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掺钕磷酸盐激光玻璃的光谱特性 总被引:2,自引:1,他引:2
掺钕激光玻璃广泛应用于核聚变、高功率激光放大器和光纤激光器等领域。磷酸盐玻璃热膨胀系数高、热稳定性和化学稳定性差、热机械强度低。通过改变玻璃组分,即添加Al2O3和F2,并改进制备工艺来降低热膨胀系数,除去铂和分子水。测量了磷酸盐玻璃中Nd3+离子的荧光光谱、吸收光谱及玻璃的热膨胀系数。根据吸收光谱计算掺钕磷酸盐激光玻璃的光谱参数。通过对掺钕磷酸盐玻璃的热膨胀系数的实际测量和计算,分析了玻璃的热稳定性。结果表明,在基质玻璃中引入Al2O3使激光玻璃的热膨胀系数可降低到α=38.75×10-7/℃,引入F2既达到了除水的目的又降低了玻璃的声子能量,提高了荧光发射的量子效率,并优化了光谱性能,拓展了掺钕磷酸盐激光玻璃的应用范围。 相似文献
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采用提拉法生长出了掺钕钨酸铋钠[Nd∶NaBi(WO4)2,简称Nd∶NBW]和掺钕钨酸钇钠[Nd∶NaY(WO4)2,简称Nd∶NYW]晶体,并给出了制备无开裂优质Nd∶NBW和Nd∶NYW晶体的最佳生长工艺参数。从XRD分析得到Nd∶NBW和Nd∶NYW晶体的晶胞参数,并分析了晶体的拉曼光谱,认为二者结构基本相同,为四方晶系、白钨矿结构、I41/a空间群。由吸收光谱可以看出,Nd∶NBW在802nm有较强的吸收峰,Nd∶NYW在804nm、752nm、586nm附近有较强、较宽的吸收峰,二者均适合于LD泵浦;计算了晶体中Nd3+的吸收截面积。 相似文献
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在氮气环境下用PVT方法生长氮化铝过程中,氮面和铝面由于表面化学性质不同,生长的主要化学反应速度存在差异。原子在生长表面的迁移能力不同造成单晶表面生长方式差异较大。在基本相同条件下(生长温度、生长温差、生长气压、类似的籽晶、同一台生长设备)进行了铝、氮面氮化铝单晶晶体生长。为了更明显地表现铝氮面的差异,将同一片籽晶分为两半,翻转其中一半让铝氮面同时生长。铝面生长较好的区域形成了明显的晶畴,而氮面生长时生长较好的部分出现了明显的生长台阶,并出现了晶畴边界被生长台阶湮灭的生长现象,进一步通过AFM观测到铝面生长台阶平整但被缺陷所阻隔,晶畴发育明显为各晶畴独立生长。氮面生长台阶没有铝面规则但连续性较强,在原来晶畴边界位置也出现了连续的生长台阶(或台阶簇)。所以籽晶质量不高时氮面生长更容易提高晶体质量,后续的XRD测量结果也证明了氮面生长后的晶体质量明显高于铝面生长的晶体质量。 相似文献
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本文利用有籽晶的HPVGF法生长了尺寸为φb54 mm× 25 mm的高质量CdSe单晶,晶体为纤锌矿结构,(002)和(110)面的XRD摇摆曲线半高宽分别为54.4"和45.6".使用红外显微镜和扫描电镜-能谱分析仪对晶体内部的夹杂相进行测试,表明晶体内部存在小尺寸富Se夹杂相.CdSe晶片在2.5~20 μm范围内的透过率高于68;,平均吸收系数为0.037 cm-1.制备出尺寸为10mm×12 mm×50mm且满足第Ⅱ类相位匹配条件的CdSe晶柱,在重频1 kHz,波长2.09 μm的Ho∶ YAG调Q泵浦源激励下,实现了中心波长为11.47 μm,线宽为33.2 nm的激光输出,最大输出功率为389 mW. 相似文献
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通过物理气相传输(PVT)法在石墨系统中制备了绿色、无色和琥珀色氮化铝(AlN)单晶,在金属系统中制备了琥珀色AlN单晶.晶体中杂质含量测试结果表明石墨系统中琥珀色的AlN晶体比绿色和无色AlN晶体C、Si杂质含量低1~2个数量级,金属系统中琥珀色AlN晶体杂质含量最低,C、Si、O元素含量均在1018 cm-3级别.AlN晶体的吸收图谱和光致发光图谱的分析结果表明,AlN晶体存在着位于4.7 eV、3.5 eV、2.8 eV、1.85 eV的4个吸收峰,其中4.7 eV和3.5 eV的吸收峰导致了AlN吸收截止边的红移,该吸收峰分别源于碳占氮位(CN)的点缺陷和VAl与O杂质的复合缺陷,2.80 eV的吸收峰导致了AlN晶体的琥珀色,该吸收峰是C元素和O元素共同导致的,1.85 eV的吸收峰导致了AlN晶体的绿色,该吸收峰是Si元素和C元素导致的. 相似文献
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采用垂直布里奇曼法(VB法)生长2英寸GaSb单晶,分析了GaSb多晶产生的原因,即GaSb原料与覆盖剂中残留水分发生化学反应生成氧化镓残渣,残渣吸附在坩埚内壁导致GaSb多晶形成.通过增加覆盖剂除水工艺,成功生长出2英寸高质量GaSb单晶.此外,研究了单晶内部位错分布特点,结果显示GaSb晶体具有较低的位错密度,EPD≤500 cm-2;同时,对晶体进行XRD摇摆曲线测试,其FWHM值为27 arcsec,表明晶体质量较高;此外,对晶体进行了电学性能测试,结果显示制备的GaSb晶体呈P型导电,晶体迁移率为610 cm2/V·s,载流子浓度达到了1.68×1017cm-3. 相似文献
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目标域遥感图像特征分布的变化,导致遥感场景零样本分类性能下降,针对该问题,提出一种基于局部保持的遥感场景零样本分类算法。首先,为减少冗余信息,采用解析字典学习方法,将源域中的场景图像特征和类别语义词向量嵌入到同一稀疏编码空间,并实现两者稀疏系数的强制对齐,以建立图像特征与词向量之间的关系;然后,通过保留图像特征空间中场景图像间的局部近邻关系,增强场景图像对应稀疏系数的鉴别性,以有助于对稀疏系数进行聚类分析;最后,为适应目标域图像特征分布变化,采用k-means算法对目标域场景图像的稀疏系数进行聚类,并以初始中心的类别标签作为对应的聚类簇中场景的类别标签。实验分别采用GoogLeNet和VGGNet图像特征,以数据集UCM作为源域遥感场景集,对目标域场景集RSSCN7进行零样本分类,获得了最高50.67%和53.29%的总体分类准确度,比现有算法各提升了8.06%和9.70%。实验结果表明:该算法能够适应目标域遥感场景图像特征分布的变化,显著提升遥感场景零样本分类效果,具有一定的优越性。 相似文献