为了提升大气物质边界层高度（AMBLH）的识别准确性，基于2020年11月至2021年11月在青岛开展的大气边界层（ABL）观测实验，提出了一种基于相干多普勒激光雷达（CDL）信噪比数据的AMBLH的综合反演方法，并应用此方法反演得到了青岛地区的AMBLH，其与探空仪反演结果的相关度为0.93。分析了青岛一年内的AMBLH发展情况，发现各月份AMBLH均有日变化特征，其中6、7月特征相对较弱，推测这与夏季来自海洋的东南风盛行有关。AMBLH月均值在全年呈起伏波动趋势，在冬末至春初、夏末至秋初的阶段逐步增大。AMBLH月均中位数4月最高、6月最低，AMBLH季度发展程度由高到低的顺序为春季、冬季、秋季、夏季，其中春季和冬季高度相近。AMBLH各季度日变化中抬升趋势出现的时间为夏季早于春季，秋季与春季相近并早于冬季。

为了探究沙尘污染过程中高时空分辨率的结构特征, 利用相干多普勒测风激光雷达、地面观测站、中分辨率成像光谱仪, 结合卫星气溶胶光学厚度数据产品、欧洲中期天气预报中心第5代再分析资料（ERA5）以及混合单粒子拉格朗日积分轨道（HYSPLIT）后向轨迹模式, 分析了2019-10-27~2019-10-28内蒙古自治区锡林郭勒盟一次典型的沙尘天气过程。结果表明, 此次沙尘是受高空冷涡、蒙古气旋的共同影响, 配合冷锋在高温时段过境沙源地, 热力叠加动力条件有利于沙尘随西风扩散; 沙尘来临前后, 地表气温变化明显;卫星产品、HYSPLIT模式结合雷达风廓线可以更准确地确定沙尘来源, 激光雷达反演的气溶胶消光系数可反映边界层大气中气溶胶的变化情况;2019-10-28T02:00地面PM10的质量浓度达到最大值268μg/m3, 消光系数超过30km-1, 达到最大值, 雷达反演数据在时间上会有延迟; 城市下垫面使得沙尘污染快速减弱, 雷达所在的草地下垫面容易受垂直风切变影响产生持续性污染。该研究对应用相干多普勒测风激光雷达、认识沙尘的污染过程以及传输特性很有帮助。

针对联合图像专家组(JPEG)标准设计了一种基于自适应下采样和超分辨力重建的图像压缩编码框架。在编码器端，为待编码的原始图像设计了多种不同的下采样模式和量化模式，通过率失真优化算法从 多种模式中选择最优的下采样模式(DSM)和量化模式(QM)，最后待编码图像将在选择的模式下进行下采样和JPEG编码；在解码器端，采用基于卷积神经网络的超分辨力重建算法对解码后的下采样图像进行重建。此外， 所提出的框架扩展到JPEG2000压缩标准下同样有效可行。仿真实验结果表明，相比于主流的编解码标准和先进的编解码方法，提出的框架能有效地提升编码图像的率失真性能，并能获得更好的视觉效果。

提出一种基于深度神经网络的图像修复取证算法,该算法可通过编码器网络自动提取图像修复遗留的痕迹特征,通过解码器网络预测像素类别,从而判断出图像是否经过修复篡改以及修复篡改的区域。同时,采用特征金字塔网络对解码器网络中的特征图进行信息补充。采用MIT Place数据集作为训练集,UCID数据集作为测试集,对训练集和测试集分别使用了不同的修复篡改算法。实验结果表明,与其他图像修复取证算法相比,所提算法的修复区域定位更精准,处理速度更快,且对不同的修复篡改方法具有较好的稳健性和较强的泛化能力。

为提高17-4PH不锈钢的耐水蚀性能, 利用激光熔覆方法在其表面制备了Stelite6合金涂层。研究了涂层的微观组织形貌、相组成以及元素扩散行为, 分析了涂层的硬度分布和耐水蚀性能。结果表明, Stellite6涂层微观组织由平面晶、胞状和柱状晶、树枝晶以及等轴晶组成, 物相组成包括面心立方(FCC)结构的γ-Co固溶体和M23C6、Cr7C3、CoCx等, Fe、Co元素在基体和涂层间的扩散明显。Stellite6涂层的最高硬度为561 HV, 平均硬度约为基材的1.4倍。多道多层熔覆时, 搭接区存在软化现象, 横向硬度分布出现周期性波动。在压力为80 Mpa、温度为80 ℃、水流冲蚀时间为30 h的条件下, 基材表面发生了严重的材料破坏, 而Stellite6涂层表面基本保留了初始形貌, 涂层的耐水蚀性能相比基材的有了显著提高。