为了解决在复杂电磁环境下大位移量的监测问题，实现对大型机械和工程结构健康安全状况的实时监测，设计了一种基于悬臂梁结构的可调量程拉绳式光纤布拉格光栅位移传感器。悬臂梁两侧对称粘贴了两个不同中心波长的光纤光栅，当悬臂梁自由端的位置发生变化时，两个光纤光栅分别受到拉力和压力，因此光栅的中心波长向相反方向漂移。通过对两个中心波长差值与位移量关系的标定，可以排除温度的影响，实现对位移量的测量。传感器采用了拉绳式的位移传递方式，使得传感器的安装位置及测量方式更加灵活；便于拆装的位移转换装置，可以方便地调整传感器的量程，使其具有更广泛的适用性。位移传感实验结果表明，在传感器量程为60 mm时，位移传感器的平均灵敏度为47.7 pm/mm，相关系数达到0.998，重复性误差为2.83% FS，迟滞误差为1.02% FS。该位移传感器具有结构简单、量程可调的特点，可以满足不同环境下的位移测量需求。

基于光纤布拉格光栅(FBG)构建的传感器网络, 将粒子群(PSO)算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合, 应用于304钢板损伤识别研究中。以FBG中心波长变化量的信息特征为输入量, 钢板结构损伤位置为输出量, 构建基于LSSVM的损伤识别预测模型, 并与相同条件下构建的反向传播(BP)神经网络预测模型进行对比验证。采用PSO算法优化LSSVM损伤识别模型的核函数参数σ和正则化参数γ, 实现钢板结构的损伤位置识别。在300 mm×300 mm×1 mm钢板实验区域, 对34组样本进行了损伤位置识别测试。结果表明, 33组损伤位置得到了准确识别, 准确率达97.06%。这表明PSO优化后的LSSVM的损伤识别预测模型具有自诊断功能。

Light trapping is of critical importance for constructing high efficiency solar cells. In this paper, we first reviewed the progress we made on the plasmonic light trapping on Si wafer solar cells, including Al nanoparticle (NP)/SiNx hybrid plasmonic antireflection and the Ag NP light trapping for the long-wavelength light in ultrathin Si wafer solar cells. Then we numerically explored the maximum light absorption enhancement by a square array of Ag NPs located at the rear side of ultrathin solar cells with wavelength-scale Si thickness. Huge absorption enhancement is achieved at particular long wavelengths due to the excitation of the plasmon-coupled guided resonances. The photocurrent generated in 100 nm thick Si layers is 6.8 mA/cm2, representing an enhancement up to 92% when compared with that (3.55 mA/cm2) of the solar cells without the Ag NPs. This study provides the insights of plasmonic light trapping for ultrathin solar cells with wavelength-scale Si thickness.