绿肥对华北潮土土壤可溶性有机物的影响

在华北潮土上种植不同绿肥,于绿肥翻压前原位采集其地上部及土壤样品,进行56d的绿肥翻压模拟试验。设毛叶苕子(Vicia villosa Roth.)、二月兰(Orychophragmus Violaceus L.)、黑麦(Secale cereale L.)三个绿肥处理和无绿肥对照处理,分析培养过程中土壤可溶性有机物(DOM)组分及其紫外-可见光谱参数的变化,以探究绿肥对土壤DOM的影响。种植和翻压绿肥增加土壤可溶性有机碳(DOC)、总有机酸碳(TOAs)和总碳水化合物碳(TCs)含量,三者的变化趋势一致,各处理均在培养第1 d上升至峰值后迅速下降。毛叶苕子提高DOC和TOAs的效果最好,最高比对照增加114.01%(培养第1d)和109.10%(培养第14 d)。黑麦提高TCs的效果最好,最高比对照增加323.18%(培养第42 d)。种植和翻压绿肥增加土壤可溶性有机氮(DON)含量,与DOC变化趋势不同,各处理在培养第1 d上升后迅速下降一段时间后又迅速上升。毛叶苕子提高DON的效果最好,最高比对照增加305.83%(培养第42d)。绿肥增加了SUVA₂₅₄,SUVA₂₆₀,SUVA₂₇₂,SUVA₂₈₀,SAUC_240-400,降低了A₂₅₀/A₃₆₅和A₂₄₀/A₄₂₀。紫外-可见光谱参数的主成分分析显示SUVA₂₅₄,SUVA₂₆₀,SUVA₂₇₂,SUVA₂₈₀间有很高正相关性,A₂₅₀/A₃₆₅和A₂₄₀/A₄₂₀间亦有很高正相关性,SAUC_240-400是这些参数中表征DOM性质的关键因子。综上结果表明,种植翻压绿肥增加了土壤DOM含量,提高了土壤DOM的芳香性、疏水性、腐殖化程度、平均分子量,增加了土壤DOM的稳定性。     

基于太阳漫射板的星上定标方法研究

基于太阳漫射板的星上定标方法是一种具有高精度、高频次、高效率等优点的独立定标方法,是目前提高我国遥感定标精度的重要手段之一。文章阐述了基于太阳漫射板的星上定标原理、方法及实现过程,建立了空间辐射标准,同时给出了星上反射率定标物理模型。分析定标物理模型发现,影响星上定标不确定度最主要的因素是太阳漫射板BRDF实时量值的确定。为此,首先介绍了星上定标时机的选择,根据所确定定标时机的太阳照明角度对太阳漫射板在实验室相应入射角度下的BRDF进行了测量。通过对太阳漫射板从制作完成到星上使用寿命终结整个过程中各阶段的BRDF量值的监测及修正,确保太阳漫射板定标时刻可为遥感器提供精确已知的辐射输入,实现遥感器全寿命期的高精度星上定标。最后,结合国内对定标模型中相关参数项测量的不确定度水平,按照测量不确定度B类评定的方法对基于太阳漫射板星上定标不确定度进行了预估,可实现星上反射率定标不确定度优于2.03%,绝对辐射定标方法不确定度优于2.04%。     

稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法

提出一种稀疏降噪自编码结合高斯过程的近红外光谱药品鉴别方法。首先对近红外光谱数据进行小波变换以消除基线漂移,然后用稀疏降噪自编码(SDAE)网络提取光谱特征并降维表示,最后采用高斯过程(GP)进行二分类,其中GP选用光谱混合(SM)核函数作为协方差函数,记此分类网络为wSDAG_SM。自编码网络具有很强的模型表示能力,高斯过程分类器在处理小样本数据时具有优势。wSDAG_SM网络通过稀疏降噪自编码学习得到维数更低但更有价值的特征来表示输入数据,同时将具有很好表达力的光谱混合核作为高斯过程的协方差函数,有利于更准确的光谱数据分类。以琥乙红霉素及其他药品的近红外光谱为实验数据,将该方法与经过墨西哥帽小波变换的BP神经网络(wBP)、支持向量机(wSVM), SDAE结合Logistic二分类(wSDAL)、SDAE结合采用平方指数(SE)协方差核的GP二分类(wSDAG_SE),以及未采用小波变换的SDAG_SM网络等方法进行对比。实验结果表明,对光谱数据进行墨西哥帽小波变换预处理能有效提升SDAG_SM网络的分类准确率和稳定性。wSDAG_SM方法无论从分类准确率还是分类结果稳定性方面,都优于其他分类器。     

真空热处理人工林落叶松木材吸湿性变化机理研究

热处理是一种环境友好型的木材改性方法,可提高木材的耐腐性和尺寸稳定性。研究以落叶松木材为试验材料,在处理温度200 ℃的条件下,对其进行了不同时间的真空热处理。利用动态水蒸气吸附(DVS)对热处理前后木材吸湿性的变化进行了表征,通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)、X射线光电子能谱(XPS)和X射线衍射(XRD)分析了热处理前后木材化学组分和结构变化,通过化学变化分析阐明了热处理木材吸湿性变化的作用机制。结果表明：真空热处理落叶松木材的平衡含水率降低,热处理木材的平衡含水率随热处理时间的延长呈逐渐下降的趋势。结合红外光谱和光电子能谱发现,热处理后木材纤维素和半纤维素等化学成分发生降解,木质素发生交联缩合反应,使得吸湿性基团含量减少,碳元素与氧元素含量发生变化,氧碳比降低,从C原子的结合形式来看,热处理材的C1含量增加,C2和C3含量降低,这些化学变化使得热处理材的吸湿性降低。此外,真空热处理未破坏木材的结晶结构,木材的相对结晶度随真空热处理时间的延长而增大,结晶度的增大减少了纤维素分子链上吸水性基团的数量,从而降低了木材的吸湿性。     

石油组分的拉曼位移特征统计分析Ⅱ: 环烷烃和不饱和烃

了解不同类型烃类的拉曼光谱特征有助于更好地利用拉曼光谱技术分析烃类包裹体。主要统计和分析了环烷烃和不饱和烃的典型拉曼位移特征。结果显示,环戊烷和环己烷C-C键最强拉曼峰主要集中在1 440~1 460 cm-1之间,而通过环戊烷和环己烷分别在890和785 cm-1的稳定特征峰可以进行区分。环戊烷随着支链数的增加,其C-C键最强拉曼峰的波数增大至1 460 cm-1。含一个支链的五元环烷烃C-C键最强拉曼峰位于1 445 cm-1,含两个支链的五元环烷烃C-C键最强拉曼峰为1 450 cm-1,含三个及以上支链的五元环烷烃C-C键最强拉曼峰为1 460 cm-1。环己烷随着支链数增加C-H键最强拉曼峰发生红移,C-C键最强拉曼峰主要分布在1 440~1 460 cm-1范围内。含一个支链的环己烷最强拉曼峰组合特征明显,分布在1 445 cm-1±,1 034 cm-1±,2 853 cm-1±和2 934 cm-1±,含两个支链的环己烷C-C键分布在1 440~1 460 cm-1,C-H键的最强拉曼峰为2 926 cm-1±,含三个支链的环己烷具有1 459 cm-1±和2 924 cm-1±的最强拉曼峰组合。烯烃碳碳双键的特征峰为1 641 cm-1±。炔烃特征峰在2 200 cm-1±,而1 445 cm-1±,2 908 cm-1±和2 933 cm-1±三个强峰可作为辅助识别标志。这些特征可以用于识别烃类包裹体中的环烷烃和不饱和烃。     

基于tri-PLS模型的油类混合物三维荧光光谱及其成分的研究

提出了一种光谱重叠的多种矿物油混合物组分含量测定的新方法。将偏最小二乘方法(PLS)推广至三维扩展(tri-PLS),不需要解决特征值问题。利用该方法对柴油、汽油和煤油混合物的三维荧光光谱进行研究,根据样本序列、激发波长、发射波长构造出三维数据矩阵,结合浓度矩阵应用tri-PLS法建立校正模型,对实验样本进行预测,实验结果表明tri-PLS方法的建模精度比常用的平行因子法优越。     

HL-2A װ��MW ������������ϵͳ��˿��Դ�����������

The main circuit topology, control hardware and control sequence of the cathode filament power supply for the HL-2A neutral beam heating system was introduced. Feedback control simulation of main circuit of filament power supply is carried out through MATLAB simulation software. It is found that the ripple factor is about 1%when the current is about 1000A, and the ripple coefficient increases to 3% when the current drops to 200A. Without the AC filter reactor in series L₁ and parallel harmonic filter LC in the low level control cabinet, the output current ripple coefficient becomes larger obviously. It shows that L₁ and LC not only absorb harmonic current, but also filter the chopper waveform after AC voltage regulation to make the output waveform smoother.     

基于数据协方差矩阵重构的MIMO声纳DOA估计

实际多输入多输出(MIMO)声纳系统由于环境或人为因素,可能出现部分阵元失效,从而导致阵列自由度减少、方位估计精度下降。本文提出了一种数据协方差矩阵重构方法,该方法基于差分阵列性质,利用正常工作阵元的协方差矩阵元素来恢复失效阵元的矩阵元素,获得满秩的数据协方差矩阵,从而恢复到全阵元MIMO声纳的阵列自由度。与已有方法相比,降低了计算复杂度。仿真及海试实验数据处理结果表明,本文所提的数据协方差矩阵重构方法能够恢复因部分阵元失效而丢失的阵列自由度,应用于方位估计中,所能分辨的最大目标数与全阵元相同。     

基于改进模糊聚类法的维修专业设置方法研究

针对当前数字化部队存在维修保障专业冗余、维修人员闲置、维修保障资源使用冲突的问题,对功能相似的维修专业进行合并重组提高维修保障效率。在现有基于装备功能组成的维修专业设置的基础上,运用改进的模糊聚类法对现行二级维修专业进行分类聚合,构建基于装备技术构成的维修专业设置模型。该模型对功能相似的冗余维修专业进行合并,可以减少维修专业冗余和维修人员的闲置,避免维修保障资源使用的冲突,为数字化部队维修专业设置提供可行方案。     

基于粒子群的高超声速飞行器闭环制导研究

对于高超声速飞行器的研究来说,凭借其超高的飞行速度和飞行高度,能够在短时间内飞行更远的距离。为了达到作战要求,需要规划整个飞行轨迹,而最为重要的便是上升段的制导问题。本文以X-33高超声速飞行器模型为研究对象,提出基于粒子群算法的闭环制导策略,实时修正飞行轨迹,使飞行器最终准确到达目标位置;并对该方法的可靠性进行了仿真验证。仿真结果表明,基于粒子群算法的闭环制导策略优化精度高,物理概念明确,能满足高超声速飞行器上升段的闭环制导需求。