DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 搅拌器数值模拟计 以搅拌器三维模型为基础，对其进行单相三维数值模拟分析。选取倾斜角度为17˚、45˚和90˚三种类型搅拌叶片及搅拌轴为流场数值模拟分析对象。 3.1. 搅拌器流场数值模拟值计算 在进行搅拌器数值模拟计算之前，应首先对搅拌流体区域的网格进行离散化，即对于原来的连续区域采用一组有限个离散点进行代替。根据搅拌器流体运动规律，将搅拌槽计算域分为两个部分：一个是转子区域，即包含旋转的搅拌叶片；另一个是定子区域，即包含静止的槽体。整个搅拌器流场数值模拟计算采用多重参考系模型MRF，即转子区域采用旋转参考系，定子区域采用静止参考系，定子区域与转子区域的重合面定义为相互作用面上，假定流动为稳态的，通过相互面来进行流场计算数据的交换 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。 在进行网格划分时，网格点之间的邻近关系可分为结构网格、非结构网格和混合网格。网格单元和节点彼此没有固定的规律可循、节点分布完全是任意的是非结构网格的特点；将二者的优势结合起来、同时克服各自的不足是混合网格的优点。本文采用混合网格法对搅拌器进行网格离散化，搅拌器的三维模型与网格划分，如图2所示。 图2. 搅拌器三维模型与网格划分 在对搅拌器流场进行数值模拟计算时，采用基于压力的分离求解器进行计算。其边界条件主要包括：搅拌桶壁面、搅拌轴壁面、搅拌桨叶壁面、动静耦合交界面和动静流动区域设置。其中，搅拌筒体壁面为静态壁面，设置标准静态壁面函数，参数默认设置；搅拌轴壁面和搅拌桨叶壁面为动态壁面，二者的运动分别为：主动运动和被动运动 [ 16 ] [ 17 ]。因此，搅拌轴壁面设置为绝对运动壁函数，搅拌桨叶运动壁面设置为从动运动壁面函数，并设置相应的搅拌转速。动静耦合交界面设置为interface，用于流场数据的传递与交换；动、静区域均设置为流动区域。搅拌器在不同叶片角度和不同温度下的27种情况下进行流场数值模拟。由于计算结果数据量较大，因此，将结果中的温度为25℃、0℃、−25℃，叶片倾斜角度为17˚、45˚、90˚情况下的压力场和速度场进行对比分析，为使计算结果便于观察，搅拌器压力场分布和速度场分布分别如图3和图4所示。 图3. 压力场分布 由图3搅拌器压力场分布中的9个模型可以看出，最大压力值出现在搅拌器叶片转动方向前端，最小压力值则出现在搅拌器叶片转动方向的后端，且搅拌桶内部的压力整体分布规律是由上部到下部不断减小；在固定水平面，压力值分布则由周边向中心不断减小。当搅拌器叶片角度一致时，随着温度的降低，色浆桶内的压力降低；当外界温度一致时，随着叶片角度的增加，色浆桶内的压力降低。 图4. 速度场分布 由图4搅拌器速度场分布的9个模型中可以看出，搅拌器的速度场分层比较明显，且速度最大值都是出现在搅拌器叶片转动方向前端，且在固定水平面，速度场分布是由周边向中心不断增大。当搅拌器叶片角度一致时，随着温度的降低，搅拌器叶片周围的速度范围越来越大；当外界温度一致时，随着叶片角度的增加，搅拌器叶片周围的速度范围越来越大。速度场的分布情况较为真实反映了搅拌实际状况。 3.2. 搅拌器流固耦合分析 搅拌器的材料选择ABS塑料，搅拌器的叶片角度选择45˚，在−25℃的温度下进行分析。利用有限元分析软件的接口将得到的流固耦合交界面的压力数据传递到搅拌器结构的表面，进行耦合场计算。在搅拌器底部添加固定约束，搅拌器转速为50 r/min。搅拌器网格划分模型，如图5所示，整个搅拌器的单元数为12，369，节点数为23，375。 在流体压力与离心力耦合作用下，进行搅拌器的变形和应力分析，得到搅拌器位移变形和应力分布云图，由图6和图7可知，搅拌器的变形最大位置在搅拌器叶尖部位，最大变形量为0.030073 mm，属于合理变形；应力最大位置在叶片轴根部位，最大应力为0.086354 MPa，符合强度要求。搅拌器下层叶片变形量比上层变形量大，下层叶片的应力值比上层叶片的应力值小，主要是因为底部是封闭状态，流体运动速度快，故变形较大应力较小。变形和应力的分布情况较为真实反映了搅拌实际状况。 图5. 搅拌器网格划分模型 将静力学分析得到的数据作为预应力传递到谐响应分析中，对搅拌器进行谐响应分析，得到搅拌器的振动变形与应力分布。由图8和图9可知，搅拌器的最大振动变形位于搅拌器底部的叶片处，最大振动应力位于搅拌器底部搅拌轴的根部，比较符合实际搅拌情况。下方由于节流孔的存在，出现漩涡。 图6. 搅拌桨振动等效应力 图7. 搅拌桨等效应力 图8. 搅拌桨位移变形 图9. 搅拌桨振动位移变形 3.3. 搅拌器可靠性分析 搅拌器设计完成之后，为了验证搅拌器结构设计参数(如：搅拌器结构、搅拌器材料、搅拌器转速等)的准确性，对其进行可靠性分析。目前对可靠性分析方法 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] 很多，如蒙特卡罗法、一次二阶矩阵法、故障树法、响应面法等，其中，响应面法在提高计算效率的同时能满足计算精度，故本节选用响应面法对搅拌器振动进行可靠性分析。为了探究在不确定因素影响下搅拌器振动可靠性，选择搅拌器材料密度、弹性模量，转速作为随机输入变量，各变量间相互独立且服从正态分布，随机变量统计特征，如表1所示。搅拌器最大振动变形及最大振动应力作为输出响应，查阅相关资料可以得到，搅拌器许用振动变形为8.0 × 10 −6 mm，许用振动应力为7.2 × 10 −5 MPa。 利用拉丁超立方抽样对随机变量进行100组抽样，并代入有限元分析模型中分析得到各组样本对应的输出响应，利用抽取的样本建立响应面方程，如式(7)所示，用该方程代替搅拌机振动有限元分析过程，与蒙特卡罗法相结合进行大批量抽样，对抽样结果进行统计分析，得到搅拌器振动变形与应力的分布直方图，如图10所示。由图10可看出，在不确定因素影响下，搅拌器的振动变形与应力大体服从正态分布。将搅拌器振动变形与振动应力的抽样结果与搅拌器许用振动变形与许用振动应力比较，得出在流固耦合影响下，搅拌器的振动可靠性为99.9%，符合工程设计要求。 Table 1 Statistical characteristics of random variable 输入变量 均值 方差 分布 搅拌器材料密度 900 kg/m 3 45 kg/m 3 正态分布 搅拌器材料弹性模量 2000 MPa 100 MPa 正态分布 搅拌器转速 0.833 r/min 0.042 r/min 正态分布 表1. 随机变量统计特征 { y 1 = − 0.016 + 0.003 x 1 + 8.502 x 2 + 0.014 x 3 − 0.002 x 1 2 − 2.096 x 2 2 − 0.008 x 3 2 y 2 = − 0.012 + 0.025 x 1 + 6.639 x 2 + 0.115 x 3 − 0.013 x 1 2 − 1.636 x 2 2 − 0.068 x 3 2 (7) 式中：y 1 为搅拌器振动变形；y 2 为搅拌器振动应力；x 1 为搅拌器材料密度；x 2 为搅拌器材料弹性模量；x 3 为搅拌器转速。 图10. 搅拌器振动变形与应力的分布直方图
