混合式循环范文

混合式循环范文（精选6篇）

混合式循环 第1篇

引理1.1 (Horn[4]) 设A, B, C, D是n×n矩阵, 并且|A|≠0, AC=CA, 则

一、混合循环图的特征值

在这一节, 我们将要考虑混合循环图的特征值, 我们给出了它的一个显式表达式。设W表示首行为[0, 1, 0, …, 0]的循环矩阵, 设S表示一个一般的循环矩阵, 首行为[s1, s2, …, sn], 则可以直接计算得到。因为矩阵W的特征值为1, ω, ω2, …, ωn-1, 其中ω=exp (2πi/n) , 由此可以得到循环矩阵S的特征值为

二、混合循环有向图的特征值

下面我们将要考虑混合循环有向图的特征值。

本文主要讨论了混合循环图和混合循环有向图的特征值的问题, 利用代数工具给出了混合循环图的特征值的显的表达式, 为进一步研究混合Cayley图的性质带来了便利。

参考文献

[1]L.Babai, Spectra of Cayley graph[Z].J.Combin.Theory Ser.B1979, (27) :180-189.

[2]N.Biggs, Algebraic Graph theory[Z].Amsterdam:North-Holland, 1985.

[3]Jinyang Chen, Jixiang Meng, Lihong Huang[Z].Supper edge-connectivity of mixed Cayley graph[Z].Discrete Mathematics, 2009, (309) :264-270.

[4]T.A.Horn, C.R.Johnson, Matrix analysis[Z].Cambridge:Cambridge University Press, 1985.

[5]L.Lovasz, Spectra of graphs with transitive groups[Z].Period.Math.Hungar 6 (1975) :191-196.

[6]M.Y.Xu, Introduction ofˉnite groups II[Z].Beijing:Science Press, 1999 (in Chinese) .

[7]F.J.Zhang, G.N.Lin, The complixity of digraphs[Z].In:Capobianco MF, Guan M.Hsu DF, eds.Graphs Theory and Its Aplication East and West, 1989:171-180.

复合循环指令的组合式编程方法 第2篇

数控机床的种类很多, 按照不同数控系统和加工联动轴数可以分2轴、3轴、4轴、5轴等一系列数控机床, 这些数控机床都是靠程序来进行走刀轨迹的控制, 所以数控机床对操作人员的编程要求非常高。一个零件的加工质量往往取决于该零件的加工程序和加工刀具, 这需要我们在平时的数控加工过程中不断积累和总结编程技巧, 来满足数控加工的高效率、高精度的发展趋势。

2 数控加工自动编程简介

在机械加工中, 数控加工的份额日益增加。由于传统数控加工依靠手工编程, 效率低, 易出错, 加工对象简单, 限制并影响了数控机床的应用, 所以人们正逐步地由手工编程向自动编程转变。

随着计算机技术的迅猛发展, 自动编程也逐渐过渡到以图形交互为基础的与CAD集成的CAD/CAM系统为主的编程方法。目前CAD/CAM一体化集成形式的软件已成为数控加工自动编程系统的主流。这些软件可以采用人机交互方式对零件的几何模型进行绘制、编辑和修改, 得到几何模型。然后对机床和刀具进行定义和选择, 确定刀具相对于零件表面的运动方式、切削加工参数, 便能生成刀具轨迹。最后经过后置处理, 按照特定机床的编程格式生成加工程序单, 这就是编程软件应用于自动编程技术的优势, 方便快捷高效。

3 复合循环指令编程简介

3.1 外径粗车复合循环指令 (G71)

(1) FANUCOi数控车系统G71指令格式如下:

G71 U (△d) R (e) ;

G71 P (ns) Q (nf) U (△u) W (△w) ;

(只能进行不带凹槽的并且外圆轮廓顺序变化的循环加工) 其中, △d表示每次半径方向的背吃刀量, 采用的是半径值;e表示每次切削循环后的退刀量, 采用半径值。ns是要循环加工的第一个程序段号;nf是要循环加工的最后一段程序段号;△u表示X轴加工方向留给精加工的余量;△w表示Z轴方向留给精加工的余量;其精加工由相应独立的指令G70 P (ns) Q (nf) 实现。

(2) 华中世纪星HNC-21系统G71指令简化格式及参数含义:

G71 U (△d) R (e) P (ns) Q (nf) E (△u) F (△w) ; (带凹槽格式)

其中, △d指的是每次半径方向的背吃刀量, 采用的是半径值;e代表的是每次切削循环后的退刀量, 采用半径值。ns是要循环加工的第一个程序段号;nf是要循环加工的最后一段程序段号;△u代表的是X轴加工方向留给精加工的余量;△w代表Z轴方向留给精加工的余量。只是其精加工没有相对应的指令单独运行, 需要操作者在编程时注意编写进去。

3.2 固定形状切削复合循环 (G73)

(1) FANUCOi数控车系统G73指令格式如下:

G73U (i) W (k) R (d)

G73P (ns) Q (nf) U (u) W (w)

其中, i为X轴方向退刀量的大小和方向 (用半径值指定) , 该值是模态值;k为Z轴方向退刀量的大小和方向, 该值也是模态值;d为分层次数 (粗车重复加工次数) ;对于其余参数的意义, 可以参考G71指令的含义。

对于G73复合循环指令, 它主要是用于车削固定轨迹的轮廓。这种复合循环可以高效率地切削铸造成形、锻造成形或已粗车成形的工件。如果对不具备类似成形条件的工件采用G73指令, 则反而降低加工效率。

(2) 华中世纪星HNC-21系统G73指令格式含义:G73 U (Δi) W (Δk) R (r) P (ns) Q (nf) X (Δx) Z (Δz) F (f) S (s) T (t) ;

该含义同FANUCOi系统的指令含义相同, 只是在格式上和加工形式上存在着一些差异, 不影响使用者的操作。

实际使用中比较以上两种系统可以发现, 目前数控加工系统应用最普及的FANUC和华中数控系统的G71、G73指令格式不同, 内部参数的含义是大同小异的。但是在实际加工的过程中, 华中的G71指令可以代替FANUC的G73指令, 也就是说可以进行带有凹槽和凹曲面的复杂零件的加工, 所以在编程的时候, 还是需要根据操作者对加工零件的不同, 合理选择相应的数控系统和编程方法来进行数控加工。

