针对激光惯性约束核聚变实验中海量靶丸筛选效率低的问题, 提出一种基于改进YOLO-v5深度学习模型的靶丸快速筛选方法。方法通过控制靶丸在不同的景深处成像, 并将图像拼接在一起以获得其清晰图像; 同时引入通道注意力机制来增强模型的特征提取能力, 建立了SE-YOLOV5s深度学习靶丸表面缺陷识别模型, 并对靶丸缺陷按照缺陷种类进行了分类和评估从而实现对海量靶丸的筛选。靶丸表面缺陷检测的准确率为94.4%, 每秒可检测到约50张靶丸图像（分辨率3072×4096）, 为激光惯性约束核聚变试验提供一种快速、准确筛选海量靶丸的方法。

高功率激光装置是一个复杂的有源巨型光学工程，其性能指标要求逼近科学技术与物理极限。驱动器研制有物理设计、工程光学和结构工程设计三大过程，工程光学在其中起着重要作用。高功率激光装置工程光学设计需遵循其特有的设计原则和要点，以保证装置的高性能。根据驱动器设计指标和设计特点，从总体光学设计、光束质量控制以及光束打靶精度控制方面，综述了高功率激光装置工程光学设计中的关键科学技术问题以及相应解决方法，为未来高功率激光驱动器的发展提供必要的工程设计参考。

为了实现惯性约束聚变(ICF)靶丸几何尺寸的高精度、高效率检测, 开展了靶丸X射线数字化成像系统的设计与研制。首先, 分析了X射线直接投影成像和X射线透镜耦合显微成像的适用范围, 根据ICF靶丸尺寸小、吸收衬度弱的特点, 确定了基于X射线透镜耦合显微成像的技术路线。然后, 分析了影响系统成像分辨率、图像衬度和测量效率的关键因素, 确定了低几何放大成像, 低电压、小焦点、高功率X射线源及高分辨CCD探测的总体技术方案, 该方案能够有效抑制相衬效应和半影误差, 解决了现有X射线数字成像设备测量靶丸时边缘扩展严重、尺寸测量误差大的问题。最后, 对系统的性能进行了分析测试, 实验结果表明, 系统成像衬度良好, 成像效率较高, 分辨率优于0.5 μm。靶丸几何尺寸的测量不确定度可达0.9 μm(k=2), 满足ICF靶丸几何尺寸高精度、高效率的检测需求。

针对激光聚变靶丸内表面轮廓高精度无损测量的迫切需求, 研制了一套激光聚变靶丸内表面轮廓测量系统。该系统通过最小二乘算法(LSC)计算出靶丸回转偏心量, 并利用偏心调整台对靶丸偏心进行自动快速调整; 然后, 系统软件控制气浮回转轴承驱动靶丸旋转, 利用激光差动共焦传感器(LDCS)轴向响应曲线过零点及光线追迹算法精确计算出靶丸内表面轮廓上每个采样点的几何位置; 最后, 对靶丸内轮廓测量数据进行LSC评定得到其圆度信息。实验证明, 靶丸回转偏心的自动调整时间可达22 s, 当采样点分别为1 024, 2 048及4 096时, 靶丸内轮廓测量时间分别可达10, 20及40 s, 且圆度测量标准差可达19 nm(1 024点)。该系统实现了靶丸回转偏心的自动快速调整及其内轮廓的高精度、无损、快速、自动测量。

聚α-甲基苯乙烯(PAMS)是制备激光惯性约束聚变(ICF)用靶丸的重要芯轴材料之一。采用快速热解气相色谱-质谱法(Py-GC-MS)和热重分析技术(TG/DTG)分析了不同分子量PAMS的热降解产物和热降解温度, 并通过Arrhenius方程计算了不同分子量PAMS的等温热降解活化能。结果表明: 分子量对PAMS热降解产物的影响可忽略不计, 其热降解产物均为α甲基苯乙烯单体, 且产率均接近100%; 热降解温度随PAMS分子量的增加而降低, 其热降解温度介于240~450 ℃之间; 在相同降解率下, 随分子量的减小, PAMS的热降解活化能增加, 且PAMS的热降解活化能随着热降解率的增加而增加。

真空靶室组件的结构稳定性对惯性约束聚变(ICF)装置的束靶耦合精度有重要影响, 本文对真空靶室组件的结构稳定性进行优化设计。首先研究真空靶室组件的动态特性, 求解其固有频率和振型; 其次, 分析支墩不同结构参数对真空靶室组件前三阶固有频率的影响, 并由此建立结构参数影响固有频率的数学模型; 最后, 进行真空靶室组件的结构稳定性设计优化, 求解真空靶室组件的最优结构。结果表明, 优化后真空靶室组件的一阶固有频率为14.44 Hz, 满足ICF装置的设计要求。

为了从海量激光聚变靶丸中高效检测出符合激光核聚变试验要求的靶丸, 提出一种针对靶丸流水式测量的快速筛选技术。所提技术利用机械臂控制显微镜逐一对待测靶丸放大并通过CCD成像, 利用空间矩亚像素细分算法计算出靶丸的亚像素级轮廓信息, 进行圆度评定, 并根据圆度大小对靶丸进行筛选。通过机械臂和靶丸放置盘之间的三维运动配合, 可遍历测量所有待测靶丸。经过理论及实验证明该方法空间分辨力优于0.51μm, 可快速、精确地对海量靶丸进行初步筛选。