DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 多孔混凝土连通孔隙率与目标孔隙率的关系研究 4.1. 多孔混凝土连通孔隙率测试方法 综合考虑各测试方法的适用性、经济性和可操作性，本文试验采用网篮法进行多孔混凝土连通孔隙率的测定。由于试件尺寸比较大，特制了可用于大尺寸试件连通孔隙率测试的设备。 多孔混凝土连通孔隙率可根据式(4)计算： n e = ( 1 − m − 2 m 1 V ρ w ) × 100 (4) 式中：n e —多孔混凝土试件的连通孔隙率(%)； m 1 —试件的水中重(g)； m 2 —试件的空气中重(g)； V—试件的体积(cm 3 )； Table 9 The summary table of porous concrete mix proportion design results (per cubic metre 目标空隙率(%) 粗集料质量(kg) 水质量(kg) 水泥质量(kg) 水灰比 拌和时间(s) 振动时间(s) 15 1711 99 380 0.26 40 30 20 76 294 25 54 208 30 32 123 表9. 多孔混凝土配合比设计结果汇总表(每立方米) Table 1 0 The summary table of porous concrete 7 d compressive strength and flexural strength result 目标孔隙率(%) 7天抗压强度(MPa) 7天抗弯拉强度(MPa) 28天抗弯拉强度(MPa) 15 8.3 0.89 1.60 20 5.8 0.62 1.06 25 3.5 0.39 0.64 30 2.2 0.23 0.37 表10. 多孔混凝土7天抗压强度和抗弯拉强度结果汇总表 ρ w —水的密度，一般取1 g/cm 3 。 多孔混凝土连通孔隙率测定试验中每组三个试件，分别测定各试件的连通孔隙率后以算术平均值作为该组试件的试验结果。 4.2. 连通孔隙率与目标孔隙率关系分析 根据前文的方法成型试验中所需的多孔混凝土试件，对各尺寸、龄期试件的连通孔隙率进行测试，试验结果汇总于表11中。 表11表明，1) 尺寸为150 mm × 150 mm × 150 mm试件的7天实测连通孔隙率与目标孔隙率差值约为1.5%。28天实测连通孔隙率与目标孔隙率差值在2%~2.6%之间；2) 尺寸为100 mm × 100 mm × 400 mm、龄期为7天和28天的多孔混凝土试件的连通孔隙率均与目标孔隙率相近，7天龄期试件，两者差值在0.3%~1.3%之间；28天龄期试件，两者差值约为2%。3) 尺寸为150 mm × 150 mm × 300 mm、龄期为90天试件的实测连通孔隙率与目标孔隙率差值为0.1%~2.3%；4) 尺寸150 mm × 150 mm × 550 mm、龄期为28天实测连通孔隙率与目标孔隙率两者差值约为1.5%。表明，不论是立方体试件还是棱柱体试件，也不论试验的龄期是7天还是28天，实测连通孔隙率与目标孔隙率都比较接近。偏差的最大值没有超过2.6%。试件的连通孔隙率与其目标孔隙率经拟合都符合线性关系。拟合的公式见表12。 从拟合结果看，两者之间存在相关性都比较高。说明可通过拟定的目标孔隙率来实现对连通孔隙率的控制。表明了多孔混凝土的连通孔隙率与目标孔隙率之间满足式(5)所示的线性通式，其中，k值的取值范围为0.9~1.1，b值的取值范围为0.5~2.5。 y = k x + b (5) 式中：y—即连通孔隙率(%)； x—即目标孔隙率(%)； k—一次项系数； b—常数项。 综上所述，试验所得的多孔混凝土的连通孔隙率与目标孔隙率之间满足相关性较好的线性关系，与 Table 1 1 The table of specimen connectivity porosity test result 目标孔隙率(%) 150 mm × 150 mm × 150 mm试件连通孔隙率 (%) 100 mm × 100 mm × 400 mm试件连通孔隙率(%) 150 mm × 150 mm × 300 mm试件连通孔隙率(%) 150 mm × 150 mm × 550 mm试件连通孔隙率(%) 抗弯拉 抗冻 连通孔隙率1 连通孔隙率2 7天 28天 7天 28天 28天 90天 90天 28天 15 16.5 17.7 15.8 16.1 16.3 17.3 14.8 15.9 20 20.7 21.3 21.3 22.4 22.3 20.7 21.0 21.6 25 25.0 27.2 26.0 26.3 25.8 25.4 25.8 25.4 30 31.0 32.3 30.5 31.7 30.9 32.2 31.6 31.6 表11. 试件连通孔隙率测试结果表 Table 1 2 The table of linear fitting formul 试件规格 龄期(天) 线性拟合公式 相关系数R 2 150 mm × 150 mm × 150 mm 7 n e1 = 0.956P + 1.809 0.991 28 n e2 = 0.991P + 2.341 0.991 100 mm × 100 mm × 400 mm 7 n e3 = 0.976P + 1.444 0.998 28 n e4 = 1.016P + 1.248 0.993 28 (抗冻) n e5 = 0.948P + 2.500 0.990 150 mm × 150 mm × 300 mm 90 n e6 = 1.044P + 0.510 0.986 150 mm × 150 mm × 550 mm 28 n e7 = 1.019P + 0.685 0.992 表12. 线性拟合公式表 龄期、试件尺寸无关，且k值和b值得取值范围比较固定。可以根据这一结果，在配合比设计中通过用水泥浆的体积来填充逐级振实的集料孔隙率P'与目标孔隙率P之差的体积，来实现对多孔混凝土连通孔隙率的设计与控制。试验结果进一步验证了配合比设计方法的可行性，表明可以采用设定目标孔隙率来设计混凝土的连通孔隙率，并通过7天的混凝土抗压强度最终确定多孔混凝土配合比。
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user: 5. 结论 试验结果表明以连通孔隙率为设计指标，以混凝土7天抗压强度为设计目标，以级配设计—目标孔隙率确定—配合比计算—测定混凝土强度为主线的多孔混凝土配合比设计方法是可行的。不仅能够很好的满足连通孔隙率的预期，而且能够满足混凝土7天抗压强度的要求。本文得出主要结论如下： 1) 通过正交试验确定出多孔混凝土试件成型时水灰比、拌和时间、振动时间的最佳参数分别为0.26、40 s、30 s。 2) 实测的连通孔隙率与目标孔隙率两者之间差值仅为0.3%~2.6%，且存在很好的线性关系，线性拟合公式中k值的取值范围为0.9~1.1，b值的取值范围为0.5~2.5。 3) 根据振实后集料的密度，确定混合集料的间隙率，采用此间隙率与目标孔隙率的差值能够确定单位体积多孔混凝土中需要的水泥浆填充的体积，用于计算多孔混凝土的连通孔隙率。
