利用密闭爆发器实验系统, 对一种新型裂岩器材的装填药剂燃烧性能进行了研究, 以此对后续产品中的药剂组分、比例进行指导性调控。设计了9∶1~4∶6不同梯度组分的混合药剂进行密闭爆发器实验, 对所有药剂的p-t曲线及dp/dt-t曲线分析后确定火药力实验中所用药剂配比为7∶3与5.5∶4.5。使用0.12 g/cm3、0.2 g/cm3两种装填密度对混合药剂进行火药力实验, 参照火药燃速处理方法, 假设混合药剂为单一整体, 密度为1.5 g/cm3, 在此假设基础上得到药剂燃烧的Γ-ψ曲线及相应的火药力、燃速系数等参数, 其中单+添(7∶3)配方的火药力最高, 为564.87 kJ/kg, 双+添(7∶3)配方的火药力比之略低, 但仍高于5.5∶4.5配方的火药力。通过对药剂的Γ-ψ曲线分析解释了双+添(5.5∶4.5)配方在实验中出现明显燃烧未完全现象的原因; 对混合药剂对应火药力、燃速系数的分析发现, 火药对整体药剂的做功能力占主导性因素, 火药占比的上升会显著提高药剂的燃烧效能, 但装填密度的改变对两种火药燃烧效果的影响却不一致。装填密度的上升会导致单基药配方燃烧效能的下降, 而双基药配方会出现燃烧效能的上升。

随着杂交水稻育种技术的快速发展, 杂交水稻品种日益繁多, 品质与价格也千差万别, 利用智能化手段对杂交水稻种子进行快速分类、 分级和品质检测成为杂交水稻研究领域的热点。 首先研究了不同预处理方式对基于近红外光谱的一维卷积神经网络分类模型对杂交水稻种子的分类效果的影响, 研究结果表明利用Savitzky-Golay卷积平滑算法预处理后的一维卷积神经网络分类模型可获得最佳的分类效果, 其验证集与测试集的分类精度为95.4%和92.9%。 利用随机森林特征波长选择算法选取3个最重要的特征波长分别构建基于单波长灰度图像数据集和基于3波长重构的伪彩色图像数据集, 研究了基于图像数据集的卷积神经网络VGG和残差网络ResNet的杂交水稻种子分类模型, 其研究结果表明基于伪彩色图像数据集的VGG卷积神经网络模型能够获得最优的分类效果, 其验证集与测试集的分类精度分别为92.8%和92.8%, 相比基于伪彩色图像数据集的ResNet分类模型, 其验证集提升3.6%, 测试集提升4.9%。 为了进一步提高分类的精度, 提出了一种图像信息与光谱信息融合的杂交水稻种子分类方法, 该方法利用1D-CNN网络分支提取种子的光谱特征, 利用2D-CNN网络分支提取种子图像的空间维度特征, 最终构建基于图谱融合的2Branch-CNN卷积神经网络分类模型, 其验证集与测试集的分类精度都得到明显改善, 分别达到98%和96.7%。 并利用混淆矩阵评估了2Branch-CNN分类模型对于各个种类的杂交水稻种子的分类效果。 研究结果表明通过图谱融合能有效提升卷积神经网络模型的分类精度, 构建基于光谱与图像数据融合的二分支卷积神经网络模型将为杂交品种的种子快速筛选与分级提供新思路。

针对市场中存在广陈皮年份造假、 以次充好等问题, 提出一种基于黑寡妇优化算法(BWO)和支持向量机模型(SVM)的广陈皮陈化年份高光谱鉴别方法。 以四类陈化年份(5~20年)的广陈皮作为实验对象, 采集样本的高光谱图像数据(385~1 014 nm波长), 通过镜头校准和反射率校准后提取样本感兴趣区域的平均光谱数据。 首先, 采用多项式平滑算法(SG), 结合多元散射校正算法(MSC)和去趋势算法(detrend)对数据进行降噪处理; 然后, 分别采用连续投影算法(SPA)、 竞争性自适应重加权与逐步回归混合算法(CARS_SR)筛选出特征波段; 最后, 提出以均方根误差(RMSE)为适应度函数, 分别使用偏最小二乘判别分析模型(PLS)、 粒子群算法优化SVM模型(PSO-SVM)和蝗虫算法优化SVM模型(GOA-SVM)对广陈皮的陈化年份进行鉴别, 并通过采用BWO算法优化SVM模型(BWO-SVM)来得到鉴别模型的最优参数。 结果发现: SG_detrend算法对广陈皮高光谱数据具有较好的降噪能力, CARS_SR算法具有较好的特征信息提取能力; 与PLS、 PSO-SVM和GOA-SVM相比, BWO-SVM算法可以得到更好的鉴别模型控制参数; SG_detrend-CARS_SR-BWO-SVM模型对广陈皮陈化年份的鉴别准确率达到97.59%, RMSE为0.060 2, R2为0.952 9。 该工作为实现广陈皮陈化年份的快速无损鉴别提供了新方法, 也为便携式鉴别仪器或在线生产设备研发提供了理论依据。

