温度是影响材料力学性能的重要因素之一,准确测量器件温度是认识材料在应力作用下其力学性能演变以及评估设备健康状态和寿命的重要方式。面向功率器件开关过程中焊接界面快速温变测量的需求,传统方法存在时间分辨能力不足、难以测量瞬...温度是影响材料力学性能的重要因素之一,准确测量器件温度是认识材料在应力作用下其力学性能演变以及评估设备健康状态和寿命的重要方式。面向功率器件开关过程中焊接界面快速温变测量的需求,传统方法存在时间分辨能力不足、难以测量瞬态温度的问题。文中基于激光诱导元素特征谱线强度与温度的密切相关性,提出了一种微秒量级时间分辨能力的表面温度测量方法,并建立了样品表面温度与光谱特性之间的定量关系。研究结果表明,物质表面温度提升导致激光诱导等离子体光谱强度和信噪比增强,且增强效果受到光谱采集延时和门宽影响。采用反向传播-人工神经网络(back propagation-artificial neural network,BP-ANN)和偏最小二乘(partial least squares,PLS)法对表面温度与光谱特性关系定量拟合并校准,拟合模型线性相关性拟合度指标均大于0.99。BP-ANN拟合模型的拟合偏差更小,其均方根误差(root mean squared error,RMSE)为2.582,正确率为98.3%。该方法为物体瞬态温度测量提供了一种有效手段,对功率器件焊接界面健康状态的评估给予了有力支撑。展开更多
精准评估土壤质量是保障育种质量先决条件之一,对评估种子品质和精准施肥具有指导意义。土壤成分含量是土壤质量评估的重要指标,光谱技术已经被证实可以快速、绿色地进行土壤成分检测。然而单一模态光谱技术难以满足种田多种土壤成分含...精准评估土壤质量是保障育种质量先决条件之一,对评估种子品质和精准施肥具有指导意义。土壤成分含量是土壤质量评估的重要指标,光谱技术已经被证实可以快速、绿色地进行土壤成分检测。然而单一模态光谱技术难以满足种田多种土壤成分含量检测的需求。故运用原子激光诱导击穿光谱(LIBS)和分子可见-近红外光谱(VIS-NIR)技术结合化学计量学方法,对宁夏润丰种业育种玉米田采集的288份土壤样本进行分析,建立金属元素和土壤有机质(SOM)含量的预测模型,并实现金属元素和SOM含量空间可视化分布。首先,利用共线双脉冲LIBS系统采集土壤样本的LIBS数据,利用air-PLS对光谱数据进行基线矫正以减少试验误差。选择的金属元素特征谱线查找于美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)的标准原子光谱数据库。基于国家标准土样的LIBS光谱与其金属元素含量真实值,建立4种金属元素(Na、K、Mg、Mn)的偏最小二乘回归模型(PLSR),其中Mn含量的预测效果最好,R_(p)^(2)达到0.813,RMSEP为0.155 g·kg^(-1)。另一方面,采集可见-近红外光谱数据后,利用SG卷积平滑(SGCS)、一阶导数变换、多元散射矫正(MSC)对光谱数据进行预处理,并分别建立SOM含量的PLSR预测模型对三种预处理方法进行评价,经MSC预处理后所建立的PLSR模型效果最好;随后利用蒙特卡洛交叉验证法(MCCV)剔除SOM含量异常样本。利用竞争自适应重加权采样法(CARS)和连续投影算法(SPA)选择特征波长,分别建立SOM含量的PLSR预测模型对两种算法进行评价;得出利用CARS算法选择的特征波长建立的预测模型性能有所提高。用CARS算法选择的特征波长与SOM含量真实值,分别建立PLSR和反向传播人工神经网络(BPNN)预测模型,其中PLSR模型的效果最好,R_(p)^(2)达到0.864,RMSEP为0.612 g·kg^(-1),RPD_(v)为2.733。最后,利用国家标准土样所建立的PLSR模型预测玉米种田四种金属元素含量,建立PLSR模型预测值和BPNN模型预测值的空间分布图。研究结果表明,LIBS技术和可见-近红外光谱定量分析技术可以对种田土壤金属元素和SOM含量检测,为土壤成分含量的检测和空间可视化分布提供了参考价值并对土壤科学合理地施肥具有指导意义。展开更多
