吸波材料是指能吸收或者大幅减弱其表面接收到的电磁波能量，从而减少电磁波干扰的一类材料。近年来对吸波材料的探索中出现各种高熵陶瓷吸波材料，通过热力学的高熵效应、结构的晶格畸变效应、动力学的迟滞扩散效应以及组元的协同增效作用，获得高熵陶瓷材料的吸波性能优于单组元的吸波性能。基于近年来的研究成果，本文归纳总结了不同种类高熵吸波陶瓷的组元设计、制备与吸波性能关系的相关研究结果，分析了高熵效应对吸波性能的影响规律，最后，总结了目前研究工作中存在的关键科学难题与挑战，并展望了高熵吸波陶瓷的未来前景和发展方向。

为提高U71Mn钢的耐磨性, 延长钢轨的使用寿命, 选择Stellite6粉、TiC粉和Y2O3粉为熔覆粉末, 采用激光熔覆同轴送粉技术在U71Mn钢基体表面制备钴基合金熔覆层。利用光学显微镜、扫描电子显微镜、X射线衍射仪、显微硬度仪器、超景深显微镜、磨损试验机, 分析熔覆层宏观形貌、显微组织、物相组成、显微硬度、磨损形貌和摩擦磨损性能。研究表明, 在质量分数为10%TiC-钴基粉末中添加粉末总质量2%的Y2O3粉末, 可获得较好的单道熔覆层; 在激光功率为1 200 W, 扫描速度为5 mm/s, 送粉速度为1.0 r/min, 搭接率为40%时, 可获得表面最为平整的熔覆层。熔覆层显微组织由等轴晶和柱状晶组成, 熔覆层与基体冶金结合良好, 熔覆层主要由TiC、Cr7C3、Cr23C6、γ-Co和Co3Ti组成。熔覆层硬度最高可达572 HV, 平均硬度约为基体的1.8倍; 熔覆层磨损量为基材磨损量的3.83%, 钴基熔覆层的耐磨损性能显著提升。

针对目前线缆缠线机存在的到边反向不及时、效率低、依赖人工反向等问题, 采用线激光传感器对缠线机的线缆到边情况进行实时动态检测, 根据结果及时调整缠线机横向运动方向。首先根据线缆与挡板交点的特殊位置, 应用带约束的凹凸点检测算法对点云进行数据分割; 其次利用RANSAC算法对挡板的数据进行直线拟合, 然后使用斜率特点在线缆数据中找到待测线缆, 对待测线缆点云数据进行整体最小二乘法拟合圆; 最后计算出待测线缆到挡板处的相对位置。试验证明, 带约束的凹凸点算法能准确地找到数据分割点, 并计算出待测线缆到挡板处的距离, 实现线缆成卷过程中到边反向的实时检测。

针对复杂战场环境下无人机（UAV）执行渗透侦察任务时对通信网络的隐秘性需求，考虑节点携带能源有限且在数据传输时能量消耗的不均衡问题，提出了一种基于紫外光通信的UAV编队分簇优化算法。首先，在建立机间无线紫外光通信链路模型和能量消耗模型的基础上，结合最优刚性图的优势，对低功耗自适应分层型协议（LEACH）算法的簇首选举和簇间通信过程进行改进。然后，引入节点剩余能量和链路可靠性的权值函数选举簇首，簇首间通过生成最优刚性图进行拓扑优化。仿真结果表明，该算法在提高簇间连通性的同时延缓了网络出现节点死亡的现象，相比LEACH算法，网络第一次出现死亡节点和出现一半死亡节点的时间分别延长了25.2%和21.4%，且兼顾了网络的连通性和能耗均衡性。

针对现有标定方法存在的成本高、步骤烦琐、鲁棒性小、精度低等问题, 建立了立体视觉检测系统并提出了一种基于高精度异形量块的二次标定方法, 基于GA-BP算法对该系统进行误差补偿。首先, 利用二次标定算法求解由单目CCD和激光器组成的系统内像素坐标系到世界坐标系的转换关系。接着, 采用基于海森矩阵的激光条纹提取方法, 完成对激光投射器所投出光平面与高精度异形标定块相交的光平面上的棱线图中心线提取。最后, 利用GA-BP神经网络算法对立体视觉检测系统采集的数据进行误差补偿。试验结果表明：异形块宽度和深度在补偿后的精度均在0.05 mm以内, 立体视觉检测系统稳定可靠、精度高、抗干扰能力强。

根据双目立体视觉的三维重构原理, 如果能获得致密的三维点云数据, 就可以确定三维物体表面形状的特征。因此, 提出一种改进天牛须的图像配准方法, 首先采用SURF算法对双目拍摄的图像进行特征点的提取, 利用返回的二进制或从强度图像中提取其特征向量及特征向量对应位置。再由正态分布统计两幅图像特征点对应程度, 剔除不满足设定百分界值的数据, 最后将两张图之间的关系矩阵作为改进天牛须算法的目标函数, 计算出双目立体视觉中左右图像之间的转换关系。通过图像分割等方式寻找其中一幅图中的内侧面二维点云数据, 使用关系矩阵计算得到对应二维点云数据, 最终重构出内侧面的三维点云数据。由图像对比分析可知, 相比通过寻找对应点计算关系矩阵从而配准图像的SURF算法, 采用计算出的旋转平移矩阵进行配准更加精准。

线结构光测量系统的立体标定是进行三维测量的必要环节，其标定精度直接决定三维测量的精度。针对目前线结构光标定存在的计算过程复杂、局限性大、成本高、精度低等问题，提出了一种空间高精度线结构光直接标定法。设计异形标定块，通过DBSCAN算法剔除标定块线激光条纹上的噪声点与边界点，然后利用改进的PSO算法优化最短路径寻优的目标函数，提取线激光条纹上的特征标定点，建立像素坐标与世界坐标之间的映射关系表，从而直接获取待标定点像素坐标对应的世界坐标，或通过距离待标定点最近的三个特征标定点计算出关系转换矩阵，获取待标定点的世界坐标。试验表明，优化后的PSO算法寻优能力提升了27.23%，收敛速度提升了66.67%，特征标定点的提取误差约为0.4个像素，线结构光测量系统标定后，沿x方向的平均绝对测量误差为0.015 6 mm，沿z方向的平均绝对测量误差为0.017 4 mm。

由于紫外光在传输过程中受到散射效应和大气湍流的影响,非直视无线紫外光通信中存在严重的码间串扰和传输衰减问题。提出一种基于深度学习的无线紫外光散射信道估计方法。在深度学习模型训练阶段,利用差分进化算法优化深度神经网络(DNN),根据网络最优的输出结果准确估计出信道特性,进而在接收端对传输衰减进行补偿。仿真结果表明:与最小二乘估计相比,所提方法的均方误差提升了1个数量级,在误码率性能方面提升了2个数量级;与最小均方误差估计相比,所提方法的均方误差提升了38%,在误码率性能方面提升了78%。此外,在DNN训练过程中引入差分进化算法,可以提高网络的学习收敛速度和全局优化能力。最后改变信道模型的湍流强度,验证了所提方法在不同湍流环境下的稳定性。