针对切伦科夫辐射特点，采用厚度尽量小的石英薄片作为转换靶，并将电子束以切伦科夫辐射角入射转换靶的形式构成一种电子束发散角分布的测量布局，并基于焦平面成像原理，研制了相应的电子束发散角光学测量系统。在强流脉冲直线感应加速器上完成了装置研制和测试工作，显示了电子束发散角分布测量系统可以获得电子束一定方向上的散角分布概况，测量结果具有一定的可信度，具有装置结构简单、数据处理难度低及速度快等特点。

利用切伦科夫辐射方向性极好的特性进行电子束发散角的测量是一个比较有希望的方法，但转换靶材料对电子的库伦作用力等因素又使得电子束散角展宽，对发散角的测量产生影响。在将转换靶划分成多重薄片并以串联的形式构建了靶模型，考虑了库仑力、多重散射、轫致辐射、电离等全物理过程作用效果的情况下，利用蒙特卡罗模拟软件相关程序对电子在靶材料中的发散过程进行了仿真。基于电子束散角分布与切伦科夫辐射光子分布相对应的原理，完成了对电子束发散角测量技术的模拟，获得了转换靶材料及其厚度、电子束能散、测量系统光学带宽等对电子束发散角测量的影响规律，为测量系统的设计及数据反演处理工作提供了指导性的建议。模拟结果显示，基于切伦科夫辐射进行电子束发散角测量的方法具有可行性，具有一定的对电子束发散角分布进行测量的能力。

小米米粉的主要成分是淀粉, 其食味品质决定小米米粉的市场价值。 糊化特性是小米米粉的重要物理特性, 而碱消值是能够直接反应其糊化特性的主要特征指标。 通过小米米粉碱消值的差异, 可以间接反映直链淀粉含量, 当碱消值降低时, 相反, 糊化温度和直链淀粉含量却很高, 而小米米粉口感粘糯性越差。 采用高光谱技术结合化学计量学方法, 建立快速检测小米米粉碱消值预测模型, 旨在探索一种快速、 无损、 低成本预测小米米粉碱消值的方法。 实验采集小米米粉高光谱数据, 在被测样品感兴趣区域(ROI)按像素点逐一选择, 提取高光谱数据矩阵, 并进行均值运算, 得到每个样品在各个光谱波段的平均光谱值。 利用粘度测定仪(RVA)测定小米米粉碱消值指标。 光谱数据采用全波段、 竞争性自适应重加权采样法(CARS)及随机蛙跳(RF)法选择特征波段处理, 建立偏最小二乘回归(PLSR)模型; 全波段建立预测模型R_p值最高为0.77, 说明能够利用小米米粉高光谱反射率反演小米米粉的碱消值, 而采用其他两种计算方法所得R_p值分别为0.72和0.7, 与前者较为接近, 也反映了采用CARS和RF建立的回归模型具有可行性。 为提高预测精度, 采用Savitzky-Golay(S-G)法、 多元散射校正(MSC)和S-G+MSC对数据预处理。 可以看出采用MSC预处理光谱数据建立PLSR模型性能较好(R_p=0.83)。 对MSC预处理后的数据再次CARS和RF法选择特征波段, 建立PLSR模型, 与未进行预处理的回归模型相比, R_p值变化不大, 这也说明CARS和RF具有一定的稳定性, 可以作为小米米粉高光谱反射率预测碱消值的参考方法。 结果表明: 为实现对小米米粉碱消值的快速、 无损检测, 通过运用高光谱技术能够利用小米米粉高光谱反射率预测碱消值, 进而为小米米粉品质评级、 加工及碱消值传感器的开发提供参考依据和数据支撑。

电荷耦合器件(CCD)是一类高性能的光电成像器件，具有成像阵列大、图像质量好的特点。但由于正常工作驱动时序复杂，工作帧频一般较低，无法满足较高成像帧频的要求。针对一种双脉冲发光图像的高速高分辨高质量成像要求，根据CCD信号电荷收集及转移的电极驱动特性，选择合适的CCD类型，以电荷转移时序为时间分隔界限，设计了一种电极直接进行控制的时序，实现了两个光脉冲图像的分离积分及信号转移、读出等，完成了双脉冲发光图像的等效高帧频曝光的原理验证，在保持CCD原有高成像质量的情况下获得了μs级间隔的两幅图像可分辨的能力，并实现了一种二分幅相机系统。

介绍了一种基于玻璃结构性质而建立的玻璃成分(C)-结构(S)-性能(P)的统计模拟方法。分析了常用的成分-性质(C-P)模拟法的局限性以及结构-性质(S-P)模拟法的特点, 并利用磷酸盐激光钕玻璃化学稳定性改良实验比较了C-P与S-P模型的差异, 表明对于组分微调设计, 结构模拟可以给出更好的模拟结果。叙述了C-S-P模型的建模步骤, 通过模拟案例演示了使用C-S与S-P模型反演玻璃成分的具体过程。除常规性质外, C-S-P模拟法还可以对玻璃的光谱激光性质及化学性质等C-P模型难以准确模拟的性质进行预测和模拟。目的是探索一种对玻璃设计普遍适用的, 可以为新型玻璃的研发和玻璃工业生产提供高效、准确设计的便捷模拟方法。