基于弦振动测量金属细线的线密度

提出了一种测量金属细线线密度的新方法,并对测量原理、公式进行了较为详细的推导,将测量结果与标准值进行了比较.从测量结果可知,其相对误差较小,说明利用该方法测量细线的线密度确实可行.     

紫外可见偏振成像光谱仪的光谱定标与匹配方法

紫外可见偏振成像光谱仪中沃拉斯顿棱镜的色散效应会导致探测器同一空间通道的中心坐标发生偏移，影响目标信号探测精度。根据偏振解调算法，利用沃拉斯顿棱镜出射的两正交分量调制光谱(S光和P光)实现偏振信息解调时，还需要完成光谱匹配。针对这一问题，提出了一种光谱定标与匹配方法。首先利用平行光源标定了仪器视场角与空间维像元的对应关系，提取出各空间通道对应的像元坐标集合并确定了视场定标方程；在同一空间通道内，通过低压汞灯标准光源对波长与像元的对应关系进行标定，得出光谱定标方程；利用视场定标和光谱定标结果完成正交分量光谱的匹配；最后利用太阳光谱中Fraunhofer线的特征波长对定标结果进行了检验。结果表明：紫外可见偏振成像光谱仪正交分量的光谱吸收峰位具有较好的一致性，定标值和标准值的偏差在0.1 nm以内，这验证了定标结果的准确性。     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

紫色球杆菌视紫红质光谱特性的机器学习研究

近年来，机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程，其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下，将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合，基于序列-活性关系（innovative sequence-activity relationship，ISAR）算法，将蛋白质氨基酸序列数字化，用快速傅里叶变换（fast four transform，FFT）进行预处理，再进行偏最小二乘回归建模，可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质（gloeobacter violaceus rhodopsin，GR）的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模，获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R² 为0.944，均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理，其R² 虽也约为0.944，但E大于11.64，不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题，在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。     

变步长极点配置方法研究

为了克服常规特征结构极点配置方法的局限性,提出了一种变步长与含调谐因子的改进极点配置算法,减小系统控制力,并且易实现极点配置.该算法求得的增益矩阵始终为实数,依据作动器个数而采用的变步长方法适用性强,引入调谐因子使控制结果更佳.过程如下:首先,为了保证增益矩阵的实数,在配置极点的选择方面,在配置前2 r阶极点时,保持原极点的虚部不变改变实部;其次,为了获得较好的控制效果,在极点配置时,选择变步长;再次,为了进一步改善控制效果,在确定每步配置增益时,引入了调谐因子.最后,以5层建筑物为例,依据不同作动器作用步长下控制结果,并结合调谐因子对本文所提方法的有效性进行了分析.在多输入系统极点配置时,其步长选择0.2～0.5总长时控制效果较好,调谐因子的选取在优选区间内可以得到更好的控制效果.     

静止轨道星载差分吸收光谱仪CCD成像系统设计

静止轨道卫星差分吸收光谱仪采用摆扫成像方式对大气进行探测,针对其工作时CCD成像系统信噪比大于1 000、高速探测模式下探测周期小于10min、高分辨率模式下探测周期小于1h的要求,进行CCD成像系统设计.选取CCD47-20作为探测器,设计成像电路实现光谱图像信号的采集和上传.分析了帧叠加和像元合并对时间、空间分辨率的影响.结合帧转移CCD的特点设计了每个位置最后一帧读出时摆镜转动的成像方式,并合理设置了帧叠加数和像元合并数,达到优化成像周期的目的.1s曝光时间条件下,该CCD成像系统的高速、高分辨率模式探测周期分别为515s和3 315s,图像信噪比均大于1 000,污染物观测实验中未出现失帧或重复的现象.该CCD成像系统方案满足静止轨道星载差分吸收光谱仪的探测需求,为静止轨道环境监测仪器设计提供参考.     

温度对PS分子链荧光特性的影响研究

利用荧光光谱法研究了温度和浓度对聚苯乙烯(polystyrene,PS)荧光特性的影响。研究表明,PS在四氢呋喃溶液中有2个荧光发射波长:334、345 nm,并且荧光强度随着温度的升高而升高,原因可能是溶剂效应限制了PS分子链的运动,使分子间碰撞的几率减少。另外随着溶液浓度的增加,PS的荧光强度逐渐下降,其原因可能是当溶液处于较高浓度时,分子之间的相互作用增大,PS二聚体的形成导致发生荧光淬灭现象。     

人工自愈与动力机械振动故障靶向抑制

人工自愈是在故障机理和风险分析的基础上,通过仿生设计赋予机器自发作用的维持健康状态的能力,从而使机器储存、补充和调动自愈力以维持机体的健康状态。透平压缩机、发电机组和航空发动机等动力机械是工业和国防的心脏设备,一旦发生故障将导致事故和巨大损失,在运行中通过自监测、自诊断和主动控制来抑制故障的发生以实现自愈化,是机器向高级智能阶段发展研究中的一个重要方向。本文总结了北京化工大学诊断与自愈工程(DSE)研究中心在人工自愈与动力机械振动故障靶向抑制方面的主要研究工作及成果,并以转子轴系不平衡和压缩机转子失稳振动为例,证明了靶向抑制方法的有效性。以上成果可为自主开发具有自愈功能的智能动力机械提供科学依据。     

红外光谱法检验香烟过滤纤维的研究

目的建立一种灵敏、准确、无损的检验香烟过滤嘴的方法。方法利用傅立叶变换红外光谱仪,采用Smart Performer采样器,对120个不同品牌、同一品牌不同档次和同一品牌同一档次不同系列的香烟过滤嘴样本进行分析检验,并考查各种影响因素。结果依据红外光谱图中吸收峰的不同,可以将香烟过滤嘴样本加以区分。结论该检验方法不破坏检材,重现性好,可用于鉴定香烟物证。