激光冲击后在其金属表面形成一定形式的残余压应力,可对材料表面进行改性处理。
采用ABAQUS有限元软件,研究激光功率密度、光斑形状对板料表层残余应力场分布的影响,探索残余应力场机制。
结果表明,提高激光功率密度可以增加板料表层残余应力场,但随功率密度增大会产生“残余应力洞”现象;激光冲击后材料位移和表面应力动态响应分析表明,材料表面受冲击与材料弹性力作用产生振荡过程,冲击光斑边缘产生反射波(稀疏波)的反向加载,引起反向塑性变形,形成“残余应力洞”现象;光斑形状影响稀疏波向中心汇聚,造成中心残余压应力不同的缺失。
该研究为工艺参数优化,减少冲击中心残余应力缺乏,获得更好的激光冲击处理强化效果提供依据。

【大功率近红外半导体激光对蝗蝻致死作用的研究】这篇研究主要探讨了大功率近红外半导体激光对蝗蝻（Oedaleus asiaticus B.Bienko Nymphae）的致死效应，旨在寻找一种环保且高效的蝗虫防控方法，以替代传统的化学药剂。
研究中使用的激光器具有2W的功率和808nm的波长，这种类型的激光属于近红外范围，其热效应可能会对生物组织产生显著影响。
研究者针对三龄及以前龄期和三龄期后的亚洲小车蝗蝻进行了分组实验。
实验中，激光束直接照射蝗蝻的头部，以不同的功率密度和照射时间进行测试，并在照射后立即、5小时后以及次日观察蝗蝻的存活状态。
通过对比实验组和对照组，发现激光照射的蝗蝻在照射部位出现热损伤，活动能力显著下降。
随着激光剂量的增加和照射时间的延长，蝗蝻的活动能力进一步降低，死亡率逐渐升高。
研究结果显示，近红外激光对蝗蝻头部的照射具有良好的致死效果，且年龄较小的蝗蝻对激光的敏感度更高，致死效果更佳。
这是因为较年轻的蝗蝻身体结构相对脆弱，对热能的耐受性较低。
这一发现对于早期防治蝗灾具有重要意义，可以在蝗虫发育初期就有效控制其数量，防止其进一步扩散和造成更大的农作物损失。
激光作为一种非接触式杀虫手段，具有精准、快速和环境污染小的优点。
然而，该研究并未深入探讨激光对其他生物的影响，以及在实际操作中的可行性、成本效益和技术难题。
未来的研究可能需要考虑这些问题，同时，还需要进一步优化激光参数，以达到最佳的杀虫效果，同时避免对生态环境的潜在影响。
此外，该研究得到了高校博士点基金的支持，表明了学术界对这一领域的重视。
作者姚明印和周强分别是博士研究生和教授，他们的研究方向包括光机电生物诱导技术，这为理解激光在生物防治中的应用提供了专业背景。
这项研究为利用大功率近红外半导体激光控制蝗虫提供了理论基础，但实际应用仍需结合生物学、环境科学和技术工程等多方面的考量。
通过深入研究和优化，激光技术有望成为一种有效的生物控制策略，为全球的蝗虫防治提供新的解决方案。

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通过高频等离子体增强化学气相沉积（HFPECVD）在低温下沉积氢化非晶硅氮化物膜（SiNx：H）。
主要工作是研究等离子体频率和等离子体功率密度在确定薄膜特性（尤其是应力）中的作用。
通过傅立叶变换红外光谱（FTIR）获得有关膜中化学键的信息。
SiNx：H膜中的应力由衬底曲率测量确定。
结果表明，等离子体频率在控制SiNx：H薄膜的应力中起着重要作用。
对于以40.68MHz的等离子体频率生长的氮化硅层，观察到初始拉伸应力在400MPa-700MPa的范围内。
氮化硅膜的固有应力的测量结果表明，该应力量足够用于应变硅光子学中的膜应用。

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

到靶能量和光斑分布参数是评价高能激光系统性能指标的重要参数，为准确测量中红外高能激光系统远场能量和功率密度的时空分布，采用热吸收和光电探测相结合的测量方法，研制了可用于大面积、长脉冲中红外高能激光测量的复合式光斑探测阵列。
探测阵列由石墨热吸收单元和PbSe光电探测器阵列、信号调理放大电路、数据采集单元和信号处理单元等几部分组成，有效测量面积为22cm×22cm，光斑测量空间分辨率为2.2cm，时间分辨率为20ms，能量测量不确定度小于10%，功率密度测量不确定度小于15%。
采用该系统，可实现高能量、大面积中红外高能激光光斑参数的综合测量。

为了实现无损检测，经常在生产中使用超高速全息照相。
但检测物(例如发动机或工作零件内部的检测)往往不总是很容易接近的。
这个障碍已由圣·路易德法联合研究所的F.Albe和H.Fagot两人消除，此法证实使用超短脉冲激光以很高功率密度在光纤中传输的超高速全息照相确实可行，虽然超短脉冲激光能使相干长度减小，频率展宽，甚至有时使光纤损坏，但使用脉宽20ns、输出能量20mJ的倍频YAG激光时，用单模参考光纤和直径为1nm的光纤(长为1m)照明物体。
他们以此成功地拍摄了两张全息照相，其第一个脉冲在物体振动后1.8ms,二次曝光间隔40μs。
实现全息照相内窥镜现也有所考虑。

具有亚纳秒响应时间的受激布里渊散射（SBS）在高功率下发生阈值，使其能够在高功率密度下应用。
当输入光的强度超过SBS时阈值时，通过SBS介质会发生强大的SBS过程，从而导致能量快速从泵传递到斯托克斯（Stokes），从而在输出能量中具有光学限制特性。
本文在Nd：YAG调Q激光系统中对SBS输出能量与输入功率密度之间的相关关系进行了数值模拟和验证。
结果表明，不仅输出能量表现出光学极限特性，而且通过改变介质或焦距也可以控制输出能量的钳制值。

斜盘式轴向柱塞泵设计现代液压传动中，柱塞泵是使用最广的液压动力元件之一，其性能好坏是影响液压系统工作性能的关键。
相对于日益提高的高压、大流量、高功率密度、高集成度、多样的控制形式等要求，我国的柱塞泵设计和制造已远远落后于世界先进水平。
本论文在详细分析国内外轴向柱塞泵结构类型及其特点的基础上，设计了一种斜盘式轴向柱塞泵，结构紧凑合理、变量控制灵活多样、集成性好。
完成斜盘式轴向柱塞泵总装图及主要零件图，并利用三维软件Pro/E进行三维建模，用UG完成指定零件加工仿真及数控编程。
对今后进行轴向柱塞泵的研究和设计具有较高的参考价值。
关键词：斜盘式轴向柱塞泵；
加工仿真；
UG

为了探测敌方激光的来袭方向，开发了一种激光脉冲方向告警系统。
该系统由光学模块、信号处理模块和显示模块组成，其探测范围为水平方向0°~360°，垂直方向0°~90°，角度分辨率30°，识别出波长为0.85，1.06和1.54μm，脉宽不小于10ns的激光脉冲，探测功率密度下限为1mW/cm2，其探测概率达到98%以上，并可实时报警。
与同类安装比较，该系统角度分辨率进一步提高，探测功率下限满足了实际探测距离为5~10km的探测需求。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。