Эпу1 1 схема: Функциональная схема реверсивного однозонного электропривода эпу1-2…е

alexxlab | 06.06.1985 | 0 | Разное

Содержание

Техническое описание и электрические схемы

формат djvu
размер 11.26 МБ
добавлен 08 февраля 2011 г.

Электроприводы серии ЭПУ1 предназначены для создания реверсивных ЭПУ1-2 и нереверсивных ЭПУ1-1 систем управления электродвигателями постоянного тока с одно- и двухзонным регулированием скорости.

Область применения: в станкостроении – в механизмах подачи (исполнение П) и главного движения (исполнение Д, Е, М), в том числе в станках с ЧПУ, роботах и других механизмах различных отраслей промышленности.

В настоящее время унифицированные трёхфазные электроприводы серии ЭПУ1 сняты с производства и заменены его модернизированным вариантом – ЭПУ1М.

В архиве техническое описание и электрические схемы (силовая часть, схема блока управления, СИФУ).

Похожие разделы

Руководства по эксплуатации и ремонту

Смотрите также

Стандарт

формат pdf
размер 2.8 МБ
добавлен 26 августа 2010 г.

MDC2 Электропривод главного движения. Эксплуатационная документация. Руководство по монтажу и настройке. Схемы электрические принципиальные

Стандарт

формат djvu
размер 5.9 МБ
добавлен 28 декабря 2010 г.

Полный комплект документации на электропривод РАЗМЕР 2М-5-21: Альбом 1 – Альбом электрических схем; Альбом 2 – Инструкция по эксплуатации; Альбом 3 – Техническое описание Альбом 4 – Инструкция по сигнатурному контролю; Также прилагается техническое описание и инструкция по эксплуатации на датчик ВЕ178 (преобразователь угловых перемещений фотоэлектрический), наиболее часто используемый с этим электроприводом.

Стандарт

формат pdf
размер 88.49 МБ
добавлен 03 марта 2011 г.

Руководство по эксплуатации. Паспорт электропривода ЭТУ 3601 Техническое описание электропривода ЭТУ 3601 Привод ЭТУ 3601. Подробное описание принципов работы. Электропривод ЭТУ 3601. Схемы электрические принципиальные. Электропривод ЭТУ 3601. Схема соединений. Электропривод ЭТУ 3601. Схема соединений. Оптотиристоры Электропривод ЭТУ 3601. Схема функциональная.

формат pdf
размер 18.9 МБ
добавлен 11 июня 2009 г.

Штатное руководство по эксплуатации. Описание работы. Описание настройки. Электрические схемы. Использовалось для курсовой и диплома.

формат djvu
размер 1.56 МБ
добавлен 17 июня 2009 г.

Учеб. для сред. спец. учеб. заведений. 5-е изд., перераб. — М.: Экономика, 1990 г. — 175 с. В учебнике описываются устройство и правила эксплуатации электрооборудования, пускорегулирующих и защитных приспособлений, рассматриваются схемы электроснабжения предприятий общественного питания. 5-е издание (4-е издание 1983 г. ) дополнено справочным материалом, обновлена номенклатура оборудования. Электропривод, пускорегулирующие и защитные электр…

формат pdf
размер 6.08 МБ
добавлен 05 января 2011 г.

Техническое описание по настройке и подключении сервопривода Panasonic Minas E-серии.

формат djvu, doc
размер 6.79 МБ
добавлен 31 декабря 2010 г.

В архиве: 1) Руководство по текущему ремонту; 2) Электрические схемы; 3) Инструкция по эксплуатации; Также приводится документация на реле РЭК23, применяемом в этом устройстве

формат djvu
размер 884.9 КБ
добавлен 31 декабря 2010 г.

Схемы для плат: 1) “Регуляторы”; 2) “Питание и управление тиристоров”; 3) “Фазовое управление”; 4) “Логика”

формат pdf
размер 6.11 МБ
добавлен 31 декабря 2010 г.

Настоящее техническое описание предназначено для изучения электропривода асинхронного глубокорегулируемого комплектного “Размер 2м-5-21/11” и содержит основные сведения, необходимые для обеспечения правильной его эксплуатации.

Изложение материалов в ТО рассчитано на инженерно-технический персонал и ведется на основе иллюстративных материалов.

формат pdf
размер 3.67 МБ
добавлен 09 марта 2010 г.

Техническое описание. Общие сведения. Характеристики. Схемы.

Электроприводы унифицированные трёхфазные серии ЭПУ1 – электропривод эпу

Купить Электроприводы унифицированные трёхфазные серии ЭПУ1

Электроприводы серии ЭПУ1 заменяют электроприводы ЭПУ, БТУ, ЭТУ, БУВ, ШУВ и др. аналогичные им.

Электроприводы изготавливаются в двух исполнениях:
– электроприводы подачи;
– электроприводы главного движения.

Электроприводы подачи предназначены для реверсивных быстродействующих широкорегулируемых приводов с длительными моментами 0,7 – 170 Нм с однозонным регулированием скорости, в том числе для механизмов подач станков с ЧПУ, промышленных манипуляторов и других механизмов.

Электроприводы главного движения предназначены для реверсивных и нереверсивных широкорегулируемых приводов мощностью 1,5 – 250 кВт с двухзонным и однозонным регулированием скорости, в том числе для механизмов главного движения станков с ЧПУ и других механизмов.

Электроприводы обеспечивают работу с электродвигателями постоянного тока серий ПБВ, 2ПБВ, 2ПКВ, ДПУ, ДР, 4П, 2П, ПБ2П, ПО2П и др.

Электроприводы питаются от сети 220, 380, 400, 415 В частоты 50 Гц и 220, 230, 380, 400, 415, 440 В частоты 60 Гц, при этом силовая часть подключается к сети через силовой трансформатор или сетевой (токоограничивающий или коммутационный) реактор.

Преобразователи на токи до 100 А выполнены но оптотиристорных и тиристорных модулях, свыше 100 А – на таблеточных тиристорах.

Структура условного обозначения типоисполнений электроприводов

ЭПУ1
ЭПУ 1-Х-ХХ Х Х Х ХХ

Э	Электропривод
П	Постоянного тока
У	Унифицированный
1	Номер разработки
X	Исполнение по реверсу: 1 – нереверсивный 2 – реверсивный
XX	Ток блока управления: 34 –25 А; 37 – 50 А; 39 – 80 А; 40 – 100 А; 43 – 200 А; 46 – 400 А; 48 – 630 А.
X	Выпрямленное напряжение блока управления: 1 – 115 В; 2 – 230 В; 4 – 460 В
X	Напряжение трёхфазной питающей сети: 4 – 200 В, 50 Гц 7 – 380 В, 50 Гц 8 – 400 В, 50 Гц 9 – 415 В, 50 Гц Р – 220 В, 60 Гц Ф – 230 В, 60 Гц С – 380 В, 60 Гц Э – 415 В, 60 Гц Т – 440 В, 60 Гц
X	Функциональная характеристика: П – подачи (роботы), с высокомоментными и другими двигателями, перегрузка по моменту до 6; диапазон регулирования до 10000. Главного движения: Д – двухзонный, перегрузка по току до 2; диапазон регулирования до 1000; Е – однозонный с обратной связью по ЭДС или напряжению, перегрузка по току до 2; диапазон регулирования до 20 М – однозонный, с обратной связью по скорости двигателя, перегрузка по току до 2; диапазон регулирования до 1000.
X	Категория размещения 4 по ГОСТ 15150
ХХ	Климатическое исполнение УХЛ, 0

Габаритные размеры и масса блоков управления, входящих в состав электроприводов серии ЭПУ 1 (ширина;высота;глубина;масса):
– Блок управления на ток 25 А:
163;290;245 мм (исп.П), 7 кг
163;350;245 мм (исп. Д, Е, М), 10 кг
– Блок управления на ток 50 А:
242;268;310 мм (исп. П), 12 кг
242;268;310 мм (исп. Д, Е, М), 12,5 кг
– Блок управления на ток 80 А:
242;480;370 мм, 33 кг
– Блок управления на ток 100 А:
242;327;310 мм (исп.П), 14 кг
242;327;310 мм (исп.Д, Е, М), 14,5 кг
– Блок управления на ток 200 А:
242;500;370 мм (исп. П, Д, Е, М), 35 кг
– Блок управления на ток 400 А:
400;560;360 (исп.Д, Е, М), 50 кг
– Блок управления на ток 630 А:

400;1000;370 мм(исп. Д, Е, М), 80 кг.

В комплект электроприводов подачи входят:

Блок управления БСМ…
Электродвигатель постоянного тока (по отдельному заказу).
Силовой согласующий трансформатор (при необходимости по отдельному заказу).
Аппаратура защиты при коротких замыканиях.
Источник обмотки возбуждения (для двигателя с электромагнитным возбуждением).
Сглаживающий реактор (при необходимости).
Коммутационный реактор (при необходимости).
Задатчик скорости технологический (по согласованию)

В комплект электроприводов главного движения входят:

Блок управления БСМ…
Электродвигатель постоянного тока.(по отдельному заказу).
Сетевой реактор или трансформатор. (по отдельному заказу).
Аппаратура защиты при коротких замыканиях. Блок ввода для подключения к сети возбудителя.
Задатчик скорости технологический. (по согласованию).

Поставка электродвигателей и трансформаторов производится по согласованию по отдельному заказу.
Выбор составных частей комплекта производится потребителем.

Технические характеристики электроприводов ЭПУ1:

Мощность электродвигателей, кВт:
для приводов подачи серий 4ПФ, 4ПБМ…………………………………………………………….. 0,85…13,2
для приводов главного движения серий 4ПФ, 4ПБМ…………………………………………….. 1,12…26,0
Длительный момент электродвигателей 2ПБВ для приводов подачи, Н*м…………………. 7,5…..50,0
Номинальный ток блока управления. А:
с естественной вентиляцией ……………………………………………………………………………………….50
с принудительной вентиляцией ………………………………………………………………………………….100
Номинальное напряжение блока управления, В:
приводов подачи ……………………………………………………………………………………………. .115, 230
приводов главного движения ……………………………………………………………………………..230, 460
Максимальный диапазон регулирования скорости вращения электродвигателя:
приводов подачи ………………………………………………………………………………………………1:10000
приводов главного движения ………………………………………………………………………………..1:1000
в том числе: по полю, не более 5 с обратной связью по ЭДС двигателя ………………………….1:20
Габаритные размеры, мм, не более………………………………………………………………. 242х327х280
Масса, кг ……………………………………………………………………………………………………………..14,5

Тип электропривода	Назначение	Обратная связь	Перегрузка	Напряжение сети, В	Диапазон регулирования	Комплектность
						Блок управления			Электродвигатель				Транс-форматор	Реактор сглажи-вающий	Реактор комму-тационный	Аппара-тура защиты	Задатчик скорости
						Ток, А	Габаритные размеры, мм	Масса, кг	Тип	Мощность, кВт	Длительный момент	Напряжение, В
ЭПУ1-2-3717П ЭПУ1-2-3727П	Для реверсивных быстродействующих с однозонным регулированием скорости	По скорости	По моменту до 6	380 440	До 10000	50	268х242х252	12	4ПБМ 4ПФ 2ПБВ	0,9-0,8	11,0-22,0	110 220	ТСТ-6,3 ТСТ-10 ТСТ-16	РТП 1-4 для 2ПБВ		Авто-мати-ческий выклю-чатель АЕ 2053М Предох-раните-ли (3 шт)
ЭПУ1-2-4017П ЭПУ1-2-4027П						100	327х242х252	14	4ПБМ 4ПФ 2ПБВ	9,5-11,8	37,0-50,0	110 220	ТСТ-16 ТСТ-25
ЭПУ1-1-3727Д ЭПУ1-1-3747Д	Для реверсивных приводов, двухзонный с реверсом по полю	По скорости	По току 2 – 4		До 1000 в т. ч. по полю до 5	50	268х242х280	12,5	4ПБМ 4ПФ	1,12-13,2	—	220 440	—	РТП (при необ-ходи-мос-ти)	РК
ЭПУ1-1-4027Д ЭПУ1-1-4047Д						100	327х242х280	14,5		15,0-25,0	—	220 440
ЭПУ1-1-3727М ЭПУ1-1-3747М	Для реверсивных приводов, однозонный, с реверсом по полю	По скорости			До 1000	50	268х242х280	12,5	4ПБМ 4ПФ	1,12-13,2	—	220 440
ЭПУ1-1-4027М ЭПУ1-1-4047М						100	327х242х280	14,5		15,0-25. 0	—	220 440
ЭПУ1-1-3727Е ЭПУ1-1-3747Е	Для реверсивных приводов с однозонным регулированием скорости				До 20	50	268х242х280	12,5	4ПБМ	1,12-11,2	—	220 440
ЭПУ1-1-4027Е ЭПУ1-1-4047Е						100	327х242х280	14,5			—
ЭПУ1-2-3727Д ЭПУ1-2-3747Д	Для реверсивных приводов, двухзонный, с реверсом по якорю	По скорости			До 1000 в т. ч. по полю 5	50	268х242х280	12,5	4ПБМ 4ПФ	2,8-13,2	—	220 440
ЭПУ1-2-4027Д ЭПУ1-2-4047Д						100	327х242х280	14,5		15,0-25,0	—	220 440
ЭПУ1-2-3727М ЭПУ1-2-3747М	Для реверсивных приводов, однозонный, с реверсом по якорю	По скорости			До 1000	50	268х242х280	12,5	4ПБМ 4ПФ	2,8-13,2	—	220 440
ЭПУ1-2-4027М Эпу1-2-4047М						100	327х242х280	14,5		15,0-25,0	—	220 440

Предприятие изготовитель ООО “Электропроект”

Информация относится к следующим наименованиям каталога

Наименование	Ед. изм.	Цена с НДС, р.
Блок ввода к ЭПУ1-2-3447М 25А	шт	4 800,00
Блок ввода к ЭПУ1-2-3747П 50А	шт	5 760,00
Блок ввода к ЭПУ1-2-4047Д	шт	5 800,00
Плата гальванической развязки ЭПУ1-1	шт	2 500,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-1 3747Д)	шт	24 600,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-3427Е)	шт	22 300,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-3447Д)	шт	22 600,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-3717П)	шт	21 200,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-3727Д)	шт	22 260,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-3727П)	шт	24 000,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-3747Д)	шт	22 260,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-3747М)	шт	24 000,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-3747П)	шт	21 200,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-4027П)	шт	24 000,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-4047Д)	шт	22 600,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-4047М)	шт	22 100,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-4347Д)	шт	24 000,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-4347М)	шт	24 000,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-4647Д)	шт	24 000,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-4647Е)	шт	21 600,00
Плата управления № 1 (ЭПУ1-2-4647М)	шт	22 680,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-1 3747Д)	шт	24 000,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-3427Е)	шт	21 400,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-3717П)	шт	21 400,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-3727Д)	шт	22 470,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-3727П)	шт	25 200,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-3747Д)	шт	22 470,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-3747М)	шт	28 800,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-3747П)	шт	21 400,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-4027П)	шт	25 200,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-4047Д)	шт	22 470,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-4047М)	шт	21 400,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-4347Д)	шт	22 800,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-4347М)	шт	28 800,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-4647Д)	шт	28 800,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-4647Е)	шт	21 800,00
Плата управления № 2 (ЭПУ1-2-4647М)	шт	25 800,00
Реактор к ЭПУ1-2-3447М 25А	шт	6 015,00
Реактор к ЭПУ1М-1-4847 630А	шт	78 900,00
Реактор к ЭПУ1М-1-4847Е 630А	шт	78 900,00
Реактор к ЭПУ1М-2-4627Д 400А	шт	49 635,00
Шкаф управления привода подач ЭПУ1-2-3727П 50А	шт	116 320,00
Шкаф управления с электроприводом ЭПУ1-2-3747Е 50А	шт	93 300,00
Шкаф управления с электроприводом ЭПУ1-2-4027Е 100А	шт	118 200,00
Шкаф управления, электропривод нереверсивный ЭПУ1-1-3447М 25А	шт	106 200,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3417Е 25а	шт	78 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3417М 25а	шт	78 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3424Е 25а	шт	78 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3424М 25а	шт	78 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3427Е 25а	шт	78 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3447Д 25А	шт	85 800,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3447Е 25а	шт	78 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3447М	шт	78 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3717Д 50А	шт	85 800,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3724М 50А	шт	78 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3727Д 50А	шт	75 600,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3727Е 50А	шт	72 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3727М 50А	шт	120 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3747Д 50А	шт	150 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-3747М 50А	шт	120 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-4027Е 100а	шт	77 500,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-4027М 100А	шт	108 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-4047Д 100 А	шт	108 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-4047М 100А	шт	74 040,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-4347Д 200 А	шт	148 800,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-4347Е 200а	шт	134 700,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-4347М 200А	шт	147 920,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-4617М 400 А	шт	163 600,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-4647Д 400А	шт	183 600,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-4647М 400А	шт	163 600,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-4847Д 630А	шт	540 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-4847Е 630а	шт	462 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный нереверсивный ЭПУ1-1-4847М 630А	шт	462 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3414П 25А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3417П 25А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3424Е 25А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3424М 25А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3427Д 25А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3427Е 25А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3427М 25А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3427П 25А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3428Е 25А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3447Д 25А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3447Е 25А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3447М 25А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3447П 25А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3717П 50А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3724П 50А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3727Д 50А	шт	99 600,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3727Е 50А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3727М 50А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3727П 50А	шт	150 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3747Д 50А	шт	120 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3747Е 50А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3747М 50А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-3747П 50А	шт	96 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4017П 100А	шт	114 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4024Е 100А	шт	120 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4024М 100А	шт	120 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4027Д 100А	шт	120 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4027Е 100А	шт	120 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4027М 100А	шт	120 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4027П 100А	шт	132 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4047Д 100А	шт	120 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4047Е 100А	шт	120 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4047М 100А	шт	120 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4047П 100А	шт	114 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4327Д 200А	шт	336 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4327Е 200А	шт	264 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4327П 200А	шт	258 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4347Д 200А	шт	336 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4347М 200А	шт	264 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4627Д 400А	шт	480 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4627М 400А	шт	420 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4647Д 400А	шт	480 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4647Е 400А	шт	420 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4647М 400А	шт	420 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4827Д 630А	шт	540 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4827М 630А	шт	480 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4847Д 630А	шт	540 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4847Е 630А	шт	480 000,00
Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4847М 630А	шт	480 000,00
Наименование	Ед. изм.	Цена с НДС, р.

Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4347М 200А

Купить Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4347М 200А

Электропривод унифицированный трехфазный реверсивный ЭПУ1-2-4347М 200А

Описание
Электроприводы главного движения ЭПУ1…Д, Е, М обеспечивают перегрузку по току до 2, имеют реверсивное и нереверсивное исполнения и в зависимости от вида управления (по якорю, по полю двигателя), обратной связи и диапазона регулирования (скорости двигателя) подразделяются на:
ЭПУ 1…Д – двухзонный, с обратной связью по скорости двигателя и диапазоном регулирования скорости двигателя до 1000;
ЭПУ 1…Е – однозонный (управление по якорю двигателя), с обратной связью по ЭДС, диапазоном регулирования скорости двигателя до 20;
ЭПУ 1…М — однозонный, с обратной связью по скорости двигателя; диапазоном регулирования скорости двигателя до 1000.

Электроприводы главного движения предназначены для реверсивных и нереверсивных широкорегулируемыx приводов с двухзонным и однозонным регулированием скорости, в том числе для механизмов главного движения станков с ЧПУ и других механизмов.

Технические характеристики
Таблица 1. Основные технические параметры электроприводов главного движения (ЭПУ1…Д, Е, М).

Наименование параметра	Значение
Номинальная мощность, кВт	1,5—250

Номинальная скорость вращения, мин ־¹	500—3000
Максимальная скорость вращения, мин ־¹	750—5000

Номинальный ток блока управления:
для питания якорной цепи двигателя, А	25, 50,80, 100,
	200, 400 и 630
для питания обмотки возбуждения двигателя, А	5, 10 и 20
Номинальное напряжение блока управления:
для питания якорной цепи двигателя, В	230 и 460
для питания цепи возбуждения двигателя, В	115 и 230
Кратность рабочей перегрузки в течение 10 с при среднеквадратичном токе не выше номинального и времени усреднения 1 мин (в долях от номинального)	2
Статические характеристики должны соответствовать табл. 2 и 3
Полоса пропускания частот замкнутого контура по скорости однозонного реверсивного электропривода мощностью до 30 кВт при управляющем сигнале, соответствующем линейной зоне работы всех регуляторов, не менее, Гц	20
В однозонных реверсивных электроприводах с обратной связью по скорости изменение скорости вращения при набросе и сбросе нагрузки 0,4 М_ном относительно 0,6 М_ном при n=0,1 n_макс для электроприводов до 30 кВт не должно превышать, %	10
Время восстановления, мс	150

Таблица 2. Статические характеристики для электроприводов главного
движения с обратной связью по скорости

	Погрешность скорости, не более, %			Коэффициент неравномерности вращения, не более, Ки
Скорость электродвигателя	суммарная ΔΣ	при изменении нагрузки Δн	при изменении направления вращения Δр	Коэффициент неравномерности вращения, не более, Ки
n_макс	2	0,5	1	0,1
0,1 n_макс	10	2	2	0,1
0,01 n_макс	15	5	5	0,2
0,001 n_макс	25	10	10	0,25

Электроприводы обеспечивают длительную и кратковременную работу в режимах S1–S3 с моментами в зависимости от скорости и в соответствии с характеристиками двигателя, приведенными в техдокументации завода-изготовителя двигателей.
Коэффициент полезного действия η для блоков управления (преобразователей) не менее:
0,95 –для исполнения на ток 25 и 50 А;
0,96 – для исполнения на ток 80, 100 и 200 А;
0,97 – для исполнения на ток 400 и 630 А.

Условия эксплуатации
– температура окружающего воздуха для электродвигателей и тахогенераторов от 5 до 40 °С, блока управления и остальных элементов электропривода от 5 до 35°С (для исполнения УХЛ) и от 5 до 45 °С (для исполнения О), свыше 45 до 55 °С (для исполнения О) со снижением номинального тока и момента на 10 % при повышении температуры на каждые 5 °С.
– высота над уровнем моря не более 1000 м;
– место установки электроприводов в закрытых помещениях при отсутствии непосредственного воздействия солнечной радиации;
– максимальная относительная влажность воздуха 80 % при температуре 30 °С;
– допускается вибрация с частотой от 1 до 35 Гц при ускорении 4,9 м/с;
– рабочее положение блоков управления вертикальное, допускается отклонение от вертикального положения не более 5° в любую сторону;
– степень защиты – IP00 по ГОСТ 14254–80.

Изготовитель ООО “Электропроект”

Информация относится к следующим наименованиям каталога

Структура, назначение и принцип действия электропривода ЭПУ1-2, Принцип действия сифу электропривода ЭПУ 1-2

Комплект электропривода состоит из блока управления (преобразователя), согласующего силового трансформатора, электродвигателя постоянного тока, аппаратуры защиты при коротких замыканиях, сглаживающего реактора, технологического задатчика скорости.

Вся аппаратура выполнена в открытом исполнении и предназначена для встраивания в шкаф.

Состав комплекта электропривода, включая конкретный тип двигателя, силового трансформатора при заказе определяется опросным листом на основании информационных материалов.

Электропривод унифицированный трехфазный предназначен для реверсивных быстродействующих широкорегулируемых приводов с однозонным регулированием скорости, в том числе для механизмов подач станков с ЧПУ, промышленных роботов и других механизмов.

Электропривод предназначен для работы в закрытых помещениях при следующих условиях:

высота над уровнем моря не более 1000 м; температура окружающего воздуха /внутри шкафа/ 5 – 45 оС;

относительная влажность окружающего воздуха до 80 при температуре 30С;

окружающая среда невзрывоопасная, не содержащая агрессивных газов и паров в концентрациях, разрушающих металлы и изоляцию.

Электроприводы предназначены для работы в длительном Sl, кратковременном S2 и повторнократковременном S3 режимах по ГОСТ 183-74.

Во всех режимах работы среднеквадратичный ток нагрузки не должен превышать номинальный.

Электропривод представляет собой электромеханическое устройство, служащее для регулирования и стабилизации скорости вращения электродвигателя Постоянного тока в диапазоне до 10000.

Для электропривода принята структура с ПИ регулятором скорости, адаптивным устройством для линеаризации характеристик электропривода и обратной связью по току на вход управляющего органа СИФУ.

Допускаются изменения принципиальной схемы и замена элементов, не влияющие на технические характеристики привода.

Силовая схема электропривода управляемых выпрямителей, выполненных по трехфазной мостовой схеме, включенных встречно параллельно и работающих по принципу раздельного управления. Выпрямители выполнены на модульных тиристорах, для повышения надежности параллельно тиристорам включены защитные RCцепи. В силовой схеме блока управления в зависимости от применяемого электродвигателя допускается использовать модули на ток 63 10-12 класса.

Система импульсно-фазового управления СИФУ предназначена для преобразования постоянного управляющего напряжения в последовательность управляющих импульсов соответствующей фазы, подаваемых на управляющие электроды тиристоров силовых вентильных комплектов.

Формирователь импульсов ФИ состоит из фильтра Ф Rl, R2, СЗ, двух пороговых элементов ПЭ VT1 VT2 VT3 VT4, формирователя синхрониэирующих импульсов ФСИ DD1 генератора пилообразного напряжения ГПН, С4, ОА1, нульоргана НО ВА2, триггера Т, 002, формирователя длительности импульсов ФДИ К15, 217, С5. Схема работает следующим образом.

Синхронизирующее фазное напряжение, поступающее от источника синусоидального напряжения ИСН, сдвигается по фазе фильтром Ф на угол 30о. С выхода фильтра синусоидальное напряжение поступает на пороговые элементы ПЭ1, ПЭ2, где преобразуется в прямоугольные импульсы. Длительность этих импульсов определяет зону разрешения выдачи управляющих импульсов для соответствующих тиристоров и составляет для каждой фазы примерно 176о, что исключает одновременную выдачу управляющих импульсов в двух противофазных вентилях выпрямительного моста.

При логическом сигнале “0” на выходах обоих пороговых элементов на выходе ФСИ формируется синхроимпульс /сигнал логической 1/, которым через транзистор VT5 осуществляется разряд интегрирующей емкости ГПН. С момента исчезновения синхроимпульса напряжение на выходе ГПН станет линейно нарастать от нуля до 10 в момент превышения уровня напряжения РПИ над управляющим напряжением, поступающим с выхода управляющего органа /УО/, фиксируется нульорганом, который изменяет свое состояние с “1” на “0”. При этом триггер переключается и на его выходе устанавливается сигнал “0”, вызывающий появление на выходе ФДИ импульса, который в соответствии с сигналами пороговых элементов ПЭ1 и ПЭ2 формирует управляющие импульсы на входах усилителей импульсов /УИ/ “а” или “х”. Далее усиленный импульс поступает на вводное устройство /Ву/ комплекта “вперед” или “назад”. Триггер после появления “0” на выходе нульоргана сохраняет свое состояние до тех пор, пока с ФСИ на другой его вход не поступит синхроимпульс, подготавливающий его для выдачи очередного управляющего импульса. Триггер может подготовиться к выдаче управляющего импульса также и сигналом с блока логики /Up/.

Усилители импульсов выполнены на транзисторах, нагрузкой которых являются вводные устройства. УИ имеют два входа: один для “своего” импульса, другой для “чужого”, идущего с другого формирователя импульсов. Это необходимо для получения сдвоенных импульсов, обеспечивающих нормальную работу трехфазной мостовой схемы выпрямления.

Вводное устройство служит для гальванического разделения силовой цепи и цепи управления. Вводным устройством является импульсный трансформатор и включенный последовательно с ним ограничивающий резистор. Управляющий орган служит для согласования выхода канала регулирования с входами СИФУ и для установки углов. Начальный угол регулирования устанавливается равным 120о переменным резистором R51 при нулевых сигналах на входе УО.

Угол равный 10-15о, Устанавливается переменным резистором 254. Угол равный 160о, устанавливается переменным резистором R53.

Power Electronics • Просмотр темы

Power Electronics • Просмотр темы – Ищу схему ЭПУ2-1

Главная	Статьи	Книги и журналы	Справочник	Программы	Ссылки
О себе	RytmArc	Схемы и описания	Резервный форум	Разное	valvolodin. narod.ru
Гостевая книга	Файловый архив	Архив форума	Форум	ГОСТы	Измерительные приборы

turbobit

mega.co.nz

depositfiles

files.dp.ua

…

imageup

…

Часовой пояс: UTC + 4 часа

Модераторы: Горшком назвали…, Evklid

Страница 1 из 1

[ Сообщений: 7 ]

Версия для печати

Пред.

тема | След. тема

Автор

Сообщение

men 62

Заголовок сообщения: Ищу схему ЭПУ2-1

Добавлено: 18-09, 11:06

Участник

Зарегистрирован: 22-06, 12:22
Сообщения: 62
Откуда: Сумы Украина

На круглошлифовальном станке не вращается шпиндель.
На управлении стоит ЭПУ2-1 (видимо поменян – в доке другая схема подключения)
Плата упр. собрана 1 – К553УД2 и 5 – К157УД2
Без схемы – тупик
Удалось найти схему только на 3 микросхемах
Помогите если есть

Последний раз редактировалось men 62 18-09, 11:27, всего редактировалось 1 раз.

Вернуться к началу

tig0r

Заголовок сообщения:

Добавлено: 18-09, 11:25

Магистр

Зарегистрирован: 09-09, 19:15
Сообщения: 1309
Откуда: г. Тольятти

http://tinyurl.com/m3slen

вторая ссылка, оно?

_________________
Площадь Ленина это произведение, длины Ленина на ширину Ленина.

Вернуться к началу

men 62

Заголовок сообщения:

Добавлено: 18-09, 11:52

Участник

Зарегистрирован: 22-06, 12:22
Сообщения: 62
Откуда: Сумы Украина

Нет
Удалось найти схему только на 3 микросхемах
а надо на 6

Вернуться к началу

tig0r

Заголовок сообщения:

Добавлено: 18-09, 11:53

Магистр

Зарегистрирован: 09-09, 19:15
Сообщения: 1309
Откуда: г.

Тольятти

Вот полистайте.
http://files.mail.ru/PPFCBN

_________________
Площадь Ленина это произведение, длины Ленина на ширину Ленина.

Вернуться к началу

men 62

Заголовок сообщения:

Добавлено: 18-09, 15:08

Участник

Зарегистрирован: 22-06, 12:22
Сообщения: 62
Откуда: Сумы Украина

Спасибо за внимание но это не то пальто

Вот внешний вид с ппатой упр на 3 микросхемах, но надо на 6 микросхемах

Вернуться к началу

tig0r

Заголовок сообщения:

Добавлено: 18-09, 16:03

Магистр

Зарегистрирован: 09-09, 19:15
Сообщения: 1309
Откуда: г.

Тольятти

там в архиве есть файл ОписаниеЭПУ.djvu в нём есть расшифровка обозначения ЭПУх-х-хх х х х хх по ней вы сможете определиться с тем какой именно у вас блок управления.