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user: 4. 理论计算和数值模拟 不同温度下搅拌器消耗功率理论计算的结果和流场数值模拟结果进行对比分析，验证流场数值模拟分析的合理性。 通过前期对搅拌器理论计算，可以得到其理论消耗功率，如表2所示。在对搅拌器进行流体模拟计算时，可以得到搅拌器搅拌油漆的力矩数值，并且与相应搅拌转速相乘可计算出流场数值模拟中搅拌器实际消耗功率，如表3所示。 将表2、表3中理论计算数据与数值模拟计算数据进行比较，可知理论计算数据与数值模拟计算数据较为接近，吻合度良好，为便于更直观的表示，绘制两者实际消耗功率曲线如图11所示。 由图11可知，理论计算曲线趋势与数值模拟曲线趋势一致，数值模拟值略高于理论计算值，其原因为理论计算认为搅拌桨为无摩擦旋转运动，没有将摩擦阻力考虑在其中，所以造成理论计算值低于数值模拟值。由表2可得到，在室温25℃下，搅拌器理论消耗功率为0.0065 W；由表3得到，在室温25℃下，搅拌器数值模拟消耗功率为0.0075 W。则搅拌器消耗功率理论计算值、数值模拟分析值偏差在15%左右，符合要求。既验证在25℃温度下，搅拌油漆消耗功率的理论计算结果和流场数值模拟结果的正确性，又进一步验证了流场数值模拟计算方法的合理性。 Table 2 Agitator theoretical power consumptio 叶片角度 −25℃ −20℃ −15℃ −10℃ −5℃ 0℃ 5℃ 10℃ 15℃ 20℃ 25℃ 17° 0.0103 0.0099 0.0095 0.0092 0.0088 0.0084 0.008 0.0076 0.0073 0.0069 0.0065 45° 0.0113 0.0109 0.0105 0.0102 0.0098 0.0094 0.0090 0.0086 0.0083 0.0079 0.0075 90° 0.0120 0.0116 0.0112 0.0109 0.0105 0.0101 0.0097 0.0093 0.0090 0.0086 0.0082 表2. 搅拌器理论消耗功率W Table 3 Agitator numerical simulation power consumptio 叶片角度 −25℃ −20℃ −15℃ −10℃ −5℃ 0℃ 5℃ 10℃ 15℃ 20℃ 25℃ 17° 0.0118 0.0117 0.0113 0.0105 0.0100 0.0096 0.0093 0.0088 0.0082 0.0077 0.0075 45° 0.0122 0.0119 0.0114 0.0109 0.0107 0.0101 0.0095 0.0092 0.0088 0.0086 0.0081 90° 0.0123 0.0121 0.0115 0.0113 0.0109 0.0103 0.0099 0.0096 0.0090 0.0089 0.0085 表3. 搅拌器数值模拟消耗功率W 图11. 搅拌器理论与数值模拟对比图
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user: 5. 结语 1) 压力场分析结果：在固定水平面，压力值分布则由周边向中心不断减小。当搅拌器叶片角度一致时，随着温度的降低，色浆桶内的压力逐渐降低，搅拌器叶片周围的速度范围越来越大； 2) 速度场分析结果：在固定水平面上，速度场分布是由周边向中心不断增大。当外界温度一致时，随着叶片倾斜角度的增加，色浆桶内的压力逐渐降低，搅拌器叶片周围的速度范围越来越大； 3) 搅拌器的变形最大位置在搅拌器叶尖部位，搅拌器下层叶片变形量比上层变形量大，下层叶片的应力值比上层叶片的应力值小； 4) 搅拌器的振动变形与应力大体服从正态分布，搅拌器的振动可靠性为99.9%，符合工程设计要求。在25℃室温下，其实际消耗功率和理论计算值与数值模拟值误差范围在20%以内，符合要求。
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user: 摘要 海洋在线自动监测技术作为一种监测技术在海洋环境监测中具有至关重要的作用。文章研究和探讨海洋在线监测技术在海洋灾害预警监测中重要作用，并介绍了海洋在线自动监测技术在国内外的研究进展，指明了我国海洋在线监测技术的不足并为将来的发展提出了合理化建议。
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user: 1. 引言 地球可利用资源的日渐短缺、环境污染严重以及生态系统不断恶化，世界各国将目光纷纷转向海洋，开始大力开发海洋资源，因此海洋经济的发展将会成为沿海各国家的重要经济支柱。我国海岸线约长18，000公里，管辖的海域面积约300万平方公里，蕴藏着极其丰富的海洋资源 [ 1 ]。海洋资源的合理开发，对我国的海洋经济可持续发展有着至关重要的作用。我国“十三五”规划作出“拓展蓝色经济空间”的战略部署：坚持陆海统筹，壮大海洋经济，科学开发海洋资源，保护海洋生态环境，维护我国海洋权益，建设海洋强国。近年来，我国海洋经济生产总值增长快速，在国民生产中的贡献率已达10%左右 [ 2 ]，然而随着海洋经济的快速增长，海洋资源的过度开发和利用，同时造成了海洋资源环境的一系列破坏，生态系统恶化，从而也会给人们带来一定的灾害，诸如近年来全国近岸海域赤潮、绿潮等灾害频发，以及在我国南部地区的沿海城市经常受到风暴潮的袭击，这些灾害每年给我国带来的经济损失以百亿元计。伴随着人类大规模开发利用海洋，海洋的污染程度也日趋严重，加重了赤潮灾害发生的频率，赤潮灾害给沿海城市经济发展带来阻力，人民的生命财产安全也受到了巨大的威胁，现在我国是世界上赤潮灾害最严重的国家之一。因此海洋环境监测技术的研究和开发显得尤为重要。 海洋环境监测可以使我们对海洋环境状况更深入、更透彻的了解，对海洋资源开发的利用以及经济的绿色发展起到促进的作用，可以为生态文明建设提供技术保障。我们平常所说的海洋监测以船舶走航、网格布点监测为主，现已很难满足现代海洋发展的需求。近年来，在线监测逐步发展起来，在线监测是指岸基、浮标等检测载体在远程控制下可自动开展采样分析 [ 3 ]，测定结果通过网络等信号直接传输至接收平台，用户可随时调取信息资料查阅，是一种连续的自动化监测方式。海洋在线监测较传统监测具有可以自动、实时、连续、长期收集海洋环境资料，且不受恶劣海况的影响的特点。
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user: 2. 国内外海洋在线监测技术现状 目前，世界各国都非常重视海洋环境监测工作，许多海洋发达国家都己逐步建立起沿海重点地区或本国的海洋环境监测网络，全面开展海洋环境监测与海洋灾害预报业务。 2.1. 国外现状 从二十世纪七八十年代开始如美国、加拿大等国家就开始研究海洋自动监测技术，经过持续多年的研究，取得了显著的成果，这些国家的海洋监测技术走在了世界的前列。 1) 美国HABSOS (Harmful Algal Blooms Observing System)信息通信系统 [ 4 ]：该系统依赖由卫星、浮标、岸基观测站等现场自动监测系统获取高频率、全方位的监测数据，能够形成一个立体监测网络，可以为海洋预报、灾害预测等提供服务支持，是一个集成的综合信息通信系统，能够为藻华等灾害提供管理数据，做到事件的预测分析。HABSOS系统最初在墨西哥湾使用，目前己逐步应用于整个美国的沿海地区。 