LIBS中药材石斛等级识别研究

石斛是一种常用的中药材,经常使用新鲜的或干燥的茎条入药,有益胃生津、滋阴清热的效果。近年来,药理学研究探索出石斛具有抗白内障、抗氧化、抗肿瘤、提高免疫力的作用,其在许多病例中疗效显著,引起了国内外学者的关注,然而不同时间采集的石斛中氨基酸、微量元素等含量各不同,其对应药用价值,价格也不同,因此石斛价格等级分辨的研究具有重要意义。为快速鉴别不同价格、不同药效的石斛,研究了随机森林分类模型结合激光诱导击穿光谱技术(LIBS)对石斛价格等级进行分析建模。选取5个等级的石斛样品进行建模,为了对样品进行精确稳定分析,所有石斛样品均通过粉碎压片减小实验误差。采用1 064 nm波长的Nd∶YAG脉冲激光器作为激发光源,设置激光脉冲能量50 mJ,探测延时1μs,采集五个等级石斛样本的光谱数据,每个等级的样本采集40组光谱,共200组数据,并采用归一化处理,使所有的光谱数据转换到-1~1之间。采用归一化处理后的光谱数据进行主成分分析,通过主成分分析获得前7个主成分的得分矩阵,其累计解释95.24%的光谱信息。将选取的7个主成分作为输入,建立波段为220~880 nm的随机森林鉴别模型。并将石斛样本编号打乱,任意选取50%的光谱数据作为训练集,剩下50%的光谱数据作为测试集,默认决策树个数ntree为500,分裂属性集中属性个数mtry为5,建立模型对不同等级的石斛进行分类。等级一、二、三、四、五的识别率分别为95.45%, 100%, 78.26%, 94.12%和85%,平均识别率为90.57%。为提高识别率,研究了不同的ntree和mtry对分类模型的影响,利用袋外数据误差率估计对随机森林的两个参数进行了优化。选择ntree为300,mtry为1,等级一、二、三、四、五的识别率分别为100%, 100%, 92.31%, 100%和90%,平均识别率为96.46%,识别率提高了5.89%。综上所述,采用LIBS技术结合优化后的随机森林模型鉴别石斛等级具有一定的可行性,为未来快速鉴定不同价格的石斛等级分类提供了可行性的判别系统。     

微织构超声振动铣削系统的研究

为了在金属切削过程中在7075铝合金表面形成稳定的微织构以提高其服役性能，提出一种微织构超声铣削加工工艺。为此，该文 首先基于运动合成原理获得了刀尖的运动轨迹特征和工件表面的织构形貌特征。然后，基于等效电路原理和传输矩阵法建立了超声铣削系统的频率方程，并应用牛顿迭代法获得了准确的数值解，通过ANSYS软件对建立的超声振动系统分别进行模态分析和谐响应分析，获得了具有微织构特征的纵扭复合超声铣削系统。最后，对加工制造出的微织构纵扭复合超声铣削系统进行振动测试、切削力测试和加工测试，结果表明：工件表面形成的“鱼鳞网纹”微观织构能够改变其润湿性能。     

新疆两处遗址出土绿松石文物的成分分析和产源判别

绿松石是一种产地有限,却在世界范围内被广泛使用的珍稀宝石资源,研究绿松石文物的矿料来源可为了解古代不同地区间珍稀资源的获取与交流模式、文化传播途径、早期贸易网络等学术问题提供帮助。新疆绿松石文物的矿料来源是近年来科技考古关注的热点问题之一,目前存在中原说、波斯说、新疆说和多元说等观点。研究新疆绿松石文物的产源,其难点在于既要保证文物的安全,又要确保分析数据的准确性,同时要避免样品表面污染对数据结果带来的干扰。鉴于此,采用等离子体原子发射光谱LA-ICP-AES对新疆加依、西沟两处墓地出土的绿松石进行化学成分分析,并结合秦岭东部五处产地的绿松石成分数据,经主成分分析绘制散点图——建立产地区分模型。主成分分析结果显示加依墓地样品中有五枚是罕见的锌绿松石,其余同西沟墓地绿松石的成分相近,均含有相对较高比例的Fe和Sr。结合中原地区的绿松石成分数据对比分析,发现新疆两遗址绿松石的微量元素特征相近,以高B2O低BaO为特征区别于中原地区的绿松石样品。在产地区分模型中,代表加依墓地和西沟墓地出土绿松石的散点聚集成团,且明显区分于白河、郧县、洛南、竹山、淅川五地的散点分布区域。综上结果表明新疆东部两处遗址的绿松石制品与中原东秦岭五处绿松石矿区所产矿料的成分差异较大,鉴于近年来新疆哈密发现与两处遗址同时代的绿松石采矿遗址,推测加依墓地、西沟墓地的绿松石制品其矿料来自中原地区的可能性较小。     

湖北钉螺指名亚种一输入性扩散事件的群体遗传学

2017年南昌市滨江公园赣江江滩发现大面积钉螺滋生,此为市区内首次。为追溯该种群的输入来源,本研究根据湖北钉螺采样点的地理分布进行分组,测定湖北钉螺线粒体12S rRNA、16S rRNA及CO1基因,并结合GenBank数据库中已上传序列,统计分析遗传分化系数（Fst）、基因流（Nm）等群体遗传学参数,构建单倍型网络图。基于CO1基因及12S rRNA、16S rRNA、CO1三者联合基因的结果表明来自滨江公园的湖北钉螺种群与来自武汉的湖北钉螺种群遗传背景相似;但和12S rRNA、16S rRNA基因单独分析的结果存在差异可能由于其组内样本量较少导致。各基因构建的单倍型网络图均显示:湖北钉螺滨江公园种群与武汉种群的单倍型间有直接演化关系。本研究从分子种群遗传学层面初步证实了"南昌市滨江公园输入性湖北钉螺群体可能由移栽自武汉市黄陂区的景观芦苇携带而来"的流行病学调查结果,同时表明线粒体CO1基因能够提供较丰富的信息以追溯湖北钉螺未知群体的来源。     