4 组合式编程方法的应用

针对复合循环指令的编程特点我们不难发现, 复合循环所调用的只是需要加工的程序段, 也就是直接按照工件轮廓编写的程序段, 即精加工程序段, 然后利用复合循环指令的循环加工过程去除大量的毛坯, 那么在进行手工编程的时候会碰到形状非常复杂的零件, 需要花费大量的时间去计算极点和宏运算, 效率、精度均低。如果直接利用自动编程来进行编辑, 还需要粗加工、精加工、后置参数处理等一系列步骤, 最后生成的G代码非常长, 不容易修改。

针对这一缺点我们通过反复实验, 创新一套把自动编程和复合循环指令相结合的“组合编程方法”来简化编程。

方法如下:利用CAXA数控车进行自动编程的时候, 把自动编程过程中的粗加工阶段去除, 直接编写精加工程序和精加工的后置处理参数, 然后把精加工自动生成程序段放入G71或者G73的Pns Qnf程序段之间进行循环走刀, 这样, 既达到了粗加工的目的, 又保证了精加工的精度控制, 很好地避免了自动编程的这一缺点, 大大提高了加工效率和编程速度, 实现高精度、高效率的产品加工。

组合编程实例:我们加工的工件有椭圆和凹槽, 给你选择的是一台华中世纪星HNC-21系统、FANUCOi数控车系统的数控车床, 我们选择华中世纪星HNC-21系统的G71复合循环指令进行组合编程, 工件如图1所示。

根据图1我们充分了解加工零件的信息, 尺寸考虑到其有抛物线存在, 马上应该考虑到应用自动编程生成轨迹, 按照组合编程的原理, 只需要生成一个精加工的轨迹, 然后选择其中对加工有用的G代码和复合循环指令进行组合编程, 又因其有凹槽存在, 可考虑用华中世纪星HNC-21系统G71进行组合编程。从而简化FANUCOi数控车系统的G73指令编程的复杂性。设置好华中世纪星HNC-21系统数控车后置参数后, 生成轨迹如图2所示。自动生成的代码如下:

只是生成了精加工的程序就如此长, 加上粗加工程序将非常繁琐。而粗加工的目的是去除大量毛坯, 之后才进行精加工, 所以可以不需要自动编程的粗加工程序段直接提取程序段N18~N62之间的程序, 这样省掉了自动编程的粗加工阶段。

我们发现, 自动编程的精加工程序已经把抛物线分成很多段圆弧进行链接, 在整个生成代码的过程中不需要任何计算, 非常方便。那么利用华中世纪星HNC-21系统G71进行组合编程, 程序如下:

5 结语

根据组合编程实例, 我们发现利用复合循环指令结合自动编程技巧, 可以把自动编程的粗加工阶段删除, 利用G71或G73复合指令的功能, 在一个程序段中就可以完成粗加工和精加工的转换和调用。操作非常容易, 也确保了加工的效率和生产的精度, 大大简化了程序段和编程所需要的时间, 可以说通过组合式编程的方法确实解决了自动编程和手动编程存在的一些缺点, 在今后的实验中我们要不断创新, 研究更适合当今高精度高效率的数控加工编程方式和加工方法。

参考文献

[1]张超英.数控编程技术[M].北京:中央广播电视大学出版社, 2008:13-14.

[2]汪建安, 程余琏.CAXA自动编程与训练[M].北京:化学工业出版社, 2010:1-2.

[3]吴明友.数控车床 (华中数控) 考工实训教程[M].北京:化学工业出版社, 2006:134-137.

[4]孙艳.数控编程的实际应用[J].机械管理开发, 2010 (1) :79-79.

混合式循环 第3篇

为此, 本文将在室内模拟沥青路面的冻融循环环境, 在反复冻—融循环条件下对沥青混合料的力学性能衰变规律及其破坏特性进行研究, 为冰冻地区沥青混合料参数提供合理取值, 同时也为我国冰冻地区沥青路面设计提供参考。

1 试验材料与试验环境模拟

1.1 原材料性能检测

(1) 集料

集料采用江苏地区生产的玄武岩, 粗集料压碎值指标为7.3%, 针片状含量为3.5%, 洛杉矶磨耗值为6.1%, 表观密度为2.796g/cm3;细集料由石灰石磨制, 表观密度为2.698 g/cm3, 棱角性 (流动时间) 为37s, 含泥量为1.2%。集料各项指标均满足《公路沥青路面施工技术规范》 (JTG F40—2004) 中的各项要求。

(2) 矿粉

矿粉由石灰石磨制而成, 表观密度为2.688g/cm3, 亲水系数为0.331, 无团粒结块现象存在。

(3) 沥青

采用4.5%SBS (I-C) 壳牌改性沥青, 技术性能测试结果见表1所示。

1.2 混合料配比

试验选用沥青路面常用的上面层材料AC-13C型沥青混合料, 矿料级配根据《公路沥青路面施工技术规范》 (JTG F40—2004) 对AC-13C型沥青混合料矿料级配的要求进行调试, 最终确定的矿料级配曲线如图1所示。

根据标准马歇尔试验结果以及依托工程所在地的气候环境和交通状况, 最终确定AC-13C型沥青混合料的最佳油石比为5.3%。

1.3 冻融循环试验环境模拟

目前, 我国尚无沥青混合料冻融循环试验标准方法, 本研究在试验时的冻融循环环境参考水泥混凝土冻融循环试验, 具体如下:

(1) 将标准马歇尔试件置于真空饱水试验机中饱水不少于45min, 以使马歇尔试件空隙中充满水分;

(2) 将真空饱水后的马歇尔试件置于冰柜中, 温度设定为-20℃, 恒温6h;

(3) 将冷冻后的马歇尔试件置于温度为30℃的恒温水浴中, 恒温6h。

以上过程即为一个冻融循环。

2 冻融循环条件下沥青混合料力学性能研究

沥青路面施工时, 避免不了离析现象的存在, 为此, 本文采用三个油石比 (4.8%, 5.3%和5.8%) 进行沥青混合料劈裂抗拉强度、抗压强度、抗压回弹模量和劲度模量的变化情况研究, 三个油石比对应的空隙率分别为5.7%、3.8%和2.9%。

