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成像镜头和激光光学制造商
在紫外线，可见和红外中心波长中可用10 - 80nm的带宽可用，非常适合生物医学应用和仪器集成193-399nm，400-6999nm，以及700-1650nm的700-1650nm CWL CWL选项可用的传统覆盖物700 - 1650nm带通道干扰档案的传统型号用于范围狭窄的范围。这些过滤器是一系列生物医学和定量化学应用的理想选择。带通滤波器过滤器被广泛用于各种应用中，包括临床化学，环境测试，比色，元素和激光线分离，火焰光度法，荧光和免疫测定。此外，传统涂层700 - 1650nm带通滤波器用于从ARC或气体排放灯中选择离散的光谱线，并将特定线与AR，KR，ND：YAG和其他激光器分离。传统涂层700 - 1650nm带通滤波器通常与激光二极管模块和LED一起使用。
PL2230 系列
泵浦固态 (DPSS) 主振荡器放置在密封的单片块中，产生高重复率脉冲串 (90 MHz)，单脉冲能量低至几 nJ。二极管泵浦放大器用于将脉冲放大至 30 mJ 或高达 40 mJ 的输出。高增益再生放大器的放大系数接近 10⁶。在再生放大器之后，脉冲被引导至多通功率放大器，该放大器经过优化，可从 Nd:YAG 棒中高效提取存储的能量，同时保持近高斯光束轮廓和低波前畸变。输出脉冲能量可以大约 1% 的步长进行调整，而脉冲间能量稳定性在 1064 nm 时保持在小于 0.5% rms。安装在恒温炉中的角度调谐 KD*P 和 KDP 晶体用于第二、第三和第四谐波的产生。谐波分离器保证引导至不同输出端口的每个谐波具有高频谱纯度。
支持信息
扫描电子显微镜（SEM）图像是在5-10 kV下操作的FEI量子450上获得的。UV-VIS吸收光谱。在Maya2000 Pro CCD光谱仪上记录了发射光谱。对于光学波导文本，晶体被A nd：yag（Yttrium-Aluminum-garnet）激光的第三个谐波（355 nm）以10 Hz的重复速率和脉冲持续时间约为10 ns。使用校准的中性密度过滤器调整激光的能量。通过使用圆柱形透镜和缝隙，将梁集中在条纹上，其形状被调整为3.3×0.6 mm。在Maya2000 Pro CCD光谱仪上记录了边缘发射光谱。所有合成材料的所有溶剂和起始材料都是从商业来源购买的，并在没有进一步纯化的情况下被收到。poly（二甲基二甲基铵氯化物）（PDDA，MW。200000–350000），聚（苯乙烯钠钠）（PSS，MW。70000）。PDDA和PSS水溶液的浓度为1.0 mg/ml。
使用 AI 方法预测焊接响应
摘要 薄板激光焊接广泛应用于电池制造、汽车、航空、电子电路和医学等各个领域。因此，开发一种使用人工智能的预测模型对于以经济的方式实现高质量的焊接件至关重要。在本研究中，实施了两种先进的人工智能技术，即自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 和多基因遗传编程 (MGGP)，以预测使用 Nd:YAG 激光连接薄板过程中的焊接响应，例如热影响区、表面粗糙度和焊接强度。本研究试图为焊接过程开发一个合适的预测模型。在提出的方法中，70% 的实验数据构成训练集，而剩余 30% 的数据用作测试集。本研究结果表明，MGGP 模型测试数据集的均方根误差 (RMSE) 在 7% 到 16% 之间，而 ANFIS 模型测试数据集的 RMSE 在 18-35% 之间。研究表明，MGGP 能够以优异的方式预测激光焊接过程中的焊接响应，并可用于准确预测性能指标。
预测9月北极海冰-AMS期刊
米切尔·布什克（Mitchell Bushuk），位于撒哈拉阿里（Sahara Ali），b david A. Bailey，C Qing Bao，D LaurianeBatté，E Uma S. Bhatt，E Edward Blanchard-Wrigestworth，G Ed Blockley，G Ed Blockley，Hgavin Cawley，Hgavin Cawley，i Junhaw Goulet I. Culllet Richlet I. Cullath，M，M，Kk Francis Dirkis X. diberial Exracu，QMaximilianGöbel，R William Gregory，S Virgini Guemas，T Lawrence Hamilton，U Bean He，D Senifer E. Caya，Uther，Uther，Elliot Kim，M Noriaki Kimura，N Dmitry Condrashov，Y Zachary M. CCED WISED LIN，DD YU’MASSONNET，GG WALTER N. pp Steefen Titsche, qq Michel Tsamadus, rr Keguang Wang, ss Jianwu Wang, b Wonqi Whee Yigo Wang, c Younghua, dad James Williams, bolun Yag, dedd Zhang, n and Youngfei Zhang s
高功率，狭窄的线宽固态深紫外线激光在193 nm处通过LBO晶体中的频率混合
