Al2O3掺杂对微波介质陶瓷Ca0.16Sr0.04Li0.4Nd0.4TiO3烧结特性和微波介电性能的影响

采用固相反应法在1300℃烧结4h得到了致密的具有钙钛矿结构的Ca0.16Sr0.04Li0.4Nd0.4TiO3微波介质陶瓷.通过X射线衍射仪、扫瞄电子显微镜和矢量网络分析仪系统的研究了不同含量Al2O3掺杂对Ca0.16Sr0.04Li0.4Nd0.4TiO3(CSLNT)陶瓷的烧结行为、晶体结构、显微形貌以及微波介电性能的影响.结果表明,对于CSLNT+ xwt;Al2O3陶瓷,随着Al2O3掺杂量的增加,介电常数(εr)有轻微的降低,而温度系数(τf)有所增加;由于第二相的出现导致了品质因子(Q·f)先增后减.当Al2O3掺杂量为2wt;时,其介电性能最佳的致密化烧结温度为1200℃,此时具有最佳的微波介电性能:εr=112.6,Q·f=1698 GHz和τf=31.9 ppm/℃.     

基于中红外光谱技术的香菇蛋白质含量测定

研究了中红外光谱预测香菇蛋白质含量的可行性。去掉明显噪声部分后,研究香菇3 581～689 cm-1中红外光谱与蛋白质含量的关系。以Savitzky-Golay(SG)5点平滑预处理光谱建立偏最小二乘法(partial least squares, PLS)的预测模型的效果不理想,模型的建模集和预测集的相关系数均高于0.85,但剩余预测偏差(residual prediction deviation, RPD)值仅为1.77。采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)算法从3000个波数点中选择7个特征波数,并以七个特征波数分别建立PLS、多元线性回归(multiple linear regression, MLR)、反向传播神经网络(back-propagation neural network, BPNN)和极限学习机模型(extreme learning machine, ELM)。与全谱的PLS相比,以特征波数的PLS模型和MLR模型的预测效果相对较差,而以特征波数的BPNN和ELM模型的预测效果相对较好。其中SPA-ELM模型的预测效果最佳,预测集相关系数(correlation coefficient of prediction)R_p=0.899 5,预测集均方根误差(root mean square error of prediction)RMSEP=1.431 3,剩余预测偏差RPD=2.18。研究结果表明,中红外光谱分析技术可以用于预测香菇蛋白质含量,且SPA选取特征波数能用来代替原始光谱进行建模分析,为香菇蛋白质含量的检测提供了新的思路。     

高光谱与机器学习相结合的大白菜种子品种鉴别研究

提出了基于高光谱信息的大白菜种子品种分类识别方法。利用近红外高光谱图像采集系统采集了八种共239个大白菜种子样本;提取15 pixel×15 pixel感兴趣区域平均光谱反射率信息作为样本信息;采用多元散射校正预处理方法对光谱进行消噪;验证了Ada-Boost 算法、极限学习机(extreme learning machine, ELM)、随机森林(random forest, RF)和支持向量机(support vector machine, SVM)四种分类算法的分类判别效果。为了简化输入变量,通过载荷系数分析选取了10个大白菜种子品种分类判别的特征波长。实验结果表明,四种分类算法基于全波段的分类识别对81个预测样本的正确区分率均超过90%,最优的分类判别模型为ELM和RF,识别正确率达到了100%;以10个特征波长的分类判别精度略有下降,但输入变量大幅减少,提高了信息处理效率,其中最优分类判别模型为EW-ELM模型,判别正确率为100%,因此以载荷系数选取的特征波长是有效的。利用高光谱结合机器学习对大白菜种子品种进行快速、无损分类识别是可行的,为大白菜种子批量化在线检测提供了一种新的方法。     

采用常规状态方程计算氦-3热力性质的可行性研究

3He作为一种特殊的工质在低温工程、基础物理学和空间技术等领域获得重要应用,这些应用需要可靠的3He热力学性质数据。但是目前没有适用于3He的宽范围状态方程。不仅如此,而且有关的热物性实验数据也十分稀缺,这给应用3He的研究人员带来了困难。本文基于全面收集和整理有关3He的各类数据,通过编写计算机程序,考察了五种常用的状态方程(理想气体状态方程,范德瓦尔方程,RK方程,RKS方程和PR方程)用于计算3He在4K~100K温区定压下比容-温度关系的可行性,并将计算结果与实验数据进行了比较。这些比较结果将为3He状态方程的研究提供有价值的参考。     

No-catalyst growth of vertically-aligned AlN nanocone field electron emitter arrays with high emission performance at low temperature

The AlN nanostructures with a wide band-gap of 6.28 eV are considered as ideal cold cathode materials because of their low electron-affinity. Many methods have been devoted to fabricating AlN nanostructures, but high growth temperature over 800°C and the use of the catalysts in most methods limit their practical application and result in their poor field-emission behaviours in uniformity. This paper reports that without any catalysts, a simple chemical vapour deposition method is used to synthesize aligned AlN nanocone arrays at 550°C on silicon substrate or indium tin oxide glass. Field emission measurements show that these nanocones prepared at low temperature have an average turn-on field of 6 V/μm and a threshold field of 11.7 V/μm as well as stable emission behaviours at high field, which suggests that they have promising applications in field emission area.     