2.1 冻融循环条件下沥青混合料劈裂抗拉强度

经过不同冻融循环次数, 三种油石比下AC-13C型沥青混合料的劈裂抗拉强度衰变情况如图2所示, 较未经冻融循环试件劈裂抗拉强度的衰变率变化情况如图3所示。

由图2和图3可知, 各油石比下的AC-13C型沥青混合料劈裂抗拉强度均随冻融循环次数的增加而不断减小, 强度衰变率则不断增大, 且最大衰变率随着油石比的增加而呈减小趋势变化, 油石比为4.8%时强度衰变率最大, 达到了45%, 较最佳油石比下的劈裂抗拉强度最大衰变率增加了近10%, 究其原因, 在于不同油石比下沥青混合料的空隙率不同, 空隙率越大, 混合料劈裂抗拉强度受冻融循环次数的影响就越大。

各油石比下沥青混合料强度衰变情况也是不断变化的, 在前12次冻融循环中, 混合料的劈裂抗拉强度衰减显著, 且衰减率增加明显;在12次冻融循环以后, 各油石比下沥青混合料劈裂抗拉强度和强度损失率的变化均趋于缓和。

2.2 冻融循环条件下沥青混合料抗压强度

经过不同冻融循环次数, 三种油石比下AC-13C型沥青混合料的抗压强度衰变情况如图4所示, 较未经冻融循环试件抗压强度的衰变率变化情况如图5所示。

由图4和图5可知, 不同油石比下沥青混合料抗压强度随冻融循环次数的衰变情况与劈裂抗拉强度具有相似的变化规律。随着冻融循环次数的增加, 沥青混合料抗压强度不断减小, 同时强度衰变率则不断增大, 且随着油石比的增加, 即混凝土空隙率的减小, 抗压强度受冻融循环次数的影响减小。

与劈裂抗拉强度衰变率随冻融循环次数的变化情况不同, 各油石比下沥青混合料抗压强度衰变率并没有明显的变化节点, 即随着冻融循环次数的增加, 抗压强度衰变率并没有明显的减小, 这说明随着冻融循环次数的增加, 混合料抗压强度会以近似相等的速率衰减, 同时也说明, 当冻融循环持续进行下去时, 对沥青混合料的抗压响度影响将十分显著。

2.3 冻融循环条件下沥青混合料抗压回弹模量

经过不同冻融循环次数, 三种油石比下AC-13C型沥青混合料的抗压回弹模量衰变情况如图6所示, 较未经冻融循环试件抗压回弹模量的衰变率变化情况如图7所示。

由图6和图7可知, 不同油石比AC-13C型沥青混合料抗压回弹模量均随着冻融循环次数的增加而不断衰减, 前12次冻融循环, 对于油石比为5.3%和5.8%的沥青混合料, 抗压回弹模量的衰减率明显大于12次冻融循环之后的衰减率, 抗压回弹模量在12次冻融循环之后逐渐趋于平缓, 而对于油石比4.8%的沥青混合料, 在20个冻融循环过程中, 抗压回弹模量呈持续降低趋势变化, 衰减率并没有十分明显的降低, 说明当混合料空隙率超过某一临界值时, 抗压回弹模量会随着冻融循环次数的增加而持续衰减。

2.4 冻融循环条件下沥青混合料劲度模量

经过不同冻融循环次数, 三种油石比下AC-13C型沥青混合料的破坏劲度模量衰变情况如图8所示, 较未经冻融循环试件破坏劲度模量的衰变率变化情况如图9所示。

由图8和图9可知, 与沥青混合料抗压回弹模量衰变规律相似, 各油石比沥青混合料劲度模量随着冻融循环次数的增加近似呈下降趋势变化, 对于油石比为5.3%和5.8%的沥青混合料, 劲度模量在8次冻融循环之后便趋于平稳, 而对于油石比为4.8%的沥青混合料, 随着冻融循环次数的增加, 混合料劲度模量衰变率呈不断增加趋势变化, 在16次冻融循环之后渐渐趋于稳定, 这同样与油石比为4.8%的沥青混合料空隙率大有关。

3结语

(1) 冻融循环次数对AC-13C型沥青混合料的力学性能影响显著, 随着冻融循环次数的增加, 沥青混合料的劈裂抗拉强度、抗压强度、抗压回弹模量和劲度模量均呈不断减小趋势变化;

(2) 随着冻融循环次数的增加, 沥青混合料的力学性能衰减率均存在一个临界点, 临界点之前, 力学性能显著降低, 临界点之后, 降低趋势趋于平缓, 临界点大约位于12次冻融循环左右;

(3) 油石比越大, 即沥青混合料空隙率越小, 其力学性能受冻融循环次数的影响越小, 当混合料空隙率过大时, 力学性能趋于稳定的临界点就越靠后, 因此在路面施工时, 应尽可能减少由于混合料离析造成的空隙率过大现象。

参考文献

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[2]侯曙光, 李志栋, 等.利用冻融飞散试验进行沥青混合料抗冻性能评价[J].公路交通科技, 2006, 23 (2) .

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[5]A.N Talbot and F.E.Richart.The Strength of Concrete, Its Relation to the Cement Aggregates and Water[N].University of Illinois:Engineering Experiment Station Bulletin.1923 (137) .

混合式循环 第4篇

1 资料与方法

1.1 病例选择与分组

拟行消化道肿瘤手术患者60例,ASAⅠ~Ⅱ级,年龄40~65岁,体质量(67±19)kg,身高(165±21)cm。既往无呼吸、循环系统疾病史,无药物过敏史,凝血功能未见异常,血红蛋白浓度(Hb)≥120g/L,红细胞比容(Hct≥32%)、血白蛋白浓度(Hb≥35g/L)。随机分为3组,每组20例(n=20),Ⅰ组、Ⅱ组和Ⅲ组。

