本發(fā)明涉及多層熱防護系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域，特別涉及一種基于試驗設(shè)計的多層熱防護系統(tǒng)非概率不確定性分析和優(yōu)化設(shè)計方法。

背景技術(shù)：

高超聲速飛行器因其飛行速度快、反應(yīng)時間短、作戰(zhàn)半徑大、隱蔽性好、突防能力強等優(yōu)點在未來戰(zhàn)爭空、天主戰(zhàn)場中地位卓然，已成為當(dāng)今世界大國軍備競賽中爭相搶占的制高點。高超聲速飛行器長期服役于以氣動熱、力為主導(dǎo)的多場耦合極端環(huán)境下，熱防護技術(shù)已成為直接制約其發(fā)展的瓶頸。為保證飛行員安全和機載設(shè)備正常運轉(zhuǎn)，需在飛行器表面大面積鋪設(shè)熱防護結(jié)構(gòu)，加之飛行器對結(jié)構(gòu)重量的敏感性，熱防護系統(tǒng)從誕生之日就面臨急迫的安全性問題和結(jié)構(gòu)減重問題。因此，基于熱防護結(jié)構(gòu)開展低成本、高可靠性、高防隔熱性能的優(yōu)化設(shè)計技術(shù)研究對于高性能高超聲速飛行器研制意義重大。

高超聲速飛行器熱防護系統(tǒng)多呈現(xiàn)典型的多層結(jié)構(gòu)，即多層熱防護系統(tǒng)。多層熱防護系統(tǒng)的熱分析涉及嚴酷氣動熱載、多層結(jié)構(gòu)與多傳熱方式耦合下的復(fù)雜傳熱機理。飛行器服役過程中，首選是結(jié)構(gòu)受到的氣動熱載荷表現(xiàn)為隨時間高度非線性變化；其次，在結(jié)構(gòu)內(nèi)部熱傳導(dǎo)、熱輻射和熱對流三種傳熱機制同時存在，三者相互影響、相互耦合在一起，呈現(xiàn)復(fù)合傳熱特點；最后，就熱防護結(jié)構(gòu)自身而言，材料性能與結(jié)構(gòu)功能在層與層之間相互影響，加之各層材料的熱物性，包括導(dǎo)熱系數(shù)、密度、比熱容等，隨著壓力和溫度的變化呈非線性變化，上述種種均導(dǎo)致溫度場響應(yīng)機理復(fù)雜難辨。因此為實現(xiàn)熱防護系統(tǒng)高防隔熱性能，必須深入研究多層熱防護系統(tǒng)的傳熱機理。

傳統(tǒng)多層熱防護系統(tǒng)設(shè)計優(yōu)化將不確定性的影響統(tǒng)一納入經(jīng)驗性的安全系數(shù)而不進行深入考究，往往造成某些層冗余某些層失效、有悖于低成本與高安全可靠性要求的設(shè)計；特別是在嚴酷氣動熱強作用下忽略材料熱物性參數(shù)的不確定性將直接影響結(jié)構(gòu)防隔熱性能，進而對飛行器的安全服役產(chǎn)生顛覆性影響。因此，為提高飛行器服役安全可靠性并降低成本，需要對多層熱防護系統(tǒng)進行考慮不確定性的結(jié)構(gòu)設(shè)計。但是，各層結(jié)構(gòu)傳熱與儲熱效率不同且各層之間相互耦合，各材料熱物性參數(shù)對溫度場響應(yīng)的影響難以辨明，使得多層熱防護結(jié)構(gòu)不確定性分析更加困難。因此，深入研究各類不確定性因素的影響，發(fā)展高精度不確定性分析與優(yōu)化設(shè)計方法，健全綜合考慮各類不確定性的精細化結(jié)構(gòu)設(shè)計體系成為未來低成本、高可靠性熱防護系統(tǒng)設(shè)計的必然趨勢。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于試驗設(shè)計的多層熱防護系統(tǒng)非概率不確定性分析和優(yōu)化設(shè)計方法，可以在保證多層熱防護系統(tǒng)在防隔熱性能安全可靠的前提下，有效降低結(jié)構(gòu)質(zhì)量，提升了熱防護系統(tǒng)的使用性能。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種基于試驗設(shè)計的多層熱防護系統(tǒng)非概率不確定性分析和優(yōu)化設(shè)計方法，該方法包括如下步驟：

