基于衰减效应提出一种高阶拟合模型，能够快速准确地估计青铜器内部材料的等效原子序数与密度。为验证该方法的可行性，使用能谱计算机断层成像（CT）技术采集多个能量下的成像数据，开展实际数据拟合实验。在实际数据实验中原子序数估计的最大误差在5%以内，平均误差小于4%；密度估计的最大误差在10%以内，平均误差小于4%。实验结果表明，该模型能够仅通过两种能量的成像数据，在无损条件下快速准确地估计青铜器内部材料的等效原子序数与密度。

光子计数型能谱计算机断层扫描（CT）已成为CT成像领域的最新技术，建立精确的噪声模型可以为开发高效的能谱重建算法和降低辐射剂量提供理论支撑。通过对光子计数型能谱CT投影数据噪声进行深入分析和理论推导，提出了能谱CT投影数据噪声的p-范分布模型。首先，综合考虑光子计数探测器能量采集中的光子统计波动和电子热噪声，利用贝叶斯公式推导噪声分布模型。然后经过投影数据的密度函数拟合验证、拟合优度检验等实验环节对所提理论模型进行检验。结果表明，相比于传统分布模型，所提分布模型能够更加精准地刻画光子计数型能谱CT成像机理和物理过程。最后，对投影数据观测序列进行时间序列分析，并将预测得到的结果用于修复异常值。从仿真实验结果和实际数据实验结果可以看出，该预测值具有良好的修复效果。

新型高温热障涂层材料已成为新一代航空发动机发展的关键材料。本工作通过固相反应法合成了一种单斜结构的高熵稀土钽酸盐材料(Y0.2Gd0.2Dy0.2Ce0.2La0.2)TaO4[(5RE0.2)TaO4]，研究了其热、力学性能及抗熔融硅酸盐环境沉积物(CMAS)侵蚀性能。结果表明：(5RE0.2)TaO4具有极低的热导率(1.22 W·m-1·K-1，600 ℃)和较高的热膨胀系数(10.3×10-6 K-1，1 200 ℃)，与YSZ材料相比(2.1～2.7 W·m-1·K-1，100～900 ℃)热导率下降了近42%。由于独特的铁弹增韧效应，其断裂韧性达2.8 MPa·m1/2，优于多数新型热障涂层材料。1 350 ℃不同时间及CMAS侵蚀后，(5RE0.2)TaO4反应层厚度和渗透深度均显著小于YSZ材料，是一种极具应用潜力的新型热障涂层材料。

小麦产量产前估测关乎农业生产计划制定、 粮食安全保障、 国家经济和宏观决策。 应用无人机能够无损、 快速准确、 及时高效地估测小麦产量, 通过多种机器学习方法充分挖掘无人机多源遥感数据对多个小麦品种进行籽粒产量估测的潜力, 明确多源数据融合对模型估测精度的提升效果, 对于作物田间管理保障小麦高产稳产具有重要意义。 以黄淮麦区140个主栽小麦品种为材料开展冬小麦田间试验, 采用搭载红绿蓝（RGB）和多光谱传感器的无人机平台对灌浆期的冠层信息进行采集, 分别以岭回归、 支持向量回归、 随机森林回归、 高斯过程、 k-最邻近算法和Cubist等六种机器学习算法建立单传感器数据以及多源数据融合的产量估测模型, 采用决定系数（R2）、 均方根误差（RMSE）和相对均方根误差（RRMSE）对估算模型进行评价。 结果表明, 所选取的10个可见光植被指数及13个多光谱被指数特征值均与实测产量呈极显著相关（p<0.01）, 各特征值产量相关系数绝对值由高到低依次为多光谱植被指数（0.54～0.83）、 可见光植被指数（0.45～0.61）、 纹理特征（<0.45）。 全部六种机器学习算法均在采用多源数据融合时产量估测模型精度最高, 多源数据融合产量估测精度（平均决定系数R2=0.50～0.71）>多光谱传感器产量估测精度（R2=0.53～0.69）>RGB传感器产量估测精度（R2=0.35～0.51）。 多源数据融合相对于RGB数据的R2提高0.17～0.23, 平均均方根误差（RMSE）降低0.06～0.09 t·hm-2; 相对于多光谱数据的R2提高0.01～0.06, RMSE降低0.01～0.03 t·hm-2。 Cubist算法与其他5种算法相比, 建立的多源数据融合模型产量估测精度最高, R2为0.71, RMSE为0.29 t·hm-2。 研究表明, 相对于单一传感器数据产量估测模型, 多源数据融合能够有效提升冬小麦品种产量的估测精度, 并且Cubist算法能相对更好地处理多模态融合数据提高产量预测精度, 为预测不同小麦品种的产量提供理论指导。

为了便于驱动谐振梁的反对称模态，提高加速度检测灵敏度，该文提出了一种分布式的电极驱动方式，利用分布式电极更易驱动谐振梁的反对称模态并检测信号。设计了弹性梁质量块系统，用作感知外部加速度的敏感质量，并将谐振梁作为测量加速度的敏感元件。建立了谐振梁前两阶动力学方程。实验测量了不同加速度下谐振梁一阶、二阶的频率变化。实验表明，二阶模态检测正向灵敏度比一阶模态检测正向灵敏度提高了49%，负向灵敏度提高了89%，且二阶模态品质因数是一阶模态品质因数的3.19倍。最后分析了偏置直流电压对灵敏度的影响：随着电压提高，正向加速度检测灵敏度提高，负向加速度检测灵敏度降低。

为解决光谱反演法确定透明固体光学常数的一些问题，如存在反演误差、计算耗时等。本文基于传统的双厚度透射率模型，建立了厚度满足整数比的两个光谱透射率方程。通过代数运算获得了与消光系数有关的多项式方程，求解并选择大于 0小于 1的实数根来计算消光系数；然后求解关于界面反射率的一元二次方程，选择大于 0小于 1的根来计算折射率。在确定光学常数的过程中，新方法没有反演误差、迭代计算耗时及多值问题。作为应用示例，利用已知文献中的双厚度透射率实验数据计算了 CaF2和 Si的光学常数，并和文献的结果进行了比较。结果表明，新方法优于传统的光谱反演法，新方法为透明固体光学常数的高精度确定提供了新选择。