有机合成的步骤篇1
关键词：逐步结转分步法；优势分析；产品成本计算
中图分类号：F275.3 文献标志码：a 文章编号：1000-8772（2012）23-0099-02
一、平行结转分步法的运用范围及条件
平行结转分步法适用于不需要计算各步骤半成品成本的大量大批多步骤生产企业。按步骤及工艺路线设置成本明细账，分别成本项目归集各步骤发生的生产费用。为了简化和加速成本计算工作，各步骤不计算各步骤生产加工的半成品成本，也不计算各步骤所耗上道步骤的半成品成本，而只计算本步骤发生的各项生产费用以及应计入产成品成本的份额。将相同产品的各步骤成本明细账中的份额平行结转汇总，计算出该产品的产成品成本。
平行结转分步法适用于管理粗放简单，生产各步骤不强调经济责任，核算方式较为简化的企业，在我国计划经济条件下的国企较多采用该法。在当前市场经济条件下，企业内部的责权利的实施在很大程度上依赖于各车间的成本指标考核，必然要求各车间要计算半成品成本。所以，平行结转分步法的运用范围越来越小，企业更多采用逐步结转分步法。
笔者以某煤炭综采装备制造企业为例，其主要生产液压支架等矿用设备，属于典型的机械制造行业。产品技术含量较高，生产工艺复杂，生产加工路线及步骤多，生产周期较长。产品需经过下料、铸造、锻造、铆焊、机加工、热处理、打磨抛丸、喷漆、装配等生产步骤。产品成本计算多年来一直沿用平行结转分步法，以合同订单为成本计算对象，根据工艺路线和生产步骤设置各生产车间和成本核算人员及产品明细账，车间核算本步骤发生的生产费用及产品应确定的成本份额。每月月终各车间成本员将本步骤计算确定的产品成本平行转出，厂部汇总计算出产成品成本。
由于采用平行结转分步法，不能提供半成品成本资料，影响该企业进一步开展工厂内部经济核算工作。平行结转分步法明显的缺点是产品的实物流转与成本相分离，影响在产品清查工作的效率和效果，越来越不适应企业管理对成本核算的要求。
二、平行结转分步法的优缺点
（一）优点
1.各车间即各步骤互不影响，可以同时计算产品成本。各步骤不必考虑耗用其他步骤的成本影响，独立完成本步骤的成本核算工作。
2.各车间即各步骤能按成本报表要求，直接提供按成本项目反映的成本资料和信息，简化和加速成本计算工作。
（二）缺点和弊端
1.产品的实物流转与成本相分离、相脱节，不利于实物的管理和责任的划分。在产品费用不随实物转出而结转，不按实物所在地登记，而按其发生地点登记，不能为各步骤在产品的实物管理和资金管理提供信息。
2.各步骤不提供本步骤的半成品成本信息，不利于企业内部结算工作的开展。
3.各步骤的成本不包括所耗上道工序成本，不能全面反映该步骤生产耗用水平。
4.在产品存在广义和狭义的概念，需要核算人员正确区分。狭义的产品指本步骤处在加工中的产品。广义在产品不仅包括各步骤正处于加工状态的产品，也包括各步骤已完工转入半成品库或转移到以后各步骤待进一步加工的产品。
三、逐步结转分步法的运用及优点
逐步结转分步法也称顺序结转分步法，它是按照产品生产步骤的先后顺序，逐步计算各步骤各产品的半成品成本，各步骤完工转出的半成品成本，从各步骤的产品成本明细账中转出，成本随实物的转移而计入到下一步骤各该产品成本中，直至最后步骤计算出产成品成本的方法。即从第一步骤开始，先计算该步骤完工半成品成本，并转入第二步骤，第二步骤再加上本步骤的生产费用，计算出第二步骤半成品成本，再转入第三步骤，依顺序类推，直到最后步骤算出完工产品成本。
逐步结转分步法的特点是半成本随着实物的转移而转移，各步骤成本明细账反映的是本步骤的产品成本，即狭义的产品成本。账实一致，反映本步骤在产品实际占用的资金。逐步结转分步法的优点：
1.实物流与资金流（价值流）相一致。产品成本随着实物转移而结转，客观反映了产品价值形成和资金耗费的过程。成本与实物流转相一致，有利于实物流转的跟踪并掌握生产进度，有利于在产品的清查工作和经济责任的划分，有利于保护企业财产安全。
2.逐步结转分步法，有利于企业采用不同的内部管理模式。逐步结转分步法能够提供各步骤半成品的成本信息，便于分析和考核企业成本计划和产品定额的执行情况。提供各步骤半成品成本资料，是企业制定内部产品价格，实行内部核算和考核的基础依据。为企业内部管理按成本中心、利润中心、投资中心划分后的核算及考核，提供了成本资料。
3.逐步结转分步法，有利于企业进一步提高管理水平。逐步结转分步法能为企业提供各道工序的半成品成本数据，对废品损失价值的认定、丢失半成品价值的认定提供成本资料。为企业不断挖掘降低成本的潜力，提供支持和保证。
4.适应现代精细化管理的需要。现代企业处于激烈的市场竞争环境，经营风险不断加大。对内部管理的要求越来越高，产品成本的不断优化是提高企业核心竞争力的重要手段。企业对各步骤的半成品成本，客观要求提供准确详细的成本信息，逐步结转法分步法能够满足其需要。
四、采用逐步结转分步法应具备的条件
1.健全完善的基础管理工作。企业应当建立健全各项规章制度并做好各项经济业务原始凭证的记录、审核、保管工作。加强计量验收工作，梳理业务流程，执行企业内部控制制度，夯实管理基础。
2.科学合理的定额。定额是企业标准化工作的依据。企业应当制定产品消耗定额，工程技术人员和人力资源等部门应结合产品设计图纸要求及工艺规程、设备工具、员工技术熟练程度等实际情况，制定本企业的材料和工时定额，根据实际情况的变化不断补充完善和修订。
3.运用计算机管理。计算机运用正成为现代管理的重要手段，管理软件的开发及运用为企业实现精细化管理提供了技术保证。现代企业多数采用eRp系统，即企业资源信息化管理系统，提高管理水平和管理效益。
4.复合型财务人员。现代企业对财务人员的定位，要从传统的核算型转为管理型。企业需要即懂财务又懂业务、法律、计算机知识的复合型人才。财务人员应通过不断的学习和培训，丰富专业知识，提高管理能力和业务水平。
有机合成的步骤篇2
关键词：混合流水车间调度；人工蜂群；局部搜索；邻域结构
中图分类号：tp18
文章标识码：a
文章编号：1007-3221（2015）01-0157-07
引言
调度问题是工业工程领域中关键技术问题，混合流水线（HybridFlowShop，HFS）调度问题属于np一难问题，是调度问题的一个特例，由于其广泛存在于生产流程中，已成为近年来的研究热点。在HFS中，加工流程划分为几个阶段，每个加工阶段由若干同型或异构机床组成，任何一个工件需要严格按照相同的加工顺序依次流经每个加工阶段，到达任意阶段时，可以从多个并行机床中选择一个进行加工。文献是最早采用分支一定界法求解HFS问题的文献，之后出现了许多不同的算法。按照加工阶段的不同，HFS-般分为三种类型：2-阶段HFS、3-阶段HFS和m-阶段HFS。当前，m-阶段HFS由于更贴近生产实际而成为研究热点。研究m-阶段HFS的主要文献有：1998年，portman设计了一种遗传算法和分支一定界相结合的方法；neron给出了在5-阶段下求解HFS问题的优化算法；oguz则设计了一种基于遗传算法的混合方法；Ruiz等针对顺序决定的准备时间的HFS开发了一种基于遗传算法的方法；Janiak则采用基于禁忌搜索和模拟退火的启发式方法；此外，niu等设计了量子启发式免疫算法；Kahrama设计了一种并行贪婪优化算法；Liao等提出了一种结合瓶颈机床的粒子群优化算法。
上述优化算法用于求解HFS问题，有些收敛能力不足，有些则易于陷入局部极小。人工蜂群（artificialBeeColony，aBC）算法是一种新的群体智能优化方法，由Karaboga等于2005年首次提出，主要应用于求解连续函数优化问题。文献针对aBC方法应用到离散问题领域，提出了离散人工蜂群算法，并应用求解流水线调度。文献则把离散aBC方法应用到求解柔性作业车间调度（FlexibleJobShopschedulingproblem，FJSp）问题中。上述文献表明，aBC算法由于有效平衡了全局搜索和局部搜索能力，可以有效应用于求解复杂调度问题。本文结合aBC算法的特点，提出了一种求解HFS问题的离散aBC方法。
