80ns脈寬激光光譜特性及銅合金定量分析方法研究
發(fā)布時間:2023-05-18 20:43
激光誘導擊穿光譜(LIBS)技術(shù)具有快速、微損、多元的優(yōu)勢,已成為物質(zhì)檢測分析的重要手段,但仍存在靈敏度偏低、精密度較差等缺陷。為改善上述不足,本文利用自制80ns固體激光器(波長1064nm,單脈沖能量20200mJ),探究了長脈寬(百納秒級)激光誘導擊穿銅合金(BYG19431錫青銅)等離子體光譜特性以及在低氣壓(9.6×104,9.2×104,8.8×104和8.4×104Pa)下的光譜特性;并對LIBS光譜的數(shù)據(jù)分析算法進行了探討研究。1.研究了80ns脈沖誘導擊穿銅合金光譜特性。研究發(fā)現(xiàn),在相同的激光能量(20mJ)下,脈寬80ns激光比傳統(tǒng)的8ns激光LIBS光譜具有更高的靈敏度和譜線強度:與8ns相比,80ns激光作用下銅合金中較低含量元素及較難激發(fā)元素譜線(Zn I 328.23nm、Ni I 331.56nm和Sn I 333.05nm)凈信號強度分別增強40.23、41.84、43.22倍。為了進一步探究實驗機理,采用與傳統(tǒng)的8ns對比的方法,研究了80ns...
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 激光誘導擊穿光譜技術(shù)背景與發(fā)展介紹
1.2 LIBS技術(shù)不足及研究意義
1.2.1 LIBS技術(shù)現(xiàn)存問題
1.2.2 本文研究意義
1.3 定量分析方法
1.3.1 方法介紹
1.3.2 本文LIBS定量算法研究內(nèi)容
1.4 本文內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
第2章 原理及實驗裝置
2.1 LIBS分析原理
2.1.1 等離子體光譜的產(chǎn)生
2.1.2 等離子體電子溫度
2.1.3 等離子體的電子密度
2.2 LIBS定量分析原理
2.3 LIBS實驗裝置
第3章 80ns脈寬LIBS光譜特性研究
3.1 時間演化特性
3.1.1 引言
3.1.2 實驗部分
3.1.3 不同能量下80ns等離子體光譜時間演化特性
3.1.4 不同激光脈寬元素激發(fā)性能研究
3.1.5 80ns與8ns等離子體光譜時間演化特性對比研究
3.1.6 小結(jié)
3.2 低氣壓特性
引言
3.2.1 實驗部分
3.2.2 常壓下合金基體元素Cu的光譜特性
3.2.3 低氣壓下合金基體元素Cu光譜特性
3.2.4 低氣壓下低含量Fe元素光譜特征
3.2.5 電子溫度與譜線展寬隨氣壓的變化
3.2.6 小結(jié)
第4章 LIBS光譜分析算法研究
4.1 光譜數(shù)據(jù)預處理
引言
4.1.1 小波降噪
4.1.2 隨機平均化
4.1.3 譜線正則化
4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡校準曲線算法
引言
4.2.1 ANN原理介紹
4.2.2 主元分析原理
4.2.3 實驗部分
4.2.4 主成分提取
4.2.5 定標模型建立結(jié)果與分析
4.2.6 小結(jié)
4.3 LIBS卷積神經(jīng)網(wǎng)絡特征提取算法研究
引言
4.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)原理
4.3.2 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
4.3.3 實驗結(jié)果與分析
結(jié)論
參考文獻
在讀期間發(fā)表的學術(shù)論文與取得的研究成果
致謝
本文編號:3818961
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學位級別】:碩士
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第1章 緒論
1.1 激光誘導擊穿光譜技術(shù)背景與發(fā)展介紹
1.2 LIBS技術(shù)不足及研究意義
1.2.1 LIBS技術(shù)現(xiàn)存問題
1.2.2 本文研究意義
1.3 定量分析方法
1.3.1 方法介紹
1.3.2 本文LIBS定量算法研究內(nèi)容
1.4 本文內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
第2章 原理及實驗裝置
2.1 LIBS分析原理
2.1.1 等離子體光譜的產(chǎn)生
2.1.2 等離子體電子溫度
2.1.3 等離子體的電子密度
2.2 LIBS定量分析原理
2.3 LIBS實驗裝置
第3章 80ns脈寬LIBS光譜特性研究
3.1 時間演化特性
3.1.1 引言
3.1.2 實驗部分
3.1.3 不同能量下80ns等離子體光譜時間演化特性
3.1.4 不同激光脈寬元素激發(fā)性能研究
3.1.5 80ns與8ns等離子體光譜時間演化特性對比研究
3.1.6 小結(jié)
3.2 低氣壓特性
引言
3.2.1 實驗部分
3.2.2 常壓下合金基體元素Cu的光譜特性
3.2.3 低氣壓下合金基體元素Cu光譜特性
3.2.4 低氣壓下低含量Fe元素光譜特征
3.2.5 電子溫度與譜線展寬隨氣壓的變化
3.2.6 小結(jié)
第4章 LIBS光譜分析算法研究
4.1 光譜數(shù)據(jù)預處理
引言
4.1.1 小波降噪
4.1.2 隨機平均化
4.1.3 譜線正則化
4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡校準曲線算法
引言
4.2.1 ANN原理介紹
4.2.2 主元分析原理
4.2.3 實驗部分
4.2.4 主成分提取
4.2.5 定標模型建立結(jié)果與分析
4.2.6 小結(jié)
4.3 LIBS卷積神經(jīng)網(wǎng)絡特征提取算法研究
引言
4.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)原理
4.3.2 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
4.3.3 實驗結(jié)果與分析
結(jié)論
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本文編號:3818961
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