为改善熔覆层显微组织结构，强化42CrMo表面性能，基于42CrMo基材多道熔覆H13-TiC复合粉末，采用数值模拟与熔覆试验相结合的方式，探究不同熔覆功率下的温度对熔覆层显微组织和显微硬度的影响机理。基于材料性能的温变性构建激光熔覆模型，分析功率对熔覆层表面温度场以及残余应力场的影响机制。针对实验获得的H13-TiC复合熔覆层，采用扫描电镜分析其显微结构以及元素分布，研究TiC颗粒的形态分布与显微硬度之间的关系。结果表明：激光功率在2000 W增大至2850 W的过程中，第三条轨道熔覆状态下的温度峰值提升34.4%，2850 W时高达3471.53 ℃；轨道表面的残余应力呈现中间大两头小的分布规律。熔覆层内部TiC细小颗粒的数量随温度升高而逐渐增加，功率为2850 W时，TiC细小颗粒弥散较为均匀，TiC聚集区以外区域的显微硬度提升33%~50%。通过分析功率增大过程中轨道间温度场和残余应力场的变化规律，改善和提升了熔覆层显微组织结构和显微硬度，为激光熔覆技术在截齿材质42CrMo的应用方面提供了理论依据。

石粉岩性和表面积对聚羧酸减水剂吸附行为的影响是决定减水剂在机制砂混凝土中分散性能的关键因子。基于增强石粉界面减水剂吸附、改善浆体流动性的基本思路, 对比研究了常规聚羧酸减水剂和引入磷酸基的减水剂对水泥-微斜长石粉浆体流变行为的影响。引入磷酸基可以提高减水剂在微斜长石粉表面的吸附, 改善混合体系的堆积密实度, 同时增加固体颗粒表面平均间距, 提高了减水剂在水泥-微斜长石粉浆体中的分散性能, 有效降低了浆体表观粘度。体系中微斜长石粉含量增加, 含磷酸基减水剂相比仅含羧基的减水剂性能更优异。

激光器受到诸如热波动和机械振动等低频因素扰动时会发生激光波长漂移和光强波动,进而会影响系统的测量精度。使用波长为2.73 μm的分布式反馈(DFB)激光器作为探测光源,搭建一套基于中空波导光纤的CO₂气体传感系统,该系统采用CO₂的三次谐波吸收信号(3f)来实现激光器的稳频,再利用谐波信号来反演CO₂的浓度。实验中对标准CO₂气体进行长时间测量,分别利用二次谐波(2f)、稳频条件下的二次谐波(2f-lock)、二次谐波比一次谐波(2f/1f)、稳频条件下二次谐波比一次谐波(2f/1f-lock)4种测量方法对系统进行分析。2f-lock条件下得到的系统测量精度为0.001255,比2f条件下的提高了2.4倍;2f/1f-lock条件下得到的系统测量精度为0.00138,比2f/1f条件下的提高了2.34倍。2f/1f-lock方法得到的系统稳定时间最长,为210 s,探测极限最低,为4.24×10 ^-5。综合分析,2f/1f-lock是4种方法中最优的。在2f/1f-lock条件下,对测得的数据进行Kalman滤波,得到滤波后系统的测量精度为0.0002786,相较于未滤波前提高了4.95倍。

航空高光谱的大气校正是进行高光谱定量反演的基础, 但通过空地同步对比分析航空高光谱大气校正的研究较少, 论文主要研究了Hyspex高光谱遥感数据不同的大气校正方法。 在现有的几种大气校正方法的基础上, 提出了一种大气校正的新方法: 首先, 采用果蝇-鲍威尔优化算法反演光谱的性能参数(中心波长和半波高度的偏移量), 对光谱重定标。 然后在光谱重定标的基础上, 采用MODTRAN模型对Hyspex高光谱数据进行大气校正, 得到地表反射率数据。 利用同步采集的五种典型地物的地面实测ASD数据将提出的新方法与现有的几种大气校正方法(快速大气校正、 经验线性法大气校正、 基于6S模型的大气校正、 基于FLAASH模型的大气校正、 基于MODTRAN模型的大气校正)的大气校正结果进行对比分析, 并采用决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)来比较各种大气校正方法的精度。 结果表明: 提出的果蝇-鲍威尔优化MODTRAN模型的大气校正结果最好, 决定系数在80%以上, 均方根误差在15%以内; 基于MODTRAN模型、 FLAASH模型、 6S模型的方法的校正结果稍次于本文提出的新方法, 结果比较稳定, 决定系数在70%以上, 均方根误差在20%左右; 快速大气校正与经验线性法的校正结果不稳定。 可以得出结论: 本文提出的果蝇-鲍威尔优化算法有效可行, 可以精确的反演出中心波长和半波高度的偏移量, 其大气校正的精度优于现有的多种大气校正方法。

