一、激光显微发射光谱基线换算定量分析法（论文文献综述）
激光显微光谱科研组[1]（1977）在《激光显微发射光谱基线换算定量分析法》文中进行了进一步梳理 激光显微发射光谱分析技术,目前已发展成为一种快速、简易的化学成分探测手段,并在地质、冶金等部门得到广泛的应用。但由于所分析的试样无法加入内标,一般试样化学成分复杂,物理性质千差万别等问题,所以常规发射光谱技术的定量分析法不能直接移植。尽管目前国内外有人曾对一些特殊试样进行过定量或半定量分析尝试。但
柯丽琴,冯强波,柴萍霞[2]（1984）在《矿物激光显微光谱分析方法的探讨》文中研究指明 在激光显微光谱分析问世20多年来,国内外很多学者对激光显微光谱的定性和半定量分析方法作了大量的研究工作。但是,在对物质的微成分进行精确的定量分析方面,却遇到了较大的困难,特别是岩矿样品定量分析的精密度和准确度还难以达到常规发射光谱定量分析的水平。这主要是由于激光输出能量的稳定性、标样的均匀性及其与试样的相似性、激光蒸
冯强波,柯丽琴,柴萍霞[3]（1986）在《基线换算近似定量分析法在测定地质样品的初步应用》文中研究说明这个方法适用于岩石、矿物以及化合物中的金属元素全分析。采用该方法可获得被测元素的相对百分含量的分析结果,含量从0.05—90%范围都可测定。用本方法分析,样品和标样必须是均匀的,标样和试样的成分要相似。采用校正曲线法可以提高分析的准确度。本方法有许多显著的优点,如操作简单,快速,准确度高等等。
长春地质学院中心实验室激光组[4]（1976）在《国外激光显微发射光谱定量分析概况》文中提出 激光显微发射光谱技术应用于物质成分探测十余年来,由于它具有对试样加工要求不高,能进行微区、微量试样的几十种元素的探测等特点,所以很快发展成为一种快速和简便的物质成分探测手段。 当前,这一技术还主要是用于物质成分定性分析,而一般试样通用的定量分析方法
李婧御[5]（2019）在《基于激光诱导击穿光谱技术的铝合金检测研究》文中研究指明激光诱导击穿光谱技术（LIBS）以其快速分析、无损检测、远距离探测等优势,受到国内外的广泛关注。铝合金又是工业中应用最广泛的有色金属之一。将LIBS技术应用于铝合金中金属元素的检测,为铝合金冶炼在线监测提供了理论依据,对高危冶金环境下的检测工作具有实际意义;基于LIBS技术对不同牌号铝合金进行判别分析,为铝合金废料的分拣技术提供了理论基础,推动了再生有色金属产业的绿色可持续发展。为了提高LIBS检测精度以及降低干扰因素对分析结果的影响,本文在光谱预处理的基础上,基于LIBS技术结合化学计量学方法,建立定性及定量分析模型。研究了12种不同牌号铝合金的全光谱主成分分析（PCA）,根据载荷得分选取11条特征谱线,建立了基于特征谱线的偏最小二乘判别（PLS-DA）模型和支持向量机（SVM）模型,最后利用ROC曲线对模型进行评估。实验结果表明:SVM模型的AUC参数及识别准确率均略高于PLS-DA模型,但两种模型对铝合金牌号均具有较强的识别能力,证明了LIBS技术结合化学计量学方法对铝合金牌号进行判别分析的可行性。确定了基于响应面法（RSM）的铝合金微量Mg元素和痕量Ti元素定量分析的LIBS仪器最佳参数组合,并基于最佳参数组合采集光谱数据,以选取的特征谱线作为特征变量,分别建立了一元线性回归模型、多元线性回归（MLR）模型与偏最小二乘回归（PLSR）模型,最后进行了模型对比分析。结果表明:一元线性回归模型不够稳定,MLR模型与PLSR模型预测结果较理想,其中MLR分析法更利于LIBS便携化的发展。
产玉飞[6]（2019）在《激光增材制造FeCr合金中Cr元素成分监测的研究》文中研究指明近年来,利用激光增材制造技术加工出的零件在航空航天、医疗器械、工业生产等方面都有着广泛的应用。而在实际加工过程中,由于元素的损失和送粉量的波动等因素会导致样品中的元素含量偏离设计值,最终影响成形样品的显微组织和力学性能。因此,在制造过程中实现成分的精确稳定监测对控制成形样品的质量至关重要。本实验以Fe、Cr粉末为材料,利用激光增材制造技术制备出FeCr合金样品。通过正交实验得出最佳的工艺参数分别为:激光功率700 W,激光光斑直径0.5 mm,扫描速度5.0mm/s,送粉率4.6 g/min。并利用基于激光诱导等离子体光谱技术设计的光谱信号实时采集系统采集制造过程中产生的等离子体光谱信号,采集到的光谱信号通过本文提出的预处理方法进行处理,该过程可提高信号的信噪比以及光谱分析的精度及效率。分析光谱信号中的光谱特性与元素浓度之间的关系,得出谱线强度比和积分强度均与Cr浓度有很强相关性的结论,且由于传统标定曲线法具有不同元素浓度段灵敏度不同的缺点,因此,本文提出采用化学计量学分析法对元素成分进行定量分析和监测。