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1.
孔帅  吴敏  聂凡  曾冬梅 《人工晶体学报》2022,51(11):1878-1883
采用磁控溅射法在ITO玻璃上制备了CdZnTe薄膜,探究机械磨抛对CdZnTe薄膜阻变特性的影响。通过对XRD图谱、Raman光谱、AFM显微照片等实验结果分析阐明了机械磨抛影响CdZnTe薄膜阻变特性的物理机制。研究结果表明,磁控溅射制备的薄膜为闪锌矿结构,F43m空间群。机械磨抛提高了CdZnTe薄膜的结晶质量;CdZnTe薄膜粗糙度(Ra)由磨抛前的3.42 nm下降至磨抛后的1.73 nm;磨抛后CdZnTe薄膜透过率和162 cm-1处的类CdTe声子峰振动峰增强;CdZnTe薄膜的阻变开关比由磨抛前的1.2增加到磨抛后的4.9。机械磨抛提高CdZnTe薄膜质量及阻变特性的原因可能是CdZnTe薄膜在磨抛过程中发生了再结晶。  相似文献   
2.
肌酐是肾脏疾病诊断和监测的关键生物标志物,因此,快速、灵敏的肌酐检测非常重要.本文提供了一种通过提高低温下的光子诱导电荷转移效率来促进表面增强拉曼散射光谱(SERS)活性的有效策略.采用种子生长法获得纳米金二十面体(Au20),以此作为SERS活性基底.采用极低温(98 K)SERS检测技术实现对染料分子结晶紫(CV)和生理盐水中的肌酐含量的快速、灵敏检测.实验结果表明:常温296 K下, Au20基底对CV分子的检测限(LOD)低至10–12 mol/L,并且信号均匀;低温98 K时, CV分子的LOD可达10–14 mol/L,比296 K时降低2个数量级.最后,使用Au20基底对生理盐水中的肌酐进行无标记检测.结果表明,常温296 K时该SERS基底对肌酐的LOD为10–6 mol/L, 1619 cm–1峰的线性相关系数为0.9839.低温98 K时,肌酐的浓度探测极限低至10–8 mol/L, 1619...  相似文献   
3.
高端飞行器的可靠性往往受限于其发动机内部盘、板等构的结构强度和使用寿命,因此对这类部件的无损检测在制造业上具有巨大需求。超声检测作为一种应用广泛、高效、环保的检测方法,常常被应用于这类构件的检测中。但是,大厚度盘、板类构件内的微小缺陷反射能力弱,常规超声脉冲反射法无法进行有效检测。为实现大厚度盘、板类构件内部微小缺陷的识别和定位,采用共线异侧纵波混频法,通过和差频信号特征识别微小缺陷;研究缺陷埋深变化对混频效果的影响,通过测量和差频信号幅值变化,实现微小缺陷的深度定位。结果表明:该方法可有效识别7075铝合金中埋深80mm的φ0.2mm横孔微缺陷,且可实现微小缺陷的深度定位。  相似文献   
4.
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   
5.
拉曼光谱物质定性识别已被广泛的应用于化工、安防、缉毒等行业和研究领域,但是传统的拉曼光谱分析技术依赖于光谱数据库,通过光谱特征提取进行识别。特征提取是拉曼识别的关键处理步骤,通常利用主成分分析,因子分析等方法进行特征提取,而后通过KNN,SVM和随机森林等方法进行光谱特征定性识别,当拉曼数据库不存在待定性物质时,易造成待检测物质的错误分类。针对此问题,提出一种基于卷积神经网络的对数据库缺少物质光谱识别方法。在实验过程中,采用九类,200余种精神类药品拉曼光谱作为测试对象,通过搭建卷积神经网络自动特征提取并利用Softmax分类器将200余种物质,按照Amphetamine, cathinone, cannabinoids等九种类别进行定性分析。通过与传统机器学习方法如K近邻,支持向量机等方法进行比较,基于卷积神经网络的模型识别准确性有显著提高,该方法可为拉曼光谱数据库的光谱识别检索提供一种新的识别方法。  相似文献   
6.
7.
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   
8.
动车组转向架的健康状态直接关系到到动车组的行车安全,基于健康评估方法获取其健康状态及时制定维护计划可以有效降低其维护费用.动车组转向架健康状态评估时应用了模糊层次分析法以及BP神经网络,其模糊矩阵的特征向量用遗传算法进行求解,获取动车组转向架系统关键部件健康状态的权重,以及基于转向架系统评价指标的健康状态样本数据.构建BP神经网络,用转向架健康状态样本数据作为神经网络训练集,优化神经网络结构参数.通过实际测试数据对神经网络评估效果进行检验,完成了动车组转向架健康评估方法的智能化,支持了动车组转向架的维护决策.  相似文献   
9.
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   
10.
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RCP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   
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