基于多元回归的LIBS钢液成分定量分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 激光诱导击穿光谱技术 | 第12-16页 |
| 1.2.1 LIBS的原理 | 第12-14页 |
| 1.2.2 LIBS的特点 | 第14页 |
| 1.2.3 LIBS的现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 LIBS的发展方向 | 第15-16页 |
| 1.3 LIBS定量分析及其研究进展 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.1 技术路线 | 第17页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 LIBS实验与理论分析 | 第18-32页 |
| 2.1 LIBS实验系统 | 第18-22页 |
| 2.1.1 激光光源 | 第18-20页 |
| 2.1.2 分光系统 | 第20页 |
| 2.1.3 中频炉 | 第20-22页 |
| 2.1.4 LIBS实验方案 | 第22页 |
| 2.2 激光与钢液相互作用机制研究 | 第22-24页 |
| 2.2.1 样品的加热和气化 | 第23页 |
| 2.2.2 等离子体的产生 | 第23-24页 |
| 2.3 等离子体的谱线强度及影响因素 | 第24-27页 |
| 2.3.1 等离子的谱线强度 | 第24-26页 |
| 2.3.2 等离子体谱线强度的影响因素 | 第26-27页 |
| 2.4 基体效应对定量分析的影响 | 第27-28页 |
| 2.5 基于LIBS的定量分析的理论依据 | 第28-29页 |
| 2.6 数据分析与处理 | 第29-30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 多元回归定量分析方法研究 | 第32-49页 |
| 3.1 单变量定量分析法 | 第32-33页 |
| 3.2 多元线性定量分析法 | 第33-36页 |
| 3.2.1 多元线性回归模型 | 第33-35页 |
| 3.2.2 多元线性回归模型的基本假设 | 第35页 |
| 3.2.3 参数的最小二乘估计 | 第35-36页 |
| 3.3 多元二次非线性定量分析法 | 第36-39页 |
| 3.3.1 非线性回归理论分析 | 第36-37页 |
| 3.3.2 多元二次非线性定量分析模型 | 第37-39页 |
| 3.4 改进的多元二次非线性定量分析法 | 第39-40页 |
| 3.5 基于粒子群优化支持向量机定量分析法 | 第40-48页 |
| 3.5.1 支持向量机算法 | 第40-44页 |
| 3.5.2 SVM定量分析模型的建立 | 第44-45页 |
| 3.5.3 粒子群优化寻参原理 | 第45-47页 |
| 3.5.4 主成分分析法 | 第47-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 多元回归算法在钢液定量分析中的应用 | 第49-60页 |
| 4.1 钢液定量分析实验 | 第49-52页 |
| 4.1.1 实验参数及数据采集 | 第49-51页 |
| 4.1.2 定标谱线的选定 | 第51页 |
| 4.1.3 主要评价指标 | 第51-52页 |
| 4.2 多元回归定量分析实验结果 | 第52-58页 |
| 4.2.1 单变量定量分析 | 第52-53页 |
| 4.2.2 多元线性定量分析 | 第53-54页 |
| 4.2.3 多元二次非线性定量分析 | 第54-55页 |
| 4.2.4 改进的多元二次非线性定量分析 | 第55-56页 |
| 4.2.5 粒子群优化支持向量机定量分析 | 第56-58页 |
| 4.3 实验结果对比分析 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 导师简介 | 第66页 |
| 企业导师简介 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |
