光遗传(Optogenetics)结合光学和遗传学手段, 可以精确地控制特定神经元的活动, 为神经科学的研究提供了强有力的手段。光电极在光遗传研究中起着关键的作用, 它可以将光导入到动物体内, 并通过电极记录神经元在光调控下的活动。为了减小体积、增加功能, 依托高密度集成硅微电极和裸光纤, 设计并制备了一种植入部分横截面尺寸不超过0.1mm2、包含2个平行的给光通道和32个记录点的光电极器件。与传统的单光通道电极相比, 两个通道可以更灵活地配置不同的激发波长, 对不同位点的神经元同时进行激活或抑制。32通道的硅电极与传统的金属丝电极相比, 集成度更高, 能够以更高的空间分辨率记录神经元在激发前后的活动情况。

针对电厂高温管道红外图像背景复杂、干扰较多的特点，结合电厂巡检机器人系统对图像处理算法的需求，提出了基于改进二维最大类间方差法(OTSU)和区域生长法的电厂高温管道缺陷定位与分割方法。将红外图像灰度化后，通过改进二维 OTSU进行预分割，提取出管道区域；基于管道区域灰度直方图，结合邻域灰度均值，实现多种子点的自动检测与定位；采用基于生长区域灰度均值和标准差的自适应阈值以及基于 Prewitt算子的梯度幅值改进的生长准则完成缺陷区域的分割。实验证明，所提算法不仅能实现电厂高温管道多缺陷自动检测与定位，而且能精确地提取出缺陷区域，准确性高且具有良好的实时性。

高功率片状放大器在线运行时氙灯辐照导致片腔内产生大量气溶胶，易引起钕玻璃污染，影响其使用寿命。采用洁净氮气吹扫恢复片腔内的洁净环境是片状放大器在线运行时的主要洁净手段。研究了氮气吹扫过程中片腔内涡流对洁净度的影响，结果显示涡流对气溶胶颗粒的禁锢作用会导致腔内气溶胶颗粒的大量残留，且无法通过延长吹扫时间或调整吹扫流速加以解决。针对这一问题，提出了间断多次氮气吹扫对腔内气溶胶进行循环稀释的在线洁净控制方法，该方法使腔内涡流经历不断破坏和重建过程，涡流场内滞留的气溶胶颗粒含量也得到不断稀释，从而大幅提高片腔洁净度。针对Φ130 mm单口径片状放大器进行了对比实验研究。采用间断吹扫法之后，腔内残留气溶胶颗粒为连续吹扫时的1/100，片腔洁净度在15 h的观测时间内始终保持在40级以内。该方法普适有效，为避免片状放大器钕玻璃气溶胶污染,增加其在线使用寿命提供了重要参考。

片状放大器腔内钕玻璃表面的洁净度是保证放大器高工作性能和长寿命的关键指标，而合理的腔内流场分布是放大器保持腔内洁净的前提条件。运用计算流体力学方法，利用Fluent软件对纯氮气冲洗片状放大器过程中的腔内流场进行模拟，并在样机上验证了模型的有效性；通过调整放大器的进出气口结构及位置排布，获得了最佳的流场分布。实验结果表明，相比未优化放大器，优化后的放大器仅使用一半时间就可以达到相同的腔内洁净度等级，且钕玻璃表面洁净度更高。

The cleanliness of neodymium glass surface in the slab amplifier is a key indicator of guaranteeing high performance and long lifetime of amplifiers, and the reasonable internal flow field distribution is the prerequisite for keeping clean in the amplifier cavity. By means of computational fluid dynamics method and with the Fluent software, the internal flow field of slab amplifier cavity in the purging process of pure nitrogen is simulated, and the model validity is verified on the prototype system. By adjusting the structure and location arrangement of air inlets and outlets of the amplifier, the optimal flow field distribution is obtained. The experimental results show that compared with those of the non-optimized amplifier, the optimized amplifier not only takes only half time to obtain the same required cleanliness, but also the cleanliness of neodymium glass surface is higher.

热负荷是评估动力系统运行状态的关键参数之一，传统热负荷检测方法存在操作复杂、应用范围窄、准确性低等缺点。对动力系统壁面建立了二维数学物理传热模型，采用数值计算方法求解壁面温度分布，在分析三角型和正弦型两种热负荷分布形式下壁面热特征的基础上，提出了依据红外热像仪监测到的壁面温度信息利用共轭梯度优化算法对动力系统壁面热负荷进行在线监测定量识别的方法。通过数值模拟实验的方法考察了红外热像仪测温误差、壁面热负荷初始假设以及壁面材料对壁面热负荷定量识别结果的影响，验证了该方法的可行性，发现热负荷定量识别的结果主要受到测温误差的影响，并且低导热率材料动力壁面上的正弦型热负荷受红外测温误差的影响较小，在相同壁面材料和测温误差为0.05℃的情况下，基于内壁面温度信息和外壁面温度信息的正弦型热负荷识别相对误差分别为0.56%和1.94%，而三角型热负荷识别相对误差却分别为8.13%和12.65%，但两者都满足一定的工程应用。