采用激光沉积修复技术和电弧增材修复技术分别对预制损伤激光沉积制造TC4进行修复,然后对其进行不同的热处理,研究两种修复制件在热处理前后的组织和力学性能。结果表明:两种修复件的修复区均与基材形成了致密的冶金结合,无明显的热影响区;两种修复件的显微组织存在差异,激光修复区中的β柱状晶由基材延伸到修复区顶部,整体组织较为一致,而电弧修复区中出现了粗大的β等轴晶,晶内α相较基材的更细长;激光修复件的综合性能较好,其强度与塑性均高于TC4锻件标准,电弧修复件的强度与激光修复件的相当,但断面收缩率较激光修复件的低; 600 ℃退火处理对组织及性能的影响较小,而固溶时效处理能使α相明显粗化,大幅提升其塑性,且对强度的影响不大,可使制件获得较佳的强度/塑性匹配;两种热处理态修复件的拉伸断裂机制不同,激光修复件的断口表面布满大而深的韧窝,为韧性断裂,而电弧修复件断口上的颈缩不明显,韧窝较浅且起伏较小,表现为准解理断裂特征。

针对土壤有机质含量高光谱估测研究中变量维数过高与特征谱段筛选问题, 提出了一种结合随机森林和自适应搜索算法的混合特征选择方法。 首先依据随机森林变量重要性原理获取初始优化集, 然后利用遗传二进制粒子群封装算法对初始优化集进一步自适应筛选。 对于土壤有机质含量估测建模问题, 选择稳健性强且能有效处理高维变量的随机森林算法。 以典型黑土区采集的土壤样品为研究对象, 将ASD光谱仪获取的可见光-近红外区间光谱数据和经化学分析得到的土壤有机质含量为数据源, 对原始光谱进行光谱变换和重采样处理后, 采用随机森林-遗传二进制粒子群混合选择方法提取特征光谱区间, 构建有机质含量随机森林估测模型。 与利用全光谱、 随机森林方法筛选的光谱和自适应搜索算法筛选的光谱构建随机森林模型得到的预测精度进行比较。 结果表明, 利用随机森林-遗传二进制粒子群混合特征选择算法筛选的波谱变量参与随机森林建模, 预测决定系数, 均方根误差和相对分析误差分别为0.838, 0.54%, 2.534。 该方案应用最少的变量个数获得最高的预测精度, 能够较高效地估测黑土有机质含量, 也能为其他类型土壤在有机质含量估测研究的变量筛选与建模问题上提供参考。

为研究烟火泵浦激光输出性能, 对烟火泵浦激光器中泵浦源与激光晶体棒进行匹配实验研究和烟火泵浦激光器出光实验研究, 以及烟火泵浦激光器光纤耦合输出实验研究。实验结果表明: 烟火泵浦激光器选用锆氧闪光灯作为泵浦源, 与工作物质为Nd∶YAG激光工作物质是相匹配的, 烟火泵浦激光器输出能量≥4.82 J, 满足烟火泵浦激光火工系统的能量输出需要; 烟火泵浦激光器光纤耦合输出能量≥2.87 J, 光纤耦合装置耦合效率达到50%以上, 为烟火泵浦激光器用于战斗机舱盖抛放、飞行员座椅弹射逃生等火工系统研究提供了重要的技术支持。