采用真空蒸镀法分别制备了以CuPc、ZnPc、C60为阴极修饰层的OLED, 对比研究了它们对OLED光电性能的影响。从能级结构、表面形貌、折射率及纳米界面等方面对载流子注入和输运进行了探讨。结果表明: 修饰层使器件性能显著提高, 它不仅降低OLED开启电压(最低至4.2 V)、提高OLED电流密度及发光效率(最高至13.49 lm/W), 同时增强了器件的发光稳定性(180 s后光强保持在90%以上), 其中以CuPc为阴极修饰层的器件表现的性能最好。发光光谱方面, 以CuPc和ZnPc作为修饰层的器件对550~650 nm的红光部分略有吸收, 而C60作为修饰层的器件光谱则无太大变化, 这是由修饰层材料的吸收系数随不同波长而变化所致。实验结果说明, 若想较大程度地提高器件电性能, 酞菁材料是不错的选择; 若对光谱有要求, 可用C60做阴极修饰层。

利用水培试验研究了在不同营养环境条件下几种二价金属营养元素与镉的互作关系及其水稻吸收运转镉的影响。研究结果表明, 培养液中全部营养元素供应水平变化, 二价金属元素浓度变化均对水稻吸收镉产生显著影响。Cd浓度保持为2 μmol/L不变, 随着全部必须元素浓度系数从0.25提高到20, 水稻根系和茎叶Cd含量分别降低425%和645%。在没有其它二价阳离子干扰的情况下, Mg2+、Fe2+、Zn2+、Mn2+、Cu2+均强烈抑制水稻对镉的吸收, 水稻根系镉含量降低至对照的154%~616%, 茎叶镉含量降低至对照的202%~875%。在木村B培养液中增量供应Zn2+或Mn2+均大幅度促进镉在根系、茎叶和稻谷积累, 其中增量供应Zn2+处理的水稻根、茎叶和稻谷镉含量分别比对照增加455%、1774%、2508%, 而增量供应Mn2+处理的水稻根系、茎叶、稻谷镉含量分别比对照增加202%、1174%、2271%。在所有二价金属元素中, Cu2+对水稻吸收Cd2+的拮抗作用最强, 而且铜-镉拮抗关系受营养环境的影响较小。培养液中增量供应Cu2+导致水稻吸收镉大幅减少, 根系、茎叶、稻谷镉含量分别比对照降低514%、452%、522%; 培养液缺Cu2+则导致根系和茎叶镉含量分别比对照增加177%和114%。研究结果表明, 在镉污染稻田适度施用铜肥、控制锌锰的输入、在水稻生长发育期保持较高土壤营养水平可能是控制水稻积累镉的营养调控方法。

金属表面等离子体(surface plasmon)是金属与介质界面处传播的电荷振荡密度波。 当振荡频率与激发光频率相匹配时将产生金属表面等离子体共振, 从而能够在金属结构附近产生强烈的消光和近场增强效应, 该效应在表面等离子共振成像、 表面等离子体波导、 生物传感、 光谱增强等方面有着重要的应用前景。 本文综述了金属结构的表面等离子共振效应在增强荧光光谱方面的研究进展。 论文首先介绍了金属表面等离子体增强荧光的机理以及影响荧光增强效果的因素; 其次, 从用于荧光增强的各类金属纳米结构的角度分别综述了荧光增强研究的最新进展; 最后, 介绍了荧光增强在食品检测、 环境监测、 光学成像、 光电器件、 荧光上转换等领域的最新应用情况。

