摘要。这项研究通过微波辅助覆层和15%的粒子混合物在SS-304底物上提出了一种革命性的方法来增强表面增强。进行了细致的准备步骤,包括底物清洁和预热,以确保最佳的粘附和涂料质量。使用木炭作为振动者材料的微波混合动力加热,促进了粉末混合物的快速和均匀加热,而纯石墨板在此过程中阻止了污染。使用特定功率和频率设置的多模微波涂抹器进行了实验,从而导致最佳涂层形成的受控加热。通过SEM图像说明了微波辅助的覆层过程的精度,揭示了整个底物的覆层颗粒的均匀分布。此外,观察到表面硬度和耐磨性的显着改善,表面硬度增加了44.67%,低磨损速率为0.0020 mm3/m。这些发现突出了开发的覆层技术在增强SS-304底物的机械性能和耐磨性方面的有效性,为其在各种行业中的潜在应用铺平了道路,这些行业需要在滑动接触条件下可靠的表面保护和耐用性。
摘要。由于限制了诸如耗电耗电和可扩展性之类的限制,因此对较大的机器学习模型的培训和推断需求不断增加。光学器件是提供较低功率计算的有前途的竞争者,因为通过非吸收介质的光传播是无损操作。但是,要用光进行有用的高效计算,在光学上产生和控制非线性是一种仍然难以捉摸的必要性。多模纤维(MMF)已证明它们可以提供平均功率的微小效应,同时保持并行性和低损失。我们提出了一种光学神经网络体系结构,该体系结构通过通过波前形状控制MMF中超短脉冲的传播来执行非线性光学计算。使用替代模型,发现最佳参数集可以用电子计算机最少利用来为不同的任务编程此光学计算机。与同等执行的数字神经网络相比,模型参数数量的显着降低了97%,这导致总体上99%的数字操作减少。我们进一步证明,还可以使用竞争精确的精度执行完全的光学实现。
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图1。(a)双泵BS FWM工作原理。当两个泵(𝑃1和𝑃2)和播种信号(𝑆)输入三阶非线性波导中时,在满足相位匹配条件的假设下,BS FWM可能会发生。在这种情况下,光子从信号𝑆散射到两个怠速(𝐼,𝑏和𝐼,𝑟),并在两个泵之间同时进行能量交换。实心箭头表示光子能量的损失(下)和增益(向上),而虚线箭头表示𝐼,𝑟(红色)和𝐼(blue)cases的能量交换的方向。(b)BS-IM-FWM方案的相位匹配机理的图形说明。如果将𝑃1和𝑃2放置在𝑇𝐸00模式下,并且在多模式波导的10模式下的信号和空闲器,则可以在平均频率的两个pumencies和light of the Myder的igv曲线上绘制两个级别的IGV曲线的水平线(以及两个泵的ig p pulps of puls或the p pys)的水平曲线,并保留相匹配条件,并保留。 𝐵𝑆,𝑟)。
缓解气候变化的紧迫性推动了科学研究和技术进步,以寻求可持续能源解决方案,将太阳能定位为最有前途的可再生资源之一,有助于减少对化石燃料的依赖。太阳泵浦激光器专门设计用于直接利用和转换部分太阳非相干辐射为相干激光,为环保激光技术的进步铺平了道路。近二十年前,我们里斯本新大学的研究团队开始研究这个课题,目标是显著提高太阳泵浦激光器的性能,他们的努力使我们处于该领域的前沿。本文重点介绍了我们的研究团队通过开创性实验使用 Ce:Nd:YAG 作为太阳能激光器的新型活性介质以及探索同时泵浦多种介质的创新方案所取得的这种可再生技术的最新进展。显著的进展包括为多模和基模模式创造了新的太阳激光效率记录,并实现了太阳激光发射的最低阈值泵浦功率。热管理和太阳跟踪误差补偿能力也取得了显著的进步,从而提高了激光器输出功率的稳定性。这些进展对于太阳泵浦激光器的实际应用至关重要。
与同时量身定制的空间和时间特性的超短脉冲合成在多模光子学中打开了新的视野,尤其是当空间自由度由可靠的拓扑结构控制时。当前的方法是在其拓扑电荷和光谱成分之间具有相关性的时空光束的当前方法产生了引人入胜的现象。然而,整形通常仅限于狭窄的拓扑和/或光谱带,极大地限制了可实现的时空动力学的广度。在这里,我们引入了一个用于超宽带脉冲的傅立叶时空塑形器,覆盖了近50%的可见光谱,并带有多种拓扑费用,值高达80。我们的方法不用依靠线性几何形状来依靠传统的光栅,而是采用带有圆形几何形状的衍射阳极,允许将方位相调制赋予带有轨道角动量的光束。我们通过基于高光谱离轴全息图引入一种表征技术来检索时空场。线性拓扑光谱相关性的剪裁能够控制波数据包的几种特性,包括其手性,轨道半径和相互缠绕的螺旋数,而复杂的相关性使我们能够操纵它们的动态。我们的带有宽带拓扑内容的时空束将使超高光激发,显微镜和多重功能中的许多新应用。