本文依次使用偏最小二乘法、BP神经网络和支持向量回归这三种单输入化学计量学分析法构建成分监测模型,分析比较这些模型的监测精度和稳定性,得出最佳的化学计量学分析法为支持向量回归算法的结论。支持向量回归算法利用核函数将谱线强度比与元素浓度之间的非线性关系从实数空间映射到Hilbert空间,使谱线强度比与元素浓度之间的非线性关系在Hilbert空间中呈线性关系。由于支持向量回归模型的分析参数决定了模型的性能,因此本文提出使用二折交叉验证法对分析参数进行寻优,结果表明使用最优分析参数训练得到的成分监测模型的精度和稳定性得到了提高。单输入化学计量学分析法的输入均为谱线相对强度比,而输入单一会影响模型的精度和稳定性,为了解决这个问题,本文提出使用多输入化学计量学分析法,即将谱线强度比和积分强度作为化学计量学分析法的输入向量,结果表明增加输入向量使成分监测模型的精度和稳定性均得到了提高。
钱勇之[7]（1981）在《激光显微光谱分析》文中认为 一、发展概况激光器1960年问世,1962年美国Jarrell-Ash公司的Brech等人第一次报导了利用红宝石激光器作光源进行物质的显微光谱分析。1963年,Jarrell-Ash公司生产了第一台激光显微分析商品仪器,取名为
谷艳红[8]（2017）在《土壤重金属激光诱导击穿光谱定量分析研究》文中指出快速、现场分析土壤重金属含量分布对土壤污染治理与质量评估具有重要意义。相比实验室分析方法,激光诱导击穿光谱技术（LIBS）提供了一种重金属简便、快速分析手段,可实现土壤重金属多元素的快速、原位、同时测量。因此,开展土壤重金属LIBS定量分析研究具有重要的应用价值。本文重点针对LIBS技术中土壤基体效应对重金属定量分析影响,以及基于不同算法的土壤重金属含量分析开展研究工作,取得的主要研究成果如下:（1）谱线选取与光谱稳定性实验分析。实验选取了多种重金属元素（Cr、Ni、Cd、Cu、Zn、Pb）的分析谱线,分析了土壤压片时颗粒度与压强大小以及激光脉冲累加平均次数对光谱强度和稳定性的影响,研究了提高土壤LIBS光谱多次测量稳定性的光谱预处理方法。（2）土壤基体效应分析与校正。实验分析了土壤Cr、Ni、Cd、Cu、Zn、Pb等六种重金属的单变量定量结果、各元素检测限,以及Cr元素单变量定量结果较差的原因,基于Lorentz拟合和多元线性回归进行了基体效应校正;研究了基于主成分分析法的待测样品选择定标方法,当待测与定标土壤基体相近时,Cr的预测误差均小于6.81%,但预测误差随着基体差异的增大而增大。（3）基于SVR的重金属含量分析。以Cr元素为例,对比研究了全谱和特征谱输入下的支持向量机回归（SVR）建模预测精度。结果表明,当训练集含有多种土壤基体样品时,特征谱输入下单次测量相对误差均小于6.13%,10次平.均测量相对误差为3.03%,优于全谱输入预测结果,且回归效率较高。（4）CF-LIBS重金属含量应用分析。基于自由定标法（CF-LIBS）分析了土壤Cr与Si两种元素的含量比。结果表明,Si含量已知的国家标准样品Cr的预测误差均小于6.54%,实地采集土壤Cr含量预测误差小于16.44%;基于该方法分析了某冶炼厂区周边土壤Cr和Si元素含量比（设小区域范围土壤Si含量变化可以忽略）,12个采样点分析结果与ICP-OES测量结果具有较好的一致性。
冯强[9]（2009）在《硅基薄膜材料组份激光微区光谱分析法与应用研究》文中研究指明硅基薄膜的组份对其性能具有重要影响,对其组份的检测一直是国内外科研工作者比较关心的问题。本文采用YJG-Ⅱ激光微区分析仪、组合式多功能光栅光谱仪、CCD数据采集处理系统构成的激光微等离子体光谱分析系统,以亚微米硅基薄膜为样品,研究了激光微区光谱分析法及其在硅基薄膜材料组份定量分析中的应用。本文针对硅基薄膜材料的特殊性,化学计量比对其性能具有重要影响,而在定量测量时无法使用内标法与标准加入的常规分析方法。考虑到激光烧蚀样品产生等离子体,等离子体的原子组成反映了样品的原子组成,试样中原子含量的多少,可以反映到该种原子产生的等离子体所发射的谱线强度上。依据等离子体中原子由高能级向低能级自发跃迁辐射的光谱强度与原子个数的关系,提出了采用计算线性因子Kij来计算薄膜样品元素比率的方法。探究了提高薄膜材料激光微等离子体光谱强度的方法,通过对硅基薄膜表面覆盖碳层,克服了材料表面高亮度对激光能量的反射,增加激光能量与薄膜的热耦合效率,有效降低了光谱分析检出限,拓宽分析范围。结果表明：当涂层厚度为15μm左右时,激光等离子体的辐射强度明显提高。同时验证了最佳的实验条件：辅助电极高度1.5mm,辅助电极间距1mm。采用镧锶钴氧薄膜和锆钛酸铅薄膜为样品,分别以CoⅠ399.53nm、SrⅠ407.71nm、LaⅡ392.15nm为分析线和TiⅡ336.12nm、ZrⅡ343.82nm、PbⅠ368.35nm为分析线,对所提出的测量薄膜元素比率的方法进行准确度检验,结果与ICP光谱法得到的结果基本一致,表明该方法可行。实验中选择Ti-Al薄膜为样品进行测量并与ICP光谱法进行比较,相对误差仅为0.1%。本方法不仅能够检测硅基薄膜原子比率,而且能够测量组份区域分布情况,为薄膜检测提供了一种新的手段。
