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1.
葡萄石可以以板状、片状、葡萄状、肾状、放射状或块状集合体的形式产出,因其美丽的外观和特殊的晶体结构,近年来受到了学者的广泛关注。本文通过电子探针、粉晶X射线衍射仪、傅里叶变换红外光谱仪、显微拉曼光谱仪、紫外可见分光光度计等仪器对黄绿色葡萄石的成分、结构及谱学特征进行了分析与探讨。葡萄石的主要致色元素为Fe,且Fe3+经常取代Al3+占据八面体配位,Fe2+经常取代Ca2+存在于空隙中。电子探针数据表明:Fe与Al的含量变化整体呈现负相关关系,Fe与Ca的含量变化也整体呈现负相关关系,Fe含量相对较高的样品其黄绿色调加深。XRD图谱和拉曼光谱的结果表明:在葡萄石中绿帘石以包裹体的形式存在。红外光谱和拉曼光谱表明葡萄石中存在硅氧四面体和铝氧八面体两种架构,紫外可见吸收光谱揭示了葡萄石的致色机理。本文对葡萄石的矿物学特征及谱学特征进行系统分析,为后续葡萄石的进一步研究提供思路与实验数据。 相似文献
2.
金属材料的塑性流动行为依赖于温度和应变率,温度和应变率敏感性是金属材料塑性流动的最重要的本质特性之一,建立合适的热黏塑性本构关系来准确描述金属塑性流动行为的温度和应变率依赖性,是金属材料能被广泛应用的必要前提。为此,对金属热黏塑性本构关系的最新研究进展进行了综述,介绍了常见的几种金属热黏塑性本构关系并进行了详细讨论,给出了各本构关系的优势与不足,最后系统介绍了包含金属塑性流动行为中出现的第三型应变时效、或K-W锁位错结构引起的流动应力随温度变化出现的反常应力峰以及拉压不对称等行为的金属热黏塑性本构关系的研究进展。 相似文献
3.
机器学习势由于具有与第一性原理计算相当的准确性,且低得多的计算成本,在原子模拟中极具前景. 然而原子机器学习势的可靠性、速度和可迁移性在很大程度上取决于原子构型的表示. 适当地选取用作机器学习程序输入的描述符是一个成功的机器学习表示的关键. 本文发展了一种简单有效的方法,可以基于训练数据固有的相关性,从大量待选的描述符中自动选取一组最佳的线性独立原子特征. 通过对几个具有较少冗余线性独立嵌入密度描述符的基准分子构建嵌入原子神经网络势的应用,证明了这种新方法的有效性和准确性. 该算法可以大大简化原子特征的初始选取,并极大地提高原子机器学习势的性能. 相似文献
4.
基于光谱和图像特征的阔叶木材与针叶木材同时分类算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
木材是人们生活中必不可少的可再生资源,同时在建筑、工艺、家具、结构材料等方面有着举足轻重的地位。市场中常见的木材品种繁多,其品质和价格千差万别,使用智能化技术对木材进行正确的分类不仅可以防止不法商贩“以次充好”,也可以大幅度降低木材分类人员的工作难度。通过木材的遗传信息和解剖学信息可以得到较为准确的木材分类结果,这类方法识别工艺相对复杂,对非专业人员并不友好。借助木材切面的图像信息或光谱信息可以简单方便地对木材进行分类,然而由于不同种木材之间存在的近似性,这类方法往往分类精度不高或只适用于某些阔叶木材。提出了一种基于木材横切面图像信息和光谱信息的多特征木材分类算法,首先分别采集木材横切面的光谱信息以及图像信息;再使用Segnet图像分割方法将待分类样本分成含管孔木材和不含管孔木材两组,并对含管孔样本组中的木材进行管孔分割;然后对含管孔样本组中的木材提取管孔特征、光谱特征以及纹理特征,对无管孔样本组木材提取光谱特征和纹理特征;最后根据这些特征使用支持向量机分别对木材进行分类并记录其木材的分类结果,对分类结果不一致的样本使用相似性判据判断最佳分类结果。为了验证该方法的有效性,以20种常见的阔叶木材和针叶木材的混合样本集为研究对象,对其进行了分类。实验结果显示三种特征均可以对木材进行分类,单独使用光谱特征、纹理特征以及管孔特征对木材进行分类的最高正确率分别为93.00%,89.33% 和69.23%,通过相似测度的判断后三个特征可以相互补充从而进一步提高木材的分类正确率,最高正确率可达98.00%。综上所述,该方法可以对包含阔叶木材和针叶木材的混合样本集中的木材进行分类,木材横切面的光谱特征、纹理特征以及管孔特征可以相互补充,从而使分类正确率进一步的提高。与目前的主流木材分类方法进行对比,发现该算法的分类正确率高于其他算法。 相似文献
5.
