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碳元素是决定合金钢性能的重要元素之一。为了提高低碳合金钢中碳元素的检测灵敏度,在氩气氛围中利用共线双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS)合金钢样品中的碳元素进行了检测。首先,使用高速相机采集双脉冲实验条件下的等离子体图像,研究等离子体形貌随脉冲间隔时间变化的演化规律,结合双脉冲条件下获得的光谱信息,确立碳元素的最佳脉冲间隔时间为1 900 ns。其次,研究了氩气吹扫条件和氩气气室条件对碳元素光谱信号强度的影响。氩气气室能够有效屏蔽空气中二氧化碳的影响,从而提高合金钢中碳元素分析的准确性。最后,采用内标法对合金钢样品中的碳元素进行定量分析。与单脉冲得到的结果相比,双脉冲实验条件下,碳元素定标曲线的R2由0.983提升至0.991,检测限由206 μg·g-1提高至110 μg·g-1,共线DP-LIBS技术使合金钢中碳元素检测限提高了1.87倍。恰当的脉冲间隔时间能够有效的提高共线DP-LIBS光谱特性和设备的检测灵敏度,同时双脉冲的二次激发效果可以进一步有效的减弱实验条件波动带来的影响,使定标模型具有更好的线性相关性。 相似文献
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为了实现目标被遮挡条件下的自动预测跟踪,研究了跟踪机动目标过程中的自适应卡尔曼预测算法,建立了目标遮挡预测跟踪测试系统;首先,根据算法推导了导引头方位角位置预测方法,接着,测试对比了自适应预测算法采样周期对预测精度的影响,最后,设计多种不同的目标运动形式,并通过转台实现,测试自适应算法在典型测试条件下的有效性和准确程度;实验结果表明:目标被遮挡时,预测角增量指令相比图像角增量跟踪指令降低67%;仅需要导引头框架的角位置数据,无须脱靶量数据和弹目距离,满足遮挡条件下目标预测跟踪的功能要求。 相似文献
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猪肉内部结构成分复杂,各部位的成分相似,分辨较为困难。结合激光诱导击穿光谱技术,通过光谱分析的方式提高分类精度。以5种不同部位的长白山黑猪肉（里脊肉、梅花肉、后腿肉、前腿肉、五花肉）作为待测样品,通过冷藏、切片等预处理方法,探究激光诱导击穿光谱技术鉴别猪肉脂肪与肌肉及其不同部位的可行性。首先通过采集猪肉脂肪样品与肌肉样品的LIBS谱线信息发现,猪肉中Mg,K,Fe,Cu,Ca和Na等元素较为丰富,并在脂肪样品光谱中发现C-N键,与肌肉样品LIBS谱线信息相比,脂肪样品受其内部水分、有机质成分影响致使其谱线信息背景和噪声信号干扰较大,二者谱线信息存在一定差异,说明LIBS可对脂肪组织与肌肉组织进行鉴别。通过对目标元素Ca,Na,Mg,K和Al其LIBS特征谱线强度进行检测,计算Mg/Ca,Al/Ca,Na/Ca和K/Ca比值,发现与Al/Ca和Mg/Ca相比,Na/Ca和K/Ca各部位元素比值分布差异明显,在此基础上,根据Na/Ca和K/Ca比值,计算猪肉各部位元素分布决策阈值[（1-α）=90%]。发现与Al/Ca和Mg/Ca比值相比,Na/Ca和K/Ca更能明显的反应出各部位元素分布的不同。其比值分布阈值基本可对猪肉各部位进行区分。以前腿肉与后腿肉为例,前腿肉Na/Ca和K/Ca比值分别分布在1.29～1.58和0.31～0.42,后腿肉Na/Ca和K/Ca比值分别分布在0.98～1.18和0.15～0.23。其元素比值分布无明显重叠。最后,为提高LIBS技术对猪肉不同组织分类的可靠性,将光谱元素强度比值数据与主成分分析法相结合,基本可以实现对猪肉各部位的分类,说明元素特征谱线强度比值在对猪肉各部位分类时具有一定的预测精度。该工作证明,使用激光诱导击穿光谱技术对猪肉进行分类识别等定性分析时具有一定可行性,有望适用于其他生物组织检测分析。 相似文献