摘要。光伏发电系统与可变需求的整合可能会导致配电网不稳定,这是由于功率波动和反应物增加造成的,尤其是在工业部门。为此,光伏装置配备了本地存储系统,最终吸收功率波动并提高安装性能。然而,在此过程中,储能可以提供的其他功能被忽略了。因此,本研究提供了一种多模式能源监控和管理模型,该模型通过储能系统的最佳运行实现电压调节、频率调节和无功功率补偿。为此,开发了一种平滑控制算法,该算法与公共连接点的电网参数相互作用,还允许根据工业需求曲线补偿无功功率。该策略使用能源消耗前的历史需求数据的长短期记忆神经网络,RMSE 相对较低,为 1.2e-09。结果之前已在开发环境中使用实时 OPAL-RT 模拟器进行了验证,并在昆卡大学的电气微电网实验室进行了测试。这种配置允许建立需求预测模型,从而改善日常能源生产的监督、自动化和分析。提供并分析了一系列结果,表明新工具可以利用多模式功能,实现最佳电压调节,并通过将总谐波失真 THD (V) 和 THD (I) 指数分别降低 0.5% 和 2% 来提高电能质量。
摘要。由于功率波动和反应物的增加,尤其是工业部门的增加,光伏生成系统和可变需求的整合可能会导致分配网络的不稳定。为了响应,光伏设备已配备了本地存储系统,最终吸收了功率波动并改善了安装性能。但是,在此过程中,忽略了能源存储可能提供的其他功能。因此,本研究提供了多模式能量监控和管理模型,该模型可以通过最佳的储能系统的最佳运行来实现电压调节,频率调节和反应性补偿。有了这个目标,开发了一种平滑控制算法,该算法与公共连接点处的电网参数相互作用,还允许基于工业需求概况的反应能力补偿。此策略在能源消耗之前使用长期的短期记忆神经网络,其RMSE相对较低为1.2E-09。先前使用实时的Opal-RT模拟器在开发环境中验证了结果,并在Cuenca大学的电微电网实验室进行了测试。这种配置允许建立需求预测模型,以改善对日常能源生产的监督,自动化和分析。%和2%。提供了一系列的结果并分析了新工具,该工具允许利用多模功能的提供,通过减少总谐波畸变THD(V)和THD(I)独立的0.5,从而实现了最佳的电压调节并提高功率质量。
摘要。由于功率波动和反应物的增加,尤其是工业部门的增加,光伏生成系统和可变需求的整合可能会导致分配网络的不稳定。为了响应,光伏设备已配备了本地存储系统,最终吸收了功率波动并改善了安装性能。但是,在此过程中,忽略了能源存储可能提供的其他功能。因此,本研究提供了多模式能量监控和管理模型,该模型可以通过最佳的储能系统的最佳运行来实现电压调节,频率调节和反应性补偿。有了这个目标,开发了一种平滑控制算法,该算法与公共连接点处的电网参数相互作用,还允许基于工业需求概况的反应能力补偿。此策略在能源消耗之前使用长期的短期记忆神经网络,其RMSE相对较低为1.2E-09。先前使用实时的Opal-RT模拟器在开发环境中验证了结果,并在Cuenca大学的电微电网实验室进行了测试。这种配置允许建立需求预测模型,以改善对日常能源生产的监督,自动化和分析。%和2%。提供了一系列的结果并分析了新工具,该工具允许利用多模功能的提供,通过减少总谐波畸变THD(V)和THD(I)独立的0.5,从而实现了最佳的电压调节并提高功率质量。
摘要 — 空分复用是一种广泛使用的技术,可提高无线和光通信系统中的数据传输能力。然而,紧密排列的空间信道会引起严重的串扰。高数据速率和大通道数对使用传统数字信号处理算法和电子电路解决串扰提出了严格的限制。为了解决这些问题,本文提出了一种将高速硅光子器件与新型盲源分离 (BSS) 算法相结合的硅光子系统。我们首先演示了如何使用光子 BSS 消除用于数据中心内通信的短距离多模光纤互连中的模态串扰。所提出的光子 BSS 系统继承了光子矩阵处理器的优势和 BSS 的“盲性”,从而实现了卓越的能源和成本效率以及更低的延迟,同时允许使用亚奈奎斯特采样率和在自由运行模式下恢复信号,并在信号格式和数据速率方面提供无与伦比的灵活性。最近,人们已经证明了使用光子处理器进行模式串扰均衡的可行性,并借助训练序列。相比之下,我们的方法光子 BSS 可以解决更困难的问题,即使接收器对任何数据速率和调制格式透明,并且适用于速度慢且经济高效的电子设备。在