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user: 摘 要 分析四连杆机构的工作原理，在Tecnomatix中建立相应杆件并定义运动副，通过对四连杆机构的运动学分析获得函数表达式，按照仿真函数格式要求，基于VBA开发了函数生成程序。 关键词 :四连杆机构，Tecnomatix，运动仿真，VBA Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 机械设计与制造过程中往往会应用简易实用的四连杆机构，比如汽车发动机罩盖板与车身连接时，会利用四连杆机构控制其开启角度的大小。而为保证四连杆机构设计与安装的合理性与准确性，于设计早期发现并解决问题，进而缩短开发周期与费用，同步工程技术及虚拟仿真技术得到了广泛应用。由于不同车型的设计尺寸及要求千差万别，且同一组件在设计过程中往往会有多种备选方案，导致需要仿真的机构数量繁多，为应对大量资源的仿真，同一类型组件的标准化仿真方法显得非常重要。本文通过对车身与罩盖板连接处四连杆机构的运动学关系进行分析，并开发相应的函数辅助程序，得到了该类零件的一般仿真方法，为工程师们节约了仿真时间，保证了仿真的正确率。
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user: 2. 仿真软件中的四栏杆机构模型 四连杆机构的三维数字模型通过*.jt文件格式导入Tecnomatix中的Process Simulate仿真软件中，对其运动过程进行编辑与定义。 2.1. 建立运动杆件 Tecnomatix (Process Simulate)中共同运动的部件集合称为杆件，给四连杆添加运动学的时候首先将不同部件及其附加结构分割成相应杆件。如图1，该四连杆机构应用于发动机罩盖板与车身的连接位置，在开启罩盖板时负责其开启角度的控制及与车身的支撑。其工作原理为：固定杆与车身相连，盖板平台通过螺钉与发动机罩盖板相连，抬起罩盖板过程中前后两支撑杆随之转动，最小角度定位螺钉与最大角度定位台阶分别用来限制罩盖板掀起的最小与最大角度。本文分析过程中以杆件1为固定杆件，设置杆件4为驱动杆件，通过计算各杆连接部位转动轴的角度关系，得到四连杆机构的运动规律。 根据以上分析，在Tecnomatix (Process Simulate)中建立四个杆件，如表1所示。其中，Opening是为建立独立运动副而设置的空杆件。 图1. 四连杆机构的基本结构 2.2. 建立运动副 在Tecnomatix (Process Simulate)软件中为建立的杆件添加运动副和运动学(如图2)，杆件设置成功后将被标示以不同的颜色，空杆件为灰。Tecnomatix (Process Simulate)中的运动副表达的是杆件间的相对运动，箭头由参照杆件指向运动杆件，运动杆件的轴线始终与参照杆件的运动状态相同。 四连杆机构共需要建立4个运动副，j1用来定义驱动杆件的转角范围及方向，j2~j4分别指的是两相连杆件之间的转动副，为非独立运动副，需要通过运动学分析定义运动函数，运动函数的大小为相对运动中，摆动角度相对于初始位置的变化量。
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user: 3. 四连杆机构的运动学分析 通过分析四连杆结构的运动数模模型，对机构各连杆的角度和长度数值创建运算公式。 3.1. 四连杆机构的机构类型 四连杆机构的转动模式如图3所示，在初始位置时连接杆保持水平。 Table 1 Link of four-bar mechanis 杆件名称 所含零件或部件 Opening 空 L0 与车身固定杆 L1 随动杆 L2 连接杆 L3 驱动杆 表1. 四连杆机构的杆件 图2. 四连杆机构的杆件及运动副 图3. 四连杆机构转角示意图 3.2. 四连杆机构运动学分析 以驱动杆与不动杆连接轴轴心点O原点(如图3)，以 O A → 方向为x轴，垂直于不动杆方向为z轴建立坐标系，四个铰链点的初始位置坐标分别为： O ( 0 ， 0 ) ， A ( x 1 ， 0 ) ， B 0 ( x 2 ， z 2 ) ， C 0 ( x 3 ， z 3 ) ，相邻杆件间的初始夹角分别为 α 0 ， β 0 ， γ 0 ， θ 0 ，经过转动后的夹角分别为 α ， β ， γ ， θ ，其中θ为随动角度，当其余三个角度已确定时，该角度也将确定，因此不需进行计算。为计算简便，将β表示为如图3所示 β 1 ， β 2 两角之和。 l 0 ， l 1 ， l 2 ， l 3 分别为图示杆件的长度： l 0 = x 1 (1) l 1 = ( x 1 − x 2 ) 2 + z 2 2 (2) l 2 = ( x 2 − x 3 ) 2 + ( z 2 − z 3 ) 2 (3) l 3 = x 3 2 + z 3 2 (4) 初始夹角 α 0 ， β 0 ， γ 0 可分别表示为： α 0 = − arctan z 3 x 3 (5) β 0 = arccos l 2 2 + l 3 2 − ( x 2 2 + z 2 2 ) 2 l 2 l 3 (6) γ 0 = π − arccos l 1 2 + l 2 2 − ( ( x 3 − x 1 ) 2 + z 3 2 ) 2 l 1 l 2 (7) 令经过转动后各相邻杆间的摆动角度分别为 Δ α ， Δ β ， Δ γ 则： α = α 0 + Δ α (8) 由三角形余弦定理可知： l 1 2 + l 2 2 − 2 l 1 l 2 cos ( π − γ ) = l 0 2 + l 3 2 − 2 l 0 l 3 cos ( π − α ) (9) 即得： Δ γ = arccos l 0 2 + l 3 2 − l 1 2 − l 2 2 + 2 l 0 l 3 cos ( α ) 2 l 1 l 2 − γ 0 (10) 如图3所示，新位置处C点坐标可表示为： { x ′ 3 = − l 3 cos α z ′ 3 = l 3 sin α (11) 令此时点C至点A的连线距离为： l 4 = ( l 3 sin α ) 2 + ( x 1 + l 3 cos α ) 2 (12) 故可得： Δ β = β 1 + β 2 − β 0 = arccos l 2 2 + l 4 2 − l 1 2 2 l 2 l 4 + arccos l 3 2 + l 4 2 − l 0 2 2 l 3 l 4 − β 0 (13)
