仿真正交实验（共7篇）
仿真正交实验 篇1
随着LED芯片技术和封装技术的发展,顺应照明领域对高光通量的LED产品的需求,大功率LED逐步走入市场,但大功率LED要真正取代白炽灯、荧光灯成为照明领域的主流光源,仍需要考虑光学和热学方面的设计。
LED光学系统属于一种非成像光学系统,不同于传统的成像光学系统,它注重于能量的分配而不是信息的传递。传统的LED光学系统的光学设计,通常是将产品做出来之后再去测量它的光强分布、发光角度等参数,达不到要求再去修改封装系统结构。依靠经验开模对LED封装进行优化,成本是极其巨大的。因此,用光学仿真软件设计性能优异的一次光学系统,对LED的封装意义重大,也是优化LED一次光学系统的重要途径,而LED封装的光学结构模型由芯片(光源)、反射碗、封装环氧树脂与空气界面组成,光学工程师往往需要对上述光学模型的4个部件调整不同的参数来获得理想中的光学模型,这一不断调整参数并建立光学仿真模型需要花费大量的时间,也难以用直观的方法确定哪个参数是对仿真结果影响最大的要素。
参照实际常用LED的封装结构形式,主要考虑了反射碗和透镜两大部件的位置形状,设定反射碗、透镜的相关形状、位置参数,对所设计的结构进行非序列光线追迹,来模拟得到不同封装参数条件下的光能接收面的光亮度分布。利用正交实验法分析模拟结果,得出影响出光效率,中心光强和半强度角的主要因素,并综合得到该一次光学系统的一组优化结果。
1 大功率LED光学特征
1.1 LED光输出表示
LED光输出一般用辐射度学的光通量、光强表示。光通量是光源在单位时间发出的光量,它用于描述LED向外辐射能量的大小。总光通量表示LED向各个方向辐射光通量的总和,一般用符号ϕV表示,单位是流明(lm)。光强是光源在给定方向立体角内发出的光通量,它用于描述LED发出的光沿空间各方向的分布。光强一般用Iv表示,单位是坎德拉(cd)。立体角表示为被照射面积与半径平方的比值,即ω=A/R2,则某方向上的光强Iv=ϕ1/ω=ϕ1·R2/A。
1.2 大功率LED配光曲线
LED配光曲线用于描述光强在空间的分布,是将光强看成发光角度的分布函数得到的曲线。一般LED出光沿光轴对称,所以配光曲线可以简单地用相对光强沿空间角度二次函数来绘制。在LED的配光曲线中,常用来描述光强分布参量有半强度角,表示对应峰值光强一半时候的角度值,半强度角的两倍叫LED的发光角度,用2θ1/2表示,如图1所示。
2 大功率LED光学结构模型
2.1 LED光学结构
高功率LED主要包括几个部分:支架、阴线、衬底(粘合剂)、发光芯片、反射碗、透镜等几部分,如图2所示。LED的出光特性主要由封装材料的折射率、透镜的几何形状、芯片与透镜的几何位置来决定[1]。
2.2 LED光学模型的建立
LED光学模型比较复杂,芯片从各个方向发出的光线经过多次反射和折射,再从表面射出。忽略次要要素,抓住影响LED出光最重要的要素进行建模分析:(1)芯片的大小和位置;(2)反射碗的形状和尺寸;(3)透镜的形状和尺寸。
在建立LED光学模型时,做出几点假设:(1)光从芯片表面随机出射,满足Lambertian分布;(2)考虑光线反射与折射的时候,主要集中在芯片与反射碗、反射碗与树脂、树脂与空气接触面,其他不予考虑[2]。(3)分析光的传输的时候,除去光子的吸收、再循环、以及电性、温度的影响[3]。(4)反射碗表面的反射率在98%左右。(5)环氧中加入散射剂时当成体积散射处理。
根据以上LED光学模型的假设,运用光学仿真软件Tracepro建立了16组LED光学模型,并采用正交试验法对结果进行分析,其光学模型如图3所示。
3 大功率LED的光学仿真
对于大功率LED的光学结构模型,一般很难建立光强分布状态与各部件位置形状的函数关系,有时甚至还不清楚各部件参数影响光强分布状态的灵敏度。采用正交设计的方法,以数值模拟为工具,进行设计实验(design of experiment,DOE),从而可以发现光强分布状态关于各部件参数的灵敏度,为设计优化大功率LED奠定基础。
文中要考虑的是高强度、窄光束大功率LED的仿真光分布状态,包括出光效率、中心光强、半强度角,为了获得高强度、窄光束大功率LED,要求其出光效率和中心光强要尽可能的大,半强度角要尽可能的小。
在正交实验法中,称影响试验指标的因素为因子,每个因子可能处的状态为水平。文中设定影响光强分布状态的因子有5个,如图4所示分别是锥形母线与高的夹角θ1,反射碗高h,锥形反射碗上底面半径b,透镜的曲率半径r,夹角θ2。这5个因子各自有两个水平,具体取值见表1。
在这里忽略芯片的大小和位置(芯片尺寸为1 mm×1 mm,位置保持在反射碗底中心),仅考虑反射碗和透镜的形状和位置,对于反射碗的形状,可以采用锥体、半球体或抛物体。而其中以锥体反射碗在减小光出射角度、提高中心光强及出光效率上效果最为显著[4]。
表2所示为一水平数相等的正交表L16(215),其中L代表正交表;16为表的行数,即试验方案数;2为水平数目,15为列数,即因子数目,在该正交表中前5列代表的是单因子列,其余13列是交互作用列。锥形母线与高的夹角θ1,反射碗高h,锥形反射碗上底面半径b,透镜的曲率半径r,夹角θ2,这5个因子不仅独立地起作用,而且可能联合起来起作用,也就是说,不仅各个因子的水平改变对试验指标有影响,而且各因素的联合搭配对试验指标也有影响,因此在试验当中也考虑到因素A和因素B的交互作用对试验指标影响程度的大小,并记为A×B。
注:Kij为第j列上水平号为i的各实验结果之和;kij=Kij/s,其中s为第j列上水平号i出现的次数,kij表示第j列的因素取水平i时正交实验结果的平均值;极差是同一列中k1j和k2j所得的差,这里省略了Kij,kij和极差的计算过程,仅将计算结果列入表2中。