1问题描述与定义
HFS问题如下：假设有m个机床个工件和s个加工阶段。每个加工阶段si包含mi个同型或异构的并行机床，每个工件Ji通过加工阶段si时，可任选其中一个机床进行加工。为构建HFS问题模型，定义如下符号：mi为加工阶段i中的并行机床集合；pijk为工件j在加工阶段i选择机床k的加工时间（pijk≥0）；sij为工件j在加工阶段i的开工时间；cij为工件j在加工阶段i的完工时间；L为极大数。
如果在加工阶段i工件j选择机床k进行加工
否则
在加工阶段i，如果工件j和h在同一机床上加工，并且j是h的紧前工作
否则
有了上述符号，HFS问题的模型如下：
其中，不等式约束（2）描述同一工件的工序间的先后约束关系，不等式约束（3）限制同一个机床上有紧前关系的工件间不允许出现加工时间重叠，等式约束（4）定义每个工件的每个加工阶段只能选择一个机床加工。
2基本人工蜂群算法
人工蜂群算法是由Karaboga等于2005年提出的一种新的群体智能优化算法，是模拟蜜蜂寻找食物的过程而演化的仿生过程。在基本aBC中，食物源（foodsource）和人工蜜蜂（artificialbees）是基本构成要素。人工蜜蜂又被分为三种，即雇佣蜂（employedbees）、跟随蜂（onlookerbees）和侦察蜂（Scoutbees）。雇佣蜂的任务是在随机食物源周围进一步挖掘，以便找到更好的食物源；在雇佣蜂把挖掘后的信息带回后，守在蜂巢中的跟随蜂按照一定概率选择较好的食物，进一步搜索挖掘；当某些食物在经过一定周期后，未曾发生改变，则派出侦察蜂随机搜索新的食物源。aBC算法中基本控制参数包括：解集大小Sn，解无更新而被丢弃的周期大小Ls，雇佣蜂数目e，，跟随蜂数目os，侦察蜂数目Ss和终止条件。
3混合算法框架
基本aBC用于求解连续优化问题，因而，应用于求解离散调度问题需要进行离散化。结合问题特征，本文对基本aBC算法进行离散化设计。
3.1问题编码
本文采用简单工序排列编码方式。假设问题加工时间和各个加工阶段机床分配情况如表l所示。给定一个解{4，1，2，5，3}，其含义如下：在第一个加工阶段，按照各工件在解中的位置次序先后调度，首先调度工件J4，之后J3，最后调度工件J3。由于解中没有包含机床选择策略，各个工件按照最早完工机床原则选择相应机床加工：如果有多个机床空闲可用于加工，则选择加工时间最短的；如果只有一个空闲机床，则直接开始在该机床上加工。经过后面各个加工阶段时，各个工件按照在上一个加工阶段完工时间的先后次序，选择相应机床进行加工。对应表1的HFS例子，其最优的调度甘特图如图2所示。图中，每个工件由一对数字表示，第一个数字对应工件编号，第二个对应加工阶段序号。例如，在机床m1上，第一个加工的是（4，1），对应工件J4在第一个加工阶段选择机床m1。图中，最后一个完工的工件J5，其完工时间是30，表示该解对应的最优目标值是30。
3.2初始解集的建立
为了提高初始解集的多样性，避免解集的趋同性，本文采用如下随机解集产生策略：
步骤1Cnt=1；
步骤2如果Cnt=Sn，终止初始过程，否则，随机产生一个解；
步骤3如果产生的新解不同于当前解集中的任何解，则插入到当前解集，并设置Cnt=nt+1；否则，忽略该解；
步骤4跳转到步骤2。
3.3邻域结构
结合问题结构特点，本文设计了4种邻域结构，定义如下：
交换邻域，记为Ⅳ，。产生策略为：在解的长度范围内随机生成两个位置，记为r1和r2，交换r1和r2对应的工件编号；
前插邻域，记为n2。产生策略为：在解的长度范围内随机生成两个位置，记为r1和r2（r1
翻转邻域，记为n3。产生策略为：在解的长度范围内随机生成两个位置，记为r1和r2（r1
序对交换邻域，记为n4。产生策略为：（1）在解的长度范围内随机生成两个位置，记为r1和r2，令i=r1，j=r2；（2）交换位置i和j对应的工件编号，令i=i+1，j=j-l，如果i>=j，则停止，否则，循环执行步骤（2）。
3.4局部搜索策略
本文给出了一种局部搜索策略，用于在给定解周围挖掘可能的较优解。该局部搜索策略用于雇佣蜂、跟随蜂以及侦察蜂搜索食物的过程，具体描述如图3所示。
3.5雇佣蜂阶段
雇佣蜂的主要任务是在分配的食物上开展挖掘工作，搜索更好的食物源。基本aBC中雇佣蜂的操作算子不适合于调度问题。本文给出的离散aBC算法中，雇佣蜂的策略如下：
步骤1为当前解集中每个食物源分配一个雇佣蜂；
步骤2以指定解为当前解Sc在3.3节中给定的四种邻域结构中随机选择邻域结构nc，执行3.4节的局部搜索策略，得到更新后的解Sc；
步骤3用Sc替换给定的解。
3.6跟随蜂阶段
在雇佣蜂挖掘工作结束后，守候着蜂巢的跟随蜂在更新后的解集中以概率选择的方式挑选较优解进一步挖掘搜索。采用赌注选择方式，需要比较解集中每个解的目标值的大小，因而时间复杂度较高。为了提高算法效率，本文给出了一种简单的跟随蜂的选择策略，具体描述如下：
步骤1在当前解集中随机选择两个解S1和S2；
步骤2在选中的解中挑选较优解作为当前解Sc；
步骤3随机选择邻域结构nc；
步骤4执行3.4节中的局部搜索策略，找到更新后的解Sc，并替换当前选中的解。
3.7侦查蜂阶段
结合HFS问题特征，本文给出了三种侦察蜂策略，具体描述如下：
策略一，随机解策略。若解集中某个解在指定时间间隔内没有更新，生成一个随机解替换该解，并派出侦察蜂进一步挖掘。
策略二，丢弃解策略。在某个解在指定时间间隔内没有更新时，对该丢弃解进行10次邻域扰动，然后派出侦察蜂在扰动后的解上进一步挖掘搜索。
策略三，最好解策略。对最好解进行10次邻域扰动，用扰动后的最好解替换该解，然后派出侦察蜂进一步挖掘搜索。
侦察蜂挖掘搜素的过程如下：
步骤1随机选择邻域结构nc；
步骤2执行3.4节中的局部搜索策略，找到更新后的解Sc，并替换当前选中的解。
3.8HDaBC框架流程
本文给出的HDaBC算法流程如下：
步骤1初始化实验参数，生产初始解集；
步骤2若终止条件满足，则结束算法，否则，执行步骤3～6；
步骤3给当前解集中每个解分派雇佣蜂，执行挖掘搜索工作；
步骤4分派跟随蜂，进一步挖掘更新后的解集；
步骤5：如果满足派出侦察蜂的条件，则随机选择一种侦察蜂策略，开展进一步强化搜索。
步骤6：返回步骤2。
4实验分析
4.1实验设置
以VC++6.0为开发环境，采用intelCorei53.3GHZ、4GBRam的pC机，针对34个同构HFS经典算例和2个异构并行机炼钢连铸现实生产的HFS问题，验证所得算法的性能，问题规模从10个工件5个加工阶段到30个工件5个加工阶段。算法参数设置如下：
初始解集大小=10；
雇佣蜂数量=10；
跟随蜂数量=10；
侦查蜂数量=1；
侦察蜂派出时机：某个解超过10秒没有更新；
局部搜索策略相关参数：雇佣蜂、跟随蜂循环次数ti=10，侦察蜂循环次数ti=50，邻域解集大小tn=10；
结束条件：运行时间超过150秒。
4.2同型并行机实验结果分析
有机合成的步骤篇3
【关键词】三角网格模型曲面分割离散曲率区域生长
1引言
随着三维扫描技术和计算机图形学的发展以及三维模型数量的快速增加，三角网格模型分割技术已经成为近年来的一个热门研究课题，并广泛地应用于计算机图形学的许多领域，如计算机动画、三维变形、网格压缩、纹理映射等。
本文主要研究基于离散曲面曲率的三角网格模型的分割技术。利用离散曲面高斯曲率和平均曲率的计算公式。以顶点的曲率阈值为生长原则，利用区域生长算法实现了三角网格模型的分割。本文以曲率为分割依据，利用区域生长算法进行三角网格模型分割。从一组“种子点”开始，进行“区域生长”，找出具有相似特征的点，即曲率较小的点，构成一个曲面片，直至周围邻域没有特征一致的点“生长”才结束，即周围所有的点都是曲率突变点，这些曲率突变点也即面片的边界点。
