摘要：为了满足人们对冰箱内食品新鲜度、营养以及安全食品的需求,通过智能电子鼻来检测冰箱冷藏室(4℃)内存储的食品新鲜程度。用于食品检测的电子鼻系统主要由气体传感器阵列和食品新鲜度识别算法组成,可以记录食物不同新鲜度的气味特征。传感器阵列由金属氧化物半导体传感器构成,可以实时记录冰箱中食品的气味变化。同时采用模式识别算法对食品新鲜程度作出新鲜、次新鲜和腐败的区分。针对冰箱中存储的肉类、蔬菜和水果,进行了多种食品实验测试。实验结果表明,开发的电子鼻系统对冰箱内的食品新鲜度变化具有良好的灵敏度。因此,采用电子鼻获取食品的气味变化是一种无损、低成本的检测手段,该技术可以做到实时检测冰箱中食品的新鲜度。

摘要：针对多孔硅气敏传感器在室温下对NO2气体灵敏度较低、选择性不强的问题,采用双槽电化学腐蚀法制备多孔硅,然后在多孔硅顶部溅射沉积金属钨薄膜并经高温热处理氧化形成WO3纳米线,制备出WO3纳米线修饰多孔硅结构及其气敏传感器。对WO3纳米线/多孔硅材料进行了SEM和XRD分析,测试了传感器室温下对NO2的气敏特性。结果表明,制备WO3纳米线的最佳热处理条件是700℃,此温度下增加金属钨膜溅射时间可提升WO3纳米线的生长密度。所制备的传感器对NO2气体表现出反型气敏响应,特别是溅射1 min金属钨的样品显示出优异的NO2室温探测能力与选择性,对4×10-6 NO2的气敏灵敏度是单纯多孔硅样品的5.8倍。

摘要：混合气体成分识别是电子鼻系统进行气体检测与分析的关键技术。为了提高二元混合气体成分识别准确率,本文提出了一种基于KPCA与MRVM相结合的二元混合气体成分识别算法。该算法利用KPCA的非线性特征提取能力对传感器阵列的响应信号进行特征提取;再利用多分类相关向量机(MRVM)分类器对二元混合气体成分进行识别。通过自主设计的实验系统获得的气体样本集对算法的有效性进行了验证,实验结果说明二元混合气体成分识别准确率达到99.83%。

摘要：在合成原料浓度较高的情况下,利用水热合成的方式制备得到了α-Fe2O3纳米棒,有效提高了水热合成纳米粉末的产量,利用超声处理的方式将团聚的α-Fe2O3纳米棒进行了有效分离。利用X射线衍射(XRD)、傅里叶红外光谱(FTIR)和场发射扫描电镜(SEM)对样品进行了物相分析和形貌观察。测试这种纳米材料在不同温度下对丙酮的气敏性能,通过这种方法制备得到的气敏材料对丙酮具有良好的响应特性,具有工作温度低、检测极限低、选择性和稳定性良好等优势。

摘要：为了实现对微小物体(100 g~500 g)转动惯量的测量,搭建了微小物体质心及转动惯量测量装置。对该装置的测量原理、误差分析、结构参数等进行了研究。首先,对多种质心及转动惯量测量方法进行分析,对比优缺点以及适用范围,选择合适的测量方法。然后针对质心及转动惯量测量的数学模型,进行误差分析,分析不同因素对测量结果的影响。根据分析结果,进行装置机械结构的设计,并对结构进行校验和优化。最后进行实物加工及测量装置搭建,校验测量装置的测量精度和重复性精度。实验结果表明,测量装置的质心测量精度为0.8%,转动惯量测量精度为1.0%,重复性精度为1.0%。测量装置满足对微小物体质心及转动惯量测量的稳定可靠、高精度、高重复性的要求。