步驟(1)、根據(jù)熱防護系統(tǒng)真實服役環(huán)境決定的性能與構(gòu)型需求，多層熱防護系統(tǒng)由n層不同功能的不同材料結(jié)構(gòu)組成；考慮到材料導(dǎo)熱系數(shù)、密度和比熱容等熱物性參數(shù)均會隨溫度變化，各熱物性參數(shù)隨溫度變化的材料屬性曲線需通過一系列特定溫度對應(yīng)的熱物性參數(shù)值插值擬合得到，記各層導(dǎo)熱系數(shù)、密度和比熱容分別為k_ij，ρ_ij和c_ij，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m，其中，i和j為變量編號，n為多層熱防護結(jié)構(gòu)總層數(shù)，m為選取特定溫度的數(shù)量，導(dǎo)熱系數(shù)、密度、比熱容對應(yīng)的特定溫度分別記為和

步驟(2)、考慮各層材料熱物性參數(shù)由于材料分散性、測量誤差等導(dǎo)致的各種不確定性，選取步驟(1)中k_ij、ρ_ij和c_ij作為不確定參數(shù)；根據(jù)工程試驗獲得各不確定參數(shù)分布規(guī)律，得到各不確定參數(shù)的分布范圍，并用區(qū)間形式量化為k_ij∈[k_{ij_min},k_{ij_max}]，ρ_ij∈[ρ_{ij_min},ρ_{ij_max}]和c_ij∈[c_{ij_min},c_{ij_max}]，其中k_{ij_min}，ρ_{ij_min}和c_{ij_min}分別為各參數(shù)分布范圍最小值，k_{ij_max}，ρ_{ij_max}和c_{ij_max}分別為各參數(shù)分布范圍最大值；

步驟(3)、選取步驟(1)中的各層厚度作為設(shè)計變量，記為X，X＝(x₁,x₂,…,x_n)，n為步驟(1)中所涉及的多層熱防護結(jié)構(gòu)層數(shù)；各厚度被限定在給定范圍內(nèi)，即x_i∈[x_{i_min},x_{i_max}]，i＝1,2,…,n，其中x_{i_min}為給定x_i范圍的最小值，x_{i_max}為給定x_i范圍的最大值，一般依靠工程經(jīng)驗以及工程造價條件給定；

步驟(4)、在幾何建模過程中，提取各設(shè)計變量作為控制三維幾何模型的設(shè)計特征參數(shù)，當(dāng)各設(shè)計變量在各自給定范圍內(nèi)任意改變時，能夠?qū)崿F(xiàn)幾何自動建模，從而完成基于所選設(shè)計變量的幾何參數(shù)化建模；

步驟(5)、在幾何模型的基礎(chǔ)上，通過有限元軟件的二次開發(fā)功能，提取各不確定參數(shù)作為控制有限元模型材料熱物性屬性的不確定性特征參數(shù)，當(dāng)各不確定參數(shù)在各自分布范圍內(nèi)任意改變時，能夠?qū)崿F(xiàn)有限元模型材料熱物性屬性的自動賦值，從而建立基于設(shè)計特征參數(shù)和不確定性特征參數(shù)的多層熱防護結(jié)構(gòu)參數(shù)化有限元模型；

步驟(6)、基于再入過程彈道數(shù)據(jù)，采用輻射、對流及傳導(dǎo)多種傳熱方式復(fù)合的傳熱分析方法，考慮氣動熱與結(jié)構(gòu)傳熱之間的相互影響，實現(xiàn)全彈道過程的多層熱防護系統(tǒng)瞬態(tài)溫度場分析求解，得到多層熱防護結(jié)構(gòu)各層界面隨時間變化的溫度歷程T^s(t)，提取各層界面處的最高溫度作為響應(yīng)輸出，記為s＝0,1,…,n，其中s從0增至n指多層熱防護結(jié)構(gòu)從外表面至內(nèi)表面所有層的界面；

