为增强304不锈钢表面性能，利用激光熔覆技术在其表面制备了TiC颗粒增强Fe基复合涂层，研究了激光功率对涂层几何特征、组织特征及硬度的影响规律和原因，引入灰关联分析综合表征熔覆层的组织特征，并推测出激光熔覆过程中TiC颗粒的熔解机制。结果表明，随激光功率的增加，熔覆层高度、气孔率、未熔TiC颗粒含量降低，宽度、深度、稀释率、析出TiC的二次枝晶臂间距增加，析出TiC含量先增加后降低、基体的二次枝晶臂间距先降低后升高且在1800 W时分别达到最高和最低。当激光功率为1800 W时，熔覆层表面成形良好，其组织特征均衡发展且灰关联度达到最大，平均硬度为801.5 HV_0.5，达到基体的4.5倍左右。另外，TiC颗粒在激光熔覆中共有两种熔解机制，其特征分别为由外向内和整体分解，两种机制共同作用导致TiC颗粒的完全熔解。

为了获得TiC铁基合金粉末在316L不锈钢上的激光熔覆最佳工艺参数，提出了一种基于遗传算法优化的反向传播（BP）神经网络的激光熔覆参数优化方法。设计三因素五水平的全因子试验，测量了熔覆层的宏观形貌和平均硬度，建立输入参数（激光功率、扫描速度、保护气流量）和响应量（熔覆层宽度、熔覆层高度、稀释率、显微硬度）的神经网络模型。以多元非线性回归分析工艺参数对响应量的影响，并以综合灰关联度表征熔覆层的综合性能，寻优得到最佳参数。试验结果表明，激光功率和扫描速度对熔覆层宽度、稀释率和显微硬度的影响明显，而保护气流量对熔覆层高度影响最显著，遗传算法优化的BP神经网络模型各响应量模型的拟合优度均达到0.85~0.91之间，GA-BP模型精度良好，当参数为1090 W，扫描速度为4.4 mm/s，保护气流量为10 L·min^-1，综合性能最佳，表明BP神经网络算法适用于激光熔覆层质量控制和参数优化。

为了解冻融环境下泡沫混凝土的单轴压缩特性, 分别对4种密度(500、600、800和1 000 kg/m3)的泡沫混凝土进行了变加载速率(10~100 N/s)的试验研究, 并基于X-CT重构了冻融环境下泡沫混凝土的孔隙结构模型。在此基础上, 研究了单轴压缩过程荷载-位移曲线的特征及其影响因素, 并借助回归分析和灰关联理论分析了泡沫混凝土密度、冻融循环次数及加载速率与抗压强度的关联程度。结果表明: 冻融循环后泡沫混凝土单轴压缩过程荷载-位移曲线的切线模量大幅减小, 非线性特征加强; 冻融循环后试件孔隙率增大, 孔径分布离散化程度加强。冻融环境下泡沫混凝土抗压强度与密度等级之间始终保持指数关系, 相关系数均在0.9以上; 泡沫混凝土密度等级与抗压强度联系最为紧密, 其次是冻融循环次数和加载速率, 灰关联度均在0.65以上。

为阻止设备克隆、重放攻击和用户身份假冒等问题的发生, 准确识别和认证物联对象, 提出一种基于功率谱密度指纹特征与智能分类器的通信辐射源个体识别方法。利用接收机采集 I路射频基带信号; 通过方差轨迹检测截取稳态信号片段, 并对稳态信号片段进行数据标准化处理; 计算数据标准化处理后的稳态信号片段的功率谱密度得到特征向量, 将所述特征向量作为发射机的射频指纹; 最后利用智能分类器识别所述射频指纹, 完成通信辐射源个体识别。通过对同厂家、同型号、同批次的 8个无线数传电台 E90-DTU设备和 100个 WiFi网卡设备的实验测试表明, 本文所提方法在视距(LOS)场景、视距场景与非视距(NOS)场景的混合场景、低信噪比场景、大数量物联设备场景都具有良好的识别准确率。

针对战场环境中较难判定多个来袭目标威胁程度的问题, 提出一种基于双层变权TOPSIS-灰关联的多目标威胁评估方法。对于目标指标, 先用层次分析法和改进熵权法分别求主客观权重, 组合得出第一层权重; 再构建综合均衡函数, 融合变权理论与第一层权重为最终权重; 最后依据决策者对TOPSIS法和灰关联法的主观偏好综合得出多目标威胁评估结果。仿真结果表明, 所提方法综合指标的主客观因素及状态值变化对权重变化的影响更符合实际情况; 排序结果综合考虑了指标间距离和形状变化, 与其他方法的对比结果也表明了所提方法的有效性。

利用高光谱遥感图像对**工程进行伪装效果评估,提出了一种基于直觉模糊决策的高光谱伪装效果综合评估方法,以及包括光谱泛相似测度、亮度对比度、视觉相似性测度和结构相似性测度等在内的高光谱伪装效果综合评价指标体系;建立了面向高光谱伪装效果评估的直觉模糊多属性决策模型;采用逼近理想解的排序算法进行模型决策,并提出了基于直觉模糊集Hamming距离的灰关联测度以提高方案之间的区分度。研究结果表明,利用所提方法得到的评估结果与专家评估结果一致,验证了其合理性和可行性。

提出基于改进灰关联算法实现锂电池薄膜缺陷在线快速识别系统。该识别系统中提取二值化图像中缺陷的几何形状和投影参数作为特征值,进行缺陷识别。将改进灰关联识别算法与传统灰关联算法、模版匹配相关性算法作比较,实验结果表明:该系统识别准确率达到91.2％。

根据中心像元与周围像元之间的临近像元效应，提出了基于动态规划与灰关联分析的最佳拼接线检测算法。首先利用该算法在要进行拼接的图像中找到一条最佳拼接线，然后利用动态宽度的强制改正方法消除拼接缝效应，实现了图像的无缝拼接。为了验证该方法的可行性与有效性，分别以纹理规则、纹理杂乱、不同时相的三组遥感影像进行了实验。研究结果表明，该算法实现简单，达到了较好的视觉效果。