2) 欧洲ROSES (Real-Time Ocean Services for Environment and Security)海洋环境资源信息平台 [ 5 ]：ROSES平台通过现场自动监测系统获取实时的海洋监测数据，可以提供丰富的数据资源产品和服务。目前ROSES平台可以为七个地区的藻华等灾害进行监测。 3) 全球G00S (Global Ocean Observing System)海洋观测系统：该系统是全球性最大、综合性最强的海洋观测系统，以IGOSS全球海洋站综合观测系统、GLOSS全球海平面观测系统为基础，将卫星、声学监测等高新技术与其结合，进一步提高并完善监测手段，为海洋预报和研究、海洋资源的合理开发和保护、控制海洋污染、制定海洋和海岸带综合开发和整治规划等提供长期和系统的资料。目前， 美国和加拿大建立了美加GOOS系统，欧洲建立了EURO-GOOS海洋观测系统。 2.2. 国内现状 与发达海洋国家相比，我国的海洋监测技术尚有较大的差距，监测技术水平远远落后于发达海洋国家，大部分的海洋监测调查以人工监测为主，自动监测水平较低。“九五”、“十五”期间，依托863等相关科技项目，我国海洋监测技术的研究与应用取得了巨大的进步，研发了一大批的科技成果，开发出了一系列的海洋产品，缩短了与发达海洋国家在技术方面的差距。但是，由于国内缺乏成果的标准化鉴定，自主研发的一些监测设备一直无进入市场，国内高档海洋仪器市场的95%为国外产品所占据 [ 6 ]。 二十世纪六十年代，我国的海洋在线监测技术研究开始起步，在海洋监测设备技术提高的基础上，我国逐步建立起海洋监测台站、浮标、调查船、卫星遥感及航空遥感等组成的海洋环境立体监测网络。1996年完成了FZF2-2型海洋资料浮标的技术改造，利用卫星通信，成功实现了海洋浮标监测数据的实时在线传输。2002年初我国正式成立中国Argo实时资料中心，加入国际Argo计划，并承担了中国Argo浮标的布放以及实时资料的接收和处理、资料质量控制技术/方法的研究与开发等。2004年以来，厦门市海洋与渔业环境监测站在其附近海域陆续投放了5台海洋水质在线监测浮标，成为国内首批由海洋部门建设的在线监测系统。2006年，国家海洋技术中心提出了区域性海洋环境立体监测系统的设计原则和设计方法。浙江、广东、广西、福建、海南、河北、山东等地先后布放了海洋水文气象浮标、波浪浮标、海洋生态浮标和Argo浮标，形成了近岸海域水质浮标在线监测系统建设。此外，我国还有潜标、无人船、波浪滑翔器等辅助及新兴在线监测手段。据统计，截止值2018年，国家海洋局各直属单位，沿海省市海洋机构共建设在线监测设备120多套，其中山东、江苏、厦门、福建、深圳等约80多套，北海分局，东海分局，国家海洋技术中心、海洋一所和海洋三所等40多套，此外，我国各地的沿海城市也在制定各种规划，开展海洋在线监测的灾害预警工作。
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user: 3. 在线监测技术在灾害预警中的作用 赤潮、绿潮等灾害在暴发前往往会出现部分水质参数指标异常变化，因此我们可以通过分析相应的水质参数指标，来判断是否出现异常现象，依次判断海洋灾害发生的概率，进行预警预报。 海洋生态预警监测是立足于更好地利用海洋自然资源和管控空间用途而开展的以防减海洋生态灾害、促进可持续开发利用而开展的监测，它既是保护好海洋生态系统的重要前提，同时又是结果，是加强自然资源保护和合理开发利用、建立健全源头保护和全过程修复治理工作机制实现整体保护、系统修复和综合治理的前提和技术支撑，同时还可以成为政府部门对灾害预防、风险评估和隐患排查治理以及参与重大海洋灾害应急处置的基础。 2006年，国家“863计划”课题“赤潮重点监控区监控系统预警系统”中在渤海湾建立了一套赤潮监测预警系统，研究了赤潮预警技术。2008年，国家海洋局在青岛奥帆赛场建立了以船载、浮标、遥感为一体的赤潮监测预警系统，开展数据在线监测分析，对赤潮灾害进行预警 [ 7 ]。
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user: 4. 结语 如何进行科学合理的海洋预警警报，需要大量的海洋环境调查资料和数据。目前，海洋环境的预报主要集中在台风、年际气候变化等动力环境的某些要素的预报上，对海洋生态环境变化、恶化以及生态灾害的预报还比较缺乏。主要存在的问题，一方面是海洋环境预警预报能力建设滞后，要从稀少到密集进行建设；另一方面，海洋环境预报准确度不高，影响预警预报的准确性。 发展海洋环境预警预报，我们需要加强以下工作：一是建立区域性的数据共享平台，在国内科研院所、各监测机构建立区域性的共享中心；二是建立长期的在线观测平台，仿照气象观测站的形式建立海洋长期观测站，进行海洋综合环境的综合检测；三是发展预警监测技术，在资料共享的情况下，提倡百花齐放、百家争鸣，寻找改善预报能力的方法，进行不同预报模式的开发。 因此我们必须转变观念，将海洋生态预警技术研究纳入日常海洋工作中。在海洋环境预警监测中引入海洋生态预警监测技术，系统分析海洋生态环境现状及演变趋势，建立水文与水质相结合的海洋生态预警监测网络体系，找出影响海洋生态系统的关键因子并构建关键预警技术指标体系，做到污染事故先知先觉，为日常自然资源生态管理和海洋生态安全提供有效的技术支持，制定具有属地化、特色化的海洋预警监测评价技术体系，在灾害发生之前预警或是在灾难发生初期及时采取应急措施，控制事态进一步恶化，减少损失，保障海洋生态系统安全。
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user: 摘要 BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练语言模型相较于传统词向量(one-hot、word2vec等)可以动态表示词语，并且在11项下游任务中取得了最好的结果。基于BERT在特定语料中微调的方式逐渐被广泛应用于情感分析任务中并且取得了不错的效果，然而仅仅使用BERT最后一个编码层的输出特征用于分类，忽略了其他层学习到的语义特征。不同于以往基于BERT的分类模型，BERT-MLF融合了BERT每一个编码层输出的方面特征，并通过卷积层提取层之间的关键语义特征，减少冗余信息的影响，充分利用了每个编码层学习到的信息。该方法在SemEval-2014 Task 4的Laptop和Restaurant数据集上进行了大量实验，实验结果表明该方法实现了良好的分类性能。