步驟(7)、考慮確定性條件下各熱物性參數(shù)所呈現(xiàn)的隨溫度變化的規(guī)律作為抽樣約束，通過數(shù)據(jù)分析處理軟件編制抽樣算法，相較于傳統(tǒng)完全隨機抽樣方法，實現(xiàn)考慮約束條件的隨機抽樣過程，是為相關(guān)性因子隨機抽樣方法；基于此方法，從步驟(2)各不確定參數(shù)k_ij，ρ_ij和c_ij的分布區(qū)間中，選取出一組考慮因子相關(guān)性的隨機組合的樣本點，記為P，P＝(p₁,p₂,…,p_u,…p_r)，p_u＝(k₁₁,k₁₂,…,k_ij,…,k_nm,ρ₁₁,ρ₁₂,…,ρ_ij,…,ρ_nm,c₁₁,c₁₂,…,c_ij,…,c_nm)_u，其中r為樣本點總數(shù)，p_u代指某一個樣本點，k_ij，ρ_ij和c_ij組成樣本點中的因子，(·)_u為某樣本點因子的具體水平；

步驟(8)、提取步驟(7)中P的樣本點p_u，u＝1,…,r作為步驟(5)中的不確定性特征參數(shù)，重復(fù)執(zhí)行步驟(4)至(6)r次，得到熱防護系統(tǒng)各層界面的一組離散的最高溫度響應(yīng)，記為根據(jù)響應(yīng)面方法，擬合樣本集合P與響應(yīng)集合繼而構(gòu)建了描述P中各因子k_ij，ρ_ij和c_ij與關(guān)系的近似函數(shù)模型

步驟(9)、通過步驟(8)中近似模型分析出各因子k_ij、ρ_ij和c_ij與多層熱防護結(jié)構(gòu)各層界面最高溫度響應(yīng)輸出之間的關(guān)系和趨勢；考慮計算成本與精度，將步驟(2)中的分布區(qū)間[k_{ij_min},k_{ij_max}]，[ρ_{ij_min},ρ_{ij_max}]和[c_{ij_min},c_{ij_max}]均歸一化到相同范圍，比較分析k_ij，ρ_ij和c_ij對各響應(yīng)的貢獻程度，辨識優(yōu)先出關(guān)鍵參數(shù)；結(jié)合分析得的k_ij，ρ_ij和c_ij與之間的關(guān)系，得到靈敏度分析后的不確定性響應(yīng)分布區(qū)間，即其中和分別為不確定性分布范圍的下界和上界；

步驟(10)、綜合以上分析，以步驟(3)中各層厚度X為設(shè)計變量，以步驟(10)中多層熱防護結(jié)構(gòu)各層界面最高溫度不確定性分布上界小于各層界面許用極限溫度為約束，即以最小化結(jié)構(gòu)質(zhì)量名義值mass為優(yōu)化目標函數(shù)，建立多層熱防護系統(tǒng)非概率優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型，最終實現(xiàn)考慮不確定性的多層熱防護系統(tǒng)非概率優(yōu)化設(shè)計。

其中，所述步驟(7)中，相關(guān)性因子隨機抽樣方法適用于各不確定性熱物性參數(shù)k_ij，ρ_ij和c_ij相鄰特定溫度對應(yīng)的相鄰因子具有相關(guān)性且不確定性分布區(qū)間干涉的情況，以比熱容c_ij為例進行說明，其中特定溫度對應(yīng)的相鄰因子為c_ij和c_ij+1，假定在確定性條件下具備c_ij≤c_ij+1的隨溫度變化規(guī)律，即相鄰因子具有相關(guān)性，且考慮不確定性的條件下，相鄰因子c_ij和c_ij+1的不確定性分布區(qū)間[c_{ij_min},c_{ij_max}]和[c_{ij+1_min},c_{ij+1_max}]存在干涉，即c_{ij_max}>c_{ij+1_min}，在上述情況下，相關(guān)性因子隨機抽樣方法相比傳統(tǒng)的隨機抽樣方法，考慮了需滿足c_ij≤c_ij+1的規(guī)律作為抽樣約束，從而達到避免生成c_ij>c_ij+1這種有悖于熱物性隨溫度變化規(guī)律結(jié)果的效果。

