| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 1 引言 | 第13-15页 |
| 2 绪论 | 第15-38页 |
| 2.1 课题的提出与意义 | 第15-17页 |
| 2.1.1 课题的提出 | 第15-16页 |
| 2.1.2 课题的意义 | 第16-17页 |
| 2.2 激光诱导击穿光谱简介 | 第17-26页 |
| 2.2.1 激光诱导击穿光谱原理 | 第17-18页 |
| 2.2.2 激光诱导击穿光谱发展历程 | 第18-19页 |
| 2.2.3 激光诱导击穿光谱系统设备 | 第19-23页 |
| 2.2.4 激光诱导等离子体形成机制及体系状态 | 第23-24页 |
| 2.2.5 激光诱导等离子体辐射机制和自吸收理论 | 第24-26页 |
| 2.3 LIBS定量分析方法 | 第26-28页 |
| 2.3.1 定标定量分析方法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 CF-LIBS定量分析方法 | 第27-28页 |
| 2.4 LIBS技术国内外研究现状 | 第28-34页 |
| 2.4.1 LIBS矿冶领域研究现状 | 第28-30页 |
| 2.4.2 LIBS多元素光谱干扰方面研究现状 | 第30-32页 |
| 2.4.3 高温环境下成分检测研究现状 | 第32-33页 |
| 2.4.4 CF-LIBS定量分析方法研究现状 | 第33-34页 |
| 2.5 论文的研究内容和章节安排 | 第34-38页 |
| 2.5.1 论文的研究内容 | 第34-36页 |
| 2.5.2 课题各章节安排 | 第36-38页 |
| 3 LIBS实验系统设计与实验参数优化 | 第38-59页 |
| 3.1 LIBS实验系统及样品 | 第38-41页 |
| 3.2 实验参数的常规评价指标 | 第41-42页 |
| 3.3 实验参数的单因素影响规律研究 | 第42-52页 |
| 3.3.1 合金钢标样中实验参数的单因素影响规律研究 | 第42-46页 |
| 3.3.2 钒渣标样中实验参数的单因素影响规律研究 | 第46-50页 |
| 3.3.3 基于MLIS评价指标的实验参数优化 | 第50-52页 |
| 3.4 实验参数的多因素影响规律研究 | 第52-57页 |
| 3.4.1 二次回归正交方法的基本原理 | 第52-55页 |
| 3.4.2 基于二次回归正交设计的二因素优化 | 第55-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 4 基于选择性集成的多元素LIBS定量分析方法 | 第59-84页 |
| 4.1 选择性集成学习的基本思想 | 第59-60页 |
| 4.2 SE-LIBS方法基本原理 | 第60-65页 |
| 4.2.1 SE-LIBS方法中的关键问题 | 第61-63页 |
| 4.2.2 SE-LIBS方法流程描述 | 第63-65页 |
| 4.3 实验数据采集 | 第65页 |
| 4.4 基于SE-LIBS方法的钒渣多元素定量分析结果与讨论 | 第65-75页 |
| 4.4.1 分析线自适应选择 | 第65-66页 |
| 4.4.2 备选干扰谱线的自适应选择 | 第66-68页 |
| 4.4.3 定量分析结果与讨论 | 第68-75页 |
| 4.5 基于SE-LIBS方法的球团矿多元素定量分析结果与讨论 | 第75-82页 |
| 4.5.1 分析线自适应选择 | 第76-77页 |
| 4.5.2 备选干扰谱线的自适应选择 | 第77-78页 |
| 4.5.3 定量分析结果与讨论 | 第78-82页 |
| 4.6 本章小结 | 第82-84页 |
| 5 基于改进TrAdaboost迁移学习的高温环境下LIBS定量分析方法 | 第84-101页 |
| 5.1 迁移学习方法的基本思想 | 第84-88页 |
| 5.1.1 基于实例的迁移学习方法 | 第86-88页 |
| 5.2 Tr-LIBS方法基本原理 | 第88-92页 |
| 5.2.1 Tr-LIBS方法中的关键问题 | 第88-90页 |
| 5.2.2 Tr-LIBS方法流程描述 | 第90-92页 |
| 5.3 实验数据采集 | 第92-93页 |
| 5.4 基于Tr-LIBS方法的合金钢定量分析结果与讨论 | 第93-100页 |
| 5.4.1 分析线的自适应选择 | 第94-95页 |
| 5.4.2 定量分析结果与讨论 | 第95-100页 |
| 5.5 本章小结 | 第100-101页 |
| 6 基于改进内标线自吸收校正和等离子体温度估计的CF-LIBS方法 | 第101-121页 |
| 6.1 传统CF-LIBS方法基本原理 | 第101-103页 |
| 6.2 SAPT-CF方法中的关键问题 | 第103-109页 |
| 6.2.1 内标线自动筛选流程 | 第103-104页 |
| 6.2.2 内标线及分析线自吸收校正 | 第104-108页 |
| 6.2.3 基于粒子群算法的等离子体温度优化估计 | 第108-109页 |
| 6.3 实验数据采集 | 第109页 |
| 6.4 基于SAPT-CF方法的合金钢定量分析结果与讨论 | 第109-119页 |
| 6.4.1 分析线的自动筛选 | 第110-112页 |
| 6.4.2 内标线的自动筛选 | 第112-115页 |
| 6.4.3 内标线和分析线的自吸收校正 | 第115-116页 |
| 6.4.4 等离子体温度的优化估计 | 第116-117页 |
| 6.4.5 样品中元素含量定量分析 | 第117-119页 |
| 6.5 本章小结 | 第119-121页 |
| 7 结论与展望 | 第121-125页 |
| 7.1 主要结论 | 第121-123页 |
| 7.2 创新点 | 第123-124页 |
| 7.3 未来研究展望 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-138页 |
| 作者简历及在学研究成果 | 第138-142页 |
| 学位论文数据集 | 第142页 |
