利用唯象模型解释和理解弱吸收下降曲线.pdfVIP

利用唯象模型解释和理解弱吸收下降曲线.pdf

  1. 1、本文档共7页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
利用唯象模型解释和理解弱吸收下降曲线.pdf

第25卷第12期 强 激 光 与 粒 子 束 V01.25,NO.12 2013年12月 HIGHPOWERLASERANDPARTICI.EBEAMS Dec.,2013 文章编号: 1001—4322(2013)12—3318-07 利用唯象模型解释和理解弱吸收下降曲线+ 张 哲, 刘 浩, 陈松林, 马 平 (成都精密光学工程研究中心,成都610041) nm am和355 摘 要: 观察到了光学基片和薄膜元器在准连续激光辐照下发生了预处理效应。在532 nm激光辐照下没有此现象。 激光辐照下,许多样品的弱吸收值呈现出一个相似的下降曲线(ADC);但在1064 为了解释和进一步理解该现象,合理假设该现象与辐射总能量密度有关,以此建立了一个唯象模型,并进行了 一系列推算。推算结论指出:ADC的初始部分形状更多与具体发生的激光预处理机制有关,而尾部形状更多 是由于高斯光分布所致;归一化后的ADC以及归一化后的上渐近线,将成为多个ADC曲线之间进行比较的天 然度量衡。这些推论得到了实验数据的支持。 关键词: 光学薄膜; 弱吸收; 激光预处理; 激光损伤阈值; 弱吸收下降曲线 中图分类号: C1437 文献标志码: A doi:10.3788/HPLP3318 在大型激光器需求和激光器小型化趋势的共同推动下,多国科研人员进行了大量努力去提高光学元器件 的激光损伤阈值(LIDT)。目前,利用激光预处理方法提高激光损伤阈值已是公认的可行手段;而这方面的研 究以往多集中在实验方法上[1。6]。简单来说,激光预处理使用元器件设计工作波长进行扫描式的预处理,同时 使用该过程的最高能量密度值作为元器件确保能够承受的激光能量密度口]。尽管相关实践已经充分证明了预 处理效应的存在,但其机制却不太清楚[7。9]。导致这一状况的原因包含:该过程是不可逆过程,同时缺乏在线的 探测手段,且不同的样品数据之间缺乏可比性。对机制描述的缺失阻碍了研究人员继续探索和优化激光预处 理的工艺和方法,并产生相关的创新思维L8j。 弱吸收值已经被实践证明与激光损伤阈值相关,但这种相关性并不能直接量化且有着相当大的限制条 5。16]。文献[157用较为精确的 这一设备,研究人员发现了一些弱吸收在准连续激光辐照下的下降曲线(ADC)[1 实验证明了该下降现象出现在了用于248nm波段的LaF。/MgF:薄膜上,并且这种弱吸收下降确切对应了 LIDT值的提高。这个结论暗示了我们有可能通过在线且无损的激光量热计来研究LIDT的机制。 为了进一步探讨该现象,必须对ADC找到一个初步合理的解释,并解决不同ADC差异过大难以对比的 问题。为此我们投入了更多种类和数量的样品进行实验,获得了一系列的数据。在这些数据的基础上,我们尝 试性的建立了一个唯象模型,解释该现象的一些特征。利用该模型,找到了对不同ADC数据进行比较分析的 方法。最后,我们尝试用这一方法分析已经获得的数据,发现数据之间的关系符合物理上的预期,从而确认了 该方法的有效性。 1 实 验 表1获得曲线的实验样品汇总 实验方法和参数与我们在文献[16]中曾经报道的基本相 1 onwhich havebeen TableSamples curves caught S

文档评论(0)

heroliuguan + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

版权声明书
用户编号:8073070133000003

1亿VIP精品文档

相关文档