基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究

以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%~50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构;SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R 2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R 2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R 2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R 2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。     

石墨烯纳米网电导特性的能带机理：第一原理计算

通过第一原理电子结构计算来研究有序多孔纳米网的电导特性变化的能带机理.能带结构分析结果表明:石墨烯纳米网超晶格(3m,3n)(m和n为整数)的电子本征态在布里渊区中心点发生四重简并;碳空位孔洞规则排列形成的石墨烯纳米网具有由简并态分裂形成的宽度可调带隙,无论石墨烯的两个子晶格是否对等.在具有磁性网孔阵列的石墨烯纳米网中,反铁磁耦合使对称子晶格的反演对称性增加了一项量子限制条件,导致能带结构在K点的二重简并态分裂成带隙.通过控制网孔密度能够有效调节石墨烯纳米网的带隙宽度,为实现新一代石墨烯纳米电子器件提供了理论依据.     

La掺杂和空位对ZnS磁性和光学性能影响的第一性原理研究

利用密度泛函理论框架下的平面波超软赝势法,通过第一性原理对La掺杂与Zn空位(V_(Zn))及La掺杂与S空位(V_S)共存的ZnS体系的电子结构、磁性机理、形成能及吸收光谱进行了研究.结果表明, La掺杂与空位(V_(Zn)或V_S)的空间位置最近时,掺杂体系的形成能最低,体系最稳定.另外,La掺杂与Zn空位共存时,体系具有磁性,且体系的净磁矩与La原子与Zn空位的相对位置有关;La掺杂与S空位共存时,掺杂体系无磁性,但此时体系的禁带宽度最窄且吸收光谱红移最显著.     

大展弦比气弹机翼柔性非线性变形的气动力效应分析与风洞试验

从飞行器刚弹耦合动力学模型出发，引入柔性机翼准定常假设，建立大柔性飞行器非线性静气动弹性气动力方程，利用非线性迭代求解思路模拟了柔性飞行器的静气动弹性响应行为，开展了大展弦比飞机静气动弹性风洞试验验证，采用气动力有限基本解与机翼的耦合计算，发现了大柔性飞机大变形状态下载荷及结构变形形式随风速的变化规律.传统基于小变形假设的线性分析方法和刚体分析由于无法考虑气动面随结构变形的曲面气动力因素和结构变形后的非线性刚度特性，均与风洞试验存在一定的误差.对于大展弦比柔性飞机的非线性静气动弹性分析十分必要.      

衬底温度对Ga液滴在Al_(0.4)Ga_(0.6)As表面形成纳米结构的影响

本文研究了不同衬底温度对Ga液滴在Al_(0.4)Ga_(0.6)As表面形成纳米结构的影响,当300℃≤T≤380℃时,Ga液滴演化成纳米孔(Nanohole)和盘状结构(diffusion halo),纳米结构的尺寸随温度升高而增大.当T≥385℃时,盘状结构消失,形成一定平坦的Al_xGa_(1-x)As薄膜,Ga液滴在界面处继续向下刻蚀直至耗尽,形成平均直径为75 nm,平均孔深为5.52 nm的纳米孔.本文还通过盘状结构测出平均扩散长度△R,并拟合出Ga原子在Al_(0.4)Ga_(0.6)As表面的激活能E_A=0.78(±0.01) eV和扩散前因子D_0=0.15(×4.1~(±1))10~(-2 ) cm~2s~(-1).     

3d过渡金属掺杂M_2@Si_(20)(M=Sc-Zn)团簇的密度泛函理论研究

利用密度泛函理论(DFT)研究3d过渡金属掺杂硅团簇的几何结构和稳定性,计算了绝热电子亲和能和垂直电离能,内嵌双金属间距,自旋磁矩等.结果表明内嵌的Sc、Ti、V、Mn金属二聚体和十二面体硅笼构成了稳定的富勒烯结构,随着d电子数目的增加其内嵌的富勒烯构型有部分畸变,总体而言Si_(20)团簇掺杂双金属后稳定性得到了提高.     