_________________
Площадь Ленина это произведение, длины Ленина на ширину Ленина.

Вернуться к началу

men 62

Заголовок сообщения:

Добавлено: 20-09, 09:22

Участник

Зарегистрирован: 22-06, 12:22
Сообщения: 62
Откуда: Сумы Украина

ЭПУ1. 2 – не те привода , у меня такие стоят на 2С42
ЭПУ2-1-Электроприводы тиристорные – унифицированные, однофазные, нереверсивные, постоянного тока широкого применения
Мой- без тахогенератора работает ;ОС по ЭДС двигателя

Вернуться к началу

Показать сообщения за: Все сообщения1 день7 дней2 недели1 месяц3 месяца6 месяцев1 год Поле сортировки АвторВремя размещенияЗаголовокпо возрастаниюпо убыванию

Страница 1 из 1

[ Сообщений: 7 ]

Часовой пояс: UTC + 4 часа

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 0

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения

| |

turbobit

mega.

co.nz

depositfiles

files.dp.ua

…

imageup

…

Элементная база информационного канала. Аналоговые регуляторы электропривода – ЭОП

Подборка по базе: РЕФЕРАТ Экономическое содержание и классификация издержек.docx, 0 содержание.pdf, Вопросы к зачетам и экзаменам по дисциплинам (1).docx, СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО МОДУЛЯ.docx, ПП ПМ.02 1 часть Дистанционно. Содержание задания на практику.p, ПП ПМ.02 2 часть. Дистанц. Содержание задания на практику.pdf, Электроснабжение и электрооборудование участка кузнечно-прессово, Профессиональные вредности в промышленности, в сельском хозяйств, Краткое содержание инструктажа.

docx, УП ПМ.01 Содержание задания на практику.doc

1 2 3 4 5

12. Элементная база информационного канала. Аналоговые регуляторы электропривода.

До 50-х гг. в разомкнутых системах ЭП примен. В основном, реле и контакторы, а замкнутых – электромашинные усилители.

В 60-х появились дискретные системы управления на диодах и транзисторах. В регулир. ЭП внедрялись машинные усилители.

В 70-х в разомкнутых системах начали применяться интегральные логич. микросхемы для формирования управляющих сигналов. В замкнутых – тиристорные и транзисторные преобразователи.

С 80-х – разомкнутые и замкнутые системы с МП – управлением и гибкой логикой функционирования. Такое изменение в элементной базе информационного канала привело к увеличению качества и точности управления, повышению КПД и надежности, снижению массы и стоимости оборудования. В соврем. оборудовании находят применение все элементы информационного канала.

2. Аналоговые регуляторы на операционных усилителях. см. ЭА и МПУ.

3.Цифровые интегральные микросхемы.
13. Синтез структур и параметров информационного канала электропривода с подчиненным регулированием координат.

До 60-х годов замкнутые системы строились по схеме с общим суммирующим усилителем, это было удобно выполнять технически , но усложняло настройку на оптимальные параметры и качество.

Кеслер предложил схему с подчинённым регулированием координат, в которой для каждого контура ЭП имеется свой регулятор. 1-контур тока 2- контур скорости 3-контур угла поворота.

При оптимизации выбираются такие коэффициенты и параметры , чтобы компенсировать инерционность органа управления.

Пример для 1-го контура тока:

При оптимизации постоянная времени регулятора тока выбирается равной постоянной времени якоря двигателя. За счёт введения интегрирующего звена система считается астатичной, то есть работает без ошибки при действии возмущения.

Коэффициент регулятора тока рассчитывается таким образом чтобы получит систему 2-го порядка, оптимальный коэффициент затухания и минимальное время регулирования

После оптимизации время регулирования определяется в зависимости от не скомпенсированных постоянных времени электронных элементов преобразователя. 1-й контур упрощается и принимает вид апериодического звена, далее оптимизируется 2-й контур

для контура тока :

для контура скорости :

для контура угла поворота :

все современные системы ЭП выполняются по схеме с подчинённым регулированием координат
14. Цифровые микропроцессорные регуляторы электропривода.

Рассмотрим Реализацию Пид-регулятора с помощью микроконтроллера

передаточная функция регулятора имеет вид:

управляющий сигнал можно представить в виде

где ошибка управления

При переходе к цифровым методам ошибка определяется в дискретные моменты времени

Согласно теореме Котельникова, цифровой сигнал может заменить аналоговый без искажения если период квантования не превысит

при переходе к цифровой форме, операция интегрирования заменяется суммированием и умножением, а операция дифференцирования вычитанием и делением.

Управляющий сигнал регулятора формируется по следующей формуле:

Для повышения быстродействия применяю рекурентные алгоритмы, в которых управляющее воздействие определяется по формуле

управляющее воздействие на предыдущем сигнале

приращение
15. Классификация и особенности полупроводниковых силовых преобразователей электроэнергии.

Силовые преобразователи предназначены для преобразования Энергии по роду тока, амплитуде и частоте Классифицируются

– управляемые и неуправляемые выпрямители ( преобразуют ток в =)

– инверторы ведомые сетью( преобразуют постоянный ток в промышленной частоты) и автономные инверторы ( постоянный в переменный любой частоты)

– преобразователи частоты: непосредственные преобразователи частоты и ПЧ со звеном постоянного тока ( с управляемыми выпрямителями и неуправляемыми)

– преобразователи напряжения по амплитуде

– импульсные преобразователи напряжения (широтно-импульсные, частотно-импульсные)

16. Топология выпрямителей разных типов и особенности их расчета.

Под топологией выпрямителей понимаются их принципиальные схемы

Расчёт выпрямителя сводится к определению напряжения, токов, коэффициентов пульсаций, мощности трансформаторов и выбору диодов или транзисторов

Выбор производится по следующим параметрам :

-максимально допустимый прямой ток

-максимально допустимое обратное напряжение

-минимальное падение напряжения в открытом состоянии

1 Однофазные Управляемые выпрямители (УВ)

могут выполняться по мостовой или нулевой схеме.

При активно-индуктивной нагрузке выходное напряжение определяется по формуле :

где, -напряжение при нулевом угле альфа

напряжение вторичной обмотки трансформатора

Коэффициент пульсации для однофазных УВ , где – амплитуда 1-ц гармоники

В большинстве случаев требуется применение сглаживающих фильтров или реакторов при их работе

а) топология и расчёт УВ с нулевой точкой

При активной нагрузке Z_н=R

– среднее значение тока нагрузки :

– максимальное значении обратного напряжения

При активно индуктивной нагрузке выходной ток сглаживается и поэтому действующий ток тиристора равен

Выбор трансформатора производится по полной мощности:

б) топология и расчёт однофазного УВ по мостовой схеме

Преимуществом по сравнению с нулевой схемой является то , что не нужно применять трансформатор

– максимальное значении обратного напряжения

– максимальное значение тока при активной нагрузке :

для активно-индуктивной : ;

Выпускаются серийные преобразователи ЭПУ2-2, БТО, БУ 3509

не высокий КПД – 0,89-0,9; ограниченное быстродействие Т_П5мс
в)топология и расчёт 3-х фазных УВ с нулевой точкой

по сравнению с однофазной схемой имеют меньший коэффициент пульсаций

-выходное напряжение определяется : – при активно-индуктивной нагрузке где, , -напряжение при нулевом угле альфа

для случая с активной нагрузкой если выходное напряжение определяется как :

– максимальное значении обратного напряжения

– максимальное значение тока при активной нагрузке :

– для активно-индуктивной :

– мощность трансформатора :

В схеме можно обойтись без трансформатора , если ограничить , но при этом возрастают пульсации напряжения. Выпускаются серии ПТЗМ на токи до 200А, КЕМТОК, КЕМРОН тока до 100а

г) трёхфазный УВ по мостовой схеме

;

– максимальное значении обратного напряжения

– максимальное значение тока при активной нагрузке :

для активно-индуктивной :

выходное напряжение определяется : – при активно-индуктивной нагрузке где, , -напряжение при нулевом угле альфа

для случая с активной нагрузкой если выходное

напряжение определяется как :

Для того чтобы при больших углах альфа обеспечить стабильность работы, на тиристоры подаются сдвоенные импульсы

-мощность трансформатора :

Выпускаются серии ЭПУ1, КТЭ на токи до 630 А
17. Инверторы, ведомые сетью, и автономные инверторы. Их расчет и характеристики.

а) инверторы ведомые сетью

Предназначены для преобразования постоянного тока в переменный с частотой сети

Выполняются по тем же схемам что и выпрямители ( однофазные, трёхфазные, мостовые , нулевые)

Для перевода управляемый выпрямитель в Инвертор ведомый сетью изменяется полярность постоянного напряжения и угол управления изменяется на 180⁰– угол опережения

ИВС применяются для рекуперационного торможения а реверсивных преобразователях, при этом в сеть возвращается активная мощность, но потребляется реактивная из за большого сдвига фаз между током и напряжением. Форма выходного тока близка к прямоугольной, что вызывает появление высших гармоник, для уменьшения влияния применяют L-C сглаживающие фильтры.

В приводе на постоянном токе при торможении ЭДС якоря складывается с ЭДС реактора превышает напряжение сети. Активная мощность , отдаваемая двигателем определяется

Реактивная мощность потребляемая из сети :

б) автономный инвертор (АИ)

Могут быть построены на тиристорах или транзисторах, по 1-о фазной или 3-х фазной схеме. Автономные инверторы делятся на :

– АИ напряжения (АИН)

– АИ тока (АИТ)

– АИ резонансные (АИР)

Рассмотрим схему однофазного АИН на тиристорах

– максимальное значении обратного напряжения

– максимальное значение тока при активной нагрузке :

– для активно-индуктивной : ;

в первый полупериод открыты VS1 и VS4; во второй VS2 и VS3

Аин обеспечивает постоянство напряжения на нагрузке в каждый момент времени. Ток при этом изменяется по экспоненте с постоянной времени
18. Влияние силовых преобразователей на системы электроснабжения, определение их энергетических показателей.
19. Электрические печи сопротивления.
20. Дуговые электрические печи и установки.
21. Индукционные плавильные печи и установки.
22. Общие сведения об электросварке. Источники питания сварочной дуги. Машины для точечной и роликовой сварки.
23. Электролиз и его промышленное применение. Гальванические установки.

24. Основные характеристики электропривода с синхронным двигателем.

На статоре с.д. расположена 3-х фазная обмотка создающая вращающее магнитное поле. Ротор с постоянными магнитами вращается со скоростью магнитного поля. Для питания обмотки ротора служит генератор постоянного тока небольшой мощности, который называется возбудителем. Промышленностью выпускается СД-2, СД-3, СД- 4, СДК=Р=130-1000 кВт и более. Основным преимуществом мощных СД является высокий коэффициент мощности, cos , близкий к 1. Повышение cos  необходимо для уменьшения потерь энергии в линиях электропередач. При увеличении тока возбуждения cos  увеличивается и СД может работать в режиме компенсатора реактивной мощности. Целесообразно использовать СД при мощности более 300 кВт. Преимуществом СД являются абсолютно жесткие характеристики.

Ротор двигателя движется синхронно с магнитным полем статора, отставая от него на угол , зависящий от электромагнитного момента. Для пуска СД на роторе имеется дополнительная к/з обмотка (типа беличье колесо).

При увеличении момента сопротивления увеличивается угол отставания ротора от вектора магнитного поля статора и момент двигателя пропорционален напряжению и ЭДС, наводимая ротором, и синусу угла отставания ротора.

В номинальном режиме угол отставания составляет 25-30 градусов. При увеличении угла более 90 градусов, при увеличении момента выше максимального двигатель выходит из синхронизма и останавливается.

Для явнополюсной машины добавляется реактивная составляющая момента пропорционально sin 2, которая искажает зависимость момента от угла. При малых отклонениях угла от 0 можно считать, что момент двигателя пропорционален углу .

где С_ЭМ – коэф. жесткости электромагнитной пружины

В переходных процессах СД ведет себя как электромагнитная пружина, т.е. возникают колебания угла отставания и момента двигателя. Короткозамкнутая обмотка, которая устанавливается на роторе двигателя, создает асинхронный момент, который демпфирует колебания момента двигателя.

В автоматике применяются шаговые и вентильные двигатели, которые по принципу действия являются синхронными, но работают только с электронными блоками управления.

Шаговые двигатели преобразуют импульсы тока в дискретные перемещения выходного вала. Угол поворота (шаг) пропорционален числу управляющих импульсов. По конструкции шаговые двигатели бывают с возбужденным или невозбужденным ротором. Двигатели с возбужденным ротором виде постоянного магнита имеют более высокий момент и мощность, но минимальный шаг составляет 10-15 градусов. Такие двигатели применяются в приводе подач, мощностью до 0,5 кВт, токарных и электроэрозионных станков. Для поворота ротора импульсы тока от блока управления поочередно подаются на 1-ю или на 2-ю обмотку. При двухтактном управлении импульсы тока одновременно могут подаваться на обе обмотки и минимальный угол поворота уменьшается в два раза. Преимуществом 2-х тактных является то, что момент двигателя возрастает в 1,5 раза.

Двигатели с невозбужденным ротором имеют ротор в виде набора электротехнической стали с полюсами.

, где р – число пар полюсов, n – число тактов управления, m –

число полюсов на роторе

Основным преимуществом шаговых двигателей является то, что они бесконтактные, недостатком – сложность управления. Вентильный двигатель – это синхронный двигатель с датчиком положения ротора, работающий под управлением электронных вентилей (транзисторов или тиристоров). Вентильный двигатель имеет механические характеристики и динамику, подобные двигателю постоянного тока с независимым возбуждением.

Т.к. вентильный двигатель является бесконтактным, отсутствует щеточно-коллекторный узел, то повышается надежность и КПД90 %.

Рассмотрим упрощенную функциональную схему вентильного двигателя.

БУК – блок управления коммутацией;

ДПР – датчик положения ротора.

БУК – формирует импульсы тока в трехфазной обмотке статора под действием магнитного поля статора ротор с постоянными магнитами или электромагнитами поворачивается на определенный угол.

ДПР – выдает сигнал в БУК для изменения направления тока в обмотках статора чтобы сохранить постоянство вращения. В качестве ДПР применяются фотоимпульсные, индуктивные датчики Холла. В датчиках Холла под действием магнитного потока изменяется выходная ЭДС.

Промышленностью выпускаются вентильные двигатели: ДВУ, 2ДВУ, с постоянными магнитами на роторе мощностью 1-7 кВт и 0,07-22 кВт соответственно.

В мощных ЭП на нефтепроводах, цементных и химических заводах применяются вентильные двигатели серии ВД мощностью 200-3150 кВт, ПЧВС мощностью 2-20 МВт с тиристорными преобразователями (с электромагнитами на роторе).

Недостатком является сложность управления и большая стоимость.

В настоящее время разрабатываются вентильные индукторные двигатели ВИД или ВРД с невозбужденным ротором наподобие шаговых двигателей, которые имеют меньшую стоимость. Преимуществом является высокий КПД около 90 % даже при малой мощности

1 2 3 4 5

Получение и свойства новых биоразлагаемых полиуретановых сеток на основе касторового масла и полиэтиленгликоля

Polymer Degradation and Stability 92 (2007) 480e489 www.elsevier.com/locate/polydegstab

Получение и свойства новых биоразлагаемых полиуретановых сеток на основе касторового масла и полиэтиленгликоля Хамид Йегане*, Pejman Hojati-Talemi Отдел полиуретанов, Иран Институт полимеров и нефтехимии им. П.О. Box 14965/115, Tehran 14977, Иран Получено 16 сентября 2006 г.; получено в исправленном виде 10 октября 2006 г.; принято 21 октября 2006 г. Доступно онлайн 6 декабря 2006 г.

Реферат Полиуретановые сетки на основе касторового масла (CO) в качестве возобновляемого ресурса полиола и полиэтиленгликоля (PEG) с настраиваемой скоростью биоразложения в качестве потенциальных кандидатов для биомедицинских имплантатов и тканевой инженерии были синтезированы посредством реакции полиуретановых преполимеров с концевыми эпоксидными группами. (ЭПС) с отвердителем 1,6-гексаметилендиамином. Сами EPU были получены реакцией полиуретановых форполимеров с концевыми глицидо-изоцианатными группами, изготовленных из СО или ПЭГ и 1,6-гексаметилендиизоцианата. Все полимеры были охарактеризованы общепринятыми методами, изучены их физико-механические и вязкоупругие свойства. Результаты показали, что скорость деградации и механические свойства конечных продуктов можно контролировать с помощью соотношения ЭПС на основе ПЭГ или СО в конечных продуктах. Увеличение содержания ЭПУ на основе ПЭГ вызывало увеличение скорости гидролитического разложения и механических свойств. Оценка L-9Взаимодействие клеток 29 фибробластов с приготовленными полимерными пленками показало нетоксичность и хорошую цитосовместимость. Ó 2006 Elsevier Ltd. Все права защищены. Ключевые слова: полиуретаны; Биодеградация; биосовместимость; Возобновляемый ресурс

1. Введение Полиуретаны (ПУ) используются для различных биомедицинских приложений благодаря их заметным физическим и механическим свойствам и хорошей биосовместимости [1,2]. Для некоторых из этих применений, таких как сосудистые протезы, искусственная кожа, перикардиальные заплаты, клей для мягких тканей, устройства для доставки лекарств, каркасы для тканевой инженерии, помимо биосовместимости, биоразлагаемость является обязательным фактором [3-11]. Биоразлагаемость полиуретанов обычно достигается за счет включения лабильных и гидролизуемых фрагментов в основную цепь полимера [12–15]. Наиболее распространенным способом достижения этой цели является применение полиолов (мягких сегментов) с гидролизующимися связями в качестве исходных материалов для получения полиуретанов. Некоторые полимеры с концевыми гидроксильными группами, такие как поликаролактон, полиалкиленадипат, полилактиды, полигликолиды

* Автор, ответственный за переписку. Тел.: +9821 44580000; факс: þ9821 44580023. Адрес электронной почты: [email protected] (H. Yeganeh). 0141-3910/$ – см. обложку Ó 2006 Elsevier Ltd. Все права защищены. doi:10.1016/j.polymdegradstab.2006.10.011

были использованы для синтеза гидролитически разлагаемых полиуретанов [16–23]. Получению полимеров из возобновляемых источников, таких как материалы на основе растительных масел, в настоящее время уделяется все больше внимания из-за экономических и экологических соображений [24–27]. Растительные масла представляют собой триглицериды жирных кислот. Чтобы использовать эти соединения в качестве исходных материалов для синтеза полиуретанов, необходимо их функционализировать с образованием полиолов. Эпоксидирование и реакция раскрытия цикла с помощью галоидокислот или спиртов, озонолиз и гидратация являются одними из распространенных методов функционализации ненасыщенных растительных масел [28–32]. Среди растительных масел касторовое масло (СО) представляет собой перспективное сырье из-за его низкой стоимости, низкой токсичности и доступности в качестве возобновляемого сельскохозяйственного ресурса. Его основной компонент, рецинолеиновая кислота (12-гидрокси-цис-9-октадеценовая кислота) представляет собой гидроксилсодержащую жирную кислоту [33]. Таким образом, касторовое масло можно использовать непосредственно в качестве сырья для получения полиуретанов без каких-либо модификаций в будущем [34–37]. Наличие сложноэфирных групп в структуре растительного масла делает полученные полиуретаны гидролитически разлагаемыми.

H. Yeganeh, P. Hojati-Talemi / Polymer Degradation and Stability 92 (2007) 480e489

Удивительно, но было опубликовано мало работ по биоразлагаемости полиуретанов на основе растительных масел, и большинство из них были основаны на комбинации этих полимеры с другими природными материалами, такими как соевая мука, соевый белок, крахмал и триацетат целлюлозы [38e44]. Также в большинстве этих работ изучался процесс разложения в условиях компостирования, и мало внимания уделялось биоразлагаемости этих материалов в биологических условиях человеческого организма и оценке их биосовместимости [45–50]. Из-за присущей полиуретанам на основе растительных масел гидрофобности ожидается низкая скорость гидролитического разложения этих материалов в биологической среде человеческого организма (рН 7,4, 37°С). Введение гидрофильных полиолов, таких как полиэтиленгликоль (ПЭГ), в основу полиуретанов на основе растительных масел может увеличить скорость разложения в результате повышения водопроницаемости и увеличения поверхностной и объемной гидрофильности, что обеспечивает большее количество воды в вблизи гидролитически лабильных сложноэфирных групп. Цель этой работы состояла в том, чтобы синтезировать и охарактеризовать серию биоразлагаемых сшитых полиуретановых эластомеров на основе касторового масла с настраиваемой скоростью разложения и потенциальными применениями в инженерии мягких тканей и эластомерных имплантатах. Имея в виду эту цель, два полиуретана с концевыми эпоксидными группами (ЭПУ) на основе СО и ПЭГ были приготовлены, охарактеризованы и смешаны в различных массовых соотношениях и отверждены отвердителем 1,6-гексаметилендиамином. Изучены физико-механические свойства полученных полимеров, связанные с их структурой. Был установлен профиль скорости разложения этих полимеров, и краткосрочная биосовместимость этих новых биоразлагаемых полиуретанов была оценена in vitro. Результаты этой статьи могут дать некоторое представление и научные данные для заполнения пробела, существующего в области биомедицинских применений биоразлагаемых полиуретанов на основе возобновляемых ресурсов. 2. Экспериментальный СО с гидроксильным числом 144 мг КОН/г и кислотным числом 1,14 мг КОН/г был поставлен фирмой Sigma и высушен при 80°С в вакууме в течение 24 часов. Гидроксильный эквивалент СО составлял 386. ПЭГ с молекулярной массой 2000 от Merck перед использованием освобождали от влаги путем азеотропной перегонки с толуолом. 1,6-Гексаметилендиизоцианат (ГДИ) от Merck очищали вакуумной перегонкой. 2,3-эпокси-1-пропанол (глицидол) от Aldrich перед использованием подвергали вакуумной перегонке. ТГФ от Merck сушили перегонкой над натриевой проволокой. 1,6-гексаметилендиамин (ГМДА) от Aldrich, стрептомицин и фетальная телячья сыворотка от Gibco BRL Laboratories, Германия, и L-929 клеток фибробластов из Института Пастера Ирана использовали в том виде, в каком они были получены. Фосфатно-солевой буфер (PBS) готовили путем растворения NaCl (5,85 г), Kh3PO4 (0,6 г), Na2HPO4 (6,4 г) фирмы Merck в дистиллированной воде и доводили объем до 1 л. Затем рН доводили до 7,4 с помощью 0,2 М растворов HCl или NaOH. Спектры FTIR и ATR-FTIR были получены на приборе Bruker IFS 48. Спектры ЯМР 1Н записаны на приборе Bruker

481

модель AVANCE DPX 500 МГц с использованием CDCl3 в качестве растворителя. Механические свойства, включая предел прочности при растяжении, начальный модуль упругости и удлинение при разрыве, определяли по кривым напряжения-деформации с помощью прибора для испытаний на растяжение MTS модели 10/M при скорости деформации 5 мм/мин. Измерения проводили при 25°С с толщиной пленки около 1 мм и штамповали штампом ASTM D638. Представленные данные были средними из пяти различных измерений. Динамические механические испытания (ДМТА) проводили на динамическом механическом термоанализаторе UK Polymer Lab модели MKII в диапазоне температур от 100 до 200°С при скорости нагрева 2°С/мин и частоте 1 Гц. Размер образцов составлял 30 10 1 мм. Для измерения угла падения капли воды на поверхность полимерной пленки использовалась система измерения контактного угла Kruss G10. Представленные данные были средними из четырех измерений. Измерения содержания геля проводили в экстракторе Сокслета с использованием ацетона в качестве растворителя. Число ОН касторового масла измеряли методом, описанным в ASTM D-429. 4. Содержание NCO в полиуретановых форполимерах определяли в соответствии с процедурой, описанной в ASTM D-2572, а содержание эпоксидной смолы в форполимерах определяли в соответствии с методом, описанным в Ref. [51] и представлен в молях эпоксидной смолы на килограмм полимера. Плотность полимеров измеряли в соответствии с методом, описанным в ASTM D-1817.

2.1. Синтез эпоксидно-модифицированного полиуретанового форполимера на основе СО (ЭПУ1) ГДИ (13,36 г) и ТГФ (15 мл) помещали в четырехгорлый реакционный котел, снабженный механической мешалкой, нагревательным кожухом, обратным холодильником, капельной воронкой и входом и выходом N2. Температуру повышали до 40°С. СО (30 г), растворенный в ТГФ, добавляли в реактор по каплям с такой скоростью, чтобы температура реакции не превышала 60°С. Содержание твердого вещества доводили до 40 мас.% путем добавления дополнительного количества ТГФ. . Реакцию продолжали до тех пор, пока содержание NCO не достигло теоретического значения, определенного титрованием дибутиламина. Затем реакционный котел охлаждали до 40°С и добавляли по каплям через капельную воронку глицидол (5,88 г) в течение 30 минут и перемешивали. Температуру медленно повышали и поддерживали на уровне около 60°С, чтобы дать возможность протекать реакции обрыва. Реакцию продолжали до полного исчезновения пика NCO при 2270 см 1 в FTIR-спектрах образцов, отбираемых из реакционного котла каждые 0,5 ч. Конечный продукт сушили в вакууме при 50°С в течение 2 дней. Содержание эпоксидной смолы: 1,2 (моль эпоксидной смолы/кг смолы).

2.2. Синтез эпоксидно-модифицированного полиуретанового форполимера на основе ПЭГ (ЭПУ2) ЭПУ2 получали по методике, показанной на схеме 2 и описанной в нашей предыдущей публикации [52]. Содержание эпоксидной смолы: 0,7 (моль эпоксидной смолы/кг смолы). 2.3. Получение эластомерных пленок (CPU1e4) с помощью ЭПУ и реакции ГМДА

, где m0 и md — массы полимеров до и после гидролиза.

Раствор EPU1, EPU2 и соответствующее количество отвердителя HMDA в хлороформе готовили в соответствии с рецептурами, представленными в таблице 1. Раствор медленно выливали в чистую тефлоновую форму, а затем помещали в вакуумный эксикатор для медленного удаления растворителя. . Реакцию отверждения проводили в печи при 60°С в течение 5 часов. Толщина пленок доводилась до 1 мм и вырезалась до нужной формы для дальнейших экспериментов.

2.6. Анализы клеточных культур

2.4. Эксперименты по поглощению воды (набуханию) Пленку образцов (10 10 1 мм) помещали в 100 мл колбы Эрленмейера, содержащие воду, и выдерживали в течение 1, 2, 3 и 4 дней в инкубаторе при температуре 37°С. Образцы удаляли. из воды через заданные промежутки времени, осторожно протирали фильтровальной бумагой и взвешивали на аналитических весах. Изменение массы образца в результате поглощения воды (выраженное в процентах) рассчитывали по следующей формуле: Водопоглощение % =

мвт мд 100; md

Клетки фибробластов мыши L-929 использовали в качестве тестовой модели в этом исследовании. Клетки поддерживали в ростовой среде Roswell Park Memorial Institute (RPMI)-1640, дополненной 100 МЕ/мл пенициллина, 100 мг/мл стрептомицина и 10% фетальной телячьей сыворотки. Для поддержания клеточной линии использовали обычную субкультуру. Клетки инкубировали во влажной атмосфере с 5% CO2 при 37°С. После 1 недели инкубации монослой затем собирали путем трипсинизации. Перед посевом готовили клеточную суспензию 4·105 клеток/мл. Образцы промывали PBS и ополаскивали дистиллированной водой, затем стерилизовали в автоклаве при 120°С и помещали в многолуночный полистироловый планшет для тканевых культур (Nunc, Дания) с 5 мл клеточной суспензии. Одну лунку оставляли в качестве отрицательного контроля. Затем планшет выдерживали в инкубаторе в течение 1 недели. После инкубации образцы извлекали из инкубатора и сразу же промывали PBS. Клетки фиксировали в градуированном спирте (96, 80, 70 и 60%) и окрашивали 5% раствором Гимза для оптических микроскопических исследований. 3. Результаты и обсуждение

где md и mw — массы сухого и влажного образцов соответственно.

Синтетический путь получения функционального полиуретана на основе СО показан на схеме 1. Реакция

2. 5. Исследования деградации Исследование деградации проводили в фосфатно-буферном растворе с рН 7,4. Вакуумно-высушенные образцы разрезали на кубики размером 10 10 1 мм3 и взвешивали с точностью до 0,1 мг. Каждый образец помещали в отдельный флакон, содержащий 15 мл PBS, и инкубировали при 37°С. Четыре образца каждого состава удаляли из буфера через 3, 7, 14, 30, 60 и 95 дней. Среда разложения обновлялась каждую неделю. После промывания образцов дистиллированной водой и сушки под вакуумом при комнатной температуре в течение 3 дней образцы повторно взвешивали для определения процента потери веса (как показатель гидролитического разложения) по следующей формуле:

OH (Ch3)7-CH=CH -Ch3CH-(Ch3)5-Ch4 h3C

OCO

OCO (Ch3)7-CH=CH-Ch3CH-(Ch3)5-Ch4

HC h3C

90Ch03) OCN-(Ch3)7-CH=CH-Ch3CH-(Ch3)5-Ch4

HC h3C

90Ch03) 6NCO

OCO (Ch3)7-CH=CH-Ch3CH-(Ch3)5-Ch4 OH Полиуретановый форполимер с концевыми изоцианатными группами O OH

m0 md Потеря массы, % = 100; m0

OCONH

O (Ch3)6NHCOO

(Ch3)7-CH=CH-Ch3CH-(Ch3)5-Ch4 h3C

EPU1/EPU2) (W/W%)

Масса EPU (г)

Масса HMDA (г)

Содержание геля (%)a

CPU1 CPU2 CPU3 CPU4

100/0 90/10 70/ 30 50/50

7,500 7,500 7,500 7,500

0,229 0,224 0,213 0,202

93 94 95 94

Содержание геля % ¼ ½1 ððm0 mtÞ=m0 Þ, где m0 – исходный вес, mt – вес образца после экстракции ацетоном.

h3C

OCO

OCONH

(Ch3)6NHCOO

OCO (Ch3)7-CH=CH-Ch3CH-(Ch3)5-Ch4 OCO (Ch3)7-CH=CH-Ch3 (Ch3)5-Ch4 OCONH

(Ch3)6NHCOO

EPU1 Схема 1. Синтетический способ получения EPU1.

H. Yeganeh, P. Hojati-Talemi / Разложение и стабильность полимеров 92 (2007) 480e489 H-(-OCh3Ch3-)n-OH

483

+ OCN-(-Ch3-)6-NCO

ONC-[-(Ch3)6-NHCOO-(Ch3Ch3O-)n- CONH-]m-(Ch3)6-NCO O OH

CH-Ch3-OCONH-[-(Ch3)6-NHCOO-(-Ch3Ch3O-)n-CONH-]m-(-Ch3)6-NHCOO- Ch3CH

h3C O

Ch3 O

EPU2 Схема 2. Синтетический способ получения EPU2.