按照设定的数据表和正交表仿真出16个大功率LED模型,并得出相应的出光效率、中心光强和半强度角,见表2。一般来说,各列的极差绝对值是不相等的,这说明各因素在水平改变时对实验结果的影响是不相同的。极差绝对值越大,说明这个因素的水平改变时对试验指标的影响越大。极差绝对值最大的那一列,就是那个因素的水平改变时对试验指标的影响最大,那个因素就是要考虑的主要因素。通过极差绝对值大小可以得出,各因子对试验指标1(出光效率)的影响最大的是B(h反射碗的深度),从16个方案中可以看出,当B2变成B1,LED模型的出光效率从95%左右降到93%左右,说明为了取得95%以上的出光效率,因子B(h反射碗的深度)必须取第二水平(3 mm),而其他因子对试验指标1(出光效率)的影响不大。
挑选因素的最优水平与所要求的试验指标有关,对于出光效率,指标越大越好,所以要选取指标水平大的作为最优方案水平。由于K2A>K1A,K2B>K1B,K2C>K1C,K2D>K1D,K2E>K1E。因此最优方案为A2B2C2D2E2,该方案设计出的LED模型出光效率为95.2%,由于因子A(θ1)的极差绝对值最小,说明它水平的改变对出光效率的影响不大,为了进一步验证A2B2C2D2E2是否是出光效率最高的方案,比较了方案A1B2C2D2E2和方案A2B2C2D2E2得到LED模型的出光效率,发现出光效率最高的方案是A1B2C2D2E2,出光效率达到96%,即:锥形母线与高的夹角θ1=30°,反射碗高h=3 mm,锥形反射碗上底面半径b=2.5 mm,透镜的曲率半径r=3 mm,夹角θ2=90°。
对于试验指标2(中心光强),各因子影响程度由主到次顺序为:B→FJ→AC→0→G→E→H。最大影响程度的因子是B(h反射碗的深度),A(θ1锥形母线与高的夹角)和C(b锥形反射碗上底面半径)对中心光强的影响也较大,同时还注意到交互作用列θ1×h,θ1×b,h×b,r×θ2也对中心光强有重要影响,说明中心光强的大小主要取决于反射碗的形状和位置的设计,r(透镜曲率半径)的大小虽然对中心光强影响不大,但配合透镜角度θ2也能对中心光强发生较大影响,从极差的大小也能说明透镜的角度θ2比透镜的曲率半径r更能决定中心光强的大小。
对于高强度、窄光束大功率LED的中心光强,指标越大越好,所以要选取指标水平大的作为最优方案水平。从正交表中看,由于K1A>K2A,K1B>K2B,K2C>K1C,K2D>K1D,K2E>K1E。因此最优方案为A1B1C2D2E2。该方案设计出的LED模型的中心光强为1 481 W/sr/k W,由于因子D(r)的极差绝对值相对较小,它水平改变对中心光强影响不大,通过方案A1B1C2D1E2得到的LED模型中心光强1 265 W/sr/k W,说明方案A1B1C2D2E2确实是取得最大中心光强的最佳方案,即:锥形母线与高的夹角θ1=30°,反射碗高h=2 mm,锥形反射碗上底面半径b=2.5 mm,透镜的曲率半径r=3 mm,夹角θ2=90°。
对于试验指标3(半强度角),各因子影响程度由主到次顺序为:B→E→C→A→G→D→J。影响最大的因子是B(h反射碗的深度),其次是θ2,说明半强度角大小主要取决于反射碗的高度和透镜的θ2,反射碗b也对半强度角也有一定影响,而5个因子交互作用对半强度角的影响并不明显。
对于高强度、窄光束大功率LED的半强度角,指标越小越好,所以要选取指标水平小的作为最优方案水平。从正交表中看,由于K2A>K1A,K2B>K1B,K1C>K2C,K2D>K1D,K1E>K2E。因此最优方案为A1B1C2D1E2,该方案设计出的LED模型的半强度角为49°。由于因子D(r)的极差绝对值相对较小,它水平改变对中心光强影响最小。对比方案A1B1C2D2E2和方案A1B1C2D1E2得到LED模型半强度角大小,方案A1B1C2D2E2得到半强度角为46°,因此方案A1B1C2D2E2是取得最小半强度角的最佳方案,即:锥形母线与高的夹角θ1=30°,反射碗高h=2 mm,锥形反射碗上底面半径b=2.5 mm,透镜的曲率半径r=3 mm,夹角θ2=90°。
从表2和上述3个试验指标的分析结果看,因子E(θ2透镜夹角)以取第二水平90°,也即是透镜曲率半径和底面半径相等时,试验指标均能取得最佳结果,出光效率最高,中心光强最大,半强度角最小,说明在设计高强度、窄光束大功率LED时透镜的曲率半径大于或者小于底面半径都不是最佳方案。
综上分析,为了得到高强度、窄光束大功率LED,除了要使中心光强尽可能大,半强度角尽可能小,并要保证一定的出光效率。如图5所示的LED模型为方案A1B1C2D2E2设计得到,其中小光强最大,半强度角最小,虽然出光效率不是最高,但93.5%的出光效率也能符合要求,因此方案A1B1C2D2E2是获得高强度、窄光束大LED的理想方案,其配光曲线如图6所示。
4 结束语
在运用光学仿真软件Trace Pro设计高功率LED的过程中,用简化的模型替代LED复杂的出光模型,结合正交实验法分析出LED封装结构中的反射碗的深度h对LED的出光效率、中心光强和半强度角非常重要,证实了在设计高亮度大功率LED时透镜的曲率半径等于底面半径是最佳方案。以设计高亮度大功率LED为例说明正交实验法的引入对光学设计师高效率设计符合特定配光曲线的LED有一定的参考意义。
摘要：采用正交实验法分析反射碗和透镜两部件的各个因素对LED发光强度分布的影响,并仿真设计出优化参数后的高强度、窄光束大功率LED。这一设计方法对LED的一次光学系统设计具有一定的指导意义,并有助于提高大功率LED光学系统设计的效率,降低LED封装的试验成本。
关键词：正交实验法,大功率LED,光学仿真
参考文献
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[4]钱雯磊,李筠,陈晓荣,等.用TracePro设计高功率LED[C]//中国仪器仪表学会第九届青年学术会议论文集.合肥:《仪器仪表学报》杂志社,2007.
