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1.
赵铭  王天枢 《应用光学》2021,42(1):194-199
介绍一种多波长掺铥主动锁模光纤激光器,增益介质为长2 m的掺铥光纤,主动锁模通过铌酸锂强度调制器实现。腔内加入基于双折射的光学滤波器,利用保偏光纤双折射滤波效应在滤除腔内多余超模噪声的同时,还可以实现多波长输出。基频下的锁模脉冲频谱信噪比可达68.48 dB,在稳定的锁模状态下波长信道数最大为5。此外,腔内偏振无关隔离器被替换为偏振相关隔离器后,将锁模脉冲加载数字信号同步调制,测得的眼图光信噪比提高了8.67 dB。测试结果表明,锁模脉冲的时间稳定性得到有效提升。  相似文献   
2.
激光谐振腔内相位各向异性会引起频率分裂,两分裂模的频差大小由表现出的相位延迟所决定.对于腔内相位延迟较小的He-Ne激光器,两分裂模很接近,处于烧孔重叠区,存在模式竞争而不能同时振荡,形成隐频率分裂.同时,使得激光器两正交偏振方向上的相邻级纵模产生固定的变动量,其大小等于隐频率分裂量的2倍.如果沿激光偏振方向施加横向磁场,Ne原子谱线发生横向Zeeman分裂,增益原子分成两群,分别为平行于磁场和垂直于磁场方向偏振的光提供增益,大大减弱模竞争,使得激光器的两分裂模可同时振荡并测得频差.在谐振腔内放入倾斜的石英晶体片或半波片,由两种方法分别测量频率分裂量并进行比较.实验表明两种方法测量的结果均与理论计算相符,平均相对偏差不超过1%.据此可以准确得到Zeeman双频激光器的频差大小,并为半波片测量提供了新方法.  相似文献   
3.
主要给出了偏缠绕模的Frobenius性质,推广了缠绕模相应的性质。  相似文献   
4.
铜氧化物高温超导、铁基高温超导、重费米子超导和k-型层状有机超导等超导体的超导态都与磁性有序态相邻,且超导能隙在动量空间一般存在变号.因此,这些超导体的超导机理被认为有别于常规BCS超导中的电子交换声子导致的各向同性s-波配对.在这些非常规超导中,自旋涨落被认为是导致电子形成库珀对的主要起源之一.本文主要以铜基和铁基高温超导为例简要综述非常规超导中的自旋序和自旋涨落性质,二维哈伯徳模型中超导的起因及在解释铜基和铁基高温超导配对对称性的应用,以及与非常规超导紧密相关的中子自旋共振模性质和理论解释.我们认为,尽管磁性和超导性的相互影响已经过多年研究,但仍是当前一个富有挑战的活跃研究领域.  相似文献   
5.
在托卡马克中,磁流体不稳定性与高能量离子相互作用是一个非常重要的问题,它对未来聚变堆稳态长脉冲运行至关重要。HL-2A是我国第一个具有先进偏滤器位形的非圆截面的托卡马克核聚变实验研究装置。撕裂模是托卡马克中的一种基本的电阻磁流体不稳定性,它可以改变磁场的拓扑结构,形成输运短路,甚至会触发大破裂。高能量离子在燃烧等离子体和各种外部辅助加热过程中是不可避免会产生的。目前,撕裂模与高能量离子相互作用依然存在一些关键性问题,例如撕裂模与高能量离子相互作用的共振关系、该物理过程导致高能量离子损失的物理机理等,并且还没有完整的关于撕裂模与高能量离子共振相互作用的数值模拟工作。因此,本综述论文主要从以下三个方面展开:1)回顾撕裂模与高能量离子相互作用的研究历史;2)基于HL-2A实验,从数值模拟的角度讨论撕裂模与高能量离子共振相互作用的物理机理以及其导致高能量离子损失的物理机制;3)展望未来聚变堆中撕裂模与高能量离子相互作用的情况。  相似文献   
6.
在高功率激光运转条件下,掺杂稀土离子的量子亏损和玻璃材料的本征吸收均会造成光纤放大器中增益光纤温度的整体上升与梯度分布。在热平衡状态下,光纤材料的热光效应将会诱导光纤横向折射率的再分布,引发高功率激光运转条件下增益光纤模式特性的改变。为此,利用多物理场有限元建模的数值计算方法对高功率激光运转条件下大模场掺镱石英光纤的热致模式特性展开系统研究,分析总结大模场增益光纤的模式特性在不同激光运转功率、增益光纤设计参数(纤芯直径、数值孔径、热光系数)和光纤弯曲使用条件下的变化规律。结果表明,随着激光运转功率的增加,纤芯和包层之间的温差会变大,从而导致光纤的归一化参数V值增大,最终使模式的传输损耗系数减小,模式在纤芯区域的功率因子增大。  相似文献   
7.
碟片激光器因具有高峰值功率与大能量等特性备受青睐,但在输出高功率激光的同时碟片晶体也极易受到热效应的影响而发生形变,致使光束质量劣化。设计并制作了一种简单的变形镜来补偿碟片晶体的光焦度变化。通过调节气室的气压,变形镜的曲率半径可以实现在2.050 m至+∞之间调整。基于此变形镜,碟片激光器的工作点能够随着光焦度的改变而同步移动。碟片上的激光光斑半径在整个泵浦范围内保持不变。因此碟片激光器可以保持工作在基模而激光光束质量因子M2从阈值至最大激光输出均不超过1.2。  相似文献   
8.
基于HL-2A装置的放电实验数据,利用卷积神经网络和时间窗口算法开发了高约束(H)模时段的识别算法,得到了可靠的高成功率的高约束模时段识别结果。算法中,选取206次放电实验数据中等离子体储能及氘α通道信号作为双通道原始数据进行学习,得到一个深度为21层的二分类卷积神经网络。该网络模型经过其他474次放电数据的测试集检验,高约束模识别的正确率达到了98.17%。  相似文献   
9.
10.
基于深度学习的方法,在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习,得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力,识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMy H模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据),共识别出1665次H模放电,其中误识别35次,误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中,漏识别4次,漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下,对单个时间点的平均计算时间为0.46ms,可以满足实时控制的计算速度要求。  相似文献   
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