V形槽硅微通道冷却器的研制

高平均功率的二极管泵浦固体激光器（DPL）要求用于泵浦的二极管阵列功率密度达到1kW／cm^2，由于二极管运行的电光效率只有40％50％，需要高强度的冷却器来对面阵进行冷却。V型槽硅微通道冷却器。结构紧凑，具有较高的冷却能力，可在其V形槽上同时焊接多条bar而形成面阵。从而能大幅提高封装工艺的集成度，降低封装成本，使大规模地封装高功率激光二极管阵列成为可能。     

V形槽硅微通道冷却器研制

报道了V形槽硅微通道冷却器的结构和主要制作工艺,研制了冷却器样品.性能测试结果表明冷却器在供水压力为2×105Pa时,封装面热阻尼系数为 0.051 ℃·cm2/W,能够用于封装峰值功率密度达到1 kW/cm2、工作占空比大于10%的激光二极管面阵.其冷却能力与数值模拟结果较吻合,尚存在流量较小的问题,原因可能在于导流槽内存在较大的水头损失,同时与导流槽的结构有关.     

射流冷却的OCS分子高分辨VUV吸收光谱研究

以双光子共振四波混频差频产生的高分辨、可调谐真空紫外激光(VUV)为光源,在151～156nm内测量了超声射流冷却的OCS分子1Σ+-1Σ+电子跃迁带的吸收光谱.由于采用射流冷却和高分辨激光,得到与前人吸收谱测量结果不同的光谱线线形,观察到两个呈现明显非对称结构的振动峰,通过Fano线型拟合,获得了这两个振动峰的半高峰宽和非对称参数q值,与前人光碎片激发谱测量结果基本一致.实验中,为了消除VUV激光强度波动的影响,通过记录参比光的方法,有效地提高了吸收光谱的信噪比,使得吸收测量的灵敏度达到1%左右.     

泵浦用高平均功率二极管激光器研制

针对高平均功率线阵二极管激光器(DL )芯片的工作要求,开展了相应的封装结构设计和高效冷却技术研究.封装的单条线阵DL连续输出激光功率50 W,工作寿命达到5 000 h,10%占空比准连续输出激光脉冲功率150 W,25%占空比准连续输出激光脉冲功率100 W,工作寿命达到5×109次脉冲.采用模块式封装方式由25个模块堆叠,制作出了连续激光功率1 kW和20%占空比工作脉冲功率2.5 kW的叠阵二极管激光器.     

工作于可见和紫外波段的脉冲激光光声装置

报道一种工作于可见和紫外波段的脉冲激光光声装置 .该装置以YAG泵浦的染料激光为光源 (脉宽为8ns ,工作频率为 10Hz) .用此装置记录了C2 H2 分子的泛频激发谱和A1Au←X1Σ+ g 电子跃迁谱 ,并测量了光声强度随气体压力及激光能量的变化关系 .将光声谱用于分子的电子跃迁 .由于脉冲激光光声装置和实验操作十分简便 ,因而除需超高分辨的场合外 ,它均可用来代替共振 (或非共振 )调制cw激光光声装置 .还讨论了脉冲方式和cw调制方式的不同特点     

CS21B2(1Σ+u)态预离解产物CS的振转布居研究

用一束波长为 2 10 .2 7nm的激光将CS2 分子激发至预离解态1B2 (1Σ+ u) ,用另一束激光通过激光诱导荧光 (LIF)方法检测碎片CS ,在 2 5 0 .5～ 2 86 .5nm获得了CS碎片A1Π←X1Σ+ 振转分辨的激发谱 .通过对光谱强度的分析 ,获得了CS碎片v″ =0～ 8的振动布居和v″=1,4～ 8振动态的转动布居 .结果发现 ,碎片CS的振动布居呈双模结构 ,分别对应于CS2 分子1B2 (1Σ+ u)态的两个解离通道 ,即CS(X1Σ+ ,v″=0～ 9) +S(3 PJ)和CS(X1Σ+ ,v″ =0～ 1)+S(1B2 ) .由此得到两个解离通道的分支比S(3 PJ) :S(1B2 )为 5 .6± 1.2 .与前人 193nm处的研究结果相比 ,2 10 .2 7nm激发更有利于S(3 PJ)通道的生成 .此外 ,实验还发现CS的转动布居不满足热平衡分布 ,为两个Boltzmann分布的合成     

