摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
1 绪论 | 第11-23页 |
1.1 单基发射药 | 第11-13页 |
1.1.1 单基发射药简介 | 第11页 |
1.1.2 单基发射药的基本特性 | 第11-12页 |
1.1.3 单基发射药的工艺流程 | 第12-13页 |
1.2 单基发射药的主要组成以及各成分性质 | 第13-18页 |
1.2.1 硝化棉 | 第13-15页 |
1.2.2 溶剂 | 第15-16页 |
1.2.3 安定剂 | 第16页 |
1.2.4 钝感剂 | 第16-17页 |
1.2.5 光泽剂 | 第17页 |
1.2.6 增孔剂 | 第17页 |
1.2.7 消焰剂和降温剂 | 第17-18页 |
1.3 单基发射药传统湿化学方法检测及其弊端 | 第18-19页 |
1.3.1 单基发射药组分含量的传统检测方法 | 第18页 |
1.3.2 传统人工离线检测方法的弊端和在线检测的必要性 | 第18-19页 |
1.4 近红外光谱技术在各领域的应用 | 第19-21页 |
1.4.1 石油化工 | 第19页 |
1.4.2 农业 | 第19-20页 |
1.4.3 医药 | 第20页 |
1.4.4 食品加工 | 第20页 |
1.4.5 含能材料 | 第20-21页 |
1.5 本文具体研究的背景和思路 | 第21-23页 |
1.5.1 具体的研究背景 | 第21页 |
1.5.2 研究的内容和思路 | 第21-23页 |
2 近红外光谱分析技术简介 | 第23-31页 |
2.1 近红外光谱技术发展 | 第23页 |
2.2 近红外光谱原理 | 第23-24页 |
2.3 近红外光谱的特征 | 第24-25页 |
2.4 近红外光谱分析技术优点和缺点 | 第25-26页 |
2.5 化学计量学算法与模型的建立 | 第26-31页 |
2.5.1 引言 | 第26页 |
2.5.2 光谱预处理方法 | 第26-27页 |
2.5.3 定量建模方法 | 第27-28页 |
2.5.4 模型的评价方法 | 第28-31页 |
3 驱水棉组分含量的快速检测 | 第31-45页 |
3.1 实验仪器和原料 | 第32页 |
3.2 样本配制 | 第32页 |
3.3 光谱采集 | 第32-33页 |
3.4 驱水棉组分定量模型的建立与评价 | 第33-43页 |
3.4.1 驱水棉光谱预处理 | 第33-34页 |
3.4.2 建模区间的选择与分析 | 第34-36页 |
3.4.3 驱水棉各组分含量校正模型的建立 | 第36-40页 |
3.4.4 预测集样本预测结果 | 第40-43页 |
3.4.5 预测模型的重复性验证 | 第43页 |
3.5 本章小结 | 第43-45页 |
4 安定剂含量的快速检测 | 第45-59页 |
4.1 实验仪器和原料 | 第45-46页 |
4.2 样本配制 | 第46页 |
4.3 近红外光谱采集 | 第46-47页 |
4.4 安定剂含量定量模型的建立与评价 | 第47-57页 |
4.4.1 光谱预处理选择 | 第47-49页 |
4.4.2 各模型特征光谱区间的选择 | 第49-51页 |
4.4.3 二苯胺和二号中定剂校正模型的建立 | 第51-53页 |
4.4.4 预测集样本预测结果 | 第53-55页 |
4.4.5 预测模型的重复性验证 | 第55页 |
4.4.6 温度对校正模型预测的影响 | 第55-57页 |
4.5 本章小结 | 第57-59页 |
5 樟脑含量的快速检测 | 第59-68页 |
5.1 实验仪器和原料 | 第59-60页 |
5.2 样本配制 | 第60-61页 |
5.3 近红外光谱采集 | 第61页 |
5.4 樟脑含量定量模型的建立与评价 | 第61-66页 |
5.4.1 光谱的预处理方法选择 | 第61-62页 |
5.4.2 光谱区间的选择 | 第62-64页 |
5.4.3 樟脑含量校正模型的建立 | 第64-65页 |
5.4.4 预测集样本预测结果 | 第65-66页 |
5.4.5 预测模型的重复性验证 | 第66页 |
5.5 本章小结 | 第66-68页 |
6 全文总结、主要创新点及展望 | 第68-70页 |
6.1 全文总结 | 第68-69页 |
6.2 全文主要创新点 | 第69页 |
6.3 下一步工作的建议 | 第69-70页 |
致谢 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-78页 |
附录 | 第78页 |