1.2 试验方法

麻醉前30min肌内注射阿托品0.5mg和苯巴比妥钠100mg。入室后局麻下行硬膜外穿刺置管,并用1%利多卡因5m L试验,用酒精棉球测温觉感觉平面,无平面者剔除试验。同时在局麻下行右颈内静脉、桡动脉置管用于监测中心静脉压(CVP)、平均动脉压(MAP)和舒张压(DBP),常规监测心率(HR)、心电图、脉搏氧饱和度、气道压力。全麻诱导用药芬太尼4μg/kg、异丙酚2mg/kg、司可林2mg/kg,麻醉诱导用药由同一人按同一速度推注。全麻维持吸入七氟烷,间断静脉注射芬太尼和阿曲库胺,硬膜外间断给0.375%左旋布比卡因4~5mL。

Ⅱ组与Ⅲ组同时点相比#P<0.05,Ⅰ组与Ⅱ、Ⅲ组组间比较*P<0.05

Ⅰ组麻醉诱导前30min经颈内静脉预充乳酸钠林格液(批号0902031,华裕制药有限公司)15m L/kg,Ⅱ组麻醉诱导前30min经颈内静脉预充6%羟乙基淀粉130/0.4(批号0904125,南京正大天晴有限公司)15m L/kg,Ⅲ组麻醉诱导前30min经颈内静脉预充乳酸钠林格液和6%羟乙基淀粉130/0.4混合液,混合液配置方法为乳酸钠林格液500m L和500m L 6%羟乙基淀粉130/0.4 15m L/kg混合后注入1000m L输液袋。MAP低于基础值的30%时,静脉注射麻黄碱7~10mg,HR<50次/min,静脉注射阿托品0.5mg。

1.3 监测指标

入室记录,平静后(基础状态T0)、输液结束后(T1)、诱导后即刻(T2)、插管后即刻(T3)、插管后15min(T4),MAP、DBP、HR、CVP,监测T0、T1时Hb、Hct。记录各组MAP<70mm Hg或DBP<60mm Hg例数,如果MAP和DBP都小于规定值,计算为1例。

1.4 统计学处理

采用SPSS13.0统计软件进行分析,计量资料以均数±标准差表示,组间比较采用t检验,组内比较采用重复测量设计的方差分析,计数资料比较采用卡方检验,P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1

3组患者一般情况各项指标、麻醉用药量差异无统计学意义(P>0.05),见表1。

2.2

3组MAP、DBP、HR、CVP、Hct、Hb T0时组间比较差异无统计学意义(P>0.05),Ⅱ组T1、T2、T3、T4时CVP与Ⅰ、Ⅲ组同时点比较差异有统计学意义(P<0.05),Ⅱ组有两例患者CVP高于12cm H2O,Ⅰ组T4时CVP与Ⅱ、Ⅲ组同时点比较差异有统计学意义(P<0.05),与本组基础值比较差异无统计学意义。Ⅰ组MAP<70mm Hg或DBP<60mm Hg总例数4例,Ⅱ组0例,Ⅲ组1例组间比较差异无统计学意义。3组患者不同时点血流动力学指标变化见表2。

2.3

3组Hct和Hb T0、T1时组间比较差异无统计学意义,组内比较差异有统计学意义(P<0.05),见表3。

与基础值相比*P<0.05,★P<0.05

所有患者均顺利完成实验,Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ组患者心电图、氧饱和度及气道压力变化均在正常范围,未出现心力衰竭、肺水肿、组织肉眼水肿等并发症。

3 讨论

容量治疗是临床麻醉的重要组成部分之一,在麻醉诱导期这一阶段,如何通过输液来填充术前液体缺失量和麻醉后血管扩张引起的相对循环容量不足,目前研究结果仍然有限。容量多或少都导致微循环灌注下降及细胞代谢障碍,影响组织生长愈合。一般术前禁食、禁饮10h接近急性脱水状态,细胞外液量(ECFV)减少,成人消化道手术减少量可达15m L/kg,而究竟如何补、补什么未有明确结论。急性高容量血液稀释(AHH)已广泛用于成年患者围手术期的容量治疗,能起到稳定循环,减少出血量,提高氧供,临床一般采用中度AHH,用量是15m L/kg[1]。而此类研究是在麻醉诱导后实施,对诱导前预扩容的研究比较少。全麻期间发生的低血压与临床不良预后相关,甚至可能发生心脑血管不良事件。正常情况下组织仅利用氧供的10%~25%,有研究证实最适合人体组织氧供的Hct为30%左右[2]。在推荐剂量内15m L/kg羟乙基淀粉130/0.4能使血液血液达到轻、中度稀释,可有效地改善微循环的血液灌注,组织血流量和氧供明显增加,不会对肝、肾功能产生不利影响。本研究3组患者在预充液体后Hct均在30%左右,Hb变化也在临床可接受范围,提示麻醉前预充液体不仅能补充机体术前缺失的液体量、而且对血液有一定程度的稀释作用,有利于保持机体氧供需平衡。

Sharma等[3]建议可通过麻醉前扩容的方法来预防循环紊乱导致的并发症。Baraka等[4]证明,在麻醉前预防性静脉输液扩充血容量有利于维持循环功能稳定。麻醉前预扩容最大的顾虑是高容量状态对血流动力学、心肺组织的影响。MAP、HR、CVP是反映心脏负荷与功能状态的基本指标,反映了容量负荷以及心脏的代偿能力,而DBP与重要脏器的灌注压密切相关,所以把DBP作为诱导期容量变化的参考指标。本研究结果表明,3组预扩容后MAP、DBP、HR诱导期变化平稳,能有效避免低血压的发生,有利于保持重要脏器循环灌注。而输注乳酸钠林格液组有4例患者在诱导结束即刻和/或诱导15min后有少数病例MAP、DBP仍低于要求,证明其扩容时效短,与输注胶体或晶体胶体混合液没有优势。过量的晶体液会导致凝血功能异常,皮肤水肿,降低组织的氧化延迟伤口的愈合[5,6]。

