基于非线性最小二乘法的多光谱拟合程序：应用于12CH4谱线参数分析

精确的甲烷分子实验光谱参数在大气科学和天文探测等领域有着广泛的应用,特别是谱线的展宽系数及其温度依赖系数对于甲烷分子浓度廓线的研究尤为重要。精密的实验测量是获得准确谱线参数的重要手段。采用实验测量获取谱线参数时,需要在已知实验条件（浓度,温度,总压力,吸收光程以及气体分子种类的混合比等）的情况下,多次扫描同一波段范围得到多组实验室吸收光谱,然后利用基于非线性最小二乘法的拟合程序处理这些光谱,反演获得所需要的光谱参数。然而,一般常用的单光谱拟合程序处理实验光谱既费时又容易引起拟合过程中的误差传递。针对此问题,采用最小二乘拟合技术和Levenberg-Marquardt迭代算法编写了一款适用于处理由可调谐半导体激光吸收光谱技术（TDLAS）所获得的吸收光谱的多光谱拟合程序。该程序可同时处理多张实验光谱,并基于全局拟合方法获得一套光谱参数。详细介绍了该程序的原理、使用方法及数据处理过程。利用多光谱拟合程序中的Voigt线型处理了2 958～2 959 cm-1波数内甲烷（12CH₄）分子6条跃迁谱线的实验光谱,获得了296.0,251.0,223.0,198.0和173.0 K共5组温度下12CH₄分子6条谱线的空气展宽系数。与之前文献报道的该波段内采用单光谱拟合程序得到的相应数据对比结果表明：获得的各温度下的空气展宽系数与参考文献中相应数据差值的百分比处在-4.97%~1.58%之间,两者数据整体符合较好,并且在30组对比数据中,有4组由单光谱拟合程序得到的空气展宽系数的误差值小于由多光谱拟合程序得到的相应数值,有2组数据显示由两种方法获得的误差值相等,其余24组由多光谱拟合程序获得的数据拟合误差小于由单光谱拟合程序获得的相应数值,表明多光谱拟合程序具有良好的可靠性,适用于气体分子吸收光谱的处理。     

数控裁剪机切割刀壳体振动噪声预测分析*

高频往复式切割刀是柔性材料数控裁剪机的核心部件。该文对切割刀壳体的振动噪声改进措施进行研究。首先对切割刀进行刚体动力学分析,获取其所受动载荷情况,并通过数值计算验证了切割刀刚体动力学模型的可靠性。其次,基于有限元法获取切割刀壳体模态特性,并通过锤击激振实验验证了有限元模型的准确性。然后基于模态仿真结果进行谐响应分析,将计算得到的频域动载荷施加至切割刀壳体各螺栓固定处,获取结构加速度响应频谱,结合振动响应结果,对壳体进行声固耦合分析,并进行实验对比,验证了分析方法的准确性。最后,计算不同的阻尼措施对壳体噪声辐射的影响,为切割刀的减振降噪提供参考。     

凝胶改性基底微藻细胞黏附特性及热力学分析

为强化微藻生物膜成膜过程中藻细胞与基底黏附,同时解决藻细胞残留造成的基底重复利用性差的问题,用聚N-异丙基丙烯酰胺(PNIPAAm)温缩型凝胶修饰基底。傅里叶红外光谱分析改性表面化学特性;结合微藻培养温度给出适宜藻细胞黏附的基底浸润特性;通过构建热力学模型,明晰温度对藻细胞与温缩型凝胶改性基底界面作用自由能的影响规律,结果表明,随温度从15℃升高到30℃,藻细胞与改性基底的界面作用自由能变从-39 mJ·m-2变化到-67 mJ·m-2,即黏附能力随温度升高而增强。黏附实验表明,随温度从15℃升高到30℃,温缩型凝胶改性基底的藻细胞黏附密度提高了50%,这与热力学模型预测结果吻合,说明该模型对分析温缩型凝胶改性基底藻细胞黏附有重要指导意义。     

