摘要：使用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)对葛粉中苯甲酸含量进行了定量分析。检测样品为有塑料包装袋的葛粉。对原始数据进行多元散射校正、基线校正、一阶导数、二阶导数等预处理,利用偏最小二乘(PLS)法对葛粉中苯甲酸的含量建立预测模型。检测结果显示:无塑料包装袋样品的模型决定因子为0.975,预测集的均方根误差(RMSEP)为1.126%;有塑料包装袋样品的模型决定因子为0.976,RMSEP为1.356%。

摘要：面粉(小麦粉)是中国北方大部分地区的主食,苯甲酸是重要的酸型食品防腐剂,为了便于食品长期保存,往往会添加苯甲酸以便延长食品保存时间。但食用添加苯甲酸过量的小麦粉会对身体健康产生严重危害。太赫兹技术是一种新兴的检测技术,由于处于特殊的0.1~10THz的太赫兹频段,在食品安全检测方面体现出了很强的应用潜力。主要致力于探索太赫兹光谱技术检测苯甲酸的合理性、可行性,利用太赫兹时域光谱技术对面粉中的食品添加剂苯甲酸进行实验研究。实验获取了面粉和苯甲酸的太赫兹时域光谱和频域光谱,其吸收系数显示苯甲酸的特征吸收峰在1.94THz波段,面粉的太赫兹吸收系数几乎以一定的斜率增加,说明可以用THz-TDS(Terahertz time domain spectrum)技术对面粉中的苯甲酸进行特征识别。为建立面粉中添加剂苯甲酸的定量检测模型,实验获取了面粉中掺杂不同百分比(质量分数)苯甲酸的太赫兹时域光谱,计算得到吸收系数谱。实验发现吸收峰幅度的变化是与苯甲酸的含量成正比的,苯甲酸含量增加吸收峰幅度变大。首先探索了不同光谱预处理方法对太赫兹光谱的影响,采用如平滑校正、多元散射校正、基线校正和归一化等方法对原始光谱进行校正处理。校正之后,建立相应的PLS(partial least squares)模型以选择最优预处理方法。然后分别建立苯甲酸浓度和太赫兹吸收系数的MLR(multiple linear regression)、PLS和LS-SVM(partial least squares support vector machines)回归模型,并对比分析不同模型的优劣。将光谱数据归一化后建立的PLS模型更具有优势,预测相关系数Rp为0.979,预测均方根误差RMSEP为1.30%。LS-SVM与PLS和MLR模型相比,LS-SVM模型可以获得更好的建模结果,LS-SVM的预测相关系数Rp为0.987,预测均方根误差RMSEP为1.10%。利用MLR方法仅使用1.946和1.869THz两个波段点进行建模,建模效果预测相关系数Rp为0.955,预测均方根误差RMSEP为1.90%。通过该研究为面粉中苯甲酸添加剂的无损检测提供了新的解决方案,也为其他类型的添加剂的检测提供了方法指导,对促进面粉行业的健康发展具有重要的意义。

摘要：设计了16根方钢管混凝土短柱试件,对不同截面尺寸、核心混凝土骨料类型、酸雨腐蚀率的试件进行轴压试验,并对酸雨环境下不同腐蚀程度的方钢管再生混凝土轴压短柱的延性、荷载-纵向应变、组合弹性模量、损伤分析以及承载力验算进行了分析。试验结果表明:酸雨环境下方钢管普通混凝土短柱和方钢管再生混凝土短柱有相似的破坏形态。随着腐蚀程度的加深,方钢管普通混凝土轴压短柱和方钢管再生混凝土轴压短柱后期延性变差,腐蚀程度越深,后期延性下降越大,组合弹性模量下降越明显,试件损伤越严重,承载力下降越大。酸雨环境下的钢管混凝土构件可近似看作均匀腐蚀,采用折减壁厚的方法对钢管混凝土短柱承载力进行验算,结果与试验数据吻合度高。

