ ｅ ｅ．Ｗｅａ ｌ ｓ ｏｃ ｏｍｐａ ｒ ｅｄｔ ｈｅｅｘｐｅ ｒ ｉｍｅｎ ｔ ａ ｌｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｗｉ ｔ ｈｕｎ ｉ ｖａ ｒ ｉ ａ ｔ ｅｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎｔ ｒ ｅ ｅＣＡＲＴａｎｄＣ４． ５．Ｔｈｅ ｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｓｈｏｗｔ ｈｅｔ ｒ ｅ ｅｂｕ ｉ ｌ ｄｂｙｐｏ ｃｋｅ ｔａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍａｎｄＯＡＡ ｍｅ ｔ ｈｏｄｉ ｓｓｕｐｅ ｒ ｉ ｏ ｒｔ ｏｔ ｈｅｏ ｔ ｈｅ ｒ ｓｉ ｎｂｏ ｔ ｈｔ ｈｅａ ｃ ｃｕ ｒ ａ ｃｙ ｇｏ ｒ ａ ｔ ｅａｎｄｔ ｈｅｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｒ ｅ ｔ ａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｆｓｐａ ｔ ｉ ａ ｌｄ ｉ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏｎ． ｐ ｙｏ 犓犲 狉 犱 狊： ｐｅ ｒ ｃ ｅｐ ｔ ｒ ｏｎｍｕ ｌ ｔ ｉｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ；ｏｐｅｎａｐｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｒ ｃｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ；ｐｏ ｃｋｅ ｔａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ；Ｇｉ ｎ ｉｉ ｎｄｅｘ；ｄｅ ｃ ｉ  ｇｏ 狔狑狅 ｓ ｉ ｏｎｔ ｒ ｅ ｅ 口袋算法是基于感知机的更新公式、适用于线性不可 分 的二 分 类 数 据 的 算 法，在 训 练 过 程 中，统 计 最长的连续正确运行次数，每当找到 一 个 新 的 最 大 次 数，就 验 证 当 前 的 感 知 机 向 量 在 数 据 集 上 的 准 确 率，口袋算法会保存准确率最高的感知机向量，并作为结果输出 ．已有的成果表明，口袋算法在有限的迭 代次数内，能够以概率 １ 找到最优解 ［１］．在决策树的构 建 过 程 中，经 典 的 ＩＤ３， Ｃ４． ５， ＣＡＲＴ 对 于 样 本 空 间的划分都是轴平行的 ．早期研究采用基于各种线性模型构建非轴平行的多变量决策树的方法，如基于 ［］ ［］ Ｆ ｉ ｓｈｅ ｒ判别准则构建的多变量决策 树 ２ ，基 于 贪 心 思 想 采 取 随 机 扰 动 的 ＯＣ１ 算 法 ３ ，以 及 其 他 方 式 构 建的多变量决策树 ［４?６］．采用口袋算法构建决策树的过 程 中，主 要 存 在 如 何 用 多 类 别 的 数 据 在 单 个 节 点 收稿日期： ２０１７ １０ １０ ? ? 通信作者： 谢维波（ １９６４ Ｅ ｉ ｌ： ｘｗｂ ｌ ｘ ｆ＠ｈｑｕ． ｅｄｕ． ｃｎ． ?），男，教授，博士，主要从事信号处理、视频图像分析的研究 ． ?ｍａ 基金项目： 国家自然科学基金资助项目（ ６１２７１３８３）；华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目 （ １６１１３１４０１６） 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） １２２ ２０１９ 年 上训练二分类感知机的问题 ．基于感知机学习方式的多变量决策树中，通常是利用经典的感知机多分类 准则构建多叉树 ［７］，而支持向量机（ ＳＶＭ）一类直接求解的线性模 型则 需要采 用组合的方 法建立二 叉决 策树 ［８?９］．如同在单变量决策树中的多叉树和二叉树的区别一样，多叉树存在决策速度过快、树深 度较低 的特点 ．在感知机的多分类准则中，如果训练的类别数目超过了两类，那么，训练出的多类别感知机虽然 可以将任意一个样本无歧义地划分到某一类，但是其决 策过 程采用 的是选 择 计 算 出 的 函 数 值 最 大 的 一 类作为决策结果，意味着函数本身不再是样本空间划分的边界表示 ．本文在单个树节点上采用开放应用 架构（ ｏｐｅｎａｐｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｒ ｃｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕｒ ｅ， ＯＡＡ）的思想，每次对犮 个类别单独训练；然后，采用 Ｇｉ ｎ ｉ指 数筛选 最优结果，迭代此过程生成决策树 ． １ 口袋算法 设 狑 为“口袋”向量， 狊 为 狑 对 应 的 正 确 运 行 次 数， 狑 为更新过程中的感 α 为 狑 的分 类 准 确 率， 知机向量， 狊 为狑 对 应 的 正 确 运 行 次 数， 狀 为 训 练 集 样 本 数 目， 犱犻 表 示 训 练 集 第犻 α 为狑 的分类准确率， 个样本， 狋 为设定的对数据集的最大遍历轮数 ．口袋算法流程有如下 ６ 个步骤 ． 步骤 １ 初始“口袋”向量为空，初始化狊＝０，设定初始 狑． 步骤 ２ 对训练集随机重排 ． 步骤 ３ 读取第犻 个样本， 犻＝１， ２，…， 狀． 步 骤 ４ 若 狑 正确划分犱犻， 狊＝狊＋１；若 狑 错误划分犱犻 且狊＜狊 ，则按照感知机的更新规则更新 狑；若 狑 错误划分犱犻 且狊＞狊 ，验证当前 狑 对训练集的分类 准 确率α，并 对 比α 和α．如 果α＜α ， 狊 设 置 为 ０， 按照感知机的更新规则更新 狑；如果α＞α ，将狊 保存为狊 ， 狑 保存为狑 ， 狊 设置为 ０．然后， α 保存为α ， 按照感知机的更新规则更新 狑． 步骤 ５ 如果数据集未全部训练完毕，回到步骤 ３，开始下一个样本的训练 ． 步骤６ 如果数据集全部样本训练完毕，且全样本均正确划分或达到了预设的狋 轮训练，则算法止； 否则，回到步骤 ２，开始下一轮训练 ． ２ 感知机多分类准则 ２． １ 多分类学习过程 基于感知机的多类线性判别函数是在训练 过 程 中 对犮 个 类 别 设 定犮 个 判 别 函 数 ．感 知 机 多 类 别 学 习过程如下： １）初始化向量 狑犼， ２，…， 犮，设置 犿＝０； ２）考察某个样本 狓犻∈犮犼，若对任意的 狆（ 犼＝１， 狆≠犼） 均存在狓犻Ｔ狑犼（ 犿）＞狓犻Ｔ狑狆 （ 犿），说明分类正确，所有权向量不变；若存在某个类 狆，使狓犻Ｔ狑犼（ 犿）≤狓犻Ｔ狑狆 （ 犿）， 则选择使得 狓犻Ｔ狑狆 （ 犿）．最大的类别 狆 按照下式进行权向量更新，即 狑犼（ 犿 ＋１）＝ 狑犼（ 犿）＋η 狓犻， 狑狆 （ 犿 ＋１）＝ 狑狆 （ 犿）－η 狓犻， 烌 （ １） 烍 烎 狑犾（ 犿 ＋１）＝ 狑犾（ 犿）， 犾 ≠犼， 狆． 将式（ １）应用于口袋算法建立多叉树时，用以替 换前述 口袋算法中 的感 知 机 更 新 规 则，从 而 实 现 利 用口袋算法建立多叉树的目标 ． ２． ２ 空间划分区别 实际训练出的多分类感知机并不表示真实的边界，因此，构建一个简单的三类别数据集用以说明情 况 ．在二维平面上构造 ３ 个类别的样本：第 １ 类 ３５ 个样本随机分 布在 狓∈ ［ ０， １］， ０， １］区域内；第 ２ 狔∈ ［ 类 ３５ 个样本随机分布在 狓∈ ［ １． ２， ２． ２］， ０， １］内；第 ３ 类 ３０ 个样本随机分布在 狓∈ ［ ２． ４， ３． ４］， 狔∈ ［ 狔∈ ［ ０， １］区域内 ．可以看出，这是由 １００ 个样本组成、完全线 性 可分的 数据 集，在 运 用 口 袋 算 法 使 用 感 知 机 多分类准则进行训练时，训练结果如图 １ 所示 ．图 １ 中： ３ 条直线 为学习 所 得 的 ３ 个 感 知 机 向 量， ３条直 线对数据集的划分非常差，这 ３ 个函数对数据集的分类准确率在 ９８％ ～１００％ 之间波动 ． 采用的二叉树建树策略生成的决策树，如图 ２ 所示 ．其通过 ２ 个节点生成的 ２ 条直线将 ３ 类别数据 划分开，且学习所得的 ２ 条直线就表示了对空间的真实划分 ．这也说明采用感知机多分类准则学习到的 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 王子癑，等：采用口袋算法构造的多类别决策树模型 １２３ 多类别函数并不实际表示对空间区域划分的边界 ． 图 １ 多分类感知机 图 ２ 二分类感知机树 Ｆ ｉ １ Ｍｕ ｌ ｔ ｉｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｐｅ ｒ ｃ ｅｐ ｔ ｒ ｏｎ ｇ． Ｆ ｉ ２ Ｂ ｉ ｎａ ｒ ｒ ｃ ｅｐ ｔ ｒ ｏｎｔ ｒ ｅ ｅ ｇ． ｙｐｅ 对于多分类感知机来说，这种空间边界是可求得的 ．以三类 别 的 感 知 机 为 例，设 训 练 完 成 的 ３ 个 函 Ｔ 数分别为 狑１ ， 狑２ ， 狑３ ，若某一样本被划分至第犼 类，则 意味 着对任 意 狆（ 犿）＞狓犻Ｔ狑狆 （ 犿）． 狆≠犼）均 有 狓犻狑犼 （ 由此可以计算出在三分类情况下的分类边界为 （ （ （ （ 狑１ －狑２） 狓Ｔ ＝ ０， 狑２ －狑３） 狓Ｔ ＝ ０， 狑３ －狑１） 狓Ｔ ＝ ０． ２） 记式（ ２）的 ３ 个函数分别为 犪， 犫， 犮 式 ．归属第一类时， 犪 式 ＞０， 犮 式 ＜０；第二 类 要 求 犪 式 ＜０， 犫式＞ ０；第三类要求犫 式 ＜０， 犮 式 ＞０．也就是说，三分类情况是由这样推算出的其中２ 个超平面共同限制的区 域构成，这种划分会覆盖全样本空间，当 然 这 样 的 分 类 超 平 面 作 出 的 分 类 边 界 不 是 无 限 延 伸 的，如 图 ３ 所示 ．由于 狑 和狓 均为增广向量 形 式，若 式 （ ２）中 任 意 两 式 表 示 的 是 平 行 向 量， 则实际为同一分类超平面 ．因此，这 ３ 个 分 类 超 平 面 在 大 于 等 于 二 维 的 样 本 空 间中必然存在可求解 ．同理， 犮 个类别的数据在大于等于（ 犮－１）维的样 本空间 也 会存在解 ．这样的可求解意味着感知机多分类划分出的 多个子 空间存在一个 或 一组共同的边界点，如果在二维平面上表示，就会 呈现出图 ３ 形 状的星形划 分； 而对于用多个二分类取代多分类的边界划分没有此类限制 ． 图 ３ 多分类边界 另一方面，决策树在迭代生 成 的 过 程 中，其 子 节 点 的 训 练 集 样 本 数 量 和 类 Ｆ ｉ ３ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｇ． 别都会逐渐减少；而当多分类准则应用在决策树的每个节点上时，若数据集 有犮 ｃ ｌ ａ ｓ ｓｂｏｕｎｄａ ｒ ｙ 个类，则要求树的每个非叶节点 都 必 须 划 分 出 犮 个 区 域；如 果 子 节 点 的 训 练 集 中 出 现 了 孤 立 点 和 噪 声 点，那么，它们依然会被划分出对应的区域，这在应用口袋算法生成的决策树中会影响分类性能 ． ３ 基于口袋算法的二叉树建树策略 ３． １ 犗犃犃 准则 若数据集有犮 个类，记为犮＝ ｛ 犮１ ， 犮２ ，…， 犮犽｝． ＯＡＡ 策略就是生成犼 个分类函数｛ 犳１ ， 犳２ ，…， 犳犽 ｝，每一 个 犳 对应一个分类器，而每一个分类器的生成过程都 是将 某一类犮犼 和其余（ 犮－犮犼）类 相 区 分 ．在 生 成 完 所有的 犳 后，留下最优的一个 犳 作为被选择的分类函数 ［１０］． ３． ２ 犌犻 狀 犻指数 假设集合 犇 有 犓 个类，样本点属于第 犽 类的概率为狆犽 ，则概率分布的基尼指数定义为 犓 犓 ２ Ｇｉ ｎ ｉ（ １－狆犽）＝ １－ ∑狆犽 ． 狆）＝ ∑狆犽（ 犽＝１ （ ３） 犽＝１ ［ ］ ［ ］ Ｒａ ｉ ｌ ｅ ａｎｕ 等 １１ 证明了采用何种损失函数在决策树的构建过程中影响较小；潘大胜等 １２ 对熵的计算 过程加权以提升准确率 ．为了体现多叉树 和 二 叉 树 的 区 别，后 续 实 验 统 一 采 用 Ｇｉ ｎ ｉ指 数 作 为 每 个 节 点 上选择分类器的损失函数 ． ３． ３ 决策树生成步骤 采用口袋算法构建二叉决策树，首先，对数据进行预处理，一是对原始数据的顺序进行随机重排，以 减少顺序对结果及口袋算法最长正确运行次数的影响；二是 将原始 数 据进 行高斯归 一化，记 犳犻，犼 为当前 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） １２４ ２０１９ 年 训练集上第犻 个样本的第犼 个特征的值，则高斯归一化公式为 犳犻，犼 －犈（ 犳犼） ＾ （ ． ４） 犳犻，犼 ＝ 犇（ 犳犼） ＾ 式（ ４）中： 犈（ 犇（ 犳犻，犼为对原始数据归一化后的值； 犳犼）为第犼 个特征 下所有 值的均值； 犳犼）为第犼 个 特征下 所有值的方差 ． 对于非数值型数据，需要先将原始数据进行编号，编为 １～狀 的一组数字；然后，再进行高斯归一化， 归一化后可以消除量纲间的差别 ． 从根节点开始，生成二叉决策树的算法流程有如下 ４ 个步骤 ． 步骤 １ 设当前结点训练集为 犇，若训练集具有犮 个类别，则基于 ＯＡＡ 准则，将输入数据集 复制为 犮 组数据，每组数据具有 ２ 个类别，分别为第犮犼 类和非第犮犼 类数据 ． 步骤 ２ 利用口袋算法在步骤 １ 上的犮 组数据上分别训练犮 个感知机向量，每一个感知机向量的训 练在达到设定的最大遍历次数后停止；然后，计算每个感知机分类结果的 Ｇｉ ｎ ｉ指数，选择 Ｇｉ ｎ ｉ指数最小 的那个感知机作为当前节点的分类器 ． 步骤 ３ 按照选择出的感知机分类器将 犇 中数据划分到 ２ 个子节点中 ． 步骤 ４ 对两个子节点递归地调用步骤 １， ２， ３，直至满足预剪枝条件 ． 在步骤 １ 中， ２ 个子节点上的 Ｇｉ ｎ ｉ指数仍然按照 多 类别计 算，即 Ｇｉ ｎ ｉ（ 犇１ ）和 Ｇｉ ｎ ｉ（ 犇２ ）中 有 多 个 类 别的概率，计算式为 犮 犮 ２ ， Ｇｉ ｎ ｉ（ 犇犻）＝ ∑狆犽（ １－狆犽）＝ １－ ∑狆犽 犽＝１ 犻 ＝ １， ２， （ ５） 犽＝１ 狘犇１ 狘 狘犇２ 狘 （ Ｇｉ ｎ ｉ（ 犇１）＋ Ｇｉ ｎ ｉ（ 犇２）． ６） 狘犇狘 狘犇狘 也就是说， ２ 个子集上 Ｇｉ ｎ ｉ的计算仍然 是 按 照 数 据 的 原 始 类 别 计 算 ．假 设 当 前 节 点 选 择 第犮犼 类 生 成的感知机作为分类器，将 犇 分为 ２ 个子集，那么，在子集上计算 Ｇｉ ｎ ｉ时，其 余（ 犮－犮犼）类的 数据 依然按 Ｇｉ ｎ ｉ＝ 照原有类别计算各自的 狆犽 ．这样是为了保证在生成树过 程中，当某 几 类样 本 都 可 以 被 从 犇 中 完 全 分 离 时，这些类别对应的分类器所计算出的 Ｇｉ ｎ ｉ指数不会相同，从而依然能够选择出唯一最优的划分 ． 使用口袋算法构造二叉树，同时构造多叉树作为对比 ．为了 保 证 可 比 性，二 者 采 用 相 同 的 数 据 预 处 理 ．在单个结点上的训练过程中，将口袋算法流程中的感 知 机更新 规则 替 换 为 感 知 机 多 分 类 准 则 ．生 成 多叉树的流程如下： １）设当前结点训 练 集 为 犇，应 用 感 知 机 多 分 类 准 则 替 换 后 的 口 袋 算 法 训 练 得 到 犮 个感知机向量； ２）将 犇 中数据送入第一步生成的犮 个 感知机 向量 中，以 值最 大 的 向 量 作 为 该 样 本 对 应 的类别进行多叉树划分； ３）对多个子节点递归地调用流程 １）， ２），直至满足预剪枝条件 ． ４ 实验结果及分析 为了验证二叉建树与多叉建树算法的有效性并对比其性能上的区别，采用 ８ 个 ＵＣＩ数 据集 进行对 ［ ］ 比实验，增加了经典决策树 ＣＡＲＴ［１３?１５］和 Ｃ４． ５１６ 的实验结果作为经典轴平行决策树进行对比 ．硬件平 台采用ｉ ７ ６７００ＨＱ ＣＰＵ， １２８Ｇ 的硬盘， ８ＧＳＳＤ 内存，实验 ? 中 不 涉 及 ＧＰＵ 的 加 速 运 算；软 件 平 台 采 用 ＭＡＴＬＡＢ ２０１４ａ． 采用十折交叉 验 证，分 类 准 确 率 取 ３０ 次 十 折 交 叉 验 证 结果的平均值，算 法 花 费 时 间 取 ３０ 次 十 折 交 叉 验 证 结 果 的 平均值 ．数 据 集 详 细 信 息，如 表 １ 所 示 ．表 １ 中： 狀 是样本总 数； 犮 是 样 本 类 别； 犽 是 特 征 数 目 ．表 １ 中 的 数 据 均 为 去 除 含 有缺失项的样 本 之 后 统 计 得 到，残 缺 样 本 不 做 任 何 处 理，后 续实验部分也不将残缺样本计算在内 ． 表 １ 数据集信息 Ｔａｂ． １ Ｄａ ｔ ａｓ ｅ ｔｉ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎ 数据集 狀 犮 犽 Ｂａ ｌ ａｎｃ ｅ ６２５ ３ ４ Ｂｒ ｅ ａ ｓ ｔ ６８３ ２ ９ Ｇｌ ａ ｓ ｓ ２１４ ７ ９ Ｉ ｒ ｉ ｓ １５０ ３ ４ Ｓｐａｍｂａ ｓ ｅ ４６０１ ２ ５７ Ｓｅｇｍｅｎ ｔ ２１００ ７ １９ Ｓｅｎｓ ｏ ｒ ５４５６ ４ ２ Ｗｉ ｎｅ １５９９ ６ １１ ４． １ 参数设置 所有数据集均采用相同的参数设置 ．在所提采用口袋算法构造的针对多类别数据的二叉树中，需要 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 王子癑，等：采用口袋算法构造的多类别决策树模型 １２５ 人工设置的参数为剪枝策略，每个节点上应用口袋算法时的最大遍历轮数和口袋算法的步长 ． 剪枝条件用以控制树的增长 ［１７?１８］，采 取 决 策 树 中 常 见 的 预 剪 枝 策 略 ［１９］，剪 枝 策 略 如 下： １）某 一 结 点上，若占比最大的类别的样本数目比例超过 ９０％ ，则此结点不再生成子节点； ２）当某一结点上样本数 目低于总体训练集的 ５％ 时，不再生成子节点； ３）生成的子节 点中，主 要类 别若与 父节点的 主 要 类 别 相 同且主要类样本占比提升小于 ２． ５％ ，则删除此子节点，用父节点输出分 类结果 ．