仿真正交实验 篇2
关键词：IQ调制,差分输入,RF2422,ADS仿真
0 引言
高线性度放大器的设计在第3代移动通信中占有很重要的一环,而前馈技术在获得较大带宽同时,能有效改善功放的线性度,对第3代移动通信中的多载波、宽频带工作方式非常有利。前馈射频放大器设计过程中,关键在于对主信号抵消环和误差信号抵消环路的幅度与相位调节,一般的方法都是采用直接插入导频法。就是在主功放前耦合进一路导频信号,如果通过前馈电路的作用,这个导频信号被压缩到最小,那么,由于主功放的非线性而产生的互调失真信号也就被压缩到最小。这种方法直接简单,但是对于幅度与相位电平的变化精度不高。本文正是基于这种原因,而讨论了一种新的方法,用载波信号调制两路正交低频信号作为导频信号频率越低对电平的变化精度越高,而调制了低频信号的调制信号就可以实现这个要求。本文中采用的是美国RFMD公司的RF2422芯片实现两路正交音频信号的IQ调制,然后作为导频信号插入前馈放大器主功放回路。
1 RF2422原理简介
RFMD公司主要从事高性能无线电系统设计制造及移动通讯应用系统解决方案。RF2422是该公司的一款集成的正交调制芯片,应用于高频调幅,调相及复合载波调制。采用差分信号输入,工作频率范围为800 MHz到2.5 GHz。其原理如图1所示。现将主要应用引脚作简要说明:1、2引脚为混频器的参考电压输入脚,应该和直流供电电压相等,推荐值为3.0 V;6脚为相移网络输入脚,即载波信号输入后经过一个移相网络输出2路正交的载波信号;9脚为调制信号输出接口;15、16脚为混频器基带信号输入端本文中就是基于芯片来实现信号的调制,并用该调制信号作为导频信号耦合到主放大器回路,然后在前馈网络输出端检测导频信号,最后经过IQ解调,比较基带信号的变化并控制矢量调节器的改变量。
2 IQ调制模型及数学分析
建立如图2的IQ调制模型:该项模型由2个混频器(MIX1,2)、一个正交功分器(HYB1)和一个功率合成器组成。原理简要介绍:同相输入信号和正交输入信号由2个信号源产生;载波输入信号LO经过正交功分器产生2个幅度相等、相位相差90度的正交信号A、B,分别与低频信号I、Q相乘,然后经过功率合成器输出IQ调制信号。
载波信号经过正交功分器后输出2路正交信号A、B,该信号记为(设载波信号为理想正弦信号,初始相位为0):
给定的I、Q信号为:
而实际信道中由于信道或放大器的增益误差等原因造成实际信号的幅度不完全相等相位不完全正交,还可能存在直流偏差的情况,故上述信号模型定义如下:
式中,α为直流偏移量,a、t为幅度偏移量。上述实际信号经过混频之后的C、D输出信号分别可以表示为:
则功率合成输出为:
式中,S1、S2、S3、S4分别为:
其中,S1为调制输出信号,S2为输出端的载波泄漏信号,S3为输出端基带泄漏信号,S4为输出信号中的直流分量。
通过上述调制输出信号表达式的分析可知,该基带信号经过混频器与载波信号混频产生调制信号S1,也就是要求的IQ调制理想输出调制信号,但是由于基带信号存在直流偏移量αi、αq,输出信号存在泄漏的载波信号S2。而泄漏的载波信号会对调制输出信号形成串扰,并由于泄漏的载波信号与调制输出信号的频率很接近,故一般很难用普通的滤波器去掉。而本文选用的RF2422为差分信号输入,可以有效除掉基带信号中的直流分量,消除输出信号中的载波泄漏信号,得到接近理想的IQ调制输出信号。同样由于载波信号存在直流分量,由上式分析可知:输出会产生基带泄漏信号S3,而该信号可以通过滤波器有效地过滤掉,不会对输出调制信号产生干扰。S4则是输出信号的直流分量,该直流分量会增加系统的功耗,给系统的稳定性及工作效率带来影响,当然也可以通过滤波器去除。选用RF2422可以解决这个问题,由于基带信号采用的是差分输入,即基带信号的直流分量,故输出信号中可以有效地抑制直流分量选用实现调制后的输出信号可以简化为:
然而,在理想情况下可以假设(1+ai)(1+la)=(1+aq)(1+lb),即系统对基带信号和载波信号的增益误差相同。则最后经过功率合成器输出的调制信号为:
IQ调制输出信号只有下变频(ωL-ωC)信号分量,而载波信号和上变频信号分量都被抑制掉。如果当I、Q信号互换时,则输出信号只有上变频信号,下变频和基带泄漏信号均被抑制。
3 基于RF2422的IQ调制仿真
仿真采用Agilent公司的ADS2005A仿真软件建模并得出仿真结果。首先构建IQ正交调制器的电路模型如图3所示。图中X6、X9为模拟乘法器电路,实现信号的幅度调制;而相移器X4是通过正交功分器来实现载波信号的移相功能,载波信号经过移相器后分为2路互相正交的信号;X3为一功率合成器,把2个正交调制信号合成输出。首先产生仿真需要的IQ基带信号,信号频率都为f=2 kHz(可看作是音频信号),二信号正交,该IQ信号输入图3中的I、Q端口。
图4为载波信号及输出调制信号。载波信号LO由正弦时域信号产生模型产生,频率设定为f=1 GHz,而RF2422芯片工作范围为800 MHz到2.5 GHz,故该载波信号的仿真适合应用于RF2422电路模型的仿真分析。该载波信号从LO端口输入到IQ调制芯片,作为正交音频基带信号的载波信号。图中的V F是调制输出的已调信号,标号m3,m4表示输出调制信号的一个周期,由图可以观察到输出信号的周期值和载波信号的周期有很小的差别,几乎是相等的。由上面的数学分析可知,理想情况下输出的调制信号与载波信号有一个基带信号频率的频率偏移,而由于采用的是音频信号,信号本身的频率很低,调制输出的已调信号频率偏移量很小,由图中载波信号和调制输出信号间的时间差分析可以验证。
4 结束语
随着第3代移动通信的开始实施,第3代移动通信的线性调制方式对放大器有更高的线性要求。前馈线性放大器因为能显著地改善线性度而受到应用,在前馈放大器设计技术中最关键的就是幅度和相位的矢量调节,而一般的插入导频法的矢量调节器对幅度相位变化不是很敏感。本文讨论并分析了一种IQ调制信号导频插入法,通过调制的低音频信号的变化来控制矢量调节器。本文中的IQ调制是利用RF2422来实现,并对调制过程及结果进行了仿真。
参考文献
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[2]刘泽华,王华.正交调制过程的误差分析[J].微电子技术,2004,20(27):78-80,86.
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[4]张羽,游佰强.前馈功率放大器的仿真设计[J].现代电子技术,2005,20(2):25-28.