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在合金钢众多成分中碳(C)属于微量非金属元素,其含量决定了合金钢的主要力学性能,准确、实时掌握C元素的含量,对合金钢的生产及分类起到关键作用。双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS)是一种可用于在线快速分析合金钢中元素的有效手段,不仅具有实时、样品预处理简单等优点,还能够增强物质的烧蚀度和信号强度,从而提高LIBS技术的检测灵敏度。为了减小基体效应影响,进一步提高LIBS技术对合金钢中微量C元素定量分析的精确性,采用多元素多谱线的修正方法,通过DP-LIBS结合反向传播人工神经网络(BP-ANN),建立多变量GA-BP-ANN定标法。首先在氩气环境对合金钢样品进行DP-LIBS采集,目标C元素选择了谱线强度变化能够体现其含量变化的C 193.09 nm处的原子谱线,同时选取共存元素Fe,Cr,Mn和Si对应的特征谱线,以提供更多的光谱信息,提高C元素定量分析的准确度,共选择15条特征分析谱线,其中Fe元素含量丰富且相对稳定,作为内标元素引入以减小谱线波动;之后通过遗传算法(GA)寻优,对C/Fe,Cr/Fe,Mn/Fe和Si/Fe的谱线强度比进行优化选择;最后将GA选择的多谱线强度比作为BP-ANN网络的输入,输出为目标C元素浓度值,建立多变量GA-BP-ANN定标方法。为比较该方法预测结果的精确性,同时建立传统定标曲线法与以C/Fe为输入的单变量BP-ANN定标方法。利用标准合金钢样品,通过留一法交叉预测C元素含量值,与内标法和单变量BP-ANN定标方法相比,预测样品的平均相对误差分别由14.78%和14.75%减小到8.29%,预测值与真实值之间的决定系数R2分别由0.967 4和0.974 4提升至0.989 3。结果说明了多变量GA-BP-ANN定标法预测的C元素含量更接近于真实含量,证明了该方法用于LIBS检测合金钢中C元素含量的可行性。 相似文献
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为了解决LIBS技术应用于冶金过程成分分析时,温度变化导致测量精度低,重复性差的问题,就温度变化对等离子体的影响进行研究.以Al元素为研究对象,对比分析不同温度下的光谱强度、等离子体电子温度和电子密度,总结了温度上升和下降时光谱强度和等离子体特征参数的变化规律.结果表明,Al元素特征谱线强度随温度上升呈增大趋势,在70... 相似文献
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自由定标激光诱导击穿光谱(Calibration-Free LIBS,CF-LIBS)技术是定量分析行业发展的主要趋势之一。该技术可直接基于局部热力学平衡等离子体模型,通过LIBS光谱数据和谱线参数计算出等离子体参数和各元素含量。且无需使用标准样品建立定标曲线,该技术不受基体效应的影响,非常适合实时、在线和多元素同时分析。但由光学厚而引起的自吸收效应是影响定量分析的重要因素。通过对比实验光谱数据与黑体辐射强度,研究等离子体温度,提高光学系统收集效率,抑制自吸收效应对CF-LIBS定量结果的影响。经过黑体辐射校正后,基体元素Fe的测定含量从88.700%提升到94.575%,相对误差(RE)从8.072%降低到1.984%。微量元素Cr、Mo和V的测定含量分别从0.635%、0.096%和0.023%降低至0.698%、0.143%和0.022%,相对误差(RE)从13.723%、45.455%和21.053%降低至5.163%、18.75%和15.789%。整体的平均绝对误差(MAE)从1.994%降低至0.497%。玻尔兹曼图拟合回归曲线有了更高的线性度。拟合系数R2 相似文献
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