近年来很多学者对晶体液预防性扩容的疗效提出质疑,因为乳酸林格液静脉注射30min后只有约28%的液体留在外周血管,而其余部分则分布在组织间隙。严佳等[7]研究提示,健康志愿者禁食、禁饮10h,血液有一定程度的浓缩,其基础血容量较正常值偏低,给予输注乳酸林钠格液15m L/kg,在输液结束时乳酸林钠格液液体潴留率(FR)30%±3%,输液结束后40min FR仅为13%±6%。本研究也提示麻醉诱导后15min输注乳酸林钠格氏液组,DBP、MAP、CVP较Ⅱ、Ⅲ组低,不利于手术前的麻醉加深。而6%羟乙基淀粉130/0.4几乎100%留在血管内从而很好地起到扩容作用,Christensen等[8]等研究发现输注6%羟乙基淀粉130/0.3 500m L后即刻循环容量平均增加470m L,4h为265m L和8h后为120m L。其扩容效率高,但CVP升高明显,2例患者在输液结束时CVP达到12cm H2O以上,虽未发生心力衰竭、肺水肿,但值得临床重视。本研究结果提示麻醉前预充乳酸钠林格液和6%羟乙基淀粉130/0.4混合液,可以减少胶体的输入量,适当补充乳酸钠林格液,CVP变化平稳,可以避免内环境的紊乱。董泉等[9]等研究报道,当输注胶体量介于8~15m L/kg,血容量-心排血量曲线可能位于平台期,即此剂量的液体预填充可维持血流动力学状况于相对稳定的水平。容量治疗应采用胶体液与晶体液相结合的方法,单纯用晶体液会增加组织水肿对肺手术和腹部手术不利[10]。

本研究中所有患者在预充15m L/kg液体后未出现容量过量并发症,可能机制有:(1)NO、心钠素分泌增多,通过扩张血管,降低外周血管阻力,减轻心脏的后负荷,有利于增强机体的代偿功能。(2)快速输注的液体量在患者能接受的范围。同时一定的容量负荷又可以刺激心房和血管壁的容量感受器反射性地降低交感神经的紧张性。(3)机体通过增加淋巴引流代偿机制,避免发生肺水肿,有研究结果证实,机体容量负荷增加时,肺外组织间隙的水分增加,淋巴引流可以增强5~10倍,从而减轻了肺组织的容量负荷,避免肺水肿的发生[11,12]。(4)椎管内神经阻滞后容量血管扩张作用。由于目前还不能方便准确地监测血容量和每搏排血量,我们还是依靠常用的中心静脉压、血压、心率动态变化监测[10]。本研究限于条件只能作上述指标监测并作动态分析。如果有条件应该作用食道超声心动图(TEE)监测CO、SV、PCWP等心功能指标,使实验结果更具科学性。

总之,消化道肿瘤手术患者术前存在一定程度的脱水,主要以细胞外液为主,麻醉诱导前有必要进行液体补充。全麻诱导前预充乳酸钠林格液、6%羟乙基淀粉130/0.4或乳酸钠林格液和6%羟乙基淀粉130/0.4混合液能预防低血压的发生,保持诱导期循环的稳定,而预充一定量的晶体胶体混合液更符合生理要求,其扩容效果确切。

摘要：目的 评价消化道肿瘤手术患者全麻诱导前预充晶体胶体混合液对诱导期循环的影响。方法 拟行消化道肿瘤手术患者60例,ASAⅠⅡ级,年龄4065岁,体质量(67±19)kg,身高(165±21)cm。随机分为3组(n=20),Ⅰ组全麻诱导前30min经中心静脉预充乳酸钠林格液15mL/kg,Ⅱ组预充6%羟乙基淀粉130/0.415mL/kg,Ⅲ组预充乳酸钠林格液和6%羟乙基淀粉130/0.4混合液15mL/kg。记录患者入室平静后(基础状态T0)、输液结束后(T1)、诱导后即刻(T2)、插管后即刻(T3)、插管后15min(T4),MAP、DBP、HR、CVP,监测T0、T1Hct和Hb。结果 3组MAP、DBP、HRT0时组间、组内比较差异无统计学意义(P>0.05),Ⅱ组T1、T2、T3、T4时CVP与Ⅰ、Ⅲ组同时点比较差异有统计学意义(P<0.05),Ⅰ组T4时CVP与Ⅱ、Ⅲ组同时点比较差异有统计学意义(P<0.05),与本组基础值比较差异无统计学意义。3组Hct和HbT0、T1时组间比较差异无统计学意义,组内比较差异有统计学意义(P<0.05)。Ⅰ组MAP<70mmHg或DBP<60mmHg总例数4例,Ⅱ组0例,Ⅲ组1例,组间比较差异无统计学意义。结论 全麻诱导前预充乳酸钠林格液、6%羟乙基淀粉130/0.4或乳酸钠林格液和6%羟乙基淀粉130/0.4混合液能预防低血压的发生,保持循环的稳定,而预充一定量的晶体胶体混合液更符合生理要求,其扩容效果确切。

混合式循环 第5篇

C#继承了C和C + + 的强大功能,同时具有VB简单、高效的界面开发功能和高移植性。但在科学计算和工程计算方面,与Matlab相比显得复杂［1］。Matlab被广泛应用于控制系统设计与分析、图像处理、信号处理及系统模拟等方面［2］,但Matlab在软件可视化界面设计方面功能较差,不易设计出功能完善的软件系统界面,同时所开发出的软件平台移植性也较差。笔者采用混合编程方式,避开两者的缺点,发挥各自的优点。由C# 语言编写程序前台界面,完成数据的编辑输入,由Matlab组件在后台完成相应的计算工作,再把结果返回给前台程序,实现结果可视化。

1 C#与Matlab混合编程*

C#与Matlab的混合编程有4种实现方式:

a.C#调用Matlab工作区计算并返回结果;

b. 使用Matlab DeployTool生成COM组件, 然后在C#中引用此组件;

c. 将Matlab的m函数文件编译成C共享库( DLL文件) ,然后在C#中调用;

d. 使用Matlab DeployTool生成. NET组件, 然后在C#中引用此组件。

笔者选用. NET的方式,因为采用此方式可移植性好且运行稳定［3］。

1. 1在Matlab中创建. NET组件

在安装完Matlab后还要安装MCRInstaller. exe,它在Matlab的安装目录下: … Matlab7 tool- box compiler deploy win32中。在编写m函数之前,还要对Matlab的编译器进行设置,在命令窗口输入“mbuild-steup”,然后选择需要使用的编译器。在正确选择完编译器后,需要确认计算机中编译器的位置。完成配置后,就可以进行模型的m函数编程。

