| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 钢铁的传统检测方法 | 第12-13页 |
| 1.3 激光探针技术及其发展历程 | 第13-16页 |
| 1.4 钢铁的激光探针分析研究现状 | 第16-19页 |
| 1.5 几种统计学算法在激光探针分析中的应用现状 | 第19-23页 |
| 1.6 钢铁激光探针分析存在的问题及本文的解决思路 | 第23-24页 |
| 1.7 本文的课题来源、研究内容及意义 | 第24页 |
| 1.8 论文框架结构简介 | 第24-26页 |
| 2 实验装置、样品及统计学算法 | 第26-40页 |
| 2.1 实验装置 | 第26-32页 |
| 2.2 标准样品 | 第32-35页 |
| 2.3 统计学算法 | 第35-39页 |
| 2.4 小结 | 第39-40页 |
| 3 烧蚀坑对激光诱导等离子体及其光谱影响研究 | 第40-54页 |
| 3.1 实验装置与方法 | 第40-41页 |
| 3.2 烧蚀坑形貌随烧蚀脉冲数的变化规律 | 第41-44页 |
| 3.3 烧蚀坑对等离子体的影响 | 第44-48页 |
| 3.4 烧蚀坑对谱线强度的影响 | 第48-52页 |
| 3.5 谱线强度随烧蚀坑变深而变化的物理机制 | 第52-53页 |
| 3.6 小结 | 第53-54页 |
| 4 多谱线比值定量分析法研究 | 第54-66页 |
| 4.1 实验装置与方法 | 第54-56页 |
| 4.2 多谱线比值定量分析法建模方法 | 第56-61页 |
| 4.3 低合金钢中痕量元素的分析结果 | 第61-65页 |
| 4.4 小结 | 第65-66页 |
| 5 遗传算法—人工神经网络定量分析法研究 | 第66-80页 |
| 5.1 实验装置与方法 | 第66-68页 |
| 5.2 遗传算法—人工神经网络定量分析法建模方法 | 第68-71页 |
| 5.3 遗传算法参数的确定 | 第71-72页 |
| 5.4 低合金钢中痕量元素的分析结果 | 第72-76页 |
| 5.5 遗传算法—人工神经网络分析法和多谱线比值法的对比 | 第76-78页 |
| 5.6 小结 | 第78-80页 |
| 6 随机森林算法分析钢铁中碳元素研究 | 第80-87页 |
| 6.1 实验装置与方法 | 第80-81页 |
| 6.2 碳元素的定性分析 | 第81-82页 |
| 6.3 碳元素的内标法分析 | 第82-83页 |
| 6.4 碳元素的随机森林算法分析 | 第83-86页 |
| 6.5 小结 | 第86-87页 |
| 7 多变量定量分析法在厚壁钢管检测中的应用 | 第87-98页 |
| 7.1 检测设备与方法 | 第87-88页 |
| 7.2 管材样品中痕量金属元素检测 | 第88-91页 |
| 7.3 毛坯管及成品管元素宏观偏析检测 | 第91-96页 |
| 7.4 管材样品中碳元素检测 | 第96-97页 |
| 7.5 小结 | 第97-98页 |
| 8 总结与展望 | 第98-101页 |
| 8.1 全文总结 | 第98-99页 |
| 8.2 展望 | 第99-101页 |
| 致谢 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-116页 |
| 附录 攻读博士学位期间取得的科研成果及获得的奖励 | 第116-118页 |