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user: 1. 引言 随着经济和互联网的发展，网民数量急剧增长，人们在互联网上日益活跃，伴随着大量网络信息的产生。其中包括大量文本信息，如购物网站的用户评论、餐饮服务的用户点评等用户产生的文本信息。这些文本大多包含一定的感情色彩，人工分析大量文本中的情感信息往往费时费力，随着计算机和深度学习的发展，利用计算机分析文本中的情感信息能达到事半功倍的效果，其研究价值和商业价值越来越明显。 情感分析是自然语言处理中的一个热点任务，早期的句子级情感分析和文档级情感分析主要是对整个句子或文档进行情感分类，从一个句子或者文档中总结出一个情感，没有考虑句子中存在多个方面的情况。然而一个句子往往包含实体的多个方面，这无疑忽略掉了句子中丰富的情感信息。方面级情感分析(Aspect-Based Sentiment Analysis， ABSA [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] )作为更加细粒度的情感分析，目的是对句子中多种方面的情感极性进行分析。比如，对于评论“这个手机的做工很精致，但是电池容量太小了。”，方面级情感分析旨在分析出对于“做工”和“电池容量”两个不同方面的情感倾向，得出<做工，积极>和<电池容量，消极>的结论。相较于句子级和文档级，方面级情感分析更加精准的对句子中不同方面的情感进行分析，没有忽略整句话或者整个文档中包含的多种情感信息。在实际应用中，如对电商平台中的用户评论或评价进行方面级情感分析，进一步分析出用户对产品不同方面的满意程度，有助于商家完善服务和产品的质量，有比较高的研究意义。 由于方面级情感分析需要从句子中分析出实体不同方面对应的情感极性，而不同实体方面往往有不同的情感极性，所以相比句子级和文档级要更加困难。现有的方法一般是对每个方面单独处理，为了准确分析出对应方面的情感，一般会将方面信息加入到模型中来监督模型提取方面对应的情感。在BERT等预训练语言模型被提出以前，多用CNN和LSTM提取特征，以及利用注意力机制关注句子的重要部分。BERT被提出后，基于BERT微调的方式在分类效果上表现出优异的性能。而对于基于BERT微调的方面级情感分析，通常将最终方面特征和分类特征拼接后进行分类。也可以构造辅助句子将单句分类任务转换为BERT句子对分类任务。由于BERT独特的自注意力机制，使得其每个输出特征都关注了句子中其他词语的信息，故本文的工作在BERT的基础上，提出基于BERT多层特征的模型(BERT-MLF)，结合每一层的方面特征，并通过卷积神经网络提取层之间的语义特征，充分利用了每个编码层学习的语义信息，同时本文在现有数据集上进一步预训练，使得模型表现出良好的分类效果。
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user: 3. 微调策略 3.1. 研究问题定义 根据SemEval-2014 Task 4 [ 22 ] 对方面级情感分析任务的定义，该任务包含四个子任务，分别是方面术语抽取、方面术语的情感分类、方面类别检测和方面类别的情感分类。本文主要专注于解决子任务方面术语的情感分类。任务定义如下： 给定一个包含n + 1个词语的句子s： s = { w 0 ， w 1 ， ⋯ ， w n − 1 ， w n } (4) 和句中包含m个词语的方面术语a： a = { w i ， w i + 1 ， ⋯ ， w i + m − 1 } (5) 其中a为s的子序列，可以有多个，任务的目标就是要对句子s中的方面术语a进行情感{正向，中性，负向}的分类。比如给定句子“Great food but the service was bad. ”以及方面术语food和service，任务目的就是分析出food和service分别对应的情感极性。 3.2. 融合BERT多层特征 BERT作为预训练语言模型，会预先在大规模语料中学习语义知识，然后在下游任务中微调，在以往基于BERT的分类模型中，往往只利用最后一层的分类特征[CLS]进行分类。然而，Jawahar [ 23 ] 等人通过一系列实验表明，BERT在低层编码中学习到了短语级的信息，在中层编码中学习到了句法信息，高层编码中则学习到了丰富的语义特征。虽然在BERT的结构中，每一层模型都会将上一层的输出特征作为输入去进行计算，但是经过多次复杂的计算难免造成低层特征和中层特征的丢失。 其次由于Transformer编码器的自注意力机制会计算句子中所有单词与当前词汇的注意力信息，并且通过模型的训练可以捕捉到特定单词间的内部联系，因此相对于分类特征[CLS]，方面特征中更多的关注了与方面术语相关的情感信息。如在Gao [ 21 ] 的工作中，首先将最终输出的分类特征[CLS]和方面特征进行拼接后分类，然后直接将方面特征用于分类，其实验结果表明后者的准确率高于前者，直接利用方面特征进行分类更加有针对性地分析当前方面术语对应的情感信息。故BERT-MLF将每一层的方面特征结合起来，使每一层输出的方面特征都发挥作用，同时为了避免低层特征未彻底学习而带来冗余信息的问题，再通过卷积神经网络提取层与层之间的多层特征，在去噪的同时也能提取更多关键的特征，模型结构如图3所示。 图3. BERT-MLF模型结构 BERT有两种预训练模型： BERT base ：12层Transformer网络，768个隐藏层单元，12个自注意力头，总参数量1.1亿。 BERT large ：24层Transformer网络，1024个隐藏层单元，16个自注意力头，总参数量3.4亿。 由于BERT large 需要比较高的显存，所以本文选择BERT base 作为预训练模型。 3.3. 卷积层和全连接层 卷积神经网络常被用于图像处理领域，由于其在特征捕捉方面表现优异，随后也被逐渐用于自然语言处理任务中，如Kim [ 12 ] 将卷积神经网络应用于句子级别的情感分类，虽然卷积神经网络存在难捕捉长距离关系依赖的问题，但是在本文中，输入的12层方面特征为短序列，因此卷积神经网络可以优雅地进行特征提取。卷积神经网络主要由输入层、卷积层、池化层组成。常规的输入层为单词的词向量，如Word2Vec向量和GloVe向量，在本文中输入层为最大池化后的BERT的12层方面特征。卷积层主要是在输入的向量矩阵(12 × 768)上滑动不同的卷积核并运行卷积运算，不同卷积核大小赋予卷积核不同的感受视野，同时也能捕捉不同的特征信息。本文使用的卷积核尺寸为h × d，h为卷积核高度分别为3、4和5，d为特征维度大小，在BERT base 中d为768，每个尺寸的卷积核有256个。计算公式如式6。 c = f ( W ∗ X + b ) (6) 式中c为卷积结果，W为卷积核权重矩阵，X为输入矩阵，b为偏置值，*表示卷积操作，f为激活函数，本文使用Relu激活函数来优化学习。 图4. 卷积层和全连接层结构 池化层主要采用最大池化来保留关键特征，减少特征的维度，防止模型过拟合，通过对不同尺寸的卷积核产生的卷积结果进行最大池化，最终产生了3 × 256 = 768个特征。全连接层主要是对经过卷积运算并最大池化后的特征进行全连接计算和softmax计算从而得到类别概率，计算公式如式7、式8所示，卷积层结构如图4所示。 f = T W f + b (7) s i = e V i ∑ j e V j (8) 式中f为全连接计算结果，T为全连接输入特征，W f 为全连接权重矩阵，b为偏置值，s i 为softmax计算结果。