实验 中的 多叉树、二叉 树及作为对比的经典单变量决策树 ＣＡＲＴ 和 Ｃ４． ５ 均采用此剪枝策略 ． 口袋算法中，数据集遍历的阈值设置越大，理论上找到 的划 分 就 越 接 近 最 优 解 ．文 中 设 置 的 阈 值 为 ４０，当训练集遍历轮数达到此值时，算法终止 ．从实验结 果中 可以看 出，分 类 准 确 率 方 差 普 遍 较 小，可 以 认为算法已达到稳定 ． 由于感知机向量对样本的划分可以看作是将原本 狀 维的 特征空 间映 射 至 一 维 数 轴 上，然 后 按 照 阈 值进行区分 ．口袋算法的步长设置是在犮 个类别中计算各个类别样本的均值中心点，然后计 算这 些中心 点两两之间的距离，选择最小的距离并除以 １００ 作为学习的固定步长 ．这样设置是为了在两类之间通过 感知机学习过程找出一个合适的阈值位置 ．记最终步长为 ＳＴＥＰ，则步长的计算式为 狀犼 狀犽 烄 犱犼，犻 ∑ ∑犱犽，犻烌／１００， 犻＝１ ＝１ ＳＴＥＰ ＝ ｍａｘ 犻 － 狀犽 烎 烆 狀犼 ２，…， 犮； 犽 ＝ １， ２，…， 犮． 犼 ＝ １， （ ７） 式（ ７）中： 狀犼 和狀犽 表示数据集中第犼 类和第犽 类的样本数目； 犱犼，犻和犱犽，犻分别表示对应 犼 和犽 表示类别号； 类别下的样本，且这些样本均为经过数据预处理后的样本向量 ． ４． ２ 实验分析 对比二叉树、多叉树及两种经典决策树算法在 ８ 个数据集上的分类性能，结果如表 ２ 所示 ．表 ２ 中： 二叉树指的是基于口袋算法和 Ｇｉ ｎ ｉ指数选择的二叉树模型；多叉树为基于口袋算 法和经典 感知机 多分 类准则的多叉树模型； 表示 ０． ９９ 置信度显著性检验 ． Ｂｒ ｅ ａ ｓ ｔ和 Ｓｐａｍｂａ ｓ ｅ 是二分类数据集，所以在 这两个数据集上构建的二叉树和多叉树是完全相同 的 ．二者 的唯一 差别在 于 二 叉 树 算 法 对 各 类 别 的 感 知机向量是独立训练而后选取最优，而多叉树在这两个 训练集 上训 练出的 是 正 负 号 相 反 而 权 重 值 相 同 的 ２ 个感知机向量 ．由于二叉树在训练多次的判别中选取最优划分，而多叉树在二分类数据集上训练出 的实际是一个判别式，所以二叉树 存 在 微 小 的 准 确 率 优 势 ．由 表 ２ 可 知：在 Ｂｒ ｅ ａ ｓ ｔ数 据 集 上，二 者 准 确 率差距为 ０． １％ ；而在 Ｓｐａｍｂａ ｓ ｅ数据集上，差距为 ０． ３６％． 表 ２ 二叉树和多叉树的性能对比表 Ｔａｂ． ２ Ｐｅ ｒ ｆ ｏ ｒｍａｎｃ ｅｃ ｏｍｐａ ｒ ｉ ｓ ｏｎｔ ａｂ ｌ ｅｆ ｏ ｒｂ ｉ ｎａ ｒ ｒ ｅ ｅａｎｄｍｕ ｌ ｔ ｉ ｆ ｏ ｒ ｋｔ ｒ ｅ ｅ ｙｔ 多叉树 二叉树 准确率／％ 数据集 平均准 确率／％ Ｂａ ｌ ａｎｃ ｅ ８９． ３４ ８７． ３６～９０． ５６ ０． ００８２ ０． ００９２ ９１． ０８～９２． ３２ ０． ００６３ ０． ００６９ ７２． ００ ７２． ３２ ０６  ９０． 准确率 范围／％ 标准差 变异 系数／％ 平均准 确率／％ 准确率 范围／％ 标准差 变异 ５ 系数／％ ＣＡＲＴ Ｃ４． Ｂｒ ｅ ａ ｓ ｔ ９６． ８２ ９６． ３３～９７． ３６ ０． ００３０ ０． ００３１ ９６． ７２ ９６． １９～９７． ３６ ０． ００２８ ０． ００２９ ９２． ０８ ９２． ８２ Ｇｌ ａ ｓ ｓ ６４． ５８ ５８． ４１～７０． ５６ ０． ０２９０ ０． ０４４９ ６５． ０９ ６０． ７５～６８． ６９ ０． ０１９１ ０． ０２９３ ７０． ５６ ６６． ８２ Ｉ ｒ ｉ ｓ ９６． ０４ ９４． ００～９８． ００ ０． ００９６ ０． ０１００ ９５． ７８ ９４． ００～９７． ３３ ０． ００７６ ０． ００７９ ９２． ６７ ９３． ３３ Ｓｐａｍｂａ ｓ ｅ ９１． ６８ ９１． １５～９２． １３ ０． ００２６ ０． ００２８ ９２． ０４ ９１． ４４～９２． ７０ ０． ００２８ ０． ００３０ ８９． ０２ ８７． １１  Ｓｅｇｍｅｎ ｔ ９４． ３２ ９３． ６７～９５． ２４ ０． ００３３ ０． ００３５ ９５． １７ Ｓｅｎｓ ｏ ｒ ４４ ０． ００１８ ０． ００１８ ９９． ７６～９９． ９８ ０． ０００４ ０． ０００４ １００． ００１００． ００ ９８． １０ ９７． ７６～９８． ９１  ９９． Ｗｉ ｎｅ ５７． ４２ ５６． １６～５８． ６６ ０． ００６６ ０． ０１１５ ５８． ５２ ９４． ４３～９５． ５７ ０． ００３２ ０． ００３４ ９１． ４８ ９２． ８６ ５６． １６～６０． ２９ ０． ００９０ ０． ０１５４ ５３． ５３ ５１． ５３ 在剩余的 ６ 个多类别数据集中， Ｉ ｒ ｉ ｓ数据集上二叉树的平均准确率比多叉树低了 ０． ２６％ ，其 余 ５ 个 数据集二叉树的准确率较多叉树分别提升了 １． ７２％ ， ０． ５１％ ， ０． ８５％ ， １． ８１％ ， １． １０％ ，这些 提升 均高于 前面在二分类数据集上两种 树 结 构 的 准 确 率 差 距 ．采 用 Ｔ 检 验 法 对 这 ６ 个 数 据 集 进 行 单 侧 显 著 性 检 验，查表后认为： Ｇｌ ａ ｓ ｓ， Ｉ ｒ ｉ ｓ，Ｗｉ ｎｅ数据 集 中，二 叉 树 和 多 叉 树 分 类 效 果 没 有 显 著 差 异；在 Ｂａ ｌ ａｎｃ ｅ， Ｓｅｇ  ｍｅｎ ｔ， Ｓｅｎｓ ｏ ｒ数据集中，二叉树的分类效果显著优于多叉树；在准确率最低的 Ｗｉ ｎｅ数据集中，原始数据 内部类别不平衡问题较为严重，生成的决策树往往不能区分样本数量少的类别，由此带来准确率低下的 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） １２６ ２０１９ 年 问题 ． 在和经典决策树算法的对比时，有 ６ 个数据集在不同程度上优 于 ＣＡＲＴ 和 Ｃ４． ５，可以 认为 是多变 量决策树相对于轴平行决策树的固有优势 ．对于复杂的分类边界，轴平行决策树只能用直角折线取代斜 线 ．在 Ｓｅｎｓｏ ｒ数据集 中，由 ＣＡＲＴ 和 Ｃ４． ５ 的结果可 以看出，这是 一个线性 可分的 数据 集 ．查看 原始数 据并对比 ＣＡＲＴ 和 Ｃ４． ５ 的决策树结果后发现，此数据集在边界上存在个别距离极近的点，实验中设置 的感知机步长相对边界点间的距离较大，导致口袋算法建立的决策树无法学习最优的边界，而多叉树在 性能上更落后一些 ．在 Ｇｌ ａ ｓ ｓ数据集上，无论二叉树还是多叉树都明显劣于经典决策树，这是 因为 Ｇｌ ａ ｓ ｓ 数据集中平均每一类数据的数据量仅为 ３０，因此，难以训练出可靠稳定的结果 ． 时间复杂度上， ＣＡＲＴ 和 Ｃ４． ５ 为精确线性搜索，会对每个特征的 每个可 能值 进行分割 并统计 准确 率，以找到最优，可以近似认为其在搜 索 过 程 中 和 样 本 的 比 对 次 数 为 犽×狀２ ．口 袋 算 法 的 时 间 复 杂 度 主 要与遍历轮数的阈值有关，在运行中，若数据集可达到的 准确率较 高，则 触 发 口 袋 向 量 检 验 更 新 的 次 数 就越少，再加上口袋算法是多变量的，所以在运行中感知机向量与样本的比对次数与特征数 犽 无关 ． 表 ３ 各数据集上的运行时间 各模 型 在 各 数 据 集 上 的 运 行 时 间 （ 狋），如表 ３ 所示 ．由表 ３ 可知：二叉 树 与 多叉树由于 基 本 理 论 近 似，所 以 时 间 的 Ｔａｂ． ３ Ｒｕｎｎ ｉ ｎｇｔ ｉｍｅｏｎｅ ａ ｃｈｄａ ｔ ａｓ ｅ ｔ ｓ 数据集 狋（二叉树） 狋（多叉树） 狋（ ＣＡＲＴ） 狋（ Ｃ４． ５） 量级相同 ．由 于 经 典 单 变 量 决 策 树 算 法 Ｂａ ｌ ａｎｃ ｅ １． ０２３２ ０． ８５１０ ０． １３２８ ０． １５７８ 在边界搜索 中 是 遍 历 式 的 精 确 搜 索，但 Ｂｒ ｅ ａ ｓ ｔ ０． ２８５２ ０． ８３５８ ０． １０４７ ０． １０７８ Ｇｌ ａ ｓ ｓ ０． ９８４２ ０． ９１９６ １． ２７３４ １． ２５７８ Ｉ ｒ ｉ ｓ ０． １１８１ ０． １４０５ ０． ０５９４ ０． ０４０６ 是对全数据 集 仅 遍 历 一 次，所 以 当 数 据 集样本数和 特 征 数 均 较 小 时，运 算 速 度 Ｓｐａｍｂａ ｓ ｅ ２． ７５５１ ５． ６８２１ ３３２． ９８００ ２３５． ２８９１ 比口袋算法 建 立 的 决 策 树 要 快 一 些 ．而 Ｓｅｇｍｅｎ ｔ ７． ７８９５ ４． ２２５２ １５７． ８４００ １４３． ００９４ 当数据的特 征 与 样 本 数 较 大 时，花 费 时 Ｓｅｎｓ ｏ ｒ ９． ２５１６ ６． ４７１８ ３１． ４９１０ ３４． １１７２ 间会随之增 长，且 增 长 速 度 比 口 袋 算 法 Ｗｉ ｎｅ ７． ７６０２ ８． ９７１０ １０． ８５８０ ７． １９５３ 的决策树快，可以认为，在速度上口袋算法构造的多变量决策树具有速度优势 ． ５ 结论 建立多变量决策树的方法有很多，选择口袋算法建树的原因是相比于其他多变量决策树，口袋算法 理论和计算式都较为简单、易于理解 ．早期文献虽然尝试 采用口袋 算法 建 立 决 策 树，但 是 仅 按 照 原 算 法 应用 于 二 分类 的数 据集中 ［２０］．基 于口袋 算法 构 造的二 叉树和 多叉树在分 类准确率 和运算 时间 上，均优 于传统的轴平行决策树，而二叉树在分类准确率上，又能小幅优于多叉树 ．在对数据的解释性上，传统的 轴平行决策树在单个节点用单一变量划分空间划分 的解 释性 最 强，多变量 二 叉 树 用 分 类 超 平 面 划 分 可 以直接表示样本空间的划分边界，解释性比传统决策树弱，而多变 量多 叉 树 决 策 向 量 不 代 表 空 间 边 界， 因此，在空间划分的解释性上要劣于前二者 ． 适用性上，当数据集为线性可分数据时，基于口袋算法的二叉 树和 多叉树均未 能达到 １００％ 的准确 率 ．因此，在实际使用中，若分类结果 接 近 １００％ ，应 当 考 虑 数 据 集 线 性 可 分 的 可 能 性 ．而 当 训 练 集 中 类 别较多、每类样本较少时，如果测定的结果方差较大，应当考虑是否能够学习得到最优的决策树 ．数据预 处理中，对于类别不平衡的问题，可以采用对小样本进行 样 本扩充 以近 似 类 别 平 衡，也 可 以 采 用 一 些 聚 类算法约简大类别样本的数据量，这些可以根据具体问题采取合适的方法 ． 参考文献： ［ １］ ＭＵＳＥＬＬＩＭ． Ｏｎｃ ｏｎｖｅ ｒ ｅｐ ｒ ｏｐｅ ｒ ｔ ｉ ｅ ｓｏ ｆｐｏ ｃｋｅ ｔａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒ ａｎｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎｓｏｎ Ｎｅｕ ｒ ａ ｌＮｅ ｔｗｏ ｒ ｋｓ， １９９７， ８ ｇｅｎｃ ｇｏ （ ３）： ６２３． ＤＯＩ： １０． １１０９／７２． ５７２１０１． ［ ２］ ＹＩＬＤＩ ＺＯ Ｔ， ＡＬＰＡＹＤＩＮ Ｅ． Ｌ ｉ ｎｅ ａ ｒｄ ｉ ｓ ｃ ｒ ｉｍｉ ｎａｎ ｔｔ ｒ ｅ ｅ ｓ［ Ｊ］． Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＰａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎＲｅ ｃ ｏｇｎ ｉ ｔ ｉ ｏｎａｎｄＡｒ ｔ ｉ ｆ ｉ  ｃ ｉ ａ ｌＩ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｅ， ２００５， １９（ ３）： ３２３ ３５３． ? ｇｅｎｃ ［ ３］ ＭＵＲＴＨＹＳＫ， ＫＡＳ ＩＦＳ， ＳＡＬＺＢＥＲＧＳ． Ａｓｙ ｓ ｔ ｅｍｆ ｏ ｒｉ ｎｄｕｃ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｏｂ ｌ ｉ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎｔ ｒ ｅ ｅ ｓ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＡｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌ ｑｕｅｄｅ １９９４， ２（ １）： １ ３２． Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｅＲｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ， ? ｇｅｎｃ 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 王子癑，等：采用口袋算法构造的多类别决策树模型 １２７ ［ ４］ ＬＯＭＡＸＳ， ＶＡＤＥＲＡＳ． Ａｓｕ ｒ ｖｅｙｏ ｆｃ ｏ ｓ ｔ ｓ ｅｎｓ ｉ ｔ ｉ ｖｅｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎｔ ｒ ｅ ｅｉ ｎｄｕｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍｓ［ Ｊ］． Ａｃｍ Ｃｏｍｐｕ ｔ ｉ ｎｇＳｕ ｒ ｖｅｙ ｓ， ? ｇｏ ２０１３， ４５（ ２）： １ ３５． ＤＯＩ： １０． １１４５／２４３１２１１． ２４３１２１５． ? ［ ５］ 苗夺谦，王珏 ．基于粗糙集的多变量决策树构造方法［ Ｊ］．软件学报， １９９７（ ６）： ４２５ ４３１． ? ［ ６］ ＬＩＭ ＴＳ， ＬＯＨ Ｗ Ｙ， ＳＨＩＨ ＹＳ． Ａｃ ｏｍｐａ ｒ ｉ ｓ ｏｎｏ ｆｐ ｒ ｅｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏｎａ ｃ ｃｕ ｒ ａ ｃｙ，ｃ ｏｍｐ ｌ ｅｘ ｉ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎｇｔ ｉｍｅｏ ｆｔ ｈ ｉ ｒ ｔ ｔ ｈｒ ｅ ｅ ? ｙ，ａｎｄｔ ｙ ｏ ｌ ｄａｎｄｎｅｗｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍｓ［ Ｊ］．Ｍａ ｃｈ ｉ ｎｅＬｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎｇ， ２０００， ４０（ ３）： ２０３?２２８． ＤＯＩ： １０． １０２３／Ａ： １００７６０８２２４２ ｇｏ ２９． ［ ７］ ＵＴＧＯＦＦＰＥ， ＢＲＯＤＬＥＹ ＣＥ． Ｌ ｉ ｎｅ ａ ｒｍａ ｃｈ ｉ ｎｅｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎｔ ｒ ｅ ｅ ｓ［ Ｒ］． Ａｍｈｅ ｒ ｓ ｔ： Ｕｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｆＭａ ｓ ｓ ａ ｃｈｕｓ ｅ ｔ ｔ ｓ， １９９１． ｙｏ ［ ８］ ＳＡＨＵ Ｓ Ｋ， ＰＵＪＡＲＩＡ Ｋ， ＫＵＭＡＲ Ｖ， 犲 狋犪 犾．Ｇｒ ｅ ｅｄｙｐａ ｒ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏｎ ｉ ｎｇｂａ ｓ ｅｄｔ ｒ ｅ ｅｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅｄ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｃ ｌ ａ ｓ ｓＳＶＭ ｆ ｏ ｒＯｄ ｉ ａ Ｃ］∥Ｃｏｍｐｕ ｔ ｅ ｒＶｉ ｓ ｉ ｏｎ，Ｐａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎＲｅ ｃ ｏｇｎ ｉ ｔ ｉ ｏｎ，ＩｍａｇｅＰｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎｇａｎｄＧｒ ａｐｈ ｉ ｃ ｓ． Ｐａ ｔ ｎａ： ＩＥＥＥ Ｐｒ ｅ ｓ ｓ， ２０１６： １?４． ＯＣＲ［ ＤＯＩ： １０． １１０９／ＮＣＶＰＲＩＰＧ． ２０１５． ７４９００１８． ［ ９］ ＸＵＥＳｏｎｇ， Ｊ ＩＮＧ Ｘｉ ａｏ ｕｎ， ＳＵＮＳｏｎｇ ｌ ｉ ｎ， 犲 狋犪 犾． Ｂ ｉ ｎａ ｒ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎ ｔ ｒ ｅ ｅ ｓ ｅｄ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｃ ｌ ａ ｓ ｓｓｕｐｐｏ ｒ ｔｖｅ ｃ ｔ ｏ ｒｍａ ｃｈ ｉ ｎｅ ｓ［ Ｃ］∥ ?ｄｅ ? ?ｂａ ｊ ｙ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＳｙｍｐｏ ｓ ｉ ｕｍｏｎＣｏｍｍｕｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｓａｎｄＩ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇ ｉ ｅ ｓ． Ｉ ｎｃｈｏｎ： ＩＥＥＥＰｒ ｅ ｓ ｓ， ２０１４： ８５ ８９． ＤＯＩ： ? １０． １１０９／ Ｉ ＳＣＩＴ． ２０１４． ７０１１８７５． ［ １０］ ＭＯＵＳＴＡＫＩＤＩ ＳＳ，ＭＡＬＬＩＮＩ ＳＧ， ＫＯＵＴＳ ＩＡＳＮ， 犲 狋犪 犾． ＳＶＭ?