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研究了Yb3+/Er3+共掺60P2O5-15BaO-10Al2O3-5ZnO-10R2O(R=Na,K)以P2O5为主体的磷基有源光纤材料的光谱性质,以及不同Yb3+/Er3+掺杂浓度对光谱性质的影响规律。当Er3+浓度为9.100×1019/cm3、Yb3+的掺杂浓度为5.407×1020/cm3、Yb3+/Er3+浓度比为6∶1时,玻璃样品在1 531 nm处的受激发射截面最大,为6.17×10-21cm2。同时,其荧光寿命为9.73 ms,荧光半高宽为53.16 nm,发射截面与半高宽的乘积为3.28×10-32m3,综合性能最佳。 相似文献
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无氢DLC/金属铜摩擦副体系摩擦系数高且不易调控,调整DLC/金属铜摩擦界面从而降低其摩擦系数是亟待解决的问题. 本研究中通过制备含氢与无氢类金刚石碳基薄膜,采用试验分析与模拟计算结合的方法研究了不同氢含量碳基薄膜与铜配副的摩擦学特性并讨论了氢原子在摩擦界面对改善摩擦学性能所起的作用. 结果表明:摩擦界面的结构特性对于类金刚石碳基薄膜/铜配副体系摩擦学性能有非常重要的影响,氢原子可以通过减小摩擦副之间的黏着从而起到调节摩擦界面的作用. 通过向DLC中掺杂氢等钝化元素可有效调控界面处的相互作用从而调控体系摩擦学性能. 本研究方法为降低DLC/铜摩擦副体系摩擦系数提供参考. 相似文献
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给出了改进的最佳摄动量法,并应用在双曲型方程参数反演问题的求解中.由遗传算法借助交叉和变异算子控制全局搜索来获得参数的初始迭代值,代入最佳摄动量法求解出稳定的高精度数值解. 相似文献
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基于0.18μm CMOS工艺技术,制作了单光子雪崩二极管,可对650~950nm波段的微弱光进行有效探测.该器件采用P~+/N阱结构,P~+层深度较深,以提高对长光波的光子探测效率与响应度;采用低掺杂深N阱增大耗尽层厚度,可以提高探测灵敏度;深N阱与衬底形成的PN结可有效隔离衬底,降低衬底噪声;采用P阱保护环结构以预防过早边缘击穿现象.通过理论分析确定器件的基本结构参数及工艺参数,并对器件性能进行优化设计.实验结果表明,单光子雪崩二极管的窗口直径为10μm,器件的反向击穿电压为18.4V左右.用光强为0.001 W/cm~2的光照射,650nm处达到0.495A/W的响应度峰值;在2V的过偏压下,650~950nm波段范围内光子探测效率均高于30%,随着反向偏压的适当增大,探测效率有所提升. 相似文献
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深度学习(Deep Learning)是目前最强大的机器学习算法之一,其中卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)模型具有自动学习特征的能力,在图像处理领域较其他深度学习模型有较大的性能优势。本文先简述了深度学习的发展史,然后综述了深度学习在超声检测缺陷识别中的应用与发展,从早期浅层神经网络到现在深度学习的应用现状,并借鉴医学影像识别和射线图像识别领域的方法,分析了卷积神经网络对超声图像缺陷识别的适用性。最后,探讨归纳了目前在超声检测图像识别中使用CNN存在的一些问题,及其主要应对策略的研究方向。 相似文献
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