基于超限学习机算法的空间目标材质多色测光识别研究

随着各国航天活动的增多，空间目标的数量和种类不断增加，对空间目标进行编目识别是各国空间目标监视领域的重要研究内容。对空间目标进行识别，主要是为了获得其表面材质、姿态、形状、关键载荷等信息，而表面材质信息的获取是开展目标光学特性及状态认知研究的基础。搭建空间目标表面材质多色测光测量系统，整套系统部署在光学暗室内，以减少杂散光对测量结果的影响。光源采用太阳模拟器，光谱等级A级；探测器采用美国ASD公司生产的FieldSpec4地物光谱仪，波长范围350～2 500 nm，光谱分辨率1 nm，光纤置于电控转台上，能对待测样片实现不同观测几何下的测量。利用Johnson-Cousins UBVRI五色分光系统对8种常用表面材质（砷化镓、氧化铝、氧化聚酰亚胺薄膜、黑漆、环氧漆、镀铝聚酰亚胺薄膜、钛青蓝漆、白漆）在不同观测几何条件下的10种色指数数据进行实验测量，每种色指数分别测得30组实验数据。采用传统的1-sigma不确定框方法（即对于给定材质的若干组实验数据，计算其每种色指数的平均值和标准差，以平均值为中心，以标准差的两倍为边长画出色指数不确定框），在最理想的识别情况下，通过R-I和B-R色指数不确定框能对砷化镓、氧化铝、氧化聚酰亚胺薄膜、钛青蓝漆四种材质进行识别；利用B-V和B-R色指数不确定框可以将环氧漆、白漆识别出来，剩余两种材质黑漆和镀铝聚酰亚胺薄膜无法通过以上色指数进行识别。但是1-sigma不确定框方法存在两个主要问题：一是需要知道待测材质对特定波段敏感的先验信息，来确定所用的色指数类型；二是识别率容易受测试样本数量的影响，可靠性差。超限学习机算法是一种利用随机化隐层节点和和最小二乘求解方式进行训练的机器学习算法，具备学习效率快，泛化性能好，不容易陷入局部最优解等优势，被广泛应用于对数据的分类和回归分析中。因此引入超限学习机算法，将色指数数据按照2∶1的比例随机分为训练样本和测试样本，共进行三次随机试验。在训练样本中，对每种材质按照1∶8的顺序进行编号，即编号1∶8的测试样本分别有20个，分别包含10种色指数数据；在测试样本中同样对其按照已知归属材质对应编号。采用决定系数和计算时间作为判断ELM算法准确性和实时性的判断指标。结果表明：无论是对单一材质进行识别，还是对所有测试材质样本，训练样本决定系数在0.98以上，测试样本决定系数在0.96以上，每次试验中最多有3组色指数数据无法识别；所需总时间最长在0.07 s内完成，甚至可以达到0.002 s，识别效率和可靠性远高于传统的1-sigma不确定框法，表明ELM算法能对空间目标常用材质进行准确快速识别。相关研究可为空间非合作目标的外形、姿态等状态信息反演提供技术支持。     

基于光学散射特性的失稳空间目标旋转分析

本文提出了基于光学散射特性的失稳空间目标旋转速率实验模拟方案以及数据处理方法,解决了失稳空间目标旋转速率反演的问题。实验构造了模拟真实光学观测的测试系统,使得卫星模型姿态、太阳方位、探测器观测角均与STK模拟场景相同,并模拟了低轨STSS卫星失稳条件下的探测过程,获取了多个周期的探测数据。通过频谱分析法、自相关法、交叉残差法处理实验数据,发现三种方法都可以成功反演出卫星模型的旋转速率,但交叉残差法受干扰较小,结果更准确。通过本文的工作,为今后通过光学散射特性反演真实卫星旋转速率提供了依据。     

基于菲涅耳透镜阵列的红外气体传感器

菲涅耳透镜同时具有分光与会聚特性, 且体积小、重量轻和易复制, 使其在光谱检测中得到逐步应用, 但典型光谱成像仪采用菲涅耳透镜沿光轴扫描的方法来获得连续谱线, 不利于光谱仪的稳定性。考虑到气体探测需求, 选用多通道方式来获得多光谱, 提出了一种基于菲涅耳透镜阵列的新型红外气体传感器, 可实现吸收波长在3～5 μm的CO2,CO,CH4,SO2气体的实时检测。利用球面波的传输理论和瑞利判据, 推导了菲涅耳透镜光谱分辨率与透镜结构参数之间的函数关系, 并以光谱分辨率小于50nm为性能指标, 对1μm工艺的8台阶菲涅耳透镜阵列的结构参数进行了计算和误差分析。结果表明, 透镜阵列所需焦距为47.84 mm, 平均数值孔径大于0.4。     

低聚壳聚糖几何结构和物理化学属性的理论研究

运用密度泛函B3LYP/6-31G+(d)方法对gg构象的低聚壳聚糖进行了结构优化、频率计算和电子结构,并用更高精度的WB97XD/6-311+G(d,p)方法计算了平均结合能及零点能校正,分析了热力学性质.结果表明,由于低聚壳聚糖中的氢键作用,使其形成螺旋结构;聚合度的增加,使平均结合能随之下降,结构的稳定性增强;在降解过程中,均为放热反应,验证了利用降温来提高降解产率的实验的可行性;此外,聚合度的增加,使能隙减小且快速收敛于聚合度为7的6.99 eV,稳定的反应活性与实验相符;HOMO、LUMO的电子密度分布表明,化学活性集中在C2位的氨基、C6位的羟基以及链的两端位置.该结果对低聚壳聚糖模型的建立和低聚壳聚糖降解过程、活性位置以及物理化学属性的尺寸依赖等现象的研究有着指导意义.     

