基于扩展粒子蚁群算法的ZnO镀膜光纤传感器的研究

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随着光纤传感技术和光通信的发展,光纤传感器成为现代光纤通信研究的热点问题。目前,光纤传感器具有结构简单,使用方便,可靠性强,易于光纤中光传输特性的改变等特点,主要用于应变、压力、位移和电磁场等多种物理量的测量,具有十分广泛的应用前景。如何提高光纤器件的工作效率成为制作这类器件一大难题,本文就是针对这个问题展开研究,通过优化找出与器件相关的匹配参数,研究光纤器件各相关参数对整个传输过程的影响,为今后ZnO镀膜光纤传感器的制作提供重要的理论参考依据。本文在查阅大量资料和研究成果的基础上,首先简单概述了光纤传感器的原理、类型和优点,然后介绍了课题的研究背景、意义和国内外研究现状。随后分析了光纤传感器的等效电路和网络模型,并在此模型基础上建立优化目标函数。利用MATLAB仿真扩展蚁群算法(extensive ant colony algorithm,ACOR)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和扩展粒子蚁群算法(extensive particle swarmant colony algorithm,PACO_R)对目标函数优化,仿真结果比较表明PACO_R算法具有较强搜索全局解的能力。重点研究的是PACO_R算法优化所得的器件参数值,并结合GUI界面设计,分析各个参数变化对器件的影响,为ZnO镀膜光纤传感器的制作提供匹配参数参考。同时根据声光相互作用的机理,研究相位调制型光纤传感器的相位偏移,并推导相移的数学模型,总结功率耦合效率与相移的相关性。最后将理论计算值与测量实验值进行比较,对相移特性进行了分析。
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