契形结构光纤表面等离子体共振传感器研究

提出了一种契形端面结构的光纤表面等离子体共振(SPR)传感器激励模型. 采用时域有限差分法对契形SPR波导的共振模型进行数值模拟, 通过在光纤出射端抛磨契形角度并进行敏感膜修饰, 制出具有契形端面结构的类Kretschmann微棱镜式光纤SPR传感器, 实现激发SPR的光波调制.结果表明, 在1.3330–1.4215折射率范围内, 制备的契形光纤SPR传感器相对于常规光纤SPR传感器, 其平均灵敏度提高了近1–6倍, 1倍和6倍分别出现在小角度结构(15° 契形) 传感器和大角度结构(60°契形) 传感器, 且仍保持 10^-5 等级的分辨率. 该类型结构的传感器具有契形端面激励模式, 设计灵活性高、制备工艺简单、可微量检测样本等优点, 能够很好地适应于不同环境和测量条件的实际生化检测、环境监测需求. 关键词： 光纤传感器 表面等离子体共振 契形端面结构 折射率灵敏度     

双悬臂梁光纤Bragg光栅应力传感器

报道了一种新颖的光纤Bragg光栅应力传感器.理论分析和实验证明了这种传感器Brrag光栅中心波长随应力变化的线性工作区.将光纤Bragg光栅贴于双悬梁的梁端面,在双悬梁的自由端部施加载荷,对光纤Bragg光栅的应力响应特性测试.当所加载荷为300 g时,光纤Bragg光栅中心波长变化了0.156 nm.从实验上获得了－0.05 nm/N的应力响应灵敏度.该结构具有应力增敏作用,且应力响应的线性、重复性和迟滞性较好.应力响应灵敏度随着梁的大小以及材料的力学参量的改变而改变.     

水下无源声呐目标听觉域张量特征提取方法

特征提取是水下无源声呐目标分类识别的关键步骤,提出了一种基于听觉Patterson-Holdsworth耳蜗模型的听觉域张量特征提取方法。将耳蜗模型的滤波器冲激响应视为信号分解的基函数,根据听觉模型非线性尺度或常规线性尺度确定不同通道的中心频率,然后计算出相应通道的增益和带宽,并量化冲激响应的阶数和相位参数,得到信号分解基,再根据信号分解原理得到通道数×阶数×相位数的三阶张量特征,并通过计算测试样本张量特征与训练样本张量特征间的相似性实现了水下无源声呐目标的分类识别。海上实录无源声呐目标的分类识别实验表明,提取的张量特征具有比较好的分类识别性能,听觉模型等效矩形带宽尺度优于线性尺度划分中心频率,能够提高无源声呐的目标指示能力。      

体内预应力钢绞线光纤光栅监测技术及其应用

设计了一种在预应力钢绞线中心丝上设置倾斜凹槽封装光纤光栅的自感知钢绞线,以解决体内预应力钢绞线其它传感器无安装空间,易碎断导致封装成活率低以及监测量程不够等技术难题.理论分析了不同凹槽倾角封装的光纤光栅传感器的监测应变与钢绞线应变,根据复合材料剪滞模型理论建立了二者之间的应变关系.以倾角为变化参数,研制了系列光纤光栅自感知钢绞线,并对其进行张拉试验,测定光纤光栅传感器量程的变化情况.试验结果表明:该方法能有效扩大光纤光栅传感器的监测量程,当倾斜角度为30°时,所能监测的应变范围与0°相比,提高了44%.采用该技术,利用光纤光栅传感器对某高速公路预应力箱梁的施工张拉及服役进行实时监测,传感器成活率为100%,同时将光纤光栅的理论及标定应变关系与现场张拉及二次张拉的数据进行对比,误差均在5%以内.该技术实现了对体内预应力钢绞线施工张拉和服役全生命周期的监测.     

光纤Bragg光栅拉力传感器不确定度标定研究

实现光纤Bragg光栅拉力传感器的静态测试和性能分析,设计了一种量程为10kN的拉力传感器标定装置对其进行校准实验。通过对光纤光栅解调仪的中心波长和拉力机产生的拉力值进行最小二乘法拟合,求出静态标定系数,并分析拉力传感器标定装置的不确定度。实验结果表明,光纤传感器的灵敏度为0.161nm/kN,线性度为1.796%FS,二阶拟合曲线的重复性误差为1.337%FS,标定装置的不确定度为0.029kN。     