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user: 4. 生成四连杆机构仿真运动函数的程序开发 4.1. 自定义运动副函数 Tecnomatix (Process Simulate)仿真软件对运动函数格式有严格要求，T表示转动副大小。由四连杆的运动关系，得到四连杆运动副的输入输出传递函数由分析可知j 2 的函数： T ( j 2 ) = T ( j 1 ) (14) 由式(9)得运动副j 4 的函数为： T ( j 4 ) = arccos l 0 2 + l 3 2 − l 1 2 − l 2 2 + 2 l 0 l 3 cos ( T ( j 2 ) + α 0 ) 2 l 1 l 2 − γ 0 (15) 由式(12)得运动副j 3 的函数为： T ( j 3 ) = arccos l 2 2 + ( l 3 sin ( π − T ( j 2 ) − α 0 ) ) 2 + ( x 1 + l 3 cos ( π − T ( j 2 ) − α 0 ) ) 2 − l 1 2 2 l 2 ( l 3 sin ( π − T ( j 2 ) − α 0 ) ) 2 + ( x 1 + l 3 cos ( π − T ( j 2 ) − α 0 ) ) 2     + arccos l 3 2 + ( l 3 sin ( π − T ( j 2 ) − α 0 ) ) 2 + ( x 1 + l 3 cos ( π − T ( j 2 ) − α 0 ) ) 2 − l 0 2 2 l 3 ( l 3 sin ( π − T ( j 2 ) − α 0 ) ) 2 + ( x 1 + l 3 cos ( π − T ( j 2 ) − α 0 ) ) 2 − β 0 (16) 其中， l 0 ， l 1 ， l 2 ， l 3 分别为四支杆件的长度，由所输入的初始坐标决定。 4.2. 基于VBA的仿真函数生成程序 由于建立3D四连杆机构数据的过程中对于四连杆运动学仿真的需求十分庞大，手动书写公式效率低且易出错，本文基于VBA开发了仿真函数生成程序，初始坐标输入部分及仿真函数生成部分截面分别如图4，图5所示。 在图4界面输入旋转点坐标值，程序获取用户输入的机构初始位置相关坐标后，将数值代入函数原 图4. 初始坐标输入界面 图5. 仿真函数生成界面 型，以字符串格式输出至文本框，以j4的运动学函数为例，其函数原型为式(14)，J4文本框的相应代码如下 [ 1 ] ： 其中斜体为后台计算的数值量，其他(包括非斜体的括号)均为字符串格式，使用运算符&强制叠加后输出至界面，用户拷贝后至相应的函数定义窗口。 将生成的J2、J3、J4函数输入至图2对应的j2、j3、j4运动副中，四连杆机构运动关系即建立，可以在Tecnomatix仿真环境中模拟前盖铰链安装过程，验证产品工艺设计合理性。
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user: 5. 结束语 本文基于Tecnomatix (Process Simulate)建立了四连杆机构的运动学仿真，基本表达了四连杆机构的真实运动，基于VBA开发的仿真函数生成程序界面简洁，运行稳健可靠，节约了仿真工作时间，保证了正确率。本文亦可作为基于Tecnomatix (Process Simulate)的其他各类设备的运动学仿真的参考。
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user: 摘 要 构建安全通信的基础是信任关系的建立。目前的量子安全通信协议和相关技术都是以信任为前提来展开的。针对量子通信网络中的信任问题，本文提出了以量子可信中继网络为基础，在经典可信接入的基础上，对于量子通信网络内节点的可信接入进行研究。将信任评价体系引入到量子通信网络中。依靠量子纠缠及量子隐形传态等独有的特性提出了借用量子特性进行可信接入，并对其过程进行了详细说明。最后根据其可行性及安全性进行了说明，为量子通信网络的可信接入提供了一种新思路。 关键词 :量子通信，量子网络，可信接入，信任评价 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 量子通信是利用量子物理的特性与信息科技相结合而产生的一门新型学科。量子通信的优势在于它是利用量子态的物理特性来达到绝对的安全性。现阶段随着“墨子号”卫星的成功发射并投入使用，量子通信的发展将进一步提速。相对比经典网络的发展，量子通信网络也和经典网络一样需要面对一些安全性问题。比如网络中节点的信任问题，节点的接入评判标准，以及节点的认证等一系列问题。随着“京沪干线”量子通信网络的投入使用，要保证在接入到量子通信网络中的节点的信任，防止假冒，篡改，欺骗等行为的出现，这是在量子通信应用和网络化的进程中必须要面对和解决的问题。对比经典网络，节点的信任是实现网络通信的基础，在量子通信网络当中也是一样的。目前，大部分量子密钥分配协议 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 都是在通信双方可信的前提下进行的。由此可以发现，量子通信网络当中节点的信任状况是最根本的也是最重要的。到目前为止国内外关于量子通信网络中节点可信接入模型的研究暂时还不是很多。由于它对于整个量子通信网络具有极其重要的意义，所以对于量子通信网络中节点可信接入模型的研究具有相当大的价值，为了使量子通信网络更进一步的发展，这项研究也将成为量子通信当中的重要组成部分。
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user: 2. 可信接入的介绍 在经典网络中为了保证接入网络内的节点的安全性，以及接入后不会给网络带来安全隐患，所以需要对接入网络的终端进行严格的认证和信任的评估。为了避免接入的节点对可信网络的安全性产生影响，提出了可信接入的概念。目前有多种接入标准和规范。由思科发起的网络接入控制技术(Network Admission Control， NAC)，用于确保接入网络中的节点是信任关系。微软提出了网络接入保护技术(Network Access Protection， NAP)，来确保接入私有网络的节点的安全性。“可信计算组织”TCG (Trusted Computing Group)提出了可信接入规范(Trusted Network Connection， TNC)，旨在确认接入网络节点的身份及其平台的完整性 [ 5 ] 。相较于NAC和NAP对节点设备的局限而言，TNC规范具有不错的开放性，其大概框架如图1所示。 TNC规范主要可分为两大部分，一部分是对身份的证明，另一部分是对完整性的度量。在身份的证明过程中通过对用户及平台的身份认证来完成身份的证明；在完整性的度量过程中对病毒库完整性，授权软件应用版本，身份归属，安全策略等因素进行检查来确定其结果。其中对身份和完整性的证明过程中均使用到了基于离散数学的公钥密码学。