X射线光谱在生命起源和全球气候变化等若干重大科学问题中的研究进展

生命起源、全球气候变化等是关系到人类未来命运的重大科学问题, X射线光谱(XRS)可原位测定物质组成与元素形态,在解决重大科学问题、揭示自然规律中发挥了重要作用:(1)在生命起源探索中,通过RNA结构和海洋热液自养体系元素形态分析,揭示了RNA形成机制和生物地球化学规律;(2)在地球早期生命研究中,通过沉积纹层、细胞组构测定,发现了远古生物保存机制与证据;(3)在全球碳循环研究中,通过物相与元素形态分析,揭示了铁源生物有效性与碳汇机制。利用XRS从微纳米尺度原位测定元素三维空间分布与形态,实现活体分析蛋白质信息传递与生物响应过程,探索元素与有机质构效关系,揭示生命起源与生物代谢机制及全球气候变化规律,是XRS未来发展中的重要领域;作为冶金、材料、地质、文物、工矿、生态、环境、医学与生命科学等领域中的重要分析手段, XRS所特有的无损、原位与活体分析特性,已呈现了巨大应用价值,在未来探索重大科学问题、解决关键技术难点的研究中, X射线光谱分析技术必将发挥更大作用。     

一种多机器人围捕策略

以多机器人的围捕为研究对象,分析了成功围捕目标机器人的临界条件,即围捕机器人和目标机器人速度比的临界值,给出了该临界值的计算公式.设计了当围捕机器人的速度小于目标机器人的速度时多围捕机器人的伏击围捕方案:即先将目标机器人驱入最佳围捕区,然后再实施智能围捕策略完成围捕任务.采用Matlab的仿真结果验证了临界条件的正确性以及伏击围捕方案的有效性.     

抗生素荧光光谱法检测研究

利用荧光光谱法对水中四环素类抗生素(盐酸金霉素)、喹诺酮类抗生素(盐酸左氧氟沙星)的残留进行了检测。探讨抗生素光谱特征峰强度与浓度之间的关系,建立了含量检测模型函数,并利用回收率和相对误差对模型函数进行分析评价。结果表明:在0～27.5μg/mL范围内的盐酸金霉素和在0～1.5μg/mL范围内的盐酸左氧氟沙星模型相关系数都超过0.99,相对误差均小于2%,回收率均在96%～102%内。证明基于荧光光谱所构建的检测模型能够实现水中抗生素的检测,并具有很好的有效性和稳定性。     

新型旋转挤出流变仪

聚合物加工是决定塑料制品最终结构性能的中心环节,其重要的理论基础是聚合物流变学,研究聚合物流变行为的关键仪器是流变仪.但现有流变仪大多基于简化的流动模型,与实际复杂加工条件不符,难有效揭示聚合物在复杂应力场/温度场作用下的流变行为.我们基于前期发明的聚合物管旋转挤出加工技术和装备,研制了新型旋转挤出流变仪,可实现挤出/旋转的不同组合和管内外壁双冷,实施和调控旋转挤出中多种运动模式和应力场及温度场,实时检测挤出/旋转速度、应力、温度场,显示记录有关数据,既可用于研究实际加工复杂条件下聚合物加工流变行为,也可用于制备高性能多功能聚合物微导管.本文综述了新型旋转挤出流变仪的结构特点和原理及其在流变测试与聚合物微导管制备方面的应用.     

基于粒子群算法的牵引逆变器多目标优化控制策略

为解决中点钳位型三电平牵引逆变器存在的中点电位不平衡以及由此而引起的输出电流谐波无法同时得到有效控制问题,提出了一种基于粒子群算法的牵引逆变器多目标优化控制策略。首先建立谐波抑制和中点电位平衡控制变量的数学模型;然后以输出电流谐波总畸变率最小为目标,以中点电位波动幅值尽可能小为约束条件,采用罚函数法构建了多目标优化模型。通过粒子群算法进行优化求解,实现在有效抑制输出电流谐波的同时最大程度降低中点电位波动幅值。仿真和实验结果验证了所提多目标优化控制策略的有效性。     

