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1.
设计并研制了柱面结构的1-3型复合材料凹面线聚焦换能器,在提高换能器带宽的同时,可以实现声场的线聚焦。将换能器内部PZT柱作为独立声源,应用瑞利积分和叠加原理,推导出了柱形凹面换能器总声场的理论表达式。通过仿真计算分析了换能器在聚焦线上的声场特点以及相关参数对聚焦性能的影响。对换能器参数做出合理设计,使换能器在实现线聚焦的同时,声场在聚焦线上的起伏较小,从而设计并制作出聚焦性能良好的线聚焦凹面换能器探头。实验测试结果表明采用本文方法计算得到的换能器声场与实测的声场分布基本符合,柱形凹面换能器在其几何焦点附近范围内均可实现聚焦,并在侧向上形成清晰的聚焦线,其聚焦线长度为换能器的侧向结构长度,在聚焦线上声场分布起伏较小。 相似文献
2.
针对线性相控阵列在固体介质中的声场聚焦特性及参数优化问题,该文给出了一个线性阵列的纵波瞬态聚焦声场模型。数值结果表明,当阵元被短时脉冲信号激励时,瞬态聚焦声场中不会形成栅瓣,突破了传统稳态理论模型中对阵元间距的限制;同时由于横纵波在聚焦区域内可完全分离,声束旁瓣的幅值也得到了抑制。其次,增大阵元间距能够显著提高聚焦性能,但会导致聚焦声场能量减弱,综合考虑后,最佳的阵元间距为一个波长左右。并且发现,阵元宽度对于聚焦性能几乎没有影响,但宽阵元能够提高聚焦能量。此外,受到纵波激发特性的影响,使得相控阵只能在低偏转角处获得理想的纵波聚焦性能。最后,采用不同阵元间距的相控阵探头对试块进行成像实验,观察到大阵元间距可以显著改善缺陷成像分辨率,从而验证了理论分析的结果。 相似文献
3.
光谱质量、样本个体差异、检测系统和建模算法等多种因素共同决定水果糖度检测模型的预测精度和稳定性。采用自主研发的短积分全透射近红外在线检测系统以5 ms积分时间和0.5 m·s-1运行速度在线获取了“富士”苹果全透射光谱信号。不同姿态获取的透射光谱强度差异明显,但曲线走势相近,均在920 nm波段具有最大的光谱强度,在850 nm波段存在波谷。采用移动平均平滑、标准正态变量变换和多元散射校正等预处理方法有效去除原始光谱的随机噪声和基线偏差,减小了样本检测姿态引起的光谱差异。为分析不同检测姿态对苹果整果糖度预测模型的影响,构建了单一姿态局限模型和多姿态通用模型,结果表明基于全位点平均透射光谱构建的单一姿态局限模型对检测姿态具有很大的局限性,而多姿态通用模型预测能力较单一检测姿态相当,但却对不同的检测姿态具有更强的适用能力。为进一步提高光谱信号质量,优化模型预测能力,采用信号强度阈值优选方法实现了苹果整果糖度预测模型优化,发现移除中央位点获取的透射光谱信号,有利于提高苹果整果糖度预测模型精度。多姿态通用信号强度优化模型综合考虑不同姿态获取的光谱信息有效性,有效提升了通用信号强度优化模型的预测能力和稳定性,当多姿态通用模型中信号强度阈值为5 000时,模型预测性能最佳,其预测参数Rp,RMSEP和RPD分别为0.79,0.84%和1.58。表明短积分全透射近红外在线检测系统用于不同姿态苹果糖度预测是可行的,多姿态通用模型的建立,扩大了模型在不同姿态的预测稳健性,短积分光谱采集方式结合信号强度阈值优选方法提升了光谱信号的质量和模型的预测能力。 相似文献
4.
5.
