应用神经网络校准测量仪器

文章介绍了人工神经网络的基本原理及BP网络学习算法,提出了对测量仪器进行校准的一种新方法,并用万用表的校准实验证明了该方法的有效性。     

基于自反馈光注入结构的双波长可调谐掺Er3+光纤激光器

为了实现可调谐双波长激光输出,提出并设计了一种基于自反馈光注入结构的掺Er3+光纤(EDF)激光器,并对激光器的基本原理及实现方案进行了理论分析和实验验证。系统结构设计采用976nm波长的LD作为泵浦源,结合EDF,两支光纤布拉格光栅(FBG)和光纤环形镜(FLM)产生激光,并通过在FLM中熔接饱和吸收体(SA)起到稳频作用;将FLM输出激光耦合进入谐振腔形成自注入结构,与腔内振荡激光形成干涉,抑制模式跳变;通过控制两支FBG之间的可调谐衰减器调节谐振腔内的增益和损耗,实现单个波长或双波长输出。实验结果表明:SA长采用4m、EDF长采用6m时,激光输出阈值为28mW,将反馈光注入谐振腔后,系统阈值为25mW,输出激光波长随时间漂移得到明显抑制;当泵浦光功率为80mW时,通过调节位于两支FBG之间的可调谐衰减器(VA)获得稳定的双波长激光输出;随着泵浦功率增加,激光输出功率具有良好的线性度和稳定性。在1 540nm波长处激光输出最大功率为1.16mW,信噪比(SNR)大于50dB;在1 545nm波长处激光输出最大功率为1.89mW,SNR大于50dB。     

多塔高层建筑结构设计探讨

本文从多塔高层建筑结构体系的基本概念出发,阐述了嵌固端的选择及抗震等级的确定。从体型评价和计算建模进行分析着手,介绍了多塔高层建筑的结构设计。     

基于贝叶斯理论的测量不确定度A类评定

文章介绍了贝叶斯理论，并利用此理论对测量不确定度A类评定进行分析，与基于经典统计方法的不确定度A类评定相比，该方法能充分利用历史测量数据所提供的信息，因此评定时信息量大，使评定更加合理。最后通过实例分析说明了基于贝叶斯理论的不确定度A类评定的合理性和优越性。     

温度影响测量精度的研究方法及室验装置

本文论述了温度对精密测量的影响及传统温度误差公式的不足之处，指出提高温度误差修正精度的途径，并介绍一种新型的高精度受温变形的测量装置     

一种新型纳米光栅传感器的理论研究

为了开发结构简单，抗干扰能力强的纳米测量精度光栅传感器，对基于二次莫尔条纹信号的纳米测量精度光栅传感器的测量原理进行了理论分析，通过仿真计算，其测量分辨力可达到5．40〉（10^10-10m，测量精度可达到纳米级。此外，对指示光栅和标尺光栅不平行时对二次莫尔条纹信号质量的影响进行了理论分析和仿真计算。     

悬臂梁式三坐标测量机的误差分析与修正

根据测量工字钢结晶器型腔的悬臂梁式三坐标测量机的结构进行了全误差源的分析,推导了计算主要误差来源的横臂梁的变形误差的计算数学模型。建立了悬臂梁式三坐标测量机的误差模型,并根据该误差模型进行了误差修正实验。试验结果证明:该误差模型可以减小并修正测量机的测量误差。     

基于神经网络的动态测量误差分解研究

在讨论神经网络方法的基础上，尝试将其应用于动态测量误差分解理论。建立了一个简单的动态测试仿真系统，分别用小波变换方法和神经网络方法对系统输出的总误差进行分解，并对两种方法的处理结果作了比较，指出了神经网络方法在动态误差分解中的实用性和优越性。     

CMM形状测量任务的不确定度分析与评定

研究了坐标测量机(CMM)形状测量任务的不确定度评定问题,实现了CMM形状测量的不确定度快速、可靠地评定。给出了测量不确定度评定与表示指南(GUM)和蒙特卡洛随机抽样两种不确定度合成方法,平面度测量实验验证了不确定度评定方法的可行性,实验结果表明:GUM确定的不确定度精度意义不可靠,扩展不确定度相对于实际情况扩大了11.1%; 解决CMM形状测量任务的不确定度评定问题,具有较强的典型性和代表性,可有效地应用于解决其他精密仪器的不确定度评定问题。