Solid/liquid extraction and isolation by molecular distillation of hydroxytyrosol from Olea europaea L. leaves

Molecular distillation, or short‐path distillation (SPD), is particularly appropriate for processing of low‐volatility compounds, which are easily altered at high temperature. Olea europaea L. leaves constitute an olive tree by‐product very interesting for their natural antioxidants content. In this research, molecular distillation technology has been applied to obtain high‐value‐added compounds by the SPD fractionation of an olive tree leaf extract. The process consists of two stages: (a) ethanolic extraction of the olive leaves, followed by incorporation of the extract into glycerine and (b) molecular distillation of the glycerine enriched in olive leaf extract compounds (terpenic and phenolic compounds). Four molecular distillation tests under different conditions were carried out. Results showed that 80.9% 3,4‐dihydroxy‐phenylethanol (hydroxytyrosol) was recovered from the glycerine admixture under a pressure of 1.50–2.00 mbar, a temperature of 190 °C and a feed rate of 15 mL/min.     

社会资本支持矿产资源勘查开发的路径与举措

文章剖析了中国矿产资源勘查开发面临的战略机遇和风险挑战,从行业运行规律、宏观管理政策、资本市场发展等方面分析了资本支持矿产资源勘查存在的突出问题,在此基础上,提出了新形势下资本市场支持中国矿产资源勘查、助力国家资源安全的思路框架和路径举措：（1）统筹谋划,为社会资本支持矿产资源勘查开发提供战略指引。（2）改革创新,持续打造更加良好的矿业发展营商环境。（3）试点先行,建立完善以中国特色风险勘查资本市场为核心的多层次矿业资本市场。（4）银企联动,创新完善矿产资源勘查开发间接融资支持体系。（5）精心培育,弘扬企业家精神,加快建设风险勘查经营主体。（6）扩大开放,建立更高水平开放型勘查开采新体制。（7）综合保障,加快完善矿产资源勘查开发综合服务体系。     

新能源汽车低频振动噪声传递路径模拟方法

针对新能源汽车低频噪声分布规律具有复杂性,造成噪声传递路径模拟难度加大等问题,提出新能源汽车低频振动噪声传递路径模拟方法。定义声阻与声抗以明确材料声学特征,以此为基础建立新能源汽车低频振动方程。分析低频振动噪声传递路径,使用力锤激励法测量传递函数,同时采用悬置刚度方法测量激励力,分析噪声激励响应,并修正噪声响应系数。计算有效点导纳,分别获取每个噪声在对应传递路径上的贡献量,确定噪声分布规律,实现噪声传递路径模拟。仿真结果表明,所提方法噪声估计精准度高,模拟时间短,模拟准确率高,能够为汽车降噪提供重要参考。     

基于蚁群算法的三峡升船机船厢设备巡视点检路线规划

针对三峡升船机船厢结构复杂,设备巡视路线难以选择的问题,以升船机船厢巡视路线为研究对象,将设备巡视点检路线规划转换为TSP旅行商问题.通过巡视路线无向加权图及点位空间坐标,建立升船机设备巡视点检点位空间结构模型.结合蚁群算法在Matlab软件中分别计算出白班及中班的最佳巡视路线.实验结果表明,基于蚁群算法计算的最佳巡视路线符合三峡升船机设备巡视要求.     

基于PSP的AIS混合信号分离与检测联合估计

目前对于用一种算法来联合处理AIS信号分离与检测过程的研究甚少。据此提出基于Per-Survivor-Processing(PSP)的AIS混合信号分离与检测联合估计方法。在混合信号相对时延较大时,首先利用幅度极值点检测,将混合信号分为重叠段和未重叠段。对重叠段信号进行线性近似处理后,使用PSP进行盲分离,对分离后的重叠段信号和未重叠段信号进行PSP检测。检测完成后,根据AIS信号特定的消息格式将原始信号恢复。当相对时延较小时,分段处理和不分段处理的性能差异不大,为降低复杂度则直接联合处理。仿真结果表明,上述方法不但能联合分离与检测的处理过程,而且误码率量级很低。因此该方法具有十分重要的研究意义。     