魏艳红,郭庆林,陈金忠[10]（1999）在《激光显微发射光谱法的应用及发展》文中认为
二、激光显微发射光谱基线换算定量分析法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、激光显微发射光谱基线换算定量分析法（论文提纲范文）
（5）基于激光诱导击穿光谱技术的铝合金检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要英文缩写表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 常用金属元素分析法与比较 |
| 1.3 激光诱导击穿光谱技术应用研究进展 |
| 1.3.1 激光诱导击穿光谱技术理论基础 |
| 1.3.2 激光诱导击穿光谱技术在不同领域应用现状 |
| 1.4 激光诱导击穿光谱技术在铝合金检测中的优势与不足 |
| 1.4.1 激光诱导击穿光谱技术在铝合金检测中的优势 |
| 1.4.2 激光诱导击穿光谱技术在铝合金检测中的不足 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 LIBS光谱检测实验分析 |
| 2.1 LIBS实验系统装置 |
| 2.1.1 激光器的选择 |
| 2.1.2 实验光路设计 |
| 2.1.3 光谱仪的选择 |
| 2.2 光谱预处理 |
| 2.2.1 滤噪 |
| 2.2.2 基线校正 |
| 2.2.3 数据归一化 |
| 2.2.4 光谱数据的平均 |
| 2.3 数据处理方法 |
| 2.3.1 定性分析 |
| 2.3.2 定量分析 |
| 2.4 LIBS特征谱线选取 |
| 2.5 小结 |
| 3 基于LIBS技术的铝合金牌号判别分析研究 |
| 3.1 样品与实验 |
| 3.2 光谱数据预处理 |
| 3.3 铝合金LIBS光谱数据主成分分析 |
| 3.4 基于特征变量的铝合金牌号判别分析 |
| 3.4.1 PLS-DA判别模型 |
| 3.4.2 SVM判别模型 |
| 3.4.3 PLS-DA模型与SVM判别模型的比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于LIBS技术的铝合金金属元素定量分析参数优化研究 |
| 4.1 优化参数与分析方法 |
| 4.2 铝合金中Mg元素定量分析参数优化 |
| 4.2.1 响应函数的确定 |
| 4.2.2 实验设计与结果 |
| 4.2.3 实验结果分析 |
| 4.3 铝合金中Ti元素定量分析参数优化 |
| 4.3.1 响应函数的确定 |
| 4.3.2 实验设计与结果 |
| 4.3.3 实验结果分析 |
| 4.4 本章小节 |
| 5 基于LIBS技术对铝合金中镁和钛的定量分析 |
| 5.1 光谱数据采集 |
| 5.2 金属Mg和 Ti的等离子体谱线特性 |
| 5.2.1 Mg和 Ti特征谱线分析 |
| 5.2.2 Mg和 Ti元素特征谱线的选取 |
| 5.3 构建训练集与预测集 |
| 5.3.1 Mg元素数据验证分析 |
| 5.3.2 Ti元素数据验证分析 |
| 5.3.3 训练集与预测集的构建 |
| 5.4 一元线性回归分析 |
| 5.5 多元线性回归分析 |
| 5.5.1 微量Mg元素的MLR模型 |
| 5.5.2 痕量Ti元素的MLR模型 |
| 5.5.3 MLR模型误差分析 |
| 5.6 偏最小二乘回归分析 |
| 5.7 模型比较分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）激光增材制造FeCr合金中Cr元素成分监测的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 激光增材制造技术简介 |
| 1.2 元素成分监测 |
| 1.3 元素成分分析常用方法 |
| 1.4 激光诱导等离子体光谱技术及其原理介绍 |
| 1.4.1 激光诱导等离子体光谱技术 |
