果皮对脐橙可溶性固形物可见/近红外检测精度的影响

利用可见/近红外半透射光谱技术对未剥皮(完整)和剥皮脐橙的可溶性固形物(SSC)进行检测,探索果皮对脐橙SSC检测精度的影响。采用QualitySpec型光谱仪获取未剥皮和剥皮脐橙在350~1 000 nm波段的可见/近红外光谱,并从光谱和模型性能两方面分析果皮的影响。对未剥皮和剥皮脐橙平均光谱进行比较,并提取前20个主成分进行多元方差分析;应用偏最小二乘(PLS)回归结合不同预处理方法分别建立未剥皮和剥皮脐橙SSC的预测模型,对预测模型性能进行比较,并对预测集样本的预测残差平方进行方差分析。结果表明,在5%置信水平下,果皮对脐橙SSC检测精度的影响是显著的。未剥皮和剥皮脐橙SSC的最优PLS模型的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.888,0.456%和0.944,0.324%。     

最小二乘支持向量机和内标法的乐果农药含量LIBS检测

利用共线双脉冲激光诱导击穿光谱 (LIBS)对溶液中的乐果含量进行定量检测。采用圆柱形桐木木片对农药乐果进行富集,然后利用双通道高精度光谱仪获取样本在206.28~481.77 nm波段范围的LIBS光谱。选用4条磷元素谱线(P Ⅰ 213.618 nm,P Ⅰ 214.91 nm,P Ⅰ 253.56 nm,P Ⅰ 255.325 nm)为分析线,碳元素谱线(C Ⅰ 247.856 nm)为内标线,应用单变量线性拟合及最小二乘支持向量机(LSSVM)方法分别建立溶液中乐果含量的单变量定标模型、LSSVM定标模型及基于内标法的LSSVM定标模型,并进行比较。三个定标模型中,基于内标法的LSSVM定标模型性能最优,LSSVM定标模型性能次之,而单变量定标模型性能最差。结果表明,共线双脉冲LIBS技术结合LSSVM及内标法可以用于溶液中的乐果含量定量检测,所建立的定标模型的决定系数为0.999 7,训练集和验证集的平均相对误差分别为11.24%及12.01%。LSSVM方法及内标法均能在一定程度上改善定标模型的性能,提高预测精度。     

随机梁式结构静力损伤识别的一种改进方法

针对已有的损伤识别方法会出现损伤误识别的问题,本文在已有方法的基础上发展了一种随机梁式结构静力损伤识别的改进方法。假定静力荷载下梁式结构初始模型参数(如弹性模量和几何尺寸等)及测量误差为随机量,给出已有的基于随机有限元模型的梁式结构静力损伤识别方法,并进一步提出了一种改进方法。该方法通过设定损伤概率指标的阈值和反复迭代对结构损伤识别进行改进。数值算例和简支梁静力试验表明,考虑初始模型的不确定性以及静力响应测量误差,本文方法相较已有方法可以更有效地识别梁式结构的损伤。     

特征变量提取方法对脐橙皮中Cu元素LIBS检测精度的影响

食品重金属污染日趋严重,常规的实验室化学分析方法难以满足现代农业发展的需求。激光诱导击穿光谱是一种新兴的快速无损检测新方法,但该技术存在检测稳定性、灵敏度和精确度不高的瓶颈问题。本工作以江西特色水果赣南脐橙中的Cu元素为研究对象,探讨采用LIBS技术检测的可行性问题。首先对脐橙样品进行实验室污染处理,再利用优化的试验参数(激光能量120 mJ、光谱采集延迟时间1.14 μs、采集积分时间2 ms)采集样品表皮的LIBS光谱信息,然后利用AAS对激光击打部位果皮进行Cu元素真实含量检测。提取Cu Ⅰ324.7 nm与Cu Ⅰ 327.4 nm作为Cu元素定量分析特征光谱,建立Cu元素真实浓度与Cu Ⅰ 324.7强度、Cu Ⅰ 327.4强度、Cu Ⅰ 324.7与Cu Ⅰ 327.4强度之和的关系模型,并对模型的灵敏度和预测准确度进行了分析。结果显示,三个关系模型的浓度预测相对误差均在7.01%以下,最小分别达到了0.02%,0.01%和0.02%,平均相对误差分别为2.33%,3.10%和2.63%。试验表明,寻找合适的特征变量能明显提高定量分析结果的精确度。此外,该研究有助于为重金属元素在果皮果肉中的传输规律提供理论依据。     