基于改进Mask R-CNN的建筑钢筋尺寸检测算法

建筑施工现场钢筋图像背景复杂且干扰较多,传统图像检测算法无法有效利用特征信息,难以满足现阶段建筑智能监理行业中钢筋尺寸检测精度的验收要求。提出一种在Mask R-CNN模型基础上加入自下而上路径和注意力机制的改进模型BU-CS Mask R-CNN。在建筑工地现场拍摄图像后,整理自建钢筋数据集,并在此数据集上进行算法验证。实验结果表明,与Mask R-CNN模型相比,BU-CS Mask R-CNN模型的召回率、交并比和像素准确率分别提升了4.9%、6.8%、7.4%,钢筋直径和间距的尺寸检测精度分别提升了14.9%、4.4%,能得到更加准确的钢筋目标检测框和边缘分割掩膜,达到了行业中实际工程验收的精度要求。     

USV&AUV水下目标协同搜索与打击航迹规划

异构载运工具合作执行复杂任务是提高任务完成效率的有效手段,已被广泛应用于军事与民用任务.关注对水下目标的搜索与打击任务,此项任务由水面航行器(unmanned surface vehicle, USV)与水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)合作完成.首先描述USV&AUV系统的框架以及USV与AUV在系统中发挥的作用.在协同航迹规划模型中,整个任务被划分为目标搜索和目标打击两个阶段,两个阶段的目标分别是使得搜索空间最大和AUV与目标的末端位置误差最小.模型中的约束包括USV和AUV的机动能力、目标探测能力、通讯范围等.在协同策略的设计中,针对该任务两个阶段的特点,分别基于随机模拟实验和异步规划策略设计协同航迹规划算法,以集中式和分布式模式分别生成两阶段的航迹.仿真结果表明, USV&AUV系统能够在不同的条件下完成对水下目标的搜索与打击任务.在目标打击阶段,与集中式规划结构相比,分布式规划结构能够应对各种复杂的场景并成功完成任务.     

多时空配送任务驱动的无人车队车辆数优化方法

为解决快递终端配送多时空任务驱动下的最小无人车队车辆数配置问题,提出一种随机优化方法。首先,分析服务时长和等待时长对无人车队行驶路线规划的影响,从而构建最短路径模型;然后,基于二维时空网络构造服务序列网络;其次,通过网络转换将最小无人车队车辆数配置问题转化为网络最大流问题,并建立以车队车辆数最小为目标的最小车队模型;最后,针对模型特征设计一种融合Dijkstra算法和Dinic算法的Dijkstra-Dinic算法来对最小无人车队车辆数配置问题进行求解。在四种不同规模的服务网络中进行仿真实验,实验结果表明：在不同成功服务率下,最小无人车队车辆数与服务网络规模呈正相关,但随等待时长的增加而减少并趋向于稳定;所提算法中所引入的One-stop算子大大提高了搜索效率,所提模型和算法适用于大规模服务网络中的最小车队计算。     

基于改进遗传算法的无人机路径规划

针对传统遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优、规划路径不够平滑、代价高等问题,提出了一种基于改进遗传算法的无人机（UAV）路径规划方法,该算法对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子进行改进,从而规划出平滑、可飞的路径。首先,建立适合UAV田间信息获取的环境模型,并考虑UAV的目标函数与约束条件以建立适合本场景的更为复杂、精确的数学模型;然后,提出了混合无重串选择算子、非对称映射交叉算子和启发式多次变异算子,寻找最优路径以及扩大种群搜索范围;最后,采用三次B样条曲线对规划出的路径进行平滑,得到平滑的飞行路径,并且减少了算法的计算时间。实验结果表明,与传统遗传算法相比,所提算法的代价值降低了68%,收敛迭代次数减少了67%;相较蚁群优化（ACO）算法,其代价值降低了55%,收敛迭代次数减少了58%。通过大量对比实验得出,当交叉率的值为（1/染色体长度）时,算法的收敛效果最好。在不同环境下进行算法性能测试,结果表明所提算法具有很好的环境适应性,适合于复杂环境下的路径规划。     

优化强化学习路径特征分类的脉象识别法

脉象识别是中医诊断的重要手段之一。长期以来,依据个人经验进行的脉诊制约了中医的推广与发展。因此,利用传感设备进行脉象识别的研究正在逐步展开。针对神经网络识别脉象的相关研究中,存在需要大量训练数据集,以及存在处理“黑箱”和时间花销较大等问题,在强化学习的框架下,提出了一种采用马尔可夫决策和蒙特卡罗搜索的脉象图分析法。首先依据中医理论对特定的脉象进行路径分类,然后在此基础上为不同的路径选择代表性特征,最终通过对代表性特征的阈值对比完成对脉象的识别。实验结果表明,所提方法可缩减训练时间和所需资源,并可保留完整的经验轨迹;且在提高脉象识别的准确率的同时,还可解决数据处理过程中的“黑箱”问题。