光切法是实现准确测量工件表面粗糙度的可行方法之一。针对光切法存在的取样长度与测量精度的矛盾，通过优化光切法，提出了一种基于缝合线驱动图像拼接的表面粗糙度测量方法。利用线性激光发生器、CCD工业相机、精密线性位移平台及计算机等搭建测量实验平台，采集三种加工样块(分别对应车、立铣、刨三种处理)的光切图像，利用上述拼接算法获得拼接图像，利用Freeman链码跟踪算法提取图像光带边缘轮廓，利用最小二乘法求取轮廓中线，建立粗糙度轮廓算术平均偏差计算模型。对比单光切法、触针法及光切法拼接前后表面粗糙度的测量值，结果显示，光切法比触针法的结果更为准确；单光切法相较触针法的平均相对误差降低了2.75%，但对刨削工件的测量误差较大；所提方法相较单光切法的测量误差平均降低了1.42%，对于微观不平度间距大的切削工件尤为明显，测量误差降低了2.57%。所提方法能够解决传统光切法的取样长度小、精度低的问题，能更精确地测量切削工件的表面粗糙度。

选择性激光熔化技术(Selective laser melting, SLM)是近十几年发展的一种利用高能激光束熔化金属粉末, 堆叠成型的先进快速成形技术。目前, 国内外对铝合金SLM成形的研究主要集中在Al-Si系粉末, 对于7系超高强度铝合金粉末SLM成形的研究还处于起步阶段。研究使用7075铝合金粉末对SLM成形工艺做了一系列试验, 利用金相显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)等仪器分析了7075铝合金选择性激光熔化成形试样的组织性能和裂纹。结果表明, 试样中的裂纹是由成分偏析所造成的, 偏析导致非平衡第二相T相和η′(MgZn2)相析出; 并且随着激光能量密度的增加, 试样中的柱状晶长度、熔池深度、裂纹平均长度、试样抗拉强度都随之增大, 而裂纹数量随之减少。

对平稳随机信号功率谱估计的AR模型, 分别利用自相关函数法和Burg算法求该模型系数, 作为核爆炸和闪电电磁脉冲信号的特征值;采用BP神经网络作为分类器以及不同的隐含层数和隐含层节点数, 对核爆和闪电电磁脉冲实测数据进行识别研究。结果表明：AR参数模型法对两类信号特征值提取是非常有效的, 采用Burg算法来求AR模型参数, 其特征值提取效果优于自相关函数法。