全连接网络作为深度学习中的一种典型结构,几乎在所有神经网络模型中均有出现。在近红外光谱定量分析中,光谱数据样本数量较少,但每个样本的维度高。导致了两个问题:将光谱直接输入网络,网络的参数量会十分庞大,训练模型需要更多的样本,否则模型容易进入过拟合状态;在输入网络前对光谱进行降维,虽解决了网络参数量过大的问题,但会丢失一部分信息,无法充分发挥网络的学习能力。针对近红外光谱的特性,提出了一种分组全连接的近红外光谱定量分析网络GFCN。该网络在传统的两层全连接网络的基础上,用若干个小的全连接层替代第一个全连接层,克服了直接输入光谱导致网络参数量过大的缺点。采用Tecator和IDRC2018数据集对该方法进行测试,同时与全连接网络FCN和偏最小二乘PLS两种方法进行对比。结果显示:在两个数据集上,GFCN预测效果均优于FCN和PLS。在只有少量样本参与建模的情况下,GFCN依然能够保持较高的预测效果。表明,GFCN可以用于近红外光谱的定量分析,并且适应样本较少的场景,具有重要的研究价值和广泛的应用场景。 相似文献
6.
大豆水分含量的高光谱无损检测及可视化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用近红外高光谱成像技术对大豆水分含量进行快速无损检测,实现大豆水分含量可视化。采集了96个不同品种大豆样本在900~2 500 nm的高光谱图像,采用直接干燥法测量每个大豆样品的水分含量。利用系统自带的HSI Analyzer软件提取图像感兴趣区域(ROI)的平均光谱信息,代表样品的光谱信息。利用SPXY算法划分样品校正集和预测集,并保留938~2 215 nm波段范围内的光谱数据。采用移动平滑(moving average)、S-G平滑、基线校正(baseline)、归一化(normalize)、标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)、多元散射校正(multiple scattering correction,MSC)、去趋势(detrending)共7种光谱预处理方法,发现Normalize方法处理后的PLSR模型效果较好。为了去除光谱冗余信息,简化预测模型,采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应加权算法(CARS)、无信息消除变量法(UVE)提取特征波长,其中SPA,CARS和UVE三种算法优选出14,16和29个波长,分别占总波长的6.5%,7.4%和13.4%。分别对938~2 215 nm波段光谱和特征波长建立预测模型,并将效果较优的模型与Normalize方法结合。建立的14种预测模型效果相比较,发现SPA算法筛选的特征波长建模预测效果较好,并优选出Normalize-SPA-PCR模型,模型的R2C和R2P值较高,分别为0.974 6和0.977 8,RMSEP和RMSECV值较低,分别为0.238和0.313,模型的稳定性和预测性较好,可以对大豆水分含量进行准确预测。将Normalize-SPA-PCR模型作为大豆水分含量可视化预测模型,计算高光谱图像每个像素点的水分含量,得到灰度图像,对灰度图像进行伪彩色变换,得到大豆水分含量可视化彩色图像。对预测集的24个大豆品种进行可视化处理,发现不同水分含量大豆的可视化图像颜色不同,水分含量变化对应的颜色变化较为明显。结果表明,高光谱成像技术结合化学计量学可以准确快速无损预测大豆水分含量,实现大豆水分含量可视化,为大豆收获、贮藏加工过程中水分含量检测提供了技术支持。 相似文献
7.
8.