2三角网格模型介绍
三角网格模型是由三维空间中的三角形通过边和顶点连接而成的分片线性的曲面，其中每条边最多包含在两个三角形中。定义三角网格m=（n，k），其中n={V1，V2，...，}，Vi∈R3，表示m中的顶点在三维空间中的位置；k是一单纯复合型，包含顶点集{1，2，...，n}及其非空子集，表示顶点间的连接相互关系。三角网格m中的点、边、面是k的一组单纯形，可分别记作：
点：V={i}∈k
边：e=（i，j）∈k
面：F={i，j，k}∈k
点的邻域如图1所示。
对于任意的顶点V，其领域关系有：
（1）1环邻域顶点的集合，即与V相邻的m个邻点，记为nV（i）={Vj，Vj+1，...，Vj+m-1}。
（2）邻边集合，即有一个顶点为V的边的集合，记为ne（i）={ej，ej+1，...，ej+m-1}。
（3）邻接三角片集合，即有一个顶点为V的三角片的集合，记为nF（i）={Fj，Fj+1，...，Fj+m-1}。
（4）2环邻域顶点集合，即为其1环领域顶点的1环领域顶点，其邻接三角片与V的邻接三角片有公共边，但其本身与无公共边。记为n2V（i）={Vk，Vk+1，...，Vk+l-1}。
3三角网格分割的相关概念
三角网格分割（简称网格分割），是指根据一定的几何和拓扑特征，分解成一组数目有限、各自具有简单形状意义的、且各自连通的子网格片的工作。
令S为网格的顶点集、边集或者面片集。对于网格模型m的分割定义：将S分割为k个不相交的子集。即
（1）
（2）
4算法基本思想
（1）通过拟合三角网格模型任意顶点的局部二次曲面，求出任意顶点的曲率，找出三角网格模型所有的曲率突变点，即曲率绝对值大于某一给定阈值的点。
（2）从三角网格模型的任意一个非曲率突变点（曲率小于给定阈值的点）出发进行深度优先遍历搜索，若搜索到的网格顶点是非边界点，则将其邻接三角片加入到当前正在进行生长的曲面片中，否则访问下一个邻接点，直到当前曲面片的所有边界点都是曲率突变点为止，则当前面片的区域生长过程完成。再选取另一个未访问过的非曲率突变点，将其作为种子点生长下一个曲面片。当所有的网格顶点都访问完毕，则网格模型的分割也就完成。
5算法的描述
5.1算法步骤
步骤1：置网格顶点的索引v=1；转步e2。
步骤2：选取种子点。若索引为v的顶点p（v）未曾被访问过，即访问数组visited[v]==false，则将其作为新的曲面片进行区域生长的种子点，转步骤4。否则转步骤3。
步骤3：顶点索引v=v+1；若v小于模型的顶点数，则转步骤2；否则转步骤9。
步骤4：面片初始化。给新的曲面片分配必要的内存空间，初始化某些变量。将新的曲面片结点插入模型的曲面片链表中。转步骤5。
步骤5：区域生长。置索引为v的当前生长点p（v）的访问标志为真，即visited[v]=true；将p（v）的邻接三角片加入到当前曲面片集合中。若p（v）为非曲率突变点，转步骤6。
步骤6：，置j=0；转步骤7。
步骤7：搜索当前生长顶点p（v）的1环邻域顶点索引w=ver.vertices_1[j]；若索引为w的顶点p（w）未被访问过，以p（w）作为新的种子点进行生长，转步骤5；否则转步骤8。
步骤8：j=j+1；若j
步骤9：模型分割完毕，算法结束。
5.2实验结果
在windows平台上，基于openGL和VC++实现了本文的三角网格模型分割算法，下面是本文算法的实验结果。
（1）模型初始化结果。
（2）当曲率阈值为6.25，指定三角片数目为800，平均法向量夹角为46度时经过算法分割以后的结果如图3所示。
（3）大象模型初始化结果。
（4）当曲率阈值为6.25，指定三角片数目为800，平均法向量夹角为46度时经过算法分割以后的结果如图5所示。
（指导教师：李群辉）
参考文献
[1]杨楠，校江超，王明海.基于三角网格模型的法矢及曲率估算[J].现代制造工程，2010（03）：104-107.
[2]全红艳，张田文.基于区域生长的网格模型分割技术[J].计算机辅助设计与图形学学报，2006，18（07）：1011-1016.
[3]汪俊，周来水，安鲁陵，谭昌柏.基于网格模型的一种新的区域分割算法[J].中国机械工程，2005，16（09）：796-800.
[4]曹彩霞，董洪伟，丁金仲.基于区域生长的网格模型分割[J].计算机工程与应用，2008，44（31）.
thoughtsaboutDealingwithoverLoading
ofCpinthemSCofGSmSystem
邱健
[摘要]：本文讨论了解决mSC之Cp(协处理器)负荷高于70%正常值问题的两个步骤，具体包括延长DetaCH(国际移动台识别号)时间、提高手机切换电平的应急步骤和调整基站、小区合并的解决根本问题步骤。
1问题背景与成因分析
1998年10月19日上海mSC5之Cp负荷高达110%，远高于70%的正常值。当时，负担上海任务最重的两个交换机mSC5和mSC2的有关数据(17：00～18：00)如下：
mSC5位置更新240，000次左右
mSC2位置更新160，000次左右
mSC5VLR用户数81，000个
mSC2VLR用户数110，000个
mSC5话务统计忙时(10：00～11：00)的位置更新数据如下：
VLR间位置更新75，000次左右
VLR内位置更新113，000次左右
周期性位置更新15，000次左右
这一天，mSC2的Cp负荷为87%；此外，根据九、十月份的移动电话日报表得知mSC5中VLR的用户登记数在逐步上升，其Cp负荷也日趋加重。综合分析可以得出mSC5之Cp负荷过高的原因如下：
(1)VLR登记的用户数已偏多。与mSC2相比，因市中心与郊区的话务模式差别太大，虽用户少一点，但Cp负荷已超出许多。
(2)由于经过mSC5的高架路多及进入G5区域的流动手机多，导致mSC5的位置更新次数太高，尤其是VLR内位置更新次数太高。
为此，我们采取了下述的应急和根本解决问题两大步骤，以降低mSC5之Cp负荷。
2问题解决的方案与实施
2.1应急步骤
应急步骤有以下两种：
(1)延长手机DetaCH(不可及)时间
手机有两种含义的DetaCH，一种叫明确的DetaCH，比如：手机断电、关机等；另一种叫隐晦的DetaCH，就是当手机用户在一段时间内没有任何动作时，VLR就自动将它由attaCH状态变为DetaCH状态。这里需延长的DetaCH时间是指后一种含义。我们通过在VLR内部重新设定手机由attaCH状态进入隐晦的DetaCH状态时间值，达到延长手机DetaCH时间的目的。实践中，我们将mSC内attaCH时间由720分钟缩短至360分钟，这样，手机的DetaCH时间由于attaCH时间的缩短反而延长了。如此，在手机attaCH状态下(mSC将对其进行定时位置更新)，由于DetaCH时间的变化，mSC对其进行定时位置更新的次数就减少了，随之mSC的Cp负荷也相应减小，而接通率不受影响；但是，这样做会增加mSC与BSC(基站控制器)之间的信令负荷。
(2)提高手机登记切换电平
切换电平由4dB提高到6dB，目的是减少小区间登记切换次数。但这样会导致处于弱信号地区用户的通话质量下降。
上述二项措施当mSC5Cp负荷降低到适当值后还原。
2.2根本解决问题步骤
根本解决问题步骤有以下两大措施。
(1)小区合并
mSC5有5个BSC，每个BSC有一个小区代码(lacod)，现在将BSC3、BSC4、BSC5合并为一个小区代码。这样做并没有减少寻呼次数，但VLR内部位置更新次数减少了27%，SDCCH负荷减小了14.27%，mSC负荷减小了1.8%。这表明mSC负荷主要来自VLR之间位置更新及mSC之间的切换次数，因此要从根本上解决还得割接基站，同时降低VLR位置更新次数，HLR负荷也降低。