其中，所述步驟(10)中，多層熱防護系統(tǒng)非概率優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型如下式所示：

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點在于：本發(fā)明提供了多層熱防護系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計的新思路，充分考慮實際工程加工誤差、試驗測量誤差、材料分散性等對熱防護系統(tǒng)材料熱物性性能參數(shù)的影響，探究了多層耦合復(fù)雜結(jié)構(gòu)各不確定熱物性參數(shù)對溫度場響應(yīng)的影響規(guī)律及影響程度，實現(xiàn)了多層熱防護系統(tǒng)溫度場高效不確定性分析。在此基礎(chǔ)上，引入非概率優(yōu)化思想，實現(xiàn)了多層熱防護系統(tǒng)保證防隔熱性能前提下的精細化設(shè)計，大大提高熱防護系統(tǒng)的安全可靠性，并有效降低了熱防護系統(tǒng)的質(zhì)量。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的方法實現(xiàn)流程圖；

圖2為本發(fā)明所針對的多層熱防護系統(tǒng)布局示意圖；

圖3為本發(fā)明所針對的多層熱防護系統(tǒng)有限元模型示意圖；

圖4為本發(fā)明所針對的多層熱防護系統(tǒng)各層界面瞬態(tài)溫度歷程曲線；

圖5為本發(fā)明所提出的相關(guān)性因子隨機抽樣方法優(yōu)越性示意圖；

圖6為本發(fā)明所針對的多層熱防護系統(tǒng)不確定參數(shù)重要性排序示意圖；

圖7為本發(fā)明所針對的多層熱防護系統(tǒng)不確定性優(yōu)化設(shè)計迭代歷程曲線。

具體實施方式

本發(fā)明提出了一種基于試驗設(shè)計的多層熱防護系統(tǒng)非概率不確定性分析和優(yōu)化設(shè)計方法，為了更充分地了解該發(fā)明的特點及其對工程實際的適用性，依據(jù)如圖1所示方案流程，實現(xiàn)了對多層熱防護系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計，包括以下步驟：

步驟(1)、根據(jù)熱防護系統(tǒng)真實服役環(huán)境決定的性能與構(gòu)型需求，多層熱防護系統(tǒng)由6層不同功能的不同材料結(jié)構(gòu)組成，如圖2所示，從外表面到內(nèi)表面依次包括增強C/C層、室溫固化膠層、高溫隔熱層、低溫隔熱層、應(yīng)變隔離墊層和蒙皮冷結(jié)構(gòu)層；考慮到材料導(dǎo)熱系數(shù)、密度和比熱容等熱物性參數(shù)均會隨溫度變化，各熱物性參數(shù)隨溫度變化的材料屬性曲線需通過一系列特定溫度對應(yīng)的熱物性參數(shù)值插值擬合得到，記各層導(dǎo)熱系數(shù)、密度和比熱容分別為k_ij，ρ_ij和c_ij，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m，其中，i和j為變量編號，n為多層熱防護結(jié)構(gòu)總層數(shù)，m為選取特定溫度的數(shù)量，導(dǎo)熱系數(shù)、密度、比熱容對應(yīng)的特定溫度分別記為和針對于圖2所示結(jié)構(gòu)，所有層熱物性參數(shù)的特定溫度總數(shù)為

步驟(2)、考慮各層材料各熱物性參數(shù)的由于材料分散性、測量誤差等導(dǎo)致的各種不確定性，選取步驟(1)中k_ij，ρ_ij和c_ij作為不確定參數(shù)；根據(jù)工程試驗獲得各不確定參數(shù)分布規(guī)律，得到各不確定參數(shù)的分布范圍，并用區(qū)間形式量化為k_ij∈[k_{ij_min},k_{ij_max}]，ρ_ij∈[ρ_{ij_min},ρ_{ij_max}]和c_ij∈[c_{ij_min},c_{ij_max}]，其中k_{ij_min}，ρ_{ij_min}和c_{ij_min}分別為各參數(shù)分布范圍最小值，k_{ij_max}，ρ_{ij_max}和c_{ij_max}分別為各參數(shù)分布范圍最大值；