基于激光诱导击穿光谱技术的咖啡豆中咖啡因含量快速检测方法

应用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术研究了快速检测咖啡豆中咖啡因含量的可行性。将咖啡豆磨粉压成片状作为采集LIBS光谱数据的样本,应用原子吸收分光光度计测量每个样本中咖啡因的含量。应用基线校正,小波变换和归一化等数据预处理方法;针对基于全部变量的偏最小二乘(PLS)模型会出现过拟合,分别应用回归系数和主成分分析(PCA)选择特征变量,并建立了基于特征变量的PLS和BP神经网络模型。结果表明：基于回归系数所选特征变量的PLS模型中,建模集相关系数R_c=0.96,预测集R_p=0.91;基于PCA提取特征变量的PLS模型中,R_c=0.94,R_p=0.90;基于PCA所选特征变量的BP神经网络模型中,R_c=0.96,R_p=0.96。两种方法所提取特征变量均对应C,H,O,N,Na,Mn,Mg,Ca和Fe,且基于上述两种方法所选特征变量的PLS模型均对预测集样本有较好的预测结果,说明上述元素与咖啡因含量存在联系,应用回归系数和PCA选择的特征变量是有效的,但是咖啡豆内C,H,O,N,Na,Mn,Mg,Ca,Fe与咖啡因含量的确切关系需要进一步研究。基于PCA所选特征变量的BP神经网络模型有更优的预测结果,说明所选特征变量适用于不同的建模方法。研究表明LIBS技术结合化学计量学方法可以实现咖啡豆中咖啡因含量的快速检测。     

用鸡胚培养对虾白斑综合症病毒(WSSV)的研究

为探索对虾白斑综合症病毒(WSSV)能否在鸡胚中培养, 基于稳定培养体系, 将WSSV接种到SPF鸡胚中. 收获接种3d后死亡的鸡胚, 从中提取病毒; 将其再次接种到健康鸡胚中, 传代5次后, 由卵黄囊膜提取病毒, 将其经肌肉注射至克氏原螯虾, 结果实验组克氏原螯虾100%死亡, 而对照组无死亡情况. 对各代鸡胚及克氏原螯虾进行PCR和电镜检测, 实验组呈WSSV阳性; 电镜下, 死亡鸡胚细胞中可见大量正在组装的病毒粒子; 表明WSSV可用鸡胚进行培养.     

红外光谱和逐步判别分析应用于金银花品种和产地的鉴别

基于傅里叶变换红外光谱技术,利用逐步判别分析法对金银花品种和产地进行鉴别研究。采集、测试了5个产地9个品种150份金银花样本的红外光谱,并计算了各样品红外光谱的一阶导数光谱和二阶导数光谱。分别选用不同的样本组成训练集和检验集,以1800～900 cm~(-1)、1500～700 cm~(-1)和1200～700 cm~(-1)波数范围的红外光谱、一阶导数光谱和二阶导数光谱数据为判别变量建立判别模型对金银花的品种和产地进行鉴别。判别结果显示,以1800～900 cm~(-1)波数范围的二阶导数光谱数据为判别变量建立的模型鉴别效果相对较好,对品种和产地的鉴别正确率依次达93.20%和96.13%。研究结果表明,采用逐步判别模式识别可以很好地鉴别不同品种和产地的金银花,方法可行有效,可为金银花品种和产地朔源提供方法。     

基于化工模拟的氨法烟气脱硫工艺设计案例教学探讨

在化工设计课程教学中将科研项目成果“氨法烟气脱硫工艺设计项目”转化为典型教学案例,并结合现代化工设计方法,引入化工模拟软件Aspen Plus进行化工过程设计,让学生更直观地理解气液两相吸收过程所涉及的化学反应设计、分离序列的选择与应用、能量匹配与集成优化等,使课程理论教学更加生动,将复杂的化工设计过程讲解透彻,提高教学质量,提高学生实际工程设计能力。     

基于共心球透镜的多尺度广域高分辨率计算成像系统设计

针对实时广域高分辨率成像需求,充分利用具有对称结构的多层共心球透镜视场大且各轴外视场成像效果一致性好的特点,设计基于共心球透镜的多尺度广域高分辨率计算成像系统.该系统基于计算成像原理,通过构建像差优化函数获得光学系统设计参数,结合球形分布的次级相机阵列进行全局性优化,提高系统性能的同时有效简化光学设计过程、降低系统设计难度.系统稳定性测试结果表明,该成像系统的MTF(modulation transmission function)值在截止频率处接近衍射极限,弥散斑均方根恒小于探测器像元尺寸,整机实景实时成像效果良好,无视觉可见畸变.该系统不仅有效解决了传统成像中广域和高分辨率成像矛盾的问题,而且为计算光学成像系统设计奠定了一定研究基础.