(2)调整基站
将mSC5下BSC5中的基站割接到其他mSC下，这可从根本上解决Cp负荷高的问题。
3解决问题的效果
实践证明解决这次GSm系统中mSC之Cp负荷过高的处理方案与实施是及时、有效的，取得了预期的效果。应急步骤实施后mSC5之Cp负荷下降到85%左右，下降近10个百分点。根本解决问题之小区合并步骤实施后，mSC5Cp负荷下降到75%左右，调整基站步骤实施后mSC5之Cp负荷为60%，忙时位置更新次数为10万。
三个阶段渐进实践教学法一共分为三个部分，分别为：综合性、验证性以及创新性的实验。实验的内容及步骤应浅深渐入，逐渐提高实用技能。验证性实验应先由教师演示，学生随后进行实践。而综合性的实验，在教师给出题目和原理之后，要求学生自行设计步骤进行完成。创新性的实验需要学生根据自己的兴趣，自行确定题目及设计步骤，随后分组进行完成。为了培养学生的实践技能及学习的积极性，每次实验后可以评定最佳实验小组，并给予一定的奖励，使学生对实验的积极性充分调动起来。例如，我校2008级学生进行了“数据库应用系统开发”的实验，学生自行分组，每组学生为五名，小组内自行确定实验题目，最后由教师及学生组成的评定小组进行考核。其中一组的实验题目是关于学生餐卡的管理系统，共有15个模块，可以实现餐卡的充值、结算、挂失、消费、查询、用户信息管理等多方面的功能，基本软件系统的各个功能都得以实现，该小组在算法、代码质量、界面设计以及运行方面都优于其他小组，获得评定小组的一致好评。
2整合验证性实验，增加创新性实验
为了提高计算机考试的过关率，在教学内容中要不断增添计算机考试的内容。但是目前教材更新速度滞后于计算机考试的内容。在所有学科中，知识更新最快的就是计算机方面的，而我们应根据教学的大纲，想办法解决相应问题，合理调整教学内容，以当前的新技术和新知识对相关知识创新和整合，从而跟上计算机快速发展的脚步。数据库是计算机最主要的技术，而其发展的速度也不断加快。为了教学的内容能够赶上数据库更新的脚步，应该适当调整教学内容。当今，各个领域都应用上了管理信息的系统，比如，公司人事工资发放，学生学籍管理等方面。然而教学大纲上并不包括管理信息系统的实验，是选修的课外实验内容。因此，我们可以考虑调整大纲上的几个实验，使学生能够利用已有基础知识进行分析及解决问题，并是教学内容更上计算机技术的发展。
3使用多媒体教学课件，充分调动学生积极性
某些实验的理论知识很抽象，且操作步骤繁杂。这时候可以使用屏幕录像专家等软件将实验步骤制成eXe文件，还可以增添声音同步播放。随后在做实验时可以观看录像依次进行实验步骤。例如：在进行实验项目“word高级排版”时，操作步骤较多，学生很难记住。此时，就可以采用软件对屏幕进行录制随后制成eXe文件。此时，再做此实验时，同时看着录像，做实验步骤就容易许多。
4采用分层教学方法，使学生拥有成就感
每个大一新生的计算机基础是各不相同的，因此，他们可以将其选作不同的实验项目进行分组学习。计算机基础好的学生对实验知识掌握之后，还可以分配他们去帮助基础比较差的学生。这样可以使整体学生的实践能力都得以提高，还可以帮助同学之间互帮互助，整体素质都得以提升。例如C语言的课程中有个实验，其内容分为三个题目，实验内容划分为困难、适中、简单三种，学生可以按照自己的实际情况自行选择题目，顺利完成从分析问题、程序编写、程序调试、算法设计和程序运行等环节。这样，所有学生都可以在完成实验后获得成就感，以调动学生学习的积极性。
5结语
【关键词】教学内容教学方法教学步骤练习时间
随着计算机课程的开设，也出现了许多值得计算机教师去思考、去探索的问题，其中，如何提高计算机操作课堂教学效果就值得众多计算机教师去努力探索。虽然“向40分钟要质量，提高课堂教学效果”，一直都是我们教师努力探索的目标，但是，计算机学科和其他学科相比，存在着很大的差别，它是一门实践性较强的学科；一节课内要使学生尽可能学到更多的计算机知识，操作熟练，需要教师花费一翻心血，寻找使每节课达到最佳效果的有效途径，因此说这一课题，值得计算机教师努力探索。我觉得应从下面几个方面来提高计算机操作课的教学效果。
一、确定适当的教学内容
如何才能使学生学到新知识，新技术，能学以致用，教学内容的确定就显得尤为重要。我认为操作课教学内容的确定，应以学生现有的计算机知识为基础，并根据学校现有的计算机设备实际情况而确定。另外，教学内容要层次分明，既符合知识的逻辑顺序，又符合学生的认知规律，由浅到深，循序渐进，各任务间要紧凑协调，过渡自然，一个操作接一个操作，从而使学生注意力集中，眼、耳、口、手、脑始终处于积极状态，也只有这样，才能很好地、高质量地完成该节课的任务。
二、选择恰当的教学方法
计算机操作课是一门操作性较强的学科，选择合适的教学方法，将对教师的教，学生的学都起到事半功倍的作用。
第一，教法选择应体现教师为主导，学生为主体，练习为主线的有机结合。教师主导作用即教师通过认真编制操作任务、演示、重点辅导。最后，使学生通过自己的学习及不断地练习，能独立完成有关操作并享受自己操作成功的喜悦心情，这样一定能达到最佳效果。
第二，教法选择应注意激发兴趣，调动学生的学习积极性。计算机操作课是有趣、好玩的，但是要做到使自己的操作技能技巧达到熟练程度，能够运用自如，那就不是一件有趣、好玩、容易的事情了，学生常常因自己的计算机知识欠缺，操作不够熟练，无法上升到更高层次或者无法进行创新，从而逐渐失去兴趣，产生厌学现象。因此，教师在教法的选择上应注意激发兴趣。常言道：学习兴趣是学生探求知识的巨大动力，是激发创造的精神源泉。学生的兴趣越浓，注意力越高度集中，求知欲最旺，从而达到最佳的学习状态，课堂教学效果当然也是最佳的。因此，教法的选择、运用，必须有利于激发兴趣、稳定兴趣、发展兴趣。
第三，教法选择应注意自学能力的培养。计算机技术迅速发展，一种操作系统和一种软件应用的知识可以享用一生的时代已经过去，在学校学到的知识又十分有限，因此只有通过自己不断地学习、不断地进取，才能跟上计算机发展的步伐。这就要求教师在教学过程中，应在学生认知水平能够承受的前提下安排一些适合自学的内容让学生自己掌握，从中培养学生的自学能力。
三、选择合适的教学步骤
计算机操作课是一门具有较强的实践性学科，教学步骤设计不好，安排不紧凑，将会导致时间浪费，学生学不到知识的结果。因此，教学步骤设计是否合理，直接影响到课堂教学的整体效果。
教学步骤要具有整体性。所谓整体性是紧紧围绕教学目标而使教学诸环节衔接自然，协调有序，有机结合，浑然一体，从而产生课堂教学的整体效益。因此，要求每个步骤都有明确的目的，严密的逻辑，预期的效果，步骤中无重叠、无脱节。而有部分教师对教学步骤的设计不够重视，导致上课时松散不紧凑，浪费时间，学生练习也没有连贯性，最终达不到预期的目标。因此，必须精心设计教学步骤，设计好供学生练习的样板。
四、安排充足的练习时间
计算机操作课就是要求教师悉心辅导，学生反复练习，体会通过某个操作所得的结果，寻找操作的技能技巧，最终达到能综合运用的目的。如果教师在授课过程中只追求进度，不给学生充足的练习时间，一味地要求学生一个操作接一个操作快速地学习，那将导致学生当时好像掌握了而课后全部忘记的结果。因此，学生的课堂练习时间要安排充足，并强调学生珍惜有限的练习时间，勇于尝试，同时教师应对学生的操作及时作出评价，让学生在得到教师的肯定及指导后兴趣更浓，学习劲头更足，这样课堂教学效率更高。
总之，提高信息技术操作课教学效果的途径多种多样，只要我们在教学中不断探索，勇于开拓，勇于创新，定会寻找出一条既符合实际又有效的途径，让学生在有限的时间内学到更多的知识，操作更熟练，为今后的工作、学习、生活奠定一个良好的基础。
参考文献：
[1]钟启泉,张华.课程与教学论(第1版)[m].上海教育出版社.2003.