步驟(3)、選取步驟(1)中的各層厚度作為設(shè)計變量，記為X，X＝(x₁,x₂,…,x₆)；各厚度被限定在給定范圍內(nèi)，即x_i∈[x_{i_min},x_{i_max}]，i＝1,2,…,6，其中x_{i_min}為給定x_i范圍的最小值，x_{i_max}為給定x_i范圍的最大值，一般依靠工程經(jīng)驗以及工程造價條件給定；

步驟(4)、在幾何建模過程中，通過幾何建模軟件的二次開發(fā)功能，建立多層熱防護結(jié)構(gòu)的三維幾何模型，并提取各設(shè)計變量作為控制三維幾何模型的設(shè)計特征參數(shù)，當(dāng)各設(shè)計變量在各自給定范圍內(nèi)任意改變時，能夠?qū)崿F(xiàn)幾何自動建模，從而完成基于所選設(shè)計變量的幾何參數(shù)化建模；

步驟(5)、在幾何模型的基礎(chǔ)上，通過有限元軟件的二次開發(fā)功能，依次設(shè)置輻射、對流和傳導(dǎo)的熱分析單元類型、定義為溫度函數(shù)的非線性材料屬性和與溫度無關(guān)的線性材料屬性、劃分有限元網(wǎng)格等，將步驟(4)得到的幾何模型轉(zhuǎn)化為有限元模型；提取各不確定參數(shù)作為控制有限元模型材料熱物性屬性的不確定性特征參數(shù)，當(dāng)各不確定參數(shù)在各自分布范圍內(nèi)任意改變時，能夠?qū)崿F(xiàn)有限元模型材料熱物性屬性的自動賦值，從而建立基于設(shè)計特征參數(shù)和不確定性特征參數(shù)的多層熱防護結(jié)構(gòu)參數(shù)化有限元模型；

步驟(6)、基于再入過程彈道數(shù)據(jù)，采用輻射、對流及傳導(dǎo)多種傳熱方式復(fù)合的傳熱分析方法，考慮氣動熱與結(jié)構(gòu)傳熱之間的相互影響，通過依次設(shè)置外表面和內(nèi)表面施加隨著時間變化的熱載、完全絕熱處理其余表面、施加多步載荷與求解多載荷步等操作，實現(xiàn)全彈道過程的多層熱防護系統(tǒng)瞬態(tài)溫度場分析求解，得到多層熱防護結(jié)構(gòu)各層界面隨時間變化的溫度歷程T^s(t)，如圖4所示，提取各層界面處的最高溫度作為響應(yīng)輸出，記為s＝0,1,…,6，其中s從0增至6指多層熱防護結(jié)構(gòu)從外表面至內(nèi)表面所有層的界面；

步驟(7)、考慮確定性條件下各熱物性參數(shù)所呈現(xiàn)的隨溫度變化的規(guī)律作為抽樣約束，通過數(shù)據(jù)分析處理軟件編制抽樣算法，相較于傳統(tǒng)完全隨機抽樣方法，實現(xiàn)考慮約束條件的隨機抽樣過程，是為相關(guān)性因子隨機抽樣方法；基于此方法，從步驟(2)各不確定參數(shù)k_ij，ρ_ij和c_ij的分布區(qū)間中，選取出一組考慮因子相關(guān)性的隨機組合的樣本點，記為P，P＝(p₁,p₂,…,p_u,…p₂₅₀₀)，p_u＝(k₁₁,k₁₂,…,k_ij,…,k_nm,ρ₁₁,ρ₁₂,…,ρ_ij,…,ρ_nm,c₁₁,c₁₂,…,c_ij,…,c_nm)_u，其中2500為樣本點總數(shù)，p_u代指某一個樣本點，k_ij，ρ_ij和c_ij組成樣本點中的因子，(·)_u為某樣本點因子的具體水平；

步驟(8)、提取步驟(7)中P的樣本點p_u，u＝1,2,…,2500作為步驟(5)中的不確定性特征參數(shù)，重復(fù)執(zhí)行步驟(4)至(6)2500次，得到熱防護系統(tǒng)各層界面的一組離散的最高溫度響應(yīng)，記為根據(jù)響應(yīng)面方法，擬合樣本集合P與響應(yīng)集合繼而構(gòu)建了描述P中各因子k_ij，ρ_ij和c_ij與關(guān)系的多元二次回歸近似函數(shù)模型表現(xiàn)為：

