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公开(公告)号:CN113716857B
公开(公告)日:2022-08-02
申请号:CN202110974359.9
申请日:2021-08-24
申请人: 华南理工大学
IPC分类号: C03B37/012 , C03B37/027 , G02B6/036
摘要: 本发明涉及一种双包层单模软玻璃光纤及其制备方法和应用。所述双包层单模软玻璃光纤包括纤芯、包覆于所述纤芯表面的第一包层,以及包覆于所述第一包层表面的第二包层;所述纤芯、第一包层和第二包层的组成均为软玻璃,所述软玻璃的玻璃软化温度为300℃~800℃。所述双包层单模软玻璃光纤具有双包层结构和单模特性,且损耗低,可应用于光纤激光器、光纤放大器或放大自发辐射光源等有源光纤器件。
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公开(公告)号:CN113716857A
公开(公告)日:2021-11-30
申请号:CN202110974359.9
申请日:2021-08-24
申请人: 华南理工大学
IPC分类号: C03B37/012 , C03B37/027 , G02B6/036
摘要: 本发明涉及一种双包层单模软玻璃光纤及其制备方法和应用。所述双包层单模软玻璃光纤包括纤芯、包覆于所述纤芯表面的第一包层,以及包覆于所述第一包层表面的第二包层;所述纤芯、第一包层和第二包层的组成均为软玻璃,所述软玻璃的玻璃软化温度为300℃~800℃。所述双包层单模软玻璃光纤具有双包层结构和单模特性,且损耗低,可应用于光纤激光器、光纤放大器或放大自发辐射光源等有源光纤器件。
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公开(公告)号:CN103497768A
公开(公告)日:2014-01-08
申请号:CN201310461167.3
申请日:2013-09-29
申请人: 华南理工大学
IPC分类号: C09K11/78
摘要: 本发明公开了一种近紫外激发的钼钨硼酸盐红色荧光粉及其制备方法。该近紫外激发的钼钨硼酸盐红色荧光粉以Gd3BW1-xMoxO9为基质,以稀土离子Eu3+作为激活离子,化学组成为Gd3-yBW1-xMoxO9:Eu3+y,其中0.15≤x≤0.4,0.06≤y≤3。制备时,按计量比,称取原料Gd2O3、H3BO3、WO3、Mo2O3、Eu2O3。将称取的原料混合,研磨均匀,将混合物置于程序升温箱式电阻炉中,预烧两次后,再在1150~1250℃下进行第三次烧结,随炉冷却至室温后,取出研磨。本发明的近紫外激发的钼钨硼酸盐红色荧光粉发光亮度高,红光色纯度好,发光热稳定性好且制备过程环保无污染。
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公开(公告)号:CN118033096A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410155941.6
申请日:2024-02-04
申请人: 华南理工大学
摘要: 本发明涉及玻璃材料分析技术领域,具体涉及一种四元激光玻璃物理和光谱性质的计算预测方法,包括:根据目标四元激光玻璃成分确定相应的一致熔融化合物,从相应的一致熔融化合物中定量确定目标四元激光玻璃的邻近一致熔融化合物;根据邻近一致熔融化合物的性质按照杠杆规则定量计算目标四元激光玻璃的物理与光谱性质,得到目标激光玻璃的物理与光谱性质的计算值;选取若干代表性组分激光玻璃作为验证,比较验证样品的物理与光谱性质的计算值与实验值,验证计算值是否准确。本发明通过将四元玻璃的邻近一致熔融化合物视为其结构基元,建立四元激光玻璃的成分‑结构‑性质的内在关联,可以准确计算预测四元激光玻璃的物理和光谱性质。
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公开(公告)号:CN117976096A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202410142338.4
申请日:2024-02-01
申请人: 华南理工大学
摘要: 本发明涉及玻璃材料分析技术领域,为一种激光玻璃物理与光谱性质的数据库建立方法,包括根据目标激光玻璃成分确定相应的一致熔融化合物和邻近一致熔融化合物,根据邻近一致熔融化合物的性质按照杠杆规则定量计算目标激光玻璃的性质;验证计算预测目标激光玻璃性质的正确性,计算多个二元激光玻璃体系、三元激光玻璃体系的不同璃成分的激光玻璃的物理和光谱性质,建立二元三元激光玻璃物理与光谱性质的数据库。本发明准确计算预测二元三元激光玻璃的物理与光谱性质,计算二元、三元激光玻璃体系内大量不同成分激光玻璃的性质,建立玻璃成分‑结构‑性质数据库,解决了激光玻璃光谱性质预测较为困难的问题和激光玻璃光谱性质数据匮乏的问题。
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公开(公告)号:CN117831676A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202311713375.8
申请日:2023-12-13
申请人: 华南理工大学
摘要: 本发明公开了一种激光玻璃组分筛选方法及激光玻璃制造方法,该组分筛选方法包括下述步骤:基于一致熔融化合物对玻璃形成范围进行分区,获取玻璃形成区范围内的多个组分物理性质及光谱数据;基于分子动力学模拟获得组分的结构特征描述算符;基于结构特征描述算符、物理性质及光谱数据,构建训练数据集;构建玻璃的组分‑结构‑性质模型,基于训练数据集进行模型训练,得到训练后的玻璃的组分‑结构‑性质模型,基于训练后的玻璃的组分‑结构‑性质模型,根据玻璃组分或结构特征描述算符作为输入变量,预测相应的玻璃组分物理性质及光谱数据。本发明可以实现高效准确地对激光玻璃组分进行筛选。
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