在完成模型的m程序的编写之后,就可以利用Matlab的DeployTool来生成. NET组件了,配置过程如下:

a. 在Command Window窗口输入deploytool;

b. 在弹出的窗口中依次选择File→New De- ployment Project→Matlab Builder for . NET→. NET Componetn,生成新的工程文件( 图1) ;

c. 点击OK后,在弹出的Deployment Tool窗口中选中BPclass,点击Add File,向其中添加相应的m函数( 图2) ,然后编译生成. NET组件。

构建完成后,在工程目录下会生成两个子目录: 一个是distrib,包含. NET组件; 一个是src,包含构建过程生成的包装类的C#代码。在相应的工程文件的distrib文件夹下的DLL文件即是C# 中需要引用的. NET组件。

1. 2 C#调用. NET组件

首先在VS2010中新建一个C#的Windows窗体应用程序工程,把Matlab中生成的. NET组件拷贝到此工程的目录下,然后在工程项目文件夹的引用分类下添加模型的DLL文件,同时添加mwarray. dll,其拥有在. NET中进行运算所需要的一切转换函数,它的路径是Matlab安装路径tool- box dotnetbuilder bin win32 v2. 0。最后在Win- dows应用程序界面生成一个控件,其动作代码用于调用模型的DLL文件,在动作代码中,需要对. NET组件所输出的结果进行数据类型的转换,以符合. NET编程环境中对数据类型的要求。因此在程序中需要添加如下命名空间:

using MathWords.Matlab.NET.Arrays;

using MathWorks.Matlab.NET.Utility;

通过以上步骤,就可以实现C#与Matlab的混合编程了。

2水质预测模型

2. 1 BP神经网络结构设计

BP神经网络是人工神经网络中最成熟的神经网络之一,具有非线性映射、泛化和容错功能［4］。首先对数据进行预处理,去除由于人为原因而造成数据缺失、数据重复和数据错误带来的影响; 然后确定网络的输入/输出。在研究腐蚀速率时,选取钙硬、碱度、含量和电导率作为输入; 在研究结垢速率时选取碱度、钙硬和pH值作为输入。由于循环水水质指标较多,且各项指标的量纲和数量级均不同,因此需对这些数据进行归一化处理,利用线性转换函数将原始数据转换为[-1,1]区间内的数据。处理方法如下:

式中———变换后的数据;

xmax———数据变化范围内的最大值;

xmid———数据变化范围内的均值;

xmin———数据变化范围内的最小值。

最后设计网络隐层数和隐节点数。BP神经网络是由具有非线性传递函数神经元构成的采用误差反向传播算法的前馈网络［5］。它由输入层、 隐含层、输出层和各层之间的节点连接权所组成［6］。每层有若干个神经元,同层的各神经元之间互不相连,相邻层的神经元通过权值连接,每个神经元的输出值由输入值、激活函数和阈值决定。 典型的BP神经网络一般为单隐层,有研究证明具有三层结构的BP网络,可以正确反映任意的X空间到Y空间的映射关系。笔者建立单隐层的BP神经网络,采用试凑法在10 ~ 17范围内确定隐含层节点数目。通过仿真可知,当隐层节点数为14时,训练步长最小且稳定,训练误差也在要求范围内。综上所述,笔者建立的BP神经网络为具有6-14-2拓扑结构的网络。

2. 2采用遗传算法优化BP神经网络

由于BP算法收敛缓慢,容易陷入局部最优, 因此笔者采用遗传算法( GA) 来对BP神经网络模型进行优化［7］。遗传算法优化神经网络主要包括3个方面: 网络结构优化、权值/阈值优化和学习规则优化,笔者利用遗传算法来优化网络的连接权值和阈值。GA优化BP神经网络的算法流程如图3所示。

GA优化BP网络连接权值和阈值的主要的步骤如下:

a. 种群初始化;

b. 适应度函数,将预测输出和期望输出之间的误差绝对值之和作为个体适应度值F;

c. 选择操作,采用基于适应度比例的选择策略,即轮盘赌法;

d. 交叉操作,采用实数交叉法;

e. 变异操作,选取第i个个体的第j个基因aij进行变异。

个体适应度值F的计算公式为:

式中k ———系数;

n———网络输出节点数;

Oi———第i个节点的输出;

yi———BP神经网络第i个节点的期望输出。

每个个体i的选择概率pi为:

式中fi———个体i的适应度值Fi的倒数;

k ———系数;

N ———种群个体数目。

第k个染色体ak和第l个染色体al的j位的交叉操作方法为:

式中b———[0,1]之间的随机数。

变异操作方法为:

式中amax———基因aij的上界;

amin———基因aij的下界;

g———当前迭代次数;

Gmax———最大进化次数;

r———[0,1]之间的随机数;

r2———随机数。

下一步计算个体的学习误差及其适应值,找出最优适应值的个体,若小于事先指定的最小数值则终止计算; 否则再次迭代,直到满足条件为止。若达不到设定条件,以遗传代数T为终止计算准则。经过以上的遗传运算就得到了BP神经网络误差最小的一组完整的初始权值和阈值。

3实例实现

3. 1 M函数的编写

根据图3所示的流程在Matlab的Editor里编译预测模型的M函数,拓扑结构为6-14-2的网络,输入优化后的权值和阈值,经训练网络的性能达到要求,从而建立预测模型。

3. 2 C#调用M函数组件

在C#中建立新的Windows窗体工程,在工程的引用中添加. NET组件,利用该组件完成模型的建立和预测图形的绘制,然后在窗体的picturebox控件中显示该预测图形,完整的程序流程如图4所示。

点击软件平台的“预测”按钮后,执行结果如图5所示。

4结束语

针对循环工业冷却水水质预测,利用BP神经网络建立预测模型,并利用GA对初始权值和阈值进行优化,使模型较BP神经网络模型具有更好的预测性能。通过C#与Matlab的混合编程, 既利用了Matlab强大的计算功能,又充分发挥了C#编程方便、界面友好的优点,提高了开发效率, VS2010调用Matlab函数编译成的. NET组件,实现了对循环工业冷却水的结垢速率和腐蚀速率的预测,完成了平台的开发。

