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2019 风力涡轮机研讨会.pdf - BINDT
皱纹鉴定。这些技术中的大多数对典型的皱纹“副作用”很敏感。虽然这些副作用可以通过传统的 NDT 技术检测到，但它们并不是导致强度降低的驱动参数。皱纹可能伴随着表面凸起、不同的层间距、树脂池和局部刚度的变化而出现。这些特征可以分别通过目视检查、由于声速变化而产生的超声波、由于树脂池反射而产生的超声波和导波来检测。然而，就强度而言，重要的参数是纤维的曲率。很少有方法对此参数敏感。一个例外是布里斯托尔大学史密斯教授团队目前开发的一种技术。该技术涉及将超声波频率“调整”到层压板的周期性结构中，并可以从接收信号的相位信息中恢复纤维的曲率。虽然该技术在航空航天领域已显示出良好的效果，但 Vestas 正在与布里斯托尔大学合作，使该方法适应风级 GFRP 的特性。
空间结构光束激发量子点的选择规则：应用于高激发激子波函数重建
空间结构光场应用于半导体量子点会产生与均匀光束根本不同的吸收光谱。在本文中，我们使用圆柱多极展开式对不同光束的光谱进行了详细的理论讨论。对于量子点的描述，我们采用了基于包络函数近似的模型，包括库仑相互作用和价带混合。单个空间结构光束和状态混合的结合使得量子点中的所有激子态都变为光可寻址。此外，我们证明可以定制光束，以便选择性地激发单个状态，而无需光谱分离。利用这种选择性，我们提出了一种测量量子点本征态激子波函数的方法。该测量超越了电子密度测量，揭示了激子波函数的空间相位信息。这种相位信息的提取是从偏振敏感测量中已知的；然而，这里除了二维偏振自由度之外，还可以通过光束轮廓获得无限大的空间自由度。
焦点技术：水下电磁传播
水下电磁信号在导航、传感和通信方面有一系列实际应用。短程导航系统可以基于电磁传播中看到的信号幅度梯度。对于信标应用，声纳系统必须使用相位信息来感测波前方向，并受到多径效应和压力梯度的影响。基于电磁信号的 UUV 导航系统将测量信号强度的增加，作为对朝向信标的移动的直接响应，这将实现非常简单、强大的控制回路。分布式电缆可以设计为沿其长度辐射电磁信号。这种类型的分布式换能器在声学领域没有等效物。电缆可以提供短程导航并减少移动通信所需的范围。这种布置允许实施“有轨电车线”，该线可由 UUV 跟踪，同时允许定期偏移。连续的电车线在 UUV 返回时很容易被拦截。
用于复杂透射测量的量子傅立叶转换红外光谱
基于具有可见的红外光子对源的非线性干涉仪，利用成对生成过程的量子干扰，红外量子光谱仪，可以通过可见的光子检测来提取样品的红外光学特性，而无需用于基础光学源或检测器。我们为量子傅立叶转换红外（QFTIR）光谱制定了理论框架。所提出的傅立叶分析方法完全利用了干涉图中的相位信息，使我们能够在简单设置中确定复杂的透射率和光学常数，而无需用于光谱选择的任何色散光学器件。在实验演示中，使用低增益状态下操作的QFTIR在近红外区域测量了带通滤波器和硅胶折射率的透射光谱；这些结果与使用常规光谱仪和从参考文献估算的值非常吻合。这些示范证明了QFTIR光谱的有效性和巨大潜力。
量子流体的多体干涉测量法
在量子科学中，表征强关联物质是一项日益重要的挑战，因为其结构常常被大量纠缠所掩盖。越来越明显的是，在量子领域，状态准备和表征不应分开处理——将这两个过程纠缠在一起可在信息提取方面带来量子优势。在这里，我们提出了一种结合绝热态准备和拉姆齐光谱学的方法，我们称之为“多体拉姆齐干涉法”：利用我们最近开发的计算基态和多体本征态之间的一对一映射，我们准备一个由辅助量子比特的状态控制的多体本征态叠加，让叠加演化出相对相位，然后逆转准备协议以解开辅助量子比特的纠缠，同时将相位信息重新定位到其中。然后，辅助量子比特断层扫描提取有关多体本征态、相关激发光谱和热力学可观测量的信息。这项工作证明了利用量子计算机有效探索量子物质的潜力。
用于微电子缺陷定位的无损叠层衍射成像
使用叠层扫描技术，样品被聚焦在微芯片上小点上的相干同步加速器 X 射线束照射，衍射光束由像素检测器在远场检测。样品逐步穿过光束，直到扫描到整个感兴趣的区域。扫描期间照亮的区域需要重叠，导致步长小于光束直径。叠层扫描技术需要过采样，因为检测器只测量强度。使用迭代算法，仍然可以检索衍射同步辐射的相位信息。根据衍射图案、光束形状以及样品与检测器之间的距离，该算法可以将收集的数据重建为高分辨率图像，无论是 2D 还是 3D。简而言之，该算法计算样品后面的波场到达探测器的路径，其中波场的振幅被像素探测器记录的强度数据替换。之后，更新波场并进行另一次迭代。当感兴趣的区域深埋在结构内部时，可能需要事先准备样品。因此，在某些情况下，必须通过聚焦离子束铣削使感兴趣的区域可用于叠层成像。
双谱无创脑电信号分析可区分复杂和自然的抓握类型
摘要 — 双谱是频域分析中一种革命性的工具，它通过捕获频率分量之间的关键相位信息，超越了通常的功率谱。在我们的创新研究中，我们利用双谱分析和解码复杂的抓握动作，收集了来自五名人类受试者的脑电图数据。我们用三个分类器对这些数据进行了测试，重点关注幅度和相位相关特征。结果突出了双谱深入研究神经活动和区分各种抓握动作的惊人能力，其中支持向量机 (SVM) 分类器表现出色。在二元分类中，它在识别强力抓握方面实现了惊人的 97% 的准确率，而在更复杂的多类任务中，它保持了令人印象深刻的 94.93% 的准确率。这一发现不仅强调了双谱的分析能力，还展示了 SVM 在分类方面的卓越能力，为我们理解运动和神经动力学打开了新的大门。索引术语 —EEG（脑电图）、双谱、交叉双谱、握力解码和机器学习。
红色强调：使用扩散模型进行傅立叶相试验
摘要 - 书中检索是一个代表性的反问题，其中仅使用信号的傅立叶变换的测量幅度才能恢复信号。深度学习的算法比标准算法更令人满意地重建，例如交替的投影处理和凸放松方法。但是，他们通常无法重建细节或纹理。最近，已经利用扩散模型来解决傅立叶相检索问题。这些算法提供了现实的结果，但是由于生成模型的性质，可以在重建中显示实际图像中的不存在细节。为了应对这些问题，我们提出了一种新型算法，称为“红色强调”，结合了差异扩散采样AP-ap-aper和相位检索的凸松弛方法。尤其是，用于相位检索的经典优化问题被用作额外的正则化，以在变化采样过程中正确重建相位信息。我们的实验结果证实，与现有的傅立叶相检索算法相比，所提出的红色强调可提供定性和定量改善的性能。索引术语 - 较高的相位检索，扩散模型，通过deno的调节，凸松弛