>>一种基于启发式约简的案例故障特征优化算法一种基于遗传算法的LVQ神经网络及其在故障诊断中的应用一种迭代改进的球向量机故障诊断算法一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法一种基于emt技术的故障诊断方法研究一种基于模糊聚类的故障诊断方法一种基于ping命令的网络故障诊断方法一种改进的基于依赖度的属性约简算法一种基于rough集的属性约简的改进算法一种基于粗糙熵的信息系统属性约简算法一种改进的快速傅里叶变换算法及其在故障诊断中的应用一种频谱分析的滚动轴承故障诊断系统基于混沌的模拟电路故障诊断方法基于teamS的雷达故障诊断系统设计一种基于时频联合特征的风电机组齿轮箱故障诊断方法一种新的基于属性重要性的粗糙集值约简算法一种电站故障诊断方法一种基于混沌调制和双变换域的音频水印算法一种基于Lorenz系统的混沌数字图像加密算法一种基于非线性混沌与数据共享的图像流加密算法常见问题解答当前所在位置：
关键词：混沌遗传算法；粗糙集；雷达故障诊断；知识依赖度；约简
Doi：10.3969/j.issn.1005-5517.2015.8.008
引言
雷达是现代防御系统的关键设备，一旦发生故障，将产生严重的后果。因此，通过智能诊断系统来保证雷达的正常工作，具有非常重要的意义。目前，雷达装备故障自动检测和诊断系统中，用得最多的方法是基于故障树的专家故障诊断系统。系统主要通过雷达装备的设计者和使用者等领域专家，根据装备的工作原理和使用期间的经验，对故障模式、故障类型、故障征兆等进行分析和验证，形成诊断知识，通过各种测试手段实现故障的检测和定位。随着雷达装备的日趋复杂化，需要建立专家系统所需的信息量非常大，因而所获得的专家知识中存在较大的冗余性，这在一定程度上影响了专家系统诊断的准确性和效率。
在处理大量数据和消除冗余信息方面，粗糙集理论有着良好的结果。而遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机、自适应搜索算法，它能在复杂而庞大的搜索空间中自适应地搜索，能以较大概率寻找出最优或最准解，且有算法简单、适用、鲁棒性强等优点。
本文提出一种基于知识依赖度为启发信息的改进混沌遗传算法。在该算法中，对随机产生的二进制初始种群用属性核加以限制，在适应度函数中引入了决策属性对条件属性的依赖度，对产生的新一代个体增加修正校验算子。
1混沌遗传算法
遗传算法中的编码策略和遗传操作对算法起到至关重要的作用，也是实数遗传算法与二进制遗传算法区别最大的地方。
1.1编码策略
实数编码与二进制编码的方法是相似的，只是每个基因有10种可能取值：o～9。若每个变量用L位十进制数表示，则染色体长度为m*L。实值编码策略不对变量进行编码，而将每个变量当作一位基因直接处理，染色体长度为m。
1.2混沌优化的过程
令tk+1=μtk（1-tk）（1）
其中，tk表示混沌变量在k次迭代时的值；μ为控制参量，当μ=4时，系统（1）完全处于混沌状态。tk在（o，1）范围内遍历。
混沌优化算法的基本步骤如下：
（1）初始化：对式（1）中tk分别赋予n个具有微小差异的初值f不能为不动点0.25、0.5和0.75）。可以得到n个轨迹不同的混沌变量t（k），k=1，f=f（x*），x*为当前最优解。
（2）用混沌变量进行搜索：
xi（k）=xi+citi（k）一di
（2）
式（2）中，ci、di为常数，其作用是把混沌变量的取值范围变换到相应的优化变量的取值范围。计算性能指标：f（k）=f（x（k）），x（k）=（x1（k1），X2（k），…，xn（k））（3）
（3）若f（k）
1.3个体优化策略
个体优化策略是用来对种群中的个体进行修复，保证所有个体都是候选约简，使搜索总在可行解空间上进行，并在保证候选约简的条件下，尽可能增加个体适应度值的大小，在遗传算法的交叉变异过程中，或者在新种群形成之后，可以对若干个个体进行局部优化，使其成为局部空间中的最优解。在本算法中，修正和校验策略采用知识重要度和依赖度来做启发式信息指导遗传算法的搜索空间，具体是判断种群个体的依赖度是否为1，然后在决策表的条件属性集中，选择在当前种群之外的条件属性集中知识重要度较高的单个属性，加入到搜索空间中来，为找到合适的、不影响整个决策表原始信息的属性约简做出贡献。
具体优化步骤如下：
步骤1：计算r（R，D），其中R为当前个体表示的属性集，若r（R，D）=1，则转入步骤4，否则重复步骤2和步骤3：
步骤2：在C/R中选择属性a使得SGF（a，R，D）达到最大值，并将其设为ai；
步骤3：将ai对应的基因位由“0”变成“1”，R=Ruai，转入步骤1；
步骤4：若r（R，D）=1，则计算此属性集R中每个属性aj的重要度SGF（aj，R，D），去除重要度为0的属性，得到较优约简；
步骤5：修正过程终止，修改适应度值。
经过以上步骤，就可以从一个初始的个体出发找到该个体所在的空间的局部最优解。保证了解的可行性，使得搜索总在可行解范围内进行，并在保证可行解的条件下尽量增加其适应度值。
2混沌遗传约简算法的算法描述
基于知识依赖度的混沌遗传算法描述：
输入：经过连续属性离散化后的决策表，条件属性为C，决策属性为D：
输出：属性约简的决策表。
具体步骤如下：
步骤1：计算依赖度r（R，D），计算出决策属性D对条件属性C的依赖度：
步骤2：计算属性核CoRe（C），令CoRe（C）=φ，对d∈c，若r（c-{a}，D）≠r（c，D），则CoRe（C）：CoRe（C）u{a}，即属性核CoRe（C），若r（C-{a}，D）=r（C，D），则CoRe（C）为最小相对约简；
步骤3：产生初始种群，随机产生n个长度为m（条件属性的个数）的二进制串组成初始群体pop（t），对于核中的属性，其对应位取“1”，其它对应位则随机取“o”或“1”，设t=l：
步骤4：计算适应度值，对于种群pop（t）中的每一个染色体popi（t），分别计算出决策属性对每个个体所含的条件属性的依赖度，然后根据设定的适应度函数fi=fitness（popi（t》计算出每个个体的适应度：
步骤5：判断是否满足终止条件，若满足终止条件，则算法停止，否则，转步骤6；
步骤6：选择操作，计算出每个个体被选择的概率，使用排序法+最佳个体保存法，从pop（t）中选择出待配对个体：
步骤7：交叉操作，根据自适应交叉概率pe。进行交叉操作，采用单点交叉方式，得到一个由新的染色体构成的新的种群pop（t+l）；
步骤8：变异操作，根据自适应变异概率pm进行变异操作，采用基本位变异方式，生成一个新的种群pop（t+l），其中核中属性的对应位不发生变异：
步骤9：修正校验，对新的种群pop（t+l）进行个体修正策略，转步骤5。
与传统的遗传约简算法相比，本算法在初始化产生二进制种群中，增加了以属性核对种群中的个体进行限制，在交叉变异产生新种群后，增加了一个新的个体修正算子。
3雷达故障诊断方法描述
3.1雷达故障诊断决策系统的定义
一个雷达故障诊断决策系统可以用S=（U，a），a=cuD来表示，其中：
（1）U为非空有限集，称故障状态域：
（2）C，D均为非空有限集，分别称为故障征兆属性集合与故障决策属性集合，且C∩D=φ；
（3）对每一个aeC有一个映射a：UVa，这里Va是故障征兆属性的值域。按照上述定义可知，故障状态域的每个实例，对应故障的某个状态，而描述该状态的若干征兆用集合C表示，对每一个状态的故障类型的评价用故障决策属性集合D表示。
3.2雷达故障诊断过程
首先需要获取雷达故障诊断决策规则，规则的获取根据已知数据样本获得初始的知识表达系统，消除决策信息系统中的重复成员，使其不含有属性及属性值相同的成员。