ｂａ ｓ ｅｄｆ ｕ ｚ ｚ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎｔ ｒ ｅ ｅ ｓｆ ｏ ｒｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｈ ｉ ｙｄｅ ｇｈ ｓｐａ ｔ ｉ ａ ｌｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅｍｏ ｔ ｅｓ ｅｎｓ ｉ ｎｇｉｍａｇｅ ｓ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒ ａｎｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎｓｏｎＧｅ ｏ ｓ ｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄＲｅｍｏ ｔ ｅＳｅｎｓ ｉ ｎｇ， ２０１２， ５０（ １）： １４９ １６９． ＤＯＩ： １０． １１０９／ＴＧＲＳ． ２０１１． ２１５９７２６． ? ［ １１］ ＲＡＩＬＥＡＮＵ ＬＥ， ＳＴＯＦＦＥＬ Ｋ． Ｔｈｅ ｏ ｒ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｃ ｏｍｐａ ｒ ｉ ｓ ｏｎｂｅ ｔｗｅ ｅｎｔ ｈｅＧｉ ｎ ｉｉ ｎｄｅｘａｎｄｉ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎｇａ ｉ ｎｃ ｒ ｉ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ［ Ｊ］． Ａｎｎａ ｌ ｓｏ ｆＭａ ｔ ｈｅｍａ ｔ ｉ ｃ ｓａｎｄＡｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌＩ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｅ， ２００４， ４１（ １）： ７７ ９３． ? ｇｅｎｃ ［ １２］ 潘大胜，屈迟文 ．一种改进 ＩＤ３ 型决策树挖掘算 法［ Ｊ］．华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）， ２０１６， ３７（ １）： ７１ ７７． ＤＯＩ： １０． ? １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１６． ０１． ００７１． ? ［ １３］ ＢＲＥＩＭＡＮ Ｌ， ＦＲＩＥＤＭＡＮＪＨ， ＯＬＳＨＥＮ Ｒ， 犲 狋犪 犾． Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎａｎｄｒ ｅｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏｎｔ ｒ ｅ ｅ ｓ［ Ｊ］． Ｂ ｉ ｏｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｓ， １９８４， ４０（ ３）： ３５８． ＤＯＩ： １０． ２３０７／２５３０９４６． ［ １４］ ＧＲＡＪＳＫＩＫ Ａ， ＢＲＥＩＭＡＮ Ｌ， ＶＩＡＮＡ Ｄ Ｐ Ｇ， 犲 狋犪 犾． Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆＥＥＧｓｐａ ｔ ｉ ａ ｌｐａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎｓｗｉ ｔ ｈａｔ ｒ ｅ ｅ ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅｄ ? Ｊ］． ＩＥＥＥＴｒ ａｎｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎｓｏｎＢ ｉ ｏｍｅｄ ｉ ｃ ａ ｌＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ， １９８６， ３３（ １２）： １０７６ ＤＯＩ： １０． １１０９／ ｍｅ ｔ ｈｏｄｏ ｌ ｏｇｙ：ＣＡＲＴ［ ?１０８６． ＴＢＭＥ． １９８６． ３２５６８４． ［ １５］ ＤＥ ′ＡＴＨ Ｇ， ＦＡＢＲＩＣＩＵＳＫ Ｅ． Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎａｎｄｒ ｅｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏｎｔ ｒ ｅ ｅ ｓ：Ａ ｐｏｗｅ ｒ ｆ ｕ ｌｙｅ ｔｓ ｉｍｐ ｌ ｅｔ ｅ ｃｈｎ ｉ ｏ ｒｅ ｃ ｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｑｕｅｆ ｄａ ｔ ａａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓ［ Ｊ］． Ｅｃ ｏ ｌ ｏｇｙ， ２０００， ８１（ １１）： ３１７８ ３１９２． ＤＯＩ： １０． ２３０７／１７７４０９． ? ｙ ［ １６］ ＱＵＩＮＬＡＮＪＲ． Ｃ４． ５：Ｐｒ ｏｇ ｒ ａｍｓｆ ｏ ｒｍａ ｃｈ ｉ ｎｅｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎｇ［Ｍ］． ＳａｎＦｒ ａｎｃ ｉ ｓ ｃ ｏ：Ｍｏ ｒ ｆｍａｎｎＰｕｂ ｌ ｉ ｓｈｅ ｒ ｓＩ ｎｃ， １９９２． ｇａｎＫａｕ ［ １７］ ＭＩＮＧＥＲＳＪ． Ａｎｅｍｐ ｉ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｃ ｏｍｐａ ｒ ｉ ｓ ｏｎｏ ｆｐ ｒ ｕｎ ｉ ｎｇ ｍｅ ｔ ｈｏｄｓｆ ｏ ｒｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎｔ ｒ ｅ ｅｉ ｎｄｕｃ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］．Ｍａ ｃｈ ｉ ｎｅＬｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎｇ， １９８９， ４（ ２）： ２２７ ２４３． ＤＯＩ： １０． １０２３／Ａ： １０２２６０４１００９３３． ? ［ １８］ ＭＩＮＧＥＲＳＪ．Ａｎｅｍｐ ｉ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｃ ｏｍｐａ ｒ ｉ ｓ ｏｎｏ ｆｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ ｍｅ ａ ｓｕ ｒ ｅ ｓｆ ｏ ｒｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎ?ｔ ｒ ｅ ｅｉ ｎｄｕｃ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］．Ｍａ ｃｈ ｉ ｎｅＬｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎｇ， １９８９， ３（ ４）： ３１９ ３４２． ＤＯＩ： １０． １００７／ＢＦ００１１６８３７． ? ［ １９］ ＫＯＴＳ ＩＡＮＴＩ ＳＳＢ． Ｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎｔ ｒ ｅ ｅ ｓ：Ａｒ ｅ ｃ ｅｎ ｔｏｖｅ ｒ ｖ ｉ ｅｗ［ Ｊ］．Ａｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌＩ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｅＲｅ ｖ ｉ ｅｗ， ２０１３， ３９（ ４）： ２６１?２８３． ｇｅｎｃ ＤＯＩ： １０． １００７／ｓ １０４６２ ０１１ ９２７２ ４． ? ? ? ［ ２０］ ＢＲＯＤＬＥＹ Ｃ Ｅ，ＵＴＧＯＦＦＰ Ｅ．Ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｖａ ｒ ｉ ａ ｔ ｅｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎｔ ｒ ｅ ｅ ｓ［ Ｊ］．Ｍａ ｃｈ ｉ ｎｅＬｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎｇ， １９９５， １９（ １）： ４５?７７． ＤＯＩ： １０． １０２３／Ａ： １０２２６０７１２３６４９． （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１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１６１２０３８ ? 平衡搜索的改进人工蜂群算法 刘晓芳１，２，柳培忠１，２，骆炎民３，范宇凌１ （ １．华侨大学 工学院，福建 泉州 ３６２０２１； ２．华侨大学 工业智能化技术与系统福建省高校工程研究中心，福建 泉州 ３６２０２１； ３．华侨大学 计算机科学与技术学院，福建 厦门 ３６１０２１） 摘要： 针对人工蜂群（ ＡＢＣ）算法局部搜 索 能 力 弱 的 问 题，提 出 一 种 平 衡 搜 索 的 人 工 蜂 群 算 法 （ ＢＳＡＢＣ）．首 先，采用一种基于对数函数的的适应度评价方式，用于减小选择压力，在一定程度上避免陷入局部最优 ．其次， 受微分进化算法的启发，提出一种新的搜索策略，通过当前最优个体指导进化方向，使候选解的产生倾向于当 前最优解，同时避免陷入局部最优 ．对 ６ 个经典测试函数进行仿真实验，并与经典的改进人工蜂群算法对比测 试，结果表明：所提出的算法在收敛速度和收敛精度上都有显著的提升． 关键词： 人工蜂群算法；局部搜索；群智能算法；适应度评价；搜索策略 中图分类号： ＴＰ１８ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ０１２８ ０５ ? ? ? 犐犿狆狉 狅狏 犲 犱犃狉 狋 犻 犳 犻 犮 犻 犪 犾犅犲 犲犆狅 犾 狅狀狔犃犾 狅 狉 犻 狋 犺犿 犵 犅犪 狊 犲 犱狅狀犅犪 犾 犪狀犮 犲 犱犛 犲 犪 狉 犮犺 ， ， ＬＩＵ Ｘｉ ａｏ ｆ ａｎｇ１ ２，ＬＩＵ Ｐｅ ｉ ｚｈｏｎｇ１ ２， ＬＵＯ Ｙａｎｍｉ ｎ３，ＦＡＮ Ｙｕ ｌ ｉ ｎｇ１ （ １．Ｃｏ ｌ ｌ ｅｇｅｏ ｆＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ，Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｉ ｎａ； ｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０２１，Ｃｈ ２．Ｕｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓＥｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇＲｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈＣｅｎ ｔ ｅ ｒｏ ｆＦｕ ｉ ａｎＰｒ ｏｖ ｉ ｎｃ ｅＩ ｎｄｕｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌＩ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｔＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙａｎｄＳｙｓ ｔ ｅｍｓ， ｊ ｇｅｎ Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｉ ｎａ； ｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０２１，Ｃｈ ３．Ｃｏ ｌ ｌ ｅｇｅｏ ｆＣｏｍｐｕ ｔ ｅ ｒＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ，Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａｍｅｎ３６１０２１，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｙ，Ｘｉ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ａｉｍａ ｔｔ ｈｅｄ ｒ ａｗｂａ ｃｋｏ ｆａ ｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌｂｅ ｅｃ ｏ ｌ ｏｎｙ （ ＡＢＣ）ａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｗｉ ｔ ｈｗｅ ａｋｌ ｏ ｃ ａ ｌｓ ｅ ａ ｒ ｃｈｃ ａｐａｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｇｏ ｙ，ａｎ ＢＳＡＢＣ）ｉ ｓｐ ｒ ｏｐｏ ｓ ｅｄ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｉｍｐ ｒ ｏｖｅｄｆ ｉ ｔ ｎｅ ｓ ｓｅ ｖａ ｌ ｕ  ａ ｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌｂｅ ｅｃ ｏ ｌ ｏｎｙａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍｂａ ｓ ｅｄｏｎｂａ ｌ ａｎｃ ｅｄｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ （ ｙ， ｇｏ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄｓｂａ ｓ ｅｄｏｎｔ ｈｅｌ ｏｇａ ｒ ｉ ｔ ｈｍｉ ｃｆ ｕｎｃ ｔ ｉ ｏｎｉ ｓｉ ｎ ｔ ｒ ｏｄｕｃ ｅｄｔ ｏ ｍｉ ｎ ｉｍｉ ｚ ｅｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｐ ｒ ｅ ｓ ｓｕ ｒ ｅａｎｄａｖｏ ｉ ｄｔ ｏｆ ａ ｌ ｌ ｌ ｉ ｔ ｅｎｅｄｂｙｔ ｈｅｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔ ｉ ａ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ，ａｎｏｖｅ ｌ ｉ ｎ ｔ ｏｌ ｏ ｃ ａ ｌｏｐ ｔ ｉｍｕｍｔ ｏａｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎｅｘ ｔ ｅｎ ｔ．Ｓｅ ｃ ｏｎｄ ｌ ｙ，ｅｎ ｇｈ ｇｏ ｉ ｃｈｃ ｏｎｄｕｃ ｔ ｓｔ ｈｅｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｔ ｈｅｃ ａｎｄ ｉ ｄａ ｔ ｅｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ，ｔ ｅｎｄ ｉ ｎｇｔ ｏｔ ｈｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅｇｙｉ ｓｐ ｒ ｏｐｏ ｓ ｅｄ，ｗｈ ｃｕ ｒ ｒ ｅｎ ｔｏｐ ｔ ｉｍａ ｌｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎ，ａｎｄａ ｔｔ ｈｅｓ ａｍｅｔ ｉｍｅａｖｏ ｉ ｄ ｉ ｎｇｔ ｏｆ ａ ｌ ｌｉ ｎ ｔ ｏｔ ｈｅｌ ｏ ｃ ａ ｌｏｐ ｔ ｉｍｕｍ．Ｔｈｅｓ ｉｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｎｇｅｘｐｅ ｒ ｉ  ｈｅｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｄｅｍｏｎｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅｔ ｈａ ｔＢＳＡＢＣｈａ ｓｓ ｉ  ｍｅｎ ｔ ｓｗｅ ｒ ｅｃ ｏｎｄｕｃ ｔ ｅｄｏｎａｂｅｎｃｈｍａ ｒ ｋｓｕ ｉ ｔ ｅｏ ｆ６ｔ ｅ ｓ ｔｆ ｕｎｃ ｔ ｉ ｏｎｓ，ｔ ｇ ｎ ｉ ｆ ｉ ｃ ａｎ ｔｅｎｈａｎｃ ｅｍｅｎ ｔｉ ｎｃ ｏｎｖｅ ｒ ｔｓｐｅ ｅｄａｎｄｃ ｏｎｖｅ ｒ ｔａ ｃ ｃｕ ｒ ａ ｃｙｃ ｏｍｐａ ｒ ｅｄｗｉ ｔ ｈｔ ｈｅｂａ ｓ ｉ ｃＡＢＣａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ． ｇｅｎ ｇｅｎ ｇｏ 犓犲 狉 犱 狊： ａ ｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌｂｅ ｅｃ ｏ ｌ ｏｎｙａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ；ｌ ｏ ｃ ａ ｌｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ；ｓｗａ ｒｍｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｅａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ；ｆ ｉ ｔ ｎｅ ｓ ｓｅ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎ； ｇｏ ｇｅｎｃ ｇｏ 狔狑狅 ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅｇｙ 收稿日期： ２０１６ １２ ２０ ? ? 通信作者： 柳培忠（ ｚ ｌ ｉ ｕ＠ｈｑｕ． １９７６ Ｅ?ｍａ ｉ ｌ： ?），男，讲师，博士，主要从事仿生智能计算、多维空间仿生信息学的研究 ． ｐ ｅｄｕ． ｃｎ． 基金项目： 国家自然科学基金资助项目（ ６１２０３２４２）；福建省物联网云计算平台建设 资 助 项 目（ ２０１３Ｈ２００２）；华 侨 大 学研究生科研创新能力培育计划资助项目（ １５１１３２２００３） 第１期 刘晓芳，等：平衡搜索的改进人工蜂群算法 １２９ 与其他智能算法相比，人工蜂群算法 ［１２］最大的优 点 在 于 开 采 和 开 发 同 时 进 行，增 加 了 寻 找 到 最 优 ［］ 解的概率 ．