基于柔性超材料的高灵敏度拉力传感器

提出了一种基于柔性超材料的高灵敏度拉力传感器,该超材料传感器由刻蚀在聚二甲基硅氧烷（PDMS）薄膜表面的多方形谐振单元的平面阵列组成。拉伸柔性PDMS薄膜会改变谐振单元的结构参数,进而使传感器的谐振频率产生变化。该超材料传感器可以同时实现应变或拉力的高灵敏度检测。同时,谐振结构中央的方形连接环起到了不对称分裂间隙的作用,激发了具有更高Q值的高阶谐振模式,实现了更高的频谱分辨率。实验结果表明,施加拉力从0增大至1.2 N时,结构尺寸拉伸率达到初始状态的1.2倍,超材料的谐振峰频率从109.23 GHz红移到99.42 GHz。该传感器可以实现8.43 GHz/N的高灵敏度拉力传感。耐久性测试表明在该样品的使用中至少可以经历100次拉伸-松弛循环。所提出的传感器具有灵敏度高、加工方便、成本低和无线测量的优点,具有潜在的应用价值。     

基于偏芯熔接光纤的应力与折射率传感器

基于偏芯熔接技术构建了一种新型马赫-曾德尔干涉(MZI)原理的应力与折射率光纤传感器。该传感器是由一段单模光纤的两端实施偏芯熔接而成。利用光纤包层模、纤芯模对应力和折射率的敏感特性,实现对外界折射率和应力的测量。研究结果表明,施加轴向应力范围为0~500με时,传感器的近红外透射光谱的波长出现蓝移,在1585nm附近干涉谷处的应力灵敏度约为-7.00pm/με;外界折射率在1.331~1.398RIU(RIU为单位折射率)范围时,传感器的近红外透射光谱的波长出现蓝移,在1570nm附近干涉谷处的折射率灵敏度约为-55.223nm/RIU;且均具有良好的线性拟合效果。该传感器也可应用于温度等其他参数测量,具有非常广阔的应用前景。     

光纤光栅负荷传感器在港口门机上的应用

港口门式起重机的光纤布喇格光栅负荷传感器将钢索张力转变为对测力传感器的正压力,测力元件采用等应变梁结构,使固定在上下表面的光栅同时受到拉力和压力,以两光栅反射波长位移量的叠加表示钢索受到的载荷。该装置提高了测量灵敏度和线性度,而且抵消了环境温度的干扰。标定数据表明,光纤光栅负荷传感器的误差只有0．70／60,大大优于电应变片3％的精度指标要求。     

一种基于马赫-曾德干涉仪的全光纤传感器双参数测量技术

提出一种干涉式全光纤传感器,能够同时实现对折射率和轴向拉力或温度进行双参数测量。传感器由一个微腔和一个纤芯失配衰减器组成。其中微腔结构是由飞秒激光加工光纤纤芯形成,直径和深度分别是6μm和2.5μm。该干涉式传感器可以获得20dB的高品质干涉对比度。传感器透射谱波长为1496.68nm和1533.18nm的两个衰减峰对应的折射率灵敏度分别为-29.91nm/RIU和-16.72nm/RIU,拉力灵敏度分别为-1.55pm/με和-0.31pm/με。实验结果表明,传感器通过灵敏度矩阵可以同时测量折射率和轴向拉力或温度两个参数。     

一种基于马赫-曾德干涉仪的全光纤传感器双参数测量技术

提出一种干涉式全光纤传感器,能够同时实现对折射率和轴向拉力或温度进行双参数测量。传感器由一个微腔和一个纤芯失配衰减器组成。其中微腔结构是由飞秒激光加工光纤纤芯形成,直径和深度分别是6μm和2.5μm。该干涉式传感器可以获得20dB的高品质干涉对比度。传感器透射谱波长为1496.68nm和1533.18nm的两个衰减峰对应的折射率灵敏度分别为-29.91nm/RIU和-16.72nm/RIU,拉力灵敏度分别为-1.55pm/με和-0.31pm/με。实验结果表明,传感器通过灵敏度矩阵可以同时测量折射率和轴向拉力或温度两个参数。     

Simultaneous identification of unknown time delays and model parameters in uncertain dynamical systems with linear or nonlinear parameterization by autosynchronization

In this paper, we propose a general method to simultaneously identify both unknown time delays and unknown model parameters in delayed dynamical systems based on the autosynchronization technique. The design procedure is presented in detail by constructing a specific Lyapunov function and linearizing the model function with nonlinear parameterization. The obtained result can be directly extended to the identification problem of linearly parameterized dynamical systems. Two Wpical numerical examples confirming the effectiveness of the identification method are given.     

