强激光照射下,α-LiIO3晶体中晶格振动的多模激发和模之间的相互作用

本文叙述了用调Q倍频YAG脉冲激光照射α-LiIO₃晶体,在不同的散射配置下,获得了各种散射谱图。实验表明,当用e光入射时,可以比用o光入射激发起更多不同模的晶格振动;获得了E₂模的很强的一阶、二阶斯托克斯散射线和反斯托克斯散射线,E₁模Polariton的一阶、二阶、三阶斯托克斯线和反斯托克斯线,还获得了反斯托克斯频率区一条频移为469cm^-1的新线,认为是不同模的Polariton之间的相互作用引起的。最后,提到实验中初步观察到的晶体拉曼活性的“疲劳现象”。 关键词：     

强激光照射下,α-LiIO_3晶体中晶格振动的多模激发和模之间的相互作用

本文叙述了用调Q倍频YAG脉冲激光照射α-LiIO_3晶体,在不同的散射配置下,获得了各种散射谱图。实验表明,当用e光入射时,可以比用o光入射激发起更多不同模的晶格振动;获得了E_2模的很强的一阶、二阶斯托克斯散射线和反斯托克斯散射线,E_1模Polariton的一阶、二阶、三阶斯托克斯线和反斯托克斯线,还获得了反斯托克斯频率区一条频移为469cm~(-1)的新线,认为是不同模的Polariton之间的相互作用引起的。 最后,提到实验中初步观察到的晶体拉曼活性的“疲劳现象”。     

水流环境中多AUV协作目标搜索算法

多AUV(Autonomous Underwater Vehicle)在实际水下环境中执行搜索任务时,水流对AUV的航行造成较大影响,使得搜索路径增长,整个搜索团队消耗更多能量.提出了一种将速度矢量合成算法嵌入生物启发神经网络的综合算法.利用生物启发神经网络规划出搜索路径,由于水流影响,其规划的路径较长,引入速度矢量合成算法抵消水流对AUV的影响,优化每个AUV的搜索路径,在不同水流环境中进行多AUV目标搜索仿真.通过与没有引入速度矢量合成的生物启发神经网络算法对比,证明所提方法搜索路径更短、更节省能量.