摘要:目的 解决多花黄精目前主要是其传统药用部位根用作保健食材直接食用,而有着类似功效成分的地上部 分茎叶全部作为废弃物丢弃,多花黄精功效成分及其作用机制的研究严重不足等困境;明确多花黄精资源的研发 方向。 方法 通过广泛调研文献、分析多花黄精的研究现状,对多花黄精中各类化学成分的组成、含量、结构和活性 及其作用机制,多花黄精总多糖、总皂苷和总黄酮等主要化学成分不同产地、不同龄节、不同生境、不同部位的含量 差异,以及总黄酮提取工艺等进行了综述。 结果 多花黄精具有降血糖、抗疲劳、提高免疫力、抗肿瘤、抗菌、抗病毒、 抗凝血和抗抑郁等多种生物活性,且其主要功效成分为多糖、皂苷、黄酮和生物碱等。 结论 不同产地、不同龄节、不 同生境的多花黄精其总多糖、总皂苷和总黄酮含量差异明显,地上部分也存在总多糖、总皂苷和总黄酮等功效成 分,今后应加强对多花黄精资源的深度研究和开发,充分利用多花黄精资源。

摘要:目的 挥发性有机物(VOCs)对人体健康和生态环境都有不良影响,已引发研究者的广泛关注。 催化燃烧是 处理 VOCs 的有效技术之一,具有去除效率高、无二次污染等优势。 稀土元素 Ce、La 及其氧化物因特殊的理化性 质常作为催化助剂或载体,在催化燃烧中起着重要作用。 因此针对稀土催化剂(主要为 Ce、La),综述了其在丙烷 催化燃烧中的应用及相应的催化反应机制以及未来的发展方向。 方法 通过对 Ce 基和 La 基催化剂在丙烷催化燃 烧中的研究和应用进行综述,分析了稀土催化剂的反应机理及发展方向。 结果 首先,Ce、La 及其氧化物可调节催 化剂的整体结构、形貌和比表面积等物理性质;同时,上述物质也可与催化剂内的其他金属相互作用,从而有效调 控材料中的氧空位密度,最终增强对丙烷催化燃烧的反应活性。 其次,CeO2 作为载体能与活性金属产生有赖于 CeO2 形貌和晶面的金属-CeO2 相互作用,这会对催化剂的结构和性能产生极大影响。 此外,也讨论了通过优化合 成方法和表面改性所获得的 La 系钙钛矿催化剂在丙烷催化燃烧中的应用研究。 结论 目前,稀土基催化剂的催化 作用机制探索尚处于初级阶段,应对其进行更深入系统的研究,以早日实现其工业化应用。

摘要:目的 微表情(Micro Expression, ME)是人们流露内心情感时展现出的细微面部表情。 针对微表情识别的样 本较少且不同类别数量分布不均导致难以识别和识别准确率较低的问题,提出能够提高微表情识别准确率的模型 框架。 方法 提取微表情视频序列中含有更多关键表情信息的峰值帧;使用加入 SE 模块的改进残差网络 SEResNeXt-50 对微表情的峰值帧进行特征提取,其中 SE 模块可以更好地学习特征中的关键信息,ResNeXt 通过分组 卷积的方式用稀疏结构取代密集结构从而使结构更加简化,提升了识别效率。 与此同时,使用 Focal Loss 损失函数 可以更好地解决因微表情数据的不平衡带来的模型性能问题。 结果 在微表情数据集 CASMEⅡ上进行了仿真实 验,可以发现改进的残差网络与峰值帧提高了微表情识别的准确率与 F1 值。 结论 改进的残差网络与峰值帧可以 降低数据集较少所带来的影响,使模型有着良好的拟合效果,同时改善了在不同类别上表现差异较大的问题,提升 了微表情的识别准确率,对于微表情识别有着更好的识别性能。

摘要:为了解决光伏板热斑故障检测时受噪声影响的红外图像分辨率低而导致热斑区域难以识别的问题,提出一 种基于主成分分析的红外图像混合噪声自适应去噪方法。 该方法通过自适应窗口预处理算法将获取的热斑红外 图像进行初步去噪,滤除图像中的低密度椒盐噪声,减小噪声信号对后续选取降噪训练集时所造成的影响;然后, 采用基于块匹配的主成分分析法对预处理后的图像信息进行降维处理,提取信号的主要特征,降低噪声滤除时的 计算复杂度;最后,使用线性最小均方误差估计对图像进行二次去噪处理,滤除残余噪声;此外,在二次去噪之前重 新计算图像噪声水平,使最终的去噪图片获得了更好的视觉效果。 实验结果表明:该方法能够有效去除光伏热斑 红外图像中的混合噪声,客观评价指标显示噪声较小时,图像结构相似性可保持在 0. 9,在高密度噪声影响下,峰值 信噪比相较于修正的阿尔法均值滤波算法平均提高 2 dB,实际视觉效果中保留了图像细节特征,可以明显观测到 热斑区域。