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user: 4. 实验分析 4.1. 数据集 实验数据选择的是被广泛使用的SemEval-2014 Task 4的Laptop和Restaurant数据集，数据内容分别是电脑和餐厅的顾客评论，情感类别包含正向、中性和负向。数据细节见表1。 Table 1 Data sample distributio 数据集 训练集 测试集 Pos. Neu. Neg. Pos. Neu. Neg. Laptop 1002 464 870 343 169 128 Restaurant 2172 637 807 728 196 196 表1. 数据样本分布 4.2. 实验设置 实验环境见表2，超参设置见表3。 Table 2 Experimental environment informatio 实验环境 配置信息 操作系统 Ubuntu 16.04.6 GPU Tesla V100 显存 16GB 内存 32GB 编程语言 Python 3.7.4 深度学习框架 PaddlePaddle 1.6.2 表2. 实验环境信息 Table 3 Hyper parameter settin 参数 参数值 Learning rate 3e−5 Batch size 16 Training epochs 6 Max sequence length 128 Optimizer Adam Dropout rate 0.1 表3. 超参设置 4.3. 评价指标 模型效果衡量标准选择的是分类准确率(Accuracy， Acc)和Macro-F1 (MF1)，计算公式如下所示。 Acc = T P + T N T P + T N + F P + F N (9) P = T P T P + F P (10) R = T P T P + F N (11) F 1 = 2 × P × R P + R (12) MF 1 = F 1 0 + F 1 1 + F 1 2 3 (13) 上式中TP表示正样本预测正确的样本数，TN表示负样本预测正确的样本数，FP表示负样本预测错误的样本数，FN表示正样本预测错误的样本数。P为精确率，主要关注预测为正的样本数中有多少是真正的正样本。R为召回率，主要关注所有的正样本中有多少被预测为正样本。F 1 值为结合了精确率和召回率的综合评价指标，由于本文的分类任务为三分类，故选择Macro-F1值平均三个类别的F 1 值。 4.4. 实验结果 模型对比方面首先对比了不进行卷积操作直接融合所有特征的情况，然后与基于BERT的一些模型做了对比。进行对比的模型如下： IAN [ 24 ] 通过两个LSTM分别对方面实体和上下文建模，然后通过注意力机制在方面和上下文间交互学习各自的特征表示。 BERT-SPC [ 19 ] 在BERT的基础上，将方面实体和上下文转换为句子对分类任务。 BERT-PT [ 25 ] 受到机器阅读理解的启发，利用BERT对电商平台的用户评论阅读理解，这一方法同样适用于方面级情感分析。 AEN-BERT [ 19 ] 是使用BERT生成的词向量为输入的注意力编码网络，使用基于注意力机制的编码网络对方面和上下文建模，并在分类时对标签进行平滑正则化。 TD-BERT [ 21 ] 直接利用BERT输出的对应方面位置的特征，进行情感分类。 TD-BERT-QA-CON [ 21 ] 在构建辅助句子的前提下，拼接BERT最后输出的分类特征[CLS]和方面特征，进行分类。 本文主要进行情感正向、中性和负向三分类，进行对比的模型结果中，“−”表示该指标未报告，其他未标记的摘自相应的论文中。模型训练完毕后在测试集上进行测试，最终结果为五次测试结果的平均值。实验对比结果见表4、表5，各项最大值已加粗表示。 Table 4 Comparison before and after convolutio 卷积与否 Laptop Restaurant Acc MF1 Acc MF1 否 79.03 74.40 86.76 79.77 是 81.30 77.53 87.62 81.26 表4. 卷积前后对比 Table 5 Comparison of multi model effect 词嵌入 模型 Laptop Restaurant Acc MF1 Acc MF1 BERT IAN 72.10 − 78.60 − BERT-SPC 78.99 75.03 84.46 76.98 BERT-PT 78.07 75.08 84.95 76.96 AEN-BERT 78.35 73.68 81.46 71.73 TD-BERT 80.00 75.19 85.30 79.69 TD-BERT-QA-CON 78.57 75.76 85.06 80.40 BERT-MLF 81.30 77.53 87.62 81.26 表5. 多模型效果对比 实验对比结果表明，相对于只利用BERT最终层的分类特征用于分类，BERT-MLF全面利用BERT每一层方面特征，结合BERT每层学习的不同特征可以有效提高分类效果。同时直接融合所有层的方面特征也同时融合了较多的冗余信息和噪音，通过多个不同尺寸的卷积核提取不同层的关键特征，减少冗余信息对分类效果的负面影响，在分类效果上有一定的提升。此外，BERT模型是在通用语料上进行预训练，对于特定领域下的分类任务，其数据分布与BERT通用语料不一致，为了让模型参数更加契合特定领域的数据，本文还分别在Laptop和Restaurant数据集上进行进一步预训练。对于这两个数据集中的文本数据，句子间的连续性不强和上下文关系较弱，因此本文舍弃了Next Sentence Predict预训练任务，保留Masked Language Model任务使模型在特定语料中继续学习。进一步预训练后模型效果对比如表6所示。 Table 6 Comparison of BERT-MLF further pre-training before and afte 进一步预训练与否 Laptop Restaurant Acc MF1 Acc MF1 否 81.30 77.53 87.62 81.26 是 81.79 78.16 88.36 81.73 表6. BERT-MLF进一步预训练前后对比 从对比结果中可以看出，在特定领域中进一步预训练能帮助模型进一步提高分类效果，但是由于参与进一步预训练的数据量不大，分类效果提升不明显，在预训练数据量充足的情境下，模型深入学习特定领域的数据，进一步预训练后模型在分类性能上会有更好的表现。
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user: 5. 结束语 BERT展现出优异的学习语义的能力，基于BERT的模型在方面级情感分析中也有比较好的表现，本文在BERT的基础上，结合BERT每一层学习的语义特征用于分类，有效提高了分类效果，但是能否更好的利用特征，对不同的特征进行不同的处理，还需要进一步研究。其次，目前对于句子中存在多个方面术语的情况，往往将方面术语拆分出来单独处理，忽略了方面术语之间的联系，造成一些方面术语之间的信息损失，后期会进一步探索如何解决这些问题，提高分类效果。最后，本文处理的数据为英文数据，将来会就如何将模型应用在中文数据以及如何将具体的情感分析应用实现作进一步的探索。
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user: 摘要 研究了磁、电受限半导体异质结构中电子的波矢过滤效应，实验上该结构可通过在GaAs/Al x Ga 1-x As异质结表面上平行地沉积铁磁条带和肖特基金属条带实现。利用改进的转移矩阵法求解电子的薛定谔方程获得透射系数，然后透射系数对电子纵向波矢微分计算波矢过滤效率。由于磁纳米结构中电子的运动本质上是一个二维过程，明显的波矢过滤效应出现在这个结构中。波矢过滤效率与肖特基条带的宽度、位置和外加电压密切相关，使得电子的波矢过滤效应变得可操控。因此，这样一个结构可以用作可控的纳米电子动量过滤器。