但仍然存在收敛速度慢，易陷入局部最优，开采和开发能力不平衡等问题 ． Ｚｈｕ 等 ３ 受 粒子群 算法（ ｓ ｔ  ｉ ｄｅＡＢＣ， ＰＳＯ）的启发，提出一种改进算法（ ＧＡＢＣ），在 搜 索 策 略 中 引 入 全 局 最 优 用 于 加 ｇｂｅ ｇｕ ［］ 快收敛速度，并采用经典测试函 数 证 明 了 改 进 策 略 的 有 效 性 ． Ｂａｎｈａ ｒｎｓ ａｋｕｎ 等 ４ 针 对 人 工 蜂 群 算 法 采 用至今最优选择个体引导进化方向，使候选解向至今最优选择个体靠拢，并采用自适应调整搜索范围的 方法，避免陷入局部最优 ．高卫峰等 ［５］充分利用和平衡 不同搜 索 方 程 的 探 索 和 开 发 能 力，提 出 一 种 改 进 的人工蜂群算法（ ＩＡＢＣ），实验结果表明，该改进算法具有良好的处理复杂数值优化问题的 性能 ．宁爱平 ［］ 等 ［６］利用随机过程理 论，对 人 工 蜂 群 算 法 收 敛 性 进 行 理 论 分 析 ． Ｌ ｉ等 ７ 提 出 一 种 离 散 人 工 蜂 群 算 法 （ ＤＡＢＣ），该算法提出一种独特的解决 方 案，采 用 两 个 离 散 向 量 和 禁 忌 搜 索 策 略 生 成 新 的 候 选 解，并 用 ［］ 于解决多目标柔性作业车间调度问题 ． Ｋｉ ｒ ａｎ 等 ８ 为了有效地解决不同特性的优化问题，提出一种整合 ５ 个搜索策略，并采用计数器控制更新的解决方案 ．目前，人工蜂群算 法的改 进版本各 式各样，并 有一定 的性能提升，但仍存在收敛速度慢、局 部 搜 索 能 力 弱 的 缺 点 ．针 对 以 上 问 题，本 文 提 出 一 种 收 敛 速 度 更 快、局部搜索能力更强的人工蜂群算法 ． １ 基本的人工蜂群算法 人工蜂群算法是模拟蜜蜂群体搜索优良蜜源的优化算法，把蜜蜂种群分为雇佣蜂、观察蜂和侦察蜂 ［］ ３ 种类型，分工合作，以找到满意的蜜源 ２ ．该算法随机生成初始食物源（初始解），其公式为 犼 狓犻 ａｎｄ（ ０， １）（ 狓犼ｍａｘ －狓犼ｍｉｎ） ． ＝ 狓犼ｍｉｎ ＋ｒ （ １） 式（ １）中： 犻＝１， ２，…， ＳＮ， ＳＮ 为食物源（解）的个数； ２，…， 犇， 犇 为解的维数； 狓犼ｍｉｎ和 狓犼ｍａｘ分别 为解的 犼＝１， 下界和上界 ． 雇佣蜂在初始解附近邻域搜索，寻找优良蜜源的位置，其更新策略为 犼 犼 犼（犼 狏犻 狓犻 －狓犼 ． ＝ 狓犻 ＋φ犻 犽） （ ２） 犼 为第 犼 式（ ２）中： 狓犻 犻 个食物源的第犼 维； １］范 围 内 的 随 机 数， 犻∈ ［ １， ＳＮ］， １， 犇］； 犽 为随机 犼∈ ［ φ犻 为［－１， 选择的整数， 犽∈ ［ １， ＳＮ］且 犽≠犻．采用贪婪选择机制根据适应度值选择的候选解犞犻 和当前解 犡犻． 对于最小化问题，适应度值的计算公式为 １／（ １＋犳犻）， 犳犻 ≥ ０， １＋狘犳犻狘， 式（ ３）中： ｉ ｔ 犳犻 为犞犻 对应的函数值， 犳犻 越小，则ｆ 犻 越大 ． ． 犳犻 ≤ ０ ｆ ｉ ｔ 犻 ＝ ｛ （ ３） ２ 改进的人工蜂群算法 ２． １ 基于对数的适应度评价方式 在原始人工蜂群算法中，观察蜂通过概率选择优秀个体跟随，然后，进行深度搜索 ．概率大小与雇佣 蜂携带蜜源的质量密切相关，适应度值大小反映蜜源质量，适应度值越大，蜜源质量越好，被选择的概率 就越大 ．但是，式（ ３）中，当种群中解的精度差异较大，而概率 值却 相同，体 现 不 出 个 体 之 间 的 差 异 ．通 过 概率选择更新可行解的作用消失，易使种群“早熟”，出现停滞现象 ［９］． 针对该问题，引入基于对数的适应度评价方式，增大差异，对解相似但不同的个体加以区分，使优秀 个体有更大几率被跟随开采 ［１０］．则适应度评价方式为 ０． １ ， １＋１／狘ｌ ０． ｇ犳犻狘 式（ ４）中： ε 由计算机的计算精度决定 ．此处， ε 取 ８． ｆ ｉ ｔ ｎｅ ｓ ｓ犻 ＝ ０ ≤ 犳犻 ≤ １０－ε． （ ４） ２． ２ 基于增强开采能力策略 搜索能力的平衡是影响优化结果的因素之一 ．由原始 人 工蜂群 算法的 搜 索 方 程（ ２）可 以 看 出：随 机 犼， 随机参数犼， 系数φ犻 犽 对算法的开发能力有利，而不利于开采能力 ．因此，需引入一种增强开采能力的策 略平衡搜索能力 ．受微分进化算法 ［８，１１］的启发，引入一种新的搜索策略，即 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） １３０ ２０１９ 年 犼 犼（犼 （ 狏犻 狓犻 －狓犼 ． ５） ＝ 狓犼ｂｅｓｔ ＋φ犻 狉） 犼 犼 犼 式（ ５）中： 狓ｂｅｓｔ为当前种群中最优个体的第犼 维； １］内 的 随 机 数； 狓狉 为 第狉 个 蜜 蜂 的 第犼 维， 狉 φ犻 为［－１， 为｛ １， ２，…， ＳＮ｝内的随机整数，且狉≠１． ３ 算法性能分析 ３． １ 测试函数 采用 Ｅｌ ｌ ｉ ｉ ｔ ｉ ｃ 函数 （ Ｆ０１）， Ｓｐｈｅ ｒ ｅ函 数 （ Ｆ０２），Ｗｅ ｉ ｅ ｒ ｓ ｔ ｒ ａ ｓ ｓ函 数 （ Ｆ０３），Ａｃｋ ｌ ｅｙ 函 数 （ Ｆ０４），Ｇｒ ｉ ｅ  ｐ ｗａｎｋｓ函数（ Ｆ０５）和 Ａｌ ｉ ｎｅ函数（ Ｆ０６）等 ６ 个 基 准 测 试 函 数 进 行 实 验，测 试 改 进 人 工 蜂 群 （ ＢＳＡＢＣ）算 ｐ 法的性能 ．其中： Ｆ０１～Ｆ０２ 为单峰函数； Ｆ０３～Ｆ０６ 为 多峰函 数；理 论 最 优 值 均 为 ０． Ｓｐｈｅ ｒ ｅ 函 数 和 Ｅｌ ｌ ｉ  犇 ，Ｗｅ ｉ ｔ ｉ ｃ 函数的搜索范围均 为［－１００， １００］ ｉ ｅ ｒ ｓ ｔ ｒ ａ ｓ ｓ 函 数、 Ａｃｋ ｌ ｅｙ 函 数、 Ｇｒ ｉ ｅｗａｎｋｓ 函 数 和 Ａｌ ｉ ｎｅ 函 ｐ ｐ 犇 犇 犇 犇 数的搜索范围分别为［－０． ５， ０． ５］ ，［－３２． ７６８， ３２． ７６８］ ，［－６００， ６００］ ，［－１０， １０］ ．测 试 函 数 详 细 介绍参考文献［ １２］．部分测试函数的三维曲线图，如图 １ 所示 ． （ ａ）Ｓｐｈｅ ｒ ｅ函数 （ ｂ）Ｗｅ ｉ ｅ ｒ ｓ ｔ ｒ ａ ｓ ｓ函数 图 １ 部分测试函数曲线 Ｆ ｉ １ Ｐａ ｒ ｔ ｉ ａ ｌｔ ｅ ｓ ｔｆ ｕｎｃ ｔ ｉ ｏｎｃｕ ｒ ｖｅ ｇ． ３． ２ 实验分析 将所提 ＢＳＡＢＣ 算 法 与 ＡＢＣ 算 法 ［２］和 ＧＡＢＣ 算 法 ［３］进 行 比 较 ．设 置 参 数 如 下： ＳＮ＝４０， ｌ ｉｍｉ ｔ＝ １００，ＭＣＮ＝１０００．将测试函数分别采用这 ３ 个算法在相同的 实验背景下运 行，且 每个测试 函数独 立运 行 １０ 次以避免偶然性，并记录最优值、最差值、中值、平均 值 和方差 ． 犇 ＝３０ 的 测 试 函 数 实 验 结 果，如 表 １ 所示 ．表 １ 中：加粗字体表示 ３ 种算法中性能最优 ．由表 １ 可知：在 ６ 个测试 函数中， ＢＳＡＢＣ 算 法的解 的精度最高，而且在解的稳定性方面性能最好 ．特别地，由于 开采能 力的 增 强 以 基 于 对 数 的 适 应 值 函 数 减小选择压力，对测试函数 Ｗｅ ｉ ｅ ｒ ｓ ｔ ｒ ａ ｓ ｓ和 Ｇｒ ｉ ｅｗａｎｋｓ性能最好 ． 表 １ 测试函数的收敛实验结果（ 犇＝３０） Ｔａｂ． １ Ｒｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆｃ ｏｎｖｅ ｒ ｅｏ ｆｔ ｅ ｓ ｔｆ ｕｎｃ ｔ ｉ ｏｎｓ （ 犇＝３０） ｇｅｎｃ 函数 Ｅｌ ｌ ｉ ｔ ｉ ｃ ｐ Ｓｐｈｅ ｒ ｅ Ｗｅ ｉ ｅ ｒ ｓ ｔ ｒ ａ ｓ ｓ Ａｃｋ ｌ ｅｙ 算法 最优值 最差值 －４ 中值 －２ 平均值 －３ 方差 －３ ４． １９５１８×１０－３ ＡＢＣ ６． ９２６６６×１０ ＧＡＢＣ ２． ００３５３×１０－１０ ７． ２１１４９×１０－１０ ２． ６１７１７×１０－１０ ３． ５３２４６×１０－１０ ２． １５２０８×１０－１０ ＢＳＡＢＣ ５． １９５３３×１０－１６ ７． １３００２×１０－１６ ５． ５１０２３×１０－１６ ５． ７１４８８×１０－１６ ８． ０６０４２×１０－１７ １． １３２４９×１０ ４． １７３０８×１０ ４． ８８９０３×１０ ＡＢＣ ２． ２１９７６×１０－１０ ２． ０３０９８×１０－９ ５． １３０２９×１０－１０ ７． ９８３２８×１０－１０ ７． １６８６４×１０－１０ ＧＡＢＣ ７４８０１×１０－１５ ２． ０９３６１×１０－１５ １． ９２９２２×１０－１５ ６． ９３１０２×１０－１６ ９． ３７６２３×１０－１６ ２． ＢＳＡＢＣ ５． １７１３４×１０－１６ ７． ５９０２８×１０－１６ ６． ６６９９２×１０－１６ ６． ４３０３１×１０－１６ １． ０７８９７×１０－１６ ＡＢＣ ７． ４３１６４×１０－４ ９． ０３７６１×１０－４ ７． ９５３４０×１０－４ ８． ２０６６５×１０－４ ６． ５０９５９×１０－５ ＧＡＢＣ １． ２１０６９×１０－５ ３． ６３４４４×１０－５ １． ７２０７４×１０－５ １． ９５３７２×１０－５ ９． ６４６９０×１０－６ ＢＳＡＢＣ １． ３４２９３×１０－１２ １． ０１３２３×１０－１１ ７． ７５９１３×１０－１２ ６． ８２５４７×１０－１２ ３． ３０５６０×１０－１２ ＡＢＣ ２． ５１２４５×１０－５ ６． ３０９５８×１０－５ ３． ２９７００×１０－５ ４． ２０９２８×１０－５ １． ７６９０１×１０－５ ＧＡＢＣ －８ ４． ４３６７４×１０ －７ －８ －８ ２． ６９６４１×１０－８ ＢＳＡＢＣ １． ４１１８５×１０－１１ ５． ５２１９８×１０－１１ ２． ８５１７６×１０－１１ ３． ２０３３４×１０－１１ １． ６４４４０×１０－１１ １． ０９９１０×１０ ７． ４７０６７×１０ 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． ７． ３０７５１×１０ 第１期 刘晓芳，等：平衡搜索的改进人工蜂群算法 １３１ 续表 Ｃｏｎ ｉ ｔ ｕｎｅｔ ａｂ ｌ ｅ 函数 Ｇｒ ｉ ｅｗａｎｋｓ Ａｌ ｉ ｎｅ ｐ 算法 最优值 最差值 －９ 中值 －７ ＡＢＣ ４． ９５９１３×１０ ＧＡＢＣ １． ２００６１×１０－１１ ５． ２８２８０×１０－６ ＢＳＡＢＣ ０ ８． ８２４７５×１０ 平均值 －７ 方差 －７ ３． ６０８９３×１０－７ ８． ８３１０２×１０－１０ １． ０６４７３×１０－６ ２． ３５８０３×１０－６ １． ９１９７５×１０ ２． ７１２９８×１０ ３． １７３３１×１０－１０ ２． ８８４９１×１０－１２ ６． ５２０３１×１０－１１ １． ４０９６５×１０－１０ ＡＢＣ －４ ３． １７４８４×１０ ３． ８８０３１×１０－３ ７． ９７６６０×１０－４ １． ７０３１９×１０－３ １． ５６４９３×１０－３ ＧＡＢＣ ４． ０２３６４×１０－５ １． ７５９９０×１０－４ ９． ３３０７１×１０－５ ９． ５９１６２×１０－５ ５． ６４９８８×１０－５ ＢＳＡＢＣ １． ０２２６７×１０－１２ ４． ７２１２２×１０－１２ ２． ００７４１×１０－１２ ２． ４０９７１×１０－１２ １． ４８６２５×１０－１２ 珋为 为了更直观地观察算法的寻优过程，给出测试函数（ 犇 ＝３０）的 收 敛 曲 线，如 图 ２ 所 示 ．图 ２ 中： 犲 平均误差值； 犖 为迭代次数 ． （ ａ）Ｅｌ ｌ ｉ ｔ ｉ ｃ函数 ｐ （ ｂ）Ｓｐｈｅ ｒ ｅ函数 （ ｃ）Ｗｅ ｉ ｅ ｒ ｓ ｔ ｒ ａ ｓ ｓ函数 （ ｄ）Ａｃｋ ｌ ｅｙ 函数 （ ｅ）Ｇｒ ｉ ｅｗａｎｋｓ函数 （ ｆ）Ａｌ ｉ ｎｅ函数 ｐ 图 ２ 测试函数的收敛曲线（ 犇＝３０） Ｆ ｉ ２ Ｃｏｎｖｅ ｒ ｅｃｕ ｒ ｖｅｏ ｆｔ ｅ ｓ ｔｆ ｕｎｃ ｔ ｉ ｏｎ （ 犇＝３０） ｇ． ｇｅｎｃ 由图 ２ 可知：对于 Ｅｌ ｌ ｉ ｔ ｉ ｃ函数， ＢＳＡＢＣ 算法在收敛精度和 收敛速 度方 面均性 能最 优；对于 Ｓｐｈｅ ｒ ｅ ｐ 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） １３２ ２０１９ 年 函数， ＢＳＡＢＣ 具有较快的收敛速度，但 是 搜 索 后 期 ＢＳＡＢＣ 算 法 陷 入 停 滞 状 态；对 于 Ｗｅ ｉ ｅ ｒ ｓ ｔ ｒ ａ ｓ ｓ函数 和 Ｇｒ ｉ ｅｗａｎｋｓ 函 数， ＢＳＡＢＣ 算 法 不 仅 有 较 高 收 敛 精 度，而 且 有 较 快 的 收 敛 速 度；对 于 Ａｃｋ ｌ ｅｙ 函 数， ＢＳＡＢＣ 算法的收敛曲线几乎呈线性下降，这表明 ＢＳＡＢＣ 能够跳出局部最优，防止早熟；对于 Ａｌ ｉ ｎｅ函 ｐ 数，虽然 ＢＳＡＢＣ 算法在进化前期收敛速度比 ＡＢＣ 算法 和 ＧＡＢＣ 算 法 慢，但 进 化 后 期 收 敛 速 度 明 显 快 于另外两种算法快陷入局部最优 ． 综上所述，无论对于单峰函数，还是多峰函数， ＢＳＡＢＣ 算法都表现出良好的性能 ． ４ 结束语 针对基本 ＡＢＣ 算法局部搜索能力 弱 的 问 题 ［１３１４］及 类 似 算 法 的 研 究 ［１５］，提 出 一 种 平 衡 搜 索 能 力 的 人工蜂群算法 ．通过 ６ 个测试函数的仿真实验表明，所提 算 法可以 提高 优 化 解 的 精 度 和 速 度 ．但 该 算 法 也存在不足，对于复杂优化问题，效果不是很好 ．因此，如何使 算法能 够 解 决 复 杂 问 题，是 下 一 步 的 研 究 工作 ． 参考文献： ［ １］ ＫＡＲＡＢＯＧＡ Ｄ． Ａｎｉ ｄｅ ａｂａ ｓ ｅｄｏｎｈｏｎｅｙｂｅ ｅｓｗａ ｒｍｆ ｏ ｒｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｏｐ ｔ ｉｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏｎ：Ｔｅ ｃｈｎ ｉ ｃ ａ ｌｒ ｅｐｏ ｒ ｔ Ｒ］．［ Ｓ． ｌ．］： ?ＴＲ０６［ ［ ｓ． ｎ．］， ２００５： １ １０． ? ［ ２］ ＫＡＲＡＢＯＧＡ Ｄ， ＢＡＳＴＵＲＫＢ． Ｏｎｔ ｈｅｐｅ ｒ ｆ ｏ ｒｍａｎｃ ｅｏ ｆａ ｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌｂｅ ｅｃ ｏ ｌ ｏｎｙ （ ＡＢＣ）ａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ［ Ｊ］． Ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄＳｏ ｆ ｔＣｏｍ ｇｏ ｔ ｉ ｎｇ， ａ ｓ ｏ ｃ． ２００７． ０５． ００７． ２００８， ８（ １）： ６８７ ６９７． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ? ｐｕ ｊ． ［ ３］ ＺＨＵ Ｇｕｏｐｕ， ＫＷＯＮＧＳ． Ｇｂｅ ｓ ｔ Ｊ］．Ａｐ  ｉ ｄｅｄａ ｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌｂｅ ｅｃ ｏ ｌ ｏｎｙａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍｆ ｏ ｒｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｆ ｕｎｃ ｔ ｉ ｏｎｏｐ ｔ ｉｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏｎ［ ?ｇｕ ｇｏ ｌ ｉ ｅｄ Ｍａ ｔ ｈｅｍａ ｔ ｉ ｃ ｓａｎｄＣｏｍｐｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎ， ａｍｃ． ２０１０． ０８． ０４９． ２０１０， ２１７（ ７）： ３１６６ ３１７３． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ? ｐ ｊ． ［ ４］ ＢＡＮＨＡＲＮＳＡＫＵＮ Ａ， ＡＣＨＡＬＡＫＵＬＴ， Ｓ ＩＲＩＮＡＯＶＡＫＵＬＢ． Ｔｈｅｂｅ ｓ ｔ ｓ ｏ ｆ ａ ｒｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎａ ｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌｂｅ ｅｃ ｏ ｌ ｏｎｙａ ｌ  ? ? ａ ｓ ｏ ｃ． ２０１０． １１． ０２５． Ｊ］． Ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄＳｏ ｆ ｔＣｏｍｐｕ ｔ ｉ ｎｇ， ２０１１， １１（ ２）： ２８８８ ２９０１． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｒ ｉ ｔ ｈｍ［ ? ｊ． ｇｏ ［ ５］ 高卫峰，刘三阳，黄玲玲 ．受启发的人工蜂群算法在全局优化问题中的应用［ Ｊ］．电子学报， ２０１２， ４０（ １２）： ２３９６ ２４０３． ? １０． ３９６９／ ２１１２． ２０１２． １２． ００７． ｉ ｓ ｓｎ． ０３７２ ＤＯＩ： ? ｊ． ［ ６］ 宁爱平，张雪英 ．人工蜂群算法的收敛性分析［ Ｊ］．控制与决策， ２０１３， ２８（ ９）： １５５４ １５５８． ? ［ ７］ ＬＩＪｕｎｑ ｉ ｎｇ， ＰＡＮ Ｑｕａｎｋｅ， ＴＡＳＧＥＴＩＲＥＮ Ｍ Ｆ． Ａｄ ｉ ｓ ｃ ｒ ｅ ｔ ｅａ ｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌｂｅ ｅｃ ｏ ｌ ｏｎｙａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍｆ ｏ ｒｔ ｈｅｍｕ ｌ ｔ ｉ ｏｂ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅｆ ｌ ｅｘ  ? ｇｏ ｊ ｓｈｏｐｓ ｃｈｅｄｕ ｌ ｉ ｎｇｐ ｒ ｏｂ ｌ ｅｍ ｗｉ ｔ ｈ ｍａ ｉ ｎ ｔ ｅｎａｎｃ ｅａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ［ Ｊ］．Ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄ Ｍａ ｔ ｈｅｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｍｏｄｅ ｌ ｌ ｉ ｎｇ， ２０１４， ３８（ ３）： ｉ ｂ ｌ ｅｊ ｏｂ ? １１１１ １１３２． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ａｐｍ． ２０１３． ０７． ０３８． ? ｊ． ［ ８］ ＫＩＲＡＮ ＭＳ， ＨＡＫＬＩＨ， ＧＵＮＤＵＺ Ｍ， 犲 狋犪 犾． Ａｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌｂｅ ｅｃ ｏ ｌ ｏｎｙａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｗｉ ｔ ｈｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅｓ ｅ ａ ｒ ｃｈｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅｇｙｆ ｏ ｒｃ ｏｎ ｔ ｉ ｎ  ｇｏ Ｊ］． Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ， ２０１５， ３００： １４０ １５７． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｉ ｎｓ． ２０１４． １２． ０４３． ｕｏｕｓｏｐ ｔ ｉｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏｎ［ ? ｊ． ［ ９］ ＧＡＯ Ｗｅ ｉ ｆ ｅｎｇ， ＬＩＵ Ｓａｎｙａｎｇ，ＨＵＡＮＧ Ｌ ｉ ｎｇ ｌ ｉ ｎｇ． Ｅｎｈａｎｃ ｉ ｎｇａ ｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌｂｅ ｅｃ ｏ ｌ ｏｎｙａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｕｓ ｉ ｎｇ ｍｏ ｒ ｅｉ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎ ? ｇｏ ｉ ｎｓ． ２０１４． ０２． １０４． ｂａ ｓ ｅｄｓ ｅ ａ ｒ ｃｈｅ ｔ ｉ ｏｎｓ［ Ｊ］． Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ， ２０１４， ２７０（ １）： １１２ １３３． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ? ｊ． ｑｕａ ［ １０］ 陈杰，沈艳霞，陆欣 ．基于信息反馈和改进 适 应 度 评 价 的 人 工 蜂 群 算 法 ［ Ｊ］．智 能 系 统 学 报， ２０１６， １１（ ２）： １７２ ?１７９． ＤＯＩ： １０． １１９９２／ ｔ ｉ ｓ． ２０１５０６０２４． ［ １１］ ＹＩＷｅｎｃｈａｏ， ＧＡＯ Ｌ ｉ ａｎｇ， ＺＨＯＵ Ｙｉ ｎ ｚｈ ｉ， 犲 狋犪 犾． Ｄｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔ ｉ ａ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｗｉ ｔ ｈｖａ ｒ ｉ ａｂ ｌ ｅｎｅ ｉ ｒ ｈｏｏｄｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ ｇｏ ｇｈｂｏ ｆ ｏ ｒｈｙｂ ｒ ｉ ｄｆ ｌ ｏｗｓｈｏｐｓ ｃｈｅｄｕ ｌ ｉ ｎｇｐ ｒ ｏｂ ｌ ｅｍ［ Ｃ］∥Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌＣｏｎ ｆ ｅ ｒ ｅｎｃ ｅｏｎＣｏｍｐｕ ｔ ｅ ｒＳｕｐｐｏ ｒ ｔ ｅｄＣｏｏｐｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖｅ Ｗｏ ｒ ｋ ｉ ｎＤｅ ｓ ｉ Ｓ． ｌ．］： ＩＥＥＥＰｒ ｅ ｓ ｓ， ２０１６： ２３３ ２３８． ＤＯＩ： １０． １１０９／ＣＳＣＷＤ． ２０１６． ７５６５９９４ ． ? ｇｎ．［ ［ １２］ ＳＵＧＡＮＴＨＡＮ Ｐ Ｎ， ＨＡＮＳＥＮ Ｎ， ＬＩＡＮＧＪＪ， 犲 狋犪 犾． Ｐｒ ｏｂ ｌ ｅｍｄｅ ｆ ｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏｎｓａｎｄｅ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｒ ｉ ｔ ｅ ｒ ｉ ａｆ ｏ ｒｔ ｈｅＣＥＣ２００５ Ｒ］． Ｓ ｉ ｎｇａｐｏ ｒ ｅ： ＮａｎｙａｎｇＴｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ２００５： ３４１ ３５７． ｓｐｅ ｃ ｉ ａ ｌｓ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏｎｏｎｒ ｅ ａ ｌ ｒ ａｍｅ ｔ ｅ ｒｏｐ ｔ ｉｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏｎ［ ?ｐａ ? ｙ， ［ １３］ 王志刚，王明刚 ．基于符号函数的 多 搜 索 策 略 人 工 蜂 群 算 法 ［ Ｊ］．控 制 与 决 策， ２０１６， ３１（ １１）： ２０３７?２０４４． ＤＯＩ： １０． ｋｚ ｃ． ２０１５． １０４６． １３１９５／ ｊ． ｙ ｊ ［ ｉ ｓ ｓｎ． １４］ 秦全德，程适，李丽，等 ．人 工 蜂 群 算 法 研 究 综 述 ［ Ｊ］．智 能 系 统 学 报， ２０１４， ９（ ２）： １２７?１３５．ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｊ． １６７３ ４７８５． ２０１３０９０６４． ? ［ １５］ 柴文光 ． ＣＰＳＯ 支持向量机红外瓦斯传感器动态补偿［ Ｊ］．华侨大学学报（自然科学版）， ２０１６， ３７（ ３）： ３１６ ３１９． ＤＯＩ： ? １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１６． ０３． ０３１６． ? （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１期 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） ２０１９ 年 １ 月 Ｖｏ ｌ． ４０ Ｎｏ． １ Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ（ Ｊ ａｎ．２０１９ 犇犗犐： １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１８０６０４３ ? 重心插值配点法求解 犃犾 犾 犲狀 ?犆犪犺狀 方程 翁智峰，姚泽丰，赖淑琴 （华侨大学 数学科学学院，福建 泉州 ３６２０２１） 摘要： 利用重心插值配点法（重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ插值配点法和重心有理插值配点法）构造包含时 间、空 间 变 量 的 近似函数，给定 Ｃｈｅｂｙ ｓｈｅ ｖ 点族；将重心插值配点法代入 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方 程 及 定 解 条 件，得 到 离 散 方 程 组，并 采 用 Ｎｅｗｔ ｏｎ 迭代格式求解方程组 ．数值算例表明：文中的配点法具有较高精度；利用 ２ 种 配 点 法 的 能 量 函 数 满 足能量递减规律 ． 关键词： Ａｌ ｌ ｅｎ ｓｈｅ ｖ 点族；Ｎｅｗｔ ｏｎ 迭代格式；能量递减 ?Ｃａｈｎ 方程；重心插值配点法；Ｃｈｅｂｙ 中图分类号： Ｏ２４１． ８ 文献标志码： Ａ 文章编号： １０００ ５０１３（ ２０１９） ０１ ０１３３ ０８ ? ? ? 犅犪 狉 犮 犲狀 狋 狉 犻 犮犐 狀 狋 犲 狉 犾 犪 狋 犻 狅狀犆狅 犾 犾 狅 犮 犪 狋 犻 狅狀 犕犲 狋 犺狅犱 狔 狆狅 犳 狅 狉犃犾 犾 犲 狀 狋 犻 狅狀 ?犆犪犺狀犈狇狌犪 ＷＥＮＧＺｈ ｉ ｆ ｅｎｇ，ＹＡＯＺｅ ｆ ｅｎｇ，ＬＡＩＳｈｕｑ ｉ ｎ （ Ｓｃｈｏｏ ｌｏ ｆＭａ ｔ ｈｅｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ ｓ，Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｉ ｎａ） ｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０２１，Ｃｈ 犃犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋： Ｂａ ｒ ｃ ｅｎ ｔ ｒ ｉ ｃｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄ （ ｂａ ｒ ｃ ｅｎ ｔ ｒ ｉ ｃＬａｇ ｒ ａｎｇｅｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄ ｙ ｐｏ ｙ ｐｏ ｓｐ ｒ ｏｐｏ ｓ ｅｄｉ ｎｔ ｈ ｉ ｓｐａｐｅ ｒｆ ｏ ｒｔ ｈｅＡｌ ｌ ｅｎ ｔ ｉ ｏｎ． ａｎｄＣｅｎ ｔ ｒ ｏ ｉ ｄｒ ａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄ）ｉ ?Ｃａｈｎｅ ｑｕａ ｐｏ Ｂｙｔ ｈ ｉ ｓｂａ ｒ ｃ ｅｎ ｔ ｒ ｉ ｃｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄｔ ｏｃ ｏｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔａｐｐ ｒ ｏｘ ｉｍａ ｔ ｅｔ ｉｍｅａｎｄｓｐａ ｃ ｅｆ ｕｎｃ ｔ ｉ ｏｎｂａ ｓ ｅｄｏｎ ｙ ｐｏ ｅＮｅｗｔ ｏｎｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄｔ ｏｓ ｏ ｌ ｖｅＡｌ ｌ ｅｎ ｔ ｉ ｏｎｆ ｏ ｒｎｏｎ ｌ ｉ ｎｅ ａ ｒｔ ｅ ｒｍｓａｎｄｏｂ ｔ ａ ｉ ｎ Ｃｈｅｂｙ ｓｈｅ ｖｎｏｄｅ ｓ，ｗｅｕｓ ?Ｃａｈｎｅ ｑｕａ ｔ ｈｅｄ ｉ ｓ ｃ ｒ ｅ ｔ ｅｅ ｔ ｉ ｏｎｓ． Ｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｅｘａｍｐ ｌ ｅ ｓｓｈｏｗｔ ｈａ ｔｔ ｈｅｂａ ｒ ｃ ｅｎ ｔ ｒ ｉ ｃｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄｈａ ｓｈ ｉ ｑｕａ ｙ ｐｏ ｇｈ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎａｎｄｔ ｈｅｅｎｅ ｒ ｕｎｃ ｔ ｉ ｏｎｓ ａ ｔ ｉ ｓ ｆ ｉ ｅ ｓｔ ｈｅｅｎｅ ｒ ｃ ｒ ｅｍｅｎ ｔｌ ａｗ． ｐ ｇｙｆ ｇｙｄｅ 犓犲 狉 犱 狊： Ａｌ ｌ ｅｎ ｔ ｉ ｏｎ；ｂａ ｒ ｃ ｅｎ ｔ ｒ ｉ ｃｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄ；Ｃｈｅｂｙ ｓｈｅ ｖｎｏｄｅ ｓ；Ｎｅｗｔ ｏｎｉ ｔ  ?Ｃａｈｎｅ ｑｕａ ｙ ｐｏ 狔狑狅 ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖｅｍｅ ｔ ｈｏｄ；ｅｎｅ ｒ ｃ ｌ ｉ ｎｅ ｇｙｄｅ １９７９ 年，为描述晶体中反相位边界运动， Ａｌ ｌ ｅｎ 和 Ｃａｈｎ 引 入 Ａｌ ｌ ｅｎ Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方程 ． ?Ｃａｈｎ 方 程 广 ［ ［ ［ １］ ２］ ３］ 泛运用于处理诸如图像分析 、平均曲率?流量 、晶体生长 等问题，也用于 描述 生物种群 的竞争 与排 斥现象 ［４］、河床的迁移过程 ［５］等许 多 扩 散 现 象 ．研 究 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方 程 的 数 值 解 方 法 有 很 多，如 有 限 差 ［］ 分 ［６?７］、有限元 ［８?９］、谱方法 ［１０?１１］等 ． Ｚｈａ ｉ等 ７ 利 用 紧 致 差 分 交 替 方 向 隐 式 （ＡＤＩ）方 法 求 解 高 维 Ａｌ ｌ ｅｎ? ［］ ［ ］ Ｃａｈｎ 方程 ． Ｆｅｎｇ 等 ８ 给出内罚间断有限元方法求解 Ａｌ ｌ ｅｎ Ｆｅｎｇ 等 １０ 利用 犘?自 ?Ｃａｈｎ 方程的理论分析 ． 适应谱亏量校正法求解 Ａｌ ｌ ｅｎ １１ １４］采用算子分裂方法求解 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方程 ．文献［ ? ?Ｃａｈｎ 方程 ．这些方 法都是基于网格剖分方法求解 ．重心插值配点法 是通过采 用一些 特殊的插 值 节 点，如 Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ 点 族， ［ ］ 以得到较高的数值精度及稳定性 ．庄清渠等 ［１５］采 用 Ｂ ｉ ｒｋｈｏ ｆ ｆ配 点法求 解四 阶 常 微 分 方 程 ．李 淑 萍 等 １６ 提出 可 以 同 时 在 空 间 域 和 时 间 域 采 用 重 心 插 值 配 点 法 计 算，在 很 大 程 度 上，扩 展 该 方 法 的 研 究 领 域 ． 收稿日期： ２０１８ ０６ ２５ ? ? 通信作者： 翁智峰（ １９８５ Ｅ ｉ ｌ： ｚ ｆｗｍａ ｔ ｈ＠１６３． ｃ ｏｍ． ?），男，讲师，博士，主要从事偏微分方程数值解的研究 ． ?ｍａ 基金项目： 国 家 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 （ １１７０１１９７）；华 侨 大 学 中 青 年 教 师 优 秀 青 年 科 技 创 新 人 才 项 目 （ ＺＱＮ? ＹＸ５０２） 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） １３４ ２０１９ 年 在利用重心插值配点法对 Ａｌ ｌ ｅｎ ｏｎ ?Ｃａｈｎ 方程进行数 值 计 算 时，可 以 采 用 直 接 线 性 化 迭 代 格 式 或 Ｎｅｗｔ 线性化迭代格式进行求解 ．一般来说， Ｎｅｗｔ ｏｎ 线性化迭代 格式的收敛速度 要比 直 接迭 代线性 化 迭 代 格 式快，在一些直接线性化迭代法不收敛的非线性问题上，线性化迭代格式是收敛的 ．因此，本文采用一种 高精度无网格方法?重心插值配点法对 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方程进行数值求解 ． １ 犃犾 犾 犲狀 ?犆犪犺狀 方程的数值解 １． １ 犃犾 犾 犲 狀 ?犆犪犺狀 方程 Ａｌ ｌ ｅｎ 狌），它是 由 狌 离 开物 相的惩 ?Ｃａｈｎ 方程是一类非齐次半线性泊松方程 ．设基本能量泛 函为 犈（ 罚项 犉（ 狌）和扩散项 Δ狌 决定，则 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方程可表示为 犪 犈（ 狌）＝ １ １ ∫［ε 犉（狌）＋ ２ 狘狌 狘 ］． 犫 （ １） ２ ２ １ ２ ２ 式（ 关于 狌 求导，得 犉 １）中： 犉（ 狌）＝ （ 狌 －１） ′（ 狌）＝狌（ 狌２ －１）． ４ 犉（ 狌）的 图 像，如 图 １ 所 示 ．由 图 １ 可 知： 狌＝ ±１ 为 图 像 的 稳 定 点，也是极小值点 ． 通过对式（ １）进 行 变 分 和 Ｔａｙ ｌ ｏ ｒ 展 开，可 得 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方 程，即 １ 狌狋 ＋ ２ 狌（ 狌２ －１）－Δ狌 ＝ ０， 狋 ∈ ［ ０， 犜］， 烌 ε 烍 狌（ 犪， 狋）＝ １， 狌（ 犫， 狋）＝－１， 狋 ∈ ［ ０， 犜］， （ ２） １ ２ ２ 图 １ 犉（ 的图像 狌）＝ （ 狌 －１） ４ 狌０（ 狓）＝ 狌（ 狓， ０）， 狓 ∈ ［ 犪， 犫］ ． 烎 １． ２ 犔犪狀犵 狉 犪狀犵 犲插值 设有 狀＋１ 个不同的 插 值 节 点 狓犼 （ ２，…， 狀），以 及 其 相 犼＝１， Ｆ ｉ １ Ｉｍａｇｅｏ ｆ犉（ 狌）＝ ｇ． １ （２ ２ 狌 －１） ４ 对应的一组实数 犳犼．若多项式插 值 狆（ 狓）满 足 狆（ 狓犼）＝犳犼， 犼＝１， ２，…， 狀，则多项式插值可以写成 Ｌａｎｇ ｒ ａｎｇｅ插值公式，即 狀 ∏ （狓 －狓 ） 犽 狀 狓）＝ ∑犔犼（ 狓） 狆（ 犳犼， 犔犼（ 狓）＝ 犼＝１ 犽＝１， 犽≠犼 狀 ， ∏ （狓犼 －狓犽） ２，…， 狀 ． 犼 ＝ １， （ ３） 犽＝１， 犽≠犼 式（ ３）中： 犔犼（ 狓）为 Ｌａｎｇ ｒ ａｎｇｅ插值基函数， 犔犼（ 狓犽）＝δ犼，犽 ＝ １， ０， ｛ 犼＝犽， ． 犼≠犽 １． ３ 重心 犔犪狀犵 狉 犪狀犵 犲插值 令犾（ 狓）＝ （ 狓－狓１）（ 狓－狓２）…（ 狓－狓狀 ），定义重心权 ω犼 ＝ １ ， ２，…， 狀，则插值基函 犼 ＝ １， （ 狓 犼 －狓犽 ） ∏ 犼≠犽 数可以表示为 犾（ 狓） ω犼 ， 犔犼（ 狓）＝ 犽 ＝ １， ２，…， 狀 ． 