适于大学物理实验教学的荧光测温方法的设计和性能分析

采用熔融淬火法成功制备了高发光效率的β-Na YF₄:Dy³⁺透明玻璃陶瓷,研究了掺杂贵金属Ag掺杂对β-Na YF₄:Dy³⁺玻璃陶瓷的发光光谱和光温传感性能的调控。355 nm激发下获得了发射峰的荧光强度、荧光强度比、光温灵敏度等参数随着温度的变化关系。该研究为大学物理实验教学过程中的测温提供了新的方法。     

通过机器学习实现基于摩擦纳米发电机的自驱动智能传感及其应用

在物联网时代,如何开发一种可持续供电、部署方便且使用灵活的智能传感器系统成为了亟待解决的难题..以麦克斯韦位移电流作为驱动力的摩擦纳米发电机(triboelectric nanogenerator,TENG)可直接将机械刺激转化为电信号,因此可作为自驱动传感器使用.基于TENG的传感器拥有结构简单、瞬时功率密度高等优点,为构建智能传感器系统提供了重要手段.同时,机器学习作为一种成本低、开发周期短、数据处理能力和预测能力强的技术,对TENG产生的大量电学信号处理效果显著.本文梳理了基于TENG的传感器系统通过采用机器学习技术进行信号处理和智能识别的最新研究进展,从交通安全、环境监测、信息安全、人机交互和健康运动检测等角度出发,概述了该研究方向的技术特点与研究现状.最后,深入讨论了该领域当前存在的挑战和未来的发展趋势,并分析了未来如何改进以期开拓更广阔的应用空间.我们相信机器学习技术与TENG传感器的结合将推动未来智能传感器网络的快速发展.     

Adaptive Radiative Thermal Camouflage via Synchronous Heat Conduction

The advent of transformation thermotics has seen a boom in development of thermal metamaterials with a variety of thermal functionalities,including phenomena such as thermal cloaking and camouflage.However,most thermal metamaterials-based camouflage devices only tune in-plane heat conduction,which may fail to conceal a target from out-of-plane detection.We propose an adaptive radiative thermal camouflage via tuning out-ofplane transient heat conduction,and it is validated by both simulation and experiment.The physics underlying the performance of our adaptive thermal camouflage is based on real-time synchronous heat conduction through the camouflage device and the background plate,respectively.The proposed concept and device represent a promising new approach to fabrication of conductive thermal metamaterials,providing a feasible and effective way to achieve adaptive thermal camouflage.     

核磁共振测井受激回波校正方法研究

核磁共振测井中,受激回波导致CPMG序列中前2个回波与期望值存在较大差异,严重影响仪器信噪比和储层评价效果. 为进一步改善核磁共振测井仪性能,通过探究受激回波产生机理,揭示其对CPMG回波串作用规律,提出了受激回波的校正方法. 同时针对仪器负载不同,相同发射功率产生射频场强度各异的特性,建立受激回波校正系数与射频场强的数学关系,在不同应用环境中实现对CPMG测量结果的校正. 实验表明,在信噪比较低的应用环境中,采用传统的舍去前2个回波的方法误差达24.58%,而该文设计的校正算法误差仅为4.9%.