安全性由复杂的数学运算来保证。在量子网络中可以利用量 图1. TNC框架 子特性来保证其安全性，效率提高的同时又能够抵抗随着计算能力提升而对传统的公钥密码的威胁。同时TNC规范中已经对现有的网络访问技术进行了充分的利用(如802.11x，VPN等)，使得其在不同的利用场景下能够进行可信网络连接。此处将TNC规范应用于量子通信网络中，处理量子网络中节点可信接入的问题。本文在节点遵循TNC规范和要求的基础上提出了量子网络中的节点可信接入这一概念。 经典网络中由可信计算组织提出了信任根和信任链的概念 [ 6 ] 。信任根用来进行测量，报告和存储信任度，信任链用来传递组建可信网络。本文将量子网络中可信中继网络定义为一个抽象的大信任根，通过信任根运用度量和报告机制来实现一个自上向下由信任链构建的可信网络。对可信中继网络中的节点文中称为TTP (Trusted Third Party)，对接入可信网络的节点称为节点u。TTP对其下所接入的节点u进行可信接入的操作，然后将所辖节点的信任度保存，同时在上层需要的时候进行自下向上的报告。可信中继网络的结构如图2所示。信任链在量子网络中通过量子隐形传态来进行传递。在结合TNC中身份认证和完整性验证等优点的基础上，提出了将量子身份认证和基于直觉模糊集的量子信任评估模型及信任综合评判模型应用到量子通信网络中，完成基于可信中继量子网络的节点可信接入。
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user: 4. 安全性分析 在整个量子网络中节点可信接入的过程可能会面临一些安全性问题。本小节将对文中不同流程进行安全性分析。 Table 2 Each attribute of the node corresponds to the evaluation se 完全符合 很符合 一般符合 不符合 历史通信成功率 30 70 0 0 病毒库完整性 40 50 10 0 授权软件应用版本 50 50 0 0 身份归属 20 30 45 5 安全策略 30 30 25 15 表2. 节点各个属性所对应的评价集 4.1. 身份认证的安全性 在进行量子身份认证的过程中，当窃听者截获到认证串光子序列，并对认证串进行测量想获取认证信息时。由于认证过程中使用到的两个不同的偏振态。根据量子测不准原理导致其无法正确的确定测量结果，并会导致对结果产生影响。例如假设认证串光子序列S的长度为n位，窃听者Eve对认证串光子序列S的每一位测量基的正确选取的概率为1/2。在认证串光子序列S长度为n的情况下，窃听者Eve要对认证串光子序列S完全准确的获得测量结果的概率只有1/2n。当认证串光子序列S的长度越长，窃听者Eve获得正确结果的概率越小。测量结果无法满足预期结果，从而认证失败。若是在非理想信道下则可根据实际情况设定一个阈值来进行判断 [ 11 ] 。从而保证认证过程当中不受外部的攻击。 4.2. 信任评估的安全性 在节点将自身的各个属性通过量子态完成传输的过程中，如果存在外部窃听者Eve进行截获攻击，由于处于缠态中的量子比特是由节点u所制备，窃听者Eve无法获得任何量子比特信息。当窃听者Eve截获到节点u通过经典信道发给TTP的信息(窃听者Eve得到节点u的测量结果，该过程中经典信道的测量结果其实已经是编码过后的信息)，但因为窃听者Eve没有量子纠缠态中的量子比特信息，所以即使他截取到经典信道中的测量结果，他也不能通过酉变换(因为窃听者Eve并不知道测量信息所对应的酉变换是什么)来恢复出携带信息的量子态 | α 〉 U 。这样窃听者Eve就不能由量子态中获取任何节点的信息。因此保证了不被外部窃听者所攻击。 如果存在外部攻击者Eve截获到节点u发送给TTP处于纠缠态中的粒子2，根据量子测不准原理和量子不可克隆定理，如果攻击者Eve去测量粒子2，就会导致粒子2的量子态塌缩，进而无法恢复出携带节点u信息的量子态 | α 〉 U ；如果攻击者Eve希望通过一些操作恢复出携带节点u信息的量子态 | α 〉 U ，也会导致对粒子2的量子态塌缩。因为攻击者Eve并不知道测量结果及其所对应的酉变换是什么。从而保证了该过程的安全性。 此外，在本文中提出的量子可信中继网会将其接入的节点的信任度进行记录，在上层需要的时候由下向上进行汇报和传递，同时也避免了节点的抵赖情况的发生。
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user: 5. 小节 本文借助经典网络中可信接入的手段，利用量子可信中继网络来完成节点的可信接入。使用对单粒子的操作来实现量子身份认证，并通过直接模糊集理论及量子隐形传态来完成对节点的信任评估，最后通过综合评判模型来实现对节点接入的判定。将TNC标准结合到量子通信网络中研究并提出了基于量子可信中继网络节点可信接入模型，为量子通信网络中信任问题的研究提供了一种新思路。
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user: 摘 要 随着社会智能化的发展，视觉目标跟踪成为计算机视觉领域的研究热点之一。在目标跟踪过程中，由于目标自身及环境的变化使得准确跟踪目标变得十分困难。在基本粒子滤波框架下，本文主要研究了一种基于颜色特征的粒子滤波视觉目标跟踪算法。通过引入核函数的RGB颜色空间对目标进行鲁棒的表达，为了适应跟踪过程中的目标变化，利用实时的观测信息对目标模板进行更新。实验表明，基于颜色特征的粒子滤波算法对光照变化和动态干扰具有较强的鲁棒性。 关键词 :目标跟踪，粒子滤波，颜色特征 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目标跟踪技术最早应用于军事领域，即世界上第一部跟踪雷达站。直到20世纪70年代卡尔曼滤波理论 [ 1 ] 的提出才让目标跟踪真正得到广泛关注。随着计算机技术的发展与科技的进步，视频目标跟踪技术在更广阔的领域得到了应用。视频目标跟踪方法融合了图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的研究成果，在军事、工业、科学等 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 方面具有实用价值及良好的发展前景。 粒子滤波理论 [ 7 ] [ 8 ] 为非线性、非高斯条件下的跟踪问题提供了解决方法。粒子滤波 [ 9 ] 是一种基于蒙特卡罗仿真实现非线性递推贝叶斯滤波的算法，它使用一组带有权值的随机样本集对后验概率密度进行近似。由于粒子滤波不受线性、高斯分布以及维数的限制，适用于任何状态空间模型，且精度可逼近最优估计，因此粒子滤波拥有广阔的应用前景，也是目标跟踪领域的研究热点之一。 在视频目标跟踪过程中，目标的姿态变化、光照变化、环境的复杂度等都会对跟踪造成极大的困难。文献 [ 10 ] [ 11 ] 利用目标的边缘、颜色信息来刻画目标特征，提高特征表达的鲁棒性；文献 [ 12 ] 建立自适应模型缓解光照变化对跟踪结果的影响；文献 [ 13 ] 提出一种基于颜色特征的自适应粒子滤波算法，利用颜色分布和模板匹配进行目标跟踪。 本文主要研究了文献 [ 13 ] 的粒子滤波算法，包括构建动态系统、学习目标的颜色分布、模板更新机制，实现了基于粒子滤波的视觉目标跟踪算法。最后通过模拟实验和真实场景对算法的跟踪性能进行了验证。