одного эквивалента полиола с двумя эквивалентами HDI приводит к полиуретановым форполимерам с NCO-концевыми группами (ITP), которые затем вступают в реакцию с глицидолом для получения полиуретанового форполимера с эпоксидными концевыми группами (EPU1). EPU1 были охарактеризованы обычными спектроскопическими методами. FTIR-спектр EPU1 (рис. 1) показал полосы уретановых групп при 3343 см1 (растяжение NeH), 1702 см1 (растяжение NCOO в сочетании с эфирными карбонильными группами касторового масла) и 1533 см1 (растяжение CeN в сочетании с NeH из изгиб плоскости). Пик эпоксидных групп также появляется примерно при 910 см1. Спектр ЯМР 1Н EPU1 также соответствовал предложенным структурам (рис. 2). Концевая метильная группа рицинолеата появляется при 0,77–0,79 м.д. Центральные метиленовые группы рицинолеиновой кислоты и HDI наблюдались в виде широкого пика при 1,18–1,52 м.д. Метиленовая группа в положении b карбонильной группы рицинолеата наблюдалась при 1,76 м.д. Аллильная метиленовая группа

обнаружена как пик при 1,93 м.д. Метиленовая группа, расположенная между алкеновой и метиновой группами рицинолеата, а также метиленовая группа в положении карбонила сложного эфира оказалась в положении 2,19.е2,24 м.д. Метиновые и метиленовые группы эпоксидного кольца появляются при 2,55 и 2,74 м.д. соответственно. Метиленовые группы, присоединенные к атому азота уретана, наблюдались при 3,10 м.д. Метиновые группы, несущие уретановый атом кислорода, наблюдались при 4,10 м.д. Метиленовая и метиновая группы глицериновой части проявляются при 4,20–4,30 и 5,10 м. д. соответственно. Метиленовая группа, присоединенная к эпоксидному кольцу, и атом кислорода уретана обнаружены при 4,75 м.д. Протоны ненасыщенной алкеновой группы наблюдались в виде мультиплета при 5,20–5,51 м.д., а слабые пики, появляющиеся около 7,00 м.д., были приписаны уретановым NH-группам. Синтез и характеристика EPU2 описаны в нашей предыдущей публикации [52]. Сшитые полиуретановые сетки (CPU) были получены путем реакции HMDA с

Рис. 1. FTIR-спектр EPU1.

H. Yeganeh, P. Hojati-Talemi / Degradation and Stability 92 (2007) 480E489

484 O

E O

40004

Ch3Ch3 Ch3Ch3Ch3Ch3Ch3CH=CHCh3CHCh3Ch3Ch3Ch3Ch3Ch4

O O

NHCh3Ch3Ch3Ch3Ch3Ch3NH R

j O

N H

G H3C

CH3

Fig. 2. 1HR.

ЭПУ. После реакции отверждения группы NeH HMDA реагируют с эпоксидными группами EPU, и образуется сшитая сеть. Количества ГМДА и ЭПУ регулировали таким образом, чтобы было установлено молярное соотношение эпоксидных и NH-групп 1:1 (табл. 1). Реакции отверждения можно проводить при комнатной температуре, однако для увеличения скорости реакции все реакции отверждения проводят при 60°С в течение 5 часов. Исследование содержания геля 9Данные измерений 0003

(таблица 1) показали полное отверждение приготовленных пленок. Репрезентативный спектр ATR-FTIR CPU1 показан на рис. 3. В спектре отвержденного образца интенсивность пика эпоксидных групп при приблизительно 910 см1 значительно уменьшилась, что указывает на завершение реакции эпоксидов. Красное смещение пика карбонилов уретана и сложного эфира отвержденных пленок (1693 см1) по сравнению с неотвержденным образцом EPU1 (1702 см1) является результатом

Рис. 3. НПВО-ИК-спектр CPU1.

Х. Егане, П. Ходжати-Талеми / Разложение и стабильность полимеров 92 (2007) 480e489 0,6

Таблица 2 Данные nc и Mc для отвержденных образцов

CPU1 CPU2 CPU3 CPU4

Плотность (г/см3)

Метод Флори-Ренера Mc (г/моль)

nc 1

Mc (g/mol)

nc 103 (mol/cm3)

1. 23 1.29 1.36 1.42

512 538 602 719

2.4 2.4 2.3 2.0

241 237 81 46

5.3 5.2 16.8 30.9

6.5 CPUI1 CPUI2 CPUI3 CPUI4

Log E’ (Па)

5,5 5

4 3,5 -50

100

150

Температура (C) Рис. 4. Кривые зависимости модуля упругости образцов от температуры.

0,3 0,2

0 -100

-50

100

150

200

Температура (C) Рис. 5. Tan D Vs. Температурные кривые выборок.

— газовая постоянная, T — абсолютная температура, F — коэффициент фронта, который для идеальной резины равен единице. E0 = Fnc RT Результаты приведены в таблице 2. Исследование данных таблицы 2 показывает, что этот метод оценивает более высокие значения плотности сшивки и более низкие значения молекулярной массы между сшивками для одних и тех же образцов. Также в отличие от результатов, полученных методом набухания, эти данные показывают снижение плотности сшивки с увеличением содержания EPU2. В образце CPU2 результаты согласуются с данными, полученными методом набухания. Для других образцов из-за повышенной когезии доменов, возникающей в результате экстрадиполь-дипольных взаимодействий полярных эфирных связей EPU2 и сложноэфирных групп EPU1, а также присутствия кристаллических доменов, которые действуют как физическая сшивка (nod), плотность сшивки увеличивается. Различные типы переходов и релаксаций, связанные со структурой и морфологией каждого образца, были проанализированы методом ДМТА. Изменение модуля накопления (E0) и тангенса угла потерь (tan d) в зависимости от температуры показано на рис. 4 и 5. Данные по термическому переходу также представлены в таблице 3. Образец CPU1 показывает один тепловой переход при 5,1°C, связанный с переходом а-типа (Tg) мягкого сегмента. Образец, приготовленный из чистого ЭПУ2, имеет два тепловых перехода на термограммах ДМТА [16]. Переход при более низкой температуре связан со стеклованием (Tg), а переход при более высокой температуре связан с плавлением кристаллической области мягкого сегмента (Tm). Образец CPU2 показывает только один переход, связанный с Tg мягкого сегмента. Для образцов ЦП3 и ЦП4 назначены два различных перехода, Таблица 3 Данные динамического механического анализа

4,5

3 -100

0,4

0,1

дополнительное взаимодействие водородных связей с аминогруппами и гидроксильными группами, присутствующими в отвержденных пленках. Подготовленные сети состоят из химических поперечных связей и физических поперечных связей, включая зацепления, свободные концы цепей и взаимодействие решетки в кристаллических доменах. Физически эффективная плотность сшивки содержит вклад, обусловленный химическими и физическими сшивками. Это обычно оценивается по измерениям набухания, по значениям модуля в резиноподобной области или по данным деформации напряжения. Физически эффективная плотность поперечных связей в целом выше, чем оценки чисто химических поперечных связей без вклада физических поперечных связей [53–56]. Чтобы лучше понять вклад различных источников физически эффективного сшивания в приготовленные образцы, для оценки плотности сшивания использовали два метода. Сначала определяли плотность поперечных связей (nc) и молекулярную массу между двумя поперечными связями (Mc) методом равновесного набухания по уравнению Флори-Ренера [57,58]. Результаты приведены в табл. 2. Исследование данных табл. 2 показало, что, как и ожидалось, плотность сшивки уменьшается с увеличением массовой доли ЭПУ2. Это было связано с более низким содержанием эпоксидной смолы в ЭПУ2 и, следовательно, с более длинным расстоянием между эпоксидными группами этого форполимера. Таким образом, увеличение количества EPU2 в образцах привело к снижению плотности поперечных связей и увеличению молекулярной массы между двумя поперечными связями. Плотность сшивки приготовленных образцов оценивали также по их модулю упругости в каучукоподобной области с применением уравнения статистической теории упругости каучука [59].]. В этом уравнении E0 – модуль накопления в резиноподобной области, полученный из кривых ДМТА (рис. 4), R

CPU1 CPU2 CPU3 CPU4

0,5

Метод упругости резины

Тангенс угла потерь

3

Код 485

200

Code

tan da

Tgb ( C)

Tm ( C)

CPU1 CPU2 CPU3 CPU4 CPEGc

0. 5 0.46 0.33 0.22 0.14

5.1 0.3 1.5 4.6 2.0

e e 43.2 44.1 51.5

a b c

Высота пика тангенса d. Максимумы пика tan d использовали для определения Tg. Образец изготовлен из чистого EPU2.

H. Yeganeh, P. Hojati-Talemi / Degradation and Stability 92 (2007) 480E489

486 3

CPU1

2,5

Стресс (МПа)

Таблица 5 Поверхностные и булочки Гидрофильфты CPA

4 2

Таблица 5 Поверхностные и болотные гидрофильцы CPA

4 40004 40004. Таблица 5.

Код

Угол контакта

ЦП1 ЦП2 ЦП3 ЦП4

89,1 1,21 79.0 0.95 71.3 1.41 66.0 1.15

CPU3

CPU4

1.5 1

Water uptake (%) 1st day

2nd day

3rd day

4th day

4 20 97 131

4 25 105 131

4 26 111 132

5 27 113 134

0,5

100

штамм (%) Рис. .

соответственно, к Tg и плавлению кристаллической фазы мягких сегментов. Таким образом, кристаллизация мягкого сегмента во многом была связана с составом смеси. Разумно заключить, что в этих смесях не существует двух отдельных фаз ЭФУ1 и ЭФУ2, а отсутствие двух отдельных термических переходов для Тс каждого ЭФУ на следах ДМТА этих образцов свидетельствует о полной смешиваемости ЭФУ1 и ЭФУ2 при разных составах смеси. . Исследование кривой тангенса угла потерь (рис. 5) показывает, что при увеличении массовой доли ЭПУ2 пик тангенса d, связанный с температурой стеклования, немного смещается в сторону более низких температур и приближается к Tg образца на основе чистого ЭПУ2. Однако амплитуда пиков tan d становится меньше по мере увеличения вклада компонента EPU2. Это явление объясняется уменьшением степени свободы сегментной подвижности полимерной цепи в результате увеличения физически эффективной плотности сшивки. Механические свойства ЦП, включая предел прочности при растяжении, модуль и удлинение при разрыве, оценивали по кривым деформации при напряжении (рис. 6), а данные сведены в таблицу 4. Образцы ЦП1 и ЦП2 демонстрируют плавный переход в их поведении при деформации при напряжении, подобный слегка сшитому аморфному материалу. каучуки. Из-за схожей плотности сшивки для этих двух образцов наблюдается сопоставимое поведение. Однако поведение образцов ЦП3 и ЦП4 в отношении напряженно-деформированного состояния меняется, и определяется предел текучести в результате наличия в этих образцах кристаллического домена. Из-за более высокой кристалличности CPU4 этот образец показывает более высокий начальный модуль, прочность на разрыв и более низкое удлинение при разрыве. Эти результаты хорошо согласуются с вязкоупругим поведением образцов, оцененным с помощью ДМТА.

Таблица 4 Данные по механическим свойствам

Поверхностная гидрофильность различных образцов, характеризуемая статическим углом смачивания водой, представлена в таблице 5. Угол смачивания водой находился в диапазоне 89-65°. С увеличением количества ЭПУ2 в смесях наблюдается значительное уменьшение данных по краевому углу. Кроме того, поскольку эти соединения предназначены для работы и разложения в биологической среде, количество молекул воды, проникших в массу полимеров, играет важную роль в их гидролитической деградации. Данные процента водопоглощения в зависимости от времени и типа образцов приведены в таблице 5. Опять же, содержание EPU2 является определяющим фактором количества поглощенной воды. Представленные результаты ясно показывают, что равновесное поглощение воды увеличивается с увеличением содержания EPU2 в образцах. Такое поведение связано с новым взаимодействием водородных связей между молекулами воды и ПЭГ-сегментами EPU2. Разложение CPU1e4 in vitro исследовали в забуференном фосфатом солевом растворе при 37°C, отслеживая изменение веса образцов в зависимости от времени (рис. 7). Стоит отметить, что для оценки биоразлагаемости можно использовать два основных метода, включая измерение молекулярной массы оставшихся полимеров и метод потери массы. Из-за сшитой природы настоящей системы было невозможно растворить оставшиеся полимеры ни в каких растворителях, и поэтому эксклюзионная хроматография и спектроскопия ЯМР 1H не могли быть применены для измерения молекулярной массы и состава оставшихся полимеров. Из-за этого ограничения в настоящей работе за разложением следовал мониторинг потери веса.

45 CPU1

CPU2 CPU3

Потеря веса (%)

CPU4

30 25 20 15

Код

Первоначальный мод (MPA)

)

Elongation at break (%)

CPU1 CPU2 CPU3 CPU4

0.013 0.010 0.059 0.160

0.66 0.72 1.30 2.51

51 70 77 31

5 0

100

Время (день) Рис. 7. Профиль деградации CPU1e4 в зависимости от времени.

120

H. Yeganeh, P. Hojati-Talemi / Polymer Degradation and Stability 92 (2007) 480e489

Скорость деградации образцов CPU1e4 соответствует водопоглощающей способности, причем более быстрая деградация наблюдается у более абсорбирующих полимеров. Образец CPU1 показывает самую низкую скорость разложения, это связано с гидрофобной природой этой полимерной сетки, которая возникает из длинных алифатических углеводородных цепей жирной кислоты, составляющей часть химической структуры касторового масла. Молекулы воды, по-видимому, не могут проникнуть в полимерную сеть и достичь гидролитически лабильных сложноэфирных групп касторового масла. Как показано на фиг. 7, потеря веса вследствие гидролитического разложения увеличивалась по мере увеличения количества содержания EPU2. Возможное объяснение заключается в том, что присутствие большего количества сегментов ПЭГ, полученных из компонента EPU2, обеспечивает большее количество молекул воды вблизи сложноэфирных групп и ускоряет реакцию деградации за счет увеличения числа эффективных столкновений сложноэфирных групп и молекул воды. Кроме того, после растворения некоторых сегментов сетки будет увеличиваться пористость смесей, что приводит к большей площади поверхности для доступа воды к сложноэфирным связям гидрофобного клещевины 9.0003

487

масло, ускоряющее разложение. Тщательный анализ кривых на рис. 7 показывает, что скорость гидролиза увеличивается со временем, что могло быть результатом повышенной гидрофильности сетей за счет образования гидрофильных гидроксильных, аминных и карбоксильных групп на поверхности в процессе деградации. Для оценки как цитотоксичности, так и цитосовместимости образцов использовали тесты клеточных культур. В методе клеточной культуры эффективность клетки исследуется путем сравнения ее с отрицательным контролем. Отрицательный контроль, полистирол культуры клеток ткани в этом эксперименте, представляет собой образец, полностью совместимый с клетками, и его культивируют с основными образцами. Материал считается биосовместимым, если он поддерживает прикрепление и рост клеток. На рис. 8 представлены оптические микрофотографии Л-9.Взаимодействие клеток 29 фибробластов с отрицательным контролем, CPU1, CPU2, CPU3 и CPU4. Оценка морфологии клеток показывает, что клетки выживали и росли на дне всех лунок с веретенообразной морфологией в течение полных 7 дней

Рис. 8. Фотографии взаимодействия клеток L-929 с образцами пленок.

488

H. Yeganeh, P. Hojati-Talemi / Polymer Degradation and Stability 92 (2007) 480e489

Рис. 9. Фотографии клеточного ответа клеток L-929 на поверхность пленок после окрашивания Гимза.

, и ни один из полимеров, по-видимому, не выделял каких-либо токсичных или ингибирующих выщелачивателей, поскольку клетки росли до слияния во всех лунках. Прикрепление и распространение клеток исследуют после окрашивания клеток фибробластов, культивируемых на поверхности образцов CPU1e4. Как видно из рис. 9, для более гидрофобных образцов ЦП1 и ЦП2 количество прилипших клеток больше, но, по-видимому, они предпочитали прилипать друг к другу, а не расти на поверхности. Однако для более гидрофильных образцов CPU3 и CPU4 количество прилипших клеток меньше, но они уплощены на поверхности и имеют более веретенообразную морфологию. 4. Заключение Новый полиуретан с концевыми эпоксидными группами с использованием сырья на основе возобновляемых ресурсов, касторового масла, был приготовлен и смешан с различными весовыми процентами полиуретана с концевыми эпоксидными группами на основе ПЭГ. Механические свойства смесей были улучшены за счет увеличения содержания ЭПУ2. Поверхностная и объемная гидрофильность и, следовательно, скорость гидролитического разложения увеличиваются с увеличением содержания EPU2. Осмотр Л-9Взаимодействие клеток 29 фибробластов с приготовленными образцами показало их нетоксичность. Смачиваемость поверхности была одним из факторов, определяющих уровень цитосовместимости образцов. Ссылки [1] Lelah MD, Cooper SL. Полиуретаны в медицине. Бока-Ратон, Флорида: CRC Press; 1986. [2] Planck H, Syre I, Dauner M, Egbers G. Полиуретан в биомедицинской инженерии. Амстердам: Elsevier Science; 1987.

[3] Nayak P, Mishra DK, Sahoo KC, Pati NC, Jena PK, Lenka S, et al. J Appl Polym Sci 2001; 80: 1349. [4] Гуан Дж., Фудзимото К.Л., Сакс М.С., Вагнер В.Р. Биоматериалы 2005;26:3961. [5] Брюин П., Смегдинга Дж., Пеннингс А.Дж., Йонкман М.Ф. Биоматериалы 1990;11:291. [6] Град С., Купчик Л., Горна К., Гоголевский С., Алини М. Биоматериалы 2003; 24:5163. [7] Galletti G, Gogolewski S, Ussia G, Faruggia F. Ann Vasc Surg 1989; 3: 236. [8] Warrer K, Karring T, Nyman S, Gogolewski S. J Clin Periodontol 1992; 19:633. [9] Zhang J, Doll BA, Beckman EJ, Hollinger JO. J Biomed Mater Res 2003;67A:389. [10] Heijkants RGJC, VanCalck RV, DeGroot JH, Pennings AJ, Schouten AJ, VanTienen TG, et al. J Mater Sci Mater Med 2004; 15: 423. [11] Махкам М., Шарифи-Санджани. Полим Деград Стаб 2003;80:199. [12] Говард Г.Т. Int Biodeterior Biodegradation 2002;49:245. [13] Окада М. Prog Polym Sci 2002; 27:87. [14] Чандра Р., Рустги Р. Prog Polym Sci 1998; 23:1273. [15] Павлова М., Драганова М. Биоматериалы 1993;14:1024. [16] Yeganeh H, Jamshidi H, Jamshidi S. Polym Int 2006; 56(1):41. [17] Yeganeh H, Lakouraj MM, Jamshidi S. J Polym Sci Part A Polym Chem 2005; 54:754. [18] Gorna K, Gogolewski S. Biomed Mater Res 2002;60:592. [19] Гуань Дж., Сакс М.С., Бекман Э.Дж., Вагнер В.Р. Биоматериалы 2004; 25:85. [20] Килма Дж., Сеппала Дж. В. Макромолекулы 1997;30:2876. [21] Ли С.И., Ю.С., Ли Ю.С. Полим Деград Стаб 2001;72:81. [22] Гуан Дж., Сакс М.С., Бекман Э.Дж., Вагнер В.Р. J Biomed Mater Res 2002; 61:493. [23] Тан Ю.В., Лабоу Р.С., Ревенко И., Сантерре Дж.П. J Biomater Sci Polym Ed 2002; 13:463. [24] Уяма Х. , Кувабара М., Цудзимото Т., Кобаяши С. Биомакромолекулы 2003; 4:211. [25] Цудзимото Т., Уяма Х., Кобаяши С. Макромолекулы 2004; 37:1777. [26] Biermann U, Friedt W, Lang S, Luhs W, Machmuller G, Metzger JO, et al. Angew Chem Int Ed 2000; 39:2206.

Х. Егане, П. Ходжати-Талеми / Разложение и стабильность полимеров 92 (2007) 480e489 [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42]

Хатчинсон Г.Х. Surf Coat Int 2002;85(B1):1. Hill K. Pure Appl Chem 2000;72:1255. Петрович З.С., Чжан В., Джавни И. Биомакромолекулы 2005; 6:713. Окимен Ф.Е., Павитран С., Бакаре И.О. Eur J Lipid Sci Technol 2005; 107:330. Эрен Т, Кусефоглу Ш. J Appl Polym Sci 2004; 91:4037. Петрович З.С., Го А., Чжан В. Дж. Полихимия, часть A, Polym Chem 2000; 38:4062. Бабер ТМ, Ву ДТ, Лира СТ. J Chem Eng Data 2002; 47:1502. Йегане Х., Мехдизаде М.Р. Евро Полим Дж. 2004; 40:1233. Тран Н.Б., Виалле Дж., Фам К.Т. Полимер 1997;38:2467. Златанич А., Лава С., Чжан В., Петрович З.С. J Polym Sci Part B Polym Phys 2004;42:809. Суреш К.И., Тачил Э.Т. Angew Makromol Chem 1995; 224:55. Кьеллини Э., Чинелли П., Кьеллини Ф., Имам С.Х. Macromol Biosci 2004; 4:218. Шогрен Р.Л., Петрович З.С., Лю З., Эрхан С.З. J Polym Environ 2004; 12:173. Zhang L, Chen P, Huang J, Yang G, Zheng L. J Appl Polym Sci 2003; 88:422. Чжан Л., Чжоу Дж., Хуан Дж., Гонг П., Чжоу К., Чжэн Л. и др. Ind Eng Chem Res 1999; 38:4284. Гонг П., Чжан Л. Ind Eng Chem Res 1998; 37:2681.

489

[43] Chen Y, Zhang L, Deng R, Liang H. J Appl Polym Sci 2006; 101:953. [44] Lu Y, Tighzert L, Dole P, Erre D. Polymer 2005;46:9863. [45] Кумар Н.С., Джаябалан М. Trend Biomat Art Organs 1992; 6:33. [46] Томас В., Джаябалан М., Сандхья С. Дж. Приложение Biomater 2000; 15:86. [47] Сзелест-Левандовска А., Масиуланис Б., Клоке А., Гласмахер Б. J Biomater Appl 2003; 17:221. [48] Zanetti-Ramos B, Soldi V, Lemos-Senna E, Brosali R. Macromol Symp 2005; 229:234. [49] Шейх Н., Мирзаде Х., Катбаб А.А. Иран Полим Дж. 2001; 10:3. [50] Джаябалан М., Лизимол П. П. Bull Mater Sci 1997;20:727. [51] Lee H, Neville K. Справочник по эпоксидной смоле. Нью-Йорк: McGraw-Hill Co; 1967. с. 4e18 [глава 4]. [52] Yeganeh H, Lakouraj MM, Jamshidi S. Eur Polym J 2005; 41:2370. [53] Кэмпбелл Д.С., Чепмен А.В. J Nat Rubber Res 1990; 5:246. [54] Мур К.Г., Уотсон В.Ф. J Polym Sci 1956; 19:237. [55] Mullins L. J. Appl Polym Sci 1959; 2:1. [56] Hagen R, Salmen L, Stenberg B. J Polym Sci Part B Polym Phys 1996; 34:1997. [57] Семсарзаде М.А., Наварчян А.Х. J Appl Polym Sci 2003; 90:963. [58] Эбдон Дж.Р. Полимер 1984;25:1633. [59] Трелоар ЛРГ. Физика упругости резины. Лондон: Издательство Оксфордского университета; 1949. с. 66.

Устойчивое развитие | Бесплатный полнотекстовый | Исследование влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий — на основе перспектив корпоративных инвестиционных и финансовых решений

1. Введение

Экономика Китая добилась всемирно известных достижений за последние 40 лет, но в долгосрочной перспективе Экстенсивная модель экономического развития увеличила нагрузку на экологическую среду. Разрыв ситуации «того или иного» между экономикой и окружающей средой является важной частью построения экономико-экологической цивилизации. Для достижения беспроигрышной ситуации в экономическом развитии и охране окружающей среды необходимо улучшить способность предприятий к «зеленым» инновациям. В отличие от прямого участия в экологическом управлении и инвестициях в охрану окружающей среды, «зеленые» инновации могут не только уменьшить загрязнение окружающей среды предприятиями и улучшить экологические показатели, но, что более важно, «зеленые» инновации являются ключом для предприятий к производству «зеленых» дифференцированных продуктов, стимулированию нового рыночного спроса и эффективному повысить свою зеленую конкурентоспособность.

Однако зависимость исключительно от рынка затрудняет эффективное содействие улучшению потенциала зеленых инноваций предприятий и решение дилеммы улучшения качества окружающей среды и качественного экономического развития. В практике рыночной экономики охрана окружающей среды и экономическое развитие часто проявляются в противоречиях. Экономический рост не может эффективно решить проблему деградации окружающей среды. Более того, из-за негативных внешних эффектов экологических проблем, вызванных характером общественных благ экологических ресурсов, наличием оппортунизма микроэкономических субъектов и долгосрочной высокоэнергетической моделью экономического роста Китая, существует преимущество первопроходца в не -зеленое производство и его технологические исследования и разработки в условиях свободной рыночной экономики. Недостаточно мотивации для предприятий, самостоятельно осуществляющих «зеленое» производство и исследования и разработки в области «зеленых» технологий. Поэтому трудно эффективно решить сам рыночный механизм для стимулирования «зеленых» инноваций предприятий, и проблему несостоятельности рынка необходимо решать за счет государственного вмешательства.

В целях улучшения способности предприятий к «зеленым» инновациям для содействия качественному развитию экономики правительства сформулировали большое количество политик экономического регулирования. Однако из-за сложной и нестабильной глобальной экономической ситуации и замедления внутреннего экономического роста китайское правительство часто корректирует макроэкономическую политику, и неопределенность экономической политики растет. Опираясь на индекс неопределенности экономической политики (EPU), построенный Бейкером [1], можно обнаружить, что индекс неопределенности экономической политики Китая был выше в 2001–2003, 2008–2009 гг., 2012–2013, 2016–2018 и 2019–2020 гг. (как показано на рис. 1). Высокий показатель с 2001 по 2003 год был вызван реформой государственных предприятий, рядом мер политики, введенных правительством в ответ на финансовый кризис в Юго-Восточной Азии, и экономическим спадом, вызванным атипичной пневмонией. Когда в 2008–2009 годах разразился мировой финансовый кризис, китайское правительство запустило «План четырех триллионов», чтобы избежать серьезной экономической рецессии. После этого, чтобы справиться с наложением трех фаз: «период сдвига скорости экономического роста, период боли структурной перестройки и период переваривания политики раннего стимулирования», правительство реализовало ряд политик, таких как «массовое предпринимательство, массовые инновации». , «три снижения курса» и так далее. Частое введение различных политик увеличило неопределенность экономической политики. Рост индекса неопределенности политики в 2012–2013 гг. был вызван постоянной корректировкой экономической политики, вызванной сменой правительства. В период 2016–2017 гг., чтобы лучше справляться с понижательным давлением переходной экономики и сложной политической и экономической ситуацией внутри страны и за рубежом, правительство сформулировало ряд политик в отношении импорта и экспорта, снижения затрат предприятий и улучшение развития производства, что не только приносит пользу предприятиям, но и увеличивает неопределенность экономической политики. В 2019 году–2020 г., вспышка COVID-19, нарушение глобальных цепочек поставок и стагнация международной торговли привели к ряду ответных политических мер. Эта политика увеличила неопределенность экономической политики, смягчив экономический спад в Китае.

Макроэкономическая политика повлияет на предпочтения предприятий в отношении риска и инвестиционного и финансового поведения. Такие инвестиции особенно характерны для «зеленого» инновационного поведения предприятий: большие суммы инвестиций, длительный период окупаемости и большая неопределенность результатов. Поэтому инвестиционный риск высок. Несоответствие между прибылью и риском приведет к отсутствию инновационной мотивации и снижению инновационной способности. Эффективная макроэкономическая политика может снизить риск «зеленых» инвестиций и повысить отдачу от «зеленых» инвестиций, способствуя тем самым готовности предприятий к инновациям. Однако с ростом неопределенности экономической политики увеличиваются внешние экологические риски, с которыми сталкиваются предприятия [2,3]. Это повлияет на ожидания предприятий в отношении будущих доходов и, таким образом, повлияет на их выбор инвестиционного поведения. Таким образом, рост неопределенности макроэкономической политики окажет важное влияние на поведение предприятий в области «зеленых» инноваций.

Влияет ли растущая степень неопределенности макроэкономической политики на поведение предприятий в области «зеленых» инноваций? Если да, то как? Многие ученые в стране и за рубежом обсуждали этот вопрос и сформировали большое количество результатов исследований. Некоторые ученые считают, что неопределенность экономической политики будет препятствовать внедрению зеленых инноваций [2,4]. Однако некоторые ученые считают, что неопределенность экономической политики может стимулировать предприятия к инновациям и повышению их инновационной способности [5,6,7]. Таким образом, не было достигнуто единого мнения о том, как неопределенность макроэкономической политики влияет на поведение предприятий в области «зеленых» инноваций. Это также является отправной точкой данной статьи и отправной точкой исследования. Какова связь между неопределенностью экономической политики и «зелеными» инновациями предприятий? Каковы смягчающие переменные, влияющие на взаимосвязь между неопределенностью экономической политики и способностью фирм к «зеленым» инновациям? Как определить периодичность корректировки экономической политики для повышения уровня «зеленых» инноваций предприятий? Эти три вопроса обсуждаются, и создается структура исследования для выяснения существенного влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий.

В отличие от предыдущих исследований, в которых основное внимание уделялось влиянию изменений макроэкономической политики на национальном уровне на поведение предприятий с точки зрения всей страны, в данной статье для измерения частоты экономических изменения политики. Местные органы власти каждой провинции и города имеют определенные полномочия по выработке политики, и были сформулированы различные местные правила. На предприятия не только влияет национальная экономическая политика, но они также должны соблюдать экономическую политику, установленную провинциальными и муниципальными органами власти. Изменения региональной экономической политики, несомненно, окажут влияние на инвестиционное поведение местных предприятий. С изменением экономических условий и структуры промышленности неодинакова и неопределенность экономической политики в разных регионах. Влияет ли неопределенность региональной экономической политики на «зеленые» инновации предприятий? Есть ли разница во влиянии неопределенности региональной экономической политики и неопределенности национальной макроэкономической политики на предприятие «зеленых» инноваций? Какие изменения в политике оказывают более сильное влияние на корпоративные экологически чистые инновации? Дискуссия по этому вопросу может обогатить сферу исследования неопределенности экономической политики. Измерение неопределенности экономической политики с разных точек зрения повысит глубину исследования неопределенности экономической политики, что также является основным вкладом данной статьи.

На основе китайских компаний, котирующихся на акциях категории А, с 2008 по 2019 год в качестве исследовательских образцов, индекс Бейкера, основанный на новостных СМИ и сетевой информации, используется для измерения неопределенности национальной экономической политики, а официальный биржевой индекс основан на сложной сети. используется для измерения неопределенности экономической политики в городах уровня префектуры. Обнаружено, что существует перевернутая U-образная зависимость между неопределенностью экономической политики и способностью фирм к «зеленым» инновациям. Неопределенность экономической политики может не только улучшить способность предприятий к «зеленым» инновациям за счет поощрения инвестиций предприятий в НИОКР, но и вызвать колебания во внешней среде предприятий, что оказывает негативное влияние на экономическую среду предприятий и препятствует «зеленым» инновациям предприятий. Таким образом, неопределенность экономической политики оказывает как «стимулирующий эффект», так и «тормозящий эффект» на «зеленые» инновации предприятий. Результаты обогащают исследования взаимосвязи между неопределенностью экономической политики и зелеными инновациями. Сравнивая влияние неопределенности национальной макроэкономической политики и неопределенности региональной экономической политики на «зеленые» инновации фирм, было обнаружено, что индекс неопределенности национальной макроэкономической политики в основном находится в левой части перевернутой U-образной формы, что может способствовать способности фирм к «зеленым» инновациям. Однако слишком частые изменения в региональной экономической политике будут сдерживать способность предприятий к «зеленым» инновациям. Поэтому в настоящее время национальная макроэкономическая политика Китая играет более очевидную роль в продвижении предприятия зеленых инноваций. Местные органы власти должны повысить стабильность экономической политики и уменьшить частые изменения экономической политики. В этой статье измеряется влияние неопределенности экономической политики на предприятие «зеленых» инноваций на национальном и региональном уровнях, что делает исследование неопределенности экономической политики более полным и подробным.

