玻璃在中国史料中早有记载, 但是由于长期存在名称和质地的混淆, 且近现代有关中国古代玻璃的研究起步较晚, 关于古代硅酸盐玻璃的风化和成分研究比较缺乏。以往研究古代玻璃器的著作, 多是从王朝更替的角度, 对文化交流、化学分析等方面研究玻璃的文化艺术形态及其自身的运行发展的规律, 较少有学者系统建立数学模型并使用智能算法定性定量开展风化硅酸盐玻璃原成分预测及亚分类方法研究。本工作以多组风化和未风化硅酸盐玻璃为研究对象, 提取其化学成分含量、纹饰和颜色等数据, 利用Spearman系数分析了纹饰、颜色和玻璃大类之间的相关性并研究影响表面风化的因素; 利用决策树进行大致分类, 然后用神经网络预测玻璃风化前主要化学成分的含量, 并总结硅酸盐玻璃的分类依据。此后通过K-means聚类建立分类模型: 确定最佳类别数, 进行亚类划分, 寻找铅钡玻璃和高钾玻璃的最优分类数量。研究结果表明, 只有玻璃类型对表面风化具有显著影响; 风化过程中参与度较高的化学成分为二氧化硅、氧化铝、氧化铅、氧化钡、氧化铅和五氧化二磷; 风化后, 铅钡玻璃二氧化硅含量明显下降, 氧化铅含量明显上升, 而高钾玻璃二氧化硅含量明显上升, 氧化钾氧化钙和氧化铝含量明显下降; 高钾玻璃分为3个亚类, 铅钡玻璃分为4个亚类。为后续利用机器学习研究古代硅酸盐玻璃的风化和成分提供了参考。

氧化铟锡(ITO)导电膜具有电阻率低、透光性好、耐高温等优点,在光电领域具有重要应用。现有加工方法得到的ITO电极尺寸一般为10~200 μm,这限制了ITO电极在微纳领域的应用,为解决此限制,在传统湿法刻蚀方法的基础上,利用无掩模光刻技术对ITO玻璃表面光刻胶进行高精度曝光,再通过优化曝光、显影及刻蚀等过程,最终加工出尺寸仅为2 μm的电极。所提方法所加工的电极具有线性度高、无钻蚀、误差小等优点,为ITO电极在微纳领域应用开发提供了有现实意义的参考。

介绍了一种大有效面积单模光纤的数值设计分析与PCVD(等离子体化学气相沉积)制备工艺, 该光纤的有效面积达到133 μm2, 同时在1 550 nm处衰减系数优化到0.183 dB/km, 弯曲损耗优化至0.45 dB/圈(弯曲半径7.5 mm)。在双偏振DFT-S CO-OFDM 4QAM/16QAM(4进制/16进制正交振幅调制的离散傅里叶变换扩展相干光正交频分复用)调制信号下, 对该光纤在100 Gbit/s和400 Gbit/s系统的误码率和Q值等传输性能进行了验证。结果表明, 该光纤能有效改善最佳入纤功率和非线性效应, 可使传输距离提升30%, 能有效优化400 Gbit/s传输系统, 并且在FTTx领域有着广泛的应用前景。