本文通過近紅外光譜法對端羥基聚丁二烯（HTPB）固體推進劑藥漿預混料的各個階段中癸二酸二辛酯（DOS）及燃速催化劑（BA）的含量進行定量分析,并對不同建模方法、不同預處理方法、不同模型優(yōu)化方法對模型的影響進行了探討。同時對藥漿中高氯酸銨（AP）含量的定量分析進行了探索,為HTPB固體推進劑藥漿中主要成分的定量分析技術提供了一種新的方法。第一部分對近紅外光譜法定量分析HTPB藥漿的可行性進行了分析,證明近紅外光譜法儀器誤差及人工誤差均在可以接受的范圍內。分別采用峰面積內標線性回歸法和偏最小二乘法建立關于兩組分體系樣品中DOS含量的回歸模型,證明峰面積內標線性回歸法和偏最小二乘法都能得到相關系數(shù)達到0.95以上的校正模型,說明近紅外光譜法在HTPB推進劑藥漿定量分析中是可行的。第二部分對三組分體系的稀漿樣品進行了DOS和BA的定量分析,采用偏最小二乘法建立了回歸模型。分別采用馬氏距離和主成分得分法對模型進行優(yōu)化,對比優(yōu)化后模型的預測能力并考慮實際操作中的難易程度,主成分得分法更適用于模型的優(yōu)化過程。經主成分得分法優(yōu)化后的模型對DOS含量進行預測的平均絕對偏差為2.010%,平均相對偏差為0... 

【文章來源】：北京化工大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

近紅外光譜中常用的定性及定量多變量分析方法（ANN:人工神經網絡；

同一樣品進行了十次收集得到的光譜基本重合（如圖2-1)。為了更直觀的分析光譜間的誤差，分別選取光譜中三個較為明顯的峰位置，用其校正峰面積進行誤差分析，結果如表2-1。在5986-5461波數(shù)區(qū)間，校正峰面積的最大值為3.4627,最小值為3.0739，平均值為3.2690，各峰面積間的方差為1.419x10、在6163-5986波數(shù)區(qū)間，校正峰面積的最大值為0.4706,最小值為0.4052,平均值為0.4322，各峰面積間的方差為3.2840x10、在4428^4281波數(shù)區(qū)間

2.3人工混料的穩(wěn)定性分析在混料池中不同部位収樣的樣品的光譜圖如圖2-2,光譜的平移很明顯，是由于樣品厚度、裝填密實度等宏觀性能不同造成的。采取校正峰面積進行誤差分析，結果如表2-2。表中數(shù)據顯示，在6411-5982波數(shù)區(qū)間，校正峰面積的最大值為0.4406，最小值為0.3496，平均值為0.4071，各峰面積間的方差為3.599x10、在5982-5273波數(shù)區(qū)間

【參考文獻】：
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本文編號：3353884