爆炸荷载可能造成钢筋混凝土(RC)结构的严重破坏。在混凝土材料中掺入玄武岩纤维(BF)是提高钢筋混凝土构件抗爆炸性能的一种手段。梁是钢筋混凝土结构中的重要承载和联系构件。提高梁的抗爆性能可以提高结构的整体抗冲击性能。为了探究爆炸荷载作用下玄武岩纤维增强混凝土(BFRC)梁的抗爆性能, 选取3根不同玄武岩纤维体积率(0%、0.1%和0.2%)的试验梁施加爆炸荷载。利用加速度计和应变片监测梁的动态响应, 采用嵌入式压电智能骨料监测试验梁在爆炸下构件内部的损伤状况, 从试验结果可以看到, 在爆炸荷载作用下, 与普通RC梁对比, BFRC梁的应变峰值与加速度峰值较小, 梁的表面裂纹较少, 剥落面积较小。运用小波包能量分析计算梁的损伤指数并以此对比判断BFRC梁在不同炸药当量下产生的内部损伤, 研究了不同玄武岩纤维体积掺入率混凝土梁抗爆性能的变化。试验结果表明:掺入玄武岩纤维可以提高混凝土梁的抗爆性能, 当玄武岩体积掺入率为0.2%时梁的损伤程度显著下降。

激光散斑是阻碍激光投影显示技术发展的一大瓶颈。基于复合散斑衬比度分析法，对影响激光投影系统中复合散斑衬比度的参数进行了分析，即统计独立散斑图样个数N和探测器成像镜头在投影屏幕上的分辨基元面积内的散射光波的相干面元的数量M。可通过调节投影镜头和成像镜头的数值孔径、投影距离及观测距离等参数改变N和M，从而达到改善激光投影系统中散斑现象的目的。并在简化的投影系统中，就随机相位片上照射光斑面积、照明系统数值孔径对激光投影成像中散斑衬比度的影响进行了系统实验分析。实验结果表明，在投影镜头尺寸一定的基础上，适当增加照射在随机相位片上光斑的面积，可有效降低散射屏幕上二次散斑图样的衬比度，且投影镜头数值孔径的减小会增加散斑现象，这为激光投影系统的小型化提出了一大挑战。该结论可为以旋转随机相位片抑制激光投影成像中的散斑提供系统设计指导。

为替代现有加油站人工测量乙醇含量方式和提高站端油品质量检测效率，基于倾斜光纤布拉格光栅（TFBG）对外界折射率的敏感特性，使其能够反映出乙醇含量不同导致的乙醇汽油折射率变化，提出一种对乙醇汽油中乙醇含量进行现场实时检测的新方法。利用耦合模理论对TFBG的光谱特点进行了分析，并探究了TFBG在乙醇汽油中乙醇含量检测过程中的传感特性。实验结果表明，所提方法在乙醇含量为8.3%~14.3%的乙醇汽油检测中的灵敏度为6.5 nm/RIU（RIU为折射率单位），线性拟合度为0.949。通过波长解调方法对E10乙醇汽油样品进行传感器的检测精度验证，乙醇体积分数的检测值为10.2%，相对误差为2%，验证了TFBG用于乙醇汽油中乙醇含量检测的可行性。

Pr3+4f5d具有大的辐射跃迁速率, 是高效快响应闪烁体材料较有前景的发光中心离子。本文采用高温固相法制备了Pr3+掺杂Ba3La(PO4)3(BLP)光转换材料, 对其物相、真空紫外发光性质、X射线激发发光性质、发光衰减特性和发光热稳定性进行了表征。结果表明, BLP∶Pr3+具有高效的Pr3+4f5d宽带发光, 发光寿命为~15 ns, 且具有较好的发光热稳定性。在基质172 nm激发下, 存在基质到Pr3+4f5d的能量传递, 而在X射线激发下可能受表面缺陷影响未发现明显的Pr3+4f5d发光。本文研究结果表明, BLP∶Pr3+在作为真空紫外到UV-C光转换材料方面具有潜在的应用价值。本研究对于设计新型快响应闪烁体具有一定的指导意义。

针对传统尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)算法存在特征点冗余和计算量大等问题,提出一种基于双预筛选的强鲁棒性SIFT算法。首先在构造差分空间之前,利用像素点8邻域标准差相似度方法对特征点进行预筛选,然后利用极值检测方法对特征点进行精确定位。针对传统随机采样一致性(RANSAC)算法存在匹配效率低等问题,提出一种自适应三维多峰直方图投票的方法,采用该方法对初始匹配进行筛选,筛选结果作为RANSAC的初始内点集并对初始匹配进行提纯,最后在最优内点集中对模型参数进行计算。实验结果表明,所提算法在不同类型的图像中,相较于传统SIFT+RANSAC算法,特征点的检测时间平均减少11.7%,总运行时间平均降低10.7%,正确匹配数平均提升2.8%;召回率与F值分别平均提升4.9个百分点与2.7个百分点,说明所提算法的综合性能具有有效性。