利用非手性-手性色谱-预测多反应监测法分析中药前胡化学成分

前胡等中药不仅化学成分组成复杂,而且常含有大量对映异构体,且对映异构体之间的含量常存在差异。本研究以中药前胡为例,建立了非手性-手性色谱-预测多反应监测法(Achiral-chiral LC-predictive MRM),实现了化学成分的化学选择性和立体选择性分析。非手性-手性色谱直接耦联系统结合了RP-C₁₈色谱柱的高效分离能力以及手性色谱柱的立体选择性分离优势,有效避免了中心切割非手性-手性二维液相构造复杂、精密度差等缺陷。采用小内径核壳型RP-C₁₈色谱柱作为前端化学分离柱,实现了结构类似香豆素的高效化学选择性分离;通过在手性柱前引入稀释泵,优化适用于手性选择性分离的洗脱程序;采用反相大内径AD-RH手性色谱柱,实现了对映异构体的手性拆分。采用预测多反应监测模式实现化学成分的高灵敏度检出,并利用增强子离子扫描模式采集各色谱峰的二级质谱,进行结构确证。从前胡中鉴定出61种化学成分,其中包括11对对映异构体。Achiral-chiral LC-predictive MRM为含有对映异构体的中药及其它复杂样品的深入定性和定量分析提供了可靠的...     

基于高光谱成像的核桃仁品质检测与分类方法

采用光谱与图像相结合,实现了核桃仁蛋白质和脂肪含量预测及基于完整度和色泽的核桃仁外观品质分级。选用新疆"温185"核桃仁,采集了862.9～1704.02 nm和382.19～1026.66 nm范围高光谱图像。采用多元散射校正(MSE)和标准正态化(SNV)方法进行预处理后,通过竞争性自适应重加权采样算法与相关系数法,对核桃仁样品的蛋白质含量、脂肪含量、总色差3个参数进行了特征波段筛选。通过偏最小二乘回归(PLSR)算法建立了全光谱波段与特征光谱波段的蛋白质和脂肪含量预测模型,与全光谱波段相比,蛋白质含量特征波段预测模型的验证集决定系数(R²)由0.66增长到0.91,均方根误差(RMSEP)由1.37%下降到0.78%;脂肪含量特征波段预测模型的验证集R²由0.83增长到0.93, RMSEP由0.98%下降到0.47%。在外观品质方面,采用全光谱波段、RGB光谱波段、总色差特征光谱波段为输入,采用决策树、K近邻和支持向量机算法建立了核桃仁外观品质分类模型。通过对比发现,采用总色差特征波段建模,可大幅减低冗余信息的干扰,同时分类准确率也高...     

不同品种鸡蛋贮期S-卵白蛋白含量分析及其可见/近红外光谱无损检测模型研究

利用可见/近红外光纤光谱采集罗曼粉壳和海蓝褐壳两个品种的鸡蛋在349-1000 nm的透射光谱,对270枚鸡蛋的天然卵白蛋白的S-型空间构象异构体(S-卵白蛋白, S-ovalbumin, S-ova)含量进行了定量分析,实现了不同品种鸡蛋中S-卵白蛋白含量的快速无损检测。通过比较贮期不同品种鸡蛋的平均光谱发现,两个品种鸡蛋的光谱吸收峰位置相同,仅可见光范围内的光谱吸收能量值有所不同。通过标准正态变量校正(SNV)对原始光谱进行预处理,并利用无信息变量消除算法(UVE)从500～950 nm的全光谱中提取了67个特征波长,建立的偏最小二乘(PLS)回归模型可以很好地预测不同品种的S-卵白蛋白含量。为了更进一步消除特征波长之间的多重共线性,利用逐步回归(Stepwise regression)算法对特征波长进行二次筛选,最终筛选出了16个特征波长,建立多元回归模型,其校正集的决定系数(R²)为0.9511,均方根误差(RMSE)为0.0478,预测集的R²为0.8380, RMSE为0.1116,预测集相对分析误差(RPD)为2.2620。此模...     

基于实测数据的挖掘机工作装置疲劳寿命评估

针对挖掘机工作装置疲劳评估中真实载荷难以获取的问题,本研究提出一种多工况实测载荷驱动和刚柔耦合模型相结合的疲劳寿命评估方法.以挖掘机工作装置为研究对象,利用压力和位移传感器分别测得其在不同工况下的油缸压力和伸缩量,建立力学平衡方程计算出斗尖载荷.以斗尖实际载荷数据作为驱动,在ADAMS中进行刚柔耦合虚拟样机仿真,得到工...     

基于自适应谱段分组的超光谱图像压缩算法

针对庞大的超光谱数据与有限的卫星信道容量间存在的巨大矛盾,提出了一种新的基于自适应谱段分组的超光谱图像压缩算法.为了充分挖掘图像的谱间相关性,运用该算法对超光谱图像进行了预处理,通过谱段的自适应分组和预测参考帧的选取提高了压缩算法的编码性能,并结合谱间预测和位平面编码分别消除了超光谱图像的谱间和空间冗余.实验结果表明:与传统方法相比,在保证图像质量和较低计算复杂度的前提下,其压缩编码的平均峰值信噪比提高了约2.0～4.5 dB.