中国激光, 2020, 47 (8): 0811001, 网络出版: 2020-08-17   

激光诱导击穿光谱中分析谱线的自适应选择方法 下载: 845次

Adaptive Selection Method for Analytical Lines in Laser-Induced Breakdown Spectra
作者单位
南京航空航天大学机电学院, 江苏 南京 210001
图 & 表

图 1. PSO-GA算法流程图

Fig. 1. Flowchart of PSO-GA algorithm

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图 2. LIBS实验系统原理图

Fig. 2. Schematic diagram of LIBS experimental system

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图 3. 铝合金光谱图

Fig. 3. Spectrum of aluminum alloy

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图 4. 基于最优分析谱线的定标曲线。(a) Mg;(b) Mn;(c) Si;(d) Fe

Fig. 4. Calibration curves based on optimal spectral lines. (a) Mg; (b) Mn; (c) Si; (d) Fe

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图 5. 最优谱线与其他谱线的适应度值对比。(a) Mn;(b) Si

Fig. 5. Comparison of fitness values between the optimal line and other spectral lines. (a) Mn; (b) Si

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图 6. 最优谱线与其他谱线的拟合优度对比。(a) Mn;(b) Si

Fig. 6. Comparison of goodness of fit between the optimal line and other spectral lines. (a) Mn; (b) Si

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图 7. 不同方法的进化结果

Fig. 7. Evolutionary graphs of different methods

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表 1铝合金标样中主要非铝元素含量

Table1. Content of main non-Al elements in different standard samples of aluminum alloy%

Standard sampleSiFeMnMg
30030.1350.3841.0700.013
50520.1200.1500.0062.56
50830.0440.0860.6174.22
59620.5870.3920.4173.41
60610.6400.5460.0941.00
6063a0.3900.1350.00360.825
6063b0.4190.1870.0550.540

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表 2由PSO-GA得到的各元素最优特征谱线

Table2. Results of optimal characteristic lines optimized by PSO-GA

Analytical elementGeneration numberAnalytical lines /nmReference lines /nmFGR2
Mg38277.986236.8700.5030.991
Mn31259.365265.2490.6360.987
Si25288.158396.1711.0290.936
Fe43274.627396.1710.7450.972

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表 3不同方法的优化结果对比

Table3. Comparison of optimization results calculated by different methods

MethodGenerationnumberConvergencetime /sFG
PSO3618.70.721
GA5431.50.636
PSO-GA3121.40.636

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潘立剑, 陈蔚芳, 崔榕芳, 李苗苗. 激光诱导击穿光谱中分析谱线的自适应选择方法[J]. 中国激光, 2020, 47(8): 0811001. Pan Lijian, Chen Weifang, Cui Rongfang, Li Miaomiao. Adaptive Selection Method for Analytical Lines in Laser-Induced Breakdown Spectra[J]. Chinese Journal of Lasers, 2020, 47(8): 0811001.

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