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user: 2. 基本粒子滤波 粒子滤波是在理论上可实现最小方差的非线性滤波器，它可以有效处理高维、非线性、非高斯问题，具有很强的灵活性。粒子滤波的思想是用一组带有相关权值的离散随机样本(即粒子)来近似表征目标的后验概率密度函数。首先通过状态转移函数预测粒子可能的状态，再从序列重要性采样中递推得到粒子权值，利用蒙特卡罗仿真由粒子加权估计值来逼近真实的后验概率密度，从而实现递推贝叶斯滤波。 假设从分布已知的重要性函数 [ 14 ] 中采样得到粒子 x k i ∼ q ( x k | x 0 : k − 1 ， z 1 : k ) ，并给每个粒子赋予权值： w k i = w k − 1 i ⋅ p ( z k | x k i ) p ( x k i | x k − 1 i ) q ( x k i | x 0 : k − 1 i ， z 1 : k ) (1) 其中， x 0 : k − 1 i 表示第i个粒子在0到 k − 1 时刻的状态， z k 表示k时刻的观测值， p ( z k | x k i ) 为似然函数， p ( x k i | x k − 1 i ) 为粒子的状态转移概率。 由蒙特卡罗仿真可知，目标的后验概率密度可表示为： p ( x k | z 1 : k ) ≈ ∑ i = 1 N w ˜ k i δ ( x k − x k i ) (2) 其中N表示粒子个数， w ˜ k i 为归一化的重要性权值。 随着时间推移，粒子在传播过程中极易产生粒子退化现象。对于粒子的退化程度，我们可以用有效采样尺度 N e f f [ 15 ] 来度量： N ^ e f f = 1 ∑ i = 1 N ( w ˜ k i ) 2 (3) 其中 w ˜ k i 为归一化权值。由上式可以看出 1 ≤ N e f f ≤ N ， N e f f 越小退化问题越严重。当权重方差接近于零时便得到最优估计。本文采用文献 [ 13 ] 中的重采样方法，在序列重要性采样的基础上再对粒子集进行N次采样，保留大权值粒子，消除小权值粒子，从而产生新的粒子集 { x 0 : k i * } i = 1 N ，提高样本的有效性，解决粒子退化问题。
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user: 3. 粒子滤波视觉目标跟踪算法 本文主要研究了基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法，利用颜色特征表达目标，通过目标模板与候选模板的相似度匹配来计算粒子权值，并实时更新目标模板，实现更加稳定的跟踪。 3.1. 视觉特征提取 本文利用文献 [ 13 ] 中引入核函数的颜色直方图来描述目标的视觉信息。颜色是人类视觉中获取目标信息的主要特征，颜色特征对于目标的旋转、尺度变化都具有较强鲁棒性。本文采用典型的 8 × 8 × 8 RGB颜色空间描述颜色分布。 在计算目标区域的颜色直方图时，为了更加准确的描述目标的颜色特征，引入一个核函数， k ( r ) = { 1 − r 2 ，                   r < 1 0 ，                                               otherwise (4) 其中r表示距中心点的距离。因为在选取目标时边界像素点很可能属于背景，为了增加颜色模型的可靠性，对离目标中心点远的粒子赋予较小的权值，而距中心点近的粒子赋予较大权值。 假设所选择目标区域的中心点为 z ( x 0 ， y 0 ) ，目标区域内像素的位置为 x i ( x ， y ) ，那么此区域的颜色分布 p y = { p y ( u ) } u = 1 ， ⋯ ， m 可表示为： p y ( u ) = f ∑ i = 1 I k ( ‖ z − x i ‖ a ) ⋅ δ [ h ( x i ) − u ] (5) 式中I表示区域内的像素个数，δ为单位冲击函数，a为自适应变量： a = H x 2 + H y 2 (6) 其中 H x 、 H y 为所选区域的半宽和半高，a会随着区域大小的变化而自适应变化。公式(5)中f为归一化常数， f = 1 ∑ i = 1 I k ( ‖ y − x i ‖ a ) (7) 3.2. 状态空间模型 目标跟踪的本质是估计目标的运动状态。为了得到目标状态的估计值，要先建立相应的状态空间模型，对状态空间模型中的参数进行估计，从而得到目标状态，实现目标跟踪。 状态空间模型是一种表示时间序列的方法，它通过系统的状态向量来描述时间序列的演变，状态向量中包含了所要研究系统的全部相关信息，并通过观测向量来描述与状态相关的噪声观测量。 3.2.1. 系统状态转移模型 假设从粒子滤波中采样得到的粒子集 { x 0 : k i } i = 1 N ，每个粒子 x i 可表示如下： x i = { x ， y ， H x ， H y } (8) 其中 x ， y 表示粒子位置， H x ， H y 表示跟踪框的半宽和半高。 在动态系统中系统状态转移就是粒子随时间更新的过程，称为粒子传播，服从一阶ARP (Auto-Regressive Process)自回归过程方程： x k = C 1 x k − 1 + C 2 w k − 1 (9) 其中 x k 表示k时刻粒子状态， C 1 、 C 2 为常数， w k − 1 是高斯随机噪声。从上式可以看出，预测k时刻的粒子状态 { x k i } i = 1 N 只与 k − 1 时刻的粒子状态 { x k − 1 i } i = 1 N 和噪声 w k − 1 有关，不需要得到观测值 z k 。 3.2.2. 观测模型 将状态转移得到的粒子集 { x k − 1 i } i = 1 N 作为候选模板 p = { p ( u ) } u = 1 ， ⋯ ， m ，对其进行观测。跟踪过程中每一时刻都会获得新的观测信息 z k ，通过观测值来估计粒子状态。为了衡量候选模板 p ( u ) 与目标模板 q ( u ) 的相似度，定义巴氏距离(Bhattacharyya distance)： d = 1 − ρ [ p ， q ] (10) 其中ρ表示巴氏系数(Bhattacharyya Coefficient)，定义如下： ρ [ p ， q ] = ∑ u = 1 m p ( u ) q ( u ) (11) 公式(10)表明，巴氏距离d越小两种分布的颜色相似度越高，反之相似度越低。