为研究采用功能性近红外光谱（fNIRS）技术评估不同情绪状态下操作者脑力负荷（MWL）的可行性，为开展以MWL评估为基础的操作者功能状态（OFS）评估提供技术支持，进行了多种情绪刺激下的图片n-back任务实验，包括负性、积极和中性三组情绪。采用任务绩效、主观量表和fNIRS生理测量等方法采集16名参试者的实验数据。任务绩效和主观状态评分均表明参试者MWL在外部因素影响下发生变化。从fNIRS信息中提取了时域、频域和非线性域共380个生理特征作为OFS评估模型输入，采用支持向量机作为分类器，建立了MWL评估模型。评估模型采用中性情绪刺激下的任务数据作为训练数据，积极情绪和负性情绪刺激下的实验数据作为测试数据，分别取得了92.49%、75.90%和79.99%的平均分类正确率。通过实验数据分析，验证了任务负荷和情绪刺激能够有效影响操作者MWL的实验假设，证明了采用fNIRS技术建立多种情绪状态下MWL评估模型的可行性，为开展复杂任务情况下以MWL为基础的OFS评估提供依据。

头发中的重金属含量可以反映出人体健康的变化。提出了运用高光谱数据检测头发中重金属元素铬含量的方法。对头发的透射率波长曲线进行了包络线消除、吸收特征参量化等处理。以化学检测的铬含量作为标准数据，化学检测精度可达90%以上。然后训练人工神经网络，通过调节网络的隐含层层数、结点数和激活函数来优化模型。实验计算表明，隐含层层数为1，结点数为7或9的人工神经网络的预测效果较好。利用统计实验结果对人工神经网络的内部精度和外部精度进行评价。人体头发中铬的敏感波段为1380 nm～1550 nm、1880 nm～2100 nm、2120 nm～2210 nm；训练后的神经网络预测的均方根误差为13%，精度达87%。实验结果表明，应用高光谱技术可以快速无损地检测人体头发中的重金属元素铬的含量。

为了提高激光诱导击穿光谱技术的检测能力和准确性，分别采用单变量分析和多变量分析方法[多元线性回归(MLR)]对样品中Cr 进行定量分析。分别利用CrI: 425.435 nm 和CrI: 427.48 nm 两条特征谱线进行单变量分析，并在5 种不同激光能量下获得了Cr 的检测限，结果表明谱线CrI: 425.435 nm 的分析结果要优于CrI: 427.48 nm，获得Cr 最佳的检测限为5.8 mg/g。利用多变量分析方法，研究了浓度预测值与浓度实际值之间的线性相关性，与单变量分析方法相比，线性相关性由0.98 提高到了0.99 以上；采用留一交叉验证方法，比较了两种方法的预测相对误差(REP)，单变量分析方法的REP 分别为6.73％和7.59％，而MLR 分析方法的REP 则为4.66％，结果表明激光诱导击穿光谱技术结合MLR 能够提高样品浓度预测的准确性。

实验目的是在N-back任务中利用功能性近红外光谱（fNIRS）进行脑力负荷的分级和测量研究。对18名被试者进行了图片N-back工作记忆任务，利用fNIRS采集了被试者大脑皮层前额叶的血氧变化，同时记录了绩效与主观问卷数据。结果发现不同难度任务下绩效结果、主观问卷结果及fNIRS参数均有显著差异；背外侧前额叶区（DLPFC）对fNIRS的响应比较敏感；利用支持向量机（SVM）可以较为准确地识别4个难度N-back任务的脑力负荷； SVM判决值的一种变换形式能够作为评估和预测脑力负荷的指标。

激光冲击成形技术用于微细薄板拉深成形，有望改善传统成形中的高昂模具费用及摩擦效应问题。采用纳秒高能短脉冲激光诱导冲击动态压力载荷，研究了激光能量密度在15.1~27.0 J/cm2范围内薄板工件的激光冲击动态拉深半模成形的变形量变化规律与成形极限，实验观察到了逆向形变的发生。分析结果表明表面逆向形变是工件在激光冲击载荷作用下撞击下模底面后反弹而产生的。进一步研究了激光能量密度对逆向形变的影响，提出了通过降低激光脉冲能量、由单脉冲到多脉冲作用的方法改善逆向回弹，有效实现了较高的模具贴合程度。