摘要：以翠冠梨表面的机械碰压损伤为研究对象,分别采集良好样本和机械损伤后1~7 d、11 d和14 d的翠冠梨的高光谱图像,并提取其表面损伤区域的光谱信息,光谱范围为500~900 nm。采用中心化方法对采集的光谱进行光谱预处理,分别通过竞争性自适应重加权算法和连续投影算法提取特征波长,利用线性判别式分析结合通过偏最小二乘法确定的最优主成分个数分别建立全谱和特征波长检测模型,识别翠冠梨碰压伤。通过检测结果分析,基于全谱检测模型和选定的特征波长检测模型,其完好果和机械碰压果的识别率均在90%以上,最优可达97.78%,说明选定的特征波长可有效的代表全谱关键信息。研究结果表明,高光谱成像技术可应用于翠冠梨外观品质的检测,为翠冠梨品质高光谱在线检测系统提供理论基础。

摘要：本研究以江西井冈山黑木耳为原料提取制备黑木耳多糖(Aurcularia auricular polysaccharide,AAP),对其提取工艺进行探讨并对其结构进行分析。通过比较超声法、纤维素酶法、超声协同纤维素酶法、超声协同纤维素酶及胰蛋白酶四种不同提取工艺制得的黑木耳粗多糖的含量及得率确定最优提取方法。结果表明,超声协同纤维素酶法制得的黑木耳粗多糖多糖含量最高(85.93%),得率为1.55%;以该法提取得的多糖为研究对象,经脱蛋白、脱色及醇沉处理,在异丙醇体积分数为20%及60%时得到两种黑木耳分级精多糖(AAP3-20、AAP3-60),AAP3-20单糖组成分析只检出葡萄糖(77.82%);AAP3-60单糖组成相对复杂主要是甘露糖(51.91%)、木糖(43.62%)及少量的葡萄糖和半乳糖。甲基化结果表明,AAP3-20和AAP3-60的支化度分别为73.1%和27.4%,AAP-60在669 cm^(-1)处存在吸收峰,表明该多糖可能为一种β-型吡喃多糖。本研究可为探讨黑木耳多糖精细结构以及产品开发提供理论依据。

摘要：为探索高光谱技术诊断黄龙病及分类的可行性,通过变量筛选方法组合为高维数据实用化提供参考。采集柑桔叶片高光谱图像并进行普通(polymerase chain reaction,PCR)鉴别分为轻度、中度、重度、缺锌和正常5类样品。用无信息变量消除算法(uninformative variable elimination,UVE)剔除无关信息,组合遗传算法(genetic algorithm,GA)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)筛选变量,对数据进行降维。结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构建柑桔黄龙病判别模型。对预测样品进行诊断分类,来评价模型判别能力。经对比发现,UVE组合SPA筛选变量后的LS-SVM模型效果最好,该模型以Link_kernel函数为核函数,惩罚因子(γ)最小为1.07,误判率最低为0。用全谱作输入变量时LS-SVM模型复杂程度最高且预测能力最差,误判率最高为11.9%,可能是包含无用信息和冗余信息变量造成的。研究显示,UVE组合SPA筛选变量,结合LS-SVM对柑桔黄龙病诊断并分类具有一定可行性,为高维度数据实用化提供一定参考价值。

摘要：厘清江西省土地利用转换时空特征,明晰驱动因子,可为该区土地资源的合理开发和生态环境保护提供科学依据。基于Landsat遥感影像,利用ArcGIS空间分析和SPSS主成分分析等方法,通过土地利用单一和综合动态度、土地利用转移矩阵和土地利用程度综合指数,以及土地利用重心迁移等,研究了1980—2015年江西省土地利用时空变化,并探究了驱动机制。结果表明:(1)1980—2015年江西省土地利用综合动态度为0.168%/a,类型主要为林地和耕地,两者面积占总面积的89.85%,其中建设用地面积变化最大,期间共增加了2241.01 km^(2),为主要变化类型。(2)1980—2015年江西省土地利用转出和转入面积最大的分别是耕地3190.67 km^(2)和建设用地2325.20 km^(2),而林地和草地也分别转出2830.77 km^(2),885.18 km^(2),迁移变化总体上为居民建设用地大量扩张,耕地和林地面积均大为减少。(3)江西省土地利用重心随土地利用变化发生相应改变,其中建设用地和耕地重心变化较大,建设用地向东北方向迁移,耕地向西南方向迁移,二者变化轨迹相反。(4)江西省建设用地的驱动力为城镇发展水平和人口数量与结构两个方面,耕地的驱动力为农业水平和产业机构以及自然条件。综上,近35 a江西省土地利用变化较大,其中耕地和建设用为主要变化类型,其变化主要受社会因素影响。