无源射频识别系统中的雷达截面分析与计算

基于无源射频识别技术原理和天线散射理论,导出了不同负载情况下的雷达截面计算方法,并结合雷达截面和电磁传播环境分析了无源射频识别系统的识别距离.通过测量标签天线不同负载情况下的反向散射功率,再结合该计算方法,从而得出雷达截面.理论分析与实验测量结果保持一致.研究结果对优化无源射频识别系统的标签性能有益. 关键词： 射频识别 天线 雷达截面 识别距离     

Analysis of identification methods of key nodes in transportation network

The identification of key nodes plays an important role in improving the robustness of the transportation network. For different types of transportation networks, the effect of the same identification method may be different. It is of practical significance to study the key nodes identification methods corresponding to various types of transportation networks. Based on the knowledge of complex networks, the metro networks and the bus networks are selected as the objects, and the key nodes are identified by the node degree identification method, the neighbor node degree identification method, the weighted k-shell degree neighborhood identification method (KSD), the degree k-shell identification method (DKS), and the degree k-shell neighborhood identification method (DKSN). Take the network efficiency and the largest connected subgraph as the effective indicators. The results show that the KSD identification method that comprehensively considers the elements has the best recognition effect and has certain practical significance.     

激光拉曼光谱在玉石鉴定中的应用

本文提出玉石品种鉴定的新方法———激光拉曼光谱法。测试了一系列玉石的标准拉曼谱     

From the Internet of things to the Internet of the physical world

Nowadays, we daily meet new wireless technologies. This is often achieved through the use of RFID (Radio Frequency IDentification) tags and wireless sensors. Our environment and surrounding objects become communicating. New applications thus arise in domains such as logistic, health, rescue and environment preservation. Embedding such devices in various industrial goods could lead to a world in which objects communicate and interact with other objects and with people, i.e. the so-called “Internet of things”. This article describes the various types of RFID tags, and the hot topic for research and some examples of applications are given.     

可见光谱法无损识别壁画文物矿物质颜料的研究

针对取样分析技术破坏壁画文物完整性问题,提出非接触式可见光谱法原位无损识别壁画文物矿物质颜料物质成分和粒径的方法。构建非接触式获取平台原位无损采集壁画文物表面可见光谱;通过调研和实测数据分析,制备了壁画矿物质颜料可见光谱数据库。分析数据库中的光谱数据发现：同种化学成分的颜料具有相同的吸收特性,表现为光谱曲线峰值位置和几何轮廓的相似性;在不同粒径下又呈现出不同的散射特性,表现为光谱曲线幅度的差异性。为此,构建了壁画文物矿物质颜料物质成分和粒径的可见光谱法无损识别流程和识别方法,即提取光谱曲线几何轮廓特征构建表征空间实现了颜料物质成分的识别;在此基础上,提出了矿物质颜料需进行物理特征识别的理念,并建立了光谱曲线幅度积分值与颜料平均粒径间的拟合关系,实现颜料粒径识别。以敦煌莫高窟壁画为例验证了该方法的可行性。     

Application of the HKS in the identification of kaons produced in the reaction （e,e＇K^＋）

At Jefferson Laboratory the experiment E02-017 was carried out to investigate the fission associated with kaons in the hypernuclei-producing interaction p（e,K^＋e＇）A. The newly installed high resolution kaon spectrometer （HKS） in Hall C was used as a key instrument to identify kaons. This paper introduces the HKS hardware and describes the way the kaons are identified. Maintaining most of the kaons （nearly 100%） in the data, HKS identifies kaons with a purity of -67% in this experiment. The resolution of the kaon target time reconstructed by HKS reaches 0.42 ns.     

Application of the HKS in the identification of kaons produced in the reaction (e, e'K+)

At Jefferson Laboratory the experiment E02-017 was carried out to investigate the fission associated with kaons in the hypernuclei-producing interaction p(e,K+e')A. The newly installed high resolution kaon spectrometer (HKS) in Hall C was used as a key instrument to identify kaons. This paper introduces the HKS hardware and describes the way the kaons are identified. Maintaining most of the kaons (nearly 100%) in the data, HKS identifies kaons with a purity of 67% in this experiment. The resolution of the kaon target time reconstructed by HKS reaches 0.42 ns.     

表面肌电采集与在线识别系统

设计了一套简易且分辨率高的表面肌电采集与在线识别系统。系统硬件部分包括信号两级放大、带通滤波、精密整流、16位AD转换芯片ADS1120、AVR单片机等部分;软件部分基于JAVA编程,具有实时滤波、显示并存储肌电信号、在线识别手部动作等功能。系统放大增益倍数为100～2500可调,根据不同被试同一动作的肌电信息,微调放大倍数以减少个体差异;当放大倍数为1000倍时,识别精度达0.3 uV。此外还设计了训练范式,根据被试的训练数据提取在线识别算法的参数,以提高识别准确率。实验结果表明：该系统具有较好的稳定性,能够准确识别四类手部动作,平均识别率达84.37%。     

Monte Carlo study on the low momentum μ-π identification of the BESⅢ EM calorimeter

The BESⅢ detector has a high-resolution electromagnetic calorimeter which can be used for low momentum μ-π identification.Based on Monte Carlo simulations, μ-π separation was studied.A multilayer perceptron neural network making use of the defined variables was used to do the identification and a good μ-π separation result was obtained.