| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 本论文的研究目的及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 光纤法珀压力传感器 | 第8-10页 |
| 1.2.1 基本组成 | 第8页 |
| 1.2.2 国内外的研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第10-12页 |
| 第二章 光纤法布里-珀罗压力传感器的基本原理 | 第12-19页 |
| 2.1 光纤法布里-珀罗压力传感器的干涉原理 | 第12-13页 |
| 2.2 光纤法布里-珀罗压力传感器的结构类型 | 第13-15页 |
| 2.2.1 本征型光纤法布里-珀罗压力传感器 | 第13-14页 |
| 2.2.2 非本征型光纤法布里-珀罗压力传感器 | 第14-15页 |
| 2.3 光纤法布里-珀罗传感器的解调方法 | 第15-18页 |
| 2.3.1 强度解调法 | 第15-17页 |
| 2.3.2 相位解调法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 波长解调法 | 第18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于石墨烯薄膜的光纤法拍微压传感器的设计 | 第19-32页 |
| 3.1 光纤法珀微压传感器的结构设计 | 第19-20页 |
| 3.2 石墨烯薄膜的光学特性 | 第20-21页 |
| 3.3 石墨烯薄膜的力学特性 | 第21-27页 |
| 3.3.1 力学仿真模型 | 第21-22页 |
| 3.3.2 力学性能有限元仿真 | 第22-27页 |
| 3.4 光纤法珀微压传感器的法珀腔腔长设计 | 第27-31页 |
| 3.4.1 光传输矩阵理论 | 第27-28页 |
| 3.4.2 数值模拟仿真 | 第28-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于石墨烯薄膜的光纤法珀微压传感器的制作与测试 | 第32-48页 |
| 4.1 基于石墨烯薄膜的光纤法珀微压传感器的制作 | 第32-38页 |
| 4.1.1 化学腐蚀原理 | 第32页 |
| 4.1.2 腐蚀法珀腔 | 第32-33页 |
| 4.1.3 石墨烯薄膜制备方法 | 第33-34页 |
| 4.1.4 石墨烯薄膜转移工艺 | 第34-37页 |
| 4.1.5 石墨烯微压传感器的封装 | 第37-38页 |
| 4.2 光纤法珀微压传感器的解调方法 | 第38-41页 |
| 4.2.1 单峰解调 | 第38-39页 |
| 4.2.2 双峰解调 | 第39-40页 |
| 4.2.3 多峰解调 | 第40-41页 |
| 4.3 光纤微压传感器的测试系统 | 第41-43页 |
| 4.3.1 SM125光纤光栅解调仪 | 第41页 |
| 4.3.2 Fluke pcc4压力控制器 | 第41-42页 |
| 4.3.3 系统测试装置 | 第42-43页 |
| 4.4 光纤微压传感器的实验结果分析 | 第43-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于遗传算法小波神经网络的温度补偿 | 第48-57页 |
| 5.1 基于遗传算法的小波神经网络 | 第48-52页 |
| 5.1.1 人工神经网络 | 第48-50页 |
| 5.1.2 小波神经网络 | 第50-51页 |
| 5.1.3 基于遗传算法小波神经网络的温度补偿模型 | 第51-52页 |
| 5.2 基于遗传算法小波神经网络的温度补偿实验 | 第52-55页 |
| 5.2.1 光纤法珀腔的腔长标定 | 第52-54页 |
| 5.2.2 基于遗传算法小波神经网络温度补偿结果 | 第54-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-60页 |
| 6.1 全文总结 | 第57-58页 |
| 6.2 主要创新点 | 第58页 |
| 6.3 后续工作的展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |