碳纳米纤维吸附储氢性能分析

文中综合碳纳米纤维微观结构的表征结果以及氢吸脱附等温线的实验测量结果,对碳纳米纤维的吸附储氢性能进行了综合分析,分析发现:比表面积和中孔容积均与氢吸附量成线性关系;微孔容积对材料吸附性能影响较大,微孔容积与氢吸附量成抛物线关系;氢在常温左右以及77K下的吸附等温线呈现超临界气体的吸附特征,氢在273K和353K下的吸脱附等温线也基本重合,呈现的是物理吸附的特征。实验结果还说明:常温左右,甚至是77K下,碳纳米纤维均不适合于氢的吸附储存。     

基于单幅数字散斑投影及图像相关的离面振动测量

采用单幅数字散斑图投影及高速数字图像采集技术,研究了动态离面位移的测量。采用商用液晶投影仪将计算机产生的模拟散斑图投影到待测动态变形物体表面,由高速数字图像采集设备摄取并保存变形散斑图,采用时间序列数字图像相关软件计算出物体表面各点随时间变化的离面位移。这种方法用于振动分析时不仅可以获得振型分布,而且还可以获得各点的振幅值。与现有的激光频闪照相测振及激光多普勒测振等方法相比,具有光学系统简单,可全场定量测量。悬臂梁振动实验结果证实了该方法的有效性。     

浅析波谱分析课程教学改革

根据在波谱分析课程教学中遇到的一些实际问题,本文探讨了便于波谱分析课程教学的几种方法,并收到了较好的教学效果.     

傅里叶变换轮廓术中新的相位及高度算法分析

在传统傅里叶变换轮廓术三维面型测量中,为了准确得到被测物体的高度分布,必需保证投影仪出射光瞳和摄像机入射光瞳的连线与参考面平行并且在同一水平面,否则存在较大的误差。着眼于更普通的情况,讨论双瞳连线与参考面成某一夹角时的高度计算,推导出了非平行时的参考面光场及物面变形条纹光场的表达式,并给出了高度映射公式。因而,传统的傅里叶变换轮廓术测量成为角度α=0时的特例。该方法使傅里叶变换轮廓术的测量条件得到了放宽;易于通过移动投影装置或成像装置获取全场条纹;并为在难以实现双瞳与参考面平行的特殊环境下的测量提供了可行的方法。计算机模拟及实验均证实了该方法的有效性。     

光学相干层析系统噪音分析(Ⅱ)——时域OCT和频域OCT

本文作为前文《光学相干层析系统噪音分析(I)》的后续,对时域OCT和频域OCT的噪音和灵敏度进行了详细的分析和计算,证明与时域OCT系统不同,频域OCT系统的信噪比与光源带宽和纵向扫描深度无关,频域OCT系统可以在高速率图像采集的情况下仍然保持探测系统的大动态范围.     

利用微扰法分析两个相互耦合的参量四波混频过程

利用微扰法在旋转波近似下分析了铷原子中两个独立的参量四波混频过程和一个耦合的参量四波混频过程.当用超短激光脉冲相干激发这两个参量四波混频过程时,两个过程就会同时出现并且存在相互耦合作用.微扰分析表明,耦合的参量四波混频信号中可以观察到量子拍,量子拍幅度的大小不仅取决于超短脉冲的特性,而且依赖于两个耦合的参量四波混频过程中的相位匹配.     

一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法

提出了一种用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别茶叶品种的新方法。应用可见-近红外光谱仪测定5个品种茶叶的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见-近红外光谱数据的主成分,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别。主成分分析表明,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类茶叶具有较好的聚类作用,可以定性分析茶叶种类。把主成分分析得到的前6个主成分作为神经网络的输入,茶叶品种值作为神经网络的输出,通过5个茶叶品种共125个样本的训练和学习,建立了茶叶品种鉴别的3层BP人工神经网络模型,对未知的25个样本进行鉴别,品种识别准确率达到100%。说明本文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为茶叶的品种快速鉴别提供了一种新方法。     

膜蒸馏装置热容腔流场数值模拟的可行性分析

本文运用CFD软件,采用水作为工质,在第Ⅲ代膜组件基础上,对旋转切向入流空气隙膜蒸馏热容腔内的流场进行了模拟计算,通过数值模拟结果与实验数据的比较分析,验证了针对膜组件热容腔进行理论模拟所设置的物理模型和边界条件是符合实际的,理论模拟值和实验值的误差在20%范围内,其结果较为理想.     

概率神经网络及FAAS在植物药分类研究中的应用

用火焰原子吸收法（FAAS）测定了植物药中Fe、Mg、Mn、Cu、Zn和Ca元素的含量,采用主成分分析法对所测数据进行预处理,结合概率神经网络模型对中药功效类别进行识别预测研究,取得了较满意的结果。     

镉污染水稻高光谱诊断分析与建模

为了快速、准确地探测自然环境下水稻镉污染胁迫状况,提出了一种基于可见光-近红外光谱小波分析技术的快速识别和估算水稻镉污染的方法。根据野外实测水稻高光谱数据、水稻叶片主要生化参数及重金属含量等数据,利用Daubechies小波系的db5小波函数对350～1300nm水稻高光谱反射率进行9层分解,并提取小波能量系数进行镉含量回归建模。结果显示:第5层小波分解(d5)的奇异范围为550～810nm,奇异幅度为0.04,模极大值的中心位于700nm处,对识别水稻镉污染效果最佳;以第3层小波能量系数作为自变量的回归模型对水稻镉含量估算精度最高,其决定系数R2高达0.958,均方根误差RMSE为0.122。小波奇异性分析可以较准确的诊断水稻镉污染胁迫状况,基于小波能量系数的建模能有效估算水稻镉污染胁迫水平。