狓 －狓犼 将式（ ４）代入 Ｌａｎｇ ｒ ａｎｇｅ插值式（ ３），得到 Ｌａｎｇ ｒ ａｎｇｅ插值的另一种表现形式，即 （ ４） 狀 ω犼 犳犼． 狓 －狓犼 犼＝１ 狓）＝犾（ 狓）∑ 狆（ （ ５） 将式（ ５）插值常数 １，可得恒等式为 狀 狀 ω犼 ． 狓 －狓犼 犼＝１ １ ＝ ∑犔犼（ 狓）＝犾（ 狓）∑ 犼＝１ 依据式（ ５），（ ６），重心 Ｌａｎｇ ｒ ａｎｇｅ插值公式为 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． （ ６） 第１期 翁智峰，等：重心插值配点法求解 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方程 狀 １３５ ω犼 ∑ 狓 －狓犳 犼 犼 狓）＝ 犼＝１狀 狆（ （ ． ７） ω犼 ∑ 犼 犼＝１ 狓 －狓 重心 Ｌａｎｇ 插值是向前稳定的， 但在数值分析中， 常用等距插值节点， 其插值是病态的 ．通过选 ｒ ａｎｇｅ 用一些特殊的插值节点分布，重心 Ｌａｎｇ ｒ ａｎｇｅ插值公式具有非常好的数值稳定性 ． 犼 采用第 ２ 类 Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ 点族，节点 狓犼＝ｃｏ ｓ（ π）， １，…， 狀，其重心 Ｌａｎｇ ｒ ａｎｇｅ插值的插值权为 犼＝０， 狀 烄１ ， 犼＝０ 或 狀， ω犼＝ （－１）δ犼， δ犼＝烅２ 其他． 烆１， 犼 １． ４ 重心有理插值 给定插值节点 狓犼， 犻＝０， １，…， 狀，以及其对应的函数值 犳犻，选择 一个整数 犱 满足 ０≤犱≤狀，对 于每一 个犻＝０， １，…， 狀－犱，令 狆犻 为插值犱＋１ 个点对（ 狓犻， 狓犻＋１ ， 狓犻＋犱 ， 犳犻），（ 犳犻＋１），…，（ 犳犻＋犱 ）的多项式，其次数至 多为 犱 个，则 狀－犱 狉（ 狓）＝ ∑λ （狓）狆 （狓） 犻 犻＝０ 狀－犱 犻 （ ８） ． ∑λ （狓） 犻 犻＝０ 犻 式（ ／（（ ８）中： 狓）＝ （－１） 狓－狓犻）…（ 狓－狓犻＋犱 ）） ． λ犻（ 将多项式 狆犻（ 狓）写成 Ｌａｎｇ ｒ ａｎｇｅ公式的形式，有 狀－犱 狀 ω犽 犳犽． 狓 －狓犽 犽＝０ ∑λ犻（狓）狆犻（狓）＝ ∑ 犻＝０ 犻＋犱 犻 式（ ９）中：ω犽 ＝ ∑ （ －１） ∏ １ ．指标集 犑犽 ＝ ｛ 犻∈犐： 犽－犱 ≤犻≤犽｝，常数 １ 的 Ｌａｎｇ ｒ ａｎｇｅ插值 狓犽 －狓犼 犼＝犻， 犼≠犽 犻∈犑犽 犻＋犱 公式有恒常式 １ ＝ （ ９） 犻＋犱 狓 －狓犻 ∑ ∏ 狓 －狓 ，由此可得 犽＝犻犼＝犻， 犼≠犽 犽 犼 狀－犱 狀 ω犽 ． 狓 －狓犽 犽＝０ ∑λ犻（狓）＝ ∑ 犻＝０ （ １０） 狀 ω犼 ∑ 狓 －狓犳 犼 将式（ ９），（ １０）代入式（ ８），可得到重心有理插值公式狉（ 狓）＝ 犼＝０狀 犼 ω犼 ∑ 狓 －狓犼 犻＝０ ．其中，插值权ω犼 由ω犽 ＝ 犻＋犱 １ 确定 ． 犼 犼＝犻， 犼≠犽狓犽 －狓 犻 ∑ （－１） ∏ 犻∈犑犽 １． ５ 犖犲狑狋 狅狀 迭代格式下的 犃犾 犾 犲 狀 ?犆犪犺狀 方程 ２ 利用 Ｔａｙ ／ ｌ ｏ ｒ展开，对 Ａｌ ｌ ｅｎ 狌２ －１） 狌）＝狌（ 狌２ －１）在 ?Ｃａｈｎ 方程中 狌狋＋狌（ ε －Δ狌＝０ 的非线性项 犳（ 函数狌０ 处展开，并忽略其高阶项，可得 犳（ 狌）≈犳（ 狌０）＋犳 ′（ 狌０）（ 狌－狌０）．将该式运用于 犳（ 狌）＝狌（ 狌２ －１）， １ 即可得 犳（ 狌）≈ －２狌３ ３狌３ 狌．因此， 狌狋＋ ２狌（ 狌２ －１）－Δ狌＝０ 的牛顿迭代格式为 ０＋ （ ０ －１） ε １ ２ ３ ２ ／ （ 狌狋 －狌狓，狓 ＋ ２ （ ３狌狀 狌狀 ＝ （ ２狌狀 １１） ε． －１ －１） －１ ） ε １． ６ 重心插值配点法计算的 犃犾 犾 犲狀 ?犆犪犺狀 方程 Ｎｅｗｔ ｏｎ 迭代格式下的 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方程显然是 １ 个 一 维 的 热 传 导 方 程，故 考 虑 一 般 形 式 的 一 维 热 传导方程的推导，其形式为 ２ 狓， 狋） 狌（ 狓， 狋） 狌（ 狓， 狋）· 狓， 狋）， ＝ 犽（ ＋犳（ ２ 狋  狓 狓∈ （ 犪， 犫）， 狋 ∈ （ ０，＋ ∞ ） ． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． （ １２） 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版） １３６ ２０１９ 年 式（ １２）中： 狌（ 犪， 狋）＝φ１（ 狋）， 狌（ 犫， 狋）＝φ２（ 狋）为边界条件； 狌（ 狓， ０）＝ψ（ 狓）为初始条件． １． ６． １ 一维热传导方程的离散化及推导 设 时 间 犜 的 计 算 区 间 为 ［ ０， 犜］，将 区 域 ［ 犪， 犫］和 ［ ０， 犜］分 别 离散化为 犿， 狀 个 Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ 计算节点和 ０＝狋１ ＜狋２ ＜ … ＜狋狀 ＝犜．区域 Ω＝ ［ 犪， 犫］× ［ ０， 犜］上的 犿 ×狀 个 张量积型计算节点为（ 狓犻， 狋犼）， 犻＝１，…， 犿， 狀；每个点的值记 为 狌犻（ 狋犼）＝狌（ 狓犻， 狋犼）＝狌犻，犼， 犻＝１，…， 犼＝１，…， 犿， 狀．则未知函数 狌（ 狓， 狋）在节点 狓１ ， 狓２ ，… ， 狓犿 上的重心插值近似值为 犼＝１，…， 犿 狌（ 狓， 狋）＝ ∑犔犼（ 狓） 狌犼（ 狋） ． （ １３） 犼＝１ 将式（ １３）代入式（ １２），则方程在节点 狓１ ， 狓２ ，…， 狓犿 上成立，常微分方程组为 犿 犿 狋）－犽（ 狓犻， 狋）∑犔 ″犼（ 狓犻） 狌犼（ 狋）＝ 犳（ 狓犻， 狋）， ∑犔犼（狓犻）狌′犼（ 犼＝１ 犻 ＝ １， ２，…， 犿． （ １４） 犼＝１ （） （） 令 犽（ 其中， ， 狓犻， 狋）＝犽犻（ 狋）， 狓犻， 狋）＝犳犻（ 狋）， 犻＝１， ２，…， 犿，注意到 犔 ″犼（ 狓犻）＝犆犻２ 犆犻犽，犼 ， 犽＝１， ２ 为节点 犳（ 犼， 狓１ ， 狓２ ，…， 狓犿 上重心插值的犽 阶微分矩阵元素，故式（ １４）写成矩阵的形式为 （ （ ２） ２） ′１（ 狋） 狋） 狋） 狋） 熿狌 燄 烄熿犽１（ 燄熿犆１，１ … 犆１，犿燄熿狌１（ 燄烌 熿犳１（ 燄  …     ． －烅 烍＝ （ （ ２） ２） 燀狌 燅 烆燀 燅燀犆犿，１ … 犆犿，犿燅燀狌犿 （ 燅烎 燀犳犿 （ 燅 ′犿 （ 狋） 犽犿 （ 狋） 狋） 狋） （ １５） 对于区间［ ０， 犜］上的节点狋１ ， 狋２ ，…， 狋狀 ，未知函数狌犻（ 狋）在节点狋１ ， 狋２ ，…， 狋狀 的值记狌犻（ 狋犼）＝狌（ 狓犻， 狋犼）＝ 狌犻，犼， 犻＝１， ２，…， 犿； ２，…， 狀 ． 犼＝１， 未知函数 狌犻（ 狋）在节点狋１ ， 狋２ ，…， 狋狀 上的重心插值近似值为 狀 狌犻（ 狋）＝ ∑犔犽（ 狋） 狌犻，犽 ， 犻 ＝ １， ２，…， 犿． （ １６） 犽＝１ 将式（ １６）代入方程组（ １５），且该方程组在节点狋１ ， 狋２ ，…， 狋狀 上成立，则有 熿 狀 燄 狋 ）狌 ∑犔′ （ 犽 １， 犽 犼 犽＝１  狀 （） １ 狋犼） 燄熿犆１，１ 烄熿犽１（ …  －烅 燅燀犆犿（１，） 烆燀 犽犿 （ 狋犼） １ 犔 ′犽（ 狋犼） 狌犿，犽 ∑ 燀犽 燅 ＝１ 熿 狀 狋） 狌 ∑犔 （ 犽 犽＝１  狀  × … 犆犿（１，）犿燅 燄烌 １， 犽 犼 … 犆１（１，犿）燄 狋犼） 熿犳１（ 燄 ，  烍＝ 燀犳犿 （ 燅 狋犼） ２，…， 狀 ． 犼 ＝ １， （ １７） 犔犽（ 狋犼） 狌犿，犽 ∑ 燀犽 燅烎 ＝１ Ｔ 文中令 犽犻＝ｄ ； ｉ ａｇ（ 犽犻 （ 犽犻 （ 犽犻 （ 犻＝１， ２，…， 犿； 狌犻 ＝ ［ 狌犻，１ ， 狌犻，２ ，…， 狌犻，狀 ］ 狔１ ）， 狔２ ），…， 狔狀 ）），其 中， 犳犻 ＝ （） （） Ｔ Ｔ ［ 狋１ ）， 狋２ ），…， 狋狀 ）］ ．并记 犔 ′犽 （ 狋犼）＝犇犽１，犼 ，其中， 犇犽犽，犼 （ 犽＝１， ２）为 节点狋１ ， 犳犻，１ ， 犳犻，２ ，…， 犳犻，狀 ］ ＝ ［ 犳犻（ 犳犻（ 犳犻（ 狋２ ，…， 狋狀 上重心插值的犽 阶微分矩阵，方程组（ １７）可以改写成矩阵形式，即 熿狌１燄 熿犽１ ） － （ １） （ 犐犿  犇 燀狌犿燅 燀 … 燄 熿狌１燄 熿犳１燄 （ ２） （ 犆 犐狀 ）  ＝  ． （ １８） 犽犿燅 燀狌犿燅 燀犳犿燅 （） （） 式（ １８）中：符号  为矩阵的 Ｋｒ ｏｎｅ ｃｋｅ ｒ积； 犆犽 ， 犇犽 （ 犽＝１， ２）分别为关于节点和节点狋１ ， 狋２ ，…， 狋狀 的重心 插值犽 阶微分矩阵； 犐犿 ， 犐狀 分别为 犿 ， 狀 阶单位矩阵． １． ６． ２ 一维热传导方程重心插值配点法的形式 重心插值配点法最终的计算格式为 （） （） （ ［（ 犐犿  犇 １ ）－犽（ 犆 ２ 犐狀 ）］ 犝 ＝ 犉． １９） （ （ ２） １） 式（ １９）中： 犆 为关于节点 狓１ ， 狓２ ，…， 狓犿 的 ２ 阶微分矩阵， 犇 为关于节点狋１ ， 狋２ ，…， 狋狀 的 １ 阶微分矩阵； Ｔ Ｔ 犉＝ ［ 犝＝［ 狌１，１ ，…， 狌１，狀 ； 狌２，１ ，…， 狌２，狀 ； 狌犿，１ ，…， 狌犿，狀 ］ ． 犳１，１ ，…， 犳１，狀 ； 犳２，１ ，…， 犳２，狀 ； 犳犿，１ ，…， 犳犿，狀 ］ ； １． ６． ３ 初始及边界条件的处理 对 于 边 界 条 件，其 离 散 形 式 为 狌（ 狓犻， ０）＝狌犻，１ ＝ψ（ 狓犻）， 犻＝１， ２，…， 犿． 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 翁智峰，等：重心插值配点法求解 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方程 １３７ 记矩阵形式为 １ Ｔ （ ） 犐犿 犲狀 犝＝［ 狓１），…， 狓犿 ）］ ． ψ（ ψ（ （ ２０） １ 式（ 为狀 阶单位矩阵第 １ 行． ２０）中： 犲狀 对于初始条件，其离散形式为 狌（ 犪， 狋犽）＝ 狌１，犽 ＝ φ１（ 狋犽）， 记矩阵形式为 狌（ 犫， 狋犽）＝ 狌犿，犽 ＝ φ２（ 狋犽）， 犽 ＝ １， ２，…， 狀 ． （ ２１） Ｔ Ｔ （ ， （ 犲１犿 犐狀 ） 犝＝［ 狓１），…， 狓狀 ）］ 犲犿 犝＝［ 狓１），…， 狓狀 ）］ ． 犿 犐 狀） φ（ φ（ φ（ φ（ １． ７ 犃犾 犾 犲 狀 ?犆犪犺狀 方程在重心插值配点法下的计算格式 依据节 １． ６． １， １． ６． ２ 可知， Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方程在重心插值配点法下的计算式为 （ ２２） ２ ２ ３狌狀 ２狌狀 （ ，） （ ，） －１ －１ －１ ） （ 犇 ０ １ －犇 ２ ０ ＋ｄ ｉ ａｇ（ 狌 ２３） ＝ 狀 ２ ２ ． ε ε （ ，） 采用置换法的 边 界 条 件 施 加 方 法，对 上 述 公 式 进 行 迭 代 求 解 ．其 中， 犇 ０ １ 为狋 的 一 阶 微 分 矩 阵， ［ ］ （ ，） 犇 ２ ０ 为 狓 的 ２ 阶微分矩阵 ． ２ 数值算例 通过数值算例验证重心插值配点法的精度及稳定性 ．为方便分析，对如下符号进行解释，即 犈 ∞ ＝ ‖狔ｃ －狔ｅ‖ ∞ ， 犈ｒ ＝ ‖狔ｃ －狔ｅ‖ ∞／‖狔ｅ‖ ∞． 式（ ２４）中： 狔ｃ， 狔ｅ 分别为数值解和解析解的列向量；‖ · ‖ ∞ 为向量的欧式范数 ． ２． １ 算例 １ （ ２４） 使用 Ａｌ ｌ ｅｎ Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方程验证重心插值配点法的准确性 ． ?Ｃａｈｎ 方程的精确解为 狌＝ 狓 －狊 狋） １ １－ｔ ａｎｈ（ ． ２ ２槡 ２ε （ ） （ ２５） 式（ ２５）中： 狊＝３／（ ２ε）； 狓 的取值范围为（－２， ２）； 狋 的取值范围为（ ０， １］； ３． ε＝０． 槡 在节 １． ６． ２ 重心插值配点法计算公式的基础上，选取 狓∈ （－２， ２）， 狋∈ （ ０， １］区间段进行插值 ．将 狓， 狋 值离散化，－２＝狓１ ＜狓２ ＜ … ＜狓犖 ＝２， ０＝狋１ ＜狋２ ＜ … ＜狋犕 ＝１，其 中， 犖， 犕 为 剖 分 节 点 数， 犖 ＝２０， ３０， ３５， 犕 ＝２０， ３０， ４０， ４５．利用重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ插值法及重心有理插值法进行计算，结果如表 １ 所示 ． 表 １ 不同插值配点法在区间 狓∈ ［－２， ２］， 狋∈ ［ ０， １］的计算结果 Ｔａｂ． １ Ｃａ ｌ ｃｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｒ ｅ ｓｕ ｌ ｔ ｓｏ ｆｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄｉ ｎｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｖａ ｌ狓∈ ［－２， ２］，狋∈ ［ ０， １］ ｐｏ 犖 犕 重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ插值配点法 犈∞ 重心有理插值配点法 犈ｒ －４ 犈∞ －５ 犈ｒ －４ ２０ ２０ ６． ５６３４×１０ ３． ５４２２×１０ ８． １４６４×１０ ４． ３９６５×１０－５ ３０ ３０ ３０ ３５ ２０ ３０ ４０ ４５ ８． ０３８２×１０－４ １． １２６６×１０－５ ２． ２９４０×１０－７ １． ０００６×１０－９ ３． ５６８８×１０－５ ４． １１０９×１０－７ ７． ２７３５×１０－９ ２． ６７００×１０－１１ ９． ９７９８×１０－４ ３． ５２５２×１０－５ １． ７６６４×１０－６ ３． ４６７５×１０－７ ４． ４３０８×１０－５ １． ２８６４×１０－６ ５． ６００７×１０－８ ９． ６２８０×１０－９ 由表 １ 可 知：在利用重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ 插 值 配点法 及重 心有理 插值配 点法 求解 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方 程的过 程当中，随着节点个数的增加，在区间 狓∈ ［－２， ２］， 狋∈ ［ ０， １］上，重 心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ 插 值配点法 的绝对 值误 差 犈∞ 的数量级从１０－４ 下降到１０－９ ，相对误差 犈ｒ 的数量级从１０－５ 下降到１０－１１ ，重心有理插值的绝对值 误差 犈∞ 的数量级从 １０－４ 下降到 １０－７ ，相对误差 犈ｒ 的数量级从 １０－５ 下降到 １０－９ ． 综上，利用 重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ 插值配 点法 及 重心有 理插 值配点 法求解 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方程具 有 较 高 的 精 度，并且在剖分节点数量一样的情况下，采用重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ 插 值 配 点 法 得 到 的 结 果 精 度 略 高 于 重 心 有 理插值配点法 ．两个区间的数值解及误差分布图，分别如图 ２， ３ 所示 ．图 ２， ３ 中： 狓 为空间自变量； 狋 为时 间自变量； 狌犺 为数值解 ． 由图 ２ 可知：重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ插值配点法和重心有理 插 值 配 点 法 的 数 值 解 图 像 均 逼 近 于 真 实 解，具 有较高的精度 ． 由图 ３ 可知：重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ插值配点法比重心有理插值配点法的精度高 ． 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） １３８ （ ａ）重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ插值配点法 ２０１９ 年 （ ｂ）重心有理插值配点法 图 ２ 不同插值配点法在区间 狓∈ ［－２， ２］， 狋∈ ［ ０， １］数值解 Ｆ ｉ ２ Ｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄｉ ｎｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｖａ ｌ狓∈ ［－２， ２］，狋∈ ［ ０， １］ ｇ． ｐｏ （ ａ）重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ插值配点法 （ ｂ）重心有理插值配点法 图 ３ 不同插值配点法在区间 狓∈ ［－２， ２］， 狋∈ ［ ０， １］误差分布图 Ｆ ｉ ３ Ｅｒ ｒ ｏ ｒｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄｉ ｎｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｖａ ｌ狓∈ ［－２， ２］，狋∈ ［ ０， １］ ｇ． ｐｏ ２． ２ 算例 ２ 定义离散能量函数 犈（ 狌）为 犖 犖－１ 狀 狀 狌（犻＋１） －狌（犻－１）］ 犺 犺 ２ ２ ２ （ 犈（ 狌狀 ）＝ ２ ∑ ［（ 狌犻狀 ） ． ２６） －１］ ＋ ∑ ［ ２ 犻＝１ ２犺 ４ ε 犻＝０ 初值 狌０ ＝ε·ｓ ｉ ｎ（ １． ５π·狓），取 Ｄｉ ｒ ｉ ｃｈ ｌ ｅ ｔ边界条件，可得左边界值 狌０ ＝１，右边界值 狌狀 ＝ －１，且狋∈ ［ ０， ２］， 狓∈ ［－１， １］．