水下弹性微穿孔吸声结构吸声系数研究

利用模态叠加法建立了水介质微穿孔板的数学模型,基于声电类比法得到其等效电路模型。研究了弹性微穿孔板和弹性背腔对垂直入射吸声系数的影响。与空气介质中的微穿孔板不同,水下微穿孔板因结构阻抗不足,难以取得满意的吸声效果,为此提出了增强型微穿孔吸声结构,并在水介质阻抗管内对理论结果予以验证。结果表明,随着增强型弹性微穿孔板弯曲刚度的增大,其在[20,2000]Hz范围内的平均吸声系数得到提高,逐步趋近于刚性微穿孔板的结果,弹性背板使微穿孔吸声结构的吸声峰向低频移动,低频吸声效果得到提高。      

基于激光点云多条件约束的相机检校方法

为了克服相机检校对二维/三维检校场的依赖,提出一种基于激光点云多条件约束的相机检校方法。该方法通过对相机获取的多视影像进行光束法平差获得初始相机参数;利用影像点云与其最邻近的激光点云之间的位置关系,以共线方程为基础模型,建立多条件约束的相机检校数学模型;使用不等式约束的最小二乘方法平差迭代解算相机参数。将本文方法与基于三维控制场的检校精度进行了实验对比分析,结果表明本文方法与基于三维控制场的检校精度相当,两者反投影平均误差相差小于0.1 pixel,验证了本文方法在没有传统检校场的情况下进行相机检校的可行性。     

通过费米能区重离子碰撞产额分布来研究16O原子核的团簇结构

近几年来,原子核核内的$\alpha$团簇结构引起了人们的广泛关注。本工作的目的是讨论在费米能区下重离子碰撞的碎片产额分布是否可以作为研究轻核中$\alpha$团簇结构的工具。本文基于扩展的量子分子动力学输运模型(EMQD)模拟了16O具有4种不同的初始化$\alpha$构型(长链型、风筝型、四方型以及正四面体型)的16O+16O反应,通过观察碎片产额多重数分布情况研究了具有不同结构的团簇核的核反应。计算结果表明,碰撞后产生的自由质子及4He的产额受不同构型的影响明显,表明4He/proton可以作为团簇结构的一个表征量。此外,自由质子及4He的出射$\theta$和$\phi$角及动能能谱可以用来提取16O的$\alpha$团簇构型信息。     

高光谱影像的鲜桃可溶性固形物含量预测模型

可溶性固形物含量(SSC)是决定鲜桃风味和品质的重要成分。高光谱影像的特征提取为无损检测可溶性固形物含量提供了数据基础和方法路径。先前的研究表明,基于多光谱、荧光谱、近红外光谱、电子鼻的水果内部品质评估取得较好的结果。但是,由于缺少多特征融合,从而限制了水果品质的精准估测。为此,提出了一种基于堆栈自动编码器-粒子群优化支持向量回归(SAE-PSO-SVR)模型预测鲜桃可溶性固形物含量。首先,利用高光谱影像提取光谱信息、空间信息及空-谱融合信息。其次,设置普适性堆栈自动编码器(SAE)提取光谱信息、空间信息及空-谱融合信息的深层特征。最后,将深层特征作为粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)模型的输入数据进行鲜桃可溶性固形物含量的预测。其中,对于光谱信息作为输入的SAE模型,设计了453-300-200-100-40, 453-350-250-150-50, 453-350-250-100-60的三个隐含层结构。对于空间信息作为输入的SAE模型,设计了894-700-500-300-50, 894-650-350-200-80, 894-800-700-500-100的三个隐含层结构。对于融合信息作为输入的SAE模型,设计了1347-800-400-200-40, 1347-750-550-400-100, 1347-700-500-360-150的三个隐含层结构。实验结果表明,对于输入数据分别为光谱信息、空间信息及融合信息的SAE模型,结构为453-300-200-100-40, 894-800-700-500-100和1347-750-550-400-100的模型效果较好,而且基于融合信息的模型预测精度明显优于基于光谱信息或者图像信息的模型。为了验证模型的普适性,利用结构为1347-750-550-400-100的SAE模型提取融合信息的深层特征估测不同品种鲜桃的可溶性固形物含量并进行可视化。结果表明,基于结构为1237-650-310-130的SAE-PSO-SVR模型预测效果最好(R2=0.873 3, RMSE=0.645 1)。因此,所提出的SAE-PSO-SVR模型提高了鲜桃可溶性固形物含量的估计精度,为鲜桃的其他成分检测提供了技术支撑。     