文摘温度是影响材料力学性能的重要因素之一,准确测量器件温度是认识材料在应力作用下其力学性能演变以及评估设备健康状态和寿命的重要方式。面向功率器件开关过程中焊接界面快速温变测量的需求,传统方法存在时间分辨能力不足、难以测量瞬态温度的问题。文中基于激光诱导元素特征谱线强度与温度的密切相关性,提出了一种微秒量级时间分辨能力的表面温度测量方法,并建立了样品表面温度与光谱特性之间的定量关系。研究结果表明,物质表面温度提升导致激光诱导等离子体光谱强度和信噪比增强,且增强效果受到光谱采集延时和门宽影响。采用反向传播-人工神经网络(back propagation-artificial neural network,BP-ANN)和偏最小二乘(partial least squares,PLS)法对表面温度与光谱特性关系定量拟合并校准,拟合模型线性相关性拟合度指标均大于0.99。BP-ANN拟合模型的拟合偏差更小,其均方根误差(root mean squared error,RMSE)为2.582,正确率为98.3%。该方法为物体瞬态温度测量提供了一种有效手段,对功率器件焊接界面健康状态的评估给予了有力支撑。
文摘精准评估土壤质量是保障育种质量先决条件之一,对评估种子品质和精准施肥具有指导意义。土壤成分含量是土壤质量评估的重要指标,光谱技术已经被证实可以快速、绿色地进行土壤成分检测。然而单一模态光谱技术难以满足种田多种土壤成分含量检测的需求。故运用原子激光诱导击穿光谱(LIBS)和分子可见-近红外光谱(VIS-NIR)技术结合化学计量学方法,对宁夏润丰种业育种玉米田采集的288份土壤样本进行分析,建立金属元素和土壤有机质(SOM)含量的预测模型,并实现金属元素和SOM含量空间可视化分布。首先,利用共线双脉冲LIBS系统采集土壤样本的LIBS数据,利用air-PLS对光谱数据进行基线矫正以减少试验误差。选择的金属元素特征谱线查找于美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)的标准原子光谱数据库。基于国家标准土样的LIBS光谱与其金属元素含量真实值,建立4种金属元素(Na、K、Mg、Mn)的偏最小二乘回归模型(PLSR),其中Mn含量的预测效果最好,R_(p)^(2)达到0.813,RMSEP为0.155 g·kg^(-1)。另一方面,采集可见-近红外光谱数据后,利用SG卷积平滑(SGCS)、一阶导数变换、多元散射矫正(MSC)对光谱数据进行预处理,并分别建立SOM含量的PLSR预测模型对三种预处理方法进行评价,经MSC预处理后所建立的PLSR模型效果最好;随后利用蒙特卡洛交叉验证法(MCCV)剔除SOM含量异常样本。利用竞争自适应重加权采样法(CARS)和连续投影算法(SPA)选择特征波长,分别建立SOM含量的PLSR预测模型对两种算法进行评价;得出利用CARS算法选择的特征波长建立的预测模型性能有所提高。用CARS算法选择的特征波长与SOM含量真实值,分别建立PLSR和反向传播人工神经网络(BPNN)预测模型,其中PLSR模型的效果最好,R_(p)^(2)达到0.864,RMSEP为0.612 g·kg^(-1),RPD_(v)为2.733。最后,利用国家标准土样所建立的PLSR模型预测玉米种田四种金属元素含量,建立PLSR模型预测值和BPNN模型预测值的空间分布图。研究结果表明,LIBS技术和可见-近红外光谱定量分析技术可以对种田土壤金属元素和SOM含量检测,为土壤成分含量的检测和空间可视化分布提供了参考价值并对土壤科学合理地施肥具有指导意义。