仿真正交实验 篇3
某最小频移键控 (MSK) 是一种恒定包络调制技术, 它具有相位连续、频带利用率高的特点, 在无线通信系统中得到了广泛的应用。对于MSK的已调信号可以分为同相和正交两路, 因此用正交调制可以实现大多数的调制方式, 在雷达、导航、仪器仪表等领域正交系统也有着广泛的应用。
SystemView是一个信号级的系统仿真软件, 主要用于电路和通信系统的设计、仿真, 能满足从数字信号处理、滤波器设计、直到复杂的通信系统等不同层次的设计、仿真要求。
本设计研究了MSK调制与解调的工作原理, 并给出了在Systemview环境下的仿真实现以及最后得到的全系统的仿真运行结果, 并对结果进行了分析。
二、最小频移键控 (MSK) 的调制系统
MSK可以看成是一种特殊的相位连续2FSK信号, 即保证两个频率键控信号正交的前提下, 使用最小的频偏, 此时必须满足:△f=f1-f2=1/ (2Ts) 。
最小频移键控 (MSK) 正交调制原理
MSK的带通信号表示为
MSK信号可分解为同相分量和正交分量两部分。同相分量载波为cosωct, Ik=cosφk=±1包含输入的信息, Ik只有当k为偶数时才能改变极性, cosπt/ (2Ts) 是其正弦形加权函数。正交分量载波为sinωct, Qk=αkcosφk=±1包含输入的信息, Qk只有当k为奇数时才能改变极性, sinπt/ (2Ts) 是其正弦形加权函数。由于正交码元之间存在一个比特的时间偏移, 在实现时可将输入的比特流进行串并转换, Ik由αk的偶数比特组成, Qk由αk的奇数比特组成。
MSK具体调制过程如下:先将输入的基带信号进行差分编码, 然后经串/并转换成I、Q两路, 并互相交错一个码元宽度, 再用加权函数cosπt/ (2Ts) 和sinπt/ (2Ts) 分别对I、Q两路数据加权, 然后将两路数据分别用正交载波调制, 最后将I、Q两路调制信号相加即得到MSK调制信号。
三、最小频移键控 (MSK) 正交调制仿真系统设计
根据MSK的原理, 设计了MSK调制系统的仿真结构如图3所示, 使用SystemView仿真软件仿真结果如图4所示。
四、最小频移键控 (MSK) 的解调系统
MSK信号的解调我们使用相干载波最佳接收机来解调, I、Q两路分别与数字正弦、余弦相乘, 再经过积分清洗、抽样判决后将I、Q两路进行并串转换, 最后经过差分解码后得到MSK的解调信号。
I支路有:
低通滤波以后得到:
Q支路有:
低通滤波以后得到:
通过积分判决, 就能恢复出I路、Q路两路信号, 最后通过并串转换, 得到比特流输出。
五、最小频移键控 (MSK) 正交解调仿真系统设计
使用SystemView软件根据图的原理, 设计出MSK解调系统的仿真结构, 如图5所示。
信号经解调得到的二元码序列如图6所示, 从图中能够看出解调出的二元码序列与原二元码序列一样, 只是在时间上有一定得延时。
六、结论
最小频移键控 (MSK) 是连续相位调制的一种, 具有包络恒定、I、Q两路信号正交、相位连续、带外干扰小等优点, 在无线通信中有广泛的应用。MSK调制方法很多样, 有模拟调频法、数字频率直接合成法、正交调制法等。本设计采用正交调制法是通过差分编码、串并转换、基带调制、频带调制, 最后并行的两路频带信号相加实现信号的调制。MSK正交调制解调是纯数字操作, 时序的控制非常关键。在多路信号相乘或者累加时, 相应的点必须严格对齐。出现相应点不对齐的情况时, 应该对信号线进行适当的延时。
参考文献
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[2]青松等.数字通信系统的SystemView仿真与分析[M].北京:航空航天大学出版社, 2001
[3]李晓峰, 周亮.通信原理[M].北京:清华出版社, 2008.11
仿真正交实验 篇4
土地沙漠化是当今世界面临的重大环境、社会和经济问题, 也是全球气候变化的重要内容[1]。引起土地沙漠化的因素很多, 有自然因素、社会因素和人为因素, 其中人类活动对目前我国土地沙漠化进程的影响大于自然因素。农田土壤风蚀是在干旱、半干旱以及半湿润地区由于人类不合理的生产活动与自然环境不协调所产生的以风沙活动为主要标志的土地退化[2]。农田土壤风蚀是造成干旱半干旱地区农田退化、土地沙漠化的主要因素之一, 尤以旱作农田最为严重[3]。土壤风蚀是侵蚀及塑造地球景观的基本地貌过程之一, 是土壤及其母质在风力作用下发生的侵蚀、分选和搬运的过程[4], 其实质是气流或气固两相流对地表物质的吹蚀和磨蚀过程[5]。北方地区农田一年只种植一季作物, 从前一年的十月份收获到第二年的四五月份播种出苗前这段时间内农田处于裸露状态, 并且在这段时间内降水较少、土壤干燥、风比较大、刮风时间较长。本文使用移动式风蚀风洞, 通过对不同作物留茬土壤进行试验, 测量在不同风速下不同覆盖度、残茬高度土壤风蚀量的变化规律, 主要考虑人为能控制的因素, 并利用这些因素的有用性与可控性, 尽可能降低农田土壤的风蚀程度。物留茬对气流运动规律的影响成为可能。本文采用Fluent软件, 用数值分析方法对风洞内流场进行分析, 能清楚地看出气流经过留茬地表时的速度变化分布情况。
1 试验设计及研究方法
1.1 试验仪器
本试验使用内蒙古农业大学自行研制的OFDY-1.2型可移动式风蚀风洞进行。OFDY-1.2型可移动式风蚀风洞由过渡段、整流段、收缩段和试验段组成。风洞全长11.8m, 其中试验段长7.2m, 截面宽为1.0m, 高为1.2m, 风速在0～20m/s范围内连续可调, 所需功率为30kW。风蚀物由旋风分离式集沙仪收集, 集沙仪由气流管、旋风分离器、集沙盒、防护罩和支撑座等5个主要部分组成。每个集沙盒的最大集沙量为40g。该集沙仪高0.84m, 沿高度方向分布10个气流管, 通过气流管可收集到垂直方向上10个高度的风蚀量。
1.2 试验方法
1.2.1 田间取样
