激光二极管自混合干涉的计算分析和实验观察

实验上观察到自混合干涉信号的幅度仅仅为静态光强的百分之几.反馈光会引起激光二极管阈值电流减小,静态输出光强变化几倍,使激光二极管工作在实际的阈值电流之上.按三镜法布里-珀罗腔结构模型计算激光二极管的出射光强,由干涉函数主极大条件得出光频与反馈光的关系.计算出的自混合干涉信号的波形,以及自混合干涉信号的幅度与静态光强的比值均同实验测量结果一致.在τrC/τ1=22.8的情况下,复合谐振腔可同时有15个谐振模式,这些模随外腔长度的变化小于2.6×10-2cm-1,远小于法布里-珀罗谐振腔谐振模的线宽3.1cm-1,光频在内腔谐振模的线宽以内变化.     

浇注型环氧树脂基耐高温中子屏蔽复合材料

提出“自驱动梯度升温”概念，研制了一种耐高温，且综合性能优异的环氧树脂基中子屏蔽复合材料。通过反应动力学研究，确定基体为混合多官能度缩水甘油胺环氧树脂和混合改性酚醛胺固化剂，基体中高反应活性树脂体系固化反应放热触发低反应活性树脂体系的固化反应，实现了室温浇注工艺条件下，高性能环氧树脂无外部热源输入即可固化成型，制备耐高温中子屏蔽材料的目的。在基体材料分子结构中刚/柔性基团的匹配、体系复杂相态下的传热和功能填料的筛选等几方面研究基础上，最终得到了玻璃化转变温度（Tg）>150℃、负荷热变形温度>150℃、快中子屏蔽系数（252Cf,40 mm）>2.5、热中子屏蔽率（252Cf,40 mm）>99.98%、物理机械性能优异的中子屏蔽复合材料。该材料在服役工况苛刻的核辐射二次屏蔽领域具有现实应用场景。     

自修复有机硅材料的制备策略

近年来，通过仿生生命体自我修复损伤这一现象而研制的自修复材料，可有效延长材料的使用寿命、提高材料的使用安全性、降低资源浪费，具有巨大的发展潜力。其中，自修复有机硅材料因兼具自我修复的功能和有机硅材料的优异性能，已成为当下的研究热点。由于外界刺激条件如紫外光、温度等是材料实现损伤自我修复的外在驱动力，在很大程度上影响着材料的修复效能，且不同的刺激条件具有不同的优缺点和应用领域。因此，本文将基于自修复过程中外界刺激因素的不同，对自修复有机硅材料尤其是近五年来的最新研究成果进行综述，从外援型和本征型自修复有机硅材料两方面入手，以本征型自修复有机硅材料为重点，并对自修复有机硅材料今后的发展进行了分析展望。     

基于现场可编程门阵列的质谱信号滤波器的设计与应用

低通滤波法是四极杆质谱仪信号去噪的常见方法，为了提高滤波器性能，引入一维离散平稳小波进行阈值法滤波，其不仅能够几乎完全抑制噪声，而且可以很好地保留原始信号的特征尖峰点，缩短与成熟商业化产品差距。同时针对四极杆质谱控制系统运算能力不足的问题，本研究提出了基于Zynq芯片的应用方案，大大降低了仪器得到高信噪比(Signal-To-Noise, SNR)和低均方误差(Mean-Square-Error, MSE)质谱数据的时间。基于本团队研制的四极杆质谱仪，测试使用赛默飞世尔科技(Thermo Fisher Scientific)公司的调谐液样品。结果显示，小波变换法噪声衰减25 dB以上，对比240阶低通滤波法MSE整体降低20%以上，有效部分降低8%以上，并且通过可配置现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)处理，使有效信号相较低通滤波法下降15%以上，同时处理延迟小于1μs。为优化质谱数据降噪和控制系统集成化提供了设计参考。     

双光子Jaynes-Cummings模型中的纠缠演化和热纠缠态现象

文中利用共生纠缠度研究了双光子Jaynes-Cummings模型中原子与腔纠缠的时间演化和有限温度下系统热纠缠态.结果表明,腔场中原子与腔展现出周期性的纠缠演化过程,演化周期随原子与腔耦合强度的增大而减小;在有限温度下,系统的共生纠缠度随温度的升高而降低,当趋近临界温度时,系统纠缠现象消失,这一临界温度值与原子-腔耦合强度成正比.对于典型的实验数据,临界温度大约在～10-5 K数量级.     

高效液相色谱-荧光检测多类型肥料中宛氏拟青霉SJ1提取物

建立了一种测定多类型肥料中肥料增效型宛氏拟青霉SJ1提取物(ZNC)的高效液相色谱-荧光检测分析方法。以乙酸乙酯作为萃取溶剂，肥料增效型ZNC荧光的最佳激发波长为260 nm,发射波长为330 nm,优化洗脱条件为水、甲醇、乙腈混合梯度洗脱，采用HITACHI LaChrom C18色谱柱进行检测。结果表明，方法的线性关系良好，相关系数(R²)>0.99,在信噪比(S/N)=3的条件下，复合肥料和尿素中肥料增效型ZNC的检测限为0.25 mg/kg,氨基酸水溶肥中肥料增效型ZNC的检测限为5.0 mg/L,回收率为71.6%～93.5%,相对偏差(RSD,n=3)为2.9%～7.3%。本方法利用化合物本身荧光特性，操作简单，准确度和精密度均满足方法学指标，可为肥料监管部门监督和新型肥料质量内部控制提供一种有效的检测手段。     

Optical Neural Network Architecture for Deep Learning with Temporal Synthetic Dimension

The physical concept of synthetic dimensions has recently been introduced into optics. The fundamental physics and applications are not yet fully understood, and this report explores an approach to optical neural networks using synthetic dimension in time domain, by theoretically proposing to utilize a single resonator network, where the arrival times of optical pulses are interconnected to construct a temporal synthetic dimension.The set of pulses in each roundtrip therefore provides the sites ...