基于可见光谱和改进注意力的农作物病害识别

基于可见光谱的农作物病害自动化识别和诊断是一个具有挑战性的研究领域,但现有基于卷积神经网络进行病害识别的研究往往利用深层网络牺牲模型参数量来提高对单一农作物病害识别的准确率,从而造成硬件资源的浪费。为提高农作物病害识别的准确率且避免深层网络的使用,该研究将注意力机制引入农作物病害识别领域,提出了一种基于可见光谱和改进注意力机制的浅层农作物病害识别模型,设计了新的注意力模块SMLP和农作物病害识别模型SMLP_ResNet。利用卷积层代替全连接层设计参数量较少的残差网络（ResNet）,然后利用SMLP、归一化结构（Batch Normalization）和残差模块（Res_block）得到改进的残差模块单元（SMLP_Res）,其中SMLP由全局池化和多层感知机组成,建立各通道间依赖关系。多层感知机使用三层网络结构,将全局特征的通道维度提升至两倍,然后对其通道维度进行两次降维,恢复至原始维度,减少了全局特征损失。SMLP_Res可对通道中的病害特征重校准,减少对识别任务无效的冗余信息,最后构建农作物病害识别模型SMLP_ResNet,在减少模型层数同时提高其识别率。使用两个不同难度的多种植物和病害混合的公开数据集AI Challenger 2018 和Plant Village验证本文模型。实验结果表明,SMLP_ResNet模型在18、50和101层时达到了较高的识别率,其中SMLP_ResNet18模型效果最佳,在两个数据集中的病害识别率分别为86.93%和99.32%。SMLP_ResNet18的准确率不仅高于改进前的ResNet18和SENet18网络,还高于其他研究者提出的模型的准确率,且模型权重大小为48.6 MB,仅约为AlexNet网络权重的五分之一,能够在模型参数量较小的情况下实现较高的病害识别率。从Grad-CAM生成的热力图中可看出SMLP_ResNet18相比于其他模型更关注于叶片病害部位的特征,其背景信息以及叶片健康部位的权值较小。该研究所提出的SMLP_ResNet18模型实现了浅层网络下的高精度识别,提高了对叶片病害区域的辨识度,减少了背景等冗余特征的影响,适用于面向多种农作物不同病害下的高精度识别。     

CS2^1B2（^1∑u^＋）态预离解产物CS的振转布居研究

用一束波长为210．27nm的激光将CS2分子激发至预离解态^1B2(^1∑u^+)，用另一束激光通过激光诱导荧光(UF)方法检测碎片CS，在250．5～286．5nm获得了CS碎片A^1П←X^1∑^+振转分辨的激发谱，通过对光谱强度的分析，获得了CS碎片v″=0～8的振动布居和v″=1，4～8振动态的转动布居，结果发现，碎片CS的振动布居呈双模结构，分别对应于CS2分子^1B2(^1∑u^+)态的两个解离通道，即CS(X^1∑^+，v″=0～9)+S(^3PJ)和CS(X^1∑^+，v″=0～1)+S(^1B2)，由此得到两个解离通道的分支比S(^3P1)：S(^1B2)为5．6±1．2。与前人193nm处的研究结果相比，210．27nm激发更有利于S(^3P1)通道的生成。此外，实验还发现CS的转动布居不满足热平衡分布，为两个Boltzmann分布的合成。     

四波混频过程中差频与和频的竞争研究

在以惰性气体Xe为非线形介质,利用双光子共振四波混频差频(2PR4WDM,ω-=2ωUV-ωT)技术,产生可调谐相干真空紫外激光(VUV)的实验中,观察到产生的VUV在一些特定波长附近出现共振衰减.这些波长对应着伴随过程四波混频和频的双共振增强.对四波混频过程进行了比较粗略的定量的处理,考虑到泵浦光在传播途中的衰减,得到的结论能很好地解释观察到的差频输出的衰减现象,差频输出的衰减是由于双共振四波混频和频(ω+=2ωUV+ωT)与差频竞争的结果.