提出了一种由圆柱纳米孔阵列组成的全介质超表面折射率传感器，通过平移纳米孔引入结构单元的面内对称性破坏，非对称的介质纳米孔阵列可以实现由电四极子（EQ）激发的具有高品质因数（Q值）的准连续域束缚态（BIC）共振模式。从理论上分析了结构非对称参数与Fano共振的辐射Q值之间的关系，证明了该模式为对称保护BIC模式，并进行近场分析和多极分解，证明了EQ在共振模式中占主导作用，同时分析了结构参数对Fano共振的影响，并计算了介质折射率的光谱响应，得到结构的灵敏度可达512 nm/RIU（折射率单元）、Q值为2568.7、优质因数（FOM）为760，所提结构在近红外范围内的高灵敏生物传感器领域具有潜在的应用价值。

为解决直线电机动子位置测量中多帧图像位移叠加而产生的误差累积问题，提出一种加阈值变换基准图（TTBM）的机器视觉累积误差消减算法。首先，根据直线电机动子的一维刚体平动特点，生成并优选灰度变化更加平滑的一维散斑图像作为目标拍摄图。其次，采用相位相关算法（PCA）改进灰度梯度方法，对配准图像进行整像素平移后再计算亚像素位移，以增大基准图像与配准图像之间的位移测量范围。最后，提出自调整基准图方法，根据图像位移的测量范围设定基准图像变换阈值，降低位移叠加次数，减小累积误差，实现直线电机长行程精密位移测量。同时，研究了基准图像变换阈值对测量精度的影响，给出了基准图变换的最佳阈值选取范围。仿真和实验表明，所提方法可以有效地减小直线电机动子测量中叠加而产生的累积误差。

为研究单基发射药爆破振动特性，开展了单基发射药与乳化炸药爆破振动实验研究，并对比分析了两种爆破器材的爆破地震波在传播过程的衰减规律和能谱分布规律。利用萨道夫斯基公式和HHT方法对实验测得的爆破振动信号进行分析，得到单基发射药与乳化炸药的爆破振动衰减公式、单基发射药振动的乳化炸药等效系数和边际能量谱等。研究结果表明：单基发射药与乳化炸药的爆破振动质点峰值速度随比例距离衰减的趋势相当，但单基发射药的爆破振动速度及合速度均小于乳化炸药。且本次实验中单基发射药爆破振动的乳化炸药等效系数平均值仅为0.43，说明单位质量单基发射药的爆破振动效应要远小于乳化炸药。此外，单基发射药和乳化炸药爆破振动信号的能量均主要集中于0~50 Hz，随着药量增加乳化炸药的能量分布没有明显变化，而单基发射药振动信号的主频向15~25 Hz移动。虽然单基发射药振动信号能量要低于乳化炸药，但随着实验药量的增加，单基发射药爆破振动总能量与乳化炸药的差距在减小，且单基发射药振动信号在0~10 Hz频段的能量占比随药量和爆心距变化而波动。

为研究单基发射药孤石爆破特性，利用直径和高度均为50 cm的水泥砂浆试块模拟孤石，开展了0.05~0.25 kg/m3单耗的单基发射药和乳化炸药孤石爆破实验，统计并分析了单基发射药和乳化炸药爆破试块的块度分布、破碎能及能量利用率随单耗的变化规律。结果表明:乳化炸药爆破孤石的最大块度随单耗的增加，但能量利用率变化不大。结合高速摄影观察对比单基发射药和乳化炸药爆破孤石的表面裂纹分布与扩展结果，发现单基发射药破岩模式与乳化炸药存在显著差异，其破岩模式是通过在炮孔内快速燃烧产生的高压气体使试块发生轴向和环向的拉伸破坏，而当试块完全开裂后剩余的发射药不再提供破岩能量。

针对盐害治理目前常用的表面贴敷法、浸泡法等易造成硅酸盐材料二次破坏的问题，采用新型的雾化水汽控盐-脱盐法，借助激光粒度分析仪、X射线衍射仪、可见短波红外高光谱成像系统和离子色谱仪等手段，检测了对表面即将发生盐害的试样治理前后内部盐分的分布变化。结果表明：雾化水汽进入试样后对试样的润湿面为以喷雾点为中心的半球面，试样浅表层的盐分被运移到半球状润湿面外，得到了雾化水汽法控盐的路线，初步验证了雾化水汽法预防性治理硅酸盐质材料盐害的可行性。

设计了一种由连续域束缚态控制的高灵敏度太赫兹折射率传感器。该传感器由全介质光栅构成，通过平移打破结构的对称性，可以将共振转变为高品质因子（Q因子）泄漏模共振，且线宽极窄腔模式对周围介质的折射率变化非常敏感。利用有限元方法，数值模拟了具有不同非对称参数、光栅厚度、光栅宽度以及折射率分析物的透射光谱。结果表明，该光栅超表面的Q因子达到12620，标准灵敏度为31395 nm/RIU，FOM（Figure of merit）为1000，在太赫兹范围内的高灵敏光子传感器领域具有潜在的应用。