基于LIBS数据流盘的飞机蒙皮激光除漆在线监测判据研究

等离子体产生及演化过程易受基体效应、环境噪声、脉冲能量抖动等影响,导致光谱数据具有不稳定性,从而难以保证以单条谱线为依据建立的监测判据的有效性。以连续多幅LIBS光谱为对象,并结合统计学方法建立的监测判据,可有效提升基于LIBS技术的除漆效果监测精度。论文基于搭建的高频纳秒红外脉冲激光除漆LIBS在线监测平台,实时采集了除漆过程的连续多幅LIBS光谱。光谱数据经基线矫正、归一化预处理后,依据面漆、底漆、铝合金基体光谱特征峰差异,并结合材料成分信息,选定BaⅠ(712.55 nm)、CrⅠ(357.48 nm)、CrⅠ(425.43 nm)、TiⅠ(427.45 nm)、CuⅡ(309.76 nm)、CuⅠ(484.22 nm)6条谱线作为特征谱线并监测除漆效果。研究不同除漆效果中6条特征谱线强度变化规律,建立不同除漆效果与所选特征谱线强度变化区间的映射关系。提取每幅谱线的上述6条特征谱线强度作为一组数据单元、将连续10幅谱线的数据单元作为一组数据集,除漆过程中随时间变化的每10组迭代数据集称为数据流盘。对数据流盘中的数据单元、数据集进行分析,结合置信区间,实时判定除漆区域除漆效果,获得基于数据流盘的监测判据。结果表明:该判据可有效监测仍在面漆、面漆完全去除、仍在底漆、底漆完全去除、基体损伤5类除漆效果。依据SRM手册对漆层去除效果的要求,选择面漆完全去除、基体损伤两类除漆效果展示了验证过程,三维微观形貌分析结果与LIBS数据流盘监测判据所得除漆效果结论一致。其中,面漆去除后三维微观形貌分析表明,面漆完全去除精度达1.2μm,有效验证了基于LIBS数据流盘监测判据的适用性及稳定性。

早酥梨的特征特性及盛果期整形修剪技术

早酥梨属于新型的早熟梨品种,是由苹果梨和身不知梨杂交而成,这种酥梨的口味独特,研发的前景优良。为了培育高价值的早酥梨,有必要归纳这种梨品种的独特性,并归结早酥梨在盛果阶段的剪枝措施。要妥善整理和修剪早酥梨树木,就要侧重维护并加固树冠的构架,确保早酥梨结果分枝本身健壮,并创设适宜的光照及透风条件。全面顾及影响盛果期修剪的因素,有利于为果农供应修剪的参考。

基于高频激光除漆的LIBS监测平台设计与应用研究

基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术的飞机漆层清洗监测,需要对峰值功率密度范围进行限定,以确保等离子体激发和漆层清洗的稳定性。然而,对于广泛使用的高频(kHz级)脉冲激光除漆技术,其峰值功率密度相对偏低,除漆过程中等离子体激发受到限制;且高频激光烧蚀材料产生的强连续背景光谱干扰了等离子体光谱采集。论文依据蒙皮功能漆层可控清洗需求,基于LabVIEW嵌入式开发系统的控制软件编写及激光清洗、光谱采集、控制与显示模块的集成,设计了一款适用于高频激光除漆的LIBS监测平台。选取2024-T3铝合金双漆层试样作为研究对象,采集波长介于360~700nm范围内的漆层/基体体系光谱(面漆层:Tc;底漆层:Pr;基体:As)。采用平滑滤波,基线校正和归一化对原始光谱进行预处理,并选取12条特征谱线进行主成分分析(PCA),其降维数据作为线性判别分析(LDA)的输入变量,以此建立PCA-LDA判别模型。最后将所建模型导入LIBS监测平台,通过试验验证了高频激光除漆LIBS监测平台的分类准确性。结果表明:仅以累积方差解释率大于85%作为主成分选取原则,不能满足除漆过程LDA的分类需要;通过优化LDA的主成分个数,最终选取前9个主成分作为LDA的输入,显著提升了LIBS平台的检测准确率,此时基于LIBS光谱的PCA-LDA模型分类准确率达92.5%。由此可见,设计的高频激光除漆LIBS监测平台能够完成漆层/基体体系不同结构层的材料识别,从而实现了高频脉冲激光可控除漆的有效监测。