Thin nanocomposite films based on tin dioxide with a low content of zinc oxide (0.5–5mol.%) were obtained by the sol–gel method. The synthesized films are 300–600nm thick and contains pore sizes of 19–29nm. The resulting ZnO–SnO₂ films were comprehensively studied by atomic force and Kelvin probe force microscopy, X-ray diffraction, scanning electron microscopy, and high-resolution X-ray photoelectron spectroscopy spectra. The photoconductivity parameters on exposure to light with a wavelength of 470nm were also studied. The study of the photosensitivity kinetics of ZnO–SnO₂ films showed that the film with the Zn:Sn ratio equal to 0.5:99.5 has the minimum value of the charge carrier generation time constant. Measurements of the activation energy of the conductivity, potential barrier, and surface potential of ZnO–SnO₂ films showed that these parameters have maxima at ZnO concentrations of 0.5mol.% and 1mol.%. Films with 1mol.% ZnO exhibit high response values when exposed to 5–50ppm of nitrogen dioxide at operating temperatures of 200∘C and 250∘C.

微波技术对大脑信息进行探测正处于发展时期, 目前正逐渐走向成熟, 现已用于实体的检测与操作中。通过联合超声波、核磁等方法, 完善了微波信息探测体系, 增强了微波信息探测的效率。本文基于对大脑深层信息探测的 3种微波技术以及现有微波探测技术中存在的问题进行总结, 并对微波技术未来在大脑信息探测上的应用进行展望。通过对 3种不同微波探测应用的分析, 发现微波技术对大脑的探测具有巨大的潜力。这些应用可以有效地为脑部组织或人体其他组织的病态检查提供解决方案。同时, 通过与人工智能结合, 微波技术还可用于脑部的远程监测或身体的其他部位的远程监测中。

为了研究任意截面形状的压电半导体纤维的力学特性，提出了基于物理信息的神经网络模型，应用深度学习算法求解复杂的变系数偏微分方程。以变截面压电半导体纤维的静态拉伸为例，构造深度神经网络作为试函数，将其代入控制方程形成残差，并作为机器学习的加权损失函数，进而通过深度机器学习技术逼近数值解。研究结果表明：该方法具有广泛适用性，能够求解任意截面形状压电半导体材料的线性和非线性方程。

为了解决农业无人机在障碍物干扰环境中进行路径规划任务时存在的寻优精度低、避障能力弱等问题, 利用无线紫外光通信引导设备全天候非直视通信、隐秘通信及适用于各种特殊场合等特点, 建立了无线紫外光飞行路径引导系统, 提出基于指数递减策略的改进蝙蝠算法（EDS-IBA）, 引入基于指数递减策略的动态惯性权重和相邻路径点的人工势场, 在保证无人机路径平滑的同时, 避免陷入局部最优, 通过障碍物干扰代价和紫外光通信代价保证飞行环境的多样性及真实性。结果表明, EDS-IBA相较于基于差分进化算法的改进蝙蝠算法和传统蝙蝠算法, 2维环境下, 规划的平均路径长度分别缩短了10.7%和16.3%;3维环境下, 规划的平均路径分别缩短了13.7%和36.2%;算法达到收敛状态时, EDS-IBA的适应度值也较小, 在路径规划能力和算法性能方面有较好的可行性和有效性。该研究对无人机路径规划的实际应用和开发具有一定的现实意义。

超高延性水泥基复合材料(ECC)构建的面层相较于普通刚性混凝土路面面层, 具有更长的使用寿命。本研究对六种典型ECC材料制作而成的面层进行了生命周期评价和成本分析。结果表明, 虽然ECC面层短期内在环境影响和成本方面不占优势, 但是超长的使用寿命和较低的维护频率使其在整个生命周期内的环境影响和成本远低于普通刚性混凝土面层。与普通刚性混凝土面层相比, 含辅助胶凝材料(粉煤灰或矿渣)和环保纤维(聚丙烯纤维或玄武岩纤维)的ECC面层在生命周期内减少了63.2%~68.5%的增温潜势, 且成本只占普通刚性混凝土面层的9.6%~23.3%。

近几十年, 渐近最优快速搜索随机树(RRT*)算法受到广泛关注。为了解决其收敛速度慢、生成路径代价高的问题, 提出一种改进APF(Artificial Potential Field)-Informed-RRT*融合算法进行无人机航迹规划。该算法结合Informed采样策略, 将随机点约束在椭圆空间内, 提高搜索效率。当新算法找到最近节点后, 引入改进APF生成高质量的新节点。目标点及随机采样点对生长树的最近节点产生吸引力, 障碍物对其产生排斥力, 然后将合力方向作为随机树生长方向, 解决局部最小值的问题, 大大缩短了收敛时间。将该算法与RRT*, Informed-RRT*算法进行比较, 结果表明了新算法的优越性和有效性。

针对多无人机协同搜索多运动目标航迹优化问题, 建立基于搜索概率图的信息环境模型, 提出了一种基于人工势场与自适应参数调整粒子群优化的搜索算法(APF-APSO算法), 用于不确定环境中的动态目标搜索。利用人工势场中无人机与山体之间、无人机之间的虚拟排斥力进行有效避障, 以及无人机与目标之间的虚拟吸引力加快目标搜索; 通过非线性的指数函数参数调整法对粒子群参数进行调整, 并根据无人机搜索过程中得到的栅格单元信息确定度和目标存在概率对搜索概率图进行实时更新, 来引导无人机对目标进行搜索。仿真结果表明, 与其他算法相比, 所提算法在搜索目标方面具有很大的优势, 缩短了路径长度;避免了陷入局部最优解, 具有较好的收敛性; 能够有效地实现多无人机之间的协同搜索, 提高了搜索效率。