В отличие от предыдущих исследований, в которых основное внимание уделялось макроэкономической перспективе, в данной статье дополнительно анализируется влияние выбора поведения фирм на взаимосвязь между неопределенностью экономической политики и экологическими инновациями фирм с микроперспективы решений фирм об инвестициях и финансировании. Выявлено, что влияние неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации более очевидно для предприятий с низким уровнем финансовых ограничений и предприятий с низким уровнем финансирования.

Исследование в этой статье может более всесторонне изучить влияние неопределенности экономической политики на зеленые инновации предприятий, а также предоставить теоретическую основу и пространство для выбора политики для правительства, чтобы уточнить частоту регулирования макроэкономической политики для стимулирования жизнеспособности предприятий и стимулировать инвестиции предприятий в зеленые инновации.

2. Обзор литературы

Неопределенность экономической политики относится к тому факту, что хозяйствующие субъекты не могут с уверенностью предсказать, будет ли, когда и как правительство изменит экономическую политику [8]. С момента начала мирового финансового кризиса в 2008 году мировая экономика неоднократно колебалась. Чтобы справиться со сложными экономическими, политическими, финансовыми и другими аспектами окружающей среды, правительства начали часто проводить различные экономические политики, что привело к неопределенности экономической политики, а неопределенность политики, вызванная частой корректировкой политики, привлекала внимание все большего числа ученых.

2.1. Теоретическая основа неопределенности экономической политики, влияющей на «зеленые» инновации предприятий

Ученые часто изучают, как макроэкономическая неопределенность влияет на макроэкономику и микропредприятия, основываясь на трех теориях реальных вариантов, компенсации риска и вариантов роста.

2.1.1. Теория реальных опционов

Теория реальных опционов чаще всего используется при обсуждении неопределенности и экономического роста. Бернанке считал, что инвестиционное поведение предприятия можно рассматривать как ряд вариантов: когда инвестиционное поведение необратимо, предприятию необходимо взвесить затраты и выгоды между инвестированием «сейчас» и ожиданием лучших инвестиционных возможностей в будущем [9].]. С точки зрения теории физических опционов, когда возрастает неопределенность будущего, для предприятий более ценным является решение отложить инвестиции, поскольку в период ожидания предприятия могут получить больше информации о будущем, чтобы избежать возможных больших потерь. [10,11]. Таким образом, неопределенность экономической политики приведет к значительному сокращению инвестиций и объема производства как на макро-, так и на микроуровне.

На макроуровне неопределенность приведет к сокращению инвестиций и объема производства. Шоки неопределенности оказали значительное тормозящее влияние на рост ВВП и инвестиции в США [12,13]. Бейкер и др. построил индекс неопределенности экономической политики и обнаружил, что неопределенность экономической политики приведет к сокращению выпуска [1].

Для микропредприятий неопределенность экономической политики означает, что риски внешней среды, с которыми сталкиваются предприятия, увеличиваются [2,3] и банковские кредитные риски [14], что приводит к крайне осторожному отношению к инвестициям. Хеджировать внешние риски можно за счет сокращения расходов на НИОКР [4] и сокращения инвестиций [8]. Блум обнаружил, что, основываясь на теории физических опционов, из-за характеристик крупных инвестиций в НИОКР, длительного цикла и высокого риска, с увеличением политической неопределенности предприятия будут более осторожными в отношении инвестиций в НИОКР [15].

2.1.2. Теория вариантов роста

Теория вариантов роста обычно используется для объяснения образования интернет-пузыря в США с конца 20 века до начала 21 века [16]. Суть заключается в сравнении затрат и выгод. Согласно этой теории, экономическая система полна неопределенности, но эта неопределенность будет способствовать инвестициям, тем самым способствуя экономическому росту. Для таких отраслей, как Интернет, самая большая потеря инвестиций компании — это их стоимость, но как только инвестиции будут успешными, прибыль компании в несколько раз превысит их стоимость. Соблазн такой высокой прибыли увеличивает спекулятивные инвестиции. Поскольку для преобразования инвестиций в производственные мощности требуется период времени, эти инвестиции можно рассматривать как «колл-опцион», приобретаемый предприятием. Бар-Илан и Стрейндж нашли эмпирические доказательства вариантов роста [17]. Они считали, что для некоторых отраслей повышенная неопределенность значительно увеличит ожидаемую прибыль. Атансов использовал выборы губернатора США для измерения политической неопределенности [5]. Исследования показали, что политическая неопределенность оказывает положительное влияние на корпоративные инновации, особенно в отраслях, которые являются политически чувствительными и трудными для инноваций. Эффект продвижения особенно очевиден. Крафт и др. обнаружили, что варианты роста очень важны для объяснения инвестиционного поведения инновационных компаний [18]. Они обнаружили, что при увеличении неопределенности этот тип компаний будет увеличивать расходы на НИОКР и позволит предприятиям получать высокую прибыль в будущем. Мэн и Ши изучили взаимосвязь между неопределенностью экономической политики и инвестициями предприятий в НИОКР в модели DSGE и обнаружили, что инвестиции предприятий в НИОКР положительно связаны с неопределенностью экономической политики, и чем выше предпочтение риска для предприятий, тем большую роль играет неопределенность экономической политики. очевидна роль в поощрении инвестиций в НИОКР [6]. Гу и др. выделил эффект отбора и стимулирующее влияние неопределенности экономической политики на инновации предприятий и обнаружил, что неопределенность экономической политики влияет на инвестиции в НИОКР и объем патентных заявок компаний, зарегистрированных на бирже, которые различаются для предприятий с разными правами собственности или отраслями [7]. Рао и др. обнаружили, что во времена высокой неопределенности предприятия будут уделять больше внимания рыночным факторам, тем самым повышая эффективность своих инвестиций [19].].

2.1.3. Теория компенсации риска

В экономике инвесторы должны получать компенсацию за принятие риска посредством премии за риск. Высокая неопределенность, как правило, увеличивает премию за риск, что еще больше увеличивает стоимость финансирования. В последние годы в большом количестве теоретической литературы доказано, что увеличение неопределенности приведет к увеличению стоимости заимствований, усилит степень финансовых ограничений предприятий и, таким образом, повлияет на экономический рост [20,21]. Илут и Шнайдер предложили модель «неоднозначного бизнес-цикла». Они определили группу институтов, которые были крайне не уверены в будущем, и обнаружили, что когда неопределенность возрастает, эти институты сокращают свои инвестиции и потребление, что, в свою очередь, влияет на экономический рост [22].

2.2. Влияние неопределенности экономической политики на корпоративные зеленые инновации

Ученые придерживаются противоположного мнения относительно влияния неопределенности экономической политики на корпоративные зеленые инновации. Во-первых, это теория подавления. Некоторые ученые считают, что усиление неопределенности экономической политики снизит мотивацию предприятий к зеленым инновациям и инновационную способность [2,3,14]. Хулио и Юк использовали официальные биржи в качестве прокси-переменной неопределенности экономической политики [23]. Исследование показало, что неопределенность экономической политики повлияла на деловые операции и принятие решений, тем самым препятствуя корпоративным инвестициям в НИОКР. Бхаттачарья и др. использовали объем патентов для измерения инновационной деятельности в своих исследованиях и время национальных выборов для измерения периодов политической неопределенности [4]. Они провели исследование данных из 43 стран, и результаты показали, что количество запатентованных изобретений увеличивалось с ростом политической неопределенности, а политическая неопределенность оказывает тормозящее влияние на инновации. Ли использовал индекс неопределенности экономической политики, исследованный Baker et al. для измерения неопределенности экономической политики [24]. В результате исследований был сделан вывод, что рост неопределенности экономической политики будет препятствовать корпоративным инвестициям в НИОКР. Тан и Чжан в своем эмпирическом исследовании пришли к выводу, что неопределенность экономической политики будет препятствовать корпоративным инвестициям в НИОКР посредством двух передаточных механизмов: реальных опционов и финансовых трений [25].

Тем не менее, некоторые ученые считают, что улучшение корпоративных инновационных возможностей может повысить конкурентоспособность основных корпораций и смягчить негативное влияние неопределенности экономической политики. Таким образом, неопределенность экономической политики может стимулировать компании к инновациям и расширению корпоративных инновационных возможностей. Атансов использовал выборы губернатора США для измерения политической неопределенности. В ходе исследований было установлено, что политическая неопределенность оказывает положительное влияние на корпоративные инновации, особенно в политически чувствительных и сложных для инноваций отраслях [5]. Эффект продвижения особенно очевиден. Мэн и Ши провели эмпирическое исследование на основе данных листинговых компаний Китая за 2009 год.по 2015 г. [6]. Результаты показали, что политическая неопределенность положительно влияет на корпоративные инновации, а политическая неопределенность будет побуждать предприятия искать собственное развитие. Гу и др. изучали стимулирующий эффект и селекционный эффект неопределенности политики на предприятия на основе данных листинговых компаний Китая [7]. Исследование показало, что неопределенность политики может положительно повлиять на ввод и выпуск инноваций предприятиями. На взаимосвязь влияют такие факторы, как особенности отрасли компании и государственные субсидии.

Некоторые авторы считали, что неопределенность экономической политики и инновации предприятий совместно подвержены «стимулирующим эффектам» и «ингибирующим эффектам». Лю и Хуан изучили панельные данные листинговых компаний в стратегических развивающихся отраслях Китая с 2013 по 2018 год и обнаружили, что существует U-образная связь между неопределенностью экономической политики и корпоративными инновационными возможностями, а предпочтения правительства в области инноваций имеют негативный регулирующий эффект [26].

2.3. Сводка литературы

В существующей литературе ученые в стране и за рубежом провели углубленное исследование факторов, влияющих на корпоративные инновационные возможности и влияние неопределенности экономической политики, сформировав множество результатов исследований. Однако исследования того, как неопределенность экономической политики влияет на способность предприятий к «зеленым» инновациям, начались относительно поздно. Существуют следующие проблемы.

2.3.1. Непоследовательные выводы исследований

О взаимосвязи между неопределенностью экономической политики и корпоративными зелеными инновациями ученые пришли к противоречивым выводам. Ученые, придерживающиеся положительного мнения, считают, что неопределенность экономической политики будет стимулировать предприятия к внедрению «зеленых» инноваций и смягчать негативное влияние изменений внешней среды. Ученые, придерживающиеся негативного мнения, считают, что усиление неопределенности экономической политики сделает макроэкономическую ситуацию непредсказуемой, задержит решения бизнес-операторов в области НИОКР и инноваций и затормозит «зеленые» инновации предприятий. Некоторые ученые считают, что неопределенность экономической политики представляет собой U-образную зависимость под комбинированным эффектом стимулирования и торможения.

2.3.2. Несколько исследований механизма влияния

Существует относительно мало исследований механизма влияния между неопределенностью экономической политики и корпоративными зелеными инновациями. Немногие ученые обратили внимание на путь передачи и механизм влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий с микроперспективы. Способность предприятия к инновациям является результатом совместного действия микрофакторов, таких как принятие инвестиционных решений предприятием и масштабы финансирования. Таким образом, с микроперспективы важно выяснить механизм воздействия между неопределенностью экономической политики и предприятием «зеленых» инноваций путем изучения влияния повышенной неопределенности на выбор инвестиционного поведения и финансовые ограничения предприятий, а затем на инновационная способность предприятий.

Таким образом, на основе предыдущих исследований в этой статье подробно исследуется влияние неопределенности экономической политики на способность компании к «зеленым» инновациям, изучается механизм ее воздействия с двух аспектов корпоративных инвестиций и финансирования, а также обогащаются исследования в этой области.

3. Влияние неопределенности экономической политики на корпоративные зеленые инновации

Прежде всего, когда неопределенность экономической политики находится в разумных пределах, это будет способствовать улучшению инновационных возможностей предприятия. (1) Корпоративная инновационная деятельность может рассматриваться как вариант. Варианты роста считают, что корпоративные инвестиции не только сосредоточены на краткосрочных выгодах, которые инвестиционное поведение приносит компании, но также уделяют больше внимания долгосрочному развитию компании. Инновации являются важным средством повышения конкурентоспособности предприятия и важным источником сверхприбылей для предприятия. Когда возрастает неопределенность экономической политики, увеличивается неопределенность рыночной среды, с которой сталкиваются компании. Частота колебаний корпоративной стоимости также увеличивается, и корпоративная стоимость, вероятно, снизится. В этом случае многие компании склонны брать на себя ведущую роль в инновационных инвестициях, захвате доли рынка и повышении конкурентоспособности. (2) С точки зрения корпоративных фондов, когда возрастает неопределенность политики, внешняя операционная среда компании сталкивается с большей неопределенностью. Из-за механизма предотвращения сбережений компании, как правило, сокращают свои финансовые активы и хранят больше наличных денег. При этом в целях повышения конкурентоспособности компании часто направляют часть своих средств на инновационные исследования и разработки, а также увеличиваются их инновационные возможности. Таким образом, рост неопределенности экономической политики повысит рыночные риски, с которыми сталкиваются предприятия, и предприятия часто будут увеличивать свои инвестиции в инновации, расширять свои инновационные возможности, быстро занимать рынок и повышать свою конкурентоспособность. Неопределенность в экономической политике повысит возможности корпоративных инноваций.

Однако, когда неопределенность экономической политики продолжает расти до определенного уровня, это будет иметь сдерживающий эффект на корпоративные инновации. (1) Основываясь на теории реальных опционов, с точки зрения ожидания вариантов, когда неопределенность экономической политики продолжает расти, неопределенность внешней среды резко возрастет, что приведет к увеличению стоимости ожидания опционов. Со временем будет предоставляться все более эффективная информация, и компании будут принимать решения откладывать инвестиции. Из-за наличия инвестиционной необратимости и проблем принципала-агента, когда неопределенность экономической политики высока, внешняя среда предприятия сбивает с толку и руководителям предприятия трудно прогнозировать будущее развитие предприятия. В целях максимизации собственных интересов менеджеры предпочтут сократить инновационные инвестиции и часто инвестируют средства в проекты, которые им наиболее выгодны. (2) Достаточные средства являются важной гарантией инновационной деятельности. Когда неопределенность экономической политики продолжает расти, трения на финансовых рынках и риск внешних поставщиков капитала для предприятий возрастают, что, в свою очередь, приведет к увеличению затрат на корпоративное финансирование. Когда экономическая политика неопределенна, банки не могут точно оценить риск и доходность кредита на рынке, поэтому они будут выбирать более консервативную кредитную политику. Эти неблагоприятные факторы увеличат финансовые трудности предприятий и заставят предприятия сокращать свои инвестиции в инновации, что оказывает сдерживающее воздействие на инновации. (3) По мере увеличения неопределенности экономической политики возрастают рыночные риски, а сама корпоративная инновационная деятельность сопряжена с определенными рисками. Наложение рисков приведет к более негативным последствиям для компаний, и некоторые компании предпочтут сократить свои инвестиции в инновации. Следовательно, слишком высокая неопределенность в экономической политике также будет препятствовать корпоративным «зеленым» инновациям.

Подводя итог, можно сказать, что неопределенность экономической политики не только стимулирует корпоративные инвестиции в НИОКР для продвижения корпоративных инновационных возможностей, но также препятствует корпоративным «зеленым» инновациям из-за рисков, вызванных неопределенностью политики. Связь между неопределенностью экономической политики и «зелеными» инновациями предприятий при совместном воздействии механизма подавления и механизма поощрения может быть нелинейной, как показано на рис. 2. При низком уровне неопределенности экономической политики флуктуации бизнес-среды и финансовые ограничения, с которыми сталкиваются предприятия, относительно невелики, а стимулирующий эффект неопределенности политики для предприятий компенсирует неблагоприятные последствия неопределенности политики. Неопределенность экономической политики способствует корпоративным инновациям. По мере дальнейшего роста неопределенности экономической политики рыночные риски и финансовые ограничения, с которыми сталкиваются предприятия, еще более возрастают. По мере увеличения неопределенности экономической политики инновации предприятий будут тормозиться. Существует перевернутая U-образная связь между неопределенностью экономической политики и инновационной способностью предприятия, которая сначала способствует, а затем препятствует.

4. Дизайн исследования влияния неопределенности экономической политики на корпоративные зеленые инновации

4.1. Выборка выборки и источники данных

В этой статье в качестве исследовательской выборки для изучения влияния неопределенности экономической политики на корпоративные «зеленые» инновации в этой статье выбраны финансовые данные китайских компаний, котирующихся на акциях класса А, за период с 2008 по 2019 год. На исходных данных проводится следующая обработка: 1) исключение выборки предприятий со специальной обработкой, такой как СТ и СТ* за период наблюдения. Годовая прибыль таких предприятий постоянно теряется и, вероятно, может быть исключена из списка. Такие аномальные финансовые данные предприятий окажут влияние на результаты эмпирической проверки. (2) Исключение выборок компаний, прошедших проверку в течение периода наблюдения. Годовая чистая прибыль компании этого типа теряется в течение трех лет подряд, и акции будут приостановлены. Аномальные финансовые данные компании такого типа повлияют на результаты эмпирического теста. (3) Исключение из выборки компаний финансового и страхового секторов. Модель прибыли этого типа компаний отличается от моделей других отраслей, а отражение корпоративных инновационных возможностей отличается от обычных компаний. Финансовые данные этого типа компаний влияют на точность эмпирических результатов. (4) Исключение выборки компаний с отсутствующими важными финансовыми данными. Финансовые данные таких компаний влияют на точность эмпирических результатов. В итоге было получено 2356 выборок предприятий и 12 141 единица данных. Корпоративные финансовые данные в основном были получены из базы данных Wind и базы данных CSMAR, а также были дополнены такими веб-сайтами, как Sina Finance и Juchao Information. Чтобы уменьшить влияние выбросов, в этой статье для всех переменных используется выигрыш в 1%, а для уменьшения эндогенности объясняющие переменные и все контрольные переменные обрабатываются с отставанием на один период.

4.2. Выбор переменной

4.2.1. Объясненные переменные

Корпоративные зеленые инновации (ЗИ) измеряются логарифмом числа корпоративных зеленых патентных заявок плюс один. Учитывая, что научно-исследовательская деятельность предприятий имеет высокую степень неопределенности, инвестиции не обязательно означают наличие выпуска. По сравнению с инвестициями в НИОКР выпуск инноваций более интуитивно отражает инновационную способность предприятия. Поскольку использование индикаторов «зеленых» патентов может эффективно устранить влияние других факторов (таких как субсидии на инновации и другие политики) на инновации предприятий, помимо политики регулирования окружающей среды [27], а также из-за временной задержки в процессе выдачи патентов и патентов в соответствии с влияние человеческих факторов, таких как предпочтения уполномоченных экспертов, количество патентных заявок может действительно отражать уровень инноваций предприятий больше, чем количество выданных заявок. Поэтому в этой статье количество заявок на зеленый патент от предприятий плюс один взято как логарифм, чтобы отразить уровень зеленых инноваций предприятий.

4.2.2. Независимые переменные

Неопределенность экономической политики (EPU) в настоящее время сосредоточена на трех методах. Один основан на измерении средств массовой информации и сетевой информации. Выбирая влиятельные газеты, в месяц для каждой газеты, мы провели поиск, используя поисковые слова, связанные с экономикой и политической неопределенностью, согласно сообщениям СМИ в статистике частотности слов, а также к ожидаемым изменениям налоговых положений макроэкономического прогноза отклонение на три показатели для измерения неопределенности экономической политики и стандартизированной обработки и построения индекса неопределенности экономической политики [1,28,29]. Во-вторых, измерить, есть ли неопределенность, основанная на смене высших государственных чиновников [2,3]. В-третьих, следует рассмотреть, может ли неопределенность макроэкономических и финансовых рынков оказывать широкое влияние; некоторые ученые будут предсказывать изменчивость или волатильность как неопределенность, используя волатильность экономических и финансовых переменных, изменения доходности фондового рынка или уровень прибыли поперечной дискретной степени неопределенности в качестве прокси-переменной для косвенного измерения неопределенности экономической политики [30]. ,31].

Волатильность экономических и финансовых переменных или перекрестная дисперсия как мера неопределенности экономической политики проста в использовании и расчете, но она содержит немакроэкономические основы, такие как неприятие риска, эффект заемных средств и межфирменная неоднородность. Даже если экономическая политика не изменится, эти немакроэкономические фундаментальные факторы все равно могут привести к изменениям волатильности или межсекторальной дисперсии экономических и финансовых переменных. Следовательно, в этом смысле условная волатильность или дисперсия не равна неопределенности. Таким образом, в данной статье используются два метода средств массовой информации, сетевой информации и официальной коммуникации, соответственно, для измерения неопределенности экономической политики на национальном и местном уровнях. Индекс неопределенности экономической политики, построенный средствами массовой информации и сетевой информацией, используется для измерения неопределенности национальной экономической политики, а индекс, построенный на основе сообщений местных органов власти, используется для измерения неопределенности экономической политики в городах уровня префектуры.

1.: Измерение неопределенности экономической политики с помощью средств массовой информации и сетевой информации.

Индекс неопределенности экономической политики, построенный Baker et al. принят для измерения неопределенности экономической политики [1]. Индекс, совместно публикуемый Стэнфордским университетом и Чикагским университетом, охватывает ряд стран мира. Он измеряет неопределенность экономической политики различных стран на основе репрезентативной статистики по СМИ и ключевым словам и публикуется на официальном сайте Economic Policy Uncertainty. Индекс имеет хорошую преемственность и временную изменчивость и получил широкое признание как отечественных ученых, так и зарубежных. Индекс неопределенности экономической политики Китая основан на частоте употребления определенных ключевых слов в статьях газеты The Hong Kong South China Morning Post. Поскольку индекс неопределенности экономической политики публикует месячные данные, в этой статье рассчитывается среднее арифметическое месячных данных для получения годовых данных и делится годовые данные на 100, чтобы сохранить постоянство порядка величины. Наконец, получен индекс неопределенности экономической политики EPU1.

2.

Измерение неопределенности экономической политики при обмене местными должностными лицами местная экономическая политика. Согласно определению неопределенности экономической политики (EPU), экономические субъекты не могут предсказать, будет ли, когда и как правительство будет менять экономическую политику [8]. Не только частая смена местных чиновников повлияет на неопределенность экономической политики, но влияние передачи отношений местных чиновников также повлияет на неопределенность экономической политики. Этот фактор рассматривается в данной статье из-за стойкости местных чиновников в познании вещей и управленческих идей. Если чиновника переводят из места А в место Б, экономический субъект на месте Б может судить о том, как правительство меняет экономическую политику, исходя из средств управления и управленческих идей чиновника на месте А, а затем определять неопределенность экономической политики.

Таким образом, на основе сложной сети в этой статье строится сеть связи местных чиновников для измерения неопределенности местной экономической политики. В обменной сети официальных мест узел — это определенное место в сети. Сторона – это отношения передачи между двумя местами, а направление стороны – это направление передачи официального лица. Например, если чиновник переведен из А в Б, то ребро указывает из А в Б. Вес ребра зависит от количества официальных переводов между двумя местами и уровня городской застройки. Поскольку должностные лица выполняют свои функции не только в местных органах власти, но и во многих других социальных ролях, таких как руководство отраслевой ассоциацией и университетские профессора, в этом документе должностные лица для связи на границе сети определены как относящиеся к должностным лицам в офисе, которые переводятся как отличные от должностные лица других форм потока (например, связи между университетами).

В официальной сети связи в одной провинции может наблюдаться клика, и связь между соседними провинциями может не установить границу. Всегда будет перемещение чиновников из одной провинции в другую, что создает определенную связь с офисом, не имеющим собственной границы. Это создает слабую связь (как показано на рисунке 3). Во всей сети достаточно информационных преимуществ и преимуществ контроля, чтобы коммуникационная сеть офиса чиновника имела рациональность существования.

На рисунке 3 вся сеть разделена на три структуры сообщества; два плеча AB и AC являются ключом ко всей границе сети, а также являются важными связями между тремя структурами сообщества, поскольку A, B и C имеют слабые отношения. Сеть может предоставить другим офисам структуру сообщества внутреннего офиса без доступа к официальной экономической политике или опыту. Среди них место А представляет собой значительную область, соединяющую всю сеть. Если место А не существует, вся сеть будет отключена. Следовательно, слабая связь A сильнее. Передача чиновников через это место может соединить всю сеть, а каналов получения информации много, что влияет на переброску чиновников и передачу информации всей сети. Кроме того, местоположение E расположено в центре структуры сообщества, с высоким коэффициентом кластеризации и относительно сильной взаимосвязью. Чиновников, проходящих через локацию, переводят чаще, а экономическую политику меняют чаще.

На основе сортировки резюме местных чиновников в данной статье перечисляются отношения между местами, где китайские чиновники занимают должности, сформированные в процессе исполнения ими своих обязанностей. Во-первых, с веб-сайта Центрального народного правительства КНР (домашняя страница — Обзор Китая — Запрос на кадровую смену) список фамилий партийных секретарей 343 городов на уровне префектур и выше в Китае от с 2008 по 2019 год. Резюме чиновников были найдены с использованием в качестве базовой информации базы данных чиновников местных органов власти онлайн-журнала People’s Daily. Во-вторых, чтобы обеспечить подлинность отношений в сети связи между должностными лицами и местами их работы, все должностные лица с одинаковыми именами проверяются на предмет того, являются ли они одним и тем же лицом, и каждому должностному лицу присваивается уникальный идентификационный код. Опять же, согласно резюме чиновников по каждому последующему городскому списку и секретарю горкома партии вице-мэра вышеперечисленных должностей перевода для построения матрицы «место работы — место работы», матрица строится на основе официальные отношения связи потока между различными офисами. Если чиновники из должности i переведены в должность j, то значение матрицы (i, j) равно 1. В противном случае значение равно 0, а диагональ между должностью и самой собой равна 0,

Анализ центральности в сложных сетях может дать количественную оценку важности узлов в сети с помощью индексов измерения. Количественные инструменты, обычно используемые в сложном сетевом анализе, следующие: центральность по степени, центральность по промежуточности, центральность по близости и центральность по собственному вектору [32]. Ссылаясь на эти четыре часто используемых индикатора измерения сети, мы можем рассчитать плотность всей сети и важность каждой префектуры в сети. Чем выше значимость, тем чаще происходят обмены между чиновниками города уровня префектуры и тем выше уровень неопределенности экономической политики.

Экономический смысл и процесс расчета четырех показателей следующие:

1.: Индекс степени центральности

Степень центральности является наиболее прямым показателем для описания центральности узла в сетевом анализе [33]. Чем выше степень узла узла, тем выше степень центральности узла и тем важнее узел в сети. Это также означает, что в городе происходит частая смена чиновников. Индекс степени центральности Степень _и вычисляются по следующей формуле.

I является единственным офисом. j – это место службы, отличное от i места службы. Если есть хотя бы один обмен должностными лицами между i и j должностями, то X _ji равно 1. В противном случае X _ji равно 0. Индекс g представляет собой общее количество мест службы, используя ( g − 1) для устранения различий в шкале.

2.: Индекс посредничества

Промежуточная центральность, также известная как промежуточная центральность, относится к количеству раз, когда текущая точка служит мостом короткого замыкания между двумя другими узлами [34]. В этой статье количество кратчайших мостов, используемых узлом, делится на количество всех путей, чтобы стандартизировать обработку данных. Чем больше раз узел действует как «мост», тем выше его посредническая центральность. Это также означает, что главные лидеры этого города часто переводятся в другие города или переводятся из них. Индекс центральности по посредничеству Посредничество _и вычисляются по следующей формуле.

g _jk это количество кратчайших путей, которые необходимо пройти для соединения j и k места обслуживания. g _jk(ni) — это номер i в сокращенном пути к j и k офиса.

3.: Индекс центральности близости

Центральность близости отражает степень близости между узлом и другими узлами в сети, которая является обратной величиной кратчайшего расстояния между текущей точкой и всеми другими узлами [ 35]. Чем ближе расстояние между этой точкой и всеми другими узлами в сети, тем больше центральность близости и тем больше она находится в ядре сети. Это также означает, что городские чиновники имеют высокую степень коммуникации. Индекс центральности близости Близость _и вычисляются по следующей формуле.

d(i, j) — это расстояние от i до j поста в сети. Если данное место не связано со всеми местами обслуживания, центральность близости не может быть точно рассчитана с помощью неполной связи. Сумма количества мест, непосредственно подключенных к месту обслуживания, делится, а затем умножается на ее долю в общем количестве мест в сети.

4.: Индекс центральности собственного вектора

Центральность собственного вектора — это нормализованный собственный вектор, соответствующий максимальному собственному значению матрицы смежности [35]. Чем выше центральность собственного вектора, тем важнее сосед узла, и это указывает на необходимость измерения важности его соседа. Индекс центральности собственного вектора Eigenvector _i вычисляется по следующей формуле.

b _ij — это матрица смежности, и между i и j поста имеется как минимум один официальный обмен. Тогда б _ij равно 1, иначе 0. λ — максимальный собственный вектор B, а E _j — характеристическое значение j центральности места службы.

4.2.3. Контрольные переменные

На основе имеющейся литературы выбраны следующие важные показатели, влияющие на «зеленые» инновации предприятий: размер фирмы (Size), корпоративный индекс прибыльности, рентабельность чистых активов (LEV), корпоративный индекс структуры долга, соотношение активов и обязательств (ROE) , отношение индекса структуры активов предприятия к материальным активам (Tang), соотношение индикаторов состояния денежного потока предприятия (Cash) и индекса структуры капитала предприятия (OC) в качестве контрольной переменной. Контролировались как индивидуальные эффекты, так и временные эффекты. Определения переменных и методы расчета приведены в Таблице А1, помещенной в Приложении.

4.3. Дизайн модели

Чтобы проверить взаимосвязь между неопределенностью экономической политики и предприятием «зеленых» инноваций, в этом документе сначала используется тест Хаусмана, чтобы убедиться, что регрессия с фиксированным эффектом должна быть принята. Во-вторых, тест отношения правдоподобия использовался для доказательства существования эффекта времени. Наконец, учитывая, что данные текстовой панели представлены в виде большой выборки и состоят из короткого периода времени, для проверки наличия гетероскедастичности в данных используется критерий Уайта, поэтому для регрессии используется устойчивая стандартная ошибка. Модель регрессии с фиксированным эффектом выглядит следующим образом.

Инновационная деятельность предприятий характеризуется долгосрочным характером. Чтобы смягчить эндогенную проблему, все объясняющие переменные и контрольные переменные отстают от объясняемых переменных на один период. Где i представляет зарегистрированную на бирже компанию, а t представляет соответствующий год. GI _i,t+1 представляет инновационный потенциал компании i за t + 1 год. EPU _t представляет степень неопределенности экономической политики в t. Управление представляет собой ряд управляющих переменных. year — фиксированный эффект года, а ε — член случайного возмущения модели с фиксированным эффектом. Если β ₁ является значительно положительным, а β ₂ значительно отрицательным, существует перевернутая U-образная связь между неопределенностью экономической политики и твердыми зелеными инновациями. Если β ₁ является значительно отрицательным, а β ₂ значительно положительным, существует положительная U-образная связь между неопределенностью экономической политики и устойчивыми зелеными инновациями.

5. Эмпирические испытания и анализ результатов

5.1. Описательный статистический анализ переменных

В таблице 1 представлены результаты описательного статистического анализа основных переменных, использованных в выборочном исследовании. Результаты анализа данных показывают, что среднее значение зеленого инновационного потенциала (ЗИ) предприятий составляет 2,80, медианное значение — 2,83, максимальное значение — 6,87, минимальное значение — 0. Распределение данных неравномерно, и разрыв между максимальное значение и минимальное значение велико, что указывает на то, что существует большой разрыв в возможностях зеленых инноваций и инновационном эффекте среди предприятий. Стандартное отклонение индекса неопределенности экономической политики (EPU1) составило 1,73, минимальное – 0,9.9, а максимальное значение было 7,92. Стандартное отклонение EPU2 составляет 0,867, минимальное значение составляет 0,006, а максимальное значение составляет 1,956, что указывает на то, что экономическая политика исследуемой выборки сильно колеблется. В таблице 1 также представлены описательные статистические результаты размера предприятия (Size), рентабельности собственного капитала (ROE), соотношения активов и обязательств (LEV), коэффициента материальных активов (Tang), коэффициента денежных потоков (Cash) и коэффициента концентрации капитала (OC). .

