激光诱导等离子体刻蚀技术在蓝宝石表面微结构制作方面具有独特的优势。通过控制变量法研究了激光能量密度、靶材和蓝宝石之间的距离和扫描速度对激光诱导等离子体加工蓝宝石微槽的微观形貌和几何尺寸的影响规律。通过正交试验研究了激光诱导等离子体工艺参数对蓝宝石表面微结构接触角的影响，发现扫描线间距对接触角的影响最大，靶材和蓝宝石之间的距离和激光能量密度次之，扫描速度的影响最小。当激光能量密度为6.3 J/cm²，扫描线间距为200 μm，靶材和蓝宝石之间的距离为150 μm，扫描速度为10 mm/s时，蓝宝石表面微结构的接触角为136°，表现出良好的疏水性；当激光能量密度为7.4 J/cm²，扫描线间距为50 μm，靶材和蓝宝石之间的距离为100 μm，扫描速度为5 mm/s时，蓝宝石表面微结构的接触角为29°，具有较好的亲水性，并且长时间放置后表面接触角基本保持不变。通过扫描电镜观察发现，蓝宝石表面的微结构上分布着许多纳米颗粒，这些微纳结构共同影响蓝宝石的润湿性。

针对当前基于深度学习的遥感图像超分辨率重建模型部署时对硬件要求较高，本文设计了一种轻量级基于重参数化的残差特征遥感图像超分辨率重建网络。首先，采用重参数化方法设计了一种残差局部特征模块，以有效地提取图像局部特征；同时考虑到图像内部出现的相似特征，设计了一个轻量级的全局上下文模块对图像的相似特征进行关联以提升网络的特征表达能力，并通过调整该模块的通道压缩倍数来减少模型的参数量和改善模型的性能；最后，在上采样模块前使用多层特征融合模块聚合所有的深度特征，以产生更全面的特征表示。在UC Merced遥感数据集上进行测试，该算法在遥感图像3倍超分辨率下的参数量为539 K，峰值信噪比为30.01 dB，结构相似性为0.844 9，模型的推理时间为0.010 s；而HSENet算法的参数量为5 470 K，峰值信噪比为30.00 dB，结构相似性为0.842 0，模型的推理时间为0.059 s。实验结果表明，该算法相比HSENet算法，参数量更少，运行速度较快，且峰值信噪比与结构相似性也有一定的提高。在DIV2K自然图像数据集上进行测试，该算法的峰值信噪比和结构相似性相比其他算法也有一定的优势，表明该算法的泛化能力较强。

为了实现超冗余机械臂动力学模型的精确辨识，提出了一种基于迭代优化和神经网络补偿的半参数动力学模型辨识方法。首先，介绍了超冗余机械臂的动力学模型和最小参数集，建立了关节非线性摩擦模型，使用遗传算法优化回归矩阵条件数生成激励轨迹。然后建立了机械臂动力学模型物理可行性约束，基于迭代优化方法设计了两层循环网络对超冗余机械臂的惯性参数和关节摩擦模型进行辨识。最后，利用数据集训练BP神经网络，得到超冗余机械臂半参数动力学模型，并与多种算法进行了比较分析。实验结果表明：相较于传统的最小二乘算法和加权最小二乘算法，通过使用本文提出的辨识算法，关节辨识力矩残差均方根（Root Mean Square, RMS）之和分别提高了32.81%和23.76%，半参数动力学模型相比于全参数动力学模型力矩残差均方根之和提高了23.56%，辨识结果验证了辨识方法的有效性和优越性。

针对短靶距测速光幕靶的靶距无法直接测量的问题，提出一种采用双区截光幕测速装置标定靶距的方法。在测得弹道上两点速度后，依据弹道方程推导了飞行弹丸在两点间任意时刻的瞬时速度计算式；依据弹丸穿过标定用测速装置和被标定光幕靶的时间序列，给出了靶距标定公式。在弹丸飞行速度一定的情况下，分析标定用光幕靶的靶距和布放间距对标定误差的影响，并进行了实弹射击试验。试验结果表明，标定用光幕靶的靶距、布放间距及弹丸飞行速度在一定条件下，标定相对误差为0.8 ‰，所提方法能够用来标定各种原理的使用级区截测速用传感器的靶距。