通过知识约简获取故障诊断规则，建立故障诊断决策规则库，如图1所示，具体方法如下：
（1）提取用于训练的数据变为符合粗糙集理论要求的决策表系统S=（U，a），a=cuD，其中，u={x1，x2，…，Xn）是对象的有限集合，即故障域，C为条件属性集合，即故障征兆属性集合，D为决策属性集合，即故障决策属性集合；
（2）利用领域知识，对条件属性值进行量化处理：
（3）样本相容性检查，删除不相容的样本：
（4）利用知识的充分性理论对样本进行简化，消去样本集中的重复信息：
（5）利用混沌遗传算法求出最小的条件属性集：
（6）根据最小的条件属性集和相应的原始数据，建立故障诊断规则库；
（7）根据故障诊断规则库建立故障诊断决策网络。
运用上述获得的决策规则网络进行故障诊断，对已知的故障问题进行预处理，然后根据得到的故障征兆值在网络中进行匹配，得到故障诊断的决策属性。
3.3应用实例
首先以某型雷达显示组合的故障为例来说明诊断规则的获取步骤。表1为根据以往运行数据获取的故障诊断决策信息系统。
其中，k为样本个数，U={Xl，X2，X3，X4，X5，X6}，为该显示组合的6个故障样本，每个样本个数为k，a={a，b，c，d，e}表示显示器的5个征兆属性的集合，其中a表示F脉冲，6表示锯齿波脉冲，c表示距离标志信号，d表示速度标志信号，e表示m1标志，表1中数值为o表示有此症状，数值为1说明不含此症状，数值为2说明此症状不稳定。D={g}表示决策属性集，其中g=1，2，3表示某相关插件1、2、3有故障。
按照上所述算法对表1进行约简可以得到如下最小约简结果{a，c，e}，{6，c，e}，{c，d，e}。任选一个约简可得如表2所示的简化决策表。从表2中可以很方便地抽取到3条规则，分别是
规则1：if（a=lande=0）or（a=landc=0）theng=l；
规则2：if（a=landc=lande=0）or（a=oandc=lande=l）theng=2；
规则3：if（c=lande=l）or（a=lande=l）theng=3。
获得规则后再分两种情况进行实验，（1）采用所有属性的知识库模型，即传统知识库；（2）基于混沌遗传算法获得的知识库，即遗传约简知识库。以该雷达的自检软件为平台，对3种知识库进行测试，测试样本数为100，其结果如表3所示。
由表3可见，采用传统的知识库进行故障诊断正确率较低，据判样本数较大，诊断速度较慢，这是由于传统的知识库具有冗余的信息且无法判断具有不确定信息的样本：采用遗传约简知识库进行故障诊断具有正确率较高，据判样本数较小，且诊断速度较快的特点，能够满足雷达故障诊断的要求。
4结论 求概率的方法有分步法，分类法，综合法。若完成某件事需要分步骤，那么这件事发生的概率为每一步概率的乘积；若完成某件事有不止一种方法，那么这件事发生的概率为每种方法的概率之和；若完成某件事需要分步骤，而其中有步骤不止一种方法；或完成某件事有不止一种方法，其中有方法需要分步骤，就要综合考虑。
概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性（likelihood)大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是正品”就是一个随机事件。设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中a事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。经过大量反复试验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数（此论断证明详见伯努利大数定律）。该常数即为事件a出现的概率，常用p(a)表示。
（来源：文章屋网）
关键词：各向异性腐蚀；元胞自动机；模拟；图形处理器；并行计算
中图分类号：tp391；tp311文献标志码：a
0引言
各向异性又叫“非均质性”，是指物体的物理、化学等性质随着测定方向而异的特性[1]。硅在某些腐蚀溶液中，不同晶向的腐蚀速率不尽相同，这就是硅各向异性腐蚀的特点。硅各向异性腐蚀技术是微电子机械系统（microelectromechanicalSystem，memS）工艺的一项核心工艺，利用该技术可以在硅衬底上加工出各种复杂的三维结构[2]。硅各向异性腐蚀是制造微机械结构的关键技术之一，利用该技术可以制造出微型传感器和微执行器等精密的三维结构[3]。
由于硅的各向异性腐蚀中，不同晶面的腐蚀速率受到晶向、腐蚀液类型、温度及浓度、掺杂浓度等因素的影响，因此难以对腐蚀结果进行预测[4]，memS设计者希望通过计算机模拟腐蚀过程，预先确定腐蚀结果，或者根据模拟结果调整腐蚀参数。同时，为了节省开发成本，缩短开发周期，提高一次成型的成功率，预先对硅腐蚀进行模拟显得十分重要。
对于硅的各向异性腐蚀模拟，主要有基于几何模型和基于元胞自动机（Cellularautomaton，Ca）模型两种[5-7]。在几何模型中，硅衬底被看作是连续的整体，根据预定的规则，确定在一段腐蚀时间后产生的三维形状。几何模型简单直观，但是精度较低，且无法模拟出比较复杂的三维模型。在元胞自动机模型中，硅衬底被看作以原子为元胞单位的离散模型。基于元胞自动机的腐蚀模拟因其精度高、三维处理能力强而被广泛应用[8]。因此本文使用元胞自动机模型对硅的各向异性腐蚀进行模拟。
近年来，众多学者均在以元胞自动机为模型的腐蚀算法研究中做出了贡献。than等[9]提出了以随机元胞自动机为模型进行腐蚀；Zhu等[10]提出了连续元胞自动机模型；Zhou等[11]将连续元胞自动机模型扩展到了高密勒指数晶面。由于元胞自动机模型本身的可并行性[12]，随着硬件的发展和普及，有越来越多的学者将元胞自动机模型的优化着眼于并行算法。Ferrando等[13]在图形处理器（GraphicsprocessingUnit，GpU）上实现了基于八叉树的连续元胞自动机腐蚀算法，Stéphane等[14]利用GpU实现了三维元胞自动机的计算和可视化。
基于元胞自动机模型的硅各向异性腐蚀模拟最突出的缺点是计算量大、效率低。将传统算法直接并行化[15]虽然能够获得一定的加速比，但仍不够理想。本文根据腐蚀理论和元胞自动机原理，对（100）、（110）和（111）三个典型晶面定制腐蚀速率。通过对传统腐蚀模拟算法的分析，提出了候选状态和超级步长两个概念，对直接并行算法进行改进。
1硅各向异性腐蚀模拟
1.1硅的各向异性腐蚀
硅的原子半径为0.111nm[16]。硅晶体属于金刚石型晶体结构，其晶胞都是立方体形式（如图1所示），每个晶胞中有18个硅原子，其中8个顶点、6个面各有一个原子（图中分别用黑色圆点和灰色圆点表示），剩余4个原子在晶胞内部（图中用白色圆点表示）。
在硅结构中，最具有代表性的三类晶面为（100）、（110）和（111）晶面。图2示意了原子在这三类晶面的情况。其中，灰色平面表示腐蚀面，黑色原子表示已经被腐蚀掉，白色原子表示正在腐蚀中，条纹原子表示尚未开始腐蚀。从图中可以看出，（111）晶面上的原子仍有三个相邻原子尚未开始腐蚀；（100）晶面上的原子已经有两个相邻原子被完全腐蚀；（110）晶面上的原子有一个被完全腐蚀，一个仍未开始腐蚀。在不同的腐蚀剂中，三种晶面上的原子腐蚀速率不尽相同，通常（111）晶面上的原子腐蚀速率最慢，而（100）和（110）晶面的原子腐蚀速率不定。如在23%KoH+ipa（80℃）的腐蚀剂中，（100）晶面的腐蚀速率比（110）晶面腐蚀速率快；而在37%KoH（90℃）的腐蚀剂中，情况则相反[17]。