摘要:目的 现有的参数优化方法普遍存在时间成本较大、内存占用较大、难以解决高维数据情况、难以找到全局 最优解等问题,DYCORS 算法可以在节约时间成本和内存的前提下,对高维数据问题也能找到全局最优解,故针对 现有参数优化方法存在的问题,提出了针对 OVA-SVM 模型参数分块优化的 YDYCORS 算法。 方法 OVA-SVM 的参 数中对模型影响较大的有惩罚参数 C、核函数类型 k、RBF 核函数参数 γ、ploy 核函数参数 d 以及迭代终止参数 t,由 于同时调节 5 个参数计算量较大,难以找到最优解,而 DYCORS 算法可以减少迭代次数,对于高维数据问题也同样 适用,在 DYCORS 算法的基础上进行参数分块调节:先调节影响最大的参数 C、k、γ,再固定最优参数 C、k、γ,调节 剩余参数中影响较大的参数 d 和 t,最后同时调节已获得的 5 个最优参数,如此对参数进行分块调节,提升参数优 化的效果。 结果 通过 MNIST 和 IRIS 两个数据集上的实验结果对比可以发现:运用 YDYCORS 算法对 OVA-SVM 参 数进行分块调节后,能得到与手动调参和直接用 DYCORS 同时调节 5 个参数更高的模型准确率,从而也能进一步 提升模型性能。 结论 最终实验结果表明:DYCORS 算法能有效解决 OVA-SVM 参数优化中时间成本较大、内存占 用较大、难以解决高维数据、难以找到全局最优解等问题,尤其是改进后的 YDYCORS 算法能进一步提升 OVASVM 的模型准确率,获得较佳的模型效果。

摘要:目的 对于级联 H 桥逆变器的调制,特定谐波消除技术具有开关损耗小,能够消除特定次谐波,变换效率高 等优点,但传统粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)在求解消谐方程组时收敛性差,容易局部最优, 提出一种改进的粒子群优化算法(Modified Particle Swarm Optimization,MPSO)。 方法 该算法用非线性惯性权重取 代线性变化的惯性权重,并在非线性惯性权重引入混沌映射以产生随机性更好的随机量,新的惯性权重可权衡粒 子的全局搜索和局部搜索能力,使粒子具有后期跳出局部最优的能力;另外,该算法优化了速度和位置的更新机 制,以增强算法的收敛速度,并保证粒子在后期仍具有一定种群多样性优势。 结果 根据级联 H 桥型逆变器的非线 性消谐方程组,在保证输出电压基波的前提下最大化降低目标次谐波,建立适应度函数,将 MPSO 算法应用于级联 H 桥型逆变器的 SHEPWM,能够在 1~1. 2 的调制度范围内得到优化的开关角,提高收敛精度和求解成功率。 通过 七电平 CHB 逆变器仿真平台验证了 MPSO 算法所求的优化开关角能够有效地消除 5 次、7 次谐波。 结论 通过使用 非线性惯性权重和优化粒子的速度和位置更新机制,可以增加开关角求解成功率,所得解可以有效地消除目标次 谐波。

摘要:针对工业高炉冷却水温监测长期运行、维护成本高问题,设计一种基于 LoRa(Long Range)的远距离低功耗 无线传感器网络系统;系统搭建基于 LoRa 通信水温采集终端的模块能耗计算模型,通过对计算模型分析,提出了 一种基于 LoRa 协议层的时钟同步协议和时分多址联合优化的无线通信策略;该策略利用 LoRa 通信技术完成信息 交互,实现网关与终端节点的高精度时钟同步;网关完成可对无线资源调度,动态分配终端节点的时隙资源,以实 现数据周期性上传,降低数据传输碰撞的概率,并优化无线资源的使用效率;实验表明,该通信策略与 ALOHA 通信 协议相比,显著提高了通信的投递率和能源效率,进一步提高了 LoRa 在网络中的性能,所提出的联合优化的无线 通信策略是有效的。

