细菌总数是生鲜肉的最主要安全参数之一, 肉品的光学扩散特征反映其细菌总数。 对高光谱扩散数据利用不同的拟合算法处理与分析, 并比对生鲜猪肉细菌总数建模的相关性差异, 确定了用于最终建模的最佳扩散特征参数, 为后续的装置开发提供建模依据。 冰箱调至4 ℃恒温, 在里面放置63个分割好的猪肉样品, 每天间隔固定时间从里面随机取出4~5块样品, 获取猪肉表面的400~1 100 nm波长范围内高光谱散射图像, 从高光谱图像中提取猪肉的扩散光谱曲线, 利用Lorentz函数和Gompertz函数以及修正后的函数, 拟合处理与分析扩散数据, 拟合后的不同参数可以代表样品的特征光谱, 细菌总数的标准值用平板计数法获得, 然后单独用各单个参数、 多个参数结合的方式, 多元线性回归的统计方法, 与细菌总数分别建立模型。 实验结果表明, Lorentz三参数结合, Lorentz四参数结合, Gompertz四参数拟合的模型相关系数较高, 其校正集和预测集相关系数分别为093, 096, 096和090, 090, 092, 标准偏差分别为047, 044, 039和056, 046, 042, 其中, 相关性最好的是Gompertz四参数结合, 在装置的开发中可以优选相关性和稳定性最好的模型导入装置系统中。

对爆轰燃气准确有效地检测可以为探索爆轰形成机理以及提升爆轰发动机工作效率提供数据支撑。 提出了基于可调谐半导体激光吸收光谱技术结合双光路互相关算法的气液两相爆轰燃气速度、 温度和组份浓度同时在线测量方法, 针对口径80 mm无阀式脉冲爆轰发动机设计并搭建了双光路光学测试系统, 通过50 kHz高频扫描1 343 nm波段H2O吸收谱线完成对爆轰燃气速度、 温度及H2O气体浓度的在线诊断。 测试结果表明光学测试系统可以实现对瞬态爆轰过程燃气变化特征的细致分析, 单个爆轰过程持续时间为85 ms, 爆轰循环过程中爆轰波速度最高达到1 172 m·s-1, 爆轰燃气最高温度达到2 412 K, 爆轰燃气中H2O气体浓度维持在0～7%之间; 爆轰过程中出现了短暂的速度平台与温度平台。