卫星技术在森林防火中的应用效益评价模型研究及实证

卫星技术的行业应用效益具有直观性和较好的可预见性，是进行卫星投资决策的重要参考依据。森林防火是卫星技术的重要应用领域，而卫星技术在森林防火中应用产生的应用效益具有关联性、复杂性及非确定性等特点，使得对其准确评价变得非常困难。本文通过建立基于蒙特卡罗方法的损失评价概率模型和火灾损失评价回归分析模型，进行火灾损失评价，在此基础上通过对运用卫星技术前后损失情况进行对比，确定卫星技术在森林防火中的应用效益。以黑龙江为例，进行了实证分析，结果表明模型具有有效性和实用性，并进一步对两种损失评价方法进行了对比分析。     

热滚压成型工艺参数对微流道回复率的影响

为研究热滚压成型工艺参数对微流道成型弹性回复的影响, 基于Maxwell模型建立了微流道截面弹性回复率与各工艺参数之间函数关系的分析模型, 并利用非线性有限元仿真软件ABAQUS对PMMA、PVC、PC非结晶材料的热成型进行有限元模拟, 系统分析了温度、预压紧量及滚动速度对弹性回复率的影响. 结果显示, 当增加温度和减小预压紧量、滚动速度时, 可以有效地减小微流道截面弹性回复率.     

Finite Element Analysis of Convection in Growth Cell for Diamond Growth Using Ni-Based Solvent

Thermal-electricaJ-fluid coupled finite element analyses are performed in the model of the growth cell in a high-pressure and high-temperature （HPHT） cubic apparatus in which the large diamond crystal can be grown by using Ni-based solvent with temperature gradient method （TGM）. The convection in the Ni-based solvent with different thicknesses at 1700-1800 K is simulated by finite element method （FEM）. The experiments of diamond crystal growth are also carried out by using Ni-based solvent at 5.7GPa and 1700-1800K in a China-type cubic high pressure apparatus （CHPA）. The simulation results show that the Rayleigh number in the solvent is enhanced obviously with the increasing solvent thickness. Good quality diamond single crystal cannot be grown if the Rayleigh number in the solvent is too high.     

乙醇浓度测量模型的建立与应用--美国ASD-LabSpec近红外光谱仪的应用实例

应用近红外光谱分析方法实现乙醇浓度鉴别是一种快速而简便的方法。文章讨论了近红外光谱应用中影响模型精度的主要因素,以及实现精确预测模型所必须把握的关键。文章揭示了应用近红外光谱测量法实现《乙醇浓度（0～66％）测量模型》的全过程。     

基于近红外高光谱技术和特征波谱分析方法的竹类判别研究

竹叶含有丰富的功能性成分,具有良好的抗氧化、调节血脂、抗癌、保护心脑血管等功效,在食品和药品等领域具有较高的应用价值,但不同品种的竹叶其功能性成分差异较大。传统对于竹类品种的鉴别主要是通过观察竹叶大小、纹理、竹枝分枝和竹竿高度等,效率低且错误率较高,因此,快速准确的区分不同品种的竹叶,是竹类资源开发和加工过程中的重要任务之一。采用近红外高光谱(900～1 700 nm)技术对我国不同产地的12种竹叶进行鉴别分析。用主成分分析(PCA)对竹叶进行聚类分析,应用主成分因子中X-loading(XL)和random frog(RF)算法进行特征波段的提取,分别得到6条(931,945,1 217,1 318,1 473和1 653 nm)和12条(1 052,1 140,1 163,1 177,1 180,1 193,1 230,1 241,1 477,1 483,1 629和1 649 nm)特征波段,并基于全波段(238条波长)及采用以上算法所得的特征波段建立最小二乘-支持向量机(LS-SVM)判别分析模型,其识别率分别为99.17%(全波段),95.83%(XL算法),95.83%(RF算法)。最后,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC curve)对LS-SVM模型的判别效果进行验证,结果表明,曲线下面积(AUC)均在0.98以上,说明近红外高光谱结合LS-SVM可以很好地实现竹类的鉴别分析,这为竹叶的食用和药用价值的开发利用提供理论参考。     

低浓度水质化学需氧量紫外吸光检测中浊度与pH影响分析

采用紫外吸光法采集浓度范围1～25 mg·L-1的邻苯二甲酸氢钾配置的标准液图谱,对光谱进行不同的预处理后运用偏最小二乘法建立紫外吸光光谱下的COD定量分析模型,并对所建模型进行了浊度、pH值的影响分析。结果显示采用平滑一阶导数预处理方法,内部交叉验证均方根RMSECV值为0.122 27,主成份数为4,预测模型的平方相关系数r为0.999 8,预测相对误差在0.03％～1.7％的范围内;对0～100 NTU不同浊度的溶液,应用所建模型补偿后相对标准偏差RSD达到2.3%;pH在3～10变化时,影响可以忽略。     

结构-地基系统静-动力联合分析模型

以有限区域模拟无限区域的动力计算必须考虑边界上波的传播效应,应不使波在边界上发生反射再返回到计算域中,并且应考虑初始静力场对其动力反应的影响。因此,基于无限元的静、动力特性提出静-动力统一无限元,通过算例验证无限元静-动力统一人工边界在静-动力联合分析模型中的精度和稳定性。结果表明:无限元静-动力统一人工边界在静力、动力及静-动力联合分析模型中具有很高的精度和良好的稳定性,突破了传统动力人工边界不能兼顾静力效应的局限。     

两种光谱混合分析模型的比较

为了分析与对比线性光谱混合分析模型(LSMA)和约束线性光谱混合分析模型(CLSMA)在光谱混合分解中的优势与劣势,我们设计了混合光谱分解实验。反演结果表明,当利用所有光谱数据进行端元百分含量反演时,LSMA的总误差比CLSMA小0.075。当利用波段选择后的数据进行端元百分含量反演时,前者的总误差比后者小0.017。这样,不论是利用所有光谱波段数据还是利用波段选择后的数据,LSMA在混合光谱分解的效果上都优于CLSMA;此外,LSMA利用波段选择数据反演端元百分含量的总误差比它利用所有波段数据的总误差小0.02,CLSMA利用波段选择数据反演端元百分含量的总误差比它用所有波段数据的总误差小0.077。这主要是因为波段选择大大减少了端元光谱间的相关性,所以,利用波段选择数据进行混合光谱分解优于不加选择的光谱混合分解。     

近红外透射光谱法检测三组分食用调和油含量的研究

以大豆油、花生油和玉米油三组分食用调和油为研究对象,采集样品在10 000～4 200 cm-1范围内的近红外透射光谱,对光谱进行不同预处理后结合偏最小二乘法分别建立调和油中三组分的定量分析模型,并检验模型预测的准确度和精密度。结果显示,一阶导数结合多元散射校正(FD+MSC),一阶导数结合减去一条直线(FD+SLS)以及一阶导数(FD)进行光谱预处理,可以得到大豆油、花生油以及玉米油含量的最优定标模型,分别是在5 450.1～4 597.7 cm-1,7 521.3～6 098.1 cm-1和9 993.7～7 498.2 cm-1谱区范围内获得的。各预测模型的相关系数R2和预测均方根RMSEP分别为99.89%,1.09%;99.88%,1.17%;99.76%,1.48%;配对t检验值在0.371 9～0.007 9之间;预测相对标准偏差RSD均小于1.50%。表明傅里叶变换近红外透射光谱分析技术可以快速准确可靠地检测三组分食用调和油中大豆油、花生油、玉米油的含量。