摘要:目的 针对工业园区可挥发性有机物(VOCs)排放量大而造成大气环境污染和人体健康损害现象。 以长江上 游典型工业园区为研究区域,探究典型工业园区 VOCs 污染特征及对人体健康风险的影响。 方法 采用苏玛罐在园 区企业厂界点、环境敏感点和城区点开展 VOCs 连续监测,样品经过分析处理后得到 108 种 VOCs 物质,分析大气 VOCs 变化特征,确定臭氧(O3 ) 生成和二次有机气溶胶贡献的优势物种,利用危害熵值( HQ) 和终生致癌风险 (Risk)评价 VOCs 的非致癌和致癌风险。 结果 企业厂界点、环境敏感点和城区点总挥发性有机物(TVOCs)质量浓 度均值分别为 843. 57 μg / m 3 、321. 71 μg / m 3 和 149. 50 μg / m 3 ,3 个点位都表现出夜间 TVOCs 均值浓度高于昼间的 特点;企业厂界点、环境敏感点和城区点臭氧生成潜势(OFP)值分别为 4 507. 25 μg / m 3 、1 271. 25 μg / m 3 和 321. 87 μg / m 3 ,甲基丙烯酸甲酯是企业厂界点 OFP 值贡献最大的物种,3 个点 SOAP 的值分别为 710. 61 μg / m 3 、545. 98 μg / m 3 和 209. 83 μg / m 3 ,芳香烃是 3 个站点二次有机气溶胶生成潜势(SOAP)贡献最大的组分,SOAP 平均贡献率 达到 88. 95%。 企业厂界点、环境敏感点和城区点的危害指数(HI)指数分别为 0. 31、0. 19 和 0. 08,3 个点位均不存 在非致癌风险;致癌风险评价中,苯、乙苯和二氯甲烷在 3 个点位的 Risk 值均高于 EPA 可接受水平 1×10 -6 。 结论 综 上,园区企业厂界点的污染水平高于环境敏感点和城区点,高于调研的其他工业园区;芳香烃类是各点位二次转化 能力最高的组分,贡献最高的物种是甲苯;3 个点位对暴露人群存在潜在致癌风险,各区域应将甲苯、苯、乙苯和二 氯甲烷作为优先管控物质。

摘要:目的 针对使用戴维南等效电路模型对锂电池进行参数辨识不够精确的问题,提出一种二阶 RC 等效电路模 型并对锂电池进行参数辨识。 方法 通过脉冲放电实验得到锂电池的相关数据,在 MATLAB 上使用最小二乘算法 对所建立的二阶 RC 等效电路进行参数辨识,并对不同 SOC(State of Charge)下锂电池各个参数的变化情况进行分 析,通过计算锂电池的端电压来判断参数辨识的精确度,最后将辨识结果与戴维南等效电路模型所辨识的结果进 行对比并分析。 结果 随着锂电池 SOC 下降,锂电池的各个参数会有轻微的波动,在锂电池的 SOC 处在较低的水平 时,锂电池的各个参数变化比较剧烈,这是由于锂电池的化学浓差极化所导致的,当将辨识的参数用来求解锂电池 的端电压时,随着时间的推移,发现锂电池的端电压的误差波动比较稳定,且最大误差不超过 0. 05 V,反观使用戴 维南等效电路模型求得锂电池的端电压误差波动比较大,且最大误差超过了 0. 08 V。 结论 在锂电池参数辨识上 二阶 RC 等效电路比戴维南等效电路更加准确,能够更好地描述锂电池的动静态特性,为后续对锂电池的荷电状 态估计提供了有力的基础。

摘要:针对热风炉燃烧控制存在的纯滞后、大惯性和强干扰等问题,提出了一种基于并行协作骨干粒子群(Parallel Cooperative Bare-Bones Particle Swarm Optimization,PCBBPSO) 优化全局滑模控制(Global Sliding Mode Control, GSMC)的热风炉空燃比控制策略;为改善热风炉空燃比控制系统动态特性,引入全局滑模策略,对燃烧系统进行优 化控制,以提高系统稳定性,同时,基于热风炉燃烧系统存在的强干扰特性,利用并行协作骨干粒子群对干扰补偿 进行调节以减小其对系统的影响,并求取最优控制率;仿真结果表明:与普通粒子群优化全局滑模和普通粒子群优 化 PID 相比,该控制方法达到稳定用时分别减少了 26. 4 s 和 9. 3 s,能够保持没有超调量,拥有良好稳定的跟踪和 抗干扰效果;将该控制策略应用于某钢铁有限公司 2 200 m 3 高炉配套热风炉,工程数据表明:在该空燃比策略的控 制下,热风炉空燃比上下波动幅度仅为 8. 20%,拥有波动小、稳定性好和抗干扰性强等特点,动态响应较好,能够满 足热风炉工程实际应用的需要。

