为了实现3D打印砂浆力学性能的提升, 选用丙烯酰胺为单体, 以原位聚合的方式在3D打印砂浆中生成聚丙烯酰胺网络, 探究原位聚合对3D打印砂浆力学性能的影响, 并通过Fourier变换红外光谱、扫描电子显微镜、压汞仪测试和X射线计算机断层成像等手段对其影响机理进行探究。结果表明: AM原位聚合体系可以提高3D打印砂浆的流动性, 减少宏观缺陷的产生, 提高打印质量。AM单体聚合后会形成有机网络与水泥水化产物相互交错连接形成的“刚?傆b柔”复合网络结构。这种结构极大的增强了3D打印试件的抗折强度和界面粘接强度, 最高可使其28 d抗折强度提高52.4%, 28 d相对界面粘接强度提高78.1%。

随着第五代移动通信(5G)时代的到来，高频、大带宽的谐振器成为通信行业的迫切需求。该文设计制备了一款可实现高频超大带宽的横向激发体声波谐振器(XBAR)。该谐振器A1模式的谐振频率为5.81 GHz，机电耦合系数可达39.6%，Q-3 dB为248；A3模式的谐振频率高达17.04 GHz，机电耦合系数为7.0%。该谐振器A1和A3模式的频率温度漂移系数(TCF)分别为-72.6×10-6/℃和-38.5×10-6/℃。此外，该文还提出了一种新型叉指电极(IDT)结构，该结构可以抑制寄生模式，提升谐振器性能。

硫系玻璃具有折射率温度系数低、透过谱段范围宽、光学均匀性好、性能可调和易于加工等优点，被视作新一代温度自适应红外热成像系统用核心元件材料，在红外追踪、红外制导、安防监控、辅助驾驶等多个领域具有广阔的应用前景。为了解决极端服役环境对红外材料的需求，硫系玻璃制备技术研究主要涉及以下三个方面：(1)设计开发大尺寸高纯硫系玻璃的制备方法；(2)进行气氛熔制技术探索研究以解决大尺寸硫系玻璃的工程应用需求；(3)将高能球磨、热压等方式引入到硫系玻璃陶瓷制备上，拓展红外光学材料可选范围，提升硫系玻璃极端环境适应能力。本文基于上述三个方面综述了红外硫系玻璃制备技术的研究进展。

癌症作为一种恶性化程度和致死率很高的疾病，是世界各国共同面对的难题。研究癌细胞的死亡过程，对于研究癌症的病理学机理以及探究有效的癌症治疗方法具有重要意义。本团队采用数字全息显微层析成像技术，对膀胱癌细胞内部的空泡进行了全息记录和衍射再现，获得了癌细胞在不同角度下的复光场数据；然后采用衍射层析重建算法结合非负约束条件，层析重构了癌细胞内部空泡的三维形态和空间位置，证实了数字全息显微层析技术在癌细胞内部空泡三维成像方面的优势和潜力。这一成像方式在研究癌细胞类凋亡过程中的形态变化以及探索新的癌症治疗策略等方面具有重要的应用价值。

传统上使用机械旋钮调节光电倍增管 (PMT) 增益的方法不仅存在需要人为依据经验手动操作、准确性差等弊端, 而且 PMT 增益易受温度影响, 需要根据环境温度动态调整 PMT 的高压, 这些局限性都不利于其在激光雷达系统中的应用。为了便于对 PMT 进行增益调节并保持 PMT 增益的稳定, 设计了可用于激光雷达系统的 PMT 控制电路板, 该电路可使用计算机实现增益调节和高压的温度自适应调节, 从而精简了信号探测系统的结构与体积, 提升了信号的稳定性。本工作采用内置高压电源的 H10721-20 型 PMT, 并基于 STM32 单片机结合数模转换器 (DAC) 和外围电路完成控制电路板的设计并进行实际制作。进一步对使用电位器调节的 PMT 和利用所提出的控制方法进行调节的 PMT 进行了高压稳定性的对比实验, 并对使用 PMT 控制电路板的米散射激光雷达的性能进行了测试。实验结果表明所提出的控制方法可实现更稳定的 PMT 增益控制, 设计的 PMT 控制电路板具有良好的可靠性。