对相似性高的粒子赋予较大的权值，相似性低的粒子赋予较小权值，由此计算每个粒子的权值： w i = 1 2 π σ e − d 2 2 σ 2 = 1 2π σ e − 1 − ρ [ p i ， q ] 2 σ 2 (12) 其中i表示第i个粒子( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N )，σ表示协方差，d表示巴氏距离，ρ表示巴氏系数， p i 为第i个粒子的候选模板，q为目标模板。 由蒙特卡洛仿真可知，最终目标的估计状态为： E [ x k ] = ∑ i = 1 N w k i ⋅ x k i (13) 3.3. 模板更新 在跟踪过程中光照、视角、背景等会不断发生变化，为了克服目标和环境变化对跟踪结果的影响，及时地对目标模板进行更新。定义模板更新公式： q k = ( 1 − α ) q k − 1 + α p E [ x ] (14) 其中 q k 表示k时刻的目标模板， p E [ x ] 表示粒子估计状态的颜色直方图，α为更新参数。通过模板更新，在目标模板中不断加入得到的观测信息可以更真实的反应目标状态，从而提高跟踪的精确度。 3.4. 粒子滤波目标跟踪流程 本文主要介绍了基于颜色特征的粒子滤波视觉目标跟踪算法。首先，初始化粒子集 { x 0 i } i = 1 N ，权值为 N − 1 ，并建立目标模板q。通过系统状态转移模型预测k时刻的粒子集 { x k i ， N − 1 } i = 1 N ，建立候选模板p。在系统观测阶段，度量候选模板p和目标模板q的颜色分布的相似度，得到粒子权值 { x k i ， w k i } ，估计目标状态 E [ x k ] 。再利用重采样算法，得到新的粒子集进入下一帧迭代过程。 基于颜色特征的粒子滤波视觉目标跟踪算法流程如表1所示。
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user: 4. 实验结果 4.1. 仿真实验 假设时间离散的非线性动态系统方程为： Table 1 Particle filter tracking algorithm flow based on color feature 基于颜色特征的粒子滤波算法： 1.初始化 起始帧 k = 0 ； 设置粒子数N； • 采集第一帧图像，手动选取跟踪目标，建立目标模板q并计算其颜色直方图； • 初始化粒子集 { x 0 i } i = 1 N ； 2.粒子传播 • 通过系统状态转移模型预测粒子集 { x k i ， N − 1 } i = 1 N ，并建立候选模板p； 3.系统观测 • 计算候选模板的颜色直方图； • 计算候选模板p与目标模板q间的巴氏距离 来衡量模板间的相似度； • 更新粒子权值 { x k i ， w k i } ； 4.目标状态估计 • 估计粒子状态 E [ x k ] ； 5.重采样 • 若 N e f f < N t h r （人为设定阈值） 将 { x k i ， w k i } 更新为粒子集 { x k i * ， N − 1 } ； • k = k + 1 ； 6.目标模板更新 • q k = ( 1 − α ) q k − 1 + α p E [ x ] ； 7.跳到粒子传播，循环上述过程，直至跟踪完成。 表1. 基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法流程 x k = x k − 1 2 + 25 x k − 1 1 + x k − 1 2 + 8 cos ( 1.2 ( k − 1 ) ) + v k − 1 (15) z k = x k 2 20 + w k (16) 实验中令 Q k − 1 = 10 ， R k = 1 ，粒子状态初始值 x 0 = 0.1 ，迭代次数 t = 50 ，粒子采样数 N = 100 。图1为粒子滤波在非线性系统下状态估计值与真实值的比较。图中星号表示真实值，曲线表示粒子滤波的估计值。从图1可以看出，粒子滤波基本实现了对真实值的估计，但仍存在一定的偏差，其均方误差 R M S = 5.8874 。 4.2. 真实跟踪场景 本文分别在简单场景和复杂场景下对粒子滤波的跟踪性能进行实验。 实验视频1：如图2所示，男子匀速从镜头右侧走向左侧，背景没有明显的动态变化，对男子进行跟踪实验。视频序列长度为77帧，帧速率为15帧/秒，图像大小为 240 × 360 。 实验视频2：如图3所示，飞行器在空中进行左右上下平移，摄像头跟随飞行器拍摄，背景不断变化，环境复杂且存在很多干扰，对飞行器进行跟踪。视频序列长度为213帧，帧速率为15帧/秒，图像大小为 240 × 320 。 从图2中可以看出，在无干扰、无遮挡的简单静态场景下，粒子滤波可以稳定的跟踪目标。在图3的视频序列中有行人干扰、背景杂乱，且产生光照变化，目标处于复杂的跟踪环境中。本文算法仍能准确跟踪飞行器，中心点也未发生偏移。可见粒子滤波在复杂的非线性非高斯情况下，可以实现稳定跟踪，并且对于动态干扰和光照变化具有较强的鲁棒性。
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user: 5. 小结 本文主要研究了基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法，利用颜色直方图描述目标特征，通过模板匹配 图1. 粒子滤波状态估计 图2. 简单场景下的粒子滤波跟踪结果 图3. 复杂场景下的粒子滤波跟踪结果 计算粒子权值，并实时更新目标模板，以实现更加稳定的跟踪。实验结果表明，本文算法在简单或复杂场景下都能准确地跟踪目标，具有较强的鲁棒性。 计算粒子权值，并实时更新目标模板，以实现更加稳定的跟踪。实验结果表明，本文算法在简单或复杂场景下都能准确地跟踪目标，具有较强的鲁棒性。