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user: 1. 引言 实验上，利用现代材料生长技术，比如，分子束外延生长(molecular beam epitaxy，简记为MBE)、金属有机化学气相沉积(metal-organic chemical-vapor deposition，简记为MOCVD)等，可以构筑重要的磁纳米结构 [ 1 ]，例如，在半导体GaAs/Al x Ga 1-x As异质结表面上沉积铁磁(ferromagnetic，简记为FM)条带等 [ 2 ]。在磁纳米结构中，磁性材料产生不均匀的磁场，局域地影响半导体内高迁移率二维电子气(two-dimensional electron gas，简记为2DEG)的运动。由于小尺度、低维度和量子磁受限，磁纳米结构中蕴藏着新奇的量子效应 [ 3 ]，例如，自旋极化 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]、巨磁阻(GMR) [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 和古斯–汉兴(Goos-Hänchen)效应 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 等。这些新颖的量子效应可以被广泛地用于设计和开发新型的纳米及量子电子器件，比如，自旋过滤器 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]、空间自旋分离器 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]、GMR器件 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] 等。因此，磁纳米结构中量子效应及其器件的设计已经成为凝聚态物理、材料物理、半导体器件等领域中的研究热点。 近年来，磁纳米结构中的波矢过滤(wave vector filtering，简记为WVF)效应 [ 22 ] 吸引了研究人员的广泛关注，因为其本身的科学意义以及在开发纳米电子动量过滤器(momentum filter)中具有潜在的应用价值。在2017年，选取一个真实的磁纳米结构——可通过在半导体GaAs/Al x Ga 1-x As异质结表面上沉积具有垂直磁化强度的纳米FM条带在实验上制备，Lu等人 [ 23 ] 率先研究了波矢相关的输运以及δ-掺杂的影响，发现电子具有相当大的WVF效应，而且其程度(即WVF效率)可通过改变δ-掺杂的权重或位置进行有效的调控，因此，基于该磁纳米结构，他们成功地提出了一个纳米电子动量过滤半导体器件。随后，另一个真实磁纳米结构 [ 24 ] 及其简化结构 [ 25 ] 中电子的WVF效应的δ-掺杂的调控也被研究，支持了文献 [ 23 ] 的研究结果，并设计了一个新的结构可控的电子动量过滤器。考虑一个磁、电受限半导体异质结构 [ 26 ] ——实验上通过在半导体GaAs/Al x Ga 1-x As异质结上、下表面分别构筑FM条带与肖特基金属(Schottky metal，简记为SM)条带实现，其电子的WVF效应被报道，并发现它的效率可通过改变SM条带参数进行控制 [ 27 ]。利用原子层掺杂技术，Liu等人 [ 28 ] 进一步研究了δ-掺杂的影响，建议了一个结构可控的电子动量过滤器。Kong等人 [ 29 ] 施加偏压到系统上、激发一个横向电场，发现通过改变电场的方向或强度可以有效地操控该磁、电受限半导体异质结构中电子的WVF效应，结果提出了一个电可控的纳米电子动量过滤半导体器件。近期Zhang等人 [ 30 ] 研究了一个新奇的磁纳米结构，其具有零平均磁场、并可通过在半导体异质结上、下表面沉积3个具有垂直磁化强度的FM条带实现，为纳米电子学器件的应用提出了一个新的电子动量过滤器。 受到上述研究工作的激励，本文研究另一个磁、电受限半导体异质结构 [ 31 ] 中电子的WVF效应。实验上，这个磁纳米结构可以通过在半导体GaAs/Al x Ga 1-x As异质结的表面上，平行地沉积FM条带与SM条带制备。我们发现系统中存在一个相当强的电子WVF效应，而且其WVF效率与SM条带的位置、宽度及应用门控电压有密切的关系。因此，基于这个磁纳米结构，我们设计了一个新的纳米电子动量过滤半导体器件。
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user: 3. 结果与讨论 作为电子入射能量的函数，图2(a)展示了电子通过图1所示磁、电受限半导体异质结构的透射系数，图中结构参数取为 d M = 57.5   nm 、 D = 34.5   nm 、 d E = 34.5   nm 、 x 0 = 34.5   nm 、 B = 0.6   T 和 U 0 = 1.36   meV ，电子的纵向波矢为 k y = − 8.7   μ m − 1 (实线)、0.0(虚线)和 8.7   μ m − 1 (点线)。由于电子在磁纳米结构中的传输本质上是二维过程，电子透射系数关于纵向波矢的各向异性可以从这个图清楚地观察到。当电子纵向波矢从负值向正值变化时，它的透射系数值减小，透射谱略微向高能方向移动。在低能区，透射谱上出现一个共振峰，那是因为此时电子的有效势等效于对称的双垒结构，电子的入射能量大约等于势阱内的束缚能级、发生了共振隧穿。电子通过磁、电受限半导体异质结构的透射系数随纵向波矢的变化特点，可以从其有效势对纵向波矢的依赖性得到理解。为了更清楚地观察电子透射的各向异性，在该图的插图中我们给出了电子透射系数随其纵向波矢的直接变化，图中电子的入射能量取为2.04 meV。的确，从这个插图我们可以清楚地看到，电子的透射系数随着它的纵向波矢剧烈地变化。这个现象表明，我们考虑的磁、电受限半导体异质结构具有很强的电子WVF效应。在图2(b)中，我们计算了电子WVF效率，图中电子的纵向波矢仍然取为 k y = − 8.7   μ m − 1 (实线)、0.0(虚线)和 8.7   μ m − 1 (点线)。相当大的WVF效率可以被看到，比如，当电子的纵向波矢 k y = − 8.7   μ m − 1 时，在入射能量 E = 0.75   meV 处，WVF效率可达到−1.65左右。 考虑到在磁、电受限半导体异质结构中，电子的有效势与结构中SM条带的参数密切相关[参见式(6)]，接下来研究通过改变SM条带的应用电压产生的电垒( U 0 )、位置( x 0 )、宽度( d E )等对电子的WVF效应调控。为了突出SM条带的影响，下面的讨论中电子的纵向波矢被固定为 k y = 0.0   μ m − 1 ，即仅考虑电子正入射的情况。首先，把SM条带的宽度和位置固定为 d E = 34.5   nm 和 x 0 = 34.5   nm (此时FM条带与SM条带相距 D = 34.5   nm )，来研究施加在SM条带上的负直流电压( − V g )在2DEG内产生的电垒高度( U 0 )对WVF效应的影响。在图3(a)中，我们展示了电垒高度分别为 E = 0.34   meV (实线)、1.02 meV (虚线)和1.70 meV时电子的WVF效率。这个图清楚地显示，电子在磁电受限半导体异质结构中的WVF效率与结构中SM条带上的应用电压密切相关。一般地，当电垒变高，电子的WVF效率会增加，而且η-E曲线向高能方向移动。