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杨洁萍,邓琥,刘泉澄. 基于主成分回归的低浓度α——HMX太赫兹光谱定量分析[J]. 科学技术与工程, 2020, 20(35): 14392-14396.
Yang Jieping,刘泉澄.Quantitative Analysis of Low Concentration α-HMX Terahertz Spectra based on Principal Component Regression[J].Science Technology and Engineering,2020,20(35):14392-14396.
基于主成分回归的低浓度α——HMX太赫兹光谱定量分析
Quantitative Analysis of Low Concentration α-HMX Terahertz Spectra based on Principal Component Regression
投稿时间:2019-10-27  修订日期:2020-08-27
DOI:
中文关键词:  α-HMX 太赫兹光谱 主成分回归 预测模型
英文关键词:α-HMX terahertz spectroscopy principal component regression prediction model
基金项目:国防技术基础项目、国防基础科研项目、四川省科技厅重点研发项目、西南科技大学研究生创新基金资助项目
        
作者单位
杨洁萍 西南科技大学信息工程学院
邓琥 西南科技大学信息工程学院
刘泉澄 西南科技大学信息工程学院
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中文摘要:
      为了确保HMX的功能有效性、作用可靠性、管理安全性,需要对β-HMX中低浓度不稳定α-HMX进行定量检测。本文将主成分回归分析方法与太赫兹光谱技术结合,以不同浓度HMX混合物的太赫兹吸收谱数据作为输入,建立吸收系数与浓度之间的预测模型。结果表明,该方法所建立的预测模型的相关系数R为0.956,组分含量预测误差保持在1%范围内,具有较好的预测效果。
英文摘要:
      In order to ensure the functional effectiveness, functional reliability and management safety of HMX, it is necessary to quantitatively detect the low concentration and unstable α-HMX in β-HMX. In this paper, the principal component regression analysis method is combined with THz spectroscopy, and the THZ absorption spectrum data of HMX mixture with different concentrations are taken as input to establish a prediction model between absorption coefficient and concentration. The results show that the correlation coefficient R of the prediction model established by this method is 0.956, and the prediction error of component content remains within 1%, which has a good prediction effect.
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