基于机器学习的中红外窄带热辐射光源的逆向设计

发布时间：2021-04-26 02:13

　　对生产和生活中的气体进行检测对人们的生命财产安全、工业发展和环境保护方面都具有重大意义,很多重大的安全事故都是由于未能及时精确地对有害气体进行检测所导致的。随着科技的不断发展,更加高效的气体检测方法在不断出现。目前常见的气体检测方法大体有电化学检测法、催化燃烧法、气相色谱法、红外光谱吸收法。其中红外吸收光谱法利用气体会吸收特定波长红外光的性质较其他方法更加高效,分辨率高,对气体分子的选择性也好,但该方法价格高昂、分析光谱耗时耗力,如果能设计出能发射与待检测气体吸收峰相同的窄带,将完美解决红外吸收光谱法的缺陷。本文针对这一现象,开展了对中红外窄带带热辐射的正向预测与逆向设计的研究工作。传统用于设计光子器件正向预测和逆向结构的方法有有限元建模（FEM）或有限差分时域实现的高级迭代计算（FDTD）方法,或者是更高级的拓扑算法。虽然这些设计方法在光学领域的使用相对成熟,但其优化的计算成本仍然是很大的问题,尤其是逆向设计方法涉及到大量的复杂运算,增加了设计的复杂性。而神经网络由于其优秀的学习能力,可以充分实现数据的预测和拟合,在一定程度上可以解决传统设计方法的不足。本文选择了中红外窄带热辐射光源... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究的目的和意义
    1.2 神经网络应用于光学的相关研究现状及发展概况
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 本文的主要研究内容
第2章 相关理论和技术基础
    2.1 引言
    2.2 机器学习算法
        2.2.1 关于激活函数的拓展
        2.2.2 DNN前向传播算法
        2.2.3 DNN反向传播算法
    2.3 本章小结
第3章 模型仿真及数据集的建立
    3.1 引言
    3.2 模型建立与参数扫描
        3.2.1 中红外窄带热辐射光源的模型建立
        3.2.2 参数的扫描、确定与数据生成
    3.3 数据集预处理
        3.3.1 脏数据的种类
        3.3.2 数据预处理方法
    3.4 本章小结
第4章 神经网络正向预测功能的设计与实现
    4.1 引言
    4.2 前向神经网络模型的建立
        4.2.1 前向神经网络模型的建立
        4.2.2 前向神经网络模型的优化
    4.3 前向神经网络模型的训练及应用
        4.3.1 前向神经网络的训练
        4.3.2 前向神经网络预测光谱结构
    4.4 本章小结
第5章 反向神经网络逆向功能的设计与实现
    5.1 引言
    5.2 反向神经网络模型的建立
        5.2.1 反向神经网络模型的建立
        5.2.2 反向神经网络模型的优化
    5.3 反向神经网络模型的训练及应用
        5.3.1 反向神经网络的训练
        5.3.2 反向神经网络逆向设计光源结构
    5.4 本章小结
结论
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]气相色谱技术的研究进展及其应用[J]. 曹环礼.  广东化工. 2009(08)
[2]光学检测法用于工业气体检测的研究[J]. 赖薇,钱进,原宗.  工业安全与环保. 2007(05)
[3]可调谐二极管激光吸收光谱技术及其在大气质量监测中的应用[J]. 董凤忠,阚瑞峰,刘文清,刘建国,张玉钧,高山虎,王铁栋,王敏,陈东,魏庆农.  量子电子学报. 2005(03)
[4]催化燃烧方法概况[J]. 范恩荣.  煤气与热力. 1997(04)
[5]催化燃烧式可燃气体浓度检测技术研究[J]. 顾文照,顾月清,易登录,向小曼.  南京航空航天大学学报. 1996(04)

硕士论文
[1]恶臭气体检测系统开发与实验研究[D]. 杨新颖.河北工业大学 2015



本文编号：3160530