近年来，基于激光增材制造技术的先进结构材料和构件制备及应用取得了重要进展，并由此带动了该技术在金属功能材料制备与调控方面的发展。作为金属功能材料典型代表的形状记忆合金兼具形状记忆、超弹性和弹热效应等新奇特性，这些特性与合金的微观组织、微结构演化高度相关，但难以通过传统制备和表征手段实现精细化调控和实时相变测量，因而通过激光增材制造技术调控微结构并进行原位同步辐射观测成为形状记忆合金性能提升的重要手段。本文综述了基于激光增材制造的形状记忆合金设计、微结构调控、工艺-结构-性能关系以及国内外研究现状，并从技术原理、材料特性、工艺优化、结构调控和原位表征等方面对形状记忆合金激光增材制造研究进展进行了介绍，归纳整理了现阶段激光增材制造形状记忆合金的主要性能。另外，本文介绍了激光增材制造过程的原位X射线衍射表征方法以及该表征方法的典型应用，对增材制造过程中合金的相变动力学测量及单晶原位表征方法进行了梳理，并对该技术的未来发展趋势进行了展望。

为提升长春站卫星激光测距数据稳定性，从卫星激光测距物理机制及评价指标出发，建立了基于精密星历的数据评价系统，分析了长春站数据的稳定性及外符合精度。根据分析结果，采用前沿半峰 （LEHM） 剪切算法改进数据预处理方法，降低了卫星形状效应对数据精度和稳定性的影响。分析表明，基于精密星历的数据评价系统与国际卫星激光测距组织（ILRS）数据中心评价结果一致。采用LEHM剪切算法进行数据处理后，长春站Lageos-1卫星数据的标准点精度由4.9 mm提高至3.9 mm，短期稳定性由19.8 mm提高至18.1 mm，长期稳定性由6.2 mm提高至5.4 mm，外符合精度由79.6 mm提高至68.2 mm。改进的数据预处理算法可有效提升数据稳定性及外符合精度，为长春站数据稳定性与精度的进一步提升指出了方向。

针对生物粒子凝聚体单体形状和光学特性的复杂多变，构建了5种不同单体形状的生物粒子凝聚体空间结构，并用离散偶极子近似方法计算了生物粒子凝聚体的消光特性参数，分析了不同单体形状生物粒子凝聚体的消光特性差异。计算结果表明：非球形生物粒子凝聚体在将其单体形状等效为球形时，平均质量消光系数的相对偏差绝对值在6%以内；不同单体形状生物粒子凝聚体对光的散射能力不同是消光特性存在差异的主要表现，且通常情况下单体形状越偏离球形，相对偏差越大，因此，由不同单体形状引起的消光特性的差异不应被忽略。此项工作可应用于准确评估和优化生物粒子材料的消光性能。

光频域反射仪（OFDR）具有高空间分辨率、高精度和高灵敏度等多种分布式传感能力，其在油气资源勘探、结构健康监测，以及医疗微创介入手术等多种场合展示出了巨大的应用潜力。然而，扫频非线性噪声、相干衰落噪声，以及光纤中微弱的瑞利后向散射信号是影响光频域反射仪性能的主要因素。本文介绍了光频域反射仪基本原理和波长、相位两种传感解调方法，详细阐述了多种抑制扫频非线性噪声和相干衰落噪声的方法，同时介绍了光频域反射仪在三维形状、大应变、高温、折射率等4个方面的传感应用进展。

为探究工艺参数、扫描方式、坡口形状对激光增材再制造薄壁件的影响规律，基于ANSYS有限元分析软件，对激光增材再制造316L不锈钢薄壁件的温度场、应力场进行数值模拟分析。结果表明：激光功率、扫描速度过大或过小均会引起残余应力某一分量增大；选用垂直交叉扫描方式可以减小残余应力大小，但可能会引起修复区与基体结合区应力过大，导致裂纹的产生；通过比较两种坡口形状的应力分布，无棱边的坡口形状可以减小结合区的应力集中，并有效减小基板的变形量。最后设计试验，验证不同坡口形状对激光增材再制造试样质量的影响。试验结果表明，弧形相较梯形坡口形状，基材与修复区之间形成了良好的冶金结合，微观组织结构更均匀且硬度也有相应的提升，验证了仿真的正确性。

形状传感技术是近年来传感领域备受关注的新研究方向，具有广阔的应用前景。文章提出了一种基于应变模态振型和误差补偿的形状重构方法，通过测量物体部分位置点的应变数据，采用模态理论实现应变-位移转换，进而重构物体形状。以长宽高分别为1 000，1 000和0.5 mm的钛合金板作为研究对象，通过ANSYS workbench18有限元仿真软件获取位移模态振型及应变模态振型，依据有限元仿真中位置点模态的相似性，采用K-means++聚类算法对应变测量点位置进行优化，在合金板上表面施加400 N的力使其产生形变。该算法的形状重构误差小于常规的均匀分布算法。采用径向基函数神经网络对误差和重构位移数据集进行了训练，依据拟合重构误差和重构位移的关系，补偿误差后重构误差不大于3.5%。

FBG形状传感器的铺设角度偏差导致曲率和挠率测量误差，进而影响形状传感器的重构精度。针对该问题，文章提出了一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm，WOA)的FBG铺设角度偏差自矫正模型。重构实验验证了所提方法的有效性，不同形状的远端重构误差分别从11.66和22.6mm降低至5.63和10.47mm，相对误差分别从2.56%和4.96%降低至1.21%和2.25%，相对误差从2.56%和4.96%降低至0.95%和2.06%。

粒子形状是不规则粒子测量中的一个重要参数，干涉粒子成像（IPI）技术已经被广泛应用于不规则粒子形状的表征，但目前仍然缺少从大量散斑数据中对不规则粒子形状进行快速分析的方法。基于DenseNet网络，本文提出了一种利用从IPI系统获取的离焦散斑对不规则粒子形状直接进行分类的方法，通过改进的模拟粒子系统建立包含超过7000张散斑数据的模拟冰晶粒子散斑数据集，在不同位深的情况下对共9种形状类别的冰晶粒子离焦散斑进行了网络训练和验证。实验结果表明，散斑数据集上的最高分类精度达到92.7%，同时在信息压缩比仅为12.5%的情况下形状分类精度仍超过85%。本文提出的方法对IPI测量中粒子形状的快速分析具有重要意义，并且可以实现测量散斑数据的低成本存储和高效率传输。

光纤布拉格光栅（FBG）形状传感器的铺设角度偏差和标定误差影响检测点曲率和弯曲方向的测量精度，进而导致形状重构误差。针对该问题，提出了曲率和弯曲方向的误差修正模型，以及FBG铺设角度偏差和标定误差自校正模型。利用自校正模型优化FBG的铺设角度和标定系数，并将其代入曲率和弯曲方向误差修正模型，从而提升了形状传感器的重构精度。对模型进行了仿真和实验验证，误差修正后，不同形状的远端重构误差分别从11.66 mm、14.42 mm和22.6 mm降低为4.43 mm、5.67 mm和9.57 mm，相对误差分别从2.56%、3.1%和4.96%降低至0.95%、1.22%和2.06%。所提模型为FBG形状传感器重构提供了一种有效的误差修正方法，不需要复杂的实验校准过程，在FBG形状测量场景中具有较大的应用潜力。