摘要:针对传统轨迹跟踪控制方法应用场景局限,精度不高的问题,为实现车辆横纵向联合控制从而提升无人驾 驶汽车在结构化场景下的轨迹跟踪效果,本文建立了自然坐标系下的车辆跟踪误差模型,设计基于 LQR 与 PID 相 结合的车辆横纵向耦合控制器。 在横向控制层面,为消除系统稳定误差,通过引入前馈控制量实现系统的整体稳 定,减小车辆在实际运行过程中产生的横向误差,提升控制过程的稳定性;在纵向控制层面,运用 PID 控制策略进 行调节,实现车辆的实际速度与规划速度,实际位置与规划位置之间的精确匹配。 通过 MATLAB / Simulink 与 Carsim 搭建联合仿真平台,针对日常泊车、驶入主路以及超车多种工况进行仿真验证。 仿真结果表明:本文所设计 的横纵向联合控制器将车辆的轨迹跟踪误差控制在可接受范围之内的同时,轨迹跟踪效果满足乘客对车辆乘坐舒 适性的要求,故本文设计的控制器具备一定的稳定性和准确性。

摘要:目的 针对日益严重的环境污染问题,创新地提出将消费者绿色偏好、产品替代率等作为研究新能源汽车供 应链效益的主要影响因素。 方法 将两个不同汽车制造商和一个分销商组成的两级供应链作为研究主体,在主要考 虑消费者绿色偏好、产品替代率等影响因素下,通过供求关系构建供应链各主体的利润函数模型,利用逆向归纳法 对模型进行求解,进而利用 maple 软件对整体供应链各部分利润进行数值分析。 结果 研究结果表明:新能源汽车 制造商、分销商和供应链整体利润与消费者绿色偏好和产品替代率呈正相关,而对传统燃油车制造商而言,其利润 与消费者绿色偏好呈负相关,与产品替代率呈正相关。 结论 数值分析发现:当消费者绿色偏好和产品替代率较小 时,产品替代率是影响新能源汽车制造商、分销商利润的主要因素,消费者绿色偏好是影响传统燃油车制造商和整 体供应链利润的主要因素;当消费者绿色偏好和产品替代率逐渐增大时,消费者绿色偏好逐步成为影响新能源汽车制 造商、分销商利润的主要因素,产品替代率逐步成为影响传统燃油车制造商、整体供应链利润的主要因素。

摘要:目的 研究制造商委托第三方回收商回收废旧产品模式的闭环供应链决策问题。 方法 考虑第三方回收的产 品质量,并运用 Stackelberg 博弈模型对成员决策进行分析,其次运用二部定价契约对闭环供应链进行协调,并对比 供应链协调后与协调前的总利润以及质量水平的关系。 结果 研究显示:集中决策下闭环供应链的总利润大于分散 决策下闭环供应链的总利润,而二部定价契约可以有效协调闭环供应链,当再制造能够节省的最大成本等于制造 商愿意为回收产品支付的最大转移价格时,协调后的闭环供应链整体利润与集中决策情况的闭环供应链整体利润 相同。 同时,二部定价契约可以提高回收产品的质量水平,有效清除分散决策情况下造成的双重边际效应。 结论 对于现实企业管理中的启示为:如果企业选择第三方回收模式,该情况下若需考虑回收产品质量,如果外界环境复 杂多变,为了提高生产效率需考虑回收产品质量,企业由于实际成本等原因需选择第三方回收,各企业之间进行分 散决策,可以运用二部定价契约进行协调。

摘要:目的 针对比例延迟微分方程,提出一种基于极限学习机(ELM)算法的单隐藏层前馈神经网络训练方法,并 将该方法推广到求解双比例延迟微分系统。 方法 首先,构建一个单隐藏层前馈神经网络并随机生成输入权值和隐 藏层偏置;然后,通过计算系数矩阵使其满足比例延迟微分方程及其初值条件,将其转化为最小二乘问题,利用摩 尔-彭罗斯广义逆解出输出权值;最后,将输出权值代入构建的神经网络便可获得具有较高精度的比例延迟微分方 程数值解。 结果 通过数值实验与已有方法的结果进行比较,验证了该方法对处理比例延迟微分方程与双比例延迟 微分系统的有效性,且随着选取的训练点和隐藏层节点数量增多,所得到的数值解精度和收敛速度也随之增加。 结论 ELM 算法对处理比例延迟微分方程以及双比例延迟微分系统具有较好的效果。