超临界CO2布雷登循环热电联供系统多目标优化

本文研究了以超临界CO₂布雷登循环为原动机的热电联供系统,对系统主要运行参数进行了分析,得到运行参数对于系统热力学性能和经济性能的影响规律。同时,以一次能源利用率和单位输出成本作为目标函数,采用多目标遗传算法对系统进行了优化;在优化结果的基础上,通过TOPSIS法决策出最优解,并与单目标最优解进行对比。结果表明,透平进口温度、透平进口压力和压缩机进口温度的增大有利于系统效率的提高;作为代价,成本也相应增加。在热电比0~4范围内,尽可能增大热电比能够最大程度上降低系统的单位输出成本,提高能源的利用率。     

X射线荧光光谱结合判别分析识别铁矿石产地及品牌：应用拓展

铁矿石是钢铁工业的重要原材料,我国是铁矿石进口需求型国家,是世界铁矿石消费第一大国。海关对进口铁矿石检验的主要目标是预防进口铁矿石中涉及安全、卫生、环保、欺诈等方面的风险。对进口铁矿石产地及品牌进行符合性验证,可以快速筛选掺杂、掺假、以次充好,支撑进口铁矿石的风险管理,保障贸易便利化。在前期研究基础上进行应用拓展,研究对象为澳大利亚、南非、巴西、哈萨克斯坦、印度5个国家、21个品牌的422份进口铁矿石样品。考察了波长色散-X射线荧光光谱无标样分析方法的准确度,对于测量过程中未检出的元素含量,选择了用检测限替代缺失值。对于测量过程中的异常值,使用基于剩余方差的F检验进行异常值的剔除,皮尔巴拉混合块、纽曼混合块铁矿、纽曼混合粉铁矿各有一组数据计算得出的F统计量大于F检验临界值（a=0.01）,因此将这3组数据剔除。采用逐步判别法筛选出Fe,O,Si,Ca,Al,Mn,Ti,Mg,P,Na,Cr,K,Sr,S,Zn,V,Cu,Ba,Ni,Mo,Pb共21个元素的含量作为产地识别模型的特征变量,建立四维Fisher判别模型,实现了对铁矿石产地的识别;采用逐步判别法筛选出Fe,O,Si,Ca,Al,Mn,Ti,Mg,P,Na,Cr,K,Sr,S,Zr,Zn,V,Cu,Ba,Cl,Ni,Mo和Pb共23种元素含量作为品牌识别模型的特征变量,建立二十维Fisher判别模型,实现对21种品牌铁矿石的识别。考察了特征元素对分类识别模型的贡献,并分析了误判品牌铁矿石的元素特征。总结出进口铁矿石产地及品牌判别分析模型的整体数据处理流程。     

基于表面重建螺旋型铂铱电极的葡萄糖生物传感器

通过对螺旋型铂铱电极表面进行化学腐蚀和电化学沉积铂纳米粒子实现电极表面的重建和优化,研究了螺旋型铂铱电极在不同腐蚀时间和电沉积时间下的形貌及对过氧化氢(H2O2)的催化活性.对表面重建的工作电极涂覆氧化酶和半透膜,制备出了铂纳米粒子/葡萄糖氧化酶/环氧聚氨酯酶电极,并将其用作葡萄糖传感器的工作电极.传感器计时电流检测结果表明,表面重建后的酶电极传感器对葡萄糖的检测范围扩大为2~45 mmol/L,优于裸铂铱酶电极传感器,电流响应值和灵敏度得到明显提升,同时传感器还具有良好的稳定性和选择性.