1.2基于Ca的传统腐蚀模拟方法
当前对硅的腐蚀方法主要分为几何模型和原子模型两大类。随着计算机处理能力的不断提高，原子模型（尤其是元胞自动机模型）日益受到青睐[18]。本文方法就是基于元胞自动机模型实现的。元胞自动机最早在1940年由JohnVonneumann和StanislawUlam提出，而元胞自动机得到广泛应用则是JohnHortonConway在1960年用其建立了“生命游戏”之后[19]。
元胞自动机由四个基本元素组成，即元胞、元胞空间、邻居和演变规则。它是定义在一个具有离散、有限状态的元胞组成的元胞空间上，并按照一定的布局规则，在离散的时间维上演化的动力学系统。
在本文的方法中，由于处理能力和存储空间的限制，一个元胞并不代表一个真正的原子，而是按照分辨率的缩放比例，代表一定数量的原子，但仍称之为“原子”（下文若未特殊说明，原子即指元胞）。元胞仍根据硅微观结构，按正四面体结构布局。原子状态可以分为以下三种：
1）原子死亡：若原子生命值小于等于零，该原子死亡；
2）原子腐蚀中：若原子至少有一个邻居死亡，而本身未死亡，则该原子在腐蚀中，原子生命值不满，且大于零；
3）原子未暴露：若原子的所有邻居都未死亡，则原子未暴露，原子生命值为满，同时表明该原子不会进行腐蚀。
在描述腐蚀模拟算法之前，需要介绍两个特殊的集合：腐蚀原子集和新增腐蚀原子集。腐蚀原子集是当前正在腐蚀的所有原子组成的集合；而新增腐蚀原子集是指本次循环中由腐蚀变为死亡的原子的未暴露邻居组成的集合。
腐蚀算法可以描述为如下步骤：
1）根据输入参数创建衬底，初始化腐蚀原子集。
2）如果腐蚀时间小于等于0，算法结束。
3）腐蚀步骤：清空新增原子集，对腐蚀原子集中的所有原子进行一次腐蚀。
4）暴露步骤：将腐蚀原子集中死亡原子的未暴露邻居加入新增原子集。
5）删除步骤：删除腐蚀原子集中的死亡原子。
6）合并步骤：将新增原子集中的原子全部加到腐蚀原子集中。
7）腐蚀时间减少一个步长，转到2）。
1.3传统方法的直接并行化
硅各向异性腐蚀模拟有别于传统元胞自动机的重要特点是需要处理的元胞数量大。在1.2节中描述的传统算法虽然可以实现预期模拟目的，但效率并不高。为了提高腐蚀效率，在本文的前期工作中，对传统算法进行了改进，利用统一计算架构（ComputeUnifiedDevicearchitecture，CUDa）在GpU上实现模拟的直接并行化[15]。
在直接并行算法中，1.2节所描述算法的腐蚀步骤和合并步骤是比较典型的并行过程，可以比较容易地在GpU上实现并行。实现腐蚀步骤时，程序在设备上按腐蚀原子集中原子个数创建对应线程，每个线程判断一个腐蚀中原子的状态，并进行相应的腐蚀操作。实现合并步骤时，程序在设备上按新增腐蚀原子集中原子个数创建对应线程，每个线程将一个新增腐蚀原子复制到腐蚀原子集中相应位置。与传统算法相比，直接并行算法弥补了效率低、速度慢的缺陷，得到了一定的加速比。
2改进的直接并行方法
2.1直接并行化的缺点
直接并行算法中，虽然将传统算法中迭代的四个任务中的两个实现了并行，能够获得一定的加速比，但暴露步骤和删除步骤涉及到临界资源的操作，若强制并行实现，会引起访问冲突，导致腐蚀结果出现随机性。因此暴露步骤和删除步骤不能很好地并行执行，仍只能保留其串行实现。
然而暴露步骤和删除步骤与腐蚀面更新相关，有较大量的内存调度操作，时间消耗较大。这使得这两个串行步骤成为影响腐蚀速度的关键因素（如第三章中实验结果图5所示），占用了直接并行方法的绝大部分时间，对效率的影响相当大。若能够避免这两个串行步骤带来的问题，则能够在很大程度上减少模拟时间，提高模拟效率，因此本文基于直接并行的腐蚀模拟算法提出一种改进方法。
2.2直接并行化的改进
提高直接并行算法效率的关键是降低两个串行步骤的任务量。由于串行步骤无法彻底消除，而从模拟的目的性来看，更新腐蚀原子集任务（即两个串行步骤）又不如腐蚀任务重要，直观的方法是将更新腐蚀原子集任务延后，在若干次迭代之后，执行一次更新腐蚀原子集任务，以减少更新腐蚀原子集任务的执行次数。因此，本文提出了超级步长的概念。超级步长是一个常数，表示了普通步长的若干倍，在每个普通步长里，都会执行一次腐蚀任务，而在一个超级步长里，只执行一次更新腐蚀原子集任务。然而更新腐蚀原子集任务延后执行，无法保证新的腐蚀原子按时开始腐蚀。因此超级步长的引入，同时带来了两个问题：更新腐蚀原子集任务没有每个步长执行一次，如何保证腐蚀结果与之前一致；超级步长该如何选择。
要解决这两个问题，必须先考量硅各向异性腐蚀模拟的另一特点，即每次迭代中，要处理的元胞都是在腐蚀面附近的，且腐蚀面由原子死亡区域向原子未暴露区域逐渐扩散。图3（a）以二维元胞自动机为例，表示了硅基底由元胞与周围邻居的四个共价键联结而成。虽然该图不能反映硅原子的三维立体结构，但不影响下文的表述。图中白色圆点表示元胞死亡，斜纹圆点表示元胞腐蚀中，灰色圆点表示元胞未暴露，所有腐蚀中元胞组成腐蚀面。当腐蚀中的元胞a变为死亡时，腐蚀面将扩展到a的两个未暴露的邻居元胞B和C。若当a死亡时不执行更新腐蚀原子集任务，又要让B和C两个元胞开始腐蚀，则这两个元胞必须事先已在腐蚀原子集中。
为此，本文提出另一个概念——候选状态。引入候选状态后，原子的状态由三种变为四种：
1）原子死亡：若原子生命值小于等于零，该原子死亡；
2）原子腐蚀中：若原子至少有一个邻居死亡，而本身未死亡，该原子在腐蚀中，原子生命值不满，且大于零；
3）原子候选中：若原子的所有邻居都未死亡，且至少有一个邻居在腐蚀中，该原子处于候选中；
4）原子未暴露：若原子的所有邻居都未死亡，且所有邻居都不在腐蚀中，该原子未暴露。
至此，将更新腐蚀原子集任务延后执行，已变为可能。通过前文分析，更新腐蚀原子集在一个超级步长中只执行一次，故必须保证一个超级步长的时间内，腐蚀面仍未扩散至未暴露元胞，而只停留在腐蚀元胞和候选元胞上，即超级步长不能蚀穿一个完整的原子。前文已定义了超级步长是普通步长的若干倍，在满足此条件的所有值中，只取其最大值作为真正的超级步长。通过超级步长和候选状态的定义，很容易得到推论：若某原子在超级步开始时处于候选状态，则该原子在下个超级步开始时处于候选状态或腐蚀状态；同时在这个超级步中不会有未暴露原子变为腐蚀中。因此即使不更新腐蚀原子集，也不会影响到腐蚀结果。
与传统算法类似，改进后的直接并行方法也有两个特殊的集合：候选腐蚀原子集和新增候选原子集。候选腐蚀原子集存放着当前超级步开始时处于候选及腐蚀中的原子，而新增候选原子集存放着由未暴露变为候选的原子。
改进后的直接并行方法步骤描述如下：
1）根据输入参数创建衬底，初始化候选腐蚀原子集。
2）如果腐蚀时间大于设定时间，算法结束。
3）腐蚀步骤：对候选腐蚀原子集中的所有原子根据其状态进行相应的腐蚀操作。
4）暴露步骤：将候选腐蚀原子集中死亡原子的候选邻居设为腐蚀中。
5）如果腐蚀时间是超级步长的整数倍，转到6）；否则转到9）。
6）候选步骤：清空新增候选原子集，将在该超级步长中由候选变为腐蚀的原子的未暴露邻居设为候选，并加入新增候选原子集。
7）删除步骤：删除候选腐蚀原子集中的死亡原子。
8）合并步骤：将新增候选原子集中的原子全部加到候选腐蚀原子集中。
9）腐蚀时间增加一个步长，转到2）。
在改进的算法中，腐蚀步骤和暴露步骤可以并行执行，而一个超级步长执行一次的候选步骤、删除步骤及合并步骤，只有候选步骤和删除步骤需要串行执行，很大程度上减少了串行步骤的工作。在本文的改进算法中，处于候选状态的原子也加入腐蚀原子集中。如此，虽不能完全避免串行部分，且增加了并行部分的处理量，但可以在一个超级步长中只执行一次串行部分，很大程度上减少了更新腐蚀面时的内存管理，减少了腐蚀模拟的时间。