为提升45钢轴类零件的使用寿命，本文开展了Ni60AA涂层激光熔覆工艺参数优化研究。采用多道螺旋搭接工艺路径开展轴面熔覆工艺试验，即在45钢轴面上制备Ni60AA合金熔覆层。基于单一变量法分别对激光功率、送粉速率、轴转速这3个工艺参数开展多道单因素熔覆试验，并以熔覆层厚度、稀释率、显微硬度为涂层质量评价指标初选工艺参数。基于单因素试验进一步开展三因素三水平正交试验，利用权矩阵分析法对熔覆工艺参数进行多目标综合优化，并对优化后熔覆层的显微组织和硬度进行分析。同时，在不同温度下对熔覆层进行摩擦磨损试验，分析了熔覆层的摩擦因数、磨损率及磨痕形貌，验证了工艺优化方案的可行性。送粉速率对考察指标的综合影响最大，激光功率的综合影响次之，轴转速的综合影响最小；最优工艺参数为激光功率1400 W，送粉速率16.3 g/min，轴转速2.3 r/min。熔覆层厚度及显微硬度较工艺优化前分别提升了3.49%和2.8%。当试验温度为35，80，125 ℃时，熔覆层的平均摩擦因数比基体45钢分别低28.5%、21.1%、11.8%，磨损率比基体45钢分别低87.6%、86.6%、80.9%。对激光熔覆工艺参数进行优化可以获得成型质量较好、硬度和耐磨性显著提升的Ni60AA熔覆层。

产地是影响农作物生产的重要环境因素, 产地溯源对于食品安全具有重要意义。 针对传统农产品产地检测一般采用化学分析法, 其操作繁琐且存在破坏性和耗时较长等不足的问题, 以北方寒地绿豆为研究对象, 分别在白城、 杜蒙、 泰来等优质绿豆主产区, 获取绿豆的籽粒和粉末两种状态的近红外光谱数据（NIR）, 利用优选NIR光谱特征波数, 建立了绿豆产地无损检测的新方法。 首先在吸光度值较强的10 105.37~4 078.655 cm-1波数范围内, 采用多元散射校正法（MSC）, 对不同产地的绿豆原始光谱数据进行预处理, 以消除光谱干扰信息。 应用竞争性自适应重加权采样算法（CARS）, 优选不同产地绿豆籽粒和粉末状态的光谱特征波数, 以减少光谱曲线的特征向量维度。 最后利用前馈神经网络（BP）自适应推理机制, 建立了绿豆产地与其光谱特征波数之间非线性映射模型, 并将网络输出的编码向量解析至产地名称, 作为绿豆产地检测的输出结果。 研究结果表明: （1）原始光谱经过多元散射校正预处理后, 绿豆粉末光谱曲线的误差从12.87降到3.20, 绿豆籽粒光谱曲线的误差从153.04降到27.73, 提供有效可靠的光谱数据。 （2）通过竞争性自适应重加权采样算法, 提取绿豆光谱曲线的重要特征波数, 从籽粒和粉末状态原始2 114个波数中, 分别优化为61个和107个特征波数, 波段总数目减少了94.94%以上, 并将其作为绿豆产地识别的特征指标。 （3）创新性提出了MSC-CARS-BP绿豆产地检测模型, 以优选出的光谱特征波数为定量依据, 分别对绿豆籽粒和粉末进行产地检测, 预测集准确率为92.59%和98.63%, 相关系数均达到0.99以上。 该方法能够利用近红外光谱处理技术, 实现绿豆产地无损检测的目标, 为农产品产地自动快速溯源提供了技术支持和参考。

为探索以菲涅耳透镜为聚光器的聚光光伏模组中，多结电池中心局部高辐射功率对短路电流的影响，测量菲涅耳透镜的高亮度光斑直径，并据此分别测试室内不同局部光照面积下和户外不同尺寸透镜下的GaInP/GaInAs/Ge三结电池的短路电流，利用电路网络模型分析实验结果。结果表明，短路电流与局部聚光的面积无关；小尺寸菲涅耳透镜聚焦下，沿光轴电流与辐射功率同步变化；透镜尺寸增大到一定程度，电池中心局部承受过高辐射功率，电流受峰值隧穿电流限制，宏观体现为焦平面处短路电流下降。电池放置在焦平面两侧，均可缓解局部高辐射功率，短路电流最高提升 8.0%。

针对线结构光自身分布不均匀且易受环境影响的问题,提出了一种基于二次平滑算法的线结构光中心线提取方法。首先对采集的图像进行感兴趣区域裁剪以减少激光条纹中心线提取的计算量;然后用灰度重心法提取激光条纹中心线的初始值,用均值法平滑激光条纹中心线初始位置的大凸起与毛刺;最后通过Savitzky-Golay滤波算法二次平滑激光条纹中心线的小凸起和毛刺。实验结果表明,与灰度重心法相比,该方法提取分辨率为1280 pixel×720 pixel的图像激光条纹中心线用时略快0.10 s,精度提高了19.15%~44.87%,且受光强变化的影响较小,满足实时性强、精度高、稳定性好的要求。