所以，我们可以通过改变施加在SM条带上的直流负压的大小，控制磁、电受限半导体异质结构中电子WVF效应的程度，这是因为电子的有效势依赖于SM条带上应用的电压。而且，电子WVF效应对电垒高度的依赖性，与电子的入射能量有关，特别是在1.02 meV至3.06 meV的能量范围内更为明显。为了更清楚地观察电垒高度的影响，直接作为 U 0 的函数我们计算了电子的WVF效率，如图3(b)所示，图中电子的能量 E = 1.02   meV (实线)、2.04 meV (虚线)和3.06 meV (点线)被考虑。这个图的三条曲线，特别是低能量1.02 meV的结果，都明显的反映出电子的WVF效率随着SM条带上应用电压产生的电垒剧烈地变化。这个特点将导致我们考虑的磁、电受限半导体异质结构，可以被设计成电可控的电子动量过滤器，其过滤效率可通过SM条带上施加的电压进行调节。 图2. (a) 透射系数和(b) WVF效率 图3. WVF效率随(a) 入射能量和(b) SM电垒高度变化 然后，保持应用电压( − V g )或电垒高度( U 0 )不变，比如 U = 1.36   meV ，改变SM条带的位置( x 0 )及宽度( d E )，探索SM条带对系统中电子WVF效应的操控。在图4中，SM条带的宽度被固定为 d E = 34.5   nm ，我们展示了SM条带的位置对电子WVF效应的影响，其中图4(a)给出了3个具体的宽度 d E = 23.0   nm (实线)、28.75 nm (虚线)和34.5 nm (点线)情况下电子的WVF过滤效率。从这些曲线，我们看到WVF效率随着电子的入射能量振荡式的变化，特别是，当能量在1.02 meV至5.1 meV范围内更为剧烈。更重要的是，当SM条带的位置变化时，系统中电子的WVF效率发生明显的改变。我们看到，当 x 0 增加，即SM条带远离磁、电受限半导体异质结构的中心时，WVF效率显著的提高，而且η-E曲线向低能方向移动。SM条带的位置对WVF效应的影响，可以从图4(b)上看得更加清楚，因为该图直接展示了WVF效率随着SM条带的位置的变化，其中电子的入射能量被取为 E = 2.04   meV (实线)、3.06 meV (虚线)和4.08 meV (点线)。的确，SM条带对系统中电子的WVF效应有重大的影响，而且其与电子的入射能量有很大的关系，尤其是在能量 E = 3.06   meV 的时候。换言之，我们可以通过恰当地沉积SM条带在磁、电受限半导体异质结构中的位置，使得系统中电子的WVF效应最强，从而设计最佳的电子动量过滤器。显然，SM条带位置对WVF效应的控制作用，源于电子在系统中感受到的有效势( U e f f )对SM条带位置( x 0 )的关联性。 图4. WVF效率随(a) 入射能量和(b) SM-条带位置变化 事实上，电子的有效势除了依赖于位置，其还与SM条带的宽度有关，因此宽度对电子的WVF效应也将有重大的影响。最后，在图5我们给出了图1所示的磁、电受限半导体异质结构中电子WVF效率与电子的入射能量的关系，图中我们考虑了3个具体的SM条带宽度 d E = 23.0   nm (实线)、34.5 nm (虚线)和46.0 nm。 图5. WVF效率随入射能量及SM-条带宽度(插图)的变化曲线 从这个图，我们可以观察到，SM条带的宽度对系统中电子的WVF效应有一个重大的影响。当SM条带的宽度变宽时，电子的WVF效率被大大地改变了，而且其随电子能量变化的曲线向低能端发生移动。SM条带的宽度对系统中电子的WVF效应的影响，被更加清楚地反映在图5的插图中，这里电子的WVF效率( η )直接作为SM条带宽度( d E )的函数被计算，其中电子的入射能量被选择为 E = 3.4   meV (近似为电子的费米能级)。确实，由于电子在磁、电受限半导体异质结构(参见图1)中经历的有效势[方程(6)]与SM条带的宽度密切相关，因此WVF效率随SM条带的宽度剧烈地变化。SM条带宽度对电子WVF效应的影响表明了，我们也可以通过改变SM条带的宽度，实现对系统中电子WVF效应的调控，即设计可控的电子动量过滤器。
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user: 4. 结论 总之，本文从理论上研究了一个磁、电受限半导体异质结构中电子的WVF效应，提出了可控的电子动量过滤器。该磁、电受限半导体异质结构，可通过在GaAs/Al x Ga 1-x As异质结的表面上，平行地沉积纳米FM和SM条带在实验上构筑。由于电子在磁纳米结构中的运动本质上是一个二维过程(与纵向波矢有关)，因此该磁、电受限半导体异质结构中出现了一个明显的WVF效应。而且，由于电子在系统中所感受到的有效势与SM条带密切相关，所以通过改变SM条带的位置、宽度及施加的负压(电垒高度)，可以调控系统中电子的WVF效率的大小，从而为纳米电子学器件的应用开发可调的电子动量过滤器。
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user: 摘要 在非线性偏振旋转锁模的掺铥环形光纤激光器中实现了非对称的h型脉冲输出，同时针对实验进行了数值仿真。考虑到三阶色散的累积影响，得到了与实验结果一致的h型脉冲信号，由此发现三阶色散促进了脉冲拖尾的形成。
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user: 1. 引言 掺铥光纤激光器工作在2 μm人眼安全的中红外波段，其发射谱含有两个大气窗口和一个强水吸收峰，因而在红外制导、光电对抗、遥感探测、生物医学等领域应用广泛。随着2 μm以及中远红外波段应用领域的不断扩大，掺铥光纤激光器已成为国内外研究热点 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。研究发现除了经典孤子之外 [ 5 ]，锁模脉冲在不同增益损耗和锁模条件下表现出丰富而复杂的孤子动力学过程，脉冲之间相互作用从而得到特定的脉冲序列，如孤子束缚态 [ 6 ]，孤子雨 [ 7 ]，暗孤子，耗散孤子 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]，类噪声脉冲等。其中，耗散孤子和耗散孤子共振(DSR)脉冲产生于耗散系统，由内外能量交换，形成稳定有序的脉冲输出，输出脉冲能量相对传统孤子有显著提升，因此在工程应用等方面受到广泛关注。 除了方波脉冲，研究者们还在激光腔中观测到类似h型 [ 12 ] [ 13 ]，阶梯型 [ 14 ]，椅子型 [ 15 ] 等非对称脉冲。h型脉冲由于其特殊的形状结构可提高材料的去除率和加工效率，在大多数激光加工中至少使用不同规格的激光器来产生不同脉宽类型的脉冲，使用一种技术来合并和同步这些脉冲，这使得系统复杂而麻烦，在这种情况下h型脉冲的出现对于激光加工方面则更具有吸引力 [ 15 ]。2018年，罗鸿禹等人用非线性偏振旋转(NPR)锁模产生的h型脉冲作为种子信号，放大后用于泵浦掺钬光纤激光器 [ 16 ]；2018年，赵俊清等人首次在掺铥光纤激光器中采用非线性光纤环形镜(NOLM)技术得到脉冲持续时间为几十到几百纳秒的新型h型脉冲 [ 13 ]；2019年，他们利用非线性放大环形镜(NALM)锁模技术首次在掺铥光纤激光器净正色散区产生了h型脉冲 [ 17 ]。同年，深圳大学郑志坚等人基于NALM的“9”字型掺铥光纤激光器产生了基频和谐波h型脉冲，脉冲最大平均输出功率282 mW，能量达到1.23 μJ [ 18 ]。我们发现h型脉冲大都分布在2 μm波段，产生于较高非线性腔，可能的原因是h型脉冲的产生需要累积大量的非线性效应并且具备较大的色散和增益环境。虽然h型脉冲与DSR和椅子状脉冲在时域和光谱上各不相同，但它们的相同点在于都因峰值功率钳制效应而不发生分裂。脉冲尾部较平缓的部分与方波脉冲形成机理相同，但h型脉冲前沿具有明显尖峰，目前h型脉冲的产生机理还不太清楚。一种可能的原因是未知的瞬态增益变化导致部分峰值钳制效应，然而部分峰值钳制效应的物理机制还未有详细的解释 [ 12 ]。本文在实验中产生了方波脉冲和h型脉冲，并在掺铥光纤激光器模型中进行了模拟仿真，发现三阶色散可促进h型脉冲的形成。