试验用原状土样采于2010年4月作物播种前, 位于内蒙古武川县上秃亥乡的内蒙古农业科学院旱作试验站的莜麦、小麦、油菜留茬地, 分别选取覆盖度为20%, 30%, 40%的留茬地, 制成茬高为10, 20, 30cm的试验土样。土样规格为0.5m×0.4m×0.15m。取样时使用内蒙古农业大学研制的框式取样器, 土样放入取样箱内, 可有效避免土样的破坏, 保持土样的自然状态, 尽量与原状土一致。
1.2.2 正交试验安排
在以前试验的基础之上, 选择了作物种类、覆盖度、残茬高度3个因素作为试验对象, 每个因素选择3个水平, 使用正交试验的方法安排试验, 首先不考虑因素间的交互作用, 选用L9 (34) 正交表安排试验, 以5种风速下的总输沙量作为试验指标。
试验安排如表1所示。
1.2.3 净风试验
将试验土样分别放入风洞内, 试验土样中心置于距风洞出口1 500mm处, 试验土样表面与风洞底面平齐。每种试样进行中心风速为6, 9, 12, 15, 18m/s的净风吹蚀, 每种风速吹蚀10min。旋风分离式集沙仪放置在距风洞出口1 200mm中轴线上, 收集20, 60, 120, 180, 240, 300, 400, 500, 600, 700mm共10个高度的风蚀产物;使用1‰的电子天平称取质量。
试验设备布置如图1所示。
1.旋风分离式集沙仪 2.皮托管 3.微压差传感器4.数据采集器 5. 计算机 6.原状土样
2 试验结果与分析
2.1 结果
表2为各高度上每组试验集沙仪的总输沙量。表3是作物种类、植被覆盖度、残茬高度对输沙量作用的极差。由表3中可以看出极差关系是Rc>RB>RA, 所以各因素的主次顺序为C (残茬高度) , B (覆盖度) , A (作物种类) 。由表3可看出空白列的极差大于因素A的极差, 说明因素之间存在着交互作用。各因素的水平与实验指标有关, 试验指标风蚀量越小越好, 所以选择指标小的水平为较优水平[6]。
A因素列:K3 >K1>K2;B因素列:K2 >K1 >K3;C因素列:K2> K3 >K1。优方案为C2B2A3, 即残茬高度20cm, 覆盖度30%, 作物种类为小麦。因素趋势图如图2所示。
2.2 Fluent仿真
采用Fluent软件进行仿真模拟。采用数值模拟的方法模拟气相流场, 通过对模拟结果的分析, 得出因素水平变化对流场的影响。本文针对试验段气流流动特性进行模拟和分析, 计算区域为7.2m×1m×1.2m (L×W×H) 。采用速度入口、自由出流、对称边界条件, 工作介质为空气, 假定为不可压缩流体。计算时选用标准k-ε方程模型, 在入口边界条件中给定气流速度、温度等相关物性参数[7]。
图3是计算时采用的风洞模型和网格划分情况。
残差曲线如图4所示。从图4中可以看出求解在大约120步时所有变量的残差值逐渐趋于平稳, 计算收敛, 结束计算。
图5为速度矢量图, 图6为速度云图。本文模拟了在入口风速为9m/s时风洞内的气流流场。模拟结果显示气流在作物留茬周围形成了漩涡, 留茬对气流的影响比较明显, 如图5和图6所示。
计算结果能够有效地反应风洞内的气流流动状态, 又揭示了风洞内部流动的规律。
图7表示在风洞出口处的速度变化情况。由图7可以看出速度变化比较明显, 入口速度为9m/s, 在出口处速度的大小并不相等, 一些地方较小。在风洞内作物残茬对气流的扰动使能量损失严重, 极大地衰减了气流的出口速度。
3 结论
土壤风蚀的原因很多, 但最主要还是人为造成的, 可见由秸秆覆盖和少耕、免耕的保护性耕作可有效防止土壤风蚀。 本文使用正交试验方法对原状土样进行了风洞试验研究, 结果表明作物的高度对于防治风蚀起主要作用, 可以适当增加留茬高度以有效防治土壤风蚀。使用了Fluent软件进行了风洞内流场仿真模拟, 可以直观地了解作物留茬对于防治风蚀的作用, 并且可以进行一些实验室及野外无法完成的试验, 为室内风洞试验起到了指导作用, 为土壤风蚀研究提供了技术支持。本研究对实施保护性耕作的农田土壤抗风蚀能力的测试、评价具有重要意义。
参考文献
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仿真正交实验 篇5
关键词：内燃机,柴油机,燃烧系统,正交设计,优化匹配,交互作用,多维仿真
0 概述
大功率柴油机的燃烧系统对缸内的气流运动、燃油雾化和燃烧有着决定性的影响,通过对柴油机燃烧系统的优化匹配,可以有效地提高柴油机的性能。
正交设计法能够科学地安排和分析多因素的试验,已经广泛地应用于科学研究与生产实践中。正交设计法在发动机领域的应用也相当普遍,如应用正交设计法对涡流室柴油机的燃烧系统参数进行了优化匹配[1,2,3];应用正交设计法对柴油机掺烧乙醇和甲醇比例进行了研究[4,5]。本文应用正交设计法对于大功率柴油机燃烧系统进行了多维仿真研究,综合考虑了柴油机的喷油系统、进气系统和燃烧系统参数,即柴油机的油气室参数,还考虑了油气室参数的三组交互作用。以柴油机动力性为目标,分析了各种单因素和交互作用对柴油机性能的影响。
1 研究对象及模型选取
本文应用三维仿真软件FIRE对某型大功率柴油机进行了仿真计算。柴油机的缸径为165 mm,行程为185 mm,连杆长度为341 mm,压缩比为12.3,燃烧室容积为0.35 L。发动机转速为2 055 r/min,进气涡流比为2.185,喷孔数为5孔,孔径为0.53 mm,喷油提前角为8 °CA,油束夹角为152°,喷油压力为90 MPa,循环喷油量为0.484 g。
缸内初始压力为0.3 MPa,温度为348 K,废气质量分数为0。气缸盖温度为553 K,气缸套温度为403 K,活塞温度为593 K。仿真计算从压缩下止点(180 °CA)开始,到膨胀下止点(540 °CA)结束。柴油机的喷孔数为5,为了减少计算量,因此选取1/5扇形作为计算域。图1为柴油机燃烧室的网格图。