| 1.4.2 激光诱导等离子体光谱产生原理 |
| 1.4.3 激光诱导等离子体光谱分析原理 |
| 1.5 国内外研究现状以及存在的问题 |
| 1.5.1 国内外研究现状 |
| 1.5.2 存在的问题 |
| 1.6 研究目的及意义 |
| 1.7 本课题主要研究内容 |
| 第二章 光谱采集系统与实验设备 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验设计 |
| 2.2.1 实验设备 |
| 2.2.2 实验材料 |
| 2.3 分析与测试设备 |
| 2.3.1 试样的制备流程 |
| 2.3.2 组织分析 |
| 2.3.3 物相分析 |
| 2.3.4 显微硬度测试 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 光谱数据预处理与试样的分析测试 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 光谱数据采集 |
| 3.3 光谱数据预处理 |
| 3.3.1 原始光谱信号 |
| 3.3.2 选取特征谱线 |
| 3.3.3 剔除奇异值 |
| 3.3.4 去基线 |
| 3.3.5 光谱数据归一化处理 |
| 3.3.6 分辨重叠峰 |
| 3.4 试样分析与测试 |
| 3.4.1 显微组织 |
| 3.4.2 物相分析 |
| 3.4.3 显微硬度测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 激光诱导等离子体光谱特性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 等离子体光谱特性与元素含量之间的关系 |
| 4.2.1 谱线相对强度比 |
| 4.2.2 等离子体温度 |
| 4.2.3 积分强度 |
| 4.3 标定曲线法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 单变量输入化学计量学分析法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 偏最小二乘回归算法 |
| 5.2.1 偏最小二乘回归算法原理 |
| 5.2.2 模型性能评价指标 |
| 5.2.3 建立偏最小二乘回归模型 |
| 5.3 人工神经网络算法 |
| 5.3.1 人工神经网络介绍 |
| 5.3.2 BP神经网络算法原理 |
| 5.3.3 建立BP神经网络模型 |
| 5.4 支持向量机算法 |
| 5.4.1 SVM介绍 |
| 5.4.2 SVM算法原理 |
| 5.4.3 建立SVR1模型 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 多变量输入化学计量学分析法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多变量输入化学计量学分析法 |
| 6.3 建立SVR2模型 |
| 6.3.1 数据采集 |
| 6.3.2 模型训练、参数优化 |
| 6.3.3 模型测试 |
| 6.3.4 模型应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间本人公开发表的论文 |
| 致谢 |
| 附录 |
（8）土壤重金属激光诱导击穿光谱定量分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 土壤重金属污染现状 |
| 1.2 现有检测技术与方法 |
| 1.3 LIBS技术原理及研究现状 |
| 1.3.1 技术原理 |
| 1.3.2 研究现状 |
| 1.3.3 存在问题 |
| 1.4 论文工作安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 土壤重金属激光诱导击穿光谱实验分析 |
| 2.1 实验系统及样品制备 |
| 2.1.1 实验系统 |
| 2.1.2 样品制备 |
| 2.2 光谱测量与谱线选取 |
| 2.2.1 光谱测量 |
| 2.2.2 特征谱线选取 |
| 2.3 实验条件优化 |
| 2.3.1 土壤疏松度 |
| 2.3.2 土壤颗粒度 |
| 2.3.3 激光脉冲累加平均数 |
| 2.4 光谱预处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 土壤基体效应影响分析与校正方法研究 |
| 3.1 土壤基体效应影响 |