摘要：采用非水解溶胶-凝胶法合成莫来石晶种,然后将晶种与钼酸锂熔盐混合制备莫来石晶须。借助XRD、FE-SEM、TEM等测试手段研究熔盐用量、热处理时间等工艺参数对制备莫来石晶须的影响,探讨了莫来石晶须的生长机理以及晶须增强钛酸铝陶瓷的力学性能。结果表明:熔盐用量过多或过少,热处理时间过长或过短均不利于莫来石晶须的制备;莫来石晶种与钼酸盐熔盐的质量比为1∶2,热处理时间为6h能够制得产率高、长径比大于50的莫来石晶须;莫来石晶须用于增强钛酸铝陶瓷,可使其抗折强度提高3.15倍。

摘要：为解决城市内涝问题,以南昌工程学院瑶湖校区为研究区,利用SWMM构建了暴雨洪水管理模型,模拟不同重现期暴雨情况下研究区淹没时长和积水深度的空间分布,结合高程分布对研究区进行了暴雨内涝风险区划分,并对研究区内涝成因进行了分析。结果表明:SWMM模型的模拟结果与实测结果接近,模拟效果较好;随着暴雨重现期的增加,研究区内的淹没时长和积水深度增加,遭遇50年一遇暴雨时内涝中高风险区面积相较于5年一遇暴雨时增加了12.51%,其中次高风险区面积增加了9.94%,中等和高风险区面积增加较小。研究结果可为海绵城市建设提供参考。

摘要：我国高速铁路运行距离长,服役环境多变,对车轮钢的性能要求较高。车轮钢的晶粒尺寸直接影响着车轮钢的力学性能,且晶粒的特征和测量对材料科学有着重要的作用,因此为了保证高速列车的安全运行,对高铁车轮的晶粒度等级进行检测是十分必要的。利用激光诱导击穿光谱(LIBS)实验平台对5个不同晶粒度等级的ER8高速列车车轮钢样品(经过不同热处理得到不同晶粒度等级)进行击穿获取光谱信息,比较了基体元素Fe和合金元素(Cr, Mo, Co)的谱线强度与5个不同晶粒度等级的样品之间的相关性,发现均与样品晶粒度等级存在不同程度的相关性。利用此关系建立以谱线强度为变量的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,在建立模型前分别采用标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)和Savitzky-Golay卷积平滑方法进行预处理。通过比较各种预处理方法,得出采用SNV预处理后建立的模型效果最佳,建模集误判个数为4个,准确率为95.7%,预测集误判个数为3个,准确率为90%。在SNV预处理方法的基础上,分别选择竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)和CARS-SPA三种波长筛选方法进行波长筛选,比较基于不同特征波长筛选的模型效果,结果表明,使用CARS进行波段筛选后建立的模型效果最佳,建模集误判个数为2个,准确率为97.9%,预测集的误判个数为1个,准确率为96.7%,模型的准确率均高于90%,可以将不同晶粒度等级的样品进行分类。综合分析以上判别分析模型结果,发现结合SNV预处理和CARS波段筛选后的PLS-DA模型的准确率最高。研究表明,采用激光诱导击穿光谱技术结合偏最小二乘判别分析高铁车轮钢晶粒度等级具有一定可行性,可将其用于评估车轮钢表面晶粒度等级,同时也为LIBS技术应用于不同晶粒度等级的高铁车轮钢研究提供了一定的基础依据。