甘氨酸色氨酸寡肽链的红外光谱的密度泛函研究

运用密度泛函理论, 在6-31 G(d) 基组水平上对甘氨酸色氨酸交替组成的六种寡肽链结构进行几何优化, 并进行了结合能和振动光谱地分析. 结果表明, 寡肽的生长利于结构的稳定性. 随着肽链的生长, 单一基团的振动存在蓝移或奇偶震荡现象; 同类官能团的耦合振动存在红移现象; 而肽链端部基团的振动频率基本不变. 这些丰富的频移现象和尺寸效应、耦合效应、诱导效应、奇偶效应等因素共同竞争有关. 该结果对应用红外光谱对寡肽链的残基数及长度地测量等工作有指导意义. 关键词： 寡肽链 红外光谱 耦合效应 尺寸效应     

气相[（SiO2）nX]^—团簇产生机理

利用ＸｅＣｌ准分子激光烧蚀多种硅氧多孔结构材料，在负离子通道测得丰富的「（ＳｉＯ２）ｎＸ」＾－负离子团簇，并讨论了多孔网结构和表面活性基团的分布对激光能量的吸收，传输及团簇产生的重要作用。     

连续激光辐照对三结砷化镓电池散射光谱的特性影响

太阳能电池作为一种高效的光电转化器,被广泛地应用于光伏发电系统中。激光作为一种高亮度光源辐照电池时,会导致其出现损伤,可利用电池的表面散射光谱特性,对其损伤程度进行判别。通过目标表面散射光谱测量系统,对激光辐照后的三结砷化镓电池散射光谱进行测量,并计算双向反射分布函数(BRDF)。其中测量系统主要由FX 2000和NIR 17型光纤光谱仪组成,针对电池表面的强镜反射特性,在实验中采用了入射角和反射角为30°的测量几何模型。原始三结砷化镓太阳能电池的结构主要包括减反射膜DAR层、顶电池GaInP层、中电池GaAs层和底电池Ge层,其散射光谱特征包括可见光谱段(500～900 nm)的吸收特性及近红外谱段(900～1 200 nm)的类周期振荡特性,在对连续激光辐照损伤后电池的光谱特性进行实验测量后,得到了损伤电池光谱BRDF的变化,并结合基于薄膜干涉理论的电池散射光谱模型,对各膜层损伤后的特征进行了分析。结果表明：DAR层的主要作用是降低光谱反射能量,对光谱曲线的特性影响较小;Ge层对光谱曲线形状基本无影响;电池散射光谱吸收和干涉等特征主要由GaInP层和GaAs层所引起,其中,GaIn...     

耦合振子系统的多稳态同步分析

本文讨论了一维闭合环上Kuramoto相振子在非对称耦合作用下同步区域出现的多定态现象. 研究发现在振子数N≤3情形下系统不会出现多态现象, 而N≥4多振子系统则呈现规律的多同步定态. 我们进一步对耦合振子系统中出现的多定态规律及定态稳定性进行了理论分析, 得到了定态渐近稳定解. 数值模拟多体系统发现同步区特征和理论描述相一致. 研究结果显示在绝热条件下随着耦合强度的减小, 系统从不同分支的同步态出发最终会回到同一非同步态. 这说明, 耦合振子系统在非同步区由于运动的遍历性而只具有单一的非同步态, 在发生同步时由于遍历性破缺会产生多个同步定态的共存现象.     

纳米孔硅灰石载药抗菌止血材料的研究

采用溶胶-凝胶法,以聚氧乙烯-聚氧丙烯-聚氧乙烯三嵌段共聚物(P₁₂₃)为模板剂,合成了纳米孔硅灰石(np-WT),用np-WT载盐酸万古霉素研制了一种新型的载药抗菌止血材料,并对其止血性能进行了研究。结果表明：np-WT具有排列有序的纳米孔道结构,其孔径在2 nm左右,高比表面积的np-WT能够明显地缩短体外部分凝血活酶时间(APTT)和凝血酶原时间(PT)。载药np-WT能够在磷酸缓冲溶液(PBS)中缓慢地释放药物,载药np-WT对其凝血性能没有明显的影响。载药np-WT对大肠杆菌有很好的抗菌作用,细胞毒性实验表明：载药np-WT无细胞毒性。载药np-WT具有很好的止血性能,能够阻止兔背部伤口的流血和缩短其流血时间。     

第一性原理研究一维SiO2纳米材料的结构和性质

运用密度泛函理论，在6-31G(d)基组水平上，对二元环组成的SiO₂单链、双链纳米线和三元环组成的纳米管进行几何优化，并对其结合能、电子结构和振动频率进行计算.结果表明，平均结合能和能隙均随着SiO₂单元的增加单调变化.红外光谱的分析发现，径向和切向的振动频率与强度随着长度的变化有明显的移动.径向的振动频率向高频端移动，而切向的振动频率则向低频端移动，即SiO₂纳米材料中存在量子尺寸效应和各向异性现象. 关键词： 2纳米材料')" href="#">SiO₂纳米材料 能隙 振动光谱 尺寸效应