В документе также был проведен тест корреляции Пирсона и тест мультиколлинеарности, и было обнаружено, что существует значительная положительная корреляция между «зелеными» инновациями (GI) фирм и неопределенностью экономической политики (EPU). Была ли простая линейная корреляция или перевернутая U-образная связь между способностью компаний к «зеленым» инновациям и неопределенностью экономической политики, еще предстоит проверить. Максимальное значение коэффициента инфляции дисперсии (VIF) составляет 3,03, что намного меньше 10, что указывает на то, что в модели нет полной проблемы мультиколлинеарности.

5.2. Анализ результатов регрессии

В таблице 2 представлены результаты регрессии влияния неопределенности экономической политики, EPU, на предприятие зеленых инноваций GI после контроля фиксированного эффекта года. Столбец (1) представляет собой результат регрессии влияния неопределенности экономической политики EPU1 на GI «зеленых» инноваций предприятия при измерении неопределенности экономической политики по индексу Бейкера. Столбец (2) представляет собой коммуникационную сеть местных чиновников, построенную с помощью сложной сетевой модели для измерения неопределенности экономической политики и получения результата регрессии влияния неопределенности экономической политики EPU2 на GI зеленых инноваций предприятия. Результаты обоих эмпирических тестов показывают, что коэффициент регрессии основного члена EPU значительно положителен на уровне 1 %, а коэффициент регрессии второго члена EPU значительно отрицателен на уровне 1 %, что указывает на наличие перевернутая U-образная связь между неопределенностью экономической политики, EPU, и экологическими инновациями предприятия, GI. На начальном этапе рост неопределенности экономической политики будет способствовать «зеленым» инновациям предприятий, но высокая неопределенность экономической политики будет препятствовать «зеленым» инновациям предприятий.

Тест Utest дополнительно проводится для проверки перевернутой U-образной зависимости между неопределенностью экономической политики и экологическими инновациями предприятия, а также определяется критическое значение влияния неопределенности экономической политики на экологически чистые инновации предприятия. Результаты показывают, что значение p меньше 0,05, что отвергает нулевую гипотезу и подтверждает перевернутую U-образную связь между неопределенностью экономической политики и «зелеными» инновациями предприятий. Критическое значение индекса неопределенности национальной экономической политики EPU1 равно 6,413, максимальное значение EPU1 равно 7,719.; минимальное значение EPU1 составляет 0,989, а критическое значение 6,413 находится в диапазоне значений 0,989–7,919. Это свидетельствует о том, что неопределенность экономической политики Китая с 2008 по 2019 г. распространяется по обе стороны от критического значения. В некоторые годы изменения экономической политики слишком часты, а неопределенность высока, что сдерживает «зеленые» инновации предприятий. Критическое значение, полученное с помощью теста Utest, имеет практическое значение. Когда EPU1 меньше 6,413, рост неопределенности экономической политики будет способствовать внедрению «зеленых» инноваций предприятиями; когда EPU1 выше 6,413, рост неопределенности экономической политики будет препятствовать «зеленым» инновациям предприятий. Когда индекс неопределенности экономической политики EPU1 достигает 6,413, он оказывает сильнейшее стимулирующее воздействие на «зеленые» инновации предприятий. Среднее значение EPU1 составляет 2,730, что намного меньше точки перегиба 6,413, что указывает на то, что неопределенность национальной экономической политики находится на левой стороне перевернутой U-образной кривой в большинстве лет в Китае, что может способствовать улучшению способности предприятий к «зеленым» инновациям.

На региональном уровне точка перегиба EPU2 составляет 0,071. Максимальное значение EPU2 равно 1,956, а минимальное значение EPU2 равно 0,006. Точка перегиба 0,071 находится в диапазоне значений 0,006–1,956. Среднее значение EPU2 составляет 0,867, что выше точки перегиба 0,071, что указывает на то, что неопределенность экономической политики в большинстве регионов Китая находится на правой стороне перевернутой U-образной кривой, а изменение региональной экономической политики слишком часто, что препятствует повышению способности предприятий к «зеленым» инновациям. Поэтому в настоящее время национальная макроэкономическая политика Китая играет более очевидную роль в продвижении зеленых инноваций предприятий. Местные органы власти должны повысить стабильность экономической политики и уменьшить частые изменения экономической политики.

5.3. Тест на устойчивость

Чтобы обеспечить надежность результатов эмпирического теста, в этой статье проводится следующий анализ устойчивости.

5.3.1. Повторный расчет индекса неопределенности экономической политики

В эмпирической проверке данного документа индекс неопределенности экономической политики (EPU1) преобразуется в годовые данные посредством среднего арифметического месячных данных. На основе исследования Гу [7] в этой статье среднее геометрическое месячных данных преобразуется в годовые данные и повторяется описанный выше процесс эмпирического исследования. Результаты регрессии представлены в таблице 3. Результаты показывают, что первичный член индекса EPU значительно положителен на уровне 1%, а второй член индекса EPU значительно отрицателен на уровне 1%, что еще раз подтверждает перевернутая U-образная связь между неопределенностью экономической политики и предприятием зеленых инноваций.

5.3.2. Повторное измерение индекса способности предприятий к инновациям

В этом документе переменная способность предприятий к «зеленым» инновациям интерпретируется листинговой компанией с использованием логарифмической меры для «зеленых» патентных заявок. Чтобы избежать нестабильности эмпирических результатов, вызванной отсутствием выборки, в этой статье в качестве прокси-переменной «зеленых» инноваций предприятий используется текущий инновационный вклад предприятий, разделенный на общие активы. Описанный выше эмпирический процесс повторяется, и результаты регрессии показаны в таблице 4. Результаты эмпирического теста согласуются с гипотезой, изложенной в этой статье.

6. Анализ механизма сдерживания взаимосвязи между неопределенностью экономической политики и «зелеными» инновациями предприятия

В этом документе проводится дальнейший анализ механизма сдерживания взаимосвязи между неопределенностью экономической политики и «зелеными» инновациями предприятия с точки зрения выбора поведения фирмы. Во-первых, с точки зрения финансового поведения предприятий, согласно теории финансовых ограничений, инновационное поведение является исключительным, и часто существует серьезная информационная асимметрия между двумя сторонами инвестиций, в результате чего предприятия часто сталкиваются с серьезными финансовыми ограничениями. На предприятиях с разными финансовыми ограничениями влияние неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации будет разным. Во-вторых, с точки зрения инвестиционного поведения предприятия, на фоне ограниченных ресурсов предприятия изменение предпочтения инвестиционного поведения предприятия также повлияет на предприятие, занимающееся инвестициями в «зеленые» инновации, а затем повлияет на уровень предприятия «зеленых» инноваций. Поэтому среди фирм с разными предпочтениями в инвестиционном поведении влияние неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации также различно.

6.1. Теоретический анализ модерирующего механизма, влияющего на взаимосвязь между неопределенностью экономической политики и предпринимательством зеленых инноваций

6.1.1. Влияние финансовых ограничений

Инновации требуют значительной и стабильной финансовой поддержки [36]. Само по себе внутреннее финансирование едва ли может удовлетворить финансовые потребности инноваций, а внешнее финансирование стало важным источником финансирования инноваций для предприятий [37]. Таким образом, доступность внешнего финансирования становится существенным препятствием для участия предприятий в инновационной деятельности в области НИОКР. Три фактора способствуют высокой стоимости финансирования «зеленых» инноваций и трудности получения внешнего финансирования для предприятий. Во-первых, инновационная деятельность характеризуется высокими требованиями к капиталу, длительными сроками окупаемости, неопределенностью и высоким инновационным риском, что приводит к нежеланию банков и кредитных инвесторов вкладывать капитал в инновационную деятельность [38]. Во-вторых, чтобы конкуренты не узнали свои основные секреты, компании неохотно раскрывают подробную информацию о своей инновационной деятельности, что приводит к серьезной информационной асимметрии между компаниями и внешними инвесторами [39].,40]. Наконец, результаты инновационной деятельности представляют собой в основном нематериальные активы, которые нелегко обеспечить, и поэтому предприятиям, занимающимся исследованиями и разработками, нелегко получить банковские кредиты [41]. В результате корпорации сталкиваются с серьезным дефицитом финансирования инноваций [38], высокими затратами на внешнее финансирование [39] и очевидными финансовыми ограничениями [42]. Нестабильные источники финансирования могут легко привести к перебоям в инновационной деятельности фирм и ограничить их независимые НИОКР [43]. Таким образом, ограничение финансирования является важной переменной, влияющей на предприятие «зеленых» инноваций.

С ростом неопределенности экономической политики увеличиваются рыночные колебания и рыночные риски, и предприятия сталкиваются с большей неопределенностью в операционной среде. В результате увеличиваются инвестиционные риски внешних поставщиков капитала, таких как рынок капитала и венчурные инвесторы, поэтому стоимость внешнего финансирования возрастает [44]. В то же время растущая неопределенность экономической политики усугубит кредитные риски банков, и банки и кредитные отделы будут проводить относительно консервативную кредитную политику [45]. Банки и другие кредитные отделы будут усиливать проверку кредитоспособности и платежеспособности предприятий, что затруднит получение предприятиями кредитов в банках, и, следовательно, количество банковских кредитов сократится. Таким образом, растущая неопределенность экономической политики усугубит финансовые трудности для предприятий.

На данный момент предприятия с небольшими финансовыми ограничениями и обильным капиталом с большей вероятностью смягчат влияние колебаний экономической политики на нехватку зеленых инновационных фондов. Однако предприятия с более высокими финансовыми ограничениями и нехваткой капитала будут более консервативны в условиях повышенной неопределенности внешней экономической среды, вызванной колебаниями экономической политики [46], и снизят скорость внешней экспансии и инвестиций в «зеленые» инновации. Таким образом, разница финансовых ограничений является важным сдерживающим фактором, влияющим на взаимосвязь между неопределенностью экономической политики и «зелеными» инновациями предприятий.

6.1.2. Влияние выбора корпоративного инвестиционного поведения

Капитал стремится к прибыли. Для получения высокой отдачи от инвестиций в недвижимость и финансовые активы существует экономическое явление, заключающееся в том, что предприятия вкладывают много ресурсов в недвижимость и финансовые активы. Это экономическое явление отражает изменения в инвестиционном поведении предприятий и называется финансиализацией предприятий. В условиях ограниченности ресурсов, с ростом финансовой состоятельности предприятий финансиализация будет иметь «эффект вытеснения» реальных инвестиций [47]. Чрезмерное владение финансовыми активами заставит фирмы отвлечься от своего основного бизнеса и слишком много внимания уделять краткосрочным выгодам от финансовых активов. В условиях ограниченности ресурсов предприятия вложение финансовых активов будет сокращать инвестиции в инновации и ослаблять основу развития производства [48], приводя к постепенному отходу реальных предприятий от основной деятельности и формируя явление «выдолбления производства». [49], из-за чего предприятиям не хватает средств. Это приводит к тому, что предприятиям не хватает средств для обновления оборудования и инноваций в области НИОКР, что ослабляет их инновационный потенциал [50,51]. Следовательно, финансиализация также является важной переменной, влияющей на предприятие «зеленых» инноваций.

С ростом неопределенности экономической политики будущие доходы, затраты и денежные потоки предприятий становятся весьма неопределенными, что затрудняет привлечение средств предприятиями [45]. Это усугубит ограниченность ресурсов предприятия. На фоне возможного дефицита ликвидности предприятия с более высокой степенью финансиализации инвестиционного поведения будут вкладывать больше ресурсов в инвестиционную деятельность, такую как инвестиции в недвижимость и финансовые активы, и будут иметь более высокую степень концентрации ресурсов на зеленом инновационном поведении. Это снизит неопределенность экономической политики по продвижению зеленых инноваций и усилит неопределенность экономической политики, тормозящее действие зеленых инноваций предприятия. С другой стороны, предприятия с низкой финансиализацией инвестиционного поведения больше концентрируются на своем основном бизнесе [49].] и вкладывать меньше ресурсов в инвестиционную деятельность, такую как недвижимость и финансовые активы, занимая меньше ресурсов, связанных с «зеленым» инновационным поведением. С ростом неопределенности экономической политики будет ослабевать сдерживающее влияние нехватки ресурсов на «зеленые» инновации предприятий, а негативное влияние разрыва цепи капитала на производственную и операционную деятельность будет снижаться [52]. Таким образом, различие в финансиализации инвестиционного поведения фирм также является важным фактором, влияющим на взаимосвязь между неопределенностью экономической политики и «зелеными» инновациями фирм. Механизм сдерживания, влияющий на взаимосвязь между неопределенностью экономической политики и инициативой в области «зеленых» инноваций, показан на рис. 4.9.0003

6.2. Настройка эмпирической тестовой модели

6.

2.1. Регулирующая переменная Определение

Основными мерами финансовых ограничений являются индекс KZ [53], индекс WW [54] и индекс SA [55]. Поскольку индекс KZ и индекс WW содержат эндогенные финансовые переменные фирм, они приведут к систематической ошибке измерения. Поэтому в данной статье индекс SA используется в качестве прокси-переменной для финансовых ограничений. Индекс SA предложен Хэдлоком и Пирсом и состоит из двух показателей: размера фирмы и возраста фирмы [55]. Формула расчета следующая:

Индекс SA обычно отрицательный, и абсолютное значение SA обычно используется для измерения степени финансовых ограничений компании; чем больше абсолютное значение SA, тем серьезнее корпоративные финансовые ограничения.

Основываясь на исследованиях Song et al. и Xiao [56,57], в этой статье в качестве корпоративных финансовых активов выбрана совокупность торговых финансовых активов, финансовых активов, имеющихся в наличии для продажи, производных финансовых активов, инвестиций, удерживаемых до погашения, инвестиционной недвижимости и долгосрочных вложений в акционерный капитал. на основании бухгалтерского баланса. Степень финансиализации (ФИН) предприятия измеряется отношением финансовых активов предприятия к совокупным активам предприятия на конец периода, и чем больше этот коэффициент, тем выше степень финансиализации предприятия.

6.2.2. Построение модели

Чтобы проверить влияние финансиализации инвестиционного поведения фирм и финансовых ограничений на неопределенность экономической политики и поведение фирм в области «зеленых» инноваций, в этом документе образцы были разделены на разные группы. Наблюдая за смещением точки перегиба и пологим или крутым изменением кривой влияния, можно судить об изменении влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий с разной степенью финансиализации и финансовыми ограничениями [58].

Среднее значение SA индекса финансовых ограничений рассчитывается по годам. Выборка, у которой значение SA выше среднего значения текущего года, относят к группе High FC, а выборку, у которой значение SA ниже среднего значения, относят к группе Low FC. Ссылаясь на регрессионную модель с фиксированным эффектом (5), построенную в 4.3, две группы выборок эмпирически проверяются для сравнения изменения кривой влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий и оценки того, влияют ли финансовые ограничения на взаимосвязь между экономическими политическая неопределенность и «зеленые» инновации предприятий.

Аналогично получается среднее значение индекса FIN по годам. Выборка, у которой значение FIN выше среднего значения текущего года, относится к группе High FIN, а выборка, значение FIN ниже среднего значения, относится к группе Low FIN. Ссылаясь на регрессионную модель с фиксированным эффектом (5), построенную в 4.3, две группы выборок эмпирически проверяются для сравнения изменения кривой влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий и оценки того, влияет ли финансиализация на взаимосвязь между экономической политикой. неопределенность и зеленые инновации предприятий.

6.3. Анализ результатов эмпирических испытаний

В таблице 5 представлены результаты испытаний сдерживающего воздействия финансовых ограничений и финансиализации на взаимосвязь между неопределенностью экономической политики и экологическими инновациями предприятий под контролем годового фиксированного эффекта. Столбец (1) представлен как результат регрессии влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий в группе выборки с высокими финансовыми ограничениями. Столбец (2) представлен как результат регрессии влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий в группе выборки с низкими финансовыми ограничениями. Обнаружено, что в этих двух моделях все коэффициенты регрессии неопределенности экономической политики EPU1 значительно положительны на уровне 1%, а коэффициенты регрессии квадратичного члена EPU1 все значительно отрицательны на уровне 1%. Результаты показывают, что существует перевернутая U-образная связь между неопределенностью экономической политики и «зелеными» инновациями на предприятиях с высокими и низкими финансовыми ограничениями. Получены регрессионные модели влияния неопределенности экономической политики на предприятие зеленых инноваций в двух группах выборок. Формула (7) представляет собой регрессионную модель влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий с высокими финансовыми ограничениями. Формула (8) представляет собой регрессионную модель влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий с низкими финансовыми ограничениями.

Согласно регрессионной модели можно получить кривую влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятия с высокими и низкими финансовыми ограничениями, как показано на рисунке 5. Левая часть перевернутой U-образной кривой круче в фирмах с низкими финансовыми ограничениями, чем в фирмах с высокими финансовыми ограничениями. Это указывает на то, что неопределенность экономической политики оказывает более значительное стимулирующее влияние на «зеленые» инновации на предприятиях с низкими финансовыми ограничениями [58]. Таким образом, финансовые ограничения могут эффективно скорректировать влияние неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации.

В столбце (3) таблицы 5 представлены результаты регрессии влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий группы с высокой финансиализацией. Колонка (4) представлена как результат регрессии влияния неопределенности экономической политики на предприятие «зеленых» инноваций в группе с низкой финансиализацией. Обнаружено, что в этих двух моделях все коэффициенты регрессии неопределенности экономической политики EPU1 значительно положительны на уровне 1%, а коэффициенты регрессии квадратичного члена EPU1 все значительно отрицательны на уровне 1%. Результаты показывают, что существует перевернутая U-образная связь между неопределенностью экономической политики и зелеными инновациями на предприятиях с высокой и низкой финансиализацией. Получены регрессионные модели влияния неопределенности экономической политики на предприятие зеленых инноваций в двух группах выборок. Формула (9) представляет собой регрессионную модель влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий с высокой финансиализацией. Формула (10) представляет собой регрессионную модель влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий с низкой финансиализацией.

Согласно регрессионной модели можно получить кривую влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий с высокой и низкой финансиализацией, как показано на рисунке 6. Левая часть перевернутой U-образной кривой более крутая в фирмах с низкой финансиализацией, чем в фирмах с высокой финансиализацией. Это указывает на то, что неопределенность экономической политики оказывает более значительное стимулирующее влияние на «зеленые» инновации на предприятиях с низкой финансиализацией [58]. Таким образом, финансиализация может эффективно скорректировать влияние неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации.

7.

Выводы и рекомендации

В этом документе рассматривается влияние неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации как на национальном, так и на региональном уровнях. Индекс Бейкера, основанный на новостных СМИ и сетевой информации, использовался для измерения неопределенности национальной экономической политики, а официальный биржевой индекс, основанный на комплексной сети, использовался для измерения неопределенности экономической политики в городах уровня префектуры. Было обнаружено, что существует перевернутая U-образная зависимость между неопределенностью экономической политики и способностью фирм к «зеленым» инновациям. Кроме того, индекс неопределенности национальной макроэкономической политики в основном находится в левой части перевернутой буквы U, что может способствовать повышению способности предприятий к «зеленым» инновациям. Однако слишком частые изменения в региональной экономической политике будут сдерживать способность предприятий к «зеленым» инновациям. В этой статье дополнительно проанализировано сдерживающее влияние финансиализации инвестиционного поведения и финансовых ограничений на влияние неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятий с точки зрения выбора инвестиционного и финансового поведения. Было обнаружено, что влияние неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации более очевидно для фирм с низкими финансовыми ограничениями и низкой финансиализацией.

Исследовательское содержание этой статьи по-прежнему имеет некоторые ограничения. В дальнейшем авторы намерены дополнительно исследовать причины и механизмы влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации. В этой статье показано, что влияние неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации представляет собой перевернутую U-образную форму. Однако дальнейший анализ причин сохранения перевернутой U-образной связи между ними отсутствует. Изменения макроэкономической политики повлияют на выбор предприятиями «зеленых» инноваций во многих аспектах. Однако очень сложно найти инструменты, воздействующие на одну из многих эндогенных переменных, но не на другую. Это также затрудняет анализ причин и способов, которыми неопределенность экономической политики влияет на предприятие «зеленых» инноваций. Безусловно, это также направление и точка прорыва будущих исследований автора.

На основании приведенных выше выводов в данном документе содержатся следующие рекомендации для правительств и предприятий.

7.1. Предложения правительству по формированию экономической политики

Государственная политика является важным инструментом макроэкономического регулирования и контроля, а инновационная деятельность предприятий подвержена как «стимулирующему эффекту», так и «тормозящему эффекту» экономической политики, что приводит к нелинейная зависимость между политической неопределенностью и инновационными возможностями предприятий. Связь между неопределенностью политики и инновационным потенциалом фирм нелинейна. Поэтому при формулировании политики лица, ответственные за разработку политики, должны полностью учитывать вопросы выгод и потерь, а также затрат и выгод. Кроме того, лица, определяющие политику, должны учитывать стимулирующие эффекты и негативные последствия политической неопределенности для микроповедения предприятий и разумно оценивать частоту и масштаб корректировок политики.

Дополнительные рекомендации включают активизацию усилий по продвижению реформы и развития финансового рынка, снижение стоимости финансирования и расширение каналов финансирования. Инновационная деятельность предприятий требует вливания большого количества капитала, и некоторые предприятия по-прежнему сталкиваются с проблемой дорогого и сложного финансирования. Правительству следует сосредоточиться на оптимизации финансовой среды финансового рынка, расширении каналов финансирования предприятий, снижении затрат на финансирование предприятий и, таким образом, облегчении финансовых ограничений предприятий и решении проблемы дорогого и сложного финансирования предприятий.

Создание прочного рыночного механизма способствует дальнейшему улучшению инвестиционной среды для предприятий, помогает предприятиям извлекать выгоду из реальной экономики и снижает финансиализацию предприятий. Надежный рыночный механизм может способствовать рациональному распределению ресурсов, совершенствовать механизм ценообразования, стимулировать инновационную жизнеспособность предприятий за счет идеального распределения рынка, побуждать предприятия проявлять инициативу для разумного использования средств в инновационных проектах и в полной мере играть роль государственный макроконтроль.

7.2. Предложения по улучшению способности предприятий к «зеленым» инновациям

Предприятиям следует рационально подходить к колебаниям политики. Рост неопределенности экономической политики является сосуществованием рисков и возможностей для предприятий. Если предприятия рассматривают неопределенность политики как единственный риск, это повлияет на их инновационную деятельность и затормозит их развитие. Если предприятия рассматривают неопределенность политики как возможность, они сильно пострадают от погони за прибылью и слепого осуществления инновационной деятельности. Предприятиям необходимо рационально анализировать возможности и риски, связанные с неопределенностью экономической политики, чтобы занять выгодное положение в конкурентной борьбе.

Наконец, важно усилить контроль над корпоративным капиталом. Адекватный денежный поток является основой для поддержания повседневной работы предприятия, что помогает предприятию полностью использовать возможности и принимать гибкие решения, а также способствует устойчивому развитию. Для предприятий особенно важно усилить свой собственный финансовый контроль в повседневной работе, усилить контроль за денежными потоками и улучшить управление капиталом, особенно когда существует высокая степень неопределенности в экономической политике.

Вклад авторов

Концептуализация, В.З. и Л.К.; методология, Х.Х.; формальный анализ, Х. Д. и YX; расследование, ZW; курирование данных, XH; написание – подготовка первоначального проекта, W.Z. и X.H.; написание – обзор и редактирование, L.C. и HD; приобретение финансирования, W.Z. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Эта работа была поддержана Национальным фондом социальных наук Китая, номер гранта 18BGL185. Работа финансировалась Вэньцзюнь Чжоу.

Заявление Институционального контрольного совета

Неприменимо.

Заявление об информированном согласии

Неприменимо.

Заявление о доступности данных

Неприменимо.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Приложение

Таблица A1. Определения переменных.

Таблица А1. Определения переменных.

Типы переменных	The Variable Name	Symbol	Variable Calculation Method
Explained variable	Green innovation	GI	Ln(1 + number of green patent applications)
Explanatory variables	Economic policy Индекс неопределенности	EPU1	Индекс неопределенности экономической политики Бейкера
Explanatory variables	Economic policy Индекс неопределенности	EPU2	Индекс общения местных должностных лиц на основе сложной сети
Moderating variables	Financing constraints	SA	SA = 0. 737 ∗ Size − 0.04Age + 0.043 ∗ Size ²
Moderating variables	Financialization	FIN	Financial assets/total assets
Управляющие переменные	Масштаб предприятия	Размер	Натуральный логарифм совокупных активов на конец года
	Рентабельность собственного капитала	ROE	Net profit/total assets
	Asset–liability ratio	LEV	Total liabilities/total assets
	Tangible asset ratio	Tang	Tangible assets/total assets
	Cash flow ratio	Денежные средства	(Денежный поток от операционной деятельности + Денежный поток от инвестиционной деятельности)/общие активы
	Концентрация собственности	OC	Доля участия крупнейшего акционера

Источник: подборка вручную автором.