多孔铁电陶瓷冲击压缩响应与损伤演化的离散元数值模拟

采用flat-joint粘结模型，建立多孔铁电陶瓷在一维应变冲击压缩下的PFC (particle flow code)颗粒流离散元模型，通过数值模拟再现了平板撞击实验中实测的自由面速度剖面历史，并揭示了多孔铁电陶瓷在冲击压缩下的响应过程与损伤演化机制。多孔铁电陶瓷在冲击压缩下的响应过程可分4个阶段:弹性变形、失效蔓延、冲击压溃变形、冲击Hugoniot平衡状态；其中，失效蔓延的内在机制是由剪切裂纹的成核与增长，而冲击压溃变形的主要机制是孔洞的塌缩以及层状剪切裂纹的形成与扩展；冲击速度与孔隙率对铁电陶瓷的响应有显著的影响，Hugoniot弹性极限强烈依赖于孔隙率，但与冲击速度的大小无关，宏观损伤累积随着冲击速度和孔隙率的增加而增加。     

通过Painlevé分析从低维模型中寻找高维可积模型

将Painlevé方法推广到更一般的形式, 可以从给定的低维可积模型中得到无穷多个新的可积模型. 新的可积模型与原模型相比都是较高维的, 它们保持保角不变性和Painlevé性质. 本文主要以KdV、NLS和KP方程为例, 运用WTC法、截断展开、领头项分析等方法, 给出了(3+1)维可积模型的具体形式.     

任意高差的多档输电线动刚度理论建模

针对目前多档输电线动力特性研究中存在的不足,将任意一档导线视为子结构并基于现有的索振动理论获得了其动张力;利用相邻两档导线的动张力建立了悬垂绝缘子串绕其悬挂点摆动的动力学方程;综合每一档导线的振动方程以及悬垂绝缘子串的摆动方程建立了两档及三档输电线的动力学方程,求解得到由端部位移激励产生的动刚度;通过对动刚度进行分析得到了多档输电线的固有频率以及模态的理论表达形式;建立了小高差的两档及三档导线的有限元模型,理论分析结果与有限元结果一致,验证了理论公式的正确性。本文提出的动刚度理论对于研究多档输电线的动态响应具有重要的应用价值。     

基于L1正则化的随机梁式结构静力损伤识别方法

提出了一种结合摄动法和L1正则化方法的随机梁式结构静力损伤识别方法。考虑初始模型误差和测量误差的影响,建立了关于随机损伤指数的控制方程,并将摄动法和L1正则化方法相结合,对随机损伤指数的控制方程进行求解,进而从概率的角度对结构的损伤进行识别。损伤试验结果表明,和传统的最小二乘求解法相比,本文方法能够更为准确地识别多处局部损伤的位置及大小,对实际结构损伤检测具有较好的参考价值。     

烧结烟气脱硫脱硝用活性炭混合钢渣复合材料的光谱学分析

钢渣是冶金工业中产生的主要固体废弃物,其产量约为每年粗钢产量的15%~20%。由于技术的局限,导致我国钢渣利用率较低,仅为年钢渣产量的10%,同时加之管理制度的不健全,导致钢渣大量露天堆放,对土地资源、地下水源,以及空气质量形成严重影响。固体废弃物再利用是资源可持续发展的重要途径之一,钢渣的主要化学成分为CaO, SiO2, Al2O3, MgO, Fe2O3, MnO, f-CaO等。面对上述问题,利用冶金固体废弃物与活性炭开发一种价格低廉且性能优越的活性炭混合钢渣复合材料,既是冶金固体废弃物的高附加值利用与资源可持续发展的重要途径之一,也是大幅降低改性活性炭生产成本与提高经济效益的重要途径之一。该研究创新性以活性炭与钢渣为研究对象,利用钢渣中含有的金属氧化物对活性炭进行改性处理制备用于烧结烟气脱硫脱硝的活性炭混合钢渣复合材料,通过搭建实验反应装置对活性炭混合钢渣复合材料的脱硫脱硝性能进行测试。利用X射线荧光光谱仪(XRF)对钢渣的化学成分进行测试与分析,比表面积及孔径测定仪(BET)对活性炭混合钢渣复合材料的孔结构进行测试与分析,傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)对钢渣的结构组成进行测试与分析,扫描电子显微镜(SEM)对活性炭混合钢渣复合材料的微观结构进行测试与分析,以揭示活性炭与钢渣制备活性炭混合钢渣复合材料的机理,以及活性炭混合钢渣复合材料对烧结烟气脱硫脱硝的机理。结果表明:当钢渣为电炉热泼渣、钢渣与活性炭质量比为2∶4、钢渣与活性炭细度为400目时,活性炭混合钢渣复合材料具有良好的脱硫脱硝性能与合理的经济性,即脱硫效率为100%、脱硝效率为58%。活性炭混合钢渣复合材料具有的多孔结构对SO2和NO进行有作用,钢渣中Fe2O3与MnO2促使活性炭官能团进行催化还原反应提高脱硫脱硝性能,其中吸附作用是主导与前提,催化还原反应是辅助与协同。以期为高附加值的钢渣利用提供新途径,实现钢铁企业以废治废、以废增效的目的。     

基于双向循环神经网络的汉语语音识别*

当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。