步驟(9)、通過步驟(8)中近似模型分析出各因子k_ij、ρ_ij和c_ij與多層熱防護結(jié)構(gòu)各層界面最高溫度響應(yīng)輸出之間的關(guān)系和趨勢；考慮計算成本與精度，將步驟(2)中的分布區(qū)間[k_{ij_min},k_{ij_max}]，[ρ_{ij_min},ρ_{ij_max}]和[c_{ij_min},c_{ij_max}]均歸一化到相同范圍[-1,+1]，通過歸一化的近似函數(shù)模型系數(shù)φ_v比較分析k_ij，ρ_ij和c_ij對各響應(yīng)的貢獻程度，通過v＝1,2，…，903，將φ_v轉(zhuǎn)化為貢獻率百分比，并通過Pareto圖將貢獻率按絕對值大小排序，如圖6所示，辨識優(yōu)先出關(guān)鍵參數(shù)；結(jié)合分析得的k_ij，ρ_ij和c_ij與之間的關(guān)系，得到靈敏度分析后的不確定性響應(yīng)分布區(qū)間，即其中和分別為不確定性分布范圍的下界和上界；

步驟(10)、綜合以上分析，以步驟(3)中各層厚度X為設(shè)計變量，以步驟(10)中多層熱防護結(jié)構(gòu)各層界面最高溫度不確定性分布上界小于各層界面許用極限溫度為約束，即以最小化結(jié)構(gòu)質(zhì)量名義值mass為優(yōu)化目標函數(shù)，建立如下式所示的多層熱防護系統(tǒng)非概率優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型：

其中，f(ρ_ij,x_i)為結(jié)構(gòu)質(zhì)量名義值函數(shù)；優(yōu)化迭代歷程曲線如圖7所示，最終實現(xiàn)考慮不確定性的多層熱防護系統(tǒng)非概率優(yōu)化設(shè)計。

綜上所述，本發(fā)明提出了一種基于試驗設(shè)計的多層熱防護系統(tǒng)非概率不確定性分析和優(yōu)化設(shè)計方法，該方法以熱防護系統(tǒng)的各層厚度尺寸為優(yōu)化設(shè)計變量，以考慮不確定性時各層服役最大溫度分布上界小于各層許用極限溫度為約束條件，熱防護系統(tǒng)質(zhì)量名義值為優(yōu)化目標函數(shù)，在保證防隔熱性能基礎(chǔ)上實現(xiàn)了結(jié)構(gòu)質(zhì)量的最小化?？紤]到作為約束條件的各層服役最大溫度分布上界須安全可靠，因此本發(fā)明引入考慮不確定界限的非概率區(qū)間理論，量化各層材料熱物性參數(shù)的不確定性，基于相關(guān)性因子隨機試驗設(shè)計方法，實現(xiàn)了多層熱防護系統(tǒng)各層界面服役最大溫度的區(qū)間不確定性分析和基于不確定性分析的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計。其中，本發(fā)明中的相關(guān)性因子隨機試驗設(shè)計方法是指在所提相關(guān)性因子隨機抽樣方法實現(xiàn)試驗樣本選取的基礎(chǔ)上，繼續(xù)完成近似模型構(gòu)建、分析因子與響應(yīng)的關(guān)系、辨識優(yōu)先關(guān)鍵參數(shù)的一套完整不確定性分析方法；相較于其它不確定性分析方法，該方法既適用于不確定參數(shù)之間相關(guān)性的情況，又與其它方法具有相容性，物理意義更加明確，后續(xù)基于該所提方法得到的分析和優(yōu)化結(jié)果更加具有可信度。

以上僅是本發(fā)明的具體步驟，對本發(fā)明的保護范圍不構(gòu)成任何限制；其可擴展應(yīng)用于多層結(jié)構(gòu)傳熱優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域，凡采用等同變換或者等效替換而形成的技術(shù)方案，均落在本發(fā)明權(quán)利保護范圍之內(nèi)。

本發(fā)明未詳細闡述部分屬于本領(lǐng)域技術(shù)人員的公知技術(shù)。