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user: 摘 要 本文基于化学链气化原理，得到合成气的有效成分为一氧化碳和氢气。利用HSC模拟软件，模拟气化温度、压力以及配比对产生合成气成分及浓度的影响。模拟结果表明，随温度升高，CO和H 2 各占比不断增大；合成气中CO和H 2 各占比随着压力增加而不断降低；CO + H 2 占比随着水蒸气/载氧体增大明显降低；随着载氧体/生物质增大，H 2 比例逐渐下降，CO比例显著提高，CO 2 和CH 4 比例略有提高。则该气化最佳控制参数为：温度1000℃，压力1 atm，水蒸气/载氧体为0.5，载氧体/生物质为0.10。 关键词 :生物质，化学链气化，热力学，反应条件 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 能源是人类生存之根本。然而不可再生能源如煤炭等消耗巨大，可再生能源应用遇阻等缺陷，产生一系列问题。因此，寻找新的可代替清洁能源成为当下能源领域的热点。 生物质能的提出为上述问题提供了一种有效的解决途径。我国生物质储藏丰富，遍及全国，具备大规模良好发展的劲头。其中每年具备转换能力的生物质相当于10亿吨标煤，约占中国能源消耗的三分之一 [ 1 ] 。目前，探索生物质高效气化技术符合当今发展和策略需求。 生物质气化是指在气化剂作用下，生物质进行热解、燃烧及氧化等热化学反应，转化为高效可燃合成气 [ 2 ] 。气化反应器中温度、压力、气化剂 [ 3 ] [ 4 ] 及比例控制对生物质气化起着至关重要的作用。多种气化技术中，氧气气化产气热值高，但高的氧气制备成本会大大增加氧气气化的成本 [ 5 ] [ 6 ] 。基于此，德国科学家Richter等提出了一种基于晶格氧的化学链气化工艺(CLG) [ 7 ] ，本文采用化学链气化原理进行生物质气化的研究，利用HSC模拟软件，模拟气化温度、压力、以及配比对产生合成气成分及浓度的影响，得到其反应的最佳参数。
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user: 2. 生物质化学链气化原理 生物质化学链气化原理：生物质发生热解反应后，产生的生物质焦与载氧体中的晶格氧在水蒸气氛围下进行气化反应，失氧后的载氧体颗粒与生物质进行热解反应，同时起到热载体、催化气化和焦油裂解的多重作用 [ 8 ] 。其原理如图1所示。 考虑到Mn 2 O 3 具有低温还原性，即可在较低温度释放气化所需的氧气 [ 9 ] [ 10 ] 。因此，我们采用Mn 2 O 3 作为气化载氧体。可能发生的反应方程如下所示： C n H 2m O x = char + tar + syngas (1) CO ( g ) + 3Mn 2 O 3 = CO 2 ( g ) + 2Mn 3 O 4 (2) CO ( g ) + Mn 2 O 3 = CO 2 ( g ) + 2MnO (3) H 2 ( g ) + 3Mn 2 O 3 = H 2 O + 2Mn 3 O 4 (4) H 2 ( g ) + Mn 2 O 3 = H 2 O + 2MnO (5) CH 4 ( g ) + 3Mn 2 O 3 = 2H 2 ( g ) + CO ( g ) + 2Mn 3 O 4 (6) CH 4 ( g ) + 4Mn 2 O 3 = 2H 2 O + CO 2 ( g ) + 8Mn (7) C + 3Mn 2 O 3 = CO ( g ) + 2Mn 3 O 4 (8) C + 2Mn 2 O 3 = CO 2 ( g ) + 4MnO (9) CO ( g ) + H 2 O ( g ) = H 2 ( g ) + CO 2 ( g ) (10) C + H 2 O ( g ) = H 2 ( g ) + CO ( g ) (11) C + CO 2 ( g ) = 2CO ( g ) (12) CH 4 ( g ) + H 2 O = 3H 2 ( g ) + CO ( g ) (13)
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user: 3. 模拟部分 本文采用我国北方地区常见的玉米芯生物质作为研究对象，表1所示为玉米芯的工业和元素分析。 其中，工业分析中W为水分指标，水分含量的多少对生物质气化带来很大影响，若含水量过高则会降低有效热值；工业分析中V为挥发分指标，其表示生物质在恒定较高温度下，隔绝空气受热分解的气态产物，较高的挥发分更有利于燃烧；工业分析中FC为固定碳指标，通俗的可以理解为生物质热分解的固体残留物，碳含量较高；工业分析中A为灰分指标，是指生物质完全燃烧后的残渣。由表1判断该玉米芯可以作为良好的生物质气化原材料。由表1可知，C、H、O三种元素占比总和约为1，而N、S含量可忽略不计，因此假设玉米芯生物质表示为：CH 0.85 O 0.24 ，以Gibbs free energy最小化作为模拟气化过程原理，模拟过程中可能生成的主要固态和气态产物如表2所示。
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user: 4. 模拟结果分析 4.1. 气化温度对合成气占比的影响 如图2所示，气化合成气主要为H 2 、CO、CH 4 和CO 2 。合成气中CH 4 不断减少，CO 2 随着温度升高先增后降，CO、H 2 则随着温度升高不断增加。分析如下：水煤气反应(13)是吸热反应，温度升高促进反 图1. 生物质化学链气化原理 Table 1 The industry and elemental analysis of biomas 工业分析(%) 元素分析(%) W V FC A [C] [H] [O] [N] [S] 发热量(MJ/Kg) 0 40 40.57 19.43 56.83 4.03 18.05 1.34 0.31 22.25 表1. 生物质工业分析及化学元素分析 Table 2 The composition of the product 固体 MnCO 3 MnO Mn 2 O 3 Mn 3 O 4 C Mn 气体 CH 4 CO CO 2 H 2 H 2 O O 2 表2. 生成物组成 图2. 合成气产率随温度的变化 应向正方向进行，导致出口气体中甲烷含量较低；碳与三氧化二锰的还原反应是吸热反应，在较低的温度下基本不反应，CO 2 产量在开始阶段主要由其他气体氧化还原反应所得，而随着温度升高，促进反应向正方向进行，同时，其他气化气体与三氧化二锰的氧化还原是放热反应，温度升高，促进反应向逆方向进行，消耗大量CO 2 ，多重作用导致出口气体CO 2 占比降低；对于H 2 和CO，一方面，温度升高对焦油分解具有促进作用，不断产生H 2 和CO，另一方面，H 2 和CO与Mn 2 O 3 的氧化还原是放热过程，温度升高有利于逆反应的进行，从而使CO、H 2 占比增加，但是当温度高过1000℃时，各气体占比几乎稳定。因此确定1000℃为气化温度。 4.2. 气化压强对合成气生产的影响 在温度为1000℃下，最终合成气组分变化如图3所示。由图3可知，合成气中CO和H 2 成分占比随压力增大而有所减少，相反地，CO 2 和CH 4 占比有所增大。分析如下：压强增大有利于平衡向气体数减少的方向进行；另外，提高压强在一定程度上阻碍了气体的析出，降低生物质气化效果。因此确定在常压下气化。 图3. 合成气产率随压强的变化 4.3. 水蒸气/载氧体对合成气占比的影响 具有氧解耦载氧体的生物质化学链水蒸气气化技术中，水蒸气量的多少必然会对气化产物占比产生一定影响。气化温度设置为1000℃，通过改变水蒸气的量来改变水蒸气/载氧体并考察其对气化产物CO + H 2 占比的影响，结果如图4所示。