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基于LIBS钢水成分在线检测系统

摘要第4-5页
abstract第5页
引言第8-9页
第1章 绪论第9-12页
    1.1 课题来源第9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.3 课题研究的目的和意义第10页
    1.4 本文主要研究内容第10-12页
第2章 理论知识准备第12-23页
    2.1 激光诱导击穿技术(LIBS)第12-16页
        2.1.1 LIBS技术原理第12-13页
        2.1.2 等离子体的辐射机制第13-16页
        2.1.3 LIBS相关知识背景第16页
        2.1.4 LIBS发展方向第16页
    2.2 LIBS定量分析方法第16-18页
        2.2.1 传统强度定标法第16-17页
        2.2.2 多元素定标分析法第17页
        2.2.3 神经网络分析法第17-18页
    2.3 激光诱导击穿技术理论背景第18-22页
        2.3.1 等离子体产生过程第18-20页
        2.3.2 等离子体谱线知识第20-21页
        2.3.3 定量分析的相关知识第21-22页
    2.4 小结第22-23页
第3章 实验平台的构建第23-34页
    3.1 LIBS实验平台构造第23-30页
        3.1.1 激光系统第24-27页
        3.1.2 光学系统第27-28页
        3.1.3 保护与传动系统第28-30页
        3.1.4 数据分析系统第30页
    3.2 实验设备简介及操作事项第30-33页
        3.2.1 激光器的操作规章第30-31页
        3.2.2 激光器使用注意事项第31-32页
        3.2.3 中频炉的操作规章第32-33页
    3.3 实验方案第33页
    3.4 本章小结第33-34页
第4章 改进单子带重构算法钢液光谱预处理第34-44页
    4.1 光谱数据干扰处理第34-38页
    4.2 小波降噪过程第38-39页
    4.3 背景基线校正第39-41页
    4.4 异常谱线消除第41-43页
    4.5 小结第43-44页
第5章 基于遗传算法的LIBS钢液Mn元素定量分析优化第44-53页
    5.1 遗传算法原理第44-45页
    5.2 定量分析模型第45-46页
    5.3 钢液定量分析实验过程第46-49页
        5.3.1 主要评价指标第46-47页
        5.3.2 主成分分析法第47-49页
    5.4 基于遗传算法优化支持向量机定量分析第49-52页
        5.4.1 试验样品并提取数据第49-50页
        5.4.2 处理谱线并分析回归训练结果第50-52页
        5.4.3 实验结果分析第52页
    5.5 小结第52-53页
结论第53-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-59页
导师简介第59-60页
作者简介第60-61页
学位论文数据集第61页

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