基于三维荧光光谱法和PARAFAC对多环芳烃定性定量分析

三维荧光光谱法在研究多环芳烃(PAHs)类物质的荧光信息时起到了重要作用。多环芳烃类物质具有致癌性,难降解性,多由尾气排放,垃圾焚烧产生,危害着人类健康及环境,因此人们不断探索对多环芳烃检测的方法。实验选取多环芳烃中的苊和萘作为检测物质,利用FLS920荧光光谱仪,为避免荧光光谱仪本身产生的瑞利散射影响,设置起始的发射波长滞后激发波长40 nm,设置扫描的激发波长(λex)范围为:200~370 nm,发射波长(λem)范围为:240~390 nm,对多环芳烃进行荧光扫描获取荧光数据,采用三维荧光光谱技术结合平行因子算法对混合溶液中的苊和萘进行定性定量分析。实验选用的苊和萘均购于阿拉丁试剂官网,配制浓度为10 mg·L-1的一级储备液,再将一级储备液稀释,得到苊和萘浓度为0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4和4.5 mg·L-1的二级储备液,并将苊和萘进行混合。在进行光谱分析前需要对苊和萘的光谱进行预处理,采用空白扣除法扣除拉曼散射的影响,并采用集合经验模态分解(EEMD)消除干扰噪声。实验测得苊存在两个波峰,位于λex=298 nm,λem=324/338 nm处,萘存在一个波峰,位于λex=280 nm,λem=322 nm处。选用的PARAFAC算法对组分数的的选择很敏感,因此采用核一致诊断法预估组分数,估计值2和3的核一致值都在60%以上,分别对混合样品进行了2因子和3因子的PARAFAC分解,将分解后得到的激发发射光谱数据和各组分浓度数据进行归一化处理,并绘制光谱图,与归一化处理后的真实的激发发射光谱图和各组分浓度图进行对比。同时将PARAFAC得到的混合样本的预测浓度,通过计算回收率(R)和均方根误差(RMSEP)来判定定量分析的准确度。选择2因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.7%和96.7%,平均回收率分别为101.8%和98.9%,均方根误差分别为0.0187和0.0316;选择3因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.3%和95.8%,平均回收率分别为97%和102.5%,均方根误差分别为0.033和0.116,由三项指标可得选用2因子进行定性定量分析的效果明显好于选用3因子。分析实验结果表明,基于三维荧光光谱法和PARAFAC算法对混合样品进行定性定量分析,能够有效的判定混合样品的类别,同时能够成功的预测出混合样品的浓度。     

基于深度学习的离轴菲涅耳数字全息非线性重构

针对离轴菲涅耳数字全息图,提出基于深度学习的单幅数字全息非线性重构方法 .采用经典的菲涅耳衍射积分模拟数字全息成像以供给网络训练所需样本,利用深度卷积残差神经网络通过学习数字全息图与相关物像之间的非线性数学映射关系实现全息图的物像重构.数值模拟表明,与传统的频率滤波和四步相移技术实现菲涅耳数字全息重构相比,本文提出的方法可直接消除零级像及孪生像,无需条纹物项抽取预处理步骤,且重构的物像具有较高的质量,针对相同记录参考光下不同衍射距离所生成的测试集亦具有较强的稳健性.     

喷流冷却复合陶瓷薄片激光器的热特性仿真分析及实验研究

为分析喷流冷却复合陶瓷薄片激光器的热特性,设计用于冷却复合陶瓷薄片的喷流冷却系统.利用湍流换热理论和计算流体动力学仿真方法建立喷流冷却复合陶瓷薄片激光器的流固耦合热仿真模型,定义评价其冷却能力和冷却均匀性的定量参数.根据该仿真模型得到喷流冷却系统的最优设计参数,并进行实验验证.使用163孔喷板,流量为0.2kg/s,入口温度为20℃,在1200 W泵浦时获得359 W激光输出功率,并测得复合陶瓷薄片上表面的最高温度为92℃.激光输出功率与复合陶瓷薄片上表面温度均与泵浦功率呈近似正线性关系,且温度的实验值与仿真值相符度较高.