摘要。在LBO晶体中具有两个阶段，在193 nm处有60兆瓦的固态深紫外线（DUV）激光器，狭窄的线宽。泵激光器分别来自258 nm和1553 nm，源自自制的YB-Hybrid激光器，分别采用了第四次谐波产生和ER掺杂的纤维激光器。YB-HYBRID激光器最终是功率缩放的2 mm×2 mm×30 mm YB：YAG散装晶体。伴随着221 nm的220兆瓦DUV激光器，193 nm激光器的平均功率为60 mW，脉冲持续时间为4.6 ns，重复速率为6 kHz，线宽约为640 MHz。据我们所知，这是有史以来报告的LBO晶体产生的193 nm激光和221 nm激光的最高功率，也是193 nm激光的最狭窄线宽。 值得注意的是，转化效率为221至193 nm的转化效率为27％，为258至193 nm的转化效率，这是迄今报告的最高效率值。 我们展示了LBO晶体生产数百毫克甚至瓦特级193 nm激光器的巨大潜力，这也铺平了一种新的方式来产生其他DUV激光波长。据我们所知，这是有史以来报告的LBO晶体产生的193 nm激光和221 nm激光的最高功率，也是193 nm激光的最狭窄线宽。值得注意的是，转化效率为221至193 nm的转化效率为27％，为258至193 nm的转化效率，这是迄今报告的最高效率值。我们展示了LBO晶体生产数百毫克甚至瓦特级193 nm激光器的巨大潜力，这也铺平了一种新的方式来产生其他DUV激光波长。
预测9月北极海冰：多模型的季节性技能比较
米切尔·布什克（Mitchell Bushuk），位于撒哈拉阿里（Sahara Ali），b david A. Bailey，C Qing Bao，D LaurianeBatté，E Uma S. Bhatt，E Edward Blanchard-Wrigestworth，G Ed Blockley，G Ed Blockley，Hgavin Cawley，Hgavin Cawley，i Junhaw Goulet I. Culllet Richlet I. Cullath，M，M，Kk Francis Dirkis X. diberial Exracu，QMaximilianGöbel，R William Gregory，S Virgini Guemas，T Lawrence Hamilton，U Bean He，D Senifer E. Caya，Uther，Uther，Elliot Kim，M Noriaki Kimura，N Dmitry Condrashov，Y Zachary M. CCED WISED LIN，DD YU’MASSONNET，GG WALTER N. pp Steefen Titsche, qq Michel Tsamadus, rr Keguang Wang, ss Jianwu Wang, b Wonqi Whee Yigo Wang, c Younghua, dad James Williams, bolun Yag, dedd Zhang, n and Youngfei Zhang s
Liang D 等人。里斯本新大学太阳泵浦激光器的最新进展。Phys Sci & Biophys J 2025, 9(1): 000280。
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。
激光测深数据的云量和双层云量
在大气光学研究所的西伯利亚激光雷达站进行了研究，该仪器包括带有两个激光发射机和两个接收孔的激光雷达系统。liDAR在夜间条件下使用最小天窗背景的观测，使用高频（2.5 kHz）Cu-vapor激光器，平均功率为2 w，波长为510 nm，大型接收镜的直径为2.2 m。在白天测量中，受到明亮天窗背景污染的白天测量，我们使用了低频（10-Hz）nd：yag固体激光器，在1064 nm的波长下，每脉冲具有150 mJ能量，以及直径为0.3 m的接收镜。在这两种情况下，都记录了光子计数状态的激光雷达回报。LIDAR系统的参数确保了从中和高级云中累积高水平的信号，持续1 s（夜间）和3-5 s（白天）。另一方面，在这些时间间隔内积累的激光雷达回报信号的水平（尤其是在白天）太低，无法在云外的传感路径段上执行LIDAR信号的校准，从而正确计算灭绝系数和相关的云光学深度深度τclτcl。因此，在目前的工作中，我们利用了该功能的统计信息
使用深度学习算法对激光超声波传播数据进行基于人工智能的螺栓松动诊断
摘要：深度学习 (DL) 算法在无损评估 (NDE) 中的应用正成为该领域最有吸引力的主题之一。作为对此类研究的贡献，本研究旨在研究 DL 算法在使用激光超声技术检测和评估螺栓接头松动度方面的应用。本研究基于关于螺栓头板真实接触面积与超声波穿过时损失的导波能量之间关系的假设进行。首先，分别使用 Q 开关 Nd：YAG 脉冲激光器和声发射传感器作为激励和感应超声信号。然后，使用超声波传播成像 (UWPI) 过程创建 3D 全场超声数据集，之后应用多种信号处理技术来生成处理后的数据。通过使用基于 VGG 类架构的回归模型的深度卷积神经网络 (DCNN)，计算估计误差以比较 DCNN 在不同处理数据集上的性能。还将所提出的方法与 K 最近邻、支持向量回归和深度人工神经网络进行了比较，以证明其稳健性。因此，发现所提出的方法显示出结合激光生成的超声波和 DL 算法的潜力。此外，信号处理技术已被证明对自动松动估计的 DL 性能具有重要影响。