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能量密度对毫秒脉宽激光烧蚀铝靶物质迁移机制的影响

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红外与激光工程 2021年第S2期50卷 81-86页

作者：高贺岩金星李兰姚猛王莹航天工程大学宇航科学与技术系激光推进及其应用国家重点实验室北京101416

毫秒脉宽激光打孔过程中靶物质的迁移机制直接影响孔的形貌,因此靶物质的迁移机制研究对于激光加工参数优化具有重要意义。靶物质的迁移主要包括脱靶的气化产物、溅射的熔融物质和非脱靶的熔融物质迁移,熔融物质重新凝固形成重铸层。对... 详细信息

毫秒脉宽激光打孔过程中靶物质的迁移机制直接影响孔的形貌,因此靶物质的迁移机制研究对于激光加工参数优化具有重要意义。靶物质的迁移主要包括脱靶的气化产物、溅射的熔融物质和非脱靶的熔融物质迁移,熔融物质重新凝固形成重铸层。对于脱靶的物质,采用高速相机直接成像法观察运动规律;对于重铸层,采用金相显微镜观察其形貌;最后,使用分析天平测量烧蚀质量。结果表明:铝合金的相爆炸阈值为1047.24 J/cm^(2),能量密度在相爆炸阈值以下时,脱靶的靶物质主要以气化形式迁移,重铸层内部会形成周向和径向的裂纹,而能量密度在相爆炸阈值以上时,熔融物质被冲刷出烧蚀坑,烧蚀坑内部几乎不存在重铸层;气化损失的质量占比很小,靶材的质量损失主要来自相爆炸驱动的熔体喷溅,相爆炸会使单脉冲烧蚀质量增加10.7倍;相爆炸和激光强度的下降均会导致靶材的气化速率下降。

关键词：激光烧蚀高速成像物质迁移气化

纳秒激光辐照硅基PIN光电二极管的瞬态响应退化

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激光杂志 2021年第7期42卷 9-12页

作者：姚猛叶继飞李兰高贺岩航天工程大学宇航科学与技术系激光推进及其应用国家重点实验室北京101416

研究短脉冲激光辐照硅基光电探测器的瞬态响应的变化规律,使用脉冲宽度为8 ns的纳秒激光辐照工作在偏置电压3.2 V下的硅基PIN光电二极管,测量了该二极管在不同能量密度辐照下的单脉冲响应特性。分析激光辐照特性结果表明,入射激光能量... 详细信息

研究短脉冲激光辐照硅基光电探测器的瞬态响应的变化规律,使用脉冲宽度为8 ns的纳秒激光辐照工作在偏置电压3.2 V下的硅基PIN光电二极管,测量了该二极管在不同能量密度辐照下的单脉冲响应特性。分析激光辐照特性结果表明,入射激光能量密度从55.22 n J/cm^(2)到227.1μJ/cm^(2)的范围内变化,响应信号下降沿的时间逐渐变大,导致辐照后的脉冲响应信号出现展宽现象,意味着二极管的瞬态响应特性发生了退化,并且器件在加载反向电压信号回复速度呈两相变化,两阶段下降沿的数据的绝对增幅和相对增幅分别为(378μs,208%)和(43μs,43%),比较发现第一段下降沿起着信号展宽的主导作用。

关键词：短脉冲激光辐照瞬态响应展宽现象输运过程

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激光脉宽和功率密度对烧蚀性能影响研究

红外与激光工程 2022年第6期51卷 213-219页

作者：王思博蒋陆昀洪延姬杜邦登邢宝玉张腾飞高贺岩航天工程大学激光推进及其应用国家重点实验室北京101416

微纳卫星的飞速发展对微推力器的性能提出了更高的的要求。激光推进微推力器因其比冲高、推力控制精确、能耗低等特点,为微纳卫星提供了一种性能优异的微推力器选择方案。文中在透射式烧蚀模式下,研究了半导体激光器的激光功率密度和脉... 详细信息

