基于光纤智能夹层传感结构的应力测量研究

制作了一种模块化的光纤传感夹层,对夹层内的光纤传感器的应力特性进行了实验研究。分析了应变对传感系数的影响,对埋入到光纤智能夹层中的两种光纤传感器的输出特性进行了比较。实验结果表明:光纤Bragg光栅传感器的波长漂移与应变之间具有理想的线性关系,但应变灵敏度由1.2pm/με降至1.15pm/με;由于制作工艺的局限,对于非本征F-P光纤传感器,当应变达到350με后,应变与载荷具有较好的线性响应。与非本征F-P光纤传感器相比,光纤Bragg光栅传感器是光纤智能夹层首选的应变传感器。将埋入了Bragg光栅传感器的智能夹层粘贴于某型飞机的翼-身连接构件内部进行监测,实验结果为光纤智能夹层应用于复合材料结构的应变监测提供了参考。     

实散组合桩承载原理及应用

本文提出了实散组合桩概念,即一根桩由上下两段组成,上段是实体桩,下段是散体桩。这样就克服了散体桩通常桩头承载能力低的缺陷。本文对实散组合桩的受力概念进行了分析研究,给出了其承载力、沉降、临界桩长等计算方法和公式。最后介绍了首次工程实例。     

氨燃料发电研究进展

氨是一种高效的氢载体,有望成为下一代无碳燃料,助力实现“碳达峰、碳中和”目标,本文介绍了氨燃料的研究背景和主要性质,调研总结了氨燃料在燃煤锅炉、燃气轮机和燃料电池发电方面的研究和发展趋势。通过控制掺氨比例、喷氨位置、喷氨速度等可以实现氨/煤在燃煤锅炉中共燃;采用富–贫分级燃烧能降低燃气轮机的NO_x排放;氨燃料电池中氨在阳极上催化分解成氢气和氮气;氢气氧化释放的热量能有效地用于氨分解反应,提高氨燃料电池系统的能量效率。     

S波段相对论速调管放大器输入腔的3维分析与模拟

 利用3维软件设计了适用于S波段相对论速调管放大器的单重入输入腔,该腔体采用了偏心设计,以便减小耦合孔处的不均匀场对腔间隙场的影响,分析了腔体耦合孔尺寸对腔间隙场均匀性的影响;建立了带输入波导结构的3维输入腔开放腔模型,并应用此模型,采用3维PIC程序模拟了注入微波功率、束直流对输入腔间隙后束流调制的影响。研究结果表明：耦合孔尺寸对腔间隙电场均匀性影响较大,当耦合孔离轴越近时,腔间隙场越不均匀;在结构参数和束参数固定的条件下,基波电流调制深度随着间隙电压的增加而增加,但达到最大基波调制电流的漂移距离几乎不变;在结构参数和注入微波参数固定的条件下,束直流越大,达到最大基波调制电流所需的漂移距离越短。研究结果为腔体的设计和输入腔束流调制实验提供了参考依据。     

长脉冲相对论速调管中束流脉冲缩短的研究

介绍L波段长脉冲相对论速调管放大器研究中，长脉冲强流相对论电子束(IREB)经过输入腔和中间腔间隙后的脉冲缩短问题.分析了造成束流脉冲缩短的主要机理之一是高频系统的角向非均匀模式与电子束相互作用而使得束流扩散形成的，并经过实验参数的调节，减轻了长脉冲IREB的脉冲缩短问题，得到了较强的基波调制电流.从长脉冲加速器引出500 kV，3.5 kA，1.3 μs的电子束，经过输入腔和两个群聚腔的调制后，得到了2.0 kA的基波调制电流，束流脉冲宽度由0.3 μs增加到1 μs，束流脉冲缩短问题得到明显减轻. 关键词： 相对论速调管放大器 脉冲缩短 高功率微波 长脉冲强流相对论电子束     

非本征型法布里-珀罗干涉仪光纤布拉格光栅应变温度传感器及其应用

介绍了光纤布拉格光栅非本征型法布里珀罗干涉仪集成复用传感器的结构、应变和温度同时监测的原理 ;观察到光纤布拉格光栅反射谱和非本征型法布里珀罗干涉仪干涉谱间的串扰 ,用 3dB带宽平均波长法减小了该串扰 ,提高了测量精度 ;将该传感器应用于三维编织复合材料的应变及温度同时监测。实验结果表明温度精度为± 1℃ ,应变精度为± 2 0 μ ,可满足实际应用的要求     

光纤光栅的温度补偿

提出了一种简单、小型的光纤光栅温度补偿器件，将光纤光栅粘贴在具有负热膨胀系数的材料上，实现了光纤光栅的温度补偿。该器件在-20～44℃温度范围内光栅波长变化0.08m，是未补偿光纤光栅的1／8。     

全光纤光子集成器件及系统

本对全光纤光子集成器件与系统进行了较为全面地综述,结合我们的工作,对目前的研究热点：光纤光栅,光纤激光器,光纤放大器,光纤光栅分插器与传感器等诸多光子器件以及由这些器件组成的波分复用通信系统进行了介绍和评述,一些新成果和新进展表明,这些光子器件与系统在当今和未来的光通信中将发挥重要作用。     

基于光纤光栅的可调谐半导体激光器

本文利用光纤光栅(FBG)形成外腔反馈及F-P半导体激光器的多模特性,得到波长稳定、可调谐的半导体激光光源,系统研究了不同反馈比率对激光器光谱特性的影响.通过向FBG施加轴向拉力和压力可实现10nm的波长调谐,得到一系列波长间隔0.94nm的激光输出,边模抑制比达35dB,光谱线宽小于0.2nm.     

基于光纤光栅传感器和卡尔曼滤波器的载荷识别算法

载荷识别在结构健康监测中的地位十分重要,为了在结构健康监测的同时利用最优化算法对系统进行有效控制,提出了一种基于光纤光栅(FBG)传感器和卡尔曼滤波器的载荷识别算法。该算法建立在卡尔曼滤波器的基础上,以FBG传感器测得的应变值作为观测信号,通过卡尔曼滤波器产生的增益矩阵、新息序列和协方差矩阵,利用最小二乘算法实时估计载荷的大小。此算法只需采集前一时刻的估计值和当前时刻的观测值即可估计出当前时刻的载荷,无需存储和读取大量数据。同时,基于卡尔曼滤波器在进行结构健康监测的同时能够应用最优化算法对系统进行控制。为了对识别算法进行验证,采用梁系统作为仿真和试验对象,通过FBG传感器测得的应变值识别载荷。结果表明,所提动态载荷识别算法能够很好地抑制噪声,具有良好的稳定性和实时性。