Hi-Bi-NLCFBG用于补偿PMD的研究

分析了一种可调节的偏振模色散(PMD)补偿器,该补偿器是一个高双折射光纤制成的非线性啁啾光纤光栅,并首次分析了该非线性啁啾光纤光栅中的光谱特性和时延曲线;同时采用一个压电转换(PZT)拉伸器对该光栅进行均匀拉伸,以达到调节的目的.最后提出了一种PMD自适应补偿方案.     

深水Boussinesq方程数学模型建立与验证

通过引入四参数和非线性浅水方程至Kennedy等人推导的二阶全非线性Boussinesq方程中,改善了原方程的色散和变浅性能,并通过新方程建立适合较深水域的近岸波浪场数学模型,模拟了椭圆形浅滩地形上的波浪传播变形,从数值结果和试验结果的比较上看,该模型可以很好地模拟近岸波浪场的实际问题。     

考虑端部效应的钢筋锈蚀自发漏磁检测试验与仿真

自发漏磁检测技术可以对钢筋锈蚀缺陷进行诊断,但是当锈蚀区域距离钢筋端部较接近时,该区域漏磁信号会受到端部退磁场信号的影响。针对端部效应较明显的钢筋进行加速锈蚀试验,采集钢筋空间自发漏磁信号,通过试验和COMSOL仿真分析,提出了基于切向磁感应强度梯度峰值间距的钢筋锈蚀宽度判别方法,构建了考虑端部效应的钢筋锈蚀度评价指标。结果表明:当提离高度为6 cm时锈蚀宽度判别方法的最小相对误差为4%,平均相对误差为27.9%;通过有限元仿真分析验证,该方法同样适用于锈蚀区域不对称时锈蚀宽度的判断;该钢筋锈蚀度评价指标能有效的排除磁参数差异造成的端部效应影响,且该指标数值出现异常下降时,表示钢筋的锈蚀程度已经处于严重阶段。     

页岩水化作用对支撑剂嵌入影响实验研究

页岩压裂改造过程中大量压裂液进入储层后滞留于孔隙或微裂隙中,滞留的流体与页岩发生复杂的物理-化学作用,会改变储层物性和力学性能,加剧压裂裂缝的支撑剂嵌入程度,从而影响压裂裂缝的导流能力。采用页岩自渗吸测试与支撑剂嵌入实验测试,明确了页岩自渗吸量变化特征以及吸水软化对支撑剂嵌入程度的影响。通过实验研究发现：页岩储层的自渗吸量与黏土矿物含量呈正相关,黏土矿物含量越高,单位体积页岩自渗吸量越大。滑溜水中的助排剂和防水锁剂能降低页岩与压裂液的表界面张力与毛细管力,导致页岩自渗吸量降低。页岩弹性模量越小,相同闭合应力条件支撑剂嵌入深度越大。页岩吸水导致弹性模量和强度降低,支撑剂嵌入深度大幅度提升。支撑剂嵌入深度与闭合压力线性相关,吸水后页岩的支撑剂嵌入深度与闭合应力关系的斜率大幅度提升。地应力对支撑剂嵌入的影响作用明显,围压增加,支撑剂嵌入深度大幅度降低,以期为页岩压裂效果评价和压后产能评估提供参考和理论支撑。     

用于外腔倍频激光的旋光滤波设计与分析

为了得到纯净的单色倍频光,依据石英晶体的旋光特性,利用石英晶体和起偏棱镜的组合,给出了一种用于将外腔倍频激光中的基频光去除的旋光滤波设计.石英晶体的厚度只要满足使倍频光与基频光的旋光角之差为π/2的奇数倍,就能滤除基频光而获取纯净的倍频光.利用Origin软件分析了石英晶体的厚度误差对滤光性能的影响,结果表明：厚度误差在±0.02 mm以内时,对滤波效果的影响可以忽略.     

超冷玻色气体中的电磁感应透明

研究了超冷玻色气体中的电磁感应透明现象.利用平均场理论,考虑处于所有能级的原子被光势阱所囚禁,本文导出了系统的色散关系并计算了在超冷原子气体中传播的慢光的群速.     

确定地下水污染强度的梯度正则化方法

将梯度正则化方法(Gradient-Regulation method)应用于地下水溶质运移数学模型(对流—弥散方程)的源项反演,研究了山东省淄博市张店区沣水南部区域地下水中硫酸盐年入渗强度的数值反演问题.算例结果表明了应用梯度正则化方法解决此类问题的有效性和可行性.     

体心立方双层铁磁性薄膜中的自旋波能谱分析

采用界面重参数化方法,研究了体心立方结构的铁磁性材料,在界面为铁磁性耦合情况下,两层薄膜中自旋波的本征模、能带结构、色散关系.同时,重点讨论横向(平行于界面方向)自旋波对纵向(垂直于界面方向)自旋波的影响,与简立方结构的结论作了比较,结果发现:结构的变化在很大程度上影响了各种模的性质.     

不可压饱和粘弹性多孔介质中的Rayleigh波

基于多孔介质和粘弹性理论,研究了不可压液体饱和粘弹性多孔半空间中的Rayleigh 波.在流相和固相物质微观不可压、固相骨架服从宏观积分型本构关系和小变形的假定下, 利用Helmholtz分解,得到了Rayleigh波的弥散方程.数值考察了表面透水和不透水两种情 形下,饱和标准线性粘弹性多孔介质中材料参数对Rayleigh波相速度、衰减率等的影响.发 现固相骨架的粘性对Rayleigh波的相速度和衰减率的数值有显著影响,但对于不同的表面透 水情况,其影响规律是不同的.     

基于L-MBP神经网络的煤自然发火期预测

针对不同矿井、矿井不同工作面预测煤自然发火期的难题,采用具有较好收敛性的L-M（Levernberg-Marquardt）BP算法的神经网络,开发出煤自然发火期预测仿真系统软件。根据煤自燃的内凼和外因影响因素,在东北矿区各自燃采场收集了152个样本训练数据,并应用于该软件训练、预测其结果误差〈10％。在神东矿区进行预测时,预测结果与实际情况吻合较好,为制定预防采场自然发火的技术措施提供了可靠的技术参数。