对狋， 狓 进行离散化， 狓１ ＜狓２ ＜ … ＜狓犖 ， 狋１ ＜狋２ ＜ … ＜狋犕 ，其中， 犖 ＝５０， 犕 ＝２５．此时， 犺 为相邻两个狓 离散节点的步长， 狋 为相邻两个狋 离散节点的步长 ． Δ 犺 当ε＝０． １０， ０２ 时，重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ插值配点法和 重 心 有 理 插 值 配 点 法 的 运 行 结 果，如 图 ４～７ ε＝０． （ ａ）重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ插值配点法 （ ｂ）重心有理插值配点法 图 ４ 不同插值配点法牛顿线性格式能量随时间的变化（ １０） ε＝０． Ｆ ｉ ４ Ｖａ ｒ ｉ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｅｎｅ ｒ ｆＮｅｗｔ ｏｎｌ ｉ ｎｅ ａ ｒｓ ｃｈｅｍｅｗｉ ｔ ｈｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄ （ １０） ε＝０． ｇ． ｇｙｏ ｐｏ 犺 狋 狋 犺犱狓犫． 犺狇狌． 犲 犱狌． 犮狀 狆：∥狑狑狑． 第１期 翁智峰，等：重心插值配点法求解 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方程 （ ａ）重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ插值配点法 １３９ （ ｂ）重心有理插值配点法 图 ５ 不同插值配点法牛顿线性格式能量随时间的变化（ ０２） ε＝０． Ｆ ｉ ５ Ｖａ ｒ ｉ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｅｎｅ ｒ ｆＮｅｗｔ ｏｎｌ ｉ ｎｅ ａ ｒｓ ｃｈｅｍｅｗｉ ｔ ｈｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄ （ ０２） ε＝０． ｇ． ｇｙｏ ｐｏ （ ａ）重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ插值配点法 （ ｂ）重心有理插值配点法 图 ６ 不同插值配点法牛顿线性格式数值解图像（ １０） ε＝０． Ｆ ｉ ６ Ｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｉｍａｇｅｏ ｆＮｅｗｔ ｏｎｌ ｉ ｎｅ ａ ｒｆ ｏ ｒｍａ ｔｗｉ ｔ ｈｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄ （ １０） ε＝０． ｇ． ｐｏ （ ａ）重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ插值配点法 （ ｂ）重心有理插值配点法 图 ７ 不同插值配点法牛顿线性格式数值解图像（ ０２） ε＝０． Ｆ ｉ ７ Ｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｉｍａｇｅｏ ｆＮｅｗｔ ｏｎｌ ｉ ｎｅ ａ ｒｆ ｏ ｒｍａ ｔｗｉ ｔ ｈｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅｎ ｔｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｃ ｏ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄ （ ０２） ε＝０． ｇ． ｐｏ 所示 ．由图 ４ 可知：当ε＝０． １０ 时，能量函数 犈（ 狌）随 着 时 间 狋 的 增 加 不 断 减 少，最 后 能 量 趋 于 一 个 稳 定 的状态 ．由图 ６ 可知：随着 狓 的不断变大，数值解的值从 １ 开始不断向 －１ 趋近 ．比较图 ４， ５ 可知：随着ε 的变小，趋于稳定状态时的能量值将会变大 ．总的来说，使用重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ插值配点法的数值解图像更 加光滑，插值效果略好于重心有理插值配点法 ． ３ 结束语 利用重心 Ｌａｇ ｒ ａｎｇｅ插值配点法和重心有理插值配点法的牛顿线性迭代 格式 求解 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方程 的数值解，通过数值算例比较 Ａｌ ｌ ｅｎ ?Ｃａｈｎ 方程两个区 间 段 内 的 数 值 解 和 误 差，并 验 证 其 数 值 解 满 足 能 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） １４０ ２０１９ 年 量递减规律 ．通过第 １ 个算例验证重心插值配点法的 精确度，经分 析比 较 之 后，发 现 重 心 插 值 配 点 法 具 有数值稳定性好及近似度高的特点 ．通过第 ２ 个数值算例，发现能量函数递减的规律 ． 参考文献： ［ １］ ＢＥＮＮＥ Ｍ， ＣＨＡＬＵＰＥＣＫＹ Ｖ，ＭＩＫＵＬＡ Ｋ． Ｇｅ ｏｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｉｍａｇｅｓ ｅｇｍｅｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎｂｙｔ ｈｅＡｌ ｌ ｅｎ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ａｐ  ?Ｃａｈｎｅ ｑｕａ ｌ ｉ ｅｄＮｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌＭａ ｔ ｈｅｍａ ｔ ｉ ｃ ｓ， ２００４， ５１（ ２／３）： １８７ ２０５． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ａｐｎｕｍ． ２００４． ０５． ００１ ． ? ｐ ｊ． ［ ２］ ＦＥＮＧ Ｘｉ ａｏｂ ｉ ｎｇ， ＰＲＯＨＬ Ａ． Ｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｏ ｆｔ ｈｅＡｌ ｌ ｅｎ ｔ ｉ ｏｎａｎｄａｐｐ ｒ ｏｘ ｉｍａ ｔ ｉ ｏｎｆ ｏ ｒｍｅ ａｎｃｕ ｒ ｖａ ｔ ｕ ｒ ｅ ?Ｃａｈｎｅ ｙ ｑｕａ ｆ ｌ ｏｗｓ［ Ｊ］． Ｎｕｍｅ ｒ ｉ ｓ ｃｈｅＭａ ｔ ｈｅｍａ ｔ ｉ ｋ， ２００３， ９４（ １）： ３３ ６５． ＤＯＩ： １０． １００７／ｓ ００２１１ ００２ ０４１３ １ ． ? ? ? ? ［ ３］ ＷＨＥＥＬＥＲ Ａ Ａ， ＢＯＥＴＴＩＮＧＥＲ Ｗ Ｊ，ＭＣＦＡＤＤＥＮ ＧＢ． Ｐｈａ ｓ ｅ ｆ ｉ ｅ ｌ ｄｍｏｄｅ ｌｆ ｏ ｒｉ ｓ ｏ ｔ ｈｅ ｒｍａ ｌｐｈａ ｓ ｅｔ ｒ ａｎｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎｓｉ ｎｂ ｉ  ? Ｊ］． Ｐｈｙ ｓ ｉ ｃ ａ ｌＲｅ ｖ ｉ ｅｗ Ａ， １９９２， ４５（ １０）： ７４２４ ７４３９． ＤＯＩ：１０． １１０３／Ｐｈｙ ｓＲｅ ｖＡ． ４５． ７４２４ ． ｎａ ｒ ｌ ｌ ｏｙ ｓ［ ? ｙａ ［ ４］ ＣＯＨＥＮ ＤＳ，ＭＵＲＲＡＹＪＤ． Ａ ｇｅｎｅ ｒ ａ ｌ ｉ ｚ ｅｄｄ ｉ ｆ ｆ ｕｓ ｉ ｏｎｍｏｄｅ ｌｆ ｏ ｒｇ ｒ ｏｗｔ ｈａｎｄｄ ｉ ｓｐｅ ｒ ｓ ａ ｌｉ ｎａｐｏｐｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆ １９８１， １２（ ２）： ２３７ ２４９． ＤＯＩ： １０． １００７／ＢＦ００２７６１３２ ． Ｍａ ｔ ｈｅｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌＢ ｉ ｏ ｌ ｏｇｙ， ? ［ ５］ ＨＡＺＥＷＩＮＫＥＬ Ｍ， ＫＡＡＳＨＯＥＫＪＦ， ＬＥＹＮＳＥＢ． Ｐａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎｆ ｏ ｒａｏｎｅｄ ｉｍｅｎｓ ｉ ｏｎａ ｌｅ ｖｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｅ ｔ ｉ ｏｎｂａ ｓ ｅｄ ｑｕａ ｏｎＴｈｏｍ′ ｓｒ ｉ ｖｅ ｒｂａ ｓ ｉ ｎｍｏｄｅ ｌ［ Ｊ］．Ｍａ ｔ ｈｅｍａ ｔ ｉ ｃ ｓａｎｄＩ ｔ ｓＡｐｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｓ， １９８６， ３０： ２３ ４６． ＤＯＩ： １０． １００７／９７８ ９４ ００９ ４７１８ ? ? ? ? ? ４?４． ［ ６］ ＣＨＥＮ Ｘｉ ｎ ｆ ｕ， ＥＬＬＩＯＴＴ Ｃ， ＧＡＲＤＩＮＥＲ Ａ， 犲 狋犪 犾 ．Ｃｏｎｖｅ ｒ ｅｏ ｆｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏｎｓｔ ｏｔ ｈｅＡｌ ｌ ｅｎ ｔ ｉ ｏｎ ?Ｃａｈｎｅ ｇｅｎｃ ｑｕａ ［ Ｊ］． Ａｐｐ ｌＡｎａ ｌ， １９９８， ６９（ １）： ４７ ５６ ．ＤＯＩ： １０． １０８０／０００３６８１９８０８８４０６４５ ． ? ［ ７］ ＺＨＡＩＳｈｕｙ ｉ ｎｇ， ＦＥＮＧ Ｘｉ ｎ ｌ ｏｎｇ， ＨＥ Ｙｉ ｎｎ ｉ ａｎ ．Ｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｉｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｔ ｈｅｔ ｈｒ ｅ ｅｄ ｉｍｅｎｓ ｉ ｏｎａ ｌＡｌ ｌ ｅｎ ｔ ｉ ｏｎｂｙ ?Ｃａｈｎｅ ｑｕａ ｏ ｒ ｄｅ ｒｃ ｏｍｐａ ｃ ｔＡＤＩｍｅ ｔ ｈｏｄ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕ ｔＰｈｙ ｓＣｏｍｍｕｎ， ２０１４， １８５（ １０）： ２４４９ ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｃｐｃ． ２０１４． ｈ ｉ ? ?２４５５． ｊ． ｇｈ ０５． ０１７ ． ［ ８］ ＦＥＮＧ Ｘｉ ａｏｂ ｉ ｎｇ， ＬＩＹｕｋｕｎ．Ａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｏ ｆｓｙｍｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｉ ｏ ｒｐｅｎａ ｌ ｔ ｉ ｓ ｃ ｏｎ ｔ ｉ ｎｕｏｕｓＧａ ｌ ｅ ｒ ｋ ｉ ｎ ｍｅ ｔ ｈｏｄｓｆ ｏ ｒｔ ｈｅＡｌ ｌ ｅｎ ? ｙ ｙｄ Ｃａｈｎｅ ｔ ｉ ｏｎａｎｄｔ ｈｅｍｅ ａｎｃｕ ｒ ｖａ ｔ ｕ ｒ ｅｆ ｌ ｏｗ［ Ｊ］． ＩｍａＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＮｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌＡｎａ ｌ ｓ ｉ ｓ， ２０１４， ３５（ ４）： １６２２?１６５１． ＤＯＩ： ｑｕａ ｙ １０． １０９３／ ｉｍａｎｕｍ／ｄ ｒ ｕ０５８ ． ［ ９］ ＺＨＡＮＧＪ ｉ ａｎ， ＤＵ Ｑｉ ａｎｇ ．Ｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｔ ｕｄ ｉ ｅ ｓｏ ｆｄ ｉ ｓ ｃ ｒ ｅ ｔ ｅａｐｐ ｒ ｏｘ ｉｍａ ｔ ｉ ｏｎｓｔ ｏｔ ｈｅＡｌ ｌ ｅｎ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎｔ ｈｅｓｈａ ｒ ｎ  ?Ｃａｈｎｅ ｑｕａ ｐｉ Ｊ］． Ｓ ＩＡＭＪＳｃ ｉＣｏｍｐｕ ｔ， ２００９， ３１（ ４）： ３０４２ ３０６３ ．ＤＯＩ： １０． １１３７／０８０７３８３９８ ． ｔ ｅ ｒ ｆ ａ ｃ ｅｌ ｉｍｉ ｔ［ ? ［ １０］ ＦＥＮＧ Ｘｉ ｎ ｌ ｏｎｇ， ＴＡＮＧ Ｔａｏ， ＹＡＮＧＪ ｉ ａｎｇ ．Ｌｏｎｇｔ ｉｍｅｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｉｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎｓｆ ｏ ｒｐｈａ ｓ ｅ ｆ ｉ ｅ ｌ ｄｐ ｒ ｏｂ ｌ ｅｍｓｕｓ ｉ ｎｇ狆? ａｄａｐ  ? ｔ ｉ ｖｅｓｐｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌｄｅ ｆ ｅ ｒ ｒ ｅｄｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎｍｅ ｔ ｈｏｄｓ［ Ｊ］． Ｓ ＩＡＭＪＳｃ ｉＣｏｍｐｕ ｔ， ２０１５， ３７： Ａ２７１ ＤＯＩ： １０． １１３７／１３０９２８６６２ ． ?Ａ２９４． ［ １１］ ＷＥＮＧＺｈ ｉ ｆ ｅｎｇ， ＴＡＮＧＬｏｎｇｋｕｎ． Ａｎａ ｌ ｓ ｉ ｓｏ ｆｔ ｈｅｏｐｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒｓｐ ｌ ｉ ｔ ｔ ｉ ｎｇｓ ｃｈｅｍｅｆ ｏ ｒｔ ｈｅＡｌ ｌ ｅｎ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ ?Ｃａｈｎｅ ｙ ｑｕａ Ｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌＨｅ ａ ｔＴｒ ａｎｓ ｆ ｅ ｒ， Ｐａ ｒ ｔＢ： Ｆｕｎｄａｍｅｎ ｔ ａ ｌ ｓ， ２０１６， ７０（ ５）： ４７２ ４８３． ＤＯＩ： １０． １０８０／１０４０７７９０． ２０１６． １２１５７１４ ． ? ［ １２］ ＬＩＹｉ ｂａｏ， ＬＥＥ Ｈ Ｇ， ＪＥＯＮＧ Ｄ， 犲 狋犪 犾 ．Ａｎｕｎｃ ｏｎｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ ｌ ｔ ａｂ ｌ ｅｈｙｂ ｒ ｉ ｄｎｕｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌｍｅ ｔ ｈｏｄｆ ｏ ｒｓ ｏ ｌ ｖ ｉ ｎｇｔ ｈｅＡｌ ｌ ｅｎ? ｙｓ Ｃａｈｎｅ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕ ｔＭａ ｔ ｈＡｐｐ ｌ， ２０１０， ６０（ ６）： １５９１ １６０６． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｃ ａｍｗａ． ２０１０． ０６． ０４１ ． ? ｑｕａ ｊ． ［ １３］ ＬＥＥ Ｈ Ｇ， ＬＥＥＪＹ． Ａｓ ｅｍｉ ａｎａ ｌ ｔ ｉ ｃ ａ ｌＦｏｕ ｒ ｉ ｅ ｒｓｐｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌｍｅ ｔ ｈｏｄｆ ｏ ｒｔ ｈｅＡｌ ｌ ｅｎ ｔ ｉ ｏｎ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕ ｔＭａ ｔ ｈＡｐ  ? ?Ｃａｈｎｅ ｙ ｑｕａ ｌ， ２０１４， ６８（ ３）： １７４ １８４． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｃ ａｍｗａ． ２０１４． ０５． ０１５ ． ? ｐ ｊ． ［ １４］ ＬＥＥ Ｈ Ｇ， ＬＥＥＪＹ．Ａｓ ｅ ｃ ｏｎｄｏ ｒ ｄｅ ｒｏｐｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒｓｐ ｌ ｉ ｔ ｔ ｉ ｎｇ ｍｅ ｔ ｈｏｄｆ ｏ ｒＡｌ ｌ ｅｎ ｔ ｉ ｏｎｓｗｉ ｔ ｈｎｏｎ ｌ ｉ ｎｅ ａ ｒｓ ｏｕ ｒ ｃ ｅ ?Ｃａｈｎｔ ｙｐｅｅ ｑｕａ ｔ ｅ ｒｍｓ［ Ｊ］． Ｐｈｙ ｓ ｉ ｃ ａＡ， ２０１５， ４３２： ２４ ３４． ＤＯＩ： １０． １０１６／ ｓ ａ． ２０１５． ０３． ０１２ ． ? ｊ． ｐｈｙ ［ １５］ 庄清渠，王金平 ．四阶常 微 分 方 程 的 Ｂ ｉ ｒ ｋｈｏ ｆ ｆ配 点 法［ Ｊ］华 侨 大 学 学 报（自 然 科 学 版）， ２０１８， ３９（ ２）： ３０６ ３１１． ＤＯＩ： ? １０． １１８３０／ Ｉ ＳＳＮ． １０００ ５０１３． ２０１７０７００５ ． ? ［ １６］ 李淑萍，王兆清 ．重 心 插 值 配 点 法 求 解 初 值 问 题 ［ Ｊ］．山 东 建 筑 大 学 学 报， ２００７， ２２（ ６）： ４８１?