3实验分析
为了验证从完全串行的传统算法到直接并行化方法的优化是行之有效的，本了四组对照实验，其输入参数如表1所示，结果如图4所示。每组实验中，直接并行算法都能够节约2/3的时间；虽然能够得到一定的加速比，但直接并行方法的加速效果仍不够理想。
通过对这四组实验的详细分析可以发现，在直接并行化方法中，因无法并行而保留下的串行部分，即暴露步骤和删除步骤所需要的时间开销，占据了总运行时间的绝大部分。图5展示了在直接并行化方法中，串行部分所占用的时间比例。因此，在直接并行算法中对这两部分的改进显得十分重要。
基于对实验结果的观察分析，本文引入候选状态和超级步长两个概念，对直接并行算法进行改进，通过增加并行任务的工作量，减少了串行任务的执行次数，避免了长时间执行串行任务，提高了算法的效率。表2中记录了四组对比实验结果，证明了本文对直接并行算法的改进能够获得较高的加速比。
4结语
本文介绍了利用元胞自动机对硅各向异性腐蚀模拟的传统算法及其直接并行化方法。在对实验进行分析的基础上，提出超级步长和候选状态两个概念。实验结果显示，改进的直接并行化方法加入了超级步长和候选状态，能够获得比直接并行化方法更加显著的加速比。理论上，其他元胞自动机模型只要和硅各向异性腐蚀一样具有计算量大、元胞状态的改变由局部向全局扩散的特点，都能够使用改进的直接并行化方法进行提速。
硅各向异性腐蚀是一个非常复杂的过程，对其进行模拟也并非易事，想要获得更加精确的腐蚀效果预测，需要有功能强大的应用支持。一方面可考虑将不同腐蚀液、不同温度等因素都作为输入参数，并将三种代表性的晶面之外的其他晶面的影响也考虑进算法中；另一方面可以针对硬件（GpU）进行设计以得到更加精准的结果。然而更高精度的模拟效果对算法的时间和空间开销都提出了挑战，需要对模拟算法和数据结构进行有效改进；当然，硬件的发展也是一个重要的保障。
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关键词：有机化学实验；教学方法；改革
有机化学实验课程是高等学校药物化学、化学化工、高分子材料等学科的一门重要的基础实验课程，开设此课程的目的是让学生掌握有机化学实验的基本操作技能，训练学生的科研思维能力，培养学生求真务实的科学态度以及分析问题和解决问题的能力，因而有机化学实验在大学基础实验课程中的教学地位就显得尤为重要。人才来源于教育，教师在教授课程时，应兼顾传授知识、培养能力、提高素质、发展个性特长等，将几个方面作为一个有机整体去把握。但传统的有机化学实验教学模式存在实验内容相对固定、教学模式死板等问题，使得学生在实验过程中只能依照教师教授的方法去模仿、验证结果，不能达到预期的教学效果。本文分析有机化学实验教学中的问题，提出一些改进教学效果的措施。
一、有机化学实验教学中存在的问题
1.学生对实验课的重要性认识不足，缺乏兴趣
很多学生没有认识到实验课的重要性，认为实验只是理论课的附属课程。有机化学基础实验都是验证性实验，没有所谓的创新性，致使学生实验过程照搬硬套，被动地验证，机械地重复，实验报告照抄教材，对做过的实验记忆不牢，认识不深。
另外，不同地区间教学水平的差距导致来自不同区域的学生在语言、实验操作技能等方面存在差异，并不能满足所有学生个性化、差异化的需求。有学生认为教学内容过于简单，希望接触更多、更新的知识技术；有学生会感觉内容过多，学习起来很吃力。
2.学生课前不注重预习
实验需要学生对实验原理、操作步骤以及可能遇到的困难都了然于胸才能顺利进行。如果课前没有预习，在实验过程中学生可能会遇到许多意外情况，比如加错试剂或忘记加某个试剂，遗漏实验步骤，用错实验仪器等，从而导致实验失败。另外，预习方法不当也会影响实验的效果。实验书上的描述用语比较简略，通常一段内容里会包含几个甚至更多具体的操作步骤。很多学生在预习时往往只将书上的内容照抄一遍，导致实验时遗漏步骤或前后弄混操作步骤的情况经常出现。
3.“老师讲，学生听”的教学方式造成学生的惰性思维
教师先讲解实验原理、操作步骤和注意事项，然后学生按步骤模仿操作。这种教学方式的好处是学生可按照教师规定好的实验步骤，在较短时间内将实验做完，出现意外情况的概率比较小，教师也可在有限时间内完成教学任务。但这种“填鸭式”的教学模式，使学生缺乏主动性思考，只要按照教师讲解的步骤机械地操作即可完成任务，久而久之必定会造成学生的思维定式，不能达到有机实验教学能力培养的目的，也不利于创新性应用型人才的培养。
4.教学模式单一，教学效果欠佳
传统的实验课教学模式一般为教师以板书形式列出实验目的、原理、步骤等，这种教学模式比较单一，不易激发学生的学习兴趣，学生不能主动地思考，影响教学效果。
二、针对现存问题，探索实验教学方法的改革
1.引导学生认识和重视实验课，兼顾学生个体差异
每次实验课教师要尽可能多地列举一些身边发生的事例来说明有机化学的重要性，使学生明确有机化学与生活密不可分，激发学生对有机化学实验的兴趣。另外，调整部分有机实验内容，增加更具实用性和综合性的实验，比如药物制备、植物有效成分提取与分离等实验，让学生明白有机化学实验是非常“有用”的。另外，针对不同区域学生间的差异，掌握实验进度，真正做到实验教学以人为本。
2.要求学生做好预习环节
安排学生在实验前先查出所用试剂及产物的性质，并完成预习报告，了解实验步骤和实验装置，对所用试剂的性质和实验过程可能出现的意外状况进行预先估计，找到实验成功的关键步骤。课堂上，通过提问了解学生的预习情况。此外，一学期找一两次机会抽选学生讲解实验流程。
3.采用以问题为中心的启发式教学方法，培养学生的创新思维
改变以教师为中心的传授方式。教师在讲解实验时，只对实验过程中可能涉及的安全问题和实验过程中关键点重点讲授，而不对具体的操作步骤花过多时间讲解，让学生自己在动手过程中思考实验，这样有利于培养学生独立发现问题和解决问题的能力，避免保姆式的教学方式。
教师在教学环节中针对教学内容设计问题，然后结合教学内容引导学生围绕问题找出解决方法，从而使学生由被动接受转变为主动学习。比如在“乙酰乙酸乙酯的合成实验”中，可以设计以下问题：如何进行无水操作？反应结束后为什么要加入醋酸调节pH值？如何对产品进行分离提纯？学生通过思考可以知道：无水操作需要对试剂、仪器进行干燥预处理，实验过程需加干燥管防止空气水分进入反应系统；在反应体系中是碱性环境，反应结束实际得到的是乙酰乙酸乙酯的钠盐，需要加入酸生产乙酰乙酸乙酯；由于乙酰乙酸乙酯在常压下沸点为181℃，常压蒸馏加热会导致其分解，故需要减压蒸馏提纯。这样的教学模式，可变学生被动接受为主动思考，加深其对实验原理的思考。
4.丰富教学模式
可将传统的板书授课方式与幻灯播放形式相结合，用动画形式展示仪器装置的搭建、模拟实验过程和实验现象等，可激发学生的学习兴趣，对实验内容留下深刻的印象。同时将新的教学理念、方式引入实验教学中，比如“慕课”“翻转课堂”等，两者的完美结合，可为实验教学带来新的思路。
三、结论
“教学有法”但“教无定法”，教师在授课过程中必须不断创新实验课程教学方法，才能有效激发学生的学习积极性，提升教学效果，提高教学质量。有机化学实验教学方法的改革，还需要不断探索和努力，尚待在实践中进一步完善。
参考文献：
[1]何树华，张淑琼.有机化学实验教学方法和教学手段改革初探[J].长江师范学院学报，2011，27（6）：148-150.有机合成的步骤篇4
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