研制了一种小型全光纤耦合非平面环形腔固体激光器，在1.5 W的808 nm半导体激光器泵浦下，单模保偏光纤耦合输出功率近600 mW，线宽小于200 Hz，偏振对比度优于20 dB。对该激光器的调谐、频率稳定性、功率稳定性等性能进行了研究，该激光器通过了力学试验(随机振动均方根加速度为19.8g，其中g为重力加速度)和温度试验(－20～＋65 ℃)，试验前后输出功率变化小于5%，可以用于对力学环境和温度环境要求较高的场合。

针对龙门架机器人末端执行机构只具有三个正交方向上的平移自由度的工作特性，参照传统手眼标定的两步法，设计了一种直接对3D视觉传感器的点云坐标系与机器人执行机构的工具坐标系进行手眼标定的方法。该方法只需要操作机器人进行两次正交的平移运动，采集三组标定板图片和对应点云数据，并通过执行机构的工具中心点(TCP)接触式测量出标定板上标志点的基坐标值，即可解算出手眼关系的旋转矩阵和平移矢量。该方法操作简单，标定板易于制作且成本低。采用XINJE龙门架机器人与3D视觉传感器搭建实验平台，实验结果表明，该方法具有良好的稳定性，适合现场标定，标定精度达到?0.2 mm。

噪声传递特性是传送网承载设备的典型时钟同步特性之一。针对传统选频法测试效率较低, 且难以全面反映设备带内增益情况的问题, 文章通过对时间偏差(TDEV)特性和噪声传递频率响应关系的分析, 提出了基于TDEV的时钟噪声传递特性估算方法。实验结果表明, 该方法有效解决了现有选频法在测试效率或测试精度方面的不足, 可更好地满足现有承载设备时钟和面向5G超高精度的增强型同步以太时钟噪声传递特性的测试需求。

叶绿素荧光参数Fv/Fm是探究逆境胁迫对植物光合作用影响的重要指标, 已有研究表明植被指数与Fv/Fm线性相关, 但直接将植被指数与Fv/Fm拟合存在精度不足的问题。 为实现对该参数的准确预测, 本文以茄子为研究对象, 提出一种基于可见-近红外光谱的Fv/Fm预测方法。 试验获取不同生长状态茄子叶片的可见-近红外光谱数据和荧光参数, 使用蒙特卡洛采样法（MCS）去除明显异常样本, 采取3种光谱预处理方法及5种特征波长选择算法进行光谱数据处理, 并建立偏最小二乘回归（PLSR）模型进行方法评估。 基于提取出的最优特征波长组合, 分析误差反传（BP）神经网络、 径向基函数（RBF）神经网络、 极限学习机（ELM）及回归型支持向量机（SVR）共4种机器学习算法对Fv/Fm预测模型精度的影响, 从而确定基于最优方法组合的叶绿素荧光参数Fv/Fm预测方法。 结果表明: 茄子叶片光谱反射率随Fv/Fm的增加呈明显下降趋势, 表明利用光谱信息反演Fv/Fm的可行性。 基于393组试验样本, 使用多元散射校正（MSC）、 标准正态变量变换（SNV）进行光谱预处理, 以竞争性自适应重加权采样法结合连续投影法（CARS+SPA）进行特征波长筛选的效果最优。 其中, MSC-CARS-SPA-PLSR和SNV-CARS-SPA-PLSR的测试集决定系数分别为0.896 1和0.881 2, 均方根误差为0.011 8和0.012 6, 两者精度皆高于全光谱数据对应的PLSR模型; 同时, 两方法提出的特征波长个数均为12个, 仅占全光谱波长个数（1 358）的0.88%。 该结果表明以上两种方法有效提取出了对模型预测有利的少量波长。 基于上述波长建立机器学习模型, 发现SVR建模效果最优。 以SNV-CARS-SPA-SVR的预测精度最高, 其测试集决定系数为0.911 7, 均方根误差为0.010 8。 综上, SNV-CARS-SPA-SVR建模方法提高了模型精度, 有效降低了模型复杂度, 为基于可见-近红外光谱的Fv/Fm准确预测提供了实现方法。 该方法可应用于作物生长状态的快速、 无损检测, 为农情预警提供有效手段。