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光現象資源箱 型號：QWG1208 ? 實驗清單： 光在空氣中直線傳播實驗 面鏡成像觀察實驗 ? ? ? ? 透鏡成像觀察實驗 影子觀察實驗

含電路板、散裝元器件、制作說明書等

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原理介紹： 光在與微粒的相互作用中，會將自身攜帶的動量傳遞給微粒，對微粒施加力的作用。在光鑷中，處在激光中的粒子所受的力有兩種：一部分是電磁場分布不均勻導致的梯度力，梯度力將微粒吸引向光阱的中心；一部分是光子與粒子相互作用導致的散射。針對不同大小的粒子，大致可以分為三類： 一、微粒的尺度遠大于激光波長，可以采用幾何光學近似模型，光線在微粒經過折射反射，將動量傳遞至微粒上； 二、微粒尺度跟激光波長相近，這種情況下可以通過電磁場麥克斯韋方程組求解； 三、微粒尺度遠小于激光波長，微粒在光場中被激發為偶極子，受到偶極子與強聚焦光場的相互作用力； 相關內容： 動手調節光路，利用光鑷捕捉并操控小球； 基于空間光調制器的光鑷系統，通過研究不同算法從而得到加載在空間光調制器上的全息圖、更加深入地研究特殊模式光束在光學微操縱中的應用、拓展光鑷與其他學科交叉的應用前景以及對光場偏振態、相位、振幅的聯合調制等等。 應用領域： 作為非侵入型的力學操控系統，光鑷可以應用于細胞生物學、氣溶膠科學、物理化學等交叉學科的基礎研究，包括細胞微環境的改變、形變拉伸、微粒力學參數的測量等等。將全息光鑷與圖像識別結合，可以做到自動捕獲粒子和分揀， 將全息光鑷與光學顯微鏡相結合，可以量化細胞、分子的動力學特性，在細胞生物學中有巨大的研究空間； 方案介紹： 光路圖：   上圖為本方案全息光鑷裝置的光路示意圖。首先激光經過擴束后，直徑與空間光調制器有效區域的短邊直徑相等，擴束后的激光依次通過線偏振片、半波片和非偏振分光棱鏡。用半波片旋轉線偏光角度，使之工作在相位模式下，空間光調制器的入射角控制在在 5°以內。 經過空間光調制器反射的光經過由兩個傅里葉透鏡組成的縮束系統，該系統能改變光斑尺寸確保光束直徑與顯微物鏡的入瞳直徑匹配。對于外圍光強較弱的高斯光束，利用此縮束系統將激光直徑稍大于顯微物鏡入瞳直徑。 經過縮束系統的激光經過 45°直角反射鏡，二向色鏡將激光透射進入顯微物鏡，同時讓照明光源透過，從而使 CMOS 相機采集到樣品像。空間光調制器位于第一個傅里葉透鏡的焦距處，全息圖與物鏡入瞳是共軛像面，所以全息圖經過顯微物鏡做傅里葉變換后在顯微物鏡焦平面即樣品面上再現期望的光場分布。   特點： 此方案采用的開普勒式縮束系統透鏡間的焦平面與樣品面是共軛的，在透鏡焦平面加入高通濾波器或在空間光調制器上疊加閃耀光柵后，后續光學元件按照一級像排列，從而移去零級光的影響。 加載全息圖后 X-Y 位置可實時調整，快速疊加不同焦距菲涅爾相位圖、閃耀光柵相位圖等； 空間光調制器可供多種語言調用（labview、C、Python 等）；可編程實現不同數目、不同排列的光阱陣列；   配置標準：   序號 配置 規格 序號 配置 規格 1 激光光源 637nm 激光最大功率1w 4 顯微物鏡 PLN100× 油浸   NA 1.25 2 空間光調制器 1920*1080   2π 5 照明光源 波長470nm 功率760mw 3 CMOS相機 1280*1024 60FPS 6 相機筒鏡 f=200mm 等系列其他配置

首次提出針對某一特定作物全生育期的主要害蟲和天敵菌株選育新策略， 從1000多個菌株中選育出能有效防治稻飛虱、稻縱卷葉螟等水稻主要害蟲，但 不侵染寄生蜂、蜘蛛等害蟲天敵的安全、廣譜、高效的金龜子綠僵菌菌株CQMa421o 通過高溫篩選技術，篩選到與CQMa421兼容性良好的乳化劑、懸浮穩定劑、保護 劑。采用油相包裹技術，開發出能常溫儲藏1年以上、穩定懸浮及適宜高倍水稀 釋等特性的廣譜殺蟲真菌農藥，建立綠僵菌CQMa421全程防治水稻主要害蟲的技 術體系等多個配套應用技術，滿足水稻化學農藥減量使用的需求。同時，針對茶 葉、煙草、蔬菜、柑橘等多種作物害蟲，開發出系列產品并大面積推廣應用。研 發的金龜子綠僵菌CQMa421系列產品被國家列為水稻三個重大害蟲優選生物農 藥，被多省市列為重點推廣產品和政府采購名錄，入選2017年（中國）農業農 村十大產品名錄。在全國農技推廣服務中心的支持下，聯合重慶聚立信生物工程 有限公司在全國10多個省（市）推廣CQMa421綠僵菌產品的水稻病蟲害防控新 模式，面積已達20余萬畝。相關研究成果也受到資本市場的廣泛關注，由重慶 聚立信生物工程有限公司融資1.5億元，已經對“金龜子綠僵菌CQMa421農藥” 進行產業化轉化。

線性規劃問題在實際生活中有著廣泛的應用，隨著經濟和計算機技術的發展，作為最優化方法的一個重要分支，非線性規劃方法在經濟、工業、國防等國民經濟和社會發展的各領域都有廣泛的應用。但是在非線性規劃中，有一些理論問題沒有解決，有些新的方法有待進一步完善，特別在當前大數據背景下，傳統的算法已經不能適應新的需求（如問題的數據量龐大且帶有特殊結構，Jacobian矩陣計算困難等）。因此，一方面需要對原有的算法理論進一步完善，另一方面，需要研究在大數據背景下的優化算法的理論和實際計算效果。 本項目考慮把NCP函數和濾子方法相結合，利用對偶信息，減弱收斂的條件，提高計算效果。其次，針對濾子方法、SQP方法各自的不足之處，考慮將其同其它算法結合并利用數值代數技術，如與序列線性方程組方法相結合，以減少其計算量，可以克服原約束優化算法的一些缺點。最后，考慮一些帶有特殊結構的大規模優化問題，如約束Jacobian計算困難或Jacobian結構特殊，利用數值代數技術對模型降階并設計合適的優化算法。簡言之，在現有的濾子方法的研究結果基礎上，擬利用數值代數（如Krylov子空間方法）和濾子技術提出一些解決約束非線性規劃問題的新方法，完善它們的收斂性分析和其它理論分析，提高它們的計算效果。這不僅在濾子方法等數學規劃理論與算法方面有所貢獻，而且在經濟、工程、科學計算領域也具有重要的應用價值。 該項目已獲國家自然基金項目立項支持。