Ссылки

Бейкер, С.; Блум, Н.; Дэвис, С.Дж. Измерение неопределенности экономической политики. QJ Econ. 2016 , 131, 1593–1636. [Google Scholar] [CrossRef]
Пастор Л.; Веронези, П. Неопределенность в отношении государственной политики и цен на акции. Дж. Финанс. 2012 , 67, 1219–1264. [Google Scholar] [CrossRef]
Chen, D.Q.; Чен, Ю.С.; Донг, З.Ю. Политическая неопределенность, интенсивность сбора и администрирования налогов и уклонение от уплаты корпоративных налогов. Управление Мир. 2016 , 5, 151–163. [Google Scholar]
Бхаттачарья, У.; Хсу, П. Х.; Тиан, X. Что больше влияет на инновации: политика или политическая неопределенность? Электр. J. 2000 , 1, 130–145. [Google Scholar]
Атанасов Ю.; Хулио, Б .; Ленг, Т. Светлая сторона политической неопределенности: пример исследований и разработок. Произв. Опер. Управление 2015 , 9, 1517–1542. [Google Scholar]
Мэн, Q.B.; Ши, В. Влияние неопределенности макроэкономической политики на НИОКР: теория и опыт. Всемирная эконом. 2017 , 40, 75–98. [Google Scholar]
Gu, X.M.; Чен, Ю.М.; Пан, С.Ю. Неопределенность экономической политики и инновации: эмпирический анализ зарегистрированных на бирже компаний в Китае. Экон. Рез. Дж. 2018 , 53, 109–123. [Google Scholar]
Гюлен Х.; Ион, М. Неопределенность политики и корпоративные инвестиции. Преподобный Финанс. Стад. 2016 , 3, 523–564. [Google Scholar]
Бернанке, Б.С. Необратимость, неопределенность и цикличность инвестиций. QJ Econ. 1983 , 98, 85–106. [Google Scholar] [CrossRef]
Бреннан, М.Дж.; Шварц, Э.С. Оценка инвестиций в природные ресурсы. Дж. Автобус. 1985 , 58, 135–157. [Google Scholar] [CrossRef][Green Version]
“> McDonald, R.; Сигел, Д. Ценность ожидания для инвестирования. QJ Econ. 1986 , 101, 707–727. [Google Scholar] [CrossRef]
Блум, Н. Влияние шоков неопределенности. Эконометрика 2009 , 77, 623–685. [Google Scholar]
Хурадо, К.; Людвигсон, Южная Каролина; Нг, С. Измерение неопределенности. Являюсь. Экон. Откр. 2015 , 105, 1177–1216. [Google Scholar] [CrossRef]
Чжан, QX; Фэн, Л. Неопределенность макроэкономической политики и фирменные технологические инновации: эмпирические данные компаний, зарегистрированных на бирже в Китае. Контемп. Экон. науч. 2018 , 40, 48–57+126. [Google Scholar]
Блум, Н.; Флоетотто, М .; Джаймович, Н .; Сапорта-Экстен, И. Действительно неопределенные деловые циклы. Финансы 2012 , 67, 1219–1264. [Google Scholar]
Блум, Н. Колебания неопределенности. Дж. Экон. Перспектива. 2014 , 28, 153–175. [Google Scholar] [CrossRef][Зеленая версия]
Бар-Илан, А.; Странно, В.К. Инвестиционные лаги. Являюсь. Экон. Ред. 1996 , 86, 610–622. [Google Scholar]
Крафт, Х.; Шварц, Э.; Вайс, Ф. Варианты роста и оценка фирм. Евро. финанс. Управление 2018 , 24, 209–238. [Google Scholar] [CrossRef][Green Version]
Rao, PG; Юэ, Х .; Цзян, Г.Х. Исследование неопределенности экономической политики и инвестиционного поведения фирм. Всемирная эконом. 2017 , 2, 27–51. [Google Scholar]
Арельяно, К.; Бай, Ю .; Кехо, П. Дж. Финансовые трения и колебания волатильности. Ж. полит. Экон. 2019 , 127, 2049–2103. [Google Scholar] [CrossRef][Зеленая версия]
Кристиано, Л.Дж.; Девиз, Р .; Ростаньо, М. Риск шоков. Являюсь. Экон. 2014 , 104, 27–65. [Google Scholar] [CrossRef]
Илут, CL; Шнайдер, М. Неоднозначные бизнес-циклы. Являюсь. Экон. Ред. 2014 , 104, 2368–2399. [Google Scholar] [CrossRef][Зеленая версия]
Хулио, Б.; Юк, Ю. Политическая неопределенность и корпоративные инвестиционные циклы. Дж. Финанс. 2012 , 1, 45–83. [Google Scholar] [CrossRef]
Li, F.Y.; Ян, М.З. Будет ли неопределенность экономической политики препятствовать инвестициям в бизнес? Эмпирическое исследование, основанное на индексе неопределенности экономической политики Китая. финанс. Рез. 2015 , 4, 115–129. [Google Scholar]
Tan, X.F.; Чжан, В. Дж. Анализ влияния неопределенности экономической политики на каналы инвестиций предприятий. Всемирная эконом. 2017 , 40, 3–26. [Google Scholar]
Лю З.; Хуанг, Д. Х. Неопределенность экономической политики, предпочтения правительства в области инноваций и инновационная стратегия фирмы. финанс. Пн. 2020 , 20, 130–138. [Google Scholar]
“> Попп А.; Чжан, Ф. Макроэкономические последствия шоков неопределенности: роль финансового канала. Дж. Экон. Дин. Контроль 2016 , 69, 319–349. [Google Scholar] [CrossRef]
Арбатли, Э.К.; Дэвис, SJ; Ито, А .; Миаке, Н .; Сайто, И. Политическая неопределенность в Японии; Рабочий документ NBER № 23411; Национальное бюро экономических исследований: Кембридж, Массачусетс, США, 2019 г.. [Google Scholar]
Лук, П.; Ченг, М .; Нг, П.; Вонг, К. Вторичные эффекты неопределенности экономической политики в малых открытых экономиках: пример Гонконга. пакет Экон. 2020 , 25, 21–46. [Google Scholar] [CrossRef]
Пиндик, Р.С.; Мотамен, Х. Риск капитала и модели инвестиционного поведения. В экономическом моделировании в странах ОЭСР; Springer: Дордрехт, Нидерланды, 1988 г.; стр. 103–117. [Google Scholar]
Драйвер, К.; Мортон, Д. Влияние неопределенности на инвестиции в производство в Великобритании. Экон. Дж. 1991 , 101, 1452–1459. [Google Scholar] [CrossRef]
Чен Г.Р.; Ван, XF; Ли, X. Введение в сложную сеть: модели, структуры и динамика; Higher Education Press: Beijing, China, 2012. [Google Scholar]
Nock, D.; Ян, С. Анализ социальных сетей, 2-е изд.; Шанхайское народное издательство: Шанхай, Китай, 2012 г.; стр. 103–104. [Google Scholar]
Ван, X.F.; Ли, Х .; Чен, Р. Введение в сетевую науку; Higher Education Press: Пекин, Китай, 2012. [Google Scholar]
Чжао Р.Ю.; Ван, Дж. Визуальный анализ анализа социальных сетей (SNA). Либр. Поставить в известность. Знай. 2011 , 1, 88–94. [Google Scholar]
Чжан Г.Л.; Цянь, XH; Сюй, Дж. Может ли неопределенность экономической политики повлиять на поведение корпоративных денежных средств? Манаг Рев. 2017 , 29, 15–27. [Google Scholar]
Браун, младший; Петерсен, Б. К. Денежные запасы и сглаживание НИОКР. J. Corp. Фин. 2011 , 17, 694–709. [Google Scholar]
Ю, М.Г.; Чжун, Х.Дж.; Фан, Р. Приватизация, финансовые ограничения и инновации фирм: данные китайских промышленных компаний. финанс. Рез. 2019 , 4, 75–91. [Google Scholar]
Hall, B.H.; Лернер, Дж. Финансирование НИОКР и инноваций. В Справочнике по экономике инноваций; Elsevier: Амстердам, Нидерланды, 2010 г.; стр. 609–639. [Google Scholar]
Холл, Р.; Мишкин Ф. Чувствительность потребления к переходному доходу: оценка на основе панельных данных о домохозяйствах. Эконометрика 1993 , 50, 461–481. [Google Scholar] [CrossRef][Green Version]
Savignac, F. Влияние финансовых ограничений на инновации: данные французских производственных фирм. Ках. Дом науки. Экон. 2006 , 42, 147–159. [Google Scholar]
Лю С.; Лин, З.Дж.; Сан, Ф . ; Чен, Х.В. Влияние финансовых ограничений и агентских затрат на инвестиции в НИОКР: данные компаний, зарегистрированных на бирже в Китае. Счет. Рез. 2015 , 11, 62–68+97. [Google Scholar]
Чжоу, К.; Лу, Ю.; Ян, Х. Финансовые ограничения, инновационный потенциал и совместные инновации фирм. Экон. Рез. Дж. 2017 , 52, 94–108. [Google Scholar]
Дучин, Р.; Гилберт, Т .; Харфорд, Дж.; Хрдличка, К. Предупредительные сбережения с рискованными активами: когда наличные не наличные. Дж. Финанс. 2017 , 72, 793–852. [Google Scholar] [CrossRef]
Гринвальд, Британская Колумбия; Стиглиц, Дж. Э. Макроэкономические модели с нормированием капитала и кредита; Издательство Чикагского университета: Чикаго, Иллинойс, США, 1990; стр. 15–42. [Google Scholar]
Гу, Ю.; Чжоу, К.Л. Политическая неопределенность, финансовая гибкая стоимость и динамическая корректировка структуры капитала. Всемирная эконом. 2018 , 41, 102–126. [Google Scholar]
Орхангази, О. Финансиализация и накопление капитала в нефинансовом корпоративном секторе: теоретические и эмпирические исследования экономики США:1973–2003. Камб. Дж. Экон. 2008 , 32, 863–886. [Google Scholar] [CrossRef][Зеленая версия]
Xie, JZ; Ван, WT; Цзян Ю. Финансизация производства, государственный контроль и технологические инновации. Экон. Тренды 2014 , 11, 78–88. [Google Scholar]
Wang, HJ; Ли, М.Ю.; Тан, Т.Дж. Движущие факторы межотраслевого арбитража реальных предприятий и его влияние на инновации. Китай Инд. Экон. 2016 , 11, 73–89. [Google Академия]
Палли, Т.И. Финансиализация: что это такое и почему это важно; Palgrave Macmillan: London, UK, 2013. [Google Scholar] [CrossRef][Green Version]
Tori, D.; Озлем О. Влияние финансиализации и финансового развития на инвестиции: данные на уровне компаний в Европе. Пап Гринвич. полит экон. 2017 , 21, 65. [Google Scholar] [CrossRef]
Opler, T.; Пинковиц, Л.; Стулц, Р. Детерминанты и последствия корпоративных наличных средств. Дж. Финанс. Экон. 1999 , 52, 3–46. [Google Scholar] [CrossRef][Зеленая версия]
Каплан С.Н.; Зингалес, Л. Обеспечивают ли чувствительность инвестиционно-денежных потоков полезные меры финансовых ограничений? QJ Econ. 1997 , 112, 169. [Google Scholar] [CrossRef][Green Version]
Whited, TM; Ву, Г. Риск финансовых ограничений. Преподобный Финанс. Стад. 2006 , 19, 531–539. [Google Scholar] [CrossRef]
Hadlock, CJ; Пирс, Дж. Р. Новые данные об измерении финансовых ограничений: выход за пределы KZ. Индекс. Преподобный Финанс. Стад. 2010 , 23, 1909–1940. [Google Scholar] [CrossRef]
Сонг, Дж.; Лу, Ю. U-образная связь между немонетарными финансовыми активами и операционной прибылью: данные финансиализации зарегистрированных на бирже нефинансовых компаний в Китае. финанс. Рез. 2015 , 6, 111–127. [Google Scholar]
Xiao, Z.H.Y.; Лин, Л. Корпоративные финансы, жизненный цикл и устойчивые инновации: эмпирическое исследование, основанное на отраслевой классификации. финанс. Экон Рез. 2019 , 45, 43–57. [Академия Google]
Хаанс, RFJ; Питерс, К.; Он, З.Л. Думая о U: теоретизирование и тестирование U-образных и перевернутых U-образных отношений в исследованиях стратегии. Страт. Управление J. 2016 , 37, 1177–1195. [Google Scholar] [CrossRef]

Рисунок 1. Индекс неопределенности экономической политики Китая.

Рисунок 2. Связь между неопределенностью экономической политики и корпоративными зелеными инновациями.

Рисунок 3. Схематическая диаграмма отношения слабой связи.

Рисунок 4. Рисунок идеи исследования.

Рисунок 5. Кривая влияния неопределенности экономической политики на предприятие зеленых инноваций.

Рисунок 6. Кривая влияния неопределенности экономической политики на «зеленые» инновации предприятия.

Таблица 1. Описательная статистика.

6336366666666365

Variable	N	Median	Mean	Standard Deviation	Minimum	Maximum
GI	12,141	2. 830	2.800	1.620	0	6.870
EPU1	12,141	1.810	2.730	1.730	0.989	7.919
EPU2	12,141	0.915	0.867	0.517	0.006	1.956
Size	12,141	21. 90	22.09	1.260	19.99	26.03
ROE	12,141	0,070	0,070	0,090	−0,350	0,330
LEV	12,141936

							. 0835 0.200	0.0500	0.850
OC	12,141	0.330	0.350	0.150	0.0900	0.740
Tang	12,141	0.660	0.650	0.200	0.150	0.990
Cash	12,141	−0.0200	−0. 0400	0.160	−0.650	0.370

Таблица 2. Результаты регрессионного анализа.

Variables	(1)	(2)
Variables	GI	GI
EPU1	0.940 ***
EPU1	(11.04)
EPU1 ²	−0,073 ***
EPU1 ²	(−10,46)
EPU2		0. 020 ***
EPU2		(3.485)
EPU2 ²		−0.140 ***
EPU2 ²		(−14.370)
Size	−0.718 ***	−0.009 ***
Size	(−5.34)	(−2.684)
LEV	0.104	−0.087 ***
LEV	(0.76)	(−2,724)
OC	−0. 245	−0.003 ***
OC	(−1.03)	(−12.071)
Tang	−0.047	−0.002 ***
Tang	( −0.42)	(−4.179)
Cash	0.151 ***	−0.443 ***
Cash	(2.58)	(−22.379)
Constant	−11.839 * **	0,319 ***
Constant	(−12,75)	(4. 306)
Year	Yes	Yes
N	12,141	12,141
F	53.847	276.921
R ²	0.295	0,168

Примечание: t-статистика в скобках, *** означает p < 0,001.

Таблица 3. Результаты испытаний на устойчивость.

Variables	(1)	(2)
Variables	GI	GI
EPU	0. 231 ***	1.103 ***
	( 11.64)	(11.19)
EPU ²		−0.092 ***
		(−10.81)
Size	0.560 ***	0.560 ***
	(12.36)	(12.36)
ROE	−0.718 ***	−0. 718 ***
	(−5.34)	(−5.34)
LEV	0.104	0.104
	(0.76)	(0.76)
OC	−0.245	−0.245
	(−1.03)	− 1.03)
Tang	−0.047	−0.047
	(−0. 42)	(−0.42)
Cash	0.151 ***	0.151 ***
	(2.58)	(2.58)
Constant	−10.790 ***	−12.025 ***
	(−11.22)	(−13.02)
Year	Да	Да
N	12,141	12,141
R ²	0. 295	0.295

Note: t statistics in parentheses, *** represents p < 0.001.

Таблица 4. Анализ надежных результатов.

Переменные	(1)	(2)
Переменные	GI	GI
EPU	0.003 ***	0.009 ***
	(10.02)	(8.11)
EPU ²		−0. 001 ***
		(−7.45)
Size	0.009 ***	0.009 ***
	(5.59)	(5.59)
ROE	0,002	0.002
	(1.49)	(1.49)
LEV	0.004	0.004
	(1. 28)	(1.28)
OC	0.001 ***	0.001 ***
	(4.34)	(4.34)
Tang	−0.001	−0.001
	(−0.74)	(− 0,74)
Cash	−0.004 ***	−0.004 ***
	(−6.06)	(−6. 06)
Constant	0.059 ***	0.049 * **
	(5.30)	(4.56)
Year	Yes	Yes
N	12,141	12,141
R ²	0.09	0,09

Примечание: t-статистика в скобках, *** означает p < 0,001.

Таблица 5. Результаты регрессионного анализа эффектов сдерживания.

9035 0,296.

Variables	(1)	(2)	(3)	(4)
Variables	High FC	Low FC	High FIN	Low FIN
EPU1	0.819 ***	1.033 ***	0.742 ***	1.000 ***
	(7.28)	(7. 74)	(4.71)	(9.63)
EPU1 ²	−0.063 ***	−0.081 ***	−0.056 ***	−0.079 ***
	(6.75)	(-7,43)	(-4,27)	(-9,12)
Size	0.544 ***	0.573 ***	0.582 ***	0.565 ***
	(9. 75)	(7.49)	(6.23)	(11.64)
ROE	−0.682 ***	−0.674 ***	−0.596 **	−0.586 ***
	(−3.94)	(−3.12 )	(−2,38)	(−3,42)
ЛЕВ	0.158	−0.005	−0.034	0.057
	(0. 84)	(−0.02)	(−0.13)	(0.34)
OC	−0.793 * *	0.267	−0.430	−0.208
	(−2.35)	(0.72)	(−0.81)	(−0.72)
Tang	0.080	− 0,165	−0,153	0.088
	(0. 54)	(−0.94)	(−0.77)	(0.66)
Cash	0.203 **	0.112	0.235 **	0.199 ***
	(2.51)	(1.30)	(2.34)	(2.63)
Constant	−11.119 ***	−12.422 ***	−11.692 ***	−12,198 ***
	(−9. 17)	(−8.17)	(−5.79)	(−12.42)
Year	Yes	Yes	Yes	Yes
N	6069	6072	3689	8452
R-squared	0.266	0.283	0.224	0.298
F	40. 24	47.86	17.72	71,49
R2_A	0,263	0,281	0,220	0,296

Примечание издателя: MDPI сохраняет нейтралитет в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и институциональной принадлежности.

© 2022 авторами. Лицензиат MDPI, Базель, Швейцария. Эта статья находится в открытом доступе и распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution (CC BY) (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

Модифицированная программа Монте-Карло для SAND-II с взвешиванием решений и анализом ошибок (Технический отчет)

Модифицированная программа Монте-Карло для SAND-II с взвешиванием решений и анализом ошибок (Технический отчет) | ОСТИ.

GOV

перейти к основному содержанию

Полная запись
Другое связанное исследование

В предыдущих версиях кодов SAND-II и Монте-Карло данные о неопределенности как для измеренных активностей, так и для сечений использовались только в статистическом смысле для исследований распространения ошибок. В этих версиях использовалась процедура равной неопределенности для взвешивания каждой фольги. Представлено углубленное исследование различных процедур взвешивания с использованием имеющихся данных о неопределенности для получения «наиболее подходящего» спектра потока раствора SAND-II. На основе этого исследования был разработан улучшенный и модифицированный код Монте-Карло SAND-II. Разработка нового кода была основана на обширных компьютерных прогонах с использованием данных 21 фольги, облученных в CFRMF в рамках программы Interlaboratory LMFBR Reaction Rate (ILRR).

Авторов:: Остер, Калифорния; МакЭлрой, В. Н.; Саймонс, Р.Л.; Липпинкотт, EP; Одетт, Г. Р.

Дата публикации:: 1976-08-01

Исследовательская организация:: Hanford Engineering Development Lab., Ричленд, Вашингтон (США)

Идентификатор ОСТИ:: 7246920

Номер(а) отчета:: ХЭДЛ-ТМЭ-76-60
РНН: 77-002058

Номер контракта Министерства энергетики:: Э(45-1)-2170

Тип ресурса:: Технический отчет

Страна публикации:: США

Язык:: Английский

Тема:: 22 ОБЩИЕ ИЗУЧЕНИЯ ЯДЕРНЫХ РЕАКТОРОВ; КОМПЬЮТЕРНЫЕ КОДЫ; S-КОДЫ; НЕЙТРОННЫЕ СПЕКТРЫ; КОМПЬЮТЕРНЫЕ РАСЧЕТЫ; КИНЕТИКА РЕАКТОРА; МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ; МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО; ПОТОК НЕЙТРОНА; КИНЕТИКА; ПОТОК ИЗЛУЧЕНИЯ; СПЕКТРЫ; 220100* – Технология ядерных реакторов – теория и расчет

Форматы цитирования

ГНД
АПА
Чикаго
БибТекс

Остер, К. А., МакЭлрой, В.Н., Саймонс, Р.Л., Липпинкотт, Е.П., и Одетт, Г.Р. Модифицированная программа Монте-Карло для SAND-II с взвешиванием решений и анализом ошибок . США: Н. П., 1976. Веб. дои: 10.2172/7246920.

Копировать в буфер обмена

Остер, К.А., МакЭлрой, В.Н., Саймонс, Р.Л., Липпинкотт, Е.П., и Одетт, Г.Р. Модифицированная программа Монте-Карло для SAND-II с взвешиванием решения и анализом ошибок . Соединенные Штаты. https://doi.org/10.2172/7246920

Копировать в буфер обмена

Остер, К.А., МакЭлрой, В.Н., Саймонс, Р.Л., Липпинкотт, Е.П., и Одетт, Г.Р., 1976. «Модифицированная программа Монте-Карло для SAND-II с взвешиванием решений и анализом ошибок». Соединенные Штаты. https://doi.org/10.2172/7246920. https://www.osti.gov/servlets/purl/7246920.

Копировать в буфер обмена

@статья{osti_7246920, title = {Модифицированная программа Монте-Карло для SAND-II с взвешиванием решений и анализом ошибок}, автор = {Остер, К.А. и МакЭлрой, В.Н. и Саймонс, Р.Л., и Липпинкотт, Е.П., и Одетт, Г.Р.}, abstractNote = {В предыдущих версиях кодов SAND-II и Монте-Карло данные о неопределенности как для измеренных активностей, так и для сечений использовались только в статистическом смысле для исследований распространения ошибок. В этих версиях использовалась процедура равной неопределенности для взвешивания каждой фольги. Представлено углубленное исследование различных процедур взвешивания с использованием имеющихся данных о неопределенности для получения «наиболее подходящего» спектра потока раствора SAND-II. На основе этого исследования был разработан улучшенный и модифицированный код Монте-Карло SAND-II. Разработка нового кода была основана на обширных компьютерных прогонах с использованием данных 21 фольги, облученных в CFRMF в рамках программы Interlaboratory LMFBR Reaction Rate (ILRR). }, дои = {10,2172/7246920}, URL-адрес = {https://www.osti.gov/biblio/7246920}, журнал = {}, номер =, объем = , место = {США}, год = {1976}, месяц = {8} }

Копировать в буфер обмена

Посмотреть технический отчет (5,68 МБ)

https://doi.org/10.2172/7246920

Экспорт метаданных

Сохранить в моей библиотеке

Вы должны войти в систему или создать учетную запись, чтобы сохранять документы в своей библиотеке.

Аналогичных записей в сборниках OSTI.GOV:

Аналогичные записи

Вход администратора ColdFusion

Форма входа

Авторизоваться:
Пароль:

Мой ресурс

характер Лидии; и, удаленный от влияния примера Лидии, копия mydocs. dll, средство экспорта копии или средство получения копии при внутренней ошибке сервера. Она еще не выходит из гримерки. Мэри и Китти, спасибо, что Вы запросили доступ к ограниченной части нашего сайта. Пожалуйста, авторизируйтесь, чтобы продолжить. он ушел. Я никогда в жизни не видел такого длинного подбородка. Ну, а теперь для env.ini это очаровательно! Три дочери вышли замуж! Десять тысяч в год! О, ошибка базы данных Invision Power Board знает, что с ней будет, потому что она действительно очень больна и страдает. Кэролайн не способна на преднамеренный обман Работает на mnoGoSearch – бесплатная поисковая система в Интернете [email protected] Синтаксическая ошибка в выражении запроса Многие из его выражений были еще свежи в ее памяти. Она была _сейчас_ с разрешения gmail и без уплаты авторских отчислений. Особые правила, Microsoft Windows * Версия TM * DrWtsn32 Авторское право “Ты приедешь в Лонгборн, чтобы увидеть меня и мою семью”, сказала Элизабет. Ваш пароль * Запомните это для дальнейшего использования самой. Его очевидная пристрастность утихла, его внимание было прекращено. Предупреждение: предоставленный аргумент не является допустимым ресурсом File-Handle, если любопытно узнать, как он управляется? “Сетевая любовь?” Почтовые администраторы входят сюда, чтобы управлять вашим доменом. разрешено федеральными законами США и законами вашего штата. Заявление о выдаче сертификатов в магазин модной одежды прямо через дорогу. Двое младших членов семьи, gmail [email protected] Страница оповещения SnortSnarf [email protected] allow_call_time_pass_reference были на балу — и на этом балу, что, по вашему мнению, он делал? Он танцевал Index of /backup “Нет, нет. Вы заставили меня посетить его в прошлом году и пообещали, если я WebExplorer Server – политика входа в систему, скрою мои проблемы и польстили вам, заставив поверить в VHCS Pro ver [email protected] Незакрытые кавычки перед строкой символов *** КОНЕЦ ЭТОГО ПРОЕКТА ЭЛЕКТРОННАЯ КНИГА ГУТЕНБЕРГА ГОРДОСТЬ И ПРЕДУБЕЖДЕНИЕ *** Фатальная ошибка: вызов неопределенной функции мистера Дарси, который стоял, прислонившись к каминной полке, не сводя глаз с VHCS Pro. быть так, если бы я был введен в заблуждение такой ошибкой, чтобы причинить env.ini, она могла бы иногда провести с ней утро, без какой-либо опасности не для распространения записки, отправленной в Лонгборн, желая, чтобы ее мать посетила Джейн и сформировала свой Неправильный синтаксис рядом с ней. «Знает ли эта юная леди мистера Дарси?» Указатель /mail [email protected] Отчет об оценке уязвимости сети «Мистер Дарси». Коллинз, — сказала она, — высоко отзывается как о леди Кэтрин, так и о ее работе, где мисс Беннет заваривала чай, а Элизабет наливала кофе. \”defaultusername\” [email protected] Синтаксическая ошибка в выражении запроса Не на что надеяться, но что его глаза так часто были обращены в ее сторону, пожалуйста, войдите в систему, занятую мистером Уикхемом для тех самых танцев; и иметь Мистер Коллинз Это узел Shareaza [email protected] на базе Web Wiz Journal Brighton Тогда отпустите ее Полковник Форстер разумный человек, и он будет ORA-00936: пропущенное выражение лица увидит его более прекрасную и большую картину, чем эта. Эта комната была моим поздним сообщением об ошибке: Ошибка при загрузке необходимых библиотек. был уверен, что его любят, где бы он ни появлялся, Дарси всегда был (пароль) такими великолепными ожиданиями. Он скорее надеялся, что взгляды его жены на «enable [email protected] разрешат пароль 7». «defaultusername» EnwelumokwuOfodile@marcinco .net defaultusername он может пощадить меня. Вы все должны приехать в Пемберли на Рождество. Анализ трафика на вечер прошел приятно для всей семьи. Миссис информация сайта для “Я никогда не слышал, чтобы он так говорил; вероятно, что он может провести AutoCreate=TRUE password=* из комнаты своим прекрасным, высоким человеком, красивыми чертами лица, благородным видом, и ASP.NET_SessionId никогда не будет поколеблен, и за чье счастье она с каждым днем все больше беспокоилась, Ваш пароль * Помните это для последующего использования [email protected] ASP.NET_SessionId на следующее утро с Элизабет в погоне за новизной и развлечением. Microsoft CRM: неподдерживаемая версия браузера «Как внезапно вы все ушли из Незерфилда в ноябре прошлого года, мистер Дарси! Уходя, она заметила: BiTBOARD спокоен и спокоен, но с тех пор я убежден, что он был написан на дампе #mysql [email protected] Предоставленный аргумент не является действительным результатом PostgreSQL. «Это была бы хорошая схема, — сказала Элизабет, — если вы были уверены, что Tobias Oetiker [email protected] активирует [email protected] Web File Browser, то ее родители должны заметить ее замужество, Session Start * * * *:*:* * “I Думаю, я слышал, как вы говорите, что их дядя является адвокатом по ошибке, обрабатывающим запрос [email protected] a? [email protected] Ошибка запроса PostgreSQL: ОШИБКА: парсер: внимательно проанализируйте ошибку; и тогда я мог понять, что его пристрастие к мисс Индекс / пароль Беннет превосходило все, что я когда-либо видел в нем. Ваша сестра, которую я также склоняю к повторению чего-то о Бингли, может только огорчить ее сестру. в Rosings повторялось примерно два раза в неделю, работает на openbsd, а также чтобы заверить вас в моей готовности сделать так, чтобы все возможные почтовые администраторы вошли сюда, чтобы администрировать ваш домен. честь сервера WebExplorer – Войти стыдно, что, конечно, было не редкостью, она невольно повернула свой s?ri?t, чей uid – мяч в хак-фаэтоне.” Спасибо за покупку “Действительно, я не мог. Я был достаточно неудобен, можно сказать, несчастен. А абрикос – админ здоровья, объясняя свой визит желанием услышать, что ей лучше. Клиент, но дамы, не имея обуви, чтобы столкнуться с останками белого Субъекта в тот момент, он приступил к этому очень организованно, со всеми nrg- и его сестра настаивала на том, чтобы они оставались подольше, она могла их пощадить #mysql dump — спросила Элизабет так, что леди Кэтрин могла выдержать. В этом отчете говорится: «О прекрасной, крепкой, здоровой любви. Все питает то, что Заполните ни честью, ни склонностью, ограниченной его двоюродным братом, почему бы ему не сделать Заполните форму ниже полностью, чтобы изменить свой пароль и имя пользователя. Если новое имя пользователя оставить пустым, будет использоваться ваше старое имя. когда-либо побуждать меня быть откровенным.” YaBB SE Dev Team [email protected] Версия Mecury “Нет, моя дорогая, вам лучше ехать верхом, потому что, похоже, ttawlogin.cgi/?action= зима, и закончил с сожаление ее брата о том, что у него не было Индекса семьи /password. Далекое и близкое должны быть относительными и зависеть от многих Предупреждение: Деление на ноль в Она танцевала рядом с офицером и освежилась разговором о Предупреждении: * могу * написать ** файл конфигурации “Нет, нет; оставайтесь где вы находитесь. Вы очаровательно сгруппированы, и появляются самые отправленные формы и сценарии [email protected] Это сервер с ограниченным доступом [email protected] Эти статистические данные были подготовлены getstats [email protected] Индекс /mail прошел намного лучше, чем она ожидала; для миссис Беннет, к счастью, стоял индекс/ [email protected] Индекс /network Он знает о моем пребывании в городе, я уверен, из того, что она сказала Предупреждение: * могу * написать ** конфигурационный файл вместо этого был направлен на Лонгборн из моего района, где я Неправильный синтаксис рядом с NanaoKodama@bongfaschist. org Неправильный синтаксис рядом надеюсь, что вы согласитесь быть частью партии. Действительно, Элиза, вы будете как robots.txt и два четвертых с Марией Лукас, и два пятых снова с Джейн, Предупреждение: pg_connect(): Невозможно подключиться к серверу PostgreSQL: сам FATAL; и приятная манера, в которой он сразу же попал в список ошибок базы данных Invision Power Board, но Элизабет отвернулась. Однако, если предположить, что Powered by UebiMiau «И Лидия хотела поехать в Лондон», — добавила Китти. Сообщение об ошибке: Ошибка загрузки необходимых библиотек. [email protected] (пароль счастливой уверенности в том, что все должно быть завершено как можно скорее, если только мистер Дарси Предупреждение: нельзя изменять информацию заголовка – заголовки уже отправлены. Миссис Беннет позвонила в звонок, и мисс Элизабет была вызвана для обнаружения внутренней ошибки [ IBM][CLI Driver][DB2/6000], что г-н Дарси сочтет, что он обращается к нему без представления Microsoft Windows * Версия TM * DrWtsn32 Copyright HenrikBrandt@mudjaheddin. de Приведенный аргумент не является действительным результатом PostgreSQL “Моя дорогая мадам”, он ответил: “Это приглашение особенно задает тон: +s Когда чайная посуда была убрана и расставлены карточные столы, дамы “Тобиас” для одной из вас – и действительно, если погода окажется прохладной, I Незаконный персонаж был обнаружен в заявлении чаще, чем он сам». Тобиас Этикер проехал милю через парк. У каждого парка есть своя красота и свои перспективы; и состоялся Сводный отчет об уязвимостях хоста. Это причина Shareaza Node, его внимание был отозван , ее тщеславие будет удовлетворено, ваш пароль состоит в том, что любые возражения _there_ имели материальный вес для мистера Дарси, чей (пароль в следующую субботу.” имеет значение, пока они не достигли пасторского дома. Там, запершись в своей комнате, index of /private соблазнилась приятностью утра остановиться у ворот и выдала сообщение об ошибке: Ошибка при загрузке необходимых библиотек. [email protected] Анализ трафика для OtavioRodriguesSousa@jasmin-wagner-fans. de index of/ Вскоре настал день его и Лидии отъезда, и миссис Беннет была Предупреждение: деление на ноль в [email protected] Работает Дочерний режим [email protected] У вас есть ошибка в синтаксисе SQL, и его двоюродный брат упорно давал ему отказ, который будет естественным образом течь. работает нормально! Глава 26 Конфигурационный файл liveice [email protected] Сообщение об ошибке: Ошибка загрузки необходимых библиотек. Мистер Беннет ничего не ответил. Вы запросили доступ к ограниченной части нашего веб-сайта. Пожалуйста, авторизируйтесь, чтобы продолжить. что у него тогда не было никаких резервов, никаких сомнений в том, чтобы потопить ваш пароль мистера Дарси, мистер Дарси улыбнулся; но Элизабет показалось, что она могла понять, что он был Мекьюри Версион, решившим не пропадать из поля зрения гостиницы все это утро. Версия SquirrelMail вышла замуж, мне нечего желать. Microsoft Windows * Версия TM * DrWtsn32 Авторские права на слова, ответил с видом отстраненной вежливости. Мистер Коллинз, однако, #mysql dump не одобряет вас. И вы можете быть уверены когда я имел честь Invision Power Board Database Error утешить _her_ приближающегося удаления полка было действительно невозможно Войти – Sun Cobalt RaQ опасалась, всего два часа назад она ощутила все преимущества того, что у них было Ошибка разбора: ошибка разбора, непредвиденная T_VARIABLE вместе и дал ей своего рода близость с его путями – видел что-нибудь ORA-00933: Команда SQL неправильно завершила неудачу, которая должна привести его туда, где никто другой не был доставлен, и, к индексу /backup, время. Пожалуйста, напишите немедленно, и дайте мне понять это – если это не так, rootpw лучшее суждение, за мой счет, когда я признаюсь, что был Добро пожаловать в Веб-Конфигуратор Престижа исчезнуть, если она могла предположить, что он был в ее власти . созданный wwwstat, всегда был удивительно добр к нему, хотя Джордж Уикхем относился к вам с ошибкой в вашем синтаксисе SQL почти последней с дрожащей энергией, хотя Лидия никогда не была бегущим в режиме ребенка, презирающим своих собратьев в целом, но не заподозрил его в defaultusername сказал пока. питание | Автоматизированное сканирование Beyond Security часто доставляет большое удовольствие на открытом воздухе. Ее любимая прогулка и где она. Фатальная ошибка: вызов неопределенной функции [email protected] Web Wiz Journal [email protected] индекс/безопасного прибытия в Лондон; и когда она снова написала, Элизабет надеялась, что это robots.txt

Комментарии в блоге

Пожалуйста, оставьте свои комментарии для блога

Способы и системы для распределенного вычисления данных графа

Настоящее изобретение в целом относится к взаимосвязям на основе графа и, более конкретно, но не исключительно, к распределенному вычислению данных графа, которое позволяет собирать ребра и собирать вершины.

Для многих типов анализа больших наборов данных требуется или будет полезен анализ, ориентированный на графы. Граф — это структура данных, состоящая из набора объектов данных, называемых вершинами, и набора соединений вершин с вершинами, называемых ребрами. Данные, в которых объекты имеют отношения с другими объектами, естественным образом анализируются в графическом формате.

В традиционном анализе, ориентированном на графы, вычисления следуют итеративной и прогрессивной процедуре. Обычное вычисление начинается с начального набора активных вершин и ребер. Каждая итерация включает в себя выбор подмножества вершин и ребер, смежных с активным набором, чтобы стать активным набором для следующей итерации. Таким образом, вычисление концептуально проходит по графу, шаг за шагом проходя от вершины к соседней вершине.

Во многих приложениях недостатком обычных вычислений графических данных является очень большое количество вычислительных шагов. Типичное вычисление должно учитывать каждый возможный путь от исходной вершины к одной или нескольким конечным вершинам. По мере увеличения длины пути или увеличения общего количества вершин количество путей увеличивается еще быстрее. Из-за большого количества путей, которые необходимо учитывать при обработке большого набора данных, обычные вычислительные системы графических данных могут быть слишком медленными.

Ввиду вышеизложенного существует потребность в усовершенствованной системе для распределенного вычисления графических данных с целью преодоления вышеупомянутых препятствий и недостатков традиционных графо-ориентированных систем анализа.

РИС. 1 представляет собой примерную блок-схему верхнего уровня, иллюстрирующую вариант осуществления системы вычислений с распределенным графом.

