利用电磁轨道炮炮口电压测量信号可以计算出发射过程中滑动电枢与铜轨道表面的接触电阻以分析接触特性。由于发射器增强轨道的特殊结构会产生幅值很大的反向感应电动势，且存在脉冲形成网络的放电时序问题，导致检测到的炮口电压波形会受到系统噪声的干扰，难以准确计算出接触电阻。针对此问题，提出一种基于VMD-OptShrink的炮口电压系统噪声压制方法去除炮口电压中的锯齿状噪声，该方法首先利用变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）可实现依据频率特性进行信号时域分解的特点，对炮口电压信号进行时频域的模态分解，然后在时频分解域内利用OptShrink对分解信号进行低秩成分提取，得到去噪后的炮口电压，最终解算出接触电阻用于分析轨道炮枢轨接触特性。试验结果表明，该方法可以很好地压制炮口电压系统噪声，计算出的枢轨接触电阻波形光滑，有利于分析枢轨接触特性；枢轨接触电阻在发射初期变化剧烈，迅速降低，之后呈现缓慢波动上升的特点，直至电枢滑动出炮口接触电阻骤增。该分析方法对工程中电磁轨道炮发射状态监测提供了一种新的可靠参考。

在使用基于高频开关变换充电技术的充电机对脉冲电源充电时，由于充电回路中分布电感的存在，在高频电流充电过程中，会在充电机T型保护回路两端产生高于充电电压的过电压，存在损坏T型保护回路半导体功率器件的风险；为解决此问题建立充电机及脉冲电源回路仿真模型，通过仿真分析得到充电回路分布感变化对T型保护回路影响的初步规律，然后通过实验进一步验证该规律。为了减少充电回路分布电感对T型保护回路影响，针对性地提出了减少充电回路的分布电感解决方案，主要方法是改变输出线缆类型、长度等措施，并通过仿真与实验来验证该方案的有效性，为脉冲电源工程化应用提供可靠的参考依据。

针对现有陶制文物表征学习方法是基于大量带标签数据的有监督学习方法，人工标记费时耗力且不能有效地学习到点云内在结构信息等问题，本文提出一种基于局部-整体双向推理的无监督表征学习方法。首先，提出多尺度壳卷积层级结构编码器提取不同尺度的文物碎片局部特征。其次，利用局部到整体推理模块将提取的局部特征映射得到全局特征，通过度量学习衡量两者之间差异，进行反复学习。然后，利用整体到局部推理模块以确保获取到的全局特征的质量。最后，在不同层次的局部结构和整体形状之间通过双向推理来学习文物点云表征，并将学习到的点云表征应用于分类下游任务。该网络模型在兵马俑数据集和ModelNet40公开数据集上的分类精度分别达到了93.33%和92.02%，分别高于PointNet 4.4%和2.82%。同时缩小了下游分类任务中无监督和有监督学习方法之间的差距。