通过气辉成像仪对电离层气辉进行探测,能够反映电离层中电子总含量、等离子体泡分布等特性,是有效的电离层探测方式之一。电离层的原子分子在白天吸收太阳辐射激发到较高能态,在夜间以气辉的形式将能量辐射出去,辐射强度与所参与反应的电离层成分密度等密切相关,因此气辉是用来观测电离层很好的示踪物。天基气辉成像方法具有全球范围观测的巨大优势,为了推动天基成像仪的设计研制和参数优化,丰富和扩展电离层探测手段,需要对全球气辉强度进行成像仿真分析。该研究主要工作:(1)分析了电离层夜间630 nm光化反应过程,设计了一种气辉成像仿真分析方法,该方法对630 nm辐射强度进行计算,分别获得了太阳活动高年和低年内四个不同季节的气辉单光谱信号源强度分布,为设定探测指标提供理论依据;(2)开展了630 nm气辉天底成像仿真研究,包括成像链路分析、信噪比分析,并使用一个时间延时积分成像的典型成像仪参数,开展结合卫星运行轨道的扫描成像仿真。本文主要结论:(1)夜间630 nm单光谱气辉强度与日间太阳辐射强度关系密切,太阳活动高年夜半球平均辐射强度为115 Rayleigh,太阳活动低年夜半球平均辐射强度为50 Rayleigh,辐射大小和分布符合卫星载荷GLO-1和国际空间站IMAP任务的实际观测结果;(2)典型参数成像仪天底观测幅宽达到245 km,气辉水平分辨率达到1 km,对强度大于50 Rayleigh气辉成像的信噪比优于10,在太阳活动高年能够清晰观测电离层气辉全球尺度结构,在太阳活动低年能够观测低纬地区电离层气辉结构。该研究结果可为天基电离层气辉成像探测提供理论依据,也可为其他辐射波段的气辉观测和成像仪参数设计优化提供参考。 相似文献
9.
当激光束经过透明散射介质时,通常会产生散斑光场。利用反馈波前调控技术对入射光束的相位进行主动调控,可将散斑整形成聚焦光斑。当存在强噪声干扰时,已有的反馈控制算法大多存在调控效果不理想的问题,故提出一种适用于强噪声环境的基于基因梯度粒子群算法的反馈波前调控方法。该方法不过分依赖以往的优化信息,而是结合梯度快速搜索和基因交叉突变功能来实现噪声环境下对激光束的调控。通过与传统算法进行比较,分析基因梯度粒子群的初始参数(调整因子、变异率和交叉率等)和搜索能力对调控效果的影响。结果表明,在明亮室内的强背景杂散光噪声下,基因梯度粒子群算法能在较少的迭代次数下实现更好的聚焦效果。 相似文献
10.
煤与矸石分选是煤矿生产的必要工序,现有的人工分选与机械分选,存在效率低,易造成资源浪费以及环境污染等问题。鉴于可见/近红外高光谱成像具有分析速度快、样品无需预处理、无污染等诸多优势,旨在探讨基于可见/近红外高光谱成像对黑色背景下块状煤与矸石准确分类的可行性,并基于特征波长筛选算法简化模型,为构建多光谱煤与矸石分选系统提供理论参考。首先,搭建高光谱成像系统并采集山西西铭矿的85个煤样本与83个矸石样本在400~1 000 nm(Vis/NIR)与1 000~2 500 nm(NIR)两个范围内的高光谱图像,基于图像处理方法去除背景信息,选取Vis/NIR范围内100×100像素和NIR范围内50×50像素区域内的平均光谱作为该样本在对应波段范围的一条光谱,重复10次,最终在两个波段各获得煤与矸石光谱850条和830条。其次,对光谱先后进行Savitzky-Golay卷积平滑和标准正态变量变换,以减少噪音和误差对光谱的影响。基于全波段光谱建立支持向量机(SVM),k近邻法(KNN),偏最小二乘判别分析(PLS-DA)三种模型,每个模型针对预测集的分类准确度均大于0.95,结果表明,基于煤和矸石的光谱信息可将二者区分。随后根据竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)选择的特征波长建立简化模型,综合考虑精度与成本等因素,在Vis/NIR范围内基于SPA筛选的3个特征波长所建立的SVM模型效果最好,不仅能有效减少波长数量,还能提高模型的分类效果,对应的灵敏度,特异度,准确度分别为1,0.965 2,0.983 3。基于判别模型与样本的平均光谱还可实现煤和矸石的分类可视化。研究结果对开发基于特征波长的低成本煤和矸石多光谱分选系统,实现煤矸快速、准确的无损检测具有借鉴意义。 相似文献