苯并咪唑类的密度泛函理论计算及拉曼光谱研究

利用激光显微拉曼光谱仪采集了三种苯并咪唑类农药(多菌灵、噻菌灵和苯菌灵)的拉曼光谱。应用密度泛函理论(DFT)中的B3LYP杂化泛函和6-31G(d, p)基组对三种苯并咪唑类农药分子进行结构优化和拉曼光谱振动频率计算。结果表明,理论计算得到的振动频率值与实验测得值吻合较好。对三种苯并咪唑类农药分子在200～3 500 cm-1范围内的振动模式进行归属,找到了苯并咪唑类分子的3个特征峰,分别位于1 015, 1 265 cm-1和1 595 cm-1附近;对比分析三种农药拉曼光谱的差异性,找到三种农药分子各自不同的特征峰。研究结果可为苯并咪唑类农药的拉曼光谱分析提供理论依据,将促进食品和农产品中苯并咪唑类农药残留的快速检测研究。     

刚体转动方程的矢量式

就刚体动力学中角动量公式和转动方程进行了分析, 指出转动惯量张量不是常量, 得到了相关的矢量 式, 并分析了一些对公式L=J ω 和M =J β的常见误解     

样品物理方法前处理提高猪肉中Pb元素的LIBS分析精度研究

农产品基体复杂,为了减弱水分和有机质对其痕量重金属元素LIBS检测能力的影响,以期提高目标元素LIBS分析灵敏度和预测精度。以实验室含Pb溶液污染处理的新鲜猪肉样品为例,对猪肉样品进行烘干、粉碎、压片处理,比较样品简单的物理方法前处理提高目标元素LIBS探测效果的可行性。通过采集猪肉鲜样和干样的LIBS谱线信息发现,鲜样受水分、有机质成分影响致使其谱线信息背景和噪声信号干扰较大;对于10个浓度梯度的样品,目标元素特征谱线Pb Ⅰ 405.78的LIBS强度信息在鲜样中无明显的差异性,而在干样样品中差异明显并表现出一定的梯度关系。说明LIBS缺乏对鲜样样品低浓度Pb污染的探测能力,干燥处理削弱了水分的影响、浓缩了样品浓度范围,提高了LIBS的检测灵敏度。通过目标元素Pb的真实浓度与其特征谱线LIBS强度线性定量模型分析,干样样品的线性相关系数远大于鲜样样品,此时猪肉干样样品检测限为5.13 mg·kg-1,说明干样样品具有一定的预测精度。整个工作证明猪肉等农产品在经过合适的、简单的物理方法前处理后,有望在LIBS分析灵敏度和检测精度方面发挥应有的潜力,且该物理方法前处理同样适用于其他肉类的LIBS检测分析。     

可见光光谱检测赣南脐橙糖度的研究

利用透射光谱测定法获取赣南脐橙的可见光光谱(400～800 nm), 采用多种校正算法, 选取不同的波段范围对透射光谱进行有效信息提取和分析,对比研究了不同因子数时不同校正方法进行糖度快速检测的影响,确定了最佳参比、最佳的波段范围、最佳光谱处理方法和用于快速检测分析的最佳校正方法。实验结果表明: 偏最小二乘法校正模型的预测精度在450～770 nm波段范围内,因子数为7时其糖度的预测精度最好,其预测集的相关系数达到了0.857, 预测标准偏差为0.562。     

近红外漫反射光谱检测赣南脐橙可溶性固形物的研究

研究了应用可见-近红外漫反射光谱技术快速检测赣南脐橙可溶性固形物的方法。以40个赣南脐橙为标准样本,利用漫反射光谱测定法获取完整赣南脐橙的可见-近红外光光谱(350～2 500 nm),采用多种光谱校正算法,选取不同的光谱波段范围对水果样本的漫反射二阶光谱进行有效信息的提取和分析,并结合偏最小二乘法和主成分回归等定量校正方法,建立了赣南脐橙可溶性固形物的定量数学模型。实验结果为: 在361～2 488 nm波段范围内,偏最小二乘法校正模型的预测精度最好,校正模型的相关系数为0.929,校正标准偏差和预测标准偏差分别为0.517,0.592,其预测集样本的预测值与真实值的相关系数为0.791。实验结果表明：应用近红外漫反射技术对赣南脐橙可溶性固形物的快速无损检测具有可行性。     

近红外漫反射光谱检测梨内部指标可溶性固性物的研究

旨在建立近红外漫反射光谱与梨水果内部可溶性固形物之间的关系,以评价近红外漫反射光谱在测量梨水果内部指标可溶性固形物的应用价值。应用近红外光谱(350～1 800 nm),采用多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)三种不同的数学校正方法对梨水果的可溶性固形物(SSC)进行了定量分析,并且对梨水果不同位置的吸光度原始光谱,一阶微分和二阶微分三种不同预处理情况下的模型进行了最优化分析。在梨水果赤道部位预测结果较为理想,采用一阶微分预处理方法下应用PLS方法。研究结果为预测集的相关系数为0.851 7, 预测样本均方根误差为0.879 3。研究表明,近红外漫反射光谱可以作为一种准确、可靠和无损的检测方法用于评价梨水果内部指标可溶性固形物。