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可调谐CO2激光泵浦CH3OH气体THz激光器的研究

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可调谐CO2激光泵浦CH3OH气体THz激光器的研究

作者：闫鹏吉郑州轻工业大学

学位级别：硕士

太赫兹（Terahertz,THz）波具有非破坏性、高穿透性、“指纹”光谱识别等特点,在生物医学、无损检测、安全检查、无线通信以及军事等领域都具有广泛的应用。光泵气体THz激光器是一种有效的产生相干辐射THz光波的方法,具有输出功率高、... 详细信息

太赫兹（Terahertz,THz）波具有非破坏性、高穿透性、“指纹”光谱识别等特点,在生物医学、无损检测、安全检查、无线通信以及军事等领域都具有广泛的应用。光泵气体THz激光器是一种有效的产生相干辐射THz光波的方法,具有输出功率高、光束质量好、单色性好、可调谐、室温工作等优点,是太赫兹领域的研究热点之一。该方法是利用中红外激光器作为泵浦源,通过特定的气体介质转动能级跃迁,在THz谐振腔的作用下实现THz激光的产生。本文提出了一种高效的小孔耦合THz激光谐振腔,以CH3OH气体为激光工作介质,以自主开发的高功率连续波可调谐CO2激光器作为泵浦源,系统的开展了连续波光泵CH3OH气体THz激光器的输出性能研究。泵浦激光器的性能和THz谐振腔的结构是影响光泵气体THz激光器输出性能的关键因素。在光泵气体THz激光器的泵浦源研究方面,本文设计并搭建了可调谐连续波CO2激光器。首先,采用Fabry-Pérot谐振腔结构,研究了CO2激光管管壁温度、放电电流以及输出耦合镜的透射率对CO2激光输出功率的影响。其次,采用光栅调谐谐振腔结构,研究输出耦合镜的透射率和放电电流对CO2激光器可调谐性和输出功率的影响。在输出镜透过率约为22%的条件下,获得了78条支线的可调谐输出,强支10P（20）支线（10.59μm）的最大输出功率约为55.5 W,激光光斑半径约为3.8 mm,光束质量M2=1.74。最后,在激光器输出9P（36）支线（9.69μm）时,测试泵浦源的性能,获得最高42.3W的功率输出,为光泵气体THz激光器输出波长118.8μm的激光提供了良好的泵浦源。在光泵气体THz激光器的谐振腔结构的研究方面,本文提出了一种基于小孔耦合的半共焦THz激光谐振腔,设计并搭建了光泵气体THz激光器。以CH3OH气体为增益介质,9P（36）支线的CO2激光为泵浦激光,开展了CH3OH气体吸收率的测定,以及工作气体压强和泵浦激光的功率对THz激光输出功率影响的实验研究。在泵浦功率为35 W,工作气压34 Pa的条件下,得到最高20.9 mW的118.8μm的THz激光输出。实验中获得最高的光子转化效率为4.68‰。

关键词：太赫兹波可调谐CO2激光器 CH3OH气体光泵气体太赫兹激光器半共焦谐振腔

养老机构老年人营养不良风险预测模型的构建及验证

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作者：蔡燕吉浙江中医药大学

学位级别：硕士

基于无人机热红外遥感的地表温度反演及局地热环境研究

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基于无人机热红外遥感的地表温度反演及局地热环境研究

作者：吉蒙南京信息工程大学

学位级别：硕士

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网络画板助力学生深度学习的数学教学研究

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作者：刘华吉闽南师范大学

学位级别：硕士

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水系铝离子电池制备与性能探究

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作者：左吉扬州大学

学位级别：硕士

基于对比学习的显著性目标检测和分割模型的研究与实现

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作者：董浩吉黑龙江大学

学位级别：硕士

京津冀地区充电基础设施需求预测及缺口对策分析研究

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京津冀地区充电基础设施需求预测及缺口对策分析研究

作者：宋江吉天津理工大学

学位级别：硕士

青藏高原冰雪融水中全氟化合物的时空差异研究

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青藏高原冰雪融水中全氟化合物的时空差异研究

作者：吉志伟西北师范大学

学位级别：硕士

基于SOE-YOLO轻量化的水面目标检测算法

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图学学报 2024年第4期45卷 736-744页

作者：曾志超徐玥王景玉叶元龙黄志开王欢南昌工程学院信息工程学院江西南昌330000 南昌工程学院机械工程学院江西南昌330000

针对复杂多变的水面环境,小目标检测存在漏检、错检且检测平台计算资源有限的问题,提出了基于YOLOv8的轻量化水面目标检测算法SOE-YOLO。首先在Neck部分使用包含GSConv的Slim-Neck设计范式对模型进行轻量化改进;其次通过使用轻量型卷积(... 详细信息

针对复杂多变的水面环境,小目标检测存在漏检、错检且检测平台计算资源有限的问题,提出了基于YOLOv8的轻量化水面目标检测算法SOE-YOLO。首先在Neck部分使用包含GSConv的Slim-Neck设计范式对模型进行轻量化改进;其次通过使用轻量型卷积(ODConv)模块重新构建Backbone部分,以减少参数量从而提高网络的检测速度;最后引入多尺度注意力机制(EMA)增强网络多尺度特征提取能力,提高小目标检测能力。在WSODD测试集中的实验结果表明,SOE-YOLO模型参数量和计算量分别为2.8 M和6.6 GFLOPs,与原模型相比分别减少12.5%和18.6%,同时mAP@%0.5和mAP@0.5-0.95分别达到79.9%和47.2%,与原模型相比分别提高2.4%和1.6%,且漏检率下降明显,优于当前流行的目标检测算法。FPS达到了64.25,满足水面目标检测实时性的要求。在实现轻量化的同时具有更好的检测性能,满足了在计算资源受限环境下的部署需求。

关键词：水面目标检测 YOLOv8 轻量化改进 Slim-Neck设计范式注意力机制