在仿真计算中,柴油机的缸内湍流流动模型选取了k-ε双方程模型,燃油射流分裂雾化模型选取了WAVE模型,燃油蒸发模型采用Dukowicz模型,液滴碰壁模型为Walljet模型,湍流燃烧模型采用EBU模型。
为了检验选取模型的合理性,分别对柴油机的性能测试结果与模拟计算结果进行了对比,如图2所示。模型的验证结果表明:所选用的仿真模型设置合理,可以模拟柴油机的实际情况。
2 正交设计
正交设计法是一种多因素的试验设计方法,可以根据试验中所要考虑的因素个数来决定所选用的正交设计表类型。目前并没有将正交设计法用于柴油机的多维仿真研究领域,本文则将正交设计法用于柴油机燃烧系统的多维仿真研究中。柴油机燃烧系统可以划分为油气室三类参数,并综合考虑了各种单因素和因素之间的交互作用。
对于正交设计,选取了如下参数作为正交设计的单因素:喷油系统参数主要有油束夹角、喷油压力和喷孔数;缸内气体流动的参数为涡流比;燃烧室的基本形状参数为燃烧室的喉口半径、锥台角度和凹坑半径。所有因素的选择基本考虑了柴油机油气室的各种参数,而且还考虑了参数间存在的匹配关系。改变喷孔数时,采用了保持喷孔总面积相等的方法[6],对喷孔直径进行了相应的改变。原型机的喷孔数为5,喷孔直径为0.53 mm;6孔时喷孔直径为0.48 mm;8孔时喷孔直径为0.42 mm。
对于燃烧室廓形的因素选择,主要从燃烧室的各种形状参数中提取出燃烧室的喉口半径、锥台角度和凹坑半径3个基本参数,在保持柴油机压缩比不变的情况下,通过这3个参数基本能确定燃烧室的廓形,可以作为燃烧室设计的特征参数。图3为燃烧室的廓形参数示意图。其中,a为燃烧室的喉口半径;b为锥台角度的1/2;c为凹坑半径。
由于柴油机燃烧系统的油气室参数之间存在着重要的匹配关系,所以还考虑了三组交互作用。交互作用分别为喷孔数与涡流比、油束夹角与锥台角度、喷油压力与喉口半径,即油与气、油与室之间的交互作用,这三组交互作用的影响因素均不同。各因素的水平设计见表1。
本设计方案有7个三水平因素和3对交互作用,它们的自由度之和为7×2+3×2×2=26,因此选用的正交表的自由度应≥26,所以选用L27(313)。方案的设计见表2。
其中,A×D为喷孔数与涡流比的交互作用;B×E为油束夹角与锥台角度的交互作用;C×F为喷油压力与喉口半径的交互作用;e为误差列。本正交设计的表头设计根据正交设计分辨力概念和相应的等级,即主效应之间没有交互作用;主效应之间,主效应和二阶交互作用没有混杂[7]。
3 研究结果及分析
3.1 正交设计的仿真结果及方差分析
通过对27种参数组合进行仿真计算,分别得出了柴油机的指示功率结果。各个仿真算例的具体参数组合设置和计算结果见表3。
用正交表安排多因素设计,对于水平数≥3且要考虑交互作用的仿真计算,则不能使用极差分析法。这是因为极差分析法没有考虑误差对仿真结果的影响,对影响仿真结果各因素的重要程度不能给出精确的数量估计,也不能提供一个标准来考察、判断因素对仿真结果的影响是否准确。而进行方差分析能够弥补极差分析法的这些不足。方差分析的主要内容为:先将数据(仿真结果)的总偏差平方和分解为各因素以及误差的偏差平方和,然后求出F值,再应用F检验法[8]。平方和、自由度、均方和等具体的计算式为:
Kundefined
undefined
undefinedKundefined
fj=r-1 (4)
Sundefined
式中,r为因素的水平数;n为仿真计算次数;Kij为因素j第i水平的仿真结果;yi为第i个仿真结果;undefined为n个仿真结果的平均值;Kij为因素j第i水平的仿真结果平均值;Sj为任一列的偏差平方和;fj为自由度;Sj为均方和。
若有Sj
F因undefined因,feΔ) (6)
式中,S因为因素的偏差平方和;f因为因素的自由度;SeΔ为当Sj
查F分布表得出:
F1-0.1(2,16)=2.67 F1-0.05(2,16)=3.63
F1-0.01(2,16)=6.23 F1-0.1(4,16)=2.33
F1-0.05(4,16)=3.01 F1-0.01(4,16)=4.77
用F值与相应的查F分布表所得的值相比较,就可以得出各因素及各交互作用对仿真结果影响的显著性,见表4。
通过对正交设计结果的方差分析,得出了柴油机燃烧系统的单因素和交互作用对动力性影响的显著性规律:喷孔数与涡流比的交互作用>涡流比>油束夹角与锥台角度的交互作用>喷油压力与喉口半径的交互作用>喷孔数。柴油机的油气室参数之间的作用是相互耦合,部分单参数的变化对柴油机动力性的影响不显著,而交互作用对柴油机动力性的影响却十分显著。
对于单因素,其中涡流比的影响是显著的,进气涡流影响相邻油束之间的相互干涉和燃油蒸气在燃烧室壁面上的分布情况。
对于交互作用,喷孔数与涡流比之间交互作用的影响最显著。这是因为当喷孔数一定时,过大的涡流比会使油束吹偏的角度过大,相邻油束之间产生干涉。在燃油蒸气撞壁情况下,主要是影响燃油蒸气在燃烧室壁面上的分布情况。油束夹角与锥台角度的交互作用,二者的比值较大时,会使大量的燃油蒸气进入活塞顶部;而比值较小时,会使部分燃油蒸气残留在燃烧室凹坑内,这些均影响着柴油机的燃烧过程。喷油压力主要影响着油束的贯穿距离和雾化程度,与喉口半径之间的匹配主要是考虑到燃油蒸气的空间分布和油束的撞壁情况。
3.2 交互作用的分析
为了分析各交互作用的因素水平组合,应计算出各交互作用下因素的二元表。表5为喷孔数与涡流比交互作用的二元表。其中,参数ai计算式为:
ai=Kundefined
式中,KiA为因素A第i水平的仿真结果平均值;undefined为仿真结果的总平均。
通过下列公式,可以求出交互作用喷孔数(A)×涡流比(D)的交互效应(ad)ij,见表6。
=Dundefined
(ad)ij=ij-ai-dj (9)
式中,Dij为AiDj搭配条件下仿真结果之和的平均值;T为仿真结果的总和;n为仿真计算次数;dj的计算方法与ai相似。
