血液可见吸收光谱与血氧参数神经网络估算法

总血红蛋白浓度和血氧饱和度是两个基本的血氧参数。文章提出了利用内置双光纤微创探头在位测量大鼠脑组织血氧参数的新方法。首先,利用悬乳液(Intralipid)和全血配置不同总血红蛋白浓度的混合溶液,模拟生物组织模型,用光纤光谱仪测试系统测量组织模型在加氧和去氧时的实时吸收光谱,同时用血氧分析仪(OXI meter)对血氧参数定标,建立测试光谱和定标数据样本集。然后,利用人工神经网络建立血液吸收光谱与血氧参数的神经网络模型,训练后的网络模型能根据吸收光谱输出生物组织的血氧参数值,总血红蛋白浓度和血氧饱和度的平均输出误差分别为±4μmol·L-1和±5%。最后,利用神经网络模型对大鼠脑组织血氧参数进行了在位测试实验,测得脑灰质的血氧饱和度为0.60~0.70,脑白质血氧饱和度为0.45~0.55;总血红蛋白浓度在脑皮层(深度1mm)附近最高,平均110μmol·L-1,其余深度脑组织的总血红蛋白浓度为70~90μmol·L-1。这种方法对脑外科微创手术中实时在位测试脑组织血氧参数具有重要的参考意义。     

高炉渣非晶态含量的定量分析方法研究

通过X-ray衍射方法对高炉渣中非晶态与晶态的含量进行了定量分析研究。定量分析过程包括标准样品制备、配样与衍射以及数据处理分析。数据处理包括非晶态衍射峰及晶态峰在一定衍射角度内的积分、线性拟合与定量系数确定。提出了X-ray衍射方法所用的高炉渣标准样品的制备方法,包括100％非晶态标样和100％晶态标样。提出了由100％非晶态和100％晶态为标准样品时,高炉渣中非晶态含量的测定方法,适用于非晶态含量较高(>80%)的高炉渣的定量分析。结合数学处理和X-ray衍射结果,可得到原始高炉渣中非晶态含量和晶态含量,以及相应的比例系数,适用于非晶态含量高的高炉渣(>90%)。     

波形钢板-UHPC组合桥面板结构截面优化

对实腹式波形顶板-UHPC(超高性能混凝土)组合桥面板进行了改进, 采用空腹式结构建立波形钢板-UHPC组合桥面板有限元模型, 研究UHPC层厚度、波形钢板厚度、波形长度、下缘板宽度和波形高度等截面参数变化对组合桥面板受力特性的影响, 并确定其合理取值范围. 在此基础上, 通过理想点法对参数组合进行优化, 得到合理的参数匹配. 研究结果表明 相较于实腹式组合桥面板, 优化后的组合桥面板自重减小35%, 钢板弯折处应力减小16%; 相较于正交异性钢桥面板, 桥面板用钢量减小7%, 顶板与U肋连接位置应力减小47%.     

基于电晕放电的离子风推进装置推力性能

基于电晕放电的离子风推进装置的推力性能进行了实验研究。采用线-箔、线-平行箔和针-箔三种不同的电极结构,研究了外加电压和电极结构对离子风推进装置推力的影响。结果表明,对于线-箔结构,电晕放电的起始电压随着电极导线半径的增加而增加,装置的推力随着外加电压的升高而增加。在相同的外加电压下,具有多个收集极的线-平行箔结构产生的推力大于线-箔结构产生的推力,而针-箔结构产生的推力亦高于线-箔结构获得的推力。对应的静电场数值模拟结果表明,不同的电极结构改变了电场的空间分布,进而影响了离子风推进装置的推力。进一步的优化设计应综合考虑发射极附近的局部电场以及发射极和收集极之间的空间电场的组合效应,以提升离子风推进装置推力性能。     

基于关联规则和技术功效矩阵的企业技术创新机会发现和辅助决策方法

为助力科技型创新企业准确且快速地从外部捕获创新技术机会, 提出一种企业技术机会发现和辅助决策方法. 首先, 挖掘领域内的技术热点、技术重点和有潜力的技术作为领域技术创新机会. 然后, 通过关联规则分析领域技术机会和企业已有技术之间的相关性, 进一步结合技术掌握度和新颖度, 识别更适合企业的技术创新机会. 最后, 创新性地采用Sen-BERT语言模型和K-means聚类方法构建技术功效矩阵, 辅助企业从功能需求的角度进行技术创新决策. 以电动汽车领域为例验证了该方法的可行性.     

电机驱动微装配在双光子制备微结构中的应用

对微结构的制作、微装配系统进行了研究. 采用飞秒激光双光子聚合微加工技术制作有底座、精细的三维立体“拱形”微结构, 其高250μm、长300μm、厚50μm. 将此微结构与实验室自主搭建的二维微装配平台相结合, 利用自主编程的人机交互界面驱动步进电机, 远程操控微装配设备; 将荧光闪烁陶瓷粉末装配到微结构中, 对装配后的微结构进行荧光光谱表征发现, 纯荧光粉末和微结构中的荧光粉末的发射光谱在测量误差范围内基本一致, 表明荧光粉末的光学性质未发生改变. 利用该装置可以将各类微纳米级材料和微结构进行装配, 形成含有不同材料的微结构系统.     

激光扫描技术在靶场测试中的应用研究

为了解决光电类仪器在武器射击准确度和射击密集度的测试中遇到天空背景亮度不够,或弹丸口径小,弹道偏高而无法测试的问题,利用旋转棱镜使激光束在空中扫描,照亮弹丸表面,从而大大降低对光电传感器灵敏度的要求,使得该项测试工作不受天空背景条件的影响,并提高测试精度.     

激光声源特性研究及海洋应用

激光声作为水下声源的一种新的激发方法,具有高声强、窄脉冲、宽频谱等优点。基于激光声激发的线性及非线性理论,建立了激光声信号特性的初步模型,研究了激光在水中激发声波的特性,研究表明：在热膨胀激发状态,增大激光光强可以提高激光声的转换效率;光强大于击穿阈值后,激光声的激发机制为非线性的光击穿机制。激光声具有的高距离分辨能力和海洋抗干扰能力,对水下目标探测、空载平台等领域有着较广的应用前景。     

基于卷积神经网络特征提取的拉曼光谱分类研究

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。     

Nb-O八面体离子在KLN晶体中的特征Raman峰和IR反射带

Ｎｂ┐Ｏ八面体离子在ＫＬＮ晶体中的特征Ｒａｍａｎ峰和ＩＲ反射带夏海瑞魏景谦王继扬于慧（山东大学物理系济南２５０１００）王凯旋赵壁英（北京大学理化所北京１００８７１）ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃＲａｍａｎＰｅａｋｓａｎｄＩＲＲｅｆｌｅｃｔｉｏｎＢａｎｄ...