随着比例的增大，气化反应器出口处CO + H 2 连续下降，在比例为3.0-6.0有效产气(CO + H 2 )下降幅度较大。分析如下：在气化范围内，ΔG > 0，气化反应(11， 12， 13)及水汽变换反应均向反方向进行，使CO + H 2 含量减少，在800℃几乎达到稳定。考虑到水蒸气同时会消耗大量有效能量，且有效产气含量随着水蒸气比例增加大幅度减少。因此，在实际过程中，水蒸气/载氧体不宜过高，本研究选择为0.5。 4.4. 载氧体/生物质对合成气占比的影响 Mn 2 O 3 作为必要的热和氧的载体，载氧体/生物质必然影响生物质气化合成气中各占比。图5给出了载氧体/生物质对合成气各占比的影响。由图分析表明，H 2 随载氧体/生物质增加而逐渐下降，相反地，CO占比不断升高，CO 2 和CH 4 占比稍有升高。这是由于较多的载氧体与合成气体发生氧化还原(2， 3， 4， 5， 6， 7)，产生较多的CO，并消耗大量的CH 4 。考虑到CO的增加和吉布斯自由能最小化促进了生物质气化(11， 12， 13)向逆反应进行，促进水汽变换反应(10)向正反应进行，导致CH 4 占比略有增加。考虑到H 2 热值高并且无污染，在较低的载氧体添加比例下进行气化会生成更多H 2 。载氧体/生物质选择为0.10。 图4. 水蒸气与载氧体摩尔比对气体反应器出口气体CO + H 2 的影响 图5. 载氧体与生物质摩尔比对气体反应器出口气体体积分数的影响
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user: 5. 结论 1) 随着温度升高，合成气中CH 4 不断减少，CO 2 先增后降，而CO、H 2 则不断增加，故选择1000℃为气化温度。 2) 随着压强增大，合成气中CO、H 2 略有减少；CO 2 和CH 4 稍有增加，故选择在常压下进行。 3) 随着水蒸气/载氧体比例增大，气化反应器出口处CO + H 2 连续下降。确定水蒸气/载氧体为0.5。 4) 随着载氧体/生物质比例增大，H 2 不断减少，CO不断增大，CO 2 和CH 4 则稍有升高。确定载氧体/生物质为0.10。
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user: 摘 要 酿酒后的葡萄皮渣(GP)中含有丰富的酚类物质，大量文献报道了关于葡萄皮渣中游离态酚类物质的提取和分析，但少有关于皮渣中结合态酚类物质的分析。本研究探讨了葡萄皮渣和葡萄籽中结合态酚类的提取方法；定性和定量分析各提取物中游离态和结合态酚类物质并对其抗氧化活性进行测定和比较。以50%的乙醇分别提取葡萄皮渣和葡萄籽中游离态酚类物质；经乙醇提取后的皮渣和籽采用 6M 的HCL和 2M 的NaOH分别进行水解，然后以乙酸乙酯提取水解物中的结合态酚类成分；分别测定各葡萄皮渣提取物(GPEs)的总酚含量；采用高效液相色谱法分析GPEs中主要酚类物质种类及含量；测定GPEs对ABTS+和DPPH自由基的清除作用。结果表明经碱水解的葡萄皮渣中的总酚含量最高(14.6 mg/g)，其次为经酸水解的葡萄籽(13.4 mg/g)。经分析GPEs中主要酚类有儿茶素、儿茶酸、表儿茶素和阿魏酸。葡萄籽乙醇提取物中儿茶素和表儿茶素含量较多，分别为0.347mg/ml和0.335mg/ml，其抗氧化能力也最强，对ABTS+及DPPH自由基离子的半数抑制率分别为29.7 µg/ml和69.5 µg/ml。研究明确了酸碱水解可有效促进结合态酚类物质从葡萄皮渣中被水解出来，并显著增加葡萄皮渣中多酚类物质的提取率。 关键词 :葡萄皮渣，结合态酚类，游离态酚类，抗氧化活性 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 我国是葡萄生产大国，年种植葡萄数百万亩，葡萄产量的60%以上用于酿酒。葡萄酒酿造过程中产生的葡萄皮渣废弃物占葡萄的一半左右 [ 1 ] 。当前葡萄皮渣的利用率普遍很低，绝大多数都被用于肥料、饲料甚至作为废渣垃圾排放，附加值很低，不仅造成环境污染，也是对原料的极大浪费。如何提高葡萄皮渣的综合利用率，降低生产成本，提高附加值和经济效益，减少环境污染，是我国迅速发展的葡萄加工业必须重视的一个重要环节。葡萄中含有较多的酚类物质，是葡萄主要活性物质之一。葡萄多酚主要分布在果皮和种籽中，在酿酒过程中一部分转移到了葡萄酒中，但还有很大一部分残留在压榨后的皮渣中，特别是葡萄籽中的酚类主要还存在于皮渣中 [ 2 ] 。据分析，酿造红葡萄酒剩余果皮中多酚含量可达3%~10%，籽中可达5%~13% [ 3 ] 。葡萄渣中含有的酚类物质包括原花青素、黄酮类化合物等 [ 4 ] ，果皮中主要有花色素类、白藜芦醇及黄酮类，葡萄籽中主要为儿茶素、槲皮苷、原花青素、单宁等 [ 5 ] 。 关于多酚化合物生理活性的研究是近年来天然产物研究的热点，也是多酚研究中发展最快的一个方向。许多试验研究资料均显示，多酚具有较强的抗氧化和清除自由基作用，并且还有明显的抑菌、抗癌、抗老化、抗辐射和预防心血管疾病等功效 [ 6 ] 。许多研究资料表明：葡萄多酚具有很强的抗氧化活性 [ 7 ] ，特别是对超氧阴离子的抑制率明显高于Vc、VE、β-胡萝卜素 [ 8 ] [ 9 ] ，还具有预防心脑血管疾病、抗突变、抗肿瘤、消炎、防治冠心病与中风等多种药理功能 [ 10 ] [ 11 ] ，并能有效保护正常细胞不受损伤 [ 12 ] [ 13 ] ，可广泛应用于食品医药及化妆品行业。 由于天然物质的多样性，酚类物质的提取过程受其在细胞壁中不同的结合方式以及易氧化等诸多因素影响 [ 14 ] 。葡萄皮渣中的酚类物质根据能否被有机溶剂直接提取可分为游离态酚类和结合态酚类。游离态酚类可直接被乙醇、甲醇或丙酮等有机溶剂提取；而结合态酚类主要是指与纤维素、半纤维素和果胶等物质结合在一起形成不溶物的酚类化合物。结合态酚类需要通过酶、酸或碱水解，使固定在细胞壁中的酚类被裂解，从而形成游离态酚类后才能被有机溶剂提取 [ 15 ] 。在很多植物细胞壁中存在着大量的结合态酚类 [ 16 ] 。Torre 等的研究证明酸、碱或酶可有效断裂小麦麸皮细胞壁中的酯键，释放出儿茶素，阿魏酸等一类的多酚物质 [ 17 ] [ 18 ] 。当前，很多研究报道了葡萄皮渣中多酚类物质的提取，然而一般主要集中在采用有机溶剂直接提取经干燥、粉碎后的皮或籽中的游离态酚类 [ 6 ] [ 19 ] 。由于结合态酚类通过这种方式不能被有效提取，所以导致葡萄皮渣中多酚类物质的提取率相对较低。为了更为充分地从葡萄皮渣中提取多酚，本试验设计采用前期以有机溶剂提取游离态酚类，再以酸和碱水解皮渣得以释放出结合态酚类后，再以有机溶剂提取。通过分别的两次提取过程以期能提高葡萄皮渣中酚类的提取率。另外通过定性及定量分析各提取物的总酚组成，评价各提取物的自由基清除效果。结果将为今后葡萄皮渣的高效回收利用、开发新型食品抗氧化剂等提供有价值的参考。