图4为喷孔数与涡流比的交互效应变化图。喷孔数为8时,其与涡流比为1匹配的交互效应的值最大,随着涡流比的增大,其交互效应的数值逐渐减小。这说明对于8孔喷油器而言,应该匹配较小的涡流比,当涡流比增大时,会使柴油机的性能恶化,对于5孔和6孔喷油器而言,则需要较大的涡流比与之匹配,当涡流比为2.185时,5孔和6孔喷油器的交互效应值最大。结果表明:喷孔数与涡流比之间存在反比例的匹配关系,即喷孔数越多,最优匹配的涡流比越小。
表7为锥台角度与油束夹角的交互作用表。锥台角度与油束夹角的最优组合为140°和155°。根据方差分析的结果,锥台角度与油束夹角的交互作用影响显著,而单因素的影响却很小。锥台角度与油束夹角之间存在着匹配关系,二者的匹配主要影响缸内的流场运动和燃油蒸气在燃烧室内的空间分布情况。
表8为喉口半径与喷油压力的交互效应表。由表8可以看出,喉口半径与喷油压力的最优匹配为66 mm和140 MPa。图5为喉口半径与喷油压力的最优匹配。结果表明:当喷油压力增大时,需要较大的燃烧室喉口半径与之匹配,二者的匹配主要影响燃油蒸气在燃烧室空间和壁面附近的分布情况。
3.3 优化结果对比
通过方差分析得出各种单因素和交互作用的参数最优组合,见表9。并对最优参数组合进行仿真计算后得出:最优组合的指示功率为166.3 kW,指示油耗率为169.2 g/(kW·h)。与正交设计中的最优结果(算例14)的指示功率168.3 kW相比,二者相差1 %,而算例14的指示油耗率为167.3 g/(kW·h)。在正交设计的27个算例和最优组合中,算例14的指示功率最大,指示油耗率最小。
通过比较原型机和算例14,可以看出缸内过程对柴油机动力性的影响。图6为20 °CA ATDC(380 °CA)时,原型机和算例14的燃空当量比分布的对比。对于原型机,其喉口半径为56.5 mm,由于喉口半径较小,大部分燃油蒸气撞到了燃烧室壁面上,影响了缸内的燃烧过程;由于燃烧室壁面的温度较低,使燃烧不完全,因此在燃烧后期仍有部分燃油剩余。对于算例14,其喉口半径为66 mm,燃油基本在燃烧室空间内蒸发,燃油蒸气并未接触到燃烧室壁面,此时的燃烧效果较好。而且对于6孔喷油器,匹配的涡流比为2.185,充分地利用了燃烧室内和油束之间的空间。
图7为30 °CA ATDC(390 °CA)时,原型机和算例14的燃空当量比分布的对比。算例14的燃油蒸气分布较为均匀,能够有效地利用燃烧室内的空气,因此燃烧得较为充分。而原型机在燃烧室凹坑及壁面附近的浓度较高,燃油蒸气基本集中在壁面和活塞顶隙处,影响了燃烧的效果。
图8为原型机与算例14的缸内压力对比。算例14的最高压力为12.8 MPa,相比原型机增高了0.2 MPa,而指示功率上升了11.9 kW。原型机的指示油耗率为190.8 g/(kW·h),而算例14的指示油耗率为167.3 g/(kW·h),指示油耗率明显降低。算例14压力峰值的曲轴转角为374.8 °CA,原型机压力峰值的曲轴转角为372.6 °CA。优化后算例14的最高燃烧压力升高幅度较低,而指示功率却大幅度上升,这说明算例14 的缸内过程有了较大的改善。
4 结论
(1) 正交设计法可以用于大功率柴油机燃烧系统参数优化匹配的多维仿真研究,使柴油机的动力性大幅度提高。通过应用正交设计法,在得到最优结果的同时,又可以得出燃烧系统的单因素和交互作用影响的排列次序,以及燃烧系统参数间的匹配关系。正交设计法相比于传统的变参数仿真优化研究,具有更高的效率。
(2) 从柴油机燃烧室廓形中提取出的喉口半径、锥台角度和凹坑半径3个特征参数,可以作为燃烧室设计的特征参数。
(3) 通过对正交设计结果的方差分析,得出了柴油机燃烧系统的单因素和交互作用对动力性影响的显著性规律:喷孔数与涡流比的交互作用>涡流比>油束夹角与锥台角度的交互作用>喷油压力与喉口半径的交互作用>喷孔数。
(4) 喷孔数与涡流比之间的匹配关系成反比,二者的匹配影响着缸内的燃油蒸气分布。喷孔数越多,则应匹配较小的涡流比。当与喷孔数匹配的涡流比过大或过小时,均会使柴油机的动力性能恶化。
(5) 锥台角度与油束夹角之间存在着匹配关系,二者的匹配主要影响缸内的流场运动和燃油蒸气在燃烧室内的空间分布情况。二者的比值较大时,会使大量的燃油蒸气进入活塞顶部;比值较小时,会使部分燃油蒸气残留在燃烧室凹坑内,这些均影响着柴油机的燃烧过程。
(6) 当喷油压力增高时,需要较大的燃烧室喉口半径与之匹配,二者的匹配主要影响燃油蒸气在燃烧室空间和壁面附近的分布情况。
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正交静态实验设计的应用研究 篇6
由日本田口玄一博士首创的静态实验设计方法在产品质量控制和优化方面已产生巨大经济和社会效益。其中的正交表和参数设计方法能有效测试可控因素和噪声。本文中，利用实验设计方法，对小球旋转实验机(图1)的可控物理参数，可控参数间的干扰，信噪比进行分析，从而达到小球获得从滑道初始点到漏斗最低点最大时间的目的。
1 可控参数及正交表选择
在图1所示物理模型中，选择影响小球旋转滑落时间的影响因素是关键，本文通过分析实际物理模型，选择了4个因素作为可控因素(每个因素两个水平)：高度A (cm)，长度L (cm), AC两点间距离X (cm)和AC两点间距离Y (cm)。L8正交表被用来进行实验设计，从而大大简化了所需的实验次数。
2 实验数据采集及分析
根据实验设计方法和正交表，在8个不同的参数组合下，选择了两个不同大小的球作为噪声干扰，每个球在每一个参数组合时均进行5次试验并取其平均值以提高数据可靠性。实验数据记录在表2中，以这些数据为基础，可以分析出每个可控因素的贡献度以及找出最显著因素，同时需分析各因素间交叉影响和对信噪比的影响。
从图2可以看出，A1和A2间的差值，L1和L2间的差值及XY1和XY2间的差值较大，因此因素A，因素L及因素X和因素Y之间的交叉干扰是影响旋转时间长短的主要因素。如果想要获得最长小球旋转时间，应调整A和L的值。从可控因素对系统信噪比(可由公式(1)～(4)得到)的分析图也能看出相比较因素X和Y, A和L的影响更为显著，但两者之间干扰对系统的影响不明显。