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user: 2. 实验 实验搭建的NPR锁模铥光纤激光器实验装置如图1所示，其中，两个偏振控制器(PC1和PC2)和一个偏振相关隔离器(PS-ISO)共同组成激光器的锁模器件。激光器增益介质为一根8 m长的双包层掺铥光纤TDF (Thulium-Doped Fiber，SM-TDF-10P/130-HE，Nufern)，工作波长为1900~2100 nm，纤芯数值孔径为0.150，衰减率小于15 dB/km，纤芯直径为10 μm，内包层直径为130 m，包层对793 nm光的吸收系数为3.00 dB/m，在2060 nm处的二阶色散系数为−0.084 ps 2 /m [ 19 ]。腔内其余光纤为117 m标准单模光纤(SMF-28，Corning)，其二阶色散系数为−0.08 ps 2 /m。激光器总腔长约为125 m，经计算净色散约为−10 ps 2 。采用两个793 nm半导体激光器作为泵浦源，通过两个793/1950 nm的波分复用器耦合入环形腔，经过增益光纤后转化为2 μm激光。再利用耦合器连接射频谱分析仪(R & S@FSW，Rohde-Schwarz)、高分辨率数字存储示波器(MDO3102，Tektronix)和波长计(721A， Bristol)来监测其激光输出。其中，示波器带宽为1 GHz，采样率为5 Gs/s，耦合器则产生10%的激光输出(9:1)。 图1. NPR锁模掺铥光纤激光器的示意图 实验中，当泵浦功率均达到6 W时，激光器达到自启动锁模条件。当泵浦功率从6 W增加到14 W时，适当地调节偏振控制器，可得到h型脉冲，如图2(a)所示：脉冲包络包括一个高强度的前沿和低强度的平缓后沿，形似字母“h”，与典型的h型脉冲相比，其脉冲持续时间约为25 ns，前沿尖峰强度相对较低且宽度较大。实验发现，前沿峰的高度依赖于非线性大小，当采用长度较小的单模光纤时，h型脉冲蜕变为方波脉冲。图2(b)为脉冲光谱图，脉冲中心波长约为2055 nm，呈类高斯形状分布，谱线光滑且相应的3 dB光谱带宽约为7 nm。由于谱线较宽，可以认为脉冲属于类噪声方波脉冲。射频谱如图2(c)所示，脉冲重复频率为1.63 MHz，与激光腔长相对应；而且信噪比高达60 dB，说明脉冲信号锁模稳定。 图2. (a) 单脉冲时域图；(b) 光谱图；(c) 射频谱图 3.理论模型与仿真结果 考虑光脉冲在光纤中的双折射效应且不考虑四波混频效应，增益光纤中光脉冲传输方程可用如下公式表示 [ 20 ]： ∂ A x ∂ z + σ ∂ A x ∂ T + j β 2 2 ∂ 2 A x ∂ T 2 − β 3 6 ∂ 3 A x ∂ T 3 = g 2 Ω g 2 ⋅ ∂ 2 A x ∂ T 2 (1) ∂ A y ∂ z − σ ∂ A y ∂ T + j β 2 2 ∂ 2 A y ∂ T 2 − β 3 6 ∂ 3 A y ∂ T 3 = g 2 Ω g 2 ⋅ ∂ 2 A y ∂ T 2 (2) 其中A x 和A y 分别为光脉冲沿光纤两主轴方向上的振幅，σ、α、β 2 、β 3 、γ和Ω g 分别代表两正交分量的群速度倒数差、损耗、二阶群速色散参量、三阶色散、非线性系数和增益带宽。增益系数g的变化可用公式(3)描述： g = g 0 exp [ − 1 E sat ∫ − ∞ t | A | 2 d t ] (3) 其中g 0 为小信号增益系数，与光纤掺杂浓度相关。E sat 为增益介质的饱和能量，与泵浦功率相关。求解此非线性薛定谔方程可采用常用的分步傅里叶法 [ 21 ]，针对NPR锁模方式，可用Jones矩阵描述PCs与PS-ISO，进而表达偏振态对光脉冲传输的影响 [ 22 ]。为了简化计算，我们采用一个四分之一波片加一个二分之一波片的PC结构，这种简化不影响锁模脉冲的产生。令两组PC波片角度分别对应α 1 、α 2 、α 3 、α 4 ，假定α 1 = 2α 2 ，α 3 = π/4，并引入两个复合方位角 θ 0 = 2 α 4 − α 0 + φ 0 ， θ 2 = 2 α 2 − α 0 ，其中Δφ为两正交分量相位调制产生的非线性相移，φ 0 为往返一次积累的线性相移，由此可得到透过率函数： T = 0.5 ρ 2 [ 1 − cos ( 2 θ 2 ) cos ( 2 θ 0 − Δ φ ) ] (4) 公式中，ρ 2 为PS-ISO的透过率，复合方位角θ 0 和θ 2 分别调制透过率曲线的初始相位与振幅(调制深度)，因而是数值模拟的关键参数。同时我们使用以下参数匹配实验条件：令θ 0 = 0.85π，θ 2 = 0.1π，L SMF = 117 m，L Tm = 10 m，g 0 = 2.0 m −1 ，Ω g = 30 nm，γ SMF = 0.003 W −1 m −1 ，γ TDF = 0.0045 W −1 m −1 ，当三阶色散对脉冲的影响可以忽略时，得到的方波脉冲如图3(a)所示。我们将所建的程序首先应用到光孤子脉冲中，与已知结果一致，且模拟出的凯利边带的位置也与理论值相符。在模拟仿真中，考虑到NPR的带通滤波效应，使用一个20 nm宽的高斯滤波器来限制脉冲展宽。因为实验使用的光电探头响应时间是28 ps，因此在仿真过程中设响应曲线为28 ps的理想高斯函数。以此对输入脉冲作卷积运算，得到一个稳定的方形类噪声脉冲，其持续时间约为2 ns。 图3. NPR锁模TDF激光中产生的(a) 方波脉冲；(b) 三阶色散值为0.2 ps 3 /m的非对称脉冲；(c) 三阶色散值为0.1 ps 3 /m非对称脉冲 群速度色散通过啁啾的方式压缩或者展宽脉冲，对于小于1 ps的超短脉冲，三阶色散作用变得不能忽视，色散使得脉冲一侧变陡峭，超短脉冲波形中心偏向一侧，并且在这一侧脉冲沿附近形成了带有振荡结构的拖尾 [ 23 ]。随着非线性相移强度变化，三阶色散使脉冲产生不均匀啁啾从而导致脉冲发生形变，同时通过NPR的可饱和吸收特性进一步重塑孤子脉冲形态。脉冲形变取决于啁啾，这意味着随着时间的推移，脉宽较大的脉冲会因较大的啁啾遭受更大的形变。尽管方形类噪声脉冲由很多皮秒以及飞秒级的不稳定子脉冲构成，但三阶色散仍具有类似的特性从而干扰和影响脉冲构成。保持上述其他参数不变，在仿真模拟中改变三阶色散，得到如图3所示不同类型的非对称结构脉冲。在高色散值(0.1/0.2 ps 3 /m)的影响下，图3(b)，图3(c)同图3(a)对比其脉冲后沿明显变陡，在适当的色散下脉冲出现尖峰，演变为h型脉冲形态。显然，非对称形状的脉冲结构与三阶色散相关，高阶色散对孤子脉冲畸变具有重要影响。所以，可从高阶色散方面考虑h型脉冲产生的原因。