针对大规模多输入多输出系统的各小区复用相同导频序列进行信道估计存在严重导频污染的问题，提出了一种改进的信道估计算法用以减轻导频污染。该方法用随机导频序列替代各小区复用的相同导频序列用于信道估计，由于随机导频具有独立不相关的特性，因而用于信道估计时具有使信道状态信息获取更加准确、导频污染很小的优点。对信道估计均方误差的性能进行了仿真，仿真结果表明，改进的算法可以较明显地减轻导频污染对信道估计的影响。

牛奶蛋白质的分析和监测是奶制品行业中不可或缺的环节利用可见光/近红外反射光谱(350～2 500 nm)进行纯牛奶中真蛋白质含量的快速定量反演。 分别通过ASD地物光谱仪和CEM真蛋白质测定仪采集牛奶样本的反射光谱数据以及蛋白质含量数据, 对比分析不同的光谱预处理方法和波段筛选方法, 得到特征波段, 最后利用主成分回归(PCR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立牛奶反射光谱和蛋白质含量之间的定量校正模型, 并对其预测能力进行比较, 从而确定最优的牛奶中真蛋白质含量反演模型。 实验结果证明: (1)比较不同光谱预处理方法, 发现多元散射校正与二阶微分联合使用效果较好; (2)相对于全光谱建模, 适当的特征变量优选有助于提高建模精度, 缩短建模时间; (3)PCR的验证集决定系数R2P为0.952 2, 验证集均方根误差RMSEP为0.048 7, 而LS-SVM的R2P为0.958 0, RMSEP为0.048 2, 其预测精度要优于PCR。 研究表明, 可见光/近红外高光谱反射率数据可以为牛奶真蛋白质含量的检测提供一种快速、 无损的新方法。

采用薄层色谱（TLC）法使复杂的清热类中药基质与四种掺伪成分即氨基比林、吲哚美辛、萘普生及布洛芬完成简单的分离,继而利用优选的银溶胶为增强基底对分离出的微量物质进行表面增强拉曼光谱（SERS）检测,并确定各物质最低检测限（信噪比等于3）:氨基比林0.02 mg/mL、吲哚美辛0.2 mg/mL、萘普生0.1 mg/mL及布洛芬0.02 mg/mL。该方法具有快速、简便、灵敏、专属性好等优势,实现了清热类中成药的快速检测,可进一步推广于其他类中成药中掺伪物质的测定。

以矿区复垦农田土壤为研究对象, 利用实验室获取的土壤重金属元素砷(As)、 锌(Zn)、 铜(Cu)、 铬(Cr)和铅(Pb)的含量与土壤可见近红外高光谱数据建立重金属元素含量的定量估算模型。 为了保证模型预测的精度和稳定性, 首先, 对原始光谱数据进行平滑处理, 并进行光谱变换, 即: 一阶导数, 标准正态变量变换及连续统去除变换;然后, 通过相关性分析提取不同变换光谱的特征波段;最后, 将最小二乘支持向量机与传统的多元线性回归和偏最小二乘回归方法的结果相比较。 研究表明: (1)以不同变换光谱数据建立反演模型均有较好的稳定性并达到一定精度, 其中以最小二乘支持向量机方法优于偏最小二乘回归优于多元线性回归模型(除少数几个情况外);(2)从不同光谱变换数据中提取的光谱特征对反演模型结果有一定影响, 其中以连续统去除和标准正态变量变换建模结果较好, 一阶导数变换稍差。 因此, 利用高光谱遥感技术来定量估算土壤重金属含量是可行的, 而且, 必要的光谱预处理对提高估算模型的精度很有帮助。