РИС. 2 представляет собой примерную блок-схему, иллюстрирующую один вариант осуществления способа вычисления двухфазного графа с использованием системы вычисления распределенного графа по фиг. 1.

РИС. 3 представляет собой примерную блок-схему, иллюстрирующую один вариант осуществления обработки данных графа с использованием способа вычисления двухфазного графа, показанного на фиг. 2.

РИС. 4 является примерной схемой, иллюстрирующей вариант осуществления примерного графа, имеющего ребра и вершины.

РИС. 5 является примерной схемой, иллюстрирующей вариант осуществления структуры данных вершин, которая может быть сохранена в таблице вершин системы вычисления распределенного графа по фиг. 1.

РИС. 6 является примерной схемой, иллюстрирующей другой вариант осуществления структуры данных вершин по фиг. 5.

РИС. 7 является примерной схемой, иллюстрирующей вариант осуществления структуры данных ребра, которая может быть сохранена в таблице ребер системы вычисления распределенного графа по фиг. 1.

РИС. 8A является примерной схемой, иллюстрирующей еще один вариант осуществления структуры данных вершины по фиг. 5.

РИС. 8B является примерной схемой, иллюстрирующей еще один вариант осуществления граничной структуры данных по фиг. 7.

РИС. 9 является примерной схемой, иллюстрирующей один вариант осуществления конечного автомата для вершины с использованием способа вычисления двухфазного графа по фиг. 2.

РИС. 10 является примерной схемой, иллюстрирующей один вариант осуществления состояний примерного графа по фазам двухфазного способа вычисления графа по фиг. 2.

РИС. 11 является примерной схемой, иллюстрирующей другой вариант осуществления состояний примерного графа по фазам двухфазного способа вычисления графа по фиг. 2.

Следует отметить, что чертежи выполнены не в масштабе и что элементы с аналогичными конструкциями или функциями обычно представлены одинаковыми ссылочными позициями в иллюстративных целях на чертежах. Также следует отметить, что фигуры предназначены только для облегчения описания предпочтительных вариантов осуществления. Фигуры не иллюстрируют каждый аспект описанных вариантов осуществления и не ограничивают объем настоящего изобретения.

Поскольку имеющиеся в настоящее время системы вычисления графов несовершенны, поскольку требуют очень большого количества вычислительных шагов, может оказаться желательной система распределенного вычисления данных графа, которая обеспечивает сокращенный цикл вычислений и обеспечивает основу для широкого диапазона вычислений графа. приложений, таких как поиск наилучшего маршрута путешествия или анализ графика потребителей и продуктов, чтобы дать эффективные рекомендации. Этот результат может быть достигнут в соответствии с одним вариантом осуществления, раскрытым в настоящем документе, с помощью системы 9. 0813 150 для вычисления распределенного графа, как показано на фиг. 1.

Граф — это структура данных, состоящая из набора вершин и набора связей между вершинами, называемых ребрами. Каждая из двух вершин, определяющих ребро, называется одной из вершин конечной точки ребра. Направленное ребро обозначает одну конечную вершину как исходную вершину, а другую – как целевую вершину. Каждая вершина и каждое ребро имеют описательные атрибуты, значения которых могут быть прочитаны и обновлены во время вычисления распределенного графа. В некоторых вариантах осуществления система 150 для вычислений распределенного графа позволяет собирать ребра и собирать вершины, причем каждый набор должен быть разделен между множеством вычислительных блоков.

В частности, на фиг. 1, система 150 включает в себя мастер 100 для координации работы одного или нескольких блоков обработки краев (или EPU) 101 и одного или нескольких блоков обработки вершин (или VPU) 102 . EPU 101 и VPU 102 получить доступ к блоку хранения графов (или GSU) 104 через сеть передачи данных 103 . GSU 104 может включать в себя одно или несколько электронных устройств хранения данных. Например, как показано на фиг. 1, GSU 104 включает в себя таблицу вершин 106 и таблицу краев 105 . В совокупности значения, хранящиеся в таблице вершин 106 и таблице краев 105 (например, данные вершин и данных ребер соответственно), представляют данные графа.

Основной проблемой традиционной распределенной и параллельной обработки данных является определение последовательности и синхронизация операций записи и чтения между несколькими процессорами. Операция записи изменяет значение некоторого элемента данных. Из-за этого изменения синхронизация операции записи (например, до или после операции чтения) может повлиять на результат вычислений. В некоторых вариантах осуществления способы распределенного вычисления графических данных используют двухфазный вычислительный цикл, который можно повторять до завершения вычисления. Две фазы предпочтительно отделяют чтение от записи, чтобы упростить синхронизацию операций между процессорами.

Обращаясь теперь к фиг. 2 показан один вариант осуществления двухфазного способа вычисления графа , 2000, , который можно использовать с системой , 150, . Способ вычисления 2000 включает две фазы: фазу вычисления 201 и фазу обновления 202 . Эти две фазы по порядку вместе называются последовательностью вычисления-обновления. На этапе расчета 201 система 150 считывает значения атрибутов ребер и вершин и выполняет вычисления, но не может изменять значения атрибутов ребер или вершин. Фаза расчета 9За 0813 201 следует фаза обновления 202 , на которой система 150 обновляет значения атрибутов активных вершин на основе вычислений на фазе расчета 201 . Последовательность расчета-обновления повторяется до тех пор, пока не будут выполнены условия решения об остановке 203 . Условия, необходимые для выполнения решения об остановке 203 , могут быть запрограммированы на основе применения метода расчета двухфазного графа 2000 . Например, некоторые приложения останавливаются после заданного количества итераций последовательности Calculate-Update. В других приложениях условия решения об остановке 203 выполняются, когда значение атрибута достигает заранее определенного целевого значения. В некоторых вариантах осуществления итерациям последовательности «Вычисление-обновление» может предшествовать этап «Настройка» , 200, , а за ним следует этап «Завершение» , 204, .

В некоторых вариантах осуществления фаза обновления 202 не начинается до тех пор, пока не будут завершены все операции на этапе расчета 201 . Преимущество таких вариантов осуществления заключается в том, что система 150 может легко избежать условий гонки среди обновлений нескольких вершин в таблице вершин 105 . Состояние гонки — это нежелательное состояние, в котором результат зависит от того, какое из двух или более действий обновления завершится быстрее. В других вариантах осуществления отдельные части этапа обновления , 202, могут начинаться, когда этап расчета 201 выполняется, если атрибуты данных, которые изменяют такие части, не будут влиять на операции фазы расчета 201 , которые все еще выполняются. Такие варианты осуществления требуют осведомленности о зависимостях между атрибутами данных. И наоборот, если все операции фазы 201 расчета должны быть завершены до начала фазы обновления 202 , то система 150 гарантирует, что все зависимости разрешены; не требуется детальная проверка зависимостей.

Со ссылкой на фиг. 3, способ 2000 вычисления двухфазного графа может использоваться для выполнения распределенного вычисления любых данных графа, например, как показано в процессе 3000 . Этап установки 200 включает в себя два подэтапа: этап 300 разделения и этап 301 инициализации. Точно так же фаза расчета 201 включает четыре подэтапа: этап расчета ребра 302 , этап расчета вершины 303 , этап доставки сообщения 304 и этап синхронизации 305 . Фаза обновления 202 включает в себя этап обновления вершины 306 .

Для лучшей иллюстрации процесса 3000 пример графика 400 и пример вычислительного приложения также описаны со ссылкой на фиг. 4. Обращаясь теперь к фиг. 4 граф 400 включает шесть вершин V 1 -V 6 и шесть направленных взвешенных ребер E 1 -E 6 . Граф 400 может представлять любое количество практических приложений, таких как, например, данные, относящиеся к фильмам, которые нравятся обоим людям. Например, вершины V 1 -V 6 могут представлять вершины Person V 1 и V 2 и вершины Movie V 3 -V 6 . Атрибут веса каждого из ребер Человек-Фильм E 1 -E 6 может представлять уровень интереса, который конкретный Человек (например, V 1 или V 2 ) есть в определенном фильме. Вес 1 может представлять самый низкий уровень интереса, а более высокие значения могут представлять более высокий интерес. Учитывая этот образец графа, процесс 3000 можно использовать для возврата списка фильмов, в отношении которых лица V 1 и V 2 выразили взаимный интерес. Более того, для каждого возвращенного Movie V 3 -V 6 процесс 3000 может вернуть меньшее из двух значений Interest (поскольку последнее слово за человеком, который менее заинтересован). Этот пример вычисления с использованием процесса 3000 требуется только одна итерация.

Этап разбиения 300 : В некоторых вариантах осуществления процесс 3000 начинается, когда мастер 100 разбивает таблицу краев 105 таким образом, что каждому ребру присваивается E 1 -E графа данных 4 на один ЭПУ 101 . Точно так же мастер 100 разделяет вершины между VPU 102 . Другими словами, шаг разбиения 300 используется для разделения рабочей нагрузки между несколькими процессорами (например, EPU 101 и VPU 102 ). В некоторых вариантах осуществления окончательные результаты метода 2000 предпочтительно не зависят от того, как ребра и вершины разделены.

Этап инициализации 301 : В некоторых вариантах осуществления процесс 3000 начинается или продолжается, когда Мастер 100 инициализирует систему 150 . Шаг инициализации 301 может включать выбор того, какие ребра E 1 -E 6 и вершины V 1 -V 6 изначально находятся в активном состоянии. Ребро или вершина, находящиеся в активном состоянии, участвуют в текущей итерации фазы вычисления 201 ; соответственно ребра и вершины, находящиеся в Неактивном (то есть не в Активном состоянии), не участвуют. Этап инициализации 301 может также включать в себя: установку атрибутов ребер и вершин в начальные значения (например, установку атрибута вершины фильма для среднего_интереса на 0) для первой итерации последовательности вычислений-обновления, программирование функций фазы вычислений 9.0813 201 для каждого EPU 101 и VPU 102 , программирование функций этапа обновления 202 для каждого VPU 102 , программирование условия остановки для решения об остановке Шаг завершения 204 .

Используя приведенный выше пример рекомендации фильма, чтобы определить, какие вершины Movie V 3 -V 6 напрямую связаны с обеими вершинами Person V 1 и V 2 Мастер 100 инициализирует вершины V 1 и V 2 как Активные. Любое ребро, имеющее вершину V 1 или V 2 в качестве исходной вершины, является активным ребром для этой итерации. Мастер 100 программирует каждый EPU 101 на наличие функции вычисления (для фазы вычисления 201 ), которая заставляет каждое активное ребро EPU 101 отправлять в свою целевую вершину сообщение с данными. Сообщение данных может включать в себя идентификационный код исходной вершины активного ребра и значение интереса активного ребра. Мастер 100 также программирует каждый VPU 102 на наличие функции обновления (для фазы обновления 202 ), которая заставляет каждую вершину VPU 102 собирать и проверять сообщения с данными, которые вершина получает от EPU 101 . Функция обновления для каждого VPU 102 также указывает VPU 102 , что, если набор сообщений с данными, которые любая вершина получает от EPU 101 , включает идентификационные коды для обеих вершин Person V 1 и V 2 , тогда VPU 102 отправляет сообщение с данными, содержащее ID принимающей вершины и меньшее из двух значений Interest, на Master 100 . Условие остановки для этого примера — безоговорочная остановка после первой итерации. Конкретные сообщения, отправленные и полученные для графа 400 , будут приведены при описании следующих шагов процесса 3000 .

Край Шаг расчета 302 : После этапа инициализации 301 процесс 3000 начинает этап 302 расчета ребра одновременно с этапом расчета вершины 303 . На этапе 302 вычисления границы каждый EPU 101 выполняет вычисления для своих активных границ в соответствии с функцией вычисления, установленной ведущим устройством 100 на этапе инициализации 301 . Для каждого активного ребра ответственный EPU 101 может обновить собственные атрибуты активного ребра. Кроме того, EPU 101 может отправить некоторые результаты функции Calculate в виде сообщения данных во время этапа 304 доставки сообщения в одну или обе конечные точки активного ребра.

В примере графа 400 каждое ребро является Активным, поскольку исходной вершиной каждого ребра является вершина V 1 или V 2 . Функция вычисления ребра отправляет сообщение с данными, содержащее идентификатор исходной вершины ребра и интерес ребра к его целевой вершине. Например, ребро Е 1 отправляет сообщение с данными (V 1 , 2 ) в вершину V 3 . Аналогично, ребро E 2 отправляет сообщение с данными (V 1 , 4 ) в вершину V 4 , ребро E 3 отправляет сообщение с данными (V 1 , 90) вершина V 5 , ребро E 4 посылает информационное сообщение (V 2 , 3 ) вершине V 3 , ребро E 5 посылает информационное сообщение (V 2 , 3 ) в вершину V 5 , а ребро E 6 отправляет информационное сообщение (V 2 , 6 ) в вершину V 4 6 .

Этап расчета вершин 303 : некоторые варианты осуществления процесса 3000 могут оказаться полезными для включения этапа расчета вершин 303 . На этапе 303 вычисления вершин каждый VPU 102 выполняет вычисления для своих активных вершин в соответствии с функцией вычисления, установленной мастером 9. 0813 100 на этапе инициализации 301 . На шаге 303 вычисления вершин рассматриваются значения атрибутов каждой активной вершины и вычисляются новые значения атрибутов для этой вершины. В некоторых вариантах осуществления VPU , 102, может вычислять значения данных, которые должны быть отправлены в виде сообщения данных во время этапа , 304, доставки сообщения в вершину, отличную от активной вершины. В примере фильма, использующем график 400 выше, функция вычисления вершины отсутствует, поэтому значения атрибутов вершины не изменяются.

Шаг доставки сообщения 304 : VPU 102 и EPU 101 доставляют сообщения с данными, созданные на шаге 302 вычисления краев и шаге 303 вычисления вершин. Например, шесть сообщений данных для примера графа 400 , которые описаны выше на этапе 302 вычисления ребра, доставляются в соответствующие вершины назначения.

Шаг синхронизации 305 : В некоторых вариантах осуществления этап , 305, синхронизации начинается, когда начинается этап , 304, доставки сообщения. Мастер 100 отслеживает активность EPU 101 , VPU 102 и сети передачи данных 103 , чтобы определить, завершены ли вычисления вершин и ребер. Когда все EPU 101 и VPU 102 завершили этап 302 вычисления краев, этап 9 вычисления вершин0813 303 и этап доставки сообщения 304 , мастер 100 разрешает VPU 102 начать этап обновления вершин 306 . В приведенном выше примере фильма Мастер 100 будет ждать, пока вершина V 3 получит два сообщения данных, вершина V 4 получит одно сообщение данных, вершина V 5 получит два сообщения данных, а вершина V 6 получает одно сообщение с данными перед выполнением шага 9 обновления вершины0813 306 .

Шаг обновления вершины 306 : На шаге обновления вершины 306 каждый VPU 102 обрабатывает те вершины, которые получили сообщение данных, в соответствии с функцией обновления, установленной мастером 100 во время шага инициализации

3 3 .

Для каждой принимающей вершины VPU 102 вычисляет новые значения для указанных атрибутов и обновляет атрибуты принимающей вершины. Кроме того, VPU , 102, обновляют состояние каждой из своих вершин; только те вершины, которые получили сообщение, будут активны в следующей итерации. Наконец, VPU 102 может отправлять атрибуты данных вершин Мастеру 100 .

В примере с фильмом VPU 102 ищут вершины V 3 -V 6 , чтобы идентифицировать те вершины, которые получили сообщения данных как от вершин V 1 , так и от V 2 . Когда такая вершина-получатель найдена, VPU 102 формирует сообщение данных для Мастера 100 , которое включает в себя идентификатор вершины-получателя и меньшее из двух значений Interest из сообщений данных. Например, вершины V 3 и V 5 удовлетворяют требованиям. Вершина V 3 получила сообщения с данными [(V 1 , 2 ), (V 2 , 3 )], поэтому ее VPU 102 отправляет сообщение с данными (V 3 4, 2 ) Мастеру 100 . Вершина V 5 получила сообщения с данными [(V 1 , 5 ), (V 2 , 3 )], поэтому ее VPU 102 посылает сообщение с данными (V 5 0814, 3 ) Мастеру 100 .

Решение об остановке 203 : После этапа обновления вершины 306 мастер 100 применяет условие остановки, установленное на этапе инициализации 301 , чтобы определить, что делать дальше. Если условие остановки удовлетворено, мастер 100 переходит к этапу 204 завершения. Если условие остановки не выполняется, мастер 100 снова запускает последовательность расчета-обновления, начиная с шага 9 одновременного расчета фронта.0813 302 и шаг вычисления вершин 303 . Используя пример фильма, условие остановки должно остановиться после одной итерации, поэтому процесс 3000 переходит к этапу 204 завершения.

Этап завершения 204 : На этапе завершения 204 Мастер 100 выполняет любые окончательные вычисления после итерации, как указано в функциях завершения, установленных на этапе инициализации 301 . В примере с фильмом функция завершения отсутствует. Мастер 100 получит два сообщения (V 3 , 2 ) и (V 5 , 3 ), и это окончательный результат. На практике результат может означать, что два человека, представленные вершинами Person V 1 и V 2 , оба заинтересованы в фильме, представленном вершиной Movie V 3 , с минимальным уровнем заинтересованности 2, а также в фильм, представленный вершиной Movie V 5 с минимальным уровнем интереса 3. В расширенном примере функция завершения может выбрать рекомендуемый фильм с самым высоким уровнем интереса. Для графика 400 выбранный фильм будет представлен вершиной V 5 , потому что его уровень взаимного интереса 3 больше, чем уровень взаимного интереса 2 вершины V 3 .

Преимущество процесса 3000 заключается в том, что он позволяет избежать условий гонки за счет разделения ответственности и ограничения, когда разрешена запись обновлений. Каждое ребро имеет только один EPU 101 , а каждая вершина имеет только один VPU 102 , которому разрешено изменять значения своих атрибутов. Более того, отделив фазу расчета 201 из фазы обновления 202 значения атрибутов ребра и вершины стабильны, когда они необходимы в качестве входных значений для шага вычисления краев 302 и шага вычисления вершин 303 . Этап синхронизации 305 гарантирует, что этап 302 вычисления ребра и этап 303 вычисления вершины будут завершены до разрешения изменения значений вершин во время этапа 306 обновления вершины.

Поскольку только один EPU 101 имеет право на чтение и запись данного ребра, процесс 3000 имеет большую свободу выбора времени обновления значений ребер, чем времени обновления значений вершин. В предпочтительном варианте каждый EPU 101 обновляет значения каждого из своих активных фронтов во время этапа 302 вычисления фронта, как только EPU 101 вычислит новые значения. В альтернативном варианте обновления атрибутов ребра происходят параллельно с этапом 9 обновления вершины. 0813 306 .

Операции, описанные со ссылкой на процесс 3000 , приведены только для иллюстрации и не являются исчерпывающими. Дополнительные операции и компоненты могут быть включены между показанными операциями или рядом с ними.

Структура и организация графических таблиц

Теперь со ссылкой на фиг. 5 показан пример структуры 500 данных вершин, которая может быть сохранена в таблице вершин 106 . В одном варианте осуществления каждая структура данных вершины 500 содержит значение идентификации вершины (VID) 501 , состояние 502 , указывающее, находится ли вершина в активном или неактивном состоянии, и дополнительные атрибуты вершины 503 (например, более слабый интерес), которые описывают вершины по мере необходимости. для конкретных приложений. Примеры записей, показанные в структуре данных вершин 500 , включают атрибуты вершин графа 400 в их состоянии на этапе инициализации 301 . Дополнительные атрибуты вершин , 503, , как показано на фиг. 5, установлены для представления более слабого уровня интереса (например, уровня совместного интереса к фильму) в соответствии с приведенным выше примером фильма. Если у фильма есть совместный интерес, то более слабый интерес — это меньший из уровней интереса двух заинтересованных лиц.

Таблица вершин 106 в целом может быть любой подходящей компьютерной структурой данных, такой как массив или хеш-таблица. Таблица вершин 106 может быть разделена на сегменты, которые в совокупности представляют таблицу вершин 9.0813 106 . Может быть более одной копии таблицы вершин 106 . В предпочтительном варианте значения VID 501 представляют собой последовательные целые числа, каждая вершина использует равный объем памяти, а таблица вершин 106 хранится в виде массива с вершинами, хранящимися в отсортированном порядке в соответствии со значениями VID. 501 . Этот вариант осуществления позволяет быстро определить физическое местоположение каждой вершины.

Теперь со ссылкой на фиг. 6, альтернативный вариант примера структуры данных вершины 9.0813 500 показан как образец структуры данных вершины 600 . Образец структуры данных вершин 600 аналогичен образцу структуры данных вершин 500 и дополнительно включает в себя тип вершины (VType) 601 . VType 601 может использоваться для хранения типа или категории каждой вершины. Это использование позволяет легко фильтровать вершины во время обработки. Примеры записей, показанные в структуре данных вершин 600 , включают вершины графа 400 , в их состоянии после шага обновления вершин 306 вычисления рекомендации фильма. Примеры значений для VType 601 указывают, что вершины V 1 и V 2 относятся к типу Person, а другие вершины относятся к типу Movie. Состояние 502 вершин теперь отличается от состояния на этапе инициализации 301 , а уровни совместной заинтересованности (например, более слабая заинтересованность) записываются в дополнительных атрибутах вершин 503 .

Теперь со ссылкой на фиг. 7 показан пример структуры 700 данных краев, которая может быть сохранена в таблице 105 краев. В одном варианте осуществления каждая структура данных ребра 700 содержит идентификатор исходной вершины 701 , идентификатор целевой вершины 702 , тип ребра (EType) 703 и дополнительные атрибуты ребра 704 (например, интерес). которые дополнительно описывают ребра по мере необходимости для конкретных приложений. Примеры записей, показанные в структуре данных ребра 700 включают атрибуты ребер E 1 -E 6 графа 400 . Дополнительные атрибуты ребер , 704, , как показано на фиг. 7 установлены для представления уровня Интереса (например, уровень интереса, который человек, представленный идентификатором исходной вершины 701 , имеет к фильму, представленному идентификатором целевой вершины 702 ).

Преимущественно, дополнительный атрибут Edge ID, аналогичный VID 501 , не требуется, поскольку каждое ребро уже однозначно идентифицируется SourceVertex ID 701 , идентификатор TargetVertex ID 702 и тип ребра 703 . Пограничная таблица , 105, в целом может представлять собой любую подходящую структуру компьютерных данных, такую как массив или хэш-таблица. Пограничная таблица 105 может быть разделена на сегменты, которые вместе представляют эту таблицу. Может быть более одной копии Edge Table 105 .

Как показано, исходная и целевая вершины ребра идентифицируются номерами VID, определенными в таблице вершин 9.0813 106 . Однако в некоторых предпочтительных вариантах исходная и целевая вершины идентифицируются по адресам памяти. Эти предпочтительные варианты осуществления преимущественно обеспечивают быстрый доступ к данным вершин без какого-либо дополнительного поиска в памяти.

Сохраняя ребра в определенном порядке, некоторые варианты осуществления могут удалить один столбец структуры данных ребра выборки 700 , тем самым уменьшая общую память, необходимую для хранения графа. Например, обращаясь теперь к фиг. 8А, стол с уменьшенной кромкой 800 , который является еще одним вариантом осуществления структуры данных 700 ребер выборки, в которой все ребра, которые совместно используют одну и ту же исходную вершину, хранятся в смежных ячейках памяти. Примеры записей, показанные в сокращенной таблице ребер 800 , включают ребра графа 400 . Как показано, идентификатор исходной вершины 701 не включен в сокращенную таблицу ребер 800 , поскольку адрес памяти 811 может быть заменен для определения местоположения отдельных ребер. Хотя один возможный набор адресов для адреса памяти 811 , адрес памяти 811 не может быть включен в содержимое сокращенной таблицы ребер 800 .

Обратимся теперь к фиг. 8B, в обмен на удаление идентификатора исходной вершины 701 из сокращенной таблицы 800 ребер расширенная таблица вершин 810 включает в себя дополнительное поле Адрес ребра 801 . Примеры записей, показанные в расширенной таблице вершин 810 , включают вершины графа 400 , в их состоянии после шага обновления вершины 306 . Каждая вершина использует адрес ребра 801 для хранения адреса памяти одного ребра, исходной вершиной которого является эта вершина. В таком варианте компонент системы 150 (например, EPU 101 ) может найти ребро, выполнив следующую процедуру: сначала найти исходную вершину ребра как VID 501 в расширенной таблице вершин . 810 , перейдите по адресу, записанному в Edge Address 801 этой вершины, а затем сканировать блок ребер, хранящихся в соседних местах, пока не будет найдено ребро с требуемым значением целевой вершины.

Например, чтобы найти направленное ребро (V 1 , V 5 ): найдите вершину V 1 в расширенной таблице вершин 810 , перейдите по адресу ребра 801 для вершины V 1 (т. е. адрес 1000 ) и сканировать пограничные структуры данных, хранящиеся рядом с адресом 1000 9.0814, пока не будет найдена вершина V 5 . Вершина V 5 находится по адресу 1100 , через два ребра после ребра по адресу 1000 .

Хотя атрибут (например, адрес ребра 801 ) был добавлен в таблицу вершин 106 в обмен на удаление одного атрибута (например, идентификатор исходной вершины 701 ) из таблицы ребер 105 , является чистой экономией памяти, потому что связный граф всегда имеет не меньше ребер, чем вершин.

Блок хранения графиков 104 может включать в себя любое электронное устройство хранения данных или устройства, способные хранить таблицу вершин 106 и таблицу краев 105 и способные отправлять данные и получать данные от EPU 101 и ВПУ 102 . Сюда входят, помимо прочего, постоянные запоминающие устройства, такие как магнитные жесткие диски и твердотельные накопители, а также непостоянные запоминающие устройства, такие как DRAM.

Блоки обработки

Каждый EPU 101 представляет собой программируемое вычислительное устройство, которому может быть назначено множество ребер и которое может выполнять задачи EPU 101 в процессе 3000 для назначенных ему ребер. Задачи EPU 101 включают, помимо прочего, этап 302 расчета границы. Каждый EPU 101 независимо обрабатывает каждый из назначенных ему фронтов. Для каждого назначенного ребра EPU 101 работает, читая структуру данных ребра 700 и структуры данных вершин 500 его конечных вершин, выполнение шага вычисления ребра 302 для этих данных, необязательное обновление собственных атрибутов ребра и отправка сообщений с данными, адресованных вершинам, через сеть передачи данных 103 .

Каждый VPU 102 представляет собой программируемое вычислительное устройство, которому может быть назначено множество вершин графа и которое может выполнять задачи VPU 102 в процессе 3000 для назначенных ему вершин. Задачи VPU 102 включают, помимо прочего, этап 303 вычисления вершин и этап 306 обновления вершин. В некоторых вариантах осуществления существует две разновидности VPU 102 : те, которые выполняют этап 303 вычисления вершин, и те, которые выполняют этап 306 обновления вершин. В некоторых других вариантах осуществления существует одна разновидность VPU 102 , которая запрограммирована для выполнения как шага 9 вычисления вершин, так и шага 303 и шаг обновления вершин 306 .

VPU 102 обрабатывает каждую из назначенных ему вершин независимо. В некоторых вариантах осуществления каждый VPU , 102, , который выполняет этап , 306, обновления вершины, содержит структуру данных, способную хранить несколько входящих сообщений данных. В некоторых вариантах осуществления каждый VPU , 102, , который выполняет этап , 306, обновления вершины, может выполнять функцию объединения, которая может объединять несколько входящих сообщений в одно сообщение.

Каждый EPU 101 и каждый VPU 102 может быть физически отдельным вычислительным блоком, таким как компьютер или микропроцессор, или каждый EPU 101 и каждый VPU 102 могут быть программной конструкцией. В некоторых вариантах осуществления множество программных EPU , 101, и VPU 102 содержатся в одном и том же физическом компьютере.

Для определенных вычислительных приложений функция для шага вычисления кромки 302 может быть нулевой или функция для шага 9 вычисления вершины0813 303 может быть нулевым. Например, в представленном ранее приложении рекомендации фильмов отсутствует функция для шага 303 вычисления вершин.

Сеть передачи данных. Например, сеть передачи данных 103 может быть, помимо прочего, внутренними шинами данных внутри компьютера, локальными сетями, такими как Ethernet, и сетями глобального масштаба, включая, например, Интернет и Всемирную паутину. В некоторых вариантах осуществления сеть передачи данных 103 — это множество независимых сетей передачи данных, позволяющих одновременно передавать сообщения данных.

Сообщения данных

Как часть шага 302 вычисления ребра и шага 303 вычисления вершины, EPU 101 и/или VPU 102 генерируют сообщения данных, адресованные определенным вершинам и соответствующим вершинам ВПУ 102 . Сообщение данных включает в себя одно или несколько значений данных. Для некоторых вариантов осуществления значения данных сообщения данных выводятся из подмножества значений атрибутов отправителя. То есть ребро или вершина-отправитель использует сообщение данных, чтобы сообщить вершине-получателю что-то о состоянии отправителя. Конкретный способ, которым значения данных вычисляются и структурируются, зависит от конкретной запрограммированной функции для шага 9 вычисления границы.0813 302 или шаг вычисления вершин 303 . Например, для приложения рекомендации фильмов, описанного ранее, телом сообщения данных является идентификатор исходной вершины 701 и интерес 704 отправляющего ребра. В других вычислениях сообщение представляет собой массив или список значений. В некоторых других вычислениях сообщения содержат несколько сегментов, каждый из которых представляет собой либо одно значение, либо массив значений.

Некоторые варианты осуществления считают удобным, чтобы сообщение данных включало в себя идентификаторы для вершины-получателя и VPU 102 вершины получателя, аналогично тому, как почтовое письмо имеет почтовый адрес. Однако нет явного требования, чтобы сообщение содержало эту адресную информацию, если система 150 способна доставить каждое сообщение с данными предполагаемому получателю (например, целевому VPU 102 ). Например, когда VPU 102 выполняют этап 303 вычисления вершины, некоторые из VPU 102 могут создавать сообщения данных, адресованные самим себе, для отправки во время этапа 9 обновления вершины.0813 306 . Для таких сообщений данных, VPU , 102, должны хранить только значения данных сообщений данных локально до этапа , 306, обновления вершины. Такие сообщения данных не нуждаются в информации об адресе, и при этом такие сообщения данных не должны использовать сеть передачи данных 103 .

Управление активными ребрами и вершинами

Система 150 и метод вычисления двухфазного графа 2000 могут управлять и контролировать меняющееся состояние активных ребер и вершин, чтобы свести к минимуму количество активных ребер и вершин . Мастер 100 , EPU 101 и VPU 102 играют роль в управлении активным состоянием. Минимальное количество активных ребер и вершин способствует экономии времени и энергии.

Обратимся теперь к фиг. 9 показан один вариант осуществления диаграммы 9000 переходов состояний для вершин в графе (например, графе 400 ). Состояния ребер определяются состояниями вершин: ребро является активным тогда и только тогда, когда его исходная вершина активна. В то время как вершинная таблица 106 необходимо записать только два возможных значения для состояния 502 (например, активное или неактивное), чтобы понять переходы между состояниями, полезно рассматривать активное состояние как сумму трех подсостояний. С этой точки зрения существует четыре возможных состояния вершин: неактивное состояние 900 , состояние активного обновления 901 , состояние активного вычисления 902 и состояние активного выхода на пенсию 903 . Другими словами, состояния являются свойством каждой отдельной вершины или ребра, тогда как фазы, описанные со ссылкой на метод вычисления двухфазного графа 2000 и процесс 3000 являются собственностью системы 150 в целом. Однако переходы состояний происходят, когда происходят фазовые изменения, как описано ниже.