摘要：通过对某石化公司循环冷却水水质数据的分析,利用Matlab建立BP神经网络水质预测模型,并用遗传算法对其进行优化,然后利用VS2010调用该模型的.NET组件,在循环工业冷却水预测软件中显示出预测曲线图,综合Matlab与C#的优点对二者进行混合编程。结果证明应用此方法可以使复杂的运算在Matlab中进行,并通过参数传递将预测结果显示在VS2010编写的软件界面中,满足运算和HMI的设计需要。

混合式循环 第6篇

随着能源和环保问题的日益突出, 近年来在发动机燃用气体燃料研究领域, 除了被称为高品质气体燃料的天然气外, 一些燃料体积热值相对较低的气体燃料 (沼气、煤层气等) 正在成为世界各国关注的焦点[1,2,3]。这些燃料的甲烷 (CH4) 含量相对较低, 非烃气体 (CO2、N2等) 含量较高, 从而其体积热值相对于天然气明显降低。燃用低热值气体发动机所面临的最大挑战是燃气中存在较多的N2和CO2对燃烧具有强烈的抑制作用, 燃烧速度很慢, 容易产生部分燃烧和失火等不正常的燃烧现象, 并且发动机循环变动较为严重。对于沼气而言, 在理论空燃比为6.2时沼气的最大燃烧速度为0.23 m/s, 这导致沼气发动机在实际运行中燃烧持续期变长, 后燃严重, 排气温度增高, 严重损害了沼气发动机的经济性和可靠性[4]。

由于沼气中CO2体积分数在20 %～40 %之间, 为了得到更好的对比分析结果, 本文主要以在CNG (compressed natural gas) 中掺混体积分数在10 %～40 %之间的CO2混合气作为研究对象, 将其作为一台单缸火花点火发动机的燃料, 开展沼气发动机相关的试验研究。

1试验台架系统构成

试验用发动机为上海711研究所开发的ZS1100M型单缸机, 以自主开发的气体燃料发动机电控系统为基础, 改装成为电控CNG发动机。通过电控系统实现对燃料供给时刻及喷射量、点火时刻等的综合控制。根据分压定律配置的不同组分低热值气体通过安装在进气管根部的电磁阀喷入进气道;在ECU控制下, 根据发动机不同工况的需求, 通过改变电子节气门的开度来控制进气流量, 同时以电磁阀喷射脉宽的变化来实现定时定量的燃气供给。发动机的主要技术参数见表1。

本文在1 500 r/min转速下, 节气门开度为100 %, 混合气喷射脉宽均为24.02 ms, 混合气中CO2体积分数分别为10 %、20 %、30 %和40 %的燃料配比时, 连续采集200个循环的压力数据进行分析。

2试验结果及分析

2.1组分变化对缸内压力的影响

图1为分别掺混10 %、20 %、30 %和40 % CO2的混合气发动机工作200个循环的平均缸内压力数据。由图1可见:随着CO2比例的增加, 最高缸内压力随之降低, 达到最高缸压的曲轴转角也随之滞后;但当掺混40 %的CO2时, 最高缸压对应曲轴转角向上止点方向靠近。

图2为燃烧60 % CNG和40 % CO2混合气时, 3个典型发动机循环 (正常发动机燃烧循环、部分燃烧循环以及失火循环) 的缸内压力随曲轴转角的变化曲线。由于混合气中CO2对燃烧速率的影响, 这3种循环在发动机运行过程中依次出现。由图2可见:正常燃烧循环的缸内压力最高, 燃烧较为完全;而对于部分燃烧循环, 最高缸内压力大幅度降低;失火循环的缸内压力曲线接近纯压缩曲线, 循环放热量几乎为零。这些不正常燃烧现象的出现将成为循环变动大幅度增强的原因。

2.2最高缸压和其对应曲轴转角的关系

图3为各种发动机循环最高缸压及最高缸压对应曲轴转角的示意图。由图3可见:随着各循环有效燃烧开始时的曲轴转角以及燃烧速率的变动, 各循环最高缸压及其对应曲轴转角的幅值也均出现较为明显的变动。由图3可见:曲线CABDE表明对于固定放热速率 (即放热持续期和最大放热率保持恒定) 的快速燃烧过程, 随着开始放热时刻相对上止点的变动, 最高缸压和其对应曲轴转角也变动;而曲线C′A′B′D′E′为慢速燃烧过程的变动曲线, 当曲线向下越过D′点时, 逐渐延迟的燃烧过程却使得对应最高缸压的曲轴转角向上止点靠近。这是由于燃烧太慢所致的压力升高无法补偿容积增加所致的压力降低而造成的[5,6]。

图4为燃烧不同比例CNG和CO2混合气体燃料的发动机最高缸压与最高缸压对应曲轴转角的散点分布图。图4a和图4b分别为掺混10 %和20 %体积分数CO2的混合气的散点分布图, 最高缸压与最高缸压对应曲轴转角的散点分布呈良好的线性分布, 对应了快速燃烧过程曲线 (图2) ;图4c为掺混30 %体积分数CO2的混合气的散点分布图, 其中出现一部分散点, 随着最高缸压的降低, 最高缸压对应曲轴转角向上止点方向靠近, 部分循环燃烧速率降低, 出现部分燃烧现象;图4d为掺混40 %体积分数CO2的混合气的散点分布图, 其中出现较强非线性散点分布, 由图3分析可知, 这部分散点应分布于示意图中曲线向下越过D′点的区域, 燃烧非常缓慢, 出现较大范围的部分燃烧, 并伴随失火现象。

2.3平均指示压力与最高缸压对应曲轴转角的关系

图5为燃烧不同比例CNG和CO2混合气体燃料的发动机平均指示压力与最高缸压对应曲轴转角的散点分布图。图5a和图5b中的散点分布大致呈水平分布, 这表明平均指示压力与最大缸内压力对应曲轴转角关系较为微弱, 与掺混20 %体积分数CO2混合气相比, 掺混10 %体积分数CO2混合气中的平均指示压力分布范围更窄, 这说明其各循环燃烧速度和放热量相对均匀和集中, 燃烧较为稳定;而图5c和图5d中的散点分布却较为发散。根据最高缸压和其对应曲轴转角散点图的分析, 可将图5c中的散点划分为两个区域, 上层区域代表正常燃烧的循环, 散点较为集中, 规律较为明显, 下层区域代表部分燃烧的循环。将图5d中的散点划分为三个区域, 上层区域代表正常的发动机燃烧循环, 中间层区域代表发生部分燃烧现象的循环, 下层区域代表发生失火现象的循环。其中大部分的散点均分布在中间层区域, 这表明掺混40 % CO2的混合气在发动机燃烧时, 燃烧放热慢, 经常出现部分燃烧和失火等现象, 发动机工作很不稳定。