3 显著可控因素的最优搭配
根据以上的数据分析，找到了最显著可控要素。为了找到显著可控因素最优搭配，现假设大小球的平均旋转时间(AST)均为8.3s，则由公式(1)可得A和L均为第一水平时大球旋转时间为5.49s，其中A1, L1和N1均为A, L和N在第一水平时的大球旋转时间平均值。同理可以求出其他水平时大球及小球旋转时间，见表3。很明显A和L均为第二水平时大小球旋转时间均为最长，达到实验要求。
同理可得小球在不同水平时的旋转时间为3.99s, 5.11s, 9.99s，和11.11s。
4 结束语
通过对小球旋转实验机进行静态实验设计分析，可以发现，山口方法是一种行之有效的设计方法，能在节省实验时间和成本的基础上快速达到实验目的。
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仿真正交实验 篇7
1 仪器与试药
岛津UV-2401型紫外分光光度计，Sartorius BP-211D型电子天平，HHS-214型电热恒温水浴锅，调温电热器。蜂房购于安徽亳州药材公司;芦丁对照品(批号100080-200306)购于中国药品生物制品检定所;亚硝酸钠、硝酸铝、氢氧化钠、乙醇等试剂均为分析醇。
2 正交实验优选提取工艺
2.1 提取方法
根据蜂房总黄酮化合物的性质与相关文献报道[5]，选取乙醇浓度、乙醇用量、提取时间和提取次数为考察因素，每个因素选取3个水平，以总黄酮化合物的提取率为评价指标，选用L9(34)正交表进行实验，因素水平见表1。取蜂房样品10.0g，按因素水平表下各工艺条件进行提取，分别测定各提取液中蜂房总黄酮化合物含量，计算蜂房总黄酮化合物的提取率。
2.2 蜂房总黄酮的测定方法
2.2.1 芦丁标准品溶液的制备
精密称取干燥至恒重的芦丁标准品10.55mg,95%乙醇溶解定容至50mL，摇匀，得浓度为0.211mg/mL芦丁标准液，备用。
2.2.2 样品溶液的制备
将正交实验所得样品提取液用相应浓度的乙醇定容至500mL，作为样品溶液，备用。
2.2.3 紫外吸收光谱扫描
将芦丁标准液与蜂房样品液按2.2.4项下方法操作，在200～600nm范围内做全波长扫描，两者在511nm处均有平缓吸收峰。
2.2.4 标准曲线的制备[6]
精密吸取芦丁标准液1.0、2.0、3.0、4.0、5.0、6.0mL，分别置25m L容量瓶中，各加水至6.0mL，加5%亚硝酸钠溶液1mL，混匀，放置6min，加10%硝酸铝溶液1mL，混匀，放置6min，再加入4%氢氧化钠试液10mL，加水至刻度，摇匀，放置15min，以相应试剂为空白，在511nm波长处测定吸光度。以芦丁含量为横坐标，吸光度为纵坐标，绘制标准曲线并进行线性回归，回归方程为A=0.0124C+0.011,r=0.9998。表明芦丁在浓度为8.44～50.64μg/m L范围内与吸光度呈良好的线性关系。
注：F0.05(2,2)=19.00。
2.2.5 精密度实验
取一份样品测定液，连续测定吸光度6次，结果RSD=0.2%。
2.2.6 稳定性实验
取一份样品测定液，分别在5、10、15、20、25、30min时测定吸光度，结果RSD=1.7%，说明样品在30min内稳定性良好。
2.2.7 加样回收率实验
在已知总黄酮含量的6份相同样品溶液中，精密加入一定量的芦丁标准液，混匀，同法测定吸光度并计算回收率。结果平均回收率为102.4%，RSD=1.0%。
2.2.8 总黄酮化合物的含量测定
在511nm波长处，分别测定样品液的紫外吸光度，由回归方程计算样品中总黄酮化合物含量。
2.3 正交实验结果
总黄酮提取率测定结果见表2，用直观分析法比较4个因素的极差，可得RD>RA>RB>RC，表明提取次数(D)对提取结果影响最大，其次是乙醇浓度(A)、乙醇用量(B)，而提取时间(C)影响最小。因实验无空白列作对照，所以采用常规方法[7]，将离差平方和最小项近似作为误差的估计，即以提取时间组(C)作为误差参照组，对其它3个因素水平进行方差分析，结果见表3，可以看出提取次数(D)与乙醇浓度(A)各水平间有显著性差异(P<0.05)，而乙醇用量(B)、提取时间(C)各水平间无显著性差异(P>0.05)，可见影响蜂房总黄酮提取的主要因素是提取次数和乙醇浓度。根据实验结果，各因素均选择最好水平，最终确定蜂房总黄酮化合物提取的最佳工艺为A1B2C3D1，即用15倍量的95%的乙醇，回流3次，每次1h。
3 最佳工艺的验证
称取蜂房3份各50g，以A1B2C3D1条件进行提取，测定总黄酮化合物含量，计算总黄酮化合物提取率。结果3次实验总黄酮化合物的提取率(%)为1.21±0.09，均在正交实验的较高水平，而且结果稳定，利于扩大生产。
4 讨论
本文以芦丁为对照品，通过加入黄酮特征显色剂，定量生成络合物，在511nm处产生吸收峰，采用比色法可以测定蜂房总黄酮化合物的含量。实验结果可以看出，对于总黄酮化合物的提取率，因素D、A的影响较大，各水平间有显著性差异(P<0.05)，其它因素影响较小。蜂房总黄酮化合物的最佳提取工艺为15倍量的95%乙醇溶液，回流提取3次，每次1.0h。本法优选出的提取工艺简单、稳定性好，回收率高，可为蜂房药效的进一步研究和资源开发利用提供科学依据。
摘要：目的:优选蜂房总黄酮化合物的提取工艺。方法:以蜂房总黄酮化合物的提取率为指标,选用L9(34)正交实验考察乙醇浓度、乙醇用量、回流提取时间、回流次数等因素对蜂房总黄酮化合物的影响,并对正交实验结果进行验证。结果:影响蜂房总黄酮化合物得率的最主要因素是回流提取次数,其次为乙醇浓度;最佳提取工艺为15倍量95%的乙醇溶液,回流3次,每次1h。结论:优选工艺合理、稳定、重现性好。
关键词：蜂房,总黄酮化合物,正交实验
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