微纳卫星的飞速发展对微推力器的性能提出了更高的的要求。激光推进微推力器因其比冲高、推力控制精确、能耗低等特点,为微纳卫星提供了一种性能优异的微推力器选择方案。文中在透射式烧蚀模式下,研究了半导体激光器的激光功率密度和脉宽对激光烧蚀性能的影响。结果表明,在工质厚度为200μm的工况下,随着激光功率密度的增加,单脉冲冲量和比冲都逐渐增大,而冲量耦合系数和烧蚀效率都存在一个最优值。随着激光脉宽的增加,单脉冲冲量逐渐增加,比冲呈现出先增大后减小的趋势,在250μs时,比冲达到最大值,约为221.8 s;冲量耦合系数和烧蚀效率都随着脉宽的增大而减小;脉宽超过一定的临界值时,会对激光烧蚀工质的靶坑产生不良影响,使得激光能量和工质严重浪费。激光参数的优化对于激光推进微推力器的工程化应用提供了参考。

关键词：激光推进比冲冲量耦合系数功率密度脉宽

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皮秒激光辐照硅基光电二极管的饱和特性分析

激光与光电子学进展 2022年第13期59卷 129-133页

作者：姚猛叶继飞李兰高贺岩航天工程大学宇航科学与技术系激光推进及其应用国家重点实验室北京101416

为了进一步研究超短脉冲激光辐照光电探测器的饱和特性,以硅基PN型光电二极管作为实验器件,实验测量了不同激光能量密度的皮秒激光辐照器件的瞬态响应时间。实验结果表明,当皮秒激光能量密度达到97 nJ/cm2时,器件的瞬态响应信号出现了... 详细信息

为了进一步研究超短脉冲激光辐照光电探测器的饱和特性,以硅基PN型光电二极管作为实验器件,实验测量了不同激光能量密度的皮秒激光辐照器件的瞬态响应时间。实验结果表明,当皮秒激光能量密度达到97 nJ/cm2时,器件的瞬态响应信号出现了非线性饱和,同时对器件饱和后的信号特征量的信号半峰全宽和信号底宽进行了分析,其绝对增幅和相对增幅分别为154μs、157.00%和157μs、47.87%,可以看出随着激光能量密度的增加,响应时间逐渐增加,信号的时间展宽意味着器件的瞬态响应发生了退化。对激光注入载流子进行分析,发现激光辐照结束后产生大量的光生载流子,满足半导体的大注入条件,导致初始的载流子双极输运过程中双极迁移率趋近于0,对应的信号下降沿初始速度出现衰减,从而导致器件响应信号出现退化现象。

关键词：探测器硅基光电二极管超短脉冲饱和特性双极输运

抗抑郁药联合喹硫平治疗伴疼痛症状抑郁症患者的疗效研究

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抗抑郁药联合喹硫平治疗伴疼痛症状抑郁症患者的疗效研究

作者：高贺重庆医科大学

学位级别：硕士

木犀草素对溃疡性结肠炎小鼠肠粘膜保护作用的实验研究

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木犀草素对溃疡性结肠炎小鼠肠粘膜保护作用的实验研究

作者：高贺佳木斯大学

学位级别：硕士

基于邻域粗糙集和半监督学习的偏标记特征选择方法

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基于邻域粗糙集和半监督学习的偏标记特征选择方法

作者：高贺飞河北大学

学位级别：硕士

偏标记学习是一类重要的弱监督学习框架,在该框架下,每个示例的输出为一个候选标记集合,其中只有一个真实标记。偏标记学习方法可以利用这种具有模糊标签信息的数据进行分类学习,有效降低了人工标注的要求。而半监督偏标记学习则可以处... 详细信息