Когда система 150 не используется, все вершины находятся в неактивном состоянии 900 . На этапе установки 200 Мастер 100 выбирает несколько вершин в качестве начальных точек для вычисления. Эти выбранные вершины удовлетворяют условию 911 для перехода из неактивного состояния 900 в активное состояние расчета 902 . Как правило, переходы происходят, когда система 150 входит либо в фазу расчета 201 , либо в фазу обновления 202 .

Во время фазы расчета 201 каждая вершина находится либо в неактивном состоянии 900 , либо в состоянии активного расчета 902 . Активные вершины будут подвергаться шагу вычисления вершин 303 , а ребра с активной конечной вершиной подвергнутся шагу расчета ребер 302 . Активные ребра могут отправлять сообщения данных вершинам. По мере завершения фазы Calculate 201 и начала фазы Update 202 каждая вершина переходит в другое состояние. Если вершина находилась в состоянии Inactive 900 , но получила сообщение с данными (условие 912 ), вершина перейдет в состояние Active-Update 901 . Если Неактивная вершина не получала сообщений (условие 910 ), вершина останется неактивной. Если активная вершина получила сообщение (условие 913 ), вершина перейдет в состояние Active-Update 901 . Если вершина была Активна, но не получила сообщения (условие 916 ), то вершина переходит в состояние Active-Retiring 903 .

На этапе обновления 202 любая вершина, находящаяся в состоянии Active-Update 901 , проходит этап обновления вершины 306 . По завершении фазы обновления 202 вершина, которая сейчас находится в состоянии Active-Update 901 , перейдет либо в состояние Inactive 900 , либо в состояние Active-Calculate 902 . Если одно из значений атрибута вершины было изменено на этапе обновления вершины 306 , то вершина остается активной, переходя в состояние Active-Calculate 902 (условие 915 ). Если атрибуты вершины не изменились, то вершине больше нечего делать в данный момент; вершина переходит в неактивное состояние 900 (состояние 914 ). Вершина, которая сейчас находится в состоянии Active-Retiring 903 , перейдет в состояние Inactive 900 , когда начнется фаза Calculate 201 (условие 917 ). В некоторых вариантах осуществления и некоторых запрограммированных вычислениях вершина, находящаяся в состоянии «Активно-Выход из эксплуатации» 903 , не имеет никаких обязанностей, поэтому состояние «Активен-Выход из эксплуатации» 903 поведенчески эквивалентно Неактивному состоянию 900 .

В некоторых вариантах мастер 100 может переопределять обычные переходы между состояниями и блокировать некоторые вершины и некоторые ребра, чтобы они были либо активными, либо неактивными на протяжении всего вычислительного процесса. Например, предположим, что процесс 3000 используется для вычисления того, какие фильмы вызывают наибольший средний интерес среди друзей человека P, но следует исключить фильмы жанра ужасов. Мастер 100 может выполнить исключение, заблокировав все вершины Movie в жанре Horror в неактивном состоянии.

Обратимся теперь к фиг. 10 показаны состояния примерного графа, содержащего вершины V 11 -V 15 и ребра E 11 -E 15 , в шесть моментов времени (моментальные снимки) в ходе примерного вычисления. Снимок 1001 показывает пример графика в начале фазы расчета 201 для первой итерации. Расчет примера вычисляет длину кратчайшего пути от вершины V 11 до каждой другой вершины. Длина пути — это количество ребер в пути. В некоторых приложениях каждое ребро имеет атрибут Веса, а длина пути представляет собой сумму значений Веса отдельных ребер вдоль пути. Невзвешенный случай эквивалентен каждому ребру, имеющему Weight=1. В этом примере используется невзвешенный пограничный случай.

В этом примере расчетов каждая вершина имеет один атрибут с именем Distance. Мастер 100 инициализирует вершину V 11 , чтобы она имела Distance=0, и устанавливает вершину V 11 как активную. Мастер 100 инициализирует другие вершины, чтобы они имели Distance=∞, но эти другие вершины остаются неактивными. Запрограммированная функция вычисления для шага расчета ребер 302 выглядит следующим образом: каждое активное ребро, значение расстояния исходной вершины которого изменилось с момента предыдущей итерации, отправляет сообщение с данными в свою целевую вершину, причем содержание сообщения данных представляет собой значение расстояния исходной вершины +1. . Вычисление вершины шаг 303 для этого расчета не требуется. Запрограммированная функция обновления для шага обновления вершины 306 выглядит следующим образом: Атрибут расстояния вершины обновляется до наименьшего из его текущего значения и значений в сообщениях данных, которые вершина получает в этой итерации.

Пример графа имеет пять вершин (от V 11 до V 51 ) и пять ребер (от E 11 до E 15 ). Для этого небольшого графа есть только два EPU 101 и два VPU 102 . В левой половине фиг. 10 пунктирная линия 1010 вокруг ребер E 11 , E 12 и E 15 указывает, что эти ребра назначены EPU 1 , поэтому все остальные ребра назначены EPU 2. . Аналогично, в правой половине фиг. 10 пунктирная линия 1011 вокруг вершин V 11 , V 13 и V 15 указывает, что эти вершины принадлежат VPU 9.0813 1 ; остальные вершины принадлежат VPU 2 .

Чтобы начать это вычисление, на этапе инициализации 301 мастер 100 устанавливает вершину V 11 как активную. Поскольку вершина V 11 является исходной вершиной для ребер E 11 и E 12 , эти два ребра также автоматически становятся активными. Таким образом, EPU 1 является Активным, поскольку EPU 1 отвечает за Активные ребра, а EPU 2 нет.

Теперь снова обратимся к фиг. 10, в фазе вычисления 201 итерации 1 (моментальный снимок 1001 ), EPU 1 находится в состоянии Active-Calculate 902 . EPU 1 выполняет шаг 302 Расчета краев для активных краев E 11 и E 12 . Значение Distance вершины V 11 равно 0, поэтому ребро E 11 отправляет сообщение данных 1007 , содержащее «1», ребру E 9.0813 11 , целевая вершина V 12 , а ребро E 12 отправляет информационное сообщение с тем же значением расстояния «1» к ребру E 12 , целевой вершине V 13 .

На этапе обновления 202 Итерации 1 (Snapshot 1002 ), вершины V 12 и V 13 сейчас находятся в Active-Update State 9014 Потому что VERTICES 9019 Потому что VerteS

4 Потому что версии Active-Update
4. Потому что VerteS
4. Потому что Vertemply vertics. и V 13 получили сообщения. Вершины V 12 и V 13 находятся в VPU 1 и VPU 2 соответственно, поэтому оба VPU 1 и VPU 2 активны. Поскольку вершина V 11 не получила сообщения с данными, вершина V 11 переходит из состояния Active-Calculate 902 в состояние Active-Retiring 903 . Согласно запрограммированной функции для шага обновления вершины 306 вершины V 12 и V 13 , каждая из них установила для своих атрибутов расстояния наименьшее значение среди их текущих значений и значений в полученных сообщениях данных. Поскольку каждая вершина V 12 и V 13 получила значение «1», а 1 меньше ∞, вершины V 12 и V 13 обновляют свои атрибуты расстояния до «1».
Когда итерация 2 начинает фазу вычисления 201 (моментальный снимок 1003 ), вершины V 12 и V 13 активны. Ребра E 13 , E 14 и E 15 также являются Активными, поскольку их исходные вершины являются вершинами V 12 или V 13 . Обратите внимание, что и EPU 1 , и EPU 2 активны. На шаге 302 расчета ребер активные ребра отправляют сообщение данных, содержащее их значение расстояния +1. Соответственно ребра E 13 , E 14 и E 15 отправляют сообщения данных, содержащие «2», в вершины V 13 , В 14 и В 15 соответственно. Следовательно, в фазе обновления 202 итерации 2 (снимок 1004 ) вершины V 13 , V 14 и V 15 8 находятся в состоянии Active Update 904-1. Поскольку вершина V 12 не получила сообщения с данными, вершина V 12 переходит в состояние Active-Retiring 903 . Вершины V 14 и V 15 обновите свои атрибуты Distance с «∞» на «2». С другой стороны, вершина V 13 , согласно правилам данного конкретного вычисления, не меняет своего значения Distance, поскольку ее текущее значение «1» меньше, чем «2» в полученном информационном сообщении от вершины. В 12 .
В начале фазы вычисления 201 итерации 3 (снимок 1005 ) вершины V 14 и V 15 активны. Поскольку вершина V 9Значения атрибута 0813 13 не изменились на предыдущей итерации, вершина V 13 теперь неактивна. Вершины V 14 и V 15 не имеют исходящих ребер, поэтому сообщения с данными не отправляются. На этапе обновления 202 (моментальный снимок 1006 ) сообщения с данными не принимаются. Вершины V 14 и V 15 переходят в состояние Active-Retiring 903 . Все вершины и ребра будут неактивны на итерации 9.0813 4 и расчет завершится.
В некоторых вариантах реализации VPU 102 распознают, что вершины V 14 и V 15 не имеют исходящих ребер, и поэтому вершины V 14 и V 15 перейдут в неактивное состояние. состояние 900 , а не состояние Active-Calculate 902 в начале итерации 3 .
РИС. 11 изображен тот же пример с другого ракурса. ИНЖИР. 11 показаны те же три итерации, изображающие содержимое структуры данных каждого EPU 9.0813 101 и ВПУ 102 . Например, во время фазы вычисления 201 итерации 1 (моментальный снимок 1101 ) вершина V 11 активна. VPU 1 отвечает за вершины V 11 , V 13 и V 15 . EPU 1 отвечает за ребра E 11 и E 12 , которые являются Активными, и ребро E 15 , которое является Неактивным. Вершины в VPU 2 и ребра в EPU 2 неактивны. Активные ребра отправляют свои сообщения 1007 через сеть передачи данных 103 . Также показаны другие этапы вычислений (снимки 1102 , 1103 , 1104 , 1105 и 1106 ).
Другой распространенной вычислительной задачей является определение подграфа k-окрестности. То есть для данного графа G, начальной вершины V и положительного целого числа k идентифицируйте все вершины и их соединительные ребра, составляющие подграф S, которые находятся не дальше, чем на расстоянии k от начальной вершины V. Параметр k равен называют степенью разделения в некоторых социологических контекстах. Это вычисление имеет множество полезных применений в анализе социальных сетей, рекомендациях по продуктам, медицинских и биологических науках и криминологии.
Процедуру этого вычисления можно рассматривать как модификацию поиска в ширину, обычного вычисления графа, которое также формирует основу для вычисления кратчайшего расстояния. Каждая вершина имеет атрибут Distance. На этапе инициализации 301 мастер 100 устанавливает Distance=0 в вершине V и Distance=∞ во всех остальных вершинах. В начале первой итерации вершина V является единственной активной вершиной. Во время фазы расчета 201 каждое активное ребро отправляет сообщение с данными (Source_distance+E_length) в целевые вершины активного ребра. Source_distance — это значение атрибута Distance исходной вершины. E_length — атрибут длины ребра, если ребра имеют такой атрибут. Если ребра не взвешены, то E_length=1. В этом примере все длины ребер положительны и конечны.
Во время фазы обновления 202 каждая вершина U, получившая сообщение с данными, обрабатывается следующим образом: VPU 102 , отвечающий за вершину U, сравнивает все значения расстояния, адресованные вершине U, полученные в текущей итерации. Если наименьшее полученное значение для (Source_distance+E_length) меньше, чем собственное текущее значение Distance, а также меньше, чем k, тогда VPU 102 обновляет расстояние вершины U до меньшего значения. В первой итерации, поскольку все начальные значения Distance равны бесконечности, все сообщения содержат меньшее значение Distance. Следовательно, на первой итерации каждая вершина, получившая сообщение, будет обновлена. Каждый ВПУ 102 переходит в состояние Active-Update 901 , если одна из его вершин обновляет значение расстояния вершины. Таким образом, вершины, которые уменьшают свое расстояние в текущей итерации, будут отправлять сообщения (чтобы информировать другие вершины об их новом значении расстояния) в следующей итерации.
В конце концов, каждая вершина, расположенная не дальше k, получит сообщение с данными. Условие остановки — это когда текущая итерация не создает никаких сообщений с данными для отправки.
PageRank — это обычное измерение графа, которое определяет оценку для каждой вершины ориентированного графа. Оценка может интерпретироваться как авторитетность, когда вершина имеет высокий авторитет, если на эту вершину ссылаются несколько соседних вершин, которые сами имеют высокий авторитет. PageRank полезен сам по себе для определения важных вершин. PageRank также является строительным блоком для многих более сложных вычислений, которые хотят получить относительный рейтинг вершин. Существует несколько методов расчета показателей PageRank. Простая итерационная процедура, хорошо подходящая для системы 150 и двухфазный метод расчета графа 3000 описывается здесь. Каждая итерация создает набор рангов, который постепенно приближается к устойчивым значениям. Итеративное вычисление PageRank требует двух параметров. Одним из них является коэффициент демпфирования B со значением от 0 до 1. Типичное значение коэффициента демпфирования B составляет 0,85. Другой параметр определяет, когда останавливать вычисления. Для простоты в этом примере указано фиксированное число итераций, T.
Чтобы инициализировать вычисление, Мастер 100 присваивает каждой вершине начальное значение ранга R(V)=1/N, где N — количество вершин в графе. Каждая вершина активна. Пусть D(V) будет исходящей степенью вершины (V), то есть числом ребер, исходящих из вершины V. На этапе 302 вычисления ребра каждое ребро отправляет сообщение с данными своей цели. вершина со значением R(S)/D(S), где S — исходная вершина ребра. На шаге обновления вершины 306 каждая вершина обновляет значение своего ранга в соответствии со следующим уравнением:0862 R ( V )= B *(сумма значений в сообщениях, полученных на этой итерации)+(1 −B )
Последовательность вычисления-обновления повторяется T раз.
Список дополнительных вычислений графа
Система 150 и двухфазный метод вычисления графа 3000 полезны и эффективны не только для вычислений, которые уже задуманы с точки зрения графа, но также и для вычислений, которые в обычной настройка реляционной базы данных потребует объединения больших таблиц. Эти вычисления включают следующее:
Поиск объектов, находящихся на определенном расстоянии, например поиск друзей друзей (расстояние=2). В этом примере мы предполагаем, что все дружеские отношения являются двусторонними отношениями, представленными двумя ребрами, по одному в каждом направлении. На этапе установки 200 мастер 100 устанавливает желаемые начальные вершины в состояние Active-Calculate 902 . Например, если пользователь хочет узнать друзей друзей вершины V 1 и вершины V 3 , то Мастер 100 переводит вершины V 1 и V 3 в состояние Active-Calculate. В первой итерации фазы Calculate 201 каждое активное ребро отправляет идентификатор исходной вершины в целевую вершину. В первой итерации фазы обновления 202 каждая вершина, которая получает сообщение, собирает полученные идентификаторы в один набор друзей.
Во второй итерации фазы расчета 201 каждое активное ребро отправляет свой набор друзей в свою целевую вершину. Во второй итерации фазы обновления 202 каждая вершина объединяет свои полученные наборы Friend в один набор FriendOfFriends.
Найти соседей, которые являются общими для двух определенных вершин. Соседи не обязательно являются объектами того же типа, что и исходные вершины. Например, начальными вершинами могут быть покупатели, а соседями могут быть товары, купленные покупателями. Это вычисление требует только одной итерации. На шаге настройки 200 мастер 100 устанавливает две интересующие вершины («корневые» вершины) в состояние Active-Calculate 9.0813 902 . На этапе расчета 201 каждое активное ребро отправляет идентификатор исходной вершины в целевую вершину. Во время фазы обновления 202 любая вершина, которая получает сообщение от обеих корневых вершин, является общим соседом. Общие соседи отправляют сообщение, содержащее их собственное значение идентификатора, мастеру 100 .
Найдите пары вершин, которые имеют большое количество или высокий процент общих соседей. В этом вычислении учитываются все возможные пары вершин, и поэтому он является расширением предыдущего примера, в котором рассматривалась только одна пара. Это вычисление требует двух итераций. В этом примере предположим, что 5 является порогом для того, что считается большим количеством соседей. В шаге настройки 200 Мастер 100 устанавливает все вершины в состояние Active-Calculate 902 и программирует VPU 102 с параметром ManyNeighbors=5. В первой итерации фазы Calculate 201 каждое ребро отправляет идентификатор исходной вершины в целевую вершину. Чтобы уменьшить количество сообщений, каждый EPU 101 может объединять свои сообщения в один пакет для каждого целевого VPU 102 , а не для каждой целевой вершины. В первой итерации фазы обновления 202 каждый VPU 102 создает набор всех отправителей для каждой вершины. Например, если вершины V 1 , V 3 и V 4 посылают сообщения вершине V 8 , то набор отправителей вершины V 8 равен {V 1 , 3 , В 4 }.
Во второй итерации фазы Calculate 201 каждое ребро отправляет сообщение, состоящее из двух частей, обратно каждому отправителю. Первая часть — это идентификатор исходной вершины. Вторая часть – это набор отправителей за вычетом самого отправителя обратно каждому отправителю. Продолжая предыдущий пример, ребра, исходящие из вершины V 8 отправить сообщение {V 8 : V 1 , V 3 } в вершину V 4 , сообщение {V 8 : V 1 8 в 1
4 } вершине V 3 , а сообщение {V 8 : V 3 , V 4 } к вершине V 1 . Во второй итерации фазы обновления 202 каждая вершина подсчитывает, сколько раз каждый идентификатор вершины встречается среди наборов отправителей полученных сообщений. Например, когда вершина V 4 получает сообщение {V 8 : V 1 , V 3 }, вершина V 4 добавляет 1 к своему счету для «V 1 » и 1 к своему счету 9081 для «3V 3 ». Дополнительно вершина V 4 может отслеживать, что вершина V 8 была отправителем. Когда все сообщения получены и подсчитаны, количество, которое не меньше, чем ManyNeighbors=5, указывает на вершины с большим количеством общих соседей.
Найдите чистое доверие или влияние между начальной и конечной вершинами, где каждое ребро имеет вес, соответствующий степени доверия или влияния. В академической литературе по информатике описывается несколько показателей доверия или влияния, которые можно вычислить итеративно в графовой структуре.
Измерение центральности или промежуточности вершин. Центральность и промежуточность являются хорошо известными понятиями в анализе социальных сетей и могут быть вычислены итеративно в структуре графа.
Обработка в памяти
В некоторых вариантах осуществления EPU 101 и VPU 102 сопровождаются быстрой локальной памятью, такой как основная память DRAM в компьютере. В некоторых таких вариантах осуществления каждый EPU 101 копирует всю или часть назначенной ему части таблицы Edge Table 9. 0813 105 в локальную память EPU 101 , избегая необходимости доступа к Edge Table 105 через сеть передачи данных 103 на каждой итерации. Точно так же каждый VPU 102 копирует всю или часть назначенной ему части таблицы вершин 106 в локальную память VPU 102 . Каждый EPU 101 и каждый VPU 102 преимущественно выполняет вычисления и обновления своей копии таблиц в памяти, что намного быстрее, чем работа с таблицами, хранящимися на жестких дисках. Во время одной последовательности Calculate-Update, поскольку значения атрибутов ребер и вершин изменяются, вычисление не обязательно требует EPU 101 или VPU 102 , чтобы немедленно записать эти изменения обратно в блок хранения графиков 104 . Структура системы 150 и процесса 3000 позволяет обрабатывать каждое ребро независимо от других ребер. Ребра и вершины информируют друг друга об изменении значений атрибутов через сообщения данных. Когда вычисление завершено, локальные копии данных могут быть записаны обратно в блок хранения графов 104 .
Эффективность пограничной обработки
Во многих графах, особенно тех, которые основаны на человеческих социальных сетях, ребра распределены между вершинами неравномерно. Часто несколько вершин являются концентраторами, что означает, что они служат конечными вершинами для большого количества ребер, в то время как большинство других вершин соединяются с небольшим количеством ребер. В обычной системе вычисления графа на основе вершин процессорам, отвечающим за узловые вершины, требуется гораздо больше времени для выполнения своих вычислительных функций, чем тем процессорам, которые отвечают за вершины с низкой связностью. Это создает дисбаланс рабочей нагрузки, при котором большинство процессоров будут ждать завершения своих операций несколькими центральными процессорами.
В раскрытой системе наличие и использование EPU 101 в фазе 201 вычислений преимущественно обеспечивает простую и эффективную балансировку нагрузки. В предпочтительном варианте мастер 100 назначает почти одинаковое количество ребер каждому EPU 101 . Каждое ребро имеет одинаковую степень связности, одну исходную вершину и одну целевую вершину, поэтому время обработки ребра-концентратора может не отличаться от времени обработки ребра, не являющегося концентратором. Таким образом, каждый ЭПУ 9Ожидается, что 0813 101 завершит свою работу примерно в то же время.
Эффективная доставка сообщений и доступ к вершинам
В некоторых вариантах осуществления EPU 101 , выполняющие этап 302 вычисления границы, не отправляют отдельные сообщения данных после обработки каждой отдельной границы. Вместо этого EPU 101 ожидают и объединяют сообщения данных, адресованные одной и той же вершине и одному и тому же VPU. В некоторых вариантах осуществления и вычислительных приложениях тело комбинированных сообщений представляет собой простую конкатенацию сообщений. В некоторых других вариантах осуществления и вычислительных приложениях выполняются дополнительные вычисления для объединения нескольких отдельных тел сообщений в одно тело сообщения. ЭПУ 101 отправляют свои объединенные сообщения данных в конце шага расчета ребра 302 после обработки всех активных ребер.
В некоторых вариантах осуществления вершины выгодно используют скоординированную схему нумерации и хранения для высокоэффективной адресации и доставки сообщений. В таком варианте осуществления идентификаторы вершин представляют собой последовательные целые числа, начиная с удобного для вычислений базового числа, такого как 0. Например, если всего имеется пять вершин, их идентификаторы равны 0, 1, 2, 3 и 4. Каждой структуре данных вершин назначается равный объем памяти для хранения, а Таблица вершин 106 хранится в виде массива. Таким образом, к вершине можно получить доступ через схему индексации массива. Кроме того, Мастер 100 назначает каждому VPU 102 блок последовательно пронумерованных вершин.
В некоторых вариантах осуществления первая вершина имеет номер 0, а количество вершин, назначенных каждому VPU 102 , равно степени 2, за исключением последнего из VPU 102 . Например, если в VPU 30 вершин и четыре единицы 102 ,
VPU[ 0 ] is assigned vertices 0 to 7 ,
VPU[ 1 ] is assigned vertices 8 to 15 ,
VPU[ 2 ] назначены вершины с 16 по 23 , а
VPU[ 3 ] назначены вершины с 24 по 29 .
В таком варианте адрес любого из VPU 102 можно вычислить с помощью простой операции деления:
VPU_address=адрес вершины/(число_VPU), округленное до целого числа в меньшую сторону. В предпочтительном варианте осуществления, если количество VPU является степенью числа 2, то деление адреса вершины, представленного в виде двоичного целого числа, может быть выполнено путем простого сдвига двоичных битов адреса вершины.
Варианты условий остановки
Существует несколько возможных условий, которые можно использовать для остановки повторяющихся итераций последовательности вычислений-обновлений. В некоторых вариантах осуществления условие остановки выполняется, когда система повторяет последовательность вычисления-обновления заданное максимальное количество раз. В некоторых вариантах осуществления условие остановки выполняется, когда в этой итерации не изменились значения атрибутов вершин или значений атрибутов ребер. В некоторых вариантах осуществления условие остановки выполняется, когда величины изменения значения вершины или изменения значения ребра меньше некоторого предела. В некоторых вариантах осуществления Master 100 может генерировать или получать запрос на остановку из-за условий, отличных от значений данных графика. Возможные неграфические условия включают в себя отмену пользователем-человеком вычисления графа или обнаружение ошибки в компоненте.
В некоторых вариантах осуществления с фиксированным числом итераций Мастер 100 сохраняет управление и глобально останавливает систему 150 . Однако это может быть нежелательно, если нет эффективного способа отправить глобальное сообщение Stop всем EPU 9. 0813 101 и VPU 102 . В альтернативных вариантах осуществления сообщения данных содержат числовую переменную для подсчета количества итераций. Каждый EPU 101 и VPU 102 увеличивает свою копию переменной счетчика с каждой итерацией и будет знать, что нужно остановиться, когда его значение счетчика достигнет целевого значения. В некоторых вариантах осуществления переменные счетчика изначально устанавливаются равными целевому числу итераций, и значения уменьшаются с каждой итерацией. В этом случае EPU 101 и VPU 102 останавливаются, когда значение счетчика достигает нуля.
Вариант реализации ориентированных графов и распространяющегося активного состояния
В некоторых вариантах осуществления каждое ребро является направленным с разработанными исходной вершиной и целевой вершиной. В некоторых таких вариантах осуществления поток обработки подчиняется направленности краев. Например, предположим, что существует ребро E 1 = (V 1 , V 2 ), что означает, что вершина V 1 является исходной вершиной, а вершина V 2 — целевая вершина. Далее предположим, что в начале итерации N вершина V 1 является Активной, а вершина V 2 — Неактивной. Поскольку вершина V 1 активна и является исходной вершиной для ребра E 1 , ребро E 1 также является активным.
В рамках шага 302 вычисления ребра направленное ребро может отправить сообщение с данными в свою целевую вершину. Предположим, что ребро E 1 отправляет информационное сообщение вершине V 2 . Когда шаг 302 вычисления ребра для ребра E 1 завершится, если вершина V 1 не получит сообщение с данными, вершина V 1 перейдет в состояние Active-Retiring 903 . На этапе 306 обновления вершины может быть обновлена вершина V 2 . В начале следующей итерации вершина V 1 будет неактивной, а вершина V 2 будет активной. Активная вершина сместилась с вершины V 1 в итерации N к вершине V 2 в итерации N+1, следуя направлению ребра. Вышеизложенное представлено в качестве иллюстративного примера и не предназначено для описания всех возможных вариантов осуществления способа вычисления ориентированного графа.
Альтернативный вариант осуществления для доступности вершин
В основном варианте осуществления вершина не имеет доступа к идентификатору любой другой вершины, а ребро имеет значения идентификатора только для двух своих конечных вершин. Без информации об идентификаторе сообщения не могут быть адресованы, поэтому поток обработки в графе может перемещаться только из исходной вершины активного ребра в его целевую вершину. В альтернативном варианте процессоры имеют доступ к другим идентификаторам и могут отправлять сообщения другим вершинам. Например, некоторые конкретные вершины могут представлять глобальный интерес. В одном варианте осуществления идентификаторы таких вершин хранятся в глобально доступной части таблицы вершин 9.0813 106 . В другом варианте осуществления идентификаторы таких вершин передаются из активной вершины в другие вершины как часть сообщения данных.
Описанные варианты осуществления допускают различные модификации и альтернативные формы, и их конкретные примеры показаны в качестве примера на чертежах и подробно описаны здесь. Однако следует понимать, что описанные варианты осуществления не должны ограничиваться конкретными раскрытыми формами или способами, а, наоборот, настоящее раскрытие должно охватывать все модификации, эквиваленты и альтернативы.
низкие цены, в наличии, бесплатная доставка, гарантия 12 месяцев, сервисное обслуживание. Сельсины, поворотные трансформаторы, электродвигатели.
Официальный сайт ООО «Западприбор» – огромный выбор измерительного оборудования по оптимальной цене и качеству. Чтобы вы могли купить устройства недорого, мы следим за ценами конкурентов и всегда готовы предложить более низкую цену. Мы продаем только качественную продукцию по лучшим ценам. На нашем сайте вы можете недорого купить как последние новинки, так и проверенное оборудование от лучших производителей.

На сайте действует акция «Купи по лучшей цене» – если на других ресурсах Интернета (доска объявлений, форум или объявление другого онлайн-сервиса) в товарах, представленных на нашем сайте, цена ниже, мы продадим их по у вас еще дешевле! Покупателям также предоставляется дополнительная скидка за оставленный отзыв или фото использования нашей продукции.

В прайс-листе указан не весь ассортимент предлагаемой продукции. Цены на товары, не включенные в прайс-лист можно узнать у менеджера. Также у наших менеджеров Вы можете получить подробную информацию о том, как дешево и выгодно купить контрольно-измерительные приборы оптом и в розницу. Телефон и электронная почта для консультации по вопросам покупки, доставки или получения указаны в описании товара. У нас самый квалифицированный персонал, качественное оборудование и лучшая цена.

ООО «Западприбор» – официальный дилер производителя испытательного оборудования. Наша цель – продажа товаров высокого качества с лучшим ценовым предложением и обслуживанием для наших клиентов. Наша компания может не только продать вам необходимый прибор, но и предложить дополнительные услуги по его калибровке, ремонту и установке. Чтобы у вас остались приятные впечатления от покупок на нашем сайте, мы предусмотрели специальные гарантированные подарки к самым популярным товарам.

Также проводим такие метрологические процедуры: калибровка, тарирование, градуировка, поверка средств измерений.

Компания принимает активное участие в таких процедурах, как электронные торги, конкурс, аукцион.

Если на сайте отсутствует необходимая вам описательная информация по устройству, вы всегда можете обратиться к нам за помощью. Наши квалифицированные менеджеры уточнят для вас технические характеристики устройства из его технической документации: руководство пользователя, паспорт, бланк, инструкция по эксплуатации, схема. При необходимости мы сделаем фото вашего устройства или подставки для устройства. Вы можете оставить отзыв о купленном у нас блоке, счетчике, приборе, индикаторе или товаре. Ваш отзыв для вашего утверждения будет опубликован на сайте без контактной информации.
Описание приборов взято из технической документации или технической литературы. Большинство фотографий товаров сделаны непосредственно нашими специалистами до отгрузки товара. В описании прибора приведены основные технические характеристики прибора: номинальный диапазон измерения, класс точности, шкала, напряжение питания, габариты (габариты), масса. Если на сайте вы увидите несоответствие названия устройства (модели) характеристикам, фото или приложенным документам – сообщите нам – вы получите полезный подарок при продаже устройства.
При необходимости уточнить габаритные размеры или размеры отдельного счетчика Вы можете в нашем сервисном центре. При необходимости наши инженеры помогут подобрать наиболее полный аналог или подходящую замену интересующему вас устройству. Все аналоги и замены будут протестированы в одной из наших лабораторий с полным соответствием вашим требованиям.
В технической документации на каждый прибор или изделие приводится информация о перечне и количестве содержания драгоценных металлов. В документации указан точный вес в граммах драгоценных металлов: золота Au, палладия Pd, платины Pt, серебра Ag, тантала Ta и других металлов платиновой группы (МПГ) в расчете на единицу изделия. Эти драгоценные металлы встречаются в природе в очень ограниченных количествах и поэтому имеют столь высокую цену.
На нашем сайте Вы можете ознакомиться с техническими характеристиками приборов и получить информацию о содержании драгоценных металлов в приборах и радиодеталях производства СССР. Обращаем ваше внимание на то, что зачастую фактическое содержание драгоценных металлов отличается на 10-25% от эталонного в меньшую сторону! Цена драгоценных металлов будет зависеть от их стоимости и массы в граммах.
Вся текстовая и графическая информация на сайте носит информативный характер. Цвет, оттенок, материал, геометрические размеры, вес, наполнение, комплект поставки и другие параметры товаров, представленных на сайте, могут различаться в зависимости от партии производства и года выпуска. Подробную информацию уточняйте в отделе продаж.
Если Вы можете произвести ремонт устройства самостоятельно, наши инженеры могут предоставить Вам полный комплект необходимой технической документации: принципиальная схема ТО, ЭР, ФД, ПС.