从理论上对紫外光激励乙酸产生荧光及荧光猝灭机理分别进行了分析研究.结果表明,乙酸溶液在253.7nm紫外光照射下可以发出明显的荧光,而且随着溶液浓度的变化产生了荧光猝灭的现象.分析认为,荧光猝灭的主要原因是动态猝灭过程-由最低激发单重态(n,π)转入三重态(π,π)所致,并对淬灭常数进行了计算.研究乙酸本体荧光特性及荧光猝灭机理可为其作为猝灭剂、溶剂、催化剂和食品添加剂时其它分子荧光光谱的研究提供参考.

分别从理论和实验上对紫外光激励不同浓度的乙醇溶液所产生的荧光光谱及其特性进行了分析研究。结果表明,在波长为254nm的紫外光激励下,乙醇溶液可以产生较强的荧光,其峰值为395nm,经研究认为该荧光是由乙醇分子中C-OH基团的孤对电子产生的。研究乙醇溶液的荧光光谱及其特性可为其作为有机溶剂对其它物质的荧光光谱进行研究提供参考。

研制了激光超声测厚传感器,并对其测试原理进行了讨论.该传感器具有高频响、频带宽、较高的灵敏度且易于调节.进而采用该传感器测试了由脉冲Nd:YAG激光在抛光的薄铁片上所激发的超声纵波.根据铁片背面对心处接收到的超声纵波及其回波波形,可以推算出样品薄板的厚度.理论和实验测试结果显示,该传感器的相对测量误差达0.5%.

为了提高激光加工中单晶硅材料对激光能量的耦合效率，采用一个短脉冲激光和一个长脉冲激光形成组合激光辐照单晶硅，使用COMSOL软件对该过程进行模拟，得到了组合激光长短脉冲间的延迟时间和长脉冲激光能量密度的变化对作用效果的影响，并与总能量相等的毫秒激光单独作用的效果进行比较；实验测量得到的不同能量密度的激光作用单晶硅后损伤形貌，与数值计算结果的趋势吻合。结果表明，组合激光能提高材料对激光的耦合效率；不同的延迟时间会影响组合激光的作用效果，最佳延迟时间为0.1ms；组合激光中毫秒激光能量密度占比较低时，作用效能较明显，随着毫秒激光能量密度占比的提高，对作用效果的提升相对变缓。该研究结果可以为组合激光的应用提供理论和实验依据。

为了研究连续激光作用下层叠型碳纤维增强环氧树脂基复合材料(CFRP)的铺层结构对材料温度的影响, 采用有限元软件COMSOL模拟连续激光辐照5种典型层叠型CFRP的烧蚀过程。通过材料表面的温度偏差, 获得了5种典型层叠型CFRP的温度分布和演化规律; 通过对材料整体温度分布进行统计分析, 获得了材料温度均匀性随激光辐照时间的变化规律。结果表明, 由单向层叠加而成的CFRP在材料表面光斑边缘附近温度对铺层结构最为敏感, 呈非单调变化; 在5种典型的结构中45°夹角铺层结构的CFRP整体温度分布最为均匀。此研究结果有助于进一步研究激光辐照下复合材料的热力学破坏。

为了研究7075铝合金在激光与外载荷联合加载下的失效行为, 采用最大拉力50 kN的拉伸伺服试验机与工作波长为1070 nm的6 kW连续光纤激光系统对7075铝合金进行了不同预载荷与不同激光功率密度下的联合加载实验, 获得了该材料的拉应力-时间曲线、温度-时间曲线、失效时间-功率密度曲线、失效温度-功率密度曲线等, 分析了功率密度与预载荷对失效过程、失效温度和断裂形貌的影响。结果表明, 在相同的预载荷下, 激光功率密度的增大会导致失效时间非线性下降, 失效温度是否有较大变化取决于预载荷的大小, 当预载荷大(330 MPa, 440 MPa)时, 失效温度随功率密度增加略有升高, 预载荷较小(110 MPa, 220 MPa)时, 失效温度变化规律不单调; 在相同的激光功率密度下, 预载荷增大, 失效时间减少, 功率密度较大、预载荷较小时, 失效行为变得相似; 在一定的功率密度(315 W/cm², 351 W/cm²)下, 失效温度随预载荷的增大先增大后减小。该结果进一步揭示了7075铝合金的失效机理。

为了解决传统神经网络技术过于依赖数据资源, 同时也无法运用数据中暗含的物理先验知识等局限性问题, 采用物理信息神经网络(PINN)、基于超声传播的波动方程, 利用数值计算实验的数据训练出了正向激光超声单模态(表面波)波场的PINN模型; 建立了反向求解激光超声单模态波场参数的PINN模型, 并对激光超声波场进行了正向成像和反向参数推演。结果表明, 当探测点不包含激发点时, 正向PINN在数据量仅为10%的情况下可得到高精度的波场图像, 相比于原波场下降了一个数量级; 即使在包含激发点时, 反向PINN利用25%的波场数据不仅可以重建波场, 且不需要人为地分析就可以求解控制方程的参数, 与原波场数据的参数误差均在5%以内; 与传统神经网络相比, PINN通过加入符合激光超声特性的控制方程, 降低了神经网络对于训练数据稀疏性的依赖; 与传统的激光超声波场建模相比, PINN构建的物理模型更简单, 可自动求得控制方程的参数, 有着更好的鲁棒性。该研究可为波场重建和参数反演激光超声无损检测技术提供参考, 在激光超声领域有着广泛的应用前景。