利用全光纤Mach-Zehnder干涉仪对二极管激光器瞬态特性进行表征

可调谐二极管激光器在电流调谐过程中的瞬态特性,包括瞬态输出波长和线宽等光学参数,在TDLAS系统中是一个重要的参数需要进行实时准确的测定。而常规的测量方法无法同时满足高精度与高速度的要求,因此,对短光纤延迟差拍法测量TDL的动态特性进行了理论分析和实验研究,搭建测试系统,确定了光纤延迟线长度与调谐率对差拍信号纯度的影响...     

SiCf+p/LY12复合材料口盖板的制备与结构刚度

介绍了利用净成型液相压渗工艺的制备的ＳｉＣ纤维与ＳｉＣ颗粒混杂增强铝合金复合材料仪器舱口盖板。利用自行设计的热外压装置，考察了口盖板在室温和４００℃一外压时的刚度变化情况。结果表明ＳｉＣｆ＋ｐ／ＬＹ１２复合材料口盖板的室温结构刚度比ＬＹ１２铝合金口板提高约５０％，４００℃下复合材料口盖板的结构刚度比ＬＹ１２铝合金口盖板提高约８０％。     

硼酚醛烧蚀材料的研究

介绍了炭布增强硼酚醛烧蚀材料（２Ｄ Ｃ／ＦＢ）的制备，研究了工艺对复合材料力学性能和烧蚀性能的影响。结果表明，硼酚醛ＦＢ树脂９００℃残炭率高达７０％，高于普通酚醛树脂（钡酚醛），采用优化工艺制备的２Ｄ Ｃ／ＦＢ材料力学性能和烧蚀性能优异，剪切强度高达３９．７ＭＰａ。     

碳-芳纶混杂正交三向复合材料疲劳性能实验研究

采用三维机织工艺结合树脂传递模塑(RTM)技术制备了两种碳-芳纶混杂正交三向复合材料,即z向纱均采用芳纶纤维,经纬纱分别为炭纤维和经纬纱间隔排列炭纤维和芳纶纤维的混杂正交三向复合材料,以恒定应力幅值、应力比和频率,开展了复合材料经向拉伸疲劳性能试验,通过与炭纤维复合材料的对比,分析了碳-芳纶混杂方式对复合材料拉伸疲劳性能(疲劳寿命、疲劳破坏特征和疲劳后强度/刚度)的影响。当z向纱选用芳纶纤维,面内经纬纱为炭纤维的混杂复合材料经向拉伸疲劳寿命表现出正混杂效应;当进一步混入芳纶纤维,面内经纬纱为炭纤维和芳纶纤维间隔排列正交三向复合材料疲劳寿命表现为负混杂效应,对疲劳刚度损失有一定的抑制作用。可见,炭纤维正交三向复合材料中引入芳纶纤维,对其复合材料拉伸疲劳性能有重要影响,通过设计纤维混杂方式和混杂比例可进一步提高复合材料疲劳性能。     

机载光纤通信网——B－777OLAN

计算机局域网及光纤技术在新一代的Ｂ７７７客机上已成功应用。本文分析了Ｂ－７７７客机上的光纤通信网的组成及特点，对主要接口的工作情况作了研究，为了解新型电子系统提供了一个新的视野     

几种特种纤维的热水老化及性能研究

在25℃,50℃和96℃的热水中,对Kevlar29纤维、Kevlar49纤维和PBO纤维分别进行了吸水老化实验,测定了吸水率和拉伸断裂强度与热水老化条件(即温度和时间)的关系,通过FTIR图谱分析了纤维在吸水过程中可能发生的化学结构变化,通过SEM观察了热水老化导致的纤维表面微观形貌变化,讨论了纤维的吸水机理。     

干涉型光纤传感器相位解调技术研究

针对干涉型光纤传感器的信号解调方法,为消除光强波动对解调结果的影响,在相位生成载波(PGC)调制解调技术的基础上,提出了一种改进型微分交叉相乘(DCM)算法。改进型DCM算法利用滤波后的两路信号进行平方相加运算,再与传统算法中的差分结果进行相除运算来实现对待测信号的解调,可消除传统算法的解调结果中与光强有关的项,从而消除光强波动的影响。仿真分析结果验证了改进型DCM算法的可行性。实验结果表明改进型DCM算法较传统算法可显著提升解调信号的抗光强波动能力。     

一种新型双马来酰亚胺复合材料摩擦学性能研究

采用模压成型法制备了耐高温双马来酰亚胺复合材料, 研究了石墨的添加量对复合材料摩擦学性能和力学性能的影响, 用扫描电镜对复合材料的磨损表面形貌进行了分析.结果表明： 新型BMI复合材料Tg高达392℃,随着石墨添加量的增加, 复合材料的摩擦系数和比磨损率逐渐下降,其中含30%（质量分数）石墨填料的BMI复合材料在水润滑下的最低磨损率仅为1.98×10-6mm3/（N·m）.     

基于后向喇曼散射分布式光纤测温系统温度解调方法研究

 讨论了喇曼和瑞利散射光的温度效应。通过具体的理论分析,指出反斯托克斯散射光比斯托克斯散射光的温度灵敏度高,是此类系统解调温度信息的首选对象。详细讨论了 2种解调方法。通过分析对比它们在系统温度灵敏度、相对温度灵敏度与波长关系上的差异,得到了一系列有意义的结论。针对实际测量过程中光纤损耗因素,利用最小二乘法给出了一种“校正”算法。系统实践证明,上述结论是正确、合理的,校正算法是简洁、有效的。     

基于BP网络的光纤陀螺刻度因子建模研究

针对光纤陀螺(FOG)随温度呈非线性变化的特性,提出了采用BP神经网络对刻度因子的温度误差建模的方法,以减小光纤陀螺输出误差;用BP网络对其建模的结果和传统的建模结果进行了比较,结果表明采用BP神经网络对刻度因子的建模是非常有效的.