| 3.1.1 单变量分析 |
| 3.1.2 基体效应影响 |
| 3.2 土壤基体效应校正 |
| 3.2.1 不同土壤样品光谱分析 |
| 3.2.2 土壤基体分类方法 |
| 3.2.3 基体校正效果与分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于SVR的土壤重金属LIBS定量分析方法研究 |
| 4.1 SVR回归分析方法 |
| 4.1.1 SVR回归理论 |
| 4.1.2 SVR回归结果与分析 |
| 4.2 不同输入条件下SVR回归分析应用 |
| 4.2.1 基于全谱SVR回归建模 |
| 4.2.2 基于特征光谱的SVR回归分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于CF-LIBS在土壤重金属分析应用 |
| 5.1 CF-LIBS分析方法 |
| 5.2 CF-LIBS定量分析结果 |
| 5.2.1 等离子体电子密度计算 |
| 5.2.2 等离子体温度计算 |
| 5.2.3 土壤重金属CF-LIBS定量分析结果 |
| 5.3 冶炼厂周围土壤重金属含量检测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文与取得其他研究成果 |
（9）硅基薄膜材料组份激光微区光谱分析法与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要工作内容 |
| 第2章 激光微区光谱分析方法研究 |
| 2.1 激光微等离子体光谱分析 |
| 2.1.1 激光微等离子体的形成机理 |
| 2.1.2 激光微等离子体光谱分析原理 |
| 2.2 定量分析原理 |
| 2.2.1 谱线强度与元素含量的关系 |
| 2.2.2 光谱定量分析基本方法 |
| 2.2.3 膜层材料原子比率分析方法 |
| 第3章 实验装置与方法 |
| 3.1 实验装置 |
| 3.2 样品制备 |
| 3.3 实验方法 |
| 第4章 薄膜激光微等离子体辐射强度研究 |
| 4.1 碳涂层对薄膜激光微等离子体光谱强度的影响 |
| 4.1.1 碳涂层对分析线光谱强度的影响 |
| 4.1.2 谱线强度随样品碳涂层厚度的变化 |
| 4.2 辅助激发参数对薄膜激光微等离子体光谱强度的影响 |
| 4.2.1 辅助电极高度对分析元素谱线强度的影响 |
| 4.2.2 辅助电极间距对分析元素谱线强度的影响 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 膜层材料原子比率分析法的准确度与应用 |
| 5.1 准确度的检查 |
| 5.1.1 镧锶钴氧薄膜分析 |
| 5.1.2 锆钛酸铅薄膜分析 |
| 5.2 激光微区光谱分析法在薄膜材料原子比率测定中的应用 |
| 5.2.1 镧锶钴氧薄膜中Sr、La、Co的区域分析 |
| 5.2.2 钛铝薄膜中Ti、Al的测定 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 第7章 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、激光显微发射光谱基线换算定量分析法（论文参考文献）
- [1]激光显微发射光谱基线换算定量分析法[J]. 激光显微光谱科研组. 长春地质学院学报, 1977(04)
- [2]矿物激光显微光谱分析方法的探讨[J]. 柯丽琴,冯强波,柴萍霞. 矿物学报, 1984(04)
- [3]基线换算近似定量分析法在测定地质样品的初步应用[J]. 冯强波,柯丽琴,柴萍霞. 光谱学与光谱分析, 1986(02)
- [4]国外激光显微发射光谱定量分析概况[J]. 长春地质学院中心实验室激光组. 长春地质学院学报, 1976(03)
- [5]基于激光诱导击穿光谱技术的铝合金检测研究[D]. 李婧御. 南京理工大学, 2019(06)
- [6]激光增材制造FeCr合金中Cr元素成分监测的研究[D]. 产玉飞. 苏州大学, 2019(05)
- [7]激光显微光谱分析[J]. 钱勇之. 原子光谱分析, 1981(02)
- [8]土壤重金属激光诱导击穿光谱定量分析研究[D]. 谷艳红. 中国科学技术大学, 2017(09)
- [9]硅基薄膜材料组份激光微区光谱分析法与应用研究[D]. 冯强. 河北大学, 2009(03)
- [10]激光显微发射光谱法的应用及发展[J]. 魏艳红,郭庆林,陈金忠. 河北工业大学成人教育学院学报, 1999(01)