绝热剪切带是金属材料在高应变率载荷下常见的一种失效模式。利用霍普金森压杆装置,对双相钢Fe-24.86Ni-5.8Al-0.38C不同微结构的帽形样品施加冲击载荷,研究它的动态剪切变形行为及微结构机理。先通过对固熔处理得到的粗晶态样品进行大应变冷轧获得冷轧态样品,再使用透射电子显微镜和扫描电子显微镜表征两种样品冲击前后微结构的变化差异。结果表明,双相钢FeNiAlC拥有较优异的动态剪切性能,剪切强度达1.3 GPa,均匀剪切应变达1.5。变形前,材料由奥氏体相和马氏体相构成,马氏体体积分数约为20%。变形过程由位错滑移和孪生变形主导,但因应变速率较高致使马氏体相变被抑制。不同微结构样品内均形成绝热剪切带,带内发生动态再结晶,形成超细晶粒,平均晶粒尺寸约300 nm,且剪切带内不发生相变;冷轧态剪切带宽度的实验值(14.6 μm)与理论计算值(12.3 μm)较好吻合,而粗晶态剪切带宽度的实验值(14.6 μm)与理论计算值(30 μm)相差甚远,初步分析可能是因为粗晶态样品应变较大基本不满足完全绝热的理论条件。在变形过程中,粗晶态因塑性变形做功产生的绝热温升高达720 K,而冷轧态的只有190 K。通过实验结果与热塑模型分析,得出绝热温升不是形成绝热剪切带的唯一因素,而应考虑材料的微观结构和局部化变形等的共同影响。 相似文献
6.
冬虫夏草作为著名的传统中药材,由于其良好的药用价值而备受青睐。目前多数工作集中研究其活性成分含量以及药理药效。而对其不同部位的识别研究较为匮乏。基于红外光谱数据,结合化学计量学对多维度复杂体系的解析优势对冬虫夏草不同部位进行分类识别。首先对野生冬虫夏草五个不同部位包括子座头、子座中、头部、虫体中段、虫体尾段总共808个光谱数据使用标准正态变换(SNV)、多元散射矫正(MSC)进行数据预处理。而后用竞争自适应再权重取样(CARS)、变量组合种群分析(VCPA)挑选具有代表意义的特征变量。最后使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、线性判别分析(LDA)进行建模预测分析。模型对训练集使用十倍交叉验证,以准确率(Acc)作为评价指标。结果表明,在该数据上PLS-DA模型在10倍交叉验证和独立测试集上的预测准确率分别是90.1%和92.0%,而使用LDA模型时,预测准确率分别降低到86.7%和85.8%。采用CARS和VCPA特征挑选方法可有效将特征从3 601维分别降到699和420维,同时保持预测准确率与全部特征的预测准确率相当。而挑选的特征波数630,625,1 024,1 028,1 084和1 089 cm-1与虫草的甘露醇相关,879和874 cm-1与虫草的多糖相关。通过对挑选的波数进行Wilcoxon rank-sum检验进一步表明虫草五个部位之间存在显著差异。研究表明化学计量学方法结合红外光谱能够有效识别冬虫夏草不同部位,有助于在分子层面上加深对冬虫夏草形成的认识,为针对虫草不同部位高效利用提供参考。 相似文献
7.
对混凝土类材料动态压缩应变率效应研究的发展及问题进行了概述,对比不同应力状态下混凝土类材料动态压缩应变率效应的表现特征,揭示了不同加载路径下实测动态强度提高系数的显著差异。研究表明,在高应变率下,基于初始一维应力加载路径的试件将因横向惯性效应导致的侧向围压而演化至多维应力状态,传统霍普金森杆技术无法获得高应变率下基于真实一维应力路径的动态强度提高系数,在强度模型中直接应用实测数据将过高估计材料的动态强度。鉴于应变率效应的加载路径依赖性,将仅包含应变率的强度提高系数模型扩展至同时计及应变率和应力状态的多维应力状态模型,并结合Drucker-Prager准则在强度模型中给予了实现。针对具有自由和约束边界试件开展的数值霍普金森杆实验表明,多维应力状态下的应变率效应模型可以考虑应变率效应随应力状态改变的特点,从而准确预测该类材料的动态压缩强度。研究结果可为正确应用霍普金森杆技术确定脆性材料的动态压缩强度提供参考。 相似文献
8.
计算机视觉的飞速发展, 使得采用视觉技术辅助无人船航行成为可能. 在无人船巡航过程中, 获取船体航向是航行控制的必备基础. 特征匹配是无人船相关视觉技术中的重要部分, 是目标识别和定位等功能的关键步骤. 获取无人船运动姿态的基本步骤是对图像前后帧进行有效的特征提取和匹配. 针对水域环境中的图像静态特征提取速度慢、精度低的问题, 本文提出一种图像匹配方法以求取无人船的航行姿态角. 首先对图像预处理, 并对有效区域进行特征提取. 其次, 设计一种基于描述子相似度的初始特征匹配策略. 再其次, 筛选特征匹配对, 优化模型参数. 最后, 通过前后帧旋转矩阵计算航行姿态角. 实验表明, 该方法能有效提取无人船的航行姿态角. 相似文献
9.
10.
针对理想长杆侵彻,通过对长杆侵彻Alekseevskii-Tate模型近似解进行分析,指出单一的无量纲速度衰减系数α(deceleration index)不足以完全表征长杆高速侵彻的准定常阶段。在此基础上,重新定义了2个无量纲特征参量:Johnson破坏数ΦJp和特征时间系数β,2个参量之间的关系为α=β/ΦJp。分析表明,ΦJp和β(或α和β)可实现对长杆高速侵彻准定常阶段的弹尾速度的完全表征;若再引入长杆弹相对临界速度vc*,则可完全表征长杆侵彻的准定常阶段。此外,还证明了α能够判定侵彻过程偏离定常状态的程度,并指出通过确定ΦJp和β(或α和β),可针对攻防需求对长杆弹侵彻设计进行指导。 相似文献