2.4特征参数的循环变动分析

本文在节气门开度为100 %、混合气喷射脉宽均为24.02 ms时, 试验选取平均指示压力为特征参数, 混合气中CO2体积分数分别为10 %、20 %、30 %和40 %的燃料配比, 连续采集200个循环的压力数据进行分析。采用循环变动系数和特征参数间的相关系数作为表征参量, 其值可由公式 (1) 、 (2) 计算得出:

undefined (1)

undefined (2)

Xundefined (3)

undefined (4)

式中, X、Y为特征参数, 本文中分别为最高缸压和平均指示压力;X为X的均值;COVX为特征参数X的变动系数;R (X, Y) 为参数X与Y的相关系数;σX为X的标准方差;N为采集样本个数。

图6为CNG和CO2混合气发动机最高缸压和平均指示压力的相关系数随掺CO2比例的变化曲线。相关系数越大, 表明两特征参数之间的线性相关性越强。由图6可见:线性相关性随混合气中CO2体积分数的增加为先升高后降低。这是因为对于掺混10 % CO2的混合气燃烧, 放热速度快, 燃烧等容度好, 最高缸压和对应平均指示压力的值相对集中, 线性特征并不是非常明显。但随着CO2体积百分数的增大, 燃烧稳定性下降, 相同平均指示压力下的最高缸压波动范围逐渐变大, 散点图逐渐呈现较强线性规律。但当进一步增加CO2体积分数之后, 大量的不正常燃烧现象依次出现, 使得平均指示压力的波动范围变大, 散点图下端出现小斜率甩尾现象, 线性特征逐渐减弱。

图7为CNG和CO2混合气发动机平均指示压力循环变动系数随掺CO2比例的变化曲线。平均指示压力循环变动系数是反映发动机实际循环燃烧稳定性和动力性能的重要指标, 基本上其数值小于10 %则不会对车辆驱动性产生影响。由图7可见:平均指示压力的变动系数随着CO2体积分数的增加而增加, 当CO2体积分数增加到40 %时, 平均指示压力的变动系数超过了10 %。这是由于发动机燃用掺混40 % CO2的CNG混合气时早期火焰形成和发展迟缓, 火焰发展期较长, 此外燃烧速率低, 燃烧进行得不稳定, 造成失火和燃烧反应终止, 从而导致循环变动较强, 而在CO2体积分数较小时, 燃烧速度相对较快, 放热率较大, 因而循环变动减小。

图8为发动机分别燃烧掺混10 % CO2和40 % CO2的混合气时, 最高缸压和平均指示压力的循环变动曲线。由图8可见:对于掺混40 % CO2的混合气, 最高缸压和平均指示压力的循环变动均非常明显;而对于掺混10 % CO2的混合气, 最高缸压和平均指示压力的循环变动曲线却有较为清晰的差别, 即平均指示压力的循环变动曲线较为平稳, 波动幅度减小。对比最高缸压和平均指示压力的循环变动曲线, 平均指示压力的循环变动曲线更好地表明了掺混不同体积比例CO2混合气的不稳定燃烧程度[7]。

2.5火焰发展期和快速燃烧期的影响

图9为火焰发展期和快速燃烧期随低热值气中CO2体积比的变化关系。本文定义累积放热率10 %～90 %之间的曲轴转角为快速燃烧期。由图9可见:随着掺混CO2体积分数的增加, 快速燃烧期明显增加;同时, 由于燃烧进入快速燃烧阶段后, 此时缸内湍流对火焰的传播速度和燃烧进程的促进作用占据主导地位, 而燃气成分改变带来的影响较为有限, 因此CO2的体积分数从10 %增至40 %时, 快速燃烧期的大小影响不明显, 快速燃烧期只是在一个小范围内改变。

由上述分析可知, 燃气中CO2体积比变化对火焰发展期影响非常明显, 而对于快速燃烧期的影响较小, 即沼气中的CO2量直接影响缸内工质的着火过程, 使燃烧初期的火焰形成和传播进程迟缓, 但一旦在发动机中形成了稳定的火焰核心, 沼气中CO2量对燃烧过程的影响较弱, 不同组分的燃料可以在发动机中稳定燃烧。因此, 组织和控制沼气发动机的着火过程是十分重要的[8]。

3结论

(1) 随着沼气模拟气体中CO2体积比的增加, 部分燃烧和失火等不正常燃烧现象依次出现。

(2) 发动机燃烧掺混较少CO2体积比的混合气时, 最高缸压和其对应曲轴转角的散点分布与快速燃烧循环曲线相似, 随着混合气中CO2体积比的增加, 散点分布趋近于慢速燃烧循环曲线。类似的现象同样出现在平均指示压力和最高缸压对应曲轴转角的散点分布图中。

(3) 随着CO2体积比的增加, 平均指示压力的循环变动系数增加, 平均指示压力比最高缸压的循环变动曲线能更清楚地表明不同掺混比例的混合气的不稳定燃烧程度。

(4) 随着CO2体积比的增加, 火焰发展期随之增长, 但快速燃烧期的变化却不显著。有效控制火焰的形成和发展可改善发动机的工作稳定性。

摘要：在一台单缸火花点火发动机上开展了燃用不同组分配比的天然气掺二氧化碳混合气体燃烧循环变动的试验研究。研究结果表明:随着混合气中二氧化碳体积比的增加, 燃烧稳定性下降, 发动机循环中出现部分燃烧和失火等不正常燃烧现象。通过分析最高缸压和其对应曲轴转角的关系、平均指示压力与最高缸压对应曲轴转角的关系以及平均指示压力和最高缸压的关系等, 考察了发动机快速燃烧循环与慢速燃烧循环在特征参数之间关系中的发展规律, 混合气中二氧化碳体积比的增加, 燃烧放热变慢, 导致平均指示压力的循环变动系数增大。

关键词：内燃机,发动机,天然气,二氧化碳,燃烧,循环变动

参考文献

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