偏标记学习是一类重要的弱监督学习框架,在该框架下,每个示例的输出为一个候选标记集合,其中只有一个真实标记。偏标记学习方法可以利用这种具有模糊标签信息的数据进行分类学习,有效降低了人工标注的要求。而半监督偏标记学习则可以处理偏标记和无标记样本同时存在的学习问题,充分利用偏标记样本隐含的弱监督信息和无标记样本的无监督信息,应用于更复杂的学习场景中。然而,不管是在偏标记学习还是半监督偏标记学习中,很多数据集具有高维的特点,其中不可避免的包含一些冗余特征,这些特征不仅会降低模型泛化能力,还会造成维数灾难问题。如何在弱监督学习框架下进行有效的特征选择是一个重要的研究问题。考虑到邻域粗糙集提供的属性约简方法可以在保持数据集分类能力的情况下有效去除冗余信息,本文将其结合偏标记和半监督偏标记这两个学习问题,去除冗余特征,实现有效的数据的降维。具体来说,本文主要工作如下:(1)基于邻域粗糙集框架提出一种针对偏标记数据的特征选择方法,构建了偏标记邻域决策系统,并定义偏标记学习问题中邻域粗糙集的下近似和依赖度,进而建立适用于偏标记分类问题的特征选择算法。该算法能够在对特征空间进行邻域粒化的同时度量候选标记集合中标记间的相似程度,选出与标记信息相关性较强的特征子集。另外,还使用了两种不同于随机方法的假阳性候选标记生成机制,在实验部分对不同偏标记生成机制也进行了分析和对比。最后给出了在6个真实偏标记数据和6个受控UCI数据集上的大量实验对比结果,验证了所提特征选择方法的有效性。(2)针对包含少量偏标记样本和大量无标记样本的半监督偏标记数据集,结合邻域粗糙集、自训练和主动学习方法,提出一种基于消歧的特征选择方法。在该算法框架中,训练集的扩充消歧和属性约简操作被先后执行。首先,采用主动学习和自训练交替迭代的方式为无标记样本添加伪标记,在提高标记准确率的同时降低标注成本;其次,对扩充后的偏标记样本集进行消歧,得到半监督数据集;然后,基于邻域粗糙集概念,通过融合属性依赖度和邻域关系的组合度量来评估属性的重要度。最后,将5个真实偏标记数据集和4个受控UCI数据集依照不同标记样本比例生成半监督偏标记数据集并进行大量实验,分别使用多种代表性特征选择方法对数据集执行降维,通过半监督偏标记分类器的分类结果对比表明,所提特征选择算法可以有效去除数据集中的冗余特征并提高模型学习性能。

关键词：偏标记学习半监督偏标记学习邻域粗糙集特征选择主动学习自训练

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机载激光测深技术及应用

中国激光 2024年第11期51卷 276-306页

作者：贺岩陶邦一俞家勇徐广袖黄宜帆中国科学院上海光学精密机械研究所上海201800 中国科学院空间激光信息传输与探测技术实验室上海201800 中国科学院大学材料与光电研究中心北京100049 自然资源部第二海洋研究所浙江杭州310012 安徽建筑大学安徽合肥230601 海军研究院天津300061

经过近60年的发展,机载激光测深技术已经得到业务化应用,成为近岸浅水区域海陆一体化测绘的首选手段。回顾机载激光测深系统发展、数据处理方法、新技术使用和技术应用方面的进展,并对机载激光测深技术的未来发展趋势进行探讨。

关键词：机载激光测深光子计数多波长激光海陆波形分类回波提取斜距校正

一种适用于不同水质机载激光测深的深度学习方法

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中国激光 2024年

作者：黄宜帆贺岩朱小磊徐广袖中国科学院上海光学精密机械研究所中国科学院空间激光信息传输与探测技术实验室中国科学院大学材料与光电研究中心海军研究院

为提升机载测深激光雷达水深探测能力，提出了一种反演水深的深度学习方法。该方法通过将雷达采集波形转换为图像，再使用深度学习模型对图像进行语义分割来实现水深反演。转换为图像的好处为相对于单条波形处理，可以利用到相邻帧的波... 详细信息

为提升机载测深激光雷达水深探测能力，提出了一种反演水深的深度学习方法。该方法通过将雷达采集波形转换为图像，再使用深度学习模型对图像进行语义分割来实现水深反演。转换为图像的好处为相对于单条波形处理，可以利用到相邻帧的波形信息，有利于微弱海底信号的提取。在数据预处理方面，提出了一种快速消除不同水质回波差异的方法，使得模型训练集的构建简单，无需考虑不同水质回波特性差异。深度学习模型整体结构为U-net并结合了道路线检测模型SCNN(Spatial CNN)来提升模型的语义分割能力。采用了大洲岛、大埕湾、北礁三地采集的数据对方法进行了验证，结果表明：模型能够适应不同水质的采集数据，具有良好的鲁棒性，相比于波形处理方法水深提取的正确率平均提升了27%，大洲岛最大测量水深提升了3.2m，大埕湾提升了1.6m，北礁提升了6m。

关键词：机载测深激光雷达深度学习波形处理图像语义分割