４８５． ＤＯＩ： １０． ３９６９／ ｊ． ｉ ｓ ｓｎ． １６７３ ７６４４． ２００７． ０６． ００３ ． ? （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：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． Ｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｏ ｆＨｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ）（ ａｂｂ ｒ ｅ ｖ ｉ ａ ｔ ｅｄｔ ｏｔ ｈｅＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ），ｓ ｔ ａ ｒ ｔ ｅｄｐｕｂ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｉ ｎ１９８０，ｉ ｓａｃ ｏｍ ｙ（ ｒ ｅｈｅｎｓ ｉ ｖｅａｎｄａ ｃ ａｄｅｍｉ ｃｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌａｂｏｕ ｔｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌｓ ｃ ｉ ｅｎｃ ｅ，ｏｐｅｎｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｉ ｏｎａ ｔｈｏｍｅａｎｄａｂ ｒ ｏａｄ，ｓｐｏｎｓ ｏ ｒ ｅｄｂｙ Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ  ｐ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎＤｅｐａ ｒ ｔｍｅｎ ｔｏ ｆＦｕ ｉ ａｎＰｒ ｏｖ ｉ ｎｃ ｅｉ ｓｒ ｅ ｓｐｏｎｓ ｉ ｂ ｌ ｅｆ ｏ ｒｉ ｔ ｓｗｏ ｒ ｋ． ｙ；ＴｈｅＥｄｕｃ ｊ ＴｈｅＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｈａ ｓｉ ｔ ｓｐｕ ｒ ｓ ｅ：ａｄｈｅ ｒ ｉ ｎｇｔ ｏｔ ｈｅｆ ｏｕ ｒｃ ａ ｒ ｄ ｉ ｎａ ｌｐｏ ｌ ｉ ｃ ｉ ｅ ｓ，ｃ ａ ｒ ｒ ｉ ｎｇｏｕ ｔｔ ｈｅｐ ｒ ｉ ｎｃ ｉ ｌ ｅ ｓｏ ｆｔ ｈｅ “ Ｆ ｌ ｏｗｅ ｒ ｓＢ ｌ ｏ ｓ  ｐｏ ｙ ｐ ｌ ｓｏ ｆＴｈｏｕｇｈ ｔＣｏｎ ｔ ｅｎｄ”ａｎｄｔ ｈｅ ｏ ｒ ｏｍｂ ｉ ｎｅｄｗｉ ｔ ｈｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ｅ，ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎｇｉ ｎ ｆ ｏ ｒｍａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｓ ｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ ｓ ｏｍ；Ｓｃｈｏｏ ｙｃ ｃ ａｏ，Ｔａ ｉｗａｎａｎｄｓｐｅ ｃ ｉ ａ ｌｅ ｃ ｏｎｏｍｉ ｃｚ ｏｎｅ ｓａｎｄａ ｌ ｌｓ ｉ ｄｅ ｓ，ａｎｄｉ ｎｔ ｉｍｅｒ ｅ ｆ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎｇ ｆ ｒ ｏｍｏｖｅ ｒ ｓ ｅ ａ ｓａｎｄｔ ｈｏ ｓ ｅｉ ｎ Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇ，Ｍａ ｔ ｈｅｓ ｃ ｉ ｅｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃａｎｄｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌａ ｃｈ ｉ ｅ ｖｅｍｅｎ ｔ ｓａｂｏｕ ｔｄｏｍｅ ｓ ｔ ｉ ｃｔ ｈｅ ｏ ｒ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈ，ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈａｎｄｄｅ ｖｅ ｌ ｏｐｍｅｎ ｔｒ ｅ  ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈｉ ｎｏｕ ｒｕｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｔ ｈｅ ｒ ｓ，ａｎｄｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｎｇｆ ｏ ｒｄｅ ｖｅ ｌ ｏｐｍｅｎ ｔｏ ｆｔ ｈｅｏｖｅ ｒ ｓ ｅ ａ ｓＣｈ ｉ ｎｅ ｓ ｅｈ ｉ ｒｅｄｕｃ ａ ｔ ｉ ｏｎａｎｄｔ ｈｅｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ ｉ ｓ ｔ ｙａｎｄｏ ｇｈｅ ｒ ｏ ｓｐｅ ｒ ｉ ｔ ｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ． ｐ ｙｏｎｓ ＴｈｅＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ，ｗｉ ｔ ｈｃｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓｏ ｆｃ ｒ ｅ ａ ｔ ｉ ｖｅ，ｐｅ ｒ ｓｐｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅａｎｄａ ｃ ａｄｅｍｉ ｃｓ ｔ ｕｄｙ，ｐｕｂ ｌ ｉ ｓｈｅ ｓｔ ｈｅａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓｏ ｆｆ ｕｎｄａｍｅｎ ｔ ａ ｌ ａｎｄａｐｐ ｌ ｉ ｅｄｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃｈｏｎｍｅ ｃｈａｎ ｉ ｃ ａ ｌｅｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇａｎｄａｕ ｔ ｏｍａ ｔ ｉ ｏｎ，ｏｂｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｎｇａｎｄｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｉ ｎｇｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙａｎｄｉ ｎｓ ｔ ｒ ｕｍｅｎ ｔ ｓ，ｅ  ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃａｎｄｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏｎ ｉ ｃｅｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ，ｃ ｏｍｐｕ ｔ ｅ ｒ，ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄｃｈｅｍｉ ｓ ｔ ｒ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌ ｓａｎｄｅｎｖ ｉ ｒ ｏｎｍｅｎ ｔ ａ ｌｅｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ，ｃｈｅｍｉ ｃ ａ ｌａｎｄ ｙ，ｍａ ｂ ｉ ｏ ｃｈｅｍｉ ｃ ａ ｌｅｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ，ｃ ｉ ｖ ｉ ｌｅｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ，ａ ｒ ｃｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ，ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄ ｍａ ｔ ｈｅｍａ ｔ ｉ ｃ ｓ，ｅ ｔ ｃ．ａｎｄｔ ｈｅａ ｃ ａｄｅｍｉ ｃｒ ｅｐｏ ｒ ｔ ｓｏｎａ ｃｈ ｉ ｅ ｖｅ  ｍｅｎ ｔ ｓｏ ｆｓ ｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ，ｔ ｈｅ ｓ ｅ ｓｏｎｎｅｗｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ，ｎｅｗｄｅ ｓ ｉ ｒ ｏｄｕｃ ｔ ｓ，ｎｅｗｃ ｒ ａ ｆ ｔ ｓ，ｎｅｗ ｍａ ｔ ｅ ｒ ｉ ａ ｌ ｓ，ｎｅｗ ｇｎ，ｎｅｗ ｐ ｔ ｈｅ ｏ ｒ ｉ ｅ ｓ，ａｎｄｔ ｈｅｃ ｏｍｐ ｒ ｅｈｅｎｓ ｉ ｖｅｒ ｅ ｖ ｉ ｅｗｓｏｎｓ ｃ ｉ ｅｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃａｎｄｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｄｅ ｖｅ ｌ ｏｐｍｅｎ ｔ ｓａ ｔｈｏｍｅａｎｄａｂ ｒ ｏａｄ． ＴｈｅＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｉ ｓｎｏ ｔｏｎ ｌ ｏ ｒ ｅＣｈ ｉ ｎｅ ｓ ｅｐｅ ｒ ｉ ｏｄ ｉ ｃ ａ ｌｏｎｃ ｏｍｐ ｒ ｅｈｅｎｓ ｉ ｖｅｓ ｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ，ｂｕ ｔａ ｌ ｓ ｏａｎｉｍｐｏ ｒ ｔ ａｎ ｔｄａ ｔ ａ ｙａｃ ｂａ ｓ ｅａ ｔｈｏｍｅａｎｄａｂ ｒ ｏａｄａｎｄｐｅ ｒ ｉ ｏｄ ｉ ｃ ａ ｌｓ ｏｕ ｒ ｃ ｅｔ ｈａ ｔｔ ｈｅａｕ ｔ ｈｏ ｒ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｖｅａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｓｈａｖｅｂｅ ｅｎｒ ｅ ｃ ｏ ｒ ｄｅｄｒ ｅｇｕ ｌ ａ ｒ ｌ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ ｙ．ＴｈｅＪ ｔ ｈｅｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｗｏｎｔ ｈｅｐ ｒ ｉ ｃ ｅ ｓａｍｏｎｇｔ ｈｅｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌａｎｄｐ ｒ ｏｖ ｉ ｎｃ ｉ ａ ｌｅ ｖａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏｎｏ ｆｓ ｃ ｉ ｅｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃａｎｄｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｐｅ ｒ ｉ ｏｄ ｉ ｃ ａ ｌ ｓｓｕｃｈａ ｓ“ ｎ１９９５，“ ｔ ｈｅｇｏｏｄｐ ｒ ｉ ｚ ｅｏ ｆｔ ｈｅｓ ｅ ｃ ｏｎｄｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌ ｒ ｉ ｚ ｅｏ ｆｇｏｏｄｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌｓ ｃ ｉ ｅｎｃ ｅｏ ｆｔ ｈｅｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｈ ｉ ｒｅｄｕｃ ａ ｔ ｉ ｏｎｐｅ ｒ ｉ ｏｄ ｉ ｃ ａ ｌ ｓ”ｉ ｐ ｇｈｅ ｒ ｉ ｏｄ ｉ ｃ ａ ｌ ｓｏ ｆｓ ｃ ｉ ｅｎｃ ｅａｎｄｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇｙ”ｉ ｎ１９９７，“ ｔ ｈｅｇｏｏｄｓ ｃ ｉ ｅｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃａｎｄｔ ｅ ｃｈｎｏ ｌ ｏｇ ｉ ｃ ａ ｌｐｅ ｒ ｉ ｏｄ ｉ ｃ ａ ｌ ｓｏ ｆｔ ｈｅｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌｓ ｃ ｉ  ｐｅ ｅｎｃ ｅｊ ｏｕ ｒ ｎａ ｌ ｓａｎｄｔ ｈｅＳ ｔ ａ ｔ ｅＥｄｕｃ ａ ｔ ｉ ｏｎＤｅｐａ ｒ ｔｍｅｎ ｔ”ｉ ｎ１９９９ａｎｄ２００８，ａｎｄｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅｄｉ ｎ ｔ ｏ “‘ ｄｏｕｂ ｌ ｅ  ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔｐｅ ｒ ｉ ｏｄ ｉ ｃ ａ ｌ’ｏ ｆｔ ｈｅ Ｃｈ ｉ ｎａｐｅ ｒ ｉ ｏｄ ｉ ｃ ａ ｌ ｓｍａ ｔ ｒ ｉ ｘ”ｉ ｎ２００１．ＴｈｅＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｗｅ ｌ ｃ ｏｍｅ ｓｔ ｈｅｃ ｏｎ ｔ ｒ ｉ ｂｕ ｔ ｏ ｒ ｓｆ ｒ ｏｍｏｕ ｒｕｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｔ ｈｅ ｒ ｓ． ｙａｎｄｏ ＴｈｅＪ ｏｕ ｒ ｎａ ｌｉ ｓｂ ｉｍｏｎ ｔ ｈ ｌ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎ，ｗｉ ｔ ｈｆ ｏ ｒｍａ ｔｏ ｆＡ４．Ｃｈ ｉ ｎａｓ ｔ ａｎｄａ ｒ ｄｓ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｎｕｍｂｅ ｒ：ＣＮ３５  １０７９／Ｎ；Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ  ｙｐｕｂ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｓ ｔ ａｎｄａ ｒ ｄｓ ｅ ｒ ｉ ａ ｌｎｕｍｂｅ ｒ：Ｉ ＳＳＮ１０００  ５０１３；Ｄｏｍｅ ｓ ｔ ｉ ｃｍａ ｉ ｌｎｕｍｂｅ ｒ：３４  ４１；Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｔ ｉ ｏｎａ ｌｉ ｓ ｓｕｅｎｕｍｂｅ ｒ：ＮＴＺ１０５０． ·《中文核心期刊要目总览》 ·犚犆犆犛犈 中国核心学术期刊 ·中国期刊方阵“双效期刊” ·中国科技论文在线优秀期刊 ·犐 犛犜犐犆 中国科技核心期刊 ·全国优秀科技期刊 ·华东地区优秀期刊 本刊被以下国内外检索期刊和数据库列为固定刊源 ·美国《化学文摘》（ ＣＡＳ） ·波兰《哥白尼索引》（ ＩＣ） ·“ ＳＴＮ 国际”数据库 ·中国科学引文数据库 ·中国科技论文统计期刊源 ·中国学术期刊（光盘版） ·中文科技期刊数据库 ·中国力学文摘 ·中国生物学文摘 ·中国数学文摘 ·俄罗斯《文摘杂志》（ ＡＪ， ＶＩＮＩＴＩ） ·荷兰《文摘与引文数据库》（ Ｓｃｏｐｕｓ） ·德国《数学文摘》（ Ｚｂ ｌＭＡＴＨ） ·中国学术期刊综合评价数据库 ·中国期刊网 ·万方数据库 ·中国机械工程文摘 ·中国化学化工文摘 ·中国无线电电子学文摘 ·中国物理文摘 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） 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 ） Ｈｕａｑ ｉ ａｏＤａｘｕｅＸｕｅｂａｏ （Ｚ ｉ ｒ ａｎＫｅｘｕｅＢａｎ ） （双月刊，１９８０ 年创刊 ） 第 ４０ 卷 第 １ 期 （总第 １６５ 期） ２０１９ 年 １ 月 ２０ 日 主管单位： 福 建 省 教 育 厅 主办单位： 华 侨 大 学 （ 中 国 福 建 泉 州 ３６２０２１ ） （ 中 国 福 建 厦 门 ３６１０２１ ） 编辑出版： 华侨大学学报自然科学版编辑部 话：０５９５  ２２６９２５４５ 烄电 烌 电子信箱：ｊ ｏｕｒｎａ ｌ＠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：ＩＳＳＮ１０００ ＣＮ３５  １０７９／Ｎ ００ 元／册 国内定价：１０． ６０． ００ 元／套 刊 代 （Ｂ ｉｍｏｎ ｔ ｈ ｌ ｔ ａ ｒ ｔ ｅｄｉ ｎ１９８０ ） ｙ，Ｓ Ｖｏ ｌ． ４０Ｎｏ． １ （ Ｓｕｍ１６５） Ｊ ａｎ．２０，２０１９ 犆狅犿狆犲 狋 犲 狀 狋犃狌 狋 犺狅 狉 犻 狋 ａ ｔ ｉ ｏｎ 狔： ＴｈｅＥｄｕｃ Ｄｅｐａ ｒ ｔｍｅｎ ｔｏ ｆＦｕ ｉ ａｎＰｒ ｏｖ ｉ ｎｃ ｅ ｊ ： 犛狆狅狀 狊 狅 狉 Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ （ Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０２１，Ｆｕ ｉ ａｎ，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｊ （ ， ， Ｘｉ ａｍｅｎ３６１０２１ Ｆｕ ｉ ａｎ Ｃｈ ｉ ｎａ） ｊ 犈犱 犻 狋 狅 狉犻 狀犆犺 犻 犲 犳 ： ＨＵＡＮＧＺｈｏｎｇｙ ｉ 犈犱 犻 狋 犲 犱犪狀犱犘狌犫 犾 犻 狊 犺犲 犱犫狔 Ｅｄ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ａ ｌ Ｄｅｐａ ｒ ｔｍｅｎ ｔｏ ｆＪ ｏｕ ｒｎａ ｌｏ ｆ （ Ｈｕａｑ ｉ ａｏＵｎ ｉ ｖｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｎ ａ ｔ ｕｒ ａ ｌＳｃ ｉ ｅｎｃ ｅ） ｙ ｌ：０５９５  ２２６９２５４５ 烄 Ｔｅ 烌 ： Ｅｍａ ｉ ｌｊ ｏｕ ｒｎａ ｌ＠ｈｑｕ． ｅｄｕ． ｃｎ ： ／ ／ Ｈ ｔ ｔ ｗｗｗ． ｈ ｄ ｘ ｂ ． ｈ ｕ ． ｅ ｃｎ烎 ｐ ｑ ｄｕ． 烆 犇犻 狊 狋 狉 犻 犫狌 狋 犲 犱犫狔 Ｃｈ ｉ ｎａＰｕｂ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏｎＦｏ ｒ ｅ ｉ ｇｎ Ｔｒ ａｄ ｉ ｎｇＣｏ ｒｐｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎ （ Ｐ． Ｏ． Ｂｏｘ７８２，Ｂｅ ｉ ｉ ｎｇ，１０００１１，Ｃｈ ｉ ｎａ） ｊ 国内邮发 ３４  ４１ 号： 国外 ＮＴＺ１０５０